JP3508767B2 - グループ情報フィルタユニット装置及び情報フィルタ装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電子または光等を
媒体とする記憶装置や情報通信網から必要な情報を取り
出し易くするグループ情報フィルタユニット装置及び情
報フィルタ装置に関するものであり、複数人が共同して
情報検索をすることを支援する装置および方法を実現す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、情報フィルタ装置は、情報通信の
社会基盤の進展に伴い、情報通信網の大規模化と通信量
の著しい増大に対応する技術として、その実現が強く望
まれている。この背景には、今日、個人やグループ（複
数の人の集団）が処理可能な情報量に対して、個人やグ
ループがアクセスできる情報量が上回るようになってい
ることがある。このために、大量の情報の中に必要と思
う情報が埋没することが、しばしば起こる。

【０００３】情報フィルタ装置に関連する従来技術とし
ては、特許検索などに用いられるキーワード論理式をあ
げることができる。すなわち、数十万から数百万件に及
ぶ特許情報をキーワード論理式によりフィルタリングす
るものである。

【０００４】しかしながら、キーワード論理式を用いる
従来の検索においては、使用者がキーワードについての
論理式を精度良く設定する必要があるので、使用者がフ
ァイリングされているデータ群の癖（例えば、どのよう
な条件の基に、当該データのキーワードが決定されてい
るのか等）やシステムの構造（例えば、キーワードがシ
ソーラス体系のあるシステムであるか否か等）を十分に
知り得ていなければ良い検索ができない。このため、初
心者には精度の高い情報フィルタリングを行うことがで
きないという課題があった。

【０００５】また、情報フィルタリングした結果もキー
ワードについての論理式に適合するという評価があるだ
けであり、たまたまキーワードでは合致しているが、内
容は求めているものとは異なるケースであったり、ある
いは多くの検索結果から使用者にとって必要度の高い情
報をその結果から順に取り出すことは容易ではない。

【０００６】情報の必要性の定量的な評価が実現され、
上記の課題の一部（初心者にも精度の高い情報フィルタ
リングができ、かつ使用者にとって必要性の高い情報を
取り出し易い情報フィルタ装置を提供すること）が、解
決された（特許文献１、２参照）。

【０００７】

【特許文献１】特開平９−２８８６８３号公報

【特許文献２】特開平１０−２４０７６２号公報

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記発
明は、使用者を一人だけに限ったものであり、グループ
で共同して情報検索を行う上では、必ずしも十分な情報
検索支援を実現できないという課題があった。以下、こ
の課題について具体例を挙げて説明する。

【０００９】グループで情報検索を行う具体的な例とし
ては、大学など研究機関の一つの研究室で論文検索、企
業における課もしくはプロジェクトにおける特許検索が
ある。大学の研究室を例に取れば、一つの研究室では大
きくみると同じ分野での研究が行われ、しかし個々の研
究者（教授、助教授、助手、ポスドクなど）は微妙に異
なる研究テーマを持っている。一方、研究者が読む必要
がある論文とは、自分個人の研究テーマに直接関係した
論文（例えば、ニューラルネットワークの中で連想記憶
モデルに関する論文）と、自分の研究テーマに近い重要
な論文（例えば、ニューラルネットワークの中でリカレ
ントネットワークの論文だけど研究室メンバーの多くが
よい論文と感じる論文）とである。前者は、自分の研究
テーマに直接関係した論文であるから、自分自身の手で
その論文を見つけることは、研究者にとって簡単とは言
えないまでも可能である。しかし、後者の論文について
は自分の研究テーマと異なっているために、その論文を
見つけることや論文の重要性に気づくことは、研究者に
とっても容易ではない。この例に即して言えば、上記発
明の課題は、前者の論文を見つけることを支援できる
が、後者の論文を見つけることはできないという課題で
ある。

【００１０】本発明は、上記従来の情報フィルタ装置お
よび情報フィルタリング方法の課題を解決するものであ
り、複数の人が共同して情報検索を行う上でも有効なグ
ループ情報フィルタユニット装置及び情報フィルタ装置
を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の情報フィルタ装置は、少なくとも１つ以上
の、情報評価手段へのアクセス認否と個人プロファイル
の書き換えの認否とを使用者毎に設定登録し制御するユ
ーザ認証部とを有するグループ情報フィルタユニット装
置であって、前記情報評価手段はアクセスが許可された
とき情報が使用者にどれほど必要とされているか使用者
の興味を反映した前記個人プロファイルを用いて計算さ
れる該情報の必要性信号を出力することを特徴とするグ
ループ情報フィルタユニット装置と、前記複数のグルー
プ情報フィルタユニット装置から送信される情報と必要
性信号から前記情報のグループの必要性を示すグループ
の必要性信号を求めるグループインタフェースユニット
装置とを有することを特徴とする構成を有している。

【００１２】このような構成によって、複数のキーワー
ドから使用者の必要度を定量化することができ、使用者
は必要性の高い情報から順に情報を得るだけでなく、共
同作業を行っているグループ全体としての情報の必要度
を定量化することができ、使用者はグループのメンバー
として必要な情報を効率的に得ることができるようにな
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、情報評価手段へのアクセス認否と個人プロファイル
の書き換えの認否とを使用者毎に設定登録し制御するユ
ーザ認証部とを有するグループ情報フィルタユニット装
置であって、前記情報評価手段はアクセスが許可された
とき情報が使用者にどれほど必要とされているか使用者
の興味を反映した前記個人プロファイルを用いて計算さ
れる該情報の必要性信号を出力することを特徴とするも
ので、複数のメンバーがグループで共同して情報の必要
性を評価する上でグループの構成メンバーを自由に変更
できるという作用を持つ。

【００１４】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
のグループ情報フィルタユニット装置において、ユーザ
認証部の設定登録は、ユーザまたはシステム管理者の少
なくとも一方が登録することを特徴とする請求項１に記
載のグループ情報フィルタユニット装置で、複数のメン
バーがグループで共同して情報の必要性を評価する上で
管理者は各々のユーザがどのグループのメンバーになる
かを自由に変更できるという作用を持つ。

【００１５】請求項３に記載の発明は、個人プロファイ
ルは、提示された情報に対し自分の興味の有無（教師信
号）を入力し、前記教師信号を用いて使用者の個人の興
味を反映した個人プロファイルを作成する学習手段とを
有することを特徴とする請求項１記載のグループ情報フ
ィルタユニット装置で、ユーザはユーザの個人プロファ
イルを開示することなくグループのメンバーとして必要
な情報を効率的に得ることができるようになるという作
用を持つ。

【００１６】請求項４に記載の発明は、個人プロファイ
ルは、少なくとも使用者が興味有りとする情報（必要な
情報）から構成される肯定メトリック信号と使用者が興
味無しとする情報（不要な情報）から構成される否定メ
トリック信号とを有することを特徴とする請求項３記載
のグループ情報フィルタユニット装置で、個人の興味を
持った個人プロファイルを興味ありと興味なしの情報か
らそれぞれ生成することにより、使用者はグループのメ
ンバーとして必要な情報を効率的に得ることができるよ
うになるという作用を持つ。

【００１７】請求項５に記載の発明は、少なくとも１つ
以上の請求項１乃至４のいずれかに記載のグループ情報
フィルタユニット装置と、前記複数のグループ情報フィ
ルタユニット装置から送信される情報と必要性信号から
前記情報のグループの必要性を示すグループの必要性信
号を求めるグループインタフェースユニット装置とを有
するもので、ユーザはユーザの個人プロファイルを開示
することなくグループのメンバーとして必要な情報を効
率的に得ることができるようになるという作用を持つ。

【００１８】請求項６に記載の発明は、グループインタ
フェースユニット装置は、グループの必要性信号を求め
る際に、ユーザ自信の個人プロファイルを含むグループ
に属するユーザの個人プロファイルを選択して利用する
ことを特徴とする請求項５記載の情報フィルタ装置で、
ユーザは同一グループに属するユーザの知識を利用でき
るという作用を持つ。

【００１９】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図１３を用いて説明する。

【００２０】（実施の形態１）以下、本発明の実施の形
態１について、図面を参照しながら説明する。図１はそ
の構成と動作を分かりやすくするために機能単位にまと
めたブロック図である。

【００２１】まず、最初に、図１を用いて本発明の基本
概念を説明する。本発明の情報フィルタ装置における基
本概念は、ユーザがどんな「情報」を過去に必要とした
かという履歴に関する記録を記憶した複数の記憶部２、
５、６と、「情報」がユーザにどれほど必要とされてい
るかを必要性信号と信頼性信号によって評価する情報評
価ユニット５４と、ユーザがどんな「情報」を必要とし
たかという履歴である教師データ信号を記憶する教師信
号記憶部１３と、前記情報評価ユニット54と前記教師信
号記憶部１３へのユーザのアクセスを制御するユーザ認
証部４４と、前記教師データ信号を用いてユーザの関す
る学習を行う学習ユニット５２とからなる適応型グルー
プ情報フィルタユニット５６〜５９と、少なくともユー
ザが提示された情報について自分の興味のある／なしを
入力することができる入力端子１０６を備えたインタフ
ェースユニットであってユーザが前記評価済情報をユー
ザ個人の必要性信号の順に並べられた評価済情報または
ユーザの属する共同作業グループ全体の必要性信号の順
に並べられた評価済情報を可視できるようにしたディス
プレイ等の出力端子１０７を有するグループインタフェ
ースユニット５５と、外部から配信される「情報」を情
報記憶部４１に書き込むとともに「情報」が書き込まれ
たアドレスと「情報」の特徴をあらわすキーワードなど
からなるアドレス情報信号をアドレス情報信号記憶部42
に書き込む情報書き込み部４０とからなる。

【００２２】以下、上記構成の動作について、まず、本
発明の全体的な構成と基本的な動作を説明し、次に構成
と動作が少し複雑な情報評価ユニット５４と学習ユニッ
ト５２の説明を行う。なお、以下に単に「情報」と称す
るものには、当該「情報」に対応する１つ以上のキーワ
ードが付されているものとする。そのキーワードとは、
当該「情報」を構成する各単語の一部あるいは全体であ
っても良いし、当該「情報」を代表するために特別に付
したものであっても良い。

【００２３】また、以下の説明では、適応型グループ情
報フィルタユニット５６〜５９の利用者登録者（ユーザ
認証部４４のユーザ認証番号の設定）は、すでに終わっ
ているものとする。このユーザ登録は、システム管理者
による作業または登録部を設け利用希望者に自ら登録さ
せる等の方法を採ることができる。

【００２４】以下、「情報」は、情報の本体である記事
信号Dとキーワードなど前記記事信号Dを特徴づける信号
である記事プロファイルDPとからなるものとする。好ま
しい記事プロファイルは、「情報」の表題TTLと、キー
ワード数nofKsと、キーワード（複数）K[1]、・・・、K
[nofKs]を含む。なお、ここでいうキーワードは、IPCの
ような分類コード、複数のキーワードの論理式であって
もよい。

【００２５】まず、「情報」が情報書き込み部４０に入
力されると、情報書き込み部４０は前記「情報」を情報
記憶部４１に書き込み、前記「情報」が書き込まれたア
ドレスAと前記「情報」の記事プロファイルDPとからな
るアドレス記事プロファイル信号ADP＝（A,DP）をアド
レス情報信号記憶部42に書き込む。情報記憶部４１およ
びアドレス情報信号記憶部42への「情報」の書き込みの
方法としては、配信された「情報」を1日分ごと（数時
間分ごと、数日分ごとであってもよい）を一つの単位
（例えば、一つのファイル）にまとめて記憶すること
は、好ましい。以下、アドレス記事プロファイル信号AD
Pをまとめたファイルをアドレスファイルと呼ぶ。

【００２６】適応型グループ情報フィルタユニット５６
を利用するユーザは、グループインタフェースユニット
５５を起動する。起動された前記グループインタフェー
スユニット５６は、ユーザにユーザ名UIDとパスワードP
WDの入力を、ユーザに要求する。ユーザからユーザ名UI
DとパスワードPWDが入力されると、グループインタフェ
ースユニット５５は、ネットワーク６１を通じて前記ユ
ーザ名UIDと前記パスワードPWDとからなる認証信号UIDP
WD＝（UID,PWD）を、複数の適応型グループ情報フィル
タユニット５６〜５９へ送信する。

【００２７】前記認証信号UIDPWDを受けた各々適応型グ
ループ情報フィルタユニット５６〜５９は、適応型情報
フィルタユニットを指定するユニット識別信号IFID、前
記ユーザに情報評価ユニット５４へのアクセスの許可状
況を示す情報評価ユニットアクセス認否信号PA５４と教
師信号記憶部１３へのアクセスの許可状況を示す教師信
号記憶部のアクセス認否信号PA１３とからなるアクセス
認否信号 PA＝（IFID、PA５４、PA１３） を前記グループインタフェースユニット５５へ返信す
る。

【００２８】今、４人のユーザ、甲、乙、丙、丁がお
り、それぞれ適応型グループ情報フィルタユニットIF
1、IF2、IF3、IF4を所有しており、さらに甲と乙とが第
1のグループG1をつくり、丙と丁が第2のグループG2をつ
くっている場合を例にとり、前記アクセス認否信号PAの
好ましい設定について説明をする。今、ユーザ甲がグル
ープインタフェースユニット５５を通じて、認証信号UI
DPWDを送信した場合、４つ適応型グループ情報フィルタ
ユニット（以下、適応型情報フィルタユニット５６−IF
1、５７−IF2、５８−IF3、５９−IF4と書いて区別す
る）は、それぞれ以下のアクセス認否信号PA （IF1、許可、許可） （IF2、禁止、許可） （IF3、禁止、禁止） （IF4、禁止、禁止） を返信する。これらのアクセス認否信号は以下の意味を
持つ。

【００２９】適応型グループ情報フィルタユニット５６
−IF1は、ユーザ甲の所有であるから、情報評価ユニッ
ト５４と教師信号記憶１３とのいずれにもアクセスを許
可する。これによりユーザ甲は、適応型グループ情報フ
ィルタユニット５６−IF1の情報評価ユニット５４の利
用と適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1の
特性を変更することが可能になる。適応型グループ情報
フィルタユニット５７−IF2は、同一のグループである
ユーザ乙の所有であるから、情報評価ユニット５４への
アクセスを許可する。これによりユーザ甲は、適応型グ
ループ情報フィルタユニット５７−IF2の情報評価ユニ
ット５４の利用はできるが、適応型グループ情報フィル
タユニット５７−IF2の特性を変更することはできな
い。

【００３０】適応型グループ情報フィルタユニット５８
−IF3、５９−IF4は、グループも異なるユーザ丙、丁の
所有であるから、情報評価ユニット５４と教師信号記憶
１３とのいずれにもアクセスを禁止する。これによりユ
ーザ甲は、適応型グループ情報フィルタユニット５８−
IF3、５９−IF4の情報評価ユニット５４の利用も、適応
型グループ情報フィルタユニット５８−IF3、５９−IF4
の特性を変更することもできない。

【００３１】以上の例のように、前記アクセス認否信号
ＰＡを受けた他前記グループインタフェースユニット５
５は、PA５４＝許可である適応型グループ情報フィルタ
ユニット５６−IF1、５７−IF2との間に通信回線を開
き、それぞれの情報評価ユニット５４を起動し、情報評
価ユニット５４を通して、ユーザ甲によって指定された
アドレスファイルもしくはデフォルト値として設定され
ているアドレスファイルを読み出す。好ましいデフォル
ト値の一例は、最新日に配信された情報をまとめたアド
レスファイルである。

【００３２】情報評価ユニット５４は、ネットワーク６
０を介してアドレス情報信号記憶部４２からアドレス記
事プロファイル信号ＡＤＰをまとめたアドレスファイル
を読み出す。情報評価ユニット５４は、記憶部２、５、
６からユーザがどのような記事プロファイルＤＰがつけ
られた「情報」を過去に必要としたかという記録（以
下、個人プロファイルと呼び、その詳細は後述する）を
読みだし、前記アドレス記事プロファイル信号ＡＤＰに
対応する前記情報記憶部４１に書き込まれた「情報」の
必要性を表わす必要性信号Ｎと、情報評価ユニット５４
の計算した必要性信号の信頼性を表わす信頼性信号Ｒと
を定量的に評価する（この必要性信号Ｎ、信頼性信号Ｒ
の計算方法は後述する）。

【００３３】以下、前記アドレス記事プロファイル信号
ＡＤＰと前記必要性信号Ｎと前記信頼性信号Ｒとをまと
めた信号を評価済情報信号NRADP＝（N,R,A,DP）と呼
ぶ。

【００３４】グループインタフェースユニット５５は、
必要性信号Ｎの大きい順に評価済情報信号NRADPを並べ
て、ディスプレイに表示する。図２に、好ましいディス
プレイ表示の一例を示す。図２においては、上から、使
用するフィルタを切り替えるボタン（図２では、個人用
のフィルタがＯＮの状態）アクセスしているアドレスフ
ァイルのグループ名、配信日などの属性、ファイルへの
アクセスを実行するボタン、学習ボタン、終了ボタン、
アクセスしているアドレスファイルの内容が表示されて
いる。

【００３５】図２に表示された状態（個人用のフィルタ
がＯＮの場合）で、ユーザ甲が９７年１０月６日に今日
分の評価済情報信号を集めたアドレスファイルにアクセ
スした場合を、以下に説明する。グループインタフェー
スユニット５５は、適応型グループ情報フィルタユニッ
ト５６−IF1の情報評価ユニット５４から９７年１０月
６日に配信された「情報」に対応する評価済情報信号NR
ADP（複数）を要求し、情報評価ユニット５４は同信号
を返す。

【００３６】図２では、９７年１０月６日に配信されて
いる９件の「情報」に対応する評価済情報信号をIF1-NR
ADP-971006-001、IF1-NRADP-971006-002、・・・、 IF1
-NRADP-971006-009とする。そして、最後の３桁の数字
を記事番号とここでは呼ぶ。グループインタフェースユ
ニット５５は、評価済情報信号IF1-NRADP-971006-001か
らIF1-NRADP-971006-009を、その中に含まれる必要性信
号Nの大きい順に並べて表示する。その際に、評価済情
報信号に含まれる記事プロファイルDPに対応する「情
報」の表題TTLが含まれている場合には、図２に示した
ように日付とともに、表題を表示することは好ましい。
さらに、必要性の順位、記事番号を同時に表字すること
は非常に好ましい（学習ボタンについては、後述す
る）。なお、図２においては、適応型グループ情報フィ
ルタユニット５６-IF1はまだ使用者の興味を学習してい
ないので、すべて「情報」の必要性信号Nは0となってい
る。この好ましい実施例では、図２に示された順位１番
（記事番号001）のタイトルをクリックすると、グルー
プインタフェースユニット５５は、評価済情報信号IF1-
NRADP-971006−001に含まれる前記情報記憶部４１に記
憶された97年10月６日に配信された記事番号001の「情
報」のアドレスA−971006−001から「情報」を読み出
し、画面に表示する。

【００３７】ユーザは、表示された「情報」を読み、そ
の「情報」に興味があれば興味ありボタン（３つあるラ
ジオボタン[Button]の一番左側のボタン）を押し、興味
がなければ興味なしボタン（３つあるラジオボタン[But
ton]の一番右側のボタン）を押す。以下、このユーザの
応答を教師信号Ｔと呼ぶ。この教師信号Ｔを、ユーザが
興味ありのボタンを押した場合はＴ＝１、ユーザが興味
なしのボタンを押した場合はＴ＝０、その他の場合（例
えば、データがない場合）はＴ＝−１と設定すること
は、好ましい。以下、教師信号記憶部１３に前記教師信
号Ｔと記事プロファイルＤＰとの組を、教師データ信号
ＴＤ＝（Ｔ，ＤＰ）と呼ぶ。

【００３８】グループインタフェースユニット５５は、
前記教師データ信号TDを、教師信号記憶部のアクセス認
否信号AP13=許可を与えられている適応型グループ情報
フィルタユニット５６−IF1に送信する。適応型グルー
プ情報フィルタユニット５６−IF1のユーザ認証部４４
は、教師信号記憶部のアクセス認否信号AP13=許可を与
えているグループインタフェースユニット５５から受信
した前記教師データ信号TDを、教師信号記憶部１３に書
き込む。

【００３９】以上の操作を何度か繰り返すと、教師デー
タ信号ＴＤが蓄積される。

【００４０】次に、図２において、記事番号001の「情
報」に興味なし、記事番号002の「情報」に興味ありを
入力し、学習ボタンを押した場合の説明をする。グルー
プインタフェースユニット５５は、適応型グループ情報
フィルタユニット５６−IF1のユーザ認証部４４にアク
セス認否信号PAと学習開始信号LSを送る。ユーザ甲には
適応型グループ情報フィルタユニット５６−IF1の教師
信号記憶部１３へのアクセスは許可されているので、学
習ユニット５２に学習開始信号LSを送る。学習ユニット
５２は、あらかじめ定められた学習アルゴリズム（後述
する）にしたがって、適応型グループ情報フィルタユニ
ット５６-IF1の個人プロファイルを書き換える。個人プ
ロファイルの修正を検出した情報評価ユニット５４は、
アドレス記事プロファイル記憶部４９から現在アクセス
している９７年10月６日に配信された記事を読み出し、
修正された個人プロファイルを用いて各記事の必要性信
号を計算し、図３のように評価済情報信号IF1-NRADP-97
1006-001からIF1-NRADP-971006-009を、グループインタ
フェースユニット５５に再送する。グループインタフェ
ースユニット５５は、再送された評価済情報信号を、そ
の中に含まれる必要性信号Ｎの大きい順に並べて表示す
る。図３においては、ユーザ甲が興味ありと答えた「情
報」は最上位に、興味なしと答えたものは、最下位に表
示されている。また、その他の論文の並びも変化してい
る。

【００４１】この状態で、２日前（１０月４日分）のフ
ァイルを開いた結果が、図４である。ユーザ甲が興味を
持った論文にあるChiral対称性に関係すると思われる論
文が最上位にあげられている。このようにして、ユーザ
の興味のある／なしを学習した適応型グループ情報フィ
ルタ装置は、ユーザの求める情報をリストの最上位に置
くことにより、ユーザが欲しい情報を手に入れやすくす
ることができる。一方、ユーザ乙、丙、丁も、同様に情
報フィルタ装置を利用し、ユーザ甲とは異なる個人プロ
ファイルを適応型グループ情報フィルタユニット５６の
中に作成する。

【００４２】次に、図５に表示された状態（グループ用
のフィルタがＯＮの場合）で、２日前（１０月４日分）
の評価済情報信号を集めたファイルにアクセスするボタ
ンを押した場合を、以下に説明する。グループインタフ
ェースユニット５５は、ユーザ甲の興味を反映した適応
型グループ情報フィルタユニット５６−IF1とユーザ乙
の興味を反映した適応型グループ情報フィルタユニット
５７−IF２とに、９７年１０月４日に配信された１３件
「情報」に対応する評価済情報信号IF1-NRADP−971004
−001からIF1-NRADP-971004-013までと、評価済情報信
号IF2-NRADP−971004−001からIF2-NRADP-971004-013ま
でを要求し、同信号を受け取る。グループインタフェー
スユニット５５は、記事番号がｘである「情報」に対応
する2つの評価済情報信号IF1-NRADP-971004-ｘに含まれ
る必要性信号IF1-N-971004-xと評価済情報信号IF2-NRAD
P-971004-ｘに含まれる必要性信号IF2-N-971004-ｘとの
和を、ユーザ甲、乙とからなるグループG1に対する記事
番号ｘの「情報」のグループ必要性信号IFG1−N−97090
3−xとする。グループインタフェースユニット５５は、
この計算をすべての記事番号ｘについて行う。

【００４３】そして、図５に示したように、グループイ
ンタフェースユニット５５は、「情報」をグループ必要
性信号IFG1−Nの大きい順に並べて表示する。図５に示
した場合、ユーザ甲が興味あるとした論文以上にグルー
プとして興味を持つ必要がある論文が３つあることが示
されている。

【００４４】以上のように、グループ用情報フィルタを
利用することにより、ユーザ甲は、自分の属するグルー
プとして必要な「情報」をもっとも優先的に（リストの
最上位に表示すること）手に入れることができる。ま
た、グループとしては大切な「情報」であるにも関わら
ずユーザ甲が見落とした「情報」であっても、ユーザ乙
が気づいてさえいれば、グループ用情報フィルタを用い
るとその見落とした「情報」はリストの上位に表示され
る。したがって、ユーザ甲は、グループ用情報フィルタ
を用いることで、「情報」の見落としを防ぐことができ
る。以下のグループインタフェースユニット５５の動作
は、個人用フィルタを用いた場合と同様であるので省略
する。

【００４５】以上のようにして、適応型グループ情報フ
ィルタユニット５６−IF1の中の教師信号記憶部１３に
は、個人用フィルタ、グループ用フィルタを有するグル
ープインタフェースユニット５５を通じて、教師データ
信号TDが蓄積される。グループインタフェースユニット
５５の学習ボタン（図２参照）を押すと、学習開始信号
LSが、ユーザ認証部４４を通じて、学習ユニット５２に
送信される。前記学習信号を受信した学習ユニット５２
は、前記教師信号記憶部１３に記憶された教師データ信
号TDを用いて、後述する学習方法によって、記憶部２、
５、６の履歴内容（個人プロファイル）を書き換える。

【００４６】なお、このユーザによる教師信号の入力
は、学習ユニット５２の学習能力をより高めるために実
施するものであり、学習ユニット５２の学習能力（ユー
ザがどんな「情報」を過去に必要としたかという履歴の
学習能力）が既に十分に高ければ行う必要はない。

【００４７】以上、本発明の情報フィルタ装置は、学習
を通じてユーザに適応し、ユーザの求める「情報」を優
先的に提示することができるだけでなく、さらに、同一
のグループに属するユーザの知識を利用し、グループ全
体で必要な「情報」をも効率よく手に入れることができ
るという効果を有する。これによって、グループで情報
検索を行う場合（具体的な例としては、大学など研究機
関の一つの研究室で論文検索、会社における課もしくは
プロジェクトにおける特許検索）に、自分個人の研究テ
ーマに直接関係した論文（例えば、ニューラルネットワ
ークの中で連想記憶モデルに関する論文）だけではな
く、自分の研究テーマに近い重要な論文（例えば、ニュ
ーラルネットワークの中でリカレントネットワークの論
文だけど研究室メンバーの多くがよい論文と感じる論
文）をも容易に見つけることができるようになるという
効果がある。このように、本発明は、従来の情報フィル
タ装置および情報フィルタリング方法の課題を解決し、
複数の人が共同して情報検索を行う上でも有効な情報フ
ィルタリング装置および情報フィルタリング方法を提供
するものである。

【００４８】特に、新たにグループに加入したユーザ
は、従来の情報フィルタ装置では、学習を行っていない
初期状態からしか、情報フィルタ装置を利用できなかっ
たが、本発明の情報フィルタ装置では、同一のグループ
の他のユーザの知識を利用できるので、最初から必要な
情報を手に入れやすいという効果もある。

【００４９】次に、情報評価ユニット５４の構成と動作
について説明を行う。

【００５０】さて、いかに必要性信号（ある「情報」が
必要であったとの教師信号）を計算するかを述べる。以
下に述べる好ましい実施の形態では、必要性信号は概念
的に次のような量として計算される。上述した如く、入
力された「情報」にキーワードが添付されている場合を
考える。一人のユーザを考えると、そのユーザが必要と
している「情報」に高い頻度または確率で付いているキ
ーワード集合Ａと、不要としている「情報」に高い頻度
または確率で付いているキーワード集合Ｂと、さらには
いずれにもよく付く、または付かないキーワード集合Ｃ
とを考えることができる。

【００５１】したがって、前記キーワード集合Ａに属す
るキーワードには正の数値を、前記キーワード集合Ｂに
属するキーワードには負の値を、前記キーワード集合Ｃ
に属するキーワードには値０をそれぞれ割り振る。そし
て、新たに入力された「情報」についている１つ以上の
キーワードについてそれぞれが、前記キーワード集合
Ａ、Ｂ、Ｃのどのキーワードグループに属するかを判定
し、前記割り振られた値を積算するように構成する。

【００５２】このように構成すれば、前記新たに入力さ
れた「情報」に付いていた複数のキーワードを、キーワ
ード集合Ａに属するキーワードが数多く含まれた「情
報」（ユーザが必要とする可能性の高い情報）に対して
は大きな正の値を示し、キーワード集合Ｂに属するキー
ワードが数多く付いている「情報」（ユーザが不要とす
る可能性の高い情報）に対しては大きな負の値を示す数
値に変換することができる。このようにして、前記数値
を用いてユーザの必要性を予測することができる。

【００５３】本発明では、提示した「情報」とその「情
報」に関するユーザの必要／不要の評価とからキーワー
ド（キーワード共起を含む）への値の割り振りを自動的
に行い精度の高い必要性信号の計算を実現し、精度高く
必要性の高い順に「情報」を並べ変えることを実現する
ものである。実施の形態１では、「情報」に付けられた
複数のキーワードを一つのベクトルに変換し、ユーザが
必要とした場合と不要とした場合について、別々に前記
ベクトルの自己相関行列を計算している。ユーザが必要
と答えた「情報」についていたキーワードから作られた
自己相関行列ＭＹを用いて、ベクトルＶの長さＳＹを以
下の式のように計算する。

【００５４】

【数１】

【００５５】なお、以下の説明では、必要と答えた「情
報」についていたキーワードから作られた自己相関行列
ＭＹを「肯定メトリック信号」、不要と答えた情報につ
いていたキーワードから作られた自己相関行列ＭＮを
「否定メトリック信号」と呼び、長さＳＹを肯定信号と
呼ぶ。この長さＳＹは、ベクトルＶの元となった複数の
キーワードの中に、ユーザが必要とする「情報」によく
含まれているキーワードが数多く含まれていれば、長さ
ＳＹは大きな正の値をとり、そうでない場合には０に近
い値をとるから、必要性信号を計算する上で有効であ
る。

【００５６】次に、図６に情報評価ユニット５４の詳細
ブロック図を示し、詳細説明する。情報評価ユニット５
４は、個々の「情報」につけられた複数のキーワード
（正確には、分類コードを含む文字列）をベクトルに変
換する部分と、ユーザがどんな「情報」を必要／不要と
したという履歴を表現した肯定メトリック信号及び否定
メトリック信号を用いてある種のスコアを表す肯定信号
と否定信号を計算する部分と、この肯定信号と否定信号
とから「情報」の必要性をよく反映する必要性信号を計
算する部分とからなる。

【００５７】以下、情報評価ユニット５４に相当するブ
ロックの構成を、図６に即して説明する。図６におい
て、４３はアドレス情報信号記憶部４２からネットワー
ク６０を介してアドレス情報信号ADPを読み出すアドレ
ス情報信号読み出し部であり、１は「情報」に付けられ
たキーワードなどの複数の文字列をベクトルに変換する
ベクトル生成部、２はキーワードなどの複数の文字列を
ベクトルに変換するための符号辞書信号を記憶した辞書
記憶部である。この辞書記憶部２に記憶された符号辞書
信号は、「情報」についているキーワードなどの文字列
Ｗを数字Ｃに変換する対応表をnofDCK個有するコードブ
ック

【００５８】

【数２】

【００５９】であり、ベクトル生成部１は、キーワード
数信号nofKs とnofKs 個のキーワード信号からなるキー
ワード群信号Ｋｓ＝（Ｋ［１］，・・・，Ｋ［nofKs
］）とを受けキーワード群信号Ｋｓと符号辞書信号Ｄ
ＣＫを用いてベクトル信号Ｖに変換する。３はスコア計
算部で、ユーザに提示された「情報」を必要／不要と評
価した結果から計算された肯定メトリック信号ＭＹ、否
定メトリック信号ＭＮを用いて、ベクトル生成部１で変
換された２つのベクトル信号Ｖを、肯定信号ＳＹと否定
信号ＳＮに変換する。５は（nofDCK×nofDCK) 行列であ
る前記肯定メトリック信号ＭＹを記憶する肯定メトリッ
ク記憶部、６は（nofDCK×nofDCK) 行列である前記否定
メトリック信号ＭＮを記憶する否定メトリック記憶部で
ある。７は前記肯定信号ＳＹと前記否定信号ＳＮを受け
必要性信号Ｎと信頼性信号Ｒを計算する必要性計算部で
ある。４５は、アドレス情報信号読み出し部４３からの
アドレス情報信号ADPと必要性計算部７からの必要性信
号Nと信頼性信号Ｒを受けて、評価済アドレス情報信号N
RADPを出力する評価済アドレス情報信号出力部である。

【００６０】以上のように構成された情報評価ユニット
５４の動作を以下に説明する。まず、グループインタフ
ェースユニット５５がユーザによって起動されると、グ
ループインタフェースユニット５５はネットワーク６１
を介してデフォルト値に設定されたアドレス情報読み出
し開始信号ＲＳをアドレス情報信号読み出し部４３に送
る。前記デフォルト値に設定されたアドレス情報読み出
し開始信号ＲＳを、ユーザ認証部４４を通じて、受け取
ったアドレス情報読み出し部４３は、複数のアドレス記
事プロファイル信号ＡＤＰからなる最も新しく作成され
たファイルを読み出し、ベクトル生成部１と評価済アド
レス情報信号出力部４５へ送る。本実施例では、前記ア
ドレス記事プロファイル信号ＡＤＰには、「情報」が書
き込まれたアドレスを示すアドレス信号Ａ、「情報」の
タイトルを示すタイトル信号TTL、キーワードの個数を
表すキーワード数信号nofKs と、複数のキーワードであ
るキーワード群信号Ｋｓ＝（Ｋ［１］，Ｋ［２］，・・
・，Ｋ［nofKs ］）からなる場合を示す。

【００６１】読み出されたファイルには、複数のアドレ
ス記事プロファイル信号ADPが含まれるが、各々のアド
レス記事プロファイル信号ADPは、順次以下の処理を受
ける。アドレス記事プロファイル信号ADPのキーワード
数信号nofKsとキーワード群信号Ksの２つがベクトル生
成部１に入力される。このベクトル生成部１は、キーワ
ード群信号Ｋｓを、文字列の集まりからベクトル信号Ｖ
へと変換する。この変換によって、キーワード群信号の
類似性をベクトルの距離として計算できるようになる。

【００６２】次に、ベクトル生成部１の動作を図７に示
すフローチャートを参照しながら説明する。まず、キー
ワード数信号nofKsとキーワード群信号Ｋｓを受けると
（図７ステップＳ１）、内部のベクトル信号Ｖ＝（Ｖ
［１］，Ｖ［２］，・・・，Ｖ［nofDic］）を（０，
０，・・・，０）に、キーワードカウンタ信号ｉを１に
セットする（同図ステップＳ２、Ｓ３）。次に、辞書カ
ウンタ信号ｊを０セットした後辞書カウンタ信号ｊを１
だけ増やす（同図ステップＳ４）。

【００６３】次に、内部にnofDCK個の符号辞書信号ＤＣ
Ｋを有する辞書記憶部２から辞書カウンタｊが指定する
キーワードと数字からなる符号辞書信号ＤＣＫ［ｊ］を
読み出し、符号辞書信号ＤＣＫの文字列部分Ｗ［ｊ］と
ｉ番目のキーワード信号Ｋ〔ｉ］とを比較する（同図ス
テップＳ５）。両者が等しくない場合には、辞書カウン
タｊを１だけ増やす（同図ステップＳ６）。両者が一致
するか、または辞書カウンタｊの値が辞書記憶部２に格
納された符号辞書信号の個数nofDiCと等しくなるまで図
７ステップＳ５〜Ｓ７の処理を繰り返す（同図ステップ
Ｓ７）。

【００６４】キーワード信号Ｋ［ｉ］と等しいＷ［ｊ］
が見つかると、ベクトル信号のｊ番目の成分Ｖ［ｊ］を
１にし（同図ステップＳ８）、キーワードカウンタ信号
ｉを１だけ増やす（同図ステップＳ９）。以下、同様の
処理をキーワードカウンタ信号ｉがキーワード数信号no
fKs より大きくなるまで実行する（同図ステップ（Ｓ１
０）。

【００６５】こうして、ベクトル生成部１において、文
字列信号からなるキーワード信号の集合体であるキーワ
ード群信号Ｋｓは、０と１でコード化されたnofDCK個の
成分を持ったベクトル信号Ｖに変換される。

【００６６】次に、肯定信号計算部３１は、ベクトル生
成部１からのキーワード群信号Ｋｓに過去にユーザの必
要とした情報に含まれていたキーワードが数多く含まれ
る場合に、大きな値となる肯定信号ＳＹを計算する。こ
の目的のために、肯定信号計算部３１は、前記ベクトル
信号Ｖを受けて、肯定メトリック記憶部５から肯定メト
リック信号ＭＹを読み出し、肯定信号ＳＹを次の式のよ
うに計算する。

【００６７】

【数３】

【００６８】否定信号計算部３２は、ベクトル生成部１
からのキーワード群信号Ｋｓに過去にユーザの不要とし
た情報に含まれていたキーワードが数多く含まれる場合
に、大きな値となる否定信号ＳＮを計算する。この目的
のために、否定信号計算部３２は、否定メトリック記憶
部６から否定メトリック信号ＭＮを読み出し、否定信号
ＳＮを次の式のように計算する。

【００６９】

【数４】

【００７０】肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック
信号ＭＮは、後述するようにキーワード群信号Ｋｓとユ
ーザの応答に基づいて決められる。本発明では、各々の
アドレス記事プロファイル信号（もしくは、各々の「情
報」）に、前記の肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮとを対応
させる。この肯定信号ＳＹと否定信号ＳＮを用いて、縦
軸に肯定信号ＳＹをとり横軸に否定信号ＳＮをとった２
次元空間上の１点を定めることができる。つまり、各々
のアドレス記事プロファイル信号（もしくは、各々の
「情報」）を、この２次元の１点に対応させることがで
きるのである。アドレス記事プロファイル信号（もしく
は、各々の「情報」）に対応する点（複数個）、この２
次元空間にプロットすると、その時の分布（アドレス記
事プロファイル信号（もしくは、「情報」）の分布）
は、図８に示したものになる。すなわち、ユーザが必要
とするもの（○で表示）は主に左上部に分布し、ユーザ
が不要とするもの（×で表示）は主に右下部に分布する
ようになる。したがって、図８に示したように適切な係
数Ｃを１に設定することにより、ユーザが必要とする記
事信号Ｄと不要な記事信号Ｄとを分離できる。したがっ
て、上記ように必要性信号をＮ＝ＳＹ−ＳＮとすれば、
必要性信号は、ユーザが必要とする情報に対して大きな
値をとるようになる。

【００７１】本実施の形態では、傾きを１としたが、こ
れは○と×を良く分離できるものであれば他の値であっ
ても構わない。

【００７２】さらに、以下に述べる必要性信号Ｎは、上
述の２次元空間で左上にある程、すなわち、必要性の高
いと予測される記事信号Ｄほど大きな値となる。したが
って、必要性信号Ｎの大きい順に記事信号Ｄを並べて提
示すれば、ユーザは必要な情報を効率よく手に入れるこ
とができる。必要性信号Ｎと直交する方向の信頼性信号
Ｒは、大まかにはキーワード群信号Ｋｓに含まれていた
キーワードのうちどのくらいのキーワード信号が辞書に
含まれていたかを示す信号である。したがって、この信
頼性信号Ｒの大きさは、情報フィルタが計算した必要性
信号Ｎがどれだけ信頼できるのかを示す。

【００７３】次に、必要性計算部７は、前記肯定信号計
算部３１から出力される前記肯定信号ＳＹと前記否定信
号計算部３２から出力される前記否定信号ＳＮとを受
け、過去必要であった情報についていたキーワードが多
数あり、不要であった情報についていたキーワードがほ
とんどない時に大きな値となる必要性信号Ｎを Ｎ＝ＳＹ−ＳＮ と計算し、信頼性信号Ｒを Ｒ＝ＳＹ＋ＳＮ と計算し、評価済アドレス情報信号出力部４５へ送る。
評価済アドレス情報信号出力部４５は、アドレス情報信
号読み出し部４３からのアドレス情報信号ADPと必要性
信号計算部７からの必要性信号Nと信頼性信号Rとを受け
て、評価済情報信号NRADPを出力する。このようにし
て、情報評価ユニット５４は、アドレス記事プロファイ
ル信号ADPを読み込み、評価済情報信号NRADPを出力す
る。

【００７４】以上が情報評価ユニット５４の動作であ
る。

【００７５】次に、図９に学習ユニット５２のブロック
構成図を示し説明する。学習ユニット５２は、ユーザか
ら入力された教師信号Ｔを用いて肯定／否定メトリック
信号を修正するメトリック学習を行う部分と、肯定／否
定信号から必要性信号を計算するためのパラメータ、判
定パラメータ信号、を修正する部分からなり、各部分は
学習制御部１４によって制御される。

【００７６】図９において、１９は肯定メトリック記憶
部５に記憶された肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリ
ック記憶部６に記憶された否定メトリック信号ＭＮとを
修正するメトリック学習部である。このメトリック学習
部１９は、教師信号記憶部１３から教師データＴＤを読
み出し、ベクトル生成部１と同じ機能である学習用ベク
トル生成部２０で複数のキーワードをベクトルに変換
し、自己相関行列を計算することで、肯定／否定メトリ
ック信号を修正する。１４は学習開始信号ＬＳを受けて
メトリック学習部１９を制御する学習制御部である。

【００７７】次に、上記のように構成された学習ユニッ
ト５２の動作について図１０と図１１に示したフローチ
ャートと本発明の動作を説明するための概念図とを参照
しながら説明する。図１０に学習制御部１４の動作につ
いてフローチャートを用いて、詳しく説明する。図１０
において、まず、グループインタフェースユニット５５
からネットワーク６１を介して学習制御部１４に学習開
始信号ＬＳが入力されると、学習制御部１４は指示信号
ＬＩの待機状態を示す値０から処理中を示す値１に変え
（図１０ステップＳ４１）、グループインタフェースユ
ニット５５に返す。次に、図１１のステップＳ５３に対
応するメトリック学習部１９を動作し（同図ステップＳ
４２）、学習処理が終わると学習制御部１４の指示信号
ＬＩの値を再び待機中を示す値０にして、グループイン
タフェースユニット４４に送り（同図ステップＳ４
３）、処理を終了する。

【００７８】次に、メトリック学習部１９がユーザの応
答（教師信号Ｔ）とキーワード群信号Ｋｓとを用いて、
肯定／否定メトリック信号を修正する動作を図１１のフ
ローチャートを用いて説明する。図１１において、メト
リック学習部１９は、学習制御部１４からメトリック学
習制御信号ＭＬＣを受けると（図１１ステップＳ５
１）、肯定メトリック記憶部５から肯定メトリック信号
ＭＹを、否定メトリック記憶部６から否定メトリック信
号ＭＮをそれぞれ読み出し、教師データカウンタｃの値
を１にする（同図ステップＳ５２）。

【００７９】次に、メトリック学習部１９は、次に教師
データ記憶部１３からｃ番目の教師データ信号ＴＤ
［ｃ］（=（T[c],DP[c]）=（T[c],TTL[c],nofKs[c],Ks
[c]））を読み出し（同図ステップＳ５３）、教師デー
タＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］を調べる。前記教師信
号Ｔ［ｃ］が−１でない場合（Ｔ≠−１）には（同図ス
テップＳ５４）、教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数
信号nofKs ［ｃ］とキーワード群信号Ｋｓ［ｃ］とを出
力する（同図ステップＳ５５）。前記教師データＴＤ
［ｃ］のキーワード数信号nofKs ［ｃ］とキーワード群
Ｋｓ［ｃ］とを受けた学習用ベクトル生成部２０は、前
述の情報評価ユニット５４のベクトル生成部１と同様の
動作を行い、学習用ベクトル信号ＬＶを出力する（同図
ステップＳ５６）。メトリック学習部１９は、前記学習
用ベクトル信号ＬＶを受け、前記教師データＴＤ［ｃ］
の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である場合（つまり、ユー
ザが当該情報に興味があると答えた場合）には（同図ス
テップＳ５７）、肯定メトリック信号ＭＹを

【００８０】

【数５】

【００８１】と修正する（同図ステップＳ５８）。

【００８２】この処理により、肯定メトリック信号ＭＹ
は、ユーザが必要としたアドレス記事プロファイル信号
ＡＤＰについていたキーワード信号（複数）に対して大
きな値を持つようになる。その結果、前述の肯定信号Ｓ
Ｙが、ユーザが必要とする記事信号Ｄに対して大きくな
るようになる。否定メトリック信号ＭＮも以下のように
同様の処理がなされる。

【００８３】前記教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ
［ｃ］がＴ＝０である場合つまり、ユーザが当該情報に
興味がないと答えた場合）には、否定メトリック信号Ｍ
Ｎを ＭＮ［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］・Ｌ
Ｖ［ｊ］ （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）と修正する（同図ステ
ップＳ５９）。教師信号Ｔ［ｃ］を、Ｔ［ｃ］＝−１と
リセットする（同図ステップＳ６０）。次に、教師デー
タカウンタの値を ｃ＝ｃ＋１ と１だけ増やす（同図ステップＳ６１）。カウンタ値ｃ
と教師信号記憶部１３に記憶できる教師データ信号数の
最大値nofTDとを比較し（同図ステップＳ６２）、ｃ>no
fTDの場合には同図ステップＳ６３へ、その他の場合に
は同図ステップＳ５３へ進む。

【００８４】以下、メトリック学習部１９は、同様の動
作を、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ
［ｃ］＝−１になるとなるまで繰り返す。Ｔ［ｃ］＝−
１となると、メトリック学習の処理を終了し、メトリッ
ク学習制御信号ＭＬＣを学習制御部１４に送る。学習制
御部１４は、前記メトリック学習信号ＭＬＣを受け、学
習制御部指示信号に待機中を示す値にし、処理を終了す
る。

【００８５】なお、本実施の形態では、ネットワークを
介した構成としたが、これを一つの装置の中にまとめる
ことも可能である。

【００８６】また、肯定メトリック信号ＭＹと否定メト
リック信号ＭＮの学習を忘却の効果を入れた ＭＹ［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＹ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ ＭＮ［ｉ］［ｊ］＝β・ＭＮ［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ を用いてもよい結果が得られる（ここで、αとβとは、
１より小さい正の数）。

【００８７】さらに、文献「情報処理学会技術報告、自
然言語処理１０１−８（１９９４．５．２７）」などに
記載された文書からキーワード群信号とキーワード数信
号を生成するキーワード生成部を付加する構成をとれ
ば、キーワードが与えられていない情報に対しても適用
できる情報フィルタ装置を構成することができる。

【００８８】タイトルがつけられた情報については、タ
イトルを構成する単語をもってキーワードとし、キーワ
ード数信号とキーワード群信号を生成してもよい。加え
て、キーワード信号は、国際特許分類番号など分類記号
を含むようにもしても、本発明の構成を変更する必要は
なく、よい結果を得ることができる。

【００８９】本発明の情報フィルタの根幹は、同一のグ
ループに属して情報を収集するメンバーの間で、個人の
興味を反映した個人プロファイルの共同利用を実現した
点にある。これを利用することにより、グループ内での
情報の見落としが減り、なおかつ、従来の技術では、ま
ったくの空の個人プロファイルから開始することしかで
きなかった情報フィルタ装置が、グループのメンバーの
個人プロファイルを初期の個人プロファイルとして利用
できることが可能となる。

【００９０】以上のように、本発明の実施の形態１の情
報フィルタ装置によれば、ユーザからの教師信号に基づ
いた学習によって、ユーザの求める「情報」を優先的に
提示することができるだけでなく、さらに、同一のグル
ープに属するユーザの知識を利用し、グループ全体で必
要な「情報」をも効率よく手に入れることができる。こ
れによって、グループで情報検索を行う場合（具体的な
例としては、大学など研究機関の一つの研究室で論文検
索、会社における課もしくはプロジェクトにおける特許
検索）に、自分個人の研究テーマに直接関係した論文
（例えば、ニューラルネットワークの中で連想記憶モデ
ルに関する論文）だけではなく、自分の研究テーマに近
い重要な論文（例えば、ニューラルネットワークの中で
リカレントネットワークの論文だけど研究室メンバーの
多くがよい論文と感じる論文）をも容易に見つけること
ができるようになる。このように、本発明は、従来の情
報フィルタ装置および情報フィルタリング方法の課題を
解決するものであり、複数の人が共同して情報検索を行
う上で、グループ内での情報の見落としが少なくなると
いう優れたグループウエアとしての情報フィルタ装置が
実現される。

【００９１】（実施の形態２）次に、本発明の実施の形
態２について、図面を参照しながら説明する。本発明の
実施の形態２は、実施の形態１の構成の学習ユニット５
２を図１２に示す構成に置き換えたものであり、他の部
分は、実施の形態１と同じであるので説明および図示を
省略する。

【００９２】この学習ユニット５２の置き換えにより、
辞書学習部２３が辞書記憶部２に記憶された符号辞書信
号ＤＣＫが使用者に適応するように更新するものへ、ま
た肯定メトリック信号ＭＹと否定メトリック信号ＭＮを
単純な頻度分布に対応するキーワードの自己相関行列か
ら、情報が必要／不要の出現するキーワードの確率分布
を考慮したものへと情報フィルタ装置は改良される。

【００９３】図１２に本実施の形態２の情報フィルタ装
置のブロック結線図を示すが、以下の説明では、実施の
形態１の情報フィルタ装置のブロック結線図と異なる構
成についてのみ詳細に説明する。図１２において、２３
は学習制御部１４からの辞書学習信号ＤＬＣを受け、辞
書記憶部２の符号辞書信号ＤＣＫを更新する辞書学習
部、２４は文字列Ｗと数字Ｃがキーワード群信号Ｋｓに
含まれていたときに使用者が記事信号Ｄを必要と解答し
た回数を示す肯定回数ＰＹと、文字列Ｗがキーワード群
信号Ｋｓに含まれていたときに使用者が記事信号Ｄを不
要と解答した回数を示す否定回数ＰＮとからなる表をno
fFDCK個有する適応符号辞書信号

【００９４】

【数６】

【００９５】を記憶した適応符号辞書信号記憶部、２５
は使用者が必要と答えた回数を示す全肯定回数信号ＮＹ
と、不要と答えた回数を示す全否定回数信号ＮＮとを記
憶する回数記憶部、２６は肯定メトリック更新用の１次
肯定メトリック信号ＭＹ１を記憶する１次肯定メトリッ
ク記憶部、２７は否定メトリック更新用の１次否定メト
リック信号ＭＮ１を記憶する１次否定メトリック記憶
部、２８は前記肯定回数信号と前記否定回数信号と前記
１次肯定メトリック信号ＭＹ１と前記１次否定メトリッ
ク信号ＭＮ１とから改良された肯定メトリック信号ＭＹ
と否定メトリック信号ＭＮを計算してそれぞれを肯定メ
トリック記憶部５と否定メトリック記憶部６に書き込む
ＫＤメトリック学習部である。

【００９６】以上のように構成された情報フィルタ装置
の動作について説明する。なお、動作が実施の形態１と
同様の個所は説明を省略する。情報フィルタ装置の好ま
しい初期状態の一例は、肯定メトリック信号ＭＹと否定
メトリック信号ＭＮとを（nofDCK×nofDCK）零行列、未
読データ記憶部１０の未読データＵＲＤ［ｉ］の全ての
必要性信号Ｎ［ｉ］（ｉ＝１，・・・，nofURD）を使用
するハードウエアが表現可能な最小の値Ｖｍｉｎ、教師
データ記憶部１３の教師データＴＤ［ｊ］の教師信号Ｔ
［ｊ］を全て−１、適応符号辞書信号の文字列Ｗを全て
ブランク、数字Ｃを符号辞書信号ＦＤＣＫの上から順に
１、２、・・・・、nofFDCK 、肯定回数ＰＹと否定回数
ＰＮを０、適応符号辞書に対応して、符号辞書の文字列
も全てブランクとした状態である。

【００９７】まず、情報評価ユニット５４、評価済情報
書き込み部４２、評価済情報記憶部４３、ユーザ認証部
４４、グループインタフェースユニット５５は、実施の
形態１と同じ動作を行い、使用者の応答が付いた教師デ
ータＴＤを教師データ記憶部１３に送る。そして、グル
ープインタフェースユニット５５から学習開始信号LSが
学習開始信号入力端子１０６を通じて入力されると、学
習ユニット５２は、以下に述べるような学習を開始す
る。学習制御部１４は、前記学習開始信号ＬＳを受け
て、学習制御部指示信号出力端子１０７から出力される
学習制御部指示信号ＬＩを０から１に変え、処理中を示
す。そして辞書学習信号ＤＬＣを辞書学習部２３に送
る。

【００９８】以下、図１３に示したフローチャートを参
照しながら辞書学習部２３の動作を説明する。まず、学
習制御部１４から辞書学習信号ＤＬＣを受けて（図１３
ステップＳ７１）、適応符号辞書記憶部２４から適応符
号辞書ＦＤＣＫを最大nofFDCKtmp個の適応符号信号を記
憶できる適応符号信号バッファに読み込み、回数記憶部
２５から全肯定回数信号ＮＹと全否定回数信号ＮＮと
を、１次肯定メトリック記憶部２６から１次肯定メトリ
ック信号ＭＹ１を、１次否定メトリック信号記憶部２７
から１次否定メトリック信号ＭＮ１を読み出す（同図ス
テップＳ７２）。次に内部の教師データカウンタｃの値
を１にし（同図ステップＳ７３）、教師信号記憶部１３
から教師データＴＤ［ｃ］を読み出し（同図ステップＳ
７４）、その教師信号Ｔ［ｃ］が−１であるか否かを判
定する（同図ステップＳ７５）。

【００９９】Ｔ［ｃ］≠−１の場合、以下の処理を行
う。まず、内部のキーワード数カウンタｉの値を１にセ
ットし（同図ステップＳ７６）、適応符号辞書カウンタ
ｊの値を１にセットする（同図ステップＳ７７）。次
に、前記文字列Ｗ［ｊ］がブランクであるかないかを判
定し（同図ステップＳ７８）、ブランクである場合に
は、前記文字列Ｗ［ｊ］を前記キーワード信号ＴＫ
［ｉ］で置き換える（同図ステップＳ７９）。ブランク
でない場合には、教師データＴＤ［ｃ］のｉ番目のキー
ワード信号ＴＫ［ｉ］とｊ番目の適応符号辞書信号ＦＤ
ＣＫ［ｊ］の文字列Ｗ［ｊ］とを比較する（同図ステッ
プＳ８０）。

【０１００】前記文字列Ｗ［ｊ］がブランクの場合、ま
たは、ブランクでなくかつ前記キーワード信号ＴＫ
［ｉ］と前記文字列Ｗ［ｊ］が一致した場合、Ｔ［ｃ］
の値に応じて以下の処理を行う。Ｔ［ｃ］＝１の場合
（同図ステップＳ８１）、全肯定信号ＮＹに１を加え
（同図ステップＳ８２）、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ
［ｊ］の肯定回数ＰＹ［ｊ］に１を加える（同図ステッ
プＳ８３）。Ｔ［ｃ］≠１、これはＴ［ｃ］＝０の場合
であるが、全否定信号ＮＮに１を加え（同図ステップＳ
８４））、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の否定回数
ＰＮ［ｊ］に１を加える（図ステップＳ８５）。

【０１０１】前記Ｗ［ｊ］がブランクでなくかつ前記キ
ーワード信号ＴＫ［ｉ］と前記文字列Ｗ［ｊ］が一致し
ない場合、適応符号辞書カウンタｊの値を１増やす（同
図ステップＳ８６）。適応符号辞書カウンタｊの値が適
応符号辞書信号バッファに記憶できる適応符号信号の数
に１を加えた値nofFDCKtmp+1と比較する（同図ステップ
Ｓ８７）。適応符号辞書カウンタｊの値が、nofFDCKtmp
+1以下の場合、文字列Ｗ［ｊ］がブランクかどうかの判
定に戻る。それ以外の場合は、前記キーワードカウンタ
ｉの値を１だけ増やす（同図ステップＳ８８）。

【０１０２】前記キーワードカウンタｉの値が、前記教
師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号TnofKSに１を加
えた値TnofKs+1と比較して小さい場合（同図ステップＳ
８９）、辞書カウンタｊを１にセットし、同様の処理を
行う。それ以外の場合、教師データカウンタｃの値を１
だけ増やす（同図ステップＳ９０）。教師データカウン
タｃの値と、教師データ数の最大値nofTD に１を加えた
値nofTD+1 とを比較し（同図ステップＳ９１）、教師デ
ータカウンタｃの値が小さい場合、次の教師データＴＤ
［ｃ］を読み出して同様の処理を行う。以上の処理が、
全ての教師データＴＤに対して行われる。

【０１０３】次に辞書学習部２３は、各々の適応符号辞
書信号ＦＤＣＫ［ｊ］に対してキーワードコスト信号Ｋ
Ｄを計算する。このキーワードコスト信号は、文字列Ｗ
〔ｊ］がキーワードとして有効であるか否かを判断する
ために用いられる量である。ところで、使用者の不要な
記事信号Ｄが出現する確率 ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Dが
使用者にとって不要である場合の確率 ＰＮ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであれ
ば、文字列Ｗ［ｊ］は、情報データＤが使用者にとって
不要と判定する上で有効である。同様に、使用者の必要
な記事信号Ｄが出現する確率 ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Ｄが
使用者にとって必要である場合の確率 ＰＹ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであれ
ば、文字列Ｗ［ｊ］は、情報データＤが使用者にとって
必要と判定する上で有効である。

【０１０４】キーワードコスト信号ＫＤは、この性質を
反映している量で有ればなんでもよいが、好ましい例の
一つとして、カルバックダイバージェンスと呼ばれる

【０１０５】

【数７】

【０１０６】が考えられる。しかし、これは、そのまま
では、本情報フィルタ装置の初期状態など、全肯定回数
信号ＮＹ、全否定回数信号ＮＮ、肯定回数ＰＹ［ｊ］、
否定回数ＰＮ［ｊ］が０のときには、log( ）の計算が
できない、 ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］≒１ を満たす適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］のキーワード
コスト信号を過大評価する等不適切な場合がある。これ
を回避する好ましい実施の形態の一つは、キーワードコ
スト信号を

【０１０７】

【数８】

【０１０８】とするものである。ここで、εは０でのわ
り算、log0を避けるための小さな正の値を持つパラメー
タである。パラメータＰＣは、３から１０程度の値とす
るとよい。

【０１０９】次に、適応符号辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の
文字列Ｗ［ｊ］と肯定回数ＰＹ［ｊ］と否定回数ＰＮ
［ｊ］とをキーワードコスト信号ＫＤの大きい順に並べ
替える（同図ステップＳ９２）。このとき、適応符号辞
書ＦＤＣＫ［ｊ］の数字Ｃ［ｊ］には、最初の並び順が
残っている。これを利用して、１次肯定メトリック信号
ＭＹ１とＣ［ｊ］から、Ｃ［ｉ］、Ｃ［ｊ］の値がとも
に符号辞書ＤＣＫの数nofDCKより小さい場合、 Ｍ［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［Ｃ［ｉ］］［Ｃ［ｊ］］，
ｉ，ｊ＝１、・・nofDCK その他の場合は、ｉ＝ｊの場合は、 Ｍ［ｉ］［ｉ］＝ＰＹ［Ｃ［ｉ］］， ｉ，＝１、・・
nofDCK ｉ≠ｊの場合は、 Ｍ［ｉ］［ｊ］＝０， ｉ，ｊ＝１、・・nofDCK とした上で、 ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝Ｍ［ｉ］［ｊ］、ｉ，ｊ＝１、・
・nofDCK と１次肯定メトリック信号ＭＹ１の置き換えを行う。１
次否定メトリック信号ＭＮ１に対しても、同様の置き換
えを行う（同図ステップＳ９３）。そして、適応符号辞
書信号バッファ内の適応符号辞書ＦＤＣＫ［ｊ］の数字
Ｃ［ｊ］を Ｃ［ｊ］＝ｊ、ｊ＝１、・・・、nofFCKtmp と置き換える。

【０１１０】以上の処理を終えると、辞書学習部２３
は、適応符号辞書バッファ内の適応符号辞書ＦＤＣＫの
上位nofDCK個の文字列Ｗ［ｊ］と数字Ｃ［ｊ］を辞書記
憶部２に書き込み、適応符号辞書バッファ内の適応符号
辞書信号ＦＤＣＫ［ｊ］の上位nofFDCK 個を適応符号辞
書記憶部２４に書き込み、全肯定回数信号ＮＹと全否定
回数信号ＮＮを回数記憶部２５に書き込み、１次肯定メ
トリック信号ＭＹ１を１次肯定メトリック信号記憶部２
６に１次否定メトリック信号ＭＮ１を１次否定メトリッ
ク信号記憶部２７に書き込む（同図ステップＳ９４）。
最後に、辞書学習信号ＤＣＬを学習制御部１４に戻し
（同図ステップＳ９５）、処理を終了する。

【０１１１】次に、前記学習制御部１４は、ＫＤメトリ
ック学習部２８にメトリック学習制御信号ＭＬＣを送
る。前記メトリック学習制御信号ＭＬＣを受けたＫＤメ
トリック学習部２８は、まず、１次肯定メトリック記憶
部２６から１次肯定メトリック信号ＭＹ１を、１次否定
メトリック記憶部２７から１次否定メトリック信号ＭＮ
１をそれぞれ読み出す。

【０１１２】次に、ＫＤメトリック学習部２８は、教師
データカウンタｃの値を１にする。教師データ記憶部１
３からｃ番目の教師データ信号ＴＤ［ｃ］を読み出し、
教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］を調べる。前
記教師信号Ｔ［ｃ］が−１でない場合（Ｔ≠−１）に
は、教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号nofKs
［ｃ］とキーワード群信号Ｋｓ［ｃ］とを出力する。前
記教師データＴＤ［ｃ］のキーワード数信号nofKs
［ｃ］とキーワード群Ｋｓ［ｃ］とを受けた学習用ベク
トル生成部２０は、前述した実施の形態１の情報評価ユ
ニット５４のベクトル生成部１と同様の動作を行い、学
習用ベクトル信号ＬＶを出力する。ＫＤメトリック学習
部２８は、前記学習用ベクトル信号ＬＶを受け、前記教
師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である
場合には、１次肯定メトリック信号ＭＹ１を ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）と修正する。前記教師
データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝０である場
合には、１次否定メトリック信号ＭＮ１を ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ［ｉ］
・ＬＶ［ｊ］ （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）と修正する。教師デー
タカウンタの値を ｃ＝ｃ＋１ と１だけ増やす。

【０１１３】以下、ＫＤメトリック学習部２８は、同様
の動作を、教師データＴＤ［ｃ］の教師信号Ｔ［ｃ］が
Ｔ［ｃ］＝−１になるかまたはｃ＝nofTD となるまで繰
り返す。Ｔ［ｃ］＝−１またはｃ＝nofTD となると、１
次肯定メトリック信号ＭＹ１と１次否定メトリック信号
ＭＮ１の学習を終える。

【０１１４】次に、回数記憶部２５から全肯定回数信号
ＮＹと全否定回数信号ＮＮを読み出し、１次肯定メトリ
ック信号ＭＹ１と１次否定メトリック信号ＭＮ１とを用
いて肯定メトリック信号ＭＹを計算する。こうして計算
される肯定メトリック信号ＭＹ、否定メトリック信号Ｍ
Ｎは、キーワードコスト信号ＫＤと同様、計算される肯
定信号ＳＹと否定信号ＳＮが、使用者の不要な記事信号
Dが出現する確率 ＮＮ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Dが
使用者にとって不要である場合の確率 ＰＮ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであり、
使用者の必要な情報データＤが出現する確率 ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ） と比較して、文字列Ｗ［ｊ］が付いている記事信号Dが
使用者にとって必要である場合の確率 ＰＹ［ｊ］／（ＰＹ［ｊ］＋ＰＮ［ｊ］） が大きく異なる場合に、大きくなるようなものであると
いった性質を持っていれば、他のものでもよい。これを
満たす好ましいのは、肯定メトリック信号ＭＹを

【０１１５】

【数９】

【０１１６】と計算し、否定メトリック信号ＭＮを

【０１１７】

【数１０】

【０１１８】と計算する。ここで、εは０でのわり算、
log0を避けるための小さな正の値を持つパラメータであ
る。

【０１１９】そして、更新された１次肯定メトリック信
号ＭＹ１を１次肯定メトリック信号記憶部２６に、更新
された１次否定メトリック信号ＭＮ１を１次否定メトリ
ック信号記憶部２７に、新たに計算された肯定メトリッ
ク信号ＭＹを肯定メトリック記憶部５へ、新たに計算さ
れた否定メトリック信号ＭＮを否定メトリック記憶部６
へ書き込む。

【０１２０】以上で、ＫＤメトリック学習部２８は、メ
トリック学習の処理を終了し、メトリック学習制御信号
ＭＬＣを学習制御部１４に送る。学習制御部１４は、Ｋ
Ｄメトリック学習部２８からのメトリック学習制御信号
ＭＬＣを受けて、学習制御部指示信号ＬＩを１から０に
変え、処理を終了する。

【０１２１】一度、以上の処理が行われると、辞書記憶
部２の符号辞書が空でなくなるので、情報評価ユニット
５４から出力される必要性信号Ｎ、信頼性信号Ｒは、０
でなくなり、使用者の必要性の高い情報データが、グル
ープインタフェースユニット５５の表示するリストの上
位に現れるようになる。

【０１２２】以後、上記処理を繰り返すことにより、使
用者が必要とする情報か否かを判定するために有効なキ
ーワードが優先的に辞書記憶部２に記憶されるようにな
り、小規模な辞書であっても、精度の高い情報フィルタ
リングが可能となる。

【０１２３】なお、１次肯定メトリック信号ＭＹ１と１
次否定メトリック信号ＭＮ１の学習を忘却の効果を入れ
た ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ
［ｉ］・ＬＶ［ｊ］ ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝α・ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＋ＬＶ
［ｉ］・ＬＶ［ｊ］ を用いてもよい結果が得られる。（ここで、αは、１よ
り小さい正の数）もしくは、ＭＹ１［ｉ］［ｊ］または
ＭＮ１［ｉ］［ｊ］のいずれかが一定値をこえた場合
に、 ＭＹ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＹ１［ｉ］［ｊ］／２ ＭＮ１［ｉ］［ｊ］＝ＭＮ１［ｉ］［ｊ］／２ として、信号のオーバーフローを防ぐように構成するこ
とは、実施上好ましい。これは、適応符号辞書信号ＦＤ
ＣＫ［ｊ］の肯定回数ＰＹ［ｊ］と否定回数ＰＮ
［ｊ］、および全肯定回数信号ＮＹと全否定回数ＮＮに
ついても同様である。

【０１２４】さらに、文献「情報処理学会技術報告、自
然言語処理１０１−８（１９９４．５．２７）」などに
記載された文書からキーワード群信号とキーワード数信
号を生成するキーワード生成部を付加する構成をとれ
ば、キーワードが与えられていない情報に対しても適用
できる情報フィルタ装置を構成することができる。

【０１２５】また、タイトルがつけられた情報について
は、タイトルを構成する単語をもってキーワードとし、
キーワード数信号とキーワード群信号を生成してもよ
い。加えて、キーワード信号は、国際特許分類番号など
分類記号を含むようにもしても本発明の構成を変更する
必要はなく、よい結果を得ることができる。

【０１２６】本実施の形態２のように、ユーザが必要と
する情報の出現確率を用いて情報の必要性信号Ｎを計算
する情報フィルタ装置において課題となっていた問題、
すなわち、情報検索になれていないユーザは、自分にと
って必要な情報のみ「必要」と回答し、不要な情報につ
いては無視するために、ユーザが必要とする情報の出現
確率が１となってしまうという問題は、ユーザが「必
要」もしくは「不要」だけしか入力しない状態では、ユ
ーザが必要とする情報の出現確率ＮＹ／（ＮＹ＋ＮＮ）
を０もしくは１でない値、例えば０．５とすることによ
り解決することができる。

【０１２７】以上のように、本実施の形態による情報フ
ィルタによれば、ユーザからの教師信号に基づいた学習
によって、ユーザの必要とする情報に対しては、必要性
信号が大きな値を取るようになり、その結果、表示装置
等には、ユーザにとって必要性が高い情報が優先的に表
示されるようになる。

【０１２８】（実施の形態３）次に、本発明の実施の形
態３について説明する。本実施の形態３は、実施の形態
１または実施の形態２の構成における計算量およびメモ
リ量を、各メトリック信号を２次元の行列から１次元の
ベクトルとすることで、削減するものである。以下、本
実施の形態３の動作を実施の形態１を参照して説明す
る。

【０１２９】本実施の形態では、肯定スコア信号ＳＹ
は、

【０１３０】

【数１１】

【０１３１】となり、否定スコア信号ＳＮは、

【０１３２】

【数１２】

【０１３３】となる。また、教師データＴＤ［ｃ］の教
師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝１である場合には肯定メトリック
信号ＭＹの更新式は、 ＭＹ１［ｉ］＝ＭＹ１［ｉ］＋ＬＶ［ｉ］ （ここで、ｉ＝１〜nofDiC）前記教師データＴＤ［ｃ］
の教師信号Ｔ［ｃ］がＴ＝０である場合には、否定メト
リック信号ＭＮは、 ＭＮ１［ｉ］＝ＭＮ１［ｉ］＋ＬＶ［ｉ］ （ここで、ｉ，ｊ＝１〜nofDiC）と更新される。その他
は、実施の形態１と同様である。

【０１３４】なお、本実施の形態を採用する場合、辞書
にキーワードの積（ＡＮＤ）などキーワード検索式含む
ように構成することにより、キーワードの共起をベクト
ル信号Ｖに反映させることは、非常に好ましい。また、
この方法は、実施の形態２についても同様の方法で変更
できる。

【０１３５】

【発明の効果】以上のように、本発明は、情報に割り振
られた複数のキーワードをベクトルに変換する手段と、
このベクトルと使用者からの教師信号を用いてスコアを
計算する手段と、このスコアから必要性と信頼性を計算
する手段とを備え、スコア計算部がスコアを計算する際
に用いるメトリックを使用者から与えられる情報の必要
／不要という単純な評価をもとに計算し、情報をユーザ
の必要度にしたがって並べ、ユーザに対して必要性の高
い情報から順に提供することにより、初心者にも精度の
高い情報を得ることができる。

【０１３６】更に、複数のユーザからなるグループ単位
で利用できるようにすることで、個々のユーザの情報の
見落としを防ぎ、個人プロファイルの初期化を容易に行
うことのできる使用者にとって必要性の高く情報の取り
出し易い情報フィルタ装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置のブ
ロック結線図

【図２】グループインタフェースの表示画面（初期状
態）の一例を示す図

【図３】グループインタフェースの表示画面（学習処理
後）の一例を示す図

【図４】グループインタフェースの表示画面（学習処理
後）の一例を示す図

【図５】グループインタフェースの表示画面（学習処理
後）の一例を示す図

【図６】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の情
報評価ユニットのブロック結線図

【図７】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置のベ
クトル生成部の動作のフロー図

【図８】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の判
定面学習部の動作の模式図

【図９】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の学
習ユニットのブロック結線図

【図１０】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の
学習制御部の動作のフロー図

【図１１】本発明の実施の形態１の情報フィルタ装置の
メトリック学習部の動作のフロー図

【図１２】本発明の実施の形態２の情報フィルタ装置の
学習ユニットのブロック結線図

【図１３】本発明の実施の形態２の情報フィルタ装置の
辞書学習部の動作のフロー図

【符号の説明】

１ ベクトル生成部 ２ 辞書記憶部 ３ スコア計算部 ５ 肯定メトリック記憶部 ６ 否定メトリック記憶部 ７ 必要性信号計算部 １３ 教師データ記憶部 １４ 学習制御部 １９ メトリック学習部 ２０ 学習用ベクトル生成部 ２３ 辞書学習部 ２４ 適応符号辞書記憶部 ２５ 回数記憶部 ２６ １次肯定メトリック記憶部 ２７ １次否定メトリック記憶部 ２８ ＫＤメトリック学習部 ３１ 肯定信号計算部 ３２ 否定信号計算部 ４０ 情報書き込み部 ４１ 情報記憶部 ４２ アドレス情報信号記憶部 ４３ アドレス情報信号読み出し部 ４４ ユーザ認証部 ４５ 評価済みアドレス情報信号出力部 ５０ 情報フィルタリングユニット ５２ 学習ユニット ５４ 情報評価ユニット ５５ グループインタフェースユニット ５６〜５９ 適応型グループ情報フィルタユニット ６０、６１ ネットワーク １０６ 入力端子 １０７ 出力端子

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平９−288683（ＪＰ，Ａ) 神場 他，ユーザプロファイル管理エ ージェントの提案と試作，情報処理学会 研究報告，日本，社団法人情報処理学 会，1997年 １月16日，Ｖｏｌ．97，Ｎ ｏ．２，ｐ．１−８（97−ＨＩ−70− １) 宮原 他，協調フィルタリングにおけ る個人の興味領域の表現とその獲得法, 電子情報通信学会技術研究報告，日本, 社団法人電子情報通信学会，1997年 １ 月22日，Ｖｏｌ．96，Ｎｏ．453，ｐ. 15−22（ＡＩ96−32) 神場，パーソナル電子新聞，ＮＥＣ技 報，日本，株式会社ＮＥＣクリエイティ ブ，1996年 ７月30日，Ｖｏｌ．49，Ｎ ｏ．７，ｐ．11−16 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/30 G06F 12/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 情報評価手段へのアクセス認否と個人プ
   ロファイルの書き換えの認否とを使用者毎に設定登録し
   制御するユーザ認証部とを有するグループ情報フィルタ
   ユニット装置であって、前記情報評価手段はアクセスが
   許可されたとき情報が使用者にどれほど必要とされてい
   るか使用者の興味を反映した前記個人プロファイルを用
   いて計算される該情報の必要性信号を出力することを特
   徴とするグループ情報フィルタユニット装置。
2. 【請求項２】 ユーザ認証部の設定登録は、ユーザまた
   はシステム管理者の少なくとも一方が登録することを特
   徴とする請求項１に記載のグループ情報フィルタユニッ
   ト装置。
3. 【請求項３】 個人プロファイルは、提示された情報に
   対し自分の興味の有無（教師信号）を入力し、前記教師
   信号を用いて使用者の個人の興味を反映した個人プロフ
   ァイルを作成する学習手段とを有することを特徴とする
   請求項１記載のグループ情報フィルタユニット装置。
4. 【請求項４】 個人プロファイルは、少なくとも使用者
   が興味有りとする情報（必要な情報）から構成される肯
   定メトリック信号と使用者が興味無しとする情報（不要
   な情報）から構成される否定メトリック信号とを有する
   ことを特徴とする請求項３記載のグループ情報フィルタ
   ユニット装置。
5. 【請求項５】 少なくとも１つ以上の請求項１乃至４の
   いずれかに記載のグループ情報フィルタユニット装置
   と、前記複数のグループ情報フィルタユニット装置から
   の情報と必要性信号から前記情報のグループの必要性を
   示すグループの必要性信号を求めるグループインタフェ
   ースユニット装置とを有することを特徴とする情報フィ
   ルタ装置。
6. 【請求項６】 グループインタフェースユニット装置
   は、グループの必要性信号を求める際に、ユーザ自身の
   個人プロファイルを含むグループに属するユーザの個人
   プロファイルを選択して利用することを特徴とする請求
   項５記載の情報フィルタ装置。