JPH10320419A - 情報関連づけ装置およびその方法 - Google Patents
情報関連づけ装置およびその方法Info
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- JPH10320419A JPH10320419A JP9148519A JP14851997A JPH10320419A JP H10320419 A JPH10320419 A JP H10320419A JP 9148519 A JP9148519 A JP 9148519A JP 14851997 A JP14851997 A JP 14851997A JP H10320419 A JPH10320419 A JP H10320419A
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Abstract
を、的確にしかも容易に把握することができる情報関連
づけ装置およびその方法を提供することを目的とするも
のである。 【解決手段】 蓄積されている情報から、所定の検索式
を使用して所望の情報を検索する場合、過去の所定期間
中に行われた検索におけるデータから、検索ユーザ毎
に、検索時刻と上記検索式とを抽出し、上記抽出された
複数の検索式のうちの1つの検索式が使用された時刻
と、上記抽出された複数の検索式のうちの別の検索式が
使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時
刻差を、上記検索ユーザ毎に計算し、所定の検索ユーザ
における上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に
対応する上記1つの検索式と上記別の検索式との関連度
を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索
ユーザについて計算された上記関連度を集計するもので
ある。
Description
た複数の検索語の相互間における関連度を計算し、各検
索語の相互間における関連づけを行う装置およびその方
法に関するものである。
ース等に蓄積し、利用者が与えた検索式に関連する文書
を、そのデータベースから取り出す技術である。検索式
とは、たとえば「通信」のような1つの単語だけではな
く、「通信AND計算機」のように、「通信」と「計算
機」との両方の単語に関連する文書の取り出しを指定し
たり、「通信OR計算機」のように、「通信」と「計算
機」とのうちのいずれかの単語に関連する文書の取り出
しを指定する式である。ここで「単語に関連する文書」
とは、ある文書にキーワードとしてある単語が予め付与
されている場合、そのキーワードに対応する文書であ
り、また、ある文書中にある単語が含まれている場合、
その単語に対応する文書である。
通して欲している情報を把握することができれば、それ
を情報収集計画に反映したり、または、メニュー選択に
よってその情報へアクセスできるようにすることによっ
て、効果的な情報検索サービスを提供することができ
る。
ついて、各利用者が互いに異なる固有の視点に基づいて
見ることがあるので、同一の情報を検索する場合、各利
用者は、互いに異なる検索語を用い、したがって、検索
語の使用頻度を単純に集計するだけでは、多くの人が共
通して欲している情報が何であるかを正確に把握するこ
とはできない。
検索語同士の関連度の強さを求めることができれば、互
いに強い関連を持つ語は、同一の情報を得るために使用
された語であると見なすことができ、したがって、デー
タベース等に蓄積されている情報が要求されている強さ
を、検索語に基づいて求めることができる。
検索語と別の検索語語との関係を静的に定義しており、
この関連語辞書を利用すれば、検索語同士の関係を得る
ことができ、したがって、データベース等に蓄積されて
いる情報を要求する強さを求めることができる。
品名や省略形等、時代を反映した新語や、検索の時点で
利用者が「関連している」と見なした複数の検索語同士
の関連、いわば「一時的に関連の強くなった検索語同士
の関連」に対応することができない。たとえば、「年賀
状」と「当選番号」は、年末年始の期間では「お年玉つ
き年賀ハガキの当選番号」を調べるために使用されるこ
とが多いので、同一の情報要求として1つのグループに
まとめることが好ましいが、年末年始以外の期間のよう
に、当該期間とは別の期間においては1つのグループに
まとめるべきではない。「サッカー」と「ワールドカッ
プ」、「スキー」と「北海道」等も上記と同様に、1つ
のグループにまとめるべきではない。
要求する複数の検索語を適切にグループ化することがで
きないので、検索語間の関連度を適切に計算することが
できず、したがって、多くのユーザが欲している情報が
何であるかを的確に把握することが困難であるという問
題がある。
が何であるかを、的確にしかも容易に把握することがで
きる情報関連づけ装置およびその方法を提供することを
目的とするものである。
記載の発明は、蓄積されている情報から、所定の検索式
を使用して所望の情報を検索する場合、過去の所定期間
中に行われた検索におけるデータから、検索ユーザ毎
に、検索時刻と上記検索式とを抽出し、上記抽出された
複数の検索式のうちの1つの検索式が使用された時刻
と、上記抽出された複数の検索式のうちの別の検索式が
使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時
刻差を、上記検索ユーザ毎に計算し、所定の検索ユーザ
における上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に
対応する上記1つの検索式と上記別の検索式との関連度
を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索
ユーザについて計算された上記関連度を集計するもので
ある。
れている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報
を検索する場合、過去の所定期間中に行われた検索にお
けるデータから、所定時間毎に検索ユーザ毎に、上記検
索式を抽出し、上記検索ユーザ毎に、上記検索式を検索
語へ分解し、上記所定時間毎における上記各検索語の使
用回数を上記検索ユーザ毎に計算し、上記検索ユーザ毎
に計算された各検索語の使用回数を、全ての上記検索ユ
ーザについて集計し、上記集計された上記所定時間毎に
おける上記各検索語の使用回数に基づいて、2つの検索
語相互間の相関係数を計算するものである。
実施例である情報関連づけ装置IC1を示すブロック図
である。
る情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索
する情報検索システムであり、2つの検索語が使用され
た時刻差のうちで最小時刻差に応じて、その2つの検索
語の間における関連度を計算するものである。
別検索時刻・検索式抽出部10と、最小時刻差計算部2
0と、関連度計算・集計部30とを有する。
過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、
検索ユーザ毎に、検索時刻と上記検索式とを抽出する手
段である。
刻・検索式抽出部10によって抽出された複数の検索式
のうちの1つの検索式が使用された時刻と、上記抽出さ
れた複数の検索式のうちの別の検索式が使用された時刻
との時刻差のうちの最小値である最小時刻差を、上記検
索ユーザ毎に計算する手段である。
ーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻
差に対応する上記1つの検索式と上記別の検索式との関
連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記
検索ユーザについて計算された上記関連度を集計する手
段である。
れた検索記録を示す図である。
たユーザIDと、検索式とが記録される。たとえば、図
2の1行目は、ユーザID1234のユーザが、199
7年1月17日の14時54分32秒に、「年賀状」と
いう検索式で検索を行ったことを示している。
索時刻・検索式抽出部10の出力結果の例を示す図であ
る。
図2に示す検索記録をユーザ別にまとめる手段であり、
図3には、ユーザID1234のユーザが検索したとき
に使用された検索式が、その検索時刻とともに示されて
いる。
算部20の一例を示すブロック図である。
1と、最小時刻差演算部22とを有する。検索式分解部
21は、各検索式を検索語毎に分解し、検索語とその使
用時刻とを出力するものである。最小時刻差計算部20
は、たとえば、図3の2行目の「お年玉ANDハガキA
ND抽選」を、「お年玉」と「ハガキ」と「抽選」とに
分解し、これら分解された各検索語のそれぞれと、その
検索時刻である1997年1月17日の14時54分5
9秒とを出力する。
を示す図である。
の使用時刻と、別の検索語2の使用時刻との差である時
刻差D121、D122、D123……を求め、これら時刻差
D121、D122、D123……のうちで最も短い最小時刻
差を求める。そして、最小時刻差演算部22は、検索語
2の使用時刻と、検索語3の使用時刻との差である時刻
差D231、D232、D233……を求め、これら時刻差D
231、D232、D233……のうちで最も短い最小時刻差
を求め、以下、同様にして、互いに異なる2つの検索語
同士における最小時刻差を求める。
97年1月17日の17時54分32秒と17時55分
23秒とに使用され、また、検索語「抽選」は、199
7年1月17日の17時54分59秒と17時55分2
3秒とに使用されているので、検索語「年賀状」と「抽
選」とにおける最小時刻差は「0秒」である。
使用時刻と検索語2の使用時刻との最小時刻差を求める
動作を示すフローチャートである。
用時刻を、T1[1]、T1[2]、…、T1[n]と
し、検索語2がm回使用され、その使用時刻をT2
[1]、T2[2]、…、T2[m]とし、T1[i]
とT2[j]との差のうちで、その最小値を求める(S
2〜S9)。なお、最小値の初期値として「T1[1]
−T2[1]」の絶対値を求め、この「T1[1]−T
2[1]」の絶対値を変数minに格納し(S1)、こ
の格納されている「T1[1]−T2[1]」の絶対値
を各「T1[i]−T2[j]」の絶対値と比較し、こ
の比較の結果、その小さい方を、変数minに格納する
(S2〜S4)。ただし、変数min=0になれば(S
5)、比較の計算を終了する。
演算部22の出力結果の例を示す図である。
に基づいて、検索語同士の関連度を求めるグラフであ
る。
が計算されたら、この計算された最小時刻差に基づい
て、図8に示すグラフを使用し、その2つの検索語同士
の関連度を求める。
「0」であれば、検索語同士の関連度を「2」とし、上
記最小時刻差が0秒よりも大きく60秒以下であれば、
検索語同士の関連度を「1」とし、上記最小時刻差が6
0秒以上300秒以下であれば、上記検索語同士の関連
度をyとする。ここで、関連度yは、次の1次関数 y=−x/300+1.2 によって求められる。なお、xは、検索語同士の時刻差
(秒)である。
の出力結果を、図8に示す最小時刻差対関連度のグラフ
に基づいて求めた関連度(ユーザ別)を示す図である。
連度を全てのユーザについて集計したものであり、2つ
の検索語間の関連度をユーザ毎に加算して求めた検索語
間の関連度(全ユーザの集計結果)を示す図である。
用した場合について説明する。
例を示す図である。なお、図11〜図14は、実際に行
った実験の結果を示す図である。
式が、検索毎に示され、検索時刻、ユーザID、検索式
のそれぞれは、T=、U=、O=、に続く文字列によっ
て示されている。図11のたとえば1行目に記載されて
いる「T=12:12:26U=yvgXgzMfiI
8AAD7D O=サッカー+ワールドカップ」は、
「12時12分26秒に、ユーザID『yvgXgzM
fiI8AAD7D』のユーザが、検索式『サッカー+
ワールドカップ』を使用して検索を行った」旨を示すも
のである。
検索記録を、ユーザ毎に示す図である。
zMfiI8AAD7D」が12時8分28秒、12時
10分50秒、12時12分26秒にそれぞれ検索を行
ったことがわかる。
同士の関連度との関係に基づいて、検索語同士の関連度
を計算し、全てのユーザについて検索語間の関連度を計
算した結果の例を示す図である。
「ワールドカップ」との使用頻度を日毎に示した図であ
る。
(b)に集中して使用され、また、図14の期間(b)
において、「サッカー」と関連度の高い語が「ワールド
カップ」であるので、「サッカーのワールドカップ」に
関係した情報を、ユーザが欲していると判断できる。実
際に、図14の期間(a)は、サッカーのワールドカッ
プのアジア予選で日本チームの試合が行われた期間であ
り、期間(a)と(b)とがほぼ一致している。
索語同士の関連度を求める方法として、図8に示す関係
を用いたが、図8に示す関係以外でも、最小時刻差と検
索語同士の関連度との関係を定義した計算法であれば、
図8に示す関係以外の関係を使用するようにしてもよ
い。また、図6に示すフローチャート以外のフローチャ
ートによって、検索語同士の最小時刻差を求めるように
してもよい。
分解するようにしているが、検索式が1つの検索語で構
成されている場合には、検索式を分解せずに、その検索
式を検索語として扱えばよい。
関連づけ装置IC2を示すブロック図である。
る情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索
する情報検索システムであり、2つの検索語の使用頻度
に応じて、その2つの検索語の間における相関係数を求
めるものである。また、情報関連づけ装置IC2は、時
間別・ユーザ別検索式抽出部40と、検索式分解部50
と、検索語集計部60と、相関係数計算部70とを有す
るものである。
2に示す検索記録を時間別・ユーザ別にまとめる手段で
ある。情報関連づけ装置IC2は、1日単位で、その集
計を行い、使用された検索式を、日毎・ユーザ毎にまと
める手段である。
に分解し、重複を除くものである。たとえば、図16に
示すユーザID1234のユーザが使用した検索式「年
賀状」は「年賀状」とに分解され、検索式「お年玉AN
DハガキAND抽選」は、「お年玉」と「ハガキ」と
「抽選」とに分解され、検索式「年賀状AND抽選」
は、「年賀状」と「抽選」とに分解され、これらのうち
で、重複している検索語を除くと、結局、検索語は、
「年賀状」、「お年玉」、「ハガキ」、「抽選」の4つ
の検索語になる。
用頻度を集計する手段である。同一のユーザが使用した
検索語の中で重複使用されている検索語は、検索式分解
部50で除かれるので、1つの検索語に注目した場合、
その検索語の使用頻度の種類の数は、その検索語を使用
したユーザ数と等しい。つまり、たとえば10人のユー
ザが検索語「年賀状」を使用したとすれば、検索語「年
賀状」の使用頻度は10種類求められる。換言すれば、
そのうちの1人が検索語「年賀状」をたとえ1000回
使用したとしても、その1人については、検索語「年賀
状」の使用頻度は1種類である。
各検索語の使用頻度に基づいて、それぞれの時系列間に
おける2つの検索語の相関係数を求めるものである。
て、時間別・ユーザ別検索式抽出部40が出力した結果
の例を示す図である。
て、検索式分解部50の出力結果の例を示す図である。
て、検索語集計部60の出力結果の例を示す図である。
いて説明する。
て、検索語1と検索語2との相関係数Rを求める動作を
示すフローチャートである。
検索語1の使用回数をC1[1]、C1[2]、…、C
1[n]とし、検索語2の使用回数をC2[1]、C2
[2]、…、C2[n]とする。
とし、検索語2の使用回数の平均値をA2とし、検索語
1の使用回数の平均値A1と、検索語2の使用回数の平
均値A2とを求める(S11〜S15)。ここで、日に
ちの関数をiとし、相関係数Rを求めるための途中の関
数をR1、R2とした場合、最初に、i=1、関数R1
=0、関数R2=0とする(S16)。
[i]−A2)と、(C1[i]−A1)・(C1
[i]−A1)と、(C2[i]−A2)・(C2
[i]−A2)との総和を求め、それぞれを関数R3、
R2、R1とする(S17〜S19)。そして、検索語
1と検索語2との相関係数Rは、R3/(R1・R2)
1/2 によって計算される(S20)。
て、検索語1と検索語2との間における相関係数Rの例
を示す図である。
索記録に適用した場合における動作について説明する。
て、日毎・ユーザ毎に検索記録を2週間分まとめた後
に、それぞれの検索語間の相関係数を求めた結果を示す
図である。
「年賀状」との相関係数、検索語「お年玉」と「年賀ハ
ガキ」との相関係数、検索語「当選番号」と「年賀状」
との相関係数、検索語「当選番号」と「年賀ハガキ」と
の相関係数が高いので、これらの検索語は、「お年玉付
き年賀ハガキの当選番号」という情報を検索したときに
使用された検索語であったと推測できる。
と「道路交通情報」等、相関係数の高さに基づいて、実
際に要求が強かった情報が何であったかを、容易に推測
することができる。
回数を見ただけでは、実際に要求が強かった情報が何で
あったかを推測することが困難であるが、相関係数が所
定の閾値以上である検索語を所定の基準でグループ化
し、その使用回数を集計することによって、実際に要求
が強かった情報が何であるかを推測することが容易にな
る。
の基準は、次のような基準である。まず、相関係数計算
部70が計算した相関係数のうちで、その相関係数が所
定の値(たとえば0.93)以上である相関係数を特定
相関係数とすると、その特定相関係数が複数存在し、1
つの特定相関係数(図21における相関係数が0.96
118205122325の相関係数)に対応する2つ
の検索語(「お年玉」と「年賀状」)のうちの一方の検
索語(たとえば「年賀状」)が、他の上記特定相関係数
(図21における相関係数が0.9525559958
5591の相関係数)に対応する一方の検索語(「年賀
状」)と同じであれば、上記1つの特定相関係数に対応
する2つの検索語(「お年玉」と「年賀状」)と、上記
他の特定相関係数に対応する2つの検索語(「年賀ハガ
キ」と「年賀状」)とを1つのグループにまとめる。す
なわち、上記基準によれば、「お年玉」と「年賀状」と
「年賀ハガキ」とが1つのグループにまとめられる。ま
た、上記基準によって、芋づる式にまたは枝状に、複数
の検索語が1つのグループにまとめられる。
プにまとめる検索語まとめ手段が、相関係数計算部70
に設けられている。
て、2週間分の検索記録に基づいて、各検索語の使用回
数をグラフ化した図である。
たとえば0.93以上(0.93以外の数値以上であっ
てもよい)である2つの検索語は、同一の情報を要求し
たときに使用された検索語であると考える。そして、上
記基準に応じて、相関係数Rが0.93以上である検索
語を図21から抜き出すと、検索語「年賀」と「年賀
状」と「年賀ハガキ」と「お年玉」と「当選番号」が1
つのグループにまとめられる。
推移と、それら各検索語が使用された回数を集計した
(合計した)ものの推移とを併せて示してある。このよ
うに、個々の検索語の使用回数の推移を見ただけでは、
強く要求されていた情報が何であるかを認識できない
が、個々の検索語の使用回数をまとめたもの(集計した
もの)の推移を見ることによって、要求されていた情報
のその要求の度合いが顕著に示され、情報の要求の度合
が高かったことを容易に把握することができる。
て、C1[i]とC2[i]との共分散Cと、それぞれ
の分散V1とV2とを計算し、C/(V1・V2)1/2
によって、相関係数Rを求める動作を示すフローチャー
トである。
数を求める計算方法であれば、図23に示すフローチャ
ート等のように、図18に示すフローチャート以外のフ
ローチャートを使用するようにしてもよい。
て検索語間の関連度、相関係数を計算しているので、実
際のユーザの視点を反映した検索語関係を求めることが
できる。また、ある特定の期間に限定された検索語間の
関連度、相関係数を計算することができるので、ある検
索語の使用頻度が通常よりも多かったり少なかったりし
たときに、その原因を求めることができる。さらに、特
定の情報への要求に使用された異なる検索語をグループ
化することができるので、ある期間における情報要求を
より正確に把握することができる。
いる情報が何であるかを、的確にしかも容易に把握する
ことができるという効果を奏する。
1を示すブロック図である。
を示す図である。
式抽出部10の出力結果の例を示す図である。
例を示すブロック図である。
る。
索語2の使用時刻との最小時刻差を求める動作を示すフ
ローチャートである。
出力結果例を示す図である。
検索語同士の関連度を求めるグラフである。
を、図8に示す最小時刻差対関連度のグラフに基づいて
求めた関連度(ユーザ別)を示す図である。
ユーザについて集計したものであり、2つの検索語間の
関連度をユーザ毎に加算して求めた検索語間の関連度
(全ユーザの集計結果)を示す図である。
ある。
ユーザ毎に示す図である。
との関係に基づいて、検索語同士の関連度を計算し、全
てのユーザについて検索語間の関連度を計算した結果の
例を示す図である。
プ」との使用頻度を日毎に示した図である。
IC2のブロック図である。
ユーザ別検索式抽出部40が出力した結果の例を示す図
である。
解部50の出力結果の例を示す図である。
計部60の出力結果の例を示す図である。
と検索語2との相関係数Rを求める動作を示すフローチ
ャートである。
と検索語2との間における相関係数Rの例を示す図であ
る。
ーザ毎に検索記録を2週間分まとめた後に、それぞれの
検索語間の相関係数を求めた結果を示す図である。
の検索記録に基づいて、各検索語の使用回数をグラフ化
した図である。
[i]とC2[i]との共分散Cと、それぞれの分散V
1とV2とを計算し、C/(V1・V2)1/2 によっ
て、相関係数Rを求める動作を示すフローチャートであ
る。
Claims (8)
- 【請求項1】 蓄積されている情報から、所定の検索式
を使用して所望の情報を検索する情報検索システムにお
いて、 過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、
検索ユーザ毎に、検索時刻と上記検索式とを抽出するユ
ーザ別検索時刻・検索式抽出手段と;上記抽出された複
数の検索式のうちの1つの検索式が使用された時刻と、
上記抽出された複数の検索式のうちの別の検索式が使用
された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差
を、上記検索ユーザ毎に計算する最小時刻差計算手段
と;所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づい
て、上記最小時刻差に対応する上記1つの検索式と上記
別の検索式との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計
算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関
連度を集計する関連度計算・集計手段と;を有すること
を特徴とする情報関連づけ装置。 - 【請求項2】 請求項1において、 上記最小時刻差計算手段は、上記検索式を検索語に分解
し、上記分解された検索語のうちの1つの検索語が使用
された時刻と、上記分解された検索語のうちの別の検索
語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最
小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算する手段であり、 上記関連度計算・集計手段は、所定の検索ユーザにおけ
る上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応す
る上記1つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上
記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザ
について計算された上記関連度を集計する手段であるこ
とを特徴とする情報関連づけ装置。 - 【請求項3】 蓄積されている情報から、所定の検索式
を使用して所望の情報を検索する情報検索システムにお
いて、 過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、
所定時間毎に検索ユーザ毎に、上記検索式を抽出する時
間別・ユーザ別検索式抽出手段と;上記検索ユーザ毎
に、上記検索式を検索語へ分解する検索式分解手段と;
上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数を上記
検索ユーザ毎に計算し、上記検索ユーザ毎に計算された
各検索語の使用回数を、全ての上記検索ユーザについて
集計する検索語集計手段と;上記集計された上記所定時
間毎における上記各検索語の使用回数に基づいて、2つ
の検索語相互間の相関係数を計算する相関係数計算手段
と;を有することを特徴とする情報関連づけ装置。 - 【請求項4】 請求項3において、 上記相関係数計算手段が計算した上記相関係数のうち
で、上記相関係数が所定の値以上である特定相関係数が
複数存在する場合、1つの上記特定相関係数に対応する
2つの検索語のうちの一方の検索語が、他の上記特定相
関係数に対応する一方の検索語と同じであれば、上記1
つの特定相関係数に対応する2つの検索語と、上記他の
特定相関係数に対応する2つの検索語とを1つのグルー
プにまとめる検索語まとめ手段を有することを特徴とす
る情報関連づけ装置。 - 【請求項5】 請求項3において、 上記検索式分解手段は、1つの上記ユーザにおいて、同
一の検索語について重複を除く手段であることを特徴と
する情報関連づけ装置。 - 【請求項6】 蓄積されている情報から、所定の検索式
を使用して所望の情報を検索する情報検索方法におい
て、 過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、
検索ユーザ毎に、検索時刻と上記検索式とを抽出するユ
ーザ別検索時刻・検索式抽出段階と;上記抽出された複
数の検索式のうちの1つの検索式が使用された時刻と、
上記抽出された複数の検索式のうちの別の検索式が使用
された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差
を、上記検索ユーザ毎に計算する最小時刻差計算段階
と;所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づい
て、上記最小時刻差に対応する上記1つの検索式と上記
別の検索式との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計
算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関
連度を集計する関連度計算・集計段階と;を有すること
を特徴とする情報関連づけ方法。 - 【請求項7】 請求項6において、 上記最小時刻差計算段階は、上記検索式を検索語に分解
し、上記分解された検索語のうちの1つの検索語が使用
された時刻と、上記分解された検索語のうちの別の検索
語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最
小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算する段階であり、 上記関連度計算・集計段階は、所定の検索ユーザにおけ
る上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応す
る上記1つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上
記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザ
について計算された上記関連度を集計する段階であるこ
とを特徴とする情報関連づけ方法。 - 【請求項8】 蓄積されている情報から、所定の検索式
を使用して所望の情報を検索する情報検索方法におい
て、 過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、
所定時間毎に検索ユーザ毎に、上記検索式を抽出する時
間別・ユーザ別検索式抽出段階と;上記検索ユーザ毎
に、上記検索式を検索語へ分解する検索式分解段階と;
上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数を上記
検索ユーザ毎に計算し、上記検索ユーザ毎に計算された
各検索語の使用回数を、全ての上記検索ユーザについて
集計する検索語集計段階と;上記集計された上記所定時
間毎における上記各検索語の使用回数に基づいて、2つ
の検索語相互間の相関係数を計算する相関係数計算段階
と;を有することを特徴とする情報関連づけ方法。
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---|---|---|---|
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---|---|---|---|
JP14851997A JP3547069B2 (ja) | 1997-05-22 | 1997-05-22 | 情報関連づけ装置およびその方法 |
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---|---|
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---|---|---|---|
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---|---|
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Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003006195A (ja) * | 2001-06-21 | 2003-01-10 | Nec System Technologies Ltd | キーワード情報通知方式及びその方法 |
JP2003216634A (ja) * | 2002-01-28 | 2003-07-31 | Ricoh Techno Systems Co Ltd | 情報検索システム |
JP2005310094A (ja) * | 2003-10-06 | 2005-11-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | キーワード拡張装置と方法およびコンテンツ検索システムならびにコンテンツ情報提供システムと方法およびグループ化条件決定装置と方法ならびにプログラム |
JP2007034463A (ja) * | 2005-07-25 | 2007-02-08 | Yafoo Japan Corp | 情報検索システム、情報検索プログラム |
JP2007188225A (ja) * | 2006-01-12 | 2007-07-26 | Yafoo Japan Corp | 要約文抽出システム |
JP2008152454A (ja) * | 2006-12-15 | 2008-07-03 | Industrial Property Cooperation Center | 類義語統合システム |
JP2008234047A (ja) * | 2007-03-16 | 2008-10-02 | Industrial Property Cooperation Center | 関連語統合システム |
JP2009505221A (ja) * | 2005-08-11 | 2009-02-05 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレーテッド | ユーザの自己修正する検索動作の分析により検索文字列の代替スペルを特定する方法 |
JP2009064391A (ja) * | 2007-09-10 | 2009-03-26 | Sharp Corp | キーワード抽出装置、キーワード抽出方法、キーワード抽出プログラム、および、キーワード抽出プログラムを記録した記録媒体 |
JP2009223844A (ja) * | 2008-03-19 | 2009-10-01 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 関連情報検索装置、関連情報検索方法、関連情報検索プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
WO2010035455A1 (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-01 | 日本電気株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法、及びプログラム |
WO2010035412A1 (ja) * | 2008-09-25 | 2010-04-01 | 日本電気株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法、及びプログラム |
JP2010529569A (ja) * | 2007-06-14 | 2010-08-26 | グーグル・インコーポレーテッド | 辞書の単語及び熟語の判定 |
JP2010537305A (ja) * | 2007-09-18 | 2010-12-02 | エヌエイチエヌ コーポレーション | 関連急上昇語の検索方法およびそのシステム |
JP2011085986A (ja) * | 2009-10-13 | 2011-04-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | テキスト要約方法、その装置およびプログラム |
JP2012174097A (ja) * | 2011-02-23 | 2012-09-10 | Yahoo Japan Corp | クエリ抽出装置及び方法 |
US8533150B2 (en) | 2006-09-13 | 2013-09-10 | Fujitsu Limited | Search index generation apparatus |
US8595229B2 (en) | 2006-07-28 | 2013-11-26 | Fujitsu Limited | Search query generator apparatus |
JPWO2013146736A1 (ja) * | 2012-03-30 | 2015-12-14 | 日本電気株式会社 | 同義関係判定装置、同義関係判定方法、及びそのプログラム |
JP2018195146A (ja) * | 2017-05-18 | 2018-12-06 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法および生成プログラム |
JP2019053525A (ja) * | 2017-09-15 | 2019-04-04 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法、及び生成プログラム |
JP2022032036A (ja) * | 2020-08-10 | 2022-02-24 | ネイバー コーポレーション | スポーツチームランキング提供方法およびシステム |
JP2022081196A (ja) * | 2020-11-19 | 2022-05-31 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法及び生成プログラム |
Families Citing this family (32)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6144958A (en) * | 1998-07-15 | 2000-11-07 | Amazon.Com, Inc. | System and method for correcting spelling errors in search queries |
US6381594B1 (en) * | 1999-07-12 | 2002-04-30 | Yahoo! Inc. | System and method for personalized information filtering and alert generation |
US9092535B1 (en) | 1999-09-21 | 2015-07-28 | Google Inc. | E-mail embedded textual hyperlink object |
US6360221B1 (en) | 1999-09-21 | 2002-03-19 | Neostar, Inc. | Method and apparatus for the production, delivery, and receipt of enhanced e-mail |
US6963863B1 (en) * | 1999-09-28 | 2005-11-08 | Thomas Bannon | Network query and matching system and method |
US6480837B1 (en) * | 1999-12-16 | 2002-11-12 | International Business Machines Corporation | Method, system, and program for ordering search results using a popularity weighting |
CN1146821C (zh) * | 2000-02-21 | 2004-04-21 | 国际商业机器公司 | 面向用户的数据库查询方法及系统 |
US7136880B2 (en) * | 2000-07-20 | 2006-11-14 | Market Models, Inc. | Method and apparatus for compiling business data |
AU2002367376A1 (en) * | 2001-12-28 | 2003-07-24 | Jeffrey James Jonas | Real time data warehousing |
AU2003298616A1 (en) * | 2002-11-06 | 2004-06-03 | International Business Machines Corporation | Confidential data sharing and anonymous entity resolution |
US8620937B2 (en) | 2002-12-27 | 2013-12-31 | International Business Machines Corporation | Real time data warehousing |
KR100800371B1 (ko) | 2002-12-31 | 2008-02-04 | 인터내셔널 비지네스 머신즈 코포레이션 | 데이터 처리 방법 및 컴퓨터 판독 가능 매체 |
US7200602B2 (en) * | 2003-02-07 | 2007-04-03 | International Business Machines Corporation | Data set comparison and net change processing |
US7962757B2 (en) * | 2003-03-24 | 2011-06-14 | International Business Machines Corporation | Secure coordinate identification method, system and program |
US7734631B2 (en) * | 2005-04-25 | 2010-06-08 | Microsoft Corporation | Associating information with an electronic document |
US7953740B1 (en) | 2006-02-13 | 2011-05-31 | Amazon Technologies, Inc. | Detection of behavior-based associations between search strings and items |
US8024235B2 (en) | 2006-06-21 | 2011-09-20 | Microsoft Corporation | Automatic search functionality within business applications |
CN100524307C (zh) * | 2006-06-27 | 2009-08-05 | 国际商业机器公司 | 一种建立文档间关联关系的方法和装置 |
US7779003B2 (en) * | 2006-07-17 | 2010-08-17 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Computerized search system for medication and other items |
US8204831B2 (en) * | 2006-11-13 | 2012-06-19 | International Business Machines Corporation | Post-anonymous fuzzy comparisons without the use of pre-anonymization variants |
US8447778B2 (en) | 2007-11-15 | 2013-05-21 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Adaptively optimizing order entry system |
JP5354981B2 (ja) * | 2008-07-14 | 2013-11-27 | キヤノン株式会社 | 文書管理装置、文書管理方法及びプログラム |
US8751559B2 (en) * | 2008-09-16 | 2014-06-10 | Microsoft Corporation | Balanced routing of questions to experts |
US9195739B2 (en) * | 2009-02-20 | 2015-11-24 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Identifying a discussion topic based on user interest information |
US8463769B1 (en) * | 2009-09-16 | 2013-06-11 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying missing search phrases |
EP2705459B1 (en) | 2011-04-30 | 2020-08-05 | VMWare, Inc. | Dynamic management of groups for entitlement and provisioning of computer resources |
WO2012176374A1 (ja) * | 2011-06-21 | 2012-12-27 | 日本電気株式会社 | 数値範囲検索装置、数値範囲検索方法、および数値範囲検索プログラム |
US9805124B2 (en) * | 2013-04-25 | 2017-10-31 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automatic generation of a collection of content |
JP5950282B2 (ja) * | 2013-05-13 | 2016-07-13 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | ユーザインターフェースを生成する装置及び方法 |
EP3151131A1 (en) * | 2015-09-30 | 2017-04-05 | Hitachi, Ltd. | Apparatus and method for executing an automated analysis of data, in particular social media data, for product failure detection |
JP7192507B2 (ja) * | 2019-01-09 | 2022-12-20 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 情報処理装置、及び情報処理プログラム |
CN111259173B (zh) * | 2020-01-19 | 2023-03-21 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种搜索信息推荐方法及装置 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05307569A (ja) * | 1992-05-01 | 1993-11-19 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 時間変動する情報に対応する情報の蓄積及び検索方法 |
JPH07325832A (ja) * | 1994-05-31 | 1995-12-12 | Fujitsu Ltd | 単語使用パターンの時間的変化を利用した検索方法および情報検索装置 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5371885A (en) * | 1989-08-29 | 1994-12-06 | Microsoft Corporation | High performance file system |
US5826253A (en) * | 1995-07-26 | 1998-10-20 | Borland International, Inc. | Database system with methodology for notifying clients of any additions, deletions, or modifications occurring at the database server which affect validity of a range of data records cached in local memory buffers of clients |
-
1997
- 1997-05-22 JP JP14851997A patent/JP3547069B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1998
- 1998-05-21 US US09/083,690 patent/US6065001A/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05307569A (ja) * | 1992-05-01 | 1993-11-19 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 時間変動する情報に対応する情報の蓄積及び検索方法 |
JPH07325832A (ja) * | 1994-05-31 | 1995-12-12 | Fujitsu Ltd | 単語使用パターンの時間的変化を利用した検索方法および情報検索装置 |
Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003006195A (ja) * | 2001-06-21 | 2003-01-10 | Nec System Technologies Ltd | キーワード情報通知方式及びその方法 |
JP2003216634A (ja) * | 2002-01-28 | 2003-07-31 | Ricoh Techno Systems Co Ltd | 情報検索システム |
JP2005310094A (ja) * | 2003-10-06 | 2005-11-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | キーワード拡張装置と方法およびコンテンツ検索システムならびにコンテンツ情報提供システムと方法およびグループ化条件決定装置と方法ならびにプログラム |
JP2007034463A (ja) * | 2005-07-25 | 2007-02-08 | Yafoo Japan Corp | 情報検索システム、情報検索プログラム |
JP2009505221A (ja) * | 2005-08-11 | 2009-02-05 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレーテッド | ユーザの自己修正する検索動作の分析により検索文字列の代替スペルを特定する方法 |
JP4866421B2 (ja) * | 2005-08-11 | 2012-02-01 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレーテッド | ユーザの自己修正する検索動作の分析により検索文字列の代替スペルを特定する方法 |
JP2007188225A (ja) * | 2006-01-12 | 2007-07-26 | Yafoo Japan Corp | 要約文抽出システム |
US8595229B2 (en) | 2006-07-28 | 2013-11-26 | Fujitsu Limited | Search query generator apparatus |
US8533150B2 (en) | 2006-09-13 | 2013-09-10 | Fujitsu Limited | Search index generation apparatus |
JP4656330B2 (ja) * | 2006-12-15 | 2011-03-23 | 一般財団法人工業所有権協力センター | 類義語統合システム |
JP2008152454A (ja) * | 2006-12-15 | 2008-07-03 | Industrial Property Cooperation Center | 類義語統合システム |
JP2008234047A (ja) * | 2007-03-16 | 2008-10-02 | Industrial Property Cooperation Center | 関連語統合システム |
KR101465769B1 (ko) * | 2007-06-14 | 2014-11-27 | 구글 인코포레이티드 | 사전 단어 및 어구 판정 |
JP2010529569A (ja) * | 2007-06-14 | 2010-08-26 | グーグル・インコーポレーテッド | 辞書の単語及び熟語の判定 |
JP2009064391A (ja) * | 2007-09-10 | 2009-03-26 | Sharp Corp | キーワード抽出装置、キーワード抽出方法、キーワード抽出プログラム、および、キーワード抽出プログラムを記録した記録媒体 |
JP2010537305A (ja) * | 2007-09-18 | 2010-12-02 | エヌエイチエヌ コーポレーション | 関連急上昇語の検索方法およびそのシステム |
US8725723B2 (en) | 2007-09-18 | 2014-05-13 | Nhn Corporation | Method for searching relation sudden rising word and system thereof |
JP2009223844A (ja) * | 2008-03-19 | 2009-10-01 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 関連情報検索装置、関連情報検索方法、関連情報検索プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
WO2010035455A1 (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-01 | 日本電気株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法、及びプログラム |
JP5387578B2 (ja) * | 2008-09-24 | 2014-01-15 | 日本電気株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法、及びプログラム |
JPWO2010035455A1 (ja) * | 2008-09-24 | 2012-02-16 | 日本電気株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法、及びプログラム |
WO2010035412A1 (ja) * | 2008-09-25 | 2010-04-01 | 日本電気株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法、及びプログラム |
US8612202B2 (en) | 2008-09-25 | 2013-12-17 | Nec Corporation | Correlation of linguistic expressions in electronic documents with time information |
JP5387577B2 (ja) * | 2008-09-25 | 2014-01-15 | 日本電気株式会社 | 情報分析装置、情報分析方法、及びプログラム |
JP2011085986A (ja) * | 2009-10-13 | 2011-04-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | テキスト要約方法、その装置およびプログラム |
JP2012174097A (ja) * | 2011-02-23 | 2012-09-10 | Yahoo Japan Corp | クエリ抽出装置及び方法 |
JPWO2013146736A1 (ja) * | 2012-03-30 | 2015-12-14 | 日本電気株式会社 | 同義関係判定装置、同義関係判定方法、及びそのプログラム |
JP2018195146A (ja) * | 2017-05-18 | 2018-12-06 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法および生成プログラム |
JP2019053525A (ja) * | 2017-09-15 | 2019-04-04 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法、及び生成プログラム |
JP2022032036A (ja) * | 2020-08-10 | 2022-02-24 | ネイバー コーポレーション | スポーツチームランキング提供方法およびシステム |
JP2022081196A (ja) * | 2020-11-19 | 2022-05-31 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法及び生成プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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