JP6075051B2 - Server apparatus, electronic conference system, and program - Google Patents

Server apparatus, electronic conference system, and program Download PDF

Info

Publication number
JP6075051B2
JP6075051B2 JP2012273543A JP2012273543A JP6075051B2 JP 6075051 B2 JP6075051 B2 JP 6075051B2 JP 2012273543 A JP2012273543 A JP 2012273543A JP 2012273543 A JP2012273543 A JP 2012273543A JP 6075051 B2 JP6075051 B2 JP 6075051B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
document
similarity determination
correlation
similarity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2012273543A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2014119874A (en
Inventor
真紀 山際
真紀 山際
貴弘 野崎
貴弘 野崎
本田 正
正 本田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2012273543A priority Critical patent/JP6075051B2/en
Publication of JP2014119874A publication Critical patent/JP2014119874A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6075051B2 publication Critical patent/JP6075051B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本発明は、サーバ装置、電子会議システム及びプログラムに関する。   The present invention relates to a server device, an electronic conference system, and a program.

ユーザが指定した文書に関連する関連文書を、データベース等に記憶されている文書群の中から検索する技術が知られている。例えば、特許文献1には、文書のログに含まれる文字列と他の文書のログに含まれる文字列との相違を表す距離を算出することにより、当該文書に関連する他の文書を検索する技術が開示されている。   There is known a technique for retrieving a related document related to a document designated by a user from a document group stored in a database or the like. For example, in Patent Document 1, another document related to the document is searched by calculating a distance representing a difference between a character string included in the log of the document and a character string included in the log of another document. Technology is disclosed.

しかしながら、上述したような従来技術では、文書群における各文書の題名や内容が共通化する傾向にある場合、ユーザが期待するような関連文書が検索されない可能性がある。例えば、電子会議で使用される会議資料や議事録などのように、継続して行われている複数回の電子会議それぞれの会議資料や議事録が文書群に含まれている場合、これらの電子会議の会議資料や議事録ばかり関連文書として検索されてしまう。   However, in the related art as described above, when the titles and contents of the documents in the document group tend to be shared, there is a possibility that related documents as expected by the user may not be searched. For example, if a document group includes meeting materials and minutes of multiple ongoing electronic meetings, such as meeting materials and minutes used in electronic meetings, these electronic documents Only meeting materials and minutes of meetings are searched as related documents.

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、検索精度を高めることが可能なサーバ装置、電子会議システム及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a server device, an electronic conference system, and a program that can improve search accuracy.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかるサーバ装置は、電子会議に関する文書毎に、当該文書に関する1以上の情報及び当該電子会議に関する1以上の情報を含む第1類似判断情報、及び前記第1類似判断情報とは異なる情報を含む第2類似判断情報を生成する第1生成部と、前記第1類似判断情報毎に、当該第1類似判断情報に含まれる各情報と他の第1類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第1類似判断情報が示す文書と当該他の第1類似判断情報が示す文書との類似度を算出するとともに、前記第2類似判断情報毎に、当該第2類似判断情報に含まれる各情報と他の第2類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第2類似判断情報が示す文書と当該他の第2類似判断情報が示す文書との類似度を算出する算出部と、前記複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第1相関情報を生成するとともに、前記複数の第2類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第2相関情報を生成する第2生成部と、生成された前記第1相関情報及び前記第2相関情報を記憶する相関情報記憶部と、前記第1相関情報及び前記第2相関情報の少なくともいずれかを用いて、対象文書に関連する関連文書を検索する検索部と、検索された前記関連文書を配信する配信部と、を備える。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, a server device according to an aspect of the present invention includes, for each document related to an electronic conference, one or more information related to the document and one or more information related to the electronic conference. Included in the first similarity determination information for each first similarity determination information and a first generation unit that generates second similarity determination information including information different from the first similarity determination information and the first similarity determination information The degree of coincidence between each piece of information and each piece of information included in the other first similarity determination information is calculated, and the similarity between the document indicated by the first similarity determination information and the document indicated by the other first similarity determination information is calculated. Calculating the degree of coincidence between each piece of information included in the second similarity determination information and each piece of information included in the other second similarity determination information for each second similarity determination information. The document indicated by the information and the other second similarity determination A calculation unit for calculating a similarity between documents represented by the broadcast based on the similarity between documents showing each of the plurality of first similarity determination information, the first correlation information indicating a correlation between the plurality of documents A second generation unit that generates second correlation information indicating a correlation between the plurality of documents based on the similarity between the documents indicated by each of the plurality of second similarity determination information . Retrieval for searching for a related document related to a target document using a correlation information storage unit that stores the first correlation information and the second correlation information, and at least one of the first correlation information and the second correlation information A distribution unit that distributes the retrieved related document .

また、本発明の別の態様にかかる電子会議システムは、電子会議に関する文書毎に、当該文書に関する1以上の情報及び当該電子会議に関する1以上の情報を含む第1類似判断情報、及び前記第1類似判断情報とは異なる情報を含む第2類似判断情報を生成する第1生成部と、前記第1類似判断情報毎に、当該第1類似判断情報に含まれる各情報と他の第1類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第1類似判断情報が示す文書と当該他の第1類似判断情報が示す文書との類似度を算出するとともに、前記第2類似判断情報毎に、当該第2類似判断情報に含まれる各情報と他の第2類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第2類似判断情報が示す文書と当該他の第2類似判断情報が示す文書との類似度を算出する算出部と、前記複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第1相関情報を生成するとともに、前記複数の第2類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第2相関情報を生成する第2生成部と、生成された前記第1相関情報及び前記第2相関情報を記憶する相関情報記憶部と、前記第1相関情報及び前記第2相関情報の少なくともいずれかを用いて、対象文書に関連する関連文書を検索する検索部と、検索された前記関連文書を配信する配信部と、を備える。 The electronic conferencing system according to another aspect of the present invention includes, for each document related to an electronic conference, first similarity determination information including one or more information related to the document and one or more information related to the electronic conference , and the first A first generation unit that generates second similarity determination information including information different from the similarity determination information, and each information included in the first similarity determination information and another first similarity determination for each of the first similarity determination information The degree of coincidence with each information included in the information is calculated to calculate the degree of similarity between the document indicated by the first similarity determination information and the document indicated by the other first similarity determination information , and the second similarity determination information Every time, the degree of coincidence between each piece of information included in the second similarity determination information and each piece of information included in the other second similarity determination information is calculated, and the document indicated by the second similarity determination information and the other second Calculate the similarity to the document indicated by the similarity judgment information A calculation unit that, based on the similarity between documents showing each of the plurality of first similarity determination information, and generates a first correlation information indicating a correlation between the plurality of documents, the plurality of second similar A second generation unit configured to generate second correlation information indicating a correlation between the plurality of documents based on a similarity between documents indicated by the determination information; and the generated first correlation information and the second correlation A correlation information storage unit for storing information; a search unit for searching for a related document related to a target document using at least one of the first correlation information and the second correlation information; and the searched related document A distribution unit for distribution .

また、本発明の別の態様にかかるプログラムは、電子会議に関する文書毎に、当該文書に関する1以上の情報及び当該電子会議に関する1以上の情報を含む第1類似判断情報、及び前記第1類似判断情報とは異なる情報を含む第2類似判断情報を生成する第1生成ステップと、前記第1類似判断情報毎に、当該第1類似判断情報に含まれる各情報と他の第1類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第1類似判断情報が示す文書と当該他の第1類似判断情報が示す文書との類似度を算出するとともに、前記第2類似判断情報毎に、当該第2類似判断情報に含まれる各情報と他の第2類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第2類似判断情報が示す文書と当該他の第2類似判断情報が示す文書との類似度を算出する算出ステップと、前記複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第1相関情報を生成するとともに、前記複数の第2類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第2相関情報を生成する第2生成ステップと、生成された前記第1相関情報及び前記第2相関情報を記憶する相関情報記憶ステップと、前記第1相関情報及び前記第2相関情報の少なくともいずれかを用いて、対象文書に関連する関連文書を検索する検索ステップと、検索された前記関連文書を配信する配信ステップと、をコンピュータに実行させるためのものである。 The program according to another aspect of the present invention provides, for each document related to an electronic conference, first similarity determination information including one or more information related to the document and one or more information related to the electronic conference , and the first similarity determination. A first generation step of generating second similarity determination information including information different from the information, and each information included in the first similarity determination information and other first similarity determination information for each of the first similarity determination information The degree of coincidence with each included information is calculated to calculate the degree of similarity between the document indicated by the first similarity determination information and the document indicated by the other first similarity determination information, and for each second similarity determination information. The degree of coincidence between the information included in the second similarity determination information and the information included in the other second similarity determination information is calculated, and the document indicated by the second similarity determination information and the other second similarity determination Calculate similarity to document indicated by information A calculation step that, based on the similarity between documents showing each of the plurality of first similarity determination information, and generates a first correlation information indicating a correlation between the plurality of documents, the plurality of second similar A second generation step of generating second correlation information indicating a correlation between the plurality of documents based on the similarity between the documents indicated by the determination information; and the generated first correlation information and the second correlation A correlation information storing step for storing information; a search step for searching for a related document related to a target document using at least one of the first correlation information and the second correlation information; and the searched related document The distribution step of distributing is for causing a computer to execute.

本発明によれば、検索精度を高めることが可能であるという効果を奏する。   According to the present invention, it is possible to improve the search accuracy.

図1は、本実施形態の電子会議システムの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the electronic conference system according to the present embodiment. 図2は、本実施形態のサーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the server apparatus according to the present embodiment. 図3は、本実施形態の文書テーブルの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a document table according to the present embodiment. 図4は、本実施形態の全文検索テーブルの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of the full text search table of the present embodiment. 図5は、本実施形態の会議テーブルの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a conference table according to the present embodiment. 図6は、本実施形態の機器テーブルの一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a device table according to the present embodiment. 図7は、本実施形態のユーザテーブルの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a user table according to the present embodiment. 図8は、本実施形態の部署テーブルの一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a department table according to the present embodiment. 図9は、本実施形態の第1類似判断情報の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the first similarity determination information according to the present embodiment. 図10は、本実施形態の値の一致度に応じたポイントの算出例の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of a calculation example of points according to the degree of coincidence of values according to the present embodiment. 図11は、本実施形態の値数に応じたポイントの算出例の説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram of a calculation example of points according to the number of values of the present embodiment. 図12は、本実施形態の第1相関情報の生成手法の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the first correlation information generation method according to the present embodiment. 図13は、本実施形態の第1相関情報の生成手法の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the first correlation information generation method according to the present embodiment. 図14は、本実施形態の第1相関情報による関連文書の検索手法の一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a related document search method using first correlation information according to the present embodiment. 図15は、本実施形態の検索履歴テーブルの一例を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a search history table according to the present embodiment. 図16は、本実施形態の変更後の第1類似判断情報の一例を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the first similarity determination information after the change of the present embodiment. 図17は、本実施形態の更新後の第1相関情報による関連文書の検索手法の一例を示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a related document search method based on the first correlation information after the update according to the present embodiment. 図18は、本実施形態の第1相関情報による距離変更後の関連文書の検索手法の一例を示す図である。FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a related document search method after a distance change using the first correlation information according to the present embodiment. 図19は、本実施形態の端末装置の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 19 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the terminal device according to the present embodiment. 図20は、本実施形態の電子会議システムで行われる相関情報の生成及び更新処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of a flow of correlation information generation and update processing performed in the electronic conference system according to the present embodiment. 図21は、本実施形態の電子会議システムで行われる関連文書の配信処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of a flow of related document distribution processing performed in the electronic conference system according to the present embodiment. 図22は、変形例のキーワードテーブルの一例を示す図である。FIG. 22 is a diagram illustrating an example of a keyword table according to a modification. 図23は、本実施形態及び変形例のサーバ装置及び端末装置のハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the server device and the terminal device according to the present embodiment and the modification.

以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかるサーバ装置、電子会議システム及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of a server device, an electronic conference system, and a program according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

まず、本実施形態の電子会議システムの構成について説明する。   First, the configuration of the electronic conference system of this embodiment will be described.

図1は、本実施形態の電子会議システム1の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、電子会議システム1は、サーバ装置10と、PC20−1と、ノートPC20−2と、タブレット20−3と、スマートフォン20−4と、プロジェクタ30とを、備える。   FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the electronic conference system 1 of the present embodiment. As shown in FIG. 1, the electronic conference system 1 includes a server device 10, a PC 20-1, a notebook PC 20-2, a tablet 20-3, a smartphone 20-4, and a projector 30.

サーバ装置10、PC20−1、ノートPC20−2、タブレット20−3、スマートフォン20−4、及びプロジェクタ30は、ネットワーク2を介して接続されている。ネットワーク2は、例えば、LAN(Local Area Network)、VPN(Virtual Private Network)、又はインターネットなどにより実現できる。   The server device 10, the PC 20-1, the notebook PC 20-2, the tablet 20-3, the smartphone 20-4, and the projector 30 are connected via the network 2. The network 2 can be realized by, for example, a LAN (Local Area Network), a VPN (Virtual Private Network), or the Internet.

サーバ装置10は、電子会議を管理するものであり、サーバ用の電子会議プログラムがインストールされたコンピュータなどにより実現できる。なお、サーバ装置10は、1台のコンピュータで構成されていても複数台のコンピュータで構成されていてもよい。具体的には、サーバ装置10は、電子会議の登録、編集、及び削除や、電子会議で使用される文書(会議資料や議事録)や情報の登録、更新、削除、及び配信などを行う。なお、以下では、文書の配信を主に説明する。   The server device 10 manages an electronic conference, and can be realized by a computer installed with an electronic conference program for a server. Note that the server device 10 may be composed of one computer or a plurality of computers. Specifically, the server device 10 performs registration, editing, and deletion of electronic conferences, registration, update, deletion, and distribution of documents (meeting materials and minutes) and information used in electronic conferences. Hereinafter, document distribution will be mainly described.

PC20−1、ノートPC20−2、タブレット20−3、及びスマートフォン20−4は、いずれも、電子会議で使用可能な端末装置であり、クライアント用の電子会議プログラムがインストールされたコンピュータなどにより実現できる。以下の説明では、PC20−1、ノートPC20−2、タブレット20−3、及びスマートフォン20−4を各々区別する必要がない場合は、端末装置20と称して説明する場合がある。   The PC 20-1, the notebook PC 20-2, the tablet 20-3, and the smartphone 20-4 are all terminal devices that can be used in an electronic conference, and can be realized by a computer in which an electronic conference program for clients is installed. . In the following description, when there is no need to distinguish between the PC 20-1, the notebook PC 20-2, the tablet 20-3, and the smartphone 20-4, the terminal device 20 may be referred to.

具体的には、端末装置20は、サーバ装置10との間で通信を確立することで、サーバ装置10に対して、電子会議の登録要求、編集要求、及び削除要求や、電子会議で使用される文書や情報の登録要求、更新要求、削除要求、及び配信要求などを行う。   Specifically, the terminal device 20 is used in an electronic conference registration request, edit request, and deletion request, or an electronic conference, with respect to the server device 10 by establishing communication with the server device 10. Requests for registration and update of documents and information, requests for deletion, and requests for distribution.

プロジェクタ30は、端末装置20から、端末装置20で表示している画面及び当該画面の投影要求を受信すると、受信した画面をスクリーン(図示省略)等の投影媒体に投影する。   When the projector 30 receives a screen displayed on the terminal device 20 and a projection request for the screen from the terminal device 20, the projector 30 projects the received screen onto a projection medium such as a screen (not shown).

図2は、本実施形態のサーバ装置10の構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、サーバ装置10は、通信部110と、操作部120と、表示部130と、記憶部140と、制御部150とを、備える。   FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the server device 10 according to the present embodiment. As illustrated in FIG. 2, the server device 10 includes a communication unit 110, an operation unit 120, a display unit 130, a storage unit 140, and a control unit 150.

通信部110は、ネットワーク2を介して端末装置20などの外部機器と通信するものであり、NIC(Network Interface Card)などの通信装置により実現できる。   The communication unit 110 communicates with an external device such as the terminal device 20 via the network 2 and can be realized by a communication device such as a NIC (Network Interface Card).

操作部120は、各種操作の入力を行うものであり、キーボード、マウス、タッチパッド、及びタッチパネルなどの入力装置により実現できる。   The operation unit 120 inputs various operations and can be realized by an input device such as a keyboard, a mouse, a touch pad, and a touch panel.

表示部130は、各種画面を表示するものであり、液晶ディスプレイやタッチパネル式ディスプレイなどの表示装置により実現できる。   The display unit 130 displays various screens and can be realized by a display device such as a liquid crystal display or a touch panel display.

記憶部140は、サーバ装置10で実行されるサーバ用の電子会議プログラムなどの各種プログラムやサーバ装置10で行われる各種処理に使用されるデータなどを記憶する。記憶部140は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、メモリカード、光ディスク、ROM(Read Only Memory)、及びRAM(Random Access Memory)などの磁気的、光学的、又は電気的に記憶可能な記憶装置により実現できる。   The storage unit 140 stores various programs such as a server electronic conference program executed by the server apparatus 10 and data used for various processes performed by the server apparatus 10. The storage unit 140 is, for example, a magnetic, optical, or electrical device such as a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), a memory card, an optical disk, a read only memory (ROM), and a random access memory (RAM). This can be realized by a storage device that can be stored.

記憶部140は、参照情報記憶部141と、類似判断情報記憶部143と、相関情報記憶部145とを、含む。   The storage unit 140 includes a reference information storage unit 141, a similarity determination information storage unit 143, and a correlation information storage unit 145.

参照情報記憶部141は、電子会議で使用される文書に関する1以上の情報を含む文書情報で構成される文書テーブル、電子会議に関する1以上の情報を含む会議情報で構成される会議テーブル、電子会議で使用される機器に関する1以上の情報を含む機器情報で構成される機器テーブル、及び電子会議に参加するユーザに関する1以上の情報を含むユーザ情報で構成されるユーザテーブルなどの各種テーブルを記憶する。   The reference information storage unit 141 includes a document table including document information including one or more information regarding documents used in the electronic conference, a conference table including conference information including one or more information regarding the electronic conference, and the electronic conference. Various tables such as a device table composed of device information including one or more pieces of information related to devices used in the Internet and a user table composed of user information including one or more pieces of information related to users participating in the electronic conference are stored. .

図3は、本実施形態の文書テーブルの一例を示す図である。図3に示す例では、文書テーブルは、文書IDと、文書名と、作成者と、作成日と、全文検索データと、頻出キーワードと、使用履歴とを、対応付けた文書情報で構成されている。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a document table according to the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 3, the document table includes document information in which a document ID, a document name, a creator, a creation date, full-text search data, a frequent keyword, and a usage history are associated with each other. Yes.

文書IDは、文書の識別子である。文書名は、文書の題名である。作成者は、文書を作成したユーザの名前やアカウントである。作成日は、文書が作成された日付である。全文検索データは、後述の全文検索テーブルを構成する全文検索情報の全文検索IDが設定され、当該全文検索IDが示す全文検索情報が参照される。頻出キーワードは、全文検索データでの出現頻度が高いキーワードである。使用履歴は、後述の会議テーブルを構成する会議情報の会議IDや後述の機器テーブルを構成する機器情報の機器IDが設定され、当該会議IDが示す会議情報や当該機器IDが示す機器情報が参照される。使用履歴は、別テーブルとしてもよい。なお、各情報において、「null」が設定されている場合、当該情報が存在しないことを表す。但し、文書情報は、これらの情報に限定されるものではない。   The document ID is a document identifier. The document name is the title of the document. The creator is the name or account of the user who created the document. The creation date is the date when the document was created. In the full-text search data, a full-text search ID of full-text search information constituting a full-text search table described later is set, and the full-text search information indicated by the full-text search ID is referred to. Frequent keywords are keywords that appear frequently in the full-text search data. In the usage history, a conference ID of conference information constituting a conference table described later and a device ID of device information configuring a device table described later are set, and the conference information indicated by the conference ID and the device information indicated by the device ID are referred to. Is done. The usage history may be a separate table. In each information, when “null” is set, it indicates that the information does not exist. However, the document information is not limited to such information.

図4は、本実施形態の全文検索テーブルの一例を示す図である。図4に示す例では、全文検索テーブルは、全文検索IDと、文書IDと、全文検索データと、キーワードとを、対応付けた全文検索情報で構成されている。   FIG. 4 is a diagram showing an example of the full text search table of the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 4, the full-text search table includes full-text search information in which full-text search IDs, document IDs, full-text search data, and keywords are associated with each other.

全文検索IDは、全文検索データの識別子である。文書IDは、前述の文書テーブルを構成する文書情報の文書IDが設定される。全文検索データは、文書IDが示す文書の全テキストデータであり、例えばOCR(Optical Character Reader)処理された文字列であるが、図4に示す例では、図示を省略している。キーワードは、全文検索データでの出現回数が所定回数以上の文字列である。但し、全文検索情報は、これらの情報に限定されるものではない。   The full text search ID is an identifier of full text search data. As the document ID, the document ID of the document information constituting the document table is set. The full-text search data is all text data of the document indicated by the document ID, and is, for example, a character string that has been subjected to OCR (Optical Character Reader) processing, but is not illustrated in the example illustrated in FIG. The keyword is a character string that appears more than a predetermined number of times in the full-text search data. However, the full text search information is not limited to such information.

全文検索情報は、文書情報から参照される。例えば、文書情報の全文検索データにおいて、[全文検索データ.1]が設定されている場合、全文検索IDが「1」の全文検索情報が参照される。   Full-text search information is referenced from document information. For example, in the full text search data of document information, [full text search data. 1] is set, the full-text search information whose full-text search ID is “1” is referred to.

図5は、本実施形態の会議テーブルの一例を示す図である。図5に示す例では、会議テーブルは、会議IDと、会議名と、回数と、主催者と、参加者と、文書と、関連リンクと、日時と、会議場所と、会議内容と、アジェンダと、頻出キーワードとを、対応付けた会議情報で構成されている。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a conference table according to the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 5, the conference table includes a conference ID, a conference name, the number of times, an organizer, a participant, a document, a related link, a date, a conference location, a conference content, an agenda, and the like. The conference information is associated with the frequent keywords.

会議IDは、会議の識別子である。会議名は、会議の題名である。回数は、会議の回数である。主催者は、会議を主催するユーザの名前やアカウントである。参加者は、主催者以外の会議の出席者の名前やアカウントである。文書は、会議に関する文書であり、前述の文書テーブルを構成する文書情報の文書IDが設定される。関連リンクは例えばURL(Uniform Resource Locator)などのリンク情報である。日時は、会議が開催される日付や時間である。会議場所は、会議室などの会議が開催される場所である。会議内容は、会議の内容であり、例えば、会議の音声データなどである。アジェンダは、会議のアジェンダである。頻出キーワードは、会議内容での出現回数が所定回数以上の文字列である。なお、各情報において、「null」が設定されている場合、当該情報が存在しないことを表す。但し、会議情報は、これらの情報に限定されるものではない。例えば、会議で使用した使用機器等の情報を含めてもよい。この場合、使用機器は、後述の機器テーブルを構成する機器情報の機器IDが設定され、当該機器IDが示す機器情報が参照される。   The conference ID is a conference identifier. The meeting name is the title of the meeting. The number of times is the number of meetings. The organizer is the name or account of the user who hosts the conference. A participant is the name or account of a meeting attendee other than the organizer. The document is a document related to the conference, and the document ID of the document information constituting the document table is set. The related link is link information such as a URL (Uniform Resource Locator). The date and time is the date and time when the conference is held. The meeting place is a place where a meeting such as a meeting room is held. The content of the conference is the content of the conference, for example, audio data of the conference. The agenda is the conference agenda. A frequent keyword is a character string that appears more than a predetermined number of times in the content of a meeting. In each information, when “null” is set, it indicates that the information does not exist. However, the conference information is not limited to such information. For example, information on devices used in the conference may be included. In this case, the device ID of the device information constituting the device table described later is set for the device used, and the device information indicated by the device ID is referred to.

会議情報は、文書情報から参照される。例えば、文書情報の使用履歴において、[会議.1]が設定されている場合、会議IDが「1」の会議情報が参照される。   The conference information is referenced from the document information. For example, in the usage history of document information, [Conference. 1] is set, the conference information whose conference ID is “1” is referred to.

図6は、本実施形態の機器テーブルの一例を示す図である。図6に示す例では、機器テーブルは、機器IDと、機器名と、場所と、IPアドレスとを、対応付けた機器情報で構成されている。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a device table according to the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 6, the device table includes device information in which a device ID, a device name, a location, and an IP address are associated with each other.

機器IDは、機器の識別子である。機器名は、機器の名前である。場所は、機器が設置された場所である。IPアドレスは、機器のIPアドレスである。なお、各情報において、「null」が設定されている場合、当該情報が存在しないことを表す。但し、機器情報は、これらの情報に限定されるものではない。   The device ID is a device identifier. The device name is the name of the device. The place is the place where the device is installed. The IP address is the IP address of the device. In each information, when “null” is set, it indicates that the information does not exist. However, the device information is not limited to such information.

機器情報は、文書情報から参照される。例えば、文書情報の使用履歴において、[機器.1]が設定されている場合、機器IDが「1」の機器情報が参照される。同様に、機器情報は、会議情報から参照されてもよい。例えば、会議情報の使用機器において、[機器.1]が設定されている場合、機器IDが「1」の機器情報が参照される。   The device information is referenced from the document information. For example, in the usage history of document information, [Device. 1] is set, the device information with the device ID “1” is referred to. Similarly, the device information may be referred to from the conference information. For example, in a device using conference information, [device. 1] is set, the device information with the device ID “1” is referred to.

図7は、本実施形態のユーザテーブルの一例を示す図である。図7に示す例では、ユーザIDと、ユーザと、所属部署とを、対応付けたユーザ情報で構成されている。但し、ユーザ情報は、これらの情報に限定されるものではない。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a user table according to the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 7, the user ID, the user, and the department to which the user belongs are associated with user information. However, the user information is not limited to such information.

ユーザIDは、ユーザの識別子である。ユーザは、ユーザの名前やアカウントである。所属部署は、後述の部署テーブルを構成する部署情報の部署IDが設定され、当該部署IDが示す部署情報が参照される。   The user ID is a user identifier. A user is a user name or account. The department ID of the department information constituting the department table described later is set for the department to which the department belongs, and the department information indicated by the department ID is referred to.

図8は、本実施形態の部署テーブルの一例を示す図である。図8に示す例では、部署テーブルは、部署IDと、部署名とを、対応付けた部署情報で構成されている。但し、部署情報は、これらの情報に限定されるものではない。部署IDは、部署の識別子である、部署名は、部署の名前である。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a department table according to the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 8, the department table includes department information in which a department ID and a department name are associated with each other. However, the department information is not limited to such information. The department ID is an identifier of the department, and the department name is the name of the department.

部署情報は、ユーザ情報から参照される。例えば、ユーザ情報の所属部署において、[部署.2]が設定されている場合、部署IDが「2」の部署情報が参照される。   The department information is referred to from the user information. For example, in the department to which the user information belongs, [Department. 2] is set, the department information with the department ID “2” is referred to.

類似判断情報記憶部143及び相関情報記憶部145の詳細については、後述する。   Details of the similarity determination information storage unit 143 and the correlation information storage unit 145 will be described later.

制御部150は、サーバ装置10の各部を制御するものであり、CPU(Central Processing Unit)などの制御装置により実現できる。制御部150は、登録部151と、第1生成部153と、算出部155と、第2生成部157と、検索部159と、配信部161とを、含む。ここで、制御部150は、記憶部140に記憶されているサーバ用の電子会議プログラムを起動(実行)することにより、登録部151、第1生成部153、算出部155、第2生成部157、検索部159、及び配信部161をソフトウェアとして実現する。   The control unit 150 controls each unit of the server device 10 and can be realized by a control device such as a CPU (Central Processing Unit). The control unit 150 includes a registration unit 151, a first generation unit 153, a calculation unit 155, a second generation unit 157, a search unit 159, and a distribution unit 161. Here, the control unit 150 activates (executes) the electronic conference program for the server stored in the storage unit 140, whereby the registration unit 151, the first generation unit 153, the calculation unit 155, and the second generation unit 157. The search unit 159 and the distribution unit 161 are realized as software.

登録部151は、参照情報記憶部141に記憶されている各テーブルの情報を登録する。具体的には、登録部151は、端末装置20からの電子会議の登録要求、編集要求、及び削除要求や、電子会議で使用される文書や情報の登録要求、更新要求、削除要求、及び配信要求に従って、参照情報記憶部141に記憶されている各テーブルの情報の登録、更新、及び削除を行う。   The registration unit 151 registers information of each table stored in the reference information storage unit 141. Specifically, the registration unit 151 requests registration, editing, and deletion of electronic conferences from the terminal device 20, registration requests, update requests, deletion requests, and distribution of documents and information used in electronic conferences. Registration, update, and deletion of information in each table stored in the reference information storage unit 141 are performed in accordance with the request.

例えば、会議前には、端末装置20から電子会議の登録要求、編集要求、及び削除要求が行われるので、登録部151は、会議テーブルを構成する会議情報の登録、更新、及び削除を行う。同様に会議前には、端末装置20から電子会議で使用される文書や情報の登録要求、編集要求、及び削除要求が行われるので、登録部151は、文書テーブルを構成する文書情報、機器テーブルを構成する機器情報、及びユーザテーブルを構成するユーザ情報の登録、更新、及び削除を行う。   For example, since a registration request, an edit request, and a deletion request for an electronic conference are made from the terminal device 20 before the conference, the registration unit 151 registers, updates, and deletes the conference information that configures the conference table. Similarly, since registration requests, edit requests, and delete requests for documents and information used in the electronic conference are made from the terminal device 20 before the conference, the registration unit 151 includes the document information and device table constituting the document table. Registration, update, and deletion of the device information constituting the user information and the user information constituting the user table.

また例えば、会議が開始されると、当該会議で使用されている端末装置20やプロジェクタ30から機器情報が送信されるので、登録部151は、会議テーブルを構成する会議情報に含まれる使用機器を登録又は更新する。   In addition, for example, when a conference is started, device information is transmitted from the terminal device 20 or the projector 30 used in the conference. Therefore, the registration unit 151 selects the used device included in the conference information constituting the conference table. Register or update.

また例えば、会議中に、端末装置20から文書の配信要求が行われると、後述の配信部161が、参照情報記憶部141から当該文書を取得して端末装置20に配信するので、登録部151は、文書テーブルを構成する文書情報に含まれる使用履歴を登録又は更新し、会議テーブルを構成する会議情報に含まれる文書を登録又は更新する。文書の配信要求は、会議テーブルを構成する会議情報に含まれる文書の配信を要求するものであってもよいし、会議テーブルを構成する会議情報に含まれない文書の配信を要求するものであってもよい。   Further, for example, when a document distribution request is made from the terminal device 20 during a meeting, the distribution unit 161 described later acquires the document from the reference information storage unit 141 and distributes the document to the terminal device 20, so the registration unit 151. Registers or updates the usage history included in the document information constituting the document table, and registers or updates the document included in the conference information constituting the conference table. The document distribution request may be a request for distribution of a document included in the conference information constituting the conference table, or a request for distribution of a document not included in the conference information configuring the conference table. May be.

第1生成部153は、電子会議に関する文書毎に、当該文書に関する1以上の情報及び当該電子会議に関する1以上の情報を含む第1類似判断情報を生成し、類似判断情報記憶部143に記憶する。具体的には、第1生成部153は、参照情報記憶部141に記憶されている各テーブルの情報を参照して、第1類似判断情報を生成する。   For each document related to the electronic conference, the first generation unit 153 generates first similarity determination information including one or more information related to the document and one or more information related to the electronic conference, and stores the first similarity determination information in the similarity determination information storage unit 143. . Specifically, the first generation unit 153 generates first similarity determination information with reference to the information of each table stored in the reference information storage unit 141.

ここで、本実施形態では、文書に関する情報は、文書情報の各情報及び全文検索情報の各情報となっており、会議に関する情報は、会議情報の各情報及び機器情報の各情報となっているが、これに限定されるものではない。例えば、文書情報や会議情報において、ユーザ情報を参照するようにすれば、文書に関する情報や会議に関する情報に、ユーザ情報の各情報及び部署情報の各情報も含めることができる。   Here, in the present embodiment, the information about the document is each information of the document information and each information of the full text search information, and the information about the meeting is each information of the meeting information and each information of the device information. However, the present invention is not limited to this. For example, if user information is referred to in document information or meeting information, each information on user information and each information on department information can be included in information on documents and information on meetings.

図9は、本実施形態の第1類似判断情報の一例を示す図である。図9に示す例では、類似判断情報は、文書情報の文書ID、文書情報の文書名、会議情報の会議名、文書情報の作成者、会議情報の参加者、及び会議情報の使用機器を対応付けた情報となっている。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the first similarity determination information according to the present embodiment. In the example shown in FIG. 9, the similarity determination information corresponds to the document ID of the document information, the document name of the document information, the meeting name of the meeting information, the creator of the document information, the participants of the meeting information, and the devices using the meeting information. It is information attached.

また第1生成部153は、電子会議に関する文書毎に、第1類似判断情報とは異なる情報を含む第2類似判断情報も生成し、類似判断情報記憶部143に記憶する。つまり、第1生成部153は、図9に示す類似判断情報とは、異なる情報を含む第2類似判断情報も生成する。   The first generation unit 153 also generates second similarity determination information including information different from the first similarity determination information for each document related to the electronic conference, and stores the second similarity determination information in the similarity determination information storage unit 143. In other words, the first generation unit 153 also generates second similarity determination information including information different from the similarity determination information illustrated in FIG.

なお、第1生成部153は、会議前に第1類似判断情報や第2類似判断情報を生成するものとするが、生成タイミングはこれに限定されるものではない。また第1生成部153は、会議の進行に伴い、参照情報記憶部141に記憶されている各テーブルの情報が更新されれば、第1類似判断情報や第2類似判断情報も更新する。   In addition, although the 1st production | generation part 153 shall produce | generate 1st similarity judgment information and 2nd similarity judgment information before a meeting, a production | generation timing is not limited to this. Moreover, if the information of each table memorize | stored in the reference information memory | storage part 141 is updated with the progress of a meeting, the 1st production | generation part 153 will also update 1st similarity judgment information and 2nd similarity judgment information.

算出部155は、第1生成部153により生成された第1類似判断情報毎に、当該第1類似判断情報に含まれる各情報と他の第1類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第1類似判断情報が示す文書と当該他の第1類似判断情報が示す文書との類似度を算出する。   For each first similarity determination information generated by the first generation unit 153, the calculation unit 155 determines the degree of coincidence between each piece of information included in the first similarity determination information and each piece of information included in the other first similarity determination information. And the degree of similarity between the document indicated by the first similarity determination information and the document indicated by the other first similarity determination information is calculated.

例えば、算出部155は、類似判断情報記憶部143から2つの第1類似判断情報を取得する。ここで、算出部155は、2つの第1類似判断情報を文書ID順に取得してもよいし、無作為に取得してもよいし、所定の規則に従って取得してもよい。そして算出部155は、取得した2つの第1類似判断情報それぞれに含まれる各情報間で、値の一致度や値数に応じたポイントを算出し、算出した各情報間のポイントを合計して、2つの第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度を算出する。算出部155は、第1類似判断情報の全てのペアの類似度を算出するまでこの処理を繰り返す。   For example, the calculation unit 155 acquires two pieces of first similarity determination information from the similarity determination information storage unit 143. Here, the calculation unit 155 may acquire the two pieces of first similarity determination information in the order of document IDs, may be acquired randomly, or may be acquired according to a predetermined rule. Then, the calculation unit 155 calculates points according to the degree of coincidence of values and the number of values between each piece of information included in each of the acquired two first similarity determination information, and totals the points between the calculated pieces of information. The similarity between the documents indicated by each of the two first similarity determination information is calculated. The calculation unit 155 repeats this process until the similarities of all pairs of the first similarity determination information are calculated.

図10は、本実施形態の値の一致度に応じたポイントの算出例の説明図であり、図11は、本実施形態の値数に応じたポイントの算出例の説明図である。図10に示す例では、算出部155は、情報がキーワードの場合、完全一致すれば1ポイント、部分一致すれば0.5ポイント、一致しなければ0ポイントを算出する。同様に、また算出部155は、情報がIDの場合、一致すれば1ポイント、一致しなければ0ポイントを算出する。また算出部155は、情報が日付の場合、一致すれば1ポイント、近似すれば0.3ポイント、一致しなければ0ポイントを算出する。図11に示す例では、算出部155は、値数が1であれば、一致した場合1ポイントを算出し、値数が複数であれば、一致した値数の割合に応じたポイント(0〜1)を算出し、値数が0であれば0ポイントを算出する。   FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of calculating points according to the degree of coincidence of values according to the present embodiment, and FIG. 11 is an explanatory diagram of an example of calculating points according to the number of values according to the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 10, when the information is a keyword, the calculation unit 155 calculates 1 point if the information completely matches, 0.5 points if the information partially matches, and 0 points if the information does not match. Similarly, when the information is ID, the calculation unit 155 calculates 1 point if they match, and 0 points if they do not match. In addition, when the information is a date, the calculation unit 155 calculates 1 point if they match, 0.3 points if they approximate, and 0 points if they do not match. In the example illustrated in FIG. 11, if the number of values is 1, the calculation unit 155 calculates 1 point if they match, and if there are a plurality of values, the calculation unit 155 calculates points (0 to 0) according to the ratio of the number of matched values. 1) is calculated, and if the number of values is 0, 0 points are calculated.

なお、詳細な説明は省略するが、算出部155は、第2類似判断情報についても第1類似判断情報と同様の処理を行い、第2類似判断情報毎に、当該第2類似判断情報が示す文書と他の第2類似判断情報が示す文書との類似度を算出する。   Although detailed description is omitted, the calculation unit 155 also performs the same process as the first similarity determination information for the second similarity determination information, and the second similarity determination information indicates each second similarity determination information. The degree of similarity between the document and the document indicated by the other second similarity determination information is calculated.

第2生成部157は、算出部155により算出された複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、複数の文書間の相関関係を示す第1相関情報を生成し、相関情報記憶部145へ記憶する。   The second generation unit 157 generates first correlation information indicating the correlation between the plurality of documents based on the similarity between the documents indicated by each of the plurality of first similarity determination information calculated by the calculation unit 155, Stored in the correlation information storage unit 145.

図12及び図13は、本実施形態の第1相関情報の生成手法の一例を示す図である。本実施形態では、図12及び図13に示すように、第1相関情報として相関マップのような図を想定しているが、これに限定されるものではない。   12 and 13 are diagrams illustrating an example of the first correlation information generation method according to the present embodiment. In the present embodiment, as shown in FIGS. 12 and 13, a diagram like a correlation map is assumed as the first correlation information, but the present invention is not limited to this.

第2生成部157は、算出部155により算出された複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、相関マップ上に各文書を配置する。具体的には、第2生成部157は、図12に示すように、算出部155により算出された文書間の類似度から、相関関係における当該文書間の距離を決定し、決定した距離に応じた相関マップ上の位置にこれらの文書を配置する。このようにすれば、類似度により相関関係の強さが表せる。   The second generation unit 157 arranges each document on the correlation map based on the similarity between documents indicated by each of the plurality of first similarity determination information calculated by the calculation unit 155. Specifically, as illustrated in FIG. 12, the second generation unit 157 determines the distance between the documents in the correlation from the similarity between the documents calculated by the calculation unit 155, and responds to the determined distance. These documents are arranged at positions on the correlation map. In this way, the strength of the correlation can be expressed by the similarity.

例えば、第2生成部157は、文書1と文書2との類似度が5ptである場合、文書1と文書2とを図12に示すように配置する。次に、第2生成部157は、文書1と文書3との類似度が3ptであるため、図12に示すように、文書1と文書3との距離が文書1と文書2との距離よりも遠くなるように文書3を配置する。この際、第2生成部157は、文書2と文書3との類似度も考慮して文書3を配置する。   For example, when the similarity between the document 1 and the document 2 is 5 pt, the second generation unit 157 arranges the document 1 and the document 2 as illustrated in FIG. Next, since the similarity between the document 1 and the document 3 is 3 pt, the second generation unit 157 determines that the distance between the document 1 and the document 3 is greater than the distance between the document 1 and the document 2 as illustrated in FIG. Document 3 is arranged so as to be far away. At this time, the second generation unit 157 arranges the document 3 in consideration of the similarity between the document 2 and the document 3.

また、第2生成部157は、図13に示すように、算出部155により算出された文書間の類似度に占める各情報間の一致度の割合から、相関関係における当該文書間の方向を決定し、決定した方向に応じた相関マップ上の位置にこれらの文書を配置する。このようにすれば、いずれの情報の一致度の割合が高かったかに応じて相関関係の分類を変更できる。この場合、第2生成部157は、一致度の割合が高い情報によって相関関係のグループ化を行い、起点となっている文書から分岐によって文書をグループ分けするように配置する。   Further, as illustrated in FIG. 13, the second generation unit 157 determines the direction between the documents in the correlation from the ratio of the degree of coincidence between the information in the similarity between the documents calculated by the calculation unit 155. Then, these documents are arranged at positions on the correlation map corresponding to the determined direction. In this way, the correlation classification can be changed depending on which information has a high degree of coincidence. In this case, the second generation unit 157 performs correlation grouping based on information having a high degree of coincidence, and arranges the documents so as to be grouped by branching from the starting document.

例えば、情報数がNであり、情報Aの一致度の割合が高い文書Aと文書Zとの類似度、情報Bの一致度の割合が高い文書Bと文書Zとの類似度、及び情報Cの一致度の割合が高い文書Cと文書Zとの類似度が同一であるとする。この場合、第2生成部157は、文書Aの配置位置に対して文書Zを起点に360/N度角度をつけた位置に文書Bを配置し、文書Bの配置位置に対して文書Zを起点に360/N度角度をつけた位置に文書Cを配置する。   For example, the number of information is N, the similarity between the document A and the document Z having a high rate of coincidence of the information A, the similarity between the document B and the document Z having a high rate of coincidence of the information B, and the information C Assume that the degree of similarity between the document C and the document Z having a high percentage of coincidence is the same. In this case, the second generation unit 157 arranges the document B at a position at an angle of 360 / N degrees from the document Z with respect to the arrangement position of the document A, and arranges the document Z with respect to the arrangement position of the document B. Document C is placed at a position with a 360 / N degree angle at the starting point.

また、情報Bの一致度の割合が高いが、文書Zとの類似度が低い文書Dがあれば、第2生成部157は、文書Bの配置方向のより離れた位置に文書Dを配置する。更に、情報Bの一致度の割合が高いが、文書Zとの類似度が低く、文書Bに対する類似度や一致度の割合が文書Dとは異なる文書E、Fがあれば、第2生成部157は、文書Bの配置方向(分岐)だが、文書Bからの方向(分岐)や距離が異なる位置に文書E、Fを配置する。   If there is a document D having a high degree of coincidence of information B but a low similarity to document Z, the second generation unit 157 arranges document D at a position farther in the arrangement direction of document B. . Furthermore, if there is a document E or F with a high degree of coincidence of information B but a low degree of similarity with document Z and a degree of similarity or coincidence with document B different from document D, the second generation unit Reference numeral 157 denotes the arrangement direction (branch) of the document B, but the documents E and F are arranged at different positions (distances) and distances from the document B.

なお、詳細な説明は省略するが、第2生成部157は、算出部155により算出された複数の第2類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、複数の文書間の相関関係を示す第2相関情報を生成し、相関情報記憶部145へ記憶する。第2相関情報の生成手法は、第1相関情報の生成手法と同様である。   Although detailed description is omitted, the second generation unit 157 correlates the plurality of documents based on the similarity between documents indicated by the plurality of second similarity determination information calculated by the calculation unit 155. Is generated and stored in the correlation information storage unit 145. The method for generating the second correlation information is the same as the method for generating the first correlation information.

検索部159は、会議中に、端末装置20から現在閲覧している対象文書の文書IDとともに当該対象文書の関連文書の配信要求が行われると、相関情報記憶部145に記憶されている第1相関情報及び第2相関情報の少なくともいずれかを用いて、対象文書に関連する関連文書を検索する。   When a request for distribution of the related document of the target document is made together with the document ID of the target document currently being browsed from the terminal device 20 during the meeting, the search unit 159 stores the first stored in the correlation information storage unit 145. A related document related to the target document is searched using at least one of the correlation information and the second correlation information.

具体的には、検索部159は、第1相関情報及び第2相関情報の少なくともいずれかの相関情報上で、対象文書の位置を特定し、特定した位置周囲一定の距離にある(一定の相関関係性をもつ)文書を関連文書として参照情報記憶部141やWeb上から取得する。   Specifically, the search unit 159 identifies the position of the target document on the correlation information of at least one of the first correlation information and the second correlation information, and is located at a certain distance around the identified position (constant correlation). Documents having a relationship) are acquired as related documents from the reference information storage unit 141 or the Web.

なお、相関情報記憶部145に第1相関情報及び第2相関情報のように複数の相関情報が記憶されている場合、検索部159は、最新の相関情報を初期検索に用いるようにしてもよい。   When a plurality of pieces of correlation information are stored in the correlation information storage unit 145 such as the first correlation information and the second correlation information, the search unit 159 may use the latest correlation information for the initial search. .

図14は、本実施形態の第1相関情報による関連文書の検索手法の一例を示す図である。図14に示す例では、文書1が対象文書となっており、文書1の位置から周囲一定の距離にある文書2、文書3、及び文書8が関連文書となっている。   FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a related document search method using first correlation information according to the present embodiment. In the example shown in FIG. 14, document 1 is the target document, and document 2, document 3, and document 8 located at a fixed distance from the position of document 1 are related documents.

なお、検索部159により検索された関連文書がユーザの期待するものではなく、端末装置20から関連文書の再配信要求が行われる場合もある。この場合、検索部159は、再配信要求で指定された相関情報を用いて関連文書の再検索を行ってもよいし、予め定められた順序の相関情報を用いて関連文書の再検索を行ってもよい。   Note that the related document searched by the search unit 159 is not what the user expects, and the terminal device 20 may request a redistribution of the related document. In this case, the search unit 159 may re-search related documents using the correlation information specified in the re-distribution request, or re-search related documents using correlation information in a predetermined order. May be.

配信部161は、検索部159により検索された関連文書や再検索された関連文書を端末装置20に配信する。具体的には、配信部161は、検索部159の検索結果や検索部159の再検索結果と検索された関連文書を端末装置20に配信する。   The distribution unit 161 distributes the related document searched by the search unit 159 and the related document re-searched to the terminal device 20. Specifically, the distribution unit 161 distributes the search result of the search unit 159, the re-search result of the search unit 159, and the searched related document to the terminal device 20.

ここで、相関情報の補正について説明する。検索部159により相関情報を用いて検索された関連文書がユーザの期待するものではない場合、当該相関関係の信頼性が低いことになる。このため、関連文書がユーザの期待するものとなるまでの検索回数である再検索割合が所定条件を満たす場合、相関情報の補正を行う。   Here, correction of correlation information will be described. When the related document searched using the correlation information by the search unit 159 is not what the user expects, the reliability of the correlation is low. For this reason, when the re-search ratio, which is the number of searches until the related document is expected by the user, satisfies the predetermined condition, the correlation information is corrected.

このため、登録部151は、検索部159による検索が行われると、相関情報記憶部145に記憶されている検索履歴テーブルに検索履歴情報を登録する。   Therefore, the registration unit 151 registers the search history information in the search history table stored in the correlation information storage unit 145 when the search by the search unit 159 is performed.

図15は、本実施形態の検索履歴テーブルの一例を示す図である。図15に示す例では、検索履歴IDと、文書と、再検索回数と、検索ルートと、再検索割合とを、対応付けた検索履歴情報で構成されている。但し、検索履歴情報は、これらの情報に限定されるものではない。   FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a search history table according to the present embodiment. In the example shown in FIG. 15, the search history ID, the document, the number of re-searches, the search route, and the re-search ratio are associated with search history information. However, the search history information is not limited to such information.

検索履歴IDは、検索履歴の識別子である。文書は、対象文書と目的とする関連文書の組合せを示す。再検索回数は、目的とする関連文書が検索されるまでの再検索回数である。検索ルートは、検索に用いた相関情報の順序である。再検索割合は、目的とする関連文書が検索されるまでの再検索の割合である。   The search history ID is an identifier of the search history. The document indicates a combination of the target document and the target related document. The number of re-searches is the number of re-searches until the target related document is searched. The search route is the order of correlation information used for the search. The re-search ratio is a re-search ratio until a target related document is searched.

例えば、図14に示す例において、文書1が対象文書となっている場合、文書4や文書20は関連文書となっていないが、文書4や文書20がユーザの期待する関連文書であるとする。この場合、図15に示す検索履歴情報において、文書4や文書20を文書1の関連文書とするためには再検索割合が90%となっているので、相関情報の補正が行われる。なお、相関情報の補正は以下で説明するいずれの手法を用いてもよい。   For example, in the example shown in FIG. 14, when the document 1 is the target document, the document 4 and the document 20 are not related documents, but the document 4 and the document 20 are related documents expected by the user. . In this case, in the search history information shown in FIG. 15, the re-search ratio is 90% in order to make the document 4 or the document 20 a related document of the document 1, so that the correlation information is corrected. Note that any method described below may be used to correct the correlation information.

例えば、第1生成部153が、初期検索に用いられる相関情報の生成元の類似判断情報に含まれる情報を変更し、算出部155が、変更後の類似判断情報から類似度を算出し、第2生成部157が、変更後の類似判断情報が示す文書間の類似度に基づいて、当該相関情報を更新する。   For example, the first generation unit 153 changes the information included in the similarity determination information of the correlation information generation source used for the initial search, the calculation unit 155 calculates the similarity from the changed similarity determination information, The 2 generation unit 157 updates the correlation information based on the similarity between documents indicated by the changed similarity determination information.

図16は、本実施形態の変更後の第1類似判断情報の一例を示す図である。図16に示す例では、第1類似判断情報は、文書情報の文書ID、文書情報の文書名、会議情報の会議名、文書情報の作成者、会議情報の参加者、会議情報の使用機器に加え、文書情報の頻出キーワードを対応付けた情報となっている。   FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the first similarity determination information after the change of the present embodiment. In the example shown in FIG. 16, the first similarity determination information includes the document ID of the document information, the document name of the document information, the meeting name of the meeting information, the creator of the document information, the participants of the meeting information, and the device using the meeting information. In addition, it is information in which frequent keywords of document information are associated.

ここで、第1類似判断情報に文書情報の頻出キーワードが加えられた理由は、文書1、文書4、及び文書20の頻出キーワードが完全一致するためであり、相関関係が高くなることが予想されるためである。   Here, the reason why the frequent keywords of the document information are added to the first similarity determination information is that the frequent keywords of the document 1, the document 4, and the document 20 are completely matched, and the correlation is expected to be high. Because.

図17は、本実施形態の更新後の第1相関情報による関連文書の検索手法の一例を示す図である。図17に示す例では、対象文書である文書1に対し、文書2、文書3、文書4、文書8、及び文書20が関連文書となっている。   FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a related document search method based on the first correlation information after the update according to the present embodiment. In the example shown in FIG. 17, the document 2, the document 3, the document 4, the document 8, and the document 20 are related documents with respect to the document 1 that is the target document.

また例えば、検索部159が初期検索に用いられる相関情報において関連文書となる距離を変更してもよい。図18は、本実施形態の第1相関情報による距離変更後の関連文書の検索手法の一例を示す図である。図18に示す例では、関連文書となる距離が図14に示す例の2倍となっており、対象文書である文書1に対し、文書4及び文書20が関連文書となっている。   Further, for example, the search unit 159 may change the distance to be a related document in the correlation information used for the initial search. FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a related document search method after a distance change using the first correlation information according to the present embodiment. In the example illustrated in FIG. 18, the distance to be the related document is twice that in the example illustrated in FIG. 14, and the document 4 and the document 20 are the related documents with respect to the document 1 that is the target document.

また例えば、算出部155が、初期検索に用いられる相関情報の生成元の類似判断情報から類似度を算出する際に重み付けを行うようにしてもよい。例えば、文書名が一致する場合には関連度がより高いと判断したい相関情報を生成する場合、算出部155は、文書名は他の情報の2倍の類似性があるとして一致度を算出すればよい。   Further, for example, the calculation unit 155 may perform weighting when calculating the similarity from the similarity determination information of the correlation information generation source used for the initial search. For example, when generating correlation information for which it is determined that the degree of association is higher when the document names match, the calculation unit 155 calculates the degree of coincidence assuming that the document name has twice the similarity to other information. That's fine.

また例えば、検索部159は、相関情報の参照順序を変更してもよい。検索部159は、例えば、再検索頻度が高い相関情報を優先的に関連文書の再検索を行ってもよい。   For example, the search unit 159 may change the reference order of the correlation information. For example, the search unit 159 may re-search related documents preferentially for correlation information having a high re-search frequency.

なお、相関情報の補正は、端末装置20からの指示に基づいておこなってもよい。   The correlation information may be corrected based on an instruction from the terminal device 20.

図19は、本実施形態の端末装置20の構成の一例を示すブロック図である。図19に示すように、端末装置20は、通信部210と、操作部220と、表示部230と、記憶部240と、制御部250とを、備える。   FIG. 19 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the terminal device 20 of the present embodiment. As illustrated in FIG. 19, the terminal device 20 includes a communication unit 210, an operation unit 220, a display unit 230, a storage unit 240, and a control unit 250.

通信部210は、ネットワーク2を介してサーバ装置10などの外部機器と通信するものであり、NICなどの通信装置により実現できる。   The communication unit 210 communicates with an external device such as the server device 10 via the network 2 and can be realized by a communication device such as a NIC.

操作部220は、各種操作の入力を行うものであり、キーボード、マウス、タッチパッド、及びタッチパネルなどの入力装置により実現できる。   The operation unit 220 inputs various operations and can be realized by an input device such as a keyboard, a mouse, a touch pad, and a touch panel.

表示部230は、各種画面を表示するものであり、液晶ディスプレイやタッチパネル式ディスプレイなどの表示装置により実現できる。   The display unit 230 displays various screens and can be realized by a display device such as a liquid crystal display or a touch panel display.

記憶部240は、端末装置20で実行される端末用の電子会議プログラムなどの各種プログラムや端末装置20で行われる各種処理に使用されるデータなどを記憶する。記憶部240は、例えば、HDD、SSD、メモリカード、光ディスク、ROM、及びRAMなどの磁気的、光学的、又は電気的に記憶可能な記憶装置により実現できる。   The storage unit 240 stores various programs such as a terminal electronic conference program executed by the terminal device 20 and data used for various processes performed by the terminal device 20. The storage unit 240 can be realized by a storage device that can store magnetically, optically, or electrically, such as an HDD, an SSD, a memory card, an optical disk, a ROM, and a RAM.

制御部250は、端末装置20の各部を制御するものであり、CPUなどの制御装置により実現できる。制御部250は、サーバ装置10に対して、電子会議の登録要求、編集要求、及び削除要求や、電子会議で使用される文書や情報の登録要求、更新要求、削除要求、及び配信要求を行う。   The control unit 250 controls each unit of the terminal device 20 and can be realized by a control device such as a CPU. The control unit 250 makes a registration request, an edit request, and a deletion request for an electronic conference, a registration request, an update request, a deletion request, and a distribution request for documents and information used in the electronic conference to the server device 10. .

制御部250は、現在閲覧している対象文書の関連文書の配信要求や再配信要求を行い、サーバ装置10から関連文書の検索結果や再検索結果を受信する。関連文書の検索結果や再検索結果は、図14に示すような相関マップである必要はなく、リストなどであってもよい。   The control unit 250 makes a distribution request or redistribution request for the related document of the target document currently being browsed, and receives the search result or research result of the related document from the server device 10. The related document search result and re-search result need not be a correlation map as shown in FIG. 14, but may be a list or the like.

制御部250は、関連文書の検索結果や再検索結果を表示部230に表示するが、当該検索結果や再検索結果からビューを生成して表示部230に表示してもよいし、サーバ装置10でビューとして生成された当該検索結果や再検索結果をそのまま表示部230に表示してもよい。   The control unit 250 displays the search result and the re-search result of the related document on the display unit 230. Alternatively, the control unit 250 may generate a view from the search result and the re-search result and display the view on the display unit 230. The search result or the re-search result generated as a view in (1) may be displayed on the display unit 230 as it is.

また制御部250は、サーバ装置10に対して関連文書の再配信を要求する場合、関連文書の再検索に使用する相関情報を指定してもよいし、関連文書の再検索のみ要求し、再検索の手法についてはサーバ装置10にまかせてもよいし、関連文書の検索範囲の変更を指定してもよいし、これらを組み合わせて関連文書の再配信を要求してもよい。   Further, when requesting the server device 10 to redistribute the related document, the control unit 250 may specify correlation information used for re-searching the related document, or may request only re-search of the related document, The search method may be left to the server device 10, a change in the search range of related documents may be designated, or a combination of these may be requested to redistribute related documents.

次に、本実施形態の電子会議システムの動作について説明する。   Next, the operation of the electronic conference system of this embodiment will be described.

図20は、本実施形態の電子会議システム1で行われる相関情報の生成及び更新処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。   FIG. 20 is a flowchart illustrating an example of a flow of correlation information generation and update processing performed in the electronic conference system 1 according to the present embodiment.

まず、参照情報記憶部141に記憶されている各テーブルに情報が登録されると、第1生成部153は、文書毎に類似判断情報を生成し、算出部155は、第1類似判断情報毎に当該類似判断情報に含まれる各情報と他の類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該類似判断情報が示す文書と当該他の類似判断情報が示す文書との類似度を算出し、第2生成部157は、複数の類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、複数の文書間の相関関係を示す相関情報を生成する(ステップS100)。   First, when information is registered in each table stored in the reference information storage unit 141, the first generation unit 153 generates similarity determination information for each document, and the calculation unit 155 performs the first similarity determination information for each document. The degree of coincidence between the information included in the similarity determination information and the information included in the other similarity determination information is calculated, and the similarity between the document indicated by the similarity determination information and the document indicated by the other similarity determination information The second generation unit 157 generates correlation information indicating the correlation between the plurality of documents based on the similarity between the documents indicated by the plurality of similarity determination information (step S100).

以降、第1生成部153、算出部155、及び第2生成部157は、相関情報の更新条件が成立すると(ステップS102でYes)、相関情報を更新する(ステップS104)。   Thereafter, the first generation unit 153, the calculation unit 155, and the second generation unit 157 update the correlation information when the correlation information update condition is satisfied (Yes in step S102) (step S104).

ここで、相関情報の更新条件が成立するとは、例えば、参照情報記憶部141に記憶されている各テーブルに情報が新たに登録されたり、既存の情報が更新されたりした場合である。この場合、第1生成部153、算出部155、及び第2生成部157は、ステップS100と同様の手順で相関情報を更新する。   Here, the correlation information update condition is satisfied, for example, when information is newly registered in each table stored in the reference information storage unit 141 or existing information is updated. In this case, the 1st production | generation part 153, the calculation part 155, and the 2nd production | generation part 157 update correlation information in the procedure similar to step S100.

また、関連文書がユーザの期待するものとなるまでの検索回数である再検索割合が所定条件を満たす場合にも、相関情報の更新条件が成立する。   The correlation information update condition is also satisfied when the re-search ratio, which is the number of searches until the related document is expected by the user, satisfies a predetermined condition.

この場合、第1生成部153が、初期検索に用いられる相関情報の生成元の類似判断情報に含まれる情報を変更し、算出部155が、変更後の類似判断情報から類似度を算出し、第2生成部157が、変更後の類似判断情報が示す文書間の類似度に基づいて、当該相関情報を更新してもよい。   In this case, the first generation unit 153 changes the information included in the similarity determination information of the correlation information generation source used for the initial search, the calculation unit 155 calculates the similarity from the changed similarity determination information, The second generation unit 157 may update the correlation information based on the similarity between documents indicated by the changed similarity determination information.

また、検索部159が初期検索に用いられる相関情報において関連文書となる距離を変更して、当該相関情報を更新してもよい。   In addition, the search unit 159 may update the correlation information by changing the distance to be a related document in the correlation information used for the initial search.

また、算出部155が、初期検索に用いられる相関情報の生成元の類似判断情報から類似度を算出する際に重み付けを行い、第2生成部157が、重み付けされた文書間の類似度に基づいて、当該相関情報を更新してもよい。   Further, the calculation unit 155 performs weighting when calculating the similarity from the similarity determination information of the correlation information generation source used for the initial search, and the second generation unit 157 is based on the weighted similarity between documents. Then, the correlation information may be updated.

図21は、本実施形態の電子会議システム1で行われる関連文書の配信処理の手順の流れの一例を示すフローチャートである。   FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of a flow of related document distribution processing performed in the electronic conference system 1 according to the present embodiment.

まず、サーバ装置10の検索部159は、端末装置20は、対象文書の文書IDとともに当該対象文書の関連文書の配信要求を受信する(ステップS200)。   First, in the search unit 159 of the server device 10, the terminal device 20 receives a distribution request for the related document of the target document together with the document ID of the target document (step S200).

続いて、検索部159は、相関情報記憶部145に記憶されている相関情報を用いて、対象文書の関連文書を検索する(ステップS202)。なお、関連文書が存在しない場合(ステップS204でNo)、処理は終了となる。   Subsequently, the search unit 159 searches for related documents of the target document using the correlation information stored in the correlation information storage unit 145 (step S202). If there is no related document (No in step S204), the process ends.

関連文書が存在する場合(ステップS204でYes)、配信部161は、関連文書及び関連文書の検索結果を端末装置20に配信する(ステップS206)。   When the related document exists (Yes in step S204), the distribution unit 161 distributes the related document and the search result of the related document to the terminal device 20 (step S206).

続いて、端末装置20の制御部250は、関連文書の再配信要求を行う場合、対象文書の文書IDとともに当該対象文書の関連文書の再配信要求をサーバ装置10に行う(ステップS208でYes)。なお、関連文書の再配信要求は、例えば、端末装置20のユーザが、配信された関連文書及び関連文書の検索結果を確認した結果、当該ユーザが期待する関連文書が配信されなかった場合に行われる。   Subsequently, when making a redistribution request for a related document, the control unit 250 of the terminal device 20 sends a redistribution request for the related document of the target document to the server device 10 together with the document ID of the target document (Yes in step S208). . The related document re-distribution request is made when, for example, the user of the terminal device 20 confirms the distributed related document and the search result of the related document, and the related document expected by the user is not distributed. Is called.

一方、端末装置20の制御部250は、関連文書の再配信要求を行わない場合(ステップS208でNo)、ユーザの目的となる関連文書を表示部230に表示する(ステップS210)。   On the other hand, the control unit 250 of the terminal device 20 displays the related document that is the user's purpose on the display unit 230 when the related document re-distribution request is not made (No in Step S208) (Step S210).

以上のように本実施形態では、文書毎に、文書に関する情報や会議に関する情報を含む類似判断情報を生成し、類似判断情報同士の各情報の一致度に基づいて類似判断情報が示す文書間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて文書間の相関関係を示す相関情報を生成する。従って本実施形態によれば、相関情報は、多義に渡る情報が考慮されているため、この相関情報を検索に用いれば、より検索精度を高めることが可能となる。   As described above, in the present embodiment, similarity determination information including information regarding documents and information regarding meetings is generated for each document, and the similarity determination information is based on the degree of coincidence between pieces of information between the similarity determination information. Similarity is calculated, and correlation information indicating a correlation between documents is generated based on the calculated similarity. Therefore, according to the present embodiment, since the information regarding the correlation information is taken into account, the search accuracy can be further improved by using the correlation information for the search.

また本実施形態では、関連文書の検索前に予め相関情報が生成されている。従って本実施形態によれば、相関情報を用いて関連文書の検索を行うことにより検索速度を向上することができる。特に、検索対象の文書が多いほど検索速度の向上が期待できる。但し、本実施形態では、関連文書の検索時に相関情報を生成することを除外しているわけではない。検索対象の文書数やサーバ装置10の性能から、十分なパフォーマンスが期待できれば、関連文書の検索時に相関情報を生成してもよい。   In the present embodiment, correlation information is generated in advance before searching for related documents. Therefore, according to the present embodiment, the search speed can be improved by searching related documents using the correlation information. In particular, the search speed can be improved as the number of documents to be searched increases. However, this embodiment does not exclude the generation of correlation information when searching for related documents. If sufficient performance can be expected from the number of documents to be searched and the performance of the server device 10, correlation information may be generated when searching for related documents.

また本実施形態では、相関情報を用いて検索された関連文書がユーザの期待するものではない場合、所定条件が成立すると相関情報を補正する。このため本実施形態によれば、相関情報を用いた検索の検索精度の劣化を防止し、高い検索精度を維持することができる。   In the present embodiment, when the related document searched using the correlation information is not what the user expects, the correlation information is corrected when a predetermined condition is satisfied. For this reason, according to the present embodiment, it is possible to prevent the search accuracy of the search using the correlation information from deteriorating and maintain high search accuracy.

(変形例)
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上記実施形態では、文書間の類似度に占める各情報間の一致度の割合から、当該文書間の方向を決定し、決定した方向に応じた相関マップ上の位置にこれらの文書を配置して相関情報を生成する例について説明した。
(Modification)
In addition, this invention is not limited to the said embodiment, A various deformation | transformation is possible. In the above embodiment, the direction between documents is determined from the ratio of the degree of coincidence between pieces of information in the similarity between documents, and these documents are arranged at positions on the correlation map according to the determined direction. An example of generating correlation information has been described.

この場合、参照情報記憶部141に記憶されている文書数が多いと、相関関係の初回生成や、文書追加時および補正時の相関関係の更新処理に多大な時間がかかることが想定され、また、相関関係にノイズが発生する可能性がある。このため、第2生成部157は、何らかの情報をキーにして、事前にゆるやかなグループ分けを行い、当該グループ内で相関関係を生成した結果を統合するという方法で相関情報を生成するようにしてもよい。このようにすれば、相関情報生成の高速化、処理量の低下、及び相関関係の類似性の精度を高めることが期待できる。   In this case, if the number of documents stored in the reference information storage unit 141 is large, it is assumed that it takes a long time to generate correlations for the first time, and to update the correlations when adding and correcting documents. There may be noise in the correlation. For this reason, the second generation unit 157 generates correlation information using a method in which some information is used as a key to perform gentle grouping in advance and integrate the results of generating correlations within the group. Also good. In this way, it can be expected to increase the speed of correlation information generation, decrease the processing amount, and increase the accuracy of correlation similarity.

例えば、第2生成部157は、図22に示すキーワードテーブルを用いて、文書全体でのキーワードの出現頻度を順位付けし、上位から選択して全ての文書が分類される順位までのキーワードをキーにしてグループ分けを行えばよい。なお、図22に示すキーワードテーブルは登録部151が各文書の全文データを解析して文書ごとの頻出キーワードを抽出することで生成できる。   For example, the second generation unit 157 uses the keyword table shown in FIG. 22 to rank the appearance frequency of keywords in the entire document, and selects keywords from the top to the rank in which all documents are classified. Grouping. The keyword table shown in FIG. 22 can be generated by the registration unit 151 analyzing the full text data of each document and extracting frequent keywords for each document.

(ハードウェア構成)
図23は、本実施形態及び変形例のサーバ装置10及び端末装置20のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態及び変形例のサーバ装置10及び端末装置20は、CPUなどの制御装置810と、ROMやRAMなどの記憶装置820と、HDDなどの外部記憶装置830と、ディスプレイなどの表示装置840と、キーボードやマウスなどの入力装置850と、通信インタフェースなどの通信装置860と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
(Hardware configuration)
FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the server device 10 and the terminal device 20 according to the present embodiment and the modification. The server device 10 and the terminal device 20 of the present embodiment and the modification include a control device 810 such as a CPU, a storage device 820 such as a ROM and a RAM, an external storage device 830 such as an HDD, and a display device 840 such as a display. And an input device 850 such as a keyboard and a mouse, and a communication device 860 such as a communication interface, and has a hardware configuration using a normal computer.

本実施形態及び変形例のサーバ装置10及び端末装置20で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、CD−R、メモリカード、DVD(Digital Versatile Disk)、フレキシブルディスク(FD)等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供される。   The programs executed in the server device 10 and the terminal device 20 according to the present embodiment and the modification are files in an installable format or an executable format, and are CD-ROM, CD-R, memory card, DVD (Digital Versatile Disk). The program is stored in a computer-readable storage medium such as a flexible disk (FD).

また、本実施形態及び変形例のサーバ装置10及び端末装置20で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、本実施形態及び変形例のサーバ装置10及び端末装置20で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、本実施形態及び変形例のサーバ装置10及び端末装置20で実行されるプログラムを、ROM等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。   Further, the program executed by the server device 10 and the terminal device 20 of the present embodiment and the modification may be provided by being stored on a computer connected to a network such as the Internet and downloaded via the network. Good. In addition, the program executed by the server device 10 and the terminal device 20 according to the present embodiment and the modification may be provided or distributed via a network such as the Internet. In addition, the program executed by the server device 10 and the terminal device 20 according to the present embodiment and the modification may be provided by being incorporated in advance in a ROM or the like.

本実施形態及び変形例のサーバ装置10及び端末装置20で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、CPUがHDDからプログラムをRAM上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。   The program executed by the server device 10 and the terminal device 20 according to the present embodiment and the modified example has a module configuration for realizing the above-described units on a computer. As actual hardware, the CPU reads out a program from the HDD to the RAM and executes the program, whereby the above-described units are realized on the computer.

1 電子会議システム
2 ネットワーク
10 サーバ装置
20 端末装置
20−1 PC
20−2 ノートPC
20−3 タブレット
20−4 スマートフォン
30 プロジェクタ
110 通信部
120 操作部
130 表示部
140 記憶部
141 参照情報記憶部
143 類似判断情報記憶部
145 相関情報記憶部
150 制御部
151 登録部
153 第1生成部
155 算出部
157 第2生成部
159 検索部
161 配信部
210 通信部
220 操作部
230 表示部
240 記憶部
250 制御部
810 制御装置
820 記憶装置
830 外部記憶装置
840 表示装置
850 入力装置
860 通信装置
1 Electronic Conference System 2 Network 10 Server Device 20 Terminal Device 20-1 PC
20-2 Notebook PC
20-3 tablet 20-4 smartphone 30 projector 110 communication unit 120 operation unit 130 display unit 140 storage unit 141 reference information storage unit 143 similarity determination information storage unit 145 correlation information storage unit 150 control unit 151 registration unit 153 first generation unit 155 Calculation unit 157 Second generation unit 159 Search unit 161 Distribution unit 210 Communication unit 220 Operation unit 230 Display unit 240 Storage unit 250 Control unit 810 Control device 820 Storage device 830 External storage device 840 Display device 850 Input device 860 Communication device

特開2011−59920号公報JP2011-59920A

Claims (12)

電子会議に関する文書毎に、当該文書に関する1以上の情報及び当該電子会議に関する1以上の情報を含む第1類似判断情報、及び前記第1類似判断情報とは異なる情報を含む第2類似判断情報を生成する第1生成部と、
前記第1類似判断情報毎に、当該第1類似判断情報に含まれる各情報と他の第1類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第1類似判断情報が示す文書と当該他の第1類似判断情報が示す文書との類似度を算出するとともに、前記第2類似判断情報毎に、当該第2類似判断情報に含まれる各情報と他の第2類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第2類似判断情報が示す文書と当該他の第2類似判断情報が示す文書との類似度を算出する算出部と、
前記複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第1相関情報を生成するとともに、前記複数の第2類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第2相関情報を生成する第2生成部と、
生成された前記第1相関情報及び前記第2相関情報を記憶する相関情報記憶部と、
前記第1相関情報及び前記第2相関情報の少なくともいずれかを用いて、対象文書に関連する関連文書を検索する検索部と、
検索された前記関連文書を配信する配信部と、
を備えるサーバ装置。
For each document related to the electronic conference, one or more information about the document, first similarity determination information including one or more information about the electronic conference , and second similarity determination information including information different from the first similarity determination information A first generation unit for generating;
For each of the first similarity determination information, a document indicated by the first similarity determination information by calculating the degree of coincidence between each information included in the first similarity determination information and each information included in the other first similarity determination information And the degree of similarity between the document indicated by the other first similarity determination information and each information included in the second similarity determination information and other second similarity determination information for each second similarity determination information. A calculation unit that calculates the degree of coincidence with each piece of information included and calculates the degree of similarity between the document indicated by the second similarity determination information and the document indicated by the other second similarity determination information ;
Based on the similarity between documents indicated by each of the plurality of first similarity determination information, first correlation information indicating a correlation between the plurality of documents is generated , and each of the plurality of second similarity determination information indicates A second generation unit that generates second correlation information indicating a correlation between the plurality of documents based on a similarity between documents ;
A correlation information storage unit for storing the generated first correlation information and the second correlation information;
A search unit that searches for a related document related to a target document using at least one of the first correlation information and the second correlation information;
A distribution unit that distributes the retrieved related documents;
A server device comprising:
前記第2生成部は、更に、前記類似度に占める前記各情報間の一致度の割合に基づいて、前記第1相関情報を生成する請求項1に記載のサーバ装置。   2. The server device according to claim 1, wherein the second generation unit further generates the first correlation information based on a rate of coincidence between the pieces of information in the similarity. 前記第2生成部は、前記類似度に基づいて前記相関関係における文書間の距離を決定し、前記類似度に占める前記各情報間の一致度の割合に基づいて前記相関関係における文書間の方向を決定する請求項2に記載のサーバ装置。   The second generation unit determines a distance between the documents in the correlation based on the similarity, and a direction between the documents in the correlation based on a rate of coincidence between the pieces of information in the similarity. The server device according to claim 2, which determines 前記検索部は、前記相関情報記憶部に記憶されている複数の相関情報を用いて前記関連文書を検索する場合、当該複数の相関情報のうち最新の相関情報を初期検索に用いる請求項1〜3のいずれか1つに記載のサーバ装置。 The said search part uses the newest correlation information for an initial search, when searching the said related document using the some correlation information memorize | stored in the said correlation information storage part . 4. The server device according to any one of 3 . 前記検索部は、前記相関情報記憶部に記憶されている複数の相関情報を用いて前記関連文書を検索する場合、再検索にはユーザに指定された相関情報を用いる請求項1〜4のいずれか1つに記載のサーバ装置。 The search unit according to any one of claims 1 to 4, wherein when the related document is searched using a plurality of correlation information stored in the correlation information storage unit, the correlation information specified by the user is used for the re-search. The server apparatus as described in any one . 前記第1生成部は、初期検索に用いられる相関情報の生成元の複数の類似判断情報に含まれる情報を変更し、
前記算出部は、前記類似判断情報毎に、当該類似判断情報に含まれる各情報と他の類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該類似判断情報が示す文書と当該他の類似判断情報が示す文書との類似度を更に算出し、
前記第2生成部は、前記複数の類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記初期検索に用いられる相関情報を更新する請求項1〜5のいずれか1つに記載のサーバ装置。
The first generation unit changes information included in a plurality of similarity determination information that is a generation source of correlation information used for an initial search,
The calculation unit calculates, for each similarity determination information, the degree of coincidence between each piece of information included in the similarity determination information and each piece of information included in other similarity determination information, and the document indicated by the similarity determination information and the other Further calculate the similarity with the document indicated by the similarity determination information,
The server according to claim 1 , wherein the second generation unit updates correlation information used for the initial search based on a similarity between documents indicated by each of the plurality of similarity determination information. apparatus.
前記算出部は、初期検索に用いられる相関情報の生成元の類似判断情報毎に、当該類似判断情報に含まれる各情報と他の類似判断情報に含まれる各情報との一致度を、重み付けを行って算出し、当該類似判断情報が示す文書と当該他の類似判断情報が示す文書との類似度を更に算出し、
前記第2生成部は、前記複数の類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記初期検索に用いられる相関情報を更新する請求項1〜6のいずれか1つに記載のサーバ装置。
The calculation unit weights the degree of coincidence between each piece of information included in the similarity determination information and each piece of information included in other similarity determination information for each piece of similarity determination information that is a source of correlation information used for the initial search. To calculate the similarity between the document indicated by the similarity determination information and the document indicated by the other similarity determination information,
The server according to claim 1 , wherein the second generation unit updates correlation information used for the initial search based on a similarity between documents indicated by each of the plurality of similarity determination information. apparatus.
前記検索部は、初期検索に用いられる相関情報において、関連文書となる範囲を変更して、関連文書を検索する請求項1〜7のいずれか1つに記載のサーバ装置。 The server device according to any one of claims 1 to 7 , wherein the search unit changes a range to be a related document in the correlation information used for the initial search, and searches for the related document. 前記検索部は、初期検索に用いられる相関情報を再検索頻度が高い相関情報に変更して、関連文書を検索する請求項1〜8のいずれか1つに記載のサーバ装置。 The server device according to any one of claims 1 to 8 , wherein the search unit changes the correlation information used for the initial search to correlation information having a high re-search frequency, and searches for related documents. 前記文書に関する1以上の情報を含む文書情報で構成される文書テーブル及び前記電子会議に関する1以上の情報を含む会議情報で構成される会議テーブルを記憶する参照情報記憶部を更に備え、
前記第1生成部は、前記複数の文書情報及び前記複数の会議情報に基づいて、前記複数の類似判断情報を生成する請求項1〜のいずれか1つに記載のサーバ装置。
A reference information storage unit that stores a document table including document information including one or more information about the document and a meeting table including meeting information including one or more information about the electronic conference;
The first generation unit, based on the plurality of document information and the plurality of conference information, the server apparatus according to any one of claims 1-9 for generating said plurality of similarity determination information.
電子会議に関する文書毎に、当該文書に関する1以上の情報及び当該電子会議に関する1以上の情報を含む第1類似判断情報、及び前記第1類似判断情報とは異なる情報を含む第2類似判断情報を生成する第1生成部と、
前記第1類似判断情報毎に、当該第1類似判断情報に含まれる各情報と他の第1類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第1類似判断情報が示す文書と当該他の第1類似判断情報が示す文書との類似度を算出するとともに、前記第2類似判断情報毎に、当該第2類似判断情報に含まれる各情報と他の第2類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第2類似判断情報が示す文書と当該他の第2類似判断情報が示す文書との類似度を算出する算出部と、
前記複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第1相関情報を生成するとともに、前記複数の第2類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第2相関情報を生成する第2生成部と、
生成された前記第1相関情報及び前記第2相関情報を記憶する相関情報記憶部と、
前記第1相関情報及び前記第2相関情報の少なくともいずれかを用いて、対象文書に関連する関連文書を検索する検索部と、
検索された前記関連文書を配信する配信部と、
を備える電子会議システム。
For each document related to the electronic conference, one or more information about the document, first similarity determination information including one or more information about the electronic conference , and second similarity determination information including information different from the first similarity determination information A first generation unit for generating;
For each of the first similarity determination information, a document indicated by the first similarity determination information by calculating the degree of coincidence between each information included in the first similarity determination information and each information included in the other first similarity determination information And the degree of similarity between the document indicated by the other first similarity determination information and each information included in the second similarity determination information and other second similarity determination information for each second similarity determination information. A calculation unit that calculates the degree of coincidence with each piece of information included and calculates the degree of similarity between the document indicated by the second similarity determination information and the document indicated by the other second similarity determination information ;
Based on the similarity between documents indicated by each of the plurality of first similarity determination information, first correlation information indicating a correlation between the plurality of documents is generated , and each of the plurality of second similarity determination information indicates A second generation unit that generates second correlation information indicating a correlation between the plurality of documents based on a similarity between documents ;
A correlation information storage unit for storing the generated first correlation information and the second correlation information;
A search unit that searches for a related document related to a target document using at least one of the first correlation information and the second correlation information;
A distribution unit that distributes the retrieved related documents;
An electronic conference system comprising:
電子会議に関する文書毎に、当該文書に関する1以上の情報及び当該電子会議に関する1以上の情報を含む第1類似判断情報、及び前記第1類似判断情報とは異なる情報を含む第2類似判断情報を生成する第1生成ステップと、
前記第1類似判断情報毎に、当該第1類似判断情報に含まれる各情報と他の第1類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第1類似判断情報が示す文書と当該他の第1類似判断情報が示す文書との類似度を算出するとともに、前記第2類似判断情報毎に、当該第2類似判断情報に含まれる各情報と他の第2類似判断情報に含まれる各情報との一致度を算出して当該第2類似判断情報が示す文書と当該他の第2類似判断情報が示す文書との類似度を算出する算出ステップと、
前記複数の第1類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第1相関情報を生成するとともに、前記複数の第2類似判断情報それぞれが示す文書間の類似度に基づいて、前記複数の文書間の相関関係を示す第2相関情報を生成する第2生成ステップと、
生成された前記第1相関情報及び前記第2相関情報を記憶する相関情報記憶ステップと、
前記第1相関情報及び前記第2相関情報の少なくともいずれかを用いて、対象文書に関連する関連文書を検索する検索ステップと、
検索された前記関連文書を配信する配信ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
For each document related to the electronic conference, one or more information about the document, first similarity determination information including one or more information about the electronic conference , and second similarity determination information including information different from the first similarity determination information A first generating step for generating;
For each of the first similarity determination information, a document indicated by the first similarity determination information by calculating the degree of coincidence between each information included in the first similarity determination information and each information included in the other first similarity determination information And the degree of similarity between the document indicated by the other first similarity determination information and each information included in the second similarity determination information and other second similarity determination information for each second similarity determination information. A calculation step of calculating the degree of coincidence with each piece of information included to calculate the degree of similarity between the document indicated by the second similarity determination information and the document indicated by the other second similarity determination information ;
Based on the similarity between documents indicated by each of the plurality of first similarity determination information, first correlation information indicating a correlation between the plurality of documents is generated , and each of the plurality of second similarity determination information indicates A second generation step of generating second correlation information indicating a correlation between the plurality of documents based on the similarity between the documents ;
A correlation information storing step for storing the generated first correlation information and the second correlation information;
A search step of searching for a related document related to a target document using at least one of the first correlation information and the second correlation information;
A distribution step of distributing the retrieved related document;
A program that causes a computer to execute.
JP2012273543A 2012-12-14 2012-12-14 Server apparatus, electronic conference system, and program Active JP6075051B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012273543A JP6075051B2 (en) 2012-12-14 2012-12-14 Server apparatus, electronic conference system, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012273543A JP6075051B2 (en) 2012-12-14 2012-12-14 Server apparatus, electronic conference system, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014119874A JP2014119874A (en) 2014-06-30
JP6075051B2 true JP6075051B2 (en) 2017-02-08

Family

ID=51174675

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012273543A Active JP6075051B2 (en) 2012-12-14 2012-12-14 Server apparatus, electronic conference system, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6075051B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7298302B2 (en) * 2019-05-28 2023-06-27 株式会社リコー Information processing device, information processing system, information processing method and program

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001160067A (en) * 1999-09-22 2001-06-12 Ddi Corp Method for retrieving similar document and recommended article communication service system using the method
JP2005122295A (en) * 2003-10-14 2005-05-12 Fujitsu Ltd Relationship figure creation program, relationship figure creation method, and relationship figure generation device
JP4736816B2 (en) * 2005-04-28 2011-07-27 富士ゼロックス株式会社 Reading document management program, reading document management system, and reading document management method
JP2009294993A (en) * 2008-06-06 2009-12-17 Konica Minolta Holdings Inc Related document extraction method, related document extraction system, and related document extraction program
JP4762376B2 (en) * 2011-04-13 2011-08-31 株式会社東芝 Display processing apparatus, display processing method, and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2014119874A (en) 2014-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11281724B2 (en) Method and system for providing recommendation query using search context
US11822560B2 (en) Rank query results for relevance utilizing external context
US9767159B2 (en) Ranking search results
CN105431844B (en) Third party for search system searches for application
US9304979B2 (en) Authorized syndicated descriptions of linked web content displayed with links in user-generated content
CN105745646B (en) Native application search result
US8990211B1 (en) Managing information about entities using observations
US20170068683A1 (en) Context based instant search suggestions
EP3312738B1 (en) Method and device for displaying keyword
US11074263B2 (en) Suppressing duplicate listings on a search provider system
US20160188684A1 (en) Consolidating Search Results
CN111046237A (en) User behavior data processing method and device, electronic equipment and readable medium
US20150248720A1 (en) Recommendation engine
US20200081930A1 (en) Entity-based search system using user engagement
JP2017524206A (en) Method and apparatus for acquiring candidate address information in a map
WO2022057525A1 (en) Method and device for data retrieval, electronic device, and storage medium
JP2010282241A (en) File management device, file management system, file management method, and program
CN112559913B (en) Data processing method, device, computing equipment and readable storage medium
US20150339392A1 (en) Multi-query search system and method
JP6075051B2 (en) Server apparatus, electronic conference system, and program
US20170103073A1 (en) Identifying Expert Reviewers
CN111309674A (en) System and method for file management by mobile computing device
US9311362B1 (en) Personal knowledge panel interface
JP6617499B2 (en) Information processing apparatus, electronic whiteboard search method, and program
JP2013015880A (en) Server apparatus and information processing apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20151203

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20160926

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20161004

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20161125

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20161213

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20161226

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6075051

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151