少なくとも2つのデーターフィードのデーター項目を備えている少なくとも1つのトピックデーターフィードをユーザーに提示するように構成されているシステムであって、それぞれのデーターフィードが少なくとも1つのデーター源によって提供され、前記システムが、それぞれのデーターフィード毎に、当該データーフィードの前記データー源から前記データー項目を受信するように構成されているデーター項目受信コンポーネントと、それぞれのデーター項目毎に、当該データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックを識別するように構成されているトピック識別コンポーネントと、トピックデーターフィード提示コンポーネントと、を備えており、前記トピックデーターフィード提示コンポーネントが、ユーザーから少なくとも1つのトピックを受け取り、前記ユーザーから受け取ったそれぞれのトピック毎に、当該トピックと関連のある前記データー項目を選択し、前記トピックと関連のある前記データー項目を備えているトピックデーターフィードを発生し、前記トピックデーターフィードを前記ユーザーに提示する、ように構成されている、システム。請求項1記載のシステムにおいて、前記データー項目受信コンポーネントが、データー源タイプ毎に、当該データー源タイプのデーター源のデーターフィードのデーター項目を解析するように構成されている少なくとも1つのデーター源解析コンポーネントと、データー源インターフェースと、を備えており、前記データー源インターフェースが、それぞれのデーター源毎に、前記データー源のデーター源タイプを識別し、前記データー源のデーター源タイプ毎に、前記データー源のデーター項目を解析するために、前記データー源解析コンポーネントを呼び出す、ように構成されている、システム。請求項1記載のシステムにおいて、前記システムが、少なくとも1つのトピックとそれぞれ関連のあるデーター項目を格納するように構成されているデーターストアにアクセスすることができ、前記トピックデーターフィード提示コンポーネントが、前記ユーザーから前記少なくとも1つのトピックを受け取ったときに、前記ユーザーと関連のあるデーターストアに前記トピックを格納し、前記ユーザーからトピックデーターフィードの要求を受け取ったときに、前記ユーザーと関連のあるデーターストアの中にある前記少なくとも1つのトピックを、前記データーストアから引き出し、それぞれのトピック毎に、前記トピックデーターフィードを発生し、前記トピックデーターフィードを前記ユーザーに提示する、ように構成されている、システム。少なくとも2つのデーターフィードのデーター項目を備えている少なくとも1つのトピックデーターフィードをユーザーに提示する方法であって、それぞれのデーターフィードが少なくとも1つのデーター源によって提供され、前記方法が、プロセッサーを有するデバイス上において実行され、それぞれのデーターフィード毎に、前記データーフィードの前記データー源から前記データー項目を受信し、それぞれのデーター項目毎に、当該データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックを識別し、ユーザーから少なくとも1つのトピックを受け取り、前記ユーザーから受け取ったそれぞれのトピック毎に、前記トピックと関連のある前記データー項目を選択し、前記トピックと関連のある前記データー項目を備えているトピックデーターフィードを発生し、前記トピックデーターフィードを前記ユーザーに提示する、ように構成されている命令を前記プロセッサー上で実行するステップを備えている、方法。請求項4記載の方法において、データーフィードの前記データー源から前記データー項目を受信するステップが、前記データーフィードのデーター項目を受信するために、前記データー源に登録するステップを備えている、方法。請求項4記載の方法において、少なくとも1つのトピックが、少なくとも1つのトピックメタデーター項目と関連付けられており、データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックを識別するステップが、前記トピックの前記トピックメタデーター項目と一致する、前記データー項目の少なくとも1つのメタデーター項目を識別するステップを備えている、方法。請求項4記載の方法において、前記トピックが、トピック識別子を有し、データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックを識別するステップが、前記データー項目と関連のある少なくとも1つのトピック識別子を識別するステップを備えており、前記トピック識別子が、前記データー項目の当該トピック識別子を有するトピックとの関連付けを示す、方法。請求項4記載の方法において、少なくとも1つのデーター項目が、表現を含み、データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックを識別するステップが、前記表現によって参照される少なくとも1つのトピックを識別するために、自然言語解析器によって前記データー項目の表現を解析するステップを備えている、方法。請求項4記載の方法において、データーフィードの第1データー項目が、少なくとも1つのトピックと関連付けられており、データーフィードの第2データー項目が、前記第1データー項目と関連付けられており、前記第2データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックを識別するステップが、前記第1データー項目と関連のある前記少なくとも1つのトピックが、前記第2データー項目と関連付けられていることを識別するステップを備えている、方法。請求項4記載の方法において、トピックをユーザーから受け取るステップが、前記ユーザーの少なくとも1つのユーザー記述子を識別するステップと、前記ユーザー記述子に基づいて、前記ユーザーにとって関心がある少なくとも1つのトピックを推論するステップと、を備えている、方法。請求項4記載の方法において、少なくとも1つのフィルターと関連のある少なくとも1つのトピックが、前記データー項目を備えている前記トピックデーターを発生するための少なくとも1つの規準を有し、前記トピックデーターフィードを発生するステップが、前記トピックと関連のある前記データー項目を備えている前記トピックデーターフィードを発生するステップを備えており、前記トピックと関連のある前記フィルターにしたがって、前記データー項目を選択する、方法。請求項11記載の方法において、前記フィルターの少なくとも1つの規準が、当該規準と符合するデーター項目に帰することができるスコアーを指定し、前記トピックデーターフィードを発生するステップが、それぞれのデーター項目毎に、前記フィルターの前記少なくとも1つの規準にしたがって、前記データー項目について集計スコアーを計算するステップと、前記トピックと関連のある前記データー項目を備えている前記トピックデーターフィードを発生するステップであって、前記それぞれのデーター項目の集計スコアーにしたがって、前記データー項目を並べる、ステップと、を備えている、方法。請求項4記載の方法において、前記命令が、それぞれのトピック毎に、ユーザーにアクセス可能であり前記トピックと関連のある少なくとも1つのユーザー特定データー項目を識別するように構成されており、前記トピックデーターフィードを発生するステップが、前記トピックと関連のある前記データー項目と、前記トピックと関連のある前記少なくとも1つのユーザー特定データー項目とを備えているトピックデーターフィードを発生するステップを備えている、方法。請求項4記載の方法において、前記命令が、前記トピックデーターフィードの第2データー項目と同等である第1データー項目を、前記トピックデーターフィードから除去するように構成されている、方法。少なくとも2つのデーターフィードのデーター項目を備えている少なくとも1つのトピックデーターフィードをユーザーに提示する方法であって、それぞれのデーターフィードが、少なくとも1つのデーター源によって提供され、前記方法が、プロセッサーを有し、ユーザー特定データー項目を格納するように構成されている第2デバイスを備えている装備可能な計算環境内において表現されているデバイス上で実行され、前記方法が、それぞれのデーターフィード毎に、前記データーフィードのデーター項目を受信するために、前記データー源に登録し、前記データーフィードの前記データー源から前記データー項目を受信し、それぞれのデーター項目毎に、前記トピックと関連のあるトピックメタデーター項目と一致する、前記データーの少なくとも1つのメタデーター項目を識別すること、前記データー項目と関連のある少なくとも1つのトピック識別子を識別し、前記トピック識別子が、前記データー項目の前記トピックのトピック識別子との関連付けを示すこと、前記データー項目の表現によって参照される少なくとも1つのトピックを識別するために、自然言語解析器によって、前記表現を解析すること、前記データー項目が関連付けられている第2データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックが前記データー項目と関連があることを識別すること、の内少なくとも1つによって、前記データー項目と関連のある少なくとも1つのトピックを識別し、少なくとも1つのトピックをユーザーから受け取り、それぞれのトピック毎に、前記トピックと関連のある前記データー項目を選択し、前記データー項目を、前記トピックと関連のある少なくとも1つのフィルターの少なくとも1つの規準にしたがって選択し、前記フィルターの少なくとも1つの規準が、当該規準と符合するデーター項目に帰することができるスコアーを指定し、前記トピックデーターフィードに対して選択したそれぞれのデーター項目毎に、前記フィルターの前記少なくとも1つの規準にしたがって、前記データー項目に対する集計スコアーを計算し、前記第2デバイス上に格納されており前記トピックと関連のある少なくとも1つのユーザー特定データー項目を識別し、前記装備可能な計算環境を通じて、前記第2デバイスから少なくとも1つのユーザー特定データー項目を引き出し、前記トピックと関連のある前記データー項目と、前記トピックと関連のある前記少なくとも1つのユーザー特定データー項目とを備えているトピックデーターフィードを発生し、前記それぞれのデーター項目の前記修正スコアーにしたがって、前記データー項目を並べ、前記トピックデーターフィードの第2データー項目と同等である第1データーフィードを、前記トピックデーターフィードから除去し、前記トピックのトピック記述にしたがって前記トピックデーターフィードを編成し、前記トピック記述を前記ユーザーに提示し、前記トピック記述を前記ユーザーに提示した後にトピックデーターフィードのトピックと関連のある少なくとも1つのデーター項目を受信したときに、前記ユーザーに提示された前記トピック記述を更新する、ように構成されている命令を前記プロセッサー上で実行するステップを備えている、方法。0021特許請求する主題について、これより図面を参照しながら説明する。図面では、全体を通じて、同様のエレメントを指す場合には、同様の参照番号が用いられている。以下の記載では、説明の目的上、特許請求する主題の全体的な理解を得るために、多数の具体的な詳細を記述する。しかしながら、特許請求する主題は、これらの具体的な詳細がなくても、実施可能であることは明白であると思われる。他方において、特許請求する主題を説明しやくすするために、構造およびデバイスはブロック図形態で示されている。0022計算の分野では、多くのシナリオでは、1つ以上のトピックに関して情報を入手し続けるために1つ以上のデーター源によって提供される1つ以上のデーターフィードを、ユーザーが追い続けることを望む場合がある。第1の例として、ユーザーは、種々のトピックに関する記事、フォーラムポスト、コメント等を読むために、1組のウェブサイトを訪問することが考えられるが、種々のトピックの内、ユーザーは関心があるのは一部であるという場合もある。第2の例として、ユーザーは、1つ以上のリアリーシンプルシンジケーションRSS:ReallySimpleSyndicationフィードおよび/またはニュースグループに登録することができ、受信したデーター項目を調べて、関心のあるトピックとの関連を求めることができる。第3の例として、ユーザーは、特定のトピックを求めてローカルデーター源を調べることを望む場合がある。例えば、ユーザーは、電子メールアカウントを監視して、種々の関心のあるトピックに関する電子メールメッセージを求めることができ、受信した電子メールメッセージを調べて、それとの関連を得ることができる。これらおよびその他のシナリオでは、1つ以上のデーター源個人または個人のグループ、会社または組織、および自動デバイスが、データー項目著作コンテンツ、記事、報告、写真、自動ログエントリー、およびデーター集合というようなを1つ以上のデーターフィードウェブサイトセクション、メーリングリスト、データーベース、およびRSSまたは同様のフィードというようなにおいて提示することができる。各データー項目が1つ以上のトピックに関係する場合があり、ユーザーが、特定のトピックの部分集合に関するデーター項目を提示されることを望む場合がある。0023この提示を達成するために、ユーザーは、データー源およびデーターフィードに種々の方法でアクセスすることができる。図1は、第1のシナリオ例10を示し、種々のデーター源14によって提供された1組のデーターフィード16において提示された種々のデーター項目18によってカバーすることができる種々のトピック20について情報を入手し続けることを望むユーザー12を描写する。この第1のシナリオ例10の馴染みのある例では、1組のウェブサーバーデーター源14として動作するを伴い、その各々がウェブサイトの1つ以上のウェブページまたはセクションを提供することができる各ウェブページまたはセクションはデーターフィード16に対応する。各ウェブページまたはセクションは、種々の記事、ユーザーポストまたはコマンド、写真、オーディオ、および/またはビデオ記録、データーオブジェクト、データー集合等を提供し各々がデーター項目18を構成する、このような項目の各々には、ユーザー12に関心がある1つ以上のトピック20を関連付けることができる。0024このようなデーター項目18を見て、このようなトピック20の情報を入手し続けるためには、ユーザー12は各データーフィード16に順次inseriesアクセスすることを選択すればよく、ユーザー12が動作させるデバイス例えば、デスクトップコンピューター、ノートブックのようなポータブルコンピューター、またはスマートフォンのような移動体デバイスのディスプレイ22上でというようにして、データーフィード16の提示24を能動的に検討するすることができる。ウェブブラウジングの提示の馴染みのある例では、ユーザー12は各ウェブページまたはセクションをウェブブラウザーにおいて見ることを選択することができる。ユーザー12からの要求を受け取ると、ウェブサーバーデーター源14として動作するは、1組の現在のデーター項目18を含む、要求されたウェブページまたはセクションをレンダリングすることができ、このレンダリングをユーザー12に、モニタ22上に表示されるウェブブラウザーの中において提示することができる。例えば、ユーザー12は、第1セクション例えば、第1ウェブログの著者というような、特定の第1の著者によるポストを提供することができる第1ウェブサーバーと関連のあるURLを入力することができる。第1セクションは、第1トピックに関する第1データー項目18、および第2トピック20に関する第2データー項目18を含む。第1ウェブサーバーによって発生されたウェブページは、ディスプレイ22上においてユーザー12に第1提示24として表示することができる。第1提示24は、第1データー項目18および第2データー項目18を含むことができる。次に、ユーザー12は、第2ウェブサーバーと関連のあるURLを入力することができる。第2ウェブサーバーは、第3データー項目18および第4データー項目18を扱う第1ウェブサイトセクションを提供することができ、各データー項目18には異なる1組のトピックが関連付けられている。ディスプレイ22上で第2提示24を見た後、ユーザー12は同じウェブサイトの異なるセクション第3データーフィード16を含むを特定する第2ウェブサーバーと関連のある他のURLを入力することができ、第2ウェブサーバーは、ユーザー12のために、第3データーフィード16のデーター項目18を含む第3提示24を発生することができる。このように、ユーザー12は、その場限りでデーターフィード16にアクセスすることを要求することができ、データーフィード16を含む1組の現在のデーター項目18を受信することができ、それに関係付けられたトピック20を特定し、情報を入手し続けることができる。0025第1シナリオ例10は、馴染みがあるが、他のシナリオに関して潜在的な欠点がある。第1の例として、ユーザー12はデーター源14を特定し能動的にアクセスするので、ユーザー12にアクセス可能なデーター項目18の範囲が、ユーザー12に知られておりかつユーザー12によって問い合わせされた1組のデーター源14に限定される。例えば、ユーザー12には未知であるデーター源14、またはユーザー12には知られているがこのようなデーター項目18が提示されて以来問い合わせされていないデーター源14によって提示されるデーター項目18が、ユーザー12に提示され損なうことがあり得る。逆に、ユーザー12に関心があるデーター項目18がいずれもデーターフィード16において扱われていることを知らないために、それぞれのデーターフィード16にユーザー12が問い合わせしなければならない場合もある。例えば、ユーザー12は、直前にアクセスして以来、新たなデーター項目18を全く含まないデーターフィード16、またはユーザー12には関心のない新たなデーター項目18だけを含むデーターフィードに繰り返しアクセスすることが考えられる。第2の例として、ユーザー12に、意味的に同等なデーター項目12を、異なるデーターフィード16例えば、同じ記事を提示するまたはこれにリンクする2つのニュースウェブサイトにおいて冗長的に提示することもあり得る。例えば、ユーザー12に、第2データー項目18が2回提示され、第1データーフィード16の一部として1回、そして第3データーフィード16の一部として1回提示される。これは、多数のデーターフィード16において同じデーター項目18が繰り返し提示されるので、ユーザー12が苛々する原因となり得る。第3の例として、ユーザー12に関心のあるトピックを選択し検討するために、データー項目18のトピック20を識別することが、ユーザーにとって難しい場合がある。例えば、ユーザー12は、各データー項目18のコンテキストを含む、関心のあるデーター項目を識別するために、特定のデーターフィード16における全てのデーター項目18を検討しなければならない場合があり得る例えば、ウェブログ上に提示された第2コメントが第1コメントに応答したものであり、暗示的に第1コメントの文脈的内容を拠り所としている場合、ユーザー12は、第1コメントを読んでいなければ、識別するのが困難であると考えられる。これらの冗長性および非効率性は、ユーザー12古いデーター項目および関心のないデーター項目を検討するときに失われる時間および帯域幅によるおよびデーター源14ユーザーにとって殆ど関心がないまたは目新しくないウェブページおよび項目を冗長的に配給することによる双方にとって体験を損ないかねないことである。例えば、ユーザー12は、第2トピック20には関心がないが、第2トピック20に関するデーター項目18を繰り返し受信し、これが提示されることによって、計算機リソース帯域幅およびメモリーというようなおよびユーザー12の関心を非効率的に浪費することになると考えられる。これらの欠点は、ウェブブラウジングに限られたことではなく、ユーザー12が能動的にニュースグループ、イベントログ、およびデーターベースクエリーのようなコンテンツを捜すというシナリオであればいずれにでも生じ得ることである。0026これらの欠点の内一部は、登録技法によって解消することができる。第1の例として、ユーザー12は、データー源14に問い合わせなければならない代わりに、データー源14から新たなデーター項目18を受信するために、データー源14によって提供されているデーターフィード16に登録することができる。データー項目18の配信は、ユーザー12への新たな電子メールメッセージの配信を伴うメイリングリスト登録におけるように、データー源14によって開始することができ、あるいはリアリーシンプルシンジケーションRSSフィードのような、データーフィード16を監視するためにデーター源14によって配備されたメカニズムを伴うのであってもよい。このRSSフィードは、ユーザー12が新たなデーター項目18を識別し受信するためにポールすることができる、ポーラブルデーターフィード16を特徴とする。この登録によって、能動的にユーザーが先導する要求、および新たなデーター項目18がないデーターフィード16の提示を減らすことができ、更に、ユーザーが先導するリフレッシングがなくても、新たなデーター項目18をユーザー12に通知することができる。第2の例として、ユーザー12が、種々のデーター源14およびデーターフィード16から受信したデーター項目18を、1つのユーザーインターフェースを介したアクセスのために、整理することができる。例えば、ユーザー12は、多くのメーリングリストからの電子メールメッセージに1つの電子メールクライアントを介してアクセスすることができ、あるいは1組のRSSフィードに、RSSアグリゲーターを介して例えば、多数のデーターフィード16を要求しこれらのデーターフィード16のデーター項目18を一緒に提示するためにユーザー12のコンピューター上でローカルに実行する総計アプリケーションによって、またはユーザー12が、総計サービスによって多数のデーターフィード16から発生した整理データーフィード16を受信するために訪問することができる総計アプリケーションによってアクセスすることができる。多くのデーターフィード16のデーター項目18を整理することによって、例えば、メッセージまたは項目の主題または本体における特定のキーワードに合わせて、電子メールメッセージまたはRSSシンジケーション項目を選別することによって、ユーザー12は一層容易に特定のトピック20と関連のあるデーター項目を識別することができる。0027図2は、これらの登録技法の一部を描写する第2のシナリオ例30を示す。これは、関心のある1つ以上のトピック20に関するデーター項目18を検討する際に、ユーザー体験を促進することができる。この第2のシナリオ例30では、ユーザー12は登録マネージャー32を利用して、第1データー源14によって提供される第1データーフィード16に対する第1の登録34、ならびに第2データーフィード16および第3データーフィード16に対する第2の登録34および第3の登録34というような、種々のデーターフィード16に対する1つ以上の登録34を要求することができる。第2データーフィード16および第3データーフィード16は、双方共、第2データー源14によって提供されている。データー源14は、これらの登録34を受け入れて格納することができ、これらの登録34に対応するデーターフィード16におけるデーター項目18を受信したときに、データー項目18をユーザー12に配信することができる例えば、電子メールメッセージを、ユーザー12にアクセス可能な電子メールアカウントに送ることによって配信することができる。これらのデーター項目を受信すると、ユーザー12が動作させているデバイスは、ディスプレイ22上に、データー項目18を整理した提示36をレンダリングすることによってというようにして、これらのデーター項目18をユーザー12に提示することができる。このシナリオ例では、ツリービューを構成する階層的提示がレンダリングされ、データーフィード16が1組のノードとして表示され、各ノードが、データーフィード16のデーター項目18を1組のサブノードとして含む。したがって、ユーザー12は、一層便利なやり方でデーターフィード16をブラウズすることができ、データー源14に新たなデーター項目18を要請する必要はない。加えて、デバイスは、ユーザー12に、一部または全部のデーターフィード16における新たなデーター項目18のリストを提示することができ、これによって古いデーター項目18のユーザー12への冗長的な提示を減らすことができる図1の第1のシナリオ例と比較して。この第2のシナリオ例30では、特定のキーワードを含むデーター項目18の提示を要求することによって、ユーザー12は1つ以上のトピック20によって1組のデーター項目18全体を選別することもできる。0028図2の第2のシナリオ例30はいくつかの利点を示すが特に、図1の第1のシナリオ例30に対して、いくつかの欠点も確認することができる。第1の例として図1の第1のシナリオ例10と同様、ユーザー12は、ユーザー12に知られている1組のデーターフィード16およびデーター源14に限定されたままであり、ユーザー12には未知であるデーターフィード16およびデータ源14に、関心のあるトピック20を伴うデーター項目18がポストされても、これを見ることは相変わらずできないままである。第2の例として、これらの技法は、RSSフィードを提供するウェブサイトのような、種々の登録形態を許容するデーター源14とでないと利用できない。多くのデーター源14は登録サービスを提供することができない。例えば、ウェブサイトアドミニストレーターは、広告収益を高めるためにユーザー12にウェブサイトを訪問することを強要するRSSフィードを提供することを拒む場合もある。ユーザー12は登録できないデーター源14に対して登録型サービスを実施しようと試みる場合もあるが例えば、ウェブサイトにポールして新たなコンテンツを求めることによって、データー源14はこのアクセスをその容認可能使用方針によって排除することができ、この方針に違反したユーザーをブラックリストに載せること、またそうでなければこのユーザーに対するアクセスを拒否することができる。第3の例として、これらの登録技法は、全てのデーターフィード16にポストされている全てのデーター項目18を引き出すことを伴い、引き出されたデーター項目18を特定の1組のトピック20に関するものに制限することを要求することができない場合もある。この引き出しは、計算上費用がかかり例えば、かなりの帯域幅、ストレージ、および/または処理を利用する、多数のデーター項目18を有する多くのデーターフィード16に登録し監視することは禁止的である可能性がある特に、受信したデーター項目18の小部分のみによってカバーされる小さな1組のトピック20にしか関心がない場合。第4の例として、ユーザー12へのデーター項目18の提示を制限するために種々のデーター項目18と関連のあるトピック20を識別することは難しい場合がある。キーワード検出というような単純な技法では、多くの自然言語名称によって論じられるトピック20については特に、精度の低い結果しか得られない可能性がある。逆に、自然言語解析、外国語で提示されたテキストデーター項目18のための言語翻訳、画像を含むデーター項目18のための画像分析、およびコンテキスト分析というような、洗練された分析技法が利用可能なこともある。しかしながら、これらの技法を適用する際に必要となる計算コストが法外となる可能性がある。例えば、結果を一人のユーザー12に提示するために、1組の大きなデーター項目18に、計算集約的なフィルターリングを実行することは禁止的であると考えられる。0029これらのシナリオ例の潜在的な欠点を考慮して、本明細書では、1組のユーザー12に対して1組のトピックデーターフィードを発生する技法を紹介する。多くのデーター源14から総計されたデーター項目18が、それに関連のあるトピック20を識別するために、洗練されたトピック分析を受け、1組のトピックデーターフィードに総計することができる。これらの技法は、例えば、潜在的に大きくなる可能性がある1組のトピックデーターフィードを、潜在的に大きくなる可能性がある1組のユーザーに提供する集中サービスを伴うことができる。これらの技法の一実施形態では、広い1組のデーターフィード16およびデーター源14からデーター項目18を受信することができ、それと関連のあるトピック20を識別するために、それぞれのデーター項目18に対して計算集約的な分析を実行することができる。種々のユーザー12に対して、本サービスは、ユーザー12に関心のある1組のトピック20を受信することができ、ユーザー12によって識別されたトピック20と関連のあるデーター項目18を含む、1組のトピックデーターフィードを発生することができる。これらのトピックデーターフィードは、トピック20の指定に応答して、ユーザー12に提示することができる。0030図3は、本明細書において論ずる技法による、トピックデーターフィードのユーザー12への提示を描写するシナリオ例40を示す。このシナリオ例40では、トピックデーターフィード総計サービス44が、1組のデーター源14にアクセスするように構成されており、データー源14の各々が、1組のデーター項目18を有する1つ以上のデーターフィード16を提供する。トピックデーターフィード総計サービス44は、このようなデーターフィード16を監視して新たなデーター項目18を求めることができ、新たなデーター項目18を受信したときに、各データー項目18と関連のある1つ以上のトピック20を識別することができる。トピックデーターフィード総計サービス44は、次いで、ユーザー12からトピック集合42を受け取ることができる。このトピック集合42は、ユーザー12の関心のある1組のトピック20を含む。ユーザー12によって指定されたトピック20毎に、トピックデーターフィード総計サービス44は、トピック20と関連のあるデーター項目18を選択することができ、トピック20と関連のあるデーター項目18を含むトピックデーターフィード48を発生することができる。例えば、第1データー項目18を含む第1トピックデーターフィード48を発生することができ、第3トピック20と関連のある第3、第4、および第5データー項目18を含む第2トピックデーターフィード48を発生することができ、第4トピック48と関連のある第4および第5データー項目18を含む第3トピックデーターフィード48を発生することができる。これらのトピックデーターフィード48は、トピックデーターフィード集合46を構成し、例えば、ユーザー12が動作させるデバイスのディスプレイ22上における提示のために、ユーザー12に配信することができる。例えば、ツリービュー提示50を表示することができ、この場合、各トピック20がノードとして含まれ、ノードはトピック20と関連のあるデーター項目18をサブノードとして含む。このように、トピックデーターフィード48を発生し、ユーザー12に関心があるトピック20に応答して、ユーザー12に配信することができる。0031本明細書において紹介する技法にしたがって構成されたサービス図3のシナリオ例40を含むは、他の技法図1および図2のシナリオ例を含むと比較して、いくつかの利点を示すことができ、および/または欠点を減らすことができる。このように構成されたサービスは、潜在的に大きくなる可能性がある1組のユーザー12に代わって、データー項目18の受信および分析を総計することによって、単一ユーザー技法よりも大きな規模の節約を達成することができる。これらの技法の十分に広いユーザーを基本とする調整により、多くのデーター源14およびデーターフィード16の広範な調査、および各データー項目18のトピック分析の比較的洗練された自動化を実現可能にすることができる自然言語分析、外国語で提示されたテキストデーター項目18の言語翻訳、画像に基づくデーター項目18の画像分析、および関連データー項目18間のコンテキスト分析を含む。これらの技法の実施形態の中には、例えば、サブトピックによってトピックデーターフィード48の中にあるデーター項目18を更に分類することによって、予測された値または信頼性に関してデーター項目18を格付けすることによって、古い、冗長な、または精度が低いデーター項目18を除去することによって、またはデーター項目18をユーザー12の母国語に翻訳することによって、トピックデーターフィード48に価値を追加できる場合もある。加えて、サービスが多数のユーザー12に提供されるように構成されている場合、サービスは、個々のユーザーでは達成できないかもしれない特定のデーター源12との登録メカニズムを代行する十分な力を有することができる。例えば、サービスは、データー項目18を特定のデーター源14から大きな1組のユーザー12に流布させるための帯域幅の費用を引き受けることができ、したがって、個々のユーザー12には利用可能でないかもしれない登録メカニズム容認可能な使用方針におけるポーリング制約に対する例外のようなを提供することを、データー源14に強要することができる。0032ユーザー12によって、このようなサービスの使用は、一人のユーザーの代わりに実施される技法と比較すると図1および図2のシナリオ例のような、様々な利点があると考えられる。ユーザー12には未知の、あるいはユーザー12が定期的に監視することができないデーター源14およびデーターフィード16からデーター項目18を、ユーザー12に提示することができる。また、これらの技法は、ユーザーがデーター源に能動的にその場限りでポーリングすることの負担および非効率例えば、トピック20の情報を得続けるために多くのウェブサイトを訪問しなければならず、新しいデーター項目18または関心のあるデーター項目18を有していないウェブサイトへの訪問を含むを低減することもできる。加えて、データーフィード16の大きな本体を監視しデーター項目18を処理する計算負担が、ユーザーから除去され、ユーザー12は、当のユーザー12に関心があるデーター項目18のみを受信することができる。他の潜在的な利点として、他の方法で達成することができるものよりも、精度が高いデーター項目18のトピック総計をユーザー12に提示することができる。例えば、集中サービスによって達成することができる洗練されたトピック分析は、キーワード検出のような、ユーザーデバイス上で実現可能であると考えられる単純なトピック分析技法よりも、極めて高精度であると言える。また、ユーザー12は、データー項目18のユーザー12の母国語への自動翻訳、および予測値によるデーター項目18の格付けを通じてというようにして、データーフィード16の追加処理による利益も得ることができる。これらは、ユーザー12にはコストがかかることなく、サービスによって実行することができる。0033図4は、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示するように構成されたシステム例66として示された、これらの技法の第1実施形態例を示す。システム例66は、プロセッサー64を有するコンピューター62上で動作し、例えば、プロセッサー64上で実行されるソフトウェア命令として、回路のようなハードウェアコンポーネントとして、および/または本明細書において論じられる技法を実行するように構成されたフィールドプログラマブルゲートアレイFPGAのような混合デバイスとして実現することができる。また、コンピューター62は1つ以上のデーター源14にアクセスすることができ、各データー源14は、少なくとも1つのデーター項目18を含む少なくとも1つのデーターフィード16を提供する。また、コンピューター62は、種々のトピック20に関心があり、ユーザー12が監視することを望む1組のトピック20をコンピューター62に提出することができるユーザー12にもアクセス可能である。本明細書において論ずる技法によれば、システム例66は、データー項目受信コンポーネント68を含む。データー項目受信コンポーネント68は、それぞれのデーターフィード16毎に、データーフィード16のデーター源14からデーター項目18を受信するように構成されている。また、システム例66は、それぞれのデーター項目18毎に、そのデーター項目と関連のある少なくとも1つのトピック20を識別するように構成されているトピック識別コンポーネント70も含む。また、システム例66は、トピックデーターフィード提示コンポーネント72も含む。トピックデーターフィード提示コンポーネント72は、ユーザー12から少なくとも1つのトピック20を受け取り、それぞれのトピック20毎に、そのトピック20と関連のあるデーター項目を選択し、トピック20と関連のあるデーター項目18を含むトピックデーターフィード48を発生し、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示するように構成されている。ユーザー12によって指定されたトピック20に関するデーター項目18を含む1組のトピックデーターフィード48を発生しユーザー12に提示したので、システム例66は、このようにして、指定されたトピック20に関するユーザー12の関心に答えたことになる。0034図5は、これらの技法の第2実施形態例を、少なくとも2つのデーターフィード16のデーター項目18を含む少なくとも1つのトピックデーターフィード48をユーザー12に提示する方法例80として示す。それぞれのデーターフィード16は、少なくとも1つのデーター源14によって提供される。方法例80は、図4に示したコンピューター62のような、プロセッサー64を有するデバイス上において実行することができる。方法例80は、82において開始し、プロセッサー64上において、本明細書において紹介した技法を実行するように構成された命令を実行することを伴う。即ち、これらの命令は、それぞれのデーターフィード86毎に、データー項目18をデーターフィード16のデーター源14から受信し88、データー項目18と関連のある少なくとも1つのトピック20を識別するように構成することができる。また、これらの命令は、ユーザー12から、少なくとも1つのトピック20を受け取り92、ユーザー94から受け取ったそれぞれのトピック毎に、トピック20と関連のあるデーター項目18を選択し、トピック20と関連のあるデーター項目18を含むトピックデーターフィード48を発生し98、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示する100ように構成することもできる。ユーザー12から受け取ったトピック20に基づいてトピックデーターフィード48を発生し、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示し終えると、方法例80は、これによって、指定されたトピック20に関してユーザー12の関心に答えたことになり、したがって102において終了する。0035更に別の実施形態では、本明細書において紹介した技法を適用するように構成されたプロセッサー実行可能命令を備えたコンピューター読み取り可能媒体を伴う。このようにして考案することができるコンピューター読み取り可能媒体の一例を図6に示す。ここで、実施態様110は、コンピューター読み取り可能媒体112例えば、CD-R、DVD-R、またはハードディスクドライブのプラッターを備えており、その上にコンピューター読み取り可能データー114がエンコードされている。このコンピューター読み取り可能データー114は、一方、本明細書において記述した原理にしたがって動作するように構成された1組のコンピューター命令116を備えている。1つのこのような実施形態では、プロセッサー実行可能命令116は、図5の方法例80のような、トピックデーターフィードをユーザーに提示する方法を実行するように構成することができる。他のこのような実施形態では、プロセッサー実行可能命令116は、図4のシステム例66のように、トピックデーターフィードをユーザーに提示するシステムを実現するように構成することができる。多くのこのようなコンピューター読み取り可能媒体は、本明細書において紹介した技法にしたがって動作するように、当業者によって考案することができる。0036本明細書において論じた技法では、多くの態様において変形を考案することもでき、一部の変形は、これらおよび他の技法の他の変形に対して追加の利点を示すこと、および/または欠点を減らすことができる。更に、変形の中には、組み合わせて実施できるものもあり、更に、変形の中には、相乗的協同によって、利点の追加および/または欠点の削減を特徴とすることができるものもある。これらの変形は、種々の実施形態例えば、図4のシステム例66および図5の方法例80に組み込んで、このような実施形態に個々の利点および/または相乗的利点を与えることができる。0037これらの技法の実施形態の間で様々な変形が可能な第1の態様は、本技法を利用することができるシナリオに関する。第1の例として、トピックデーターフィード48が提示されるユーザー12は、個人、個人のグループ集合的および/または独立して活動する、会社または組織のようなエンティティ、デバイス、あるいは自動プロセスであってもよい。第2の例として、データー項目18と関連のあるトピック20は、例えば、個人、位置、オブジェクト、イベント、または概念を含んでもよい。更に、1つ以上のトピック20を特定の態様で、例えば、ファイル、リソース、またはウェブサイトによって、表現することができ、および/または多くの方法で、例えば、相対的または示差的名称、示差的識別子、ハッシュ値、データーベースキー値、グローバルユニーク識別子GUID、または表現的状態転送REST:RepresentativeStateTransferサービスによってアクセス可能なリソースのような、ユニフォームリソース識別子URIによって、識別可能にすることもできる。第3の例として、データーフィード16は、テキストを含む多くのタイプのデータ項目18、画像、音響、またはビデオのような媒体、ファイルまたはデーター集合のようなディジタルオブジェクト、データーベースにおけるレコードまたはレコード集合、あるいはこのような品目の組み合わせを含むことができる。第4の例として、データーフィード16は、人間読み取り可能および/または機械解析可能なリスト、データーベースまたはデーターベースの一部、イベントログまたはファイル、拡張可能マークアップ言語XML文書のような構造化文書、またはリアリーシンプルシンジケーションRSSデーターフィードのような登録フォーマットのような、多くのタイプのデーター項目18の集合体を含むことができる。第5の例として、データーフィード16は、ファイルサーバー、ウェブサーバー、データーベースサーバー、または出力を有するデバイスというような、多くのタイプのデーター源14によって供給することができる。これらの技法を適用することができるデーター源14、データーフィード16、およびデーター項目18の例の中には、1組のニュース項目を備えているニュースウェブサイトを提供するニュースウェブサーバー、1組のフォーラムポストを含むウェブフォーラムを提供うるフォーラムウェブサーバー、1組のウェブログエントリーを備えているウェブログを提供するウェブログサーバー、1組のデーターフィード項目を備えているデーターフィードRSSフィードのようなを提供するデーターサーバー、1組のファイルを備えているファイルストアを提供するファイルサーバー、および1組のデーターレコードを備えているデーターベースを提供するデーターベースサーバーが含まれる。当業者であれば、本明細書において論じた技法を有利に利用できる多くのシナリオを認識することができよう。0038これらの技法の実施形態の間で様々な変形が可能な第2の態様は、このような実施形態のアーキテクチャに関する。図4は、一実施形態のアーキテクチャ例を示し、ここでは、本技法が、コンピューター62のプロセッサー64上で動作するシステム66として実現されている。システム66は、データー項目受信コンポーネント68、トピック識別コンポーネント70、およびトピックデーターフィード提示コンポーネント72を備えている。しかしながら、当業者であれば、これらの技法の実施形態に多くのアーキテクチャを選択することができ、一部のアーキテクチャは、他のアーキテクチャに対して、利点を示す、および/または欠点を減らすこともある。この第2の態様の第1例として、本技術図5の方法例80において示されたロジックのようなは、汎用コンピューターの汎用プロセッサー64上で実行することができる1組の命令を構成するソフトウェアとして実現することができる。これらの命令は、特定のコンピューター62または特定のプロセッサー64に合わせて、部分的にまたは全体的にカスタム化することができる例えば、命令は、特定のコンピューター62の構造的特徴、またはグラフィクスプロセッサー64の特殊命令を利用することができる。このような命令は、揮発性メモリー例えば、システムRAM、あるいは部分的または全体的な不揮発性メモリー例えば、ハードドライブ上に格納されたキャッシュ、読み取り専用光ディスク、または再書き込み可能なフラッシュメモリーに格納することができる。代わりにまたは加えて、本技法は、図5の方法例80を実行するように構成された回路、または図4のシステム例66を実現するように構成されたプログラマブルフィールドゲートアレイFPGAのように、部分的または全体的にハードウェアで実現することもできる。0039この第2の態様の第2例として、本技法は、サーバー、ワークステーション、ノートブックのような携帯用コンピューターというような多くのタイプのコンピューター62、移動体電話機のようなデバイス、またはスタンドアロンデバイスにおいて動作する回路において実現することができる。また、コンピューター62は、デバイスの計算環境内において表されるJava仮想マシンの内部で実行するJavaにおけるソフトウェア実施態様のように、他のデバイス上で実行する仮想マシンを備えることもできる。また、コンピューター62は、データー項目18を受信するため、そしてトピックデーターフィード48を提示するために協調するネットワークを通じてというようにして1組のコンピューターのように、1つよりも多いデバイスを備えることもできる。例えば、第1の協調実施形態では、データー項目18の受信をサーバーによって実行することができ、このサーバーは、トピックデーターフィード48を、ユーザー12が動作させているデバイスに送信し、このデバイスに結合されているディスプレイ上でレンダリングするために、トピックデーターフィード48を提示することができる。あるいは、第2の協調実施形態では、サーバーが、トピック20と関連のある1組のデーター項目18をクライアントデバイスに提示することができ、クライアントデバイスは、ユーザー12に提示するために、これらからトピックデーターフィード48を発生することができる。第3の協調実施形態では、処理の種々の部分を分散することができ、例えば、ピアツーピアネットワークにおいて一緒に動作する1組のクライアントデバイスが、協調して、他のピアと共有されるデーター項目18を受信することができ、および/またはデーター項目18をトピック20と関連付ける際に必要とされる処理を、1組のクライアントデバイスに跨がって分散することができる。協調的ピアツーピアネットワークは、例えば、これらの技法の帯域幅および処理コストを、一部または全部をユーザー12によって動作させることができる、大きな1組のデバイス全体に分散するため、および/または広範囲に亘る同時処理によってこれらの技法の信頼性および速度を向上させるためには、有利であると考えられる。0040この第2の態様の第3例として、これらの技法の実施形態のアーキテクチャに関する特定のシナリオでは、装備可能な計算環境において表されている1組のデバイスのユーザー12に、トピックデーターフィード48を提示することを伴う。多数のデバイス間で計算環境へのアクセスを、一貫した装備可能な、そして拡張可能な態様で与えるための技法を開発する試みが近年行われている。また、これらの技法は、全てのこのようなデバイス間においてデーターオブジェクトの自動同期、協同するデバイス間における共通のアプリケーション集合の装備、およびこのようなデバイス間においてアプリケーションの調達、インストール、使用、およびアンインストールを管理するための集中サービスに備えることも探求している。1組のデーターオブジェクトおよびアプリケーションは、種々のデバイス間で必ずしも同一ではない。例えば、ワークステーションはデーター集合の全コピー一揃いと、多数の高性能アプリケーション例えば、写真編集ソフトウェアおよびグラフィック集約ゲームを収容することができるが、一方セルフォンデバイスこれの方がデーターストアが小さいはデーターオブジェクトの内部分集合だけしか格納できないものもあり、携帯用でないワークステーションには関係のない携帯関連アプリケーション例えば、GPSに基づく地図作成ソフトウェアを特徴とする場合がある。しかしながら、多くのアプリケーションおよびこれらに関係するデーターオブジェクトは、このようなデバイス間で共有することができ例えば、ユーザーカレンダーオブジェクトを管理するように構成されているカレンダーアプリケーション、計算環境は、このようなデバイス間におけるアプリケーションおよびデーターオブジェクトの分散および同期を可能にするように適合させることができる。したがって、コンピューターシステムは、1組のデバイス間で計算環境の装備を可能にするように表現すると有利であることを、認めることができよう。0041このような技法の1つでは、計算環境は、それによって使用される1組のアプリケーション、アプリケーションリソース、およびデーターオブジェクトを含み、デバイスの能力に応じてレンダリングするためにデバイスに配信可能なやり方で表される。オブジェクトは、ユーザーによって作成されるユーザーファイルおよびデーター、ならびにユーザーの計算環境を構成する多数のデバイスの表現というような、コンピューターシステムのデーターオブジェクトを含む。このように表現された計算環境は、いずれのデバイスにも配信することができ、そのデバイスの能力に適したやり方でレンダリングすることができる。例えば、ワークステーションならば、ロバストで汎用的な計算環境としてこの情報をレンダリングすることができ、一方公衆ワークステーションであれば、ウェブブラウザーによって異なる計算環境体験を例えば、ユーザーのセッション終了時には破棄されてもよい仮想マシンとしてレンダリングすることができ、そしてセルフォンであれば、セルフォーン関連情報例えば、連絡先、カレンダー、およびナビゲーションデーターへのアクセスが増々素早くなるように、より薄いインターフェースを設けることができる。更に、データー集合に対する更新例えば、好みの変化、内部に収容されているデーターファイルに対する更新を、情報集合の正規情報源に適用することによって、情報集合が配信される他の全デバイスに伝搬させることができる。0042図7は、このような1つのシナリオ120を示し、ここでは、計算環境を計算環境ホスト122によってホストすることができ、計算環境ホスト122は、オブジェクト階層124を格納および管理することができる。計算環境ホスト122は、セルフォンデバイス126、パーソナルノートブックコンピューター130、および公衆ワークステーション134のような、種々のデバイスに代わって、更に、異なるアクセス特権を有する異なるタイプのユーザーの代わって、異なる方法でオブジェクト階層124をレンダリングすることができる。逆に、計算環境に対する更新を計算環境ホスト122に伝えることができ、他のデバイスと自動的に同期させることができる。したがって、計算環境は、クラウド計算アーキテクチャとして考案し、提示することができる。クラウド計算アーキテクチャは、同じ計算環境に対して協同するポータルデバイス特定の特性を有するのメッシュを形成する全てのデバイスクライアントに跨がって一貫性があるレンダリングとして表現されているデバイス独立表現クラウドを構成する。0043このシナリオ例に関して、本明細書において論ずる技法は、装備可能な計算環境を多くの方法で利用することができる。第1の例として、データー項目18の受信、トピック20との関連付けのためのデーター項目18の評価、および/またはトピックデーターフィード48の発生は、オブジェクト階層124において表現されている1組のデバイスにわたって分散することができ、オブジェクト階層124は、計算環境ホスト122によって調整することができる。第2の例として、デバイスの各々を通じて、更に一貫したやり方で、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示することができる。例えば、ユーザー12が最初にセルフォンデバイス126上でトピックデーターフィード48を見て、後にノートブックコンピューター130上でトピックデーターフィード48を見た場合、ノートブックコンピューター138上での提示では、セルフォンデバイス126上で既にユーザー12に提示されたデーター項目18を除外してもよい。第3の例として、実施形態の中には、トピックデーターフィード48が、トピックデーターフィード48のトピック20に関する電子メールメッセージのような、オブジェクト階層124で表現された1つ以上のデーターオブジェクトを含むとよい場合がある。図7のシナリオ例120のコンテキストでは、第1デバイス移動体電話機126のような上に提示されたトピックデーターフィード48は、オブジェクト階層124に表され、他のデバイスノートブックコンピューター130のような上に、および/または計算環境ホスト122によって、格納されている少なくとも1つのデーターオブジェクトを含むことができる。0044この第2の態様の第4例として、これらの技法の実施形態のアーキテクチャに関する特定のシナリオでは、データーフィード16のデーター項目18を識別し抽出するために、一実施形態の種々のデーター源14との相互作用を伴う。一部のデーター源14はデーター項目18の受信および処理、ならびにデーター項目18の潜在的に大きくなる可能性がある1組のユーザー12への潜在的に可能性がある再分散をサポートするか、または促進さえできるものもあるが、他のデーター源14は、このような処理を能動的にサポートできないものもある。第1の例として、データー源14は、自動解析に合わせて設計されたのではないやり方で、しかしユーザー12への提示のために、例えば、埋め込みデーター項目18を特徴とするウェブページとして、データーフィード16をコンピューター62に提示することができる。データー項目18を埋め込むやり方は、解析するのが難しい場合がある。例えば、HTML文書のエレメントを、1組のデーター項目18にマッピングすることは難しいと考えられる。実際、データー源14の中には、データー項目18の自動抽出を減少させるために、HTML文書のエレメントを積極的に不明瞭にすることもある。第2の例として、データー源14は、自動解析に役立つやり方で、データー項目18を提示することができるが、データー項目18に関する有用なメタデーター例えば、データー項目18と関連のあるトピック20を識別するのに役立つことができるメタデーター、および/またはデーターフィード16内にあるデーター項目18と共にユーザー12に提示することができるメタデーターは、識別するのが更に難しい場合があり、あるいはデーター源14および/またはデーターフィード16に特定のやり方で識別可能な場合がある。例えば、データー源14は、データー項目18と共に、関連トピック20の指示を含むことができるが、ハッシュタグ表記のような、データー源14および/またはデーターフィード16に特定的なやり方でそうすることができる。0045これらの詳細に鑑み、実施形態の中には、種々のデーター源14からのデーター項目18の受信を容易にするようにアーキテクチャ的に構成することができるものがある。例えば、一実施形態では、種々の発見的方法を利用してデーター項目18を識別すること例えば、項目のリストを示すことができるHTMLエレメントにおけるパターンを識別することによって、および/または各データー項目18に関するデーター源特定のメタデーターを抽出すること例えば、電話番号およびアドレスのような、情報の共通フォーマットを識別し、抽出されたメタデーターを、それと関連のあるデーター項目18と関連付けることによってができる。代わりにまたは加えて、一実施形態では、特定のデーター源14から受信した特定のデーターフィード16のそれぞれのデーター項目18に、特定の処理ロジックを適用するように構成することができる。第1の例として、一実施形態では、特定のデーター源14からデーター項目18を抽出するために、特定の解析プロトコルを利用するデーター源特定ロジックを含むことができる。例えば、一実施形態では、ウェブサーバーによってレンダリングされたHTMLにおける予測可能なパターンに基づいて、ウェブサーバーデーター源14からデーター項目18をウェブスクレープすることができる。第2の例として、一実施形態では、データー源14のデーター源タイプを識別しようと試みることもでき、データー項目18および/またはメタデーターを抽出するために、データー源タイプ特定ロジックを適用することができる。例えば、この実施形態では、特定のデーター源14が、特定のタイプのウェブフォーラムソフトウェアによって開設されたウェブフォーラムのような、特定のデーター源タイプのものであることを識別することができ、したがって、このデーター源タイプの多くのデーター源14によってレンダリングされたHTLMエレメントの予測可能なパターンに基づいて、データー源14によってレンダリングされたウェブページをウェブスクレープすることができる。第3の例として、一実施形態では、特定のデーターフィード16からデーター項目18および/またはメタデーターを抽出するために、データーフィード特定ロジックを利用し、特定のデーターフィードタイプのあらゆるデーターフィード16からデーター項目18を抽出するために、データーフィードタイプ特定ロジックを利用することができる例えば、フォトストリームを含むデーターフィード16は、著者の名前および画像の作成日付を、画像を表すデーター項目18の近くに型どおりにエンコードすることができ、したがって、フォトストリームとして識別されたデーターフィード16の全てに、作者名および作成日付を、それぞれのデーター項目18の関連メタデーターとして識別し抽出しようとするロジックの処理を受けさせることができる。第4の例として、一実施形態では、データー項目18を識別するため例えば、データーフィード16が画像を含む場合、データーフィード16のデーターオブジェクトを調べて、画像のファイルフォーマットと一致するあらゆるデーターオブジェクトをデーター項目18として抽出するロジックを利用することができる、および/または関連メタデーターを抽出するために例えば、画像のファイルフォーマットは、作者名に対するメタデーターを含むことができ、一実施形態において、特定のデーター項目18を画像として識別した場合、そのファイルフォーマットに基づいて作者名を抽出しようとすることができる、データー項目タイプ特定ロジックを利用することができる。0046図8は、このタイプのアーキテクチャを実現する一実施形態システム例142として示すが、データー源タイプ毎に種々のデーター源14から受信したデーター項目18を評価することができる、シナリオ例140を示す。システム例142は、1組のデーター源解析コンポーネントを含み、これらのデーター源解析コンポーネントは、それぞれ、個々のデーター源タイプ毎に、そのデーター源タイプのデーター源14のデーターフィード16のデーター項目18を解析するように構成されている。例えば、第1データー源解析コンポーネント146は、第1データーフィード16を提供する第1データー源14を含み、第1データー源タイプのデーター源によって提供されたデーター項目18を解析するように構成することができ、第2データー源解析コンポーネント148は、第2データーフィード16を提供する第2データー源14を含む、第2データー源タイプのデーター源によって提供されるデーター項目18を解析するように構成することができる。また、システム例142は、データー源インターフェース144も含むことができる。データー源インターフェース144は、それぞれのデーター源14について、データー源14のデーター源タイプを識別し、データー源14のデーター項目18を解析するために、データー源14のデーター源タイプに合わせて、データー源解析コンポーネントを呼び出すように構成することができる。0047このアーキテクチャに基づいて、図8に示すシステム例142は、以下のようにして、種々のデーター源14からデーター項目18を受信することができる。第1データー源14からデーター項目18を受信するために、システム例142は、データー源インターフェース144を呼び出して、第1データー源14のデーター源タイプを識別することができる。このデーター源タイプは、第1データー源解析コンポーネント146によってサポートすることができ、データー源インターフェース144は、第1データー源14からデーター項目18を受信し、第1データー源14のデーター源タイプのフォーマットにしたがって、これらを解析するために呼び出すことができる。したがって、第1データー源解析コンポーネント146は、第1データー源14によって提供された第1データーフィード16の第1データー項目18および第2データー項目18を受信することができ、第1データー源14のデーター源タイプのフォーマットにしたがってこれらを評価することができ、1組の評価されたデーター項目150を発生することができる。同様に、第2データー源14からデーター項目18を受信するために、システム例142は、データー源インターフェース144を呼び出して、第2データー源14のデーター源タイプを識別することができ、次いで、第2データー源解析コンポーネント148を呼び出して、第2データー源14によって提供される第2データーフィード14のデーター項目18を受信し、評価されたデーター項目150を生成するために、第2データー源14のデーター源タイプのフォーマットにしたがって、データー項目18を解析することができる。評価されたデーター項目150は、次に、システム例142のトピックデーターフィード提示コンポーネント72に供給することができ、トピックデーターフィード提示コンポーネント72は、それからトピックデーターフィード48を発生することができる。このシステム例142は、例えば、差し込み可能なアーキテクチャまたはドライバーに基づくアーキテクチャによって実現することができ、新たなデータータイプが発見されたとき、またはデーター源タイプが変化したときに、新たなまたは変更されたデーター源タイプのデーター源14からデーター項目19を受信するために、データー源解析コンポーネントを追加するまたは変更することができる。当業者であれば、本明細書において論じる技法を利用することができる多くのシナリオを考案することができよう。0048これらの技法の実施形態の間で様々な変形が可能な第3の態様は、対応するデーター源14からデーターフィード16のデーター項目18を受信する態様に関する。この第3の態様の第1例として、これらの技法は、データーフィード16を配給するウェブサーバー、またはデーターフィード16のデーター項目18を収容するデーターベースにアクセスすることができるコンピューター62というような、データーフィード16にアクセスすることができるコンピューター62上で実行することができる。この第3の態様の第2例として、コンピューター62は、ローカルエリアネットワーク、セルラーネットワーク、またはインターネットのようなネットワークを通じて、データーフィード16を要求することができる。したがって、これらの技法の一実施形態ではデーター項目受信コンポーネント68のような、例えば、周期的にまたはユーザー12の要求があったときにデーター源14をポールすることによって、データーフィード16を監視することができる。代わりにまたは加えて、この実施形態では、データーフィード16のデーター項目18を受信するためにデーター源14に登録することによってというようにして、1つ以上のデーター項目18を受信したときに、データー源14に実施形態に通知するように要求することができるとよい。したがって、データー源14は、1つ以上のデーター項目18を受信したときに、本実施形態に能動的に通知することができ、および/または新たに受信したデーター項目18のダイジェストを周期的に発生し本実施形態に送ることができる。0049この第3の態様の第3例として、数箇所のデーター源14が、単に1つ以上のデーターフィード16からのデーター項目18の自動抽出をサポートし損ねるのはなく、また自動抽出を抑止するのではなく例えば、HTML構造のキャプチャまたは不明瞭化の使用によって、データーフィード16を扱うウェブサイトの容認可能な使用方針において禁止を指定することによってというようにして、能動的に自動処理を禁止することもできる。この方針は、データー源14および/またはフィード16のアドミニストレーター一人または複数の種々の関心に基づくことができ、例えば、広告収益を高めるために人間の訪問に対するウェブサイトアクセスを規制し、または非効率であるかもしれない帯域幅および処理集約的な自動アクセスを減らす。したがって、一人のユーザー12またはユーザー12のグループが自動でデーター項目18を受信することを許可不可能にするとよく、データー源12のアドミニストレーター一人または複数は、違反者によるデーターフィード16へのアクセスを検出し、ブラックリストに載せるか、またそうでなければアクセスを阻止しようとすることができる。しかしながら、本明細書において紹介する技法の実施形態の中には、大きなユーザーの集合体の代わりに1回で各データー項目18を受信し評価することによって、大きな1組のユーザー12にサービスを提供するために用いられると、非常に有利である場合がある。この調整可能性によって、データー源12のアドミニストレーター一人または複数の関心を高めることができる。例えば、これらの技法は、データー源14に余分な帯域幅コストを発生することなく、遙かに大多数のユーザー12にデーターフィード16が到達することを可能にすると考えられる。これらの技法は調整が可能であることの利点を提供するので、本実施形態によってデーターフィード1つまたは複数16の自動監視を許可することによって、本実施形態によってデーター項目18の受信を促進することは、種々のデーター源14のアドミニストレーター一人または複数の関心事であると考えられる。当業者であれば、本明細書において論ずる技法を実現しつつ、データー項目18を受信する多くの方法を考案することができよう。0050これらの技法の実施形態の間で様々な変形が可能な第4の態様は、データー項目18を関連付けることができるトピック20を識別するやり方に関する図4のシステム例66においてトピック識別コンポーネント70によって実行することができるようなやり方。尚、多種多様のデーター源14によって提供される多種多様のデーターフィード16が、多くの異なるドメインで書かれたテキスト例えば、ニュース記事、技術紹介、統計的および事実に基づく摘要、ウェブログおよびソーシャルネットワーキングサイトから引き出された逸話および対話、画像およびビデオ記録、ならびに様々なタイプのデーターオブジェクトのような、多種多様のデーター項目18を提示できることは認めることができよう。更に、このようなデーター項目18は、種々の言語、様式例えば、技術的、学術的、日常的、およびコンテキストで著作することもできる。このような多種多様のデーター項目18と関連のあるトピック20の自動識別は難しい場合もあり、このようなトピック20の一部を識別するためには人間の関与を必要とすることもあるがMechanicalTurk技法を組み込む、大量のデーター項目18に対して正確な人間の注意を受けるコストは、実現可能ではない場合もある。0051したがって、それぞれのデーター項目18と関連のあるトピック20を識別するために、これらの技法の実施形態では、種々の自動分析の形態樹種を描写することができ、自動技法の大きなそして洗練された集合を含む。このような技法の中には、関連のあるトピック20を識別するために、データー項目18のメタデーターを調べることを必要とするものある。この第4の態様の第1例として、データー項目18と関連のあるトピック20を識別するために、データー項目18と関連のある種々のタイプのメタデーターを、種々のトピック20と関連付けられることが多いトピックメタデーター項目と比較することができる。例えば、居住者地域別分類された場所において取り込まれた写真画像を、種々の陸標の既知の居住者地域別分類と比較して、その写真の主題である可能性があるものを特定することができる。この第4の態様の第2例として、トピック20が、個人の示差的識別子例えば、ソーシャルネットワークにおいて表された個人のプロファイルの数値識別子、または特定のイベントを記述するリソースと関連のあるURIのような、特定のトピック識別子を有し、データー項目18は、そのデーター項目18のトピック20との関連の指示として、トピック20のトピック識別子を含むことができる。更に、これらのトピック識別子の一部が、特定のデーター源14、データーフィード16、および/またはデーター項目18のタイプに特定的であってもよい。例えば、特定のウェブサイトが、データー項目18と関連のあるトピック20を示すために、特定的にフォーマットされたハッシュタグのような、指示凡例を採用することもできる。したがって、図8のシナリオ例140において示すような、本明細書において論じたアーキテクチャの変形では、データー項目18と関連のあるトピック20を識別するときに用いるために、これらの凡例を検出することができる。0052この第4の態様の他の変形では、分析のコンテンツに基づく形態を利用することができる。この第4の態様の第3例として、種々の発見的方法を利用して、既知のトピック20の用語集、またはデーター項目18のトピック20に対応する可能性がある適正な名詞の用語集を用いたキーワードの検出のように、データー項目18においてトピック20を識別することができる。この第4の態様の第4例として、意味的分析を利用することができる。例えば、表現を含むデーター項目18についてユーザー12によって著作された文書またはコメントのような、自然言語解析器を適用してこの表現を解析し、言語構造のような概念に基づいて、この表現によって参照される1つ以上のトピック20を識別することができる。更に、画像分析技法および生物計測を利用して、写真画像の中にある特定の物体および個人を識別することもできる。この第4の態様の第5例として、コンテキスト分析の種々の形態を利用することもできる。例えば、特定のデーターフィード16またはデーター源14から引き出されたデーター項目18から、特定のトピック20に関係する全てを推定することができる。または、トピック20が第1データー項目18と関連があることが識別された場合、第1データー項目18に関係のある第2データー項目18は、同じトピック20と関連があると推測することができる。この第4の態様の第6例として、データー項目18間におけるコンテキスト関係を用いて、第1データー項目18と関連のあるトピック20が、コンテキスト的に関係のある第2データー項目18とも関連があることを識別することができる。例えば、2人の個人間の対話は、互いに応答するコメントを含む1組の関係のあるデーター項目18として表すことができる。データー項目18の内部で参照されているトピック20は、したがって、他のデーター項目18によって表される応答コメントにコンテキスト的に関係があることを識別することができる。この関係は、例えば、トピックの繰り返し言及によって、明示的に辿ることができ、または、例えば、トピック20に対するその後のコメントのコンテキスト的関係を推定することによって例えば、ある時間期間内にトピックを参照するコメントを扱うコメント推論することができる。更に洗練された実施形態では、これらの技法のいくつかを含むことができ、ファジー論理、ベーズ分析、エキスパートシステム、および人工知能網というような、種々の形態の人工知能技法を用いて、このような分析を組み合わせることもできる。0053図9は、これらの技法のいくつかを利用するトピック識別コンポーネント70によるトピックの自動識別を描写するシナリオ例160を示す。このシナリオ例160では、第1データー源14が、関係162を有する2つのデーター項目18を1組として表された、2人のユーザー間における対話を含む第1データーフィード16ウェブフォーラムのようなを提供し、第2データー源14マークスミスと名乗る個人のウェブサーバーが、個人によって著作されたコメントを表す第3データー項目18を含む第2データーフィード16個人のウェブログのようなを提供する。トピック識別コンポーネント70は、これらのデーター項目18と関連付けることができる1組のトピック20を識別するために適用することができ、この識別において種々の技法を利用することができる。第1に、トピック識別コンポーネント70は、第1データー項目18にアクセスすることができ、このコメントにおいて用いられている頭字語PDCを識別することができる。トピック識別コンポーネント70は、トピック用語集164を参照することによって、このトピックを更に特定して識別しようと試みることができる。トピック用語集164は、この頭字語PDCの職業開発者会議として知られているイベントへのマッピングを含むことができる。したがって、トピック識別コンポーネント70は、第1データー項目18をこのイベントについてのトピック20と関連付けることができる。次いで、トピック識別コンポーネント70は、第2データー項目18を調べ、第1データー項目18と第2データー項目18との間の関係162を識別することによって第2は第1に対する応答コメントとして表されている、更にこれらの間の意味的関係を識別することによって第2データー項目18における私もというコメントは、第1データー項目18によって言及されたイベントに言及する、第2データー項目18を、第1データー項目18と関連のある同じトピック20と関連付けることができる。また、トピック識別コンポーネント70は、第2データー源18を参照する第2データー項目18に埋め込まれているURLを識別することもできる。このURLは、特定のトピック20として知られている既知の個人例えば、頻繁に参照される個人によって、管理されている。したがって、トピック識別コンポーネント70は、第2データー項目18を、このトピック識別子に基づいて、この個人と関連のあるトピック20と関連付けることができる。0054図9のシナリオ例160において表されている第3データー項目18に移ると、トピック識別コンポーネント70は、最初に、第3データー項目18のドメインをトピック識別子として評価することができ、第3データー項目18を、第2データー項目18において参照されている同じ個人のトピック20と関連付けることができる。また、トピック識別コンポーネント70は、ソーシャルネットワーキングというキーワードを、第3データー項目18の内容において識別することができ、第3データー項目18を、ソーシャルネットワーキングを表すトピック20と関連付けることができる。また、トピック識別コンポーネントは、第3データー項目18の意味的内容を、第1および第2データー項目18のそれと照合することができ、ソーシャルネットワーキングについて参照された提示が、職業開発者会議において与えられることになっていることを識別することができる。したがって、トピック識別コンポーネント70は、第3データー項目18を、提示を行おうとする専門的開発者会議トピック20と関連付けることができ、第2データー項目18を、参照された提示を与えることができるソーシャルネットワーキングトピック20と関連付けることができる。このように、トピック識別コンポーネント70は、各データー項目18のメタデーターこれらの間の関係162を含むおよび各データー項目18の内容の双方に関与する多くの技法を用いて、データー項目18をトピック20と関連付けることができる。当業者であれば、本明細書において論ずる技法を実現しつつ、データー項目18をトピック20と関連付ける多くの方法を考案することができよう。0055これらの技法の実施形態の間で様々な変形が可能な第5の態様は、ユーザー12からトピック20を受け取る態様に関する。この第5実施形態の第1例として、ユーザー12は、1組のキーワードを与えることによって、またはこれらの技法の一実施形態がトピックデーターフィード48を与えるように構成されている入手可能なトピック20のリストから選択することによってというようにして、ユーザー12に関心がある1組のトピック20を簡単に指定することができる。代わりにまたは加えて、ユーザー12についての情報に基づいて、1つ以上のトピック20を推論することもできる。この第5の態様の第2例として、ユーザー12の通信を監視して、ユーザー12によって書かれ種々のトピック20に対応するキーワードを識別することによってというようにして、ユーザー12が論じそうなトピック20を識別することもできる。この第5の態様の第3例として、ユーザープロファイルに格納されているユーザー12についての情報例えば、年齢、地理的位置、職業、または記載されているユーザー12の関心というような、ユーザー12の少なくとも1つのユーザー記述子を識別することができ、ユーザー記述子に基づいて、少なくとも1つのトピック20を潜在的なユーザー12の関心事として推論することができる。この第5の態様の第4例として、ユーザー12の種々のユーザー行為を監視することができ、潜在的なユーザー12の関心事の少なくとも1つのトピック20を推論することができる。例えば、これらの技法の一実施形態では、ユーザー12が訪問したウェブサイトを監視することができ、このようなウェブサイトと関連のある種々のトピック20を識別することができ、ユーザー12のウェブサイトとの相互作用の度合いに応じて、このようなトピック20におけるユーザー12の関心を計測することができるウェブサイトをブラウズするのに費やした時間量、ウェブサイトに再び訪問した頻度、およびウェブフォーラムにおける能動的な参加と比較した場合の特定のトピック20についてのこのウェブフォーラムの受動的なブラウズというような、ウェブサイトと相互作用するためにユーザー12が費やした手間というような。0056これらの技法の実施形態の間で様々な変形が可能な第6の態様は、トピック20と関連のあるデーター項目18に基づいて、トピックデーターフィード48を発生するやり方に関する。この第6の態様の第1例として、一実施形態では、特定のトピック20と関連のあるデーター項目18を選択し、このデーター項目18をトピック20のトピックデーターフィード48に総計することができる。この総計は、多くの方法で行うことができ、例えば、データー項目18を順序付けされていない集合として、または種々の方法で順序付けされた集合として提示することによって行うことができる例えば、年代順で、トピック20との関係の度合いというような重要性の尺度によって、各データー項目18のデーター源14の信頼性または正当性の度合いというような優先度の尺度として、またはこのような要因の組み合わせ。この第6の態様の第2例として、例えば、各データー項目18の内容全体を含ませることにより、テキストデーター項目18の最初の数個の単語または文章あるいは画像データー項目18のサムネールバージョンというような、各データー項目18の概要または抜粋を含ませることによって、ファイル名、オブジェクトタイプ、サイズ、およびソースというような、各データー項目18の記述を含ませることによって、あるいはデーター項目18にアクセスすることができるURIのような、データー項目18への参照を含ませることによって、データー項目18をトピックデーターフィード48に多くの方法で統合することができる。0057この第6の態様の変形の中には、トピックデーターフィード48を発生しつつデーター項目18に適用するためにユーザー12によって指定することができる種々のフィルターを伴うものがある。ユーザー12は、トピック20と関連のあるデーター項目18のトピックデーターフィード48への総計を調節するために、種々の規準を指定することができる。これらのフィルターは、データー項目18の中に存在すると考えられるキーワード、データー項目18の公開日付けの日付け範囲というような、データー項目18と関連のある種々のメタデーター項目の値または値の範囲、あるいはデーター源14あるいは種々のデーター項目18の著者または主題としての役割を果たすことができる個人の識別を含む、信頼性のあるまたは信頼性のない識別のグループというような、種々の規準を指定することができる。更に、フィルターの規準と符合するデーター項目18について、このフィルターは、データー項目18をトピックデーターフィード48に含ませるまたはそこから除外できること、異なる方法でトピックデーターフィード48において表現できること例えば、トピックデーターフィード48は、関心が高いデーター項目18であれば、その全体バージョンを含み、関心が低いデーター項目18であれば、その抜粋または記述を含むのであってもよい、優先度または重要度を反映するためにデーター項目18のサムネール表現のサイズを拡大または縮小することによってというようにして、トピックデーターフィード38において強調するまたは強調しないことができること、他のデーター項目18の前または後というように、特定のやり方でトピックデーターフィード48内において位置付けできること等を指定することができる。加えて、1組のこのようなフィルターを多くの方法で、例えば、ブール論理またはファジー論理の階層を用いて、ベーズネットワークまたはエキスパートシステムとして、あるいはデーター項目18がユーザー12にとって関心があると考えられる基準となる所望の閾値またはトピックデーターフィード48におけるデーター項目18間の所望の順序を識別するための採点システムまたは重み付けシステムとして、組み合わせることもできる。1つのこのような実施形態では、フィルターの規準が、その規準に符合するデーター項目28に帰することができるスコアーを指定することができ、トピックデーターフィード48が発生されたときに、このフィルターの規準にしたがって、それぞれのデーター項目18に対して、集計スコアーを計算することができ、トピックデーターフィード48のデーター項目18を、この集計スコアーにしたがって順序付けることができる。多くのタイプの規準を考案することができ、トピックデーターフィード48を発生している間に、種々の効果や相互関係を有する多くのタイプのフィルターが、このような規準をデーター項目18に適用することができる。0058この第6の態様の追加の変形では、トピック20と関連のあるデーター項目18からトピックデーターフィード48を発生している間に、種々のタイプのサービスを適用することができる。この第6の態様の第3例として、一実施形態では、1つ以上のトピックデーターフィード48における冗長なデーター項目18の包含を減少させようと試みることができる。1つのこのようなシナリオでは、同じトピック20と関連のある2つのデーター項目18を、同じイベントについて記述する、または実質的に同様の内容を扱う2つのニュース記事というように、同等であることを識別することができ、一方のこのようなデーター項目18をトピックデーターフィード48から除去することができる。他のこのようなシナリオでは、第1トピックデーターフィード48に含まれるデーター項目18を、第2トピックデーターフィード48に既に含まれていること、または第1トピックデーターフィード48の以前の提示に既に含まれていることを識別することができ、したがって、第1トピックデーターフィード48から除去して、1回よりも多くユーザーに同じデーター項目18を提示するという冗長さを減少させることができる。この第6の態様の第4例として、トピックデーターフィード48に含ませるために、データー項目18を変換および/または補足することができる。例えば、データー項目18の内容におけるトピック20への参照を強調することができ、データー項目18を元の言語から母国語に翻訳することができ、またはデーター項目18を種々の表現から、トピックデーターフィード48のデーター項目間でより一貫性のある、標準化された表現に変換することができる例えば、画像を含む1組のデーター項目18は、GIF、JPG、およびPNGというような、種々の画像フォーマットで受信することができ、TIFFのような標準化された画像フォーマットに変換してトピックデーターフィード48に含ませることができる。この第6の態様の第5例として、データー項目18を更に分類することができる。例えば、特定のトピック20俳優というようなトピックをサブトピック異なる上演または作品においてその俳優が演じた役割というようなサブトピックに分割することができ、トピックデーターフィード48内において、サブトピックまたは関係するトピック20との相互参照によって、データー項目18を再分類することができる。多くのタイプのサービスを考案し、トピックデーターフィード48のデーター項目18に適用することができる。0059図10は、以前に受信され種々のトピック20と関連付けられた1組のデーター項目18からの1組のトピックデーターフィード48の発生を記述する図の一例を示す。このシナリオ例における第1時点170において、受信されたデーター項目18を、総計コンポーネント172によって処理することができる。総計コンポーネント172は、第3トピック20と関連のあるデーター項目18を含む第3トピックデーターフィード48と、第4トピック20と関連のあるデーター項目18を含む第4トピックデーターフィード48とを発生することができる。これらのトピックデーターフィード48をユーザー12に提示している間に、1組のフィルターおよびサービスの適用によって、更なる価値をトピックデーターフィード48に追加することができる。したがって、このシナリオ例の第2時点174において、フィルター集合176をトピックデーターフィード48に適用して、ユーザー12によって指定された種々の規準にしたがってデーター項目18を除去する、並び替える、強調する、強調をなくすことによってというようにして、種々のフィルター178の規準および作用にしたがって、各データーフィード48を構成する1組のデーター項目18を調節することができる。例えば、選択フィルターを適用して、他のデーター項目18よりも関心が高い特定のデーター項目18を選択することができる。例えば、第3トピックデーターフィード48において、第3データー項目18が、ユーザー12に対してより高い優先度または潜在的関心があることを識別することができ、強調のために拡大することができる。一方、第4データー項目18および第5データー項目18は、第3データー項目18よりも優先度が低いことが識別され、強調をなくすために縮小することができる。また、時間フィルターおよびキーワードフィルターもトピックデーターフィード48に適用して、廃れているデーター項目18またはユーザー12にとって関心が低くなったデーター項目18を除去することができる。例えば、第4データーフィード48において、第4データー項目18が、第4トピック20から逸脱するキーワードを含む場合、これを除去することができる例えば、第4トピック20がウェブ開発に関係があると考えられる場合、蜘蛛の巣の出来方を含む無関係な昆虫に関する記事の包含を減少させるために、蜘蛛類動物に対するキーワードフィルターをトピックデーターフィード48に適用するとよい。このシナリオ例の第3時点180において、サービス集合182をトピックデーターフィード48に適用して、種々のサービス184にしたがってデーター項目18を更に調節することができる。例えば、繰り返し防止サービスを適用して、繰り返しデーター項目18の冗長な提示を減少させることができる。例えば、このサービスは、第5データー項目18が第3トピックデーターフィード48および第4トピックデーターフィード48の双方に含まれていることを識別することができ、したがってそれを第3トピックデーターフィード48から除去することができる。また、変換サービスも適用して、データー項目18を更に一貫性のあるまたは互換性のあるフォーマットに変換することもできる。例えば、第5データー項目18を、第4トピックデーターフィード48に含ませるために、新たな表現に変換することができる。これらのフィルター178およびサービス184をトピックデーターフィード48のデーター項目18に適用することによって、図10のシナリオ例において紹介したこれらの技法の実施形態は、これによって、ユーザー12にとって一層関心が高まったと考えられる、改良された1組のトピックデーターフィード48を発生する。0060この第6の態様の追加の変形は、トピックデーターフィード48をユーザー特定データー項目で補足することに関する。多くのタイプのユーザー特定データー項目を識別し、トピック20と関連付け、トピックデーターフィード48に含ませることができる。この第6の態様の第6例として、ユーザー特定データー項目は、アクセス制御データー項目を含むことができる。このアクセス制御データー項目は、ユーザー12を含む個人の特定の集合のみにアクセス可能になっているそして、恐らく、ユーザー12のみにアクセス可能である。例えば、ユーザー特定データー項目は、ファイル、電子メールメッセージ、またはユーザー12にとって個人的なデーターベースレコード、あるいは特定の登録者集合にアクセスが限定されている登録に基づくサービスにおける1組の記事を含むことができる。この第6の態様の第7例として、アクセス制御データー項目は、図7のシナリオ例120におけるような、オブジェクト階層124で表されるデーターオブジェクトを含むことができ、メッシュを通じてアクセス可能な他のデバイス上または計算環境ホスト122上に格納することができる。これらの例では、これらの技法の一実施形態では、ユーザー12にアクセス可能な種々のデーターオブジェクトを調べることができ、このようなデーターオブジェクトが関連付けられているトピック20を識別することができ、トピック20に対してトピックデーターフィード48を発生している間に、この実施形態は、これらのデーターオブジェクトの内1つ以上を、トピック20と関連のあるユーザー特定データー項目として含むことができる。例えば、この実施形態は、ユーザー12の証明書を利用することによって、ユーザー12に代わってユーザー特定データー項目を入手することができるユーザー12の証明書を用いて、アクセス制御登録サービスにログインするというような。または、この実施形態は、第1デバイス上で動作しているときに、第2デバイスまたは装備可能な計算環境の計算環境ホスト122と接触して、オブジェクト階層124に表されているトピック関連データーオブジェクトを入手することができる。0061図11は、トピックデーターフィード48を発生している間に、ユーザー特定データー項目を含ませることを描写するシナリオ例190を示す。これらの技法の一実施形態では、データーフィード16の1組のデーター項目18を、1組のウェブポストを備えているウェブフォーラムを扱うウェブサイトというような、データー源14から受信することができる。データー項目18は、特定のトピック20専門的開発者会議のようなトピックとの関連付けについて評価することができ、トピックデーターフィード48を、トピック20と関連のあるデーター項目18から発生することができる。加えて、ユーザー12は、ファイルシステム192における1組のファイルおよび電子メールアカウント196における1組の電子メールメッセージというような、特定のユーザー特定データー項目にアクセスすることができる。ファイルシステム192から、ファイル194を、トピック20と関連があるとして識別することができ、電子メールアカウント196から、電子メールメッセージ198がトピック20と関連があることを識別することができる。したがって、ファイル194および電子メールメッセージ198は、データー源14から引き出されたデーター項目18と共に、トピックデーターフィード48に含ませて、同じトピック20に関するデーター項目をカスタム化した総合的な集合体を、ユーザー12に提示することができる。当業者であれば、本明細書において論ずる技法を実現しつつ、トピックデーターフィードを発生する多くの方法を考案することができよう。0062これらの技法の実施形態の間で様々な変形が可能な第7の態様は、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示するやり方に関する。この第7の態様の第1例として、提示100は、1つ以上のトピックデーターフィード48を含むデーター項目18をディスプレイ上にレンダリングすることを伴うことがあり、またはユーザー12が動作させているデバイスにトピックデーターフィード48を配信することを伴うこともある。この第7の態様の第2例として、提示100は、多くのイベントに応答して実行することができる。第1のこのようなシナリオでは、ユーザー12は関心のある1組のトピック20指定することができ、一実施形態では、指定されたトピック20と関連のあるトピックデーターフィード48を素早く発生するかまたは引き出すことができ、このトピックデーターフィード48をユーザー12に提示することができる。第2のこのようなシナリオでは、ユーザー12から少なくとも1つのトピック20を受信したときに、種々のトピック20と関連のあるデーター項目18を格納するように構成されているデーターストアにトピック20を格納するように、トピックデーターフィード提示コンポーネント72を構成することができる。後に、ユーザー12からトピックデーターフィード48を提示する要求を受けたときに以前に指定されたトピック20に基づいて、トピックデーターフィード提示コンポーネント48は、これらのトピック20をデーターストアから引き出すことができ、これらのトピック20に対してトピックデーターフィード48を発生することができ、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示することができる。更に、データー項目18および/またはトピックデーターフィード48のためにデーターストアを含ませることによって、このようなトピックデーターフィード48の保管が可能になり、数年前からのイベントのトピック記述のような、古いトピック48のアーカイブトピックデーターフィード48をユーザー12が要求することが可能になると考えられる。第3のこのようなシナリオでは、一実施形態において、トピック20を格納することができ、一連のリフレッシュした1組のトピックデーターフィード48を周期的にユーザー12に提供することができる。このトピックデーターフィード48は、直前の提示以降に受信されたトピック20と関連のある、新たに受信したデーター項目18を含むまたはそれに限定される。第4のこのようなシナリオでは、第1組のトピックデーターフィード48を提示した100後、一実施形態では、トピックデーターフィード48のトピック20に関する新たなデーター項目18を受信したときに、新たに受信したデーター項目18の電子メール通知によって、または最新のデーター項目18を含むように、現在提示されているトピックデーターフィード48をリフレッシュすることによってというようにして、新たなデーター項目18をユーザー12に送ることができる。0063この第7の態様の第3例として、1組のユーザー12潜在的に大きくなる可能性がある1組に代わってトピックデーターフィード48を発生するために、計算リソースを種々の方法で割り当てることができる。第1のこのようなシナリオでは、全てのユーザーに代わってデーター項目18を受信してトピック20と関連付けることができるが、トピックデーターフィード48の発生は、ユーザー毎にそして要求毎に行うことができる。例えば、ユーザー12が関心のあるトピック20を指定すると、一実施形態では、それと関連のあるデーター項目18に基づいて、トピックデーターフィード48を発生して提示することができる。第2のこのようなシナリオでは、1組のトピックデーターフィード48を種々のトピック20に合わせて発生することができ、ユーザーがトピック20を指定または選択すると、そのトピック20に対するトピックデーターフィード48を引き出してユーザー12に提示することができる。例えば、この実施形態では、各ユーザー12および/またはユーザー要求に対して同じトピックデーターフィード48を繰り返し発生することを避けるために、人気のあるトピック20のためにトピックデーターフィード48の蓄えを維持することにより、効率の利得efficiencygainを得ることができる特に、トピック20が多くのユーザーによって頻繁に要求される場合、および/またはデーター項目18の精巧な言語翻訳を伴うというように、トピックデーターフィード48の発生が計算集約的な場合。しかしながら、この第2のシナリオでは、図11のシナリオ例190に示したような、特定のユーザー12のためのトピックデーターフィード48の個人化は、態様によっては含まない場合がある。したがって、シナリオの中は、それぞれのユーザー毎のトピックデーターフィード48の個人化を促進するために、以前に発生したトピックデーターフィード48をユーザー特定データー項目によって補足することを必要とする場合もある。0064図12は、種々のユーザー12に代わってトピックデーターフィード集合202を個人化することを記述するシナリオ例200を示す。これらの技法の一実施形態では、3つで1組のトピック20に対してそれぞれのトピックデーターフィード48を発生することができ、これは種々のユーザー12によって要求することができる。例えば、第1ユーザー12は、1組の関心のあるトピックの中に、第1トピックおよび第2トピックを含ませることができ、双方のトピック20に対して以前に発生したトピックデーターフィード48を提示することができる。しかしながら、この提示の一部として、一実施形態では、第1トピック20に関するいずれのユーザー特定データー項目204でも識別し、選択し、そして第1トピックデーターフィード48に含ませることができ、更に第2トピック20に関するいずれのユーザー特定データー項目204でも識別し、選択し、そして第2トピックデーターフィード48に含ませることができる。同様に、第2ユーザー12は、第1トピック20および第3トピック20を関心があるものとして指定することができ、一実施形態では、各トピックデーターフィード48を引き出し、同じトピックと関連のあるユーザー特定データー項目204で、各トピックデーターフィード48を補足し、そして補足したトピックデーターフィード48を第2ユーザーに配信することができる。したがって、第2トピックデーターフィード48は第1トピック20と関連のあるデーター項目18個人化されていないから1回発生されるが、このトピックデーターフィード48の提示は、同様に第1トピック20と関連のあるユーザー特定データー項目204によって、それぞれのユーザー12毎に個人化され、これによって効率向上および個人化の改善双方を得ることができる。0065この第7の態様の第4例として、トピックデーターフィード48のレンダリングは、多くの方法で行うことができる。トピックデーターフィード48のデーター項目18は、例えば、リストとして、コラージュとして、またはトピック20およびサブトピックの階層を示す1組のネスト状ノードとして、視覚的に提示することができる。第1のこのようなシナリオでは、データー項目18を、ユーザーに提示することができるトピック記述として編成することができる。例えば、イベントについてのコメントを並び替えて、そのイベントの記述的報告として年代順に提示することができる。第2のこのようなシナリオでは、優先度にしたがって例えば、関心が高い項目、関心が普通の項目、および関心が低い項目、トピックにしたがって例えば、サブトピック1およびサブトピック2に編成されたデーター項目18を収容するトピック1、信頼性にしたがって例えば、権威のあるソースからの項目、および他のソースからの項目、および個人化にしたがって例えば、個人化項目および知人からの項目、および非個人化項目、データー項目18を編成することができる。第3のこのようなシナリオでは、データー項目18間の相互関係を提示の中に視覚的に含ませることができる。例えば、トピックデーターフィード48の第1データー項目18は、第2トピックデーターフィード48またはコメントに対する回答のような、他のトピックデーターフィード48における第2データー項目と応答関係を有する場合があり、応答インディケータ矢印または階層編成のようなを、トピックデーターフィード48におけるデーター項目18の提示の中に含ませることができる。第4のこのようなシナリオでは、トピックデーターフィード48をクエリー対応フォーマットで提示して、ユーザー12が、トピックデーターフィード48において、ある種の規準に符合するデーター項目18を検索できるようにするのであってもよい。0066図13は、種々のトピック20に対してトピックデーターフィード48を含むデーター項目18の提示218を記述するシナリオ例210を示す。これらの技法の一実施形態システム216のようなでは、ファイルシステムまたはデーターベースのようなデーターストア212にアクセスすることができ、種々のトピック20と関連付けてデーター項目18をデーターストア212に格納することができる。ユーザー12は、特に関心のある2つのトピック20を指定することができ、システム216はこれら2つのトピック20を、ユーザー12と関連付けてデーターストア212に格納することができる。後に、ユーザー12はシステム216に1組のトピックデーターフィード48を提示する要求214を提出することができる。システム216は、ユーザー12によって以前に指定された2つのトピック20をデーターストア212から引き出し、それぞれのトピック20と関連のあるデーター項目18を引き出し、これらか2つのトピックデーターフィードを発生し恐らく、図10のシナリオ例におけるように、種々のフィルターおよび/またはサービスの適用を伴う、ディスプレイ22上にトピックデーターフィード48の提示218をレンダリングすることによって、この要求214を満たすことができる。このシナリオ例210では、トピックデーターフィード48は、ツリービューで提示され、それぞれのトピック20は、各トピック20と関連のあるデーター項目18としてサブノードを含む、第1組のノードとして提示される。更に、2つのデーター項目18が応答関係を有する場合コメントに対する回答のような、この関係は、応答の目標としてのデーター項目18のネスト状のサブノードとしての応答データー項目18の提示というような、応答インディケータとして提示することができる。このように、システム216は、種々のトピック20のデーター項目18の表現を、関係性の視覚表示と共にユーザー12にレンダリングすることによって、ユーザー12のトピックデーターフィード48を提示する要求を満たすことができる。当業者であれば、本明細書において論ずる技法を実現しつつ、トピックデーターフィード48をユーザー12に提示する多くの方法を考案することができよう。0067以上、構造的特徴および/または方法論的動作に特定的な文言で、本主題について説明したが、添付した特許請求の範囲において定義される主題は、前述の特定的な構造や動作には必ずしも限定されるのではないことは言うまでもない。むしろ、前述の特定的な構造や動作は、特許請求の範囲を実施する形態例として開示したに過ぎない。0068本願において用いられる場合、コンポーネント、モジュール、システム、インターフェース等の用語は、一般に、コンピューター関係エンティティを指すことを意図しており、ハードウェア、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれでもよい。例えば、コンポーネントは、限定ではなく、プロセッサー上で実行するプロセス、プロセッサー、オブジェクト、エクゼキュータブル、実行のスレッド、プログラム、および/またはコンピューターであってもよい。一例として、コントローラ上で実行するアプリケーション、およびこのコントローラの双方がコンポーネントであり得る。1つ以上のコンポーネントは、プロセスおよび/または実行のスレッドの内部に常駐することができ、1つのコンポーネントが1つのコンピューター上に局限配置されること、および/または2つ以上のコンピューター間で分散されることも可能である。0069更に、特許請求する主題は、開示した主題を実現するようにコンピューターを制御するためのソフトウェア、ファームウェア、そのあらゆる組み合わせを生成する標準的なプログラミングおよび/またはエンジニアリング技法を用いて、方法、装置、または製造品目として実現することができる。製造品目という用語は、本明細書において用いる場合、いずれのコンピューター読み取り可能デバイス、担体、または媒体からでもアクセス可能なコンピュータープログラムを含むことを意図している。勿論、当業者は、特許請求する主題の範囲や主旨から逸脱することなく、この構成には多くの変更を加えることができることを認めよう。0070図14および以下の論述は、本明細書において記述した設備の内1つ以上の実施形態を実現するのに適した計算環境の端的な全体的説明を示す。図14の動作環境は、適した動作環境の一例に過ぎず、動作環境の使用範囲や機能性に関して何ら限定を示唆する意図はない。計算デバイスの例には、限定ではなく、パーソナルコンピューター、サーバーコンピューター、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、移動体デバイス移動体電話機、パーソナルディジタルアシスタントPDA、メディアプレーヤー等のような、マルチプロセッサーシステム、消費者用電子機器、ミニコンピューター、メインフレームコンピューター、以上のシステムまたはデバイスを含む分散型計算環境等が含まれる。0071必須ではないが、1つ以上の計算機によって実行されるコンピューター読み取り可能命令という一般的なコンテキストで、実施形態が説明されている。コンピューター読み取り可能命令は、コンピューター読み取り可能媒体以下で論ずるを通じて分散することもできる。コンピューター読み取り可能命令は、関数、オブジェクト、アプリケーションプログラミングインターフェースAPI、データー構造などのようなプログラムモジュールとして実現することができ、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データータイプを実装する。通例、コンピューター読み取り可能命令の機能は、種々の環境における所望に応じて、組み合わせることまたは分散することができる。0072図14は、本明細書において示した1つ以上の実施形態を実現するように構成されている計算機222を備えているシステム220の一例を示す。一構成では、計算機222は少なくとも1つの演算装置226およびメモリー228を含む。計算機の正確な構成およびタイプに依存して、メモリー228は揮発性例えば、RAMのような、不揮発性例えば、ROM、フラッシュメモリー等のような、またはこれら2つの何らかの組み合わせとすることができる。この構成は、図14では破線224で示されている。0073他の実施形態では、計算機222は追加の機構および/または機能を含むこともできる。例えば、計算機222は、追加のストレージ例えば、リムーバブルおよび/または非リムーバブルも含むことができる。限定ではなく、追加のストレージには、磁気ストレージ、光ストレージ等が含まれる。このような追加のストレージは、図14ではストレージ230によって例示されている。一実施形態では、本明細書において示した1つ以上の実施形態を実現するコンピューター読み取り可能命令は、ストレージ230の中にあるとよい。また、ストレージ230は、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム等を実装するために、他のコンピューター読み取り可能命令も格納することができる。コンピューター読み取り可能命令は、例えば、演算装置226による実行のために、メモリー228にロードすることができる。0074コンピューター読み取り可能媒体という用語は、本明細書において用いる場合、コンピューター記憶媒体を含む。コンピューター記憶媒体は、揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含み、コンピューター読み取り可能命令または他のデーターのような情報の格納のための任意の方法または技術で実現されている。メモリー228およびストレージ230は、コンピューター記憶媒体の例である。コンピューター記憶媒体は、限定ではなく、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリーまたはその他のメモリー技術、CD-ROM、ディジタルバーサタイルディスクDVDまたはその他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたはその他の磁気記憶デバイス、あるいは所望の情報を格納するために用いることができその上計算機222によってアクセスすることができるのであれば他のいずれの媒体をも含む。このようなコンピューター記憶媒体は、そのいずれもが計算機222の一部となってもよい。0075また、計算機222は、計算機222が他のデバイスと通信することを可能にする通信接続1つまたは複数236も含むことができる。通信接続1つまたは複数236は、限定ではなく、モデム、ネットワークインターフェースカードNIC、統合ネットワークインターフェース、無線周波数送信機/受信機、赤外線ポート、USB接続、または計算機222を他の計算機と接続するためのその他のインターフェースを含むことができる。通信接続1つまたは複数236は、有線接続またはワイヤレス接続を含むことができる。通信接続1つまたは複数236は、通信媒体を送信および/または受信することができる。0076コンピューター読み取り可能媒体という用語は、通信媒体を含むことができる。通信媒体は、通例、搬送波またはその他の伝達メカニズムのような変調データー信号にコンピューター読み取り可能命令またはその他のデーターを具体化し、いずれの情報配信媒体も含む。変調データー信号という用語は、情報を信号内に符号化するような態様で設定または変更したその特性の1つ以上を有する信号を含むことができる。0077計算機222は、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、接触入力デバイス、赤外線カメラ、ビデオ入力デバイス、および/またはその他のあらゆる入力デバイスというような、入力デバイス1つまたは複数234を含むことができる。1つ以上のディスプレイ、スピーカー、プリンター、および/またはその他の出力デバイスというような出力デバイス1つまたは複数232も、計算機222に含むことができる。入力デバイス1つまたは複数234および出力デバイス1つまたは複数232は、有線接続、ワイヤレス接続、またはそのいずれの組み合わせによってでも、計算機222に接続することができる。一実施形態では、別の計算機からの入力デバイスまたは出力デバイスを、計算機222用の入力デバイス1つまたは複数234または出力デバイス1つまたは複数232として用いることもできる。0078計算機222のコンポーネントは、バスのような、種々の相互接続によって接続することができる。このような相互接続は、PCIExpressのようなペリフェラルコンポーネント相互接続PCI、ユニバーサルシリアルバスUSB、ファイアワイヤIEEE1394、光バス構造などを含むことができる。別の実施形態では、計算機222のコンポーネントは、ネットワークで相互接続することができる。例えば、メモリー228は、ネットワークによって相互接続されている異なる物理的位置にある多数の物理的メモリーユニットによって構成することもできる。0079コンピューター読み取り可能命令を格納するために利用される記憶デバイスは、ネットワークに跨って分散させてもよいことは、当業者には分かるであろう。例えば、ネットワーク238を通じてアクセス可能な計算機240は、本明細書において提唱した1つ以上の実施形態を実現するために、コンピューター読み取り可能命令を格納することができる。計算機222は、計算機240にアクセスし、コンピューター読み取り可能命令の一部または全部を実行するためにダウンロードすることができる。あるいは、計算機222は、必要に応じて、コンピューター読み取り可能命令の断片をダウンロードすることができ、または一部の命令を計算機222において実行し、一部を計算機200において実行することもできる。0080本明細書では、実施形態の種々の動作について提唱した。一実施形態では、記載した動作の1つ以上が、1つ以上のコンピューター読み取り可能媒体上に格納されたコンピューター読み取り可能命令を構成することができ、計算機によって実行すると、当該計算機に、記載した動作を実行させる。これらの動作の一部または全部を記載した順序は、これらの動作に必然的な順序依存性があるように解釈すべきではない。この記載から援助を受けた当業者には、代わりの順序も認められよう。更に、本明細書において提唱した各実施形態において、全ての動作が必ずしも出てくる訳ではないことは言うまでもない。0081更に、一例のという単語は、本明細書では、一例、実例、または例示としての役割を果たすことを意味するために用いられる。本明細書において一例のとして記載される態様または設計はいずれも、他の態様または設計よりも有利であるとは必ずしも解釈されない。むしろ、一例のという用語の使用は、概念を具体的に紹介することを意図している。本明細書において用いる場合、またはという用語は、排他的なまたはではなく包含的なまたはを意味することを意図する。即ち、そうでないことが指定されていない限り、または文脈から明白でない限り、XはAまたはBを採用するとは、自然な包含的組み合わせのいずれでも意味することを意図する。即ち、XがAを採用する場合、XがBを採用する場合、またはXがAおよびBの双方を採用する場合、これらの実例のいずれにおいても、XはAまたはBを採用するが満たされる。加えて、冠詞aおよびanは、本願および添付した特許請求の範囲において用いられる場合、そうでないことが指定されていない限り、また文脈から単数形態を対象とすることが明白でない限り、1つ以上を意味するように通常解釈することができる。0082また、1つ以上の実施態様に関して本開示を示し説明したが、本明細書および添付図面の熟読および理解に基づいて、同等の変形や変更が当業者には想起されよう。本開示は、このような変更や変形を全て含み、以下の特許請求の範囲のみによって限定される。特に、以上で述べたコンポーネント例えば、エレメント、リソース等によって実行される種々の機能に関して、このようなコンポーネントを記載するために用いられた用語は、そうでないことが示されない限り、記載されたコンポーネント例えば、機能的に同等なコンポーネントの指定された機能を実行するのであれば、本開示のここで例示された実施態様例における機能を実行する、開示された構造に構造的に同等でなくても、いずれのコンポーネントにも対応することを意図している。加えて、本開示の特定的な機構を、様々な実施態様の内1つのみに関して開示したが、このような機構は、いずれの所与の用途または特定の用途にとっても望まれるまたは有利となるように、他の実施態様の1つ以上の別の機構と組み合わせることができる。更に、含む、有している、有する、とという用語、またはその異形が詳細な説明または特許請求の範囲において用いられている限りにおいて、このような単語は、用語備えていると同様に内包的であることを意図している。