知識への1段階アクセスを提供する適応ユーザインターフェースを有する知的インターネットシステム

著者らは特許

G06F17/30 - 情報検索;そのためのデータベース構造

の所有者の特許 JP2016517599:

ロバート ハドック,

 

目的とする物事についての知識を発見し、取得し、組織化し、記憶し、ユーザにアクセス可能にし、かつユーザが種々の豊富な方法でこれらの物事とより効率的に相互作用することに役立つ能力を有する、知的インターネットシステム。知的インターネットシステムは、各ユーザの関心およびコンテキストに動的に適合する個人化インターフェースをユーザに提供する。このインターフェースは、現実であろうと仮想であろうと、人間または機械が一意に感知し、認識し、名前を付け、理解し、相互作用する物事についての「知識」への直接アクセスをユーザに提供する。ユーザは、製品およびサービスを見出し、それらについて学習し、それらを選択し、家族、友人、同僚、級友、顧客、および供給業者と通信し、ユーザの環境内で遭遇する物事について学習し、それらについて決定を行い、知的インターネットシステムに記憶された知識にアクセスすることができる。

 

 

(関連出願の引用)
本願は、2013年3月15日に出願され、INTELLIGENT INTERNET SYSTEM WITH ADAPTIVE USER INTERFACE PROVIDING ONE−STEP ACCESS TO KNOWLEDGEと題された、米国仮特許出願第61/800,302号に対する利益を主張するものであり、該米国仮特許出願の全体の内容は、参照により本明細書中に援用される。
開示された実施形態は、概して、デジタルアシスタントに関し、より具体的には、ユーザが物事について学習し、それらと相互作用することに役立つように援助を知的に提供する、デジタルアシスタントに関する。
全ての人間の活動は、「エンティティ」、すなわち、内部および外部環境で現実である物事および仮想される物事と相互作用することを伴う。エンティティの実施例は、人、場所、組織、会社、レストラン、映画、本、製品、構想、信仰、理論、イベント等、我々が一意に知覚し、理解し、名付けることができる、何千ものタイプの物事を含む。これらのエンティティのうちのいくつかのみが、現在、インターネットによって直接アドレス可能である。大部分はそうではない。
人々がエンティティと相互作用すると、人間の脳がそれらについての知識を取得し、将来の相互作用がより効率的になることを可能にする。この知識の一部は、将来の世代に伝えられる。したがって、人間には符号化された知識の2つの周知のレポジトリ、すなわち、DNA(祖先から受け継がれた知識を符号化する)、および記憶(脳内のニューロンへの細胞変化の形態で、エンティティとの個人的相互作用を通して獲得する知識を符号化する)がある。これらの知識構造は、我々が環境内の物事とより効率的に相互作用することに役立つ。
以下で説明されるように、一実施例による知的インターネットシステムは、人間および機械に公知である多くのタイプの集合的知識を取得し、符号化し、記憶し、アクセスし、使用し、共有する能力を仮想ネットワークシステムに提供することによって、これら2つのレポジトリを増補する。
インターネットは、当初、コンピュータサーバ、端末と呼ばれるデバイス、コンテンツファイル、およびソフトウェアアプリケーションを接続するための機構である、ネットワークのネットワークとして設計された。インターネットによって接続される各デバイスは、多くの場合、通信にインターネットプロトコルを使用するコンピュータネットワークに参加する各デバイスに動的に割り当てられる数値標識である、各自の「インターネットプロトコルアドレス」(IPアドレス)を割り当てられる。経時的に、インターネットは、何十億ものデバイスに接続するように進化しており、それぞれのそのようなデバイスは、各自の割り当てられたIPアドレスを有し、それぞれは、インターネットを介して、割り当てられたIPアドレスを有する他のデバイスと効率的に通信することができる。
現在のインターネットは、2つの主要な欠陥を有し、すなわち、1)それが接続するエンティティについての知識を取得して適用する生得的能力が欠けている、2)割り当てられたIPアドレスが現在欠如している大部分のエンティティ、例えば、人間の脳が認識し、理解し、相互作用することができる人、場所、イベント、および他の物事にユーザが直接接続し、それらと相互作用することを可能にしない。これらの欠陥は、現在、商業的に実現可能な解決策が欠けている。
結果として、割り当てられたIPアドレスを有する物事(デバイス、ファイル、およびアプリケーション)の場所をどのようにして特定して、それらと通信するかのみを把握しているシステムと、ほとんどが割り当てられたIPアドレスを有さない、ユーザにとって関心である物事の場所を特定し、それらと接続し、それらについて学習し、それらと相互作用する多くのユーザの基礎的必要性との間の主要な断絶がある。現在のインターネットおよび人間の脳は、本質的に、2つの異なる言語を話す。
これまで、ワールドワイドウェブは、この断絶を橋渡しするための最も成功した試行であった。ウェブは、本質的に、我々がファイル内のタグ付きオブジェクトと関連するアドレス可能ファイルとの間に2次元「ハイパーテキスト」接続を作成することを可能にし、非常に重要なこととして、ハイパーテキストタグは、単一のIPアドレスまたはIPアドレスと関連付けられるURLのみを指し示すことが可能である。しかしながら、ウェブが「ファイル」を理解するのみである一方で、人間の脳は、「物事」、すなわち、エンティティを理解する。インターネットおよびウェブの両方は、人間の脳が解読することが困難な言語を話す。ウェブは、それが接続することが可能なファイルの意味を理解するという負担をそのユーザに課す。これは、ユーザが割り当てられたIPアドレスを有する「物事」と接続することにのみ役立つ。いったんこれらの「物事」と接続されると、ユーザは、その後の作業のほとんどを行わなければならない。
ウェブは、制御およびリスクに関係付けられるいくつかの他の重要な欠陥を有する。ハイパーテキストリンクは、ユーザではなくウェブサイト所有者によって制御される。ハイパーリンクされたオブジェクトをクリックするか、または触れるユーザは、典型的には、連れて行かれ得る場所をほとんど知らず、実際、結局危険なファイルにアクセスし得る。ワールドワイドウェブパラダイムは、未知の評判の所有者およびオペレータによって制御される何億ものウェブサイトの作成をもたらしており、各ウェブサイトは、各自の特注ユーザインターフェースを有する。
「セマンティックウェブ」と呼ばれる、より近年のパラダイムが、ウェブが「物事」を理解できないことに部分的に対処してきた。セマンティックウェブは、コンピュータが理解することができるファイル構造内の物事についての2つの主要な種類の知識(事実および環境)を組織化して記憶する。セマンティックウェブは、概して、知識を小さい断片に分解する「リソースディスクリプションフレームワーク」(RDF)と呼ばれるファイル構造を使用する。現在、インターネットに接続されたデバイスによってアクセス可能な知識の断片を含有する、WikipediaおよびThe New York Times等のリソースからの何十億ものRDF記録がある。
しかしながら、セマンティックウェブは、以下を含む、各自の主要な欠陥を有し、すなわち、1)より重要なこととして、インターネットおよびワールドワイドウェブのように、知識を取得して適用する生得的能力が欠けている、2)人間ではなくコンピュータがそのコンテンツを理解することを可能にするように設計されている、および3)人間が、環境内で我々にとって関心である物事と相互作用するために有用であるか、または不可欠であるとさえ見なす、いくつかの単純なタイプの知識のみを記憶する。
「知能」の広く利用可能な定義は、「知識を取得して適用する能力」である(例えば、American Heritage Dictionary of the English Languageを参照)。本明細書で説明されるように、一実施例による知的インターネットシステムは、インターネットによって現在接続されているエンティティ、ならびにインターネットによって現在接続されていないエンティティについての多くのタイプの知識を取得し、組織化し、符号化し、記憶し、アクセスし、適用し、共有する能力を伴うネットワークシステムを作成することによって、現在のインターネットの能力を増補する。
一実施例による知的インターネットシステムは、ユーザがエンティティと直接相互作用することを可能にする単一の統一システムであるため、人間の挙動についての知識を直接取得する能力を有する。これは、ユーザインターフェース、エンティティとのユーザ相互作用、ならびに知識およびリソースへのアクセスを有するオペレーティングシステムを組織的に統合し、それらの間の複雑な接合点を排除する。ワールドワイドウェブ、セマンティックウェブ、およびモバイルアプリ等の代替的なパラダイムは全て、ユーザインターフェース、アプリケーション、オペレーティングシステム、および種々のカオス的リソースの間に複雑な接合点を有する。
エンティティは、人間および機械の両方にとって認識し、曖昧性を除去することが困難であり得る。エンティティ間で認識し、曖昧性を除去することの主要な課題は、特定のエンティティが異なる「記号オブジェクト」によって表され得るという事実である。これらの記号オブジェクトは、我々の環境内のあらゆる場所で、すなわち、デバイスの表示画面上、眼で見るか、または耳で聞く物事の中で出現する。それらは、名前(「Tim Berners Lee」)、ニックネーム、エイリアス、画像、ビデオ、ID、コードを含むことができる。それらは、ニュース、ツイート、メッセージ、引用等の何百ものタイプのコンピュータ可読コンテンツの中で出現することができる。
知的インターネットシステムのユーザは、一実施形態では、これらの記号オブジェクト、ならびに例えば、スマートフォン、タブレット、PC、スマートTV、または他のコンピュータおよび通信デバイスを使用して、目的とするエンティティを選択または特定することによって、あるいはデジタルカメラまたは他の撮像デバイスを使用するエンティティの画像またはビデオを捕捉すること等によって、ワールドワイドウェブの援助なしで表すエンティティについて、直接学習することができる。
一実施例では、知的インターネットは、「知識セル」と称される新しいタイプの多次元デジタル構造で、エンティティについての知識を組織化し、符号化し、記憶する。これらの知識セルのそれぞれは、少なくともエンティティおよびコンテンツオブジェクトの交差を表す。例えば、知識セルは、単一の個人、場所、会社、イベント、信仰、または他のタイプのエンティティ、およびニュース記事、ツイート、または他のタイプのコンテンツ等の単一のコンテンツオブジェクトの交差を表してもよい。本実施例では、知的インターネットは、多次元デジタル構造として知識セルを実装し、それぞれは、このエンティティについての事実的知識、このエンティティと他のエンティティとの間の関係についての知識、人間および機械によってこのエンティティと相互作用するための有効方法についての知識、評価、レビュー、および意見についての知識、このエンティティと相互作用するためのガイド、ガイドライン、および手順を提供する知識を含む、特定のエンティティについての豊富な一式の知識を符号化する。
一実施形態では、符号化された事実的知識は、エンティティを一意に説明する能力を集合的に有し、したがって、人間および機械がエンティティ間でより効率的に曖昧性を除去することを可能にする、「知識マーカー」として分類されるプロパティを含む。
本発明の一実施例では、知的インターネットは、エンティティと相互作用するための標準化方法を実装するソフトウェアである、「スマート相互作用モジュール」(「SIM」)の豊富なライブラリを提供する。タッチ使用可能モバイルデバイスまたはタブレットを用いて知的インターネットにアクセスするユーザは、ニュース記事、ツイート、画像、ビデオの中、またはウェブサイト上等、それに遭遇するあらゆる場所で任意の記号オブジェクトに単純に触れることによって、これらのスマート相互作用モジュールに直接アクセスすることができる。他のタイプのデバイスを用いてインターネットにアクセスするユーザは、ポイントアンドクリック機構を使用することによって、またはエンティティを選択するか、あるいはそれを特定するように話すことによって、これらのスマート相互作用方法に直接アクセスすることができる。
本発明の一側面は、例えば、1)全てのタイプのエンティティを一意に識別するための一様な方式(例えば、一意のエンティティID)、2)エンティティについての集合的知識を符号化、組織化、および記憶するための効率的な多次元構造、3)個人的な関心のエンティティについての有用な知識への1段階アクセス、4)エンティティと相互作用するためのスマート方法の標準化ライブラリ、5)エンティティに関する更新について学習する簡略化方法、6)ユーザ、ユーザにとって関心であるコンテキストおよびエンティティを理解し、ユーザがこれらのエンティティと相互作用することに役立つように動的に適合する、単純な適応ユーザインターフェース、および7)全てのタイプのメッセージを伝達する簡略化されたより効率的かつ安全な方法を含む、ユーザがユーザにとって個人的関心であるエンティティと相互作用することに役立つ新しい統一パラダイムを実装する。
一側面および実施例では、知的インターネットシステムは、エンティティについての知識、およびこれらのエンティティを表す記号オブジェクトを取得し、蓄積し、効率的に記憶し、この知識を容易にユーザに利用可能にする、普遍的ネットワークシステムである。
別の側面および実施例では、知的インターネットシステムは、ニュースフィード、ツイート、ウェブサービス、オープンリンクコンテンツ、ウェブサイト、デジタル出版物、コンピュータファイル、オフィス文書、ならびにユーザ挙動および入力を含む、多数の多様なリソースからエンティティについての知識を取得して蓄積する能力を有する。
別の側面および実施例では、知的インターネットシステムは、ユーザが、単純に記号オブジェクトに触れることによって、スマートフォン、タブレット、PC、または他のスマートデバイスの画面上で見える記号オブジェクトについての知識に直接アクセスすることを可能にする。
本願は、類似部品が類似数字によって参照され得る、添付図面と併せて解釈される以下の説明を参照することによって、最も良く理解することができる。
図1は、コンテンツおよび知識を取得し、管理し、記憶し、それらをアクセス可能にする方法を有する、本発明の第1の実施形態のブロック図を示す。 図2は、メタデータ構成要素を記憶するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図3は、複数のタイプのコンテンツリソースからコンテンツおよびサービスを得るための方法を有する、実施形態を示す。 図4は、コンテンツリソースを合理化し、それらを知的インターネットシステムに利用可能にするための方法を有する、実施形態を示す。 図5は、RSSコンテンツリソースを処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図6は、RDFコンテンツリソースへの方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図7は、ウェブサービスリソースからのコンテンツを処理するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図8は、ウェブページコンテンツリソースを処理する方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図9は、オフィス文書コンテンツリソースを処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図10は、記号オブジェクトを認識し、知識タグを記号オブジェクトに追加するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図11は、テキストコンテンツリソースに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図12は、画像コンテンツリソースに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図13は、ビデオコンテンツリソースに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図14は、ビデオブロードキャストコンテンツリソースに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図15は、印刷されたコンテンツリソースに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図16は、エンティティについての明示的な事実的知識を取得するための方法を有する実施形態を示す、フローチャートである。 図17は、エンティティ間の明示的関係についての知識を取得するための方法を有する実施形態を示す、フローチャートである。 図18は、エンティティ間の関係についての文脈的知識を取得するための方法を有する実施形態を示す、フローチャートである。 図19は、エンティティとのユーザ相互作用を監視して処理するための方法を有する実施形態を示す、フローチャートである。 図20は、ユーザによって寄与された知識を処理して記憶するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図21は、スマートコンテンツ記録のためのメタデータを組織化するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図22は、知識グラフにおいてメタデータ定義要素および構造を実装するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。 図23は、「エンティティタイプ」ノードテンプレートに基づいてエンティティノードの作成を管理する機能を有する、実施形態を示す。 図24は、知識グラフ内のエンティティについての知識の検索を最適化する機能を有する、実施形態を示す。 図25は、スマートメッセージを処理するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図26は、メッセージソースからのメッセージを処理するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図27は、スマートメッセージをスマートメッセージ構成要素に区分化するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図28は、iPv6アドレス可能記憶システムの中にスマートメッセージ要約を記憶するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図29は、URIベースのシステムの中にスマートメッセージ要約を記憶する代替実施形態を実装するための方法を示す、ブロック図である。 図30は、スマートメッセージ要約に登録するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図31は、任意のエンティティについてのスマートメッセージを「フォローする」方法を有する実施形態を示す、ブロック図を示す。 図32は、ユーザおよび供給業者がリアルタイムに1対1で通信することを可能にする方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図33は、相互作用のためにエンティティを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図34は、エンティティ知識マーカーによって支援される、エンティティを検索する方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図35は、記号オブジェクトのリストの間から目的とするエンティティを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図36は、記号オブジェクトのギャラリーの間からエンティティを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図37は、スマートテキストコンテンツに組み込まれた、タグ付き記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図38は、スマートテキストコンテンツに組み込まれた、タグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図39は、画像オブジェクトに組み込まれたタグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図40は、印刷されたコンテンツに組み込まれたタグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図41は、ビデオコンテンツに組み込まれたタグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図42は、エンティティのための適用可能な相互作用についての知識にアクセスするための方法を有する実装を示す、フローチャートである。 図43は、ユーザがエンティティを選択することから開始する、エンティティとのユーザ相互作用を管理する方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図44は、ユーザが相互作用方法を選択することから開始する、エンティティとのユーザ相互作用を管理する方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。 図45は、エンティティとのユーザ相互作用を管理するための方法を有する実施形態を示す、決定行列である。 図46は、相互作用のためのスマートコンテンツ記録を選択するようにアイコンを使用するための方法を有する実施形態を示す、説明図である。 図47は、スマートコンテンツと相互作用するための方法を有する実装の実施例を示す、ブロック図である。 図48は、「スマート相互作用モジュール」(「SIM」)を使用するエンティティと相互作用するための方法を有する実装を示す、ブロック図である。 図49は、記号オブジェクトおよび/またはエンティティのユーザ選択に応答する適応ユーザインターフェースを管理するための方法を有する実装を示す、設計を図示する。 図50は、1つのページ上で適応ユーザインターフェースを管理するための方法を有する実装を示す、設計を図示する。 図51は、普遍的相互作用のユーザ選択に応答する適応ユーザインターフェースを管理するための方法を有する実装を示す、論理フローチャートを図示する。
以下の説明は、当業者が種々の実施形態を作製して使用することを可能にするように提示される。特定のデバイス、技法、および用途の説明は、実施例のみとして提供される。本明細書で説明される実施例の種々の修正が、当業者に容易に明白となり、本明細書で定義される一般原理は、本技術の精神および範囲から逸脱することなく、他の実施例および用途に適用され得る。したがって、開示された技術は、本明細書で説明されて示される実施例に限定されることを目的としていないが、請求項と一致する範囲を与えられるものである。
本発明の実施形態は、「エンティティ」についての知識への簡略化アクセスをユーザに提供する。エンティティは、例えば、人、場所、会社、学校、レストラン、イベント、構想、および他のたくさんのものを含む、人間が一意に認識し、名前を付け、相互作用することができる全ての物事を含む。エンティティは、見る、聞く、触れる、感じる、または想像することができる全てのものを含んでもよい。
実施形態は、ユーザが、エンティティと相互作用するためのモジュール式統合コンピュータ実装方法である、「スマート相互作用モジュール」(「SIM」)を使用して、目的とするエンティティを見出して選択し、それらと相互作用することを可能にする。
本発明の実施形態は、複数のタイプのエンティティについて複数のソースから複数のタイプの知識を発見し、組織化し、記憶し、管理し、利用し、アクセス可能にする。
これらの実施形態は、「コンテンツ」と呼ばれるエンティティの特定のグループを作成して管理するための方法を有し、そのようなコンテンツは、人間が体験し、相互作用し、消費することができる、言葉、画像、ならびに聴覚および視覚媒体の集合から成る。コンテンツエンティティの実施例は、例えば、ニュース記事、ツイート、ブログ、オフィス文書、電子書籍、画像、およびビデオを含む。コンテンツエンティティは、複雑な構造であってもよく、常に一体エンティティの1つまたはそれを上回るインスタンスに関する。
任意のエンティティは、それを表す「記号オブジェクト」を有してもよい(例えば、「Abraham Lincoln」というエンティティは、書いたまたは話した言葉または語句、ニックネーム、ID、コード、画像、またはビデオ等によって表すことができる)。
本発明の実施形態では、ユーザは、単純に目的とするエンティティを表す任意の記号オブジェクトに触れることによって、そのエンティティを選択し、それと相互作用することができる。他の実施形態では、ユーザは、記号オブジェクトまたはエンティティの名前をクリックするか、それを話して、さらなる相互作用のためにそれを選択することができる。これらの実施形態は、エンティティについての知識にアクセスするための単純な1つのステップをユーザに提供し、「・・・に触れて知る」または「・・・を話して知る」体験をユーザに提供する。
実施形態は、各記号オブジェクトがエンティティを表す、記号オブジェクトのリストまたはギャラリーをブラウズし、次いで、リストまたはギャラリーから目的とする記号オブジェクトを選択することによって、ユーザが目的とするエンティティを選択することを可能にする。
実施形態は、ユーザインターフェースで検索要求を入力し、知的エージェントと相互作用することによって、ユーザがエンティティを選択することを可能にする。ユーザが検索要求を入力し始めると、方法は、検索要求を分析し始め、エンティティについての符号化された共有可能な知識を有するネットワークデータベースである、「知識グラフ」との直接双方向通信を開始する、知的検索エージェントを起動する。知識グラフがユーザ検索要求パラメータを満たす1つより多くのエンティティを含有すると知的検索エージェントが判定する場合、ユーザインターフェースにおいて視覚パネルを開き、エンティティの名前を含む、それらについての知識、ならびに名前付きエンティティのそれぞれについて、その「エンティティグループ」、例えば、おそらく合致するエンティティに対する広いカテゴリを表す「個人」、その「エンティティタイプ」、例えば、おそらく合致するエンティティに対するより狭いカテゴリを表す「俳優」、およびユーザによって閲覧されるときに、ユーザが目的とする特定のエンティティを選択することに役立つことができる特定のプロパティである、「知識マーカー」を含む、エンティティについての付加的な知識とともに、そのような可能性として考えられるエンティティのリストを表示する。ユーザの検索要求を満たす、各可能性として考えられるエンティティについてのそのような特定の知識を見ることが可能にされると、ユーザは、それらの間で曖昧性を除去し、目的とする特定のエンティティに触れること、またはそれをクリックすること、あるいはその名前を話すことによって、それを選択することができる。
実施形態は、ユーザが、ユーザインターフェースで表示される、または話した言葉を介してユーザに提示される、任意のコンテンツに組み込まれた記号オブジェクトを選択することを可能にする。任意のそのような記号オブジェクトを選択することにより、選択された記号オブジェクト、およびそれが表すエンティティについての知識グラフ内の知識への直接ネットワークアクセスを有する、「知的相互作用エージェント」を起動する。知的相互作用エージェントは、起動されたときに、ユーザがこのエンティティと相互作用することができる有効方法についての知識を取り出すこと、ユーザがどのようにしてこのエンティティと相互作用することを希望するかを選択することができるメニューをユーザインターフェースで提示すること、この特定のエンティティに適用する有効相互作用オプションでメニューにデータ投入することを含む、ユーザのためのいくつかのタスクを自動的に行う。
実施形態は、ユーザが、例えば、ニュースを読んでそれらと相互作用すること、画像およびビデオをアップロードし、組織化し、管理し、閲覧し、それらと相互作用すること、電子書籍を読んでそれらと相互作用すること、オフィス文書を閲覧してそれらと相互作用すること、テーブルを予約するようにレストランと相互作用すること、イベントを見出してそれと相互作用すること、ツイートを投稿すること、目的とするエンティティについてのツイートを受信して閲覧し、それらと相互作用すること、ソーシャルネットワークへの更新を投稿すること、ソーシャルネットワークからの更新を受信し、閲覧し、それらと相互作用すること、およびエンティティとの他のタイプの相互作用を可能にする、「スマート相互作用モジュール」(SIM)の大型ライブラリを含む。
本発明の実施形態は、物事について学習すること、テレビを見て、テレビ番組で示される人、場所、イベント、および構想と相互作用すること、ラジオ局を聴取し、話されたまたは再生されたあらゆるものと相互作用すること、旅行を計画すること、物を購入および販売すること、個人および事業サービスを入手および提供すること、投資し、投資を管理すること、あらゆるものについてのメッセージを作成し、送信し、受信し、それらと相互作用すること、ネットワーク接続されたデバイスを管理してそれらと相互作用し、それらが作成して伝送する信号に応答すること、コンテンツ、相互作用、および分析能力を統合する方法に起因する「ビッグデータ」を分析すること、および多くの他の活動を含む、広範囲のユーザ活動をサポートするためのユーティリティを有する。
本発明の実施形態では、ユーザがエンティティを選択してそれらと相互作用することを可能にする、ユーザインターフェースは、ユーザ知識、コンテンツ、およびユーザが求める他のリソースをもたらすように動的に適合するパネルを有する、単一のページから成る。
図1は、コンテンツおよび知識を取得し、管理し、記憶し、それらをアクセス可能にする方法を有する、本発明の第1の実施形態のブロック図を示す。本発明での全ての構成要素は、大型ネットワークで接続される。
実施形態では、「メタデータ」1は、その一貫性および完全性を保証するデータ構造でMySQL等のデータベースに記憶される。メタデータは、知識および「スマートコンテンツ」をカテゴライズおよび管理するために役立つか、または必要である、リスト9およびテーブル10を含む。
実施形態では、方法は、種々のコンテンツリソース2を前処理し、該方法は、そのようなコンテンツリソースを「スマートコンテンツ」6、すなわち、各スマートコンテンツ記録の特定の構成要素の中にそれ自体についての組み込み知識を含有する、首尾一貫した合理化コンテンツに変換する。
実施形態では、ユーザは、ユーザ入力、地理位置情報、移動、配向等のユーザのデバイスに記憶された、またはユーザのデバイスに利用可能な変数、知識グラフおよびユーザのデバイスに記憶されたユーザの関心に関する知識、および種々のエンティティとのユーザの過去の相互作用についての知識に応答して適合するユーザインターフェースを有する、タッチスクリーン使用可能デバイスを使用して、知識グラフおよびスマートコンテンツデータベースに記憶された変数と相互作用する。本システムは、知識グラフ内の挙動知識として、これらのユーザ相互作用3を符号化する。
実施形態では、ユーザは、入力をシステム4に直接寄与することによって、種々のタイプの知識を知的インターネットシステムに寄与する。ユーザは、例えば、質問および回答、意見、操作手順、手順、ガイドライン、肯定的および否定的の両方の反応、提案したい、または提案しなければならないアイテムまたはサービスの仕様を含む、多くのタイプの知識を知的インターネットシステムに個別かつ集合的に寄与してもよい。知的インターネットシステムは、この知識を評価し、その信頼性を確立することに役立つように、それを他の知識に相関させてもよい。例えば、ユーザは、レストランについての論評を寄与してもよく、本システムは、訪問した回数とともに、ユーザがこのレストランを訪問したことを示す知識グラフ内の他の場所に記憶された知識にこれを相関させてもよい。
実施形態では、方法は、コンテンツリソース2からのコンテンツを前処理し、コンテンツをスマートコンテンツに変換し、次いで、それをスマートコンテンツデータベース6の中に記憶し、そのような方法は、コンテンツのファイルタイプを標準化および正規化し、種々のファイルタイプを、本システムによって効率的にサポートされる「標準化ファイルタイプ」に変換するステップと、コンテンツプロパティのための名前を標準化および正規化するステップと、標準データタイプへのスプリングデータとしての種々の商業用オープンソースツールで実装されるようなデータ変換方法を使用して、データタイプを標準化および正規化するステップとを含む。
本実施形態では、方法は、リソースファイルタイプ、例えば、PDF形式ファイルを、HTML、XML、ePub3、または他の広く使用され、容易に管理され、かつ容易に表示可能な標準ファイル形式等の本システムによって良く理解される標準ファイルタイプに変換する。
実施形態では、方法は、Word、Excel、およびPowerPointファイル等のMicrosoft Officeリソースファイルを、スマートコンテンツデータベース6によって良く理解される標準ファイルタイプ、ePub3等のファイルタイプに変換する。
実施形態では、方法は、「スマートコンテンツ」記録を作成し、MongoDB等の商業用またはオープンソース文書データベースの拡張バージョンでこれらの記録を記憶する。本実施形態は、構造化または非構造化形式、あるいはそれらの任意の混合のいずれかで、スマートコンテンツの記憶をサポートする。
実施形態では、方法は、コンテンツ記録をスマートコンテンツ記録に組織化することによって、コンテンツを「スマートコンテンツ」に変換し、それぞれのそのようなスマートコンテンツ記録は、1)コンテンツメタデータ知識を有する構成要素、2)コンテンツ知識マップを有する構成要素、2)コンテンツ許可知識を有する構成要素、3)1つまたはそれを上回るコンテンツ要約を有する構成要素、および4)コンテンツソースからの元のコンテンツオブジェクトから成る構成要素を含む、コンテンツについての知識を含む、組み込み記録構成要素を有する。
スマートコンテンツ記録に組み込まれたコンテンツメタデータ知識構成要素の実施例は、コンテンツのタイトル、コンテンツの作者、コンテンツの公開日、コンテンツの発行者、およびコンテンツの編集者等のデータを含んでもよい。
スマートコンテンツ記録に組み込まれたコンテンツ知識マップ構成要素の実施例は、例えば、1)コンピュータで生成した一意のエンティティID(すなわち、このコンテンツ記録のみに適用する一意のランダムID)、2)エンティティ名(例えば、コンテンツのタイトル)、3)エンティティグループ名(全てのスマートコンテンツに対するデフォルト値が「コンテンツ」である)、4)エンティティタイプ名(メタデータで記載されるような有効コンテンツタイプの名前から成る)、5)コンテンツの各作者の作者名、6)コンテンツの各作者に対する一意のエンティティID、7)コンテンツを供給するリソースに対する一意のエンティティID、および8)コンテンツが公開された日付および時間を記録する「タイムスタンプ公開」プロパティ等を含んでもよい。
スマートコンテンツ記録に組み込まれたコンテンツ許可知識構成要素の実施例は、1)コンテンツが最初に発表され得る日付および時間を指定する、「タイムスタンプ公認発表」コンテンツプロパティ、2)さらなるアクセスがブロックされるものとする日付および時間を指定する、「タイムスタンプ終末期」コンテンツプロパティ、および3)このスマートコンテンツ記録にアクセスする権限を有する任意のユーザまたはユーザのグループのエンティティID等のデータを含んでもよい。
スマートコンテンツ記録の中のコンテンツ要約構成要素の実施例は、知識マップ構成要素、知識許可構成要素、および全コンテンツがどのようなものであるかという要点をユーザが得るために十分である、例えば、100文字から成り得る、コンテンツ構成要素の要約から成る、「アラート要約」を含んでもよい。
スマートコンテンツ記録の中のコンテンツオブジェクト構成要素の実施例は、コンテンツリソース2からの元のコンテンツとなり、そのようなコンテンツは、コンテンツオブジェクト内の既知の記号オブジェクトについての知識グラフ内の知識にアクセスするための方法を含有する、組み込まれた隠し知識タグを含むように拡張されてもよい。
実施形態では、機能は、MongoDB等の文書データベースの能力を、「Reactive Mongo」等のソフトウェアドライバによって提供されるものと組み合わせ、スマートコンテンツデータベースが、エンティティに関係付けられるスマートコンテンツに対する要求に迅速に応答し、完全に非同期的なブロックしない様式においてリアルタイムで、そのようなスマートコンテンツに対するそのような要求から、同時に多数のクライアントに結果を外向きにストリーミング配信することを可能にする。本実施形態では、知的監視エージェントは、特定のエンティティについての特定のタイプのコンテンツに関係付けられる1つまたはそれを上回るユーザの関心を表してもよい。
実施形態では、方法は、エンティティ7についての知識を処理し、そのような方法は、コンテンツリソース2に組み込まれた記号オブジェクトについての知識を見出して認識し、そのような記号オブジェクトとのユーザ相互作用3のログを処理し、エンティティ4についての知識に寄与するユーザ入力4を処理し、本明細書では「知識グラフ記憶装置8」とも称される「知識グラフ」の中に結果として生じる知識を符号化して記憶する。
実施形態では、方法は、テキストファイル、画像ファイル、ビデオファイル、およびコンテンツリソース2からの他のタイプのコンテンツファイルに組み込まれるか、またはその中で参照される、「記号オブジェクト」(すなわち、言葉、語句、コード、ID、画像、およびビデオ等を含む、エンティティを表すオブジェクト)を認識し、認識されるエンティティについての信頼レベルを確立するように、認識された記号オブジェクトに関係付けられるデータを比較して対比し、知識タグをこれらの記号オブジェクトに追加し、それぞれのそのような知識タグは、例えば、最小限で、エンティティに対する一意のエンティティID、エンティティに対するエンティティグループ分類(例えば、「個人」)の名前、およびエンティティに対するエンティティタイプ(例えば、「医師」)分類の名前から成る。
実施形態では、エンティティ、エンティティプロパティ、エンティティ関係、およびエンティティ関係プロパティについての「知識」は、知識を記憶するためにカスタマイズおよび最適化されるグラフデータベースである、「知識グラフ記憶装置」8に記憶される。
本実施形態では、方法は、Neo4J等の市販のグラフデータベースの標準実装を拡張し、エンティティについての全てのタイプの知識を効率的に記憶し、管理し、それにアクセスするように、グラフデータベースの最適化を可能にする、一意のプロパティ、規則、および方法を含む、カスタマイズされた知識グラフに変換する。
本実施形態では、知識グラフの全ての構成要素は、エンティティについての知識を記憶することに関係付けられる特定のユーティリティを有し、グラフノードはエンティティを表し、グラフノードプロパティはエンティティプロパティを表し、ノード関係はエンティティ間の関係を表し、関係プロパティはエンティティ間の関係と関連付けられるプロパティを表す。
本実施形態では、知識グラフの全ての構成要素は、エンティティについての知識を記憶することに関係付けられる特定のユーティリティを有し、グラフノードはエンティティを表し、ノードプロパティはエンティティプロパティを表し、ノード関係はエンティティ間の関係を表し、関係プロパティはエンティティ間の関係と関連付けられるプロパティを表す。
実施形態では、知識グラフのノードのそれぞれは、「知識マーカー」、すなわち、全体として考慮されたときに、エンティティを一意に識別し、エンティティ間で曖昧性除去を可能にする、一式のプロパティを特定する、知識プロパティテンプレートを使用して構築され、それぞれのそのような一式の知識マーカーは、エンティティのエンティティグループおよびエンティティタイプに従って変動し、それぞれのそのようなセットは、少なくとも、エンティティid、エンティティ名、エンティティに対するエンティティグループ名、およびエンティティに対するエンティティタイプ名、加えて、エンティティのエンティティグループおよびエンティティタイプに関連する他のプロパティを備える。例えば、「サービス」というエンティティグループ名および「レストラン」というエンティティタイプ名を有する、エンティティは、「地理位置情報」、「国」、「県/州」、「市」、「住所」、「電話番号」、「料理」、「予約フラグ」、「配達フラグ」等のレストランに対する一式の知識マーカーを有してもよい。「弁護士」、「高校」、「川」、「ブログ」、「宗教的信仰」等のエンティティタイプに対する知識マーカーは全て、エンティティのリストの一部としてユーザに提示されたときに、どのエンティティが、ユーザが関心を持つエンティティであるかをユーザが即時に把握することを可能にし、後に、検索エンジンがユーザにとって関心があるエンティティのみについてのコンテンツを見出すことを可能にして、類似する名前を有する他のエンティティに関係付けられるコンテンツを排除し、ユーザと機械アルゴリズムとの間の連携を可能にし、検索プロセスをユーザにとってより効率的にするであろう、異なるセットの知識マーカーを有するであろう。
実施形態では、知識グラフのノード間の関係は、それらが記載されるシーケンスとともに、接続される一式のエンティティグループまたはエンティティタイプに従って変動する、接続される2つのエンティティ間の関係のエンティティ関係名、エンティティ関係タイプ名、およびエンティティ関係プロパティ名を備える、知識関係テンプレートを使用して構築される。例えば、「個人」というエンティティグループおよび「ユーザ」というエンティティタイプを有するエンティティと、「コンテンツ」というエンティティグループおよび「ニュース記事」というエンティティタイプを有する別のエンティティとの間の関係は、「読む」、「共有された」、「注釈付き」等のエンティティのこの特定の対合に特有の関係プロパティを有してもよい。
実施形態では、スマートコンテンツデータベース内のスマートコンテンツ記録は、知識グラフ内の対応するエンティティノードと整合させられるプロパティを備える、「知識マップ」と呼ばれる組み込み記録構成要素を有し、そのような整合は、例えば、スマートコンテンツ記録およびその対応するエンティティノードに対する同一のエンティティidの使用、ならびに同一のエンティティグループ名、エンティティタイプ名、ならびにこのエンティティグループおよびエンティティタイプに対する知識マーカーとして特定される他のプロパティを含む。例えば、「ニュース記事」のためのスマートコンテンツ記録は、「コンテンツ」というエンティティグループおよび「ニュース記事」というエンティティタイプを有する、エンティティに対する知識グラフ内の対応するノードを有し、スマートコンテンツ記録および知識グラフ内のノードの両方は、「作者名」、「作者エンティティid」、「公開された日付」等に対するプロパティを有してもよい。スマートコンテンツ記録はまた、知識グラフに含まれていない付加的なプロパティを含有してもよい。
実施形態では、知識グラフに追加する、および/または知識グラフを更新するように、エンティティノード、エンティティプロパティ、エンティティ関係、およびエンティティ関係ノードを追加または更新するステップを含む、種々の方法が適用される。関連スマートコンテンツ記録に追加するか、またはそれらを修正するように、付加的な方法が適用される。
図2は、メタデータ構成要素を記憶するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。このメタデータは、知識のカテゴリ化および組織化を標準化するための方法によって使用される。そのようなメタデータは、メタデータ要素を含有するメタデータリスト9と、メタデータ要素を他のメタデータ要素にリンクするメタデータテーブル10とを含む。
実施形態では、メタデータリスト9は、分類カテゴリ、相互作用方法、知的エージェント、リソースプロバイダ、およびエンティティのリストを含む。
実施形態では、メタデータテーブル10は、メタデータリスト9の中のアイテムをリンクする。そのようなリンクされたメタデータの実施例は、エンティティタイプとエンティティグループ、エンティティタイプとエンティティプロパティ、エンティティタイプとエンティティマーカー、エンティティタイプとエンティティ相互作用方法、コンテンツタイプとファイル拡張子、コンテンツタイプとコンテンツグループ、コンテンツタイプとデフォルトエンティティ相互作用方法、リソースプロパティ名とコンテンツオブジェクト、および標準化プロパティ名とコンテンツオブジェクトを含む。例えば、テーブルは、「Geonames」と呼ばれるコンテンツリソースによって指定されるようなプロパティの名前、「DBPedia」と呼ばれるコンテンツリソースによって指定されるようなプロパティの名前、およびメタデータの中で指定されるプロパティの標準化された名前から成ってもよく、GeonamesおよびDBPediaからのコンテンツのコンピュータ化された合理化、ならびに正規化された様式での知識グラフデータベースおよびスマートコンテンツデータベース内のそのようなリソースからのコンテンツのプロパティの記憶を可能にする。
メタデータは、メタデータリストおよびマップされたメタデータの完全性を保証するために、例えば、MySQL等の関係データベースに記憶されてもよい。
図3は、種々のリソースからからコンテンツを得るための方法を有する、実施形態を示す。実施形態は、例えば、RSSフィード、ツイート、メッセージ、画像、ビデオ、コンピュータ可読ファイル、オフィス文書、電子出版物、ウェブサービスデータ、オープンリンクコンテンツ(「RDFファイル」)データ、ならびに撮像された印刷コンテンツ、および他のタイプのコンテンツリソース等の多様なコンテンツリソース11を処理するための方法を含む。
図4は、コンテンツリソース4を合理化し、それらを知的インターネットシステムに利用可能にするための方法を有する、実施形態を示す。
本実施形態では、方法は、各一意のコンテンツファイルのエンティティIDを割り当てる12ようにコンテンツリソース2からのコンテンツファイルを処理し、各一意のコンテンツファイルのコンテンツタイプを認識し13、知識タグをコンテンツリソース2内の記号オブジェクトに割り当て、スマートコンテンツデータベース6に記憶されるスマートコンテンツを作成する。本実施形態では、知識タグは、ワールドワイドウェブおよびウェブブラウザによってサポートされるハイパーテキストタグのように、特定のURLを有するファイルへのポインタの役割を果たさないが、代わりに知識グラフ内のノードを指し示し、ユーザによる目的とする指示時に、タグ付きオブジェクトについての知識への直接アクセスをユーザに許可する。
本実施形態では、方法は、コンテンツリソース2からのコンテンツで実装される種々のファイルタイプを、スマートコンテンツ記録で実装されるファイルコンテンツタイプ13に変換することによって、ファイルタイプの数を削減し、そのような変換は、メタデータ1で定義される変換マップを使用する。実施例は、.jpgまたは.imgファイルタイプを「画像」のコンテンツタイプに変換することであろう。
本実施形態では、方法は、元のコンテンツ内のデータ要素に対するコンテンツ要素名を正規化し14、メタデータ1で定義される変換テーブルを使用して、それらをスマートコンテンツデータベース6で実装されるような標準プロパティ名に変換する。実施例は、「公開日」というデータ要素名を「公開された日付」という標準化データ要素名に変換し、したがって、下流インデキシングおよび検索方法を簡略化することであろう。
本実施形態では、方法は、メタデータ1で定義される変換テーブルを使用して、コンテンツリソース2内の元のコンテンツからのコンテンツデータ構造を、スマートコンテンツデータベース6内の標準化データ構造に正規化する16。
実施形態では、知識グラフデータベース8に記憶された知識、およびスマートコンテンツデータベース6に記憶されたスマートコンテンツは、同一のエンティティIDを共有する。コンテンツ記録がスマートコンテンツデータベース6に追加されるとき、方法は、対応するエンティティノードを知識グラフデータベース8に追加する。方法は、スマートコンテンツデータベース6および知識データベース8にアクセスするために同一のエンティティIDを利用することによって、エンティティノード記録およびその対応するスマートコンテンツ記録をリンクすることを可能にする。方法は、これら2つの記録のコンテンツプロパティ16、例えば、エンティティグループ、エンティティタイプ、および他のプロパティを割り当てる。
図5は、RSSコンテンツを処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、メタデータに知られているRSSフィードのリスト18を連続的に調べることによって、RSSフィードリソース10からRSS要約記録をフェッチする20。そのような記録のフェッチは、同様にメタデータに知られている、RSSコンテンツのためのフェッチスケジュール17によって統制される。例えば、本システムは、3分毎にBBC Sports RSSフィードからの記録、およびカンザス州ウィチタの近隣についてのニュースフィードを毎日フェッチしてもよい。
実施形態では、方法は、元の記事へのハイパーテキストリンクを提供するRSS XML記録内のプロパティから記事の全テキストを入手し21、記事に関係付けられる画像、ビデオ、および他のファイルへのリンクのリストを入手し22、リンクを使用して、そのようなファイルをダウンロードし、それらをスマートコンテンツデータベース内の記録として、および知識グラフ内のエンティティノードとして追加する。
実施形態では、元のRSS要約記録内の標準XMLプロパティは、スマートコンテンツ記録内のエンティティプロパティにマップされ23、そのようなエンティティプロパティ名およびデータ構造は、メタデータ1に記憶されたテンプレートを固守する。
本実施形態では、方法は、RSSフィードのメタデータリストで事前定義されるURLから記録をフェッチし、メタデータリスト内のそれぞれのそのようなURLは、以前に一意のエンティティIDを割り当てられており、知識グラフ内でノードを作成させており、このノードは、リソースを指定するエンティティノードと知識グラフ内でリンクされている。加えて、それぞれのそのようなリソースは、以前に一意のエンティティIDを割り当てられており、知識グラフ内でエンティティノードを作成させている。
本実施形態では、スマートコンテンツデータベース6内のスマートコンテンツ記録は、RSSソースコンテンツオブジェクトのエンティティID、RSS URLのエンティティID、RSSコンテンツを公開したRSSリソースのエンティティID、およびRSSコンテンツオブジェクトの作者のそれぞれのエンティティIDを含む。本実施形態では、知識グラフデータベース8内のエンティティノードは、上記のエンティティのそれぞれに対するエンティティノード間の関係を用いて更新される。
実施形態では、方法は、RSSフィードで要約される記事の全テキストと関連付けられるメタデータタグを入手し、そのようなメタデータは、Schema.orgタグ、rNewsタグ、およびマイクロフォーマットタグを含む。方法は、以前にこれらの標準メタデータタグをメタデータ内の標準エンティティプロパティにマップしている。方法は、記事のためのRSSコンテンツオブジェクトに対するスマートコンテンツ記録の構成要素内のこれらのメタデータタグの中に値を記憶する25。
図6は、RDFコンテンツを処理する方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、RDFファイル記録を一次記憶スペースにインポートし27、RDFコンテンツを正規化する28。
実施例は、Wikipediaで見出される意味的知識(すなわち、エンティティ事実およびエンティティ関係についての知識)を記憶するコンテンツリソース2である、DBPediaから提供されるもの、および何百万もの場所についての意味的知識を記憶するコンテンツリソース2である、Geonamesによって提供されるもの等の種々のRDFデータセットをインポートすることを含んでもよい。種々のそのようなRDFデータセットは、エンティティタイプに対する異なる名前を使用してもよい。本実施形態は、メタデータ記憶装置1の中の変換テーブルを使用して、エンティティタイプ名を合理化する。
次いで、本実施形態は、スマートコンテンツデータベースを更新し25、正規化コンテンツを用いて知識データベースを更新する26。
図7は、ウェブサービスリソースからのコンテンツを処理するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、機能は、RESTインターフェース31を介してウェブサービスコンテンツリソースにアクセスすることによって、ユーザ相互作用30に応答する。
ユーザがアクセスすることを希望し得るウェブサービスの実施例は、YouTube(登録商標)、Google Search、Google Books、Yahoo Finance、または何千もの他のウェブサービスリソースのうちのいずれかを含む。
種々のそのようなウェブサービスは、それらが提供するデータ要素に対する異なる名前を使用してもよい。実施形態は、メタデータ記憶装置内の変換テーブルから、そのようなデータ要素32の名前を合理化するための方法を有する。例えば、1つのウェブサービスからの画像が、ウェブサービスによって「作成者」として名付けられたプロパティを有してもよい一方で、別のウェブサービスからの画像は、ウェブサービスによって「写真家」として名付けられたプロパティを有してもよい。本実施形態は、さらなるアクセスおよび処理を簡略化するように、これらのプロパティの名前を本システムによって使用される標準化された名前に合理化するであろう。
次いで、本実施形態は、スマートコンテンツデータベースを更新し25、正規化コンテンツを用いて知識データベースを更新する26。
図8は、ウェブページコンテンツを処理する方法を有する、実施形態のブロック図を示す。実施形態では、方法は、ウェブページ上のコンテンツへのアクセスを要求するユーザ相互作用33に応答する。
本実施形態では、機能は、以前に解析されたウェブページのリスト35にアクセスすることによって、このウェブページ上のコンテンツが本システムによって以前に処理されているかどうかを判定する34。機能は、以前に解析されたウェブページ35の特性を、スマートコンテンツデータベース8に記憶されたスマートコンテンツと比較することによって、現在のウェブページが解析され、ウェブページのコンテンツについてのスマートコンテンツおよび知識に処理される必要があるかどうかを判定する34。
ウェブページコンテンツが処理される必要がある場合、機能は、解析のためにウェブページコンテンツを予定に入れ36、次いで、HTML Domツリーを生成する38ようにウェブページ要素を解析する37。次いで、機能は、種々の名前付きエンティティ認識サービスまたはアプリケーションのうちのいずれか、例えば、ウェブサービスOpen Calaiseを使用して、コンテンツと関連付けられるエンティティを認識する39ように、このコンテンツを分析する。
ウェブページコンテンツがすでに処理されている場合、機能は、知識グラフ記憶装置6から、ウェブページについてのスマートコンテンツ記録のエンティティIDを使用して、コンテンツについての知識へのアクセスを獲得し40、ウェブページコンテンツとのユーザの相互作用を反映するように知識記憶を更新する29。
図9は、オフィス文書コンテンツを処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
本実施形態では、方法は、オフィス文書をアップロードし、リソースからのコンテンツ内のデータオブジェクトを認識し、スマートコンテンツオブジェクトを作成するように知識タグをデータオブジェクトに追加する。
本実施形態では、方法は、Word文書41、Power Point文書42、Excel文書43、およびPDF文書44、Google Docs、Libre Docs、およびiWork Docs45を認識し、Office Libreでサポートされるもの等の標準化オープンファイル形式に変換し、これらのファイルを、例えば、ePub3ファイル等の標準化ファイルタイプに変換し46、これらのファイルをコンテンツオブジェクトとしてスマートコンテンツデータベース6の中に記憶する。
方法は、元のコンテンツファイルから文書メタデータを獲得し47、メタデータデータベース記憶装置1に従って、このメタデータを標準メタデータ要素に正規化し48、スマートコンテンツデータベース8の中にこの標準化メタデータを記憶する。次いで、方法は、各コンテンツファイルのためのノードを作成するように知識データベースを更新し、スマートコンテンツファイルのエンティティID、スマートコンテンツに対するコンテンツタイプ、およびスマートコンテンツに対するエンティティグループ(すなわち「コンテンツ」)等のプロパティでこのノードにデータ投入する。次いで、方法は、このスマートコンテンツと、それにリンクされる他のエンティティとの間の関係を作成し、知識データベースを更新する29。
図10は、記号オブジェクトを認識し、知識タグを記号オブジェクトに追加するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、スマートコンテンツデータベース内のスマートコンテンツ記録のコンテンツオブジェクト構成要素に組み込まれた記号オブジェクトへの知識タグを認識して作成し49、そのようなスマートオブジェクトは、例えば、RSSフィードからのコンテンツ、ユーザによってアップロードされるコンピュータ可読ファイルからのコンテンツ、ユーザによってアップロードされるオフィス文書からのコンテンツ、および公然とアクセス可能なePubファイルからのコンテンツを含む、種々のコンテンツリソース2から処理される。それぞれのそのような知識タグは、スマートコンテンツ記録内の記号オブジェクトによって表されるエンティティの表示されていないエンティティidから成る。
実施形態では、方法は、コンテンツに組み込まれた記号オブジェクトを認識し、スマートコンテンツ記録内のコンテンツオブジェクト構成要素に組み込まれた記号オブジェクトを事前にマップし50、それぞれのそのようなタグは、スマートコンテンツ記録内の記号オブジェクトによって表されるエンティティの表示されていないエンティティidから成り、それぞれのそのようなタグは、記号オブジェクトにマップされる。例えば、「Yahoo Finance」というウェブサービスに由来するコンテンツについて、方法は、株の「現在の価格」等のソースコンテンツ要素をメタデータで定義される標準コンテンツ要素にマップし、株の「現在の価格」に関心があるユーザ指示に応答する他の方法は、このコンテンツ要素を、このコンテンツエンティティと関連付けられる知識グラフ内の知識にリンクする、タグを作成する。
実施形態では、方法は、ウェブサービスコンテンツおよびRDFコンテンツ内のデータ要素のための「知識マップ」を作成し、そのようなデータ要素が、スマートコンテンツデータベース50内のスマートコンテンツ記録の知識マップ構成要素の中に正規化プロパティとして記憶されることを可能にする。
本実施形態では、方法は、ウェブページを含む専用コンテンツで出現するときに、記号オブジェクトを動的にタグ付けする51。本実施形態では、記号オブジェクトでのユーザの指示時に、方法は、目的とする記号オブジェクトに合致する1つまたは複数のエンティティの指示とともに、コンテンツ内の記号オブジェクトによって参照されるエンティティのリストをポップアップウィンドウに表示させる。例えば、ウェブページ上で提示されるコンテンツは、典型的には、コンテンツのソースによって所有され、法的制約は、タグをコンテンツオブジェクトに組み込むことを不可能にし得る。この場合、方法は、ユーザによる記号オブジェクトへの関心の指示を受信し、ウェブページコンテンツに隣接して、またはその上にポップアップを発生させ、そのようなポップアップは、ウェブページ上の記号オブジェクトに関係付けられるエンティティを記載し、従って、ユーザが、記号オブジェクトへの関心を示し、それが表すエンティティについての知識に直接アクセスすることを可能にする。
図11は、テキストコンテンツに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、URLを、名前付きエンティティを認識する1つまたはそれを上回るウェブサービスに送信すること55によって、既存のURLを有するコンテンツ内の記号オブジェクト52を認識する。例えば、既存のURLを有するコンテンツの処理中に、方法は、関連URLを、Open CalaisまたはExtractiv、あるいは他のそのような名前付きエンティティ認識ウェブサービス等のウェブサービス、または複数のそのようなウェブサービスに送信してもよい。ウェブサービスは、そのようなコンテンツの中で見出すエンティティを文書化し、例えば、コンテンツ内で認識したエンティティの名前、記号オブジェクトをこれらのエンティティと合致させた信頼度、および認識したエンティティのエンティティタイプを含む、データを返信する。
実施形態では、方法は、スマートコンテンツ記録を作成し53、このスマートコンテンツをテキスト記録57として、名前付きエンティティを認識する1つまたはそれを上回るウェブサービスに送信すること57によって、既存のURLを有さないコンテンツ内の記号オブジェクトを認識する。
実施形態では、方法は、例えば、GATE、LingPipe、Stanford Named Entity Recognizer、Illinois Named Entity Recognizer、または共同で使用されるこれらのツールのうちのいずれか等の商業用またはオープンソース名前付きエンティティ認識アプリケーションを使用して、このコンテンツを処理すること56によって、任意のコンテンツ内の記号オブジェクトを認識する。
実施形態では、方法は、名前付きエンティティを認識するための複数の方法から結果を得て、これらの複数の方法からの結果を比較して合理化する58。例えば、複数の異なる方法が、米国の大統領エイブラハム・リンカーン(Abraham Lincoln)の表現としてのニュース記事または電子書籍内の記号オブジェクトとして、「Abraham Lincoln」を識別する場合、方法は、この記号オブジェクトが本システムに知られているエンティティを表すことを高い確率で判定してもよく、スマートコンテンツデータベース6内のスマートコンテンツ記録25の構成要素、ならびに知識データベース8内のノードおよび関係を更新するであろう。
実施形態では、名前付きエンティティを認識するための複数の方法が矛盾する結果60を生成するとき、機能は、機械学習ツール61および/または人間の分析を使用して、これらの矛盾を処理する。
図12は、画像コンテンツに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、「1」〜「n」個の画像認識方法を実装し、返信される結果を比較および対比する。結果が不確かであるとき、方法は、どのエンティティを選択するかを決定する際にユーザを補助するように、ユーザに知識マーカーを提供する。方法は、ユーザが画像内の記号オブジェクトを特定のエンティティにリンクすることを可能にする。
実施形態では、方法は、画像61に組み込まれたエンティティを表す記号オブジェクトを認識し、そのような方法は、人、場所、都市、またはスタジアム、建造物等の施設を認識するための複数の方法を含む。
実施形態では、ユーザは、画像62を捕捉/閲覧する機能を有するデバイスと相互作用する。本実施形態では、ユーザは、画像捕捉/閲覧デバイス62のディスプレイ上で画像の領域を指し示すことによって、画像63内の記号オブジェクトを選択する。
実施形態では、方法は、ユーザ64によって選択される目的とする領域中で記号オブジェクトの特性を認識する65。次いで、方法は、これらの特性66を既知の記号オブジェクトのライブラリ67内の画像の特性と合致させる。これらの方法は、単一の合致を見出した場合、スマートコンテンツデータベース8内のスマートコンテンツ記録を作成または更新し25、知識データベース6内のノードおよび関係を更新する29。これらの方法がユーザにとって関心である記号オブジェクトに合致する複数のエンティティを見出した場合、方法は、ユーザがこれらのおそらく合致するエンティティの間で選択することに役立つために有用なプロパティである、「知識マーカー」とともに、おそらく合致するエンティティのリストをユーザに提示する70。次いで、ユーザは、この記号オブジェクトのためのエンティティの選択を示す71。
矛盾が解決されないままである場合、方法は、ユーザにとって関心である記号オブジェクトによって表されるエンティティを識別しようとするように、さらなる機械学習を行う。
本実施形態の実施例は、ユーザが山の前に3人を含有する画像で個人を指し示すときであろう。ユーザは、山を示す画像の領域、または個人を示す画像の領域を指し示してもよい。次いで、方法は、この領域中の記号オブジェクトの特性を判定し、これらの特性を、既知の記号オブジェクトのライブラリ、例えば、以前に認識された顔または以前に認識された自然景観を含有するデータベースと比較するであろう。参照ライブラリがユーザにとって関心であるものに類似する4つの顔を有することを方法が判定する場合、ユーザにとって関心である顔におそらく合致する顔を伴う4人のそれぞれについての情報とともに、これらの4つの顔を表示するであろう。
図13は、ビデオファイルに組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、ユーザによって示されるビデオ画像で注目の領域を認識し、そのような注目の領域は、注目の領域を囲むユーザのタッチベースのジェスチャによって、または注目の領域を画定するユーザのポイントアンドクリック方法によって画定される。
実施形態では、ユーザは、ビデオを捕捉して符号化することが可能であるか、または以前に符号化されたビデオ72を閲覧することが可能である、デバイス73と相互作用する。本実施形態では、ユーザは、デバイス73の表示画面上で注目の領域に触れるか、またはそれをクリックすることによって、ビデオ内でその領域を選択する。
方法は、記号オブジェクトの特性を判定し、これらの特性66を、既知の記号オブジェクトのライブラリ67で見出される記号オブジェクトの特性と合致させるように、SIFT、HMAX、および/またはベイジアンアルゴリズム等のアルゴリズムを使用して、ビデオ74内の記号オブジェクトを認識する。
方法が、ユーザにとって関心である記号オブジェクトに合致し得る、複数の可能性として考えられるエンティティを見出した場合、方法は、ユーザがこれらの可能性として考えられるエンティティ間で曖昧性を除去し、目的とするエンティティを選択すること78に役立つように、そのようなおそらく合致するエンティティの一式のサムネイル画像、およびそれらの関連知識マーカーを提供する77。
方法は、コンテンツリソースメタデータからビデオと関連付けられるコンテキストデータを獲得し76、スマートコンテンツデータベースを更新し25、次いで、知識グラフデータベースを更新する29。
図14は、ビデオブロードキャスト79に組み込まれた記号オブジェクトを認識して処理するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、ユーザは、単独で、またはミラーブロードキャストを複数のデバイスに伝送することが可能なネットワークに取り付けられたテレビを反映するものとして作用する、ビデオブロードキャスト79を受信および表示することが可能なタッチ応答性デバイス80と相互作用する73。本実施形態では、ユーザは、デバイス80の表示画面上でビデオ内の注目の領域に触れること73によって、その領域を選択する。
方法は、選択された領域から特性を抽出し74、記号オブジェクトの特性を判定し、これらの特性を、既知の記号オブジェクトのライブラリ66で見出される記号オブジェクトの特性と合致させる75ように、SIFT、HMAX、および/またはベイジアンアルゴリズム等のアルゴリズムを使用して、ブロードキャストビデオ内で記号オブジェクトを認識する。
方法が、ユーザにとって関心である記号オブジェクトに合致し得る、複数の可能性として考えられるエンティティを見出した場合、方法は、ユーザがおそらく合致するエンティティ間で曖昧性を除去することに役立ち、ユーザが目的とするエンティティを選択することを可能にする78ように、そのようなおそらく合致するエンティティの一式のサムネイル画像、およびそれらの関連知識マーカーを提供する77。
方法は、コンテンツリソースメタデータからビデオと関連付けられるコンテキストデータを獲得し76、スマートコンテンツデータベースを更新し25、次いで、知識グラフデータベースを更新する29。
実施形態では、方法は、タッチスクリーン使用可能スマートフォン、タブレット、または他の小型デバイス80が、より大型の画面デバイス上で同時に示されているブロードキャストを反映するブロードキャストに合わせてそれを受信することを可能にする。
図15は、種々のタイプの印刷されたコンテンツに組み込まれた記号オブジェクトを認識するための処理の方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、撮像可能なデバイス83を使用して、印刷物コンテンツオブジェクトの画像を捕捉し、テキストオブジェクトおよびオブジェクトを含む、記号オブジェクトの存在を認識するように74、ユーザ73によって選択される印刷物画像の領域を分析し、印刷物画像オブジェクト内でテキストを認識し、テキスト内の特定の記号オブジェクトを認識し、これらの記号オブジェクトを既知の記号オブジェクトのライブラリ66の中で知られているエンティティと関連付ける。
実施形態では、記号オブジェクトを認識するための方法を有する印刷物コンテンツオブジェクトの実施例は、例えば、製品包装79、小売店棚タグ80、印刷されたクーポン81、印刷された符号82、および他の印刷されたコンテンツ材料を含む。
実施形態では、記号オブジェクトの画像が印刷物画像で見出された場合、方法は、バーコード、QRコード(登録商標)、およびブランドロゴ等の典型的なタイプの記号について、画像を既知の特性およびパターンにカテゴライズし74、そのような画像の存在を認識し、これらの画像を既知の記号オブジェクトのライブラリ66内の記号オブジェクトに関係付け、この印刷物画像のための記録を含むようにスマートコンテンツデータベースを更新し25、知識グラフ、エンティティノード、エンティティプロパティ、エンティティ関係、および関係プロパティを更新する29。
本実施形態の実施例は、棚タグを撮像するためにスマートフォンを使用する、小売店内のユーザであろう。本実施形態では、本システムは、棚タグ内の要素の特性を認識し、この棚タグによって指定される製品を、知識グラフに知られている1つまたはそれを上回るエンティティに関係付け、したがって、ユーザがこの製品/ブランドについて学習し、それとさらに相互作用することを可能にするであろう。
これは、インターネットに現在接続されているエンティティだけでなく、インターネットに現在接続されていないエンティティ、この場合、受動棚タグ、または任意の他の種類の現在接続されていない印刷物あるいは別様に可視的な材料、または撮像することができる他のコンテンツとも相互作用することを可能にする、単一の一貫したユーザ体験をユーザに提供するという利点を有する。
図16は、エンティティについての明示的な事実的知識を学習し、知識グラフデータベースノードの中およびスマートコンテンツデータベース記録の構成要素の中にこの事実的知識をプロパティとして記憶するための方法を有する実施形態を示す、フローチャートである。
実施形態では、方法は、ヌル値を伴うエンティティノードを識別するように、軽いシステムリソース利用の時間中にエンティティノードをスキャンし84、欠落したプロパティを有するエンティティノードのログを作成し、そのようなスキャンに基づいて「欠落したプロパティ」リストを組み立て85、そのようなエンティティプロパティについての事実的知識を探す場所87を学習するように、エンティティプロパティをコンテンツリソース2にマップするメタデータテーブル1を参照することによって、コンテンツリソースを探す86。方法は、コンテンツリソースが、欠落したプロパティを埋め、さらなる処理88のためにこれらのリソースから記録をフェッチするために必要とされるデータを有するかどうかを判定する。
本実施形態では、リソースコンテンツ記録が構造化コンテンツプロパティを含有する場合、方法は、これらのプロパティを知識グラフ8内の欠落したエンティティプロパティと、また、スマートコンテンツデータベース6内の対応するプロパティとも合致させ、次いで、知識データベース内のそのようなプロパティを更新し29、スマートコンテンツデータベース内のそのようなプロパティを更新する25。方法がヌル値を伴うプロパティの相反する可能性として考えられる値を見出した場合、方法は、最も信頼できるリソース90に加重を与えることによって、最も可能性の高い値を判定する。
本実施形態の実施例として、知識グラフ内のノードに、ある著名人または歴史上の人物の生年月日に対するプロパティ値が欠落していると方法が判定するときに、方法が、The New York TimesおよびWikipedia等のコンテンツリソースをスキャンするであろう。方法が相反する生年月日を見出した場合、方法は、The New York Timesまたはある他の最も信頼されたリソースに加重を与え、その個人に対するノードに適切なプロパティをデータ投入し、そのノードと、「日付」というエンティティグループおよび「生年月日」というエンティティタイプを有する複数のノードとの間の関係を作成し、そのような関係は、その個人の生年月日を指定し、それぞれのそのような関係は、この関係に対するリソースを指定するプロパティと、機械学習に基づいてその推定信頼性を指定する別のプロパティとを有する。
図17は、エンティティ間の明示的関係についての知識を学習し、知識グラフの中にこの関係知識を記憶するための方法を有する実施形態を示す、フローチャートである。
実施形態では、方法は、RDFコンテンツファイル26から更新されたRDF記録を周期的にフェッチし91、メタデータ記憶装置1の中のテーブルに基づいてRDFコンテンツを合理化する。例えば、方法は、そのRDFデータベースを頻繁に更新する「The New York Times」というコンテンツソースから、更新されたRDF記録を周期的にフェッチするであろう。
合理化RDF記録内の主語および目的語が知識グラフ内のエンティティに合致し92、合理化RDF記録内の述語が知識グラフ内の関係に合致する93場合には、何もしない。合理化RDF記録内の主語または目的語のいずれも知識グラフ8で出現しない場合には、知識グラフ記憶装置を更新する34。合理化RDF記録内の述語が知識グラフ内の関係に合致しない場合には、知識グラフ記憶装置を更新する34。合理化RDF記録内の述語が、メタデータ記憶装置1に従って、有効関係と見なされない場合94、さらなる分析のために、述語を無効関係除外リストに追加する95。
図18は、エンティティ間の関係についての文脈的知識を学習し、知識グラフの中にこの関係知識を記憶するための方法を有する実施形態を示す、フローチャートである。
実施形態では、方法は、文脈的エンティティ関係を分析する方法のための待ち行列を作成し96、まだ分析されていないスマートコンテンツ記録をフェッチし97、各スマートコンテンツ記録内の記号オブジェクトの近接性を分析する98。
実施形態では、方法は、例えば、1)記号オブジェクトが同一のスマートコンテンツ記録に組み込まれる、2)記号オブジェクトが、単一のスマートコンテンツ記録内でコンマによって分離されるリストの部分として提示されるか、または物理的に近接近して位置する、または3)画像である記号オブジェクトが相互と物理的に近接近して位置する、関係を含む、任意の文脈的関係が記号オブジェクト間に存在するかどうかを判定するように、スマートコンテンツ記録を分析する99。
実施形態では、方法は、文脈的にリンクされる任意の記号オブジェクトが、同一のエンティティタイプ100または同一のエンティティグループ101に属するものとして分類されるかどうかを判定し、方法は、それらの間の関係を作成する。
本実施形態では、例えば、方法が、「調査報告」というコンテンツタイプを有するコンテンツオブジェクトにおいて、近接近関係で「NASDAQ上場企業」というエンティティタイプを有する2つの別個のエンティティを見出した場合、方法は、それらの間の関係を作成し100、「一緒に調査報告で記述されている」という関係タイプを割り当てる。
図19は、エンティティとのユーザ相互作用を監視して記録するための方法106を有する実施形態を示す、フローチャートである。
実施形態では、方法は、記号オブジェクトエンティティおよびコンテンツエンティティを含む、エンティティとのユーザ相互作用を監視して記録する。
実施形態では、ユーザは、種々の方法103のうちのいずれかを使用してエンティティを選択し103、次いで、一式の有効相互作用方法の間から選択されたエンティティと相互作用するための方法を選択し104、次いで、このエンティティと相互作用する105。
実施形態では、方法は、ユーザ相互作用を記録し106、ユーザプロファイル/コンテキストデータ102を用いて、これらのログ内のデータを拡張する。
実施形態では、方法は、文書データセット内のコンテンツ集合の中のユーザ相互作用統計を更新する107。例えば、ユーザが「Ford F1」車両というエンティティを「思い出す」とき、方法は、ユーザがこのエンティティを思い出した累積回数を示す、「Ford F1」というエンティティに対する統計記録を作成し、次いで、次第に動的に更新する。
実施形態では、方法は、相互作用ログおよび相互作用統計を連続的に監視して読み取り、知識グラフデータベースを更新する29。
本実施形態では、例えば、知識グラフは、「ユーザA(エンティティノード)がエンティティ1(エンティティノード)を思い出した(関係)」、または「ユーザA(エンティティノード)がエンティティ2(エンティティノード)についての(関係)ニュース(エンティティノード)をフォローしている(関係)」、あるいは「ユーザA(エンティティノード)がエンティティ3(ノード)で予約を行った(関係)」こと等を文書化するように更新されてもよい。
図20は、ユーザによって寄与された知識を組織化して記憶するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、メタデータ1に従って、ユーザ体験、反応、アドバイス、およびエンティティに関係付けられる他の形態の記録を含み得る、コンテンツタイプを有する、スマートコンテンツ記録を分析する108。
そのようなコンテンツタイプの実施例は、「旅行レビュー」、「レストランレビュー」、「旅行記」、「製品レビュー」、「ホテル評価」、「サンフランシスコのホテルを選択するためのガイド」等を含む。
実施形態では、方法は、スマートコンテンツが、第1の個人の視点から、または観察視点から書かれているかどうか、スマートコンテンツが、ユーザ寄与知識のタイプを示すメタデータ内のキーワードのリストの間から1つまたはそれを上回るキーワード、例えば、「レビュー」、「体験」、または「訪問」を含有するかどうかを判定する。方法は、スマートコンテンツの作者とスマートコンテンツに組み込まれたエンティティとの間の新しいエンティティ関係を追加し、メタデータに基づく規則を使用して、例えば、「を参照してレビューを書いた」という関係タイプを割り当てる。
図21は、スマートコンテンツ記録の構成要素を組織化するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
実施形態では、方法は、スマートコンテンツ記録を、スマートコンテンツメタデータ構成要素111、スマートコンテンツ知識マップ構成要素112、スマートコンテンツ許可構成要素113、コンテンツ要約構成要素114、およびスマートコンテンツオブジェクト構成要素115を含む、スマートコンテンツ記録構成要素に組織化する。方法はまた、スマートコンテンツ記録をスマートコンテンツ要約110およびスマートコンテンツオブジェクト115に組織化する。
本実施形態では、スマートコンテンツメタデータ構成要素111は、元のコンテンツ記録の一部としてコンテンツソースによって提供されるコンテンツ記録についてのメタデータを含有する。例えば、いくつかのコンテンツソースは、Schema.Org標準を使用して、タグをそれらのコンテンツに追加する。その他は、コンテンツをタグ付けするためにrNews標準を使用する。さらにその他は、Microformat標準を使用してコンテンツをタグ付けする。方法は、知的インターネットのメタデータ記憶装置からのテーブルを使用して、これらの様々な標準を合理化し、これらの合理化メタデータを含有するスマートコンテンツ記憶装置の中で記録を作成する。
本実施形態では、コンテンツ知識マップ構成要素112は、例えば、コンテンツのエンティティID、エンティティ名(すなわち、タイトル)、エンティティグループ名(デフォルトで「コンテンツ」に設定される)、エンティティタイプ名(コンテンツタイプに従って変動する)、コンテンツの作者の名前、コンテンツの作者のエンティティID、このコンテンツが入手されたリソースの名前、リソースのエンティティid、公開された日付および時間、このコンテンツが発表され得る日付および時間、ならびにこのコンテンツがもはやユーザにアクセス可能にされなくなり得る日付および時間のタイムスタンプを含む、データ要素を有する、テンプレートベースの構造に記憶されたコンテンツについての事実的知識を含有する。
本実施形態では、コンテンツを提供するリソースによって、またはコンテンツの作者によって定義されるようなスマートコンテンツ許可構成要素113は、例えば、コンテンツに割り当てられたアクセス権を示すフラグを含んでもよく、そのようなフラグは、「プライベート」(リソースまたは作者のみにアクセス可能である)、「個人」(リソースまたは作者によって名前が付けられた個別ユーザのみによってアクセス可能である)、コンテンツにアクセスするか、またはそれを更新する権限を有する個人およびグループのリストとともに「グループ」(リソースまたは作者によって名前が付けられたグループのみにアクセス可能である)としてアクセス権を表す。
本実施形態では、スマートコンテンツ要約構成要素114は、コンテンツを提供する作者またはリソースに由来し得るか、またはコンテンツを要約するための既知の方法によって生成されてもよい。所与のスマートコンテンツ記録は、複数の要約を含有してもよく、例えば、テキストメッセージを送信するか、またはツイートするために好適な140文字から成る要約を含有してもよく、また、ニュース記事、Eメール、製品販売促進、またはイベントの要約を表示するために好適な500文字から成る要約を含有してもよい。
本実施形態では、スマートコンテンツオブジェクト構成要素115は、コンテンツオブジェクト内の認識された記号オブジェクトを知識グラフ内のエンティティとリンクする、隠し知識タグの追加によって拡張される、リソースから入手される元のコンテンツである。
実施形態では、スマートコンテンツオブジェクト構成要素115は、それぞれをリソースによって動的に更新することができる、構造化要素から成る。例えば、エンティティについての株式市場データを表示する形態から成るスマートコンテンツオブジェクトは、リソースによってリアルタイムで更新される個々のスマートコンテンツプロパティを有してもよい。ガソリンスタンドについての構造化コンテンツを表示するスマートコンテンツオブジェクトは、いかなる時でもガソリンスタンドによって更新可能である、「1ガロンまたは1リットルあたりの価格」に対するスマートコンテンツプロパティを有してもよい。方法は、これらの更新を処理することができ、付加的な方法は、このエンティティについてのコンテンツを「フォローする」ことを選択したユーザに自動通知を生成してもよい。
それ自体についての知識を含有する各コンテンツ記録を有することの利益は、多種多様である。その起点で、または知識拡張コンテンツの大規模レポジトリの一部としてのいずれかで、前もってコンテンツのための普遍的に理解可能かつ実用的な構造を作成することによって、このコンテンツを管理して使用する下流方法は、より効率的に動作し得る。複数の調査会社またはブランドで分析者によって何度も有意量のデータを「事後」整理することが、そのようなスマートコンテンツがさらなる方法および相互作用に暴露される前に、全てのデータを整合および正規化させ、知識をスマートコンテンツ記録に埋め込ませた、「首尾一貫したコンテンツ」の単一の「事前」作成点に置換され得るため、「ビッグデータ」のリアルタイム分析が可能になる。
図22は、知識グラフにおいてメタデータ定義要素および構造を実装するための方法を有する、実施形態のブロック図を示す。
本実施形態では、方法は、エンティティについての知識を明示的に記憶するように、オープンソースまたは市販のグラフデータベースの標準アーキテクチャをカスタマイズして最適化する。
実施形態では、カスタマイズされた知識グラフ116は、一意のエンティティをそれぞれ表すノード、ノードで表されるエンティティに関係付けられる事実的プロパティをそれぞれ定義するノードプロパティ、2つのエンティティの間の関係をそれぞれ表すノード関係、および2つのエンティティの間の関係についての宣言的知識をそれぞれ定義するノード関係プロパティを含有する。
実施形態では、知識最適化グラフ内の全てのエンティティノードは、ノードid、ノードによって表されるエンティティの一意のエンティティid、ノードによって表されるエンティティのエンティティグループ分類、ノードによって表されるエンティティのエンティティタイプ分類、ならびにこのノードが作成されたデータおよび日付を表すタイムスタンプ作成プロパティ等の全てのエンティティノードで普遍的に実装されるエンティティプロパティを含む、エンティティプロパティを有する。
本実施形態では、1)エンティティノードは、ノードによって表されるエンティティのエンティティタイプに一致するプロパティを有し、それぞれのそのような一式のプロパティは、このエンティティに属するエンティティのためのエンティティタイププロパティテンプレート117から導出され、それぞれのそのようなエンティティタイププロパティテンプレートは、特定のタイプのエンティティに対する特定の「知識マーカー」、すなわち、エンティティ間で曖昧性除去を可能にするプロパティを定義し、2)2つのエンティティの間の関係は、2つのエンティティに対するエンティティタイプの間の有効関係のリスト118に一致し、それぞれのそのような関係タイプは、その関係タイプに対する有効関係プロパティを定義する関係プロパティテンプレート119を有する。
図23は、エンティティタイプノードテンプレートに基づいてエンティティノードの作成を管理する機能を有する、実施形態を示す。
実施形態では、知識グラフに対するメタデータ1は、本システムに知られている各エンティティタイプに対するメタデータ記憶装置1からの知識マーカーのリストを含有し、そのような知識マーカーは、エンティティ間で曖昧性を除去するために必要とされる少数の特定のエンティティプロパティから成る120。これらの知識マーカーは、ユーザに提示されたとき、類似エンティティのリストの間から、ユーザがどのエンティティと相互作用したいかを迅速に知覚することを可能にする。それらはまた、知識およびスマートコンテンツの機械処理および組織化を促進する。
実施形態では、方法は、そのエンティティタイプ122に対するメタデータ記憶装置1で定義される知識マーカーのそれぞれのプロパティを含む、新しいエンティティタイプノードテンプレート121を作成する。方法は、これらのエンティティタイプノードテンプレートのそれぞれの中の2つの普遍的に必要とされるプロパティの値、すなわち、「エンティティタイプ名」および「エンティティグループ名」を設定し、所与のエンティティタイプノードテンプレートの全ての他のプロパティは最初にヌルに設定される。
実施形態では、方法は、コンテンツリソースからコンテンツを処理し、処理される各コンテンツ記録について、処理されるコンテンツ記録のコンテンツタイプに対するエンティティタイプノードテンプレート124を使用することによって、知識グラフの中で新しいエンティティノード記録123を作成する。
本実施形態では、方法は、一意のエンティティIDを各新しいコンテンツエンティティノードに割り当て、同一のエンティティIDをスマートコンテンツデータベース内の新しい関連記録に割り当て、したがって、2つのデータベースの間の整合および統合を提供し、エンティティと関係付けられるコンテンツを後にインデックス化して検索する、およびその逆も同様である、方法を促進する。次いで、方法は、所与のコンテンツ記録126についての知識を含有するエンティティノードに知識マーカープロパティをデータ投入する。
図24は、知識グラフ内のエンティティについての知識の検索を最適化する機能を有する、実施形態を示す。
実施形態では、方法は、Neo4J等の市販のグラフデータベースをカスタマイズすることによって、1回から数回のノード横断を要求するように、エンティティについての知識にアクセスすることを最適化する。
実施形態では、方法は、1つのエンティティノードと別のエンティティノードとの間を双方向に横断し、いずれか一方のノードが横断のための始点である。
実施形態では、知識グラフは、メタデータ127から知られている各エンティティグループおよび各エンティティタイプに対するエンティティノードを含有する。任意のエンティティグループまたはエンティティタイプノードは、後続のノード横断のための始点の役割を果たしてもよい。本実施形態は、特定のエンティティタイプ、例えば、「Obama」(エンティティ)についての「ニュース」(「コンテンツ」というエンティティグループおよび「ニュース記事」というエンティティタイプを有する)を有する、全てのエンティティを効率的に見出す検索方法を可能にする。
本実施形態では、エンティティについての知識にアクセスするための機能は、エンティティの集合から成るエンティティ、コンテンツオブジェクトから成るエンティティ、およびコンテンツオブジェクトの集合から成るエンティティを含む、特定のエンティティについての知識を見出すように、知識グラフを横断すること、他のグラフデータベースのように、「0」ノードで横断を開始すること、エンティティグループまたはエンティティタイプ128を表すノードまで横断すること、次いで、個々のエンティティ129を表すノードまで横断することを含み、それぞれのそのようなノードは、エンティティプロパティを表すノードプロパティを含有し、それぞれのそのようなエンティティノードは、エンティティ関係を介して他の関連エンティティノードにリンクされる。
実施形態では、方法は、共通構造フレームワークへの多くのタイプの知識の符号化を可能にし、そのようなフレームワークは、エンティティノード、エンティティノードプロパティ、エンティティ関係、エンティティ関係プロパティ、およびスマートコンテンツ記録の組み合わせから成り、知識のタイプの実施例は、以下を含む。
エンティティ間の曖昧性除去のために必要とされる事実的知識:いくつかのエンティティプロパティを有する、1つのエンティティノードで符号化され得る。
エンティティを詳細に説明するための事実的知識:ノードに対するエンティティプロパティを有する1つのエンティティノード、および共通エンティティidの使用を介してエンティティノードにリンクされた1つのスマートコンテンツ記録で符号化され得る。エンティティノードおよびスマートコンテンツ記録は共通エンティティidを共有する。
エンティティ間の関係についての知識:2つのエンティティノードの間の1つまたはそれを上回る関係を有する、2つのエンティティノードで符号化され得る。
挙動知識:相互作用のタイプを表す2つのノードの間の関係を有する、俳優(ユーザまたはデバイス)を表すエンティティに対する1つ、および俳優が相互作用する物事を表すエンティティに対する1つである、2つのエンティティノードで符号化され得る。そのような関係は、相互作用についての一意の詳細を表す、関係プロパティを有する。
エンティティへのユーザの反応についての知識:ユーザを表すエンティティに対する1つ、ユーザが反応した物事を表すエンティティに対する1つである、2つのエンティティノードで符号化され得る。そのようなノードは、反応のタイプ(投票した、意見を表明した、好んだ、好まなかった等)を表す、それらの間の関係を有し、そのような関係は、反応についての一意の詳細(反応の極性、反応の規模等)を表す関係プロパティを有する。
ユーザによって生成される助言的知識:コンテンツエンティティを表す1つのエンティティノードであって、コンテンツに対するエンティティマーカーを表すエンティティプロパティを有するノード、およびアドバイスを含有するコンテンツ構成要素オブジェクトを有する1つのスマートコンテンツ記録で符号化され得る。エンティティノードおよびスマートコンテンツ記録は共通エンティティidを共有する。
手続的知識:スマートコンテンツエンティティを表す1つのエンティティノードであって、コンテンツに対するエンティティマーカーを表すエンティティプロパティを有するノード、およびアドバイスを含有するコンテンツ構成要素オブジェクトを有する1つのスマートコンテンツ記録で符号化され得る。エンティティノードおよびスマートコンテンツ記録は共通エンティティidを共有する。
本発明の実施形態は、Neo4J等のグラフベースの記憶装置リソース内の明確に定義された構造で知識を符号化するための方法を有し、そのようなリソースは、事実的知識、エンティティ間の関係についての知識、人およびデバイスの挙動についての知識、態度的知識、手続的知識、助言的知識等を含むユーザによって寄与される知識等の知識のタイプを含む、種々のタイプの知識の符号化のためにカスタマイズされる。
図25は、ユーザ間およびユーザとデバイスとの間で通信するために有用である特殊なタイプのコンテンツである、スマートメッセージを処理するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
本発明の実施形態は、「スマートメッセージ」の1つの統一メッセージングストリーム、すなわち、各スマートメッセージ記録の構成要素に組み込まれた、それら自体およびそれらが含有するコンテンツについての知識を有する、メッセージの中への種々のタイプの「メッセージリソース」のための方法を有する。これらの方法は、スマートメッセージを処理し、管理し、伝送し、登録し、受信するためのサポートを含む。
実施形態では、方法は、多くのタイプの着信メッセージを受信し、多数のスマートメッセージ要約を、ユーザによって採用される種々のネットワーク接続デバイス136のうちのいずれかのメッセージバッファにリアルタイムでストリーム配信する能力135を有する、1つの統一スマートメッセージデータベース134に合理化する。
本実施形態では、機能は、全てのメッセージを1つの統一システムに組織化し、任意のエンティティがリアルタイムで任意の他のエンティティと通信することを可能にし、例えば、ユーザ間メッセージ130、ユーザ・エンティティメッセージ131、およびエンティティ・ユーザ132をサポートする。
実施形態では、機能は、スマートメッセージデータベース134に記憶されたスマートメッセージ記録の標準化構成要素に記憶されたデータを合理化するように、および知識データベース8内のこれらのメッセージに関係付けられる知識を認識して文書化するように、メッセージを処理する133。
スマートメッセージのタイプは、高度に多様であり得、例えば、個々の連絡先からのEメール、目的とするグループ内の個人からのメッセージ、目的とするグループに関係付けられるメッセージ、ツイートリストの中の目的とする人々からのツイート、任意のTwitterメンバーからの目的とするエンティティについてのツイート、目的とするエンティティに関係付けられるニュース記事の要約、目的とするエンティティに関係付けられる取引、目的とするエンティティに関係付けられるクーポン、Facebook、Twitter、およびLinkedInでの連絡先からのソーシャルアップデート、目的とするエンティティのスポーツ統計、目的とするエンティティに関係付けられるイベントの通知、ネットワーク接続デバイスからの信号に関係付けられるか、またはネットワーク接続デバイスの状態を示すメッセージ、および多数の他のタイプのメッセージを含んでもよい。
図26は、スマートメッセージの統一レポジトリを作成するように、多様なメッセージソースからのメッセージを処理するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、ユーザが、例えば、電子書籍についての「レビュー」、コンテンツエンティティを含むエンティティについての「コメント」、コンテンツエンティティを含むエンティティについての「注記」、コンテンツエンティティを含むエンティティについての「質問」、コンテンツエンティティを含むエンティティについての「質問への回答」、エンティティに対する「価格見積の要求」、エンティティを「購入するための条件」、エンティティを「予約する要求」、エンティティによって提供されるエンティティの「購入注文」、エンティティについての「事実の要求」、エンティティについての「事実のリスト」、エンティティについての「画像の要求」、エンティティについての「ビデオの要求」、「電子請求書」、「電子取引明細書」、「請求書の支払をする権限」、ネットワーク接続デバイスによって生成される信号から導出される「データの要約」、ネットワーク接続デバイスを管理するための「命令」、および他の可能性として考えられるタイプのメッセージを含む、多くのタイプの「メッセージ」137を生成することを可能にする。
実施形態では、方法は、供給業者が、例えば、ホテルの部屋のカスタマイズされた「時限提供」、レストランから特定の距離の半径内または特定の地域内のユーザへの「特別提供」、欠陥商品に関係付けられる「リコール通知」、新製品またはサービスについての「ニュース」、特定のクレジットカードの使用に関係付けられる「警告」、および多くの他のタイプのメッセージを含む、標準およびカスタマイズされたスマートメッセージ138を個々のユーザに、あるいは製品および/またはサービスに関心があるユーザのグループに生成することを可能にする。
実施形態では、方法は、デバイスが、例えば、ユーザの家庭内の「煙アラート」状態、ユーザの家庭内のドアの開錠を示す「アラート」、ユーザの家庭内の火炉の不具合を示す「アラート」、トナーカートリッジの中の少ないインクについての「通知」(ユーザが単一の動作で新しいトナーを購入することを可能にする)、および多くの他のタイプのメッセージを含む、スマートメッセージ139を生成してユーザおよび/または他のデバイスに送信することを可能にする。
実施形態では、方法は、知的インターネットシステムが、例えば、ユーザが「フォロールする」ことを選択したエンティティに関係付けられる新しいコンテンツの可用性を含む、スマートメッセージ140を生成してユーザに送信することを可能にする。
実施形態では、方法は、ユーザが、別のスマートメッセージまたはスマートコンテンツ記録を挿入するか、またはそれをスマートメッセージと関連付けることを可能にする。例えば、ユーザは、ニュース記事についての自分のコメントともに、Eメールを別のユーザまたはユーザのグループに送信してもよい。コメントを伴うメッセージは、本実施例では、コメントについてのスマートメッセージ記録に組み込まれた知識を含有し、ニュース記事は、スマートコンテンツ記録で参照されるニュースについてのスマートメッセージ記録についての記録を含有するであろう。
実装では、方法は、全ての生成されたメッセージを処理して、1)メタデータ1に一致するように、そのようなメッセージを合理化し141、2)メッセージに組み込まれた記号オブジェクトを認識し、そのような記号オブジェクトおよびメタデータを特定のエンティティと関連付けること143によって、スマートメッセージに関係付けられる知識を処理し142、3)エンティティノードおよびエンティティ関係を知識グラフ8に追加することによって、そのような記号オブジェクトについての組織を文書化する。
実装では、方法は、スマートメッセージデータベース148の中に、エンティティノード、エンティティノードプロパティ、ノード関係、およびノード関係プロパティ内のスマートメッセージを記憶し、スマートコンテンツデータベース6の構成要素の中のプロパティを更新する。
実装では、方法は、特定のエンティティと、このエンティティと関係付けられるスマートメッセージとの間のリンクを含有する、「エンティティ受信箱」146を作成する。この実装では、方法は、「スマートメッセージ要約」を、エンティティに関心があるか、またはエンティティに登録する特定のユーザに登録されたデバイス147のうちのいずれかの中の「スマートメッセージバッファ」にプッシュ配信する。
図27は、スマートメッセージをスマートメッセージ構成要素に区分化するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実装では、方法は、そのようなスマートメッセージを、メッセージのエンティティidをそれぞれ含有する、スマートメッセージ構成要素に分離することによって、スマートメッセージ記録147の記憶を管理し、そのような構成要素は、例えば、スマートメッセージメタデータ構成要素149、スマートメッセージ許可構成要素150、スマートメッセージ知識マップ構成要素151、スマートメッセージ要約構成要素152、およびスマートメッセージオブジェクト構成要素155を含む。
本実施形態では、スマートメッセージメタデータ構成要素149は、その作者によるメッセージ記録の作成時に提供されるか、またはスマートメッセージへのその変換中に自動方法によって生成される、スマートメッセージ記録についてのメタデータを含有し、そのようなメタデータは、例えば、スマートメッセージの作者の名前、およびスマートメッセージの作者のエンティティidを含む。
本実施形態では、コンテンツの作者によって定義されるようなスマートコンテンツ許可構成要素150は、例えば、作者によってスマートメッセージに割り当てられたアクセス権を示す、1つまたはそれを上回るフラグを含んでもよく、そのようなフラグは、「プライベート」(作者のみにアクセス可能である)、「個人」(作者によって名前が付けられた、1人またはそれを上回る指定個人のみによってアクセス可能である)、スマートメッセージにアクセスするか、またはそれを更新する権限を有する個人およびグループのリストとともに「グループ」(作者によって名前が付けられたグループのみにアクセス可能である)、および「公開」(全てのユーザによってアクセス可能である)としてアクセス権を表す。
本実施形態では、方法は、例えば、コンテンツのエンティティid、エンティティ名(すなわち、スマートメッセージのタイトル)、エンティティに対するエンティティグループ名(デフォルトで「コンテンツ」に設定される)、エンティティに対するエンティティタイプ名(メッセージタイプに従って変動する)、スマートメッセージの作者の名前、スマートメッセージの作者のエンティティid、ならびにスマートメッセージの送信の日付および時間、およびこのスマートメッセージがもはやアクセス可能にされなくなり得る日付および時間のタイムスタンプを含む、知識関連データ要素を有するテンプレートベースの構造で記憶された知識マップ構成要素の中のデータとともに、スマートメッセージについての知識を含有する、スマートメッセージ知識マップ構成要素151を作成する。
本実施形態では、方法は、スマートメッセージコンテンツの作者に由来する要約、またはコンテンツを自動的に要約するための方法を使用して、スマートメッセージ要約構成要素152を作成する。所与のスマートメッセージ記録は、複数のメッセージ要約、例えば、テキストメッセージを送信するか、またはツイートするために好適な140文字から成る要約、スマートメッセージをさらに表示するために好適な500文字から成る要約を含有してもよい。
本実施形態では、方法は、スマートメッセージコンテンツオブジェクトに組み込まれた、認識された記号オブジェクトと関連付けられる、隠し知識タグの追加によって拡張される、その作者によって作成された元のメッセージを有する、スマートメッセージオブジェクト構成要素153を作成する。
実施形態では、スマートメッセージコンテンツオブジェクト構成要素153は、それぞれをコンテンツリソースによって動的に更新することができる、構造化要素から成ってもよい。例えば、エンティティについての株式市場データを表示する形態から成るスマートメッセージオブジェクト構成要素は、コンテンツリソースによってリアルタイムで更新される個々のスマートコンテンツプロパティを有してもよい。ガソリンスタンドにおけるガソリンについての構造化コンテンツを表示するスマートメッセージオブジェクトは、いかなる時でもガソリンスタンドまたは中央サービスによって更新可能である、「1ガロンあたりの価格」に対するスマートコンテンツプロパティを有してもよい。
それ自体についての知識を含有する各スマートメッセージ記録を有することの利益は、多種多様である。その起点で、またはスマートメッセージの大規模レポジトリ内の記憶のためにメッセージを前処理することの一環として、自動方法によってその後すぐに生成されるかのいずれかで、前もって各タイプのメッセージのための普遍的に理解可能かつ実用的な構造を作成することによって、これらのスマートメッセージを管理し、使用し、配信する、後続の方法は、より効率的に動作し得る。
本実施例では、ユーザが、ユーザのデバイス内の記憶バッファから、またはネットワーク記憶デバイスから、メッセージ要約を閲覧することを可能にするように、スマートメッセージへのアクセスが最適化される。ユーザによって要求されたとき、方法は、全メッセージを取り出す。
図28は、1つのエンティティにつき1つのIPv6が割り当てられた、iPv6アドレス可能記憶システムの中にスマートメッセージ要約を記憶するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
本実装では、方法は、知識グラフに知られている各エンティティのための一意のIPv6アドレス156を割り当てる。方法は、可用性状態フラグ157、時間作成タイムスタンプ157、コンテンツタイプ159、およびそのようなメッセージ要約のインデックス化および後続読取の両方のために最適化されるデータ構造を有する、スマートメッセージ記憶部内のスマートメッセージの作者またはソースの名前160を含む、スマートメッセージ要約を記憶する。
図29は、URIベースのシステムの中にスマートメッセージ要約を記憶する代替実施形態を実装するための方法を示す、ブロック図である。
本実装では、方法は、知識グラフに知られている各エンティティのための一意のURLスタブアドレス159を割り当てる。方法は、可用性状態フラグ155、時間作成タイムスタンプ156、メッセージコンテンツタイプ157、およびそのようなスマートメッセージ要約のインデックス化および後続読取の両方のために最適化されるデータ構造を有する、スマートメッセージ記憶部内のスマートメッセージの作者またはソースの名前158を含む、スマートメッセージ要約を記憶する。
図30は、スマートメッセージ要約に登録するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、ユーザが、1)単一のエンティティについての単一のタイプのコンテンツについてのスマートメッセージ要約161、2)単一のエンティティについての複数のタイプのコンテンツについてのスマートメッセージ要約162に登録すること、単一のエンティティについての全てのタイプのコンテンツに登録すること、全てのエンティティについての単一のタイプのコンテンツ163、ならびに任意の他の一式のコンテンツタイプおよびエンティティ、またはコンテンツタイプおよびエンティティタイプ、あるいはコンテンツタイプおよびエンティティグループに登録することを可能にし、コンテンツタイプおよびエンティティの各相互作用は、方法がインデックス化し、検索し、ユーザに提示することができる「知識セル」を構成する。
実施形態では、方法は、MongoDB等の文書データベースの中のスマートコンテンツをインデックス化するために、Luceneライブラリを使用する、LuceneまたはApache SOLR等の商業用またはオープンソースツール、ならびに単一または複数の連合インデックスを作成するために、Neo4J等のグラフデータベース内のエンティティについての知識を使用して、インデックス化し、そのようなインデックスは、例えば、全テキスト検索、インデックス化された用語の強調表示、ファセット化検索、動的クラスタリング、データベース統合、およびリッチ文書の取扱を管理する能力を有する。
実施形態では、方法は、それぞれ、2)特定のエンティティについての1)特定のタイプのコンテンツを有する、「コンテンツ粒子」から成る、「知識セル」を作成し、各知識セルは、コンテンツタイプ別に、およびエンティティ別にインデックス化される。
このアーキテクチャは、「Obama」(エンティティ)についての「ニュース」(コンテンツタイプ)をフォローするユーザの能力を促進する。
図31は、任意のエンティティについてのスマートメッセージを「フォローする」方法を有する実施形態を示す、ブロック図を示す。
実施形態では、方法は、ユーザが任意のエンティティについてのスマートメッセージを閲覧し、それと相互作用することを可能にする164。
実施形態では、方法は、選択されたエンティティに関係付けられるスマートメッセージの連続ストリームを受信することを要求し、この着信メッセージストリームの組織化および組成を管理し165、ユーザと関連付けられるデバイスのスマートメッセージバッファ167の中の着信スマートメッセージ要約の記憶をリアルタイムで管理する。
方法は、ユーザの登録されたデバイスのそれぞれへの連続スマートメッセージストリームの「プッシュベースの」配信を可能にし、例えば、「Ford Motor Company」に関係付けられる新しいスマートコンテンツについて、またはより具体的には、「Ford Motor Company」に関係付けられる「ニュース」(特定のコンテンツタイプ)について、アラートをユーザがリアルタイムまたは近リアルタイムで受信することを可能にする。他の実施例は、ユーザが、求職者に関して、または「デジタルカメラ」として分類されるエンティティタイプについての新しい取引について、ツイート(特定のコンテンツタイプ)に登録することを可能にすることを含む。この能力は、ユーザが、特定のエンティティについて、1つまたは複数の特定のタイプのコンテンツで三角測量することを可能にし、ユーザにとって関心であるエンティティに関連する新しいスマートコンテンツについて学習するための単一の統一ユーザ体験をユーザに許可する。
図32は、商品、物品、製品、およびサービスの供給業者が、提案する必要があり得るものに明示的に関心がある「オプトイン」ユーザとリアルタイムに1対1で通信することを可能にする方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、ユーザと供給業者との間の双方向リアルタイム通信を可能にし、そのような通信は、ユーザまたは供給業者がその対応物とのそのような通信を要求すること168、およびユーザまたは供給業者がその対応物とのそのような通信を認可すること169を要求する。
本実施形態では、方法は、いずれか一方の当事者が、非構造化スマートメッセージ、構造化スマートメッセージ、または構造化および非構造化スマートメッセージの組み合わせを送信することによって、他方の当事者170、171と直接相互作用することを可能にし、実施例は、エンティティについての特定のタイプのコンテンツに対するユーザからの要求、個人化注釈によって補足された供給業者からの構造化形式での取引条件の要求、および商品、物品、製品、またはサービスを購入または提案することへの関心の指示を含む。
そのような実施形態の一実施例では、方法は、ユーザ、またはユーザの代わりに作用する知的エージェントが、特定の日付または日付の期間に対するホテルの部屋の要求を公表することを可能にし、ユーザの選好および要求を示す構造化パラメータを提供してもよい。本実施形態では、方法は、ホテル支配人がユーザから要求を受信し、特定された日付または日付の期間でホテルの部屋を借りるためのユーザパラメータを部屋の在庫と合致させることを可能にする。方法はまた、ホテル支配人が特定の価格を提案するために関連付けられるリスクをモデル化し、提案する部屋およびホテルについての基本詳細とともに、ユーザに提案を匿名で発行することを可能にしてもよい。方法は、両者がこのプロセス中に匿名のままであることを可能にし、ユーザが提案を容認または拒否することを可能にし、ユーザが手付金を支払うこと、または部屋の代金を支払うことを含む、トランザクションを1段階で終了させることを可能にしてもよい。
実施形態では、方法は、任意の種類の商品、物品、製品、またはサービスを求めるユーザが、ユーザが求めるものの特性に合致する在庫を有する供給業者にスマートメッセージを送信すること、供給業者が適格なユーザのみからメッセージを受信すること、および供給業者が個人化提案でユーザに応答すること可能にするであろう。したがって、本実施形態は、ユーザのための個人化された1対1仮想購入システム、および供給業者のための高度に効率的かつ費用効果的な個人化された1対1マーケティングシステムを作成する。
種々の実施形態では、1対1マーケティングシステム相互作用パラダイムは、多様な既存の非個人化電子商取引システムを、ユーザのリアルタイムの必要性および供給業者のリアルタイムの在庫を満たす個人化相互作用と置換してもよい。
図33は、相互作用のためにエンティティを選択するための方法を有する実施形態のブロック図を示す。
本実施形態では、方法は、1)エンティティ知識マーカーによって支援される、キーワードを使用してエンティティを検索すること173、2)記号オブジェクトのリストの間からエンティティを表す記号オブジェクトを選択すること174、3)記号オブジェクトのギャラリーの間からエンティティを表す記号オブジェクトを選択すること175、4)スマートテキストコンテンツに組み込まれたエンティティを表す記号オブジェクトを選択すること176、または5)テキストコンテンツ、画像コンテンツ、印刷物の画像、およびビデオから捕捉される画像を含む、タグなしコンテンツに組み込まれたエンティティを表す記号オブジェクトを選択すること177を介して、相互作用のためにエンティティを選択すること172をサポートする。
方法は、ユーザが、複数の方略を使用して相互作用のためにエンティティを選択することを可能にし、ユーザが求める方法、時、場所で欲しいものを得るための自由をユーザに与える。
図34は、エンティティ知識マーカーによって支援される、エンティティを検索する方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
本実施形態では、ユーザの指示を検出するための方法は、検索および「知的検索エージェント」の起動を開始した。方法は、検索178からの文字の着信ストリームを分析すること、検索要求における検索引数に潜在的に合致するエンティティのリストを要求するように知識グラフと通信すること、ユーザが欲しいものを迅速に選択することに役立つように、エンティティグループ179およびエンティティタイプ180によって組織化される、これらのエンティティ180と関連付けられる知識マーカー(エンティティの間で曖昧性を除去するためのプロパティ)を要求して表示すること、およびリストから選択されるエンティティのための有効相互作用方法のリストを受信することをサポートする。そのような方法は、わずかな一式の特定の指紋「マーカー」に基づいて、人々の間で曖昧性を除去するために採用される方法、およびわずかな一式の「DNAマーカー」に基づいて、人々の間および生物種の間で曖昧性を除去して判別するために採用される他の方法に類似する目的を果たす。記号オブジェクトの間で判別し、特定の同等プロパティから成るわずかな一式の「知識マーカー」を使用して、それらを特定のエンティティを関係付ける方法を採用することは、事前の曖昧性除去および記号オブジェクトのインデックス化を向上させ、それによって、現在採用されている多くの検索エンジンによって返され得る「誤った」合致の可能性を低減させ得る。
実施形態では、方法は、検索引数におけるさらなる文字の受信時に、そのようなエンティティのリストを次第に縮小することをサポートする。
知的検索エージェントは、1つより多くの潜在的な結果を受信した場合、ユーザインターフェースにおいてパネルを開き、潜在的なエンティティおよびそれらの知識マーカー180のリストを表示し、潜在的なエンティティのエンティティグループ179およびエンティティタイプ180によってリストを組織化する。
方法は、ユーザインターフェースによって受信される入力を監視すること、およびユーザが特定のエンティティを選択したという指示を受信すると、選択されたエンティティのための有効相互作用オプションを記載するメニューを示すユーザインターフェースパネルを開くことをサポートする。
方法は、ユーザが、特定の特性を有する特定の記号オブジェクトを特定のエンティティと関連付ける同調の数、ならびにそのような関連を行うユーザの専門知識のレベルを考慮することによって、記号オブジェクトの「集団理解」をサポートする。次いで、付加的な方法は、特定のエンティティが、ユーザにとって関心であることが示される特定の記号オブジェクトに対する最も可能性が高い合致であることを強調表示するか、または別様に示してもよい。
ウェブコンテンツおよび多くの他のタイプのコンテンツを検索するための現在の方法は、特定の文字列の検索を可能にするように、Luceneまたは別のそのようなインデキシングツールを使用して、そのようなコンテンツをインデックス化する。これらの方法は、ユーザに関連する場合もあり、しない場合もあるコンテンツを返す。実施形態では、方法は、特定のエンティティについての知識への即時アクセスを提供し、ユーザが、これらのエンティティのうちのどれと相互作用することを希望するかを正確に特定することを可能にする。人間と機械との間のこの連携は、ユーザによるさらに優れた制御を提供し、欲しいものを見出すためにユーザによって種々のウェブページの間でナビゲートして費やされる時間を短縮し得る。
図35は、記号オブジェクトのリストの間から目的とするエンティティを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、ユーザインターフェース184内のパネルに記号オブジェクトのリストを表示すること、およびユーザがこのリスト153から特定の記号オブジェクト185を選択したという指示を検出することをサポートする。
本実施形態では、記号オブジェクトのリスト内の各アイテムは、そのエンティティグループおよびエンティティタイプとともに、一意のエンティティと関連付けられる。エンティティがコンテンツエンティティである場合、記号オブジェクトのリスト内の各アイテムは、エンティティのコンテンツタイプと関連付けられる。
本実施形態の実施例では、本システムは、ニュースコンテンツをブラウズするためのトピックのリストを表示してもよく、それぞれのそのようなトピックは、ユーザによって容易に理解可能な記号オブジェクトである。ユーザがこれらのトピックのうちの1つを選択するとき、次いで、方法は、選択されたエンティティに関係付けられるニュースコンテンツを取り出す。
図36は、記号オブジェクトのギャラリーの間からエンティティを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
本実施形態では、方法は、ユーザインターフェース185内に視覚記号オブジェクトのギャラリーを表示すること、およびユーザがこのギャラリー184から記号オブジェクトを選択したという指示を検出することをサポートする。
本実施形態では、記号オブジェクトのギャラリー内の各アイテム、例えば、電子書籍の表紙の「サムネイル画像」は、そのエンティティグループおよびエンティティタイプとともに、一意のエンティティ(すなわち、電子書籍)と関連付けられる。
実施形態では、方法は、ギャラリー内の各記号オブジェクトに隣接して、または各記号オブジェクト内で、ユーザが相互作用し得るエンティティをフラグする一貫したアイコン186を配置することをサポートし、そのようなアイコンは、目的とするユーザ指示に応答し、任意のそのような目的とする指示は、ユーザにとって関心であるエンティティと相互作用するための有効方法のリストを取り出して表示する方法をトリガする。
図37は、スマートテキストコンテンツに組み込まれた、タグ付き記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、それぞれのそのようなテキスト記号コンテンツオブジェクトが、1つまたはそれを上回る組み込まれた知識タグ付き記号オブジェクトを有する、テキストから成るスマートコンテンツオブジェクトを表示することをサポートする。方法は、ユーザが特定の隠し知識タグ付き記号オブジェクト187を選択したという指示を検出することをサポートする。記号オブジェクトと関連付けられる知識タグ188は、エンティティに対するエンティティグループおよびエンティティタイプとともに、記号オブジェクトによって表されるエンティティのエンティティidから成る。
図38は、スマートテキストコンテンツに組み込まれた、タグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、テキストから成る記号オブジェクトであって、タグなし記号オブジェクトを有する記号オブジェクトを表示すること、ユーザがコンテンツオブジェクト189の物理的領域を選択したという指示を検出すること、および記号オブジェクト認識方法を起動することをサポートする。記号オブジェクト認識方法が物理的領域190の内側で記号オブジェクトを認識した場合、方法は、この記号オブジェクトによって表されるエンティティのエンティティid、ならびにそのエンティティグループおよびエンティティタイプを含む、知識グラフからの記号オブジェクトについての知識を要求する。
図39は、画像オブジェクトに組み込まれたタグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、その内側に埋め込まれたタグなし記号オブジェクトを有する、画像オブジェクトを表示すること、ユーザが画像オブジェクトの物理的領域192を選択した191という指示を検出すること、および記号オブジェクト画像認識方法を起動することをサポートする。記号オブジェクト認識方法が示された物理的領域の内側で記号オブジェクトを認識した場合、方法は、この記号オブジェクトと関連付けられるエンティティのエンティティid、ならびにそのエンティティグループおよびエンティティタイプを含む、知識グラフからのさらなる知識を要求する。
図40は、印刷されたコンテンツに組み込まれたタグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、印刷されたコンテンツオブジェクトの画像であって、タグなし記号オブジェクト194を有する画像を捕捉すること、ユーザが印刷されたコンテンツ画像オブジェクトの物理的領域を選択したという指示193を検出すること、および記号オブジェクト画像認識方法を起動することをサポートする。
記号オブジェクト認識方法が示された物理的領域の内側で記号オブジェクトを認識した場合、方法は、この記号オブジェクトと関連付けられるエンティティのエンティティid、ならびにそのエンティティグループおよびエンティティタイプを含む、知識グラフからの知識を要求することをサポートする。
図41は、ビデオコンテンツに組み込まれたタグなし記号オブジェクトを選択するための方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、方法は、ビデオ196に組み込まれたタグなし記号オブジェクトを閲覧しながら、ユーザからの目的とする指示についてビデオプレーヤのユーザインターフェースを監視することをサポートし、そのような指示は、ユーザがビデオプレーヤディスプレイ内の目的とする領域を触れるとき195に起こる。そのような指示時に、方法は、ビデオコンテンツオブジェクトから画像を捕捉することをサポートする。
方法は、ユーザがビデオオブジェクトの物理的領域を選択したという指示を検出すること、記号オブジェクト画像認識方法を起動すること、示された物理的領域の内側で記号オブジェクトを認識すること、およびこの記号オブジェクトと関連付けられるエンティティのエンティティID、ならびにそのエンティティグループおよびエンティティタイプを含む、知識グラフからの知識を要求することをサポートする。
図42は、エンティティのための有効相互作用についての知識にアクセスするための方法を有する実装を示す、フローチャートである。
実施形態では、方法は、ユーザがエンティティを表す知識タグ付き記号オブジェクトを選択または参照したという指示を受信すること175、およびそのような指示時に知的相互作用エージェントを起動すること197をサポートする。
本実施形態では、指示が知識タグ付き記号オブジェクトの選択に関する場合、知的相互作用エージェントは、このエンティティのための現在有効な相互作用方法について知識グラフから知識を要求する200。
本実施形態では、指示がタグなし記号オブジェクトのユーザ選択に関する場合、知的相互作用エージェントは、画像またはビデオ内のその相対的な物理的場所を含む、注目の領域の特性を判定する方法を開始し198、記号オブジェクトを認識し、既知の記号オブジェクトの特性を含有するライブラリ66の中で知られているエンティティにそれを関係付けようとする。
実施形態では、機能は、ユーザに表示される記号オブジェクトに合致し得る、可能性として考えられるエンティティを表示し、エンティティのうちの1つを選択するユーザからの指示に応答する199。
本実施形態では、知的相互作用エージェントは、選択されたエンティティのための可能性として考えられる有効相互作のリスト201をユーザに表示する機能を実装し、そのような有効相互作用は、知識グラフに知られている。ユーザがこれらの相互作用方法のうちの1つを選択したという、応答性ディスプレイから、または話した言葉からのいずれかの指示の受信時に、知的相互作用エージェントは、ユーザが目的とするエンティティと相互作用するために利用することができる、スマート相互作用モジュールを起動する。
実施形態では、知的相互作用エージェントによって果たされる機能は、JavaScript(登録商標)において、またはユーザのデバイスのオペレーティングシステムによって理解されるコンピュータプログラミング言語で実装される機能において、ユーザのデバイス上でローカルに実装される。
図43は、ユーザがエンティティを選択することによって開始される、エンティティとのユーザ相互作用を管理する方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
実施形態では、ユーザは、最初に、種々の方法のうちのいずれかを使用してエンティティを選択する203。知的相互作用エージェントは、このエンティティのために有効な相互作用のみに限定されたメニュー内のアイテムとともに、このエンティティと相互作用する有効な方法のメニューリストをユーザに提示し、そのような有効相互作用は、特定の時点でユーザの特定の場所から適切である。知的相互作用エージェントは、ユーザ、ユーザのデバイス、および知識グラフから入力を収集して相関させ、次いで、相互作用オプションをユーザに提示する。次いで、ユーザは、有効相互作用方法のうちの1つを選択し204、エンティティに関係付けられるコンテンツおよび他のリソースと相互作用する205。
本実施形態の実施例では、ユーザは、レストランを表す記号オブジェクトを選択してもよく、知的相互作用エージェントは、ユーザのデバイスに常駐する機能からユーザの場所についてのデータを要求し、知識グラフからこのレストランのための現在有効な相互作用方法のリストを要求するであろう。レストランが対話型予約システムを有する場合、本実施例では、知的相互作用エージェントは、ユーザインターフェースに有効相互作用方法として「予約する」を表示するであろう。レストランが食べ物を配達するか、または食べ物のピックアップを提供する場合、ユーザインターフェースに「配達を注文する」または「ピックアップを注文する」を示してもよい。
本実施形態の別の実施例では、ユーザは、NASDAQ社を表す記号オブジェクトを選択してもよく、知的エージェントは、ユーザインターフェースに相互作用オプションとして「市場データ」を表示し、ウェブサービス、例えば、Yahoo Finance Marketデータウェブサービスへの接続を設定するであろう。方法は、段階的なユーザ入力を必要とすることなく、自動相互作用を可能にする。
図44は、ユーザが相互作用方法を選択することによって開始される、エンティティとのユーザ相互作用を管理する方法を有する実施形態を示す、ブロック図である。
本実施形態の実施例では、ユーザは、「何でも思い出す」と呼ばれる相互作用を入力または選択し、次いで、入力ボックスに電話番号を入力してもよい。知的エージェントは、この入力を電話番号として認識し、この電話番号を有する個人または会社の名前等のこの電話番号についての詳細を尋ねるであろう。次いで、ユーザは、この番号がBill Johnsonの携帯電話番号であることを特定してもよく、次いで、知的エージェントは、この電話番号のためのエンティティノードを作成するであろう。知識グラフがBill Johnsonについて知らない場合、知的エージェントは、付加的な詳細を供給するようにユーザに頼み、次いで、Bill Johnsonのためのエンティティノードを作成し、このノードを電話番号ノードにリンクするであろう。これは、次いで、ユーザを表すエンティティノードとBill Johnsonを表すエンティティノードとの間の関係を作成するであろう。
図45は、エンティティとのユーザ相互作用を管理するための方法を有する実施形態を示す、決定行列である。
実施形態では、メタデータは、全てのエンティティ206に普遍的に適用され得る、有効相互作用方法210についての知識を有し、そのような普遍的相互作用は、例えば、[エンティティ]を「思い出す」、[エンティティ]を「フォローする」、[エンティティ]について「注記する」、[エンティティ]について「質問する」、または普遍的ユーティリティとの多くの他のそのような相互作用のうちのいずれかを含む。
実施形態では、メタデータは、ある有効相互作用方法211が、1つまたはそれを上回るエンティティグループに属するエンティティ207のみに適用されるという知識を有し、例えば、[エンティティ]の「場所を特定する」は、人、場所、施設等(すなわち、1つまたはそれを上回る場所で物理的実施形態を有するエンティティ)のみに適用することができる。
実施形態では、知識グラフは、ある有効エンティティタイプ相互作用212が、1つまたはそれを上回る特定のエンティティタイプに属するエンティティ208に適用されるという知識を有する。
実施形態では、知識グラフは、ある特定の相互作用方法213が、特定のエンティティプロパティおよび/または他のエンティティとの関係を有するエンティティ209に適用されるという知識を有し、例えば、レストランを表すエンティティは、予約をサポートする場合もあり、しない場合もあり、知識グラフに知られ得る事実である。
図46は、相互作用のためのスマートコンテンツ記録を選択するように、ユーザがアイコンに触れること、またはアイコンをクリックすることに基づく、ユーザによるエンティティへの関心の指示を受信するための方法を有する実施形態を示す、説明図である。
実施形態では、方法は、アイコン215に触れること、またはそれをクリックすることによって、ユーザがコンテンツエンティティ214への関心を示すことを可能にする。アイコンは、コンテンツ216のタイトルの隣に、または画像である場合は画像に隣接して位置し、あるいはさらに画像に組み込まれてもよい。
図47は、様々なタイプのスマートコンテンツと相互作用するための方法を有する実装の実施例を示す、ブロック図である。
「コンテンツ」という用語は、1つまたはそれを上回る記号オブジェクトについての情報を提供するエンティティを表す。「スマートコンテンツ」という用語は、少なくとも2つの構成要素、すなわち、「ソースコンテンツ」を含有する構成要素、およびコンテンツに関係付けられる1つまたはそれを上回るエンティティの識別子から成る「知識マップ」を有する構成要素を伴う記録を有するコンテンツ、エンティティとコンテンツとの間の関係、およびエンティティと他のエンティティとの間の関係を表す。
実施形態では、各コンテンツオブジェクトは、エンティティグループ(コンテンツについて、エンティティグループは「コンテンツ」である)217と、エンティティタイプ(「コンテンツタイプ」とも呼ばれ、実施例が「ブログ」である)218とを有する。メタデータテーブルは、各コンテンツタイプ(例えば、「記事」)に対するデフォルトファイルタイプ(例えば、.txt)を定義する。
実施形態では、リソースからのある元のコンテンツは、構造化コンテンツ要素から成る。
そのような実施形態では、方法は、コンテンツリソースからのコンテンツにアクセスし、そのようなソースコンテンツは、リソースによって名前が付けられたコンテンツ要素を有する。方法は、メタデータ内のデータディクショナリの中にこれらのコンテンツ要素の名前を記憶し、それらをメタデータデータベースで定義される標準エンティティプロパティにマップする。方法は、それぞれのそのようなソースコンテンツ要素に対するデータタイプをメタデータ内のデータと比較し、ソースコンテンツ要素を、知識グラフデータベースおよびスマートコンテンツデータベースで実装されるデータタイプにマップする。実施例は、ビデオの名前、作成者の名前、作成日等を含むコンテンツ要素から成る、YouTube(登録商標)からのコンテンツオブジェクトであろう。実施形態では、方法は、YouTube(登録商標)によって実装される名前およびデータ構造を、メタデータ1で定義されるコンテンツプロパティに正規化する。
実施形態では、いくつかのコンテンツオブジェクトは、非構造化コンテンツから成り、実施例は、「記事」と名付けられたコンテンツタイプ、または「ジョーク」と名付けられたコンテンツタイプである。
実施形態では、方法は、各コンテンツオブジェクトを、そのコンテンツタイプに適用可能であるデフォルトスマート相互作用方法221とリンクし、デフォルトスマート相互作用方法は、コンテンツタイプに従って変動する。例えば、電子書籍が、「電子書籍を読む」というデフォルトスマート相互作用方法を有してもよい一方で、ビデオは、「ビデオを再生する」というデフォルト相互作用方法を有してもよい。コンテンツオブジェクトを選択することにより、このコンテンツオブジェクトとの可能性として考えられる相互作用を表示し、デフォルトスマート相互作用方法に既定値設定する、知的相互作用アシスタントを起動する。
実施形態では、方法は、目的とするコンテンツとのユーザの相互作用の全ての側面を管理する。本実施形態では、ユーザは、ユーザインターフェースで見える任意のコンテンツオブジェクトに触れるか、またはそれを選択し、それを「思い出し」てもよく、これは、記事、ツイート、ウェブサイト、画像、ビデオ、電子書籍、接触カード、メッセージ、研究報告、製品についてのレビュー、または実際に、任意のタイプの製品またはサービスについての任意のタイプのコンテンツ、車の車両識別番号等の事実、誕生日の引用等のイベント、ジョーク、何かについての注記、何かについてのコメント、任意のタイプの商品、製品、サービス、場所、またはイベントに対する反応、評価、およびレビュー、雇用記録等の何かについての記録、現在および以前の級友、現在および以前の職場の同僚、現在および以前の顧客を含む人のリスト、ホテル、レストラン、温泉、ゴルフコースを含むサービスのリスト、および他の多くのものを含む、ユーザがいかなる時でも思い出し、組織化し、アクセスすることを希望する全てのものを含有する、クラウドベースのサービスである、個人の「メモリバンク」にこのコンテンツを追加する相互作用である。
本実施形態では、方法は、知的インターネットシステムがスマートコンテンツデータベースへの変更について学習すると、コンテンツプロパティを連続的に更新し、例えば、レストランが、その営業時間を変更し、この変更をスマートコンテンツデータベースに投稿してもよく、個人のメモリバンクにそのレストランを有する任意のユーザが、いかなる時でも更新されたプロパティへのアクセスを有するであろう。
図48は、「スマート相互作用モジュール」(「SIM」)を使用するエンティティと相互作用するための方法を有する実装を示す、ブロック図である。
実施形態では、各スマート相互作用モジュールは、統合3レベルモデルビューコントローラ(「MVC」)構造で実装される。
本実施形態では、モデルは、知識グラフおよびスマートコンテンツデータベースで実装されるエンティティプロパティに基づき、「ビュー」222は、「Handlebars」等のテンプレーティングエンジンとともに使用するために設計され、angular.js等の開発フレームワーク223を利用して構築される、CSSおよびHTMLソフトウェアコードから成り、「コントローラ」機能224は、JavaScript(登録商標)またはユーザのデバイス用のオペレーティングシステムによって理解される言語で実装され、機能ライブラリ225にパッケージ化される。データモデル226は、各スマート相互作用方法のためのデータモデルテンプレート227を定義するテーブルの形態で、メタデータで定義される。モデル、ビュー、およびコントローラを実装する方法は、知識グラフデータベース8、スマートコンテンツデータベース6、およびスマートメッセージデータベース136とのトランザクションの作成、読取、更新、および削除を行うための方法を有する、完成した「スマート相互作用モジュール」または「SIM」228としてパッケージ化される。
図49は、ユーザ選択、ユーザコンテキスト、およびネットワーク接続デバイスからの入力に応答する「適応ユーザインターフェース」を管理するための方法を有する実装を示す、設計を図示する。
本実装では、方法は、ユーザが、一式の関連活動から成る「活動モード」229を選択することを可能にし、ユーザが、例えば、「個人」モード、「学校」モード、「仕事」モード、「家族」モード、「調査」モード等で動作することを可能にする。
本実装では、方法は、単一の集中的な一式の相互作用、例えば、「ニュースを読む」、「電子書籍を読む」、「テレビを見る」、「旅行を管理する」、「製品を買う」、「サービスを買う」等から成る、特定の「活動」230を選択することを可能にする。
特定の活動を選択した後、本実装では、方法は、ユーザが特定の「活動オプション」231を選択することを可能にし、例えば、ニュースを読んでいる間に、ユーザは、ニューストピックをブラウザすることを選択し、「スポーツ」等の広いトピック、または「ダラスカウボーイズ」等のより狭いトピックを選択してもよい。
いったん特定の活動オプションに焦点を合わせると、本実装では、方法は、ユーザが種々の「相互作用オプション」232の間で選択することを可能にし、例えば、「ダラスカウボーイズ」についてのニュースを読むことを選択すると、ユーザは、ダラスカウボーイズについての「ニュース要約をブラウズ」し、ダラスカウボーイズについての「ビデオをブラウズ」し、またはダラスカウボーイズと相互作用するための任意の有効方法に着手してもよい。
最終的に、本実装では、方法は、ユーザが専用「相互作用パネル」23内で目的とするエンティティと「相互作用する」ことを可能にする。
図50は、単一の視覚「ページ」上で適応ユーザインターフェースを管理するための方法を有する実装の実施例を示す、設計を図示する。
本実施例では、「ヘッダパネル」234は、例えば、「ユーザ検索用語入力ボックス」178を含む要素を表示する、視覚コンテナから成り、ユーザが相互作用したいエンティティを表す、目的とする言葉または用語をユーザが示すことを可能にする。
本実施例では、「ヘッダオプションパネル」235と称される視覚コンテナは、ユーザが、例えば、関連する一式の活動へのユーザの集中を示す、「活動モード」229を選択し、以前の相互作用の「履歴」、頻繁に繰り返される一連の相互作用の「ルーチンを管理する」等を閲覧することを可能にする、制御を含有する。
本実施例では、「活動」パネル237と称される視覚コンテナは、ユーザが、例えば、「ニュース」、「画像」、「ビデオ」、「電子書籍」、「テレビ」、「オフィス文書」、「旅行」、「買い物」、「サービス」等の特定の活動の間で選択することを可能にする、オプションを含有する。
「ニュース」を選択すると、本実施例では、「活動オプション」パネル238と称される視覚コンテナは、ニュースを読むためのオプション、例えば、「マイニュース」、「健康」、「政治」、「スポーツ」、「技術」等を示すペインを表示する。
本実施例では、「普遍的相互作用」パネル239と称される視覚コンテナは、ユーザが何かと相互作用する際に助けを求めたいことを示すことを可能にする、オプションを含有する。普遍的相互作用の実施例は、例えば、「何かを思い出す」、「何かをフォローする」、「何かを共有する」、「何かについて質問する」、「何かを記録する」、および人々が一般的に行うことに助けを求め得る他のそのような相互作用を含んでもよい。
この実施例について、ユーザは、スマートフォンの画面上で「何かを思い出す」に触れ、次いで、電話番号または個人の名前を入力するか、または相互作用パネルコンテナから何か(例えば、ニュース記事の段落)を「何かを思い出す」ボックス上にドラッグしてもよい。知的エージェントは、ユーザが思い出すことを希望するものの特性を認識し(例えば、電話番号を認識するであろう)、ユーザが思い出すことを希望するエンティティについてのさらなる詳細を判定するようにユーザと相互作用し、次いで、この電話番号のためのノードを作成し、それを個人または会社にリンクするように知識グラフデータベースと相互作用し、エンティティについてのプロパティを有するスマートコンテンツ記録のプロパティを作成するように、スマートコンテンツデータベースと相互作用するであろう。
図51は、普遍的相互作用のユーザ選択に応答する適応ユーザインターフェースを管理するための方法を有する実装を示す、論理フローチャートを図示する。
本実施形態では、UIは、「物事」、すなわち、任意のタイプのエンティティと相互作用するためのオプション239を有するパネルを含有する。ユーザは、他の普遍的オプションとともに、「何かを思い出す」、「何かをフォローする」、「何かを共有する」、「何かを記録する」、「何かについて質問する」等のオプションの間で選択してもよい。これらの普遍的相互作用のうちのいずれかへの関心の指示を受信すると、方法は、各タイプの普遍的相互作用のためのペインを有するパネルをポップアップし、そのようなペインは、相互作用仕様フォーム243を含有し、ユーザが相互作用することを希望するエンティティを選択または特定し244、どのようにして、およびいつこのエンティティと相互作用することを希望するかと特定することを可能にする245。要求された相互作用についての必要な詳細を提供した後、次いで、ユーザは、相互作用を起動する決定を示す246。次いで、方法は、相互作用を実装する247。
現在、Facebook、Amazon、Yelp、およびその他等の種々のウェブサイトは、ユーザが何かを「気に入った」ことを示すか、または何かについての「評価」あるいいは「レビュー」を提供することを可能にする。物事と相互作用するためのこれらの方法は、概して、特異的であり、一意の物事および限定されたタイプの相互作用に限定され、相互作用データの特定のアグリゲータからの特定の「ウィジェット」のためのカスタマイズされたコードを、ウェブページソフトウェアコードに組み込むように、これらの方法に関与するウェブサイトのオペレータに要求する。対照的に、本発明での方法は、ユーザが、見る、聞く、または特定することができる任意のエンティティと普遍的に相互作用し、そのような相互作用のための個人的要求を特定することを可能にする。
種々の例示的実施形態が本明細書で説明される。非限定的な意味でこれらの実施例が参照される。それらは、開示された技術のより広い適用可能な側面を例証するように適用される。種々の変更が行われてもよく、種々の実施形態の真の精神および範囲から逸脱することなく、均等物が置換されてもよい。加えて、特定の状況、プロセス、プロセス行為、またはステップを、種々の実施形態の目的、精神、または範囲に適合させるように、多くの修正が行われてもよい。さらに、当業者によって理解されるように、本明細書で説明および図示される個々の変形例のそれぞれは、種々の実施形態の範囲または精神から逸脱することなく、他のいくつかの実施形態のうちのいずれかの特徴から容易に分離されるか、またはそれらと組み合わせられ得る、離散構成要素および特徴を有する。全てのそのような修正は、本開示と関連付けられる請求項の範囲内であることを目的としている。



  1. エンティティについての知識を取得して記憶するためのコンピュータ実装方法であって、
    メタデータデータベース内のエンティティについてのメタデータを記憶するステップであって、前記メタデータデータベースは、前記エンティティ間の関係をマップするエンティティおよびテーブルのリストを備える、ステップと、
    知識グラフデータベースの中に前記エンティティについての知識および前記エンティティ間の関係を記憶するステップであって、前記知識グラフデータベースは、エンティティについての事実的知識データ、エンティティ間の関係知識データ、およびエンティティ間の挙動知識データを含む、ステップと、
    スマートコンテンツデータベースの中に前記エンティティのそれぞれについてのスマートコンテンツ記録を記憶するステップであって、前記スマートコンテンツ記録のそれぞれは、前記コンテンツのソースを備える構成要素と、前記スマートコンテンツ記録の中の前記コンテンツについての知識を備える構成要素とを有する、ステップと、
    エンティティと相互作用するために有用な知識をユーザに提供するステップと、
    を含む、方法。

  2. ネットワークを経由してコンテンツリソースからコンテンツへのアクセスを受信するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。

  3. コンテンツリソースからのソースコンテンツをスマートコンテンツに変換するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。

  4. 記号オブジェクトを認識するステップであって、前記記号オブジェクトは、コンテンツに組み込まれるエンティティを表すコンテンツを備える、ステップと、名前付きエンティティ認識のための1つまたはそれを上回る方法、および1つまたはそれを上回る画像認識方法を行うステップとをさらに含む、請求項1に記載の方法。

  5. ヌルに設定されたノードプロパティを識別するように知識グラフノードを調査するステップと、
    エンティティについての事実的知識を有するものとして前記メタデータ内に記載されるコンテンツリソースのリストを要求するステップと、
    前記知識グラフデータベースの中にノードプロパティの事実的知識、および前記スマートコンテンツデータベースの中にフィールドを記憶するステップと、
    によって、エンティティについての事実的知識を取り出すステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。

  6. エンティティ間の関係を発見するために、オープンリンクコンテンツリソース、RSSフィードコンテンツリソース、ウェブページコンテンツリソース、および他のコンテンツリソースからのコンテンツを検討して解析するステップと、
    新しいノード、新しいノードプロパティ、新しい関係、および新しい関係プロパティを追加することによって、前記システムの知識グラフデータベースを更新するステップと、
    を含む、エンティティ間の関係についての付加的な文脈的知識を学習するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。

  7. 前記知識グラフデータベースに記憶されたエンティティについての知識であって、ノードの形態で符号化される知識をさらに有し、各ノードは、エンティティを表し、各ノードは、そのエンティティの複数のエンティティプロパティを記憶することが可能であり、ノード間の関係の形態で、各関係は、その関係の複数のエンティティ関係プロパティを記憶することが可能であり、さらに、エンティティプロパティおよびエンティティ関係プロパティを含む、ノードおよび関係プロパティを定義するメタデータテンプレートをさらに含み、各エンティティの一式の有効エンティティプロパティは、エンティティのタイプに従って変動し、一式の有効関係プロパティは、2つのエンティティタイプの対合に従って変動する、請求項1に記載の方法。

  8. エンティティマーカーとして指定されるエンティティプロパティを前記知識グラフデータベースに含むステップをさらに含み、そのような一式のエンティティマーカーは、エンティティノードで表される前記エンティティの前記エンティティタイプに従って変動する、請求項7に記載の方法。

  9. 前記スマートコンテンツデータベース内の各スマートコンテンツ記録は、前記メタデータデータベースに記憶されたテーブルに従って合理化されるコンテンツプロパティから成るスマートコンテンツメタデータ構成要素と、それらが前記スマートコンテンツおよび/または他のエンティティと有する関係を含む、前記スマートコンテンツに関係付けられるエンティティについての符号化された知識を備える、スマートコンテンツ知識マップ構成要素と、前記スマートコンテンツの要点を捕捉するテキストから成るスマートコンテンツ要約構成要素と、スマートコンテンツオブジェクト構成要素であって、それぞれのそのようなスマートコンテンツオブジェクトは、前記スマートコンテンツに組み込まれる前記記号オブジェクトに関係付けられる前記エンティティについての知識を符号化する、組み込まれた隠しタグを有する、スマートコンテンツオブジェクト構成要素と含む、構成要素を有する、請求項8に記載の方法。

  10. メッセージについての知識を取得し、記憶し、展開するためのコンピュータ実装方法であって、
    メッセージの中のコンテンツ構成要素と関連付けられるエンティティについての組み込まれた知識、および前記メッセージのコンテンツタイプについての知識を有する、記録構成要素を含むように、前記メッセージを拡張するステップと、
    前記メッセージの前記コンテンツを有する構成要素、前記コンテンツの要約を有する構成要素、および前記コンテンツについての知識を有する構成要素から成る、スマートメッセージ要約記録を生成するステップであって、そのような知識は、前記メッセージコンテンツで参照される、または前記メッセージコンテンツと関連付けられる前記エンティティについての知識と、これらのエンティティと前記メッセージコンテンツとの間、および相互と、または相互間の関係とを含み、そのようなメッセージは、ユーザによって生成されようとコンピュータ方法によって生成されようと、1人またはそれを上回るユーザにとって関心である、前記スマートコンテンツデータベース内の新しいコンテンツを認識するためのコンピュータ実装方法によって生成されるコンテンツを備える、ステップと、
    エンティティと関連付けられる1つまたはそれを上回るタイプのコンテンツへの関心の指示をユーザから受信するステップと、
    ユーザデバイスを用いて表示するためのスマートメッセージ記録の配信を引き起こすステップと、
    を含む、方法。

  11. スマートコンテンツデータベース内の記録を投稿または更新することによって生成されるスマートメッセージと、エンティティノード、エンティティプロパティ、エンティティ関係ノード、およびエンティティ関係プロパティを投稿または更新することによって生成されるスマートメッセージとを含む、システムが生成したスマートメッセージを処理するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。

  12. スマートメッセージデータベースの中にスマートメッセージを記憶するステップをさらに含み、前記データベース内の各記録は、前記メッセージを管理するために有用なスマートメッセージメタデータ構成要素と、前記メッセージへのアクセスを管理するために有用なスマートメッセージ許可構成要素と、前記メッセージに関係付けられるエンティティについての知識を含有するスマートメッセージ知識マップ構成要素と、前記メッセージの要点をユーザに伝達するために有用なスマートメッセージ要約構成要素と、スマートメッセージ知識拡張オブジェクト構成要素とを含む、記録構成要素を有し、元のメッセージは、前記メッセージに組み込まれる各記号オブジェクトに対する隠された組み込み知識タグを含むように拡張される、請求項10に記載の方法。

  13. 特定のエンティティ、エンティティの集合、コンテンツタイプ、およびそのようなコンテンツタイプに属するコンテンツの集合を含む、前記ユーザにとって関心である特定のアイテムに関係付けられるスマートメッセージ要約に、前記ユーザと関連付けられるネットワークデバイスを登録するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。

  14. ユーザにとって関心であるエンティティを選択し、それと相互作用するためのコンピュータ実装方法であって、
    記号オブジェクトへの関心の指示を受信するステップであって、そのような記号オブジェクトは、エンティティを表すコンテンツを備える、ステップと、
    ユーザ特定された検索用語に合致し、前記記号オブジェクトと関連付けられるエンティティ間で曖昧性を除去するために有用な知識にアクセスして表示するように動作可能である、知的検索エージェントにアクセスするステップと、
    曖昧なエンティティのリストの間から、ユーザによる目的とするエンティティの選択の指示を受信するステップと、
    前記選択されたエンティティのために有効な相互作用方法のリストにアクセスして提示するように動作可能である、知的相互作用エージェントにアクセスするステップと、
    前記ユーザにとって関心であるエンティティと相互作用するための所望の方法を受信するステップと、
    を含む、方法。

  15. ユーザ検索要求に合致する、可能性として考えられるエンティティを表示する、視覚曖昧性除去ペインを提供するステップであって、そのようなエンティティは、広いエンティティグループに、より具体的にはエンティティタイプに組織化される、ステップと、そのようなおそらく合致するエンティティ間で曖昧性を除去するために有用なプロパティを表示するステップとをさらに含む、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  16. 前記記号オブジェクトによって表される前記エンティティとどのように相互作用するかについての知識を要求するために動作可能である、一貫した相互作用記号から成る視覚タグを提供するステップをさらに含み、それぞれのそのような相互作用記号は、スマートコンテンツエンティティを表す記号オブジェクトに隣接して、またはその内側に表示される、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  17. ユーザ指示によって起動されたときに、エンティティを選択するためにオプションを前記ユーザに提供する制御を含有する、1つまたはそれを上回るパネルと、
    記号オブジェクトにおける目的とするユーザ指示によって起動されたときに、エンティティの名前、リスト内の各エンティティの前記エンティティタイプ、およびリスト内の各エンティティに対する知識マーカー、ならびにさらなる相互作用のために前記ユーザが知識マップリストから目的とするエンティティを選択するための方法を含む、これらのエンティティについての知識を加えた、前記記号オブジェクトを含有する前記コンテンツにおいて認識されるエンティティのリストを表示するようにポップアップする、曖昧性除去パネルと、
    前記ユーザがエンティティと相互作用することを可能にする、相互作用パネルと
    の表示を引き起こすステップをさらに含む、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  18. 画像コンテンツを含む、コンテンツ内のタグなし記号オブジェクトを認識するステップと、
    そのような記号オブジェクトを可能性として考えられるエンティティと関連付けるステップと、
    そのようなエンティティのリストおよびこれらのエンティティについての知識を前記ユーザインターフェースに非同期的に送信するステップであって、前記エンティティについてのそのような知識は、エンティティの名前、前記リスト内の各エンティティのエンティティタイプ、および前記リスト内の各エンティティに対する知識マーカーを含む、ステップと、
    前記ユーザインターフェース内でポップアップエンティティ曖昧性除去パネルを非同期的に起動するステップであって、そのようなパネルは、前記タグ付なしコンテンツで認識される、おそらく合致するエンティティのリスト、および前記エンティティについての知識を表示する、ステップと、
    さらなる相互作用のために、前記ユーザが前記エンティティマップパネル内で目的とするエンティティを選択することを提供するステップと、
    をさらに含む、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  19. 前記知的エージェントによって、ローカルに記憶された知識および遠隔に記憶された知識を含む、選択されたエンティについての知識にアクセスするステップをさらに含む、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  20. エンティティと相互作用するステップをさらに含み、そのようなエンティティは、エンティティに関係付けられる記号オブジェクトスマートコンテンツを含み、そのような相互作用は、エンティティに関係付けられるスマートコンテンツを消費および共有するステップと、前記エンティティについて学習するステップと、エンティティに反応するステップと、エンティティに関係付けられるリソースと接続するステップとを含む、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  21. 各特定のエンティティ相互作用は、統合スマート相互作用モジュールによって実装され、前記スマート相互作用モジュールのそれぞれは、ユーザインターフェーステンプレートと、ローカルユーザのデバイス上、あるいは1つまたはそれを上回る遠隔ネットワーク接続サーバ上のいずれかで行われる、そのような相互作用のために必要とされる論理と、前記相互作用のために必要とされるデータへのアクセスを生成し、読み取り、更新し、削除するための論理とを有する、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  22. 前記知識グラフ内のエンティティに対応する前記スマートコンテンツデータベースからのスマートコンテンツを表示するステップと、前記スマートコンテンツオブジェクトのタイトルに隣接して前記ユーザインターフェース内で相互作用記号を表示するステップと、前記ユーザによる前記相互作用記号の選択の指示時に知的相互作用エージェントを起動するステップとをさらに含む、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  23. 特定の記号オブジェクトのための有効相互作用オプションについて前記知識グラフから知識を要求し、相互作用オプションのメニューを表示し、相互作用オプションの選択の指示を受信し、前記選択された相互作用オプションのためにスマート相互作用モジュールを開放するために動作可能である、知的エージェントをさらに備える、請求項14に記載のコンピュータ実装方法。

  24. プロセッサと、
    ディスプレイと、
    メモリと、
    1つまたはそれを上回るプログラムであって、前記1つまたはそれを上回るプログラムは、前記メモリに記憶され、前記1つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されるように構成され、前記1つまたはそれを上回るプログラムは、
    ユーザインターフェース(UI)コンテナのうちの少なくとも1つが、ユーザにとって関心であるエンティティと相互作用するように動作可能である、複数の視覚UIコンテナを表示することと、
    ユーザから入力を受信することと、
    ユーザ入力に応答して前記UIパネルの状態を動的に管理することと、
    知的相互作用エージェントを介して、前記目的とするエンティティのために有効な相互作用についての知識にアクセスすることと
    を行うための命令を含む、1つまたはそれを上回るプログラムと、
    を備える、電子デバイス。

  25. 一貫したサイズ、スタイル、および場所の視覚パネルから成る、1つの視覚ページであって、前記視覚パネルのそれぞれは、複数のコンテンツペインを表示するように動作可能である、視覚ページと、
    ユーザからの記憶された、および動的な入力、前記ユーザのデバイスからの記憶された、および動的な文脈的入力、ならびに通信ネットワークによって接続された遠隔システムからの記憶された、および動的な入力に応答し、前記インターフェースをリアルタイムで動的に適合させる、状態機械と、
    を有する、視覚インターフェースを引き起こすための命令をさらに備える、請求項24に記載の電子デバイス。

 

 

Patent trol of patentswamp
類似の特許
単一のユーザインタフェースを介して1以上のレコードとインタラクトするための方法、装置、システム、及びコンピュータ読み取り可能記憶媒体が開示される。ユーザインタフェースは、パブリッシャ及び情報フィードを含む。ユーザは、パブリッシャから、第1のレコードとインタラクトすることをリクエストすることができる。第1のレコードとインタラクトしてレコードをアップデートするために、情報が、パブリッシャを通じて送信され得る。フィード項目が、アップデートに基づく情報フィードに含まれるように提示され得る。フィード項目は、第1のレコードへの参照を提供する1以上の実行可能なセレクションを含む。ユーザが、実行可能なセレクションのうちの1つを選択すると、ユーザは、第1のレコードとのさらなるインタラクションを実行することができる、あるいは、第2のレコードとの新たなインタラクションを実行することができる。
システムは、属性に対してユーザをマッピングする表を記憶して、ソースドメインと関連付けられた製品に対してユーザをマッピングする第2の表を記憶する。システムは、属性のそれぞれについて1組の上位スコアの製品を決定して、上位スコアの製品を使用して、ソースドメインと区別されるターゲットドメインにおける活動を予測するモデルを生成する。システムは、ターゲットドメインにアクセスする特定のユーザからの行動を検出して、行動の検出に応答して、モデルに基づいて特定のユーザについての個別予測を生じる。
【選択図】図5
様々な実施形態は、関心地点の検索の際、データプロバイダに照会するためのシステム、方法、装置およびコンピュータ可読媒体に関する。1つの特定の実施形態では、各々がデータソースの優先度を有する複数のデータソースを識別するステップであって、複数のデータソースは、第1の参照先ソース、第1の構造化知識ベースおよび第1の個々のウェブサイトの少なくとも2つを含む、識別するステップを含む方法が提供される。次いで、複数のデータソースは、poi検索要求と関連するメタデータを求めて照会することができ、照会する順序が複数のデータソースの各々についてのデータソースの優先度と、複数のデータソースの少なくとも1つに関して測定された少なくとも1つのソース品質とに基づく。さらなる実施形態では、照会順序は、測定されたソース品質に基づきアップデートすることができる。
方法は、複数のモジュールを有するアプリケーションで受け取られたデータ記録のストリームからの、データ記録の群中のデータ記録の第1の量を決定するステップを含む。方法は、アプリケーションのモジュールのうちの1つ以上に関して、データ記録の群の処理時にモジュールによって出力されたデータ記録のそれぞれの第2の量を決定するステップを含む。方法は、データ記録の第1および第2の量が規則を満たすかどうかを判定するステップを含む。この規則は、アプリケーションで受け取られたデータ記録の量と、アプリケーションの1つまたは複数のモジュールによって出力されたデータ記録の量との間のターゲット関係を示す。
本発明の実施形態は、データ処理方法、コーディネータ、及びノードデバイスを提供する。コーディネータは、ノードデバイスから送信される、サービスデータを含むデータフレームを受信し、サービスデータが設定データ信頼区間内に収まっているか否かを判断し、データ信頼区間から外れていると判断する場合に、ノードデバイスがサービスデータの正当性を確認するよう、サービスデータを載せた問い合わせデータフレームをノードデバイスに送信する。本発明の実施形態によれば、コーディネータは、まず、受信したサービスデータがデータ信頼区間内に収まっているか否かを判断し、データ信頼区間から外れている場合に、サービスデータをノードデバイスに返して確認させる。コーディネータがサービスデータを直ちに受け入れる先行技術による方法と比較して、本発明の実施形態で提供されるデータ処理方法は、データの信頼性及び精度に対するシステムの要求を満たす。
データベースシステムは、データベースシステムによって格納された特定のデータ記録に対して行われる変更を指定する書き込み要求を受け取ることができる。特定のデータ記録に対して行われる変更を表すログ記録は、データベースシステムのストレージサービスに送ることができる。読み取り用レプリカのキャッシュ内に格納された特定のデータ記録のキャッシュされたバージョンが古くなっていることを示す指示(例えば、ログ記録または他の指示)は、読み取り用レプリカに送ることができる。読み取り用レプリカによって受け取られた特定のデータ記録の後続の読み取りでは、読み取り用レプリカは、ストレージサービスから特定のデータ記録を要求することができる。
【選択図】図5
本発明の実施例は、クラスタリング方法及び関連装置を公開し、前記クラスタリング方法によれば、対象間の距離が対応する、2つの対象間の類似性で決められた重み係数に基づいて、クラスタ間の重み付き距離を取得し、即ち、対象間の距離に重みを付け、そして、併合後のクラスタの数と併合前のクラスタの数と等しくなるまで、重み付き距離が併合条件を満たすクラスタを併合し、クラスタリング結果を取得する。前記重み付き距離と2つの対象の類似性とが関連付けられ、異なる対象間の距離の貢献が異なり、類似性が高いほど対応する貢献が大きくなるので、クラスタリング結果の正確率が向上した。
【選択図】図1
【解決手段】 ページスナップショットの作成が開示される。この作成は、ウェブページに関連付けられているデータを受信し、ウェブページに関連付けられているページリソースが遅延読み込みに関係付けられていると決定し、ページリソースは、遅延読み込みプロセスの間トリガイベントに応答して読み込まれるように設定され、少なくとも一部には、ウェブページに関連付けられている受信データの中のページリソースに関連付けられている1つ以上の属性を変更することに基づいて、トリガイベントを伴うことなくページリソースを読み込み、読み込まれたページリソースをレンダリングし、レンダリングされたページリソースを含むウェブページのページスナップショットを作成すること、を含む。
【選択図】図3
本発明の実施形態は、データベースにおいて再実行データを処理するための方法および装置を提供し、方法は、サーバ内に含まれる複数のアプリケーションスレッドの各アプリケーションスレッドによって、データベースの変更操作に従って、再実行データを生成し、各アプリケーションスレッドに割り当てられた対応するバッファ内に再実行データを保存し、時系列キューのロックが取得された後、時系列キュー内にアプリケーションスレッドの識別子を保存し、保存が終わった後、時系列キューのロックを解除するステップと、データ読み出しスレッドによって、データ読み出し条件が満たされていることを判定し、時系列キューからアプリケーションスレッドの識別子を読み出す順序に連続的に従って、時系列キューにおける各アプリケーションスレッドの識別子に対応する各アプリケーションスレッドのバッファから1つの再実行データを読み出し、1つの再実行データを再実行キューに書き込むステップとを含む。本発明の使用によって、時系列キューをデータキューから分離することによって再実行データの処理効率が改善されることができ、それによって、データベースシステムの同時スループットを向上させる。
被試験装置(DUT)の測定値と、同様な機器から得た測定値とを比較する方法及びシステムを提供する。この方法は、1つ以上の測定装置にモバイル計算装置を通信的に接続することと、1つ以上の測定装置から測定データを受信することとを含んでいる。モバイル計算装置は、DUTの機器識別子を決定し、その機器に関連する情報を回収する。この情報は、他の装置の以前の測定値又は規準文書を含んでもよい。モバイル計算装置は、比較のために回収した測定データと共に回収した情報を提示する。
【選択図】 図1
To top