(57)【要約】【課題】公開データ源を選択する方法およびシステムを提供する。【解決手段】ある検索項目に関して公開で利用可能なデータ源を動的にランク付けすることによって公開データ源を選択する方法であって、各データ源についてのデータセットに対して実行される複数のランク付けプロセスを含み、各データセットについてのメタデータを使って、前記検索項目を各源についてのデータセット情報に対して比較することによって前記データセットをランク付けする段階と；前記メタデータ・ランク付けに基づいて、前記データ源の暫定ランク付けリストを生成する段階と；各データ源についての可用性を測定し、前記暫定ランク付けリストを可用性に基づいて更新する段階と；各データ源におけるデータセットの、前記検索項目に対する適合性に基づいてインスタンス・ベースのランク付けを実行して前記ランク付けリストを最終化する段階と；最終化されたランク付けリストを使って一つまたは複数のデータ源を選択する段階とを含む、方法。【選択図】図１
2016058082.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある検索項目に関して公開で利用可能なデータ源を動的にランク付けすることによって公開データ源を選択する方法であって、前記データ源についてのデータセットに対して実行される複数のランク付けプロセスを含み：
各データセットについてのメタデータを使って、前記検索項目を各源についてのデータセット情報に対して比較することによって前記データセットをランク付けする段階と；
前記メタデータ・ランク付けに基づいて、ランク付けされるべき前記データ源の暫定ランク付けリストを生成する段階と；
ランク付けされるべき各データ源についての可用性を測定し、前記暫定ランク付けリストを可用性に基づいて更新する段階と；
ランク付けされるべき各データ源におけるデータセットの、前記検索項目に対する適合性に基づいてインスタンス・ベースのランク付けを実行して前記ランク付けリストを最終化する段階と；
最終化されたランク付けリストを使って一つまたは複数のデータ源を選択する段階とを含む、
方法。
【請求項２】
前記選択プロセスの間に、好ましくは各ランク付けプロセス後に、一つまたは複数の最低位のデータ源が前記ランク付けリストから除去される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
データセット・パーティション情報について前記データセットを探査し、前記データセット・パーティション情報をキャッシュすることをさらに含む、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
可用性情報について前記データ源を探査し、前記可用性情報をキャッシュすることをさらに含む、請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項５】
前記メタデータ・ランク付けプロセスが：
前記データセットのタイトルおよび記述において前記検索項目があるかどうかを検査し、記述比較数値結果を提供するデータセット記述比較を含む、
請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項６】
前記データセット記述比較が、タイトルにおいて前記検索項目をもつランク付けデータ源の第一の暫定ランク付けリストおよびタイトルにおいて前記検索項目をもたないデータ源の第二の暫定ランク付けリストを生成することを含み、前記第二の暫定ランク付けリストは、前記第一の暫定ランク付けリストの最低ランクの後に続く、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記メタデータ・ランク付けが：
パーティション・ベースのランク付けを含み、該パーティション・ベースのランク付けは、当該データセット・パーティション内での前記検索項目の分布について検査し、パーティション・ベースの数値結果を提供する、
請求項１ないし６のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項８】
前記メタデータ・ランク付けは、一方がデータ源記述比較であり他方がパーティション・ベースのランク付けである二つのプロセスを含み、前記メタデータ・ランク付けプロセスの結果は、これら二つのプロセスの数値結果の組み合わせに基づき、たとえば重み付けされた平均として最終的な数値結果を形成する、請求項１ないし７のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項９】
可用性を測定することが：
前記データ源のそれぞれについての履歴上の可用性を測定して数値可用性指標を提供することを含む、
請求項１ないし８のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１０】
前記数値可用性指標が、少なくとも部分的には、所定の時間期間にわたるデータ源からの有効な応答の数とそのデータ源に送られたメッセージの数との比に基づく、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記数値可用性指標が、少なくとも部分的には、各データ源へのおよび／または各データ源からのリンクを評価するアルゴリズム、好ましくはページランク（PageRank）アルゴリズムに基づく、請求項９または１０記載の方法。
【請求項１２】
前記数値可用性指標が、前記メタデータ・ランク付けからの数値結果と組み合わされて、前記データセットの前記検索項目への近接性および確からしいデータ源可用性を考慮に入れる暫定的なランク付けを提供する、請求項９、１０または１１のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１３】
可用性を測定することが：
各データ源についてのリアルタイムの可用性を測定し、リアルタイムで利用可能でないデータ源を前記ランク付けリストから除去することを含む、
請求項１ないし１２のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１４】
インスタンス・ベースのランク付けが、データセット階層構造内で前記検索項目とのマッチの位置を評価することによって、そのデータセットの適合性を評価することを含む、請求項１ないし１３のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１５】
ある検索項目に関し、公開で利用可能なデータ源を、前記データ源についてのデータセットに対して諸ランク付けプロセスを実行することによって動的にランク付けするよう動作可能な公開データ源選択システムであって、当該システムは：
前記諸ランク付けプロセスに基づく前記データ源のランク付けリストを記憶するよう構成されたランク付けリスト・レジストリと；
各データセットについてのメタデータを使って、前記検索項目を各源についてのデータセット情報に対して比較することによって前記データセットをランク付けし、結果として得られる暫定ランク付けリストを前記ランク付けリスト・レジストリに記憶するよう構成されたメタデータ・ランク付けコンポーネントと；
各データ源についての可用性を測定し、前記ランク付けリスト・レジストリを可用性に基づいて更新するよう構成された可用性測定コンポーネントと；
各データ源におけるデータセットの、前記検索項目に対する適合性に基づいてインスタンス・ベースのランク付けを実行して前記ランク付けリストを最終化するよう構成されたインスタンス・ベース・ランク付けコンポーネントとを有しており、
前記ランク付けリスト・レジストリにおける最終化されたランク付けリストが一つまたは複数のデータ源の選択を許容する、
システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、セマンティック・ウェブにおける応用の分野にあり、特に、データ源を選択する仕方、たとえばオープン・リンクト・データ（LOD）を提供するデータ源に関して実施されうるプロセスに関する。しかしながら、本発明は、LODおよび他のリンクト・データの特殊なニーズのほかデータ源一般を扱うものである。
【背景技術】
【０００２】
リンクト・データは、ウェブ上で構造化されたデータを公開し、リンクするための一組の標準および最良慣行を定義することを意図されている。リンクト・データは、データの意味的なマークアップを提供することによりウェブを拡張する。LODは、人間の観察者および機械の両方によって読み取り可能かつ理解可能であるいわゆるオントロジーを使ってデータが意味的に注釈付けされた知識のネットワークを構想する。
【０００３】
このように、オープン・リンクト・データ（LOD）は多様な源からのリンクされたデータがアプリケーションに対して利用可能にされるパラダイムである。本稿の目的のためには、「リンクト・データ」〔リンクされたデータ〕および「オープン・リンクト・データ」または「LOD」は多かれ少なかれ交換可能に使用されうる。各データ源はデータセットを含み、該データセットは、機械読み取りのために有用であるよう意図された、定義された構造でエンコードされた情報であってもよい。データセットは、トップレベルのセクション分割（パーティション）からより低レベルまで広がる階層構造を有していてもよい。
【０００４】
LODの根幹には、資源記述フレームワーク（RDF:  Resource  Description  Framework）がある。これは、データの意味的なマークアップを提供し、ウェブのコンテキストでの使用のために特に設計された単純なグラフ・ベースのデータ・モデリング言語である。RDFを用いて、LODは、データ・サイロを継ぎ合わせ、現在の群島的データ・ランドスケープを接続されたデータ・グラフに変換しようとする。かかる接続されたデータ・グラフ上で複雑なデータ解析およびビジネス・インテリジェンス・アプリケーションを構築することができる。
【０００５】
RDFが定義する一つの重要な概念は、「rdf:type」と呼ばれる述語である。これは、物事がある型であると言うために使われる。rdf:typeの広範な使用がそれを非常に便利にする。
【０００６】
RDFS（RDFスキーマ）は、主語、目的語、述語などの概念を表わすいくつかのクラスを定義する。これは、物事のクラスおよび関係の型について陳述を行なうことができることを意味する。最も単純なレベルでは、http://familyontology.net/1.0#hasFatherのような物事を述べることができる。これは、人と人との間の関係である。RDFはまた、関係またはクラスの意味を人間が読めるテキストで記述することをも許容する。これがスキーマである。これは、さまざまなクラスおよび関係の正則の使用を告げる。これは、あるクラスまたは属性がより一般的な型のサブ型であることを示すためにも使われる。たとえば、「HumanParent」〔人間の親〕は「Person」〔人〕のサブクラスである。「Loves」〔愛する〕は「Knows」〔知っている〕のサブクラスである。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
LOD型および他のデータ源について、どの公開データ源が適切でありうるかについての推薦が必要とされることがある。
【０００８】
公開データ源選択／推薦に対する従来技術のアプローチは、検索基準に関する文字列照合／全文検索または純粋な静的なデータ品質インジケーターのいずれかに基づくものでありうる。これらの方法は、公開データ源のサイズが大きい場合にパフォーマンス・オーバーヘッドを引き起こすか、あるいはランタイムでのデータ源選択要求に対処するのに十分でない古くなっている可能性のある静的なデータ品質情報しか提供しないことがある。
【０００９】
データ源についての品質指標および対応する定量化方法であって、アプリケーション・ドメインでのデータ源の品質に関連し、かかるアプリケーションによって出される要求を満たすものを定義することが望ましい。
【００１０】
そのような品質指標がデータ源一般およびLODデータ源の両方に対処することが同様に望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第一の側面のある実施形態によれば、ある検索項目に関して公開で利用可能なデータ源を動的にランク付けすることによって公開データ源を選択する方法であって、前記データ源についてのデータセットに対して実行される複数のランク付けプロセスを含み、各データセットについてのメタデータを使って、前記検索項目を各源についてのデータセット情報に対して比較することによって前記データセットをランク付けする段階と；前記メタデータ・ランク付けに基づいて、ランク付けされるべき前記データ源の暫定ランク付けリストを生成する段階と；ランク付けされるべき各データ源についての可用性を測定し、前記暫定ランク付けリストを可用性に基づいて更新する段階と；各データ源におけるデータセットの、前記検索項目に対する適合性に基づいてインスタンス・ベースのランク付けを実行して前記ランク付けリストを最終化し、最終化されたランク付けリストを使って一つまたは複数のデータ源を選択する段階とを含む方法が提供される。
【００１２】
この実施形態は、いくつかの公開で利用可能なデータ源のそれぞれについて、ある検索項目に関して実行されることができるランク付けプロセスの逐次反復的なセットを提案する。
【００１３】
よって、この実施形態は、品質測定を定量化する好適な諸方法を含む包括的な品質指標を提案する（のちにより詳細に説明する）。この方法は、アプリケーション固有のランク付けリストに基づき、よってユーザー要求を満たすことができる公開データ源の推薦を許容する。
【００１４】
前記複数のランク付けプロセスは、候補を刈り込みすることなく行なわれてもよい。よって、最終結果はすべての初期候補源を、ただし、最終化されたランク付けされたリストにおいて返す。他の実施形態では、一つまたは複数のより低位のデータ源は、選択プロセスの間に前記ランク付けリストから刈り込みされる。この刈り込みまたは候補除去段階は、候補の数を制限する。
【００１５】
候補刈り込みは、次段の計算要求を低減するために、個々の各プロセスの終わりに行なわれることができる。これは、定義された諸ランク付けプロセスの順序で機能できる。その順序では、最初のプロセスは比較的少ない計算を要求されるものであり、より複雑な計算については、その後の刈り込みが全体的な候補サイズを縮小することができる。
【００１６】
この実施形態は、ランク付け目的のために各データセットについてメタデータを組み込むだけでなく、前記公開データ源の完全な定量的評価およびランク付けを提供するために、データ可用性と、インスタンス・ベースのランク付けの最終プロセスとを加える。検索項目は単一の単語または単語列であることができる。検索項目を含む任意の種類のクエリー・フォーマットが使用されることができる。たとえば、「Fishing  Equipment  Data」〔釣り装備データ〕のような単純な表現であってもよいし、あるいはより複雑な検索クエリーが、RDFクエリーのために使われる言語、SPARQLのような問い合わせ言語で表現されてもよい。検索クエリーがSPARQLで書かれていれば、クエリーから主コンテンツを抽出する必要がある。
【００１７】
本発明の実施形態の方法は、現在の情報を使うという意味で動的である。有利なことに、データの新鮮さを保持するために、データ源から断続的に情報を引き出すことができる。データ源は、選択システムに登録されてもよい。
【００１８】
ある実施形態では、本方法はさらに、データセット・パーティション情報について前記データセットを探査し、前記データセット・パーティション情報をキャッシュすることを含む。データセット・パーティションは、前記データセットがカバーする最上位のデータ・サブグループを表わすことができる。これは、前記データセットがどのトピックをカバーするかおよびある特定の分割中にいくつのデータ・アイテムがありうるかの指示を提供する。よって、パーティションは、データセット中の内容についてのカバー範囲およびサイズについての情報を提供し、それはデータセット品質を実証する助けになりうる。
【００１９】
本発明の実施形態の方法は、可用性情報について前記データ源を探査し、前記可用性情報をキャッシュすることをも含んでいてもよい。可用性情報は、データ源が有用でありそうかどうかのもう一つの良好なインジケーターである。
【００２０】
前記メタデータ・ランク付けプロセスは、メタデータ、たとえばダブリン・コア（登録商標）・メタデータ・イニシアチブにおいて記載されているたとえばLODメタデータを使う任意のものでありうる。一般的な資源記述を提供するメタデータの他の任意のシステムが代替的に使用されてもよい。
【００２１】
いくつかの実施形態では、前記メタデータ・ランク付けは、前記データセットのタイトルおよび記述において前記検索項目があるかどうかを検査し、記述比較数値結果を提供するデータセット記述比較を含む。たとえば、資源もしくはデータセットに与えられた名前（タイトル）および資源もしくはデータセットの説明（記述）について、LOD空間において典型的なメタデータ・インジケーターを使ってテキスト・ベースの文字列照合が実行されることができる。
【００２２】
このデータセット記述比較プロセスのある効率的な発展では、これは、タイトルにおいて前記検索項目をもつデータ源をランク付けする第一の暫定ランク付けリストおよびタイトルにおいて前記検索項目をもたないデータ源の第二の暫定ランク付けリストを生成することを含む。ここで、第二の暫定ランク付けリストは、前記第一の暫定ランク付けリストの最低ランクの後に続く。
【００２３】
追加的または代替的に、前記メタデータ・ランク付けは、パーティション・ベースのランク付けを含む。これは、当該データセット・パーティション内での前記検索項目の分布について検査し、パーティション・ベースの数値結果を提供する。
【００２４】
いくつかの実施形態では、メタデータ・ランク付けは、データ源記述比較およびパーティション・ベースのランク付けの両プロセスを含む。この場合、メタデータ・ランク付けプロセスの結果は、これら二つのプロセスの数値結果の組み合わせに基づいていてもよい。それらの数値結果を組み合わせるために、たとえば通常の平均または重み付けされた平均（一方の指標が他方より重要であれば、そのより重要なほうの指標により高い重みが与えられてもよい）など、いかなる好適な方法が使われてもよい。両方の場合における数値結果は、当該データセットと検索項目との間の類似性値の指示である。
【００２５】
メタデータ・ランク付けは、前記方法における最初のプロセスであってもよく、第一のインスタンスにおいて好適なデータ源候補を選択するために使用されることができる。次いでこれらが前記暫定ランク付けリストに入れられ、該リストは各データ源についての測定された可用性に基づいて更新される。
【００２６】
可用性は、履歴上の可用性に基づいておよび／またはリアルタイムの可用性に基づいて測定されてもよい。
【００２７】
ある実施形態では、可用性を測定することは：各データ源について履歴可用性を測定して数値可用性指標を提供することを含む。該数値可用性指標を提供するためにいかなる好適な方法が使われてもよい。いくつかの実施形態では、数値可用性指標は少なくとも部分的には、データ源からの有効な応答の数と所定の時間期間の間にそのデータ源に送られたメッセージの数との比に基づく。
【００２８】
よって、この比は、履歴可用性を定義するために単独で用いられてもよい。追加的または代替的に、数値可用性指標は少なくとも部分的には、各データ源へのおよび／または各データ源からのリンクを評価するアルゴリズム、好ましくはページランク（PageRank）アルゴリズムに基づいていてもよい。
【００２９】
本方法のこの段階において、数値可用性指標は、前記メタデータ・ランク付けからの数値結果と組み合わされて、データセットの前記検索項目への近接性および確からしいデータ源可用性を考慮に入れる暫定的なランク付けを提供してもよい。当業者は、応用の状況に応じて当業者が選択できる多くの可能な変形があることを理解するであろう。たとえば、メタデータ・ランク付けからの数値結果は、データ源記述比較、パーティション・ベースのランク付けまたは両者の組み合わせの数値結果であってもよい。さらに、数値可用性指標は、上記で論じた比に、またはデータ源へのおよび／またはデータ源からのリンクを評価するアルゴリズムに、あるいはその両方に基づいていてもよい。
【００３０】
上記のような可用性を測定するためのプロセスに加えてまたはその代替として、可用性の測定は、各データ源についてのリアルタイムの可用性を測定し、リアルタイムで利用可能でないデータ源を前記ランク付けリストから除去することを含んでいてもよい。
【００３１】
よって、数値可用性指標を提供する履歴可用性は常に本質的なわけではなく、リアルタイム可用性およびリアルタイムで利用可能でないデータ源のランク付けリストからの除去によって置き換えられてもよいし、あるいはそれに加えて使われてもよい。
【００３２】
最後に、インスタンス・ベースのランク付けが行なわれる。これは、データセット階層構造内で検索項目とのマッチの位置を評価することによって、データセットの適合性を評価するものである。実際、この適合性評価は、階層的データ・モデル中の各レベルを見て階層構造中のどこでクエリーがそのデータセット中の用語にマッチするかを見出す、深部インスタンス・ベース品質解析である。マッチは、精密なマッチまたはあらかじめ定義されたレベルの類似性を含むことができる。
【００３３】
本発明の第二の側面のある実施形態によれば、ある検索項目に関し、公開で利用可能なデータ源を、前記データ源についてのデータセットに対して諸ランク付けプロセスを実行することによって動的にランク付けするよう動作可能な公開データ源選択システムであって：前記諸ランク付けプロセスに基づく前記データ源の諸ランク付けリストを記憶するよう構成されたランク付けリスト・レジストリと；各データセットについてのメタデータを使って、前記検索項目を各データ源についてのデータセット情報に対して比較することによって前記データセットをランク付けし、結果として得られる暫定ランク付けリストを前記ランク付けリスト・レジストリに記憶するよう構成されたメタデータ・ランク付けコンポーネントと；ランク付けされるべき各データ源についての可用性を測定し、前記ランク付けリスト・レジストリを可用性に基づいて更新するよう構成された可用性測定コンポーネントと；ランク付けされるべき各データ源におけるデータセットの、前記検索項目に対する適合性に基づいてインスタンス・ベースのランク付けを実行して前記ランク付けリストを最終化するよう構成されたインスタンス・ベース・ランク付けコンポーネントとを有しており、前記ランク付けリスト・レジストリにおける最終化されたランク付けリストが一つまたは複数のデータ源の選択を許容する、システムが提供される。
【００３４】
最後に、ソフトウェア側面の実施形態は、ウェブ・サーバーまたは他のインターネットにリンクされたコンピューティング装置のようなコンピューティング装置上で実行されたときに方法請求項のいずれかまたは方法請求項の任意の組み合わせに基づく方法を実行するソフトウェアに関する。さらに、発明実施形態は、実行されたときに上記の方法を実行するコンピュータ・プログラムを含んでいてもよい。
【００３５】
本発明は、ランク付けリスト・レジストリ、メタデータ・ランク付けコンポーネント、可用性測定コンポーネントまたはインスタンス・ベース・ランク付けコンポーネントといった機能を実行するさまざまなコンポーネントに言及する。これらの機能コンポーネントのそれぞれは、モジュールの機能を実行するために特に構成されたハードウェアによって実現されてもよい。機能モジュールは、コンピュータ処理ユニットによって実行されたときに、該コンピュータ処理ユニットに、該機能モジュールに帰される機能を実行させる命令または実行可能プログラム・コードによって実現されてもよい。コンピュータ処理ユニットは、その機能を実現するために、一つまたは複数のメモリ、記憶部、I/O装置、ネットワーク・インターフェース（オペレーティング・システムを介しても介さなくてもよい）およびコンピューティング装置の他のコンポーネントと協働して動作してもよい。
【００３６】
上記コンポーネントは別個に定義されているが、それらは同じコンピュータ・ハードウェアによって提供されてもよい。同様に、単一のコンポーネントの機能は複数の異なるコンピューティング資源によって提供されてもよい。
【００３７】
方法およびシステム（または装置）を用いて諸側面が別個に論じられてきたが、一つの側面との関係で論じられる特徴およびその帰結は他の側面にも等しく当てはまりうることは理解しておくべきである。したがって、たとえば方法特徴が論じられる場合には、装置実施形態はその特徴を実行するまたは適切な機能を提供するよう構成されたユニットまたはコンポーネントを含み、プログラムはそれが実行されるコンピューティング装置に該方法特徴を実行させるよう構成されることは当然と考えられる。
【００３８】
たとえば、可用性情報の形の履歴情報を記憶する使用履歴キャッシュが設けられてもよい。さらに、利用可能なデータ源から定期的に取得されるデータセット・パーティション情報を記憶するためにパーティション情報キャッシュが設けられてもよい。データセット・パーティション情報は、前記メタデータの一部と考えられる。よって、その記憶は、前記メタデータ・スクリーニング機能の一部をなすことができ、前記メタデータ・スクリーニング・モジュール内にパーティション情報キャッシュが設けられることができる。
【００３９】
上記の側面のいずれにおいても、さまざまな特徴はハードウェアにおいて、または一つまたは複数のプロセッサ上で走るソフトウェアとして実装されてもよい。ある側面の特徴は他の側面の任意のものに適用されてもよい。
【００４０】
本発明は、本稿に記載される方法の任意のものを実行するためのコンピュータ・プログラムまたはコンピュータ・プログラム・プロダクトならびに本稿に記載される方法の任意のものを実行するためのプログラムを記憶しているコンピュータ可読媒体をも提供する。本発明を具現するコンピュータ・プログラムは、コンピュータ可読媒体上に記憶されていてもよく、あるいはインターネット・ウェブサイトから提供されるダウンロード可能な信号のような信号の形であることもでき、あるいは他の任意の形であることもできる。
【００４１】
本発明の好ましい特徴についてこれから純粋に例として、付属の図面を参照しつつ述べる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の概括的な実施形態を示すフローチャートである。
【図２】システム・アーキテクチャの概観を与える概略図である。
【図３】全体的なプロセスの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
図１は、動的ランク付けにおいて使われる三つの主要なステップまたはプロセスを示している、本発明の概括的な実施形態のフローチャートである。まず、ステップS10において、メタデータ、たとえばLODメタデータに基づくランク付けプロセスがある。この第一のランク付けプロセスは、好適な候補の初期の暫定ランク付けリストを提供する。ランク付けされるデータ点は、オープン・ソースのようないかなる公開データ源であってもよく、登録されていてもいなくてもよい。データ源は、インターネットのようなコンピュータ・ネットワークを通じて公衆に対して利用可能である。
【００４４】
第二のランク付けプロセスS20では、可用性が測定され、ランク付けリストを更新するために考慮に入れられる。第三のプロセスS30では、インスタンス・ベースのランク付けが前記ランク付けリスト中のデータ源を直接見て、最終的なものにされたランク付けリストを提供する。
【００４５】
これらのプロセスの各プロセスの後の任意の時点において、リストにおいて低位にランク付けされた候補データ源を除去する刈り込みが行なわれてもよい。
【００４６】
発明実施形態は、次の主要構成要素の一部または全部を含むことができる：
・著しいパフォーマンス・オーバーヘッドなしに最も好適なデータセットを段階的に位置特定できる多段式の動的なランク付けプロセス。このランク付けはさらに、三つの主要段階を含む；
・メタデータ・ベースのランク付け機構
・可用性（または履歴ベースの）ランク付け機構；および
・インスタンス・ベースのデータセット品質ランク付け機構。
【００４７】
これらの構成要素の組み合わせは次のことの助けとなりうる：
・高速の候補刈り込みのために信頼できるデータ源を同定すること；
・メタデータに基づいて初期にデータ源をランク付けし、それにより探索空間を縮小すること；および
・最終的な品質保証のためのデータセット・インスタンスの深い解析を許容すること。
【００４８】
履歴情報を使うことができるために、発明実施形態のシステムは断続的にまたは連続的にすべての利用可能なデータ源から情報を引き出すことができる。方法は、データセット・パーティション情報についてデータセットを定期的に探索し、そのような情報を将来の解析のためにキャッシュすることを含むことができる。一般に、データセット・パーティション情報はLODメタデータから利用可能である。方法はまた、可用性情報についてデータ源を定期的に探査し、そのような情報を将来の解析のためにキャッシュすることを含むこともできる。
【００４９】
履歴情報を使う発明実施形態は、登録されたデータ源から情報を引き出すことによって機能することができる。好適な登録プロセスは、従来技術において利用可能である。たとえば、データセット公表者が、諸サービスを通じて内容を開示することによって、自らのデータを利用可能にすることができる。登録は、メタデータおよびデータをホスティング・サービスに提出することによって公表者によって達成されることができ、あるいは登録エリアにウェブ・クローラーがいて、ウェブ・クローラーがメタデータを収集して中央貯蔵所にダンプしてもよい。
【００５０】
前記引き出しは、連続的に（よって中断なしに）あるいは断続的に（継続的だが中断あり）実行されることができる。発想は、データの新鮮さを保ち、新鮮さとパフォーマンスとの間のトレードオフを考慮に入れるということである。
【００５１】
システムがデータ源選択のための検索要求を受領するとき、システムは次の順序でランク付けを進めることができる。
１．データ源検索要求を、データセット記述およびパーティション情報のようなメタデータ情報に対して比較して、好適な候補を選択する。
２．履歴可用性情報に基づいて候補をランク付けして、洗練された候補リストを得る。
３．洗練されたリストのリアルタイム可用性を検査する。
４．（たとえば、前記検索項目との類似性を求めてデータセット階層構造の複数のレベルをリアルタイムで検索することによって）候補を深部解析して、最終的なランク付けを得る。ある好ましい実施形態では、発想は、データセットからの諸エンティティと前記検索項目との間で、一つの類似性を計算するのではなく、個々の類似性値に基づく集積された類似性スコアを計算するということである。
【００５２】
この段階的なアプローチは、オンデマンドの品質測定を保証し、解析オーバーヘッドを軽減し、中間結果を利用可能にすることができる。当業者は、これらのランク付けステップがそれぞれ数値出力を提供し、データ源が最も好ましいものから最も好ましくないものの順にされることを許容することができ、あるいはランク付けプロセスが好適と見なされない候補を刈り込みするためにイエス／ノーの答えを出力することができることを理解するであろう。
【００５３】
むろん、上記のステップの他の順序が実現可能である。特にランク付けプロセスどうしの間で刈り込みがない場合にはそうである。その場合、各プロセスによってすべての候補がランク付けされるのであれば、順序は、処理の増大する複雑さを反映する必要がないからである。
【００５４】
構想されているデータ源の型に関しては、ドメイン、データベース、コンピュータ・ファイル、データストリームまたはコンピュータ・ネットワークを通じて利用可能な他の任意の公開データであってもよい。
【００５５】
データセットの例は、魚のさまざまな型をカバーする釣りおよび漁業一般の専門化した領域におけるデータセットである、「テキサスの魚」であることができる。たいていの場合、一つまたはいくつかのドメインのデータが公開される。上記の諸方法は、たとえば漁業、金融、銀行業または他の任意の専門化した主題領域に関係するドメイン固有のデータセットとともに機能する。
【００５６】
本システムは、インターネットに取り付けられた単一のサーバーであってもよく、あるいはより大きなシステムの一部をなしてもよい。たとえば、本システムは、ユーザーがいくつかのオンライン・アプリケーションのためにどのデータセットを消費したいと望むかを選択しようとするときに使用されるシステムの一部をなすことができる。しかしながら、発明実施形態は、スタンドアローンのサービス、たとえば公開で利用可能なデータセットのための一般的なウェブ検索エンジン型のツールとして作用することもできる。これはたとえば、オープンな公開データのためのデータセット検索設備であることができる。
【００５７】
図２は、公開データ源選択のための発明実施形態とともに使用されうるシステム・アーキテクチャの例である。本システムは、破線で区切られている部分１０００として示される。本システムは、コンピューティング装置またはサーバーのような単一のエンティティとして示されるが、協働的に動作する二つ以上のコンピューティング装置によって実現されてもよい。
【００５８】
メタデータ・スクリーニング（またはランク付け）は、メタデータ・スクリーニング・コンポーネント１００において行なわれる。インターネットからメタデータ・スクリーニング・コンポーネントに情報が、たとえばデータ源についてのメタデータの形で供給される。メタデータ・スクリーニング・コンポーネントは、暫定ランク付けリスト・レジストリ２００に記憶されうる暫定ランク付けリストを生成する。履歴ベースのランク付けコンポーネント（または可用性ランク付けコンポーネント）が使用履歴キャッシュ４００からの情報を使って、そこに記憶されている履歴情報に基づくさらなるランク付けを提供する。履歴情報とは、履歴上の可用性をいう。履歴ベースのランク付けコンポーネント３００は、ランク付けリスト・レジストリからランク付けリストを得ることができ、レジストリ２００に戻す前にランク付けリストを更新することができる。最終コンポーネントはインスタンス・ベースのランク付け５００である。このコンポーネントはインターネットからの情報を穿鑿し、データセットの深部検索を許容する。インスタンス・ベースのランク付けコンポーネント５００も、レジストリ２００からのランク付けリストを取得して更新することができる。
【００５９】
これらのコンポーネントのすべては以下でより詳細に論じる。
【００６０】
図３は、本発明の実施形態に基づく、図２に示されるような選択システムを、各コンポーネントにおける方法段階およびシステム１０００とクライアント・アプリケーション２０００との間の対話の指示とともに示す図である。プロセスは、丸囲みの数字によって示され、本文中では括弧内の同じ数字として再現される。最初に、クライアント・アプリケーションがステップ（１）において検索項目を選択システムに送る。メタデータ・スクリーニング・コンポーネントにおいて、ステップ（２）におけるデータ源記述比較およびステップ（３）におけるパーティション・ベースのスクリーニングがあり、ステップ（４）において第一のランク付けリストを生成する。ステップ（５）では、履歴ベースのランク付けコンポーネントが前のプロセスからランク付けリストを読み込み、ステップ（６）において、履歴ベースのランク付けコンポーネントは、使用履歴キャッシュ中のデータを使って、可用性を測定する。ステップ（７）においてライブのデータ源可用性検査も、インターネットまたはデータ源へのアクセスを許容する他のネットワークを参照して、実行される。これら二つの可用性指標が行なわれたら、ステップ（８）において履歴ベースのデータ・ランク付けコンポーネントは新しいランク付けリストを書き込む。最後に、インスタンス・ベースのランク付けコンポーネントがステップ（９）において最後のプロセスからランク付けリストを読み込み、ステップ（１０）においてインスタンス・ベースのランク付けを実行する。次いで、ステップ（１１）において最終的なランク付けリストが生成される。
【００６１】
よって、所与の検索項目に関してランク付けリストを段階的に洗練し、生成する五つの主要なプロセスがある。
・データ源記述比較
・パーティション・ベースのスクリーニング
・可用性指標
・ライブのデータ源可用性
・インスタンス・ベースのランク付け。
【００６２】
これら五つのステップを通じて、ランク付けリストの範囲（データセットの総数）が漸進的に縮小され、ランク付けシーケンスは修正されてより正確な推薦を生成することができる。
【００６３】
〈メタデータ・スクリーニング・コンポーネント〉
このコンポーネントは、LODメタデータに対するランク付けプロセスに基づく初期ランク付けリストを提供する。これは二つのプロセスをもつ。
・データ源記述比較
・パーティション・ベースのスクリーニング
これら二つのプロセスは下記でさらに説明される。
【００６４】
〈データ源記述比較〉
次のメタデータが検索要求と比較するために利用される。
【００６５】
１．dcterms:title
２．dcterms:description
LOD空間では、典型的なメタデータ・インジケーターは：dcterms:title、dcterms:description、void:classPartitionを含む。表現dcterms:titleおよびdcterms:descriptionは、リソースに与えられた名前およびリソースの説明について、いずれもダブリン・コア・メタデータ・イニシアチブ（DCMI）によって定義されている。DCMIは、ウェブ・データを記述するメタデータ項目を提供し、相互運用性を提供する。これら二つのメタデータのデータ型はhttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#Literalである（文字列および整数のようなリテラル値のクラス）。これは、テキスト・ベースの文字列照合を許容する。
【００６６】
このステップ内のランク付けプロセスは、所与の検索項目qに関し、次のように示すことができる。ここで、tf()は検索項目とデータセットとの間の類似性に基づく項目頻度を与える。
１．qとdcterms:titleストリングをtf(q,dcterms:title)として比較してタイトル中での項目頻度を見出す。
２．tf(q,dcterms:title)＞0であれば、記述の長さに対するqの生起数の比tf(q,dcterms:description)対dcterms:descriptionを計算する。次いで、検索項目qの項目頻度結果に従って公開データ源をランク付けする。
３．検索項目qがdcterms:titleに存在しない場合には、dcterms:descriptionにおけるその存在を検査する。
４．dcterms:descriptionのみにおけるtf結果に従って再び公開データ源をランク付けする。
【００６７】
よって、ランク付けはタイトルによって優先度付けされる。qがタイトルにあれば、それらのデータ源（list_1）はテーブルの最上位にリストされ、list_1内では、ランク付けは記述におけるqの生起によって再配列される。list_1生成後の次のステップは、qを使って記述のみにおいて検索することであり、これは同じ方法でlist_2を生成する。最終的なランク付けリストはlist_1＋list_2の組み合わせであり、その両方が順序付けされ、list_2のランク付け数はlist_1からの続きとなる。たとえば、list_1が1,2,3を含んでいれば、list_2における最初の数は4で始まる。
【００６８】
〈パーティション・ベースのスクリーニング〉
前記データセット・パーティションは通常、データセットにおける最上位レベルの概念／エンティティを反映する。データセットにはi個の最上位パーティションPiがあってもよい。LODについては、データセット・パーティションは、残りのより下位レベルの概念およびそのインスタンスをカバーする最上位レベルの概念／クラスであることができる。そのようなパーティションはデータセットの概観を与える助けになりうる。
【００６９】
単純なパーティション・データは、データ源の分布を、よってドメイン・カバー範囲を評価するために、追加的なインスタンス分布検査と組み合わされることができる。これは、釣り合いの取れた分布は後続のクエリーを満たすよりよい可能性をもち、釣り合いの取れていないインスタンス分布またはゼロ・インスタンス・パーティションの存在はデータセットの低い品質を示唆するという想定に基づく。
【００７０】
インスタンス・パーティション分布は、オフラインで周期的な深部データセット解析を通じてまたはオフラインのデータセット統計解析を通じて得ることができる。インスタンス・パーティション分布は前記メタデータの一部である。それは、そのようなメタデータの計算は迅速ではないので、オフラインで得ることができる。下記の説明は、たとえばPiについての式の理解を助けるものである。
【００７１】
パーティション・ベースの品質またはより精密には相関指標は、次のように計算できる。データセットDのパーティションPiおよび検索項目qについて、
【００７２】
【数１】
2016058082.tif 000003
この式および以下において、「sim」は任意の形の類似性（similarity）計算であり、「dis」は任意の形の非類似性（dissimilarity）計算である。類似性および非類似性のこれらの概念は主として、二つのデータ・アイテムの間の（非）類似性をいう。類似性を測るには多くの仕方があるものの、最も単純なのはおそらくデータ・アイテムのラベルまたは名前の間の文字列距離を計算することである。
【００７３】
〈履歴ベースのランク付けコンポーネント〉
このコンポーネントの主たる目的は、使用履歴キャッシュ内部に記憶されている履歴情報に基づいてさらなるランク付けを提供し、それによりランク付け機構にさらなるダイナミズムを注入することである。履歴ベースのランク付けは、過去におけるデータ源の可用性を反映し、かかる指標を近い将来における可用性を予測するために使う。これは主として、そのデータ源が過去に有効な応答を与えたかどうかの統計を見る。よって、この機能は、引き出しモード、すなわちデータ源が探査されるときの可用性から導出されることができる。
【００７４】
これは二つのサブプロセスからなる。
・可用性指標
・ライブのデータ源可用性。
【００７５】
〈可用性指標〉
これは、累積された履歴上の可用性に基づく。データ源の間の参照のため、あるデータ源の可用性は、少なくとも部分的には他のデータ源の可用性に依拠することがある。したがって、統合可用性スコア付け機構が望ましい。可用性の予測（availability  prediction）avpr(D)は二つのアプローチにおいて計算できる。それらのアプローチは一緒に使われてもよいし、代替として使われてもよい。
【００７６】
１．可用性は、あらかじめ定義された（たとえばユーザー定義された）時間窓の間にデータ源が有効な応答をもって返答する回数の比率として計算される。有効な応答は、ハンドシェーク・メッセージまたは非タイムアウト・クエリー応答であることができる。上記窓は、現在の時点から後ろを向くスライディング窓であることができる。たとえば、所与の時間期間について、100回の探査クエリーのうち90回、データ源が有効なハンドシェーク・メッセージを返した場合、そのデータ源が将来利用可能である確率は0.9と単純化できる。このアプローチは、すべてのデータ源が独立であると想定している。
【００７７】
２．可用性は、ウェブ・データにおいて一般的に使われる、相互参照を反映するページランク・アルゴリズムまたは他の同様のアルゴリズムとして計算される。出発点となる確率は上記のように得ることができ、影響される諸確率値を収束させるために標準的なページランク・モデルが適用されることができる。
【００７８】
よって、ステップ１は単独で使うことができる。それは、良好な可用性および大量の相互参照をもつ諸源のランク付けを補強するためのよく知られたページランク・アプローチを適用する向上したモデルへの入力のはたらきをすることもできる。
【００７９】
このデュアル・アプローチの結果は、残っている各データ源に関連付けられた、そのデータ・アイテムの参照先のデータを取得するときに訪れる必要のあるデータ源があればそれも含めて、そのデータ源の可用性の確からしさを示す数値である。
【００８０】
メタデータ・スクリーニング（このメタデータ・スクリーニングは、記述ベースの比較およびパーティション・ベースのスクリーニングという二つの部分からなっていてもよい）および履歴可用性（これは上記のデュアル・アプローチに従ってもよいし、あるいは単にそれらのアプローチの一方を使ってもよい）からの結果の組み合わせは、要求に近く、かつ利用可能である良好な確率をもつ候補の集合を与えてくれるはずである。
【００８１】
〈ライブのデータ源可用性〉
f(avpr(D),col(q,D))の組み合わされた値に基づいて、システムはデータ源（LODの場合、これはSPARQLエンドポイントであることができる）を、そのリアルタイムの可用性について検査することができる。利用可能でないデータ源は候補リストから刈り込まれる。
【００８２】
関数fは単にオン・オフ試験である。基本的には、メタデータ・スクリーニングおよび履歴可用性試験からの総合されたランク付けに基づいて、本実施形態は、上位にランク付けされたデータ源の組をより短いリストに入れる。これらのデータ源は、連続的なハンドシェーク要求を通じて、そのライブの可用性について定期的に試験される。ネットワーク資源に対する高い需要のため、そのようなライブ試験は少数の候補のみに制約される。ライブ試験は、ランク付け方法における向上したダイナミズムを提供する。
【００８３】
〈インスタンス・ベースのランク付け〉
深いインスタンス・ベースの品質解析は、データセット中でのインスタンス検索を要求する。したがって、限られた数の候補について好適であるのみである。
【００８４】
発想は、選択された少数のデータ源については、より厳格な比較が実行されるべきであるということである。ここで、どのデータセットがよりよくクエリーに適合するかを見るために階層的構造を活用する。想定されているのは、クエリーが階層的構造において上位の何らかのデータに一致すれば、そのクエリーを評価してデータを取得しようとするときにさらなるデータが利用可能になることができる良好な可能性があるということである。これは、データ・モデルが階層的であるという想定に基づく。
【００８５】
レベルは階層的データ・モデルに基づく。すなわち、階層構造のルートを0と考えるとすると、ルートに直接接続されたデータの深さは1である、などとなる。適合性は、データセットがクエリーに答えを与えることができる程度を説明する。クエリーが階層構造中の上位で多くの項目にマッチする場合には、データセットはそのクエリーとよりよく適合すると考えられる。クエリー評価の結果として、より多くのデータを提供できるからである。
【００８６】
検索項目に対するデータセットの適合性（fitness）の全体的なスコアは、次のように計算できる。
【００８７】
【数２】
2016058082.tif 000004
ここで、qは検索項目、データセット深さDは階層構造におけるレベルであり、バー付きのxは次のように計算できる。
【００８８】
【数３】
2016058082.tif 000005
ここで、ciは、データセットが最小スパン木（すなわちすべての頂点を含むサブグラフ）をもつとして、類似性sim(ci,q)でqに類似していると考えられる諸クラスの集合である。
【００８９】
この計算モデルは、階層構造におけるエンティティの増大した深さに基づいて類似性値の意義を低減しようとする。よって、検索項目が浅い深さ（階層構造の最上位付近）できわめて類似したエンティティを見出すことができる場合には、そのデータセットはより有意であると考えられる。この解析のために木モデルが使われる。たいていのデータセットは木構造データ・モデル（またはオントロジー）に基づく。グラフ様データ・モデルについては、グラフのスパン木が要求される。実際上は、第一にすべてのグラフ頂点をカバーし、第二に我々が含めたいエッジをカバーし、第三に我々が含めたくないある種のグラフ・エンティティを除外しようとする最小スパン木を得るために、ある種のグラフ・エッジに「重い」エッジ重みが割り当てられる。
【００９０】
結論は、検索項目に対してデータセットの適合性を解析するとき、適合性クエリーがデータ構造の高いレベルで類似したデータ・アイテムを見出す場合には、そのデータセットが与えられた検索項目に対していくつかのデータ・インスタンスを提供するよりよい可能性をもちうることを示すために、そのデータセットはより高い適合性値を与えられるべきであるということである。
【００９１】
〈発明実施形態の恩恵〉
従来技術の公開データ源選択／推薦方法は、文字列照合／全文検索または純粋な静的なデータ品質インジケーターのいずれかに基づくものである。これらの方法は、公開データ源のサイズが大きい場合にパフォーマンス・オーバーヘッドを引き起こすか、あるいはランタイムでのデータ源選択要求に対処するのに十分でない古くなっている可能性のある静的なデータ品質情報しか提供しない。
【００９２】
発明実施形態は、品質測定を定量化する方法とともに包括的な品質指標アルゴリズムを提供する。諸実施形態は次のことができることがありうる：
１．パフォーマンス・オーバーヘッドを低減するための初期洗練のためにメタデータを使うことによって高速な候補刈り込みのための信頼できるデータ源を同定すること、
２．正確にデータ源を動的にランク付けするために履歴上の使用を活用すること、
３．最終的な品質保証のためにデータセット・インスタンスの深い解析を提供すること。
【００９３】
よって、発明実施形態は、著しいパフォーマンス・オーバーヘッドなしに最も好適なデータセットを段階的に位置特定できる多段式の動的なスクリーニング・プロセスを与えることができる。これらの段は、メタデータ・ベースのスクリーニング機構、履歴ベースのランク付け機構を含むことができ、効果的かつ正確な仕方でランク付け結果を段階的により小さなリストにしていく多段ランク付けプロセスを進めることのできる公開データ選択システムを与えることができる。
【００９４】
発明実施形態のシステムは、浅いメタデータ解析および深いインスタンス・データ解析を組み合わせる多段式のデータ源推薦と、ドメイン、可用性、データ・モデル・トポロジーおよび高速のインスタンス・ベースの解析に基づく動的な推薦とを許容することができる。
【００９５】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
ある検索項目に関して公開で利用可能なデータ源を動的にランク付けすることによって公開データ源を選択する方法であって、前記データ源についてのデータセットに対して実行される複数のランク付けプロセスを含み：
各データセットについてのメタデータを使って、前記検索項目を各源についてのデータセット情報に対して比較することによって前記データセットをランク付けする段階と；
前記メタデータ・ランク付けに基づいて、ランク付けされるべき前記データ源の暫定ランク付けリストを生成する段階と；
ランク付けされるべき各データ源についての可用性を測定し、前記暫定ランク付けリストを可用性に基づいて更新する段階と；
ランク付けされるべき各データ源におけるデータセットの、前記検索項目に対する適合性に基づいてインスタンス・ベースのランク付けを実行して前記ランク付けリストを最終化する段階と；
最終化されたランク付けリストを使って一つまたは複数のデータ源を選択する段階とを含む、
方法。
（付記２）
前記選択プロセスの間に、好ましくは各ランク付けプロセス後に、一つまたは複数の最低位のデータ源が前記ランク付けリストから除去される、付記１記載の方法。
（付記３）
データセット・パーティション情報について前記データセットを探査し、前記データセット・パーティション情報をキャッシュすることをさらに含む、付記１または２記載の方法。
（付記４）
可用性情報について前記データ源を探査し、前記可用性情報をキャッシュすることをさらに含む、付記１ないし３のうちいずれか一項記載の方法。
（付記５）
前記メタデータ・ランク付けプロセスが：
前記データセットのタイトルおよび記述において前記検索項目があるかどうかを検査し、記述比較数値結果を提供するデータセット記述比較を含む、
付記１ないし４のうちいずれか一項記載の方法。
（付記６）
前記データセット記述比較が、タイトルにおいて前記検索項目をもつランク付けデータ源の第一の暫定ランク付けリストおよびタイトルにおいて前記検索項目をもたないデータ源の第二の暫定ランク付けリストを生成することを含み、前記第二の暫定ランク付けリストは、前記第一の暫定ランク付けリストの最低ランクの後に続く、付記５記載の方法。
（付記７）
前記メタデータ・ランク付けが：
パーティション・ベースのランク付けを含み、該パーティション・ベースのランク付けは、当該データセット・パーティション内での前記検索項目の分布について検査し、パーティション・ベースの数値結果を提供する、
付記１ないし６のうちいずれか一項記載の方法。
（付記８）
前記メタデータ・ランク付けは、一方がデータ源記述比較であり他方がパーティション・ベースのランク付けである二つのプロセスを含み、前記メタデータ・ランク付けプロセスの結果は、これら二つのプロセスの数値結果の組み合わせに基づき、たとえば重み付けされた平均として最終的な数値結果を形成する、付記１ないし７のうちいずれか一項記載の方法。
（付記９）
可用性を測定することが：
前記データ源のそれぞれについての履歴上の可用性を測定して数値可用性指標を提供することを含む、
付記１ないし８のうちいずれか一項記載の方法。
（付記１０）
前記数値可用性指標が、少なくとも部分的には、所定の時間期間にわたるデータ源からの有効な応答の数とそのデータ源に送られたメッセージの数との比に基づく、付記９記載の方法。
（付記１１）
前記数値可用性指標が、少なくとも部分的には、各データ源へのおよび／または各データ源からのリンクを評価するアルゴリズム、好ましくはページランク（PageRank）アルゴリズムに基づく、付記９または１０記載の方法。
（付記１２）
前記数値可用性指標が、前記メタデータ・ランク付けからの数値結果と組み合わされて、前記データセットの前記検索項目への近接性および確からしいデータ源可用性を考慮に入れる暫定的なランク付けを提供する、付記９、１０または１１のうちいずれか一項記載の方法。
（付記１３）
可用性を測定することが：
各データ源についてのリアルタイムの可用性を測定し、リアルタイムで利用可能でないデータ源を前記ランク付けリストから除去することを含む、
付記１ないし１２のうちいずれか一項記載の方法。
（付記１４）
インスタンス・ベースのランク付けが、データセット階層構造内で前記検索項目とのマッチの位置を評価することによって、そのデータセットの適合性を評価することを含む、付記１ないし１３のうちいずれか一項記載の方法。
（付記１５）
ある検索項目に関し、公開で利用可能なデータ源を、前記データ源についてのデータセットに対して諸ランク付けプロセスを実行することによって動的にランク付けするよう動作可能な公開データ源選択システムであって、当該システムは：
前記諸ランク付けプロセスに基づく前記データ源のランク付けリストを記憶するよう構成されたランク付けリスト・レジストリと；
各データセットについてのメタデータを使って、前記検索項目を各源についてのデータセット情報に対して比較することによって前記データセットをランク付けし、結果として得られる暫定ランク付けリストを前記ランク付けリスト・レジストリに記憶するよう構成されたメタデータ・ランク付けコンポーネントと；
各データ源についての可用性を測定し、前記ランク付けリスト・レジストリを可用性に基づいて更新するよう構成された可用性測定コンポーネントと；
各データ源におけるデータセットの、前記検索項目に対する適合性に基づいてインスタンス・ベースのランク付けを実行して前記ランク付けリストを最終化するよう構成されたインスタンス・ベース・ランク付けコンポーネントとを有しており、
前記ランク付けリスト・レジストリにおける最終化されたランク付けリストが一つまたは複数のデータ源の選択を許容する、
システム。
【符号の説明】
【００９６】
S10  メタデータ・ランク付け
S20  可用性を測定
S30  インスタンス・ベースのランク付け
１００  メタデータ・スクリーニング
２００  暫定ランク付けリスト・レジストリ
３００  履歴ベースのランク付け
４００  使用履歴キャッシュ
５００  インスタンス・ベースのランク付け
１０００  公開データ源選択システム
２０００  クライアント・アプリケーション
【図１】
2016058082.tif 000006
【図２】
2016058082.tif 000007
【図３】
2016058082.tif 000008