JPH09114847A - Information processor - Google Patents
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- JPH09114847A JPH09114847A JP7267496A JP26749695A JPH09114847A JP H09114847 A JPH09114847 A JP H09114847A JP 7267496 A JP7267496 A JP 7267496A JP 26749695 A JP26749695 A JP 26749695A JP H09114847 A JPH09114847 A JP H09114847A
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- degree
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、利用者の観点や
意図を表す視点に応じて、システム内に蓄えられた既知
の情報の検索や、意図したものと関連するが利用者にと
っては未知の情報の検索を行う、情報処理装置に関する
ものである。なお、情報処理装置には、スタンドアロー
ンのシステムのみでなく複数の情報資源がネットワーク
を介して接続されたネットワークシステムも含まれる。
以下では、物理的に分散した複数のシステムであって
も、ネットワーク等を介して各システム内の情報へアク
セス可能な場合には、それらすべての情報を仮想的（ネ
ットワーク透過）な１つのシステム内の情報として扱
う。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a search for known information stored in a system or a method related to an intended thing, which is unknown to the user, depending on the viewpoint of the user or the viewpoint of the intention. The present invention relates to an information processing device that searches for information. Note that the information processing apparatus includes not only a stand-alone system but also a network system in which a plurality of information resources are connected via a network.
In the following, even if a plurality of physically distributed systems are able to access information in each system via a network or the like, all the information is virtually (network transparent) in one system. Treated as information.
【０００２】[0002]
【従来の技術】データベースシステムや知識ベースシス
テム等における従来の情報検索技術には、システムに蓄
えられた情報の各要素にあらかじめつけられたキーワー
ドや属性を利用する方法と、蓄えられた情報を事例キー
として直接用いて、類似した情報や関連する情報を探す
方法がある。2. Description of the Related Art The conventional information retrieval technology in a database system or a knowledge-based system uses a method of using a keyword or attribute previously attached to each element of the information stored in the system, and the stored information as an example. There is a method of directly using as a key to search for similar information or related information.
【０００３】キーワードや属性を利用する検索方法で
は、各情報につけられたキーワードや属性を表す語と、
利用者が検索キーとして指定した語との間の一致度や類
似度等にしたがって、関連する情報が選び出される。例
えば、藤澤浩道らの「概念ブラウザと個人情報環境」
（情報処理学会研究会報告書ＩＭ７−６、ｐｐ４１−４
８、１９９２）は、語の概念間の意味的な関係で規定さ
れた意味ネットワークを用いて、利用者が提示した検索
文と関連する情報を選び出す方法を提案している。その
際、個人ごとの階層的な体系化によって、観点（視点）
に応じた分類を行うことも考えられているが、概念間の
関係をＩｓ−Ａ関係やＰａｒｔ−Ｏｆ関係等のリンクの
有無で定義しているために（図６の従来例では情報Ａか
らＥを関係Ｒでリンクしている）、関係の強弱を視点に
応じて自由に変えることができない。さらに、情報全体
に対する体系化の際の観点が明示されていないため、他
の利用者には体系化の観点も不明確である。また、全体
の整合性をとって体系化されるまでの概念間の関係付け
の定義にも膨大な労力を要するという欠点を持ってい
た。In a search method using keywords and attributes, words representing the keywords and attributes attached to each piece of information,
Related information is selected according to the degree of coincidence, the degree of similarity with the word designated by the user as the search key. For example, Hiromichi Fujisawa's "Concept Browser and Personal Information Environment"
(The Information Processing Society of Japan Research Group Report IM7-6, pp41-4
8, 1992) proposes a method of selecting information related to a search sentence presented by a user, using a semantic network defined by semantic relationships between word concepts. At that time, the point of view (viewpoint) is created by the hierarchical systematization for each individual.
Although it is also considered to perform classification according to, since the relationship between concepts is defined by the presence or absence of a link such as Is-A relationship or Part-Of relationship (from the information A in the conventional example of FIG. (E is linked by the relationship R), the strength of the relationship cannot be freely changed according to the viewpoint. Furthermore, since the viewpoint of systematization for the whole information is not specified, the viewpoint of systematization is not clear to other users. It also had the drawback that enormous effort was required to define the relationships between concepts until they were systematized with overall consistency.
【０００４】事例キーによる方法においては、検索を始
める前に事例キーとなる既知の情報が必要な点が異なる
ものの、視点の変化に対する情報間の関係付けに柔軟性
が欠ける点や、体系化に膨大な労力を要する点は、キー
ワードや属性を利用する検索方法と同様である。The case key method is different in that known information as a case key is required before starting a search, but lacks flexibility in associating information with respect to a change in viewpoint, and systematization is difficult. The point that a huge amount of labor is required is the same as the search method using keywords and attributes.
【０００５】たとえば特開平４−１２７２７３号公報に
開示された検索方法は、情報の各要素間の関連の強さを
数値等で設定した表をもとに、利用者ごとに各利用者の
必要に応じて複数種類設定した表を組み合わせて、事例
キーに関連する情報を選び出している。この方法では、
情報間の関連性が考慮されているが、全要素間の関連性
を規定する（要素の２乗に比例する規模の）表を作成す
る労力も大きい。また異なる視点に対応する複数の表の
組み合わせで、複合的な視点に関連する（ある視点を持
つ利用者には意外な）情報を選び出せるものの、各表に
おける視点がどんなものかが明示されていないために、
利用者が適切な表の組み合わせを選ぶことが困難であ
る。さらに、複数の表の組み合わせに対する演算規則と
しては、情報間の関連性の強弱を視点に応じて変えられ
るようにすることは示されておらず、表中の各数値の最
大値や最小値の選択による表の論理和的な演算という、
限定された方法のみが提示されている。For example, according to the search method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 4-127273, it is necessary for each user to find the necessity of each user based on a table in which the strength of the relationship between the elements of information is set by numerical values or the like. The information related to the case key is selected by combining the tables in which a plurality of types are set according to. in this way,
Although the relation between information is taken into consideration, much effort is required to prepare a table (of a scale proportional to the square of the element) that defines the relation between all elements. In addition, although it is possible to select information related to a composite viewpoint (surprising for users with a certain viewpoint) by combining multiple tables corresponding to different viewpoints, it is clear what kind of viewpoint is in each table. Not to
It is difficult for the user to select an appropriate table combination. Furthermore, as the calculation rule for the combination of multiple tables, it is not shown that the strength of the relationship between information can be changed according to the viewpoint, and the maximum and minimum values of each numerical value in the table It is called the logical OR operation of the table by selection,
Only limited methods are presented.
【０００６】事例キーによる方法に関する上記以外の例
として沢田裕司らの「観点を考慮した連想機構の実現」
（情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．３５、Ｎｏ．５、ｐｐ
７１４−７２４、１９９４）がある。この方法では、事
例間の関係に対して、各事例が有する属性間の類似度と
属性間の関係の類似度とで定義される概念的隣接度を考
え、ある属性や関係で観点を表現し、それらの属性や関
係の重み値で定義した観点の強さによって概念的隣接度
を重みづけることで、観点に応じた事例間の関係付けが
可能となる。また、観点の強さも利用者が自由に設定で
きる。複数の事例キーを用いた実験結果として、事例数
が多くなるほど、事例間の共通性がより重視されるとい
う特徴が報告されている。しかしながら、概念的隣接度
を定義するには、属性間の階層的な概念体系が得られて
いることが前提条件となるが、全体の整合性がとれた概
念体系を得るための労力は、実用規模の情報量に対して
は膨大なものとなってしまう。As an example other than the above regarding the method using the case key, Yuji Sawada et al. “Realization of the association mechanism considering the viewpoint”
(Information Processing Society of Japan, Vol.35, No.5, pp
714-724, 1994). This method considers the conceptual adjacency defined by the similarity between the attributes of each case and the similarity of the relationships between the attributes, and expresses the viewpoint with a certain attribute or relationship. By weighting the conceptual adjacency according to the strength of the viewpoint defined by those attributes and the weight value of the relationship, it becomes possible to correlate the cases according to the viewpoint. Also, the strength of the viewpoint can be freely set by the user. As a result of an experiment using a plurality of case keys, it is reported that the greater the number of cases, the more important the commonality among cases is. However, in order to define conceptual adjacency, it is a prerequisite that a hierarchical conceptual system between attributes is obtained, but the effort to obtain a conceptual system with overall coherence is practical. It becomes enormous for the amount of information of the scale.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】この発明の課題は、シ
ステム内に蓄えられた情報に対して、情報の存在性は既
知であるが検索のすべ（存在場所や名前等）が不明な場
合や、意図したものと関連するが利用者にとっては未知
な情報の探索を行う場合において、利用者の意図や観点
を表す視点に応じて関連する情報を選択的に提示でき
る、柔軟性にとんだ、情報検索手法や情報探索手法を提
供することである。An object of the present invention is to provide information stored in a system where the existence of the information is known but the search (location, name, etc.) is unknown. , In the case of searching for information that is related to the intended one but unknown to the user, the related information can be selectively presented according to the viewpoint that represents the user's intention or viewpoint. It is to provide a search method and an information search method.
【０００８】さらに、この発明は、利用者が自由に視点
を設定できるとともに、設定された任意の視点に応じて
情報間の関連性の強弱を自由に変えられること、および
全体的な整合がとれた概念体系の構築に比べて少ない労
力で情報間の関連性が規定できるようにすることを目的
としている。Further, according to the present invention, the user can freely set the viewpoint, the strength of the relation between the information can be freely changed according to the set arbitrary viewpoint, and the overall matching can be achieved. The purpose is to be able to define the relation between information with less effort than the construction of the concept system.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段および作用】この発明は、
以上の目的を達成するために、複数の情報レコードと、
上記情報レコードの各々と複数の視点の各々との関連の
強弱を規定する関連度とを記憶する記憶手段と、上記関
連度に応じて選択された情報レコードを表示する手段と
を情報処理装置に設けている。また、複数の情報レコー
ドと、上記情報レコードの各々と複数の視点の各々との
関連の強弱を規定する関連度とを記憶する記憶手段と、
上記視点の各々について重み付けを設定する手段と、上
記情報レコードの各視点の関連度を上記重み付けを行い
ながら累積して複合関連度を算出する手段と、入力され
た所定の基準値を上記複合関連度が上回った情報レコー
ドを表示する手段とを情報処理装置に設けている。この
場合、複合関連度が基準値を上回った情報レコードを表
示するのでなく、上記複合関連度の順位に従って上記情
報レコードを表示するようにしてもよい。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides
In order to achieve the above purpose, multiple information records,
An information processing apparatus includes a storage unit that stores a degree of association that defines the degree of association between each of the information records and each of a plurality of viewpoints, and a unit that displays an information record selected according to the degree of association. It is provided. A storage unit that stores a plurality of information records and a degree of association that defines the degree of association between each of the information records and each of the plurality of viewpoints,
A means for setting a weight for each of the viewpoints, a means for calculating a composite relevance degree by accumulating the degree of relevance of each viewpoint of the information record while performing the weighting, and a predetermined reference value input to the composite relevance The information processing apparatus is provided with a means for displaying the information record that has exceeded the frequency. In this case, instead of displaying the information record whose composite relevance exceeds the reference value, the information records may be displayed according to the order of the composite relevance.
【００１０】また、この発明では、上記重み付けを設定
する手段は、利用者ごとにまたは用途ごとに重み付けを
設定することができ、上記情報レコードの関連度を利用
者が任意に設定できるようにしてもよい。Further, according to the present invention, the means for setting the weighting can set the weighting for each user or for each application, and the user can arbitrarily set the degree of association of the information record. Good.
【００１１】また、上記情報レコードの関連度は、上記
視点または関連するキーワードを用いた上記情報レコー
ドに対するアクセスに関する統計データにより規定する
ようにしてもよい。The degree of association of the information record may be defined by statistical data relating to access to the information record using the viewpoint or a related keyword.
【００１２】この発明によれば、情報レコードごとに複
数の視点に対する関連度を指定するようにしているの
で、関連度に応じて情報レコードの検索を行うことがで
きる。また視点ごとに重みを設定することにより、利用
者の用途に合致した観点から複合的な関連度を算出し、
関連度が基準値を超える情報レコードを検索結果として
得ることができる。また各視点を介して情報レコードに
アクセスする頻度を用いて各視点の関連度を決定すれ
ば、実際の情報の扱われ方（人間的な情報の解釈）に従
って関連性を求めることが可能である。According to the present invention, since the degree of association with respect to a plurality of viewpoints is specified for each information record, the information record can be searched according to the degree of association. Also, by setting the weight for each viewpoint, the composite relevance is calculated from the viewpoint that matches the user's purpose,
An information record having a degree of association exceeding a reference value can be obtained as a search result. In addition, if the degree of relevance of each viewpoint is determined by using the frequency of accessing the information record via each viewpoint, it is possible to determine the relevance according to the way information is actually handled (human interpretation of information). .
【００１３】[0013]
【発明の実施の態様】以下この発明の実施例について図
面を参照して説明する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１４】まずこの発明の原理的な構成を第一の実施
例を用いて説明する。First, the principle of the present invention will be described with reference to the first embodiment.
【００１５】図１は第一の実施例を示すもので、この図
において、１０１は情報記憶装置であり、１０２は視点
−情報関連づけ装置であり、１０３は視点設定装置であ
り、１０４は関連情報提示装置であり、１０５は関連情
報選択装置である。以上の各要素はスタンドアローンの
コンピュータで全体として構成でき、また後述のように
ネットワーク上に構成することもできる。情報記憶装置
１０１は情報レコードを記憶するとともに、各視点との
関連の強弱を示す関連度も記憶している。視点設定装置
１０３は、視点ごとの重みを設定することで複合的な視
点を規定する。視点−情報関連づけ装置１０２は、各情
報レコードについて、視点の関連度と、視点の重みから
複合的な関連度を計算する。具体的な計算式の例は後述
する。関連情報提示装置１０４は、複合的な関連度が所
定の値を上回るものを検索結果として提示する。関連情
報選択手段１０５は検索結果から所望の情報レコードを
選択しその内容を出力させるものである。FIG. 1 shows a first embodiment, in which 101 is an information storage device, 102 is a viewpoint-information relating device, 103 is a viewpoint setting device, and 104 is related information. Reference numeral 105 denotes a presentation device and a related information selection device. Each of the above elements can be configured as a whole with a stand-alone computer, or can be configured on a network as described later. The information storage device 101 stores the information record and also stores the degree of association indicating the strength of the association with each viewpoint. The viewpoint setting device 103 defines a composite viewpoint by setting a weight for each viewpoint. The viewpoint-information associating device 102 calculates a composite degree of association for each information record from the degree of viewpoint association and the weight of the viewpoint. An example of a specific calculation formula will be described later. The related information presentation device 104 presents, as a search result, a composite information having a degree of association exceeding a predetermined value. The related information selection means 105 selects a desired information record from the search result and outputs the content.
【００１６】つぎに、この実施例の処理手順を図２のフ
ローチャート、図３および図４の情報レコードの関連づ
けを示すグラフをも参照しながら説明する。Next, the processing procedure of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. 2 and the graphs of FIG. 3 and FIG. 4 showing the association of the information records.
【００１７】検索処理の前提として、図１の情報記憶装
置１０１に蓄えられた有限個の情報の集合をΧとし、各
要素をｘ∈Χで表すことにする。また、Ｎ個の独立な視
点と、各視点に対する情報の関連の強さを表す関連度ｒ
i（ｘ）（ｉ番目の視点に対する情報ｘへの関連度）
が、利用者によって規定されたとする。ここで、独立な
支店名と関連度の定義は、データベースの構築に相当す
る。これらは、利用者ごとに異なる名前や値で規定す
る。あるいは、後述するネットワークをしようした場合
の統計データで関連度を規定することもできる。As a premise of the search process, a finite number of sets of information stored in the information storage device 101 of FIG. 1 is represented by Χ, and each element is represented by xεΧ. Also, the relevance ratio r indicating the strength of the relation between the N independent viewpoints and each viewpoint
i (x) (relevance to information x for the i-th viewpoint)
Is defined by the user. Here, the definition of an independent branch name and the degree of association corresponds to the construction of a database. These are specified with different names and values for each user. Alternatively, the degree of association can be defined by statistical data when a network described later is used.
【００１８】図３は、情報レコードと視点との関連づけ
の具体例を示す。この図では、東京の近隣地区（新宿、
渋谷、赤坂）の同時多発事件について、東京での事件発
生からの時間的近さという視点（関連度は各地点での事
件発生時間と東京での事件発生時間との差で定義）と、
地理的近さという視点（関連度は東京から各地点までの
距離で定義）の２つが各情報に関連づけられている。こ
の例では、時間的近さと地理的近さの視点を利用して、
事件に関する情報を検索することができる。FIG. 3 shows a specific example of the association between information records and viewpoints. In this figure, the neighborhoods of Tokyo (Shinjuku,
Shibuya, Akasaka), the viewpoint of the temporal closeness to the occurrence of the incident in Tokyo (the degree of association is defined as the difference between the incident occurrence time at each location and the incident occurrence time in Tokyo),
Two points of view called geographical proximity (the degree of association is defined by the distance from Tokyo to each point) are associated with each piece of information. In this example, using the perspective of temporal proximity and geographical proximity,
You can search for information about the incident.
【００１９】図４は、視点、情報レコード、関連度を一
般的に示すもので、この図において、２個の独立な視点
１、２（この場合番号が１、２の視点名）のそれぞれに
対して、ＡからＥまでの情報の各要素が関連度ｒ
i（Ａ）〜ｒi（Ｅ）（ｉ＝１，２）の強さで関連づけら
れている。以下では、Ｎ個の独立した各視点の重要度を
表すパラメータをθi（ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）と
し、その値は利用者が検索次に自由に設定できるものと
する。重要度θi を持ったＮ個の視点ｉの組み合わせを
複合的な視点と呼ぶ。FIG. 4 shows the viewpoint, information record, and degree of association.
In general, this figure shows two independent viewpoints.
For each of 1 and 2 (in this case, viewpoint names with numbers 1 and 2)
On the other hand, each element of the information from A to E is related to the relation r
i(A) to ri(E) related by the strength of (i = 1, 2)
Have been. Below, the importance of each of the N independent viewpoints
The parameter to represent is θi(I = 1, 2, ..., N) and
However, the value can be set freely by the user next to the search.
I do. Importance θi A combination of N viewpoints i
It is called a composite viewpoint.
【００２０】さて、複合的な視点に応じて検索を始める
にあたって、図１の視点設定装置１０３によって、利用
者はある意図を持って各視点の重要度（パラメータθi
の値）を設定する（図２のＳ４０１）。このとき、その
視点との関連の強さがｑ以上の情報を選択的に提示する
ように提示レベルの値ｑも初期設定する。[0020] Now, get started a search in accordance with the complex perspective, the viewpoint setting unit 103 in FIG. 1, each of the viewpoints of the degree of importance with intent with the user (parameter theta i
Value) is set (S401 in FIG. 2). At this time, the value q of the presentation level is also initialized so that information having a strength of association with the viewpoint of q or more is selectively presented.
【００２１】つぎに、図１の視点−情報関連づけ装置１
０２において、Ｎ個の独立した視点ｉに対する情報ｘの
関連度ｒi（ｘ）を、任意に設定された各視点の重要度
θiで重みづけて組み合わせ、複合的な視点θにたいす
る情報の関連度ｒ（ｘ；θ）を求める（図２のＳ４０
２）。Next, the viewpoint-information associating device 1 shown in FIG.
In 02, the association degree r i (x) of the information x with respect to the N independent viewpoints i is weighted and combined with the importance degree θ i of each arbitrarily set viewpoint to combine the information with respect to the complex viewpoint θ. Degree r (x; θ) is calculated (S40 in FIG. 2)
2).
【００２２】関連度ｒ（ｘ；θ）はThe degree of association r (x; θ) is
【００２３】[0023]
【数１】 と表される。より一般的に、関数ｆ，ｇ，ｈ，ψを用い
て、(Equation 1) It is expressed as More generally, using the functions f, g, h, ψ,
【００２４】[0024]
【数２】 としてもよい。具体的には、確率分布関数を用いて、(Equation 2) It may be. Specifically, using the probability distribution function,
【００２５】[0025]
【数３】 で関連度ｒ（ｘ；θ）を規定する。ここでｒ0（ｘ）は
一様分布等の基準の確立分布関数で、ｒi（ｘ）は互い
に異なる確率分布関数とし、ψ（θ）は規格化のため
（任意のθに対して、ｘでｒ（ｘ；θ）の和を取ると１
となる、確立としての条件を満足する）の関数である。
これは、簡単な式変形によって得られる等価な式(Equation 3) Defines the degree of association r (x; θ). Here, r 0 (x) is a standard probability distribution function such as uniform distribution, r i (x) is a probability distribution function different from each other, and ψ (θ) is for normalization (for arbitrary θ, The sum of r (x; θ) at x is 1
, Which satisfies the condition for establishment).
This is an equivalent formula obtained by simple formula transformation.
【００２６】[0026]
【数４】 で関連度ｒ（ｘ；θ）を規定することを表している。(Equation 4) Represents that the degree of association r (x; θ) is defined.
【００２７】別の関連度ｒ（ｘ；θ）の規定方法とし
て、As another method of defining the degree of association r (x; θ),
【００２８】[0028]
【数５】 等としてもよい。(Equation 5) And so on.
【００２９】関連度ｒ（ｘ；θ）が求められた後、図１
の情報提供装置１０４には、関連度がｑ以上の情報｛ｘ
｜ｒ（ｘ；θ）＞＝ｑ｝が提示され（図２のＳ４０
３）、情報選択装置１０５で選択された情報が情報記憶
装置１０１から得られる。その際、提示された情報の件
数が多いか、または関連性が弱い場合は、関連度の強い
情報に範囲を限定するように、提示レベルの値ｑを大き
な値に再設定する（図２のＳ４０４、Ｓ４０５）。逆
に、提示された情報の件数が少ない、または関連性が強
すぎて限定した情報しか提示されない場合には、関連情
報の範囲を広げるように、提示レベルｑをより小さな値
に再設定する。このように、関連情報の範囲を調整しな
がら検索を行うことができる。他方、関連度の値に従っ
た順位で情報を提示してもよい。この場合、提示レベル
の値ｑは提示させたいランキング数とする。いずれの場
合でも、提示レベルの値ｑを徐々に小さく（あるいは大
きく）していくことで、段階的に関連情報の範囲を変え
ること（段階的な分類クラスタリング）ができる。After the degree of association r (x; θ) has been obtained, FIG.
Information providing device 104 of the information {x
| R (x; θ)> = q} is presented (S40 in FIG. 2).
3) The information selected by the information selection device 105 is obtained from the information storage device 101. At that time, when the number of presented information is large or the relevance is weak, the value q of the presentation level is reset to a large value so as to limit the range to the information having a high degree of relevance (see FIG. 2). S404, S405). On the contrary, when the number of presented information is small or the relation is too strong and only limited information is presented, the presentation level q is reset to a smaller value so as to widen the range of the relevant information. In this way, the search can be performed while adjusting the range of related information. On the other hand, the information may be presented in a rank according to the value of the degree of association. In this case, the value q of the presentation level is the ranking number to be presented. In any case, by gradually decreasing (or increasing) the value q of the presentation level, the range of related information can be changed stepwise (stepwise clustering).
【００３０】なお、予め検索の意図が定まっていないた
めに視点（重要度を表すパラメータθiの値）が明確に
定義できない場合には、検索処理を行いながら視点パラ
メータθiの値を再設定して同様な処理を続けること
で、徐々に視点を定めながら対話的に関連情報を検索す
ることができる。If the viewpoint (the value of the parameter θ i indicating the degree of importance) cannot be clearly defined because the intention of the search is not determined in advance, the value of the viewpoint parameter θ i is reset while performing the search process. Then, by continuing the similar processing, it is possible to interactively retrieve the related information while gradually defining the viewpoint.
【００３１】つぎにこの発明をネットワーク・システム
に適用した第２の実施例について図５を参照して説明す
る。なお図５において図１と対応する箇所には対応する
符合を付して詳細な説明は繰り返さない。Next, a second embodiment in which the present invention is applied to a network system will be described with reference to FIG. In FIG. 5, parts corresponding to those in FIG. 1 are designated by corresponding reference numerals and detailed description will not be repeated.
【００３２】まず、図５において、ネットワーク２００
には情報検索サーバ２０１、情報検索クライアント２０
２、統計データ収集サーバ２０３、情報記憶サーバ２０
４が接続されている。情報検索サーバ２０１において、
視点−情報関連づけ装置１０２および関連情報提示装置
１０４が実現されている。また、情報検索クライアント
２０２において、視点設定装置１０３および関連情報選
択装置が実現されている。First, referring to FIG.
Information search server 201 and information search client 20
2, statistical data collection server 203, information storage server 20
4 are connected. In the information search server 201,
The viewpoint-information associating device 102 and the related information presenting device 104 are realized. In the information search client 202, the viewpoint setting device 103 and the related information selection device are realized.
【００３３】さて、情報検索クライアント２０２の視点
設定装置１０３に、利用者が各視点の重要度（パラメー
タθiの値）を設定すると（図２のＳ４０１）、情報検
索サーバ２０１の視点−情報関連づけ装置１０２におい
て、設定された視点に応じた情報の関連度ｒ（ｘ；θ）
が式（１）や式（２）に基づいて求められる（図２のＳ
４０２）。Now, when the user sets the importance of each viewpoint (the value of the parameter θ i ) in the viewpoint setting device 103 of the information search client 202 (S401 in FIG. 2), the viewpoint-information association of the information search server 201 is performed. In the device 102, the degree of association r (x; θ) of information according to the set viewpoint
Is calculated based on the equations (1) and (2) (S in FIG. 2).
402).
【００３４】つぎに、情報検索サーバ２０１の情報提示
装置１０４で、関連度がｑ以上の情報｛ｘ｜ｒ（ｘ；
θ）＞＝ｑ｝が求められ（図２のＳ４０３）、情報検索
クライアント２０２の情報選択装置１０５で提示された
ものから選択された情報が、情報記憶サーバ２０４から
ネットワークを介して情報検索クライアント２０２に得
られる。もちろん、関連情報の範囲を調整しながら対話
的な検索を行うこともできる（図２のＳ４０４、Ｓ４０
５）。Next, in the information presentation device 104 of the information search server 201, information {x | r (x;
θ)> = q} is obtained (S403 in FIG. 2), and the information selected from the information presented by the information selection device 105 of the information search client 202 is sent from the information storage server 204 via the network to the information search client 202. Can be obtained. Of course, it is also possible to perform an interactive search while adjusting the range of related information (S404 and S40 in FIG. 2).
5).
【００３５】なお、図６の構成はネットワークを利用し
た場合の１つの例を示したものであって、サーバとクラ
イアントが持つ機能の組み合わせを変えても同様な処理
が可能となる。例えば、２０３と２０４を合わせてそれ
らの統計データ収集と情報記憶の機能とを合わせ持つデ
ータベースサーバ、２０１、２０３、２０４を合わせた
データベース機能を持つ情報検索サーバ、あるいは２０
２と２０３を合わせた統計データ収集機能を持つ情報検
索クライアント等が考えられる。The configuration of FIG. 6 shows one example when a network is used, and similar processing can be performed even if the combination of the functions of the server and the client is changed. For example, a database server having a function of collecting statistical data and a function of storing information by combining 203 and 204, an information search server having a database function of combining 201, 203, and 204, or 20
An information search client or the like having a statistical data collecting function of 2 and 203 can be considered.
【００３６】以上のように、ネットワーク上での処理を
除いた検索処理の基本部分は、図１のシステム構成例の
場合と同様となる。異なる視点は、（１）ネットワーク
での統計データの利用と、（２）他人の規定したデータ
の利用である。As described above, the basic part of the search process excluding the process on the network is the same as in the system configuration example of FIG. Different viewpoints are (1) use of statistical data in a network and (2) use of data specified by others.
【００３７】第１番目の統計データの利用は、Ｎ個の独
立な視点名に対する情報の関連度ｒi（ｘ）を規定する
際、統計データ収集サーバ２０３を用いて、前記の視点
名あるいは関連するキーワードでの（複数利用者の）情
報アクセス頻度等を利用者ごとあるいはネットワーク内
において集計した統計データによって、関連度を規定す
ることである（頻度が高いほど、関連度の値を大きくす
る）。あるいは、アクセス頻度ではなく現時刻と最新の
アクセス時刻との時間差で関連度を規定してもよい（差
が短いほど、関連度の値を大きくする）。これらの方法
では、利用者の主観や判断は間接的なものとなって、実
際の情報の使われ方が直接反映した関連度が得られる。The first use of statistical data is to use the statistical data collection server 203 to define the degree of association r i (x) of information with respect to N independent viewpoint names. It is to define the degree of association by statistical data that aggregates information access frequency etc. (for multiple users) with keywords for each user or in the network (the higher the frequency, the larger the value of the degree of association). . Alternatively, the degree of association may be defined not by the access frequency but by the time difference between the current time and the latest access time (the smaller the difference, the larger the value of the degree of association). In these methods, the subjectivity and judgment of the user are indirect, and the degree of relevance that directly reflects how information is actually used can be obtained.
【００３８】統計データを利用する例としては、利用者
がいくつかの興味分野ｉごとに既知の情報を分類し、ア
クセス対象ではあるが、未知の情報ｘに対して、それぞ
れの興味分野の既知の情報と未知の情報ｘとのキーワー
ドの一致度によって、関連度ｒi（ｘ）を規定する。こ
の場合、視点は興味分野のラベルに対応する。As an example of using the statistical data, the user classifies known information for each of several fields of interest i, and the unknown information x, which is the access target, is known for each of the fields of interest. The degree of association r i (x) is defined by the degree of coincidence of the keyword between the information of 1 and the unknown information x. In this case, the viewpoint corresponds to the label of the field of interest.
【００３９】別の例として、ＷＷＷ（ワールド・ワイド
・ウェブ）のページのアクセス頻度を利用して関連度を
規定する方法がある。この方法では、利用者がいくつか
の興味分野ｉごとに既知のページを分類し、興味分野ｉ
に分類された既知のページから時間的に近い範囲で（他
人を含んだＷＷＷの利用者によって）アクセスされたペ
ージｘ（例えば、つぎにアクセスされたページや、つぎ
のつぎにアクセスされたページ）のアクセス頻度から、
関連度ｒi（ｘ）を規定する。なお、利用者の既知のペ
ージから直接アクセスできるページのほうが、直接アク
セスできないページより一般的にアクセスしやすいと考
えられるので、直接アクセスできない未知のページへの
アクセスの頻度の方を重視して、同じアクセス頻度の値
が統計的に得られたとしても、関連度の値は後者の値を
より大きく規定してもよい。As another example, there is a method of defining the degree of association by utilizing the access frequency of WWW (World Wide Web) pages. In this method, the user classifies known pages into several interest fields i,
Page x (for example, the next accessed page or the next accessed page) that is accessed within a time range (by WWW users including others) from a known page classified as From the access frequency of
The degree of association r i (x) is defined. Note that pages that can be accessed directly from a user's known pages are generally considered to be easier to access than pages that cannot be accessed directly, so the frequency of access to unknown pages that cannot be accessed directly is emphasized, and the same access frequency is used. Even if the value of is statistically obtained, the value of the degree of association may define the latter value to be larger.
【００４０】（２）の他人の規定したデータの利用は、
視点名の設定と情報の関連づけを規定する際に行う。す
なわち、利用者が定めたｎ1個の独立な視点名と（それ
らとは無関係に）他人が定めたｎ2個の独立な視点名を
合わせたｎ＝ｎ1＋ｎ2個の各視点名で独立な視点を表
し、各視点に対応する（利用者と他人がお互いに無関係
に定めた）関連度を用いて、上記の視点−情報関連づけ
装置１０２の処理と同様に、各視点の重要度でそれぞれ
の関連度を重みづけて組み合わせることで、利用者が
（他人が規定した視点も合わせて考えた）任意に設定し
た視点に応じた関連情報を検索するのである。もちろ
ん、複数の他人に対する視点名と関連度を用（共用）い
てもよい。また、関連度の規定は、利用者の主観による
方法と、利用者の情報アクセスに関する統計データによ
る方法のいずれでもよい。(2) Use of data specified by others
This is performed when defining the setting of viewpoint names and the association of information. That is, with n 1 independent viewpoint names defined by the user and n 2 independent viewpoint names defined by another person (irrespective of them), n = n 1 + n 2 viewpoint names. As with the processing of the viewpoint-information associating device 102 described above, the degree of importance of each viewpoint is expressed by using the degree of association that represents an independent viewpoint and that corresponds to each viewpoint (defined by the user and others independently of each other). By combining the respective degrees of relevance with each other, the user retrieves related information according to a viewpoint arbitrarily set (considering the viewpoint defined by another person). Of course, the viewpoint name and the degree of association with a plurality of strangers may be used (shared). Further, the definition of the degree of association may be either a method based on the subjectivity of the user or a method based on statistical data related to information access by the user.
【００４１】なお、ネットワークを用いた場合も、ある
いは用いない場合も、利用者ごとに勝手に表現された視
点名に対して、シソーラスなどの同義語や類似語によっ
て独立な視点名として整合性をとってもよい（例えば、
同義や類似の視点名を合わせて１つの新たな視点名と
し、それらに関する関連度を各情報ごとに足し合わせて
関連度も再定義する）。Whether the network is used or not, the viewpoint names arbitrarily expressed for each user are matched as synonyms such as a thesaurus or similar words as independent viewpoint names. May be (for example,
Synonymous or similar viewpoint names are combined into one new viewpoint name, and the degree of relevance related to each is added up for each piece of information to redefine the degree of relevance).
【００４２】[0042]
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、利用者が任意に設定した視点の関連度に応じて情報
を検索することができる。とくに視点ごとに重み付けを
行った複合的な視点を用いれば、視点についての重要度
を考慮に入れて検索を行うことができ、また複合的な視
点の関連度に対する検索の閾値を変化させて絞り込みの
程度を対話的に決定することができる。この発明では、
事例キーなど予め用意する必要がなく、全体の整合性が
とれた概念体系で情報間の関連づけを規定する場合に比
べて、関連づけの労力を押さえることができる。As described above, according to the present invention, it is possible to retrieve information according to the degree of relevance of viewpoints set by the user. In particular, by using a composite viewpoint that is weighted for each viewpoint, it is possible to perform a search considering the importance of the viewpoint, and by changing the search threshold for the degree of relevance of the composite viewpoint to narrow down the search. Can be interactively determined. In the present invention,
It is not necessary to prepare an example key in advance, and the labor of associating can be suppressed as compared with the case where the associating of information is defined by the concept system with overall consistency.
【図１】 この発明の第一の実施例を示すブロック図で
ある。FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention.
【図２】 第一の実施例の動作を説明するフローチャー
トである。FIG. 2 is a flowchart illustrating the operation of the first embodiment.
【図３】 情報レコードと視点との関連を具体例に沿っ
て示すグラフである。FIG. 3 is a graph showing the relationship between information records and viewpoints according to a specific example.
【図４】 情報レコードと視点と関連度とを説明するグ
ラフである。FIG. 4 is a graph illustrating information records, viewpoints, and degrees of association.
【図５】 この発明をネットワークシステムに適用した
第２の実施例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a second embodiment in which the present invention is applied to a network system.
【図６】 従来例を説明するグラフである。FIG. 6 is a graph illustrating a conventional example.
１０１ 情報記憶装置 １０２ 視点−情報関連づけ装置 １０３ 視点設定装置 １０４ 関連情報提示装置 １０５ 関連情報選択装置 101 Information Storage Device 102 Viewpoint-Information Association Device 103 Viewpoint Setting Device 104 Related Information Presentation Device 105 Related Information Selection Device
Claims (4)
ドの各々と複数の視点の各々との関連の強弱を規定する
関連度とを記憶する記憶手段と、 上記関連度に応じて選択された情報レコードを表示する
手段とを有することを特徴とする情報処理装置。1. A storage unit for storing a plurality of information records, a degree of association that defines the degree of association between each of the information records and each of a plurality of viewpoints, and information selected according to the degree of association. An information processing apparatus comprising: a unit for displaying a record.
ドの各々と複数の視点の各々との関連の強弱を規定する
関連度とを記憶する記憶手段と、 上記視点の各々について重み付けを設定する手段と、 上記情報レコードの各視点の関連度を上記重み付けを行
いながら累積して複合関連度を算出する手段と、 入力された所定の基準値を上記複合関連度が上回った情
報レコードを表示し、あるいは上記複合関連度の順位に
従って上記情報レコードを表示する手段とを有すること
を特徴とする情報処理装置。2. A storage unit that stores a plurality of information records, a degree of association that defines the strength of association between each of the information records and each of the plurality of viewpoints, and a unit that sets a weight for each of the viewpoints. And a means for calculating a composite degree of association by accumulating the degree of association of each viewpoint of the information record while performing the weighting, and displaying an information record in which the composite degree of relevance exceeds an input predetermined reference value, Alternatively, the information processing apparatus further comprises means for displaying the information record according to the order of the composite relevance.
ごとにまたは用途ごとに重み付けを設定することがで
き、上記情報レコードの関連度を利用者が任意に設定で
きる請求項２または３記載の情報処理装置。3. The weight setting means can set the weight for each user or for each use, and the user can arbitrarily set the degree of association of the information record. Information processing equipment.
または関連するキーワードを用いた上記情報レコードに
対するアクセスに関する統計データにより規定する請求
項１、２または３記載の情報処理装置。4. The information processing apparatus according to claim 1, 2 or 3, wherein the degree of association of the information record is defined by statistical data regarding access to the information record using the viewpoint or a related keyword.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7267496A JPH09114847A (en) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | Information processor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7267496A JPH09114847A (en) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | Information processor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09114847A true JPH09114847A (en) | 1997-05-02 |
Family
ID=17445665
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7267496A Pending JPH09114847A (en) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | Information processor |
Country Status (1)
| Country | Link |
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| JP (1) | JPH09114847A (en) |
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