(57)【要約】【課題】  視覚化されるべき情報構造のサイズやノード数が増大しても、提示や対話に遅延を生じさせることなく、ユーザー関心評価を認定できる方法およびシステムを提供する。【解決手段】  少なくとも２つのノードと、閾値無関心値と、少なくとも１つの関心ノードを含むグラフ・ベース情報構造が判定され、関心ノードがアクテイブ・ノードの組に加えられる。前記アクテイブ・ノードの組に連結されかつ閾値無関心値よりも関心の高い関心度値に関連された付加的な隣接ノードが、隣接連結ノードが閾値無関心値よりも関心の高い関心度値を有しなくなるまで、前記アクテイブ・ノードの組に加えられる。グラフ構造の新しい視覚化が、前記アクテイブ・ノードの組のノードに基づいて判定される。マウス選択のような１つのノードに対する関心についての特定の表示に基づいて、あるいは前記グラフ・ベース情報構造内の注目焦点に基づいて、関心ノードが認定される。【選択図】  図３
2005182819.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
閾値無関心値を判定するステップと、
少なくとも２つのノードを含むグラフ・ベース情報構造を判定するステップと、
前記グラフ・ベース情報構造における少なくとも１つの関心ノードを判定するステップと、
前記少なくとも１つの関心ノードのそれぞれに対して、
前記少なくとも１つの関心ノードに基づいてアクテイブ・ノード組を判定するステップと、
関心度値と判定された閾値無関心値に基づいて、アクテイブ・ノードの組に隣接連結ノードを反復して加えるステップと、
を含む、ユーザー関心評価を認定する方法。
【請求項２】
関心ノードが、注目焦点の明示的表示および注目焦点の推定的表示のうちの少なくとも１つに基づいて判定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記アクテイブ・ノードを処理することが、前記アクテイブ・ノードを表示装置で表示することよりなる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ノードの関心度値に基づいて前記アクテイブ・ノードの組に隣接しかつ連結されるノードを反復して加えるステップが、
１つの隣接連結ノードの関心度値を前記閾値無関心値と比較するステップと、
前記閾値無関心値より関心の高いノードを前記アクテイブ・ノードの組に加えるステップよりなる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記グラフ構造が階層構造である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも２つのノードを含んでいる視覚化されるべきグラフ・ベース情報構造を受信するための入力／出力回路と、
閾値無関心値メモリと、
前記グラフ・ベース情報構造内の少なくとも１つの関心ノードを判定しかつ前記少なくとも１つのノードをメモリ内のアクテイブ・ノードの組に加えるための関心ノード判定回路と、
前記アクテイブ・ノードのそれぞれに隣接しかつ連結されるグラフ・ベース情報構造内の候補アクテイブ・ノードを、関心度判定回路によって判定される関心度値に基づいて判定する連結ノード判定回路と、
前記閾値より高い関心度値を有する判定ノードを前記アクテイブ・ノードの組に加えるプロセッサと、
前記アクテイブ・ノードを処理する変換回路と、
を具備する、ユーザー関心評価を管理するシステム。
【請求項７】
コンピュータ可読記憶媒体上で具現化され、ユーザー関心評価を判定するためにコンピュータをプログラムするために使用可能なコンピュータ可読コードを含み、
少なくとも２つのノードを含むグラフ・ベース情報構造を判定するステップと、
前記グラフ・ベース情報構造から少なくとも１つの関心ノードを判定するステップと、
前記少なくとも１つの関心ノードのそれぞれに対して、
前記少なくとも１つの関心ノードに基づいてアクテイブ・ノード組を判定するステップと、
関心度値と判定された閾値無関心値に基づいて、アクテイブ・ノードの組に隣接連結ノードを反復して加えるステップと、
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項８】
ユーザー関心評価を判定するためにコンピュータをプログラムするのに使用可能なコントロール・プログラムを前記プログラムを実行するためのデバイスに送信するためにコード化され、前記コントロール・プログラムが、
閾値無関心値を判定する命令と、
少なくとも２つのノードを含むグラフ・ベース情報構造を判定する命令と、
前記グラフ・ベース情報構造における少なくとも１つの関心ノードを判定する命令と、
前記少なくとも１つの関心ノードに基づいてアクテイブ・ノード組を判定する命令と、
関心度値と判定された閾値無関心値に基づいて、アクテイブ・ノードの組に隣接連結ノードを反復して加える命令と、
を含む、キャリアウエーブ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はユーザの関心を評価することに関し、さらに詳細には、ユーザー関心評価を認定する方法、ユーザー関心評価を管理するシステム、ユーザの関心を評価するためのコンピュータ可読記憶媒体、およびユーザー関心評価を判定するためにコンピュータをプログラムするのに使用可能なコントロール・プログラムを、そのプログラムを実行するためのデバイスに送信ためにコード化されたキャリアウエーブに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザーが複雑な情報構造を理解するのを助けるための視覚化システムが開発されている。ある種の視覚化システムは、数千の情報ノードの二次元および三次元の表示を与える。他の視覚化システムは、ユーザーが情報構造のノードについての詳細な情報と、そのノードが情報構造の他のノードとどのように関連しているかを同時に見ることができるようにするために対話ナビゲーションを導入した。これらのフォーカス＋コンテキスト・システム（ｆｏｃｕｓ＋ｃｏｎｔｅｘｔ  ｓｙｓｔｅｍｓ）は、１９８１年リーデイング・イン・インフォメーション・ビジュアライゼーション：ユージング・ビジョン・ツ・シンク”、カード・エトアル、サンフランシスコ、モーガン・カフマン・パブリッシャーズで発行されたジー・ダブリュウ・ファーナスの”ザ・フイッシュアイ・ビュー：ニュー・ルック・アット・ストラクチャード・ファイルズ”（Ｇ．Ｗ．Ｆｕｒｎａｓ’，”Ｔｈｅ  Ｆｉｓｈｅｙｅ  ｖｉｅｗ：ａ  ｎｅｗ  ｌｏｏｋ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  ｆｉｌｅｓ”，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ  ｉｎ  Ｒｅａｄｉｎｇｓ  ｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ：  Ｕｓｉｎｇ  Ｖｉｓｉｏｎ  ｔｏ  Ｔｈｉｎｋ”，Ｃａｒｄ  ｅｔ．ａｔ，Ｓａｎ  Ｆｒａｎｓｉｓｃｏ，Ｍｏｒｇａｎ  Ｋａｕｆｍａｎ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ  １９８１）で論述されている魚眼レンズ・システムを含んでいる。
【特許文献１】米国特許出願公開  ２００２／０１１８２１４  Ａ１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
これらの視覚化システムは、情報構造の種々の部分におけるユーザの関心についての複雑な評価による。通常は、関心度評価指標（Degree-of-Interest metric）が、ユーザーの情報構造ノードにおける関心を推測する。これらの従来の視覚化システムは、視覚化されるべき各ノードに対する関心度または他のユーザー関心モデルを判定するものであり、従って十分に計量しない。従って、情報量が増大すると、何千または何百万の関心度値が判定されるので、提示（ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）に遅れまたは遅延が生じる。ある場合には、処理上の制限があって、関心度値を判定するオーバーヘッド（ｏｖｅｒｈｅａｄ）のために、視覚化が不可能となってしまうことがある。
【０００４】
例えば、ファーナス（Ｆｕｒｎａｓ）の従来の技法を用いて関心度値を判定すると、通常、グラフ構造のサイズに比例した実行時間となる。これらの従来の視覚化システムは、グラフ構造におけるノードの数に比例した時間を必要とする。視覚化されるべき情報構造のサイズが増大すると、提示（ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）と対話（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）に遅延が生じることになる。
【０００５】
これらの遅延は、動的対話型視覚化システムの有用性に影響を及ぼす。例えば、１９８３年、ヒルズデール、ニュージャージー、ローレンス・アールバウムにおけるカード外（Card et al.）の人とコンピュータの対話の心理学（Ｔｈｅ  Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）のノートによれば、１００ミリ秒以上の遅延が感知可能であり、ユーザーを妨害する傾向があるということである。従って、感知可能な提示および対話遅延を回避するために、動的対話型視覚化システムは、１００ミリ秒の時間帯内での視覚化を可能にしなければならない。
【０００６】
これらの制約は、視覚化システムの展開を制限することになる。さらに、これらの制約は、動的に視覚化されるグラフ構造のサイズを制限する。ある研究者たちは、これらの制限に対処するために関心度関数を最適化することを試みた。例えば、１９８６年、プロシーデイングス・オブ・シーエイチアイ８６、ヒューマン・ファクタ・イン・コンピュータ・システムズの「ゼネラライズド・フィッシュアイ・ビュー」（”Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｆｉｓｈｅｙｅ  ｖｉｅｗ”ｉｎ  ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＣＨＩ’８６，Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｔｏｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）で、ファーナスは、更新されるべきノードが、最も近い共通の祖先または以前のおよび現在の注目焦点を根元にしたサブツリー内にあることに注目している。そのサブツリーのある子孫ブランチは刈り取られてもよい。しかし、その結果得られるサブツリーはまた任意に大きいかも知れない。又、これらの技法は、使用される特定の関心度関数に関連した特徴に依存しており、通常、各関心度関数ごとに別個の最適化を必要とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
関心度判定の複雑性が低下することは有益であろう。本発明のシステムおよび方法は、関心ノード（ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇ  ｎｏｄｅｓ）または可視ノード（ｖｉｓｉｂｌｅ  ｎｏｄｅｓ）に対する関心度値を判定するものである。無関心ノード（ｕｎｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇ  ｎｏｄｅｓ）は、飽和無関心値または閾値無関心値（ｄｉｓｉｎｔｅｒｅｓｔ  ｖａｌｕｅ）を割り当てられる。関心ノードは、注目焦点などから推定されるユーザーの選択に基づいて判定される。関心ノードは、描画されるべきアクテイブ・ノードの１つの組に加えられる。アクテイブ・ノードに隣接していてそれに連結されかつ閾値無関心ノードより高い関心度値に関連したノードが次にそのアクテイブ・ノードの１つの組に加えられる。閾値無関心値より高い関心度値に連結された他の隣接ノードが存在しない場合には、アクテイブ・ノードが処理されかつ／またはユーザーに表示される。
【０００８】
本発明の請求項１の実施形態よるユーザー関心評価を認定する方法は、閾値無関心値を判定するステップと、少なくとも２つのノードを含むグラフ・ベース情報構造を判定するステップと、前記グラフ・ベース情報構造における少なくとも１つの関心ノードを判定するステップと、前記少なくとも１つの関心ノードのそれぞれに対して、前記少なくとも１つの関心ノードに基づいてアクテイブ・ノード組を判定するステップと、関心度値と判定された閾値無関心値に基づいて、アクテイブ・ノードの組に隣接連結ノードを反復して加えるステップとを含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明の請求項６の実施形態によるユーザー関心評価を管理するシステムは、少なくとも２つのノードを含んでいる視覚化されるべきグラフ・ベース情報構造を受信するための入力／出力回路と、閾値無関心値メモリと、前記グラフ・ベース情報構造内の少なくとも１つの関心ノードを判定しかつ前記少なくとも１つのノードをメモリ内のアクテイブ・ノードの組に加えるための関心ノード判定回路と、前記アクテイブ・ノードのそれぞれに隣接しかつ連結されるグラフ・ベース情報構造内の候補アクテイブ・ノードを、関心度判定回路によって判定される関心度値に基づいて判定する連結ノード判定回路と、前記閾値より高い関心度値を有する判定ノードを前記アクテイブ・ノードの組に加えるプロセッサと、
前記アクテイブ・ノードを処理する変換回路とを具備することを特徴とする。
【００１０】
本発明の請求項７の実施形態によるコンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読記憶媒体上で具現化され、ユーザー関心評価を判定するためにコンピュータをプログラムするために使用可能なコンピュータ可読コードを含み、少なくとも２つのノードを含むグラフ・ベース情報構造を判定するステップと、前記グラフ・ベース情報構造から少なくとも１つの関心ノードを判定するステップと、前記少なくとも１つの関心ノードのそれぞれに対して、前記少なくとも１つの関心ノードに基づいてアクテイブ・ノード組を判定するステップと、関心度値と判定された閾値無関心値に基づいて、アクテイブ・ノードの組に隣接連結ノードを反復して加えるステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明の請求項８の実施形態によるキャリアウエーブは、ユーザー関心評価を判定するためにコンピュータをプログラムするのに使用可能なコントロール・プログラムを前記プログラムを実行するためのデバイスに送信ためにコードかされ、前記コントロール・プログラムが、閾値無関心値を判定する命令と、少なくとも２つのノードを含むグラフ・ベース情報構造を判定する命令と、前記グラフ・ベース情報構造における少なくとも１つの関心ノードを判定する命令と、前記少なくとも１つの関心ノードに基づいてアクテイブ・ノード組を判定する命令と、関心度値と判定された閾値無関心値に基づいて、アクテイブ・ノードの組に隣接連結ノードを反復して加える命令とを含むことを特徴とする。
【実施例】
【００１２】
図１は、本発明の１つの実施例によるユーザー関心評価マネージャまたはシステムの概略図を示している。このユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００は、通信回線９９を介して情報リポジトリ２００とパーソナルコンピュータ３００に接続されている。
【００１３】
パーソナルコンピュータ３００のユーザーは、情報リポジトリ２００に格納されている情報１０００−１００２の視覚化を要求する。情報リポジトリ２００に格納されている情報１０００−１００２は、XML、HTML、JPEG、TIFF、PNG、GIFフォーマットまたな他の任意の公知のまたは後に開発されるファイルフォーマットまたは構造でコード化された情報を含んでいてもよい。情報リポジトリ２００は、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）、アルタ・ビスタ（Ａｌｔａ  Ｖｉｓｔａ）、ヤフー（Ｙａｈｏｏ）、エムエスエヌ（ＭＳＮ）、オバーチャー（Ｏｖｅｒｔｕｒｅ）、デイーエムオーゼット（ＤＭＯＺ）等のハイパーリンク・ウエブ・ページのカタログでありうる。ウエブ・ページとウエブ・ページ間のハイパーテキスト・リンクが、視覚化されるべきグラフ構造を形成する。
【００１４】
これらの大きい情報リポジトリは、数百万のノードを超えることがある。従って、これらの大きい情報リポジトリに対する視覚化システムは、多数のノードを処理することもできなければならない。ファーナスの魚眼レンズ視覚化システムは、フォーカス・アンド・コンテキスト情報の同時表示を提供する。ファーナスのシステムでは、注目焦点外の情報は圧縮され、注目焦点内の情報は拡張される。このフォーカス＋コンテキスト視覚化は、ノードに含まれている詳細な情報についての検討を容易にするとともに、情報空間内の情報のコンテキストを全体として保存する。
【００１５】
魚眼視覚化は、所定のノードに対するユーザーの関心度のモデルに基づいて顕著な情報を表示するのに有用である。情報構造に対する関心関数分布は、現在の注目焦点ノードまたはユーザー関心の他の表示に基づいて判定される。魚眼ビューの場合には、ユーザーが注目の主点を変える度に、すべてのノードにわたる魚眼関心度関数分布が判定される。ユーザーが情報構造の異なる部分に注目を集中すると、新しい注目度値が判定される。その場合には、情報構造の可視ノードは、新しい注目焦点から得られ関心度値に基づいて描画される。非常に大きいデータ組における何百万ものノードに対する関心度値を判定するオーバーヘッドは、遅延の原因となったり、あるいは視覚化の更新を阻止することにさえなる。特に、視覚化システムの感応性（ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ  ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅｎｅｓｓ）を確保するためには、注目焦点の変化に基づく描画変化（ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ  ｃｈａｎｇｅｓ）が１００ミリ秒より短い時間で終了しなければならない。
【００１６】
新しい関心または焦点ノードが判定されると、その焦点ノードに隣接していてそれに連結されかつ飽和閾値より高い関心度値に関連したノードが判定される。閾値無関心値より高い関心度値を有する隣接し連結された各ノードが、アクテイブ・ノードの組に加えられる。種々の実施例において、すべてのノードが、アクテイブ・セット・ノード連結されておらずかつ閾値無関心値より高い関心度を有していなければ、無関心であると推定される。
【００１７】
アクテイブ・ノード・セットは、デイスプレイに描画されるべき可視ノードを示す。上述のように、アクテイブ・ノード・セット外のノードは、飽和した関心度値に関連する。種々の実施例において、残りのノードは、ブック、すなわち他の集団マーカーで置換されうる。従って、新しい注目焦点が判定されると、注目焦点ノードに連結された、より関心の高いノードだけが判定され、それによって視覚化でノードを描画するのに必要な計算の回数を少なくする。
【００１８】
ユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００は、情報リポジトリ２００、ポータブルタ・プレットPC４００、あるいは通信回線９９によってアクセス可能な他の任意の装置またはシステムに組み込まれる。
【００１９】
図２は本発明の種々の実施例のうちの１つによるユーザー関心評価の方法を示している。このプロセスはステップS１０で開始し、ステップS２０へと進む。
【００２０】
ステップS２０では、視覚化されるべきグラフ・ベース情報構造が判定される。このグラフ・ベース情報構造は、ツリーまたは他の任意のグラフ構造である。次に、コントロールはステップS３０へと進む。
【００２１】
閾値無関心値がステップS３０で判定される。この閾値無関心値は、非可視ノードに割り当てられる飽和関心度値である。閾値無関心値は、メモリから値を取り出し、視覚化作業時にその値を動的に入れ込みまたは他の任意の公知のあるいは後で開発される技法または方法を用いて判定される。そしてコントロールはステップS４０へと進む。
【００２２】
少なくとも１つの関心ノードがステップS４０で判定される。その関心ノードは、ユーザーの注目焦点から推測されるか任意の公知のまたは後で開発される方法を用いて、根明示的なユーザー関心表示に基づいて判定される。例えば、注目焦点ノードは、表示されたノード上においけるユーザーの目またはカーソルの休止時間に基づいて判定されうる。関心ノードが判定されかつアクテイブ・ノードの組に加えられる。本発明の他の種々の実施例では、多数の関心ノードが判定されうる。例えば、ユーザーは、マウス動作または他の任意のノード選択方法を利用して多数の関心ノードを選択することができる。付加的な関心ノードが同様に選択され、かつアクテイブ・ノードの組に加えられる。次に、コントロールはステップS５０へと進む。
【００２３】
ステップS５０では、アクテイブ・ノードの組に連結されかつ閾値よりも関心の高い関心度値に関連された隣接ノードが判定される。アクテイブ・ノードの組に連結されたノードは、グラフ構造内のノード間のリンクに基づいて判定される。例えば、最初の注目焦点ノードが判定され、そして関心ノードが最初のアクテイブ・ノードとしてアクテイブ・ノードの組に加えられる。アクテイブ・ノードの組における各ノードが選択される。選択されたノードが子ノードを有している場合には、より関心の高い関心度値と関連された選択ノードの隣接した子ノードが判定される。同様に、アクテイブ・ノードが親ノードを有してる場合には、より関心の高い関心度値を有する隣接連結親のノードが判定される。より関心の高い関心度値を有する付加的な隣接連結ノードが存在しない場合には、子ノードと親ノードを選択するプロセルは終了する。より関心の高い関心度値は、飽和閾値無関心値より高い関心度値である。
【００２４】
ステップS５０で判定された隣接連結ノードがステップS６０でアクテイブ・ノードの組に加えられる。種々の実施例において、より関心の低い関心度値が、増加する負の数字に関連され、そして関心ノードがゼロの関心度値に関連される。しかし、本発明の範囲から逸脱することなしに、関心度値の任意の順序付けを用いることができる。
【００２５】
他の種々の実施例では、関心度値は漸次小さくなる値であり、閾値無感度値は最も大きい有効関心度値である。次に、コントロールはステップS７０へと進む。
【００２６】
ステップS７０では、アクテイブ・ノードがデイスプレイで描画される。アクテイブ・ノードの描画では、デイスプレイを描画させるのに必要なグラフ変換を減少させるのに有用なクリッピングまたは任意の公知方法または後で開発される方法を任意に用いることができる。次に、コントロールはステップS８０へと進む。
【００２７】
ステップS８０では、関心ノードの選択が変更されたかどうかの判定がなされる。関心ノードの選択は、マウス選択または関心ノードの選択を変更するための任意の公知方法または後で開発される方法でもって、関心ノードを選択解除することによって変更される。
【００２８】
関心ノードの選択が変更したという判定がなされた場合には、コントロールは直ちにステップS４０へとジャンプする。関心ノードの選択の変化が検知されなくなるまでステップS４０−S80が反復され、コントロールはステップS９０へと進む。
【００２９】
ステップS９０では、ユーザーがセッション終了を要求したかどうかについて判定される。ユーザーは、キーボード・シーケンスを入れ込み、ダイアログ・ボックス、ボイス・コマンド、あるいは任意他の公知のまたは後で開発されたセッション終了インデイケータ用いて、セッションの終了を要求することができる。セッション終了が要求されていないと判定された場合には、コントロールはステップS４０へと進む。セッション終了が要求されたとの判定がステップS４０でなされるまで、ステップS４０−Ｓ９０が反復される。コントロールはステップＳ１００へと進み、プロセスは終了する。
【００３０】
図３は種々の実施例の１つによる第1例示のユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００を示している。関心のあるユーザーは、パーソナルコンピュータ３００を駆動して、情報リポジトリ２００における文書間の相互関係の視覚化に対する要求をする。その要求は通信回線９０で送信され、第１例示のユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００によって仲介される。第１例示のユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００は、プロセッサ２０、メモリ３０、関心判定回路４０、連結ノード判定回路５０、関心度判定回路６０、表示回路７０、閾値無関心値メモリ８０で構成されており、それぞれ入力／出力回路１０を介して通信回線９９に接続されている。
【００３１】
インターネットに接続可能なパーソナルコンピュータからの要求が、ユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００の入力／出力回路またはルーチン１０によって受信される。ユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００のプロセッサ２０が情報リポジトリ２００から文書１０００−１００２を検索し、視覚化で表示されるべきグラフ・ベース情報構造を認定する。関心ノード認定回路またはルーチンが動作されて関心ノードを認定する。種々の実施例では、関心ノードのユーザー選択に基づいて関心ノードが認定され、ユーザーの注目焦点に基づいて、あるいは関心ノードを判定する任意公知のまたは後で開発された方法で関心ノードを認定する。例えば、ユーザーは、関心ノードを判定するあめに、カーソル、目、ヘッド・トラッキング、ジェスチャ・トラッキング等でもって特定のノードを選択できる。そして、プロセッサ２０が関心ノードをアクテイブ・ノードの組に加える。
【００３２】
プロッセさ２０は、アクテイブ・ノードの組に連結された隣接連結ノードを判定するために連結ノード判定回路またはルーチン５０を作動させる。関心程度回路またはルーチン６０は、関連関心度値を判定するために、判定された隣接連結ノードのそれぞれに対して作動される。選択された隣接連結ノードに対する関連関心度値が閾値無関心値記憶器８０に記憶された閾値無関心値を超過する場合には、判定された隣接連結ノードがアクテイブ・ノードの組に加えられる。そうでない場合には、選択された隣接連結ノードと、その選択された隣接連結ノードを通じのみアクテイブ・ノードの組に連結されるがアクテイブ・ノードの組内に既に存在してはいないすべてのノードに対する関心度値が、無関心閾値に等しい関心度値を割り当てられる。
【００３３】
連結ノード判定回路および／またはルーチン５０と関心度判定回路またはルーチン６０は、アクテイブ・ノードの組内のノードに対して作動される。閾値を超過した判定された隣接ノードは、それ以上は加えられるノードが無くなるまで、アクテイブ・ノードの組に加えられる。例えば、アクテイブ・ノードの組が２つの反復の間で同じである場合には、付加的なノードはそのアクテイブ・ノードの組に加えられていない。従って、アクテイブ・ノードの組の周辺における各ノードは、閾値無関心値に等しい関心度値によって示されるように無関心である。アクテイブ・ノードの組内にないグラフ・ベース情報構造のノードは、閾値無関心値に等しい飽和関心度値をそれぞれ割り当てられる。種々の実施例において、グラフ・ベース情報構造における各ノードに対する関心度値は、初期設定によって閾値無関心値に設定または飽和される。注目焦点やユーザー選択等に基づいた関心ノードの選択は、選択ノードに対する関心度値を最も関心の高い関心度値に設定する。
【００３４】
アクテイブ・ノードの組からのノードを表示するために、プロセッサ２０が表示回路７０を作動させる。従って、アクテイブ・ノードの組からの関心度値についての拡張判定が、描画および／または表示されるべきノードを判定する。アクテイブ・ノードの数は通常、ユーザーの視覚系によって解像可能なノードの数より少ないか等しいかであるので、アクテイブ・ノードの数はかなり少ない。この少ない数のアクテイブ・ノードの描画（ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）に基づいて、新しい視覚化が完了される。
【００３５】
図４は、種々の実施例の１つによるユーザー関心評価方法を示している。プロセスはステップS１１０で開始し、直ちにステップS１２０へと進む。
【００３６】
ステップS１２０では、視覚化されるべきグラフ・ベース情報構造が判定される。そのグラフ・ベース情報構造は、ツリーまたは他の任意のグラフ構造である。次に、コントロールはステップS１３０へと進む。
【００３７】
閾値無関心値がステップS１３０で判定される。閾値無関心値は、非可視ノードに割り当てられる飽和関心度値である。閾値無関心値は、メモリからその値を検索し、視覚化セッション時にその値を動的に入れ込み、あるいは任意公知のまたは後で開発される技法または方法を用いて判定される。次に、コントロールはステップS１４０へと進む。
【００３８】
少なくとも１つの注目焦点ノードがステップS１４０で判定される。注目焦点は、ヘッド・トラッキングおよび／またはアイ・トラッキング、マウス選択、あるいは任意公知のまたは後で開発される方法に基づいて判定される。例えば、単一の注目焦点ノードが、表示されたノード上でのユーザの目またはカーソルの休止時間に基づいて判定される。しかし、他の種々の実施例では、注目焦点を推定するための任意公知のまたは後の方法を用いてもよい。注目焦点ノードは判定されて、アクテイブ・ノードの組に加えられる。本発明の他の実施毛形態では、多数の注目焦点が判定される。例えば、注目焦点は、アイ・トラッキング、ヘッド・トラッキング、カーソル・トラッキング、ボイス・コマンド、あるいはノードを選択する明示的のまたは推定的な方法に基づきうる。付加的な注目焦点ノードが同様に選択されて、アクテイブ・ノードの組に加えられる。次にコントロールはステップS１５０へと進む。
【００３９】
ステップS１５０では、アクテイブ・ノードの組に連結され、閾値よりも関心の高い関心度値に関連された隣接ノードが判定される。アクテイブ・ノードの組に連結されたノードは、グラフ・ベース情報構造のノード間のリンクに基づいて判定される。例えば、１つの実施例では、初期注目焦点ノードが判定される。注目焦点ノードは、初期アクテイブ・ノードとして初期アクテイブ・ノードの組に加えられる。アクテイブ・ノードの組の各ノードが選択される。より関心の高い関心度値と関連された、選択されたノードに隣接する子ノードも判定される。同様に、より関心の高い関心度値を有する隣接連結親ノードが判定される。より関心の高い関心度値を有する付加的な隣接連結ノードが存在しない場合に、子ノードと親ノードの選択は終了する。
【００４０】
ステップS１５０で判定された隣接連結ノードは、ステップS１６０でアクテイブ・ノードの組に加えられる。種々の実施例で、より関心の低い関心度値が、増加する負の数に関連される。注目焦点ノードまたは最も関心の高いノードが、最も関心の高いゼロの関心度値と関連される。しかし、本発明では、関心度値の任意の順序付けが使用されうる。アクテイブ・ノードの組が判定された後で、コントロールはステップS１７０へと進む。
【００４１】
アクテイブ・ノードが、ステップS１７０で、デイスプレイに描画される。アクテイブ・ノードの描画（ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）は、クリッピングまたはデイスプレイを描画させるのに必要なグラフィック変換を減少させるのに有用な任意公知のまたは後で開発された方法を適宜利用することができる。コントロールはステップS１８０へと進む。
【００４２】
ステップS１８０では、注目焦点が変更されたか否かについての判定がなされる。注目焦点は、マウス選択および／または注目焦点の変化を判定する任意公知のあるいは後で開発されｔ方法を用いて、注目焦点モードを選択解除することによって変更されうる。
【００４３】
注目焦点が変更されたという判定がなされた場合には、コントロールは直ちにステップS１４０へとジャンプする。注目焦点の変更が検知されなくなるまで、ステップS１４０−S１８０が反復される。コントロールはステップS１９０へと進む。
【００４４】
ステップS１９０では、ユーザーがセッション終了を要求したか否かについての判定がなされる。ユーザーは、ダイアログ・ボックス、ボイス・コマンドまたは任意公知のあるいは後で開発されたセッション終了インデイケータを用いて、キーボード・シーケンスを入れ込むことによってセッション終了を要求することができる。セッション終了が要求されていないと判定された場合には、コントロールはステップS１４０へと進む。セッション終了が要求されたという判定がステップS１９０でなされるまで、ステップS１４０−Ｓ１９０が反復される。コントロールがステップS２００へと進み、そこでプロセスが終了する。
【００４５】
図５は、本発明の種々の実施例の１つによる第２のユーザー関心評価マネージャまたはシステム１１を示している。インターネット接続可能パーソナルコンピュータ３００のユーザーが、情報リポジトリ２００における文書の間の相互関係についての視覚化の要求を送信する。その要求が通信回線９９を通じて送信され、第２例示のユーザー関心マネージャまたはシステム１０１によって仲介される。
【００４６】
第２例示のユーザー関心マネージャまたはシステム１０１は、プロセッサ２１、メモリ３１、注目焦点判定回路４１、連結ノード判定回路５１、関心度判定回路６１、表示回路、および閾値無関心値メモリ８１で構成されており、それぞれ入力／出力回路１１を介して通信回線９９に接続されている。
【００４７】
インターネット接続可能パーソナルコンピュータ３００からの要求が、第２のユーザー関心マネージャまたはシステム１０１の入力／出力回路またはルーチン１０によって受信される。情報リポジトリ２００から文書１０００−１００２を検索するために、ユーザー関心マネージャまたはシステム１０１のプロセッサ２１が入力／出力回路１１を作動させる。
【００４８】
ユーザーの注目焦点に基づいて関心ノードを判定するために、プロセッサ２１が、視覚化で表示されるべきグラフ構造を判定し、注目焦点判定回路またはルーチンを動作させる。例えば、カーソル・トラッキング、アイ・トラッキングおよび／またはヘッド・トラッキング、あるいは注目焦点を判定するための任意公知のまたは後で開発された方法による特定のノードのユーザー選択は、関心ノードを判定するためにも利用されうる。プロセッサ２１は、判定された注目焦点ノードを関心ノードとしてアクテイブ・ノードの組に加える。
【００４９】
プロセッサ２１が連結ノード判定回路またはルーチン５１を動作させる。連結ノード判定回路ま５１は、アクテイブ・ノードの組に連結された隣接連結ノードを判定する。関心度回路またはルーチン６１は、関連された関心度地を判定するために、判定された隣接縁結ノードのそれぞれに対して動作される。選択された隣接連結ノードに対する関連された関心度値が閾値無関心値記憶器８１に記憶された閾値無関心値を超過する場合には、判定された隣接連結ノードがアクテイブ・ノードの組に加えられる。超過しない場合には、選択された隣接連結ノードと、選択された隣接連結ノードのみを介してアクテイブ・ノードの組に連結されているが既にアクテイブ・ノードの組内にあるわけではないすべてのノードに対する関心度値が、無関心閾値に等しい関心度値を割り当てられる。
【００５０】
連結ノード判定回路および／またはルーチン５１と関心度判定回路および／またはルーチン６１が、アクテイブ・ノードの組における各ノードに対して動作される。閾値を超えた隣接ノードは、加えられるべきノードが無くなるまで、アクテイブ・ノードの組に加えられる。例えば、アクテイブ・ノードの組が２つの反復の間で同じのままである場合には、付加的なノードはアクテイブ・ノードの組に加えられない。従って、閾値無関心値に等しい関心度値によって示されるように、アクテイブ・ノードの組の周辺における各ノードは関心のないものである。アクテイブ・ノードの組内にないグラフ・ベース情報構造のノードはそれぞれ、閾値無関心値に等しい飽和関心度値を割り当てられる。種々の実施例において、グラフ・ベース情報構造の各ノードに対する関心度値は、初期設定閾値無関心値に設定／飽和される。注目焦点に基づいた関心ノードの選択やユーザー選択等が、選択されたノードに対する関心度値を、より関心の高い関心度値に設定する。
【００５１】
次にプロセッサ２１が表示回路７１を動作させて、アクテイブ・ノードの組からのノードを表示させる。従って、アクテイブ・ノードの組からの関心度値の拡張判定（ｓｐｒｅａｄｉｎｇ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）が、描画されるべきおよび／または表示されるべきノードを判定する。アクテイブ・ノードの数はユーザーの視覚系によって解像可能なノードの数より少ないか等しいかであるから、アクテイブ・ノードの最大数はかなり少ない。このより少ない数のアクテイブ・ノードに基づいて、新しい視覚化が完成される。
【００５２】
図６は従来の情報格納構造５００を示している。従来の情報格納構造は、インデックス部分５１０、関心度部分５２０、ｘ座標部分５３０、ｙ座標部分５４０、サイズ部分５５０、およびカラー部分５６０で構成されている。
【００５３】
従来の情報格納構造５００の第１の行のインデックス部分５１０は、ノードの識別子に関連した「０」値を含んでいる。関心度部分５２０は、ノードが最も高い関心度に関連していることを示す「０」を含んでいる。「０」関心度値は、種々の実施例の１つにおける最高のまたは最も関心の高い値を示すが、本発明を実施する際には、関心度情報ついての任意公知のまたは後で開発された順序付けが利用されうる。
【００５４】
ｘ座標部分５３０とｙ座標部分５４０は、値「１７５」と「７５」をそれぞれ含んでいる。ｘ座標部分５３０とｙ座標部分５４０は、表示空間内のノードの位置を反映する。
【００５５】
サイズ部分５５０は、表示ノードのサイズを示す値「４０」を含んでいる。ノードのサイズは、ノードについての付加的な情報を示すように調整されうる。
【００５６】
従来の情報格納構造５００のカラー部分５６０は、値「ＷＨＩＴＥ」を含んでいる。カラー部分５６０は、ノードについての付加情報をコード化するために用いられうる。サイズとカラーは１つの例示実施例について記述されているが、本発明では、ノードについての情報を伝えるのに有用な任意の人間の知覚表示特性が用いられうる。
【００５７】
従来の情報格納構造５００の第２の行は、「１」、「−１」、「２００」、「１２５」、「４０」、「ＧＲＡＹ」という値を含んでいる。これらの値は、ノード「１」がｘ座標２００およびｙ座標１２５に位置付けられた「−１」の関心度を有することを示している。従って、このノードは４０のサイズとカラー「ＧＲＡＹ」に関連している。
【００５８】
従来の情報格納構造５００の第６番目の行は、ノード「５」がｘ座標２００、ｙ座標２５、４０のサイズ、カラー「ＷＨＩＴＥ」に位置付けられた「０」の関心度に関連していることを示す「０」、「２００」、「２５」、「４０」、「ＷＨＩＴＥ」という値を含んでいる。
【００５９】
従来の情報格納構造５００の第１０番目の行は、ｘ座標１７５およびｙ座標３０、２０のサイズ、「ＴＡＮ」のカラーに位置付けられた「−３」の関心度に関連されていることを示す「９」、「−３」、「１７５」、「３０」、「２０」、「ＴＡＮ」という値を含んでいる。
【００６０】
図７は、図６の情報格納構造の従来の視覚化を示している。ノード「０」はツリーの根を形成している。根ノードは、「０」の例示で最高の関心度値に関連されている。本発明による種々の実施例では、高い関心度値が、ユーザー選択注目焦点と関連される。第２のノードは、「−１」の関心度値を示す「−１」を付けられており、第３のノードは、最高の関心度を示す「０」を付けられている。
【００６１】
図８は、本発明の１つの実施態様による例示の情報格納構造を示している。この情報格納構造６００は、ノード識別子６１０、関心度部分６２０、ｘ座標部分６３０、ｙ座標部部６４０、サイズ部分６５０、およびカラー部分６６０で構成されている。
【００６２】
例示の情報格納構造６００の第１の行は、ノード「０」が「０」の関心度値、「１７５」のｘ座標値、「１７５」のｙ座標値、「４０」のサイズ、および「ＷＨＩＴＥ」のカラーに関連していることを示す「０」、「０」、「１７５」、「１７５」、「４０、「ＷＨＩＴＥ」の値を含んでいる。
【００６３】
例示の情報格納構造６００の第２の行は、ノード「１」が、「−１」の関心度値、「２００」のｘ座標、「１２５」のｙ座標、「４０」のサイズ、および「ＧＲＡＹ」のカラーに関連していることを示す「１」、「−１」、「２００」、「１２５」、「４０」、「ＧＲＡＹ」を含んでいる。
【００６４】
例示の情報格納構造６００の行７−９に対する関心度値をそれぞれ、「−２」の飽和閾値無関心値を割り当てられている。これに対して、従来の情報格納構造５００はそれぞれ、「−３」の特定関心度値の判定を示す。説明を明瞭にするために、グラフ・ベース情報構造の３つのノードだけが、アクテイブ・ノードの組に存在しないとして示されている。っしかし、大きいグラフ・ベース情報構造の場合には、ほとんどのノードがアクテイブ・ノードの組から外れていることが明らかであろう。従って、本発明のシステムおよび方法によって、ノードに対する関心度を判定することの複雑性が軽減される。
【００６５】
図９は、本発明の実施例の１つによる図６の情報格納構造の視覚化を示している。前に選択された「−２」の閾値無関心値が選択された。注目焦点根ノードは、「０」の関心度値と関連される。表示装置によって可視ノードとして描画されるべきノードは、閾値無関心値より大きい関心のある関心度値と関連される。
【００６６】
第１のノードが、隣接連結ノードとして選択される。第１のノードは、「−１」の関心度値と関連されているから、アクテイブ・ノードのリストに加えられる。第２のノードは、第２の注目焦点ノードであり、「０」の関心度値と関連されている。
【００６７】
一連の反復において、第５、第６、第１１および第１２のノードは、閾値無関心値より大きい関心度値とそれぞれ関連されている。従って、第５、第６、第１１および第１２のノードは、表示装置によって描画されるアクテイブ・ノードの組に加えられる。
【００６８】
図１０は１つの実施例による推定ユーザー関心情報を格納するためのバッキング・データ格納構造を示している。この推定ユーザー関心情報を格納するためのバッキング・データ格納構造、識別子部分７１０、汚れビット（ｄｉｒｔｙ  ｂｉｔ）部分７２０、関心度部分７６０、ｘ座標部分、ｙ座標部分、サイズ部分７６０、およびカラー部分７７０で構成されている。
【００６９】
例示のデータ構造７００の第１の行は、「０」、「１」、「０」、「１７５」、「１７５」、「４０」、「ＷＨＩＴＥ」の値を含んでいる。識別子部分７１０における値「０」、任意の汚れビット部分７２０における値「１」、および関心度部分７３０における値「０」は、ノード「０」がｘ座標「１７５」、ｙ座標「１７５」およびサイズ「４０」においてカラー「ＷＨＩＴＥ」で表示されるべきことを示している。
【００７０】
バッキング・データ格納構造（ｂａｃｋｉｎｇ  ｄａｔａ  ｓｔｏｒａｇｅ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）は、可視ノードの表示に必要な非構造属性（ｎｏｎ−ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ  ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）を含む。属性が必要とされる場合には、バッキング・データ格納構造が閲覧される。ノードがバッキング・データ格納構造にない場合には、適当は初期値が与えられる。そのような場合には、戻される関心度値は飽和閾値無関心値である。戻される位置は、ノードの第１の可視祖先の位置である。これで、新しい可視ノードが両親か流出させることができる。ノードの関心度値が設定される時に存在しない場合には、ノードがバッキング・データ格納構造に加えられる。また、ノードの関心度値が割り当てられた場合には、ノードがバッキング・データ格納構造の対応する行に対して汚れビットが設定される。
【００７１】
グラフ・ベース情報構造に対する関心度計算が完了すると、非汚れバッキング・データ格納構造へのエントリーがすべて無効となり、かつすべての汚れエントリーがそれらの汚れビットをクリアされて、ノードが省略されると空間を解放するとともに、遷移時に可視のままであるノードの状態を維持できるようにする。
【００７２】
種々の実施例において、無効なエントリーをクリアし、変更されたエントリーに対する汚れビットをリセットすることによって、行削除のようなテーブル演算が軽減される。これらの演算は、ユーザー関心推定情報を格納するためのバッキング・データ構造における空間を解放するとともに、遷移時における可視ノードのトラッキングを容易にする。しかし、本発明を実施するには、任意公知のまたは後で開発された情報格納方法を利用できる。
【００７３】
関心度部分７３０に格納された値を判定するためには、任意の関心度関数を使用できるころが明らかであろう。例えば、視覚化のための顕著な情報を識別するのには、魚眼関心度関数分布、放物線関心度関数分布、あるいは他の任意の関心度関数が有用である。
【００７４】
ｘ座標部分は、ノードが座標系の「１７５」位置にあることを示す値「１７５」を含んでいる。ｙ座標部分７５０は、ノードが位置「１７５」で表示されるべきことを示す値「１７５」を含んでいる。
【００７５】
サイズ部分７６０は、ノードがサイズ４０をもって表示されるべきことを示す値「１７５」を含んでいる。種々の他の実施例では、ノードに関連した他の特徴または属性を示すために、ノードのサイズ属性が用いられる。例えば、ノードがユーザーによって選択された注目焦点の１つであることを示すために、サイズが展開される。
【００７６】
他の実施例では、ノード間の関係を示すために、ノードのサイズが動的に調整される。従って、特定のキーワードに関連したすべての文書を表すノードが大きくされたサイズで表示される。
【００７７】
例示バックング・データ構造のカラー部分７７０は、値「ＷＨＩＴＥ」を含んでいる。種々の実施例で、最も関心の高い関心度値に関連したノードが、ホワイトで表示される。従って、カラー部分７７０は、単独でまたは最適のサイズ部分７６０との組み合わせで、視覚化されたグラフ・ベース情報構造の他の特徴を表示するために用いることができる。
【００７８】
図１１は、本発明の実施例による第１のアクテイブ・ノード組を示す。このアクテイブ・ノード組９００は、ノード０，２、５および１１で構成されている。選択されたアクテイブ・ノードのそれぞれは、「０」の関心度値に関連されている。高い関心度値は、ノードが、アイ・トラッキング、ヘッド・トラッキング、カーソル・トラッキング、あるいは他の任意公知のまたは後で開発された注目焦点判定方法に基づいて選択可能な注目焦点であることを示している。判定された注目焦点ノードは、アクテイブ・ノード組９００に加えられる。アクテイブ・ノード組９００に隣接した連結ノードが次に判定される。閾値無関心値より高い関心度値を有する隣接連結ノードが判定され、アクテイブ・ノード組９００に加えられる。
【００７９】
種々の実施例で、アクテイブ・ノード組にないグラフ構造のノードが、飽和関心度値または閾値無関心値に関連される。種々の実施例で、アクテイブ・ノード組にない各ノードが、飽和閾値無関心値を割り当てられる。ほとんどの関心度関数が、注目焦点ノードのまわりに局所的に凸状表面を画成する。関心度関数が凸であるこれらの場合には、閾値より高い関心度値を有するノードだけが比較のために選択される。しかし、本発明の範囲から逸脱することなしに、アクテイブ・ノード組９００に加えられるべきノードを選択するための他の用いることができることも明らかであろう。
【００８０】
図１２は、本発明の１つの実施例による第２のアクテイブ・ノード組を示している。第２のアクテイブ・ノード組９０１は、最初のアクテイブ・ノード組に隣接連結ノードを加えることによって判定される。ノードに対する関心度が閾値無関心値を超える場合には、隣接連結ノードがアクテイブ・ノード組に加えられる。最初のアクテイブ・ノード組に最も近くて、閾値無関心値より低い関心度値を有するノードは、無関心値非可視ノードと閾値無関心値より高い関心度に関連された可視ノードとの間の境界を画定する。アクテイブ・ノード組から外のノードは、閾値無関心値と等しい飽和関心度値に関連される。
【００８１】
上述したユーザー関心評価マネージャまたはシステム１００の回路１０−１８のそれぞれは、適切にプログラムされた汎用コンピュータの部分として実施されうるし、ＰＦＧＡ，ＰＤＬ，ＰＬＡ、個別論理素子、個別回路素子等を用いてＡＳＩＣ内の物理的に別個のハードウエア回路として実施される。
【００８２】
さらに、ユーザー関心推定マネージャまたはシステムは１００および／または上述した種々の回路のそれぞれは、プログラムされた一般用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ等で実行するソフトウエア・ルーチン、マネージャまたはオブジェクトとして、それぞれ実行されうる。ユーザー関心推定マネージャまたはシステムは１００および／または上述した種々の回路のそれぞれは、通信ネットワークに埋め込まれた１つまたは複数のルーチン、サーバー上に存在するリソース等としておよび／またはウエブ・サーバーまたはクライアント・デバイスのソフトウエアまたはハードウエア・システムにユーザー関心推定マネージャまたはシステムは１００を物理的に組み込んで、それぞれ実行されうる。
【００８３】
図３および５に示されているように、メモリ３０および３１は、可変メモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、不変メモリ、または固定メモリの任意適切な組み合わせを用いて実行されうる。
【００８４】
図１、３および５に示された通信回線９９はそれぞれ、通信デバイスをユーザー関心評価マネージャまたはシステムは１００に接続するための任意公知のまたは後で開発されたデバイスまたはシステムでありうる。一般には、通信回線９９は、デバイスを接続するためおよび通信を容易にするために使用できる任意公知のまたは後で開発された接続システムまたは構造でありうる。
【００８５】
本発明を上述の実施例に関連して説明したが、多くの代替案、修正および変更が当業者には明らかとなるであろうことが明白である。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本発明の１つの実施例によるユーザー関心評価マネージャまたはシステムの概略図である。
【図２】本発明の１つの実施例による第１のユーザー関心評価方法を示す図である。
【図３】本発明の１つの実施例による第１のユーザー関心評価マネージャまたはシステムを示す図である。
【図４】本発明の１つの実施例による第２のユーザー関心評価方法を示す図である。
【図５】本発明の１つの実施例による第２のユーザー関心評価マネージャまたはシステムを示す図である。
【図６】従来の情報格納構造を示す図である。
【図７】図６の情報格納構造の従来の視覚化を示す図である。
【図８】本発明の１つの実施例による情報格納構造を示す図である。
【図９】本発明の１つの実施例による図８の情報格納構造の視覚化を示す図である。
【図１０】本発明の１つの実施例による評価されたユーザー関心情報を記憶するためのバッキング・データ構造を示す図である。
【図１１】本発明の１つの実施例による第１の組のアクテイブ・ノードを示す図である
【図１２】本発明の１つの実施例による第２の組のアクテイブ・ノードを示す図である。
【符号の説明】
【００８７】
９９  通信回線
１００  ユーザー関心評価マネージャまたはシステム
２００  情報リポジトリ
３００  パーソナルコンピュータ
４００  ポータブル・タプレットＰＣ
１０、１１  入力／出力回路
２０、２１  プロセッサ
３０、３１  メモリ
４０  心判定回路
４１  注目焦点判定回路
５０、５１  連結ノード判定回路
６０、６１  関心度判定回路
７０、７１  表示回路
８０、８１  閾値無関心値メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2005182819.tif 000011
【図１０】
2005182819.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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