JPH113356A - 情報共助方法及びシステム及び情報共助プログラムを格納した記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 利用者間の興味の保持具合により、利用者の
興味の近さを２次元距離平面上に視覚化して表示するこ
とで、利用者に具体的にどの程度近いのかということを
明瞭にさせる働きをもつ情報共助方法及びシステム及び
情報共助プログラムを格納した記憶媒体を提供する。 【解決手段】 本発明は、自分が興味をもつ興味分野の
名称を予め蓄積しておき、興味分野に該当する実例を対
応させて蓄積し、蓄積された興味分野と実例に対して各
々類似度を算出し、算出された類似度を用いて、興味と
情報を２次元平面上に配置し、平面上に他者の興味を取
り入れ、取り入れられた他者の興味と自分が持つ興味や
情報との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、
該他者の興味を自分の興味を表す平面上に配置し、配置
した他者の興味の中から自分の目的とする情報の抽出す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情報共助方法及び
システム及び情報共助プログラムを格納した記憶媒体に
係り、特に、膨大な情報の中から自分の目的と合致する
情報を効率良く探索する情報探索処理のための情報共助
方法及びシステム及び情報共助プログラムを格納した記
憶媒体に関する。

【０００２】詳しくは、情報の探索のために、他者の知
識を自分の知識として再利用するための情報共助方法及
びシステム及び情報共助プログラムを格納した記憶媒体
に関する。

【０００３】

【従来の技術】情報探索を効率的に行うための情報共助
方法としては、情報に対する各利用者の興味を各々の主
観に基づき入力し、保持する興味に応じて利用者を予め
分類しておき、類似した興味を持つ他者の情報を提供す
ることで、効率的な情報探索を行うものがある。

【０００４】上記の例としては、インターネット上で情
報サービスを行っているfirefly 社がある。firefly 社
は利用者に対して適切な音楽ＣＤの推薦を行うシステム
の構築を行っており、最初に自分の興味のある音楽に関
するアンケートを埋めておくと、類似した趣味を持つ人
の音楽の知識を利用して、多分当人も興味を持つであろ
うＣＤを推薦するというものである。例えば、ある人が
「Ａ」という歌手の「Ａ−１」という曲が「非常に好
き」であると判断し、その曲に対して異なる人が「あま
り好きでない」と判断したと仮定する。このようにいく
つかの同じ曲に対する評価を取り入れ、各々の評価に対
して相関を求めると、この２人の類似度が数値で算出で
きる。この数値の大小により類似した人を探索し、類似
した人が好む曲を推薦することで、他者の興味を取り入
れることを実現している。

【０００５】firefly 社のインターネット上のホームペ
ージは、“http://www,firefly.com/ ”、研究論文とし
ては、“U.Shardanand,et,al., Social Information Fi
ltering: Algorithms for Automation "Word of Mout
h", CHI'95, pp.210-217, 1995として報告されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の方法は、利用者に推薦する情報の決定過程が利用者
に明らかでないという問題がある。即ち、利用者の興味
と類似した興味を持つ他者を統計的な手法で決定した後
で、他者が保持する情報を利用者に無条件に提供するこ
とになり、どの興味が似ているとか、どの程度似ている
かなどが直感的に不明瞭で、利用者にはわかりづらいと
いう問題がある。

【０００７】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、利用者間の興味の保持具合により、利用者の興味の
近さを２次元距離平面上に視覚化して表示することで、
利用者に具体的にどの程度近いのかということを明瞭に
させる働きをもつ情報共助方法及びシステム及び情報共
助プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的
とする。

【０００８】更なる本発明の目的は、他者の興味を表す
平面と比較することで、どの程度同じような興味を持っ
ているかが一覧でき、利用者は視覚的に類似利用者が発
見することを可能とし、類似利用者が持つ興味から自分
が必要とする情報の探索がより簡単化することが可能な
情報共助方法及びシステム及び情報共助プログラムを格
納した記憶媒体を提供するを提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理を
説明するための図である。本発明は、膨大な情報の中か
ら自分の目的とするものを探索する際に、他者の知識を
共有することで自分の情報探索を効率よく行うための情
報共助方法において、自分が興味をもつ興味分野の名称
を予め蓄積しておき（ステップ１）、興味分野に該当す
る実例を対応させて蓄積し（ステップ２）、蓄積された
興味分野と実例に対して各々類似度を算出し（ステップ
３）、算出された類似度を用いて、興味と情報を２次元
平面上に配置し（ステップ４）、２次元平面上に他者の
興味を取り入れ（ステップ５）、取り入れられた他者の
興味と自分が持つ興味や情報との類似度を算出し（ステ
ップ６）、算出した類似度に基づいて、該他者の興味を
自分の興味を表す平面上に配置し（ステップ７）、配置
した他者の興味の中から自分の目的とする情報を抽出す
る（ステップ８）。

【００１０】また、本発明は、類似度を算出する際に、
実例中に含まれる特徴的な単語を抽出し、抽出した単語
を文書の特徴ベクトルと見做し、複数の文書の類似度
を、各文書間の特徴ベクトルの余弦が大きくなる程、類
似度が高くなるような計算式を用いて算出する。

【００１１】また、本発明は、他者の興味を配置する際
に、自分が最も興味を持つものを原点に配置し、原点に
配置した興味に対して、他の興味分野を類似度に従っ
て、原点を中心に順に放射状に配置する。また、本発明
は、配置した他者の興味を、興味を表す平面上で自分の
興味と合致する場所へ移動することを可能とする。

【００１２】図２は、本発明の原理構成図である。本発
明は、膨大な情報の中から自分の目的とするものを探索
する際に、他者の知識を共有することで自分の情報探索
を効率よく行うための情報共助システムであって、自分
が興味をもつ興味分野の名称を予め蓄積する興味分野蓄
積手段１１０と、興味分野に該当する実例を対応させて
蓄積する興味分野−実例蓄積手段１２０と、興味分野−
実例蓄積手段１２０に蓄積された興味分野と実例に対し
て各々類似度を算出する類似度算出手段１３０と、算出
された類似度を用いて、興味と情報を２次元平面１８０
上に配置する興味・情報配置手段１４０と、２次元平面
１８０上に他者の興味を取り入れる他者興味取得手段１
５０と、他者興味取得手段１５０により取り入れられた
他者の興味と自分が持つ興味や情報との類似度を算出
し、算出した類似度に基づいて、該他者の興味を自分の
興味を表す平面１８０上に配置する他者興味配置手段１
６０と、他者興味配置手段１６０で配置した他者の興味
の中から自分の目的とする情報を抽出する情報抽出手段
１７０とを有する。

【００１３】また、上記の類似度算出手段１３０は、実
例中に含まれる特徴的な単語を抽出する単語抽出手段
と、抽出した単語を文書の特徴ベクトルと見做し、複数
の文書の類似度を、各文書間の特徴ベクトルの余弦が大
きくなる程、類似度が高くなるような計算式を用いて算
出する計算手段とを含む。

【００１４】また、上記の他者興味配置手段１６０は、
自分が最も興味を持つものを原点に配置する原点決定手
段と、原点に配置した興味に対して、他の興味分野を類
似度に従って、原点を中心に順に放射状に配置する放射
状配置手段を含む。また、本発明は、配置した他者の興
味を、興味を表す平面上で自分の興味と合致する場所へ
の移動を可能とする合致位置移動手段を更に有する。

【００１５】本発明は、膨大な情報の中から自分の目的
とするものを探索する際に、他者の知識を共有すること
で自分の情報探索を効率よく行うための情報共助プログ
ラムを格納した記憶媒体であって、自分が興味をもつ興
味分野の名称を予め記憶手段に格納させる興味分野格納
プロセスと、興味分野に該当する実例を対応させて記憶
手段に格納させる興味分野−実例格納プロセスと、興味
分野−実例格納プロセスにより、格納された興味分野と
実例に対して各々類似度を算出する類似度算出プロセス
と、類似度算出プロセスにおいて、算出された類似度を
用いて、興味と情報を２次元平面上に配置する興味・情
報配置プロセスと、２次元平面上に他者の興味を取り入
れる他者興味取得プロセスと、他者興味取得プロセスに
より取り入れられた他者の興味と自分が持つ興味や情報
との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、該他
者の興味を自分の興味を表す平面上に配置する他者興味
配置プロセスと、他者興味配置プロセスで配置した他者
の興味の中から自分の目的とする情報を抽出する情報抽
出プロセスとを有する。

【００１６】上記のように、本発明は、各利用者の興味
とその興味に属する情報を２次元平面上にその類似度に
沿って配置する。利用者間の類似度は、各利用者の興味
を表す平面上における情報の配置具合に応じて算出され
る。利用者は、他者の興味を表す平面上（表示画面）の
類似度を視覚的に見ながら、どの利用者の情報を取り入
れるかを能動的に決定することができる。

【００１７】また、取り入れた情報が自分の興味とどの
ような関係があるかに関しても、各々の興味が平面上に
その類似度に応じて自動的に配置されるため、情報間の
関係が一覧できる利点がある。そして、取り入れた情報
の取捨選択を行うことで、自分の興味に合う情報だけの
関係を構築することができるため、他者の情報を自然に
自分の情報として再利用可能なものに変化させることが
できる。

【００１８】

【発明の実施の形態】図３は、本発明の情報共助システ
ムの構成を示す。同図に示す構成は、ネットワーク状
に、複数のクライアント１０と１つのサーバ２０が接続
されているシステムを示す。クライアント１０は、各個
人の情報を管理する個人情報データベース１２、利用者
個人の興味を管理する個人興味管理部１３、クライアン
トの全ての機能を制御する中央制御部１４、サーバ２０
との通信を行う通信制御部１５、類似度を算出する際
に、実例中に含まれる特徴的な単語を抽出する特徴語句
抽出部１６、個人情報データベース１２中に存在する情
報間の類似度を算出する類似度算出部１７、類似度算出
部１７により算出された情報間の類似度に沿って２次元
平面上に適切にノードとして配置する興味平面描画部１
８、利用者によって記述された興味ファイルからその内
容を読み出すファイル読み込み部１９から構成され、フ
ァイル読み込み部１９には、利用者によって予め記述さ
れた興味分野の名称を蓄積する興味ファイル１１が接続
されている。

【００１９】サーバ２０は、クライアント１０との通信
を行う通信制御部２２、サーバ２０内のすべての機能を
制御する中央制御部２３、各利用者の類似度を算出する
類似度算出部２４、各利用者のアクセス状況を管理する
利用者情報管理部２５及び各利用者のアクセス状況を蓄
積する利用者情報データベース２６から構成される。次
に、上記の構成に基づいて情報共助システムの動作を説
明する。

【００２０】図４は、本発明の情報共助システムの動作
のフローチャートである。 ステップ１０１） クライアント１０の通信制御部１５
により、サーバ２０との通信を開始する。 ステップ１０２） ファイル読み込み部１９は、興味フ
ァイル１１を読み込み、興味ファイル１１の文書毎の重
要語句を算出する。

【００２１】ステップ１０３） 個人興味管理部１３
は、各々の興味毎に重要語句をまとめる。 ステップ１０４） 個人興味管理部１３は、当該重要語
句を個人情報データベース１２に蓄積する。 ステップ１０５） 類似度算出部１７は、所定の類似度
算出式を用いて、全ての興味毎に類似度を算出して、個
人情報データベース１２に蓄積する。

【００２２】ステップ１０６） 興味平面描画部１８
は、算出された類似度に基づいて、２次元平面上（表示
装置）に利用者の興味を配置する。 ステップ１０７） 他の利用者がいるかを判定し、いる
場合にはステップ１０８に移行し、いない場合には処理
を終了する。 ステップ１０８） 他の利用者がいる場合には、通信制
御部１５を介してサーバ２０に当該利用者の類似度の計
算を依頼する。これによりサーバ２０は、類似度算出部
２４において、クライアント１０から指定された利用者
の類似度を計算し、その結果を通信制御部２２を介して
興味情報としてクライアント１０に通知する。クライア
ント１０では、他の利用者の興味情報をサーバ２０から
取得する。

【００２３】ステップ１０９） クライアント１０の類
似度算出部１７は、自分と他者の類似度を参考にして、
両者間の類似度を算出する。 ステップ１１０） 興味平面描画部１８は、他者の興味
平面を自分の興味平面上に描画し、更に自分と他者との
関係を算出された類似度に基づいて表示装置上に描画す
る。

【００２４】これにより、利用者は、自分の興味と近い
他者を抽出することにより、自分の興味平面へ他者の興
味平面の情報を移動することで、他者の知識の導入を容
易に行うことができる。

【００２５】

【実施例】以下、図面と共に、本発明の実施例を説明す
る。以下では、利用者がインターネットをネットスケー
プ社のネットスケープナビゲータなどのＷＷＷブラウザ
を利用して、アクセスする場合を例にとって説明する。
利用者は、予め情報共助のためのクライアント１０を起
動し、そこで、用いるための興味ファイル１１を記述し
ておく必要があるが、一般的なＷＷＷブラウザには自分
の興味のある情報「お気に入りリスト（ブックマーク、
ホットリストなどと呼ぶ場合もある）」を蓄積できるた
め、利用者は無意識のうちにこれを利用していると仮定
すれば、この“お気に入りリスト”が興味ファイル１１
に相当すると考えることができる。このような“お気に
入りリスト”は、情報を階層的に蓄積可能であり、利用
者は同じような情報を自分で適当に名前を付けて管理す
る場合が多い。このような階層は、各利用者の興味分野
と考えることが可能である。あるブラウザの“お気に入
りリスト”から、分類情報とそこに含まれる情報に関す
る文字列を取り出した例を図５に示す。

【００２６】図５は、利用者の興味がいくつかの分野に
分類された上で、各々に関連する情報の名前とそのアク
セス先（ｈｔｔｐ：／／…、これはインターネット上の
番地を表す表記方法である）が記述されている。即ち、
この利用者の例では、「科学」、「会議」、「スポー
ツ」と名付けた分野に興味を持っており、さらに、各々
に相当する情報を別々に蓄積している。

【００２７】クライアント１０側の中央制御部１４はフ
ァイル読み込み部１９に命令して、この興味ファイル１
１から興味とそこに含まれる情報を抽出し、特徴語句抽
出部１６でその興味を表す特徴語句を抽出する。特徴語
句の抽出方法に関しては、例えば、以下の方法で取り込
む。特徴語句抽出部１６は、図５における「科学」など
の各々の興味に含まれる情報に対して形態素解析を行
い、名詞を抽出する。そして、各々の情報内にある名詞
の特徴の重要度は、この名詞が含まれる頻度と、全情報
数をその名詞が含まれる文書数で除算したもののlog を
取ったものとを積算したものと考える。これを式にする
と以下にのようになる。

【００２８】ある情報Ｄ_i 中に含まれる名詞Ｔ_j の重要
度ｗ _j ⁱ は、

【００２９】

【数１】

【００３０】但し、Ｎは、個人の興味中に含まれる全文
書数、ｔｆ _j ⁱ は、名詞Ｔ_j が文書Ｄ_i に含まれる頻
度、そして、ｄｆ_j は、単語Ｔ_j が文書中に含まれる文
書数を表す。こうして得られた単語の重要度を降順に整
列させると図６のようになる。図６では、ある文書中に
含まれる名詞に関して上記の算出法により重要単語を抽
出し、単語とその重要度をペアにしたものを降順に整列
させている。この文書では、『知』が最も重要であり、
その得点が“１３４．４７５”であることがわかる。

【００３１】ここで、上記の方法で興味ファイル１１か
ら全ての情報を読み込み、文書毎の重要語句を算出した
後、個人興味管理部１３は、各々の興味毎に重要語句を
まとめ、個人情報データベース１２に蓄積する。これ
は、図６の個々の情報における重要語句を興味毎に纏め
て蓄積したものであり、もしも同じ興味に含まれる情報
に対して、重要語句が重なる場合は、加算することで対
処する。

【００３２】上記のように、個人情報データベース１２
に興味が蓄積されたら、類似度算出部１７は、各々の興
味間の類似度を算出する。これは、個人の興味を２次元
平面上に配置するための、興味間の距離と考えられるも
のであり、興味平面描画部１８で利用される。興味間の
類似度は、個人情報データベース中に存在する各興味を
表す重要語句から、例えば、以下のように算出する。

【００３３】各々の興味をＩ_i 、興味間の類似度をsim
（Ｉ_i ，Ｉ_j ）とすると、

【００３４】

【数２】

【００３５】ｗ _j ⁱ は、Ｉ_i に含まれる名詞Ｔ_k の重要
度を表す。但し、Ｉ_i に名詞Ｔ_k が含まれない場合は、
ｗ _j ⁱ ＝０とする。図７は、本発明の一実施例の類似度
計算例である。この例では、文書１（Ｉ₁）、２
（Ｉ₂ ）の興味を表す語句が示されている。これらの語
句からＩ₁ ，Ｉ₂を表すベクトル表記を求め、上記の
（２）の類似度計算式を用いて数値化する。この場合
は、Ｉ₁ ，Ｉ₂ の類似度は“０．０９７”と算出でき
る。上記の類似度算出方法は、例えば、G,Salton:Autom
atic Text Processing Addison-Wesly, 1989に詳細な説
明がある。

【００３６】上記の類似度算出式を用いて、すべての興
味毎に類似度を算出して、個人情報データベース１２に
蓄積しておく。興味平面描画部１８は、この情報を用い
て２次元平面上に興味を配置する。２次元平面上の配置
方法は様々な方法があるが、まず、最も興味の度合いが
高い分野を２次元平面上の原点である中心に配置し、そ
の興味に対して算出された個々の類似度を距離に換算し
た上でノードとして放射状に配置し、さらに、各々の興
味に属する情報を該当興味に対してその類似度を距離に
換算した上でノードとして放射状に配置する。興味と該
当情報とはアークで結ぶ。

【００３７】図８は、本発明の一実施例の単純な描画例
である。同図は、個人が持つ興味を楕円で表示し、それ
に含まれる情報を各々の近傍にアークを介して表示して
いる状態を示している。各興味は他の興味との間で類似
度が計算され、それに従って表示されている。もしも特
定の興味に分類されていない場合は、ノードの背景を変
化させ、更に、存在する興味との類似度により自動的に
配置される。

【００３８】利用者が興味と情報間の関係をより明瞭に
把握するために画面の拡大、縮小等の機能と同時に、あ
る興味だけを取り出して興味と情報の関係を表示するこ
ともできる。図９は、本発明の一実施例の拡大例であ
る。同図は、一部の興味を取り出した例であり、この例
では、「Conference」という興味を中心とした関係が表
示される。

【００３９】興味と情報は移動させることができ、利用
者による能動的な移動により自分の個人データベースを
学習させる。即ち、自動配置されたある複数の興味に対
して、更に主観的に近いと感じたら、自分で移動させる
操作を学習データとして、類似度を再計算する。このこ
とで、類似度の自動計算では正確に得られない各利用者
が実際に感じている興味間の類似度を反映することが可
能である。

【００４０】図１０は、本発明の一実施例のノードの移
動例である。この例では、「Conference」、「Science
」、「Search」、「Visualization 」を各々近づけ
た。各々の興味は、近づけた興味に対しての類似度が高
くなり、逆に遠ざかった興味に対しては、類似度は低く
なる。このような操作を繰り返すことで、利用者個人の
興味平面上で興味の学習が進み、最終的には自分の主観
的な興味の度合いが反映された関係が直観的に構築可能
である。

【００４１】このように、自分の興味の構築後、通信制
御部１５を通してサーバ２０に接続する。これにより、
サーバ２０の通信制御部２２は、アクセスしてきた利用
者の情報を受け取り、利用者情報管理部２５を介して利
用者情報データベース２６に蓄積する。利用者情報とし
て管理されるのは、例えば、利用者名、利用者の計算機
名、利用開始時間、利用時間、個人の興味などである。

【００４２】この時、もしも、他者がサーバ２０にアク
セスしていた場合、他者の利用者情報を獲得し、他者の
クライアント側で保持している個人情報データベースか
ら興味を抽出し、サーバ２０の類似度算出部２４で自分
の興味との類似度を算出する。そして、算出した興味と
類似度は元のクライアントへ返却する。クライアント１
０側では、返却された自分と他者との類似度を参考に、
他者の興味平面を自分の興味平面上に描画し、更に、自
分と他者との関係を類似度に従って描画する。

【００４３】この例を図１１に示す。左上図が利用者の
関係を表したものであり、この例では、２人の利用者が
存在し、その類似度に応じて利用者名が楕円のノードで
描画される。右図は自分の興味平面上に他者の興味と情
報の関係を重ねて表示したものを示す。同じ興味を持つ
場合は、興味のノードを共通にして示す。自分と他者と
を区別するため、ノードの色を変えることで判別が可能
になる。もしも複数の利用者が存在した場合、利用者は
自分の興味と近い他者を選択し、自分の興味平面へ情報
を移動することで、他者の知識の導入が容易にでき、そ
の後で、必要な情報だけを残す操作を行えば自分にとっ
て最適な興味平面の構築ができる。

【００４４】また、本発明は、図３に示す構成をプログ
ラムとして構築し、クライアント１０及びサーバ２０の
コンピュータ内のディスク装置に当該プログラムをイン
ストールすることで上記と同様の処理が可能である。ま
た、当該プログラムをフロッピーディスクや、ＣＤ−Ｒ
ＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、クライアント１０に対
して流通させることも可能である。

【００４５】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能
である。

【００４６】

【発明の効果】上述のように、本発明の情報共助方法及
びシステム及び情報共助プログラムを格納した記憶媒体
によれば、利用者の興味を２次元平面上にその類似度に
基づいて表示することで、自分の興味の度合いを視覚的
に判断できる。さらに、他者の興味を自分の興味が描画
されている平面上に重ねることで、他者の興味と自分の
興味との相違が明らかになり、自分が知らない情報を取
り入れることが視覚的に可能になる利点がある。

【００４７】また、取り入れた情報を視覚的に取捨選択
することにより、自分にとって本当に必要な情報だけが
存在する平面の構築が容易になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明するための図である。

【図２】本発明の原理構成図である。

【図３】本発明の情報共助システムの構成図である。

【図４】本発明の情報共助システムの動作のフローチャ
ートである。

【図５】本発明の一実施例の興味ファイルの例である。

【図６】本発明の一実施例の重要単語の例である。

【図７】本発明の一実施例の類似度計算例である。

【図８】本発明の一実施例の単純な描画例である。

【図９】本発明の一実施例の拡大例である。

【図１０】本発明の一実施例のノードの移動例である。

【図１１】本発明の一実施例の他者の情報を移動した例
である。

【符号の説明】

１０ クライアント １１ 興味ファイル １２ 個人情報データベース １３ 個人興味管理部 １４ 中央制御部 １５ 通信制御部 １６ 特徴語句抽出部 １７ 類似度算出部 １８ 興味平面描画部 １９ ファイル読み込み部 ２０ サーバ ２２ 通信制御部 ２３ 中央制御部 ２４ 類似度算出０ ２５ 利用者情報管理部 ２６ 利用者情報データベース １１０ 興味分野蓄積手段 １２０ 興味分野−実例蓄積手段 １３０ 類似度算出手段 １４０ 興味・情報配置手段 １５０ 他者興味取得手段 １６０ 他者興味配置手段 １７０ 情報抽出手段 １８０ 表示装置（平面）

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 膨大な情報の中から自分の目的とするも
   のを探索する際に、他者の知識を共有することで自分の
   情報探索を効率よく行うための情報共助方法において、 自分が興味をもつ興味分野の名称を予め蓄積しておき、 前記興味分野に該当する実例を対応させて蓄積し、 蓄積された前記興味分野と前記実例に対して各々類似度
   を算出し、 算出された類似度を用いて、興味と情報を２次元平面上
   に配置し、 前記平面上に他者の興味を取り入れ、 取り入れられた前記他者の興味と自分が持つ興味や情報
   との類似度を算出し、 算出した類似度に基づいて、該他者の興味を自分の興味
   を表す平面上に配置し、 配置した他者の興味の中から自分の目的とする情報を抽
   出することを特徴とする情報共助方法。
2. 【請求項２】 前記類似度を算出する際に、 前記実例中に含まれる特徴的な単語を抽出し、 抽出した単語を文書の特徴ベクトルと見做し、複数の文
   書の類似度を、各文書間の特徴ベクトルの余弦が大きく
   なる程、類似度が高くなるような計算式を用いて算出す
   る請求項１記載の情報共助方法。
3. 【請求項３】 前記他者の興味を配置する際に、 自分が最も興味を持つものを原点に配置し、 前記原点に配置した興味に対して、他の興味分野を類似
   度に従って、原点を中心に順に放射状に配置する請求項
   １記載の情報共助方法。
4. 【請求項４】 前記配置した他者の興味を、興味を表す
   平面上で自分の興味と合致する場所へ移動することを可
   能とする請求項１記載の情報共助方法。
5. 【請求項５】 膨大な情報の中から自分の目的とするも
   のを探索する際に、他者の知識を共有することで自分の
   情報探索を効率よく行うための情報共助システムであっ
   て、 自分が興味をもつ興味分野の名称を予め蓄積する興味分
   野蓄積手段と、 前記興味分野に該当する実例を対応させて蓄積する興味
   分野−実例蓄積手段と、 前記興味分野−実例蓄積手段に蓄積された前記興味分野
   と前記実例に対して各々類似度を算出する類似度算出手
   段と、 算出された類似度を用いて、興味と情報を２次元平面上
   に配置する興味・情報配置手段と、 前記平面上に他者の興味を取り入れる他者興味取得手段
   と、 前記他者興味取得手段により取り入れられた前記他者の
   興味と自分が持つ興味や情報との類似度を算出し、算出
   した類似度に基づいて、該他者の興味を自分の興味を表
   す平面上に配置する他者興味配置手段と、 前記他者興味配置手段で配置した他者の興味の中から自
   分の目的とする情報の抽出する情報抽出手段とを有する
   ことを特徴とする情報共助システム。
6. 【請求項６】 前記類似度算出手段は、 前記実例中に含まれる特徴的な単語を抽出する単語抽出
   手段と、 抽出した単語を文書の特徴ベクトルと見做し、複数の文
   書の類似度を、各文書間の特徴ベクトルの余弦が大きく
   なる程、類似度が高くなるような計算式を用いて算出す
   る計算手段とを含む請求項５記載の情報共助システム。
7. 【請求項７】 前記他者興味配置手段は、 自分が最も興味を持つものを原点に配置する原点決定手
   段と、 前記原点に配置した興味に対して、他の興味分野を類似
   度に従って、原点を中心に順に放射状に配置する放射状
   配置手段を含む請求項５記載のの情報共助システム。
8. 【請求項８】 前記配置した他者の興味を、興味を表す
   平面上で自分の興味と合致する場所への移動を可能とす
   る合致位置移動手段を更に有する請求項５記載の情報共
   助システム。
9. 【請求項９】 膨大な情報の中から自分の目的とするも
   のを探索する際に、他者の知識を共有することで自分の
   情報探索を効率よく行うための情報共助プログラムを格
   納した記憶媒体であって、 自分が興味をもつ興味分野の名称を予め記憶手段に格納
   させる興味分野格納プロセスと、 前記興味分野に該当する実例を対応させて記憶手段に格
   納させる興味分野−実例格納プロセスと、 前記興味分野−実例格納プロセスにより、格納された前
   記興味分野と前記実例に対して各々類似度を算出する類
   似度算出プロセスと、 前記類似度算出プロセスにおいて、算出された類似度を
   用いて、興味と情報を２次元平面上に配置する興味・情
   報配置プロセスと、 前記２次元平面上に他者の興味を取り入れる他者興味取
   得プロセスと、 前記他者興味取得プロセスにより取り入れられた前記他
   者の興味と自分が持つ興味や情報との類似度を算出し、
   算出した類似度に基づいて、該他者の興味を自分の興味
   を表す平面上に配置する他者興味配置プロセスと、 前記他者興味配置プロセスで配置した他者の興味の中か
   ら自分の目的とする情報を抽出する情報抽出プロセスと
   を有する情報共助プログラムを格納した記憶媒体。