(57)【要約】【課題】ユーザが新たなコミュニティに参加したとき、コミュニティでのユーザの活動に必要で体系化しにくい情報を必要に応じて取得することが可能な情報検索方法を提供する。【解決手段】ユーザ情報データベース、アクセス情報データベースを用いて行う情報検索方法であって、コミュニティの全所属ユーザの情報をユーザ情報データベースから取得する所属ユーザ情報取得ステップ、取得された全所属ユーザのアクセス情報をアクセス情報データベースから取得するアクセス情報取得ステップ、取得されたアクセス情報を用いてコミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時を算出する経過日時算出ステップ、算出された経過日時をもとにアクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けして区間アクセス頻度を算出する区間アクセス頻度算出ステップ、算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付けステップ、を有する情報順位付けステップを含む。【選択図】図２
2010117822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ及びコミュニティの情報並びにユーザのコミュニティへの所属情報を保持するユーザ情報データベースと、ユーザのアクセス情報を保持するアクセス情報データベースと、を用いて行う情報検索方法であって、
コミュニティに所属する全ユーザの情報を前記ユーザ情報データベースから取得する所属ユーザ情報取得ステップと、
前記取得された全所属ユーザのアクセス情報を前記アクセス情報データベースから取得するアクセス情報取得ステップと、
前記取得されたアクセス情報のうちアクセス日時から、前記コミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時をユーザごとに算出する経過日時算出ステップと、
前記算出された経過日時をもとに前記アクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けし、各時間間隔におけるファイル及び／又はファイル格納先へのアクセス頻度を区間アクセス頻度として算出する区間アクセス頻度算出ステップと、
前記算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付けステップと、
を有する情報順位付けステップを含むことを特徴とする情報検索方法。
【請求項２】
前記情報順位付けステップは、
各ファイル及び／又は各ファイル格納先についてコミュニティごとの固有度を算出するコミュニティ固有度算出ステップと、
前記区間アクセス頻度算出ステップにより算出された区間アクセス頻度に対して、前記コミュニティ固有度を用いて重み付けをする区間アクセス頻度重み付けステップと、
を有し、
前記区間アクセス頻度順位付けステップは、前記重み付けされた区間アクセス頻度を順位付けすることを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。
【請求項３】
コミュニティ情報の入力を受け付けるコミュニティ情報入力ステップを含み、
前記情報順位付けステップは、前記入力されたコミュニティ情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報検索方法。
【請求項４】
ユーザ情報の入力を受け付けるユーザ情報入力ステップを含み、
前記情報順位付けステップは、前記入力されたユーザ情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報検索方法。
【請求項５】
時間間隔情報を入力する区間情報入力ステップを含み、
前記情報順位付けステップは、前記入力された時間間隔情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報検索方法。
【請求項６】
前記情報順位付けステップによる区間アクセス頻度の順位付け結果を取得し、それらを適切な形式に整形して情報検索結果として出力する検索結果出力ステップを含むことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報検索方法。
【請求項７】
ユーザ及びコミュニティの情報並びにユーザのコミュニティへの所属情報を保持するユーザ情報データベースと、ユーザのアクセス情報を保持するアクセス情報データベースと、を用いて情報検索行う情報処理装置に用いられるプログラムであって、
コミュニティに所属する全ユーザの情報を前記ユーザ情報データベースから取得する所属ユーザ情報取得処理と、
前記取得された全所属ユーザのアクセス情報を前記アクセス情報データベースから取得するアクセス情報取得処理と、
前記取得されたアクセス情報のうちアクセス日時から、前記コミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時をユーザごとに算出する経過日時算出処理と、
前記算出された経過日時をもとに前記アクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けし、各時間間隔におけるファイル及び／又はファイル格納先へのアクセス頻度を区間アクセス頻度として算出する区間アクセス頻度算出処理と、
前記算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付け処理と、
をコンピュータに実行させる情報順位付け処理を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項８】
前記情報順位付け処理は、
各ファイル及び／又は各ファイル格納先についてコミュニティごとの固有度を算出するコミュニティ固有度算出処理と、
前記区間アクセス頻度算出ステップにより算出された区間アクセス頻度に対して、前記コミュニティ固有度を用いて重み付けをする区間アクセス頻度重み付け処理と、
を有し、
前記区間アクセス頻度順位付け処理は、前記重み付けされた区間アクセス頻度を順位付けすることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
コミュニティ情報の入力を受け付けるコミュニティ情報入力処理を含み、
前記情報順位付け処理は、前記入力されたコミュニティ情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項７又は８に記載のプログラム。
【請求項１０】
ユーザ情報の入力を受け付けるユーザ情報入力処理を含み、
前記情報順位付け処理は、前記入力されたユーザ情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１１】
時間間隔情報を入力する区間情報入力処理を含み、
前記情報順位付け処理は、前記入力された時間間隔情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項７から１０のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記情報順位付け処理による区間アクセス頻度の順位付け結果を取得し、それらを適切な形式に整形して情報検索結果として出力する検索結果出力処理を含むことを特徴とする請求項７から１１のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項１３】
請求項７から１２のいずれか１項に記載のプログラムを記録しコンピュータ読み取り可能なことを特徴とする記録媒体。
【請求項１４】
ユーザ及びコミュニティの情報並びにユーザのコミュニティへの所属情報を保持するユーザ情報データベースと、ユーザのアクセス情報を保持するアクセス情報データベースと接続された情報処理装置であって、
コミュニティに所属する全ユーザの情報を前記ユーザ情報データベースから取得する所属ユーザ情報取得手段と、
前記取得された全所属ユーザのアクセス情報を前記アクセス情報データベースから取得するアクセス情報取得手段と、
前記取得されたアクセス情報のうちアクセス日時から、前記コミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時をユーザごとに算出する経過日時算出手段と、
前記算出された経過日時をもとに前記アクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けし、各時間間隔におけるファイル及び／又はファイル格納先へのアクセス頻度を区間アクセス頻度として算出する区間アクセス頻度算出手段と、
前記算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付け手段と、
を有する情報順位付け手段を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１５】
前記情報順位付け手段は、
各ファイル及び／又は各ファイル格納先についてコミュニティごとの固有度を算出するコミュニティ固有度算出手段と、
前記区間アクセス頻度算出ステップにより算出された区間アクセス頻度に対して、前記コミュニティ固有度を用いて重み付けをする区間アクセス頻度重み付け手段と、
を有し、
前記区間アクセス頻度順位付け手段は、前記重み付けされた区間アクセス頻度を順位付けすることを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
コミュニティ情報の入力を受け付けるコミュニティ情報入力手段を含み、
前記情報順位付け手段は、前記入力されたコミュニティ情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項１４又は１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
ユーザ情報の入力を受け付けるユーザ情報入力手段を含み、
前記情報順位付け手段は、前記入力されたユーザ情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項１４から１６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
時間間隔情報を入力する区間情報入力手段を含み、
前記情報順位付け手段は、前記入力された時間間隔情報を用いて前記区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とする請求項１４から１７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記情報順位付け手段による区間アクセス頻度の順位付け結果を取得し、それらを適切な形式に整形して情報検索結果として出力する検索結果出力手段を含むことを特徴とする請求項１４から１８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検索方法、プログラム、記録媒体、情報処理装置に関し、特に、会社や団体などの組織において膨大な情報が蓄積される情報管理システムに好ましく適用される技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
オフィスで扱われる情報は、組織や役職によらずに同じであるとは考えられず、組織固有の情報源やある役職の人たちが頻繁に利用する情報源などが存在するはずである。
【０００３】
ところで、新しい組織に異動したばかりのオフィスワーカ（ユーザ）は、新しい組織のメンバが利用しているファイルやストレージなどの情報源の所在を当然知らないはずであり、他のメンバが有している背景知識を得るためには、他のメンバにそれらを教えてもらうのが一般的であろう。しかしながら、全ての情報源を教えてもらえる可能性はなく、メンバ同士で意識しないで利用しているような情報源もあるであろう。また、どのファイルをいつごろ見たのかといったような詳細なことを覚えていることは稀であろうことが容易に推測できるため、組織の他のメンバが有している背景知識を共有できるようになるには、かなりの時間がかかってしまう。
【０００４】
また、昇進などで新しい役職についたオフィスワーカも、その役職の人が持つべき知識が不足しているはずであり、その役職に必要な一般的な知識は研修などで習得可能であろうが、実際に業務を行っていく際のノウハウ的な知識（例えばある期間が経過した後に閲覧すると有益なファイルやそれらが記憶されているストレージやデータベースなどに関する知識）を研修などで習得することは困難であろう。
【０００５】
したがって、オフィスワーカが所属する組織や役職（以下、より一般的にコミュニティと呼ぶ）において、メンバがどのようなファイルやストレージを利用したのかを、メンバがコミュニティに参加してからの時間遷移として知ることができれば、コミュニティのメンバが有している背景知識を得られるであろう。また、コミュニティのメンバがどのようなファイルやストレージを利用しているのか、どんな順序でどの程度の時期にどのファイルやストレージを利用しているのかを知ることができれば、スムーズにコミュニティにおける背景知識を得ることができるものと考えられる。
【０００６】
例えば特許文献１の発明には、利用者の業務を効率的に支援できるようにすることを目的とした情報収集配信システムが開示されている。当該システムでは、情報収集配信装置の情報収集手段が、設定された収集条件に従って対象情報を他の情報収集配信装置から収集してナレッジデータベースに格納し、情報収集配信装置の情報配信手段が、ナレッジデータベースに格納された対象情報を、設定された配信条件に従って他の情報収集配信装置に対して配信する。
【特許文献１】特開２００７−３４４１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の発明は、ユーザプロファイルなどの条件に従って、ユーザに適した情報を収集し推薦する手法といえるが、ユーザの所属するコミュニティにおける背景知識をスムーズに取得できるようにするという観点で情報の抽出を行うものではなく、ユーザのよりきめ細かな情報収集へのニーズに応えることはできない。
【０００８】
そこで、本発明は、上述した事情に鑑み、ユーザが新たなコミュニティに参加したとき、該コミュニティでのユーザの活動に必要で体系化しにくい情報を必要に応じて取得することが可能な情報検索方法など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】
【０００９】
かかる目的を達成するために、本発明は、ユーザ及びコミュニティの情報並びにユーザのコミュニティへの所属情報を保持するユーザ情報データベースと、ユーザのアクセス情報を保持するアクセス情報データベースと、を用いて行う情報検索方法であって、コミュニティに所属する全ユーザの情報をユーザ情報データベースから取得する所属ユーザ情報取得ステップと、取得された全所属ユーザのアクセス情報をアクセス情報データベースから取得するアクセス情報取得ステップと、取得されたアクセス情報のうちアクセス日時から、コミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時をユーザごとに算出する経過日時算出ステップと、算出された経過日時をもとにアクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けし、各時間間隔におけるファイル及び／又はファイル格納先へのアクセス頻度を区間アクセス頻度として算出する区間アクセス頻度算出ステップと、算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付けステップと、を有する情報順位付けステップを含むことを特徴とするものである。
【００１０】
また、本発明は、上記の情報検索方法において、情報順位付けステップが、各ファイル及び／又は各ファイル格納先についてコミュニティごとの固有度を算出するコミュニティ固有度算出ステップと、区間アクセス頻度算出ステップにより算出された区間アクセス頻度に対して、コミュニティ固有度を用いて重み付けをする区間アクセス頻度重み付けステップと、を有し、区間アクセス頻度順位付けステップが、重み付けされた区間アクセス頻度を順位付けすることを特徴とするものでもよい。
【００１１】
また、本発明は、上記の情報検索方法において、コミュニティ情報の入力を受け付けるコミュニティ情報入力ステップを含み、情報順位付けステップが、入力されたコミュニティ情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、ユーザ情報の入力を受け付けるユーザ情報入力ステップを含み、情報順位付けステップが、入力されたユーザ情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、時間間隔情報を入力する区間情報入力ステップを含み、情報順位付けステップが、入力された時間間隔情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、情報順位付けステップによる区間アクセス頻度の順位付け結果を取得し、それらを適切な形式に整形して情報検索結果として出力する検索結果出力ステップを含むことを特徴とするものでもよい。
【００１２】
本発明は、ユーザ及びコミュニティの情報並びにユーザのコミュニティへの所属情報を保持するユーザ情報データベースと、ユーザのアクセス情報を保持するアクセス情報データベースと、を用いて情報検索行う情報処理装置に用いられるプログラムであって、コミュニティに所属する全ユーザの情報をユーザ情報データベースから取得する所属ユーザ情報取得処理と、取得された全所属ユーザのアクセス情報をアクセス情報データベースから取得するアクセス情報取得処理と、取得されたアクセス情報のうちアクセス日時から、コミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時をユーザごとに算出する経過日時算出処理と、算出された経過日時をもとにアクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けし、各時間間隔におけるファイル及び／又はファイル格納先へのアクセス頻度を区間アクセス頻度として算出する区間アクセス頻度算出処理と、算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付け処理と、をコンピュータに実行させる情報順位付け処理を含むことを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明は、上記のプログラムにおいて、情報順位付け処理が、各ファイル及び／又は各ファイル格納先についてコミュニティごとの固有度を算出するコミュニティ固有度算出処理と、区間アクセス頻度算出ステップにより算出された区間アクセス頻度に対して、コミュニティ固有度を用いて重み付けをする区間アクセス頻度重み付け処理と、を有し、区間アクセス頻度順位付け処理が、重み付けされた区間アクセス頻度を順位付けすることを特徴とするものでもよい。
【００１４】
また、本発明は、上記のプログラムにおいて、コミュニティ情報の入力を受け付けるコミュニティ情報入力処理を含み、情報順位付け処理が、入力されたコミュニティ情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、ユーザ情報の入力を受け付けるユーザ情報入力処理を含み、情報順位付け処理が、入力されたユーザ情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、時間間隔情報を入力する区間情報入力処理を含み、情報順位付け処理が、入力された時間間隔情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、情報順位付け処理による区間アクセス頻度の順位付け結果を取得し、それらを適切な形式に整形して情報検索結果として出力する検索結果出力処理を含むことを特徴とするものでもよい。
【００１５】
本発明は、上述したプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１６】
本発明は、ユーザ及びコミュニティの情報並びにユーザのコミュニティへの所属情報を保持するユーザ情報データベースと、ユーザのアクセス情報を保持するアクセス情報データベースと接続された情報処理装置であって、コミュニティに所属する全ユーザの情報をユーザ情報データベースから取得する所属ユーザ情報取得手段と、取得された全所属ユーザのアクセス情報をアクセス情報データベースから取得するアクセス情報取得手段と、取得されたアクセス情報のうちアクセス日時から、コミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時をユーザごとに算出する経過日時算出手段と、算出された経過日時をもとにアクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けし、各時間間隔におけるファイル及び／又はファイル格納先へのアクセス頻度を区間アクセス頻度として算出する区間アクセス頻度算出手段と、算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付け手段と、を有する情報順位付け手段を含むことを特徴とするものである。
【００１７】
また、本発明は、上記の情報処理装置において、情報順位付け手段が、各ファイル及び／又は各ファイル格納先についてコミュニティごとの固有度を算出するコミュニティ固有度算出手段と、区間アクセス頻度算出ステップにより算出された区間アクセス頻度に対して、コミュニティ固有度を用いて重み付けをする区間アクセス頻度重み付け手段と、を有し、区間アクセス頻度順位付け手段が、重み付けされた区間アクセス頻度を順位付けすることを特徴とするものでもよい。
【００１８】
また、本発明は、上記の情報処理装置において、コミュニティ情報の入力を受け付けるコミュニティ情報入力手段を含み、情報順位付け手段が、入力されたコミュニティ情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、ユーザ情報の入力を受け付けるユーザ情報入力手段を含み、情報順位付け手段が、入力されたユーザ情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、時間間隔情報を入力する区間情報入力手段を含み、情報順位付け手段が、入力された時間間隔情報を用いて区間アクセス頻度の順位付けを行うことを特徴とするものでもよい。また、情報順位付け手段による区間アクセス頻度の順位付け結果を取得し、それらを適切な形式に整形して情報検索結果として出力する検索結果出力手段を含むことを特徴とするものでもよい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、ユーザが新たなコミュニティに参加する際、当該コミュニティの他のメンバがコミュニティに参加してからどのような情報（ファイル）や情報源（ストレージ）を利用しているかの情報を抽出、検索するため、ユーザが新たなコミュニティに参加したとき、該コミュニティでのユーザの活動に必要で体系化しにくい情報を必要に応じて取得することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、後述する実施形態は、本発明の好適な実施の形態であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。
【００２１】
［実施形態１］
図１は、本発明の第１の実施形態である情報処理装置の概略構成を示した図である。図１に示す情報処理装置は、コンピュータにより構成され、ユーザ情報やコミュニティ情報などの入力を受け付ける入力手段としてのキーボード２、データベースとの間でデータのやり取りを行う通信手段としての通信Ｉ／Ｏインターフェース３、本実施形態の情報処理装置における情報検索処理を集中して実行するＣＰＵ４、メモリ（揮発性のＲＡＭと不揮発性のＲＯＭのどちらも可能）５、記憶手段としてのハードディスク６、検索結果を出力する出力手段としてのディスプレイ７やプリンタ８などを有する。通信Ｉ／Ｏインターフェース３は、モデムやターミナルアダプタなどが想定でき、通信回線を介してイントラネットあるいはインターネット１０に接続されているサーバなどからデータを受信できる。ＣＰＵ４は、メモリ５に記録された手順に従ってプログラムを実行する。
【００２２】
図２は、本実施形態の情報処理装置が実行する情報順位付け処理の一例を示したフローチャートである。なお、図２に示す情報順位付け処理は、図１に示すＣＰＵ４がメモリ５に記録された手順に従ってプログラムを実行することにより実現されるものである。
【００２３】
この場合、ＣＰＵ４は、まずコミュニティに所属する全ユーザの情報をユーザ情報データベース１１から取得する所属ユーザ情報取得処理を実行する（ステップＳ１１）。次に、取得された全所属ユーザのアクセス情報をアクセス情報データベース１２から取得するアクセス情報取得処理を実行する（ステップＳ１２）。次に、取得されたアクセス情報（アクセス日時）からコミュニティへの所属開始日時を基点とした経過日時をユーザごとに算出する経過日時算出処理を実行する（ステップＳ１３）。次に、算出された経過日時をもとにアクセス情報を所定の時間間隔ごとに区分けし、各時間間隔におけるファイルやファイル格納先（ストレージ）へのアクセス頻度を区間アクセス頻度として算出する区間アクセス頻度算出処理を実行する。（ステップＳ１４）。そして、算出された区間アクセス頻度を順位付けする区間アクセス頻度順位付けを実行し（ステップＳ１５）、情報順位付け処理を終えるようにしている。
【００２４】
図３は、本実施形態の情報処理装置が実行する情報順位付け処理の他の例を示したフローチャートである。図３の処理例では、所属ユーザ情報取得処理（ステップＳ２２）の前段階で、ファイルやストレージについてコミュニティごとの固有度を算出するコミュニティ固有度算出処理を行っている（ステップＳ２１）。図２の処理例との相違点はこの点のみであり、所属ユーザ情報取得処理（ステップＳ２２）から区間アクセス頻度順位付け処理（ステップＳ２６）までは図２の処理と同様である。なお、図３に示す情報順位付け処理でも、図１に示すＣＰＵ４がメモリ５に記録された手順に従ってプログラムを実行することにより実現される。
【００２５】
以下、本実施形態における情報順位付け処理について詳細に説明する。本実施形態では、オフィスワーカが所属する正式な組織（例えば営業部など）やオフィスワーカの社内での役職（例えば課長など）の集団、アンダーザテーブル的な集まりも含め、オフィスにおける何らかの目的をもつ人の集まりをコミュニティとする。また、オフィスにおいてユーザが扱う電子文書、画像データ、映像データ、ウェブドキュメントなどをファイル、またファイルが記録されているデータベース、フォーラム、（共有）ディレクトリなどをストレージ、またファイルやストレージを総じて情報源とする。
【００２６】
まず、ユーザ情報データベースは、ユーザ識別子とユーザイニシャルからなるテーブル（テーブル１）と、コミュニティ識別子とコミュニティ名からなるテーブル（テーブル２）、ユーザ識別子とユーザが所属するコミュニティの識別子及びユーザがコミュニティに参加した日時からなるテーブル（テーブル３）で構成する。ユーザ情報データベースのテーブル例を図７から図９に示す。
【００２７】
例えば、テーブル１の第１レコードはユーザ識別子が１のユーザイニシャルがＥＫであることを、テーブル２の第１レコードはコミュニティ識別子が１のコミュニティ名が第３グループであることを、またテーブル３の第１レコードは、ユーザ識別子１のユーザがコミュニティ識別子１のコミュニティに参加したのが２００５年４月１日であることを、それぞれ示している。また、ユーザのファイルへのアクセス情報は、操作ログ取得ツール（詳細は省略）を用いて、アクセス情報データベースにすべて記録されているものとする。なお、操作ログ取得ツールは、ＩｎｆｏＴｒａｃｅ(株式会社ソリトン)等の市販のツールを用いればよい。
【００２８】
本実施形態では、ファイル情報はすべてＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）形式で取得できるものとし、ＵＲＩを示す文字列の最右に位置するスラッシュ記号より右の文字列がファイル名を、また左の文字列をストレージ名とする。例えば、ファイル情報が、“ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｉｃｏｈ．ｃｏ．ｊｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ”である場合、ファイル名は“ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ”、ストレージ名は“ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｉｃｏｈ．ｃｏ．ｊｐ”となる。
【００２９】
アクセス情報データベースは、アクセスしたユーザ識別子、ファイル名、ストレージ名、アクセスした日時からなるテーブル（テーブル４）で構成する。アクセス情報データベースのテーブル例を図１０に示す。例えば、テーブル４の第１レコードは、２００６年８月２０日に識別子１のユーザが、ストレージ名が“ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ００．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｅ／ｍａｎａｇｅｒ／ｄｏｃｓ”のストレージ内のファイル名が“人事評価のコツ”のファイルにアクセスしたことを示している。なお、本例では、日時は日付のみを用いているが、より詳細に時刻情報を記憶してもよい。
【００３０】
以下、テーブル１からテーブル３に示すユーザが所属する各コミュニティにおける順位付けされた区間アクセス頻度情報を、テーブル４に示すアクセスデータから算出する動作を示す。
【００３１】
（所属ユーザ情報取得処理・アクセス情報取得処理）
各ユーザのコミュニティへの所属情報がテーブル３の形式で得られているとした場合のコミュニティに所属するユーザ情報とコミュニティへの参加日時を抽出する処理の擬似コードの一例を以下に示す。
コミュニティ識別子をＮに代入
ユーザ識別子リストを空にする
参加日時リストを空にする
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テーブル３のすべてのレコード
ｒからコミュニティ識別子を取得する
ｉｆ  取得したコミュニティ識別子がＮに等しい
ｒからユーザ識別子を取得し、ユーザ識別子リストの最後に追加する
ｒから参加日時を取得し、参加日時リストの最後に追加する
ｅｎｄ
ｅｎｄ
【００３２】
例えば、対象コミュニティを識別子１とするとテーブル３の第１レコードは、コミュニティ識別子が１であるので、このレコードのユーザ識別子と参加日時はそれぞれリストに追加され、また、第２レコードはコミュニティ識別子が３であるのでこのレコードのユーザ識別子と参加日時はリストに追加されない。結果、識別子１のコミュニティに所属するユーザの識別子リストと参加日時リストはそれぞれ、｛１，２，３，４｝、｛２００５／０４／０１，２００５／１０／０１，２００５／０４／０１，２００５／０４／０１｝となる。なお、識別子２及び３の結果については省略する。
【００３３】
次に、コミュニティに所属するユーザがアクセスしたファイル名、ストレージ名、アクセス日時を取得する処理の擬似コードの一例を、既出の擬似コードを利用して、以下に示す。
ユーザ識別子リストをＵＬに代入
ユーザ識別リスト２を空にする
ファイル名リストを空にする
ストレージ名リストを空にする
アクセス日時リストを空にする
ｆｏｒｅａｃｈ  ｕ  ｉｎ  取得したユーザ識別子リスト：ＵＬ
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テーブル４のすべてのレコード
ｒからユーザ識別子を取得する
ｉｆ  取得したユーザ識別子がｕに等しい
ｕをユーザ識別リスト２の最後に追加する
ｒからファイル名を取得し、ファイル名リストの最後に追加する
ｒからストレージ名を取得し、ストレージ名リストの最後に追加する
ｒからアクセス日時を取得し、アクセス日時リストの最後に追加する
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
【００３４】
例えば、識別子１のコミュニティのユーザのアクセス情報を取得すると、所属するユーザの識別子リストは｛１，２，３，４｝であり、テーブル４の第１レコードはユーザ識別子が１であるので、このレコードのファイル名、ストレージ名、アクセス日時はそれぞれリストに追加される。その結果、テーブル４で明示されているデータについて、識別子１のコミュニティのユーザがアクセスしたユーザ識別子リスト２とファイル名リストとアクセス日時リストは、それぞれ｛１，１，２，３，１，１，１，２，３，４，１｝、｛人事評価のコツ，Ａプロジェクト企画資料，Ａプロジェクト企画資料，Ａプロジェクト企画資料，企画Ｍフォーラム，企画Ｍフォーラム，企画Ｍフォーラム，停電のお知らせ，停電のお知らせ，停電のお知らせ，企画Ｍフォーラム｝、｛２００６／０８／２０，２００６／１０／０３，２００６／１０／０４，２００６／１０／０４，２００７／０６／２９，２００７／０７／２８，２００７／０８／３０，２００７／０９／１２，２００７／０９／１２，２００７／０９／１２，２００７／０９／２９｝となる（ストレージ名リストは文字列が長いため省略）。
【００３５】
（経過日時算出処理）
所属ユーザ情報取得処理・アクセス情報取得処理で取得した所属ユーザアクセス情報のアクセス時間を、テーブル３の情報を用いて、ユーザがコミュニティに所属した日時を基点とした経過時間に変換する。ここで、ユーザがコミュニティに所属した日時からの相対時間を用いるのは、コミュニティに所属してからどのようなファイルやストレージを利用していくのかの変遷を知ることができるためである。本処理の擬似コードの一例を、既出の擬似コードを利用して、以下に記す。
コミュニティ識別子をＮに代入
ユーザ識別リスト２をＵＬ２に代入
アクセス日時リストをＴＬに代入
ｆｏｒｅａｃｈ  ｕ  ｉｎ  ＵＬ２のすべての要素
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テープル３のすべてのレコード
ｒからユーザ識別子とコミュニティ識別子を取得
ｉｆ  取得したユーザ識別子がｕに等しくかつ取得したコミュニティ識別子がＮに等しい
ｒから参加日時を取得し、ｔ１に代入
ＴＬの、ＵＬ２のｕに対応する順序の要素をｔ２に代入
ＴＬの、ＵＬ２のｕに対応する順序の要素を、ｔ１を基点としたｔ２までの時間差に置き換える
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
【００３６】
なお、上記擬似コードにおいて時間差を求める処理は、例えば計算機言語の１つであるｒｕｂｙを用いたとき、Ｄａｔｅ．ｐａｒｓｅ（ｔ２．ｔｏ＿ｓ）−Ｄａｔｅ．ｐａｒｓｅ（ｔ１．ｔｏ＿ｓ）とすることで、単位を日とした時間差を取得することができる。このようにして、識別子１のコミュニティに所属するユーザのアクセス時間を単位を日として変換すると、｛５０６，５５０，３６８，５５１，８１９，８４８，８８１，７１１，８９４，８９４，９１１｝となる。なお、本例では時間差を日単位にしているが、時間や秒を単位にしてもよいし、逆に月などを単位として用いてもよい。
【００３７】
（区間アクセス頻度算出処理）
経過日時算出処理までで取得したコミュニティに所属するユーザのアクセス情報（ファイル名リスト、ストレージ名リスト、アクセス日時リストを変換した経過時間リスト）をもとに、所定の時間間隔での情報源（ファイルとストレージ）のアクセス頻度を算出する。本処理の擬似コードの一例を、既出の擬似コードを利用して、以下に記す。
時間間隔をＴＤに代入
ファイル名リストをＦＬに代入
ストレージ名リストをＳＬに代入
経過時間リストをＴＬに代入
ＴＬから最大値を抽出し、ＴＬＩＭＩＴに代入する
開始時間としてＳＴに０を代入
終了時間としてＥＴにＴＤを代入
アクセス頻度情報リストを空にする
ｗｈｉｌｅ  ＳＴがＴＬＩＭＩＴより小さい
頻度リストを空にする
ｆｏｒｅａｃｈ  Ｔ  ｉｎ  ＴＬ
ｉｆ  ＴがＥＤ以上かつＴがＳＴ未満
ＳＬのＴＬのｔに対応する順序の要素をｓに代入する
ＦＬのＴＬのｔに対応する順序の要素をｆに代入する
＃
ｆｌａｇにｆａｌｓｅを代入する
ｆｏｒｅａｃｈ  ｉｌ  ｉｎ  頻度リスト
ｉｆ  ｉｌの第１要素がｓに等しくかつｉｌの第２要素がｆに等しい
ｉｌの第３要素に１を加える
ｆｌａｇにｔｒｕｅを代入する
ｂｒｅａｋ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｉｆ  ｆｌａｇがｆａｌｓｅ
ｓを第１要素、ｆを第２要素、１を第３要素とするリストを作成し、頻度リストの最後に追加する
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｉｆ  頻度リストが空でない
ＳＴを第１要素、ＥＴを第２要素、頻度リスト第３要素とするリストを作成し、アクセス頻度情報リストの最後に追加する
ｅｎｄ
ＳＴにＴＤを加える
ＥＴにＴＤを加える
ｅｎｄ
【００３８】
経過日時算出処理までで取得したコミュニティに所属するユーザのアクセス情報をもとに、時間間隔を２０日として情報源（ファイルとストレージ）の区間アクセス頻度を算出すると、｛｛３６０，３８０，｛ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ０１．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｃｏｍｍｏｎ／ｇｒｏｕｐ  ３／ｄｏｃｓ，Ａプロジェクト企画資料，１｝｝、｛５００，５２０，｛ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ００．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｅ／ｍａｎｅｇｅｒ／ｄｏｃｓ，人事評価のコツ，１｝｝、｛５４０，５６０，｛ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ０１．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｃｏｍｍｏｎ／ｇｒｏｕｐ  ３／ｄｏｃｓ，Ａプロジェクト企画資料，２｝｝、｛７００，７２０，｛ｎｅｗｓ：／／ｎｅｗｓ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｃｏｍｍｏｎ，停電のお知らせ，１｝｝、｛８２０，８４０，｛ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ００．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｅ／ｍａｎａｇｅｒ／ｂｂｓ，企画Ｍフォーラム，１｝｝、｛８４０，８６０，｛ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ００．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｅ／ｍａｎａｇｅｒ／ｂｂｓ，企画Ｍフォーラム，１｝｝、｛８８０，９００，｛ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ００．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｅ／ｍａｎａｇｅｒ／ｂｂｓ，企画Ｍフォーラム，１｝、｛ｎｅｗｓ：／／ｎｅｗｓ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｃｏｍｍｏｎ，停電のお知らせ，２｝｝、｛９００，９２０，｛ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ００．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｅ／ｍａｎａｇｅｒ／ｂｂｓ，企画Ｍフォーラム，１｝｝となる。
【００３９】
（コミュニティ固有度算出処理）
本例では、各ファイル及びストレージの各コミュニティに対する固有度としては、各コミュニティに所属するユーザの識別子集合と、アクセス情報から抽出する各ファイル及びストレージにアクセスしたユーザの識別子集合をもとに算出する処理の動作を例示する。すなわち、コミュニティに所属するユーザの識別子集合をＡ、ファイルにアクセスしたユーザの識別子集合をＢとすると、このファイルのコミュニティ固有度は式１で求めることができる。
式１：＃（Ａ∩Ｂ）／＃（Ａ∪Ｂ）（なお、＃は集合の大きさを示す）
式１はＡ＝Ｂの場合最大値１をとり、Ｂにコミュニティのメンバが少ないほど、またＢにコミュニティ以外のメンバが多いほど小さい値をとり、Ｂにコミュニティのメンバが含まれない場合最小値０となる。
【００４０】
所定のコミュニティに所属するユーザの識別子集合を求めるための擬似コードの一例を、既出の擬似コードをもとに、以下に記す。
所定のコミュニティ識別子をＮに代入
ユーザ識別子集合を空にする
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テーブル３のすべてのレコード
ｒからコミュニティ識別子を取得する
ｉｆ  取得したコミュニティ識別子がＮに等しい
ｒからユーザ識別子を取得する
ｉｆ  取得したユーザ識別子がユーザ識別子集合に含まれていない
取得したユーザ識別子をユーザ識別子集合に追加する
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
【００４１】
また、所定のファイルにアクセスしたユーザに識別子集合を求めるための擬似コードの一例を、既出の擬似コードをもとに、以下に記す。
所定のファイル名をｆに代入
所定のファイルのストレージ名をｓに代入
ユーザ識別子集合を空にする
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テーブル４のすべてのレコード
ｒからファイル名とストレージ名を取得する
ｉｆ  取得したファイル名がｆに等しく取得したストレージ名がｓに等しい
ｒからユーザ識別子を取得する
ｉｆ  取得したユーザ識別子がユーザ識別子集合に含まれていない
取得したユーザ識別子をユーザ識別子集合に追加する
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
【００４２】
さらに、所定のストレージにアクセスしたユーザに識別子集合を求めるための擬似コードの一例を、既出の擬似コードをもとに、以下に記す。
所定のファイルのストレージ名をｓに代入
ユーザ識別子集合を空にする
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テーブル４のすべてのレコード
ｒからストレージ名を取得する
ｉｆ  取得したストレージ名がｓに等しい
ｒからユーザ識別子を取得する
ｉｆ  取得したユーザ識別子がユーザ識別子集合に含まれていない
取得したユーザ識別子をユーザ識別子集合に追加する
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
【００４３】
上記擬似コードと式１をもとに、テーブル３及びテーブル４のデータを用いて、各ファイル名のコミュニティ毎のコミュニティ固有度を算出した結果を図１１に、また各ストレージ名のコミュニティ毎のコミュニティ固有度を算出した結果を図１２に、それぞれ示す。例えば、図１１の第１行から“ｈｔｔｐ：／／ｓｒｖ００．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｓｅｃｕｒｅ／ｍａｎｅｇｅｒ／ｄｏｃｓ”というストレージにある“人事評価のコツ”というファイルの、コミュニティ１の固有度は０．２５、コミュニティ２の固有度は０、コミュニティ３の固有度は０．５であることがわかる。
【００４４】
（区間アクセス頻度順位付け処理）
算出した所定のコミュニティの区間アクセス頻度情報に、算出した各ファイル及びストレージのコミュニティの固有度を用いて重み付けをし、各区間におけるアクセス頻度の順位付けを行う。アクセス頻度及び重み付けされたアクセス頻度は、いずれも数値として算出されているので、これらの数値データに対し、例えばクイックソートのような公知のソートアルゴリズムを適用して順位付けを行えばよい。
【００４５】
（アクセス順位出力処理）
算出した所定のコミュニティの順位付けした区間アクセス頻度情報は、例えば図１３に示すＸＭＬ形式に整形して出力される。
【００４６】
［実施形態２］
次の本発明の第２の実施形態として、実施形態１の情報順位付け処理のほかに各種情報の入力処理と検索結果出力処理を含む情報検索処理について説明する。図４は、本実施形態の情報処理装置が実行する情報検索処理の一例を示したフローチャートである。図４の処理例では、実施形態１の情報順位付け処理（ステップＳ３２）の前段階で、コミュニティ情報の入力を受け付けるコミュニティ情報入力処理を実行し（ステップＳ３１）、情報順位付け処理（ステップＳ３２）の後段階で、区間アクセス頻度の順位付け結果を取得し、それらを適切な形式に整形して情報検索結果として出力する検索結果出力処理を実行する（Ｓ３３）。
【００４７】
図５は、本実施形態の情報処理装置が実行する情報検索処理の他の例を示したフローチャートである。図５の処理例では、実施形態１の情報順位付け処理（ステップＳ４３）の前段階で、ユーザ情報の入力を受け付けるユーザ情報入力処理（Ｓ４１）、入力されたユーザ情報からユーザが所属するコミュニティ情報を抽出して取得する所属コミュニティ情報取得処理（Ｓ４２）を実行する。その他の点では、図４の処理と同様である。
【００４８】
図６は、本実施形態の情報処理装置が実行する情報検索処理の他の例を示したフローチャートである。図６の処理例では、ユーザ情報入力処理（Ｓ５２）の前段階で、時間間隔情報を入力する時間間隔入力処理（Ｓ５１）を実行する。そして、情報順位付け処理（Ｓ５４）で入力された時間間隔の区間アクセス頻度を算出し、区間アクセス頻度の順位付けを行う。その他の点では、図５の処理と同様である。
【００４９】
なお、図４から図６に示す情報検索処理では、図１に示すＣＰＵ４がメモリ５に記録された手順に従ってプログラムを実行することにより実現される。
【００５０】
以下、本実施形態における情報検索処理について詳細に説明する。実施形態１と同様に、テーブル１からテーブル４までの情報を用い、識別子５のユーザが２００７年１０月１日付けでマネージャへ昇格し、また同時にグループ５に異動したと想定し、識別子５のユーザが１０月１日に新組織及び新しい役職にとって必要なファイルを検索する動作を例示する。
【００５１】
（ユーザ情報入力処理・時間間隔入力処理）
ユーザ情報を入力することで、入力したユーザ情報からユーザが所属するすべてのコミュニティを抽出し、抽出したすべてのコミュニティについて、ファイルやストレージの順序付けした区間アクセス頻度情報を算出する。また、ユーザ情報を入力した場合の処理に内包されるため動作は例示しないが、コミュニティ情報を指定してもよい。また、時間間隔を入力することで、所望の時間間隔でのファイルやストレージのアクセス頻度情報を算出する。ここでは、ユーザ情報としてユーザのイニシャルを入力して、ユーザが所属するすべてのコミュニティの識別子を抽出する動作を例示する。なお、ユーザのイニシャルは重複がないものとする。
【００５２】
上記動作の擬似コードの一例を、既出の擬似コードをもとに、以下に記す。
ユーザのイニシャルを取得し、ｕｉに代入
ユーザ識別子用変数：ｕに０を代入する
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テーブル１のすべてのレコード
ｒからニックネームを取得する
ｉｆ  取得したニックネームがｕｉに等しい
ｒからユーザ識別子を取得し、ｕに代入する
ｂｒｅａｋ
ｅｎｄ
ｅｎｄ
ｉｆ  ｕが０である
処理をおわる
ｅｎｄ
＃
コミュニティ識別子リストを空にする
ｆｏｒｅａｃｈ  ｒ  ｉｎ  テーブル３のすべてのレコード
ｒからユーザ識別子を取得する
ｉｆ  取得したユーザ識別子がｕに等しい
ｒからコミュニティ識別子を取得し、コミュニティ識別子リストの最後に追加する
ｅｎｄ
ｅｎｄ
【００５３】
例えば、イニシャルとして“ＭＮ”を入力すると、上記擬似コードに従い、コミュニティ識別子リスト：[２，３]を得ることができる。また、図１４にユーザイニシャルと時間間隔をプルダウンメニューから選択することで入力し、所属コミュニティの振る舞いによりユーザにとって必要と判断されるファイルを検索するシステムのインターフェースの一例を示す。
【００５４】
（順位付けされた区間アクセス頻度情報の整形提示）
テーブル１からテーブル4までの情報を用いて、識別子が２と３のコミュニティの順位付けされた区間アクセス頻度情報を算出し、ＸＭＬ形式で出力した結果を図１５と図１６にそれぞれ例示する。なお、図１５及び図１６では、図１７及び図１８に示すコミュニティ固有度、すなわち検索を実行したユーザは含めないコミュニティ固有度を算出したものを利用している。検索を実行したユーザを含めないコミュニティ固有度は、本例のように、ユーザが所属するコミュニティで十分に活動していないような状況の影響を排除する目的に有効であると考える。
【００５５】
図１９及び図２０に、上記出力結果を整形した検索結果の一例を示す。図１９及び図２０により、コミュニティメンバが特にアクセスするファイルがどのようなものかを時間遷移とともに調べることができる。例えば、識別子５のユーザは、グループ５の立場では、βプロジェクトに関するドキュメントがメンバでよく利用されていることがわかるし、また情報は例示していないが、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ／ｐｒｏｄｕｃｔという情報源もメンバが定期的に調査していることなどもわかる。また、管理職という役職の立場では、部下の人事評価のマニュアルの存在がわかったり、管理職用のフォーラムの存在がわかったりする。
【００５６】
なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【００５７】
すなわち、本実施形態における情報処理装置で実行されるプログラムは、先に述べた各処理（所属ユーザ情報取得処理、アクセス情報取得処理、経過日時算出処理、区間アクセス頻度算出処理、区間アクセス頻度順位付け処理等）を実行するモジュール構成となっており、実際のハードウェアを用いて情報順位付け処理、情報検索処理を実現する。すなわち、コンピュータ（ＣＰＵ）が所定の記録媒体からプログラムを読み出して実行することにより、上記各処理が実行される。
【００５８】
本実施形態における情報処理装置で実行されるプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供されるように構成してもよい。また、上記プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供あるいは配布するように構成してもよい。
【００５９】
また、上記プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、不揮発性のメモリカード等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されるように構成してもよい。また、上記プログラムは、ＲＯＭ等にあらかじめ組み込んで提供するように構成してもよい。
【００６０】
この場合、上記記録媒体から読み出された又は通信回線を通じてロードし実行されたプログラムコード自体が前述の実施形態の機能を実現することになる。そして、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成する。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理装置の概略構成を示した図である。
【図２】本発明の実施形態に係る情報順位付け処理の一例を示したフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る情報順位付け処理の一例を示したフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る情報検索処理の一例を示したフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る情報検索処理の一例を示したフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係る情報検索処理の一例を示したフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態におけるユーザ情報データベースのテーブル例を示した図である。
【図８】本発明の実施形態におけるユーザ情報データベースのテーブル例を示した図である。
【図９】本発明の実施形態におけるユーザ情報データベースのテーブル例を示した図である。
【図１０】本発明の実施形態におけるアクセス情報データベースのテーブル例を示した図である。
【図１１】本発明の実施形態におけるコミュニティ固有度算出処理による算出結果を示した図である。
【図１２】本発明の実施形態におけるコミュニティ固有度算出処理による算出結果を示した図である。
【図１３】本発明の実施形態における区間アクセス頻度情報の出力例を示した図である。
【図１４】本発明の実施形態におけるデータ入力インターフェースの一例を示した図である。
【図１５】本発明の実施形態における区間アクセス頻度情報の出力例を示した図である。
【図１６】本発明の実施形態における区間アクセス頻度情報の出力例を示した図である。
【図１７】本発明の実施形態におけるコミュニティ固有度算出処理による算出結果を示した図である。
【図１８】本発明の実施形態におけるコミュニティ固有度算出処理による算出結果を示した図である。
【図１９】本発明の実施形態における検索結果出力インターフェースの一例を示した図である。
【図２０】本発明の実施形態における検索結果出力インターフェースの一例を示した図である。
【符号の説明】
【００６２】
２    キーボード
３    通信Ｉ／Ｏインターフェース
４    ＣＰＵ
５    メモリ
６    ハードディスク
７    ディスプレイ
８    プリンタ
１０    インターネット
１１    ユーザ情報データベース
１２    アクセス情報データベース
【図１】
2010117822.tif 000003
【図２】
2010117822.tif 000004
【図３】
2010117822.tif 000005
【図４】
2010117822.tif 000006
【図５】
2010117822.tif 000007
【図６】
2010117822.tif 000008
【図７】
2010117822.tif 000009
【図８】
2010117822.tif 000010
【図９】
2010117822.tif 000011
【図１０】
2010117822.tif 000012
【図１１】
2010117822.tif 000013
【図１２】
2010117822.tif 000014
【図１３】
2010117822.tif 000015
【図１４】
2010117822.tif 000016
【図１５】
2010117822.tif 000017
【図１６】
2010117822.tif 000018
【図１７】
2010117822.tif 000019
【図１８】
2010117822.tif 000020
【図１９】
2010117822.tif 000021
【図２０】
2010117822.tif 000022