【事件の表示】
　平成１１年特許願第２８６１４０号「製品推薦を提供する方法および装置」拒絶査定不服審判事件〔平成１２年　５月３０日出願公開、特開２０００−１４８８６４〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続きの経緯・本願発明
　本願は、平成１１年１０月７日（パリ条約による優先権主張１９９８年１０月９日、米国）に出願されたものであって、平成１５年６月２４日付けで拒絶の査定がされ、これに対し平成１５年９月８日に拒絶査定に対する審判請求がなされるとともに手続補正がなされたものである。
　
２．平成１５年９月８日付け手続補正についての補正却下の決定
[補正却下の決定の結論]
　平成１５年９月８日付けの手続補正を却下する。
［理由］
（１）補正後の本願発明
　平成１５年９月８日付けの手続補正により、特許請求の範囲の請求項１−２０は、
　「【請求項１】電子商取引環境において顧客と対話し、顧客照会に応答を提供するようにコンピュータに指示する、プロセッサ及び記憶プログラムを有するコンピュータにより実行される顧客に製品推薦を提供する方法であって、
　ａ）複数の製品の各々に対する製品特徴付けを製品に関連づけられるテキスト記述から単語を抽出し、データ記憶部に格納された履歴保管データから検索して導出するステップと、
　ｂ）ディスクまたはキャッシュに格納された顧客データに対してそれぞれの前記顧客による前記製品特徴付けの利用にもとづき、前記顧客データの各々に関して個々の顧客特徴付けを生成するステップと、
　ｃ）前記顧客データを前記顧客特徴付けの類似度にもとづきクラスタ化し、仲間グループを形成するステップと、
　ｄ）個々の前記顧客データを、前記仲間グループのうちクラスタ中心が最も近接する前記仲間グループの１つに分類するステップと、
　ｅ）前記顧客特徴付け及び前記分類済み仲間グループからの情報に基づき、前記顧客に対して、前記仲間グループにおいて購入された最も高い頻度を有する製品リストとして製品推薦を生成するステップと
　を含む、方法。
【請求項２】前記顧客特徴付けを生成するステップが、前記顧客が前記製品をブラウズまたは購入する際、前記製品特徴付けを抽出するステップを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】前記顧客特徴付けを生成するステップが、個々の前記顧客によりブラウズまたは購入された全ての前記製品の各前記製品特徴付けを連結するステップを含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】前記製品特徴付けを導出するステップが、
　ａ）前記テキスト記述内での各単語の発生頻度を見い出すステップと、
　ｂ）各前記単語の合計頻度を、全ての顧客における当該前記単語の発生頻度により除算するステップと、
　ｃ）各前記単語の標準偏差を見い出すステップと、
　ｄ）より大きな標準偏差を有する単語を選択するステップと、
　ｅ）選択された前記単語にもとづき、製品特徴付けを表現するステップと
  を含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
　ａ）現オンライン・セッションにもとづき、前記製品特徴付けを導出するステップと、
　ｂ）メモリから履歴製品特徴付けをアクセスするステップと、
　ｃ）ステップａ）及びｂ）からの前記特徴付けを重み付け連結することにより、前記顧客特徴付けを生成するステップと、
　ｄ）前記仲間グループの各々のクラスタ中心を計算するステップと、
　ｅ）ステップｃ）で生成された前記顧客特徴付けに最も近い前記クラスタ中心を有する前記仲間グループを選択するステップと、
　ｆ）選択された前記仲間グループにもとづき、製品推薦、仲間グループ推薦及びプロファイル推薦の１つを生成するステップと
  を含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】前記クラスタ中心が、各前記仲間グループ内の全ての前記顧客特徴付けのテキスト特徴付けを連結することにより計算される、請求項５記載の方法。
【請求項７】前記推薦が、前記現オンライン・セッションにおいて購入及びブラウズされた製品の、テキスト特徴付けの重み付け連結を含む、請求項５記載の方法。
【請求項８】電子商取引環境において、顧客に製品推薦を提供するプロセス・ステップを実行する、コンピュータにより実行可能な命令プログラムを実現する、コンピュータにより読取り可能な記憶プログラムが記憶された記憶媒体であって、前記命令プログラムが、
  データ記憶部に対して電子商取引において売りに出される製品に関する製品情報をアクセスして製品特徴付けを製品に関連づけられるテキスト記述から単語を抽出し、データ記憶部に格納された履歴保管データから検索して導出するステップと、
  ディスクまたはキャッシュに格納された顧客データに対してそれぞれの前記顧客による前記製品特徴付けの利用にもとづき、前記顧客データの各々に関して個々の顧客特徴付けを生成するステップと、
　前記顧客データを前記顧客特徴付けの類似度にもとづきクラスタ化し、仲間グループを
形成するステップと、
　個々の前記顧客データを、前記仲間グループのうちクラスタ中心が最も近接する前記仲間グループの１つに分類するステップと、
　現セッション顧客から照会を受信するステップと、
　前記現セッション顧客に関連付けられる現顧客特徴付けを生成するステップと、
　前記現セッション顧客を、前記現顧客特徴付け及び過去の顧客特徴付けの類似点にもとづき、選択された前記仲間グループに分類するステップと、
　前記顧客特徴付け及び前記分類済み仲間グループからの情報に基づき、前記顧客に対して、前記仲間グループにおいて購入された最も高い頻度を有する製品リストとして製品推薦を生成して現セッション顧客に対して応答するステップと
　を含む、記憶媒体。
【請求項９】前記コンピュータに、前記現セッション顧客と電子商取引サイト間で交換されるデータを抽出し、前記現顧客特徴付けを生成するように指示する記憶プログラムを含む、請求項
８記載の記憶媒体。
【請求項１０】前記現顧客特徴付けを生成するステップが、前記現セッション顧客によりブラウズまたは購入された全ての製品の前記製品特徴付けの各々を重み付け連結するステップを含む、請求項８記載の記憶媒体。
【請求項１１】各前記仲間グループ内の全ての前記顧客特徴付けのテキスト特徴付けを連結することにより、当該仲間グループのクラスタ中心を計算するステップと、
　前記現顧客特徴付けに最も近い前記クラスタ中心を有する前記仲間グループを選択するステップと、
　選択された前記仲間グループからのデータにもとづき、製品推薦、仲間グループ推薦及びプロファイル推薦の１つを生成するステップと
  を含む、請求項８記載の記憶媒体。
【請求項１２】電子商取引環境において顧客と対話し、顧客照会に応答を提供するようにコンピュータに指示する、プロセッサ及び記憶プログラムを有するコンピュータを含む製品推薦を提供
するシステムであって、該コンピュータが、
　ａ）複数の製品の各々に対する製品特徴付けを製品に関連づけられるテキスト記述から単語を抽出し、データ記憶部に格納された履歴保管データから検索して導出する手段と、
　ｂ）ディスクまたはキャッシュに格納された顧客データに対してそれぞれの前記顧客による前記製品特徴付けの利用にもとづき、前記顧客データの各々に関して個々の顧客特徴付けを生成する手段と、
　ｃ）前記顧客データを前記顧客特徴付けの類似度にもとづきクラスタ化し、仲間グループを形成する手段と、
　ｄ）個々の前記顧客データを、前記仲間グループのうちクラスタ中心が最も近接する前記仲間グループの１つに分類する手段と、
　ｅ）前記顧客特徴付け及び前記分類済み仲間グループからの情報に基づき、前記顧客に
対して、前記仲間グループにおいて購入された最も高い頻度を有する製品リストとして製品推薦を生成する手段と
　を含む、システム。
【請求項１３】前記顧客特徴付けを生成する手段が、前記顧客特徴付けを保管する記憶装置を含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項１４】現オンライン顧客による前記製品特徴付けの利用から抽出されるデータの連結にもとづき、前記現オンライン顧客の現顧客特徴付けを生成する手段を含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項１５】前記現顧客特徴付け及び記憶済みの特徴付けの類似点にもとづき、前記現オンライン顧客を前記仲間グループの１つに分類する手段を含む、請求項１４記載のシステム。
【請求項１６】前記応答を提供する手段が、現セッションにおいて個々の前記顧客によりブラウズされた製品からの前記製品特徴付けにもとづき、個々の前記顧客に前記製品を推薦する手段を含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項１７】前記応答を提供する手段が、履歴製品特徴付けの重み付け頻度、及び現セッションにおいて個々の前記顧客によりブラウズされた製品からの、前記現製品特徴付けの重み付け頻度にもとづき、個々の前記顧客に前記製品を推薦する手段を含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項１８】前記応答を提供する手段が、履歴製品特徴付けにもとづき、個々の前記顧客に製品を推薦する手段を含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項１９】前記応答を提供する手段が、プロモーション・リスト内の製品にもとづき、個々の前記顧客に製品を推薦する手段を含む、請求項１２記載のシステム。
【請求項２０】前記応答を提供する手段が、前記仲間グループの１つ内の製品頻度にもとづき、仲間分布プロファイルを提供する手段を含む、請求項１２記載のシステム。」
と補正された。
　
（２）補正の適否
　上記平成１５年９月８日付けの手続補正は、補正前の各請求項に記載された発明を特定するために必要な事項を限定するための補正であるから、特許法第１７条の２第４項第２号の特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当する。
　
　そこで、平成１５年９月８日付けの手続補正後の請求項１に記載された発明（以下、「本願補正発明」という。）が、特許出願の際独立して特許を受けることができるものであるか、すなわち平成１５年改正前特許法第１７条の２第５項において準用する同法第１２６条第４項の規定に適合するかどうかについて以下に検討する。
　
（３）引用例
　原審の拒絶の理由に引用された、国際公開第９７／１６７９６号パンフレット（１９９７年５月９日公開。以下、「引用例１」という。）には、図面と共に次の各記載がある。
　なお、原審が引用した国際公開第９７／１６７９６号パンフレットに対応する出願は、平成８年１０月２９日（パリ条約による優先権主張１９９５年１０月３１日、米国）に、日本国に出願されており、その原文を翻訳したものである公表特許公報は、特表平１１−５１４７６４号公報（平成１１年１２月１４日公表）である。
　そして、引用例１に記載された英文と、それに対応する公表特許公報の和文を併記した。
　
（ア）「FIELD OF INVENTION
 
This invention relates to customized electronic identification of desirable objects, such as news articles, in an electronic media environment, and in particular to a system that automatically constructs both a target profile for each target object in the electronic media based, for example, on the frequency with which each word appears in an article relative to its overall frequency of use in all articles, as well as a target profile interest summary for each user, which target profile interest summary describes the user's interest level in various types of tar get objects.
evaluates the target profiles against the users' target profile interest summaries to generate a user-customized rank ordered listing of target objects most likely to be of interest to each user 
relevant target objects, which were automatically selected by this system
Users' target profile interest summaries can be used to efficiently organize the distribution of information in a large scale system consisting of many users interconnected by means of a communication network
　
　「発明の分野
  
本発明は、電子媒体環境における、ニュース記事などの所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別に関する。具体的には、本発明は、例えば各単語についてのすべての記事中での全体の使用頻度に対する１つの記事での使用頻度などに基づいて、電子媒体において各ターゲットオブジェクトに関する「ターゲットプロファイル」を自動的に構成するとともに、様々な種類のターゲットオブジェクトについてのユーザの関心度を記述する、各ユーザに関する「ターゲットプロファイル関心サマリー」を自動的に構成するシステムに関する
ユーザのターゲットプロファイル関心サマリーに対してターゲットプロファイルを評価し、ユーザカスタム化されたランク順で、各ユーザが最も関心を持ちそうなターゲットオブジェクトのリストを生成する
このシステムが自動的に選択したこれらの関連がある可能性のあるターゲットオブジェクトから選択できる
ユーザのターゲットプロファイル関心サマリーを用いて、通信ネットワークによって相互接続される多くのユーザからなる大規模なシステムにおいて情報の分配を効率的に組織することができる
　なお、下線は審決において附された。以下、同様。
　
（イ）「PROBLEM
 It is a problem in the field of electronic media to enable a user to access information of relevance and interest to the user without requiring the user to expend an excessive amount of time and energy searching for the information. Electronic media, such as on-line information sources, provide a vast amount of information to users, typically in the form of articles, each of which comprises a publication item or document that relates to a specific topic. The difficulty with electronic media is that the amount of information available to the user is overwhelming and the article repository systems that are connected on-line are not organized in a manner that sufficiently simplifies access to only the articles of interest to the user.Presently, a user either fails to access relevant articles because they are not easily identified or expends a significant amount of time and energy to conduct an exhaustive search of all articles toidentify those most likely to be of interest to the user. Furthermore, even if the user conducts an exhaustive search, present information searching techniques do not necessarily accurately extract only the most relevant articles, but also present articles of marginal relevance due to the functional limitations of the information searching techniques. There is also no existing system which automatically estimates the inherent quality of a n article or other target object to distinguish among a number of articles or target objects identified as of possible interest to a user.
 Therefore, in the field of information retrieval, there is a long-standing need for a system which enables users to navigate through the plethora of information. With commercialization of communication networks, such as the Internet, the growth of available information has increased. Customization of the information delivery process to the user's unique tastes and interests is the ultimate solution to this problem. However, the techniques which have been proposed to date either only address the user's interests on a superficial level or provide greater depth and intelligence at the cost of unwanted demands on the user's time and energy.While many researchers have agreed that traditional methods have been lacking in this regard, no one to date has successfully addressed these problems in a holistic manner and provided a system that can fully learn and reflect the user's tastes and interests.
This is particularly true in a practical commercial context, such as on-line services available on the Internet. There is a need for an information retrieval system that is largely or entirely passive, unobtrusive, undemanding o fthe user, and yet both precise and comprehensive in its ability to learn and truly represent the user's tastes and interests. Present information retrieval systems require the user to specify the desired information retrieval behavior through cumbersome interfaces.
 Users may receive information on a computer network either by actively retrieving the information or by passively receiving information that is sent to them. Just as users of information retrieval systems face the problem of too much information, so do users who are targeted with electronic junk mail by individuals and organizations. An ideal system would protect the user from unsolicited advertising, both by automatically extracting only the most relevant messages received by electronic ma il, and by preserving the confidentiality of the user's preferences, which should not be freely available to others on the network.
 Researchers in the field of published article information retrieval have devoted considerable effort to finding efficient and accurate methods of allowing users to select articles of interest from a large set of articles. The most widely used methods of information retrieval are based on keyword matching: the user specifies a set of keywords which the user thinks are exclusively found in the desired articles and the information retrieval computer retrieves all articles which contain those keywords. Such methods are fast, but are notoriously unreliable, as users may not think of the right keywords, or the keywords may be used in unwanted articles in an irrelevant or unexpected context. As a result, the information retrieval computers retrieve many articles which are unwanted by the user.The logical combination of keywords and the use of wild-card search parameters help improve the accuracy of keyword searching but do not completely solve the problem of inaccurate search results.
 Starting in the 1960's, an alternate approach to information retrieval was developed: users were presented with an article and asked if it contained the information they wanted, or to quantify how close the information contained in the article was to what they wanted.
 Each article was described by a profile which comprised either a list of the words in the article or, in more advanced systems, a table of word frequencies in the article. Since a measure of similarity between articles is the distance between their profiles, the measured similarity of article profiles can be used in article retrieval. For example, a user searching for information on a subject can write a short description of the desired information. The information retrieval computer generates an article profile for the request and then retrieves articles with profiles similar to the profile generated for the request. These requests can then be refined using relevance feedback, where the user actively or passively rates the articles retrieved as to how close the information contained therein is to what is desired. The information retrieval computer then uses this relevance feedback information to refine the request profile and the process is repeated until the user either finds enough articles or tires of the search.
 A number of researchers have looked at methods for selecting articles of most interest to users. An article titled Social Information filtering: algorithms for automating 'word of mouth' was published at the CHi-95 Proceedings by Patti Maes et al and describes the Ringo information retrieval system which recommends musical selections. The Ringo system requires active feedback from the users -- users must manually specify how much they like or dislike each musical selection. The Ringo system maintains a complete list of users ratings of music selections and makes recommendations by finding which selections were liked by multiple people. However, the Ringo system does not take advantage of any available descriptions of the music, such as structured descriptions in a data base, or free text, such as that contained in music reviews.An article titled Evolving agents for personalized information filtering, published at the Proc. 9th IEEE Conf. onAI for
Applications by Sheth and Maes, described the use of agents for information filtering which use genetic algorithms to learn to categorize Usenet news articles. In this system, users must define news categories and the users actively indicate their opinion of the selected articles. Their system uses a list of keywords to represent sets of articles and the records of users' interests are updated using genetic algorithms. 
 A number of other research groups have looked at the automatic generation and labeling of clusters of articles for the purpose of browsing through the articles. A group at Xerox Parc published a paper titled Scatter/gather: a cluster-based approach to browsing large article collections at the 15 Ann. Int'l SIGIR '92, ACM 318-329 (Cutting et al. 1992).
This group developed a method they call scatter/gather for performing information retrieval searches. 
In this method, a collection of articles is scattered into a small number of clusters, the user then chooses one or more of these clusters based on short summaries of the cluster. The selected clusters are then gathered into a subcollection, and then the process is repeated
Each iteration of this process is expected to produce a small, more focused collection
The cluster summaries are generated by picking those words which appear most frequently in the cluster and the titles of those articles closest to the center of the cluster
 Apple's Advanced Technology Group has developed an interface based on the concept of a pile of articles. This interface is described in an article titled A 'pile' metaphor for supporting casual organization of information in Human factors in computer systems published in CHI '92 Conf. Proc. 627-634 by Mander, R. G. Salomon and Y.Wong. 1992. Another article titled Content awareness in a file system interface: implementing the 'pile' metaphor for organizing information was published in 16 Ann. Int'lSIGIR '93, ACM 260-269 by Rose E. D. et al. The Apple interface uses word frequencies to automatically file articles by picking the pile most similar to the article being filed. This systemfunctions to cluster articles into subpiles, determine key words for indexing by picking the words with the largest TF/IDF (where TF is term (word) frequency and IDF is the inverse document frequency) and label piles by using the determined key words.
 
Numerous patents address information retrieval methods, but none develop records of a user's interest based on passive monitoring of which articles the user accesses
 Therefore, there presently is no information retrieval and delivery system operable in an electronic media environment that enables a user to access information of relevance and interest to the user without requiring the user to expend an excessive amount of time and energy.」（第１頁第２７行〜第５頁第２３行）
 
　「問題点
  ユーザが、情報の検索に過剰な時間およびエネルギーを費やす必要なく、関連および関心のある情報にアクセスすることができるようになることが、電子媒体の分野の問題点である。オンライン情報源などの電子媒体は、典型的には「記事（article）」の形態で大量の情報をユーザに提供する。記事の各々は、特定のトピックに関する出版物の品目あるいは文書を含む。電子媒体における困難な点は、ユーザに利用可能な情報量が圧倒的に多く、オンラインで接続されている記事保管（repository）システムは、ユーザが関心を持つ記事だけに十分に簡単にアクセスできるようにする態様では組織されていない。ユーザは、関連する記事を簡単に識別できないため、その記事へのアクセスができないか、あるいは、相当量の時間およびエネルギーを費やしてすべての記事をすみからすみまで検索している、というのが現状である。さらに、ユーザがすみからすみまで検索をしたとしても、現在の情報検索技術では、必ずしも最も関連のある記事だけを正確に抽出できるとは限らず、情報検索技術の機能上の制限のため、少ししか関連のない記事も示されてしまう。既存のシステムでは、記事あるいはその他のターゲットオブジェクトの固有の品質を自動的に評価して、ユーザが関心を持つ可能性があるとして識別された多数の記事あるいはターゲットオブジェクトを区別するシステムはない。
  従って、情報取り出し（retrieval）の分野では、ユーザが過剰な量の情報の中をナビゲートする（navigate）ことを可能にするシステムが長年必要とされてきている。インターネットなどの通信ネットワークの商業化に伴い、利用可能な情報はますます増大している。ユーザ独自の好みおよび関心に合わせた情報配送プロセスの商業化は、この問題点の究極の解決策である。しかし、今日までに提案されている技術は、ユーザの関心に表面上のレベルでしか取り組んでいないものであるか、あるいは、ユーザが必要以上の時間およびエネルギーを消費することと引き換えに、さらなる深さおよび情報を与えるものである。多くの研究者達は、従来の方法がこの点で欠けていることについては同意しているが、今日までに、これらの問題点に全体論的に取り組むことに成功し、ユーザの好みおよび関心を完全に把握してそれを反映させることができるシステムを提供した者はいない。このことは、インターネット上で利用可能なオンラインサービスなどの実際の商業に関して特に当てはまることである。かなりあるいは完全に受動的で、控えめで、ユーザに対する要求がなく、なおかつ、ユーザの好みおよび関心を把握してそれを忠実に表す精確で包括的な能力を有する情報取り出しシステムが必要とされている。現在の情報取り出しシステムでは、ユーザが、煩わしいインターフェースを介して所望の情報取り出し動作を特定しなければならない。
  ユーザは、情報を能動的に取り出すか、あるいはユーザに送られてくる情報を受動的に受け取ることによって、コンピュータネットワーク上で情報を受け取り得る。情報取り出しシステムのユーザが過剰な情報量の問題に直面しているように、個人あるいは組織からの不要な電子メールの標的とされたユーザも同じ問題に直面している。理想的なシステムがあるとすれば、それは、電子メールで受信したメッセージのうちで最も関連のあるメッセージだけを自動的に抽出し、且つ、ネットワーク上で他人に自由に入手可能であってはならないユーザの好みの秘密性を保護することによって、一方的に送りつけられる広告からユーザを守るシステムであろう。
  出版物情報取り出しの分野の研究者達は、ユーザが、大きな一組の記事から関心のある記事を選択することを可能にする効率的で正確な方法を見つけるために相当な努力をささげてきた。最も広く用いられている情報取り出し方法は、キーワード整合に基づく方法である。即ち、ユーザが、所望の記事だけに見られると考える一組のキーワードを特定すると、情報取り出しコンピュータが、それらのキーワードを含む記事をすべて取り出すという方法である。このような方法は高速ではあるが、信頼性がないことは明らかである。なぜなら、ユーザが正しいキーワードを思いついてるとは限らず、あるいは、そのキーワードが必要でない記事の中で関連のない文脈または予期していない文脈で用いられている場合もあるからである。その結果、情報取り出しコンピュータは、ユーザが必要としていない記事を数多く取り出してしまう。キーワードの論理的組合せと、ワイルドカード検索パラメータの使用とは、キーワード検索の精度を向上する助けとはなるが、検索結果が不正確であるという問題点を完全に解決するものではない。
  1960年代から、情報取り出しのための別のアプローチが開発され始めた。この別のアプローチでは、ユーザに記事が示され、その記事にユーザが望む情報が含まれているかどうかがユーザに質問されるか、あるいは、その記事に含まれている情報が、ユーザが望む情報にどのくらい近いかを数量化するよう求められる。各記事は、記事に使用される単語のリストを含むプロファイルによって、あるいは、より進んだシステムでは、記事中の単語の使用頻度の表を含むプロファイルによって記述される。記事間の類似性の測定はそれらの記事のプロファイル間の距離であるため、記事プロファイル間の測定された類似性を用いて、記事取り出しを行うことができる。例えば、ある主題に関する情報を検索しているユーザは、所望の情報の短い説明を書き込むことができる。情報取り出しコンピュータは、リクエストについての記事プロファイルを生成し、その後、このリクエストについて生成されたプロファイルと類似したプロファイルを有する記事を取り出す。その後、記事に含まれる情報がどれだけ所望の情報に近いかについて、取り出された記事をユーザが能動的にあるいは受動的に評価する「関連性フィードバック」を用いて、これらのリクエストを精製する（refine）ことができる。その後、情報取り出しコンピュータは、この関連性フィードバック情報を用いてリクエストプロファイルを精製する。このプロセスは、ユーザが十分な記事を見つけるかあるいは検索をやめたくなるまで繰り返される。
  多くの研究者達が、ユーザが最も関心を持つ記事を選択する方法について考察してきた。CHi-95 ProceedingsでPatti Maesらにより「Social Information filtering：algorithms for automating'word of mouth'」と題された論文が発表されており、この論文には、音楽の選択を薦めるRingo情報取り出しシステムが記載されている。Ringoシステムは、ユーザからの能動的フィードバックを必要とする。即ち、ユーザは、各音楽の選択についてどの程度好きかあるいは嫌いかを手動で示さなければならない。Ringoシステムは、音楽の選択についてのユーザによる評点の完全なリストを維持し、どの選択が多数の人々によって好まれたかを見いだすことにより推薦を行う。しかし、Ringoシステムは、データベースの構造化された記述などの、音楽についての利用可能な記述、あるいは、音楽批評に含まれるテキストなどの利用可能な無料のテキストを利用していない。Proc. 9th IEEE Conf．on AI for ApplicationsでShethおよびMaesにより発表された「Evolving agents for personalized information filtering」と題された論文では、エージェントを用いて情報のフィルタリングを行うことが記載されており、このエージェントは、遺伝的アルゴリズムを用いて、Usenetニュース記事を分類するようにしている。このシステムでは、ユーザは、ニュースのカテゴリーを規定しなければならず、ユーザは、選択された記事についての意見を能動的に示す。彼らのシステムでは、キーワードのリストを用いて記事の組を表し、ユーザの関心の記録は、遺伝的アルゴリズムを用いて更新される。
  他の多くの研究者グループが、記事をブラウズ（browsing）するための、記事クラスタの自動生成およびラベル付けについて考察してきた。Xerox Parcのグループが、15 Ann．Int'l SIGIR '92、ACM 318-329（Cuttingら、1992年）で「Scatter/gather：a cluster-based approach to browsing large article collections」と題された論文を発表している。
このグループは、情報取り出し検索を行う方法を開発し、彼らはこの方法を「分散／収集（scatter/gather）」と呼んでいる。この方法では、記事のコレクションを、少数のクラスタに「分散（scatter）」し、その後、ユーザが、クラスタの短いサマリーに基づいて、分散されたクラスタから１つ以上のクラスタを選択する。次に、選択されたクラスタを「集め（gather）」てサブコレクションにする。その後、このプロセスが繰り返される。このプロセスを一回繰り返すごとに、より焦点を絞った小さいコレクションが生成されると予想される
クラスタの「サマリー」は、クラスタ中に最も頻繁に現れる単語と、クラスタの中心に最も近い記事のタイトルとを選ぶことによって生成される
  Apple's Advanced Technology Groupは、「記事のパイル（pile）」の概念に基づいたインタフェースを開発した。このインタフェースは、Mander、R．G．SalomonおよびY．Wongにより1992年にCHI '92 Conf．Proc．627-634で発表された「A 'plle' metaphor for supporting casual organization of information in Human factors in computer systems」と題された論文に記載されている。「Content awareness in a file system interface：implementing the 'pile' metaphor for organizing information」と題された別の論文が、Rose E．D.らによって16 Ann．Int'l SIGIR '93、ACM 260-269に発表されている。Appleインタフェースは、単語の使用頻度を用いて、記事を自動的にファイルする。この自動的ファイルは、ファイルしている記事に最も類似したパイルを選ぶことによって行う。このシステムは、記事をクラスタ化してサブパイルにし、最も大きいＴＦ／ＩＤＦ（ここで、ＴＦは用語（単語）の使用頻度であり、ＩＤＦは逆文書頻度（inverse document frequency）である）を有する単語を選ぶことによってインデックス付けのためのキーワードを決定し、決定したキーワードを用いてパイルにラベルを付ける機能を果たす。
  
多くの特許が情報取り出し方法について取り組んではいるが、いずれの特許も、ユーザがどの記事にアクセスするかについての受動的なモニタリングに基づいた、ユーザの関心の記録は開発していない
  従って、現在の所、ユーザが、過剰な時間およびエネルギーを費やす必要なく、ユーザに関連および関心のある情報にアクセスすることを可能にする、電子媒体環境で動作可能な情報取り出し／配送システムはない。」（第７頁第１行〜第１２頁第５行）
　
（ウ）「SOLUTION
 The above-described problems are solved and a technical advance achieved in the field by the system for customized electronic identification of desirable objects in an electronic media environment, which system enables a user to access target objects of relevance and interest to the user without requiring the user to expend an excessive amount of time and energy. Profiles of the target objects are stored on electronic media and are accessible via a data communication network. In many applications, the target objects are informational I n nature, and so may themselves be stored on electronic media and be accessible via a data communication network. 
 Relevant definitions of terms for the purpose of this description include: (a.) an object available for access by the user, which may be either physical or electronic in nature, is termed a target object, (b.)a digitally represented profile indicating t hat target object's attributes is termed a target profile, (c.) the user looking for the target object is termed auser, (d.) a profile holding thatuser's attributes, including age/zip code/etc. is termed a user profile, (e.) a summary of digital profiles of target objects that a user likes and/or dislikes, is termed the target profile interest summary of that user,(f) a profile consisting of a collection of attributes, such that a user likes target objects whose profiles are similar to this collection of attributes, is termed a search profile or in some contexts a query or query profile, (g.) a specific embodiment of the target profile interest summary which comprises a set of search profiles is termed the search profile set of a user, (h.) a collectionoftarget objects with similar profiles, is termed a cluster, (i.) an aggregate profile formed by averaging the attributes of all tar get objects in a cluster, termed a cluster profile, (j.) a real number determined by calculating the statistical variance of the profiles of all target objects in a cluster, is termed a cluster variance, (k.) a real number determined by calculating the maximum distance between the profiles of any two target objects in a cluster, is termed a cluster diameter.
 
The system for electronic identification of desirable objects of the present invention automatically constructs both a target profile for each target object in the electronic media based, for example, on the frequency with which each word appears in an article relative to its overall frequency of use in all articles, as well as a target profile interest summary for each user, which target profile interest summary describes the user's interest level in various types of target objects.The system then evaluates the target profiles against the users' target profile interest summaries to generate a user-customized rank ordered listing of tar get objects most likely to be of interest to each user so that the user can select from among these potentially relevant target objects, which were automatically selected by this system from the plethora of target objects available on the electronic media
 Because people have multiple interests, a target profile interest summary for a single user must represent multiple areas of interest, for example, by consisting of a set of individual search profiles, each of which identifies one of the user's areas of interest. Each user is presented with those target objects whose profiles most closely match the user's interests as described by the user's target profile interest summary. 
Users' target profile interest summaries are automatically updated on a continuing basis to reflect each user's changing interests
for example, based on similarity of their topics in the case where the target objects are published articles, and menus automatically generated for each cluster of target objects to allow users to navigate throughout the clusters and manually locate target objects of interest
The user may desire that all or part of the target profile interest summary be kept confidential, such as information relating to the user's political, religious, financial or purchasing behavior; indeed, confidentiality with respect to purchasing behavior is the user's legal right in many states. It is therefore necessary that data in auser's target profile interest summary be protected from unwanted disclosure except with the user's agreement. At the same time, the user's target profile interest summaries must be accessible to the relevant servers that perform the matching of target objects to the users, if the benefit of this matching is desired by both providers and consumers of the target objects.The disclosed system provides a solution to the privacy problem by using a proxy server which acts as an intermediary between the information provider and the user. The proxy server dissociates the user's true identity from the pseudonym by the use of cryptographic techniques. The proxy server also permits users to control access to their target profile interest summaries and/or user profiles, including provision of this information to marketers and advertisers if they so desire, possibly in exchange for cash or other considerations. Marketers may purchase these profiles in order to target advertisements to particular users, or they may purchase partial user profiles, which do not include enough information to identify the individual users in question, in order to carry out standard kinds of demographic analysis and market research on the resulting database of partial user profiles.
 
In the preferred embodiment of the invention, the system for customized electronic identification of desirable objects uses a fundamental methodology for accurately and efficiently matching users and target objects by automatically calculating, using and updating profile information that describes both the users' interests and the target objects' characteristics. The target objects may be published articles, purchasable items, or even other people, and their properties are stored, and/or represented and /or denoted on the electronic media as (digital) data. Examples of target objects can include, but are not limited to: a newspaper story of potential interest, a movie to watch, an item to buy, e-mail to receive, or another person to correspond with.In all these cases, the information delivery process in the preferred embodiment is based on determining the similarity between a profile for the target object and the profiles of target objects for which the user (or a similar user) has provided positive feedback in the past. The individual data that describe a target object and constitute the target object's profile are herein termed attributes of the target object.Attributes may include, but are not limited to, the following
a product description
Any of these attributes, but especially the numeric ones, may correlate with the quality of the target object, such as measures of its popularity (how often it is accessed) or of user satisfaction (number of complaints received).
 The preferred embodiment of the system for customized electronic identification of desirable objects operates in an electronic media environment for accessing 
these target objects, which may be news, electronic mail, other published documents, or product descriptions
Each user's target profile interest summary is automatically updated on a continuing basis to reflect the user's changing interests. Target objects may be of various sorts, and it is sometimes advantageous to use a single system that delivers and/or clusters target objects of several distinct sorts at once, in a unified framework. For example, users who exhibit a strong interest in certain novels may also show an interest in certain movies, presumably of a similar nature. A system in which some target objects are novels and other target objects are movies can discover such a correlation and exploit it in order to group particular novels with particular movies, e.g., for clustering purposes, or to recommend the movies to a user who has demonstrated interest in the novels.Similarly, if users who exhibit an interest in certain World Wide Web sites also exhibit an interest in certain products, the system can match the products with the sites and thereby recommend to the marketers of those products that they place advertisements at those sites, e.g., in the form of hypertext links to their own sites.
 
The ability to measure the similarity of profiles describing target objects and a user's interests can be applied in two basic ways: filtering and browsing
A filtering system in the system for customized electronic identification of desirable objects automatically selects a set of articles that the user is likely to wish to read.The accuracy of this filtering system improves over time by noting which articles the user reads and by generating a measurement of the depth to which the user reads each article
This information is then used to update the user's target profile interest summary
The methods used by the system for customized electronic identification of desirable objects allow articles to be grouped into clusters and the clusters to be grouped and merged into larger and larger clusters. These hierarchies of clusters then form the basis for menuing and navigational systems to allow the rapid searching of large numbers of articles
 There are a number of variations on the theme of developing and using profiles for article retrieval, with the basic implementation of an on-line news clipping service representing the preferred embodiment of the invention. Variations of this basic system are disclosed and comprise a system to filter electronic mail, an extension for retrieval of target objects such as purchasable items which may have more complex descriptions, a system to automatically build and alter menuing systems for browsing and searching through large numbers of target objects, and a system to construct virtual communities of people with common interests. 
These intelligent filters and browsers are necessary to provide a truly passive, intelligent system interface
A user interface that permits intuitive browsing and filtering represents for the first time an intelligent system for determining the affinities between users and target objects
　
　「解決策
  電子媒体環境における所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムであって、ユーザが、過剰な時間およびエネルギーを費やす必要なくユーザに関連および関心のあるターゲットオブジェクトにアクセスすることを可能にするシステムによって、上記問題点は解決されるとともに、当該技術分野の技術的進歩が達成される。ターゲットオブジェクトのプロファイルは、電子媒体上に格納され、データ通信ネットワークを介してアクセス可能である。多くの応用では、ターゲットオブジェクトは本質的に情報を提供するものであるため、ターゲットオブジェクト自体が電子媒体上に格納され得、データ通信ネットワークを介してアクセス可能であり得る。
  本明細書での説明のために、関連のある用語の定義を以下に挙げる。（a.）ユーザによるアクセスのために利用可能なオブジェクトであって、本質的に物理的あるいは電気的なものであり得るオブジェクトを、「ターゲットオブジェクト」と呼ぶ；（b.）そのターゲットオブジェクトの属性を示すデジタル的に表されたプロファイルを、「ターゲットプロファイル」と呼ぶ；（c.）ターゲットオブジェクトを探しているユーザを、「ユーザ」と呼ぶ；（d.）年齢、郵便番号などの、そのユーザの属性を保持するプロファイルを、「ユーザプロファイル」と呼ぶ；（e.）ユーザが好きなおよび／または嫌いなターゲットオブジェクトのデジタルプロファイルの要約（summary）を、そのユーザの「ターゲットプロファイル関心サマリー」と呼ぶ；（f.）属性のコレクションからなるプロファイルであって、例えば、ユーザがこの属性コレクションと類似したプロファイルを有するターゲットオブジェクトを好むようなプロファイルを、「検索プロファイル」と呼び、文脈によっては「問い合わせ」あるいは「問い合わせプロファイル」と呼ぶこともある；（g.）一組の検索プロファイルを含むターゲットプロファイル関心サマリーの特定の実施形態を、ユーザの「検索プロファイルセット」と呼ぶ；（h.）類似したプロファイルを有するターゲットオブジェクトのコレクションを、「クラスタ」と呼ぶ；（i.）クラスタ中のすべてのターゲットオブジェクトの属性の平均をとることによって形成される集合プロファイルを、「クラスタプロファイル」と呼ぶ；（J.）クラスタ中のすべてのターゲットオブジェクトのプロファイルの統計的分散を計算することによって決定される実数を、「クラスタ分散」と呼ぶ；（k.）クラスタ中の任意の２つのターゲットオブジェクトのプロファイル間の最大距離を計算することによって決定される実数を、「クラスタ直径」と呼ぶ。
  
本発明の所望のオブジェクトの電子識別のためのシステムは、例えば各単語についてのすべての記事中での全体の使用頻度に対する１つの記事での使用頻度などに基づいて、電子媒体において各ターゲットオブジェクトに関する「ターゲットプロファイル」を自動的に構成するとともに、様々な種類のターゲットオブジェクトについてのユーザの関心度を記述する、各ユーザに関する「ターゲットプロファイル関心サマリー」を自動的に構成する。このシステムはさらに、ユーザのターゲットプロファイル関心サマリーに対してターゲットプロファイルを評価し、ユーザカスタム化されたランク順で、各ユーザが最も関心を持ちそうなターゲットオブジェクトのリストを生成する。そのため、ユーザは、電子媒体上で利用可能な過剰な数のターゲットオブジェクトからこのシステムが自動的に選択したこれらの関連がある可能性のあるターゲットオブジェクトから選択できるようになる
  人々は多様な関心を有しているため、一人のユーザのターゲットプロファイル関心サマリーは、関心を持っている多数の分野を示さなければならない。これは、例えば、各々の検索プロファイルがユーザが関心を持っている分野のうちの１つを識別する一組の個々の検索プロファイルによって、このターゲットプロファイルを構成することなどの方法で行われる。各ユーザには、ユーザのターゲットプロファイル関心サマリーによって記述されるようなユーザの関心と最も密接に整合するプロファイルを有するターゲットオブジェクトが与えられる。
ユーザのターゲットプロファイル関心サマリーは、各ユーザの関心の変化を反映するために、常に自動的に更新される
例えば、ターゲットオブジェクトが出版物である場合にはそれらの記事のトピックの類似性に基づいて、クラスタにグループ分けされ得るとともに、ターゲットオブジェクトの各クラスタについて自動的にメニューが生成され得、ユーザが、すべてのクラスタの中をナビゲートして、関心のあるターゲットオブジェクトの場所を手動で特定することを可能にする
  
本発明の好適な実施形態では、所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムは、ユーザの関心およびターゲットオブジェクトの特性を記述するプロファイル情報を自動的に計算し、使用し、更新することによって、ユーザとターゲットオブジェクトとを正確に効率よく整合するための基本的な方法論を用いている
ターゲットオブジェクトは、出版物、購入可能な品目などが可能であり、自分以外の人であってもよい。ターゲットオブジェクトの特性は、電子媒体上で、（デジタル）データとして格納されおよび／または表されおよび／または示される。ターゲットオブジェクトの例としては、関心を引く可能性のある新聞記事、見たい映画、購入したい品目、受信したい電子メール、あるいは、やりとりをしたい自分以外の人、などが可能であるが、これらに限定されるわけではない
ターゲットオブジェクトに関するプロファイルと、ユーザ（あるいは類似したユーザ）が過去にポジティブフィードバックを与えたことのあるターゲットオブジェクトのプロファイルとの間の類似性の決定に基づいて行われる。ターゲットオブジェクトを記述する個々のデータおよびターゲットオブジェクトのプロファイルを構成する個々のデータを、本明細書では、ターゲットオブジェクトの「属性」と呼ぶ。属性は、例えば以下の４つのものを含み得るが、これに限定されるわけではない
（１）長いテキスト（新聞記事、映画批評、
製品説明書
（２）短いテキスト（映画監督の名前、広告を設置した町の名前、記事が書かれた言語の名称）；
（３）数値測定（製品価格、映画に与えられた評点、書籍の読書レベル）；
（４）他の種類のオブジェクトとの関連（映画の出演俳優リスト、文書を読んだ人のリスト）。
　これらの属性はいずれも、ターゲットオブジェクトの人気（アクセスされた頻度）あるいはユーザの満足度（受けた苦情件数）などといった、ターゲットオブジェクトの質と相関し得るが、中でも、数値属性が特にターゲットオブジェクトの質と相関し得る。
  所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムの好適な実施形態は、電子媒体環境で動作し、これらのターゲットオブジェクトにアクセスする。
これらのターゲットオブジェクトは、例えば、ニュース、電子メール、その他の出版文書、あるいは製品説明書などである
  ターゲットオブジェクトには様々な種類のものがあり得る。一体の枠組（unified framework）で、幾つかの異なる種類のターゲットオブジェクトを一度に配送および／またはクラスタ化する１つのシステムを用いることが有利である場合もある。例えば、ある特定の小説に強い関心を示すユーザが、おそらく同様の種類の、ある特定の映画にも関心を示す場合もある。幾つかのターゲットオブジェクトが小説であり他のターゲットオブジェクトが映画であるシステムは、そのような相関関係を発見することができ、その相関関係を活用して、例えばクラスタ化などの目的で、特定の小説を特定の映画とともにグループ分けするか、あるいは、それらの小説に関心を示したユーザにそれらの映画を推薦する。同様に、ある特定のワールドワイドウェブサイトに関心を示すユーザがある特定の製品にも関心を示す場合、システムは、それらの製品をそれらのサイトと整合することができ、それにより、それらの製品の業者に、例えば業者自身のサイトへのハイパーテキストリンクなどの形態で、ユーザが関心を示したサイトに広告を載せるよう勧めることができる。
  
ターゲットオブジェクトを記述するプロファイルとユーザの関心を記述するプロファイルとの類似性を測る能力は、２つの基本的な方法、即ち、フィルタリングおよびブラウズで適用することができる
所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムのフィルタリングシステムは、ユーザが読みたいと思う可能性のある記事のセットを自動的に選択する。このフィルタリングシステムの精度は、ユーザがどの記事を読むかに注目することによって、および、ユーザが各記事を読む深さの測定値を生成することによって、経時的に向上する
その後、この情報を用いて、ユーザのターゲットプロファイル関心サマリーが更新される
所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムが用いるこれらの方法により、記事をクラスタにグループ分けすること、およびクラスタをグループ分けあるいは合併してもっと大きなクラスタにすることが可能となる。これらのクラスタ階層は、メニュー作成（menuing）およびナビゲーションシステムのための基礎となり、多数の記事の高速検索を可能にする
  記事取り出しのためのプロファイルの開発および利用というテーマにおいては多くの変形があり、オンラインニュースクリッピングサービスの基本的な実現は、本発明の好適な実施形態を表している。本明細書ではこの基本システムの変形を開示しており、この変形としては、電子メールをフィルタリングするシステム、より複雑な記述を有し得る、購入可能な品目などのターゲットオブジェクトの取り出しのための拡張、多数のターゲットオブジェクトをブラウズし検索するためのメニュー作成システムを自動的に形成し変更するシステム、および共通の関心を持つ人々の仮想コミュニティを構成するシステム、などがある。
これらのインテリジェントフィルタおよびブラウザは、真に受動的なインテリジェントシステムインタフェースを提供するために必要である
直観的ブラウズおよびフィルタリングを可能にするユーザインタフェースは、ユーザとターゲットオブジェクトとの間の類似点（affinity）を決定するためのインテリジェントシステムを示す初めてのものである
　
（エ）「DETAILED DESCRIPTION
MEASURING SIMILARITY
 This section describes a general procedure for automatically measuring the similarity between two target objects, or, more precisely, between target profiles that are automatically generated for each of the two target objects. This similarity determination process is applicable to target objects in a wide variety of contexts. Target objects being compared can be, as an example but not limited to: textual documents, human beings, movies, or mutual funds. It is assumed that the target profiles which describe the target objects are stored at one or more locations in a data communication network on data storage media associated with a computer system. The computed similarity measurements serve as input to additional processes, which function to enable human users to locate desired target objects using a large computer system.These additional processes estimate a humanuser's interest in various target objects, or else cluster a plurality of target objects in to logically coherent groups. The methods used by these additional processes might in principle be implemented on either a single computer or on a computer network. Jointly or separately, they form the underpinning for various sorts of database systems and information retrieval systems.
 
 Target Objects and Attributes
 In classical Information Retrieval (IR) technology, the user is a literate human and the target objects in question are textual documents stored on data storage devices interconnected to the user via a computer network. That is, the target objects consist entirely of text, and so are digitally stored on the data storage devices within the computer network. However, there are other target object domains that present related retrieval problems that are not capable of being solved by present information retrieval technology:
(a.) 
the user is a film buf
the target
objects are movies
(b.) 
the user is a consumer
the target objects are used cars
(c.) 
the user is a consumer
the target objects are products
(d.) 
the user is an investor
the target
objects are publicly traded stocks, mutual funds and/or real estate properties
(e.) 
the user is a student
the target objects are classes
(f.) 
the user is an activist
the target
objects are Congressional bills
(g.) 
the user is a direct-mail marketer
the target objects are potential customers
(h.) 
the user is a net-surfer
the target
objects are pages, servers, or newsgroups
(i.) 
the user is a philanthropist
the target objects are charities
(j.)
the user is ill
the target objects are medical specialists
(k.) 
the user is an employee
the target
objects are potential employers
(1.) 
the user is an employer
the target
objects are potential employees
(m.) 
the user is an beleaguered executive
the target objects are electronic mail messages
(n.) 
the user is a lonely heart
the target objects are potential conversation partners
(o.) 
the user is in search of an expert
the target objects are users
(p.) 
the user is a social worker
the target objects are families
(q.) 
the user is an oncologist
the target objects are women
(r.) 
the user is an auto insurance company
the target objects are potential customers
 The generality of this problem motivates a general approach to solving the information retrieval problems noted above. It is assumed that many target objects are known to the system for customized electronic identification of desirable objects, and that specifically, the system stores (or has the ability to reconstruct) several pieces of information about each target object.These pieces of information are termed attributes: collectively, they are said to form a profile of the target object, or a target profile. For example, where the system for customized electronic identification of desirable objects is activated to identify movies of interest, the system is likely be concerned with the values of attributes such as these:
(a.) title of movie,
(b.) name of director,
(c.) Motion Picture Association of America (MPAA) child-appropriateness rating(0=G,l=PG,...), 
(d.) date of release,
(e.) number of stars granted by a particular critic,
(f.) number of stars granted by a second critic,
(g.) number of stars granted by a third critic,
(h.) full text of review by the third critic,
(i.) list of customers who have previously rented this movie,
(j.) list of actors.
 Each movie has a different set of values for these attributes. This example conveniently illustrates three kinds of attributes. Attributes c-g are numeric attributes, of the sort that might be found in a database record. It is evident that they can be used to help the user identify target objects (movies) of interest. For example, the user might previously have rented many Parental Guidance (PG) films, and many films made in the 1970's. This generalization is useful: new films with values for one or both attributes that are numerically similar to these (such as MPAA rating of 1, release date of 1975) are judged similar to the films the user already likes, and therefore of probable interest. Attributes a-b and h are textual attributes. They too are important for helping the user locate desired films.For example, perhaps the user has shown a past interest in films whose review text (attribute h) contains words like chase, explosion, explosions, hero, gripping, and superb.
This generalization is again useful in identifying new films of interest. Attribute i is an associative attribute. It records associations between the target objects in this domain, namely movies, and ancillary target objects of an entirely different sort, namely humans.
A good indication that the user wants to rent a particular movie is that the user has previously rented other movies with similar attribute values, and this holds for attribute I just as it does for attributes a-h. For example, if the user has often liked movies that customerC17 and customerC190 have rented, then the user may like other such movies, which have similar values for attribute i. Attribute j is another example of an associative attribute, recording associations between target objects and actors.Notice that any of these attributes can be made subject to authentication when the profile is constructed, through the use of digital signatures; for example, the target object could be accompanied by a digitally signed note from the MPAA, which note names the target object and specifies its authentic value for attributec. 
 These three kinds of attributes are common: numeric, textual, and associative. In the classical information retrieval problem, where the target objects are documents (or more generally, coherent document sections extracted by a text segmentation method), the system might only consider a single, textual attribute when measuring similarity: the full text of the target object.However, a more sophisticated system would consider a longer target profile, including numeric and associative attributes:
(a.) full text of document (textual),
(b.) title (textual),
(c.) author (textual),
(d.) language in which document is written (textual),
(e.) date of creation (numeric),
(f.) date of last update (numeric),
(g.) length in words (numeric),
(h.) reading level (numeric),
(i.) quality of document as rated by a third\_party editorial agency (numeric),
(j.) list of other readers who have retrieved this document (associative).
  
 As another domain example, consider a domain where the user is an advertiser and the target objects are potential customers. The system might store the following attributes for each target object (potential customer):
(a.) first two digits of zip code (textual),
(b.) first three digits of zip code (textual),
(c.) entire five-digit zip code (textual), 
(d.) distance of residence from advertiser's nearest physical storefront (numeric),
(e.) annual family income (numeric),
(f.) number of children (numeric),
(g.) list of previous items purchased by this potential customer (associative),
listof filenames stored on this potential customer's client computer (associative),
list of movies rented by this potential customer (associative),
list of investments in this potential customer's investment portfolio (associative), 
list of documents retrieved by this potential customer (associative), 
written response to Rorschach inkblot test (textual), 
multiple-choice responses by this customer to 20 self-image questions (20 textual attributes).
 
As always, the notion is that similar consumers buy similar products
 
As a final domain example, consider a domain where the user is an stock market investor and the target objects are publicly traded corporations
(a.) type of business (textual),
(b.) corporate mission statement (textual),
(c.) 
number of employees during each of the last 10 years
(d.) 
percentage growth in number of employees during each of the last 10 years
(e.) 
dividend payment issued in each of the last 40 quarters, as a percentage ofcurrent share price
(f.) 
percentage appreciation of stock value during each of the last 40 quarters, list of share holders
(g.) composite text of recent articles about the corporation in the financial press (textual). 
 It is worth noting some additional attributes that are of interest in some domains. 
In the case of documents and certain other domains, it is useful to know the source of each target object (for example, refereed journal article vs. UPI newswire article vs.Usenet newsgroup posting vs. question-answer pair from a question-and-answer list vs.tabloid newspaper articlevs. ...); the source may be represented as a single-term textual attribute
　
　「詳細な説明
類似性の測定
  この章では、２つのターゲットオブジェクトの間の類似性、具体的には、２つのターゲットオブジェクトの各々について自動的に生成されるターゲットプロファイルの間の類似性を自動的に測定する一般的な手順を説明する。この類似性決定プロセスは、様々な状況でターゲットオブジェクトに適用可能である。比較されるターゲットオブジェクトとしては、例えば、テキスト文書、人間、映画、あるいはミューチュアル・ファンド（mutual funds）などがあるが、これに限定されるわけではない。ターゲットオブジェクトを記述するターゲットプロファイルが、コンピュータシステムと関連するデータ記憶媒体上のデータ通信ネットワークの１つ以上の場所に格納されると仮定する。計算された類似性の測定値は、人間のユーザが大規模なコンピュータシステムを用いて所望のターゲットオブジェクトの場所を特定することを可能にする機能を果たす別のプロセスへの入力としての役割を果たす。これらの別のプロセスは、様々なターゲットオブジェクトに対する人間のユーザの関心を評価するか、あるいはそうでなければ、複数のターゲットオブジェクトをクラスタ化して、論理的に一貫したグループに分ける。これらの別のプロセスによって用いられる方法は、原則的には、１台のコンピュータあるいはコンピュータネットワーク上で実現され得る。これらの方法は、一緒にあるいは別個に、様々な種類のデータベースシステムおよび情報取り出しシステムの土台を形成する。
　
ターゲットオブジェクトおよび属性
  古典的な情報取り出し（ＩＲ）技術では、ユーザは教養のある人間であり、該当するターゲットオブジェクトは、コンピュータネットワークを介してユーザと相互接続されたデータ記憶装置に格納されたテキスト文書である。即ち、ターゲットオブジェクトはすべてテキストからなり、従って、コンピュータネットワーク内のデータ記憶装置にデジタル形式で格納される。しかし、現在の情報取り出し技術では解決できない取り出しについての関連する問題点をもたらす他のターゲットオブジェクトドメインもある。
この他のターゲットオブジェクトドメイン（domain）を以下に示す
  （a.）ユーザが
映画ファン
映画
  （b.）ユーザが
消費者
中古車
  （c.）ユーザが
消費者
製品
  （d.）ユーザが
投資家
株
ファンドおよび／または不動産
  （e.）ユーザが
学生
クラス
  （f.）ユーザが
活動家
議会法案
  （g.）ユーザが
ダイレクトメール業者
顧客
  （h.）ユーザが
ネットサーファー
ページ、サーバ、あるいはニュースグループ
  （i.）ユーザが
博愛主義者
慈善事業
  （j.）ユーザが
病人
医療専門家
  （k.）ユーザが
被雇用者
雇用者
  （l.）ユーザが
雇用者
被雇用者
  （m.）ユーザが困惑した
重役
電子メールメッセージ
  （n.）ユーザが
友人を探している人
話し相手
  （o.）ユーザが
専門家を探している人
取り出しの習慣があることが知られているユーザ
  （p.）ユーザが
ソーシャルワーカー
家族
  （q.）ユーザが
腫瘍学者
乳房Ｘ線の撮影が望ましい女性
  （r.）ユーザが
自動車保険会社
顧客
　上記の場合すべて、ユーザは、例えばユーザが最も借りたい、購入したい、調べたい、会いたい、読みたい、乳房Ｘ線写真を渡したい、保険に入りたい、などと考えるターゲットオブジェクトなどのターゲットオブジェクトの何らかの小さいサブセットの場所を特定したいと考える。この作業は、ユーザが最も興味のあるターゲットオブジェクトを識別する助けとなる。ここで、ターゲットオブジェクトに対するユーザの関心は、他のオブジェクトではなくそのオブジェクトの場所を特定したいというユーザの相対的願望の数値測定値であるとして定義される。
  この問題点の大部分が、上述の情報取り出しの問題点を解決する一般的なアプローチの動機付けとなる。多くのターゲットオブジェクトが所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムに既知であると仮定する。具体的には、このシステムが各ターゲットオブジェクトに関する幾つかの情報を格納している（あるいは、この情報を再構成する能力を有する）と仮定する。これらの情報を「属性」と呼ぶ。これらの情報は、まとめて、ターゲットオブジェクトのプロファイル、即ち「ターゲットプロファイル」を形成すると言われる。例えば、所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムが活性化されて、関心のある映画を識別すると、このシステムは、例えば以下に示す属性などの属性の値に注目する。
  （a.）映画の題名
  （b.）監督名
  （c.）Motion Picture Association of America（ＭＰＡＡ）による、映画が児童に適切であるかどうかについての評点（０＝Ｇ、１＝ＰＧ、...）
  （d.）公開日
  （e.）特定の評論家がつけた星の数
  （f.）第２の評論家がつけた星の数
  （g.）第３の評論家がつけた星の数
  （h.）第３の評論家による論評の全文
  （i.）以前にこの映画を借りたことがある顧客の数
  （J.）俳優のリスト
  各々の映画は、これらの属性について異なる一組の値を有する。この例では、便宜上、３種類の属性を示している。属性ｃ〜ｇは、データベース記録に見られ得る種類の数値属性である。これらの属性を用いて、ユーザが関心のあるターゲットオブジェクト（映画）を識別する助けにできることは明らかである。例えば、ユーザは、多くの親の指導が望ましい（ＰＧ）映画および多くの１９７０年代製作の映画を以前に借りているかもしれない。この一般化は有用である。即ち、これらの属性（ＭＰＡＡの評点が１、公開日が１９７５年など）のうちの１つあるいは両方の属性について値が数値的に類似している新しい映画は、ユーザが既に好んでいる映画と類似しており従っておそらく関心を持つであろうと判断される。属性ａ〜ｂおよびｈは、テキスト属性である。これらの属性も、ユーザが所望の映画の場所を特定する助けにするために重要である。例えば、おそらくユーザは、論評の文章（属性ｈ）に「追跡（chase）」、「爆発（explosion）」、「爆発（explosions）」、「英雄（hero）」、「魅了する（gripping）」および「すばらしい（superb）」などの単語が含まれている映画に対して過去に関心を示している。ここでも、この一般化は、関心のある新しい映画を識別する際に有用である。属性ｉは、関連（associative）属性である。この属性は、このドメインのターゲットオブジェクト間の関連、即ち映画間の関連と、完全に異なる種類の補助的ターゲットオブジェクト間の関連、即ち人間間の関連とを記録する。特定の映画を借りたいというユーザの願望をよく表すのは、ユーザが類似した属性値を有する他の映画を以前に借りたことであり、これは、属性ａ〜ｈに当てはまるように、属性ｉにも当てはまることである。例えば、ユーザが顧客Ｃ17および顧客Ｃ190が借りた映画を好んだことが多ければ、そのユーザは、属性ｉについて類似した値を有する他の映画を好み得る。属性ｊは、ターゲットオブジェクトと俳優との間の関連を記録する関連属性の別の例である。尚、プロファイルが構成されると、デジタル署名（signature）を用いて、これらの属性のいずれも認証させることができる。例えば、ターゲットオブジェクトには、ＭＰＡＡからのデジタル形式で示された注釈（note）を付けてもよく、この注釈は、ターゲットオブジェクトの名前を示し、属性ｃについてのその認証値を示している。
  これらの３種類の属性は共通である。即ち、数値属性、テキスト属性、および関連属性である。ターゲットオブジェクトが文書（あるいは、より一般的には、テキストセグメント化法によって抽出された、文書中の一貫した部分）である古典的な情報取り出しシステムの問題点では、システムは、類似性を測定するとき、１つのテキスト属性、即ちターゲットオブジェクトの全文しか考慮しない場合がある。しかし、より精巧なシステムであれば、以下に示すような数値属性および関連属性を含むより長いターゲットプロファイルを考慮するであろう。
  （a.）文書の全文（テキスト）
  （b.）題名（テキスト）
  （c.）著者（テキスト）
  （d.）文書が書かれた言語（テキスト）
  （e.）作成日（数値）
  （f.）最終更新日（数値）
  （g.）単語の長さ（数値）
  （h.）読書レベル（数値）
  （i.）第三者の編集者が評価した文書の質（数値）
  （j.）この文書を取り出したその他の読者のリスト（関連）
  ドメインの別の例として、ユーザが広告業者であり、ターゲットオブジェクトが可能性のある顧客である場合を考える。この場合、システムは、ターゲットオブジェクト（可能性のある顧客）の各々について以下に示す属性を格納し得る。
  （a.）郵便番号の上２桁（テキスト）
  （b.）郵便番号の上３桁（テキスト）
  （c.）郵便番号の５桁全部（テキスト）
  （d.）広告業者の最も近い物理的店舗から居住地までの距離（数値）
  （e.）家族の年収（数値）
  （f.）子供の数（数値）
  （g.）この可能性のある顧客が以前に購入した品目のリスト（関連）；
  この可能性のある顧客のクライアントコンピュータに格納されたファイル名のリスト（関連）；
  この可能性のある顧客が借りた映画のリスト（関連）；
  この可能性のある顧客の投資目録中の投資のリスト（関連）；
  この可能性のある顧客が取り出した文書のリスト（関連）；
  ロールシャッハ（Rorschach）インクブロットテストの書面解答（テキスト）；
  自己イメージについての２０問の多項選択式問題に対するこの顧客の解答（２０個のテキスト属性）。
  
通常通り、ここでの概念も、類似した消費者が類似した製品を購入するということである
  
ドメインの最後の例として、ユーザが株式投資家であり、ターゲットオブジェクトが公開取引されている企業であるドメインについて考える
  （a.）事業の種類（テキスト）
  （b.）企業任務陳述書（テキスト）
  （c.）
過去１０年間の各年の従業員数
  （d.）
過去１０年間の各年の従業員数の増加パーセンテージ
　（e.）
現在の株価のパーセンテージとしての
過去４０四半期の各期に出された配当支払
過去４０四半期の各期の株価の増加パーセンテージ、株主のリスト
  （g.）金融関係の刊行物に書かれた、企業についての最近の記事の複合テキスト（テキスト）
尚、ドメインによっては、そのドメインに関連のある幾つかの他の属性に注目するに値するドメインもある。
文書およびその他のある特定のドメインの場合、各ターゲットオブジェクトのソース（例えば、参照した雑誌の記事vs．ＵＰＩ通信社の記事vs．Usenetのニュースグループの通知（posting）vs．質問／解答リストからの質問／解答対vs．タブロイド新聞の記事vs．...）を知ることが有用である。このソースは、１つの用語からなるテキスト属性として表され得る
　
（オ）「UTILIZING THE SIMILARITY MEASUREMENT
Matching Buyers and Sellers
 A simple application of the similarity measurement is a system to match buyers with sellers in small-volume markets, such as used cars and other used goods, artwork, or employment. Sellers submit profiles of the goods (target objects) they want to sell, and buyers submit profiles of the goods (target objects) they want to buy. Participants may submit or withdraw these profiles at any time. The system for customized electronic identification of desirable objects computes the similarities between seller-submitted profiles and buyer-submitted profiles, and when two profiles match closely (i.e., the similarity is above a threshold), the corresponding seller and buyer are notified of each other's identities.To prevent users from being flooded with responses, it may be desirable to limit the number of notifications each user receives to a fixed number, such as ten per day.
 
Filtering: Relevance Feedback
 A filtering system is a device that can search through many target objects and estimate a given user's interest in each target object, so as to identify those that are of greatest interest to the user. 
The filtering system uses relevance feed back to refine its knowledge of the user's interests: whenever the filtering system identifies a target object as potentially interesting to a user, the user (if an on-line user) provides feedback as to whether or not that target object really is of interest. Such feedback is stored long-term in summarized form, as part of a database of user feedback information, and may be provided either actively or passively
In passive feedback, the system infers the user's interest from the user's behavior
if target objects are textual documents, the system might monitor which documents the user chooses to read, or not to read, and how much time the user spends reading them
+ 2 if the second page is viewed
+ 2 if all pages are viewed
+ 2 if more than 30 seconds was spent viewing the document
+ 2 if more than one minute was spent viewing the document
+ 2 if the minutes spent viewing the document are greater than half the number of pages
 
 If the target objects are electronic mail messages, interest points might also be added in the case of a particularly lengthy or particularly prompt reply. 
If the target objects are purchasable goods, interest points might be added for target objects that the user actually purchases, with further points in the case of a large-quantity or high-price purchase
 
Filtering: Determining Topical Interest Through Similarity
 Relevance feedback only determines the user's interest in certain target objects: namely, the target objects that the user has actually had the opportunity to evaluate (whether actively or passively). For target objects that the user has not yet seen, the filtering system must estimate the user's interest. This estimation task is the heart of the filtering problem, and the reason that the similarity measurement is important. More concretely, the preferred embodiment of the filtering system is a news clipping service that periodically presents the user with news articles of potential interest. The user provides active and/or passive feedback to the system relating to these presented articles. However, the system does not have feedback information from the user for articles that have never been presented to the user, such as new articles that have just been added to the database, or old articles that the system chose not to present to the user. Similarly, in the dating service domain where target objects are prospective romantic partners, the system has only received feedback on old flames, not on prospective new loves.
 As shown in flow diagram form in Figure 12, the evaluation of the likelihood of interest in a particular target object for a specific user can automatically be computed. 
The interest that a given target object X holds for a user U is assumed to be a sum of two quantities: q(U, X), the intrinsic quality of X, plus f(U, X), the topical interest that users like U have in target objects like X
 Not all point estimates of the topical interest function f(*, *) should be given equal weight as inputs to the smoothing algorithm. Since passive relevance feedback is less reliable than active relevance feedback, point estimates made from passive relevance feedback should be weighted less heavily than point estimates made from active relevance feedback, or even not used at all. In most domains, a user's interests may change over time and, therefore, estimates of topic al interest that derive from more recent feedback should also be weighted more heavily.A user's interests may vary according to mood, so estimates of topical interest that derive from the current session should be weighted more heavily for the duration of the current session, and past estimates of topical interest made at approximately the current time of day or on the current weekday should be weighted more heavily. Finally, in domains where users are trying to locate target objects of long-term interest (investments, romantic partners, pen pals, employers, employees, suppliers, service providers) from the possibly meager information provided by the target profiles, the users are usually not in a position to provide reliable immediate feedback on a target object, but can provide reliable feedback at a later date. 
An estimate of topical interest f(V, Y) should be weighted more heavily if user V has had more experience with target object Y
Indeed, a useful strategy is for the system to track long-term feedback for such target objects. For example, if target profile Y was created in 1990 to describe a particular investment that was available in 1990, and that was purchased in 1990 by user V, then the system solicits relevance feedback from user V in the years 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, etc., and treats these as successively stronger indications of user V's true interest in target profile Y, and thus as indications of user V's likely interest in new investments whose current profiles resemble the original 1990 investment profile Y. In particular, if in 1994 and 1995 user V is well-disposed toward his or her 1990 purchase of the investment described by target profile Y, then in those years and later, the system tends to recommend additional investments when they have profiles like target profile Y, on the grounds that they too will turn out to be satisfactory in 4 to 5 years. It makes these recommendations both to user V and to users whose investment portfolios and other attributes are similar to user V's. The relevance feedback provided by user V in this case may be either active (feedback = satisfaction ratings provided by the investor V) or passive (feedback = difference between average annual return of the investment and average annual return of the Dow Jones index portfolio since purchase of the investment, for example)
 To effectively apply the smoothing technique, it is necessary to have a definition of the similarity distance between (U,X) and (V, Y), for any users U and V and any target objects X and Y. We have already seen how to define the distance d(X, Y) between two target objects X and Y, given their attributes. We may regard a pair such as (U,X) as an extended object that bears all the attributes of target X and all the attributes of user U; then the distance between (U, X) and (V, Y) may be computed in exactly the same way. This approach requires user U, user V, and all other users to have some attributes of their own stored in the system: for example, age (numeric), social security number (textual), and list of documents previously retrieved (associative).It is these attributes that determine the notion of similar users. Thus it is desirable to generate profiles of users (termed user profiles) as well as profiles of target objects (termed target profiles). Some attributes employed for profiling users may be related to the attributes employed for profiling target objects: for example, using associative attributes, it is possible to characterize target objects such as X by the interest that various users have shown in them, and simultaneously to characterize users such as U by the interest that they have shown in various target objects.
In addition, user profiles may make use of any attributes that are useful in characterizing humans, such as those suggested in the example domain above where target objects are potential consumers. Notice that user U's interest can be estimated even if user U is a new user or an off-line user who has never provided any feedback, because the relevance feedback of users whose attributes are similar to U's attributes is taken into account.
 For some uses of filtering systems, when estimating topical interest, it is appropriate to make an additional presumption of no topical interest (or bias toward zero). To understand the usefulness of such a presumption, suppose the system needs to determine whether target object X is topically interesting to the user U, but that users like user U have never provided feedback on target objects even remotely like target object X. The presumption of no topical interest says that if this is so, it is because users like user U are simply not interested in such target objects and therefore do not seek them out and interact with them. On this presumption, the system should estimate topical interest f(U, X) to be low. Formally, this example has the characteristic that (U, X) is far away from all the points (V, Y) where feedback is available. In such a case, topical interest f(U,X) is presumed to be close to zero, even if the value of the topical interest function f(*, *) is high at all the faraway surrounding points at which its value is known. When a smoothing technique is used, such a presumption of no topical interest can be introduced, if appropriate, by manipulating t he input to the smoothing technique. In addition to using observed valuesofthe topical interest function f(*, *) as input, the trick is to also introduce fake observations of the form topical interest f(V, Y) = 0 for a lattice of points (V, Y) distributed throughout the multidimensional space. These fake observations should be given relatively low weight as inputs to the smoothing algorithm. The more strongly they are weighted, the stronger the presumption of no interest.
 The following provides another simple example of an estimation technique that has a presumption of no interest. Let g be a decreasing function from non-negative real numbers to non-negative real numbers, such as g(x) =ex or g(x) =mien(1, x-k ) where k  1. Estimate topical interest f(U,X) with the following g-weighted average:
 f(U,X)={Σ((r(V,Y)-q(V,Y))*g(distance((U,X)U(V,Y)))}/{Σg(distance((U,V)U(V,Y)))}
 Here the summations are over all pairs (V, Y) such that user V has provided feedback r(V, Y) on target object Y, i.e., all pairs (V, Y) such that relevance feedback r(V,Y) is defined.Note that both with this technique and with conventional smoothing techniques, the estimate of the topical interest f(U,X) is not necessarily equal to r(U,X) - q(U, X ), even when r(U,X) is defined.
 
Filtering: Adjusting Weights and Residue Feedback
 The method described above requires the filtering system to measure distances between (user, target object) pairs, such as the distance between (U,X) and (V, Y). Given the means described earlier for measuring the distance between two multi-attribute profiles, the method must therefore associate a weight with each attribute used in the profile of (user, target object) pairs, that is, with each attribute used to profile either users or target objects.
These weights specify the relative importance of the attributes in establishing similarity or difference, and therefore, in determining how topical interest is generalized from one (user, target object) pair to another. Additional weights determine which attributes of a target object contribute to the quality function q, and by how much. It is possible and often desirable for a filtering system to store a different set of weights for each user. For example, a user who thinks of two-star films as having materially different topic and style from four-star films wants to assign a high weight to number of stars for purposes of the similarity distance measure d(*, *); this means that interest in a two-star film does not necessarily signal interest in an otherwise similar four-star film, or vice-versa.If the user also agrees with the critics, and actually prefers four-star films, the user also wants to assign number of stars a high positive weight in the determination of the quality function q. In the same way, a user who dislikes vulgarity wants to assign the vulgarity score attribute a high negative weight in the determination of the quality function q, although the vulgarity score attribute does not necessarily have a high weight in determining the topical similarity of two films.
Attribute weights (of both sorts) may be set or adjusted by the system administrator or the individual user, on either a temporary or a permanent basis. However, it is often desirable for the filtering system to learn attribute weights automatically, based on relevance feedback. The optimal attribute weights for a user U are those that allow the most accurate prediction of user U's interests. That is, with the distance measure and quality function defined by these attribute weights, user U's interest in target object X, q(U,X) + f(U, X), can be accurately estimated by the techniques above. The effectiveness of a particular set of attribute weights for user U can therefore be gauged by seeing how well it predicts user U's known interests.
 Formally, suppose that user U has previously provided feedback on target objectsXs X2, X3, ... Xn, and that the feedback ratings are r(U, X,), r(U, X2), r(U, X3), ... r(U,Xn).
Values of feedback ratings r(*,*) for other users and other target objects may also be known.
The system may use the following procedure to gauge the effectiveness of the set of attribute weights it currently stores for user U:(I)For each 1  = I  = n, use the estimation techniques to estimate q(U,Xl)+f(U,Xi) from all known values of feedback ratings r. Call this estimate aj. (ii) Repeat step (i), but this time make the estimate for each 1  = i  = n without using the feedback ratings r(U,Xi) as input, for any j such that the distanced(Xj, Xj) is smaller than a fixed threshold. That is, estimate each q(U,Xi)+f(U,Xi) from other values of feedback rating r only; in particular, do not use r(U,Xi) itself. Call this estimate bj. The differencea,ai-bi is herein termed the residue feedback r(U, Xj) of user U on target object Xi. (iii) Compute user U's error measure, (a1-b1)2 +(a2 - b2)2 +(a3 - b3)2 + ... +(an-bn)2 
 A gradient-descent or other numerical optimization method may be used to adjust user U's attribute weights so that this error measure reaches a (local) minimum. This approach tends to work best if the smoothing technique used in estimation is such that the value of f(V, Y) is strongly affected by the point estimate r(V, Y) - q(V, Y) when the latter value is provided as input.Otherwise, the presence or absence of the single input feedback rating r(U,Xi), in steps (i)-(ii) may not makea, andb1 very different from each other. A slight variation of this learning technique adjusts a single global set of at tribute weights for all users, by adjusting the weights so as to minimize not a particular user's error measure but rather the total error measure of all users. These global weights are used as a default initial setting for a new user who has not yet provided any feedback. Gradient descent can then be employed to adjust this user's individual weights over time.Even when the attribute weights are chosen to minimize the error measure for user U, the error measure is generally still positive, meaning that residue feedback from user U has not been reduced to 0 on all target objects. It is useful to note that high residue feedback from a user U on a target object X indicates that user U liked target object X unexpectedly well given its profile, that is, better than the smoothing model could predict from user U's opinions on target objects with similar profiles. Similarly, low residue feedback indicates that user U liked target object X less than was expected. By definition, this unexplained preference or dispreference cannot be the result of topical similarity, and therefore must be regarded as an indication of the intrinsic quality of target object X.It follows that a useful quality attribute for a target object X is the average amount of residue feedbackr, S(V, X) from users on that target object, averaged over all users V who have provided relevance feedback on the target object.
In a variation ofthis idea, residue feedback is never averaged indiscriminately over all users to form a new attribute, but instead is smoothed to consider users' similarity to each other.
Recall that the quality measure q(U,X) depends on the user U as well as the target object X, so that a given target object X may be perceived by different users to have different quality. In this variation, as before, q(U,X) is calculated as a weighted sum of various quality attributes that are dependent only on X, but then an additional term is added, namely an estimate ofr, (U,X) found by applying a smoothing algorithm to known values ofr (V, X). Here V ranges over all users who have provided relevance feedback on target objectX and the smoothing algorithm is sensitive to the distances d(U, V) from each such user V to user U.」（第２２頁第２５行〜第３０頁第３０行）
　
　「類似性測定の利用
売り手と買い手との整合
  類似性測定の単純な応用は、中古車あるいはその他の中古品、手工芸品、あるは雇用などの小規模市場において売り手と買い手とを整合するためのシステムである。売り手は、売りたい商品（ターゲットオブジェクト）のプロファイルを提示し、買い手は、購入したい商品（ターゲットオブジェクト）のプロファイルを提示する。関係者は、これらのプロファイルをいつでも提示あるいは回収することができる。所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムは、売り手が提示したプロファイルと買い手が提示したプロファイルとの間の類似性を計算し、２つのプロファイルが密接に整合していれば（即ち、類似性が閾値を上回っていれば）、それに対応する売り手および買い手に、互いのアイデンティティが通知される。ユーザに応答が殺到しないようにするために、各ユーザが受け取る通知の数を例えば１日１０通などの一定数に制限することが望ましい場合もある。
 
フィルタリング：関連性フィードバック
  フィルタリングシステムは、多くのターゲットオブジェクトを検索し、各ターゲットオブジェクトに対する所定のユーザの関心を評価して、ユーザが最も関心を持つターゲットオブジェクトを識別することができる装置である。フィルタリングシステムは、関連性フィードバックを用いて、このフィルタリングシステムが持っているユーザの関心についての知識を精製する。
フィルタリングシステムが、あるターゲットオブジェクトをユーザが興味を示す可能性があるとして識別すると、ユーザ（オンラインユーザの場合）は、そのターゲットオブジェクトに実際に関心があるかどうかについてのフィードバックを与える
そのようなフィードバックは、要約された形態で、ユーザフィードバック情報のデータベースの一部分として長期間格納され、能動的にあるいは受動的に与えられ得る
受動的フィードバックでは、システムは、ユーザの行動からユーザの関心を推断する。例えば、ターゲットオブジェクトがテキスト文書であれば、システムは、ユーザがどの文書を読みたいあるいは読みたくないとして選んだかをモニタし、さらに、ユーザがその文書を読むのに費やした時間をモニタする。受動的フィードバックによって文書に対する関心を評価するための典型的な方式は、このドメインでは、０から１０の尺度であり、例えば以下のような方式が可能である
  
＋２  ２頁目を見た
  
＋２  全頁を見た
  
＋２  ３０秒を越える時間その文書を見た
  
＋２  １分を越える時間その文書を見た
  
＋２  その文書を見るのに費やした分数が、頁数の半分の値を越える
  ターゲットオブジェクトが電子メールメッセージであれば、特に長いあるいは特に速い返信の場合には、関心ポイントを加えることも可能である。
ターゲットオブジェクトが購入可能な物品であれば、ユーザが実際に購入するターゲットオブジェクトに対しては、関心ポイントを加え、大量あるいは高価な購入の場合にはさらなるポイントを加えることが可能である
 
フィルタリング：類似性によるトピックに対する関心の判断
  関連性フィードバックは、ある特定のターゲットオブジェクト、即ち、ユーザが実際に（能動的にあるいは受動的に）評価する機会を持ったことがあるターゲットオブジェクトに対するユーザの関心を判断するだけのものである。ユーザがまだ見たことのないターゲットオブジェクトに関しては、フィルタリングシステムは、ユーザの関心を評価しなければならない。この評価作業が、フィルタリングの問題点の核心であり、類似性測定が重要な理由である。具体的には、フィルタリングシステムの好適な実施形態は、関心のある可能性があるニュース記事を周期的にユーザに与えるニュースクリッピングサービスである。ユーザは、与えられた記事に関する能動的および／または受動的フィードバックをシステムに与える。しかし、システムは、データベースに追加されたばかりの新しい記事、あるいはシステムがユーザに与えるためには選ばなかった古い記事などの、ユーザに与えたことのない記事については、ユーザからのフィードバック情報を持っていない。同様に、ターゲットオブジェクトが将来の恋愛相手であるデートサービスドメインでは、システムは、過去の恋人に関するフィードバックを受け取るだけで、将来の新しい恋愛についてのフィードバックは受け取らない。
  図１２のフロー図に示すように、特定のユーザについて、特定のターゲットオブジェクトに対して関心を持つ可能性の評価を、自動的に計算することができる。
ユーザＵが所定のターゲットオブジェクトＸに対して持つ関心は、２つの量の和、即ち、Ｘの固有の「量」であるｑ（Ｕ，Ｘ）とＵなどのユーザがＸなどのターゲットオブジェクトに対して持つ「トピックについての関心」ｆ（Ｕ，Ｘ）との和であると仮定される
ることができる。従って、すべてのポイントでトピック関心を評価するという問題は、ｆ（Ｖ，Ｙ）をｒ（Ｖ，Ｙ）−ｑ（Ｖ，Ｙ）とするフィードバック評価などのように、トピック関心のこれらの評価値に選択されたポイントで補間を行うという問題となる。この補間は、任意の標準的なスムージング技術で達成することができ、トピック関心関数ｆ（＊，＊）の値の既知のポイント評価値を入力として用い、全体のトピック関心関数ｆ（＊，＊）を近似する関数を出力として決定する。
  スムージングアルゴリズムの入力としては、トピック関心関数ｆ（＊，＊）のすべてのポイント評価値に等しい重みを与えなくてもよい。受動的関連性フィードバックは能動的関連性フィードバックよりも信頼性が低いため、受動的関連性フィードバックから作られたポイント評価値には、能動的関連性フィードバックから作られたポイント評価値よりも少なく重み付けするか、あるいは、受動的関連性フィードバックから作られたポイント評価値を全く用いないようにしなければならない。ほとんどのドメインでは、ユーザの関心は時間とともに変化し得るため、より最近のフィードバックから得られるトピック関心の評価値にも、より大きく重み付けをしなければならない。ユーザの関心は気分によっても変わり得るため、現在の期間から得られるトピック関心の評価値には、現在の期間の継続中はより大きく重み付けしなければならず、ほぼ現在の時刻あるいはほぼ現在の日に作られたトピック関心の過去の評価値には、より大きく重み付けしなければならない。最後に、ユーザが、ターゲットプロファイルによって与えられるおそらくわずかな情報から、長期間関心を持っているターゲットオブジェクト（投資、恋愛相手、ペンフレンド、雇用者、被雇用者、供給者、サービス提供者）の場所を特定しようと試みているドメインでは、ユーザは通常、ターゲットオブジェクトについての信頼性のある即時のフィードバックを与える立場にはないが、信頼性のあるフィードバックを後日与えることはできる。
ユーザＶがターゲットオブジェクトＹを用いてより多くの経験をしたことがあれば、トピック関心ｆ（Ｖ，Ｙ）の評価値には、より大きく重み付けしなければならない。実際には、有用な方策は、システムが、そのようなターゲットオブジェクトについての長期間のフィードバックを監視することである。例えば、ターゲットプロファイルＹが１９９０年に作成され、１９９０年に入手可能となり１９９０年にユーザＶが購入した特定の投資を記述していれば、システムは、１９９０年、１９９１年、１９９２年、１９９３年、１９９４年、１９９５年などに、ユーザＶからの関連性フィードバックを求め、これらの関連性フィードバックを、ターゲットオブジェクトＹに対するユーザＶの真の関心をこの順により強く表すものとして扱う。従って、現在のプロファイルが１９９０年に得られたもとの投資プロファイルＹに似ている新しい投資に対してユーザＶが示しそうな関心を表すものとして扱う。特に、１９９４年および１９９５年に、ユーザＶが、ターゲットプロファイルＹによって記述された１９９０年の投資購入に対して十分に納得していれば、システムは、１９９４年、１９９５年およびそれ以降の年に、別の投資がターゲットオブジェクトＹと同様のプロファイルを有するとき、その投資を推薦する可能性が高い。その投資も、４年あるいは５年後に満足がいく結果となるであろうからである。このシステムは、このような推薦をユーザＶだけではなく、投資目録およびその他の属性がユーザＶのものと類似しているユーザにも行う。この場合、ユーザＶが与える関連性フィードバックは、能動的（フィードバック＝投資家Ｖが与える満足度の評点）であってもあるいは受動的（フィードバック＝例えば、投資を購入してからの、投資の平均年間収益とダウジョーンズ指標のポートフォリオの平均年間収益との差）であってもよい
  スムージング技術を効果的に適用するためには、任意のユーザＵ、Ｖおよび任意のターゲットオブジェクトＸ、Ｙについて、（Ｕ，Ｘ）と（Ｖ，Ｙ）との間の類似性距離の定義を有していなければならない。２つのターゲットオブジェクトＸ、Ｙの属性が与えられたときに、これらのターゲットオブジェクト間の距離ｄ（Ｘ，Ｙ）を定義する方法については上で既に見てきた。（Ｕ，Ｘ）などの対を、ターゲットＸのすべての属性およびユーザＵのすべての属性を有する拡張されたオブジェクトであるとみなすことができる。そうすれば、（Ｕ，Ｘ）と（Ｖ，Ｙ）との間の距離を全く同じ方法で計算することができる。このアプローチでは、例えば、年齢（数値）、社会保険番号（テキスト）、および以前に取り出した文書のリスト（関連）など、ユーザＵ、ユーザＶ、およびその他のすべてのユーザ自身の属性のうちの幾つかがシステムに格納されていなければならない。「類似したユーザ」の概念を決定するのはこれらの属性である。従って、ターゲットオブジェクトのプロファイル（「ターゲットプロファイル」と呼ぶ）とともにユーザのプロファイル（「ユーザプロファイル」と呼ぶ）を生成することが望ましい。ユーザをプロファイルするために用いられる幾つかの属性は、ターゲットオブジェクトをプロファイルするために用いられる属性に関連し得る。例えば、関連属性を用いて、Ｘなどのターゲットオブジェクトを、様々なユーザがそのターゲットオブジェクトに示した関心によって特徴付け、それと同時に、Ｕなどのユーザを、そのユーザが様々なターゲットオブジェクトに示した関心によって特徴付けることが可能である。さらに、ユーザプロファイルは、例えば、人間を特徴付ける際に有用な属性であればどの属性でも用いることができる。ターゲットオブジェクトが可能性のある顧客である上述の例示的なドメインで示唆した属性などである。尚、ユーザＵの関心は、ユーザＵが新しいユーザであっても、あるいはフィードバックを与えたことのないオフラインユーザであっても、評価することができる。なぜなら、Ｕの属性と類似した属性を有するユーザの関連性フィードバックを考慮するからである。
  フィルタリングシステムの幾つかの用途では、トピック関心を評価する場合、別の「トピック関心なしという推定」（あるいは「ゼロへのバイアス（bias）」）を作るのが適切である。そのような推定の有用性を理解してもらうために、ここでは、システムは、ターゲットオブジェクトＸのトピックがユーザＵにとって興味のあるものであるかどうかを判断しなければならないが、ユーザＵなどのユーザは、ターゲットオブジェクトに対してターゲットオブジェクトＸの場合のように遠隔からもフィードバックを与えたことがないとする。トピック関心なしという推定は、この推定が事実であれば、ユーザＵなどのユーザはそのようなターゲットオブジェクトに対して興味を持っていないだけであり、従って、これらのターゲットオブジェクトを探し出さず、これらのターゲットオブジェクトと対話もしない、ということを示す。この推定を行うと、システムは、トピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）を非常に低いと評価しなければならない。形式上、この例は、（Ｕ，Ｘ）が、フィードバックが利用可能なすべてのポイント（Ｖ，Ｙ）からはるかに離れた値であるという特徴を有する。そのような場合、値が分かっている周りの離れたすべてのポイントでのトピック関心関数ｆ（＊，＊）の値が大きくても、上述のようなトピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）はゼロに近いと推定される。スムージング技術を用いる場合、上述のようなトピック関心なしという推定が適切である場合には、スムージング技術に対する入力を操作することによって、この推定を導入することができる。トピック関心関数ｆ（＊，＊）の観察値を入力として用いることに加えて、多次元空間に分布したポイント（Ｖ，Ｙ）の格子についてトピック関心ｆ（Ｖ，Ｙ）＝０の形の偽の観察（fake observations）も導入することが巧みな技法である。これらの偽の観察には、スムージングアルゴリズムへの入力として、比較的小さい重みを与えなければならない。これらの偽の観察の重み付けが大きいほど、関心なしという推定はより強くなる。
  以下に、関心なしという推定を有する評価技術の別の単純な例を示す。ｇを、例えば　ｇ（ｘ）＝ｅx　あるいは　ｇ（ｘ）＝ｍｉｎ（１，ｘ-k）などの、負でない実数から負でない実数に減少する関数とする。ここでｋ＞１である。以下のｇで重み付けされた平均でトピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）を評価する。
　f(U,X)=Σ{r(V,Y)-g(V,Y))*g(distance((U,X)∧(V,U)))｝/Σ{g(distance((U,V)∧(V,Y)))}
  ここでは、合計（summation）は、ユーザＶがターゲットオブジェクトＹについてフィードバックｒ（Ｖ，Ｙ）を与えたすべての対（Ｖ，Ｙ）、即ち、関連性フィードバックｒ（Ｖ，Ｙ）が定義されるすべての対（Ｖ，Ｙ）についてのものである。尚、この技術を用いた場合も従来のスムージング技術を用いた場合も、トピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）の評価は必ずしもｒ（Ｕ，Ｘ）−ｑ（Ｕ，Ｘ）に等しいとは限らない。ｒ（Ｕ，Ｘ）が定義される場合であってもである。フィルタリング：重みおよび残余フィードバック  上述の方法では、フィルタリングシステムが、（Ｕ，Ｘ）と（Ｖ，Ｙ）との間の距離などの、（ユーザ、ターゲットオブジェクト）対の間の距離を測定しなければならない。従って、２つの多属性プロファイルの間の距離を測定するための以前に説明した手段が与えられると、この方法では、重みを、（ユーザ、ターゲットオブジェクト）対のプロファイルに用いられる各属性に関連させなければならない。即ち、ユーザあるいは目的オブジェクトをプロファイルするために用いられる各属性に関連させなければならない。これらの重みは、類似性あるいは違いを確立する際に、従って、トピック関心を、ある（ユーザ、ターゲットオブジェクト）対から別の対にどのように一般化されるかを決定する際に、属性の相対的重要性を特定する。別の重みは、ターゲットオブジェクトのどの属性が品質関数ｑに寄与するか、およびどのくらい寄与するかを決定する。フィルタリングシステムが、各ユーザについてそれぞれ異なる１組の重みを格納することが可能であり、しばしばそれが望ましい。例えば、２つ星の映画は、４つ星の映画とはかなり違うトピックおよびスタイルを持つと考えるユーザは、類似性距離測度ｄ（＊，＊）の目的のために、「星の数」に高い重みを付けたいと考える。これは、２つ星の映画に対して関心があるからといって、必ずしも、星の数以外で類似している４つ星の映画に対しても関心があるとは限らないこと、あるいはその逆を意味している。ユーザが評論家の意見にも同意し、実際に４つ星の映画の方を好んでいれば、ユーザは、品質関数ｑの決定の際に、「星の数」に大きい正の重みを割り当てたいと考える。同様に、俗悪さを嫌うユーザは、品質関数ｑの決定の際に、「俗悪スコア」属性に、大きい負の重みを割り当てたいと考える。しかし、「俗悪スコア」属性は、２つの映画のトピックの類似性を決定する際に、必ずしも大きい重みを持つわけではない。
  （両方の種類の）属性の重みは、システム管理者あるいは個人のユーザによって、一時的にあるいは永久的に設定あるいは調整され得る。しかし、フィルタリングシステムが関連性フィードバックに基づいて自動的に属性の重みを学習することがしばしば望ましい。ユーザＵについての最適な属性の重みは、ユーザＵの関心の最も正確な予測を可能にする重みである。即ち、これらの属性の重みによって定義される距離測度および品質関数を用いて、ターゲットオブジェクトＸに対するユーザＵの関心、即ちｑ（Ｕ，Ｘ）＋ｆ（Ｕ，Ｘ）を、上述の技術によって正確に評価することができる。従って、ユーザＵについての特定の一組の属性の重みの有効性は、システムがユーザＵの既知の関心をどれだけ十分に予測するかを見ることによってはかることができる。
  形式上、ユーザＵが、ターゲットオブジェクトＸ1，Ｘ2，Ｘ3，...，Ｘnについて以前に与えたフィードバックを有し、フィードバック評点がｒ（Ｕ，Ｘ1），ｒ（Ｕ，Ｘ2），ｒ（Ｕ，Ｘ3），...，ｒ（Ｕ，Ｘn）であるとする。その他のユーザおよびその他のターゲットオブジェクトについてのフィードバック評点ｒ（＊，＊）の値も分かっていてもよい。システムは、以下に示す手順を用いて、システムがユーザＵについて現在格納している属性の重みの組の有効性をはかり得る。（i）１≦Ｉ≦ｎのそれぞれについて、評価技術を用いて、フィードバック評点ｒの既知のすべての値からｑ（Ｕ，Ｘ1）＋ｆ（Ｕ，Ｘi）を評価する。この評価値をａiと呼ぶ。（ii）ステップ（i）を繰り返すが、今回は、距離ｄ（Ｘi，Ｘj）が一定の閾値未満となるようなすべてのｊについてのフィードバック評点ｒ（Ｕ，Ｘj）を入力として用いずに、１≦ｉ≦ｎのそれぞれについて、評価値を生成する。即ち、フィードバック評点ｒの他の値だけから、ｑ（Ｕ，Ｘi）＋ｆ（Ｕ，Ｘi）の各々を評価する。特に、ｒ（Ｕ，Ｘi）自体は用いない。この評価値をｂiと呼ぶ。本明細書において、差ａi−ｂiを、「ターゲットオブジェクトＸiについてのユーザＵの残余フィードバックｒres（Ｕ，Ｘi）」と呼ぶ。
（iii）ユーザＵの誤り測度（ａ1−ｂ1）2＋（ａ2−ｂ2）2＋（ａ3−ｂ3）2＋...＋（ａn−ｂn）2 を計算する。
  最急降下法あるいはその他の数値最適化法を用いて、この誤り測度が（局所）最小値に達するようにＵの属性の重みを調整してもよい。このアプローチは、評価に用いるスムージング技術が、ポイント評価値ｒ（Ｖ，Ｙ）−ｑ（Ｖ，Ｙ）が入力として与えられたときにｆ(Ｖ，Ｙ）の値がこのポイント評価値による強い影響を受けるようなものである場合に最良に作用する傾向がある。その他、１つの入力フィードバック評点ｒ（Ｕ，Ｘi）が有っても無くても、ステップ（i）〜（ii）でａiおよびｂiはあまり異なる値にはならないであろう。この学習技術のわずかな変形では、すべてのユーザについての属性の重みの１つのグローバルセット（global set）を調節する。この調節は、特定のユーザの誤り測度ではなく、すべてのユーザの総誤り測度を最小にするようにこれらの重みを調節することによって行われる。これらのグローバル重みは、まだフィードバックを与えたことのない新しいユーザについてのデフォルト初期設定として用いられる。その後、最急降下法を用いて、このユーザの個々の重みを経時的に調整することができる。ユーザＵについての誤り測度を最小にするように属性の重みが選択された場合でも、誤り測度は一般に依然として正の値であある。これは、すべてのターゲットオブジェクトについてのユーザＵからの残余フィードバックが０に減少していないことを意味する。ターゲットオブジェクトＸについてのユーザＵからの高い残余フィードバックが、プロファイルが予期せず十分に与えられたターゲットオブジェクトＸをユーザＵが気に入ったことを示すことに注目することが有用である。即ち、ターゲットオブジェクトに与えられたプロファイルがスムージングモデルよりも優れていれば、同様のプロファイルを有するターゲットオブジェクトについてのユーザＵの意見から予測することが可能であろう。同様に、低い値の残余フィードバックは、ユーザＵが、予想したよりターゲットオブジェクトＸを気に入らなかったことを示す。定義によれば、この説明されない好みあるいは嫌悪は、トピックの類似性の結果とはなり得ないため、ターゲットオブジェクトＸの固有の品質を表すものとみなさなければならない。これは、ターゲットオブジェクトＸについての有用な品質属性は、そのターゲットオブジェクトについてのユーザからの残余フィードバックｒres（Ｖ，Ｘ）の平均量であって、そのターゲットオブジェクトについての関連性フィードバックを与えたことのあるすべてのユーザＶについて平均をとった値である、ということに従うものである。この概念の変形では、残余フィードバックをすべてのユーザについて無差別には平均をとって新しい属性を形成するのではなく、残余フィードバックをスムージングして、ユーザ間の類似性を考慮する。品質測度ｑ（Ｕ，Ｘ）がユーザＵに依存するとともに、ターゲットオブジェクトＸにも依存することを思い出されたい。そのため、所与のターゲットオブジェクトＸは、異なるユーザによって、異なる品質を有するとして認識され得る。この変形では、上述のように、ｑ（Ｕ，Ｘ）は、Ｘだけに依存する様々な品質属性の重み付け合計として計算されるが、その後、別の項が加えられる。即ち、ｒres（Ｖ，Ｘ）の既知の値にスムージングアルゴ��ズムを適用することによって見いだされるｒres（Ｖ，Ｘ）の評価値が加えられる。ここでは、Ｖの範囲は、ターゲットオブジェクトＸについて関連性フィードバックを与えたことがあるすべてのユーザであり、スムージングアルゴリズムは、そのようなユーザＶの各々からユーザＵまでの距離ｄ（Ｕ，Ｖ）に敏感である。」（第３５頁第１７行〜第４７頁第１７行）
　
（カ）「Using the Similarity Computation for Clustering
 A method for defining the distance between any pair of target objects was disclosed above. Given this distance measure, it is simple to apply a standard clustering algorithm, such as k- means, to group the target objects into a number of clusters, in such a way that similar target objects tend to be grouped in the same cluster. It is clear that the resulting clusters can be used to improve the efficiency of matching buyers and sellers in the application described in section Matching Buyers and Sellers above: it is not necessary to compare every buy profile to every sell profile, but only to compare buy profiles and sell profiles that are similar enough to appear in the same cluster.As explained below, the results of the clustering procedure can also be used to make filtering more efficient, and in the service of querying and browsing tasks.
 
The k-means clustering method is familiar to those skilled in the art. Briefly put, it finds a grouping of points (target profiles, in this case, whose numeric coordinates are given by numeric decomposition of their attributes as described above) to minimize the distance between points in the clusters and the centers of the clusters in which they are located. This is done by alternating between assigning each point to the cluster which has the nearest center and then, once the points have been assigned, computing the (new) center of each cluster by averaging the coordinates of the points (target profiles) located in this cluster
Other clustering methods can be used, such as soft or fuzzy k-means clustering, in which objects are allowed to belong to more than one cluster. This can be cast as a clustering problem similar to the k-means problem, but now the criterion being optimized is a little different:
    ΣjΣciic d(xi,
x
where C ranges over cluster numbers, i ranges over target objects, xj is the numeric vector corresponding to the profile of target object number i,
x
 Any of these basic types of clustering might be used by the system:
 1) 
Association-based clustering
clusters target objects based on the similarity of the users who like them
 clusters users based on the similarity of the target objects they like
 2) 
Content-based clustering
clusters target objects based on the similarity of their non-associative attributes
clusters users base d on the similarity of their non-associative attributes 
 3) Uniform hybrid method, in which profiles may contain both associative and non-associative attributes. This method combines la and 2a, or 1b and 2b. The distanced(Px, Py) between two profiles Px and Py may be computed by the general similarity-measurement methods described earlier.
 4) Sequential hybrid method. First apply the k-means procedure to do la,so that articles are labeled by cluster based on which user read them, then use supervised clustering (maximum likelihood discriminant methods) using the word frequencies to do the process of method 2a described above. This tries to use knowledge of who read what to do a better job of clustering based on word frequencies. One could similarly combine the methods1b and 2b described above.
 Hierarchical clustering of target objects is often useful. Hierarchical clustering produces a tree which divides the target objects first into two large clusters of roughly similar objects; each of these clusters is in turn divided into two or more smaller clusters, which in turn are ea ch divided into yet smaller clusters until the collection of target objects has been entirely divided into clusters consisting of a single object each, as diagrammed in Figure 8 In this diagram, the node d denotes a particular target object d, or equivalently, a single-member cluster consisting of this target object. Target object d is a member of the cluster (a, b, d), which is a subset of the cluster (a, b, c, d, e, f), which in turn is a subset of all target objects. The tree shown in Figure 8 would be produced from a set of target objects such as those shown geometrically in Figure 7.In Figure 7, each letter represents a target object, and axes xl and x2 represent two of the many numeric attributes on which the target objects differ. Such a cluster tree may be created by hand, using human judgment to form clusters and subclusters of similar objects, or may be created automatically in either of two standard ways: top-down or bottom-up. In top-down hierarchical clustering, the set of all target objects in Figure 7 would be divided into the clusters (a, b, c, d, e, f) and (g, h, i, j, k).
The clustering algorithm would then be reapplied to the target objects in each cluster, so that the cluster (g, h, i, j, k) is subpartitioned into the clusters (g, k) and (h, i, j), and so on to arrive at the tree shown in Figure 8. In bottom-up hierarchical clustering, the set of all target objects in Figure 7 would be grouped into numerous small clusters, namely (a, b), d, (c, f), e, (g,k), (h, i), and j. These clusters would then themselves be grouped into the larger clusters (a, b, d), (c, e, f),(g, k), and (h, i, j), according to their cluster profiles. These larger clusters would themselves be grouped into (a, b, c, d, e, f) and (g, k, h, i, j), and so on until all target objects had been grouped together, resulting in the tree of Figure 8.Note that for bottom-up clustering to work, it must be possible to apply the clustering algorithm to a set of existing clusters. This requires a notion of the distance between two clusters. The method disclosed above for measuring the distance between target objects can be applied directly, provided that clusters are profiled in the same way as target objects. It is only necessary to adopt the convention that a cluster's profile is the average of the target profiles of all the target objects in the cluster; that is, to determine the cluster's value for a given attribute, take the mean valueofthat attribute across all the target objects in the cluster.For the mean value to be well-defined, all attributes must be numeric, so it is necessary as usual to replace each textual or associative attribute with its decomposition into numeric attributes (scores), as described earlier. For example, the target profile of a single Woody Allen film would assign Woody-Allen a score of 1 in the name-of-director field, while giving Federico-Fellini and Terence-Davies scores of 0. A cluster that consisted of 20 films directed by Allen and 5 directed by Fellini would be profiled with scores of 0.8, 0.2, and 0 respectively, because, for example, 0.8 is the average of 20 ones and 5 zeros.
 
Searching for Target Objects
 Given a target object with target profile P, or alternatively given a search profile P, a hierarchical cluster tree of target objects makes it possible for the system to search efficiently for target objects with target profiles similar to P. It is only necessarily to navigate through the tree, automatically, in search of such target profiles. The system for customized electronic identification of desirable objects begins by considering the largest, top-level clusters, and selects the cluster whose profile is most similar to target profile P. 
In the event of a near-tie, multiple clusters may be selected. Next, the system considers all subclusters of the selected clusters, and this time selects the subcluster or subclusters whose profiles are closest to target profile P. This refinement process is iterated until the clusters selected on a given step are sufficiently small, and these are the desired clusters of target objects with profiles most similar to target profile P. Any hierarchical cluster tree therefore serves as a decision tree for identifying target objects. In pseudo-code form, this process is as follows (and in flow diagram form in Figures 13A and 13B):
 1. Initialize list of identified target objects to the empty list at step 13A00
 2.Initialize the current tree T to be the hierarchical cluster tree of all objects at step 13A01 and at step 13A02 scan the current cluster tree for target objects similar to P, using the process detailed in Figure 13B. At step 13A03, the list of target objects is returned.
 3. At step 13B00, the variable I is set to 1 and for each child subtree Ti of the root of tree T, is retrieved.
 4. At step 13B02, calculate d(P,pi), the similarity distance between P and pi, 
 5. At step 13B03, if d(P,pi)  t, a threshold, branch to one of two options
 6. If tree Ti contains only one target object at step 13B04, add that target object to list of identified target objects at step 13B05 and advance to step 13B07.
 7. If tree Ti contains multiple target objects at step 13B04, scan the ith child subtree for target objects similar to P by invoking the steps of the process of Figure1 3B recursively and then recurse to step 3 (step 13A01 in Figure 13A) with T bound for the durationofthe recursion to tree Ti in order to search in tree Ti for target objects with profiles similar to P.
 In step 5 of this pseudo-code, smaller thresholds are typically used at lower levels of the tree, for example by making the threshold an affine function or other function of the cluster variance or cluster diameter of the clusterpj. If the cluster tree is distributed across a plurality of servers, as described in the section of this description titled Network Context of the Browsing System, this process may be executed in distributed fashion as follows: steps 3-7 are executed by the server that stores the root node of hierarchical cluster tree T, and the recursion in step 7 to a subcluster tree Ti involves the transmission of a search request to the server that stores the root node of tree Tj , which server carries out the recursive step upon receipt of this request.Steps 1-2 are carried out by the processor that initiates the search, and the server that executes step 6 must send a message identifying the target object to this initiating processor, which adds it to the list.
 Assuming that low-level clusters have been already been formed through clustering, there are alternative search methods for identifying the low-level cluster whose profile is most similar to a given target profile P. A standard back-propagation neural net is one such method: it should be trained to take the attributes of a target object as input, and produce as output a unique pattern that can be used to identify the appropriate low-level cluster. For maximum accuracy, low-level clusters that are similar to each other (close together in the cluster tree) should be given similar identifying patterns. Another approach is a standard decision tree that considers the attributes of target profile P one at a time until it can identify the appropriate cluster. If profiles are large, this may be more rapid than considering all attributes.A hybrid approach to searching uses distance measurements as described above to navigate through the top few levels of the hierarchical cluster tree, until it reaches an cluster of intermediate size whose profile is similar to target profile P, and then continues by using a decision tree specialized to search for low-level subclusters of that intermediate cluster.
 One use of these searching techniques is to search for target objects that match a search profile from auser's search profile set. This form of searching is used repeatedly in the news clipping service, active navigation, and Virtual Community Service applications, described below. Another use is to add a new target object quickly to the cluster tree. An existing cluster that is similar to the new target object can be located rapidly, and the new target object can be added to this cluster. If the object is beyond a certain threshold distance from the cluster center, then it is advisable to start a new cluster. Several variants of this incremental clustering scheme can be used, and can be built using variants of subroutines available in advanced statistical packages.Note that various methods can be used to locate t he new target objects that must be added to the cluster tree, depending on the architecture used. In one method, a webcrawler program running on a central computer periodically scans all servers in search of new target objects, calculates the target profiles of these objects, and adds them to the hierarchical cluster tree by the above method. In another, whenever a new target object is added to any of the servers, a software agent at that server calculates the target profile and adds it to the hierarchical cluster tree by the above method. 
　
Rapid Profiling
　In some domains, complete profiles of target objects are not always easy to construct automatically. When target objects are wallpaper patterns, for example, an attribute such as genre (a single textual term such as Art-Deco, Children's, Rustic, etc.) may be a matterofjudgment and opinion, difficult to determine except by consulting a human. More significantly, if each wallpaper pattern has an associative attribute that records the positive or negative relevance feedback to that pattern from various human users (consumers), then all the association scores of any newly introduced pattern are initially zero, so that it is initially unclear what other patterns are similar to the new pattern with respect to the users who like them.Indeed, if this associative attribute is highly weighted, the initial lack of relevance feedback information may be difficult to remedy, due to a vicious circle in which users of moderate-to-high interest are needed to provide relevance feedback but relevance feedback is needed to identify users of moderate-to-high interest. Fortunately, however, it is often possible in principle to determine certain attributes of a new target object by extraordinary methods, including but not limited to methods that consult a human. For example, the system can in principle determine the genre of a wallpaper pattern by consulting one or more randomly chosen individuals from a set of known human experts, while to determine the numeric association score between a new wallpaper pattern and a particular user, it can in principle show the pattern to the that user and obtain relevance feedback.Since such requests inconvenience people, however, it is important not to determine all difficult attributes this way, but only the ones that are most important for purposes of classifying the document. Rapid profiling is a method for selecting those numeric attributes that are most important to determine. (Recall that all attributes can be decomposed into numeric attributes, such as association scores or term scores.) First, a set of existing target objects that already have complete or largely complete profiles are clustered using a k-means algorithm. Next, each of the resulting clusters is assigned a unique identifying number, and each clustered target object is labeled with the identifying number of its cluster. Standard methods then allow construction of a single decision tree that can determine any target object's cluster number, with substantial accuracy, by considering the attributes of the target object, one at a time. Only attributes that can if necessary be determined for any new target object are used in the construction of this decision tree. To profile a new target object, the decision tree is traversed downward from its root as far as is desired. The root of the decision tree considers some attribute of the target object.If the value of this attribute is not yet known, it is determined by a method appropriate to that attribute; for example, if the attribute is the association score of the target object with user num;4589, then relevance feedback (to be used as the value of this attribute) is solicited from user#4589, perhaps by the ruse of adding the possibly uninteresting target object to a set of objects that the system recommends to the user's attention, in order to find out what the user thinks of it. Once the root attribute is determined, the rapid profiling method descends the decision tree by one level, choosing one of the decision subtrees of the root in accordance with the determined value of the root attribute. The root of this chosen subtree considers another attribute of the target object, whose value is likewise determined by an appropriate method.The process c an be repeated to determine as many attributes as desired, by whatever methods are available, although it is ordinarily stopped after a small number of attributes, to avoid the burden of determining too many attributes.
 It should be noted that the rapid profiling method can be used to identify important attributes in any sort of profile, and not just profiles of target objects. In particular, recall that the disclosed method for determining topical interest through similarity requires users as well as target objects to have profiles. New users, like new target objects, may be profiled or partially profiled through the rapid profiling process.For example, when user profiles include an associative attribute that records the user's relevance feedback on a 11 target objects in the system, the rapid profiling procedure can rapidly form a rough characterization of a new users interests by soliciting the user's feedback on a small number of significant target objects, and perhaps also by determining a small n umber of other key attributes of the new user, by on-line queries, telephone surveys, or other means. Once the new user has been partially profiled in this way, the methods disclosed above predict that the new user's interests resemble the known interests of other users with similar profiles.
In a variation, each user's user profile is subdivided into a set of long-term attributes, such as demographic characteristics, and a set of short-term attributes that help toidentify the user's temporary desires and emotional state, such as the user's textual or multiple-choice answers to questions whose answers reflect theuser's mood. A subset of the user's long-term attributes are determined when the user first registers with the system, through the use of a rapid profiling tree of long-term attributes. In addition, each time the user logs on to the system, a subset of the user's short-term attributes are additionally determined, through the use of a separate rapid profiling tree that asks about short-term attributes.
　
　Market Research 
　A technique similar to rapid profiling is of interest in market research (or voter research). Suppose that the target objects are consumers. A particular attribute in each target profile indicates whether the consumer described by that target profile h as purchased product X. A decision tree can be built that attempts to determine what value a consumer has for this attribute, by consideration of the other attributes in the consumer's profile. This decision tree may be traversed to determine whether additional users are likely to purchase product X. More generally, the top few levels of the decision tree provide information, valuable to advertisers who are planning mass-market or direct-mail campaigns, about the most significant characteristics of consumers of product X.
 Similar information can alternatively be extracted from a collection of consumer profiles without recourse to a decision tree, by considering attributes one at a time, andidentifying those attributes on which pro duct X's consumers differ significantly from its non-consumers. These techniques serve to characterize consumers of a particular product; they can be equally well applied to voter research or other survey research, where the objective is to characterize those individuals from a given set of surveyed individuals who favor a particular candidate, hold a particular opinion, belong to a particular demographic group, or have some other set of distinguishing attributes. Researchers may wish to purchase batches of analyzed or unanalyzed user profiles from which personal identifying information has been removed.As with any statistical database, statistical conclusions can be drawn, and relationships between attributes can be elucidated using knowledge discovery techniques which are well known in the art.」（第３０頁第３１行〜第３８頁第２１行）
　
　「クラスタ化のための類似性計算の利用
  上では、任意のターゲットオブジェクト対間の距離を定義する方法を開示した。この距離測度があれば、ｋ平均（k-means）などの標準的なクラスタ化アルゴリズムを適用して、類似したターゲットオブジェクトが同一クラスタにグループ分けされるようにターゲットオブジェクトを多数のクラスタにグループ分けすることは簡単である。結果として得られたクラスタを用いて、「売り手と買い手との整合」の章で説明した応用における売り手と買い手との整合の効率を高めることができることは明らかである。すべての購入プロファイルをすべての販売プロファイルと比較する必要はなく、同一クラスタに現れるほど十分に類似している購入プロファイルと販売プロファイルとを比較するだけでよい。以下に説明するように、クラスタ化手順の結果は、フィルタリングをより効率的にするために用いられ、さらに、問い合わせおよびブラウズの作業において用いられる。
  
ｋ平均クラスタ化法は、当業者によく知られた方法である。簡単に言うと、ｋ平均クラスタ化法では、ポイント（この場合は、数値座標が上述のような属性の数値分解によって与えられるターゲットプロファイル）のグループを見つけて、ポイントおよび中心が配置されるクラスタのポイント、およびクラスタの中心の距離を最小にする
各ポイントを、最も近い中心を有するクラスタに割り当て、一旦ポイントが割り当てられると、このクラスタに配置されるポイント（ターゲットオブジェクト）の座標の平均をとることによって各クラスタの（新しい）中心を計算する、というプロセスを交互におこなうことによって行われる
　　　ΣiΣciicd(xi,
x
　ここで、Ｃはクラスタ番号の範囲をとり、ｉはターゲットオブジェクトの範囲をとり、ｘiはターゲットオブジェクト番号ｉのプロファイルに対応する数値ベク号Ｃのターゲットオブジェクトのターゲットプロファイルに対応するすべての数値ベクトルの平均であり、ｄ（＊，＊）は、２つのターゲットオブジェクトの間の距離を測定するために用いられる計量であり、ｉiCは０と１との間の値であって、ターゲットオブジェクト番号ｉがクラスタ番号Ｃにどれだけ関連しているかを示し、ここでｉは、各々のｉについてSUM SUB C I SUB iC＝１である特性を有するインジケータ行列である。ｋ平均クラスタ化の場合、ｉiCは０あるいは１である。
  システムは、これらの基本的な種類のクラスタ化のいずれを用いてもよい。
  １）
関連に基づくクラスタ化
ターゲットオブジェクトを好むユーザの類似性に基づいて、ターゲットオブジェクトをクラスタ化する
ユーザが好むターゲットオブジェクトの類似性に基づいて、ユーザをクラスタ化する
  ２）
内容に基づくクラスタ化
非関連属性（単語の頻度など）の類似性に基づいてターゲットオブジェクトをクラスタ化する
非関連属性（人口統計学およびサイコグラフ法（psychographics））の類似性に基づいてユーザをクラスタ化する
  ３）均一ハイブリッド法：プロファイルが、関連属性および非関連属性をともに含み得る。この方法は、(１)(a)および(２)(a)あるいは(１)(b)および(２)(b)を組み合わせたものである。２つのプロファイルＰXとＰYとの間の距離ｄ（ＰX，ＰY）は、上で説明した一般的な類似性測定法によって計算され得る。
  ４）連続ハイブリッド法：まず、ｋ平均手順を適用して(１)(a)を行い、どのユーザがその記事を読んだかに基づいて、クラスタによって記事にラベルを付ける。その後、単語の頻度を用いて上述の方法(２)のプロセス(a)を行う管理（supervised）クラスタ化（最大可能性弁別法）を用いる。これは、誰が何を読んだかについての知識を用いて、単語の頻度に基づいたクラスタ化をよりよく行うよう試みるものである。上述の方法(１)(b)と(２)(b)とを同様に組み合わせてもよい。
  ターゲットオブジェクトの階層クラスタ化はしばしば有用である。階層クラスタ化は、図８に示すように、ターゲットオブジェクトを、ほぼ類似したオブジェクトからなる２つの大きいクラスタに分け、これらのクラスタの各々を、２つ以上のより小さいクラスタに分け、ターゲットオブジェクトのコレクションがすべて、各々が１つのオブジェクトからなる「クラスタ」に分けられるまで、これらのより小さいクラスタの各々をさらに小さいクラスタに分けるツリーを生成する。この図では、ノードｄは、特定のターゲットオブジェクトｄを示すか、あるいは、それと等価には、このターゲットオブジェクトからなる１要素のクラスタを示す。ターゲットオブジェクトｄは、クラスタ（ａ，ｂ，ｄ）の要素であり、このクラスタは、クラスタ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）の部分集合であり、この部分集合は、すべてのターゲットオブジェクトの部分集合である。図８に示すツリ
ーは、図７に幾何学的に示しているターゲットオブジェクトのようなターゲットオブジェクトの集合から生成される。図６において、各文字はターゲットオブジェクトを表し、軸ｘ１およびｘ２は、ターゲットオブジェクトが異なる、多くの数値属性のうちの２つを表す。そのようなクラスタツリーは、人間の判断を用いて、類似したオブジェクトのクラスタおよびサブクラスタを形成しすることにより、手で作成され得るか、あるいは、２つの標準的な方法、即ち、トップダウンあるいはボトムアップのいずれかを用いて自動的に作成され得る。トップダウン階層クラスタ化では、図７のすべてのターゲットオブジェクトからなる集合は、クラスタ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）および（ｇ，ｈ，ｉ，ｊ，ｋ）に分けられる。その後、クラスタ化アルゴリズムが、再び各クラスタのターゲットオブジェクトに適用され、クラスタ（ｇ，ｈ，ｉ，ｊ，ｋ）がクラスタ（ｇ，ｋ）および（ｈ，
ｉ，ｊ）に細分される、などにより、図８に示すツリーに到達する。ボトムアップ階層クラスタ化では、図７のすべてのターゲットオブジェクトからなる集合は、多数の小さいクラスタ、即ち、（ａ，ｂ）、ｄ、（ｃ，ｆ）、ｅ、（ｇ，ｋ）、（ｈ，ｉ）およびｊに分けられる。その後、これらのクラスタ自体が、それらのクラスタプロファイルに従って、より大きいクラスタ（ａ，ｂ，ｄ）、（ｃ，ｅ，ｆ）、（ｇ，ｋ）および（ｈ，ｉ，ｊ）にグループ分けされる。これらのより大きいクラスタ自体が、（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）および（ｇ，ｋ，ｈ，ｉ，ｊ）に分けれられ、これが、すべてのターゲットオブジェクトが一緒のグループに分けられるまで行われて、図８のツリーとなる。尚、ボトムアップクラスタ化を行うには、クラスタ化アルゴリズムを一組の既存のクラスタに適用することができなければならない。これには、２つのクラスタ間の距離の概念が必要である。上で開示した、ターゲットオブジェクト間の距離を測定する方法は、クラスタがターゲットオブジェクトと同じ方法でプロファイルされていれば、直接適用することができる。クラスタのプロファイルがクラスタ中のすべてのターゲットオブジェクトのターゲットプロファイルの平均であるという取り決め（convention）を採用するだけでよい。即ち、所定の属性についてのクラスタの値を決定し、クラスタ中のすべてのターゲットオブジェクトについてのその属性の平均値をとるだけでよい。この平均値を十分に定義するためには、すべての属性が数値属性でなければならず、従って、通常通り、上述のように、各テキスト属性あるいは各関連属性を、数値属性（スコア）への分解に置き換えることが必要である。例えば、１つのWoody Allenの映画のターゲットプロファイルは、「監督名」フィールドにおいて、「Woddy Allen」にはスコア１を割り当て、「Federico-Fellini」および「Terence-Davies」にはスコア０を割り当てる。Allenが監督した２０個の映画とFelliniが監督した５つの映画からなるクラスタは、スコア０．８、０．２、および０でプロファイルされる。これは、例えば、０．８が２０個の１と５個の０との平均であるからである。
　
ターゲットオブジェクトの検索
　ターゲットプロファイルＰを有するターゲットオブジェクトが与えられると、またあるいは、検索プロファイルＰが与えられると、ターゲットオブジェクトの階層クラスタツリーによって、システムが、Ｐに類似のターゲットプロファイルを有するターゲットオブジェクトを効率的に検索することが可能となる。そのようなターゲットプロファイルの検索においては、自動的にツリー中をナビゲーションすることが必要なだけである。所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別システムは、最大の、最上位クラスタを考慮することで始まり、プロファイルがターゲットプロファイルＰに最も類似しているクラスタを選択する。ほぼ同じ場合には、複数のクラスタが選択され得る。次に、システムは、選択されたクラスタのサブクラスタを全て考慮し、今度は、プロファイルがターゲットプロファイルＰに最も近い１つまたは複数のサブクラスタを選択する。この精製プロセスは、あるステップに関して選択されたクラスタが十分に小さくなるまで反復され、それらは、ターゲットプロファイルＰに最も類似したプロファイルを有するターゲットオブジェクトの所望のクラスタである。従って、階層クラスタツリーはどれでも、ターゲットオブジェクトを識別するための判断ツリーとして機能する。疑似コード形態では、このプロセスは、以下（および図１３Ａおよび図１３Ｂのフロー図形態）の通りである：
  １．ステップ１３Ａ００において、識別されたターゲットオブジェクトのリストを、空リストへと初期化する。
  ２．ステップ１３Ａ０１において、現ツリーＴが、全オブジェクトの階層クラスタツリーとなるように初期化し、ステップ１３Ａ０２において、図１３Ｂに詳述されるプロセスを用いて、Ｐに類似のターゲットオブジェクトを求めて現クラスタツリーをスキャンする。
  ３．ステップ１３Ｂ００において、変数Ｉが、１に設定され、ツリーＴのルートの各子サブツリーＴｉに対して取り出される。
  ４．ステップ１３Ｂ０２において、ｄ（Ｐ，ｐi）、すなわちＰとｐiとの類似距離を計算する。
  ５．ステップ１３Ｂ０３において、ｄ（Ｐ，ｐi）＜ｔ（しきい値）であれば、２つのオプションの一方に分岐する。
  ６．ステップ１３Ｂ０４において、ツリーＴｉが、ターゲットオブジェクトを１つだけ含んでいれば、ステップ１３Ｂ０５において、該ターゲットオブジェクトを、識別されたターゲットオブジェクトのリストに加え、ステップ１３Ｂ０７に進む。
  ７．ステップ１３Ｂ０４において、ツリーＴｉが、複数のターゲットオブジェクトを含んでいれば、図１３Ｂのプロセスのステップを再帰的に起動させることによって、Ｐに類似のターゲットオブジェクトのためにｉ番目の子サブツリーを
スキャンし、次に、ツリーＴｉにおいてＰに類似のプロファイルを有するターゲットオブジェクトを検索するために、ツリーＴｉへの再帰の期間に制限されたＴと共に、ステップ３（図１３Ａにおけるステップ１３Ａ０１）に再帰する。
  この疑似コードのステップ５においては、より小さなしきい値が、例えばしきい値を疑似関数、またはクラスタ分散またはクラスタｐiのクラスタ直径の他の関数にすることによって、典型的にはツリーの下位において用いられる。本明細書中の「ブラウジングシステムのネットワークコンテクスト」というタイトルのセクションに説明されるように、クラスタツリーが複数のサーバに分散されると、このプロセスは、以下のような分散された様式で実行され得る。ステップ３〜７が、階層クラスタツリーＴのルートノードを格納するサーバによって実行され、ステップ７におけるサブクラスタツリーＴiへの再帰は、ツリーＴiのルートノードを格納するサーバへの検索リクエストの送信に関与し、このサーバは、このリクエストを受け取った際に、再帰的ステップを実行する。ステップ１〜２は、検索を開始するプロセッサによって実行され、ステップ６を実行するサーバは、ターゲットオブジェクトを識別するメッセージを、この開始プロセッサに送らなければならず、このプロセッサは、メッセージをリストに加える。
  下位のクラスタが、クラスタ化によってすでに形成されたと仮定すると、プロファイルが、あるターゲットプロファイルＰに最も類似する下位クラスタを識別するための代替の検索方法が存在する。標準バックプロパゲーションニューラルネットは、そのような方法の一つである。これは、ターゲットオブジェクトの属性を入力として受け取り、出力として、適切な下位クラスタを識別するために使用され得る固有のパターンを生成するように訓練されるべきである。最大限の正確さのためには、互いに類似する下位クラスタ（クラスタツリーにおいて共に近接している）は、類似の識別パターンを与えられるべきである。別のアプローチには、適切なクラスタを識別できるまで、ターゲットプロファイルＰの属性を１度に１つずつ考慮する標準判断ツリーがある。プロファイルが大きければ、このアプローチは、全ての属性を考慮するよりも、より高速であり得る。検索のハイブリッドアプローチは、上記のような距離測定を使用し、それによって、プロファイルがターゲットプロファイルＰに類似する中間サイズのクラスタに到達するまで、階層クラスタツリーの２、３の最上位がナビゲーションされ、その後、該中間クラスタの下位サブクラスタの検索を専門とする判断ツリーを用いて継続される。
  これらの検索技術の使用の１つは、ユーザの検索プロファイルセットからある検索ファイルに一致するターゲットオブジェクトを検索することである。この形態の検索は、新聞の切り抜きサービス、アクティブナビゲーション、および以下に記載される仮想コミュニティサービスアプリケーションにおいて、繰り返し使用される。別の使用は、新しいターゲットオブジェクトを素早くクラスタツリーに加えることである。新しいターゲットオブジェクトに類似の現存するクラスタは、迅速に見つけだされ、新しいターゲットオブジェクトが、このクラスタに加えられ得る。オブジェクトが、クラスタの中心からある特定のしきい値距離を越えると、新しいクラスタを開始することが望ましい。このインクリメンタルクラスタ化スキームの幾つかの変形が使用され得、高度な統計パッケージにおいて利用可能なサブルーチンの変形を使用して構築され得る。様々な方法が、使用されるアーキテクチャに応じて、クラスタツリーに加えられなければならない新しいターゲットオブジェクトを見つけだすのに使用され得ることに注目されたい。ある方法においては、中央コンピュータで実行される「ウェブクローラ」プログラムが、新しいターゲットオブジェクトを探して、周期的に全てのサーバをスキャンし、これらのオブジェクトのターゲットプロファイルを計算し、上記の方法によって階層クラスタツリーにそれらを加える。別の方法においては、新しいターゲットオブジェクトがサーバのいずれかに加えられると、該サーバにおけるソフトウェア「エージェント」は、ターゲットプロファイルを計算し、上記の方法によって階層クラスタツリーにそれを加える。
　
高速プロファイリング
  あるドメインにおいては、ターゲットオブジェクトの完全なプロファイルを自動的に構築することが常に容易とは限らない。例えば、ターゲットオブジェクトが、壁紙パターンである場合には、「ジャンル」（「アールデコ」、「チルドレンズ」（Children's）、「ラスティック」（Rustic）等の単一のテキスト用語）等の属性は、人間に相談する以外には決定が困難な判断および意見の問題であり得る。より有意には、各壁紙パターンが、様々な人間のユーザ（消費者）からの該パターンに対するポジティブまたはネガティブな関連性フィードバックを記録する関連属性を有する場合には、新しく導入されるパターンの全ての関連スコアが、最初は０であり、その結果、他のどのパターンが新しいパターンに類似であるかが、それらを気に入ったユーザに対して最初は不明である。実際、この関連属性が高度に重みづけられると、中程度から高度に関心を持つユーザが、関連性フィードバックを提供することが必要とされるが、関連性フィードバックが、中程度から高度に関心を持つユーザを識別するために必要であるという悪循環が原因で、関連性フィードバック情報の初期の欠如を矯正することが困難であり得る。しかし、幸運なことに、人間に相談する方法を含むがそれには限定されない異例の方法によって、新しいターゲットオブジェクトの特定の属性を決定することが、原則的にはしばしば可能である。例えば、システムは、原則的には、有名な人間の専門家の組から一人以上のランダムに選択された個人に相談することによって、壁紙パターンのジャンルを決定し得るが、新しい壁紙パターンと特定のユーザとの間の数値の関連スコアを決定するためには、原則的には、そのユーザにパターンを見せ、関連性フィードバックを得ることができる。しかし、そのようなリクエストが人に不便をかけるので、文書を分類する目的上、最も重要なものだけを除いて、全ての困難な属性をこの方法で決定しないことが重要である。「高速プロファイリング」は、決定することが最も重要な数値的属性を選択する方法である（全ての属性が、関連スコアまたは用語スコア等の数値的属性に分解され得ることを思い出されよ）。第１に、すでに完成した、またはほぼ完成したプロファイルを有する現存のターゲットオブジェクトのセットが、ｋ平均アルゴリズムを用いてクラスタ化される。次に、結果として生じたクラスタの各々が、固有の識別番号を割り当てられ、クラスタ化されたターゲットオブジェクトの各々が、クラスタの識別番号で標識化される。次に、標準的な方法により、あらゆるターゲットオブジェクトのクラスタ番号をかなりの正確さで決定し得る単一の判断ツリーの構築が、１度１つずつターゲットオブジェクトの属性を考慮することによって可能となる。新しいターゲットオブジェクトのために必要であれば決定され得る属性のみが、この判断ツリーの構築に使用される。新しいターゲットオブジェクトをプロファイルするためには、判断ツリーが、ルートから所望なだけ遠くに下に向かってトラバースされる。判断ツリーのルートは、ターゲットオブジェクトのある属性を考慮する。この属性の値がまだわからなければ、その属性に適切な方法によって決定される。例えば、その属性が、ユーザ＃４５８９に対するターゲットオブジェクトの関連スコアであれば、関連性フィードバック（この属性の値として使用される）が、ユーザ＃４５８９から求められる。これは、おそらくは、ユーザがどのように考えているかを調べるために、ユーザの注目に対して、システムが推奨するオブジェクトセットに、おそらく関心のないターゲットオブジェクトを加える計略によって求められる。一旦ルート属性が決定されると、高速プロファイリング方法は、判断ツリーを１レベル下降し、ルート属性の決定された値に応じてルートの判断サブツリーの１つを選ぶ。この選ばれたサブツリーのルートは、ターゲットオブジェクトの別の属性を考慮し、その値は、適切な方法によって同様に決定される。このプロセスは、利用可能などのような方法でも用いて、所望な数の属性を決定するために繰り返され得る。しかし、このプロセスは、多すぎる数の属性を決定する負担を避けるために、少数の属性の後に通常停止される。
  高速プロファイリング方法が、ターゲットオブジェクトのプロファイルだけでなく、あらゆる種類のプロファイルにおいて重要な属性を識別するために使用され得ることが注目されるべきである。特に、類似点によってトピック的関心を決定するための開示された方法が、ユーザ並びにターゲットオブジェクトが、プロファイルを有することを必要とすることを思いだされよ。新しいターゲットオブジェクトと同様に、新しいユーザが、高速プロファイリングプロセスによってプロファイルされ得る、または部分的にプロファイルされ得る。例えば、ユーザプロファイルが、ユーザの関連性フィードバックをシステム中の全てのターゲットオブジェクトに記録する関連属性を含む場合には、高速プロファイリングプロシージャが、ユーザのフィードバックを少数の有意なターゲットオブジェクト上で求め、おそらくはオンラインの照会、電話調査、または他の手段によって新しいユーザの少数の他の重要な属性を決定することによっても、新しいユーザの関心の大まかな特徴付けを急速に形成し得る。一旦新しいユーザがこの方法で部分的にプロファイルされると、上に開示された方法は、新しいユーザの関心が、類似のプロファイルを有する他のユーザの公知の関心に似ていることを予想する。変形例では、各ユーザのユーザプロファイルが、人口統計的特徴などの長期属性のセット、および答えがユーザの気分を反映する質問に対するユーザのテキストまたは多項選択式の回答などの、ユーザの一時的な要望および感情状態を識別する助けとなる短期属性のセットに細分される。ユーザの長期属性のサブセットは、長期属性の高速プロファイリングツリーの使用によって、ユーザが初めにシステムに登録した時に決定される。さらに、ユーザがシステムにログオンするたびに、短期属性に関する質問をする別個の高速プロファイリングツリーの使用によって、ユーザの短期属性のサブセットが追加的に決定される。
　
市場調査
  高速プロファイリングに類似の技術は、市場調査（または投票者調査）において関心のあることである。ターゲットオブジェクトが消費者だと仮定すると、各ターゲットプロファイルにおけるある特定の属性は、そのターゲットプロファイルによって示される消費者が、製品Ｘを購入したかどうかを示す。消費者のプロファイルにおける他の属性を考慮することによって、消費者が、この属性に対してどのような値を有するかを決定しようと試みる判断ツリーが構築され得る。この判断ツリーは、さらなるユーザが、製品Ｘを購入しそうであるかどうかを決定するためにトラバースされ得る。より一般的には、判断ツリーの２、３の最上位レベルが、大量販売またはダイレクトメールキャンペーンを企画している広告主にとって価値のある、製品Ｘの消費者の最も有意な特徴に関する情報を提供する。
  代替的に、同様の情報が、判断ツリーに頼ることなく、１度に１つずつ属性を考慮し、製品Ｘの消費者が、製品Ｘの非消費者とは有意に異なる属性を識別することによって、消費者プロファイルの集まりから抽出され得る。これらの技術は、特定の製品の消費者を特徴づけるために機能し、これらの技術は、調査された個人のあるセットから、特定の候補者を支持する、特定の意見を持つ、特定の人口統計グループに属する、またはある別の顕著な属性のセットを有する個人を特徴づけることを目的とする投票者調査または他の調査研究にも同様にうまく適用され得る。研究者は、個人の識別情報が取り除かれた、分析済みまたは分析されていないユーザプロファイルのバッチを購入することを望むかもしれない。あらゆる統計的データベースの場合と同様に、統計的結論が引き出され得、属性間の関係が、当該分野には周知の知識発見技術を用いて解明され得る。」（第４７頁第１８行〜第５８頁第８行）
 
　以上の記載から見て、引用例１には、次のような発明が記載されているものと認められる。
　
　「電子媒体環境における、ニュース記事、購入したい品目、及び製品などの所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムであって、例えば各単語についてのすべての記事中での全体の使用頻度に対する１つの記事での使用頻度などに基づいて、電子媒体において各ターゲットオブジェクトに関するターゲットプロファイルを自動的に構成するとともに、様々な種類のターゲットオブジェクトについてのユーザの関心度を記述する各ユーザに関するターゲットプロファイル関心サマリーを自動的に構成するシステムに関し、
　そして、このシステムはさらに、ユーザのターゲットプロファイル関心サマリーに対してターゲットプロファイルを評価し、ユーザカスタム化されたランク順で、各ユーザが最も関心を持ちそうなターゲットオブジェクトのリストを生成し、これによりユーザは、電子媒体上でプロファイルされる過剰な数のターゲットオブジェクトからこのシステムが自動的に選択したこれらの関連がありかつ可能性のあるターゲットオブジェクトのみから選択できるようになり、
　そしてユーザのターゲットプロファイル関心サマリーを用いて、通信ネットワークによって相互接続される多くのユーザからなる大規模なシステムにおいて、データ通信ネットワークを介してアクセス可能であり得、情報の分配を効率的に組織することができ、さらにユーザのターゲットプロファイル関心サマリーのプライバシーを確保するために、第三者がこのサマリーにアクセスする能力およびユーザを識別するあるいはユーザと連絡をとる能力の制御をユーザに与えることによって、暗号に基づく代理サーバを提供する所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステム。」
　
（４）対比
　本願補正発明と引用例１に記載された発明とを対比すると、引用例１に記載された発明の「ターゲットオブジェクト」は、本願補正発明の「製品」に相当し、 引用例１に記載された発明の「ターゲットプロファイル」は、本願補正発明の「製品特徴付け」に相当し、 引用例１に記載された発明の「ターゲットオブジェクト関心サマリー」は、本願補正発明の「顧客特徴付け」に相当することは、明らかである。
　
　そして、引用例１には、電子媒体引環境において、ユーザが通信ネットワークを介してシステムと対話し、システムが、ユーザの照会に応答し、ユーザにニュース記事、購入したい品目、及び製品等の推薦を提供することが記載されているから、本願補正発明と引用例１に記載された発明とは、
　「電子商取引環境において顧客と対話し、顧客照会に応答を提供するようにコンピュータに指示する、プロセッサ及び記憶プログラムを有するコンピュータにより実行される顧客に製品推薦を提供する」
点において差異はない。
　
　引用例１には、
(i)「
The system for electronic identification of desirable objects of the present invention automatically constructs both a target profile for each target object in the electronic media based, for example, on the frequency with which each word appears in an article relative to its overall frequency of use in all articles, as well as a target profile interest summary for each user, which target profile interest summary describes the user's interest level in various types of target objects
　「
本発明の所望のオブジェクトの電子識別のためのシステムは、例えば各単語についてのすべての記事中での全体の使用頻度に対する１つの記事での使用頻度などに基づいて、電子媒体において各ターゲットオブジェクトに関する「ターゲットプロファイル」を自動的に構成するとともに、様々な種類のターゲットオブジェクトについてのユーザの関心度を記述する、各ユーザに関する「ターゲットプロファイル関心サマリー」を自動的に構成する。
との記載がなされており、この記載からみるに、引用例１に記載された発明は、複数のオブジェクト、すなわちニュース記事、購入したい品目、及び製品説明書等に関するテキスト記述から単語を抽出し、オブジェクト（製品に相当）を特徴付けているものである。また、引用例１には、
 (ii)「As a final domain example, consider a domain where the user is an stock market investor and the target objects are publicly traded corporations. A great many attributes might be used to characterize each corporation, including but not limited to the following:
(a.) type of business (textual),
(b.) corporate mission statement (textual),
(c.) number of employees 
during each of the last 10 years
(d.) percentage growth in number of employees 
during each of the last 10 years
(e.) dividend payment issued in
 each of the last 40 quarters
current share price,
(f.) percentage appreciation of stock value 
during each of the last 40 quarters
(g.) 
composite text of recent articles
 It is worth noting some additional attributes that are of interest in some domains. 
In the case of documents and certain other domains, it is useful to know the source of each target object (for example, refereed journal article vs. UPI newswire article vs.Usenet newsgroup posting vs. question-answer pair from a question-and-answer list vs.tabloid newspaper articlevs. ...); the source may be represented as a single-term textual attribute
　「ドメインの最後の例として、ユーザが株式投資家であり、ターゲットオブジェクトが公開取引されている企業であるドメインについて考える。この場合、各企業を特徴付けるために、多数の属性を用いることができる。この属性としては以下に示すものがあるが、これに限定されるわけではない。
  （a.）事業の種類（テキスト）
  （b.）企業任務陳述書（テキスト）
  （c.）
過去１０年間の
  （d.）
過去１０年間の
  （e.）現在の株価のパーセンテージとしての、
過去４０四半期の
  （f.）
過去４０四半期の
  （g.）金融関係の刊行物に書かれた、企業についての
最近の記事の複合テキスト
尚、ドメインによっては、そのドメインに関連のある幾つかの他の属性に注目するに値するドメインもある。
文書およびその他のある特定のドメインの場合、各ターゲットオブジェクトのソース（例えば、参照した雑誌の記事vs．ＵＰＩ通信社の記事vs．Usenetのニュースグループの通知（posting）vs．質問／解答リストからの質問／解答対vs．タブロイド新聞の記事vs．...）を知ることが有用である。このソースは、１つの用語からなるテキスト属性として表され得る
との記載がなされており、この記載からみるに、引用例１に記載された発明は、テキストから単語を抽出し、記憶部に格納された履歴保管データ（例えば、過去１０年間の各年の従業員数、過去４０四半期の各期に出された配当支払、そして各ターゲットオブジェクトのソース等）から検索してターゲットプロファイル（製品特徴付けに相当）を導出しているから、本願補正発明と引用例１に記載された発明とは、
　「ａ）複数の製品の各々に対する製品特徴付けを製品に関連づけられるテキスト記述から単語を抽出し、データ記憶部に格納された履歴保管データから検索して導出する」
点で差異はない。
　
　引用例１には、先に述べたように、
(i)「
The system for electronic identification of desirable objects of the present invention automatically constructs both a target profile for each target object in the electronic media based, for example, on the frequency with which each word appears in an article relative to its overall frequency of use in all articles, as well as a target profile interest summary for each user, which target profile interest summary describes the user's interest level in various types of target objects
　「
本発明の所望のオブジェクトの電子識別のためのシステムは、例えば各単語についてのすべての記事中での全体の使用頻度に対する１つの記事での使用頻度などに基づいて、電子媒体において各ターゲットオブジェクトに関する「ターゲットプロファイル」を自動的に構成するとともに、様々な種類のターゲットオブジェクトについてのユーザの関心度を記述する、各ユーザに関する「ターゲットプロファイル関心サマリー」を自動的に構成する。
との記載がなされており、また引用例１には、
(iii)「A filtering system is a device that can search through many target objects and estimate a given user's interest in each target object, so as to identify those that are of greatest interest to the user. 
The filtering system uses relevance feed back to refine its knowledge of the user's interests: whenever the filtering system identifies a target object as potentially interesting to a user, the user (if an on-line user) provides feedback as to whether or not that target object really is of interest. Such feedback is stored long-term in summarized form, as part of a database of user feedback information, and may be provided either actively or passively
In passive feedback, the system infers the user's interest from the user's behavior
if target objects are textual documents, the system might monitor which documents the user chooses to read, or not to read, and how much time the user spends reading them
+ 2 if the second page is viewed
+ 2 if all pages are viewed
+ 2 if more than 30 seconds was spent viewing the document
+ 2 if more than one minute was spent viewing the document
+ 2 if the minutes spent viewing the document are greater than half the number of pages
 
 If the target objects are electronic mail messages, interest points might also be added in the case of a particularly lengthy or particularly prompt reply. 
If the target objects are purchasable goods, interest points might be added for target objects that the user actually purchases, with further points in the case of a large-quantity or high-price purchase
　「フィルタリングシステムは、多くのターゲットオブジェクトを検索し、各ターゲットオブジェクトに対する所定のユーザの関心を評価して、ユーザが最も関心を持つターゲットオブジェクトを識別することができる装置である。フィルタリングシステムは、関連性フィードバックを用いて、このフィルタリングシステムが持っているユーザの関心についての知識を精製する。
フィルタリングシステムが、あるターゲットオブジェクトをユーザが興味を示す可能性があるとして識別すると、ユーザ（オンラインユーザの場合）は、そのターゲットオブジェクトに実際に関心があるかどうかについてのフィードバックを与える
そのようなフィードバックは、要約された形態で、ユーザフィードバック情報のデータベースの一部分として長期間格納され、能動的にあるいは受動的に与えられ得る
受動的フィードバックでは、システムは、ユーザの行動からユーザの関心を推断する。例えば、ターゲットオブジェクトがテキスト文書であれば、システムは、ユーザがどの文書を読みたいあるいは読みたくないとして選んだかをモニタし、さらに、ユーザがその文書を読むのに費やした時間をモニタする。受動的フィードバックによって文書に対する関心を評価するための典型的な方式は、このドメインでは、０から１０の尺度であり、例えば以下のような方式が可能である
  
＋２  ２頁目を見た
  
＋２  全頁を見た
  
＋２  ３０秒を越える時間その文書を見た
  
＋２  １分を越える時間その文書を見た
  
＋２  その文書を見るのに費やした分数が、頁数の半分の値を越える
  ターゲットオブジェクトが電子メールメッセージであれば、特に長いあるいは特に速い返信の場合には、関心ポイントを加えることも可能である。
ターゲットオブジェクトが購入可能な物品であれば、ユーザが実際に購入するターゲットオブジェクトに対しては、関心ポイントを加え、大量あるいは高価な購入の場合にはさらなるポイントを加えることが可能である
　との記載がなされ、更に引用例１には、
(iv)「Finally, in domains where users are trying to locate target objects of long-term interest (investments, romantic partners, pen pals, employers, employees, suppliers, service providers) from the possibly meager information provided by the target profiles, the users are usually not in a position to provide reliable immediate feedback on a target object, but can provide reliable feedback at a later date. An estimate of topical interest f(V, Y) should be weighted more heavily if user V has had more experience with target object Y. Indeed, a useful strategy is for the system to track long-term feedback for such target objects. For example, if target profile Y was created in 1990 to describe a particular investment that was available in 1990, and that was purchased in 1990 by user V, then the system solicits relevance feedback from user V in the years 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, etc., and treats these as successively stronger indications of user V's true interest in target profile Y, and thus as indications of user V's likely interest in new investments whose current profiles resemble the original 1990 investment profile Y. In particular, if in 1994 and 1995 user V is well-disposed toward his or her 1990 purchase of the investment described by target profile Y, then in those years and later, the system tends to recommend additional investments when they have profiles like target profile Y, on the grounds that they too will turn out to be satisfactory in 4 to 5 years. It makes these recommendations both to user V and to users whose investment portfolios and other attributes are similar to user V's. The relevance feedback provided by user V in this case may be either active (feedback = satisfaction ratings provided by the investor V) or passive (feedback = difference between average annual return of the investment and average annual return of the Dow Jones index portfolio since purchase of the investment, for example).」（第２６頁第１５行〜第２７頁第３行）
　「最後に、ユーザが、ターゲットプロファイルによって与えられるおそらくわずかな情報から、長期間関心を持っているターゲットオブジェクト（投資、恋愛相手、ペンフレンド、雇用者、被雇用者、供給者、サービス提供者）の場所を特定しようと試みているドメインでは、ユーザは通常、ターゲットオブジェクトについての信頼性のある即時のフィードバックを与える立場にはないが、信頼性のあるフィードバックを後日与えることはできる。ユーザＶがターゲットオブジェクトＹを用いてより多くの経験をしたことがあれば、トピック関心ｆ（Ｖ，Ｙ）の評価値には、より大きく重み付けしなければならない。実際には、有用な方策は、システムが、そのようなターゲットオブジェクトについての長期間のフィードバックを監視することである。例えば、ターゲットプロファイルＹが１９９０年に作成され、１９９０年に入手可能となり１９９０年にユーザＶが購入した特定の投資を記述していれば、システムは、１９９０年、１９９１年、１９９２年、１９９３年、１９９４年、１９９５年などに、ユーザＶからの関連性フィードバックを求め、これらの関連性フィードバックを、ターゲットオブジェクトＹに対するユーザＶの真の関心をこの順により強く表すものとして扱う。従って、現在のプロファイルが１９９０年に得られたもとの投資プロファイルＹに似ている新しい投資に対してユーザＶが示しそうな関心を表すものとして扱う。特に、１９９４年および１９９５年に、ユーザＶが、ターゲットプロファイルＹによって記述された１９９０年の投資購入に対して十分に納得していれば、システムは、１９９４年、１９９５年およびそれ以降の年に、別の投資がターゲットオブジェクトＹと同様のプロファイルを有するとき、その投資を推薦する可能性が高い。その投資も、４年あるいは５年後に満足がいく結果となるであろうからである。このシステムは、このような推薦をユーザＶだけではなく、投資目録およびその他の属性がユーザＶのものと類似しているユーザにも行う。この場合、ユーザＶが与える関連性フィードバックは、能動的（フィードバック＝投資家Ｖが与える満足度の評点）であってもあるいは受動的（フィードバック＝例えば、投資を購入してからの、投資の平均年間収益とダウジョーンズ指標のポートフォリオの平均年間収益との差）であってもよい。」（第４０頁第２７行〜第４１頁第２７行）
との記載がなされており、これらの記載からみるに、引用例１に記載された発明は、ユーザのターゲットプロファイル（製品特徴付けに相当）を利用して、ユーザのデータについて、ターゲットプロファイル関心サマリー（顧客特徴付けに相当）を生成しているから、本願補正発明と引用例１に記載された発明とは、
　「ｂ）ディスクまたはキャッシュに格納された顧客データに対してそれぞれの前記顧客による前記製品特徴付けの利用にもとづき、前記顧客データの各々に関して個々の顧客特徴付けを生成する」
点で差異はない。
　
　引用例１には、
(v)「Any of these basic types of clustering might be used by the system:
 1) Association-based clustering, in which profiles contain only associativeattributes, and thus distance is defined entirely by associations. This kind of clustering generally (a) 
clusters target objects based on the similarity of the users who like them
 clusters users based on the similarity of the target objects they like
 2) Content-based clustering, in which profiles contain only non-associative attributes. This kind of clustering (a) 
clusters target objects based on the similarity of their non-associative attributes
clusters users base d on the similarity of their non-associative attributes 
 3) Uniform hybrid method, in which profiles may contain both associative and non-associative attributes. This method combines la and 2a, orib and 2b. The distanced(PX, Py) between two profiles Px and Py may be computed by the general similarity-measurement methods described earlier.
 4) Sequential hybrid method. First apply the k-means procedure to do la,so that articles are labeled by cluster based on which user read them, then use supervised clustering (maximum likelihood discriminant methods) using the word frequencies to do the process of method 2a described above. This tries to use knowledge of who read what to do a better job of clustering based on word frequencies. One could similarly combine the methods1b and 2b described above.」（第３１頁第２８行〜第３２頁第２１行）
　「システムは、これらの基本的な種類のクラスタ化のいずれを用いてもよい。
  １）関連に基づくクラスタ化：プロファイルが関連属性だけを含み、従って、距離が完全に関連によって定義される。この種類のクラスタ化は、一般に、（a）
ターゲットオブジェクトを好むユーザの類似性に基づいて、ターゲットオブジェクトをクラスタ化する
ユーザが好むターゲットオブジェクトの類似性に基づいて、ユーザをクラスタ化する
  ２）内容に基づくクラスタ化：プロファイルが非関連属性だけを含む。この種類のクラスタ化は、（a）
非関連属性（単語の頻度など）の類似性に基づいてターゲットオブジェクトをクラスタ化する
非関連属性（人口統計学およびサイコグラフ法（psychographics））の類似性に基づいてユーザをクラスタ化する
  ３）均一ハイブリッド法：プロファイルが、関連属性および非関連属性をともに含み得る。この方法は、(１)(a)および(２)(a)あるいは(１)(b)および(２)(b)を組み合わせたものである。２つのプロファイルＰXとＰYとの間の距離ｄ（ＰX，ＰY）は、上で説明した一般的な類似性測定法によって計算され得る。
  4）連続ハイブリッド法：まず、ｋ平均手順を適用して(１)(a)を行い、どのユーザがその記事を読んだかに基づいて、クラスタによって記事にラベルを付ける。その後、単語の頻度を用いて上述の方法(２)のプロセス(a)を行う管理（supervised）クラスタ化（最大可能性弁別法）を用いる。これは、誰が何を読んだかについての知識を用いて、単語の頻度に基づいたクラスタ化をよりよく行うよう試みるものである。上述の方法(１)(b)と(２)(b)とを同様に組み合わせてもよい。」（第４８頁第２７行〜第第４９頁第２４行）
　
(vi)「Browsing provides an alternate method of selecting a small subset of a large number of target objects, such as articles. Articles are organized so that users can actively navigate among groups of articles by moving from one group to a larger, more general group, to a smaller, more specific group, or to a closely related group. Each individual article forms a one-member group of its own, so that the user can navigate to and from individual article s as well as larger groups. 
The methods used by the system for customized electronic identification of desirable objects allow articles to be grouped into clusters and the clusters to be grouped and merged into larger and larger clusters. These hierarchies of clusters then form the basis for menuing and navigational systems to allow the rapid searching of large numbers of articles
　「ブラウズは、記事などの多数のターゲットオブジェクトの小さいサブセットを選択する別の方法を提供する。記事は、ユーザが、１つのグループから、より大きくより一般的なグループ、より小さくより具体的なグループ、あるいはより密接に関連するグループに移動することによって、能動的に記事のグループをナビゲートすることができるように編成される。個々の記事はそれぞれ、その記事自体だけからなる１要素のグループを形成する。そのため、ユーザは、より大きいグループの場合と同様、個々の記事におよび個々の記事からナビゲートすることができる。所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムが用いるこれらの方法により、記事を
クラスタにグループ分けすること、およびクラスタをグループ分けあるいは合併してもっと大きなクラスタにするこ
これと同じクラスタ化技術は、電子媒体上でプロファイルできるいかなる種類のターゲットオブジェクトにも適用可能である。
　
(vii)「
As always, the notion is that similar consumers buy similar products
  「
通常通り、ここでの概念も、類似した消費者が類似した製品を購入するということである
との記載がなされており、これらの記載からみるに、引用例１に記載された発明は、ユーザが好むターゲットオブジェクトの類似性に基づいて、ユーザのデータをクラスタ化し仲間グループを形成すること、および、ターゲットオブジェクトを好むユーザの類似性に基づいて、ターゲットオブジェクトをクラスタ化し仲間グループを形成することのいずれもが記載されているから、本願補正発明と引用例１に記載された発明とは、
　「ｃ）前記顧客データを前記顧客特徴付けの類似度にもとづきクラスタ化し、仲間グループを形成する」
点で差異はない。
　
　引用例１には、
(viii)「Target objects may be of various sorts, and it is sometimes advantageous to use a single system that delivers and/or clusters target objects of several distinct sorts at once, in a unified framework. For example, users who exhibit a strong interest in certain novels may also show an interest in certain movies, presumably of a similar nature. A system in which some target objects are novels and other target objects are movies can discover such a correlation and exploit it in order to group particular novels with particular movies, e.g., for clustering purposes, or 
to recommend the movies to a user who has demonstrated interest in the novels
if users who exhibit an interest in certain World Wide Web sites also exhibit an in
erest in certain products
recommend to the marketers of those products
that they place advertisements at those sites
　「ターゲットオブジェクトには様々な種類のものがあり得る。一体の枠組（unified framework）で、幾つかの異なる種類のターゲットオブジェクトを一度に配送および／またはクラスタ化する１つのシステムを用いることが有利である場合もある。例えば、ある特定の小説に強い関心を示すユーザが、おそらく同様の種類の、ある特定の映画にも関心を示す場合もある。幾つかのターゲットオブジェクトが小説であり他のターゲットオブジェクトが映画であるシステムは、そのような相関関係を発見することができ、その相関関係を活用して、例えばクラスタ化などの目的で、特定の小説を特定の映画とともにグループ分けするか、あるいは、
それらの小説に関心を示したユーザにそれらの映画を推薦する
ある特定のワールドワイドウェブサイトに関心を示すユーザがある特定の製品にも関心を示す場合
それらの製品の業者に
ユーザが関心を示したサイトに広告を載せるよう勧める
　  
(ix)「Suppose that the target objects are consumers. A particular attribute in each target profile indicates whether the consumer described by that target profile h as purchased product X. A decision tree can be built that attempts to determine what value a consumer has for this attribute, by consideration of the other attributes in the consumer's profile. 
This decision tree may be traversed to determine whether additional users are likely to purchase product X. More generally, the top few levels of the decision tree provide information, valuable to advertisers who are planning mass-market or direct-mail campaigns, about the most significant characteristics of consumers of product X
 Similar information can alternatively be extracted from a collection of consumer profiles without recourse to a decision tree, by considering attributes one at a time, andidentifying those attributes on which pro duct X's consumers differ significantly from its non-consumers.」（第３８頁第２〜１３行）
　「ターゲットオブジェクトが消費者だと仮定すると、各ターゲットプロファイルにおけるある特定の属性は、そのターゲットプロファイルによって示される消費者が、製品Ｘを購入したかどうかを示す。消費者のプロファイルにおける他の属性を考慮することによって、消費者が、この属性に対してどのような値を有するかを決定しようと試みる判断ツリーが構築され得る。
この判断ツリーは、さらなるユーザが、製品Ｘを購入しそうであるかどうかを決定するためにトラバースされ得る。より一般的には、判断ツリーの２、３の最上位レベルが、大量販売またはダイレクトメールキャンペーンを企画している広告主にとって価値のある、製品Ｘの消費者の最も有意な特徴に関する情報を提供する
  代替的に、同様の情報が、判断ツリーに頼ることなく、１度に１つずつ属性を考慮し、製品Ｘの消費者が、製品Ｘの非消費者とは有意に異なる属性を識別することによって、消費者プロファイルの集まりから抽出され得る。」（第５７頁第１５〜２７行）
との記載がなされており、
　これらの記載からみるに、本願補正発明と引用例１に記載された発明とは、
　「ｅ）前記顧客特徴付け及び前記分類済み仲間グループからの情報に基づき、前記顧客に対して、前記仲間グループにおいて購入された最も高い頻度を有する製品リストとして製品推薦を生成する」
点で差異はない。
　
　そうすると、本願補正発明と引用例１に記載された発明とは、
　「電子商取引環境において顧客と対話し、顧客照会に応答を提供するようにコンピュータに指示する、プロセッサ及び記憶プログラムを有するコンピュータにより実行される顧客に製品推薦を提供する方法であって、
　ａ）複数の製品の各々に対する製品特徴付けを製品に関連づけられるテキスト記述から単語を抽出し、データ記憶部に格納された履歴保管データから検索して導出するステップと、
　ｂ）ディスクまたはキャッシュに格納された顧客データに対してそれぞれの前記顧客による前記製品特徴付けの利用にもとづき、前記顧客データの各々に関して個々の顧客特徴付けを生成するステップと、
　ｃ）前記顧客データを前記顧客特徴付けの類似度にもとづきクラスタ化し、仲間グループを形成するステップと、
　ｅ）前記顧客特徴付け及び前記分類済み仲間グループからの情報に基づき、前記顧客に対して、前記仲間グループにおいて購入された最も高い頻度を有する製品リストとして製品推薦を生成するステップと
　を含む。」
点において一致し、次の点で相違する。
　
（相違点１）
　本願補正発明が、個々の顧客データを、仲間グループのうち、クラスター中心が最も近接する仲間グループの１つに分類しているのに対して、引用例１に記載された発明は、ユーザのデータを仲間グループに分類しているものではあるが、該ユーザのデータを、仲間グループのうちクラスター中心が最も近接する仲間グループの１つに分類するとは明記しない点。
　
（相違点２）
　本願補正発明のカテゴリが「方法発明」であるのに対して、引用例１に記載された発明のカテゴリが「装置発明」である点。
　
（５）判断
（相違点１について）
　前記相違点１について判断するに、
(a)先ず一般に、クラスタは、その中心が定まれば本質的に決定する。そして、１つのデータが与えられ、そのデータが該クラスタに属するか否か、つまりそのデータを仲間グループ（クラスタ）に分類すべきか否かは、そのデータがこのクラスタの中心近傍に位置するか否かによって判定される。例えば、クラスタの中心からの距離が所定の閾値以下にあるデータは、そのクラスタに属するものと判定され、クラスタの中心からの距離が所定の閾値を超えるデータは、このクラスタに属さないものと判定されることは、当業者の技術常識である。また、２つのクラスタが類似するか否かは、２つのクラスタの中心と中心との距離が所定の閾値以下であるか、あるいは閾値を超えるかで判断されることも当業者の技術常識である。
　更に、複数のデータが存在するとき、似たもの同士は、まとめて分類して取り扱うことも、当業者には周知である。例えば、ユーザが映画ファンの場合は、それらユーザをまとめて「ムービー」のジャンル（仲間グループ）に、ユーザが消費者の場合は、それらユーザをまとめて「コンシューマー」のジャンル（仲間グループ）に分類することは、当業者においては良く行われる周知事項である。
　そして、本願明細書の発明の詳細な説明の欄には、
(b)「【００３１】次にステップ２２０で、製品特徴付けを用いて、顧客をクラスタまたは仲間グループにグループ化する。仲間グループは、推薦が生成される顧客の購入またはブラウジング特性によく合致する特性を有する、顧客のセットまたはクラスタを構成する。
クラスタ化アルゴリズムは公知である。好適には、１９９８年４月３０日付けのC．Aggarwallらによる米国特許出願第０７０６００号System and Method for Detecting Clusters of Infomationで述べられるクラスタ化方法が、クラスタ化操作を実行するために使用される
(c)「【００４１】ステップ５２０で、複数のクラスタ中心が生成される。図４のステップ４２０で生成された各仲間グループに対して１つのクラスタ中心が計算される。クラスタ中心は、その
クラスタ（仲間グループ）
顧客特徴付けに最も近いクラスタ中心は、当業者には既知の目的関数により達成され得る。接近度の決定に有用な目的関数の例には、余弦角、ダイス係数（dice coefficient）、ジャッカード係数（Jaccard coefficient）が含まれる。これに関しては、William B．Frakes及びRicardo Baeza-YatesによるInfomation Retrieval、Data Structure and Algorithms［Prentice Hall、1992］を参照されたい
そこでは、係数の使用による類似点（すなわち接近度）の定義について述べられている
クラスタ（仲間グループ）
との記載がなされており、これらの記載からみるに、顧客データが与えられた時、その顧客データの特徴付けの１つ、すなわちその顧客データをクラスタ中心が最も近接する仲間グループへ分類すべきことは、当業者には良く認識されていることであると認められる。
　しかも、引用例１には、先に述べたように、
(vi)「Browsing provides an alternate method of selecting a small subset of a large number of target objects, such as articles. Articles are organized so that users can actively navigate among groups of articles by moving from one group to a larger, more general group, to a smaller, more specific group, or to a closely related group. Each individual article forms a one-member group of its own, so that the user can navigate to and from individual article s as well as larger groups. 
The methods used by the system for customized electronic identification of desirable objects allow articles to be grouped into clusters and the clusters to be grouped and merged into larger and larger clusters. These hierarchies of clusters then form the basis for menuing and navigational systems to allow the rapid searching of large numbers of articles
This same clustering technique is applicable to any type of target objects that can be profiled on the electronic media
　「ブラウズは、記事などの多数のターゲットオブジェクトの小さいサブセットを選択する別の方法を提供する。記事は、ユーザが、１つのグループから、より大きくより一般的なグループ、より小さくより具体的なグループ、あるいはより密接に関連するグループに移動することによって、能動的に記事のグループをナビゲートすることができるように編成される。個々の記事はそれぞれ、その記事自体だけからなる１要素のグループを形成する。そのため、ユーザは、より大きいグループの場合と同様、個々の記事におよび個々の記事からナビゲートすることができる。所望のオブジェクトのカスタム化された電子識別のためのシステムが用いるこれらの方法により、記事を
クラスタにグループ分けすること、およびクラスタをグループ分けあるいは合併してもっと大きなクラスタにするこ
これらのクラスタ階層は、メニュー作成（menuing）およびナビゲーションシステムのための基礎となり、多数の記事の高速検索を可能にする
これと同じクラスタ化技術は、電子媒体上でプロファイルできるいかなる種類のターゲットオブジェクトにも適用可能である。
との記載がなされており、この記載は、オブジェクトのデータ（記事、製品、ユーザ、メール等の対象物のデータ）をクラスタ化し、更にこれらのクラスタを階層化することにより、オブジェクトのデータの仲間グループを形成することは当業者には周知であることを示している。
　また引用例１には、
(d)「This group developed a method they call scatter/gather for performing information retrieval searches. In this method, a collection of articles is scattered into a small number of clusters, the user then chooses one or more of these clusters based on short summaries of the cluster. The selected clusters are then gathered into a subcollection, and then the process is repeated. Each iteration of this process is expected to produce a small, more focused collection. 
The cluster summaries are generated by picking those words which appear most frequently in the cluster and the titles of those articles closest to the center of the cluster
　「このグループは、情報取り出し検索を行う方法を開発し、彼らはこの方法を「分散／収集（scatter/gather）」と呼んでいる。この方法では、記事のコレクションを、少数のクラスタに「分散（scatter）」し、その後、ユーザが、クラスタの短いサマリーに基づいて、分散されたクラスタから１つ以上のクラスタを選択する。次に、選択されたクラスタを「集め（gather）」てサブコレクションにする。その後、このプロセスが繰り返される。このプロセスを一回繰り返すごとに、より焦点を絞った小さいコレクションが生成されると予想される。
クラスタの「サマリー」は、クラスタ中に最も頻繁に現れる単語と、クラスタの中心に最も近い記事のタイトルとを選ぶことによって生成される
との記載がなされており、この記載は、生成されたクラスタの「サマリー」は、クラスタの中心が最も近い仲間グループに分類されるべきことを示していることは明らかである。
　更に、引用例１には、
(e)「A method for defining the distance between any pair of target objects was disclosed above. 
Given this distance measure, it is simple to apply a standard clustering algorithm, such as k- means, to group the target objects into a number of clusters
　The k-means clustering method is familiar to those skilled in the art. Briefly put, it finds a grouping of points (target profiles, in this case, whose numeric coordinates are given by numeric decomposition of their attributes as described above) to minimize the distance between points in the clusters and the centers of the clusters in which they are located. This is done by alternating between assigning each point to the cluster which has the nearest center and then, once the points have been assigned, computing the (new) center of each cluster by averaging the coordinates of the points (target profiles) located in this cluster
　「上では、任意のターゲットオブジェクト対間の距離を定義する方法を開示した。
この距離測度があれば、ｋ平均（k-means）などの標準的なクラスタ化アルゴリズムを適用して、類似したターゲットオブジェクトが同一クラスタにグループ分けされるようにターゲットオブジェクトを多数のクラスタにグループ分けすることは簡単である。
ｋ平均クラスタ化法は、当業者によく知られた方法である。簡単に言うと、ｋ平均クラスタ化法では、ポイント（この場合は、数値座標が上述のような属性の数値分解によって与えられるターゲットプロファイル）のグループを見つけて、ポイントおよび中心が配置されるクラスタのポイント、およびクラスタの中心の距離を最小にする
各ポイントを、最も近い中心を有するクラスタに割り当て、一旦ポイントが割り当てられると、このクラスタに配置されるポイント（ターゲットオブジェクト）の座標の平均をとることによって各クラスタの（新しい）中心を計算する、というプロセスを交互におこなうことによって行われる
との記載がなされており、この記載は、ポイント（すなわちターゲットオブジェクトのデータ）をクラスタ中心が最も近接するクラスタ（仲間グループ）に割り当て、分類することは、当業者には良く知られていることを示すものである。そして、この分類方法は、直ちにオブジェクトが顧客データである場合にも適用できることは明らかである。
　以上の(a)〜(e)、及び(vi)に示されることに鑑みると、引用例１に記載された発明と当業者に良く知られている技術事項とに基づいて、本願補正発明の如く、顧客データを、仲間グループのうちクラスター中心が最も近接する仲間グループの１つに分類するようにすることは、当業者が適宜なし得ることであると認められる。
　              
（相違点２について）
　発明の名称を装置から方法に書き換えて発明のカテゴリを変更し、本願補正発明の如く「方法発明」とすることは、当業者が適宜なし得ることである。
　
（６）むすび
　以上のとおり、本願補正発明は、特許法第２９条第２項の規定により特許出願の際、独立して特許を受けることができるものではなく、特許法第１７条の２第５項で準用する同法第１２６条第４項の規定に違反するものであるから、平成１５年改正前特許法第１５９条第１項で準用する同法第５３条第１項の規定により却下すべきものである。
　よって、補正却下の決定の結論のとおり決定する。
　
３．本願発明について
　平成１５年９月８日付けの手続補正は、前記のとおり却下されるから、本願の特許請求の範囲の請求項１に係る発明（以下、「本願発明」という。）は、平成１４年８月７日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１に記載された次のとおりのものである。
　
　「【請求項１】電子商取引環境において顧客と対話し、顧客照会に応答を提供するようにコンピュータに指示する、プロセッサ及び記憶プログラムを有するコンピュータにより実行される顧客に製品推薦を提供する方法であって、
　ａ）複数の製品の各々に対する製品特徴付けを導出するステップと、
　ｂ）各それぞれの前記顧客による前記製品特徴付けの利用にもとづき、前記顧客の各々に関する、個々の顧客特徴付けを生成するステップと、
　ｃ）前記顧客特徴付けの類似点にもとづきクラスタ化し、仲間グループを形成するステップと、
　ｄ）個々の前記顧客を前記仲間グループの１つに分類するステップと、
　ｅ）前記顧客特徴付け及び前記分類済み仲間グループからの情報にもとづき、前記顧客に製品推薦を生成するステップと
　を含む、方法。」
　
（１）引用例
　原査定の拒絶理由に引用された引用例及びその記載事項は、前記２．（３）に記載したとおりである。
　
（２）判断
　本願発明は、前記２．（４）項で検討した本願補正発明から、発明を限定する事項である
(i)「製品に関連づけられるテキスト記述から単語を抽出し、データ記憶部に格納された履歴保管データから検索して」
(ii)「ディスクまたはキャッシュに格納された顧客データに対して」
(iii)「前記仲間グループのうちクラスタ中心が最も近接する」
(iv)「前記仲間グループにおいて購入された最も高い頻度を有する製品リストとして」
を省いたものである。
　そうすると、本願発明を特定する事項をすべて含む本願補正発明が、前記２．（５）項に記載したとおり、引用例１に記載された発明及び周知技術とに基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、本願発明も、同様の理由により、引用例１に記載された発明及び周知技術とに基づいて当業者が容易に発明をすることができたものである。
　
（３）むすび
　以上のとおり、本願発明は、引用例１に記載された発明及び周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであり、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないものであるから、他の請求項について検討するまでもなく、本願は特許を受けることができない。
　よって、結論のとおり審決する。