"複数の順序付けられた単語を含む文書を受けるステップと、前記文章に関して、各ノードが前記文書内の別個の単語を表現し、各エッジが2つのノードが互いに所定の距離内に現れる回数を識別する、複数のノード及びエッジを含むグラフデータ構造体を生成するステップと、前記グラフデータ構造体を情報レポジトリ内に格納するステップと、前記文書についてのテキスト解析を実行する要求を受けるステップと、前記グラフデータ構造体についてテキスト解析を実行し、前記要求に応答する結果を提供するステップと、を含む、方法。前記所定の距離は、前記グラフデータ構造体の次数値に基づく、請求項1に記載の方法。前記エッジは、有向エッジ又は無向エッジである、請求項1に記載の方法。前記文書を受け取った後で、且つ前記グラフデータ構造体を生成する前に、前記文書からストップワードを取り除くステップをさらに含み、前記グラフデータ構造体は、前記余分なものを取り除いた文書から生成される、請求項1に記載の方法。前記テキスト解析はテキスト検索である、請求項1に記載の方法。複数の単語を含む文書のグラフデータ構造体であって、各ノードが前記文書内の別個の単語を表現し、各エッジが2つのノードが互いに所定の距離内に現れる回数を識別する、複数のノード及びエッジを含むグラフデータ構造体を受けるステップと、前記グラフデータ構造体内の各エッジに固有のトークンを割り当てることによって、前記文書のベクトル空間表現を構築するステップであって、各エッジに対して、前記トークンの頻度は、前記2つのノードが互いに前記所定の距離内に現れる回数に等しく、前記ベクトル空間表現は前記トークンを含む、ステップと、前記ベクトル空間表現を出力するステップと、を含む、方法。前記トークンは擬似単語を含む、請求項6に記載の方法。前記文書についてのテキスト解析を実行する要求を受け取るステップと、前記ベクトル空間表現についてテキスト解析を実行して、前記要求に応答する結果を取得するステップをさらに含む、請求項6に記載の方法。前記文書の前記グラフデータ構造を受け取る前に、文書コーパスを受けるステップと、前記コーパス内の各文書に対して固有のグラフデータ構造体を生成するステップと、をさらに含む、請求項6に記載の方法。前記固有のグラフデータ構造体の前記ノードは、前記ノードが同じ単語ラベルを共有する場合に互いに参照される、請求項9に記載の方法。請求項1乃至10のいずれかに記載の方法のすべてのステップをコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。請求項1乃至10のいずれかに記載の方法のすべてのステップをそれぞれが実行するための各手段を備える、装置。複数の順序付けられた単語を含む文書を受けるステップと、前記文書に対して、各ノードが前記文書内の別個の単語を表現し、各エッジが2つのノードが互いに所定の距離内に現れる回数を識別する、複数のノード及びエッジを含むグラフデータ構造体を生成するステップと、をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。複数の順序付けられた単語を含む文書を受ける手段と、前記文書に対して、各ノードが前記文書内の別個の単語を表現し、各エッジが2つのノードが互いに所定の距離内に現れる回数を識別する、複数のノード及びエッジを含むグラフデータ構造体を生成する手段と、を備える、装置。複数の単語を含む文書のグラフデータ構造体であって、各ノードが前記文書内の別個の単語を表現し、各エッジが2つのノードが互いに所定の距離内に現れる回数を識別する、複数のノード及びエッジを含むグラフデータ構造体を受けるステップと、前記グラフデータ構造体内の各エッジに固有のトークンを割り当てることによって、前記文書のベクトル空間表現を構築するステップであって、各エッジに関して、前記トークンの頻度は、前記2つのノードが互いに前記所定の距離内に現れる回数に等しく、前記ベクトル空間表現は前記トークンを含む、ステップと、をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。複数の単語を含む文書のグラフデータ構造体であって、各ノードが前記文書内の別個の単語を表現し、各エッジが2つのノードが互いに所定の距離内に現れる回数を識別する、複数のノード及びエッジを含むグラフデータ構造体を受ける手段と、前記グラフデータ構造体内の各エッジに固有のトークンを割り当てることによって、前記文書のベクトル空間表現を構築する手段であって、各エッジに関して、前記トークンの頻度は、前記2つのノードが互いに前記所定の距離内に現れる回数に等しく、前記ベクトル空間表現は前記トークンを含む、手段と、を備える、装置。ベクトル空間モデルは、マイニング目的には効果的で効率的な表現であるが、文書内の単語の順序付けについての情報を保存しない。本発明の例示的な実施形態によれば、テキスト文書を表現するためのグラフィカルモデルが提供される。グラフィカルモデルは、別個の単語の間の距離によって文書を表現する距離グラフから構築される。本発明の距離グラフ表現は、文書内の単語の位置情報を保持して基礎的データの文章構造に関するリッチ表現を提供し、マイニング目的に対して効果的である。この表現は、単語間の距離を表現する能力が高いため、ベクトル空間表現より効果的である。本発明の例示的な実施形態は、グラフィカルモデルによってテキスト文書を表現するための方法及びコンピュータプログラムを提供する。この方法においては、複数の順序付けられた単語を含む文書を受け取って、文書に関するグラフデータ構造体を生成することができる。グラフデータ構造体は、複数のノード及びエッジを含むことができ、各ノードは、文書内の別個の単語を表現し、各エッジは、2つのノードが、互いに所定の距離内に現れる回数を識別する。グラフデータ構造体は、情報レポジトリ内に格納することができる。本開示において、本発明の例示的な実施形態による、テキスト文書を表現するためのグラフィカルモデルが提示される。以下に、本発明の例示的な実施形態により文書内の別個の単語の間の距離によって文書を表現する距離グラフを定義する。本発明のグラフィカルモデルは、グラフ理論の分野からの概念を、非類似分野であるテキスト文書表現の分野に適用することによって得られる。また、この構造的表現を用いる幾つかのマイニング及び管理アプリケーションを探求する。本発明の距離グラフ表現は、効果的な処理を可能にし、文書内のテキストの高品質の表現をもたらすことが示される。例えば、距離グラフ表現は、文書内の基礎的データの挙動についてのリッチな情報を保持することができる。この構造的情報のリッチなレベルは、より損失の多いベクトル空間表現では不可能なアプリケーションを可能にし、既存のアプリケーションを用いて、より高品質の結果を与える。テキスト文書の基礎的表現を、本発明の距離グラフのエッジのベクトル空間表現に変換するだけで、クラスタ化等の多くの既存のテキストアプリケーションを、本発明の構造化データのベクトル空間表現と共に直接用いることが可能なことも示される。ここで、本発明の例示的な実施形態による距離グラフ表現の概要を説明する。距離グラフは、点の間の距離が1つであるときはいつでも、エッジによって2つの点を繋ぐことによって、ユークリッド平面内の点の集合から形成されたグラフである。距離グラフの構造的表現は、それらを処理のための効果的な表現にする。距離グラフは、保持される距離情報のレベルに応じた種々の次数のものであると定義することができる。具体的には、次数kの距離グラフは、基礎的文書内において最大でkの距離にある単語の対についての情報を保持する。距離グラフは、文書コーパス内の各語に対するノードと、一対のノード間の距離が一定の数よりも少ない場合に一対のノード間に存在するエッジとを定める構造体として定義する。コーパスCから引き出された文書Dに対するk次の距離グラフは、グラフGC,D,k=NC,AD,kとして定義され、ここで、NCは、コーパスCに特有に定められたノードの組であり、AD,kは、文書内のエッジの組である。これらの組は、以下のように定められる。組NCは、文書コーパスC全体における各別個の単語に対して1つのノードを含有する。ノードi及び単語iという用語を互換的に用いて、コーパス内の対応する単語の索引を表現する。コーパスCは、多数の文書を含有することができ、対応する単語ノードの索引は、C内の異なる文書の表現にわたって不変であることに留意されたい。ノードの組はNCで示され、コーパスCの関数である。組AD,kは、単語iが最大でkの位置だけ単語jの前に存在する場合にノードiからノードjに向かう有向性エッジを含有する。例えば、連続する単語については、kの値は1である。エッジの頻度は、文書内で単語iが最大でkの位置だけ単語jの前に存在する回数である。大部分のテキスト集合は、前置詞、冠詞及び接続詞等の多くの頻繁に現れる単語を含有する。これらは、ストップワードとして知られる。距離グラフ表現に対して、これらの単語は、距離グラフ構築の前にテキストから除去されるものと仮定する。言い換えれば、ストップワードは、グラフに関する距離を計算するときに数えず、ノードの組NCには含めない。これにより、距離グラフ表現におけるエッジの数は大きく減少する。これはまた、処理中のより良い効率性につながる。本発明の例示的な実施形態による、周知の童謡メリーさんの羊に対する距離グラフ表現を図1に示す。図1に示すように、テキスト断片110が与えられている。テキスト断片110は、テキスト文書の一部分である。テキスト文書は、ニュース記事、ウェブページ、ソーシャルネットワークのコンテンツ、ブログ、刊行文書、又はその他のデジタルテキスト集合の形態等の任意のデジタルテキスト集合の1つとすることができる。テキスト文書は、固有の語順を有する。言い換えれば、テキスト文書内の文章は、構文的配置における単語を含む。この配置は、マイニング目的のために有用な情報である。図1において、ストップワードは除去され120、距離グラフは、残りの単語130に対して構築される。図1の行A-Cは、余分なものを取り除いたテキスト表現130から構築された距離グラフを表わす。行Aはゼロ次の有向距離グラフを示し、行Bは一次の有向距離グラフを示し、行Cは二次の有向距離グラフを示す。有向距離グラフは、エッジ間に方向がある、ノードとエッジとを含むグラフである。本発明の例示的な実施形態による距離グラフ201及びそのデータ構造体202を図2に示す。メモリ内に格納することができる距離グラフ201の内部表現であるデータ構造体202は、距離グラフ201のノード1、2、3、4、5に対応するリスト、及び距離グラフ201のエッジ1,2、1,3、2,3、2,4、3,5、4,5に対応するリストを含有する。データ構造体202はまた、エッジリストと一対一に対応するエッジ重みリスト1、2、3、5、8、9を含有する。エッジ重みリストは、距離グラフ201におけるエッジの頻度を含有する。エッジの頻度は、エッジの各側のノードが、互いに所定の距離内に何回出現するかに対応する。これは、以下の図1の更なる論考のなかで明らかになるであろう。データ構造体202は、本開示において説明される処理を実行するのに十分である。図1に戻ると、行Aにおける距離グラフはゼロ次の距離グラフであるため、自己ループ140a-140fのみを含有する。自己ループは、単語がそれ自体からゼロの距離内に現れる回数である。例えば、自己ループ140aにおいて数字2は、MARYが、余分なものを取り除いた表現130において、それ自体からゼロ単語の距離内に2回現れたことを表示し、自己ループ140bにおいて数字4は、LITTLEが、余分なものを取り除いた表現130において、それ自体からゼロ単語の距離内に4回現れたことを表示する、などである。行Bにおける自己ループは、行Aにおける自己ループと同じである。行Cにおける自己ループは、自己ループ150b及び150cを除いて、行A及び行Bにおいて示された自己ループと同じである。これらは、LITTLE及びLAMBという単語が、それらから2単語の距離内に6回現れるので、数字6が記される。図1に示すように、エッジの数は、距離グラフが連続的に高次になるにつれて増加する。行Aにおけるゼロ次のグラフはエッジを含有しない。行Bにおける一次のグラフは、エッジ160a-160fを含有し、行Cにおける二次のグラフは、エッジ170a-170jを含有する。行Bにおけるエッジ160a-160fは、ある単語が別の単語から1の距離内に何回見出されるか例えば、頻度を表わす。例えば、行Bに示されるように、MARYとLITTLEとの間のエッジは、MARYが、LITTLEという単語から1単語の距離内に2回見出されるので2と示される。さらに、行Bにおけるエッジ160fは、LAMBという単語がLITTLEという単語の間に2回挟まれるので2と示される。行Cにおけるエッジ170a-170jは、ある単語が別の単語から2の距離内に何回見出されるかを表わす。例えば、LITTLEは、LAMBの後に最大で2の距離内に2回現れる。従って、エッジ170aは2とラベル付けされる。同様に、LAMBはMARYの後に最大で2の距離内に2回現れる。従って、エッジ170bも同様に2とラベル付けされる。図1に示すように、行Cの二次の距離グラフにおける自己ループの値は、行A及び行Bのそれぞれゼロ次及び一次の距離グラフよりも大きい。これは、LITTLE及びLAMBのような繰り返しの単語が互いに交互の位置に現れるからである。かかる繰り返しは、行A及び行Bのそれぞれゼロ次及び一次の距離グラフの自己ループの値を変化させないが、行Cの二次の距離グラフに影響し、従って自己ループ150b及び150cに影響する。図1の各ノードは、元の距離グラフにおける実際のテキスト単語に対応するラベルを有する。これらのラベルは、距離グラフを互いに異なる文書に関連付けるのに有用である場合がある。確かめられるように、高次の距離グラフは低次の距離グラフよりもリッチであるが、これは5又は10よりも高次の場合には必ずしも当てはまらない。例えば、文書内の別個の単語の数よりも大きい次数を有する距離グラフは、完全なクリークとなる。明らかに、これは、必ずしも有用な情報をエンコードするわけではない。他方、ゼロ次の距離グラフも、あまり有用な情報をエンコードしない。異なる次数の距離グラフの相対的挙動を調査すると、低次の距離グラフの方がより有効であることが分かる。データベースの視点からみると、距離グラフは、単語識別子に対応するノード上の属性ラベルと、エッジの頻度に対応するエッジ上のラベルとを有するXMLで表現することができる。かかる表現は、かかる半構造化データに対するデータ管理及びマイニング技術が既に存在する点で有用である。従って、この表現は、これらのアプリケーション例えば、クラスタ化、分類及び類似性検索に直接用いることができる。後で、クラスタ化、分類及び頻出パターンマイニング等の幾つかの共通テキストアプリケーションを、どのように本発明の距離グラフ表現と共に用いることができるかを説明する。前述のように、図1の行A-Cの距離グラフは有向グラフであり、各々がグラフ内の単語の順序付けを明らかにしている。しかしながら、幾つかのアプリケーションにおいては、ビットの順序付けを緩和して、距離グラフ表現において、いくらかの柔軟性をもたせることが有用な場合がある。このためには、無向グラフを用いることができる。無向グラフは、マイニングアプリケーションに対して有向グラフと比較してより簡単に取り扱えるので、用いることができる様々な多数のアプリケーションを可能にする。有向グラフと無向グラフとの間の主な相違は、無向グラフのエッジが無向であるということである。図3は、本発明の例示的な実施形態による、テキスト断片の無向距離グラフ表現を示す。より具体的には、図3の無向距離グラフ301は、図1の行Cにおける二次の距離グラフに対応する。無向距離グラフ301は、有向エッジ図1の矢印を有するエッジ170a-170jの全てを同じ頻度の無向エッジ370a-370i矢印を有しないと置き換えることによって、図1の行Cにおける二次の有向距離グラフから得られることは明らかである。両方向にエッジが存在する場合、双方向エッジの頻度を加算することによって、対応する無向エッジの頻度を得ることができる。例えば、図3の無向エッジ370dの頻度は、図1の有向エッジ170c及び170dの頻度の和である。図から分かるように、無向表現は、順序付けに関するいくらかの情報を失うが、距離についての情報は保持する。無向距離グラフ表現は、異なる言語が、所与のテキスト断片に対して同じ単語翻訳を表すが、順序付けが異なる場合に用いることができる。ここで、本発明の例示的な実施形態を、図4の装置401を参照しながら説明する。装置401は、コンピュータとすることができ、メモリ402、ディスク403、及び中央処理ユニット404のようなプロセッサを含む。本明細書で用いられるプロセッサという用語は、例えば、CPU及び/又は他の形態の処理回路を含むもの等の任意の処理デバイスを含むことを意図するものと理解されたい。さらに、プロセッサという用語は、2つ以上の個別のプロセッサを指すことができる。メモリという用語は、例えば、RAM、ROM、固定メモリデバイス例えば、ハードドライブ、取り外し可能メモリデバイス例えば、ディスケット、フラッシュメモリ等の、プロセッサ又はCPUと関連付けられたメモリを含むことを意図したものである。また、本明細書で用いられる入力及び/又は出力インターフェースという語句は、例えば、データを処理ユニットに入力するための1つ又は複数の装置例えば、マウスと、その処理ユニットに関連した結果を提供するための1つ又は複数の装置例えば、プリンタとを含むことを意図したものである。図4に示すように、装置401が入力インターフェースを通じて入力テキストデータを受け取ると、それをディスク403上に格納することができる。入力テキストデータは、処理の目的で用いられる任意の文書集合からのものとすることができる。入力テキストデータはCPU404内で処理され、例えば、図1乃至図3を参照しながら上で説明した様式で、入力テキストデータの距離グラフ表現が生成される。距離グラフ生成中の中間の計算結果は、メモリ402内に格納することができる。距離グラフ表現は、装置401の出力インターフェースを通して、情報レポジトリ405へ出力される。情報レポジトリ405は、文書の種々異なる表現が格納されるディスク記憶装置の形態にすることができる。距離グラフ表現は、将来の処理のために、任意の種類のデータベースに格納することができる。グラフのテキスト解析を実行するために、装置401又は別のコンピューティング装置によって、情報レポジトリ405内の距離グラフ表現にアクセスすることができる。次に、距離グラフ表現を解析して、特定のアプリケーションに対する解析結果を決定することができる。例えば、特定の文章断片が情報レポジトリ405内のいずれかの文書内に現れるかどうかを判断するために、最初に、クエリ断片に対する距離グラフ表現を構築し、次に、情報レポジトリ405を検索して、クエリグラフが情報レポジトリ405内の距離グラフ表現のいずれかに存在するかどうかを判断する。幾つかの実施形態においては、ユーザから入力される検索要求のようなテキスト解析を実行する要求410を装置401に入力することができる。幾つかの実施形態においては、要求に対する応答420が装置401から出力される。図5は、本発明の例示的な実施形態による、距離グラフ表現を生成するプロセスを示す。距離グラフ生成のプロセスは、iノード、iiエッジ、及びiiiエッジ間の頻度の3種類のエンティティの決定を含む。距離グラフは、単語リスト内の別個の単語各々に対して1つのノードを含む。501において、図1に示した単語のような順序付けられた単語のコーパスを含む文書が受け取られる。次いで、グラフデータ構造体が該文書に対して生成されるが、このグラフデータ構造体はノード及びエッジを含み、各ノードは文書内の別個の単語を表現し、各エッジは2つのノードが互いに所定の距離内に現れる回数を識別する。幾つかの実施形態においては、所定の距離は、グラフデータ構造体の次数の値に基づき、幾つかの実施形態においては、エッジは、有向エッジ又は無向エッジである。従って、第1のステップは、コーパス内の全ての別個の単語を決定することである。これらの別個の単語は、ステップ510においてノードとして表現される。ステップ520において、単語間の距離に基づいて、ノード間のエッジが生成される。k次の距離グラフに対して、間の距離が最大でkである単語の全ての対の間にエッジが生成される。ステップ520は、有向グラフ又は無向グラフのいずれを必要とするか応じて、異なるように実施できることに留意されたい。ステップ530において、これらのエッジの頻度が決定される。これらのエッジの頻度は、エッジが、距離グラフ表現において最大でkの距離に現れ得る回数によって決定される。このプロセスの結果は、図1及び図3に示した距離グラフの1つとすることができる。次いで、540において、グラフデータ構造体を、図4の405のような情報レポジトリに格納する。550においては、文書内の単語に関する検索のような文書についてのテキスト解析を実行する要求例えば、図4の410がある。560において、グラフデータ構造体についてテキスト解析を実行し、要求に応答する結果例えば、図4の420を提供する。幾つかの実施形態において、文書を受け取った後で、且つグラフデータ構造体を生成する前に、本方法は、文書からストップワードを取り除くことをさらに含み、グラフデータ構造体は、余分なものを取り除いた文書から生成される。図6は、本発明の例示的な実施形態による距離グラフ表現をマイニング目的のために用いるプロセスを示す。最初に601において、複数の単語を含有する文書を受け取られ、605において、上述のように距離グラフが生成される。本発明の距離グラフ表現をマイニングアルゴリズムとともに用いるためには、図6に示すように、まず、距離グラフをベクトル空間表現に変換する610。これを視覚化するために、図1の行Bにおける一次の距離グラフを考えることとする。この場合、各エッジに対して新しい疑似単語を生成し、エッジに重みを割り当てる。疑似単語は、エッジの始点及び終点における単語の連結であり、重みは、エッジの頻度である。例えば、MARYからLITTLEへのエッジは重み2を有するが、LITTLEからLAMBへのエッジは重み4を有する。従って、重み2を有する新しい単語MARY-LITTLE、及び重み4を有する新しい単語LITTLE-LAMBが生成される。結果として生じるベクトル空間表現は、対応する重み頻度を有する新しい単語のリストである。ステップ620において、テキスト管理及びマイニングアルゴリズムを、修正されたベクトル空間表現に直接適用することができる。かかるアプリケーションの一例は、類似性検索アプリケーションである。このアプリケーションにおいて、本発明の修正されたベクトル空間表現を用いて、2つのグラフの間で共通のエッジの数を調べることにより、2つの文書の類似性を計算することができる。かかる手法は、単に標準的ベクトル空間表現に基づいた標準的類似性検索よりも、優れた結果をもたらす。630において、例えば要求に応答してマイニングの結果が出力される。当業者であれば認識するように、本発明の態様は、システム、方法又はコンピュータプログラムとして具体化することができる。従って、本発明の態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む、又は、本明細書において全て一般的に回路、モジュール又はシステムと呼ぶことができる、ソフトウェアの態様とハードウェアの態様とを組み合わせた実施形態をとることができる。さらに、本発明の態様は、具体化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する1つ又は複数のコンピュータ可読媒体内に具体化されたコンピュータプログラムの形態をとることができる。1つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせを利用することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体とすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線、又は半導体システム、装置若しくはデバイス、又は、それらの任意の適切な組み合わせとすることができるが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例非網羅的なリストは、1つ又は複数のワイヤを有する電気的接続、ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、RAM、ROM、消去可能プログラム可能読み出し専用メモリEPROM又はフラッシュメモリ、光ファイバ、ポータブルコンパクトディスク型読み出し専用メモリCD-ROM、光学式記憶デバイス、磁気記憶デバイス、又はそれらの任意の適切な組み合わせを含むことになる。本文書の文脈において、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置又はデバイスにより、又はこれらに関連して用いるためのプログラムを含有又は格納することができる、任意の有形媒体とすることができる。コンピュータ可読信号媒体は、例えば、ベースバンド内に又は搬送波の一部として、具体化されたコンピュータ可読プログラムコードを含む伝搬データ信号を含むことができる。かかる伝搬信号は、電磁的、光学的又はそれらの任意の適切な組み合わせを含むが、これらに限定されない種々の形態のいずれかをとることができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、且つ、命令実行システム、装置又はデバイスにより又はこれらに関連して用いるためのプログラムを通信、伝搬又は伝送することができる、任意のコンピュータ可読媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体上に具体化されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、RF等、又はそれらの任意の適切な組み合わせを含むがこれらに限定されない、任意の適切な媒体を用いて伝達することができる。本発明の態様に関する動作を遂行するためのコンピュータプログラムコードは、Java、Smalltalk、C等のオブジェクト指向プログラミング言語、及び、Cプログラミング言語又は類似のプログラミング言語等の従来の手続き型プログラミング言語を含む、1つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述することができる。プログラムコードは、全体をユーザのコンピュータ上で実行するか、一部をユーザのコンピュータ上で実行するか、独立したソフトウェアパッケージとして実行するか、一部をユーザのコンピュータ上で実行し一部を遠隔コンピュータ上で実行するか、又は、全体を遠隔コンピュータ又はサーバ上で実行することができる。後者のシナリオにおいては、遠隔コンピュータは、ローカルエリアネットワークLAN又はワイドエリアネットワークWANを含む任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータに接続することができ、又は、外部コンピュータに例えば、インターネットサービスプロバイダを用いるインターネットを通して接続することもできる。本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置システム及びコンピュータプログラムのフローチャート及び/又はブロック図を参照して説明される。フローチャート及び/又はブロック図の各ブロック、及びフローチャート及び/又はブロック図内のブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実施できることが理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに与えて、マシンを生成することができ、それによりコンピュータ又は他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が、フローチャート及び/又はブロック図のブロック又は複数のブロック内で指定された機能/動作を実施するための手段を生成する。これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置又は他のデバイスに対して特定の様式で機能するよう命令することができるコンピュータ可読媒体内に格納することができ、それによりコンピュータ可読媒体内に格納された命令が、フローチャート及び/又はブロック図のブロック又は複数のブロック内で指定された機能/動作を実行する命令を組み込んだ物品又は製造物を生成する。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、又は他のデバイスにロードして、コンピュータ、他のプログラム可能装置又は他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させ、コンピュータ実施プロセスを生成することができ、それによりコンピュータ又は他のプログラム可能装置上で実行する命令が、フローチャート及び/又はブロック図のブロック又は複数のブロック内で指定された機能/動作を実施するためのプロセスをもたらす。図中のフローチャート及びブロック図は、本発明の種々の実施形態によるシステム、方法及びコンピュータプログラムの可能な実施のアーキテクチャ、機能性及び動作を示す。この点に関して、フローチャート又はブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実施するための1つ又は複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、又はコードの一部分を表すことができる。幾つかの代替的な実施においては、ブロック内に記された機能は、図中に記された順序以外の順序で行われる場合があることにも留意されたい。例えば、連続して示された2つのブロックは、関係する機能に応じて、実際には、実質的に同時に実行されることもあり、又は、ブロックは、逆の順序で実行される場合もある。ブロック図及び/又はフローチャートの各ブロック、及びブロック図及び/又はフローチャートのブロックの組み合わせは、指定された機能又は動作を行う専用ハードウェアをベースとするシステム、若しくは専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実施できることにも留意されたい。本明細書において用いられる用語は、特定の実施形態を説明する目的のためのものにすぎず、本発明を限定することを意図するものではない。本明細書において用いられる場合、文脈から明らかにそうでないことが示されていない限り、単数で示されたものは、複数でも良いことが意図されている。含む及び/又は含んでいるという用語は、本発明において用いられる場合、言明された特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び/又は構成要素の存在を特定するものではあるが、1つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、構成要素、及び/又はそれらの群の存在又は追加を排除するものではないこともさらに理解されるであろう。以下の特許請求の範囲における全ての手段又はステップと機能との組合せ要素の対応する構造、材料、行為及び均等物は、その機能を、明確に特許請求されているように他の特許請求された要素と組み合わせて実行するための、いかなる構造、材料又は行為をも含むことが意図される。本発明の説明は、例示及び説明の目的で提示されたものであるが、網羅的であることを意図するものではなく、本発明を開示された形態に限定することを意図するものでもない。本発明の範囲及び思想から逸脱することのない多くの変更及び変形が、当業者には明らかである。実施形態は、本発明の原理及び実際の用途を最も良く説明するため、及び、当業者が本発明を種々の変更を有する種々の実施形態について企図される特定の使用に好適なものとして理解することを可能にするために、選択及び記載された。"