JP2018206343A - データ内の同格化した関係を視覚的に調査するためのシステム、関係のデータを視覚化する方法、プログラム、及びコンピュータ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本開示の技術は、双クラスタを直感的に明らかにする。
【解決手段】関係データを視覚化する方法が説明される。本方法は、第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、第１のタイプのエンティティと第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを受け取ることと、関係を示すデータに基づき、第１のタイプのエンティティを第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成することと、生成された双クラスタに基づいて視覚化を生成することであって、視覚化には、第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、第２のタイプのエンティティを示す第２の列が含まれ、視覚化の各列が、生成された双クラスタに対応する、視覚化を生成することと、を含む。
【選択図】図２

Description

本開示はデータ視覚化システムに関し、より詳細には、同格関係を分析するためのデータ視覚化システムのシステム及び方法に関する。

同格化された関係を発見及び分析することは、現実世界の多くの用途において、重要な作業である場合がある。同格化された関係は、異なるタイプのエンティティ（ｅｎｔｉｔｙ（実体））のセット間で密に共有された関係（たとえば、一緒に、又は一定の時間領域内の異なる時間に、全員が４つの場所を訪問した３人の人によって形成されたコネクション）のグループである。たとえば、事業のメッセージの分析のシナリオでは、従業員間の同格化された関係、及び、従業員の会話（たとえば、一定のタイムウィンドウ内のメッセージ）により、会社内の有機的ワークグループが示される場合がある。知的分析の分野においては、関係が、ドキュメント内の（たとえば、人及び場所としての）エンティティの共起から構築され得、また、同格化された関係は、共謀の証拠に繋がり得る。生物情報学の分野では、科学者が、遺伝子の発現及び相互作用のデータセットからの同格化された関係を調査して、一般に、表現されたか、統制された条件及び種である、遺伝子／タンパク質のセットを発見する場合がある。

いくつかの関連技術のコンピュータによる方法により、同格化された関係に関するいくつかの初期の洞察が与えられる場合があるが、アルゴリズムのアウトプットの複雑さに起因して、理解が困難である場合がある。そのような関連技術のシステムでは、同格化された関係の分析は、双クラスタリング（ｂｉｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）のデータマイニング技術の適用に基づく場合がある。さらに、双クラスタリングが適用されると、関連技術の表示が生じる場合がある。図１Ａ及び図１Ｂは、エンティティの双クラスタリングの関係の、関連技術の表示を示している。図１Ａは、従業員（縦軸１０５に沿って示されたＡ１〜Ａ７）と、従業員（横軸１１０に沿って示されたＢ１〜Ｂ５）間の会話（たとえば、ｅｍａｉｌ、インスタントメッセンジャなど）のマトリクスベースの表示を示している。図１Ｂは、従業員（列１１５に沿って示されたＡ１〜Ａ７）と、従業員（列１２０に沿って示されたＢ１〜Ｂ５）間の会話（たとえば、ｅｍａｉｌ、インスタントメッセンジャなど）のリストベースの表示を示している。図１Ａ及び図１Ｂは、以下により詳細に論じる。

関連技術の双クラスタリングアルゴリズムは、エンティティの２つのセット間の関係から発見された、最大の双クラスタ（最小サイズの要件を満たす）を出力する場合がある。たとえば、図１Ａでは、（従業員｛Ａ４、Ａ５｝と、会話｛Ｂ３、Ｂ４、Ｂ５｝とで形成された）双クラスタ１２５は、双クラスタリングアルゴリズムによって検出され得る。双クラスタ１２５は、３つの会話（｛Ｂ３、Ｂ４、Ｂ５｝）すべてに参加していた２人の従業員（｛Ａ４、Ａ５｝）を示している。したがって、双クラスタ１２５は、潜在的なワークグループを示す場合があり、また、サイズを増大させるように従業員−会話の関係が双クラスタに追加され得ないことから、最大である。

関連技術の双クラスタリングアルゴリズムが、分析者が同格化された関係を発見することの助けになる場合があるが、出力は、複雑であり、図式的ではない形態の調査には、あまりにも大きすぎて、実用にはならない場合がある。さらに、多くの現実世界の用途では、双クラスタチェーン（たとえば、従業員と会話とを繋ぐ双クラスタの第１のセット、及び、会話とトピックとを繋ぐ双クラスタの第２のセット）を形成することによって調査されることになる２つ以上のペアのエンティティのタイプが必要である場合がある。関連技術の視覚化技術により、検出された双クラスタから同格化された関係の理解が助けられる場合がある。関連性のデータを視覚化する、２つの主な関連技術のアプローチは、マトリクスベースの表示（図１Ａに示されている）と、リストベースの表示（図１Ｂに示されている）とである。しかし、これらの両方は、顕著な欠点を有している。図１Ａのマトリクスベースの表示は、すべての双クラスタを直感的に明らかにすることができない（たとえば、双クラスタ１３０｛Ａ１、Ａ４、Ａ５｝×｛Ｂ３、Ｂ５｝は、認識することが容易ではない）。さらに、図１Ｂのリストベースの表示は、エンティティの数が増大すると、視覚的に乱雑になる（たとえば、従業員（列１１５に沿って示されているＡ１〜Ａ７）と従業員（列１２０に沿って示されているＢ１〜Ｂ５））。

いくつかの向上した関連技術の視覚化技術が、図１Ａと図１Ｂとに示された２つの基本的アプローチに基づいて提案されてきたが、多数の双クラスタ又はエンティティの表示の拡張性は、関連技術の視覚化技術の、コンピュータのリソースの要件に起因して、依然として課題である。さらに、関連技術の視覚化技術は、重み付けが双クラスタの視覚化において有し得る影響を見落としている。

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本開示の技術は、双クラスタを直感的に明らかにすることを目的とする。

本開示の態様は、関係のデータを視覚化する方法を含み得る。本方法は、第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、第１のタイプのエンティティと第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを受け取ることと、関係を示すデータに基づき、第１のタイプのエンティティを第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成することと、生成された双クラスタに基づいて視覚化を生成することであって、視覚化には、第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、第２のタイプのエンティティを示す第２の列が含まれ、視覚化の各行が、生成された双クラスタに対応する、視覚化を生成することと、を含んでいる。
１又は複数の実施形態では、前記生成された視覚化がさらに、前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示を含む。
１又は複数の実施形態では、前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの複数のエンティティと前記第２のタイプの複数のエンティティとの間の、少なくとも１つの関係を示すデータを含んでおり、前記生成された双クラスタが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティの各々を、前記第２のタイプの前記複数のエンティティの各々に繋ぎ、前記生成された視覚化がさらに、前記第１のタイプの前記複数のエンティティを示す第１の列、及び、前記第２のタイプの前記複数のエンティティを示す第２の列を含み、前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に配置されている。
１又は複数の実施形態では、少なくとも１つの前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の複数の関係を示し、前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に、第１の方向に延びる第１のタイプの視覚要素と、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記第１の方向と直交する第２の方向に延びる、第２のタイプの視覚要素であって、前記第２のタイプの複数の視覚要素が、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記複数の視覚要素の各々が、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の前記複数の関係の１つに関連付けられている、第２のタイプの視覚要素と、を含む。
１又は複数の実施形態では、前記第１のタイプのエンティティ、第３のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプの別の複数のエンティティと前記第３のタイプの複数のエンティティとの間の関係を示す追加のデータとを含む追加の関係データを受け取ることと、関係を示す前記追加のデータに基づき、前記別の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋げる別の双クラスタを生成することと、前記双クラスタを、前記生成された別の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、前記生成された別の双クラスタ及び前記生成された双クラスタチェーンに基づき、別の視覚化を生成することであって、前記別の視覚化が、他の複数の前記第１のタイプのエンティティと前記複数の前記第３のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、前記双クラスタと前記別の双クラスタとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、を含む、別の視覚化を生成することと、をさらに含む。
１又は複数の実施形態では、前記双クラスタチェーンを前記生成することには、前記双クラスタの前記複数の第１のタイプのエンティティと前記別の双クラスタの他の複数の第１のタイプのエンティティとの間の類似性の値を計算することと、前記計算された類似性の値が、閾値以上であるかを判定することと、前記計算された類似性の値が前記閾値以上であるかの判定に応じて、前記双クラスタを、前記複数の第１のタイプのエンティティ及び前記他の複数の第１のタイプのエンティティに基づき、前記別の双クラスタに繋げることと、を含む。
１又は複数の実施形態では、前記計算された類似性の値が前記閾値未満であることの判定に応じて、別の複数の前記第３のタイプのエンティティとの関係を有する前記第１のタイプの追加の複数のエンティティを選択することと、前記追加の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記別の複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋ぐ追加の双クラスタを生成することと、前記双クラスタを、前記生成された追加の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、をさらに含む。
１又は複数の実施形態では、前記閾値の値は、ユーザが設定した閾値である。

本開示の追加の態様は、コンピュータに、関係データの視覚化の方法を実行させるプログラムである。本方法は、第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、第１のタイプのエンティティと第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを受け取ることと、関係を示すデータに基づき、第１のタイプのエンティティを第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成することと、生成された双クラスタに基づいて視覚化を生成することであって、視覚化には、第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、第２のタイプのエンティティを示す第２の列が含まれ、視覚化の各行が、生成された双クラスタに対応する、視覚化を生成することと、を含んでいる。
１又は複数の実施形態では、前記生成された視覚化がさらに、前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示を含む。
１又は複数の実施形態では、前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの複数のエンティティと前記第２のタイプの複数のエンティティとの間の、少なくとも１つの関係を示すデータを含んでおり、前記生成された双クラスタが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティの各々を、前記第２のタイプの前記複数のエンティティの各々に繋ぎ、前記生成された視覚化がさらに、前記第１のタイプの前記複数のエンティティを示す第１の列、及び、前記第２のタイプの前記複数のエンティティを示す第２の列を含み、前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に配置されている。
１又は複数の実施形態では、前記少なくとも１つの前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の複数の関係を示し、前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に、第１の方向に延びる第１のタイプの視覚要素と、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記第１の方向と直交する第２の方向に延びる、第２のタイプの視覚要素であって、前記第２のタイプの複数の視覚要素が、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記複数の視覚要素の各々が、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の前記複数の関係の１つに関連付けられている、第２のタイプの視覚要素とを含む。
１又は複数の実施形態では、前記第１のタイプのエンティティ、第３のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプの別の複数のエンティティと前記第３のタイプの複数のエンティティとの間の関係を示す追加のデータとを含む追加の関係データを受け取ることと、関係を示す前記追加のデータに基づき、前記別の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋げる別の双クラスタを生成することと、前記双クラスタを、前記生成された別の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、前記生成された別の双クラスタ及び前記生成された双クラスタチェーンに基づき、別の視覚化を生成することであって、前記別の視覚化が、他の複数の前記第１のタイプのエンティティと前記複数の前記第３のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、前記双クラスタと前記別の双クラスタとの間の関係の、重み付けされた視覚表示とを含む、別の視覚化を生成することと、をさらに含む。
１又は複数の実施形態では、前記双クラスタチェーンを前記生成することには、前記双クラスタの前記複数の第１のタイプのエンティティと前記別の双クラスタの他の複数の第１のタイプのエンティティとの間の類似性の値を計算することと、前記計算された類似性の値が、閾値以上であるかを判定することと、前記計算された類似性の値が前記閾値以上であるかの判定に応じて、前記双クラスタを、前記複数の第１のタイプのエンティティ及び前記他の複数の第１のタイプのエンティティに基づき、前記別の双クラスタに繋げることと、が含まれる。
１又は複数の実施形態では、前記計算された類似性の値が前記閾値未満であることの判定に応じて、別の複数の前記第３のタイプのエンティティとの関係を有する前記第１のタイプの追加の複数のエンティティを選択することと、前記追加の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記別の複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋ぐ追加の双クラスタを生成することと、前記双クラスタを、前記生成された追加の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、をさらに含む。

本開示の追加の態様には、関係データを視覚化するように構成されたコンピュータ装置も含まれ得る。コンピュータ装置には、第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、第１のタイプのエンティティと第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを記憶するメモリと、プロセッサ及び表示デバイスとが含まれ得る。本プロセッサは、関係を示すデータに基づき、第１のタイプのエンティティを第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成することと、生成された双クラスタに基づいて視覚化を生成することであって、視覚化には、第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、第２のタイプのエンティティを示す第２の列が含まれ、視覚化の各行が、生成された双クラスタに対応する、視覚化を生成することと、を含むプロセスを実行し得る。ディスプレイデバイスは、生成された視覚化を表示するように構成され得る。
１又は複数の実施形態では、前記生成された視覚化がさらに、前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示を含む。
１又は複数の実施形態では、前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの複数のエンティティと前記第２のタイプの複数のエンティティとの間の、少なくとも１つの関係を示すデータを含んでおり、前記生成された双クラスタが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティの各々を、前記第２のタイプの前記複数のエンティティの各々に繋ぎ、前記生成された視覚化がさらに、前記第１のタイプの前記複数のエンティティを示す第１の列、及び、前記第２のタイプの前記複数のエンティティを示す第２の列を含み、前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に配置されている。
１又は複数の実施形態では、前記少なくとも１つの関係を示すデータが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の複数の関係を示し、前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に、第１の方向に延びる第１のタイプの視覚要素と、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記第１の方向と直交する第２の方向に延びる、第２のタイプの視覚要素であって、前記第２のタイプの複数の視覚要素が、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記複数の視覚要素の各々が、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと、前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の前記複数の関係の１つに関連付けられている、第２のタイプの視覚要素とを含む。
１又は複数の実施形態では、前記プロセスがさらに、前記第１のタイプのエンティティ、第３のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプの別の複数のエンティティと前記第３のタイプの複数のエンティティとの間の関係を示す追加のデータとを含む追加の関係データを受け取ることと、関係を示す前記追加のデータに基づき、前記別の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記第３のタイプの複数のエンティティの各々に繋げる別の双クラスタを生成することと、前記双クラスタを、前記生成された別の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、前記生成された別の双クラスタ及び前記生成された双クラスタチェーンに基づき、別の視覚化を生成することであって、前記別の視覚化が、他の複数の前記第１のタイプのエンティティと前記複数の前記第３のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、前記双クラスタと前記別の双クラスタとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、を含む、別の視覚化を生成することと、をさらに含む。
１又は複数の実施形態では、前記双クラスタチェーンを前記生成することには、前記双クラスタの前記複数の第１のタイプのエンティティと前記別の双クラスタの他の複数の第１のタイプのエンティティとの間の類似性の値を計算することと、前記計算された類似性の値が、閾値以上であるかを判定することと、前記計算された類似性の値が前記閾値以上であるかの判定に応じて、前記双クラスタを、前記複数の第１のタイプのエンティティ及び前記他の複数の第１のタイプのエンティティに基づき、前記別の双クラスタに繋げることと、が含まれる。
１又は複数の実施形態では、前記プロセスがさらに、前記計算された類似性の値が前記閾値未満であることの判定に応じて、別の複数の前記第３のタイプのエンティティとの関係を有する前記第１のタイプの追加の複数のエンティティを選択することと、前記追加の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記別の複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋ぐ追加の双クラスタを生成することと、前記双クラスタを、前記生成された追加の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、を含む。

本開示の追加の態様には、関係データを視覚化するように構成されたコンピュータ装置も含まれ得る。コンピュータ装置は、第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、第１のタイプのエンティティと第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを記憶するための手段と、関係を示すデータに基づき、第１のタイプのエンティティを第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成する手段と、生成された双クラスタに基づいて視覚化を生成する手段であって、視覚化には、第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、第２のタイプのエンティティを示す第２の列が含まれ、視覚化の各行が、生成された双クラスタに対応する、視覚化を生成する手段と、生成された視覚化を表示するための手段と、を含んでいる。

エンティティの双クラスタリングの関係の、関連技術の表示を示す図である。 エンティティの双クラスタリングの関係の、関連技術の表示を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る視覚化プロセスのプロセス図を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る双クラスタリングアルゴリズムの出力の最初の視覚化を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る双クラスタリングアルゴリズムの出力の最初の視覚化を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る双クラスタリングアルゴリズムの出力の最初の視覚化を示す図である。 本出願の例示的実施態様の操作機能に基づいて生成された、アップデートされた視覚化を示す図である。 本出願の例示的実施態様の操作機能に基づいて生成された、アップデートされた視覚化を示す図である。 本出願の例示的実施態様のビュー操作オプションを使用して生成され得るさらなる視覚化を示す図である。 本出願の例示的実施態様のビュー操作オプションを使用して生成され得るさらなる視覚化を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る視覚化の操作のプロセスのフローチャートを示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る双クラスタチェーンの視覚化の例示的実施態様を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る双クラスタチェーンの視覚化の例示的実施態様を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る、双クラスタチェーンを計算するための例示的プロセスを示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る視覚化システムのパラメータ調整を制御し得るユーザインターフェース（「ＵＩ」）を示す図である。 本出願の例示的実施態様に係る、別の双クラスタの視覚化１００を示す図である。 本出願のいくつかの例示的実施態様における使用に適切な例示的コンピュータデバイスの例示的コンピュータ環境を示す図である。

以下の詳細な説明は、本出願の図及び例示的実施態様をさらに詳細に示している。各図間における重複する要素の参照符号及び記載は、明確化のために省略している。本記載を通して使用される用語は、例として提供されるものであり、限定を意図するものではない。たとえば、「自動（ａｕｔｏｍａｔｉｃ）」との用語の使用は、本出願の実施態様を実行する当業者の所望の実施態様に応じて、完全に自動であるか、一定の実施の態様にわたるユーザ又はオペレータの制御を伴う半自動である実施態様を伴ってもよい。

例示的実施態様は、分析者が、双クラスタアルゴリズムを使用して生成された双クラスタに基づき、同格化された関係を相互作用的に調査することを可能にする、視覚化システムに関連し得る。２つのドメイン（エンティティのタイプ、たとえば、遺伝子と条件、又は、機関と人）間の関係から、双クラスタリングの目的は、各ドメインから、対応するエンティティのサブセットを、各サブセット内のエンティティが同様の特性（たとえば、生物情報学における遺伝子−条件の関係に関し、同じように振る舞う遺伝子）を共有している制限を伴って識別することである。クラスタリングに比べ、双クラスタリングにより、２つのドメインから一致するサブセットを同時に見つけるアイデアが一般化される。このことは、双クラスタが、より一般的である同格化された関係を分析することのベースとしての役割を果たす場合があることの理由でもある（たとえば、複数の関連する双クラスタ又は双クラスタの部分から発見された洞察）。

例示的実施態様では、本システムは、よりコンパクトで、双クラスタを中心とする方式で双クラスタをエンコードして、多数のエンティティの拡張可能な視覚化を可能にする場合がある。さらに、いくつかの例示的実施態様では、本システムは、より多数の双クラスタの柔軟で動的な分析を可能にするために、動的分析ツールを提供する場合もある。さらに、いくつかの例示的実施態様では、視覚化システムは、双クラスタリング内に生成された、重み付けがされた関係に対するデータセットの重み付けツールでもある。多くの現実世界の用途では、関係は、しばしば、異なるレベルの強度と関連付けられる。たとえば、従業員と会話との間のコネクションには、各従業員がどの程度会話に参加しているかの情報が含まれ得る。また、ドキュメントとトピックとの間のリンクは、トピックの可能性を示す場合がある。この情報を組み込むことにより、分析的な洞察が可能であり、また、容易に明らかにならない場合がある関係を識別することができる。

例示的実施態様の一態様は、双クラスタ中心の方式で双クラスタの出力を示し得る視覚化であり、ここでは、双クラスタは、分析者が操作できる視覚対象として表示される。このことは、エンティティを中心とし、（双クラスタのエンティティのオーバーラップに起因して）すべての双クラスタ、又はその関係を示していない、ほとんどの既存のアプローチ（図１Ａ及び図１Ｂを参照）と異なっている。視覚化システムの重要な態様は、本明細書に詳細に記載されている。入力を、重み付けされた関連性のデータの双クラスタリングアルゴリズムの結果と解する。ここで、結果の中の各双クラスタは、エンティティの２つのセットと、その関係（重み付けの値を伴う）で構成されている。

図２は、本出願の例示的実施態様に係る、視覚化システム２００によって実施される視覚化プロセス２０２のプロセス図を示す図である。視覚化プロセス２０２は、本開示の技術のプログラムの一例を示す。図示のように、プロセス２０２では、システム２００が１又は複数のデータベースから関係データ２０５を受け取る。データベースのタイプは、特に限定されておらず、また、ｅｍａｉｌデータ、トラベルデータ、電話データ、インスタント・メッセージ・データ、イベントデータ、又は、当業者に明らかである場合があるその他のタイプのデータを含む、任意のタイプのデータレコードを含み得る。さらに、関係データ２０５は、特に限定されておらず、また、データベースのデータレコードに関連付けられた態様のエンティティ間、又は、ドメイン間の任意の関係を示し得る。たとえば、関係データ２０５は、作者情報、コンテンツ情報、時間情報、日付情報、位置情報、又は、当業者には明らかである場合があるその他の情報の任意の組合せの間の関係を示す場合がある。エンティティの２つの異なるタイプ間の関係を記憶している関係データ２０５の各セットに関し、双クラスタは、ユーザによって特定されたパラメータのセットに基づき、双クラスタリングエンジン２１０によって個別に適用される双クラスタリングアルゴリズムを使用して、２１５で生成される。双クラスタリングの出力は、双クラスタ・マッチング・モジュールに供給されて、２２０において、双クラスタチェーンを識別及び発見する、マッチするエンティティを伴う双クラスタを識別する双クラスタマッチングが実施される。双クラスタチェーンの生成のプロセス９００は、図９を参照して以下により詳細に論じられる。

双クラスタマッチング２２０の後に、出力は、２３０において、視覚化を生成するために、フロントエンドの視覚化ジェネレータに入力される。視覚化に伴い、分析者は、２３５において、ビュー操作エンジンを使用して、視覚表示を相互作用的に操作することにより、データの洞察を発見することができる。ビュー操作の様々な態様を、以下により詳細に論じる。さらに、分析者は、パラメータ調整エンジンを使用してパラメータのセットを構成することにより、２２５において、バックエンドの双クラスタリングプロセスを動的に調整することができる。

これらサブプロセスの各々は、視覚化の例示的実施態様を参照して、以下により詳細に論じられる。各構成要素は、次の順番で以下に論じる。最初に、要約データ（双クラスタ又は双クラスタチェーン）を具体的な視覚資料に変換することによる視覚化の生成２３０を論じる。２３５において、視覚化の表示を動的に変更するために、ビュー操作エンジンによって行われるビュー操作を論じる。次に、双クラスタリングエンジン２１０の、２１５における双クラスタリング生成プロセスの出力からの視覚化のための入力を準備するための、２２０における双クラスタマッチングが論じられる。最後に、視覚化に関する入力を変更するための双クラスタリングアルゴリズムに関するパラメータを調整するための、２２５におけるパラメータの調整のインターフェースを論じる。

生成された視覚化の一態様は、双クラスタ中心の方式で双クラスタの出力を示すためのものであり、ここでは、双クラスタが、分析者が操作できる視覚対象として表示される。このことは、エンティティを中心とする（たとえば、エンティティを表示することに集中し、双クラスタを間接的に表示するのみである）、すべての双クラスタ又はその関係を（双クラスタのエンティティのオーバーラップに起因して）示していない、（図１Ａ及び図１Ｂに示す）関連する既存のアプローチとは異なっている。視覚化システムの各態様を詳細に記載する際に、例示的入力データが使用される。例示的入力データは、２１５における、１又は複数の双クラスタ生成操作の結果である場合がある。ここで、結果の中の各双クラスタは、エンティティとその関係との、２つのセットで構成されている。いくつかの例示的実施態様では、２１５における１又は複数の双クラスタ生成操作は、（関連付けられた重み付けの値を伴う）エンティティとその関係との２つのセットで構成された結果の各双クラスタとの、重み付けされた関連性データを使用して実施され得る。

図３Ａは、例示的実施態様に係る双クラスタリングアルゴリズムの出力の最初の視覚化３００を示す図である。図３Ａでは、双クラスタリングアルゴリズムは、団体のメッセージシステムから抽出された従業員−会話の関係のデータに適用されている。視覚化３００の頂部３０５は、データの概観を示しており、視覚化の底部３１０は、各双クラスタを行として示している（たとえば、３１５、３２０など）。

基本的な双クラスタの視覚化：底部３１０では、各行（たとえば、３１５、３２０など）が双クラスタを示している。この中で、２つのタイプのエンティティ（会話３２５とユーザ３３５）がグレーの円で（特定のエンティティを識別するために提供されたパターンを伴って）示されている。また、その関係は、矩形３３０内の小さい半透明の線３３２として示されている。矩形３３０内の各線３３２の位置は、その関連性の重みに対応している（たとえば、０から１、左から右）。このため、矩形３３０及び線３３２は、各双クラスタに関連付けられた関係の重みの分布を示している（たとえば、行３１５、３２０）。たとえば、図３Ａの行３２０は、３×２の双クラスタを示しており、その６つの関係のいくつかは、類似の重みを有し、このため、相互にオーバーラップしている。さらに、各エンティティの円（３２５、３３５）の色の勾配は、そのエンティティが属する双クラスタの数に対応する場合がある（すなわち、双クラスタのメンバーシップ）。たとえば、より暗い色は、そのエンティティがメンバーである双クラスタがより多いことに対応している。例示的行３２０に関し、「ｕｓｅｒｓ」の下の第１のエンティティ３３５Ａと第３のエンティティ３３５Ｂは、より暗い色を有し、それらエンティティが多くの別の双クラスタ（たとえば、行）によって共有されていることを示している。この態様により、分析者が、どのエンティティをさらに調査するかを選択することを可能にし得る。

概観の視覚化：視覚化３００の頂部３０５により、双クラスタリングアルゴリズムへのオリジナルの入力に関する双クラスタリングの結果の概観が提供される。頂部では、円のセット（３４０、３４５）が、双クラスタリングに関する最小サイズの要件を示すために、各エンティティのタイプに関して提供され得る（ユーザ用の３４０、及び、会話用の３４５）。いくつかの例示的実施態様では、最小サイズの要件は、２１５における双クラスタ生成操作のパラメータである場合があり、また、図２の２２５におけるパラメータの調整の間に設定され得る。たとえば、図３Ａでは、分析者は、サイズが少なくとも３×２である双クラスタを見つけることを望んでいる。頂部３０５の中間の２つのバー（３５０、３５５）は、双クラスタリングのアウトプットに含まれているデータ内のエンティティの総数のパーセンテージを示している。各バー３５０、３５５では、より暗い部分が、含まれるエンティティのパーセンテージを示している。バー３５０、３５５の下では、チャート３６０が、データ内の関係すべて（より明るい色）、及び、双クラスタ内に含まれる関係すべて（より暗い色）の、重み付けされた分布を示している。このチャート３６０は、下の双クラスタ内の矩形３３０と、同じ軸を共有している（たとえば、左から右に０から１）。さらに、黒い線３６５は、重み付けの値に関する閾値を示している。たとえば、この線３６５の下の重みは、無視される場合がある。いくつかの例示的実施態様では、黒い線３６５の値は、２１５における双クラスタの生成の間に使用される双クラスタリングアルゴリズムのパラメータである場合があり、また、図２の２２５におけるパラメータの調整の間に設定され得る。

視覚化３００が提供されると、視覚化システム２００による、２３５におけるビューの操作により、ユーザが視覚化３００を操作するための、相互作用領域又は操作機能が提供され得る。いくつかの例示的実施態様では、以下に論じるビューの操作機能は、図１０において下に示されているユーザインターフェースなどのユーザインターフェースのツールバーの制御によって、又は、視覚化を直接操作することによって、アクセス可能である場合がある。図４及び図５は、ユーザによって選択された操作機能に基づいて生成された、アップデートされた視覚化４００、５００を示す図である。

ピンニング：ユーザ又は分析者が、双クラスタ内の特定のエンティティ及びそのメンバーシップをさらに調査することを決めた場合、ユーザは、エンティティ（３３５Ｂ）を（ダブルクリックなどによって）選択して、外に出し（ピンニング）、個別の列４０５を形成することができる。この列４０５は、エンティティ（３３５Ｂ）の双クラスタ（たとえば、行３１５、３２０など）すべてに対するメンバーシップをよりよく表示する。たとえば、図４では、「Ｓｍｉｔｈ」、より暗いグレーの円（エンティティ３３５Ｂ）が分析者によってピンニングされている。

ピンニングの後に、エンティティ３３５Ｂは、ボーダライン４１０によって分けられた別の列４０５を取り、分析者は、どの双クラスタ（たとえば、行３１５、３２０など）がこのエンティティ３３５Ｂを含んでいるかを明確に見ることができる。さらに、ピンニングされたエンティティ（たとえば、行３１５、３２０など）からなる双クラスタすべては、分析者に関心を持たれていると見なされ得る。このため、これら双クラスタに属するエンティティすべては、グレーにされている場合がある残りのエンティティとは対照的に、異なる色が付けられる（たとえば、暗くされる）場合がある。同様に、色の濃度も、関心があると見なされている双クラスタすべての、そのエンティティのメンバーシップのカウントにマッピングされる場合がある。この視覚的エンコーディングは、分析者が、ピンニングされたエンティティ３３５Ｂに関連する双クラスタにおいて、その次にもっとも共有されているエンティティが何なのかをさらに識別する助けになる場合がある。たとえば、図４Ａでは、第１の双クラスタのユーザドメイン内のエンティティ３３５Ａ（「ｊｏｈｎ」としても知られている）は、より暗いトーンであり、「Ｓｍｉｔｈ」（エンティティ３３５Ｂ）が参加している会話にもっとも頻繁に現れていることを示している。分析者はこのため、このエンティティをピンニングすることができ、視覚コーディングは、したがって、図５を参照して以下に論じるように、関心があると見なされている双クラスタ（すなわち、「Ｓｍｉｔｈ」と「Ｊｏｈｎ」との両方を含む双クラスタ）の新たなセットに基づいてアップデートされ得る。同様に、分析者は、関心のあるエンティティを選択することにより、右（エンティティ３２５「会話」）の他のドメインを調査することができる。エンティティに関する他の色のコーディングスキームが、同じ相互作用性を維持しつつ、適用可能であることに留意されたい。

順序付け：いくつかの例示的実施態様では、視覚化により、双クラスタを、特定のピンニングされたエンティティのメンバーシップによって順序付けすることができるようになり得る。たとえば、いくつかの例示的実施態様では、エンティティラベル「Ｓｍｉｔｈ」（列４０５に示されている）をクリックすることにより、すべての関連付けられた双クラスタをトップに押し上げ得、また、視覚化のアニメーションが、双クラスタの順序の変化を容易にするために、プレイされ得る。さらに、いくつかの例示的実施態様では、ラベルを再びクリックすることにより、この効果をキャンセルする場合がある。さらに、双クラスタは、サイズ、平均の関係性の重み、関係性の重みの変化、又は、当業者には明らかである場合があるその他の変数など、多くの他の特性によってソートすることができる。図３Ｂ及び図３Ｃは、異なる特性によってソートされた最初の視覚化を示している。たとえば、図３Ｂは、双クラスタのサイズに基づいてソートされた最初の視覚化を示している。また、図３Ｃは、各双クラスタの関係に関連付けられた重みの変化に基づいてソートされた最初の視覚化を示している。

視覚リンク：図５では、アップデートされた視覚化５００が提供される。アップデートされた視覚化５００では、エンティティ３３５Ａ（「Ｊｏｈｎ」）及び３２５Ａ（会話「Ｃ２６４」）がさらに選択されるとともにピンニングされている。図示のように、選択されたエンティティは、列５０５及び５１５内の表示された箱３３０にシフトされており、また、分割線５１０、５２０によって残りのエンティティから分割されている。ポインタ５２５又は他の制御要素を使用して、分析者は、特定のエンティティ（たとえば、列４０５と行３２０との間で共有されているエンティティ３３５Ｂ（「Ｓｍｉｔｈ」））又は関係を浮き上がらせて、そのクラスタのメンバーシップをその場で見ることができる。このことにより、分析者が、そのアイテムが双クラスタ内の他のエンティティ及び関係にどのように関連しているかに関して迅速に知ることを可能にする。たとえば、図５では、列４０５と行３２０との間で共有されているエンティティ３３５Ｂ（「Ｓｍｉｔｈ」）が浮き上がっており、２つのリボン５３０と５３５とが、調査を容易にするために、行３２０と列４０５とをそれぞれハイライトしている。同時に、浮き上がっているエンティティに関連付けられたすべての視覚対象が視覚化において強調されている。別の双クラスタにおける同じエンティティを示す円は、暗いアウトラインで示されており、また、すべてのクラスタ内のこのエンティティに繋げられた関係は、ハイライトされ得る。

図６Ａ及び図６Ｂは、２３５におけるビュー操作の間に提供されるビュー操作オプションを使用して生成され得るさらなる視覚化６００、６０５を示す図である。

フィルタリング：図６Ａは、フィルタリングが適用されている視覚化６００を示している。たとえば、分析者は、データの調査の前後関係を失うことなく、視覚の複雑さを低減するために、特定のエンティティ又は関係（たとえば、エンティティ６１０）をフィルタリングして除くように選択することができる。図示のように、フィルタリングされたエンティティは、中空の円として示され、それらの繋がった関係６１２は、関係のバー３３０上に半透明のグレーで示されている。分析者は、視覚化内の他の対象に注目するためにフィルタを動的に変更することができる。

グループ化：図６Ｂは、類似性のグループ化アルゴリズムが適用されている視覚化６０５を示している。いくつかの場合では、双クラスタの数が大きく増大している場合、分析者が、調査のために、関心のある特定の双クラスタを選択することが困難である場合がある。このことに対処するために、視覚化システム２００は、類似性のメトリックに基づき、双クラスタのグループ化をさらにサポートする場合がある。たとえば、いくつかの例示的実施態様では、視覚化システムが、第１のドメインのエンティティの類似性、第２のドメインのエンティティの類似性、及び、第１のドメインのエンティティと第２のドメインのエンティティとの間の関係の類似性を含む様々なメトリックを使用して、２つの双クラスタがどのぐらい近いかを測定する場合がある。各ドメインに関するエンティティの類似性は、ジャカール距離を計算することによって判定され得、また、エンティティ間の関係の類似性は、計算された、重み付けされたジャカール距離に基づくものである場合がある。図６Ｂは、双クラスタグループ６２０を示しており、双クラスタグループ６２０は、黒い線６２５で分割されている。分析者は、グループの平均双クラスタサイズ、関係の重みなどに基づき、グループ６２０をさらに順序付けることができる。やはり、各グループ６２０内の双クラスタは、それら比較基準で別々に順序付けすることができる。

図７は、上述の様々な操作を実施するように、視覚化を操作するためのプロセス７００のフローチャートを提供している。いくつかの例示的実施態様では、プロセス７００は、上述の相互作用又は操作の各々を組み込み、また、図示のために、各操作が相互にどのように影響するかを示している。いくつかの例示的実施態様では、プロセス７００の一部（図７の上部７０）は、視覚化の生成２３０の間に実施され得ると共に、別の部分（図７の下部７５）は、プロセス７００の上部７０の部分を調整するために、視覚化の生成２３０とのビュー操作２３５の相互作用の間に実施され得る。図示のように、プロセス７００は、７０５における入力である双クラスタリングアルゴリズム７１５を使用して検出された双クラスタで開始される。双クラスタが入力された後に、双クラスタは、７１０における視覚化のＹ軸に沿って図３から図５、図６Ａ及び図６Ｂに示したように、行に配置される。最初に双クラスタをＹ軸に沿ってレイアウトする特定のプロセスは、視覚化システム２００のデフォルトの構成に基づいて実施され得る。たとえば、双クラスタは、各双クラスタ内のエンティティの数に基づく、アルファベット順、数字の順番、及びサイズの順番で配置され得る。以下に論じるように、双クラスタのレイアウトは、ユーザによって実施されるグループ化操作７３０及び順序付け操作７３５によって影響され得る。

双クラスタがＹ軸に沿って配置されると、各双クラスタに関連付けられたエンティティ及び関係の情報は、たとえば７１５において視覚化のＸ軸に沿って、横に表示され得る。最初に双クラスタの関係をＸ軸に沿ってレイアウトする特定のプロセスは、視覚化システム２００のデフォルトの構成に基づいて実施され得る。たとえば、各双クラスタのエンティティは、各双クラスタ内のエンティティの数に基づく、アルファベット順、数字の順番、及びサイズの順番で配置され得る。以下に論じるように、双クラスタのエンティティ及び関係のレイアウトは、ユーザによって実施されるピンニング操作７４０によって影響され得る。

各双クラスタのエンティティ及び関係がレイアウトされた後に、エンティティ及び関係の情報が、７２０において、検出された関係に対応して色付けされ、影が付けられ、又は、別様に視覚的に識別され得る。色付け、影付けなどの例示的実施態様は、ピンニング操作７４０、フィルタリング操作７４５、及び選択／浮上操作７５０に基づいて実施され得る。

７２０において視覚化にカラーコードが付された後は、視覚表示７２５がユーザに出力され得、また、プロセス７００は、操作の要求が受信されるまで終了され得る。操作の要求が受信されると、２３５において、図７の下部の処理が、ビュー操作の間に実施され得る。図示のように、２３５におけるビュー操作の各操作は、プロセスの上部７０の様々な態様に影響し得る。たとえば、「グループ化」操作７３０又は「順序付け」操作７３５は、プロセス７００の上部７０の双クラスタレイアウト７１０の段階に影響し得る。同様に、「フィルタリング」操作７４５並びに「選択及び浮上」操作７５０は、プロセス７００の上部７０のカラーコード付け７２０の段階に影響し得る。さらに、「ピンニング」操作７４０は、プロセス７００の上部７０の、エンティティ及び関係のレイアウト段階７１５と、カラーコード付け段階との両方に影響し得る。

図７は、プロセスの下部７５の異なる操作間の作用関係をも示している。たとえば、「グループ化」操作７３５は、分析者が、グループ内の双クラスタをソートするか、グループを全体的にソートすることを望む場合、「順序付け」操作７３５に影響するか引き起こす場合がある。同様に、「ピンニング」操作７４０は、分析者が、ピンニングされたエンティティをアンカとして選択した場合に、「順序付け操作」７３５に影響するか引き起こす場合があり、また、フィルタリング操作７４５にも影響し得る。さらに、「順序付け」操作７３５は、「グループ化」操作７３０と「ピンニング」操作７４０との両方に影響する場合がある。さらに、「フィルタリング」操作７４５は、「ピンニング」操作７４０と「選択及び浮上」操作７５０との両方に影響する場合がある。

双クラスタチェーンの視覚化及び計算：多くの現実世界のシナリオでは、分析者は、３つ以上の異なるタイプのエンティティ間の同格化された関係を調査し、複数の関係性のデータセットに双クラスタリングを実施する必要がある場合がある。たとえば、第１の双クラスタリング分析に基づき、従業員−会話の関係は、我々に、有機的ワークグループと、それらワークグループ間でしばしば共有される会話を示す場合がある。さらに、第２の、会話−トピックの関係に基づく、繋がった双クラスタリング分析により、我々に、ワークグループ内でしばしば話されるトピックがさらに示される場合がある。双クラスタチェーン内のこれら別々の双クラスタ分析の結果を合わせることにより、データのより深い洞察を明らかにすることができる場合がある。図８Ａ及び図８Ｂは、この合わせられた分析において使用される、双クラスタチェーンの視覚化８００、８０２の例示的実施態様を示す図である。

双クラスタチェーンの視覚化：図８Ａ及び図８Ｂに示すように、視覚化システムは、異なる双クラスタリングプロセスによって生成された同じタイプのエンティティのセットをマッチさせることにより、多次元のシナリオにおける双クラスタの調査をサポートする場合がある。図８Ａは、２つの双クラスタの視覚化８０５と８１０とを繋げる双クラスタチェーンの視覚化８００を示しており、各双クラスタの視覚化は、図３〜図６を参照して上述した双クラスタの視覚化に類似である。図示のように、第１の双クラスタの視覚化８０５は、ドキュメントのエンティティ８１５を、このドキュメントに関連付けられたトピックのエンティティ８２０に繋げる双クラスタを示す視覚化である場合がある。さらに、第２の双クラスタの視覚化８１０は、トピックのエンティティ８２０を、ドキュメントに関連付けられた作者のエンティティ８２５に繋げる双クラスタを示す視覚化である場合がある。このため、双クラスタチェーンの視覚化８００により、公表コーパスからのトピックのモデリングに基づいて計算された、ドキュメント−トピックの双クラスタリング８０５及びトピック−作者の双クラスタリング８１０の関係の結果が視覚化される。この例示的実施態様では、共通のエンティティのタイプ（たとえば、「トピック」８２０）のトピックが、両側（８０５、８１０）から双クラスタをマッチさせるために使用される。行内の、マッチングされた各双クラスタペア（たとえば、双クラスタチェーン８３０、８３５）に関し、同じトピックのエンティティは、水平線８４０、８４５で接続され得る。図示のように、水平線８４０は、共通のエンティティのタイプ（たとえば、「トピック」８２０）のただ１つのエンティティ８５５が、第１の双クラスタの視覚化８０５と第２の双クラスタの視覚化８１０との間で共有されている場合、より細い場合がある。さらに、水平線８４５は、共通のエンティティのタイプ（たとえば、「トピック」８２０）の２つ以上のエンティティ（たとえば、８６０、８６５、８７０）が、第１の双クラスタの視覚化８０５と第２の双クラスタの視覚化８１０との間で共有されている場合、より太い場合がある。

さらに、いくつかの例示的実施態様では、水平バー８７５、８８０が、各双クラスタチェーン８３０、８３５を形成する２つの双クラスタ間のマッチングスコアを表示するために、第１の双クラスタの視覚化８０５と第２の双クラスタの視覚化８１０との間に提供され得る。たとえば、バー８７５、８８０は、第１の双クラスタの視覚化８０５内の双クラスタと第２の双クラスタの視覚化の双クラスタとの間のジャカール距離に基づいて計算されたマッチングスコアに対応する長さを有する場合がある。図８Ａでは、双クラスタチェーン８３５に関連付けられたバー８７５は、双クラスタチェーン８３０に関連付けられたバー８８０よりも短く、双クラスタチェーン８３０に関するマッチングスコアよりも低い、双クラスタ８３５に関するマッチングスコアを示している。このため、分析者は、双クラスタチェーン８３０が、より強い相関を示していることを判定する場合がある。

図８Ｂは、上述の２つの双クラスタの視覚化８０５と８１０とを繋げる、アップデートされた双クラスタチェーンの視覚化８０２を示している。図８Ｂに示すように、分析者は、ユーザ・インプット・デバイスを使用してエンティティ８８５を浮上させて、ハイライト効果を引き起こす場合がある。このことは、そのエンティティ８８５のすべての例が、別々の、ハイライトされた列８８７にピンニングされることの引き金となり得る。さらに、選択されたエンティティ８８５が選択されている特定の双クラスタチェーン８８９は、やはりハイライトされ得る。さらに、第１の双クラスタの視覚化８０５内の双クラスタを、第２の双クラスタの視覚化内の双クラスタに繋げる線８９１は、同じリンクするエンティティ８８５を含む別の双クラスタチェーンでハイライト又はオフセットしている場合がある。これらプロセスを使用して、分析者は、上の図３から図６を参照して上述した単一の双クラスタグループの操作に類似の、第１又は第２の双クラスタリングの結果の量（たとえば、サイズ、平均関係長さなど）により、双クラスタチェーンを順序付けることができる場合がある。さらに、いくつかの例示的実施態様では、双クラスタチェーンの視覚化８０２により、分析者に、データのコーパス内の選択されたエンティティ８９９に関連付けられたキーワード又は特性が提供される場合もある。

双クラスタチェーンの計算：図９は、例示的実施態様に係る、双クラスタチェーンを計算するための例示的プロセスを示す図である。双クラスタチェーンの計算に基づく異なる双クラスタリングプロセスから生成された双クラスタのグループは、図９に示すプロセス９００を経る。プロセス９００では、双クラスタの連続したグループが、以下に示すアルゴリズム（アルゴリズム１）などのアルゴリズムを使用して、ともにマッチされる。図示のように、類似性のスコアは、９０５において、チェーン内でともにマッチされることになる双クラスタの各対に関して計算される。いくつかの例示的実施態様では、類似性のスコアは、ジャカール距離、又は、当業者に明らかである場合があるその他の類似性の計算によって計算され得る。

双クラスタの各ペアに関して類似性のスコアが計算された後は、双クラスタのペアが、９１０において、類似性のスコアによって降順でソートされる。次いで、各双クラスタペアに関し、類似性のスコアが、９１５において、閾値と比較される。いくつかの例示的実施態様では、分析者により、閾値が設定又は調整されて、生成される双クラスタチェーンの数が増大又は減少され得る。閾値より下の類似性のスコアを有する任意の双クラスタのペアは、マッチしないものと分類され得、また、９２０において、表示のための分析から除去されるか、排除される場合がある。マッチしない双クラスタは、視覚化８００、８０２の行のいずれかの側で空の空間として表示される場合がある。

閾値より下の類似性の値を有する双クラスタのペアすべてが除去されるか排除されると、９２５において、残りの双クラスタのペアが、リンクするエンティティ（又は、複数のエンティティが任意の所与の双クラスタのペアに共有されている場合は、複数のリンクするエンティティ）を使用して、ともに繋げられて、図８Ａ及び図８Ｂに示す視覚化８００、８０２などの視覚化が形成される。いくつかの例示的実施態様では、双クラスタのペアは、以下に示すアルゴリズム（アルゴリズム２）などのアルゴリズムを使用して、ともに繋げられ得る。

アルゴリズム１：双クラスタマッチング

アルゴリズム２：双クラスタチェイニング

動的なパラメータ調整：いくつかの例示的実施態様では、分析者は、双クラスタリングエンジン２１０を生成するのに使用された様々なパラメータを調整することにより、双クラスタリングの結果を調査することを望む場合がある。たとえば、分析者は、生成されることになる様々な関係又は双クラスタの最小サイズに適用される最小の重みの閾値を動的に調整することを望む場合がある。このため、いくつかの例示的実施態様では、視覚化システム２００により、２２５において、パラメータの調整が提供される。このパラメータの調整により、これらパラメータの動的な調整、双クラスタリングエンジン２１０及び双クラスタマッチング２２０による、バックエンド上の双クラスタリングの実施、及び、視覚化の生成２３０によって提供されたフロントエンドの視覚化のアップデートが、リアルタイムで可能になる。

図１０は、視覚化システム２００の２２５におけるパラメータ調整を制御し得るユーザインターフェース（「ＵＩ」）を１０００示す図である。図示のように、ＵＩ１０００は、視覚化エリア１００５及び、この視覚化エリア１００５の上のツールバーエリア１００７を含んでいる。視覚化エリア１００５は、図８Ａを参照して上述した双クラスタチェーンの視覚化８００など、繋げられた双クラスタの視覚化を表示する。ツールバーエリア１００７は、分析者が、双クラスタリングアルゴリズム（たとえば、図２の双クラスタリングエンジン２１０の双クラスタリングアルゴリズム）及び視覚化エリア１００５を管理し、視覚化エリア１００５との一定の相互作用（順序付け及びフィルタリングなど）を実施するパラメータを構成することを可能にするための様々な制御を提供し得る。ツールバーエリア１００７は、視覚化エリア１０１５に表示された２つの双クラスタ視覚化のサマリを提供する、情報フィールド１０１０及び１０１５を含み得る。ツールバーエリア１００７は、双クラスタリングアルゴリズムのパラメータを制御するためのコントロール１０２０、１０２５、１０３０をも提供し得る。たとえば、コントロール１０２０は、エンティティをマッチさせて、双クラスタを形成するのに使用されるマッチングパラメータ（たとえば、「０．１」）を調整することを可能にし得る。さらに、コントロール１０２５は、分析者が、双クラスタアルゴリズムによって提供されることになる双クラスタの最小サイズを判定することを可能にし得る。さらに、コントロール１０３０は、双クラスタチェーンを計算するのに使用される類似性の閾値の調整を可能にし得る。

ツールバーエリア１００７は、表示されることになる双クラスタのグループ化の数を選択するためのコントロール１０３５と、双クラスタがどのように視覚化エリア１００５内でソートされることになるかを選択するための別のコントロール１０４０をも提供し得る。ツールバーエリアは、エンティティをフィルタリングして外すことを可能にするフィルタコントロール１０４５と、視覚化エリアに表示される視覚化とをも提供し得る。

潜在的な用途：本出願の視覚化システムの例示的実施態様は、ドメインの領域に適用され得、ここでは、分析者は、データ内の同格化された関係を調査することに関心がある場合がある。

たとえば、機関内の通信パターンを分析する前後関係においては、図３から図５は、機関の内部のメッセージシステムから収集されたデータを使用して計算されたものである。これら例示的視覚化において、「Ｊｏｈｎ」及び「Ｓｍｉｔｈ」は、彼らがほとんどの双クラスタ（たとえば、従業員−会話のグループ）内に現れていることから、影響力のある人物と見なされる場合がある。彼らは、彼らが多くの双クラスタに共存することから、一貫した、密な協力者でもある。さらに、この視覚化は、（図５の赤線５１０の左の）ピンニングされていないエンティティを見ることにより、他の誰が彼らと作業しているかを識別するための興味深い情報をも提供する場合がある。このことは、（右の会話グループによって反映される）プロジェクト毎の差異を示す場合がある。さらに、それら人々のどのサブグループから来たかを知ることにより、サブグループのメンバーシップがプロジェクトに適切であるかが推論される場合がある。同様に、会話の共起は、密に関連しているコンテンツを発見するために、調査され得る。さらに、図８及び図９を参照して論じた双クラスタチェーンの視覚化及び計算を使用して、会話のコンテンツのより多くのパターンが、たとえば、従業員−会話の双クラスタと、会話−トピックの双クラスタとを統合することにより、見つかる場合がある。

同様に、視覚化システムの例示的実施態様は、文献−トピックの関係を分析するために適用さる場合がある。たとえば、双クラスタ内のトピックの共起は、しばしばともに研究される態様を示す場合があり、また、多くの双クラスタ内に現れる、影響力の大きいトピックを識別するのにも使用され得る。ドキュメント−トピック、及び、トピック−作者の関係の双クラスタを繋げることにより、共著パターンも識別され得る。同様に、上の事業のメッセージの分析のシナリオに関し、ポスト−トピック、及び、トピック−ユーザの関係も、調査され得る。

著者−会話の関係、及び、文献−トピックの関係の調査が本明細書に論じられているが、例示的実施態様は、それらタイプの関係に限定されず、他のタイプの関係に適用される場合がある。たとえば、人−場所の共起関係、又は、当業者には明らかである場合があるその他の関係が調査され得る。

さらに、本出願の例示的実施態様は、アプリケーションドメインに基づくエンティティの様々な視覚エンコーディングに適用され得る。図１１は、代替的な構成に係る双クラスタの視覚化１１００を示している。図示のように、従業員−会話の関係を分析するケースでは、従業員の円が、セクション１１１０において従業員の写真と相関される場合があり、また、会話は、セクション１１１５のトップのキーワードに相関され得る。一方、セクション１１０５においては、レイアウトと相互作用は同じままである。やはり、円のサイズは、セクション１１２０の人々の影響など、他の量をエンコードするために使用され得る。このため、いくつかの例示的実施態様では、視覚化システムは、同格化された関係の調査のための、高レベルのパラダイムを提供する場合がある。

例示的コンピュータ環境

図１２は、いくつかの例示的実施態様における使用に適切な例示的コンピュータデバイス１２０５の例示的コンピュータ環境１２００を示す図である。コンピュータ環境１２００におけるコンピュータデバイス１２０５は、１又は複数の処理ユニット、コア、又はプロセッサ１２１０、メモリ１２１５（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭなど）、内部ストレージ１２２０（たとえば、磁気ストレージ、光学ストレージ、固形ストレージ、及び／若しくは有機ストレージ）、並びに／又はＩ／Ｏインターフェース１２２５を含むことができる。これらのうちの任意のものは、情報通信のために通信機構又はバス１２３０上に結合するか、コンピュータデバイス１２０５に埋め込むことができる。

コンピュータデバイス１２０５は、通信するように入力／ユーザインターフェース１２３５及び出力デバイス／インターフェース１２４０に結合することができる。入力／ユーザインターフェース１２３５と出力デバイス／インターフェース１２４０とのいずれか一方又は両方は、有線又は無線インターフェースとすることができ、取外し可能とすることができる。入力／ユーザインターフェース１２３５は、入力を提供するのに使用することができる任意のデバイス、構成要素、センサ、又は、物理若しくは仮想インターフェース（たとえば、ボタン、タッチスクリーンインターフェース、キーボード、ポインティング／カーソルコントロール、マイク、カメラ、点字、モーションセンサ、光学リーダなど）を含んでもよい。出力デバイス／インターフェース１２４０は、ディスプレイ、テレビ、モニタ、プリンタ、スピーカ、点字などを含んでもよい。いくつかの例示的実施態様では、入力／ユーザインターフェース１２３５及び出力デバイス／インターフェース１２４０は、コンピュータデバイス１２０５に埋め込むことができるか、物理的に結合することができる。他の例示的実施態様では、他のコンピュータデバイスが、コンピュータデバイス１２０５に関して、入力／ユーザインターフェース１２３５及び出力デバイス／インターフェース１２４０として機能するか、入力／ユーザインターフェース１２３５及び出力デバイス／インターフェース１２４０の機能を提供する場合がある。

コンピュータデバイス１２０５の例には、限定ではないが、高度に移動性のデバイス（たとえば、スマートフォン、自動車及び他の機械のデバイス、人間又は動物に運ばれるデバイスなど）、移動デバイス（たとえば、タブレット、ノート、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、ポータブルテレビ、ラジオなど）、並びに、移動用には設計されていないデバイス（たとえば、デスクトップコンピュータ、サーバデバイス、他のコンピュータ、情報キオスク、１又は複数のプロセッサが内部に埋め込まれ、且つ／又は結合されたテレビ、ラジオなど）が含まれ得る。

コンピュータデバイス１２０５は、同じ又は異なる構成の１又は複数のコンピュータデバイスを含む、ネットワーク化された任意の数の構成要素、デバイス、及びシステムと通信するために、外部ストレージ１２４５及びネットワーク１２５０に（たとえばＩ／Ｏインターフェース１２２５を介して）通信するように結合することができる。コンピュータデバイス１２０５又は任意の接続されたコンピュータデバイスは、サーバ、クライアント、シンサーバ、汎用機械、特定用途の機械、又は別のラベルとして機能するか、サービスを提供するか、又は呼ばれる場合がある。

Ｉ／Ｏインターフェース１２２５は、限定ではないが、少なくとも、コンピュータ環境１２００において接続された構成要素、デバイス、及びネットワークすべてに情報を通信し、且つ／又はこれらから情報を通信するための、任意の通信若しくはＩ／Ｏプロトコル、又は規格（たとえば、イーサネット（登録商標）、８０２．１１ｘ、ユニバーサル・システム・バス、ＷｉＭＡＸ、ｍｏｄｅｍ、セルラ・ネットワーク・プロトコルなど）を使用する有線及び／又は無線インターフェースを含み得る。ネットワーク１２５０は、任意のネットワーク又はネットワークの組合せ（たとえば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、電話ネットワーク、セルラネットワーク、衛星ネットワークなど）とすることができる。

コンピュータデバイス１２０５は、一時的媒体及び非一時的媒体を含み、コンピュータで使用可能であるか、又はコンピュータで読取り可能な媒体を使用し、且つ／又は使用して通信することができる。一時的媒体には、伝達媒体（たとえば、金属ケーブル、光ファイバ）、信号、搬送波などが含まれる。非一時的媒体には、磁気媒体（たとえば、ディスク及びテープ）、光学媒体（たとえば、ＣＤ ＲＯＭ、デジタル・ビデオ・ディスク、ブルーレイディスク）、固形媒体（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、固形ストレージ）、並びに、他の不揮発性ストレージ又はメモリが含まれる。

コンピュータデバイス１２０５は、いくつかの例示的なコンピュータ環境において、技術、方法、アプリケーション、プロセス、又はコンピュータで実行可能な命令を実施するのに使用することができる。コンピュータで実行可能な命令には、一時的媒体から検索することができるか、非一時的媒体に記憶するか、検索することができる。実行可能な命令は、任意のプログラミング言語、スクリプト言語、及び機械言語（たとえば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）など）の１又は複数を元にすることができる。

プロセッサ（複数の場合もある）１２１０は、ネイティブであるか、仮想の環境で、任意のオペレーティングシステム（ＯＳ）（図示せず）の下で実行することができる。論理ユニット１２５５、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）ユニット１２６０、入力ユニット１２６５、出力ユニット１２７０、双クラスタリングエンジン１２７５、双クラスタ・マッチング・エンジン１２８０、視覚化ジェネレータ１２８５、パラメータ／ビュー調整エンジン１２９０、並びに、様々なユニットが互いと、ＯＳと、及び他のアプリケーション（図示せず）と通信するためのユニット間通信機構１２９５を含み、１又は複数のアプリケーションを展開することができる。たとえば、双クラスタリングエンジン１２７５、双クラスタ・マッチング・エンジン１２８０、視覚化ジェネレータ１２８５、及びパラメータ／ビュー調整エンジン１２９０は、図２、図７、及び図９に示す１又は複数のプロセスを実施し得る。記載のユニット及び要素は、設計、機能、構成、又は実施態様を変更することができ、提供された記載には限定されない。

いくつかの例示的実施態様では、情報又は実施命令がＡＰＩユニット１２６０によって受信されると、ＡＰＩユニット１２６０は、１又は複数の他のユニット（たとえば、論理ユニット１２５５、入力ユニット１２６５、双クラスタリングエンジン１２７５、双クラスタ・マッチング・エンジン１２８０、視覚化ジェネレータ１２８５、及びパラメータ／ビュー調整エンジン１２９０）に通信する場合がある。たとえば、双クラスタリングエンジン１２７５は、入力ユニット１２６５を介して関係データを受信するとともに、生成された双クラスタを双クラスタ・マッチング・エンジン１２８０に提供する場合がある。双クラスタ・マッチング・エンジン１２８０が、共有されたエンティティに基づいて双クラスタをマッチさせると、マッチした双クラスタは、視覚化を生成するために、視覚化ジェネレータ１２８５に提供され得る。さらに、パラメータ／ビュー調整エンジン１２３０は、視覚化ジェネレータ１２８５及び双クラスタリングエンジン１２７５を制御して、視覚化をアップデート及び変更する場合がある。

いくつかの例では、論理ユニット１２５５は、上述のいくつかの例示的実施態様において、各ユニット間で情報フローを制御し、ＡＰＩユニット１２６０、入力ユニット１２６５、出力ユニット１２７０、双クラスタリングエンジン１２７５、双クラスタ・マッチング・エンジン１２８０、視覚化ジェネレータ１２８５、及びパラメータ／ビュー調整エンジン１２９０によって提供されるサービスを向けるように構成され得る。たとえば、１又は複数のプロセス又は実施態様のフローは、論理ユニット１２５５単独か、ＡＰＩユニット１２６０との組合せによって制御される場合がある。

いくつかの例示的実施態様が示され、記載されてきたが、これら例示的実施態様は、この分野に詳しい人々に、本明細書に記載の主題を伝えるために提供されたものである。本明細書に記載の主題は、記載の例示的実施態様に限定されることなく、様々な形態で実装され得ることを理解されたい。本明細書に記載の主題は、これら具体的に規定若しくは記載された成分なしで、又は、記載されていない他の、若しくは異なる要素若しくは成分とともに実施することができる。当業者は、変更が、添付の特許請求の範囲、及びその均等物の中に規定された、本明細書に記載の主題から逸脱することなく、これら例示的実施態様の中で行われ得ることを理解するであろう。

Claims (22)

1. 第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを受け取ることと、
   前記関係を示すデータに基づき、前記第１のタイプのエンティティを前記第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成することと、
   生成された前記双クラスタに基づいて視覚化を生成することであって、
   前記視覚化は、
   前記第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、
   前記第２のタイプのエンティティを示す第２の列を含み、前記視覚化の各行が、前記生成された双クラスタに対応する、
   視覚化を生成することと、
   を含む、関係のデータを視覚化する方法。
2. 前記生成された視覚化がさらに、
   前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの複数のエンティティと前記第２のタイプの複数のエンティティとの間の、少なくとも１つの関係を示すデータを含んでおり、
   前記生成された双クラスタが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティの各々を、前記第２のタイプの前記複数のエンティティの各々に繋ぎ、
   前記生成された視覚化がさらに、
   前記第１のタイプの前記複数のエンティティを示す第１の列、及び、
   前記第２のタイプの前記複数のエンティティを示す第２の列を含み、
   前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に配置されている、
   請求項２に記載の方法。
4. 少なくとも１つの前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の複数の関係を示し、
   前記重み付けされた視覚表示が、
   前記第１の列と前記第２の列との間に、第１の方向に延びる第１のタイプの視覚要素と、
   前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記第１の方向と直交する第２の方向に延びる、第２のタイプの視覚要素であって、
   前記第２のタイプの複数の視覚要素が、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記複数の視覚要素の各々が、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の前記複数の関係の１つに関連付けられている、第２のタイプの視覚要素と、
   を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記第１のタイプのエンティティ、第３のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプの別の複数のエンティティと前記第３のタイプの複数のエンティティとの間の関係を示す追加のデータとを含む追加の関係データを受け取ることと、
   関係を示す前記追加のデータに基づき、前記別の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋げる別の双クラスタを生成することと、
   前記双クラスタを、前記生成された別の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、
   前記生成された別の双クラスタ及び前記生成された双クラスタチェーンに基づき、別の視覚化を生成することであって、
   前記別の視覚化が、
   他の複数の前記第１のタイプのエンティティと前記複数の前記第３のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、
   前記双クラスタと前記別の双クラスタとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、
   を含む、
   別の視覚化を生成することと、
   をさらに含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記双クラスタチェーンを前記生成することには、
   前記双クラスタの前記複数の第１のタイプのエンティティと前記別の双クラスタの他の複数の第１のタイプのエンティティとの間の類似性の値を計算することと、
   前記計算された類似性の値が、閾値以上であるかを判定することと、
   前記計算された類似性の値が前記閾値以上であるかの判定に応じて、前記双クラスタを、前記複数の第１のタイプのエンティティ及び前記他の複数の第１のタイプのエンティティに基づき、前記別の双クラスタに繋げることと、が含まれる、請求項５に記載の方法。
7. 前記計算された類似性の値が前記閾値未満であることの判定に応じて、
   別の複数の前記第３のタイプのエンティティとの関係を有する前記第１のタイプの追加の複数のエンティティを選択することと、
   前記追加の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記別の複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋ぐ追加の双クラスタを生成することと、
   前記双クラスタを、前記生成された追加の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、をさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記閾値の値は、ユーザが設定した閾値である、請求項６に記載の方法。
9. コンピュータに、関係データの視覚化の方法を実行させるプログラムであって、
   前記方法が、
   第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを受け取ることと、
   前記関係を示すデータに基づき、前記第１のタイプのエンティティを前記第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成することと、
   生成された前記双クラスタに基づいて視覚化を生成することであって、
   前記視覚化には、
   前記第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、
   前記第２のタイプのエンティティを示す第２の列を含み、前記視覚化の各列が、前記生成された双クラスタに対応する、
   視覚化を生成することと、
   を含む、プログラム。
10. 前記生成された視覚化がさらに、
    前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示を含む、請求項９に記載のプログラム。
11. 前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの複数のエンティティと前記第２のタイプの複数のエンティティとの間の、少なくとも１つの関係を示すデータを含んでおり、
    前記生成された双クラスタが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティの各々を、前記第２のタイプの前記複数のエンティティの各々に繋ぎ、
    前記生成された視覚化がさらに、
    前記第１のタイプの前記複数のエンティティを示す第１の列、及び、
    前記第２のタイプの前記複数のエンティティを示す第２の列を含み、
    前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に配置されている、請求項１０に記載のプログラム。
12. 前記少なくとも１つの前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の複数の関係を示し、
    前記重み付けされた視覚表示が、
    前記第１の列と前記第２の列との間に、第１の方向に延びる第１のタイプの視覚要素と、
    前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記第１の方向と直交する第２の方向に延びる、第２のタイプの視覚要素であって、
    前記第２のタイプの複数の視覚要素が、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記複数の視覚要素の各々が、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の前記複数の関係の１つに関連付けられている、第２のタイプの視覚要素とを含む、請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記第１のタイプのエンティティ、第３のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプの別の複数のエンティティと前記第３のタイプの複数のエンティティとの間の関係を示す追加のデータとを含む追加の関係データを受け取ることと、
    関係を示す前記追加のデータに基づき、前記別の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋げる別の双クラスタを生成することと、
    前記双クラスタを、前記生成された別の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、
    前記生成された別の双クラスタ及び前記生成された双クラスタチェーンに基づき、別の視覚化を生成することであって、前記別の視覚化が、
    他の複数の前記第１のタイプのエンティティと前記複数の前記第３のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、
    前記双クラスタと前記別の双クラスタとの間の関係の、重み付けされた視覚表示とを含む、別の視覚化を生成することと、をさらに含む、請求項１１に記載のプログラム。
14. 前記双クラスタチェーンを前記生成することには、
    前記双クラスタの前記複数の第１のタイプのエンティティと前記別の双クラスタの他の複数の第１のタイプのエンティティとの間の類似性の値を計算することと、
    前記計算された類似性の値が、閾値以上であるかを判定することと、
    前記計算された類似性の値が前記閾値以上であるかの判定に応じて、前記双クラスタを、前記複数の第１のタイプのエンティティ及び前記他の複数の第１のタイプのエンティティに基づき、前記別の双クラスタに繋げることと、が含まれる、請求項１３に記載のプログラム。
15. 前記計算された類似性の値が前記閾値未満であることの判定に応じて、
    別の複数の前記第３のタイプのエンティティとの関係を有する前記第１のタイプの追加の複数のエンティティを選択することと、
    前記追加の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記別の複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋ぐ追加の双クラスタを生成することと、
    前記双クラスタを、前記生成された追加の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、をさらに含む、請求項１４に記載のプログラム。
16. 関係データを視覚化するように構成されたコンピュータ装置であって、
    第１のタイプのエンティティ、第２のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係を示すデータを含む関係データを記憶するメモリと、
    前記関係を示すデータに基づき、前記第１のタイプのエンティティを前記第２のタイプのエンティティに繋げる双クラスタを生成することと、
    生成された前記双クラスタに基づいて視覚化を生成することであって、
    前記視覚化には、
    前記第１のタイプのエンティティを示す第１の列、及び、
    前記第２のタイプのエンティティを示す第２の列が含まれ、
    前記視覚化の各列が、前記生成された双クラスタに対応する、
    視覚化を生成することと、
    を含む、プロセスを実行するプロセッサと、
    前記生成された視覚化を表示するように構成されたディスプレイデバイスと、
    を備えた、コンピュータ装置。
17. 前記生成された視覚化がさらに、
    前記第１のタイプのエンティティと前記第２のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示を含む、請求項１６に記載のコンピュータ装置。
18. 前記関係を示すデータが、前記第１のタイプの複数のエンティティと前記第２のタイプの複数のエンティティとの間の、少なくとも１つの関係を示すデータを含んでおり、
    前記生成された双クラスタが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティの各々を、前記第２のタイプの前記複数のエンティティの各々に繋ぎ、
    前記生成された視覚化がさらに、
    前記第１のタイプの前記複数のエンティティを示す第１の列、及び、
    前記第２のタイプの前記複数のエンティティを示す第２の列を含み、
    前記重み付けされた視覚表示が、前記第１の列と前記第２の列との間に配置されている、請求項１７に記載のコンピュータ装置。
19. 前記少なくとも１つの関係を示すデータが、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の複数の関係を示し、
    前記重み付けされた視覚表示が、
    前記第１の列と前記第２の列との間に、第１の方向に延びる第１のタイプの視覚要素と、
    前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記第１の方向と直交する第２の方向に延びる、第２のタイプの視覚要素であって、
    前記第２のタイプの複数の視覚要素が、前記第１のタイプの視覚要素の上に配置され、前記複数の視覚要素の各々が、前記第１のタイプの前記複数のエンティティと、前記第２のタイプの前記複数のエンティティとの間の前記複数の関係の１つに関連付けられている、第２のタイプの視覚要素とを含む、請求項１８に記載のコンピュータ装置。
20. 前記プロセスがさらに、
    前記第１のタイプのエンティティ、第３のタイプのエンティティ、及び、前記第１のタイプの別の複数のエンティティと前記第３のタイプの複数のエンティティとの間の関係を示す追加のデータとを含む追加の関係データを受け取ることと、
    関係を示す前記追加のデータに基づき、前記別の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記第３のタイプの複数のエンティティの各々に繋げる別の双クラスタを生成することと、
    前記双クラスタを、前記生成された別の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、
    前記生成された別の双クラスタ及び前記生成された双クラスタチェーンに基づき、別の視覚化を生成することであって、
    前記別の視覚化が、
    他の複数の前記第１のタイプのエンティティと前記複数の前記第３のタイプのエンティティとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、
    前記双クラスタと前記別の双クラスタとの間の関係の、重み付けされた視覚表示と、
    を含む、
    別の視覚化を生成することと、
    をさらに含む、請求項１８に記載のコンピュータ装置。
21. 前記双クラスタチェーンを前記生成することには、
    前記双クラスタの前記複数の第１のタイプのエンティティと前記別の双クラスタの他の複数の第１のタイプのエンティティとの間の類似性の値を計算することと、
    前記計算された類似性の値が、閾値以上であるかを判定することと、
    前記計算された類似性の値が前記閾値以上であるかの判定に応じて、前記双クラスタを、前記複数の第１のタイプのエンティティ及び前記他の複数の第１のタイプのエンティティに基づき、前記別の双クラスタに繋げることと、が含まれる、請求項２０に記載のコンピュータ装置。
22. 前記プロセスがさらに、
    前記計算された類似性の値が前記閾値未満であることの判定に応じて、
    別の複数の前記第３のタイプのエンティティとの関係を有する前記第１のタイプの追加の複数のエンティティを選択することと、
    前記追加の複数の第１のタイプのエンティティの各々を、前記別の複数の第３のタイプのエンティティの各々に繋ぐ追加の双クラスタを生成することと、
    前記双クラスタを、前記生成された追加の双クラスタに繋げる双クラスタチェーンを生成することと、を含む、請求項２１に記載のコンピュータ装置。