JP2005222235A - Relevance presentation method, system and program - Google Patents

Relevance presentation method, system and program Download PDF

Info

Publication number
JP2005222235A
JP2005222235A JP2004028211A JP2004028211A JP2005222235A JP 2005222235 A JP2005222235 A JP 2005222235A JP 2004028211 A JP2004028211 A JP 2004028211A JP 2004028211 A JP2004028211 A JP 2004028211A JP 2005222235 A JP2005222235 A JP 2005222235A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vector
thing
relationship
display
norm
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2004028211A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yuji Oki
雄二 大来
義則 ▲高▼橋
Yoshinori Takahashi
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Human Resources Development Corp
Original Assignee
Toshiba Human Resources Development Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Human Resources Development Corp filed Critical Toshiba Human Resources Development Corp
Priority to JP2004028211A priority Critical patent/JP2005222235A/en
Publication of JP2005222235A publication Critical patent/JP2005222235A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a relevance presenting method for intelligibly presenting one or more optimal objects for each individual and group from among a plurality of objects. <P>SOLUTION: This relevance presenting method is provided with: an object input process for inputting a plurality of objects being the target of investigation; a word input process for inputting a plurality of words expressing the characteristics of each of the objects and the weight of each word in the object; an object vector generating process for generating an object vector expressing a relation between each of the plurality of objects and each word on the basis of the result of the word input process; a first vector calculating process for calculating a norm between arbitrary two object vectors among the object vectors; and a display process for displaying the relation between objects by using the norm. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は、複数の事物相互の関係性を評価し提示する方法、システムおよびそのためのコンピュータプログラムに関する。   The present invention relates to a method and system for evaluating and presenting a relationship between a plurality of things, and a computer program therefor.

ある特定の目的に適合した情報を捜して提示する必要性は、しばしば発生する。たとえば、技術開発業務の中である技術論文と関係が深い論文を検索し分類して提示するとか、教育を提供したり受講したりする場面で、教育科目間の関係を提示するとか、自分の受講するべき科目を探す等である。   The need to search for and present information that fits a particular purpose often arises. For example, search and classify papers that are closely related to technical papers in technical development work, present relations between educational subjects when providing education or taking classes, Searching for subjects to take.

技術論文検索の例では、検索対象となる論文に対して予め個々の論文の特徴を表現する単語群(以下、キーワードと称する)を与えておき、検索語とキーワードとか一致した情報を提示するとか、検索語あるいはキーワードから連想される単語も一致の判定に用いるなどの方法が取られてきた。全文検索を行なって、検索語の出現頻度を求め、頻度が高いものを優先的に提示するような方法もあった(特許文献1〜5参照)。   In the technical paper search example, a group of words (hereinafter referred to as keywords) expressing the characteristics of individual papers is given to the papers to be searched in advance, and information matching the search words and keywords is presented. In addition, a method has been adopted in which a word associated with a search word or a keyword is also used for determining a match. There has also been a method in which full-text search is performed to determine the appearance frequency of a search word, and a high-frequency one is preferentially presented (see Patent Documents 1 to 5).

教育の場面では、教育を提供する側が個々の科目を教育体系(カリキュラム)に予め編集し、受講者側に受講させるとか、社会人を相手とする教育産業の場合には教育科目を一覧できる教育ガイドを受講者側に提供し、受講者がその中から選択することが行なわれていた。ここでもキーワードによる科目検索程度のことは行なわれる場合があった。
特開2002-15001号公報 特開2003-157262号公報 特開2003-16089号公報 特開平8-55136号公報 特開2002-41557号公報
In the educational situation, the education provider can edit each subject in advance into the educational system (curriculum) and let the students take the course, or in the case of the educational industry for working adults, education that can list the educational subjects A guide was provided to the student side, and the student selected from among them. Even here, there was a case where the subject search by keyword was performed.
JP 2002-15001 A JP 2003-157262 A Japanese Patent Laid-Open No. 2003-16089 JP-A-8-55136 JP 2002-41557 A

ところが教育の必要性は個人毎、グループ毎に異なっているのが一般的である。教育を提供する側はこの問題を解決するため、例えば教育科目を必修科目と選択科目に分け、後者によりこの異なる必要性を解決しようとする。しかし選択の幅が広いと、例えば数十、数百の科目から選択して良いとなると、受講側が効果的な選択を行なうことはきわめて困難になる。特に社会人の場合には、教育に係わる出費や時間に無駄があると、それは直ちに企業損益を悪化させるとか、本来業務に従事する時間を少なくしてしまうとか、自己啓発の場合には本人の経費負担を増す等の問題が発生するので、それらの無駄は極力回避する必要がある。   However, the necessity of education is generally different for each individual and each group. In order to solve this problem, the side providing education, for example, divides education subjects into compulsory subjects and elective subjects, and the latter tries to solve this different necessity. However, if the range of selection is wide, for example, if it is possible to select from tens or hundreds of subjects, it will be extremely difficult for the student to make an effective selection. Especially in the case of working adults, if there is a waste of expenses and time related to education, this will immediately worsen corporate profits and losses, reduce the time to engage in the work, or in the case of self-development, Since problems such as an increase in cost burden occur, it is necessary to avoid such waste as much as possible.

このように最適な情報を選択的に獲得する必要性は、別に受講科目の選択場面に限定されない。例えば業務に役立つ技術論文を探すとか、衣類や化粧品等の色見本の中から顧客の好みに合ったものを探すような場面においても共通する。この明細書では、このような教育科目とか技術論文とか色見本等の検索対象を事物という用語で代表して表わす。   The necessity of selectively acquiring the optimum information in this way is not limited to the selection scene of the subject subject. For example, it is common in scenes such as searching for technical papers that are useful for business, or searching for color or color samples such as clothing and cosmetics that suit customer preferences. In this specification, search objects such as educational subjects, technical papers, color samples, and the like are represented in terms of things.

本発明は、複数の事物の中から、個人毎、グループ毎に最適な一つまたは複数の事物をわかりやすく提示する関係性提示方法またはそのシステムを提供することを目的としている。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a relationship presentation method or system for presenting one or a plurality of optimal items for each individual or group in an easy-to-understand manner from among a plurality of items.

本発明は上記目的を達成するものであって、請求項1に係る発明は、調査対象である複数の事物を入力する事物入力工程と、前記事物それぞれの特徴を表現する複数の単語および当該事物における各単語の重みを入力する単語入力工程と、前記複数の事物のそれぞれについて、前記単語入力工程の結果に基づいて各単語との関係を表現した事物ベクトルを生成する事物ベクトル生成工程と、前記事物ベクトルの内の任意の二つの事物ベクトルの間のノルムを演算する第1のベクトル演算工程と、前記ノルムにより前記事物間の関係を表示する表示工程と、を有することを特徴とする関係性提示方法である。   The present invention achieves the above-mentioned object, and the invention according to claim 1 includes a thing input step for inputting a plurality of things to be investigated, a plurality of words expressing the characteristics of each thing, and A word input step for inputting the weight of each word in the thing, and an event vector generation step for generating a thing vector expressing a relationship with each word based on a result of the word input step for each of the plurality of things; A first vector calculation step of calculating a norm between any two of the event vectors, and a display step of displaying a relationship between the events by the norm. This is a relationship presentation method.

また、請求項2に係る発明は、請求項1に記載の関係性提示方法において、前記事物の内の少なくとも一つを特定する事物特定工程と、前記特定された事物との関係で前記ノルムの大小関係に基づいて前記特定された事物以外の事物をソートするソート工程と、をさらに有し、前記表示工程は、前記ソート工程の結果を表示するものであること、を特徴とする。   Further, the invention according to claim 2 is the relationship presentation method according to claim 1, wherein the norm is based on a relationship between an object specifying step for specifying at least one of the things and the specified thing. And a sorting step for sorting things other than the specified thing based on the magnitude relationship of, wherein the display step displays a result of the sorting step.

また、請求項3に係る発明は、請求項2に記載の関係性提示方法において、前記事物入力工程、単語入力工程、事物ベクトル生成工程、ベクトル演算工程およびソート工程はサーバ側コンピュータで実行され、前記事物特定工程および表示工程は、前記サーバ側コンピュータと通信回線を介して接続されたクライアント側コンピュータを利用して実行されること、を特徴とする。   The invention according to claim 3 is the relationship presentation method according to claim 2, wherein the thing input step, the word input step, the matter vector generation step, the vector calculation step and the sort step are executed by a server side computer. The thing specifying step and the display step are performed using a client side computer connected to the server side computer via a communication line.

また、請求項4に係る発明は、請求項1ないし3のいずれかに記載の関係性提示方法において、前記表示工程は、前記事物の内の二者の組み合わせを2次元で表示し、各組み合わせに対応する前記ノルムを第3の次元で表示する3次元表示を含むこと、を特徴とする。   The invention according to claim 4 is the relationship presentation method according to any one of claims 1 to 3, wherein the display step displays a combination of the two of the things in two dimensions, It includes a three-dimensional display that displays the norm corresponding to the combination in a third dimension.

また、請求項5に係る発明は、請求項1に記載の関係性提示方法において、前記単語ごとの重みを入力して要望ベクトルを作成する要望ベクトル作成工程と、前記要望ベクトルと前記複数の事物ベクトルそれぞれとの間のノルムを演算する第2のベクトル演算工程と、前記要望ベクトルと各事物ベクトルとの間のノルムの大小関係に基づいて前記事物をソートするソート工程と、をさらに有し、前記表示工程は、前記ソート工程の結果を表示するものであること、を特徴とする。   The invention according to claim 5 is the relationship presentation method according to claim 1, wherein a request vector creating step of creating a request vector by inputting a weight for each word, the request vector and the plurality of things A second vector calculation step of calculating a norm between each of the vectors, and a sorting step of sorting the things based on a norm magnitude relationship between the desired vector and each thing vector. The display step displays the result of the sorting step.

また、請求項6に係る発明は、請求項2または5に記載の関係性提示方法において、表示出力数を入力する表示数入力工程をさらに有し、前記表示工程は、前記表示出力数の事物のみを表示するものであること、を特徴とする。   The invention according to claim 6 further includes a display number input step of inputting a display output number in the relationship presentation method according to claim 2 or 5, wherein the display step is a matter of the display output number. Only the display.

また、請求項7に係る発明は、請求項2または5に記載の関係性提示方法において、表示限度ノルムを入力する表示限度ノルム入力工程をさらに有し、前記表示工程は、前記ノルムが前記表示限度ノルム以下の事物のみを表示するものであること、を特徴とする。   The invention according to claim 7 further includes a display limit norm input step of inputting a display limit norm in the relationship presentation method according to claim 2 or 5, wherein the display step includes the display of the norm as the display. It is characterized by only displaying things below the norm limit.

また、請求項8に係る発明は、請求項5に記載の関係性提示方法において、前記事物入力工程、単語入力工程、事物ベクトル生成工程、ベクトル演算工程およびソート工程はサーバ側コンピュータで実行され、前記事物特定工程、要望ベクトル作成工程および表示工程は、前記サーバ側コンピュータと通信回線を介して接続されたクライアント側コンピュータを利用して実行されること、を特徴とする。   The invention according to claim 8 is the relationship presentation method according to claim 5, wherein the thing input step, the word input step, the matter vector generation step, the vector calculation step, and the sort step are executed by a server-side computer. The thing specifying step, the request vector creating step, and the display step are performed using a client side computer connected to the server side computer via a communication line.

また、請求項9に係る発明は、少なくとも一つのサーバ側コンピュータと、通信回線を介して前記サーバ側コンピュータに接続された複数のクライアント側コンピュータとを有する関係性提示システムにおいて、前記サーバ側コンピュータは、調査対象である複数の事物を入力する事物入力手段と、前記事物それぞれの特徴を表現する複数の単語および当該事物における各単語の重みを入力する単語入力手段と、前記複数の事物のそれぞれについて、前記単語入力の結果に基づいて各単語との関係を表現した事物ベクトルを生成する事物ベクトル生成手段と、前記事物ベクトルの内の任意の二つの事物ベクトルの間のノルムを演算する第1のベクトル演算手段と、前記クライアント側コンピュータによって特定された事物との関係で前記ノルムの大小関係に基づいて前記特定された事物以外の事物をソートするソート手段と、を有し、前記クライアント側コンピュータは、前記事物の内の少なくとも一つを特定する事物特定手段と、前記ノルムにより前記事物間の関係を前記ソート手段の結果に基づいて表示する表示手段と、を有すること、を特徴とする。   The invention according to claim 9 is the relationship presentation system including at least one server-side computer and a plurality of client-side computers connected to the server-side computer via a communication line. , A thing input means for inputting a plurality of things to be investigated, a plurality of words expressing characteristics of each thing, a word input means for inputting the weight of each word in the thing, and each of the plurality of things A thing vector generating means for generating a thing vector expressing a relationship with each word based on the result of the word input, and a norm between two arbitrary thing vectors among the thing vectors. No. 1 is calculated by the relationship between the vector calculation means 1 and the thing specified by the client side computer. Sorting means for sorting things other than the specified thing based on the magnitude relationship of the above, the client side computer, the thing specifying means for specifying at least one of the things, and the norm And display means for displaying the relationship between the things based on the result of the sorting means.

また、請求項10に係る発明は、請求項9に記載の関係性提示システムにおいて、前記クライアント側コンピュータは、前記単語ごとの重みを入力して要望ベクトルを作成する要望ベクトル作成手段をさらに有し、前記サーバ側コンピュータは、前記要望ベクトルと前記複数の事物ベクトルそれぞれとの間のノルムを演算する第2のベクトル演算手段をさらに有し、前記表示手段は、前記ソート手段による結果を表示するものであること、を特徴とする。   The invention according to claim 10 is the relationship presentation system according to claim 9, wherein the client side computer further includes a request vector creating means for creating a request vector by inputting a weight for each word. The server-side computer further includes second vector computing means for computing a norm between the desired vector and each of the plurality of thing vectors, and the display means displays a result of the sorting means. It is characterized by.

また、請求項11に係る発明は、コンピュータに、調査対象である複数の事物を入力する事物入力手順と、前記事物それぞれの特徴を表現する複数の単語および当該事物における各単語の重みを入力する単語入力手順と、前記複数の事物のそれぞれについて、前記単語入力手順の結果に基づいて各単語との関係を表現した事物ベクトルを生成する事物ベクトル生成手順と、前記事物ベクトルの内の任意の二つの事物ベクトルの間のノルムを演算する第1のベクトル演算手順と、前記ノルムにより前記事物間の関係を表示する表示手順と、を実行させるための関係性提示プログラムである。   The invention according to claim 11 is a computer for inputting a thing input procedure for inputting a plurality of things to be investigated, a plurality of words expressing characteristics of each of the things, and a weight of each word in the thing. A word input procedure for generating a thing vector representing a relationship with each word based on a result of the word input procedure for each of the plurality of things, and an arbitrary one of the thing vectors A relationship presentation program for executing a first vector calculation procedure for calculating a norm between two thing vectors and a display procedure for displaying a relationship between the things by the norm.

また、請求項12に係る発明は、請求項11に記載の関係性提示プログラムにおいて、前記単語ごとの重みを入力して要望ベクトルを作成する要望ベクトル作成手順と、前記要望ベクトルと前記複数の事物ベクトルそれぞれとの間のノルムを演算する第2のベクトル演算手順と、前記要望ベクトルと各事物ベクトルとの間のノルムの大小関係に基づいて前記事物をソートするソート手順と、をさらに実行させるプログラムであって、前記表示手順は、前記ソート手順の結果を表示するものであること、を特徴とする。   The invention according to claim 12 is the relationship presentation program according to claim 11, wherein a request vector creation procedure for creating a request vector by inputting a weight for each word, the request vector and the plurality of things A second vector calculation procedure for calculating a norm between the vectors, and a sorting procedure for sorting the things based on a norm magnitude relationship between the desired vector and each thing vector. The program is characterized in that the display procedure displays the result of the sorting procedure.

この発明によれば、個人毎とかグループ毎に、教育科目とか技術論文などの事物とか事物群を、事物間の関係性を定量的に優先順位をつけて可視的に提供でき、個人とかグループ側にとっては、事物を選択的に獲得する場合の意思決定支援とすることができる。   According to the present invention, for each individual or group, an object such as an educational subject or a technical paper, and a group of things can be visually provided with quantitative priorities and relationships between the objects. For this reason, it can be used as a decision support for selectively acquiring things.

以下、再び教育科目を例にして、本発明の実施の形態を説明する。図1は本発明の実施の形態の概略図である。先ず、科目の特徴を表現する単語群(キーワード)を獲得し(ステップ1)、科目と単語群の各々との関係に重み付けを行なう。重み付けは、例えば、(1)関係が強い:3、(2)関係が中程度:2、(3)関係が少しある:1、(4)関係が僅か:0の分類で施しても良い。   Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described again by taking an educational subject as an example. FIG. 1 is a schematic view of an embodiment of the present invention. First, a word group (keyword) expressing the characteristics of a subject is acquired (step 1), and the relationship between the subject and each word group is weighted. For example, the weighting may be performed in the classification of (1) strong relationship: 3, (2) medium relationship: 2, (3) a little relationship: 1, and (4) a slight relationship: 0.

次に、一つひとつの科目に関してこれらの重みを成分とする科目ベクトルSを定義する(ステップ2)。このようにして得られた複数の科目ベクトルはベクトル空間モデルのデータベースとなる。   Next, a subject vector S having these weights as components for each subject is defined (step 2). The plurality of subject vectors obtained in this way becomes a vector space model database.

次に、データベースの中から任意の二つの科目べクトルSおよびS’を選び、そのノルム(距離|S−S’|)を数値演算する(ステップ3)。このとき、全ての科目対で求められたノルムの最大値を1に規格化したときの各科目対のノルムを科目遠隔度と定義し、科目近接度=1−科目遠隔度の式で科目近接度を定義して数値演算しても良い。   Next, arbitrary two subject vectors S and S ′ are selected from the database, and their norms (distance | S−S ′ |) are numerically calculated (step 3). At this time, the norm of each subject pair when the maximum norm found for all subject pairs is normalized to 1 is defined as subject distantness, and subject proximity is calculated by the equation of subject proximity = 1-subject remoteness. Numerical calculation may be performed by defining the degree.

なお、このように定義した科目近接度を用いた技術的理由は以下の通りである。ベクトルどうしの類似性は両ベクトルの余弦(コサイン)によっても計算することができ、値が1の時に両ベクトルは最も類似していることになる。しかし、この場合、ベクトルのノルムは無視されることになり、類似性の強度の差異そのものを表わすことができない。また、情報集約のための統計量として相関係数が考えられるが、相関係数は二つの科目ベクトルに関して、同じ成分の増減変化が同位相か、逆位相か、あるいはランダムか、その程度を表わす指標である。つまり、相関係数はベクトル的には、科目ベクトルの各要素から平均値を引いた平均偏差ベクトルに関してそれら相互の向きの関係だけしか表現しない。一方、科目近接度は二つの科目の類似性をその強度の差異も含めて表わす指標であるので、その指標によって受講側がより効果的な科目選択を行なうことができる。   The technical reason for using the subject proximity defined in this way is as follows. The similarity between vectors can also be calculated by the cosine of both vectors. When the value is 1, both vectors are most similar. However, in this case, the norm of the vector will be ignored, and the difference in similarity strength itself cannot be expressed. In addition, correlation coefficient can be considered as a statistic for collecting information, but the correlation coefficient indicates the degree of increase / decrease change of the same component in the same phase, opposite phase, or random for two subject vectors. It is an indicator. That is, the correlation coefficient expresses only the relationship of the mutual direction with respect to the average deviation vector obtained by subtracting the average value from each element of the subject vector. On the other hand, the degree of subject proximity is an index that represents the similarity between two subjects, including the difference in intensity, so that the attendee can perform more effective subject selection based on the indicator.

最後に、科目群と科目近接度を三次元的に可視化して表示する(ステップ4)。   Finally, the subject group and subject proximity are visualized and displayed three-dimensionally (step 4).

本発明の第1の実施の形態を図2から図4を参照して説明する。図2はこの実施の形態におけるクライアント・サーバシステムの機能分担の説明図である。例えば、サーバ10は教育提供主体(部門、会社等)側に設置され、クライアント12は複数あって、教育を受ける側(受講者側)に対応する。サーバ10とクライアント12は通信網を介して双方向的に連絡できる。   A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is an explanatory diagram of the function sharing of the client / server system in this embodiment. For example, the server 10 is installed on the side of the education providing entity (department, company, etc.), and there are a plurality of clients 12 corresponding to the side receiving the education (the student side). The server 10 and the client 12 can communicate bidirectionally via a communication network.

サーバ10は、科目ベクトル作成手段14、科目ベクトルデータベース24、ベクトル演算手段26、ノルムデータベース28、設定値記憶手段30、ソート手段32を備えている。   The server 10 includes a subject vector creation unit 14, a subject vector database 24, a vector calculation unit 26, a norm database 28, a set value storage unit 30, and a sorting unit 32.

科目ベクトル作成手段14は、科目群獲得手段16を介して実施科目群18を入力し、単語群獲得手段20を介して単語群22を入力する。これらの入力により、科目ベクトル作成手段14が科目ベクトルデータベース24を作成する。次に、ベクトル演算手段26が、科目ベクトルデータベース24の中の任意の二つのベクトルのノルム(距離)を演算して、その演算結果は、ノルムデータベース28に格納される。   The subject vector creation means 14 inputs the implementation subject group 18 via the subject group acquisition means 16 and the word group 22 via the word group acquisition means 20. With these inputs, the subject vector creation means 14 creates the subject vector database 24. Next, the vector calculation means 26 calculates the norm (distance) of any two vectors in the subject vector database 24, and the calculation result is stored in the norm database 28.

クライアント12は、選択科目設定手段36と、所定出力数設定手段38と、出力手段40とを有する。例えばクライアント12側にいる受講者が前回受講して興味深いと感じた選択科目42を選択科目設定手段36により入力する。また、所定出力数設定手段38により出力数44を設定する。   The client 12 includes a selected subject setting unit 36, a predetermined output number setting unit 38, and an output unit 40. For example, the selected subject 42 that the student at the client 12 side felt interesting after attending the previous session is input by the selected subject setting means 36. Further, the output number 44 is set by the predetermined output number setting means 38.

クライアント12側から送信された選択科目42および出力数44は、サーバ10側の設定値記憶手段30に記憶される。   The selected subject 42 and the output number 44 transmitted from the client 12 side are stored in the set value storage means 30 on the server 10 side.

サーバ10側のソート手段32は、ノルムデータベース28のノルムデータをクライアントからの設定に応じてソートする。このソート結果はクライアント12側の出力手段40に出力される。   The sorting means 32 on the server 10 side sorts the norm data in the norm database 28 according to the setting from the client. This sort result is output to the output means 40 on the client 12 side.

図3は、科目ベクトルデータベース24の例である。単語群22を行に表わし、科目群18を列に表わし、交差する欄に重み(0〜3)が与えられている。単語群22の獲得には、相互排他的な関係にある網羅性と特定性の調和を保つように科目の企画・立案者や講師から収集・編集し、重みも同時に収集する。例えば「ビジョン創造」という科目のベクトル表示は、(2、3、2、0、0、0、0、0、0、0、2、2、1、1、0、3、1)で与えられる。ベクトルとしては「17次元」とし、ベクトル数(科目数)としては6個とした。また、クライアントからの設定は、基準科目は「ビジョン創造」、出力数は5とした。   FIG. 3 is an example of the subject vector database 24. The word group 22 is represented in a row, the subject group 18 is represented in a column, and weights (0 to 3) are given to the intersecting columns. To acquire the word group 22, it is collected and edited from subject planners / planners and lecturers so as to maintain the harmony between the completeness and the specificity that are mutually exclusive, and the weight is also collected at the same time. For example, the vector display of the subject “vision creation” is given by (2, 3, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 1). . The vector was “17 dimensions”, and the number of vectors (number of subjects) was six. The setting from the client was “vision creation” for the standard subject and five outputs.

図4は、科目近接度表示手段4(図1)による表示例を示す。科目群18を二次元座標に配し、その交点に科目近接度を棒の高さで立体的に配して表示してある。対角線上の交差点における棒は表示していないが、それらの位置では同一科目間の近接度となるので、その位置の棒の高さは1となる。   FIG. 4 shows a display example by the subject proximity display means 4 (FIG. 1). The subject group 18 is arranged in two-dimensional coordinates, and the subject proximity is displayed in a three-dimensional manner with the height of the bar at the intersection. The bars at the intersections on the diagonal are not displayed, but the proximity between the same subjects is at those positions, so the height of the bar at that position is 1.

この第1の実施の形態によれば、全ての科目間の科目近接度が可視的に表示されており、科目間の類似性が見やすくなっているので、科目全体を鳥瞰的に比べながら効率的に選択できるという効果がある。   According to the first embodiment, the degree of subject proximity between all subjects is displayed visually, and the similarity between subjects is easy to see. There is an effect that can be selected.

次に、本発明の第2の実施の形態を図5から図7を参照して説明する。これは個人毎とかグループ毎とかの受講側の狙いに沿った受講推奨科目メニューを提供する実施の形態である。   Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. This is an embodiment in which a recommended course menu is provided according to the objective of each student or group.

図5は実施の形態におけるクライアント・サーバシステムの機能分担の説明図である。第1の実施の形態との相違点は、クライアント12に要望ベクトル作成手段50が追加されて備わっていることである。要望ベクトル作成手段50で、受講側の要望を表わす要望ベクトル52が作成される。この要望ベクトル52は、サーバ10の科目ベクトルデータベース24と共にベクトル演算手段26によってベクトル演算される。   FIG. 5 is an explanatory diagram of the function sharing of the client / server system in the embodiment. The difference from the first embodiment is that a request vector creating means 50 is added to the client 12. The request vector creating means 50 creates a request vector 52 representing a demand on the attending side. This request vector 52 is vector-calculated by the vector computing unit 26 together with the subject vector database 24 of the server 10.

図6は、図3の科目ベクトルデータベース24に要望ベクトル52を追加して示す表である。要望ベクトルは、科目ベクトルと同様に、単語群22の各要素に対して受講側の要望の程度を0〜3で表わしている。図6の例では、要望ベクトル52は、(2、0、2、3、2、1、2、1、0、0、2、2、1、1、0、0、2)で与えられる。   FIG. 6 is a table showing the request vector 52 added to the subject vector database 24 of FIG. Like the subject vector, the demand vector represents the degree of demand on the student side with respect to each element of the word group 22 by 0-3. In the example of FIG. 6, the request vector 52 is given by (2, 0, 2, 3, 2, 1, 2, 1, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 0, 0, 2).

図7は、科目近接度表示手段4(図1)による表示例である。この例では、クライアント12からの設定は、基準科目となる要望ベクトル、すなわち、「受講側の要望」に近接する受講推奨科目の出力数は4とした。この第2の実施の形態によれば、受講推奨科目メニューが序列を付けて示されているので、受講側はカスタマイズされた、自分の学習意欲に沿った科目を見て選択受講することができるという効果がある。   FIG. 7 is a display example by the subject proximity display means 4 (FIG. 1). In this example, the setting from the client 12 is a request vector as a reference subject, that is, the number of outputs of recommended courses recommended to be close to “request from the student” is 4. According to the second embodiment, since the recommended course menus are shown in order, the attendees can select and take customized courses according to their own desire to study. There is an effect.

なお、上述した実施の形態において記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、例えば磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどの記憶媒体に書き込んで各種装置に適用したり、通信媒体により伝送して各種装置に適用することも可能である。本システムを実現するコンピュータは、記憶媒体に記録されたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。   Note that the method described in the above-described embodiment can be applied to various apparatuses by being written in a storage medium such as a magnetic disk, an optical disk, or a semiconductor memory as a program that can be executed by a computer, or transmitted by a communication medium. It can also be applied to various devices. A computer that implements the present system reads the program recorded in the storage medium, and performs the above-described processing by controlling the operation by this program.

本発明に係る関係性提示方法の第1の実施の形態の概略フロー図。The schematic flowchart of 1st Embodiment of the relationship presentation method which concerns on this invention. 第1の実施の形態におけるクライアント・サーバシステムの機能分担と動作の流れを示すブロック図。FIG. 3 is a block diagram showing the function sharing and the flow of operation of the client / server system in the first embodiment. 科目ベクトルデータベースの例を示す表。A table showing an example of a subject vector database. 第1の実施の形態による科目相互の近接度を表わす三次元表示例を示す図。The figure which shows the example of a three-dimensional display showing the proximity of subjects according to 1st Embodiment. 第2の実施の形態におけるクライアント・サーバシステムの機能分担と動作の流れを示すブロック図。The block diagram which shows the function sharing of the client server system in 2nd Embodiment, and the flow of operation | movement. 科目ベクトルデータベースに要望ベクトルを追加して示す場合の表の例。An example of a table when a request vector is added to the subject vector database. 第2の実施の形態による科目相互の近接度と要望ベクトルとの近接度を表わす三次元表示例を示す図。The figure which shows the example of a three-dimensional display showing the proximity | contact degree of the subject mutual and the desired vector by 2nd Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

10…サーバ、12…クライアント、14…科目ベクトル作成手段、16…科目群獲得手段、18…実施科目群、20…単語群獲得手段、22…単語群、24…科目ベクトルデータベース、26…ベクトル演算手段、28…ノルムデータベース、30…設定値記憶手段、32…ソート手段、36…選択科目設定手段、38…所定出力数設定手段、40…出力手段、42…選択科目、44…出力数、50…要望ベクトル作成手段、52…要望ベクトル。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Server, 12 ... Client, 14 ... Subject vector creation means, 16 ... Subject group acquisition means, 18 ... Implementation subject group, 20 ... Word group acquisition means, 22 ... Word group, 24 ... Subject vector database, 26 ... Vector calculation Means 28 ... Norm database 30 ... Setting value storage means 32 ... Sort means 36 ... Selected subject setting means 38 ... Predetermined output number setting means 40 ... Output means 42 ... Selected subject 44 ... Number of outputs 50 ... request vector creation means, 52 ... request vector.

Claims (12)

調査対象である複数の事物を入力する事物入力工程と、
前記事物それぞれの特徴を表現する複数の単語および当該事物における各単語の重みを入力する単語入力工程と、
前記複数の事物のそれぞれについて、前記単語入力工程の結果に基づいて各単語との関係を表現した事物ベクトルを生成する事物ベクトル生成工程と、
前記事物ベクトルの内の任意の二つの事物ベクトルの間のノルムを演算する第1のベクトル演算工程と、
前記ノルムにより前記事物間の関係を表示する表示工程と、
を有することを特徴とする関係性提示方法。
An object input process for inputting a plurality of objects to be investigated;
A word input step of inputting a plurality of words expressing the characteristics of each thing and the weight of each word in the thing;
For each of the plurality of things, an event vector generation step for generating an event vector expressing a relationship with each word based on the result of the word input step;
A first vector calculation step of calculating a norm between any two of the event vectors;
A display step of displaying a relationship between the things by the norm;
The relationship presentation method characterized by having.
請求項1に記載の関係性提示方法において、
前記事物の内の少なくとも一つを特定する事物特定工程と、
前記特定された事物との関係で前記ノルムの大小関係に基づいて前記特定された事物以外の事物をソートするソート工程と、
をさらに有し、
前記表示工程は、前記ソート工程の結果を表示するものであること、
を特徴とする関係性提示方法。
The relationship presentation method according to claim 1,
An object specifying step for specifying at least one of the things;
A sorting step of sorting things other than the specified thing based on the magnitude relationship of the norm in relation to the specified thing;
Further comprising
The display step is to display a result of the sorting step;
A relationship presentation method characterized by
請求項2に記載の関係性提示方法において、
前記事物入力工程、単語入力工程、事物ベクトル生成工程、ベクトル演算工程およびソート工程はサーバ側コンピュータで実行され、
前記事物特定工程および表示工程は、前記サーバ側コンピュータと通信回線を介して接続されたクライアント側コンピュータを利用して実行されること、
を特徴とする関係性提示方法。
The relationship presentation method according to claim 2,
The thing input step, the word input step, the thing vector generation step, the vector calculation step and the sort step are executed by the server side computer,
The thing specifying step and the display step are performed using a client side computer connected to the server side computer via a communication line;
A relationship presentation method characterized by
請求項1ないし3のいずれかに記載の関係性提示方法において、
前記表示工程は、前記事物の内の二者の組み合わせを2次元で表示し、各組み合わせに対応する前記ノルムを第3の次元で表示する3次元表示を含むこと、
を特徴とする関係性提示方法。
In the relationship presentation method according to any one of claims 1 to 3,
The display step includes a three-dimensional display that displays a combination of two of the things in two dimensions and displays the norm corresponding to each combination in a third dimension;
A relationship presentation method characterized by
請求項1に記載の関係性提示方法において、
前記単語ごとの重みを入力して要望ベクトルを作成する要望ベクトル作成工程と、
前記要望ベクトルと前記複数の事物ベクトルそれぞれとの間のノルムを演算する第2のベクトル演算工程と、
前記要望ベクトルと各事物ベクトルとの間のノルムの大小関係に基づいて前記事物をソートするソート工程と、
をさらに有し、
前記表示工程は、前記ソート工程の結果を表示するものであること、
を特徴とする関係性提示方法。
The relationship presentation method according to claim 1,
A request vector creation step of creating a request vector by inputting a weight for each word;
A second vector calculation step of calculating a norm between the desired vector and each of the plurality of thing vectors;
A sorting step of sorting the things based on a norm magnitude relationship between the request vector and each thing vector;
Further comprising
The display step is to display a result of the sorting step;
A relationship presentation method characterized by
請求項2または5に記載の関係性提示方法において、
表示出力数を入力する表示数入力工程をさらに有し、
前記表示工程は、前記表示出力数の事物のみを表示するものであること、
を特徴とする関係性提示方法。
In the relationship presentation method according to claim 2 or 5,
A display number input step for inputting the display output number;
The display step is to display only the items of the display output number;
A relationship presentation method characterized by
請求項2または5に記載の関係性提示方法において、
表示限度ノルムを入力する表示限度ノルム入力工程をさらに有し、
前記表示工程は、前記ノルムが前記表示限度ノルム以下の事物のみを表示するものであること、
を特徴とする関係性提示方法。
In the relationship presentation method according to claim 2 or 5,
A display limit norm input step for inputting a display limit norm;
The display step is to display only the thing whose norm is not more than the display limit norm;
A relationship presentation method characterized by
請求項5に記載の関係性提示方法において、
前記事物入力工程、単語入力工程、事物ベクトル生成工程、ベクトル演算工程およびソート工程はサーバ側コンピュータで実行され、
前記事物特定工程、要望ベクトル作成工程および表示工程は、前記サーバ側コンピュータと通信回線を介して接続されたクライアント側コンピュータを利用して実行されること、
を特徴とする関係性提示方法。
The relationship presentation method according to claim 5,
The thing input step, the word input step, the thing vector generation step, the vector calculation step and the sort step are executed by the server side computer,
The thing identifying step, the request vector creating step and the displaying step are performed using a client side computer connected to the server side computer via a communication line;
A relationship presentation method characterized by
少なくとも一つのサーバ側コンピュータと、通信回線を介して前記サーバ側コンピュータに接続された複数のクライアント側コンピュータとを有する関係性提示システムにおいて、
前記サーバ側コンピュータは、
調査対象である複数の事物を入力する事物入力手段と、
前記事物それぞれの特徴を表現する複数の単語および当該事物における各単語の重みを入力する単語入力手段と、
前記複数の事物のそれぞれについて、前記単語入力の結果に基づいて各単語との関係を表現した事物ベクトルを生成する事物ベクトル生成手段と、
前記事物ベクトルの内の任意の二つの事物ベクトルの間のノルムを演算する第1のベクトル演算手段と、
前記クライアント側コンピュータによって特定された事物との関係で前記ノルムの大小関係に基づいて前記特定された事物以外の事物をソートするソート手段と、
を有し、
前記クライアント側コンピュータは、
前記事物の内の少なくとも一つを特定する事物特定手段と、
前記ノルムにより前記事物間の関係を前記ソート手段の結果に基づいて表示する表示手段と、
を有すること、を特徴とする関係性提示システム。
In a relationship presentation system having at least one server-side computer and a plurality of client-side computers connected to the server-side computer via a communication line,
The server computer is
An object input means for inputting a plurality of objects to be investigated;
A word input means for inputting a plurality of words expressing the characteristics of each thing and the weight of each word in the thing;
For each of the plurality of things, an event vector generation means for generating an event vector expressing a relationship with each word based on the result of the word input;
First vector computing means for computing a norm between any two of the thing vectors.
Sorting means for sorting things other than the specified thing based on the magnitude relation of the norm in relation to the thing specified by the client side computer;
Have
The client side computer
An item specifying means for specifying at least one of the items;
Display means for displaying a relationship between the things by the norm based on a result of the sorting means;
A relationship presentation system characterized by comprising:
請求項9に記載の関係性提示システムにおいて、
前記クライアント側コンピュータは、前記単語ごとの重みを入力して要望ベクトルを作成する要望ベクトル作成手段をさらに有し、
前記サーバ側コンピュータは、前記要望ベクトルと前記複数の事物ベクトルそれぞれとの間のノルムを演算する第2のベクトル演算手段をさらに有し、
前記表示手段は、前記ソート手段による結果を表示するものであること、
を特徴とする関係性提示システム。
In the relationship presentation system according to claim 9,
The client side computer further has a request vector creating means for creating a request vector by inputting a weight for each word,
The server-side computer further includes second vector calculation means for calculating a norm between the desired vector and each of the plurality of thing vectors,
The display means is for displaying a result of the sorting means;
A relationship presentation system characterized by
コンピュータに、
調査対象である複数の事物を入力する事物入力手順と、
前記事物それぞれの特徴を表現する複数の単語および当該事物における各単語の重みを入力する単語入力手順と、
前記複数の事物のそれぞれについて、前記単語入力手順の結果に基づいて各単語との関係を表現した事物ベクトルを生成する事物ベクトル生成手順と、
前記事物ベクトルの内の任意の二つの事物ベクトルの間のノルムを演算する第1のベクトル演算手順と、
前記ノルムにより前記事物間の関係を表示する表示手順と、
を実行させるための関係性提示プログラム。
On the computer,
A matter input procedure for inputting a plurality of matters to be investigated,
A word input procedure for inputting a plurality of words expressing the characteristics of each of the things and the weight of each word in the things;
For each of the plurality of things, an event vector generation procedure for generating an event vector expressing a relationship with each word based on the result of the word input procedure;
A first vector calculation procedure for calculating a norm between any two of the event vectors;
A display procedure for displaying the relationship between the things by the norm;
A relationship presentation program to execute.
請求項11に記載の関係性提示プログラムにおいて、
前記単語ごとの重みを入力して要望ベクトルを作成する要望ベクトル作成手順と、
前記要望ベクトルと前記複数の事物ベクトルそれぞれとの間のノルムを演算する第2のベクトル演算手順と、
前記要望ベクトルと各事物ベクトルとの間のノルムの大小関係に基づいて前記事物をソートするソート手順と、
をさらに実行させるプログラムであって、
前記表示手順は、前記ソート手順の結果を表示するものであること、
を特徴とする関係性提示プログラム。
In the relationship presentation program according to claim 11,
A request vector creation procedure for creating a request vector by inputting a weight for each word;
A second vector calculation procedure for calculating a norm between the desired vector and each of the plurality of thing vectors;
A sorting procedure for sorting the things based on a norm magnitude relationship between the request vector and each thing vector;
Is a program that further executes
The display procedure is to display a result of the sorting procedure;
A relationship presentation program characterized by
JP2004028211A 2004-02-04 2004-02-04 Relevance presentation method, system and program Withdrawn JP2005222235A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004028211A JP2005222235A (en) 2004-02-04 2004-02-04 Relevance presentation method, system and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004028211A JP2005222235A (en) 2004-02-04 2004-02-04 Relevance presentation method, system and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2005222235A true JP2005222235A (en) 2005-08-18

Family

ID=34997822

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004028211A Withdrawn JP2005222235A (en) 2004-02-04 2004-02-04 Relevance presentation method, system and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2005222235A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ringle et al. Gain more insight from your PLS-SEM results: The importance-performance map analysis
Wilson Search user interface design
JP6753186B2 (en) Topic-centric visual information display methods, programs, and computational devices
Bouali et al. Vizassist: an interactive user assistant for visual data mining
Starzyńska et al. Excellence toolbox: Decision support system for quality tools and techniques selection and application
US10929605B1 (en) Methods and apparatus for sentiment analysis
WO2010060101A1 (en) Contextual assignment of an external descriptive and informative quality to a person and/or an object located within a temporal framework
Muslim et al. A rule-based indicator definition tool for personalized learning analytics
US20180285965A1 (en) Multi-dimensional font space mapping and presentation
Vílchez-Román et al. Applied bibliometrics and information visualization for decision-making processes in higher education institutions
Joung et al. Integrated modeling and simulation with in-line motion captures for automated ergonomic analysis in product lifecycle management
Kuhlman et al. Preference-driven interactive ranking system for personalized decision support
JP7440220B2 (en) Sheet metal processing estimate creation support device and sheet metal processing estimate creation support method
Schenk Developing a taxonomy on drawing for design
Kiszl et al. Remaining futureproof: lasting librarian roles in managing digital collections
KR100852543B1 (en) Commodity developing method, commodity developing system, commodity development program, and record medium on which commodity development program is recorded
Cantabella et al. Searching for behavior patterns of students in different training modalities through Learning Management Systems
JP2005222235A (en) Relevance presentation method, system and program
Hammerschmid Developing and testing of a virtual and augmented reality maturity model
Babaian et al. Interactive visualizations for workplace tasks
Vishwakarma et al. A survey on web log mining pattern discovery
Zeng et al. A prediction-oriented optimal design for visualisation recommender systems
das Chagas Santos et al. Lean Office and Digital Transformation: A Case Study in a Services Company
Muenster Digital 3D Modelling for Heritage Research and Education from an information studies perspective
JP3473783B2 (en) Information presentation device and information presentation method

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20070501