JP4899428B2 - Information sharing analysis system - Google Patents
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Description
本発明は、各ユーザがアクセスしたドキュメント間の関連度に基づくユーザ間の情報共有の程度情報を算出して提示する技術に関する。 The present invention relates to a technique for calculating and presenting information about the degree of information sharing between users based on the degree of association between documents accessed by each user.
プロジェクトを円滑に推進するには、そのプロジェクトメンバ間で情報共有を適切に行うことが重要である。 In order to promote the project smoothly, it is important to appropriately share information among the project members.
情報の共有を図る発明として、メッセージに対して行われた操作の履歴を表すメッセージ操作履歴、複数の情報源に存在するコンテンツに対して行われた操作の履歴を表すコンテンツ操作履歴を、操作を行ったユーザ毎に記録し、関連度導出部がこれらを参照してメッセージとメッセージとの間の関連度及びメッセージとコンテンツとの間の関連度をそれぞれ導出して、当該関連度に基づいてメッセージ及びコンテンツの関連付けを行って、メッセージ及びコンテンツを共有利用する発明が提案されている(特許文献1参照。)。 As an invention for sharing information, a message operation history representing a history of operations performed on messages, a content operation history representing a history of operations performed on contents existing in a plurality of information sources, Recorded for each user who performed, the relevance degree deriving unit refers to these and derives the relevance degree between the message and the message and the relevance degree between the message and the content, respectively, and the message based on the relevant degree In addition, an invention has been proposed in which messages and contents are shared and used by associating contents with each other (see Patent Document 1).
他のユーザとの知識の共有及び再利用を行ってユーザの業務を支援する発明として、ユーザの担当業務で必要となる情報を示す知識ルールを管理し、前記知識ルールに基づいて当該担当業務に必要な情報を選択し、前記選択した情報をユーザに提示する発明が提案されている(特許文献2参照。)。
従来、デスクトップコンピュータやモバイルコンピュータ等のユーザ端末装置を用いて、文書管理サーバ、Webサイト等からネットワークを介して取得したドキュメントを画面表示して閲覧することが行われている。
ユーザは他のユーザとの情報共有を図るために、例えば、ドキュメントを文書管理サーバへ登録して他のユーザへ公開し、また、例えば、他のユーザが登録したドキュメントを文書管理サーバから取得して閲覧する。
Conventionally, using a user terminal device such as a desktop computer or a mobile computer, a document acquired from a document management server, a Web site, or the like via a network is displayed on a screen and browsed.
In order to share information with other users, for example, the user registers a document in the document management server and publishes it to the other user. For example, the user acquires a document registered by the other user from the document management server. Browse.
ここで、ユーザによるドキュメントへのアクセス情報を記録しておいて、各ユーザが互いに閲覧、編集等のアクセスを行った共通のドキュメント数に基づいてユーザ間の情報共有度を算出する方法が考えられる。
しかしながら、例えば、ユーザAがアクセスした或るドキュメントと関連性のある他のドキュメントへユーザBがアクセスした場合のように、直接的な情報共有ではないが、関連性のあるドキュメントへのアクセスによる間接的な情報共有については、上記方法では考慮されないという課題があった。
Here, there is a method of recording access information to a document by a user and calculating the degree of information sharing between users based on the number of common documents that each user has accessed by browsing, editing, etc. .
However, it is not direct information sharing, for example, when user B accesses another document related to one document accessed by user A, but indirect by accessing a related document. There is a problem that general information sharing is not considered in the above method.
本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたものであり、情報共有度の算出をドキュメント間の関連性に基づいて行うことにより、ユーザ間の情報共有関係を的確に表現することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described conventional circumstances, and an object thereof is to accurately represent an information sharing relationship between users by calculating an information sharing degree based on the relationship between documents. .
ドキュメントの管理構造は図1に例示してあるような階層構造となっており、ノードと当該ノード配下の各ノードとをそれぞれ結び付けてこれらを複数階層状に構成し、ドキュメントを階層構造中のいずれかのノードに対応付けて管理している。 The document management structure is a hierarchical structure as illustrated in FIG. 1, and a node and each node under the node are connected to form a plurality of hierarchies. It is managed in association with that node.
一般に、ドキュメント管理の容易化及び作業の効率化を図るために、例えば、図1のノードAとノードBのように2回の移動で到達できる近いノード同士には、関連度が高いドキュメントをそれぞれ対応付けている。一方、同図のノードAとノードDのように到達に6回の移動を要する遠いノード同士には、ノードAとノードBの場合と比較して関連度が低いドキュメントをそれぞれ対応付けている。すなわち、ノード間の距離によって、それぞれのノードに対応付けられたドキュメント間の関連度が表されているといえる。 In general, in order to facilitate document management and work efficiency, for example, nodes A and B in FIG. Corresponds. On the other hand, distant nodes that require six movements to reach, such as node A and node D in the figure, are associated with documents having a lower degree of association than in the case of node A and node B, respectively. That is, it can be said that the degree of association between documents associated with each node is represented by the distance between the nodes.
本発明は、上記のように、複数のドキュメント(画像や音楽等の各種マルチメディアデータのファイルを含む)をそれぞれの関連度が低いほど隔たった距離のノードに対応付けて管理されている状況(上記階層構造による管理の他、ネットワーク構造等による管理を含む)においては、ノード間の距離がそれぞれのノードに対応付けられたドキュメント間の関連度を表していることに着目してなされたものであり、ユーザ間の情報共有の程度情報を互いのユーザのアクセスしたノード間の距離(すなわち、ドキュメント間の関連度)に基づいて算出するものである。 In the present invention, as described above, a plurality of documents (including files of various multimedia data such as images and music) are managed in association with nodes that are separated as the degree of association decreases ( In addition to the management based on the hierarchical structure described above, including the management based on the network structure, the distance between the nodes represents the degree of association between documents associated with each node. Yes, information sharing degree information between users is calculated based on the distance between nodes accessed by the users (that is, the degree of association between documents).
本発明は、複数のドキュメントをそれらの関連度に応じて各ノードに対応付けて管理するノード管理装置を利用してユーザ間の情報共有度を分析する情報共有度分析システムにおいて、ノードにアクセスしたユーザの識別情報と当該ノードの識別情報とを対応付けて記録管理するアクセスログ管理手段と、分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードをアクセスログ管理手段を参照して特定するノード特定手段と、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出する情報共有度算出手段と、各分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を出力する出力手段と、を備えた情報共有度分析システム、当該システムを構成する装置、当該装置をコンピュータに実行させることにより構成するプログラム、当該システムにより実施される方法である。 The present invention accesses a node in an information sharing degree analysis system that analyzes information sharing degree between users using a node management device that manages a plurality of documents in association with each node according to their degree of association. An access log management unit that records and manages user identification information and node identification information in association with each other; a node identification unit that identifies a node accessed by a plurality of users to be analyzed with reference to the access log management unit; , Information sharing degree calculation means for calculating information sharing degree information between analysis target users based on the distance between nodes accessed by one analysis target user and other analysis target users, and information sharing between each analysis target user An information sharing degree analysis system comprising: output means for outputting degree information; apparatus constituting the system; and implementing the apparatus on a computer Programs constituting by a method implemented by the system.
したがって、互いのユーザがアクセスしたドキュメント間の関連性に基づいて算出されたユーザ間の情報共有の程度情報が提示されるため、本システムの利用者は、分析対象ユーザ内において適切な情報共有がなされているかを知ることができ、また、自己を分析対象ユーザの1人とすることで自己のアクセス傾向の近似する他の分析対象ユーザを知ることができ、その後の作業に当該他の分析対象ユーザの知識を活用することができる。 Therefore, since information on the degree of information sharing between users calculated based on the relevance between documents accessed by each other user is presented, the user of this system can appropriately share information within the analysis target user. It is possible to know whether or not the other analysis target user whose access tendency is approximated by setting oneself as one of the analysis target users, and to perform the other analysis target in the subsequent work. User knowledge can be utilized.
本発明の情報共有度算出手段は、ノード特定手段によりいずれか一方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードを特定した場合には、当該複数のノードと他方の分析対象ユーザがアクセスしたノードとの各距離の内から最小距離を採用して、当該最小距離に基づいて分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報として算出する。
すなわち、この場合の情報共有の程度情報は、分析対象ユーザ間の最も近づいたアクセスの近さを表している。
The information sharing degree calculation means of the present invention, when the node specifying means specifies a plurality of nodes accessed by any one of the analysis target users, the node of the plurality of nodes and the node accessed by the other analysis target user The minimum distance is adopted from each distance, and the degree of information sharing between the analysis target users is calculated based on the minimum distance.
That is, the information sharing degree information in this case represents the closest access between the analysis target users.
また、本発明の情報共有度算出手段は、ノード特定手段によりいずれか一方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードを特定した場合には、当該複数のノードと他方の分析対象ユーザがアクセスしたノードとの各距離を代表化した距離(例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られた代表値)に基づいて分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報として算出する。
すなわち、この場合の情報共有の程度情報は、分析対象ユーザ間のアクセスの総合的な近さを表している。
Further, the information sharing degree calculating means of the present invention, when the node specifying means specifies a plurality of nodes accessed by any one of the analysis target users, the node accessed by the plurality of nodes and the other analysis target user Is calculated as information sharing degree information between the users to be analyzed based on a distance (for example, an average value, a median value, or a representative value obtained by another statistical method) that is representative of each distance.
In other words, the information sharing degree information in this case represents the overall proximity of access between the users to be analyzed.
そして、分析対象ユーザのそれぞれが複数のノードにアクセスした場合は、情報共有度算出手段は上記処理を組み合わせて、一方の分析対象ユーザがアクセスした各ノードについて、他方の分析対象ユーザがアクセスした複数のノードとの各距離の内から最小距離を算出し、更に当該各ノード毎の最小距離を代表化した距離を情報共有の程度情報として算出する。
これにより、本システムの利用者は、分析対象ユーザ間の最も近づいたアクセスの総合的な近さを知ることができる。
When each of the analysis target users accesses a plurality of nodes, the information sharing degree calculation unit combines the above processes, and for each node accessed by one analysis target user, the plurality of analysis target users access the plurality of nodes. The minimum distance is calculated from among the distances to the node, and the distance representative of the minimum distance for each node is calculated as information sharing degree information.
Thereby, the user of this system can know the total proximity of the closest access between the users to be analyzed.
ノード特定手段は、所定の条件を満たすノードを採用するようにしてもよい。例えば、アクセス数が1回だけのノードは誤ってアクセスしただけの可能性もあるため、このようなノードをアクセスノードから除外することで、より適切な分析を行うことができ、また、分析に用いるノード数が減るため処理速度の向上を見込める。 The node specifying means may adopt a node that satisfies a predetermined condition. For example, a node with only one access may have been accidentally accessed, so it is possible to perform a more appropriate analysis by excluding such a node from the access node. Since the number of nodes used is reduced, the processing speed can be improved.
情報共有度算出手段は、予め定められた重みを加味してノード間距離の算出するようにしてもよく、例えば、算出対象のノード間の各経由ノードについて、階層構造における経由ノードの位置する階層の深さに応じて重みを加算したり、経由ノードの重要度に応じて重みを加算したりしてもよい。これにより、ノード間距離が、対応するドキュメント間の関連性をより的確に表したものとなる。 The information sharing degree calculating means may calculate the inter-node distance in consideration of a predetermined weight. For example, for each via node between the nodes to be calculated, the hierarchy in which the via node is located in the hierarchical structure The weight may be added according to the depth of the node, or the weight may be added according to the importance of the via node. Thereby, the distance between nodes more accurately represents the relationship between corresponding documents.
出力手段は、ユーザ端末装置のディスプレイに表示出力しても、プリンタ装置により紙に印字出力してもよく、その出力内容は下記のように種々な態様で出力できる。
例えば、出力手段は、情報共有の程度情報を、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザとを程度に応じた位置関係で画像化して出力する。
The output means may be displayed on the display of the user terminal device or may be printed on paper by the printer device, and the output content can be output in various ways as described below.
For example, the output means outputs information sharing degree information by imaging one analysis target user and another analysis target user in a positional relationship according to the degree.
また、例えば、アクセスログ管理手段にノードにアクセスした時間情報を更に対応付けて管理しておき、情報共有度算出手段が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出して、出力手段が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の情報共有の程度を時系列の変化情報として出力する。 Further, for example, the access log management means manages the time information of accessing the node in further association, and the information sharing degree calculation means calculates the information sharing degree information between the analysis target users every predetermined time width. The output means outputs the degree of information sharing between the analysis target users for each predetermined time width as time-series change information.
また、例えば、予め定めたノードへのアクセスを行うアンカーユーザを想定して設定しておき、情報共有度算出手段がアンカーユーザについて定めたノードを一の分析対象ユーザがアクセスしたノードとして、アンカーユーザと他の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出し、出力手段がアンカーユーザと他の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を、程度に応じた位置関係で画像化して出力する。 In addition, for example, an anchor user who accesses a predetermined node is assumed and set, and the node determined by the information sharing degree calculation means for the anchor user is set as a node accessed by one analysis target user. The information sharing degree information between the other analysis target users is calculated, and the output means converts the information sharing degree information between the anchor user and the other analysis target users into an image with a positional relationship according to the degree and outputs the image.
また、例えば、出力手段は、一の対象ユーザのアクセスしたノードについて、当該ノードからの距離毎に、当該距離に位置するノードへアクセスした他の分析対象ユーザを識別して出力する。 Further, for example, for each node accessed by one target user, the output unit identifies and outputs another analysis target user who has accessed the node located at the distance for each distance from the node.
本発明によると、ユーザ間の情報共有の程度情報を、各ユーザのアクセスしたドキュメント間の関連度に基づいて算出して提示するため、同一ドキュメントへのアクセスという直接的な情報共有だけでなく、関連ドキュメントへのアクセスという間接的な情報共有を考慮した情報共有関係を把握できるようになる。また、自己のアクセス傾向と近似する他のユーザの存在を知ることができるため、当該他のユーザの知識を利用することで以後の作業の効率化を図れる。 According to the present invention, the degree of information sharing between users is calculated and presented based on the degree of association between documents accessed by each user, so that not only direct information sharing of access to the same document, It becomes possible to grasp the information sharing relationship considering indirect information sharing such as access to related documents. In addition, since it is possible to know the existence of other users that are close to their own access tendency, it is possible to improve the efficiency of the subsequent work by using the knowledge of the other users.
発明を一実施例に基づいて具体的に説明する。
図2には本発明の一例に係る情報共有度分析システムを示してある。
本例のアクセス分析システムは、図1に示したような階層構造を構成する各ノードに対応付けて複数のドキュメントを管理するノード管理テーブル1、ドキュメントへのアクセス状況を当該ドキュメントが対応付けられた各ノードへのアクセスログとして管理するアクセスログ管理テーブル2、複数の分析対象ユーザの指定を受け付ける入力手段3、分析対象となる複数のユーザがアクセスしたノードをアクセスログ管理テーブル2を参照して特定するノード特定手段4、一の分析対象ユーザと他の分析対象ユーザがアクセスしたノード間の距離に基づく対象ユーザ間の重なり距離(情報共有の程度情報)を算出する情報共有度算出手段5、各分析対象ユーザ間の重なり距離を出力する出力手段7、仮想のアンカーユーザによるアクセスノード情報を保持するアンカーユーザ情報保持手段8を備えている。
The invention will be described in detail based on one embodiment.
FIG. 2 shows an information sharing analysis system according to an example of the present invention.
The access analysis system of this example includes a node management table 1 that manages a plurality of documents in association with each node constituting a hierarchical structure as shown in FIG. 1, and the document access status is associated with the document. Access log management table 2 managed as an access log to each node, input means 3 for accepting designation of a plurality of analysis target users, and identification of nodes accessed by a plurality of analysis target users with reference to the access log management table 2
なお、本例の情報共有度分析システムは、各機能手段1〜8を備えた情報共有度分析装置を用いているが、複数のコンピュータを用いて情報共有度分析システムを構成してもよい。例えば、ネットワーク接続されたドキュメント管理サーバやWebサーバ等の他のサーバ装置がノード管理テーブル1を備え、当該ノード管理テーブル1の管理するノードへのアクセスを監視してアクセスログ管理テーブル1に記録保持し、分析に用いるようにしてもよい。また、例えば、ネットワーク接続された他のサーバ装置がノード管理テーブル1及びアクセスログ管理テーブル2を備え、ネットワークを介してこれらテーブルの保持情報を取得して分析に用いるようにしてもよい。
本例においては、各機能手段3〜8は、コンピュータが本発明に係るプログラムを実行することによりを構成しているが、それぞれを専用の回路機能として構成するようにしてもよい。
In addition, although the information sharing degree analysis system of this example uses the information sharing degree analysis apparatus provided with each function means 1-8, you may comprise an information sharing degree analysis system using a some computer. For example, another server device such as a document management server or a Web server connected to the network has the node management table 1, monitors access to the node managed by the node management table 1, and records and holds the access log management table 1 However, it may be used for analysis. Further, for example, another server device connected to the network may be provided with the node management table 1 and the access log management table 2, and the information held in these tables may be acquired via the network and used for analysis.
In this example, each of the
図3にはノード管理テーブル1が管理するノード情報が示してあり、ノードを識別するための「オブジェクトID」、当該ノードの属する親ノードを識別するための「親オブジェクトID」、当該ノードに対応付けられたドキュメントのタイプ(例えば、回覧タイプ、編集タイプ等)を示す「オブジェクトタイプ」、当該ノードに対応付けられたドキュメントの格納先情報、等を記録している。
なお、本例では、ノード管理テーブル1は、階層構造で表された各ノードにドキュメントを対応付けて管理しているが、複数のドキュメントをそれぞれの関連度が低いほど隔たった距離のノードに対応付けて管理されていればよく、例えば、ネットワーク構造で管理するものでもよい。
FIG. 3 shows node information managed by the node management table 1. “Object ID” for identifying the node, “Parent object ID” for identifying the parent node to which the node belongs, corresponding to the node “Object type” indicating the type of attached document (for example, circulation type, editing type, etc.), storage location information of the document associated with the node, and the like are recorded.
In this example, the node management table 1 manages documents by associating documents with each node represented in a hierarchical structure. However, a plurality of documents correspond to nodes that are separated as the degree of association decreases. For example, it may be managed by a network structure.
図4にはアクセスログ管理テーブル2が管理するアクセスログが示してあり、アクセスログを識別する「ID」、ドキュメントアクセスがなされた「時間」、アクセスを行った「ユーザ」、アクセスの種別(例えば、閲覧、編集等)を識別する「コマンド」、アクセスされたドキュメントが対応付けられたノードを識別するための「オブジェクトID」、等を記録している。 FIG. 4 shows an access log managed by the access log management table 2. The “ID” for identifying the access log, the “time” when the document was accessed, the “user” who performed the access, and the type of access (for example, , “Viewing, editing, etc.”, “object ID” for identifying a node associated with the accessed document, and the like are recorded.
本例の情報共有度分析システムは、分析対象ユーザの指定を、入力手段3により本システムの利用者或いは他システムから受け付けているが、本システム内に予め設定しておいてもよい。 In the information sharing degree analysis system of this example, the designation of the user to be analyzed is received from the user of this system or another system by the input means 3, but may be set in advance in this system.
ノード特定手段4は、アクセスログ管理テーブル2から分析対象ユーザに該当する「ユーザ」のアクセスログを参照して「オブジェクトID」を取得することにより、分析対象ユーザ毎のアクセスノードを特定する。
本例のノード特定手段4は、後述するノードフィルタリング機能を有しており、所定の条件を満たすノードのみを採用する。これにより、重なり距離の算出に用いるには妥当でないノードを除外してより適切な重なり距離を算出し、また、演算対象のノード数を減らして処理速度の向上させている。
The
The
情報共有度算出手段5は、異なる2つの「オブジェクトID」の指定に応じて該当する2つのノード間の距離を算出するノード間距離算出手段6を備えている。
ノード間距離算出手段6は、ノード間の距離を算出するにあたり、指定された一方の「オブジェクトID」に該当するノードから他方の「オブジェクトID」に該当するノードへのパスをノード管理テーブル1を参照して特定する。まず、一方の「オブジェクトID」に該当するノード情報の「親オブジェクトID」を「オブジェクトID」とする親ノードのノード情報を取得し、当該親ノードのノード情報の「親オブジェクトID」を「オブジェクトID」とする親親ノードを取得するといったノードの遡りを繰り返す。同様に他方の「オブジェクトID」についても行い、互いの「オブジェクトID」から到達するノードを特定することでパスの特定を行う。そして、特定したパスにおけるノードの移動回数を距離として算出する。なお、後述する重み付け機能を備えて重みを加味して距離を算出するようにしてもよい。
The information sharing degree calculation means 5 includes an inter-node distance calculation means 6 that calculates a distance between two corresponding nodes in accordance with designation of two different “object IDs”.
When calculating the distance between nodes, the inter-node distance calculation means 6 stores the path from the node corresponding to one designated “object ID” to the node corresponding to the other “object ID” in the node management table 1. Identify by reference. First, node information of a parent node having “object ID” as “parent object ID” of node information corresponding to one “object ID” is acquired, and “parent object ID” of the node information of the parent node is set to “object” The process of going back to the node is repeated, such as acquiring a parent / parent node with “ID”. Similarly, the other “object ID” is also performed, and a path is identified by identifying a node that is reached from each other “object ID”. Then, the number of node movements in the identified path is calculated as a distance. A distance may be calculated by adding a weighting function to be described later and taking the weight into consideration.
情報共有度算出手段5は、ノード特定手段4により特定された分析対象ユーザ毎の「オブジェクトID」について、一の分析対象ユーザの「オブジェクトID」と他の分析対象ユーザの「オブジェクトID」とをノード間距離算出手段6に与えてノード間距離を算出させて、ユーザ間の重なり距離の算出に用いている。
本例では、一方の分析対象ユーザを基準ユーザ、他方のユーザを対比ユーザとして、基準ユーザに対する対比ユーザの重なり距離、すなわちユーザの向きを考慮した重なり距離を算出する。
The information sharing degree calculation means 5 uses the “object ID” of one analysis target user and the “object ID” of another analysis target user for the “object ID” for each analysis target user specified by the node specification means 4. The inter-node distance calculation means 6 is given to calculate the inter-node distance and used for calculating the overlap distance between users.
In this example, with one analysis target user as the reference user and the other user as the comparison user, the overlap distance of the comparison user with respect to the reference user, that is, the overlap distance in consideration of the user orientation is calculated.
情報共有度算出手段5は、基準ユーザの各アクセスノード毎に、当該ノードと対比ユーザによる各アクセスノードとのそれぞれの距離を算出して、その最小値を特定する。そして、基準ユーザの各アクセスノード毎に得た最小距離から、その代表値(例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られる値)を算出してユーザ間の重なり距離とする。 For each access node of the reference user, the information sharing degree calculation means 5 calculates the distance between the node and each access node by the comparison user, and specifies the minimum value. Then, a representative value (for example, an average value, a median value, or a value obtained by another statistical method) is calculated from the minimum distance obtained for each access node of the reference user, and is set as an overlap distance between users. .
なお、本例では、基準ユーザと対比ユーザとが互いに複数のノードにアクセスしているが、例えば、基準ユーザのアクセスしたノードと対比ユーザのアクセスしたノードとがともに単数の場合は、両ノード間の距離をユーザ間の重なり距離とする。
また、例えば、基準ユーザのアクセスしたノードが単数で、対比ユーザのアクセスしたノードが複数の場合は、基準ユーザによるアクセスノードと対比ユーザによる各アクセスノードとのそれぞれの距離を算出し、その最小値をユーザ間の重なり距離とする。
また、例えば、基準ユーザのアクセスしたノードが複数で、対比ユーザのアクセスしたノードが単数の場合は、基準ユーザによる各アクセスノードと対比ユーザによるアクセスノードとのそれぞれの距離を算出し、その代表値(例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られる値)をユーザ間の重なり距離とする。
In this example, the reference user and the contrasting user are accessing a plurality of nodes. For example, if both the node accessed by the reference user and the node accessed by the contrasting user are singular, Is the overlap distance between users.
Also, for example, when there is a single node accessed by the reference user and there are a plurality of nodes accessed by the comparison user, the distance between the access node by the reference user and each access node by the comparison user is calculated, and the minimum value is calculated. Is the overlap distance between users.
Further, for example, when there are a plurality of nodes accessed by the reference user and a single node accessed by the reference user, the distance between each access node by the reference user and the access node by the comparison user is calculated, and the representative value is calculated. (For example, an average value, a median value, or a value obtained by another statistical method) is set as an overlap distance between users.
なお、上述したように、本例ではユーザの向きを考慮してユーザ間の重なり距離を算出しているが、ユーザの向きを考慮しないユーザ間の重なり距離を算出してもよく、例えば、基準ユーザと対比ユーザを入れ替えて逆向きの重なり距離を更に算出し、前記算出した重なり距離と逆向きの重なり距離との平均値、又は最大値(或いは最小値)等を採用するようにしてもよいし、また、例えば、互いのユーザがアクセスしたノード間の各距離の代表値(例えば、平均値、中央値、或いは他の統計的手法により得られる値)をユーザ間の重なり距離としてもよい。 As described above, in this example, the overlap distance between users is calculated in consideration of the user's direction, but the overlap distance between users without considering the user's direction may be calculated. The user and the contrasting user may be exchanged to further calculate a reverse overlap distance, and an average value or a maximum value (or minimum value) of the calculated overlap distance and the reverse overlap distance may be employed. In addition, for example, a representative value (for example, an average value, a median value, or a value obtained by another statistical method) of each distance between nodes accessed by each other user may be used as the overlapping distance between users.
出力手段7は、情報共有度算出手段5により算出されたユーザ間の重なり距離をグラフ形式や表形式に表して、ユーザ端末装置のディスプレイへの表示出力、或いはプリンタ装置による紙への印字出力を行う。 The output means 7 represents the overlap distance between users calculated by the information sharing degree calculation means 5 in a graph format or a table format, and performs display output on the display of the user terminal device or print output on paper by the printer device. Do.
以下に、重なり距離についてより具体的に説明する。
図5には、ユーザがアクセスした各ドキュメントに対応するノード間の関連を概念的に示してある。
図5(a)によると、ユーザ1はノードA、C、D、Eに対応付けられたドキュメントへアクセスしており、同図(b)によると、ユーザ2はノードB、D、E、F、Gに対応付けられたドキュメントへアクセスしている。同図(c)はこれらを重ね合わせたものであり、ユーザ1及びユーザ2は、ノードD、Eにともにアクセスしていることがわかる。また、ユーザ1がアクセスしたノードAとユーザ2がアクセスしたノードBとは違うノードだが、非常に近い位置関係にあり、関連性の高いドキュメントがそれぞれに対応付けられていることがわかる。また、ユーザ1がアクセスしたノードCとユーザ2がアクセスしたノードFとは違うノードだが、非常に近い位置関係にあり、関連性の高いドキュメントがそれぞれに対応付けられていることがわかる。そこで、本例の情報共有度算出手段5は、互いのユーザがアクセスしたノードのうちの、近い位置関係にあるノード同士を比較して重なり距離を算出する。
Hereinafter, the overlap distance will be described more specifically.
FIG. 5 conceptually shows the relationship between nodes corresponding to each document accessed by the user.
According to FIG. 5 (a),
図6には、基準ユーザがアクセスした複数のノード中のノードAについて、対比ユーザ2がアクセスしたノードB、D、Eとの距離を算出する例が示してある。
本例では、ノード間の移動に要する移動回数を距離として算出しており、例えば、ノードAからノードBへは2回の移動で到達するため距離が2、ノードAからノードDは距離が3、ノードAからノードEは距離が4となる。
FIG. 6 shows an example in which the distances between the nodes A, B, D, and E accessed by the
In this example, the number of movements required for movement between nodes is calculated as a distance. For example, the distance is 2 from node A to node B, and the distance from node A to node D is 3 The distance from node A to node E is 4.
図7には、上記算出結果を一覧表示してあり、この中の最小距離であるノードBとの距離2が、基準ユーザ1のアクセスしたノードAに対する対比ユーザ2の重なり距離である。
このような処理を基準ユーザがアクセスした全ノードに対して行い、当該算出された各ノード毎の重なり距離を用いて、基準ユーザ1と対比ユーザ2との重なり距離が算出される。
FIG. 7 shows a list of the calculation results, and the
Such processing is performed on all the nodes accessed by the reference user, and the overlap distance between the
図8を用いて基準ユーザ1と対比ユーザ2との重なり距離の算出を説明する。
同図(c)には、ユーザ1とユーザ2とがアクセスしたノードが示してある。そして、この状況におけるユーザ1に対するユーザ2の重なり距離を同図(a)、ユーザ2に対するユーザ1の重なり距離を同図(b)を用いて説明する。
The calculation of the overlap distance between the
FIG. 3C shows nodes accessed by
同図(a)によると、基準ユーザ1はノードA、B、C、Dの4つのノードにアクセスしている。そして、これら各ノードについて、そのノードからの距離が最短の対比ユーザ2のアクセスノードを特定して距離を算出しており、基準ユーザ1のアクセスノードAと対比ユーザ2のアクセスノードaとの距離が2、ノードCとノードbとの距離が1、ノードDとノードcとの距離が0、ノードEとノードdとの距離が0となっている。そして、これら各距離の平均値0.75が、基準ユーザ1に対する対比ユーザ2の重なり距離となる。
According to FIG. 5A, the
同図(b)によると、基準ユーザ2はノードa、b、c、d、eの4つのノードにアクセスしている。そして、これら各ノードについて、そのノードからの距離が最短の対比ユーザ1のアクセスノードを特定して距離を算出しており、基準ユーザ2のアクセスノードaと対比ユーザ1のアクセスノードAとの距離が2、ノードbとノードDとの距離が1、ノードcとノードCとの距離が0、ノードdとノードDとの距離が0、ノードeとノードA、C、Dとの距離が4となっている。そして、これら各距離の平均値1.5が、基準ユーザ2に対する対比ユーザ1の重なり距離となる。
According to FIG. 5B, the
図9には、算出された重なり距離の出力手段7による出力例が示してある。
同図(a)には、ユーザAを基準ユーザ、他のユーザB、C、Dを対比ユーザとした場合のそれぞれの重なり距離を一覧表示しており、ユーザAとユーザBとの重なり距離は1、ユーザAとユーザCとの重なり距離は1、ユーザAとユーザDとの重なり距離は5となっている。同図(b)は、同図(a)の内容をグラフ化したものであり、ユーザAを起点として、それぞれの重なり距離に応じた位置関係で示してあり、ユーザB、ユーザCはユーザAに近い関係だが、ユーザDはユーザAから遠い関係にあることがわかる。
FIG. 9 shows an output example by the output means 7 of the calculated overlap distance.
FIG. 9A shows a list of overlapping distances when user A is a reference user and other users B, C, and D are contrasting users, and the overlapping distance between user A and user B is as follows. 1. The overlap distance between user A and user C is 1, and the overlap distance between user A and user D is 5. FIG. 6B is a graph of the contents of FIG. 5A, and shows the positional relationship according to the overlap distance from the user A, and the user B and the user C are the user A. It can be seen that user D is far from user A.
このように、ユーザがアクセスした各ドキュメント間の関連度(ノード間距離)に基づいてユーザ間の重なり距離を算出して表示したため、システム利用者はユーザ間のアクセス傾向の近似性を視覚的に把握できるようになる。したがって、例えば、プロジェクト管理者はプロジェクトリーダを基準ユーザとして同プロジェクト内のメンバとの関係を表示させることで、情報共有が適切になされているかを判別できる。また、例えば、プロジェクトメンバは自己を基準ユーザとして他メンバとの関係を表示させることで、自己の作業と関連性のあるドキュメントにアクセスを行った他者の存在を知ることができ、当該他者の知識を以後の作業に役立てることができる。 In this way, since the overlap distance between users is calculated and displayed based on the degree of association (distance between nodes) between each document accessed by the user, the system user visually indicates the closeness of the access tendency between users. It becomes possible to grasp. Therefore, for example, the project manager can determine whether the information sharing is properly performed by displaying the relationship with the members in the project with the project leader as the reference user. Also, for example, project members can know the existence of others who have accessed documents related to their work by displaying the relationship with other members with self as the reference user. This knowledge can be used for further work.
なお、本例のノード間距離算出手段6は、ノード間の移動に要する移動回数をノード間距離としているが、図10に示したような重みテーブルで定められた重みを加味してノード間距離を算出する重み付け機能を設けてもよい。 The inter-node distance calculation means 6 in this example uses the number of movements required for movement between nodes as the inter-node distance. However, the inter-node distance in consideration of the weights defined in the weight table as shown in FIG. A weighting function for calculating the value may be provided.
図10(a)には、階層構造上におけるノードの位置する階層に応じて重みが定められており、階層L=0(最上位の階層)の重みは20、階層L=1の重みは10、階層L=2の重みは5、階層L≧3の重みは0となっている。そして、ノード管理テーブル1のノード情報に、階層構造上におけるノードの位置する深さを示す「階層」が設定されておき、当該「階層」に基づいて重みを取得する。 In FIG. 10A, the weight is determined according to the hierarchy in which the node is located in the hierarchical structure. The weight of the hierarchy L = 0 (the highest hierarchy) is 20, and the weight of the hierarchy L = 1 is 10. The weight of the hierarchy L = 2 is 5, and the weight of the hierarchy L ≧ 3 is 0. Then, in the node information of the node management table 1, “hierarchy” indicating the depth at which the node is located in the hierarchical structure is set, and the weight is acquired based on the “hierarchy”.
図11には、上記階層毎の重みテーブルを用いたノード間距離の算出例が示されている。例えば、ノードAからノードBへはノードAの上位ノードへ移動してノードBへ2回で移動でき、上位ノードの階層は1(重み10)、ノードBの階層は2(重み5)であるため、移動距離2と重み10と重み5とを加算してノード間距離は17となる。同様に、ノードAとノードDとのノード間距離は43、ノードAとノードEとのノード間距離は49となる。
FIG. 11 shows an example of calculating the distance between nodes using the weight table for each hierarchy. For example, it is possible to move from node A to node B to an upper node of node A and move to node B twice, the upper node hierarchy is 1 (weight 10), and node B hierarchy is 2 (weight 5) Therefore, the distance between nodes is 17 by adding the moving
また、図10(b)に例示してあるようにノード毎に重み距離が設定された重みテーブルを用いて、ノード間距離を算出してもよい。この場合は、移動先のノード毎に、同図(b)に定められた重みを加算してノード間距離を算出すればよい。 Further, as illustrated in FIG. 10B, the inter-node distance may be calculated using a weight table in which a weight distance is set for each node. In this case, the distance between nodes may be calculated for each destination node by adding the weights defined in FIG.
このように、重みを加味してノード間距離を算出することにより、例えば、会社の組織構造に応じたノード構造としてドキュメントを管理し、階層の深さに応じて重みを加味してノード間距離を算出すると、同一課内のドキュメント間のアクセスに係るノード間距離と、課を跨ったドキュメント間のアクセスに係るノード間距離とでは、たとえノードの移動回数が同じであっても課を跨ったほうが大きくなる。すなわち、課を跨ったドキュメント間の関連性が低いこと的確に表現したノード間距離を算出できる。 In this way, by calculating the distance between nodes taking into account the weight, for example, the document is managed as a node structure according to the organizational structure of the company, and the distance between nodes is taken into account by adding the weight according to the depth of the hierarchy. If the distance between nodes related to access between documents in the same section and the distance between nodes related to access between documents across sections are calculated, it is better to straddle sections even if the number of node movements is the same. growing. That is, it is possible to calculate the inter-node distance that accurately represents that the relevance between documents across sections is low.
次に、本例の情報共有度分析システムによる処理の流れを説明する。
図12には、処理の全体フローが示してある。
入力手段3が、システム利用者から複数の分析対象ユーザ(本例では、ユーザA及びユーザB)の指定を受け付けると、ノード特定手段4が、アクセスログ管理テーブル2からユーザAのアクセスしたノードのリストList(uA)を取得し(ステップS1)、また、ユーザBのアクセスしたノードのリストList(uB)を取得する(ステップS2)。
Next, the flow of processing by the information sharing degree analysis system of this example will be described.
FIG. 12 shows the overall flow of processing.
When the
その後、情報共有度算出手段5が、List(uA)からノードnAiを一つ取り出す(ステップS3)。そして、List(uB)からノードnBiを一つ取り出し(ステップS4)、ノード間距離算出手段6によりノードnAiとノードnBiとのノード間距離diを算出させる(ステップS5)。同様に、ノードnAiについてList(uB)中の全てのノードとのノード間距離diを算出した後に(ステップS6)、算出されたノード間距離diの最小値をノードnAiのノード別重なり距離として採用する(ステップS7)。
このステップS3〜ステップS7を、List(uA)中の全てのノードについて行い(ステップS8)、List(uA)中の全てのノードについて算出されたノード別重なり距離を集計(例えば、平均化)してユーザAに対するユーザBの重なり距離を算出する(ステップS9)。
Thereafter, the information sharing degree calculation means 5 extracts one node nAi from List (uA) (step S3). Then, one node nBi is extracted from List (uB) (step S4), and the internode distance di between the node nAi and the node nBi is calculated by the internode distance calculation means 6 (step S5). Similarly, after calculating the inter-node distances di with all the nodes in the List (uB) for the node nAi (step S6), the minimum value of the calculated inter-node distances di is adopted as the node-by-node overlapping distance. (Step S7).
Steps S3 to S7 are performed for all nodes in List (uA) (Step S8), and the node-by-node overlap distances calculated for all nodes in List (uA) are aggregated (for example, averaged). Then, the overlap distance of user B with respect to user A is calculated (step S9).
図13及び図14には、ノード特定手段の備えるノードフィルタリング機能の処理フローが示してある。
ノードフィルタリング機能は、図12のステップS1、ステップS2における各ユーザがアクセスしたノードのリストをアクセスログ管理テーブル2から取得する後に、所定の条件と比較して不要なノードを除外している。
13 and 14 show the processing flow of the node filtering function provided in the node specifying means.
The node filtering function excludes unnecessary nodes in comparison with a predetermined condition after obtaining from the access log management table 2 a list of nodes accessed by each user in steps S1 and S2 of FIG.
図13によると、あるユーザのアクセスしたノードのリスト中から任意の1つのノードを選択し(ステップS11)、当該ノードについて当該ユーザがアクセスした回数をアクセスログ管理テーブル2を参照して取得する(ステップS12)。そして、このアクセス数を予め設定された閾値(下限値)と比較して(ステップS13)、閾値より小さい場合は当該ノードを除外し(ステップS14)、閾値より大きい場合はそのまま残す(ステップS15)。これら、ステップS11〜ステップS15を、ノードリスト中の全ノードについて行う。
これにより、例えば、アクセス数が1回だけのノードのような誤ってアクセスしたノードを除外することができる。
なお、ステップS13において、アクセス数を比較する閾値として上限値を設定しておき、閾値より大きい場合は当該ノードを除外し、閾値より小さい場合はそのまま残すようにしてもよい。
これにより、例えば、Webシステムのトップページのように必ずアクセスされて、アクセス数が非常に多くなるノードを除外することができる。
According to FIG. 13, any one node is selected from the list of nodes accessed by a certain user (step S11), and the number of times the user has accessed the node is obtained by referring to the access log management table 2 (see FIG. 13). Step S12). Then, the number of accesses is compared with a preset threshold value (lower limit value) (step S13). If it is smaller than the threshold value, the node is excluded (step S14), and if it is larger than the threshold value, it is left as it is (step S15). . These steps S11 to S15 are performed for all nodes in the node list.
As a result, for example, a node that is erroneously accessed, such as a node that is accessed only once, can be excluded.
In step S13, an upper limit value may be set as a threshold value for comparing the number of accesses, and the node may be excluded if it is larger than the threshold value, and may be left as it is if it is smaller than the threshold value.
Thereby, for example, a node that is always accessed and has a very large number of accesses such as the top page of the Web system can be excluded.
また、図14によると、あるユーザのアクセスしたノードのリスト中から任意の1つのノードを選択し(ステップS21)、当該ノードに該当するノード情報をノード管理テーブル1から取得してノードタイプ(図4の「オブジェクトタイプ」)を取得する(ステップS22)。そして、このノードタイプを予め設定されたタイプと比較して(ステップS23)、一致しない場合は当該ノードを除外し(ステップS24)、一致する場合はそのまま残す(ステップS25)。これら、ステップS21〜ステップS25を、ノードリスト中の全ノードについて行う。
なお、ステップS23において、上記のように残すノードタイプではなく除外するノードタイプを予め指定しておいて、一致する場合は当該ノードを除外し、一致しない場合はそのまま残すようにしてもよい。
これらにより、例えば、ノードタイプに「回覧タイプ」と指定されて、作業とは関わりなく閲覧する必要があったノードを除外することができる。
Further, according to FIG. 14, any one node is selected from the list of nodes accessed by a user (step S21), node information corresponding to the node is obtained from the node management table 1, and the node type (FIG. 4 ("object type") is acquired (step S22). Then, this node type is compared with a preset type (step S23), and if it does not match, the node is excluded (step S24), and if it matches, it is left as it is (step S25). These steps S21 to S25 are performed for all the nodes in the node list.
In step S23, the node type to be excluded may be specified in advance instead of the node type to be left as described above. If they match, the node may be excluded, and if they do not match, they may be left as they are.
Accordingly, for example, a node that is designated as “circulation type” as a node type and needs to be browsed regardless of work can be excluded.
なお、ノードフィルタリングの条件は上記例に限らず、例えば、アクセス頻度が規定値に満たないノードを除外する等の他の条件を用いてもよく、また、これら条件を組み合わせてもよい。 Note that the node filtering conditions are not limited to the above example, and other conditions such as excluding nodes whose access frequency is less than the specified value may be used, or these conditions may be combined.
図15には、ノード間距離算出手段6が、ノードN1とノードN2間のノード間の距離を、図10(a)に示したような階層毎の重み付けテーブルを用いて算出する場合の算出フローが示してある。
ノード間距離算出手段6は、ノードN1からノードN2までの移動で経由するノードをノード管理テーブル1を参照して特定する(ステップS31)。そして、距離の初期値を0とし、ノードN1を対象ノードに設定して、対象ノードを移動パスに従って入れ替えながら対象ノードがノードN2となるまで以下の処理を行う。
FIG. 15 shows a calculation flow when the inter-node distance calculation means 6 calculates the distance between the nodes N1 and N2 using the weighting table for each hierarchy as shown in FIG. Is shown.
The inter-node distance calculation means 6 identifies the node through which the movement from the node N1 to the node N2 refers to the node management table 1 (step S31). Then, the initial value of the distance is set to 0, the node N1 is set as the target node, and the following processing is performed until the target node becomes the node N2 while replacing the target node according to the movement path.
まず、対象ノードがノードN2かを判定し(ステップS32)、対象ノードがノードN2でない場合は距離に基本距離1を加算する(ステップS33)。そして、対象ノードの次の経由ノードの階層情報をノード管理テーブル1を参照して取得し(ステップS34)、階層情報に該当する重み距離を重みテーブルに基づいて取得し(ステップS35)、距離に加算する(ステップS36)。そして、対象ノードの次の経由ノードを新しい対象ノードとして(ステップS37)、再びステップS32の判定を行い、対象ノードがノードN2となるまでステップS33〜ステップS37の処理を繰り返す。対象ノードがノードN2となった場合には処理を終了して、算出結果の距離を計算指示元である情報共有度算出手段5に受け渡す。
First, it is determined whether the target node is the node N2 (step S32). If the target node is not the node N2, the
図16には、ユーザ1に対するユーザ2の重なり距離の算出フローが示してある。
情報共有度算出手段5は、ユーザ1のアクセスした各ノード毎に、当該ノードとユーザ2のアクセスした各ノードとのノード間距離に基づいてノード別重なり距離を算出して、当該ノード別重なり距離を集計し(ステップS41)、集計値をユーザ1のアクセスしたノード数で割ることにより算出した平均値を重なり距離として算出する(ステップS42)。なお、平均値に代えて、例えば、ノード別重なり距離の中央値等の他の手法によって定めた代表値を重なり距離としてもよい。また、ノード別重なり距離を閾値(上限値)と比較し、閾値を超えるノード別重なり距離を除いて重なり距離を算出してもよい。
FIG. 16 shows a flow for calculating the overlap distance of the
The information sharing degree calculation means 5 calculates, for each node accessed by the
図17には、ユーザの向きを考慮しない重なり距離の算出フローが示してある。
情報共有度算出手段5は、ユーザ1のアクセスした各ノード毎に、当該ノードとユーザ2のアクセスした各ノードとのノード間距離に基づいてノード別重なり距離を算出して、当該ノード別重なり距離を集計し(ステップS51)、集計値をユーザ1のアクセスしたノード数で割ることにより算出した平均値をユーザ1に対するユーザ2の重なり距離として算出する(ステップS52)。
FIG. 17 shows a flow for calculating the overlap distance without taking the user's direction into consideration.
The information sharing degree calculation means 5 calculates, for each node accessed by the
次は、逆に、ユーザ2のアクセスした各ノード毎に、当該ノードとユーザ1のアクセスした各ノードとのノード間距離に基づいてノード別重なり距離を算出して、当該ノード別重なり距離を集計し(ステップS53)、集計値をユーザ2のアクセスしたノード数で割ることにより算出した平均値をユーザ2に対するユーザ1の重なり距離として算出する(ステップS54)。
Next, conversely, for each node accessed by
そして、上記処理によって得られたユーザ1に対するユーザ2の重なり距離と、ユーザ2に対するユーザ1の重なり距離との平均値を算出して、ユーザ1とユーザ2との重なり距離とする(ステップS55)。なお、平均値に代えて、例えば、大きい方(或いは小さい方)の重なり距離を採用してもよい。
Then, an average value of the overlap distance of the
本例の情報共有度分析システムは、分析対象ユーザ間の重なり距離を時系列に出力することができる。すなわち、アクセスログ管理テーブル2は、図4に示してあるようにノードにアクセスした時間情報を対応付けて管理しており、情報共有度算出手段5が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の重なり距離を算出して、出力手段7が所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の重なり距離を時系列の変化情報として出力する。
The information sharing degree analysis system of this example can output the overlap distance between analysis target users in time series. That is, as shown in FIG. 4, the access log management table 2 manages the time information for accessing the nodes in association with each other, and the information sharing degree calculation means 5 overlaps the analysis target users for each predetermined time width. The distance is calculated, and the
図18には、その出力例が示してあり、ユーザAを基準としたユーザB、C、Dに対する重なり距離の各月毎の変化をグラフ化して出力している。同図によると、ユーザBは全ての月で重なり距離が2以内となっており、ユーザAに近いドキュメントアクセスを常に行っている。また、ユーザCは3月に重なり距離が離れ、ユーザDは常に重なり距離が離れており、これら期間においてはユーザAから遠いドキュメントアクセスを行っている。
このように重なり距離の変化を時系列で出力したため、例えば、プロジェクト管理者はプロジェクトの進行に応じた情報共有の順調度を把握できるようになる。
なお、分析対象の期間や、所定時間幅の大きさは入力手段3によりシステム利用者が随時入力してもよく、予め定めてシステムに記録しておいた設定値を用いてもよい。
FIG. 18 shows an example of the output, and the change in each overlapping distance for each of the users B, C, and D with respect to the user A is graphed and output. According to the figure, the overlap distance of user B is within 2 in all months, and the user B always accesses a document close to user A. In addition, user C has an overlapping distance in March, and user D always has an overlapping distance. During these periods, user C is accessing a document far from user A.
Thus, since the change of the overlap distance is output in time series, for example, the project manager can grasp the smoothness of information sharing according to the progress of the project.
It should be noted that the period to be analyzed and the size of the predetermined time width may be input by the system user at any time using the input means 3, or a preset value recorded in advance in the system may be used.
本例の情報共有度分析システムは、例えば、プロジェクトの企画、設計、評価、展開の各フェーズ毎に理想のアンカーユーザがアクセスするノードをアンカーユーザ情報保持手段8に記録させておき、情報共有度算出手段5が、基準ユーザのノードとしてアンカーユーザ情報保持手段8から取得したノードを用いて、アンカーユーザに対する分析対象ユーザの重なり距離を算出して出力することができる。
The information sharing degree analysis system of this example records, for example, a node accessed by an ideal anchor user for each phase of project planning, design, evaluation, and development in the anchor user
図19には、その出力例が示してあり、例えば、プロジェクトの管理者が、プロジェクトのメンバが作業に必要なドキュメントや関連ドキュメントへアクセスしているかの判別に用いる。本例では、重なり距離が基準値3以内であれば適切なアクセスとしており、プロジェクト管理者は、ユーザAは評価、展開フェーズで基準値を超え、ユーザCは評価フェーズで基準値を超えており、これら期間には適切なドキュメントアクセスがなされておらず、また、ユーザDは常に基準値を超えており、常に適切なドキュメントアクセスがなされていないことがわかる。
FIG. 19 shows an example of the output. For example, a project manager uses it to determine whether a project member has access to a document necessary for work or a related document. In this example, if the overlap distance is within the
図20には、出力手段7による他の出力例を示してあり、基準ユーザ1のアクセスしたノードについて、当該ノードからの距離毎に、当該距離に位置するノードへアクセスした他のユーザの識別情報を一覧表形式で出力している。
同図によると、ユーザaは、基準ユーザ1のアクセスノードA、B、Cとの距離が0、すなわち同じノードへアクセスし、基準ユーザ1のアクセスノードD、Eとの距離が1、すなわち隣接ノードへアクセスしており、基準ユーザ1に最も近いアクセスをしたのはユーザaである。また、ユーザbは、基準ユーザ1のアクセスノードと同じノードへはアクセスしていないが、その全ての隣接ノードにアクセスしており、基準ユーザ1に近いアクセス傾向にある。したがって、例えば、プロジェクトメンバは、自己のアクセスした各ドキュメント毎に、当該ドキュメント或いは関連ドキュメントへアクセスした他者を知ることができる。
FIG. 20 shows another example of output by the output means 7. For each node accessed by the
According to the figure, user a has a distance of 0 from access node A, B, C of
1:ノード管理テーブル、 2:アクセスログ管理テーブル、
3:入力手段、 4:ノード特定手段、
5:情報共有度算出手段、 6:ノード間距離算出手段、
7:出力手段、 8:アンカーユーザ情報保持手段
...)()()()()()
1: Node management table, 2: Access log management table,
3: input means, 4: node identification means,
5: Information sharing degree calculating means, 6: Inter-node distance calculating means,
7: Output means, 8: Anchor user information holding means
(...) () () () () ()
Claims (12)
ドキュメントにアクセスしたユーザの識別情報と当該ドキュメントに対応するノードの識別情報とを対応付けて記録管理するアクセスログ管理手段と、
分析対象に係る一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと分析対象に係る他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとを前記アクセスログ管理手段を参照して特定するノード特定手段と、
前記一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと前記他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとの距離に基づいて、前記一のユーザと前記他のユーザについて、同一のドキュメント又は関連するドキュメントのアクセスによる情報共有の程度を示す情報共有度を算出する情報共有度算出手段と、
前記一のユーザと前記他のユーザとに係る情報共有度を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする情報共有度分析システム。 A node management device that manages a plurality of documents by a node management structure associated with each node according to their relevance, and is calculated using the number of movements required for movement between nodes in the node management structure the distance between, by utilizing the fact that the relevance between the corresponding document are represented in information sharing size analysis system for analyzing information sharing between users,
An access log management means for recording and managing identification information of a user who has accessed a document and identification information of a node corresponding to the document ;
A node specifying means for one user according to the analysis target is specified by referring to the access log managing means and a node according to the document by other users of the analyte and the node according to the document accessed is accessed,
Access of the same document or related documents for the one user and the other user based on the distance between the node related to the document accessed by the one user and the node related to the document accessed by the other user Information sharing degree calculating means for calculating an information sharing degree indicating the degree of information sharing by
An output means for outputting an information sharing degree related to the one user and the other user ;
An information sharing analysis system characterized by comprising:
前記情報共有度算出手段は、前記一のユーザがアクセスしたドキュメントと同一又は関連するドキュメントに対する前記他のユーザのアクセスに基づいて、前記一のユーザを基準にして前記他のユーザとの情報共有度を算出するにあたり、前記一のユーザがアクセスしたドキュメントが複数の場合には、当該複数のドキュメントに係るノード毎に前記他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとの距離をそれぞれ算出し、これにより算出された複数の距離に基づき、その平均値又は中央値を含む所定の統計的手法により得られる値を用いて情報共有度を算出することを特徴とする情報共有度分析システム。 In the information sharing analysis system according to claim 1,
The information sharing degree calculation means is configured to determine the degree of information sharing with the other user based on the one user based on the access of the other user to a document that is the same as or related to the document accessed by the one user. In the case where there are a plurality of documents accessed by the one user, the distance from the node related to the document accessed by the other user is calculated for each node related to the plurality of documents. An information sharing degree analysis system characterized in that, based on a plurality of calculated distances, an information sharing degree is calculated using a value obtained by a predetermined statistical method including an average value or a median value .
前記情報共有度算出手段は、前記一のユーザがアクセスしたドキュメントと同一又は関連するドキュメントに対する前記他のユーザのアクセスに基づいて、前記一のユーザを基準にして前記他のユーザとの情報共有度を算出するにあたり、前記他のユーザがアクセスしたドキュメントが複数の場合には、当該複数のドキュメントに対応するノード毎に前記一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとの距離をそれぞれ算出し、これにより算出された複数の距離の最小値を用いて情報共有度を算出することを特徴とする情報共有度分析システム。 In the information sharing analysis system according to claim 1,
The information sharing degree calculation means is configured to determine the degree of information sharing with the other user based on the one user based on the access of the other user to a document that is the same as or related to the document accessed by the one user. When there are a plurality of documents accessed by the other user, the distance from the node related to the document accessed by the one user is calculated for each node corresponding to the plurality of documents. An information sharing degree analysis system, wherein the information sharing degree is calculated using a minimum value of a plurality of distances calculated by the above.
前記ノード特定手段は、所定の条件を満たすノードを採用することを特徴とする情報共有度分析システム。 In the information sharing analysis system according to any one of claims 1 to 3,
The node specifying means employs a node that satisfies a predetermined condition, and is an information sharing degree analysis system.
ノード毎の重み値、又は、階層構造による前記ノード管理構造におけるノードが位置する階層毎の重み値が予め定められており、
前記情報共有度算出手段は、前記ノード間の距離として、当該ノード間の移動に要する移動回数と、対応する重み値との合計を用いることを特徴とする情報共有度分析システム。 In the information sharing degree analysis system according to any one of claims 1 to 4,
A weight value for each node, or a weight value for each hierarchy in which the node in the node management structure according to the hierarchical structure is determined,
The information sharing degree calculation system uses the total of the number of movements required for movement between the nodes and the corresponding weight value as the distance between the nodes .
前記出力手段は、前記一のユーザを示す表示と前記他のユーザを示す表示とを、前記一のユーザと前記他のユーザに係る情報共有度に応じた位置関係で画像化して出力することを特徴とする情報共有度分析システム。 The information sharing analysis system according to any one of claims 1 to 5,
The output means outputs the display indicating the one user and the display indicating the other user by imaging with a positional relationship according to the degree of information sharing related to the one user and the other user. Characteristic information sharing analysis system.
前記アクセスログ管理手段は、ドキュメントにアクセスした時間情報を更に対応付けて管理しており、
前記情報共有度算出手段は、所定時間幅毎の分析対象ユーザ間の情報共有の程度情報を算出し、
前記出力手段は、所定時間幅毎の分析対象ユーザ間に係る情報共有度を時系列の変化情報として出力することを特徴とする情報共有度分析システム。 In the information sharing analysis system according to claim 6,
The access log management means manages the time information accessing the document in further association with each other,
The information sharing degree calculating means calculates information sharing degree information between analysis target users for each predetermined time width,
The output means outputs an information sharing degree related to users to be analyzed for each predetermined time width as time-series change information.
予め定めたドキュメントへのアクセスを行うアンカーユーザを想定して設定し、
前記情報共有度算出手段は、前記アンカーユーザについて定めたドキュメントを前記一の分析対象ユーザがアクセスしたドキュメントとして、前記アンカーユーザと前記他の分析対象ユーザ間に係る情報共有度を算出し、
前記出力手段は、前記アンカーユーザと前記他の分析対象ユーザ間に係る情報共有度を、当該情報共有度に応じた位置関係で画像化して出力することを特徴とする情報共有度分析システム。 In the information sharing analysis system according to claim 6 or 7,
Set assuming an anchor user who accesses a predetermined document ,
The information sharing degree calculating means, the documents prescribed for anchor user as a document in which the one analyzed user has accessed, calculates the information sharing degree of between the other analyzed user and the anchor user,
And the output means, the anchor user and the other analytical information sharing degree of the inter-target user, information sharing degree analysis system and outputs to imaged in a positional relationship corresponding to the information sharing degree.
前記出力手段は、前記一の分析対象ユーザのアクセスしたドキュメントについて、当該ドキュメントに係るノードからの距離毎に、当該距離に位置するノードに係るドキュメントへアクセスした他の分析対象ユーザを識別して出力することを特徴とする情報共有度分析システム。 In the information sharing analysis system according to claim 6,
And the output means, the document accessed in said one analyzed user, for each of the range from the node according to the document, to identify other analyte user who accesses the document according to the node located at the distance output An information sharing analysis system characterized by
分析対象に係る一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと分析対象に係る他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとを前記アクセスログ管理装置を参照して特定するノード特定手段と、
前記一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと前記他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとの距離に基づいて、前記一のユーザと前記他のユーザについて、同一のドキュメント又は関連するドキュメントのアクセスによる情報共有の程度を示す情報共有度を算出する情報共有度算出手段と、
前記一のユーザと前記他のユーザとに係る情報共有度を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする情報共有度分析装置。 A node management device that manages a plurality of documents according to a node management structure that is associated with each node according to the degree of relevance, the identification information of the user who accessed the document , and the identification information of the node corresponding to the document And the access log management device that records and manages the relationship, the degree of association between the corresponding documents is represented by the distance between the nodes calculated using the number of movements required for movement between the nodes in the node management structure. In a device for analyzing the degree of information sharing between users,
A node specifying means for one user according to the analysis target is specified by referring to the access log management device and a node according to the document by other users of the analyte and the node according to the document accessed is accessed,
Access of the same document or related documents for the one user and the other user based on the distance between the node related to the document accessed by the one user and the node related to the document accessed by the other user Information sharing degree calculating means for calculating an information sharing degree indicating the degree of information sharing by
An output means for outputting an information sharing degree related to the one user and the other user ;
An information sharing degree analyzer characterized by comprising:
分析対象に係る一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと分析対象に係る他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとを前記アクセスログ管理装置を参照して特定するノード特定機能と、
前記一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと前記他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとの距離に基づいて、前記一のユーザと前記他のユーザについて、同一のドキュメント又は関連するドキュメントのアクセスによる情報共有の程度を示す情報共有度を算出する情報共有度算出機能と、
前記一のユーザと前記他のユーザとに係る情報共有度を出力する出力機能と、
をコンピュータに実行させることにより構成する情報共有度分析プログラム。 A node management device that manages a plurality of documents according to a node management structure that is associated with each node according to the degree of relevance, the identification information of the user who accessed the document , and the identification information of the node corresponding to the document And the access log management device that records and manages the relationship, the degree of association between the corresponding documents is represented by the distance between the nodes calculated using the number of movements required for movement between the nodes in the node management structure. In a program configured by causing a computer to execute an apparatus that analyzes the degree of information sharing between users,
And node specific functions that other users one user according to the analyte according to the analyte and a node according to the document accessed is specified by referring to the access log management device and a node according to the documents accessed,
Access of the same document or related documents for the one user and the other user based on the distance between the node related to the document accessed by the one user and the node related to the document accessed by the other user Information sharing degree calculation function for calculating information sharing degree indicating the degree of information sharing by
An output function for outputting an information sharing degree related to the one user and the other user ;
Information sharing degree analysis program configured by causing a computer to execute.
情報共有度分析システムは、アクセスログ管理手段と、ノード特定手段と、情報共有度算出手段と、出力手段とを備えており、
前記アクセスログ管理手段は、ドキュメントにアクセスしたユーザの識別情報と当該ドキュメントに対応するノードの識別情報とを対応付けて記録管理しており、
前記ノード特定手段が、分析対象に係る一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと分析対象に係る他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとを前記アクセスログ管理手段を参照して特定し、
前記情報共有度算出手段が、前記一のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードと前記他のユーザがアクセスしたドキュメントに係るノードとの距離に基づいて、前記一のユーザと前記他のユーザについて、同一のドキュメント又は関連するドキュメントのアクセスによる情報共有の程度を示す情報共有度を算出し、
前記出力手段が、前記一のユーザと前記他のユーザに係る情報共有度を出力することを特徴とする情報共有度分析方法。 An information sharing degree analysis system including a node management device that manages a plurality of documents by a node management structure that is associated with each node according to the degree of relevance, and uses the number of movements required for movement between nodes in the node management structure the distance between the nodes is calculated Te, by using the fact that the relevance between the corresponding document is represented, in a method of analyzing the information sharing between users,
The information sharing degree analysis system includes an access log managing means, a node specifying means, an information sharing degree calculating means, and an output means.
The access log management means records and manages the identification information of the user who accessed the document and the identification information of the node corresponding to the document ,
The node specifying means specifies the node related to the document accessed by one user related to the analysis target and the node related to the document accessed by another user related to the analysis target with reference to the access log management means,
The information sharing degree calculation means is the same for the one user and the other user based on the distance between the node related to the document accessed by the one user and the node related to the document accessed by the other user. Calculating the degree of information sharing that indicates the degree of information sharing by accessing the document or related documents ,
The information sharing degree analysis method, wherein the output means outputs information sharing degrees related to the one user and the other users .
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