【手続補正書】
【提出日】平成20年8月19日(2008.8.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
推奨コンポーネントが、複数の推奨情報の１つ以上がユーザーのための１つ以上の推奨情報の生成につながるコンテクストの表示に関連する、前記複数の推奨情報を推奨ログに記憶することによって、ユーザーのための推奨ログを生成し、
集約コンポーネントが、該推奨ログ内に記憶された前記複数の推奨情報を処理することから得られた１つ以上の統計データを使用することによって、推奨情報のサブセットを決定することを含む、
情報処理システムのユーザーのための推奨ダイジェストを生成する方法。
【請求項２】
前記１つ以上の統計データが、
１つの項目がユーザーに推奨された回数と、
該項目についての推奨が発生した異なるコンテクストの数と、
その間に前記項目がユーザーに推奨された異なる使用セッションの数と、
前記複数の推奨情報の少なくとも一部のランクと、の少なくとも１つに基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
推奨情報のサブセットを決定することが、
日範囲と、
時間範囲と、
それについて前記推奨情報が生成された項目の種類と、
前記複数の推奨情報の１つ以上に関連する特定のトピックと、の少なくとも１つに従い、
前記推奨ログ内に記憶された前記複数の推奨情報を処理することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
推奨情報のサブセットを決定することが、
前記記憶された複数の推奨情報の少なくとも一部に含まれた前記１つ以上の推奨情報についての全体的なスコアを決定することを含み、
該全体的なスコアが、前記１つ以上の推奨情報へのユーザーの興味のレベルを予測する、関連スコアとして使用される、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ユーザーのための推奨ログを生成することと、推奨情報のサブセットを決定することとが、
ユーザー相互作用なしに受動的に実行される、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記生成された推奨ダイジェストが、
前記ダイジェスト内の前記推奨情報のリスト化と、
前記生成された推奨情報についてのタイトルと、
それについて１つ以上の推奨がなされた項目についての情報要約と、
特定の項目についての推奨情報を生成するための基礎と、
該特定の項目について生成された推奨情報の総数と、
前記推奨情報が前記推奨ログに加えられた時の日付と、
訪問された関連した同一のリソース・ロケータに関する情報と、の１つ以上を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ユーザー・アクセス内容に対応して、複数の推奨情報を生成し、ログする推奨コンポーネントであって、該複数の推奨情報が推奨ログ内に記憶されている、推奨コンポーネントと、
前記推奨ログ内に記憶された複数の推奨情報を処理することから得られた１つ以上の統計データを使用することによって、推奨情報のサブセットを決定する、集約コンポーネントと、
前記集約コンポーネントによって決定された前記推奨情報のサブセットに基づいて推奨ダイジェストを生成する、ダイジェスト生成コンポーネントと、を含む、
情報処理システムのユーザーのための推奨ダイジェストを生成するシステム。
【請求項８】
前記１つ以上の統計データが、
１つの項目がユーザーに推奨された回数と、
前記項目についての推奨が発生した異なるコンテクストの数と、
その間に前記項目がユーザーに推奨された、異なる使用セッションの数と、
前記複数の推奨情報の少なくとも一部のランクと、の少なくとも１つに基づく、
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記集約コンポーネントが、
日範囲と、
時間範囲と、
それについて前記推奨が生成された項目の種類と、
前記複数の推奨情報の１つ以上に関連する特定のトピックと、の少なくとも１つに従って、
前記推奨ログ内に記憶された前記複数の推奨情報を処理することによって、推奨情報のサブセットを決定する、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
推奨情報のサブセットを決定する前記集約コンポーネントが、
前記記憶された複数の推奨情報の少なくとも一部に含まれた前記１つ以上の推奨情報についての全体的なスコアを決定することを含み、
該全体的なスコアが、前記１つ以上の推奨情報へのユーザーの興味のレベルを予測する、関連スコアとして使用される、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
ユーザーのための前記推奨ログを生成することと、推奨情報のサブセットを決定することとが、ユーザーの相互作用なしに受動的に実行される、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記生成された推奨ダイジェストが、
前記ダイジェスト内の推奨情報のリスト化と、
前記生成された推奨情報についてのタイトルと、
それについて１つ以上の推奨がなされた項目についての情報要約と、
特定の項目についての推奨情報を生成するための基礎と、
該特定の項目について生成された推奨情報の総数と、
前記推奨情報が前記推奨ログに加えられた時の日付と、
訪問された関連した同一のリソース・ロケータに関する情報と、の１つ以上を含む、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つ以上の推奨情報が、
ウェブ・ページ、電子メール・メッセージ、ドキュメント、及び画像の１つ以上を含む、  ユーザー・アクセス内容に対応して、推奨情報作成コンポーネントによって決定され、
前記決定された推奨情報が、ユーザーの潜在的な興味の内容へのリンクである、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上の推奨情報が、
商品説明、ウェブ・ページ、電子メール・メッセージ、ドキュメント、及び画像の１つ以上を含む、ユーザー・アクセス内容に対応して、前記推奨情報作成コンポーネントによって決定され、
前記決定された推奨情報が、ユーザーの潜在的興味の商品の識別子である、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つ以上の推奨情報が、
商品説明、ウェブ・ページ、電子メール・メッセージ、ドキュメント、及び画像の１つ以上を含む、ユーザー・アクセス内容に対応して、推奨情報作成コンポーネントによって決定され、
前記決定された推奨情報が広告である、
請求項７に記載のシステム。
【請求項１６】
複数の推奨情報の１つ以上がユーザーのための１つ以上の推奨情報の生成につながるコンテクストの表示に関連する、前記複数の推奨情報を推奨ログに記憶することによって、ユーザーのための推奨ログを生成する推奨コンポーネント、及び
該推奨ログ内に記憶された前記複数の推奨情報を処理することから得られた１つ以上の統計データを使用することによって、推奨情報のサブセットを決定する集約コンポーネント
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
前記１つ以上の統計データが、
１つの項目がユーザーに推奨された回数と、
該項目についての推奨が発生した異なるコンテクストの数と、
その間に前記項目がユーザーに推奨された異なる使用セッションの数と、
前記複数の推奨情報の少なくとも一部のランク、の少なくとも１つに基づく、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
推奨情報のサブセットを決定することが、
日範囲と、
時間範囲と、
それについて前記推奨情報が生成された項目の種類と、
前記複数の推奨情報の１つ以上に関連する特定のトピックと、の少なくとも１つに従い、
前記推奨ログ内に記憶された前記複数の推奨情報を処理することを含む、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１９】
推奨情報のサブセットを決定することが、
前記複数の記憶された推奨情報の少なくとも一部に含まれた前記１つ以上の推奨情報についての全体的なスコアを決定することを含み、
該全体的なスコアが、前記１つ以上の推奨情報へのユーザーの興味のレベルを予測する、関連スコアとして使用される、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項２０】
ユーザーのための推奨ログを生成することと、推奨情報のサブセットを決定することとが、ユーザーの相互作用なしに受動的に実行される、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項２１】
前記生成された推奨ダイジェストが、
前記ダイジェスト内の前記推奨情報のリスト化と、
前記生成された推奨情報についてのタイトルと、
それについて１つ以上の推奨がなされた項目についての情報要約と、
特定の項目についての推奨情報を生成するための基礎と、
該特定の項目について生成された推奨情報の総数と、
前記推奨情報が前記推奨ログに加えられた時の日付と、
訪問された関連した同一のリソース・ロケータに関する情報と、の１つ以上を含む、
請求項１６に記載のプログラム。