JP2000227920A - 情報フィルタリング方法及び装置並びに情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
情報フィルタリング方法及び装置並びに情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2000227920A JP2000227920A JP11028409A JP2840999A JP2000227920A JP 2000227920 A JP2000227920 A JP 2000227920A JP 11028409 A JP11028409 A JP 11028409A JP 2840999 A JP2840999 A JP 2840999A JP 2000227920 A JP2000227920 A JP 2000227920A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ネットワーク上で、ユーザ間で共有する話題
に即した情報（コンテンツ）のみを収集し、ユーザ間で
共有することを可能にする。 【解決手段】 ユーザが興味を持つ話題に関する特徴と
他の話題との差異を判断するためのしきい値の入力、及
び、共有された話題に即した共有情報の出力を行う手段
１０１、ネットワーク上から、ユーザ間で共有される可
能性のある情報を検索する手段１０２、ユーザの入力情
報と共有される情報を格納するデータベース１０５、話
題間及び話題と情報間の類似性を判別する手段１０５、
各話題及び情報が共有されるべきか否かの度合いを示す
活性度を計算する手段１０４、活性度により、共有する
話題にそぐわない内容の情報を排除し、共有する話題に
即した情報のみを残す制御手段１０６を設ける。
に即した情報（コンテンツ）のみを収集し、ユーザ間で
共有することを可能にする。 【解決手段】 ユーザが興味を持つ話題に関する特徴と
他の話題との差異を判断するためのしきい値の入力、及
び、共有された話題に即した共有情報の出力を行う手段
１０１、ネットワーク上から、ユーザ間で共有される可
能性のある情報を検索する手段１０２、ユーザの入力情
報と共有される情報を格納するデータベース１０５、話
題間及び話題と情報間の類似性を判別する手段１０５、
各話題及び情報が共有されるべきか否かの度合いを示す
活性度を計算する手段１０４、活性度により、共有する
話題にそぐわない内容の情報を排除し、共有する話題に
即した情報のみを残す制御手段１０６を設ける。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザによるイン
ターネットなどのコンピュータネットワーク上における
情報の収集と共有を支援する技術に関し、詳しくは、コ
ンピュータネットワーク上で、ユーザ間で共有すべき情
報を選別する情報フィルタリング方法及び装置、並びに
情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体に関
する。
ターネットなどのコンピュータネットワーク上における
情報の収集と共有を支援する技術に関し、詳しくは、コ
ンピュータネットワーク上で、ユーザ間で共有すべき情
報を選別する情報フィルタリング方法及び装置、並びに
情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体に関
する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータネットワークの普及によ
り、ＷＷＷサーバ、ＦＴＰサーバ等の情報源や流通する
情報が急速に増加してきている。このような大量の情報
から、ユーザにとって有意義な情報を効率的に収集し、
それらをユーザ間で共有するために、協調フィルタリン
グと呼ばれる方法が提案されている。
り、ＷＷＷサーバ、ＦＴＰサーバ等の情報源や流通する
情報が急速に増加してきている。このような大量の情報
から、ユーザにとって有意義な情報を効率的に収集し、
それらをユーザ間で共有するために、協調フィルタリン
グと呼ばれる方法が提案されている。
【０００３】この種の従来の方法は、同じような問題、
興味、関心を持つユーザ間で、各自が収集した情報を互
いに提供することにより情報の収集と共有を効率的に行
うものであり、例えば、次のような方法が提案されてい
る。
興味、関心を持つユーザ間で、各自が収集した情報を互
いに提供することにより情報の収集と共有を効率的に行
うものであり、例えば、次のような方法が提案されてい
る。
【０００４】第１の方法は、ユーザが自分と同じ関心を
持つ他のユーザを指定し、指定されたユーザの評価を用
いて電子メールやネットニュースの記事を選別する方法
である（Ｄavid Ｇoldberg，Ｄavid Ｎichols，Ｂrian
Ｍ．Ｏki，and ＤouglasＴerry：Ｕsing Ｃollaborativ
e Ｆiltering to Ｗeave an ＩnformationＴapestry，
Ｃommunications of the ＡＣＭ，３５(１２)，ｐｐ．
６１〜７０，１９９２．）。第２の方法は、ネットニュ
ースの記事を対象として、ユーザに記事を数段階に評価
させ、評価の傾向の相関によってユーザ間の類似度を計
算し、ユーザがまだ評価していない記事に対して、その
記事に対する他のユーザの評価とユーザ間の類似度を用
いてユーザの評価を予測し、その得点によって有用な記
事を選別する（Ｐaul Ｒesnick，Ｎeophytos Ｉacovo
u，Ｍitesh Ｓuchak，Ｐeter Ｂergstrom，and Ｊohn
Ｒiedl，Ｇrouplens：Ａn Ｏpen Ａrchitecturefor Ｃo
llaborative Ｆiltering of Ｎetnews，Ｐroceedings o
f ＡＣＭ １９９４ Ｃonference on Ｃomputer Ｓuppor
ted Ｃooperative Ｗork，ｐｐ，１７５〜１８６、１９
９４．）。
持つ他のユーザを指定し、指定されたユーザの評価を用
いて電子メールやネットニュースの記事を選別する方法
である（Ｄavid Ｇoldberg，Ｄavid Ｎichols，Ｂrian
Ｍ．Ｏki，and ＤouglasＴerry：Ｕsing Ｃollaborativ
e Ｆiltering to Ｗeave an ＩnformationＴapestry，
Ｃommunications of the ＡＣＭ，３５(１２)，ｐｐ．
６１〜７０，１９９２．）。第２の方法は、ネットニュ
ースの記事を対象として、ユーザに記事を数段階に評価
させ、評価の傾向の相関によってユーザ間の類似度を計
算し、ユーザがまだ評価していない記事に対して、その
記事に対する他のユーザの評価とユーザ間の類似度を用
いてユーザの評価を予測し、その得点によって有用な記
事を選別する（Ｐaul Ｒesnick，Ｎeophytos Ｉacovo
u，Ｍitesh Ｓuchak，Ｐeter Ｂergstrom，and Ｊohn
Ｒiedl，Ｇrouplens：Ａn Ｏpen Ａrchitecturefor Ｃo
llaborative Ｆiltering of Ｎetnews，Ｐroceedings o
f ＡＣＭ １９９４ Ｃonference on Ｃomputer Ｓuppor
ted Ｃooperative Ｗork，ｐｐ，１７５〜１８６、１９
９４．）。
【０００５】これらの協調フィルタリングの方法は、類
似した興味・関心を持つユーザは同じように情報を評価
するという仮定に基づいており、興味・関心が類似する
ユーザ同士で情報が互いに提供されることにより、大量
の情報から有用な情報を効率的に収集し、それらをユー
ザ間で共有し後々に有効利用することができる。
似した興味・関心を持つユーザは同じように情報を評価
するという仮定に基づいており、興味・関心が類似する
ユーザ同士で情報が互いに提供されることにより、大量
の情報から有用な情報を効率的に収集し、それらをユー
ザ間で共有し後々に有効利用することができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術では、興味・関心が同じユーザの情報を重視して収集
してしまうために、質的に似たような情報ばかりが共有
されてしまう可能性がある。しかし、自分の興味と異な
る多様な話題やアイデア等を知りたいと考えるユーザも
おり、また、多様な興味を持つ人々が互いに情報を共有
することによって、新しい話題や発想を作り上げていき
たいという場合がある。このようなユーザや要求に対し
て、従来技術では話題や興味がユーザ間で均一化され、
多様な話題や情報を収集し共有することができないとい
う問題がある。
術では、興味・関心が同じユーザの情報を重視して収集
してしまうために、質的に似たような情報ばかりが共有
されてしまう可能性がある。しかし、自分の興味と異な
る多様な話題やアイデア等を知りたいと考えるユーザも
おり、また、多様な興味を持つ人々が互いに情報を共有
することによって、新しい話題や発想を作り上げていき
たいという場合がある。このようなユーザや要求に対し
て、従来技術では話題や興味がユーザ間で均一化され、
多様な話題や情報を収集し共有することができないとい
う問題がある。
【０００７】本発明は、上記問題を解決するためになさ
れたものであり、その目的は、共有されるべき話題か否
かを示す活性度を話題間で調整することにより、極端に
類似した話題や極端に異なる話題をユーザ間で共有する
ことなく多様な話題を共有することを可能とし、さら
に、共有する話題にそぐわない内容の情報を自動的に排
除することにより、共有する話題に即した情報のみを収
集し、それらをユーザ間で共有することを可能とする、
情報フィルタリング方法及び装置、並びに、そのための
プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
れたものであり、その目的は、共有されるべき話題か否
かを示す活性度を話題間で調整することにより、極端に
類似した話題や極端に異なる話題をユーザ間で共有する
ことなく多様な話題を共有することを可能とし、さら
に、共有する話題にそぐわない内容の情報を自動的に排
除することにより、共有する話題に即した情報のみを収
集し、それらをユーザ間で共有することを可能とする、
情報フィルタリング方法及び装置、並びに、そのための
プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、コンピュータ
ネットワーク上で、ユーザ間で共有すべき情報を選別す
るために、ユーザが興味を持つ話題に関する特徴と他の
話題との差異を判断するためのしきい値の入力、及び、
共有された話題に即した共有情報の出力を行う手段と、
コンピュータネットワーク上から、ユーザ間で共有され
る可能性のある情報を検索する手段と、ユーザの入力情
報と共有される情報を格納するデータベースと、話題
間、及び、話題と情報間の類似性を判別する手段と、各
話題、及び情報が共有されるべきか否かの度合いを示す
活性度を計算する手段と、活性度により、共有する話題
にそぐわない内容の情報を排除し、共有する話題に即し
た情報のみを残し、それらをユーザ間で共有することを
制御する手段とを具備とする。
ネットワーク上で、ユーザ間で共有すべき情報を選別す
るために、ユーザが興味を持つ話題に関する特徴と他の
話題との差異を判断するためのしきい値の入力、及び、
共有された話題に即した共有情報の出力を行う手段と、
コンピュータネットワーク上から、ユーザ間で共有され
る可能性のある情報を検索する手段と、ユーザの入力情
報と共有される情報を格納するデータベースと、話題
間、及び、話題と情報間の類似性を判別する手段と、各
話題、及び情報が共有されるべきか否かの度合いを示す
活性度を計算する手段と、活性度により、共有する話題
にそぐわない内容の情報を排除し、共有する話題に即し
た情報のみを残し、それらをユーザ間で共有することを
制御する手段とを具備とする。
【０００９】ユーザが興味を持つ話題及びネットワーク
から得られる共有される可能性のある情報（以後、この
情報をコンテンツという）は、多数の属性で特徴づけら
れているものとし、各属性の値は、その属性が話題やコ
ンテンツに存在する場合は１、存在しない場合には０を
とるものとする。従って、各話題やコンテンツは、０と
１からなる１つのビット列で表現されるが、ビット列に
おける属性の順序と数は全ての話題とコンテンツにおい
て同じものとする。
から得られる共有される可能性のある情報（以後、この
情報をコンテンツという）は、多数の属性で特徴づけら
れているものとし、各属性の値は、その属性が話題やコ
ンテンツに存在する場合は１、存在しない場合には０を
とるものとする。従って、各話題やコンテンツは、０と
１からなる１つのビット列で表現されるが、ビット列に
おける属性の順序と数は全ての話題とコンテンツにおい
て同じものとする。
【００１０】話題間、及び、話題とコンテンツ間の類似
性は、ビット列の長さ（属性数と一致する）に対するビ
ット列間の異なるビットの数の割合（以後、このビット
数の割合を不一致度という）と、各ユーザが指定する話
題の差異に関する上限、下限の２つのしきい値によって
判断される。しきい値がユーザごとに設定されることに
より、２つの話題に関して、あるユーザはそれらが異な
る話題と判断し、別のユーザは類似した話題と判断でき
るような柔軟性を持たせることができる。
性は、ビット列の長さ（属性数と一致する）に対するビ
ット列間の異なるビットの数の割合（以後、このビット
数の割合を不一致度という）と、各ユーザが指定する話
題の差異に関する上限、下限の２つのしきい値によって
判断される。しきい値がユーザごとに設定されることに
より、２つの話題に関して、あるユーザはそれらが異な
る話題と判断し、別のユーザは類似した話題と判断でき
るような柔軟性を持たせることができる。
【００１１】ユーザは複数の話題を入力し、それぞれの
話題に対してしきい値を設定できる。そこで、以後話題
間の類似性を説明する際には、“話題Ｘからみて話題Ｙ
は異なる話題、話題Ｘは話題Ｙからみて異なる話題と判
断される”といった表現を用いる。話題Ｘと話題Ｙの不
一致度が話題Ｘのしきい値の下限値以上かつ上限値以下
であれば、話題Ｘからみて話題Ｙは異なる話題と判断さ
れる。また、下限値未満であれば類似する話題と見なさ
れ、上限値より大きければ極端に異なる話題と判断され
る。また、話題からみたコンテンツに対する判断につい
ても同様の判断が行われる。
話題に対してしきい値を設定できる。そこで、以後話題
間の類似性を説明する際には、“話題Ｘからみて話題Ｙ
は異なる話題、話題Ｘは話題Ｙからみて異なる話題と判
断される”といった表現を用いる。話題Ｘと話題Ｙの不
一致度が話題Ｘのしきい値の下限値以上かつ上限値以下
であれば、話題Ｘからみて話題Ｙは異なる話題と判断さ
れる。また、下限値未満であれば類似する話題と見なさ
れ、上限値より大きければ極端に異なる話題と判断され
る。また、話題からみたコンテンツに対する判断につい
ても同様の判断が行われる。
【００１２】話題及びコンテンツには、ユーザ間で共有
されるべきか否かを表す活性度と呼ばれる変数が付与さ
れており、その値が大きい話題やコンテンツほど共有さ
れやすいものとする。共有すべき話題の選択は次のよう
にして行う。ある話題の活性度は、それと異なると判断
される話題がある場合には増加するように、他の話題か
らみて異なる話題と判断された場合には減少するよう
に、さらに、古い話題は削除されるように時間とともに
減少するように調整される。調整の程度は、互いの活性
度の積に比例させる。この調整により、ある１つの話題
に対する活性度だけが大きくなることを防ぐことができ
る。また、類似、及び、極端に異なると判断された話題
同士では、話題間の差異による活性度の増減がなく、持
続性の効果のみが作用し時間とともに減少していくた
め、極端に類似した話題や極端に異なる話題を除きなが
ら、多様な話題を共有することが可能となる。
されるべきか否かを表す活性度と呼ばれる変数が付与さ
れており、その値が大きい話題やコンテンツほど共有さ
れやすいものとする。共有すべき話題の選択は次のよう
にして行う。ある話題の活性度は、それと異なると判断
される話題がある場合には増加するように、他の話題か
らみて異なる話題と判断された場合には減少するよう
に、さらに、古い話題は削除されるように時間とともに
減少するように調整される。調整の程度は、互いの活性
度の積に比例させる。この調整により、ある１つの話題
に対する活性度だけが大きくなることを防ぐことができ
る。また、類似、及び、極端に異なると判断された話題
同士では、話題間の差異による活性度の増減がなく、持
続性の効果のみが作用し時間とともに減少していくた
め、極端に類似した話題や極端に異なる話題を除きなが
ら、多様な話題を共有することが可能となる。
【００１３】次に共有すべきでないコンテンツの削除に
ついて述べる。共有された話題、つまり、活性度の大き
い話題それぞれと類似するコンテンツが共有される可能
性のあるコンテンツとしてネットワーク上から検索され
る。検索については、既存の検索エンジンを用いて行わ
れる。検索されたコンテンツと共有された話題との不一
致度を計算し、共有された話題と異なるものと判断され
たコンテンツに対してはその活性度を減少させ、さら
に、古いコンテンツは削除されるように共有される可能
性のあるコンテンツすべてに対して時間とともに活性度
が減少するように調整する。調整の程度は、該当する話
題とコンテンツの活性度の積に比例させる。これによ
り、共有される話題と異なるコンテンツほど活性度が急
速に減少し、ユーザ間で共有されにくくなる。一方、異
なるコンテンツがあると判断された話題に対しては、そ
の活性度を増加させることにより、以後再び異なるコン
テンツが検索された場合に、それらをより速やかに削除
できるようにする。
ついて述べる。共有された話題、つまり、活性度の大き
い話題それぞれと類似するコンテンツが共有される可能
性のあるコンテンツとしてネットワーク上から検索され
る。検索については、既存の検索エンジンを用いて行わ
れる。検索されたコンテンツと共有された話題との不一
致度を計算し、共有された話題と異なるものと判断され
たコンテンツに対してはその活性度を減少させ、さら
に、古いコンテンツは削除されるように共有される可能
性のあるコンテンツすべてに対して時間とともに活性度
が減少するように調整する。調整の程度は、該当する話
題とコンテンツの活性度の積に比例させる。これによ
り、共有される話題と異なるコンテンツほど活性度が急
速に減少し、ユーザ間で共有されにくくなる。一方、異
なるコンテンツがあると判断された話題に対しては、そ
の活性度を増加させることにより、以後再び異なるコン
テンツが検索された場合に、それらをより速やかに削除
できるようにする。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面を参
照しつつ詳細に説明する。図１は、本発明の情報フィル
タリング装置の一実施例の全体図を示すものである。図
１において、１００は、本発明に係る情報フィルタリン
グ装置であり、入出力器１０１、検索エンジン１０２、
類似性判定器１０３、活性度計算器１０４、話題コンテ
ンツデータベース１０５、及び、これらを制御する制御
器１０６からなる。１５０は一般のインターネットの世
界である。
照しつつ詳細に説明する。図１は、本発明の情報フィル
タリング装置の一実施例の全体図を示すものである。図
１において、１００は、本発明に係る情報フィルタリン
グ装置であり、入出力器１０１、検索エンジン１０２、
類似性判定器１０３、活性度計算器１０４、話題コンテ
ンツデータベース１０５、及び、これらを制御する制御
器１０６からなる。１５０は一般のインターネットの世
界である。
【００１５】図２及び図３は、本発明の一実施例の動作
の概要を示すフローチャートである。ここで、図２はユ
ーザより新しい話題が入力されるたびに行われる処理、
図３は本装置の管理者が設定した時間間隔で定期的に行
われる処理である。
の概要を示すフローチャートである。ここで、図２はユ
ーザより新しい話題が入力されるたびに行われる処理、
図３は本装置の管理者が設定した時間間隔で定期的に行
われる処理である。
【００１６】まず、図２により、ユーザより新しい話題
が入力される場合について説明する。入出力器１０１
は、インターネット１５０上から、ユーザそれぞれが興
味を持つ話題に関する特徴（ビット列で表現されてい
る）、及び、話題間の差異のしきい値を入力する（ステ
ップ２０１）。制御器１０６は、この入力された話題の
特徴と話題間差異のしきい値を話題／コンテンツデータ
ベース１０５に格納するとともに類似性判定器１０３へ
出力する。類似性判定器１０３は話題の特徴と話題間差
異のしきい値から話題間の類似性を計算し結果を制御器
１０６へ返す（ステップ２０２）。制御器２０６は、こ
の類似性判定器１０３の計算結果を活性度計算器１０４
へ出力する。活性度計算器１０４は、各話題の活性度を
計算し、制御器１０６出力する（ステップ２０３）。活
性度の計算法については後述する。制御器１０６は、活
性度計算器１０４で計算された各話題の活性度を話題／
コンテンツデータベース１０５の該当する話題の特徴に
付加して格納する。
が入力される場合について説明する。入出力器１０１
は、インターネット１５０上から、ユーザそれぞれが興
味を持つ話題に関する特徴（ビット列で表現されてい
る）、及び、話題間の差異のしきい値を入力する（ステ
ップ２０１）。制御器１０６は、この入力された話題の
特徴と話題間差異のしきい値を話題／コンテンツデータ
ベース１０５に格納するとともに類似性判定器１０３へ
出力する。類似性判定器１０３は話題の特徴と話題間差
異のしきい値から話題間の類似性を計算し結果を制御器
１０６へ返す（ステップ２０２）。制御器２０６は、こ
の類似性判定器１０３の計算結果を活性度計算器１０４
へ出力する。活性度計算器１０４は、各話題の活性度を
計算し、制御器１０６出力する（ステップ２０３）。活
性度の計算法については後述する。制御器１０６は、活
性度計算器１０４で計算された各話題の活性度を話題／
コンテンツデータベース１０５の該当する話題の特徴に
付加して格納する。
【００１７】以上のステップは、新しい話題が入力され
るたびに行われる。この結果、話題／コンテンツデータ
ベース１０５には、各話題ごとに、話題ＩＤなどを見出
しとして、話題の特徴、話題間差異のしきい値及び話題
の活性度が蓄積されることになる。
るたびに行われる。この結果、話題／コンテンツデータ
ベース１０５には、各話題ごとに、話題ＩＤなどを見出
しとして、話題の特徴、話題間差異のしきい値及び話題
の活性度が蓄積されることになる。
【００１８】次に、第３図の処理について説明する。こ
れは、本装置の管理者が設定した時間間隔で定期的に行
われる。制御器１０６は、話題／コンテンツデータベー
ス１０５を参照して、管理者の設定した活性度のしきい
値（以後、このしきい値を共有しきい値という）以上の
活性度を持つ話題と類似するコンテンツを、既存の検索
エンジン１０２を用いてインターネットワーク１５０上
から検索する（ステップ３０１）。この検索エンジン１
０２で検索されたコンテンツをユーザ間で共有する可能
性のあるコンテンツとし、該コンテンツの特徴が制御器
１０６を介して話題／コンテンツデータベース１０５に
一時的に格納される。制御器１０６は、話題／コンテン
ツデータベース１０５からコンテンツの特徴（ビット列
で表現されている）と話題の特徴（同じくビット列で表
現されている）等を読み出して類似性判定器１０３に出
力する。類似性判定器１０３は、話題間、及び、話題と
コンテンツ間の類似性を計算し、結果を制御器１０６へ
返す（ステップ３０２）。制御器１０６は、この類似性
判定器１０３の結果を活性度計算器１０４へ出力する。
活性度計算器１０４は、話題の活性度、及びコンテンツ
の活性度を計算し、制御器１０６へ出力する（ステップ
３０３）。制御器１０６は、活性度計算器１０４で計算
された話題の活性度、コンテンツの活性度を話題／コン
テンツデータベース１０５の該当する話題、コンテンツ
の特徴に付加して格納する。そして、制御器１０６は、
話題／コンテンツデータベース１０５を参照して、共有
しきい値よりも小さい活性度を持つコンテンツの特徴を
話題／コンテンツデータベース１０５から削除し、話題
／コンテンツデータベース１０５に残るコンテンツの特
徴を入出力器１０１へ出力することで、入出力器１０１
が各ユーザの端末へ、共有されるコンテンツ一覧として
これらを表示する（ステップ３０４）。
れは、本装置の管理者が設定した時間間隔で定期的に行
われる。制御器１０６は、話題／コンテンツデータベー
ス１０５を参照して、管理者の設定した活性度のしきい
値（以後、このしきい値を共有しきい値という）以上の
活性度を持つ話題と類似するコンテンツを、既存の検索
エンジン１０２を用いてインターネットワーク１５０上
から検索する（ステップ３０１）。この検索エンジン１
０２で検索されたコンテンツをユーザ間で共有する可能
性のあるコンテンツとし、該コンテンツの特徴が制御器
１０６を介して話題／コンテンツデータベース１０５に
一時的に格納される。制御器１０６は、話題／コンテン
ツデータベース１０５からコンテンツの特徴（ビット列
で表現されている）と話題の特徴（同じくビット列で表
現されている）等を読み出して類似性判定器１０３に出
力する。類似性判定器１０３は、話題間、及び、話題と
コンテンツ間の類似性を計算し、結果を制御器１０６へ
返す（ステップ３０２）。制御器１０６は、この類似性
判定器１０３の結果を活性度計算器１０４へ出力する。
活性度計算器１０４は、話題の活性度、及びコンテンツ
の活性度を計算し、制御器１０６へ出力する（ステップ
３０３）。制御器１０６は、活性度計算器１０４で計算
された話題の活性度、コンテンツの活性度を話題／コン
テンツデータベース１０５の該当する話題、コンテンツ
の特徴に付加して格納する。そして、制御器１０６は、
話題／コンテンツデータベース１０５を参照して、共有
しきい値よりも小さい活性度を持つコンテンツの特徴を
話題／コンテンツデータベース１０５から削除し、話題
／コンテンツデータベース１０５に残るコンテンツの特
徴を入出力器１０１へ出力することで、入出力器１０１
が各ユーザの端末へ、共有されるコンテンツ一覧として
これらを表示する（ステップ３０４）。
【００１９】次に、活性度計算器１０４の処理について
説明する。ある時刻ｔにおける話題ｉとコンテンツｋに
対する活性度をそれぞれｘi（０≦ｘi≦１）、ｙk（０
≦ｙk≦１）、初期値をｘi＝０．５、ｙk＝１．０とし
て、次式に従って時間とともに活性度を変化させる。
説明する。ある時刻ｔにおける話題ｉとコンテンツｋに
対する活性度をそれぞれｘi（０≦ｘi≦１）、ｙk（０
≦ｙk≦１）、初期値をｘi＝０．５、ｙk＝１．０とし
て、次式に従って時間とともに活性度を変化させる。
【００２０】
【数１】
【００２１】
【数２】
【００２２】
【数３】
【００２３】但し、（１）式の右辺第３項はステップ３
０３で追加されるものである。πij（＝πji、０≦πij
≦１）とθik（０≦θik≦１）は話題ｉとｊ、及び、話
題ｉとコンテンツｋとの間のそれぞれの不一致度であ
り、話題ｉを入力したユーザが指定する話題間の差異の
しきい値の下限値をεi min、上限値をεi maxすると、
０３で追加されるものである。πij（＝πji、０≦πij
≦１）とθik（０≦θik≦１）は話題ｉとｊ、及び、話
題ｉとコンテンツｋとの間のそれぞれの不一致度であ
り、話題ｉを入力したユーザが指定する話題間の差異の
しきい値の下限値をεi min、上限値をεi maxすると、
【００２４】
【数４】
【００２５】
【数５】
【００２６】となり、これらは類似性判定器１０３によ
って得られる。ＫiとＬiは話題ｉに関してＢijとＢjiが
それぞれ１となる話題ｊの数、ＭiはＧikが１となるコ
ンテンツｋの数、Ｎkはコンテンツｋに関して、Ｇikが
１となる話題ｉの数である。α，β，γは管理者によっ
て設定されるパラメータであり、それぞれ他の話題の活
性度に対する抑制の強さ、話題の持続性、及び、コンテ
ンツの持続性に関するものである。βとγが大きいほ
ど、話題とコンテンツの活性度が時間とともに速く減少
するため、古い話題やコンテンツは共有されにくくな
る。
って得られる。ＫiとＬiは話題ｉに関してＢijとＢjiが
それぞれ１となる話題ｊの数、ＭiはＧikが１となるコ
ンテンツｋの数、Ｎkはコンテンツｋに関して、Ｇikが
１となる話題ｉの数である。α，β，γは管理者によっ
て設定されるパラメータであり、それぞれ他の話題の活
性度に対する抑制の強さ、話題の持続性、及び、コンテ
ンツの持続性に関するものである。βとγが大きいほ
ど、話題とコンテンツの活性度が時間とともに速く減少
するため、古い話題やコンテンツは共有されにくくな
る。
【００２７】図４は、活性度計算器１０４の処理の一例
を示したものである。この例は、５つの話題がＴ１〜Ｔ
５入力された場合の活性度の時間変化を示したものであ
る。図３（ａ）に見られるように、話題間の不一致度、
各話題の差異のしきい値の違いに応じて、活性度が時間
とともに変化していく。図４（ｂ）は、図４（ａ）の場
合よりもバラメータαを大きくし、話題間の抑制を強く
した例であり、他の話題を抑制して一時的に活性度が増
加する話題があるものの、ほとんどの話題で活性度が小
さくなるため、やがてすべての活性度が減少していく。
図４（ｃ）は、パラメータαを小さくした例であり、話
題間の抑制が弱いため、話題Ｔ３を除いて活性度が増加
している。話題Ｔ３からみて、話題Ｔ１，Ｔ４，Ｔ５は
極端に異なる話題、話題Ｔ２は類似する話題と判断さ
れ、逆に、話題Ｔ２，Ｔ４，Ｔ５からみて異なる話題と
判断されたもので、図４（ａ），（ｂ），（ｃ）すべて
において、話題Ｔ３の活性度が時間とともに減少してい
る。
を示したものである。この例は、５つの話題がＴ１〜Ｔ
５入力された場合の活性度の時間変化を示したものであ
る。図３（ａ）に見られるように、話題間の不一致度、
各話題の差異のしきい値の違いに応じて、活性度が時間
とともに変化していく。図４（ｂ）は、図４（ａ）の場
合よりもバラメータαを大きくし、話題間の抑制を強く
した例であり、他の話題を抑制して一時的に活性度が増
加する話題があるものの、ほとんどの話題で活性度が小
さくなるため、やがてすべての活性度が減少していく。
図４（ｃ）は、パラメータαを小さくした例であり、話
題間の抑制が弱いため、話題Ｔ３を除いて活性度が増加
している。話題Ｔ３からみて、話題Ｔ１，Ｔ４，Ｔ５は
極端に異なる話題、話題Ｔ２は類似する話題と判断さ
れ、逆に、話題Ｔ２，Ｔ４，Ｔ５からみて異なる話題と
判断されたもので、図４（ａ），（ｂ），（ｃ）すべて
において、話題Ｔ３の活性度が時間とともに減少してい
る。
【００２８】図４（ｄ）は、図４（ａ）の結果に続いて
（３００単位時間の計算後）、３つのコンテンツＣ１，
Ｃ２，Ｃ３を共有の可能性があるコンテンツとして検索
し、話題とコンテンツそれぞれの活性度の時間変化を示
したものである。ここで、コンテンツＣ１は話題Ｔ１、
Ｔ３、Ｔ５と類似し、話題Ｔ２とＴ４と異なると判断さ
れたものであり、コンテンツＣ２は話題Ｔ４と類似
し、、話題Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３及びＴ５と異なるコンテン
ツとして判断されたものである。また、コンテンツＣ３
は話題Ｔ１，Ｔ４及びＴ５と類似、話題Ｔ２とＴ３と極
端に異なるコンテンツとして判断されたもので、（２）
式の右辺第１項は０であり、従って、コンテンツＣ３の
活性度はコンテンツＣ１とＣ２に比べて緩やかに減少し
ている。コンテンツＣ２はコンテンツＣ１よりも数多く
の話題と異なると判断されているにもかかわらず、コン
テンツＣ１よりも緩やかに減少しているのは、（２）式
の第１頃でＮ２（＝４）による平均化により、活性度の
低い話題が第２項の抑制の影響を小さくしているためで
ある。従って、共有された話題の活性度と話題との不一
致度に応じてコンテンツの持続性が変化し、共有する話
題にそぐわないコンテンツほど、話題／コンテンツデー
タベース１０５から速やかに削除されていく。
（３００単位時間の計算後）、３つのコンテンツＣ１，
Ｃ２，Ｃ３を共有の可能性があるコンテンツとして検索
し、話題とコンテンツそれぞれの活性度の時間変化を示
したものである。ここで、コンテンツＣ１は話題Ｔ１、
Ｔ３、Ｔ５と類似し、話題Ｔ２とＴ４と異なると判断さ
れたものであり、コンテンツＣ２は話題Ｔ４と類似
し、、話題Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３及びＴ５と異なるコンテン
ツとして判断されたものである。また、コンテンツＣ３
は話題Ｔ１，Ｔ４及びＴ５と類似、話題Ｔ２とＴ３と極
端に異なるコンテンツとして判断されたもので、（２）
式の右辺第１項は０であり、従って、コンテンツＣ３の
活性度はコンテンツＣ１とＣ２に比べて緩やかに減少し
ている。コンテンツＣ２はコンテンツＣ１よりも数多く
の話題と異なると判断されているにもかかわらず、コン
テンツＣ１よりも緩やかに減少しているのは、（２）式
の第１頃でＮ２（＝４）による平均化により、活性度の
低い話題が第２項の抑制の影響を小さくしているためで
ある。従って、共有された話題の活性度と話題との不一
致度に応じてコンテンツの持続性が変化し、共有する話
題にそぐわないコンテンツほど、話題／コンテンツデー
タベース１０５から速やかに削除されていく。
【００２９】以上、本発明の情報フィルタリングを実施
例に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施例に
限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲に
おいて種々変更し得ることはいうまでもない。
例に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施例に
限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲に
おいて種々変更し得ることはいうまでもない。
【００３０】また、図２および図３に示したフローチャ
ートの処理手順やアルゴリズムは、コンピュータに実行
させるための形式で記述し、情報フィルタリングプログ
ラムとしてコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例
えばフロッピー（登録商標）ディスクやメモリカード、
コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）などに記録して提
供することが可能である。
ートの処理手順やアルゴリズムは、コンピュータに実行
させるための形式で記述し、情報フィルタリングプログ
ラムとしてコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例
えばフロッピー（登録商標）ディスクやメモリカード、
コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ）などに記録して提
供することが可能である。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
極端に類似した話題や極端に異なる話題をユーザ間で共
有することなく多様な話題を共有することが可能とな
り、さらに、共有する話題にそぐわない内容の情報が自
動的に排除され、共有する話題に即した情報のみが収集
され、それらがユーザ間で共有されることが可能となる
効果がある。
極端に類似した話題や極端に異なる話題をユーザ間で共
有することなく多様な話題を共有することが可能とな
り、さらに、共有する話題にそぐわない内容の情報が自
動的に排除され、共有する話題に即した情報のみが収集
され、それらがユーザ間で共有されることが可能となる
効果がある。
【図１】本発明の一実施例の全体構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例の動作の概要を示すフローチ
ャートのその１である。
ャートのその１である。
【図３】本発明の一実施例の動作の概要を示すフローチ
ャートのその２である。
ャートのその２である。
【図４】本発明におけるの活性度計算処理の一例を示す
図である。
図である。
１００ 情報フィルタリング装置 １０１ 入出力器 １０２ 検索エンジン １０３ 類似性判定器 １０４ 活性度計算器 １０５ 話題コンテンツデータベース １０６ 制御器 １５０ インターネット
Claims (3)
- 【請求項１】 コンピュータネットワーク上で、ユーザ
間で共有すべき情報を選別する情報フィルタリング方法
であって、 ユーザが興味を持つ話題に関する特徴と他の話題との差
異を判断するためのしきい値を入力し、 前記入力された話題の特徴、しきい値により話題間の似
類性を判定して、該類似性により話題が共有されるべき
か否か度合いを示す活性度を計算し、 あらかじめ定めたしきい値以上の活性度を持つ話題と類
似する情報をコンピュータネットワーク上から検索し、
話題間及び話題と情報間の類似性を判定して、各話題及
び情報の活性度を計算し、あらかじめ定めたしきい値以
上の活性度を示す情報を、ユーザ間で共有すべき情報と
して出力することを特徴とする情報フィルタリング方
法。 - 【請求項２】 コンピュータネットワーク上で、ユーザ
間で共有すべき情報を選別するための情報フィルタリン
グ装置であって、 ユーザが興味を持つ話題に関する特徴と他の話題との差
異を判断するためのしきい値の入力、及び、共有された
話題に即した共有情報の出力を行う手段と、 コンピュータネットワーク上から、ユーザ間で共有され
る可能性のある情報を検索する手段と、 ユーザの入力情報と共有される情報を格納するデータベ
ースと、 話題間、及び、話題と情報間の類似性を判別する手段
と、 各話題、及び情報が共有されるべきか否かの度合いを示
す活性度を計算する手段と、 活性度により、共有する話題にそぐわない内容の情報を
排除し、共有する話題に即した情報のみを残し、それら
をユーザ間で共有することを制御する手段と、を具備と
することを特徴とする情報フィルタリング装置。 - 【請求項３】 コンピュータネットワーク上で、ユーザ
間で共有すべき情報を選別するための情報フィルタリン
グプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な
記録媒体であって、 ユーザが興味を持つ話題に関する特徴と他の話題との差
異を判断するためのしきい値を入力する処理プロセス
と、 前記入力された話題の特徴、しきい値により話題間の似
類性を判定して、該類似性により話題が共有されるべき
か否か度合いを示す活性度を計算する処理プロセスと、 あらかじめ定めたしきい値以上の活性度を持つ話題と類
似する情報をコンピュータネットワーク上から検索する
処理プロセスと話題間及び話題と情報間の類似性を判定
し、各話題及び情報の活性度を計算する処理プロセス
と、 あらかじめ定めたしきい値以上の活性度を示す情報を、
ユーザ間で共有すべき情報として出力する処理プロセス
と、 が記録されていることを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11028409A JP2000227920A (ja) | 1999-02-05 | 1999-02-05 | 情報フィルタリング方法及び装置並びに情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11028409A JP2000227920A (ja) | 1999-02-05 | 1999-02-05 | 情報フィルタリング方法及び装置並びに情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000227920A true JP2000227920A (ja) | 2000-08-15 |
Family
ID=12247870
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11028409A Pending JP2000227920A (ja) | 1999-02-05 | 1999-02-05 | 情報フィルタリング方法及び装置並びに情報フィルタリングプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000227920A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002132674A (ja) * | 2000-10-25 | 2002-05-10 | Open Door:Kk | コミュニケーションシステム |
| JP2002215857A (ja) * | 2001-01-19 | 2002-08-02 | Yukinori Kakazu | 業務支援装置、業務支援システム、業務支援方法、記憶媒体及びコンピュータ・プログラム |
| JP2005502968A (ja) * | 2001-09-10 | 2005-01-27 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 共同的なフィルタリングを含む４方の推薦方法及びシステム |
| WO2014129666A1 (ja) | 2013-02-25 | 2014-08-28 | 京セラ株式会社 | 電子部品収納用パッケージおよび電子装置 |
-
1999
- 1999-02-05 JP JP11028409A patent/JP2000227920A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002132674A (ja) * | 2000-10-25 | 2002-05-10 | Open Door:Kk | コミュニケーションシステム |
| JP2002215857A (ja) * | 2001-01-19 | 2002-08-02 | Yukinori Kakazu | 業務支援装置、業務支援システム、業務支援方法、記憶媒体及びコンピュータ・プログラム |
| JP2005502968A (ja) * | 2001-09-10 | 2005-01-27 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 共同的なフィルタリングを含む４方の推薦方法及びシステム |
| WO2014129666A1 (ja) | 2013-02-25 | 2014-08-28 | 京セラ株式会社 | 電子部品収納用パッケージおよび電子装置 |
| US9756731B2 (en) | 2013-02-25 | 2017-09-05 | Kyocera Corporation | Package for housing electronic component and electronic device |
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