JP2002351916A - Ｗｅｂ情報検索装置、ｗｅｂ情報検索方法及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 多大なＷＥＢサイトの情報量にもかヽはら
ず、検索を行うユーザにとって必要なＷＥＢサイト情報
の検索結果を最適な形式で提供する。 【解決手段】 ＷＥＢ情報検索装置において、ユーザ固
有データベース110と、ブックマークを記録する外部記
憶装置とを備え、ユーザ全体のブックマーク利用情報を
ブックマークデータベース109に登録し、ＷＥＢサイト
のＵＲＬとアクセス情報をＵＲＬデータベース111に登
録し、インターネット上のＷＥＢサイトからの収集した
データを全文メタ検索用データベース113に登録し、一
定時間ごとにＷＥＢサイトのユーザ全体の利用状況をマ
クロプロファイル208に記録し、一定時間ごとにユーザ
ごとのＷＥＢサイトの利用状況をミクロプロファイル20
9に記録し、ユーザ端末からの検索キーワードに基づい
て全文メタ検索用データベース113からの検索データを
フィルタリング又はランク付けし、ユーザ端末に送信す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザから入力さ
れたキーワードに基づいてインターネット上のＷＥＢサ
イトを検索するＷＥＢ情報検索装置、ＷＥＢ情報検索方
法及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】ユーザの検索指示によりインターネット
上のＷＥＢサイト（ＷＥＢページ）を全文検索する検索
エンジンとしては、ロボット型検索エンジン、ディレク
トリ型検索エンジン及びメタ検索エンジンが従来から一
般的に知られている。

【０００３】ロボット型検索エンジンは、検索したい情
報に関連するキーワードを指定すると、ＷＥＢロボット
やスパイダーと呼ばれる WWW探索プログラムを用いて，
インターネット上で見つけることのできる全WWWサーバ
上の情報を定期的に収集し、その情報の索引付けを自動
的に行うものである。このロボット型検索エンジンは，
コンピュータによって自動的に全世界のＷＥＢサイトの
データを収集しているため、情報量が多いという利点を
有している。

【０００４】ディレクトリ型検索エンジンは、作業者が
予めＷＥＢサイトのＵＲＬ(Universal Resource Locato
r)を、芸術、ビジネス、教育等のように分野別に人為的
に分類しておき、ユーザは分野別にキーワードを指定し
て検索するものである。このディレクトリ型検索エンジ
ンでは情報を分野別に分類しているので、ユーザは職業
別電話帳のような使い方ができ、分野を決めてから探す
場合に便利であるという利点を有している。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の検索エンジンには次のような問題がある。ロ
ボット型検索エンジンの場合には、収集した情報量が多
いという利点をもつ反面、検索ロボットは収集したＷＥ
Ｂサイト情報に出てくる単語から単純に索引付けを行う
ため、キーワード検索した場合にＷＥＢサイトが何万件
と出てしまう場合が多い。このため、ユーザとは本来関
係無いようなサイトまで検索結果として表示されてしま
い、検索結果の品質が低く、ユーザは目的のＷＥＢサイ
トを絞り込むのに膨大な時間を要してしまうという問題
がある。

【０００６】また、検索ロボットが検索を行うので、異
なるユーザが検索した場合でも同一キーワードで検索す
る限り常に同じ検索結果しか得られず、異なるプロフィ
ールや嗜好を有するユーザの全てに対して満足のいく検
索結果が得られることは少ないという問題がある。

【０００７】ディレクトリ型検索エンジンの場合には、
ＷＥＢサイトのデータ入力及び分類を基本的に人手で行
っているため、ロボット型検索エンジンによるサービス
と比較して情報量が２、３桁少なく、有名なＷＥＢサイ
ト以外を探すことが出来ないという問題がある。また、
ＷＥＢサイトのデータ入力と分類を作業者の事務処理能
力に頼っているため、情報量を増大するのにも限界があ
る。

【０００８】また、ディレクトリ型エンジンの場合に
は、単に収集したＷＥＢサイトの情報を分野別に分類し
ているだけなので、ロボット型検索エンジンと同様に、
異なるユーザが検索した場合でも同一キーワードで検索
する限り常に同じ検索結果しか得られず、異なるプロフ
ィールや嗜好等を有するユーザの全てに対して満足のい
く検索結果が得られることは少ないという問題がある。

【０００９】本発明はこのような問題点に鑑みてなされ
たものであり、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象
としながらも、検索を行うユーザにとって必要なＷＥＢ
サイト情報の検索結果を最適な形式で提供することがで
きるＷＥＢ情報検索装置およびＷＥＢ情報検索方法を提
供することを主な目的とする。本発明の別の目的は、多
大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としながらも、Ｗ
ＥＢサイト情報の検索結果をＷＥＢサイトに対する利用
状況を反映した形式でユーザに提供することができるＷ
ＥＢ情報検索装置およびＷＥＢ情報検索方法を提供する
ことである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
め、請求項１に係る発明は、ユーザ端末から入力された
検索キーワードに基づいてインターネット上のＷＥＢサ
イトを検索して検索結果をユーザ端末に送信するＷＥＢ
情報検索装置において、ユーザごとに、ユーザ固有デー
タを予め登録したユーザファイルと、ユーザがアクセス
するＷＥＢサイトの識別情報を含むブックマークを記録
する記憶手段と、記憶手段から全てのユーザのブックマ
ークを収集して、ユーザのブックマーク利用情報とＷＥ
Ｂサイトの識別情報とＷＥＢサイトに対するアクセス情
報とを含むブックマーク分析データを生成してブックマ
ーク分析ファイルに登録する分析手段と、全ての前記ブ
ックマーク分析データに基づいて、インターネット上の
ＷＥＢサイトからデータを収集し、検索用ファイルに登
録するデータ収集手段と、所定の時期に、全ての前記ブ
ックマーク分析データと前記ユーザ固有データとから、
ＷＥＢサイトに対するユーザ全体の利用状況を記録した
マクロプロファイルを生成するマクロプロファイル作成
手段と、所定の時期に、全ての前記ブックマーク分析デ
ータと前記ユーザ固有データとから、ユーザごとのＷＥ
Ｂサイトの利用状況を記録したミクロプロファイルを生
成するミクロプロファイル作成手段と、ユーザ端末から
検索キーワードによる検索指示が入力されたときに、前
記キーワードに基づいて検索用ファイルからデータを検
索する検索手段と、前記検索されたデータの夫々を、前
記検索指示を行ったユーザのユーザ固有データ及び／又
は前記マクロプロファイル及び／又は前記ミクロプロフ
ァイルとに基づいて評価する評価手段と、前記評価手段
による評価に基づいて前記検索されたデータから検索結
果データを生成してユーザ端末に送信する検索結果生成
手段と、を備えたことを特徴とする。

【００１１】本発明では、ユーザのブックマークを、ユ
ーザ端末側ではなく検索装置側（即ち検索サーバ側）の
記憶手段に格納しているので、全ユーザが使用するブッ
クマークの情報を収集することが可能である。本発明で
は、この検索装置側の記憶手段から全てのユーザのブッ
クマークを収集して分析し、ユーザのブックマーク利用
情報、ＷＥＢサイトの識別情報、ＷＥＢサイトに対する
アクセス情報とを含むブックマーク分析データを生成し
てブックマーク分析ファイルに登録する。更に、所定時
期に、作成された全てのブックマーク分析データとユー
ザ固有データからマクロプロファイル作成手段によって
全てのブックマーク分析データと前記ユーザ固有データ
とからマクロプロファイルを生成し、またミクロプロフ
ァイル作成手段によってミクロプロファイルを生成し、
検索手段によって検索されたデータの夫々に対して、評
価手段により検索指示を行ったユーザのユーザ固有デー
タとマクロプロファイル及び／又はミクロプロファイル
とに基づいて評価する。ここで、マクロプロファイルは
ＷＥＢサイトに対するユーザ全体の利用状況を記録した
ものであり、ミクロプロファイルはユーザごとのＷＥＢ
サイトの利用状況を記録したものであるため、検索され
たデータは、ＷＥＢサイトに対するユーザ全体の利用状
況とユーザごとのＷＥＢサイトの利用状況に基づいて評
価されて検索結果データが生成されユーザ端末に送信さ
れる。

【００１２】このように本発明では、ユーザ固有データ
とＷＥＢサイトに対するユーザ全体の利用状況とユーザ
ごとのＷＥＢサイトの利用状況を利用して検索されたデ
ータを評価し、その評価結果に基づいて検索されたデー
タから検索結果データを生成してユーザ端末に送信して
いるので、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象とし
ながらも、検索結果としてユーザに必要な情報をユーザ
にとって最適な形式で提供することが可能となる。

【００１３】即ち、本発明では、ユーザ固有データとマ
クロプロファイルのＷＥＢサイトに対する全ユーザの利
用状況を利用して検索されたデータを評価しているの
で、ＷＥＢサイトにアクセスするユーザの傾向や偏りを
提供する検索結果に反映することができる。また、本発
明ではマクロプロファイルのＷＥＢサイトに対する全ユ
ーザの利用状況を利用して検索されたデータを評価して
いるので、人気のあるＷＥＢサイトやアクセスの多いＷ
ＥＢサイトを中心に検索結果を提供することができ、リ
ンク切れやアクセス頻度の少ないＷＥＢサイトのデータ
を提供してしまうことを防止できる。更に、本発明で
は、ユーザ固有データとミクロプロファイルのユーザご
とのＷＥＢサイトの利用状況を利用して評価しているの
で、同一キーワードでもユーザが異なれば各ユーザごと
に異なる最適な検索結果を提供することができる。

【００１４】また、本発明では、マクロプロファイル作
成手段とミクロプロファイル作成手段により、所定の時
期にマクロプロファイルとミクロプロファイルを生成し
ているので、刻々と変化するユーザ全体の利用状況やユ
ーザごとのＷＥＢサイトの利用状況を逐次取得して検索
されたデータの評価に用いることができ、同一キーワー
ドでも検索する時期に最も適した検索結果をユーザに提
供することができる。

【００１５】さらに、ユーザのブックマークを検索装置
上の記憶手段に格納しているために、このようなブック
マークの分析や検索されたＷＥＢサイトのデータの評価
をユーザに全く意識させずに行うことができ、ユーザ自
らＷＥＢサイトの分類や評価を行う必要がなく、ユーザ
の便宜となる。

【００１６】本発明におけるユーザ固有データは、各ユ
ーザに固有の情報であれば任意のデータを用いることが
でき、例えば、ユーザ名若しくはユーザＩＤ、パスワー
ド、職業、学歴、趣味等をが該当する。また、ＷＥＢサ
イトの識別情報は、ＷＥＢサイトをインターネット上で
識別できるものであればいずれの情報も該当し、例えば
ＵＲＬ，ＩＰアドレス等が該当する。また、本発明にお
けるブックマークは、このＷＥＢサイト識別情報を含む
ものであれば良く、更にタイトル名等他のデータを含め
た情報としても良い。

【００１７】本発明におけるブックマーク利用情報は、
ユーザのブックマークの利用状況に関する情報であり、
上述のブックマークの情報の他、更にブックマークの登
録数、ブックマーク作成日時、最終訪問日時等を含める
ことが可能である。また、本発明におけるＷＥＢサイト
のアクセス情報とは、各ＷＥＢサイトに対する参照回
数、アクセス頻度、アクセス数が一定数以上となる時間
帯等、アクセスしたユーザ名若しくはユーザＩＤ等アク
セスに関する全ての情報が該当する。

【００１８】本発明のマクロプロファイル作成手段及び
ミクロプロファイル作成手段が各ファイルを生成する
「所定の時期」としては、例えば、一定時間毎、ユーザ
のブックマーク登録時、ブックマークに記録されたＷＥ
Ｂサイトへいずれかのユーザがアクセスしたとき、ユー
ザにより検索指示時等、任意に定めることができる。

【００１９】本発明のマクロプロファイル及びミクロプ
ロファイルは、所定時期に生成されるものであれば良
く、メモリ等の主記憶装置に一時的に生成する他、ハー
ドディスク等の外部記憶装置に生成して格納したり、更
にデータベースファイルとして生成することも可能であ
る。この場合には、次回の検索時に反映することが可能
となる。

【００２０】本発明におけるマクロプロファイルの「Ｗ
ＥＢサイトに対するユーザ全体の利用状況」は、例え
ば、ＷＥＢサイトに対するユーザのブックマーク総登録
数、ＷＥＢサイトに対してアクセスしたユーザの偏り、
ＷＥＢサイトに対する全ユーザのアクセス数、ＷＥＢサ
イトに対するアクセス時間帯の偏り。特定のユーザのＷ
ＥＢサイトに対するアクセス数等が該当するがユーザ全
体の利用状況を示すものであれば任意の情報とすること
ができる。

【００２１】また、本発明におけるミクロプロファイル
の「各ユーザのＷＥＢサイトに対する利用状況」は、例
えば ユーザ情報、ユーザが利用したＷＥＢサイト統
計、ＷＥＢサイト統計による偏り、ユーザのＷＥＢサイ
トに対するアクセス時間、ユーザの検索キーワードの統
計及び各キーワードにより検索されたＷＥＢサイトの履
歴情報等が該当するが、ユーザ個人の利用状況を示すも
のであれば任意の情報とすることができる。

【００２２】データ収集手段によってＷＥＢサイトから
収集して検索用ファイルに登録するデータは全文データ
とすることが好ましいが、キーワードのみのデータ、あ
るいは収集したデータを要約したデータとすることも可
能である。

【００２３】本発明における評価手段は、検索手段によ
り検索されたデータをユーザ固有データと前記マクロプ
ロファイル及び／又は前記ミクロプロファイルとに基づ
いて評価するものであれば良く、その評価方法及び評価
結果の利用方法としては本発明では特に限定しない。例
えば、ＷＥＢサイトをランキングしたり、所定のＷＥＢ
サイトのみをフィルタリングする等は任意に行うことが
でき、具体的には請求項２〜７に係る発明があげられ
る。

【００２４】尚、本発明のユーザファイル、ブックマー
ク分析ファイルは、通常ファイルとすることもできる
が、データベース形式のファイルとすることが好まし
い。

【００２５】請求項２に係る発明は、請求項１に記載の
ＷＥＢ情報検索装置において、前記マクロプロファイル
作成手段は、前記ブックマーク分析データと前記ユーザ
固有データとから、各ＷＥＢサイトにアクセスしたユー
ザを特定のユーザ固有データ別に統計したユーザ統計情
報を含むマクロプロファイルを生成するものであり、前
記評価手段は、前記検索されたデータの夫々を、前記検
索指示を行ったユーザの特定のユーザ固有データと前記
ユーザ統計情報とに基づいて評価するものであることを
特徴とする。

【００２６】本発明では、マクロプロファイル作成手段
によって各ＷＥＢサイトにアクセスしたユーザを特定の
ユーザ固有データ別に統計したユーザ統計情報を含むマ
クロプロファイルを生成しているので、各ＷＥＢサイト
ごとにアクセスするユーザの特定のユーザ固有データに
基づいた偏りを求めることができる。このため、検索指
示を行ったユーザの特定のユーザ固有データとユーザ統
計情報とに基づいて、検索されたデータを評価すること
により、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としな
がらも、ユーザの興味の対象となるＷＥＢサイトのデー
タを優先的に検索結果として提供することが可能とな
る。

【００２７】本発明における「特定のユーザ固有デー
タ」とは、ユーザ名やパスワード等の管理情報を除いた
固有情報であり、例えば年齢、職業、学歴、趣味等が該
当する。例えば、マクロプロファイル作成手段によって
「職業」という特定のユーザ固有データに基づいてユー
ザ統計情報を作成することより、同一又は類似の「職
業」を有するユーザがよくアクセスするＷＥＢサイトの
偏りを求めることができる。このとき、このユーザ統計
情報によってある職業のユーザにアクセス数の多いＷＥ
Ｂサイトが存在している場合において、この職業データ
を有するユーザからの検索指示により検索されたデータ
に当該ＷＥＢサイトが含まれていた場合には、このＷＥ
Ｂサイトのデータに対し優先的な評価を行い、検索結果
のＷＥＢページに当該ＷＥＢサイトを最初にランキング
して検索結果データを生成するように構成すれば、ユー
ザにとって最適な検索結果を提供することが可能とな
る。

【００２８】請求項３に係る発明は、請求項１又は２に
記載のＷＥＢ情報検索装置において、前記マクロプロフ
ァイル作成手段は、前記ブックマーク分析データと前記
ユーザ固有データとから、各ＷＥＢサイトに対するアク
セスの統計情報を含むマクロプロファイルを生成するも
のであり、前記評価手段は、前記検索されたデータの夫
々を、前記アクセス統計情報に基づいて評価するもので
あることを特徴とする。

【００２９】本発明では、マクロプロファイル作成手段
によって各ＷＥＢサイトに対するアクセス統計情報を含
むマクロプロファイルを生成しているので、各ＷＥＢサ
イトのアクセス状況をを求めることができる。このた
め、このアクセス状況に基づいて検索されたデータを評
価することができ、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索
対象としながらも、ユーザにアクセス数やアクセス頻度
の高いＷＥＢサイトのデータを優先的に検索結果として
提供することが可能となる。

【００３０】例えば、アクセス統計情報としてＷＥＢサ
イトに対する総参照回数を求め、総参照回数の多いＷＥ
Ｂサイトを人気度の高いサイトであると評価するように
構成する。そして、検索結果生成手段を、アクセス回数
の多いＷＥＢサイト順にソートして検索結果データを生
成したり、アクセス回数が一定以上のＷＥＢサイトのみ
を選択して検索結果データを生成するように構成するこ
とにより、人気度の高いＷＥＢサイトのデータのみをユ
ーザに提供することが可能となる。

【００３１】本発明におけるアクセス統計情報は、例え
ば、ＷＥＢサイトの総参照回数の他、ＷＥＢサイトに対
する参照時間、アクセス数の高い時間帯等が該当する
が、アクセスに関する統計情報であれば特に限定される
ものではない。

【００３２】本発明の別の態様としては、請求項１〜４
のいずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索装置において、
前記マクロプロファイル作成手段は、前記検索用ファイ
ルと前記ブックマーク分析データとから、各ＷＥＢサイ
トに対する過去の検索で使用されたキーワードと過去に
検索されたＷＥＢサイトの識別情報からなる履歴データ
を含むマクロプロファイルを生成するものであり、前記
評価手段は、前記検索されたデータの夫々を、前記検索
キーワードと前記履歴データとに基づいて評価するもの
であることを特徴とする。この発明によれば、過去の検
索キーワードと履歴データに基づいて検索結果を評価す
るので、過去の検索状況を反映して全く関係のないＷＥ
Ｂサイトの検索結果を提供してしまうことを防止するこ
とができる。

【００３３】請求項４に係る発明は、請求項１〜３のい
ずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索装置において、前記
ミクロプロファイル作成手段は、前記ブックマーク分析
データと前記ユーザ固有データとから、各ユーザのＷＥ
Ｂサイトに対するアクセスのサイト統計情報を含むミク
ロプロファイルを生成するものであり、前記評価手段
は、前記検索されたデータの夫々を、前記検索指示を行
ったユーザのユーザ固有データと前記サイト統計情報に
基づいて評価するものであることを特徴とする。

【００３４】本発明では、ミクロプロファイル作成手段
によってユーザの各ＷＥＢサイトに対するサイト統計情
報を含むミクロプロファイルを生成しているので、各ユ
ーザのＷＥＢサイトに対する偏りを求めることができ
る。このため、検索指示を行ったユーザの固有データ
（ユーザ名、ユーザＩＤ等）とそのユーザのサイト統計
情報とによるＷＥＢサイトの偏りに基づいて検索された
データを評価することにより、多大なＷＥＢサイトの情
報量を検索対象としながらも、ユーザの過去のアクセス
状況を反映した検索結果を提供することが可能となる。

【００３５】本発明におけるサイト統計情報とは、例え
ば各ＷＥＢサイトに対するアクセス回数（参照回数）、
参照後滞在時間、参照した時間帯等が該当するが、これ
に限定されるものではない。

【００３６】本発明の別の態様は、請求項１〜３のいず
れか１項に記載のＷＥＢ情報検索装置において、前記ミ
クロプロファイル作成手段は、前記ブックマーク分析デ
ータと前記ユーザ固有データとから、各ユーザが過去に
使用したキーワードとその検索結果によりアクセスした
ＷＥＢサイトの識別情報からなる履歴データを含むミク
ロプロファイルを生成するものであり、前記評価手段
は、前記検索されたデータの夫々を、前記検索指示を行
ったユーザのユーザ固有データと前記履歴データに基づ
いて評価するものであることを特徴とする。

【００３７】本発明では、ミクロプロファイル作成手段
によって各ユーザが過去に使用したキーワードとその検
索結果によりアクセスしたＷＥＢサイトの識別情報から
なる履歴データを含むミクロプロファイルを生成してい
るので、ユーザの使用したキーワードに基づくアクセス
の傾向を求めることができる。このため、検索指示を行
ったユーザの固有データ（ユーザ名、ユーザＩＤ等）と
そのユーザの履歴データとによるＷＥＢサイトに対する
アクセス傾向に基づいて検索されたデータを評価するこ
とにより、ユーザの過去のアクセス傾向を反映した検索
結果を提供することが可能となる。

【００３８】例えば、評価手段により、検索指示を行っ
たユーザの履歴データに現在指定されている検索キーワ
ードが存在していると判断した場合には、検索結果生成
手段によって検索されたデータの中でその検索キーワー
ドに基づいて過去にアクセスしたＷＥＢサイトを優先的
に検索結果データに取り込むように構成することができ
る。この場合には、ユーザにとってある関連のあるＷＥ
Ｂサイトのデータを優先的に検索結果として提供するこ
とができ、無関係なサイトを検索結果として表示してし
まうことを回避することができる。

【００３９】請求項５に係る発明は、請求項１〜４のい
ずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索装置において、前記
評価手段は、前記検索されたデータの夫々を評価した
後、前記検索されたデータの夫々に対し評価結果に基づ
いて重み付け値を付与するものであり、前記検索結果生
成手段は、前記検索されたデータを前記重み付け値に基
づいた順番でソートして検索結果データを生成するもの
であることを特徴とする。

【００４０】検索手段によって検索されたＷＥＢサイト
のデータは、いずれも同じレベルで重要であるとは限ら
ない。このため、本発明では、評価手段によって検索さ
れたデータの夫々に対し、ユーザ固有データとマクロプ
ロファイルのユーザ全体の利用状況及びミクロプロファ
イルの各ユーザの利用状況とによる評価結果に基づいて
重み付け値を付与して検索されたデータをランク付け
し、検索結果生成手段によって前記重み付け値に基づい
た順番でソートして検索結果データを生成しているの
で、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としながら
も、ユーザにとって必要性の高いＷＥＢサイトから順に
表示した検索結果を提供することが可能となる。

【００４１】このような評価手段としては、例えば、重
要性の高い順若しくはアクセス頻度の高い順に高い重み
付けを付与しておき、検索結果生成手段によって重み付
け値の昇順に検索されたデータを表示するように構成す
ることができる。この場合には、ユーザにとって重要な
サイトやアクセス頻度の高いサイトから表示されるの
で、何度も検索結果のページを表示させなくても目的の
ＷＥＢサイトへたどり着けユーザの便宜となるという利
点がある。この場合の評価手段による重み付け値の付与
は、マクロプロファイルのアクセス頻度、アクセス回数
やミクロプロファイルの職業、趣味等のユーザ固有デー
タに基づいて行うことが可能である。

【００４２】請求項６に係る発明は、請求項１〜５のい
ずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索装置において、前記
評価手段は、前記検索されたデータの夫々を評価した
後、前記検索されたデータの夫々を評価結果に基づいて
分類するものであり、前記検索結果生成手段は、所定の
分類に属する前記検索されたデータのみを選択して検索
結果データを生成するものであることを特徴とする。

【００４３】検索手段によって検索されたＷＥＢサイト
のデータは、全てユーザに必要であるとは限られず、ユ
ーザによっては不要なデータも多数存在する。このた
め、本発明では、評価手段によって検索されたデータ
を、ユーザ固有データとマクロプロファイルのユーザ全
体の利用状況及びミクロプロファイルの各ユーザの利用
状況とによる評価結果に基づいて分類し、検索結果生成
手段によって所定の分類に属するデータのみから検索結
果データを生成しているので、多大なＷＥＢサイトの情
報量を検索対象としながらも、ユーザにとって必要性の
あるＷＥＢサイトのデータのみからなる検索結果を提供
することが可能となる。

【００４４】このような評価手段としては、ユーザのア
クセス数が一定数以上のユーザ固有データごとに検索さ
れたデータを分類しておき、検索結果生成手段によって
検索指示を行ったユーザのユーザ固有データの属する分
類のデータのみを選択して検索結果データを生成するよ
うに構成することができる。この場合には、ユーザの職
業や嗜好等に最も適したサイトのみが表示されるので、
何度も検索結果のページを表示させなくても目的のＷＥ
Ｂサイトへたどり着けユーザの便宜となるという利点が
ある。この場合の評価手段による分類は、マクロプロフ
ァイルのＷＥＢサイトにアクセスするユーザの偏り、ユ
ーザ固有データに基づいて行うことが可能である。

【００４５】請求項７に係る発明は、請求項１〜６のい
ずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索装置において、前記
ブックマーク分析ファイルは、ブックマーク利用情報を
含むブックマークデータを登録したブックマークファイ
ルと、ＷＥＢサイトの識別情報とＷＥＢサイトに対する
アクセス情報とを含むサイトデータを登録したサイトフ
ァイルとを有するものであることを特徴とする。

【００４６】本発明では、ブックマーク分析ファイル
を、ブックマーク利用情報を含むブックマークデータを
登録したブックマークファイルと、ＷＥＢサイトの識別
情報とＷＥＢサイトに対するアクセス情報とを含むサイ
トデータを登録したサイトファイルとを含むように構成
しているので、各ファイルの管理が容易となる。

【００４７】請求項８に係る発明は、ユーザ端末から入
力された検索キーワードに基づいてインターネット上の
ＷＥＢサイトを検索して検索結果をユーザ端末に送信す
るＷＥＢ情報検索方法において、ユーザ固有データを予
め登録したユーザファイルに登録された全てのユーザに
対して、記憶手段に格納されたＷＥＢサイトの識別情報
を含むブックマークを収集して、ユーザのブックマーク
利用情報とＷＥＢサイトの識別情報とＷＥＢサイトに対
するアクセス情報とを含むブックマーク分析データをブ
ックマーク分析ファイルに登録する分析ステップと、予
め全ての前記ブックマーク分析データに基づいて、イン
ターネット上のＷＥＢサイトからデータを収集して検索
用ファイルに登録するデータ収集ステップと、所定の時
期に、全ての前記ブックマーク分析データと前記ユーザ
固有データとから、ＷＥＢサイトに対するユーザ全体の
利用状況を記録したマクロプロファイルを生成するマク
ロプロファイル作成ステップと、所定の時期に、全ての
前記ブックマーク分析データと前記ユーザ固有データと
から、ユーザごとのＷＥＢサイトの利用状況を記録した
ミクロプロファイルを生成するミクロプロファイル作成
ステップと、ユーザ端末から検索キーワードによる検索
指示が入力されたときに、前記キーワードに基づいて検
索用ファイルからデータを検索する検索ステップと、前
記検索されたデータの夫々を、前記検索指示を行ったユ
ーザのユーザ固有データ及び／又は前記マクロプロファ
イル及び／又は前記ミクロプロファイルとに基づいて評
価する評価ステップと、前記評価手段による評価に基づ
いて前記検索されたデータから検索結果データを生成
し、ユーザ端末に送信する検索結果生成ステップと、を
含むことを特徴とする。

【００４８】本発明は、請求項１に記載のＷＥＢ情報検
索装置を用いた検索方法であり、請求項１に係る発明と
同様に、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としな
がらも、検索結果としてユーザに必要な情報をユーザに
とって最適な形式で提供することができる。すなわち、
ＷＥＢサイトにアクセスするユーザの傾向や偏りを提供
する検索結果に反映することができ、また、人気のある
ＷＥＢサイトやアクセスの多いＷＥＢサイトを中心に検
索結果を提供することができ、リンク切れやアクセス頻
度の少ないＷＥＢサイトのデータを提供してしまうこと
を防止できる。更に、同一キーワードでもユーザが異な
れば各ユーザごとに異なる最適な検索結果を提供するこ
とができる。本発明によれば、刻々と変化するユーザ全
体の利用状況やユーザごとのＷＥＢサイトの利用状況を
逐次取得して検索されたデータの評価に用いることがで
き、同一キーワードでも検索する時期に最も適した検索
結果をユーザに提供することができる。加えて、ブック
マークの分析や検索されたＷＥＢサイトのデータの評価
をユーザに全く意識させずに行うことができ、ユーザ自
らＷＥＢサイトの分類や評価を行う必要がなく、ユーザ
の便宜となる。

【００４９】請求項９に係る発明は、請求項８に記載の
ＷＥＢ情報検索方法において、前記マクロプロファイル
作成ステップは、前記ブックマーク分析データと前記ユ
ーザ固有データとから、各ＷＥＢサイトにアクセスした
ユーザを特定のユーザ固有データ別に統計したユーザ統
計情報を含むマクロプロファイルを生成するものであ
り、前記評価ステップは、前記検索されたデータの夫々
を、前記検索指示を行ったユーザの特定のユーザ固有デ
ータと前記ユーザ統計情報とに基づいて評価するもので
あることを特徴とする。

【００５０】本発明は、請求項２に記載のＷＥＢ情報検
索装置を用いた検索方法であり、請求項２に係る発明と
同様に、各ＷＥＢサイトごとにアクセスするユーザの特
定のユーザ固有データに基づいた偏りを求めることがで
き、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としながら
も、ユーザの興味の対象となるＷＥＢサイトのデータを
優先的に検索結果として提供することが可能となる。

【００５１】請求項１０に係る発明は、請求項８又は９
に記載のＷＥＢ情報検索方法において、前記マクロプロ
ファイル作成ステップは、前記ブックマーク分析データ
と前記ユーザ固有データとから、各ＷＥＢサイトに対す
るアクセスの統計情報を含むマクロプロファイルを生成
するものであり、前記評価ステップは、前記検索された
データの夫々を、前記アクセス統計情報に基づいて評価
するものであることを特徴とする。

【００５２】本発明は、請求項３に記載のＷＥＢ情報検
索装置を用いた検索方法であり、請求項３に係る発明と
同様に、各ＷＥＢサイトのアクセス状況をを求めること
ができ、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としな
がらも、ユーザにアクセス数やアクセス頻度の高いＷＥ
Ｂサイトのデータを優先的に検索結果として提供するこ
とが可能となる。

【００５３】請求項１１に係る発明は、請求項８〜１０
のいずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索方法において、
前記ミクロプロファイル作成ステップは、前記ブックマ
ーク分析データと前記ユーザ固有データとから、各ユー
ザのＷＥＢサイトに対するアクセスのサイト統計情報を
含むミクロプロファイルを生成するものであり、前記評
価ステップは、前記検索されたデータの夫々を、前記検
索指示を行ったユーザのユーザ固有データと前記サイト
統計情報に基づいて評価するものであることを特徴とす
る。

【００５４】本発明は、請求項４に記載のＷＥＢ情報検
索装置を用いた検索方法であり、請求項４に係る発明と
同様に、各ユーザのＷＥＢサイトに対する偏りを求める
ことができ、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象と
しながらも、ユーザの過去のアクセス状況を反映した検
索結果を提供することが可能となる。

【００５５】請求項１２に係る発明は、請求項８〜１１
のいずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索方法において、
前記評価ステップは、前記検索されたデータの夫々を評
価した後、前記検索されたデータの夫々に対し評価結果
に基づいて重み付け値を付与するものであり、前記検索
結果生成ステップは、前記検索されたデータを、前記重
み付け値に基づいた順番でソートして検索結果データを
生成するものであることを特徴とする。

【００５６】本発明は、請求項５に記載のＷＥＢ情報検
索装置を用いた検索方法であり、請求項５に係る発明と
同様に、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としな
がらも、ユーザにとって必要性の高いＷＥＢサイトから
順に表示した検索結果を提供することが可能となる。

【００５７】請求項１３に係る発明は、請求項８〜１２
のいずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索方法において、
前記評価ステップは、前記検索されたデータの夫々を評
価した後、前記検索されたデータの夫々を評価結果に基
づいて分類するものであり、前記検索結果生成ステップ
は、所定の分類に属する前記検索されたデータのみを選
択して検索結果データを生成するものであることを特徴
とする。

【００５８】本発明は、請求項６に記載のＷＥＢ情報検
索装置を用いた検索方法であり、請求項６に係る発明と
同様に、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としな
がらも、ユーザにとって必要性のあるＷＥＢサイトのデ
ータのみからなる検索結果を提供することが可能とな
る。

【００５９】請求項１４に係る発明は、請求項８〜１３
のいずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索方法を、コンピ
ュータに実行させるためのプログラムであり、そのプロ
グラムが機械読み取り可能となり、これによって、請求
項８〜１３の発明のいずれか一つの動作をコンピュータ
によって実行することができ、請求項８〜１３の発明と
同様の作用効果を奏する。

【００６０】

【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、本発
明に係るＷＥＢ情報検索装置、ＷＥＢ情報検索方法及び
ＷＥＢ情報検索プログラムの好適な実施の形態を詳細に
説明する。本実施形態は、本発明のＷＥＢ情報検索シス
テムは、ユーザがユーザ端末からインターネットを介し
てＷＥＢ情報検索サーバにキーワードによる検索指示を
行い、このキーワードによってインターネット上のＷＥ
Ｂサイトのデータの全文メタ検索を行うものである。

【００６１】（ＷＥＢ情報検索サーバのハードウェア構
成）図１は本実施形態に係るＷＥＢ情報検索サーバのシ
ステム構成を示すブロック図である。図１に示すよう
に、このＷＥＢ情報検索サーバ１０１には、インターネ
ットを介して検索指示を行うユーザの端末がＴＣＰ／Ｉ
Ｐ等の公知の通信プロトコルによって接続される。

【００６２】本サーバには、ＣＰＵ、グラフィックボー
ド、ＲＯＭ等の制御装置１０３、メインメモリ（ＲＡ
Ｍ)等の主記憶装置１０４と、ハードディスク（Ｈ
Ｄ）、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク
等の記憶媒体及び各記憶媒体に対するREAD/WRITEを制御
するドライブ装置等の外部記憶装置１０５と、イーサネ
ット（登録商標）ボードやモデム等の通信装置１０２
と、ディスプレイ装置やプリンタ装置等の出力装置１０
７と、キーボードやマウス等の入力装置１０６とが主に
接続されており、ワークステーション（ＷＳ）、パーソ
ナルコンピュータ（ＰＣ）等のコンピュータを利用した
通常の構成となっている。

【００６３】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバ１０１
では、外部記憶装置１０５としてのハードディスクに、
後述するユーザデータベース（ユーザＤＢ）１１０、設
定データベース（設定ＤＢ）１１２、ブックマークデー
タベース（ブックマークＤＢ）１０９、ＵＲＬデータベ
ース（ＵＲＬ ＤＢ）１１１、全文メタ検索用データベ
ース（全文メタ検索用ＤＢ）１１３が格納されている。
また、本実施形態では、ユーザがアクセスするＷＥＢサ
イトのブックマークがユーザごとにハードディスクに格
納され、各ユーザがインターネットを介して更新、削除
等が可能となっている。

【００６４】また、本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバ
１０１では、主記憶装置１０４としてのメインメモリに
に、後述するマクロプロファイル２０８とミクロプロフ
ァイル２０９とこれら各ファイルを作成するための一時
データが格納される。なお、外部記憶装置１０５と主記
憶装置は本発明の記憶手段を構成する。

【００６５】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバ１０１
で実行されるＷＥＢ情報検索プログラムは、インストー
ル可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−Ｒ
ＯＭ、フロッピーディスク（ＦＤ）等の記憶媒体で提供
される。そして、ＷＥＢ情報検索プログラムは、本装置
における起動により主記憶装置１０４上にロードされる
ようになっている。なお、本実施形態のＷＥＢ情報検索
プログラムを、ネットワークを介したダウンロードによ
り提供するような形態とすることも可能である。

【００６６】尚、ユーザ端末１１４は、それぞれインタ
ーネットに接続可能なＰＣ、ＷＳ等の通常のコンピュー
タであるが、この他インターネットに接続可能な携帯電
話、ＰＨＳ、携帯情報端末（ＰＤＡ）等の携帯端末を使
用することも可能である。

【００６７】（ＷＥＢ情報検索サーバの機能的構成）次
に本実施形態に係るＷＥＢ情報検索サーバ１０１のソフ
トウェア構成（機能的構成）について説明する。図２
は、本実施形態に係るＷＥＢ情報検索サーバ１０１のソ
フトウェア構成を示す機能ブロック図である。図２に示
す各部は、本実施形態のＷＥＢ情報検索プログラムをサ
ーバ上で実行することにより主記憶装置１０４上に生成
されるものである。

【００６８】図２に示すように、本実施形態に係るＷＥ
Ｂ情報検索サーバ１０１は、分析部２０１と、データ収
集部２０２と、マクロプロファイル作成部２０３と、ミ
クロプロファイル作成部２０４と、検索部２０５と、評
価部２０６と、検索結果生成部２０７とから主に構成さ
れる。図２において、矢印線はこれら各部間の各種デー
タの流れを示している。なお、本実施形態では、各部が
一つのＷＥＢ情報検索サーバ内に存在する構成としてい
るが、これに限られるものではなく、データ収集部２０
２及び検索部２０５と、他の各部とを別々のコンピュー
タに設けるようなハードウェア構成とすることも可能で
ある。

【００６９】分析部２０１は、外部記憶装置１０５のユ
ーザのブックマークディレクトリ１０８から全てのブッ
クマークを収集して、後述するブックマークデータを生
成し各ブックマークデータを１レコードとしてブックマ
ークデータベース１０９に登録すると共に、ＷＥＢサイ
トの後述するＵＲＬ情報とＷＥＢサイトに対するアクセ
ス情報とを含むＵＲＬデータを生成して各ＵＲＬデータ
を１レコードとしてＵＲＬデータベース１１１に登録す
るものである。

【００７０】データ収集部２０２は、ＵＲＬデータベー
ス１１１に登録されたすべてのＵＲＬデータを参照し
て、そのＵＲＬ情報からインターネット上に存在するＷ
ＥＢサイトにアクセスし、各ＷＥＢサイトの全文データ
を収集する。そして、収集したデータに対して索引付け
を行って各ＷＥＢサイトごとに全文メタ検索用データベ
ース１１３に登録する。

【００７１】マクロプロファイル作成部２０３は、ＵＲ
Ｌデータベース１１１に登録されている全てのＵＲＬデ
ータを参照し、各ＵＲＬデータ中に記録されているユー
ザＩＤのユーザ固有データをユーザデータベース１１０
から抽出する。そして、ＵＲＬデータと抽出したユーザ
固有データから、ＷＥＢサイトに対するユーザ全体の利
用状況を示す後述する各種統計データを生成し、マクロ
プロファイル２０８として主記憶装置１０４上に格納す
るものである。本実施形態の検索サーバ１０１では、マ
クロプロファイル作成部２０３によるマクロファイルの
生成が一定時間ごとに行われるようになっている。な
お、この他、ユーザのブックマーク登録時または更新時
や、ユーザのブックマークによるＷＥＢサイトへのアク
セス時にマクロプロファイル作成処理を実行するように
構成してもよい。

【００７２】ミクロプロファイル作成部２０４は、ブッ
クマークデータベース１０９に登録されている全てのブ
ックマークデータを参照し、各ブックマークデータ中に
記録されているユーザＩＤのユーザ固有データをユーザ
データベース１１０から抽出する。そして、ブックマー
クデータと抽出したユーザ固有データから、ユーザごと
のＷＥＢサイトの利用状況を示す後述する各種統計デー
タを生成し、ミクロプロファイル２０９として主記憶装
置１０４上に格納するものである。

【００７３】検索部２０５は、ユーザ端末１１４からイ
ンターネットを介して検索キーワードによる検索指示を
受付け、検索指示があったときに検索キーワードにより
全文メタ検索用データベース１１３から索引付けされた
データを検索するものである。

【００７４】評価部２０６は、検索部２０５により検索
されたデータの各々に対し、検索指示を行ったユーザの
固有データと、マクロプロファイル、ミクロプロファイ
ルとを参照して、重み付け値を付与したり、フィルタリ
ング（所定条件のサイトのデータのみを選択）する等の
評価を行うものである。

【００７５】検索結果生成部２０７は、検索されたＷＥ
Ｂサイトのデータを、評価部２０６によって重み付け値
の順番でソートして検索結果データを生成してユーザ端
末１１４に送信したり、一定のフィルタリングされたデ
ータのみから検索結果データを生成してユーザ端末１１
４に送信するものである。

【００７６】（ブックマークの構造）本実施形態におい
てブックマークはユーザにより作成、更新されるが、従
来の検索システムとは異なり、ブックマークはすべて検
索サーバ１０１の外部記憶装置１０５（ハードディス
ク）にユーザごとに作成される。図３（ａ）は本実施形
態のＷＥＢ情報検索サーバ１０１におけるブックマーク
のディレクトリ構造図であり、図３（ｂ）は各ブックマ
ークのデータ構造図である。

【００７７】図３（ａ）に示す通り、ブックマークはユ
ーザごとのディレクトリツリー（以下、ブックマークデ
ィレクトリという）の中にあり、ブックマークディレク
トリ１０８の直下に作成しても、カテゴリごとにブック
マークディレクトリ１０８の下にフォルダを作成し、そ
のフォルダの下に作成してもよい。

【００７８】各ブックマークは、図３（ｂ）に示すよう
に、主としてブックマーク名、ＵＲＬ、作成日時、編集
日時、最終参照時間、参照回数等から構成され、これ以
外のデータを含めることも可能である。

【００７９】このブックマークはユーザ端末１１４には
次のように表示される。図１９に示す初期画面の左端の
ボタンをマウスでクリックすると、図２０に示すよう
に、画面左側にブックマーク用フォルダの一覧がツリー
形式で表示された検索画面が表示される。ユーザは、所
望のフォルダをクリックすると、そのフォルダに格納さ
れているブックマーク一覧が表示されるようになってい
る。なお、図２０に示すように、複数の外部メタ検索エ
ンジン名と各外部メタ検索エンジンに対応してチェック
ボックス１０が表示されている。このチェックボックス
１０は、全文メタ検索用データベース１１３からの検索
の他、外部メタ検索エンジンを利用して検索を行うこと
を指定するためのものであり、後述するように、チェッ
クボックス１０にチェックされた外部メタ検索エンジン
によっても指定した検索キーワードによる検索処理が行
われるようになっている。

【００８０】（データベースファイルの構造）次に、本
実施形態のＷＥＢ情報検索サーバ１０１で使用される各
種データベースについて説明する。本実施形態では、ユ
ーザデータベース１１０と、設定データベース１１２
と、ブックマークデータベース１０９と、ＵＲＬデータ
ベース１１１と、全文メタ検索用データベース１１３と
を外部記憶装置１０５に格納して使用している。尚、図
１に示すように本実施形態ではこれらのデータベースを
一つの外部記憶装置１０５（ハードディスク）に記録し
ているが、各データベース毎に異なる外部記憶装置１０
５に格納して構成しても良い。

【００８１】ユーザデータベース１１０は、ＷＥＢ情報
検索サーバ１０１を使用するユーザを管理するものであ
り、ユーザごとのユーザ固有データを１レコードとして
予め登録したものである。図４はユーザデータベース１
１０に登録されるユーザ固有データの構造図である。

【００８２】図４に示すように、ユーザ固有データは主
として、ユーザＩＤ、パスワード（暗号化データ）、最
終アクセス日時、国籍、誕生日、性別、氏名、住所、E-
mailアドレス、ホームページURL、電話番号、インター
ネット歴、職業（例えば、システムエンジニア、セール
ス、会社経営者、研究職等）、趣味、学歴（例えば、文
系／理系や、大学卒／高卒等）等から構成され、ユーザ
ＩＤがキーとなっている。尚、ユーザ固有データにはさ
らにユーザに関する情報を含む他のデータを含めてもよ
い。ここで、ユーザデータベース１１０は本発明におけ
るユーザファイルを構成する。

【００８３】ブックマークデータベース１０９は、ユー
ザのブックマークの利用状況を示すブックマークデータ
を１レコードとして登録したものであり、各ブックマー
クデータは分析部２０１によりユーザのブックマークデ
ィレクトリ１０８からブックマークを収集して分析する
ことにより生成される。図５は、本実施形態のブックマ
ークデータベース１０９に登録されるブックマークデー
タの構造図である。

【００８４】図５に示すように、ブックマークデータ
は、主としてブックマークＩＤと、ブックマーク名と、
ＵＲＬ、最終参照日時と、ブックマークの作成日時およ
び編集日時と、ＩＰアドレスと、参照回数等から構成さ
れる。尚、ブックマークデータにはこの他のデータを含
めて構成してもよい。

【００８５】「ブックマークＩＤ」は、収集した全ての
ブックマークについて一意的な識別子である。「ブック
マーク名」は、ブックマークディレクトリ１０８に格納
されたブックマークのファイル名である。「ユーザＩ
Ｄ」はブックマークを所有するユーザのＩＤであり、後
述するユーザデータベース１１０に登録されているもの
である。「ＵＲＬ」は、ブックマークを指定したときに
アクセスされるＷＥＢサイトのＵＲＬであり、ＵＲＬの
ＩＰアドレスが「ＩＰアドレス」して登録される。「参
照回数」は、ＵＲＬの示すＷＥＢサイトに対するユーザ
の参照回数である。これらの各データの中で、「ブック
マーク名」、「ＵＲＬ」、「最終参照日時」、「作成日
時」、「編集日時」、「参照回数」の各データは、ブッ
クマークディレクトリ１０８のブックマークの同一名の
フィールドから分析部２０１によってそのままコピーさ
れ、ユーザＩＤは、ブックマークディレクトリ１０８の
所有者からユーザデータベース１１０を参照してユーザ
ＩＤを取得して生成される。「ブックマークＩＤ」は、
分析部２０１によってブックマークデータを登録する際
に自動生成され付与される。ここで、ブックマークデー
タベース１０９は本発明におけるブックマークファイル
を構成する。

【００８６】ＵＲＬデータベース１１１は、ＷＥＢサイ
トのＵＲＬ情報とＷＥＢサイトに対するアクセス情報と
を含むＵＲＬデータを１レコードとして登録したもので
あり、各ＵＲＬデータは分析部２０１によりユーザのブ
ックマークディレクトリ１０８からブックマークを収集
して分析することにより生成される。図６は，ＵＲＬデ
ータベース１１１に登録されるＵＲＬデータの構造図で
ある。

【００８７】図６に示すように、ＵＲＬデータは、主と
して，作成日時、最終編集日時、ＵＲＬ、タイトル、参
照回数、ユーザＩＤ等から構成され、ＵＲＬとユーザＩ
Ｄがキーとなっている。尚、ＵＲＬデータにはこの他の
データを含めて構成してもよい。また、ＵＲＬデータベ
ース１１１にはＵＲＬデータが追加されて登録されるよ
うになっており、同一のＵＲＬをキーとするＵＲＬデー
タを登録する場合にも既存のＵＲＬデータは更新されず
に新規のＵＲＬデータを追加するようになっている。

【００８８】これらの各データの中で、「ＵＲＬ」、
「最終編集日時」、「参照回数」の各データは、ブック
マークディレクトリ１０８のブックマークの同一名のフ
ィールドから分析部２０１によってそのままコピーさ
れ、「ユーザＩＤ」は、ブックマークディレクトリ１０
８のあるユーザディレクトリ名から生成される。

【００８９】ここで、ＵＲＬデータは本発明におけるサ
イトデータを構成し、ＵＲＬデータベース１１１は本発
明におけるサイトファイルを構成する。また、ブックマ
ークデータとＵＲＬデータとは本発明におけるブックマ
ーク分析データを構成し、ブックマークデータベース１
０９とＵＲＬデータベース１１１は本発明におけるブッ
クマーク分析ファイルを構成する。

【００９０】設定データベース１１２は、各ユーザのブ
ックマーク表示画面の各種設定を設定データとしてユー
ザごとに登録したものである。図７は設定データベース
１１２に登録される設定データの構造図である。この設
定データはユーザの指定により変更が可能である。設定
データは、図７に示すように、主としてユーザＩＤ、ス
キン（壁紙）設定、所有者、高さ、幅、フォント等から
構成され、この他ブックマーク表示に関する設定項目を
含めてもよい。

【００９１】全文メタ検索用データベース１１３は、メ
タ検索エンジン用の情報を記録するものであり、データ
収集部２０２によりインターネット上のＷＥＢサイトか
ら収集した検索データが登録される。図８は全文メタ検
索用データベース１１３に登録される検索データの構造
図である。図８に示すように、検索データは主としてＩ
Ｄ，ユーザが入力したキーワード、属性、データ取得時
間、データ取得ＵＲＬ、ＵＲＬのタイトル、全文データ
(Description)等から構成されるが、この他のデータを
含めてもよい。ここで、「ＩＤ」は各検索データの識別
情報であり、データ収集部２０２によって検索データの
登録時に自動生成されて付与される。また「全文デー
タ」に収集したデータが格納される。

【００９２】（ブックマーク分析処理）次に以上のよう
に構成された本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバ１０１
の分析部２０１によるブックマーク分析処理について説
明する。図９は、ブックマーク分析処理のフローチャー
トである。

【００９３】分析部２０１では、まずハードディスクの
ユーザのブックマークディレクトリ１０８を参照し（ス
テップＳ９０１）、このディレクトリに保存されている
ブックマークを読み込み、図３（ｂ）に示す各種データ
を取得する（ステップＳ９０２）。このとき、ブックマ
ークがユーザのブックマークディレクトリ１０８のトッ
プディレクトリではなく、トップディレクトリ中のフォ
ルダに存在している場合には、そのフォルダを参照しフ
ォルダに格納されているブックマークを読み込む。

【００９４】次いで、このブックマークディレクトリ１
０８の所有者をユーザＩＤとしてユーザデータベース１
１０を検索し、検索されたユーザＩＤのユーザ固有デー
タを取得する（ステップＳ９０３）。そして、ブックマ
ークデータを生成しブックマークデータベース１０９に
登録する（ステップＳ９０４）。ここで、ブックマーク
データは次のように生成される。

【００９５】ブックマークデータの「ブックマーク
名」、「ＵＲＬ」、「最終参照日時」、「作成日時」、
「編集日時」、「参照回数」の各データは、ブックマー
クディレクトリ１０８のブックマークからコピーされ
る。「ユーザＩＤ」は、ユーザ固有データのユーザＩＤ
からコピーされる。「ブックマークＩＤ」は、一意的な
識別番号が生成されて付与される。尚、他のフィールド
は現時点では空である。

【００９６】ブックマークデータの生成及び登録が終了
したら、次にＵＲＬデータを生成してＵＲＬデータベー
ス１１１へ登録する（ステップＳ９０５）。このとき、
同一のＵＲＬが既に存在するか否かを問わずにＵＲＬデ
ータはＵＲＬデータベース１１１へ追加登録される。こ
こで、ＵＲＬデータの生成は次のように行われる。

【００９７】ＵＲＬデータの「ＵＲＬ」、「最終編集日
時」、「参照回数」の各データは、ブックマークディレ
クトリ１０８のブックマークからコピーされ、「ユーザ
ＩＤ」は既に取得したユーザ固有データのユーザＩＤか
らコピーされる。尚、他のフィールドは現時点では空で
ある。

【００９８】ＵＲＬデータの生成及び登録が終了した
ら、ブックマークディレクトリ１０８に存在する全ての
ブックマークについて、ステップＳ９０２から９０５ま
での処理を繰り返す（ステップＳ９０６）。そして、全
てのブックマークに対する分析処理が終了したら、次の
ユーザのブックマークへブックマークディレクトリ１０
８についてステップＳ９０１からステップＳ９０６まで
の処理を繰り返す（ステップＳ９０７）。これにより、
全ユーザの全ブックマークに対してブックマークデータ
とＵＲＬデータが生成され、ブックマークデータはブッ
クマークデータベース１０９へ、ＵＲＬデータはＵＲＬ
データベース１１１へ登録される。

【００９９】（データ収集処理）図１０は、データ収集
部２０２によるＷＥＢサイトからのデータ収集処理のフ
ローチャートである。データ収集部２０２では、まずＵ
ＲＬデータベース１１１を参照し（ステップＳ１００
１）、登録されているＵＲＬデータを読み込む（ステッ
プＳ１００２）。次いで、ＵＲＬデータのＵＲＬフィー
ルドに格納されているＵＲＬを指定してＷＥＢサイトに
アクセスし（ステップＳ１００３）、ＷＥＢサイトのＵ
ＲＬ、ＵＲＬタイトル及び全文データを収集すると共に
（ステップＳ１００４）、現在日時を取得し、さらに一
意的な識別番号を生成する（ステップＳ１００５）。そ
して、識別番号、現在時刻、ＵＲＬ、タイトル、全文デ
ータを、それぞれ検索用データのＩＤ、データ取得日
時、取得ＵＲＬ、ＵＲＬタイトル、全文データの各フィ
ールドにコピーすることにより検索用データを生成し、
全文メタ検索用データベース１１３に登録する（ステッ
プＳ１００６）。以上のステップＳ１００１からステッ
プＳ１００６までの処理を、ＵＲＬデータベース１１１
に登録されている全てのＵＲＬデータを参照して行う
（ステップＳ１００７）。

【０１００】（マクロプロファイル作成処理）次に、マ
クロプロファイル作成部２０３によるマクロプロファイ
ルの作成処理について説明する。図１１は、マクロプロ
ファイル作成処理のフローチャートである。図１２は、
マクロプロファイル作成部２０３により作成されるマク
ロプロファイルの一例を示す説明図である。マクロプロ
ファイル作成部２０３は、まずＵＲＬデータベース１１
１を参照して先頭レコードからＵＲＬデータを読み込
み、このＵＲＬデータから、ＵＲＬ、ユーザＩＤ，参照
回数、最終参照日時を取得するとともに、取得したＵＲ
Ｌに対して過去に入力されたすべての入力キーワード
を、全文メタ検索用データベース１１３から検索して抽
出する（ステップＳ１１０１）。そして、主記憶装置１
０４（メインメモリ）上にマクロプロファイルが作成さ
れているか否かをチェックし（ステップＳ１１０２）、
未だ作成されていない場合には、マクロプロファイルを
主記憶装置１０４上に生成し（ステップＳ１１０３）、
その先頭に現在日時を作成日時として記録する（ステッ
プＳ１１０４）。

【０１０１】次いで、取得したＵＲＬが既にマクロプロ
ファイルに記録されているか否かをチェックして（ステ
ップＳ１１０５）、未だ記録されていない場合には、取
得したＵＲＬを記録する。そして、そのＵＲＬのブロッ
ク内に、ブックマークの総登録数として「１」を記録す
ると共に、取得した参照回数を総参照回数として記録す
る。また、取得した最終参照日時の時刻が属する時間帯
を定め（例えば、最終参照時刻が１：２０の場合、時間
帯「０：００〜１：００」とする等）、ＵＲＬブロック
内に参照時間帯として記録する。更に、更に取得したキ
ーワードをＵＲＬブロック内に記録する（ステップＳ１
１０７）。

【０１０２】一方、既に取得したＵＲＬがマクロプロフ
ァイルに記録されている場合には、該当するＵＲＬのブ
ロック内の総登録数をインクリメントし、かつ総参照回
数に取得した参照回数を加算することにより、ＵＲＬブ
ロック内総登録数と総参照回数を集計する。また、取得
した最終参照日時の時刻が属する時間帯を定めてＵＲＬ
ブロック内の参照時間帯に追加し、取得したキーワード
をＵＲＬブロック内のキーワードに追加する（ステップ
Ｓ１１０６）。

【０１０３】次いで、取得したユーザＩＤをキーとして
ユーザデータベース１１０を検索し、ユーザ固有データ
を読み込み、このユーザ固有データから職業、学歴、趣
味等の特定の固有データを取得する（ステップＳ１１０
８）。尚、取得する固有データは一例であり、他の固有
データ、例えば年齢等を取得してもよい。

【０１０４】次いで、ＵＲＬブロック内で、職業別登録
数（ブックマークの登録数）、職業別参照回数、学歴別
登録数、学歴別参照回数、趣味別登録数、趣味別参照回
数を集計して、集計したデータをマクロプロファイルの
ＵＲＬブロック内に記録する（ステップＳ１１０９）。
ここで、集計は、取得した職業等と同一データの職業等
の登録数をインクリメントし（最初の記録時には「１」
に設定し）、また取得した職業等と同一データの職業等
の参照回数を加算する（最初の記録時には参照回数を記
録する）ことにより行う。例えば、取得した職業が「シ
ステムエンジニア」である場合には、職業「システムエ
ンジニア」のブックマークの登録数をインクリメントす
ると共に職業「システムエンジニア」の参照回数に取得
した参照回数を加算し、他の職業、例えば「セールス」
等の登録数及び参照回数は変更しない。

【０１０５】このようなステップＳ１１０１からステッ
プＳ１１０９までの処理を全てのＵＲＬデータに対して
実行する（ステップＳ１１１０）。これにより、ブック
マークの総登録数、参照回数、キーワードのアクセス統
計データと、参照時間帯、職業別の登録数及び参照回
数、学歴別の登録数及び参照回数、趣味別の登録数及び
参照回数のユーザ統計データが、ＵＲＬデータごとに生
成される。

【０１０６】次いで、これらの統計データから、ブック
マーク登録数が最大となる職業データ、参照回数が最大
となる職業データを、それぞれ職業別登録数特性デー
タ、職業別参照回数特性データとしてマクロプロファイ
ルに記録する。例えば、ブックマーク登録数が最大とな
る職業データが「システムエンジニア」の場合には、職
業別登録数データを「システムエンジニア」とし、参照
回数が最大となる職業データが「セールス」の場合に
は、職業別参照回数特性データは「セールス」としてマ
クロプロファイルに記録される。同様に、学歴別登録数
特性データ、学歴別参照回数特性データ、趣味別登録数
特性データ、趣味別参照回数特性データも求めて、それ
ぞれマクロプロファイルに記録する（ステップＳ１１１
１）。このような特性データは、それぞれブックマーク
登録及びＷＥＢサイトへの参照回数のユーザの偏りを示
すものとなる。

【０１０７】以上の処理により図１２に示すようなマク
ロプロファイルが作成される。図１２に示すように、マ
クロプロファイルにはＵＲＬごとにブロック化され、各
ブロック内に、ブックマークの総登録数、職業別登録
数、学歴別登録数、趣味別登録数、ＷＥＢサイトの総参
照回数、職業別参照回数、学歴別参照回数、趣味別参照
回数、最多参照時間帯、キーワード等が記録されてい
る。

【０１０８】マクロプロファイルの作成について更に一
例をあげて説明する。例えば、図１３（ａ）に示すよう
に、ＵＲＬ「http://xxx.xxx.co.jp」についての３個の
ＵＲＬデータと、ＵＲＬ「http://yyy.yyy.com」につい
ての３個のＵＲＬデータと、ＵＲＬ「http://zzz.zzz.n
e.jp」についての２個のＵＲＬデータがＵＲＬデータベ
ース１１１に登録されている場合を考える。ここで、説
明の都合上、各ＵＲＬデータではユーザＩＤと参照回数
のみについて図１３（ａ）に示す値を有する場合を考え
る。

【０１０９】また、図１３（ｂ）に示すように、ユーザ
ＩＤ「AAA」、「BBB」、「CCC」、「DDD」、「EEE」の
５名のユーザ固有データがユーザデータベース１１０に
登録されている場合を考える。ここで、説明の都合上、
各ユーザ固有データではユーザＩＤと職業と学歴のみに
ついて図１３（ｂ）に示す値を有する場合を考える。

【０１１０】かかる場合、マクロプロファイルには図１
３（ｃ）に示すデータが記録される。例えば、ＵＲＬ
「http://xxx.xxx.co.jp」については、ユーザ「AA
A」、「CCC」、「DDD」の３名がアクセスしており、そ
の総参照回数は３名の参照回数の合計である「５回」が
記録される。そして、職業別の参照回数をみると、職業
「システムエンジニア」の参照回数については、ユーザ
「AAA」、「CCC」の２名の参照回数の合計である「３
回」が記録され、職業「セールス」の参照回数について
はユーザ「DDD」１名の参照回数である「２回」が記録
される。従って、職業別参照回数特性データは、参照回
数の多い職業を選択し、「システムエンジニア」として
記録される。また、学歴別参照回数特性データも同様に
求め、参照回数の多い学歴である「文系」としてマクロ
プロファイルに記録される。他のＵＲＬの総参照回数、
職業別の参照回数と職業別参照回数特性データ、学歴別
の参照回数と学歴別参照回数特性データについても同様
の方法で統計されて、図１３（ｃ）に示すように記録さ
れる。

【０１１１】尚、図１２及び図１３（ｃ）はマクロプロ
ファイルの一例を示すものであり、ユーザ全体のＷＥＢ
サイトの利用状況に応じて任意の構造を有するマクロプ
ロファイルを作成することが可能である。また、本実施
形態では、マクロプロファイルに職業データごとの登録
数や参照回数等のユーザ固有データごとの登録数や参照
回数を記録しているが、これらのデータはメモリ上に保
持しておくだけとし、最終的な職業別登録数特性デー
タ、職業別参照回数特性データ等の特性データのみをマ
クロプロファイルに記録するように構成してもよい。

【０１１２】尚、本実施形態では、特性データを職業、
学歴、趣味について求めているが、他のユーザ固有デー
タについての特性データを更に求めてもよい。

【０１１３】（ミクロプロファイル作成処理）次に、ミ
クロプロファイル作成部２０４によるミクロプロファイ
ルの作成処理について説明する。図１４は、ミクロプロ
ファイル作成処理のフローチャートである。図１５は、
ミクロプロファイル作成部２０４により作成されるミク
ロプロファイルの一例を示す説明図である。ミクロプロ
ファイル作成部２０４は、まずユーザデータベース１１
０を参照してユーザ固有データを先頭レコードから読み
込み、読み込んだユーザ固有データからユーザＩＤを取
得する（ステップＳ１４０１）。

【０１１４】そして、主記憶装置１０４（メインメモ
リ）上にミクロプロファイルが作成されているか否かを
チェックし（ステップＳ１４０２）、未だ作成されてい
ない場合には、ミクロプロファイルを主記憶装置１０４
上に生成し（ステップＳ１４０３）、その先頭に現在日
時を作成日時として記録する（ステップＳ１４０４）。

【０１１５】次いで、取得したユーザＩＤをキーとして
ブックマークデータベース１０９からブックマークデー
タを検索する（ステップＳ１４０５）。そして、検索さ
れたブックマークデータを読み込み、ＵＲＬ、最終参照
日時、参照回数を取得するとともに、取得したＵＲＬに
対して過去に入力されたすべての入力キーワードを、全
文メタ検索用データベース１１３から検索して抽出する
（ステップＳ１４０６）。次いで、取得したＵＲＬと参
照回数とをミクロファイルのユーザＩＤのブロック内に
記録すると共に、取得した最終参照日時の時刻が属する
時間帯を定めて（例えば、最終参照時刻が１：２０の場
合、時間帯「０：００〜１：００」を選択）、参照時間
帯としてミクロプロファイルのユーザＩＤのブロック内
に記録する（ステップＳ１４０７）。

【０１１６】このようなステップＳ１４０６及びステッ
プＳ１４０７の処理を、ステップＳ１４０５で検索され
た、同一ユーザＩＤを有する全てのブックマークデータ
に対して行う（ステップＳ１４０８）。検索された全て
のブックマークデータに対する処理が終了したら、以上
のステップＳ１４０１からステップＳ１４０８までの処
理を全てのユーザ固有データに対して実行する（ステッ
プＳ１４０９）。

【０１１７】以上の処理により図１５に示すようなミク
ロプロファイルが作成される。図１５に示すように、ミ
クロプロファイルにはユーザＩＤごとに、ＵＲＬごとの
参照回数、ＵＲＬごとの参照時間帯が記録されている。
ここで、ＵＲＬごとの参照回数、ＵＲＬごとの参照時間
帯は本発明におけるサイト統計データを構成する。

【０１１８】尚、図１５はミクロプロファイルの一例を
示すものであり、各ユーザのＷＥＢサイトの利用状況に
応じて任意の構造を有するミクロプロファイルを作成す
ることが可能である。

【０１１９】（検索処理、評価処理及び検索結果生成処
理）次に、本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバ１０１に
よる検索処理、評価処理及び検索結果生成処理について
説明する。図１６は、検索、評価及び検索結果生成処理
のフローチャートである。

【０１２０】ユーザ端末１１４からインターネットを介
してキーワードによる検索指示があると、まず検索部２
０５は、ユーザ端末１１４から図２０の画面で各外部メ
タ検索エンジンのチェックボックス１０にチェックがさ
れているか否かを確認することにより、外部メタ検索エ
ンジンを利用するか否かを確認する（ステップＳ１６０
１）。

【０１２１】そして、いずれかの外部メタ検索エンジン
がチェックされていれば、チェックされている外部メタ
検索エンジンを利用すると判断し、ユーザ端末１１４か
ら指示された検索キーワードを指定された外部メタ検索
エンジンごとにその外部メタ検索エンジン用のキーワー
ドの形式に加工する（ステップＳ１６０２）。キーワー
ドの加工は、例えば、ＡＮＤ条件、ＯＲ条件の指定形式
等を外部メタ検索エンジン用に変更することにより行
う。

【０１２２】ついで、加工したキーワードをそれぞれ各
外部メタ検索エンジンに渡し（ステップＳ１６０３）、
各外部メタ検索エンジンで同時に検索を実行させる。そ
して、各外部メタ検索エンジンからの検索結果を全文メ
タ検索用データベース１１３に登録することによりマー
ジする（ステップＳ１６０４）。そして、ステップＳ１
６０５で、全文メタ検索用データベース１１３を検索す
ることにより、結果的に、ユーザは全文メタ検索用デー
タベース１１３だけでなく、外部メタ検索エンジンによ
るリアルタイムな検索結果を利用することが可能とな
る。一方、ステップＳ１６０１において、いずれの外部
メタ検索エンジンも利用しないと判断した場合には、ス
テップＳ１６０５で全文メタ検索用データベースからの
検索を行う。

【０１２３】ステップＳ１６０５では、公知の手法で全
文メタ検索用データベース１１３から指定されたキーワ
ードに基づいた検索を行い、検索条件に合致するデータ
（以下、「検索データ」という）を取得する。そして、
検索指示を行ったユーザのログイン情報等からユーザＩ
Ｄを取得して、このユーザＩＤをキーとしてユーザデー
タベース１１０からユーザ固有データを検索して取得す
る（ステップＳ１６０６）。

【０１２４】次いで、評価部２０６によってマクロプロ
ファイルに基づく検索データの評価処理を行う（ステッ
プＳ１６０７）。図１７は、マクロプロファイルに基づ
く評価処理のフローチャートである。

【０１２５】評価部２０６では、まず検索データを読み
込み、ＷＥＢサイトのＵＲＬを取得する（ステップＳ１
７０１）。そして、主記憶装置１０４上のマクロプロフ
ァイルを参照し、検索データのＵＲＬと同一ＵＲＬのブ
ロックに記録されているアクセス統計データ及びユーザ
統計データを取得する（ステップＳ１７０２）。

【０１２６】次いで、ユーザ固有データの職業、学歴、
趣味等の各固有データと、ＵＲＬに対する職業別登録数
特性データ、学歴別登録数特性データ、趣味別登録数特
性データ等の各固有データ別登録数特性データとをそれ
ぞれ比較する（ステップＳ１７０３）。そして、各固有
データが各特性データと一致する場合には、現在処理し
ている検索データに対する重み付け値をインクリメント
すると共に、この検索データを選択対象とする旨を主記
憶装置１０４上に記憶しておく（ステップＳ１７０
４）。かかる処理は、職業等の各データと固有データ別
の参照回数特性データについても行う（ステップＳ１７
０５、Ｓ１７０６）。

【０１２７】次いで、現在時刻がマクロプロファイルの
ＵＲＬブロックに記録された参照時間帯に含まれている
か否かを判断し（ステップＳ１７０７）、含まれている
場合には現在処理中の検索データに対して重み付け値を
インクリメントすると共に、この検索データを選択対象
とする旨を主記憶装置１０４上に記憶しておく（ステッ
プＳ１７０８）。更に、指定されたキーワードがマクロ
プロファイルのＵＲＬブロックに記録されたキーワード
に含まれているか否かを判断し（ステップＳ１７０
９）、含まれている場合には現在処理中の検索データに
対して重み付け値をインクリメントすると共に、この検
索データを選択対象とする旨を主記憶装置１０４上に記
憶しておく（ステップＳ１７１０）。

【０１２８】以上のステップＳ１７０１からステップＳ
１７１０までの処理を、検索された全ての検索データに
対して順次行う（ステップＳ１７１１）。これにより、
各検索データに重み付け値が付与されると共に、一定の
検索データが選択対象となる。

【０１２９】尚、本実施態様では各検索データに対して
重み付け値を付与すると共に、選択対象とするか否かを
判断してるが、いずれかのみを行うように構成してもよ
い。

【０１３０】マクロプロファイルに基づく評価処理が終
了したら、図１６に戻り、ユーザＩＤから検索指示を行
っているユーザがすでにユーザデータベース１１０に登
録されているユーザか、一時的に検索システムを利用し
ているゲストユーザかを判断する（ステップＳ１６０
８）。検索指示を行ったユーザがゲストユーザでない場
合には、評価部２０６によってミクロプロファイルに基
づく検索データの評価処理を行う（ステップＳ１６０
９）。一方、検索指示を行ったユーザがゲストユーザで
ある場合には、ミクロプロファイルに基づく評価処理を
行わない。図１８は、ミクロプロファイルに基づく評価
処理のフローチャートである。

【０１３１】評価部２０６では、まず検索データを読み
込み、ＷＥＢサイトのＵＲＬを取得する（ステップＳ１
８０１）。そして、主記憶装置１０４上のミクロプロフ
ァイルを参照し、図１６のステップＳ１６０６で取得し
たユーザＩＤのブロック中で、検索データのＵＲＬと同
一ＵＲＬのブロック内のサイト統計データを取得する
（ステップＳ１８０２）。

【０１３２】次いで、現在時刻を取得して、現在時刻が
ミクロプロファイルの前記ＵＲＬブロック内の参照時間
帯に含まれるか否かを判断し（ステップＳ１８０３）、
含まれる場合には現在処理中の検索データに対する重み
付けをインクリメントすると共に、この検索データを選
択対象とする旨を主記憶装置１０４上に記憶しておく
（ステップＳ１８０４）。更に、指定されたキーワード
がミクロプロファイルに記録されたＵＲＬに対するキー
ワードに含まれているか否かを判断し（ステップＳ１８
０５）、含まれている場合には現在処理中の検索データ
に対して重み付け値をインクリメントすると共に、この
検索データを選択対象とする旨を主記憶装置１０４上に
記憶しておく（ステップＳ１８０６）。次いで、ミクロ
プロファイルに記録されている前記ＵＲＬブロック内の
参照回数を、現在処理中の検索データに対する重み付け
値に加算する（ステップＳ１８０７）。

【０１３３】以上のステップＳ１８０１からステップＳ
１８０７までの処理を、検索された全ての検索データに
対して順次行う（ステップＳ１８０８）。これにより、
更に各検索データに重み付け値が付与されると共に、一
定の検索データが選択対象となる。

【０１３４】尚、本実施態様では各検索データに対して
重み付け値を付与すると共に、選択対象とするか否かを
判断してるが、いずれかのみを行うように構成してもよ
い。

【０１３５】マクロプロファイル及びミクロプロファイ
ルに基づく評価処理が終了したら、図１６に戻り、検索
結果生成部２０７による検索結果データの生成処理が行
われる。検索結果生成部２０７では、選択対象とされて
いる検索データのみを抽出（フィルタリング）し（ステ
ップＳ１６１０）、更にフィルタリングされた検索デー
タを、重み付け値の高い順番にソート（昇順ソート）す
る（ステップＳ１６１１）。そして、ソートされた検索
データを一覧表示するための検索結果データを生成し、
生成された検索結果データをユーザ端末１１４に送信す
る（ステップＳ１６１２）。図２１に、ユーザ端末１１
４に表示される検索結果一覧画面の一例を示す。これに
より、ユーザ端末１１４には、ＷＥＢサイトのユーザ全
体の利用状況とユーザのＷＥＢサイトの利用状況が反映
された検索結果が表示されることになる。

【０１３６】このように本実施形態のＷＥＢ情報検索サ
ーバ１０１では、マクロプロファイルのＷＥＢサイトに
対する全ユーザの利用状況を利用して検索データに対し
重み付け値の付与やフィルタリング処理を行っているの
で、ＷＥＢサイトにアクセスするユーザの傾向や偏りを
検索結果一覧に反映することができ、また人気のあるＷ
ＥＢサイトやアクセスの多いＷＥＢサイトを中心に検索
結果一覧を提供することが可能となる。また、本実施形
態のＷＥＢ情報検索サーバ１０１では、ミクロプロファ
イルのユーザごとのＷＥＢサイトの利用状況を利用して
検索データに対し重み付け値の付与やフィルタリング処
理を行っているので、同一キーワードでもユーザが異な
ったり検索時刻が異なれば、各ユーザごとに時刻による
最適な検索結果を提供することが可能となる。

【０１３７】

【発明の効果】以上説明したとおり、請求項１および請
求項８に記載の発明によれば、多大なＷＥＢサイトの情
報量を検索対象としながらも、検索結果としてユーザに
必要な情報をユーザにとって最適な形式で提供すること
ができるという効果を奏する。また、本発明によれば、
刻々と変化するユーザ全体の利用状況やユーザごとのＷ
ＥＢサイトの利用状況を逐次取得して検索されたデータ
の評価に用いることができ、同一キーワードでも検索す
る時期に最も適した検索結果をユーザに提供することが
できるという効果を奏する。さらに、本発明によれば、
ブックマークの分析や検索されたＷＥＢサイトのデータ
の評価をユーザに全く意識させずに行うことができ、ユ
ーザ自らＷＥＢサイトの分類や評価を行う必要がなく、
ユーザの便宜が図られるという効果を奏する。特に、本
発明によれば、ＷＥＢサイトにアクセスするユーザの傾
向や偏りを検索結果に反映することができ、また人気の
あるＷＥＢサイトやアクセスの多いＷＥＢサイトを中心
に検索結果の提供を行えるという効果を奏する。更に、
同一キーワードでもユーザが異なったり、検索時刻が異
なれば各ユーザごとに時刻による最適な検索結果を提供
できるという効果を奏する。

【０１３８】請求項２および請求項９に記載の発明によ
れば、各ＷＥＢサイトごとにアクセスするユーザの特定
のユーザ固有データに基づいた偏りを求めることがで
き、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としながら
も、ユーザの興味の対象となるＷＥＢサイトのデータを
優先的に検索結果として提供することができるという効
果を奏する。

【０１３９】請求項３および請求項１０に記載の発明に
よれば、各ＷＥＢサイトのアクセス状況を求めることが
でき、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としなが
らも、ユーザにアクセス数やアクセス頻度の高いＷＥＢ
サイトのデータを優先的に検索結果として提供すること
ができるという効果を奏する。

【０１４０】請求項４および請求項１１に記載の発明に
よれば、各ユーザのＷＥＢサイトに対する偏りを求める
ことができ、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象と
しながらも、ユーザの過去のアクセス状況を反映した検
索結果を提供することができるという効果を奏する。

【０１４１】請求項５および請求項１２に記載の発明に
よれば、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としな
がらも、ユーザにとって必要性の高いＷＥＢサイトから
順に一覧表示した検索結果を提供することができるとい
う効果を奏する。

【０１４２】請求項６および請求項１３に記載の発明に
よれば、多大なＷＥＢサイトの情報量を検索対象としな
がらも、ユーザにとって必要性のあるＷＥＢサイトのデ
ータのみからなる検索結果を提供することができるとい
う効果を奏する。

【０１４３】請求項７に記載の発明によれば、ブックマ
ーク分析ファイルをブックマークファイルとサイトファ
イルとを含むように構成して各ファイルの管理が容易と
なるという効果を奏する。

【０１４４】請求項１４に記載の発明によれば、請求項
８〜１３の発明のいずれか一つの動作をコンピュータに
よって実行することができるとともに、請求項８〜１３
の発明と同様の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバのハードウ
ェア構成図である。

【図２】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバのソフトウ
ェア構成を示す機能ブロック図である。

【図３】図３（ａ）は本実施形態のＷＥＢ情報検索サー
バにおけるブックマークのディレクトリ構造図であり、
図３（ｂ）は各ブックマークのデータ構造図である。

【図４】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおけるユ
ーザデータベースのデータ構造図である。

【図５】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおけるブ
ックマークデータベースのデータ構造図である。

【図６】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおけるＵ
ＲＬデータベースのデータ構造図である。

【図７】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける設
定データベースのデータ構造図である。

【図８】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける全
文メタ検索用データベースのデータ構造図である。

【図９】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおけるブ
ックマーク分析処理のフローチャートである。

【図１０】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
データ収集処理のフローチャートである。

【図１１】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
マクロプロファイル作成処理のフローチャートである。

【図１２】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
マクロプロファイルの構造の一例を示す説明図である。

【図１３】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
マクロプロファイル作成過程の一例を示す説明図であ
る。

【図１４】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
ミクロプロファイル作成処理のフローチャートである。

【図１５】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
ミクロプロファイルの構造の一例を示す説明図である。

【図１６】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
検索、評価及び検索結果表示の全体処理のフローチャー
トである。

【図１７】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
マクロプロファイルを使用した評価処理のフローチャー
トである。

【図１８】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバにおける
ミクロプロファイルを使用した評価処理のフローチャー
トである。

【図１９】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバを使用す
るユーザ端末に表示される初期画面を示す模式図であ
る。

【図２０】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバを使用す
るユーザ端末に表示されるブックマークの例を示す検索
画面の模式図である。

【図２１】本実施形態のＷＥＢ情報検索サーバを使用す
るユーザ端末に表示される検索結果表示画面の一例を示
す模式図である。

【符号の説明】

１０１ 情報検索サーバ、１０２ 通信装置、１０３ 制
御装置、１０４ 主記憶装置、１０５ 外部記憶装置、１
０６ 入力装置、１０７ 出力装置、１０８ ブックマー
クディレクトリ、１０９ ブックマークデータベース、
１１０ ユーザデータベース、１１１ ＵＲＬデータベー
ス、１１２ 設定データベース、１１３ 全文メタ検索用
データベース、１１４ ユーザ端末、２０１ 分析部、２
０２ データ収集部、２０３ マクロプロファイル作成
部、２０４ ミクロプロファイル作成部、２０５ 検索
部、２０６ 評価部、２０７ 検索結果生成部、２０８
マクロプロファイル、２０９ ミクロプロファイル、１
０ 外部メタ検索エンジン指定用チェックボックス

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ユーザ端末から入力された検索キーワー
   ドに基づいてインターネット上のＷＥＢサイトを検索し
   て検索結果をユーザ端末に送信するＷＥＢ情報検索装置
   において、 ユーザごとに、ユーザ固有データを予め登録したユーザ
   ファイルと、 ユーザがアクセスするＷＥＢサイトの識別情報を含むブ
   ックマークを記録する記憶手段と、 記憶手段から全てのユーザのブックマークを収集して、
   ユーザのブックマーク利用情報とＷＥＢサイトの識別情
   報とＷＥＢサイトに対するアクセス情報とを含むブック
   マーク分析データを生成してブックマーク分析ファイル
   に登録する分析手段と、 全ての前記ブックマーク分析データに基づいて、インタ
   ーネット上のＷＥＢサイトからデータを収集し、検索用
   ファイルに登録するデータ収集手段と、 所定の時期に、全ての前記ブックマーク分析データと前
   記ユーザ固有データとから、ＷＥＢサイトに対するユー
   ザ全体の利用状況を記録したマクロプロファイルを生成
   するマクロプロファイル作成手段と、 所定の時期に、全ての前記ブックマーク分析データと前
   記ユーザ固有データとから、ユーザごとのＷＥＢサイト
   の利用状況を記録したミクロプロファイルを生成するミ
   クロプロファイル作成手段と、 ユーザ端末から検索キーワードによる検索指示が入力さ
   れたときに、前記キーワードに基づいて検索用ファイル
   からデータを検索する検索手段と、 前記検索されたデータの夫々を、前記検索指示を行った
   ユーザのユーザ固有データ及び／又は前記マクロプロフ
   ァイル及び／又は前記ミクロプロファイルとに基づいて
   評価する評価手段と、 前記評価手段による評価に基づいて前記検索されたデー
   タから検索結果データを生成してユーザ端末に送信する
   検索結果生成手段と、 を備えたことを特徴とするＷＥＢ情報検索装置。
2. 【請求項２】 前記マクロプロファイル作成手段は、前
   記ブックマーク分析データと前記ユーザ固有データとか
   ら、各ＷＥＢサイトにアクセスしたユーザを特定のユー
   ザ固有データ別に統計したユーザ統計情報を含むマクロ
   プロファイルを生成するものであり、 前記評価手段は、前記検索されたデータの夫々を、前記
   検索指示を行ったユーザの特定のユーザ固有データと前
   記ユーザ統計情報とに基づいて評価するものであること
   を特徴とする請求項１に記載のＷＥＢ情報検索装置。
3. 【請求項３】 前記マクロプロファイル作成手段は、前
   記ブックマーク分析データと前記ユーザ固有データとか
   ら、各ＷＥＢサイトに対するアクセスの統計情報を含む
   マクロプロファイルを生成するものであり、 前記評価手段は、前記検索されたデータの夫々を、前記
   アクセス統計情報に基づいて評価するものであることを
   特徴とする請求項１又は２に記載のＷＥＢ情報検索装
   置。
4. 【請求項４】 前記ミクロプロファイル作成手段は、前
   記ブックマーク分析データと前記ユーザ固有データとか
   ら、各ユーザのＷＥＢサイトに対するアクセスのサイト
   統計情報を含むミクロプロファイルを生成するものであ
   り、 前記評価手段は、前記検索されたデータの夫々を、前記
   検索指示を行ったユーザのユーザ固有データと前記サイ
   ト統計情報に基づいて評価するものであることを特徴と
   する請求項１〜３のいずれか１項に記載のＷＥＢ情報検
   索装置。
5. 【請求項５】 前記評価手段は、前記検索されたデータ
   の夫々を評価した後、前記検索されたデータの夫々に対
   し評価結果に基づいて重み付け値を付与するものであ
   り、 前記検索結果生成手段は、前記検索されたデータを前記
   重み付け値に基づいた順番でソートして検索結果データ
   を生成するものであることを特徴とする請求項１〜４の
   いずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索装置。
6. 【請求項６】 前記評価手段は、前記検索されたデータ
   の夫々を評価した後、前記検索されたデータの夫々を評
   価結果に基づいて分類するものであり、 前記検索結果生成手段は、所定の分類に属する前記検索
   されたデータのみを選択して検索結果データを生成する
   ものであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１
   項に記載のＷＥＢ情報検索装置。
7. 【請求項７】 前記ブックマーク分析ファイルは、ブッ
   クマーク利用情報を含むブックマークデータを登録した
   ブックマークファイルと、ＷＥＢサイトの識別情報とＷ
   ＥＢサイトに対するアクセス情報とを含むサイトデータ
   を登録したサイトファイルとを有するものであることを
   特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載のＷＥＢ
   情報検索装置。
8. 【請求項８】 ユーザ端末から入力された検索キーワー
   ドに基づいてインターネット上のＷＥＢサイトを検索し
   て検索結果をユーザ端末に送信するＷＥＢ情報検索方法
   において、 ユーザ固有データを予め登録したユーザファイルに登録
   された全てのユーザに対して、記憶手段に格納されたＷ
   ＥＢサイトの識別情報を含むブックマークを収集して、
   ユーザのブックマーク利用情報とＷＥＢサイトの識別情
   報とＷＥＢサイトに対するアクセス情報とを含むブック
   マーク分析データをブックマーク分析ファイルに登録す
   る分析ステップと、 予め全ての前記ブックマーク分析データに基づいて、イ
   ンターネット上のＷＥＢサイトからデータを収集して検
   索用ファイルに登録するデータ収集ステップと、 所定の時期に、全ての前記ブックマーク分析データと前
   記ユーザ固有データとから、ＷＥＢサイトに対するユー
   ザ全体の利用状況を記録したマクロプロファイルを生成
   するマクロプロファイル作成ステップと、 所定の時期に、全ての前記ブックマーク分析データと前
   記ユーザ固有データとから、ユーザごとのＷＥＢサイト
   の利用状況を記録したミクロプロファイルを生成するミ
   クロプロファイル作成ステップと、 ユーザ端末から検索キーワードによる検索指示が入力さ
   れたときに、前記キーワードに基づいて検索用ファイル
   からデータを検索する検索ステップと、 前記検索されたデータの夫々を、前記検索指示を行った
   ユーザのユーザ固有データ及び／又は前記マクロプロフ
   ァイル及び／又は前記ミクロプロファイルとに基づいて
   評価する評価ステップと、 前記評価手段による評価に基づいて前記検索されたデー
   タから検索結果データを生成し、ユーザ端末に送信する
   検索結果生成ステップと、を含むことを特徴とするＷＥ
   Ｂ情報検索方法。
9. 【請求項９】 前記マクロプロファイル作成ステップ
   は、前記ブックマーク分析データと前記ユーザ固有デー
   タとから、各ＷＥＢサイトにアクセスしたユーザを特定
   のユーザ固有データ別に統計したユーザ統計情報を含む
   マクロプロファイルを生成するものであり、 前記評価ステップは、前記検索されたデータの夫々を、
   前記検索指示を行ったユーザの特定のユーザ固有データ
   と前記ユーザ統計情報とに基づいて評価するものである
   ことを特徴とする請求項８に記載のＷＥＢ情報検索方
   法。
10. 【請求項１０】 前記マクロプロファイル作成ステップ
    は、前記ブックマーク分析データと前記ユーザ固有デー
    タとから、各ＷＥＢサイトに対するアクセスの統計情報
    を含むマクロプロファイルを生成するものであり、 前記評価ステップは、前記検索されたデータの夫々を、
    前記アクセス統計情報に基づいて評価するものであるこ
    とを特徴とする請求項８又は９に記載のＷＥＢ情報検索
    方法。
11. 【請求項１１】 前記ミクロプロファイル作成ステップ
    は、前記ブックマーク分析データと前記ユーザ固有デー
    タとから、各ユーザのＷＥＢサイトに対するアクセスの
    サイト統計情報を含むミクロプロファイルを生成するも
    のであり、 前記評価ステップは、前記検索されたデータの夫々を、
    前記検索指示を行ったユーザのユーザ固有データと前記
    サイト統計情報に基づいて評価するものであることを特
    徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載のＷＥＢ
    情報検索方法。
12. 【請求項１２】 前記評価ステップは、前記検索された
    データの夫々を評価した後、前記検索されたデータの夫
    々に対し評価結果に基づいて重み付け値を付与するもの
    であり、 前記検索結果生成ステップは、前記検索されたデータ
    を、前記重み付け値に基づいた順番でソートして検索結
    果データを生成するものであることを特徴とする請求項
    ８〜１１のいずれか１項に記載のＷＥＢ情報検索方法。
13. 【請求項１３】 前記評価ステップは、前記検索された
    データの夫々を評価した後、前記検索されたデータの夫
    々を評価結果に基づいて分類するものであり、 前記検索結果生成ステップは、所定の分類に属する前記
    検索されたデータのみを選択して検索結果データを生成
    するものであることを特徴とする請求項８〜１２のいず
    れか１項に記載のＷＥＢ情報検索方法。
14. 【請求項１４】 請求項８〜１３のいずれか１項に記載
    のＷＥＢ情報検索方法を、コンピュータに実行させるた
    めプログラム。