JP2001075889A - 文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体 - Google Patents
文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 多数の電子メールを受信するユーザにとって
重要な情報の見落としを避けるために、文書を受信する
利用者の文書の属性に対する観点を反映した優先度（プ
ライオリティ）を電子メール等の文書に付与し、ランキ
ングするための文書表示方法及び文書表示プログラムを
格納した記憶媒体を提供する。 【解決手段】 本発明は、電子化文書を受信し、格納し
ておき、電子化文書の様々な属性を数値として取得し、
予めランク付けされた既存の文書群に対して、該ランク
付けに応じて優先度を正規化して提示し、電子化文書の
様々な属性の値と提示された優先度を用いて、該属性に
対する最適な重み係数を決定し、重み係数に基づいて、
受信した電子化文書に優先度を付与し、優先度に基づい
て、電子化文書をランキング、または、優先すべき電子
化文書として決定する。
重要な情報の見落としを避けるために、文書を受信する
利用者の文書の属性に対する観点を反映した優先度（プ
ライオリティ）を電子メール等の文書に付与し、ランキ
ングするための文書表示方法及び文書表示プログラムを
格納した記憶媒体を提供する。 【解決手段】 本発明は、電子化文書を受信し、格納し
ておき、電子化文書の様々な属性を数値として取得し、
予めランク付けされた既存の文書群に対して、該ランク
付けに応じて優先度を正規化して提示し、電子化文書の
様々な属性の値と提示された優先度を用いて、該属性に
対する最適な重み係数を決定し、重み係数に基づいて、
受信した電子化文書に優先度を付与し、優先度に基づい
て、電子化文書をランキング、または、優先すべき電子
化文書として決定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文書表示方法及び
文書表示プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、
利用者自身が文書に優先度を付けるのと同様の観点によ
って、利用者毎の過去の操作履歴から個人性の特徴を抽
出すると共に新規に受信した電子化文書から文書の重要
度を抽出し、それらに応じて利用者に応じた優先度を付
与するための文書表示方法及び文書表示プログラムを格
納した記憶媒体に関する。
文書表示プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、
利用者自身が文書に優先度を付けるのと同様の観点によ
って、利用者毎の過去の操作履歴から個人性の特徴を抽
出すると共に新規に受信した電子化文書から文書の重要
度を抽出し、それらに応じて利用者に応じた優先度を付
与するための文書表示方法及び文書表示プログラムを格
納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の電子メール等の文書に優先度を付
与する方法は、文書の属性とそれに対応する直感的な重
み係数により文書の優先度を計算する方法が提案されて
いる。一方、利用者と同じ観点による操作を実現する方
法として、利用者の教示を用いることなく、操作履歴の
データのみから重み係数を学習する方法が提案されてい
る。
与する方法は、文書の属性とそれに対応する直感的な重
み係数により文書の優先度を計算する方法が提案されて
いる。一方、利用者と同じ観点による操作を実現する方
法として、利用者の教示を用いることなく、操作履歴の
データのみから重み係数を学習する方法が提案されてい
る。
【０００３】詳しくは、ユーザの行動と属性の集合から
なる状況を対応付けて記憶し、過去のすべての状況と現
在の状況の差異を属性値の重み付き総和に基づき計算
し、所定の閾値以上の場合に現在の状況に最も近い状況
でユーザが取った行動をユーザが現在取るべき行動とし
てユーザに提供するための文書表示方法及び文書表示プ
ログラムを格納した記憶媒体に関する。
なる状況を対応付けて記憶し、過去のすべての状況と現
在の状況の差異を属性値の重み付き総和に基づき計算
し、所定の閾値以上の場合に現在の状況に最も近い状況
でユーザが取った行動をユーザが現在取るべき行動とし
てユーザに提供するための文書表示方法及び文書表示プ
ログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の電子メールにおけるユーザ適用においては、ユーザ
への動的な適応のために定期的に行われる重み係数の学
習のための計算が、状況を構成する属性が多いために多
大な時間を要することと、状況を構成する属性はすべて
ヘッダの情報を用いているため、メッセージの本文に記
述されている情報を考慮に入れていないという問題があ
る。
来の電子メールにおけるユーザ適用においては、ユーザ
への動的な適応のために定期的に行われる重み係数の学
習のための計算が、状況を構成する属性が多いために多
大な時間を要することと、状況を構成する属性はすべて
ヘッダの情報を用いているため、メッセージの本文に記
述されている情報を考慮に入れていないという問題があ
る。
【０００５】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、多数の電子メールを受信するユーザにとって重要な
情報の見落としを避けるために、文書を受信する利用者
の文書の属性に対する観点を反映した優先度（プライオ
リティ）を電子メール等の文書に付与し、ランキングす
るための文書表示方法及び文書表示プログラムを格納し
た記憶媒体を提供することを目的とする。
で、多数の電子メールを受信するユーザにとって重要な
情報の見落としを避けるために、文書を受信する利用者
の文書の属性に対する観点を反映した優先度（プライオ
リティ）を電子メール等の文書に付与し、ランキングす
るための文書表示方法及び文書表示プログラムを格納し
た記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理を
説明するための図である。本発明（請求項１）は、電子
メールを含む電子化文書に優先の度合いを付与する文書
表示方法において、電子化文書を受信し、格納しておき
（ステップ１）、電子化文書の様々な属性を数値として
取得し（ステップ２）、予めランク付けされた既存の文
書群に対して、該ランク付けに応じて優先度を正規化し
て提示し（ステップ３）、電子化文書の様々な属性の値
と提示された優先度を用いて、該属性に対する最適な重
み係数を決定し（ステップ４）、重み係数に基づいて、
受信した電子化文書に優先度を付与し（ステップ５）、
優先度に基づいて、電子化文書をランキング、または、
優先すべき電子化文書として決定する（ステップ６）。
説明するための図である。本発明（請求項１）は、電子
メールを含む電子化文書に優先の度合いを付与する文書
表示方法において、電子化文書を受信し、格納しておき
（ステップ１）、電子化文書の様々な属性を数値として
取得し（ステップ２）、予めランク付けされた既存の文
書群に対して、該ランク付けに応じて優先度を正規化し
て提示し（ステップ３）、電子化文書の様々な属性の値
と提示された優先度を用いて、該属性に対する最適な重
み係数を決定し（ステップ４）、重み係数に基づいて、
受信した電子化文書に優先度を付与し（ステップ５）、
優先度に基づいて、電子化文書をランキング、または、
優先すべき電子化文書として決定する（ステップ６）。
【０００７】本発明（請求項２）は、電子化文書の属性
を正規化された数値として取得する。本発明（請求項
３）は、予めランク付けされた既存の文書群の中のラン
ク付けに応じて正規化された優先度を提示する。本発明
（請求項４）は、予めランク付けされた既存の文書群に
対して、電子化文書の様々な属性の値と提示された優先
度から、各属性の重み係数を重回帰分析によって決定す
る。
を正規化された数値として取得する。本発明（請求項
３）は、予めランク付けされた既存の文書群の中のラン
ク付けに応じて正規化された優先度を提示する。本発明
（請求項４）は、予めランク付けされた既存の文書群に
対して、電子化文書の様々な属性の値と提示された優先
度から、各属性の重み係数を重回帰分析によって決定す
る。
【０００８】本発明（請求項５）は、電子化文書の様々
な属性の値と重み係数から重み付き総和を求めることに
より該電子化文書の優先度を計算する。本発明（請求項
６）は、電子メールを含む電子化文書に優先の度合いを
付与する文書表示プログラムを格納した記憶媒体であっ
て、電子化文書を受信させ、格納する文書受信プロセス
と、電子化文書の様々な属性を数値として取得する属性
獲得プロセスと、予めランク付けされた既存の文書群に
対して、該ランク付けに応じて優先度を正規化して提示
させる優先度提示プロセスと、電子化文書の様々な属性
の値と提示された優先度を用いて、該属性に対する最適
な重み係数を決定する重み係数決定プロセスと、重み係
数を反映し、受信した電子化文書に優先度を付与する優
先度付与プロセスと、優先度付与プロセスにより求めら
れた優先度に基づいて受信した電子化文書のランキング
または、優先させるべき電子化文書として出力させる出
力プロセスとを有する。
な属性の値と重み係数から重み付き総和を求めることに
より該電子化文書の優先度を計算する。本発明（請求項
６）は、電子メールを含む電子化文書に優先の度合いを
付与する文書表示プログラムを格納した記憶媒体であっ
て、電子化文書を受信させ、格納する文書受信プロセス
と、電子化文書の様々な属性を数値として取得する属性
獲得プロセスと、予めランク付けされた既存の文書群に
対して、該ランク付けに応じて優先度を正規化して提示
させる優先度提示プロセスと、電子化文書の様々な属性
の値と提示された優先度を用いて、該属性に対する最適
な重み係数を決定する重み係数決定プロセスと、重み係
数を反映し、受信した電子化文書に優先度を付与する優
先度付与プロセスと、優先度付与プロセスにより求めら
れた優先度に基づいて受信した電子化文書のランキング
または、優先させるべき電子化文書として出力させる出
力プロセスとを有する。
【０００９】本発明（請求項７）は、属性獲得プロセス
において、電子化文書の属性を正規化された数値として
取得する。本発明（請求項８）は、優先度提示プロセス
において、予めランク付けされた既存の文書群の中のラ
ンク付けに応じて正規化された優先度を提示する。本発
明（請求項９）は、重み係数決定プロセスにおいて、予
めランク付けされた既存の文書群に対して、電子化文書
の様々な属性の値と提示された優先度から、各属性の重
み係数を重回帰分析によって決定する。
において、電子化文書の属性を正規化された数値として
取得する。本発明（請求項８）は、優先度提示プロセス
において、予めランク付けされた既存の文書群の中のラ
ンク付けに応じて正規化された優先度を提示する。本発
明（請求項９）は、重み係数決定プロセスにおいて、予
めランク付けされた既存の文書群に対して、電子化文書
の様々な属性の値と提示された優先度から、各属性の重
み係数を重回帰分析によって決定する。
【００１０】本発明（請求項１０）は、優先度計算プロ
セスにおいて、電子化文書の様々な属性の値と重み係数
から重み付き総和を求めることにより該電子化文書の優
先度を計算する。上記のように、本発明では、まず、ユ
ーザによる電子メール送受信履歴による個人性学習を行
い、受信した電子メールのメッセージ本文内の特定の表
現から重要性を抽出し、個人性と重要性から優先度を割
り当てて、当該優先度に基づいて電子メールをランキン
グするものである。
セスにおいて、電子化文書の様々な属性の値と重み係数
から重み付き総和を求めることにより該電子化文書の優
先度を計算する。上記のように、本発明では、まず、ユ
ーザによる電子メール送受信履歴による個人性学習を行
い、受信した電子メールのメッセージ本文内の特定の表
現から重要性を抽出し、個人性と重要性から優先度を割
り当てて、当該優先度に基づいて電子メールをランキン
グするものである。
【００１１】例えば、電子メールに優先度を付与する場
合に、電子メールを受信し、受信した電子メールの様々
な属性を０〜１までの数値として獲得しておき、これま
でに受信した電子メール群のランク付けに応じて、個々
の電子メールに０〜１までに正規化された優先度が提示
される。これにより、電子メールの属性に対する数値と
提示された優先度から、重回帰分析により各属性に対応
する重み係数が決定される。新規に受信した電子メール
に対しては、属性の値と重み係数を用いた重み付け総和
を計算することによって、新規に受信した電子メールの
優先度が得られる。
合に、電子メールを受信し、受信した電子メールの様々
な属性を０〜１までの数値として獲得しておき、これま
でに受信した電子メール群のランク付けに応じて、個々
の電子メールに０〜１までに正規化された優先度が提示
される。これにより、電子メールの属性に対する数値と
提示された優先度から、重回帰分析により各属性に対応
する重み係数が決定される。新規に受信した電子メール
に対しては、属性の値と重み係数を用いた重み付け総和
を計算することによって、新規に受信した電子メールの
優先度が得られる。
【００１２】
【発明の実施の形態】図２は、本発明の文書表示装置の
構成を示す。文書表示装置は、文書受信部１、属性獲得
部２、優先度提示部３、重み係数決定部４、優先度計算
部５及び出力部６から構成される。文書受信部１は、電
子メール等の電子化文書を受信し、メモリ等に格納す
る。
構成を示す。文書表示装置は、文書受信部１、属性獲得
部２、優先度提示部３、重み係数決定部４、優先度計算
部５及び出力部６から構成される。文書受信部１は、電
子メール等の電子化文書を受信し、メモリ等に格納す
る。
【００１３】属性獲得部２は、電子メールから様々な属
性を数値として獲得する。優先度提示部３は、格納され
た文書群を対象に、予め人手によりランク付けされた、
ランク付けに応じた文書の優先度を提示する。重み係数
決定部４は、属性獲得部２により取得した電子メールの
属性の数値と優先度提示部３により提示されている優先
度から重み係数を決定する。
性を数値として獲得する。優先度提示部３は、格納され
た文書群を対象に、予め人手によりランク付けされた、
ランク付けに応じた文書の優先度を提示する。重み係数
決定部４は、属性獲得部２により取得した電子メールの
属性の数値と優先度提示部３により提示されている優先
度から重み係数を決定する。
【００１４】優先度計算部５は、文書受信部１により新
規に格納された電子メールに対し、属性獲得部２により
取得した電子メールの属性と、重み係数決定部４により
決定された電子メールの属性に対応する重み係数を用い
て、重み付き総和を求めることにより、当該電子メール
の優先度を計算する。出力部６は、優先度計算部５によ
り決定された優先度の高い順に電子メールをランキン
グ、或いは、ある閾値以上の優先度を有する電子メール
を優先すべき電子メールとして決定し、その結果を出力
する。
規に格納された電子メールに対し、属性獲得部２により
取得した電子メールの属性と、重み係数決定部４により
決定された電子メールの属性に対応する重み係数を用い
て、重み付き総和を求めることにより、当該電子メール
の優先度を計算する。出力部６は、優先度計算部５によ
り決定された優先度の高い順に電子メールをランキン
グ、或いは、ある閾値以上の優先度を有する電子メール
を優先すべき電子メールとして決定し、その結果を出力
する。
【００１５】図３は、本発明の文書表示処理のフローチ
ャートである。まず、電子メールが届いているかを調べ
（ステップ１０１）、届いていれば、文書受信部１にお
いて、電子メールを受信する（ステップ１０２）。電子
メールのメッセージから情報を抽出し、抽出した情報の
属性を調べ、各属性の数値を獲得する（ステップ１０
３）。属性獲得部２において、既に格納されている電子
メール群が全てランク付けされているかを調べ（ステッ
プ１０４）、ランク付けされているならば、重み係数決
定部５において、獲得された電子メールの属性の数値と
提示された優先度から、重回帰分析により重み係数を決
定する（ステップ１０５）。そうでなけば（新規に格納
された文書である場合）、優先度計算部５において、文
書の属性と決定された文書の属性に対応する重み係数を
用いた重み付き総和を求めることにより電子メールの優
先度を計算する（ステップ１０６）。
ャートである。まず、電子メールが届いているかを調べ
（ステップ１０１）、届いていれば、文書受信部１にお
いて、電子メールを受信する（ステップ１０２）。電子
メールのメッセージから情報を抽出し、抽出した情報の
属性を調べ、各属性の数値を獲得する（ステップ１０
３）。属性獲得部２において、既に格納されている電子
メール群が全てランク付けされているかを調べ（ステッ
プ１０４）、ランク付けされているならば、重み係数決
定部５において、獲得された電子メールの属性の数値と
提示された優先度から、重回帰分析により重み係数を決
定する（ステップ１０５）。そうでなけば（新規に格納
された文書である場合）、優先度計算部５において、文
書の属性と決定された文書の属性に対応する重み係数を
用いた重み付き総和を求めることにより電子メールの優
先度を計算する（ステップ１０６）。
【００１６】上記のようにして求められた優先度の高い
順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の
優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとし
て決定し、出力部６において、その結果を表示する。
順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の
優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとし
て決定し、出力部６において、その結果を表示する。
【００１７】
【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を説明す
る。最初に、優先度の定義について説明する。電子メー
ルに優先度を付与するためには、まず、どのようなメッ
セージが高い優先度を持つかを定義する。ここで、優先
度が高いメッセージとは、あるユーザにとって密接な関
係にある差出人からのメッセージや、そのユーザが興味
を持っているトピックを含むメッセージなどである。ま
た、ユーザに対する期限付きの依頼や、予定の通知など
が電子メールの本文に含まれているメッセージも優先度
が高いメッセージとすることができる。
る。最初に、優先度の定義について説明する。電子メー
ルに優先度を付与するためには、まず、どのようなメッ
セージが高い優先度を持つかを定義する。ここで、優先
度が高いメッセージとは、あるユーザにとって密接な関
係にある差出人からのメッセージや、そのユーザが興味
を持っているトピックを含むメッセージなどである。ま
た、ユーザに対する期限付きの依頼や、予定の通知など
が電子メールの本文に含まれているメッセージも優先度
が高いメッセージとすることができる。
【００１８】本実施例では、電子メールの優先度の割り
当てを行うに当たって、ユーザの個人性やメッセージの
重要度を示す以下の５つの属性を考えるものとする。 ・メッセージの差出人 ・メッセージの対象者（ユーザ宛やメーリングリスト
宛） ・メッセージトピック ・メッセージタイプ（予定の通知やユーザに対するＴｏ
Ｄｏ） ・予定の期日やＴｏＤｏの期限に基づく緊急性 次に、図３のフローチャートのステップ１０３における
受信した電子メールのメッセージから情報を抽出する処
理について説明する。
当てを行うに当たって、ユーザの個人性やメッセージの
重要度を示す以下の５つの属性を考えるものとする。 ・メッセージの差出人 ・メッセージの対象者（ユーザ宛やメーリングリスト
宛） ・メッセージトピック ・メッセージタイプ（予定の通知やユーザに対するＴｏ
Ｄｏ） ・予定の期日やＴｏＤｏの期限に基づく緊急性 次に、図３のフローチャートのステップ１０３における
受信した電子メールのメッセージから情報を抽出する処
理について説明する。
【００１９】本実施例では、メッセージのトピックとメ
ッセージのタイプ、緊急性を取得するために、メッセー
ジに含まれる予定やユーザに対するＴｏＤｏを抽出す
る。抽出には、予定の期日、場所、タイトル、ＴｏＤｏ
の行動、期限等からなるテンプレートを用いてパターン
マッチングによる情報抽出を行う。情報抽出は、以下の
方法により行う。 ・パターンマッチングに用いるパターンは、キーワード
や文字種であるが、電子メールでは、誤字脱字や文法間
違いなどが存在するためテキストの質が低いので、パタ
ーンマッチングの際に形態素解析は行わないものとす
る。 ・トピックの場合は表記が異なっていても同一と見做
す。 ・複数のトピックが予定タイトルに存在する場合には、
各トピック毎とトピックの組み合わせを割り当てる。ま
た、存在しない場合には「その他」を割り当てる。 ・メッセージタイプとして予定通知（予定日時と場所の
両方が存在）、または、ユーザに対する質問と依頼を表
す行動の表現（ＴｏＤｏ）が含まれるか否かを規定す
る。 ・緊急性として予定期日、質問もしくは、依頼期限とメ
ッセージ送信日時との差を正規化した数値を与える。
ッセージのタイプ、緊急性を取得するために、メッセー
ジに含まれる予定やユーザに対するＴｏＤｏを抽出す
る。抽出には、予定の期日、場所、タイトル、ＴｏＤｏ
の行動、期限等からなるテンプレートを用いてパターン
マッチングによる情報抽出を行う。情報抽出は、以下の
方法により行う。 ・パターンマッチングに用いるパターンは、キーワード
や文字種であるが、電子メールでは、誤字脱字や文法間
違いなどが存在するためテキストの質が低いので、パタ
ーンマッチングの際に形態素解析は行わないものとす
る。 ・トピックの場合は表記が異なっていても同一と見做
す。 ・複数のトピックが予定タイトルに存在する場合には、
各トピック毎とトピックの組み合わせを割り当てる。ま
た、存在しない場合には「その他」を割り当てる。 ・メッセージタイプとして予定通知（予定日時と場所の
両方が存在）、または、ユーザに対する質問と依頼を表
す行動の表現（ＴｏＤｏ）が含まれるか否かを規定す
る。 ・緊急性として予定期日、質問もしくは、依頼期限とメ
ッセージ送信日時との差を正規化した数値を与える。
【００２０】次に、図３のフローチャートのステップ１
０３におけるユーザの個人性の学習を行う場合について
説明する。ユーザの個人性として抽出された各トピック
について、送受信履歴を参照し、返信率（属性の数値）
を計算する。但し、トピックが複数存在する場合に、各
トピックに対して返信率を更新し、属性として差出人・
対象者に対しても同様に返信率を計算する。返信率は、
各属性の値（例えば、トピックＡ）に該当する受信した
メッセージの総数を分母とし、このうちのユーザが返信
したメッセージの数を分子とした場合の割合を意味す
る。また、ユーザが新規に送信するメッセージは、ユー
ザの個人性を表しているので、これに対しても新規に受
信したメッセージに対する返信と考えることによって返
信率を更新する。
０３におけるユーザの個人性の学習を行う場合について
説明する。ユーザの個人性として抽出された各トピック
について、送受信履歴を参照し、返信率（属性の数値）
を計算する。但し、トピックが複数存在する場合に、各
トピックに対して返信率を更新し、属性として差出人・
対象者に対しても同様に返信率を計算する。返信率は、
各属性の値（例えば、トピックＡ）に該当する受信した
メッセージの総数を分母とし、このうちのユーザが返信
したメッセージの数を分子とした場合の割合を意味す
る。また、ユーザが新規に送信するメッセージは、ユー
ザの個人性を表しているので、これに対しても新規に受
信したメッセージに対する返信と考えることによって返
信率を更新する。
【００２１】次に、図３のフローチャートのステップ１
０６の優先度の割り当てについて説明する。メッセージ
の優先度は、メッセージのトピックや差出人、対象者に
対する返信率とメッセージのタイプ、メッセージの緊急
性の各属性から決定される。ユーザの電子メールの送受
信の履歴からの学習により、抽出されたすべてのトピッ
クに関して最も大きい値を持つトピックの返信率と差出
人に関する返信率、対象者に関する返信率が得られる。
また、メッセージ本文からの情報抽出により、予定の通
知ユーザに対するＴｏＤｏの有無についてのメッセージ
のタイプと送信日時と抽出された予定の期日または、Ｔ
ｏＤｏの期限との差異から緊急性が得られる。新規に受
信したメッセージのプライオリティ（Ｐ）は、各属性の
値（Ｖi ）を用いて次式により計算される。
０６の優先度の割り当てについて説明する。メッセージ
の優先度は、メッセージのトピックや差出人、対象者に
対する返信率とメッセージのタイプ、メッセージの緊急
性の各属性から決定される。ユーザの電子メールの送受
信の履歴からの学習により、抽出されたすべてのトピッ
クに関して最も大きい値を持つトピックの返信率と差出
人に関する返信率、対象者に関する返信率が得られる。
また、メッセージ本文からの情報抽出により、予定の通
知ユーザに対するＴｏＤｏの有無についてのメッセージ
のタイプと送信日時と抽出された予定の期日または、Ｔ
ｏＤｏの期限との差異から緊急性が得られる。新規に受
信したメッセージのプライオリティ（Ｐ）は、各属性の
値（Ｖi ）を用いて次式により計算される。
【００２２】
【数１】
【００２３】但し、ａは定数で、ｗi は重み係数であ
る。ユーザの個人性を反映させるためにこれらの値を可
変にする。次に、図３のフローチャートのステップ１０
５における属性の重み係数の決定方法について説明す
る。本実施例では、ユーザの個人性を反映させるため
に、ユーザがランク付けした電子メールの順序を正解と
し、重回帰分析によって正解から重み係数を決定する方
法を用いるものとする。ユーザによりランク付けされた
メッセージの優先度（Ｐ’）は、次式により０〜１まで
の値に正規化される。
る。ユーザの個人性を反映させるためにこれらの値を可
変にする。次に、図３のフローチャートのステップ１０
５における属性の重み係数の決定方法について説明す
る。本実施例では、ユーザの個人性を反映させるため
に、ユーザがランク付けした電子メールの順序を正解と
し、重回帰分析によって正解から重み係数を決定する方
法を用いるものとする。ユーザによりランク付けされた
メッセージの優先度（Ｐ’）は、次式により０〜１まで
の値に正規化される。
【００２４】
【数２】
【００２５】但し、Ｎは、メッセージの数で、Ｒはその
中でのランク付けされた順位を表す。メッセージのプラ
イオリティ（Ｐ’）と各属性の値（Ｖi ）が与えられれ
ば、次式により定数と属性の重み係数を決定することが
できる。
中でのランク付けされた順位を表す。メッセージのプラ
イオリティ（Ｐ’）と各属性の値（Ｖi ）が与えられれ
ば、次式により定数と属性の重み係数を決定することが
できる。
【００２６】
【数３】
【００２７】定数（ａ）と属性の重み係数（ｗi ）は、
重回帰分析により決定される。これにより決定された重
み係数ｗi と定数ａとを、式（１）の新たな優先度計算
に反映する。つまり、トピック、差出人、対象者に対す
る返信率、メッセージタイプ、緊急性とから、新規受信
メッセージの優先度（プライオリティＰ）を計算する際
に、過去に受信したメッセージ群に対してランク付けを
行うことによって得られるメッセージの優先度Ｐ’と各
属性の値とを用いた重回帰分析により決定される属性の
重み係数と定数とを新たな優先度計算に利用する。
重回帰分析により決定される。これにより決定された重
み係数ｗi と定数ａとを、式（１）の新たな優先度計算
に反映する。つまり、トピック、差出人、対象者に対す
る返信率、メッセージタイプ、緊急性とから、新規受信
メッセージの優先度（プライオリティＰ）を計算する際
に、過去に受信したメッセージ群に対してランク付けを
行うことによって得られるメッセージの優先度Ｐ’と各
属性の値とを用いた重回帰分析により決定される属性の
重み係数と定数とを新たな優先度計算に利用する。
【００２８】このようにして求められた優先度につい
て、優先度の高い順に電子メールをランキング、或い
は、ある閾値以上の優先度を有する電子メールを優先す
べき電子メールとして決定する。以下、前述の図３のフ
ローチャートに従って、本発明の優先度付与の具体的な
例を説明する。
て、優先度の高い順に電子メールをランキング、或い
は、ある閾値以上の優先度を有する電子メールを優先す
べき電子メールとして決定する。以下、前述の図３のフ
ローチャートに従って、本発明の優先度付与の具体的な
例を説明する。
【００２９】図４は、本発明の一実施例の電子メールの
例を示す。優先度を付与するために用いる文書の属性と
して、例えば、「電子メールの差出人」、「対象者」、
「トピック」に該当する各電子メールの送受信数に対す
る返信の割合、数値化したメッセージのタイプ、及び数
値化したメッセージの緊急性を用いる。当該電子メール
の差出人は、
例を示す。優先度を付与するために用いる文書の属性と
して、例えば、「電子メールの差出人」、「対象者」、
「トピック」に該当する各電子メールの送受信数に対す
る返信の割合、数値化したメッセージのタイプ、及び数
値化したメッセージの緊急性を用いる。当該電子メール
の差出人は、
【００３０】
【数４】
【００３１】対象者は、
【００３２】
【数５】
【００３３】で、中心となるトピックは「講習会」であ
る。電子メールが届いているかを判定し（ステップ１０
１）、届いている場合には、図４に示す電子メールを受
信し、メモリに格納する（ステップ１０２）。受信した
電子メールの属性を調べ、当該属性の数値を獲得する
（ステップ１０３）。この例では、差出人
る。電子メールが届いているかを判定し（ステップ１０
１）、届いている場合には、図４に示す電子メールを受
信し、メモリに格納する（ステップ１０２）。受信した
電子メールの属性を調べ、当該属性の数値を獲得する
（ステップ１０３）。この例では、差出人
【００３４】
【数６】
【００３５】に対する割合が０．８、対象者
【００３６】
【数７】
【００３７】に対する割合（属性値）が０．５、トピッ
ク「講習会」に対する割合（属性値）が０．４であると
仮定する。格納した電子メールが全てランク付けされて
いない場合には、（ステップ１０４）、以下の各項目毎
に重み係数を決定する（ステップ１０５）。この例で
は、メッセージのタイプは「依頼」であり、これを１と
して数値化する。緊急性を表す期限は、「１１月１４
日」であり、送信日時は、ヘッダから「１９９７年１１
月１２日」であるから、残り時間が「２日」である。こ
れを数値化した結果（属性値）が０．７となる。
ク「講習会」に対する割合（属性値）が０．４であると
仮定する。格納した電子メールが全てランク付けされて
いない場合には、（ステップ１０４）、以下の各項目毎
に重み係数を決定する（ステップ１０５）。この例で
は、メッセージのタイプは「依頼」であり、これを１と
して数値化する。緊急性を表す期限は、「１１月１４
日」であり、送信日時は、ヘッダから「１９９７年１１
月１２日」であるから、残り時間が「２日」である。こ
れを数値化した結果（属性値）が０．７となる。
【００３８】以上により求められた属性値（差出人に対
する割合０．８、対象者に対する割合０．５、トピック
に対する割合０．４と、重み係数０．７）を用いて、前
述の（１）式を用いて優先度を決定する（ステップ１０
６）。ここで、図５に示される、格納されている電子メ
ールの例において、優先度を付与する式（１）の例（重
み係数と定数は重回帰分析により決定）に当てはめる
と、 Ｐ＝-0.0399151＋0.2932＊Ｖ１＋0.2167＊Ｖ２＋0.1342
＊Ｖ３＋0.09344 ＊Ｖ４＋0.3788＊Ｖ５ となる。図４に示す電子メールの例において、優先度計
算した結果、このメッセージの優先度は0.75519 とな
る。また、当該優先度により、図５の既に格納されてい
るメッセージ群の中の２番目と３番目の間にこのメッセ
ージの順位付けを行ってランキングを更新することも可
能である。
する割合０．８、対象者に対する割合０．５、トピック
に対する割合０．４と、重み係数０．７）を用いて、前
述の（１）式を用いて優先度を決定する（ステップ１０
６）。ここで、図５に示される、格納されている電子メ
ールの例において、優先度を付与する式（１）の例（重
み係数と定数は重回帰分析により決定）に当てはめる
と、 Ｐ＝-0.0399151＋0.2932＊Ｖ１＋0.2167＊Ｖ２＋0.1342
＊Ｖ３＋0.09344 ＊Ｖ４＋0.3788＊Ｖ５ となる。図４に示す電子メールの例において、優先度計
算した結果、このメッセージの優先度は0.75519 とな
る。また、当該優先度により、図５の既に格納されてい
るメッセージ群の中の２番目と３番目の間にこのメッセ
ージの順位付けを行ってランキングを更新することも可
能である。
【００３９】上記のようにして求められた優先度の高い
順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の
優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとし
て決定し、その結果を出力する。なお、このようにして
新規に受信した電子メールに設定された優先度は、当該
電子メールの情報と共に履歴として格納される。また、
図３に示す文書表示方法のステップ１０１〜１０６及
び、出力部６における電子メールのランキング処理また
は、優先させるべき電子メールの出力処理を加えた一連
の処理をプログラムとして構築し、電子メールを扱うＰ
Ｃ等に接続されるディスク装置、フロッピー（登録商
標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し
ておき、本発明を実施する際に、イントールすることに
より、容易に本発明を実現できる。
順に電子メールをランキング、或いは、ある閾値以上の
優先度を有する電子メールを優先すべき電子メールとし
て決定し、その結果を出力する。なお、このようにして
新規に受信した電子メールに設定された優先度は、当該
電子メールの情報と共に履歴として格納される。また、
図３に示す文書表示方法のステップ１０１〜１０６及
び、出力部６における電子メールのランキング処理また
は、優先させるべき電子メールの出力処理を加えた一連
の処理をプログラムとして構築し、電子メールを扱うＰ
Ｃ等に接続されるディスク装置、フロッピー（登録商
標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し
ておき、本発明を実施する際に、イントールすることに
より、容易に本発明を実現できる。
【００４０】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用
が可能である。
ることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用
が可能である。
【００４１】
【発明の効果】上述のように、本発明によれば、既知の
電子化文書に対する利用者の関心、嗜好による属性と仮
決定された優先度とを用いて、各属性に対応する最適な
重み係数を決定し、未知の電子化文書に対する優先度を
算出することにより、電子化文書を受信する利用者にと
っての、当該電子化文書の属性に対する重み付けを反映
するため、新規に受信する電子化文書に対して、利用者
が行うのと同様の観点に立って優先度を付与し、利用者
に提示することができる。
電子化文書に対する利用者の関心、嗜好による属性と仮
決定された優先度とを用いて、各属性に対応する最適な
重み係数を決定し、未知の電子化文書に対する優先度を
算出することにより、電子化文書を受信する利用者にと
っての、当該電子化文書の属性に対する重み付けを反映
するため、新規に受信する電子化文書に対して、利用者
が行うのと同様の観点に立って優先度を付与し、利用者
に提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の文書表示装置の構成図である。
【図３】本発明の文書表示処理のフローチャートであ
る。
る。
【図４】本発明の一実施例の電子メールの例である。
【図５】本発明の一実施例の格納されている電子メール
の例である。
の例である。
１ 文書受信部 ２ 属性獲得部 ３ 優先度提示部 ４ 重み係数決定部 ５ 優先度計算部 ６ 出力部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B075 ND03 ND23 NK31 NK46 NR02 NR20 PQ02 PQ32 PQ38 PQ46 PQ75 PR08 UU24 5B082 EA07 GC03 5B089 JA31 JB01 KA04 KA13 KB11 KC32 KC36 KC39 KC46 KC59 LA12 LB11 5E501 AA02 AB16 AC25 AC34 AC36 BA03 BA06 DA08 EB11 FA23 FA47
Claims (10)
- 【請求項１】 電子メールを含む電子化文書に優先の度
合いを付与する文書表示方法において、 前記電子化文書を受信し、格納しておき、 前記電子化文書の様々な属性を数値として取得し、 予めランク付けされた既存の文書群に対して、該ランク
付けに応じて優先度を正規化して提示し、 前記電子化文書の様々な属性の値と提示された前記優先
度を用いて、該属性に対する最適な重み係数を決定し、 前記前記重み係数に基づいて、受信した前記電子化文書
に優先度を付与し、 前記優先度に基づいて、前記電子化文書をランキング、
または、優先すべき電子化文書として決定することを特
徴とする文書表示方法。 - 【請求項２】 前記電子化文書の属性を正規化された数
値として取得する請求項１記載の文書表示方法。 - 【請求項３】 予めランク付けされた前記既存の文書群
の中のランク付けに応じて正規化された優先度を提示す
る請求項１記載の文書表示方法。 - 【請求項４】 予めランク付けされた前記既存の文書群
に対して、前記電子化文書の様々な属性の値と提示され
た前記優先度から、各属性の重み係数を重回帰分析によ
って決定する請求項１記載の文書表示方法。 - 【請求項５】 前記電子化文書の様々な属性の値と前記
重み係数から重み付き総和を求めることにより該電子化
文書の優先度を計算する請求項１記載の文書表示方法。 - 【請求項６】 電子メールを含む電子化文書に優先の度
合いを付与する文書表示プログラムを格納した記憶媒体
であって、 前記電子化文書を受信させ、格納する文書受信プロセス
と、 前記電子化文書の様々な属性を数値として取得する属性
獲得プロセスと、 予めランク付けされた既存の文書群に対して、該ランク
付けに応じて優先度を正規化して提示させる優先度提示
プロセスと、 前記電子化文書の様々な属性の値と提示された前記優先
度を用いて、該属性に対する最適な重み係数を決定する
重み係数決定プロセスと、 前記前記重み係数を反映し、受信した前記電子化文書に
優先度を付与する優先度付与プロセスと、 前記優先度付与プロセスにより求められた前記優先度に
基づいて受信した前記電子化文書のランキングまたは、
優先させるべき電子化文書として出力させる出力プロセ
スとを有することを特徴とする文書表示プログラムを格
納した記憶媒体。 - 【請求項７】 前記属性獲得プロセスは、 前記電子化文書の属性を正規化された数値として取得す
る請求項６記載の文書表示プログラムを格納した記憶媒
体。 - 【請求項８】 前記優先度提示プロセスは、 予めランク付けされた前記既存の文書群の中のランク付
けに応じて正規化された優先度を提示する請求項６記載
の文書表示プログラムを格納した記憶媒体。 - 【請求項９】 前記重み係数決定プロセスは、 予めランク付けされた前記既存の文書群に対して、前記
電子化文書の様々な属性の値と提示された前記優先度か
ら、各属性の重み係数を重回帰分析によって決定する請
求項６記載の文書表示プログラムを格納した記憶媒体。 - 【請求項１０】 前記優先度計算プロセスは、 前記電子化文書の様々な属性の値と前記重み係数から重
み付き総和を求めることにより該電子化文書の優先度を
計算する請求項６記載の文書表示プログラムを格納した
記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25343699A JP3724270B2 (ja) | 1999-09-07 | 1999-09-07 | 文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25343699A JP3724270B2 (ja) | 1999-09-07 | 1999-09-07 | 文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001075889A true JP2001075889A (ja) | 2001-03-23 |
| JP3724270B2 JP3724270B2 (ja) | 2005-12-07 |
Family
ID=17251385
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25343699A Expired - Fee Related JP3724270B2 (ja) | 1999-09-07 | 1999-09-07 | 文書表示方法及び文書表示プログラムを格納した記憶媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3724270B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005346493A (ja) * | 2004-06-03 | 2005-12-15 | Sony Corp | コミュニケーション装置及びコミュニケーション概要作成方法 |
| JP2006164058A (ja) * | 2004-12-09 | 2006-06-22 | Ricoh Co Ltd | 情報処理装置 |
| JP2010061601A (ja) * | 2008-09-08 | 2010-03-18 | Sony Corp | 推薦装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| CN108347367A (zh) * | 2017-01-24 | 2018-07-31 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种电子邮件处理方法、装置、服务器及客户端 |
| CN112101812A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-18 | 南京通达海科技股份有限公司 | 一种基于法院诉讼材料集中编目系统的自动分派方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08235088A (ja) * | 1995-02-23 | 1996-09-13 | Nec Corp | テキスト情報フィルタリングシステム |
| JPH10210071A (ja) * | 1997-01-20 | 1998-08-07 | Nec Corp | 電子メール受信通知システム |
-
1999
- 1999-09-07 JP JP25343699A patent/JP3724270B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08235088A (ja) * | 1995-02-23 | 1996-09-13 | Nec Corp | テキスト情報フィルタリングシステム |
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| JP4547996B2 (ja) * | 2004-06-03 | 2010-09-22 | ソニー株式会社 | コミュニケーション装置及びコミュニケーション概要作成方法 |
| JP2006164058A (ja) * | 2004-12-09 | 2006-06-22 | Ricoh Co Ltd | 情報処理装置 |
| JP4526940B2 (ja) * | 2004-12-09 | 2010-08-18 | 株式会社リコー | 情報処理装置 |
| JP2010061601A (ja) * | 2008-09-08 | 2010-03-18 | Sony Corp | 推薦装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| JP4650541B2 (ja) * | 2008-09-08 | 2011-03-16 | ソニー株式会社 | 推薦装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| US8214318B2 (en) | 2008-09-08 | 2012-07-03 | Sony Corporation | Apparatus, method and computer program for content recommendation and recording medium |
| CN108347367A (zh) * | 2017-01-24 | 2018-07-31 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种电子邮件处理方法、装置、服务器及客户端 |
| CN108347367B (zh) * | 2017-01-24 | 2021-01-15 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种电子邮件处理方法、装置、服务器及客户端 |
| CN112101812A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-18 | 南京通达海科技股份有限公司 | 一种基于法院诉讼材料集中编目系统的自动分派方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3724270B2 (ja) | 2005-12-07 |
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