(57)【要約】【課題】１つ以上のサーチエンジンを用いて、１つ以上のサーバから利用可能な複数個のデータベースを使用する文献探索の方法を提供する。【解決手段】各データベースについて、レコード数が決定されて報告され、かつ探索クエリ語の出現またはヒットの頻度が、そのヒットに対応するデータベースのレコードの識別とともに決定かつ報告される。複数個のデータベースからのレポートは、ユーザ端末すなわちクライアントに与えられ、ここでクライアントソフトウェアがデータベース内のレコード数、少なくとも１つのヒットを有するレコード数、および各レコードについてのヒット数に基づき、各レコードのための関連のスコアを計算する。この統一的なデータからの局所的計算で、すべての文献に、あたかも単一のデータベースからもたらされているかのように首尾一貫したランク付けを行なうことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散されており、かつ１つまたはそれ以上の探索サーバを介してクライアントにアクセス可能な複数個のデータベースを探索する方法であって、
（ａ）クライアントから各データベースと関連の各サーバに探索クエリを与えるステップと、
（ｂ）各サーバからクライアントにおいて、各データベースについての統計を得るステップと、
（ｃ）各サーバからクライアントにおいて、データベースに対するクエリの適用の結果得られた文献についての情報を得るステップと、
（ｄ）クライアントにおいて、前記統計および前記情報を用いて各文献についてのスコアを計算するステップとを備え、計算されたスコアはこれらデータベースが単一のデータベースとして結合されたかのようにすべてのデータベースに対して適用可能なものとして現われる、複数個のデータベースを探索する方法。
【請求項２】
前記コレクションについての統計はレコードの数との関わりにおいてコレクションのサイズを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各文献についての情報は、各探索語がその文献中に現われた回数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各データベースについての情報は、各探索語を含む文献の数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
分散されており、かつ１つまたはそれ以上のサーバを介してクライアントにアクセス可能な複数個のデータベースを探索する方法であって、
（ａ）クライアントから各データベースにアクセスするステップと、
（ｂ）クライアントから各データベースに関連のサーバに探索クエリを与えるステップと、
（ｃ）クライアントにおいて各データベースについての統計を得るステップと、
（ｄ）クライアントにおいて、データベースに対するクエリの適用の結果得られた関連の文献についての統計的な情報を得るステップと、
（ｅ）クライアントにおいて、前記統計および前記情報を用いて関連の文献についてのスコアを計算するステップとを備え、ある文献について計算されたスコアは、それが中に現われるデータベースからは独立している、複数個のデータベースを探索する方法。
【請求項６】
探索クエリに応答して複数個のデータベース間で文献を探索する方法であって、
（ａ）各データベースに対し探索クエリを与えるステップと、
（ｂ）各データベースについてレコードの数を決定するステップと、
（ｃ）前記データベースの各々について、探索クエリを適用し、各探索クエリ語のヒット数および前記ヒット数における少なくとも１つのヒットを有するデータベースレコードの識別を記録するステップと、
（ｄ）前記データベースの各々について、かつ各クエリ語について、少なくとも１つのヒットを有するレコードをカウントするステップと、
（ｅ）ステップ（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）の結果を用いて計算された、探索クエリに関しての各レコードの関連のスコアをユーザに報告するステップとを備える、複数個のデータベース間で文献を探索する方法。
【請求項７】
すべてのデータベースに対して同じ探索クエリを与えることに先立ち、いくつかのデータベースを選択し、データベースについて１つより多くのサーチエンジンを有することによりさらに規定される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記いくつかのデータベース間から再検討されるべきいくつかのレコードを選択することによるものであり、前記いくつかのレコードは、探索クエリについて最も高い関連のスコアを有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
関連のスコアを計算することに先立ち、いくつかのレコードを予め選択することによってさらに規定される、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、文献の探索および検索に関し、特にネットワークを介してのそれらに関する。
【背景技術】
【０００２】
２０年以上にわたって、情報サービスは複数のデータベースでのアクセスを提供してきた。たとえば、現在ナイト−リダー・インフォメーション・インコーポレイテッド（Knight-Ridder Information, Inc.）として知られているダイアログ・インフォメーション・サービス（Dialog Information Services）は、探索を行なう者に利用可能な数百のデータベース（コレクションとしても知られる）を提供する。これらのデータベースのうちいくつかは文献目録的な要約を含むものであり、一方で他のものはフルテキストの文献を含んでいる。探索を行なう者は１つまたは複数個のデータベースに対しクエリを適用することができる。始めに、探索を行なう者は、過去の経験に基づいて関心をひく個々のデータベースを選択するか、または情報のプロバイダにより選択されかつ特定のトピックに関連しているデータベース群を選択する。たとえば、探索を行なう者は特許というトピックを選択するかもしれない。このトピックについて情報サービスは特許に限定されたいくつかのデータベースをまとめてある。データベースの群にクエリが適用されると、情報サービスは各データベースにおけるヒット件数を検索する。探索を行なう者は次に関心をひくデータベースにアクセスし、個々の記録を閲覧する。このシステムは元々、所望の情報を得るためにどこを探せばよいかわかっている、司書や職業的な研究者のために設計されたものであった。
【０００３】
インターネットなどのワイドエリアネットワークが利用可能となるにつれ、探索のプロだけではなく、素人のユーザにも、探索において新しい機会が得られるようになった。ユーザに文献目録的な研究データや文献を提供するために、私設のものだけではなく公共のデータベースをも用いる、新しいタイプの情報プロバイダが出てきている。ユーザが、特許など、あるトピックに関心を持っている場合、そのユーザは探索を行なうためにどのようなリソースを集めることができるかも、それらリソースのロケーションも、知らないかもしれない。リソースはしばしば変更されるので、探索を行なう者は、応答の適切さに比べて応答の供給源には低い関心しか持たないだろう。ワイドエリアネットワークを介して利用可能な分散したコレクションは、単一のコレクションとして扱うことができるということは、認識されている。各サブコレクションは個別に探索され、レポートは単一のリストに結合される。また文献は、特定のコレクションの性質を考慮にいれつつ、アルゴリズムに従ってサーチエンジンによりランク付けおよび重み付けされ得るものであることも知られている。文献のスコアは、個々の文献のコレクションが単一の統合されたコレクションにマージされたならば得られるであろうスコアを得るために正規化することができる。
【０００４】
先行技術に存在する問題点の１つは、各文献についてのスコアが絶対ではなく、各コレクションにおける統計およびサーチエンジンと関連しているアルゴリズムに依存しているということである。存在する第２の問題点は、標準的な先行技術の手順には、２つのパスが必要だということである。第１のパスでは、各クエリの語についての重みを計算するために、各サーチエンジンから統計が集められる。第２のステップでは、第１のステップからの情報が各サーチエンジンに送り返され、サーチエンジンは次に各ヒットまたは識別された文献に特定の重みまたはスコアを割当てる。存在する第３の問題は、先行技術ではすべてのコレクションが同一のサーチエンジンを使用することが要求されるということである。
【０００５】
この発明の目的は、２つの異なるデータベースに同じ文献が現われた場合に、その結果がマージされたときにそれが同じようにスコアをつけられるであろうように、一貫した基準に基づく文献のランク付けを伴う、単一パスで複数のコレクションを探索するための方法を考案することである。すべてのコレクションについて同一のサーチエンジンを用いる必要はない。
【発明の概要】
【０００６】
上述の目的は、参与している各サーチエンジンサーバに、返される文献の各々における各クエリの語についての統計を返送するように要求する、文献の探索および検索方法で達成されている。最終的な関連スコアはその後、サーバではなくクライアント端末において計算される。この態様で、すべての関連スコアが、サーチエンジンの違いとは無関係に同一の態様でクライアントにおいて処理される。
【発明を実施するためのベストモード】
【０００７】
図１を参照して、クエリブロック１１により示されるクエリはユーザによって明確にされ、端末またはクライアントシステムに与えられる。このクエリはネットワークインタフェース１３に電子的に送信される。ネットワークインタフェースとは、クエリの主題に関連するデータベースを有するソース１７へのアクセスを有する情報サービスである。これらの、他のサーバに配備されたデータベースは、通信チャネル１５を介して同時にポーリングされる。通信チャネル１５はソース１７へのワイドエリアネットワークのリンクであってもよい。インターネットはそのようなワイドエリアネットワークリンクおよび遠隔のソースのための１つのモデルである。クエリはサーチエンジンに与えられる。これらのサーチエンジンは列２０、３０、および４０で表わされており、各サーチエンジンはブロック１９において関連のデータベースにアクセスしている。各サーチエンジンは、ブール論理、統計的推論等の、独自の演算特性を有していてもよい。各データベースは、ブロック２１により示される、データベース内のレコードの数Ｎを含むレポートを生成する。このレポートには、クエリに応答する文献内に各探索語が現われる回数も含まれる。この量、ＮTERMは、ブロック２３により示される。第３に、レポートはブロック２５で示されるように、ヒットを含む各文献の文献識別番号を、各探索語の現われる回数とともに生成する。この情報から、ブロック２７で示されるように、各文献についてのスコアの計算が、クライアントソフトウェアによりそれ自体のアルゴリズムを用いて行なわれる。たとえば、スコアを計算するための公式は次のとおりである。
【０００８】
【数１】
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【０００９】
ここでｔf＝文献中にその語が現われる回数であり、ｉｄｆ＝ｌｏｇ（Ｎ／ＮTERM）であり、この場合ＮおよびＮTERMは、すべてのコレクションにより報告されたＮおよびＮTERM値の和である。計算されたスコアはブロック２９により示される出力バッファに送信され、この出力バッファはクエリを行なっている人物によって要求されていた上位Ｍ個のスコアを計算ブロック２７から移行させる。このデータベースを通じて、ただ１つのパスしか行なわれていないことに注目されたい。計算されたスコアは絶対値として扱われる。
【００１０】
代替的実施例では、アルゴリズムにおいて用いるためにオプションのパラメータが報告されてもよい。ブロック２６は、クライアントの、より洗練されたランク付けの公式を用いる目的で、各文書中最も頻出する語の頻度が報告されることを示す。もう１つのオプション的なデータ低減ステップとしては、先行技術において知られている態様で、各サーチエンジンが文献の関連性についてのスコアを計算してもよいというものである。このデータから、サーチエンジンはデータベースにおける上位Ｍ個までのヒットを予め選択することができるだろう。ここでＭはユーザによって要求されるヒットの最大件数である。
【００１１】
例としては、探索クエリは「グラフィカル・ユーザ・インタフェース」という語を伴う文献に関わるものであるかもしれない。下の表１は、いくつかの最もランクの高い文献を選択したサーチエンジンにより生成されるレポートを示す。このレポートはユーザのクライアントソフトウェアに返され、ここでユーザは各サーチエンジンによって返された語の頻度データおよび文献の頻度データを用いて、上述の公式（１）におけるものなどのアルゴリズムを適用する。したがって、各クエリ語について文献の重みの局所的な計算が行なわれ、各コレクションから返されるＮTERMおよびＮ（＝文献数）が結合される。したがって、語の重み付けは、これらのコレクションが単一のコレクションであったかのように、全く同じものとなる。異なったサーチエンジンが探索に参与した場合でもスコア付けは完全に首尾一貫しており、２つの異なるコレクションに現われた同一文献は、常に同一のスコアを受け取ることとなる。
【００１２】
【表１】
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【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明におけるシステムのブロック図である。
【符号の説明】
【００１４】
１１  クエリ
１３  ネットワークインタフェース
１５  通信チャネル
１７  ソース
１９  データベース
２０  サーチエンジン
３０  サーチエンジン
４０  サーチエンジン
【図１】
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