(57)【要約】      （修正有）【課題】情報の特定と抽出をする方法を提供する。【解決手段】情報特定と抽出をするコンピュータ実装方法は、データベースに、複数のデジタル文書の各著者の著者オブジェクトを生成するステップ３０６と、生成された各著者オブジェクトに対して、ソーシャルメディアにおける著者オブジェクト中の著者の氏名の検索に基づいて、ソーシャルメディア中のソーシャルメディアアカウントの情報を取得するステップ３１８と、代替的または追加的に、ソーシャルメディアの検索によって取得された各ソーシャルメディアアカウントについて、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアのうち二以上に基づいて、ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップと、を含む。【選択図】図３ａ
2017142796.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報特定と抽出をするコンピュータ実装される方法であって、
データベースに、複数のデジタル文書の各著者の著者オブジェクトを生成するステップと、
生成された各著者オブジェクトに対して、
ソーシャルメディアにおける前記著者オブジェクト中の著者の氏名の検索に基づいて、前記ソーシャルメディア中のソーシャルメディアアカウントの情報を取得するステップと、
前記ソーシャルメディアの検索によって取得された各ソーシャルメディアアカウントについて、
前記著者オブジェクトから得られる氏名と、前記ソーシャルメディアアカウントに基づき生成されたソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られたソーシャルメディア名との比較に基づき、氏名スコアを生成するステップと、
前記著者オブジェクトから得られた著者プロフィールデータと、前記ソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られるソーシャルメディアプロフィールデータとの比較に基づいてプロフィールスコアを生成するステップと、
前記ソーシャルメディアアカウントにおけるポスティングから得られるトピックスと、前記著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々のトピックスとの比較に基づき、コンテンツスコアを生成するステップと、
前記ソーシャルメディアアカウントにおけるソーシャルコネクションの評価と、前記著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々の共著者とに基づき、インターラクションスコアを生成するステップと、
前記氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアに基づいて、前記ソーシャルメディアアカウントが前記著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップと、
前記著者オブジェクトの各々の著者に関連するソーシャルメディアアカウントの新しいポストからデータを抽出するステップと、
前記デジタル文書のトピックスに基づいて整理したデータを提供するステップとを含む、
コンピュータ実装される方法。
【請求項２】
前記著者プロフィールデータは、著者の肩書き、著者の所属、著者の専門、及び著者のロケーションのうち一以上を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項３】
前記著者プロフィールデータと前記ソーシャルメディアプロフィールデータとの比較は、
前記著者プロフィールデータを用いて著者ベクトルを構成するステップと、
前記ソーシャルメディアプロフィールデータを用いてソーシャルメディアベクトルを構成するステップと、
前記著者ベクトルと前記ソーシャルメディアベクトルとの間の類似性を計算するステップとを含み、計算される類似度は前記プロフィールスコアである、
請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項４】
前記ソーシャルメディアアカウントのポスティングからトピックスを決定するステップをさらに含み、
前記トピックスを決定するステップは、
閾値数の単語より短いポスティングを削除するステップと、
ポスティング中に埋め込まれたリンクからコンテンツを取得するステップと、
前記コンテンツを集約するステップと、
集約コンテンツのトピック分布を決定するステップとを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項５】
前記氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアに基づいて、前記ソーシャルメディアアカウントが前記著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップは、
前記氏名スコア、前記プロフィールスコア、前記コンテンツスコア、及び前記インターラクションスコアの各々に加重を割り当てるステップと、
加重された氏名スコア、加重されたプロフィールスコア、加重されたコンテンツスコア、及び加重されたインターラクションスコアを線形結合するステップと、
線形結合に機械学習アルゴリズムを適用して、前記ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップとを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項６】
一以上のウェブサイトから複数のデジタル文書を取得するステップと、
トピックモデル分析を用いて前記デジタル文書の各々のトピックを決定するステップとをさらに含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項７】
著者オブジェクトを生成するステップは、前記デジタル文書から氏名、著者プロフィールデータ、及び共著者を抽出するステップを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項８】
システムのプロセッサに、
データベースに、複数のデジタル文書の各著者の著者オブジェクトを生成するステップと、
生成された各著者オブジェクトに対して、
ソーシャルメディアにおける前記著者オブジェクト中の著者の氏名の検索に基づいて、前記ソーシャルメディア中のソーシャルメディアアカウントの情報を取得するステップと、
前記ソーシャルメディアの検索により取得された各ソーシャルメディアアカウントについて、
氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアのうち二以上に基づいて、前記ソーシャルメディアアカウントが前記著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップと、を実行させ、
前記氏名スコアは、前記著者オブジェクトから得られる氏名と、前記ソーシャルメディアアカウントに基づき生成されたソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られたソーシャルメディア名との比較に基づき生成され、
前記プロフィールスコアは、前記著者オブジェクトから得られた著者プロフィールデータと、前記ソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られるソーシャルメディアプロフィールデータとの比較に基づいて生成され、
前記コンテンツスコアは、前記ソーシャルメディアアカウントにおけるポスティングから得られるトピックスと、前記著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々のトピックスとの比較に基づき生成され、
前記インターラクションスコアは、前記ソーシャルメディアアカウントにおけるソーシャルコネクションの評価と、前記著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々の共著者とに基づき生成される、
コンピュータプログラム。
【請求項９】
前記著者プロフィールデータは、著者の肩書き、著者の所属、著者の専門、及び著者のロケーションのうち一以上を含む、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
前記著者プロフィールデータと前記ソーシャルメディアプロフィールデータとの比較は、
前記著者プロフィールデータを用いて著者ベクトルを構成するステップと、
前記ソーシャルメディアプロフィールデータを用いてソーシャルメディアベクトルを構成するステップと、
前記著者ベクトルと前記ソーシャルメディアベクトルとの間の類似性を計算するステップとを含み、計算される類似度は前記プロフィールスコアである、
請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
前記ソーシャルメディアアカウントのポスティングからトピックスを決定するステップを含み、前記トピックスを決定するステップは、
閾値数の単語より短いポスティングを削除するステップと、
ポスティング中に埋め込まれたリンクからコンテンツを取得するステップと、
前記コンテンツを集約するステップと、
集約コンテンツのトピック分布を決定するステップとを含む、
請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
著者オブジェクトを生成するステップは、前記デジタル文書から氏名、著者プロフィールデータ、及び共著者を抽出するステップを含む、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアに基づいて、前記ソーシャルメディアアカウントが前記著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップは、
前記氏名スコア、前記プロフィールスコア、前記コンテンツスコア、及び前記インターラクションスコアの各々に加重を割り当てるステップと、
加重された氏名スコア、加重されたプロフィールスコア、加重されたコンテンツスコア、及び加重されたインターラクションスコアを線形結合するステップと、
線形結合に機械学習アルゴリズムを適用して、前記ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップとを含む、
請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
著者オブジェクトを生成するステップは、前記デジタル文書から氏名、著者プロフィールデータ、及び共著者を抽出するステップを含む、請求項８に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
情報特定と抽出をするコンピュータ実装方法であって、
データベースに、複数のデジタル文書の各著者の著者オブジェクトを生成するステップと、
生成された各著者オブジェクトに対して、
ソーシャルメディアにおける前記著者オブジェクト中の著者の氏名の検索に基づいて、前記ソーシャルメディア中のソーシャルメディアアカウントの情報を取得するステップと、
前記ソーシャルメディアの検索により取得された各ソーシャルメディアアカウントについて、
氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアのうち二以上に基づいて、前記ソーシャルメディアアカウントが前記著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップと、を含み、
前記氏名スコアは、前記著者オブジェクトから得られる氏名と、前記ソーシャルメディアアカウントに基づき生成されたソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られたソーシャルメディア名との比較に基づき生成され、
前記プロフィールスコアは、前記著者オブジェクトから得られた著者プロフィールデータと、前記ソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られるソーシャルメディアプロフィールデータとの比較に基づいて生成され、
前記コンテンツスコアは、前記ソーシャルメディアアカウントにおけるポスティングから得られるトピックスと、前記著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々のトピックスとの比較に基づき生成され、
前記インターラクションスコアは、前記ソーシャルメディアアカウントにおけるソーシャルコネクションの評価と、前記著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々の共著者とに基づき生成される、
コンピュータ実装される方法。
【請求項１６】
前記著者プロフィールデータは、著者の肩書き、著者の所属、著者の専門、及び著者のロケーションのうち一以上を含む、請求項１５に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項１７】
前記著者プロフィールデータと前記ソーシャルメディアプロフィールデータとの比較は、
前記著者プロフィールデータを用いて著者ベクトルを構成するステップと、
前記ソーシャルメディアプロフィールデータを用いてソーシャルメディアベクトルを構成するステップと、
前記著者ベクトルと前記ソーシャルメディアベクトルとの間の類似性を計算するステップとを含み、計算される類似度は前記プロフィールスコアである、
請求項１５に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項１８】
前記ソーシャルメディアアカウントのポスティングからトピックスを決定するステップをさらに含み、前記トピックスを決定するステップは、
閾値数の単語より短いポスティングを削除するステップと、
ポスティング中に埋め込まれたリンクからコンテンツを取得するステップと、
前記コンテンツを集約するステップと、
集約コンテンツのトピック分布を決定するステップとを含む、
請求項１５に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項１９】
前記氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアに基づいて、前記ソーシャルメディアアカウントが前記著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップは、
前記氏名スコア、前記プロフィールスコア、前記コンテンツスコア、及び前記インターラクションスコアの各々に加重を割り当てるステップと、
加重された氏名スコア、加重されたプロフィールスコア、加重されたコンテンツスコア、及び加重されたインターラクションスコアを線形結合するステップと、
線形結合に機械学習アルゴリズムを適用して、前記ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップとを含む、
請求項１５に記載のコンピュータ実装される方法。
【請求項２０】
著者オブジェクトを生成するステップは、前記デジタル文書から氏名、著者プロフィールデータ、及び共著者を抽出するステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ実装される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここに説明する実施形態は情報の特定と抽出に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットなどのコンピュータネットワークの出現と技術の発展と共に、より多くの人々がより多くの情報を利用できるようになっている。例えば、多くの中心的研究者が、ソーシャルメディアを用いて、情報を共有し、適時にアイデアを交換している。
【０００３】
特許請求の範囲に記載した主題は、何らかの欠点を解消する実施形態や、上記のような環境のみで動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、ここに説明する幾つかの実施形態が実施できる技術分野の一例を示すだけである。
【発明の概要】
【０００４】
一実施形態の一態様では、情報特定と抽出をするコンピュータ実装方法は、データベースに、複数のデジタル文書の各著者の著者オブジェクトを生成するステップを含んでもよい。生成された各著者オブジェクトに対して、コンピュータ実装される方法は、ソーシャルメディアにおける前記著者オブジェクト中の著者の氏名の検索に基づいて、前記ソーシャルメディア中のソーシャルメディアアカウントの情報を取得するステップを含んでもよい。代替的または追加的に、前記ソーシャルメディアの検索によって取得された各ソーシャルメディアアカウントについて、前記方法は、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアのうち二以上に基づいて、前記ソーシャルメディアアカウントが前記著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップと、を含んでもよい。
【０００５】
幾つかの実施形態では、前記氏名スコアは、前記著者オブジェクトから得られる氏名と、前記ソーシャルメディアアカウントに基づき生成されたソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られたソーシャルメディア名との比較に基づき生成されでもよい。幾つかの実施形態では、前記プロフィールスコアは、前記著者オブジェクトから得られた著者プロフィールデータと、前記ソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られるソーシャルメディアプロフィールデータとの比較に基づいて生成されてもよい。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウントにおけるポスティングから得られるトピックスと、著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々のトピックスとの比較に基づき、コンテンツスコアが生成されてもよい。幾つかの実施形態では、前記インターラクションスコアは、前記ソーシャルメディアアカウントにおけるソーシャルコネクションの評価と、前記著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々の共著者とに基づき生成されてもよい。
【０００６】
実施形態の目的と利点は、少なくとも、特許請求の範囲に具体的に記載した要素、特徴、及び組み合わせにより実現及び達成される。
【０００７】
言うまでもなく、上記の概要と、下記の詳細な説明とは、説明をするためのものであり、特許請求の範囲に記載された発明を制限するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
添付した図面を用いて、実施形態の例をさらに具体的に詳しく説明する。
【０００９】
【図１】情報を特定し、抽出するシステム例を示す図である。
【００１０】
【図２】情報の特定及び抽出に関して用いてもよいフロー例を示す図である。
【００１１】
【図３ａ】情報を特定及び抽出する方法例を示すフローチャートである。
【図３ｂ】情報を特定及び抽出する方法例を示すフローチャートである。
【００１２】
【図４】情報を特定及び抽出する他の方法例を示すフローチャートである。
【００１３】
【図５】情報を特定及び抽出する他の方法例を示すフローチャートである。
【００１４】
【図６】情報を特定及び抽出してもよいシステム例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
ここに説明する幾つかの実施形態は、情報を特定及び抽出する方法とシステムとに関する。現在の速いペースの技術、研究、及び一般知識生成の結果、今までの知識普及方法は、最近の進展に関する最新の知識及び情報を適切に提供していない。さらには、もはや知識は、限られた領域の少数の限られた個人により生成されてはいない。むしろ、研究者、教授、エキスパート、及びあるトピックの知識を有するその他の人々は、本開示では有識者と呼ぶが、世界中にいて、常に新しいアイデアを生成し、共有している。
【００１６】
しかし、インターネットにより、世界中の新しく生成された知識の膨大な富は、連続的に世界的に共有されている。幾つかの場合、この膨大な知識はソーシャルメディアを通して共有される。例えば、有識者は、最近取得した知識を、ブログ、マイクロブログ、及びその他のソーシャルメディアを通して共有することもある。
【００１７】
現行情報がソーシャルメディア上で共有されていることを知っているからと言って、その現行情報に容易にアクセスできる、又は個人がその情報に実際にアクセスできるということにはならない。幾つかの分野では、有識者は数千人、数万人、数十万人いることがある。ある分野の有識者の氏名を含むデータベースは無い。しかし、データベースがその氏名を含んでいたとしても、有識者がソーシャルメディアアカウントを有するか判断するのにかかる時間は、誰が考えても不合理であろう。さらに、有識者がソーシャルメディアアカウントを有するか判断できたとしても、ソーシャルメディアアカウントを通じて連続的にアクセス及び解析して、そこで共有されている新しい知識を取得する時間は、現実的ではないだろう。
【００１８】
要するに、コンピュータとインターネットの増加のため、大量の情報が利用可能であるが、その情報に合理的にアクセスする現実的な方法が無い。ここに説明する幾つかの実施形態は、人々が、技術の助け無くしては人または人のグループでさえ利用できなかった、又は合理的には取得できなかった情報にアクセスする役に立つ、情報の特定と抽出をする方法とシステムに関する。
【００１９】
この開示で説明する情報を特定および抽出する方法とシステムは、出版物の著者と講演者とを決定することにより、有識者を決定するステップを含む。複数の著者に関するメタデータを出版物と講演から抽出する。著者メタデータを用いてソーシャルメディアアカウントを検索して、その著者のソーシャルメディアアカウントを決定する。例えば、幾つかの実施形態では、著者メタデータは、その著者の氏名、著者のプロフィール、共著者に関する情報を含んでもよい。ソーシャルメディアアカウントからの情報を著者メタデータと比較して、著者をソーシャルメディアアカウントと一致させてもよい。幾つかの実施形態では、この開示のシステムと方法は、さらに、ソーシャルメディアアカウントに提供される情報のトピックを考慮してもよい。このように、著者がソーシャルメディアアカウントを有するが、その著者が公表したそのトピックに関する知識を共有していない場合、ソーシャルメディアアカウントは考慮されない。
【００２０】
ソーシャルメディアアカウントを特定後、特定されたソーシャルメディアアカウントに関する情報が収集、整理、及び提示されてもよい。例えば、情報はトピックに基づき整理され、選択されたトピックに対して興味を有する人が、現在のアップデートを有する複数の異なる有識者から、最新知識を提供され得るようにしてもよい。このようにして、ひとりの人が合理的に特定したり管理したりできない多数の情報源からの新しい情報にアクセスし、共有してもよい。このように、本開示のシステムと方法は、ひとりの人により合理的には実施し得ない技術により生じる問題に対する技術的なソリューションを提供する。
【００２１】
本開示の実施形態を、添付した図面を参照して説明する。
【００２２】
図１は、本開示で説明する少なくとも１つの実施形態により構成されるソフトウェアをテストするように構成されたシステム１００の一例を示す図である。システム１００は、ネットワーク１０２、情報収集システム１１０、公表システム１２０、ソーシャルメディアシステム１３０、及びデバイス１４０を含んでいてもよい。
【００２３】
ネットワーク１０２は、情報収集システム１１０、公表システム１２０、ソーシャルメディアシステム１３０、及びデバイス１４０を通信可能に結合するように構成されていてもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１０２は、デバイス間の通信を送受信するように構成された任意のネットワーク又はネットワーク構成であってもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１０２は、従来タイプのネットワーク、有線ネットワーク、又は無線ネットワークを含んでいてもよく、多数の異なる構成を有していてもよい。さらに、ネットワーク１０２は、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（例えば、インターネット）、その他の相互接続されたデータパス（ｄａｔａ  ｐａｔｈ）であって複数のデバイス及び／又はエンティティが通信できるものを含んでいてもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１０２はピア・ツー・ピアネットワークを含んでいてもよい。ネットワーク１０２は、異なる様々な通信プロトコルでデータを送信する通信ネットワークの部分に結合され、またはその部分を含んでもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１０２は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパーテキストトランスファープロトコル（ＨＴＴＰ）、直接データ接続、ワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、電子メールなどを介して、通信及び／又はデータを送受信するブルートゥース（登録商標）通信ネットワークまたはセルラー通信ネットワークを含んでもよい。ネットワーク１０２はモバイルデータネットワークを含んでもよく、これは第３世代（３Ｇ）、第４世代（４Ｇ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、ロングタームエボリューションアドバンスト（ＬＴＥ−Ａ）、ボイスオーバーＬＴＥ（ＶｏＬＴＥ）、又はその他の任意のモバイルデータネットワーク又は複数のモバイルデータネットワークの組み合わせを含んでもよい。さらに、ネットワーク１０２は、一以上のＩＥＥＥ８０２．１１無線ネットワークを含んでいてもよい。
【００２４】
幾つかの実施形態では、情報収集システム１１０、公表システム１２０、及びソーシャルメディアシステム１３０のうちどれでも、ネットワークされタスクを実行するように構成されたサーバ及びデータベースなどの任意のハードウェア構成を含んでいてもよい。例えば、情報収集システム１１０、公表システム１２０、及びソーシャルメディアシステム１３０は、それぞれ、複数のサーバなどの複数の計算システムであって、ネットワークされ、本開示で説明する動作を実行するように構成されているものを含んでもよい。幾つかの実施形態では、情報収集システム１１０、公表システム１２０、及びソーシャルメディアシステム１３０のうちどれでも、一以上のデバイスにより実行され、本開示で説明する動作を実行するように構成されたコンピュータ読み取り可能命令を含んでもよい。
【００２５】
情報収集システム１１０はデータストレージ１１２を含んでもよい。データストレージ１１２は、データオブジェクトに基づく構造を有する情報収集システム１１０中のデータベースであってもよい。例えば、データストレージ１１２は、異なる分野の複数のデータオブジェクトを含んでもよい。幾つかの実施形態では、データストレージ１１２は著者オブジェクト１１４とソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６とを含んでもよい。
【００２６】
一般的に、情報収集システム１１０は、公表システム１２０から、記事、講演、その他の公表物などの著者情報を取得するように構成されていてもよい。情報収集システム１１０は、著者情報を用いて、その著者に関連するソーシャルメディアアカウントを決定してもよく、ソーシャルメディアシステム１３０から、そのソーシャルメディアアカウントに関する情報を取得（ｐｕｌｌ）してもよい。情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアアカウントからの情報を整理して、デバイス１４０に提供して、その情報がデバイス１４０のディスプレイ１４２上に提示されるようにしてもよい。
【００２７】
公表システム１２０は、記事、公表物、ジャーナル、講演、その他のデジタル文書をホストする複数のシステムを含んでもよい。公表システム１２０の複数のシステムは、それらすべてが情報を提供するメディアをホストしている点以外では関連していなくてもよい。例えば、公表システム１２０のうち１つのシステムは、大学の教授の講演や論文をホストするその大学のウェブサイトを含んでいてもよい。公表システム１２０の他の１つは、ジャーナルで公表された記事をホストするウェブサイトであってもよい。これらやその他の実施形態では、複数の公表システム１２０は、ウェブサイト、サーバ、ホストドメイン、又はオーナーを共有していなくてもよい。
【００２８】
幾つかの実施形態では、情報収集システム１１０は、複数の公表システム１２０のうち一以上にアクセスして、公表システム１２０からデジタル文書を取得してもよい。情報収集システム１１０は、デジタル文書を用いて、そのデジタル文書の著者に関する情報と、そのデジタル文書のトピックとを取得してもよい。幾つかの実施形態では、デジタル文書の各著者について、情報収集システム１１０は、データストレージ１１２中に著者オブジェクト１１４を生成してもよい。情報収集システム１１０は、生成された著者オブジェクト１１４に、デジタル文書から取得した著者に関する情報を格納してもよい。情報は、デジタブ文書の名称、プロフィール、画像、共著者を含んでもよい。情報収集システム１１０が、デジタル文書のトピックを決定してもよい。デジタル文書のトピックを著者オブジェクト１１４に格納してもよい。
【００２９】
幾つかの実施形態では、公表システム１２０からの複数のデジタル文書は同じ著者を含んでもよい。これらの及びその他の実施形態では、著者の著者オブジェクト１１４は、他のデジタル文書からの情報で更新及び／又は補足されてもよい。例えば、他のデジタル文書のトピックを著者オブジェクト１１４に格納してもよい。幾つかの実施形態では、情報収集システム１１０により取得された著者の全デジタル文書のトピックを著者オブジェクト１１４に格納してもよい。
【００３０】
情報収集システム１１０は、著者オブジェクト１１４を生成した後、著者オブジェクト１１４中の各著者のソーシャルメディアアカウントを決定するように構成されていてもよい。情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアシステム１３０にアクセスすることにより、ソーシャルメディアアカウントを決定してもよい。
【００３１】
幾つかの実施形態では、各ソーシャルメディアシステム１３０は、異なるソーシャルメディアをホストするように構成されたシステムであってもよい。例えば、ソーシャルメディアシステム１３０の１つは、マイクロブログソーシャルメディアシステムであってもよい。ソーシャルメディアシステム１３０の他の１つは、ブログソーシャルメディアシステム（ｂｌｏｇｇｉｎｇ  ｓｏｃｉａｌ  ｍｅｄｉａ  ｓｙｓｔｅｍ）であってもよい。ソーシャルメディアシステム１３０の他の１つは、ソーシャルネットワークやその他のタイプのソーシャルメディアシステムであってもよい。
【００３２】
情報収集システム１１０は、各ソーシャルメディアシステム１３０に、著者オブジェクト１１４中の各著者の氏名に対する各ソーシャルメディアアカウントを検索するように要求してもよい。例えば、情報収集システム１１０は、数千、数万、又は数十万の著者オブジェクト１１４を含んでいてもよい。各著者オブジェクト１１４は１人の著者の氏名を含む。この例では、著者が情報を共有できる４つのソーシャルメディアシステム１３０がある。ソーシャルメディアシステム１３０の数は４より多くても少なくてもよい。これらの及びその他の実施形態では、情報収集システム１１０は、各著者負ぶえじぇくと１１４に関連する著者名を用いて、４つのソーシャルメディアシステム１３０の各々で検索を行うように要求してもよい。このように、４つのソーシャルメディアシステム１３０があり、１００，０００人の著者がいる場合、情報収集システム１１０は４００，０００検索を要求する。ソーシャルメディアシステム１３０は、検索結果を情報収集システム１１０に提供してもよい。これらの及びその他の実施形態では、検索の結果は、著者オブジェクト１１４の著者名と少なくとも部分的に一致する氏名を有するオーナーとのリンク及び／又はソーシャルメディアアカウントのネットワークアドレスであってもよい。
【００３３】
検索で得られたリンク及び／又はソーシャルメディアアカウントのネットワークアドレスを用いて、情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアアカウントを要求してもよい。また、情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアアカウントの各々に対してソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６を生成してもよい。ソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６を生成するため、情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアアカウントから情報を取得（ｐｕｌｌ）し、その情報をソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６に格納してもよい。ソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６は、氏名、プロフィールデータ、画像、ソーシャルメディア連絡先などのソーシャルメディアアカウントに関連する人に関する情報を含んでもよい。情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアアカウント中のポストのトピックを取得してもよい。このトピックはソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６に格納されてもよい。
【００３４】
情報収集システム１１０は、著者オブジェクト１１４から得た情報を、ソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６から得た情報と比較して、著者オブジェクト中の著者に関連するソーシャルメディアアカウントを決定してもよい。例えば、ある著者オブジェクト１１４に対して、ソーシャルメディアシステム１３０の検索結果は２５アカウントとなってもよい。２５アカウントのソーシャルメディアアカウントオブジェクト１１６を、著者オブジェクト１１４と比較して、２５アカウントのうちどのアカウントがその著者オブジェクト１１４の著者と関連するか決定してもよい。幾つかの実施形態では、著者がソーシャルメディアアカウントのオーナーである場合、著者はソーシャルメディアアカウントと関連していてもよい。
【００３５】
ソーシャルメディアアカウントが公表システム１２０から得られたデジタル文書の著者と一致した後、情報収集システム１１０は一致したソーシャルメディアアカウントから情報を取得してもよい。これらの及びその他の実施形態では、情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアアカウントを要求し、そのソーシャルメディアアカウントを解析して、そのソーシャルメディアアカウントから情報を取得してもよい。情報収集システム１１０は、ソーシャルメディアアカウントから情報を照合（ｃｏｌｌａｔｅ）して、トピックに基づいてその情報を整理し、その情報を情報収集システム１１０のユーザに提供してもよい。例えば、情報収集システム１１０は、その情報をデバイス１４０に提供してもよい。
【００３６】
デバイス１４０は、情報収集システム１１０のユーザと関連していてもよい。これらの及びその他の実施形態では、デバイス１４０はいかなるタイプの計算システムであってもよい。例えば、デバイス１４０は、デスクトップコンピュータ、タブレット、携帯電話、スマートフォン、その他の計算システムであってもよい。デバイス１４０はウェブブラウザをサポートするオペレーティングシステムを含んでいてもよい。デバイス１４０は、ウェブブラウザを通して、ソーシャルメディアシステム１３０のソーシャルメディアアカウントから情報収集システム１１０により収集された情報を含むウェブページを、情報収集システム１１０に要求してもよい。要求されたウェブページは、デバイス１４０のユーザに提示するため、デバイス１４０のディスプレイ１４２上に表示されてもよい。
【００３７】
本開示の範囲から逸脱することなく、システム１００に修正、追加、または削除をすることができる。例えば、システム１００は、情報収集システム１１０から情報を取得するその他の複数のデバイスを含んでいてもよい。代替的に又は追加的に、システム１００は１つのソーシャルメディアシステムを含んでいてもよい。
【００３８】
図２は、フロー例２００を示す図である。これは、ここに開示の少なくとも１つの実施形態により、情報の特定及び抽出に用いても良い。幾つかの実施形態では、フロー２００は、ソーシャルメディアアカウントから情報を特定及び抽出するプロセスを示す。特に、フロー２００は、ソーシャルメディアアカウントがデジタル文書の著者に関連するか決定するように構成されている。これらの及びその他の実施形態では、フロー２００の一部は、図１のシステム１００の動作の一例であってもよい。
【００３９】
フロー２００は、ブロック２１０で始まり、デジタル文書２１２が取得される。デジタル文書２１２は、ウェブサイトその他の情報源など一以上の情報源から取得されてもよい。デジタル文書２１２は、公表物、講演、記事、又はその他の文書であってもよい。幾つかの実施形態では、デジタル文書２１２は、先週、先月、又はここ数ヶ月など特定期間中にリリースされた文書など、最近の文書であってもよい。
【００４０】
ブロック２２０において、デジタル文書２１２の全部または一部の著者プロフィール及びトピックが、トピックモデル分析などの方法を用いて抽出されてもよい。一以上のデジタル文書２１２の著者に関する著者プロフィールデータが、抽出され、著者オブジェクト２２２に格納されてもよい。幾つかの実施形態では、著者プロフィールデータは、著者の氏名、著者の略歴、著者の肩書き、共著者、著者の文書画像、著者の専門分野又は興味分野に関する記述を含んでいてもよい。著者の略歴は、著者が所属する企業、大学その他のエンティティに関するものであってもよい。著者の肩書きは著者の階級やポジションを含んでも良い。例えば、著者は博士、リサーチマネージャ、シニアリサーチャ、教授、講師などのタイトルを有していても良い。著者プロフィールデータを抽出するため、デジタル文書２１２が解析され、著者プロフィールデータに関連するキーワードを検索してもよい。
【００４１】
幾つかの実施形態では、デジタル文書２１２に、トピックモデル分析を行っても良い。幾つかの実施形態では、トピックモデル分析は、決定され得る多数のトピックを含んでも良く、デジタル文書２１２を分析して、どのトピックがデジタル文書２１２に含まれるか決定してもよい。これらの及びその他の実施形態では、トピックモデル分析は、各トピックのデジタル文書２１２の単語分布を出力してもよい。代替的に又は追加的に、各デジタル文書２１２のトピック分布を決定してもよい。このように、各デジタル文書２１２のトピックを決定してもよい。留意点として、幾つかの実施形態では、一以上のデジタル文書２１２は複数のトピックを含んでいてもよい。幾つかの実施形態では、各デジタル文書２１２のトピックが、著者オブジェクト２２２に格納されてもよい。
【００４２】
ブロック２３０において、ソーシャルメディアを検索して、著者オブジェクト２２２の著者を探してもよい。幾つかの実施形態では、著者の氏名を用いて、ソーシャルメディアを検索してもよい。著者検索の結果、デジタル文書２１２の著者が所有する、又は運営される、又は関連するソーシャルメディアアカウント２３２が得られるかも知れない。
【００４３】
ブロック２４０において、ソーシャルメディアプロフィールデータは、ソーシャルメディアアカウント２３２から抽出してもよい。ソーシャルメディアプロフィールデータは著者データと同様であってもよい。例えば、ソーシャルメディアプロフィールデータは、ソーシャルメディアアカウントを所有する、運営する、又はそれに関連する人に関する情報を含んでもよい。ソーシャルメディアアカウントを所有する、運営する、又はそれに関連する人は、ソーシャルメディアアカウントオーナーと呼ばれてもよい。ソーシャルプロフィールデータは、氏名、所属、ロケーション、肩書き、専門分野、ソーシャルメディア画像、又は興味に関する記述、及びソーシャルメディアアカウントオーナーに関するその他の情報を含んでもよい。幾つかの実施形態では、ソーシャルプロフィールデータは、ソーシャルメディアアカウントを所有する人に関する経歴、プロフィール、その他の情報など、ソーシャルメディアアカウントに対するポスティングではない、ソーシャルメディアアカウントから得られた言葉を解析及び分析することにより収集してもよい。
【００４４】
幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２と関係する多数のソーシャルメディアアカウントを決定してもよい。代替的に又は追加的に、ソーシャルメディアアカウント２３２に関するソーシャルメディアアカウントのソーシャルメディアアカウントオーナーが特定されてもよい。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２により言及された多数のソーシャルメディアアカウントを決定してもよい。代替的に又は追加的に、ソーシャルメディアアカウント２３２により言及されたソーシャルメディアアカウントのソーシャルメディアアカウントオーナーが特定されてもよい。ソーシャルメディアアカウント２３２に関する及び／又はそれにより言及されたオーナーに関する情報は、ソーシャルメディアインターラクションデータの一部であってもよい。
【００４５】
幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２に言及された又はそれに関するソーシャルメディアアカウントの一以上のソーシャルメディアアカウントオーナーの専門を決定してもよい。これらの又はその他の実施形態では、言及された、又は関連するソーシャルメディアアカウントがアクセスされてもよい。言及された、又は関連するソーシャルメディアアカウントオーナーの専門が決定されてもよい。幾つかの実施形態では、専門はソーシャルメディアアカウントオーナーのプロフィール中の記載に基づき決定されてもよい。代替的に又は追加的に、専門は、言及された、又は関連するソーシャルメディアアカウントのポスティング（ｐｏｓｔｉｎｇｓ）のトピックに基づいて決定されてもよい。
【００４６】
幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２のポスティングのトピックスも、決定されてもよい。ポスティングのトピックスを決定するため、閾値数の単語より短いポスティングは削除されてもよい。単語の閾値数は、ソーシャルメディアの形式に依存してもよい。例えば、ソーシャルメディアがマイクロブログ（ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ）であるとき、閾値数はブログの閾値数より小さくても良い。
【００４７】
ソーシャルメディアアカウント２３２のポスティングに加えて、ソーシャルメディアアカウント２３２のポスティングによりリンクされたコンテンツを用いて、ソーシャルメディアアカウント２３２のトピックスを決定してもよい。これらの及びその他の実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２のポスティング中のリンクにアクセスして、コンテンツを収集してもよい。特に、マイクロブログであるソーシャルメディアアカウント２３２のポスティング中のリンクにアクセスして、コンテンツを収集してもよい。収集されたコンテンツと、ポスティングとは集積されてもよい。トピックモデル分析を適用して、集積されたコンテンツのトピック分布を決定してもよい。トピックモデルを用いて、ソーシャルメディアアカウント２３２のトピック分布を決定してもよい。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２のポスティング中のリンクから収集されたコンテンツの著者も収集してもよい。ソーシャルメディアプロフィールデータ、ソーシャルメディアインターラクションデータ、及びトピックを、ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２として格納してもよい。
【００４８】
ブロック２４０において、著者オブジェクト２２２から得られる著者の氏名を用いて検索の結果として得られるソーシャルメディアアカウント２３２に関連するソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２が著者オブジェクト２２２と比較され、様々なスコアが生成される。スコアは、氏名スコア２５２、プロフィールスコア２５４、コンテンツスコア２５６、及びインターラクションスコア２５８を含んでも良い。
【００４９】
氏名スコア２５２は、著者オブジェクト２２２から得られる氏名と、ソーシャルメディアアカウント２４２から得られる氏名との比較に基づいて決定される。氏名が完全に一致したとき、氏名スコア２５２は第１の値となる。氏名が部分的に一致したとき、氏名スコア２５２は第２の値となり、氏名の省略形が一致したとき、氏名スコア２５２は第３の値となっても良い。氏名が一致しないとき、氏名スコア２５２はゼロであってもよい。スコアの第１、第２、及び第３の値は、個別の発見的規則（ａｄ−ｈｏｃ  ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  ｒｕｌｅｓ）又は統計的機械学習に基づき決定してもよい。
【００５０】
プロフィールスコア２５４は、著者オブジェクト２２２とソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２から得られる、肩書き、所属、専門の記載、画像、及びロケーションのうち一以上の比較に基づき決定してもよい。これらの及びその他の実施形態では、著者オブジェクト２２２から得られる著者のロケーションと、ソーシャルメディアアカウント２４２から得られるソーシャルメディアアカウントオーナーのロケーションは、それぞれの所属から推測されてもよい。これらの及びその他の実施形態では、肩書き、所属、画像、専門の記載、及び著者とソーシャルメディアアカウントオーナーのロケーションが比較されてもよい。
【００５１】
幾つかの実施形態では、著者オブジェクト２２２からの文書画像が、顔認証アルゴリズムを用いて、分析されてもよい。例えば、著者オブジェクト２２２からの文書画像は、著者の画像であってもよい。ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２からのソーシャルメディア画像も、顔認証アルゴリズムを用いて分析してもよい。例えば、ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２からのソーシャルメディア画像は、ソーシャルメディアアカウント２３２のオーナーの画像であってもよい。幾つかの実施形態では、著者オブジェクト２２２からの文書画像の分析の結果を、ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２からのソーシャルメディア画像の分析の結果と比較してもよい。比較により、画像が同じ人物を含む尤度の表示を提供してもよい。画像が同じ人物を含む尤度の表示を用いて、プロフィールスコア２５４を生成してもよい。
【００５２】
幾つかの実施形態では、著者オブジェクト２２２からの肩書き、所属、専門記載、文書画像の分析、及びロケーションを、著者プロフィールベクトルに配置してもよい。同様に、ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２からの肩書き、所属、専門記載、ソーシャルメディア画像の分析、及びロケーションを、ソーシャルメディアアカウントプロフィールベクトルに配置してもよい。著者プロフィールベクトルとソーシャルメディアプロフィールベクトルとを、ベクトル空間モデリングを用いて比較してもよい。ベクトル空間モデリングの結果がプロフィールスコア２５４であってもよい。幾つかの実施形態では、プロフィールスコア２５４は、肩書き、所属、専門、及びロケーション間の比較の他の編集物に基づいてもよい。例えば、各編集物に同じ又は異なる加重をかけて、編集物の複数のスコアを線形結合で足しても良い。
【００５３】
コンテンツスコア２５６は、著者オブジェクト２２２からの著者に関連するデジタル文書２１２のトピックと、ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２からのソーシャルメディアアカウントの主要トピックとの比較に基づいて決定されてもよい。幾つかの実施形態では、コンテンツスコア２５６は、ポスティングにリンクされたコンテンツの著者が、著者オブジェクト２２２からの著者及び／又は共著者と一致したとき、増加してもよい。
【００５４】
幾つかの実施形態では、著者に関連するデジタル文書２１２のトピックと、ソーシャルメディアアカウントオブジェクトからのソーシャルメディアアカウントの主要トピックとを比較するため、著者に関連するデジタル文書２１２の各々がバッグオブワード（ｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓ）ベクトル中に提示されてもよい。デジタル文書２１２のバッグオブワードベクトルの平均を用いて、著者に関連するデジタル文書２１２の重心ベクトルを決定してもよい。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２からの各ポスティングをバッグオブワードベクトルとして提示してもよい。ポスティングのすべてのバッグオブワードベクトルの平均を用いて、ソーシャルメディアアカウント２３２のポスティングのすべての重心ベクトルを決定してもよい。ベクトル空間モデルを用いて、ソーシャルメディアアカウント２３２のポスティングの重心ベクトルと、著者オブジェクト２２２のデジタル文書２１２の重心ベクトルとの間の類似スコアＳ＿ｂｏｗを計算してもよい。
【００５５】
幾つかの実施形態では、著者の全デジタル文書２３２のトピック分布を用いて、著者トピックベクトルを形成してもよい。ソーシャルメディアアカウント２３２からの全ポスティングのトピック分布を用いて、ポスティングトピックベクトルを形成してもよい。ベクトル空間モデルを用いて、著者トピックベクトルとポスティングトピックベクトルとの代打の類似スコアＳ＿ｔｏｐｉｃを計算してもよい。著者オブジェクト２１２からの著者が、ソーシャルメディアアカウントのポスティングに埋め込まれたリンクから抽出された文書の著者でもある回数は、数Ｎ＿ａｕｔｈｏｒである。幾つかの実施形態では、コンテンツスコアは、式ａ＊Ｓ＿ｂｏｗ＋ｂ＊Ｓ＿ｔｏｐｉｃ＋ｃ＊ｌｏｇ（Ｎ＿ａｕｔｈｏｒ＋１）で表される。ここでａ，ｂ，ｃは数であり、ａ＋ｂ＋ｃ＝１を満たす。
【００５６】
インターラクションスコア２５８は、デジタル文書２１２の著者と、ソーシャルメディアアカウント２３２に関連及び言及されたソーシャルメディアアカウントのソーシャルメディアアカウントオーナーとの間の相関に基づき決定されてもよい。これらの及びその他の実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２で言及され、共著者であるソーシャルメディアアカウントオーナーの数が決定され、言及されたアカウント数と呼ばれても良い。ソーシャルメディアアカウント２３２に関連し、共著者であるソーシャルメディアアカウントオーナーの数が決定され、関連するアカウント数と呼ばれても良い。幾つかの実施形態では、インターラクションスコア２５８は、言及されたアカウント数と、関連するアカウント数との線形結合であってもよい。幾つかの実施形態では、言及されたアカウント数と、関連するアカウント数とは、各々、異なる加重がされてもよい。言及されたアカウント数と、関連するアカウント数とのの加重は、個別の発見的規則（ａｄ−ｈｏｃ  ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  ｒｕｌｅｓ）と統計的機械学習とに基づき決定されてもよい。
【００５７】
幾つかの実施形態では、インターラクションスコア２５８は、言及されたアカウント数、関連するアカウント数、及び／又は著者の専門と比較した、関連する及び言及されたソーシャルアカウントの他のソーシャルメディアアカウントオーナーの平均専門スコア及び／又はコンテンツスコアに基づいて決定されてもよい。
【００５８】
例えば、幾つかの実施形態では、共著者として特定された関連するソーシャルメディアアカウントの数は、Ｎ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄと表されてもよい。共著者として特定された、言及されたソーシャルメディアアカウントの数は、Ｎ＿ｍｅｎｔｉｏｎｅｄと表されてもよい。他の関連するソーシャルアカウントと著者との間の平均専門スコア及び／又はコンテンツスコアは、Ｓ＿ａｖｅｒａｇｅ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄと表されても良い。他の言及されたソーシャルアカウントと著者との間の平均専門スコア及び／又はコンテンツスコアは、Ｓ＿ａｖｅｒａｇｅ＿ｍｅｎｔｉｏｎｅｄと表されても良い。
【００５９】
これらの及びその他の実施形態では、インターラクションスコア２５８は、式Ｐ１＊ｌｏｇ（Ｎ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ＋１）＋Ｐ２＊ｌｏｇ（Ｎ＿ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ＋１）＋Ｐ３＊Ｓ＿ａｖｅｒａｇｅ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ＋Ｐ４＊Ｓ＿ａｖｅｒａｇｅ＿ｍｅｎｔｉｏｎｅｄに基づいてもよい。ここで、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、及びＰ４は数であり、Ｐ１＋Ｐ２＋Ｐ３＋Ｐ４＝１である。
【００６０】
ブロック２６０において、ソーシャルメディアアカウント２３２のソーシャルメディアアカウントオーナーは、著者オブジェクト２２２から得られる著者と同じであるか、氏名スコア２５２、プロフィールスコア２５４、コンテンツスコア２５６、及びインターラクションスコア２５８を用いて決定されてもよい。幾つかの実施形態では、決定は、氏名スコア２５２、プロフィールスコア２５４、コンテンツスコア２５６、及びインターラクションスコア２５８の線形結合に基づいて行われてもよい。例えば、氏名スコア２５２、プロフィールスコア２５４、コンテンツスコア２５６、及びインターラクションスコア２５８の線形結合が閾値より大きいとき、ソーシャルメディアアカウント２３２のソーシャルメディアアカウントオーナーは著者オブジェクト２２２から得られる著者と同じであると決定してもよい。幾つかの実施形態では、閾値は、前の一致のデータ確認（ｐｒｅｖｉｏｕｓ  ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍａｔｃｈｅｓ）に基づき決定されてもよい。例えば、異なる著者に対してフロー２００の複数回繰り返し、一致はフロー２００の外で決定することを決定してもよい。ある信頼性を有する閾値スコアを、複数回の繰り返しに基づいて選択してもよい。
【００６１】
幾つかの実施形態では、氏名スコア２５２、プロフィールスコア２５４、コンテンツスコア２５６、及びインターラクションスコア２５８の各々には異なる加重がされる。これらの及びその他の実施形態では、異なるスコアの加重は、統計的機械学習又はその他のアルゴリズムを用いて決定されてもよい。例えば、所定の一致及び不一致に基づいて、機械学習アルゴリズムをトレーニングしてもよい。トレーニング後、機械学習アルゴリズムは、個々のスコアの各々を入力として受け取り、スコアを加重及び線形結合して、ソーシャルメディアアカウント２３２のソーシャルメディアアカウントオーナーが著者オブジェクト２２２から得られる著者と同じである尤度を決定してもよい。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウント２３２のソーシャルメディアアカウントオーナーが著者オブジェクト２２２から得られる著者と同じであり、閾値より大きいとき、機械学習アルゴリズムは一致であると表示してもよい。幾つかの実施形態では、閾値はユーザ選択されてもよいし、そうではなく以前の経験又はフロー２００の繰り返しに基づいて決定されもよい。
【００６２】
本開示の範囲から逸脱することなく、フロー２００に修正、追加、または削除をすることができる。例えば、幾つかの実施形態では、フロー２００は複数のソーシャルメディアアカウント２３２を含んでもよい。これらの及びその他の実施形態では、ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２は、各ソーシャルメディアアカウント２３２に対して生成されてもよく、著者オブジェクト２２２は、各ソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２と個別に比較され、一致を判定されてもよい。幾つかの実施形態では、著者が１つのソーシャルメディアアカウント２３２のソーシャルメディアアカウントオーナーであると判断された場合、その著者に対する検索の結果として得られたソーシャルメディアアカウント２３２に対しては、他のソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２は生成されなくてもよい。
【００６３】
幾つかの実施形態では、異なるソーシャルメディアアカウント２３２の各々のソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２は、著者オブジェクト２２２との比較前に決定されてもよい。代替的に又は追加的に、１つのソーシャルメディアアカウント２３２のソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２が生成され、著者に関連する著者オブジェクト２２２と比較され、その結果、１つのソーシャルメディアアカウント２３２となり、他のソーシャルメディアアカウントオブジェクト２４２が生成される前に、スコアが生成され、一致が判断されてもよい。
【００６４】
幾つかの実施形態では、デジタル文書２１２は複数の著者を含んでもよい。これらの及びその他の実施形態では、各著者に関する著者プロフィールデータが収集され、異なる著者オブジェクト２２２を生成するために使われても良い。異なる著者オブジェクト２２２の各々のソーシャルメディアを検索しても良い。手短に言えば、フロー２００は、情報特定と抽出をするデータフローの単なる一例であり、本開示はこれに限定されない。
【００６５】
図３ａと図３ｂは、ここに説明する少なくとも一実施形態による、情報特定及び抽出の方法３００の一例を示すフローチャートである。幾つかの実施形態では、方法３００に関連する動作の一以上は、情報収集システム１１０により行われても良い。代替的に又は追加的に、方法３００は任意の好適なシステム、装置、又はデバイスにより実行されてもよい。例えば、図６のシステム６００のプロセッサ６１０は、方法３００に関連する動作の一以上を実行してもよい。離散的なブロックで図示したが、方法３００の一以上のブロックに関連するステップ及び動作は、所望の実装に応じて、複数のブロックに分割されても、より少数のブロックに結合されても、削除されてもよい。
【００６６】
方法３００は、ブロック３０２で始まり、処理システムを用いて一以上の情報源から複数のデジタル文書が取得されてもよい。デジタル文書は、先週、先月、又はここ数ヶ月など最近の特定期間中にリリースされた文書など、最近の文書であってもよい。ブロック３０４において、各デジタル文書のトピックスは、トピックモデル分析を用いて決定されてもよい。
【００６７】
ブロック３０６において、デジタル文書の著者が決定されもよい。幾つかの実施形態では、著者の決定は、デジタル文書中に著者として表示されている人の氏名を抽出することを含んでもよい。これらの及びその他の実施形態では、デジタル文書を解析して、氏名がそのデジタル文書の著者であることを示す単語を検索してもよい。幾つかの実施形態では、著者オブジェクトはデータベースから得た各著者に対して取得されてもよい。幾つかの実施形態では、著者オブジェクトの取得は、著者オブジェクトを生成し、同じ氏名を有するデータベース中の既存の著者オブジェクトを検索して見つけることを含んでもよい。
【００６８】
ブロック３０８において、著者が選択される。ブロック３１０において、選択された著者に関するメタデータを取得する。幾つかの実施形態では、メタデータは、著者を含むデジタル文書から取得される。幾つかの実施形態では、メタデータは、著者プロフィールデータ、及び著者を含むデジタル文書のトピックであってもよい。メタデータは、著者に関連する著者オブジェクトに保存されてもよい。
【００６９】
ブロック３１２において、ソーシャルメディアが選択される。ブロック３１４において、選択された著者の氏名を用いて、選択されたソーシャルメディアを検索してもよい。検索の結果、その著者に関連する複数のソーシャルメディアアカウントが得られても良い。ブロック３１６において、ソーシャルメディアの１つが選択される。
【００７０】
ブロック３１８において、選択されたソーシャルメディアアカウントのソーシャルメディアアカウントメタデータを取得する。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウントメタデータは選択されたソーシャルメディアアカウントから取得されてもよい。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウントメタデータは、ソーシャルメディアアカウントプロフィールデータ、及びポストのトピック、リンクされた文書、及び選択されたソーシャルメディアアカウントの他の態様であってもよい。ソーシャルメディアアカウントメタデータは、選択されたソーシャルメディアアカウントに関連する著者オブジェクトに保存されてもよい。
【００７１】
ブロック３２０において、スコアは、選択されたソーシャルメディアアカウントと選択された著者との間の比較に基づき、生成されてもよい。幾つかの実施形態では、スコアは、ソーシャルメディアアカウントオブジェクトと著者オブジェクトとの比較に基づき生成されてもよい。幾つかの実施形態では、スコアは、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアのうち一以上を含んでもよい。
【００７２】
ブロック３２２において、ブロック３１４におけるソーシャルメディアの検索で得られた、選択されていない他のソーシャルメディアアカウントがあるか判断してもよい。その他の選択されていないソーシャルメディアアカウントがある場合、方法３００はブロック３１６に進み、選択されていない他のソーシャルメディアアカウントのうちの１つを選択してもよい。選択されていないソーシャルメディアアカウントが他に無い場合、方法３００はブロック３２４に進む。
【００７３】
ブロック３２４において、ブロック３２０で各ソーシャルメディアアカウントに対して生成されたスコアを用いて、選択された著者が、選択されたソーシャルメディアアカウントのソーシャルメディアアカウントオーナーであるか判断してもよい。幾つかの実施形態では、各ソーシャルメディアアカウントに対して生成されたスコアを比較することにより、選択されたソーシャルメディアアカウントのどのソーシャルメディアアカウントオーナーが、選択された著者であるか、判断してもよい。これらの及びその他実施形態では、スコアが最高であるソーシャルメディアアカウントが、選択された著者のソーシャルメディアアカウントであると判断されてもよい。代替的に又は追加的に、スコアが選択閾値より高いソーシャルメディアアカウントは、選択された著者のソーシャルメディアアカウントであると判断されてもよい。選択閾値は機械学習、以前の経験、その他のタイプの分析に基づいてもよい。選択された著者が、選択されたソーシャルメディアアカウントの１つのソーシャルメディアアカウントオーナーであるとき、選択された著者と、選択されたソーシャルメディアアカウントの１つは、著者オブジェクトとソーシャルメディアアカウントオブジェクトとを含むデータベースにおいて結びつけ（ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ）られる。
【００７４】
ブロック３２６において、ブロック３１２で選択されていない他のソーシャルメディアアカウントがあるか判断する。例えば、方法３００は、著者を、複数の異なるソーシャルメディアのソーシャルメディアアカウントと一致判定（ｍａｔｃｈ）するように構成されてもよい。その他の選択されていないソーシャルメディアがある場合、方法３００はブロック３１２に進み、選択されていない他のソーシャルメディアのうちの１つを選択してもよい。選択されていないソーシャルメディアが他に無い場合、方法３００はブロック３２８に進む。
【００７５】
ブロック３２８において、ブロック３０６で判定されたデジタル文書から得られた他の著者のうち、選択されていないものがあるか判断する。その他の選択されていない著者がある場合、方法３００はブロック３０８に進み、選択されていない他の著者のうちの１つを選択してもよい。選択されていない著者が他に無い場合、方法３００はブロック３３０に進む。
【００７６】
ブロック３３０において、データベースにおいて著者と関連付けられたソーシャルメディアアカウントにおける新しいポスト（ｐｏｓｔｓ）を抽出してもよい。新しいポストを抽出するため、データベースはソーシャルメディアアカウントのネットワークアドレスを含んでいてもよい。システムは、ネットワークアドレスを用いて、ソーシャルメディアアカウントにナビゲートし、最近の時間の、又はソーシャルメディアアカウントのポストが前に抽出されたことがある場合は、最後のポスト抽出の時からのポストを抽出する。
【００７７】
ブロック３３２において、新しいポストから抽出された情報は整理（ｏｒｇａｎｉｚｅ）されてもよい。幾つかの実施形態では、情報が抽出されたソーシャルメディアアカウントに関連する著者の専門に基づき、情報を整理してもよい。
【００７８】
ブロック３３４において、ソーシャルメディアアカウントに関連する著者の専門により整理されたデータが提供される。幾つかの実施形態では、情報はウェブページを通して提供されてもよい。
【００７９】
本技術分野の当業者には言うまでもないが、ここに開示のこれらの及びその他のプロセス及び方法について、そのプロセス及び方法で実行される機能は、異なる順序で実装されてもよい。さらに、概要を述べたステップと動作は、単なる例であり、開示された実施形態の本質を損なうことなく、そのステップと動作のうち幾つかは、任意的であり、結合されてより少ないステップと動作にされてもよく、拡張されてより多くのステップと動作にされてもよい。
【００８０】
図４は、ここに説明する少なくとも一実施形態による、情報特定及び抽出の方法４００の一例を示すフローチャートである。幾つかの実施形態では、方法４００に関連する動作の一以上は、情報収集システム１１０により行われても良い。代替的に又は追加的に、方法４００は任意の好適なシステム、装置、又はデバイスにより実行されてもよい。例えば、図６のシステム６００のプロセッサ６１０は、方法４００に関連する動作の一以上を実行してもよい。離散的なブロックで図示したが、方法４００の一以上のブロックに関連するステップ及び動作は、所望の実装に応じて、複数のブロックに分割されても、より少数のブロックに結合されても、削除されてもよい。
【００８１】
方法４００は、ブロック４０２で始まり、複数のデジタル文書の各著者に対して、データベースにおいて、著者オブジェクトが生成される。複数のデジタル文書が一以上の情報源から取得されてもよい。幾つかの実施形態では、著者プロフィールデータは、著者の肩書き、著者の所属、著者の専門、及び著者のロケーションのうち一以上を含んでもよい。幾つかの実施形態では、著者オブジェクトの生成は、デジタル文書から氏名、著者プロフィールデータ、及び共著者を抽出することを含んでもよい。
【００８２】
ブロック４０４において、ソーシャルメディアのソーシャルメディアアカウントの表示を取得する。その表示は、ソーシャルメディアにおける、著者オブジェクトの著者の氏名の検索に基づく。
【００８３】
ブロック４０６において、著者オブジェクトから得られる氏名と、ソーシャルメディアアカウントに基づき生成されたソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られたソーシャルメディア名との比較に基づき、氏名スコアが生成されてもよい。
【００８４】
ブロック４０８において、プロフィールスコアが、著者オブジェクトから得られる著者プロフィールデータと、ソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られるソーシャルメディアプロフィールデータとの比較に基づいて生成される。幾つかの実施形態では、著者プロフィールデータとソーシャルメディアプロフィールデータとの比較は、著者プロフィールデータを用いて著者ベクトルを構成すること、ソーシャルメディアプロフィールデータを用いてソーシャルメディアベクトルを構成すること、著者ベクトルとソーシャルメディアベクトルとの間の類似度を計算することを含み、計算される類似度がプロフィールスコアである。
【００８５】
ブロック４１０において、ソーシャルメディアアカウントにおけるポスティングから得られるトピックスと、著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々のトピックスとの比較に基づき、コンテンツスコアが生成されてもよい。
【００８６】
ブロック４１２において、ソーシャルメディアアカウントにおけるソーシャルコネクションの評価と、著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々の共著者とに基づき、インターラクションスコアが生成されてもよい。
【００８７】
ブロック４１４において、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアに基づいて、ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか、判断してもよい。幾つかの実施形態では、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアに基づいて、ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するかの判断は、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアの各々に加重を割り当てることを含んでもよい。判断するステップは、さらに、加重された氏名スコア、加重されたプロフィールスコア、加重されたコンテンツスコア、及び加重されたインターラクションスコアを線形結合するステップと、機械学習アルゴリズムを線形結合に適用して、ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップを含んでもよい。
【００８８】
ブロック４１６において、各著者オブジェクトの著者に関連するソーシャルメディアアカウントの新しいポストからデータを抽出してもよい。ブロック４１８において、デジタル文書のトピックスに基づいて整理されたデータを提供してもよい。
【００８９】
本技術分野の当業者には言うまでもないが、ここに開示のこれらの及びその他のプロセス及び方法について、そのプロセス及び方法で実行される機能は、異なる順序で実装されてもよい。さらに、概要を述べたステップと動作は、単なる例であり、開示された実施形態の本質を損なうことなく、そのステップと動作のうち幾つかは、任意的であり、結合されてより少ないステップと動作にされてもよく、拡張されてより多くのステップと動作にされてもよい。
【００９０】
例えば、方法４００は、さらに、ソーシャルメディアアカウントのポスティングからトピックスを決定することを含んでもよい。幾つかの実施形態では、ピックスを決定するステップは、閾値数の単語より短いポスティングを排除するステップと、ポスティングに埋め込まれたリンクからコンテンツを取得するステップとを含んでも良い。トピックスを決定するステップは、さらに、コンテンツを集約（ａｇｇｒｅｇａｔｅ）して、集約コンテンツのトピック分布を決定するステップを含んでもよい。
【００９１】
幾つかの実施形態では、方法４００は、さらに、一以上の情報源から複数のデジタル文書を取得するステップと、トピックモデル分析を用いて各デジタル文書のトピックスを決定するステップとを含んでも良い。
【００９２】
図５は、ここに説明する少なくとも一実施形態による、情報特定及び抽出の方法５００の一例を示すフローチャートである。幾つかの実施形態では、方法５００に関連する動作の一以上は、情報収集システム１１０により行われても良い。代替的に又は追加的に、方法５００は任意の好適なシステム、装置、又はデバイスにより実行されてもよい。例えば、図６のシステム６００のプロセッサ６１０は、方法５００に関連する動作の一以上を実行してもよい。離散的なブロックで図示したが、方法５００の一以上のブロックに関連するステップ及び動作は、所望の実装に応じて、複数のブロックに分割されても、より少数のブロックに結合されても、削除されてもよい。
【００９３】
方法５００は、ブロック５０２で始まり、複数のデジタル文書の各著者に対して、データベースにおいて、著者オブジェクトが生成される。複数のデジタル文書が一以上の情報源から取得されてもよい。幾つかの実施形態では、著者プロフィールデータは、著者の肩書き、著者の所属、著者の専門記載、及び著者のロケーションのうち一以上を含んでもよい。幾つかの実施形態では、著者オブジェクトの生成は、デジタル文書から氏名、著者プロフィールデータ、及び共著者を抽出することを含んでもよい。
【００９４】
ブロック５０４において、ソーシャルメディアにおける著者オブジェクト中の著者の氏名の検索に基づいて、ソーシャルメディア中のソーシャルメディアアカウントの情報（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）を取得してもよい。
【００９５】
ブロック５０６において、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアのうち二以上に基づいて、ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか判断してもよい。
【００９６】
幾つかの実施形態では、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアに基づいて、ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するかの判断は、氏名スコア、プロフィールスコア、コンテンツスコア、及びインターラクションスコアの各々に加重を割り当てること、及び加重された氏名スコア、加重されたプロフィールスコア、加重されたコンテンツスコア、及び加重されたインターラクションスコアを線形結合することを含んでもよい。決定するステップは、線形結合に機械学習アルゴリズムを適用して、ソーシャルメディアアカウントが著者オブジェクトの著者に関連するか判断するステップを含んでいてもよい。
【００９７】
幾つかの実施形態では、著者オブジェクトから得られる氏名と、ソーシャルメディアアカウントに基づき生成されたソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られたソーシャルメディア名との比較に基づき、氏名スコアが生成されてもよい。
【００９８】
幾つかの実施形態では、プロフィールスコアが、著者オブジェクトから得られる著者プロフィールデータと、ソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得られるソーシャルメディアプロフィールデータとの比較に基づいて生成されてもよい。幾つかの実施形態では、著者プロフィールデータとソーシャルメディアプロフィールデータとの比較は、著者プロフィールデータを用いて著者ベクトルを構成すること、ソーシャルメディアプロフィールデータを用いてソーシャルメディアベクトルを構成すること、著者ベクトルとソーシャルメディアベクトルとの間の類似度を計算することを含む。幾つかの実施形態では、計算された類似性がプロフィールスコアであってもよい。
【００９９】
幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウントにおけるポスティングから得られるトピックスと、著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々のトピックスとの比較に基づき、コンテンツスコアが生成されてもよい。
【０１００】
幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアアカウントにおけるソーシャルコネクションの評価と、著者オブジェクトから得られる著者に関連するデジタル文書の各々の共著者とに基づき、インターラクションスコアが生成されてもよい。
【０１０１】
本技術分野の当業者には言うまでもないが、ここに開示のこれらの及びその他のプロセス及び方法について、そのプロセス及び方法で実行される機能は、異なる順序で実装されてもよい。さらに、概要を述べたステップと動作は、単なる例であり、開示された実施形態の本質を損なうことなく、そのステップと動作のうち幾つかは、任意的であり、結合されてより少ないステップと動作にされてもよく、拡張されてより多くのステップと動作にされてもよい。
【０１０２】
例えば、方法５００は、さらに、ソーシャルメディアアカウントのポスティングからトピックスを決定することを含んでもよい。幾つかの実施形態では、トピックスを決定するステップは、閾値数の単語より短いポスティングを削除するステップと、ポスティング中に埋め込まれたリンクからコンテンツを取得するステップと、コンテンツを集約するステップと、集約コンテンツのトピック分布を決定するステップとを含む。
【０１０３】
図６は、ここに説明の少なくとも一実施形態によるシステム６００の一例を示す図である。システム６００は、ソフトウェアをテストするように構成された任意の好適なシステム、装置、又はデバイスを含んでいてもよい。システム６００は、プロセッサ６１０、メモリ６２０、データストレージ６３０、及び通信デバイス６４０を含む、これらはすべて通信可能に結合されていてもよい。データストレージ６３０は、著者オブジェクトやソーシャルメディアアカウントオブジェクトなど、様々なタイプのデータを含む。
【０１０４】
一般的に、プロセッサ６１０は、任意の好適な特定目的又は汎用コンピュータ、計算エンティティ、又は様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む処理デバイスを含んでも良く、任意の適用し得るコンピュータ読み取り可能ストレージメディアに格納された命令を実行するように構成されていてもよい。例えば、プロセッサ６１０は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム命令を解釈及び／又は実行する、及び／又はデータを処理するように構成されたその他のデジタル又はアナログ回路を含んでもよい。
【０１０５】
図６には１つのプロセッサとして示したが、言うまでもなく、プロセッサ６１０は、任意数のネットワーク又は物理的ロケーションにわたって分散した任意数のプロセッサであって、ここに説明の任意数の動作を個別に又は集合的に実行するように構成されたものを含んでいても良い。幾つかの実施形態では、プロセッサ６１０は、プログラム命令を解釈及び／又は実行し、及び／又はメモリ６２０に、データストレージ６３０に、又はメモリ６２０とデータストレージ６３０とに格納されたデータを処理してもよい。幾つかの実施形態では、プロセッサ６１０は、データストレージからプログラム命令をフェッチし、そのプログラム命令をメモリ６２０にロードしてもよい。
【０１０６】
プログラム命令がメモリ６２０にロードされた後、プロセッサ６１０は、プログラム命令を実行して、例えば、図２、３、及び４それぞれのフロー２００、及び／又は方法３００と４００を実行してもよい。例えば、プロセッサ６１０は、公表システム及びソーシャルメディアシステムから得た情報をそれぞれ用いて、著者オブジェクトとソーシャルメディアアカウントオブジェクトとを生成してもよい。プロセッサ６１０は、著者オブジェクトとソーシャルメディアアカウントオブジェクトから得た情報を比較して、著者オブジェクトから得た著者に関連するソーシャルメディアアカウントを特定してもよい。
【０１０７】
メモリ６２０とデータストレージ６３０は、コンピュータ実行可能命令又はデータ構造を担う又は有するコンピュータ読み取り可能ストレージメディア又は一以上のコンピュータ読み取り可能ストレージメディアを含んでいてもよい。かかるコンピュータ読み取り可能媒体は、汎用又は特殊用途コンピュータシステムによりアクセスできる、利用できるどんな媒体であってもよい。
【０１０８】
限定ではなく一例として、かかるコンピュータ読み取り可能媒体は、非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体を含み、これはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、又はその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、その他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス（例えば、ソリッドステートメモリデバイス）、又はその他の任意のストレージ媒体であって所望のプログラムコードを、汎用又は特殊用途コンピュータによりアクセスしてもよいコンピュータ実行可能命令又はデータ構造の形式で担う又は格納するのに用いられるものを含む。上記のものの任意の組合せを、コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体の範囲内に含んでもよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、プロセッサ６１０に、ある動作又は動作のグループを実行させるように構成された命令及びデータを含んでも良い。
【０１０９】
通信ユニット６４０は、ネットワークを介して情報を送受信するように構成されたコンポーネント、デバイス、システム、又はこれらの組み合わせを含んでいても良い。幾つかの実施形態では、通信ユニット６４０は、他のロケーションにある他のデバイス、同じロケーションにある他のデバイス、又は同じシステム内の他のコンポーネントと通信してもよい。例えば、通信ユニット６４０は、モデム、（有線又は無線の）ネットワークカード、赤外線通信デバイス、（アンテナなどの）無線通信デバイス、及び／又は（例えば、ブルートゥースデバイス、８０２．６デバイス（例えば、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ＷｉＦｉデバイス、ＷｉＭａｘデバイス、セルラー通信施設などの）チップセットなどを含む。通信ユニット６４０は、ネットワーク及び／又は本開示で説明したその他のデバイス又はシステムとデータを交換してもよい。例えば、通信ユニット６４０により、システム６００は、図１の公表システム１２０、ソーシャルメディアシステム１３０、及びデバイス１４０など、その他のシステムと通信できる。
【０１１０】
本開示の範囲から逸脱することなく、システム６００に修正、追加、または削除をすることができる。例えば、データストレージ６３０は、複数のロケーションに配置され、ネットワークを介してプロセッサ６１０によりアクセスされる複数の異なるストレージメディアであってもよい。
【０１１１】
上記の通り、ここに説明する実施形態は、後でより詳しく説明する様々なコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む特殊用途又は汎用コンピュータ（例えば、図６のプロセッサ６１０）の利用を含んでも良い。さらに、上記の通り、ここに説明の実施形態は、コンピュータ実行可能命令又はデータ構造を担う又は有するコンピュータ読み取り可能メディア（例えば、図６のメモリ６２０又はデータストレージ６３０）を用いて実装してもよい。
【０１１２】
ここで、「モジュール」又は「コンポーネント」との用語は、計算システムの汎用ハードウェア（例えば、コンピュータ読み取り可能媒体、プロセッサデバイスなど）により格納及び／又は実行され得るモジュール又はコンポーネント、及び／又はソフトウェアオブジェクト又はソフトウェアルーチンを実行するように構成されたハードウェア実施形態を指してもよい。幾つかの実施形態では、ここに説明する異なるコンポーネント、モジュール、エンジン、及びサービスは、（例えば、別のスレッドとして）計算システム上で実行されるオブジェクト又はプロセスとして実施してもよい。ここに説明のシステムと方法の幾つかは、概して（汎用ハードウェアにより格納及び／又は実行される）ソフトウェアで実装されると説明したが、ハードウェアの実施形態、又はソフトウェアとハードウェアの実施形態の組み合わせも可能であり、想定されている。本明細書において、「計算エンティティ（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ｅｎｔｉｔｙ）」とは、ここで定義したどの計算システムであってもよく、計算システム上で実行されているどのモジュール又はモジュールの組み合わせであってもよい。
【０１１３】
ここに用い、特に添付した特許請求の範囲で用いる用語は、一般的に「オープン」タームであることが意図されている（例えば、用語「含む」は「含むが限定されない」と解釈すべきであり、用語「有する」は「少なくとも〜を有する」と解釈すべきであり、用語「含む」は「含むが限定されない」と解釈すべきである。
【０１１４】
また、請求項において数を特定しようと意図する場合は、請求項中に明示的に記載し、そうでなければ、そのような意図はない。例えば、理解の助けとして、下記に添付した特許請求の範囲は、その記載に「少なくとも１つの」や「一以上の」との導入句を含んでいることがある。しかし、かかるフレーズの使用は、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」を付けることが、たとえ同じ請求項が「一以上の」又は「少なくとも１つの」という導入句と「ａ」や「ａｎ」などの不定冠詞を含んでいたとしても、かかる請求項記載を含む請求項を、かかる記載を１つだけ含む実施形態に限定することを示唆していると解してはならない。（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は「少なくとも１つの」又は「一以上の」を意味するものと解釈すべきである）；請求項記載を導入する定冠詞の使用についても同様である。
【０１１５】
また、導入された請求項記載について特定の数が明示的に記載されていたとしても、当業者には言うまでもなく、かかる記載は少なくとも記載された数という意味と解釈すべきである（例えば、他の修飾語を付けずに「２つの」と言った場合、これは少なくとも２つ、すなわち２以上を意味する）。さらに、「Ａ，Ｂ，及びＣなどのうち少なくとも１つ」又は「Ａ，Ｂ、及びＣなどのうち一以上」などの表現を用いる場合、一般的に、かかる表現は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣ、又はＡとＢとＣなどを含むことを意図している。
【０１１６】
さらに、２以上の代替的用語を提示する宣言的単語又は句は、明細書、特許請求の範囲、又は図面にかかわらず、その用語のうち一つ、その用語のどちらか、又は両方の用語を含む可能性を想定していると理解すべきである。例えば、「ＡまたはＢ」は、「Ａ」、または「Ｂ」、又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むと理解すべきである。
【０１１７】
ここに記載したすべての例と条件付きの言葉は、発明者が技術発展に対してなした本発明とコンセプトとを、読者が理解しやすいようにするためのものであり、その解釈は具体的に記載した実施例や制約に限定されるべきではない。  本開示の実施形態を詳細に説明したが、言うまでもなく、本開示の精神と範囲から逸脱することなく、これらの実施形態に変更、置換、代替を施すことができる。
【図１】
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【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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