(57)【要約】  関連付けられていない動的データを、消費用に強化され、再帰的に進化する動作のセットによって関連付け属性の有用性の強度又は他の特性並びに関連付けの由来に意見を持つための構造を有する、再帰的にキュレーション及び属性付けされたユースケース固有の関連付けに変換する、一時的な動的セマンティッククラスタリングエンジンが提供される。
2020530620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オントロジ及びメタデータ分析に基づく関連付けられていないデータをキュレーションすることによって、キュレーションされたデータを生成することと、
前記キュレーションされたデータを遷移規則に従って変換することによって、動的にクラスタ化された関連付けられた情報を生成することと、
前記動的にクラスタ化された関連付けられた情報を拡張可能なディメンションのデータに属性付けすることによって、属性付きデータを生成することと、
前記属性付きデータから導出された観察を構築することと、
前記属性付きデータ及び前記導出された観察を下流の消費アプリケーションに配信することと
を含む方法。
【請求項２】
前記キュレーションされたデータのデータ要素がクラスタ関連付け要件を満たさないことを認識することによって、クラスタ化されていないデータを生成することと、
クラスタ化されていないデータを示す一時的なメタデータ属性を用いて、前記データ要素に対応する前記関連付けられていないデータ内のデータにタグ付けすることによって、タグ付きデータを生成することと、
前記関連付けられていないデータ内の他のデータ要素と共に、前記タグ付きデータの前記キュレーションを再実行することと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記導出された観察に応じて前記遷移規則を修正することによって、前記遷移規則に変更をもたらすこと
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記遷移規則の前記変更に応じて、前記変換動作において前記属性付きデータを再評価すること
を更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記遷移規則の変更に応じて、前記キュレーションされたデータに対してデータハイジーン動作を実行することと、
前記変換、前記属性付け、及び前記構築を再実行することと
を更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
プロセッサと、
前記プロセッサに、
オントロジ及びメタデータ分析に基づく関連付けられていないデータをキュレーションすることによって、キュレーションされたデータを生成することと、
前記キュレーションされたデータを遷移規則に従って変換することによって、動的にクラスタ化された関連付けられた情報を生成することと、
前記動的にクラスタ化された関連付けられた情報を拡張可能なディメンションのデータに属性付けすることによって、属性付きデータを生成することと、
前記属性付きデータから導出された観察を構築することと、
前記属性付きデータ及び前記導出された観察を下流の消費アプリケーションに配信することと
の動作を実行させるために前記プロセッサによって読み取り可能な命令を含むメモリと
を含むシステム。
【請求項７】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記キュレーションされたデータのデータ要素がクラスタ関連付け要件を満たさないことを認識することによって、クラスタ化されていないデータを生成することと、
クラスタ化されていないデータを示す一時的なメタデータ属性を用いて、前記データ要素に対応する前記関連付けられていないデータ内のデータにタグ付けすることによって、タグ付きデータを生成することと、
前記関連付けられていないデータ内の他のデータ要素と共に、前記タグ付きデータの前記キュレーションを再実行することと
の動作を実行させる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記導出された観察に応じて前記遷移規則を修正することによって、前記遷移規則に変更をもたらすこと
の動作を実行させる、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記遷移規則の前記変更に応じて、前記変換動作において前記属性付きデータを再評価すること
の動作を実行させる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記遷移規則の変更に応じて、前記キュレーションされたデータに対してデータハイジーン動作を実行することと、
前記変換、前記属性付け、及び前記構築を再実行することと
の動作を実行させる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
プロセッサによって読み取り可能であり、前記プロセッサに、
オントロジ及びメタデータ分析に基づく関連付けられていないデータをキュレーションすることによって、キュレーションされたデータを生成することと、
前記キュレーションされたデータを遷移規則に従って変換することによって、動的にクラスタ化された関連付けられた情報を生成することと、
前記動的にクラスタ化された関連付けられた情報を拡張可能なディメンションのデータに属性付けすることによって、属性付きデータを生成することと、
前記属性付きデータから導出された観察を構築することと、
前記属性付きデータ及び前記導出された観察を下流の消費アプリケーションに配信することと
の動作を実行させる命令
を含む有形記憶装置。
【請求項１２】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記キュレーションされたデータのデータ要素がクラスタ関連付け要件を満たさないことを認識することによって、クラスタ化されていないデータを生成することと、
クラスタ化されていないデータを示す一時的なメタデータ属性を用いて、前記データ要素に対応する前記関連付けられていないデータ内のデータにタグ付けすることによって、タグ付きデータを生成することと、
前記関連付けられていないデータ内の他のデータ要素と共に、前記タグ付きデータの前記キュレーションを再実行することと
の動作を実行させる、請求項１１に記載の有形記憶装置。
【請求項１３】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記導出された観察に応じて前記遷移規則を修正することによって、前記遷移規則に変更をもたらすこと
の動作を実行させる、請求項１１に記載の有形記憶装置。
【請求項１４】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記遷移規則の前記変更に応じて、前記変換動作において前記属性付きデータを再評価すること
の動作を実行させる、請求項１３に記載の有形記憶装置。
【請求項１５】
前記命令は又、前記プロセッサに、
前記遷移規則の変更に応じて、前記キュレーションされたデータに対してデータハイジーン動作を実行することと、
前記変換、前記属性付け、及び前記構築を再実行することと
の動作を実行させる、請求項１３に記載の有形記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、セマンティッククラスタリングに関し、より具体的には、再帰的にキュレーションされた動的データ環境又はその他における関連付けの有効性又は特性に関してセマンティック属性をクラスタリングするための柔軟で無限に拡張可能な構造を提供する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
このセクションで説明するアプローチは、追求され得るアプローチであるが、必ずしも以前に考案又は追求されたアプローチではない。
【０００３】
本開示は、先行技術では対処されていないいくつかの技術的問題に対処する。現在、データの動的な性質は、既存のシステム及び方法がデータを関連付けることができるよりも速く変化するデータ、真実性の度合いの変動、複雑又は相互に矛盾するユースケースの要件を含む複数の要因により、既存のデータ処理システム及び特定の種類の合成方法の機能を圧倒している。その結果、既存のデータ処理システム及び方法は、経験的及び有用な方法でセマンティックデータを関連付け及び属性付けすることができない。さらに、既存のシステム及び方法は、再帰的な仕方で関連付け及び属性を実行できないため、システムの学習を無視する結果や、期限切れの結果、更には関係のない結果がすぐに（ユースケースによっては瞬時に）配信される。
【０００４】
データの関連付け及び属性付けの分野における先行技術は、パターン認識及び分類方法に基づいている。これらの技術に基づく既存の技術システム及び方法では、経験的及び再現可能な様式でデータのクラスタを関連付けることができない。この技術的問題の欠点は、内部的及び／又は一時的に矛盾する結果がエンドユーザに配信され得ることである。さらに、システムは、様々なユースケースに基づいて関連付けに影響を与えるデータ又は規則の変更に対して容易に適応できない。
【０００５】
動的関連付けの現在の方法には、構造化されたフィードバックメカニズムがないため、説明可能性と使用のバリエーションの点で失敗する。これによりユーザは関連付け及び属性付け手法のパフォーマンスを継続的に改善することができず、ユースケース固有の柔軟性も許可されないため、この短所は重大な技術的欠陥である。
【０００６】
現代のコンテキストにおけるデータの理解は、定性的及び定量的観察をグループ化して決定をサポートすることにますます左右される。セマンティッククラスタリングの概念は、こうした決定の複雑さを軽減し、且つ決定の速度を高める認識論である。技術的観点から見ると、セマンティッククラスタリングは、関連付けられていないデータ内の関係を意味や他のコンテキストに基づいて識別し、それに応じて関連する用語を集めてグループ化する手法である。意味を使用することにより、セマンティッククラスタリングは、類似性又は編集距離に基づいて用語をグループ化するものを含む他の種類のクラスタリングモダリティとは異なる。たとえば、色に焦点を当てた類似性ベースのクラスタリング手法では、リンゴ、オレンジ及びナシという用語をグループ化できないであろう。対照的に、セマンティッククラスタリング手法では、これらの用語が意味によって関連付けられること、及び「フルーツ」というクラスタにグループ化され得ることが見出されるであろう。
【０００７】
米国特許第８４３８１８３号明細書（以下、「米国‘１８３特許」）は、個人の身元を記述するデータにアクション可能な属性を割り当てるシステム及び方法を説明している。これに関して、米国‘１８３特許は、セマンティッククラスタリングへのより複雑なアプローチ、即ち個人の身元を記述するデータにアクション可能な属性を割り当てるためのシステム及び方法を説明しており、柔軟な代替指標が再帰的にキュレーションされて、ビジネス、仮想ビジネス、又は主題データが非常に動的であり且つ真実性の異なる解釈に対して開かれている他の身元状況のコンテキストにおいて人の身元を分解する。
【０００８】
フィードバック構造は柔軟であり得、調査における柔軟な指標の発生と開始を反映している。そのような柔軟な指標の性質は、それらが有限であるが境界がないことである。したがって、そのようなフィードバックを提供する方法を進化させないと、結果は網羅的であるが、取り込み又は他のユースケースに対する自動化されたアプローチには有用でない可能性がある。
【０００９】
既存の状態における先行技術の課題は、提供されたフィードバックに、フィードバックを提供するために最初に採用された規則に要求される変更を通知する機能がないことである。すなわち、既存の方法は、提供されたフィードバックに基づいて規則を再帰的に変更する機能を提供しない。
【００１０】
即時決定的であり、自己定義的で、組織化され、アクション可能なフィードバックを提供する、コンセプトを拡張する方法の必要性が存在する。また、提供されたフィードバックを、要求された規則変更に関する決定に再帰的に変換し、それらの変更を関連付け及び属性付けの手法に組み込むことができる方法の必要性が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】米国特許第８４３８１８３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本開示の目的は、ビジネス、仮想ビジネス、又は主題データが非常に一時的及び動的であり且つ真実性の異なる解釈に対して開かれている他の身元状況のコンテキストにおいて人の身元を分解するために再帰的にキュレーションされるものを含む、様々な種類の柔軟な代替指標のセマンティック属性をクラスタリングするための柔軟で無限に拡張可能な構造を提供することである。
【００１３】
本開示は、一致の強度に関する意見の実施、例えばＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅＣｏｄｅなど、関連付けの属性、例えばＭａｔｃｈＧｒａｄｅなど、及び関連付けの由来、例えばＭａｔｃｈＤａｔａＰｒｏｆｉｌｅなどに矛盾しないが著しくより複雑な方法で、関連付けの有効性に関するセマンティックフィードバックをクラスタリングするための柔軟で無限に拡張可能な構造を提供することにより、上記の技術的問題に対処する。他の観察には、Ｗｅｂの存在などの仮想インスタンス化、又は非典型的な情報変化速度などの挙動が含まれる場合がある。そのようなフィードバックを提供する最初のステップは、個人の身元又は他の目的の意見を形成するために複数の指標が判定される一時的な動的クラスタリングプロセスの出力を消費することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
したがって、（ａ）オントロジ及びメタデータ分析に基づく関連付けられていないデータをキュレーションすることによって、キュレーションされたデータを生成することと、（ｂ）キュレーションされたデータを遷移規則に従って変換することによって、動的にクラスタ化された関連付けられた情報を生成することと、（ｃ）動的にクラスタ化された関連付けられた情報を拡張可能なディメンションのデータに属性付けすることによって、属性付きデータを生成することと、（ｄ）属性付きデータから導出された観察を構築することと、（ｅ）属性付きデータ及び導出された観察を下流の消費アプリケーションに配信することとを含む方法が提供される。本方法を実行するシステム、及び本方法を実行するためにプロセッサを制御する命令を含む記憶装置も提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】柔軟な代替指標による一時的な動的クラスタリングのプロセスの図である。
【図２】柔軟な代替指標の例示的な分類の図である。
【図３】セマンティックファミリーに埋め込まれた柔軟な品質の文字列（ＦＱＳ）の１つの表示の例の表現である。
【図４】セマンティッククラスタリングを実行する典型的なシステムのブロック図である。
【図５】一時的な動的セマンティッククラスタリングエンジンによって実行される動作のブロック図であり、関連付けられていないデータを下流のアプリケーションに配信される属性付きの関連付けられたデータに変換する再帰的性質を示している。
【図６】図４のシステムの例示的な実施形態であるシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
１つ以上の図面に共通するコンポーネント又はフィーチャは、各図面において同じ参照番号で示されている。
【００１７】
図１は、柔軟な代替指標による動的クラスタリングのプロセスの図である。このプロセスでは、特に指標｛Ａ１…Ａｎ｝の異種コレクション内の一意の識別子への参照のコレクションを含むデータセットが作成され、これらは「プロトクラスタ遷移規則」のセットによってデータのクラスタ｛Ｄ１…Ｄｎ｝に動的に編成されたと見られてもよく、これは追加データをキュレーションするためのユースケース固有の関連付けモダリティ及び再帰的手法を含む。プロトクラスタ遷移とは、ユースケース固有の規則セットに基づいて、以前にクラスタ化されなかったデータを動的クラスタに変換することを指すために使用される用語である。動的にクラスタ化されたデータは更に再集約されて「ハイパークラスタ」｛Ｈ１…Ｈｎ｝になり得、ハイパークラスタは、関連付け規則、又は例えばプロトクラスタ遷移に耐えられなかった、以前にクラスタ化されなかったデータとの属性付けによって形成される。そのようなハイパークラスタはその後、プロトクラスタ遷移要件を満たしていないために動的にクラスタ化されていない１つ又は複数の異なる指標セットに関連付けられてもよい。
【００１８】
プロトクラスタ遷移によって変換されたデータの例は、規則のセットに基づいて動的クラスタに結合され得る異なるデータセットからの行セットであり得る。たとえば、顧客連絡先データベース、ソーシャルメディアプロファイル情報のコレクション、及びベンダー情報のセットからのデータは、職務と組織の関連付けの理解と組み合わされて名前の綴字法及び表音類似性の観察に基づいて接続され得る。このような組み合わせの規則は、組織の貿易収支を理解するための規則のセットに固有のユースケースであり得る。さらに、ハイパークラスタは、同じ組織に関連付けられた全ての動的クラスタをグループ化することによって作成され得る（例えば、各動的クラスタは個人に関するものであり得、一方で個人のコレクションは共通の組織に対する共有の関連付けを有し得る）。動的クラスタへのプロトクラスタ遷移を耐えるのに十分なコンテンツを持たない一部の元データ、例えば個人の姓が欠落した顧客連絡先データベースからの行は、会社の関連付けに基づく緩い関連付けによって形成されたハイパークラスタ（動的クラスタのコレクション）に未だ関連付けられている可能性がある。
【００１９】
以下、本開示の用語法を単純化するために、「クラスタ」又は「クラスタ化」への言及は、関連する指標が、単一クラスタであるか又は現実は単一クラスタであるとしてもハイパークラスタのコンポーネントであるかのように、ハイパークラスタを含む。
【００２０】
このアプローチの主な課題は、所与の動的クラスタリングモダリティが、全ての時間的コンテキスト（即ち時点、期間又は他の時間ベースの観点）で全てのユースケースに普遍的に受け入れられるわけではない可能性があることである。一部のユースケース又はコンテキストは、より高い品質又は信頼性の閾値を満たすクラスタを要求することがあり、一方で他のクラスタは、それらが特定のモダリティに基づいている場合には受け入れられない可能性がある。このような問題を解決するための従来のアプローチは、スチュワードシップ又は関連付けの強さを示す決定、並びに関連付けの理由及び由来に関する他のメタデータに使用され得る静的構造のセットを提供することである。ただし、個人の身元又は他の複雑な関連付けユースケースのアプローチは、有限であるが境界のない指標のセットを含むことができるため、集約モダリティに一致するように柔軟でありつつ、自動化された決定及びスチュワードシッププロセスによる取り込みを可能にする特性を尚も含むフィードバックアプローチが必要である。
【００２１】
この二分法を解決するためのアプローチは、様々な属性に分類されるクラスタにおいて、指標又は指標の組み合わせに対して抽象的又は一般化された定性的又は定量的属性付けを適用することである。たとえば、図２はそのような区分の１つを示す。
【００２２】
図２は、代替指標の例示的な分類の図である。
【００２３】
これらの属性又は「品質要因」、及びそれらに基づくスコア（注：「スコア」はここではインジケータ、セマフォ、比率などを含む一般的な意味で使用される）は、特に「変曲点」（即ち、これを超える又は下回る特定の特性が推測され得る、或いは結論付け又は決定付けが行われ得る閾値）、範囲、グレード、及びクラスタを含み且つ個人を推定的に参照するデータに対する他の定性的なディメンションの尺度の定義を可能にする。
【００２４】
これに加えて、クラスタのアセンブリ、再結合又は破壊、クラスタのテスト及び継続的なメンテナンス、並びに他の身元解決のユースケースを可能にする決定を行うために、クラスタの内側と外側の指標を比較及び対比する必要がある。
【００２５】
データモデルには、それによって指標が分類される本来備わっている柔軟性があり、以前に認識されなかった属性を追加し、それに対する予測の重み及び他の情報が定義され得る能力を含む。この柔軟性は、「決定論的」相関に限定されること、即ち以前に相関体制に「ハードワイヤード」された指標のみ使用することができることの結果を回避するために、指標間の相関（類似性）を測定する比較体制自体も柔軟でなければならないという点で比較プロセスに課題をもたらす。さらに、あらゆるフィードバック及び結果として生じる決定プロセスは更新する必要もあるなど、非常に非効率的で柔軟性に欠ける体制を作り出す。
【００２６】
したがって、このアプローチは、事前定義されていない指標のセットを入力として取ることができる定性的属性の事前定義されたセット（スコアカード又はスコアリング技術などのプロセスによって生成される）の生成も可能にする。本開示は、指標のメタデータが基本的なグループのメンバーシップを含むこと（即ち、指標のメタデータが事前に分類されていること）、又は相関自体がこのメタデータを参照側から提供できること（即ち、入ってくる指標の分類が、参照データセットからの既知のデータとのその類似性の定性的評価から導出され且つ従うことができる）の何れかを要求するのみである。
【００２７】
これらの定性的属性は、有限で境界のある属性のコレクションであるという点で「事前に決定」されているが、それらを生成するために評価される指標のメンバーシップは、どのような場合でも柔軟である。本明細書の目的上、これらのコレクションを「ファミリー」と呼ぶ。
【００２８】
結果として得られるフィードバックは、事前に決定されたアクション可能なデータ（ファミリースコア）、及び事前に決定されていない入力の評価を反映するコンテキスト自己識別センチネル値を含む。そのようなフィードバックは図３に似ていてもよい。
【００２９】
図３は、セマンティックファミリーに埋め込まれた柔軟な品質の文字列（ＦＱＳ）の例を示す。
【００３０】
このアプローチでは、セマンティックファミリーが１つ又は複数の指標のメンバーを含み、各メンバーは、相関演習（即ち、ユースケース固有の規則に基づいてデータを相関させるプロセスで、プロトクラスタ及びハイパークラスタ動作とも呼ばれる）の結果に従って属性付けされ、且つ相関プロセス、即ちそのような演習を実行するプロセスに存在する場合にはその何れもそれらが関連付けられているファミリーの計算に貢献する。
【００３１】
遷移関連付け自体に、起点の重み、例えば指標のソースに関するフィードバック、裏付け、例えば関連付けの以前の観察を維持する他の指標、又は否認を含む追加のフィードバックも提供され得る。
【００３２】
このようなフィードバックを消費するためのエンドツーエンドのプロセスは、
１．フィードバックを取り込むこと、
２．柔軟なオントロジを展開すること、即ち、関連するメタデータを導出し、その理解にデータを関連付けること、
３．新しい指標の初回観察用にデータ要素の取り込みを確立すること、
４．下流のユースケースへのデータ出力を消費すること、及び
５．受け入れられない関連付け及び／又はキュレーションされていない指標について上流のプロセスにフィードバックを提供すること
を含むがこれらに限定されない。
【００３３】
図４は、セマンティッククラスタリングを実行するシステム４００のブロック図である。システム４００は、（ａ）関連付けられていないデータソース４０５、（ｂ）エンタープライズモジュール４３０、並びに（ｃ）本明細書でエンドユーザインフラストラクチャ４７０と総称されるエンドユーザデバイス及びインフラストラクチャを含む。
【００３４】
関連付けられていないデータソース４０５は、ビジネス、仮想ビジネス、又は他の身元状況のコンテキストにおいて人の身元を示し得るデータの複数の異なるヘテロジニアスソースである。関連付けられていないデータソース４０５の例は、（ａ）インターネット４１０、並びに（ｂ）ソース４１５として集合的に指定されるオフラインデータソース、データベース及びエンタープライズ「データレイク」を含む。
【００３５】
エンタープライズモジュール４３０は、（ａ）本明細書でエンジン４３５と呼ばれる一時的な動的セマンティッククラスタリングエンジン、及び（ｂ）消費アプリケーション４４５を含む。
【００３６】
エンジン４３５は、（ａ）動作４２０で関連付けられていないデータソース４０５から関連付けられていないデータ４１８を取り込み、（ｂ）動作４４０で属性付き関連付けデータ５４０（図５参照）を作製して消費アプリケーション４４５に配信し、（ｃ）フィードバックループ４２５を介して、既存のソース又は関連付けられていないデータソース４０５の新しいソースから、新しい関連付けられていないデータを検索して取り込む。
【００３７】
消費アプリケーション４４５は、属性付き関連付けデータ５４０（図５を参照）を受信し、エンドユーザインフラストラクチャ４７０用のデータ４６５を生成、輸送及び配信する。消費アプリケーション４４５は、分析エンジン４５０、ソフトウェア製品４５５、及びアプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩｓ）４６０を含む。
【００３８】
エンドユーザインフラストラクチャ４７０は、データ４６５を受信し、そのニーズに従ってそれを利用する。エンドユーザインフラストラクチャ４７０は、デスクトップ及びモバイルアプリケーション４７５、サーバベースのアプリケーション４８０、並びにクラウドベースのアプリケーション４８５を含む。
【００３９】
図５は、エンジン４３５によって実行される動作のブロック図である。
【００４０】
動作５００において、関連付けられていないデータ４１８は、オントロジ及びメタデータ分析に基づいてキュレーションされ、ここで「関連付けられていないデータ」とは、複数のオンライン及び／又はオフラインソース、例えば会社の顧客関係管理（ＣＲＭ）データベース、ソーシャルメディア投稿、及び業界会員の所属出版物からの生データを意味する。動作５００は、キュレーションされたデータ５０２を生成する。
【００４１】
動作５０５において、キュレーションされたデータ５０２は、一時的な動的にクラスタ化された関連付けられた情報、即ちデータ５１０に変換される。この変換は、修正可能なユースケース固有のプロトクラスタのコレクション、又はハイパークラスタ遷移規則、即ち規則５０６を介して実現される。たとえば、あるユースケースは、組み合わされた要素間の高度に正確な類似性を要求することがあり、一方で別のユースケースは、地理的位置の近接性、表音類似性、挙動属性付け、又は他のあまり決定的ではない観察に基づく解釈を許容することがある。変更可能なユースケース固有の規則５０６は、一見異なるデータ要素間の関係を識別し、それらの要素を関連付けられた情報のクラスタに組み立てる（例えば、ソース４１５のＣＲＭデータベースによるとＡＢＣ  Ｉｎｃ．に雇用されているＪｏｈｎ  Ｓｍｉｔｈは、ＡＢＣの新製品に関するソース４１５からのソーシャルメディア投稿、並びに名前、ソーシャルメディアハンドル、場所及び地位が上であることを考慮する一連の関連付け規則５０６に基づいてＸＹＺ小学校教育委員会メンバーに関連付けることができる）。
【００４２】
また、動作５０５は動作５０４をトリガし、動作５０４は、関連付けられていないデータ４１８に一時的なメタデータ属性「非クラスタ化データ」、即ちＴＭＡ−ＵＤ５０３を作成する。ＴＭＡ−ＵＤ  ５０３が作成されるのは、全てのデータがクラスタの関連付け要件をすぐに満たすわけではないためであり、特定のデータタイプについて適用可能な規則５０６又は他のモダリティ、即ちデータの関連付け又は変換が存在しない場合、或いは既存の規則及びモダリティが関連付けの推論を引き出すことができない場合には、データ要素がクラスタに関連付けられない可能性がある。たとえば、キュレーションされたデータ５０２は、Ａｃｍｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙを卒業したＪｏｈｎ  Ｓｍｉｔｈに関する情報を含む。キュレーションされたデータ５０２と規則５０６の既存の組み合わせが、既存の「Ｊｏｈｎ  Ｓｍｉｔｈ」の何れかに対するこの大学所属の属性付けを許可しない場合、動作５０４においてこの特定のデータ要素は一時的に「クラスタ化されていないデータ」としてタグ付けされる。
【００４３】
ただし、属性付けは、関連付けられていないデータ４１８又は規則５０６の変更により、将来可能になる場合がある。したがって、動作４２０及び５００はその後、関連付けられていないデータ４１８内の他のデータ要素と共に、タグ付きデータ、即ち「クラスタ化されていないデータ」として一時的にタグ付けされたデータに対して再実行される。上記の例では、新しい関連付けられていないデータ４１８又は新しい規則５０６が「Ａｃｍｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙの卒業生であるＪｏｈｎ  Ｓｍｉｔｈ」の属性付けを可能にする。その状況では、動作５０４は属性「非クラスタ化データ」を確立せず、これは連続する反復でデータが何らかの他のデータとクラスタ化され、関連付けられていないデータ４１８にＴＭＡ−ＵＤ  ５０３が確立されるためである。
【００４４】
重大なことに、新しいデータ要素を特定のクラスタに関連付けるプロセスは動的及び再帰的である。たとえば、関連付けられていないデータ４１８の新しい潜在的関連情報が検出されたとき、或いは関連付け規則５０６が洗練又は追加されたときに、新しい関連付けが構築される。潜在的関連データの認識は、ユースケースに応じて、部分キーマッチング、表音類似性、人工知能（ＡＩ）分類方法、異常検出又は他のアプローチなど、様々な方法で実現され得る。したがって、動作５０５において、データ属性付け及びクラスタリングのプロセスは、動作５２０及び５４５（後述）の結果に基づいて継続的及び再帰的に修正され、ここで既存のプロトクラスタ及びハイパークラスタ規則５０６が修正され、新しいプロトクラスタ及びハイパークラスタ規則５０６が生成され得る。エンジン４３５のこの固有の「再帰性」は、関連付けられていないデータ４１８、キュレーションされたデータ５０２、データ５１０、及び最後にユースケースに依存する一時的な動的にクラスタ化された関連付けられた情報、即ち、事前に定められているが拡張可能なディメンションに組み立てられた属性付き関連付けデータ５４０が、定期的に又は関連する規則によってトリガされたときに再評価されることを保証する。エンジン４３５で実施されるこの再帰的評価プロセスからの洞察は、動作４４０への入力として属性付き関連付けデータ５４０の形で配信される。
【００４５】
動作５２５において、データ５１０は事前に定められているが拡張可能なディメンション、即ちデータ５３０に作製され、ディメンションは特定のユースケースに応じて変化できる。図２は、そのような事前に定められたディメンションの一例を示す。この例では、ディメンションは深度と揮発性を含む。これらのディメンション内には、拡張可能なオントロジを介してキュレーションされたきめ細かなフィードバックを拡大する能力が存在する。図３は、そのような拡張可能なオントロジの例を示し、ディメンション（図３ではセマンティックファミリーとも呼ばれる）は、そのディメンションに関連付けられた全体的な概念内の特定のサブ集約に関連付けられた指標の有限であるが境界のないコレクションを有する。これらの各指標の値は、様々な方法を使用して計算、導出又は割り当てられ得る。たとえば、ユースケースがビジネスのコンテキストで個人の身元を分解している場合、事前に定められたディメンションは基本情報（名前、以前の名前、年齢、性別など）、連絡先情報（住所、勤務先住所、電話番号、メールアドレス、ソーシャルメディアハンドル、ソーシャルメディアアカウントなど）、職歴（雇用、職業上の賞、出版物など）、個人的所属（大学の同窓会クラブ、スポーツ組織など）などを含み得る。新しい情報が特定のデータクラスタに関連付けられると、ディメンションの数と特定のディメンションに割り当てられるデータ要素の数は両方とも拡張され得る。
【００４６】
動作５３５において、事前に定められたディメンションに組み立てられた動的にクラスタ化された情報、即ちデータ５３０は、合成され、新しいより高いレベルの洞察及び観察、即ち属性付き関連付けデータ５４０に構築される。この合成は、分類、モデリング、ヒューリスティックな属性付け、強化学習、畳み込み認識又は他の方法で実現され得る。たとえば、Ｊｏｈｎ  Ｓｍｉｔｈのクラスタがゴルフクラブの会員に関する情報、ＤＥＦ社による小売ＰＯＳ技術革新に関する多数のソーシャルメディア投稿、及び高収入世帯の郵便番号の住所を含む場合、Ｊｏｈｎ  ＳｍｉｔｈがＤＥＦ社の上級管理者であることを導出することが可能である。
【００４７】
動作５４５において、新しいプロトクラスタ及びハイパークラスタ規則５０６が作成される。この作成は、外的影響（情報の欠落又は真実性が疑わしい情報につながる、データがキュレーションされる環境の変化など）の観察を通して、トリガ（情報の品質及び特性の変化など）によって、又は外的介入（情報の許容使用に関する規制環境の変化など）によって既存の規則５０６、即ち規則の洗練で区別できないキュレーションされたデータ５０２を観察することによってトリガされ得る。次に、これらの新しいプロトクラスタ及びハイパークラスタ規則５０６は動作５０５に組み込まれ、キュレーションされたデータ５０２はデータ５１０に変換され、動作５０４に関連付けられ、ＴＭＡ−ＵＤ５０３が作成される。動作５４５は継続的及び再帰的に採用される。動作５４５は、一時データ及び動的データの関連付け及び属性付けの成功にとって非常に重要であり、動作５４５で表される方法の再帰的な性質により、エンジン４３５はソーシャルメディアなどの非構造化データソースの性質に対処することが可能になる。
【００４８】
動作５６０において、キュレーションされたデータ５０２に対してデータハイジーンが実行される。たとえば、断片化された「孤立した」データ、即ち、関連付け規則又は方法を適用できなかったために動作５０５で以前にクラスタ化又は属性化されていなかったデータは、動作５３５における新しい観察及び／又は動作５４５で作成又は修正された新しい規則に照らしてクラスタ化されていないデータを属性付けする試みにより再評価される。このようなデータのデフラグを目的として、強化学習及び他のＡＩ手法が採用され得る。
【００４９】
動作４４０において、動的にクラスタ化された情報、即ち、属性付き関連付けデータ５４０は、適用可能な場合には導出された洞察と共に、下流のアプリケーション、即ち消費アプリケーション４４５に配信される。たとえば、ビジネスのコンテキストで個人の身元を分解する場合、消費下流アプリケーション４４５はＣＲＭソフトウェア、融資承認ソフトウェアなどであり得る。ＣＲＭアプリケーションは、エンジン４３５からの出力を利用して高度に的を絞ったマーケティングキャンペーンを構築することができ、融資承認ソフトウェアは、導出されたより高いレベルの洞察を取り入れて従来の融資評価メカニズムを増強することができる。
【００５０】
本明細書で開示される技術を採用する例は、不正行為の判定を含み得る。関連付けられていないデータ４１８を考えてみると、これはＣＲＭデータベース（現在の顧客とそれらの顧客とのやり取りに関する情報）と、ユーザのコメント及び問い合わせの別個のセットと、買掛金情報の別個のセットと、保留中の注文の列とを含み、動作４２０で取り込まれ、動作５００でキュレーションされることによって、キュレーションされたデータ５０２を生成する。
【００５１】
この特定のケースでは、保留中の注文を審査して、注文当事者が主張する通りの者であり、商品又はサービスの提供によってその組織に負債を作成する権限があることを確認することを含み得る。これらの個別のデータセットの各々からの関連付けられていないデータ（関連付けられていないデータ４１８）は、動作５００でのキュレーション及び動作５０５でのプロトクラスタリングを介して、顧客である各会社に関するクラスタ化されたデータのセットをもたらし、一時的な動的に関連付けられた情報（データ５１０）を生成し得る。これらのクラスタ（データ５３０を生成する、データ５１０及び動作５２５を通して生成される関連クラスタ）は、各組織からの複数の注文、複数の個別連絡先、及び複数の過去の経験を含んでもよく、動作５３５において、例えば、ある組織が別の組織のソーシャルメディアハンドルを名前で使用したなど、情報の過度に攻撃的なクラスタリングにより、１つ又は複数の規則５０６に洗練が必要であるという事実など、新しい関連付け観察の合成をもたらしてもよい。この種の再評価は、規制の変更などの外的影響によって発生する可能性もあり、これは動作５２０で再評価をトリガする可能性がある。
【００５２】
一部のデータ（動作５０４で作成され、関連付けられていないデータ４１８で観察可能なＴＭＡ−ＵＤ  ５０３）は、作成された何れのクラスタにも分解されない。これらのデータ要素は、不完全なデータ、潜在性のデータ、又は不正確なデータを表す場合があるが、身元の盗用又は他の不正の可能性を表す場合もある。消費アプリケーション４４５の２つの別個のアプリケーションは、動作４４０でこのデータを受信する場合がある。注文を処理しＣＲＭの精度を維持する１つのアプリケーションは、クラスタデータのみを受信してもよく、一方で別のアプリケーションは不正の判定のためにクラスタ化されていないデータとクラスタ化されたデータを受信し得る。
【００５３】
クラスタ化されたデータの柔軟な指標（例えば図２及び３を参照）を調べ、クラスタ化されていないキュレーションされたデータ５０２の消費アプリケーション４４５の１つで異常検出を実行することにより、詐欺又は他の不正の判定の重要な手がかりが明らかにされる可能性がある。この判定は、新しい規則５０６の作成又はキュレーション、或いは既存の規則５０６の修正をもたらして将来のプロセス反復を通知してもよい。動作５６０において、データハイジーンも可能又は必要になる場合があり、動作５０５におけるプロトクラスタリング中に学習された新しい推論は、キュレーションされたデータ５０２に反映される。そのような推論の例は、多くのクラスタ化されていないキュレーションされたデータ５０２が、アドレスクレンジング又は他のスチュワードシップなどのデータ介入を通じて分解され得るという事実を含み得る。
【００５４】
本明細書に開示された技術の結果（即ち、可変及びユースケース固有の規則セットに対する動的データに対する反復可能で決定的なアクション）は、人間の相互作用を通して又は先行技術の適用では多くの理由で不可能であろう。たとえば、クラスタリングに関する先行技術は、真実性及び可変規則のコンテキストでの動的で柔軟な指標を考慮していない。通常、先行技術を適用するには、これらの要因の１つ又は複数は一定に保たれる必要がある。人間はそのような決定を大規模に、又は経時的に一貫して行うことができず、又そのような限界は最終的にプロセスの有効性を無益な点まで低下させるであろうため、人間の介入はすぐに圧倒されるであろう。下流のシステムでアクションが実行された理由を説明し、その決定に対する信頼の強さに関する重要な属性付けを説明する機能、企業、一般及び規制当局からますます要求される能力は、先行技術の方法にはない。
【００５５】
図６は、システム４００の例示的な実施形態であるシステム６００のブロック図であり、従って、関連付けられていないデータソース４０５、エンタープライズモジュール４３０、及びエンドユーザインフラストラクチャ４７０を含む。システム６００は、関連付けられていないデータソース４０５及びエンドユーザインフラストラクチャ４７０にネットワーク６２０を介して通信可能に結合されたコンピュータ６０５を含む。
【００５６】
ネットワーク６２０は、データ通信ネットワークである。ネットワーク６２０は、プライベートネットワーク又はパブリックネットワークであってよく、（ａ）例えば部屋をカバーするパーソナルエリアネットワーク、（ｂ）例えば建物をカバーするローカルエリアネットワーク、（ｃ）例えばキャンパスをカバーするキャンパスエリアネットワーク、（ｄ）例えば都市をカバーする大都市圏ネットワーク、（ｅ）例えば大都市、地域又は国境を越えてリンクするエリアをカバーする広域ネットワーク、（ｆ）インターネット４１０、或いは（ｇ）電話ネットワークの何れか又は全てを含んでもよい。通信は、ワイヤ又は光ファイバを介して伝搬するか又は無線で送受信される電子信号及び光信号により、ネットワーク６２０を介して行われる。
【００５７】
コンピュータ６０５は、プロセッサ６１０と、プロセッサ６１０に動作結合されたメモリ６１５とを含む。本明細書では、コンピュータ６０５はスタンドアロンデバイスとして表されているがそれに限定されず、代わりに分散処理システム内の他のデバイス（図示せず）に結合され得る。
【００５８】
プロセッサ６１０は、命令に応答して実行する論理回路で構成される電子デバイスである。
【００５９】
メモリ６１５は、コンピュータプログラムでエンコードされた有形の非一時的コンピュータ可読記憶装置である。これに関して、メモリ６１５は、プロセッサ６１０の動作を制御するためにプロセッサ６１０によって読み取り可能且つ実行可能であるデータ及び命令、即ちプログラムコードを格納する。メモリ６１５は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードドライブ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）又はそれらの組み合わせで実装されてもよい。メモリ６１５のコンポーネントの１つは、エンタープライズモジュール４３０である。
【００６０】
システム６００において、エンタープライズモジュール４３０は、エンジン４３５及び消費アプリケーション４４５の動作を実行するためにプロセッサ６１０を制御するための命令を含むプログラムモジュールである。本明細書では、「モジュール」という用語は、スタンドアロンコンポーネントとして又は複数の従属コンポーネントの統合構成として具現化され得る機能的動作を示すために使用される。したがって、エンタープライズモジュール４３０は、単一のモジュールとして、又は互いに協力して動作する複数のモジュールとして実装され得る。
【００６１】
本明細書では、エンタープライズモジュール４３０は、メモリ６１５にインストールされるものとして、従ってソフトウェアで実装されるものとして説明されているが、電子回路、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせなどのあらゆるハードウェアで実装され得る。
【００６２】
エンタープライズモジュール４３０は、メモリ６１５に既にロードされているものとして示されているが、後でメモリ６１５にロードするために記憶装置６２５上に構成されてもよい。記憶装置６２５は、エンタープライズモジュール４３０を格納する有形の非一時的コンピュータ可読記憶装置である。記憶装置６２５の例は、（ａ）コンパクトディスク、（ｂ）磁気テープ、（ｃ）読み取り専用メモリ、（ｄ）光学記憶媒体、（ｅ）ハードドライブ、（ｆ）複数の並列のハードドライブで構成されるメモリユニット、（ｇ）ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ、（ｈ）ランダムアクセスメモリ、及び（ｉ）ネットワーク６２０を介してコンピュータ６０５に結合された電子記憶装置を含む。
【００６３】
本明細書に記載された技術は例示であり、本開示に対する何らかの特定の制限を暗示するものとして解釈されるべきではない。様々な代替、組み合わせ及び修正が当業者によって考案され得ることを理解すべきである。たとえば、本明細書に記載されたプロセスに関連付けられたステップは、ステップ自体によって特に指定又は指示されない限り、任意の順序で実行され得る。本開示は、添付の特許請求の範囲内にある全てのそのような代替、改変、及び変形を包含することを意図している。
【００６４】
用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、述べられた特徴、整数、ステップ又はコンポーネントの存在を指定するが、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ又はコンポーネント、或いはそれらのグループの存在を排除しないものと解釈されるべきである。用語「ａ」及び「ａｎ」は不定冠詞であり、従って、複数の冠詞を有する実施形態を排除しない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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