(57)【要約】【課題】収集されたタグ集合を、ユーザらによって合意のとれた客観的タグと、分類軸としてはノイズになる主観的タグの２つに区別することを実現する。【解決手段】本発明は、データベースに蓄積された複数の分類軸、分類対象、利用者の関連の共起情報に対して確率的クラスタリングにより分類軸であるタグを特徴ベクトル化し、特徴ベクトルに基づいて、利用者が任意に付与した分類軸を、客観的なタグと主観的なタグに区別する。また、特徴ベクトルのエントロピー値を計算し、エントロピー値が所定の閾値より高いものを主観的なタグとし、該閾値より低いものを客観的なタグとする。または、データベースより正解となる分類軸集合を取得し、正解となる分類軸集合と距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データの入出力を行うユーザインタフェースとデータ通信を行う通信手段と、分類対象閲覧処理及び分類対象の識別子登録処理として分類処理を実行するデータ処理手段と、を有し、利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、ユーザ各自が分類し共有するシステムにおける協調的分類方法であって、
前記データ処理手段が、データベースに蓄積された複数の分類軸、分類対象、利用者の関連の共起情報に対して、確率的クラスタリングにより分類軸であるタグを特徴ベクトル化する特徴ベクトル化ステップと、
前記特徴ベクトル化ステップで得られた特徴ベクトルに基づいて、利用者が任意に付与した分類軸を、客観的なタグと主観的なタグに区別する分析ステップと、
を行うことを特徴とする協調的分類方法。
【請求項２】
前記分析ステップにおいて、
前記特徴ベクトル化ステップにより得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算ステップを更に行い、
前記エントロピー値が所定の閾値より高いものを主観的なタグとし、該閾値より低いものを客観的なタグとする
請求項１記載の協調的分類方法。
【請求項３】
前記分析ステップにおいて、
前記データベースより正解となる分類軸集合を取得し、
前記正解となる分類軸集合と距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする
請求項１記載の協調的分類方法。
【請求項４】
前記分析ステップにおいて、
前記特徴ベクトル化により得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算ステップを更に行い、
前記エントロピー値が所定の閾値より高いものを正解となる主観的タグとし、
前記正解となる主観的タグと距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする
請求項１記載の協調的分類方法。
【請求項５】
データの入出力を行うユーザインタフェースとデータ通信を行う通信手段と、分類対象閲覧処理及び分類対象の識別子登録処理として分類処理を実行するデータ処理手段と、を有し、利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、ユーザ各自が分類し共有するシステムにおける協調的分類装置であって、
前記データ処理手段は、
データベースに蓄積された、複数の分類軸、分類対象、利用者の関連の共起情報に対して確率的クラスタリングにより分類軸であるタグを特徴ベクトル化する特徴ベクトル化手段と、
前記特徴ベクトル化手段で得られた特徴ベクトルに基づいて、利用者が任意に付与した分類軸を、客観的なタグと主観的なタグに区別する分析手段と、
を有することを特徴とする協調的分類装置。
【請求項６】
前記分析手段は、
前記特徴ベクトル化手段により得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算手段と、
前記エントロピー値が所定の閾値より高いものを主観的なタグとし、該閾値より低いものを客観的なタグとする手段と、
を含む請求項５記載の協調的分類装置。
【請求項７】
前記分析手段は、
前記データベースより正解となる分類軸集合を取得し、該正解となる分類軸集合と距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする手段を含む
請求項５記載の協調的分類装置。
【請求項８】
前記分析手段は、
前記特徴ベクトル化により得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算手段と、
前記エントロピー値が所定の閾値より高いものを正解となる主観的タグとする手段と、
前記正解となる主観的タグと距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする手段と、
を含む請求項５記載の協調的分類装置。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれか１項に記載の協調的分類装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための協調的分類プログラム。
【請求項１０】
請求項９記載の協調的分類プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、協調的分類方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、特に、ブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、複数のユーザが分類し共有する協調的分類方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。詳しくは、協調的分類情報装置において、情報の分類軸として相応しい客観的な分類軸（客観的タグ）と、情報の分類軸としては相応しくない主観的な分類軸（主観的タグ）を、サービス側に収集される分類情報のみから機械的に区別し、サービス提供者による高度な分類情報提示を実現するための協調的分類方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、ＵＲＬ（ブックマーク）、写真、動画、論文、といった情報を、各ユーザがそれぞれ整理分類した結果を共有することにより、鮮度の高い情報の整理を可能にする協調的分類システム（collaborative/Social Tagging System）が隆盛である。協調的分散システムでは、ユーザによる自由なタグの付与を可能としており、ユーザによる情報の分類結果を収集し、情報取得時に検索キーとして利用することができる。
【０００３】
しかしながら、協調的分類システムではユーザが自由にタグを付与するため、分類軸として相応しくない主観的タグが混在する問題が指摘されている（例えば、文献１"The Structure of Collaborative Tagging System", Scott Golder, and Bernardo A. Huberman Journal of Information Science 2006）。当該文献１において、協調的分類システムにおいて、タグの使われ方は７種類存在すると言われている。
【０００４】
●客観的タグ：
１．対象が何についてであるか？(What it is about?)
−−［例］"web2.0"、"コンピュータ"、"programming"
２．対象が何であるか？（What it is?）
――［例］"blog"、"news"、"記事"
３．誰が対象を所有するか？（Who owns it?）
――［例］"jkondo"、"dankogai"、"timbray"
４．分類の詳細化（Refining Categories）
――［例］"コンピュータ"＋"プログラミング"、"仕事"+"納期"
●主観的タグ：
５．対象の質（Qualities or Characteristics）
――［例］"これはすごい"、"fun"、"これはひどい"、"★★★"
６．各自の参照用（Self Reference）
――［例］"セルクマ"（セルフブックマーク）、"mystuff"
７．タスク整理（Task Organizing）
――［例］"あとで読む"、"toread"、"todo"
これらのタグは、タグの字面のみでその種類を断定することはできない。例えば、"ブログ"というタグを付与されたＵＲＬが"ブログ"についての記事なのか、ブログそのものなのかはＵＲＬの中身まで見ないと分からない。しかしながら、これらの７種類のうち、１〜４までと５〜７とではタグの種類が異なると考えられる。１〜４の客観的タグは対象の中身に関する客観性のあるタグであり、利用者の間で合意をとれる可能性があるが、５〜７の主観的タグは、対象だけでなく利用者の状態に大きく影響を受ける主観的なタグであり利用者により使われ方が異なると考えられる。本明細書では、１〜４に属すると考えられるタグを「客観的タグ」、５〜７に属すると考えられるタグを「主観的タグ」と呼ぶ。
【０００５】
＜主観的タグと客観的タグの問題＞
以下に、主観的タグと客観的タグの問題について説明する。
【０００６】
［主観的タグと客観的タグの例］
下記に２００８年８月において、Ｗｅｂに公開されているソーシャルブックマークサービスから取得したより利用されているタグから客観的タグと主観的タグの例を示す。
【０００７】
●客観的タグ：
⇒"mobile"、"science"、"apple"、"osx"、"turorials"、"technology"、"life"、"gtd"
●主観的タグ：
⇒"fun"、"cool"、"これはひどい"、"これはすごい"
現状の協調的分散システムが人気を集めた要因の一つとしてタグ（分類軸）として任意のキーワードを付与できることがあげられる。その結果として、協調的分散システムでは、客観的タグと主観的タグが混在して収集されている状況にある。客観的タグは利用者間で合意がとれるため、情報を探したり、タグを一覧表示させて利用するのに有用であると考えられる。一方、主観的タグは各人によって使われ方が異なるため、各人が個人的に利用する際には有用であるが、他人がそのまま利用するのは難しい。
【０００８】
例えば、"これはすごい"と言える理由は各人によって大きく異なる。"これはすごい"と何度も分類されたＵＲＬが別の複数の利用者によって"これはひどい"とタグ付けされているケースは少なくない。
【０００９】
しかしながら、サービス提供者が任意のタグを利用することを禁止し、予め指定されたタグのみ使うことを利用者に強いると、協調的分類システムの利点を大きく損なうことに繋がる。もし、利用者に任意のタグの利用を許しながら、サービス提供者で自動的にタグの種類を区別し、再利用時に有効に提示することができれば、既存の協調的分類システムのインタフェースのメリットを損なうことなく、サービスの利便性や有用性が高まることが期待でき、その結果として更に利用者を集める可能性がある。
【００１０】
そのため、協調的分類システムには、客観的タグと主観的タグに区別する手法が望まれる。
【００１１】
協調的分類システムとして、確率モデルに基づく概念検索技術ＰＬＳＩ(Probabilistic Latent Semantic Indexing)（例えば、非特許文献１参照）や、ＰＬＳＩを三組に拡張したものを、ソーシャルブックマークサービスに適用する技術（例えば、非特許文献２参照）がある。
【非特許文献１】"Probabilistic Latent Semantic Analysis", Thomas Hofmann, 1999, In Proc. of Uncertainty in Artficial Intelligence, UAI'99
【非特許文献２】"Exploring Social Annotations for the Semantic Web", Xian Wu et.al, 2006, In WWW2006.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、エンドユーザによる分類結果を集積する協調的分類システム自体が、Ｗｅｂの登場によってはじめて実現可能になった技術であり、実際にデータが集積されて利用されるようになってはじめて本発明が解決しようとする課題が明確化されてきた。前述の文献１等の技術はタグの種類に着目したが、より抽象度は高いがサービスとしての有用性は高いと考えられる主観的タグと客観的タグの区別の問題については触れていない。
【００１３】
また、安易な方法として、人手で辞書を構築し、辞書ベースでタグの種類を区別することが考えられる。しかしながら、協調的分類システムではエンドユーザが毎時毎分に分類を行い続けているため、辞書ベースの手法では新出タグや意味の不明瞭なタグ（顔文字や絵文字など）が本当に主観的タグなのかどうかを判定することが困難である。そこで、機械的区別方法あるいは人手による区別を支援する手法が望まれる。
【００１４】
上記のように、ブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、複数のユーザが分類し共有する協調的分類システム、協調的分類装置において、客観的タグと主観的タグが混在する問題、結果として分類結果の第三者による再利用を困難にしている。
【００１５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、収集されたタグ集合を、ユーザらによって合意のとれた客観的タグと、分類軸としてはノイズになる主観的タグの２つに区別することを実現し、あるいは人手による区別を支援することを可能とし、サービス提供者の分類軸（タグ）の利活用を容易にすることが可能な協調的分類方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１７】
本発明（請求項１）は、データの入出力を行うユーザインタフェースとデータ通信を行う通信手段と、分類対象閲覧処理及び分類対象の識別子登録処理として分類処理を実行するデータ処理手段と、を有し、利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、各自が分類し共有するシステムにおける協調的分類方法であって、
データ処理手段が、データベースに蓄積された、複数の分類軸、分類対象、利用者の関連の共起情報に対して確率的クラスタリングにより分類軸であるタグを特徴ベクトル化する特徴ベクトル化ステップ（ステップ１，２）と、
特徴ベクトル化ステップで得られた特徴ベクトルに基づいて、利用者が任意に付与した分類軸を、客観的なタグと主観的なタグに区別する分析ステップ（ステップ３）を行う。
【００１８】
また、本発明（請求項２）は、分析ステップ（ステップ３）において、
特徴ベクトル化により得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算ステップを更に行い、
エントロピー値が所定の閾値より高いものを主観的なタグとし、該閾値より低いものを客観的なタグとする。
【００１９】
また、本発明（請求項３）は、分析ステップ（ステップ３）において、
データベースより正解となる分類軸集合を取得し、
正解となる分類軸集合と距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする。
【００２０】
また、本発明（請求項４）は、分析ステップ（ステップ３）において、
特徴ベクトル化ステップにより得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算ステップを更に行い、
エントロピー値が所定の閾値より高いものを正解となる主観的タグとし、
正解となる主観的タグと距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする。
【００２１】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００２２】
本発明（請求項５）は、データの入出力を行うユーザインタフェースとデータ通信を行う通信手段と、分類対象閲覧処理及び分類対象の識別子登録処理として分類処理を実行するデータ処理手段と、を有し、利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、各自が分類し共有するシステムにおける協調的分類装置であって、
データ処理手段は、
データベース１０３に蓄積された、複数の分類軸、分類対象、利用者の関連の全てあるいはいずれかの情報から抽出された要素を確率的クラスタリングにより特徴ベクトル化する特徴ベクトル化手段１１０と、
特徴ベクトル化手段１１０で得られた特徴ベクトルに基づいて、利用者が任意に付与した分類軸を、客観的なタグと主観的なタグに区別する分析手段１２０と、を有する。
【００２３】
また、本発明（請求項６）は、分析手段１２０において、
特徴ベクトル化手段１１０により得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算手段と、
エントロピー値が所定の閾値より高いものを主観的なタグとし、該閾値より低いものを客観的なタグとする手段と、を含む。
【００２４】
また、本発明（請求項７）は、分析手段１２０において、
データベースより正解となる分類軸集合を取得し、該正解となる分類軸集合と距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする手段を含む。
【００２５】
また、本発明（請求項８）は、分析手段１２０において、
特徴ベクトル化により得られた特徴ベクトルのエントロピー値を計算するエントロピー計算手段と、
エントロピー値が所定の閾値より高いものを正解となる主観的タグとする手段と、
正解となる主観的タグと距離の近い近傍タグを主観的タグ候補とする手段と、を含む。
【００２６】
本発明（請求項９）は、請求項５乃至８のいずれか１項に記載の協調的分類装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための協調的分類プログラムである。
【００２７】
本発明（請求項１０）は、請求項９記載の協調的分類プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２８】
上記のように、本発明によれば、協調的分類システムにおいて収集されたタグ集合を、ユーザらによって合意のとれた客観的タグと、分類軸としてはノイズとなる主観的タグの２つに区別することを実現し、あるいは、人手による区別を支援することにより、サービス提供者の分類軸（タグ）の利活用を容易にすることができる。これは、主観的タグはユーザ本人のみ有益な度合いが高く、他人から見たときに役に立つ度合いは小さいが、客観的タグであれば他人によっても有益といえるところがあるため、この性質を利用して機械的に２種類のタグに分類することにより、サービス提供者が高度な分類情報を提供することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
最初に、本明細書で使用する用語について説明する。
【００３０】
・協調的分類システム(Collaborative/Social Tagging System)
情報を、エンドユーザが各自自由に分類し、分類結果を共有できるシステムであり、例えば、ソーシャルブックマークサービス（del.iciolus、はてな、等）、写真(flickr)、動画、論文（citeulike）、等がある。
【００３１】
・ＳＢＭ（Social Bookmark Service）
ソーシャルブックマークサービスの略。分類対象がＷｅｂ上のリソース、すなわち、ＵＲＬ。各ユーザのブックマークをネットワークを通して共有するシステムであり、協調的分類システムの典型例である。
【００３２】
・分類軸
協調的分類システムにおいて分類に用いられる情報であり、分類軸としてはタグ（キーワード）や画像、音声が用いられる。図３に示すように、分類軸（タグ）で分類対象を分類する。
【００３３】
・分類対象の識別子
分類をするには分類対象が区別できる必要がある。分類対象が区別できるということは一意に決定できる識別子集合と１対１対応がとれるため、分類対象を識別子で区別することと同義である。ブックマークの場合には、ＵＲＬを識別子として利用できる。すなわち、本明細書では分類対象を識別子で表現しても特に問題は発生しない。
【００３４】
・ＳＢＭが収集するデータ
本明細書では、図４に示すように、誰が（USER）、どのＵＲＬを（RESOURCE）、どういったカテゴリに（TAG）分類したという３組Ｕ×Ｒ×Ｔを想定している。実際のＳＢＭではそれ以外にもコメントやユーザによるスコア、タイムスタンプ等が収集される。
【００３５】
・タグ
ソーシャルブックマークサービスにおける分類軸であり、任意のワードを各ユーザが決定することができる。
【００３６】
・客観的タグ・主観的タグ
タグの種類を本明細書では２種類に分けている。この種類は、文献１のGolderらによる７種類への分け方を、タグが主観的か客観的かの観点から更に大まかに２つに分けたものである。
【００３７】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００３８】
図５は、本発明の一実施の形態におけるシステム概略のブロック図である。
【００３９】
同図に示す協調的分類システムは、ネットワークサービスとして提供され、ユーザは、ウェブブラウザやクライアントアプリケーションを通してサービスを利用することができる。
【００４０】
協調的分類処理システムは、実際に処理を行うアプリケーションサーバ１００、データを格納するデータベースサーバ２００、分類軸や分類対象、ユーザ情報のベクトル化を行う特徴ベクトル化エンジン３００、特徴ベクトルのエントロピー値の計算、ソーティング、ｋ近傍取得を行うベクトル分析エンジン４００、ＬＡＮ５００、ルータ６００を有する。
【００４１】
これらの処理部は、単一のサーバ内で実現されるだけでなく、複数台で分散構成になることもある。
【００４２】
以下では、協調的分類システムのうち、特に、ソーシャルブックマークシステムを例に、協調的分類装置としてアプリケーションサーバ１００で実行されるものとして説明する。
【００４３】
図７は、本発明の一実施の形態におけるアプリケーションサーバの構成を示す。
【００４４】
アプリケーションサーバ１００は、ネットワークを介して複数のユーザ端末２と接続されている。なお、ユーザ端末２は、ネットワークを介してアプリケーションサーバ１００と通信する通信部２１、記憶部２２、データ処理部２３、入力／表示機能を有するユーザインタフェース２４を有する。
【００４５】
アプリケーションサーバ１００は、ネットワークを介してユーザ端末２と通信するための通信インタフェース１０１、協調的分類処理を行うための制御部１０２、途中経過の計算値や閾値等を格納する記憶部１０３から構成される。
【００４６】
制御部１０２は、特徴ベクトル化部１１０とベクトル分析部１２０を有する。
【００４７】
図６に制御部１０２の処理概要を示す。特徴ベクトル化部１１０は、図５の特徴ベクトル化エンジンの機能を有し、三組データベースから共起データを抽出する要素抽出処理、共起データに対するノイズ処理を行う前フィルタ処理、ノイズが除去された共起データに対するＰＬＳＩ処理を行う。
【００４８】
特徴ベクトル化部１１０では、データベースサーバ２００から入力装置を介して入力された分類対象・タグ（分類軸）・ユーザを全てあるいはいずれかの情報を用いて、それらから特徴となる性質を抜き出し、例えば、タグ−タグ、分類対象−タグ、といったアイテム間の距離を計測可能である。そのための技術としては、各種既存技術を利用することができる。例えば、前述の文献１、非特許文献１、非特許文献２等の技術を利用可能である。典型的には、各アイテムを特徴ベクトルとして表現し、それらの特徴ベクトル間での類似度を用いて要素間の距離を測るものである。
【００４９】
特徴ベクトル化部１１０は、要素抽出部１１１、ノイズ除去部１１２、共起データインデクシング部１１３を有する。
【００５０】
以下に特徴ベクトル化部１１０の処理の詳細を説明する。
【００５１】
図８は、本発明の一実施の形態における特徴ベクトル化部の動作のフローチャートである
ステップ１０１）  要素抽出部１１１にローテキストデータ（あるいはデータベース）が入力されると、ローデータから必要な要素を抜き出す。ソーシャルブックマークにおけるローデータの構造は、各サービス内でどのようにデータベーススキーマを定義するかに依存する。具体例としては、ブックマークするという行為を「誰が（Ｕ）、どのＵＲＬを（Ｒ），いつ（ｔ）、何と分類し（Ｔ）、何らかの感想を書いた（Ｃ）」とモデル化することができ、このときローデータは、それぞれの要素の直積からなる５組の共起データ（Ｕ×Ｒ×ｔ×Ｔ×Ｃの部分集合）と捉えることができる。文献１では、２組から構成される確率的インデクシング手法を採用しており、そのインデクシング手法を実行できるよう、５組共起データから２組共起データを選択する（Ｕ×ＲやＵ×Ｔなど）。また、前述の非特許文献１、非特許文献２及び文献２（"PLSIを用いたSBMユーザとタグの関連の可視化"、毛受崇、江田毅晴、山室雅司、第７回Ｗｅｂインテリジェンスと印ラクション研究会、２００６．）では、３組共起データに対するインデクシングを実行できるため、（Ｕ×Ｒ×Ｔ）といった３組共起データを選択する。なお、当該処理で選択されない情報は単に無視される。
【００５２】
以下、文献１のインデクシング手法であるＰＬＳＩを２組共起データから３組に拡張したものが、非特許文献１の手法であり、議論は同様に成り立つため、以下では３組共起データを用いて説明する。
【００５３】
ステップ１０２）  ＰＬＳＩにおいて、共起データ内で登録頻度の低いアイテムはノイズになることが知られている（非特許文献１）。そこで、ノイズ除去部１１２は、共起データ内での要素の最低頻度条件を用いて共起データからノイズの除去を行う。各アイテムの頻度について説明する。
【００５４】
今、３組データの具体例を、
｛(u1,r1,ｔ１)，(u1,r1,t2)，(u2,r2,t2)，(u3,r2,t3)｝
とする。この場合のぞれぞれのアイテム頻度は、アイテムが３組としてデータセットに登場した回数を表す。つまり、
│u1│=３，│u2│＝１，│u3│＝１
│r1│＝２，│r2│＝３
│t1│＝２，│t2│＝２，│t3│＝１
となる。但し、│ｘ│は、アイテムｘの濃度（個数）を表す。この場合、最低頻度として２を指定すると、ｕ２，ｕ３，ｔ３は、ノイズとして除去され、３組データは
｛(u1,r1,t1)，(u1,r1,t2)｝
が残る。
【００５５】
ステップ１０３）  共起データインデクシング部１１３は、文献１及び非特許文献１に記載されているＰＬＳＩを用いると、Ｎ組共起データの共起性を学習し、それぞれの要素のアイテムを確率（分布）ベクトルとして求める。確率ベクトルとは、あるベクトルのそれぞれの値を合計すると１になるように正規化されたベクトルであり、確率分布とみなすことができる。確率ベクトル間の距離としては、ＫＬダイバージェンスや、ＪＳダイバージェンスを用いることにより、精度よくアイテム間の距離を測定することが可能となる。
【００５６】
次に、制御部１０２のベクトル分析部１２０について説明する。
【００５７】
ベクトル分析部１２０では、図６に示すように、ＰＬＳＩ処理によりインデクシングされたＰＬＳＩベクトルについてエントロピー計算処理を行い、エントロピー値に基づいて降順にソートし、その結果に基づいて主観的タグと客観的タグに分類する。または、何らかの方法により正解主観的タグを取得して主観的タグ候補との距離を求め、当該距離に基づいて、主観的タグと客観的タグに分類するＫ近傍取得処理を行う。
【００５８】
ベクトル分析部１２０では、ＰＬＳＩベクトルの中からエントロピーの高いタグを降順に主観的タグ候補として取得する。その際の基本的手法は、
（１）エントロピー順にソートして上位ｋ件（あるいはエントロピーの最小値ｅ以上）のタグを取得する（ナイーブ手法）；
（２）何らかの方法で正解主観的タグを用意し、そのタグをキーとしてｋ近傍（あるいは最小距離ｄ以下）のタグを展開する；
の２つから成る。上記の２．における正解タグの選択方法としては、（１）を利用することができる。（１）の手法だと、正解タグを用意する必要がないが、（２）では正解タグが必要である。また、（１）の場合は、ＰＬＳＩを実行したデータセットの性質に大きく依存して主観的タグ候補が計算されるが、（２）を利用すると、利用形態として似たタグを取得することになる。この２つのアイディアはデータセット及び、用意できる正解タグの特徴に応じて選択されるべきである。
【００５９】
ベクトル分析部１２０は、エントロピー計算部１２１、ソーティング部１２２、Ｋ近傍取得処理を行う正解主観的タグ取得部１２３から構成される。
【００６０】
図９は、本発明の一実施の形態におけるベクトル分析部の動作のフローチャート（その１）である。
【００６１】
同図のフローチャートは、上記の（１）の手法に対応する。
【００６２】
ステップ２０１）  はじめに、ＰＬＳＩにて特徴ベクトル化された全タグデータセットＴを用意すると共に、出力用に配列Ａを空で初期化する。主観的候補タグの個数ｋあるいは、エントロピー値に対する閾値であるｅも与える必要がある。ｋ，ｅ共に、データセットやサービスに依存するパラメータであり、適切にチューニングする必要がある。
【００６３】
エントロピー計算部１２１は、上記のＴの全てのＰＬＳＩベクトルのエントロピー値を計算する。エントロピーは、下記の式でそれぞれのタグ（＝ＰＬＳＩベクトル）毎に計算される値である。
【００６４】
【数１】
2010134714.tif 000003
ステップ２０２）  ソーティング部１２２は、上記で求められたエントロピー値でＴをソートする。
【００６５】
ステップ２０３）  正解主観的タグ取得部１２３は、個数ｋあるいは、閾値ｅを満たすタグを配列Ａ（メモリ）に格納する。
【００６６】
ステップ２０４）  正解主観的タグ取得部１２３は、配列Ａを主観的タグ候補として出力する。
【００６７】
図１０は、本発明の一実施の形態における実際に計算されたＰＬＳＩベクトル（確率分布）の例を示す。同図は、上記の処理により、実際のデータを用いて計算したいくつかのタグのＰＬＳＩベクトル（確率分布）を示している。同図（Ａ）は、エントロピー値が０、すなわち、曖昧性が無いタグのうち、７５次元に強く特徴を持ったＰＬＳＩベクトルを示している。全てのタグが"Apple"に関連するタグであることがわかる。一方、同図（Ｂ）は、エントロピー値が高い上位１６件のタグ、すなわち、曖昧なタグを示した。示した１６件の主観的タグ候補のうち、１３件は実際に主観的タグと判断できる。個数ｋとエントロピー値ｅの２つの引数を調節することにより、主観的タグ候補は増やすことができるが、候補タグが増えれば増えるほど、精度は下がることに注意されたい。エントロピーと確率分布の関係をわかりやすく示したのが、図１１である。確率分布が１つのピークしか持たないときは、エントロピー値は０となり、曖昧性がないことを示している。ピークの数が増えるほど、エントロピーは増加していき、理論上は一様分布のときにエントロピーが最大値をとる。現実には一様分布になることはありえないので、ピークの数が多い方がエントロピーが高いと理解できる。
【００６８】
次に、上記の（２）の手法について説明する。
【００６９】
図１２は、本発明の一実施の形態におけるベクトル分析部の動作のフローチャート（その２）である。同図では、正解主観的タグがある場合の処理を示している。
【００７０】
図９の処理と同様に、ＰＬＳＩベクトルデータセットＴを用意し、配列Ａを初期化する。
【００７１】
ステップ３０１）  まず、辞書や以前の結果などを用いて予め正解主観的タグを用意する。用意できない場合は、ステップ３０２に移行する。
【００７２】
ステップ３０２）  正解主観的タグを用意できない場合は、例えば、図９の処理を用いて正解主観的タグ集合を用意する。
【００７３】
ステップ３０３）  この正解主観的タグ集合に対して、Ｋ近傍タグを取得する。Ｋ近傍タグは、非奇数のタグから近距離にあるタグのうち上位Ｋ件を取得する操作である。タグ間の距離関数としては、例えば、情報検索において有効性の示されている確率分布間の距離であるＪＳダイバージェンスを用いることができる。ＪＳダイバージェンスは、下記のように計算される。
【００７４】
【数２】
2010134714.tif 000004
ここで、Dk(x‖y)は、ｘ、ｙ間のＫＬダイバージェンスである。全てのＫ近傍タグをＡに格納し、主観的タグ候補として出力する。
【００７５】
上記のように、本発明の協調的分類システムでは、ユーザが分類した結果であるユーザ・分類軸・分類対象の共起情報に対して教師なし学習である確率的クラスタリングを行い、分類軸であるタグを特徴ベクトル化する。確率的クラスタリングによりタグは確率分布として表現される。この確率分布として取得できたタグのエントロピー値を計算し、エントロピーが高い順にタグを並べ直す。エントロピー値が高いということは、確率分布が曖昧であることを意味し、確率的クラスタリングの結果の曖昧性が高いということはすなわち、そのタグがどのグループにもうまくグループ分けできないことを示している。タグがうまくグループ分けできない理由は、そのタグの使われ方が他のタグの使われ方と異なっていることを示している。これは主観的タグがユーザ毎に使われ方の差が大きく、うまくクラスタリングすることができないことに起因している。本技術は予め付与されたタグの特徴ベクトルのエントロピー値の降順にタグをソーティングし、上位ｋ件あるいは、エントロピー値に対する閾値を上回るタグを機械的に主観的タグ候補と、何らかの手段によって取得された正解主観的タグ候補をキーとして、確率分布間の距離による近傍タグを主観的タグ候補とする方法からなる全自動の主観的タグ区別手法及び、人手による主観的タグ除去の支援手法からなる。正解主観的タグは、予め辞書を用意してもよいし、エントロピー値が高いタグを利用してもよい。
【００７６】
なお、図７に示す制御部１０２の動作をプログラムとして構築し、当該協調的分類装置として利用されるアプリケーションサーバ（コンピュータ）にインストールして、ＣＰＵに実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００７７】
また、構築されたプログラムを、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体、光記憶装置、磁気記憶装置等にインストールする、または、配布することが可能である。
【００７８】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は、エンドユーザが種々の情報を分類し、分類結果を共有するシステムに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【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】協調的分類システム（ＳＢＭ）における分類の例である。
【図４】分類行動の完全三部グラフである。
【図５】本発明の一実施の形態におけるシステム概略のブロック図である。
【図６】本発明の一実施の形態における特徴ベクトル化・ベクトル分析処理の概要を示す図である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるアプリケーションサーバの構成図である。
【図８】本発明の一実施の形態における特徴ベクトル化部の動作のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施の形態におけるベクトル分析部の動作のフローチャート（その１）である。
【図１０】本発明の一実施の形態における実際に計算されたＰＬＳＩベクトル（確率分布）の例である。
【図１１】本発明の一実施の形態におけるＰＬＳＩベクトル（確率分布）とエントロピー値の大小である。
【図１２】本発明の一実施の形態におけるベクトル分析部の動作のフローチャート（その２）である。
【符号の説明】
【００８１】
１  協調的分類処理装置（システム）
２  クライアント
２１  通信部
２２  記憶部
２３  データ処理部
２４  ユーザインタフェース
１００  アプリケーションサーバ
１０１  通信インタフェース
１０２  制御部
１０３  記憶部
１０３  データベース
１１０  特徴ベクトル化手段、特徴ベクトル化部
１１１  要素抽出部
１１２  ノイズ除去部
１１３  共起データインデクシング部
１２０  分析手段、ベクトル分析部
１２１  エントロピー計算部
１２２  ソーティング部
１２３  正解主観的タグ取得部
１２４  Ｋ近傍タグ取得部
１００  アプリケーションサーバ
２００  データベースサーバ
３００  特徴ベクトル化エンジン
４００  ベクトル分析エンジン
【図１】
2010134714.tif 000005
【図２】
2010134714.tif 000006
【図３】
2010134714.tif 000007
【図４】
2010134714.tif 000008
【図５】
2010134714.tif 000009
【図６】
2010134714.tif 000010
【図７】
2010134714.tif 000011
【図８】
2010134714.tif 000012
【図９】
2010134714.tif 000013
【図１０】
2010134714.tif 000014
【図１１】
2010134714.tif 000015
【図１２】
2010134714.tif 000016