"検索結果をランク付けする方法であって、文書およびネットワーク上の文書のリンク情報を格納すること、前記文書および前記リンク情報からネットワークの表記を生成することであって、前記ネットワークの表記は、文書を表記するノードを含み、前記ノードは、少なくとも2つの高権威ノードおよび他のノードを含むこと、各高権威ノードに、管理者によって設定されたクリックディスタンス値を割り当てること、前記他のノードの初期クリックディスタンス値を所与の値に設定すること、コンピューティングデバイスにおいて、前記他のノードのクリックディスタンス値を計算することであって、前記他のノードの各々のクリックディスタンス値は、最も近い高権威ノードへの最短パスを辿る前記リンクの数であること、前記高権威ノードおよび前記他のノードの前記クリックディスタンス値を使用して、クエリに独立な検索能力尺度として検索結果をランク付けすることを備えたことを特徴とする方法。前記所与の値は、最大値であることを特徴とする請求項1に記載の方法。前記ランク付けされた検索結果をメモリに格納することをさらに含み、前記ランク付けされた検索結果は、検索能力尺度の降順に並び替えられた前記文書のいくつかのリストを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記クリックディスタンス値を、前記検索結果をランク付けする前に、他の文書統計と結合することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。スコア機能を、前記計算されたクリックディスタンス値および前記他の統計に適用して、前記文書をランク付けするためのスコアを作成することを特徴とする請求項4に記載の方法。前記高権威ノードおよび前記他のノードの前記クリックディスタンス値を使用して、クエリに独立な検索能力尺度として検索結果をランク付けすることは、前記文書の各々に対する検索能力スコアを判定するためのスコア機能において、クリックディスタンスに対応する要素を用いることをさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記検索能力スコアを、前記クリックディスタンスの前記検索能力スコアへの影響を滑らかにするURL深さプロパティによりオフセットすることを特徴とする請求項6に記載の方法。前記ネットワークの表記を生成することは、前記ネットワークの表記内の複数のノードを高権威ノードとして指定して、前記ネットワークの表記を生成することをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記クリックディスタンス値の1つを計算したあとに、前記クリックディスタンス値の1つを手動で変更する入力をユーザから受け取ることをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。計算されたクリックディスタンスCD、クエリに独立な検索能力要素の重みwcd、クリックディスタンスの重みbcd、URL深さの重みbud、URL深さUD、およびクリックディスタンス飽和定数Kcdによって、少なくとも判定されるスコアScoreに従って、前記文書をランク付けすることをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。計算されたクリックディスタンスCD、重み付けした項目頻度wtf、重み付けした文書長さwdl、重み付けした文書の平均長avwdl、ネットワーク上の文書数N、クエリ項目を含む文書の数n、クエリに独立な検索能力要素の重みwcd、クリックディスタンスの重みbcd、URL深さの重みbud、URL深さUD、クリックディスタンス飽和定数Kcdおよびその他の定数kl、bによって、少なくとも判定されるスコアScoreに従って、前記文書をランク付けすることをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。スコアScoreは、で与えられることを特徴とする請求項11に記載の方法。検索結果のランク付けをするシステムであって、前記システムは、検索エンジンを実行するコンピューティングデバイスを含み、前記検索エンジンは、前記コンピューティングデバイスにより実行されると、前記コンピューティングデバイスに、文書およびネットワーク上の文書のリンク情報を記録すること、前記文書および前記リンク情報からネットワークの表記を生成することであって、前記ネットワークの表記は、文書を表記するノードを含み、前記ノードは、少なくとも2つの高権威ノードおよび他のノードを含むこと、各高権威ノードに、管理者によって設定されたクリックディスタンス値を割り当てること、前記他のノードの初期クリックディスタンス値を所与の値に設定すること、コンピューティングデバイスにおいて、前記他のノードのクリックディスタンス値を計算することであって、前記他のノードの各々のクリックディスタンス値は、最も近い高権威ノードへの最短パスを辿る前記リンクの数であること、前記高権威ノードおよび前記他のノードの前記クリックディスタンス値を使用して、クエリに独立な検索能力尺度として検索結果をランク付けすることを実行させるコンピュータ実行命令を含むことを特徴とするシステム。前記ネットワークの表記を生成することは、ネットワークグラフを生成し、前記ネットワークグラフをメモリに格納することをさらに備えたことを特徴とする請求項13に記載のシステム。前記コンピューティングデバイスに、前記クリックディスタンス値を、前記検索結果をランク付けする前に、他の文書統計と結合することをさらに実行させることを特徴とする請求項13に記載のシステム。スコア機能を、前記計算されたクリックディスタンス値および前記他の統計に適用して、前記文書をランク付けするためのスコアを作成することを特徴とすることを特徴とする請求項15に記載のシステム。前記高権威ノードおよび前記他のノードの前記クリックディスタンス値を使用して、クエリに独立な検索能力尺度として検索結果をランク付けすることは、前記文書の各々に対する検索能力スコアを判定するためのスコア機能において、クリックディスタンスに対応する要素を用いることをさらに備えたことを特徴とする請求項13に記載のシステム。コンピューティングデバイスにより実行されると、前記コンピューティングデバイスに、文書およびネットワーク上の文書のリンク情報を記録すること、前記文書および前記リンク情報からネットワークの表記を生成することであって、前記ネットワークの表記は、文書を表記するノードを含み、前記ノードは、少なくとも2つの高権威ノードおよび他のノードを含むこと、各高権威ノードに、管理者によって設定されたクリックディスタンス値を割り当てること、前記他のノードの初期クリックディスタンス値を所与の値に設定すること、コンピューティングデバイスにおいて、前記他のノードのクリックディスタンス値を計算することであって、前記他のノードの各々のクリックディスタンス値は、最も近い高権威ノードへの最短パスを辿る前記リンクの数であること、前記高権威ノードおよび前記他のノードの前記クリックディスタンス値を使用して、クエリに独立な検索能力尺度として検索結果をランク付けすることを実行させるコンピュータ実行命令を含むことを特徴とするコンピュータ読取り可能記録媒体。ランク付け機能はランク付けの質を向上するために用いられる。しかしランク付け機能の効果はネットワークのトポロジーに影響される。例えば前記の投票を用いたランク付け機能はイントラネット環境においては効果が減少する。イントラネットとはインターネットと同じプロトコルをいくつか使用するが、アクセスできるのは会社の従業員のようなユーザの部分集合である。イントラネットのページは構造化されていないか、あるいはインターネットのようにきちんと接続されておらず、したがってランク付け機能により生成する結果の関連性をインターネット環境ほど減少させることができない。本発明の実施例は、検索結果をクリックディスタンスという新しい機能に従ってランク付けするシステムおよび方法に関する。クリックディスタンス機能はイントラネットの階層構造を利用する。通常イントラネットは根ノードと根から他のノードへ伸びる枝からなるツリー構造になっている。イントラネットの根ノードはしばしばそのホームページと呼ばれる。イントラネット環境の外部のサイトもまた階層構造に基づいていることがあり、これらのサイトに対するクリックディスタンスもまたそのサイトのページのランク付けに大いに適用することができる。クリックディスタンスはクエリに独立な検索能力尺度で、サイトの特定のページに到達するために必要なクリックの回数である。ツリー構造においてクリック数は、根ノードからの経路を辿る際の、枝の数で表される。あるページに対するクリックディスタンスが判定されると、そのクリックディスタンスはそのページのスコアに組み込まれる。クリックディスタンスを組み込んだそのページのスコアは検索結果内のその他のページとの間のページランクを判定する。本発明の1つのある側面では、ネットワークのリンクとページに接続する特性テーブルを作成するためにネットワークをまず這い回るcrawled。這い回るcrawlingとはインデックスと呼ぶデータベースに自動的にいくつかの文書あるいは類似の情報の個別単位を収集することである。這い回りはある文書内の文書参照リンクに従ってネットワーク上の複数の文書について行い、それから見つかった各文書について処理を行う。文書の処理は文書内でキーワードか一般テキストかを識別し、インデックスを作成する。典型的なインデックスは、語の欄とどの文書にこれらの語があるかを示す欄を有する引用リストである。ユーザが1個あるいは複数の検索項目を入力すると、得られた結果に本発明によるクリックディスタンス機能を含むランク付けアルゴリズムが適用される。クリックディスタンス機能はそのページのスコアについてプラスあるいはマイナスに作用し、ユーザに返される結果を改善する。本発明の別の側面では、結果をさらに改善するためにURLUniformResourceLocatorの深さプロパティをランク付けアルゴリズムに付加する。URL深さプロパティはクリックディスタンス機能に対するチェックを行うためにURLのレベル数を測定し、それによってそのページのスコアを調整する。本発明の一部であり本発明の典型的な実施例を示す図面を用いて、本発明についてさらに詳細に説明する。しかし本発明は多様な形で実施可能であり、ここに示す実施例に限定されると解釈してはならない。これらの実施例は本発明を完全に漏れなく公開するためのものであり、本発明の範囲をこの技術に詳しい人に完全に伝えることを目的としたものである。特に本発明は方法としても装置としても実施できる。したがって本発明は全部がハードウエアで実施することも、全部がソフトウエアの形で実施することも、またソフトウエアとハードウエアの組合せでも実施できる。以下の詳細な説明はしたがってどちらかに限定すると解釈してはならない。動作環境の説明図1にコンピューティングデバイス100のようなコンピューティングデバイスを含む、本発明の実施のための典型的なシステムを示す。コンピューティングデバイス100はクライアント、サーバ、可搬装置あるいはどのような形のコンピューティングデバイスで構成されていてもよい。もっとも基本的な構成では、コンピューティングデバイス100は通常少なくとも1個の処理ユニット102とシステムメモリユニット104とを含む。コンピューティングデバイスのそれぞれの構成とタイプによってシステムメモリ104は揮発性例えばRAM、不揮発性例えばROM、フラッシュメモリ、あるいはこの2つの組合せでもよい。システムメモリ104は一般にオペレーティングシステム105、1個あるいは複数のアプリケーション106を含み、またプログラムデータ107を含んでいてもよい。ある実施例においては、アプリケーション106が本発明の機能性を実現するための検索ランク付けアプリケーション120を含む。図1にこの基本構成を点線108の中に部品として図示している。コンピューティングデバイス100はその他の特性あるいは機能を持っていてもよい。例えばコンピューティングデバイス100は磁気ディスク、光ディスク、あるいはテープのような追加のデータ格納装置取り外し可能あるいは不可能なを有していてもよい。図1ではこのような付加的な格納装置は取り外し可能な格納装置109,取り外し不可能な格納装置110として図示している。コンピュータの格納媒体にはコンピュータ読取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、その他のデータのような情報を格納するために、いろいろな方法あるいは技術で実現された揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不可能の媒体がある。システムメモリ104,取り外し可能格納装置109および取り外し不可能な格納装置110はすべてコンピュータ格納媒体の例である。コンピュータ格納媒体にはRAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリあるいはその他のメモリ技術、CD-ROM、ディジタル多目的ディスクDVDあるいはその他の光学的格納装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクあるいはその他の磁気格納装置、あるいは所望の情報を格納できまたコンピュータデバイス100がアクセス可能なその他の媒体があるが、これに限定されない。このようなコンピュータ格納媒体は装置100の一部分であっても構わない。コンピュータデバイス100はまたキーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイスなどの入力デバイス112を有することができる。ディスプレイ、スピーカ、プリンタなどの出力デバイスが含まれてもよい。コンピュータデバイス100はまたネットワークなどを経由して他のコンピュータデバイス装置118と通信できるように、通信接続116も備えている。通信接続116は通信媒体の一例である。通信媒体は一般に搬送波あるいはその他の伝送機構のような変調データ信号に含まれるコンピュータ読取り可能命令、データ構造、プログラムモジュールあるいはその他のデータによって具現化され、どのような情報供給媒体を含んでいてもよい。変調データ信号とはその1つあるいは複数のプロパティが情報をエンコードするようなやり方で信号中に設定あるいは変化された信号を意味する。例えば通信媒体には有線ネットワークあるいはその他の直結接続のような有線媒体、および音響、高周波、赤外線その他の無線媒体のような無線媒体を含むが、これに限定されない。ここでいうコンピュータ読取り可能媒体には格納媒体および通信媒体の両方を含む。クリックディスタンスによる検索結果ランク付けの実施例本発明の実施例は検索エンジンに対するランク付け機能に関するものである。検索エンジンの質は一般にランク付け機能によって割り当てられるランクに従う文書の接続によって決まる。ランク付け機能は複数の特徴に準拠できる。これらの特徴のあるものはクエリ内容に依存するものでもよいし、あるものはクエリ内容とは無関係でもよい。本発明においてはクリックディスタンスと呼ぶ、クエリに独立な検索能力尺度を用いる。クリックディスタンスとはユーザがイントラネットのホームページイントラネット上のもっとも権威あるURL、あるいはもっとも権威あるURLのうちの1つから当該ページまでに行う必要のあるクリックの回数である。ウエブグラフ上ではクリックディスタンスをホームページと当該ページとの最短パスとして表すことができる。ある実施例においてはアリゴリズムがまず全幅を辿り、所定のノードとグラフにあるすべての他のノードとの距離を計算する。イントラネットに対するクリックディスタンスの計算を完了するのに、N回反復して辿る必要がある可能性がある。ここでNはグラフの直径最大最短距離である。この場合の変数Nはグラフ上のノードの総数よりずっと小さい。例えば、本発明に対するNはネットワークによって5と60の間であるとする。他のランク付け機能ではこのグラフ全体をカバーするのに40-50回の反復を要する例えばページランク可能性があり、このような他のランク付け機能はクリックディスタンスを使用するよりも数倍遅い。図2は本発明に従ってクリックディスタンスにより検索結果をランク付けするシステムを示す。検索エンジン200は複数のクエリ項目を含むクエリを受け取る。各クエリ項目は、クエリ項目がフレーズの場合、複数の要素項目を含む例えばドキュメントマネージメントシステムというフレーズは1個のクエリ項目と見なされる。さらにクエリは1個あるいは複数の、ブール演算子、制約条件などの演算子を含んでもよく、これらは通常従来の検索エンジンでサポートされている。文書210,212,214,216で表されている分布ネットワーク上の複数の文書に検索を適用する。実際には検索エンジンはどのような数の文書でも検索でき、一般に多数の例えば数百万の文書を含む集合を検索する。文書の数はインターネット環境からイントラネット環境になれば減少するが、それは通常数十億から数百万への減少で、相対的な文書数は依然として極めて多い。インデックス化モジュール図示されていないは各文書について個々の文書統計を生成する例えば218,220,222,224。この文書統計はインデックス226に格納される。検索エンジン200はインデックス226を参照して、クエリおよびそれに対応する文書統計に基づいて各文書に対する検索スコア228を判定する。本発明においては使用する文書統計の1つがその文書のクリックディスタンスである。他の実施例において使用する文書統計の1つがその文書に接続するURLの深さである。それからクリックディスタンスおよびURLの深さはクエリに関係する統計と結合され、文書の最終スコアを作る。文書スコア228は通常それから降順にランク付けされて、検索アルゴリズムがクエリにもっとも関連があると考える文書リストをユーザに提供する。図示のシステムにおいて検索エンジン200はクリックディスタンスを文書の検索スコアの判定に用いるクリックディスタンス検索エンジンを表す。文書のクリックディスタンス採点はサイトのホームページからその文書までの距離を測定して階層構造サイト図3参照において文書を位置づけする。例えば、ホームページからのクリックディスタンスはそのページの重要性の尺度であり、階層においてホームページに近いページは階層において低いページより重要であると考えられる。しかし、階層の低い文書が階層の高いページよりも重要であるという、反対の場合が正しいということもあり得る。したがってクリックディスタンスはクエリによる例えばクエリに関係するある機能は文書中に検索項目が表れる回数を計数するというようなよりは全体的な重要性を採点するので、クエリに独立な検索能力尺度であると考えられる。図3は本発明に従った典型的なネットワークグラフを示す。このネットワークグラフはノード例えば310およびエッジあるいはリンク例えば320から成る。ノード例えば310は、検索クエリへの結果として返されることになる、ネットワーク上のページおよびその他のリソースを表す。リンク例えば320はページに記載されているナビゲーションに従ってこれらのページのそれぞれを結合する。各ページについてリンク情報の組を集めることにより特定のページに対するクリックディスタンスを計算できる。ある実施例において、ノード330は一群の文書に対してネットワーク上の最も権威あるページあるいは根ノードを表す。ネットワークの残りのページに対するクリックディスタンスはノード330から計算できる。例えば、ノード340はノード330から2回のクリックのクリックディスタンスである。前記のようにクリックとは最高権威ノードから最短のパスを通って辿る枝の数である。ノード330からノード340に到達する他のパスも選択できるが、クリックディスタンスは最短パスに関するものである。ネットワークグラフ300は特定の順序に従っていないノードを示し、この点でインターネットに類似している。順序が無いのでページのランク付けにクリックディスタンスを適用することを概念化するのが困難かもしれない。しかしページおよびリソースのネットワークは次の図4に示すような順序に適合することもしばしばある。図4は本発明に従った典型的な階層ネットワークを示す。階層ネットワークグラフ400はノード例えば410およびリンク例えば420を含む点で図3に示すネットワークグラフ300に似ている。しかし階層ネットワークグラフ400は構造化サイトあるいはイントラネットの固有階層に基づいている。したがって、階層ネットワークグラフ400は根ノードから枝が広がっているツリー構造として概念化できよう。階層ネットワークグラフ400に対するクリックディスタンスの適用性および計算はもっと判りやすい。例えばノード330は最高権威ノードあるいはツリーの根ノードに対応する。したがってノード340は、根ノードから3クリックあるいは3回のユーザナビゲーションなので、関連クリックディスタンスは3である。言い方を変えれば、ユーザはノード330からノード340に移行するのにツリーの枝を3本通過する必要があるので、クリックディスタンスも3である。図3および図4に表されるネットワークグラフは、クリックディスタンスを計算するために文書のインデックス化をする間メモリに構成されるグラフの例である。インデックス化する間グラフを構成することにより、クリックディスタンスをインデックスに保存される文書統計に含めることができ、またページのランク付けに使用することができる。クリックディスタンスプロパティの生成プロセスおよびクリックディスタンスプロパティを文書のランク付けに使用する例を以下に図5および図6に関連して説明する。図5は本発明に従ってクリックディスタンスCDを計算するための処理例の論理フロー図を示す。処理500は分布ネットワーク上の文書がインデックス化され、ネットワークグラフが生成されているブロック502で始まる。ある実施例において、ネットワークグラフがデータから生成されるが、そのデータはリンクおよびアンカーテキスト情報を集める処理によって集められ、アンカーの特定のターゲット文書に帰せられたデータである。この処理およびアンカーテキストの概念はさらに詳しくは、本願と同時に申請した出願SystemandMethodforIncorporatingAnchorTextintoRankingSearchResultsで説明されている。処理はブロック504で継続する。ブロック504においてネットワークグラフがメモリにロードされる。このネットワークグラフは文書の識別表示例えば文書IDの構造的表示であり、ネットワークから集めたリンク情報である。ネットワークグラフの例を図3および図4に示す。ネットワークグラフはサイトあるいはイントラネットのノードあるいはページを表している。各ノードは、値あるいは重みを持ち、接続するクリックディスタンスプロパティを有する。ある実施例においては、このクリックディスタンスプロパティは文書IDの最後に集中している。処理はブロック506で継続する。ブロック506においてクリックディスタンスCD値を各ノードについて初期化する。最高権威ノードを割り当てノードとして指定する。これらのノードにはクリックディスタンス値が0ゼロに割り当てられる。1個のネットワークグラフに対して複数の高権威ノードが指定されることもある。例えば管理者が100ノードの組を手動でランク付けし、これらのすべてを高権威ノードに指定することもできる。さらに高権威ノードは必ずしも0ゼロのクリックディスタンスを有する必要はなく、管理者がどのような値でも割り当てることができる。高権威ノードのクリックディスタンスを変更することが残りのアルゴリズムを変更することはなく、それは単にノードの重要度を手動で指定する方法を提供するだけである。例えば管理者はいくつかのノードのクリックディスタンススコアを増やすことができる。別の場合には管理者がクリックディスタンススコアを減らすことができる初期設定でアルゴリズムが計算した値よりもクリックディスタンスを強制的に大きくする。割り当てのない各ノードのクリックディスタンスは最大値に初期化される。ある実施例においては、基本的にクリックディスタンスの最大値を無限大に設定する。ノードに無限大値を割り当てることにより、そのノードについてまだクリックディスタンスが計算されていないことが容易に認識できる。クリックディスタンス値の初期化が終わると処理はブロック508に移る。ブロック508において最大値以外の接続クリックディスタンスを持つノードは待ち行列に挿入される。ある例においては、この段階は最初の反復のみで生成する。待ち行列に挿入されたノードのクリックディスタンスは最大値以外の値、0ゼロに設定されるので、これらのノードは最高権威ノードに相当する。最大値以外のクリックディスタンスを持つノードが待ち行列に加えられるとブロック510で判定処理を行う。判定ブロック510では待ち行列が空かどうかを決める。待ち行列が空であればターゲットノードのクリックディスタンスを計算する必要のあるノードがもう無いということを意味する。待ち行列が空の場合、処理はブロック512に移動し、そこで処理500は終了する。しかし待ち行列が空でない場合は、処理はブロック514で継続する。ブロック514ではノードが待ち行列から除去される。ノードを待ち行列から除去するとその文書に接続するターゲットノードについてクリックディスタンスの計算を開始する。ターゲットノードは元の文書からリンクのある文書に対応している。この場合、元の文書は待ち行列から除去したノードに対応する文書である。このノードが除去されると処理はブロック516に移る。ブロック516では次のターゲットノードを持ってくる。次のターゲットノードとは元の文書によりリンクされている文書中の次の文書に関するものである。次のターゲットノードを持ってくると処理を判定ブロック518で継続する。判定ブロック518において、ターゲットノードに接続するクリックディスタンスが現在のページプラス1CD1のクリックディスタンスより大きいかどうかを判定する。ある実施例においては、ブロック518における条件を満たす方法はターゲットノードが無限大のクリックディスタンスを有するときである高権威ノードがゼロに設定されており、管理者がクリックディスタンスを手動で設定していないと想定。例えば、現在のクリックディスタンスが1の場合、CD1=2である。クリックディスタンス2はしたがって無限大より小さく、条件が満たされる。ターゲットクリックディスタンスがそのクリックディスタンスプラス1より大きいかの判定により、それより小さいクリックディスタンスを持つターゲット文書が変更されるのを防止する。前の例を用いれば、ターゲットノードのクリックディスタンスが1で現在のクリックディスタンスも1の場合、ターゲットクリックディスタンスはCD1=2より大きくない。この場合ターゲットノードへの最短パスが既に記録されており、したがって更新の必要がない。したがってターゲットクリックディスタンスが現在のクリックディスタンスプラス1より大きくないときは、処理は判定ブロック522へと進む。しかしターゲットクリックディスタンスが現在のクリックディスタンスプラス1よりも大きい場合は、処理はブロック520に移る。ブロック520において、ターゲットノードのクリックディスタンス値は更新され、ターゲットノードがそのターゲットノードのクリックディスタンスを計算する必要のあるノードとして待ち行列に加えられる。ターゲットノードは無限大値を除去して新しいクリックディスタンス値で更新され、ノードに計算したクリックディスタンス値を設定する。ある実施例においては、そのノードのクリックディスタンス値は現在のクリックディスタンス値プラス1CD1に設定される。処理は判定ブロック522で継続する。判定ブロック522において、待ち行列から除去する現在のノードについてすべてのターゲットノードが持って来たかを判定する。現在のノードについてまだ持ってくるターゲットノードが残っている場合は、処理はブロック516に戻り、次のターゲットノードを持ってくる。しかし、現在のノードについてすべてのターゲットノードを持って来た場合、処理は判定ブロック510に戻り、待ち行列がいま空かどうかを再チェックする。待ち行列か空であれば処理はブロック512に移り、ここで処理500は終了する。ネットワーク中のすべてのノードが最初の高権威ノードに接続されていないこともあり得る。したがって、本発明の他の実施例においては高権威ノードに接続されていないノードは重要度が低いと見なされ、ネットワークグラフに対する平均よりも低いクリックディスタンスが割り当てられる。図6は本発明に従って検索結果のランク付けにクリックディスタンスを用いるための典型的な処理の論理フロー図を示す。処理600はクエリが要求され、ネットワーク上の各文書に対するクリックディスタンスが計算されているブロック602で始まる。処理はブロック604で継続する。ブロック604において各文書に対するクリックディスタンスはインデックス中の他の文書統計図2参照と結合される。クリックディスタンスを他の文書統計と結合することにより、ランク付けに関するすべての情報が一箇所に集められるので、クエリへの応答が速くなる。したがってインデックス中のリストにある各文書は結合後の接続クリックディスタンス値を持つ。結合が完了すると処理はブロック606に移る。ブロック606において、スコア機能を、クリックディスタンスを含む文書統計の組に適用して、特定の文書についてスコアを計算する。クリックディスタンスはクエリに独立な検索能力要素をスコア機能に提供する。スコア機能のその他の部分はクエリに接続するか、あるいはスコア機能の内容に接続する部分である。ある実施例においては、スコア機能はクエリに接続するQDスコアとクエリに独立な検索能力QIDスコアの和である。すなわち、ScoreQDQID1。QD機能はどのような文書スコア機能であってもよい。ある実施例においては、QDスコア機能は、2004年3月18日に申請したFieldWeightinginTextDocumentSearchingと題する米国特許出願10/804,326号の明細書に説明しているフィールド重み付けスコア機能に相当する。米国特許出願10/804,326号明細書に述べているように次式がフィールド重み付けスコア機能の式である。ここで各項は以下のように定義される。wtfは重み付けした項目の頻度あるいは全プロパティにわたって重みを乗じた所定の項目の頻度の和である。wdlは重み付けした文書の長さである。avwdlは重み付けした文書の平均長である。Nはネットワーク上の文書の数すなわち辿る文書の数である。nは所定のクエリ項目を含む文書の数である。klおよびbは定数である。これらの項目および等式については米国特許出願10/804,326号明細書に詳しく述べている。QID機能はクリックディスタンスおよび他の文書統計URL深さのようなのどのような変換式であってもよい。ある実施例においてはこの機能は次のようなものである。ここにこの機能の項目は以下のように定義される。wcdはクエリに独立な検索能力要素の重みである。bcdはクリックディスタンスの重みである。budはURL深さの重みである。CDはクリックディスタンスである。UDはURL深さである。Kcdはクリックディスタンスの飽和定数である。重み付け項目wcd、bcd、budはこれらに接続する各項目の重要度を定義するのを支援し、最終的にスコア機能を形成する。URL深さUDは、スコア機能へのクリックディスタンスの影響を滑らかにするための、クエリに独立な検索能力の付加的要素である。ある場合にはあまり重要でないすなわちURL深さが大きい文書が短いクリックディスタンスを持つことがある。URLの深さは文書のURLにおけるスラッシュの数を数える。例えば、wwwexamplecomd1d2d3d4htmには4個のスラッシュがあり、したがってURL深さは4である。しかしこの文書はメインページwwwexamplecomから直接つながっており、クリックディスタンスが1かもしれない。機能3にURL深さ項目を含み、それをクリックディスタンスに対して重み付けすると、クリックディスタンスの高スコアが補正されて階層におけるそのページのより正確なランクを反映する。ネットワークによっては、3あるいはそれ以上のURL深さは深いリンクと見なされることがある。この実施例に対して、本発明では2と3の2つの機能を加えてスコア機能Scoreを作り、したがってこの新しいスコア機能は次のようになる。他の実施例では、クエリに接続する要素あるいはクエリに独立な検索能力の精度を向上するために、URL深さをスコア機能から取り除き、あるいは他の要素をスコア機能に加えてもよい。さらに本発明の趣旨あるいは範囲を離れずに、ランク付け結果を向上するためにクエリに独立な検索能力要素をここに示されていない他のランク付け機能に組み込んでもよい。スコア機能4に特定の文書の文書統計がポピュレートされると処理はブロック608に進む。ブロック608においてスコア機能を実行し、文書の検索能力スコアを計算する。検索能力スコアの計算が完了するとメモリにそれを格納し、その特定の文書と接続する。それから処理は判定ブロック610に移る。判定ブロック610においてスコア機能4に従ってすべての文書について検索能力スコアを計算したかどうかを判定する。スコアは図示のように直列に計算しても、並列に計算してもよい。全てのスコアが計算されていない場合、処理はブロック606に戻り、スコア機能に次の文書統計の組がポピュレートされる。しかし、すべてのスコアが計算された場合、処理はブロック612で継続する。ブロック612においてクエリの検索結果をその検索能力スコアに従ってランク付けする。このスコアにはすでに各文書のクリックディスタンスとURL深さが考慮されている。したがって文書のランク付けは改善されており、他の要素がすべて同じ場合、イントラネットあるいはサイトの階層の高い文書が他の文書よりも高いランクにある。検索結果のランク付けが終わると、処理はブロック614に進み、ここで処理600は終了する。処理600が完了すると検索エンジンによる結果の伝送および表示に関連するさまざまな操作によりランク付けした文書をユーザに返すことができる。これによりユーザは高い精度の結果に対応する文書がユーザの裁量により選択、閲覧できる。上記の仕様、例およびデータは本発明の構成の製作および使用を完全に説明するためのものである。本発明の趣旨と範囲を離れることなく多くの実施例が可能であるから、本発明は以下に付する請求項に存する。"