JP7134814B2 - システム、ページデータ出力方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、システム、ページデータ出力方法、及びプログラムに関する。

ユーザがＯｆｆｉｃｅソフト等によってドキュメントを編集している際に、編集の参考となる別のドキュメントを提供するコンテンツ提供システムが知られている。コンテンツ提供システムは、ユーザが入力したドキュメント（以下、「入力ドキュメント」という。）が分類されるクラスタを判別し、データベースに予め登録されたドキュメントの中から、判別したクラスタと類似度が高いドキュメントをユーザに提供する（例えば、特許文献１参照）。これにより、入力ドキュメントと内容が類似するドキュメントをユーザに提供してドキュメントの編集の手助けをすることができる。

特開２００８－１５８５９０号公報

しかしながら、従来のコンテンツ提供システムでは、分類されるクラスタの判別がドキュメント単位で行われるので、ユーザが編集しているページや章といった部分データの内容と類似するデータをユーザに提供することができない。

本発明の目的は、表示されているページデータに関連するページデータを記憶された分類の結果に基づいて特定して出力することができるシステム、ページデータ出力方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明のシステムは、システムであって、コンテンツに含まれる複数のページデータを、それぞれのページデータの特徴量に基づいてページ単位で分類する分類手段と、前記分類手段による分類の結果を記憶する記憶手段と、表示されているページデータに関連するページデータを、前記記憶手段に記憶された分類の結果に基づいて特定する特定手段と、前記特定手段によって特定されたページデータを出力する出力手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、表示されているページデータに関連するページデータを記憶された分類の結果に基づいて特定して出力することができる。

本発明の実施の形態に係るコンテンツ提供システムの構成を概略的に示すブロック図である。 図１のコンテンツ解析サーバに設けられる制御装置及び端末装置に設けられる制御装置の各ハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。 図１のコンテンツ解析サーバ及び端末装置の各機能構成を示すブロック図である。 図１の端末装置におけるレコメンド画像の表示について説明するための図である。 図３のドキュメント解析部によって実行されるクラスタリング処理の手順を示すフローチャートである。 図５の処理におけるページデータの特徴のベクトル化について説明するための図である。 図１のコンテンツ解析サーバによって管理される部分データ情報管理テーブルの一例を示す図である。 図１の端末装置によって実行される表示制御処理の手順を示すフローチャートである。 図１のコンテンツ解析サーバによって実行されるレコメンド画像生成処理の手順を示すフローチャートである。 図９のステップＳ９０３におけるクラスタの判別を説明するための図である。 図９のステップＳ９０４におけるレコメンド対象の選択を説明するための図である。 図１の端末装置におけるレコメンド画像の表示例を示す図である。 図５のクラスタリング処理の変形例の手順を示すフローチャートである。 図１のコンテンツ解析サーバによって管理されるドキュメント情報管理テーブルの一例を示す図である。 図９のレコメンド画像生成処理の変形例の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳述する。

図１は、本発明の実施の形態に係るコンテンツ提供システム１００の構成を概略的に示すブロック図である。図１において、コンテンツ提供システム１００は、情報処理装置としての端末装置１０１、コンテンツ管理サーバ１０２、及びコンテンツ解析サーバ１０３を備える。なお、本実施の形態では、説明を容易にするために、端末装置１０１、コンテンツ管理サーバ１０２、及びコンテンツ解析サーバ１０３を１台ずつ備える構成について説明するが、各装置の台数はこれに限られない。例えば、コンテンツ提供システム１００は、端末装置１０１やコンテンツ管理サーバ１０２を複数台備えても良い。端末装置１０１、コンテンツ管理サーバ１０２、及びコンテンツ解析サーバ１０３は、ネットワーク１０４を介してデータ通信可能である。ネットワーク１０４は、インターネット、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、又はこれらの組み合わせである。端末装置１０１、コンテンツ管理サーバ１０２、及びコンテンツ解析サーバ１０３は、ネットワーク１０４と直接、又は接続機器（不図示）を介して接続されている。接続機器は、例えば、ルータ、ゲートウェイ、及びプロキシサーバである。

端末装置１０１は、ユーザが直接操作する端末である。ユーザは、端末装置１０１を操作して、Ｏｆｆｉｃｅソフト等によってドキュメントを編集する。コンテンツ管理サーバ１０２は、登録された複数のコンテンツを管理する。コンテンツ管理サーバ１０２は、例えば、複数ページからなるドキュメント、複数の章からなるドキュメント、複数の節からなるドキュメント、及び複数の段落からなるドキュメントのように様々なデータ構造のコンテンツを管理する。コンテンツ解析サーバ１０３は、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されたドキュメントや、端末装置１０１から送信されたドキュメントを解析する。コンテンツ提供システム１００では、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されたドキュメントのうち、端末装置１０１でユーザが作業しているドキュメントと類似性が高いドキュメントが端末装置１０１に提供される。以下では、端末装置１０１に提供されるために選択されるデータをレコメンドデータと称する。

図２は、図１のコンテンツ解析サーバ１０３に設けられる制御装置２００及び端末装置１０１に設けられる制御装置２１０の各ハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。図２（ａ）は、コンテンツ解析サーバ１０３の制御装置２００のハードウェア構成を示す。図２（ｂ）は、端末装置１０１の制御装置２１０のハードウェア構成を示す。

図２（ａ）において、制御装置２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、記憶装置２０４、ネットワークＩ／Ｆ２０５、ディスプレイＩ／Ｆ２０６、操作入力Ｉ／Ｆ２０７、及び外部Ｉ／Ｏ２０８を備える。ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、記憶装置２０４、ネットワークＩ／Ｆ２０５、ディスプレイＩ／Ｆ２０６、操作入力Ｉ／Ｆ２０７、及び外部Ｉ／Ｏ２０８はシステムバス２０９を介して互いに接続されている。

制御装置２００は、コンテンツ解析サーバ１０３全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に格納されたプログラムを実行することで、各種処理を制御する。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや設定データを格納する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の作業領域として、また、各データの一時格納領域として用いられる。記憶装置２０４は、後述する図３（ａ）の各モジュールを制御するためのプログラム等を格納する。ネットワークＩ／Ｆ２０５は、ネットワーク１０４を介して接続された外部装置、例えば、端末装置１０１やコンテンツ管理サーバ１０２とのデータ通信を制御する。ディスプレイＩ／Ｆ２０６には、液晶ディスプレイ等の外部ディスプレイ（不図示）が接続される。操作入力Ｉ／Ｆ２０７には、キーボード、マウス、及びタッチパネル等の操作入力機器（不図示）が接続される。外部Ｉ／Ｏ２０８には、ＵＳＢメモリや外付けの記憶デバイス等が接続される。

図２（ｂ）において、制御装置２１０は、ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２１２、ＲＡＭ２１３、記憶装置２１４、ネットワークＩ／Ｆ２１５、ディスプレイＩ／Ｆ２１６、操作入力Ｉ／Ｆ２１７、及び外部Ｉ／Ｏ２１８を備える。ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２１２、ＲＡＭ２１３、記憶装置２１４、ネットワークＩ／Ｆ２１５、ディスプレイＩ／Ｆ２１６、操作入力Ｉ／Ｆ２１７、及び外部Ｉ／Ｏ２１８はシステムバス２１９を介して互いに接続されている。

制御装置２１０は、端末装置１０１全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２１２に格納されたプログラムを実行することで、各種処理を制御する。ＲＯＭ２１２は、ＣＰＵ２１１が実行するプログラムや設定データを格納する。ＲＡＭ２１３は、ＣＰＵ２１１の作業領域として、また、各データの一時格納領域として用いられる。記憶装置２１４は、後述する図３（ｂ）の各モジュールを制御するためのプログラム等を格納する。ネットワークＩ／Ｆ２１５は、ネットワーク１１４を介して接続された外部装置、例えば、コンテンツ管理サーバ１０２やコンテンツ解析サーバ１０３とのデータ通信を制御する。ディスプレイＩ／Ｆ２１６には、液晶ディスプレイ等の外部ディスプレイ（不図示）が接続される。操作入力Ｉ／Ｆ２１７には、キーボード、マウス、及びタッチパネル等の操作入力機器（不図示）が接続される。外部Ｉ／Ｏ２１８には、ＵＳＢメモリや外付けの記憶デバイス等が接続される。

図３は、図１のコンテンツ解析サーバ１０３及び端末装置１０１の各機能構成を示すブロック図である。図３（ａ）は、コンテンツ解析サーバ１０３の機能構成を示す。図３（ｂ）は、端末装置１０１の機能構成を示す。

図３（ａ）において、コンテンツ解析サーバ１０３は、モジュールとして、データ生成部３０１、ドキュメント解析部３０２、制御部３０３、通信部３０４、ドキュメントクラスタＤＢ３０５、及びページクラスタＤＢ３０６を備える。上述した各モジュールの処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２や記憶装置２０４に格納されたプログラムを実行することによって行われる。

データ生成部３０１は、レコメンドデータを示す画像を端末装置１０１に表示させるためのレコメンド表示用データを生成する。レコメンド表示用データは、レコメンドデータのサムネイル画像（以下、「レコメンド画像」という。）、レコメンドデータのページ番号、及びレコメンドデータの格納場所を示すアドレスを含む。ドキュメント解析部３０２は、ドキュメントの構造を解析する。例えば、ドキュメント解析部３０２は、コンテンツ管理サーバ１０２で管理された全てのドキュメントのページ情報を解析する。また、ドキュメント解析部３０２は、ユーザが端末装置１０１を用いて編集しているドキュメントの構造を解析する。制御部３０３は、制御装置２００及び当該制御装置２００に接続された機器を制御する。また、制御部３０３は、上述したコンテンツ解析サーバ１０３の各モジュールの処理の実行を制御する。通信部３０４は、ネットワーク１０４に接続された外部装置とのデータ通信を制御する。ドキュメントクラスタＤＢ３０５は、後述する図１４のドキュメント情報管理テーブル１４００を管理する。ページクラスタＤＢ３０６は、後述する図７の部分データ情報管理テーブル７００を管理する。

図３（ｂ）において、端末装置１０１は、モジュールとして、通信部３１１、表示部３１２、操作部３１３、制御部３１４、アプリケーション実行部３１５、操作検出部３１６、及びレコメンド実行部３１７を備える。上述した端末装置１０１の各モジュールの処理は、ＣＰＵ２１１がＲＯＭ２１２や記憶装置２１４に格納されたプログラムを実行することによって行われる。

通信部３１１は、ネットワーク１０４に接続された外部装置とのデータ通信を制御する。例えば、通信部３１１は、コンテンツ解析サーバ１０３から後述するレコメンド表示用データを受信する（受信手段）。また、通信部３１１は、コンテンツ管理サーバ１０２からレコメンドデータを取得する（取得手段）。表示部３１２は、端末装置１０１のディスプレイ（不図示）の表示制御を行う。操作部３１３は、端末装置１０１に接続されたキーボード、マウス、及びタッチパネル等の操作入力機器（不図示）で入力された指示を受け付ける。制御部３１４は、制御装置２１０及び当該制御装置２１０に接続された機器を制御する。また、制御部３１４は、上述した端末装置１０１の各モジュールの処理について制御する。アプリケーション実行部３１５は、端末装置１０１にインストールされたアプリケーションを実行する。操作検出部３１６は、上記操作入力機器で受け付けた指示や、アプリケーション実行部３１５によるアプリケーションの実行状況等に基づいてユーザによる端末装置１０１への操作を検出する。レコメンド実行部３１７は、後述する図８の表示制御処理を実行する。

図４は、図１の端末装置１０１におけるレコメンド画像の表示について説明するための図である。

図４（ａ）の画面４００は、端末装置１０１のディスプレイ（不図示）上に表示される画面を模式的に表している。端末装置１０１では、レコメンドデータを取得するためのレコメンドデータ取得アプリケーションが起動すると、画面４００にウインドウ４０１が表示される。ウインドウ４０１は、端末装置１０１上で実行され且つドキュメントの表示や編集を実施可能なアプリケーションソフトウェアのウインドウである。ユーザは、ウインドウ４０１を介してドキュメントの閲覧や編集を行う。以下では、閲覧や編集を行うためにウインドウ４０１に表示されるドキュメントを表示ドキュメント（表示コンテンツ）と称する。ユーザがドキュメントを開く操作を行うと、画面４００は、ウインドウ４０１を表示する領域４０２と、レコメンド画像４０４～４０７を表示する領域４０３とに分割される。レコメンド画像４０４～４０７は、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されたドキュメントを構成する複数のページに対応するデータ（以下、「ページデータ」という。）のうち、ウインドウ４０１に表示されているページデータ（以下、「表示ページデータ」という。）（表示部分データ）と類似性が高いページデータのサムネイル画像である。領域４０３には、複数のレコメンド画像が表示され、マウス（不図示）等の操作でスクロールすることで領域４０３に収まらないレコメンド画像を表示することも可能である。

図４（ｂ）は、ユーザがマウス等によりレコメンド画像４０５を選択した状態を表している。選択されたレコメンド画像４０５の枠線は、例えば、図４（ｂ）に示すように、強調表示される。ウインドウ４０８は、ユーザがレコメンド画像４０５を選択した後、レコメンド画像４０５に対応するページデータ（レコメンドデータ）を表示するためのウインドウである。このように、本実施の形態では、ユーザがレコメンド画像を選択することで、選択したレコメンド画像に対応するページデータ（レコメンドデータ）を画面４００に表示することができる。ユーザは、表示ページデータの編集の参考資料又は素材資料として、レコメンドデータを使用する。

図５は、図３のドキュメント解析部３０２によって実行されるクラスタリング処理の手順を示すフローチャートである。図５の処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２や記憶装置２０４に格納されたプログラムを実行することによって行われる。また、図５の処理は、例えば、コンテンツ管理サーバ１０２に新たなドキュメントが登録された際、若しくは予め設定された所定の時刻に達した際に実行される。

図５において、まず、ドキュメント解析部３０２は、コンテンツ管理サーバ１０２で管理された全てのドキュメントのページ情報を解析する（ステップＳ５０１）。具体的に、ドキュメント解析部３０２は、各ドキュメントのページ情報をドキュメントの構造情報から取得し、各ページデータのテキストデータを抽出する。また、ドキュメント解析部３０２は、抽出したテキストデータに基づいて各ページデータの特徴をベクトル化する。本実施の形態では、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ等を用いて各ページデータの特徴のベクトル化が行われる。図６は、ベクトル化した各ページデータの特徴を特徴空間にプロットした様子を模式的に表す図である。なお、特徴空間は、Ｎ次元（Ｎは整数）の基底ベクトルを軸として定義される空間であるが、本実施の形態では、説明を容易にするために、特徴量１、２の２次元として説明する。図６において、ベクトル６０１等の白丸が各ページデータの特徴をベクトル化した特徴ベクトルである。ページデータとドキュメントとの対応関係は、図７の部分データ情報管理テーブル７００で管理される。部分データ情報管理テーブル７００は、ベクトルＩＤ７０１、ドキュメントＩＤ７０２、ドキュメントアドレス７０３、ページ番号７０４、及びクラスタＩＤ７０５で構成される。ベクトルＩＤ７０１には、各特徴ベクトルを識別するための識別子が記録される。ドキュメントＩＤ７０２には、コンテンツ管理サーバ１０２によって管理された各ドキュメントを識別するための識別子が記録される。ドキュメントアドレス７０３には、コンテンツ管理サーバ１０２によって管理された各ドキュメントの格納場所を示すアドレスが記録される。ページ番号７０４には、ドキュメントのページ番号が記録される。クラスタＩＤ７０５には、ステップＳ５０２におけるクラスタリングの結果、具体的に、ページ番号に対応するページデータが対応付けされたクラスタを識別するための識別子が記録される。

次いで、ドキュメント解析部３０２は、ステップＳ５０１でベクトル化して得られた各ページデータの特徴ベクトルをクラスタリングする（ステップＳ５０２）。クラスタリングには、ｋ－ｍｅａｎｓ法、Ｘ－ｍｅａｎｓ法、最短距離法、及びウォード法等の方法が用いられる。図６において、枠６０２～６０４がクラスタを表しており、例えば、枠６０２内の特徴ベクトルは同じクラスタに属する。クラスタリングした結果が、管理テーブル７０１のクラスタＩＤ７０５に記録される。このようにして、本実施の形態では、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されるドキュメントの各ページデータが予め定められた複数のクラスタの何れかに対応付けされる。その後、ドキュメント解析部３０２は、本処理を終了する。

図８は、図１の端末装置１０１によって実行される表示制御処理の手順を示すフローチャートである。図８の処理は、ＣＰＵ２１１がＲＯＭ２１２や記憶装置２１４に格納されたプログラムを実行することによって行われる。

図８において、ＣＰＵ２１１は、操作検出部３１６により、ユーザによるドキュメントに対する操作（以下、「ドキュメント操作」という。）を検出したか否かを判別する（ステップＳ８０１）。ドキュメント操作は、具体的に、ドキュメントを開く操作である。このような操作に関する情報は、操作部３１３から制御部３１４にリアルタイムで通知され、通知を受信した制御部３１４は、ドキュメント操作が行われた旨を操作検出部３１６に通知する。この通知に基づいて操作検出部３１６がドキュメント操作を検出すると（ステップＳ８０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ２１１は、ドキュメント操作が検出された表示ドキュメントに関連する情報（以下、「ドキュメント関連情報」という。）を通信部３１１を介してコンテンツ解析サーバ１０３へ送信する（ステップＳ８０２）。ドキュメント関連情報には、表示ドキュメント、及び表示ページデータのページ番号を示す情報が含まれる。ドキュメント関連情報を受信したコンテンツ解析サーバ１０３は、後述する図９のレコメンド画像生成処理を実行する。レコメンド画像生成処理では、コンテンツ解析サーバ１０３は、表示ページデータの特徴量と類似性が高いページデータのレコメンド画像を生成し、レコメンド画像を含むレコメンド表示用データを端末装置１０１に送信する。レコメンド表示用データには、レコメンド画像の他に、レコメンドデータのページ番号、及びレコメンドデータの格納場所を示すアドレスが含まれる。

次いで、ＣＰＵ２１１は、コンテンツ解析サーバ１０３からレコメンド表示用データを受信し（ステップＳ８０３）、当該レコメンド表示用データに含まれるレコメンド画像を画面４００の領域４０３に表示する（ステップＳ８０４）。領域４０３に表示された当該レコメンド画像がユーザに選択されると、ＣＰＵ２１１は、レコメンド表示用データに含まれるアドレスにアクセスして、当該アドレスが示すレコメンドデータを取得する。また、ＣＰＵ２１１は、取得したレコメンドデータが表示された新たなウインドウ、例えば、ウインドウ４０８を領域４０２に表示する。次いで、ＣＰＵ２１１は、表示ドキュメントを閉じる操作を検出したか否かを判別する（ステップＳ８０５）。

ステップＳ８０５の判別の結果、表示ドキュメントを閉じる操作を検出しないとき、ＣＰＵ２１１は、ステップＳ８０２でドキュメント関連情報を送信してから予め設定された所定の時間が経過したか否かを判別する（ステップＳ８０６）。所定の時間は、例えば、数分程度である。

ステップＳ８０６の判別の結果、ステップＳ８０２でドキュメント関連情報を送信してから所定の時間が経過しないとき、ＣＰＵ２１１は、ステップＳ８０５の処理に戻る。ステップＳ８０６の判別の結果、ステップＳ８０２でドキュメント関連情報を送信してから所定の時間が経過したとき、ＣＰＵ２１１は、ステップＳ８０２の処理に戻る。すなわち、本実施の形態では、ドキュメント関連情報がコンテンツ解析サーバ１０３に送信されてから予め設定された所定の時間が経過した際に画面４００に表示された表示ページデータに関する情報を含む別のドキュメント関連情報がコンテンツ解析サーバ１０３に送信される。

ステップＳ８０５の判別の結果、表示ドキュメントを閉じる操作を検出したとき、ＣＰＵ２１１は、本処理を終了する。

図９は、図１のコンテンツ解析サーバ１０３によって実行されるレコメンド画像生成処理の手順を示すフローチャートである。図９の処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２や記憶装置２０４に格納されたプログラムを実行することによって行われる。

図９において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ８０２で端末装置１０１から送信されたドキュメント関連情報を受信する（ステップＳ９０１）。次いで、ＣＰＵ２０１は、ドキュメント関連情報を解析する（ステップＳ９０２）。具体的に、ＣＰＵ２０１は、ドキュメント解析部３０２により、受信したドキュメント関連情報に含まれるページ番号から特定した表示ページデータのテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに基づいて表示ページデータの特徴をベクトル化する。なお、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ５０１と同様の方法でベクトル化を行う。次いで、ＣＰＵ２０１は、部分データ情報管理テーブル７００に基づいて表示ページデータが分類されるクラスタを判別する（ステップＳ９０３）（クラスタ判別手段）。例えば、表示ページデータの特徴ベクトルが図１０のベクトル１００１である場合、ＣＰＵ２０１は、図１０のようにベクトル１００１を含むクラスタ１００２を表示ページデータが分類されるクラスタと判別する。また、表示ページデータの特徴ベクトルがクラスタ１００２～１００４の何れにも含まれないベクトル１００５である場合、ＣＰＵ２０１は、各クラスタ１００２～１００４の中心までの距離に基づいて表示ページデータが分類されるクラスタを判別する。この場合、ＣＰＵ２０１は、クラスタ１００２～１００４のうち、中心からベクトル１００５までの距離が最も短いクラスタ１００２を表示ページデータが分類されるクラスタと判別する。

次いで、ＣＰＵ２０１は、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されるドキュメントを構成する複数のページデータのうち、判別したクラスタに対応付けされたページデータをレコメンド対象として選択する（ステップＳ９０４）。ステップＳ９０４では、例えば、図１１において、判別したクラスタ１１０１内のベクトル１１０２～１１１０に対応する全てのページデータをレコメンド対象として選択する。若しくは、判別したクラスタ１１０１内のベクトル１１０２～１１１０のうち、表示ページデータのベクトル１１１１を中心とする同心円領域１１１２内のベクトル１１０８～１１１０に対応するページデータをレコメンド対象として選択する。ベクトル１１０８～１１１０に対応するページデータは、表示ページデータとの関連性が極めて高いページデータである。

次いで、ＣＰＵ２０１は、レコメンド対象のサムネイル画像であるレコメンド画像を生成する（ステップＳ９０５）。具体的に、ＣＰＵ２０１は、データ生成部３０１により、選択したレコメンド対象のアドレス及びページ番号を部分データ情報管理テーブル７００から取得する。ＣＰＵ２０１は、データ生成部３０１により、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されるドキュメントを構成する複数のページデータのうち、取得したアドレスが示すページデータをサムネイル化して、レコメンド画像を生成する。次いで、ＣＰＵ２０１は、レコメンド画像、レコメンドデータのページ番号、及びレコメンドデータの格納場所を示すアドレスを含むレコメンド表示用データを端末装置１０１に送信し（ステップＳ９０６）（画像送信手段）、本処理を終了する。

上述した実施の形態によれば、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されるドキュメントを構成する複数のページデータのうち、表示ページデータが分類されるクラスタに対応付けされたページデータが端末装置１０１に提供される。これにより、編集されている表示ページデータの内容と類似するレコメンドデータをユーザに提供することができる。

また、上述した実施の形態では、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されるドキュメントを構成する複数のページデータのうち、表示ページデータが分類されるクラスタに対応付けされたレコメンドデータのサムネイル画像であるレコメンド画像が端末装置１０１に送信される。これにより、表示されたレコメンド画像から編集の参考資料として適したレコメンドデータをユーザに容易に選択させることができる。

上述した実施の形態では、端末装置１０１は、コンテンツ管理サーバ１０２で管理されるドキュメントを構成する複数のページデータのうち、表示ページデータに関する情報を含むドキュメント関連情報に対応するページデータのレコメンド画像を表示し（例えば、図４（ａ）のレコメンド画像４０４～４０７を参照）、当該レコメンド画像に対応するページデータ（レコメンドデータ）を取得する。これにより、編集されている表示ページデータの内容と類似するレコメンドデータをユーザに提供することができる。

また、上述した実施の形態では、ドキュメント関連情報がコンテンツ解析サーバ１０３に送信されてから予め設定された所定の時間が経過した際にウインドウ４０１に表示される表示ページデータを示す情報を含む別のドキュメント関連情報がコンテンツ解析サーバ１０３に送信される。これにより、時間の経過に応じて変更された表示ページデータと類似性が高いレコメンドデータをユーザに提供することができる。

以上、本発明について、上述した実施の形態を用いて説明したが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。例えば、表示ページデータのベクトルを生成した際に、コンテンツ管理サーバ１０２で管理される全てのドキュメントのページデータのクラスタリングと表示ページデータのクラスタリングとを実施しても良い。

また、上述した実施の形態では、ステップＳ８０１で検出されるドキュメント操作は、ドキュメントを開く操作に限られず、例えば、ページを捲る操作や編集する操作といった表示ページデータの変更操作であっても良い。このような操作を検出すると、ＣＰＵ２１１は、ステップＳ８０５の判別の結果、表示ドキュメントを閉じる操作を検出しないとき、ステップＳ８０６の処理を行わず、ステップＳ８０１の処理に戻る。このように処理することで、端末装置１０１において、表示ページデータの変更操作の検出に応じて、変更後の表示ページデータと類似性が高いページデータをユーザに提供することができる。

上述した実施の形態では、ページデータの特徴をベクトル化する処理量を極力減らして処理速度を上げるために、各ページデータのテキストデータに基づいてページデータの特徴をベクトル化したが、これに限られない。例えば、ページデータを構成する少なくとも一部の画像情報に基づいてページデータの特徴をベクトル化しても良い。画像情報を用いる場合、コンテンツ解析サーバ１０３は、画像特徴量を取得することでページデータをベクトル化する。

また、上述した実施の形態では、クラスタリング及びレコメンドの対象をページ単位として説明したが、ドキュメントを構成する文章の章、節、段落等の文章構造の単位でクラスタリング及びレコメンドを行っても良く、また、ページ及び文章構造の両方を用いてクラスタリング及びレコメンドを行ってもよい。文章構造の単位でクラスタリング及びレコメンドが行われる場合、部分データ情報管理テーブル７００では、ページ番号７０４の代わりに、文章構造に関する情報が記録される。

上述した実施の形態では、例えば、複数ページからなる章のデータがレコメンド対象に選択された場合、レコメンド対象が複数ページからなるデータであることを示すレコメンド画像が端末装置１０１に表示されても良い。例えば、図１２（ａ）に示すように、ページ数分のデータが重なっているような画像１２０１が表示される。図１２（ｂ）に示すように、各ページデータの縮小サムネイル画像が並べて表示される。図１２（ｃ）に示すように、章の先頭ページのサムネイル画像１２０３に重畳してレコメンド対象のページ数を示す画像１２０４が表示される。このような表示により、レコメンド対象が複数ページからなるデータであることをユーザに知らせることができる。

上述した実施の形態では、コンテンツ提供システムの構成に限られず、端末装置１０１がコンテンツ解析サーバ１０３の機能を備え、図５及び図９の各処理を端末装置１０１が実行しても良い。

また、上述した実施の形態では、ページ単位でクラスタリングした結果に基づいて選択したレコメンド対象（提供候補）をドキュメント単位でクラスタリングした結果に基づいて絞り込んでも良い。

例えば、レコメンド対象の選択にページ単位でクラスタリングした結果を用いると、編集の参考資料として適していないデータ、例えば、表示ドキュメントと関連性が薄いドキュメントのページデータがレコメンド対象として選択されてしまうことがある。

これに対応して、本実施の形態では、ページ単位でクラスタリングした結果に基づいて選択したレコメンド対象をドキュメント単位でクラスタリングした結果に基づいて絞り込む。

図１３は、図５のクラスタリング処理の変形例の手順を示すフローチャートである。図１３の処理も、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２や記憶装置２０４に格納されたプログラムを実行することによって行われる。また、図１３の処理も、例えば、コンテンツ管理サーバ１０２に新たなドキュメントが登録された際、若しくは予め設定された所定の時刻に達した際に実行される。

図１３において、ドキュメント解析部３０２は、ステップＳ５０１、Ｓ５０２の処理を行う。次いで、ドキュメント解析部３０２は、ドキュメントの全体の特徴をベクトル化する。具体的に、ドキュメント解析部３０２は、ドキュメントを構成する全てのテキストデータを取得し、取得した全てのテキストデータに基づいてステップＳ５０２と同様の方法でベクトル化する。次いで、ドキュメント解析部３０２は、上記ドキュメントのクラスタリングを行う（ステップＳ１３０１）。クラスタリングした結果は、図１４のドキュメント情報管理テーブル１４００で管理される。ドキュメント情報管理テーブル１４００は、ベクトルＩＤ１４０１、ドキュメントＩＤ１４０２、ドキュメントアドレス１４０３、及びクラスタＩＤ１４０４で構成される。ベクトルＩＤ１４０１には、各特徴ベクトルを識別するための識別子が記録される。ドキュメントＩＤ１４０２は、部分データ情報管理テーブル７００のドキュメントＩＤ７０２と対応し、コンテンツ管理サーバ１０２によって管理された各ドキュメントを識別するための識別子が記録される。ドキュメントアドレス１４０３には、コンテンツ管理サーバ１０２によって管理された各ドキュメントの格納場所を示すアドレスが記録される。クラスタＩＤ１４０４には、コンテンツ管理サーバ１０２によって管理された各ドキュメントが対応付けされたコンテンツクラスタを識別するための識別子が記録される。なお、本実施の形態では、コンテンツクラスタには、ステップＳ５０２で各ページデータが対応付けされるクラスタと区別可能な識別子が割り当てられる。例えば、各ページデータが対応付けされるクラスタには、図７に示すように、頭文字を「Ｃ」とした通し番号が識別子として割り当てられ、コンテンツクラスタには、図１４に示すように、頭文字を「ＣＤ」とした通し番号が識別子として割り当てられる。

図１５は、図９のレコメンド画像生成処理の変形例の手順を示すフローチャートである。図１５の処理も、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２や記憶装置２０４に格納されたプログラムを実行することによって行われる。

図１５において、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ９０１～Ｓ９０４の処理を行う。次いで、ＣＰＵ２０１は、ドキュメント解析部３０２により、表示ドキュメントが分類されるコンテンツクラスタを判別する（ステップＳ１５０１）（コンテンツクラスタ判別手段）。ステップＳ１５０１では、ステップＳ９０３で表示ページデータに対して行った処理と同様の処理を、表示ドキュメントに対して行う。次いで、ＣＰＵ２０１は、ドキュメント解析部３０２により、ステップＳ１５０１で判別した結果に基づいてステップＳ９０４で選択したレコメンド対象を絞り込む（ステップＳ１５０２）。例えば、ステップＳ９０３において表示ページデータが分類されるクラスタがＣ００４と判別された場合、部分データ情報管理テーブル７００に基づいて、レコメンド対象として、ベクトルＩＤ（ドキュメントＩＤ）がＰ００００１（Ｄ００００１）、Ｐ００００３（Ｄ００００２）、及びＰ００００６（Ｄ００００３）に対応するページデータが選択される。これに対し、ステップＳ１５０１において表示ドキュメントが分類されるコンテンツクラスタがＣＤ０３と判別された場合、ドキュメント情報管理テーブル１４００に基づいてレコメンド対象がＰ００００６（Ｄ００００３）に対応するページデータに絞り込まれる。なお、ステップＳ１５０１で判別されたコンテンツクラスタがドキュメント情報管理テーブル１４００に含まれていない場合、例えば、レコメンド対象の絞り込みが行われない。若しくは、レコメンド対象を対応付けされたドキュメント数が最も多いコンテンツクラスタに属するドキュメントに絞り込む。次いで、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ９０５以降の処理を行う。

上述した実施の形態では、ページ単位でクラスタリングした結果に基づいて選択したレコメンド対象がドキュメント単位でクラスタリングした結果に基づいて絞り込まれる。これにより、編集の参考資料としてより適したレコメンドデータをユーザに提供することができる。

本発明は、上述の実施の形態の１以上の機能を実現するプログラムをネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、該システム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。また、本発明は、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００ コンテンツ提供システム
１０１ 端末装置
１０２ コンテンツ管理サーバ
１０３ コンテンツ解析サーバ
２００，２１０ 制御装置
２０１，２１１ ＣＰＵ
３０２ ドキュメント解析部
４０４～４０７ レコメンド画像
７００ 部分データ情報管理テーブル
１４００ ドキュメント情報管理テーブル

Claims (8)

1. システムであって、
   コンテンツに含まれる複数のページデータを、それぞれのページデータの特徴量に基づいてページ単位で分類する分類手段と、
   前記分類手段による分類の結果を記憶する記憶手段と、
   表示されているページデータに関連するページデータを、前記記憶手段に記憶された分類の結果に基づいて特定する特定手段と、
   前記特定手段によって特定されたページデータを出力する出力手段とを有することを特徴とするシステム。
2. 前記出力手段は、前記特定手段によって特定されたページデータを表示部に出力することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記出力手段は、前記特定手段によって特定されたページデータをサムネイルとして前記表示部に出力することを特徴とする請求項２に記載のシステム。
4. 前記出力手段は、前記特定手段によって特定されたページデータを含む複数のページデータを出力することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のシステム。
5. 前記コンテンツに含まれる前記複数のページデータのそれぞれからテキスト情報を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出されたテキスト情報に基づいて前記複数のページデータのそれぞれをベクトル化するベクトル化手段とをさらに有し、
   前記分類手段は、前記ベクトル化手段によるベクトル化によって得られるそれぞれのページデータの特徴ベクトルに基づいて、前記コンテンツに含まれる前記複数のページデータをページ単位で分類することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記特定手段は、前記記憶手段に記憶された分類の結果に基づいて、前記表示されているページデータに類似するページデータを特定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のシステム。
7. コンテンツに含まれる複数のページデータを、それぞれのページデータの特徴量に基づいてページ単位で分類する分類ステップと、
   前記分類ステップにおける分類の結果を記憶する記憶ステップと、
   表示されているページデータに関連するページデータを、前記記憶ステップで記憶された分類の結果に基づいて特定する特定ステップと、
   前記特定ステップにて特定されたページデータを出力する出力ステップとを有することを特徴とするページデータ出力方法。
8. 請求項７に記載されたページデータ出力方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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