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
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Description
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。
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。
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。
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。
<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。
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。
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。
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。
(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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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、KoTt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。
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。
処理回路25は、変数jを「1」インクリメントする。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
処理回路25は、変数iを1インクリメントする。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
<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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。
Priority Applications (1)
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JP2008046956A JP5258326B2 (ja) | 2008-02-27 | 2008-02-27 | データ処理方法、プログラムおよびデータ処理装置 |
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