JP5902274B2 - 計算された評判又は影響度スコアに基づくランキング及び選択エンティティ - Google Patents

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Description

（他の出願との相互参照）
本願は、２００８年１２月１日に出願された、発明の名称がSYSTEM AND METHODOF RANKING AND SELECTING ENTITIES BASED ON CALCULATED REPUTATION OR INFLUENCE SCRORES（計算された評判又は影響度スコアに基づくランキング及び選択エンティティのシステム及び方法）である米国仮出願No.61/200,664（代理人のDocket No.UPBEP002+)に対して優先権を主張し、あらゆる目的のために引用してここに組み入れられる。
知識は、我々の飛躍的に拡張している知識ベース社会に一層密接に関係する。完全な知識とは、当事者が意志決定し、好み・親和性・嫌悪を決める過程で支援を求めるものという考えがある。探索者がそのようなトピックスに関する全ての情報のソース源（例えば、自伝作家）でないかぎり、実際は、与えられたトピックスについての完全知識は現実には得ることは不可能である。多くの情報を用意して、決定者は、所望の出力/結果（例えば、ディナーのためにどのレストランに行くべきか）につながるだろう選択肢を選ぶために、最良に位置付けられているのが普通である。しかしながら、多くの情報は様々な電子通信様式（例えば、インターネット）を介して容易に利用可能になってきているので、人は結局、関連性があり、より重要で、信頼する価値のある情報を得て、行動をする上での決定において助けとなる無数のデータの状態になることを通してふるいにかけるのをそのままにしている。様々なツール（例えば、サーチエンジン、様々な格付けをもつコミュニティボード）があるが、そこにあるデータには、個人の信頼性のどんなしるし（例えば、ソースの評判（reputation）及び影響の少なくとも１つの測定）も欠落してしまっている。
本発明の様々な実施例が、以下の詳細な記載及び添付の図面において開示される。
図１は、他の個人及び彼らが著者であるドキュメントに対してリンク付けされた個人を示すワールドワイドウェブのモデルの一例を示すモデルである。 図２は、ある実施例に従った別の実装例の典型的な構成要素の協働を示すブロック図である。 図３は、ある実施例に従った例示のシステムのブロック表現を示したブロック図である。 図４は、ある実施例に従った典型的な参照環境の様々なパーティの相互作用を説明するブロック図である。 図５は、ある実施例に従った典型的な参照環境のサーチ空間のブロック図である。 図６は、ある実施例に従った参照を生成する上で実行される処理の一例を示したフロー図である。
本発明は、プロセス、装置、システム、物質の合成、コンピュータ読出し可能な記録媒体で具現化されるコンピュータプログラム製品、及びプロセッサ（このプロセッサは、当該プロセッサに結合されたメモリによって記憶され提供される命令を実行するよう構成されている）の少なくとも１つを含む多くの方法で実現されるものである。本明細書では、これらの実装又は本発明が成し得る他の形態も技術として引用される。一般的に、開示されるプロセスのステップ順序は本発明の範囲内で変更され得る。特に明記しない限り、タスクを実行するように構成されるものとして記載されたプロセッサ又はメモリは、所定の時間で当該タスクを実行するために一時的に構成された汎用的な構成要素として、又は前記タスクを実行するために製造された特別な構成要素として実行される。ここで用いられる、用語「プロセッサ」は、１以上のデバイス、回路、及びコンピュータプログラム命令などのデータを処理するよう構成されたプロセッシングコアの少なくとも１つを意味する。
本発明の１以上の実施例における詳細な記載は、本発明の原理を図示する添付の図と共に提供される。本発明はこのような実施例に関連して記載されるが、実施例に限定されるものではない。本発明の範囲は特許請求の範囲によってのみ制限されるものであり、本発明は多くの変形例、応用例、及び均等な例を包含する。本発明の完全な理解を提供するために、後述する記載において多くの特別な詳細を示す。これらの詳細は一例としてもたらされるものであり、これら詳細のすべて又は幾つかが無くとも、特許請求の範囲に従って実施され得る。明確にする目的から本発明に関連する技術分野において既知の技術事項は詳細に説明していないが、本発明をいたずらに不明瞭にするものではない。
現在、決定を支援する、関係を決定する、嫌悪を識別する、の少なくともいずれかのために情報を見つけ出すことを求める人は、従来の非電子データソース（例えば、個人的な推薦状、それは少数且つ歪曲されている可能性があるものだが）や、ウェブサイト、掲示版、ブログ、及び特定のトピックス（topic）/サブジェクト（subject）（例えば、サンフランシスコを訪れるときどこに滞在すべきか）に関するデータ（時には格付けされた）を見つけるための他のソースなどの電子的なデータソースを利用する。このようなアプローチは、時間を消費し且つ殆どの電子データと同様に、時には信頼がおけないものである。情報のソース源の信頼性のしるしが欠けているのである。中間の非電子・電子データソース源の少なくとも１つから過剰の（又はぴったり正確な）情報を見つけることに失敗すると、探索をする人は限定された情報を用いて決定をすることに委ねられてしまう。この場合、その限定された情報というのは、完璧な予測の下での出力、結果には遠く及ばす、どの情報が求められていたかについての１以上の行動を引き受ける低レベルの満足度しか生じさせない。
また、現在の実務は、情報の信頼性又は言及された相違点を利用せずに、価値はデータのソース源の評判（例えば、参照（referral））に帰すると考える。現在の実務の場合、データを求めるエンティティは、データソースの評判への価値ある判断をしなければならない。そのような価値判断は、データソースと共にそれまでの経験に基づくのが一般的である（例えば、マイクがレストラン長をしていたときの当該レストランの推薦、ローラがヨーロッパに５年間住んでいたときのヨーロッパにおけるローラによるホテルの推薦）。探索をする人が、決定するのに必要な所望のデータを得るのに足りる広大な参照ネットワーク（network of references）を持つことがない限り、決定する人というのは、頻繁に、最も利用可能な非属性化された（評判がない（non-reputed））データに基づき、リスクをとることや「さいころを転がす」しかないのである。このような見込みは、当事者を熟慮した行動には関与しない方へと導いてしまう。
そのような参照ネットワークで人間により発生される評判は主観的である。言い換えると、そのような評判はネットワーク内の他のどの人に対しても異なって現れるのである。なぜなら、各人の評価は彼ら自身の個々の信頼するネットワークによって形成されるからである。
現実世界の信頼あるネットワークは小世界のパターンに付随する。つまり、そこでは、誰もが他の誰かに直接的には繋がっていないが、殆どの人々は比較的小さな数の仲介人又は「コネクタ」を介して他の殆どの人と繋がっている。したがって、これは、ネットワーク内の或る個人が、他の個人の保持する評価に対し偏った影響を及ぼすかもしれない。言い換えると、何人かの人々の評価は、他の人々の評価よりも大きな影響力となりうる。
或る実施例では、影響度は主観的な評判を増大させることができる。或る実施例では、影響度は客観的な評価基準となりうる。例えば、影響度は評価、情報、データをフィルタリングすることに有益であり得る。
評判及び影響度は、任意の意味又は形式にある任意のタイプの個人又は製品若しくはサービスのランキングに関し、或る実施例に従う固有の有利な効果を提供することを認識されるであろう。
したがって、或る実施例に従う本システム及び方法は、評判スコア及び影響度スコアの少なくとも１つの使用を許可し、少なくとも一部においては他の方法及びシステムとの組み合わせで、所定のセットのエンティティにおいて個々のエンティティのサブセットをランキングすることを決定する。この場合、エンティティは、インターネット上のドキュメント、製品、サービス、データファイル、法人若しくは自然人、又は、コンピュータネットワーク内にあらわされる任意の形式若しくは手段のエンティティのいずれかを含む。或る実施例に従うここで記載される本システム及び方法は、エンティティに関連するランク、日時、地形/ロケーション、他の任意の選択基準（selection criteria）の少なくとも１つの選択基準に基づき実現可能に行なわれる。或る実施例に従うここで記載される本システム及び方法は、これに限定するわけではないが、ここに記載する技術を含むあらゆる技術を用いて、影響度及び評判の少なくとも１つを推定する。
或る実施例に従うここで記載される本システム及び方法は、評判スコア及び影響度スコアの少なくとも１つのために、少なくとも一部においては他の方法及びシステムとの組み合わせで、所定のセットのエンティティにおいて個々のエンティティのサブセットをランキングすることを提供する。この場合、エンティティは、法人若しくは自然人、又はコンピュータプロセス、ドキュメント、データファイル、又は任意の形式の製品、サービス、情報などのエンティティを含む。或る実施例において、評判スコア及び影響度スコアの評価基準はディメンジョン上にあり、例えば、特定のトピックス（例えば、自動車やレストラン）、ソース（例えば、ウェブブログ、Wikipedia（Ｒ）入力、ニュース記事、ツイッター（Ｒ）フィード）、又はサーチターム（サーチターム（search term）に一致するすべてのエンティティのサブセットを定義するための、例えばキーワードやフレーズ）に関係する。この場合、ランク付けされたエンティティのサブセットは、当該エンティティに関連するランク、日時、地形/ロケーション、他の任意の選択基準の少なくとも１つの選択基準に基づき実現可能に行なわれる。
或る実施例に従うここで記載される本システム及び方法の例示的な実装は、図１に示すようなインターネット上の個人のソーシャルグラフ（social graph）を含む。個人は、自然人又は法人をあらわし、ドキュメントは自然人若しくは法人、又は本システム内のコンピュータネットワーク内で行なわれるコンピュータプロセス、ドキュメント、データファイル、又は任意の形式の製品、サービス、情報などの他のエンティティを表す。
或る実施例において、ソーシャルグラフは有向（例えば、有向グラフ）である。或る実施例において、ソーシャルグラフは無向（例えば、無向グラフ）である。
或る実施例において、ソーシャルグラフは、個人が他の個人へのリンクを表すことにより明示的である。ある実施例において、ソーシャルグラフは、信頼、尊敬、ポジティブ又はネガティブな評価など、個人間のリンクを特定する手法により暗示的である。
或る実施例において、ソーシャルグラフのリンク及びエッジは、例えば、友好、信頼、知人を含む連携の異なる形態を表し、グラフ上のエッジは、これに限定するものではないが、サブジェクト、注目分野、サーチタームを含むその場の（ad-hoc）タイプを表すディメンジョンによって制約（constrain）される。
或る実施例において、ソーシャルグラフのノードは、人々又は評価の表現、批判、又は影響度の推定にとって有益な他の情報を含む他のエンティティ（例えば、ウェブページ、著者、批評家、ツイッターなどのマイクロブロギングサービスのユーザ、Myspace（Ｒ）やFacebook（Ｒ）などのソーシャルネットワークのユーザ、ブロガー、他のエンティティ）を表す。そして、前記グラフの各ノードは、ひとたびその影響度が推定されると、影響性のあるエンティティを表す。
或る実施例において、ノードは２つのカテゴリー内におかれる。サブジェクトは、評価や引用を有することができ、この場合にこのような表現は明示的、表現的、暗示的であるか又は他の手法に帰せられる。そして、評価や引用を有するサブジェクトに関するオブジェクトは、この場合、例えば、或るオブジェクト（object）は、サブジェクトでもある。そして、この場合、オブジェクトは、オブジェクトについてのサブジェクトの可能性として存在する評価の集合を表す評判スコアをもち、サブジェクトは、サブジェクトの評価が他のサブジェクトに影響を及ぼす程度を表す影響度スコアをもつ。
或る実施例において、上述したように、ノードは２つのカテゴリ内に配置され、オブジェクトの評判スコアはオブジェクトの選択及びランキングのために使用される。例えば、オブジェクトに関するセマンティック又は記述的データを含むオブジェクトの他の属性と組み合わせて、オブジェクトに関係するサブジェクトの影響度スコアによる重み付けがされる。或る実施例において、サブジェクトは以下の１以上を含む：ツイッターなどのマイクロブロギングサービスのユーザ、Myspace（Ｒ）やFacebook（Ｒ）などのソーシャルネットワークのユーザ、ブロガー、批評家。或る実施例において、オブジェクトは以下の１以上を含む：インターネットウェブサイト、ブログ、音楽、映画、本、及びＵＲＩによってあらわされる他のオブジェクト。或る実施例において、オブジェクトはＵＲＩにそれぞれ関連するエンティティを含み、サブジェクトはインターネットの著者、又は（ブログ、ツイッター（Ｒ）、インターネットウェブサイトの批評家の１以上を含む）ソーシャルメディアサービスのユーザを表すエンティティを含む。リンクは、インターネットウェブサイト上のツィート(Tweet)、ブログ投稿、オブジェクトの批評の１以上を含むサブジェクトからのオブジェクトの引用である。
図２は、ある実施例に従った他の実装例に関する典型的な構成要素の連携を示したブロック図である。特に、図２は、ある実施例に従った評判属性プラットフォーム（reputation attribution platform）２００に関する実装の一例を示したブロック図である。図２に示すとおり、評判属性プラットフォーム２００は、クライアントコンピュータ環境２２０〜２３０、通信ネットワーク２３５、サーバコンピュータ環境２６０、インテリジェント評判エンジン２５０、認証データ２４０、コミュニティデータ２４２、評判ガイドライン２４５、評判履歴データ２４７を含む。また、図２に示すとおり、評判属性プラットフォーム２００は、多数の評判データ（例えば、入力されたり生成された評判データ）２０５、２１０、２１５を含み、これらのデータは、表示され、閲覧され、記憶され、電子送信され、ナビゲートされ、操作され、及びクライアントコンピュータ環境２２０，２２５、２３０のそれぞれからプリントされる。
或る実施例では、クライアントコンピュータ環境２２０，２２５、２３０は、評判データ２０５、２１０、２１５に関する要求を提供し、受信するために、通信ネットワーク２３５を越えてサーバコンピュータ環境２６０と通信しそして協働することができる。インテリジェント評判エンジン２５０は、１以上の命令をサーバコンピュータ環境２６０に提供するためサーバコンピュータ環境２６０で動作し、評判データ２０５、２１０、２１５に関する要求を処理し、そして当該評判データを要求しているクライアントコンピュータ環境（例えば、クライアントコンピュータ環境２２０、２２５、２３５）に対して電子的に通信することができる。評判データ２０５、２１０、２１５に関する要求を処理する一部として、インテリジェント評判エンジン２５０は、複数のデータ（認証データ２４０、コミュニティデータ２４２、評判ガイドライン２４５、評判履歴データ２４７の少なくとも１つを含む）を用いることができる。また、図２に示すとおり、クライアントコンピュータ環境２２０，２２５、２３０は、１以上の参加するユーザ（不図示）に対する表示及び相互作用のために、コンテンツ生成/共有データ２０５、２１０、２１５を処理する能力がある。
図３は、ある実施例に従った例示のシステムのブロック表現を示したブロック図である。特に、図３は、ある実施例に従った典型的な評判属性環境（reputation attribution environment）３００に関する実装の詳細な一例を示したブロック図である。図３に示すとおり、評判属性環境３００は、インテリジェント評判プラットフォーム３２０、認証データストア３１５、評判ガイドラインデータストア３１０、評判履歴データストア３０５、コミュニティデータストア３０７、ユーザコンピュータ環境３２５、評判対象（reputation target、例えば、ユーザ）３３０、コミュニティコンピュータ環境３４０、コミュニティ３４５を含む。加えて、図３に示すとおり、評判属性環境３００は評判セッションコンテンツ３５０を含み、それは表示され、閲覧され、送信され、及びユーザコンピュータ環境３２５やコミュニティコンピュータ環境３４０からプリントされる。
或る実施例では、インテリジェント評判プラットフォーム３２０は、通信ネットワーク３３５を介してユーザコンピュータ環境３２５及びコミュニティコンピュータ環境３４０と電子的な接続がされる。例えば、通信ネットワーク３３５は、電信電話線若しくは無線のイントラネット、エクストラネット、及びインターネットを含む。
或る実施例では、ユーザ３３０は、ユーザコンピュータ環境３２５で機能する評判データインタフェース（不図示）と相互作用し、通信ネットワーク３３５を越えてインテリジェント評判プラットフォーム３２０へと渡される評判セッションを開始する。インテリジェント評判プラットフォーム３２０は、評判セッションに関する要求を処理し、そして認証データストア３１５、評判ガイドラインデータストア３１０、評判履歴データストア３０５、コミュニティデータストア３０７と協働し、ユーザ３３０及びコミュニティ３４５による使用のための評判セッションを生成する。
或る実施例では、認証データストア３１５は、ユーザ３３０及びコミュニティメンバ３４５間の接続を表すデータを含む。例えば、そのようなデータは、これに限定するものではないが、ユーザ間でのコネクションを含み、評判データの生成における使用のための連携の程度を識別することができる。評判ガイドラインデータストア３１０は、ユーザ３３０及びコミュニティ３４５間での評判を起因とする１以上のルールを表すデータを含む。評判履歴データストア３０５は、評判履歴データ処理の一部としての使用のために１以上の生成された評判属性を含む。コミュニティデータストア３０７は、生成された評判データに関するコミュニティフィードバックを表すデータを含む。例えば、コネクションを表すデータは、ユーザ入力を通じて提供されたり、任意の手法から生成されたり、これに限定するものではないが、コンピュータネットワークで利用可能な自動化若しくはコンピュータ支援処理のデータ、ソーシャルネットワーキングウェブサイト上のエンティティ間で表されたり示唆されるリンク、ユーザ解説すなわち「ブログ」のウェブサイト、又はインターネット上で利用可能な他の形式のドキュメントを含む。
図４は、ある実施例に従った典型的な参照環境（referral environment）の様々なパーティの相互作用を説明するブロック図である。特に、図４は、ある実施例に従った典型的な評判属性環境４００に寄与する要素を示す。図示するとおり、評判属性環境４００は、複数のサブ環境４０５、４１０、４１５、及び多数の評判対象Ａ〜Ｑを含む。評判対象は、与えられたサブ環境４０５、４１０、４１５内の他の評判対象、サブ環境４０５、４１０、４１５外にある他の評判対象の少なくとも何れかと、直接的、間接的なコネクションをもつ。
例示する実装においては、サブ環境４０５、４１０、４１５は、仕事、家、学校、クラブ、教会/寺院/コミューンなど、評判対象の経験の一以上の形態を表す。例えば、例示の実装の場合、典型的な評判対象Ｑは、他の評判対象の評判について問い合せをする（例えば、決定をする際の支援に用いるための信頼性のあるデータを得ること、親和性を決定すること、嫌悪を識別すること等）。各対象当事者の個々の評判は、ここで記載された（例えば、図５及び６における）技術に従って得ることができる。各評判対象は１以上の評判インジケータ（例えば、レストラン参照に関連した評判スコア、映画参照に関連した別の評判スコア、結婚仲介事業に関連した別の評判スコア等）の結果であるとされる。例えば、評判インジケータは、所定のサブ環境及びサブ環境の少なくとも何れかに存在する評判対象間の関係の程度及び数に基づき計算される。ひとたび計算されると、典型的な評判対象Ｑは、信頼されたデータ（例えば、推薦や参照）に関する他の評判対象をクエリーし、データソース（例えば、評判対象）の評判スコアに従いそのような信頼されたデータを処理することができる。
例えば、サブ環境４０５はビジネスの場所をあらわし、サブ環境４１０は家を表し、サブ環境４１５はカントリークラブを表す。或る実施例の場合、評判属性環境４００の各評判対象は、１以上の評判スコア（例えば、ビジネスデータに関する評判スコア、ファミリーデータに関する評判スコアなど）に帰する。各カテゴリー（例えば、ビジネス、ファミリー、ソーシャル、宗教など）に関する各評判対象の評判スコアは、他の評判対象との関係性の程度や、他の関係する対象と繋がる数に従って計算される。
或る実施例では、評判対象Ｑは、ビジネス問題（例えば、トランザクションをブローカーする方法）に関するデータを要求することができる。この要求に応じて、サブ環境４０５の評判対象（例えば、この評判対象は評判対象Ｑのデータソース源として作用することが可能である）は、評判対象Ｑの要求を満足するデータを提供する。さらに、直接的にはサブ環境４０５の一部でない他の評判対象も、評判対象Ｑに対するデータソースとして振る舞うことができる。このような状況では、評判対象Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの少なくとも１つに関する評判スコアは、評判対象がビジネスに焦点をあてられているサブ環境４０５内にいるので、サブ環境４０５の一部にない他の評判対象よりも、高い評判スコアを有する。サブ環境４０５の一部でない他の評判対象は、評判対象Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄと、評判対象Ｑとのコネクションに基づき、サブ環境４０５の評判対象（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）に対して等しいか又は近いレベルの評判スコアを有する。例えば、図４に示すとおり、評判対象Ｉは比較的高い評判スコアを有する。これは、評判対象Ｉが、サブ環境４０５の評判対象（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）に対する多数の直接的及び間接的なコネクション（Ｉ−Ａ,Ｉ−Ｇ−Ｂ、Ｉ−Ｈ−Ｄ、Ｉ−Ｇ−Ｅ−Ｄ）をもち、評判対象Ｑを問い合わせるようなビジネスに関係するからである。
図４の評判属性環境４００は様々な当事者を有するサブ環境の構成で示したものであるが、これは本願に記載する技術の熟考した評判属性環境の単に一例であることを認識されたい。他の様々な構成において様々な当事者を有する多数のサブ環境があり得る。
図５は、ある実施例に従った典型的な参照環境のサーチ空間のブロック図である。特に、図５はある実施例に従った典型的な評判スコアリング環境５００を示す。図５に示すとおり、評判スコアリング環境５００は、１以上の推移的ディメンジョン(transitive dimensions)５２０、５２５に結合される複数のディメンジョン５０５，５１０，５１５を含む。さらに、図示するように、評判スコアリング環境５００は、１以上のディメンジョン５０５、５１０、５１５に存在する１以上のエンティティ５３０，５３５、５４５、５５０、５６０、５７０、及び推移的ディメンジョン５２０、５２５に存在する推移的コネクタ５４０、５６５、５７０、５８０を含む。
或る実施例では、１以上のエンティティ５３０，５３５、５４５、５５０、５６０、５７０に関するスコアは、所定のディメンジョン５０５、５１０、５１５上のネットワーク（不図示）で決定されうる。エンティティ５３０，５３５、５４５、５５０、５６０、５７０は、ディメンジョン５０５，５１０，５１５のどれかにある他のエンティティ５３０，５３５、５４５、５５０、５６０、５７０のいくつとでも直接的にリンクされる（その結果、直接的/間接的な各リンクはスコアに関連する）。例えば、１以上のディメンジョン５０５，５１０，５１５は、１以上の推移的ディメンジョン５２０、５２５の少なくとも１つとの関連を有する。
或る実施例では、ソース及び対象などの２つのエンティティ５３０及び５３５間でのディメンジョン５０５上の直接的なパス５０７は、ソースエンティティ５３０（例えば、全てのエンティティ５３０，５３５、５４５、５５０、５６０、５７０として例示する５３０は、様々な実施例に従いここに記載したスコアリング属性プラットフォームの視点（perspective）に依存するソース及び対象（target）エンティティの少なくとも何れかである）から、中間エンティティ５４０までの直接的なリンクを含み、ここで、上記中間エンティティ５４０は、中間エンティティ５４０から対象エンティティ５３５までの有向パスが予め設定（prefix）されている。
或る実施例では、パス上のリンクは所定のディメンジョン５０５、５１０、５１５に関連する１以上の推移的ディメンジョン５２０、５２５となりうる。一例として、所定のディメンジョン５０５、５１０、５１５上でソースエンティティ５３０と、対象エンティティ５３５間のスコアを決定するため、所定のディメンジョン５０５、５１０、５１５上の有向パス５０７が任意の種類のグラフサーチ（graph search、不図示）を通じて決定される。１以上のパスにおける１以上のリンクの個々のスコアは、スコアを伝搬させるのに利用可能な１以上の技術、及び異なるスコア間での矛盾を解消するのに一般的に利用可能な技術によって、１以上のスコアを生じさせるために組み合わせられる。また、１以上の中間エンティティ５４０、５６５、５７０、５８０は、ソースエンティティ（例えば、５３０，５３５、５４５、５５０、５６０、５７０）の領域、対象エンティティ（５３０，５３５、５４５、５５０、５６０、５７０）の領域、及び両者間のリンクに基づき、ディメンジョン５０５、５１０、５１５に関する影響の評価基準を提供する。
評判スコアリング環境５００は、或る特定数のディメンジョン、推移的ディメンジョン、エンティティ、有向コネクション、無向コネクションをもつ例示のオペレーションに対する特定の構成を有するものとして示されているが、そのような記載は単に例示であって、ここで記載する実施例内の影響度の計算には様々なディメンジョン、推移的ディメンジョン、エンティティ、有向コネクション、無向コネクションが用いられ、他の例示のオペレーションに従いオペレートする様々な構成及び組み合わせを有することが認識されるものである。
図６は、ある実施例に従った参照を生成する上で実行される処理の一例を示したフロー図である。特に、図６は、評判スコアを計算することにおける典型的な処理を示す。図６に示すとおり、ブロック６００で処理は開始し、エンティティの集団が識別される。次に、処理はブロック６０５に進み、選択された制約条件がその識別された集団に確立される。その結果、エンティティ間の相互関係はソースエンティティに繋がる対象エンティティに関する−１〜＋１までの値にマップされる。次に処理はブロック６１０に進み、エンティティの関係は所定のディメンジョンにおける有向グラフとしてあらわされる。その結果、エンティティは、あらゆる数のディメンジョン上の他のエンティティに直接、一方向でリンクされる。そして、直接のリンクそれぞれは選択されたレンジＲの範囲内にある関連スコアをもつ。これにより、各ディメンジョンはそれと共に関連する推移的ディメンジョンを有する。次に、処理はブロック６１５に進み、グラフサーチがソースエンティティから対象エンティティまでの有向パスを識別するために実行され、利用可能な識別された有向パスの組み合わせをもつグローバルな有向グラフを生成し、そして識別された有向パスのためのスコアリンググラフを生成する。次に、処理はブロック６２０に進み、識別されたパス上での直接リンクの個々のスコアが組み合わされ、ソースエンティティの視点から対象エンティティに関する１以上の最終スコア（例えば、評判スコア）を生成する。
或る実施例では、図６の処理は、所定の各ディメンジョンにおいて有向グラフとして概念的にあらわされるネットワーク上のソースエンティティに繋がる対象エンティティに関し、レンジＲ内のそれぞれのエンティティが−１〜＋１の値にマップされるエンティティの集団に対し、スコア決定の方法を実行する。これにより、エンティティは任意の数のディメンジョンにおける他のエンティティと直接的に一方向でリンクされ、そして各直接リンクはレンジＲ内の関連スコアを有する。さらに、各ディメンジョンは関連する推移的ディメンジョンをもち、２つのエンティティであるソースエンティティと対象エンティティとの間の有向パスは、ソースエンティティから中間エンティティまでの直接リンクとして定義され、中間エンティティから対象エンティティまでの有向パスが予め設定される。そして、これに限定するものではないが、１）任意のエンティティから対象エンティティまでのパス上の直接リンクは所定のディメンジョンに存在しなければならず、２）任意のエンティティから（対象エンティティではない）中間エンティティまでのパス上の直接リンクは、所定のディメンジョンに関連する推移的ディメンジョン、或いは所定のディメンジョン自体が推移的ディメンジョンであるならば当該所定のディメンジョンの何れか一方に存在しなければならないという、選択された制約に従う。
さらに、図６の処理は、これに限定するものではないが、（Ａ）有向パスの上記定義に従う所定のディメンジョンにおけるソースエンティティから対象エンティティまでの有向パスを識別するためにグラフサーチ（例えば、利用可能なグラフサーチ技術を一般的には用いる。）を実行することであって、例えば、識別されたそのような有向パスの全ての組み合わせを有向グラフにおいて最適に生じさせる。得られる有向グラフは別々に記憶されるスコアリンググラフとして定義される、（Ｂ）各スコアはスコアリンググラフ上の各パスの各直接リンクで組み合わされ、ソースエンティティの視点からの対象エンティティのために、各スコアに関するレンジＣ＝０〜１内の信頼値の関連セットのあるなしにかかわらず、１以上の最終スコアを作り出す、を含む。処理（Ａ）及び（Ｂ）は、順次又は同時に実行される。同時に実行されるとき、処理（Ｂ）に記載された各スコアの組み合わせは、別々に記憶されたスコアリンググラフの生成なしに、処理（Ａ）に記載されたグラフサーチの間実行される。この場合、処理（Ａ）で実行されるグラフサーチは処理（Ｂ）を通じて特定されるスコアの或る組み合わせによって最適化され、これによりこの最適化は、ソースエンティティと対象エンティティとの間の或るパスの排除を結果として生じさせる。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、各エンティティの影響度は、例えば、エンティティに対する直接リンクをもつ、或いは（可能性としては当該エンティティに対する予め決定した最大長を有する）パスをもつ他のエンティティのカウントとして、各リンク上の可能性がある重み、各パスの長さ、及び各パス上の各エンティティのレベルによって調整されるカウントとは無関係に推定される。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、各エンティティの影響度は、ここに記載したオペレーションを通して計算された調整後のカウントにより推定され、同様に評価した他の全てのエンティティの影響度と比較したランク若しくは百分率に変換される。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、各エンティティの影響度は、他のエンティティに関係する又は他のエンティティから由来する、データ、評価、又はサーチに対する実際の要求のカウントとして推定される。エンティティは、エンティティに対する直接リンクをもつ、或いは、可能性としては当該エンティティに対する予め決定した最大長を有するパスをもち、そのような実際の要求は、エンティティから由来するパスの使用が結果として生じる場合（例えば、評価、レビュー、引用、他の形式の表現を表す）には、当該カウントが各リンク上の可能性がある重み、各パスの長さ、及び各パス上の各エンティティのレベルによって調整されることとは無関係にカウントされる。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、各エンティティの影響度は、他のエンティティに関する又は他のエンティティから由来するデータ、評価、サーチに対する実際の要求のカウントとして推定される。エンティティは、エンティティに対する直接リンクをもつ、或いは、可能性としては当該エンティティに対する予め決定した最大長を有するパスを持つ。エンティティに対するそのような実際の要求は、所定の期間内に発生し、且つエンティティから由来するパスの使用が結果として生じる場合（例えば、評価、レビュー、引用、他の形式の表現を表す）には、当該カウントが各リンク上の可能性がある重み、各パスの長さ、及び各パス上の各エンティティのレベルによって調整されることとは無関係にカウントされる。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、各エンティティの影響度は、ここに記載したオペレーションを通して計算された調整後のカウントにより推定され、同様に評価した他の全てのエンティティの影響度と比較したランク若しくは百分率に変換される。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、各エンティティの影響度は、中心度（centrality）又は中間度（betweenness）などの幾つかのグラフメトリック関数（graph metric function）のいずれかを適用することによって推定される。この場合、中心度又は中間度などの関数は、リンク付けされたエンティティ全てを含む完全グラフに対してエンティティを関連付けるか、又は直接的若しくは所定の長さまでのパスによってエンティティにリンク付けされた全エンティティを含むサブグラフに対してエンティティを関連付けるかの何れか一方で推定される。
或る実施例では、影響度を計算するためにここで記載した例示的なオペレーションは、各ディメンジョンで別々に実行され、各ディメンジョンに関する各エンティティに対する１つの影響度評価が得られる。すべてのディメンジョンを一緒にするため、各エンティティに関する１つの影響度評価を得る。又は任意のエンティティに適用される任意のサブグループのディメンジョンを一緒にするため、そのエンティティに適用されるサブグループのディメンジョンの数として多くの影響度評価を持つ各エンティティを得る。
或る実施例では、ここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、ここで記載した各オペレーションにおいて推定された各エンティティの影響度は、すべてのエンティティ若しくはリンクされた全てのエンティティのサブセットを含むグラフに関係するメトリクス（metrics）によって調整される。例えば、そのようなメトリクスは、グラフ内のリンクされたエンティティ数に対するリンク数の比率として定義されるグラフの密度を含む。また、このようなメトリクスはグラフのトポロジーに対する数学的な最適化関数によって変換され、そこでは、グラフ内のエンティティ間にあるリンク分布が非線形であることが知られている。このような調整の例は、リンクされたエンティティすべてを含むグラフの密度の対数によって分割され、エンティティに繋がる有向リンクの数としてエンティティの影響度を推定するオペレーションである。このようなオペレーションは、演算を複雑にする次数の制限を図ることにより、迅速に影響度を推定するための最適手法を提供することができる。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、ここで記載した各オペレーションにおいて推定された各エンティティの影響度は、分離し結合されていないグラフのために推定される。この場合、分離し結合されていないグラフ内のエンティティに関する影響度は、ここで記載したオペレーションで示すとおり、そのエンティティ内の各分離し結合されていないグラフに関係するメトリクスを適用することによって調整される。その結果、１つのグラフにおける各エンティティの影響度が調整され、正規化され、別のグラフのエンティティの影響度と比較され、また調整される。例えば、そのようなオペレーションは、分離し結合されていないグラフに渡って、影響度の測定基準を使用することを許可する。
或る実施例では、様々なシステム及び方法を用いてここで記載した技術の例示的なオペレーションにおいて、影響度の推定は、上述したオペレーションの組み合わせにより、異なる事情、及びパフォーマンス、メモリ、グラフトポロジー、エンティティ数等の要求のために最適化される。そして、メトリクスに関与する類似のオペレーションは、これに限定するものではないが、影響度が推定されるべきエンティティに対して可能性として存在するソースエンティティの数、可能性として存在する対象エンティティの数、いずれか又は全ての所定のディメンジョン上の任意の１つのエンティティと他の任意のエンティティ間の可能性として存在する有向パスの数、エンティティを含む可能性として存在する有向パスの数、エンティティからの有向パスがスコアリング、サーチ又は他のオペレーションのために使用される定義された期間内の回数を含む。
或る実施例では、ワールドワイドウェブ及びドキュメント、インターネット上のデータ及び情報に対して適用された本システムの例示的な実装において、このようなデータ及び情報は、（図１に示すように）ドキュメント、又はオブジェクト、及び著者、又はサブジェクトとしてモデル化される。この場合、サブジェクトは引用を作る任意のエンティティを表す。そして、上記引用は、他のサブジェクト若しくはオブジェクトに関する評価の表現、及び、ブログ、Wikipedia（Ｒ）への入力、ツイッター（Ｒ）若しくはJaiku（Ｒ）等のソーシャルメディアへの投稿、ウェブサイトへの投稿、批判や推薦形式などの投稿、又はメイリングリスト、ニュースグループ、ディスカッションフォーラム、ウェブサイト若しくは任意形式のインターネット出版へのコメントなどの著者の表現を含む。別の著者による一人の著者の推薦など他のサブジェクトに関する別のサブジェクトによる引用は、信頼性のある表現を表すものとして扱われる。例えば、特定されたり帰属されたりしたカテゴリーに限ることや、或るオブジェクトに関する一つのサブジェクトによる引用、例えば、ウェブサイトの推薦やレストラン批評は、評価又は説明の表現として扱われる。この場合、引用は、サブジェクト及びオブジェクトがノードを形成するネットワーク上のエッジとして扱われる。サブジェクト及びオブジェクトに関する評判は決定され、サブジェクトに関する影響度は決定される。また、オブジェクトは、当該オブジェクトにより生じる評判、オブジェクトを引用するサブジェクトの影響度、引用の日付、サーチタームに一致する引用の内容、サーチタームに一致するドキュメントの内容、これらの変数及び追加変数の組み合わせ関数に基づくランク及び選択の算出に基づき、特定され選択されランク付けされる。
或る実施例では、ここに記載した技術の例示的な実装は、以下のように行なわれる。ユーザは、「サーチターム」としてここでは称するテキストを提供し、如何なるオブジェクトも例えばＵＲＬ（Uniform Resource Locator）によってあらわされる場合、各オブジェクトの引用の著者の影響度と同様に、ＴＦ−ＩＤＦ（単語の出現頻度と逆文書頻度）のようなセマンティックな重み付けを決定するために、そのオブジェクトの全ての引用について計算がされる。このセマンティックな重み値と各オブジェクトの全ての引用の影響度との関数は、オブジェクトのランキングが実行され、ランク付けされたオブジェクトのリストがユーザに提示されることに基づき、オブジェクトに関するスコアを生じさせる。この場合、スコアはオブジェクトを選択する際の閾値として使用され、他のランキング基準（例えば、オブジェクトを引用した最初、最後、モード、中間の日付）はスコアとの組み合わせにおいて使用される。
或る実施例では、ここに記載した技術の例示的な実装は、オブジェクトに関する引用スコア及びそれらを引用したサブジェクトに関する影響度スコアのみならず、各オブジェクトを引用する各サブジェクトの専門的（expertise）スコアの組み合わせとして、選択スコア及びオブジェクトランキングのために提供する。これは、そのサブジェクトからの全ての引用の相対的共有として記述的基準（descriptive criteria、「サーチターム」又は存在論的（ontologically）に同様な用語（ターム））に一致する各サブジェクトからの引用、及びすべてのサブジェクトからの全ての引用の相対的共有として上述した記述的基準に一致するすべてのサブジェクトからの引用に基づいている。
或る実施例では、ここに記載した技術の例示的な実装は、オブジェクトに関する引用スコア及びそれらを引用したサブジェクトに関する評判スコアのみならず、各オブジェクトを引用する各サブジェクトの専門的スコアの組み合わせとして、選択スコア及びオブジェクトランキングのために提供する。これは、そのサブジェクトからの全ての引用の相対的共有として記述的基準（「サーチターム」又は存在論的に同様な用語）に一致する各サブジェクトからの引用、及びすべてのサブジェクトからの引用の相対的共有として上述した記述的基準に一致するすべてのサブジェクトからの引用に基づいている。
ここに記載した技術は、様々なシステム及び方法を用いてここに記載した技術は、様々な修正及び代替の実施例を受け入れる余地があることが理解されるであろう。ここに記載された特有の実施例に対し、ここに記載した技術を制限する意図はない。これに対して、例えば、様々なシステム及び方法を用いてここに記載した技術は、あらゆる修正、代替実施例、及び当該技術の範囲及び精神に逸脱しない等価物をカバーするよう意図されている。
ここに記載した技術は様々な電子的環境（優先及び無線コンピュータ環境、携帯電話及びビデオ電話を含む）、部分的なコンピュータ環境、実世界の環境で実行されることに留意すべきである。例えば、ここに記載した様々な技術は、ハードウェア若しくはソフトウェア、又はこれらの組み合わせにおいて実行される。或る実施例の場合、この技術は、コンピュータネットワーク、プロセッサ、サーバ、プロセッサにより読み出し可能な記憶媒体（例えば、揮発性及び不揮発性メモリ、ストレージ要素を含む）、少なくとも１つの入力装置、少なくとも１つの出力装置を備えたプログラム計算可能なコンピュータを保持するコンピュータ環境で実行される。或る実施例において、様々な命令セットと共に協働するコンピュータハードウェアロジックはデータに適用され、ここに記載される機能を実行し、そして出力情報を生成する。例えば、典型的なコンピュータハードウェアにより使用されるプログラムは、コンピュータシステムとの通信のために高いレベルの手続又はオブジェクト指向プログラミング言語を含む様々なプログラミング言語で実行されうる。別の例として、ここに記載した技術は、望むならばアセンブル、即ち機械言語で実行されることもある。そのようなコンピュータプログラムのそれぞれは、好ましくは、記憶媒体又はデバイス（例えば、ＲＯＭ又は磁気ディスク）に記憶される。これらは、コンピュータを構成しオペレーティングするための汎用又は則別の目的でプログラム可能なコンピュータにより読み出し可能であって、このとき記憶媒体又はデバイスは上述した手続を行なうためコンピュータにより読まれる。例えば、装置もまた、コンピュータプログラムで構成されたコンピュータ読み出し可能な記憶媒体として実行されるようみなすことができる。この場合、そのように構成された記憶媒体は、コンピュータが特別及び所定の方法でオペレートさせるようにする。
ここに記載した技術の典型的な実例は、その詳細を上述したのだが、当業者であれば、ここに記載した技術の新規な教示及び有利な効果から実質的に離れることなく、多くの修正がこの実例において可能であることを容易に認識するであろう。したがって、そのような全ての修正は、ここに記載した技術の範囲内に含まれるよう意図されている。
先の実施例は理解を明確にする目的で幾つか詳細に記載されているが、本発明はこの適用された詳細に限定されるものではない。本発明を実行する多くの代替方法がある。開示された実施例は例示であり、制限的なものではない。

Claims (14)

  1. コンピュータにより実行されるエンティティのランキングを行う方法であって、
    １以上の他のサブジェクトに関係するコネクションに基づいて１以上のサブジェクトについての影響度スコアを決定する工程であって、前記影響度スコアは前記サブジェクトの評価を表す工程と、
    オブジェクトに対する複数の引用を表す工程であって、各引用はサブジェクトによる前記オブジェクトについての評価又は説明を表す工程と、
    複数のオブジェクトのサブセットに引用スコアを割り当てる工程であって、前記引用スコアは引用が引用した前記オブジェクトの関係度を示し、オブジェクトに対する前記引用スコアは、当該オブジェクトを引用するサブジェクトのサブセットに基づいて決定される、工程と、
    １以上のサーチタームと引用との一致に基づいて決定される前記オブジェクトに対する選択スコアを計算するために、前記オブジェクトに対する前記引用スコアと前記オブジェクトを引用する前記サブジェクトに対する前記影響度スコアとを組み合わせる工程であって、オブジェクトに対する前記選択スコアは前記オブジェクトを引用するサブジェクトのサブセットに基づいて前記１以上のサーチタームを含む各サーチクエリに対して決定され、前記サブセットの前記サブジェクトは、各オブジェクトに対して以前に選択された引用のサブセットの前記サブジェクトである、工程と、
    前記オブジェクトの選択スコアに基づいて前記オブジェクトを選択し、ランキングする工程と、を
    含む方法。
  2. 異なるサーチタームが前記サーチクエリに提供されるときは、同じオブジェクトに対して異なる引用のサブセットが選択可能である請求項１に記載の方法。
  3. 前記サブジェクトのサブセットにおける前記サブジェクトは、各オブジェクトに対して以前に選択された引用のサブセットの前記サブジェクトであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  4. 前記オブジェクトは、本、映画、音楽、ドキュメント、ウェブサイト、販売対象、批評若しくは推薦され若しくは引用されるオブジェクト、ＵＲＩに関連する任意のエンティティを含み、
    前記サブジェクトは、インターネットコンテンツの作者、又はソーシャルメディアサービスのユーザを表すエンティティを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  5. ユーザからの記述的基準を受けとることを更に含む、請求項１に記載の方法。
  6. サーチクエリに提供され、記述的基準に含まれるサーチタームを受けとる工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記選択スコアに基づきトップランク付けされたオブジェクトのサブセットを表示する工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
  8. サーチクエリに提供されるサーチタームを受けとる工程と、
    前記選択スコアに基づいてトップランク付けされたオブジェクトのサブセットを表示する工程であって、前記選択スコアに基づく前記トップランク付けされたオブジェクトは、サブジェクトベースのサーチ結果を提供する工程とを更に含む、請求項１に記載の方法。
  9. 記述的基準に基づきオブジェクトに関するコンテンツスコアを決定する工程を更に含み、前記選択スコアは、前記引用スコア、サブジェクトの評判スコア、及び前記コンテンツスコアに基づいている、請求項１に記載の方法。
  10. 第２の記述的基準に基づき、各オブジェクトを引用する各サブジェクトについての専門スコアを決定する工程を更に含み、前記選択スコアは、前記引用スコア、前記サブジェクトの評判スコア、及び前記専門スコアに基づいている、請求項１に記載の方法。
  11. エンティティのランキングを行うシステムであって、
    プロセッサを備え、
    1以上の他のサブジェクトに関係するコネクションに基づいて１以上のサブジェクトに対する影響度スコアを決定する処理であって、前記影響度スコアは前記サブジェクトの評価を表す、前記処理と、
    オブジェクトに対する複数の引用を表す処理であって、各引用はサブジェクトによる前記オブジェクトの評価又は説明を表す処理と、
    複数のオブジェクトのサブセットに引用スコアを割り当てる処理であって、前記引用スコアは引用が引用した前記オブジェクトの関係度を示し、オブジェクトに対する前記引用スコアは、前記オブジェクトを引用するサブジェクトのサブセットに基づいて決定される処理と、
    １以上のサーチタームと引用との一致に基づいて決定される前記オブジェクトに対する選択スコアを計算するために、前記オブジェクトに対する前記引用スコアと前記オブジェクトを引用する前記サブジェクトに対する前記影響度スコアとを組み合わせる処理であって、オブジェクトに対する前記選択スコアは前記オブジェクトを引用するサブジェクトのサブセットに基づいて前記１以上のサーチタームを含む各サーチクエリに対して決定され、前記サブセットの前記サブジェクトは、各オブジェクトに対して以前に選択された引用のサブセットの前記サブジェクトである処理と、
    前記オブジェクトの選択スコアに基づいて前記オブジェクトを選択しランキングする処理と、を
    前記プロセッサが行うシステム。
  12. 異なるサーチタームが前記サーチクエリに提供されるときは同じオブジェクトに対して異なる引用のサブセットが選択可能である請求項１１に記載のシステム。
  13. コンピュータにより実行されてエンティティのランキングを行うプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    １以上の他のサブジェクトに関係するコネクションに基づいて１以上のサブジェクトについての影響度スコアを決定する工程であって、前記影響度スコアは前記サブジェクトの評価を表す工程と、
    オブジェクトに対する複数の引用を表す工程であって、各引用はサブジェクトによる前記オブジェクトの評価又は説明を表す工程と、
    複数のオブジェクトのサブセットに引用スコアを割り当てる工程であって、前記引用スコアは引用が引用した前記オブジェクトの関係度を示し、オブジェクトに対する前記引用スコアは、前記オブジェクトを引用するサブジェクトのサブセットに基づいて決定される工程と、
    １以上のサーチタームと引用との一致に基づいて決定される前記オブジェクトに対する選択スコアを計算するために、前記オブジェクトに対する前記引用スコアと前記オブジェクトを引用する前記サブジェクトに対する前記影響度スコアとを組み合わせる工程であって、オブジェクトに対する前記選択スコアは、前記オブジェクトを引用するサブジェクトのサブセットに基づいて前記１以上のサーチタームを含む各サーチクエリに対して決定され、前記サブセットの前記サブジェクトは、各オブジェクトに対して以前に選択された引用のサブセットの前記サブジェクトである工程と、
    前記オブジェクトの選択スコアに基づいて前記オブジェクトを選択し、ランキングする工程と、を 実行させる命令を備えることを特徴とするコンピュータプログラム。
  14. 異なるサーチタームが前記サーチクエリに提供されるときは同じオブジェクトに対して異なる引用のサブセットが選択可能である、請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
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