"多数のデーターソースからの製品情報をオンラインカタログに自動的に合成する方法であって、前記オンラインカタログにおいて表されている既存製品に対応する過去の情報を、複数の過去データーソースから得るステップであって、前記過去の情報が複数の過去属性-値対を備えており、各過去属性-値対が、過去属性名および対応する過去属性値を有する、ステップと、ソース-対-カタログ属性対応を判定するステップであって、第1過去データーソースの第1過去製品スキーマに含まれている第1過去属性名と、前記オンラインカタログのカタログスキーマに含まれている第1カタログ属性との間における対応を判定することを含み、前記カタログスキーマが複数のカタログ属性-値対を備えており、各カタログ属性-値対が、異なるカタログ属性名および対応するカタログ属性値を有する、ステップと、前記ソース-対-カタログ属性対応に基づいて、属性-値対抽出を決定するステップであって、前記過去の情報に含まれている過去属性-値対毎に、既存のカタログ属性名と第1過去属性値の少なくとも一部との間における既存の関連を判定することを含む、ステップと、前記既存のカタログ属性名と前記第1過去属性値の前記少なくとも一部との間における既存の関連を、前記カタログスキーマに格納するステップと、を備えており、前記着信情報および過去の情報を前記複数の着信および過去データーソースから得るステップが、複数の異なるスキーマの未構造化データーおよび構造化データーを前記複数の着信および過去データーソースから得るステップを含む、方法。請求項1記載の方法であって、更に、前記既存製品または新製品の内少なくとも1つに対応する着信情報を、複数の着信データーソースから得るステップであって、前記複数の着信データーソースが、前記複数の過去データーソースの少なくとも一部または少なくとも1つの新データーソースの内少なくとも1つを備えており、前記着信情報が複数の着信属性-値対を備えており、各着信属性-値対が、着信属性名および対応する着信属性値を有する、ステップと、ソース-対-ソース属性対応を判定するステップであって、第1着信データーソースの第1着信製品スキーマに含まれている第1着信属性名と第2着信データーソースの第2着信製品スキーマに含まれている第2着信属性名との間における対応を判定することを含む、ステップと、前記ソース-対-ソース属性対応に基づいて、各クラスターが異なる製品に対応するように、着信属性-値対をクラスター化するステップと、前記着信情報から属性-値対を抽出するステップであって、前記オンラインカタログの特定の既存製品または特定の新製品に対応する特定のクラスターに対応する特定の着信属性値を得て、前記属性-値対抽出の学習に基づいて、前記特定の着信属性値と、特定の既存カタログ属性名または特定の新カタログ属性名の内1つとの間における新たな関連を判定し、前記新たな関連を前記カタログスキーマに追加することを含む、ステップと、前記着信情報を融合するステップであって、前記新たな関連および前記カタログスキーマに含まれている少なくとも1つの他の関連から、前記特定の既存カタログ属性名または前記特定の新カタログ属性名の内前記1つに対応する代表的カタログ属性値を決定することを含む、ステップと、前記代表的カタログ属性値を用いて、前記特定の既存製品または前記特定の新製品に対応する前記オンラインカタログにおいてエントリーを更新するステップと、を備えている、方法。請求項2記載の方法において、前記着信情報を前記複数の着信データーソースから得るステップが、レビューについての感想、レビューの格付け、レビュー有益指標、頻繁に訊かれる質問FAQ、製品に対応する形容詞、質問および回答、関連製品、ビデオ、または価格予測信号の内少なくとも1つから、ウェブサイトからのフィード採集またはエンティティ抽出の内少なくとも1つによって、前記着信情報を得るステップを含む、方法。請求項3記載の方法において、前記着信情報を得るステップが、更に、売り出し、クリックデーター、画像、製品ランク、仕様情報、推薦、製品階層、製品スコアカード、オピニオンインデックス、または製品マニュアルの内少なくとも1つから前記着信情報を得るステップを含む、方法。請求項2記載の方法であって、更に、前記複数の着信属性名を区分するステップを備えている、方法。請求項2記載の方法であって、更に、前記カタログスキーマおよび前記オンラインカタログに対応するカタログ分類法に基づいて、前記着信属性名および前記着信属性値を正規化するステップを備えている、方法。請求項2記載の方法であって、更に、前記着信情報を、カタログ分類法の1つ以上のカテゴリーに類別するステップを備えており、前記カタログスキーマが、前記1つ以上のカテゴリーの各々に対して異なるカタログスキーマを備えている、方法。請求項7記載の方法において、前記着信属性-値対をクラスター化するステップが、前記カタログ分類法の前記1つ以上のカテゴリーに更に基づいて、前記着信属性-値対をクラスター化するステップを含む、方法。請求項2記載の方法であって、更に、前記着信情報を浄化するステップを備えており、符号化の誤り、大文字使用、および綴りを訂正することを含む、方法。請求項2記載の方法であって、更に、前記複数の着信データーソースから、更新された着信情報を少なくとも毎日2回得るステップと、前記複数のデーターソースの全てから、更新された着信情報を少なくとも毎月得るステップとを備えている、方法。製品情報をオンラインカタログに自動的に合成するシステムであって、プロセッサーと、メモリーと、前記メモリー上に格納され前記プロセッサーによって実行可能なコンピューター実行可能命令とを有する1つ以上の計算機を備えており、前記オンラインカタログが、複数の製品カテゴリーを備えているカタログ分類法と、製品カテゴリー毎にカテゴリースキーマを備えているカタログスキーマであって、各カテゴリースキーマが、1組のカタログ属性-値対を備えており、各カタログ属性値-対が、カタログ属性名および対応するカタログ属性値を有する、カタログスキーマと、既存の製品に対応する複数のエントリーであって、前記複数のエントリーの各々が、前記カタログ分類法に基づき、前記カタログスキーマに含まれている複数の対応するカタログ属性-値対を備えている、複数のエントリーとを備えており、前記システムが、ネットワークに通信可能に接続されており、前記ネットワークにおける複数の着信電子データーソースから、1つ以上の既存の製品に対応する着信製品情報と、1つ以上の新製品に対応する着信製品情報とを得るように構成されているデーター取得コンポーネントであって、前記着信製品情報が、各々1組の着信属性-値対を有する着信製品スキーマを備えており、各着信属性-値対が、着信属性名および対応する着信属性値を有し、前記着信製品情報が、レビューについての感想、レビューの格付け、レビュー有益指標、FAQ、製品に対応する形容詞、質問および回答、関連製品、ビデオ、または価格予測信号を含む、データー取得コンポーネントと、前記着信製品情報に対して動作するように構成されている計算コンポーネントと、を備えており、前記計算コンポーネントが、ソース-対-ソース属性対応を判定するように構成されているエンティティ関係コンポーネントであって、第1着信電子データーソースに対応する第1分類法および第1スキーマに含まれている第1着信属性名と、第2着信電子データーソースに対応する第2分類法および第2スキーマに含まれている第2着信属性名との間における対応を判定することを含み、前記第1および第2着信電子データーソースが、前記複数の着信電子データーソースから選択される、エンティティ関係コンポーネントと、前記着信製品情報に対して動作し、各製品クラスターが異なる製品に対応するように、前記着信属性名と、前記着信属性値と、前記ソース-対-ソース属性対応とに基づいて1組の製品クラスターを決定するように構成されているクラスター化コンポーネントと、クラスター属性値と、前記カタログスキーマにおける既存のカタログ属性名、または前記カタログスキーマに対する新たなカタログ属性名の内の1つとの間において抽出された対応を判定するために、前記1組の製品クラスターに対して動作するように構成されている抽出コンポーネントと、を備えており、前記システムが、更に、1つ以上の抽出された対応に基づいて、前記カタログスキーマに含まれている特定のカタログ属性名に対して1つの代表的カタログ属性値を決定するように構成されている融合コンポーネントと、前記オンラインカタログと関連があり、前記1つの代表的カタログ属性値を前記オンラインカタログのエントリーに含ませるように構成されている、公開コンポーネントと、を備えている、システム。請求項11記載のシステムであって、更に、前記着信製品情報に対して動作し、前記着信製品情報に含まれている非カタログスキーマに含まれている第1特定属性名と、前記カタログスキーマに含まれている第1特定カタログ属性名との間における対応を判定するように構成されている正規化コンポーネントと、前記着信製品情報に対して動作し、前記着信製品情報において表されている特定新製品または特定既存製品を、前記カタログ分類法における少なくとも1つのカテゴリーと関連付けるように構成されている類別コンポーネントと、を備えており、前記エンティティ関係コンポーネントが、更に、ソース-対-カタログ属性対応を判定するように構成されており、前記着信製品情報に含まれている第1非カタログスキーマの各特定属性名と、前記カタログスキーマに含まれている対応するカタログ属性名との間における対応を判定することを含み、前記クラスター化コンポーネントが、更に、前記カタログ分類法のカテゴリーに基づいて、前記1組の製品クラスターを決定する、システム。請求項11記載のシステムにおいて、前記データー取得コンポーネントが、エンティティエキストラクターとフィードインジェスターとを含む、システム。請求項13記載のシステムであって、更に、前記エンティティエキストラクターまたは前記フィードインジェスターの少なくとも1つに対するアクセスを与える露出APIアプリケーションプログラムインターフェースを備えている、システム。請求項11記載のシステムであって、更に、前記データー取得コンポーネント、前記計算コンポーネント、または前記オンラインカタログの内少なくとも1つに結合されている人間入力コンポーネントを備えており、この人間入力コンポーネントが、モデルまたは規則の内少なくとも1つを含む、システム。0008以下の本文は、多数の異なる実施形態の詳細な説明を明記するが、この説明の法的範囲は、本特許の末尾に明記されている特許請求の範囲の文言によって定義されることは言うまでもない。詳細な説明は、例示のみとして解釈すべきであり、あらゆる可能な実施形態について説明することは、不可能ではないにしても、現実的ではないので、あらゆる可能な実施形態について説明はしない。現在の技術または本特許の出願日以降に開発される技術のいずれを用いても、多数の代替実施形態を実現することができ、これらも特許請求の範囲に該当するものとする。0019また、本明細書において用いる場合、___という用語は、ここではを意味すると定義するという文章または同様の文章を用いて、本特許において用語を明示的に定義しないのであれば、明示的または暗示的のいずれでも、その平素のまたは通常の意味を超えて、その用語の意味を限定する意図はなく、このような用語は、本特許のいずれの章において行われるいずれの叙述特許請求の範囲の文言以外に基づいても、その範囲が限定されるように解釈してはならないことも言うまでもないことである。本特許の末尾にある特許請求の範囲において列挙されている用語は、そのいずれについても、本特許において1つの意味で首尾一貫して言及されている場合、これは、読者を混乱させないように明確化のために行われているに過ぎないのであって、このような請求項の用語が、暗示的にまたはそうでなくても、その1つの意味に限定されることを意図するのではない。最後に、請求項の要素が、いずれの構造の明記もなく手段という用語および機能を列挙することによって定義されているのではないならば、いずれの請求項の要素の範囲も、35U.S.C.§112、第6節の適用に基づいて解釈されることは意図されていないものとする。0020図1は、本明細書によって記載される方法およびシステムの多くの実施形態を実行するように動作することができる、適した計算システム環境100の一例を示す。尚、計算システム環境100は、適した計算環境の一例に過ぎず、特許請求の範囲の方法および装置の使用範囲や機能について、何の限定も示唆しようとしているのではないことは、注記してしかるべきである。また、動作環境例100に図示されているいずれの1コンポーネントまたはコンポーネントの組み合わせに関しても、計算環境100が何らかの依存性や要件を有するように解釈してはならない。0021図1を参照すると、特許請求する方法および装置のブロックを実現するシステム例は、コンピューター110の形態とした汎用計算機を含む。コンピューター110のコンポーネントは、演算装置120、システムメモリー130、およびシステムバス121を含むことができるが、これらに限定されるのではない。システムバス121は、システムメモリーから演算装置120までを含む種々のシステムコンポーネントを結合する。0022コンピューター110は、リモートコンピューター180のような1つ以上のリモートコンピューターへの論理接続を用いて、モデム172または他のネットワークインターフェース170を介して、ローカルエリアネットワークLAN171および/またはワイドエリアネットワークWAN173を通じてネットワーク環境で動作することもできる。0023コンピューター110は、通例、種々のコンピューター読み取り可能媒体を含む。これらのコンピューター読み取り可能媒体は、コンピューター110によってアクセスすることができる入手可能な媒体であればいずれでもよく、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双方の媒体を含む。システムメモリー130は、リードオンリーメモリーROM131およびランダムアクセスメモリーRAM132のような、揮発性および/または不揮発性メモリーの形態とした、コンピューター記憶媒体を含む。ROMは、基本入力/出力システム133BIOSを含むことができる。RAM132は、通例、データー、および/またはオペレーティングシステム134、アプリケーションプログラム135、他のプログラムモジュール136、およびプログラムデーター137を含むプログラムモジュールを収容する。また、コンピューター110は、ハードディスクドライブ141、磁気ディスク152に対する読み出しまたは書き込みを行う磁気ディスクドライブ151、および光ディスク156に対する読み出しおよび書き込みを行う光ディスクドライブ155のような、他のリムーバブル/非リムーバブル、揮発性/不揮発性コンピューター記憶媒体も含むことができる。ハードディスクドライブ141、151、および155は、インターフェース140、150を介して、システムバス121とインターフェースすることができる。0024ユーザーは、キーボード162および、一般にはマウス、トラックボール、またはタッチパッドと呼ばれているポインティングデバイス161のような入力デバイスを介して、コンピューター110にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス図示せずには、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星ディッシュ、スキャナー等を含むことができる。これらおよびその他の入力デバイスは、多くの場合、ユーザー入力インターフェース160を介して演算装置120に接続されている。入力インターフェース160は、システムバスに結合されているが、パラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバスUSBのような他のインターフェースおよびバス構造によって接続するのであってもよい。モニター191または他のタイプのディスプレイデバイスも、ビデオインターフェース190のようなインターフェースを介して、システムバス121に接続することができる。モニターに加えて、コンピューターは、スピーカー197およびプリンター196のような、出力周辺デバイスも含むことができ、これらは、出力周辺インターフェース190を介して接続することができる。0025コンピューター110は、ネットワークインターフェースコントローラーNIC170を介して、リモートコンピューター180のような1つ以上のリモートコンピューターへの論理接続を用いて、ネットワーク環境で動作することもできる。リモートコンピューター180は、パーソナルコンピューター、サーバー、ルーター、ネットワークPC、ピアデバイス、または他のネットワークノードであってもよく、通例、コンピューター110に関して先に記載したエレメントの多くまたは全てを含む。図1に示すNIC170とリモートコンピューター180との間における論理接続は、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、または双方を含むことができるが、他のネットワークを含んでもよい。ネットワークは、ワイヤレス、有線、またはこれら2つの組み合わせであってもよい。このようなネットワーク接続環境は、事務所、企業規模のコンピューターネットワーク、イントラネット、およびインターネットでは極普通である。0026計算機110は、多くの異なる計算機構成を包括的に含むことができる。例えば、計算機110は、ハンドヘルドデバイス、移動体電話機、多重プロセッサシステム、マイクロプロセッサーに基づく消費者用電子機器またはプログラマブル消費者電子機器、ネットワークPC、ミニコンピューター、メインフレームコンピューター、携帯用計算機または通信デバイス、ならびに視覚的表示および他の計算機との直接的または間接的通信の双方が可能な他の計算機において実現することができる。0027図2は、データーソースからの製品情報をオンラインカタログに自動的に合成する方法200の一実施形態を示す。方法200は、図1の計算環境100と共に用いることができる。0028方法200は、複数のデーターソースから製品情報202を得るステップを含むことができる。製品情報は、例えば、RSSフィード、アトムフォーマットフィード、または他のタイプのデーターフィードのフィード採集205によって得る202ことができる。あるいはまたは加えて、製品情報は、クローリング、スクレーピング、または他のデーター収集技法によってウェブサイトおよび他のエンティティからデーターを抽出することによるというようにして、エンティティ抽出208によって得る202こともできる。一般に、データーを抽出する元となるエンティティは、電子データーソースであればよく、インターネットおよび/またはクラウドネットワークおよびピアツーピアネットワークを含むがこれらに限定されない他の公衆ネットワークまたは個人ネットワークを通じてアクセスすることができる。あるいはまたは加えて、製品情報は、データーベースから読み取ることによって、ユーザーの入力によって、あるいは電子データーを得る他の既知の手段または方法のいずれでも得る202ことができる。0029図2に示す実施形態では、特定の製品に対応する情報が得られる202エンティティは、売買業者の売り出しフィード210、データープロバイダー製品フィード212、売買業者ウェブサイト215、または製造業者ウェブサイト218のような、電子データーソースを含むことができる。例えば、特定の製品に対応する情報は、売り出しフィードまたは1つ以上の売り出しのフィード210におけるテキスト記述、売買業者ウェブサイト215上にある画像、あるいは製造業者のウェブサイト218からのユーザーマニュアルから得ることができる。特定の製品に対応する情報は、FAQ頻繁に尋ねられる質問および/またはQnA質問および回答から得ることができる。情報が得られる202データーソースは、売買業者、プロバイダー、および製造業者に関係するデーターソース210、212、215、および218のみに限定されなくてもよい。図2には示されていないが、データーソースは、加えてまたは代わりに、レビューについての感想、製品格付け、レビュー有益指標、推薦、オピニオンインデックス、製品階層、または製品番付というような、第三者によって発生されたデーターソースも含むことができる。特定の製品に対応する製品情報のデーターソースは、販売ウェブサイト、ビデオ、価格予測信号またはデーター、静止画像、メディアクリップ、製品に対応する形容詞、および/またはその特定の製品に関係がある他の製品に適用される前述のデーターソースのいずれでも含むことができる。更に他のデーターソースには、検索エンジンおよび/またはウェブブラウザーからの頻度データー、ウェブサイトからのクリックデーター等というようなデーター、価格および/またはトランザクションデーターからの人気傾向情報、または他の人気に基づくデーターというような、人気に基づくデーターソース、信号、あるいはデーターも含むことができる。製品情報を得る202ための実施形態は数多く可能であるが、その中で引用するのに相応しい1つが、2009年5月11日に出願され、ProvidingtimeSensitiveInformationforPurchaseDeterminations購入決定のための時間敏感情報の提供と題する同時係属中の米国特許出願第12/463,831号において見いだすことができる。この出願をここで引用したことにより、その開示内容全体が本願にも含まれるものとする。0030得られた製品情報は、製品毎に1組の属性-値対を含むことができ、各属性-値対は、属性名および属性値を含む。属性名という用語は、本明細書において用いられる場合、製品と関連のある属性の名称であればよく、通例、その製品の1つ以上の態様を記述するか、またはその製品の特性を示す。例えば、ラップトップコンピューターについては、属性名は画面サイズ、ハードディスクサイズ、および重量を含むことができる。属性値という用語は、本明細書において用いられる場合、製品に対応する属性名に対する値であればよい。例えば、ラップトップコンピューターの属性名に対するそれぞれの属性値は、15.6インチ、500ギガバイト、および7.6ポンドを含むことができる。したがって、ラップトップに対する1組の属性-値対は、{画面サイズ-15.6インチ}、{ハードディスクサイズ-500ギガバイト}、および{重量-7.6ポンド}を含むことができる。本明細書において用いられる場合、属性-値対を指定するために用いられる表記は、中括弧の中に入れられダッシュで分離された2つで1組の要素とし、最初の要素は属性名に対応するテキスト文字列または同等物を示し、2番目の要素は属性値に対応するテキスト文字列または同等物を示す。得られた製品情報と同様、各カタログエントリーも1組の対応するカタログ属性-値対を含むことができ、各々、カタログ属性名と対応するカタログ属性値とを含む。0031ブロック202は、複数のデーターソースから過去の製品情報を得るステップを含むことができる。ここで、過去の製品情報および過去の情報は、本明細書では相互交換可能に用いられ、各々、予め分かっておりカタログエントリーに対応する製品情報とすることができる。過去の情報は、1つ以上の過去の属性-値対を含むことができ、各過去の属性値対は、過去の属性名および対応する過去の属性値を含む。過去の製品情報を得ることに加えてまたはその代わりに、ブロック202は、第2複数のデーターソースから着信製品情報を得るステップを含むことができる。第2複数のデーターソースは、過去のデーターソースと同じデーターソース、異なるデーターソース、または部分的に異なるデーターソースを含むこともでき、少なくとも1つの新たなデーターソース、またはカタログとは未だ合成されていない情報を含むデーターソースを含むのであればよい。着信製品情報および着信情報という用語は、本明細書において用いられる場合、相互交換可能に用いられ、各々、その中で取り上げられている製品の既存のカタログ製品に対する関係が知られていないか、またはその着信情報の取得時点では未だ製品カタログと合成されていない製品情報を指す。方法200の実施形態の中には、過去の製品情報を得るステップおよび着信製品情報を得るステップを異なる時点で実行してもよい場合もある。0032方法200は、得られた製品情報を浄化するするブロック220を含むことができる。製品情報を浄化するブロック220は、得られた製品情報において発見された誤りを訂正するステップを含むことができる。綴りの誤りを訂正することもできる例えば、pollyesterをpolyesterに訂正することができる。既知の技法または今後開発される技法を用いて、文法上の誤りや誤植を訂正することもできる例えば、waitをweightに訂正することができ、またはgoldnecklaceをgoldnecklaceに訂正することもできる。大文字使用の誤り、符号化の誤り、およびその他の誤りというような、他の誤りも製品情報を浄化する220ときに訂正することができる。方法200の実施形態の中には、製品情報を浄化するブロック220が任意選択肢であってもよい場合や、省略してもよい場合もある。0033製品情報が得られる202多種多様なデーターソースは、個々の製品を記述するために異なるスキーマおよび分類法を使用することがあり得る。つまり、特定の製品について得られた製品情報202は、様々なフォーマットで受け取られる可能性がある。製品情報の一部には、未構造化データーを含むこともある。製品情報の一部には、特定のスキーマおよび/または分類法の構造化データーを含むこともある。例えば、ラップトップコンピューター製品の例では、第1ソースが、ラップトップコンピューターをラップトップとして分類する分類法を用いる場合があり、そのスキーマは、ハードディスクサイズおよび解像度というような属性名を用いる場合がある。同じラップトップ製品について、第2ソースは、ラップトップコンピューターを携帯用コンピューターとして分類する分類法を用いる場合があり、同じ概念属性について、そのスキーマは容量および画素というような異なる属性名を用いる場合がある。他のデーターソースは、画像またはビデオクリップのような、テキスト以外の表現を利用することもあり、この表現から属性-値対を決定する場合もある。このように多種多様な分類法、スキーマ、表現、そして実際には、多種多様なタイプのデーターソースからの製品情報の合成において生ずる課題に、本開示の方法およびシステムは簡にして要を得て取り組む。0034具体的には、方法200は、製品情報を正規化するブロック222を含むことができる。典型的な実施形態では、製品情報を正規化するブロック222は、属性名および/または属性値を正規化するステップを含むことができ、単位、省略、同義語、頭文字語、および共通値の標準化を決定するステップを含む。一般に、製品情報を正規化するブロック222は、オンラインカタログの分類法に関して製品情報222を正規化するステップを含むことができる。例えばそして限定ではなく、属性tan日焼けの色をbeigeベージュの同義語として認識することもでき、そのように正規化する222ことができる。属性メガ画素は、カタログ属性解像度に正規化することができる。他の例では、値7.12メガ画素は、7.1メガ画素に正規化することができ、単位lbsおよびはポンドに正規化することができ、0.6メートルおよび600ミリメートルは、60センチメートルに正規化することができる。正規化222は、過去の製品情報、着信製品情報、または双方に対して行うことができる。実施形態の中には、過去の製品情報および着信製品情報を異なる時点で方法200によって正規化することができる場合もある。実施形態の中には、製品情報を正規化するブロック222が、分類法および/またはデーターモデリング、機械学習技法、および/または言語分析を用いるステップを含んでもよい場合もある。例えば、方法200は、言語分析および学習技法を用いて、tanおよびbeigeが1本のズボンに対応する色属性についての同義語であると判断することができ、これを、1対のブラインドに対応する色属性に適用してもよいが、1足のカウボーイブーツには適用することはできない。製品情報を正規化する222ための実施形態は数多く可能であるが、その中で引用するのに相応しい1つが、2008年9月23日に出願され、GeneratingSynonymsBasedonQueryLogDataクエリーログデーターに基づく同義語の生成と題する同時係属中の米国特許出願第12/235,635号において見いだすことができる。この特許出願をここで引用したことにより、その開示内容全体が本願にも含まれるものとする。0035方法200は、製品情報を区分するブロック225を含むことができる。典型的な実施形態では、製品情報を区分するブロック225は、種々のデーターソースから得られた同様の属性名が一緒に区分されるように、属性名を区分するステップを含むことができる。例えばそして限定ではなく、踏み段式腰掛けに対する1つの特定の売り出しフィードは、属性名寸法を含むことができ、他の売り出しフィードは、属性名高さ、幅、および長さを含むことができる。製品情報を区分するブロック225の結果、これらの属性名4つ全てを一緒に区分することができる。コンテナについての他の例では、異なるソースからの属性名容量およびボリュームを一緒に区分することもできる。実施形態の中には、製品情報を区分するブロック225が、埋め込み情報を抽出するステップを含んでもよい場合もある。例えばそして限定ではなく、一人の売買業者が記述属性内において書籍のISBNを提供するが、一方他の売買業者はISBNをそれ自体についての属性としてリストに纏めることが考えられる。製品情報を区分するブロック225は、双方の売買業者のそれぞれの参照を、この書籍の同じ概念ISBNにマッピングすることができる。区分225は、過去の製品情報、着信製品情報、または双方に対して行うことができる。実施形態の中には、過去の製品情報および着信製品情報を異なる時点において方法200によって区分する225ことができる場合もある。0036方法200は、製品情報を類別するブロック228を含むことができる。製品情報を類別するブロック228は、ブロック202において得られた情報の中に表されている所与の製品を、オンラインカタログ分類法に含まれている1つ以上の部類またはカテゴリーと照合するステップを含むことができる。一般に、部類またはカテゴリーは、カタログのユーザーにとって製品を絞り込むのに有用となることができる、カタログ内における製品の何らかの集合体であればよい。例えばそして限定ではなく、ラップトップコンピューターの例では、ラップトップコンピューターを電子機器のカテゴリー、携帯用計算機のカテゴリー、またはラップトップ計算機のカテゴリーに類別する228ことができる。方法200の実施形態の中には、製品情報を類別するブロック228が任意選択肢であってもよい場合もあり、そして省略してもよい場合もある。類別228は、過去の製品情報、着信製品情報、または双方に対して行うことができる。実施形態の中には、過去の製品情報および着信製品情報を異なる時点において方法200によって類別する228ことができる場合もある。製品情報を類別するブロック228は、機械学習技法、ウェブ抽出、分類法およびデーターモデリング、そして場合によっては、人間の入力を用いるステップを含むこともできる。0037方法200は、属性対応230を判定するブロック230を含むことができる。属性対応を判定するブロック230は、2つの異なるソースの属性名間において対応を判定するステップを含むことができる。実施形態の中には、2つの異なるソースが、カタログ以外の2つの異なるデーターソースであってもよい場合もある。ソース-対-ソース属性対応およびソース-対-ソース対応という用語は、本明細書では相互交換可能に用いられ、各々、第1データーソースによって用いられる特定の属性名その分類法および/またはスキーマに基づくと、第2データーソースによって用いられる別の属性名その分類法および/またはスキーマに基づくとの間における対応を含むことができる。例えば、前述のラップトップの例では、ソース-対-ソース属性対応を判定するステップは、第1ソースによって用いられている属性名容量が、第2ソースによって用いられている属性名ハードドライブサイズに対応すると判定することを含むことができる。0038実施形態の中には、2つの異なるソースの内1つがオンラインカタログであってもよい場合もある。したがって、ソース-対-カタログ属性対応およびソース-対-カタログ対応という用語は、本明細書では相互交換可能に用いられ、各々、第1データーソースによって用いられる特定の属性名その分類法および/またはスキーマを含むとオンラインカタログの分類法および/またはスキーマによって用いられる属性名との間における対応を含むことができる。ラップトップの例では、ソース-対-カタログ対応を判定するステップは、第1ソースによって用いられている属性名RPM1分当たりの回転数がカタログの属性名速度に対応すると判定するステップを含むことができる。0039属性対応の図示例について、図3Aに示す情報について検討する。図3Aにおいて、第1チャート302はオンライン製品カタログに含まれるハードドライブ製品に対応する情報を含む。第2チャート305は、特定の売買業者からのハードドライブ製品売り出しに対応する情報を含む。尚、この例において、単純な属性名の一致だけでは、売買業者のスキーマとカタログのスキーマとの間における一致を導き出すには十分でないことを注記しておく。これは、チャート302および305で用いられている語彙の間には、かなりの違いがあるからである。例えばそして限定ではなく、ハードドライブの速度に対応する概念的属性は、カタログでは速度308aと呼ばれているが、売買業者はそれをRPM308bと呼んでいる。インターフェースタイプに対応する概念的属性は、カタログではインターフェース310aと呼ばれているが、売買業者はこれをインターフェースタイプ310bと呼んでいる。0040カタログリスト302と売買業者売り出し305との間における属性対応230を判定するために、カタログおよび売買業者の売り出しにおける属性名毎にある範囲の単語または値を決定することができ、単語頻度分布または値の距離を判定することができる。1つの可能な実施形態を例示すると、図3Bは、図3Aの属性名毎に決定した単語の範囲即ちバッグを示し、属性名毎に1組の可能な値を含む。具体的には、範囲即ちバッグ312aは、図3Aのカタログ302からの属性名速度308aの値に対応し、範囲即ちバッグ315aは、カタログ302からの属性インターフェース310aの値に対応し、範囲即ちバッグ312bは、売買業者の売り出し305からの属性RPM308bの値に対応し、範囲即ちバッグ315bは、売買業者の売り出し305からの属性インターフェースタイプ310bの値に対応する。0041図3Cは、図3Bのカタログおよび売買業者売り出し属性の異なる組み合わせに対する距離値を示すチャート318を含む。チャート318は、カタログ302からの属性インターフェース310aと売買業者売り出し305からの属性インターフェースタイプ310bの方が、インターフェエース310aとRPM308bよりも近いことを示す。即ち、距離はそれぞれ0.34基準320および2.17基準322である。チャート318では、距離は次のように決定する。Aが属性でありカタログからまたは何等かの他のデーターソースから、この属性Aについていずれかのデーターソースに現れる単語全てを含む値A’をその範囲即ちバッグとする場合、それぞれの単語即ち用語tについての分布は、次のように表すことができる。00432つの属性AおよびBについての値分布は、それらのカルバックライブラーKL:KullbackLeiblerまたは情報発散によって決定することができる。0045AおよびB間の距離は、AおよびB間ならびにBおよびA間におけるKL発散の最小値とすればよい。何故なら、KL発散は対称ではないからである。0047したがって、属性対応を判定するブロック230は、1対の属性の距離が所与の閾値未満である、即ち、距離A,B<閾値である場合、関係があり得ると判定するステップを含むことができる。尚、図3Aから図3Cの例では、売買業者売り出し属性とカタログ属性との間におけるソース-対-カタログ対応を判定するが、当業者であれば、オンラインカタログ、売買業者の売り出し、または以前に論じたデーターソースの内あらゆるものを含む、属性のあらゆる2つのソース間における属性対応を容易に判定することができる。勿論、属性間における距離の判定は、式1~3を使用することには限定されない。属性値間の距離を判定する他の実施形態、そして実際に、属性対応を判定する230他の実施形態も考えられ、方法200と共に用いることができる。0048図2に戻って、方法200は、属性-値対の抽出を決定するブロック232を含むことができる。一般に、属性-値対の抽出を決定するブロック232は、既存のカタログ属性名とカタログ以外の属性値との間の関連を判定するために、過去の製品情報に対して実行すればよく、好ましい実施形態では、関連を機械学習するステップを含むこともできる。各製品の各カタログエントリーが1組のカタログ属性-値対に対応するので、各カタログ属性-値対をカタログスキーマに含ませること、またはカタログスキーマと共に格納することができる。しかしながら、通例では、カタログ以外のデーターソースのスキーマからの属性-値対は、正確にカタログ属性-値対と一致しないこともある。例えばそして限定ではなく、オンラインカタログスキーマは、2つの異なる属性名メモリー容量およびメモリー技術を含むことがあるが、カタログ以外のデーターソースは、代わりに、{メモリー-128MBDDRSDRAM}という属性-値対を用いることがある。この例では、元の属性-値対{メモリー-128MBDDRSDRAM}から属性-値対の抽出を決定するブロック232は、カタログ属性名{メモリー容量-128}および{メモリー技術-DDRSDRAM}に基づいて、2つの機械学習による属性-値対を得ることができる。0049実施形態の中には、属性-値対の抽出を決定するブロック232が、データーソース属性毎に隠れマルコフモデルHMMを学習することに基づくことができる場合もある。ブロック230において判定したように、過去の製品情報から判定したカタログ-対-ソース属性対応に基づいて、HMMの状態空間を縮小することができる。実施形態の中には、属性-値対の抽出を決定するブロック232が、他のテキスト解析技法または方法に基づくことができる場合もある。勿論、属性-値対の抽出を判定するブロック232の他の実施形態も、加えてまたは代わりに、考えられ、方法200と共に用いることができる。0050方法200は、製品情報をクラスター化するブロック235を含むことができる。製品情報をクラスター化するブロック235は、クラスター内における名称および/または値間の類似性が最大となり、種々のクラスター間の類似性が最小となるように、属性名および属性値を比較することによって、同じ製品に対応する製品情報をクラスター化即ち集合化するステップを含むことができる。製品情報をクラスター化するブロック235は、分類法および/またはデーターモデリングならびにドメインエキスパート入力技法を用いるステップを含むこともできる。一般に、クラスター化235は、着信製品情報に対して行えばよいが、実施形態の中には、加えてまたは代わりに、クラスター化を過去の製品情報に対して行ってもよい場合もある同時にまたは方法200の実行中における異なる時点で。実施形態の中には、製品情報をクラスター化するブロック235が、ソース-対-ソース属性対応230に基づいて、異なるデーターソースの属性-値対間における距離を判定するステップを含んでもよい場合もある。例えば、AViがカタログ以外のデーターソースインスタンスoiからの属性-値対{Ai-vi}を表し、AVjがカタログ以外のデーターソースインスタンスojからの属性-値対{Aj-vj}を表す場合、{Ai-vi}と{Aj-vj}との間の距離は、次のように決定することができる。ここで、iはjに等しくない。ここで、Distは、AiおよびAjを伴う属性対応に対する属性距離先に論じたようにであり、cosはviとvj間における余弦類似性とすることができる。0051実施形態の中には、製品情報235をクラスター化するブロック235が、データーソースインスタンス即ち売り出しoffering間における距離を判定することに基づいてもよい場合もある。例えば、インスタンス即ち売り出しoiおよびojは、oiおよびojの対応する値の類似性の加重平均として判定することができ、重みは、属性対応からの属性名称間における距離に対応する。ここで、Attrsは、インスタンスoの全ての属性-値対の集合とすることができ、AttrNamesは、インスタンスoの属性-値対における全ての属性名の集合とすることができる。実施形態の中には、製品情報235をクラスター化するブロック235が、代わりにまたは加えて、余弦類似性比較に基づいて、異なるデーターソースのテキスト記述間における距離を判定するステップを含んでもよい場合もある。勿論、属性-値対および/またはテキスト記述距離を判定する他の実施形態、そして実際、製品情報235をクラスター化する他の実施形態も考えられ、方法200と共に用いることができる。0052実施形態の中には、階層的凝集クラスターHAC:hierarchicalagglomerativeclusterアルゴリズム例えば、TheElementsofStatisticalLearning統計学習の要素NewYorkNYUSASpringerVerlag2001byTHastieRTibshiraniandJFriedmanに記載されているようにを用いることによって、クラスター化235が、属性-値対間の距離を判定するステップと、テキスト記述間の距離を判定するステップの双方を含んでもよい場合もある。特定のデーターソースからの各製品距離を個々のクラスターに置くことができ、所定の停止規準または選択されている停止規準よりも高い類似性を有するクラスターがなくなるまで、類似性が最も高いクラスターを繰り返し合併することができる。HACアルゴリズムは、製品情報において属性-値対を用いて1回実行し、次いでテキスト記述に基づく類似性に基づいて再度実行することができる。これらの実施形態では、2回のHACアルゴリズム実行から得られたクラスターが共通の要素を有する場合、これらを合併することができる。1つ以上のクラスターについて、代表的なクラスター属性名およびそれらの対応するクラスター属性値を判定することができる。0053方法200は、属性-値対を抽出するブロック238を含むことができる。一般に、属性-値対を抽出するブロックは、カタログ以外のデーターソースのインスタンスからの属性値、または代表的なクラスター属性値のカタログ属性名に対する関連を判定するために、着信製品情報に対して実行すればよい。抽出した属性-値対は、オンラインカタログのスキーマに含ませることができる。実施形態の中には、属性-値対を抽出するブロック238が、属性-値対の抽出を判定するブロック232に基づくことができる場合もある。0054方法200は、着信データーまたは情報を融合するブロック240を含むことができる。データーを融合するという用語は、本明細書では、データー融合を実行すると言うこともでき、一般に、多数のソースからのデーターを組み合わせ、推論を遂行するためにその情報を集めることと理解される。着信データーを融合するブロック240は、オンラインカタログにおける特定の属性に対して代表値を決定するステップを含むことができ、更にドメインエキスパート入力を用いるステップを含むことができる。通例、オンラインカタログにおける特定の属性に対して代表値を決定するステップ240は、カタログスキーマにおける特定の属性名に対応する全ての属性-値対から代表的属性値を決定するステップを含むことができる。実施形態の中には、代表的な値を決定するステップが、絶対属性値または一般化した属性値に基づいて多数決を行うステップを含んでもよい場合もある。絶対値に基づく多数決の非限定的な一例では、4つの属性-値対{メモリー容量-1024}および1つの属性-値対{メモリー容量-2048}に対応する属性名メモリー容量について、絶対値に基づく多数決によって、1024が属性メモリー容量に対する代表的な値であると決定する。0055着信データー240を融合する他の非限定的な例では、着信属性-値対の例{オペレーティングシステム-WindowsVista登録商標}、{オペレーティングシステム-Microsoft登録商標WindowsVista登録商標}、および{オペレーティングシステム-MicrosoftVista}は、代表的な値に対して絶対多数を有していない。しかしながら、この例では、一般化したデーターに基づく多数決を行って、代表値がMicrosoftWindowsVistaであると判定することができる。一般化した値に基づく多数値は、属性に対して全ての可能な値を含む1組の用語のサイズと等価の寸法を有する属性-値対毎に構成ベクトルを含むことができる。この1組のベクトルの重心を決定し、この重心に対するユークリッド距離が最も近い属性値に、属性に対する代表値を決定することができる。この例に適用すると、v1がWindowsVista登録商標であり、v2がMicrosoftWindowsVistaであり、v3がMicrosoftVistaであればよい。属性オペレーティングシステムに対して3つの可能な値があるので、対応する三次元ベクトルは、v1に対して<0,1,1>、v2に対して<1,1,1>、そしてv3に対して<1,0,1>となる。つまり、この1組のベクトルに対する重心は、<2/3,2/3,1>となり、この重心に最も近いベクトルはv2となる。これに応じて、この例では、MicrosoftWindowsVistaが、一般化した値に基づいて、属性オペレーティングシステムに対する代表値であると決定される。0056方法200は、オンラインカタログをこの代表値で更新するステップ242を含むことができる。先の例を続けると、オンラインカタログ242は、MicrosoftWindowsVistaのオペレーティングシステムおよび1024のメモリー容量で特定の製品を記述するエントリーを含むように更新することができる。このエントリーは、改訂された既存のエントリーであってもよく、または新たな製品がオンラインカタログに追加されたときのように、新たなエントリーであってもよい。この製品に対応する更新エントリーまたは新たなエントリーを、オンラインカタログ242に含ませることができる。0057オンラインカタログを更新するステップ242は、カタログ販売におけるように、製品エントリーを更新することだけに限定されなくてもよい。実施形態の中には、オンラインカタログを更新するステップ242が、加えてまたは代わりに、ブランド情報、製品ライン、製造業者の情報、クエリー、レビュー、または特定の製品に直接結び付けられない他の情報を更新することを含んでもよい場合もある。例えば、前述のMicrosoftWindowsVistaの例を用いると、ブランドMicrosoft、製品ラインVista、またはオペレーティングシステムを、オンラインカタログにおいて代表値1つまたは複数で更新することができる。0058方法200は、計算機110のメモリー130、あるいは図1のネットワーク171および/または173を通じてアクセス可能なリモートデーター記憶位置というような、ローカルまたはリモートデーター記憶位置に、更新したエントリーを格納するステップ245を含むことができる。更新したエントリーは、今後引き出すことができるように格納することができる245。0059方法200は、任意に、更新したエントリーを、ユーザーにというように、伝達するステップ248も含むことができる。更新したエントリーは、伝達し、表示し、またそうでなければ、ユーザーがこの更新したエントリーにアクセスできる形態で出力する248ことができる。例えば、更新したエントリーを画面上に表示することができ、電子メールまたはフィードにおいてユーザーの計算機に送ることができ、オーディオファイルに出力することができ、あるいはいずれかの他の既知の方法またはメカニズムを用いて伝達することができる。0060図4は、図2の方法200から得ることができるHitachiコンピューター製品についての新たなまたは更新したカタログエントリーの少なくとも一部に含まれる製品情報の一例400を示す。チャート402は、第1売買業者から提供された、このHitachiコンピューター製品の属性および値を表す。チャート410は、第2売買業者によって提供された、同じコンピューター製品の属性および値を表す。尚、これら2人の売買業者間における属性名には一貫性がないこと、例えば、モデル402aおよび製造業者の部品番号410aとなっていることを注記しておく。同じ属性値の一部は、チャート402および410間において異なる属性名と関連付けられている。例えば、7200rpmの速度が第1売買業者では名称402bに埋め込まれているが、第2売買業者では別の属性RPM410bの下に掲示されている。第1および第2売買業者402、410からの製品情報の合成415方法200によって行われるようなによって、簡潔な1組の製品情報例えば、属性-値対420を製品カタログの製品エントリーに含ませることができる。例えば、合成情報420において、製造業者の部品番号は明らかに属性MPN420aによって明確に叙述されており、コンピューターの速度は別の属性ストレージハード/ドライブスピンドル速度420bによって明確に叙述されており、各々が正確な属性値420cおよび420dをそれぞれ有している。加えて、第1売買業者の名称402bの中に埋め込まれた値は、特定的な記述式属性-値対420e、420f、420gに明確に記述されている。勿論、合成情報420は、図4に示す属性名および値のみに限定されるのではなく、追加の属性および値および/または異なる属性および値も含むことができる。同様に、合成情報420は、2人の売買業者402、410から合成されることに限定されるのではなく、あらゆる数およびタイプのデーターソースからでも合成することができる。また、表現402、410、および420はチャート形式で示されているが、これらの表現は属性-値対を表すのであればいずれの形式でもよい。0061図5は、多数のデーターソースからの製品情報502をオンラインカタログ505に自動的に合成するシステム例500を示す。システム500の実施形態は、図2の方法200の実施形態と併せて動作することができる。システム500は、図1に示したような1つ以上の計算環境100または計算機110の実施形態を含むことができる。0062システム500は、人間入力コンポーネント508、データー取得コンポーネント510、計算コンポーネント512、およびオンラインカタログ505を含むことができる。また、システム500は、公開コンポーネント515も含むことができる。公開コンポーネント515は、図5に示すようにそれ自体は別個のコンポーネントであってもよく、または実施形態の中には図示せず、公開コンポーネント515の少なくとも一部が、計算コンポーネント510および/またはオンラインカタログ505に含まれてもよい場合もある。公開コンポーネント571は、包括的な記述をユーザーに伝達できるようにするために、カタログ505における情報属性名および代表属性値を含むを更新するように構成することができる。加えて、システム500は人間入力管理コンポーネント518も含むことができる。0063コンポーネント502~518の各々の具体的な詳細について、後続の章および図面において更に詳細に説明する。一般的には、システム500は、1つ以上の既存製品および/または新製品に対応する着信情報502を受け取る。着信情報502は、データー取得コンポーネント510によって受け取ることができ、および/または着信情報は、計算コンポーネント512によって直接受け取ることもできる。0064データー取得コンポーネント510および/または計算コンポーネント512は、入力、パラメーター、規則、および/または人間入力コンポーネント508によって伝達されるその他の条件に基づいて、それらの種々の動作を実行するように構成することができる。データー取得コンポーネント510は、人間入力コンポーネント508に基づいて着信情報502を得ることができ、着信情報502を処理して共通分類を求めることができる。この共通分類は、計算コンポーネント512によって用いることができる。計算コンポーネント512は、処理された着信情報を受け取り、人間入力コンポーネント508からの入力に少なくとも部分的に基づいて、着信情報に含まれている種々のデーター点間の関係を判定し、更に着信情報とカタログ505における既存の情報との間の関係を判定することができる。カタログ505は、計算コンポーネント512によって判定された関係に少なくとも部分的に基づいて更新することができる。0065人間入力コンポーネント508は、人間入力管理コンポーネント518からの入力または情報に少なくとも部分的に基づいて、変更または更新することができる。人間入力管理コンポーネント518は、オンラインカタログ505からの情報に少なくとも部分的に基づいて、人間入力コンポーネント508に伝達された入力または情報を基準にすることができる。0066図6は、図5のオンラインカタログ505の詳細図600の一実施形態を含む。カタログ600は、カタログ分類法602およびカタログスキーマ605を利用することができる。カタログ分類法は、複数のカテゴリー602a、602b、、602nを含むことができる。各カテゴリー602a、602b、、602nは、対応するカテゴリースキーマ605a、605b、、605nを、カタログスキーマ605に含めることができる。各カテゴリースキーマ605a、605b、605nは、1つ以上のカタログ属性名608a~608nを含むことができる。尚、一部の属性名620、レビュー622、画像625等のような、製品に対応する情報の他のビュー620、622、625、628、630、632、635、640を含むこともできる。例の中には、製品エントリー612および/または他の情報620、622、625を集合化して、例えば、顧客がカタログ600を容易にナビゲートできるようにしてもよい。例えばそして限定ではなく、製品は、ブランド名628例えば、Hitachi、Dell、Lenovo等、製品ライン630例えば、入門者レベル、家庭用計算処理、小規模業務用等、カテゴリー632例えば、ラップトップ、デスクトップ、サーバー、バッテリー等、売買業者635例えば、Amazon、BatteryWorld、Ebay等、および/または他の集合体640によって集合化することができる。カタログ600に含まれる情報ビュー620、622、625、628、630、632、635、640は、カタログスキーマ605およびカタログ分類法602に基づくことができ、実施形態の中には図示せず、カタログ製品612と同様の属性-値対を含むことができる場合もある。0071合成カタログ製品エントリー612に含まれる情報、およびカタログ600に含まれる情報ビュー620、622、625、628、630、632、635、640は、複数の電子データーソースから取得することができる。図7は、図5のデーター取得コンポーネント510の詳細の実施形態700を示す。既に論じたように、データー取得コンポーネント700は、人間入力コンポーネント508に基づいて着信情報502を得ることができ、着信情報502を処理して共通分類を得ることができ、この共通分類は、計算コンポーネント512によって用いることができる。データー取得コンポーネント510の実施形態700では、カタログ製品610に合成された情報、および情報ビュー620、622、625、628、630、632、635、640の少なくとも一部は、売り出し702a、レビュー702b、第三者の製品記述702c、画像702d、および図2に関して既に論じた他のこのような第三者情報702eというような、第三者の電子データーソースから発せられた着信コンテンツタイプ情報702から得ることができる。0072第三者コンテンツタイプ情報702は、データー取得コンポーネント700を通じて得ることができる。具体的には、データー取得コンポーネント700には、インターネットおよび/または他の公衆および/または個人ウェブサイトやデーターソースをクロールまたはスクレープしてコンテンツ-タイプ情報702を抽出することが可能なエンティティ抽出コンポーネント例えば、エンティティエキストラクター705を設けることができる。加えてまたは代わりに、データー取得コンポーネント700には、第三者データーソースからデーターフィード例えば、RSSフィード、アトムフォーマットフィード等を受け取ることが可能なフィード採集コンポーネント例えば、フィードインジェスター708を設けることもできる。0073実施形態の中には、データー取得コンポーネント700が、エンティティデーター抽出705および/またはデーター採集708を実行するためにAPIアプリケーションプログラミングインターフェース710を露出することができる場合もある。API710は、ターゲットまたはそのタイプの指定または選択を抽出させる705および/または採集させる708ことを可能にすることができる。API710は、データー取得の1つ以上の周期性を、ターゲット毎に、機能毎に例えば、フィードの抽出、受信等、または双方で指定するために備えることができる。実施形態の中には、データー取得コンポーネントが1つ以上のデーターコネクター712を含んでもよい場合もある。実施形態の中には、データーコネクター712にアクセスするために、同じAPI710または異なるAPIを露出させることができる場合もある。0074コンテンツタイプ情報に加えて、動作タイプ情報715もデーター取得コンポーネント700によって受け取ることができる。図7では、動作タイプ情報715は、図5の着信情報502に含まれるものとして示されている。動作タイプ情報715は、一般に、電子的動作から、そして具体的には、人気信号または人気データーから導き出すまたは推論することができる。例えば、動作タイプ情報715は、クリックデーター715a、ブラウザーデーター715b例えば、ウェブブラウザーツールバーデーター、トランザクションデーター715c、または図2に関して既に論じたようなその他の動作タイプデーター715dから導き出すことができる。実施形態の中には、データー取得コンポーネント700が、データーコネクター712を通じて、動作タイプデーター715を取得できる場合もある。実施形態の中には、動作タイプデーター715の少なくとも一部を、加えてまたは代わりに、図5の計算コンポーネント512から直接受け取ることができる場合もある。実施形態の中には、動作タイプデーター715を、システム500によって、導き出された状態で受け取ることができる場合もある。実施形態の中には、動作タイプデーター715を、システム500によって、導き出されていない状態即ち生の状態で受け取ることができる場合もあり、データー取得コンポーネント510、データー計算コンポーネント512、またはシステム500の何らかの他のコンポーネントが、属性-値対を得るために、受け取った動作タイプデーター715に対して派生を実行することができる。0075データー取得コンポーネント700は、ベースサービス718を含むことができる。ベースサービス718は、正規化コンポーネント718a、区分コンポーネント718b、およびデーター融合コンポーネント718cを含むことができる。図7の実施形態700では、コンポーネント718a、718b、および718cは、それぞれ、方法200の少なくともブロック222、225、および240を実行するように構成することができる。0076図8は、図5の計算コンポーネント512の実施形態800を示す。先に論じたように、計算コンポーネント800は、着信情報をデーター取得コンポーネント510から受け取ることができ、人間入力コンポーネント508に少なくとも部分的に基づいて、着信情報に含まれている種々のデーター点間の関係を判定し、更に着信情報とカタログ505における既存の情報との間の関係を判定することができる。したがって、計算コンポーネント800は、柔軟なデーターフローを構成し実行することが可能なデーターフローコンポーネント802を含んでもよい。データーフローコンポーネント802は、エンティティ抽出805、エンティティ関係の判定808、ベースサービス810、および計算コンポーネント800の他のコンポーネント図示せずをサポートすることができる。0077計算コンポーネント800は、エンティティ抽出コンポーネント805を含むことができる。このエンティティ抽出コンポーネントは、属性-値対の抽出232を判定する、および/または方法200の属性値-対238を抽出するというような、抽出タイプ機能を実行するように構成することができる。エンティティ抽出コンポーネント805は、製品ブランド805a、製品ライン805b、または製品805cの売買業者を、過去の製品情報および/または着信製品情報から抽出するサブコンポーネントを含むことができる。0078計算コンポーネント800は、1組のベースサービス810を含むことができる。1組のベースサービス810は、類別コンポーネント810a、浄化コンポーネント810b、および合成またはクラスター化コンポーネント810cを含むことができる。図8の実施形態では、コンポーネント810a、810b、および810cは、それぞれ、方法200の少なくともブロック228、220、および235を実行するように構成することができる。実施形態の中には、計算コンポーネント800が、図7のデーター取得コンポーネント700において示されているベースサービス718の内1つ以上を含むことができる場合もある。逆に、実施形態の中には、データー取得コンポーネント700が、図8の計算コンポーネント800において示されているベースサービス810の内1つ以上を含むことができる場合もある。0079計算コンポーネント800は、エンティティ関係コンポーネント808を含むことができる。エンティティ関係コンポーネント808は、着信製品情報502、702、および/または715に対して動作してデーター関係を判定するように構成することができる。実施形態の中には、エンティティ関係コンポーネントが、ソース-対-ソース対応、および/または図2のブロック230に関して先に論じたような、ソース-対-カタログ対応を判定することができる場合もある。図8によって示されている実施形態では、エンティティ関係コンポーネント808は、価格予測信号またはデーター808a、製品の格付け808b、推薦808c、製品階層808d例えば、どの製品がウェブページまたはリスト上でより高い位置に載せられているか、製品スコアカード808e、関連製品808f、オピニオンインデックス808g、画像分析808h、および/または静止ランク808iに基づいて、関係を得ることおよび判定することができる。実施形態の中には、図8において今示されている追加の情報または代わりの情報を得て、この情報から関係を判定することができる場合もある。実施形態の中には、エンティティ関係コンポーネント808が、機械学習、傾向分析および予想、感想抽出、または言語分析を用いて、データー関係を判定することができる場合もある。実施形態の中には、エンティティ関係コンポーネント808が、クラスタリングおよびデーターマイニング技法を用いてカタログ810cに含ませるために絞り込まれる情報の合成およびクラスタリングとは別で異なる、製品の人気および/または価格予測についてというような、データー関係を判定することができる場合もある。0080図9は、図5の人間入力コンポーネント508および人間入力管理コンポーネント518の実施形態900および920をそれぞれ示す。人間入力管理コンポーネント920は、ツール920aおよびワークフロー管理920b機能を含むことができる。人間入力管理コンポーネント920は、少なくとも部分的にオンライン製品カタログ505に基づくことができ、ツール920aおよびワークフロー管理920bを用いて、図6の情報612、620、622、625、628、630、632、635、および/または640のカタログ事後分析というような、オンラインカタログ502bから合成された情報の事後分析を行うことができる。0081システム500は、人間入力コンポーネント508の一実施形態900を含むことができる。人間入力コンポーネント900は、モデル900a、規則900b、およびコンテンツ900cを含むことができ、これらの一部または全部を、人間入力管理コンポーネント920によって実行される事後分析に少なくとも部分的に基づいて、調節することができる。人間の入力900は、電子的に行うことができ、データー取得コンポーネント510および/または計算コンポーネント512に対して境界または制約を形作るまたは規定することができる。例えば、そして限定ではなく、人間入力コンテンツ900cは、どの製品をカタログ505に含めるべきか、例えば、靴製品を含めるが、靴紐製品は含めないことを示すことができる。人間モデル900aは、例えば、得られた情報の部類例えば、図8のブロック810aまたは編成についてのマーケティング研究あるいは他の因子に基づいて、モデルを規定することができる。人間入力規則900bは、例えば、第1頻度または周期で製品フィード例えば、図7のブロック708からデーターを得て、第2頻度または周期で人気信号またはデーター例えば、図7のブロック715を更新するための規則を示すことができる。人間入力コンポーネント900は、ドメインエキスパート人間入力および/または非エキスパート人間入力を含むことができる。0082図10は、システム500の一実施形態において、種々のデーターソース1005に対して、実用化のために更新頻度1002を減らした場合を詳細に示すチャート1000を含む。また、チャート1000は、入力データーの規模、または更新毎に情報が得られた種々のデーターソース1008の数の詳細も示す。0083最後に、以上の本文は多数の異なる実施形態の詳細な説明を明記したが、特許の範囲は、本特許の末尾に明示する特許請求の範囲の文言によって定義されることは言うまでもない。詳細な説明は、一例のみとして解釈すべきであり、あらゆる可能な実施形態について説明するのではない。何故なら、あらゆる可能な実施形態について説明することは、不可能ではないにしても、現実的ではないからである。現在の技術、または本特許の出願日以降に開発される技術のいずれかを用いて、多数の代替実施形態を実現することができ、これらも請求項の範囲に該当するものとする。0084したがって、本請求項の主旨および範囲から逸脱することなく、本明細書において説明および図示した技法および構造には、多くの変更および変形を行うこともできる。それ故に、本明細書において記載した方法および装置は、例示に過ぎず、請求項の範囲を限定するのではないことは言うまでもない。"