JP5098514B2 - 人物検索システム、人物検索方法および人物検索プログラム - Google Patents

人物検索システム、人物検索方法および人物検索プログラム Download PDF

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Description

本発明は、人物や、人物が所属しているグループを検索するための人物検索システム、人物検索方法および人物検索プログラムに関する。
コンピュータネットワーク上での人物の検索は、各人物の氏名、所属、電話番号、得意分野、過去の仕事内容等の個人情報を記憶したデータベースを用意し、データベースに蓄積した個人情報に対して検索を行うことで実現されている。
また、文書の内容情報と文書の作成者を自動的に関係付けることによって、検索対象とする人物に新たな負担を強いることなく、人物検索を行えるようにした人物検索システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載された人物検索システムでは、サーバシステムが、各文書から著者情報を含む文書情報へ変換する。そして、クライアントシステムから送信された検索条件に対して文書を全文検索し、検索された文書から著者情報を取り出し、個人情報データベースシステムと連携して各著者毎に情報をまとめ、検索結果として著者一覧をクライアントシステムに送信する。
また、特許文献２には、電子メール等の情報から本文中のキーワード等の項目を抽出し、抽出した項目等から人物関係情報を作成し、人物関係情報と人物属性情報とを集約した人脈情報の検索を行う人脈探索方法が記載されている。
特開２００１−２５６２２４号公報 特開２００１−１７５６８０号公報
個人情報を記憶したデータベースを用意し、その個人情報に対して検索を行う場合には、個人情報を入力するための負担が大きくなってしまう。すなわち、有用な情報を蓄積したデータベースを用意するためには、得意分野や仕事内容等の個人情報を各人物が能動的にデータベースシステムに入力したり、頻繁に情報を更新したりしなければならない。特に、得意分野や仕事内容に関する情報は煩雑であるので、能動的な入力を要求するとなると、各人に大きな作業負担を強いることとなる。
特許文献１に記載された人物検索システムでは、文書と、文書の作成者とを自動的に関係付けるので、上記のような情報入力のための負担をなくすことができる。
しかし、検索に用いる検索語とともに過去における時間を指定して人物を検索することができない。人物の個人情報には、時間の経過と共に変化することがある。例えば、人の得意分野や仕事内容等は時間とともに変わり行く。そのため、過去におけるある時点や期間を指定して、その時点や期間において、ある検索語と関連する人物を検索できることが好ましいが、特許文献１に記載されたシステムでは、そのような検索を行えない。例えば、仕事内容を表すキーワードと過去の時間を指定して、その時間においてキーワードに関連する仕事に従事していた人物を検索できることが好ましいが、特許文献１に記載されたシステムでは、そのような検索を行うことはできない。
また、人の得意分野や仕事内容は、その人物が所属しているグループの得意分野や仕事内容との関係が深いので、人物だけでなく、人物が所属するグループの検索も行えることが好ましい。しかし、特許文献１に記載されたシステムでは、そのような検索を行えない。また、特許文献２に記載されたシステムでは、グループを検索条件とした検索を行ったり、グループに基づくアクセス権の管理を行ってはいるが、検索対象は人脈情報であり、検索語からグループを検索しているわけではない。
そこで、本発明は、検索語および時間が指定された場合に、指定された時間において検索語との関連性があったと判定される人物やグループを検索することができる人物検索システム、人物検索方法および人物検索プログラムを提供することを目的とする。
本発明の人物検索システムは、コンテンツに対する操作が行われた時に当該コンテンツと操作を行った人物を示す情報とを送信するクライアントに接続された人物検索システムであって、少なくとも、関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとコンテンツを操作した人物との組を記憶する関係情報記憶手段と、クライアントからコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを受信したときに、前記コンテンツと人物との組を関係情報記憶手段に記憶させる関係情報制御手段と、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と、前記コンテンツに関連性があると判定される人物またはグループと、特徴語と人物、グループまたはコンテンツであるリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報と、日時を示す日時情報とを対応付けて記憶する特徴語重み記憶手段と、クライアントから受信したコンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返し、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を前記読込処理の繰り返し数に応じて決定し、前記特徴語と、読み込んだリソースと、前記関係重み情報とを特徴語重み記憶手段に記憶させるとともに、前記特徴語とリソースと関係重み情報を特徴語重み記憶手段に記憶させた日時を示す日時情報を特徴語重み記憶手段に記憶させる関連リソース登録手段と、検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語および日時情報を用いて特徴語重み記憶手段に記憶されている人物およびグループを検索する検索手段を備え、検索手段が、特徴語に対応するリソースを読み込み、関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択することを特徴とする。
また、本発明の人物検索方法は、コンテンツに対する操作が行われた時に当該コンテンツと操作を行った人物を示す情報とを送信するクライアントに接続され、少なくとも関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとコンテンツを操作した人物との組を記憶する関係情報記憶手段と、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と、前記コンテンツに関連性があると判定される人物またはグループと、特徴語と人物、グループまたはコンテンツであるリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報と、日時を示す日時情報とを対応付けて記憶する特徴語重み記憶手段とを備える人物検索システムに適用される人物検索方法であって、関係情報制御手段が、クライアントからコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを受信したときに、前記コンテンツと人物との組を関係情報記憶手段に記憶させ、関連リソース登録手段が、クライアントから受信したコンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返し、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を前記読込処理の繰り返し数に応じて決定し、前記特徴語と、読み込んだリソースと、前記関係重み情報とを特徴語重み記憶手段に記憶させるとともに、前記特徴語とリソースと関係重み情報を特徴語重み記憶手段に記憶させた日時を示す日時情報を特徴語重み記憶手段に記憶させ、検索手段が、検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語および日時情報を用いて特徴語重み記憶手段に記憶されている人物およびグループを検索し、検索手段が、特徴語に対応するリソースを読み込み、関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択することを特徴とする。
また、本発明の人物検索プログラムは、コンテンツに対する操作が行われた時に当該コンテンツと操作を行った人物を示す情報とを送信するクライアントに接続され、少なくとも関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとコンテンツを操作した人物との組を記憶する関係情報記憶手段と、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と、前記コンテンツに関連性があると判定される人物またはグループと、特徴語と人物、グループまたはコンテンツであるリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報と、日時を示す日時情報とを対応付けて記憶する特徴語重み記憶手段とを備えるコンピュータに搭載される人物検索プログラムであって、前記コンピュータに、クライアントからコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを受信したときに、前記コンテンツと人物との組を関係情報記憶手段に記憶させる関係情報制御処理、クライアントから受信したコンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返し、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を前記読込処理の繰り返し数に応じて決定し、前記特徴語と、読み込んだリソースと、前記関係重み情報とを特徴語重み記憶手段に記憶させるとともに、前記特徴語とリソースと関係重み情報を特徴語重み記憶手段に記憶させた日時を示す日時情報を特徴語重み記憶手段に記憶させる関連リソース登録処理、および検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語および日時情報を用いて特徴語重み記憶手段に記憶されている人物およびグループを検索する検索処理を実行させ、検索処理で、特徴語に対応するリソースを読み込ませ、関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択させることを特徴とする。
本発明によれば、検索語および時間が指定された場合に、指定された時間において検索語との関連性があったと判定される人物やグループを検索することができる。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態を示すブロック図である。本発明の人物検索システムは、例えば、サーバ１００として実現される。サーバ（人物検索システム）１００は、演算装置１１０と、記憶装置１２０とを備える。また、本発明のサーバ１００には、クライアント（端末）１３０が接続されている。
サーバ１００の演算装置１１０は、リソース情報制御部１１１と、コンテンツ取得部１１２と、特徴語抽出部１１３と、特徴語重み伝達計算部１１４と、関係情報制御部１１５と、特徴語検索部１１６と、特徴語重み再計算部１１７と、検索結果出力部１１８とを含む。また、サーバ１００の記憶装置１２０は、コンテンツ記憶部１２１と、特徴語重み記憶部１２２と、リソース情報記憶部１２３と、関係情報記憶部１２４と、設定情報記憶部１２５とを含む。
また、クライアント１３０は、検索結果表示部１３１と、検索項目入力部１３２と、コンテンツ送信部１３３とを含む。
以下に、サーバ１００およびクライアント１３０の各構成要素について説明する。まず、サーバ１００の記憶装置１２０について説明する。
記憶装置１２０は、各種情報を記憶する。また、本実施形態では、後述するように、コンテンツ記憶部１２１がコンテンツに対して識別情報を付与する等の演算も行う。従って、本実施形態における記憶装置１２０は、例えば、情報を記憶する装置（ストレージ）と、プログラムに従って動作するＣＰＵによって実現される。
コンテンツ記憶部１２１は、コンテンツおよびコンテンツの識別情報を記憶する。コンテンツとは、電子文書である。コンテンツの態様の例として、例えば、ワードプロセッサ等のソフトウェアによって作成された文書ファイルや、電子メール文書、Ｗｅｂページ、動画データ、静止画データ等が挙げられる。コンテンツ記憶部１２１は、コンテンツ取得部１１２からコンテンツを受信すると、そのコンテンツに対して識別情報を付与し、識別情報をコンテンツ取得部１１２に返信する。
コンテンツ記憶部１２１は、例えば、コンテンツを受信する毎に自動採番を行い、採番した結果を、サーバ１００のアドレスを示す文字列に連ねることによって識別情報を生成すればよい。例えば、サーバ１００のアドレスが「 http://・・・.com」であるとする。コンテンツ記憶部１２１は、コンテンツを受信する毎に「id=0001」、「id=0002」等の値を順次割り当て、「 http://・・・.com」にその値を連ねて「http://・・・.com/ id=0001」という識別情報を生成する。この識別情報は、コンテンツのＵＲＬとなる。
リソース情報記憶部１２３は、少なくとも、リソースＩＤ、リソースの名前（リソース名情報）、リソースの種別（リソース種別情報）、リソースの識別情報を記憶する。リソースは、人、人の所属するグループ、コンテンツである。ただし、人、グループ、コンテンツのほかに、名称（名前）のある他の情報をリソースに含めてもよい。また、グループの例として、人のコミュニティや組織等が挙げられるが、グループの種類は限定されない。図２は、リソース情報記憶部１２３が記憶する情報の構成の例を示す説明図である。図２に示すように、リソース情報記憶部１２３に蓄積される情報は、少なくとも、リソースＩＤ２０１と、リソース名情報２０２と、リソース種別情報２０３と、リソースの識別情報２０４を含んでいる。ただし、リソースの識別情報２０４は、リソースの種別により、識別情報を、データがないことを表すnullとしてもよい。また、図２にリソース種別情報２０３として例示した「ユーザ」、「グループ」、「ファイル」は、それぞれ「人」、「グループ」、「コンテンツ」に対応している。リソース情報記憶部１２３は、リソースの種別毎に表（テーブル）を用意し、種別毎に各情報を記憶してもよい。また、リソース情報記憶部１２３は、各情報２０１〜２０４の他に、作成者、更新者、作成日時、更新日時、情報のアクセス権等の各種情報を記憶していてもよい。
リソースの識別情報は、リソースにアクセスするための情報である。コンテンツの識別情報は、上述のようにサーバ１００のアドレスに採番した値を連ねた情報とすればよい。なお、リソースが人やグループである場合には、識別情報は「該当なし（null）」とすればよいが、人物やグループの情報にアクセスするＵＲＬを識別情報としてもよい。
関係情報記憶部１２４は、関係付けられるリソースの組を記憶する。図３は、関係情報記憶部１２４が記憶する情報の構成の例を示す説明図である。図３に示すリソースＩＤ３０１，３０２の組は、関係付けられるリソースの組を表している。関係情報記憶部１２４は、少なくとも、関係付けられるリソースＩＤ３０１，３０２の組を記憶するが、他の情報を記憶していてもよい。図３では、リソースＩＤの組の他に、関連種別３０３も関係情報記憶部１２４に記憶される場合を示している。関連種別３０３は、リソース間の関係の種類を表す情報である。例えば、「所属」は、人物やコンテンツ等のリソースが、他のリソースに所属しているという関係を示している。「類似」は、コンテンツ同士が類似していることを示している。「参照」は、コンテンツであるリソースが他のリソースに参照されている関係を示している。図３では、３種類の関連種別を示しているが、他の例として、一方のリソースが他方のリソース（コンテンツ）を所有していることを示す「所有」や、人のリソース同士の人間関係を表す「同僚」等が挙げられる。また、関係情報記憶部１２４は、関係付けユーザ名、関係重み情報、関係方向情報、関係付け日時、更新日時等の他の情報をあわせて記憶していてもよい。
関係情報記憶部１２４は、少なくとも、関係付けられる人物とグループの組と、コンテンツとそのコンテンツを操作した人物との組を記憶する。関係付けられる人物とグループの組の例としては、人物と、その人物が所属するグループとの組が挙げられる。また、コンテンツとそのコンテンツを操作した人物との組の例としては、コンテンツとそのコンテンツを作成した人物との組が上げられる。
関係付けられる人物とグループの組や、コンテンツとそのコンテンツを操作した人物との組の他に、関係情報記憶部１２４は、関係付けられる人同士の組、および関係付けられるグループ同士の組も記憶することが好ましい。また、関係情報記憶部１２４は、関係付けられるコンテンツ同士の組も記憶していてもよい。
関係付けられるリソースＩＤ３０１，３０２の組等を関係情報記憶部１２４に記憶させる態様は、特に限定されない。例えば、関係付けられる人同士、グループ同士、あるいは人とグループの関係を保持している外部システム（図示せず。）から、関係情報制御部１１５が、人またはグループのＩＤからなるリソースＩＤの組を受信し、そのＩＤの組を関係情報記憶部１２４に記憶させてもよい。例えば、人同士のＩＤの組、グループ同士のＩＤの組、人とグループのＩＤの組を、外部システム（図示せず。）から受信して関係情報記憶部１２４に記憶させてもよい。なお、このような外部システムの例として、コミュニティベースの共同作業支援機能を有するシステム（グループウェアを搭載したシステムやプロジェクト管理システム等）が挙げられる。
特徴語重み記憶部１２２は、コンテンツから抽出される特徴語と、そのコンテンツに関連するリソースのリソースＩＤ（そのコンテンツ自身のリソースＩＤも含む。）とを記憶する。また、特徴語重み記憶部１２２は、特徴語と特徴語の抽出元コンテンツに関連するリソース（特徴語の抽出元コンテンツ自身も含む。）との関連性の度合いを示す値である関係重み情報も記憶する。さらに、特徴語重み記憶部１２２は、特徴語重み記憶部１２２に、それらの特徴語、リソースＩＤ、関係重み情報が登録された日時情報も記憶する。図４は、特徴語重み記憶部１２２が記憶する情報の構成の例を示す説明図である。特徴語重み記憶部１２２は、少なくとも特徴語４０１と、リソースＩＤ４０２と、関係重み情報４０３と、日時情報４０４とを対応付けて記憶する。他に、関係付けユーザ名や情報のアクセス権の情報が特徴語重み記憶部１２２に記憶されてもよい。
特徴語が抽出されたコンテンツ自身のＩＤがリソースＩＤ４０３として、特徴語重み記憶部１２２に記憶されるが、そのコンテンツに関連する他のリソースのリソースＩＤもリソースＩＤ４０３として特徴語重み記憶部１２２に記憶される。特徴語が抽出されたコンテンツに関連する他のリソースのＩＤは、そのコンテンツのリソースＩＤを起点として、リソースＩＤに関係付けられる他のリソースＩＤを関係情報記憶部１２４から順次、読み出すことによって得られる。
設定情報記憶部１２５は、演算装置１１０の各部が使用する設定情報を記憶する。設定情報記憶部１２５は、少なくとも、時間減衰係数、伝播減衰係数（伝播減衰係数の初期値）、特徴語重み伝達計算部１１４が使用する閾値、および特徴語重み再計算部が使用する閾値を記憶する。
次に、サーバ１００の演算装置の構成要素について説明する。
コンテンツ取得部１１２は、コンテンツ、コンテンツの名称（リソース名情報）、コンテンツを扱ったユーザ名、コンテンツのリソース種別情報を受信し、そのコンテンツに割り当てられるリソースＩＤをリソース情報制御部１１から取得し、演算装置１１０内の各部に送信する。コンテンツ取得部１１２は、これらの情報を例えば、クライアント１３０のコンテンツ送信部１３３から受信するが、クライアント１３０以外の他の装置から上記の各種情報を受信してもよい。コンテンツ取得部１１２は、上記の情報を受信すると以下のように動作する。
コンテンツ取得部１１２は、受信したコンテンツをコンテンツ記憶部１２１に記憶させる。このとき、コンテンツ記憶部１２１は、そのコンテンツに対して採番を行い、サーバ１００のアドレスを示す文字列に連ねることによって識別情報（例えば、「http://・・・.com/ id=0001」等）を生成し、識別情報をコンテンツともに記憶する。また、生成した識別情報をコンテンツ取得部１１２に返信する。コンテンツ取得部１１２は、コンテンツ記憶部１２１で生成された識別情報を受信すると、コンテンツの名称（リソース名情報）、コンテンツを扱ったユーザ名、コンテンツのリソース種別情報、識別情報をリソース情報制御部１１１に送信する。コンテンツ取得部１１２からこれらの情報を受信したリソース情報制御部１１１によりそのコンテンツのリソースＩＤ２０１が生成される。また、コンテンツを扱ったユーザ名に対応するユーザ（人）のリソースＩＤがリソース情報制御部１１１によって検索される。コンテンツ取得部１１２は、リソース情報制御部１１１からコンテンツのリソースＩＤおよびユーザのリソースＩＤを取得する。そして、コンテンツ取得部１１２は、そのコンテンツのリソースＩＤおよびユーザのリソースＩＤを関係情報制御部１１５に送信する。また、コンテンツ取得部１１２は、コンテンツとそのコンテンツのリソースＩＤとを特徴語抽出部１１３に送信する。
リソース情報制御部１１１は、リソース情報記憶部１２３が記憶するリソースＩＤやリソース名等の情報の追加、更新、削除、検索を行う。リソース情報制御部１１１は、コンテンツ取得部１１２からコンテンツの名称（リソース名情報）、コンテンツを扱ったユーザ名、コンテンツのリソース種別情報、識別情報を受信すると、それらの情報に対して新たにリソースＩＤを割り当て、そのリソースＩＤとともに、受信した情報（リソース名情報、リソース種別情報、識別情報）をリソース情報記憶部１２３に記憶させる。リソース情報制御部１１１は、割り当てたリソースＩＤをコンテンツ取得部１１２に送信する。
また、リソース情報制御部１１１は、コンテンツを扱ったユーザ名に対応するユーザ（人）のリソースＩＤをリソース情報記憶部１２３から検索し、そのユーザのリソースＩＤをコンテンツ取得部１１２に送信する。
また、リソース情報制御部１１１は、検索結果表示部１３１がリソース名などを表示する際に必要なコンテンツ情報を送信する機能を持つ。
なお、上記の説明では、コンテンツに関するリソースＩＤ、リソース名情報、リソース種別情報、識別情報をリソース情報記憶部１２３が記憶させる場合について説明した。リソース情報記憶部１２３に対して、人やグループに関するリソースＩＤ、リソース名情報、リソース種別情報、識別情報を記憶させる場合、例えば、以下の動作を行えばよい。例えば、コンテンツ取得部１１２が、人やグループのリソース名情報およびリソース種別情報を、クライアント１３０または他の装置（図示せず）から受信し、その情報をリソース情報制御部１１１に送信する。リソース情報制御部１１１は、人やグループのリソース名情報およびリソース種別情報に対して、リソースＩＤを割り当て、リソースＩＤ、人やグループのリソース名情報およびリソース種別情報をリソース情報記憶部１２３に記憶させる。このとき、人やグループの識別情報はnullとして記憶させればよい。あるいは、人物やグループの情報にアクセスするＵＲＬを、人物管理システム（図示せず。）から受信して、そのＵＲＬを人やグループの識別情報としてもよい。
特徴語抽出部１１３は、コンテンツ取得部１１２から送信されたコンテンツの内容を解析し、解析結果を特徴語重み記憶部１２２と特徴語重み伝達計算部１１４に送信する。具体的には、コンテンツのリソースＩＤ、特徴語、重み情報を送信する。なお、特徴語抽出部１１３が送信する重み情報は、特徴語と、その特徴語の抽出元のコンテンツとの関係重み情報である。
コンテンツが、テキストデータを含む文書コンテンツである場合、特徴語抽出部１１３は、そのコンテンツに対して形態素解析と特徴語抽出を行う。形態素解析とは、入力文を単語単位に分割し各単語の品詞を特定する処理である。特徴語抽出部１１３は、例えば、形態素解析ソフトウェアである「ｃｈａｓｅｎ」や「ＭｅＣａｂ」によって形態素解析を行ってもよい。
「ｃｈａｓｅｎ」は、下記ＵＲＬのＷｅｂページ（参考文献１とする。）から入手可能なソフトウェアである。
［参考文献１］
http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/
「ＭｅＣａｂ」は、下記ＵＲＬのＷｅｂページ（参考文献２とする。）から入手可能なソフトウェアである。
［参考文献２］
http://mecab.sourceforge.net
ここでは、「ｃｈａｓｅｎ」や「ＭｅＣａｂ」を用いずに、他のアルゴリズムによって形態素解析を行ってもよい。
また、特徴語抽出部１１３は、特徴語抽出を行うとき、例えばTF/IDF法を用いた演算によって特徴語抽出を行えばよい。TF/IDF法とは、文書dにおける検索語tの頻度（TF（Term Frequency））と、索引語が現れる相対文書頻度の逆数の対数（IDF（Inverted Document Frequency））の積により、どの単語が文書を大きく特徴づけているかを計算する手法である。TF/IDF法は、例えば、下記ＵＲＬのＷｅｂページ（参考文献３）に記載されている。
［参考文献３］
http://nlp.nagaokaut.ac.jp/~sekiguti/doc/pdf/tfidf/tfidf/
Sekiguchi Youichi，平成１５年２月１３日
特徴語抽出部１１３は、コンテンツ中の各単語について、TFとIDFの積を計算し、その積が上位の単語を特徴語として抽出すればよい。例えば、TFとIDFの積の大きい順に、予め定められた所定件数の単語を特徴語として抽出すればよい。コンテンツから特徴語として抽出する単語の件数は、設定情報記憶部１２５が記憶しておき、特徴語抽出部１１３は、その件数を設定情報記憶部１２５から読み込めばよい。また、特徴語抽出部１１３は、例えば、抽出した特徴語のスコアを、その特徴語の重み情報とすればよい。TF/IDF法によって特徴語を抽出する場合、抽出した特徴語におけるTFとIDFの積をスコアとする。ここでは、TF/IDF法によって特徴語を抽出する場合を説明したが、特徴語抽出部１１３は、TF/IDF法以外のアルゴリズムで特徴語を抽出してもよい。また、スコア（上記の例では、TFとIDFの積）を重み情報としたが、必ずしもスコアを重み情報としなくてもよい。スコア値を重みとできない場合、例えば、予め定められた関係重み情報の初期値を、重み情報として決定すればよい。なお、後述するように、特徴語抽出部１１３が決定した重み情報を初期値として、特徴語とその特徴語の抽出元のコンテンツに関連する他のリソースとの関係重み情報が計算される。また、予め定められる関係重み情報の初期値は、設定情報記憶部１２５が記憶しておき、特徴語抽出部１１３はその初期値を設定情報記憶部１２５から読み込めばよい。
コンテンツが音声データや画像データ（動画や静止画のデータ）である場合、特徴語抽出部１１３は、音声認識処理によって音声情報からテキストデータを抽出したり、画像データからテキストデータを抽出し、そのテキストデータに対して、形態素解析および特徴語抽出を行えばよい。
特徴語抽出部１１３は、抽出した特徴語と、特徴語を含んでいたコンテンツのリソースＩＤと、重み情報とを、特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。この重み情報は、関係重み情報であり、ここでは、コンテンツから抽出される特徴語とそのコンテンツ自身との関連性の度合いを表す値である。また、特徴語抽出部１１３は、特徴語、リソースＩＤ、重み情報を特徴語重み記憶部１２２に記憶させるときに、その時点における日時情報も特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。
また、特徴語抽出部１１３は、抽出した特徴語と、特徴語を含んでいたコンテンツのリソースＩＤとを特徴語重み伝達計算部１１４に送信する。
特徴語重み伝達計算部１１４は、特徴語抽出部１１３から特徴語と、コンテンツのリソースＩＤと、重み情報とを受信すると、コンテンツ取得部１１２がクライアント１３０等から受信したリソース（コンテンツ）に関係する他のリソースを特定し、そのコンテンツから抽出された特徴語と、特定した他のリソースのリソースＩＤと、特定した他のリソースの関係重み情報とを特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。この処理の際、特徴語重み伝達計算部１１４は、コンテンツのリソースＩＤを起点として、リソースＩＤに関係付けられる他のリソースＩＤを関係情報記憶部１２４から順次、読み出すことによって、関連する他のリソースを特定する。また、特定した他のリソースの関係重み情報を計算する際には、特徴語抽出部１１３から取得した重み情報（関係重み情報の初期値）と、設定情報記憶部１２５に記憶されている伝播減衰係数とを用いて、関係重み情報を算出する。
また、特徴語重み伝達計算部１１４は、特徴語と、リソースＩＤ（コンテンツのリソースＩＤまたは、コンテンツに関連する他のリソースのリソースＩＤ）と、重み情報（特徴語抽出部１１３が決定した関係重み情報、または特徴語重み伝達計算部１１４が計算した関係重み情報）を特徴語重み記憶部１２２に記憶させるときに、その時点における日時情報も特徴語重み記憶部１２２に記憶させる（図４参照）。なお、クライアント１３０等のコンテンツの送信元は、コンテンツに関する処理を行った時（例えばユーザの操作に従ってコンテンツを作成した時）に、そのコンテンツ等をコンテンツ取得部１１２に送信する。そして、コンテンツ取得部１１２がコンテンツ等を受信したことがトリガとなって、上述のようにリソース情報制御部１１１、特徴語抽出部１１３、特徴語重み伝達計算部１１４が動作する。従って、特徴語抽出部１１３や特徴語重み伝達計算部１１４が特徴語重み記憶部１２２に記憶させる日時情報４０４は、コンテンツに関する処理が行われた日時（例えばコンテンツの作成日時）であるとみなすことができる。
関係情報制御部１１５は、関係情報記憶部１２４にある関係情報を追加、変更、削除、検索する。関係情報制御部１１５は、コンテンツ取得部１１２からコンテンツのリソースＩＤおよびユーザのリソースＩＤを受信すると、その二つのリソースＩＤを関係情報記憶部１２４に記憶させる。また、例えば、他のシステムが送信したリソースＩＤの組（人同士のＩＤの組、グループ同士のＩＤの組、人とグループのＩＤの組）を受信し、そのリソースＩＤの組を関係情報記憶部１２４に記憶させる。
なお、ここでは、コンテンツ取得部１１２がコンテンツを扱ったユーザ名を受信し、リソース情報制御部１１１が、そのユーザ名を元にユーザのリソースＩＤを検索するとともに、コンテンツのリソースＩＤを割り当てる場合を示した。コンテンツ取得部１１２は、ユーザ名の代わりにユーザのリソースＩＤをコンテンツの送信元から受信してもよい。この場合、関係情報制御部１１５は、コンテンツ取得部１１２からユーザのリソースＩＤを受信し、リソース情報制御部１１１によって割り当てられたコンテンツのリソースＩＤと組にして関係情報記憶部１２４に記憶させればよい。クライアント１３０等がユーザのリソースＩＤをコンテンツ取得部１１２に送信すれば、ユーザ名からユーザのリソースＩＤを検索する処理が不要となる。従って、クライアント１３０等がユーザのリソースＩＤをコンテンツ取得部１１２に送信し、コンテンツ取得部１１２がユーザのリソースＩＤを受信することが好ましい。
特徴語検索部１１６は、検索項目入力部１３２から検索語と、検索条件として指定される時間の情報（以下、時間条件と記す。）とを受信し、その検索語をキーとして、特徴語重み記憶部１２２に記憶された情報の中から、リソースＩＤ４０２、関係重み情報４０３および日時情報４０４を検索する。特徴語検索部１１６は、検索項目入力部１３２から受信した時間条件と、検索したリソースＩＤ４０２、関係重み情報４０３および日時情報４０４とを特徴語重み再計算部１１７に送信する。なお、時間条件は、ある時点を指定する場合と、ある期間を指定する場合とがある。
特徴語重み再計算部１１７は、特徴語検索部１１６から、リソースＩＤ４０２、関係重み情報４０３、日時情報４０４、時間条件を受信する。そして、時間条件と日時情報とに基づいて、関係重み情報４０４の値を再計算する。そして、再計算後の関係重み情報に基づいてリソースＩＤを絞り込んで、並び替えを行い、その結果を検索結果出力部１１８に送信する。
検索結果出力部１１８は、特徴語重み再計算部１１７から受信した情報を、クライアント１３０の検索結果表示部１３１に送信する。すなわち、再計算後の関係重み情報に基づいて絞り込まれたリソースＩＤを検索結果表示部１３１に送信する。このとき、検索結果出力部１１８は、そのリソースＩＤに対応する情報（図２参照）を、リソース情報制御部１１１から検索結果表示部１３１に送信させることが好ましい。この動作は、以下のように行えばよい。検索結果出力部１１８は、検索結果表示部１３１に送信するリソースＩＤをリソース情報制御部１１１に通知する。リソース情報制御部１１１は、そのリソースＩＤに対応する情報をリソース情報記憶部１２３から読み込み、検索結果表示部１３１に送信すればよい。この結果、リソースＩＤだけでなく、そのリソースの詳細な情報（リソース名情報２０２、リソース種別情報２０３、識別情報２０４等）も検索結果表示部１３１に送信することができる。
次に、クライアント１３０の構成要素について説明する。
コンテンツ送信部１３３は、クライアント１３０がコンテンツに関する処理を行った時に、そのコンテンツと、コンテンツのリソース名情報と、コンテンツを扱ったユーザ名と、コンテンツのリソース種別情報とをコンテンツ取得部１１２に送信する。例えば、クライアント１３０がユーザの操作に応じてコンテンツを作成した時点で、コンテンツ送信部１３３は、そのコンテンツと、リソース名情報と、コンテンツを作成したユーザ名と、リソース種別情報とをコンテンツ取得部１１２に送信する。コンテンツ送信部１３３は、コンテンツを扱ったユーザ名の代わりに、ユーザのリソースＩＤを送信してもよい。
検索項目入力部１３２は、人物やグループを検索するための検索条件が入力され、入力された検索条件を特徴語検索部１１６に送信する。検索項目入力部１３２は、例えば、検索条件を入力するための画面（検索条件入力画面）を表示して、その画面を介して検索条件を入力される。図５は、検索条件入力画面の例を示す説明図である。検索条件入力画面は、少なくとも、検索語が入力される検索語入力欄１３０１と、時間条件が入力される時間条件入力欄１３０２とを備える。検索条件の送信操作（例えば、検索ボタン１３０３のクリック）がユーザによって行われると、検索項目入力部１３２は、ユーザに入力された検索条件を特徴語検索部１１６に送信する。検索条件として、検索語および時間条件がユーザによって入力されるが、時間条件は入力されない場合があってもよい。時間条件が入力されていない場合、検索項目入力部１３２は、検索条件の送信操作が行われた時（日付）を時間条件として特徴語検索部１１６に送信する。
検索語入力欄１３０１は、時間条件として、ある特定の日付の指定と、ある期間（時間の範囲）の指定のいずれも行えることが好ましい。例えば、図５に例示する検索語入力欄１３０１は、指定される期間の始点および終点となる日付の入力欄を有し、期間を指定することができる。また、２つの日付の入力欄の一方のみに日付が入力されている場合には、その日付のみが指定されたものとして、その日付を時間条件として特徴語検索部１１６に送信すればよい。
また、検索項目入力部１３２は、検索語および時間条件以外の検索条件を追加で指定可能としてもよい。例えば、検索条件入力画面に、コンテンツの登録者、検索件数、コンテンツの種別等を指定するための入力欄が設けられていてもよい。
なお、ここでは時間条件として日付が指定される場合を示したが、時間条件として日付だけでなく時刻も指定されてもよい。
検索結果表示部１３１は、特徴語検索部１１６によって検索され、さらに、特徴語重み再計算部１１７によって絞り込まれたリソースＩＤが示すリソースの情報（検索結果）を表示する。例えば、検索結果表示部１３１は、検索結果出力部１１８から受信したリソースＩＤを表示してもよい。また、そのリソースＩＤに対応付けられた（図２に例示する情報）をリソース情報制御部１１１から受信する場合には、その情報を表示してもよい。検索結果表示部１３１は、検索結果を表示する場合、検索項目入力部１３２が表示する検索条件入力画面とともに表示することが好ましいが、検索条件入力画面とは別の画面で検索結果を表示してもよい。図６は、検索結果表示部１３１が表示する検索結果の表示画面の例を示す説明図である。図６に示す例では、検索項目入力部１３２が表示する検索条件入力画面１２０３とともに検索結果を表示する場合を示している。検索結果表示部１３１は、検索結果人物表示欄１２０１と、検索結果グループ表示欄１２０２とを表示する。本例では、検索結果表示部１３１は、リソースＩＤとともにリソース種別情報を受信し、リソース種別情報に基づいて、受信したリソースＩＤ等を人に関する情報と、グループに関する情報とをそれぞれ選択する。そして、人に関する情報を検索結果人物表示欄１２０１に表示し、グループに関する情報を検索結果グループ表示欄１２０２に表示する。検索結果表示部１３１は、検索結果人物表示欄１２０１と検索結果グループ表示欄１２０２とを同一画面内に表示してもよいし、別画面に表示して画面を切り替えるようにして表示してもよい。
検索結果表示部１３１が検索結果を表示するときに、検索項目入力部１３２が検索条件入力画面を表示する場合、図５に例示した検索条件入力画面と同様の画面を表示すればよい。また、検索語と時間条件以外の条件を追加入力できるようにしてもよい。検索条件入力画面を検索結果とともに表示することでユーザは再検索を指示することができる。
次に、サーバ１００の動作について説明する。
図７は、コンテンツ取得部１１２がコンテンツ等を受信したときの動作の例を示すフローチャートである。コンテンツ取得部１１２は、コンテンツ送信部１３３または他のシステム（図示せず）から送信されたコンテンツ、コンテンツのリソース名情報、コンテンツを扱ったユーザ名、およびコンテンツのリソース種別情報を受信する（ステップＳ８１）。すると、コンテンツ取得部１１２はそのコンテンツをコンテンツ記憶部１２１に送信する（ステップＳ８２）。
コンテンツ記憶部１２１は、そのコンテンツの識別情報を生成し、コンテンツを記憶する（ステップＳ８３）。そして、コンテンツ記憶部１２１は、生成したコンテンツの識別情報をコンテンツ取得部１１２に返信する（ステップＳ８４）。
続いて、コンテンツ取得部１１２は、ステップＳ８１で受信したリソース名情報、ユーザ名、リソース種別情報と、コンテンツ記憶部１２１によって生成された識別情報とをリソース情報制御部１１１に送信する（ステップＳ８５）。リソース情報制御部１１１は、コンテンツ取得部１１２からこれらの情報を受け取ると、コンテンツのリソースＩＤを採番し、そのリソースＩＤをコンテンツ取得部１１２に送信する（ステップＳ８６）。さらに、リソース情報制御部１１１は、採番したリソースＩＤ、リソース名情報、リソース種別情報およびコンテンツの識別情報をリソース情報記憶部１２３に記憶させる（ステップＳ８７）。また、リソース情報制御部１１１は、ステップＳ８５で受け取ったユーザ名をキーとしてユーザ（人）のリソースＩＤをリソース情報記憶部１２３から検索し、そのリソースＩＤをコンテンツ取得部１１２に送信する（ステップＳ８８）。
コンテンツ取得部１１２は、ステップＳ８６で受け取ったコンテンツのリソースＩＤとステップＳ８８で受け取ったユーザのリソースＩＤとの組を関係情報制御部１１５に送信する（ステップＳ８９）。関係情報制御部１１５は、そのリソースＩＤの組を関係情報記憶部１２４に記憶させる（ステップＳ９１）。また、コンテンツ取得部１１２は、ステップＳ８１で受信したコンテンツと、リソース情報制御部１１１によって採番されたコンテンツのリソースＩＤとを特徴語抽出部１１３に送信する（ステップＳ９０）。
図８は、特徴語抽出部１１３にコンテンツとコンテンツのリソースＩＤとを渡されてから特徴語重み記憶部１２２に特徴語に特徴語が格納されるまでの動作の例を示すフローチャートである。特徴語抽出部１１３は、コンテンツおよびそのリソースＩＤをコンテンツ取得部１１２から受け取ると、そのコンテンツを解析し、特徴語を抽出する（ステップＳ１）。特徴語抽出部１１３は、既に説明したように、例えば、TF/IDF法によって特徴語を抽出すればよいが、他の方法で特徴語を抽出してもよい。
特徴語抽出部１１３は、抽出した特徴語を、特徴語を含んでいたコンテンツのリソースＩＤおよび特徴語の重み情報（スコア）とともに、特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。特徴語抽出部１１３は、その時点における日時情報も特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。さらに、特徴語抽出部１１３は、抽出した特徴語と、特徴語を含んでいたコンテンツのリソースＩＤとを特徴語重み伝達計算部１１４に送信する（ステップＳ２）。なお、例えば、重み情報を導出しないアルゴリズムによって特徴語を抽出する態様等では、設定情報記憶部１２５が重み情報（関係重み情報の初期値）として定数を記憶し、特徴語抽出部１１３が特徴語に依らずにその定数を重み情報とすればよい。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、設定情報記憶部１２５から伝播減衰係数の初期値を読み込む。さらに、特徴語重み伝達計算部１１４は、コンテンツのリソースＩＤを起点として、リソースＩＤに関係付けられる他のリソースＩＤを関係情報記憶部１２４から読み出すことを繰り返す処理における繰り返し数を示す変数（以下、単に繰り返し数またはＮと記す。）の値を１に定める（ステップＳ３）。伝播減衰係数は、繰り返し数に応じて、特徴語と、その特徴語の抽出元コンテンツに関連する他のリソースとの関連性の度合い（関係重み情報）を計算するために用いられる。伝播減衰係数は、繰り返し数Ｎの増加とともに減少するように定められる係数である。以下の説明では、繰り返し数Ｎに応じて定められる伝播減衰係数をα、伝播減衰係数の初期値をβと記す。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、コンテンツのＮリンク先リソースＩＤリストを関係情報記憶部１２４に記憶されている情報から検索する（ステップＳ４）。ここで、「Ｎリンク先リソースＩＤリスト」とは、コンテンツのリソースＩＤを起点として、リソースＩＤに関係付けられる他のリソースＩＤを関係情報記憶部１２４から読み出すことをＮ回繰り返した時点で得られるリソースＩＤの集合である。例えば、関係情報記憶部１２４が、図３に例示する情報を記憶しているものとする。そして、図３に例示する「Id0002」を起点とし、Ｎ＝１であるとすると、「１リンク先リソースＩＤリスト」は、「Id0003」である。また、Ｎ＝２であるとすると、『「Id0002」に関係付けられている「Id0003」』に更に関係付けられている「Id0001」および「Id0004」が「２リンク先リソースＩＤリスト」となる。ステップＳ４において特徴語重み伝達計算部１１４は、コンテンツのリソースＩＤを起点として、リソースＩＤに関係付けられる他のリソースＩＤを関係情報記憶部１２４から読み出すことをＮ回繰り返すことにより、Ｎリンク先リソースＩＤリストを検索すればよい。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、ステップＳ４で取得したＮリンク先リソースＩＤリストの中から、既に関係重み情報を計算して特徴語重み記憶部１２２に記憶する処理（具体的にはステップＳ６，Ｓ７）が行われているリソースＩＤを削除する（ステップＳ５）。Ｎ＝１の状態でステップＳ５に移行した場合、未だステップＳ６，Ｓ７は行われていないので、削除対象となるリソースＩＤはない。一方、ステップＳ６，Ｓ７の処理を実行した後に再度ステップＳ５に移行した場合、ステップＳ６，Ｓ７の処理が既に行われたリソースＩＤがＮリンク先リソースＩＤリストに含まれているならば、そのリソースＩＤを削除する。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、特徴語抽出部１１３が定めた関係重み情報の初期値に対して伝播減衰係数を乗じることによって、繰り返し数Ｎに応じた関係重み情報を計算する（ステップＳ６）。Ｎ＝１の場合、特徴語重み伝達計算部１１４は、ステップＳ３で読み込んだβを関係重み情報の初期値に乗じればよい。Ｎ≧２の場合、後述のステップＳ８で求める伝播減衰係数αを関係重み情報の初期値に乗じればよい。
続いて、特徴語重み伝達計算部１１４は、特徴語と、Ｎリンク先リソースＩＤリストに含まれているリソースＩＤと、繰り返し数Ｎに応じた関係重み情報とを特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。特徴語重み伝達計算部１１４は、その時点における日時情報も、特徴語、リソースＩＤおよび関係重み情報とともに特徴語重み記憶部１２２に記憶させる（ステップＳ７）。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、繰り返し数Ｎを１増加させ、伝播減衰係数αを再計算する（ステップＳ８）。特徴語重み伝達計算部１１４は、ステップＳ７の後、まず繰り返し数Ｎを１増加させ、そのＮを用いて、例えば以下に示す式１によってαを計算すればよい。
α＝βＮ （式１）
式１による計算は、繰り返し数Ｎが増加するにつれて伝播減衰係数αが指数的に減少するが、他の計算によってαを算出してもよい。例えば、Ｎの増加に伴い伝播減衰係数αが対数的に減少する計算方法や、Ｎの増加に伴い伝播減衰係数αが比例的に減少する計算方法でαを算出してもよい。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、ステップＳ８で１増加させたＮについてステップＳ４以降の処理を行うか否かを判定する（ステップＳ９）。特徴語重み伝達計算部１１４は、繰り返し数ＮがＮ用の閾値以下であり、ステップＳ８で計算したαが伝播減衰係数用の閾値以上であるならば、ステップＳ４に移行し、ステップＳ４以降の処理を再度行う。一方、繰り返し数ＮがＮ用の閾値を超えているか、または、ステップＳ８で計算したαが伝播減衰係数用の閾値未満であるならば、処理を終了する。
以上の動作が終了した時点で、特徴語重み記憶部１２２に、特徴語抽出部１１３によってコンテンツから抽出された特徴語と、そのコンテンツと関連性のある他のリソースと、関連性（起点とするコンテンツと他のリソースが、どれくらいのリソースを介して関係付けられているか）の度合いに応じた関係重み情報とが記憶されていることになる。
次に、サーバ１００がクライアント１３０から検索条件を受信し検索結果を出力する動作について説明する。図９は、クライアント１３０から検索語とともに特定の日付を指定した時間条件を受信した場合の動作の例を示すフローチャートである。
クライアント１３０の検索項目入力部１３２は、検索語と、特定の日付を指定した時間条件とをサーバ１００に送信したとする。サーバ１００の特徴語検索部１１６は、その検索語および時間条件を受信すると（ステップＳ１１）、特徴語重み記憶部１２２に記憶されている特徴語の中から、検索語と合致する特徴語を検索する（ステップＳ１２）。特徴語検索部１１６は、検索によって得られた特徴語が０件であるか否かを判定し（ステップＳ１３）、０件であれば処理を終了する。検索によって得た特徴語が１件以上あれば、特徴語検索部１１６は、その特徴語とともに特徴語重み記憶部１２２に記憶されているリソースＩＤ４０２、関係重み情報４０３、日時情報４０４（図４参照）を特徴語重み再計算部１１４に送信する。このとき時間条件も特徴語重み再計算部１１４に送信する。
特徴語重み再計算部１１７は、リソースＩＤ、関係重み情報、日時情報を受信すると、時間減衰係数と関係重み情報の閾値を設定情報保存部１２５から読み込む（ステップＳ１４）。以下、時間減衰係数をγ、関係重み情報の閾値をｚとする。
次に、特徴語重み再計算部１１７は、クライアント１３０（具体的にはコンテンツ送信部１３３）から受信した時間条件（日付）と、特徴語検索部１１６から受信した日時情報が示す日時との差分に応じて、特徴語検索部１１６から受信した関係重み情報を再計算する（ステップＳ１５）。換言すれば、時間の差分に応じて、関係重み情報を補正する。
時間条件で指定された日付をdate_queryと記し、特徴語検索部１１６が特徴語重み記憶部１２２から読み込んで特徴語重み再計算部１１７に送信した日時情報が示す日時をdate_regと記す。また、特徴語検索部１１６が特徴語重み記憶部１２２から読み込んで特徴語重み再計算部１１７に送信した関係重み情報をweight_regと記す。特徴語重み再計算部１１７は、以下に示す式２によってweight_newを計算する。weight_newは再計算後の関係重み情報である。
weight_new＝weight_reg×γ｜date_query− date_reg｜ （式２）
なお、式２は、関係重み情報の再計算の一例であり、他の方法で関係重み情報を再計算してもよい。例えば、date_queryとdate_regとの差の対数をＬとした場合、weight_reg×γＬによってweight_newを計算してもよい。
特徴語重み再計算部１１７は、特徴語検索部１１６から受信する特徴語、リソースＩＤ、関係重み情報の組毎に、ステップＳＳ１５の処理を行う。それらの組の中で、リソースＩＤが共通の組があれば、それらの組毎にステップＳ１５で算出した関係重み情報を合算する（ステップＳ１６）。そして、特徴語重み再計算部１１７は、関係重み情報（ステップＳ１６で合算されている場合には合算語の関係重み情報）と閾値ｚとを比較し、関係重み情報が閾値以下であるリソースＩＤを削除する（ステップＳ１７）。換言すれば、特徴語重み再計算部１１７は、関係重み情報が閾値ｚよりも大きいリソースＩＤを選択して残す。特徴語重み再計算部１１７は、削除後に残ったリソースＩＤの件数が０であるか否かを判定し（ステップＳ１８）、０であれば処理を終了する。削除後に残ったリソースＩＤの件数が１件以上あれば（ステップＳ１８のＮｏ）、特徴語重み再計算部１１７は、残ったリソースＩＤを関係重み情報の値順に並べ（ステップＳ１９）、そのリソースＩＤのリストを検索結果として検索結果１３１に送信する（ステップＳ２０）。なお、既に説明したように、検索結果出力部１１８は、そのリソースＩＤに対応する情報（リソース名情報、リソース種別情報、識別情報等。図２参照。）を、リソース情報制御部１１１から検索結果表示部１３１に送信させることが好ましい。
図１０は、サーバ１００がクライアント１３０から検索語とともに期間を指定した時間条件を受信した場合の動作の例を示すフローチャートである。
特徴語検索部１１６は、検索語および時間条件（本例では期間を指定した時間条件）を受信すると（ステップＳ３１）、特徴語重み記憶部１２２に記憶されている特徴語の中から、検索語と合致する特徴語を検索する（ステップＳ３２）。特徴語検索部１１６は、検索によって得られた特徴語が０件であるか否かを判定し（ステップＳ３３）、０件であれば処理を終了する。検索によって得た特徴語が１件以上あれば、特徴語検索部１１６は、その特徴語とともに特徴語重み記憶部１２２に記憶されているリソースＩＤ４０２、関係重み情報４０３、日時情報４０４（図４参照）を特徴語重み再計算部１１４に送信する。ここまでの動作は、既に説明したステップＳ１１〜Ｓ１３と同様である。
次に、特徴語重み再計算部１１７は、関係重み情報の閾値ｚを設定情報保存部１２５から読み込む（ステップＳ３４）。時間条件が期間を指定している場合には、時間減衰係数は読み込まなくてよい。ステップＳ３４の後、特徴語重み再計算部１１７は、特徴語検索部１１６が検索して送信したリソースＩＤ４０２、関係重み情報４０３、日時情報４０４の組のうち、日時情報４０４が、時間条件で指定された期間内に収まっている組を抽出する（ステップＳ３５）。
特徴語重み再計算部１１７は、ステップＳ３５で抽出した組（リソースＩＤ４０２、関係重み情報４０３、日時情報４０４の組）の中で、リソースＩＤが共通の組があれば、それらの組毎に関係重み情報を合算する（ステップＳ３６）。そして、特徴語重み再計算部１１７は、関係重み情報（ステップＳ３６で合算されている場合には合算語の関係重み情報）と閾値ｚとを比較し、関係重み情報が閾値以下であるリソースＩＤを削除する（ステップＳ３７）。換言すれば、特徴語重み再計算部１１７は、関係重み情報が閾値ｚよりも大きいリソースＩＤを選択して残す。
特徴語重み再計算部１１７は、削除後に残ったリソースＩＤの件数が０であるか否かを判定し（ステップＳ３８）、０であれば処理を終了する。削除後に残ったリソースＩＤの件数が１件以上あれば（ステップＳ３８のＮｏ）、特徴語重み再計算部１１７は、残ったリソースＩＤを関係重み情報の値順に並べ（ステップＳ３９）、そのリソースＩＤのリストを検索結果として検索結果１３１に送信する（ステップＳ４０）。なお、検索結果出力部１１８は、そのリソースＩＤに対応する情報（リソース名情報、リソース種別情報、識別情報等。図２参照。）を、リソース情報制御部１１１から検索結果表示部１３１に送信させることが好ましい。ステップＳ３８〜Ｓ４０の動作は、ステップＳ１８〜Ｓ２０の動作と同様である。
検索結果表示部１３１は、ステップＳ２０（図９参照）やステップＳ４０（図１０参照）において送信される人やグループのリソースＩＤやリソース名情報等を受信すると、その情報を表示する。この結果、クライアント１３０のユーザは、検索語および時間条件に応じて、人やグループの情報を確認することができる。
次に、本実施形態の効果について説明する。
本発明によれば、関係情報記憶部１２４は、少なくとも、関係付けられる人物とグループの組と、コンテンツとそのコンテンツを操作した人物との組を記憶する。そして、コンテンツ取得部１１２が新たにコンテンツとそのコンテンツを操作したユーザの情報を受信したときには、関係情報制御部１１５が関係情報記憶部１２４にそのコンテンツとユーザとの組に記憶させる。また、特徴語重み伝達計算部１１４は、関係情報記憶部１２４に記憶された情報を参照してＮリンク先リソースＩＤを検索し、繰り返し数Ｎに応じた関係重み情報を決定し、特徴語とリソースＩＤと関係重み情報と日時情報とを特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。従って、特徴語重み記憶部１２２には、特徴語と、その特徴語を含んでいたコンテンツと関連性のある人やグループのリソースＩＤと、関係重み情報と、日時情報とが記憶される。この結果、時間を指定した時間条件と検索語とに応じて、指定された時間において検索語と関連性のあった人物を検索することができる。さらに、人物だけでなく、指定された時間において検索語と関連性のあったグループも検索することができる。
また、関係情報記憶部１２４が、関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとそのコンテンツを操作した人物との組だけでなく、関係付けられる人同士の組、および関係付けられるグループ同士の組も記憶し、特徴語重み伝達計算部１１４がＮリンク先リソースＩＤを検索することにより、コンテンツの操作者に関連性のある人やグループに関しても、特徴語、関係重み情報、日時情報とともに特徴語重み記憶部１２２に記憶させることができる。従って、時間を指定した時間条件と検索語とに基づいて、指定された時間において検索語と関連性のあった人物に間接的に関係付けられると考えられる人やグループを広く検索することができる。
また、検索時に、特徴語重み再計算部１１７によって再計算された関係重み情報に基づいて、検索語と関連性の高い順に人やグループをソートしてクライアント１３０に送信することができる。
演算装置１１０が備える各構成要素（リソース情報制御部１１１、コンテンツ取得部１１２、特徴語抽出部１１３、特徴語重み伝達計算部１１４、関係情報制御部１１５、特徴語検索部１１６、特徴語重み再計算部１１７、検索結果出力部１１８）は、それぞれ別個の回路であってもよい。また、演算装置１１０が備える各構成要素は、プログラム（人物検索プログラム）に従って動作するＣＰＵによって実現されていてもよい。例えば、ＣＰＵが、サーバの記憶装置から人物検索プログラムを読み込み、そのプログラムに従って、リソース情報制御部１１１、コンテンツ取得部１１２、特徴語抽出部１１３、特徴語重み伝達計算部１１４、関係情報制御部１１５、特徴語検索部１１６、特徴語重み再計算部１１７、および検索結果出力部１１８として動作してもよい。また、ステップＳ８３で識別情報を生成する処理をこのＣＰＵが実行してもよい。
実施形態２．
図１１は、本発明の第２の実施形態を示すブロック図である。本実施の形態のサーバ（人物検索システム）１００の演算装置１１０は、リソース情報制御部１１１と、コンテンツ関係情報計算部１１９と、特徴語抽出部１１３と、特徴語重み伝達計算部１１４と、関係情報制御部１１５と、特徴語検索部１１６と、特徴語重み再計算部１１７と、検索結果出力部１１８とを含む。また、サーバ１００の記憶装置１２０は、コンテンツ記憶部１２１と、特徴語重み記憶部１２２と、リソース情報記憶部１２３と、関係情報記憶部１２４と、設定情報記憶部１２５とを含む。図１１に示す例では、本発明の人物検索システム１００には、クライアント１３０や他システム１４０が接続されている。第１の実施形態と同様の構成要素については図１と同一の符号を付して説明する。
ただし、設定情報記憶部１２５は、第１の実施形態で示した設定情報記憶部１２５が記憶する情報の他にルール情報も記憶する。ルール情報は、コンテンツとそのコンテンツに対して操作を行った者との関連性の度合いを定めるルールである。図１２は、ルール情報の例を示す説明図である。ルール情報は、少なくともアクション種別情報９０１と、実行者種別情報９０２と、ユーザ重み情報９０３とを含む。アクション種別情報９０１は、コンテンツに対する操作（アクション）の種別を表す情報である。アクションの種別によっては、コンテンツに対して操作を行う実行者が２種類以上存在する場合もあり、実行者種別情報９０２は、コンテンツに対して操作を行う実行者の種別を表す。例えば、コンテンツが電子メールであり、アクション情報が「メール送受信」である場合、「メール送信者」、「メール受信者」等が実行者種別情報となる。また、例えば、アクション情報が「ファイル共有」である場合、「作成者」、「共有者」等が実行者種別情報となる。アクションの例としては、情報の作成、閲覧、送信、受信等が挙げられる。本例では、コンテンツに対するアクション内容（操作内容）は、アクション種別情報９０１と実行者種別情報９０２との組み合わせによって表される。また、アクション毎（本例ではアクション種別情報９０１と実行者種別情報９０２の組毎）にユーザ重み情報が定められている。ユーザ重み情報はリソース間の関連性の度合いを示す値であり、ルール情報に含まれているユーザ重み情報９０３は、コンテンツとそのコンテンツに対して操作を行った者との関連性の度合いを示す値である。アクション種別情報９０１および実行者種別情報９０２に応じたユーザ重み情報を特定することができるので、どのような種別の実行者がどのような種別のアクションを行ったかにより、ユーザ（実行者）とコンテンツとの関連性の度合いを示すユーザ重み情報を定めることができる。ルール情報には、伝達減衰係数や、ステップＳ９（図１４参照）の判定で用いる閾値が項目別（アクション別）に定められていてもよい。
コンテンツ関係情報計算部１１９は、第１の実施形態におけるコンテンツ取得部１１２と同様の動作を行うが、さらに他の動作も行う。すなわち、クライアント１３０または他システム１４０から、コンテンツ等の他に、アクション種別情報、実行者種別情報も受信し、アクション種別情報および実行者種別情報に応じたユーザ重み情報をルール情報に基づいて定め、コンテンツのリソースＩＤとユーザのリソースＩＤの組だけなく、そのユーザ重み情報も関係情報制御部１１５に送る。また、コンテンツ関係情報計算部１１９は、コンテンツおよびコンテンツのリソースＩＤを特徴語抽出部１１３に送信する。
また、ユーザによって扱われるコンテンツは、Ｗｅｂページ等のように、クライアント１３０や本発明のサーバ１００とは異なるＷｅｂサーバに記憶されているコンテンツである場合もある。そのような場合には、そのコンテンツのアドレスを表すポインタ情報がコンテンツの代わりに、アクション種別情報、実行者種別情報等とともにサーバ１００に送信されてもよい。この場合も、コンテンツ関係情報計算部１１９は、アクション種別情報および実行者種別情報に応じたユーザ重み情報をルール情報に基づいて定め、コンテンツのリソースＩＤとユーザのリソースＩＤの組だけなく、そのユーザ重み情報も関係情報制御部１１５に送る。また、ポインタ情報が示すコンテンツを取得し、そのコンテンツおよびコンテンツのリソースＩＤを特徴語抽出部１１３に送信する。ポインタ情報は、例えばＵＲＬ（Uniform Resource Locator）であるが、コンテンツへのアクセスを可能とする情報であればＵＲＬでなくてもよい。
また、本実施形態では、関係情報制御部１１５は、コンテンツ関係情報計算部１１９からリソースＩＤの組（コンテンツのリソースＩＤと操作を行ったユーザのリソースＩＤとの組）およびユーザ重み情報を受信すると、そのリソースＩＤの組だけでなく、ユーザ重み情報もその組とともに関係情報記憶部１２４に記憶させる。また、関係情報制御部１１５は、他のシステムから関係付けられる人同士、グループ同士、あるいは人とグループの関係を保持している外部システム（図示せず。）からリソースＩＤの組（人またはグループのＩＤからなるリソースＩＤの組）を受信する場合、その関連性の度合いを示すユーザ重み情報も受信して関係情報記憶部１２４に記憶させる。このようにして、関係情報記憶部１２４に、人またはグループのＩＤからなるリソースＩＤの組と、そのリソースの関連性の度合いを示すユーザ重み情報を予め記憶させておく。具体的には、少なくとも、関係付けられる人物とグループの組と、その人物およびグループの関連性の度合いを示すユーザ重み情報を予め関係情報記憶部１２４に予め記憶させておく。
特徴語重み伝達計算部１１４は、リソースＩＤの組とともに関係情報記憶部１２４に記憶されたユーザ重み情報も用いて、特徴語重み記憶部１２２に記憶させる関係重み情報を算出する。
また、クライアント１３０は、アプリケーション実行部１３４を備え、他システム１４０はアプリケーション実行部１４１を備える。アプリケーション実行部１３４，１４１は、それぞれクライアント１３０、他システム１４０に搭載されたアプリケーションソフトウェアに従って、コンテンツまたはコンテンツのポインタ情報、アクション種別情報、実行者種別情報等をサーバ１００に送信する。このアプリケーションソフトウェアは、例えば、ブックマークアプリケーション、コミュニケーションアプリケーション、情報閲覧アプリケーション、ファイル共有アプリケーション等のように、情報の送受信、保管、閲覧、探索、検索、改変等を行うためのアプリケーションソフトウェアである。また、クライアント１３０のコンテンツ送信部１３３がアプリケーション実行部１３４としての動作を行ってもよい。
次に動作について説明する。以下の説明では、クライアント１３０のアプリケーション実行部１３４がコンテンツ等の情報をサーバ１００に送信する場合を例にして説明する。また、以下の説明では、アプリケーション実行部１３４がコンテンツを扱ったユーザ名を送信する場合を例に説明するが、第１の実施形態で説明したように、ユーザ名ではなくユーザのリソースＩＤをサーバ１００に送信してもよい。
図１３は、コンテンツ等を受信した場合のサーバ１００の動作の例を示すフローチャートである。図７に示す動作と同様の動作については、図７と同一の符号を付す。ここでは、アプリケーション実行部１３４がポインタ情報ではなくコンテンツ自体を送信する場合を例にして説明する。アプリケーション実行部１３０は、コンテンツに対する操作が行われると、そのコンテンツと、その操作に応じたアクション種別情報と、実行者種別情報とをサーバ１００に送信する。また、あわせて、コンテンツのリソース名情報、コンテンツを扱ったユーザ名、コンテンツのリソース種別情報もサーバ１００に送信する。すると、サーバ１００のコンテンツ関係情報計算部１１９は、コンテンツと、アクション種別情報と、実行者種別情報と、コンテンツのリソース名情報と、コンテンツを扱ったユーザ名と、コンテンツのリソース種別情報とを受信する（ステップＳ８１ａ）。
続いて、コンテンツ関係情報計算部１１９は、受信したコンテンツをコンテンツ記憶部１２１に送信する（ステップＳ８２）。コンテンツ記憶部１２１は、そのコンテンツの識別情報を生成してコンテンツを記憶し（ステップＳ８３）、識別情報をコンテンツ関係情報計算部１１９に返信する（ステップＳ８４）。
続いて、コンテンツ関係情報計算部１１９は、ステップＳ８１ａで受信したリソース名情報、ユーザ名、リソース種別情報と、コンテンツ記憶部１２１によって生成された識別情報とをリソース情報制御部１１１に送信する（ステップＳ８５）。すると、リソース情報制御部１１１は、コンテンツのリソースＩＤを採番し、そのリソースＩＤをコンテンツ関係情報計算部１１９に送信する（ステップＳ８６）。リソース情報制御部１１１は、採番したリソースＩＤ、リソース名情報、リソース種別情報およびコンテンツの識別情報をリソース情報記憶部１２３に記憶させる（ステップＳ８７）。また、リソース情報制御部１１１は、ステップＳ８５で受け取ったユーザ名をキーとしてユーザ（人）のリソースＩＤをリソース情報記憶部１２３から検索し、そのリソースＩＤをコンテンツ関係情報計算部１１９に送信する（ステップＳ８８）。
続いて、コンテンツ関係情報計算部１１９は、設定情報記憶部１２５から図１２に例示するルール情報を読み込む（ステップＳ８９ａ）。そして、コンテンツ関係情報計算部１１９は、そのルール情報に含まれているユーザ重み情報９０３のうち、ステップＳ８１ａでクライアント１３０から受信したアクション種別情報および実行者種別情報に応じたユーザ重み情報を、コンテンツと、そのコンテンツを操作したユーザとの関連性を示す度合いとして決定する（ステップＳ８９ｂ）。コンテンツ関係情報計算部１１９は、ステップＳ８６で受け取ったコンテンツのリソースＩＤとステップＳ８８で受け取ったユーザのリソースＩＤとの組、およびステップＳ８９ｂで決定したユーザ重み情報を関係情報制御部１１５に送信する（ステップＳ８９ｃ）。関係情報制御部１１５は、そのリソースＩＤの組およびユーザ重み情報を関係情報記憶部１２４に記憶させる（ステップＳ９１ａ）。また、コンテンツ関係情報計算部１１９は、ステップＳ８１で受信したコンテンツと、リソース情報制御部１１１によって採番されたコンテンツのリソースＩＤとを特徴語抽出部１１３に送信する（ステップＳ９０）。
ここでは、アプリケーション実行手段１３４がコンテンツを送信する場合を例にして説明したが、コンテンツの代わりにコンテンツのポインタ情報をサーバ１００に送信してもよい。例えば、クライアント１３０において、コンテンツであるＷｅｂページに対してブックマーク操作が行われたとすると、アプリケーション実行手段１３４は、そのＷｅｂページのＵＲＬをコンテンツのポインタ情報として、アクション種別情報、実行者種別情報とともに送信する。
このようにコンテンツではなくポインタ情報が送信される場合、コンテンツ関係情報計算部１１９は、ステップＳ８１ａにおいて、アプリケーション実行手段１３４から送信されたコンテンツのポインタ情報、アクション種別情報、実行者種別情報、コンテンツのリソース名情報、コンテンツを扱ったユーザ名、コンテンツのリソース種別情報を受信する。
サーバ１００は、ポイント情報を受信した場合には、ステップＳ８２〜Ｓ８４（図１３参照）の処理を行わずに、そのポイント情報をコンテンツの識別情報とする。そして、ステップＳ８５では、コンテンツのポイント情報を識別情報としてリソース情報制御部１１１に送信すればよい。その後、ステップＳ８６〜Ｓ９８、ステップＳ８９ａ〜Ｓ８９ｃ、ステップＳ９１ａの処理を上記と同様に行う。この結果、コンテンツのポインタ情報が識別情報としてリソース情報記憶部１２３に記憶される。
また、コンテンツ関係情報計算部１１９は、ステップＳ８９ｃの後、ポインタ情報が示すコンテンツを取得する。例えば、コンテンツのポインタ情報がＵＲＬである場合、コンテンツ関係情報計算部１１９は、そのＵＲＬが示すＷｅｂページにアクセスし、そのＷｅｂページ（コンテンツ）を取得する。そして、コンテンツ関係情報計算部１１９は、ステップＳ９０において、そのコンテンツと、コンテンツのリソースＩＤとを特徴語抽出部に送信すればよい。
図１４は、特徴語抽出部１１３にコンテンツとコンテンツのリソースＩＤとが渡されてから特徴語重み記憶部１２２に特徴語等が格納されるまでの動作の例を示すフローチャートである。第１の実施形態における図８と同様の動作については、図８と同一の符号を付す。
特徴語抽出部１１３は、コンテンツおよびそのリソースＩＤをコンテンツ関係情報計算部１１９から受け取ると、そのコンテンツを解析し、特徴語を抽出する（ステップＳ１）。特徴語抽出部１１３は、抽出した特徴語とコンテンツのリソースＩＤとを特徴語重み伝達計算部１１４に送信する。特徴語重み伝達計算部１１４は、特徴語を受信すると、設定情報記憶部１２５から伝播減衰係数αの初期値βを読み込み、繰り返し変数Ｎの値を１に定める（ステップＳ３）。以上の動作は第１の実施形態と同様である。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、コンテンツのＮリンク先リソースＩＤリストを関係情報記憶部１２４に記憶されている情報から検索するとともに、リソースＩＤの組とともに記憶されているユーザ重み情報の積を計算する（ステップＳ６１）。Ｎリンク先リソースリストの検索は第１の実施形態と同様に行う。第２の実施形態では、関係情報記憶部１２４にリソースＩＤの組だけでなくステップＳ８９ｂ（図１３参照）で決定されたユーザ重み情報も記憶されている。特徴語重み伝達計算部１１４は、リソースＩＤに関係付けられる他のリソースＩＤを関係情報記憶部１２４から読み出すときに、その２つのリソースＩＤの組とともに記憶されているユーザ重み情報も読み出す。そして、読み出した各ユーザ重み情報の積を計算する。この積の値を累積重み情報と記す。
例えば、関係情報記憶部１２４に、「Id001」と「Id002」とともにユーザ重み情報として０．５が記憶され、「Id002」と「Id003」とともにユーザ重み情報として０．７が記憶されているとする。コンテンツのリソースＩＤが「Id001」であり、Ｎ＝２であるとすると、２リンク先リソースＩＤリストである「Id003」を検索するとともに、その検索過程で読み出す各ユーザ重み情報“０．５”，“０．７”の積（本例では０．３５）を算出する。
特徴語重み伝達計算部１１４は、ステップＳ４で取得したＮリンク先リソースＩＤリストの中から、既に関係重み情報を計算して特徴語重み記憶部１２２に記憶する処理（本実施形態では、ステップＳ６２，Ｓ７）が行われているリソースＩＤを削除する（ステップＳ５）。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、累積重み情報の値に伝播減衰係数を乗じた値を、ステップＳ６１で検索されたリソースＩＤ（Ｎリンク先リソースＩＤリストに含まれているリソースＩＤ）の関係重み情報として決定する（ステップＳ６２）。
続いて、特徴語重み伝達計算部１１４は、特徴語と、Ｎリンク先リソースＩＤリストに含まれているリソースＩＤと、繰り返し数Ｎに応じた関係重み情報とを特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。特徴語重み伝達計算部１１４は、その時点における日時情報も、特徴語、リソースＩＤおよび関係重み情報とともに特徴語重み記憶部１２２に記憶させる（ステップＳ７）。
次に、特徴語重み伝達計算部１１４は、繰り返し数Ｎを１増加させ、伝播減衰係数αを再計算する（ステップＳ８）。特徴語重み伝達計算部１１４は、ステップＳ８で１増加させたＮについてステップＳ６１以降の処理を行うか否かを判定する（ステップＳ９）。ステップＳ８の計算およびステップＳ９の判定は、それぞれ第１の実施形態におけるステップＳ８，Ｓ９と同様に行えばよい。ステップＳ６１以降の処理を再度行わないと判定した場合には、特徴語重み伝達計算部１１４は処理を終了する。
以上の動作により、コンテンツに対する各種アクションに応じたユーザ重み情報に基づいて、適切な関係重み情報を計算し、コンテンツに含まれる特徴語と、そのコンテンツに関連性のあるリソース（人やグループ等）との関係重み情報を記憶することができる。
また、特徴語検索部１１６が検索語および時間条件を受信した場合の動作は、第１の実施形態と同様である（図９，図１０参照）。
本実施形態によれば、設定情報記憶部１２５が図１２に例示するルール情報を記憶し、コンテンツ関係情報計算部１１９がクライアント１３０等から受信したアクション識別情報、実行者識別情報に応じたユーザ重み情報をルール情報に基づいて決定する。そして、特徴語重み伝達計算部１１４は、そのユーザ重み情報を用いて関係重み情報を計算し、特徴語、リソースＩＤ、関係重み情報および日時情報を特徴語重み記憶部１２２に記憶させる。従って、例えば、コンテンツ閲覧等のような各種操作を行った場合においても、特徴語、リソースＩＤ、関係重み情報および日時情報を特徴語重み記憶部１２２に記憶させることができ、その情報をもとに、検索語から人物やグループを検索することができる。
また、第１の実施形態と同様に、時間を指定した時間条件と検索語とに応じて、指定された時間において検索語と関連性のあった人物やグループを検索することができる。
第２の実施形態においても、演算装置１１０が備える各構成要素（リソース情報制御部１１１、コンテンツ関係情報計算部１１９、特徴語抽出部１１３、特徴語重み伝達計算部１１４、関係情報制御部１１５、特徴語検索部１１６、特徴語重み再計算部１１７、検索結果出力部１１８）は、それぞれ別個の回路であってもよい。また、演算装置１１０が備える各構成要素は、プログラム（人物検索プログラム）に従って動作するＣＰＵによって実現されていてもよい。例えば、ＣＰＵが、サーバの記憶装置から人物検索プログラムを読み込み、そのプログラムに従って、リソース情報制御部１１１、コンテンツ関係情報計算部１１９、特徴語抽出部１１３、特徴語重み伝達計算部１１４、関係情報制御部１１５、特徴語検索部１１６、特徴語重み再計算部１１７、および検索結果出力部１１８として動作してもよい。また、ステップＳ８３で識別情報を生成する処理をこのＣＰＵが実行してもよい。
以上の各実施形態で示した人物検索システム１００は、文書共有システムやグループウェアやコミュニティ管理システムやプロジェクト管理システムにおける人物・組織検索システムに適用可能であるが、他のシステムにも適用可能である。例えば、ナレッジマネジメントシステムやブログ管理システムやソーシャルネットワーク管理システムといった用途にも適用できる。
次に、本発明の概要について説明する。図１５は、本発明の概要を示す説明図である。本発明の人物検索システム７０は、コンテンツに対する操作が行われた時にそのコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを送信するクライアント６０に接続される。
また、人物検索システム７０は、関係情報記憶手段７１と、関係情報制御手段７２と、特徴語重み記憶手段７３と、関連リソース登録手段７４と、検索手段７５とを備える。
関係情報記憶手段７１は、少なくとも、関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとコンテンツを操作した人物との組を記憶する。
関係情報制御手段７２は、クライアントからコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを受信したときに、そのコンテンツと人物との組を関係情報記憶手段７１に記憶させる。
特徴語重み記憶手段７３は、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と、そのコンテンツに関連性があると判定される人物またはグループと、特徴語と人物、グループまたはコンテンツであるリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報と、日時を示す日時情報とを対応付けて記憶する。
関連リソース登録手段７４は、クライアントから受信したコンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段７１から読み込む読込処理を繰り返し、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を読込処理の繰り返し数に応じて決定し、特徴語と、読み込んだリソースと、関係重み情報とを特徴語重み記憶手段７３に記憶させるとともに、特徴語とリソースと関係重み情報を特徴語重み記憶手段７３に記憶させた日時を示す日時情報を特徴語重み記憶手段７３に記憶させる。
検索手段７５は、検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語および日時情報を用いて特徴語重み記憶手段７３に記憶されている人物およびグループを検索する。
以上のような構成により、特徴語重み記憶手段７３に特徴語、リソース、日時情報を記憶させることができ、検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語重み記憶手段７３に記憶させた情報を用いて人物およびグループを検索することができる。
また、上述の実施形態には、関係情報記憶手段が、関係付けられる人物同士の組、および関係付けられるグループ同士の組を記憶する構成が開示されている。そのような構成によれば、指定された時間において検索語と関連性のあった人物に間接的に関係付けられると考えられる人やグループを広く検索することができる。
また、上述の実施形態には、関連リソース登録手段が、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語とそのコンテンツとの関係重み情報を関係重み情報の初期値として決定し、読込処理の回数が増えるほど減少するように定められる係数である伝搬減衰係数を、関係重み情報の初期値に乗じることによって、特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を決定する構成が開示されている。
また、上述の実施形態には、コンテンツとコンテンツに対して操作を行った人物との関連性の度合いを示す値をコンテンツに対する操作内容に応じて定めたルール情報を記憶するルール情報記憶手段と、クライアントからコンテンツおよび操作を行った人物を示す情報とともに、コンテンツに対する操作内容を受信する操作内容受信手段と、操作内容に応じた値をルール情報に基づいて決定する値決定手段とを備え、関係情報記憶手段が、リソースの組とともにリソース間の関連性の度合いを示す値であるユーザ重み情報を記憶し、関係情報記憶手段が、コンテンツおよび人物の組とともに、値決定手段によって決定された値をユーザ重み情報として関係情報記憶手段に記憶させ、関連リソース登録手段は、コンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返すときに、リソースとともにユーザ重み情報も読み込み、読み込んだ各ユーザ重み情報の積に対して、読込処理の回数が増えるほど減少するように定められる係数である伝搬減衰係数を乗じることによって、特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を決定する構成が開示されている。
また、上述の実施形態には、関連リソース登録手段が、読込処理の繰り返し数が閾値を超えたとき、または伝搬減衰係数が閾値未満となったときに、読込処理を繰り返して関係重み情報を決定する処理を終了する構成が開示されている。
また、上述の実施形態には、検索手段が、特徴語重み記憶手段に記憶されている特徴語から検索語に合致する特徴語を検索する特徴語検索手段と、検索された特徴語に対応するリソース、関係重み情報および日時情報を特徴語重み記憶手段から読み込み、検索条件として時点が指定されている場合、その時点と日時情報が示す時刻との差分に応じた値を関係重み情報に乗じて関係重み情報を補正し、補正後の関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択し、検索条件として期間が指定されている場合、日時情報が示す時刻がその期間内に収まるリソースであって関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択するリソース選択手段とを含む構成が開示されている。
本発明は、検索条件として検索語および時間を指定される人物検索システムに好適に適用される。
本発明の第１の実施形態を示すブロック図である。 リソース情報記憶部が記憶する情報の構成の例を示す説明図である。 関係情報記憶部が記憶する情報の構成の例を示す説明図である。 特徴語重み記憶部が記憶する情報の構成の例を示す説明図である。 検索条件入力画面の例を示す説明図である。 検索結果の表示画面の例を示す説明図である。 コンテンツ取得部がコンテンツ等を受信したときの動作の例を示すフローチャートである。 特徴語抽出部にコンテンツとコンテンツのリソースＩＤとを渡されてから特徴語重み記憶部に特徴語に特徴語が格納されるまでの動作の例を示すフローチャートである。 サーバが検索条件に応じた検索結果を出力する動作の例を示すフローチャートである。 サーバが検索語とともに期間を指定した時間条件を受信した場合の動作の例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態を示すブロック図である。 ルール情報の例を示す説明図である。 コンテンツ等を受信した場合のサーバの動作の例を示すフローチャートである。 特徴語抽出部にコンテンツとコンテンツのリソースＩＤとが渡されてから特徴語重み記憶部に特徴語等が格納されるまでの動作の例を示すフローチャートである。 本発明の概要を示す説明図である。
符号の説明
１００ サーバ（人物検索システム）
１１０ 演算装置
１１１ リソース情報制御部
１１２ コンテンツ取得部
１１３ 特徴語抽出部
１１４ 特徴語重み伝達計算部
１１５ 関係情報制御部
１１６ 特徴語検索部
１１７ 特徴語重み再計算部
１１８ 検索結果出力部
１１９ コンテンツ関係情報計算部
１２０ 記憶装置
１２１ コンテンツ記憶部
１２２ 特徴語重み記憶部
１２３ リソース情報記憶部
１２４ 関係情報記憶部
１２５ 設定情報記憶部
１３０ クライアント
１３１ 検索結果表示部
１３２ 検索項目入力部
１３３ コンテンツ送信部

Claims (13)

  1. コンテンツに対する操作が行われた時に当該コンテンツと操作を行った人物を示す情報とを送信するクライアントに接続された人物検索システムであって、
    少なくとも、関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとコンテンツを操作した人物との組を記憶する関係情報記憶手段と、
    クライアントからコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを受信したときに、前記コンテンツと人物との組を関係情報記憶手段に記憶させる関係情報制御手段と、
    クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と、前記コンテンツに関連性があると判定される人物またはグループと、特徴語と人物、グループまたはコンテンツであるリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報と、日時を示す日時情報とを対応付けて記憶する特徴語重み記憶手段と、
    クライアントから受信したコンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返し、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を前記読込処理の繰り返し数に応じて決定し、前記特徴語と、読み込んだリソースと、前記関係重み情報とを特徴語重み記憶手段に記憶させるとともに、前記特徴語とリソースと関係重み情報を特徴語重み記憶手段に記憶させた日時を示す日時情報を特徴語重み記憶手段に記憶させる関連リソース登録手段と、
    検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語および日時情報を用いて特徴語重み記憶手段に記憶されている人物およびグループを検索する検索手段を備え、
    検索手段は、特徴語に対応するリソースを読み込み、関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択する
    ことを特徴とする人物検索システム。
  2. 関係情報記憶手段は、関係付けられる人物同士の組、および関係付けられるグループ同士の組を記憶する
    請求項１に記載の人物検索システム。
  3. 関連リソース登録手段は、
    クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と当該コンテンツとの関係重み情報を関係重み情報の初期値として決定し、
    読込処理の回数が増えるほど減少するように定められる係数である伝搬減衰係数を、前記関係重み情報の初期値に乗じることによって、特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を決定する
    請求項１または請求項２に記載の人物検索システム。
  4. コンテンツとコンテンツに対して操作を行った人物との関連性の度合いを示す値をコンテンツに対する操作内容に応じて定めたルール情報を記憶するルール情報記憶手段と、
    クライアントからコンテンツおよび操作を行った人物を示す情報とともに、コンテンツに対する操作内容を受信する操作内容受信手段と、
    前記操作内容に応じた値をルール情報に基づいて決定する値決定手段とを備え、
    関係情報記憶手段は、リソースの組とともにリソース間の関連性の度合いを示す値であるユーザ重み情報を記憶し、
    関係情報記憶手段は、コンテンツおよび人物の組とともに、値決定手段によって決定された値をユーザ重み情報として関係情報記憶手段に記憶させ、
    関連リソース登録手段は、コンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返すときに、リソースとともにユーザ重み情報も読み込み、読み込んだ各ユーザ重み情報の積に対して、読込処理の回数が増えるほど減少するように定められる係数である伝搬減衰係数を乗じることによって、特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を決定する
    請求項１または請求項２に記載の人物検索システム。
  5. 関連リソース登録手段は、読込処理の繰り返し数が閾値を超えたとき、または伝搬減衰係数が閾値未満となったときに、読込処理を繰り返して関係重み情報を決定する処理を終了する
    請求項３または請求項４に記載の人物検索システム。
  6. 検索手段は、
    特徴語重み記憶手段に記憶されている特徴語から検索語に合致する特徴語を検索する特徴語検索手段と、
    検索された特徴語に対応するリソース、関係重み情報および日時情報を特徴語重み記憶手段から読み込み、検索条件として時点が指定されている場合、当該時点と日時情報が示す時刻との差分に応じた値を関係重み情報に乗じて関係重み情報を補正し、補正後の関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択し、検索条件として期間が指定されている場合、日時情報が示す時刻が当該期間内に収まるリソースであって関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択するリソース選択手段とを含む
    請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の人物検索システム。
  7. コンテンツに対する操作が行われた時に当該コンテンツと操作を行った人物を示す情報とを送信するクライアントに接続され、少なくとも関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとコンテンツを操作した人物との組を記憶する関係情報記憶手段と、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と、前記コンテンツに関連性があると判定される人物またはグループと、特徴語と人物、グループまたはコンテンツであるリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報と、日時を示す日時情報とを対応付けて記憶する特徴語重み記憶手段とを備える人物検索システムに適用される人物検索方法であって、
    関係情報制御手段が、クライアントからコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを受信したときに、前記コンテンツと人物との組を関係情報記憶手段に記憶させ、
    関連リソース登録手段が、クライアントから受信したコンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返し、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を前記読込処理の繰り返し数に応じて決定し、前記特徴語と、読み込んだリソースと、前記関係重み情報とを特徴語重み記憶手段に記憶させるとともに、前記特徴語とリソースと関係重み情報を特徴語重み記憶手段に記憶させた日時を示す日時情報を特徴語重み記憶手段に記憶させ、
    検索手段が、検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語および日時情報を用いて特徴語重み記憶手段に記憶されている人物およびグループを検索し、
    検索手段が、特徴語に対応するリソースを読み込み、関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択する
    ことを特徴とする人物検索方法。
  8. 関係情報記憶手段が、関係付けられる人物同士の組、および関係付けられるグループ同士の組を記憶する
    請求項７に記載の人物検索方法。
  9. 関連リソース登録手段が、
    クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と当該コンテンツとの関係重み情報を関係重み情報の初期値として決定し、
    読込処理の回数が増えるほど減少するように定められる係数である伝搬減衰係数を、前記関係重み情報の初期値に乗じることによって、特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を決定する
    請求項７または請求項８に記載の人物検索方法。
  10. 関係情報記憶手段が、リソースの組とともにリソース間の関連性の度合いを示す値であるユーザ重み情報を記憶し、
    ルール情報記憶手段が、コンテンツとコンテンツに対して操作を行った人物との関連性の度合いを示す値をコンテンツに対する操作内容に応じて定めたルール情報を記憶し、
    操作内容受信手段が、クライアントからコンテンツおよび操作を行った人物を示す情報とともに、コンテンツに対する操作内容を受信し、
    値決定手段が、前記操作内容に応じた値をルール情報に基づいて決定し、
    関係情報記憶手段が、コンテンツおよび人物の組とともに、値決定手段によって決定された値をユーザ重み情報として関係情報記憶手段に記憶させ、
    関連リソース登録手段が、コンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返すときに、リソースとともにユーザ重み情報も読み込み、読み込んだ各ユーザ重み情報の積に対して、読込処理の回数が増えるほど減少するように定められる係数である伝搬減衰係数を乗じることによって、特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を決定する
    請求項７または請求項８に記載の人物検索方法。
  11. 関連リソース登録手段が、読込処理の繰り返し数が閾値を超えたとき、または伝搬減衰係数が閾値未満となったときに、読込処理を繰り返して関係重み情報を決定する処理を終了する
    請求項９または請求項１０に記載の人物検索方法。
  12. 検索手段が、
    特徴語重み記憶手段に記憶されている特徴語から検索語に合致する特徴語を検索し、
    検索された特徴語に対応するリソース、関係重み情報および日時情報を特徴語重み記憶手段から読み込み、検索条件として時点が指定されている場合、当該時点と日時情報が示す時刻との差分に応じた値を関係重み情報に乗じて関係重み情報を補正し、補正後の関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択し、検索条件として期間が指定されている場合、日時情報が示す時刻が当該期間内に収まるリソースであって関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択する
    請求項７から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の人物検索方法。
  13. コンテンツに対する操作が行われた時に当該コンテンツと操作を行った人物を示す情報とを送信するクライアントに接続され、少なくとも関係付けられる人物とグループの組およびコンテンツとコンテンツを操作した人物との組を記憶する関係情報記憶手段と、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と、前記コンテンツに関連性があると判定される人物またはグループと、特徴語と人物、グループまたはコンテンツであるリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報と、日時を示す日時情報とを対応付けて記憶する特徴語重み記憶手段とを備えるコンピュータに搭載される人物検索プログラムであって、
    前記コンピュータに、
    クライアントからコンテンツと操作を行った人物を示す情報とを受信したときに、前記コンテンツと人物との組を関係情報記憶手段に記憶させる関係情報制御処理、
    クライアントから受信したコンテンツを起点として、関係付けられているリソースを関係情報記憶手段から読み込む読込処理を繰り返し、クライアントから受信したコンテンツに含まれる特徴語と読み込んだリソースとの関連性の度合いを示す関係重み情報を前記読込処理の繰り返し数に応じて決定し、前記特徴語と、読み込んだリソースと、前記関係重み情報とを特徴語重み記憶手段に記憶させるとともに、前記特徴語とリソースと関係重み情報を特徴語重み記憶手段に記憶させた日時を示す日時情報を特徴語重み記憶手段に記憶させる関連リソース登録処理、および
    検索条件として検索語および時間が指定されたときに、特徴語および日時情報を用いて特徴語重み記憶手段に記憶されている人物およびグループを検索する検索処理を実行させ、
    検索処理で、特徴語に対応するリソースを読み込ませ、関係重み情報が所定値以上であるリソースを選択させる
    ための人物検索プログラム。
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