JP2004127196A

JP2004127196A - Community formation support system, its terminal, server, and program

Info

Publication number: JP2004127196A
Application number: JP2002294185A
Authority: JP
Inventors: Yasuaki Otani; 大谷　泰昭; Nobuya Yamazaki; 山▲崎▼　暢也; Takayuki Saito; 齊藤　▲隆▼之
Original assignee: ANCL Inc; Fuji Research Institute Corp
Current assignee: ANCL Inc; Mizuho Information and Research Institute Inc
Priority date: 2002-10-07
Filing date: 2002-10-07
Publication date: 2004-04-22
Anticipated expiration: 2022-10-07
Also published as: JP4369104B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To find another user concerned with an article close to an interest of one user without conciousness of the user through usage of a terminal by the user and to group users having close concerns. <P>SOLUTION: A word is extracted by extraction means (106 and 108) from an inputted sentence expression. Each extracted word is weighted by means of a weighting means 109. The word and its weight are related to each other by a storage means 110 to be stored in a vocabulary table. The vocabulary table is transmitted to another terminal by a transmission means 111. The vocabulary table of another terminal is received from another terminal by means of a receiving means 111. Similarity between two vocabulary tables is computed by a computing means 114 from the stored vocabulary table and the received vocabulary table on the basis of the word and the weight. The respective terminals are ranked by a ranking means 114 according to the similarity by the computing means 114. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、端末間でデータを送受信してコミュニティ形成を支援するコミュニティ形成支援システム、その端末、サーバ及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、多数のユーザから情報を集約して、管理者がその集約された情報に基づいて、各ユーザに適合したサービスを提供したり、所定の事項に関心があるユーザをまとめたりすることが行われている。
【０００３】
特に、近年では、コンピュータ技術、及び情報通信技術の進歩に伴って、インターネット等のネットワークにより、ユーザから情報を集約してその情報に基づいてコミュニティを形成するサービスがユーザに提供されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−２２２６０７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来では、ユーザから情報を集約するために、一定のフォームが用意され、ユーザがそのフォームに情報を記入し、その情報をサーバ等に集約している。その結果、ユーザは情報を入力するという負担があり、継続的に有益な情報を得ることができるユーザは限られてしまう。したがって、集約した情報が陳腐化しがちになる可能性が大きい。
【０００６】
また、一定のフォームによって情報が取得されるため、集約される情報が定式化しまいがちになり、フォームとは異なる有益な情報を取り込むことができないという弊害もある。
【０００７】
さらに、ユーザに入力してもらうフォームの内容を検討したり取得した情報を整理するという管理側の労力が大きく、多くの情報を集約しようとするほどそのための管理コストが増大してしまうという問題がある。
【０００８】
本発明の目的は、上述した従来の技術に鑑み、ユーザが端末を使用しているうちに、ユーザが意識することなく、ユーザの関心事に近い関心を有するユーザを探し出し、関心事の近いユーザをグルーピングするコミュニティ形成支援システム、その端末、サーバ及びプログラムを提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明のコミュニティ形成支援端末は、文章表現を入力する入力手段と、入力された前記文章表現から単語を抽出する抽出手段と、抽出された前記単語ごとに重みを付与する重み付け手段と、単語とその単語の重みを対応付けて語いテーブルとして記憶する記憶手段と、他の端末に前記語いテーブルを送信する送信手段と、他の端末からその端末の語いテーブルを受信する受信手段と、前記単語と前記重みに基づいて、前記記憶手段に記憶されている語いテーブルと、前記受信手段で受信された語いテーブルから２つの語いテーブルの類似度を算出する算出手段と、前記算出手段の前記類似度に基づいて、各端末を順位付けする順位付け手段と、を備えている。
また、本発明のコミュニティ形成支援プログラムは、これらの手段に対応する機能を備えている。
【００１０】
本発明のコミュニティ形成支援端末は、文章表現を入力する入力手段と、入力された前記文章表現から単語を抽出する抽出手段と、抽出された前記単語ごとに重みを付与する重み付け手段と、単語とその単語の重みを対応付けて語いテーブルとして記憶する記憶手段と、語いテーブルに基づいて端末をグルーピングするサーバに前記語いテーブルを送信する送信手段と、前記サーバへグルーピング結果を要求する要求手段と、サーバからグルーピング結果を受信する受信手段と、語いテーブルに基づいて端末間の類似度を計算するサーバに前記語いテーブルを送信する送信手段と、前記サーバへ類似度計算結果を要求する要求手段と、サーバから類似度計算結果を受信する受信手段と、を備えている。
また、本発明のコミュニティ形成支援プログラムは、これらの手段に対応する機能を備えている。
【００１１】
本発明のコミュニティ形成支援端末は、語いテーブルに基づいて端末をグルーピングするサーバにグルーピング結果を要求する要求手段と、サーバからグルーピング結果を受信する受信手段と、語いテーブルに基づいて端末間の類似度を計算するサーバに類似度計算結果を要求する要求手段と、サーバから類似度計算結果を受信する受信手段と、を備えている。
また、本発明のコミュニティ形成支援プログラムは、これらの手段に対応する機能を備えている。
【００１２】
本発明のコミュニティ形成支援サーバは、各端末から、単語とその単語の重みを対応付けて示している語いテーブルを受信する受信手段と、前記各端末の語いテーブルを記憶する記憶手段と、前記語いテーブルに基づいて、端末をグルーピングするグルーピング手段と、前記各端末から前記グルーピングの結果の要求を受信する受信手段と、前記要求に基づいて、前記グルーピングの結果を要求された端末に送信する送信手段と、を備えている。
また、本発明のコミュニティ形成支援プログラムは、これらの手段に対応する機能を備えている。
【００１３】
本発明のコミュニティ形成支援サーバは、端末から送信される文書を受信する受信手段と、前記文書から単語を抽出する抽出手段と、抽出された前記単語ごとに重みを付与する重み付け手段と、端末ごとに単語とその単語の重みを対応付けて語いテーブルとして記憶する記憶手段と、前記語いテーブルに基づいて、端末をグルーピングするグルーピング手段と、前記各端末から前記グルーピングの結果の要求を受信する受信手段と、前記要求に基づいて、前記グルーピングの結果を要求された端末に送信する送信手段と、前記単語と前記重みに基づいて、前記記憶手段に記憶されている各端末に対応する語いテーブル間の類似度を算出する算出手段と、前記算出手段の前記類似度に基づいて、端末相互間の相対的な順位付けを行う順位付け手段と、前記各端末から前記順位付けの結果の要求を受信する受信手段と、前記要求に基づいて、前記順位付けの結果を要求された端末に送信する送信手段と、を備えている。
また、本発明のコミュニティ形成支援プログラムは、これらの手段に対応する機能を備えている。
【００１４】
本発明のコミュニティ形成支援システムは、各端末及びサーバが相互接続して構築されるネットワークで、各端末間のユーザが扱う文章に含まれている単語の類似度に基づいて端末間のグルーピングを行うシステムであって、
前記端末は、文章表現を入力する入力手段と、入力された前記文章表現から単語を抽出する抽出手段と、抽出された前記単語ごとに重みを付与する重み付け手段と、単語とその単語の重みを対応付けて語いテーブルとして記憶する記憶手段と、他の端末に前記語いテーブルを送信する送信手段と、他の端末からその端末の語いテーブルを受信する受信手段と、前記単語と前記重みに基づいて、前記記憶手段に記憶されている語いテーブルと、前記受信手段で受信された語いテーブルから２つの語いテーブルの類似度を算出する算出手段と、前記算出手段の前記類似度に基づいて、各端末を順位付けする順位付け手段と、語いテーブルに基づいて端末をグルーピングするサーバに語いテーブルを送信する送信手段と、前記サーバへグルーピング結果を要求する要求手段と、サーバからグルーピング結果を受信する受信手段と、を具備し、
前記サーバは、各端末から、単語とその単語の重みを対応付けて示している語いテーブルを受信する受信手段と、前記各端末の語いテーブルを記憶する記憶手段と、前記語いテーブルに基づいて、端末をグルーピングするグルーピング手段と、前記各端末から前記グルーピングの結果の要求を受信する受信手段と、前記要求に基づいて、前記グルーピングの結果を要求された端末に送信する送信手段と、を備えている。
【００１５】
また、本発明のコミュニティ形成支援システムは、各端末及びサーバが相互接続して構築されるネットワークで、各端末間のユーザが扱う文章に含まれている単語の類似度に基づいて端末間のグルーピングを行うシステムであって、
前記端末は、文章表現を入力する入力手段と、入力された前記文章表現から単語を抽出する抽出手段と、抽出された前記単語ごとに重みを付与する重み付け手段と、単語とその単語の重みを対応付けて語いテーブルとして記憶する記憶手段と、語いテーブルに基づいて端末をグルーピングするサーバに前記語いテーブルを送信する送信手段と、前記サーバへグルーピング結果を要求する要求手段と、サーバからグルーピング結果を受信する受信手段と、語いテーブルに基づいて端末間の類似度を計算するサーバに前記語いテーブルを送信する送信手段と、前記サーバへ類似度計算結果を要求する要求手段と、サーバから類似度計算結果を受信する受信手段と、を具備し、
前記サーバは、前記端末から、単語とその単語の重みを対応付けて示している語いテーブルを受信する受信手段と、前記端末の語いテーブルを記憶する記憶手段と、前記語いテーブルに基づいて、端末をグルーピングするグルーピング手段と、前記各端末から前記グルーピングの結果の要求を受信する受信手段と、前記要求に基づいて、前記グルーピングの結果を要求された端末に送信する送信手段と、前記単語と前記重みに基づいて、前記記憶手段に記憶されている各端末に対応する語いテーブル間の類似度を算出する算出手段と、前記算出手段の前記類似度に基づいて、端末相互間の相対的な順位付けを行う順位付け手段と、前記各端末から前記順位付けの結果の要求を受信する受信手段と、前記要求に基づいて、前記順位付けの結果を要求された端末に送信する送信手段と、を備えている。
【００１６】
以上の構成によれば、ユーザが、明示的にコミュニティ形成支援システムへの情報登録などの操作をしなくてもバックグラウンドで自端末と類似度の高い端末を探し出し、自動的にグルーピングされた結果を得ることができる。
また、ユーザがコミュニティ形成支援システムへの情報登録などの明示的な操作を行わなくても、バックグラウンドで自端末と語いの組合せとしての類似度が高い端末を探し出すことができ、自分と同じ物事に興味がある、あるいはある物事についての知識を有している他のユーザを効率よく探し出すことができる。それら類似度の高い端末のユーザは、連絡を取り合ったり、協働作業を行う相手として相応しい可能性が高い。
さらに、サーバによるグルーピング結果を利用すれば、ユーザ集団の中からある特定の物事について議論したり協働作業を行うチームあるいはコミュニティのメンバを効率よく的確に選び出すことができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながらこの発明のコミュニティ形成支援システム、その端末、サーバ及びプログラムの実施形態を説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの構成図である。この構成は、サーバを必要としない端末間通信のみの場合であり、いわゆるＰ２Ｐ（ピアツーピア）の場合である。
本実施形態では、複数の端末１０間で語いテーブルが送受信される。語いテーブルは、各端末１０で使用された単語を含んでおり、各端末１０はその語いテーブルに基づいて、自端末が使用している単語と同様な単語をより多く使用している他端末を検索する。
【００１８】
本実施形態では、各端末１０は、本実施形態のシステムを利用している自端末以外の端末との間で語いテーブルの送受信を実行する。すなわち、本実施形態のシステムを利用している端末１０がＮ台の場合は、各端末はＮ−１台の端末との間で語いテーブルの送受信を実行する。また、端末が中継器の役割を果たすことにより、直接通信する端末の数は減る。
【００１９】
図１は、本実施形態のシステムを利用している端末１０が５台の場合を示していて、各端末は４台の端末との間で語いテーブルの送受信を実行する。一般には、より多数の端末間でコミュニティ形成が実行される。図１に示されている端末は、ＬＡＮ、企業内ネットワーク、地域ネットワーク等に属していて、そのネットワーク内の各端末間で語いテーブルが送受信される。
【００２０】
図２は、図１に示されている各端末１０の機能ブロック図である。
端末１０のユーザは、通常、端末１０を使用して、文章を入力したり、インターネットを介して関心のある事項を検索したりしている。文章入力、インターネット検索では、ユーザは、キーボード１０１やマウス１０２を使用して、端末１０に文字又は記号等を入力する。
【００２１】
文字を入力する際には、カナ漢字変換部１０３が、辞書メモリ１０４を参照して、キーボード１０１やマウス１０２によって入力された文字又は記号等をカナ漢字変換部１０３に固有の変換規則にしたがって、変換する。辞書メモリ１０４は、キーボード１０１やマウス１０２で入力された文字又は記号等に対応してカナ文字、漢字、アルファベット、及び記号等が記憶されていて、カナ漢字変換部１０３に入力された文字に基づいて対応する文字又は記号等をカナ漢字変換部１０３に戻す。
【００２２】
カナ漢字変換された文字又は記号等は、変換された単位ごと、例えば単語、文ごとにテキスト入力部１０６に出力される。単語ごとに分解する前処理として、テキスト入力部１０６は、カナ漢字変換部１０３から変換された単位ごとにテキスト文書として入力する。
【００２３】
また、メール送受信部１０５は、ユーザが、電子メール、チャット、電子掲示板等のいわゆるメール文書を送受信した場合、上記の場合と同様にそれらメール文書に含まれる文章をテキスト入力部１０６に出力する。そして、テキスト入力部１０６は、メール送受信部１０５から出力された文書単位ごとにテキスト文書として入力する。
【００２４】
文書ファイルメモリ１０７は、ユーザが作成した文書ファイルやインターネット等のネットワークを介してユーザの意志によって受信して保存した文書ファイルを記憶しているメモリである。文書ファイルメモリ１０７に記憶されている文書ファイルは、カナ漢字変換部１０３、メール送受信部１０５と同様にテキスト入力部１０６に出力される。
【００２５】
単語分解部１０８は、テキスト入力部１０６からテキスト文書を入力して、そのテキスト文書を単語単位に分解する。分解された単語単位は単語ＤＢ管理部１０９に入力される。単語単位への分解は、文章に形態素解析を実行することによって行ってもよい。形態素解析とは、テキスト情報からその情報を構成する単語、その単語の品詞、その単語の読み、及びほかの単語との係り受け情報を解析するものである。
【００２６】
単語ＤＢ管理部１０９は、入力した単語の出現頻度をカウントし、そのカウント値にしたがって重みを単語ごとに付与する。一般に、出現頻度が大きいほど、大きな重みが付与される。この出現頻度は、所定の期間中での単語の登場回数に基づいてカウントされるようにしてもよい。例えば、過去１か月の間における単語の出現頻度がカウントされる。さらにユーザが、これらの期間を変更することが可能であるように設定されていてもよい。
カウント値が所定の期間内に所定の回数以上であった単語のみに重みが付与されるように設定されていてもよい。
【００２７】
さらに、ＴＦＩＤＦ（Ｔｅｒｍ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｉｎｖｅｒｓｅ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）によって、単語間の連結情報を得て、この連結情報に基づいて重みが決定されてもよい。
例えば、単語ＤＢ管理部１０９が、他の用語辞書（図示せず）を参照して、所定の用語辞書に載っている用語は大きな重みを付加する。所定の用語辞書は、ユーザが選択することができるように設定されていてもよい。
またさらに、重みは時間経過に伴って低くなるように設定されてもよい。すなわち、端末１０に新しく取り込んだ単語ほどその端末１０のユーザの特徴をよりよく表していると解釈する。このように、これらの重み、出現頻度の計算の方法は、複数のバリエーションが考えられる。また、これら重みは、ユーザが意図的に変更することができるように設定されていてもよい。
【００２８】
語いテーブルメモリ１１０は、単語ＤＢ管理部１０９で設定された単語及び重みを語いテーブルの形式で記憶している。単語ＤＢ管理部１０９は、新たに単語が単語分解部１０８から入力された場合に、語いテーブルメモリ１１０を参照して語いテーブルメモリ１１０にその新たに入力された単語が記憶されていないかを判定する。
新たに入力された単語が語いテーブルメモリ１１０に記憶されていない場合は、単語ＤＢ管理部１０９は、その単語を抽出しその単語の重みを設定する。新たに入力された単語が語いテーブルメモリ１１０に記憶されている場合は、その単語の重みをさらに大きくするように設定する。すなわち、出現頻度の指標であるカウント値を上げる。
【００２９】
端末間通信部１１１は、語いテーブルメモリ１１０に記憶されているこの端末１０の語いテーブルを図１に示されている４つの他端末に送信する。また、端末間通信部１１１は、図１に示されている４つの他端末から、各端末の語いテーブルを受信する。また、本実施形態のシステムを利用している端末１０がＮ台の場合は、各端末はＮ−１台の端末との間で語いテーブルの送受信を実行する。
【００３０】
語いテーブルには単語とその重みしか記載されておらず、文章を含んだファイルをそのまま通信相手に送信しないため、端末からのプライバシーの漏えいが発生しにくい。さらにプライバシーの保護を確保するために、語いテーブルが暗号化されて送信されることが好ましい。
【００３１】
また、端末間通信部１１１は、ネットワーク内の通信が混雑している場合は、語いテーブルを送受信する通信速度の優先度を下げ、逆に、ネットワーク内の通信が空いている場合は、語いテーブルを送受信するための優先度を上げるように設定されていることが好ましい。その結果、ネットワーク内での他の情報通信を妨げることなく、コミュニティ形成支援のための端末間通信を実行する。
【００３２】
端末間通信部１１１が実行する語いテーブルの送受信は、ある所定の周期で実行される。例えば、端末１０に内蔵されるタイマ機能により、５分おきに語いテーブルの送信が実行される。
一方、語いテーブルメモリ１１０がアップデートされると直ちに、語いテーブルを他端末に向けて送信するように設定されていてもよい。この場合、語いテーブルは常に最新のものが各端末に記憶されることになる。
【００３３】
他端末語いテーブル管理部１１２は、他端末から受信した語いテーブルを他端末語いテーブルメモリ１１３に出力する。既に、他端末語いテーブルメモリ１１３内に、ある端末の語いテーブルが記憶されている場合、他端末語いテーブル管理部１１２は、端末間通信部１１１で新たに受信された語いテーブルと、他端末語いテーブルメモリ１１３に記憶されているその端末の古い語いテーブルとを比較して、古い語いテーブルを新しい語いテーブルに基づいてアップデートする。
【００３４】
他端末語いテーブルメモリ１１３は、他端末語いテーブル管理部１１２から出力される情報に基づいて、アップデートされた他端末の語いテーブルを記憶している。
【００３５】
単語類似度計算部１１４は、自端末の語いテーブルメモリ１１０に記憶されている語いテーブルと、他端末語いテーブルメモリ１１３に記憶されている語いテーブルとを類似度計算する。
類似度計算は、自端末の語いテーブル中の単語と各他端末の語いテーブル中の単語で一致するものを検索する。検索して一致した単語があった場合には、その単語同士の重みを掛け合わせる。
なお、類似度計算する際、単語類似度計算部１１４は、語いテーブルに含まれている端末ＩＤを参照して他端末の語いテーブルがどの端末から受信した語いテーブルであるかを確認して、どの端末との間の類似度計算であるかを識別する。
【００３６】
さらに、自端末の語いテーブルと、ある他端末の語いテーブルとの間で一致する単語の組が検索され、その一致する単語の組ごとに掛け合わされた重みのすべての和をとる。この和が端末間の類似度を示し、和が大きいほど類似度が高いことになる。
この類似度計算を自端末の語いテーブルと、すべての各他端末の語いテーブルとの間で実行する。その結果、本実施形態では、図１に示されるように端末は５つあるので、類似度計算結果である和が４つ得られる。
この類似度計算結果に基づいて、単語類似度計算部１１４は、類似度を示す算出された和にしたがって、それらの端末同士を順位付けする。
【００３７】
以上の各部の処理によって、ユーザが、操作をしなくてもバックグラウンドで自端末と他端末の類似度を計算し、その類似度にしたがって他端末の順位付けを自動的に実行することができる。
【００３８】
表示部１１５には、単語類似度計算部１１４の類似度計算結果が表示される。例えば、自端末と最も類似度が高い順に端末のユーザ名等のリストが表示される。表示される名称は、ユーザ名でなくとも相手を確認することができる名称であればよく、例えばニックネーム名等でもよい。表示部１１５は、ユーザの登録情報を表示することもできる。
【００３９】
また、ある特定の単語を自端末のユーザがキーボード１０１、マウス１０２を使用して入力することにより、その単語の重みが大きい他端末のユーザ名等が表示されてもよい。
【００４０】
さらに、単語ＤＢ管理部１０９は、シソーラス辞書（図示せず）を参照して、単語分解部１０８から入力された単語の類義語を抽出するように設定されていてもよい。抽出された各類義語も、それぞれ重みが付加される。単語ＤＢ管理部１０９が、類義語にすべて単一の重みを付与するように設定されていてもよいし、所定の規則に基づいて、それぞれ特定の重みが付加されてもよい。
類義語に付加される重みも上記の単語での場合のように多くのバリエーションが考えられ、ここに挙げたものに限定されない。
シソーラス辞書は、各端末に備えられていてもよいし、ネットワーク上のサーバ等に格納されていてもよい。シソーラス辞書がネットワーク上のサーバ等にある場合は、ある単語の類義語を抽出する際に各端末がネットワークを経由してシソーラス辞書にアクセスして、その辞書を参照する。
【００４１】
図３は、図１に示されている各端末の処理及び各端末間でのデータの送受信を示すシーケンス図である。ここでは、端末Ａと端末Ｂとの間で語いテーブルが送受信される場合を示している。
端末Ａでは、テキスト入力部１０６及び単語分解部１０８が、カナ漢字変換を受けた単語、メールに含まれる単語、及び、自端末のユーザが作成した文書から、単語を抽出する（ＳＴ−Ａ１）。
【００４２】
抽出された単語は、端末Ａの単語ＤＢ管理部１０９によって上述したように重みが付加され、さらに類義語及びその類義語の重みが設定される。そして、抽出された単語、その単語の重み、抽出された単語の類義語、及び、その類義語の重みが端末Ａの語いテーブルメモリ１１０に語いテーブルとして登録される（ＳＴ−Ａ２）。
【００４３】
登録された語いテーブルは、端末Ａの端末間通信部１１１によって、他のユーザの端末Ｂに送信される（ＳＴ−Ａ３）。
【００４４】
端末Ｂは、ステップＳＴ−Ａ３で端末Ａが送信した端末Ａの語いテーブルを受信する（ＳＴ−Ａ４）。受信した端末Ａの語いテーブルは、端末Ｂの他端末語いテーブル管理部１１２によって、アップデートされた端末Ａの新しい語いテーブルが端末Ｂの他端末語いテーブルメモリ１１３に登録される（ＳＴ−Ａ５）。
【００４５】
登録された端末Ａの語いテーブルと、端末Ｂの語いテーブルメモリ１１０に予め登録されている端末Ｂの語いテーブルとが類似度計算される（ＳＴ−Ａ６）。さらに、類似度計算結果に基づいて、順位付けが実行される。そして、類似度計算された結果が端末Ｂの表示部１１５に表示される（ＳＴ−Ａ７）。
【００４６】
一方、端末Ｂでも、ステップＳＴ−Ａ１、ステップＳＴ−Ａ２、及び、ステップＳＴ−Ａ３と同様に、端末Ｂのテキスト入力部１０６及び単語分解部１０８が、単語を抽出し（ＳＴ−Ａ８）、抽出された単語を基に端末Ｂの語いテーブルメモリ１１０に語いテーブルとして登録され（ＳＴ−Ａ９）、登録された語いテーブルは、端末Ｂの端末間通信部１１１によって、端末Ａに送信される（ＳＴ−Ａ１０）。
【００４７】
その後、端末Ａは、端末Ｂの語いテーブルを受信し（ＳＴ−Ａ１１）、受信した端末Ｂの語いテーブルは、端末Ａの他端末語いテーブル管理部１１２によって、アップデートされた端末Ｂの新しい語いテーブルが端末Ａの他端末語いテーブルメモリ１１３に登録される（ＳＴ−Ａ１２）。この後のステップは、端末ＢにおけるステップＳＴ−Ａ６以降と同様である。
【００４８】
図４は、他の端末の順位付けを表示する画面図である。
図４の右上に示されている「ユーザリスト」は、この画面を開いている時点でネットワークに接続している端末名と、この画面を表示している自端末との類似度を示す数値が表示される。この類似度は、上述したように重みに基づいて算出される。
【００４９】
「ユーザリスト」に表示されている端末名をキーボード１０１又はマウス１０２等で選択して、「ユーザリスト」の下方にある「登録情報」ボタンを押すと、図４の左下に示されている「登録情報」に「ユーザリスト」で選択された端末名の持ち主の登録情報（名前、電子メールアドレス、内線電話番号、外線電話番号、及び、携帯電話番号等）が表示される。
【００５０】
また、「ユーザリスト」に表示されている端末名をキーボード１０１又はマウス１０２等で選択して、「ユーザリスト」の下方にある「語いリスト」ボタンを押すと、図４の右下に示されている「ユーザとの語いリスト」に「ユーザリスト」で選択された端末の語いテーブルと自端末の語いテーブルの比較により語いテーブル間で一致した単語が抽出されて類似度を示す数値と共に表示される。
したがって、ユーザは、自端末と類似度の高い他端末を知ることができる。さらに、類似している単語とその類似度を知ることができる。
【００５１】
また逆に、「ユーザとの語いリスト」に表示されている単語から１つ以上の単語を選択し、「語い選択でランキング」ボタンを押すと、選択された単語の少なくとも１つを語いテーブルに登録している端末名が類似度と共に「ユーザリスト」に表示される。
したがって、ユーザは、単語を選択して、その単語に関心のあるユーザを探すことができる。
【００５２】
「ユーザリスト」に表示されている端末の１つ以上の端末を選択して、「ユーザリスト」の上にある「メッセージ送信」ボタンを押すと、その選択された端末に向けてメッセージを送信することができる。「メッセージ送信」ボタンを押すと、送信するメッセージの入力画面が表示される。メッセージを入力後、その画面上にある送信ボタンを押すと、選択されたユーザに向けてメッセージが送信される。
【００５３】
メッセージの受信は自動的に行われ、図４の左上に表示されている「新着取り込み」ボタンを押すと、「新着メッセージ」に、受信したメッセージが表示される。
したがって、ユーザは、自分に関心の近いと思われるユーザを知ると直ちに、そのユーザにメッセージを送信することができる。
【００５４】
「新着メッセージ」の下に「Ｎｅｘｔ」、「Ｐｒｅｖ」のボタンがある。これらのボタンは届いているメッセージが複数件ある場合、他のメッセージに移動するために使用する。これらのボタンを押すことにより、複数の着信メッセージを閲覧することができる。
【００５５】
図５は、端末間で送受信される語いテーブルを示す図である。図５は、Ｎ−１個の端末が有している語いテーブルが関連した端末内のデータ構造を示している。
自端末へは、Ｎ−１個の他端末から、合計Ｎ−１個の語いテーブルが送信されてくる。語いテーブルは、各端末に固有の端末識別情報（端末ＩＤ）を含んでいる。　端末識別情報（端末ＩＤ）は、その語いテーブルの送信元である端末のホスト名、その端末のＩＰアドレス、その端末のユーザ名、そのユーザのネットワーク上でのニックネーム、そのユーザの電話番号、そのユーザが属する部署名、及び、そのユーザのメールアドレスを含んでいる。この端末識別情報によって、自端末は、どの端末から語いテーブルが送信されてきたかを識別する。
図６は、自端末と他端末との語いテーブルを比較して類似度を算出する方法を示す図である。
自端末の語いテーブルは、単語分解部１０８によって得られた単語、及び単語ＤＢ管理部１０９によって単語ごとに与えられた重みが記録されている。
他端末の語いテーブルも同様に、単語及びその単語ごとの重みが記録されている。
【００５６】
自端末で受信された他端末の語いテーブルは、１つずつ自端末の語いテーブルとの間で類似度が計算される。
ここでは、他端末の語いテーブルのｙａｍａｚａｋｉとの間で類似度が比較される場合で説明する。
【００５７】
自端末の語いテーブルにある単語と一致する単語がｙａｍａｚａｋｉの語いテーブルの単語から検索される。
一致する単語があった場合には、その単語に付与されている自端末の語いテーブルにある重みとｙａｍａｚａｋｉの語いテーブルにある重みとの積をとる。
【００５８】
類似度Ｓ（ｋ）は、
Ｓ（ｋ）＝Σ｛ω｝×｛ω’｝
で表される。ここで、｛ω｝は、自端末の語いテーブルに含まれているある単語の重みであり、｛ω’｝は、他端末の語いテーブルに含まれているある単語のうち、自端末の語いテーブルに含まれているある単語の重みである。
【００５９】
そして、自端末の語いテーブルにあるすべての単語に一致するすべての単語がｙａｍａｚａｋｉの語いテーブルから抽出され、抽出された単語の重みと、自端末の語いテーブルにある一致する単語の重みとの積がとられる。
【００６０】
積算された重みがすべて足し算されて、類似度Ｓ（ｋ）（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ−１）が求められる。ここでｋは、他端末に対応する番号であり、図６では、ｋ＝１がｙａｍａｚａｋｉ、ｋ＝２がｓａｉｔｏ、ｋ＝Ｎ−１がｏｈｔａｎｉである。
【００６１】
この和Σは、自端末の語いテーブルに含まれている単語に一致する単語が他端末の語いテーブルに含まれているという条件を満たすすべての単語及び類義語に関するものである。
【００６２】
ｙａｍａｚａｋｉの場合は、Ｓ（１）が求められて、ｙａｍａｚａｋｉの語いテーブルに付加される。
このように、Ｓ（Ｎ−１）まで計算される。これらＳ（１）からＳ（Ｎ−１）にしたがって、図６に示されているように、Ｓ（ｋ）の大きい順に並び替えて（ソーティング）他端末を類似度の高い順に認識することができる。
【００６３】
自端末の語いテーブルと同様に、各単語には、リンクして類義語とその類義語の重みが記録されていてもよい。その際にシソーラス辞書によって単語から類義語が選択されるように設定されていてもよい。また、類似度Ｓ（ｋ）を精算する際に、類義語及びその重みが考慮されて計算されてもよい。
【００６４】
図７（Ａ）は、所定の他端末から、自端末との類似度が所定値以上の単語を検索する例を示す図である。
「ユーザリスト」には、他端末が類似度の順に並べられて表示されている。この表示されている端末は、ある企業内ネットワーク内のものである。図７（Ａ）の例では、富士総研内＊＊部のネットワーク内の端末のユーザリストであることが表示されている。ここでは、自端末のユーザが「ｙａｍａｚａｋｉ／５５ｐｏｉｎｔ」をキーボード１０１又はマウス１０２等で選択する。この５５ｐｏｉｎｔは類似度を示し、この値が高い端末（自端末及び他端末）ほど、自端末とその端末との間で同じあるいは類似している単語をよく使用しており、情報交換、共有の相手としてふさわしいと推測できる。
【００６５】
ｙａｍａｚａｋｉを選択した状態で、「ユーザリスト」の下方にある「語いリスト」ボタンを押すと、「ユーザとの語いリスト」に端末「ｙａｍａｚａｋｉ」（ｙａｍａｚａｋｉは選択された端末名である）の語いテーブルと自端末と語いテーブルの間で一致した単語が類似度と共に抽出されて表示される。
【００６６】
図７（Ａ）の例では、「ユーザとの語いリスト」にｙａｍａｚａｋｉと自端末との間には、ゲノム／１８ｐｏｉｎｔ、システムバイオロジー／１０ｐｏｉｎｔ、・・・、デザインパターン／１ｐｏｉｎｔの一致した単語があることが示される。ここで一致した各単語の後ろにある数字は、各単語の類似度を示す。
これらの類似度の合計は、ユーザリストで選択された端末名のあとに示されている類似度に等しくなる。図７（Ａ）では、ｙａｍａｚａｋｉ／５５ｐｏｉｎｔの５５ｐｏｉｎｔは、ゲノム／１８ｐｏｉｎｔ、システムバイオロジー／１０ｐｏｉｎｔ、・・・、デザインパターン／１ｐｏｉｎｔの１８、１０、・・・、１を足したｐｏｉｎｔ数に等しい。
【００６７】
図７（Ｂ）は、特定の選択された単語について、その単語を語いテーブルに含んでいる端末名を検索する例を示す図である。
ユーザが「ユーザとの語いリスト」に表示されている単語から１つ以上の単語を選択すると、選択された単語の少なくとも１つを語いテーブルに登録している端末名が類似度と共に検索される。
【００６８】
図７（Ｂ）では、ユーザが「ユーザとの語いリスト」で「ＧＲＩＤ」、「情報家電」、及び「ユビキタス」を選択している。続いて、ユーザが「語い選択でランキング」ボタンを押すと、他端末語いテーブルメモリ１１３に記憶されている他端末の語いテーブルに、選択された単語を少なくとも１つ含んでいる端末名が「ユーザリスト」に類似度と共に表示される。
【００６９】
図７（Ｂ）の例では、「ユーザリスト」に「ｙａｍａｚａｋｉ」、「ｓａｉｔｏ」、及び「ｏｈｔａｎｉ」の端末名が表示され、これら端末の語いテーブルに選択された単語（「ＧＲＩＤ」、「情報家電」、又は「ユビキタス」）が含まれていることを示している。
【００７０】
さらに、「ユーザリスト」に表示された端末名の後には、類似度が示されている。図７（Ｂ）では、ユーザにより選択された単語「ＧＲＩＤ」、「情報家電」、及び「ユビキタス」の類似度がそれぞれ６ｐｏｉｎｔ、２ｐｏｉｎｔ、及び２ｐｏｉｎｔであることが示されている。
以上に示した第１の実施形態によれば、ユーザが、操作をしなくてもバックグラウンドで自端末と類似度の高い端末を探し出すことを自動的に実行することができる。また、各端末は、Ｎ−１回の類似度計算処理で済むので、すべての端末から語いテーブルをサーバに集めて類似度計算処理をするよりも、計算負荷を各端末に分散することができるので、システム全体の処理能力を上昇させることが可能である。
（第２の実施形態）
図８は、本発明の第２の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの構成図である。
本実施形態のコミュニティ形成支援システムは、第１の実施形態の構成に加えて、すべての端末をモニターするためのサーバ５０を備えている。本実施形態はサーバ５０を備えている以外、第１の実施形態の構成と同様である。
サーバ５０は、各端末から送信される端末識別情報と語いテーブルを受信し、これらの情報に基づいて端末間の類似度を計算し、端末（ユーザ）のグルーピングを行うことができる。
【００７１】
図９は、図８に示されている端末２０の機能ブロック図である。
本実施形態の端末２０は、第１の実施形態の端末１０の構成に加えて、グルーピング結果類似度計算結果ブラウザ２１６が追加されている。グルーピング結果類似度計算結果ブラウザ２１６は、サーバ５０で計算される類似度計算結果やグルーピング結果を得るための要求をサーバ５０に送信し、それら結果をサーバ５０から受け取る。
その他の２０１から２１５の構成要素は、図２の１０１から１１５の構成要素と同様である。
【００７２】
図１０は、図８に示されているサーバ５０の機能ブロック図である。
一般の端末２０は、サーバ５０に向けて端末識別情報を含んだ語いテーブルを送信する。これらの語いテーブルは、通信部５１１によって受信される。通信部５１１は、各端末から送信されてくる語いテーブルを受信するだけであって、サーバ５０から情報を送信することはない。
端末２０は、タイマ機能により定期的（数分間隔等）に語いテーブルをサーバ５０に向けて送信する。
【００７３】
全端末語いテーブル管理部５１２は、すべての端末から受信した語いテーブルを全端末語いテーブルメモリ５１３に格納する。既に、全端末語いテーブルメモリ５１３に語いテーブルが格納されている端末から新たに語いテーブルを受信した場合、この語いテーブルを受信した最新のもので置き換える。
【００７４】
全端末語いテーブルメモリ５１３は、全端末語いテーブル管理部５１２から出力される情報に基づいて、アップデートされた他端末の最新の状態の語いテーブルを記憶している。
【００７５】
単語類似度計算部５１４は、全端末語いテーブルメモリ５１３に記憶されている各端末の語いテーブルから、任意の２つの語いテーブルを抽出し、その語いテーブル間で類似度計算を実行する。
単語類似度計算部５１４は、２つの語いテーブル間で一致するすべての単語について相互の重みを掛け合わせた値のすべての和をとる。この和が端末間の類似度を示し、和が大きいほど類似度が高いことになる。
単語類似度計算部５１４は、すべての語いテーブル間でこの類似度計算を実行する。その結果、図８に示した例では、５つの端末の類似度計算結果である和が１０個得られる。
グルーピング部５１５は、単語類似度計算部５１４で算出された類似度に基づいて、端末のグルーピングを実行する。グルーピングは、ある単語に着目して、その単語を有する端末でのその単語の重みと、その端末以外のすべての端末との間でその単語の重みの積をとり、それら積の和をグループ類似度とする。すなわち、ある単語の重みωに対して、
ユーザＡのグループ類似度＝ω（Ａ）×Σω（Ｉ）
である。ここで、ω（Ａ）は、端末Ａにおける重みを意味し、ＩはＡ以外のすべての各ユーザを示し、ΣはＩについての和である。このグループ類似度をネットワーク内のすべてのユーザについて実行してグループ類似度の大きい順番にユーザを並べ、所定の人数又は所定のグループ類似度以上のユーザを同一グループとする。
【００７６】
このグルーピングは、複数の単語でグルプ類似度を調べて、複数の単語に関するグループを形成することも可能である。この場合、各単語でグループ類似度を計算して、ユーザごとにグループ類似度の和を計算する。そして、複数の単語間でのグループ類似度を計算して、この点数を上記と同様の方法で解析して、グループを抽出することができる。
【００７７】
グルーピング結果類似度計算結果検索部５１７により、単語類似度計算部５１４で得られた類似度計算結果やグルーピング部５１５で得られたグルーピング結果は、端末２０からの要求にしたがい、端末に提供される。また、グルーピング結果類似度計算結果検索部５１７は、表示部５１６に類似度計算結果やグルーピング結果を表示することもできる。
【００７８】
このグルーピングによれば、ネットワーク内で特定の単語に関心のあるユーザを選び出すことができ、例えばプロジェクトチームを編成する際にメンバーの有力候補を選び出すことができる。
【００７９】
図１１は、図１０に示されているサーバ５０の処理、各端末２０間（端末Ａと端末Ｂとの間）の処理、及びサーバ５０と端末２０間（端末Ａと端末Ｂとの間）でのデータの送受信を示すシーケンス図である。
端末Ａと端末Ｂとの間のデータの送受信は第１の実施形態で図３を参照して説明した動作と同様であるので、ここでは、サーバ５０と各端末との間の動作を説明する。
【００８０】
ユーザの各端末（端末Ａ及び端末Ｂ）の語いテーブルメモリ２１０の内容（登録されている単語、その単語の重み、その単語の類義語、及び、その類義語の重み）が他端末に送信されると共に、サーバ５０にも送信される（ＳＴ−Ｂ３及びＳＴ−Ｂ１５）。
【００８１】
サーバ５０は、通信部５１１によって、ステップＳＴ−Ｂ３で送信された端末Ａの語いテーブル、及びステップＳＴ−Ｂ１５で送信された端末Ｂの語いテーブルを受信する。さらに、図１１には示されてはいないが、サーバ５０は、ネットワーク内の他のすべての端末からもその端末の語いテーブルを受信する。
受信したすべての語いテーブルは、全端末語いテーブル管理部５１２によって、サーバ５０の全端末語いテーブルメモリ５１３に登録される（ＳＴ−Ｂ５）。
【００８２】
全端末語いテーブルメモリ５１３に登録されたすべての語いテーブルの組合せについて類似度計算が実行される（ＳＴ−Ｂ６）。ネットワーク内の端末数がＮである場合、類似度計算を行う端末の組合せ数は、Ｎ（Ｎ−１）／２である。本実施形態の例（図８）では、Ｎ＝５なので、類似度計算される組合せ数は、１０である。
類似度計算結果に基ついて、上述したグルーピング処理が実行される（ＳＴ−Ｂ７）。グルーピング結果は、サーバ５０の表示部５１６に表示されると共に類似度データとして蓄積され、分析される（ＳＴ−Ｂ８）。
【００８３】
図１２は、類似度計算結果やグルーピング結果の要求及び提供に関して、端末とサーバとの間のデータの送受信を示すシーケンス図である。
あるユーザが、類似度計算結果又はグルーピング結果を得たい場合は、そのユーザの端末２０から検索要求データをサーバ６０に送信する（ＳＴ−Ｂ３０）。
【００８４】
サーバ６０は、検索要求データを受信する（ＳＴ−Ｂ３１）。そして、グルーピング結果類似度計算結果検索部５１７が検索要求データに基づいて、単語類似度計算結果あるいはグルーピング結果を検索して、検索要求データに対応する類似度計算結果又はグルーピング結果を見つけ出す（ＳＴ−Ｂ３２）。
見つけ出された類似度計算結果又はグルーピング結果は、グルーピング結果類似度計算結果検索部５１７から検索要求データの送信元である端末に送信される（ＳＴ−Ｂ３３）。端末２０は、類似度計算結果又はグルーピング結果を受信し（ＳＴ−Ｂ３４）、グルーピング結果類似度計算結果ブラウザ２１６にその単語類似度計算結果を表示する（ＳＴ−Ｂ３５）。
【００８５】
図１３は、本発明の第２の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの変形例の構成図である。
本変形例では、端末２０が他の各端末２０に向けて語いテーブルを送信をすることはなく、端末２０はサーバ５０にのみ語いテーブルを送信することのみ、第２の実施形態と異なる。
各端末２０は、図９で２１１から２１４を備えていない。また、サーバ５０は図１０と同様な構成である。
【００８６】
図１４は、図１３に示されている各端末２０の処理、サーバの処理及び各端末２０とサーバ５０との間でのデータの送受信を示すシーケンス図である。
端末２０の動作は、各端末２０が語いテーブルを登録する（ＳＴ−Ｄ２）までは、第２の実施形態の動作と同様である。本実施形態では、各端末２０から語いテーブルをサーバ６０のみに送信する（ＳＴ−Ｄ３）ことが第１、第２の実施形態と異なる。
【００８７】
サーバ６０は、語いテーブルを端末Ａから受信する（ＳＴ−Ｄ４）。図１４には示していないが、同様にしてサーバ６０は、ネットワーク内の他のすべての各端末から語いテーブルを受信する。
【００８８】
つぎのステップＳＴ−Ｄ５、ステップＳＴ−Ｄ６、及びステップＳＴ−Ｄ７は、第２の実施形態で図１１に示したステップＳＴ−Ｂ５、ステップＳＴ−Ｂ６、及びステップＳＴ−Ｂ７と同様である。ステップＳＴ−Ｄ６で得られた単語類似度計算処理された結果は、グルーピング結果単語類似度計算結果検索部５１７に蓄積される（ＳＴ−Ｄ８）。
【００８９】
以上に示した第２の実施形態とその変形例によれば、第１の実施形態の効果に加えて、サーバがネットワーク内の各端末同士の類似度をすべて把握することができる。
（第３の実施形態）
図１５は、本発明の第３の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの構成図である。
図１５に示されたシステムは、ある端末３０から電子メール、チャット、電子掲示板等のいわゆるメール文書が所定のあて先に送信された場合に、サーバ６０がそのメール文書を転送処理する過程で、そのメール文書に含まれるテキストを単語分解して、そのメール文書の送信元の端末の語いテーブルを作成し、記憶する。また、このシステムは、類似度計算とグルーピング処理を行う。
【００９０】
図１６は、図１５に示されているサーバの機能ブロック図である。
本実施形態のサーバ６０は、図１０に示したサーバ５０で単語類似度計算部５１４に入力されるまでのブロックが異なる。５１１から５１３がなくなり、メール送受信部６０５がメールを受信して、そのメールに含まれている単語を抽出するブロック（６０６、６０８、６０９、６１０）が付加される。６０６、６０８、及び６０９は、第２の実施形態の端末２０の２０６、２０８、及び２０９と同様である。全端末語いテーブルメモリ６１０は、端末ごとに受信したメールから抽出した単語とその重みを格納する。
【００９１】
図１７は、図１６に示されているサーバ６０のフロー図である。
サーバ６０は、ある端末３０からメールを受信する（ＳＴ−Ｅ１）。テキスト入力部６０６がメールを入力し、単語分解部６０８が受信したメールから単語を抽出する（ＳＴ−Ｅ２）。抽出した単語は、単語ＤＢ管理部６０９によって重みが付加され、単語とその重みが受信したメールの送信元の端末に対応する語いテーブルに登録される（ＳＴ−Ｅ３）。
ステップＳＴ−Ｅ４からステップＳＴ−Ｅ６までは、図１１に示したステップＳＴ−Ｂ６からステップＳＴ−Ｂ８までと同様である。
【００９２】
以上に示した第３の実施形態によれば、ユーザが、明示的な操作をしなくてもバックグラウンドで自端末と類似度の高い端末を探し出し、グルーピングを自動的に実行することができる。各端末は、単語類似度計算処理をしないので、各端末の負荷が減るという効果がある。
この発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、その技術的範囲において種々変形して実施することができる。
【００９３】
【発明の効果】
本発明のコミュニティ形成支援システム、その端末、サーバ及びプログラムによれば、ユーザが端末を使用しているうちに、プライバシーや秘密（セキュリティ）を保ちながらユーザが意識することなく、ユーザの関心事に近い関心を有するユーザを探し出し、関心事の近いユーザを発見してグルーピングすることができる。例えばプロジェクトチームを編成する際にメンバーの有力候補を選び出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの構成図。
【図２】図１に示されている各端末の機能ブロック図。
【図３】図１に示されている各端末の処理及び各端末間でのデータの送受信を示すシーケンス図。
【図４】他の端末との語いの一致度合いを表示する画面図。
【図５】端末間で送受信される語いテーブルを示す図。
【図６】自端末と他端末との語いテーブルを比較して類似度を算出する方法を示す図。
【図７】（Ａ）は、所定の他端末から、自端末との類似度が所定値以上の単語を検索する例を示す図である。
（Ｂ）は、特定の単語について、その単語を語いテーブルに含んでいる端末名を検索する例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの構成図。
【図９】図８に示されている端末２０の機能ブロック図。
【図１０】図８に示されているサーバの機能ブロック図。
【図１１】図１０に示されているサーバの処理、各端末間の処理、及びサーバと端末間でのデータの送受信を示すシーケンス図。
【図１２】類似度計算結果やグルーピング結果の要求及び提供に関して、端末とサーバとの間のデータの送受信を示すシーケンス図。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの変形例の構成図。
【図１４】図１３に示されている各端末の処理、サーバの処理及び各端末とサーバとの間でのデータの送受信を示すシーケンス図。
【図１５】本発明の第３の実施形態に係るコミュニティ形成支援システムの構成図。
【図１６】図１５に示されているサーバの機能ブロック図。
【図１７】図１６に示されているサーバ６０のフロー図。
【符号の説明】
１０　端末
２０　端末
３０　端末
５０　サーバ
６０　サーバ
１０１　　　　キーボード
１０２　　　　マウス
１０３　　　　カナ漢字変換部
１０４　　　　辞書メモリ
１０５　　　　メール送受信部
１０６　　　　テキスト入力部
１０７　　　　文書ファイルメモリ
１０８　　　　単語分解部
１０９　　　　単語ＤＢ管理部
１１０　　　　語いテーブルメモリ
１１１　　　　端末間通信部
１１２　　　　他端末語いテーブル管理部
１１３　　　　他端末語いテーブルメモリ
１１４　　　　単語類似度計算部
１１５　　　　表示部
２１６　　　　グルーピング結果類似度計算結果ブラウザ
５１１　　　　通信部
５１２　　　　全端末語いテーブル管理部
５１３　　　　全端末語いテーブルメモリ
５１４　　　　単語類似度計算部
５１５　　　　グルーピング部
５１６　　　　表示部
５１７　　　　グルーピング結果類似度計算結果検索部
６０５　　　　メール送受信部
６０６　　　　テキスト入力部
６０８　　　　単語分解部
６０９　　　　単語ＤＢ管理部
６１０　　　　全端末語いテーブルメモリ
６１７　　　　グルーピング結果単語類似度計算結果検索部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a community formation support system that supports formation of a community by transmitting and receiving data between terminals, a terminal, a server, and a program thereof.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, information has been aggregated from a large number of users, and based on the aggregated information, an administrator can provide services suited to each user or group users who are interested in predetermined matters. Is being done.
[0003]
In particular, in recent years, with the advance of computer technology and information communication technology, a service has been provided to users through a network such as the Internet, which aggregates information from users and forms a community based on the information (for example, And Patent Document 1).
[0004]
[Patent Document 1]
JP 2001-222607 A
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the related art, a certain form is prepared in order to collect information from the user, the user fills in the form, and collects the information in a server or the like. As a result, the user has a burden of inputting information, and the number of users who can continuously obtain useful information is limited. Therefore, there is a high possibility that the aggregated information tends to become obsolete.
[0006]
In addition, since information is acquired in a certain form, the information to be aggregated tends to be formulated, and there is a disadvantage that useful information different from the form cannot be captured.
[0007]
Further, there is a problem in that the management side has a large effort to examine the contents of the form to be input by the user and to organize the acquired information, and the management cost for the aggregation of a large amount of information increases. is there.
[0008]
SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above-described related art, an object of the present invention is to search for a user having an interest close to a user's interest without being conscious of the user while using the terminal, And a terminal, server and program for supporting the formation of a community.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The community formation support terminal of the present invention includes: input means for inputting a sentence expression; extraction means for extracting a word from the input sentence expression; weighting means for assigning a weight to each of the extracted words; Storage means for storing the word weight in association with the vocabulary table, transmitting means for transmitting the vocabulary table to another terminal, and receiving means for receiving the vocabulary table of the terminal from another terminal, Calculating means for calculating a similarity between two lexical tables from the lexical table stored in the storage means and the lexical table received by the receiving means, based on the words and the weights; Ranking means for ranking each terminal based on the similarity of the means.
Further, the community formation support program of the present invention has functions corresponding to these means.
[0010]
The community formation support terminal of the present invention includes: input means for inputting a sentence expression; extraction means for extracting a word from the input sentence expression; weighting means for assigning a weight to each of the extracted words; Storage means for associating the weights of the words as a vocabulary table, transmitting means for transmitting the vocabulary table to a server for grouping terminals based on the vocabulary table, and a request for requesting the server for a grouping result Means, receiving means for receiving a grouping result from a server, transmitting means for transmitting the lexical table to a server for calculating similarity between terminals based on the lexical table, and requesting a similarity calculation result to the server Requesting means, and receiving means for receiving a similarity calculation result from the server.
Further, the community formation support program of the present invention has functions corresponding to these means.
[0011]
The community formation support terminal of the present invention includes a requesting unit that requests a server that groups terminals based on a vocabulary table for a grouping result, a receiving unit that receives the grouping result from the server, and a terminal that is based on the vocabulary table. The server includes requesting means for requesting a similarity calculation result from a server for calculating the similarity, and receiving means for receiving the similarity calculation result from the server.
Further, the community formation support program of the present invention has functions corresponding to these means.
[0012]
The community formation support server of the present invention is a receiving unit that receives, from each terminal, a vocabulary table indicating a word and the weight of the word in association with each other, and a storage unit that stores the vocabulary table of each terminal. Grouping means for grouping terminals based on the vocabulary table; receiving means for receiving a request for the grouping result from each terminal; and transmitting the grouping result to the requested terminal based on the request. And transmission means for performing the transmission.
Further, the community formation support program of the present invention has functions corresponding to these means.
[0013]
The community formation support server according to the present invention includes: a receiving unit that receives a document transmitted from a terminal; an extracting unit that extracts a word from the document; a weighting unit that assigns a weight to each extracted word; Storage means for storing a word and a weight of the word in association with each other as a vocabulary table, grouping means for grouping terminals based on the vocabulary table, and receiving a request for the grouping result from each terminal. Receiving means, transmitting means for transmitting a result of the grouping to the requested terminal based on the request, and a word corresponding to each terminal stored in the storage means based on the word and the weight. Calculating means for calculating the degree of similarity between tables; and a ranking means for performing relative ranking between terminals based on the degree of similarity of the calculating means. When, a receiving means for receiving a request of the ranking of the results from each terminal, based on the request, and transmission means for transmitting to said ranking terminal requested results.
Further, the community formation support program of the present invention has functions corresponding to these means.
[0014]
The community formation support system of the present invention performs grouping between terminals based on the similarity of words included in a sentence handled by a user between terminals in a network constructed by interconnecting terminals and servers. The system
The terminal includes an input unit that inputs a sentence expression, an extraction unit that extracts a word from the input sentence expression, a weighting unit that assigns a weight to each of the extracted words, and a word and a weight of the word. Storage means for storing the lexical table in association with the lexical table; transmitting means for transmitting the lexical table to another terminal; receiving means for receiving the lexical table of the terminal from another terminal; and the word and the weight Calculating means for calculating the similarity between two lexical tables from the lexical table stored in the storage means and the lexical table received by the receiving means, based on Ranking means for ranking each terminal based on the vocabulary, transmitting means for transmitting the vocabulary table to a server for grouping the terminals based on the vocabulary table, Comprising a requesting means for requesting the fruit, receiving means for receiving a grouping result from the server, and
The server receives, from each terminal, a vocabulary table indicating a word and the weight of the word in association with each other; a storage unit that stores a vocabulary table of each terminal; Grouping means for grouping terminals, receiving means for receiving a request for the grouping result from each terminal, and transmitting means for transmitting the grouping result to the requested terminal based on the request, It has.
[0015]
Further, the community formation support system of the present invention is a network constructed by interconnecting terminals and servers, and groups between terminals based on the similarity of words included in sentences handled by users between terminals. A system that performs
The terminal includes an input unit that inputs a sentence expression, an extraction unit that extracts a word from the input sentence expression, a weighting unit that assigns a weight to each of the extracted words, and a word and a weight of the word. A storage unit that stores the vocabulary table in association with the vocabulary table; a transmission unit that transmits the vocabulary table to a server that groups terminals based on the vocabulary table; a request unit that requests the server for a grouping result; A receiving unit that receives the grouping result, a transmitting unit that transmits the lexical table to a server that calculates the similarity between the terminals based on the lexical table, and a request unit that requests the similarity calculation result to the server. Receiving means for receiving the similarity calculation result from the server,
The server receives, from the terminal, a vocabulary table indicating a word and a weight of the word in association with each other, a storage unit storing a vocabulary table of the terminal, and Grouping means for grouping terminals; receiving means for receiving a request for the grouping result from each of the terminals; transmitting means for transmitting the grouping result to the requested terminal based on the request; and Calculating means for calculating the similarity between the vocabulary tables corresponding to the respective terminals stored in the storage means, based on the words and the weights; and Ranking means for performing relative ranking; receiving means for receiving a request for the result of the ranking from each terminal; and, based on the request, the result of the ranking. It comprises a transmitting means for transmitting the determined by a terminal, a.
[0016]
According to the above configuration, the user searches for a terminal having a high degree of similarity to the own terminal in the background without having to explicitly perform an operation such as information registration in the community formation support system, and the result of the automatic grouping is obtained. Can be obtained.
In addition, even if the user does not perform an explicit operation such as registering information in the community formation support system, the user can search for a terminal having a high similarity as a combination of the user's own terminal and the vocabulary in the background. It is possible to efficiently find other users who are interested in things or have knowledge of a certain thing. It is highly likely that the users of the terminals having high similarity are suitable as a partner who keeps in contact with each other or performs collaborative work.
Further, by using the grouping result by the server, it is possible to efficiently and accurately select a team or a community member who discusses or cooperates with a specific thing from the user group.
[0017]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of a community formation support system, a terminal, a server, and a program according to the present invention will be described with reference to the drawings.
(1st Embodiment)
FIG. 1 is a configuration diagram of a community formation support system according to the first embodiment of the present invention. This configuration is a case of only terminal-to-terminal communication that does not require a server, and is a so-called P2P (peer-to-peer) case.
In the present embodiment, a vocabulary table is transmitted and received between a plurality of terminals 10. The lexical table includes words used in each terminal 10, and each terminal 10 uses more words similar to the words used by its own terminal based on the lexical table. Search for a terminal.
[0018]
In the present embodiment, each terminal 10 performs transmission and reception of the vocabulary table with terminals other than the own terminal using the system of the present embodiment. That is, when the number of the terminals 10 using the system of the present embodiment is N, each terminal transmits and receives the lexical table to and from the N-1 terminals. In addition, the number of terminals that directly communicate with each other is reduced by the role of the terminal as a repeater.
[0019]
FIG. 1 shows a case where the number of terminals 10 using the system of the present embodiment is five, and each terminal transmits and receives a vocabulary table to and from four terminals. Generally, community formation is performed among a larger number of terminals. The terminals shown in FIG. 1 belong to a LAN, a corporate network, a regional network, and the like, and a vocabulary table is transmitted and received between terminals in the network.
[0020]
FIG. 2 is a functional block diagram of each terminal 10 shown in FIG.
The user of the terminal 10 usually uses the terminal 10 to input a sentence or search for an item of interest via the Internet. In text input and Internet search, the user uses the keyboard 101 and the mouse 102 to input characters or symbols into the terminal 10.
[0021]
When inputting a character, the kana-kanji conversion unit 103 refers to the dictionary memory 104 and converts a character or a symbol input by the keyboard 101 or the mouse 102 according to a conversion rule specific to the kana-kanji conversion unit 103. Convert. The dictionary memory 104 stores kana characters, kanji, alphabets, symbols, and the like corresponding to characters or symbols input by the keyboard 101 or the mouse 102, and stores the characters based on the characters input to the kana-kanji conversion unit 103. The corresponding character or symbol is returned to the kana-kanji conversion unit 103.
[0022]
The converted characters or symbols are output to the text input unit 106 for each converted unit, for example, for each word or sentence. As a pre-process for decomposing each word, the text input unit 106 inputs each unit converted from the kana-kanji conversion unit 103 as a text document.
[0023]
Further, when the user transmits and receives so-called mail documents such as an electronic mail, a chat, and an electronic bulletin board, the mail transmitting / receiving unit 105 outputs the text included in the mail documents to the text input unit 106 in the same manner as described above. The text input unit 106 inputs a text document for each document output from the mail transmission / reception unit 105.
[0024]
The document file memory 107 is a memory for storing a document file created by the user or a document file received and stored by a user via a network such as the Internet. The document file stored in the document file memory 107 is output to the text input unit 106 like the kana-kanji conversion unit 103 and the mail transmission / reception unit 105.
[0025]
The word decomposition unit 108 inputs a text document from the text input unit 106 and decomposes the text document into words. The decomposed word units are input to the word DB management unit 109. Decomposition into word units may be performed by performing morphological analysis on sentences. The morphological analysis is to analyze words constituting the information from text information, a part of speech of the word, reading of the word, and dependency information with other words.
[0026]
The word DB management unit 109 counts the appearance frequency of the input word, and assigns a weight to each word according to the count value. Generally, the greater the frequency of appearance, the greater the weight given. This appearance frequency may be counted based on the number of appearances of a word during a predetermined period. For example, the frequency of appearance of words during the past month is counted. Further, it may be set so that the user can change these periods.
Weights may be set only for words whose count value is equal to or greater than a predetermined number within a predetermined period.
[0027]
Furthermore, by using TFIDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), link information between words may be obtained, and the weight may be determined based on the link information.
For example, the word DB management unit 109 refers to another term dictionary (not shown) and adds a large weight to a term included in a predetermined term dictionary. The predetermined term dictionary may be set so that the user can select it.
Still further, the weight may be set so as to decrease with time. That is, it is interpreted that the word newly taken into the terminal 10 represents the characteristics of the user of the terminal 10 better. As described above, a plurality of variations can be considered for the method of calculating the weight and the appearance frequency. Further, these weights may be set so that the user can intentionally change them.
[0028]
The vocabulary table memory 110 stores words and weights set by the word DB management unit 109 in the form of a vocabulary table. When a new word is input from the word decomposition unit 108, the word DB management unit 109 refers to the lexical table memory 110 and checks whether the newly input word is stored in the lexical table memory 110. Is determined.
If the newly input word is not stored in the vocabulary table memory 110, the word DB management unit 109 extracts the word and sets the weight of the word. When a newly input word is stored in the vocabulary table memory 110, the weight of the word is set to be further increased. That is, the count value which is an index of the appearance frequency is increased.
[0029]
The inter-terminal communication unit 111 transmits the vocabulary table of the terminal 10 stored in the vocabulary table memory 110 to the four other terminals shown in FIG. In addition, the inter-terminal communication unit 111 receives the vocabulary table of each terminal from the four other terminals shown in FIG. Further, when the number of the terminals 10 using the system of the present embodiment is N, each terminal executes transmission and reception of the vocabulary table with the (N-1) terminals.
[0030]
Since only words and their weights are described in the vocabulary table, and a file containing a sentence is not transmitted to a communication partner as it is, privacy leakage from the terminal does not easily occur. To further ensure privacy protection, the vocabulary table is preferably transmitted encrypted.
[0031]
Also, the terminal communication unit 111 lowers the priority of the communication speed for transmitting and receiving the vocabulary table when the communication in the network is congested, and conversely, when the communication in the network is free, It is preferable that the setting is made so as to increase the priority for transmitting and receiving a new table. As a result, communication between terminals for supporting community formation is executed without interrupting other information communication in the network.
[0032]
The transmission and reception of the vocabulary table executed by the inter-terminal communication unit 111 is executed at a predetermined cycle. For example, the transmission of the vocabulary table is executed every five minutes by a timer function built in the terminal 10.
On the other hand, the vocabulary table may be set to be transmitted to another terminal as soon as the vocabulary table memory 110 is updated. In this case, the latest vocabulary table is always stored in each terminal.
[0033]
The other terminal vocabulary table management unit 112 outputs the vocabulary table received from the other terminal to the other terminal vocabulary table memory 113. If the vocabulary table of a certain terminal is already stored in the other-terminal vocabulary table memory 113, the other-terminal vocabulary table management unit 112 stores the vocabulary table newly received by the inter-terminal communication unit 111 with the vocabulary table. Then, the old vocabulary table is compared with the old vocabulary table of the terminal stored in the other terminal vocabulary table memory 113, and the old vocabulary table is updated based on the new vocabulary table.
[0034]
The other terminal vocabulary table memory 113 stores the updated vocabulary table of the other terminal based on the information output from the other terminal vocabulary table management unit 112.
[0035]
The word similarity calculation unit 114 calculates the similarity between the vocabulary table stored in the vocabulary table memory 110 of the own terminal and the vocabulary table stored in the vocabulary table memory 113 of the other terminal.
The similarity calculation searches for a word in the lexical table of its own terminal that matches the word in the lexical table of each other terminal. If there is a matched word in the search, the weights of the words are multiplied.
When calculating the similarity, the word similarity calculation unit 114 refers to the terminal ID included in the vocabulary table and checks from which terminal the vocabulary table of the other terminal is received. Then, a terminal to which the similarity is calculated is identified.
[0036]
Further, a set of matching words is searched between the lexical table of the own terminal and a lexical table of a certain other terminal, and the sum of all weights multiplied for each of the matching sets of words is calculated. This sum indicates the similarity between the terminals, and the greater the sum, the higher the similarity.
This similarity calculation is executed between the lexical table of its own terminal and the lexical tables of all other terminals. As a result, in the present embodiment, since there are five terminals as shown in FIG. 1, four sums, which are the results of similarity calculation, are obtained.
Based on the similarity calculation result, the word similarity calculator 114 ranks the terminals according to the calculated sum indicating the similarity.
[0037]
By the processing of each of the above units, the user can calculate the similarity between the own terminal and the other terminal in the background without performing any operation, and automatically rank the other terminals according to the similarity. .
[0038]
The display unit 115 displays the similarity calculation result of the word similarity calculation unit 114. For example, a list such as the user name of the terminal is displayed in the order of the highest similarity with the own terminal. The displayed name is not limited to the user name, but may be any name that can confirm the other party, and may be, for example, a nickname. The display unit 115 can also display user registration information.
[0039]
Further, when a user of the own terminal inputs a specific word using the keyboard 101 and the mouse 102, a user name of another terminal having a large weight of the word may be displayed.
[0040]
Furthermore, the word DB management unit 109 may be set to refer to a thesaurus dictionary (not shown) to extract synonyms of the word input from the word decomposition unit 108. Each extracted synonym is also given a weight. The word DB management unit 109 may be set to give a single weight to all synonyms, or may be given a specific weight based on a predetermined rule.
Many variations of the weight added to the synonyms as in the case of the above words are possible, and the weight is not limited to those listed here.
The thesaurus dictionary may be provided in each terminal, or may be stored in a server or the like on a network. When a thesaurus dictionary is stored in a server or the like on a network, when extracting a synonym of a certain word, each terminal accesses the thesaurus dictionary via the network and refers to the dictionary.
[0041]
FIG. 3 is a sequence diagram showing processing of each terminal shown in FIG. 1 and data transmission / reception between terminals. Here, a case where a vocabulary table is transmitted and received between terminal A and terminal B is shown.
In the terminal A, the text input unit 106 and the word decomposition unit 108 extract words from the words subjected to the kana-kanji conversion, the words included in the mail, and the document created by the user of the terminal itself (ST-A1). .
[0042]
The extracted words are weighted by the word DB management unit 109 of the terminal A as described above, and the synonyms and the weights of the synonyms are set. Then, the extracted word, the weight of the word, a synonym of the extracted word, and the weight of the synonym are registered as a vocabulary table in the vocabulary table memory 110 of the terminal A (ST-A2).
[0043]
The registered vocabulary table is transmitted to terminal B of another user by terminal-to-terminal communication unit 111 of terminal A (ST-A3).
[0044]
Terminal B receives the vocabulary table of terminal A transmitted by terminal A in step ST-A3 (ST-A4). The received vocabulary table of terminal A is updated by terminal B's other terminal linguistic table management unit 112 with the updated new vocabulary table of terminal A in terminal B's other terminal linguistic table memory 113 (ST). -A5).
[0045]
The similarity between the registered vocabulary table of terminal A and the vocabulary table of terminal B preliminarily registered in vocabulary table memory 110 of terminal B is calculated (ST-A6). Further, ranking is executed based on the similarity calculation result. Then, the result of the similarity calculation is displayed on the display unit 115 of the terminal B (ST-A7).
[0046]
On the other hand, also in the terminal B, the text input unit 106 and the word decomposition unit 108 of the terminal B extract a word, as in steps ST-A1, ST-A2, and ST-A3 (ST-A8). The extracted word is registered as a lexical table in the lexical table memory 110 of the terminal B (ST-A9), and the registered lexical table is transmitted to the terminal A by the terminal communication unit 111 of the terminal B. (ST-A10).
[0047]
Thereafter, the terminal A receives the vocabulary table of the terminal B (ST-A11), and the received vocabulary table of the terminal B is updated by the other terminal vocabulary table management unit 112 of the terminal A. The new vocabulary table is registered in the other terminal vocabulary table memory 113 of the terminal A (ST-A12). Subsequent steps are the same as step ST-A6 and subsequent steps in terminal B.
[0048]
FIG. 4 is a screen view displaying the ranking of other terminals.
The “user list” shown in the upper right of FIG. 4 shows the name of the terminal connected to the network at the time of opening this screen and the numerical value indicating the similarity between the terminal and the own terminal displaying this screen. Is displayed. This similarity is calculated based on the weight as described above.
[0049]
When the terminal name displayed in the “user list” is selected with the keyboard 101 or the mouse 102 and the “registration information” button below the “user list” is pressed, the terminal name shown in the lower left of FIG. 4 is displayed. In the “registration information”, registration information (name, e-mail address, extension telephone number, external telephone number, mobile telephone number, etc.) of the owner of the terminal name selected in the “user list” is displayed.
[0050]
When the terminal name displayed in the “user list” is selected with the keyboard 101 or the mouse 102 and the “vocabulary list” button below the “user list” is pressed, the terminal name shown in the lower right of FIG. By comparing the vocabulary table of the terminal selected in the "user list" with the vocabulary table of the terminal in the "vocabulary list with the user", the words that match between the vocabulary tables are extracted and the similarity is determined. It is displayed with the numerical value shown.
Therefore, the user can know other terminals having a high degree of similarity to the own terminal. Further, similar words and their similarity can be known.
[0051]
Conversely, if one or more words are selected from the words displayed in the “vocabulary list with the user” and the “rank by vocabulary selection” button is pressed, at least one of the selected words is displayed in the word list. The terminal names registered in the table are displayed in the "user list" together with the similarity.
Therefore, the user can select a word and search for a user who is interested in the word.
[0052]
Select one or more of the terminals displayed in the "user list" and press the "send message" button above the "user list" to send a message to the selected terminal be able to. When the "message transmission" button is pressed, an input screen for a message to be transmitted is displayed. After inputting the message, pressing a send button on the screen sends the message to the selected user.
[0053]
The message is automatically received, and when the “New Arrival” button displayed at the upper left of FIG. 4 is pressed, the received message is displayed in “New Arrival Message”.
Thus, the user can send a message to the user as soon as he knows the user who seems to be interested in him.
[0054]
Below the “new message”, there are buttons for “Next” and “Prev”. Use these buttons to move to another message when there are multiple messages that have arrived. By pressing these buttons, a plurality of incoming messages can be viewed.
[0055]
FIG. 5 is a diagram showing a vocabulary table transmitted and received between terminals. FIG. 5 shows a data structure in a terminal to which a vocabulary table of N-1 terminals is related.
A total of N-1 vocabulary tables are transmitted from the N-1 other terminals to the own terminal. The vocabulary table includes terminal identification information (terminal ID) unique to each terminal. The terminal identification information (terminal ID) includes the host name of the terminal that is the source of the vocabulary table, the IP address of the terminal, the user name of the terminal, the nickname of the user on the network, the telephone number of the user, It contains the name of the department to which the user belongs and the mail address of the user. Based on the terminal identification information, the own terminal identifies from which terminal the lexical table has been transmitted.
FIG. 6 is a diagram illustrating a method of comparing the lexical tables of the own terminal and another terminal to calculate the similarity.
The vocabulary table of the own terminal records the words obtained by the word decomposition unit 108 and the weights given to each word by the word DB management unit 109.
Similarly, the vocabulary table of the other terminal also records the words and the weight of each word.
[0056]
The similarity between the lexical table of the other terminal received by the own terminal and the lexical table of the own terminal is calculated one by one.
Here, a case will be described in which the similarity is compared with that of Yamazaki of the vocabulary table of another terminal.
[0057]
A word that matches a word in the lexical table of its own terminal is searched for from a word in the lexical table of Yamazaki.
If there is a matching word, the product of the weight assigned to the word in the lexical table of the own terminal and the weight in the lexical table of Yamazaki is calculated.
[0058]
The similarity S (k) is
S (k) = {ω} × {ω '}
Is represented by Here, {ω} is the weight of a certain word included in the lexical table of the own terminal, and {ω ′} is the weight of a certain word included in the lexical table of the other terminal. Is the weight of a word included in the lexical table of the word.
[0059]
Then, all the words that match all the words in the lexical table of the own terminal are extracted from the lexical table of Yamazaki, and the weights of the extracted words and the weights of the matching words in the lexical table of the own terminal are extracted. And the product is taken.
[0060]
All the integrated weights are added to obtain a similarity S (k) (k = 1, 2,..., N−1). Here, k is a number corresponding to another terminal, and in FIG. 6, k = 1 is yamazaki, k = 2 is saito, and k = N−1 is ohtani.
[0061]
This sum is related to all words and synonyms that satisfy the condition that a word that matches a word included in the lexical table of the own terminal is included in the lexical table of the other terminal.
[0062]
In the case of Yamazaki, S (1) is obtained and added to the lexical table of Yamazaki.
In this way, calculation is performed up to S (N-1). According to these S (1) to S (N-1), as shown in FIG. 6, it is possible to sort (sort) the other terminals in descending order of S (k) and recognize other terminals in descending order of similarity. it can.
[0063]
Similarly to the vocabulary table of the own terminal, each word may be linked to record a synonym and the weight of the synonym. At this time, the thesaurus dictionary may be set so that synonyms are selected from words. Further, when calculating the similarity S (k), the similarity S (k) may be calculated in consideration of a synonym and its weight.
[0064]
FIG. 7A is a diagram illustrating an example of searching for a word whose similarity with the own terminal is equal to or more than a predetermined value from another predetermined terminal.
In the “user list”, other terminals are displayed in order of similarity. The displayed terminal is in a certain company network. In the example of FIG. 7A, it is displayed that the list is a user list of terminals in the network of the ** part in Fuji Research Institute. Here, the user of the terminal selects “yamazaki / 55 point” using the keyboard 101 or the mouse 102 or the like. This 55 point indicates the degree of similarity, and the higher the value (the own terminal and other terminals), the more frequently the same or similar words are used between the own terminal and the terminal. Can be guessed to be suitable as a partner.
[0065]
When the “vocabulary list” button below the “user list” is pressed while “yamazaki” is selected, the terminal “yamazaki” (where “yamazaki” is the selected terminal name) is displayed in the “vocabulary list with the user”. Words that match between the lexical table and the terminal and the lexical table are extracted and displayed together with the similarity.
[0066]
In the example of FIG. 7 (A), in the “vocabulary list with the user”, the words matching the genome / 18 points, the system biology / 10 points,..., The design pattern / 1 point between the Yamazaki and the own terminal. It is shown that there is. The number after each matched word indicates the similarity of each word.
The sum of these similarities is equal to the similarity shown after the terminal name selected in the user list. In FIG. 7A, 55 points of Yamazaki / 55 points are equal to the number of points obtained by adding 18, 10,..., 1 of genome / 18 points, system biology / 10 points,..., Design pattern / 1 point.
[0067]
FIG. 7B is a diagram illustrating an example of searching for a terminal name that includes a specific selected word in the vocabulary table.
When the user selects one or more words from the words displayed in the "vocabulary list with the user", a terminal name in which at least one of the selected words is registered in the vocabulary table is searched together with the similarity. Is done.
[0068]
In FIG. 7B, the user has selected “GRID”, “information home appliance”, and “ubiquitous” in the “vocabulary list with user”. Subsequently, when the user presses the “ranking by vocabulary selection” button, the vocabulary table of the other terminal stored in the vocabulary table memory 113 of the other terminal has a terminal name including at least one selected word. Is displayed in the “user list” together with the similarity.
[0069]
In the example of FIG. 7B, the terminal names of “yamazaki”, “saito”, and “ohtani” are displayed in the “user list”, and the selected words (“GRID”, “GRID”, “ Information appliances "or" ubiquitous ").
[0070]
Further, the degree of similarity is shown after the terminal name displayed in the “user list”. FIG. 7B shows that the degrees of similarity of the words “GRID”, “information home appliance”, and “ubiquitous” selected by the user are 6 points, 2 points, and 2 points, respectively.
According to the first embodiment described above, it is possible for the user to automatically execute a search for a terminal having a high degree of similarity to the terminal itself in the background without performing any operation. Further, since each terminal only needs to perform the similarity calculation process N−1 times, it is possible to distribute the calculation load to each terminal, rather than collecting the lexical tables from all the terminals into the server and performing the similarity calculation process. Therefore, it is possible to increase the processing capacity of the entire system.
(Second embodiment)
FIG. 8 is a configuration diagram of a community formation support system according to the second embodiment of the present invention.
The community formation support system of this embodiment includes a server 50 for monitoring all terminals in addition to the configuration of the first embodiment. This embodiment is the same as the configuration of the first embodiment except that the server 50 is provided.
The server 50 can receive the terminal identification information and the vocabulary table transmitted from each terminal, calculate the similarity between the terminals based on the information, and perform the grouping of the terminals (users).
[0071]
FIG. 9 is a functional block diagram of the terminal 20 shown in FIG.
The terminal 20 of the present embodiment has a grouping result similarity calculation result browser 216 added to the configuration of the terminal 10 of the first embodiment. The grouping result similarity calculation result browser 216 transmits a request for obtaining a similarity calculation result or a grouping result calculated by the server 50 to the server 50, and receives the result from the server 50.
The other components 201 to 215 are the same as the components 101 to 115 in FIG.
[0072]
FIG. 10 is a functional block diagram of the server 50 shown in FIG.
The general terminal 20 transmits a vocabulary table including terminal identification information to the server 50. These vocabulary tables are received by the communication unit 511. The communication unit 511 only receives the vocabulary table transmitted from each terminal, and does not transmit information from the server 50.
The terminal 20 transmits the vocabulary table to the server 50 periodically (eg, at intervals of several minutes) by the timer function.
[0073]
The all-terminals vocabulary table management unit 512 stores the vocabulary tables received from all the terminals in the all-terminals vocabulary table memory 513. When a new vocabulary table is received from a terminal whose vocabulary table is already stored in the all-terminals vocabulary table memory 513, this vocabulary table is replaced with the latest received vocabulary table.
[0074]
The all-terminal vocabulary table memory 513 stores the updated vocabulary table of the other terminal based on the information output from the all-terminal vocabulary table management unit 512.
[0075]
The word similarity calculation unit 514 extracts any two lexical tables from the lexical tables of each terminal stored in the all-terminal lexical table memory 513, and executes similarity calculation between the lexical tables. I do.
The word similarity calculation unit 514 calculates the sum of all the values obtained by multiplying the mutual weights for all the words that match between the two lexical tables. This sum indicates the similarity between the terminals, and the greater the sum, the higher the similarity.
The word similarity calculation unit 514 performs the similarity calculation between all lexical tables. As a result, in the example shown in FIG. 8, ten sums, which are the similarity calculation results of five terminals, are obtained.
The grouping unit 515 performs terminal grouping based on the similarity calculated by the word similarity calculation unit 514. Focusing on a certain word, grouping calculates the product of the weight of the word at the terminal having the word and the weight of the word between all terminals other than the terminal, and sums the products to a group similarity. Degree. That is, for a word weight ω,
Group similarity of user A = ω (A) × Σω (I)
It is. Here, ω (A) means the weight at terminal A, I indicates all users other than A, and Σ is the sum of I. This group similarity is executed for all the users in the network, and the users are arranged in the descending order of the group similarity, and the users having a predetermined number of persons or a predetermined group similarity or more are regarded as the same group.
[0076]
In this grouping, the group similarity can be formed by examining the group similarity between a plurality of words. In this case, the group similarity is calculated for each word, and the sum of the group similarities is calculated for each user. Then, a group similarity between a plurality of words is calculated, and this score is analyzed in the same manner as described above, and a group can be extracted.
[0077]
The similarity calculation result obtained by the word similarity calculation unit 514 and the grouping result obtained by the grouping unit 515 are provided to the terminal by the grouping result similarity calculation result search unit 517 in accordance with a request from the terminal 20. . Further, the grouping result similarity calculation result search unit 517 can also display the similarity calculation result and the grouping result on the display unit 516.
[0078]
According to this grouping, a user who is interested in a specific word in the network can be selected, and for example, when a project team is formed, a possible candidate of a member can be selected.
[0079]
FIG. 11 shows the processing of the server 50 shown in FIG. 10, the processing between the terminals 20 (between the terminals A and B), and the processing between the server 50 and the terminals 20 (between the terminals A and B). FIG. 5 is a sequence diagram showing transmission and reception of data in the first embodiment.
Since the data transmission and reception between the terminal A and the terminal B are the same as the operation described with reference to FIG. 3 in the first embodiment, the operation between the server 50 and each terminal will be described here. .
[0080]
The contents of the vocabulary table memory 210 of each terminal (terminal A and terminal B) of the user (registered words, weights of the words, synonyms of the words, and weights of the synonyms) are transmitted to other terminals. At the same time, it is also transmitted to the server 50 (ST-B3 and ST-B15).
[0081]
Server 50 receives, via communication unit 511, the vocabulary table for terminal A transmitted in step ST-B3 and the vocabulary table for terminal B transmitted in step ST-B15. Further, although not shown in FIG. 11, the server 50 also receives the vocabulary table of the terminal from all other terminals in the network.
All the received vocabulary tables are registered in the all-terminal vocabulary table memory 513 of the server 50 by the all-terminal vocabulary table management unit 512 (ST-B5).
[0082]
Similarity calculation is performed for all combinations of lexical tables registered in the all-terminal lexical table memory 513 (ST-B6). When the number of terminals in the network is N, the number of combinations of terminals for which the similarity calculation is performed is N (N-1) / 2. In the example of this embodiment (FIG. 8), since N = 5, the number of combinations for which the similarity is calculated is 10.
The above-described grouping processing is executed based on the similarity calculation result (ST-B7). The grouping result is displayed on the display unit 516 of the server 50, and is accumulated and analyzed as similarity data (ST-B8).
[0083]
FIG. 12 is a sequence diagram showing transmission and reception of data between the terminal and the server with respect to the request and provision of the similarity calculation result and the grouping result.
When a certain user wants to obtain a similarity calculation result or a grouping result, search request data is transmitted from the user's terminal 20 to the server 60 (ST-B30).
[0084]
Server 60 receives the search request data (ST-B31). Then, the grouping result similarity calculation result search unit 517 searches the word similarity calculation result or the grouping result based on the search request data to find the similarity calculation result or the grouping result corresponding to the search request data (ST- B32).
The found similarity calculation result or grouping result is transmitted from the grouping result similarity calculation result search unit 517 to the terminal that is the transmission source of the search request data (ST-B33). The terminal 20 receives the similarity calculation result or the grouping result (ST-B34), and displays the word similarity calculation result on the grouping result similarity calculation result browser 216 (ST-B35).
[0085]
FIG. 13 is a configuration diagram of a modification of the community formation support system according to the second embodiment of the present invention.
In the present modification, the terminal 20 does not transmit the lexical table to each of the other terminals 20, and the terminal 20 differs from the second embodiment only in that the terminal 20 transmits the lexical table only to the server 50. .
Each terminal 20 does not include 211 to 214 in FIG. The server 50 has the same configuration as that of FIG.
[0086]
FIG. 14 is a sequence diagram showing the processing of each terminal 20, the processing of the server, and the transmission and reception of data between each terminal 20 and the server 50 shown in FIG.
The operation of the terminal 20 is the same as that of the second embodiment until each terminal 20 registers the vocabulary table (ST-D2). This embodiment is different from the first and second embodiments in that each terminal 20 transmits a vocabulary table only to the server 60 (ST-D3).
[0087]
Server 60 receives the vocabulary table from terminal A (ST-D4). Although not shown in FIG. 14, similarly, the server 60 receives the vocabulary table from all the other terminals in the network.
[0088]
The next steps ST-D5, ST-D6, and ST-D7 are the same as steps ST-B5, ST-B6, and ST-B7 shown in FIG. 11 in the second embodiment. The result of the word similarity calculation process obtained in step ST-D6 is stored in the grouping result word similarity calculation result search unit 517 (ST-D8).
[0089]
According to the above-described second embodiment and its modified example, in addition to the effects of the first embodiment, the server can grasp all the similarities between the terminals in the network.
(Third embodiment)
FIG. 15 is a configuration diagram of a community formation support system according to the third embodiment of the present invention.
In the system shown in FIG. 15, when a so-called e-mail document such as an e-mail, a chat, and an electronic bulletin board is transmitted from a certain terminal 30 to a predetermined destination, the server 60 performs a process of transferring the e-mail document. The text contained in the mail document is decomposed into words, and a vocabulary table of a terminal that has transmitted the mail document is created and stored. Further, this system performs similarity calculation and grouping processing.
[0090]
FIG. 16 is a functional block diagram of the server shown in FIG.
The server 60 of the present embodiment is different from the server 50 shown in FIG. 10 in the blocks up to the input to the word similarity calculation unit 514. 511 to 513 disappear, and blocks (606, 608, 609, 610) for receiving the mail by the mail transmitting / receiving unit 605 and extracting words included in the mail are added. 606, 608, and 609 are the same as 206, 208, and 209 of the terminal 20 of the second embodiment. The all-terminal vocabulary table memory 610 stores words extracted from mail received for each terminal and their weights.
[0091]
FIG. 17 is a flowchart of the server 60 shown in FIG.
The server 60 receives a mail from a certain terminal 30 (ST-E1). The text input unit 606 inputs a mail, and the word decomposition unit 608 extracts words from the received mail (ST-E2). The extracted words are weighted by the word DB management unit 609, and registered in the vocabulary table corresponding to the word and the terminal of the mail that received the weights (ST-E3).
Steps ST-E4 to ST-E6 are the same as steps ST-B6 to ST-B8 shown in FIG.
[0092]
According to the third embodiment described above, a user can search for a terminal having a high degree of similarity to the terminal itself in the background without performing an explicit operation, and automatically execute grouping. Since each terminal does not perform the word similarity calculation process, there is an effect that the load on each terminal is reduced.
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be variously modified and implemented within the technical scope.
[0093]
【The invention's effect】
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to the community formation support system of this invention, its terminal, server, and program, while a user is using a terminal, he or she is conscious of a user's concerns while maintaining privacy and secret (security). Users having close interests can be found, and users having close interests can be found and grouped. For example, when assembling a project team, the leading candidates of the members can be selected.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of a community formation support system according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a functional block diagram of each terminal shown in FIG. 1;
3 is a sequence diagram showing processing of each terminal shown in FIG. 1 and transmission and reception of data between the terminals.
FIG. 4 is an exemplary screen view showing a degree of vocabulary matching with another terminal.
FIG. 5 is a diagram showing a vocabulary table transmitted and received between terminals.
FIG. 6 is a diagram showing a method of calculating a similarity by comparing a lexical table between the own terminal and another terminal.
FIG. 7A is a diagram illustrating an example in which a predetermined other terminal searches for a word having a similarity with its own terminal that is equal to or greater than a predetermined value.
(B) is a diagram showing an example of searching for a terminal name that includes a specific word in the lexical table.
FIG. 8 is a configuration diagram of a community formation support system according to a second embodiment of the present invention.
9 is a functional block diagram of a terminal 20 shown in FIG.
FIG. 10 is a functional block diagram of the server shown in FIG. 8;
11 is a sequence diagram showing processing of the server shown in FIG. 10, processing between terminals, and transmission and reception of data between the server and the terminals.
FIG. 12 is a sequence diagram showing transmission and reception of data between a terminal and a server with respect to request and provision of a similarity calculation result and a grouping result.
FIG. 13 is a configuration diagram of a modification of the community formation support system according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 14 is a sequence diagram showing processing of each terminal, processing of a server, and transmission and reception of data between each terminal and the server shown in FIG. 13;
FIG. 15 is a configuration diagram of a community formation support system according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a functional block diagram of the server shown in FIG. 15;
FIG. 17 is a flowchart of the server 60 shown in FIG. 16;
[Explanation of symbols]
10 terminals
20 terminals
30 terminals
50 servers
60 servers
101 keyboard
102 mouse
103 Kana-Kanji conversion unit
104 dictionary memory
105 Mail sending and receiving unit
106 Text input section
107 Document file memory
108 Word Decomposition Unit
109 Word DB Management Unit
110 lexical table memory
111 Terminal Communication Unit
112 Other terminal vocabulary table management unit
113 Other terminal vocabulary table memory
114 Word Similarity Calculation Unit
115 Display
216 Grouping result similarity calculation result browser
511 Communication unit
512 All terminal vocabulary table management unit
513 All terminal vocabulary table memory
514 Word Similarity Calculation Unit
515 Grouping unit
516 display
517 Grouping result similarity calculation result search unit
605 Mail sending and receiving unit
606 Text input section
608 Word decomposition unit
609 Word DB management unit
610 All terminal vocabulary table memory
617 Grouping result word similarity calculation result search unit

Claims

Input means for inputting a sentence expression,
Extracting means for extracting a word from the input sentence expression;
Weighting means for weighting each of the extracted words;
Storage means for storing the words and the weights of the words in association with one another and storing them as a lexical table;
Transmitting means for transmitting the vocabulary table to another terminal,
Receiving means for receiving the terminal's vocabulary table from another terminal;
A lexical table stored in the storage unit, based on the words and the weights, and a calculating unit that calculates a similarity between the two lexical tables from the lexical table received by the receiving unit.
Ranking means for ranking each terminal based on the similarity of the calculation means,
A community formation support terminal comprising:

Transmitting means for transmitting the lexical table to a server for grouping terminals based on the lexical table;
Request means for requesting a grouping result from the server;
Receiving means for receiving the grouping result from the server;
The community formation support terminal according to claim 1, further comprising:

Input means for inputting a sentence expression,
Extracting means for extracting a word from the input sentence expression;
Weighting means for weighting each of the extracted words;
A storage unit that stores a word and a weight of the word in association with each other as a lexical table; a transmitting unit that transmits the lexical table to a server that groups terminals based on the lexical table;
Request means for requesting a grouping result from the server;
Receiving means for receiving the grouping result from the server;
Transmitting means for transmitting the lexical table to a server that calculates the similarity between the terminals based on the lexical table,
Request means for requesting a similarity calculation result to the server;
Receiving means for receiving the similarity calculation result from the server;
A community formation support terminal comprising:

Request means for requesting a grouping result from a server that groups terminals based on the lexical table;
Receiving means for receiving the grouping result from the server;
Request means for requesting a similarity calculation result from a server that calculates similarity between terminals based on the lexical table;
Receiving means for receiving the similarity calculation result from the server;
A community formation support terminal comprising:

Receiving means for receiving, from each terminal, a vocabulary table indicating words and the weights of the words in association with each other;
Storage means for storing a vocabulary table of each terminal,
Grouping means for grouping terminals based on the vocabulary table;
Receiving means for receiving a request for the result of the grouping from each terminal,
Transmitting means for transmitting a result of the grouping to the requested terminal based on the request;
A community formation support server comprising:

Based on the words and the weights, calculating means for calculating the similarity between the vocabulary tables corresponding to each terminal stored in the storage means,
Ranking means for performing relative ranking between terminals based on the similarity of the calculation means,
Receiving means for receiving a request for the result of the ranking from each terminal,
Transmitting means for transmitting the result of the ranking to the requested terminal based on the request;
The community formation support server according to claim 5, further comprising:

Receiving means for receiving a document transmitted from the terminal;
Extracting means for extracting words from the document;
Weighting means for weighting each of the extracted words;
Storage means for storing a word and a weight of the word for each terminal in association with a vocabulary table;
Grouping means for grouping terminals based on the vocabulary table;
Receiving means for receiving a request for the result of the grouping from each terminal,
Transmitting means for transmitting a result of the grouping to the requested terminal based on the request;
Based on the words and the weights, calculating means for calculating the similarity between the vocabulary tables corresponding to each terminal stored in the storage means,
Ranking means for performing relative ranking between terminals based on the similarity of the calculation means,
Receiving means for receiving a request for the result of the ranking from each terminal,
Transmitting means for transmitting the result of the ranking to the requested terminal based on the request;
A community formation support server comprising:

On the computer,
An input function for inputting a sentence expression,
An extraction function for extracting a word from the input sentence expression;
A weighting function of assigning a weight to each of the extracted words,
A storage function for storing a word and a weight of the word in association with each other as a lexical table;
A transmission function of transmitting the vocabulary table to another terminal;
A receiving function for receiving the vocabulary table of the terminal from another terminal,
Based on the word and the weight, the stored lexical table, a calculation function for calculating the similarity between the two lexical tables from the received lexical table,
A ranking function for ranking each terminal based on the similarity;
Community formation support program to realize

On the computer,
A transmission function of transmitting the lexical table to a server that groups terminals based on the lexical table;
A request function for requesting a grouping result from the server;
A receiving function for receiving a grouping result from the server,
9. The community formation support program according to claim 8, further realizing:

On the computer,
An input function for inputting a sentence expression,
An extraction function for extracting a word from the input sentence expression;
A weighting function of assigning a weight to each of the extracted words,
A storage function of storing a word and a weight of the word in association with each other as a vocabulary table, a transmission function of transmitting the vocabulary table to a server that groups terminals based on the vocabulary table,
A request function for requesting a grouping result from the server;
A receiving function for receiving a grouping result from the server,
Transmitting means for transmitting the lexical table to a server that calculates the similarity between the terminals based on the lexical table,
A request function for requesting the similarity calculation result to the server;
A receiving function of receiving a similarity calculation result from the server,
Community formation support program to realize

On the computer,
A request function for requesting a grouping result from a server that groups terminals based on a vocabulary table;
A receiving function for receiving a grouping result from the server,
A request function for requesting a similarity calculation result from a server that calculates similarity between terminals based on a lexical table;
A receiving function of receiving a similarity calculation result from the server,
Community formation support program to realize

On the computer,
A receiving function of receiving, from each terminal, a vocabulary table indicating a word and the weight of the word in association with each other;
A storage function of storing a vocabulary table of each terminal;
A grouping function for grouping terminals based on the vocabulary table;
A receiving function of receiving a request for a result of the grouping from each terminal;
A transmission function of transmitting a result of the grouping to the requested terminal based on the request;
Community formation support program to realize

On the computer,
A calculating function of calculating a similarity between vocabulary tables corresponding to the stored terminals based on the words and the weights;
A ranking function for performing relative ranking between terminals based on the similarity;
A receiving function of receiving a request for the result of the ranking from each terminal;
Based on the request, a transmission function of transmitting the ranking result to the requested terminal,
13. The community formation support program according to claim 12, further realizing:

On the computer,
A receiving function for receiving a document transmitted from the terminal,
An extraction function for extracting words from the document;
A weighting function of assigning a weight to each of the extracted words,
A storage function for storing a word and a weight of the word for each terminal in association with a lexical table,
A grouping function for grouping terminals based on the vocabulary table;
A receiving function of receiving a request for a result of the grouping from each terminal;
A transmission function of transmitting a result of the grouping to the requested terminal based on the request;
A calculating function of calculating a similarity between vocabulary tables corresponding to the stored terminals based on the words and the weights;
A ranking function for performing relative ranking between terminals based on the similarity;
A receiving function of receiving a request for the result of the ranking from each terminal;
Based on the request, a transmission function of transmitting the ranking result to the requested terminal,
Community formation support program to realize

In a network constructed by interconnecting each terminal and server, a system that performs grouping between terminals based on the similarity of words included in a sentence handled by a user between each terminal,
The terminal is
Input means for inputting a sentence expression,
Extracting means for extracting a word from the input sentence expression;
Weighting means for weighting each of the extracted words;
Storage means for storing the words and the weights of the words in association with one another and storing them as a lexical table;
Transmitting means for transmitting the vocabulary table to another terminal,
Receiving means for receiving the terminal's vocabulary table from another terminal;
A lexical table stored in the storage unit, based on the words and the weights, and a calculating unit that calculates a similarity between the two lexical tables from the lexical table received by the receiving unit.
Ranking means for ranking each terminal based on the similarity of the calculation means,
Transmitting means for transmitting the lexical table to a server for grouping terminals based on the lexical table;
Request means for requesting a grouping result from the server;
Receiving means for receiving the grouping result from the server;
With
The server comprises:
Receiving means for receiving, from each terminal, a vocabulary table indicating words and the weights of the words in association with each other;
Storage means for storing a vocabulary table of each terminal,
Grouping means for grouping terminals based on the vocabulary table;
Receiving means for receiving a request for the result of the grouping from each terminal,
Transmitting means for transmitting a result of the grouping to the requested terminal based on the request;
A community formation support system comprising:

In a network constructed by interconnecting each terminal and server, a system that performs grouping between terminals based on the similarity of words included in a sentence handled by a user between each terminal,
The terminal is
Input means for inputting a sentence expression,
Extracting means for extracting a word from the input sentence expression;
Weighting means for weighting each of the extracted words;
A storage unit that stores a word and a weight of the word in association with each other as a lexical table; a transmitting unit that transmits the lexical table to a server that groups terminals based on the lexical table;
Request means for requesting a grouping result from the server;
Receiving means for receiving the grouping result from the server;
Transmitting means for transmitting the lexical table to a server that calculates the similarity between the terminals based on the lexical table,
Request means for requesting a similarity calculation result to the server;
Receiving means for receiving the similarity calculation result from the server;
With
The server comprises:
Receiving means for receiving, from the terminal, a vocabulary table indicating words and the weights of the words in association with each other;
Storage means for storing a vocabulary table of the terminal,
Grouping means for grouping terminals based on the vocabulary table;
Receiving means for receiving a request for the result of the grouping from each terminal,
Transmitting means for transmitting a result of the grouping to the requested terminal based on the request;
Based on the words and the weights, calculating means for calculating the similarity between the vocabulary tables corresponding to each terminal stored in the storage means,
Ranking means for performing relative ranking between terminals based on the similarity of the calculation means,
Receiving means for receiving a request for the result of the ranking from each terminal,
Transmitting means for transmitting the result of the ranking to the requested terminal based on the request;
A community formation support system comprising: