【手続補正書】
【提出日】平成20年3月3日(2008.3.3)
【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】
パーソナライズされた情報を配信するためのシステムを実装した装置であって、
２つ以上の関連した情報アイテム間の相違点を決定するコンパレータと、
前記相違点に部分的に基づき、および、前記関連した情報アイテムに関連するデータが時間の経過とともに進展するにつれて、前記関連した情報群に最大新規情報を付加するパーソナライズされた情報として前記情報アイテム群を自動的に決定するアナライザと
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項２】
すでに参照した情報の一部を除外するフィルタをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記情報アイテムは、ニュースストリームに関連することを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記アナライザでさらに処理する前記情報アイテムを収集する、少なくとも１台のサーバーをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記コンパレータは、複数の文書集合にわたって出現する単語に関して収集された詳細な統計データを処理し、および前記集合間の相違点と類似点を明らかにすることを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項６】
人物、組織、地理的な場所を表す名前付きエンティティを採用する単語モデルをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項７】
ユーザに対して時間と混乱を最小限に抑えようとする、パーソナライズされたニュースポータルまたはニュースアラートサービスをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項８】
自動プロファイルもしくはテキストの集合の比較、テキスト内に反映されるさまざまな見解、目的、および関心の自動識別、または新しい情報の自動識別を含むさまざまなアプリケーションで相違点を決定するためのフレームワークをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記コンパレータは、コンテンツ内の相違点、構造上の編成の相違点、時間的な相違点の少なくとも１つを決定することを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項１０】
ニュースストーリーの新規事項を明らかにし、ニュース記事を順序付けて既読の記事の和集合に最大限の情報を追加できるようにするコンポーネントをさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
トピックの時間の経過に伴う進展を分析し、ニュース更新情報の重要性と妥当性を定量化できるようにするコンポーネントをさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１２】
トピックに関するパラメータをユーザが制御できるようにすることにより、パーソナライズされたニュース配信を実現するコンポーネントをさらに備えたことを特徴とする請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
コンピュータ読み取り可能な命令を格納し、請求項１に記載のコンポーネントを実装することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１４】
パーソナライズされた情報を作成する方法であって、
さまざまな情報ソースから配信された文書を自動的に分析するステップと、
前記文書の新規事項を自動的に特定するステップと
前記文書の前記新規事項に基づくパーソナライズされた情報フィードを作成するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項１５】
文書グループ間の相違点について、グループごとにモデルを構築することによって推論を導くステップと、類似性の測定基準を用いて前記モデルを比較するステップとをさらに備えたことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記モデルは、単語の特徴に関して、または同じ特徴空間の重みのベクトルとして、平滑化された確率分布を採用していることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記類似性の測定基準は、ＫＬ発散、ＪＳ発散、ベクトルの余弦の計算、特徴の重みベクトルの余弦、および前に検出されていない名前付きエンティティの密度の測定値の少なくとも１つをさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
読者が関心を持つ可能性のある小規模な記事集合の作成に繰り返し適用する新規事項ランク付けアルゴリズムを提供するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
貪欲な増分分析を用いるステップと、入手できるすべての更新をユーザがすでに読んだシードストーリーと比較して前記シードストーリーと最も類似性の低い記事を選択するステップとをさらに備えたことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
便益に対するユーザへのアラート費用の一般的な分析を提供して、ユーザの文脈に関する考えに基づいて、特定の記事または記事のグループの情報としての価値と前記ユーザへの割り込み費用との釣り合いをとるステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
特定の期間に受信した記事を定期的に受信した記事の和集合と比較するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
トピックに関連するが、測定基準の重みは時間とともに小さくなる、以前の記事を考慮する距離の測定基準を決定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
アルゴリズム
Algorithm PICKDAILYUPDATE (dirt, Bg, D, thresh)
【数１】
2005251203.tif 000001
if dist(d, Bg) > thresh then display(d)
Bg ← D
をさらに備え、ただし、distは距離の測定基準、Bgは直前の何日かの間に受信した関連記事の和集合を含む背景参照集合、Dは今日受信した新しい記事の集合、threshはユーザが定義した検出感度の閾値であることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
新規事項のバーストを特定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
現時点を中心とするウィンドウ内でｗ個のデータポイントをソートする中央値フィルタを決定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
アルゴリズム
Algorithm IDENTIFYBREAKINGNEWS (dist;D; l; fw; thresh)
【数２】
2005251203.tif 000002
for i= l + 1 to |D| do
Scoresi ← dist (di,Window)
Window ← (Window＼di-l)∪di
Scoresfilt ← MedianFilter (Scores, fw)
for j=1 to |Scoresfilt|do
if
【数３】
2005251203.tif 000003
then 
display(dj+l)
skip to the beginning of the next burst
をさらに備え、ただし、distは距離の測定基準、Dは一連の関連記事、lはスライディングウィンドウの長さ、fwは中央値フィルタの幅、threshはユーザが定義した検出感度の閾値であることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
ハイライト記事、解説記事、派生記事、および無関係の記事の少なくとも１つを決定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２８】
文書分析を実行する方法であって、
文書集合内の各文書に言語モデルを構築するステップと、
固定の距離の測定基準を決定することに少なくとも基づく前記文書を分析するステップと、
前記文書に含まれる単語に関して少なくとも１つのウィンドウをスライドし、各文書に関して、シードストーリーに対する前記スライドするウィンドウの距離スコアを計算し、計算された前記距離スコアを各文書の新規事項を特定するメディアフィルタに通すステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２９】
シードストーリーに対する前記ウィンドウの距離のスコアをプロットするステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
選択された測定基準を使用して、現在の文書の前記言語モデルを前記シードストーリーのモデルと比較することによって規定される各単語の前記シードストーリーに対する各ポイントのスコアの合計を決定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
２０のウィンドウ長パラメータを採用するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
現時点からの最近の異なる期間における、１つのトピックに関する現在未読のニュースストーリーを読むための理想的な読み込みシーケンスまたはパスの設計を支援するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
最新のニュースと時間の経過に伴うニュースバーストとを考慮することにより、読者がニュースストーリーの進展を理解し、重要な事件／更新情報によってストーリーの履歴のナビゲートを支援するために、ニュースを理解するシーケンスを設計するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
さまざまな種類のディスプレイデザインとメタファーとを開発するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３５】
前記種類には、タイムラインビューまたは時間におけるクラスタの使用が含まれることを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
１つのトピック内における最新のニュースストーリーのデスクトップ設定またはモバイル設定において、理想的なアラートを提供するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
【請求項３７】
ユーザがトピックまたはキーワードを指定できるようにするステップと、前記ユーザが読んだ記事が指定され、十分な新規事項がある場合、前記ユーザへのアラートを発行するステップとをさらに備えたことを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記情報新規事項が予め定められた新規事項の閾値を超える場合、キーワードを伴うニュースストーリーが発生したときにユーザへのアラートを発行するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
パーソナライズされた情報を作成するシステムを実装した装置であって、
さまざまな情報ソースから配信された複数の文書を自動的に分析する手段と、
前記文書の類似性を決定する手段と
決定された前記文書の類似性における相違点に基づくパーソナライズされた情報フィードを提供する手段と
を備えたことを特徴とする装置。