JPH11338869A

JPH11338869A - 情報推薦方法及びシステム及び情報推薦プログラムを格納した記憶媒体及び情報蓄積方法及び装置及び情報蓄積プログラムを格納した記憶媒体

Info

Publication number: JPH11338869A
Application number: JP10142864A
Authority: JP
Inventors: Seiji Washisaki; 誠司鷲崎
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1998-05-25
Filing date: 1998-05-25
Publication date: 1999-12-10

Abstract

(57)【要約】【課題】情報提供側で情報が関連づけられていない場
合であても、システムに問い合わせが可能な情報推薦方
法及びシステム及び情報推薦プログラムを格納した記憶
媒体及び情報蓄積方法及び装置及び情報蓄積プログラム
を格納した記憶媒体を提供する。【解決手段】本発明は、参照情報に対して、利用者が
興味を持つ部分を指定し、指定された部分をバッファに
取り込み、取り込んだバッファ内のテキスト情報から単
語を抽出し、抽出した単語の出現頻度を計算し、出現頻
度の高い単語に対して、予め保持しているシソーラス中
のノードと比較し、完全一致するものが存在する場合、
当該ノードを抽出し、各々の単語に対して抽出したシソ
ーラスの該当ノードから最も頻度の高いノードを、該情
報が属する分野として決定して蓄積する。参照時は、利
用者による指定された情報の参照時に着目した情報から
単語を抽出し、抽出した単語に該当する情報を蓄積した
興味から検索し、検索された結果を表示することで、他
利用者の知識を利用する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情報推薦方法及び
システム及び情報推薦プログラムを格納した記憶媒体及
び情報蓄積方法及び装置及び情報蓄積プログラムを格納
した記憶媒体に係り、特に、膨大な情報の中から自分の
目的とするものを探索するための情報探索装置におけ
る、情報の探索のために、他者が持つ情報を利用して情
報探索を効率良く行うための情報推薦方法及びシステム
及び情報推薦プログラムを格納した記憶媒体及び情報蓄
積方法及び装置及び情報蓄積プログラムを格納した記憶
媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】情報探索時における情報推薦方法では、
予め関連付けられている情報に対して匿名利用者が何等
かの方法で評価を下し、その評価に基づき適当な情報を
適切な利用者に提供している。利用者が自分の評価を付
与する情報の単位としては、文書全体または、予め付加
情報が存在するという印を付けられた情報に限られてい
る。そのような情報を様々な利用者が参照することで、
該当利用者はその情報に対して興味を持っていると判断
される。各利用者が興味を持った情報は蓄積されて、他
の利用者の要求に従いアクセスされる。

【０００３】この場合、目的とする情報にアクセスした
い利用者は、予め情報に対して静的に関連付け（例え
ば、ハイパーリンク情報が付与されている）がされてい
る情報や、ＴＩＴＡＮ（http://sting.navi.ntt.co.jp
/）などの検索エンジンと呼ばれる検索システムを用い
て情報を探索する。ＴＩＴＡＮのような検索システムで
は、予め多くの情報を手元に収集しておき、情報に含ま
れる単語の出現特性に基づいて、利用者の検索要求に最
も合致する情報を表示する機能を持つ。利用者は疑問に
感じたことを検索語句に変換して検索システムに問い合
わせると、システムはそれに最も見合う情報を画面上に
表示する利用者は表示された情報の中から適切なものを
選択する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のシステムは、情報提供側で情報が関連付けられてい
ない場合には、システムに問い合わせを行うことができ
ないという問題がある。さらに、推薦する情報の単位が
ページ単位であるので、利用者が不要な情報も混在し、
利用者が必要な情報のみを抽出するために利用者による
取捨選択が必要である。

【０００５】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、情報提供側で情報が関連づけられていない場合であ
ても、システムに問い合わせが可能な情報推薦方法及び
システム及び情報推薦プログラムを格納した記憶媒体及
び情報蓄積方法及び装置及び情報蓄積プログラムを格納
した記憶媒体を提供することを目的とする。

【０００６】

【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（請求項１）は、膨大
な情報の中から利用者の目的と情報を探索する際に、他
利用者が持つ情報を利用して情報探索を行うための情報
推薦方法において、参照情報に対して、利用者が興味を
持つ部分を指定し（ステップ１）、指定された部分をバ
ッファに取り込み（ステップ２）、取り込んだバッファ
内のテキスト情報から単語を抽出し（ステップ３）、抽
出した単語の出現頻度を計算し（ステップ４）、出現頻
度の高い単語に対して、予め保持しているシソーラス中
のノードと比較し（ステップ５）、完全一致するものが
存在する場合、当該ノードを抽出し（ステップ６）、各
々の単語に対して抽出したシソーラスの該当ノードか
ら、同一情報を整理した後で、最も頻度の高いノード
を、該情報が属する分野として決定し（ステップ７）、
利用者が選択した複数の情報に対して、決定した分野
を、利用者毎の興味と見做し、該興味を利用者毎に蓄積
し（ステップ８）、利用者による情報の参照時に着目し
た情報を指定し（ステップ９）、指定した情報から単語
を抽出し（ステップ１０）、抽出した単語に該当する情
報を蓄積した興味から検索し（ステップ１１）、検索さ
れた結果を表示する（ステップ１２）ことで、他利用者
の知識を利用する。

【０００７】本発明（請求項２）は、各々の単語に対し
て抽出したシソーラスの該当ノードから、同一情報を整
理する際に、各々の単語に対して抽出されるノードの重
複を計算し、各ノードの頻度を算出する。本発明（請求
項３）は、シソーラスに相当するものとして、予め多数
の情報を階層的に分類し、各々の情報を抽象化する単語
（タグ）を付与しておき、抽出した単語に対して、階
層的に分類した情報に含まれる文字列と一致するものに
付与されているタグを、該当情報が属する分野として決
定する。

【０００８】図２は、本発明の原理構成図である。本発
明（請求項４）は、膨大な情報の中から利用者の目的と
するものを探索する際に、他利用者が持つ情報を利用し
て、情報探索を行うための情報推薦システムであって、
参照情報に対して利用者が興味を持つ部分を指定する参
照情報指定手段１１０と、参照情報指定手段１１０によ
り指定された部分を記憶手段２２０に取り込む指定部分
格納手段２１０と、記憶手段２２０内のテキスト情報か
ら単語を抽出する単語抽出手段２３０と、単語抽出手段
２３０で抽出された単語の出現頻度を計算する単語出現
頻度計算手段２４０と、単語出現頻度計算手段２４０で
計算された出現頻度の高い単語に対して、予め保持して
いるシソーラス６０中のノードと比較し、完全一致する
ものが存在する場合、該当ノードを抽出するノード抽出
手段２５０と、各々の単語に対してノード抽出手段で抽
出されたシソーラス６０の該当ノードから、同一情報を
整理した後で、最も頻度の高いノードを、該当情報が属
する分野として決定する分野決定手段２６０と、利用者
が選択した複数の情報に対して、分野決定手段２６０で
決定された該当分野を、利用者毎の興味と見做し、該興
味を利用者毎に付加情報記憶手段５０に格納する興味情
報格納手段２７０と、利用者による情報の参照時に着目
した情報を指定する情報指定手段１２０と、情報指定手
段１２０で指定された情報から単語を抽出する指定単語
抽出手段２８０と、指定単語抽出手段２８０で抽出され
た単語に該当する情報を付加情報記憶手段５０に蓄積さ
れている興味から検索する興味検索手段２９０と、興味
検索手段２９０で検索された結果を表示する結果表示手
段２９５とを有する。

【０００９】本発明（請求項５）は、分野決定手段２６
０において、同一情報を、各々野単語に対して抽出され
るノードの重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同
一情報整理手段を含む。本発明（請求項６）は、分野決
定手段２６０において、シソーラスに相当するものとし
て、予め多数の情報を階層的に分離する階層分類手段
と、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与するタ
グ付与手段と、単語抽出手段で抽出された単語に対し
て、階層分類手段で分類された情報に含まれる文字列と
一致するものに付与されているタグを、該当情報が属す
る分野として決定する手段を含む。

【００１０】本発明（請求項７）は、膨大な情報の中か
ら利用者の目的とするものを探索する際に、他利用者が
持つ情報を利用して、情報探索を行うための情報推薦プ
ログラムを格納した記憶媒体であって、参照情報に対し
て利用者が興味を持つ部分を指定させる参照情報指定プ
ロセスと、参照情報指定プロセスにより指定された部分
を記憶手段に取り込む指定部分格納プロセスと、記憶手
段内のテキスト情報から単語を抽出する単語抽出プロセ
スと、単語抽出プロセスで抽出された単語の出現頻度を
計算する単語出現頻度計算プロセスと、単語出現頻度計
算プロセスで計算された出現頻度の高い単語に対して、
予め保持しているシソーラス中のノードと比較し、完全
一致するものが存在する場合、該当ノードを抽出するノ
ード抽出プロセスと、各々の単語に対してノード抽出プ
ロセスで抽出されたシソーラスの該当ノードから、同一
情報を整理した後で、最も頻度の高いノードを、該当情
報が属する分野として決定する分野決定プロセスと、利
用者が選択した複数の情報に対して、分野決定プロセス
で決定された該当分野を、利用者毎の興味と見做し、該
興味を利用者毎に付加情報記憶手段に格納する興味情報
格納プロセスと、利用者による情報の参照時に着目した
情報を指定させる情報指定プロセスと、情報指定プロセ
スで指定された情報から単語を抽出する指定単語抽出プ
ロセスと、指定単語抽出プロセスで抽出された単語に該
当する情報を付加情報記憶手段に蓄積されている興味か
ら検索する興味検索プロセスと、興味検索プロセスで検
索された結果を表示させる結果表示プロセスとを有す
る。

【００１１】本発明（請求項８）は、分野決定プロセス
において、同一情報を、各々野単語に対して抽出される
ノードの重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同一
情報整理プロセスを含む。本発明（請求項９）は、分野
決定プロセスにおいて、シソーラスに相当するものとし
て、予め多数の情報を階層的に分離する階層分類プロセ
スと、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与する
タグ付与プロセスと、単語抽出プロセスで抽出された単
語に対して、階層分類プロセスで分類された情報に含ま
れる文字列と一致するものに付与されているタグを、該
当情報が属する分野として決定するプロセスを含む。

【００１２】本発明（請求項１０）は、膨大な情報の中
から利用者の目的と情報を探索する際に、他利用者が持
つ情報を利用して情報探索を行うための情報を蓄積する
情報蓄積方法において、参照情報に対して、利用者が興
味を持つ部分を指定し、指定された部分をバッファに取
り込み、取り込んだバッファ内のテキスト情報から単語
を抽出し、抽出した単語の出現頻度を計算し、出現頻度
の高い単語に対して、予め保持しているシソーラス中の
ノードと比較し、完全一致するものが存在する場合、当
該ノードを抽出し、各々の単語に対して抽出したシソー
ラスの該当ノードから、同一情報を整理した後で、最も
頻度の高いノードを、該情報が属する分野として決定
し、利用者が選択した複数の情報に対して、決定した分
野を、利用者毎の興味と見做し、該興味を利用者毎に記
憶手段に蓄積する。

【００１３】本発明（請求項１１）は、各々の単語に対
して抽出したシソーラスの該当ノードから、同一情報を
整理する際に、各々の単語に対して抽出されるノードの
重複を計算し、各ノードの頻度を算出する。本発明（請
求項１２）は、シソーラスに相当するものとして、予め
多数の情報を階層的に分類し、各々の情報を抽象化する
単語（タグ）を付与しておき、抽出した単語に対して、
階層的に分類した情報に含まれる文字列と一致するもの
に付与されているタグを、該当情報が属する分野として
決定する。

【００１４】本発明（請求項１３）は、膨大な情報の中
から利用者の目的とするものを探索する際に、他利用者
が持つ情報を利用して、情報探索を行うための情報を蓄
積するための情報蓄積装置であって、参照情報に対して
利用者が興味を持つ部分を指定する参照情報指定手段
と、参照情報指定手段により指定された部分を記憶手段
に取り込む指定部分格納手段と、記憶手段内のテキスト
情報から単語を抽出する単語抽出手段と、単語抽出手段
で抽出された単語の出現頻度を計算する単語出現頻度計
算手段と、単語出現頻度計算手段で計算された出現頻度
の高い単語に対して、予め保持しているシソーラス中の
ノードと比較し、完全一致するものが存在する場合、該
当ノードを抽出するノード抽出手段と、各々の単語に対
してノード抽出手段で抽出されたシソーラスの該当ノー
ドから、同一情報を整理した後で、最も頻度の高いノー
ドを、該当情報が属する分野として決定する分野決定手
段と、付加情報を格納する付加情報記憶手段と、利用者
が選択した複数の情報に対して、分野決定手段で決定さ
れた該当分野を、利用者毎の興味と見做し、該興味を利
用者毎に付加情報記憶手段に格納する興味情報格納手段
とを有する。

【００１５】本発明（請求項１４）は、分野決定手段に
おいて、同一情報を、各々野単語に対して抽出されるノ
ードの重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同一情
報整理手段を含む。本発明（請求項１５）は、分野決定
手段において、シソーラスに相当するものとして、予め
多数の情報を階層的に分離する階層分類手段と、各々の
情報を抽象化する単語（タグ）を付与するタグ付与手段
と、単語抽出手段で抽出された単語に対して、階層分類
手段で分類された情報に含まれる文字列と一致するもの
に付与されているタグを、該当情報が属する分野として
決定する手段を含む。

【００１６】本発明（請求項１６）は、膨大な情報の中
から利用者の目的とするものを探索する際に、他利用者
が持つ情報を利用して、情報探索を行うための情報を蓄
積するための情報蓄積プログラムを格納した記憶媒体で
あって、参照情報に対して利用者が興味を持つ部分を指
定させる参照情報指定プロセスと、参照情報指定プロセ
スにより指定された部分を記憶手段に取り込む指定部分
格納プロセスと、記憶手段内のテキスト情報から単語を
抽出する単語抽出プロセスと、単語抽出プロセスで抽出
された単語の出現頻度を計算する単語出現頻度計算プロ
セスと、単語出現頻度計算プロセスで計算された出現頻
度の高い単語に対して、予め保持しているシソーラス中
のノードと比較し、完全一致するものが存在する場合、
該当ノードを抽出するノード抽出プロセスと、各々の単
語に対してノード抽出プロセスで抽出されたシソーラス
の該当ノードから、同一情報を整理した後で、最も頻度
の高いノードを、該当情報が属する分野として決定する
分野決定プロセスと、利用者が選択した複数の情報に対
して、分野決定プロセスで決定された該当分野を、利用
者毎の興味と見做し、該興味を利用者毎に付加情報記憶
手段に格納する興味情報格納プロセスとを有する。

【００１７】本発明（請求項１７）は、分野決定プロセ
スにおいて、同一情報を、各々野単語に対して抽出され
るノードの重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同
一情報整理プロセスを含む。本発明（請求項１８）は、
分野決定プロセスにおいて、シソーラスに相当するもの
として、予め多数の情報を階層的に分離する階層分類プ
ロセスと、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与
するタグ付与プロセスと、単語抽出プロセスで抽出され
た単語に対して、階層分類プロセスで分類された情報に
含まれる文字列と一致するものに付与されているタグ
を、該当情報が属する分野として決定するプロセスを含
む。

【００１８】本発明は、情報閲覧中に、情報中にある部
分的な文字列に着目して適当な情報の蓄積や推薦を行
う。即ち、利用者は情報の蓄積時には、自分が興味のあ
る部分はどこでもよいので、指定し、その部分が属する
分野を参照情報に付加して全体を自動的に蓄積する。こ
うして、多くの人により蓄積された情報を相互に検索可
能にしておくことで、ある利用者の情報参照時に、陽に
付加情報が付与されていない場合でも、調査したい部分
を指定すれば、蓄積した情報へ自動的にアクセスできる
ため、効率のよい検索ができる。

【００１９】特に有効なのは、ある分野に通じた利用者
が多くの情報を蓄積している状態で、利用者が関連情報
を自分で、あるいは、ハイパーリンク情報として簡単に
探せない場合、システムに問い合わせることができるた
め、厳選された情報が容易に入手可能となる。さらに、
従来では、推薦する情報の単位がページ単位などと大き
く、その情報の中には様々な情報が混在していることが
多い。その場合、本当に必要な情報だけではないので、
利用者側で取捨選択の操作が必要となる。本発明によれ
ば、他の利用者により情報中からその人が必要な部分だ
けを選択して蓄積されているため、蓄積された情報の中
から類似した情報を抽出すれば、真に有効な情報の提供
が可能となる。

【００２０】

【発明の実施の形態】図３は、本発明の情報推薦システ
ムの構成を示す。同図に示す情報推薦システムは、検索
モジュール１０と蓄積モジュール２０、情報３０、付加
情報４０、付加情報データベース５０及びシソーラス格
納部６０から構成される。

【００２１】検索モジュール１０は、領域選択部１１、
情報検索部１２及び情報表示部１３より構成され、蓄積
モジュール２０を探索する。蓄積モジュール２０は、領
域選択部２１、情報分類部２２、及び情報蓄積部２３か
ら構成され、利用者が興味を持った情報を格納する。上
記の処理を図４、図５のフローチャートを用いて説明す
る。

【００２２】図４は、本発明の蓄積モジュールの動作を
示すフローチャートである。まず、蓄積モジュール２０
における処理について説明する。ステップ１０１）利用者は領域選択部２１において、
参照した情報の中から自分が興味のある部分（領域）を
指定する。領域に含まれる文字列がバッファ（図示せ
ず）に格納される。

【００２３】ステップ１０２）バッファに格納された
文字列は、情報分類部２２に渡され、情報分類部２２で
は、文字列に含まれる単語（名詞）を一般的な形態素解
析装置を用いて抽出する。ステップ１０３）抽出された単語の特徴に基づいて情
報の分類を行う。これは、例えば、特願平１０−４５７
７０で実現される情報分類情報を用いることで可能であ
る。

【００２４】ステップ１０４）ステップ１０２におい
て、各々の文字列が含まれる領域が属する分野が決定さ
れると、情報蓄積部２３は、文字列そのものと、それが
含まれる分野を付加情報データベース５０に蓄積する。
情報の再利用が可能なように、各文字列は、単語が抽出
され、単語の重みを利用して検索が可能なようにインデ
ックスデータベース（図示せず）を作成しておき、ＵＲ
Ｌと分野を関連付けて保持する。

【００２５】図５は、本発明の検索モジュールの動作を
示すフローチャートである。ステップ２０１）情報選択部１１は、自分の探索目的
に近い領域を選択する。ステップ２０２）情報検索部１２は、情報選択部１１
で選択された領域に含まれる文字列から単語を抽出す
る。

【００２６】ステップ２０３）情報検索部１２は、抽
出された単語に関する分類先を決定する。ステップ２０４）当該分類先に関する付加情報データ
ベース５０に対して問い合わせを行い、類似する情報が
当該付加情報データベース５０に存在する場合には、ス
テップ２０５に移行し、存在しない場合にはステップ２
０６に移行する。

【００２７】ステップ２０５）付加情報データベース
５０に蓄積されている情報の中から問い合わせに用いた
単語に最も近いと判断された情報を、基の参照情報の指
定した領域に付随させて表示する。ステップ２０６）付加情報データベース５０に類似す
る情報が存在しない場合には、付加情報は抽出されなか
ったので、情報のみを表示する。

【００２８】

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を説明す
る。以下の実施例では、利用者がＷＷＷ上の情報を参照
している状況を考える。あるＵＲＬ（Uniform Resouce
Locator ）で表される情報の例を図６に示す。図６に示
す情報の先頭には、見出しに相当するような文字が含ま
れることが多く、その下には写真などと並んで詳細情報
が構成されている。図６の例では、全体がスポーツの情
報であり、その中でもサッカーと野球に関する情報が含
まれている。

【００２９】利用者は、領域選択部２１において、この
ように参照した情報の中から自分が興味のある部分を指
定する。例えば、ある利用者がサッカーに興味があり、
野球に興味がない場合は、サッカーに関する部分だけを
マウス操作などにより領域指定して、バッファに取り込
む。マウス操作による領域指定とバッファに取り込む方
法に関しては、計算機上で動作しているウィンドウシス
テムに依存するが、例えば、ＵＮＩＸ上のX-Windowシス
テムの場合は、マウスの左クリックにより領域の角を指
定して、そのままドラッグすることにより領域を作成す
る。最終的に望みの領域が囲むことができたら、マウス
のボタンを離すことにより領域が確定する。領域が確定
された時点で、領域中に含まれる文字列は、X-Windowシ
ステムが持つ情報操作用バッファ中に取り込まれる（ス
テップ１０１）。

【００３０】バッファに取り込まれた文字列は、情報分
類部２２に渡される。情報分類部２２では、文字列に含
まれる単語（名詞）を一般的な形態素解析装置を用いて
抽出して（ステップ１０２）、その特徴を基に情報の分
類を行う（ステップ１０３）。これは、例えば、特願平
１０−４５７７０で実現される情報分類方法を用いるこ
とで可能である。

【００３１】この分類の処理例を以下に示す。分類処理
には、図７に示すシソーラス格納部６０に格納されてい
るシソーラスを用いる。一般的にシソーラスとは、様々
な概念で表現されるものを、各々の概念間の上位・下位
関係に沿って木構造で表現したものである。図７の例で
は、一番上記のＲＯＯＴノードから、マルチメディア、
スポーツなどのいくつかのノードに枝分かれし、更に、
スポーツノードは、野球、サッカーなどのノードに細分
化されている様子が分かる。本発明では、このような一
般的なシソーラス体系を用いる手法以外に、各ノードに
対して各々に該当するような情報が蓄積されているもの
も利用できる。即ち、図７に示すサッカーノード以下
に、タイトルが「サッカー掲示板」、「ワールドカッ
プ」などの情報が蓄積されているものである。後者の例
として、ＷＷＷ上の検索サービスである“Ｙａｈｏｏ
！”（http://www.yahoo.co.jp/)が持つ階層構造があ
る。まず、上記処理により情報から抽出した各単語に対
してシソーラス中のノードに一致するものを探索する。
こうして得られるノード情報を全単語に対して収集し、
最も頻度の高いノードの情報を、各々の文字列が属する
分野と見做すことにする。ノードに情報が蓄積されてい
る場合は、予め蓄積されている情報から単語を抽出して
データベース化しておき、文字列から抽出した各単語に
対して、シソーラス中に蓄積された情報のどれに相当す
るかを探索する。合致した情報が属するノードを、各々
の文字列が属する分野と見做すことにする。

【００３２】こうして、各々の文字列が含まれる領域が
属する分野が決定されると、情報蓄積部２３では、文字
列そのものと、それが含まれる分野を付加情報データベ
ース５０に蓄積する。情報の再利用が可能なように、各
文字列は単語が抽出され、単語の重みを利用して検索が
可能なようにインデックスデータベース（図示せず）を
作成しておき、ＵＲＬと分野を関連付けて保持する。付
加情報データベース５０の情報保有の概念図を図８に示
す。

【００３３】図８では、ある情報から領域が選択され
て、その領域がある分野に分類された上で、付加情報デ
ータベース５０に蓄積されるところを図式化している。
付加情報データベース５０内では、利用者により切り取
られた情報が効率よく、検索可能なように整理されて蓄
積されている。この情報は、様々な利用者により蓄積さ
れるため、多様な分野に関する情報が幅広く蓄積される
ことになる。この例では、利用者Ａ〜Ｃによる５つの情
報を蓄積しており、各々は、スポーツ関係や音楽関係に
分類されて蓄積されていることを表している。

【００３４】こうして、付加情報データベース５０に情
報が蓄積されている状態で、ある利用者が自分の目的に
沿って情報を探索している状況を考える。その場合、あ
る起点となるＷＷＷ上の情報３０を、例えば、ＴＩＴＡ
Ｎなどのような探索システムで発見し、参照する。その
情報は有効であるかもしれないし、そうでない可能性も
ある。もしも、自分の目的には大体合っているが、もう
少し詳細な情報が欲しいような場合に、情報選択部１１
の機能により、自分の探索目的に近い領域を選択する。

【００３５】例えば、その領域にはサッカーに関する事
項が記載されているとすると、情報探索部１２に、その
選択された領域に含まれる文字列が渡され、単語が抽出
されて付加情報データベース５０に問い合わせを行う。
すると、付加情報データベース５０に蓄積されている情
報の中から問い合わせに用いた単語に最も近いと判断さ
れた情報が抽出される。

【００３６】こうして得られた情報は、情報表示部１３
で現在参照している情報３０と共に利用者に提供され
る。図９の例では、指定した領域に含まれる文字列を検
索語句として、付加情報データベース５０を探索した際
に、最も合致する情報を抽出して、元の参照情報３０の
指定した領域に付随させて表示することで、利用者に付
加情報を提供する。

【００３７】また、上記の実施例は、図３に示す構成に
基づいて説明しているが、この例に限定されるこなく、
検索モジュール１０の各構成要素及び蓄積モジュール２
０の各構成要素をプログラムとして構築し、情報推薦装
置として利用されるコンピュータに接続されるディスク
や、フロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒
体に格納しておき、本発明を実施する際にインストール
することにより、容易に本発明を実現することが可能で
ある。

【００３８】また、図３に示す蓄積モジュール２０のみ
を情報蓄積装置として独立して構築することも可能であ
り、検索モジュール１０については、既存の検索システ
ムを適用して、情報蓄積装置内の付加情報データベース
５０を検索するような構成であってもよい。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。

【００３９】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、情報の
閲覧中に、情報中にある部分的な文字列に着目して、適
当な情報の蓄積や推薦を行うため、情報提供側で情報が
関連付けられていない場合でも、システムに問い合わせ
ることができるため、厳選された情報が簡単に入手する
ことができる。この方法を用いることにより、よりきめ
細かな情報推薦サービスの構築が可能になる。

【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】本発明の情報推薦システムの構成図である。

【図４】本発明の蓄積モジュールの動作を示すフローチ
ャートである。

【図５】本発明の検索モジュールの動作を示すフローチ
ャートである。

【図６】本発明の一実施例の情報の例である。

【図７】本発明の一実施例のシソーラスの例である。

【図８】本発明の一実施例の付加情報データベースの概
念図である。

【図９】本発明の一実施例の情報探索の例を説明するた
めの図である。

【符号の説明】

１０検索モジュール１１領域選択部１２情報検索部１３情報表示部２０蓄積モジュール２１領域選択部２２情報分類部２３情報蓄積部３０情報４０付加情報５０付加情報記憶手段、付加情報データベース６０シソーラス、シソーラス格納部１１０参照情報指定手段１２０情報指定手段２１０指定部分格納手段２２０記憶手段２３０単語抽出手段２４０単語出現頻度計算手段２５０ノード抽出手段２６０分野決定手段２７０興味情報格納手段２８０指定単語抽出手段２９０興味検索手段２９５結果表示手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】膨大な情報の中から利用者の目的と情報
を探索する際に、他利用者が持つ情報を利用して情報探
索を行うための情報推薦方法において、参照情報に対して、利用者が興味を持つ部分を指定し、指定された部分をバッファに取り込み、取り込んだ前記バッファ内のテキスト情報から単語を抽
出し、抽出した単語の出現頻度を計算し、前記出現頻度の高い単語に対して、予め保持しているシ
ソーラス中のノードと比較し、完全一致するものが存在
する場合、当該ノードを抽出し、各々の単語に対して抽出したシソーラスの該当ノードか
ら、同一情報を整理した後で、最も頻度の高いノード
を、該情報が属する分野として決定し、利用者が選択した複数の情報に対して、決定した前記分
野を、利用者毎の興味と見做し、該興味を利用者毎に蓄
積し、前記利用者による情報の参照時に着目した情報を指定
し、指定した情報から単語を抽出し、抽出した単語に該当する情報を蓄積した前記興味から検
索し、検索された結果を表示することで、他利用者の知識を利
用することを特徴とする情報推薦方法。
【請求項２】前記各々の単語に対して抽出したシソー
ラスの該当ノードから、同一情報を整理する際に、前記各々の単語に対して抽出されるノードの重複を計算
し、前記各ノードの頻度を算出する請求項１記載の情報推薦
方法。
【請求項３】前記シソーラスに相当するものとして、
予め多数の情報を階層的に分類し、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与しておき、前記抽出した単語に対して、階層的に分類した情報に含
まれる文字列と一致するものに付与されているタグを、
該当情報が属する分野として決定する請求項１記載の情
報推薦方法。
【請求項４】膨大な情報の中から利用者の目的とする
ものを探索する際に、他利用者が持つ情報を利用して、
情報探索を行うための情報推薦システムであって、参照情報に対して利用者が興味を持つ部分を指定する参
照情報指定手段と、前記参照情報指定手段により指定された部分を記憶手段
に取り込む指定部分格納手段と、前記記憶手段内のテキスト情報から単語を抽出する単語
抽出手段と、前記単語抽出手段で抽出された単語の出現頻度を計算す
る単語出現頻度計算手段と、前記単語出現頻度計算手段で計算された出現頻度の高い
単語に対して、予め保持しているシソーラス中のノード
と比較し、完全一致するものが存在する場合、該当ノー
ドを抽出するノード抽出手段と、各々の単語に対して前記ノード抽出手段で抽出されたシ
ソーラスの該当ノードから、同一情報を整理した後で、
最も頻度の高いノードを、該当情報が属する分野として
決定する分野決定手段と、利用者が選択した複数の情報に対して、前記分野決定手
段で決定された該当分野を、利用者毎の興味と見做し、
該興味を利用者毎に付加情報記憶手段に格納する興味情
報格納手段と、前記利用者による情報の参照時に着目した情報を指定す
る情報指定手段と、前記情報指定手段で指定された情報から単語を抽出する
指定単語抽出手段と、前記指定単語抽出手段で抽出された単語に該当する情報
を前記付加情報記憶手段に蓄積されている前記興味から
検索する興味検索手段と、前記興味検索手段で検索された結果を表示する結果表示
手段とを有することを特徴とする情報推薦システム。
【請求項５】前記分野決定手段は、前記同一情報を、各々野単語に対して抽出されるノード
の重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同一情報整
理手段を含む請求項４記載の情報推薦システム。
【請求項６】前記分野決定手段は、前記シソーラスに相当するものとして、予め多数の情報
を階層的に分離する階層分類手段と、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与するタグ付
与手段と、前記単語抽出手段で抽出された単語に対して、前記階層
分類手段で分類された情報に含まれる文字列と一致する
ものに付与されているタグを、該当情報が属する分野と
して決定する手段を含む請求項５記載の情報推薦システ
ム。
【請求項７】膨大な情報の中から利用者の目的とする
ものを探索する際に、他利用者が持つ情報を利用して、
情報探索を行うための情報推薦プログラムを格納した記
憶媒体であって、参照情報に対して利用者が興味を持つ部分を指定させる
参照情報指定プロセスと、前記参照情報指定プロセスにより指定された部分を記憶
手段に取り込む指定部分格納プロセスと、前記記憶手段内のテキスト情報から単語を抽出する単語
抽出プロセスと、前記単語抽出プロセスで抽出された単語の出現頻度を計
算する単語出現頻度計算プロセスと、前記単語出現頻度計算プロセスで計算された出現頻度の
高い単語に対して、予め保持しているシソーラス中のノ
ードと比較し、完全一致するものが存在する場合、該当
ノードを抽出するノード抽出プロセスと、各々の単語に対して前記ノード抽出プロセスで抽出され
たシソーラスの該当ノードから、同一情報を整理した後
で、最も頻度の高いノードを、該当情報が属する分野と
して決定する分野決定プロセスと、利用者が選択した複数の情報に対して、前記分野決定プ
ロセスで決定された該当分野を、利用者毎の興味と見做
し、該興味を利用者毎に付加情報記憶手段に格納する興
味情報格納プロセスと、前記利用者による情報の参照時に着目した情報を指定さ
せる情報指定プロセスと、前記情報指定プロセスで指定された情報から単語を抽出
する指定単語抽出プロセスと、前記指定単語抽出プロセスで抽出された単語に該当する
情報を前記付加情報記憶手段に蓄積されている前記興味
から検索する興味検索プロセスと、前記興味検索プロセスで検索された結果を表示させる結
果表示プロセスとを有することを特徴とする情報推薦プ
ログラムを格納した記憶媒体。
【請求項８】前記分野決定プロセスは、前記同一情報を、各々野単語に対して抽出されるノード
の重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同一情報整
理プロセスを含む請求項７記載の情報推薦プログラムを
格納した記憶媒体。
【請求項９】前記分野決定プロセスは、前記シソーラスに相当するものとして、予め多数の情報
を階層的に分離する階層分類プロセスと、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与するタグ付
与プロセスと、前記単語抽出プロセスで抽出された単語に対して、前記
階層分類プロセスで分類された情報に含まれる文字列と
一致するものに付与されているタグを、該当情報が属す
る分野として決定するプロセスを含む請求項７記載の情
報推薦プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項１０】膨大な情報の中から利用者の目的と情
報を探索する際に、他利用者が持つ情報を利用して情報
探索を行うための情報を蓄積する情報蓄積方法におい
て、参照情報に対して、利用者が興味を持つ部分を指定し、指定された部分をバッファに取り込み、取り込んだ前記バッファ内のテキスト情報から単語を抽
出し、抽出した単語の出現頻度を計算し、前記出現頻度の高い単語に対して、予め保持しているシ
ソーラス中のノードと比較し、完全一致するものが存在
する場合、当該ノードを抽出し、各々の単語に対して抽出したシソーラスの該当ノードか
ら、同一情報を整理した後で、最も頻度の高いノード
を、該情報が属する分野として決定し、利用者が選択した複数の情報に対して、決定した前記分
野を、利用者毎の興味と見做し、該興味を利用者毎に記
憶手段に蓄積することを特徴とする情報蓄積方法。
【請求項１１】前記各々の単語に対して抽出したシソ
ーラスの該当ノードから、同一情報を整理する際に、前記各々の単語に対して抽出されるノードの重複を計算
し、前記各ノードの頻度を算出する請求項１０記載の情報蓄
積方法。
【請求項１２】前記シソーラスに相当するものとし
て、予め多数の情報を階層的に分類し、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与しておき、前記抽出した単語に対して、階層的に分類した情報に含
まれる文字列と一致するものに付与されているタグを、
該当情報が属する分野として決定する請求項１０記載の
情報蓄積方法。
【請求項１３】膨大な情報の中から利用者の目的とす
るものを探索する際に、他利用者が持つ情報を利用し
て、情報探索を行うための情報を蓄積する情報蓄積装置
であって、参照情報に対して利用者が興味を持つ部分を指定する参
照情報指定手段と、前記参照情報指定手段により指定された部分を記憶手段
に取り込む指定部分格納手段と、前記記憶手段内のテキスト情報から単語を抽出する単語
抽出手段と、前記単語抽出手段で抽出された単語の出現頻度を計算す
る単語出現頻度計算手段と、前記単語出現頻度計算手段で計算された出現頻度の高い
単語に対して、予め保持しているシソーラス中のノード
と比較し、完全一致するものが存在する場合、該当ノー
ドを抽出するノード抽出手段と、各々の単語に対して前記ノード抽出手段で抽出されたシ
ソーラスの該当ノードから、同一情報を整理した後で、
最も頻度の高いノードを、該当情報が属する分野として
決定する分野決定手段と、付加情報を格納する付加情報記憶手段と、利用者が選択した複数の情報に対して、前記分野決定手
段で決定された該当分野を、利用者毎の興味と見做し、
該興味を利用者毎に付加情報記憶手段に格納する興味情
報格納手段とを有することを特徴とする情報蓄積装置。
【請求項１４】前記分野決定手段は、前記同一情報を、各々野単語に対して抽出されるノード
の重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同一情報整
理手段を含む請求項１３記載の情報蓄積装置。
【請求項１５】前記分野決定手段は、前記シソーラスに相当するものとして、予め多数の情報
を階層的に分離する階層分類手段と、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与するタグ付
与手段と、前記単語抽出手段で抽出された単語に対して、前記階層
分類手段で分類された情報に含まれる文字列と一致する
ものに付与されているタグを、該当情報が属する分野と
して決定する手段を含む請求項１３記載の情報蓄積装
置。
【請求項１６】膨大な情報の中から利用者の目的とす
るものを探索する際に、他利用者が持つ情報を利用し
て、情報探索を行うための情報を蓄積する情報蓄積プロ
グラムを格納した記憶媒体であって、参照情報に対して利用者が興味を持つ部分を指定させる
参照情報指定プロセスと、前記参照情報指定プロセスにより指定された部分を記憶
手段に取り込む指定部分格納プロセスと、前記記憶手段内のテキスト情報から単語を抽出する単語
抽出プロセスと、前記単語抽出プロセスで抽出された単語の出現頻度を計
算する単語出現頻度計算プロセスと、前記単語出現頻度計算プロセスで計算された出現頻度の
高い単語に対して、予め保持しているシソーラス中のノ
ードと比較し、完全一致するものが存在する場合、該当
ノードを抽出するノード抽出プロセスと、各々の単語に対して前記ノード抽出プロセスで抽出され
たシソーラスの該当ノードから、同一情報を整理した後
で、最も頻度の高いノードを、該当情報が属する分野と
して決定する分野決定プロセスと、利用者が選択した複数の情報に対して、前記分野決定プ
ロセスで決定された該当分野を、利用者毎の興味と見做
し、該興味を利用者毎に付加情報記憶手段に格納する興
味情報格納プロセスとを有することを特徴とする情報蓄
積プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項１７】前記分野決定プロセスは、前記同一情報を、各々野単語に対して抽出されるノード
の重複を計算し、各ノードの頻度を算出する同一情報整
理プロセスを含む請求項１６記載の情報蓄積プログラム
を格納した記憶媒体。
【請求項１８】前記分野決定プロセスは、前記シソーラスに相当するものとして、予め多数の情報
を階層的に分離する階層分類プロセスと、各々の情報を抽象化する単語（タグ）を付与するタグ付
与プロセスと、前記単語抽出プロセスで抽出された単語に対して、前記
階層分類プロセスで分類された情報に含まれる文字列と
一致するものに付与されているタグを、該当情報が属す
る分野として決定するプロセスを含む請求項１６記載の
情報蓄積プログラムを格納した記憶媒体。