(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバを介してブラウジング可能な複数の文書を含み各文書が少なくとも１つの他の文書にリンクして構成された文書収集体を利用するユーザが関心を示す情報の種類を識別するシステムであって、
サーバを介して文書収集体に接続された制御装置回路と、
制御装置回路によって起動される、経路取得手段、情報取得手段、クラスタリング手段、および識別手段と、
を備え、
経路取得手段は、ユーザによりアクセスされた一連の文書についてのアクセスの経路をサーバのアクセスログ情報から取得し、取得したアクセス経路のうちで予め定められたしきい値数を超えるユーザが通過したアクセス経路を、有意なアクセス経路として取得し、取得した有意なアクセス経路をメモリ回路に記憶し、
情報取得手段は、メモリ回路内の有意なアクセス経路のそれぞれについて、その有意なアクセス経路上の文書に含まれる語と、その有意なアクセス経路に沿った文書間のリンクに関する情報と、文書のＵＲＬとを含んだ複数種類の情報を、予め定められた規則を用いて文書収集体から取得し、取得した情報のそれぞれをベクトルのエントリに対応させることによって複数種類の情報を情報ベクトルとしてメモリ回路に記憶し、
クラスタリング手段は、メモリ回路に記憶された有意なアクセス経路ごとの情報ベクトルに対してＫ平均クラスタリングまたはウェーブフロントクラスタリングを適用することによって、クラスタ中心を取得し、
識別手段は、クラスタ中心のベクトルをガウス分布または対数正規分布を用いて分析することによって、文書収集体のユーザが関心を示す情報の種類を識別する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１に記載の文書収集体のユーザが関心を示す情報の種類を識別するシステムであって、
情報取得手段は、取得した情報に対して重み付けを行い、その重み付けは、有意なアクセス経路上で後にアクセスされた文書ほど、その文書に関する情報をより高く重み付けするとともに、アクセス回数が多い文書ほど、その文書に関する情報をより高く重み付けすることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書収集体を利用するユーザが関心を示す情報の種類を識別するシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
情報を管理する能力は、現代情報経済において重要性を増している。企業の情報システムの適用範囲が供給業者や顧客に拡張するにつれ、企業情報のリポジトリ（repositories）に時宜を得てアクセスすることは重要となる。そのため、ウェブサイトの設計者や情報アーキテクト（architects）は、文書収集体あるいはウェブサイトを通過していくユーザの種類を特定する必要がある。次に、情報の受け渡しがユーザのニーズやユーザが実行しなくてはならないタスクに基づいて適合するように、この情報が使用される。ユーザの文書収集体および／またはウェブサイトへのアクセスパターンは、クライアントアクセスソフトウェアの従来のアクセス情報および／または特別な実装機能を使用して決定される場合もある。例えば、アレクサインターネット社（Alexa Internet；商標）のツールバー５．０システム（Toolbar 5.0 system；商標）は、クライアントブラウザにカスタマイズされたツールバーを加えることができる。ツールバー５．０（商標）の製品を使って、アレクサインターネット社のシステムは、ユーザの経路に関する情報をコンパイル（compile）することができ、現在の経路と蓄積されたブラウズの履歴情報との類似性に基づいて次の接続の提案を行う。同様に、ＩＢＭ（商標）のサーフエイド（SurfAid；商標）製品は、オンライン解析的プロセス法（On-line Analytical Processing method）を用いて、ユーザが通過パスをたどる回数をユーザに提供する。このシステムは、各ユーザ経路をユーザ経路のカテゴリに割り当てる試みである。しかし、これら従来製品は、ユーザの情報ニーズの統合や他のモードの情報には全く向けられていない。また、これらの従来システムはいずれも、使用できる複数のモードの情報に基づいてユーザの種類を識別するマルチモーダルクラスタリング（multi-modal clustering）を採用していない。その代わりに、ＩＢＭ（商標）のサーフエイド（商標）やアレクサ・インターネット社（商標）の製品はユーザの経路を単に直接分析するにすぎない。
【０００３】
アクルー社（Accrue Corporation；商標）のインサイト（Insight；商標）製品やネットジェネシス社（NetGenesis Corporation；商標）のネットジェネシス５（NetGenesis 5；商標）製品は、製品購入とクリックスルーの率を分析するためのツールを提供する。しかし、これらの従来のソフトウェアパッケージは、ユーザのタスクとユーザの種類を識別することができず、さまざまなソースから情報を統合することができない。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
そのため、文書収集体またはウェブサイトの情報内容、各文書またはウェブページ内に含まれる語、インワード接続（inward connections）またはインリンク（inlink）、アウトワード接続（outward connections）またはアウトリンク（outlink）、ユーザの種類および／またはユーザのタスクについての情報を提供するユーザの種類および使用とトポロジの情報の分析へのＵＲＬ接続などの、さまざまなモードまたは種類の情報ソースを、統合する能力が、有用である。
【０００５】
本発明は、文書収集体、電子ライブラリ、ウェブサイトについて、および、他の文書収集体および／またはウェブページへの接続またはリンクを有する文書および／またはウェブページのその他のいかなる収集体について、ユーザの種類および／またはユーザタスクを決定するためのシステムを提供する。
【０００６】
本発明にかかるシステムは、サーバを介してブラウジング可能な複数の文書を含み各文書が少なくとも１つの他の文書にリンクして構成された文書収集体を利用するユーザが関心を示す情報の種類を識別するシステムであって、サーバを介して文書収集体に接続された制御装置回路と、制御装置回路によって起動される、経路取得手段、情報取得手段、クラスタリング手段、および識別手段と、を備え、経路取得手段は、ユーザによりアクセスされた一連の文書についてのアクセスの経路をサーバのアクセスログ情報から取得し、取得したアクセス経路のうちで予め定められたしきい値数を超えるユーザが通過したアクセス経路を、有意なアクセス経路として取得し、取得した有意なアクセス経路をメモリ回路に記憶し、情報取得手段は、メモリ回路内の有意なアクセス経路のそれぞれについて、その有意なアクセス経路上の文書に含まれる語と、その有意なアクセス経路に沿った文書間のリンクに関する情報と、文書のＵＲＬとを含んだ複数種類の情報を、予め定められた規則を用いて文書収集体から取得し、取得した情報のそれぞれをベクトルのエントリに対応させることによって複数種類の情報を情報ベクトルとしてメモリ回路に記憶し、クラスタリング手段は、メモリ回路に記憶された有意なアクセス経路ごとの情報ベクトルに対してＫ平均クラスタリングまたはウェーブフロントクラスタリングを適用することによって、クラスタ中心を取得し、識別手段は、クラスタ中心のベクトルをガウス分布または対数正規分布を用いて分析することによって、文書収集体のユーザが関心を示す情報の種類を識別する、ことを特徴とする。ここで、情報取得手段は、取得した情報に対して重み付けを行い、その重み付けは、有意なアクセス経路上で後にアクセスされた文書ほど、その文書に関する情報をより高く重み付けするとともに、アクセス回数が多い文書ほど、その文書に関する情報をより高く重み付けすることが好ましい。
【０００７】
【発明の実施の形態】
図１および図２は、本発明に従って、マルチモーダルクラスタリング（multi-modal clustering）および情報の手掛りを使用して、ユーザの種類を識別するための方法の一実施形態のフローチャートを示す。
【０００８】
プロセスはステップＳ１０で始まり、その後直ちにステップＳ２０に続き、ここでは文書収集体またはウェブサイト９５のトポロジが取得される。トポロジは、サイトを移動（traverse；トラバース）することと、内容部分、文書またはウェブページ間の接続またはリンクを識別することによって取得することができる。例えば、第１の文書またはウェブページで始めると、第１の文書またはウェブページに接続、またはリンクしている文書またはウェブページが取得される。第１の文書またはウェブページと、到達可能な文書またはウェブページ間の関連を示す情報は、トポロジデータ構造に記憶される。トポロジデータ構造が、トポロジマトリックス、トポロジ隣接リスト、または文書収集体またはウェブサイト内の文書またはウェブページについてのトポロジ情報を記憶する他のいかなる既知または後に開発される技術を含んでもよいことは明らかである。
【０００９】
次に、接続またはリンクされた文書またはウェブページの各々が選択される。接続またはリンクされた文書またはウェブページの各々における接続またはリンクが識別され、接続またはリンクされた文書またはウェブページ間の結合を示す情報がトポロジマトリックスに記憶される。連続的なループは、既に訪問された文書またはウェブページを保持することによって避けることができる。そのプロセスは、最初の文書またはウェブページから通過のしきい値数を介して到達可能なすべての接続またはリンクされた文書またはウェブページについて繰り返される。このようにして、例となるトポロジマトリックスのデータ構造は、自動的に取得され得る。本発明のさまざまな代替の実施形態において、トポロジマトリックスのデータ構造のための情報は、ウェブクローラ（web crawler）などの他のいかなるツールまたはユーティリティによって供給される場合もあり、また、その情報はウェブサイトの設計者によって提供される場合もある。トポロジマトリックスは、最初に開始する文書またはページから到達することができる文書またはウェブページを表わす。トポロジマトリックスを決定した後で、制御はステップＳ３０まで続く。
【００１０】
文書収集体を成す内容部分、文書またはウェブページの各々の内容は、ステップＳ３０で取得される。各内容部分、文書またはウェブページ上の語（word；ワード）は、語または文書の頻度マトリックスに加えられる。語の重みが決定され、重みの付いた語の文書頻度マトリックスが作成される。重み付けは、用語頻度または逆文書頻度、用語頻度の対数（log）、１＋（用語頻度のｌｏｇ10）、またはその他の既知または後に開発される重み付けの技術を使ってもよい。その後、制御はステップＳ４０に続く。
【００１１】
ステップＳ４０では、ウェブサイトの使用は、例えば文書サーバまたはウェブサーバのアクセス情報を分析することによって取得される。文書サーバまたはウェブサーバのアクセス情報は、ユーザがサイトを移動していくために使用する接続またはリンクされた文書またはウェブページ、接続またはリンクされた文書またはウェブページ、日付と時刻および機械語アドレス情報を示す。ユーザのブラウザの種類および／またはバージョンについての情報が記録される場合もある。
【００１２】
機械語アドレス情報は、文書サーバまたはウェブサーバのアクセス情報において識別される文書またはウェブページ間のユーザ経路を指し示すために使用することができる。ユーザ経路の情報は、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＵＳＩＴＳ  ’９９：Ｔｈｅ  ２nd  ＵＳＥＮＩＸ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，ＵＳＥＮＩＸ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，１９９９所収のピトコウ（Pitkow）等による“Ｍｉｎｉｎｇ  Ｌｏｎｇｅｓｔ  Ｒｅｐｅａｔｉｎｇ  ＳｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｓＴｏ  Ｐｒｅｄｉｃｔ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  Ｓｕｒｆｉｎｇ”、Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ２（１−２）：２９−４５所収のピロリー（Pirolli）等による“Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｓｕｒｆｅｒｓ’  Ｐａｔｈｓ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ：Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ”に記載される技術を用いて更に分析することができ、これらの文献はその全体の参照により本願明細書に援用する。その後、制御はステップＳ５０まで続き、ここではユーザ経路の情報を含む有意な使用情報が、最も長い反復シーケンス技術を使用して取得される。
【００１３】
ステップＳ５０では、文書またはウェブページの最も長い反復シーケンスは、ユーザによりアクセスされる連続の文書またはウェブページのシーケンスであり、そこでは各文書またはウェブページは、少なくともしきい値レベルよりも多い回数で現れ、シーケンスが少なくとも２回現れる。
【００１４】
最も長い反復シーケンス技術を使って有意なユーザ経路が一度取得されれば、制御は取得されたユーザ経路の第１の経路が選定されるステップＳ６０に移る。その後、制御はステップＳ７０に続く。
【００１５】
ステップＳ７０では、選択されたユーザ経路に関連する情報ニーズが取得される。ユーザ情報ニーズを取得するいかなる既知または後に開発される技術を用いても情報ニーズが決定できることは明らかである。情報ニーズの取得は、図４に関連して更に検討される。情報ニーズの取得は、ユーザ情報ニーズを記載する重みの付いたキーワードのグループを返すことによって、ユーザ経路を受け入れ、経路に関するユーザ情報ニーズを指し示す。情報ニーズを反映する重みの付いたキーワードのグループは、ユーザ経路のためのマルチモーダルな（multi-modal；多モードの，複数モードによる）情報ニーズ機能ベクトルとして記憶される。その後、制御はステップＳ８０に続く。
【００１６】
ユーザ経路内の各文書のためのマルチモーダルな機能ベクトルは、ステップＳ８０で取得される。実施形態のマルチモーダルな機能ベクトルは、例えば、経路内の各文書またはウェブページによって含まれる語の内容を反映するマルチモーダルな内容機能ベクトルを含む。本発明に従ったさまざまな実施形態の１つでは、各文書またはウェブページによって含まれるＵＲＬ内の語を反映するマルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトルも提供される。ＵＲＬに含まれる「／」と「．」は、語の境界を示すために使用される。このようにして、ＵＲＬの語の内容を取得でき、マルチモーダルな機能ベクトルを取得できる。
【００１７】
選択されたユーザ経路に沿った、各文書またはウェブページへのインワード接続（inward connection）またはインリンク（inlink）を示す、インリンクのマルチモーダルな機能ベクトルも取得される。インワード接続またはインリンクは、例えば、文書収集体またはウェブサイトのトポロジのデータ構造を調べ、どの文書またはウェブページが選択されたユーザ経路に沿った選択された文書またはウェブページへのリンクを示すエントリを有するかを識別することによって、容易に取得される。同様に、選択されたユーザ経路に沿った、各文書またはウェブページについてのアウトワード接続（outward connection）またはアウトリンク（outlink）を示す、アウトリンクのマルチモーダルな機能ベクトルも取得される。文書またはウェブページのその他のいかなる一連の既知または後に識別される機能も、本発明の精神と範囲から逸脱しなければ、マルチモーダルなベクトルを取得するために使用できる。
【００１８】
次に、文書経路位置の重み付けが決定される。経路に沿って更にアクセスされる情報はユーザの情報ニーズをより密接に反映するという仮定の下では、例えば、経路位置重み付けは、経路内で後に現れる文書情報について、より大きな重み付けを提供するように重み付けを調整する場合もある。この代わりに、経路に沿って後に現れる情報へ、漸近的により大きな重みを割り当てる数学的関数、あるいはいかなる他の既知または後に開発される技術も、本発明に従った経路位置重み付けを提供するために使用してもよい。
【００１９】
文書アクセス重み付けも取得される。例えば、文書アクセス重み付けは、各文書またはウェブページが何回アクセスされたかを取得するための文書サーバ、電子ライブラリログファイル、またはウェブサーバアクセス情報などの利用情報を分析することによって取得され得る。その後、重み付け関数はこの情報に基づいて取得される。例えば、文書またはページが、サイトのすべてのユーザがユーザ経路の通過を始めるために訪れなくてはならないスプラッシュ画面（splash screen）、エントリ文書、またはウェブページであるとして、文書重み付け関数は、すべてのユーザ経路によってアクセスされる文書またはウェブページに関連する重み付けを低下させるかもしれない。文書アクセス重み付けが取得された後、制御はステップＳ９０へ続く。
【００２０】
ステップＳ９０では、ユーザプロファイルベクトルが、経路位置の重み付けおよび文書アクセスの重み付けに基づいて取得される。その後、制御はステップＳ１００に移る。ステップＳ１００では、追加のユーザ経路が処理されていないかどうかの決定がなされる。追加のユーザ経路が処理されていないという決定がなされる場合は、制御はステップＳ１１０に続く。ステップＳ１１０では、次のユーザ経路が選択され、制御はプロセスが反復されるステップＳ７０に跳ぶ。ステップＳ１００において、処理されていない追加のユーザ経路は無いと判別されると、制御はマルチモーダルな類似性の関数が取得されるステップＳ１２０に続く。
【００２１】
マルチモーダルなベクトルのモードの各々が独自の次元空間を規定するので、連続的なマルチモーダルなベクトルは、各マルチモーダルなベクトルの次元数の総計に等しい次元を有する新しい次元空間を占めるように変形してもよい。このようにして、非類似の情報は、ベクトルを使って収集し、比較することができる。従って、類似性の関数は、この新次元空間におけるすべての２つのマルチモーダルなベクトル間の角度のコサインであると規定することもできる。しかしながら、ベクトル間の類似度を決定するすべての既知または後に開発される方法を、本発明に従って、マルチモーダルな類似度関数を取得するために使用してもよいことは、明らかである。次に、制御はステップＳ１３０に続く。
【００２２】
ステップＳ１３０では、マルチモーダルな機能の重み付けが取得される。例えば、ある状況においては、ＵＲＬ機能よりも内容機能へ、より大きな重み付けを割り当てることが望ましい場合もある。同様に、他の時には、より大きな重み付けをインリンクとアウトリンクの機能へ割り当てることが望ましい場合もある。マルチモーダルな機能の重み付けが決定されると、制御はステップＳ１４０に続き、ここでは、実行するクラスタリングの種類が決定される。
【００２３】
本発明に従った実施形態では、Ｋ平均クラスタリング（K-Means clustering）とウェーブフロントクラスタリング（Wavefront clustering）間での選択が決定される。しかしながら、既知または後に開発されるいかなる種類のクラスタリング、例えば階層的クラスタリング（Hierarchical Clustering）なども、本発明に従って使用してよいことは明らかである。
【００２４】
ステップＳ１４０でウェーブフロントクラスタリングを使用するという決定がなされた場合は、制御はステップＳ１５０へ続く。ステップＳ１５０では、グローバルセントロイドクラスタ（a grobal centroid cluster）が決定される。制御は、次に、ステップＳ１６０へ続く。
【００２５】
ステップＳ１６０では、いくつかのＮランダムベクトル（N random vectors）が選択され、制御はステップＳ１７０へ続く。Ｎは、ユーザ指定とすることができる。ステップＳ１７０では、クラスタの中心は、各ランダムベクトルとグローバルセントロイドクラスタ間で選択され、制御はステップＳ１８０へ続き、ここではベクトル間の類似度が選択される。
【００２６】
類似度は、ドロップダウンダイアログボックス、ポップアップダイアログボックス、あるいは類似度の値の測定をエントリするための既知または後に開発される技術を用いて、ユーザ選択としてもよい。本発明のさまざまな代替の実施形態においては、類似度の値はユーザによって変更可能なデフォルト値の場合もある。類似度を選択した後、制御はステップS１９０へ続く。
【００２７】
ステップS１９０では、マルチモーダルな機能ベクトルの類似性の関数に基づいて選択された、クラスタ中心のベクトルに対する類似度を有するマルチモーダルな機能ベクトルが平均化される。それから、制御はステップS２３０へ続き、ここではクラスタ中心のベクトルが解析されて、ユーザプロファイルの種類が決定される。
【００２８】
解析は、例えば、ガウス分布または対数正規分布を使用した平滑化関数の適用などの数学的処理を含むことができる。制御は、それから、ステップS２４０へ移動し、プロセスは終了する。
【００２９】
しかし、K平均クラスタリングを使用することがステップS１４０で決定されれば、制御はステップS２００に続き、ここではランダムベクトルがクラスタの中心として選択される。制御は、その後、ステップS２１０へ続く。
【００３０】
ステップS２１０では、類似度が選択される。上述のように、類似度は、ポップアップダイアログボックスやフィールドエントリなどの、既知または後に開発されるユーザ入力を決定するためのいかなる方法を用いても選択することができる。類似度は、ユーザによって無効となし得るデフォルト値であってよい。一度類似度が選択されると、制御はステップS２２０まで続き、ここでは、マルチモーダルなベクトルの類似性の関数に基づいて選択された、各クラスタ中心に対する類似度を有するすべてのベクトルの平均値が取得される。
【００３１】
平均値は、各個別ベクトルを合計し、その後その合計値をベクトルの総数の数で割ることによって、または他の既知または後に開発されるいかなる方法によって得てもよい。制御は、ステップS２３０へ続く。
【００３２】
ステップS２３０では、ユーザプロファイルの種類がクラスタ中心のベクトルを解析することによって決定される。このようにして、情報アーキテクトまたはウェブサイト設計者には、文書収集体またはウェブサイトを使用して、ユーザプロファイルの種類が示される。
【００３３】
図３は、ユーザ情報を推定する一例となる方法のフローチャートを示す。プロセスは、ステップS３００から始まり、ステップS３１０まで続く。
【００３４】
ステップS３１０では、ユーザ経路Eが選択される。本実施形態においては、図１のステップS５０に関して上述したような最も長い反復シーケンス技術を用いて、ユーザ経路が取得される。制御は、その後、ステップS３１２へ続き、ここでは文書収集体またはウェブサイトのための内容情報が取得される。
【００３５】
本発明の実施形態においては、内容情報は、図１のステップS３０において決定される記憶された内容情報から得られる。しかし、内容情報を得るいかなる方法、例えば、内容情報をパラメータとしてユーザ情報ニーズの推定のためのプロセスへ提供すること、または必要に応じて内容情報を再決定することなどが使用できることは明らかである。制御は、その後、ステップS３１４へ続き、ここでは、文書収集体またはウェブサイトのトポロジが取得される。
【００３６】
上述したように、トポロジ情報を得るいかなる方法も使うことができるのは明らかであり、例えば、トポロジ情報をパラメータとしてユーザ情報ニーズを推定するプロセスに提供すること、必要に応じてトポロジ情報を再取得すること、および／または図１のステップS２０によってメモリに記憶されたトポロジ情報を検索することなどが使用できる。制御は、その後、ステップS３２０へと続き、ここでは経路位置の重み付けと文書アクセスの重み付けが、選択されたユーザ経路内の文書について取得される。その後、制御はステップＳ３４０へ続く。
【００３７】
ステップＳ３４０では、重みの付いた内容データが記憶される。重みの付いた内容データの構造は、（語）×（文書マトリックス）、（語）×（文書隣接リスト）、または文書収集体またはウェブサイトのページについての内容情報を記憶するためのその他のいかなる既知または後に開発される技術であってもよい。その後、制御はステップＳ３５０へと続く。
【００３８】
ステップＳ３５０では、以下の式（１−２）に従った活性化拡散が、初期の文書ベクトルＡを生み出すために適用される。
【００３９】
【数１】
Ａ（ｌ）＝ＡＬＰＨＡ＊（トポロジマトリックス）＊Ｅ                （１）
Ａ（ｔ）＝ＡＬＰＨＡ＊（トポロジマトリックス）＊Ａ（ｔ−ｌ）＋Ｅ  （２）
式はｔ回適用され、ここで、マトリックスＷは重みの付いた内容マトリックスを反映し、ベクトルＥはユーザ経路を反映する。値ＡＬＰＨＡは、ユーザが文書またはウェブページをクリックする確率を反映し、そのため０から１の範囲となる。その後、制御はステップＳ３６０へと続く。
【００４０】
ステップＳ３６０では、文書ベクトルＡを重みの付いた内容マトリックスによって乗じ、ユーザの情報ニーズをユーザ経路に基づいて決定し、情報ニーズキーワードベクトルを作成する。最も関連のあるキーワード情報が、情報キーワードベクトル位置におけるより高い数のエントリによって示される。その後、制御はステップＳ３７０へと続き、ここでプロセスは終了し、制御は図１の呼出しステップＳ７０に戻る。
【００４１】
図４は、マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００の一実施形態を示し、このシステムは、制御装置回路１０、通信リンク１１０へ接続するための入出力回路１２、メモリ回路１４、トポロジ取得回路１６、内容取得回路１８、利用取得回路２０、ユーザ経路の最長反復サブシーケンス取得回路２２、ユーザ経路のマルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトルの取得回路２４、マルチモーダルな内容機能ベクトル取得回路２６、マルチモーダルなＵＲＬ（uniform resource locator）機能ベクトル取得回路２８、マルチモーダルなインリンク機能ベクトル取得回路３０、マルチモーダルなアウトリンク機能ベクトル取得回路３２、経路位置重み付け回路３４、文書アクセス重み付け回路３６、マルチモーダルな機能重み付け回路３８、マルチモーダルなベクトル類似度取得回路４０、マルチモーダルなクラスタの種類および類似度の取得回路４２、ウェーブフロントクラスタリング回路４４、Ｋ平均クラスタリング回路４６、クラスタ分析回路４８を含む。マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００は、通信リンク１１０を介して文書収集体サーバまたはウェブサーバ９０に接続される。文書収集体またはウェブサーバ９０は、文書収集体またはウェブサイト９５にある文書またはウェブページへのアクセスを提供する。
【００４２】
制御装置１０は、トポロジ取得回路１６を起動し、文書収集体またはウェブサイト９５の各文書またはウェブページを、文書サーバまたはウェブサーバ９０を通して、通信リンク１１０と入出力回路１２にわたって検索する。検索された文書またはウェブページは、文書収集体またはウェブサイトの各文書またはウェブページ間の接続またはリンクを取得するために分析される。トポロジ情報は、メモリ１４内の具体例としてのトポロジ記憶データ構造に記憶される。トポロジデータ構造は、マトリックス構造、隣接リスト、あるいは、文書またはウェブページの間の接続またはリンクの情報についての情報を記憶するためのその他のいかなる既知または後に開発される技術であってもよいことは明らかとなる。
【００４３】
内容取得回路１８も、検索された文書またはウェブページの各々の内容を取得するために起動される。例えば、本発明に従ってマルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００の一実施形態においては、各文書またはウェブページ内の語とその生じる頻度は、文書またはウェブページごとに取得される。内容取得回路は、本発明の精神および範囲を超えなければ、各文書またはウェブページがトポロジ取得回路によって検索される時に起動されてもよく、また、文書収集体またはウェブサイトのトポロジが既に決定された後に起動されてもよいことは明らかである。
【００４４】
その後、利用取得回路２０は、文書収集体またはウェブサイト９５のユーザ経路の通過を取得するために、文書サーバまたはウェブサーバ９０のアクセスログ情報から起動される。文書サーバまたはウェブサーバ９０のアクセス情報は、文書サーバまたはウェブサーバ９０を通して文書収集体またはウェブサイト９５にアクセスした各機械についての情報を含む。
【００４５】
ユーザ経路は、その後、ユーザ経路の最長反復サブシーケンス取得回路２２へ移転される。上述のように、最長反復サブシーケンスは、ユーザのしきい値数の同じサブシーケンスを通過していくような、一連の関連づけされた文書またはウェブページのユーザの最長の通過（トラバース；traversal）である。最長の反復サブシーケンスフィルタの取得は、関連性の少ない、または重要性の少ない情報を、有意なユーザ経路の識別を容易にするために、ユーザ経路の情報から取り除く。
【００４６】
例えば、ユーザが文書収集体またはウェブサイト９５の文書またはウェブページを文書またはウェブのサーバ９０を通して見るときには、文書により参照され、文書に参照されるユーザの機械識別情報、ブラウザの種類、日付と時刻が、文書サーバまたはウェブサーバのアクセス情報に保存される。ユーザがサイトを最初のエントリページからトラバースしていくと、ユーザ経路がアクセス情報に作成される。経路は、機械識別情報によって識別され、以前の文書またはウェブページと現在の文書またはウェブページを、文書サーバまたはウェブサーバ９０の文書フィールドによって参照され、文書フィールドに参照するアクセス情報に示す。ユーザ経路の最長反復サブシーケンス取得回路２２は、スレッショルドレベル（閾値レベル）を超え、最長サブシーケンスであるユーザ経路を識別する。その後、これらの識別された経路は、メモリ回路１４に記憶される。
【００４７】
ユーザ経路のマルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトルの取得回路２４が、次に起動される。ユーザ経路のマルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトルの取得回路２４は、ユーザ経路にとって最も関連性のあるキーワードを示し、情報ニーズキーワードの情報をメモリ１４に記憶させる。本発明に従ったシステムの本実施形態においては、情報ニーズキーワードのベクトルにおける所定の位置の価値が、関連するキーワードがユーザ経路にどのように関連するかを示す。以下の６つのエントリ
【数２】
［１  ２  ５  ９９  １  ５０］
を有する具体例のベクトルＢについては、ベクトル位置４と６は２つの最も関連性のあるキーワードを表わす。これらのベクトル位置は、例えば、「チョコレート」「スフレ」を表わす。
【００４８】
制御装置回路１０は、マルチモーダルな内容機能ベクトル取得回路２６を起動させ、文書収集体またはウェブサイト９５のそれぞれの検索された文書またはウェブページを、構成している語に分解する。語は、いかなる既知または後に開発される重み付けのための技術に従って重み付けされてもよい。例えば、術語の頻度または逆の文書頻度の重み付けが使用されてもよい。マルチモーダルなベクトルによって、文書収集体を表わす異なった種類の情報が、統一した表現を使用する際に結び付けられまた制御される。
【００４９】
マルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトル取得回路２８が、次に起動される。マルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトル取得回路２８は、各文書またはウェブページに現れるＵＲＬの機能を取得する。ＵＲＬは、構成する語に分解され、その語は頻度に応じて重み付けされる。例えば、“http:www.xerox.com/index.html”のようなＵＲＬは、“http”、“www”、“xerox”、“com”、“index”、“html”の語に分解されることになる。ＵＲＬに現れる語の重みの付いた存在を説明するベクトルが、取得される。
【００５０】
マルチモーダルなインリンク機能ベクトル取得回路３０は、次に起動される。マルチモーダルなインリンク機能ベクトル取得回路３０は、文書収集体またはウェブサイト９５内の現在の文書またはウェブページを示すインリンクまたはインワードのＵＲＬを取得する。例えば、文書収集体またはウェブサイト９５のトポロジマトリックスは、どの文書またはウェブページが現在の文書またはウェブページへの接続またはリンクを有しているのかを決定するために調べられてもよい。ＵＲＬは、文書またはウェブページ内の特定の節を示すこともあるので、参照する文書またはウェブページの各々が分析されて、すべての節の情報を含むＵＲＬが決定される。また、インリンクは全経路の代わりに相対的なＵＲＬを参照文献として引用するので、マルチモーダルなインリンク機能ベクトル決定経路３０は、ＵＲＬの完全に正規化した重み付けが決定されるようにＵＲＬの全パスを取得する。その後、マルチモーダルなインリンク機能ベクトル取得回路３０は、マルチモーダルなインリンク機能ベクトルを関連するＵＲＬの重み付けから取得する。
【００５１】
同様に、マルチモーダルなアウトリンクベクトル取得回路３２は、起動され、文書収集体またはウェブサイト９５内の現在の文書またはウェブページによって参照されるアウトリンクまたはアウトワードのＵＲＬを決定する。マルチモーダルなアウトリンク機能ベクトル取得回路３２が、マルチモーダルな内容機能ベクトル取得回路２６が起動される前、後、または同時に起動されることは明らかとなる。
【００５２】
経路位置重み付け回路３４が、次に起動され、ユーザ経路中の各文書またはウェブページに関連するように相対的な重み付けを取得する。例えば、マルチモーダルクラスタリングおよび情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステムのさまざまな実施形態の１つの中で、経路位置重み付け回路３４は、重み付けの倍数を、最初にアクセスされた文書またはウェブページから最後にアクセスされた文書またはウェブページへと増加する文書またはウェブページへ割り当てる。この種類の重み付けは、ユーザ経路上の最も近くにアクセスした情報へ、より高い重み付けを提供する。しかしながら、どのような種類の経路位置の重み付けも本発明を実施する際には使用してもよいことは明らかである。
【００５３】
文書アクセス重み付け回路３６は、起動され、ユーザ経路文書またはウェブページがどのような頻度でアクセスされてきたかを、メモリ１４に記憶される取得された利用情報に基づいて決定する。どのような種類のアクセス重み付けも、発明の精神と範囲を逸脱せずに使用することができることは明らかである。ユーザ経路上の各文書またはウェブページについての、マルチモーダルな内容機能ベクトル、マルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトル、マルチモーダルなインリンク機能ベクトル、マルチモーダルなアウトリンク機能ベクトル、マルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトルが、文書またはウェブページの経路位置と文書アクセス重み付けを使用して結合できる。結合されたマルチモーダルなベクトルは、ユーザ経路のすべての機能を統一した表現で表わす。
【００５４】
マルチモーダルな機能重み付け回路３８によって、ユーザは、マルチモーダルな内容機能ベクトル、マルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトル、マルチモーダルなインリンク機能ベクトル、マルチモーダルなアウトリンク機能ベクトル、ユーザ経路のマルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトルについて重み付けを選択できる。重み付けを選択するいかなる方法も使用してよく、それには、エントリを選択するためのドロップダウンダイアログボックス、テキストエントリボックス、マルチモーダルな機能重み付け情報を選択し、および／または入力するためのその他のいかなる既知または後に開発される技術も含まれるが、これらに限られない。
【００５５】
マルチモーダルなベクトル類似度取得回路４０が次に起動され、任意のマルチモーダルなベクトル間の類似度を規定するために使用される類似性の関数を選択する。マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００のさまざまな実施形態の１つにおいて、類似性の関数は、モーダルな機能の重みが付された後の、マルチモーダルな内容機能ベクトル、マルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトル、マルチモーダルなインリンク機能ベクトル、マルチモーダルなアウトリンク機能ベクトル、マルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトルに関する類似性の関数の組み合わせである。このようにして、ユーザは、初期設定時のマルチモーダルなインリンク機能ベクトルに関する類似性の関数の制約を残しながら、マルチモーダルな内容機能ベクトルのための類似性の関数の制約を変更することができる。マルチモーダルな内容機能ベクトル、マルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトル、マルチモーダルなインリンク機能ベクトル、マルチモーダルなアウトリンク機能ベクトル、マルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトル間の類似度を決定するためのいずれの、またはすべての基礎が変更できることは明らかとなる。上述のように、類似性の関数を選択するためのいかなる技術も使用でき、それには、ドロップダウンダイアログボックス、テキストエントリポップアップボックス、またはその他のいかなる既知または後に開発される技術も含まれ、これらに限られない。
【００５６】
マルチモーダルなクラスタの種類の取得回路４２が起動され、どのような種類のマルチモーダルクラスタリングが選択されたかを取得し、マルチモーダルなベクトル間の必要な類似度が決定される。マルチモーダルなクラスタの取得回路４２によって、マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００のユーザは、デフォルトまたは事前のマルチモーダルクラスタリングの設定を無効にすることができる。マルチモーダルなクラスタの取得回路４２も、ユーザに必要な類似度を設定する能力をユーザに与える。例えば、類似度０．７を備えるウェーブフロントのマルチモーダルクラスタリングがデフォルトの場合もある。０．７の類似度は、共にクラスタ化されるベクトルのための２つのベクトル間で決定されなくてはならない類似度を反映する。必要であれば、ユーザは、ウェーブフロントのクラスタの種類を無効にして、その代わりに、Ｋ平均のマルチモーダルクラスタリングを選択してもよい。類似度を異ならせることが選択されてもよい。選択は、ポップアップダイアログボックス、テキストエントリ、またはその他のいかなる既知または後に開発される技術を介してでもよい。本発明を実施する際に既知または後に開発されるいかなる種類のマルチモーダルクラスタリングも使用してよいことも明らかである。
【００５７】
マルチモーダルなウェーブフロントのクラスタリングが選択される場合は、ウェーブフロントクラスタリング回路４４が起動される。次に、ウェーブフロントクラスタリングは、重みの付いたマルチモーダルなベクトルによって表わされる蓄積された、取得されたユーザ経路で始まる。ウェーブフロントクラスタリング回路４４は、全域の中心のベクトルを取得する。ランダムなベクトルが、次に取得される。クラスタの中心は、全域の中心のベクトルとランダムなベクトルの間で選択される。選択されたマルチモーダルな類似性の関数に基づいて選択された、クラスタ中心に対する類似度を有するベクトルの平均が取得され、メモリ１４に記憶される。
【００５８】
Ｋ平均のクラスタリングが選択される場合は、Ｋ平均クラスタリング回路４６が起動され、Ｋ平均クラスタリングが、重みの付いたマルチモーダルなベクトルによって表わされる蓄積されたユーザ経路で始まる。ランダムなベクトルがクラスタの中心として選択される。選択されたマルチモーダルな類似性の関数に基づいて選択された、クラスタ中心に対する類似度を有するベクトルの平均が取得され、メモリ１４に記憶される。
【００５９】
クラスタ分析回路４８が、次に、起動される。クラスタ分析回路４８は、クラスタ化されたマルチモーダルなユーザ経路の情報に基づいて、ユーザの種類を取得する。例えば、平均的なマルチモーダルクラスタリングの情報に基づいて、一連の情報ニーズのキーワードは、平均化されたマルチモーダルな情報クラスタベクトルから識別される場合がある。これらの情報ニーズのキーワードは、文書収集体またはウェブサイトにアクセスするユーザの種類を説明する。
【００６０】
図５は、例となる最長の反復サブシーケンスを示す。例えば、４つの文書Ａ−Ｄと、文書収集体内のＡ−Ｂ、Ｂ−Ｃ、Ｂ−Ｄ間のトポロジによる接続を含む文書収集体における最長の反復サブシーケンスである。１人のユーザの通過（トラバース）が経路Ａ−Ｂ−Ｃによって表わされ、別のユーザの通過が経路Ａ−Ｂ−Ｄによって表わされる場合は、サブシーケンスＡ−Ｂのみが複数のユーザの通過を反映する。そのため、経路Ａ−Ｂは、最長の反復サブシーケンスである。
【００６１】
第２の例では、第３のユーザ経路Ａ−Ｂ−Ｄが上述の経路に加えられる場合は、最長の反復サブシーケンスは、Ａ−Ｂ−ＤおよびＡ−Ｂである。経路Ａ−Ｂ−Ｄは、経路全体への第２の通過を反映し、そのため、少なくとも２つの反復の要件を超えている。以前に識別された共通のシーケンスＡ−Ｂは、少なくとも２つの反復を超えて更に増大し、そのため、最長の反復サブシーケンスでもある。
【００６２】
第３の例では、第４のユーザ経路Ａ−Ｂ−Ｃが上述の経路に加えられる場合は、最長の反復サブシーケンスが、Ａ−Ｂ、Ａ−Ｂ−Ｃ、Ａ−Ｂ−Ｄになる。第４の例では、２つのユーザ経路がＡ−Ｂを超えて存在し、２つのユーザ経路がＡ−Ｂ−Ｄを超えて存在する場合は、経路Ａ−Ｂ−Ｄが最長となるので、Ａ−Ｂは最長の反復サブシーケンスではない。これらの技術を使って、文書サーバまたはウェブサーバのアクセス情報からの有意なユーザ経路は取得できる。
【００６３】
図６は、本発明の第１の実施形態に従った文書収集体またはウェブサイトについての一例のユーザの種類のクラスタリングを示す。ユーザの種類はクラスタ化され、ユーザ経路の９％が金融、８％がホームセンタ（HomeCenter；商標）製品、１％がソフトウェアのダウンロード、１３％がスキャナ、１５％がテクストブリッジ（TextBridge；商標）製品、０％が開発ツール、１０％が企業ニュース情報、２％がテクストブリッジ（TextBridge；商標）デモ、６％がパジス（Pagis；商標）製品、１０％がコピー、２６％がその他のブラウジングへの関心を示す。
【００６４】
図７は、例となる一連の文書またはウェブページ間の接続リンクを示す一例の図式を示す。
【００６５】
図８は、本発明に従った一例のトポロジのマトリックスＴを示す。トポロジマトリックスは、文書またはウェブページ間の接続についての情報を記憶する。トポロジマトリックス内の非ゼロのエントリは、それについて近位および遠位の手掛りマトリックスのエントリが計算されるリンクを示す。
【００６６】
既に概観したさまざまな実施形態において、ウェブサイトの使用を予測するためのシステム１００が、プログラムされた汎用目的のコンピュータを使用して実施できる。しかし、ウェブサイトの使用を予測するためのシステム１００は、特定目的のコンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラおよび周辺の集積回路要素、ＡＳＩＣまたは他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、離散的要素回路などのハードワイヤード電子または論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡまたはＰＡＬなどのプログラマブル論理機構などを使用して実施することもできる。一般的に、図３から図６に示されるフローチャートを順番に実施できる有限状態機械を実施できるいかなる装置も、ウェブサイトの利用を予測するためのシステム１００を実施するために使用できる。
【００６７】
既に概観したマルチモーダルクラスタリングおよび情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００の回路１０−４８の各々は、適宜にプログラムされた汎用目的のコンピュータの部分として実施できる。代わりに、既に概観したようにマルチモーダルクラスタリングおよび情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００の回路１０−４８が、ＡＳＩＣ内の物理的に明確なハードウェア回路として、あるいはＦＰＧＡ、ＰＤＬ、ＰＬＡ、ＰＡＬを使用して、あるいは離散的な論理要素または離散的な回路要素を使用して実施できる。既に概観したマルチモーダルクラスタリングおよび情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００の回路１０−４８の各々が取る特定の形態は、設計の選択事項であり、当業者には明らかで予測可能となる。
【００６８】
さらに、マルチモーダルクラスタリングおよび情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００、および／または上述のさまざまな回路の各々は、プログラムされた汎用目的のコンピュータ、特定目的のコンピュータ、マイクロプロセッサなど上で実行されるソフトウェアルーチン、管理プログラム、またはオブジェクトとして、それぞれ実施できる。この場合には、マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００、および／または上述のさまざまな回路の各々が、それぞれ、通信ネットワークに埋め込まれた１つ以上のルーチン、サーバ上に存在する資源などとして実施できる。マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００、および上述のさまざまな回路は、マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００を、文書サーバ、ウェブサーバ、または電子ライブラリサーバのハードウェアおよびソフトウェアのシステムなどのソフトウェアおよび／またはハードウェアのシステムに、物理的に組み込むことによって実施することもできる。
【００６９】
図４に示されるように、メモリ回路１４は、可変の、揮発性または非揮発性のメモリ、あるいは非可変または固定のメモリの適切な組み合わせを使用して実施できる。可変メモリは、揮発性であろうと非揮発性であろうと、１つ以上の静的または動的なＲＡＭ、フロッピー（登録商標）ディスクおよびディスドライブ、書込み可能または再書込み可能な光ディスクおよびディスクドライブ、ハードドライブ、フラッシュメモリなどのいずれを使っても実施することができる。同様に、非可変または固定のメモリは、１つ以上のＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ−ＲＯＭディスク、ディスクドライブなどのような光ＲＯＭディスクのいずれかを使用して実施することができる。
【００７０】
図４に示される通信リンク１１０は、それぞれ、マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステム１００へ通信装置を接続するための既知、または後に開発されるいずれの装置またはシステムであり得、直接ケーブル接続、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）またはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネットにわたる接続、インターネットにわたる接続、その他の分散処理ネットワークまたはシステムのいずれにもわたる接続を含む。一般的に、通信リンク１１０は、装置を接続し、通信を容易にするために使用可能ないずれの既知または後に開発される接続システムでもあり得る。
【００７１】
さらに、通信リンク１１０は、ネットワークへの有線または無線のリンクであってもよいことは認識されたい。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、イントラネット、インターネット、またはその他のいずれの分散処理と記憶のネットワークでもあり得る。
【００７２】
なお、アメリカ合衆国は、本発明における支払済みのライセンスを有し、海軍研究所（Office of Naval Research） により与えられた契約番号第Ｎ０００１４−９６−Ｃ−００９７号の条件によって提供される合理的な条件の下で他人にライセンスを与えることを特許所有者に要求する、限定された環境での権利を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  マルチモーダルクラスタリングおよび情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するための例としての方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】  マルチモーダルクラスタリングおよび情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するための例としての方法の一例を示すフローチャートである（図１の続き）。
【図３】  ユーザ経路からユーザの情報ニーズを推測する方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】  マルチモーダルクラスタリングと情報の手掛りを使用してユーザの種類を識別するためのシステムの一実施形態を示す図である。
【図５】  例としての最も長い反復サブシーケンスを示す図である。
【図６】  本発明の一実施形態に従った文書収集体またはウェブサイトについてユーザ種類のクラスタリングの一例を示す図である。
【図７】  例となる一連の文書またはウェブページ間の接続リンクを示す一例を示す図式である。
【図８】  例となる一連の文書またはウェブページ間の接続リンクを示すトポロジマトリックスのデータ構造の一実施形態を示す図である。
【符号の説明】
１０  制御装置回路、１２  入出力回路、１４  メモリ回路、１６  トポロジ取得回路、１８  内容取得回路、２０  使用取得回路、２２  ユーザ経路の最長反復サブシーケンス取得回路、２４  ユーザ経路のマルチモーダルな情報ニーズ機能ベクトルの取得回路、２６  マルチモーダルな内容機能ベクトル取得回路、２８  マルチモーダルなＵＲＬ機能ベクトル取得回路、３０  マルチモーダルなインリンク機能ベクトル取得回路、３２  マルチモーダルなアウトリンク機能ベクトル取得回路、３４  経路位置重み付け回路、３６  文書アクセス重み付け回路、３８  マルチモーダルな機能重み付け回路、４０  マルチモーダルなベクトル類似度取得回路、４２  マルチモーダルなクラスタの種類および類似度の取得回路、４４  ウェーブフロントクラスタリング回路、４６  Ｋ平均クラスタリング回路、４８  クラスタ分析回路。
【図１】
0004052862.tif 000002
【図２】
0004052862.tif 000003
【図３】
0004052862.tif 000004
【図４】
0004052862.tif 000005
【図５】
0004052862.tif 000006
【図６】
0004052862.tif 000007
【図７】
0004052862.tif 000008
【図８】
0004052862.tif 000009