(57)【要約】【課題】利用者が真に必要とする検索結果文書のスコアを高くし、不適合文書のスコアを低くすることができるようにし、労力及び維持コストの軽減化を達成でき、かつ、記憶装置及び計算装置資源の削減化も図る。【解決手段】提供される検索結果文書のスコアリングシステムは、利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索部１から提供される検索結果に列挙された各文書について、利用者の過去の文書選択履歴３からそれぞれ生成された、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率５と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率６Ａとに基づいて、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出部８Ａを備えている。【選択図】図１
2010205189.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される検索結果に列挙された各文書について、
利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成された、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率とに基づいて、
利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出手段を備えてなることを特徴とする検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項２】
利用者の過去の文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ各属性情報の条件付発生確率とを生成する確率情報生成手段と、
利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される検索結果に列挙された各文書について、前記確率情報生成手段にてそれぞれ生成された、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率とに基づいて、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出手段とを備えてなることを特徴とする検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項３】
前記スコア算出手段は、利用者の今回の検索要求に基づく前記検索結果に列挙された各文書について、前記第１の統計情報としての、前記文書選択の発生確率と、前記第２の統計情報としての、少なくとも一の前記属性情報の条件付発生確率とを積算統合処理して前記スコアを算出することを特徴とする請求項１又は２記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項４】
前記第２の統計情報としての、前記属性情報の条件付発生確率は、検索対象の文書毎に、かつ、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ少なくとも一の属性について、該属性が各属性値を取る確率であると定義されることを特徴とする請求項１又は２記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項５】
検索対象の文書毎に、前記確率情報生成手段にてそれぞれ生成された、第１の統計情報としての前記文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての前記各属性情報の条件付発生確率とを格納する確率情報格納部をさらに備え、かつ、
前記スコア算出手段は、前記確率情報格納部の中から該当する前記第１及び第２の統計情報を読み出して、前記スコアを算出することを特徴とする請求項２記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項６】
前記文書検索手段から提供される前記検索結果に基づく利用者の過去の文書選択履歴を格納する文書選択履歴格納部をさらに備え、かつ、
前記確率情報生成手段は、前記文書選択履歴格納部から前記文書選択履歴を読み出して、前記第１及び第２の統計情報を生成することを特徴とする請求項２記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項７】
前記確率情報生成手段は、
利用者の過去の前記文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、利用者による当該文書選択の発生頻度と、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ、各属性情報の条件付発生頻度とを取得し、
検索対象の文書毎に、取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて、前記第１の統計情報としての前記文書選択の発生確率を生成すると共に、取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて、前記第２の統計情報としての前記各属性情報の条件付発生確率を生成することを特徴とする請求項２記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項８】
前記確率情報生成手段は、
利用者の過去の前記文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、従前の過去期間に取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて算出された当該文書選択の旧発生確率と、直前の過去期間に取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて算出された当該文書選択の新発生確率とを統合して、前記第１の統計情報としての前記文書選択の発生確率を生成更新し、かつ、
検索対象の文書毎に、従前の過去期間に取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて算出された前記各属性情報の旧条件付発生確率と、直前の過去期間に取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて算出された前記各属性情報の新条件付発生確率とを統合して、前記第２の統計情報としての前記各属性情報の条件付発生確率を生成更新することを特徴とする請求項２記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項９】
前記確率情報生成手段は、
前記文書選択の発生確率及び前記各属性情報の条件付発生確率を生成更新する際には、少なくとも、前記文書選択の旧発生確率と前記各属性情報の旧条件付発生確率とに重みを付けると共に、
前記文書選択の旧発生確率又は各属性情報の旧条件付発生確率の値が大きい程、該文書選択の旧発生確率又は各属性情報の旧条件付発生確率の前記重みを小さく設定することを特徴とする請求項８に記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項１０】
前記確率情報生成手段は、前記文書選択履歴格納部から前記文書選択履歴を読み出して、前記第１及び第２の統計情報に加えて、第３の統計情報としての、検索要求の際の利用者又はその検索要求が持つ属性情報の発生確率を生成し、
前記確率情報格納部は、前記確率情報生成手段にて生成された前記第３の統計情報を格納し、かつ、
前記スコア算出手段は、ある文書について前記スコアを算出する際に、前記第２の統計情報としての、属性情報の条件付発生確率の分布と、前記第３の統計情報としての、属性情報の発生確率の分布とに、統計的に有意な差異がないときは、
前記第２の統計情報に代えて、前記第１の統計情報としての、前記文書選択の発生確率と、前記第３の統計情報とに基づいて、前記スコアを算出することを特徴とする請求項２記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項１１】
前記第３の統計情報としての、前記属性情報の発生確率は、検索要求の際の利用者又はその検索要求が持つ少なくとも一の属性について、該属性が各属性値を取る確率であると定義されることを特徴とする請求項１０記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項１２】
第２の統計情報を前記確率情報格納部へ格納する際、検索対象の文書毎に、前記第２の統計情報の確率分布と、前記第３の統計情報の確率分布とに、統計的に有意な差異があるか否かを判断し、判断の結果、統計的に有意な差異がないときは、当該第２の統計情報の前記確率情報格納部への格納を禁止するフィルタ手段がさらに備えられていることを特徴とする請求項１０記載の検索結果文書のスコアリングシステム。
【請求項１３】
利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される検索結果に列挙された各文書について、
利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成された、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率とに基づいて、
利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化することを特徴とする検索結果文書のスコア算出装置。
【請求項１４】
利用者の今回の検索要求に基づく前記検索結果に列挙された各文書について、前記第１の統計情報としての、前記文書選択の発生確率と、前記第２の統計情報としての、少なくとも一の前記属性情報の条件付発生確率とを積算統合処理して前記スコアを算出することを特徴とする請求項１３記載の検索結果文書のスコア算出装置。
【請求項１５】
利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される検索結果に列挙された各文書について、
利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成した、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率とに基づいて、
利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出ステップを有してなることを特徴とする検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項１６】
利用者の過去の文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ各属性情報の条件付発生確率とを生成する確率情報生成ステップと、
利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される検索結果に列挙された各文書について、前記確率情報生成ステップでそれぞれ生成した、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率とに基づいて、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出ステップとを有してなることを特徴とする検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項１７】
前記スコア算出ステップでは、利用者の今回の検索要求に基づく前記検索結果に列挙された各文書について、前記第１の統計情報としての、前記文書選択の発生確率と、前記第２の統計情報としての、少なくとも一の前記属性情報の条件付発生確率とを積算統合処理して前記スコアを算出することを特徴とする請求項１５又は１６記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項１８】
前記第２の統計情報としての、前記属性情報の条件付発生確率は、検索対象の文書毎に、かつ、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ少なくとも一の属性について、該属性が各属性値を取る確率であると定義されることを特徴とする請求項１５又は１６記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項１９】
検索対象の文書毎に、前記確率情報生成ステップでそれぞれ生成した、前記第１の統計情報としての文書選択の発生確率と、前記第２の統計情報としての各属性情報の条件付発生確率とを確率情報格納部に格納する確率情報格納ステップをさらに有し、
前記スコア算出ステップでは、前記確率情報格納部の中から該当する前記第１及び第２の統計情報を読み出して、前記スコアを算出することを特徴とする請求項１６記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２０】
前記文書検索手段から提供される前記検索結果に基づく利用者の過去の文書選択履歴を文書選択履歴格納部に格納する文書選択履歴格納ステップをさらに有し、
前記確率情報生成ステップでは、前記文書選択履歴格納部から前記文書選択履歴を読み出して、前記第１及び第２の統計情報を生成することを特徴とする請求項１６記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２１】
前記確率情報生成ステップでは、
利用者の過去の前記文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、利用者による当該文書選択の発生頻度と、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ、各属性情報の条件付発生頻度とを取得した後、
検索対象の文書毎に、取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて、前記第１の統計情報としての前記文書選択の発生確率を生成すると共に、取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて、前記第２の統計情報としての前記各属性情報の条件付発生確率を生成することを特徴とする請求項１６記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２２】
前記確率情報生成ステップでは、
利用者の過去の前記文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、従前の過去期間に取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて算出した当該文書選択の旧発生確率と、直前の過去期間に取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて算出した当該文書選択の新発生確率とを統合して、前記第１の統計情報としての前記文書選択の発生確率を生成更新し、かつ、
検索対象の文書毎に、従前の過去期間に取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて算出した前記各属性情報の旧条件付発生確率と、直前の過去期間に取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて算出した前記各属性情報の新条件付発生確率とを統合して、前記第２の統計情報としての前記各属性情報の条件付発生確率を生成更新することを特徴とする請求項１６記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２３】
前記確率情報生成ステップでは、
前記文書選択の発生確率及び前記各属性情報の条件付発生確率を生成更新する際には、少なくとも、前記文書選択の旧発生確率と前記各属性情報の旧条件付発生確率とに重みを付けると共に、
前記文書選択の旧発生確率又は各属性情報の旧条件付発生確率の値が大きい程、該文書選択の旧発生確率又は各属性情報の旧条件付発生確率の前記重みを小さく設定することを特徴とする請求項２２に記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２４】
前記確率情報生成ステップでは、前記文書選択履歴格納部から前記文書選択履歴を読み出して、前記第１及び第２の統計情報に加えて、第３の統計情報としての、検索要求の際の利用者又はその検索要求が持つ属性情報の発生確率を生成し、
前記確率情報格納ステップでは、前記確率情報生成ステップで生成した前記第３の統計情報を格納し、かつ、
前記スコア算出ステップでは、ある文書について前記スコアを算出する際に、前記第２の統計情報としての、属性情報の条件付発生確率の分布と、前記第３の統計情報としての、属性情報の発生確率の分布とに、統計的に有意な差異がないときは、
前記第２の統計情報に代えて、前記第１の統計情報としての、前記文書選択の発生確率と、前記第３の統計情報とに基づいて、前記スコアを算出することを特徴とする請求項１６記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２５】
前記第３の統計情報としての、前記属性情報の発生確率は、検索要求の際の利用者又はその検索要求が持つ少なくとも一の属性について、該属性が各属性値を取る確率であると定義されることを特徴とする請求項２４記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２６】
前記第２の統計情報を前記確率情報格納部へ格納する際、検索対象の文書毎に、前記第２の統計情報の確率分布と、前記第３の統計情報の確率分布とに、統計的に有意な差異があるか否かを判断し、判断の結果、統計的に有意な差異がないときは、当該第２の統計情報の前記確率情報格納部への格納を禁止するフィルタリングステップを、さらに有していることを特徴とする請求項２５記載の検索結果文書のスコアリング方法。
【請求項２７】
コンピュータに、
利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される検索結果に列挙された各文書について、利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成した、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率とに基づいて、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出処理を実行させることを特徴とする検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項２８】
コンピュータに、
利用者の過去の文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ各属性情報の条件付発生確率とを生成する確率情報生成処理と、
利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される検索結果に列挙された各文書について、前記確率情報生成処理にてそれぞれ生成した、第１の統計情報としての、利用者による当該文書選択の発生確率と、第２の統計情報としての、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率とに基づいて、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出処理とを実行させることを特徴とする検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項２９】
前記スコア算出処理では、コンピュータに、利用者の今回の検索要求に基づく前記検索結果に列挙された各文書について、前記第１の統計情報としての、前記文書選択の発生確率と、前記第２の統計情報としての、少なくとも一の前記属性情報の条件付発生確率とを積算統合処理して前記スコアを算出させることを特徴とする請求項２７又は２８記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３０】
前記第２の統計情報としての、前記属性情報の条件付発生確率は、検索対象の文書毎に、かつ、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ少なくとも一の属性について、該属性が各属性値を取る確率であると定義されることを特徴とする請求項２７又は２８記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３１】
コンピュータに、
検索対象の文書毎に、前記確率情報生成処理にてそれぞれ生成した、前記第１の統計情報としての文書選択の発生確率と、前記第２の統計情報としての各属性情報の条件付発生確率とを確率情報格納部に格納する確率情報格納処理をさらに実行させ、かつ、
前記スコア算出処理では、前記確率情報格納部の中から該当する前記第１及び第２の統計情報を読み出させて、前記スコアを算出させることを特徴とする請求項２８記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３２】
コンピュータに、
前記文書検索手段から提供される前記検索結果に基づく利用者の過去の文書選択履歴を文書選択履歴格納部に格納する文書選択履歴格納処理をさらに実行させ、
前記確率情報生成処理では、前記文書選択履歴格納部から前記文書選択履歴を読み出させて、前記第１及び第２の統計情報を生成させることを特徴とする請求項２８記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３３】
前記確率情報生成処理では、コンピュータに、
利用者の過去の前記文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、利用者による当該文書選択の発生頻度と、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ、各属性情報の条件付発生頻度とを取得させた後、
検索対象の文書毎に、取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて、前記第１の統計情報としての文書選択の発生確率を生成させると共に、取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて、前記第２の統計情報としての各属性情報の条件付発生確率を生成させることを特徴とする請求項２８記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３４】
前記確率情報生成処理では、コンピュータに、
利用者の過去の前記文書選択履歴から、検索対象の文書毎に、従前の過去期間に取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて算出させた当該文書選択の旧発生確率と、直前の過去期間に取得した当該文書選択の発生頻度に基づいて算出させた当該文書選択の新発生確率とを統合させて、前記第１の統計情報としての前記文書選択の発生確率を生成更新させ、かつ、
検索対象の文書毎に、従前の過去期間に取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて算出させた前記各属性情報の旧条件付発生確率と、直前の過去期間に取得した前記各属性情報の条件付発生頻度に基づいて算出させた前記各属性情報の新条件付発生確率とを統合させて、前記第２の統計情報としての前記各属性情報の条件付発生確率を生成更新させることを特徴とする請求項２８記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３５】
前記確率情報生成処理では、コンピュータに、
前記文書選択の発生確率及び前記各属性情報の条件付発生確率を生成更新させる際には、少なくとも、前記文書選択の旧発生確率と前記各属性情報の旧条件付発生確率とに重みを付ける重み付け処理を実行させると共に、
該重み付け処理では、前記文書選択の旧発生確率又は各属性情報の旧条件付発生確率の値が大きい程、該文書選択の旧発生確率又は各属性情報の旧条件付発生確率の前記重みが小さく設定される処理を実行させることを特徴とする請求項３４に記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３６】
前記確率情報生成処理では、コンピュータに、
前記文書選択履歴格納部から前記文書選択履歴を読み出させて、前記第１及び第２の統計情報に加えて、第３の統計情報としての、検索要求の際の利用者又はその検索要求が持つ属性情報の発生確率を生成させ、
前記確率情報格納処理では、前記確率情報生成処理で生成した前記第３の統計情報を格納させ、かつ、
前記スコア算出処理では、ある文書について前記スコアを算出する際に、前記第２の統計情報としての、属性情報の条件付発生確率の分布と、前記第３の統計情報としての、属性情報の発生確率の分布とに、統計的に有意な差異がないときは、
前記第２の統計情報に代えて、前記第１の統計情報としての、前記文書選択の発生確率と、前記第３の統計情報とに基づいて、前記スコアを算出させることを特徴とする請求項２８記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３７】
前記第３の統計情報としての、前記属性情報の発生確率は、検索要求の際の利用者又はその検索要求が持つ少なくとも一の属性について、該属性が各属性値を取る確率であると定義されることを特徴とする請求項３６記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【請求項３８】
コンピュータに、前記第２の統計情報を前記確率情報格納部へ格納する際、検索対象の文書毎に、前記第２の統計情報の確率分布と、前記第３の統計情報の確率分布とに、統計的に有意な差異があるか否かを判断し、判断の結果、統計的に有意な差異がないときは、当該第２の統計情報の前記確率情報格納部への格納を禁止するフィルタリング処理を、さらに実行させることを特徴とする請求項３６記載の検索結果文書のスコアリングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、各検索結果文書について、利用者の検索要求に適合する蓋然性の高さに応じたスコアを算出するスコアリングシステム、スコア算出装置、スコアリング方法、及びスコアリングプログラムに関し、例えば、企業等に設置された業務用の文書検索エンジンと連携して用いて好適である。
【背景技術】
【０００２】
この種のスコアリングシステムとしては、例えば、第１の関連技術としての特許文献１に記載の検索結果文書の優先順位付与システムや、第２の関連技術としての特許文献２に記載の検索語ランキング算出システム等が知られている。
【０００３】
まず、第１の関連技術としての優先順位付与システムは、図１４に示すように、ネットワーク２1を介して互いに接続される利用者端末２２とサーバコンピュータ２３とからなる文書検索システムの付随機能として、サーバコンピュータ２３に組み込まれている。この優先順位付与システムは、同図に示すように、データ入出力装置２４と、データ処理装置２５と、記憶装置２６とから概略構成されている。
【０００４】
上記データ処理装置２５は、同図に示すように、検索実施部２７と、点数計算部２８と、データ生成部２９と、お気に入りリスト登録部３０とから構成されている。上記検索実施部２７は、利用者（利用者端末２２）からの検索要求に従って、文書検索を実施して、検索結果文書リストを生成して、点数計算部２８と記憶装置２６（検索元データ保存部３１）とに出力する。上記点数計算部２８は、検索実施部２７から提供される検索結果文書リストに列挙された各文書（以下、検索結果文書ともいう）について、利用者の検索要求に適合する蓋然性（可能性）の高さに応じたスコアリング（点数計算）を行う。データ生成部２９は、利用者入力の助けを借りて、順位付けの対象となる文書情報を生成する。お気に入りリスト登録部３０は、利用者入力の助けを借りて、順位付けの対象となる文書情報をお気に入りリストに登録する。また、検索実施部２７は、各検索結果文書に対して、点数計算部２８で得られたスコアの高低に従った優先順位付けを行って、利用者からの上記検索要求に応答する。
【０００５】
また、上記記憶装置２６は、検索の対象となる文書情報や検索結果文書等を保存する検索元データ保存部３１と、点数計算部２８で点数計算された各検索結果文書のスコア（点数）を保持する計算結果保存部３２とを備えている。上記記憶装置２６に保存される各種データは、検索実施部２７と点数計算部２８とによって書き込まれ、必要に応じて、読み出される。
【０００６】
上記構成の優先順位付与システムにおいて、データ入出力装置２４が、第１の利用者からの検索要求を受けると、検索実施部２７は、検索元データ保存部３１に対して文書の検索を実施し、検索結果文書リストを得て、点数計算部２８に出力する。点数計算部２８は、第１の利用者や第２の利用者が作成・保存している順序付けの対象となる文書情報に基づいて点数計算を行う。この点数計算の際には、検索要求する第１の利用者と、順序付けの対象となる文書情報を作成・保存している第２の利用者とが、検索結果文書に対して有する関連性の有無が判断される。
【０００７】
この関連性判断では、第１及び第２の利用者が持つ属性情報（例えば、コミュニティ）が一致しているか否かが判断され、判断の結果、一致していれば、「関連性有り」と判断され、一致していなければ、「関連性無し」と判断される。つまり、企業内で稼動する当該システムにあっては、例えば、「所属部署」が同一であるか否か等が判断され、同一であれば、「関連性有り」と判断される。点数計算部２８は、「関連性有り」のときは、第２の利用者が作成登録した順序付けの対象となる文書情報に基づいて、検索結果文書に対して、第２の利用者から見たスコアを割り当てて、優先順位を算出する。このとき、第１の利用者も順序付けの対象となる文書情報を作成登録しているときは、点数計算部２８は、検索結果文書に対して、第２の利用者から見たスコアを、第１の利用者から見たスコアに加算した値をスコアとして割り当てることで、優先順位を算出する。検索実施部２７は、検索結果文書に対するスコアを受け取ると、データ入出力装置２４を介して、第１の利用者へ優先順位付きの検索結果を出力する。
このように、第１の関連技術の構成によれば、コミュニティの価値観に従った検索結果文書の優先順位付けを行うことができる。
【０００８】
次に、第２の関連技術としての上記検索語ランキング算出システムについて説明する。このランキング算出システムは、一定期間に出現する検索語のランキングを算出するもので、ランキング評価値を上げる（又は下げる）第１の値乃至第３の値を定める第１乃至第３の手段と、上記第１乃至第３の値に基づいて、検索語の総合ランキングを定める第４の手段とから構成されている。上記第１の手段は、記憶手段から読み出された検索ログ情報を利用して、ランキング評価期間中に出現する検索語の中で、利用頻度が高い検索語ほど、ランキング評価値を上げる第１の値を生成する。第２の手段は、過去のＮ期間に遡って多数利用されている検索語（例えば、最近入力回数が単調減少している検索語）ほど、ランキング評価値を下げる第２の値を生成する。第３の手段は、最近の利用が多い検索語（例えば、最近入力回数が単調増加している検索語）ほど、ランキング評価値を上げる第３の値を生成する。
【０００９】
この第２の関連技術の構成によれば、長時間出現し続ける検索語よりも新しく出現した検索語のランキング表価値が高くなる（上位にランクされる）ので、最近入力頻度が増加傾向にある検索語、すなわち、これから話題となるであろうと推測できる検索語のランキングを上げることが可能となり、それゆえ、時代を反映したトレンド情報を利用者に提供することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００８−２２５７９２号公報
【特許文献２】特開２００５−３０９７６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上記第１の関連技術にあっては、人手を使って作成登録された文書情報に頼って、優先順位の付与を行うシステム構成であるため、優先順位付与の的中率が作成登録者の経験や資質の影響を受け易い、という問題がある。
もしも、未熟者が優先順位付与用の文書情報を作成するなら、個人的嗜好性の強い文書情報（すなわち、コミュニティ色の薄い文書情報）が混入し、誤った文書が上位にランクされる虞があるので、問題である。これを回避するためには、文書情報作成の熟練者又は専門家の確保が必要となるので、維持コストの高騰化を避けることができず、不都合である。
また、人手による、順位付けの対象となる文書の選択抽出処理、及び当該文書情報の作成登録処理が不可欠である上、業務内容の推移に伴う対象文書の変更の度に、更新処理も余儀なくされるため、処理が煩雑であり、多大な作業時間も要する、という欠点もある。
【００１２】
加えて、第１の関連技術が、企業内システムとして運用されるためには、少なくとも属性値（所属部署）の数だけ、各属性との関連性の強い、順位付けの対象となる文書情報の生成登録処理が必要となる。しかし、属性値の数に応じた登録文書情報の増加は、記憶装置資源の利用効率上好ましくない。とりわけ、部課係り等の属性値の分化・特化が進行する程、登録文書情報及び担当管理者の人員も増加するので、記憶装置及び計算装置資源の利用の効率化を阻害し、ひいては、記憶装置及び計算装置資源の増大化を招く、という不具合もある。
【００１３】
一方、上記第２の関連技術にあっては、企業内部署等の属性が判断されないため、特定部署では有意義な検索語でも、他の部署では、不適合検索語（ノイズ）と判断されてしまう虞がある。また、役割分担が、ある部署から他の部署に移管されたことにより、他の部署では、最近入力頻度が増加する傾向にあるが、ある部署では、最近入力頻度が減少する傾向にある検索語が多々出現する場合が起こり得る。このような場合、ある部署から見れば、重要ではなくなった検索語（最近入力頻度が減少する傾向にある検索語）が上位のランクに留まる虞があるので、不都合である。一方、他の部署から見れば、これから重要性が増す検索語（最近入力頻度が増加する傾向にある検索語）が思うように上位にランクされてこない虞があるので、この場合もやはり不都合である。さらに、不適合検索語（ノイズ）の入力頻度が増加するトラブルが一旦発生すると、システムは、この不適合検索語を、これから話題となるであろう検索語であると誤判断するので、不適合検索語が益々上位にランキングされるという、不具合もある。
【００１４】
この発明は、上述の事情に鑑みてなされたもので、利用者が真に必要とする検索結果文書のスコアを高くし、不適合文書（ノイズ）のスコアを低くすることができる、使い勝手の良い検索結果文書のスコアリングシステム、スコア算出装置、スコアリング方法、及びスコアリングプログラムを提供することを第１の目的としている。
また、この発明は、労力及び維持コストの軽減化を達成でき、かつ、記憶装置及び計算装置資源の削減化を図ることができる検索結果文書のスコアリングシステム、スコア算出装置、スコアリング方法、及びスコアリングプログラムを提供することを第２の目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために、この発明の第１の構成は、検索結果文書のスコアリングシステムに係り、利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される各検索結果文書について、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出手段を備えている。
このスコア算出手段は、各検索結果文書について、利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成された、第１の統計情報と第２の統計情報とに基づいて、スコアを算出する。第１の統計情報は、利用者による当該文書選択の発生確率に関する情報であり、第２の統計情報は、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率に関する情報である。
ここで、第２の統計情報である、上記属性情報の条件付発生確率とは、例えば、検索対象の文書毎に、かつ、当該文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ少なくとも一の属性について、該属性が各属性値を取る確率であると定義される。
【００１６】
この発明の第２の構成は、検索結果文書のスコア算出装置に係り、利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される各検索結果文書について、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化する。
このスコア算出装置は、各検索結果文書について、利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成された、第１の統計情報と第２の統計情報とに基づいて、スコアを算出する。第１の統計情報は、利用者による当該文書選択の発生確率に関する情報であり、第２の統計情報は、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率に関する情報である。
【００１７】
また、この発明の第３の構成は、検索結果文書のスコアリング方法に係り、利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される各検索結果文書について、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出ステップを有している。
このスコア算出ステップでは、各検索結果文書について、利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成した、第１の統計情報と第２の統計情報とに基づいて、スコアを算出する。第１の統計情報は、利用者による当該文書選択の発生確率に関する情報であり、第２の統計情報は、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率に関する情報である。
【００１８】
また、この発明の第４の構成は、検索結果文書のスコアリングプログラムに係り、コンピュータに、利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索手段から提供される各検索結果文書について、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するスコア算出処理を実行させる。
このスコア算出処理では、各検索結果文書について、利用者の過去の文書選択履歴からそれぞれ生成した、第１の統計情報と第２の統計情報とに基づいて、スコアを算出する。第１の統計情報は、利用者による当該文書選択の発生確率に関する情報であり、第２の統計情報は、当該文書を選択する際の今回の利用者又はその検索要求が持つ、少なくとも一の属性情報の条件付発生確率に関する情報である。
【発明の効果】
【００１９】
この発明の構成によれば、各検索結果文書について、利用者の過去の文書選択履歴から生成される、２以上の確率情報に基づいて、利用者の検索要求に適合する蓋然性の程度を推定し、スコアとして数値化するので、検索結果文書に対する優先順位付けの的中率の向上を図ることができる。ここで、２以上の確率情報とは、互いに業務上の関連性が高いと考えられる、利用者による当該文書選択の発生確率と、少なくとも一のクエリー属性情報の条件付発生確率であるので、例えば、これらの確率を積算統合処理すると、確率の精度を著しく高めることができる。それゆえ、利用者が真に必要とする検索結果文書のスコアを高くする一方、不適合文書（ノイズ）のスコアを低くすることができる。ここで、クエリー属性情報とは、検索結果文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ各属性情報の条件付発生確率（例えば、属性毎に各属性値が取る確率）のことである。
【００２０】
この発明は、文書検索手段から提供される上記検索結果に基づく利用者の過去の文書選択履歴を格納する文書選択履歴格納部と、上記文書選択履歴格納部から文書選択履歴を読み出して、２以上の確率情報を生成する確率情報生成手段とを具備することができる。このようにすれば、人手による分散登録業務を廃することができるので、労力及び維持コストの軽減化を達成でき、かつ、記憶装置及び計算装置資源の削減化も図ることができるので、使い勝手の良いシステム環境を具現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】この発明の第1の実施形態である検索結果文書のスコアリングシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】同スコアリングシステムを構成する文書選択履歴ＤＢに設定されている文書選択履歴情報テーブルの一例を模式的に示す概念図である。
【図３】同スコアリングシステムを構成する文書発生確率ＤＢに設定されている文書選択の発生確率テーブルの一例を模式的に示す概念図である。
【図４】同スコアリングシステムを構成する属性条件付発生確率ＤＢに設定されている各種属性の条件付発生確率テーブルの例を模式的に示す概念図である。
【図５】同スコアリングシステムを構成するスコア算出部が実行するスコア算出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図６】同スコアリングシステムを構成する確率ＤＢ生成部が各種確率ＤＢに対して実行する確率ＤＢ更新処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図７】同確率ＤＢ生成部を構成する旧発生確率の重み算出部で実行される重み計算処理を説明するためのグラフ曲線図である。
【図８】この発明の第２の実施形態である検索結果文書のスコアリングシステムの構成を示すブロック図である。
【図９】同スコアリングシステムを構成する属性発生確率ＤＢに設定されている各種属性の発生確率テーブルの一例を模式的に示す概念図である。
【図１０】同スコアリングシステムを構成する属性条件付発生確率ＤＢに設定されている各種属性の条件付発生確率テーブルの一例を模式的に示す概念図である。
【図１１】同スコアリングシステムを構成するスコア算出部が実行するスコア算出処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図１２】同スコアリングシステムを構成する確率ＤＢ生成部が各種確率ＤＢに対して実行する確率ＤＢ更新処理の動作手順を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態の変形例である検索結果文書のスコアリングシステムの構成を示すブロック図である。
【図１４】第１の関連技術としての優先順位付与システムの電気的構成を概略示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
この発明の実施形態について、概説すると、上記目的を達成するために、文書検索部１から提供される検索結果に基づく利用者の過去の文書選択履歴を格納する文書選択履歴ＤＢ（データベース）４を備えるのが好ましい。
さらに、文書選択履歴ＤＢ３から読み出された文書選択履歴に基づいて、文書毎に、利用者による各文書選択の発生確率（第１の統計情報）と、各クエリー属性値の条件付発生確率（第２の統計情報）とを生成する確率ＤＢ生成部７Ａを備えるのが好ましい。
さらに、確率ＤＢ生成部７Ａにて生成された、上記文書選択の発生確率を格納する文書発生確率ＤＢ（データベース）５と、上記各クエリー属性値の条件付発生確率を格納する属性条件付発生確率ＤＢ（データベース）６Ａとを備えるのが好ましい。
【００２３】
スコア算出部８Ａは、文書検索部１によって検索された各検索結果文書について、各発生確率ＤＢ５、６Ａとから、当該文書選択の発生確率と、少なくとも一のクエリー属性値の条件付発生確率とを読み出してスコア計算を行う。このスコア計算では、各検索結果文書について、利用者による当該文書選択の発生確率と、少なくとも一のクエリー属性値の条件付発生確率との積算統合処理を実行して、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度に応じたスコアを算出し、スコア又は優先順位を付した検索結果文書リストを文書検索部１に返却する。
【実施形態１】
【００２４】
以下、図面を参照して、この発明の実施形態について詳細に説明する。
図１は、この発明の第1の実施形態である検索結果文書のスコアリングシステムの構成を示すブロック図である。
この実施形態のスコアリングシステムは、業務用文書検索システム（文書検索部１）と連携して用いて好適なもので、同図に示すように、利用者の行動履歴取得部２と、文書選択履歴ＤＢ３と、文書スコアリング部４Ａとから概略構成されている。ここで、業務とは、多数の所属部署や所属グループから構成される企業、団体、官公庁、組織体、コミュニティ（以下、企業という）で、営利、非営利を問わず、所定の目的を達成するための営みを含む広い概念である。
【００２５】
文書検索部１は、図示せぬ利用者端末からの検索要求を受付け、検索対象の文書の中から該当文書を検索して、検索結果文書リストを生成し、生成した検索結果文書リストをクエリー属性と併せて文書スコアリング部４Ａへ渡す。文書検索部１は、文書スコアリング部４Ａから、スコア付きの検索結果文書リストを取得すると、検索結果文書リストをスコア順に並び替えて利用者端末の表示部に表示する。
【００２６】
行動履歴取得部２は、文書検索部１から提供される検索結果文書リストに表示された各文書に対して、例えば、「所属」や「キーワード」等の各種クエリー属性値と併せて取得する。ここで、利用者が取る反応とは、例えば、表示された検索結果文書リストの中から所望の検索結果文書を広い意味で「選択」する行為のことであり、例えば、クリックする反応、閲覧する反応、ダウンロードする反応、及びお気に入りリストに登録する反応等は、利用者の反応、すなわち、選択行為に含まれる。
【００２７】
文書選択履歴ＤＢ３は、行動履歴取得部２から随時入力される利用者の行動情報を利用者の過去の文書選択履歴情報としてテーブル形式に蓄積する記憶部である。
ここで、利用者の行動情報とは、例えば、各種クエリー属性値や、検索結果文書に対する利用者の反応情報や、利用者やその反応時の情況に関する情報（例えば、利用者名）等である。上記文書選択履歴ＤＢ３には、文書選択履歴情報テーブルＴＡ（図２）が設定されていて、この文書選択履歴情報テーブルＴＡの中に、上述の各種クエリー属性値と、検索結果文書に対する利用者の反応情報と、利用者やその反応時の情況に関する情報とが対応付けされて記憶されている。
【００２８】
上記文書スコアリング部４Ａは、図１に示すように、文書発生確率ＤＢ５と、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａと、確率ＤＢ生成部７Ａと、スコア算出部８Ａとから構成され、これらの構成各部は、コンピュータが、各種プログラム（例えば、確率ＤＢ生成プログラム、スコア算出プログラム等）の制御の下で動作することで具現される。
【００２９】
文書発生確率ＤＢ５は、文書選択の発生確率テーブルＴＢ（図３）を備え、利用者の過去の文書選択履歴から生成された、第１の統計情報としての、利用者による各文書選択の発生確率（各文書の選択確率）をテーブル形式で格納する。また、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａは、各種属性の条件付発生確率テーブルＴＳ１、ＴＫ１（図４）を備え、利用者の過去の文書選択履歴から生成された、第２の統計情報としての、各クエリー属性値の条件付発生確率をテーブル形式で格納する。ここで、クエリー属性値の条件付発生確率とは、文書毎のクエリー属性値の発生確率を意味してる。
【００３０】
上記確率ＤＢ生成部７Ａは、文書発生確率ＤＢ５及び属性条件付発生確率ＤＢ６Ａに格納される各種統計情報（発生確率）を生成／更新するデータ処理部であり、同図に示すように、文書選択履歴取得部９ａと、発生確率算出部１０ａと、発生確率統合部１１ａと、旧発生確率の重み算出部１２ａとから概略構成されている。文書選択履歴取得部９ａは、過去一定期間毎に、文書選択履歴ＤＢ３に格納されている文書選択履歴情報を参照して、文書（文書識別子）毎に、利用者による各文書選択の発生頻度と、各属性値の（文書毎）条件付発生頻度とを取得して発生確率算出部１０ａに供給する。
【００３１】
発生確率算出部１０ａは、文書選択履歴取得部９ａから供給される文書選択の発生頻度情報に基づいて、当該過去一定期間に亘る、利用者による各文書選択の発生確率（第１の統計情報）を算出する。また、発生確率算出部１０ａは、文書選択履歴取得部９ａから供給される各クエリー属性値の（文書毎）条件付発生頻度に基づいて、当該過去一定期間に亘る、各クエリー属性値の（文書毎）条件付発生確率（第２の統計情報）を算出する。ここで、クエリー属性（属性値）とは、検索結果文書を選択する際の利用者又はその検索要求が持つ属性情報を意味し、クエリー属性値の条件付発生確率とは、あるクエリー属性について、該クエリー属性が所定の属性値を取る確率であると定義される。
【００３２】
発生確率統合部１１ａは、文書毎に、文書発生確率ＤＢ５に格納されている更新前の文書選択の発生確率（以下、旧発生確率という）Ｘ1aと、発生確率算出部１０ａで算出された文書選択の発生確率Ｘ1b（以下、新発生確率という）とを統合し、統合値Ｘ１で文書発生確率ＤＢ５の旧発生確率Ｘ1aを更新する。また、発生確率統合部１１ａは、文書毎に、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａに格納されている各クエリー属性値の旧条件付発生確率Ｘ2aと、発生確率算出部１０ａで算出された該当新条件付発生確率Ｘ2bとを統合し、統合値Ｘ２で、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａの旧条件付発生確率Ｘ2aを更新する。
【００３３】
重み算出部１２ａは、発生確率統合部１１ａが新旧発生確率を統合する際に用いる、更新前の旧発生確率（文書選択の旧発生確率Ｘ1aや各クエリー属性値の旧条件付発生確率Ｘ2a）の重みを、式（３）で示される関数モデル（後述）を使って算出する。
【００３４】
スコア算出部８Ａは、利用者の今回の検索要求に対する応答として、文書検索エンジンから提供される検索結果に列挙された各文書（検索結果文書）について、利用者の今回の検索要求に適合する蓋然性の程度（検索要求との関連性の程度）を推定し、蓋然性の高さに応じたスコアを算出する。具体的に言えば、スコア算出部８Ａは、文書発生確率ＤＢ５に格納されている、利用者による当該文書選択の発生確率と、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａに格納されている、少なくとも一のクエリー属性値の条件付発生確率とを積算統合処理することで、検索要求に適合する蓋然性の高さをスコアとして数値化する。
換言すれば、共通のクエリー属性値に対して複数の検索結果文書が存在するときは、スコア算出部８Ａによって、共通のクエリー属性値における各検索結果文書のスコアが算出されるので、共通のクエリー属性値における各検索結果文書の優先順位が決定されることになる。
【００３５】
次に、図２乃至図４を参照して、文書選択履歴ＤＢ３、文書発生確率ＤＢ５、及び属性条件付発生確率ＤＢ６Ａの構成について詳述する。
まず、図２を参照して、文書選択履歴ＤＢ３について詳述する。
図２は、文書選択履歴ＤＢ３に設定されている文書選択履歴情報テーブルＴＡの一例を模式的に示す概念図である。
文書選択履歴情報テーブルＴＡには、図２に示すように、日時と、利用者名と、文書識別子と、文書識別子が示す文書を選択した際の、利用者及びその検索要求が持つ各種クエリー属性（属性値）とが、対応付けられて表形式にまとめられている。
ここで、「日時」の列項目には、利用者が取った反応の発生日時（例えば、発生年月日時分秒）が、文字列や、ＵＲＬ、特徴量等を用いて記述される。「利用者名」の列項目は、利用者やその反応時の情況に関する情報の一例であり、クエリー属性には含まれない補完情報として設定されている。利用者名は、例えば、文字列（氏名）や、数値又は数値と文字列との組合せ（社員番号）を用いて記述される。
【００３６】
クエリー属性とは、利用者及びその検索要求が持つＤＢアクセス用のメタ情報を表すものである。文書選択履歴情報テーブルＴＡには、図２に示すように、利用者が持つクエリー属性として、「所属」が例示され、利用者の検索要求が持つクエリー属性として、「キーワード」が例示されている。クエリー属性「所属」には、例えば、同図に示すように、各利用者が所属する「本社」、「支社１」、「支社２」等のクエリー属性値が記述され、また、クエリー属性「キーワード」には、「トップページ」、「入退場申請」等のクエリー属性値が記述される。
【００３７】
また、文書識別子は、利用者が選択した文書を特定するためのもので、図２には、文書の「標題」や「見出し」等の文字列からなる識別子、すなわち、「本社入退場申請」、「全社共通トップページ」、「支社２入退場申請」が例示されている。なお、利用者の選択文書を他の文書から識別できるものである限り、「標題」や「見出し」以外の文字列でも良く、あるいは、文字列に代えて、例えば、ＵＲＬ(Uniform Resource Locator)、や、文書の特徴量を文書識別子として用いることもできる。
【００３８】
上記を踏まえて、文書選択履歴情報テーブルＴＡ（図２）を参照すると、その第１行目の欄には、２００８年１０月１日に、「入退場申請」のキーワードで検索要求した「本社」所属の利用者Ａが、検索結果文書リストを閲覧しながら、１２時３５分２２秒に、「本社入退場申請」の文書を選択（「本社入退場申請」に反応）した、という記録が例示されている。次に、その第２行目の欄には、２００８年１０月５日に、「トップページ」のキーワードで検索要求した「支社１」所属の利用者Ｂが、検索結果文書リストを閲覧しながら、８時１５分０５秒に、「全社共通トップページ」の文書を選択した、という記録が例示されている。次に、その第３行目の欄には、２００８年１０月６日に、「入退場申請」のキーワードで検索要求した「支社２」所属の利用者Ｃが、検索結果文書リストを閲覧しながら、１８時２２分０１秒に、「支社２入退場申請」の文書を選択した、という記録が例示されている。
【００３９】
次に、図３を参照して、文書発生確率ＤＢ５について詳述する。
図３は、文書発生確率ＤＢ５に設定されている文書選択の発生確率テーブルＴＢの一例を模式的に示す概念図である。
文書選択の発生確率テーブルＴＢには、図３に示すように、文書識別子と、文書識別子が示す文書が、所定の過去期間に、利用者によって選択された確率とが対応付けられて表形式にまとめられている。
この実施形態では、文書の「標題」や「見出し」等の文字列からなる識別子、すなわち、「全社共通トップページ」、「本社入退場申請」、「支社１入退場申請」、「支社２入退場申請」が、文書識別子として例示されている（図３、図４）。
上記を踏まえて、文書選択の発生確率テーブルＴＢ（図３）を参照すると、文書「全社共通トップページ」を選択する確率は「０.５」、文書「本社入退場申請」を選択する確率は「０.２」、文書「支社１入退場申請」を選択する確率は「０.２」、文書「支社２入退場申請」を選択する確率は「０.１」であることが示されている。
【００４０】
次に、図４を参照して、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａについて詳述する。
図４は、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａに設定されている各種属性の条件付発生確率テーブルＴＳ１、ＴＫ１の一例を模式的に示す概念図である。
この実施形態では、論理的なデータ構造としては、クエリー属性毎に独立して、属性の条件付発生確率テーブルＴＳ１、ＴＫ１が設定されている。図４には、利用者が持つ「クエリー属性」として、「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ２が例示され（同図（ａ））、また、利用者の検索要求が持つ「クエリー属性」として、「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ２が例示されている（同図（ｂ））。
すなわち、属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ１には、図４（ａ）に示すように、文書識別子と、文書識別子が示す文書を選択する際の利用者が持つクエリー属性「所属」と、その選択の際、当該クエリー属性が所定の属性値を取る確率とが、対応付けられて表形式にまとめられている。クエリー属性「所属」は、「本社」、「支社１」、「支社２」等の属性値を持つ（同図（ａ））。
また、属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ１には、図４（ｂ）に示すように、文書識別子と、文書識別子が示す文書を選択する際の当該利用者の検索要求が持つクエリー属性「キーワード」と、その選択の際、当該クエリー属性が所定の属性値を取る確率とが、対応付けられて表形式にまとめられている。この実施形態では、クエリー属性「キーワード」は、「トップページ」、「入退場申請」等の属性値を持つ（同図（ｂ））。
【００４１】
上記を踏まえて、属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ１（同図（ａ））を参照すると、文書「全社共通トップページ」を選択する際の、クエリー属性「所属」が「本社」を取る確率は「０.４９７」、「支社１」を取る確率は「０.２５６」、「支社２」を取る確率は「０.２４７」であることが示されている。また、文書「本社入退場申請」を選択する際の、クエリー属性「所属」が「本社」を取る確率は「０.７００」、「支社１」を取る確率は「０.２００」、「支社２」を取る確率は「０.１００」であることが示されている。同様に、文書「支社１入退場申請」を選択する際の、クエリー属性「所属」が「本社」を取る確率は「０.１５０」、「支社１」を取る確率は「０.８００」、「支社２」を取る確率は「０.０５０」であることが示されている。同様に、文書「支社２入退場申請」を選択する際の、クエリー属性「所属」が「本社」を取る確率は「０.０５０」、「支社１」を取る確率は「０.０５０」、「支社２」を取る確率は「０.９００」であることが示されている。
【００４２】
次に、属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ１には、（同図（ｂ））を参照すると、文書「全社共通トップページ」を選択する際の、クエリー属性「キーワード」が「トップページ」を取る確率は「０.９０」、「入退場申請」を取る確率は「０.１０」であることが示されている。また、文書「本社入退場申請」を選択する際の、クエリー属性「キーワード」が「トップページ」を取る確率は「０.０５」、「入退場申請」を取る確率は「０.９５」であることが示されている。同様に、文書「支社１入退場申請」を選択する際も、クエリー属性「キーワード」が「トップページ」を取る確率は「０.０５」、「入退場申請」を取る確率は「０.９５」であることが示されている。また、文書「支社２入退場申請」を選択する際の、クエリー属性「キーワード」が「トップページ」を取る確率は「０.１０」、「入退場申請」を取る確率は「０.９０」であることが示されている。
【００４３】
次に、図１乃至図７を参照して、第１の実施形態（スコアリングシステム）の動作について説明する。
図５は、スコア算出部８Ａが実行するスコア算出処理の動作手順を示すフローチャート、図６は、確率ＤＢ生成部７Ａが各種確率ＤＢ５、６Ａに対して実行する確率ＤＢ更新処理の動作手順を示すフローチャート、また、図７は、同確率ＤＢ生成部７Ａを構成する旧発生確率の重み算出部１２ａで実行される重み計算処理を説明するためのグラフ曲線図である。
【００４４】
スコア算出処理
まず、図５のフローチャート及び各種発生確率テーブル（図３及び図４）を参照して、スコア算出処理の動作について説明する。
まず、図示せぬ利用者端末から、例えば、本社勤務の利用者Ａが、利用者に関するクエリー属性「所属」の属性値として「本社」を、閲覧したい文書に関するクエリー属性「キーワード」の属性値として「入退場申請」を順次入力して、業務用文書検索システムに対して検索要求する。
業務用文書検索システムの文書検索部１は、利用者端末からの上記検索要求を受付けると、検索対象の文書の中から該当文書を検索して、検索結果文書リストを生成する。ここで、検索結果文書リストには、検索結果文書を特定するための文書識別子が、該当文書数に応じた数だけ列挙される。今の場合、生成された検索結果文書リストには、「全社共通トップページ」と「本社入退場申請」との２つの文書識別子（検索結果文書）が、この順に列挙されているとする。次に、文書検索部１は、生成した検索結果文書リストをクエリー属性情報と併せて、スコアリングシステムの文書スコアリング部４Ａへ渡して、検索結果文書に対するスコアリング（検索結果の適合性推定値の算出）を要求する。
【００４５】
スコア算出部８Ａは、文書検索部１から、検索結果文書リストとクエリー属性情報と共に、スコアリング要求を受けると（図５のステップＳａ０）、これより、「全社共通トップページ」と「本社入退場申請」との文書識別子（検索結果文書）のスコアを逐次算出する処理を開始する。スコア算出部８Ａは、ステップＳａ１において、まず、文書識別子「全社共通トップページ」を検索キーとして、文書発生確率ＤＢ５に設定されている文書選択の発生確率テーブルＴＢ（図３）を参照して、検索結果文書「全社共通トップページ」を選択する発生確率として「０.５」の値を取得する。
【００４６】
次に、スコア算出部８Ａは、ステップＳａ２に進み、文書識別子「全社共通トップページ」と「所属」のクエリー属性値「本社」とを検索キーとして、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａに設定されている属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ１（図４（ａ））を参照する。スコア算出部８Ａは、参照する属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ１から、文書識別子「全社共通トップページ」を選択するクエリー属性値「本社」の条件付発生確率として「０．４９７」の値を取得する。
この後、スコア算出部８Ａは、文書識別子「全社共通トップページ」と、「キーワード」のクエリー属性値「入退場申請」とを検索キーとして、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａに設定されている属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ１（図４（ｂ））を参照する。スコア算出部８Ａは、参照する属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ１から、文書識別子「全社共通トップページ」でクエリー属性値「入退場申請」の条件付発生確率として「０．１０」の値を取得する（ステップＳａ３→Ｓａ２→Ｓａ３）。
【００４７】
次に、スコア算出部８Ａは、ステップＳａ４に進み、取得した文書選択の発生確率の値と、クエリー属性値「本社」の条件付発生確率の値と、クエリー属性値「入退場申請」の条件付発生確率とを積算統合して、検索結果文書「全社共通トップページ」のスコアを算出する。この例では、検索結果文書「全社共通トップページ」を選択する発生確率の値「０.５」と、クエリー属性値「本社」の条件付発生確率の値「０．４９７」と、クエリー属性値「入退場申請」の条件付発生確率の値「０．１０」とが積算統合[０．５＊０．４９７＊０．１０]される。こうして得られた積算値「０．０２４８５」が、検索結果文書「全社共通トップページ」のスコアとなる。
【００４８】
検索結果文書「全社共通トップページ」のスコアが算出されると（ステップＳａ４）、スコア算出部８Ａは、ステップＳａ１に戻り（ステップＳａ５）、検索結果文書リストに列挙されている、もう1つの検索結果文書「本社入退場申請」について、スコア算出処理を実行する。
スコア算出部８Ａは、ステップＳａ１において、文書識別子「本社入退場申請」を検索キーとして、文書選択の発生確率テーブルＴＢ（図３）を参照して、検索結果文書「本社入退場申請」を選択する発生確率として「０.２」の値を取得する。
【００４９】
次に、スコア算出部８Ａは、ステップＳａ２に進み、文書識別子「本社入退場申請」と「所属」のクエリー属性値「本社」とを検索キーとして、属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ１（図４（ａ））を参照する。スコア算出部８Ａは、参照する属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ１から、文書識別子「本社入退場申請」を選択するクエリー属性値「本社」の条件付発生確率として「０．７００」の値を取得する。同様に、スコア算出部８Ａは、文書識別子「本社入退場申請」と、「キーワード」のクエリー属性値「入退場申請」とを検索キーとして、属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ１（図４（ｂ））を参照する。スコア算出部８Ａは、参照する属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ１から、文書識別子「本社入退場申請」でクエリー属性値「入退場申請」の条件付発生確率として「０．９５」の値を取得する（ステップＳａ３、Ｓａ２）。
【００５０】
次に、スコア算出部８Ａは、再びステップＳａ４に進み、上記した積算処理を実行する。この例では、検索結果文書「本社入退場申請」を選択する発生確率の値「０.２」と、クエリー属性値「本社」の条件付発生確率の値「０．７００」と、クエリー属性値「入退場申請」の条件付発生確率の値「０．９５」とが積算統合[０．２＊０．７００＊０．９５]される。このようにして得られた積算値「０．１３３００」が、検索結果文書「本社入退場申請」のスコアとなる。
【００５１】
次に、スコア算出部８Ａは、全ての検索結果文書についてのスコアを算出した後、スコア付きの検索結果文書リスト（スコア算出結果）を文書検索部１へ返却して（ステップＳａ６）処理を終了する。
文書検索部１は、スコア算出部８Ａから、スコア付きの検索結果文書リストを取得すると、検索結果文書リストをスコア順、つまり、優先度の高い順に並び替えて利用者端末に通知する。この例では、検索結果文書「全社共通トップページ」のスコアが「０．０２４８５」と算出され、検索結果文書「本社入退場申請」のスコアが「０．１３３００」と算出されたので、「本社入退場申請」→「全社共通トップページ」の順に、並び替えられて利用者端末に通知される。
なお、図５において、スコア算出部８Ａが実施する、検索結果文書選択の発生確率を取得する処理（ステップＳａ１）と、クエリー属性値の条件付発生確率を取得する処理（ステップＳａ２、Ｓａ３）とは、必要に応じて、順番を入れ替えて実施しても良いことは勿論である。
【００５２】
確率ＤＢ更新処理
次に、図６のフローチャートを参照して、確率ＤＢ更新処理の動作について説明する。確率ＤＢ生成部７Ａは、文書選択履歴ＤＢ３の中の文書選択履歴情報テーブルＴＡを参照して、文書発生確率ＤＢ５と属性条件付発生確率ＤＢ６Ａとを更新するための、確率ＤＢ更新処理を実施する。
確率ＤＢ生成部７Ａにおいて、文書選択履歴取得部９ａは、文書選択履歴ＤＢ３の中から、前回までの確率ＤＢ更新処理の際に参照された旧履歴情報以降の最近一定期間（例えば、最近１ヶ月の期間）に亘る履歴情報を新履歴情報として取得する（図６のステップＳｂ１）。取得された新履歴情報は、発生確率算出部１０ａに渡される。
【００５３】
発生確率算出部１０ａは、文書選択履歴取得部９ａから与えられた新履歴情報に基づいて、検索対象の文書毎に文書選択の新発生確率Ｘ1bを算出し、また、属性毎にクエリー属性値の（文書毎）新条件付発生確率を算出する（ステップＳｂ２）。文書毎に算出された文書選択の新発生確率Ｘ1bと、属性毎に算出されたクエリー属性値の新条件付発生確率Ｘ2bとは、発生確率統合部１１ａに渡される。
【００５４】
重み算出部１２ａは、文書発生確率ＤＢ５（文書選択の発生確率テーブルＴＢ）から、検索対象の文書毎に、文書選択の発生確率を（今回更新前のものであるから）旧発生確率Ｘ1aとして取得して、その重みを算出する（ステップＳｂ３）。同様に、重み算出部１２ａは、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａ（属性の条件付発生確率テーブルＴＳ１、ＴＫ１）から、属性毎に各クエリー属性値の（文書毎）条件付発生確率を旧発生確率Ｘ2aとして取得して、その重みを算出する（同Ｓｂ３）。なお、この実施形態では、旧発生確率Ｘ1a、Ｘ2aの初期設定値として、全ての確率値に対して同等に０又は１が割り当てられる。
この実施形態では、重み算出部１２ａは、属性「所属」、「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＳ１、ＴＫ１（図４(ａ)、(ｂ)）から、属性毎のクエリー属性値の（文書毎）旧条件付発生確率Ｘ2aを取得して、その重みを算出する。算出された文書選択の旧発生確率Ｘ1aの重みと、クエリー属性値の（文書毎）旧条件付発生確率Ｘ2aの重みは、発生確率統合部１１ａに渡される。
【００５５】
発生確率統合部１１ａは、検索対象の文書毎に、発生確率算出部１０ａと文書発生確率ＤＢ５とから与えられる文書選択の新発生確率Ｘ1bと旧発生確率Ｘ1aとを、重み算出部１２ａで算出された旧発生確率の重みを用いて統合する（ステップＳｂ４）。同様に、発生確率統合部１１ａは、属性毎に、発生確率算出部１０ａと文書発生確率ＤＢ５とから与えられる各クエリー属性値の（文書毎）新旧条件付発生確率Ｘ2a、Ｘ2bを、旧条件付発生確率Ｘ2aの重みを用いて統合する（ステップＳｂ４）。この実施形態では、新旧発生確率の統合は、式（１）、（２）に示される重み付け加算方式を用いて行われる。
Ｘ１＝Ｘ1a＊Ｗ1＋Ｘ1b＊（１−Ｗ1）      （１）
Ｘ２＝Ｘ2a＊Ｗ2＋Ｘ2b＊（１−Ｗ2）      （２）
ここで、Ｘ1aは文書選択の旧発生確率（初期設定値は０又は１）、Ｘ1bは文書選択の新発生確率、Ｘ１は文書選択の新旧発生確率の統合値、Ｗ1は文書選択の旧発生確率の重みである。Ｘ2aはクエリー属性値の旧条件付発生確率（初期値設定は０又は１）、Ｘ2bはクエリー属性値の新条件付発生確率、Ｘ２はクエリー属性値の新旧条件付発生確率の統合値、Ｗ2はクエリー属性値の旧条件付発生確率の重みである。
【００５６】
発生確率統合部１１ａは、文書選択及びクエリー属性値に関して新旧発生確率の統合が完了すると、逐次又は一括して、新旧発生確率の統合値Ｘ１、Ｘ２で、文書発生確率ＤＢ５又は属性条件付発生確率ＤＢ６Ａの記憶内容Ｘ1a、Ｘ2aを更新して、当該更新処理を終了する（ステップＳｂ５）。
【００５７】
重み算出処理
次に、図７を参照して、重み算出部１２ａの動作についてさらに詳述する。
重み算出部１２ａは、旧発生確率の重みを算出する際、シグモイド関数が組み込まれたアルゴリズムに基づいて、各種旧発生確率Ｘ1a、Ｘ2aの値が低いほど重みを大きくし、高いほど重みを小さくするように動作する（ステップＳｂ３）。
すなわち、重み算出部１２ａは、検索対象の各文書について、更新前の文書選択の発生確率、すなわち、文書選択の旧発生確率Ｘ1aが低いほど重みを大きく、高いほど重みを小さくするように動作する。同様に、重み算出部１２ａは、属性毎の文書識別子毎に、更新前のクエリー属性値の旧条件付発生確率、すなわち、クエリー属性値の旧条件付発生確率Ｘ2aが低いほど重みを大きく、高いほど重みを小さくするように動作する。
【００５８】
この実施形態では、旧文書発生確率の重み算出処理モデルとして、式（３）で与えられ、図７に示すような重み曲線を描く、シグモイド関数からなる関数モデルが用いられる。
Ｗ(Ｘ；ａ，ｂ，ｃ，ｇ)＝（ａ−ｂ）×Ｓ（Ｘ−ｃ；−g）＋ｂ    （３）
ここで、Ｗ(Ｘ；ａ，ｂ，ｃ，ｇ)は旧発生確率の重み関数、Ｓ(Ｘ；ｇ)は、式（４）で示されるシグモイド関数、Ｘは旧発生確率、gはシグモイド関数のゲイン、ｃはシグモイド曲線の変曲点のＸ値、ａは予め設定される最大値，ｂは予め設定される最小値である。
Ｓ（Ｘ；ｇ）＝（１＋ｅ−ｇｘ）−1          （４）
【００５９】
文書選択の旧発生確率の重みＷは、式（３）で与えられる関数モデルの変数Ｘに旧発生確率の値を代入することで得られる。例えば、文書「本社入退場申請」の選択に関して、その旧発生確率の重みを算出するときは、重み算出部１２ａは、文書発生確率ＤＢ５に設定されている文書選択の発生確率テーブルＴＢ（図３）を参照して、「本社入退場申請」選択の旧発生確率「０.２」を取得する。次に、重み算出部１２ａは、取得された旧発生確率「０．２」を、式（３）の関数モデルの変数Ｘに代入して演算処理し、重み関数Ｗの値として、[０.７]が算出される。この演算結果から、重み算出部１２ａは、「本社入退場申請」選択の旧発生確率の重みとして「０.７」を割り当てる。
同様に、例えば、文書「全社共通トップページ」の選択に関して、その旧発生確率の重みを算出するときは、重み算出部１２ａは、文書選択の発生確率テーブルＴＢを参照して、「全社共通トップページ」選択の旧発生確率「０.５」を取得する。次に、重み算出部１２ａは、取得された旧発生確率「０．５」を、式（３）の関数モデルの変数Ｘに代入して演算処理し、重み関数Ｗの値として、[０.２３]が算出される。この演算結果から、重み算出部１２ａは、「全社共通トップページ」選択の旧発生確率の重みとして「０.２３」を割り当てる。
このように、重み算出部１２ａは、旧発生確率の重みを算出する際、文書選択の旧発生確率の値が低い「本社入退場申請」に対しては、重みを大きくし、文書選択の旧発生確率の値が高い「全社共通トップページ」に対しては、重みを小さくするように動作する（ステップＳｂ３）。
【００６０】
クエリー属性値の旧条件付発生確率の重みＷについても、式（３）で与えられる関数モデルの変数Ｘに旧発生確率の値を代入することで求められる。
なお、選択文書とクエリー属性との性質の違いを考慮して、同一の関数モデルが用いられるときでも、各種パラメタａ，ｂ，ｃ，ｇは、文書選択の旧発生確率の重み計算と、クエリー属性値の旧条件付発生確率の重み計算とで、異なる値を取るようにしても良い。必要に応じて、パラメタを増減することもできる。同様に、各種「クエリー属性」との性質の違いを考慮して、式（３）の関数モデルが共通に用いられるときでも、各種パラメタａ，ｂ，ｃ，ｇは、属性毎に異なる値を取るようにしても良く、この場合も、必要に応じて、パラメタを増減することができる。
【００６１】
このように、上記構成によれば、スコア算出部８Ａでは、クエリー属性毎に格納されたクエリー属性値の条件付発生確率を参照して、文書選択の発生確率と各種クエリー属性値の発生確率とを積算統合する処理が実行される。
このため、利用者の所属や職位の変化に伴う業務変更に起因して、利用者にとって、検索結果文書の適合性関連性が変化した場合でも、その適合性変化に的確に追従した適切なスコアリングを行うことができる。
加えて、上記構成によれば、コミュニティ体系が部分的に変化したとしても、他の属性、例えば、利用者の業務や勤務場所等に変化がなければ、各種発生確率の積算統合処理の効果として、変動要因による影響を極力回避できる。それゆえ、全体として適切なスコアリングを継続的に行うことができる。
【００６２】
また、重み算出部１２ａでは、更新前の旧発生確率の値が高いときは、旧発生確率の重みを低くする処理が実行される。このように得られた重みを用いて、発生確率統合部１１ａでは、新旧発生確率が統合され、新旧発生確率の統合値によって、文書発生確率ＤＢ５と属性条件付発生確率ＤＢ６Ａとが更新される。このような構成は、検索結果文書リストの中で、不適合文書が上位にランクされることを防止できる。
一般に、不適合文書（ノイズ）は、その選択確率が一時的に上昇しても、利用者の学習能力のおかげで、その後減少する傾向にある。しかしながら、この実施形態によれば、一時的に上昇する不適合文書選択の旧発生確率に対しては、低い重みが割り当てられる。また、利用者の学習能力のおかげで、不適合文書選択の新発生確率も低いと考えられる。それゆえ、不適合文書の選択確率は、単純な重み付け加重に比べて、選択確率の減少勾配が大きくなるため、適合文書の選択確率に対して、不適合文書の選択確率が相対的に大きく減少することになり、その順位が急速に下降することになる。その分、適合文書の順位は早く上昇することになる。それゆえ、検索結果文書リストに不適合文書が含まれるときでも、その影響を小さく抑えることができる。
【実施形態２】
【００６３】
次に、図８を参照して、第２の実施形態について説明する。
図８は、この発明の第２の実施形態である検索結果文書のスコアリングシステムの構成を示すブロック図である。
第２の実施形態では、クエリー属性値の（文書毎）条件付発生確率の分布と、クエリー属性値の（文書の如何を問わない）発生確率の分布とに、統計的に有意な差異が有るか否かが判断され、その判断結果に基づいて、異なる確率ソースを用いてスコア計算を行う点で、第１の実施形態のそれと相違している。
この実施形態の計算手法を具現するために、図８に示すように、文書スコアリング部４Ｂには、後述する第３の統計情報を格納する属性発生確率ＤＢ（データベース）１３Ｂと特徴検出フィルタ部１４Ｂとが付加されている。なお、図８において、図１に示す構成部分と同一の各部（又は対応する各部）には、同一符号（又は同一符号に添え字）を付して、その説明を省略又は簡略化する。
【００６４】
文書選択履歴取得部９ｂは、過去一定期間毎に、文書選択履歴ＤＢ３から、各文書選択の発生頻度と、各クエリー属性値の（文書毎）条件付発生頻度とを取得すると共に、選択文書の如何を問わず、各クエリー属性値の発生頻度を取得して発生確率算出部１０ｂに供給する。発生確率算出部１０ｂは、供給される文書選択の発生頻度情報に基づいて、当該過去一定期間に亘る、利用者による各文書選択の発生確率（第１の統計情報）を算出する。また、発生確率算出部１０ｂは、供給される各クエリー属性値の条件付発生頻度に基づいて、当該過去一定期間に亘る、各クエリー属性値の（文書毎）条件付発生確率（第２の統計情報）を算出する。さらに、発生確率算出部１０ｂは、供給される各クエリー属性値の発生頻度に基づいて、当該過去一定期間に亘る、各クエリー属性値の発生確率（第３の統計情報）を算出する。
【００６５】
発生確率統合部１１ｂは、文書毎に、文書発生確率ＤＢ５に格納されている更新前の文書選択の旧発生確率Ｘ1aと、発生確率算出部１０ｂで算出された文書選択の新発生確率Ｘ1bとを統合し、統合値Ｘ１で文書発生確率ＤＢ５の旧発生確率Ｘ1aを更新する。また、発生確率統合部１１ａは、文書毎に、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂに格納されている各クエリー属性値の旧条件付発生確率Ｘ2aと、発生確率算出部１０にて算出された該当新条件付発生確率Ｘ2bとを統合し、統合値Ｘ２で、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂの記憶内容Ｘ2aを更新する。さらに、発生確率統合部１１ａは、文書毎に、属性発生確率ＤＢ１３Ｂに格納されている各クエリー属性値の旧発生確率Ｘ3aと、発生確率算出部１０ｂで算出された該当新発生確率Ｘ3bとを統合し、統合値Ｘ３で、属性発生確率ＤＢ１３Ｂの記憶内容Ｘ3aを更新する。
重み算出部１２ｂは、発生確率統合部１１ｂが新旧発生確率を統合する際に用いる、更新前の旧発生確率（文書選択の旧発生確率Ｘ1aや各クエリー属性値の旧条件付発生確率Ｘ2a及び発生確率Ｘ3a）の重みを関数モデル(例えば、式（３）)を使って算出する。
【００６６】
上記属性発生確率ＤＢ１３Ｂは、各種属性の発生確率テーブルＴＳ２、ＴＫ２（図９（ａ）、（ｂ））を備え、利用者の過去の文書選択履歴から生成された、第３の統計情報としての、属性毎の各クエリー属性値の発生確率をテーブル形式で格納する。
ここで、クエリー属性値の発生確率とは、ある属性について、選択文書の如何によらず、各属性値が取る確率を意味し、第２の統計情報である、クエリー属性値の（文書毎）条件付発生確率（図４）とは相違している。
【００６７】
特徴検出フィルタ部１４Ｂは、ＤＢ更新時、各属性について、発生確率統合部１１ｂで生成されたクエリー属性値の新旧条件付発生確率の統合値Ｘ２で、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂの記憶内容Ｘ2aを更新することを、文書単位で許可又は禁止する。
すなわち、特徴検出フィルタ部１４Ｂは、ＤＢ更新の際、発生確率統合部１１ｂによって新たに統合生成された、属性毎の、クエリー属性値の条件付発生確率（統合値）Ｘ２の分布と、クエリー属性値の発生確率（統合値）Ｙ２の分布とを比較する。特徴検出フィルタ部１４Ｂは、比較の結果、両確率分布の間に、統計的に有意な差異があるときは、生成されたクエリー属性値の条件付発生確率（統合値）Ｘ２で属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂの記憶内容Ｘ2aを更新することを許可する。ここで、「両確率分布の間に、統計的に有意な差異がある」とは、当該文書選択の確率分布が、当該属性について、「特徴的な分布を持つ」ことを意味している。
【００６８】
一方、特徴検出フィルタ部１４Ｂは、比較の結果、両確率分布の間に、統計的に有意な差異がないときは、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂへのクエリー属性値の条件付発生確率Ｘ２の書き込みを禁止する。「両確率分布の間に、統計的に有意な差異がない」ときは、当該文書選択の確率分布が、当該属性について、「特徴的な分布を持たない」ことを意味している。上記特徴検出フィルタ部１４Ｂは、当該条件付発生確率Ｘ２の書き込みに代えて、当該文書選択の確率分布が、当該属性について、「特徴的な分布を持たない」ことを示す情報（後述）を属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂに書き込む。
【００６９】
次に、図９を参照して、属性発生確率ＤＢ１３Ｂについて詳述する。
図９は、属性発生確率ＤＢ１３Ｂに設定されている各種属性の発生確率テーブルＴＳ２、ＴＫ２の一例を模式的に示す概念図である
この実施形態では、論理的なデータ構造としては、クエリー属性毎に独立して、属性の発生確率テーブルＴＳ２、ＴＫ２が設定されている。図９には、利用者が持つ「クエリー属性」として、「所属」の発生確率テーブルＴＳ２が例示され（同図（ａ））、また、利用者の検索要求が持つ「クエリー属性」として、「キーワード」の発生確率テーブルＴＫ２が例示されている（同図（ｂ））。
【００７０】
すなわち、属性「所属」の発生確率テーブルＴＳ２には、図９（ａ）に示すように、（特定の文書ではなく）何れかの文書を選択する際の利用者が持つクエリー属性「所属」と、その選択の際、当該クエリー属性が所定の属性値を取る確率とが、対応付けられて表形式にまとめられている。クエリー属性「所属」は、「本社」、「支社１」、「支社２」等の属性値を持つ（同図（ａ））。
また、属性「キーワード」の発生確率テーブルＴＫ１には、図９（ｂ）に示すように、（特定の文書ではなく）何れかの文書を選択する際の利用者の検索要求が持つクエリー属性「キーワード」と、その選択の際、当該クエリー属性が所定の属性値を取る確率とが、対応付けられて表形式にまとめられている。この実施形態では、クエリー属性「キーワード」は、「トップページ」、及び「入退場申請」等の属性値を持つ（同図（ｂ））。
【００７１】
上記を踏まえて、属性「所属」の発生確率テーブルＴＳ２（同図（ａ））を参照すると、選択文書の如何を問わず、クエリー属性「所属」が「本社」を取る確率は「０.５００」、「支社１」を取る確率は「０.２５０」、「支社２」を取る確率は「０.２５０」であることが示されている。
次に、属性「キーワード」の発生確率テーブルＴＫ２には、（同図（ｂ））を参照すると、選択文書の如何を問わず、クエリー属性「キーワード」が「トップページ」を取る確率は「０.２０」、「入退場申請」を取る確率は「０.８０」であることが示されている。
【００７２】
次に、図１０を参照して、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂについて詳述する。
図１０は、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂに設定されている各種属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３の一例を模式的に示す概念図である。
属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３には、同図（ａ）、（ｂ）に示すように、当該文書選択の確率分布が、当該属性について、「特徴的な分布を持たない」ことを示す情報を表わすフラグを立てる列が付加されている。フラグは、例えば、真偽を表す数値や、ブール代数や、真偽を表す文字列（ＴＲＵＥ）等で記述される。
【００７３】
この実施形態では、「ＴＲＵＥ」とのフラグが立つときは、当該文書選択の確率分布が、当該属性について、「特徴的な分布を持たない」ことを表わしている。図１０（ａ）の例示では、文書識別子「全社共通トップページ」の行に、「ＴＲＵＥ」のフラグが立っているので、「全社共通トップページ」という文書選択の確率分布が、属性「所属」について、「特徴的な分布を持たない」ことを表わしている。「ＴＲＵＥ」のフラグが立つ文書識別子には、同図（ａ）に示すように、クエリー属性値毎の行が設けられておらず、クエリー属性値毎の確率値の記載も削除禁止されている。これは、文書選択の確率分布が、当該属性について、「特徴的な分布を持たない」文書については、属性の発生確率テーブルＴＳ２、ＴＫ２を参照すれば、当該分布が反映されているので、属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３にわざわざ重複的記載をする必要がないからである。
【００７４】
スコア算出部８Ｂは、属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３を参照して、「ＴＲＵＥ」のフラグが立っていないときは、第１の実施形態で述べたと同様のスコア計算を行う。一方、スコア算出部８Ｂは、参照の結果、「ＴＲＵＥ」のフラグが立っているときは、属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３には、当該文書について属性の条件付発生確率の記載はないので、代わりに、属性発生確率ＤＢ１３Ｂに格納されているクエリー属性値の発生確率を用いてスコアを算出する。
【００７５】
次に、図８乃至図１２を参照して、第２の実施形態の動作について説明する。
図１１は、スコア算出部８Ｂが実行するスコア算出処理の動作手順を示すフローチャート、また、図１２は、確率ＤＢ生成部７Ｂが各種確率ＤＢ５、６Ｂ、１３Ｂに対して実行する確率ＤＢ更新処理の動作手順を示すフローチャートである。
【００７６】
スコア算出処理
まず、図１１のフローチャート及び各種発生確率テーブル（図３、図９及び図１０）を参照して、第２の実施形態におけるスコア算出処理の動作について説明する。
まず、図示せぬ利用者端末から、例えば、本社勤務の利用者Ａが、利用者に関するクエリー属性「所属」の属性値として「本社」を、閲覧したい文書に関するクエリー属性「キーワード」の属性値として「入退場申請」を順次入力して、業務用文書検索システムに対して検索要求する。
業務用文書検索システムの文書検索部１は、利用者端末からの上記検索要求を受付けると、検索対象の文書の中から該当文書を検索して、検索結果文書リストを生成する。今の場合、生成された検索結果文書リストには、「全社共通トップページ」と「本社入退場申請」との２つの文書識別子（検索結果文書）が、この順に列挙されているとする。次に、文書検索部１は、生成した検索結果文書リストをクエリー属性情報と併せて、スコアリングシステムの文書スコアリング部４Ｂへ渡して、検索結果文書に対するスコアリングを要求する。なお、以下において，説明が簡略化又は省略されている事項は、上記した第１の実施形態で述べたと略同様である。
【００７７】
スコア算出部８Ｂは、文書検索部１から、検索結果文書リストとクエリー属性情報と共に、スコアリング要求を受けると（図１１のステップＰａ０）、これより、「全社共通トップページ」と「本社入退場申請」との文書識別子（検索結果文書）のスコアを逐次算出する処理を開始する。スコア算出部８Ｂは、ステップＰａ１において、まず、文書識別子「全社共通トップページ」を検索キーとして、文書発生確率ＤＢ５に設定されている文書選択の発生確率テーブルＴＢ（図３）を参照して、検索結果文書「全社共通トップページ」を選択する発生確率として「０.５」の値を取得する。
【００７８】
次に、スコア算出部８Ｂは、ステップＰａ２に進み、文書識別子「全社共通トップページ」と「所属」のクエリー属性値「本社」とを検索キーとして、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂに設定されている属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ３（図１０（ａ））を参照する。スコア算出部８Ｂは、文書識別子「全社共通トップページ」の行のフラグの列項目を参照して、「全社共通トップページ」選択の確率分布は、属性「所属」について、「特徴的な分布を持っているか否か」を判定する。図１０（ａ）には、文書識別子「全社共通トップページ」の行に、「ＴＲＵＥ」のフラグが立っているので、スコア算出部８Ｂは、文書「全社共通トップページ」選択の確率分布は、属性「所属」について、「特徴的な分布を持たない」との判定結果を得る。スコア算出部８Ｂは、「特徴的な分布を持たない」との判定結果を得たときは、ステップＰａ４に進む。
【００７９】
ステップＰａ４において、スコア算出部８Ｂは、文書識別子「全社共通トップページ」と「所属」のクエリー属性値「本社」とを検索キーとして、属性発生確率ＤＢ１３Ｂに設定されている属性「所属」の発生確率テーブルＴＳ２（図９（ａ））を参照して、検索結果文書「全社共通トップページ」を選択する発生確率として「０.５」の値を取得する。
【００８０】
この後、スコア算出部８Ｂは、ステップＰａ２に戻り、文書識別子「全社共通トップページ」と、属性「キーワード」のクエリー属性値「入退場申請」とを検索キーとして、属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ３（図１０（ｂ））を参照する。スコア算出部８Ｂは、文書識別子「全社共通トップページ」の行のフラグの列項目を参照して、「全社共通トップページ」選択の確率分布は、属性「キーワード」について、「特徴的な分布を持っているか否か」を判定する。
図１０（ｂ）には、文書識別子「全社共通トップページ」の行に、「ＴＲＵＥ」のフラグが立っていないので、スコア算出部８Ｂは、文書「全社共通トップページ」選択の確率分布は、属性「キーワード」について、「特徴的な分布を持つ」との判定結果を得る。スコア算出部８Ｂは、「特徴的な分布を持つ」との判定結果を得たときは、ステップＰａ４に進む。ステップＰａ４では、属性「キーワード」の条件付発生確率テーブルＴＫ３の文書識別子「全社共通トップページ」の行項目が参照されて、文書識別子「全社共通トップページ」でクエリー属性値「入退場申請」の条件付発生確率として「０．１０」の値を取得する（ステップＰａ５→Ｐａ２→Ｐａ３→Ｐａ５）。
【００８１】
次に、スコア算出部８Ｂは、ステップＰａ６に進み、取得した文書選択の発生確率の値「０．５」と、クエリー属性値「本社」の発生確率の値「０．５」と、クエリー属性値「入退場申請」の条件付発生確率の値「０．１」とを積算統合[０．５＊０．５＊０．１０]して、検索結果文書「全社共通トップページ」のスコア「０．０２５」を算出する。
【００８２】
検索結果文書「全社共通トップページ」のスコアが算出されると（ステップＰａ６）、スコア算出部８Ｂは、ステップＰａ１に戻り（ステップＰａ７）、検索結果文書リストに列挙されている、もう1つの検索結果文書「本社入退場申請」について、上述のスコア算出処理（ステップＰａ１乃至Ｐａ６）を繰り返す。
【００８３】
次に、スコア算出部８Ｂは、全ての検索結果文書についてのスコアを算出した後、スコア付きの検索結果文書リスト（スコア算出結果）を文書検索部１へ返却して（ステップＰａ８）処理を終了する。
文書検索部１は、スコア算出部８Ｂから、スコア付きの検索結果文書リストを取得すると、検索結果文書リストをスコア順、つまり、優先度の高い順に並び替えて利用者端末に通知する。
【００８４】
確率ＤＢ更新処理
次に、図１２のフローチャートを参照して、第２の実施形態における確率ＤＢ更新処理の動作について説明する。
確率ＤＢ生成部７Ｂは、文書選択履歴ＤＢ３の中の文書選択履歴情報テーブルＴＡを参照して、文書発生確率ＤＢ５と属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂと属性発生確率ＤＢ１３Ｂとを更新するための、確率ＤＢ更新処理を実施する。確率ＤＢ生成部７Ｂにおいて、文書選択履歴取得部９ｂは、文書選択履歴ＤＢ３の中から、前回までの確率ＤＢ更新処理の際に参照された旧履歴情報以降の最近一定期間（例えば、最近１ヶ月の期間）に亘る履歴情報を新履歴情報として取得する（図１２のステップＰｂ１）。取得された新履歴情報は、発生確率算出部１０ｂに渡される。
【００８５】
発生確率算出部１０ｂは、文書選択履歴取得部９ｂから与えられた新履歴情報に基づいて、検索対象の文書毎に文書選択の新発生確率Ｘ1bを算出し、また、属性毎にクエリー属性値の（文書毎）新条件付発生確率と、（文書の如何を問わない）新発生確率Ｘ3bとを算出する（ステップＰｂ２）。文書毎に算出された文書選択の新発生確率Ｘ1bと、属性毎に算出されたクエリー属性値の新条件付発生確率Ｘ2bと新発生確率Ｘ3bとは、発生確率統合部１１ｂに渡される。
【００８６】
重み算出部１２ｂは、文書発生確率ＤＢ５（文書選択の発生確率テーブルＴＢ）から、検索対象の文書毎に、文書選択の旧発生確率Ｘ1aを取得して、その重みを算出する（ステップＰｂ３）。同様に、重み算出部１２ｂは、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂ（属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３）から、属性毎に、各クエリー属性値の（文書毎）旧条件付発生確率Ｘ2aを取得して、その重みを算出する（同Ｐｂ３）。さらに、重み算出部１２ｂは、属性発生確率ＤＢ１３Ｂ（属性の発生確率テーブルＴＳ２、ＴＫ２）から、属性毎に、各クエリー属性値の（文書の如何を問わない）旧発生確率Ｘ3aを取得して、その重みを算出する（同Ｐｂ３）。算出された文書選択の旧発生確率Ｘ1aの重みと、クエリー属性値の旧条件付発生確率Ｘ2a及び旧発生確率Ｘ3aの重みは、発生確率統合部１１ｂに渡される。
【００８７】
発生確率統合部１１ｂは、文書毎に、発生確率算出部１０ｂと文書発生確率ＤＢ５とから与えられる文書選択の新旧発生確率Ｘ1b、Ｘ1aを、重み算出部１２ｂで算出された旧発生確率の重みを用いて統合する（ステップＰｂ４）。同様に、発生確率統合部１１ｂは、属性毎に、発生確率算出部１０ａと文書発生確率ＤＢ５とから与えられる各クエリー属性値の新旧条件付発生確率Ｘ2a、Ｘ2bを、旧条件付発生確率Ｘ2aの重みを用いて統合する（ステップＰｂ４）。さらに、発生確率統合部１１ｂは、属性毎に、発生確率算出部１０ａと属性発生確率ＤＢ１３Ｂとから与えられる各クエリー属性値の（文書の如何を問わない）新旧発生確率Ｘ3a、Ｘ3bを、旧発生確率Ｘ3aの重みを用いて統合する（ステップＰｂ４）。
【００８８】
この実施形態では、新旧発生確率の統合は、第１の実施形態で述べたと同様の式（１）、（２）に加えて、式（５）に示される重み付け加算方式を用いて行われる。
Ｘ１＝Ｘ1a＊Ｗ1＋Ｘ1b＊（１−Ｗ1）      （１）
Ｘ２＝Ｘ2a＊Ｗ2＋Ｘ2b＊（１−Ｗ2）      （２）
Ｘ３＝Ｘ3a＊Ｗ3＋Ｘ3b＊（１−Ｗ3）      （３）
ここで、Ｘ1aは文書選択の旧発生確率（初期設定値は０又は１）、Ｘ1bは文書選択の新発生確率、Ｘ１は文書選択の新旧発生確率の統合値、Ｗ1は文書選択の旧発生確率の重みである。Ｘ2aはクエリー属性値の旧条件付発生確率（初期値設定は０又は１）、Ｘ2bはクエリー属性値の新条件付発生確率、Ｘ２はクエリー属性値の新旧条件付発生確率の統合値、Ｗ2はクエリー属性値の旧条件付発生確率の重みである。Ｘ3aはクエリー属性値の旧発生確率（初期値設定は０又は１）、Ｘ3bはクエリー属性値の新発生確率、Ｘ３はクエリー属性値の新旧発生確率の統合値、Ｗ3はクエリー属性値の旧発生確率の重みである。
【００８９】
発生確率統合部１１ｂは、文書選択及びクエリー属性値に関して新旧発生確率の統合が完了すると、逐次又は一括して、新旧発生確率の統合値Ｘ１、Ｘ３で、文書発生確率ＤＢ５又は属性発生確率ＤＢ１３Ｂの記憶内容Ｘ1a、Ｘ3aを更新する（ステップＰｂ４）。発生確率統合部１１ｂは、また、クエリー属性に関して新旧発生確率及び新旧条件付発生確率の統合が完了すると、新旧発生確率の統合値Ｘ２、Ｘ３を、特徴検出フィルタ部１４Ｂに渡す（ステップＰｂ４）。
【００９０】
特徴検出フィルタ部１４Ｂは、発生確率統合部１１ｂから与えられるクエリー属性値の新旧条件付発生確率の統合値Ｘ２と、新旧発生確率の統合値Ｘ３との確率分布を比較し、有意な差が有るときは、「特徴的な分布である」と判定する（ステップＰｂ５）。特徴検出フィルタ部１４Ｂは、比較の結果、「特徴的な分布である」と判定したときは、特徴的な分布を持つ属性の条件付発生確率（統合値）Ｘ２を、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂ（属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３）に記録する。一方、特徴検出フィルタ部１４Ｂは、比較の結果、両発生確率（統合値）Ｘ２、Ｘ３間に有意な差がないときは、属性の条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３に、当該文書について属性の条件付発生確率（統合値）Ｘ２を記録する代わりに、「特徴的な分布を持たない」ことを示す「ＴＲＵＥ」のフラグを立てる（図１０（ａ））。
【００９１】
つまり、この実施形態では、当該文書選択の確率分布が、当該属性について、「特徴的な分布を持つ」条件付発生確率のみが属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂに記録され、「特徴的な分布を持たない」条件付発生確率は、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂに記録されない。当該属性について、「特徴的な分布を持たない」条件付発生確率は、属性発生確率ＤＢ１３Ｂ（属性の発生確率テーブルＴＳ２、ＴＫ２）に一括記録されていると想定できるので、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂへの記録を省略できるためである。
【００９２】
ここで、どのような場合が、統計的に有意な差がないと言えるかは、必要に応じて，任意に定義することができ、例えば、検定を用いても良い。この実施形態では、簡単のため、所定の属性を構成する全てのクエリー属性値について、条件付発生確率（統合値）Ｘ２と、発生確率（統合値）Ｘ３との間の差が所定の僅少範囲（例えば、「０．０５」以内）であるとき、統計的に有意な差はないと判定される。
例えば、文書識別子「全社共通トップページ」を選択する際の、クエリー属性「所属」の条件付発生確率（統合値）Ｘ２が、クエリー属性値として「本社」を取る確率「０.４９７」、「支社１」を取る確率「０.２５６」、「支社２」を取る確率「０.２４７」の割合で分布しているとする。
【００９３】
一方、属性の発生確率テーブルＴＳ２に記録されたクエリー属性値「所属」の発生確率（統合値）Ｘ３は、図９（ａ）に示すように、クエリー属性値として「本社」を取る確率「０.５００」、「支社１」を取る確率「０.２５０」、「支社２」を取る確率「０.２５０」の割合で分布している。
【００９４】
このような確率分布の場合、属性「所属」を構成する全てのクエリー属性値について、条件付発生確率（統合値）Ｘ２と、発生確率（統合値）Ｘ３との間の差が、最大で、「０．００６」であるので、統計的に有意な差はないと判定される。したがって、特徴検出フィルタ部１４Ｂは、文書「全社共通トップページ」選択の確率分布が、属性「所属」について、「特徴的な分布を持たない」と判定する（ステップＰｂ５）。
そこで、特徴検出フィルタ部１４Ｂは、属性「所属」の条件付発生確率テーブルＴＳ３に、文書「全社共通トップページ」を選択する際の、クエリー属性値の条件付発生確率（統合値）Ｘ２を記録する代わりに、文書「全社共通トップページ」の行項目に、「特徴的な分布を持たない」ことを示す「ＴＲＵＥ」のフラグを設定する（図１０（ａ））。条件付発生確率テーブルＴＳ３、ＴＫ３（図１０）にフラグの列を設定することにより、第１の実施形態で使用される条件付発生確率テーブルＴＳ１、ＴＫ１（図４）では、クエリー属性値の数だけ、「全社共通トップページ」の行数を必要としたが、第２の実施形態では、省略削除することができる。
【００９５】
確率ＤＢ生成部７Ｂは、特徴検出フィルタ部１４Ｂが、全ての文書、全てのクエリー属性について、上述の比較判定に基づく記録処理・フラグの設定処理を完了すると、当該ＤＢ更新処理を終了する（ステップＳｂ６）。
【００９６】
それゆえ、第２の実施形態によっても、上述の第１の実施形態で述べたと略同様の効果を得ることができる。加えて、第２の実施形態によれば、特徴的な分布を持たない属性の条件付発生確率情報を冗長なデータとして、属性条件付発生確率ＤＢ６Ｂから除去できるため、必要な記憶装置資源や、計算資源を削減することができる。
【００９７】
変形例
図１３は、第２の実施形態の変形例である検索結果文書のスコアリングシステムの構成を示すブロック図である。
第２の実施形態（図８）では、特徴検出フィルタ部１４Ｂは、属性の発生確率Ｘ３を発生確率統合部１１ｂから取得するようにしたが、これに限らず、図１３に示すように、特徴検出フィルタ部１４Ｃが、属性発生確率ＤＢ１３Ｃから直接、属性の発生確率Ｘ３を取得しても良い。この場合において、発生確率統合部１１ｃが、特徴検出フィルタ部１４Ｃへ属性の条件付発生確率を渡す前に、属性発生確率ＤＢ１３の記憶内容Ｘ2aを更新しておくのが好ましい。なお、図１３において、図８に示す構成部分と同一の各部（又は対応する各部）には、同一符号（又は同一符号に添え字）を付して、その説明を省略又は簡略化する。
【００９８】
以上、この発明の一実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。例えば、上述の実施形態では、各種の発生確率を単純に積算統合処理することでスコアを算出するようにしたが、これに限定されるものではなく、例えば,各種の発生確率に重み付けをした後、積算統合処理するようにしても良い。また、上述の実施形態では、重み付け加算方式を用いて新旧発生確率の統合を行うようにしたが、これに限定されるものではなく、必要に応じて、重み付けを省略しても良い。
また、重み計算処理モデルとしてシグモイド関数を用いたが、これに限らず、必要に応じて、一次関数、二次関数、三角関数、他の指数関数、又はこれらの組合せからなる関数モデルを用いても良い。加えて、扱う発生確率の種類毎に、異なる関数モデルや異なるパラメタの組合せを用いるようにしても良い。
【００９９】
また、上述の第１の実施形態では、図３に示すように、文書発生確率ＤＢ５が、単一のテーブル（文書選択の発生確率テーブルＴＢ）から構成される場合について述べたが、論理的に図３と同等のデータ構造を持つのであれば、複数のテーブルから構成されるようにしても良い。
また、上述の文書検索部１では、文書スコアリング部４Ａから取得したスコアのみに基づいて、検索結果文書リストをスコア順に並び替えるようにしたが、これに限定されない。例えば、文書検索部１自身が生成するＴＦ(Term Frequency)−ＩＤＦ(Inverse Document Frequency)等のスコアと、文書スコアリング部４Ａが生成したスコアとを統合し、統合して得られたスコアに基づいて検索結果文書リストを並び替えるようにしても良い。
また、上述の第１の実施形態では、図４に示すように、クエリー属性毎の条件付発生確率テーブルを設けるようにしたが、これに限らず、論理的に属性毎のテーブルに分解できるのであれば、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａは、複数種のクエリー属性を項目として含むテーブルから構成されても良い。これとは逆に、論理的にクエリー属性毎のテーブルに統合できるのであれば、属性条件付発生確率ＤＢ６Ａは、クエリー属性の種類の数より多い数のテーブルから構成されても良い。
【０１００】
また、上述の各実施形態では、スコア算出に必要な条件付発生確率の標本空間として、「所属」と「キーワード」との２種類の属性を用いるようにしたが、標本空間としての属性は、２種類に限らず、必要に応じて、増減できる。例えば、利用者が属する企業の事業規模が大きい程、また、その業種が分散型である程、標本空間としてのクエリー属性の数を増やすようにしても良く、これに対して、利用者が属する企業の事業規模が小さく、その業種が集中型であれば、標本空間としてのクエリー属性は１つでも良い。
【０１０１】
また、上述の各実施形態では、クエリー属性として、「所属」、「キーワード」を用いたが、例示であり、これらに限定されず、別種の属性を単一で、又は、任意の組合せで用いても良いことは勿論である。別種の属性としては、例えば、「職位」、「勤続年数」、「勤務地」、「検索日時」、「検索年月日」等を挙げることができる。なお、「検索日時」や「検索年月日」等の連続的な情報は、任意の幅値を持つ時間帯や期間等に分割して保持するようにしても良い。
【０１０２】
また、上述の第２の実施形態では、当該文書選択の確率分布が当該属性について特徴的な分布でないことを表すために、属性の条件付発生確率テーブルにフラグという列項目を設けるようにしたが、これに限らない。フラグに代えて、例えば、属性や確率の列に空文字（ｎｕｌｌ）を指定することで、あるいは、各属性について「文書選択の特徴的な確率分布の有無」を示す専用テーブルを設定することで、上記フラグと同様の機能を持たせることもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１０３】
文書インデックスから関連文書を検索する情報検索装置に適用できる。１企業内に限らず、広範なコミュニティ又はコミュニティ間で利用できる。
【符号の説明】
【０１０４】
１        文書検索部（文書検索手段）
２        行動履歴取得部
３        文書選択履歴ＤＢ（文書選択履歴格納部）
ＴＡ        文書選択履歴情報テーブル
４Ａ、４Ｂ、４Ｃ        文書スコアリング部
５        文書発生確率ＤＢ（確率情報格納部）
ＴＢ        文書選択の発生確率テーブル
６Ａ、６Ｂ        属性条件付発生確率ＤＢ（確率情報格納部）
ＴＳ１、ＴＳ３        属性「所属」の条件付発生確率テーブル
ＴＫ１、ＴＫ３        属性「キーワード」の条件付発生確率テーブル
７Ａ、７Ｂ、７Ｃ        確率ＤＢ生成部（確率情報生成手段）
８Ａ、８Ｂ        スコア算出部（スコア算出手段）
９ａ、９ｂ        文書選択履歴取得部（確率情報生成手段の一部）
１０ａ、１０ｂ        発生確率算出部（確率情報生成手段の一部）
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ        発生確率統合部（確率情報生成手段の一部）
１２ａ、１２ｂ        重み算出部（確率情報生成手段の一部）
１３Ｂ、１３Ｃ        属性発生確率ＤＢ（確率情報格納部）
ＴＳ２        属性「所属」の発生確率テーブル
ＴＫ２        属性「キーワード」の発生確率テーブル
１４Ｂ、１４Ｃ        特徴検出フィルタ部（フィルタ手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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