JP2007004779A - リンク生成、リンク重要度及び類似文書に関する情報処理方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの挙動及びその変化に基づき適切に文書間のリンク付けを行う。
【解決手段】文書管理システムに対するユーザのアクセス履歴ログデータにおけるメタデータに関連するログデータから、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを生成し、遷移データを用いて、各メタデータについて当該メタデータに到達する前の挙動と当該メタデータに到達した後の挙動とに基づきメタデータの寄与値を算出する。そして遷移データ及びメタデータの寄与値に基づき、特定期間における第1メタデータから遷移先となる第2メタデータへのリンク寄与値を算出する。その後、特定期間における上記リンクのリンク寄与値と特定期間より前の期間における上記リンクのリンク評価値とに基づき、特定期間における上記リンクのリンク評価値を算出し、特定期間におけるリンク評価値に基づき、上記リンクの生成の是非を判断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、データの管理技術に関する。

例えば、特開２００４−３５５４４０号公報（特許文献１）には、データ及びデータ間の関連性を人間の感覚に即した形で提示できるようにするための技術が開示されている。具体的には、メタデータ間のリンク関係をリンク元及びリンク先の識別情報の対のデータとして保持する第１データ構造と、各メタデータについて、当該メタデータに関連するファイルへのリンク・データを少なくとも含む第２データ構造と、メタデータの分類を規定する第３データ構造とを含み、メタデータの分類とメタデータ間のリンク関係とが独立に設定可能なデータ構造を利用するものである。しかしながら、第１データ構造が適切に構成されないと、このようなデータ構造を有する文書管理システムを利用するユーザは、必要とするデータを効率よく取得することができない。上記公報ではこの点について解決策は提示されていない。

また、データ間の関連付けに関連して例えば特開２００２−２０７７２６号公報には、文書の分類整理や関連付けなどの事前作業を行うことなく、操作対象文書に関連した文書を抽出し、それを容易に参照できるようにするための技術が開示されている。具体的には、操作履歴管理部は、文書操作装置による文書操作の履歴情報を生成し、操作履歴情報保存部に保存する。関連文書処理部は、文書操作装置で操作される文書の操作履歴情報と、他の文書の操作履歴情報とを、ユーザにより選ばれた１つ以上の項目に関して照合することにより、操作対象文書と関連している可能性が高い文書を抽出し、そのリストを文書操作装置へ送る。ユーザは、表示装置に表示された関連文書リスト上で文書を選択することにより、その内容を参照できるというものである。なお、本公報には特許文献１のようなデータ構造は開示されていない。また操作履歴情報を用いることは開示されているが、操作履歴情報において時刻、内容、操作者、回数などで単に検索するだけである。

また、特開２００１−５７０５号公報には、複数の文書情報の一覧表示を行う際に、各文書情報の有用度を自動的に判断し、有用な情報のみを表示するための技術を開示している。具体的には、各文書情報への参照履歴をテーブルに記録し、各文書情報への参照履歴を元に予め決めた時点で各情報の有用度を、有用度計算実行部に算出させ、各情報の有用度を元に一覧表示を行う項目を決定して、有用度の高い情報のみを表示するものである。この公報では有用度を、各履歴の日時から現在までの経過期間と基準となる重みとを対応付けした登録参照頻度重みテーブルにより基準重みを割り出し、予め定められている履歴情報の登録参照種別毎の重みに、基準重みを掛け合わせて算出した重みを、文書情報に関連する全ての履歴に対して合計した値を文書情報の有用度として用いる。

さらに、特開２００４−１９２５４２号公報には、膨大なコンテンツの中から、ユーザが、自分にとって必要な情報を、容易かつ迅速に得ることができるようにするための技術が開示されている。具体的には、所定の専門分野に関連する語彙または情報を具備する専門知識リストを備え、情報提供サービスにおけるユーザの操作履歴と上記専門知識リストとに応じて、各ユーザの信頼度を評価し、評価されたユーザ信頼度に基づいて、信頼度の高いユーザを検出し、上記信頼度が所定値以上高いユーザだけに認知されている情報である高信頼度ユーザ認知情報を検出し、上記高信頼度ユーザ認知情報を、上記専門分野に関連する情報として推薦するものである。本公報では、ユーザの信頼性については考慮されているが、特定の文書に到達した後の挙動については考慮されていない。

また、特開２００４−２２０２１５号公報には、計算機を利用した業務において、文書作成を効率化する技術が開示されている。具体的には、計算機を利用して文書を作成する業務を誘導支援するシステムが、作成文書とその文書を作成するのに参照した参照資料との関連付けを実行する類似性評価部と、関連付けを記憶する参照履歴データベースとを有する。参照履歴データベースに記憶された作成文書と参照資料との関連付けを、参照履歴検索部が検索する。作成文書および参照資料の参照関係を、文書作成履歴検索部が検索する。この際、類似性評価部は、作成文書と参照文書に出現する稀少頻度語の比較、作成文書と参照文書のカテゴリおよび作成文書と参照文書の参照時間または参照頻度の少なくともいずれかに基づいて関連付けを実行することが望ましいとされる。しかしながら、文書を単に参照している場合における参照履歴については関連付けに利用されていない。

また、特開２００１−３３７９９２号公報には、１つの単語で複数の異なった概念を表現し且つ程度を表す概念を用いて表した類似度を用いて検索パターンに類似した事例データを検索するための技術が開示されている。具体的には、類似度検索装置は、事例データベースメモリに格納された事例データベースに基づいて、メモリに格納されたデータを参照して、事例データベース内の各属性において各検索パターンを含む度合いを示す含み類似度と、事例データベース内の各属性において各検索パターンが含まれる度合いを示す含まれ類似度とを計算し、計算された各含み類似度と各含まれ類似度とに基づいて、事例データベース内の全体の属性での割合を示す類似度割合を計算して出力する。本技術で問題としているのは、例えば「新聞」という文言が、その文脈において「新聞」の「内容」であったり、「新聞紙」であったりするため類似をうまく判断できないという問題などを取り扱ったものであって、そのために「含み類似度」及び「含まれ類似度」といった概念を採用している。また、算出された類似度割合の取扱いについては特に考察されていない。
特開２００４−３５５４４０号公報 特開２００２−２０７７２６号公報 特開２００１−５７０５号公報 特開２００４−１９２５４２号公報 特開２００４−２２０２１５号公報 特開２００１−３３７９９２号公報

以上のように従来技術では、様々な要素を基に文書を関連付けるようにしているが、文書間のリンク付けについて、ユーザの挙動及びその変化の分析に基づき適切に指標化して判断しているものはない。またリンクの重要度／有効度についても同様である。

また、上で述べた従来技術では、類似文書の抽出についても、高速且つ的確な抽出技術については考察されていない。同様に、抽出された類似文書の提示方法についても、より適切な技術は開示されていない。

従って、本発明の目的は、ユーザの挙動及びその変化に基づき適切に文書間のリンク付けを行うための新規な技術を提供することである。

さらに、本発明の他の目的は、ユーザの挙動及びその変化に基づき適切に文書間のリンクの重要度／有効度を判定するための新規な技術を提供するものである。

さらに、本発明の他の目的は、類似文書を適切に提示するための新規な技術を提供するものである。

本発明の第１の態様に係るリンク生成方法は、文書管理システムに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、特定種類の文書データに関連するログ・データから、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを生成し、遷移データ格納部に格納するステップと、遷移データ格納部に格納された遷移データを用いて、特定種類の各文書データについて、当該文書データに到達する前の挙動と当該文書データに到達した後の挙動とに基づき文書データの寄与値を算出し、寄与値データ格納部に格納する寄与値算出ステップと、遷移データ格納部に格納された遷移データ及び寄与値データ格納部に格納された文書データの寄与値に基づき、特定期間における、特定種類の第１の文書データから遷移先となる特定種類の第２の文書データへのリンク寄与値を算出し、記憶装置に格納するリンク寄与値算出ステップと、記憶装置に格納された、特定期間における、第１の文書データから第２の文書データへのリンク寄与値と、リンク評価値データ格納部に格納された、特定期間より前の期間における、第１の文書データから第２の文書データへのリンク評価値とに基づき、特定期間における、第１の文書データから第２の文書データへのリンク評価値を算出し、リンク評価値データ格納部に格納するリンク評価値算出ステップと、リンク評価値データ格納部に格納された、特定期間におけるリンク評価値に基づき、第１の文書データから第２の文書データへのリンクの生成の是非を判断するリンク生成判断ステップとを含む。

このように、ユーザの挙動、特に特定の文書に到達した後の挙動に基づき文書データの寄与値を算出することにより、ユーザによるアクセス・フロー（ナレッジ遷移）の中で重要と考えられる文書データ及び当該文書データからの直接又は間接の遷移先文書データ、若しくは当該文書データへの直接又は間接の遷移元文書データを特定することもできるようになる。すなわち、リンクを生成するのに適切な文書データを特定できる。さらに、特定期間における、第１の文書データから第２の文書データへのリンク寄与値と、特定期間より前の期間における、第１の文書データから第２の文書データへのリンク評価値とに基づき、特定期間におけるリンク評価値を算出するようになっているので、リンク寄与値の時間的な推移をも考慮して、リンクの生成の是非を判定することも可能となる。このようにして、ユーザの挙動及びその変化に基づき適切に文書間のリンク付けを行うことができるようになる。

また、上で述べたリンク寄与値算出ステップが、遷移データ格納部に格納された各ユーザに係る遷移データから、特定種類の第１の文書データと当該第１の文書データから遷移先となる特定種類の第２の文書データとを特定するステップと、特定された第１の文書データ及び第２の文書データの寄与値を寄与値データ格納部から読み出し、関係したユーザについての第１の文書データから第２の文書データへのリンク寄与値を算出し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された上記寄与値を、特定期間及びユーザについて集計し、記憶装置に格納するステップとを含むようにしてもよい。文書管理システムに習熟しているユーザとそうでないユーザとでは、アクセス・フローを解析する上でその重みが異なる。ここではこのユーザによる重み付けを寄与値に反映させるものとしている。

なお、上で述べた関係したユーザについての第１の文書データから第２の文書データへのリンク寄与値が、第１の文書データ及び第２の文書データの寄与値の和と上記関係したユーザに対応する係数との積で計算されるようにしてもよい。

また、上で述べた寄与値算出ステップが、算出された寄与値と閾値とを比較し、寄与値が閾値未満である場合には当該寄与値を無効化するステップを含むようにしてもよい。このように、単なるノイズと考えられる値の寄与値については無視することにより、実質的に意味のあるリンク付けを可能とする。

上で述べたリンク評価値算出ステップが、特定期間より前の期間におけるリンク評価値からの、特定期間におけるリンク寄与値の増分を算出するステップと、当該増分に応じて特定期間より前の期間におけるリンク評価値を調整することにより、特定期間における、第１の文書データから第２の文書データへのリンク評価値を算出し、リンク評価値データ格納部に格納する調整ステップとを含むようにしてもよい。特定期間におけるリンク寄与値の増分を基にリンク評価値を算出するため、例えばリンク寄与値が上昇して文書データ間の関係が密となっていることが確認された場合にのみリンク評価値を増加させるといったことも可能となる。

また、上で述べた調整ステップにおいて、上記増分の値が所定の閾値未満である場合には、特定期間より前の期間におけるリンク評価値を減少させることにより、特定期間におけるリンク評価値を算出するようにしてもよい。文書データ間の関係が所定基準以上に密になっていなければ、リンク評価値を減ずる場合もあるということである。

さらに、上で述べたリンク生成判断ステップが、リンク評価値データ格納部に格納された、特定期間におけるリンク評価値の正規化を行うステップと、正規化されたリンク評価値が所定の閾値以上であるか判断するステップとを含むようにしてもよい。正規化することにより重要なリンクを適切に抽出することができるようになる。

なお、上で述べた特定種類の文書データがメタデータである場合もある。メタデータを文書管理システムにおける主軸データとして、ファイルを直接リンク付けずに、メタデータをリンク付けることで、図やグラフなどのデータも関連付けることができ且つ検索も容易になる。

また、本発明の第２の態様に係るリンク重要度決定方法は、文書管理システムに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、特定種類の文書データに関連するログ・データから、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを生成し、遷移データ格納部に格納するステップと、遷移データ格納部に格納された遷移データを用いて、特定種類の第１の文書データから特定種類の第２の文書データへの既に生成されているリンクの利用を特定し、当該リンクを用いたユーザについての、当該第２の文書データに到達した後の挙動に基づきリンクの寄与値を算出し、寄与値データ格納部に格納する寄与値算出ステップと、寄与値データ格納部に格納されたリンクの寄与値を、リンク毎に特定期間について集計し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された、特定期間におけるリンクの寄与値と、リンク評価値データ格納部に格納された、特定期間より前の期間における当該リンクの評価値に基づき、特定期間におけるリンクの評価値を算出し、リンク評価値データ格納部に格納するリンク評価値算出ステップと、リンク評価値データ格納部に格納された、特定期間におけるリンクの評価値に基づき、第１の文書データから第２の文書データへのリンクの重要度を決定する重要度決定ステップとを含む。

既設のリンクを用いたユーザについての、当該第２の文書データに到達した後の挙動に基づきリンクの寄与値を算出することにより、アクセス・フロー（ナレッジ遷移）において当該リンクが十分役に立ったのかを当該リンクの寄与値に反映させることができる。また、特定期間におけるリンクの寄与値と、特定期間より前の期間におけるリンクの評価値に基づき、特定期間におけるリンクの評価値を算出するため、リンク寄与値の時間的な推移をも考慮して、リンクの重要度／有効度を判断することも可能となる。このようにして、ユーザの挙動及びその変化に基づき適切に文書間のリンクの重要度／有効度を判定することができるようになる。

また、上で述べたリンク評価値算出ステップが、特定期間より前の期間におけるリンクの評価値からの、特定期間における上記リンクの寄与値の増分を算出するステップと、上記増分に応じて特定期間より前の期間における上記リンクの評価値を調整することにより、特定期間におけるリンクの評価値を算出し、リンク評価値データ格納部に格納する調整ステップとを含むようにしてもよい。

さらに、上で述べた調整ステップにおいて、上記増分の値が所定の閾値未満である場合には、特定期間より前の期間におけるリンクの評価値を減少させることにより、特定期間におけるリンクの評価値を算出するようにしてもよい。

また、上で述べた重要度決定ステップが、リンク評価値データ格納部に格納された、特定期間における上記リンクの評価値の正規化を行うステップと、正規化された上記リンクの評価値が予め定められた範囲のいずれに入るか判断するステップとを含むようにしてもよい。各重要度／有効度について上限及び下限を設定して、正規化されたリンクの評価値に基づき重要度を判定するものである。

さらに、本発明の第２の態様においても、文書管理システムが、メタデータ間のリンク関係をリンク元及びリンク先の識別情報の対のデータとして保持する第１データ構造と、各メタデータについて、当該メタデータに関連するファイルへのリンク・データを少なくとも含む第２データ構造と、メタデータの分類を規定する第３データ構造とを含み、メタデータの分類とメタデータ間のリンク関係とが独立に設定可能なデータ構造を利用する場合には、上記特定種類の文書データをメタデータとすれば、より効果的である。

なお、本発明の第１の態様又は第２の態様において、予め規定されている属性毎に、予め規定されている項目のユーザによる選択又は非選択の状態を表す比較元ベクトルを生成し、記憶装置に格納するステップと、文書管理システムに既登録の文書データについて生成され且つ属性毎に当該文書データについて項目が該当する又は該当しない状態を表す比較先ベクトルと、記憶装置に格納された比較元ベクトルとから、比較先ベクトルと比較元ベクトルとのベクトル間類似度を算出し、当該ベクトル間類似度を用いて各属性についての重み付けが考慮された、メタデータについての類似度を算出し、少なくとも文書データの識別情報に対応して類似度データ格納部に格納する類似度算出ステップと、類似度データ格納部に格納された、文書データについての類似度及び寄与値データ格納部に格納された文書データの寄与値に従って、メタデータをソートし、当該ソート結果をユーザに出力する出力ステップとをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、例えば文書を作成する際に、類似文書を類似度及び上で述べた文書データの寄与値でソートするため、ユーザはより適切な順番で類似文書を特定することができる。

また、本発明の第３の態様に係る情報処理方法は、予め規定されている属性毎に、予め規定されている項目のユーザによる選択又は非選択の状態を表す比較元ベクトルを生成し、記憶装置に格納するステップと、データベースに既登録の各メタデータについて生成され且つ属性毎に当該メタデータについて項目が該当する又は該当しない状態を表す比較先ベクトルと、記憶装置に格納された比較元ベクトルとから、比較先ベクトルと比較元ベクトルとのベクトル間類似度を算出し、当該ベクトル間類似度を用いて各属性についての重み付けが考慮された、各メタデータについての類似度を算出し、少なくともメタデータの識別情報に対応して類似度データ格納部に格納する類似度算出ステップと、類似度データ格納部に格納された、メタデータについての類似度に従って、メタデータをソートし、当該ソート結果をユーザに出力する出力ステップとを含む。このようにメタデータをベースに上で述べたような選択／非選択又は該当／非該当を表すベクトルをベースを用いるため、より的確な類似メタデータが抽出できるようになる。すなわち、比較のベース及び対象が明確であるため、使用語句だけ類似するようなメタデータが抽出されなくなる。
なお、上で述べた類似度算出ステップが、ユーザが選択し且つ比較先のメタデータが該当する状態である項目数を、当該項目数とユーザのみが選択した項目数と比較先のメタデータのみが該当する状態である項目数との和で除した値を、各属性のベクトル間類似度として算出するステップを含むようにしてもよい。

さらに、上で述べた類似度算出ステップが、ベクトル間類似度と対応する属性の重み付け値との積和を全重み付け値で除することによって、メタデータについての類似度を算出するステップを含むようにしてもよい。

また、本発明の第３の態様において、データベースに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、メタデータに関連するログ・データから、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを生成し、遷移データ格納部に格納するステップと、遷移データ格納部に格納された遷移データを用いて、各メタデータについて、当該メタデータに到達する前の挙動と当該メタデータに到達した後の挙動とに基づきメタデータの活用度を算出し、活用度データ格納部に格納するステップとをさらに含むようにしてもよい。そして、上で述べた出力ステップにおいて、メタデータについての類似度及び活用度データ格納部に格納された活用度に従ってメタデータをソートするようにしてもよい。これによって、より活用度が高いメタデータを優先して提示することができるようになる。

本発明に係る方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することも可能であり、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークを介してディジタル信号にて頒布される場合もある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。

本発明によれば、ユーザの挙動及びその変化に基づき適切に文書間のリンク付けを行うことができるようになる。

また、本発明の他の側面によれば、ユーザの挙動及びその変化に基づき適切に文書間のリンクの重要度／有効度を判定することができるようになる。

さらに、本発明の他の側面によれば、類似文書を適切に提示することができるようになる。

図１に本発明の一実施の形態に係るシステム概要図を示す。例えばインターネットやイントラネット等のネットワーク７には、複数のクライアント端末９及び１０等と、文書管理システムであるナレッジマネジメント（ＫＭ）システム１とが接続されている。複数のクライアント端末９及び１０等は、ネットワーク７を介してＫＭシステム１に管理されている文書データにアクセスする。ＫＭシステム１には、以下に説明するデータが蓄積されており、クライアント端末９及び１０等からのアクセスに応答して、要求されたデータを要求元に送信する。また、ＫＭシステム１は、アクセスログデータ格納部３及び認証ログデータ格納部４を有しているか又はアクセスログデータ格納部３及び認証ログデータ格納部４に接続されている。このアクセスログデータ格納部３は、クライアント端末９及び１０等からのアクセスに対するアクセスログを格納している。また、認証ログデータ格納部４は、ＫＭシステム１に対するクライアントのログイン及びログアウトなどの履歴を保持する。

リンク生成管理装置５は、アクセスログデータ格納部３及び認証ログデータ格納部４からデータを取得できるようになっており、リンク自動生成処理部５１、リンク管理部５２、ログ解析テーブル５３、リンク生成用中間指標値テーブル５４、リンク生成用最終指標値テーブル５５、太さ用中間指標値テーブル５６、太さ用最終指標値テーブル５７、ユーザ係数データ格納部５８、及び判定結果格納部５９を有する。

次に、ＫＭシステム１において管理されるデータ、すなわち図示しないデータベースに格納されるデータについて説明する。まず、データベースにおける論理的なデータ構造の一例を図２に示す。本実施の形態では１又は複数のデータを管理するためのメタデータを採用している。図２の例では、メタデータＡと、メタデータＢと、メタデータＣとがメタデータ登録領域に保持されている。また、各メタデータは、自己が管理しているデータに対するリンクを含んでいる。図２の例では、メタデータＡは、データａ１乃至データａｎを管理しており、点線でリンクが示されている。メタデータＢは、データｂ１乃至ｂｍを管理しており、同じく点線でリンクが示されている。さらに、メタデータＣは、データｃ１乃至ｃｋ及びデータｂ１を管理しており、同じく点線でリンクが示されている。なお、データは、データ登録領域に保持されている。メタデータＣのように、他のメタデータと重複する形でデータを管理するようにしても良い。このようにメタデータは、データと１対ｎの関係を有しているが、個々のデータとは独立しているため、データを改変することなくその内容・構成を自由に変更することができる。

また、メタデータ間は双方向で関連付けられている。但し、ここで双方向とは、リンク元とリンク先とを合わせて抽出できるような形態にてリンク関係を保持していることを示している。図２の例では、メタデータＡは、メタデータＢ及びメタデータＣと関連付けられており、リンクＸとリンクＺとして示されている。メタデータＢは、メタデータＡ及びメタデータＣと関連付けられており、リンクＸ及びリンクＹで示されている。メタデータＣは、メタデータＡ及びメタデータＢと関連付けられており、リンクＺ及びリンクＹで示されている。このようなリンク付けをメタデータについて行うことにより、例えば技術者が保有する連想情報である暗黙知を形式知化することができるようになる。このようにメタデータ間のリンクはＨＴＭＬにおけるリンクとは異なり、メタデータを介したデータ間の双方向なリンクである。ＨＴＭＬでは１対ｎの関連付けしかできなかったが、図２に示すようにデータから他のデータに対してメタデータを介してｎ対ｎで関連付けることができるようになる。

また図３に示すように、メタデータはメタデータ間のリンク関係だけで関連付けられるわけではなく、リンク関係とは独立にメタデータには分類が規定される。メタデータが分類されれば、当該メタデータにより管理されるデータも分類されることになる。図３の例では、メタデータＡ及びメタデータＢがカテゴリ１に分類され、メタデータＣはカテゴリ２に分類されている。さらに、カテゴリ１及びカテゴリ２は、カテゴリ３に分類されている。

このようなデータ構造を実現することにより、検索を行うユーザは、メタデータに含まれる文字データによりキーワード検索を行うことができ、メタデータのリンクを双方向に辿ることにより目的のデータを探索することができ、さらに図３で示すようなメタデータの分類に従って目的のデータを探索することも可能となる。

次に、図２及び図３で説明したデータ構造を実現するためのデータの一例を図４乃至図６を用いて説明する。図４は、メタデータに含まれるデータ・テーブルの一例を示す図である。図４の例では、文書名（メタデータＡ）と、添付ファイル名１（画面例１.doc）と、作成者名（東電一郎）と、本メタデータの主題（例えば事故）に関するデータである概要、原因及び対策と、事故発生日時と、メタデータのサイズと、メタデータ更新日時とが含まれる。本データ・テーブルに含まれる添付ファイル名１に対応するファイル名が、本メタデータから管理されるデータへのリンクを表すデータである。添付ファイル名は、１つだけではなく複数指定される場合もある。また図４に示したデータ項目だけではなく、他のデータ項目を設けることも可能である。

図５は、メタデータ間のリンク関係を規定するテーブルの一例を示す図である。図５の例では、リンク元の列５０１と、リンク先の列５０２とが設けられている。このように本実施の形態では、メタデータに関するデータとは別にリンク関係を規定するテーブルを設けるようにしているため、リンク関係の追加・変更・削除が必要になった場合であっても、リンクテーブルのみを変更すればよいため、処理が簡略化される。なお、図５には示していないが、リンクにはＩＤが定義されており、リンク名称、リンク属性、リンク概要、作成日時、自動生成又は手動生成の別なども別途登録される。

図６は、メタデータの分類関係を規定するディレクトリ構造の一例を示す図である。図６の例では、文書というディレクトリに事故情報及び指示文書というディレクトリが設けられ、指示文書というディレクトリにカテゴリ１というディレクトリが設けられ、カテゴリ１というディレクトリにメタデータＡ及びメタデータＢというメタデータが含まれる構造を示している。このようなディレクトリ構造によるファイルの管理は、従来からオペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）のファイル・システムにおいて実現されているが、ファイル・システムに類似のデータ構造を別途用意することにより、メタデータの分類を規定及び管理することができる。但し、例えば１つのメタデータを１つのファイルとして特定のディレクトリに保存することにより、メタデータの分類関係を規定及び管理するようにしても良い。また、このような管理は、図５に示したリンク・テーブルとは別個に設定・管理されており、柔軟なデータの関連付けを可能としている。

より具体的には、ＫＭシステム１において、図７乃至図１６を用いて説明するような画面遷移が可能となっている。以下の説明では、画面をノードと記し、画面間の遷移（終了画面への遷移を含む）をエッジと記すものとする。本例におけるＫＭシステム１は、主に、カレンダー機能と、検索機能と、キャビネット（ディレクトリ）からの検索機能と、キーワード用語辞書機能とを有する。そのため、図７に示すように、カレンダー機能のためのノード：メニュー１と、基本検索機能のためのノード：メニュー４と、キャビネットからの検索機能のためのノード：メニュー２と、キーワード用語辞書機能のためのノード：メニュー３とが設けられている。そして、それらのメニュー間を遷移するためのエッジ、及びそれらのメニューから終了するためのエッジが含まれ、さらにそれらの機能内における画面遷移が可能となっている。

図８にカレンダー機能内における画面遷移を示す。ここでは、カレンダーを月表示するためのノード：カレンダー１と、カレンダーを週表示するためのノード：カレンダー２と、カレンダーを年表示するためのノード：カレンダー３と、用語を選択するためのノード：カレンダー４と、カレンダーに添付されている文書を表示するためのノード：カレンダー５とを含む。ノード：カレンダー１及び２、ノード：カレンダー２及び３、ノード：カレンダー１及び３のそれぞれの間には双方向にエッジが設けられている。一方、ノード：カレンダー５へのエッジは、ノード：カレンダー１乃至３からの片方向のみである。また、ノード：カレンダー４へのエッジも、ノード：カレンダー１乃至３からの片方向となっている。また、ノード：カレンダー５を除く各ノードには、自ノードへの遷移のためのエッジも設けられている。

また、ノード：カレンダー１からは、メタデータに関連する画面への遷移（文書画面遷移）を表すエッジ：カレンダー１ｔｏ文書、及び検索機能への遷移（検索画面遷移）を表すエッジ：カレンダー１ｔｏ検索も設けられている。同様に、ノード：カレンダー２からは、メタデータに関連する画面への遷移（文書画面遷移）を表すエッジ：カレンダー２ｔｏ文書、及び検索機能への遷移（検索画面遷移）を表すエッジ：カレンダー２ｔｏ検索も設けられている。さらに、ノード：カレンダー３からは、メタデータに関連する画面への遷移（文書画面遷移）を表すエッジ：カレンダー３ｔｏ文書、及び検索機能への遷移（検索画面遷移）を表すエッジ：カレンダー３ｔｏ検索も設けられている。

図９にキャビネットからの検索機能内における画面遷移を示す。ここでは、視点の指定がない場合におけるキャビネット（フォルダ）の内容を示すためのノード：キャビネット１と、視点の指定のある場合におけるキャビネット（フォルダ）の内容を示すためのノード：キャビネット２とが設けられている。また、ノード：キャビネット１及び２間の遷移を表すエッジと、フォルダの移動による遷移（自ノードへの遷移）を表すエッジも設けられている。なお、ノード：キャビネット１及び２からは、メタデータに関連する画面への遷移（文書画面遷移）を表すエッジ：キャビネット１ｔｏ文書及びエッジ：キャビネット２ｔｏ文書も設けられている。

図１０にキーワード用語辞書機能内における画面遷移を示す。ここでは、キーワード未選択状態に対応するノード：キーワード１と、キーワードが選択された状態に対応するノード：キーワード２とが設けられている。また、ノード：キーワード１及び２間の遷移を表すエッジと、分類又は５０音指定による画面遷移（自ノードへの遷移）を表すエッジ：キーワード１ｔｏ１と、同義語、関連語又は用語指定による画面遷移（自ノードへの遷移）を表すエッジ：キーワード２ｔｏ２も設けられている。

図１１に検索機能内における画面遷移を示す。ここでは、基本的な検索条件を入力するための画面に対応するノード：検索１と、キーワード用語辞書機能の画面に対応するノード：検索５と、詳細な検索条件を入力するための画面に対応するノード：検索２と、検索で抽出された文書を列挙する画面に対応するノード：検索３と、特定の文書が選択された場合の画面に対応するノード：検索４とが設けられている。また、検索画面に対応するノード：検索１と詳細検索画面に対応するノード：検索２との間には両方向にエッジが設けられている。また、ノード：検索１及び２については、検索条件を設定し、又は検索条件をクリアする場合は自ノードへの遷移であって、それに対応するエッジも設けられている。さらに、ノード：検索１及び２からは、用語を調べるためノード：検索５への遷移に対応するエッジ：検索１ｔｏ５又はエッジ：検索２ｔｏ５が設けられている。なお、検索はノード：検索１及び２で指示されるので、ノード：検索３へのエッジは、ノード：検索１及び２からのエッジとなる。また、検索結果の文書の内容を参照するために、ノード：検索３からノード：検索４への遷移を表すエッジもあり、表示させる文書を切り換える場合には自ノードへの遷移であって、それに対応するエッジ：検索４ｔｏ４も設けられている。さらに、ノード：検索４からは、メタデータに関連する画面への遷移（文書画面遷移）を表すエッジ：検索４ｔｏ文書も設けられている。

図１２乃至図１６にメタデータに関連する文書画面遷移の詳細を示す。上でも述べたように、検索機能、キャビネットからの検索機能、及びカレンダー機能から、メタデータに関連する画面に遷移することができるようになっている。ここでは、メタデータの基本データを表示するための画面に対応するノード：文書１と、メタデータの詳細データを表示するための画面に対応するノード：文書２と、ノード：文書１に表示されたメタデータに関連するメタデータへのリンクの一覧画面に対応するノード：文書３と、リンクの一覧画面において選択されたリンクの詳細画面に対応するノード：文書４と、メタデータに添付されている添付文書を表示するための画面に対応するノード：文書５と、添付文書のダウンロード中を表す画面に対応するノード：文書６と、添付文書の印刷中を表す画面に対応するノード：文書７とが設けられている。

そして、メタデータの基本データを表示するための画面に対応するノード：文書１とメタデータの詳細データを表示するための画面に対応するノード：文書２との間は、双方向にエッジが設けられている。また、添付文書の表示画面に対応するノード：文書５、添付文書のダウンロード中を表す画面に対応するノード：文書６、添付文書の印刷中を表す画面に対応するノード：文書７へは、ノード：文書１及び２からエッジが設けられている。

さらに、ノード：文書１及び２からはリンクの一覧画面に対応するノード：文書３へのエッジが設けられており、ノード：文書３からは、ノード：文書４へのエッジ、特定のメタデータについてのリンク一覧画面を表示させるためのボタンがクリックされた場合には自ノードへの遷移となり、これに対応するエッジ、及び他のメタデータへの遷移に対応するエッジ：文書３ｔｏ文書が設けられている。また、ノード：文書４からは、別のメタデータへの遷移に対応するエッジ：文書４ｔｏ文書が設けられている。

メタデータに関連する画面については、本実施の形態に関連が深いので以下に詳細についても触れておく。まず、図１３にメタデータの基本データを表示するための画面例を示す。図１３の画面例には、文書名、添付ファイル名（複数の場合もある）、概要、分類／分類要素、カテゴリ、リンク、付箋についての情報が含まれる。また、エッジ：文書１ｔｏ２に沿って遷移させ且つメタデータの詳細を表示させるための詳細項目画面ボタン１３０１と、エッジ：文書１ｔｏ７に沿って遷移させ且つメタデータを印刷させるための印刷ボタン１３０２と、エッジ：文書１ｔｏ５に沿って遷移させ且つ添付ファイルを表示させるための表示ボタン１３０３と、エッジ：文書１ｔｏ６に沿って遷移させ且つ添付ファイルをダウンロードさせるためのダウンロードボタン１３０４と、エッジ：文書１ｔｏ３に沿って遷移させ且つリンクの一覧表示を行わせるためのリンクボタン１３０５も含まれる。

図１４にメタデータの詳細データを表示するための画面例を示す。図１４の画面例には、文書名、添付ファイル名（複数の場合もある）、概要、分類／分類要素、カテゴリ、リンク、付箋、事故発生日時、原因、対策、供給支障、変電所名、天候、作業条件、検索キーワード、作成者、作成日時、更新者、更新日時についての情報が含まれる。また、エッジ：文書２ｔｏ１に沿って遷移させ且つメタデータの基本データを表示させるための基本項目画面ボタン１４０１と、エッジ：文書２ｔｏ７に沿って遷移させ且つメタデータの詳細を印刷させるための印刷ボタン１４０２と、エッジ：文書２ｔｏ５に沿って遷移させ且つ添付ファイルを表示させるための表示ボタン１４０３と、エッジ：文書２ｔｏ６に沿って遷移させ且つ添付ファイルをダウンロードさせるためのダウンロードボタン１４０４と、エッジ：文書２ｔｏ３に沿って遷移させ且つリンクの一覧表示を行わせるためのリンクボタン１４０５も含まれる。

図１５にリンクの一覧表示画面の一例を示す。リンクの一覧表示画面には、図１５に示すように、ノード：文書１におけるメタデータに関連するリンクの一覧として、ノード：文書１が参照元となっているリンクと、ノード：文書１が参照先となっているリンクとを含む。但し、本例では図１３に示すようにノード：文書１が参照先となっている件数は０であるので、ノード：文書１が参照元となっているリンクのみが示されている。図１５の例では、リンク１５０２ａ乃至１５０２ｃと、リンク１５０３及び１５０６と、リンク１５０５及び１５０７と、リンク表示ボタン１５０４及び１５０８と、本画面の表示を終了させるための終了ボタン１５０１とが含まれる。

リンク１５０２ａ乃至１５０２ｃは、エッジ：文書３ｔｏ文書に沿って遷移させるためのリンクであってノード：文書１に戻る。また、リンク１５０３及び１５０６は、エッジ：文書３ｔｏ４に沿って遷移させ且つリンク詳細画面を表示させるためのリンクである。なお、このリンク１５０３及び１５０６に隣接して表示される矢印は、その太さにより左右に示されているメタデータ間のリンクの重要度／有効度を示している。さらに、リンク１５０５及び１５０７は、エッジ：文書３ｔｏ文書に沿って遷移させ且つ他のメタデータを表示させるためのリンクである。また、リンク表示ボタン１５０４及び１５０８は、エッジ：文書３ｔｏ３に沿って遷移させ且つその行の参照先文書名に係る文書についてリンク一覧を表示させるためのボタンである。

図１６にリンクの詳細画面の一例を示す。図１６の画面例では、リンク名称、参照元文書名、参照先文書名、リンク概要、及び閉じるボタン１６０１が含まれる。図１６の例は、リンク１５０６がクリックされた場合の画面であり、参照元文書名のリンク１６０２はリンク１５０２ｃと同じであり、エッジ：文書４ｔｏ文書に沿って遷移させるためのものである。また、参照先文書名のリンク１６０３はリンク１５０７と同じであり、エッジ：文書４ｔｏ文書に沿って遷移させるためのものである。

次に、アクセスログデータ格納部３に格納されるデータについて説明する。アクセスログデータ格納部３には、アクセス日時、アクセス元のアドレス、アクセス元のユーザＩＤ、セッションＩＤ、処理内容（例えばカレンダー機能実行、キャビネットからの検索機能実行、メタデータの表示機能実行、キーワード用語辞書機能実行、検索機能実行など）、メタデータの表示機能を実行した場合にはメタデータＩＤ、当該メタデータの表示に遷移する前の機能（前の機能がリンクの一覧表示の場合、使用したリンクのＩＤを含む）などを含む。

また、認証ログデータ格納部４には、ログインが発生する毎に、セッション生成日時及び生成セッションＩＤと、認証成功日時と、セッションＩＤ及びユーザＩＤとが格納され、ログアウトが発生するたびに、ログアウト日時と、セッションＩＤ及びユーザＩＤと、セッション無効化日時及び無効化セッションＩＤとが格納されるようになっている。なお、ログアウト処理しない場合でも最後の操作から一定時間を経過するとシステムにてセッションを無効化し、その際にセッション無効化日時及び無効化セッションＩＤとが格納される。

このようなＫＭシステム１、アクセスログデータ格納部３、及び認証ログデータ格納部４を前提として、リンク生成及び生成したリンクの有効度／重要度判定の処理について以下説明する。

１．リンクの自動生成
本実施の形態におけるリンク生成については、アクセスログから特定される画面間の遷移（リンク）を、ナレッジであるメタデータ間の遷移（リンク）に写像し、そしてメタデータ間の有効な遷移（リンク）にさらに写像するものである。模式的には、図１７の左列に示すように、アクセスログのレベルでは、ノードが画面で、エッジが画面間遷移となる。それに対して第１の写像により、画面の中でもメタデータを表示する画面に対応するノードのみを残し、それらのノード間をつなぐ。すなわち、ナレッジたるメタデータ間の単純な遷移に変換する。図１７の中央列の例では、画面１（画面１はメタデータ表示画面という種類の画面を示す）のノードのみが残り、それらが順番にリンク付けられている。そして、第２の写像により、メタデータの表示画面のうち有効と判断されたメタデータの表示画面のノードのみを残し、それらのノード間をつなぐ。これによりメタデータ間の有効な遷移、すなわち有効なナレッジ遷移を抽出する。図１７の右列に示すように、画面１のうち３番目のノード以外のノードが残り、それらが順番にリンク付けられている。

以下、このための処理を図１８乃至図２４を用いて説明する。まず、リンク自動生成処理部５１は、アクセスログデータ格納部３及び認証ログデータ格納部４に格納されたデータを用いてログ解析テーブル５３の構成処理を実施する（ステップＳ１）。

この処理は上で述べた第１の写像に対応する。詳細については図１９及び図２０を用いて説明する。リンク自動生成処理部５１は、まずメタデータ関連ログのみをアクセスログデータ格納部３から抽出する（ステップＳ２１）。この処理は、メタデータＩＤが登録されているログのみを抽出するものである。そして、各ユーザの１単位におけるログを集約し、解析日時、アクセス日時、ユーザＩＤ、ユーザが所属するグループのグループＩＤ、メタデータＩＤ、表示後の挙動ＩＤ、メタデータ間の既設リンクを使用した場合にはそのリンクのリンクＩＤ、遷移元機能ＩＤ、表示時間などを含むレコードを生成し、ログ解析テーブル５３に格納する（ステップＳ２３）。

ユーザの１単位は、１のセッションＩＤにて特定される。本実施の形態では、ユーザが一人であっても、複数のウインドウを開いてそれぞれに画面遷移が存在する場合には、それはセッションが複数存在するものとして取り扱う。認証ログデータ格納部４のデータについては、セッションＩＤの特定並びにセッションの開始時刻及び終了時刻の特定のために用いる。また、ユーザが所属するグループのグループＩＤは、図示しないユーザ認証用データベースから特定される。表示後の挙動ＩＤは、メタデータ表示のＩＤ（この場合のみ現在の状況を示す）、添付文書表示のＩＤ、添付文書ダウンロードのＩＤ、メタデータ印刷のＩＤのいずれかとなる。また、遷移元機能ＩＤは、キャビネット（視点無）のＩＤ、キャビネット（視点有）のＩＤ、カレンダーのＩＤ、検索のＩＤ、リンク一覧表示のＩＤ、リンク詳細表示のＩＤのいずれかとなる。表示時間は、メタデータの表示に遷移する前の機能が登録されているログデータとセッションＩＤが同じすぐ後のログデータとのアクセス日時の差により特定される。

ログ解析テーブル５３に格納されるデータの一例を図２０に示す。図２０の例では、ユーザの１単位に含まれる各レコード毎に、シーケンス番号が付与されており、各レコードに、解析日時、ログ日時、セッションＩＤ、グループＩＤ、ユーザＩＤ、メタデータＩＤ、表示後の挙動ＩＤ、使用されたリンクＩＤ、遷移元機能ＩＤ、表示時間が登録されるようになっている。

図１８に戻って、次にリンク自動生成処理部５１は、未処理に係る、ユーザの１単位を特定する（ステップＳ３）。そして、当該ユーザの１単位内の各レコードにつき中間指標値を算出し、リンク生成用中間指標値テーブル５４に格納する（ステップＳ５）。ステップＳ５においては、メタデータを表示する前にどの画面（どの機能）から遷移したかという挙動を評価し、さらにメタデータを表示した後にどの画面に遷移したかという挙動を評価する。

上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示前にカレンダー画面を表示しており、当該カレンダー画面からメタデータに遷移する場合もある。このような画面遷移は、ログ解析テーブル５３において遷移元機能ＩＤにカレンダーのＩＤが登録されているレコードにおいて現れている。但し、このようなレコードが特定されたとしても、そのような挙動を行ったユーザがなぜカレンダー画面からそのメタデータの表示画面に遷移させたかというユーザの意図までは把握できない。従って、ユーザの１単位内の処理対象レコードにつき、単純に遷移元機能がカレンダーか否かについて判断し、遷移元機能がカレンダーであるか否かに関するクリスプ集合Ｓ₁(bool)を以下のように設定する。

この集合Ｓ₁(bool)に対する寄与係数をｂ₁とし、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｂ₁Ｓ₁(bool)とする。

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示前に検索画面を表示しており、当該検索画面からメタデータに遷移する場合もある。このような画面遷移は、ログ解析テーブル５３において遷移元機能ＩＤに検索のＩＤが登録されているレコードにおいて現れている。但し、このようなレコードが特定されたとしても、そのような挙動を行ったユーザがなぜ検索画面からそのメタデータの表示画面に遷移させたかというユーザの意図までは把握できない。従って、ユーザの１単位内の処理対象レコードにつき、単純に遷移元機能が検索か否かについて判断し、遷移元機能が検索であるか否かに関するクリスプ集合Ｓ₂(bool)を以下のように設定する。

この集合Ｓ₂(bool)に対する寄与係数をｂ₂し、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｂ₂Ｓ₂(bool)とする。

さらに、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示前にキャビネット画面を表示しており、当該キャビネット画面からメタデータに遷移する場合もある。このような画面遷移は、ログ解析テーブル５３において遷移元機能ＩＤにキャビネット（視点無）のＩＤが登録されているレコードにおいて現れている。但し、このようなレコードが特定されたとしても、そのような挙動を行ったユーザがなぜキャビネット画面からそのメタデータの表示画面に遷移させたかというユーザの意図までは把握できない。従って、ユーザの１単位内の処理対象レコードにつき、単純に遷移元機能がキャビネットか否かについて判断し、遷移元機能がキャビネットであるか否かに関するクリスプ集合Ｓ₃(bool)を以下のように設定する。

この集合Ｓ₃(bool)に対する寄与係数をｂ₃とし、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｂ₃Ｓ₃(bool)とする。

さらに、視点有のキャビネット画面を表示させた後にメタデータの表示画面に遷移した場合には、レコードには、遷移元機能ＩＤにキャビネット（視点有）のＩＤが登録されている。このような場合、クリスプ集合Ｓ_3a(bool)を以下のように設定する。

本実施の形態では、視点により複数回の絞込みを行うこともあるが、ここでは回数ではなく絞込みを行ったか否かを条件とする。また、この集合Ｓ_3a(bool)に対する寄与係数をｂ_3aとし、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値は絞込みの影響を含めて、ｂ₃（１＋ｂ_3aＳ₃(bool)）Ｓ₃(bool)とする。

さらに、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示前にリンク一覧表示画面を表示しており、当該リンク一覧表示画面からメタデータに遷移する場合もある。このような画面遷移は、ログ解析テーブル５３において遷移元機能ＩＤにリンク一覧表示のＩＤが登録されているレコードにおいて現れている。但し、このようなレコードが特定されたとしても、そのような挙動を行ったユーザがなぜリンク一覧表示画面からそのメタデータの表示画面に遷移させたかというユーザの意図までは把握できない。従って、ユーザの１単位内の処理対象レコードにつき、単純に遷移元機能がリンク一覧表示か否かについて判断し、遷移元機能がリンク一覧表示であるか否かに関するクリスプ集合Ｓ₄(bool)を以下のように設定する。

この集合Ｓ₄(bool)に対する寄与係数をｂ₄とし、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｂ₄Ｓ₄(bool)とする。

以上述べた要素をまとめると、メタデータの表示前の挙動に対応する全寄与値ｂＳ_totalは、以下のように定義される。
ｂＳ_total＝ｂ₁Ｓ₁(bool)＋ｂ₂Ｓ₂(bool)＋ｂ₃（１＋ｂ_3aＳ₃(bool)）Ｓ₃(bool)＋ｂ₄Ｓ₄(bool)

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示後の挙動としてメタデータの詳細表示を行う場合がある。但し、本実施の形態では、メタデータの基本データ表示からメタデータの詳細データ表示への遷移に対応するエッジ：文書１ｔｏ２での遷移はログデータに登録されておらず、ログ解析テーブル５３からも特定できない。そこで、エッジ：文書１ｔｏ２を特定する代わりに、メタデータの基本データ表示の後に次の画面に遷移するまでの時間、すなわちログ解析テーブル５３におけるレコードの表示時間Δｔにより、メタデータの表示後の挙動を擬似的に評価する。

ここでΔｔに関するファジー集合Ｍ₁(Δｔ)を以下のように設定する。

ａ，ｂ，ｃについては定数である。また、ｔ₁は別途設定される。但し、ｔ₁＜ｔ_max＜ｔ_minである。また、上記ファジー集合Ｍ₁(Δｔ)の値をＰＵとすると、ＰＵはｔ_maxで最大値１となり、ｔ_minでｙ_minとなる。また、０≦ｙ_min＜１となる。このようなファジー集合Ｍ₁(Δｔ)の二次曲線を図に表すと図２１のようになる。図２１において横軸はΔｔを表し、縦軸はＰＵを表す。なお、図２１においてｔ₁未満、ｔ_minを超えるΔｔについては、ＰＵ＝０となる。このような上に凸の関数を用いるのは、ある程度（ｔ_max）までは表示時間Δｔが長くなればなるほどそのメタデータに注目しているとして寄与値を上げ、ある程度以上表示時間Δｔが長くなると表示したままで放置されているとも考えられるので寄与値を下げるためである。なお、本ファジー集合Ｍ₁(Δｔ)に対する寄与係数をｃ₁とし、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｃ₁Ｍ₁(Δｔ)とする。

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示後の挙動として添付文書を表示する場合がある。ログ解析テーブル５３のレコードには、表示後の挙動ＩＤが登録されており、表示後の挙動ＩＤが添付文書表示のＩＤであれば、そのレコードが該当する。なお、本レコードによりエッジ：文書１ｔｏ５の存在が特定できる。但し、このようなレコードが特定されたとしても、添付文書の内容についてはログデータのみからは特定できず、また添付文書の内容の重要度については判断できない。従って、単純に添付文書を表示した回数ｋに注目して判断するものとする。ここで、ｋに関するクリスプ集合Ｍ₂(k)を以下のように設定する。

なお、複数の添付文書が存在する場合もあるが、ｋによる判断に単純化している。そして、この集合Ｍ₂(k)に対する寄与係数をｃ₂とし、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｃ₂Ｍ₂(k)とする。

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示後の挙動として添付文書をダウンロードする場合がある。ログ解析テーブル５３のレコードには、表示後の挙動ＩＤが登録されており、表示後の挙動ＩＤが添付文書ダウンロードのＩＤであれば、そのレコードが該当する。なお、本レコードによりエッジ：文書１ｔｏ６の存在が特定できる。但し、このようなレコードが特定されたとしても、添付文書の内容についてはログデータのみからは特定できず、また添付文書の内容の重要度については判断できない。従って、単純に添付文書をダウンロードした回数ｌに注目して判断するものとする。ここで、ｌに関するクリスプ集合Ｍ₃(ｌ)を以下のように設定する。

なお、複数の添付文書が存在する場合もあるが、ｌによる判断に単純化している。そして、この集合Ｍ₃(ｌ)に対する寄与係数をｃ₃とし、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｃ₃Ｍ₃(ｌ)とする。

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示後の挙動として添付文書を印刷する場合がある。ログ解析テーブル５３のレコードには、表示後の挙動ＩＤが登録されており、表示後の挙動ＩＤが添付文書印刷のＩＤであれば、そのレコードが該当する。なお、本レコードによりエッジ：文書１ｔｏ７の存在が特定できる。但し、このようなレコードが特定されたとしても、添付文書の内容についてはログデータのみからは特定できず、また添付文書の内容の重要度については判断できない。従って、単純に添付文書を印刷した回数ｍに注目して判断するものとする。ここで、ｍに関するクリスプ集合Ｍ₄(ｍ)を以下のように設定する。

なお、複数の添付文書が存在する場合もあるが、ｍによる判断に単純化している。そして、この集合Ｍ₄(ｍ)に対する寄与係数をｃ₄とすると、処理対象レコードに係るメタデータの寄与値をｃ₄Ｍ₄(ｍ)とする。

以上述べた要素をまとめると、メタデータの表示後の挙動に対する全寄与値ｃＭ_totalは、以下のように定義される。
ｃＭ_total＝ｃ₁Ｍ₁(Δｔ)＋ｃ₂Ｍ₂(ｋ)＋ｃ₃Ｍ₃(ｌ)＋ｃ₄Ｍ₄(ｍ)

処理対象レコード、すなわち処理対象メタデータ（同じメタデータが当該ユーザの１単位に出現していてもそれは別扱い）の寄与値ＫＰ_viewは、メタデータ表示前の挙動に対する全寄与値ｂＳ_totalとメタデータ表示後の挙動に対する全寄与値ｃＭ_totalとの和となる。すなわち、以下のように表される。
ＫＰ_view＝ｂＳ_total＋ｃＭ_total

以上の計算結果は、リンク生成用中間指標値テーブル５４に格納される。リンク生成用中間指標値テーブル５４に格納されるデータの一例を図２２に示す。図２２の例では、シーケンス番号、解析日時、ログ日時、グループＩＤ、ユーザＩＤ、メタデータＩＤ、使用されたリンクのリンクＩＤ（リンク生成時には使用しない）、中間指標値が登録される。シーケンス番号は、各ユーザの１単位内において付与される。

このように、各ユーザの１単位におけるレコード（メタデータ）のシーケンス番号を考慮すれば、メタデータ間の遷移及びユーザのアクセス・フロー（ナレッジ遷移）における当該メタデータの寄与を表す初期段階の中間指標値が算出される。

次に、上で述べた写像２を考える。本実施の形態では、閾値Bound₁を用いて、メタデータの寄与は次のクリスプ集合へと変換される。

このように、リンク自動生成処理部５１は、閾値Bound₁による中間指標値の調整を行い、リンク用中間指標値テーブル５４を更新する（ステップＳ７）。すなわち、閾値Bound₁未満の寄与しかないメタデータについては、当該メタデータの寄与を０として、重要でないメタデータを除去するものである。リンク生成用中間指標値テーブル５４における中間指標値を０に設定するか、０と判断されたレコードを削除する。

そして、全てのユーザの全ての単位について処理したか判断する（ステップＳ９）。未処理の単位が残っている場合にはステップＳ３に戻る。全てのユーザの全ての単位について処理が完了した場合には、以下で実際にリンクを生成するか判断する。

まず、リンク自動生成処理部５１は、リンク生成用中間指標値テーブル５４をベースにして、未処理に係る、ユーザの１単位を特定する（ステップＳ１１）。そして、ユーザ係数データ格納部５８に格納されたデータを用いて、特定ユーザの特定の１単位における各リンクの寄与ＬＰ(i)を算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１３）。

本実施の形態では、単純にリンク生成用中間指標値テーブル５４に格納されているレコードのメタデータｘから次のレコードのメタデータｙへの遷移につきリンクの生成を検討する。そこでまず、メタデータｘから次のメタデータｙへのリンクの寄与ＬＰ_x-yを、メタデータｘの中間指標値（寄与値）とメタデータｙの中間指標値（寄与値）の和であると定義する。すなわち、
ＬＰ_x-y＝ＫＰ_x＋ＫＰ_y

さらに、ユーザｊの熟練度に応じた重みｕ_jを、この段階で考慮してリンクの寄与値ＬＰ_x-yを以下のように修正する。なお、熟練度ｕについては、ユーザ毎、又はグループ毎に予め設定して、ユーザ係数データ格納部５８に格納しておき、リンク生成用中間指標データ格納部５４に格納されているユーザＩＤ又はグループＩＤからｕ_jを特定して用いる。
ＬＰ_x-y＝ｕ_jＬＰ_x-y

そして、ｎ個のメタデータが存在することを想定し、リンクを有向グラフとして捉えると、１単位におけるリンクの寄与ＬＰ(i)は、以下のような行列として表される。なお、ｉは特定の単位を示すものである。

このように、１単位において出現したリンクについての寄与値が、対応する行列要素として登録される。出現していないリンクについては、その対応する行列要素の値が０となる。なお、１単位内において複数回同一リンクが出現した場合には、その寄与値の総和を行列要素として登録する。また、ＬＰ_n-nは０としてリンクの設定は行わない。

そして、全てのユーザの全ての単位について処理したか判断する（ステップＳ１５）。もし未処理の単位が存在する場合にはステップＳ１１に戻る。一方、全てのユーザの全ての単位を処理した場合には、指定期間におけるリンクの寄与ＬＰ(i)の総和を算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１７）。例えば、１月毎に本処理を実施する場合には、当月における、全ユーザの全単位につきリンクの寄与ＬＰ(i)の総和を算出する。これにより行列内の同一要素が累積されることになる。例えば、指定期間の始期をＴmin、終期をＴmaxとすると、ステップＳ１５の演算は以下のように表される。

但し、ｉがＴminからＴmaxまで変化するのではなく、その間の全てのｉということである。

そして、リンク自動生成処理部５１は、リンク生成用最終指標値テーブル５５から前の指定期間における最終指標値を読み出し、ステップＳ１７で算出されたリンクの寄与ＬＰ(i)の各要素ＬＰ_x-yの、最終指標値からの増分Δｎ_x-yを算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１９）。リンク生成用最終指標値テーブル５５に格納されるデータの一例を図２３に示す。図２３の例では、解析日時と、リンク元のメタデータＩＤと、リンク先のメタデータＩＤと、最終指標値とが格納されるようになっている。このように１レコードにつき１つのリンクの最終指標値が登録され、本テーブルは解析日時毎（実質的に指定期間毎）に保存される。ステップＳ１９では、前の指定期間についてのデータを読み出す。処理は、端子Ａを介して図２４の処理フローに移行する。

そして、リンク自動生成処理部５１は、増分Δｎ_x-y及び予め定められた累積モデルに従って指定期間におけるリンク生成用の最終指標値を算出し、リンク生成用最終指標値テーブル５５に登録する（ステップＳ３１）。本実施の形態における累積モデルは、（１）Δｎ_x-yが閾値ｎ_v以上であれば、増分Δｎ_x-yをそのまま前の指定期間における最終指標値に累積し、（２）増分Δｎ_x-yをそのまま前の指定期間における最終指標値に累積すると累積最大値ｆ_max以上となってしまう場合には、指定期間におけるリンク生成用の最終指標値をｆ_maxに設定し、（３）増分Δｎ_x-yが閾値ｎ_v未満であれば、前の指定期間における最終指標値を減衰させる、というものである。式で表すと以下のとおりになる。

ここでｆ_(n)は、指定期間における特定のリンクについての最終指標値であり、ｆ_(n-1)は、前の指定期間における特定のリンクについての最終指標値である。また、ｅ^-αは前の指定期間における最終指標値を減衰させるための係数であり、例えばαはＴ_halve期間で半減するｅ^-αThalve＝０．５を満たすものとする。さらに、ｆ_Maxについては計算限界を超えないようするための値である。

このように、特定のメタデータから他の特定のメタデータへの遷移によるリンク寄与値が所定のレベル以上に増加していることが確認できれば最終指標値を増加させ、所定のレベル以上に増加しない場合には最終指標値を減衰させることにより、本当によく行われる遷移を抽出して、より適切なリンク生成につなげるようにするものである。

そして、リンク自動生成処理部５１は、リンク生成用最終指標値テーブル５５に格納されている最終指標値を正規化し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ３３）。なお、リンク生成用最終指標値テーブル５５に、正規化後の最終指標値をも登録するようにしても良い。本実施の形態では、最終指標値に対して絶対的な閾値を設ける場合と、相対量としての閾値を設ける場合とが存在する。絶対的な閾値を設ける場合には、正規化単位ｆ_PUとしてｆ_Maxを用いる。また、相対的な閾値を設ける場合には、正規化単位ｆ_PUとして最終指標値ｆ_(n)のうちの最大値を用いる。式に表せば以下のようになる。

従って正規化は、以下のように行われる。

そして、リンク自動生成処理部５１は、ＰＵ（ｆ_(n)）に対する閾値ｆ_criteriaと比較することにより、リンク生成の是非を判定し、判定結果を判定結果格納部５９に格納する（ステップＳ３５）。本ステップを、式で示せば以下のようになる。

なお、判定結果格納部５９に格納するのは、遷移元メタデータＩＤ及び遷移先メタデータＩＤのセットである。また、ステップＳ３５による判断だけではなく、ＫＭシステム１の管理者による最終判断が行われた後にリンクを設定するようにしても良い。

判定結果格納部５９に格納された結果に基づき、図５で示すようなテーブルを修正することにより、ＫＭシステム１のユーザは、図１５で示したようなリンク一覧表示画面において新たに生成されたリンクを見ることができる。また、図１３で示したようなメタデータの基本データの表示画面及び図１４で示したようなメタデータの詳細データの表示画面においても、リンクの件数が増加する。

以上のように関連性の高いメタデータ間にリンクを新たに生成することにより、ユーザは容易に関連するメタデータを参照することができ、利便性が向上する。

２．リンクの有効度／重要度判定
次に、リンクの有効度／重要度の判定について説明する。リンクの有効度を判断する場合には、ユーザのアクセス・フローを全て判断するのではなく、リンクをベースとした操作にのみ着目すればよい。このリンクをベースとする操作は、エッジ：文書１ｔｏ３により表示されたリンク一覧表示画面（図１５）における操作が中心である。リンクの有効度は、図１５のリンク一覧表示画面における矢印の太さを変えることにより表現される。

この処理を図２５及び図２６を用いて説明する。まず、ログ解析テーブル５３の構成処理を実施する（ステップＳ４１）。本処理については、図１９に示した処理フローと同じである。すなわち、図２０に示したログ解析テーブル５３を構成するものである。なお、リンク自動生成処理部５１が、ログ解析テーブル５３を既に生成している場合であって、同じ範囲についてリンク管理部５２が処理を行う場合には、本ステップをスキップして、既に生成されているログ解析テーブル５３を用いても良い。

次にリンク自動生成処理部５１は、ログ解析テーブル５３に格納されているデータを用いて、リンク経由の遷移に関連するレコードを抽出し、例えばログ解析テーブル５３に別テーブルとして登録する（ステップＳ４３）。本処理では、エッジ：文書３ｔｏ文書によりリンク先のメタデータを表示する場合、及びエッジ：文書３ｔｏ４によりリンク詳細画面を表示してリンク内容を確認した後にエッジ：文書４ｔｏ文書によりメタデータを表示した場合を注目すればよい。一方、ログ解析テーブル５３において、リンクＩＤが登録されているということは、リンクＩＤに対応するリンク詳細画面を経由して他のメタデータを表示するためのリンクが選択された場合又はリンク一覧表示画面から直接他のメタデータの表示画面に遷移したことを表すため、当該リンクＩＤが登録されているレコードを抽出する。

そして、未処理に係る、ユーザの１単位を特定する（ステップＳ４５）。ユーザの１単位については、リンク生成の時と同じであって、セッションＩＤ毎という意味である。そして、ステップＳ４３で抽出されたレコードを用いて１単位内の各レコードにつき中間指標値を算出し、太さ用中間指標値テーブル５６に格納する（ステップＳ４７）。本実施の形態においてリンクの有効度／重要度を判定する場合には、メタデータの表示後の挙動及びユーザの重みをベースに中間指標値を算出する。

上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータ（基本データ）の表示後の挙動としてメタデータの詳細表示を行う場合がある。但し、本実施の形態では、メタデータの基本データ表示からメタデータの詳細データ表示への遷移に対応するエッジ：文書１ｔｏ２での遷移はログデータに登録されておらず、ログ解析テーブル５３からも特定できない。そこで、エッジ：文書１ｔｏ２を特定する代わりに、メタデータの基本データ表示の後に次の画面に遷移するまでの時間、すなわちログ解析テーブル５３におけるレコードの表示時間Δｔにより、メタデータの表示後の挙動を擬似的に評価する。

ここでΔｔに関するファジー集合ｍＡ(Δｔ)を以下のように設定する。

なお、ａ，ｂ，ｃについては定数である。また、ｔ₁は別途設定される。但し、ｔ₁＜ｔ_max＜ｔ_minである。また、上記ファジー集合ｍＡ(Δｔ)の値をＰＵとすると、ＰＵはｔ_maxで最大値１となり、ｔ_minでｙ_minとなる。また、０≦ｙ_min＜１となる。このようなファジー集合ｍＡ(Δｔ)の二次曲線を図に表すと図２１のようになる。図２１については上で述べたのでここでは説明を省略する。なお、本ファジー集合に対する寄与係数をｃ₁とし、処理対象レコードに係るリンクの寄与値をｃ₁ｍＡ(Δｔ)とする。

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示後の挙動として添付文書を表示する場合がある。ログ解析テーブル５３のレコードには、表示後の挙動ＩＤが登録されており、表示後の挙動ＩＤが添付文書表示のＩＤであれば、そのレコードが該当する。なお、本レコードによりエッジ：文書１ｔｏ５の存在が特定できる。但し、このようなレコードが特定されたとしても、添付文書の内容についてはログデータのみからは特定できず、また添付文書の内容の重要度については判断できない。従って、単純に添付文書を表示した回数ｋに注目して判断するものとする。ここで、ｋに関するクリスプ集合ｍＢ(k)を以下のように設定する。

なお、複数の添付文書が存在する場合もあるが、ｋによる判断に単純化している。そして、この集合ｍＢ(ｋ)に対する寄与係数をｃ₂とし、処理対象レコードに係るリンクの寄与値をｃ₂ｍＢ(ｋ)とする。

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示後の挙動として添付文書をダウンロードする場合がある。ログ解析テーブル５３のレコードには、表示後の挙動ＩＤが登録されており、表示後の挙動ＩＤが添付文書ダウンロードのＩＤであれば、そのレコードが該当する。なお、本レコードによりエッジ：文書１ｔｏ６の存在が特定できる。但し、このようなレコードが特定されたとしても、添付文書の内容についてはログデータのみからは特定できず、また添付文書の内容の重要度については判断できない。従って、単純に添付文書をダウンロードした回数ｌに注目して判断するものとする。ここで、ｌに関するクリスプ集合ｍＣ(ｌ)を以下のように設定する。

なお、複数の添付文書が存在する場合もあるが、ｌによる判断に単純化している。そして、この集合ｍＣ(ｌ)に対する寄与係数をｃ₃とし、処理対象レコードに係るリンクの寄与値をｃ₃ｍＣ(ｌ)とする。

また、上で述べたＫＭシステム１においては、メタデータの表示後の挙動として添付文書を印刷する場合がある。ログ解析テーブル５３のレコードには、表示後の挙動ＩＤが登録されており、表示後の挙動ＩＤが添付文書印刷のＩＤであれば、そのレコードが該当する。なお、本レコードによりエッジ：文書１ｔｏ７の存在が特定できる。但し、このようなレコードが特定されたとしても、添付文書の内容についてはログデータのみからは特定できず、また添付文書の内容の重要度については判断できない。従って、単純に添付文書を印刷した回数ｍに注目して判断するものとする。ここで、ｍに関するクリスプ集合ｍＤ(ｍ)を以下のように設定する。

なお、複数の添付文書が存在する場合もあるが、ｍによる判断に単純化している。そして、この集合ｍＤ(ｍ)に対する寄与係数をｃ₄とし、処理対象レコードに係るリンクの寄与値をｃ₄ｍＤ(ｍ)とする。

また、リンクを用いた遷移を行ったユーザの熟練度を表す重みｕ_jについては、ユーザ係数データ格納部５８から読み出す。

そうすると、処理対象レコードに係るリンクの全寄与値Ｆ_iは、以下のように表される。
Ｆ_i＝ｕ_j（ｃ₁ｍＡ(Δｔ)＋ｃ₂ｍＢ(ｋ)＋ｃ₃ｍＣ(ｌ)＋ｃ₄ｍＤ(ｍ)）
このように、ユーザの重みｕ_jを除き、全て独立であって直和で表現できるものとしている。

このように算出された、処理対象レコードに係るリンクの全寄与Ｆ_iを、太さ用中間指標値として、太さ用中間指標値テーブル５６に格納する。太さ用中間指標値テーブル５６に格納されるデータの形式は、図２２に示したリンク生成用中間指標値テーブル５４のデータの形式と同じである。

そして、全てのユーザの全ての単位について処理したか判断する（ステップＳ４９）。もし未処理の単位が存在するならばステップＳ４５に戻る。一方、全てのユーザの全ての単位について処理した場合には、リンク管理部５２は、太さ用中間指標値テーブル５６においてリンクＩＤの列に登録されているリンクＩＤ毎に、指定期間における中間指標値Ｆ_iの総和を算出し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ５１）。すなわち、各リンクＩＤにつき、指定期間における全てのユーザの全ての単位の中間指標値Ｆ_iの総和を算出する。式で表せば以下のようになる。

指定期間の始期はＴ_minであり、終期はＴ_maxである。但し、上記の式ではｉがＴ_minからＴ_maxまで変動するようになっているが、ｉがＴminからＴmaxまで変化するのではなく、その間の全ての単位ｉということである。

そして、リンク管理部５２は、太さ用最終指標値テーブル５７から前の指定期間における最終評価値を読み出し、ステップＳ５１で算出された各リンクの中間指標値の累積値Ｆの、対応する最終指標値からの増分Δｎ_x-yを算出し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ５３）。太さ用最終指標値テーブル５７に格納されるデータの一例を図２６に示す。図２６の例では、解析日時と、リンクＩＤと、最終指標値とが格納されるようになっている。このように１レコードにつき１つのリンクの最終指標値が登録され、本テーブルは指定期間毎に保存される。

そして、リンク管理部５２は、増分Δｎ_x-y及び予め定められた累積モデルに従って指定期間における太さ用の最終指標値を算出し、太さ用最終指標値テーブル５７に登録する（ステップＳ５５）。本実施の形態における累積モデルは、（１）Δｎ_x-yが閾値ｎ_v以上であれば、増分Δｎ_x-yをそのまま前の指定期間における最終評価値に累積し、（２）増分Δｎ_x-yをそのまま前の指定期間における最終評価値に累積すると累積最大値ｆ_max以上となってしまう場合には、指定期間におけるリンク生成用の最終評価値をｆ_maxに設定し、（３）増分Δｎ_x-yが閾値ｎ_v未満であれば、前の指定期間における最終評価値を減衰させる、というものである。式で表すと以下のとおりになる。

ここでｆ_(n)は、指定期間における特定のリンクについての最終評価値であり、ｆ_(n-1)は、前の指定期間における特定のリンクについての最終評価値である。また、ｅ^-αは前の指定期間における最終評価値を減衰させるための係数であり、例えばαはｔ_halve期間で半減するｅ^-αｔhalve＝０．５を満たすものとする。さらに、ｆ_Maxについては計算限界を超えないようするための値である。

このように、各リンクの中間指標値の累計が所定のレベル以上に増加していることが確認できれば最終指標値を増加させ、所定のレベル以上に増加しない場合には最終指標値を減衰させることにより、ある期間にわたりよく用いられているリンクについてより大きな最終指標値を与えるようにしている。

そして、リンク管理部５２は、太さ用最終指標値テーブル５７に格納されている最終指標値を正規化し、メインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ５７）。本実施の形態では、最終指標値に対して絶対的な閾値を設ける場合と、相対量としての閾値を設ける場合とが存在する。絶対的な閾値を設ける場合には、正規化単位ｆ_PUとしてｆ_Maxを用いる。また、相対的な閾値を設ける場合には、正規化単位ｆ_PUとして最終指標値ｆ_(n)のうちの最大値を用いる。式に表せば以下のようになる。

従って正規化は、以下のように行われる。

そして、リンク自動生成処理部５１は、ＰＵ（ｆ_(n)）に対する閾値ｆ_high、ｆ_middle、ｆ_lowと比較することにより、太さという有効度／重要度を判定し、例えば判定結果格納部５９に格納する（ステップＳ５９）。本ステップを式で示せば以下のようになる。

このように、ｆ_high＜ＰＵ（ｆ_(n)）であれば、有効度大として太いリンクを設定し、ｆ_middle＜ＰＵ（ｆ_(n)）≦ｆ_highであれば、有効度中として中太のリンクを設定し、ｆ_low＜ＰＵ（ｆ_(n)）≦ｆ_middleであれば、有効度小として細いリンクを設定し、ＰＵ（ｆ_(n)）≦ｆ_lowであれば、有効度微小として弱いリンクを設定する。このような判定結果をリンクに対応して判定結果格納部５９に格納する。

なお、ステップＳ５９による判断だけではなく、ＫＭシステム１の管理者による最終判断が行われた後にリンクを設定するようにしても良い。

以上のように重要度の高いリンクをより太いリンクを表示することにより、ユーザは容易に関連の程度を把握しつつメタデータを参照することができ、利便性が向上する。

３．類似文書の抽出
上で述べた例では、リンクという明示的なメタデータ間の関連を取り扱ったが、これ以外にもメタデータ間には類似というものを定義することができる。以下では、類似のメタデータを提示するための処理等を説明する。

例えば、メタデータ等の文書データをＫＭシステム１に登録する場合に、類似のメタデータを参照したい場合がある。例えば、ＫＭシステム１にメタデータ等を登録する際には、ユーザの指示に従って例えばクライアント端末９はＫＭシステム１にアクセスし、図２７に示すような画面を表示するためのデータをＫＭシステム１から受信し、表示装置に表示する。図２７の例では、入力データをＫＭシステム１に登録させるための登録ボタン２７０１と、入力内容をクリアするためのクリアボタン２７０２と、登録せずに処理を終了させるための終了ボタン２７０３と、類似事例提示ボタン２７０４と、図２７より詳細なデータを登録するための詳細登録画面へ遷移させるための詳細登録画面ボタン２７０５と、類似メタデータを抽出するための条件となる事業所名の選択欄２７０６と、類似メタデータを抽出するための条件となる発電所の選択欄２７０７と、災害件名の入力欄２７０８と、発生日時の入力欄２７０９と、発生場所の入力欄２７１０と、発生状況（概要）の入力欄２７１１と、処置の入力欄２７１２と、原因の入力欄２７１３と、対策の入力欄２７１４と、水平展開の入力欄２７１５と、経験から得たナレッジの入力欄２７１６と、メタデータに関連する文書ファイルを登録するためのファイル登録ボタン２７１７と、メタデータに関連するメタデータへのリンクを登録するためのリンク登録ボタン２７１８と、本メタデータの分類であり且つ類似メタデータを抽出するための条件となる設備の選択欄２７１９と、本メタデータの分類であり且つ類似メタデータを抽出するための条件となる状況の選択欄２７２０と、本メタデータの分類であり且つ類似メタデータを抽出するための条件となる事故区分の選択欄２７２１と、本メタデータの分類であり且つ類似メタデータを抽出するための条件となるユニットへの影響の選択欄２７２２とが含まれている。

ユーザは、この画面において入力欄に登録すべきデータを入力し、選択欄において該当するデータを選択する。但し、ユーザが、メタデータ等の登録に習熟していればよいが、不慣れな場合には、事業所名の選択欄２７０６と、発電所の選択欄２７０７と、設備の選択欄２７１９と、状況の選択欄２７２０と、事故区分の選択欄２７２１と、ユニットへの影響の選択欄２７２２とのうち少なくとも１つにおいていずれかの選択肢（要素）を選択した後、類似事例提示ボタン２７０４をクリックする。そうすると、以下で述べるような処理が行われるようになる。なお、図２７に示したような画面を表示させる場合には、ＫＭシステム１へ予めログインしておく必要がある。

まず、類似メタデータの提示を行う場合におけるＫＭシステム１のシステム構成を図２８を用いて説明しておく。ＫＭシステム１は、図２乃至図６で説明したようなデータを格納するためのナレッジＤＢ１１と、例えば図２７のような画面における類似事例提示ボタン２７０４をクリックすることによってＫＭシステム１に送信される抽出条件のデータ等を例えばクライアント端末９から受信する類似事例抽出指示受付部１２と、ナレッジＤＢ１１に登録されたメタデータから類似事例の抽出条件に合致する類似事例の抽出処理を実施する類似事例抽出処理部１３と、類似事例抽出処理部１３の処理で用いられる重み係数のデータを格納する重み係数格納部１４と、リンク生成管理装置５内のリンク生成用中間指標値テーブル５４に格納されたデータを用いて活用指標値を算出する活用指標値算出部２０と、活用指標値算出部２０によって算出された活用指標値のデータを格納する活用指標値データ格納部１９と、類似事例抽出処理部１３の処理結果を格納する類似事例リスト格納部１５と、類似事例リスト格納部１５に格納されているデータに従って各種出力処理を実施する類似事例出力処理部１６と、類似事例出力処理部１６によって出力された類似メタデータからメタデータを作成するための処理を実施するメタデータ生成部１７と、同じく類似事例出力処理部１６によって出力された類似メタデータからリンクを生成するためのリンク生成処理部１８とを有する。なお、メタデータ生成部１７及びリンク生成処理部１８は、その処理結果をナレッジＤＢ１１に格納する。また、類似事例抽出処理部１３は、メタデータ毎に類似度を算出する類似度算出部１３１と、類似度及び活用指標値に基づきメタデータをソートするソート処理部１３２とを含む。

次に図２９Ｂ乃至図３５を用いて図２８に示したシステムの処理フロー内容を説明する。なお、前処理として活用指標値算出部２０は、図１８のステップＳ９まで完了した時点においてリンク生成用中間指標値テーブル５４に格納されたデータ（図２２）を用いて、基本的にはステップＳ１１乃至ステップＳ３３（図２４）の処理を実施して、活用指標値を算出する。但し、ステップＳ１３については、上では、
ＬＰ_x-y＝ＫＰ_x＋ＫＰ_y
を算出していたが、
ＬＰ_x＝ＫＰ_x
を算出するようにする。さらに、ＬＰ(i)については、上ではｎ行ｎ列の正方行列であったが、ここでは１行ｎ列（又はｎ行１列）の行列となる。

また、ステップＳ１９では、リンク生成用最終指標値テーブル５５を用いているが、今回は活用指標値データ格納部１９から前の指定期間における最終指標値（正規化前の活用指標値）を読み出し、ステップＳ１７で算出された各メタデータのＬＰ(i)の各要素ＬＰ_xの、最終指標値からの増分Δｎ_xを算出する。活用指標値データ格納部１９には、図２９Ａに示すように、メタデータ毎に正規化前の活用指標値と正規化後の活用指標値とが登録されている。この正規化前の活用指標値が、上で述べた最終指標値に相当する。以下、上ではΔｎ_x-yであったものについては、Δｎ_xとして読み替えた形で処理を実施して、さらにリンク生成用最終指標値テーブル５５を活用指標値データ格納部１９として処理を実施し、ステップＳ３３における正規化後の最終指標値を正規化後の活用指標値として活用指標値データ格納部１９に格納しておく。このような処理を行って活用指標値データ格納部１９に活用指標値（正規化後）を用意しておき、図２９Ｂ以降の処理を実施する。

例えば図２７に示したような画面において、ユーザが、事業所名の選択欄２７０６と、発電所の選択欄２７０７と、設備の選択欄２７１９と、状況の選択欄２７２０と、事故区分の選択欄２７２１と、ユニットへの影響の選択欄２７２２とのうち少なくとも１つにおいて、いずれかの要素（選択肢）を選択した後、類似事例提示ボタン２７０４をクリックすると、クライアント端末９は、ユーザから当該入力を受け付け、ユーザにより選択された選択欄（分類又は属性に相当する）の名称又は識別情報と選択要素名又は識別情報とを含む類似事例提示要求をＫＭシステム１に送信する。ＫＭシステム１の類似事例抽出指示受付部１２は、クライアント端末９から、選択欄の名称又は識別情報と選択要素名又は識別情報とを含む類似事例提示要求を受信すると（ステップＳ１０１）、抽出条件である選択欄の名称又は識別情報と選択要素名又は識別情報が十分であるか否かを判断する（ステップＳ１０３）。すなわち、上で述べた選択欄のいずれもが選択されずに類似事例提示ボタン２７０４がクリックされていないかを確認する。なお、ここでは上で述べた選択欄の少なくとも１つについて項目が選択されていることを要件としているが、さらに複数の選択欄の選択を要件にしたり、特定の選択欄を必須の選択欄として設定するようにしても良い。
ユーザによって指定された抽出条件が不十分である場合には、抽出条件の再入力要求をクライアント端末９に出力する（ステップＳ１０４）。クライアント端末９は、抽出条件の再入力要求を受信すると、表示装置に表示して、ユーザに対して入力をし直すように促す。そしてステップＳ１０１に戻る。

一方、抽出条件が十分である場合には、類似事例抽出指示受付部１２は、受信した抽出条件を類似事例抽出処理部１３の類似度計算部１３１に出力し、類似度計算部１３１は、受信した抽出条件について、要素毎に選択／非選択を表すベクトルを分類（選択欄）毎に生成し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１０５）。図２７の例では、「設備」という分類において、選択肢たる要素は「設備Ａ」「設備Ｂ」「設備Ｃ」「設備Ｄ」であり、ユーザにより「設備Ａ」が選択されていれば「１」を設定し、選択されていなければ「０」を設定するといったようにベクトルを生成する。「設備Ａ」のみ選択されていれば「設備」のベクトルは、（１，０，０，０）となる。「設備Ａ」及び「設備Ｃ」が選択されている場合には、（１，０，１，０）となる。このようなベクトルを全ての分類について生成する。一般的には、分類等がｔ個存在しており、その分類における要素がｎ個であれば、ｘ_t＝（ｘ_t1，ｘ_t2，ｘ_t3・・・ｘ_tn-1，ｘ_tn）となる。ｘは比較元データのベクトル又はベクトル成分を表す。

また、類似度計算部１３１は、ナレッジＤＢ１１から未処理のメタデータを１つ特定し、当該処理対象メタデータに含まれる分類等の選択要素のデータを読み出して、ステップＳ１０５と同様に要素毎に選択／非選択を表すベクトルを分類毎に生成し、例えばメインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ１０７）。ベクトルの生成方法は上で述べたとおりであるが、メタデータの場合には、ｙでベクトル又はベクトル成分を表す。一般的には、ｙ_t＝（ｙ_t1，ｙ_t2，ｙ_t3・・・ｙ_tn-1，ｙ_tn）となる。なお、本ステップで生成されるベクトルについては予め生成しておき、ナレッジＤＢ１１に登録しておくようにしても良い。

そして、類似度計算部１３１は、分類毎に類似度を算出すると共に、処理対象メタデータについて重み係数格納部１４に格納されている重み係数による重み付きユークリッド距離を算出し、類似事例リスト格納部１５に格納する（ステップＳ１０９）。本実施の形態では、抽出条件から生成されたベクトルｘと処理対象メタデータから生成されるベクトルｙとでは同じ分類については同じ次元数を有するベクトルが得られ、同じ要素を選択していれば、同じベクトル成分が「１」となっており、類似しているものと扱う。例えば「設備」という分類において、比較元データで「設備Ａ」のみが選択されており、処理対象メタデータでも「設備Ａ」のみが選択されている場合には、当該分類については類似度を１とする。但し、同一の分類について複数の要素が選択される可能性があるので、例えば「設備」という分類において、抽出条件では「設備Ａ」と「設備Ｃ」が選択されており、処理対象メタデータでは「設備Ａ」と「設備Ｄ」とが選択されている場合には、３種類の要素が関係していて一致しているのは「設備Ａ」のみであるから、１／３という値を算出するものとする。分類ｔについての類似度は、以下の式で表される。
ρ_txy＝ａ／（ａ＋ｂ＋ｃ）
なお、ａはｘ_ti及びｙ_tiが共に１である成分の個数、ｂはｘ_tiが１でｙ_tiが０である成分の個数、ｃはｘ_tiが０でｙ_tiが１である成分の個数をそれぞれ示す。具体的には、以下のとおりである。

そして、本実施の形態では、各分類は独立で互いに他の分類に影響を及ぼさず、各分類についてその重要度を設定しており、分類について１つも要素の選択が行われない場合があることを許容するという前提の下、処理対象メタデータについての総合的な類似度である重み付きユークリッド距離を以下のように算出する。

ここでＷ_tが分類ｔの重み係数である。重み係数は重み係数格納部１４に格納されている。重み係数格納部１４に格納されているデータの一例を図３０に示す。図３０の例では、各分類につきＷ_tの具体的な値が登録されている。このような式を用いればユークリッド距離ｄ_xyは、０≦ｄ_xy≦１の値をとる。ｄ_xyは１に近いほど類似しているとみなすことができる。

ステップＳ１０７及びＳ１０９については、全てのメタデータについて処理するまで繰り返す（ステップＳ１１１）。全てのメタデータについて処理を実施すれば、類似事例リスト格納部１５には例えば図３１のようなデータが格納される。図３１の例では、メタデータ毎に、総合的な類似度であるユークリッド距離ｄ_xyが格納されるようになっている。

そして、類似度算出部１３１の処理が終了すると、ソート処理部１３２は、類似事例リスト格納部１５に格納されたユークリッド距離ｄ_xy及び活用指標値データ格納部１９に格納された活用指標値に基づき、メタデータをソートし、ソート結果を類似事例リスト格納部１５に格納する（ステップＳ１１３）。本実施の形態では、ユークリッド距離ｄ_xyの大きい順でソートし、同一のユークリッド距離ｄ_xyを有する複数のメタデータが存在する場合に活用指標値の大きい順でソートする。さらに、活用指標値でも一致する場合には、メタデータＩＤの大小で順番を決める。

なお、ユークリッド距離ｄ_xyが０以上となるメタデータが全く見つからない場合もあるが、その場合にはステップＳ１１３はスキップされる。一方、ユークリッド距離ｄ_xyが０以上となるメタデータが多数となる場合もある。そのような場合には、例えば上位ｍ（ｍは１以上の整数）個を選択する。

このように類似度が高いメタデータが特定されて類似事例リスト格納部１５に格納されると、類似事例出力処理部１６は、類似事例リスト格納部１５及びナレッジＤＢ１１に格納されたデータを用いて類似事例の出力処理を実施する（ステップＳ１１５）。この類似事例の出力処理については、図３２乃至図３５を用いて詳細に説明する。

まず、類似事例出力処理部１６は、類似事例リスト格納部１５に格納されているメタデータのリストを類似事例リストとしてクライアント端末９に出力する（ステップＳ１２１）。クライアント端末９は、ＫＭシステム１から類似事例リストを受信し、表示装置に表示する。例えば、図３３のような画面が表示される。但し、図３３では既に示されているが、この段階ではフレーム３３０３にはデータは表示されない。図３３の例では、フレーム３３０１には、図３０のような重み係数を表示するための重み表示ボタン３３１１と、終了ボタン３３１２と、リンク登録を実施するためのリンク登録ボタン３３１３と、図２７で示したようなウィンドウへフレーム３３０３に表示されており且つチェックボックス群３３３３で指定されたデータをコピーするための作成中文書へコピーボタン３３１４とが含まれる。また、フレーム３３０２には、順位と対応するメタデータ（文書）名とのリストである類似事例リスト３３２４と、類似事例リスト３３２４で選択されたメタデータ名を表示したりキーボードによってメタデータ名の入力を行う表示文書表示入力欄３３２３と、表示文書表示入力欄３３２３に表示されているメタデータをフレーム３３０３に表示させるための表示ボタン３３２１と、類似事例リスト３３２４に列挙されているメタデータのうち重要文書のみ表示させるための重要文書のみ表示ボタン３３２２とが含まれる。フレーム３３０３には、選択されたメタデータの内容が表示される。なお、チェックボックス群３３３３は、上でも述べたように図２７で示したようなウィンドウにデータを出力するための項目を指定するためのものであり、発生場所、発生状況、処置、原因、対策、水平展開、経験から得たナレッジを選択できるようになっている。また、表示ボタン３３３４は、表示されているメタデータの添付ファイルを表示するためのボタンであり、ダウンロードボタン３３３５は、添付ファイルをダウンロードするためのボタンであり、リンクボタン３３３６は、表示されているメタデータのリンクデータを表示させるためのボタンである。また、基本項目画面ボタン３３３１は、図３３のフレーム３３０３の表示（現在詳細表示中）を基本項目のみの表示に変更させるためのボタンであり、基本項目表示中であれば詳細項目表示ボタンに切り替わる。また、フレーム３３０２の重要文書のみを表示ボタン３３２２が押されて、重要文書のみが表示されている場合には、全文書の表示ボタンが表示される。

ユーザは図３３のフレーム３３０２の表示内容を見て、興味のあるメタデータを類似事例リスト３３２４から選択したり、重要文書のみ表示ボタン３３２２をクリックして重要文書に絞り込むことも可能である。例えば、重要文書のみ表示ボタン３３２２をクリックした場合には、クライアント端末９は、当該クリックを受け付け、重要文書絞り込み要求をＫＭシステム１に送信する。ＫＭシステム１の類似事例出力処理部１６は、クライアント端末９から重要文書絞り込み要求を受信し（ステップＳ１２３）、当該要求を表示対象の変更要求であると判断して（ステップＳ１２５：Ｙｅｓルート）、要求に従って類似事例リスト格納部１５に格納されているメタデータＩＤでナレッジＤＢ１１を検索し、設定した条件でメタデータを絞り込んでリストを再構成してクライアント端末９に出力する（ステップＳ１２７）。そして処理はステップＳ１４３に移行する。クライアント端末９は、ＫＭシステム１から重要文書に関するメタデータのリストを受信してフレーム３３０２に表示する。類似事例リスト３３２４の内容は変るが、図３３の構成は変化しない。

また、ユーザが図３３のフレーム３３０２の表示内容を見て、興味のあるメタデータを類似事例リスト３３２４から選択して、表示文書表示入力欄３３２３に表示させた後に、表示ボタン３３２１をクリックすると、クライアント端末９は、ユーザによる入力を受け付け、メタデータＩＤを含む表示要求をＫＭシステム１に送信する。ＫＭシステム１の類似事例出力処理部１６は、クライアント端末９からメタデータＩＤを含む表示要求を受信し（ステップＳ１２３）、表示対象の変更ではなく（ステップＳ１２５：Ｎｏルート）、類似事例表示が要求されたものと判断し（ステップＳ１２９：Ｙｅｓルート）、メタデータＩＤを用いてナレッジＤＢ１１から、要求されたメタデータを読み出して、クライアント端末９に送信する（ステップＳ１３１）。そして処理はステップＳ１４３に移行する。クライアント端末９は、ＫＭシステム１から、要求したメタデータを受信し、表示装置に表示する。これによって図３３のフレーム３３０３にユーザが選択したメタデータが表示される。

さらに、ユーザが図３３のフレーム３３０３の表示内容を見て、必要な項目についてチェックボックス群３３３３にチェックを付した後に、作成中文書へコピーボタン３３１４をクリックすると、クライアント端末９は、ユーザによる入力を受け付け、メタデータＩＤ及びチェックが付された項目のＩＤを含む作成中文書へのコピー要求をＫＭシステム１に送信する。ＫＭシステム１の類似事例出力処理部１６は、メタデータＩＤ及びチェックが付された項目のＩＤを含む作成中文書へのコピー要求を受信すると（ステップＳ１２３）、表示対象の変更要求ではなく（ステップＳ１２５：Ｎｏルート）、類似事例表示の選択でもなく（ステップＳ１２９：Ｎｏルート）、作成中文書へのコピーが指示されたものと判断して（ステップＳ１３３：Ｙｅｓルート）、受信データをメタデータ生成部１７に出力し、メタデータ生成部１７は、受信したメタデータＩＤでナレッジＤＢ１１から該当メタデータを読み出すと共に受信した項目ＩＤから対応するデータを抽出し、対応する入力欄に当該抽出データを埋め込んだ形で表示するためのデータを生成して、クライアント端末９に送信するなどのメタデータ作成処理を実施する（ステップＳ１３５）。そして処理はステップＳ１４３に移行する。

クライアント端末９は、ＫＭシステム１から表示のためのデータを受信し、表示装置に表示する。ここでは、例えば図３４に示すような画面が表示される。基本的な画面構成は図２７と同じであり、図３３のチェックボックス群３３３３において発生場所、発生状況、処置、原因、対策、水平展開及び経験から得たナレッジが選択されているので、これらのデータが、入力欄２７１０乃至２７１６にそのまま埋め込まれている。ユーザは、このような表示内容を確認し、追加、修正などを行って、登録する場合には登録ボタン２７０１をクリックする。クリックされると、クライアント端末９は入力データをＫＭシステム１に送信する。ＫＭシステム１のメタデータ生成部１７は、クライアント端末９から入力データを受信し、ナレッジＤＢ１１に登録する。

また、ユーザが図３３のリンク登録ボタン３３１３をクリックすると、クライアント端末９は、ユーザによる入力を受け付け、クッキーその他の技術を用いてフレーム３３０３に表示中のメタデータのメタデータＩＤ又は名称及び作成中のメタデータのＩＤ又は名称を含むリンク登録要求をＫＭシステム１に送信する。ＫＭシステム１の類似事例出力処理部１６は、表示中のメタデータのメタデータＩＤ又は名称及び作成中のメタデータのＩＤ又は名称を含むリンク登録要求を受信すると（ステップＳ１２３）、ステップＳ１２５：Ｎｏルート、ステップＳ１２９：Ｎｏルート、ステップＳ１３３：Ｎｏルートを経て、リンク登録が指示されたものと判断して（ステップＳ１３９：Ｙｅｓルート）、リンク生成処理部１８にリンク登録要求を出力し、リンク生成処理部１８は、リンク登録要求に基づきリンク作成ページのためのデータを生成して、クライアント端末９に送信するなどのリンク生成処理を実施する（ステップＳ１４１）。そして処理はステップＳ１４３に移行する。

クライアント端末９は、ＫＭシステム１から表示のためのデータを受信し、表示装置に表示する。ここでは、例えば図３５に示すような画面が表示される。図３５の例では、リンクの追加ボタン３５０１と、図３５のウィンドウを閉じるボタン３５０２と、作成中のメタデータ名である参照元文書名（リンク元メタデータ名）の表示欄３５０３と、図３３のフレーム３３０３に表示中のメタデータの名称である参照先文書名（リンク先メタデータ名）の表示欄３５０４と、リンク名称の入力欄３５０５と、リンクの概要の入力欄３５０６と、作成中のメタデータについての既設リンクの一覧表示部３５０７とが含まれる。既設リンクの一覧表示部３５０７のデータについては、リンク生成処理部１８がナレッジＤＢ１１から抽出したものである。ユーザは、このような画面においてリンク名称などを入力して追加ボタン３５０１をクリックすれば、例えばリンク元メタデータ名又はＩＤ、リンク先メタデータ名又はＩＤ及び入力データを含むリンク生成要求がＫＭシステム１に送信される。ＫＭシステム１のリンク生成処理部１８は、クライアント端末９からリンク生成要求を受信すると、ナレッジＤＢ１１にリンクデータを登録する。

ステップＳ１２７、Ｓ１３１、Ｓ１３５、Ｓ１４１の後又はリンク登録が指示されていない場合には、終了が指示されたかを判断し（ステップＳ１４３）、終了ではなければステップＳ１２３に戻る。一方、終了が指示されていれば、元の処理に戻る。

このような類似事例の出力処理を実施すれば、ユーザは、類似するメタデータを参照して、新たなメタデータを作成することができる。類似するメタデータは、メタデータ間の類似であって、さらに予め規定された分類についての要素の選択／非選択に基づく類似であって、的確な類似メタデータを抽出することができるようになる。さらに、活用指標値を合わせて使用してリストを作成するので、ユーザは適切な類似メタデータを順番に参照することができる。また、類似メタデータが参照できれば、必要に応じてリンクを作成することも可能である。

なお、上では総合的な類似度を優先してソートするような処理を説明したが、総合的な類似度に活用指標値を組み込む形の新たな指標値を算出するような構成としてもよい。さらに、上では新規のメタデータ作成時に類似事例を抽出する例を示したが、これとは別に類似事例の検索も実施できるようにしても良い。その際の抽出処理の内容は実質的に同じである。

以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図１及び図２８の機能ブロック図は、一例であって、ＫＭシステム１に、リンク生成管理装置５の機能を持たせるようにしても良い。また、ＫＭシステム１の類似事例抽出処理部１３を別装置として実装しても良い。さらに、ＫＭシステム１やリンク生成管理装置５の機能については、必ずしも実際のプログラム・モジュールと対応しない。特に図１９に示した処理フローを実行する共通モジュールを用意するようにしても良い。また、上で述べた例では、評価する挙動として、画面間の遷移（メタデータ間又は文書間の遷移を含む）、又はそれらの遷移に要する時間の例を示しているが、取り扱う挙動は必ずしもこれに限定されるものではない。その他、特定のインターフェースにおいて採取可能なログデータから検出可能な挙動を、目的に応じて評価するようにしても良い。

なお、クライアント端末９及び１０、ＫＭシステム１、リンク生成管理装置５はコンピュータ装置であって、図３６に示すように当該コンピュータ装置においては、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ）及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

本発明の実施の形態における機能ブロック図である。 本発明の実施の形態におけるデータ構造の模式図である。 本発明の実施の形態におけるデータ構造の模式図である。 メタデータの一例を示す図である。 本実施の形態におけるデータ構造の一部を示す図である。 本実施の形態におけるデータ構造の一部を示す図である。 ＫＭシステムにおける画面遷移の概要を示す図である。 ＫＭシステムにおける画面遷移の概要を示す図である。 ＫＭシステムにおける画面遷移の概要を示す図である。 ＫＭシステムにおける画面遷移の概要を示す図である。 ＫＭシステムにおける画面遷移の概要を示す図である。 ＫＭシステムにおける画面遷移の概要を示す図である。 メタデータ（基本データ）の表示画面の一例を示す図である。 メタデータ（詳細データ）の表示画面の一例を示す図である。 リンクの一覧表示画面の一例を示す図である。 リンク詳細表示画面の一例を示す図である。 リンク生成の処理の模式図である。 リンク生成処理の処理フローを示す図である。 ログ解析テーブル構成処理の処理フローを示す図である。 ログ解析テーブルの一例を示す図である。 ファジー集合の二次曲線の形を示す図である。 リンク生成用中間指標値テーブルの一例を示す図である。 リンク生成用最終指標値テーブルの一例を示す図である。 リンク生成処理の処理フローを示す図である。 リンク有効度判定処理の処理フローを示す図である。 太さ用最終指標値テーブルの一例を示す図である。 リンク作成画面の一例を示す図である。 ＫＭシステムの機能ブロック図である。 活用指標値データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 類似事例抽出処理の処理フローを示す図である。 重み係数格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 類似事例リスト格納部に格納されるデータの一例を示す図である。 類似事例出力処理の処理フローを示す図である。 類似事例表示画面例を示す図である。 リンク作成画面の一例を示す図である。 リンク作成画面の一例を示す図である。 コンピュータの機能ブロック図である。

符号の説明

１ ＫＭシステム ３ アクセスログデータ格納部
４ 認証ログデータ格納部 ７ ネットワーク
９，１０ クライアント端末 ５ リンク生成管理装置
５１ リンク自動生成処理部 ５２ リンク管理部
５３ ログ解析テーブル ５４ リンク生成用中間指標値テーブル
５５ リンク生成用最終指標値テーブル
５６ 太さ用中間指標値テーブル ５７ 太さ用最終指標値テーブル
５８ ユーザ係数データ格納部 ５９ 判定結果格納部
１１ ナレッジＤＢ １２ 類似事例抽出指示受付部
１３ 類似事例抽出処理部 １４ 重み係数格納部
１５ 類似事例リスト格納部 １６ 類似事例出力処理部
１７ メタデータ生成部 １８ リンク生成処理部
１９ 活用指標値データ格納部 ２０ 活用指標値算出部
１３１ 類似度算出部 １３２ ソート処理部

Claims (22)

1. 文書管理システムに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、特定種類の文書データに関連するログ・データから、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを生成し、遷移データ格納部に格納するステップと、
   前記遷移データ格納部に格納された前記遷移データを用いて、前記特定種類の各文書データについて、当該文書データに到達する前の挙動と当該文書データに到達した後の挙動とに基づき文書データの寄与値を算出し、寄与値データ格納部に格納する寄与値算出ステップと、
   前記遷移データ格納部に格納された前記遷移データ及び前記寄与値データ格納部に格納された前記文書データの寄与値に基づき、特定期間における、前記特定種類の第１の文書データから遷移先となる前記特定種類の第２の文書データへのリンク寄与値を算出し、記憶装置に格納するリンク寄与値算出ステップと、
   前記記憶装置に格納された、前記特定期間における、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク寄与値と、リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間より前の期間における、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク評価値とに基づき、前記特定期間における、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク評価値を算出し、前記リンク評価値データ格納部に格納するリンク評価値算出ステップと、
   前記リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間における前記リンク評価値に基づき、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンクの生成の是非を判断するリンク生成判断ステップと、
   を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
2. 前記リンク寄与値算出ステップが、
   前記遷移データ格納部に格納された各ユーザに係る前記遷移データから、前記特定種類の第１の文書データと当該第１の文書データから遷移先となる前記特定種類の第２の文書データとを特定するステップと、
   特定された前記第１の文書データ及び前記第２の文書データの寄与値を前記寄与値データ格納部から読み出し、関係したユーザについての前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク寄与値を算出し、記憶装置に格納するステップと、
   前記記憶装置に格納された前記寄与値を、前記特定期間及び前記ユーザについて集計し、前記記憶装置に格納するステップと、
   を含む請求項１記載の情報処理方法。
3. 前記関係したユーザについての前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク寄与値が、前記第１の文書データ及び前記第２の文書データの寄与値の和と前記関係したユーザに対応する係数との積で計算される
   請求項２記載の情報処理方法。
4. 前記寄与値算出ステップが、
   算出された前記寄与値と閾値とを比較し、前記寄与値が前記閾値未満である場合には当該寄与値を無効化するステップ
   を含む請求項１記載の情報処理方法。
5. 前記リンク評価値算出ステップが、
   前記特定期間より前の期間における前記リンク評価値からの、前記特定期間における前記リンク寄与値の増分を算出するステップと、
   前記増分に応じて前記特定期間より前の期間における前記リンク評価値を調整することにより、前記特定期間における、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク評価値を算出し、前記リンク評価値データ格納部に格納する調整ステップと、
   を含む請求項１記載の情報処理方法。
6. 前記調整ステップにおいて、
   前記増分の値が所定の閾値未満である場合には、前記特定期間より前の期間における前記リンク評価値を減少させることにより、前期特定期間における前記リンク評価値を算出する
   請求項１記載の情報処理方法。
7. 前記リンク生成判断ステップが、
   前記リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間における前記リンク評価値の正規化を行うステップと、
   正規化された前記リンク評価値が所定の閾値以上であるか判断するステップと、
   を含む請求項１記載の情報処理方法。
8. 前記特定種類の文書データがメタデータであることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１つ記載の情報処理方法。
9. 文書管理システムに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、特定種類の文書データに関連するログ・データから、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを生成し、遷移データ格納部に格納するステップと、
   前記遷移データ格納部に格納された前記遷移データを用いて、前記特定種類の第１の文書データから前記特定種類の第２の文書データへの既に生成されているリンクの利用を特定し、当該リンクを用いたユーザについての、当該第２の文書データに到達した後の挙動に基づき前記リンクの寄与値を算出し、寄与値データ格納部に格納する寄与値算出ステップと、
   前記寄与値データ格納部に格納された前記リンクの寄与値を、前記リンク毎に特定期間について集計し、記憶装置に格納するステップと、
   前記記憶装置に格納された、前記特定期間における前記リンクの寄与値と、リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間より前の期間における前記リンクの評価値に基づき、前記特定期間における前記リンクの評価値を算出し、前記リンク評価値データ格納部に格納するリンク評価値算出ステップと、
   前記リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間における前記リンクの評価値に基づき、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンクの重要度を決定する重要度決定ステップと、
   を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
10. 前記リンク評価値算出ステップが、
    前記特定期間より前の期間における前記リンクの評価値からの、前記特定期間における前記リンクの寄与値の増分を算出するステップと、
    前記増分に応じて前記特定期間より前の期間における前記リンクの評価値を調整することにより、前記特定期間における前記リンクの評価値を算出し、前記リンク評価値データ格納部に格納する調整ステップと、
    を含む請求項９記載の情報処理方法。
11. 前記調整ステップにおいて、
    前記増分の値が所定の閾値未満である場合には、前記特定期間より前の期間における前記リンクの評価値を減少させることにより、前記特定期間における前記リンクの評価値を算出する
    請求項９記載の情報処理方法。
12. 前記重要度決定ステップが、
    前記リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間における前記リンクの評価値の正規化を行うステップと、
    正規化された前記リンクの評価値が予め定められた範囲のいずれに入るか判断するステップと、
    を含む請求項１記載の情報処理方法。
13. 前記特定種類の文書データがメタデータであることを特徴とする請求項９乃至１２のいずれか１つ記載の情報処理方法。
14. 文書管理システムに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、特定種類の文書データに関連するログ・データから生成された、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを格納する遷移データ格納部と、
    前記遷移データ格納部に格納された前記遷移データを用いて、前記特定種類の各文書データについて、当該文書データに到達する前の挙動と当該文書データに到達した後の挙動とに基づき文書データの寄与値を算出し、寄与値データ格納部に格納する寄与値算出手段と、
    前記遷移データ格納部に格納された前記遷移データ及び前記寄与値データ格納部に格納された前記文書データの寄与値に基づき、特定期間における、前記特定種類の第１の文書データから遷移先となる前記特定種類の第２の文書データへのリンク寄与値を算出し、記憶装置に格納するリンク寄与値算出手段と、
    前記記憶装置に格納された、前記特定期間における、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク寄与値と、リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間より前の期間における、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク評価値とに基づき、前記特定期間における、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンク評価値を算出し、前記リンク評価値データ格納部に格納するリンク評価値算出手段と、
    前記リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間における前記リンク評価値に基づき、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンクの生成の是非を判断するリンク生成判断手段と、
    を有するリンク生成処理装置。
15. 文書管理システムに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、特定種類の文書データに関連するログ・データから生成された、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを格納する遷移データ格納部と、
    前記遷移データ格納部に格納された前記遷移データを用いて、前記特定種類の第１の文書データから前記特定種類の第２の文書データへの既に生成されているリンクの利用を特定し、当該リンクを用いたユーザについての、当該第２の文書データに到達した後の挙動に基づき前記リンクの寄与値を算出し、寄与値データ格納部に格納する寄与値算出手段と、
    前記寄与値データ格納部に格納された前記リンクの寄与値を、前記リンク毎に特定期間について集計し、記憶装置に格納する手段と、
    前記記憶装置に格納された、前記特定期間における前記リンクの寄与値と、リンク評価値データ格納部に格納された前記特定期間より前の期間における前記リンクの評価値に基づき、前記特定期間における前記リンクの評価値を算出し、前記リンク評価値データ格納部に格納するリンク評価値算出手段と、
    前記リンク評価値データ格納部に格納された、前記特定期間における前記リンクの評価値に基づき、前記第１の文書データから前記第２の文書データへのリンクの重要度を決定する重要度決定手段と、
    を有するリンク重要度決定装置。
16. 予め規定されている属性毎に、予め規定されている項目のユーザによる選択又は非選択の状態を表す比較元ベクトルを生成し、記憶装置に格納するステップと、
    データベースに既登録の各メタデータについて生成され且つ前記属性毎に当該メタデータについて前記項目が該当する又は該当しない状態を表す比較先ベクトルと、前記記憶装置に格納された前記比較元ベクトルとから、前記比較先ベクトルと前記比較元ベクトルとのベクトル間類似度を算出し、当該ベクトル間類似度を用いて各前記属性についての重み付けが考慮された、各前記メタデータについての類似度を算出し、少なくともメタデータの識別情報に対応して類似度データ格納部に格納する類似度算出ステップと、
    前記類似度データ格納部に格納された、前記メタデータについての類似度に従って、前記メタデータをソートし、当該ソート結果を前記ユーザに出力する出力ステップと、
    を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
17. 前記類似度算出ステップが、
    前記ユーザが選択し且つ比較先のメタデータが該当する状態である項目数を、当該項目数と前記ユーザのみが選択した項目数と前記比較先のメタデータのみが該当する状態である項目数との和で除した値を、各属性の前記ベクトル間類似度として算出するステップ
    を含む請求項１６記載の情報処理方法。
18. 前記類似度算出ステップが、
    前記ベクトル間類似度と対応する属性の重み付け値との積和を全重み付け値で除することによって、前記メタデータについての類似度を算出するステップ
    を含む請求項１６又は１７記載の情報処理方法。
19. 前記データベースに対するユーザのアクセス履歴ログ・データにおける、メタデータに関連するログ・データから、各ユーザの遷移履歴に関する遷移データを生成し、遷移データ格納部に格納するステップと、
    前記遷移データ格納部に格納された前記遷移データを用いて、各前記メタデータについて、当該メタデータに到達する前の挙動と当該メタデータに到達した後の挙動とに基づきメタデータの活用度を算出し、活用度データ格納部に格納するステップと、
    をさらに含み、
    前記出力ステップにおいて、
    前記メタデータについての類似度及び前記活用度データ格納部に格納された活用度に従って前記メタデータをソートする
    請求項１６乃至１８のいずれか１つ記載の情報処理方法。
20. 予め規定されている属性毎に、予め規定されている項目のユーザによる選択又は非選択の状態を表す比較元ベクトルを生成し、記憶装置に格納するステップと、
    前記文書管理システムに既登録の文書データについて生成され且つ前記属性毎に当該文書データについて前記項目が該当する又は該当しない状態を表す比較先ベクトルと、前記記憶装置に格納された前記比較元ベクトルとから、前記比較先ベクトルと前記比較元ベクトルとのベクトル間類似度を算出し、当該ベクトル間類似度を用いて各前記属性についての重み付けが考慮された、メタデータについての類似度を算出し、少なくとも前記文書データの識別情報に対応して類似度データ格納部に格納する類似度算出ステップと、
    前記類似度データ格納部に格納された、前記文書データについての類似度及び前記寄与値データ格納部に格納された前記文書データの寄与値に従って、前記メタデータをソートし、当該ソート結果を前記ユーザに出力する出力ステップと、
    をさらに含む請求項１記載の情報処理方法。
21. 予め規定されている属性毎に、予め規定されている項目のユーザによる選択又は非選択の状態を表す比較元ベクトルを生成し、記憶装置に格納する手段と、
    データベースに既登録の各メタデータについて生成され且つ前記属性毎に当該メタデータについて前記項目が該当する又は該当しない状態を表す比較先ベクトルと、前記記憶装置に格納された前記比較元ベクトルとから、前記比較先ベクトルと前記比較元ベクトルとのベクトル間類似度を算出し、当該ベクトル間類似度を用いて各前記属性についての重み付けが考慮された、各前記メタデータについての類似度を算出し、少なくともメタデータの識別情報に対応して類似度データ格納部に格納する手段と、
    前記類似度データ格納部に格納された、前記メタデータについての類似度に従って、前記メタデータをソートし、当該ソート結果を前記ユーザに出力する出力手段と、
    を有する類似文書提示装置。
22. 請求項１乃至１３、１６乃至２０のいずれか１つ記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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