(57)【要約】  本開示は、クラスタリングにより得られるグループを反映している、人間が解釈可能なクエリ推薦のコンピュータによる生成を提供するシステムに関する。各々が少なくとも１つの属性を持つエンティティを表す大きなデータセットにクラスタリングが行われる。グループの各々に対し、システムは、グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通する属性に基づいて、その属性を属性の組に加える、前記属性の組を持つグループのエンティティの少なくとも幾つかに共通する他の属性、及び数量しきい値がこの他の属性以外の前記属性の組を持つグループのエンティティの数量により満たされることに基づいて、もう１つの属性を前記属性の組に加える、並びにクエリ推薦がそのグループを反映している結果を得るために構成されるような、前記属性の組に基づいてクエリ推薦を生成する。
2020530628.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラスタリングにより得られるグループを反映している、人間が解釈可能なクエリ候補のコンピュータによる生成を提供するシステムにおいて、前記システムは、１つ又はそれ以上の処理器を有し、前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により
少なくとも１００個のエンティティのグループを得るために、各々が複数の属性の中の少なくとも１つの属性を持っている少なくとも１０００個のエンティティを表すデータコレクションにクラスタリングを行う、並びに
前記グループの各々に対し、
前記複数の属性の中の第１の属性が、前記グループの少なくとも幾つかのエンティティに共通していることに基づいて、前記第１の属性を属性の第１の組に加える、
（ｉ）第２の属性が、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通していること、及び
（ｉｉ）第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていること、
に基づいて、前記第２の属性を前記属性の第１の組に加える、並びに
前記グループを反映している結果を得るために構成されるクエリ推薦を、前記属性の第１の組に基づいて生成する
ことを行うように構成される、システム。
【請求項２】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、
前記グループの各々に対し、前記第１の属性が少なくとも、前記複数の属性の中の他の全ての属性と同じように、前記グループのエンティティの間で見られることに基づいて、前記第１の属性を前記属性の第１の組に加えることにより、前記第１の属性を加えることを行うように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により
前記グループの各々に対し、
（ｉ）前記第２の属性が少なくとも、前記第１の属性以外の前記複数の属性の中の他の全ての属性と同じように、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの間で見られること、及び
（ｉｉ）前記第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていること、
に基づいて、前記第２の属性を前記属性の第１の組に加えることにより、前記第２の属性を加えることを行うように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により
前記グループの各々に対し、
（ｉ）次の属性が少なくとも、前記属性の第１の組に含まれていない前記複数の属性の中の残り全ての属性と同じように、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの間で見られること、及び
（ｉｉ）前記第１の数量しきい値が、前記次の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていること、
に基づいて、前記次の属性を前記属性の第１の組に反復的に加えるように構成され、前記反復的に加えることは、前記第１の数量しきい値が、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量によりもはや満たされていないことに基づいて停止する、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により
前記グループの各々に対し、１つ又はそれ以上の論理積演算子を用いて、前記属性の第１の組の属性を結合することにより、前記クエリ推薦を生成するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記第１の数量しきい値は、前記グループのエンティティの既定のパーセンテージを有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により
前記グループの各々に対し、
（ｉ）第３の属性が少なくとも、前記属性の第１の組の属性以外の前記複数の属性の中の全ての属性と同じように、前記グループのエンティティの間で見られないこと、及び
（ｉｉ）第２の数量しきい値が、属性の第２の組の１つ又はそれ以上を持つ前記グループのエンティティの第２の数量により満たされていること、
に基づいて、前記第３の属性を前記属性の第２の組に反復的に加えるように構成される請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、
前記グループの各々に対し、
（ｉ）前記クエリ推薦は、１つ又はそれ以上の論理積演算子を用いて、前記属性の第１の組の内包を示す、及び
（ｉｉ）前記クエリ推薦は、１つ又はそれ以上の論理否定演算子を用いて、前記属性の第２の組の除外を示す
ような前記クエリ推薦を形成するために、前記属性の第１の組の属性と、前記属性の第２の組の属性とを結合することにより、前記クエリ推薦の生成を行うように構成される請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記グループの各々に対し、グループの同質性指数値が同質性しきい値に違反する場合、前記クエリ推薦が生成される、並びに
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、
前記グループの各々に対し、
最も共通する属性だけを持つエンティティの第１の数を特定する、
前記最も共通する属性及び次に最も共通する属性を持つエンティティの第２の数を反復的に特定する、
前記第１の数と前記第２の数とを合計する、並びに
前記合計を前記グループのエンティティの総数で除算する
ことにより前記同質性しきい値を決定するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
クラスタリングにより得られるグループを反映している、人間が解釈可能なクエリ推薦のコンピュータによる生成を提供するシステムにおいて、
少なくとも１００個のエンティティのグループを得るために、各々が複数の属性の中の少なくとも１つの属性を持っている少なくとも１０００個のエンティティを表すデータコレクションにクラスタリングを行う手段、並びに
前記グループの各々に対し、
前記複数の属性の中の第１の属性が、前記グループの少なくとも幾つかのエンティティに共通していることに基づいて、前記第１の属性を前記属性の第１の組に加える手段、
（ｉ）第２の属性が、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通していること、及び
（ｉｉ）第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていること、
に基づいて、前記第２の属性を前記属性の第１の組に加える手段、並びに
前記グループを反映している結果を得るために構成されるようなクエリ推薦を、前記属性の第１の組に基づいて生成する手段
を有するシステム。
【請求項１１】
クラスタリングにより得られるグループを反映している、人間が解釈可能なクエリ推薦のコンピュータによる生成を提供する方法において、前記方法は、機械可読な命令により構成され、１つ又はそれ以上の処理器により実施され、
エンティティのグループを得るために、エンティティを表すデータコレクション
にクラスタリングを行うステップ、
前記グループの各々に対し、
複数の属性の中の第１の属性が、前記グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通していることに基づいて、前記第１の属性を属性の第１の組に加えるステップ、
（ｉ）第２の属性が、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通していること、及び
（ｉｉ）第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていること
に基づいて、前記第２の属性を前記属性の第１の組に加えるステップ、並びに
前記グループを反映している結果を得るために構成されるようなクエリ推薦を、前記属性の第１の組に基づいて生成するステップ
を有する方法。
【請求項１２】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、前記グループの各々に対し、前記第１の属性が少なくとも、前記複数の属性の中の他の全ての属性と同じように、前記グループのエンティティの間で見られることに基づいて、前記第１の属性を前記属性の第１の組に加えることにより、前記第１の属性を加えることを行うように構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、
前記グループの各々に対し、
（ｉ）第２の属性が少なくとも、前記第１の属性以外の前記複数の属性の中の他の全ての属性と同じように、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの間で見られること、及び
（ｉｉ）前記第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていること
に基づいて、前記第２の属性を前記属性の第１の組に加えることにより、前記第２の属性を加えることを行うように構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、
前記グループの各々に対し、
（ｉ）次の属性が少なくとも、前記属性の第１の組に含まれていない前記複数の属性の中の残り全ての属性と同じように、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの間で見られること、及び
（ｉｉ）前記第１の数量しきい値が、前記次の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていること
に基づいて、前記次の属性を前記属性の第１の組に反復的に加えるように構成され、
前記反復的に加えることは、前記第１の数量しきい値が前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量によりもはや満たされていないことに基づいて停止する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、前記グループの各々に対し、１つ又はそれ以上の論理積演算子を用いて、前記属性の第１の組の属性を結合することにより、前記クエリ推薦を生成するように構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の数量しきい値は、前記グループのエンティティの既定のパーセンテージを有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、
前記グループの各々に対し、
（ｉ）第３の特性が少なくとも、前記属性の第１の組の属性以外の前記複数の属性の中の全ての属性と同じように、前記グループのエンティティの間で見られないこと、
（ｉｉ）第２の数量しきい値が、前記属性の第２の組の１つ又はそれ以上を持つ前記グループのエンティティの第２の数量により満たされていること
に基づいて、前記第３の属性を前記属性の第２の組に繰り返し加える
ように構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、
前記グループの各々に対し、
（ｉ）前記クエリ推薦は、１つ又はそれ以上の論理積演算子を用いて、前記属性の第１の組の内包を示す、及び
（ｉｉ）前記クエリ推薦は、１つ又はそれ以上の論理否定演算子を用いて、前記属性の第２の組の除外を示す
ような前記クエリ推薦を形成するために、前記属性の第１の組の属性と、前記属性の第２の組の属性とを結合することにより、前記クエリ推薦の生成を行うように構成される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記グループの各々に対し、前記グループの同質性指数値が同質性しきい値に違反する場合、前記クエリ推薦が生成され、並びに
前記１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、前記グループの各々に対し、
最も共通する属性だけを持つ属性の第１の数を特定する、
前記最も共通する属性、及び次に最も共通する属性を持つ属性の第２の数を反復的に特定する、
前記第１の数と、前記第２の数の各々とを合計する、並びに
前記合計を前記グループにあるエンティティの総数で除算する
ことにより前記同質性しきい値を決定するように構成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
前記属性の第１の組の各々は、前記グループの各々を要約する、
前記エンティティは、医療患者である、及び
前記複数の属性は、夫々の患者が、現在かかっている、過去にかかっていた又はかかると予想される病気又は疾患である、
請求項１１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、エンティティのグループを反映している結果を提供する人間が解釈可能(human-interpretable)なクエリ推薦(query suggestions)を生成するように構成されるシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
探検的データ解析（ＥＤＡ）は、複雑なモデリングを用いることなく、及び科学的方法の厳しさを受ける必要がなく、データを要約するターム（語）を決定することに関する。クラスタリングアルゴリズムは、データポイント（例えばコンセプト及び／又は名前の付いたエンティティ）のデータセットにクラスタリングを行うことによりＥＤＡと組み合わされ、これらデータポイントの類似性に基づいてサブグループを生成する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そのようなサブグループに関する記述統計の自動生成が存在したとしても、アナリストは、そのデータに潜在するパターンを見分けるほど十分なデータ分析の経験を持っていない。その上、例えば莫大な量のデータのせいで、パターンは人間の心には感知できず、アナリストは、データセット及び／又はそのエンティティ（データポイント）の属性の文脈的知識を必要とする。これら及び他の欠点が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
従って、本開示の１つ又はそれ以上の態様は、クラスタリングにより得られるグループを反映している結果を提供する、人間が解釈可能なクエリ推薦のコンピュータにより生成するために構成されるシステムに関する。このシステムは、１つ又はそれ以上の処理器及び／又は他のコンポーネントを有する。幾つかの実施例において、１つ又はそれ以上の処理器は、機械可読な命令により、少なくとも１００個のエンティティのグループを得るために、少なくとも１０００個のエンティティを表すデータコレクションにクラスタリングを行うように構成され、これら１０００個のエンティティの各々は、複数の属性の中の少なくとも１つの属性を持つ。１つ又はそれ以上の処理器はさらに、機械可読な命令により、得られるグループの各々に対して、第１の属性が、前記グループの少なくとも幾つかのエンティティに共通していることに基づいて、前記複数の属性の中の第１の属性を属性の第１の組に加える、（ｉ）第２の属性が、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通していること、及び（ｉｉ）第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていることに基づいて前記第２の属性を前記属性の第１の組に加える、並びに前記グループを表す結果を得るために構成されるようなクエリ推薦を、前記属性の第１の組に基づいて生成を行うように構成される。
【０００５】
本開示のさらにもう１つの態様は、クラスタリングにより得られるグループを反映している結果を提供する、人間が解釈可能なクエリ推薦をコンピュータにより生成する方法に関する。この方法は、機械可読な命令により構成される１つ又はそれ以上のハードウェア処理器及び／又は他のコンポーネントにより実施される。幾つかの実施例において、この方法は、少なくとも１００個のエンティティを得るために、各々が複数の属性の中の少なくとも１つの属性を持つ少なくとも１０００個のエンティティを表すデータコレクションにクラスタリングを行うステップ、得られたグループの各々に対し、第１の属性が、前記グループの少なくとも幾つかのエンティティに共通していることに基づいて、前記複数の属性の中の第１の属性を属性の第１の組に加えることを行うステップ、得られたグループの各々に対し、（ｉ）第２の属性が、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通していること、及び（ｉｉ）第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの数量により満たされていることに基づいて前記第２の属性を前記属性の第１の組に加えることを行うステップ、並びに得られたグループの各々に対し、前記グループを反映している結果を得るために構成されるようなクエリ推薦を、前記属性の第１の組に基づいて生成を行うステップを有する。
【０００６】
本開示のさらにもう１つの態様は、クラスタリングにより得られるグループを反映している結果を提供する、人間が解釈可能なクエリ推薦のコンピュータによる生成のためのシステムに関する。幾つかの実施例において、前記システムは、少なくとも１００個のエンティティのグループを得るために、各々が複数の属性の中の少なくとも１つの属性を持つ少なくとも１０００個のエンティティを表すデータコレクションにクラスタリングを行う手段、得られるグループの各々に対して、第１の属性が、前記グループの少なくとも幾つかのエンティティに共通していることに基づいて、前記複数の属性の中の第１の属性を前記属性の第１の組に加えることを行う手段、得られたグループの各々に対し、（ｉ）第２の属性が、前記属性の第１の組を持つ前記グループのエンティティの少なくとも幾つかに共通していること、及び（ｉｉ）第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つグループのエンティティの数量により満たされていることに基づいて前記第２の属性を前記属性の第１の組に加えることを行う手段、並びに得られるグループの各々に対し、前記グループを表す結果を得るために構成されるようなクエリ推薦を、前記属性の第１の組に基づいて生成を行う手段を有する。
【０００７】
構成物の関連する要素の動作方法及び機能、並びに製造部品と製造の経済性との組み合わせと同じく、本開示のこれら及び他の目的、特徴並びに特性は、付随する図面を参照して、以下の説明及び添付の請求項を考慮するとより明白となり、これらの全てが本明細書を形成している。様々な図面において、同様の参照番号は対応する部品を示している。しかしながら、これら図面は単に例証及び説明を目的とするものであり、本発明の境界を規定するものとは意図されないことは明白に理解されるべきである。明細書及び請求項に用いられるように、文脈上明白に他の意味で述べている場合を除き、複数あることを述べなくとも、それらが複数あることも含んでいる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタリングにより得られるグループを反映している結果を提供する、人間が解釈可能なクエリ推薦をコンピュータにより生成するためのシステムの概略図。
【図２Ａ】１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタの例を、クラスタ内における同質性のレベルを決定するのに使用される、１つ又はそれ以上の特定の属性を持つエンティティの数量と共に例示する図。
【図２Ｂ】１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタの例を、クラスタ内における同質性のレベルを決定するのに使用される、１つ又はそれ以上の特定の属性を持つエンティティの数量と共に例示する図。
【図３Ａ】１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタの例を、クラスタ内における共通性を特定するのに使用される、１つ又はそれ以上の特定の属性を持つエンティティの数量と共に例示する図。
【図３Ｂ】１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタの例を、クラスタ内における共通性を特定するのに使用される、１つ又はそれ以上の特定の属性を持つエンティティの数量と共に例示する図。
【図４】１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタリングにより得られるグループを反映している結果を提供するクエリ推薦を生成する方法を例示する。
【図５】１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタの同質性のレベルを決定する方法を例示する。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
明細書において、特に文脈上はっきりと述べていない限り、複数あると述べていなくても、それらが複数あることを含む。明細書において、"又は"という言葉は、特に文脈上はっきりと述べていない限り、"及び／又は"を意味する。明細書において、２つ以上の部品又は構成要素が"結合される"と述べることは、連動している限り、これらの部品が直接的に又は間接的、すなわち１つ以上の中間部品若しくは構成要素を介しての何れかにより接合される又は共に動作することを意味している。明細書において、"直接結合される"は、２つの要素が互いに直に接していることを意味している。明細書において、"固定して結合される"又は"固定される"は、２つの構成要素が互いに対し一定の方向を維持している間、１つとして移動するように結合されることを意味している。
【００１０】
明細書において、"ユニタリ(unitary)"という言葉は、構成要素が単一ピース又は単一ユニットとして作られることを意味している。すなわち、別々に作られ、その後ユニットとして連結される部分を含んでいる構成要素は、"ユニタリ"な構成要素又は本体ではない。明細書において、２つ以上の部品又は構成要素が互いに"係合する"と述べることは、これらの部品が互いに向けて直接的に又は１つ以上の中間部品若しくは構成要素を介して間接的にの何れかにより力を及ぼしていることを意味している。明細書において、"数字"は、１若しくは１以上の整数（すなわち複数）を意味する。
【００１１】
明細書において、例であり限定ではない方向の表現は、頂部、底部、左側、右側、上方、下方、前方、後方及びそれらの派生語は、図面に示される要素の方位に関連し、特に明瞭に言わない限り、請求項を制限しない。
【００１２】
図１は、１つ又はそれ以上の実施例に従う、コンピュータを使ったクエリ推薦の生成を容易にするように構成されるシステム１０を例示している。システム１０は、データセットの多数のデータポイント（例えばエンティティ）からサブグループ（例えばクラスタ）を生成し、自動的に生成されるこれらクラスタの要約をこのシステムのユーザに提供するように構成される。生成されるクラスタの各々は、グループ、コホート(cohort)、組(set)又はデータセットの他のサブセットでよい。各クラスタの各エンティティは、個人、組織、目的、場所、時間又は数量の名前を含む表現を参照している。データセットのエンティティの各々は、１つ又はそれ以上の属性（例えば寸法、特徴、コンポーネント、パラメタ又はエンティティと関連付けられる若しくは記述する他の特性）を有する。幾つかの実施例において、これらの属性は、エンティティをクラスタリングするのに使用され、他の例では、これらの属性はそれに使用されない。
【００１３】
システム１０は、生成されるクラスタのエンティティの属性を分析する。例えば、クラスタに関する情報を収集するために１つ又はそれ以上の共通する属性が特定される。収集された情報から、システム１０の幾つかの実施例は、クラスタの要約に加え又は要約する代わりに、クラスタリングにより得られるグループを反映している結果を提供する人間が解釈可能なクエリ推薦を特定する。すなわち、幾つかの実施例は、システム１０のユーザにより行われる継続する探索的検索において、次のステップのための検索基準を推薦する。幾つかの実施例において、生成されるクラスタが十分に同質(homogeneous)である場合、システム１０は要約及び／又はクエリ推薦を生成するだけである。例えば、前記クラスタのかなりの数のエンティティが多数の共通性又は共有される属性を持つ場合、システム１０により生成される前記要約及び／又はクエリ推薦は、そのクラスタを正確に反映している。
【００１４】
図１に示されるように、システム１０は、外部リソース２４．電子記憶装置２２又はもう１つのデータベースとのインタフェースを提供する。システム１０は、データベース情報にアクセスできる。例えば、データが医療に関する場合、システム１０は、病院情報システム（ＨＩＳ）、臨床データリポジトリ（ＣＤＲ）、電子健康記録（ＥＭＲ）又は他のソースにアクセスする。集められた医療情報は、有用な健康データ及びエンティティの他の情報、例えば人口統計情報及び背景情報を含む。システム１０は、この医療情報を分析し、後続する処理のためにこれらエンティティを正確にクラスタリングする。
【００１５】
図１の電子記憶装置２２は、情報を電子的に記憶する電子記憶媒体を有する。電気記憶装置２２の電子記憶媒体は、システム１０と一体的に設けられる（すなわち、実質的に取り外し不能である）システムの記憶装置、及び／又は例えばポート（例えばＵＳＢポート、ファイヤーワイヤーポート等）或いはドライブ（例えばディスクドライブ等）を介してシステム１０と取り外し可能で接続可能であるリムーバブルな記憶装置の一方又は両方を有する。電子記憶装置２２は、システム１０内において（全部又は一部において）別個のコンポーネントでもよいし、又は電子記憶装置２２は、システム１０の１つ又はそれ以上の他のコンポーネント（例えば計算装置１９、処理器２０等）と（全部又は一部において）一体化して設けられてもよい。幾つかの実施例において、電子記憶装置２２は、処理器２０と一緒にサーバ内に、外部リソース２４の一部であるサーバ内に、計算装置１８に及び／又は他の場所に置かれてもよい。電子記憶装置２２は、光学的に可読な記憶媒体（例えば光ディスク等）、磁気的に可読な記憶媒体（磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブ等）、電荷ベースの記憶媒体（例えばＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ等）、ソリッドステートの記憶媒体（例えばフラッシュドライブ等）及び／又は他の電子的に可読な記憶媒体の１つ又はそれ以上を有する。電子記憶装置２２は、ソフトウェアアルゴリズム、処理器２０により得られる及び／又は決定される情報、計算装置１８及び／又は他の外部の計算システムを介して入力される情報、外部リソース２４から入力される情報、及び／又はシステム１０が明細書に説明されるように機能することを可能にする他の情報を記憶する。
【００１６】
外部リソース２４は、情報の供給源（例えばデータベース、ウェブサイト等）、システム１０と共に参加している外部エンティティ（例えば患者調査(patient-census)情報を記憶している医療記録システム）、システム１０の外側にある１つ又はそれ以上のサーバ、ネットワーク（例えばインターネット）、電子記憶装置、Ｗｉ−Ｆｉ技術に関連する機器、bluetooth（登録商標）技術に関連する機器、データ入力装置及び／又は他のリソースを含む。幾つかの実施において、本明細書において外部リソース２４に起因する機能の幾つか又は全ては、システム１０に含まれるリソースにより提供されてもよい。外部リソース２４は、有線及び／又はワイヤレス接続を介して、ネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク及び／又はインターネット）を介して、セルラー技術を介して、Ｗｉ−Ｆｉ技術を介して、及び／又は他のリソースを介して、処理器２０、計算装置１８、電子記憶装置２２及び／又はシステム１０の他のコンポーネントと通信するように構成される。
【００１７】
幾つかの実施例において、システム１０は、１つ又はそれ以上の計算装置１８、１つ又はそれ以上の処理器２０、電子記憶装置２２、外部リソース２４及び／又は他のコンポーネントを有する。計算装置１８は、ユーザとシステム１０との間のインタフェースを提供するように構成される。計算装置１８は、１人又はそれ以上のユーザに情報を提供する及び／又は１人又はそれ以上のユーザから情報を受信するように構成される。計算装置１８は、ユーザインタフェース及び／又は他のコンポーネントを含む。ユーザインタフェースは、リスクパラメタ（又はそれらの値）、リスクモデル又は他の項目についての入力及び／又は選択を受信する、及び／又は他の情報を提供及び／又は受信するように構成されるビュー及び／又はフィールドを示すように構成されるグラフィカルユーザインタフェースを含む。幾つかの実施例において、ユーザインタフェースは、計算装置１８、処理器２０及び／又はシステム１０の他のコンポーネントの複数と関連付けられる複数の別個のインタフェースを含む。
【００１８】
幾つかの実施例において、１つ又はそれ以上の計算装置１８は、ユーザインタフェース、処理機能、データベース及び／又は電子記憶装置をシステム１０に提供するように構成される。そのようなものとして、計算装置１８は、処理器２０、電子記憶装置２２、外部リソース２４及び／又はシステム１０の他のコンポーネントを含んでよい。幾つかの実施例において、計算装置１８は、ネットワーク（例えばインターネット）に接続される。幾つかの実施例において、計算装置１８は、処理器２０、電子記憶装置２２、外部リソース２４及び／又はシステム１０の他のコンポーネントを含まずに、代わりにネットワークを介してこれらコンポーネントと通信する。ネットワークとの接続は、ワイヤレス又は有線でよい。幾つかの実施例において、計算装置１８は、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ及び／又は他の計算装置である。
【００１９】
ユーザインタフェースに含めるのに適切なインタフェース装置の例は、タッチ式スクリーン、キーパッド、タッチセンサー式及び／又は物理ボタン、スイッチ、キーボード、ノブ、レバー、ディスプレイ、スピーカー、マイク、表示灯、警報器、プリンター及び／又は他のインタフェース装置を含む。本開示は、計算装置１８が取り外し可能な記憶装置のインタフェースを含むことも考慮している。この例において、ユーザが計算装置１８の実施をカスタマイズすることを可能にする情報が、取り外し可能な記憶装置（例えばスマートカード、フラッシュドライブ、リムーバブルディスク）から計算装置１８に読み込まれる。計算装置１８及び／又はユーザインタフェースと共に使用するのに適した他の例示的な入力装置及び技術は、それらに限定されないが、ＲＳ−２３２ポート、ＲＦリンク、ＩＲリンク、モデム（電話、ケーブル等）及び／又は他の装置を含む。
【００２０】
処理器２０は、システム１０に情報処理機能を提供するように構成される。そのようなものとして、処理器２０は、デジタル処理器、アナログ処理器、情報を処理するために設計されるデジタル回路、情報を処理するために設計されるアナログ回路、ステートマシン及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構の１つ又はそれ以上を有する。図１において処理器２０が単一体と示されているが、これは単に例示を目的とするだけである。幾つかの実施例において、処理器２０は複数の処理ユニットを有してもよい。これらの処理ユニットは、同じ装置（例えばサーバ）内に物理的に置かれる、又は処理器２０は、複数の装置（例えば１つ又はそれ以上のサーバ、計算装置１８、外部リソース２４の一部である装置、電子記憶措置２２及び／又は他の装置）が共同して動作する処理機能を示してもよい。
【００２１】
幾つかの実施例において、処理器２０、外部リソース２４、計算装置１８、電子記憶装置２２及び／又は他の構成要素は、１つ又はそれ以上の電子通信リンクを介して動作するように連結されてよい。例えば、そのような電子通信リンクは少なくとも一部が、例えばインターネットのようなネットワーク及び／又は他のネットワークを介して確立されてよい。これは限定を意図しないこと、及び本開示の範囲は、これらの構成要素が他の何らかの通信媒体を介して動作するように連結される実施例を含むことが分かる。幾つかの実施例において、処理器２０は、クライアント／サーバアーキテクチャ、ピアツーピアアーキテクチャ及び／又は他のアーキテクチャに従って、外部リソース２４、計算装置１８、電子記憶措置２２及び／又は他のコンポーネントと通信するように構成される。
【００２２】
図１に示されるように、処理器２０は、機械可読な命令を介して１つ又はそれ以上のコンピュータプログラムコンポーネントを実行するように構成される。これらコンピュータプログラムコンポーネントは、クラスタリングコンポーネント３０、同質性コンポーネント３２、共通性コンポーネント３４、ユーザインタフェースコンポーネント３６、クエリ推薦コンポーネント３８及び／又は他のコンポーネントの１つ又はそれ以上を有する。処理器２０は、ソフトウェア；ハードウェア；ファームウェア；ソフトウェア、ハードウェア及び／又はファームウェアの何らかの組み合わせ；及び／又は処理器２０に処理機能を構成するための他の機構によりコンポーネント３０、３２、３４、３６及び／又は３８を実行するように構成される。
【００２３】
図１において、コンポーネント３０、３２、３４、３６及び３８が単一の処理ユニット内に配されるように例示されているが、処理器２０が複数の処理ユニットを有する実施例において、コンポーネント３０、３２、３４、３６及び／又は３８の１つ又はそれ以上が他のコンポーネントから離れて置かれてよいことも分かるべきである。以下に説明される異なるコンポーネント３０、３２、３４、３６及び／又は３８により提供される機能の説明は、例示が目的であり、コンポーネント３０、３２、３４、３６及び／又は３８の何れかが説明されるよりも多くの又は少ない機能を提供してもよいので、限定を意図していない。例えば、コンポーネント３０、３２、３４、３６及び／又は３８の１つ又はそれ以上が除外されてよいし、及びその機能の幾つか又は全てが他のコンポーネント３０、３２、３４、３６及び／又は３８により提供されてもよい。もう１つの例として、処理器２０は、コンポーネント３０、３２、３４、３６及び／又は３８の１つの下に起因する機能の幾つか又は全てを行う１つ又はそれ以上の追加のコンポーネントを実行するように構成されてよい。
【００２４】
幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０は、何れかの妥当な基準に従う方法でデータセットのエンティティを連続してクラスタリングする。幾つかの実施例において、クラスタを特定するためのデータセットを得るために、エンティティの母集団の統計が最初に生成される。幾つかの実施例において、システム１０は、数十、数百、数千又は数百万のエンティティを含むデータセットで動作する。
【００２５】
幾つかの実施例において、データセットにあるエンティティの属性の各々は２値（バイナリ）である。例えば、エンティティは、その属性を持つ又は持たないかの何れかである。他の実施例において、エンティティの各々は、夫々の属性がエンティティにおいてアクティブである程度又は度合いを反映している範囲の（例えば０から１に正規化される、０から１００のスケールで又は他の適切な範囲の）値を持ってよい。さらに、属性はカテゴリー別(categorical)でもよく、これらカテゴリーは、エンティティがその属性を持つ若しくは持たない程度又は度合いを反映している。エンティティが人々である実施例において、人々の属性は人口統計学的に分析可能である。他の実施例において、エンティティが患者である場合、各患者は、例えば病気（又は疾患）がアクティブな属性である又はアクティブな属性ではないという健康状態を持つか若しくは持たないかである。幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０は、各エンティティに対し、数十、数百、数千又は数百万の異なる属性で動作する。各エンティティは、同数の属性により記述可能であるか、又は各エンティティは、異なる数の属性を持ってもよい。
【００２６】
幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０は、データセットの完全なデータ駆動型分析を介してクラスタリングを行う。そのような分析は、特定数（例えば１０、１００、１０００等）のクラスタに至る。幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０により生成されるクラスタの数は、静的である、既定される、ユーザ設定される、既知の関数若しくは方程式に基づいてよい、又はデータセットから生成されるクラスタの数は、もう１つの技術に基づいてもよい。幾つかの実施例において、クラスタリングアルゴリズムは、データセットのサイズ（例えばデータセットにあるエンティティの数）に対応する多数のクラスタを生成するように制御される。例えば、クラスタの数は、一般的にクラスタリングされるデータ構造に達するために、約２ｌｏｇ（Ｎ）であり、Ｎはデータセットにあるエンティティの数を反映している正の整数である。
【００２７】
幾つかの実施例において、各クラスタは、各クラスタ内において高い類似度を示すエンティティを含んでいるが、２つ又はそれ以上のクラスタ間において、これら夫々のエンティティの類似度は低い。すなわち、幾つかの実施例は、各クラスタのエンティティ間の距離が、あるクラスタのエンティティと、もう１つのクラスタのエンティティとの間の距離に比べて短いようなクラスタを生成する。各エンティティは、寸法に関して分析される。例えば、エンティティは、ベクトル（ｘ１，ｘ２，・・・ｘｎ）で表され、ここで（どの順でも）ｉ番目の属性がアクティブであり、エンティティに存在しているときに限り、ｘｉ＝１が成り立つ。すなわち、エンティティの属性は、エンティティの他の属性の各々とは異なる寸法のベクトルとしてプロットされ、類似度は、エンティティと関連付けられるベクトル間の距離の測定を用いて規定される。
【００２８】
幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０は、エンティティをクラスタリングするために、クラスタリングアルゴリズムを使用する。幾つかの実施例において、エンティティは、これらエンティティの属性に対し、連続してクラスタリングされる（しかし、本明細書において信頼されていないクラスタリング技術は、そこまで限定されない）。これらの属性を使用して、幾つかの実施例は、エンティティを分類、又は別の方法でカテゴリー分けする、及び他の実施例は、エンティティを分類学的に配してよい。エンティティの各々は、エンティティの属性を記憶しているプロファイルと関連付けられる。
【００２９】
幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０がクラスタを線形的に形成してよく、他の実施例において、クラスタが反復的に形成されてよい。さらに、幾つかの実施例において、生成されるクラスタが、エンティティが１つのクラスタに属する又は属さないの何れかを意味する"ハード"であり、他の実施例において、クラスタは、各エンティティが（例えばそのクラスタに属する可能性である）ある程度各クラスタに属していることを意味する"ソフト"（又はハードとソフトとの組み合わせ）である。本明細書において考慮されるクラスタリング手法に関するもう１つの二分法(dichotomy)は、（例えばネストされる）階層型(hieraechical)クラスタリング、又は（例えばネストされない）分割型(partitional)クラスタリングを行うことである。分割型クラスタリングにおいて、クラスタリングコンポーネント３０は、各データオブジェクトがちょうど１つのクラスタにあるように、エンティティの組を重畳しないクラスタ（例えばサブセット）に単に分割する。
【００３０】
幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０は、１つ又はそれ以上のクラスタリングアルゴリズムを使用する。例えば、システム１０は、距離−接続度モデル(distance-connectivity model)（例えば、凝集型階層的（最も近いクラスタ対のボトムアップマージング）又は分割型階層的（トップダウン））、セントロイド(centroid)モデル（例えばｋ平均法(k-means)、ＢＦＲ(Bradly-Fayyad-Reina)、ポイント割当等）、分布モデル、密度モデル、ウェールセパレイテッド(well-separated)モデル、隣接モデル、共有プロパティモデル（例えば概念）、グループベース、部分空間モデル、グラフベースモデル、神経モデル又はプロトタイプモデルに基づくアルゴリズムを使用する。幾つかの実施例において、システム１０のユーザは、クラスタリングコンポーネント３０がどのようにクラスタを形成したかに関する如何なる洞察も得なくてよい。
【００３１】
階層型又はｋ平均法クラスタリングアルゴリズムが使用される実施例において、クラスタリングコンポーネント３０は、異なる種類（例えばエンティティ間、又はデータセットのクラスタ間）の距離メトリックを考慮する。例えば、幾つかの実施例は、ジャカール(Jaccard)、絶対(Absolute)、アンダーバーグ(anderberg)、カイ二乗(Chi-square)、コサイン、編集距離(Edit distance)、ユークリッド(Euclidean)、ガンマ、マハラノビス(Mahalanobis)、ミンコフスキー(Minkowski)、MW(ｋ平均法)、ピアソン(Pearson)、パーセント、ファイ二乗(Phi-square)、決定係数(R-squared)、ＲＴ類似度係数(Roger and Tanimoto's similarity coefficient)、ラッセル(Russel)、ＳＳ(Sneath-Sokai)として、そのようなクラスタリング距離を使用するか、又はα、β、γ、Bregman、Itakura-Saito、Csiszar、Tsallis、Cauchy-Schwarz、Renyi及びカルバック・ライブラー・ダイバージェンス(Kullback-Leibler divergence)のようなダイバージェンス測定を使用する。さらに、階層型クラスタリングアルゴリズムが使用される実施例において、クラスタリングコンポーネント３０は、例えばウォード法(Ward's method)／基準のような様々な統計値を考慮してよい。
【００３２】
一例として、クラスタリングコンポーネント３０は、１０００個又はそれ以上のエンティティからなるデータセットを得る。クラスタリングコンポーネントは、１０００個の総エンティティ内のエンティティをグループ化する、例えばその様なグループの１つ又はそれ以上は少なくとも１００個のエンティティを持つグループを形成する。これらのクラスタ／グループを使用して、同質性コンポーネント３２及び共通性コンポーネント３４は、同質度レベルを夫々決定し、（例えば各クラスタ内のエンティティの属性に対し）共通度を特定する。
【００３３】
幾つかの実施例において、同質性コンポーネント３２は、各クラスタを分析するように構成され、ある品質レベルの結果を予測することにより、クラスタがあるレベルの同質度を持つかどうかを決定する。このある品質レベルは、静的である、既定される、ユーザ設定される、既知の関数又は方程式に基づく、又はもう１つの技術により決定される。
【００３４】
幾つかの実施例において、同質性コンポーネント３２は、１つの属性だけを持つ最も共通するエンティティのプロファイルを検索する。ここで、エンティティがある属性を持つと言われるとき、その属性は、そのエンティティにおいてアクティブであると見なされる、又はその属性は、属性がそのエンティティにおいてアクティブである程度又は度合いを反映している値と関連付けられる。例えば、慢性肺疾患(chronic_pulmonary)の属性を持つエンティティは、その病気に最近かかった、その病気に現在かかっている、又はその病気にかかりやすい（又は統計的にかかっていると予測される）傾向を持っている。もう１つの例において、エンティティは、最近の診断から慢性肺疾患(chronic_plumonary)の属性に対して、そのエンティティに割り当てられた値に基づいて、慢性肺疾患(chronic_plumonary)のある程度又は度合いだけを持つが、割り当てられた値がしきい値に違反するとき、エンティティはその属性を持つと見なされる。幾つかの実施例において、同質性コンポーネント３２は、この特異な属性を示すエンティティの数を決定する。
【００３５】
次いで、同質性コンポーネント３２の幾つかの実施例は、ちょうど２つの属性を持つ最も共通するエンティティのプロファイルを検索する。これら２つの属性の一方は、１つの属性だけを持つ前記最も共通するエンティティのプロファイルの属性である。この反復的検索は、全ての属性を持つエンティティ（例えば固有の１つ）が特定されるまで、又は既定のしきい値に違反するまで永久に続く。既定のしきい値が使用される実施例において、同質性コンポーネント３２は例えば、前記反復的検索が終わる前に、候補属性が持つべき多数の属性を選択する。
【００３６】
同質性コンポーネント３２は、結果として、その周りで可能性のある多数のエンティティが示されるクラスタの中心を特定する。すなわち、幾つかの実施例において、特定される中心は、非常に類似しているが、１つ又は数個の属性だけが異なるエンティティにより囲まれている。幾つかの実施例において、同質性コンポーネント３２は、クラスタの中心とは異なる１、２、３、・・・ｎ個の属性を持つエンティティ（例えばある属性を持つ前記最も共通するプロファイルを持つエンティティ）からなる最大のサブグループを特定する。幾つかの実施例において、システム１０は、最も共通する（例えば１、２、・・・ｎ個の属性を持つ）エンティティの１つ又はそれ以上を選択する。
【００３７】
幾つかの実施例において、同質性コンポーネント３２は、データセットの１つ又はそれ以上のクラスタに対し、同質度のレベル（例えば指数又はパーセンテージ）を計算する。このレベルは、如何なる技術を用いて計算されてよい。例えば、幾つかの実施例において、同質性コンポーネント３２は、１つの最も共通する属性、２つの最も共通する属性、・・・ｎ個の最も共通する属性を持つ多数のエンティティを合計する。この手法の一例は、図２Ａ及び２Ｂに例示される表から得られる。
【００３８】
図２Ａは、２１６個のエンティティは慢性肺疾患(chronic_plumonary)の属性だけを持つことを示す。この基準に適合するプロファイルを持つ多くのエンティティにおいて他の１つの属性は存在しない。次いで、同質性コンポーネント３２は、ちょうど２つの属性を持つ多数のエンティティを決定する。この例において、図２Ａは、１８９個のエンティティは慢性肺疾患及び高血圧(chronic_plumonay ＆ hypertension)を持つことを示す。同質性コンポーネント３２は、データセットが無くなる（例えばエンティティが既に特定された属性以外の属性を持たない）までこの手法を続ける。結果として、同質性コンポーネント３２は、４５７個（２１６、１８９、４２、８、１及び１の合計）のエンティティは、１つの最も共通する属性だけ（すなわち、chronic_plumonary）、及び追加で、次の最も共通する属性の１つだけ又はそれ以上を持つと決定する。合計４８８個のエンティティから、この例は、このクラスタは９４％の同質度であることが示され、これは、同質性が高いと考えられる。もう１つの例において、１２９１個のエンティティが存在する場合、４０３個のエンティティだけが、１つの最も共通する属性だけ（すなわち、固形腫瘍(solid_tumor)）、及び追加で、次の最も共通する属性の１つだけ又はそれ以上を持つので、同質性のレベルはかなり低い（例えば３１％）。
【００３９】
同質性コンポーネント３２は従って、幾つかの実施例において、最も共通する属性だけを持つエンティティの第１の数を特定し、この最も共通する属性と、次の最も共通する属性とを持つエンティティの第２の数を反復的に特定し、前記第１の数と、前記第２の数の各々とを合計し、及びその合計をクラスタにあるエンティティの総数で除算することにより、同質性のレベルを決定する。
【００４０】
幾つかの実施例において、同質性コンポーネント３２は任意である。すなわち、共通性コンポーネント３４は、クラスタリングコンポーネント３０の結果を受信すると直ちに又は自動的に、すなわち最初に同質性のレベルを決定することなく、その結果に作用してもよい。
【００４１】
幾つかの実施例において、共通性コンポーネント３４は、クラスタの少なくとも幾つかのエンティティに共通している、複数の属性の中の第１の属性を特定する。例えば、共通性コンポーネント３４は、少なくとも前記複数の属性の中の他の全ての属性と同じように、クラスタのエンティティの間で見られる第１の属性（例えばクラスタの最も共通する属性）を特定する。その属性を持つエンティティの各々が、その属性だけを持つ最も共通する属性を特定する同質性コンポーネント３２とは異なり、共通性コンポーネント３４は、幾つかの実施例において、その属性を持つエンティティの各々が他の幾つもの属性も持つ最も共通する属性を特定する。
【００４２】
共通性コンポーネント３４は次いで、第１の属性を持つサブセットのエンティティの少なくとも幾つかに共通する第２の属性を選択する。すなわち、共通性コンポーネント３４は、少なくとも前記複数の属性の中の第１の属性以外の他の全ての属性と同じように、第１の属性を持つクラスタのエンティティの間で見られる第２の属性を特定する。例えば、共通性コンポーネント３４は、前記最も共通する属性を持つクラスタのサブセット内において第２の最も共通する属性を特定する。
【００４３】
第１の属性、及び幾つかの例において第２の属性は、属性の第１の組に加えられる。共通性コンポーネント３４によりもたらされた新しいクラスタの各々に対し、前記属性の第１の組は、空集合(null set)にリセットされる。次いで、第２の属性は、必要に応じて、第１の数量しきい値がもはや満たされなくなるまで、例えば反復方式で前記属性の第１の組に加えられる。幾つかの実施例において、第１の属性及び多数の第２の属性は、第１の数量しきい値がこれらの属性の１つ又はそれ以上を持つクラスタのエンティティの数量により満たされていることに基づいて、前記属性の第１の組に加えられる。第１の数量しきい値は、クラスタ要約コンポーネント３８を参照して詳細に説明されるが、現在のところ、このしきい値は、少なくともある数量のエンティティが１つ又はそれ以上の共通する属性（例えば属性の第１の組）を持つと特定されることを保証することで十分である。同様に、共通しない属性を上手く除外するために、もう１つのしきい値が使用されてよい。すなわち、なくとも前記属性の第１の組の中の属性以外の前記複数の属性の中の全ての属性と同じように、グループのエンティティの間で見られない第３の属性が属性の第２の組に反復的に加えられてよい。この反復的に加えることは、この他のしきい値（すなわち、本明細書において第２の数量のしきい値と呼ばれる除外しきい値）が属性の第２の組の１つ又はそれ以上の属性を持つグループのエンティティの数量により満たされていることにより予測される。
【００４４】
幾つかの実施例において、共通性コンポーネント３４は、クラスタのサブセットを特定することを終了する。他の実施例において、共通性コンポーネント３４は、サブセットがこれ以上特定できなくなるまで、（例えば属性の第１の組に加えられる後続する第２の属性を特定することにより）前記サブセットのサブセットを特定し続ける。幾つかの実施例において、共通性コンポーネント３４は、データセットに対し、クラスタリングコンポーネント３０により生成される１つ、幾つか又は全てのクラスタに対しこれらの動作の１つ又はそれ以上を行う。
【００４５】
幾つかの実施例において、共通性コンポーネント３４は、クラスタの階層記述を生成する。階層レベルが特定され、このレベルがしきい値より上にある実施例において、共通性コンポーネント３４は、夫々のクラスタをうまく反映している階層記述を生成する。
【００４６】
共通性コンポーネント３４は、幾つかの実施例において、クラスタリングコンポーネント３０からクラスタを受信し、これらクラスタを探索する。共通性コンポーネント３４は、そのクラスタのレベルにあるエンティティを探索する、及び／又はこれらのエンティティを述べている記述統計を特定するための反復処理を行う。この反復処理が行われるとき、共通性コンポーネント３４は、クラスタのサブセットまで調査する。クラスタリングコンポーネント３０により生成されるクラスタの各サブセットに対し、統計が再び生成される。
【００４７】
幾つかの実施例において、共通性コンポーネント３４は、クラスタリングコンポーネント３０により特定されるクラスタを受信し、さらにこれらクラスタの各々を分析して、例えば各クラスタ内にある１つ又はそれ以上のコホート（群）を統計的に特定する。クラスタに対し、統計的特定は、夫々のクラスタの多くの共通する属性に基づいている。幾つかの実施例において、ほんの数個（例えば、１、２、３又は４つ）の属性は、クラスタのサブセットの共通度を特定するときに使用される。他の実施例において、幾つか（例えば５又は１０よりも多く）の属性が分析されてよい。幾つかの実施例は、静的な属性数を分析する、及び他の実施例において、分析される属性の数は、既定である、ユーザ設定される、既知の関数若しくは数式に基づく、又はもう１つの技術に基づいてよい。幾つかの実施例は、クエリ内包しきい値（例えば前に述べたように、第１の数量しきい値）を使用して、属性を幾つ取り扱うかを考慮することに関する決定を行う。それ加えて又はそれに代わって、幾つかの実施例は、クエリ除外しきい値の使用を用いてよい。
【００４８】
共通性コンポーネント３４により使用可能なクエリ内包しきい値は、特定の共通性を持つエンティティのある量又はパーセンテージを特定する。例えば、共通性コンポーネント３４の幾つかの実施例は、４０％のしきい値を使用し、これは、関心のあるクラスタにあるエンティティの４０％が少なくとも１つの属性を共通して持つことを意味する。他方、クエリ除外しきい値は、１つ又はそれ以上の属性に対し、このクエリ除外しきい値より下の共通性を持つエンティティを除外してよい。例えば、クエリ除外しきい値は、これらのエンティティを考慮する前に、エンティティの少なくとも１％は、１つ又はそれ以上の属性を持つことを必要とする。これらのしきい値は、クラスタ要約コンポーネント３８に関して論じられるように、クエリ推薦の一部として使用される。
【００４９】
共通性コンポーネント３４の特徴の幾つかを例示するために、４８８及び１２９１個のエンティティからなる２つのクラスタを再度考慮してみる。第１の例において、少なくとも慢性肺疾患(chronic_plumonary)の属性を持つ４８８個のエンティティがある。これら４８８個のエンティティのうち２４７個が少なくとも高血圧(hypertension)の属性も持ち、この２４７個のうち５８個が少なくとも不整脈(cardiac_arrhythmias)も持つ等である。第２の例において、少なくとも固形腫瘍(solid_tumor)の属性を持つ１２７４個のエンティティがある。１２７４個のエンティティのうち、９０３個は、少なくとも高血圧(hypertension)の属性も持ち、９０３個のエンティティのうち３６９個は、少なくとも不整脈(cardiac_arrhythmias)を持つ等である。この分析の結果として、多くの共通する属性が組み合わされ、クラスタを要約する及び／又はクエリ推薦を生成することができる。
【００５０】
幾つかの実施例において、クラスタ要約コンポーネント３８は、前記分析を活用し、そのクラスタ又はそのクラスタのサブ選択を要約するために、共通性コンポーネント３４により特定が行われる。すなわち、クラスタ要約コンポーネント３８は、データセットの１つ又はそれ以上のクラスタに名前を付ける又はクラスタを要約する（例えばターム（語）を割り当てる）。そのような要約は、第１及び第２の例の下で、クラスタは主として慢性肺疾患(chronic_pulmonaru)及び固形腫瘍(solid_tumor)の属性を持つエンティティを夫々持つこと、及びクラスタの各々は、高血圧(hypertension)の属性を持つエンティティの大部分も持つことを示す。
【００５１】
幾つかの実施例において、クラスタ要約コンポーネント３８は、クラスタの要約のユーザへの送出を容易にする。クラスタの要約は、ターム又はタームの組でもよい。これらタームは、幾つかの実施例において、データセットのエンティティを記述している。例えば、タームは、クラスタの幾つかのエンティティの共通する属性を有してよい。幾つかの実施例において、クラスタ要約コンポーネント３８は、さらに分析されるサブセットを特定するため、例えばサブセットの１つのサブセットを特定するために、（例えば内包及び除外基準を用いた又は他のフィルタリング技術による）簡単な検索を行うための共通する属性を使用してクラスタを要約する。幾つかの実施例において、クラスタ要約コンポーネント３８は、例えば医療の状況において、高価である、過剰に利用する治療、十分なサービスを受けてない又は他の医療カテゴリーとグループを要約する。例えば、第１の例に関して、クラスタ要約コンポーネント３８は、慢性肺疾患を持つ患者のあるグループの大部分が高血圧も持っている、又は慢性肺疾患を患う人々はしばしば病気を発症させると報告し、これは、彼らは適切若しくは効果的な治療を受けていないことを示す。そのようなグループを特定することにより、医療提供者は、これらのグループのエンティティに上手く合わせた治療を提供する。例えば、クラスタ要約コンポーネント３８の特徴を使用して、意思決定者は、品質と費用とのバランスを上手く取る。
【００５２】
クラスタ要約コンポーネント３８はさらに、クエリ推薦を生成することにより特定される要約を利用する。幾つかの実施例において、クエリ推薦は、１つ又はそれ以上の論理積演算子により属性の第１の組を包含する、及び１つ又はそれ以上の論理否定演算子により属性の第２の組を除外することを示す提案される検索タームに言及している。例えば、属性の第１の組は、これまでに述べた属性（例えば分析されるグループのエンティティでよく見られる属性）を含む、及び属性の第２の組は、そのグループのエンティティでかなり共通しない属性に言及している。
【００５３】
幾つかの実施例において、属性の第１の組は、クエリ推薦だけを形成する。他の実施例において、属性の第２の組は、単独でクエリ推薦を形成する。さらに他の実施例において、属性の第１の組と第２の組との組み合わせは、グループ又はそのグループのサブセットを上手く特定するのに使用される。検索されるとき、クエリ推薦は、生成される検索タームによってクラスタを効果的及び自動的に要約することができる。幾つかの実施例において、属性又はそれの派生物は、検索タームとして役立つ。クエリ推薦は、データセット内で特定されるクラスタの誘導される探検的検索における唯一のツールであ、又はそれが補完的でもよい。すなわち、各クラスタ（又はクラスタの１つ又はそれ以上のサブセット）に対する、１つ又はそれ以上の要約のラベル及び／又は１つ又はそれ以上のクエリ推薦は、クラスタ要約コンポーネント３８により生成されてよい。
【００５４】
幾つかの実施例において、クラスタ要約コンポーネント３８は、クラスタリング処理を理解することを必要とせずに、データセットからエンティティの同じ組を大まかに検索する人間が解釈可能なクエリ推薦を得る。例えば、第１の例に関してさらに、クエリ推薦は、ユーザが使用するための属性の以下のような結合、つまり慢性肺疾患(chronic-pulmonary) AND 高血圧(hypertension) AND NOT うっ血性心不全(congestive_heart_failure) AND NOT 弁膜症(valvular_disease) AND NOT 肺循環(pulmonary_circulation) AND NOT まひ(paralysis) AND NOT 他の神経(other_neurological) AND NOT 糖尿病で合併症がない(diabetes_uncomplicated) AND NOT 糖尿病で合併症がある(diabetes_complicated) AND NOT 甲状腺機能低下(hypothyroidism) AND NOT 腎不全(renal_failure) AND NOT 肝不全(liver_failure) AND NOT 消化性潰瘍(peptic_ulcer) AND NOT エイズ(AIDS) AND NOT リンパ腫(lymphoma) AND NOT 転移性がん(metastatic_cancer) AND NOT 固形がん(solid_tumor) AND NOT 凝血障害(coagulopathy) AND NOT 肥満(obesity) AND NOT 体重減少(weight_loss) AND NOT 液状電解質(fluid_electrolyte) AND NOT 失血性貧血(blood_loss_anemia) AND NOT 欠乏性貧血(deficiency_anemias) AND NOT 精神病(psychoses) AND NOT うつ病(depression) AND NOT アルコール依存症(alcohol_abuse) AND NOT 薬物乱用(drug_abuse)と示される。このクエリ推薦は、共通する慢性肺疾患及び高血圧の属性を結合的に組み合わせだけであり、検索基準に関して、複数の他の共通しない属性を否定する。第２の例に関して、クラスタ要約コンポーネント３８により、この異なるクエリ推薦、固形腫瘍(solid_tumor) AND 高血圧(hypertension) AND NOT 転移性がん(metastatic_cancer) AND NOT エイズ(AIDS) AND NOT まひ(paralysis) AND NOT 精神病(psychoses) AND NOT 薬物乱用(drug_abuse)が生成されてもよい。
【００５５】
幾つかの実施例において、クラスタ要約コンポーネント３８は、使用する検索エンジン（図示せず）に準拠したクエリ推薦を提供する。例えば、論理積及び／又は否定演算子は、システム１０と組み合わせて利用される特定の検索エンジンに対し合わせられてよい。
【００５６】
幾つかの実施例において、クラスタ要約コンポーネント３８は、クエリ推薦のために、論理積の検索タームの追加を停止する（例えば残っているエンティティが少な過ぎるポイントに到達するまでの）レベルを決定するための内包しきい値、及び論理否定の検索タームの追加を停止するレベルを決定するための除外しきい値を選択する。例えば、（本明細書では第１の数量しきい値とも呼ばれる）内包しきい値は、少なくとも属性の第１の組を持つエンティティのあるパーセンテージが内包しきい値を満たす（例えばしきい値よりも大きい）ことを必要とすることにより、この属性の第１の組を選択するのに使用される。もう１つの例において又は同じ例の一部として、（本明細書では第２の数量しきい値とも呼ばれる）除外しきい値は、多くてもこの属性の第２の組を持つエンティティのあるパーセンテージが除外しきい値を満たす（例えば除外しきい値より低い）ことを示すために、この属性の第２の組を選択するのに使用される。
【００５７】
幾つかの実施例において、ユーザインタフェースコンポーネント３６は、ユーザがデータセットから生成されるクラスタの数、同質性レベルが比較される品質レベル、クラスタのサブセットの共通性を特定するときに使用される属性の数、同質性コンポーネント３２により使用されるしきい値、第１の数量しきい値、第２の数量しきい値及び／又は他の如何なるユーザ設定可能な値若しくは設定を見る及びその後選択する（又は手で入力する）ことを可能にするシステム１０の（例えば計算装置１８に関する）ユーザインタフェースを提供する。すなわち、これらの値の１つ又はそれ以上は、表示可能である及びユーザ設定可能である。ユーザインタフェースコンポーネント３６は次いで、このユーザ−システム間の対話の値又は選択を（例えば電子記憶装置２２に又は外部のリソース２４を用いて）記憶する。
【００５８】
電子記憶装置２２又は外部のリソース２４のデータベースは、幾つかの実施例において、データセットの一部若しくは全てを付加的に記憶してよい。この記憶装置は、エンティティのプロファイルを含んでよく、プロファイルはデータセットの各エンティティは１つ又はそれ以上の属性を含む。
【００５９】
幾つかの実施例において、ユーザインタフェースコンポーネント３６は、データセットの生成されるクラスタを検索するためのフィールドをユーザに示す。例えば、ユーザは、生成されるクエリ推薦を自動的に使用するか、又は例えば生成されるクエリ推薦に基づいて、インタフェースにおいてクエリを手で入力する。
【００６０】
この分野において知られる機械学習技術が本明細書で考えられ、これらの技術は、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク及びルール学習手法を含んでよい。幾つかの実施例において、クエリ推薦コンポーネント３８は、クエリ推薦を予測するときに機械学習技術を利用する。
【００６１】
図４は、１つ又はそれ以上の実施例に従うクラスタリングにより得られるグループを反映している結果を提供するクエリ推薦を生成する方法を例示している。方法１００は、１つ又はそれ以上の処理器及び／又は他のコンポーネントを有するコンピュータシステムを用いて行われる。処理器は、機械可読な命令によりコンピュータプログラムコンポーネントを実施するように構成される。以下に示される方法１００の動作は、例示的であると意図される。幾つかの実施例において、方法１００は、説明されていない１つ又はそれ以上の追加の動作を用いて、及び／又は論じた動作の１つ又はそれ以上を用いずに達成されてよい。加えて、図４に例示される及び以下に説明される方法１００の動作の順番は、限定を意図していない。
【００６２】
幾つかの実施例において、方法１００は、１つ又はそれ以上の処理装置（例えばデジタル処理器、アナログ処理器、情報を処理するために設計されるデジタル回路、情報を処理するために設計されるアナログ回路、ステートマシン及び／又は情報を電子的に処理するための他の機構）において実施される。これらの処理装置は、電子記憶媒体に電子的に記憶される命令に応じて、方法１００の動作の幾つか又は全てを実行する１つ又はそれ以上の装置を含んでよい。処理装置は、方法１００の動作の１つ又はそれ以上を実行するために特に設計されるハードウェア、ファームフェア及び／又はソフトウェアにより構成される１つ又はそれ以上の装置を含む。
【００６３】
方法の動作１０２において、各々が複数の属性の中の少なくとも１つの属性を持つエンティティを表すデータセットにクラスタリングを行い、グループを得る。一例として、データセットからクラスタを生成させるために、如何なる適切なクラスタリングアルゴリズム（又はアルゴリズムの組み合わせ）も使用される。幾つかの使用事例において、１０００個又はそれ以上のエンティティからなるデータセットがクラスタリングアルゴリズムにより処理され、クラスタの１つ又はそれ以上が約１００個のエンティティを持つクラスタを生成する。幾つかの実施例において、クラスタリングアルゴリズムにより生成されるクラスタの数は可変である。幾つかの例において、各クラスタ内にあるエンティティの数は略同じであるが、他の例において、各クラスタ内にあるエンティティの数は等しくなくてもよい。幾つかの実施例において、クラスタを生成するとき、クラスタリングアルゴリズムはエンティティの属性を使用する、及び他の実施例において、別の基準が使用されてよい。幾つかの実施例において、動作１０２は、（図１に示される及び明細書に説明される）クラスタリングコンポーネント３０と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００６４】
動作１０４において、動作１０２において行われたクラスタリングにより得られたクラスタに対し、複数の属性の中の第１の属性は、この第１の属性を持つクラスタの少なくとも幾つかのエンティティに基づいて、属性の第１の組に加えられる。幾つかの実施例において、複数の属性の中の前記第１の属性は少なくとも、前記クラスタのエンティティの他の全ての属性と同じように共通している。幾つかの例において、この属性の第１の組は第１の属性を含むだけでもよい。他の例において、この属性の第１の組は、第１の属性を含む複数の属性を含む。幾つかの実施例において、動作１０４は、（図１に示される及び明細書に説明される）同質性コンポーネント３４と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００６５】
動作１０６において、前記得られたクラスタに対し、（ｉ）第２の属性が、前記属性の第１の組を持つクラスタのエンティティの少なくとも幾つかに共通していること、及び（ｉｉ）第１の数量しきい値が、前記第２の属性以外の前記属性の第１の組を持つクラスタのエンティティの数量により満たされていることに基づいて、前記第２の属性が前記属性の第１の組に加えられる。幾つかの実施例において、属性の第１の組を持つエンティティに関して、第２の属性は、これらのエンティティの中で次に最も共通する属性である。幾つかの実施例において、動作１０６は、（図１に示される及び明細書に説明される）同質性コンポーネント３４と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００６６】
動作１０８において、もう１つの第２の属性が前記属性の第１の組に加えられるべきかに関する決定が行われる。例えば、その決定が"イエス（Ｙ）"であるとき、動作１０６が再び行われ、そうでない場合、その答えが"ノー（Ｎ）"である（すなわち、もう１つの属性は属性の第１の組に加えられるべきではない）とき、動作１１０が行われる。幾つかの実施例において、この決定は、第１の数量しきい値が満たされていることに基づいて行われる。例えば、前記しきい値が満たされ続けるとき、より多くの第２の属性が特定され、属性の第１の組に加えられる。幾つかの実施例において、クラスタは、属性の第１の組に加えられる定数の第２の属性を持つ、他の実施例において、クラスタは、属性の第１の組に加えられる不定数の第２の属性を持ってもよい。幾つかの実施例において、属性の第１の組に加えられる多数の第２の属性は、第１の数量しきい値と無関係でよい、他の実施例において、その数が第１の数量しきい値に依存している。幾つかの実施例において、動作１０８は、（図１に示される及び明細書に説明される）共通性コンポーネント３４と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００６７】
動作１１０において、前記得られたクラスタに対し、クエリ推薦がそのクラスタを反映している結果を得るように構成されるような、属性の第１の組に基づくクエリ推薦が生成される。幾つかの実施例において、論理積及び／又は論理否定演算子と組み合わせた属性の第１の組を使用してクエリ推薦が生成される。すなわち、第１の組の属性は、互いにAND'dでよい、及び第１の組の属性は、第２の組の属性とのAND NOT'dでもよい。例えば、"慢性肺疾患(chronic_pulmonary) AND 高血圧(hypertension)"がクエリ推薦のタームでよく、このクエリ推薦はさらに、"AND NOT うっ血性心不全(congestive_heart_failure) AND NOT 弁膜症(valvular_disease)"と連結される。これらの例において、このクエリ推薦を使用するクエリの結果は、慢性肺疾患の属性及び高血圧の属性は持っているが、うっ血性心不全の属性及び弁膜症の属性を持っていないエンティティを含む。属性の第２の組は、属性の第１の組と比べて、クラスタのエンティティの共通しない属性である。属性の第２の組がクエリ推薦の一部を形成するかどうかに関係なく、生成されるクエリは、クエリに用いられるとき、クラスタに反映されるエンティティのリストをもたらし、例えばクラスタを反映しているエンティティのリストにより密接に達するために、属性の第２の組が使用される。幾つかの実施例において、動作１１０は、（図１に示される及び明細書に説明される）クラスタ要約コンポーネント３８と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００６８】
動作１１２において、動作１０４、１０６、１０８及び１１０により処理されたクラスタ以外のもう１つのクラスタがデータセット内に存在しているかに関して決定が行われる。幾つかの実施例において、動作１０２において生成された他のクラスタが特定されたとしても、この動作は依然として"ノー（Ｎ）"の決定をもたらし、故に動作１１６に進む。他の実施例において、動作１０４、１０６、１０８及び１１０は、他の生成されるクラスタの各々に対し繰り返される。すなわち、もう１つの処理可能なクラスタが存在している場合、このときデータセットからこの他のクラスタを特定又は生成するために動作１１４が行われる。幾つかの実施例において、動作１１２は、（図１に示される及び明細書に説明される）クラスタ要約コンポーネント３８と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００６９】
動作１１４において、もう１つのクラスタが得られる。一例として、動作１０２に対して使用されるクラスタリングアルゴリズムは、１つの他のクラスタを生成するために再実行されるか、又は動作１０２の結果が得られて、この１つの他のクラスタを特定するかである。幾つかの実施例において、動作１１４は、（図１に示される及び明細書に記載される）クラスタ要約コンポーネント３８と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７０】
動作１１６において、動作１１０により生成されるクエリ推薦は、表示装置において具現化されるシステムのユーザに示される。一例として、クエリ推薦は、動作１０２及び１１４において生成される、表示されるクラスタの横に又は何らかの関連付けで示される。例えば生成されるクラスタをより理解する及びデータ駆動型の洞察を発見するために、アナリストは、探検的データ解析（ＥＤＡ）を行うのに必要なガイダンスを提供される。動作１１６は従って、幾つかの実施例において、分析するためデータセット内にあるエンティティの特定の属性を自動的に特定するためのシステム１０の機能を果たす。クエリ推薦の受領は、データセットのコンテクスト、そのエンティティ、エンティティの属性及び／又は他の関連付けられる特性を知ることを必要とせずに、アナリストがデータセットの固有のパターンを分かることを可能にする。幾つかの実施例において、動作１１６は、（図１に示される及び明細書に説明される）ユーザインタフェースコンポーネント３６と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７１】
図５は、１つ又はそれ以上の実施例に従う、クラスタの同質性のレベルを決定する方法を例示している。方法１５０は、１つ又はそれ以上のコンピュータ処理器及び／又は他のコンポーネントを有するコンピュータシステムを用いて行われる。以下に示される方法１５０の動作は、例示的であると意図される。幾つかの実施例において、方法１５０は、説明されていない１つ又はそれ以上の動作を用いて、及び／又は論じた動作の１つ又はそれ以上を用いずに達成されてよい。加えて、図５に例示される及び以下に記載される方法１０５の動作の順番は、限定を意図していない。
【００７２】
幾つかの実施例において、方法１５０は、１つ又はそれ以上の処理装置において実施される。これらの処理装置は、電子記憶媒体に電子的に記憶される命令に応じて、方法１５０の動作の幾つか又は全てを実行する１つ又はそれ以上の装置を含んでよい。処理装置は、方法１５０の動作の１つ又はそれ以上を実施するために特に設計されるハードウェア、ファームフェア及び／又はソフトウェアにより構成される１つ又はそれ以上の装置を含む。
【００７３】
動作１５２において、各々が複数の属性の中の少なくとも１つの属性を持つエンティティを表すデータセットにクラスタリングが行い、グループを得る。幾つかの実施例において、この動作は、図４に関して上述した動作１０２を行うことの代わりに行われてよい。幾つかの実施例において、動作１５２は、（図１に示される及び明細書に説明される）クラスタリングコンポーネント３０と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７４】
動作１５４において、得られたクラスタに対し、前記複数の属性の中の第３の属性は、第３の属性が、属性の第３の組だけを持つグループのエンティティの中で最も共通していること基づいて、属性の第３の組に加えられる。一例として、属性の第３の組は、第３の属性を含むだけでよい、及び第３の属性は、１つの属性だけを持つエンティティの単独の最も共通する属性でもよい。他の例（例えば、動作１５８における"イエス（Ｙ）"の決定により生じる、この動作が繰り返される場合）、属性の第２の組は、複数の第３の属性を含む。これらの例において（すなわち、動作１５４が再び行われる場合）、この第３の組にある多数の第３の属性は、ユーザ設定可能であるか、又は属性の第３の組だけを持つエンティティの数量に基づいている。幾つかの実施例において、動作１５４は、（図１に示される及び明細書に説明される）同質性コンポーネント３４と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７５】
動作１５６において、属性の第３の組だけを持つ多数のエンティティが合計される。すなわち、クラスタ毎に２回以上、動作１５６（及び動作１５４）が行われる使用事例において、属性の第３の組だけを持つエンティティの数は、最近加えられた第３の属性を引いた属性の第３の組だけを持つエンティティの以前の総数に加えられる。一例として、図２Ａに戻り参照すると、動作１５６が２回行われる場合、このとき４０５個のエンティティ（２１６＋１８９）が、この動作の２回目の実行の最終結果（すなわち、合計）である。幾つかの実施例において、この合計は、この動作の最初に各クラスタに対し零にリセットされる。幾つかの実施例において、動作１５６は、（図１に示される及び明細書に説明される）同質性コンポーネント３４と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７６】
動作１５８において、もう１つの第３の属性が前記属性の第３の組に加えられるべきかに関する決定が行われる。例えば、その決定が"イエス(Ｙ)"であるとき、動作１５４及び１５６が再び行われ、そうでない場合、その答えが"ノー(Ｎ)"である（すなわち、もう１つの属性は属性の第３の組に加えられるべきではない）とき、動作１６０が行われる。幾つかの実施例において、この決定は、しきい値が満たされていることに基づいて行われる。例えば、しきい値が満たされ続けるとき、より多くの第３の属性が特定され、属性の第３の組に加えられる。幾つかの実施例において、クラスタは、属性の第３の組に加えられる定数の第３の属性を持ってよい、他の実施例において、クラスタは、属性の第３の組に加えられる不定数の第３の属性をもってよい。幾つかの実施例において、動作１５８は、（図１に示される及び明細書に説明される）同質性コンポーネント３４と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７７】
動作１６０において、クラスタにあるエンティティの総数に対して、動作１５６の合計が算術演算される。一例として、図２Ａを参照すると、４５７個（すなわち２１６、１８９、４２、８、１及び１の合計）のエンティティが４８８（この例示的なグループにおけるエンティティの総数）で除算され、０．９４の商に達する。幾つかの実施例において、動作１６０において決定される結果（例えば商）は、クラスタの同質性レベルである。幾つかの実施例において、動作１６０は任意である。幾つかの実施例において、動作１６０は、（図１に示される及び明細書に説明される）同質性コンポーネント３４と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７８】
動作１６２において、動作１５４、１５６、１５８及び１６０により処理されたクラスタ以外のもう１つのクラスタがデータセット内に存在しているかに関して決定が行われる。幾つかの実施例において、動作１５２において他のクラスタが生成されたとしても、この動作は依然として、"ノー（Ｎ）"の決定をもたらし、故に動作１６６に進む。他の実施例において、動作１５４、１５６、１５８及び１６０は、他の生成されるクラスタの各々に対し繰り返される。すなわち、もう１つの処理可能なクラスタが存在している場合、動作１６４は、データセットからこの他のクラスタを特定又は生成するように行われる。幾つかの実施例において、動作１６２は、（図１に示される及び明細書に説明される）クラスタリングコンポーネント３０と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００７９】
動作１６４において、もう１つのクラスタが得られる。一例として、動作１５２に対して使用されるクラスタリングアルゴリズムは、１つの他のクラスタを生成するために再実行されるか、又は動作１５２の結果が得られ、この１つの他のクラスタを特定するかである。幾つかの実施例において、動作１６４は、（図１に示される及び明細書に説明される）クラスタリングコンポーネント３０と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００８０】
動作１６６において、同質性レベル（例えば、動作１６０の一部として計算された商）が同質性コンポーネント３０に供給される。この計算された同質性レベルを用いて、同質性コンポーネント３０は、前記クラスタが方法１００、又はクラスタを要約する及び／又はクラスタに関するクエリ推薦を生成することが可能である他の如何なる方法も実行するのに十分な同質であることを示すために、前記レベルがしきい値に違反しているかどうかを決定する。幾つかの実施例において、動作１６２は、（図１に示される及び明細書に説明される）同質性コンポーネント３２と同じ又は類似する処理器のコンポーネントにより行われる。
【００８１】
上に提供される説明は、最も実用的及び好ましい実施例であると現在考えられるものに基づいて、説明を目的に詳細が提供されていたとして、そのような詳細は、単に説明が目的であること、及びその開示は、明白に開示される実施例に限定されるのではなく、それどころか、付随する請求項の真意及び範囲内にある修正案及び等価なアレンジメントにも及んでいると意図されることを理解すべきである。例えば、本開示は、何れかの実施例の１つ又はそれ以上の特徴は、可能な限り、他の何れかの実施例の１つ又はそれ以上の特徴と組み合わされ得ることを考慮している。
【００８２】
請求項において、括弧の間に置かれる如何なる参照符号も、その請求項を限定するとは考えない。"有する"又は"含む"という言葉は、請求項に挙げられる以外の要素又はステップの存在を排除するものではない。幾つかの手段を列挙している装置の請求項において、これら手段の幾つかがハードウェアの同一の項目により具現化されてよい。要素が複数あることを述べていなくても、その要素が複数あることを排除しない。幾つかの手段を列挙している如何なる装置の請求項において、これらの手段の幾つかがハードウェアの同一の項目により具現化されてもよい。幾つかの要素が互いに異なる従属請求項に挙げられているという単なる事実は、それらの要素が組み合わされて使用されることができないことを示していない。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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