JP5918714B2

JP5918714B2 - 文献検索装置、文献検索方法、プログラム、および文献検索システム

Info

Publication number: JP5918714B2
Application number: JP2013061756A
Authority: JP
Inventors: 智英町田
Original assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Current assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Priority date: 2013-03-25
Filing date: 2013-03-25
Publication date: 2016-05-18
Anticipated expiration: 2033-03-25
Also published as: JP2014186607A

Description

本発明は、検索キーワードに基づいて文献を検索する文献検索装置等に関するものである。

従来、特許情報や技術情報を検索するための技術は、様々なものが提案されている。

例えば、特許情報の検索であれば、特許文献１に、国際特許分類（ＩＰＣ）を用いて、文献内容に対して最も適切なものを選定して検索を行う技術が提案されている。また、特許文献２には、調査を行なう場合に、技術用語、ＩＰＣ、ＦＩ（File Index）、Ｆターム、出願人等の検索キーを適宜組み合わせることにより、精度の高い調査を効率良く行なうことができる技術が提案されている。

一方、近年、インターネット上の物販における商品情報の検索においては、レコメンデーションエンジンを用いたものがある。例えば、特許文献３には、インターネットショッピングサイトで配信されるコンテンツから顧客がアクセスしたデータを嗜好情報として蓄積し、その嗜好情報を基に各顧客に適したコンテンツを提示する技術が提案されている。

特開２０００−３２２４４７公報特開２００７−２４２００４公報特開２００４−２１８１０号公報

特許文献１および特許文献２に記載の技術は、最終的に、検索ユーザ（文献検索システムを利用して検索を実施し、検索結果を得ようとする者）が、検索結果として得られた文献をひとつひとつ確認し、所望する文献かどうかを確認するが、検索キーワード等が適切でなく、検索結果に、いわゆる「漏れ」がある場合、本来見るべき文献を見ることができない恐れがある、という課題があった。

本発明は、前述した課題に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、他の検索ユーザの検索履歴を利用して、現在の検索ユーザに対し、閲覧した方が良い、つまり似たようなテーマや検索キーワードで検索している他の検索ユーザが見ていて現在の検索ユーザが見ていない文献を推薦することが可能な文献検索装置などを提供することである。

前述した目的を達成するための第１の発明は、文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段と、入力される検索キーワードに基づいて前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索手段と、前記検索結果を提示する提示手段と、前記提示手段によって提示された前記検索結果から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として記憶する検索履歴記憶手段と、前記検索履歴記憶手段に記憶されている他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段による算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、推薦する文献推薦手段と、を備えることを特徴とする文献検索装置である。
第１の発明によって、他の検索ユーザの検索履歴を利用して、現在の検索ユーザに対し、閲覧した方が良いと思われる文献を推薦することが可能となる。

前記検索履歴は、１又は複数の前記検索キーワードおよび１又は複数の前記文献の文献情報を含み、前記類似度算出手段は、前記他の検索ユーザの検索履歴に含まれる第１の要素群と、前記現在の検索ユーザの検索履歴に含まれる第２の要素群とを比較することで、前記類似度を算出する。
これによって、現在の検索ユーザと似たような文献を検索している、あるいは、検索したことがある他の検索ユーザを見つけることができる。

前記文献推薦手段は、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものが複数あった場合、各文献に含まれる単語と、前記現在の検索ユーザが閲覧指示した文献に含まれる単語とを比較することで、類似度が最も高い文献を選択し、推薦する。
これによって、特に閲覧した方が良いと思われる文献を推薦することができる。

第２の発明は、文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段を備えたコンピュータによる文献検索方法であって、入力される検索キーワードに基づいて前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索ステップと、前記検索結果を提示する提示ステップと、前記提示ステップで提示された前記検索結果から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として検索履歴記憶手段に記憶する検索履歴記憶ステップと、前記検索履歴記憶手段に記憶された他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出ステップと、前記類似度算出ステップによる算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、推薦する文献推薦ステップと、を含むことを特徴とする文献検索方法である。
第２の発明によって、他の検索ユーザの検索履歴を利用して、現在の検索ユーザに対し、閲覧した方が良いと思われる文献を推薦することが可能となる。

第３の発明は、コンピュータを、文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段、入力される検索キーワードに基づいて前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索手段、前記検索結果を提示する提示手段、前記提示手段によって提示された前記検索結果から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として記憶する検索履歴記憶手段、前記検索履歴記憶手段に記憶されている他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出手段、前記類似度算出手段による算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、推薦する文献推薦手段、として機能させるプログラムである。
第３の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明の文献検索装置を得ることができる。

第４の発明は、サーバと端末とがネットワークを介して接続される文献検索システムであって、前記サーバは、文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段と、前記端末から送信されてきた検索キーワードに基づいて、前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索手段と、前記検索結果を前記端末に提示する提示手段と、前記端末から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として記憶する検索履歴記憶手段と、前記検索履歴記憶手段に記憶されている他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段による算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、前記端末に推薦する文献推薦手段と、を備え、前記端末は、検索キーワードの入力を受付け、前記サーバに送信するキーワード入力手段と、前記サーバから提示される前記検索結果を受信し、表示する検索結果表示手段と、前記検索結果表示手段に表示された前記検索結果から、前記文献の閲覧が指示された場合、前記サーバから推薦された文献を受信し、表示する推薦結果表示手段と、を備えることを特徴とする文献検索システムである。
第４の発明によって、他の検索ユーザの検索履歴を利用して、現在の検索ユーザに対し、閲覧した方が良いと思われる文献を推薦することが可能となる。

本発明により、他の検索ユーザの検索履歴を利用して、現在の検索ユーザに対し、閲覧した方が良いと思われる文献を推薦することが可能となる。

本発明の実施の形態に係る文献検索システムの構成例を示す図である。サーバ（端末）のハードウェアの構成例を示す図である。サーバの機能構成例を示すブロック図である。文献検索処理を説明するフローチャートである。文献検索画面の表示例を示す図である。文献検索画面の他の表示例を示す図である。特許文献一覧画面の表示例を示す図である。図４のステップＳ１４のユーザ間距離測定処理の詳細を説明するフローチャートである。図８の処理の説明に用いる具体例を示す図である。図８のステップ３２の表示文献決定処理の詳細を説明するフローチャートである。推薦結果を含む特許文献一覧画面の表示例を示す図である。推薦結果を含む他の特許文献一覧画面の表示例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を詳細に説明する。

［本発明の実施の形態］
（文献検索システムの構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る文献検索システム１の構成例を示す図である。

図１に示す文献検索システム１は、サーバ２と端末３とがネットワーク４を介して相互に接続されることで構成される。なお、サーバ２および端末３の数は、任意であり、それぞれ複数設けることも勿論可能である。

サーバ２は、CPU（Central Processing Unit）、ROM（Read Only Memory）、RAM（Random Access Memory）、HDD（Hard Disk Drive）等からなるコンピュータシステムであり、端末３から、文献の検索要求を受信して、端末３に検索結果等を送信する文献検索装置として機能する。なお、本実施の形態においては、検索する文献として特許文献を例に挙げ説明する。

端末３は、CPU、ROM、RAM、HDD、入力部、および表示画面などを実装したコンピュータである。端末３は、検索ユーザによる入力情報（検索キーワード）を受け付けて、ネットワーク４を介してサーバ２に検索要求として送信し、サーバ２から検索結果等を受信し、検索ユーザに提示する。

ネットワーク４は、LAN（Local Area Network）やインターネット等のネットワークであり、有線、無線は特に問わない。

図２は、サーバ２のハードウェアの構成例を示すブロック図である。なお、図２のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。また、端末３も基本的にサーバ２と同様の構成を有する。

サーバ２（端末３）を実現するコンピュータは、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ（インターフェイス）部１７等が、バス１８を介して接続される。

制御部１１は、CPU、ROM、RAM等で構成される。CPUは、記憶部１２、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ２（端末３）が行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS（Basic Input/Output System）等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、HDDであり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。

メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ROM、−Ｒ、−ＲＷ等）、DVDドライブ（−ROM、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク４間の通信を媒介する通信インターフェイスであり、ネットワーク４を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。

入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。

表示部１６は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。

周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、USB（Universal Serial Bus）やIEEE（The Institute of Electrical and
Electronics Engineers）１３９４やＲＳ（Recommended Standard）−２３２Ｃ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

図３は、サーバ２の機能構成例を示すブロック図である。図３に示す機能部のうちの少なくとも一部は、図２の制御部１１により所定の検索プログラムが実行されることによって実現される。

特許文献データベース（ＤＢ）２１は、少なくとも、文献データ２１Ａ、目次データ２１Ｂ、および本文データ２１Ｃを、特許文献毎に特許文献データとして記憶する文献情報記憶手段として機能する。文献データ２１Ａは、特許文献の出願番号や公開番号、ＩＰＣ（国際特許分類）、出願人、代理人、発明者、出願日等を含む、特許文献の内容を示す書誌的情報である。目次データ２１Ｂは、特許文献の内容を示す見出し、および、見出しに対応する先頭ページまたは終了ページを含む。本文データ２１Ｃは、特許文献の内容（例えば、特許請求の範囲や発明の詳細な説明等）に関する電子データ（コンピュータが利用可能なデータ）である。

入力受付部２２は、端末３からネットワーク４を介して、特許文献の検索を行うための検索キーワードの入力を受け付ける（受信する）。検索キーワードには、例えば、ＩＰＣ、技術用語、発明者、出願人等がある。

検索部２３は、入力受付部２２で受け付けられた検索キーワードに基づいて、特許文献データベース２１を参照し、検索キーワードに一致する特許文献データを検索し、検索結果として特許文献データ群を得る検索手段として機能する。

ここで、特許文献データ群とは、検索の結果として得られた特許文献データの集合を意味し、要素として特許文献データベース２１に保持されているデータである「文献番号（出願番号や公開番号等、文献を特定できる番号）」、「出願人」、「発明者」、「発明の詳細な説明を記載したテキストデータ」等が含まれる。

提示部２４は、検索部２３で得られた特許文献データ群を検索結果として、ネットワーク４を介して端末３に提示（送信）する提示手段として機能する。この際、送信するデータは、特許文献データ群をそのまま送信してもよいが、端末３にまず提示される「文献番号（例えば、公開番号や特許番号のような文献を特定する番号）」、「文献タイトル」、「出願人（権利者）」を特許文献データ群から抽出して送信してもよい。

類似度算出部２５は、端末３に提示された特許文献データ群の中から、特定の特許文献データの閲覧指示を、ネットワーク４を介して検知し、現在検索を行っているユーザ（現在の検索ユーザ）が使用した検索キーワードおよび閲覧した特許文献と、過去を含め他に検索を行っているユーザ（他の検索ユーザ）が使用した検索キーワードおよび閲覧した特許文献に基づいて、ユーザ間距離（類似度）を測定（算出）する類似度算出手段として機能する。

ここで、「他の検索ユーザが使用した検索キーワードおよび閲覧した特許文献」が第１の要素群であり、「現在のユーザが使用した検索キーワードおよび閲覧した特許文献」が第２の要素群である。第１の要素群は、その他のユーザの要素群となるので現在のユーザの要素群の他に１以上存在することになり、第２の要素群は、現在のユーザのものであるのであるので１つである。

また、ユーザ間距離（類似度）とは、現在の検索ユーザと他の検索ユーザが検索行動においてその調べる分野や注目している技術内容がどれほど似ているかを示す指標で、距離が近いほど「似ている」、すなわち、同じような分野である、あるいは同じような技術内容に注目していることを意味する。

推薦部２６は、類似度算出部２５におけるユーザ間距離の測定の結果、ユーザ間距離が最も近い（類似度が最も高い）他の検索ユーザが閲覧した特許文献の中で、現在の検索ユーザが未だ閲覧していない特許文献を抽出し、ネットワーク４を介して端末３に推薦（送信）する文献推薦手段として機能する。

検索履歴データベース（ＤＢ）２７は、入力受付部２２で受け付けられた検索キーワード２７Ａ、および、類似度算出部２５で閲覧指示が検知された特許文献２７Ｂを、現在の検索ユーザを一意に識別するために任意に付与したユーザＩＤ２７Ｃに紐付けて記憶する検索履歴記憶手段として機能する。例えば、検索履歴データベース２７では、次式（１）に示すようなベクトルがユーザ毎に管理される。このベクトル全体Ｕが検索履歴である。

Ｕ_ｎは、ユーザを示し、添え字ｎは、ユーザ毎にユニークな値をとる。例えば、５００人のユーザが存在した場合には、ｎ＝１〜５００とされ、５００人のユーザそれぞれのベクトルが記憶される。このＵｎが個別ユーザ（現在の検索ユーザと他の検索ユーザのそれぞれ）毎の検索履歴である。
Ｋｗは、検索に使用したＩＰＣ（国際特許分類）や検索に使用した技術用語を示し、添え字ｎは、ユーザ毎のユニークな値、ｘは、要素数を示す。例えば、ｎ＝１、１番目のユーザの１番目の要素としてＫｗ_１１＝“Ｇ０６Ｑ５０／０６”、２番目の要素としてＫｗ_１２＝“Ａ４７”、３番目の要素としてＫｗ_１３＝“分散”、４番目の要素としてＫｗ_１４＝“電源”等が記憶される。
Ｄｏは、閲覧された特許文献を示し、添え字ｎは、ユーザ毎のユニークな値、ｙは、要素数を示す。例えば、１番目のユーザの閲覧した特許文献としてＤｏ_１１＝“特開２０００−△△△号”、あるいは、本システム中で特許文献を一意に識別するための番号等の文献ＩＤが記憶される。

なお、上記式（１）に示すベクトルにおいて、検索が行われる毎に、入力された検索キーワード、閲覧指示された特許文献等が時系列に記憶されるため、同じ要素が重複する場合もある。また、検索回数が増えてくると、ベクトルで管理される要素数が文献検索システムで予め定めた配列要素の上限を超える場合があり、その場合には、最も古い要素と入れ替えるか、あるいは、最新の文献の請求項や要約に含まれる単語から作成されるベクトルと、検索履歴データベース２７で管理されている文献の請求項や要約に含まれる単語から作成されるベクトルの類似度を算出し、類似度が最も低い文献を外すようにしてもよい。

（文献検索処理）
図４は、文献検索システム１における、文献検索処理を説明するフローチャートである。なお、この処理では、端末３で入力された検索キーワードに基づいて、サーバ２が特許文献の検索を行い、検索結果を端末３に推薦（送信）するようにするが、サーバ２上で全ての処理を行うことも勿論可能である。

ステップＳ１において、端末３の制御部１１は、ユーザにより入力部１５を用いた特許文献検索の指示が行われると、文献検索画面を表示部１６に表示させる。

図５は、文献検索画面３１の表示例を示す図である。

図５に示す文献検索画面３１には、文献検索を行うための検索キーワードを入力する入力エリア３２、および、入力された検索キーワードに基づいて、文献検索を行う場合に選択される「検索」のボタン３３が表示されている。なお、複数の検索キーワードを入力する場合には、入力エリア３２において、複数の検索キーワードを空白（スペース）やカンマ等、いわゆる「区切り文字」と言われるような記号等で適宜区切るようにすればよい。

ステップＳ２において、端末３の制御部１１は、ユーザによって、入力エリア３２に検索キーワードが入力され、ボタン３３が押下されたことを検知すると、入力された検索キーワードを、ネットワーク４を介してサーバ２に送信する。

ステップＳ３において、サーバ２の制御部１１（入力受付部２２）は、ネットワーク４を介して端末３から送信されてきた検索キーワードを受信する。ステップＳ４において、サーバ２の制御部１１（検索部２３）は、ステップＳ３の処理で受信した検索キーワードに基づいて、特許文献データベース２１を検索し、検索キーワードに一致する特許文献データ群を得る。

ステップＳ５において、サーバ２の制御部１１（提示部２４）は、ステップＳ４の処理で得られた特許文献データ群を、ネットワーク４を介して端末３に送信する。ここで送信するデータは、特許文献データ群全てを送信してもよいが、端末３にまず提示される「文献番号（例えば、公開番号や特許番号のような文献を特定する番号）」、「文献タイトル」、「出願人（権利者）」を特許文献データ群から抽出して送信してもよい。ステップＳ６において、サーバ２の制御部１１は、ステップＳ３の処理で受信した検索キーワード２７Ａを、検索ユーザを一意に識別するために任意に付与したユーザＩＤ２７Ｃに紐付けて検索履歴データベース２７に記憶させる。

ステップＳ７において、端末３の制御部１１は、ネットワーク４を介してサーバ２から送信されてきた特許文献データ群を受信し、検索結果を表示部１６に表示させる。これにより、例えば、図６に示すように、文献検索画面３１には、「ヒット件数１００件」等の検索された特許文献数が表示される。また、検索数を確認したユーザが、さらに、検索キーワードを入力エリア３２に追加入力し、絞り込み検索を行う場合に選択される「検索」のボタン３４、検索された特許文献を一覧表示する場合に選択される「一覧表示」のボタン３５が表示される。

例えば、図６に示す文献検索画面３１において、ユーザが、「一覧表示」のボタン３５を押下すると、図７に示すような特許文献一覧画面４１が表示される。

図７に示す特許文献一覧画面４１において、「ヒット件数１００件」等の検索された特許文献数とともに、検索された特許文献の公開番号、発明の名称、および出願人が一覧表示エリア４２に表示されている。また、特許文献一覧画面４１には、図６に示す文献検索画面３１に戻る場合に選択される「検索に戻る」のボタン４３、検索処理を終了する場合に選択される「終了」のボタン４４が表示されている。

図７の例の場合、一覧表示エリア４２には、「番号Ａ」の公開番号、「特許Ａ」の発明の名称、および出願人、「番号Ｂ」の公開番号、「特許Ｂ」の発明の名称、および出願人、「番号Ｃ」の公開番号、「特許Ｃ」の発明の名称、および出願人等が表示されている。また、各公開番号には、特許文献の技術的内容を表示するデータ（サーバ２の特許文献データベース２１の本文データ２１Ｃ）へのリンクが張られており、公開番号が選択（押下）されると、そのリンク先にジャンプするようになっている。

ステップＳ８において、端末３の制御部１１は、ユーザにより入力部１５を用いて検索終了の指示が行われたか否かを判定し、検索終了の指示が行われていないと判定した場合、ステップＳ９に進む。

ステップＳ９において、端末３の制御部１１は、ユーザにより、入力部１５を用いて特定の特許文献の表示が指示されたか否か、つまり、図７に示す特許文献一覧画面４１において、リンクが張られた特定の公開番号が押下されたか否かを判定する。

ステップＳ９において、端末３の制御部１１は、ユーザにより特定の特許文献の表示が指示されたと判定した場合、ステップＳ１０に進み、表示が指示された特許文献の文献ＩＤを、ネットワーク４を介してサーバ２に送信する。ステップＳ１１において、端末３の制御部１１は、表示が指示された特許文献を表示部１６に表示させる（図示せず）。このとき、端末３の制御部１１は、適宜、サーバ２から文献ＩＤを有する特許文献の本文データ等を取得する。

ステップＳ１２において、サーバ２の制御部１１は、端末３から文献ＩＤを受信したか否かを判定し、文献ＩＤを受信したと判定した場合、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３において、サーバ２の制御部１１は、ステップＳ６の処理で検索履歴データベース２７に記憶された検索キーワード２７ＡおよびユーザＩＤ２７Ｃに紐付けて、受信した文献ＩＤに対応する特許文献２７Ｂ（例えば、特許文献の公開番号やシステム内でユニークな番号等、特許文献を一意に識別するための文献ＩＤ）をさらに記憶させる。

ステップＳ１４において、サーバ２の制御部１１（類似度算出部２５）は、現在検索を行っているユーザ（現在の検索ユーザ）と過去を含め他に検索を行っているユーザ（他の検索ユーザ）とのユーザ間距離を測定（算出）する。

（ユーザ間距離測定処理）
ここで、図８のフローチャートを参照して、図４のステップＳ１４のユーザ間距離測定処理の詳細について説明する。なお、現在の検索ユーザを「ユーザＡ」とし、他の検索ユーザを「ユーザＢ」、「ユーザＣ」として、具体例を挙げて説明する。図９は、上記式（１）で示したユーザ毎のベクトルの要素として各ユーザが入力した検索キーワードおよび閲覧した特許文献を例示している。図９の例では、各ユーザによって入力された検索キーワードおよび閲覧された特許文献に丸印が付与されている。

なお、ユーザＡに関しては、上記式（１）で示したベクトルが、Ｕａ＝｛Ｇ０６Ｑ、Ａ４７、Ｆ２４、分散、水素、制御、文献１、文献２、文献３｝となっていることを示す。ここで、文献１〜３は、具体的には、特許文献を指し示す公開番号やシステム内でユニークな番号等、特許文献を一意に識別するための文献ＩＤである。また、図９に示す、丸印の意味は、ユーザＢ、ユーザＣに関しても同様である。

ステップＳ２１において、類似度算出部２５は、現在の検索ユーザをＮＵに設定し、現在の検索ユーザ（ＮＵ）以外の他の検索ユーザに連番１〜ｐを付与し、変数ｎは１〜ｐをとるものとする。図９の例では、「ユーザＡ」がＮＵ、「ユーザＢ」が１番目ユーザ、「ユーザＣ」が２番目ユーザに設定される。

ステップＳ２２において、類似度算出部２５は、ステップＳ２１の処理で設定されたＮＵ（ユーザＡ）の要素（検索キーワードや閲覧した特許文献）を計数し、それを変数ＮＵａに設定する。
図９の例では、ＮＵａ＝｛Ｇ０６Ｑ、Ａ４７、Ｆ２４、分散、水素、制御、文献１、文献２、文献３｝であるので、｜ＮＵａ｜＝９が計数される。ここで、｜Ｎ｜は、集合Ｎの要素数を表す。

ステップＳ２３において、類似度算出部２５は、変数ｎを初期化（ｎ＝１）する。ステップＳ２４において、類似度算出部２５は、ｎ番目ユーザの要素を計数し、それを変数ｂｎに設定する。
図９の例では、１番目の「ユーザＢ」の要素から、ｂ１＝｛Ｇ０６Ｑ、Ａ４７、Ｆ２３、分散、電源、需要、文献１、文献４、文献５｝であるので、｜ｂ１｜＝９が計数される。

ステップＳ２５において、類似度算出部２５は、ステップＳ２２の処理で計数されたＮＵ（ユーザＡ）の要素とステップＳ２４の処理で計数されたｎ番目ユーザの要素が一致するものを計数し、それを変数Ｍｎに設定する。
図９の例では、Ｍ１＝｛Ｇ０６Ｑ、Ａ４７、分散、文献１｝であるので、｜Ｍ１｜＝４が計数される。

ステップＳ２６において、類似度算出部２５は、ステップＳ２２の処理で算出されたＮＵ（ユーザＡ）の要素数ＮＵａ、ステップＳ２４の処理で算出されたｎ番目ユーザ（いまの場合、ユーザＢ）の要素数ｂｎ、および、ステップＳ２５の処理で算出されたＮＵの要素とｎ番目ユーザの要素の一致数Ｍｎから、次式（２）に従って、コサイン類似度を算出する。

図９の例では、ユーザＡとユーザＢのコサイン類似度＝Ｍ１／（√ＮＵａ×√ｂ１）＝４／（√９×√９）＝４／９が算出される。

なお、コサイン類似度の算出手法は、公知の技術であり、例えば、特開２０１１‐０８１７２８号公報などに記載されている。

ステップＳ２７において、類似度算出部２５は、変数ｎを１インクリメント（ｎ＝ｎ＋１）する。ステップＳ２８において、類似度算出部２５は、変数ｎが連番付与された他のユーザの最終番号ｐより小さい、または同じであるか否かを判定し、ｎ≦ｐ（変数ｎが最終番号ｐより小さい、または同じ）であると判定した場合、ステップＳ２４に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。

つまり、類似度算出部２５は、引き続き、ステップＳ２４において、２番目の「ユーザＣ」の要素から、ｂ２＝｛Ｇ０６Ｑ、Ａ４７、Ｆ２４、分散、水素、需要、文献１、文献２、文献５｝、｜ｂ２｜＝９を計数し、ステップＳ２５において、ＮＵ（ユーザＡ）の要素と２番目の「ユーザＣ」の要素が一致するものとして、Ｍ２＝｛Ｇ０６Ｑ、Ａ４７、Ｆ２４、分散、水素、文献１、文献２｝、｜Ｍ２｜＝７を計数し、ステップＳ２６において、ユーザＡとユーザＣのコサイン類似度＝Ｍ２／（√ＮＵａ×√ｂ２）＝７／（√９×√９）＝７／９を算出する。

そして、ステップＳ２８において、類似度算出部２５は、変数ｎが最終番号ｐより大きいと判定した場合、ステップＳ２９に進み、コサイン類似度が最大となる（値がより１に近い）ｎを抽出し、それを変数Ｍａｘ＿ｎに設定する。
図９の例では、ユーザＡとユーザＢのコサイン類似度が４／９であるのに対し、ユーザＡとユーザＣのコサイン類似度は７／９であるため、値がより１に近い、２が変数Ｍａｘ＿ｎに設定される。

ステップＳ３０において、類似度算出部２５は、ＮＵ（ユーザＡ）とＭａｘ＿ｎとなった他の検索ユーザ（この例では、ｎ＝２なのでユーザＣ）の要素を比較し、Ｍａｘ＿ｎとなった他の検索ユーザにあって、ＮＵのユーザにない特許文献を抽出する。
図９の例では、ＮＵ（ユーザＡ）とＭａｘ＿ｎとなった他の検索ユーザ（ユーザＣ）の要素が比較され、そのうちの「文献５」が抽出される。

ステップＳ３１において、類似度算出部２５は、ステップＳ３０の処理で抽出された特許文献が２以上であるか否かを判定し、２以上であると判定した場合、ステップＳ３２に進み、表示文献決定処理を行う。一方、ステップＳ３１において、類似度算出部２５は、抽出した特許文献が１であると判定した場合、図４のステップＳ１５に戻る。

（表示文献決定処理）
ここで、図１０のフローチャートを参照して、図８のステップ３２の表示文献決定処理の詳細について説明する。

ステップＳ４１において、類似度算出部２５は、現在の検索ユーザであるＮＵ（ユーザＡ）が直前に見た文献Ｄｏｃ＿ｕｎの例えば、請求項（保護を受けたい発明を記載した項）や要約（発明の簡単な内容の説明）等を形態素解析する。ＮＵが直前に見た文献とは、図４のステップＳ９の処理で表示が指示された特許文献のことである。また、形態素解析とは、コンピュータ等を用いて日本語を品詞に分解する手法である。

ステップＳ４２において、類似度算出部２５は、ステップＳ４１の処理での形態素解析の結果、名詞、動詞、形容詞、および形容動詞などの単語群を抽出し、それらを要素としてベクトル変数Ｂ_ｕｎに設定する。

例えば、現在の検索ユーザであるＮＵ（ユーザＡ）が直前に見た文献Ｄｏｃ＿ｕｎの請求項の記載が「未読の文献を推薦する特許検索装置」である場合、Ｂ_ｕｎは、_Ｂ_ｕｎ＝｛未読、文献、推薦する、特許、検索、装置｝等となる。

ステップＳ４３において、類似度算出部２５は、図８のステップＳ３０の処理で抽出された複数の特許文献の請求項をそれぞれ形態素解析する。ステップＳ４４において、類似度算出部２５は、ステップＳ４３の処理での形態素解析の結果、名詞、動詞、形容詞、および形容動詞などの単語群を抽出し、それらをベクトルとして特許文献毎にベクトル変数Ａｉに設定する。ここでは、図８のステップＳ３０で抽出された特許文献の数をｘとして、ｉ＝１〜ｘとする。

ステップＳ４５において、類似度算出部２５は、変数ｉを初期化（ｉ＝１）する。ステップＳ４６において、類似度算出部２５は、変数Ｂ_ｕｎ（ユーザＡが直前に見た特許文献の請求項に含まれる単語からなるベクトル）と変数Ａｉ（ユーザＡが未だ見ていない特許文献iの請求項に含まれる単語からなるベクトル）、および、変数Ｂ_ｕｎと変数Ａｉの要素の一致数から、次式（３）に従って、コサイン類似度を算出する。

ステップＳ４７において、類似度算出部２５は、変数ｉを１インクリメント（ｉ＝ｉ＋１）する。ステップＳ４８において、類似度算出部２５は、変数ｉが抽出文献の最終番号ｘより小さい、または同じであるか否かを判定し、ｉ≦ｘ（変数ｉが最終番号ｘより小さい、または同じ）であると判定した場合、ステップＳ４６に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。

そして、ステップＳ４８において、類似度算出部２５は、変数ｉが最終番号ｘより大きいと判定した場合、ステップＳ４９に進み、コサイン類似度が最大となる（値がより１に近い）特許文献を抽出する。これによって、図８のステップＳ３０の処理で、複数の特許文献が抽出された場合にも、各特許文献の請求項に含まれる単語と現在の検索ユーザが直前に見た特許文献の請求項に含まれる単語から類似度が算出され、より類似度の高い特許文献が選択（決定）される。

図４の説明に戻る。ステップＳ１５において、サーバ２の制御部１１（推薦部２６）は、ステップＳ１４の処理で測定されたユーザ間距離が最も近い他のユーザが閲覧し、かつ、現在の検索ユーザが未だ閲覧していない特許文献を、ネットワーク４を介して端末３に推薦（送信）する。
図９の例では、「文献５」に関する情報が端末３に表示（推薦）される。

ステップＳ１２において、サーバ２の制御部１１は、端末３から文献ＩＤを受信していないと判定した場合、ステップＳ１６に進み、端末３から検索終了の指示を受信したか否かをさらに判定し、検索終了の指示を受信していないと判定した場合、ステップＳ１２に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。なお、ステップＳ１６の処理は、ステップＳ８の処理で検索終了の指示が行われた場合に、端末３からネットワーク４を介して検索終了コマンドが送信されてくるため、このコマンドを受信したか否かに応じて判定される。

ステップＳ１７において、端末３の制御部１１は、ネットワーク４を介してサーバ２から送信されてきた、推薦文献（図９の例の場合、「文献５」に関する情報）を受信する。ステップＳ１８において、端末３の制御部１１は、ユーザにより入力部１５を用いて一覧表示の指示が行われたか否か、つまり、特定の特許文献の表示（図示せず）から、再び、図７に示したような特許文献一覧画面４１の表示に戻ることが指示されたか否かを判定する。

ステップＳ１８において、端末３の制御部１１は、ユーザにより一覧表示の指示が行われていないと判定した場合、ステップＳ８に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。

一方、ステップＳ１８において、端末３の制御部１１は、ユーザにより一覧表示の指示が行われたと判定した場合、ステップＳ１９に進み、ステップＳ１７の処理で受信した推薦結果を含む一覧を表示部１６に表示させる。

これにより、例えば、図１１に示すように、特許文献一覧画面４１の一覧表示エリア４２の下方には、「番号Ｋ」の公開番号を持つ「文献Ｋ」が推薦文献として表示エリア４３に表示される。ユーザは、表示エリア４３に表示された推薦文献を確認することで、自分では気付いていないが、閲覧した方が良いと判断された特許文献を容易に知ることができる。

ステップＳ１９の処理の後、ステップＳ９に戻り、上述した処理が繰り返し実行される。また、ステップＳ９において、端末３の制御部１１は、ユーザにより特定の特許文献の表示が指示されていないと判定した場合、ステップＳ８に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。そして、ステップＳ８において、端末３の制御部１１は、ユーザにより検索終了の指示が行われたと判定した場合、文献検索処理を終了する。これにより、検索終了コマンドが、端末３からネットワーク４を介してサーバ２に送信されるため、このコマンドを受信したサーバ２の制御部１１は、ステップＳ１６において、端末３から検索終了の指示を受信したと判定し、処理を終了する。

［本発明の実施の形態における効果］
１．以上のように、現在の検索ユーザと似たような技術分野の特許文献を検索している他のユーザの検索履歴から、閲覧した方が良いとされる特許文献を、現在の検索ユーザに対して推薦することができる。
２．現在の検索ユーザは、自分では気付いていないが、閲覧した方が良いとされる特許文献を容易に知ることができる。

［変形例］
１．以上においては、図１１に示したように、表示エリア４３に推薦文献を表示させるようにしたが、これに限らず、例えば、図１２に示すように、特許文献一覧画面４１の一覧表示エリア４２において、推薦文献の横に、推薦マーク４４を表示させるようにしてもよい。
２．また、図８のステップＳ３２（図１０）において、最も推薦すべき特許文献を１つに決定し、ユーザに推薦するようにしたが、図８のステップＳ３０において、複数の特許文献が抽出された場合には、図１０のステップＳ４６の処理で算出される各特許文献の類似度に応じて、図１２に示す推薦マーク４４の数や形状を変化させ、複数の特許文献を推薦するようにしてもよい。例えば、類似度が最も高い文献Ａには、推薦マーク４４を３つ表示させ、２番目に類似度が高い文献Ｂには、推薦マーク４４を２つ表示させ、３番目に類似度が高い文献Ｃには、推薦マーク４４を１つ表示させる。
３．図４のステップＳ９において、特定文献の表示が指示された場合に、必ず、ステップＳ１０において、文献ＩＤをサーバ２に送信するようにしたが、これに限らず、例えば、特定文献の表示が指示され、かつ、特定文献の表示時間が所定の閾値（表示された文献の内容をある程度読むのに係るであろう時間で適宜設定できる値）以上、または、表示された特定文献の保存や印刷が指示された場合にのみ、文献ＩＤをサーバ２に送信するようにしてもよい。つまり、検索ユーザが、特定の特許文献を、流し読みではなく、気になる文献として読んだと判断した場合にのみ文献ＩＤをサーバ２に送信するようにしてもよい。
４．検索履歴データベース２７に記憶される検索履歴のベクトルでは、同じ要素が重複する場合があるため、それを類似度算出の際の重み付けとして用いるようにしても良い。
５．類似度の算出は、コサイン類似度に限らず、ベクトル間の類似度が算出できるものであれば、適宜使用できる。
６．以上においては、表示文献決定処理の際に、特許文献の請求項や要約等を形態素解析し、特許文献毎にベクトルを設定するようにしたが、予め、特許文献の請求項や要約等を形態素解析し、特許文献毎にベクトルを設定したデータを作成、記憶しておき、そのデータを用いて、コサイン類似度を算出するようにしてもよい。
７．現在の検索ユーザが見ていなくて、ユーザ間距離が最も近い他の検索ユーザが見たことのある文献が存在しない場合は、当該最も近い他の検索ユーザを除外して、図８で示したＭａｘ＿ｎの導出を再度実施するなどして、言わば２番目に近い他の検索ユーザを得て、推薦文献を決定すればよい。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る文献検索システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………文献検索システム
２………サーバ
３………端末
１１………制御部
２１………特許文献データベース
２２………入力受付部
２３………検索部
２４………提示部
２５………類似度算出部
２６………推薦部

Claims

文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段と、
入力される検索キーワードに基づいて前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索手段と、
前記検索結果を提示する提示手段と、
前記提示手段によって提示された前記検索結果から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として記憶する検索履歴記憶手段と、
前記検索履歴記憶手段に記憶されている他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段による算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、推薦する文献推薦手段と、
を備えることを特徴とする文献検索装置。
前記検索履歴は、１又は複数の前記検索キーワードおよび１又は複数の前記文献の文献情報を含み、
前記類似度算出手段は、前記他の検索ユーザの検索履歴に含まれる第１の要素群と、前記現在の検索ユーザの検索履歴に含まれる第２の要素群とを比較することで、前記類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の文献検索装置。
前記文献推薦手段は、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものが複数あった場合、各文献に含まれる単語と、前記現在の検索ユーザが閲覧指示した文献に含まれる単語とを比較することで、類似度が最も高い文献を選択し、推薦する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の文献検索装置。
文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段を備えたコンピュータによる文献検索方法であって、
入力される検索キーワードに基づいて前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索ステップと、
前記検索結果を提示する提示ステップと、
前記提示ステップで提示された前記検索結果から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として検索履歴記憶手段に記憶する検索履歴記憶ステップと、
前記検索履歴記憶手段に記憶された他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度算出ステップによる算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、推薦する文献推薦ステップと、
を含むことを特徴とする文献検索方法。
コンピュータを、
文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段、
入力される検索キーワードに基づいて前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索手段、
前記検索結果を提示する提示手段、
前記提示手段によって提示された前記検索結果から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として記憶する検索履歴記憶手段、
前記検索履歴記憶手段に記憶されている他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出手段、
前記類似度算出手段による算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、推薦する文献推薦手段、
として機能させるためのプログラム。
サーバと端末とがネットワークを介して接続される文献検索システムであって、
前記サーバは、
文献に関する情報を記憶する文献情報記憶手段と、
前記端末から送信されてきた検索キーワードに基づいて、前記文献情報記憶手段を検索し、前記検索キーワードに一致する前記文献に関する情報を検索結果として得る検索手段と、
前記検索結果を前記端末に提示する提示手段と、
前記端末から、文献の閲覧が指示された場合、前記検索キーワードおよび閲覧が指示された前記文献の文献情報を紐付けて検索ユーザごとに検索履歴として記憶する検索履歴記憶手段と、
前記検索履歴記憶手段に記憶されている他の検索ユーザの検索履歴と、現在の検索ユーザの検索履歴とから検索履歴の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段による算出の結果、前記現在の検索ユーザと類似度が最も高い他の検索ユーザが閲覧した文献であって、前記現在の検索ユーザが閲覧していないものを取得し、前記端末に推薦する文献推薦手段と、
を備え、
前記端末は、
検索キーワードの入力を受付け、前記サーバに送信するキーワード入力手段と、
前記サーバから提示される前記検索結果を受信し、表示する検索結果表示手段と、
前記検索結果表示手段に表示された前記検索結果から、前記文献の閲覧が指示された場合、前記サーバから推薦された文献を受信し、表示する推薦結果表示手段と、
を備えることを特徴とする文献検索システム。