JP2011180811A - Apparatus, system and method for evaluating content, method for displaying content evaluation, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、文書、ソースコード、またはマルチメディアなどのコンテンツを評価するコンテンツ評価装置、コンテンツ評価システム、コンテンツ評価方法、コンテンツ評価表示方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a content evaluation device, a content evaluation system, a content evaluation method, a content evaluation display method, and a program for evaluating content such as a document, source code, or multimedia.
近年、コンテンツの品質を管理あるいは担保するために、コンテンツの内容の価値を評価する技術が種々提案されている。ここでコンテンツの評価とは、例えば、コンテンツに含まれるバグの数を示す指標や、コンテンツの閲覧数や編集回数などが含まれる。 In recent years, various techniques for evaluating the value of content have been proposed in order to manage or guarantee the quality of the content. Here, the content evaluation includes, for example, an index indicating the number of bugs included in the content, the number of browsing and editing of the content, and the like.
コンテンツの少なくとも一部について何らかの処理が行われると、コンテンツの評価は変動する。各処理によってコンテンツの評価が向上したか低下したかを判断するためには、コンテンツの管理者がその処理毎に人手で確認しなければならない。コンテンツに対する処理が頻繁に行われると、管理者によるコンテンツの評価が煩雑となる。 When some processing is performed on at least a part of the content, the evaluation of the content changes. In order to determine whether the evaluation of the content has been improved or decreased by each processing, the content manager must manually check each processing. If processing for content is frequently performed, the evaluation of the content by the administrator becomes complicated.
コンテンツの評価に関する技術の例が特許文献１乃至３に記載されている。 Examples of technologies related to content evaluation are described in Patent Documents 1 to 3.
特許文献１に記載された技術では、ソースコード評価装置が、ソフトウェアのテスト結果の時間推移から、そのソフトウェアに含まれる、テストされていない残りの部分におけるバグ数を推定する。 In the technique described in Patent Document 1, the source code evaluation device estimates the number of bugs in the remaining untested part included in the software from the time transition of the software test result.
特許文献２に記載された技術では、ソースコード評価装置が、ソースコードを構文解析し、内部に含まれる文法エラーを検出する。 In the technique described in Patent Document 2, the source code evaluation apparatus parses the source code and detects a grammatical error included therein.
特許文献３に記載された技術では、知識検索システムが、ユーザからの検索要求に基づいて、複数の文書へのインデックスを含む検索結果を生成する。その際、知識検索システムは、当該検索結果に含まれる文書の引用先や引用元の文書の量や引用度合いを評価することで、各文書が有力な情報であるかどうかを評価する。そして、知識検索システムは、その評価結果に基づいて、検索結果に含まれる各文書に対するランキングのためのスコアを各文書に付与する。 In the technique described in Patent Literature 3, a knowledge search system generates a search result including indexes to a plurality of documents based on a search request from a user. At that time, the knowledge search system evaluates whether each document is influential information by evaluating the citation destination of the document included in the search result, the amount of the citation source document, and the degree of citation. Then, based on the evaluation result, the knowledge search system gives each document a score for ranking for each document included in the search result.
特許文献１乃至３に記載の技術は、コンテンツの評価を適切に算出することができない。その理由は、上述の各技術がコンテンツに対する各処理のそれぞれによってコンテンツの評価が向上したか低下したかを考慮していないからである。 The techniques described in Patent Documents 1 to 3 cannot appropriately calculate content evaluation. The reason is that each of the above-described technologies does not consider whether the evaluation of the content is improved or decreased by each processing for the content.
［発明の目的］
本発明の目的の一つは、上述の課題を解決し、コンテンツの評価を適切に算出することのできるコンテンツ評価装置、コンテンツ評価システム、コンテンツ評価方法、コンテンツ評価表示方法及びプログラムを提供することである。
[Object of invention]
One of the objects of the present invention is to provide a content evaluation device, a content evaluation system, a content evaluation method, a content evaluation display method, and a program capable of solving the above-described problems and appropriately calculating the content evaluation. is there.
本発明における第一のコンテンツ評価装置は、コンテンツを識別するコンテンツ識別子と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶する行動情報記憶部と、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、を備える。 The first content evaluation apparatus according to the present invention stores behavior information including a content identifier for identifying content and behavior range information indicating a range corresponding to at least a part of the content that has undergone predetermined information processing. A content identifier included in content evaluation information including a behavior information storage unit, a content identifier, and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and the content evaluation information A behavior information search unit that reads out behavior information from the behavior information storage unit that includes a portion that overlaps a range indicated by the included range information in the range indicated by the behavior range information, and for each behavior information read out from the behavior information storage unit And based on the range of the overlapping portion of the content evaluation information and each action information Evaluation factor information, which is information indicating a change in evaluation given to the content identified by the content identifier, is calculated, and evaluation information, which is information indicating evaluation of the content, is calculated based on the calculated evaluation factor information. A relationship degree calculation unit.
本発明における第一のコンテンツ評価システムは、コンテンツの名称と当該コンテンツを識別するコンテンツ識別子と当該コンテンツが存在する位置を示すアドレス情報とを対応付けて記憶するＩＤ情報記憶部と、コンテンツを識別するコンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶する行動情報記憶部と、少なくともコンテンツの名称と当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含む情報であるログを受け取ると、前記コンテンツの名称と対応付けられているコンテンツ識別子を前記ＩＤ情報記憶部から読み出し、読み出したコンテンツ識別子と前記範囲情報とを対応付けて行動情報として前記行動情報記憶部に記憶させる行動情報登録部と、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、を備えるコンテンツ評価装置と、ソフトウェアの実行により発生するログを収集するログ収集部と、当該ログを前記コンテンツ評価装置に送信する入出力部と、を備えるクライアントと、を含む。 The first content evaluation system according to the present invention identifies a content name, a content identifier that identifies the content, and an ID information storage unit that stores address information indicating a position where the content exists in association with each other, and identifies the content A behavior information storage unit that stores behavior information including a content identifier and behavior range information indicating a range corresponding to at least a portion of the content identified by the content identifier that has been subjected to predetermined information processing; and at least the content And a content identifier associated with the name of the content is received, when a log that is information including a range information indicating a range corresponding to at least a part of the content subjected to predetermined information processing is received. The content identifier read from the ID information storage unit and read Content evaluation information including a behavior information registration unit that associates the range information with the behavior information storage unit and stores the behavior information as behavior information, a content identifier, and range information indicating at least a part of the content identified by the content identifier Behavior information search that reads out behavior information from the behavior information storage unit that includes a content identifier included in the content evaluation information and includes a portion that overlaps a range indicated by the range information included in the content evaluation information in the behavior range information For each piece of behavior information read from the behavior information storage unit and the content evaluation information and each behavior information based on the range of the overlapping part, the evaluation variation given to the content identified by the content identifier Each of the evaluation factor information that is information is calculated, and based on each of the calculated evaluation factor information A content degree evaluation device that calculates evaluation information, which is information indicating evaluation of the content, a log collection portion that collects a log generated by execution of software, and the log to the content evaluation device And an input / output unit for transmission.
本発明における第二のコンテンツ評価システムは、コンテンツの名称と当該コンテンツを識別するコンテンツ識別子と当該コンテンツが存在する位置を示すアドレス情報とを対応付けて記憶するＩＤ情報記憶部と、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶する行動情報記憶部と、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、を備えるコンテンツ評価装置と、コンテンツの名称と当該コンテンツの範囲情報との入力を受けるコンテンツ情報入力部と、前記コンテンツの名称と前記範囲情報とを前記コンテンツ評価装置に送信する入出力部と、を備えるクライアントと、を含む。 A second content evaluation system according to the present invention includes an ID information storage unit that stores a name of a content, a content identifier that identifies the content, and address information that indicates a position where the content exists, a content identifier, A behavior information storage unit for storing behavior information including behavior range information indicating a range corresponding to at least a portion of the content identified by the content identifier that has undergone predetermined information processing; a content identifier; and the content A content identifier included in content evaluation information including range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the identifier, and a portion overlapping the range indicated by the range information included in the content evaluation information The behavior information included in the range indicated by the behavior range information, For each action information read from the action information storage part and the action information search part read from the action information storage part, the content identifier is identified by the content identifier based on the range of the overlapping part of the content evaluation information and each action information. A degree-of-relationship calculation unit that calculates evaluation factor information that is information indicating a change in evaluation given to content, and calculates evaluation information that is information indicating evaluation of the content based on each calculated evaluation factor information; A content evaluation device comprising: a content information input unit that receives input of a content name and content range information; and an input / output unit that transmits the content name and range information to the content evaluation device. Including a client.
本発明における第三のコンテンツ評価システムは、コンテンツの名称と当該コンテンツを識別するコンテンツ識別子と当該コンテンツが存在する位置を示すアドレス情報とを対応付けて記憶するＩＤ情報記憶部と、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶する行動情報記憶部と、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、少なくともコンテンツの名称を含む検索要求を受け取ると、前記コンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子とアドレス情報とを前記ＩＤ情報記憶部から読み出し、読み出したコンテンツ識別子に基づいて前記コンテンツ識別子に対応付けられている評価情報を前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出した評価情報と前記アドレス情報と前記コンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成するコンテンツ情報検索部と、前記生成した検索結果を送信する入出力部と、を備えるコンテンツ評価装置と、コンテンツの名称を少なくとも含む検索要求の入力を受けるコンテンツ情報入力部と、前記検索要求を前記コンテンツ評価装置に送信し、前記検索結果を受信する入出力部と、前記検索結果を表示する情報提示部と、を備えるクライアントと、を含む。 A third content evaluation system according to the present invention includes an ID information storage unit that stores a name of a content, a content identifier that identifies the content, and address information that indicates a position where the content exists, a content identifier, A behavior information storage unit for storing behavior information including behavior range information indicating a range corresponding to at least a portion of the content identified by the content identifier that has undergone predetermined information processing; a content identifier; and the content A content identifier included in content evaluation information including range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the identifier, and a portion overlapping the range indicated by the range information included in the content evaluation information The behavior information included in the range indicated by the behavior range information, For each action information read from the action information storage part and the action information search part read from the action information storage part, the content identifier is identified by the content identifier based on the range of the overlapping part of the content evaluation information and each action information. A degree-of-relationship calculation unit that calculates evaluation factor information that is information indicating a change in evaluation given to content, and calculates evaluation information that is information indicating evaluation of the content based on each calculated evaluation factor information; When a search request including at least a content name is received, a content identifier and address information associated with the content name are read from the ID information storage unit, and associated with the content identifier based on the read content identifier Read the evaluation information from the content information storage unit and read it A content evaluation apparatus comprising: a content information search unit that generates a search result including at least information that associates the evaluation information, the address information, and the content name; and an input / output unit that transmits the generated search result A content information input unit that receives an input of a search request including at least a content name, an input / output unit that transmits the search request to the content evaluation device, and receives the search result, and information that displays the search result And a client including the presenting unit.
本発明における第一のコンテンツ評価方法は、コンテンツを識別するコンテンツ識別子と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶部に記憶し、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記記憶部から読み出し、前記記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する。 The first content evaluation method according to the present invention stores behavior information including a content identifier for identifying content and behavior range information indicating a range corresponding to at least a part of the content that has undergone predetermined information processing. A content identifier included in content evaluation information including a content identifier and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and included in the content evaluation information The action information is included in the range indicated by the action range information including a portion overlapping with the range indicated by the range information, and the content evaluation information and each action information are read for each action information read from the storage part. The content identified by the content identifier based on the range of the overlapping portion of The evaluation factor information indicating the variation of the evaluation are calculated respectively given to, calculates the evaluation information indicating an evaluation for the content based on the evaluation factors information the calculated.
本発明における第一のコンテンツ評価表示方法は、コンテンツの名称と当該コンテンツが存在する位置を示すアドレス情報と当該コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報とを対応付けて表示し、前記コンテンツの名称が選択されると、当該コンテンツの名称に対応付けられているアドレス情報に基づき当該コンテンツの内容を読み出し、読み出した当該コンテンツの内容と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、各行動範囲情報に対する情報処理による当該コンテンツの評価の変動値が所定の閾値以上であることを示す情報と、を対応付けて表示する。 In the first content evaluation display method according to the present invention, the name of the content, the address information indicating the position where the content exists, and the evaluation information that is information indicating the evaluation of the content are displayed in association with each other, and the name of the content is displayed. Is selected, the content of the content is read based on the address information associated with the name of the content, and the content of the read content and at least a portion of the content that has undergone predetermined information processing Action range information indicating a corresponding range and information indicating that the variation value of the evaluation of the content by information processing for each action range information is equal to or greater than a predetermined threshold value are displayed in association with each other.
本発明における第一のプログラムは、コンピュータに、コンテンツを識別するコンテンツ識別子と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶部に記憶する処理と、コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記記憶部から読み出す処理と、前記記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する処理と、を実行させる。 The first program according to the present invention stores behavior information including a content identifier for identifying content and behavior range information indicating a range corresponding to at least a part of the content that has undergone predetermined information processing. A content identifier included in content evaluation information including processing stored in the storage unit, a content identifier, and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and the content evaluation information The content evaluation information for each action information read out from the storage unit, and the action information read out from the storage unit, including the part indicated by the action range information in the range indicated by the action range information. And the content identification based on the overlapping range of each action information A process of calculating evaluation factor information, which is information indicating a change in evaluation given to the content identified by the step, and calculating evaluation information, which is information indicating an evaluation of the content, based on the calculated evaluation factor information; Is executed.
本発明における第二のプログラムは、コンピュータに、コンテンツの名称と当該コンテンツが存在する位置を示すアドレス情報と当該コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報とを対応付けて表示する処理と、前記コンテンツの名称が選択されると、当該コンテンツの名称に対応付けられているアドレス情報に基づき当該コンテンツの内容を読み出す処理と、読み出した当該コンテンツの内容と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、各行動範囲情報に対する情報処理による当該コンテンツの評価の変動値が所定の閾値以上であることを示す情報と、を対応付けて表示する処理と、を実行させる。 The second program according to the present invention includes a process for displaying, on the computer, a name of content, address information indicating a position where the content exists, and evaluation information which is information indicating evaluation of the content in association with each other, and the content When the name of the content is selected, the process of reading the content of the content based on the address information associated with the name of the content, the content of the read content, and predetermined information processing within the content are performed. And a process of displaying in association with action range information indicating a range corresponding to at least a part, and information indicating that a variation value of evaluation of the content by information processing for each action range information is equal to or greater than a predetermined threshold. , Execute.
本発明の効果の一つは、コンテンツの評価を適切に算出することができることである。 One of the effects of the present invention is that content evaluation can be calculated appropriately.
本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図面及び明細書記載の各実施の形態において、同様の機能を備える構成要素には同様の符号が与えられている。 Embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that, in each embodiment described in each drawing and specification, the same reference numerals are given to components having the same function.
［第一の実施の形態］
図１は、本発明の第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００の構成を示すブロック図である。
[First embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a content evaluation apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
図１を参照すると、本発明の第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００は、行動情報記憶部１１２と、行動情報検索部１２３と、関係度計算部１２５とを備える。行動情報記憶部１１２と行動情報検索部１２３と関係度計算部１２５とは、それぞれ互いに接続されている。
Referring to FIG. 1, the content evaluation device 100 according to the first exemplary embodiment of the present invention includes a behavior information storage unit 112, a behavior
＝＝＝行動情報記憶部１１２＝＝＝
行動情報記憶部１１２は、行動情報を記憶する記憶部である。行動情報は、一つのコンテンツを識別できるコンテンツ識別子と、行動範囲情報とを少なくとも含む情報である。図２は、行動情報記憶部１１２に記憶される行動情報の一例を示す図である。行動範囲情報とは、一つのコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す情報である。図２を参照すると、行動情報は、コンテンツ識別子２０２と行動範囲情報２０３とを含む。また行動情報は、それぞれを識別できる識別子である行動識別子２０１を含んでもよい。
=== Behavior Information Storage Unit 112 ===
The behavior information storage unit 112 is a storage unit that stores behavior information. The behavior information is information including at least a content identifier that can identify one content and behavior range information. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of behavior information stored in the behavior information storage unit 112. The action range information is information indicating a range corresponding to at least a part of the content that has been subjected to predetermined information processing. Referring to FIG. 2, the behavior information includes a
コンテンツとは、文書、ソースコード、動画、音声、画像、地図、グラフなどのあらゆる種類のデータを含む。 The content includes all kinds of data such as documents, source codes, moving images, sounds, images, maps, graphs, and the like.
所定の情報処理は、任意の情報処理を含む。例えば所定の情報処理は、コンテンツの作成、オープン、編集、修正、コピー、削除、実行、更新、他のコンテンツの一部分の引用または他のコンテンツとのリンク付け、などを含む。これらは例示であって、所定の情報処理が前述の処理に限られることはない。 The predetermined information processing includes arbitrary information processing. For example, the predetermined information processing includes creation, opening, editing, modification, copying, deletion, execution, updating, citation of a part of other content or linking with other content. These are examples, and the predetermined information processing is not limited to the above-described processing.
一つのコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分は、コンテンツデータの先頭ビットからのビット数で特定されてもよい。コンテンツが、例えばプログラムなどのソースコードであった場合、前述の一部分は、ソースコードの行数で特定されてもよい。コンテンツが、例えば動画であった場合、前述の一部分は、動画の再生時刻で特定されてもよい。コンテンツが例えば画像であった場合、前述の一部分は、画像の画素の位置で特定されてもよい。 At least a part of the content that has undergone predetermined information processing may be specified by the number of bits from the first bit of the content data. When the content is source code such as a program, for example, the aforementioned part may be specified by the number of lines of the source code. If the content is, for example, a moving image, the aforementioned part may be specified by the reproduction time of the moving image. If the content is, for example, an image, the aforementioned part may be specified by the pixel position of the image.
行動情報記憶部１１２は、行動情報を図示しない外部装置から受け取ってもよい。またはこのコンテンツ評価装置１００のユーザが、あらかじめ行動情報を行動情報記憶部１１２に記憶させておいてもよい。 The behavior information storage unit 112 may receive behavior information from an external device (not shown). Alternatively, the user of the content evaluation apparatus 100 may store behavior information in the behavior information storage unit 112 in advance.
＝＝＝行動情報検索部１２３＝＝＝
第一に、行動情報検索部１２３は、コンテンツ評価情報に基づいて、所定の行動情報を行動情報記憶部１１２から読み出す。コンテンツ評価情報とは、あるコンテンツのコンテンツ識別子と、そのコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す情報である範囲情報と、を含む情報である。図３は、コンテンツ評価情報の一例である。図３に示されるコンテンツ評価情報は、コンテンツ識別子「Ｄ０００１」と範囲情報「１２−２７」とを含んでいる。この範囲情報「１２−２７」は、例えば文書の先頭からの行数であってもよい。さらに図３に示されるように、コンテンツ評価情報は、そのコンテンツ評価情報に対応する情報処理がコンテンツの評価に与える影響の度合いを示す重大度「高」と、前述の情報処理の内容を示す処理内容種別「設計ミス」とを含んでもよい。
=== Behavior
First, the behavior
行動情報検索部１２３は、あるコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子を含む行動情報を行動情報検索部１２３から特定する。そして、行動情報検索部１２３は、特定した行動情報のうち、前述のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を特定する。そして行動情報検索部１２３は、行動情報記憶部１１２から特定した行動情報を読み出す。
The behavior
なお、行動情報検索部１２３は、以下に述べるように動作してもよい。まず行動情報検索部１２３は、コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報に基づいて行動情報記憶部１１２に記憶されている行動情報の少なくとも一部を特定する。そして行動情報検索部１２３は、特定した行動情報のうち、前述のコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含む行動情報を特定する。そして行動情報検索部１２３は、その特定した行動情報を行動情報記憶部１１２から読み出す。
The behavior
また、行動情報検索部１２３は、コンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子と範囲情報との両方に基づいて、所定の行動情報を行動情報記憶部１１２から特定し、その特定した行動情報を読み出してもよい。
Further, the behavior
行動情報検索部１２３は、図示しない外部装置から、コンテンツ評価情報を受け取ってもよい。
The behavior
＝＝＝関係度計算部１２５＝＝＝
第一に、関係度計算部１２５は、行動情報検索部１２３が読み出した行動情報毎に、次の処理を行う。関係度計算部１２５は、行動情報検索部１２３が各行動情報を読み出す際に用いたコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲との重複する部分の範囲を特定する。そして関係度計算部１２５は、特定した範囲に基づいて、評価因子情報を行動情報毎に算出する。評価因子情報とは、前述のコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である。評価因子情報の算出方法は、後で説明される。
===
First, the degree-of-
第二に、関係度計算部１２５は、算出した各評価因子情報に基づいてコンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する。評価情報とは、例えば、コンテンツに含まれるバグの数を示す指標や、コンテンツの閲覧数や編集回数を示す指標などが挙げられる。これらは例示であって、評価情報とは、コンテンツに対する評価を示す情報であればよい。評価情報の算出方法は、後で説明される。
Secondly, the degree-of-
図４は、本発明の第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００の動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of an outline of the operation of the content evaluation apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
まず、行動情報検索部１２３は、一つのコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子を含む行動情報を行動情報記憶部１１２から特定する。そして、行動情報検索部１２３は、特定した行動情報のうち、前述のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を行動範囲情報が示す範囲に含む行動情報を特定する。そして行動情報検索部１２３は、特定した行動情報を行動情報記憶部１１２から読み出す（ステップＳ４０１）。
First, the behavior
関係度計算部１２５は、行動情報検索部１２３が読み出した行動情報毎に、読み出す際に用いられたコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲との重複する部分の範囲をそれぞれ特定する。そして関係度計算部１２５は、特定した範囲に基づいて、評価因子情報を行動情報毎に算出する（ステップＳ４０２）。
For each behavior information read by the behavior
［数１］は、評価因子情報の算出方法の一例を示したものである。ただし、［数１］において、Ｄｘ （ｃ）はコンテンツｃにおける行動情報ｘに対する評価因子情報を示す。Ｌｃは、コンテンツｃにおける対象のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲の大きさを示す。例えばコンテンツｃが文書ファイルであった場合、Ｌｃは、そのコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す行数であってもよい。Ｌｃｘは、行動情報ｘに含まれる行動範囲情報が示す範囲とコンテンツｃにおける対象のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲との重なり合う範囲の大きさを示す。例えばコンテンツが文書ファイルであった場合、Ｌｃｘは、行動情報ｘに含まれる行動範囲情報が示す範囲とコンテンツｃにおける対象のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲との重なり合う範囲の行数であってもよい。 [Equation 1] shows an example of a method for calculating evaluation factor information. However, in [Expression 1], D x (c) indicates evaluation factor information for the action information x in the content c. L c indicates the size of the range indicated by the range information included in the target content evaluation information in the content c. For example, when the content c is a document file, L c may be the number of lines indicated by the range information included in the content evaluation information. L cx indicates the size of the overlapping range of the range indicated by the action range information included in the action information x and the range indicated by the range information included in the target content evaluation information in the content c. For example, when the content is a document file, L cx is the number of rows in the range where the range indicated by the behavior range information included in the behavior information x and the range indicated by the range information included in the target content evaluation information in the content c overlap. It may be.
［数２］は、評価因子情報の算出方法の他の一例を示したものである。ただし、［数２］において、Ｄｘ （ｃ）は、コンテンツｃにおける行動情報ｘに対する評価因子情報を示す。Ｌｃは、コンテンツｃにおける対象のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲の大きさを示す。Ｌｃｘは、行動情報ｘに含まれる行動範囲情報が示す範囲と、コンテンツｃにおける対象のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲との重なり合う範囲の大きさを示す。Ｌｘは、行動情報ｘに含まれる行動範囲情報が示す範囲の大きさを示す。Ｌｃ、Ｌｃｘは、［数１］におけるＬｃ、Ｌｃｘと同様である。また、例えば対象のコンテンツが文書ファイルであった場合、Ｌｘはその行動情報に含まれる行動範囲情報が示す行数であってもよい。 [Equation 2] shows another example of a method for calculating evaluation factor information. However, in [Expression 2], D x (c) indicates evaluation factor information for the action information x in the content c. L c indicates the size of the range indicated by the range information included in the target content evaluation information in the content c. L cx indicates the size of the overlapping range of the range indicated by the action range information included in the action information x and the range indicated by the range information included in the target content evaluation information in the content c. L x indicates the size of the range indicated by the action range information included in the action information x. L c, L cx is the same as L c, L cx in Equation 1. For example, when the target content is a document file, L x may be the number of lines indicated by the action range information included in the action information.
上述のＬｃ、Ｌｃｘ、Ｌｘは、それぞれ例示であって、それぞれが各範囲の大きさを示す情報であればよい。 The above-described L c , L cx , and L x are examples, and any information may be used as long as each indicates the size of each range.
関係度計算部１２５は、算出した評価因子情報をその行動情報と対応付けて行動情報記憶部１１２に記録してもよい。また、関係度計算部１２５は、算出した評価因子情報をその行動情報に含ませて行動情報記憶部１１２に記録してもよい。
The degree-of-
各行動情報は、あらかじめ所定の評価を示す初期値の評価因子情報と対応付けて行動情報記憶部１１２に記憶されていてもよい。また、各行動情報は、あらかじめ所定の評価を示す初期値の評価因子情報を含めて行動情報記憶部１１２に記憶されていてもよい。あらかじめ行動情報に評価因子情報が対応付けて記憶されている場合または行動情報に評価因子情報が含まれている場合、関係度計算部１２５は、以下の処理を実行してもよい。前述の場合に、関係度計算部１２５は、算出した評価因子情報とあらかじめ記憶されている評価因子情報とに基づいて一つの評価因子情報を算出してもよい。例えば、各評価因子情報が定量的な値を示す場合、関係度計算部１２５は各評価因子情報が示す値を加算して結果の値を一つの評価因子情報としてもよい。また例えば各評価因子情報が定性的な指標を示す場合、関係度計算部１２５は、各評価因子情報のいずれかの指標を一つの評価因子情報としてもよいし、各評価因子情報の平均の指標を一つの評価因子情報としてもよい。そして関係度計算部１２５は、算出した評価因子情報を行動情報と対応付けて行動情報記憶部１１２に記憶してもよい。
Each behavior information may be stored in the behavior information storage unit 112 in advance in association with initial evaluation factor information indicating a predetermined evaluation. In addition, each behavior information may be stored in the behavior information storage unit 112 in advance including evaluation factor information of an initial value indicating a predetermined evaluation. When the evaluation factor information is stored in association with the behavior information in advance, or when the evaluation information is included in the behavior information, the relationship
関係度計算部１２５は、行動情報検索部１２３が算出した各評価因子情報に基づいてコンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する（ステップＳ４０３）。
The degree-of-
関係度計算部１２５は、あるコンテンツのコンテンツ識別子を含む行動情報に対応付けられている評価因子情報が示す評価の和を、そのコンテンツの評価情報として算出してもよい。また、関係度計算部１２５は、行動情報に含まれる範囲情報で示される範囲がコンテンツ全体に示す割合に基づいて、各評価因子情報に重み付けをしたうえで評価情報を算出してもよい。例えば、関係度計算部１２５は、［数３］で示される方法で評価情報を算出してもよい。ただし、［数３］において、Ｄｃは、コンテンツの評価情報を示す。Ｄｘ （ｃ）は、コンテンツ評価情報ｘに対する評価因子情報を示す。Ｌｘは、行動情報ｘに含まれる行動範囲情報が示す範囲の大きさを示す。｜ｃ｜は、コンテンツｃの大きさを示す。コンテンツｃの大きさとは、例えばデータサイズや行数、再生時間などが挙げられるが、これらに限られない。
The degree-of-
第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００は、コンテンツに対する所定の情報処理がなされたことを示す各行動情報をあらかじめ行動情報記憶部１１２に記憶する。そしてコンテンツ評価装置１００は、ある情報処理により変動するコンテンツの評価の変動値があらかじめコンテンツの管理者などに推定されているような情報処理がなされたことを示すコンテンツ評価情報に基づき、所定の行動情報を読み出す。所定の行動情報とは、コンテンツ評価情報で示される情報処理と関連のある情報処理がなされたことを示す行動情報である。そしてコンテンツ評価装置１００は、読み出した行動情報毎にコンテンツ評価情報と各行動情報とのそれぞれの情報処理がなされた位置の重なる部分の範囲に基づき、コンテンツの評価因子情報を算出する。そしてコンテンツ評価装置１００は、算出した各評価因子情報に基づいて、コンテンツに対する評価情報を算出する。したがって、コンテンツの管理者は、ある特定の情報処理についてコンテンツの評価の変動値を推定すれば（すなわち、推定される情報処理がなされたことを示すコンテンツ評価情報を発生すれば）、コンテンツ評価装置１００が、その情報処理に類似する情報処理についてのコンテンツの評価の変動値を算出できる。したがって、第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００は、コンテンツの評価を適切に算出することができる。 The content evaluation device 100 according to the first embodiment stores, in the behavior information storage unit 112, each piece of behavior information indicating that predetermined information processing has been performed on the content. Then, the content evaluation apparatus 100 performs a predetermined action based on the content evaluation information indicating that information processing has been performed such that a variation value of content evaluation that is fluctuated by a certain information processing is estimated in advance by a content manager or the like. Read information. The predetermined behavior information is behavior information indicating that information processing related to the information processing indicated by the content evaluation information has been performed. Then, the content evaluation apparatus 100 calculates content evaluation factor information based on the range of the overlapping portion of the position where the information processing of the content evaluation information and each behavior information is performed for each read behavior information. Then, the content evaluation apparatus 100 calculates evaluation information for the content based on the calculated evaluation factor information. Therefore, if a content manager estimates a variation value of content evaluation for a specific information process (that is, generates content evaluation information indicating that the estimated information process has been performed), the content evaluation apparatus 100 can calculate a variation value of content evaluation for information processing similar to the information processing. Therefore, the content evaluation apparatus 100 according to the first embodiment can appropriately calculate the content evaluation.
また、第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００は、一部の情報処理についてコンテンツの評価の変動値を算出すれば、他の情報処理についてのコンテンツの評価の変動値を算出することができる。これにより、コンテンツの管理者は、コンテンツの評価の管理が容易になる。また、第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００は、情報処理間の類似性に基づいて、コンテンツの評価の変動値を算出するので、コンテンツの管理者は、より正確なコンテンツの評価が可能となる。 In addition, the content evaluation apparatus 100 according to the first embodiment can calculate content evaluation variation values for other information processing by calculating content evaluation variation values for some information processing. . As a result, the content manager can easily manage the evaluation of the content. In addition, since the content evaluation apparatus 100 according to the first embodiment calculates the variation value of the content evaluation based on the similarity between information processing, the content manager can evaluate the content more accurately. It becomes.
つまり、第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１００は、一部の情報処理についてコンテンツの評価の変動値を算出しておけば、他の情報処理がそのコンテンツに与える評価の変動値を推定することができる。 That is, if the content evaluation apparatus 100 according to the first embodiment calculates a variation value of content evaluation for a part of information processing, the content evaluation device 100 estimates a variation value of evaluation given to the content by other information processing. be able to.
［第一の実施の形態の第一の変形例］
第一の実施の形態において、関係度計算部１２５は、評価因子情報を行動情報毎に算出する際、各行動情報が示す情報処理の少なくとも一つの属性に応じて重み付けをしてもよい。属性とは、例えばその情報処理を行った時間、情報処理の開始日時及び終了日時、その情報処理を行った際の天気または気温などの気象条件、情報処理の内容、情報処理を行った場所、その情報処理を行ったユーザの体調などを含む。これらは例示であって、属性とは情報処理が行われた状況、またはその情報処理を行ったユーザの状況を示す指標であればよい。
[First Modification of First Embodiment]
In the first embodiment, when calculating the evaluation factor information for each behavior information, the relationship
図５は、行動情報記憶部１１２に記憶される行動情報の例である。行動情報は、図５に示されるようにそれぞれを識別できる行動識別子５０１とコンテンツ識別子５０６と行動範囲情報５０７とを含んでもよい。また本変形例において、行動情報は、それぞれが示す情報処理の属性を示す情報である属性情報として、開始日時５０２や終了日時５０３を含んでもよい。開始日時５０２は、対応する情報処理が開始された日時を示す情報である。終了日時５０３は、対応する情報処理が終了した日時を示す情報である。さらに、行動情報は、ユーザ識別子５０４や、体調５０９や、行動種別５０５や、作業場所識別子５０８を含んでもよい。ユーザ識別子５０４は、対応する情報処理を行ったユーザを識別できる情報である。体調５０９は、対応する情報処理を行ったユーザにおけるその時点での体調を示す情報である。行動種別５０５は、対応する情報処理の種別を示す情報である。作業場所識別子５０８は、対応する情報処理が行われた場所を示す情報である。
FIG. 5 is an example of behavior information stored in the behavior information storage unit 112. The behavior information may include a
すなわち、第一の実施の形態の第一の変形例において、行動情報は、その行動情報の属性を示す属性情報を含んでもよい。あるいは、行動情報は、その行動情報の属性を示す属性情報と対応付けて行動情報記憶部１１２に記憶されていてもよい。 That is, in the first modification of the first embodiment, the behavior information may include attribute information indicating an attribute of the behavior information. Alternatively, the behavior information may be stored in the behavior information storage unit 112 in association with attribute information indicating the attribute of the behavior information.
また、行動情報は、図５に示されるようにその行動情報の評価因子情報５１０を含んでもよい。
Further, the behavior information may include
関係度計算部１２５は、例えば［数４］に示す方法によって評価因子情報を算出してもよい。ただし、［数４］において、Ｄｘ （ｃ）はコンテンツｃにおける行動情報ｘに対する評価因子情報を示す。Ｌｃは、コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲の大きさを示す。Ｌｃｘは、行動情報ｘに含まれる行動範囲情報が示す範囲とコンテンツｃにおける対象のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲との重なり合う範囲の大きさを示す。またＷは、ある属性に応じて定められる所定の係数（行動係数）を示す。
The degree-of-
例えば行動係数Ｗが、情報処理の内容に基づいて定められる場合に、このＷは、次のように定められていてもよい。行動情報が示す情報処理が「編集」の場合、Ｗは１となる。行動情報が示す情報処理が「閲覧」の場合、Ｗは０．３となる。行動情報が示す情報処理が「テスト」の場合、Ｗは０．８となる。行動情報記憶部１１２または行動情報検索部１２３は、例えば図６に示すような、行動情報のある属性に対する属性値と重み（行動係数）とを対応付けた情報（重み情報ともいう）を記憶してもよい。
For example, when the behavior coefficient W is determined based on the contents of information processing, this W may be determined as follows. W is 1 when the information processing indicated by the action information is “edit”. When the information processing indicated by the behavior information is “browsing”, W is 0.3. When the information processing indicated by the behavior information is “test”, W is 0.8. The behavior information storage unit 112 or the behavior
第一の実施の形態の第一の変形例におけるコンテンツ評価装置１００は、行動情報の属性に応じて評価因子情報を重み付けする。よってコンテンツ評価装置１００は、各情報処理がそのコンテンツに与える影響をその情報処理の属性に応じて調節できる。例えば行動係数が情報処理の内容に基づいて定められる場合、コンテンツ評価装置１００は、コンテンツの編集といった人為的ミスの発生しやすい情報処理について行動係数を大きく設定する。すると、このコンテンツ評価装置１００は、人為的ミスを含む情報処理に対応する行動情報を容易に特定することができる。そしてコンテンツの管理者は、特定された行動情報に対応する情報処理に人為的ミスがあったと容易に判断することができる。特に第一の実施の形態の第一の変形例のコンテンツ評価装置１００は、文法のミスではない、設計上のミスや作業者の見落としなどの人為的ミスを正確に検出することができる。その理由は、コンテンツ評価装置１００が、人為的ミスか否かの判断基準に、コンテンツの記述されたドキュメントの文法を用いないからである。 The content evaluation device 100 according to the first modification of the first embodiment weights the evaluation factor information according to the attribute of the behavior information. Therefore, the content evaluation apparatus 100 can adjust the influence of each information processing on the content according to the attribute of the information processing. For example, when the behavior coefficient is determined based on the content of information processing, the content evaluation apparatus 100 sets a large behavior coefficient for information processing that is likely to cause human error such as content editing. Then, the content evaluation apparatus 100 can easily specify action information corresponding to information processing including human error. The content manager can easily determine that there has been a human error in information processing corresponding to the identified behavior information. In particular, the content evaluation apparatus 100 according to the first modification of the first embodiment can accurately detect human errors such as design errors and operator oversights, not grammatical errors. This is because the content evaluation apparatus 100 does not use the grammar of the document in which the content is described as a criterion for determining whether or not there is a human error.
［第一の実施の形態の第二の変形例］
第一の実施の形態の第一の変形例において、行動情報検索部１２３は、コンテンツ評価情報とそのコンテンツ評価情報が示す情報処理の属性とに応じて、所定の行動情報を行動情報記憶部１１２から読み出してもよい。例えば、コンテンツ評価情報が示す情報処理の属性と各行動情報が示す情報処理の属性とがある所定の関係を満たす場合に、行動情報検索部１２３が行動情報記憶部１１２からその関係を満たす各行動情報を読み出してもよい。なお、この場合、コンテンツ評価情報は、情報処理の属性を示す属性情報を含んでもよいし、コンテンツ評価情報と属性情報とが対応付けられて行動情報検索部１２３に保持されてもよい。
[Second Modification of First Embodiment]
In the first modification of the first embodiment, the behavior
第一の実施の形態の第二の変形例のコンテンツ評価装置１００は、コンテンツ評価情報が示す情報処理の属性と行動情報が示す情報処理の属性とが所定の条件を満たすような、行動情報を読み出す。よって、コンテンツ評価装置１００は、コンテンツ評価情報が示す情報処理に類似した情報処理に対してそのコンテンツの評価の変動値を算出することができる。 The content evaluation apparatus 100 according to the second modification of the first embodiment is configured to provide behavior information such that the information processing attribute indicated by the content evaluation information and the information processing attribute indicated by the behavior information satisfy a predetermined condition. read out. Therefore, the content evaluation apparatus 100 can calculate a variation value of the evaluation of the content for information processing similar to the information processing indicated by the content evaluation information.
［第二の実施の形態］
図７は、本発明の第二の実施の形態におけるコンテンツ評価装置７００の構成を示すブロック図である。
[Second Embodiment]
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the content evaluation apparatus 700 according to the second embodiment of the present invention.
図７を参照すると、本発明の第二の実施の形態におけるコンテンツ評価装置７００は、行動情報記憶部７１２と、行動情報検索部１２３と、類似行動情報検索部７２４と、関係度計算部７２５とを備える。行動情報記憶部７１２は、行動情報検索部１２３と類似行動情報検索部７２４と関係度計算部７２５とそれぞれ接続されている。行動情報検索部１２３は、行動情報記憶部７１２と類似行動情報検索部７２４と関係度計算部７２５とそれぞれ接続されている。類似行動情報検索部７２４は、行動情報記憶部７１２と行動情報検索部１２３と関係度計算部７２５とそれぞれ接続されている。関係度計算部７２５は、行動情報検索部１２３と接続されている。
Referring to FIG. 7, the content evaluation device 700 according to the second exemplary embodiment of the present invention includes a behavior
第二の実施の形態における行動情報検索部１２３は、第一の実施の形態における同名の各構成要素と同様の機能を備える。よって、この構成要素についての説明は省略される。
The behavior
＝＝＝行動情報記憶部７１２＝＝＝
行動情報記憶部７１２は、例えば図５に示すような行動情報を記憶する記憶部である。第二の実施の形態において行動情報は、コンテンツ識別子と行動範囲情報との他に、その情報処理を行った作業者を識別できるユーザ識別子とその情報処理に対する少なくとも一つの属性を示す属性情報とを含む。そのほかの機能は、第一の実施の形態における行動情報記憶部１１２と同様である。
=== Behavior
The behavior
＝＝＝類似行動情報検索部７２４＝＝＝
類似行動情報検索部７２４は、行動情報検索部１２３が行動情報記憶部７１２から読み出した行動情報毎に、類似行動情報をそれぞれ行動情報記憶部７１２から読み出す。類似行動情報とは、行動情報検索部１２３が行動情報記憶部７１２から読み出した行動情報のいずれかと所定の関係を満たす行動情報である。
=== Similar Behavior
The similar behavior
「所定の関係を満たす」とは、次の二つの条件を満たす場合をいう。第一の条件は、類似行動情報となる行動情報が、行動情報検索部１２３が読み出した各行動情報に含まれるユーザ識別子を含むことである。第二の条件は、類似行動情報となる行動情報が、その行動情報が示す情報処理に対する属性情報と所定の関係を満たすような属性情報を含むことである。
“Satisfying a predetermined relationship” means a case where the following two conditions are satisfied. The first condition is that the behavior information serving as the similar behavior information includes a user identifier included in each behavior information read by the behavior
第二の条件における「所定の関係」とは例えば同一の属性情報を少なくとも一種類以上持つか否か、各属性情報が示す属性に共通の要素を含むか否か、などがあるが、これらに限られない。属性情報が「情報処理の作業が行われた場所」を示している場合、この「所定の関係」とは、同一エリアまたは近接エリアの場所を示しているか否かであってもよい。また属性情報が「情報処理の開始時刻と終了時刻と」を示している場合、この「所定の関係」とは、開始時刻と終了時刻とで示される時間に重複する時間が存在するか否か、あるいは重複する時間が所定の閾値以上であるか否かであってもよい。 The “predetermined relationship” in the second condition includes, for example, whether or not the same attribute information has at least one type, whether or not the attribute indicated by each attribute information includes a common element, etc. Not limited. When the attribute information indicates “a place where information processing work has been performed”, this “predetermined relationship” may be whether or not it indicates a location in the same area or a nearby area. In addition, when the attribute information indicates “information processing start time and end time”, this “predetermined relationship” means whether or not there is a time overlapping with the time indicated by the start time and the end time. Alternatively, it may be whether or not the overlapping time is a predetermined threshold value or more.
＝＝＝関係度計算部７２５＝＝
第一に、関係度計算部７２５は、類似行動情報検索部７２４が読み出した類似行動情報毎に、その類似行動情報を読み出す際に用いられた行動情報とその類似行動情報との類似性を示す類似度を求める。類似度の計算方法は、後で説明される。
=== Relationship Calculation Unit 725 ==
First, the degree-of-relation calculation unit 725 indicates, for each similar behavior information read by the similar behavior
次に関係度計算部７２５は、算出した類似度に基づいて類似行動情報の評価因子情報を類似行動情報毎に算出する。評価因子情報の算出方法は、後で説明される。 Next, the degree-of-relation calculation unit 725 calculates evaluation factor information of similar behavior information for each similar behavior information based on the calculated similarity. A method for calculating the evaluation factor information will be described later.
第二に、関係度計算部７２５は、算出した各評価因子情報に基づいてコンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する。評価情報の算出方法は、後で説明される。 Secondly, the degree-of-relationship calculation unit 725 calculates evaluation information that is information indicating evaluation of content based on the calculated evaluation factor information. A method for calculating the evaluation information will be described later.
そのほかの機能は第一の実施の形態における関係度計算部１２５と同様である。
Other functions are the same as those of the
図８は、本発明の第二の実施の形態におけるコンテンツ評価装置７００の動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 8 is a flowchart showing an example of an outline of the operation of the content evaluation apparatus 700 according to the second embodiment of the present invention.
まず、行動情報検索部１２３は、一つのコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子を含む行動情報を行動情報記憶部７１２から特定する。そして、行動情報検索部１２３は、特定した行動情報のうち、前述のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を行動範囲情報が示す範囲に含む行動情報を特定する。そして行動情報検索部１２３は、特定した行動情報を行動情報記憶部７１２から読み出す（ステップＳ８０１）。
First, the behavior
類似行動情報検索部７２４は、行動情報検索部１２３が行動情報記憶部７１２から読み出した行動情報毎に、その行動情報と前述の「所定の関係」を満たす行動情報である類似行動情報をそれぞれ行動情報記憶部７１２から読み出す（ステップＳ８０２）。
For each piece of behavior information read out from the behavior
関係度計算部７２５は、行動情報検索部１２３が読み出した行動情報毎に、読み出す際に用いられたコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲との重複する部分の範囲をそれぞれ特定する。そして関係度計算部１２５は、特定した範囲に基づいて、評価因子情報を行動情報毎に算出する（ステップＳ８０３）。
For each of the behavior information read by the behavior
評価因子情報の算出方法は、第一の実施の形態における評価因子情報の算出方法と同様である。 The calculation method of evaluation factor information is the same as the calculation method of evaluation factor information in the first embodiment.
関係度計算部７２５は、類似行動情報検索部７２４が読み出した類似行動情報毎に読み出す際に用いられた行動情報と各類似行動情報との類似性を示す類似度を求める（ステップＳ８０４）。
The degree-of-relation calculation unit 725 obtains a degree of similarity indicating the similarity between the behavior information used when reading out the similar behavior information read out by the similar behavior
関係度計算部７２５は、この類似度を例えば［数５］に示す方法で算出してもよい。［数３］において、Ｓｉｍ（ｘ，ｙ）は、類似度を示す。ｐＳｉｍ（ｘ，ｙ，ａ）は、行動情報ｘの属性ａと類似行動情報ｙの属性ａとの一致度を示す。 The degree-of-relationship calculation unit 725 may calculate the degree of similarity using, for example, the method shown in [Formula 5]. In [Equation 3], Sim (x, y) indicates the similarity. pSim (x, y, a) indicates the degree of coincidence between the attribute a of the behavior information x and the attribute a of the similar behavior information y.
この一致度ｐＳｉｍ（ｘ，ｙ，ａ）の計算方法は、例えば以下の通りである。属性情報ａが定量的な属性を示す場合、一致度は、行動情報ｘの属性情報ａの値と類似行動情報ｙの属性情報ａの値との差であってもよい。あるいは、一致度は、行動情報ｘの属性情報ａの値と類似行動情報ｙの属性情報ａの値との差を、行動情報記憶部７１２に記憶されているすべての行動情報の属性情報ａの全値の標準偏差で除算したものであってもよい。あるいは、一致度は、行動情報ｘの属性情報ａの値と類似行動情報ｙの属性情報ａの値との差を、行動情報記憶部７１２に記憶されている所定の行動情報の属性情報ａの全値の標準偏差で除算したものであってもよい。この所定の行動情報とは、例えば同一のユーザ識別子を含む行動情報であってもよい。
A method for calculating the degree of coincidence pSim (x, y, a) is, for example, as follows. When the attribute information a indicates a quantitative attribute, the degree of coincidence may be a difference between the value of the attribute information a of the behavior information x and the value of the attribute information a of the similar behavior information y. Alternatively, the degree of coincidence is the difference between the value of the attribute information a of the behavior information x and the value of the attribute information a of the similar behavior information y, and the attribute information a of all the behavior information stored in the behavior
属性ａがある範囲を示す属性の場合、一致度は、行動情報ｘの属性ａの値が示す範囲と行動情報ｙの属性ａの値が示す範囲との重なる範囲の大きさであってもよい。あるいは、一致度は、行動情報ｘの属性ａの値が示す範囲と行動情報ｙの属性ａの値が示す範囲との中の最大値であってもよい。 In the case where the attribute a is an attribute indicating a certain range, the degree of coincidence may be the size of a range where the range indicated by the value of the attribute a of the behavior information x overlaps the range indicated by the value of the attribute a of the behavior information y. . Alternatively, the degree of coincidence may be the maximum value in the range indicated by the value of the attribute a of the behavior information x and the range indicated by the value of the attribute a of the behavior information y.
属性ａが定性的な属性の場合、一致度は、行動情報ｘの属性ａの値と行動情報ｙの属性ａの値とが一致する場合に１をとってもよい。あるいは、一致度は、行動情報ｘの属性ａの値と行動情報ｙの属性ａの値とが一致しない場合に０をとってもよい。 When the attribute a is a qualitative attribute, the matching degree may be 1 when the value of the attribute a of the behavior information x matches the value of the attribute a of the behavior information y. Alternatively, the degree of coincidence may be 0 when the value of the attribute a of the behavior information x does not match the value of the attribute a of the behavior information y.
次に関係度計算部７２５は、算出した類似度に基づいて類似行動情報の評価因子情報を類似行動情報毎に算出する（ステップＳ８０５）。 Next, the degree-of-relation calculation unit 725 calculates evaluation factor information of similar behavior information for each similar behavior information based on the calculated similarity (step S805).
［数６］は、評価因子情報の算出方法の一例を示したものである。ただし、［数６］において、Ｄｙは類似行動情報ｙの評価因子情報を示す。Ｄｘは行動情報ｘの評価因子情報を示す。Ｓｉｍ（ｘ、ｙ）は行動情報ｘと類似行動情報ｙとの類似度を示す。 [Equation 6] shows an example of a method for calculating evaluation factor information. However, in [Expression 6], D y represents an evaluation factor information similar behavior information y. D x indicates evaluation factor information of the behavior information x. Sim (x, y) indicates the similarity between the behavior information x and the similar behavior information y.
関係度計算部７２５は、行動情報と各類似行動情報とのそれぞれが含む各属性情報を基にしたマハラノビス距離によって、行動情報と各類似行動情報との類似度を求めてもよい。または、関係度計算部７２５は、行動情報と各類似行動情報とのそれぞれが含む各属性情報を基に因子分析を用いて行動情報と各類似行動情報との類似度を算出してもよい。 The degree-of-relationship calculation unit 725 may obtain the similarity between the behavior information and each similar behavior information based on the Mahalanobis distance based on the attribute information included in each of the behavior information and each similar behavior information. Alternatively, the degree-of-relationship calculation unit 725 may calculate the degree of similarity between the behavior information and each similar behavior information using factor analysis based on the attribute information included in each of the behavior information and each similar behavior information.
関係度計算部７２５は、算出した各評価因子情報に基づいてコンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する（ステップＳ８０６）。 The degree-of-relationship calculation unit 725 calculates evaluation information that is information indicating an evaluation of the content based on each calculated evaluation factor information (step S806).
関係度計算部７２５は、例えば［数７］に示されるように各評価因子情報の和をそのコンテンツの評価情報として算出してもよい。［数７］において、Ｄｃは、あるコンテンツｃの評価情報である。Ｄｘ （ｃ）は、あるコンテンツｃのコンテンツ識別子を含む行動情報に対応付けられている評価因子情報を示す。Ｄｙ （ｃ）は、前述のあるコンテンツのコンテンツ識別子を含む類似行動情報に対応付けられている評価因子情報を示す。 The degree-of-relationship calculation unit 725 may calculate the sum of each piece of evaluation factor information as the evaluation information of the content as shown in [Formula 7], for example. In [Expression 7], D c is evaluation information of a certain content c. D x (c) indicates evaluation factor information associated with action information including a content identifier of a certain content c. D y (c) indicates evaluation factor information associated with similar behavior information including the content identifier of the certain content described above.
また、関係度計算部７２５は、第一の実施の形態における関係度計算部１２５と同様に、行動情報または類似行動情報に含まれる範囲情報で示される範囲がコンテンツ全体に示す割合に基づいて、各評価因子情報に重み付けをしたうえで評価情報を算出してもよい。詳細な説明は、省略される。
Similarly to the
第二の実施の形態におけるコンテンツ評価装置７００は、まずコンテンツ評価情報に基づき、所定の行動情報を読み出す。そしてコンテンツ評価装置７００は、読み出した行動情報毎にその行動情報と所定の関係を満たす行動情報である類似行動情報をそれぞれ読み出す。コンテンツ評価装置７００は、コンテンツ評価情報と各行動情報とのそれぞれの情報処理がなされた位置の重なる部分の範囲に基づき、コンテンツの評価因子情報を算出する。また、コンテンツ評価装置７００は、読み出した類似行動情報毎に、その類似行動情報を読み出す際に用いられた行動情報とその類似行動情報との類似性を示す類似度を求める。次に、コンテンツ評価装置７００は、算出した類似度に基づいて類似行動情報の評価因子情報を類似行動情報毎に算出する。そしてコンテンツ評価装置７００は、算出した各評価因子情報に基づいて、コンテンツに対する評価情報を算出する。コンテンツの管理者は、ある特定の情報処理について一つのコンテンツの評価の変動値を推定すれば、コンテンツ評価装置７００が、その情報処理に類似する他のコンテンツに対する情報処理についての他のコンテンツの評価の変動値を算出できる。したがって、第二の実施の形態におけるコンテンツ評価装置７００は、一部のコンテンツの一部の情報処理についてあらかじめ評価されている情報に基づいて、他のコンテンツの情報処理による当該他のコンテンツの評価の変動値も推定することができる。 The content evaluation apparatus 700 in the second embodiment first reads predetermined behavior information based on the content evaluation information. Then, the content evaluation device 700 reads similar behavior information that is behavior information satisfying a predetermined relationship with the behavior information for each read behavior information. The content evaluation apparatus 700 calculates content evaluation factor information based on the range of the overlapping portion of the positions where the information processing of the content evaluation information and each action information is performed. In addition, the content evaluation apparatus 700 obtains a similarity indicating the similarity between the behavior information used when reading the similar behavior information and the similar behavior information for each read similar behavior information. Next, the content evaluation apparatus 700 calculates evaluation factor information of similar behavior information for each similar behavior information based on the calculated similarity. Then, the content evaluation apparatus 700 calculates evaluation information for the content based on the calculated evaluation factor information. If the content manager estimates the fluctuation value of the evaluation of one content for a specific information processing, the content evaluation apparatus 700 evaluates the other content for information processing for other content similar to the information processing. Can be calculated. Therefore, the content evaluation apparatus 700 according to the second embodiment performs evaluation of other content by information processing of other content based on information that has been evaluated in advance for information processing of some content. Variation values can also be estimated.
［第三の実施の形態］
図９は、本発明の第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００の構成を示すブロック図である。
[Third embodiment]
FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of the content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment of the present invention.
図９を参照すると、本発明の第一の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００は、ＩＤ情報記憶部９１１と、行動情報記憶部１１２と、コンテンツ情報記憶部９１３と、行動情報登録部９２１と、行動情報検索部９２３と、関係度計算部１２５と、コンテンツ情報登録部９２６と、コンテンツ情報検索部９２７とを備える。
Referring to FIG. 9, the content evaluation device 900 according to the first embodiment of the present invention includes an ID
ＩＤ情報記憶部９１１は、行動情報記憶部１１２とコンテンツ情報記憶部９１３と行動情報登録部９２１と行動情報検索部９２３とコンテンツ情報検索部９２７とそれぞれ接続されている。行動情報記憶部１１２は、ＩＤ情報記憶部９１１とコンテンツ情報記憶部９１３と行動情報登録部９２１と行動情報検索部９２３と関係度計算部１２５とそれぞれ接続されている。コンテンツ情報記憶部９１３は、ＩＤ情報記憶部９１１と行動情報記憶部１１２と行動情報登録部９２１とコンテンツ情報登録部９２６とコンテンツ情報検索部９２７とそれぞれ接続されている。行動情報登録部９２１は、ＩＤ情報記憶部９１１と行動情報記憶部１１２とコンテンツ情報記憶部９１３とそれぞれ接続されている。行動情報検索部９２３は、ＩＤ情報記憶部９１１と行動情報記憶部１１２と関係度計算部１２５とそれぞれ接続されている。関係度計算部１２５は、行動情報記憶部１１２と行動情報検索部９２３とコンテンツ情報登録部９２６とそれぞれ接続されている。コンテンツ情報登録部９２６は、コンテンツ情報記憶部９１３と関係度計算部１２５とそれぞれ接続されている。コンテンツ情報検索部９２７は、ＩＤ情報記憶部９１１とコンテンツ情報記憶部９１３と接続されている。
The ID
第三の実施の形態における行動情報記憶部１１２及び関係度計算部１２５は、それぞれ第一の実施の形態における同名の各構成要素と同様の機能を備える。よって、それらの構成要素についての説明は省略される。
The behavior information storage unit 112 and the relationship
＝＝＝ＩＤ情報記憶部９１１＝＝＝
図１０は、ＩＤ情報記憶部９１１に記憶される情報の例である。図１０を参照すると、ＩＤ情報記憶部９１１は、コンテンツ識別子１００１とそのコンテンツのコンテンツ名称１００２とアドレス情報またはＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）１００６とを少なくとも対応付けて記憶する。ＵＲＩ１００６は、そのコンテンツの存在する場所を示す。
=== ID
FIG. 10 is an example of information stored in the ID
ＩＤ情報記憶部９１１は、コンテンツのコンテンツ種別１００３、コンテンツを登録した登録日時１００４、コンテンツをコンテンツ評価装置９００に登録した登録者のユーザ識別子１００５などを前述の情報とあわせて対応付けて記憶してもよい。さらに、ＩＤ情報記憶部９１１は、コンテンツのアクセス権などを前述の情報とあわせて対応付けて記憶してもよい。
The ID
＝＝＝コンテンツ情報記憶部９１３＝＝＝
図１１は、コンテンツ情報記憶部９１３に記憶される情報の例である。図１１を参照すると、コンテンツ情報記憶部９１３は、コンテンツのコンテンツ識別子１１０１とそのコンテンツの評価情報１１０５とを少なくとも対応付けて記憶する。コンテンツ情報記憶部９１３は、例えば、図１１に示すように、作成日時１１０２、最終更新日時１１０３またはユーザ識別子のリスト１１０４、などを前述の情報にそれぞれ対応付けて記憶してもよい。作成日時１１０２は、対応するコンテンツの作成日時を示す。最終更新日時１１０３は、対応するコンテンツの最終更新日時を示す。ユーザ識別子のリスト１１０４は、対応するコンテンツの更新者を示す。さらに、コンテンツ情報記憶部９１３は、そのコンテンツの作成者を示すユーザ識別子、更新日時を示す情報のリスト、コンテンツのサイズを示す情報、などを前述の情報にそれぞれ対応付けて記憶してもよい。
=== Content
FIG. 11 is an example of information stored in the content
＝＝＝行動情報登録部９２１＝＝＝
第一に、行動情報登録部９２１は、図示しない外部装置からコンテンツに関する情報処理がなされたことを示すログを受け取る。この図示しない外部装置とは、例えばコンテンツ、特に文書やソースコードを編集するためのソフトウェアを備えたコンピュータでもよい。または、外部装置は、ＯＳ（operating system）の記録からフックすることでコンテンツに対する情報操作を示すログを生成するイベント管理ソフトウェアを備えるコンピュータなどでもよい。これらは例示であって、外部装置は、コンテンツに対する情報処理を示すログを生成する装置であればよい。
=== Behavior
First, the behavior
ログは、少なくともコンテンツの名称と、そのコンテンツの存在するアドレス情報またはＵＲＩと、そのコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分を示す行動範囲情報とを含む。 The log includes at least a content name, address information or URI in which the content exists, and action range information indicating at least a part of the content on which predetermined information processing has been performed.
第二に、行動情報登録部９２１は、受け取ったログに含まれているコンテンツの名称が前述のＩＤ情報記憶部９１１に記憶されているか否か判定する。コンテンツの名称が記憶されている場合、行動情報登録部９２１は、ＩＤ情報記憶部９１１からそのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子を読み出す。そして、行動情報登録部９２１は、受け取ったログに含まれている行動範囲情報と読み出したコンテンツ識別子とを対応付けて、行動情報として行動情報記憶部１１２に記憶する。
Second, the behavior
受け取ったログに含まれているコンテンツの名称がＩＤ情報記憶部９１１に記憶されていない場合、行動情報登録部９２１は、そのコンテンツに対するコンテンツ識別子を生成する。そして行動情報登録部９２１は、そのコンテンツの名称と、生成したコンテンツ識別子と、そのコンテンツの存在するアドレス情報またはＵＲＩとを対応付けてＩＤ情報記憶部９１１に記憶する。また、行動情報登録部９２１は、生成したコンテンツ識別子と、ログに含まれている行動範囲情報とを対応付けて行動情報記憶部１１２に記憶する。さらに行動情報登録部９２１は、生成したコンテンツ識別子と、所定の初期値を設定した評価情報とを対応付けてコンテンツ情報記憶部９１３に記憶する。所定の初期値とは、コンテンツの評価がなされていない場合に与えられる情報である。例えば評価情報が数値で表される場合、この所定の初期値は、例えば「０」とすることもできる。
When the name of the content included in the received log is not stored in the ID
ログは、情報処理の内容を示す情報を含んでもよい。この場合、行動情報登録部９２１は、情報処理の内容に基づいて、所定の情報処理が行われた場合に行動情報として行動情報記憶部１１２に記憶する動作を実行するようにしてもよい。例えば、行動情報登録部９２１は、情報処理の内容が「閲覧、編集、更新」の場合に、行動情報として行動情報記憶部１１２に記憶する動作を実行するようにしてもよい。
The log may include information indicating the contents of information processing. In this case, the behavior
＝＝＝コンテンツ情報登録部９２６＝＝＝
コンテンツ情報登録部９２６は、関係度計算部１２５が算出した各評価情報に対応するコンテンツ識別子に対応付けられている評価情報を、コンテンツ情報記憶部９１３から読み出す。そしてコンテンツ情報登録部９２６は、読み出した評価情報と関係度計算部１２５が算出した評価情報とに基づいて、そのコンテンツの新たな評価情報を特定する。そして、コンテンツ情報登録部９２６は、特定した評価情報とその評価情報に対応するコンテンツのコンテンツ識別子とを対応付けてコンテンツ情報記憶部９１３に記憶する。
=== Content Information Registration Unit 926 ===
The content information registration unit 926 reads the evaluation information associated with the content identifier corresponding to each evaluation information calculated by the degree-of-
コンテンツ情報登録部９２６は、コンテンツの新たな評価情報を以下の通りに特定してもよい。例えば評価情報が数値で表されている場合、コンテンツ情報登録部９２６は、コンテンツの新たな評価情報を、読み出した評価情報と関係度計算部１２５が算出した評価情報との加算値で特定してもよい。またはコンテンツ情報登録部９２６は、コンテンツの新たな評価情報を、各評価情報に所定の重み付けをした上での加算値で特定してもよい。この特定方法は、例示であって、コンテンツ情報登録部９２６は、各評価情報に基づいて新たなコンテンツの評価情報を特定できればよい。
The content information registration unit 926 may specify new evaluation information of content as follows. For example, when the evaluation information is represented by a numerical value, the content information registration unit 926 specifies the new evaluation information of the content by the addition value of the read evaluation information and the evaluation information calculated by the relationship
コンテンツ情報登録部９２６は、読み出した評価情報と関係度計算部１２５が算出した評価情報とともにコンテンツ評価情報にも基づいて、そのコンテンツの新たな評価情報を特定してもよい。この場合コンテンツ評価情報は、そのコンテンツの評価の変動値を示す差分情報を含んでもよい。そしてコンテンツ情報登録部９２６は、各評価情報と前述の差分情報とに基づいてそのコンテンツの新たな評価情報を特定してもよい。あるいは、コンテンツ情報登録部９２６は、コンテンツ評価情報に対応するコンテンツに対し、ある所定の差分情報を評価情報の特定の際に用いてもよい。例えば評価情報が定量的な値を示す場合、コンテンツ情報登録部９２６は、コンテンツ評価情報に対応するコンテンツに対し、各評価情報に基づいて特定された評価情報から所定の差分情報である「１」を減算してもよい。
The content information registration unit 926 may specify new evaluation information of the content based on the read evaluation information and the evaluation information calculated by the degree-of-
＝＝＝行動情報検索部９２３＝＝＝
行動情報検索部９２３は、図示しない外部装置から、少なくともコンテンツの名称とそのコンテンツの少なくとも一部分を示す情報である範囲情報とを受け取る。そして行動情報検索部９２３は、ＩＤ情報記憶部９１１からそのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子を読み出す。そして、行動情報検索部９２３は、受け取った範囲情報と読み出したコンテンツ識別子とを対応付けて、コンテンツ評価情報を生成する。そして行動情報検索部９２３は、生成したコンテンツ評価情報を基に所定の行動情報を読み出す。その他の機能は、第一の実施の形態における行動情報検索部１２３と同様である。
=== Behavior Information Search Unit 923 ===
The behavior information search unit 923 receives at least a content name and range information that is information indicating at least a part of the content from an external device (not shown). Then, the behavior information search unit 923 reads the content identifier associated with the content name from the ID
＝＝＝コンテンツ情報検索部９２７＝＝＝
コンテンツ情報検索部９２７は、コンテンツの検索要求を受け取ると、コンテンツ情報記憶部９１３を検索し、検索結果を送信する。
=== Content
When receiving the content search request, the content
コンテンツの検索要求には、コンテンツの名称が含まれる。コンテンツ情報検索部９２７は、受け取った検索要求に含まれるコンテンツの名称に基づいて、ＩＤ情報記憶部９１１を検索する。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、そのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子をＩＤ情報記憶部９１１から読み出す。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、読み出したコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子に対応付けられている評価情報をコンテンツ情報記憶部９１３から読み出す。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、読み出した評価情報とその評価情報に対応するコンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成する。
The content search request includes the name of the content. The content
検索結果には、対応するコンテンツのコンテンツ識別子を含んでいる行動情報が含まれていてもよい。この場合、コンテンツ情報検索部９２７は、ＩＤ情報記憶部９１１から読み出したコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子を含む行動情報を行動情報記憶部１１２から読み出す。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、読み出した行動情報と読み出した評価情報とその評価情報に対応するコンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成してもよい。また、この場合にはコンテンツ情報検索部９２７と行動情報記憶部１１２とは接続される（図示せず）。
The search result may include action information including the content identifier of the corresponding content. In this case, the content
またコンテンツ情報検索部９２７は、前述の評価情報、行動情報及びコンテンツの名称と、各コンテンツの存在する場所を示すアドレス情報またはＵＲＩとを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成してもよい。この場合コンテンツ情報検索部９２７は、検索要求に含まれるコンテンツの名称に基づいて、そのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子と共にそのコンテンツの存在する場所を示すアドレス情報またはＵＲＩを読み出してもよい。
In addition, the content
コンテンツ情報検索部９２７は、各コンテンツの内容とそのコンテンツに対応する各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲を対応付けたファイルビュー情報を少なくとも含む検索結果を生成してもよい。図１２は、ファイルビュー情報の一例である。図１２では、コンテンツは、プログラムのソースコードであるものとする。図１２は、コンテンツのソースの情報と、各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲を示す情報とが、互いに対応付けられているファイルビュー情報を示している。さらに図１２は、各行動情報に含まれる評価因子情報が所定の閾値を超えた場合にその旨を示す情報が前述の各情報と対応付けられている一例を示している。前述の「その旨を示す情報」は、評価因子情報と所定の閾値との差に応じて生成されてもよい。図１２では、評価因子情報と所定の閾値との差に応じた、前述の「その旨を示す情報」を出力する例を示している。具体的には、図１２では「その旨を示す情報」は、評価因子情報と所定の閾値との差に応じて、色が異なって表示されている。
The content
図１３は、本発明の第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００の行動情報を登録する動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 13 is a flowchart showing an example of an outline of an operation for registering behavior information of the content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment of the present invention.
行動情報登録部９２１は、図示しない外部装置からログを受け取る（ステップＳ１３０１）。行動情報登録部９２１は、受け取ったログに含まれるコンテンツの名称がＩＤ情報記憶部９１１に記憶されているか否か判定する（ステップＳ１３０２）。
The behavior
コンテンツの名称がＩＤ情報記憶部９１１に記憶されている場合（ステップＳ１３０２の“Ｙｅｓ”）、行動情報登録部９２１は、ＩＤ情報記憶部９１１からそのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子を読み出す（ステップＳ１３０３）。そして、行動情報登録部９２１は、受け取ったログに含まれている行動範囲情報と読み出したコンテンツ識別子とを対応付けて、行動情報として行動情報記憶部１１２に記憶する（ステップＳ１３０４）。
When the name of the content is stored in the ID information storage unit 911 (“Yes” in step S1302), the behavior
コンテンツの名称がＩＤ情報記憶部９１１に記憶されていない場合（ステップＳ１３０２の“Ｎｏ”）、行動情報登録部９２１は、そのコンテンツに対するコンテンツ識別子を生成する（ステップＳ１３０５）。そして行動情報登録部９２１は、そのコンテンツの名称と、生成したコンテンツ識別子と、そのコンテンツの存在するアドレス情報またはＵＲＩとを対応付けてＩＤ情報記憶部９１１に記憶する（ステップＳ１３０６）。また、行動情報登録部９２１は、生成したコンテンツ識別子と、ログに含まれている行動範囲情報とを対応付けて行動情報記憶部１１２に記憶する（ステップＳ１３０７）。さらに行動情報登録部９２１は、生成したコンテンツ識別子と、所定の初期値を設定した評価情報とを対応付けてコンテンツ情報記憶部９１３に記憶する（ステップＳ１３０８）。
When the content name is not stored in the ID information storage unit 911 (“No” in step S1302), the behavior
図１４は、本発明の第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００のコンテンツ評価情報に基づいた評価情報の算出に関する動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 14 is a flowchart showing an example of an outline of an operation related to calculation of evaluation information based on content evaluation information of the content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment of the present invention.
行動情報検索部９２３は、図示しない外部装置からコンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報とを受け取る（ステップＳ１４０１）。そして行動情報検索部９２３は、受け取ったコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子をＩＤ情報記憶部９１１から読み出す（ステップＳ１４０２）。そして、行動情報検索部９２３は、受け取った範囲情報と読み出したコンテンツ識別子とを対応付けて、コンテンツ評価情報を生成する（ステップＳ１４０３）。 The behavior information search unit 923 receives a content name and content range information from an external device (not shown) (step S1401). Then, the behavior information search unit 923 reads a content identifier associated with the received content name from the ID information storage unit 911 (step S1402). Then, the behavior information search unit 923 generates content evaluation information by associating the received range information with the read content identifier (step S1403).
行動情報検索部９２３は、生成したコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子を含む行動情報を行動情報記憶部１１２から特定する。そして、行動情報検索部９２３は、特定した行動情報のうち、前述のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を行動範囲情報が示す範囲に含む行動情報を特定する。そして行動情報検索部９２３は、特定した行動情報を行動情報記憶部１１２から読み出す（ステップＳ１４０４）。 The behavior information search unit 923 specifies behavior information including the content identifier from the behavior information storage unit 112 based on the content identifier included in the generated content evaluation information. And the action information search part 923 specifies the action information which includes the part which overlaps with the range which the range information contained in the above-mentioned content evaluation information shows among the specified action information in the range which action range information shows. Then, the behavior information search unit 923 reads the identified behavior information from the behavior information storage unit 112 (step S1404).
関係度計算部１２５は、行動情報検索部９２３が読み出した行動情報毎に、読み出す際に用いられたコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲との重複する部分の範囲をそれぞれ特定する。そして関係度計算部１２５は、特定した範囲に基づいて、評価因子情報を行動情報毎に算出する（ステップＳ１４０５）。
For each behavior information read by the behavior information search unit 923, the degree-of-
関係度計算部１２５は、行動情報検索部９２３が算出した各評価因子情報に基づいてコンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する（ステップＳ１４０６）。
The degree-of-
コンテンツ情報登録部９２６は、関係度計算部１２５が算出した各評価情報に対応するコンテンツ識別子をキーにして、そのコンテンツのコンテンツ識別子に対応付けられている評価情報をコンテンツ情報記憶部９１３から読み出す（ステップＳ１４０７）。そしてコンテンツ情報登録部９２６は、読み出した評価情報と関係度計算部１２５が算出した評価情報とに基づいて、そのコンテンツの新たな評価情報を特定する（ステップＳ１４０８）。そして、コンテンツ情報登録部９２６は、特定した評価情報とその評価情報に対応するコンテンツのコンテンツ識別子とを対応付けてコンテンツ情報記憶部９１３に記憶する（ステップＳ１４０９）。
The content information registration unit 926 reads the evaluation information associated with the content identifier of the content from the content
図１５は、本発明の第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００の検索結果の生成に関する動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 15 is a flowchart showing an example of an outline of an operation related to generation of a search result of the content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment of the present invention.
コンテンツ情報検索部９２７は、図示しない外部装置からコンテンツの検索要求を受け取る（ステップＳ１５０１）。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、受け取った検索要求に含まれるコンテンツの名称に基づいて、ＩＤ情報記憶部９１１を検索する。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、そのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子をＩＤ情報記憶部９１１から読み出す（ステップＳ１５０２）。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、読み出したコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子に対応付けられている評価情報をコンテンツ情報記憶部９１３から読み出す（ステップＳ１５０３）。そしてコンテンツ情報検索部９２７は、読み出した評価情報とその評価情報に対応するコンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成する（ステップＳ１５０４）。
The content
第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００は、図示しない外部装置からログを受け取り、そのログに基づいて行動情報を生成する。そしてコンテンツ評価装置９００は、その行動情報に基づきコンテンツの評価を算出する。この図示しない外部装置とは、例えばコンテンツ、特に文書やソースコードを編集するためのソフトウェアを備えたコンピュータでもよい。または、外部装置は、コンテンツに対する情報操作を示すログをＯＳの記録からフックすることで生成するイベント管理ソフトウェアを備えるコンピュータなどでもよい。例えば前述のソフトウェアを備えた外部装置は、大量のログを発生させる。これらのログに基づいて人手によってコンテンツの評価が行われれば、大きな工数が発生し手間がかかる。第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００は、大量のログを受け取った場合でも、そのログに基づき行動情報を生成する。そしてコンテンツ評価装置９００は、その各行動情報に基づきその行動情報毎にコンテンツの評価の変動値を算出することでコンテンツの評価を推定する。よって、第三の実施の形態のコンテンツ評価装置９００は、人手によるコンテンツの評価における工数を削減することができる。 The content evaluation device 900 according to the third embodiment receives a log from an external device (not shown) and generates behavior information based on the log. Then, the content evaluation apparatus 900 calculates content evaluation based on the behavior information. The external device (not shown) may be, for example, a computer provided with software for editing content, particularly documents and source codes. Alternatively, the external device may be a computer or the like that includes event management software that is generated by hooking a log indicating information operation on content from a record of the OS. For example, an external device equipped with the aforementioned software generates a large amount of logs. If the content is manually evaluated based on these logs, a large amount of man-hours will be generated and time-consuming. Even when the content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment receives a large amount of logs, the content evaluation apparatus 900 generates behavior information based on the logs. Then, the content evaluation apparatus 900 estimates the content evaluation by calculating a variation value of the content evaluation for each behavior information based on the behavior information. Therefore, the content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment can reduce the man-hours in manually evaluating the content.
また、第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００は、図示しない外部装置に検索結果を送信する。検索結果は、ユーザが検索要求したコンテンツの評価情報とそのコンテンツの名称とを対応付けた情報を含む。よって、ユーザは、図示しない外部装置によってこの検索結果を表示させた情報を見ることで、コンテンツ評価装置９００が適切に評価したコンテンツの評価が容易に分かる。 In addition, the content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment transmits a search result to an external apparatus (not shown). The search result includes information associating the evaluation information of the content requested by the user with the name of the content. Therefore, the user can easily understand the evaluation of the content appropriately evaluated by the content evaluation device 900 by viewing the information on which the search result is displayed by an external device (not shown).
また第三の実施の形態におけるコンテンツ評価装置９００は、図示しない外部装置にファイルビュー情報を含む検索結果を送信してもよい。ファイルビュー情報は、例えばコンテンツのソースの情報と、各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲を示す情報とが、互いに対応付けられている情報を含む。さらにファイルビュー情報は、各行動情報に含まれる評価因子情報が所定の閾値を超えた場合にその旨を示す情報が前述の各情報と対応付けられていてもよい。ユーザは、図示しない外部装置によってファイルビュー情報を含む検索結果を表示させた情報を見ることで、コンテンツ評価装置９００が適切に評価したコンテンツの評価が容易に分かる。さらに、ファイルビュー情報によってコンテンツの評価の変動に大きく関わっていると推定される箇所を強調表示することもできるので、ユーザは、その情報により当該箇所を容易に特定することができる。 The content evaluation apparatus 900 according to the third embodiment may transmit a search result including file view information to an external apparatus (not shown). The file view information includes, for example, information in which content source information and information indicating a range indicated by behavior range information included in each behavior information are associated with each other. Further, in the file view information, information indicating that when the evaluation factor information included in each action information exceeds a predetermined threshold value may be associated with each of the aforementioned information. The user can easily understand the evaluation of the content appropriately evaluated by the content evaluation device 900 by viewing the information on which the search result including the file view information is displayed by an external device (not shown). Furthermore, since it is possible to highlight a portion that is presumed to be greatly involved in the fluctuation of content evaluation by the file view information, the user can easily identify the portion by the information.
［第四の実施の形態］
図１６は、本発明の第四の実施の形態におけるコンテンツ評価システム１６の構成を示すブロック図である。
[Fourth embodiment]
FIG. 16 is a block diagram showing the configuration of the content evaluation system 16 according to the fourth embodiment of the present invention.
図１６を参照すると、本発明の第四の実施の形態におけるコンテンツ評価システム１６は、コンテンツ評価装置１６００とクライアント１６３０とを備える。コンテンツ評価装置１６００とクライアント１６３０とは互いに接続されている。 Referring to FIG. 16, the content evaluation system 16 according to the fourth exemplary embodiment of the present invention includes a content evaluation device 1600 and a client 1630. The content evaluation apparatus 1600 and the client 1630 are connected to each other.
第四の実施の形態は、コンテンツとしてプログラムのソースコードを、評価情報としてソースコードのバグが存在している確からしさを示す指標を、それぞれ適用したものである。本明細書では、この指標のことを「危険度」と表現する。 In the fourth embodiment, the source code of a program is applied as content, and an index indicating the probability that a bug of the source code exists as evaluation information is applied. In this specification, this index is expressed as “risk level”.
＝＝＝クライアント１６３０＝＝＝
クライアント１６３０は、入出力部１６４０と、ログ収集部１６４１と、コンテンツ情報入力部１６４２と、検索要求入力部１６４３と、情報提示部１６４４と、を備える。入出力部１６４０は、ログ収集部１６４１とコンテンツ情報入力部１６４２と検索要求入力部１６４３と情報提示部１６４４とそれぞれ接続されている。ログ収集部１６４１、コンテンツ情報入力部１６４２、検索要求入力部１６４３及び情報提示部１６４４は、それぞれ入出力部１６４０と接続されている。
=== Client 1630 ===
The client 1630 includes an input /
＜入出力部１６４０＞
第一に、入出力部１６４０は、後述のログ収集部１６４１からログを受け取るとそれをコンテンツ評価装置１６００へ送信する。第二に、入出力部１６４０は、後述のコンテンツ情報入力部１６４２からコンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報とを受け取るとそれらをコンテンツ評価装置１６００へ送信する。第三に、入出力部１６４０は、後述の検索要求入力部１６４３から検索要求を受け取るとそれをコンテンツ評価装置１６００へ送信する。第四に入出力部１６４０は、コンテンツ評価装置１６００から検索結果を受け取るとそれを情報提示部１６４４に渡す。
<Input /
First, when the input /
＜ログ収集部１６４１＞
ログ収集部１６４１は、図示しない外部装置またはクライアント１６３０自身が実行するソフトウェアから発生するログを収集する。このソフトウェアとは、例えばコンテンツ、特に文書やソースコードを編集するためのソフトウェアやＯＳの記録からフックすることでコンテンツに対する情報操作を示すログを生成するイベント管理ソフトウェアがある。これらは例示であって、ソフトウェアは、コンテンツに対する情報処理を示すログを生成するソフトウェアであればよい。本実施の形態では、このソフトウェアは、ソースコード編集ソフトウェアであると仮定する。
<Log collection unit 1641>
The log collection unit 1641 collects logs generated from software executed by an external device (not shown) or the client 1630 itself. The software includes, for example, software for editing contents, particularly documents and source codes, and event management software that generates a log indicating information operations on the contents by hooking from a record of the OS. These are merely examples, and the software may be software that generates a log indicating information processing on content. In this embodiment, it is assumed that this software is source code editing software.
＜コンテンツ情報入力部１６４２＞
コンテンツ情報入力部１６４２は、ユーザにより少なくともコンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報との入力を受ける。そしてコンテンツ情報入力部１６４２は、入力を受けたコンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報とを入出力部１６４０へ渡す。図１７は、ユーザにより入力を受ける情報の例である。図１７を参照すると、ユーザから入力を受ける情報は、あるコンテンツの名称と、そのコンテンツの少なくとも一部分を示す情報である範囲情報と、を少なくとも含む。また、ユーザから入力を受ける情報は、コンテンツ名「Ｔｅｓｔ．ｃｐｐ」と、範囲情報「１２行目−２７行目」とを含んでいる。また図１７を参照するとユーザから入力を受ける情報は、コンテンツに対する評価の変動値を示す差分情報として、深刻度「高」及び情報処理種別「設計ミスのバグ」という情報を含んでいる。深刻度とは、この情報処理がコンテンツの評価に与える影響の大小を示す指標である。深刻度「高」は、この情報処理がコンテンツの評価をより大きく変動させることを示している。一方、深刻度「低」は、この情報処理がコンテンツの評価を小さく変動させることを示している。
<Content
The content
図１８は、ユーザが情報を入力するために用いられる基本的な画面の例である。ユーザはこの画面に基づいて所定の情報を入力する。この場合、一部の属性に関する情報が入力されなくてもよい。この画面の例は一例である。まずクライアント１６３０は、各コンテンツの内容を表示し、ユーザは、マウスなどの入力手段によって所定の情報を入力するという構成をとってもよい。図１８を参照すると、ユーザは、コンテンツの名称及び範囲情報のほかに、情報処理の種別、深刻度、及びコメントを入力することができる。 FIG. 18 is an example of a basic screen used for a user to input information. The user inputs predetermined information based on this screen. In this case, information regarding some attributes may not be input. The example of this screen is an example. First, the client 1630 may display the contents of each content, and the user may input predetermined information using an input unit such as a mouse. Referring to FIG. 18, in addition to the content name and range information, the user can input the information processing type, severity, and comment.
＜検索要求入力部１６４３＞
検索要求入力部１６４３は、ユーザによりコンテンツに関する検索要求の入力を受ける。そして検索要求入力部１６４３は、入力を受けた検索要求を入出力部１６４０へ渡す。
<Search
The search
図１９は、ユーザが検索要求を入力するために用いられる基本的な画面の例である。ユーザは、この画面に基づいて検索要求を入力する。この場合、一部の属性に関する情報が入力されなくてもよい。この画面の例は一例である。図１９を参照すると、ユーザは、コンテンツの名称のほかに、取扱日、該当する評価情報の値の範囲、及びコンテンツの種別を入力することができる。 FIG. 19 is an example of a basic screen used for a user to input a search request. The user inputs a search request based on this screen. In this case, information regarding some attributes may not be input. The example of this screen is an example. Referring to FIG. 19, in addition to the content name, the user can input a handling date, a value range of the corresponding evaluation information, and a content type.
＜情報提示部１６４４＞
情報提示部１６４４は、入出力部１６４０から検索結果を受け取り、受け取った検索結果を表示する。図２０は、検索結果が表示された画面の例である。検索結果に基づいて情報を提示する画面には、コンテンツの名称とそのコンテンツに対応する評価情報とが対応付けられて表示される。またこの画面には、該当するコンテンツに関する行動情報のリストがあわせて表示されてもよい。また、コンテンツの名称を表示する部分は、ハイパーリンクとなっていてもよい。ユーザがそのハイパーリンクの部分をクリックすると、情報提示部１６４４はそのハイパーリンクとなっているコンテンツの名称に対応するコンテンツの内容を表示させてもよい。
<
The
図２１は、ユーザがコンテンツの名称部分のハイパーリンクをクリックした場合に表示される画面の例である。図２１は、コンテンツのソースコードの情報と、各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲を示す情報（図２１の危険度の欄）とが、互いに対応付けられて表示されている例を示している。さらに図２１は、各行動情報に含まれる評価因子情報が所定の閾値を超えた場合にその旨を示す情報（図２１のバグの欄）が前述の各情報と対応付けられて表示されている一例を示している。 FIG. 21 is an example of a screen displayed when the user clicks a hyperlink in the name portion of the content. FIG. 21 shows an example in which information of content source code and information indicating the range indicated by the action range information included in each action information (risk level column in FIG. 21) are displayed in association with each other. Show. Further, in FIG. 21, when the evaluation factor information included in each action information exceeds a predetermined threshold value, information indicating that (the bug column in FIG. 21) is displayed in association with each of the above-described information. An example is shown.
また、各画面には、コンテンツ情報入力部１６４２に情報を入力させるためのページへのリンクを表示させてもよい。この場合、ユーザがコンテンツの内容を閲覧し、当該リンクをクリックして前述のページへ画面を遷移させてもよい。ユーザは、遷移先のページにてコンテンツ情報入力部１６４２に新たな情報を入力することができる。
Each screen may display a link to a page for allowing the content
なお、コンテンツ評価システム１６が複数のクライアント１６３０を備える場合には、各クライアント１６３０は、ログ収集部１６４１、コンテンツ情報入力部１６４２、検索要求入力部１６４３または情報提示部１６４４のいずれか１つ以上を備えればよい。すなわち、すべてのクライアント１６３０がログ収集部１６４１、コンテンツ情報入力部１６４２、検索要求入力部１６４３及び情報提示部１６４４のすべてを備える必要はない。
When the content evaluation system 16 includes a plurality of clients 1630, each client 1630 includes at least one of a log collection unit 1641, a content
＝＝＝コンテンツ評価装置１６００＝＝＝
コンテンツ評価装置１６００は、ＩＤ情報記憶部９１１と、行動情報記憶部７１２と、コンテンツ情報記憶部９１３と、入出力部１６２０と、行動情報登録部１６２１と、行動情報検索部１６２３と、類似行動情報検索部７２４と、関係度計算部７２５と、コンテンツ情報登録部９２６と、コンテンツ情報検索部１６２７とを備える。
=== Content Evaluation Device 1600 ===
The content evaluation device 1600 includes an ID
ＩＤ情報記憶部９１１は、行動情報記憶部７１２とコンテンツ情報記憶部９１３と行動情報登録部１６２１と行動情報検索部１６２３とコンテンツ情報検索部１６２７とそれぞれ接続されている。行動情報記憶部７１２は、ＩＤ情報記憶部９１１とコンテンツ情報記憶部９１３と行動情報登録部１６２１と行動情報検索部１６２３と類似行動情報検索部７２４と関係度計算部７２５とそれぞれ接続されている。コンテンツ情報記憶部９１３は、ＩＤ情報記憶部９１１と行動情報記憶部７１２と行動情報登録部１６２１とコンテンツ情報登録部９２６とコンテンツ情報検索部１６２７とそれぞれ接続されている。行動情報登録部１６２１は、ＩＤ情報記憶部９１１と行動情報記憶部７１２とコンテンツ情報記憶部９１３と入出力部１６２０とそれぞれ接続されている。行動情報検索部１６２３は、ＩＤ情報記憶部９１１と行動情報記憶部７１２と入出力部１６２０と類似行動情報検索部７２４と関係度計算部７２５とそれぞれ接続されている。類似行動情報検索部７２４は、行動情報記憶部７１２と行動情報検索部１６２３と関係度計算部７２５とそれぞれ接続されている。関係度計算部７２５は、行動情報記憶部７１２と行動情報検索部１６２３と類似行動情報検索部７２４とコンテンツ情報登録部９２６とそれぞれ接続されている。コンテンツ情報登録部９２６は、コンテンツ情報記憶部９１３と関係度計算部７２５とそれぞれ接続されている。コンテンツ情報検索部１６２７は、ＩＤ情報記憶部９１１とコンテンツ情報記憶部９１３とそれぞれ接続されている。
The ID
第四の実施の形態における行動情報記憶部７１２、類似行動情報検索部７２４及び関係度計算部７２５は、それぞれ第二の実施の形態における同名の各構成要素と同様の機能を備える。よって、それらの構成要素についての説明は省略される。第四の実施の形態におけるＩＤ情報記憶部９１１、コンテンツ情報記憶部９１３及びコンテンツ情報登録部９２６は、それぞれ第三の実施の形態における同名の各構成要素と同様の機能を備える。よって、それらの構成要素についての説明は省略される。
The behavior
＜入出力部１６２０＞
第一に、入出力部１６２０は、クライアント１６３０からログを受け取るとそれを後述の行動情報登録部１６２１に渡す。第二に、入出力部１６２０は、クライアント１６３０からコンテンツの名称と範囲情報とを受け取ると、それらを後述の行動情報検索部１６２３に渡す。第三に、入出力部１６２０は、クライアント１６３０から検索要求を受け取ると、それをコンテンツ情報検索部１６２７に渡す。第四に、入出力部１６２０は、コンテンツ情報検索部１６２７から検索結果を受け取るとそれをクライアント１６３０に送信する。
<Input /
First, when the input /
＜行動情報登録部１６２１＞
行動情報登録部１６２１は、入出力部１６２０からログを受け取る点を除いて、第三の実施の形態における行動情報登録部９２１と同様の機能を有する。よって説明は省略される。
<Behavior
The behavior
＜行動情報検索部１６２３＞
行動情報検索部１６２３は、入出力部１６２０からコンテンツの名称と範囲情報とを受け取る点を除いて、第三の実施の形態における行動情報検索部９２３と同様の機能を有する。よって説明は省略される。
<Behavior
The behavior
＜コンテンツ情報検索部１６２７＞
コンテンツ情報検索部１６２７は、入出力部１６２０から検索要求を受け取る。またコンテンツ情報検索部１６２７は、入出力部１６２０に生成した検索結果を渡す。コンテンツ情報検索部１６２７における、前述以外の機能については、第三の実施の形態におけるコンテンツ情報検索部９２７と同様である。よって説明は省略される。
<Content
The content
図２２は、本発明の第四の実施の形態におけるコンテンツ評価システム１６の行動情報を登録する動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 22 is a flowchart showing an example of an outline of an operation of registering behavior information of the content evaluation system 16 in the fourth exemplary embodiment of the present invention.
クライアント１６３０のログ収集部１６４１は、ソースコード編集ソフトウェアの実行により発生するログを収集する（ステップＳ２２０１）。そしてログ収集部１６４１はそのログを入出力部１６４０へ渡す。入出力部１６４０は受け取ったログをコンテンツ評価装置１６００へ送信する。コンテンツ評価装置１６００の入出力部１６２０は、ログを受け取る（ステップＳ２２０２）とそれを行動情報登録部１６２１に渡す。
The log collection unit 1641 of the client 1630 collects logs generated by executing the source code editing software (step S2201). Then, the log collection unit 1641 passes the log to the input /
行動情報登録部１６２１は、受け取ったログに含まれるコンテンツの名称がＩＤ情報記憶部９１１に記憶されているか否か判定する（ステップＳ２２０３）。なお、行動情報登録部１６２１は、ログに情報処理の内容が含まれている場合、所定の情報処理の内容の場合のみに以下の処理を実行してもよい。本実施の形態では、ログに含まれる情報処理の内容が「閲覧」または「編集」の場合に、行動情報登録部１６２１は、以下の処理を実行する。
The behavior
コンテンツの名称がＩＤ情報記憶部９１１に記憶されている場合（ステップＳ２２０３の“Ｙｅｓ”）、行動情報登録部１６２１は、ＩＤ情報記憶部９１１からそのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子を読み出す（ステップＳ２２０４）。そして、行動情報登録部１６２１は、受け取ったログに含まれている行動範囲情報と読み出したコンテンツ識別子とを対応付けて、行動情報として行動情報記憶部７１２に記憶する（ステップＳ２２０５）。
When the name of the content is stored in the ID information storage unit 911 (“Yes” in step S2203), the behavior
コンテンツの名称がＩＤ情報記憶部９１１に記憶されていない場合（ステップＳ２２０３の“Ｎｏ”）、行動情報登録部１６２１は、そのコンテンツに対するコンテンツ識別子を生成する（ステップＳ２２０６）。そして行動情報登録部１６２１は、そのコンテンツの名称と、生成したコンテンツ識別子と、そのコンテンツの存在するアドレス情報またはＵＲＩとを対応付けてＩＤ情報記憶部９１１に記憶する（ステップＳ２２０７）。また、行動情報登録部１６２１は、生成したコンテンツ識別子と、ログに含まれている行動範囲情報とを対応付けて行動情報記憶部７１２に記憶する（ステップＳ２２０８）。さらに行動情報登録部１６２１は、生成したコンテンツ識別子と、所定の初期値「０」を設定した評価情報（危険度）とを対応付けてコンテンツ情報記憶部９１３に記憶する（ステップＳ２２０９）。
When the content name is not stored in the ID information storage unit 911 (“No” in step S2203), the behavior
図２３は、本発明の第四の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１６００のコンテンツ評価情報に基づいた評価情報の算出に関する動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 23 is a flowchart showing an example of an outline of an operation related to calculation of evaluation information based on content evaluation information of the content evaluation device 1600 according to the fourth embodiment of the present invention.
クライアント１６３０のコンテンツ情報入力部１６４２は、ユーザによりコンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報との入力を受ける。そしてコンテンツ情報入力部１６４２は、入力を受けたコンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報とを入出力部１６４０へ渡す。入出力部１６４０は、受け取ったコンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報とをコンテンツ評価装置１６００へ送信する（ステップＳ２３０１）。コンテンツ評価装置１６００の入出力部１６２０は、コンテンツの名称とそのコンテンツの範囲情報とを受け取る（ステップＳ２３０２）とそれらを行動情報検索部１６２３に渡す。
The content
行動情報検索部１６２３は、受け取ったコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子をＩＤ情報記憶部９１１から読み出す（ステップＳ２３０３）。そして、行動情報検索部１６２３は、受け取った範囲情報と読み出したコンテンツ識別子とを対応付けて、コンテンツ評価情報を生成する（ステップＳ２３０４）。
The behavior
行動情報検索部１６２３は、生成したコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子を含む行動情報を行動情報記憶部７１２から特定する。そして、行動情報検索部１６２３は、特定した行動情報のうち、前述のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を特定する。そして行動情報検索部１６２３は、特定した行動情報を行動情報記憶部７１２から読み出す（ステップＳ２３０５）。
The behavior
類似行動情報検索部７２４は、行動情報検索部１６２３が行動情報記憶部７１２から読み出した行動情報毎に、その行動情報と所定の関係を満たす行動情報である類似行動情報をそれぞれ行動情報記憶部７１２から読み出す（ステップＳ２３０６）。
For each piece of behavior information read out from the behavior
関係度計算部７２５は、行動情報検索部１６２３が読み出した行動情報毎に、読み出す際に用いられたコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲との重複する部分の範囲をそれぞれ特定する。そして関係度計算部７２５は、特定した範囲に基づいて、評価因子情報を行動情報毎に算出する（ステップＳ２３０７）。
For each piece of behavior information read by the behavior
評価因子情報の算出方法は、第一の実施の形態における評価因子情報の算出方法と同様である。 The calculation method of evaluation factor information is the same as the calculation method of evaluation factor information in the first embodiment.
関係度計算部７２５は、類似行動情報検索部７２４が読み出した類似行動情報毎に読み出す際に用いられた行動情報と各類似行動情報との類似性を示す類似度を求める（ステップＳ２３０８）。
The degree-of-relationship calculation unit 725 obtains a similarity indicating the similarity between the behavior information used for reading out the similar behavior information read by the similar behavior
類似度の算出方法は、第二の実施の形態における類似度の算出方法と同様である。 The similarity calculation method is the same as the similarity calculation method in the second embodiment.
次に関係度計算部７２５は、算出した類似度に基づいて類似行動情報の評価因子情報を類似行動情報毎に算出する（ステップＳ２３０９）。 Next, the degree-of-relation calculation unit 725 calculates evaluation factor information of similar behavior information for each similar behavior information based on the calculated similarity (step S2309).
この評価因子情報の算出方法は、第二の実施の形態における評価因子情報の算出方法と同様である。 The evaluation factor information calculation method is the same as the evaluation factor information calculation method in the second embodiment.
関係度計算部７２５は、算出した各評価因子情報に基づいてコンテンツに対する評価を示す情報である評価情報（危険度）を算出する（ステップＳ２３１０）。 The degree-of-relationship calculation unit 725 calculates evaluation information (risk level) that is information indicating evaluation of the content based on the calculated evaluation factor information (step S2310).
本実施の形態における評価情報の算出方法は、以下のとおりである。関係度計算部７２５は、所定のコンテンツ識別子を持つ評価因子情報（危険因子度ともいう）を加算してそのコンテンツの評価情報（危険度）とする。 The evaluation information calculation method in the present embodiment is as follows. The degree-of-relation calculation unit 725 adds evaluation factor information (also referred to as risk factor degree) having a predetermined content identifier to obtain evaluation information (risk degree) for the content.
コンテンツ情報登録部９２６は、関係度計算部７２５が算出した各評価情報に対応するコンテンツ識別子をキーにして、そのコンテンツのコンテンツ識別子に対応付けられている評価情報をコンテンツ情報記憶部９１３から読み出す（ステップＳ２３１１）。そしてコンテンツ情報登録部９２６は、読み出した評価情報と関係度計算部７２５が算出した評価情報とに基づいて、そのコンテンツの新たな評価情報を特定する（ステップＳ２３１２）。本実施の形態では、コンテンツ情報登録部９２６は、読み出した評価情報と関係度計算部７２５が算出した評価情報とを加算してそのコンテンツの新たな評価情報（危険度）とする。そして、コンテンツ情報登録部９２６は、特定した評価情報とその評価情報に対応するコンテンツのコンテンツ識別子とを対応付けてコンテンツ情報記憶部９１３に記憶する（ステップＳ２３１３）。
The content information registration unit 926 reads the evaluation information associated with the content identifier of the content from the content
図２４は、本発明の第四の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１６００の検索情報生成に関する動作の概要の一例を示すフローチャートである。 FIG. 24 is a flowchart showing an example of an outline of an operation related to search information generation of the content evaluation device 1600 according to the fourth embodiment of the present invention.
クライアント１６３０の検索要求入力部１６４３は、ユーザにより検索要求の入力を受ける。そして検索要求入力部１６４３は、入力を受けた検索要求を入出力部１６４０へ渡す。入出力部１６４０は、受け取った検索要求をコンテンツ評価装置１６００へ送信する（ステップＳ２４０１）。コンテンツ評価装置１６００の入出力部１６２０は、検索要求を受け取る（ステップＳ２４０２）とそれらをコンテンツ情報検索部１６２７に渡す。
The search
コンテンツ情報検索部１６２７は、受け取った検索要求に含まれるコンテンツの名称に基づいて、ＩＤ情報記憶部９１１を検索する。そしてコンテンツ情報検索部１６２７は、そのコンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子をＩＤ情報記憶部９１１から読み出す（ステップＳ２４０３）。そしてコンテンツ情報検索部１６２７は、読み出したコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子に対応付けられている評価情報をコンテンツ情報記憶部９１３から読み出す（ステップＳ２４０４）。そしてコンテンツ情報検索部１６２７は、読み出した評価情報とその評価情報に対応するコンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成する（ステップＳ２４０５）。
The content
コンテンツ情報検索部１６２７は、生成した検索結果を入出力部１６２０へ渡す。入出力部１６２０は、受け取った検索結果をクライアント１６３０に送信する。
The content
クライアント１６３０の入出力部１６４０は、検索結果を受け取る（ステップＳ２４０６）と、その検索結果を情報提示部１６４４に渡す。情報提示部１６４４は、受け取った検索結果を表示する（ステップＳ２４０７）。
When the input /
図２５は、本発明の第四の実施の形態におけるコンテンツ評価システム１６の動作の具体的な一例をステップとともに模式的に示す図である。 FIG. 25 is a diagram schematically showing a specific example of the operation of the content evaluation system 16 according to the fourth embodiment of the present invention together with steps.
まずユーザは、あるソースコード（以下、関係文書Ａという）についてのバグに関する不具合情報Ｄ１をクライアント１６３０のコンテンツ情報入力部１６４２に入力する（ステップＳ２５０１）。不具合情報Ｄ１は、関係文書Ａを識別できる関係文書ＩＤ（たとえば、関係文書Ａのコンテンツの名称「ｔｅｓｔ．ｃｐｐ」）と、その関係文書Ａで発見されたバグを含む行を示す関係行（１２−２７）と、そのバグが関係文書Ａに与える影響の指標を示す深刻度（高）と、そのバグの種別（設計ミス）と、を含む。
First, the user inputs defect information D1 related to a bug concerning a certain source code (hereinafter referred to as related document A) to the content
クライアント１６３０は、不具合情報Ｄ１を受け取るとその不具合情報をコンテンツ評価装置１６００へ渡す。コンテンツ評価装置１６００の行動情報検索部１６２３は、受け取った不具合情報に含まれるコンテンツの名称「ｔｅｓｔ．ｃｐｐ」に対応付けられているコンテンツ識別子をＩＤ情報記憶部９１１から読み出す。そして、行動情報検索部１６２３は、不具合情報に含まれる範囲情報（＝関係行）と読み出したコンテンツ識別子とを対応付けてコンテンツ評価情報を生成する。
Upon receiving the defect information D1, the client 1630 passes the defect information to the content evaluation apparatus 1600. The behavior
行動情報検索部１６２３は、生成したコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子に基づいて、そのコンテンツ識別子を含む行動情報を行動情報記憶部７１２から特定する。そして、行動情報検索部１６２３は、特定した行動情報のうち、前述のコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報「１２−２７」が示す範囲と重複する部分を行動範囲情報が示す範囲に含む行動情報を特定する。そして行動情報検索部１６２３は、特定した行動情報を行動情報記憶部７１２から読み出す（ステップＳ２５０２）。図２５では、行動情報検索部１６２３は、行動情報Ｘを行動情報記憶部７１２から読み出す。
The behavior
類似行動情報検索部７２４は、行動情報検索部１６２３が行動情報記憶部７１２から読み出した行動情報毎に、その行動情報と所定の関係を満たす行動情報である類似行動情報をそれぞれ行動情報記憶部７１２から読み出す（ステップＳ２５０３）。図２５では、類似行動情報検索部７２４は、類似行動情報Ｙを行動情報記憶部７１２から読み出す。
For each piece of behavior information read out from the behavior
関係度計算部７２５は、行動情報検索部１６２３が読み出した行動情報毎に、読み出す際に用いられたコンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と各行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲との重複する部分の範囲をそれぞれ特定する。そして関係度計算部７２５は、特定した範囲に基づいて、評価因子情報（危険因子度）を行動情報毎に算出する（ステップＳ２５０４）。
For each piece of behavior information read by the behavior
図２５を参照すると、関係度計算部７２５は、不具合情報Ｄ１に含まれている範囲情報（関係行）「１２−２７」と読み出した行動情報Ｘに含まれる行動範囲情報（対象行）「１６−５０」との重なる行数「１６−２７」を特定する。そして関係度計算部７２５は、不具合情報に含まれる範囲情報の行数と特定した重なる行数との比により、第一の係数（図２５では「バグ該当行との重なり率」）を特定する。図２５の場合、関係度計算部７２５は、第一の係数を「１２／１６」と特定する。次に関係度計算部７２５は、不具合情報に対応する情報処理の内容に基づいて第二の係数（図２５では「行動係数」）を特定する。図２５において、例えばこの不具合情報に対応する情報処理が「編集」であったとし、行動情報検索部１６２３が図６に示す情報を記憶していたとする。この場合、関係度計算部７２５は、第二の係数を「１」と特定する。以上により、関係度計算部７２５は、［数１］によってこの行動情報Ｘの評価因子情報を「０．７５」と算出する。
Referring to FIG. 25, the degree-of-relation calculation unit 725 includes range information (related row) “12-27” included in the defect information D1 and behavior range information (target row) “16” included in the read behavior information X. The number of lines “16-27” overlapping with “−50” is specified. Then, the degree-of-relationship calculation unit 725 specifies the first coefficient (“overlap ratio with bug corresponding line” in FIG. 25) based on the ratio between the number of lines in the range information included in the defect information and the specified number of overlapping lines. . In the case of FIG. 25, the relationship degree calculation unit 725 specifies the first coefficient as “12/16”. Next, the degree-of-relationship calculation unit 725 specifies a second coefficient (“behavior coefficient” in FIG. 25) based on the contents of information processing corresponding to the defect information. In FIG. 25, for example, it is assumed that the information processing corresponding to this defect information is “edit”, and the behavior
関係度計算部７２５は、類似行動情報検索部７２４が読み出した類似行動情報毎に読み出す際に用いられた行動情報と各類似行動情報との類似性を示す類似度を求める（ステップＳ２５０５）。
The degree-of-relation calculation unit 725 obtains a degree of similarity indicating the similarity between the behavior information used when reading out the similar behavior information read out by the similar behavior
図２５を参照すると、関係度計算部７２５は、行動情報Ｘと類似行動情報Ｙとの類似度を求める。例えばこの類似度が「０．４」であったとする。関係度計算部７２５は、この類似度と行動情報Ｘの危険因子度「０．７５」とより類似行動情報Ｙの危険因子度を「０．３」と算出する。 Referring to FIG. 25, the relationship calculation unit 725 obtains the similarity between the behavior information X and the similar behavior information Y. For example, it is assumed that the similarity is “0.4”. The relation degree calculation unit 725 calculates the risk factor degree of the similar behavior information Y as “0.3” from the similarity degree and the risk factor degree “0.75” of the behavior information X.
関係度計算部７２５は、算出した各評価因子情報に基づいてコンテンツに対する評価を示す情報である評価情報（危険度）を算出する（ステップＳ２５０６）。図２５では、関係度計算部７２５は、関係文書Ｂに関係する行動情報（類似行動情報Ｙ）の危険因子度「０．３」に基づいて、関係文書Ｂの危険度を０．３加算することによって評価情報（危険度）を算出する。また、関係度計算部７２５は、関係文書Ａに関係する行動情報（行動情報Ｘ）の危険因子度「０．７５」に基づいて、関係文書Ａの危険度を０．７５加算することによって評価情報（危険度）を算出する。さらに、図２５にあるように、関係度計算部７２５は、不具合情報に対応するコンテンツ識別子で識別されるコンテンツについて所定の値をそのコンテンツの危険度に加算してもよい。図２５では、関係度計算部７２５は、不具合情報に対応する関係文書Ａについて危険度を１加算することによって評価情報（危険度）を算出している。 The degree-of-relationship calculation unit 725 calculates evaluation information (risk level) that is information indicating evaluation of the content based on the calculated evaluation factor information (step S2506). In FIG. 25, the relationship level calculation unit 725 adds 0.3 to the risk level of the related document B based on the risk factor level “0.3” of the behavior information related to the related document B (similar behavior information Y). The evaluation information (risk level) is calculated accordingly. Further, the relational degree calculation unit 725 evaluates by adding 0.75 the risk degree of the related document A based on the risk factor degree “0.75” of the action information (behavior information X) related to the related document A. Calculate information (risk level). Further, as shown in FIG. 25, the relationship degree calculation unit 725 may add a predetermined value to the risk level of the content identified by the content identifier corresponding to the defect information. In FIG. 25, the relationship level calculation unit 725 calculates evaluation information (risk level) by adding 1 to the risk level for the related document A corresponding to the defect information.
第四の実施の形態のコンテンツ評価システム１６は、あるソースコードにおける少なくとも一つのバグが与える影響度に基づいて、他の情報処理について発生したバグの有無、バグの重大性などを推定する評価情報（危険度）を提供することができる。したがって、第四の実施の形態のコンテンツ評価システム１６は、まだテストが行われていない他のソースコードに含まれるバグの数を推定するための情報を生成できる。また、第四の実施の形態のコンテンツ評価システム１６は、ソースコードの構文をバグの有無の判定基準とはしていない。したがって、コンテンツ評価システム１６は、例えば人間の見落としによる設計ミスや必要なモジュールの欠落などの人為的なミスを原因とするバグの有無を推定するための情報を生成することができる。 The content evaluation system 16 according to the fourth embodiment evaluates the presence / absence of a bug that has occurred in other information processing, the severity of the bug, and the like based on the influence level of at least one bug in a certain source code. (Risk level) can be provided. Therefore, the content evaluation system 16 according to the fourth embodiment can generate information for estimating the number of bugs included in other source code that has not yet been tested. In addition, the content evaluation system 16 according to the fourth embodiment does not use the syntax of the source code as a criterion for determining whether or not there is a bug. Therefore, the content evaluation system 16 can generate information for estimating the presence / absence of a bug caused by a human error such as a design error due to human oversight or a missing required module.
［第五の実施の形態］
図２６は、本発明の第五の実施の形態におけるコンテンツ評価システム２６の構成を示すブロック図である。
[Fifth embodiment]
FIG. 26 is a block diagram showing the configuration of the content evaluation system 26 according to the fifth embodiment of the present invention.
図２６を参照すると、本発明の第四の実施の形態におけるコンテンツ評価システム２６は、コンテンツ評価装置２６００とクライアント２６３０とを備える。コンテンツ評価装置２６００とクライアント２６３０とは互いに接続されている。 Referring to FIG. 26, a content evaluation system 26 according to the fourth exemplary embodiment of the present invention includes a content evaluation device 2600 and a client 2630. The content evaluation apparatus 2600 and the client 2630 are connected to each other.
＝＝＝コンテンツ評価装置２６００＝＝＝
コンテンツ評価装置２６００は、入出力部１６２０、記憶部２６１０及び演算部２６２０を備える。入出力部１６２０は、演算部２６２０と接続されている。記憶部２６１０は、演算部２６２０と接続されている。演算部２６２０は、入出力部１６２０と記憶部２６１０とそれぞれ接続されている。
=== Content Evaluation Device 2600 ===
The content evaluation device 2600 includes an input /
第五の実施の形態における入出力部１６２０は、第四の実施の形態における同名の各構成要素と同様の機能を備える。よって、この構成要素についての説明は省略される。
The input /
＜記憶部２６１０＞
記憶部２６１０は、第四の実施の形態におけるＩＤ情報記憶部９１１、行動情報記憶部７１２及びコンテンツ情報記憶部９１３を備える記憶部である。
<Storage unit 2610>
The storage unit 2610 is a storage unit that includes the ID
記憶部２６１０の動作は、第四の実施の形態におけるＩＤ情報記憶部９１１、行動情報記憶部７１２及びコンテンツ情報記憶部９１３のそれぞれの動作と同様である。
The operations of the storage unit 2610 are the same as the operations of the ID
＜演算部２６２０＞
演算部２６２０は、行動情報登録部１６２１と関係コンテンツ評価部２６２２とコンテンツ情報検索部１６２７とを備える。
<Calculation unit 2620>
The calculation unit 2620 includes a behavior
第五の実施の形態における演算部２６２０に含まれる、行動情報登録部１６２１及びコンテンツ情報検索部１６２７は、それぞれ第四の実施の形態におけるコンテンツ評価装置１６００に含まれる同名の各構成要素と同様の機能を備える。よって、それらの構成要素についての説明は省略される。
The behavior
＜関係コンテンツ評価部２６２２＞
関係コンテンツ評価部２６２２は、行動情報検索部１６２３、類似行動情報検索部７２４、関係度計算部７２５及びコンテンツ情報登録部９２６を備える。
<Related Content Evaluation Unit 2622>
The related content evaluation unit 2622 includes a behavior
第五の実施の形態における行動情報検索部１６２３、類似行動情報検索部７２４、関係度計算部７２５及びコンテンツ情報登録部９２６は、それぞれ第四の実施の形態における同名の各構成要素と同様の機能を備える。よって、それらの構成要素についての説明は省略される。
The behavior
＝＝＝クライアント２６３０＝＝＝
クライアント２６３０は、入出力部２６４０を備える。
=== Client 2630 ===
The client 2630 includes an input / output unit 2640.
＜入出力部２６４０＞
入出力部２６４０は、第四の実施の形態における入出力部１６４０が、第四の実施の形態におけるログ収集部１６４１、コンテンツ情報入力部１６４２、検索要求入力部１６４３及び情報提示部１６４４をさらに備えた構成を有する。
<Input / output unit 2640>
The input / output unit 2640 includes the log collection unit 1641, the content
入出力部２６４０の動作は、第４の実施の形態における入出力部１６４０、ログ収集部１６４１、コンテンツ情報入力部１６４２、検索要求入力部１６４３及び情報提示部１６４４のそれぞれの動作と同様である。
The operations of the input / output unit 2640 are the same as those of the input /
第五の実施の形態におけるコンテンツ評価システム２６は第四の実施の形態におけるコンテンツ評価システム１６と同様の効果を奏する。 The content evaluation system 26 in the fifth embodiment has the same effects as the content evaluation system 16 in the fourth embodiment.
以上、これまで述べてきた各実施の形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施の形態のみに本発明の範囲を限定するものではない。各実施の形態は、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。 As mentioned above, each embodiment described so far is a preferred embodiment of the present invention, and the scope of the present invention is not limited only to the above-described embodiment. Each embodiment can be implemented in various forms without departing from the gist of the present invention.
また、本発明の各実施の形態における各構成要素は、その機能をハードウェア的に実現することはもちろん、コンピュータとプログラムとで実現することができる。プログラムは、磁気ディスクや半導体メモリなどのコンピュータ可読記録媒体に記録されて提供され、コンピュータの立ち上げ時などにコンピュータに読み取られる。この読み取られたプログラムは、そのコンピュータの動作を制御することにより、そのコンピュータを前述した各実施の形態における構成要素として機能させる。 In addition, each component in each embodiment of the present invention can be realized by a computer and a program as well as its function in hardware. The program is provided by being recorded on a computer-readable recording medium such as a magnetic disk or a semiconductor memory, and is read by the computer when the computer is started up. The read program causes the computer to function as a component in each of the embodiments described above by controlling the operation of the computer.
本発明のコンテンツ評価システムは、さまざまなシステムの文書評価機能に用いられる。本発明のコンテンツ評価システムが適用されるシステムの例として、文書共有システムやソースコード管理システムやグループウェアやコンテンツマネージメントシステムが想定されるが、これに限らない。他の例として、本発明のコンテンツ評価システムは、ｗｅｂ管理システムやブログシステムにも適用されうる。 The content evaluation system of the present invention is used for document evaluation functions of various systems. Examples of systems to which the content evaluation system of the present invention is applied include a document sharing system, a source code management system, a groupware, and a content management system, but are not limited thereto. As another example, the content evaluation system of the present invention can be applied to a web management system and a blog system.
１６、２６ コンテンツ評価システム
１００、７００、９００、１６００、２６００ コンテンツ評価装置
１１２、７１２ 行動情報記憶部
１２３、９２３、１６２３ 行動情報検索部
１２５、７２５ 関係度計算部
２０１ 行動識別子
２０２ コンテンツ識別子
２０３ 行動範囲情報
５０１ 行動識別子
５０２ 開始日時
５０３ 終了日時
５０４ ユーザ識別子
５０５ 行動種別
５０６ コンテンツ識別子
５０７ 行動範囲情報
５０８ 作業場所識別子
５０９ 体調
５１０ 評価因子情報
７２４ 類似行動情報検索部
９１１ ＩＤ情報記憶部
９１３ コンテンツ情報記憶部
９２１、１６２１ 行動情報登録部
９２６ コンテンツ情報登録部
９２７、１６２７ コンテンツ情報検索部
１００１ コンテンツ識別子
１００２ コンテンツ名称
１００３ コンテンツ種別
１００４ 登録日時
１００５ ユーザ識別子
１００６ ＵＲＩ
１１０１ コンテンツ識別子
１１０２ 作成日時
１１０３ 最終更新日時
１１０４ ユーザ識別子のリスト
１１０５ 評価情報
１６２０ 入出力部
１６３０、２６３０ クライアント
１６４０、２６４０ 入出力部
１６４１ ログ収集部
１６４２ コンテンツ情報入力部
１６４３ 検索要求入力部
１６４４ 情報提示部
２６１０ 記憶部
２６２０ 演算部
２６２２ 関係コンテンツ評価部
Ａ 関係文書
Ｂ 関係文書
Ｄ１ 不具合情報
16, 26 Content evaluation system 100, 700, 900, 1600, 2600
1101
Claims (18)
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、
前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、
を備えるコンテンツ評価装置。 A behavior information storage unit for storing behavior information including a content identifier for identifying content and behavior range information indicating a range corresponding to at least a part of the content that has been subjected to predetermined information processing;
A range including a content identifier included in content evaluation information including a content identifier and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and indicated by the range information included in the content evaluation information A behavior information search unit that reads out behavior information from the behavior information storage unit, and includes a portion that overlaps with the range indicated by the behavior range information;
For each piece of behavior information read from the behavior information storage unit, information indicating a change in evaluation given to the content identified by the content identifier based on a range of the overlapping portion of the content evaluation information and each piece of behavior information. A degree-of-relationship calculation unit that calculates evaluation factor information, and calculates evaluation information that is information indicating an evaluation of the content based on each calculated evaluation factor information;
A content evaluation apparatus comprising:
前記行動情報記憶部に記憶される行動情報は、情報処理の内容を示す情報を含み、
前記行動情報記憶部は、情報処理の内容を示す情報と所定の係数とを対応付けた重み情報を記憶し、
前記関係度計算部は、前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲と前記重み情報とに基づき前記評価因子情報をそれぞれ算出する、コンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to claim 1,
The behavior information stored in the behavior information storage unit includes information indicating the contents of information processing,
The behavior information storage unit stores weight information in which information indicating the content of information processing is associated with a predetermined coefficient,
The degree-of-relationship calculation unit calculates the evaluation factor information for each piece of behavior information read from the behavior information storage unit based on the range of the overlapping portion of the content evaluation information and each piece of behavior information and the weight information. A content evaluation device.
前記関係度計算部は、前記各評価因子情報を算出する際に用いた行動情報に含まれる行動範囲情報が示す範囲の大きさに基づいて前記コンテンツに対する評価情報を算出する、コンテンツ評価装置。 The content evaluation apparatus according to claim 1 or 2,
The relation degree calculation unit calculates the evaluation information for the content based on the size of the range indicated by the action range information included in the action information used when calculating each evaluation factor information.
前記コンテンツ評価情報及び前記行動情報はそれぞれの情報処理における属性を示す属性情報を含み、
前記行動情報検索部は、前記コンテンツ評価情報に含まれる属性情報に基づいて、読み出す前記行動情報を特定する、コンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to any one of claims 1 to 3,
The content evaluation information and the behavior information include attribute information indicating an attribute in each information processing,
The content information evaluation apparatus, wherein the behavior information search unit identifies the behavior information to be read based on attribute information included in the content evaluation information.
前記行動情報記憶部に記憶される行動情報は、情報処理を行ったユーザを識別するユーザ識別子と当該情報処理に対する属性を示す属性情報とを含み、
前記コンテンツ評価装置は、前記行動情報検索部が読み出した行動情報毎にその行動情報に含まれるユーザ識別子を含み、前記属性情報が少なくとも共通の要素を含んでいる行動情報である類似行動情報をそれぞれ当該行動情報記憶部から読み出す類似行動情報検索部を備え、
前記関係度計算部は、前記行動情報記憶部から読み出された類似行動情報の評価因子情報を、当該読み出しに用いられた行動情報が含む属性情報と当該類似行動情報が含む属性情報との類似性を示す類似度に基づいて算出し、
前記関係度計算部は、前記行動情報について算出した各評価因子情報と前記類似行動情報について算出した各評価因子情報とに基づいて前記コンテンツの前記評価情報を算出する、コンテンツ評価装置。 The content evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein
The behavior information stored in the behavior information storage unit includes a user identifier for identifying a user who has performed information processing, and attribute information indicating an attribute for the information processing,
The content evaluation device includes similar behavior information that is a behavior information including a user identifier included in the behavior information for each behavior information read by the behavior information search unit, and the attribute information includes at least a common element. A similar behavior information search unit that reads from the behavior information storage unit,
The degree-of-relationship calculation unit is similar to the attribute information included in the behavior information used for reading out the evaluation factor information of the similar behavior information read out from the behavior information storage unit and the attribute information included in the similar behavior information. Calculated based on similarity indicating gender,
The relation degree calculation unit calculates the evaluation information of the content based on each evaluation factor information calculated for the behavior information and each evaluation factor information calculated for the similar behavior information.
コンテンツ識別子と当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの評価情報を対応付けて記憶するコンテンツ情報記憶部と、前記関係度計算部が算出した各コンテンツの評価情報と、前記コンテンツ情報記憶部に記憶されている当該各コンテンツの評価情報とに基づいて当該各コンテンツの新たな評価情報を算出し、算出した評価情報を当該コンテンツのコンテンツ識別子と対応付けて前記コンテンツ情報記憶部に記憶させるコンテンツ情報登録部と、を備えるコンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to any one of claims 1 to 5,
A content information storage unit that stores the content identifier and the evaluation information of the content identified by the content identifier in association with each other, the evaluation information of each content calculated by the relationship calculation unit, and the content information storage unit A content information registration unit that calculates new evaluation information of each content based on the evaluation information of each content and stores the calculated evaluation information in the content information storage unit in association with the content identifier of the content A content evaluation device comprising:
コンテンツの名称と当該コンテンツのコンテンツ識別子と当該コンテンツが存在する位置を示すアドレス情報とを対応付けて記憶するＩＤ情報記憶部と、
少なくともコンテンツの名称を含む検索要求を受け取ると、前記コンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子とアドレス情報とを前記ＩＤ情報記憶部から読み出し、読み出したコンテンツ識別子に基づいて前記コンテンツ識別子に対応付けられている評価情報を前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出した評価情報と前記アドレス情報と前記コンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成するコンテンツ情報検索部と、
を備えるコンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to claim 6,
An ID information storage unit that stores a name of the content, a content identifier of the content, and address information indicating a position where the content exists;
When a search request including at least a content name is received, a content identifier and address information associated with the content name are read from the ID information storage unit, and associated with the content identifier based on the read content identifier A content information search unit that reads out the evaluation information being read from the content information storage unit, and generates a search result including at least information that associates the read evaluation information with the address information and the name of the content;
A content evaluation apparatus comprising:
前記コンテンツ情報検索部は、前記ＩＤ情報記憶部から読み出したコンテンツ識別子に基づいて、当該コンテンツ識別子を含む行動情報を前記行動情報記憶部から読み出し、読み出した行動情報と前記コンテンツ情報記憶部から読み出した評価情報と前記アドレス情報と前記コンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成するコンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to claim 7,
The content information search unit reads behavior information including the content identifier from the behavior information storage unit based on the content identifier read from the ID information storage unit, and reads the read behavior information and the content information storage unit. A content evaluation apparatus that generates a search result including at least information in which evaluation information, the address information, and the content name are associated with each other.
前記コンテンツ情報検索部は、前記行動情報記憶部から読み出した各行動情報が含む行動範囲情報と当該行動範囲情報が示すコンテンツの範囲にある当該コンテンツの内容とを対応付けた情報であるファイルビュー情報を生成するコンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to claim 8, wherein
The content information search unit is file view information that is information in which the behavior range information included in each behavior information read from the behavior information storage unit is associated with the content of the content in the content range indicated by the behavior range information Content evaluation device that generates
前記コンテンツ情報検索部は、各行動情報に含まれる評価因子情報が所定の閾値を超えたことを示す情報と当該行動情報が含む行動範囲情報が示すコンテンツの範囲にある当該コンテンツの内容とを対応付けた情報を含む前記ファイルビュー情報を生成する、コンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to claim 9,
The content information search unit associates information indicating that the evaluation factor information included in each behavior information exceeds a predetermined threshold with the content of the content in the content range indicated by the behavior range information included in the behavior information. A content evaluation apparatus that generates the file view information including the attached information.
少なくともコンテンツの名称と当該コンテンツの範囲情報とを含むログを受け取ると、前記コンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子を前記ＩＤ情報記憶部から読み出し、読み出したコンテンツ識別子と前記範囲情報とを対応付けて行動情報として前記行動情報記憶部に記憶させる行動情報登録部を備えるコンテンツ評価装置。 The content evaluation device according to any one of claims 7 to 10,
When a log including at least a content name and range information of the content is received, a content identifier associated with the content name is read from the ID information storage unit, and the read content identifier is associated with the range information A content evaluation apparatus comprising a behavior information registration unit that is additionally stored in the behavior information storage unit as behavior information.
コンテンツを識別するコンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
少なくともコンテンツの名称と当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含む情報であるログを受け取ると、前記コンテンツの名称と対応付けられているコンテンツ識別子を前記ＩＤ情報記憶部から読み出し、読み出したコンテンツ識別子と前記範囲情報とを対応付けて行動情報として前記行動情報記憶部に記憶させる行動情報登録部と、
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、
前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、
を備えるコンテンツ評価装置と、
ソフトウェアの実行により発生するログを収集するログ収集部と、当該ログを前記コンテンツ評価装置に送信する入出力部と、を備えるクライアントと、
を含むコンテンツ評価システム。 An ID information storage unit that stores a name of the content, a content identifier for identifying the content, and address information indicating a position where the content is present;
A behavior information storage unit that stores behavior information including a content identifier for identifying content and behavior range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier that has been subjected to predetermined information processing When,
When a log, which is information including at least a content name and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content that has been subjected to predetermined information processing, is received, a content identifier associated with the content name A behavior information registration unit that stores the content identifier and the range information in association with each other and stores them in the behavior information storage unit as behavior information,
A portion including a content identifier included in content evaluation information including a content identifier and range information indicating at least a part of the content identified by the content identifier, and overlapping a range indicated by the range information included in the content evaluation information In the range indicated by the behavior range information, a behavior information search unit that reads behavior information from the behavior information storage unit,
For each piece of behavior information read from the behavior information storage unit, information indicating a change in evaluation given to the content identified by the content identifier based on a range of the overlapping portion of the content evaluation information and each piece of behavior information. A degree-of-relationship calculation unit that calculates evaluation factor information, and calculates evaluation information that is information indicating an evaluation of the content based on each calculated evaluation factor information;
A content evaluation device comprising:
A client comprising a log collection unit that collects a log generated by execution of software, and an input / output unit that transmits the log to the content evaluation device;
Content evaluation system including
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、
前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、
を備えるコンテンツ評価装置と、
コンテンツの名称と当該コンテンツの範囲情報との入力を受けるコンテンツ情報入力部と、前記コンテンツの名称と前記範囲情報とを前記コンテンツ評価装置に送信する入出力部と、を備えるクライアントと、
を含むコンテンツ評価システム。 An ID information storage unit that stores a name of the content, a content identifier for identifying the content, and address information indicating a position where the content is present;
A behavior information storage unit that stores behavior information including a content identifier and behavior range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier that has been subjected to predetermined information processing;
A range including a content identifier included in content evaluation information including a content identifier and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and indicated by the range information included in the content evaluation information A behavior information search unit that reads out behavior information from the behavior information storage unit, and includes a portion that overlaps with the range indicated by the behavior range information;
For each piece of behavior information read from the behavior information storage unit, information indicating a change in evaluation given to the content identified by the content identifier based on a range of the overlapping portion of the content evaluation information and each piece of behavior information. A degree-of-relationship calculation unit that calculates evaluation factor information, and calculates evaluation information that is information indicating an evaluation of the content based on each calculated evaluation factor information;
A content evaluation device comprising:
A client comprising: a content information input unit that receives input of a content name and content range information; and an input / output unit that transmits the content name and range information to the content evaluation device;
Content evaluation system including
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶する行動情報記憶部と、
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記行動情報記憶部から読み出す行動情報検索部と、
前記行動情報記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する関係度計算部と、
少なくともコンテンツの名称を含む検索要求を受け取ると、前記コンテンツの名称に対応付けられているコンテンツ識別子とアドレス情報とを前記ＩＤ情報記憶部から読み出し、読み出したコンテンツ識別子に基づいて前記コンテンツ識別子に対応付けられている評価情報を前記コンテンツ情報記憶部から読み出し、読み出した評価情報と前記アドレス情報と前記コンテンツの名称とを対応付けた情報を少なくとも含む検索結果を生成するコンテンツ情報検索部と、
前記生成した検索結果を送信する入出力部と、
を備えるコンテンツ評価装置と、
コンテンツの名称を少なくとも含む検索要求の入力を受けるコンテンツ情報入力部と、前記検索要求を前記コンテンツ評価装置に送信し、前記検索結果を受信する入出力部と、前記検索結果を表示する情報提示部と、を備えるクライアントと、
を含むコンテンツ評価システム。 An ID information storage unit that stores a name of the content, a content identifier for identifying the content, and address information indicating a position where the content is present;
A behavior information storage unit that stores behavior information including a content identifier and behavior range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier that has been subjected to predetermined information processing;
A range including a content identifier included in content evaluation information including a content identifier and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and indicated by the range information included in the content evaluation information A behavior information search unit that reads out behavior information from the behavior information storage unit, and includes a portion that overlaps with the range indicated by the behavior range information;
For each piece of behavior information read from the behavior information storage unit, information indicating a change in evaluation given to the content identified by the content identifier based on a range of the overlapping portion of the content evaluation information and each piece of behavior information. A degree-of-relationship calculation unit that calculates evaluation factor information, and calculates evaluation information that is information indicating an evaluation of the content based on each calculated evaluation factor information;
When a search request including at least a content name is received, a content identifier and address information associated with the content name are read from the ID information storage unit, and associated with the content identifier based on the read content identifier A content information search unit that reads out the evaluation information being read from the content information storage unit, and generates a search result including at least information that associates the read evaluation information with the address information and the name of the content;
An input / output unit for transmitting the generated search result;
A content evaluation device comprising:
A content information input unit that receives a search request including at least a content name, an input / output unit that transmits the search request to the content evaluation device and receives the search result, and an information presentation unit that displays the search result And a client comprising:
Content evaluation system including
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記記憶部から読み出し、
前記記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する、コンテンツ評価方法。 Action information including a content identifier for identifying content and action range information indicating a range corresponding to at least a part of the content that has undergone predetermined information processing is stored in the storage unit,
A range including a content identifier included in content evaluation information including a content identifier and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and indicated by the range information included in the content evaluation information The behavior information is included in the range indicated by the behavior range information, and the behavior information is read from the storage unit,
Evaluation factor, which is information indicating the variation in evaluation given to the content identified by the content identifier based on the overlapping range of the content evaluation information and each behavior information for each behavior information read from the storage unit A content evaluation method that calculates information, and calculates evaluation information that is information indicating an evaluation of the content based on the calculated evaluation factor information.
前記コンテンツの名称が選択されると、当該コンテンツの名称に対応付けられているアドレス情報に基づき当該コンテンツの内容を読み出し、
読み出した当該コンテンツの内容と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、各行動範囲情報に対する情報処理による当該コンテンツの評価の変動値が所定の閾値以上であることを示す情報と、を対応付けて表示する、コンテンツ評価表示方法。 Displaying the name of the content, the address information indicating the position where the content exists, and the evaluation information which is information indicating the evaluation of the content in association with each other;
When the content name is selected, the content content is read based on the address information associated with the content name,
The content of the read content, action range information indicating a range corresponding to at least a part of the content subjected to predetermined information processing, and a variation value of evaluation of the content by information processing for each action range information are predetermined. A content evaluation display method for displaying information indicating that it is equal to or greater than the threshold value in association with each other.
コンテンツを識別するコンテンツ識別子と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、を含む行動情報を記憶部に記憶する処理と、
コンテンツ識別子と、当該コンテンツ識別子で識別されるコンテンツの少なくとも一部分に対応する範囲を示す範囲情報とを含むコンテンツ評価情報に含まれるコンテンツ識別子を含み、かつ前記コンテンツ評価情報に含まれる範囲情報が示す範囲と重複する部分を前記行動範囲情報が示す範囲に含む、行動情報を、前記記憶部から読み出す処理と、
前記記憶部から読み出した行動情報毎に、前記コンテンツ評価情報と各行動情報との前記重複する部分の範囲に基づき、前記コンテンツ識別子で識別されるコンテンツに与える評価の変動を示す情報である評価因子情報をそれぞれ算出し、前記算出した各評価因子情報に基づいて前記コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報を算出する処理と、を実行させるためのプログラム。 On the computer,
Processing for storing behavior information including a content identifier for identifying content and behavior range information indicating a range corresponding to at least a portion of the content that has been subjected to predetermined information processing in the storage unit;
A range including a content identifier included in content evaluation information including a content identifier and range information indicating a range corresponding to at least a part of the content identified by the content identifier, and indicated by the range information included in the content evaluation information Including a portion that overlaps with the range indicated by the behavior range information, and reading the behavior information from the storage unit;
Evaluation factor, which is information indicating the variation in evaluation given to the content identified by the content identifier based on the overlapping range of the content evaluation information and each behavior information for each behavior information read from the storage unit A program for calculating information and calculating evaluation information, which is information indicating an evaluation of the content, based on the calculated evaluation factor information.
コンテンツの名称と当該コンテンツが存在する位置を示すアドレス情報と当該コンテンツに対する評価を示す情報である評価情報とを対応付けて表示する処理と、
前記コンテンツの名称が選択されると、当該コンテンツの名称に対応付けられているアドレス情報に基づき当該コンテンツの内容を読み出す処理と、
読み出した当該コンテンツの内容と、当該コンテンツの中で所定の情報処理がなされた少なくとも一部分に対応する範囲を示す行動範囲情報と、各行動範囲情報に対する情報処理による当該コンテンツの評価の変動値が所定の閾値以上であることを示す情報と、を対応付けて表示する処理と、を実行させるためのプログラム。 On the computer,
A process of displaying the name of the content, address information indicating the position where the content is present, and evaluation information which is information indicating evaluation of the content in association with each other;
When the name of the content is selected, a process of reading the content content based on address information associated with the content name;
The content of the read content, action range information indicating a range corresponding to at least a part of the content subjected to predetermined information processing, and a variation value of evaluation of the content by information processing for each action range information are predetermined. The program for performing the process which matches and displays the information which shows that it is more than this threshold value.
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