JPH09114847A - 情報処理装置 - Google Patents
情報処理装置Info
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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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Abstract
(57)【要約】
【課題】 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する。 【解決手段】 情報記憶部１０１は情報と情報の各視点
への関連度とを記憶する。視点設定部１０３は１組の視
点の重要度ないし重み係数を指定し、情報−情報関連づ
け部１０２が重要度と情報の関連度とに基づいて複合的
な関連度を計算する。関連情報提示部１０４は、複合的
な関連度が所定の閾値を超える情報または関連度に従っ
た順位の高い情報を利用者に提示する。
する情報を選択的に提示する。 【解決手段】 情報記憶部１０１は情報と情報の各視点
への関連度とを記憶する。視点設定部１０３は１組の視
点の重要度ないし重み係数を指定し、情報−情報関連づ
け部１０２が重要度と情報の関連度とに基づいて複合的
な関連度を計算する。関連情報提示部１０４は、複合的
な関連度が所定の閾値を超える情報または関連度に従っ
た順位の高い情報を利用者に提示する。
Description
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
面を参照して説明する。
【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。
例を用いて説明する。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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）。
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）。
【００２２】関連度ｒ（ｘ；θ）は
【００２３】
【数１】 と表される。より一般的に、関数ｆ，ｇ，ｈ，ψを用い
て、
て、
【００２４】
【数２】 としてもよい。具体的には、確率分布関数を用いて、
【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
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
【００２６】
【数４】 で関連度ｒ（ｘ；θ）を規定することを表している。
【００２７】別の関連度ｒ（ｘ；θ）の規定方法とし
て、
て、
【００２８】
【数５】 等としてもよい。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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）。
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）。
【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）。
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）。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
・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。
【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。
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。
【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）。
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）。
【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。
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。
【図１】 この発明の第一の実施例を示すブロック図で
ある。
ある。
【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。
トである。
【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。
て示すグラフである。
【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。
ラフである。
【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。
第２の実施例を示すブロック図である。
【図６】 従来例を説明するグラフである。
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
Claims (4)
- 【請求項１】 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
手段とを有することを特徴とする情報処理装置。 - 【請求項２】 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。 - 【請求項３】 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
きる請求項２または３記載の情報処理装置。 - 【請求項４】 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請求
項１、２または３記載の情報処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7267496A JPH09114847A (ja) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | 情報処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7267496A JPH09114847A (ja) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | 情報処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09114847A true JPH09114847A (ja) | 1997-05-02 |
Family
ID=17445665
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7267496A Pending JPH09114847A (ja) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | 情報処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09114847A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09212513A (ja) * | 1996-01-31 | 1997-08-15 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 書籍情報表示装置 |
| JPH11259485A (ja) * | 1998-03-06 | 1999-09-24 | Fujitsu Ltd | 文書検索装置及び記録媒体 |
| JP2000200285A (ja) * | 1999-01-06 | 2000-07-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 情報検索方法、情報検索装置及び情報検索プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2001514417A (ja) * | 1997-08-26 | 2001-09-11 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | 予め設定可能なサーチプロファイルに対する電子文書の適合性をコンピュータを援用して求めるための方法及びシステム |
| JP2008176746A (ja) * | 2007-01-22 | 2008-07-31 | Yafoo Japan Corp | ページ移動操作の履歴情報に基づいてＷｅｂページへの参照元のＷｅｂページに関する情報を推薦する方法及びサーバ |
| JP2009526279A (ja) * | 2006-01-23 | 2009-07-16 | サンディスク アイエル リミテッド | 尤度ベースの記憶管理 |
| JP2012113348A (ja) * | 2010-11-19 | 2012-06-14 | Ntt Docomo Inc | 分類装置、コンテンツ検索システム、コンテンツ分類方法、コンテンツ検索方法及びプログラム |
| TWI460192B (zh) * | 2008-03-12 | 2014-11-11 | Asahi Glass Co Ltd | Copolymer and method for producing the same |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01145721A (ja) * | 1987-12-02 | 1989-06-07 | Hitachi Ltd | 文献の検索妥当性判定方式 |
| JPH0227478A (ja) * | 1988-07-18 | 1990-01-30 | Ricoh Co Ltd | 文書管理装置 |
-
1995
- 1995-10-16 JP JP7267496A patent/JPH09114847A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01145721A (ja) * | 1987-12-02 | 1989-06-07 | Hitachi Ltd | 文献の検索妥当性判定方式 |
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| JPH11259485A (ja) * | 1998-03-06 | 1999-09-24 | Fujitsu Ltd | 文書検索装置及び記録媒体 |
| JP2000200285A (ja) * | 1999-01-06 | 2000-07-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 情報検索方法、情報検索装置及び情報検索プログラムを記録した記録媒体 |
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| JP2012113348A (ja) * | 2010-11-19 | 2012-06-14 | Ntt Docomo Inc | 分類装置、コンテンツ検索システム、コンテンツ分類方法、コンテンツ検索方法及びプログラム |
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