"コンピュータに実施される方法であって、複数のオンラインソーシャルインタラクションを識別するステップと、前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから複数のトピックを抽出するステップと、前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから抽出された前記複数のトピックに基づいて、特定のオンラインソーシャルインタラクションに関連する意図を判別するステップと、を含む、ことを特徴とする方法。前記特定のオンラインソーシャルインタラクションを通信するユーザについて、関連する製品もしくはサービスを識別するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記ユーザに対して応答を通信するステップをさらに含み、前記応答は、前記関連する製品もしくはサービスを参照する、ことを特徴とする請求項2に記載の方法。前記複数のトピックのうちの各々に関連する属性を識別するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記識別された属性を、共通のトピックを有するオンラインソーシャルインタラクションに関連付けるステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項4に記載の方法。前記複数のオンラインソーシャルインタラクションから複数のトピックを抽出するステップは、前記複数のオンラインソーシャルインタラクションを複数のメッセージコンポーネントへと分割するステップを含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記複数のトピックに関連する少なくとも一つの属性を識別するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。前記複数のオンラインソーシャルインタラクションおよびウェブで利用可能な他のコンテンツに基づいて、前記複数のトピックをランク付けするステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。コンピュータに実施される方法であって、複数のオンライン通信を識別するステップと、特定のオンライン通信に関連する意図を判別するステップと、前記特定のオンライン通信に関連する前記意図に基づいて、前記特定のオンライン通信を生成するユーザへと応答を生成するステップと、を含む、ことを特徴とする方法。応答を生成ステップは、前記特定のオンライン通信に関連する前記意図に基づいて、前記ユーザに対して関連する製品もしくはサービスを識別するステップを含む、ことを特徴とする請求項9に記載の方法。前記複数のオンラインソーシャルインタラクションに関連するトピックに関する他のウェブベースコンテンツを識別するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項9に記載の方法。前記複数のオンライン通信は、製品もしくはサービスのオンラインレビューを含む、ことを特徴とする請求項9に記載の方法。コンピュータに実施される方法であって、ユーザによって開始されたオンラインソーシャルインタラクションメッセージを受信するステップと、前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを、複数のメッセージコンポーネントへと分割するステップと、前記複数のメッセージコンポーネントを複数のトピッククラスタと比較するステップと、前記トピッククラスタに基づいて、前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップと、前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージの前記意図に基づいて、前記ユーザに対して応答を生成するステップと、を含む、ことを特徴とする方法。前記意図は、製品もしくはサービスを購入する用意を含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記意図は、特定の製品もしくはサービスに関連する情報を得ることに関する興味を含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記意図は、特定の製品もしくはサービスに関連するユーザの意見を含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記意図は、前記ユーザによる購入行為を含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記トピッククラスタは、製品カテゴリを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記トピッククラスタは、特定の製品情報を含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、過去のオンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連するトピッククラスタを解析するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、前記ユーザに関連するプロファイルを解析するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージに関連する意図を判別するステップは、過去のユーザソーシャルインタラクションメッセージを解析するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、将来のユーザの購入決定に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、ユーザの意見に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記オンラインソーシャルインタラクションメッセージを分割するステップは、ユーザによる以前の購入に関連するメッセージコンポーネントを識別するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記ユーザに対して応答を生成するステップは、前記ユーザに特定の製品もしくはサービスに関連する情報を通信するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。前記ユーザに対して応答を生成するステップは、前記ユーザに製品レビューを通信するステップを含む、ことを特徴とする請求項13に記載の方法。コンピュータに実施される方法であって、ユーザによって生成されたオンライン通信を識別するステップと、前記オンライン通信から少なくとも一つのトピックを抽出するステップと、前記オンライン通信から抽出された前記少なくとも一つのトピックに基づいて、前記ユーザが興味のありそうな少なくとも一つの製品もしくは製品特徴を識別するステップと、を含む、ことを特徴とする方法。前記ユーザに応答を通信するステップをさらに含み、前記応答は、前記識別された製品もしくは製品特徴を含む、ことを特徴とする請求項28に記載の方法。前記オンライン通信に関連する意図を判別するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項28に記載の方法。前記オンライン通信におけるコンテンツに関連する興味を判別するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項28に記載の方法。本明細書で記述されるシステムおよび方法は、種々のオンライン通信に基づいて、オンラインユーザ通信に関連する意図を識別もしくは意図を予測する。ある特定の一実施形態においては、これら記述されるシステムおよび方法は、複数のオンラインソーシャルインタラクションを識別し、それらのオンラインソーシャルインタラクションから一つ以上のトピックを抽出する。抽出されたトピックに基づいて、本システムおよび方法は、ある特定のオンラインソーシャルインタラクションに関連する意図を判別する。この意図を利用して、この特定のオンラインソーシャルインタラクションを生成したユーザに対して応答が生成される。この応答は、ユーザが興味のありそうな製品もしくはサービスに関する情報を含む可能性がある。本明細書で議論される特定の実施例は、ソーシャルメディアウェブサイト/サービス、マイクロブログサイト/サービス、ブログ投稿および他の通信システムを介したユーザ通信および/もしくはユーザインタラクションに関連する。これらの実施例はソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信に言及しているが、これらの実施例は例示する目的のために提供される。本明細書で記述されるシステムおよび方法は、あらゆるタイプの通信プラットフォームもしくは通信環境を使用する、あらゆる目的のための如何なるタイプのインタラクションもしくは通信に対しても適用することができる。さらには、本明細書で記述されるある実施例は、特定のユーザインタラクションもしくはユーザ通信に基づいた、ユーザに対する応答の生成を議論する。他の実施形態においては、応答は、ユーザに対して即座に生成されないことがある。応答は、ある将来の時刻に生成される可能性があり、ある状況においては、特定のユーザインタラクションもしくはユーザ通信に対して応答が生成されない。さらには、特定の応答は、ある将来の時刻におけるユーザに対する通信もしくは提供のために格納されてもよい。図1は、本明細書で議論されるシステムおよび方法を実装することが可能な例示的な環境100を示すブロック図である。インターネットなどのデータ通信ネットワーク102は、種々のインターネットベースのデバイス、ウェブサービスなどの間でデータを通信する。データ通信ネットワーク102は、種々の通信プロトコルおよび任意の通信媒体を利用してデータを通信する二つ以上のネットワークの組み合わせであってもよい。図1の実施形態は、ユーザコンピューティングデバイス104、ソーシャルメディアサービス106および108、一つ以上の検索タームおよび関連するウェブブラウザアプリケーション/システム110、一つ以上の製品カタログ111、製品情報ソース112、製品レビューソース114、およびデータソース116を含む。さらには、環境100は、応答ジェネレータ118、意図アナライザ120、トピック抽出器122およびデータベース124を含む。データ通信ネットワークもしくはデータバス126は、応答ジェネレータ118、意図アナライザ120、トピック抽出器122およびデータベース124に結合され、これらの4つのコンポーネントの間でデータを通信する。応答ジェネレータ118、意図アナライザ120、トピック抽出器122およびデータベース124は、図1においては、個別のコンポーネントもしくは個別のデバイスとして図示されているが、ある特定の実現例においては、これらのコンポーネントのうちの任意の二つ以上を、単一のデバイスもしくはシステムへと組み合わせることもできる。ユーザコンピューティングデバイス104は、ネットワーク120を介して通信することが可能な任意のコンピューティングデバイスである。ユーザコンピューティングデバイス104の例は、デスクトップもしくはラップトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、携帯情報端末PDA、ポータブルゲームデバイス、セットトップボックスなどを含む。ソーシャルメディアサービス106および108は、複数のユーザ間のソーシャルインタラクションおよび/もしくは通信を提供するか、またはサポートするあらゆるサービスを含む。例示的なソーシャルメディアサービスは、Facebook、Twitterならびに他のマイクロブログウェブサイトおよびサービス、MySpace、メッセージシステム、オンラインディスカッションフォーラムなどを含む。検索ターム110は、ネットワーク102を介してコンテンツを検索するために、検索エンジン、ウェブブラウザアプリケーション、もしくは他のシステムへとユーザによって入力される種々の検索クエリ例えば語句を含む。製品カタログ111は、様々な製品および/もしくはサービスに関連する情報を含む。ある特定の実現例においては、各製品カタログは、特定の産業もしくは特定のカテゴリの製品/サービスに関連する。製品カタログ111は、任意のエンティティもしくはサービスによって生成することができる。特定の一実施形態においては、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、様々なデータソース、ウェブサイト、ソーシャルメディアサイトなどからデータを収集し、本明細書で議論される他の手順で後に使用される標準フォーマットへとデータを規格化もしくは配列する。これらの製品カタログ111は、製品カテゴリ、製品名、製造業者名、モデル番号、特徴、仕様、製品レビュー、製品評価、ユーザのコメント、価格、価格カテゴリ、保証などの情報を含む。本明細書で議論されるように、製品カタログ111に含まれる情報は、ユーザ通信もしくはソーシャルメディアインタラクションに関連する意図を判別し、ユーザに対する適切な応答を生成するのに有用である。製品カタログ111は、図1においては、個別のコンポーネントもしくはシステムとして図示されているが、別の実施形態においては、製品カタログ111は、以下で議論されるデータベース124、応答ジェネレータ118、意図アナライザ120もしくはトピック抽出器122などの別のシステムもしくはコンポーネントに組み込まれる。製品カタログは、場所、イベントもしくは人およびサービスなど任意の興味エンティティに対する一般的言及に関する情報を捕捉する構造データソースの一実施形態を表す。製品情報ソース112は、ネットワーク102を介してアクセス可能な、製品情報の任意のウェブサイトもしくは他のソースである。製品情報ソース112は、製造業者のウェブサイト、雑誌のウェブサイト、ニュース関連ウェブサイトなどを含む。製品レビューソース114は、特定製品のレビュー、特定産業のレビューおよび特定製品カテゴリのレビューを提供するEpinionsならびに他のウェブサイトなどの、製品もしくはサービスレビューのウェブサイトおよび他のソースを含む。データソース116は、一つ以上の製品、サービス、製造業者、評価、レビュー、調査などに関連するあらゆるタイプの情報を提供する、他の任意のデータソースである。図1は、具体的なサービスおよびデータソースを表示しているが、特定の環境100は、如何なる数のソーシャルメディアサービス104および106、検索ターム110および検索ターム生成アプリケーション/サービス、製品情報ソース112、製品レビューソース114およびデータソース116を含んでもよい。さらに、環境100の特定の実現例は、ネットワーク102を介してこれらのサービスおよびデータソースにアクセスする如何なる数のユーザコンピューティングデバイス104を含んでもよい。トピック抽出器122は、複数ソースからの種々の通信を解析し、これらの通信内のキートピックを識別する。例示的な通信は、ソーシャルメディアサイト上のユーザ投稿、ユーザによってなされたマイクロブログ入力例えばTwitterを介して送信されたツイート、ウェブサイトに投稿された製品レビューなどを含む。トピック抽出器122は、種々のウェブサイトおよび他のデータソースを能動的にクローリングして、ユーザ通信に関連するユーザの意図および/もしくは応答を判別する上で有用なコンテンツを識別することもできる。意図アナライザ120は、種々のユーザ通信に関連する意図を判別し、応答ジェネレータ118は、類似する通信に関連する意図および他のデータに基づいて、特定の通信に対して応答を生成する。ユーザの意図は、例えば、製品もしくはサービスを購入する意図、製品もしくはサービスに関する情報を獲得する意図、製品もしくはサービスの他のユーザからのコメントを求める意図などを含みうる。データベース124は、種々の通信情報、トピック情報、トピッククラスタデータ、意図情報、応答データ、ならびに、応答ジェネレータ118、意図アナライザ120およびトピック抽出器122によって生成された、および/もしくは使用された他の情報を格納する。応答ジェネレータ118、意図アナライザ120およびトピック抽出器122に関するさらなる情報を本明細書中で提供する。図2は、トピック抽出器122の種々のコンポーネントを示すブロック図である。トピック抽出器122は、通信モジュール202、プロセッサ204およびメモリ206を含む。通信モジュール202は、トピック抽出器122が、図1に示されたサービスおよび情報ソースなどの他のデバイスおよびサービスと通信することを可能にする。プロセッサ204は、種々の命令を実行して、トピック抽出器122によって提供された機能を実施する。メモリ206は、これらの命令、ならびに、プロセッサ204およびトピック抽出器122に含まれる他のモジュールによって使用される他のデータを格納する。トピック抽出器122は、言葉タグ付けモジュール208をも含み、言葉タグ付けモジュール208は、通信において使用された語の言葉のうち、その通信および適切な応答生成に関連するユーザの意図を判別するのに使用される部分を識別する。エンティティタグ付けモジュール210は、通信もしくはインタラクションにおける種々のエンティティを識別し、タグ付けまたは抽出する。以下の実施例においては、CanonPowershotSD1000もしくはNikonCoolpixS230とでどちらのカメラを購入するかを決定することが対話conversationに含まれる。エンティティタグ付けモジュール210は、以下をタグ付けもしくは抽出する。抽出されるエンティティ:―抽出される直接の製品タイプ:カメラ―製品ライン:Powershot,Coolpix―ブランド:Canon,Nikon―モデル番号:SD1000,S230推測されるエンティティ:―製品タイプ:デジタルカメラ本実施例においては、両モデルともにデジタルカメラである―属性:ポイントアンドシュート両エンティティはこの属性を共有する―価格:200-400本実施例においては、エンティティ抽出プロセスは、買い物など、特定のドメインの初期コンテキストを有する。この初期コンテキストは、例えば、複数の製品に関連する情報を含むカタログを解析することによって判別される。カタログは、複数の産業に関連する情報を含んでもよいし、または、デジタルカメラ、全てのカメラ、ビデオキャプチャー装置などの特定のタイプの製品もしくは産業に対して特有なものであってもよい。いったん初期コンテキストが判別されると、エンティティに対する参照が、カタログもしくは他の情報ソースから生成される。参照は、特定のエンティティに対する参照リファレンスを表す単一の語もしくは句である。このような句がエンティティタグ付けモジュール112によって認識されると、その語が通信においてどのように使用されているかに応じて、製品タイプ、ブランド、モデル番号などの属性と関連付けられる。カタログ/属性タグ付けモジュール212は、オンライン製品カタログ、本明細書で議論されるように作成された他の製品カタログおよび類似の情報ソースにおける種々の情報および属性を識別し、タグ付けする。この情報は、通信に関連するユーザの意図を判別し、適切な応答を生成する際にも使用される。特定の一実施形態においては、属性という語は、製品もしくはサービスに関連する特徴、仕様もしくは他の情報に関連し、トピックという語は、ソーシャルメディア通信およびインタラクションならびに他のユーザインタラクションもしくは通信に関連する語もしくは句に関連する。トピック抽出器122は、語幹処理モジュール214をさらに含み、語幹処理モジュール214は、ユーザ通信における特定の語句を解析して、このユーザ通信に含まれるトピックおよび他の情報を識別する。トピック相関モジュール216およびトピッククラスタリングモジュール218は、種々のトピックを組織化してトピック間の関係を識別する。例えば、トピック相関モジュール216は、同一もしくは類似の意味を有する可能性のある複数のトピックもしくは句例えば、欲しいwantと検討するconsideringを互いに関係づける。トピッククラスタリングモジュール218は、関連するトピックを識別し、それらのトピックを同一クラスタ化して、本明細書で記述される意図解析をサポートする。インデックスジェネレータ220は、種々のトピックおよびトピッククラスタに関連するインデックスを生成する。トピック抽出器122の動作ならびにトピック抽出器に含まれるコンポーネントおよびモジュールに関するさらなる詳細が本明細書で議論される。図3は、例示的なインデックスジェネレータ220の動作を示すブロック図である。この手順はタグクラウドtagcloudを生成し、タグクラウドとは、製品カタログ、ソーシャルメディアコンテンツおよび他のデータソースなどの様々なソースからの特定の語の最大の共起性を表す。例えば、NikonD90というタームが選択された場合、本プロセスは以下の情報を得る。1.カタログから―12.3メガピクセルDXフォーマットCMOSイメージングセンサ―5.8×AF-SDXNikkor18-105mmf/3.5-5.6GEDVRレンズが含まれる―D-ムービーモード;24fpsHD音声付動画―3インチスーパーデンシティSD920,000ドットカラーLCDモニタ―SD/SDHCメモリカードこれは含まれていないへと画像をキャプチャーする2.対話およびソーシャルメディアから―ビデオの音声の質は低くAFはない―フォーカス、フレーム/秒、およびカードアクセスが速い―特に自動ISO設定に結合されたときの新しい広範囲のISO設定が好ましい―簡単に傷つけてしまいそうで心配である特定の実現例においては、カタログから得られるタイプの情報など、さらなるタイプの情報をソーシャルメディア対話から抽出することができる。複数ソース例えば、ソーシャルメディア対話およびカタログからデータを抽出することによって、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、共通のエンティティを称するために使用される様々なタームを識別することが可能である。例えば、NikonCoolpixD30は、NikonD30と称すること、もしくは単にD30と称することもできる。上述された実施例に基づいて、本プロセスは、カタログから5.8×、24fps動画、12.3メガピクセルなどの語を抽出することができ、ソーシャルメディア通信から音声の質が低い、ISO設定が良い、簡単に傷がつくなどを抽出する。ユーザが速く写真を撮影することができる高解像度を有するカメラがほしいという通信を送信するとき、本プロセスは、上記のように得られた情報に基づいて、さらに知能的な検索を実施することができる。本プロセスは、通信から重要なエンティティを抽出し、カタログ、ソーシャルメディア、もしくは他のデータソースなどの種々のデータソースから、これらのエンティティと共起する通信中の句を識別する。その結果は、その後、例えば過去の履歴に基づいて混合される。混合割合例えば、カタログ情報とソーシャルメディア情報の混合の割合は、過去のクリックスルーレートに基づいて、どの情報本実施例においては、カタログもしくはソーシャルメディアが以前のユーザが最も有用であるとしたかに基づくものである。例えば、類似する通信を送信したユーザが、ソーシャルメディアの結果に基づく応答を最も価値のあるものとした場合には、混合は、ソーシャルメディア情報を用いることで、より大きな重みが付けられる。図3を参照すると、インデックスジェネレータ220は、検索クエリ302、トピックタグ付け手段304、キーワードおよびトピックルックアップ306に基づいて取得された一つ以上の文書に関連する情報を受信する。インデックスジェネレータ220は、一つ以上の販売者データフィード310からの製品情報とともに、トピックスペース情報および関連するメタデータ308をも受信する。特定の一実施形態においては、インデックスジェネレータ220は、製品のトピック重複312に基づいて関連情報を生成し、過去の使用データ例えば過去のクリックスルー率およびソーシャルインタラクションデータ314に基づいて最適化された関連情報を生成する。さらには、インデックスジェネレータ220は、ソーシャルメディアデータおよびウェブベースメディア316のトピック重複に基づいて関連情報を生成する。インデックスジェネレータ220は、トピックの包括性、新しさ、作者の証明318に基づいて、最適化された関連情報をも生成する。図4は、意図アナライザ120の種々のコンポーネントを示すブロック図である。意図アナライザ120は、通信モジュール402、プロセッサ404およびメモリ406を含む。通信モジュール402は、意図アナライザ120が図1に示されたサービスおよび情報ソースなどの他のデバイスおよびサービスと通信することを可能にする。プロセッサ404は、意図アナライザ120によって提供される機能を実施するために種々の命令を実行する。メモリ406は、これらの情報、ならびにプロセッサ404および意図アナライザ120に含まれる他のモジュールによって使用される他のデータを格納する。意図アナライザ120は、解析モジュール408をも含み、解析モジュール408は、例えば、本明細書で議論されるトピックおよびトピッククラスタ情報を利用することにより、ユーザ通信に含まれる種々の語および情報を解析する。データ管理モジュール410は、意図アナライザ120によって使用され、データベース124に格納されたデータを組織化して管理する。マッチングおよびランク付けモジュール412は、ユーザ通信に含まれる語および他の情報とマッチするトピック、トピッククラスタおよび他の情報を識別する。マッチングおよびランク付けモジュール412は、意図解析プロセスの一部として、それらのトピック、トピッククラスタおよび他の情報をランク付けもする。アクティビティ追跡モジュール414は、クリックスルーレートCTR、製品に関する最終的な変換例えば、ユーザが推奨された製品を実際に購入する、他の類似する情報を追跡する。CTRは、特定のオプション例えば、ユーザに対して表示された製品もしくはサービス提供へのクリックの数を、印象例えば、オプションの表示の正規化数で除算したものである。変換とは、特定の製品もしくはサービスを購入する人数である。変換率とは、製品もしくはサービスを購入した人数を、その製品もしくはサービスの宣伝をクリックした人数によって除算したものである。典型的な目的の1つは、変換を特定の閾値より高くに維持しながらCTRを最大化することである。他の実施形態においては、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、変換を最大限に増加するよう試みる。印象の計数は、その表示位置に基づいて正規化される。例えば、10番目の位置低い位置における印象は、対数目盛に基づいて、より低いクリック数を得ることが予測される。ユーザのアクティビティを追跡すると、典型的なユーザは、特定のセッションの間、幾つかの要求例えば通信をする。ユーザの各要求は、タグクラウド、製品、取引、インタラクションなどのモジュールに対するものである。ユーザの各要求は、追跡されモニタリングされて、それによってユーザのセッションを再生成することが可能になる。本システムは、ユーザの各セッションに関連するページビューを見つけることができる。クリックデータそのセッションの間、どのオプションもしくはどの情報をユーザがクリックしたかから、本システムは、特定のセッションの間に生み出された収益を判別することができる。本システムは、複数のセッションに渡ってユーザによって繰り返し行われた閲覧を追跡して、特定のユーザの生涯価値を計算する。意図アナライザ120の動作ならびに意図アナライザに含まれるコンポーネントおよびモジュールに関するさらなる詳細が本明細書で議論される。図5は、応答ジェネレータ118の種々のコンポーネントを示すブロック図である。応答ジェネレータ118は、通信モジュール502、プロセッサ504、メモリ506を含む。通信モジュール502は、応答ジェネレータ118が図1に示されたサービスおよび情報ソースなどの他のデバイスおよびサービスと通信することを可能にする。プロセッサ504は、応答ジェネレータ118によって提供される機能を実施するために種々の命令を実行する。メモリ506は、これらの命令、ならびにプロセッサ504および応答ジェネレータ118に含まれる他のモジュールによって使用される他のデータを格納する。メッセージクリエイタ508は、ユーザ通信および/もしくはユーザインタラクションに対して応答するメッセージを生成する。メッセージクリエイタ508はメッセージテンプレート510を利用して、種々のタイプのメッセージを生成する。追跡/解析モジュール512は、応答ジェネレータ118によって生成された応答を追跡して、各応答がどの程度適切に実施されたか例えば、応答はユーザ通信もしくはインタラクションにとって適切であったかどうか、ならびに、応答はユーザに影響を与えたかどうかを判別する。ランディングページオプティマイザ514は、類似する通信に応答して、ユーザのアクティビティに基づいてユーザが導かれるランディングページをアップデートする。例えば、ユーザに対して提示される種々のオプションは、以前のCTRおよび類似の情報に基づいて、配列し直してもよいし、優先順位をつけ直してもよい。応答オプティマイザ516は、類似する通信に対する以前の応答の成功率例えば、応答中のリンクをクリックすることによってユーザが行動を起こす率の知識knowledgeに基づいて、選択され、ユーザに対して通信される応答例えば、選択されたメッセージテンプレートを最適化する。動作においては、応答ジェネレータ118は、過去のN時間などの特定の期間に、ソーシャルメディアインタラクションおよび類似の通信例えば、Twitterにおけるツイート、ブログ投稿およびソーシャルメディア投稿を取得する。応答ジェネレータ118は、意図スコア、スパムスコアなどを判別する。メッセージテンプレート510は、例えば、{ユーザ名}貴方は、{製造業者}のこれら{製品ライン}を試した方がよいUserNameyoumaywanttotrytheseProductLinesfromManufacturerなどの、応答中に一つ以上のキーワードを挿入する性能を含む。実行時においては、ユーザ名、製品ライン、および製造業者の欄には適切な値が置かれる。ユーザに提供された応答メッセージは追跡されて、それらのメッセージに対してユーザがどのように応答するか例えば、ユーザが様々なバージョン例えば様々な言語の応答メッセージにどのように応答するかがわかる。図6は、データを収集するための手順600の一実施形態を示すフロー図である。最初に、本手順は、ブログ投稿、マイクロブログ投稿、ソーシャルメディア通信などの種々のオンラインソーシャルメディアインタラクションおよびオンラインソーシャルメディア通信をモニタリングするブロック602。このモニタリングは、本明細書で議論される解析手順には関連しない種々のコメントおよび命令をフィルタリング除去することを含む。本手順は、特定の製品、サービスもしくは購入決定に関連するインタラクションおよび通信を識別するブロック604。例えば、ユーザは、新しいデジタルカメラを購入するときに求めるはずの、特定のタイプのデジタルカメラもしくは特定の特徴についての情報を求める通信を生成する可能性がある。引き続き手順600では、インタラクションおよび通信の解析に使用するために、識別されたインタラクションおよび通信をデータベースに格納しブロック606、特定のインタラクションもしくは通信を生成したユーザに対して適切な応答を生成する。図6の手順は、種々のソースから製品情報、製品レビューおよび製品コメントのモニタリングも行うブロック608。この情報は、ブログ投稿におけるユーザコメント、マイクロブログ通信などから得られる。本手順は、その後、モニタリングされた製品、サービスもしくは購入決定に関連する製品情報、製品レビューおよび製品コメントを識別するブロック610。例えば、ある特定の手順で、デジタルカメラをモニタリングすることがある。この例では、その手順において、デジタルカメラの購入者もしくはユーザに関連する特定の製品情報、製品レビューおよび製品コメントが識別される。識別された製品情報、製品レビューおよび製品コメントは、将来の解析および利用のためにデータベースに格納されるブロック612。一実施形態においては、本手順は、特定の製品もしくはサービスに関連する情報についてインターネットベースのコンテンツサイトを能動的にクローリングし、複数のソースから収集された他の情報とともに、データベースにその情報を格納する。図7は、意図解析を実施するための手順700の一実施形態を示すフロー図である。最初に、本手順はデータベース例えば、図1のデータベース124もしくは他のソースからソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信を受信するブロック702。別の実施形態においては、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信はバッファから受信されるか、または、インターネットもしくは他のデータ通信ネットワークを介して、インタラクションおよび通信をモニタリングすることによって実質的にリアルタイムで受信される。本手順は、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信から望まれていない情報をフィルタリング除去するブロック704。この望まれていない情報は、モニタリングされた製品もしくはサービスに関連しない通信を含む可能性がある。望まれていない情報は、ユーザの意図に関連しない語例えば、a,theおよびofをも含む可能性がある。手順700は、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信を複数のメッセージコンポーネントへと分割することブロック706によって継続する。この分割は、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信における重要な語を識別することを含む。例えば、デジタルカメラ、NikonおよびCanonなどの語は、デジタルカメラに関連するユーザの意図を解析するうえで、重要なメッセージコンポーネントである可能性がある。これらメッセージコンポーネントは、その後、トピッククラスタを生成するために、複数のソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信からの他のメッセージコンポーネントと互いに関係づけられるブロック708。メッセージコンポーネントは、製品情報ソース、製品レビューソースなどの他の情報ソースからの情報と関係づけられてもよい。互いに関係づけられたメッセージコンポーネントは、特定のトピック例えば、製品、サービスもしくは製品カテゴリに関連する一つ以上のトピッククラスタへと形成される。種々のトピッククラスタは、その後、区分され分類されるブロック710。本手順は、各トピッククラスタに含まれる製品もしくはサービスを識別してもよい。各通信もしくはインタラクションは、辞書における単語の出現に基づく最大エントロピー分類手段を使用する、または製品カタログにおける語を単純に計数するなどの、一つ以上の方法で分類される。出現回数もしくは語のカウント数に基づいて、各通信もしくはインタラクションは、一つ以上のカテゴリスコアを割り当てられる。最大エントロピー分類手段は、考えられる様々な結果の確率を予測するために使用されるモデルである。手順700は、その後、トピッククラスタに基づく特定のソーシャルメディアインタラクションに関連する意図を判別しブロック712、かつ、対応する製品もしくはサービスを判別する。判別された意図に基づいて、特定のソーシャルメディアインタラクションのイニシエータに対して応答が生成され、通信されるブロック714。データをトピッククラスタへと配列することによって、類似の意味を有する異なる複数のタームを同一グループ化して、ソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信から、ユーザの意図をより適切に理解することができる。例えば、二人が特定の製品の製品レビューを探しているとする。そのうちの一人は、製品レビューとしてレビューというタームを使用し、もう一人は、製品レビューの代わりに購入者ガイドというタームを使用するかもしれない。これらのタームの双方は、共通のユーザ意図を有するものとして同一グループ化されるべきである。このような多くのインタラクションおよび通信を解析することによって、本システムは、相互に関係づけられてインデックスを付したタームおよびトピックのデータベースを構築することができる。特定の一実施形態においては、特定のソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信に基づいてユーザ意図を判別するとき、そのインタラクションもしくは通信は、幾つかのカテゴリのうちの一つへと割り当てられる。例示的なカテゴリは、購入意図、意見、過去の購入者および情報を求める人を含む。別の実施形態においては、図7の手順は、ユーザが製品もしくはサービスを購入する見込みを示唆する。この見込みは、例えば、1購入の準備ができている;2ユーザに対する最も重要な属性;3ユーザは何を購入しそうなのかにカテゴリ分けされる。このカテゴリ分けを、本明細書で議論されたトピックもしくはトピッククラスタと組み合わせて使用して、ユーザのソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信に対する応答を生成する。ある実施形態においては、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、あるユーザもしくはコンテンツソースをエキスパートとして識別する。エキスパートとは、そのトピックに関して知識が豊富である可能性のある任意のユーザもしくはコンテンツソースである。例えば、特定のトピック/製品に関して、他のユーザにとって有用な製品レビューを定期的に投稿するユーザは、その特定のトピック/製品のエキスパートであると考えられる。その特定のトピック/製品に関連するそのユーザの将来の通信、レビューなどは、高い重みが与えられる。本明細書で議論される意図解析手順は、種々のマシン学習アルゴリズム、マシン学習プロセスおよび分類アルゴリズムを利用して、一つ以上のユーザ通信および/もしくはユーザインタラクションに関連するユーザの意図を判別する。これらのアルゴリズムおよび手順は、トピック、句および他のデータ間の種々の統計的相関を識別する。特定の実現例においては、本アルゴリズムおよび手順は、通信の長さをある語数もしくはある文字数へと制限するマイクロブログサービスを介して送信される短通信shortcommunicationのように、比較的短く、完全な文法を含み得ないユーザ通信およびユーザインタラクションに対して特に適合される。このように、本アルゴリズムおよび手順は、短通信、文断片および必ずしも文を完成させていない、または必ずしも適切に文を形成していない他の通信での使用向けに最適化される。これらのアルゴリズムおよび手順は、ユーザ通信および種々のソースからの他のデータを解析する。解析されたデータは、ユーザの意図、ユーザの興味などを判別する上で使用するために格納されて、カテゴリ分けされる。ユーザの意図、テンプレートメッセージに対するユーザの応答などに関してデータが経時的に収集されるにつれ、本アルゴリズムおよび手順は、アップデートされたデータに基づいて、その推奨および解析を適応させる。特定の一実施形態においては、現在の傾向、現在のタームおよび現在のトピックに対してより高い優先順位を与えるために、最新のデータは、古いデータよりも高い重みが与えられる。一実施形態においては、種々の文法構成要素を同一グループ化して、一以上のユーザ、製品カテゴリなどの中での意図および他の特性を判別する。特定の一実施形態においては、本システムおよび方法は、メッセージもしくは他の通信の言葉タグ付けを実施する。本実施形態においては、言葉タグ付けにより、通信内の名詞、動詞、修飾語句が識別される。新しい特徴が、名詞-修飾語句-動詞-名詞の形式で生成される。例えば、Iamlookingtobuyanewcamera私は新しいカメラを購入しようとしているという通信は、Ibuycamera私は-購入する-カメラと作成する。また、Idon’tneedacamera私はカメラを必要としていないという通信は、Idon’tneedcamera私は-しない-必要である-カメラと作成する。特定の通信が複数の文を含む場合には、上記の手順が実施されて、各文に対して新しい特徴を生成する。特定の実現例においては、様々なマシン学習技術もしくは手順が意図を判別するために利用される。この実現例においては、意図の判別は、垂直市場もしくは産業毎に調整され、それによって、各垂直市場/産業に対して個別のマシン学習モデルおよびデータを生成する。この状況においては、意図を判別するとき、以下のステップが実施される。1.ユーザ通信例えば文書がどの垂直/カテゴリに属するか判別する;2.そのカテゴリに対応するエンティティを抽出する;3.そのエンティティを汎用プレースホルダーに置き換える;4.価値のないメッセージをフィルタリング除去する;5.その垂直/カテゴリに対して第一レベルの意図判別モデルを適用して、意図があるかないかについてのバイナリ判別を行う;6.さらなるモデルを適用して、その特定のユーザ通信に対する意図のレベルを判別する。本システムおよび方法は、エンティティ抽出と準監視下学習との組み合わせを利用して、意図を判別する。準監視下学習部分は、モデル生成に役立つように以下のデータを提供する。1.意図有/意図無のカテゴリ毎のラベル付けされたデータ;2.カタログ用のタームの辞書。そのラベル付けされたデータから、様々な分類技術を利用してモデルが生成される。最大エントロピーが、特定のカテゴリに対して適切に作用し、SVMサポートベクターマシンが、別のカテゴリにとってより良好に作用する。SVMは情報を分類するために利用される、関連する準監視下学習手順もしくは方法の組である。特徴選択が次のステップであり、そのステップでは、ユーザが最も頻繁に使用される特徴のうちの幾つかに対してレビューをし、アルゴリズムを管理するのを助ける。モデルはその後、種々のユーザ通信、ユーザインタラクションおよび他の文書に対する精度および呼び戻しについてテストされる。これらのモデルは、はいYesかいいえNoのバイナリ分類を試みる。アクセサリなどの幾つかのカテゴリにおいては、本システムおよび方法は複数の分類手段を利用して、多数決方式の識別を試みる。モデルがその文書を‘はいYES’意図を有するとして分類する場合には、本手順は、最大エントロピーなどのマルチクラス分類手段の利用を試みて、意図レベルを判別する。これは意図スコアと呼ばれる有用なスコアである。本システムおよび方法は、意図レベルを判別するためにエンティティスコアをも利用する。エンティティ抽出は、例えば以下のように利用される。タームの辞書および受信されたユーザ通信/文書から、本システムおよび方法は、ユーザが話題にしているエンティティを判別する。そのエンティティは、製品、製品カテゴリ、ブランド、イベント、個人などである可能性がある。続いて、本システムおよび方法は、通信/文書においてユーザによって使用されている、製品ラインモデル番号、ブランドおよび他のデータを識別する。この情報は、ユーザ通信/文書についてタグ付けされる。言葉の種々の部分にタグ付けすることによって、本システムおよび方法は、エンティティに対して、動詞、副詞および形容詞を判別することができる。ユーザ通信/文書が意図に関してスコア化されると、エンティティをタグ付けすることが、意図レベルを識別する上で役立つ。典型的には、ユーザは製品タイプから製品のことを考え始めて、その後、ブランド、続いてモデル番号へと範囲を狭めていく。したがって、ユーザがモデル番号について言及し、かつ意図を有する場合には、そのユーザは、特定のモデル番号に彼らの通信の焦点を合わせ、その製品に興味を示しているため、高い意図を有すると考えられる。本システムおよび方法は、その後、ユーザフィードバック基づいて、意図判別および/もしくは意図スコア付けアルゴリズムを調整し、類似するユーザフィードバックを有するクラスタスコア化されたユーザ通信/文書を調整する。このことは、KNNk近傍法などのクラスタ化アルゴリズムを利用してなされる。KNNとは、最も近い訓練例に基づいて対象物を分類するプロセスである。本システムおよび方法は、その後、サイトおよび実際の変換例えば、ユーザによる製品の購入についてのエンゲージメントメトリクスからのユーザフィードバックを考慮する。目的関数が、意図を有するユーザ通信/文書に対する変換を最大化するために利用される。この関数に基づいて、スコア化機能の重みはさらに調整される。特定の実施形態においては、本システムおよび方法は、ユーザ通信/文書から本明細書で記述するエンティティおよび意図を識別する。この識別に基づいて、ユーザ通信/文書はクラスタ化され、新しいユーザ通信/文書はスコア化される。新しいユーザ通信/文書は、その後、クラスタに割り当てられ、クラスタ割り当てに基づいて、関連する通信/文書が識別および表示される。複数のソースからデータを収集するとき、選択されるアルゴリズムはそのソースに依存する。例えば、意図のための分類アルゴリズムは、討論フォーラムのためのアルゴリズムとマイクロブログ投稿のためのアルゴリズムでは異なるであろう。スコアは複数のソース中で正規化される。長いユーザ通信/文書のためには、本システムおよび方法は、スレッド、日付、ユーザ名、メッセージ識別子などのより多くのメタデータを識別する。スコアが正規化された後、データレポジトリはソースには影響されない。特定の実現例においては、複数の応答テンプレートが、ユーザ通信/文書にマッチする必要がある。各ユーザ通信/文書は意図、レベルおよびエンティティに対してマーク付けされる。本システムおよび方法は、最も有効でありそうなテンプレートを判別するために過去のデータを考慮する。これらのシステムおよび方法は、過度の露出にも注意深くする必要がある。これは、バナーバーンアウトとも類似し、有用性が最終的に衰えるので、システムが最も有効なバナー広告を毎回再実行できないことである。意図レベル、カテゴリ、日時、ユーザのプロファイル、ユーザ通信/文書の新しさなどの最適化のために考慮するべき複数の側面が存在する。目的関数により、選択された応答テンプレートに対するクリックインユーザの選択の確率が最大化される。ソーシャルメディア通信もしくは他の通信に基づいて、特定の製品もしくはサービスを購入するユーザの意図を判別しようと試みるとき、二つの異なるタイプの情報が有用である。第一に、ソーシャルメディア通信において識別される製品もしくはサービスは、製品もしくはサービスを購入する意図を判別する上で有用である。第二のタイプの情報は、ユーザの意図レベルに関連する例えば、ユーザが情報を収集しているかどうか、または、特定の製品もしくはサービスを購入する準備ができているかどうか。特定の実施形態においては、これらの2タイプの情報を組み合わせて、ソーシャルメディア通信を解析し、製品を購入する意図を判別する。例えば、私は半ズボンの買い物に出かけるIamgoingshoppingforshortsという通信は、洋服もしくは衣服/半ズボンなどの特定の製品カテゴリを識別する。この通信は、高いレベルの購入意図をも識別する。しかしながら、第二の通信これは本当に短いThisstuffisreallyshortは、一般的な語すなわち短いshortを使用しているが、短いshortが製品を言及していないため、第二の通信は、製品カテゴリを有していない。さらには、第二の通信は、製品を購入する意図を欠くものである。図8は、語句を分類するための手順800の一実施形態を示すフロー図である。本手順は、特定の通信が製品を購入する意図を識別するかどうかを判別する上で有用である。手順800は、種々のソーシャルメディア通信、カタログ、製品リスト、オンライン対話および任意の他のデータソースに含まれる語および/もしくは句を分類する上で有用である。最初に、手順800は、一つ以上のソースから製品参照に関連するデータを受信するブロック802。本手順は、その後、それらの製品参照に含まれる語および句を識別するブロック804。特定の実現例においては、これらの語句は、複数のngramを生成することによって識別される。ngramとは、nよりも小さいか、またはnと等しい語長を有する句である。これらのngramは、各ウインドウがnよりも小さいかまたはnと等しいサイズを有する重なりウインドウを利用し、製品カタログもしくは製品レビューなどの、ソース中の製品タイトルまたは製品記述にこのウインドウを適用することによって生成することができる。語句は、タイトルにおけるブランド参照を検索し、通常特定の製品番号もしくはモデル番号を識別する数字とアルファベット文字の両方を有する語を識別することによっても識別される。さらには、語句は、42インチTVなど、数字の近くに位置する単語を識別することによって検索される。本実施例においては、42インチは製品の特徴であり、TVは製品カテゴリである。これら種々の語句を様々な配列で組み合わせて、ユーザによって製品が称される可能性がある種々の方法を得ることができる。手順800は、製品参照に含まれる語句に関連する分類手段を生成することブロック806によって継続する。これらの分類手段は、特定の語もしくは句をフィルタリングする際においても有用である。例えば、本手順は、上記のように識別された語句を利用して、特定の製品カテゴリに関連する分類手段を生成してもよい。この分類手段は、信頼度の高い少数のカテゴリへと分類されない語句例えば、良い識別子ではない句を除去する上で有用である。本手順は、その後、ソーシャルメディア通信から製品参照を抽出するブロック808。本手順のうちのこの部分は、ソーシャルメディア通信において、どのように製品が実際に称されているかを判別する。ソーシャルメディア通信で使用される語句は、カタログ、製品レビューなどで使用される語句とは異なる可能性がある。特定の実現例においては、類似する語もしくは句に基づいて、ソーシャルメディア通信からメッセージが抽出される。例えば、抽出されるメッセージは、カテゴリとの高い相互情報を有する可能性がある。相互情報は、特定のカテゴリ内の句とngramがどの程度頻繁に共起するか、ならびに、そのngramが他のカテゴリにおけるngramとはどの程度頻繁に共起しないかを示す。ソーシャルメディア通信において、新しい句が識別されると、古い句はフィルタ処理によって除去される。このプロセスは、関連する全ての句がソーシャルメディア通信から抽出されるまで繰り返される。手順800は、カテゴリ、ブランドもしくはブランドの製品ラインなど、適切なレベルに語句を割り当てることブロック810によって継続する。例えば、少数の製品に共通する句は、特定の製品ラインに関連する可能性がある。特定のブランドの多数の製品もしくは全製品に言及する他の句は、ブランドレベルへと再度割り当てられてもよい。特定のカテゴリに対して包括的な句は、カテゴリレベルへと割り当てられる。特定の一実施形態においては、ある句が3つ以上の製品に属する場合には、製品ラインレベルへと割り当てられる。本手順は、製品を購入するというユーザの意図を示す句を識別することブロック812によって継続する。特定の通信に含まれる製品ラインなどの製品情報は、製品を購入する意図を判別する上で有用である。例えば、特定の通信が私は、新しいCanonD6が欲しいIwantanewCanonD6と述べることがあり、そのことは、Canonカメラの特定のモデルD6について言及している。手順800は、その後、識別された句における製品参照をトークンに置き換えるブロック814。上述された実施例においては、CanonD6は、トークン<REF>もしくは<製品REF>に置き換えられる。したがって、句は、私は新しい<REF>が欲しいIwantanewとなる。本実施例においては、意図解析手順は、私は新しい<REF>が欲しいIwantanewという句を、まだ入手することができない将来の製品を含む、あらゆる数の製品とともに使用することができる。この共通の言語構成要素は、本明細書で記述されるシステムおよび方法によって管理、分類される句の数を減少させる。さらには、この共通の言語構成要素は、必要のないデータを除去する上で役立ち、本システムおよび方法が、製品参照の代わりに言語構成要素を見ることによって、意図に焦点を当てることを可能にする。新しいユーザ通信が私は新しい<REF>が欲しいIwantanewを含むとき、本システムは、ユーザが製品<REF>を購入する強い意図を有していることを知る。別の実施形態においては、<PROD>もしくは<BRAND>などの複数のタイプのトークンを使用して、ユーザが様々なタイプの製品について議論するうえでのバリエーションをもたらす。このことによって、異なるレベルの意図を有する私はCanonD6を購入したいIliketobuytheCanonD6と私はCanonを購入したいIliketobuyCanon前者は後者よりも結果として購入に至る見込みがかなり大きいなどの特定の句における曖昧さを回避する。本実施形態におけるそれらの句は、各々私は<PROD>を購入したいIliketobuyならびに私は<BRAND>を購入したいIliketobuyとなる。特定の一実施形態においては、ユーザが製品を購入する用意がある見込みを示す購入意図スコアが計算される。例えば、購入意図スコアは、範囲を0から1とすることができ、この範囲において、スコアが高いほど、ユーザは通信において識別された製品を購入する可能性が高い。ユーザが購入プロセスの異なる段階を経るにつれて、スコアは変化する可能性がある。例えば、ユーザが基本的な調査を実施しているとき、スコアは低い可能性がある。しかし、ユーザが特定の製品もしくは製品モデル番号についての疑問を尋ね始めると、そのユーザが買い物をする時点に近付いているためにスコアは増加する。図9は、応答を生成するための手順900の一実施形態を示すフロー図である。特定のソーシャルメディアインタラクションに関連する意図を判別ブロック902した後、本手順は、ユーザが製品もしくはサービスを購入する用意があるかどうかを判別するブロック904。もし購入する用意があれば、本手順は、トピックデータに基づいて、製品/サービスを推奨する応答を生成するブロック906。ユーザが購入する用意がない場合には、手順900は、ユーザが製品もしくはサービスに関する情報を求めているかどうかを判別することブロック908によって継続する。もし求めていれば、本手順は、トピックデータに基づいて、ユーザに対して価値のありそうな情報を提供する応答を生成するブロック910。例えば、提供される情報は、以前の類似するユーザに対して有用であった、その以前の類似するユーザに対する応答に基づいたものである可能性がある。ユーザが情報を求めていない場合には、本手順は、ユーザが特定の製品もしくはサービスについての意見を提供するかどうかを判別することブロック912によって継続する。もし提供していれば、本手順は、ユーザの意見を格納し、トピックデータおよびトピッククラスタを必要に応じてアップデートするブロック914。本手順は、その後、次のソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信を待つブロック916。特定の応答が関連する特定の通信に応じて、その特定の応答を、一般的なものまたは具体的なものにすることができる。例えば、特定の通信が特定のモデル番号のデジタルカメラに関連する場合には、応答は、ユーザに対して価値のありそうな、そのカメラモデルに関する具体的な情報を提供してもよい。例えば、特有の応答は、ABCモデル123カメラを検討している人は、XYZモデル789カメラにも興味があることが分かっているというものを含みうる。特定の通信が、ABCデジタルカメラ全般に関連する場合には、生成される応答は、ABCカメラに関する一般的な情報、ならびに、類似するユーザは、どの特徴もしくはどのモデルに最も興味があったかについて提供する可能性がある。例えば、一般的な応答は、人々は、ABCカメラはコンパクトで、多くの特徴があるが、バッテリーの寿命が短いと感じていることが分かっているというものを含みうる。特定の実施形態においては、意図解析および応答生成手順は、トピック、トピッククラスタおよび提案する応答を継続してアップデートしている。アップデートは、ユーザが様々なターム/トピックを伴うインタラクションおよび通信を行う際に生じる。また、データは、ユーザに対して生成され通信された応答を、そのユーザがいかに扱うかに基づいてアップデートされる。ユーザが特定の応答を一貫して無視する場合には、その応答に関連する重みづけは減少する。例えば、リンクをクリックするか、もしくは複数の応答のリストから特定の応答を選択することによってユーザが特定の応答を一貫して受け入れる場合には、その応答に関連する重みは増加する。さらには、より新しい情報例えば、新しい製品レビューもしくは顧客の意見は、古い情報よりも高い重みが与えられる。ユーザに対して応答を生成するとき、典型的には、その応答は、ユーザのソーシャルメディアインタラクションもしくはソーシャルメディア通信に基づいて、ユーザに対して適合される。他の人々による複数のソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信に基づいて、トピック/トピッククラスタを見ることによって、特定のユーザ通信に最も近いトピック/トピッククラスタに基づいて応答を生成する。例示的な応答は、貴方のような人は通常NikonかCanonのカメラを購入している。これらのカメラをリンクにて検討してください。ならびに貴方のような人は、ズーム機能を有し、バッテリー寿命の長いカメラを好む傾向がある。というものを含む。特定の一実施形態においては、本明細書で記述される方法およびシステムは、ユーザの通信に含まれるトピックもしくは句に基づく、ユーザの必ずしも意図ではなく興味の判別に基づいて、ユーザに対して応答を生成する。ユーザの通信が私はD100用の新しい望遠レンズが必要であるというものを含む場合には、本システムおよび方法は、そのユーザがデジタルカメラレンズに興味があると判別する。この判別は、望遠レンズおよびD100などの、通信におけるタームに基づくものである。製品カタログおよび本明細書で議論される他のデータソースに含まれる情報とともに、これらのタームを解析することによって、本システムおよび方法は、望遠レンズがカメラに関連し、D100がNikonによって製造されたデジタルカメラの特定のモデルであることを判別することができる。この知識は、NikonD100カメラと使用するのに適切な望遠レンズを識別するために使用される。そのような望遠レンズのうちの1つまたは複数に関する情報が、その後、ユーザに対して通信される。したがって、デジタルカメラもしくはカメラレンズに関連する一般的な応答を単に生成するのではなく、応答は、ユーザの興味D100用の望遠レンズに適合される。このタイプの対象を定められた応答は、ユーザに対して有用である見込みがあり、ユーザはその情報に対してより敏感に反応しやすい例えば、推奨された望遠レンズのうちの一つを購入するか、または、レンズに関するさらなる情報を得るためウェブサイトを訪れる。ユーザに対して応答を生成するとき、本明細書で記述されるシステムおよび方法は、ユーザに対して通信される応答を生成するために適切なメッセージテンプレートもしくは応答テンプレートを選択する。このメッセージテンプレートは、どのテンプレートがユーザへの最良の応答例えば、ユーザに対して最大の価値を提供するか、または、ユーザに購入決定をさせる、または他の行動をとらせるを生成しやすいかに基づいて選択される。このテンプレート選択は、他のユーザが類似する状況例:ユーザが自身の通信において同様のトピックまたは句を生成した状況において特定のテンプレートにどのように応答したかの知識に基づくものである。テンプレートに対するユーザの応答は、異なるタイプの製品等について、種々の状況におけるテンプレートの効果に優先順位を付けるか、ランク付けするなどの目的でモニタリングされる。図10は、幾つかのトピッククラスタ1000を示す一実施例を示す。図10の実施例においては、4つのトピッククラスタカメラ、デジタルカメラ、欲しいwant、および誕生日が示される。これらのトピッククラスタは、他の情報ソースとともに、一つ以上のソーシャルメディアインタラクションおよびソーシャルメディア通信を解析することに応じて生成される。特定の一実施例においては、ユーザは私は、私の誕生日に、新しいデジタルカメラが欲しいという文を通信する。本実施例においては、文中の単語は、ユーザの意図を判別し、ユーザに対する適切な応答を生成するために利用される。図10の実施例においては、トピッククラスタカメラは、レビューreview、信頼できるreliable、購入ガイドbuyingguideといったトピックを含む。同様に、トピッククラスタデジタルカメラは、Nikon、Canon、SD1000およびD90といったトピックを含む。これらのトピックは、全て製品カテゴリデジタルカメラに関連するものである。トピッククラスタ<製品>が欲しいWantaProduct>は、検討している、取引deals、必要であるneed、および買い物をしているshoppingといったトピックを含む。これらのトピックは、同一の考えを表現するために、異なるユーザによって使用された異なる単語を表す。例えば、異なるユーザは、同一のことを意味するか、または類似するユーザ意図を示すために、検討しているconsideringおよび買い物をしているshoppingと述べるであろう。トピッククラスタ誕生日は、風船およびケーキといったトピックを含む。これらのトピッククラスタは、高い重みづけで新しいトピックを加え、より古く、あまり利用されないコメントに関連する重みづけを低減させることによって定期的にアップデートされる。図11は、例示的なコンピューティングデバイス1100を示すブロック図である。コンピューティングデバイス1100は、本明細書で議論されたような種々の手順を実施するために使用される可能性がある。コンピューティングデバイス1100は、サーバ、クライアントもしくは他のあらゆるコンピューティングエンティティとして機能することができる。コンピューティングデバイス1100は、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータなど、広範囲のコンピューティングデバイスのうちのいずれかである可能性がある。コンピューティングデバイス1100は、一つ以上のプロセッサ1102、一つ以上のメモリデバイス1104、一つ以上のインターフェイス1106、一つ以上のマスストレージデバイス1108および一つ以上の入力/出力I/Oデバイス1110を含み、それら全てはバス1112へと結合される。プロセッサ1102は、メモリデバイス1104および/もしくはマスストレージデバイス1108に格納される命令を実行する、一つ以上のプロセッサもしくはコントローラを含む。プロセッサ1102はキャッシュメモリなどの種々のタイプのコンピュータで読み出し可能なメディアをも含んでもよい。メモリデバイス1104は、揮発性メモリ例えば、ランダムアクセスメモリRAMおよび/もしくは不揮発性メモリ例えば、リードオンリーメモリROMなどのコンピュータで読み出し可能な種々のメディアを含む。メモリデバイス1104は、フラッシュメモリなどの再書き込み可能なROMをも含んでもよい。マスストレージデバイス1108は、磁気テープ、磁気ディスク、光学ディスク、ソリッドステートメモリ例えば、フラッシュメモリなどの、コンピュータで読み出し可能な種々のメディアを含む。マスストレージデバイス1108に種々のドライブも含まれる可能性があり、コンピュータで読み出し可能な種々のメディアからの読み出しおよび/もしくはこうしたメディアに対しての書き込みを可能にする。マスストレージデバイス1108は、取外し式メディアおよび/もしくは取外し式でないメディアを含む。I/Oデバイス1110は、データおよび/もしくは他の情報を、コンピューティングデバイス1100へと入力するか、またはコンピューティングデバイス1100から取得することを可能にする種々のデバイスを含む。例示的なI/Oデバイス1110は、カーソル制御デバイス、キーボード、キーパッド、マイク、モニタもしくは他の表示デバイス、スピーカ、プリンタ、ネットワークインターフェイスカード、モデム、レンズ、CCDもしくは他の画像捕捉デバイスなどを含む。インターフェイス1106は、コンピューティングデバイス1100が他のシステム、デバイスもしくはコンピューティング環境と対話することを可能にする種々のインターフェイスを含む。例示的なインターフェイス1106は、ローカルエリアネットワークLAN、ワイドエリアネットワークWAN、ワイヤレスネットワークおよびインターネットに対するインターフェイスなど、任意数の様々なネットワークインターフェイスを含む。バス1112は、プロセッサ1102、メモリデバイス1104、インターフェイス1106、マスストレージデバイス1108、およびI/Oデバイス1110がお互いに通信すること、かつ、それらが他のデバイスもしくはバス1112に結合されたコンポーネントと通信することを可能にする。バス1112は、システムバス、PCIバス、IEEE1394バス、USBバスなど、数タイプのバス構造のうちの一つ以上を表す。例示の目的のために、プログラムおよび他の実行可能なプログラムコンポーネントは、本明細書では、個別のブロックとして示されているが、このようなプログラムおよびコンポーネントは、様々な時刻において、コンピューティングデバイス1100の異なるストレージコンポーネント内に存在する可能性があり、プロセッサ1102によって実行されることが理解される。または、本明細書で記述されるシステムおよび手順は、ハードウェア、ハードウェアの組み合わせ、ソフトウェア、および/もしくはファームウェアに実装することができる。例えば、一つ以上の特定用途向け集積回路ASICを、本明細書で記述されるシステムおよび手順のうちの一つ以上を実行するようにプログラムすることができる。上記の記述は、構造的な特徴および/もしくは方法論的な行為に対して具体的な言語表現を使用してきたが、添付の請求項において定義される本発明は、記述された具体的な特徴もしくは行為には限定されないことを理解されたい。むしろ、これら具体的な特徴および行為は、本発明を実施する例示的な形式として開示される。"