JP2015212947A - ウェブページアクセスのための装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ウェブページアクセスのための装置及び方法と、ウェブページアクセス記録を構造化する装置及び方法と、を提供する。【解決手段】 本発明の一態様によるウェブページアクセス記録構造化装置は、ユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ウェブページと関連した少なくとも１つのトピックを抽出するトピック抽出部と、抽出された少なくとも１つのトピックをオントロジー基盤のデータ構造のノードにマッピングするマッピング部と、マッピングされたノードを含むサブグラフをオントロジー基盤のデータ構造から抽出し、該抽出されたサブグラフに基づいて要約グラフを生成する要約グラフ生成部と、を含む。【選択図】 図１

Description

本発明は、ユーザがアクセス記録に基づいてウェブページにアクセスすることを許諾する装置及び方法と、ウェブページアクセス記録を構造化する装置及び方法と、に関する。

最近、携帯用スマート機器の幅広い普及につれて、誰でも携帯用スマート機器を用いていつでもどこでも所望の情報を容易に検索可能になった。

携帯用スマート機器ユーザは、携帯用スマート機器に設けられたウェブブラウザーを通じて、多様な類型の情報が入れられたウェブページを自在に探索する。ユーザが、ウェブページを探索する時、ウェブページに含まれた情報は、ユーザの頭に記憶されるが、多くのウェブページを探索するか、探索後に長時間が経過した場合、人の記憶の限界によって、ユーザは、習得した情報やアクセスしたウェブページを忘れてしまう。

このような記憶の揮発性を補完するために、ユーザは、情報検索途中で必要な内容をメモし、過去に習得した知識やアクセスしたウェブページ情報に対する記憶を復元するために、ウェブ探索ヒストリーなどを検索する。しかし、このような方法は、情報を整理するための努力が必要であるか、整理されていない記録から必要な情報を復元しなければならない煩わしさがある。

本発明は、ウェブページアクセスのための装置及び方法を提供することである。

本発明の一態様によるウェブページアクセス記録構造化装置は、ユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ウェブページと関連した少なくとも１つのトピックを抽出するトピック抽出部と、抽出された少なくとも１つのトピックをオントロジー基盤のデータ構造のノードにマッピングするマッピング部と、マッピングされたノードを含むサブグラフを前記オントロジー基盤のデータ構造から抽出し、該抽出されたサブグラフに基づいて要約グラフを生成する要約グラフ生成部と、を含みうる。

トピック抽出部は、トピックワード接近法（Ｔｏｐｉｃ ｗｏｒｄ ａｐｐｒｏａｃｈ）、語彙連鎖接近法（Ｌｅｘｉｃａｌ ｃｈａｉｎ ａｐｐｒｏａｃｈ）、潜在意味分析（ＬＳＡ：Ｌａｔｅｎｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｌａｔｅｎｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ）、及びＦｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓのうち少なくとも１つを用いてウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出することができる。

オントロジー基盤のデータ構造は、前記装置の外部にあらかじめ構築されたオントロジーモデルに基づくことができる。

要約グラフ生成部は、各トピックが抽出されたウェブページにアクセスするための情報を、前記各トピックがマッピングされたサブグラフの当該ノードにそれぞれ保存して、要約グラフを生成することができる。

ウェブページにアクセスするための情報は、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒｓ）、ＵＲＮ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｎａｍｅ）、及びＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージのうち少なくとも１つを含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化装置は、要約グラフがセッション単位で生成されるように、ウェブページをセッション単位で管理するセッション管理部をさらに含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化装置は、ウェブページのアクセス記録を収集するアクセス記録収集部をさらに含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化装置は、複数の要約グラフを統合して統合要約グラフを生成する要約グラフ統合部をさらに含みうる。

本発明の他の態様によるウェブページアクセス情報構造化方法は、ユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する段階と、抽出された少なくとも１つのトピックをオントロジー基盤のデータ構造のノードにマッピングする段階と、マッピングされたノードを含むサブグラフをオントロジー基盤のデータ構造から抽出する段階と、抽出されたサブグラフに基づいて要約グラフを生成する段階と、を含みうる。

ウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する段階は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、及びＦｕｌｌｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓのうち少なくとも１つを用いてウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出することができる。

要約グラフを生成する段階は、ウェブページにアクセスするための情報を前記サブグラフのノードに保存して要約グラフを生成することができる。

ウェブページにアクセスするための情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、及びＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージのうち少なくとも１つを含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化方法は、ウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する段階以前に、ウェブページのアクセス記録を収集する段階をさらに含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化方法は、要約グラフを生成する段階以後に、生成された要約グラフを他の要約グラフと統合する段階をさらに含みうる。

本発明のさらに他の態様によるウェブページアクセス記録構造化装置は、ユーザがアクセスした少なくとも１つのウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出するトピック抽出部と、抽出された少なくとも１つのトピック間の意味関係を分析する意味関係分析部と、意味関係に基づいて要約グラフを生成する要約グラフ生成部と、を含みうる。

トピック抽出部は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、及びＦｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓのうち少なくとも１つを用いてウェブページ別トピックを抽出することができる。

意味関係分析部は、あらかじめ構築されたオントロジーモデルに基づいてトピック間の意味関係を分析することができる。

要約グラフ生成部は、分析されたトピック間の意味関係に基づいて、各トピックはノードに対応させ、トピック間の意味関係は、そのトピックに対応するノードを連結するエッジに対応させて、意味関係グラフを生成し、各トピックが抽出されたウェブページにアクセスするための情報を、各トピックに対応する意味関係グラフの当該ノードに保存して要約グラフを生成することができる。

ウェブページにアクセスするための情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、及びＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージのうち少なくとも１つを含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化装置は、要約グラフがセッション単位で生成されるように、少なくとも１つのウェブページをセッション単位で管理するセッション管理部をさらに含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化装置は、少なくとも１つのウェブページのアクセス記録を収集するアクセス記録収集部をさらに含みうる。

ウェブページアクセス記録構造化装置は、複数の要約グラフを統合して統合要約グラフを生成する要約グラフ統合部をさらに含みうる。

本発明のさらに他の態様によるウェブページアクセスのための装置は、ブラウザーを通じてアクセスしたウェブページからトピックを抽出するトピック抽出部と、トピックをオントロジー基盤のデータ構造にマッピングするマッピング部と、ウェブページにアクセスするための情報としてデータ構造をアップデートするデータ構造アップデートプロセッサと、を含みうる。

データ構造アップデートプロセッサは、データ構造にマッピングされたトピックを含むデータ構造の部分に基づいてウェブページにアクセスするための情報を保存する要約グラフを生成する要約グラフ生成部を含み、この際、データ構造は、メモリに保存することができる。

ウェブページアクセスのための装置は、ウェブページアクセス記録を検索するために、ディスプレイスクリーン上にユーザインターフェースを提供するアクセス記録検索プロセッサをさらに含みうる。

アクセス記録検索プロセッサは、ユーザが時間間隔を設定し、前記ウェブページと関連した１つ以上のトピックに基づいてウェブページを選択することを許諾することができる。

ウェブページアクセス記録構造化装置の一実施形態を示すブロック図である。 ユーザがアクセスしたウェブサイトからトピックを抽出する方法の例を示す図面である。 抽出されたトピックをオントロジーのノードにマッピングする方法の例を示す図面である。 データ構造からサブグラフを抽出し、要約グラフを生成する方法の例を示す図面である。 要約グラフが表示されるユーザインターフェース画面の例を示す図面である。 ウェブページアクセス記録構造化装置の他の実施形態を示すブロック図である。 ウェブページアクセス記録構造化装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。 ウェブページアクセス記録構造化装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。 ウェブページアクセス記録構造化方法の一実施形態を示すフローチャートである。 ウェブページアクセス記録構造化方法の他の実施形態を示すフローチャートである。 ウェブページアクセス記録構造化装置の他の実施形態を示すブロック図である。 他の記載がない限り、図面及び詳細な説明の全般に亘って、同じ参照番号は、同じ構成要素、特徴、及び構造を参照するものと理解される。図面は、拡大されないこともあり、図面の構成要素の相対的な大きさ、比率、及び描写は、明確性、便宜性のために誇張して表現される。

以降の詳細な説明は、本明細書に記載の方法、装置、及び／またはシステムの包括的な理解を助けるために提供される。しかし、本明細書に記載の方法、装置、及び／またはシステムの多様な変更、修正及び均等物は、当業者に明白である。説明された処理段階及び／または動作の進行は、一例に過ぎず、動作の順序は、本明細書に記載の例に限定されず、特定の順序で必然的に発生する段階及び／または動作を除いては変更されうる。また、当業者に公知の機能及び構造についての説明は、本発明の要旨を不明にするおそれがあるので、省略されうる。

本明細書に説明された特徴は、多様な形態として具現され、本明細書に記載の例に限定されるものと解釈されてはならない。

オントロジーは、ある関心の対象となる分野の概念化を行うために、明示的であり、定型化した詳細内訳（ａｎ ｅｘｐｌｉｃｉｔ ａｎｄ ｆｏｒｍａｌ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）である。オントロジーは、あるエレメントをその属性や関係を使用して定義することによって、そのエレメントに関する知識を保存する。例えば、“男子は人である”という知識がある時に、“男子”、“人”は、一般的な概念としてクラスと言うが、“男子”クラスは、“人”クラスに含まれる概念である。したがって、２つのクラスは、さらに広いクラスと狭いクラスとの間の階層を表現する関係属性と説明される。このような関係属性を“ｉｓＡ”と表現する。また、このような包含関係は、多様な階層で形成されうる。

属性は、さまざまな形態があるが、例えば、“運動をすれば元気になる”という知識があれば、“運動”と“健康”との間には、因果関係があるものであり、これを通常“ｃａｕｓｅ”と言う。例えば、“夏は暑い”のようなある概念がある特性を有する場合には、“夏”と“暑い”は、“ｈａｓＰｒｏｐｅｒｔｙ”という関係属性と関連付けられる。関係属性は、定められたものではなく、作成者が、当該オントロジーモデルの目的に合わせて定義することができる。

オントロジーは、オントロジーモデルに基づいたデータ構造の構築に適用可能である。例えば、データ構造は、方向性があるグラフ構造（ｄｉｒｅｃｔｅｄ ｇｒａｐｇｈ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）であって、複数のノード及びエッジで構成することができる。ここで、ノードは、クラスに、エッジはクラス間の関係属性に、それぞれ対応する。

一方、ウェブページは、インターネット上にあるそれぞれの文書を言い、本明細書でウェブページとページは、同じ意味として使われ、混用されうる。

図１は、ウェブページアクセス記録構造化装置の一実施形態を示すブロック図である。

本発明の一実施形態によるウェブページアクセス記録構造化装置１００は、ユーザがアクセスしたウェブページを意味（ｓｅｍａｎｔｉｃｓ）に基づいて要約し、構造化するように構成されている。ウェブページアクセス記録構造化装置１００は、固定端末または移動端末として具現可能である。しかし、これらに限定されるものではなく、ウェブページアクセス記録構造化装置１００が、別個の装置として具現されて、固定端末または移動端末に搭載されることも可能である。

ここで、固定端末は、デジタルＴＶ、スマートＴＶ、デスクトップコンピュータなどを含み、移動端末は、携帯電話、スマートフォン、タブレットＰＣ、ラップトップコンピュータ、デジタル放送用端末機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ ＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＰｌａｙｅｒ）、ナビゲーションなどを含みうる。

図１を参照すれば、本発明の一実施形態によるウェブページアクセス記録構造化装置１００は、トピック抽出部１１０、マッピング部１２０、及び要約グラフ生成部１３０を含みうる。トピック抽出部１１０、マッピング部１２０、及び要約グラフ生成部１３０は、１つ以上のプロセッサとして具現可能である。

トピック抽出部１１０は、ウェブブラウザーを通じてユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ページ別に少なくとも１つのトピックを抽出することができる。

例えば、トピック抽出部１１０は、ウェブページに含まれたテキストデータを構文分析（ｓｙｎｔａｃｔｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ）し、その結果、抽出された名詞をトピックとして抽出することができる。

他の例を挙げれば、トピック抽出部１１０は、ウェブページから出現頻度が高い単語をトピックとして抽出することができる。

このために、トピック抽出部１１０は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、Ｆｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓなどを利用することができるが、これらに限定されるものではなく、文書からトピックを抽出するための多様なトピック抽出アルゴリズムを利用できる。

マッピング部１２０は、概念の階層構造で構成されたオントロジーモデルに基づいたデータ構造のノードに対して、トピック抽出部１１０から抽出したトピックをマッピングすることができる。データ構造は、非一時的なコンピュータメモリに保存することができる。

例えば、トピック抽出部１１０が、ウェブページ１では、“キャンピング用品”を、ウェブページ２では、“キャンピング用品”、“寝袋”、及び“テント”をトピックとして抽出した場合、マッピング部１２０は、“キャンピング用品”クラスに対応するオントロジーノードには、“キャンピング用品”トピックを、“寝袋”クラスに対応するオントロジーノードには、“寝袋”トピックを、“テント”クラスに対応するオントロジーノードには、“テント”トピックを、それぞれマッピングすることができる。

この際、オントロジー基盤のデータ構造は、ウェブページアクセス記録構造化装置１００の外部サーバにあらかじめ構築されており、ウェブページアクセス記録構造化装置１００の内部にあらかじめ構築されていることもある。データ構造は、ウェブページアクセス記録構造化装置１００の外部から生成されたオントロジーモデルに基づくことができる。

要約グラフ生成部１３０は、各トピックがマッピングされたノードを含むサブグラフをオントロジーモデルに基づいたデータ構造から抽出し、該抽出されたサブグラフに基づいて要約グラフを生成することができる。

前述したように、オントロジー基盤のデータ構造は、方向性があるグラフ構造であって、複数のノードで構成されるので、要約グラフ生成部１３０は、各トピックがマッピングされたノードを含むサブグラフをデータ構造から抽出することができる。

また、要約グラフ生成部１３０は、各トピックが抽出されたウェブページにアクセス可能な情報をサブグラフの当該ノードにそれぞれ保存して、要約グラフを生成することができる。

例えば、前記の例で、ウェブページ１のトピックは、“キャンピング用品”であり、ウェブページ２のトピックは、“キャンピング用品”、“寝袋”、及び“テント”である場合、要約グラフ生成部１３０は、“キャンピング用品”トピックがマッピングされたノード（以下、キャンピング用品ノード）、“寝袋”トピックがマッピングされたノード（以下、寝袋ノード）、及び“テント”トピックがマッピングされたノード（以下、テントノード）を含むサブグラフをオントロジー基盤のデータ構造から抽出する。その後、要約グラフ生成部１３０は、サブグラフのキャンピング用品ノードには、“キャンピング用品”トピックが抽出されたウェブページ１及びウェブページ２にアクセス可能な情報を保存し、サブグラフの寝袋ノードには、“寝袋”トピックが抽出されたウェブページ２にアクセス可能な情報を保存し、サブグラフのテントノードには、“テント”トピックが抽出されたウェブページ２にアクセス可能な情報をそれぞれ保存することによって、要約グラフを生成する。

ここで、ウェブページにアクセス可能な情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、ＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージなどを含みうるが、これらに限定されるものではない。

図２Ａないし図２Ｃは、ウェブページアクセス記録構造化方法を説明する図面である。例えば、図２Ａは、ユーザがアクセスしたウェブサイトからトピックを抽出する方法の例を示す図面であり、図２Ｂは、抽出されたトピックをオントロジーモデルに基づいたデータ構造のノードにマッピングする方法の例を示す図面であり、図２Ｃは、オントロジーモデルに基づいたデータ構造からサブグラフを抽出し、要約グラフを生成する例を示す図面である。

図２Ａを参照すれば、ユーザが、ウェブブラウザーを用いて６つのウェブページ２１１〜２１６を順次にアクセスすれば、トピック抽出部１１０は、ユーザがアクセスしたウェブページ２１１〜２１６を分析して、各ページのトピック２２０を抽出する。

図２Ａに示された例のように、トピック抽出部１１０は、ウェブページ１（２１１）を分析してトピック１を、ウェブページ２（２１２）を分析してトピック１、トピック２及びトピック３を、ウェブページ３（２１３）を分析してトピック４を、ウェブページ４（２１４）を分析してトピック５、トピック６、トピック７及びトピック８を、ウェブページ５（２１５）を分析してトピック５及びトピック６を、ウェブページ６（２１６）を分析してトピック６を抽出する。

この際、トピック抽出部１１０は、前述したように、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析、確率的潜在意味分析、Ｆｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓなど多様なトピック抽出アルゴリズムを用いて、各ページからトピックを抽出することができる。しかし、これらに限定されるものではない。

図２Ｂを参照すれば、マッピング部１２０は、トピック抽出部１１０によって抽出されたトピック２２０を各トピックに対応するオントロジーに基づいたデータ構造２３０のノードにそれぞれマッピングする。データ構造２３０は、非一時的なコンピュータメモリに保存することができる。

この際、データ構造２３０は、方向性があるグラフ構造であって、クラスに対応するノード及びクラス間の関係属性に対応するエッジで構成される。データ構造２３０は、ウェブページアクセス記録構造化装置１００の外部にあらかじめ構築されていることもあり、ウェブページアクセス記録構造化装置１００の内部にあらかじめ構築されていることもある。

図２Ｃを参照すれば、要約グラフ生成部１３０は、トピックがマッピングされたノードを含むサブグラフ２４０をデータ構造２３０から抽出し、各トピックが抽出されたウェブページにアクセス可能な情報を抽出されたサブグラフ２４０の当該ノードにそれぞれ保存して、要約グラフ２５０を生成する。

図２Ａないし図２Ｃに示された例で、要約グラフ生成部１３０は、データ構造２３０でトピック１がマッピングされたノード２４１、トピック２がマッピングされたノード２４２、トピック３がマッピングされたノード２４３、トピック４がマッピングされたノード２４４、トピック５がマッピングされたノード２４５、トピック６がマッピングされたノード２４６、トピック７がマッピングされたノード２４７、及びトピック８がマッピングされたノード２４８を含むサブグラフ２４０を抽出する。この際、サブグラフ２４０は、データ構造２３０と同様に、各トピックがマッピングされたノード２３０及び各トピック間の関係属性を表わすエッジで構成することができる。

また、要約グラフ生成部１３０は、トピック１がマッピングされたノード２４１には、トピック１が抽出されたウェブページ１（２１１）及びウェブページ２（２１２）にアクセス可能な情報を、トピック２がマッピングされたノード２４２には、トピック２が抽出されたウェブページ２（２１２）にアクセス可能な情報を、トピック３がマッピングされたノード２４３には、トピック３が抽出されたウェブページ２（２１２）にアクセス可能な情報を、トピック４がマッピングされたノード２４４には、トピック４が抽出されたウェブページ３（２１３）にアクセス可能な情報を、トピック５がマッピングされたノード２４５には、トピック５が抽出されたウェブページ４（２１４）及びウェブページ５（２１５）にアクセス可能な情報を、トピック６がマッピングされたノード２４６には、トピック６が抽出されたウェブページ４（２１４）、ウェブページ５（２１５）及びウェブページ６（２１６）にアクセス可能な情報を、トピック７がマッピングされたノード（２４７）には、トピック７が抽出されたウェブページ４（２１４）にアクセス可能な情報を、トピック８がマッピングされたノード２４８には、トピック８が抽出されたウェブページ４（２１４）にアクセス可能な情報を、それぞれ保存して、要約グラフ２５０を生成する。

この際、ウェブページにアクセス可能な情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、ＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージなどを含みうるが、これらに限定されるものではない。

図３は、要約グラフが表示されるユーザインターフェース画面の例を示す図面である。図３を参照すれば、ユーザインターフェース画面３００は、要約グラフが表示される領域３１０及びユーザが選択したノードに保存された情報が表示される領域３２０を含む。また、領域３１０には、検索しようとするウェブアクセス記録の期間を設定するためのユーザインターフェース３１１が表示される。

図示された例で、ユーザが、検索期間を２０１４年４月１８日から２０１４年４月２４日に設定すれば、ウェブページアクセス記録構造化装置１００は、ユーザが設定した検索期間の間のウェブサイトアクセス記録に基づいて要約グラフをリアルタイムで生成して領域３１０に表示するか、ユーザが設定した検索期間の間のウェブサイトアクセス記録に基づいて生成されて、既に保存されている要約グラフを領域３１０に表示する。

その後、ユーザが、領域３１０に表示された要約グラフのうちからトピック６に対応するノード３１２を選択すれば、ノード３１２に保存された情報、すなわち、２０１４年４月１８日から２０１４年４月２４日までの期間の間にユーザがアクセスしたウェブページのうち、トピック６に関する内容を含んだウェブページ（ウェブページ４、ウェブページ５及びウェブページ６）にアクセス可能なようにハイパーリンクされた各ページのサムネイルイメージ３２１〜３２３を表示する。

ユーザが、表示されたサムネイルイメージ３２１〜３２３のうちからウェブページ４のサムネイルイメージ３２１を選択すれば、ウェブページ４が、ユーザインターフェース画面３００または領域３２０に表示される。

図４は、ウェブページアクセス記録構造化装置の他の実施形態を示すブロック図である。図４を参照すれば、本発明の他の実施形態によるウェブページアクセス記録構造化装置４００は、ウェブページアクセス記録構造化装置１００でセッション管理部４１０、アクセス記録収集部４２０、及び要約グラフ統合部４３０を選択的にさらに含みうる。セッション管理部４１０、アクセス記録収集部４２０、及び要約グラフ統合部４３０は、１つ以上のプロセッサとして具現可能である。

セッション管理部４１０は、要約グラフがセッション単位で生成されるように、ユーザがウェブブラウザーを通じて探索したウェブページの束をセッション単位で管理することができる。ここで、セッションとは、ユーザがウェブブラウザーを通じて探索を行った一連の作業単位を言う。

アクセス記録収集部４２０は、ユーザがウェブブラウザーを通じてアクセスしたウェブページのアクセス記録を収集することができる。

要約グラフ統合部４３０は、複数の要約グラフを統合することができる。

ウェブページアクセス記録構造化装置４００は、基本的に概念の階層構造であって、構成されたオントロジーモデルに基づいたデータ構造に基づいてウェブアクセス記録要約を行う。したがって、下位概念探索を行ったトピックに対しては、データ構造上の下位レベルのノードが要約グラフに多く含まれるが、下位概念探索を行っていないトピックは、下位レベルのノードが要約グラフに含まれない。

したがって、本発明の一実施形態によれば、ウェブページアクセス記録構造化装置４００は、探索を多くしていないノードに対して追加探索のヒントになる情報を与える用途としても、要約グラフが活用されうる。例えば、ウェブページアクセス記録構造化装置４００は、探索を多くしていないノードに対してあらかじめ情報を検索して見せるのに活用されることもあり、当該ノードに対して他のユーザが探索した情報を集めて見せるのに活用されることもある。このために、要約グラフ統合部４３０は、多数の要約グラフを集めて１つの統合された要約グラフを生成することができる。

図５は、ウェブページアクセス記録構造化装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。図５を参照すれば、ウェブページアクセス記録構造化装置５００は、トピック抽出部５１０、意味関係分析部５２０、及び要約グラフ生成部５３０を含みうる。

トピック抽出部５１０は、ウェブブラウザーを通じてユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ページ別に少なくとも１つのトピックを抽出することができる。

例えば、トピック抽出部５１０は、ウェブページに含まれたテキストデータを構文分析し、その結果、抽出された名詞をトピックとして抽出することができる。

他の例を挙げれば、トピック抽出部５１０は、ウェブページから出現頻度が高い単語をトピックとして抽出することができる。

このために、トピック抽出部５１０は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、Ｆｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓなどを利用することができるが、これらに限定されるものではなく、文書からトピックを抽出するための多様なトピック抽出アルゴリズムを利用できる。

意味関係分析部５２０は、トピック抽出部５１０から抽出されたトピック間の意味関係（ｓｅｍａｎｔｉｃ ｒｅｌａｔｉｏｎ）をオントロジー基盤のデータ構造に基づいて分析することができる。この際、データ構造は、ウェブページアクセス記録構造化装置５００の外部サーバにあらかじめ構築されており、ウェブページアクセス記録構造化装置５００の内部にあらかじめ構築されていることもある。

オントロジー基盤のデータ構造が、ウェブページアクセス記録構造化装置５００の外部サーバにあらかじめ構築されている場合、意味関係分析部５２０は、ウェブページアクセス記録構造化装置５００が搭載される端末の通信モジュールを通じて、外部サーバと通信することができる。すなわち、意味関係分析部５２０は、端末の通信モジュールを通じて外部サーバにトピック間の意味関係分析をリクエストし、外部サーバからトピック間の意味関係分析結果を受信することができる。この場合、外部サーバは、トピック間の意味関係分析リクエストを受信して、あらかじめ構築されたオントロジー基盤のデータ構造に基づいてトピック間の意味関係を分析して、その結果を端末の通信モジュールを通じて意味関係分析部５２０に伝送しうる。

本発明の一実施形態によれば、ウェブページアクセス記録構造化装置は、外部サーバと通信するための通信部（図示せず）をさらに含みうる。この場合、意味関係分析部５２０は、ウェブページアクセス記録構造化装置の通信部を通じて外部サーバと通信する。

要約グラフ生成部５３０は、意味関係分析部５２０の分析結果に基づいて要約グラフを生成することができる。

要約グラフ生成部５３０は、意味関係分析部５２０から分析されたトピック間の意味関係に基づいて、各トピックは、ノードに、トピック間の意味関係は、そのトピックに対応するノードを連結するエッジにそれぞれ対応させて、意味関係グラフを生成することができる。

要約グラフ生成部５３０は、各トピックが抽出されたページにアクセス可能なように、意味関係グラフの各ノードに当該ノードのトピックが抽出されたページにアクセス可能な情報を保存して、要約グラフを生成することができる。

ここで、ウェブページにアクセス可能な情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、ＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージなどを含みうるが、これらに限定されるものではない。

図６は、ウェブページアクセス記録構造化装置のさらに他の実施形態を示すブロック図である。図６を参照すれば、本発明のさらに他の実施形態によるウェブページアクセス記録構造化装置６００は、ウェブページアクセス記録構造化装置５００に加えてセッション管理部６１０、アクセス記録収集部６２０、及び要約グラフ統合部６３０を選択的にさらに含みうる。セッション管理部６１０、アクセス記録収集部６２０、及び要約グラフ統合部６３０は、１つ以上のプロセッサとして具現可能である。

セッション管理部６１０は、要約グラフがセッション単位で生成されるようにユーザがウェブブラウザーを通じて探索したウェブページの束をセッション単位で管理することができる。ここで、セッションとは、ユーザがウェブブラウザーを通じて探索を行った一連の作業単位を言う。

アクセス記録収集部６２０は、ユーザがウェブブラウザーを通じてアクセスしたウェブページのアクセス記録を収集することができる。

要約グラフ統合部６３０は、複数の要約グラフを統合することができる。

図７は、ウェブページアクセス記録構造化方法の一実施形態を示すフローチャートである。図７を参照すれば、本発明の一実施形態によるウェブページアクセス記録構造化方法（７００）は、まず、ユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ページ別に少なくとも１つのトピックを抽出する（７１０）。例えば、トピック抽出部１１０は、ウェブページに含まれたテキストデータを構文分析し、その結果、抽出された名詞をトピックとして抽出することができる。他の例を挙げれば、トピック抽出部１１０は、ウェブページから出現頻度が高い単語をトピックとして抽出することができる。このために、トピック抽出部１１０は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、Ｆｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓなどを利用することができるが、これらに限定されるものではなく、文書からトピックを抽出するための多様なトピック抽出アルゴリズムを利用できる。

その後、概念の階層構造で構成されたオントロジーモデルに基づいたデータ構造のノードに抽出されたトピックをマッピングする（７２０）。例えば、マッピング部１２０は、抽出された各トピックを概念の階層構造で構成されたオントロジーモデルに基づいたデータ構造の対応ノードにそれぞれマッピングすることができる。

その後、各トピックがマッピングされたノードを含むサブグラフをデータ構造から抽出する（７３０）。例えば、要約グラフ生成部１３０は、各トピックがマッピングされたノードのみを含むサブグラフをオントロジーモデルに基づいたデータ構造から抽出することができる。

その後、抽出されたサブグラフに基づいて要約グラフを生成する（７４０）。例えば、要約グラフ生成部１３０は、各トピックが抽出されたウェブページにアクセス可能な情報をサブグラフの当該ノードにそれぞれ保存して、要約グラフを生成することができる。

ここで、ウェブページにアクセス可能な情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、ＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージなどを含みうるが、これらに限定されるものではない。

この際、要約グラフは、セッション単位で生成されうる。この際、セッションとは、ユーザがウェブブラウザーを通じて探索を行った一連の作業単位を言う。

一方、追加的な実施形態によれば、ウェブページアクセス記録構造化方法（７００）は、ユーザがウェブブラウザーを通じてアクセスしたウェブページのアクセス記録を収集する段階（７０５）をさらに含みうる。

一方、追加的な実施形態によれば、ウェブページアクセス記録構造化方法（７００）は、生成された要約グラフを他の要約グラフと統合する段階（７４５）をさらに含みうる。

図８は、ウェブページアクセス記録構造化方法の他の実施形態を示すフローチャートである。図８を参照すれば、本発明の他の実施形態によるウェブページアクセス記録構造化方法（８００）は、まず、ウェブブラウザーを通じてユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ページ別に少なくとも１つのトピックを抽出する（８１０）。例えば、トピック抽出部５１０は、ウェブページに含まれたテキストデータを構文分析し、その結果、抽出された名詞をトピックとして抽出することができる。他の例を挙げれば、トピック抽出部５１０は、ウェブページから出現頻度が高い単語をトピックとして抽出することができる。このために、トピック抽出部５１０は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、Ｆｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓなどを利用することができるが、これらに限定されるものではなく、文書からトピックを抽出するための多様なトピック抽出アルゴリズムを利用できる。

その後、抽出されたトピック間の意味関係を概念の階層構造で構成されたオントロジーモデルに基づいて分析することができる（８２０）。例えば、意味関係分析部５２０は、ウェブページアクセス記録構造化装置５００の外部サーバまたは内部にあらかじめ構築されているオントロジーモデルに基づいてトピック間の意味関係を分析することができる。

その後、意味関係分析結果に基づいて意味関係グラフを生成する（８３０）。例えば、要約グラフ生成部５３０は、意味関係分析部５２０の分析結果に基づいて、各トピックは、ノードに、トピック間の意味関係は、そのトピックに対応するノードを連結するエッジにそれぞれ対応させて、意味関係グラフを生成することができる。

その後、生成された意味関係グラフに基づいて要約グラフを生成する（８４０）。例えば、要約グラフ生成部５３０は、各トピックが抽出されたページにアクセス可能なように、意味関係グラフの各ノードに当該ノードのトピックが抽出されたページにアクセス可能な情報を保存して、要約グラフを生成することができる。

ここで、ウェブページにアクセス可能な情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、ＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージなどを含みうるが、これらに限定されるものではない。

一方、追加的な実施形態によれば、ウェブページアクセス記録構造化方法（８００）は、ユーザがウェブブラウザーを通じてアクセスしたウェブページのアクセス記録を収集する段階（８０５）をさらに含みうる。

一方、追加的な実施形態によれば、ウェブページアクセス記録構造化方法（８００）は、生成された要約グラフを他の要約グラフと統合する段階（８４５）をさらに含みうる。

図９は、ウェブページアクセス記録構造化装置の他の実施形態を示すブロック図である。図９を参照すれば、ウェブページアクセス記録構造化装置９００は、ユーザがウェブページアクセス記録を用いてウェブページにアクセス可能なように、ユーザにウェブページアクセス記録を提供する装置として具現可能である。ウェブページアクセス記録構造化装置９００は、端末であり得る。例えば、ウェブページアクセス記録構造化装置９００は、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットＰＣ、デジタル放送端末（ｄｉｇｉｔａｌ ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ ｔｅｒｍｉｎａｌ）、ＰＤＡ、ＰＭＰ、ナビゲーションのような移動端末、またはデジタルＴＶ、スマートＴＶ、デスクトップコンピュータのような固定端末であり得る。

図９を参照すれば、ウェブページアクセス記録構造化装置９００は、プロセッサを含み、プロセッサは、トピック抽出部９１０、マッピング部９２０、データ構造アップデートプロセッサ９３０、及びアクセス記録検索プロセッサ９４０を含みうる。ウェブページアクセス記録構造化装置９００は、入力／出力デバイス９６０、及びメモリ９５０をさらに含みうる。入力／出力デバイス９６０は、ユーザがウェブページアクセス記録構造化装置９００とコミュニケーションを行うことを許諾する。例えば、入力／出力デバイス９６０は、ディスプレイスクリーン、タッチスクリーン、キーボード、マイクなどを含む。しかし、これらに限定されるものではなく、入力／出力デバイス９６０は、ウェブブラウザーまたはユーザがウェブページをブラウジングすることができる他のユーザインターフェースをディスプレイすることができる。

トピック抽出部９１０は、ユーザがアクセスしたウェブページを分析して、それぞれのウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出することができる。例えば、トピック抽出部９１０は、ウェブページに含まれたテキストデータを構文法的に分析し、名詞をトピックとして抽出することができる。他の例を挙げれば、トピック抽出部９１０は、出現頻度が高い単語をトピックとして抽出することができる。

マッピング部９２０は、概念の階層構造で構成されたオントロジーモデルに基づいたデータ構造にトピック抽出部９１０から抽出されたトピックをマッピングすることができる。データ構造は、メモリ９５０に保存することができる。

データ構造アップデートプロセッサ９３０は、データ構造をアップデートすることができる。例えば、データ構造アップデートプロセッサ９３０は、サブグラフのノードにウェブページアクセス情報を保存することによって、データ構造のサブグラフに基づいて要約グラフを生成する要約グラフ生成部を含みうる。要約グラフ生成部は、多数の要約グラフを統合し、これにより、データ構造をアップデートすることができる。メモリ９５０は、別個の複数のメモリで構成することができる。

アクセス記録検索プロセッサ９４０は、ウェブページアクセス記録を検索するためのユーザインターフェースをユーザに提供することができる。ユーザインターフェースの例は、図３を参照して説明される。図１ないし図８に示された例を参照して提供された説明は、図９に示されたウェブページアクセス記録構造化装置９００に適用される。

本発明の一態様は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なコードとして具現しうる。前記のプログラムを具現するコード及びコードセグメントは、当該分野のコンピュータプログラマーによって容易に推論されうる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取れるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含みうる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスクなどを含みうる。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークで接続されたコンピュータシステムに分散されて、分散方式でコンピュータで読み取り可能なコードとして作成されて実行可能である。

以上、本発明について、その望ましい実施形態を中心に説明した。当業者ならば、本発明が、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲内で変形された形態として具現可能であることを理解できるであろう。したがって、本発明の範囲は、前述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載の内容と均等な範囲内にある多様な実施形態が含まれるように解釈しなければならない。

本発明は、ウェブページアクセスのための装置及び方法関連の技術分野に適用可能である。

１００ 装置
１１０ トピック抽出部
１２０ マッピング部
１３０ 要約グラフ生成部
２１１ ウェブページ
２２０ トピック
２３０ データ構造
３００ ユーザインターフェース画面
４１０ セッション管理部
４２０ アクセス記録収集部
４３０ 要約グラフ統合部
５２０ 意味関係分析部

Claims (26)

1. ユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ウェブページと関連した少なくとも１つのトピックを抽出するトピック抽出部と、
   抽出された少なくとも１つのトピックをオントロジー基盤のデータ構造のノードにマッピングするマッピング部と、
   マッピングされたノードを含むサブグラフを前記オントロジー基盤のデータ構造から抽出し、該抽出されたサブグラフに基づいて要約グラフを生成する要約グラフ生成部と、
   を含む、ウェブページアクセス記録構造化装置。
2. 前記トピック抽出部は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、及びＦｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓのうち少なくとも１つを用いてウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する、
   請求項１に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
3. 前記オントロジー基盤のデータ構造は、前記装置の外部にあらかじめ構築されたオントロジーモデルに基づく、
   請求項１または２に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
4. 前記要約グラフ生成部は、各トピックが抽出されたウェブページにアクセスするための情報を、前記各トピックがマッピングされたサブグラフの当該ノードにそれぞれ保存して、要約グラフを生成する、
   請求項１乃至３いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
5. 前記ウェブページにアクセスするための情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、及びＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージのうち少なくとも１つを含む、
   請求項４に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
6. 前記要約グラフがセッション単位で生成されるように、前記ウェブページをセッション単位で管理するセッション管理部と、をさらに含む、
   請求項１乃至５いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
7. 少なくとも１つの前記ウェブページのアクセス記録を収集するアクセス記録収集部と、をさらに含む、
   請求項１乃至６いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
8. 複数の要約グラフを統合して統合要約グラフを生成する要約グラフ統合部と、をさらに含む、
   請求項１乃至７いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
9. ユーザがアクセスしたウェブページを分析して、ウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する段階と、
   抽出された少なくとも１つのトピックをオントロジー基盤のデータ構造のノードにマッピングする段階と、
   マッピングされたノードを含むサブグラフを前記オントロジー基盤のデータ構造から抽出する段階と、
   抽出されたサブグラフに基づいて要約グラフを生成する段階と、
   を含む、ウェブページアクセス記録構造化方法。
10. 前記ウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する段階は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、及びＦｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓのうち少なくとも１つを用いてウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する、
    請求項９に記載のウェブページアクセス記録構造化方法。
11. 前記要約グラフを生成する段階は、ウェブページにアクセスするための情報を前記サブグラフのノードに保存して要約グラフを生成する、
    請求項９または１０に記載のウェブページアクセス記録構造化方法。
12. 前記ウェブページにアクセスするための情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、及びＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージのうち少なくとも１つを含む、
    請求項１１に記載のウェブページアクセス記録構造化方法。
13. 前記ウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出する段階以前に、
    前記ウェブページのアクセス記録を収集する段階と、をさらに含む、
    請求項９乃至１２いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化方法。
14. 前記要約グラフを生成する段階以後に、
    前記生成された要約グラフを他の要約グラフと統合する段階と、をさらに含む、
    請求項９乃至１３いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化方法。
15. ユーザがアクセスした少なくとも１つのウェブページから少なくとも１つのトピックを抽出するトピック抽出部と、
    抽出された少なくとも１つのトピック間の意味関係を分析する意味関係分析部と、
    意味関係に基づいて要約グラフを生成する要約グラフ生成部と、
    を含む、ウェブページアクセス記録構造化装置。
16. 前記トピック抽出部は、トピックワード接近法、語彙連鎖接近法、潜在意味分析（ＬＳＡ）、確率的潜在意味分析（ＰＬＳＡ）、及びＦｕｌｌ ｂｌｏｗｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｔｏｐｉｃ ｍｏｄｅｌｓのうち少なくとも１つを用いてウェブページ別トピックを抽出する、
    請求項１５に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
17. 前記意味関係分析部は、あらかじめ構築されたオントロジーモデルに基づいて、前記トピック間の意味関係を分析する、
    請求項１５または１６に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
18. 前記要約グラフ生成部は、
    分析されたトピック間の意味関係に基づいて、各トピックはノードに対応させ、トピック間の意味関係は、そのトピックに対応するノードを連結するエッジに対応させて、意味関係グラフを生成し、
    各トピックが抽出されたウェブページにアクセスするための情報を、前記各トピックに対応する前記意味関係グラフの当該ノードに保存して要約グラフを生成する、
    請求項１５乃至１７いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
19. 前記ウェブページにアクセスするための情報は、ＵＲＬ、ＵＲＮ、及びＵＲＬまたはＵＲＮに連結されるようにハイパーリンクされたウェブページのサムネイルイメージのうち少なくとも１つを含む、
    請求項１８に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
20. 前記要約グラフがセッション単位で生成されるように、前記少なくとも１つのウェブページをセッション単位で管理するセッション管理部と、をさらに含む、
    請求項１５乃至１９いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
21. 少なくとも１つのウェブページのアクセス記録を収集するアクセス記録収集部と、をさらに含む、
    請求項１５乃至２０いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
22. 複数の要約グラフを統合して統合要約グラフを生成する要約グラフ統合部と、をさらに含む、
    請求項１５乃至２１いずれか一項に記載のウェブページアクセス記録構造化装置。
23. ブラウザーを通じてアクセスしたウェブページからトピックを抽出するトピック抽出部と、
    前記トピックをオントロジー基盤のデータ構造にマッピングするマッピング部と、
    前記ウェブページにアクセスするための情報として前記データ構造をアップデートするデータ構造アップデートプロセッサと、
    を含む、ウェブページアクセスのための装置。
24. 前記データ構造アップデートプロセッサは、
    前記データ構造にマッピングされたトピックを含むデータ構造の部分に基づいて、前記ウェブページにアクセスするための情報を保存する要約グラフを生成する要約グラフ生成部を含み、
    前記データ構造は、メモリに保存される、
    請求項２３に記載のウェブページアクセスのための装置。
25. ウェブページアクセス記録を検索するために、ディスプレイスクリーン上にユーザインターフェースを提供するアクセス記録検索プロセッサと、をさらに含む、
    請求項２３または２４に記載のウェブページアクセスのための装置。
26. 前記アクセス記録検索プロセッサは、ユーザが時間間隔を設定し、前記ウェブページと関連した１つ以上のトピックに基づいてウェブページを選択することを許諾する、
    請求項２５に記載のウェブページアクセスのための装置。

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