JP5258326B2 - データ処理方法、プログラムおよびデータ処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、指定されたキーワードに関連するコンテンツを効率的に取得することを可能にするデータ処理方法、プログラムおよびデータ処理装置に関するものである。

ユーザが入力したキーワードをそれに関連するタグと一緒に２次元画面上にマッピングして表示するシステムがある。
このようなシステムでは、予めタグに関連する情報がリンクされており、ユーザがタグを指定すると、そのタグにリンクされた情報のリストが所定の欄に表示される。
特開２００８-２７３４０号公報

しかしながら、上述したシステムでは、タグを指定しないと、当該タグに関連した情報のリストが表示されないため、指定されていないタグと各種情報との関連度を視覚的に把握できない。そのため、検索効率が低いという問題がある。
また、上述したシステムでは、２次元画面上でのタグ間の位置関係、並びにタグと情報との関係が固定的であり、ユーザによる検索操作の履歴が反映させれないという問題がある。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、指定されたキーワードに対応したタグと、当該タグに関連付けられたコンテンツ（情報）との間の関連度を画面上の位置関係で視覚的に把握可能な形式で表示できるデータ処理方法、プログラムおよびデータ処理装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、ユーザによる検索履歴をタグやコンテンツの２次元画面上の位置に反映させることができるデータ処理方法、プログラムおよびデータ処理装置を提供することを目的とする。

本発明は、上述した従来技術の問題を解決し、上述した目的を達成するために、本発明のデータ処理方法は、予め規定された複数次元の座標空間を基にした処理をコンピュータが実行するデータ処理方法であって、指定されたキーワードに対応した前記座標空間内の座標を決定する第１の工程と、前記座標空間内で予め座標が決定された複数のタグのなかから、前記第１の工程で決定された前記キーワードの座標との距離が近い順に所定数のタグを特定する第２の工程と、前記第２の工程で特定された所定数のタグに対応したパターンを、前記座標空間内の当該タグの座標に表示する第３の工程と、前記タグの各々と当該タグに関連したコンテンツへのリンクを示す情報に基づいて、前記第３の工程でパターンが表示された前記タグにリンクされたコンテンツに対応したパターンを、当該タグと関連度が高くなるに従って当該タグの座標に近くなるように決定された前記座標空間の座標に表示する第４の工程と、前記第３の工程で表示されたパターンがユーザの操作に応じて指定され、当該画像に対応した前記コンテンツが利用された場合に、当該利用されたコンテンツがリンクされているタグの座標と、当該コンテンツの座標とを近づけるコンテンツ利用関連工程とを前記コンピュータが実行する。

第３の観点の発明のデータ処理装置は、予め規定された複数次元の座標空間を基にした処理を行うデータ処理装置であって、指定されたキーワードに対応した前記座標空間内の座標を決定する第１の手段と、前記座標空間内で予め座標が決定された複数のタグのなかから、前記第１の手段で決定された前記キーワードの座標との距離が近い順に所定数のタグを特定する第２の手段と、前記第２の手段で特定された所定数のタグに対応したパターンを、前記座標空間内の当該タグの座標に表示する第３の手段と、前記タグの各々と当該タグに関連したコンテンツへのリンクを示す情報に基づいて、前記第３の手段でパターンが表示された前記タグにリンクされたコンテンツに対応したパターンを、当該タグと関連度が高くなるに従って当該タグの座標に近くなるように決定された前記座標空間の座標に表示する第４の手段と、前記第３の手段で表示されたパターンがユーザの操作に応じて指定され、当該画像に対応した前記コンテンツが利用された場合に、当該利用されたコンテンツがリンクされているタグの座標と、当該コンテンツの座標とを近づけるコンテンツ利用関連手段とを有する。

第４の観点の発明のプログラムは、予め規定された複数次元の座標空間を基にした処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、指定されたキーワードに対応した前記座標空間内の座標を決定する第１の手順と、前記座標空間内で予め座標が決定された複数のタグのなかから、前記第１の手順で決定された前記キーワードの座標との距離が近い順に所定数のタグを特定する第２の手順と、前記第２の手順で特定された所定数のタグに対応したパターンを、前記座標空間内の当該タグの座標に表示する第３の手順と、前記タグの各々と当該タグに関連したコンテンツへのリンクを示す情報に基づいて、前記第３の手順でパターンが表示された前記タグにリンクされたコンテンツに対応したパターンを、当該タグと関連度が高くなるに従って当該タグの座標に近くなるように決定された前記座標空間の座標に表示する第４の手順と、前記第３の手順で表示されたパターンがユーザの操作に応じて指定され、当該画像に対応した前記コンテンツが利用された場合に、当該利用されたコンテンツがリンクされているタグの座標と、当該コンテンツの座標とを近づけるコンテンツ利用関連手順とを前記コンピュータに実行させる。

本発明によれば、指定されたキーワードに対応したタグと、当該タグに関連付けられたコンテンツ（ナレッジ情報）との間の関連度を画面上の位置関係で視覚的に把握可能な形式で表示できるデータ処理方法、プログラムおよびデータ処理装置を提供することができる。
また、本発明によれば、ユーザによる検索履歴をタグやコンテンツの２次元画面上の位置に反映させることができるデータ処理方法、プログラムおよびデータ処理装置を提供することができる。

以下、本発明の実施形態に係わるデータ処理システムについて説明する。
＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態を説明する。
図１は、本発明の実施形態に係るナレッジ検索装置１０の構成図である。
図１に示すように、ナレッジ検索装置１０は、例えば、インタフェース２１、ディスプレイ２２、操作部２３、メモリ２４および処理回路２５を有し、これらがデータ線２０を介して接続されている。

インタフェース２１は、外部からデータを入力する。インタフェース２１は、例えば、インターネットやＬＡＮ等の通信網に接続され、これらを介して外部の装置からデータを入力する。
ディスプレイ２２は、処理部２５からの表示信号に応じた画面を表示する。
操作部２３は、キーボード、マウス、タッチパネルなどであり、ユーザの操作に応じた操作信号を処理部２５に出力する。

メモリ２４は、処理部２５によって実行されるプログラムＰＲＧ、並びに処理部２５の処理に用いられるデータを記憶する。すなわち、メモリ２４は、タグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤ、並びにそれに関連するデータを記憶する。
処理部２５は、メモリ２４から読み出したプログラムＰＲＧを実行して、以下に示すデータ処理装置１の動作を統括的に制御する。
プログラムＰＲＧは、例えば、半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスクあるいは磁気ディスク等の記録媒体に記録される。

以下、図１に示すナレッジ検索装置１０の概要を説明する。
図２は、図１に示すナレッジ検索装置１０のディスプレイ２２に表示される画面を説明するための図である。
図３は、図２に示す画面を表示する過程での処理手順を説明するための図である。

ナレッジ検索装置１０は、機械的な設計情報などのナレッジ情報ＫｏＤの検索を行うために用いられる。なお、本実施形態におけるナレッジ情報は、本発明のコンテンツの一例である。
（１）ユーザは、操作部２３を操作して、入力ボックス４１内に設計や操作法のガイドに関してユーザが取得した情報に関連するキーワードＫＷを入力する（図３に示すステップＳＴ１１）。なお、ユーザは、キーワードＫＷではなく、検索対象を指定するための文章を入力してもよい。
（２）ナレッジ検索装置１０の処理回路２５は、入力されたキーワードＫＷと意味的に近いタグＴａｇを後述するアルゴリズムで特定し、当該タグＴａｇのアイコンをディスプレイ２２に表示された画面のボックス４７内に表示する（ステップＳＴ１２）。当該タグＴａｇのアイコンの位置は、例えば、ネットワーク上の情報を動的に用いて決定されている。
（３）図４に示すように、各タグＴａｇには、予め設計や操作法に関するナレッジ情報ＫｏＤがリンクされている。
このとき、処理回路２５は、上記特定したタグＴａｇの名前をボックス４３内にリスト表示する。
このとき、処理回路２５は、上記特定したタグＴａｇのパターンをボックス４７内に点滅もしくは強く表示する。

処理回路２５は、ディスプレイ２２にタグＴａｇと、それにリンクされているナレッジ情報ＫｏＤのアイコンを表示する（ステップＳＴ１３）。
ナレッジ情報ＫｏＤは、例えば、設計法や操作法等のガイドや解説等、設計をナビゲートする情報である。
また、タグＴａｇは、頻繁に使用されるキーワードであり、ナレッジ情報ＫｏＤの検索に使用され、ナレッジ情報ＫｏＤ内に含まれる情報である。
処理回路２５は、キーワードＫＷに最も近いタグＴａｇにリンクされたナレッジ情報ＫｏＤのリストをボックス４５内に表示する。
このとき、処理回路２５は、上記特定したタグＴａｇにリンクしたコンテンツ情報のパターンをボックス４７内に点滅もしくは強く表示する。
図４に示すように、タグ間、並びにナレッジ情報間でリンクが張られている。
ここで、タグＴａｇ間のリンクにおいては、リンク元とリンク先との間には、図５に示す関連度マトリックスＴＴに示すように表頭のタグと表側のタグの相関性の高さを示す、たとえばコンテンツの中での共起度行列のような関係がある。
また、ナレッジ情報ＫｏＤ間のリンクにおいては、図５に示す関連度マトリックスＫｏＫｏに示すような、リンク元のナレッジ情報ＫｏＤがリンク先のナレッジ情報ＫｏＤを引用している等の関係がある。

なお、タグＴａｇとナレッジ情報ＫｏＤとは予めリンクされているのではなく、処理回路２５が、タグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤの座標を基に、各ナレッジ情報ＫｏＤを距離が最も近いタグＴａｇにクラスタリングする処理を行ってもよい。この場合には、処理回路２５は、各タグＴａｇに、それにクラスタリングされているナレッジ情報ＫｏＤを視覚的に関連付けて表示する処理を行う。

（４）ユーザは、操作部２３を操作して、興味があるタグＴａｇにリンクされたナレッジ情報ＫｏＤのアイコン（マーカ）を指定する（ステップＳＴ１４）。これにより、処理回路２５は、当該指定されたアイコンのナレッジ情報ＫｏＤをディスプレイ２２に表示する。
（５）ユーザは、ディスプレイ２２に表示されたナレッジ情報が有益な場合にはそれを設計等に使用する。
また、ユーザは、そのナレッジ情報ＫｏＤを使用した旨の情報をナレッジ検索装置１０に入力する（ステップＳＴ１５）。
（６）処理回路２５は、ユーザによって使用されたタグＴａｇとナレッジ情報ＫｏＤの履歴をメモリ２４に蓄積する。
（７）処理回路２５は、ユーザによって使用されたタグＴａｇとナレッジ情報ＫｏＤとのリンク強度を高める（ステップＳＴ１６）。また、処理回路２５は、例えば、一定期間内に所定回数以上、頻繁に利用されるＫＷをタグとして用いる。

ナレッジ検索装置１０では、上記（２）の構成により、より現実に即した距離でキーワードとタグを配置 できる。また、上記（３）の構成によりナレッジ情報ＫｏＤのアイコンをタグＴａｇのアイコンと同一平面にマッピンすることから、両者の関連度を視覚的に容易に把握できる。
また、ナレッジ検索装置１０では、上記（６），（７）の構成により、使えば使うほど賢くなるシステムにすることができる。

処理回路２５は、その処理において、メモリ２４に記憶されたタグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤを読み出すと共に、処理過程のデータをメモリ２４に逐次書き込み、後の処理で読み出す。明細書において、このようなメモリ２４に対する処理回路２５のアクセスについては特に明示しない。

［関連度マトリックス］
図５に示す関連度マトリックスＫｏＴ，ＴＴ，ＫＷＴ，ＫｏＫｏ，ＫｏＺは、処理回路２５によって生成され、メモリ２４に記憶される。
関連度マトリックスＫｏＴは、ナレッジ情報ＫｏＤと、タグＴａｇとの関連度を示している。
例えば、ナレッジ情報ＫｏＤｎ内にタグＴａｇｍがＸ個含まれている場合に、関連度マトリックスＫｏＴのｎ行ｍ列の値がＸとなる。
処理回路２５は、各ナレッジ情報ＫｏＤｎ内で各タグＴａｇｍが含まれる数をカウントして関連度マトリックスＫｏＴを生成し、これをメモリ２４に書き込む。
関連度マトリックスＫｏＴは、例えば、図６に示すように規定される。
図６に示す各ナレッジ情報ＫｏＤおよびタグＴａｇは、例えば、図７に示されるようなものが用いられる。

関連度マトリックスＴＴは、上述したようなデータとは別に、ユーザによる１回の検索作業において２つのタグが同時に使用された数を示す場合もある。
処理回路２５は、ユーザによる各検索作業において２つのタグが同時に使用される数をカウントし、それを基に関連度マトリックスＴＴを生成および更新し、これをメモリ２４に書き込む。

関連度マトリックスＫＷＴは、ナレッジ情報ＫｏＤ内において、各タグＴａｇとキーワードＫＷとが同時に含まれる頻度（回数）を示している。
処理回路２５は、ナレッジ情報ＫｏＤを検索して、各タグＴａｇとキーワードＫＷとが同時に含まれる頻度（回数）をカウントし、関連度マトリックスＫＷＴを生成する。
処理回路２５は、関連度マトリックスＫＷＴを基に、入力されたキーワードＫＷの座標を計算する。

関連度マトリックスＫｏＫｏは、前述のようにナレッジ情報ＫｏＤが引用された回数のようなデータとは別に、ユーザによる１回の検索作業において２つのナレッジ情報ＫｏＤが同時に使用された数を示す場合もある。
処理回路２５は、ユーザによる各検索作業において２つのナレッジ情報ＫｏＤが同時に使用される数をカウントし、それを基に関連度マトリックスＫｏＫｏを生成および更新し、これをメモリ２４に書き込む。
また、処理回路２５は、リンク関係のある２つのナレッジ情報ＫｏＤの関連度を高める。

関連度マトリックスＫｏＤは、各ナレッジ情報ＫｏＤがユーザによる検索作業において使用された回数を示す。また、関連度マトリックスＫｏＤは、予め複数の評価基準を決め、ユーザによって各評価基準が選択された回数を示す。
評価基準としては、例えば、各ナレッジ情報ＫｏＤが役に立ったかどうかをユーザが例えば５段階で判定したものが用いられる。

処理回路２５は、上述した関連度マトリックスＫｏＴ，ＴＴ，ＫＷＴ，ＫｏＫｏ，ＫｏＺを基に、タグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤの座標を計算すると共に、タグＴａｇに対して関連度の高いナレッジ情報ＫｏＤを優先的にリストアップしたり、関連度の高いナレッジ情報ＫｏＤを同時にリストアップする等の処理を行う。

［ナレッジ情報ＫｏＤおよびタグＴａｇの座標計算］
以下、処理回路２５によるナレッジ情報ＫｏＤおよびタグＴａｇの座標を計算する処理について説明する。
図８は、ナレッジ情報ＫｏＤおよびタグＴａｇの座標を計算する処理を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ２１：
処理回路２５は、予め用意されてメモリ２４に記憶されている各ナレッジ情報ＫｏＤｎ内で各タグＴａｇｍが含まれる数をカウントして図５に示す関連度マトリックスＫｏＴ１を生成する。

ステップＳＴ２２：
処理回路２５は、ステップＳＴ２１で生成した関連度マトリックスＫｏＴ１を平準化して、関連度マトリックスＫｏＴを生成する。
関連度マトリックスＫｏＴの各要素は、関連度マトリックスＫｏＴ１の各要素を、平均値や分散が一定の範囲になるように変換された値を示す。

ステップＳＴ２３：
処理回路２５は、ステップＳＴ２２で生成した関連度マトリックスＫｏＴを特異値分解してＴａｇ，ＫｏＤの座標を生成する。
なお、処理回路２５は、相互イタレーション、特表２００３−５０５７８９で示される手法等、その他の手法でＴａｇ，ＫｏＤの座標を計算してもよい。

タグＴａｇ（右特異ベクトル）Ｔ（ｒ行ｍ列）と、ナレッジ情報ＫｏＤ（左特異ベクトル）Ｋ（ｎ行ｒ列）とは、関連度マトリックスＫｏＴを下記式（１）に示すように特異値分解して規定されたものになる。

ＫｏＴ：ｎ（列）×ｍ（行）の行列
Ｋ：ｎ×ｒの行列
Ｔ：ｒ×ｍの行列
λ：ｒ×ｒの対角行列であり、ｒ＝３の場合には、下記式（２）で示され、ｒ１＞ｒ２＞ｒ３が成り立つように並べたものである。

なお、上記式（１）に示すＫｏＴ，Ｋ．Ｔは、例えば、下記表１，２，３に示すように規定される。

以下、図８に示すステップＳＴ２３について詳細に説明する。
図９は、図８に示すステップＳＴ２３を説明するためのフローチャートである。
以下、図９に示す各ステップについて説明する。
ステップＳＴ３１：
図１に示す処理回路２５は、図８に示すステップＳＴ２２でメモリ２４に書き込まれたｎ行ｍ列の関連度マトリックスＫｏＴを読み出す。
ステップＳＴ３２：
処理回路２５は、例えば、ステップＳＴ２３の処理の終了条件を設定する。
処理回路２５は、座標系の次元を示す変数ｊの上限値ｒ（次元数）を設定する。
なお、処理回路２５は、上限値ｒの代わりに、収束条件判定係数Ｃを設定してもよい。

ステップＳＴ３３：
処理回路２５は、ステップＳＴ３１で読み出した関連度マトリックスＫｏＴを基に、下記式（３）の演算を行い、行列データＫｏＴ２を生成する。
下記式（３）において、ＫｏＴ^ｔは、ＫｏＴの転置行列であり、ＫｏＴ２はｍ行ｍ列の行列データである。

ステップＳＴ３４：
処理回路２５は、上記次元を示す変数ｊに初期値「０」を設定する。

ステップＳＴ３５：
処理回路２５は、変数ｊを「１」インクリメントする。

ステップＳＴ３６：
処理回路２５は、ステップＳＴ３３で生成した行列データＫｏＴ２の上位ｊ個の固有値（σ１２，σ２２，．．．，σｊ２）と、それらに対応した固有ベクトルである右特異ベクトルＴｊ（Ｔｊ１，Ｔｊ２，．．．，Ｔｊｍ）を計算する。
当該ステップＳＴ３６の処理については後に詳細に説明する。

ステップＳＴ３７：
処理回路２５は、ステップＳＴ３６で生成したσｊ２が「０」であるか否かを判断し、０であると判断すると処理を終了し、そうでない場合にはステップＳＴ３８に進む。
すなわち、σｊ２が「０」である場合には、ステップＳＴ３６の処理を打ち切る。

ステップＳＴ３８：
処理回路３５は、ステップＳＴ３２で設定した処理終了条件を満たしたか否かを判断し、満たしたと判断するとステップＳＴ３９に進み、そうでない場合にはステップＳＴ３５に戻る。
例えば、処理回路２５は、変数ｊが上限値ｒを超えたか否かを判断する。
なお、処理回路２５は、σｒ２／Σσｉ２がＣ以下であるか等を基に上記判断を行ってもよい。ここで、Σはσｉ２をｉ＝１〜ｒまで加算することを意味している。

ステップＳＴ３９：
処理回路２５は、下記式（４）に基づいて、ステップＳＴ３６で生成したσｊ２と、Ｔｊとを基に、例えば、ナレッジ情報ＫｏＤ（左特異ベクトル）Ｋｊ（＝（Ｋｊ１，Ｋｊ２，．．．．，Ｋｊｒ））を生成する。

以下、上述した図９に示すステップＳＴ３６について詳細に説明する。
図１０は、図９に示すステップＳＴ３６を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ４１：
処理回路２５は、ｍ行ｍ列の行列データＫｏＴ２をメモリ２４から読み出す。

ステップＳＴ４２：
処理回路２５は、変数ｉに初期値「０」を設定する。
変数ｉは、座標系の次元を示しており、上限値はｊである。

ステップＳＴ４３：
処理回路２５は、変数ｉを１インクリメントする。

ステップＳＴ４４：
処理回路２５は、右特異ベクトルＴｊＴ１ｊ、Ｔ２ｊ，．．．，Ｔｍｊ）の初期値として、Ｔｊ（ｂ１ｊ，ｂ２ｊ，．．．．ｂｍｊ）に設定してメモリ２４に書き込む。各要素は、乱数にて生成する。

ステップＳＴ４５：
処理回路２５は、下記式（５）により、Ｔ２ｊを計算してメモリ２４に書き込む。次に、処理回路２５は、メモリ２４から読み出したＴ２ｊのノルム平方根を計算し、その結果をσｊとしてメモリ２４に書き込む。

ステップＳＴ４６：
処理回路２５は、メモリ２４からＴｊの各要素（Ｔ１ｊ、Ｔ２ｊ，．．．，Ｔｍｊ）を読み出し、これらをメモリ２４から読み出したσｊで除算して、新たな右特異ベクトルＴｊの要素（Ｔ１ｊ、Ｔ２ｊ，．．．，Ｔｍｊ）としてメモリ２４に書き込む。

ステップＳＴ４７：
処理回路２５は、変数ｉが、図９に示すステップＳＴ３５で設定した変数ｊと一致するか否かを判断し、一致すると判断した場合にはステップＳＴ４９に進み、そうでない場合にはステップＳＴ４８に進む。

ステップＳＴ４８：
処理回路２５は、ステップＳＴ４５で生成したσｊと、ステップＳＴ４６で生成したＴｊと、メモリ２４から読み出した上記行列データＫｏＴ２とを基に下記式（６）に示す演算を行い、新たな行列データＫｏＴ２を生成し、これをメモリ２４に書き込む。
下記式（６）において、ＫｏＴ２（ｈ，ｋ）は行列データＫｏＴ２のｈ行ｋ列の要素データを示す。
Ｔｊ（ｈ）およびＴｊ（ｋ）はそれぞれ右特異ベクトルＴｊのｈ番目およびｋ番目の要素データを示す。

これにより、図９に示すステップＳＴ３６の処理が完了する。

以下、キーワードＫＷを入力してナレッジ情報ＫｏＤを取得するまでの処理を説明する。
図１１は、キーワードＫＷを入力してナレッジ情報ＫｏＤを取得するまでの処理を説明するためのフローチャートである。

ステップＳＴ６１：
ユーザは、図１に示す操作部２３を操作して、図２に示す入力ボックス４１内に設計や操作法のガイドに関するキーワードＫＷを入力する。なお、ユーザは、キーワードではなく、検索対象を指定するための文章を入力してもよい。

ステップＳＴ６２：
ナレッジ検索装置１０の処理回路２５は、ステップＳＴ６１で入力されたキーワードＫＷと意味的に近いタグを特定してディスプレイ２２に表示する。
このとき、処理回路２５は、図５に示す関連度マトリックスＫＷＴを基に、ステップＳＴ６１で入力されたキーワードＫＷの座標を計算する。具体的には、処理回路２５は、入力したキーワードＫＷと同じナレッジ情報ＫｏＤに含まれるタグＴａｇの座標を基に、それらの座標の重心を当該キーワードＫＷの座標とする。処理回路２５は、当該座標にキーワードＫＷのアイコンを表示する。
そして、処理回路２５は、図８のステップＳＴ２３で予め算出したタグの座標のなかから、当該算出したキーワードＫＷの座標と最も近い距離の複数個の座標を特定する。処理回路２５は、ブロック４７内の上記特定した座標にタグのアイコンを表示する。また、処理回路２５は、図２に示すブロック４３内に当該特定した座標のタグ名をリスト表示する。

本実施形態において、座標間の「距離」は、ユークリッドの距離やマハラノビスの距離でも良く、2つのベクトルの原点からの多次元の見込む立体角度やその立体角の正弦等でも良い。

ステップＳＴ６３：
ユーザはステップＳＴ６２でディスプレイ２２に表示された画面上で、関連性が高いと考えるタグのアイコンを選択する。

ステップＳＴ６４：
処理回路２５は、ステップＳＴ６３でアイコンが選択されたタグとの「距離」が近い順に所定数のナレッジ情報ＫｏＤのリストをブロック４５内に表示する。また、処理回路２５は、ブロック４７のマップ上にも当該ナレッジ情報ＫｏＤのアイコンを表示する。
このとき、処理回路２５は、図８のステップＳＴ２３で予め計算されたナレッジ情報ＫｏＤの座標と、選択されたタグの座標とにアイコンを表示する。

ステップＳＴ６５：
ユーザは、操作部２３を操作して、マップ上あるいはリスト上でナレッジ情報ＫｏＤにカーソルを合わせる。

ステップＳＴ６６：
処理回路２５は、ステップＳＴ６５でカーソルが合わせられたナレッジ情報ＫｏＤの内容をハイライト表示する。
当該ハイライト表示は、例えば、点滅や強く光るハイライテングのような形式で行う。

ステップＳＴ６７：
ユーザは、ステップＳＴ６６でハイライト表示されたナレッジ情報ＫｏＤのうち、選択するナレッジ情報ＫｏＤを操作部２３でダブルクリック操作する。

ステップＳＴ６８：
処理回路２５は、ステップＳＴ６７でダブルクリック操作されたナレッジ情報ＫｏＤをメモリ２４から読み出して、その情報や、そのヘルプ情報のページをディスプレイ２２に表示する。

ステップＳＴ６９：
処理回路２５は、操作部２３を操作して、ステップＳＴ６８で表示されたナレッジ情報ＫｏＤが正しい（有用）であるか否かの指示を入力する。
処理回路２５は、正しいことを示す指示が入力された場合にはステップＳＴ７０に進み、そうでない場合にはステップＳＴ７１に進む。

ステップＳＴ７０：
処理回路２５は、ステップＳＴ６８で表示したナレッジ情報ＫｏＤと、それに対応したステップＳＴ６３で選択されたタグとのリンク強度を高める。具体的には、処理回路２５は、図５に示す関連度マトリックスＫｏＴにおける当該ナレッジ情報ＫｏＤとタグＴａｇとの関連度を高める。

ステップＳＴ７１：
処理回路２５は、選択されたタグＴａｇが正しいかをユーザに問い合わせ、正しいという回答が入力された場合にはステップＳＴ６５に戻り、新たなナレッジ情報ＫｏＤを選択させる。処理回路２５は、タグＴａｇが正しくないという回答を入力した場合には、ステップＳＴ７２に進む。

ステップＳＴ７２：
処理回路２５は、入力されたキーワードＫＷが正しいかをユーザに問い合わせ、正しいという回答が入力された場合にはステップＳＴ６３に戻り、新たなタグＴａｇを選択させる。処理回路２５は、キーワードＫＷが正しくないという回答を入力した場合には、ステップＳＴ６１に戻り、新たなキーワードＫＷを入力させる。

以上説明したように、ナレッジ検索装置１０では、図１１に示すステップＳＴ６２，Ｓ６４で説明したように、入力されたキーワードＫＷ、タグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤのアイコンをその関連度に対応した位置表示する。
そのため、ユーザは、これらの関連度を視覚的に容易に把握でき、自らが求めるナレッジ情報ＫｏＤを効率的に取得できる。

また、ナレッジ検索装置１０では、ステップＳＴ７０に示すように、図５に示す各種の関連度マトリックスを更新することで、実際に使用されたナレッジ情報ＫｏＤと、それに用いられたタグＴａｇと関連度を高める。これにより、使えば使うほど、タグＴａｇに対して実際に利用される確率が高いナレッジ情報ＫｏＤが優先的にリスト表示されることになり、ユーザが必要なナレッジ情報ＫｏＤをより効率的に取得できるようになる。

＜第１実施形態のその他の例＞
図１２は、図２に示すディスプレイ２２に表示される画面においてタグＴａｇからナレッジ情報ＫｏＤへの紐付けを示すパターンを表示する例を説明するための図である。
図１２に示すように、処理回路２５は、上述した第１実施形態で説明した図２に示す画面において、タグＴａｇのアイコンから、当該タグＴａｇにリンクされたナレッジ情報ＫｏＤのアイコンに向けて紐付けを示す矢印パターンを表示してもよい。
このような矢印パターンを表示することで、リンク関係を視覚的に容易に把握できるようになる。

図１２は、図２に示すディスプレイ２２に表示される画面においてタグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤの近いものをクラスタを示すパターンを表示する例を説明するための図である。
図１２に示すように、処理回路２５は、上述した第１実施形態で説明した図２に示す画面において、タグＴａｇのアイコンおよびナレッジ情報ＫｏＤの近いもの同士クラスタリングして表示してもよい。
このようなクラスタのパターンを表示することで、タグとナレッジ情報の排他的な関係を視覚的に容易に把握できるようになる。

図１３は、図１２に示すディスプレイ２２に表示された画面において、布置するオブジェクトの分布の分散の尺度を示す同心円パターンを表示する例を説明するための図である。
同心円は、スケールを示す。オブジェクトやタグは、正確に表現するためには、高次元で表示した方が良いが、２次元や３次元等に圧縮して表現せざるを得ない。この場合に、圧縮しても情報量を失わないようにするために、なるべく遠くへ飛ばし、かつ違うオブジェクト同士はなるべく散らすことが望ましい。つまり分散を大きくすることが望ましいが、分散（中心からの２乗のモーメント）を一定にするという制限をつける必要がある。無限に飛び散ってしまうことを回避するためである。
そこで、処理回路２５は、例えば、分散を平方で開いた標準偏差を”１”とするという制限条件の下で、各タグＴａｇやナレッジ情報ＫｏＤの座標がお互いに離れ（または近寄り）、かつ遠くに飛ばすように処理を行う。
ここで、各タグＴａｇやナレッジ情報ＫｏＤの座標は、中心から３シグマ（３倍の標準偏差）以上は、遠くにはあまり分布できない。そのため、図１３に示すように、同心円パターンを用いることで、各軸の尺度をあわせたり、表示をしやすくしたり、表示を見やすくすることが可能になる。

ところで、前述した式（１）についての特異値分解自体が、似たもの（近似度が高いもの）を集め、違うものを飛ばして引き離すアルゴリズムである。相互平均代入法も同様である。
このようなアルゴリズムで得られたオブジェクト（タグＴａｇやナレッジ情報ＫｏＤ）の座標の分布を調べ、”一定の値を引き（通常は各軸の平均値を引き）”一定の値にセンタリングする。（平均を引くと各軸はすべて”０”にセンタリングされる）
次に、処理回路２５は、各軸の座標を”一定の値で割り（通常は、各軸の標準偏差で割る）”全体がある範囲に収まるようにスケーリングする。（標準偏差で割ると、ほとんどのオブジェクトは、プラス3以下で、マイナス3以上の範囲に収まる。）
従って、例えば、２次元であれば、原点から長さが、”１”、”２”、”３”の円を書くと、ほとんどのオブジェクトは、その中に分布して納まる。処理回路２５は、３次元ならば、長さが、”１”、”２”、”３”の球体を表示する処理を行う。

＜第２実施形態＞
本実施形態では、ナレッジ検索装置１０が、ユーザがタグが表示された画面上に指定したマークの位置に応じたナレッジ情報ＫｏＤを表示する場合を説明する。
図１４は、本発明の第２実施形態におけるナレッジ検索装置の処理を説明するためのフローチャートである。

本実施形態においては、ナレッジ検索装置１０の処理回路２５は、第１実施形態の図１１のステップＳＴ６１，ＳＴ６２と同様の処理を行い、ステップＳＴ６１で入力されたキーワードＫＷと意味的に近いタグを特定してそのアイコンをディスプレイ２２に表示する。
また、処理回路２５は、図２に示すブロック４３内に当該特定した座標のタグ名をリスト表示する。

そして、ユーザは、操作部２３を操作して、ステップＳＴ６２でディスプレイ２２に表示された画面上で、任意のポジションをクリック等して指定してマークを置く処理をする（ステップＳＴ８３）。処理回路２５は、当該指定されたマークのポジションの座標をメモリ２４に書き込む。

処理回路２５は、マークから距離が近い順に所定数のタグＴａｇを特定し、そのタグＴａｇに紐付け（リンク）されている距離が近い順に所定数のナレッジ情報ＫｏＤを特定する。
このとき、処理回路２５は、上記距離を２次元の座標でなく、３次元以上の座標を用いて算出してもよい。
そして、処理回路２５は、上記特定したタグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤ、あるいはそのアイコンをハイライト表示する（ステップＳＴ８４）。

なお、処理回路２５は、メモリ２４に記憶されている座標データを基に、ステップＳＴ６２において２次元のマップに表示するために用いた座標の次元の組み合わせ以外の次元の組み合わせを基に、新たな２次元マップを、既に表示したマップに重ねた表示する処理を行ってもよい（ステップＳＴ８５）。
例えば１−２次元空間地図上でマークを置き、１−２次元以外の空間地図上でそのマークを再調整して、より検索精度を高めることが出来る。

処理回路２５は、ステップＳＴ８５の後に、図１１のステップＳＴ６７，ＳＴ６８，ＳＴ６９の処理を行う。
処理回路２５は、ステップＳＴ６９でナレッジ情報ＫｏＤが正しいという指示が入力された場合に、ステップＳＴ８３で特定されたマークの座標から近い順に所定数のタグＴａｇと、そのタグＴａｇに紐付けされたナレッジ情報ＫｏＤとの関連度を高める（ステップＳＴ８９）。具体的には、図６に示す関連度マトリックスＫｏＴの対応するタグＴａｇとナレッジ情報ＫｏＤとの関連度を高める。

一方、処理回路２５は、ステップＳＴ６８でナレッジ情報ＫｏＤが正しいという指示が入力されない場合に、ステップＳＴ８３で指定されたポジションが正しいかを画面上でユーザに問い合わせる（ステップＳＴ９０）。
そして、処理回路２５は、ステップＳＴ９０でポジションが正しいという回答が入力された場合、もしくは正しくないという入力がなされない場合には、にはステップＳＴ６７に戻り、そうでない場合にはステップＳＴ８３に戻る。

処理回路２５は、第１次元目と第２次元目の同時表現空間において指定（設定）された位置のアイコン（パターン）を、第１次元および第２次元の組み合わせ以外の空間でも再設定する処理を行ってもよい。特に１−２次元上でこのアイコンを置いた時、画面を１−３次元に切り替えると、１次元目の座標位置は保持されるが、３次元目は情報がないので、“０”になる。この場合に、画面上で、アイコンを操作し、再設定することで、より狙いに合ったコンテンツを取得することが可能になる。

このように第２実施形態では、ユーザはマップ上でタグＴａｇのアイコンを見ながら、自らが興味がある概念に近いポジションにマークを指定し、そのマークに関連したナレッジ情報ＫｏＤのリストを得ることができる。そのため、第１実施形態に比べて、ユーザのニーズに合ったナレッジ情報ＫｏＤを効率的に提供することが可能になる。

上述したように、本実施形態のナレッジ検索装置１０によれば、ユーザが選択した複数のタグを基に新たな座標を計算し、その座標を用いてナレッジ情報Ｋｏを選択する。そのため、一つのタグを用いる場合に比べて、よりユーザの要求に合ったナレッジ情報Ｋｏをユーザに提供することが可能になる。
＜第３実施形態＞
本実施形態では、ナレッジ検索装置１０が、ユーザが画面上に表示された複数のタグを選択する場合を説明する。
図１５は、本発明の第３実施形態におけるナレッジ検索装置の処理を説明するためのフローチャートである。

本実施形態においては、ナレッジ検索装置１０の処理回路２５は、第１実施形態の図１１のステップＳＴ６１，ＳＴ６２と同様の処理を行い、ステップＳＴ６１で入力されたキーワードＫＷと意味的に近いタグを特定してそのアイコンをディスプレイ２２に表示する。
また、処理回路２５は、図２に示すブロック４３内に当該特定した座標のタグ名をリスト表示する。

そして、ユーザは、操作部２３を操作して、ステップＳＴ６２でディスプレイ２２に表示された画面上で、複数のタグＴａｇのアイコンを指定する（ステップＳＴ１０３）。処理回路２５は、当該指定されたタグＴａｇを識別する情報をメモリ２４に書き込む。

処理回路２５は、上記選択した複数のタグＴａｇから決定した座標から距離が近い順に所定数のナレッジ情報ＫｏＤを特定し、その特定したナレッジ情報ＫｏＤのリストを表示する（ステップＳＴ１０４）。
このとき、処理回路２５は、例えば、上記選択した複数のタグＴａｇの座標の重心座標を掲載し、その重心座標から距離が近い所定数のナレッジ情報ＫｏＤを特定する。

処理回路２５は、第１実施形態と同様に、ステップＳＴ６５〜ＳＴ７２の処理を行う。

上述したように、本実施形態のナレッジ検索装置１０によれば、タグが表示された画面上で、そのタグを見ながらユーザが指定した位置の座標を計算し、その座標を用いてナレッジ情報Ｋｏを選択する。そのため、ユーザの要求に合ったナレッジ情報Ｋｏをユーザに提供することが可能になる。

本発明は上述した実施形態には限定されない。
すなわち、当業者は、本発明の技術的範囲またはその均等の範囲内において、上述した実施形態の構成要素に関し、様々な変更、コンビネーション、サブコンビネーション、並びに代替を行ってもよい。

上述した実施形態では、設計に役立つナレッジを取得するシステムにおいて本発明を適用した場合を例示したが、その他のナレッジ、あるいはナレッジ以外のコンテンツを取得するシステムにおいて本発明を適用してもよい。

また、上述した実施形態では、図１に示すメモリ２４に、例えば、タグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤを記憶した場合を例示したが、ネットワーク上のサーバ装置にタグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤを記憶してもよい
この場合に、ネットワークに接続されたクライアント装置が、ネットワークを介してサーバ装置にアクセスを行い、サーバ装置に記憶されたタグＴａｇおよびナレッジ情報ＫｏＤなどを用いて、図２に示す画面を表示してもよい。

図２に示す表示処理において、処理回路２５は、タグをその座標でクラスタリングしてもよい。
クラスタリングの方法は、特に限定されないが、多次元の複数のオブジェクトをクラスタリングする簡単な方法は、例えば、以下の通りである。処理回路２５は、以下の処理により上記クラスタリングを行う。
（１）（幾つのクラスターに分けるか）：クラスター分けをする数を決め、
（２）（中心の初期値）：その数だけ対象とするオブジェクトを任意にコアオブジェクトに選び、これをクラスタの中心とします。
（３）（割り当て）：選ばれたコアオブジェクト以外のオブジェクトを、1つずつ選び、各クラスタの中心と比較し一番近いクラスタに割り付けます。
（４）（中心の更新）：すべてのオブジェクトの割付が完了したら、各クラスタの重心（平均）を、新しいクラスタの中心とする。
（５）（終了判定）：終了条件を調べ、満たせば終了。満たさなければ、（３）へ戻る。
終了条件としては、例えば、クラスタ構成が変化せず安定すれば良いとする。

本発明は、キーワードを入力してタグを基にコンテンツを取得するシステムに適用することが可能である。

図１は、本発明の第１実施形態に係るナレッジ検索装置の構成図である。 図２は、図１に示すナレッジ検索装置のディスプレイに表示される画面を説明するための図である。 図３は、図２に示す画面を表示する過程での処理手順を説明するための図である。 図４は、タグＴａｇとナレッジ情報ＫｏＤとの結び付きを説明するための図である。 図５は、関連度マトリックスＫｏＴ，ＴＴ，ＫＷＴ，ＫｏＫｏ，ＫｏＺを説明するための図である。 図６は、図５に示す関連度マトリックスＫｏＴの具体例を説明するための図である。 図７は、図６に示す各要素の具体例を説明するための図である。 図８は、ナレッジ情報ＫｏＤおよびタグＴａｇの座標を計算する処理を説明するためのフローチャートである。 図９は、図８に示すステップＳＴ２３を説明するためのフローチャートである。 図１０は、図９に示すステップＳＴ３６を説明するためのフローチャートである。 図１１は、キーワードＫＷを入力してナレッジ情報ＫｏＤを取得するまでの処理を説明するためのフローチャートである。 図１２は、図２に示すディスプレイに表示される画面においてナレッジ情報ＫｏＤをクラシタリングしたパターンを表示する例を説明する図である。 図１３は、図１２に示すディスプレイに表示された画面において、中心からの距離の尺度を示す同心円パターンを表示する例を説明するための図である。 図１４は、本発明の第２実施形態におけるナレッジ検索装置の処理を説明するためのフローチャートである。 図１５は、本発明の第３実施形態におけるナレッジ検索装置の処理を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０…ナレッジ検索装置
２１…インタフェース
２２…ディスプレイ
２３…操作部
２４…メモリ
２５…処理回路
Ｔａｇ…タグ
ＫｏＤ…ナレッジ情報

Claims (9)

1. 予め規定された複数次元の座標空間を基にした処理をコンピュータが実行するデータ処理方法であって、
   指定されたキーワードに対応した前記座標空間内の座標を決定する第１の工程と、
   前記座標空間内で予め座標が決定された複数のタグのなかから、前記第１の工程で決定された前記キーワードの座標との距離が近い順に所定数のタグを特定する第２の工程と、
   前記第２の工程で特定された所定数のタグに対応したパターンを、前記座標空間内の当該タグの座標に表示する第３の工程と、
   前記タグの各々と当該タグに関連したコンテンツへのリンクを示す情報に基づいて、前記第３の工程でパターンが表示された前記タグにリンクされたコンテンツに対応したパターンを、当該タグと関連度が高くなるに従って当該タグの座標に近くなるように決定された前記座標空間の座標に表示する第４の工程と、
   前記第３の工程で表示されたパターンがユーザの操作に応じて指定され、当該画像に対応した前記コンテンツが利用された場合に、当該利用されたコンテンツがリンクされているタグの座標と、当該コンテンツの座標とを近づけるコンテンツ利用関連工程と
   を前記コンピュータが実行するデータ処理方法。
2. 複数の前記タグの各々について、当該タグと複数の前記コンテンツの各々との関連性の強さを示す関連性指標値が規定されている場合に、前記複数のタグの間で当該タグと前記複数のコンテンツとの関連度のパターンの近似度が高まるに従って、当該複数のタグの座標間の距離を近くし、かつ、前記複数のコンテンツの間で当該コンテンツと前記複数のタグとの関連度のパターンの近似度が高まるに従って、当該複数のコンテンツの座標間の距離を近くする第５の工程と、
   前記タグとコンテンツとの関連度が高くなるに従って当該タグとの座標と近くする前記アルゴリズムを基に、前記関連性指標値を用いて計算を行って前記コンテンツの座標を決定する第６の工程と
   をさらに有し、
   前記第３の工程は、前記第５の工程で決定した座標に前記タグに対応したパターンを表示し、
   前記第４の工程は、前記第５および第６の工程で決定した座標に前記コンテンツに対応したパターンを表示する
   請求項１に記載のデータ処理方法。
3. 前記第３の工程で表示されたタグのうち指定されたタグに関連付けられた複数のコンテンツのうち、当該タグとの関連度が高いものから順に所定数のコンテンツを選択し、当該選択したコンテンツを表示する第７の工程
   を有し、
   前記第７の工程は、複数のタグが指定された場合に、当該指定された複数のタグの座標から新たな座標を計算し、当該新たな座標からの距離が近い順に所定数のコンテンツを表示する
   請求項１または請求項２に記載のデータ処理方法。
4. 前記第３の工程で表示されたタグのうち指定されたタグに関連付けられた複数のコンテンツのうち、当該タグとの関連度が高いものから順に所定数のコンテンツを選択し、当該選択したコンテンツを表示する第７の工程
   を有し、
   前記第７の工程は、前記第３の工程でタグのパターンが表示された画面上で位置のパターンが指定された場合に、当該指定された位置の座標からの距離が近い順に所定数のコンテンツを表示する
   請求項１または請求項２に記載のデータ処理方法。
5. 前記コンテンツが前記タグに関連するナレッジ情報を示し、且つ複数の前記コンテンツの間の関連度の強さを示す関連性指標値が規定されている場合に、複数の前記コンテンツ間の引用回数が多くなるに従って当該複数のコンテンツの間の関連性指標値を大きくする第８の工程と、
   前記第８の工程で設定された前記関連性指標値が大きくなるに従って、当該関連性指標値に対応した２つの前記コンテンツの座標が近くなるように当該コンテンツの座標を決定する第９の工程と
   を有する請求項１〜４のいずれかに記載のデータ処理方法。
6. 前記第１の工程は、入力された質問文から自動的に抽出したキーワードを用いる
   請求項１〜５のいずれかに記載のデータ処理方法。
7. 前記コンテンツを、いずれか一つの前記タグにクラスタリングする工程
   をさらに有する請求項１〜５のいずれかに記載のデータ処理方法。
8. 予め規定された複数次元の座標空間を基にした処理を行うデータ処理装置であって、
   指定されたキーワードに対応した前記座標空間内の座標を決定する第１の手段と、
   前記座標空間内で予め座標が決定された複数のタグのなかから、前記第１の手段で決定された前記キーワードの座標との距離が近い順に所定数のタグを特定する第２の手段と、
   前記第２の手段で特定された所定数のタグに対応したパターンを、前記座標空間内の当該タグの座標に表示する第３の手段と、
   前記タグの各々と当該タグに関連したコンテンツへのリンクを示す情報に基づいて、前記第３の手段でパターンが表示された前記タグにリンクされたコンテンツに対応したパターンを、当該タグと関連度が高くなるに従って当該タグの座標に近くなるように決定された前記座標空間の座標に表示する第４の手段と、
   前記第３の手段で表示されたパターンがユーザの操作に応じて指定され、当該画像に対応した前記コンテンツが利用された場合に、当該利用されたコンテンツがリンクされているタグの座標と、当該コンテンツの座標とを近づけるコンテンツ利用関連手段と
   を有するデータ処理装置。
9. 予め規定された複数次元の座標空間を基にした処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   指定されたキーワードに対応した前記座標空間内の座標を決定する第１の手順と、
   前記座標空間内で予め座標が決定された複数のタグのなかから、前記第１の手順で決定された前記キーワードの座標との距離が近い順に所定数のタグを特定する第２の手順と、
   前記第２の手順で特定された所定数のタグに対応したパターンを、前記座標空間内の当該タグの座標に表示する第３の手順と、
   前記タグの各々と当該タグに関連したコンテンツへのリンクを示す情報に基づいて、前記第３の手順でパターンが表示された前記タグにリンクされたコンテンツに対応したパターンを、当該タグと関連度が高くなるに従って当該タグの座標に近くなるように決定された前記座標空間の座標に表示する第４の手順と、
   前記第３の手順で表示されたパターンがユーザの操作に応じて指定され、当該画像に対応した前記コンテンツが利用された場合に、当該利用されたコンテンツがリンクされているタグの座標と、当該コンテンツの座標とを近づけるコンテンツ利用関連手順と
   を前記コンピュータに実行させるプログラム。