(57)【要約】【課題】動的に関連性の高い情報を検索することができる関連情報検索装置、関連情報検索方法、およびプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】関連情報検索装置１は、情報入力部（入力部）１１が情報の特徴を示す特徴量を取得し、法則入力部（入力部）１２が情報オブジェクトに関する特徴量に働く法則の演算式を取得する。そして、その取得した法則の演算式に基づき、遷移演算部１３がフィールド内で情報オブジェクトの状態を遷移させる演算を行う。さらに、情報検索部１４は、遷移演算部１３が演算した結果に基づき、フィールド内で特徴量が近い距離の情報オブジェクトの情報を検索し出力する。【選択図】図３
2010277195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された情報の特徴を示す特徴量に基づき、関連する前記情報の検索を行う関連情報検索装置であって、
複数の前記情報を記憶する情報データベース、
前記情報ごとに、その情報それぞれの特徴を示す特徴量を、前記情報の特徴を評価するための特徴項目ごとに、その特徴項目における評価値の集合で示した特徴量データベース、
および、前記情報の特徴量ごとに、その特徴量の特徴項目の評価値に対し適用する法則の演算式を記憶する法則データベース、を格納する記憶部と、
複数の前記情報と、その情報それぞれの前記特徴量と、前記法則の演算式の入力を受け付ける入力部と、
前記特徴量データベースから前記情報それぞれの特徴量を読み出し、この読み出した情報の特徴量に用いられる特徴項目の評価値に対し適用する演算式を、前記法則データベースから読み出し、この読み出した演算式を用いて、前記情報を前記評価値により特徴付けられる情報オブジェクトとしてとらえたときの所定空間における状態遷移の演算処理を行い、その状態遷移の演算結果を、前記記憶部に記憶する遷移演算部と、
前記記憶部に記憶された前記情報それぞれの状態遷移の演算結果に基づき、前記情報それぞれを前記情報オブジェクトとしてとらえたときの前記所定空間内において、検索対象となる前記情報オブジェクトの特徴量と他の情報オブジェクトの特徴量との間の距離を把握し、その把握した距離が互いに近い前記特徴量ほど関連度が高いとして、その距離が近い特徴量を有する情報オブジェクトの前記情報を検索する情報検索部と、
前記検索結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする関連情報検索装置。
【請求項２】
前記法則データベースに記憶される法則が、前記特徴量に示される評価値の積に比例し、前記特徴量間の距離に相関のある力が働くと定義されること
を特徴とする請求項１に記載の関連情報検索装置。
【請求項３】
入力された情報の特徴を示す特徴量に基づき、関連する前記情報の検索を行う関連情報検索装置に用いられる関連情報検索方法であって、
前記関連情報検索装置は、
複数の前記情報を記憶する情報データベース、
前記情報ごとに、その情報それぞれの特徴を示す特徴量を、前記情報の特徴を評価するための特徴項目ごとに、その特徴項目における評価値の集合で示した特徴量データベース、
および、前記情報の特徴量ごとに、その特徴量の特徴項目の評価値に対し適用する法則の演算式を記憶する法則データベース、を格納する記憶部を備え、
複数の前記情報と、その情報それぞれの前記特徴量と、前記法則の演算式の入力を受け付けるステップと、
前記特徴量データベースから前記情報それぞれの特徴量を読み出し、この読み出した情報の特徴量に用いられる特徴項目の評価値に対し適用する演算式を、前記法則データベースから読み出し、この読み出した演算式を用いて、前記情報を前記評価値により特徴付けられる情報オブジェクトとしてとらえたときの所定空間における状態遷移の演算処理を行い、その状態遷移の演算結果を、前記記憶部に記憶するステップと、
前記記憶部に記憶された前記情報それぞれの状態遷移の演算結果に基づき、前記情報それぞれを前記情報オブジェクトとしてとらえたときの前記所定空間内において、検索対象となる前記情報オブジェクトの特徴量と他の情報オブジェクトの特徴量との間の距離を把握し、その把握した距離が互いに近い前記特徴量ほど関連度が高いとして、その距離が近い特徴量を有する情報オブジェクトの前記情報を検索するステップと、
前記検索結果を出力するステップと、
を実行することを特徴とする関連情報検索方法。
【請求項４】
請求項３に記載の関連情報検索方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関連情報検索装置、関連情報検索方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット等の通信ネットワークを介して、大量に情報が記憶されているデータベースの中から、目的とする情報を検索する技術として、さまざまな技術が開発されている。例えば、特許文献１には、指定された検索キーを基にして全文検索を行い、ドキュメントに含まれる関連性の高い情報を見つけ出す技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第６２８５９９９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、全文検索の方法は、検索キーに該当するドキュメントを検索し収集するため、適切な検索キーを指定する必要がある。ところが、情報化社会が進むにつれ、膨大な情報がデータベースに記憶されるようになると、再度検索キーを変えて繰り返し検索を行うこととなる。その結果、全文検索のように、情報が更新されない限り基本的にデータベースに記憶された情報が変化せず、また、検索を行うユーザの特性や特徴（例えば、性別、年齢、趣味等）、検索の目的等によらず検索キーに対する検索結果が同じとなる静的な検索手法では、重要な情報が埋もれて、見つからないという問題がある。例えば、インターネット上に開示された個人的な日記や、個人が開設したサイト等のある特定の人に関心の高い情報は、ユーザ一般には重要な情報とはいえないため、他の大量の情報に埋もれてしまい、見つけ出すのが困難となる。
【０００５】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、情報の特徴を示す特徴量に基づき、動的にその情報と関連性の高い情報を検索する、関連情報検索装置、関連情報検索方法およびプログラム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】
【０００６】
前記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、入力された情報の特徴を示す特徴量に基づき、関連する前記情報の検索を行う関連情報検索装置であって、複数の前記情報を記憶する情報データベース、前記情報ごとに、その情報それぞれの特徴を示す特徴量を、前記情報の特徴を評価するための特徴項目ごとに、その特徴項目における評価値の集合で示した特徴量データベース、および、前記情報の特徴量ごとに、その特徴量の特徴項目の評価値に対し適用する法則の演算式を記憶する法則データベース、を格納する記憶部と、複数の前記情報と、その情報それぞれの前記特徴量と、前記法則の演算式の入力を受け付ける入力部と、前記特徴量データベースから前記情報それぞれの特徴量を読み出し、この読み出した情報の特徴量に用いられる特徴項目の評価値に対し適用する演算式を、前記法則データベースから読み出し、この読み出した演算式を用いて、前記情報を前記評価値により特徴付けられる情報オブジェクトとしてとらえたときの所定空間における状態遷移の演算処理を行い、その状態遷移の演算結果を、前記記憶部に記憶する遷移演算部と、前記記憶部に記憶された前記情報それぞれの状態遷移の演算結果に基づき、前記情報それぞれを前記情報オブジェクトとしてとらえたときの前記所定空間内において、検索対象となる前記情報オブジェクトの特徴量と他の情報オブジェクトの特徴量との間の距離を把握し、その把握した距離が互いに近い前記特徴量ほど関連度が高いとして、その距離が近い特徴量を有する情報オブジェクトの前記情報を検索する情報検索部と、前記検索結果を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項３に記載の発明は、入力された情報の特徴を示す特徴量に基づき、関連する前記情報の検索を行う関連情報検索装置に用いられる関連情報検索方法であって、前記関連情報検索装置は、複数の前記情報を記憶する情報データベース、前記情報ごとに、その情報それぞれの特徴を示す特徴量を、前記情報の特徴を評価するための特徴項目ごとに、その特徴項目における評価値の集合で示した特徴量データベース、および、前記情報の特徴量ごとに、その特徴量の特徴項目の評価値に対し適用する法則の演算式を記憶する法則データベース、を格納する記憶部を備え、複数の前記情報と、その情報それぞれの前記特徴量と、前記法則の演算式の入力を受け付けるステップと、前記特徴量データベースから前記情報それぞれの特徴量を読み出し、この読み出した情報の特徴量に用いられる特徴項目の評価値に対し適用する演算式を、前記法則データベースから読み出し、この読み出した演算式を用いて、前記情報を前記評価値により特徴付けられる情報オブジェクトとしてとらえたときの所定空間における状態遷移の演算処理を行い、その状態遷移の演算結果を、前記記憶部に記憶するステップと、前記記憶部に記憶された前記情報それぞれの状態遷移の演算結果に基づき、前記情報それぞれを前記情報オブジェクトとしてとらえたときの前記所定空間内において、検索対象となる前記情報オブジェクトの特徴量と他の情報オブジェクトの特徴量との間の距離を把握し、その把握した距離が互いに近い前記特徴量ほど関連度が高いとして、その距離が近い特徴量を有する情報オブジェクトの前記情報を検索するステップと、前記検索結果を出力するステップと、を実行することを特徴とする。
【０００８】
このようにすることで、関連情報検索装置は、入力部が、検索対象となる情報の特徴量を取得し、さらに入力部が情報オブジェクトに関する特徴量に働く法則の演算式を取得し、入力部が取得した法則の演算式に基づき、遷移演算部が、前記情報オブジェクトの状態を所定空間内で遷移させる演算を行い、その演算結果を記憶部に記憶する。そして、情報検索部は、記憶部に記憶された情報オブジェクトの演算結果に基づき、所定空間内において、検索対象となる情報オブジェクトの特徴量と他の情報オブジェクトとの間の距離を把握し、その把握した距離が近い特徴量ほど関連度が高いとして、その距離が近い特徴量を有する情報オブジェクトの情報を検索する。そして、出力部がその検索結果を出力する。
【０００９】
よって、情報の特徴を示す特徴量に基づき、動的にその情報と関連性の高い情報を検索する。従って、検索するタイミングごとに、最も関連度が高い情報を新たな情報として検索することができる。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の関連情報検索装置において、前記法則データベースに記憶される法則が、前記特徴量に示される評価値の積に比例し、前記特徴量間の距離に相関のある力が働くと定義されることを特徴とする。
【００１１】
このようにすることで、遷移演算部が法則データベースに記憶された法則を、特徴量に示される評価値の積に比例し、特徴量間の距離に相関（距離に比例、距離の自乗や三乗に反比例等）のある力が働くとものして、情報オブジェクトの遷移を演算することができる。
そして、定義する法則の演算式に比例定数を設け、情報として関連性をもたせたいときは引力を生じさせ、情報として関連性をもたせたくないときは斥力を生じさるように力が働くと設定して、遷移演算部が情報オブジェクトの状態の演算を行うことができる。
例えば、一方の特徴量が正の値の情報であり、他方の特徴量が負の値の情報である場合（特徴量間の関連性が低い場合）でも、比例定数を負の値とすることで、２つの特徴量間に引力を生じさせたり、また、両方の特徴量が正の値の場合（特徴量間の関連性が高い場合）に、比例定数を負の値とすることで、２つの特徴量間に斥力を生じさせるように定義することもできる。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の関連情報検索方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした。
【００１３】
このようなプログラムによれば、請求項３に記載の関連情報検索方法を、一般的なコンピュータに実行させることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、従来の検索エンジンのような静的な検索ではなく、情報の特徴を示す特徴量に基づき、動的にその情報と関連性の高い情報を検索する、関連情報検索装置、関連情報検索方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態に係るフィールドの概念を説明するための図である。
【図２】本実施形態に係る情報オブジェクトの概念を説明するための図である。
【図３】本実施形態に係る関連情報検索装置の構成例を示す機能ブロック図である。
【図４】本実施形態に係る関連情報検索方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本実施形態に係る同じ特徴量同士の相互作用を定める法則の具体例を説明するための図である。
【図６】本実施形態に係る異なる種類の特徴量同士の相互作用を定める法則の具体例を説明するための図である。
【図７】個人プロフィール情報の特徴量の例を示す図である。
【図８】個人プロフィール情報の特徴量の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
まず、本実施形態の内容を概念図を用いて説明する。
前記した課題を解決するため、本実施形態では、各情報についてその特徴量１００（後記する図２参照）を設定する。また、本実施形態において、情報は、単に文書等のドキュメントに限定されず、後記して説明するように、特定の人物同士をマッチングさせる人材マッチングのための個人プロフィール情報や、商品の購買履歴等も含まれる。これらの情報についての特徴量１００は、例えば、情報が文書等のドキュメントであれば、各ドキュメントに設定される検索キーワードが該当し、情報が個人プロフィールであれば、性別、年齢、居住地、職業等が該当し、情報が商品の購買履歴であれば、商品名、価格、製造メーカ、仕様データ等が該当するものである。
【００１８】
そして、本実施形態では、これらの情報を概念上オブジェクトとして捉え、「情報オブジェクト」という概念を導入する。そして、この情報オブジェクトをある法則に支配された空間であるフィールドに入れ、情報オブジェクト同士の相互作用により状態を変化させる演算を行い、検索条件が入力された時点での情報オブジェクト同士の状態（情報オブジェクトの特徴量１００間の距離の近いもの）から、その検索条件として入力された情報に関連性の高い情報を抽出する処理を行う。
【００１９】
ここで、フィールド（空間）とは、力学や電磁気学で支配されるような場であり、設定した特徴量１００の種類ごとに独立した法則を定義することができる。さらに、特徴量１００の種類が異なっていても、互いに干渉する法則も定義することができる。
【００２０】
例えば、特徴量１００の種類ごとに独立した法則を定義する場合に、Ａという特徴量１００は、距離の自乗に反比例する引力が発生し、Ｂという特徴量１００は距離に反比例する斥力が発生し、Ｃという特徴量１００は距離に比例した引力が発生するがある程度距離が近いと距離の自乗に比例した斥力が発生する等を、そのフィールドに応じて設定することができる。
【００２１】
また、特徴量１００の種類が異なるときに互いに干渉する法則を定義する場合に、ＡとＢの特徴量１００は距離の３乗に反比例した斥力が発生し、ＢとＣの特徴量１００は距離の自乗に比例した斥力が発生するが距離がある程度離れると作用力が発生しない等を、そのフィールドに設定することができる。
【００２２】
情報オブジェクトの質量および慣性モーメントについて、すべての情報オブジェクトを同一の質量として扱ってもよいし、情報オブジェクトごとに重要度が異なる場合は、その重要度に応じて質量を変化させてもよい。
また、フィールド内での情報オブジェクトを、すべての特徴量１００が中心に集まっている質点として扱ってもよいし、特徴量１００が中心から離れた場所に存在することとしてもよい。後者の場合、慣性モーメントを定義し、すべての情報が同一の慣性モーメントとして扱ってもよいし、質量と同様に他の手段によりそれぞれの情報に応じて変化させてもよい。
そして、情報オブジェクトをフィールドに入れて演算を行うときに、初期値として、質量、位置、速度、角度、角速度等を与えてもよい。
【００２３】
図１は、本実施形態に係るフィールドの概念を説明するための図である。
本実施形態において、関連情報検索装置１は、図１に示すように、情報オブジェクトの遷移を演算するためのフィールド（空間）を設定する。そしてこのフィールド内の情報オブジェクトの特徴量１００に、相互作用としてどのような力が働くかを定義するとともに、フィールドの広さも定義する。なお、フィールド内で発生する力の定義やフィールドの広さの定義は、時々刻々変化するものであってもよい。
【００２４】
また、フィールドの範囲外に出ようとする情報オブジェクトがあった場合の扱いとして、フィールドの淵に壁があり、ある反射率に基づきその壁から反射をすると定義してもよいし（特徴量１００により異なる反射率を定義してもよい）、他のフィールド（他の計算機等により計算されているフィールド等）に移って行くものと定義してもよい。
【００２５】
このフィールドに、情報オブジェクトを入れていき、互いに相互作用を働かせて移動させる。このようにすることにより、情報オブジェクトを入れるタイミングや初期値等の設定により、その後のフィールド内の状態が異なることになる。従って、ある２つの情報オブジェクトが何も関連性のない情報オブジェクト同士であったとしても、その他の情報オブジェクトとの相互作用によって、フィールド内の状態が変化し、情報を検索する時点ごとに異なる検索結果を得ることができる。
【００２６】
図２は、本実施形態に係る情報オブジェクトの概念を説明するための図である。
情報オブジェクトには、予め特徴量１００（特徴量１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，…）が設定され、また、フィールド内に挿入される際の初期値を設定することができる。例えば、初期値として設定する質量Ｍについては、情報の重要さに応じて設定を変えたり、人物についての情報である場合には、オーソリティーがわかれば、高い値にする等の設定を行うことができる。また、例えば、情報オブジェクトの質量中心から離れた位置に特徴量１００を設定する場合には、主慣性モーメント｛Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３｝を定義する。そして、フィールド内で情報オブジェクトに与えられる初期状態として、位置Ｒと速度ｄＲ／ｄｔ、およびフィールドの基底ベクトルｉと慣性主軸のベクトルｉ情報との関係  ｉ情報＝Ｃ ・ｉ（Ｃはオイラー角やクオータニオン等で表される）およびその角速度としてｄＣ／ｄｔを決定する。
【００２７】
図３は、本実施形態に係る関連情報検索装置１の構成例を示す機能ブロック図である。
図３に示すように、本実施形態に係る関連情報検索装置１は、制御部１０と、通信部２０と、入出力部３０と、メモリ部４０と、記憶部５０とを含んで構成される。
【００２８】
制御部１０は、入力された特徴量１００、初期値等に基づき、フィールド内の情報オブジェクトの状態を遷移させる演算を行い、その演算の結果を、検索条件に基づき出力する。
そして、制御部１０は、情報入力部（入力部）１１と、法則入力部（入力部）１２と、遷移演算部１３と、情報検索部１４とを含んで構成される。なお、この制御部１０の機能は、例えば、関連情報検索装置１の記憶部５０に記憶されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）がメモリ部４０に展開し実行することで実現される。
【００２９】
情報入力部（入力部）１１は、検索対象となる情報や、その情報の特徴量１００、その情報をフィールド内で演算するための初期値等を、通信部２０または入出力部３０を介して取得し、記憶部５０に記憶させる。
【００３０】
法則入力部（入力部）１２は、フィールドに挿入される情報オブジェクトの特徴量１００に基づき、その情報オブジェクト同士に働く力を決定するための法則の演算式を、通信部２０または入出力部３０を介して取得し、記憶部５０に記憶させる。
【００３１】
遷移演算部１３は、記憶部５０から情報オブジェクトの特徴量１００および初期値を取得し、法則入力部１２が取得した法則の演算式に基づいて、情報オブジェクトの状態を変化させる演算を行うとともに、変化した状態の結果を記憶部５０の後記する遷移状態情報データベース（ＤＢ：DataBase）５４に保存する。
【００３２】
情報検索部１４は、通信部２０または入出力部３０を介して、ユーザから検索条件（検索対象となる情報オブジェクトの特徴量１００）を取得し、フィールド内の状態遷移の演算結果に基づき、検索対象となる情報オブジェクトの特徴量１００と他の情報オブジェクトの特徴量１００との間の距離を把握し、その把握した距離が互いに近い特徴量１００ほど関連度が高いとして、その距離が近い特徴量１００を有する情報オブジェクトの情報を検索する。そして、情報検索部１４は、その検索結果を通信部２０または入出力部３０に出力する。
なお、請求項の出力部の機能は、本実施形態においては情報検索部１４が行うものである。
【００３３】
通信部２０は、図示しない通信ネットワークを介して他のデータベース装置やユーザ端末等との情報の送受信を行うためのインタフェースからなる。
【００３４】
入出力部３０は、キーボード等からなり制御部１０の処理に関する指示を与える入力手段と、液晶ディスプレイ等からなる出力手段を有する。
【００３５】
メモリ部４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶手段からなり、制御部１０の制御に必要な情報を一時的に記憶する。また、前記したフィールドはこのメモリ部４０上に設定される。
【００３６】
記憶部５０は、各情報オブジェクトの特徴量１００を、その情報の特徴を評価するための特徴項目ごとに、その特徴項目における評価値の集合で示した情報や、フィールド内に情報オブジェクトを挿入する際の初期値が記憶される特徴量データベース５１と、特徴量１００間の相互作用を定義する法則の演算式が記憶される法則データベース５２と、ドキュメント等の各情報が記憶される情報データベース５３と、フィールド内の情報オブジェクトの遷移状態が記憶される遷移状態情報データベース５４とを含んで構成される。
【００３７】
次に、図３を参照しつつ、図４に沿って、本実施形態に係る関連情報検索方法の処理を説明する。
図４は、本実施形態に係る関連情報検索方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
まず、情報入力部１１は、検索対象となる情報オブジェクトの特徴量１００、その情報オブジェクトをフィールドに挿入する際の初期値等の情報を、通信部２０または入出力部３０を介して取得し、記憶部５０内の特徴量データベース５１に記憶させる（ステップＳ４０１）。また、この情報入力部１１による情報入力処理は、後記する遷移演算部１３による遷移演算処理が行われている間においても、適宜行われるものである。なお、ドキュメント等の情報は、予め記憶部５０内の情報データベース５３に記憶されているものとする。
【００３９】
次に、法則入力部１２は、フィールドに挿入される情報オブジェクトの特徴量１００を相互作用させる力を決定するための法則の演算式を、通信部２０または入出力部３０を介して取得し、記憶部５０内の法則データベース５２に記憶させる（ステップＳ４０２）。
【００４０】
続いて、遷移演算部１３は、記憶部５０内の特徴量データベース５１から情報オブジェクトの特徴量１００およびその初期値を取り出し、さらに法則データベース５２からその情報オブジェクトに関する法則の演算式を取得して、情報オブジェクトの状態を変化させる演算を行う（ステップＳ４０３）。遷移演算部１３は、この演算処理を繰り返し続けることにより、フィールド内の情報オブジェクトの状態を変化させる。そして、遷移演算部１３は、変化した状態の一時刻における結果を記憶部５０内の遷移状態情報データベース５４に保存する。なお、この遷移演算部１３による演算結果の遷移状態情報データベース５４への保存は、所定の間隔で行ってもよいし、情報検索部１４による検索条件の入力がなされたタイミングで行うようにしてもよい。
【００４１】
そして、情報検索部１４は、通信部２０または入出力部３０を介して、ユーザから検索条件（検索対象となる情報オブジェクトの特徴量１００）を取得し、フィールド内の状態遷移の演算結果に基づき、検索対象となる情報オブジェクトの特徴量１００と他の情報オブジェクトの特徴量１００との間の距離を把握し、その把握した距離が互いに近い特徴量１００ほど関連度が高いとして、その距離が近い特徴量１００を有する情報オブジェクトの情報を検索する（ステップＳ４０４）。そして、情報検索部（出力部）１４は、情報データベース５３から検索された情報を取得し、通信部２０または入出力部３０に出力する。
【００４２】
次に、ステップＳ４０２において法則入力部１２が取得し、ステップＳ４０３で遷移演算部１３が行う演算処理に用いられる法則について、具体的に説明する。
図５は、同じ特徴量１００同士の相互作用を定める法則の具体例を説明するための図である。
【００４３】
遷移演算部１３は、例えば以下のような法則に基づいて情報オブジェクトの状態を変化させる。
図５に示すように、同じ種類の特徴量１００（例えば、特徴量１００Ａ１と特徴量１００Ａ２）間に作用する相互作用について、クーロン力のように特徴量１００の積に比例して、距離の自乗に反比例する力Ｆが発生すると定義する。たとえば、特徴量１００Ａに関する力Ｆとしては、
F＝kA（A１・A２）／（R１＋rA１＋R２＋rA２）２
とすることが考えられる。ここでＲは、フィールドの中心から情報オブジェクトの質量中心までの距離、ｒは、情報オブジェクトの質量中心から特徴量１００までの距離である。またkは、特徴量１００に対応した比例定数であり、正の値だと引力、負の値とすると斥力となる。
また、距離に比例または距離に反比例等としてもよい。
F＝kA（A１・A２）・（R１＋rA１＋R２＋rA２）  →  距離に比例    
F＝kA（A１・A２）／（R１＋rA１＋R２＋rA２）  →  距離に反比例
さらに、距離に閾値を設けて、所定の距離を超えた場合に働く力が変化するように定義してもよい。
このような力が、各情報オブジェクトの特徴量１００に働くとして、遷移演算部１３が演算を行う。
【００４４】
図６は、異なる種類の特徴量１００同士の相互作用を定める法則の具体例を説明するための図である。
図６に示すように、異なる種類の特徴量１００間（例えば、特徴量１００Ａ１と特徴量１００Ｃ２等）に作用する相互作用については、例えば以下のように定義する。
特徴量１００Ｂと特徴量１００Ｃには、距離に比例した力
F＝kBC（B１・C２）・（R１＋rB１＋R２＋rC２）＋  kAB（C１・B２）・（R１＋rC１＋R２＋rB２）  
（kBCは特徴量１００Ｂと特徴量１００Ｃに対応した比例係数）
が働き、特徴量１００Ａと特徴量１００Ｃには、距離の三乗に比例した力
F＝kAC（A１・C２）・（R１＋rA１＋R２＋rC２）3＋  kAB（C１・A２）・（R１＋rC１＋R２＋rA２）3
（kACは特徴量１００Ａと特徴量１００Ｃに対応した比例係数）
が働くと定義する。
【００４５】
この異なる種類の特徴量１００間の相互作用については、種類の異なるすべての特徴量１００間で作用する必要はなく、関連度の高いと思われる特徴量１００間において定義すればよい。また、距離に閾値を設けて、所定の距離を超えた場合に働く力が、様々に変化するように定義してもよい。
【００４６】
さらに、特徴量１００間に法則を設定する場合に、フィールド内の空気抵抗のような速度に比例した力が減衰項として働くように設定してもよい。その場合、力FからH・（dR／dt）を減じる。ここでＨは、速度に対する比例定数、dR／dtは位置Rの微分、つまり速度である。
また、速度に比例した力ではなく、速度の自乗に比例や、速度に反比例等と定義してもよい。
速度に比例する減衰項の例として、情報オブジェクト（１）は、  
F＝kA（A１・A２）／（R１＋rA１＋R２＋rA２）2−H１・（dR１／dt）
情報オブジェクト（２）は、
F＝kA（A１・A２）／（R１＋rA１＋R２＋rA２）2−H２・（dR２／dt）
と定義する。
また、速度の自乗に反比例する減衰項の例として、情報オブジェクト（１）は、
F＝kA（A１・A２）／（R１＋rA１＋R２＋rA２）2−H１／（dR１／dt）2
情報オブジェクト（２）は、
F＝kA（A１・A２）／（R１＋rA１＋R２＋rA２）2−H２／（dR２／dt）2
と定義する。なお、H１は、情報オブジェクト（１）に対する減衰定数、H２は、情報オブジェクト（２）に対する減衰定数である。
【００４７】
以上、図５および図６を用いて説明した力のすべてが、各情報オブジェクトの特徴量１００に働くものとして、遷移演算部１３が状態を変化させる演算を行う。
【００４８】
なお、遷移演算部１３の演算処理の結果、フィールドの範囲外に出てしまう情報オブジェクトが存在する場合の扱いとして、制御部１０内に情報削除部を設けてもよい。情報削除部を設けることで、フィールド外に出てしまう情報オブジェクトを削除することができる。また、フィールド内であっても、情報として不要となった情報オブジェクトを、情報削除部が削除することができる。
【００４９】
次に、本実施形態に係る情報検索部１４によって検索される情報の具体例について説明する。
【００５０】
図７，図８は、本実施形態において、人間関係の類似性を検索するために個人プロフィール情報を特徴量１００として数値化した例を示す図である。
図７に示す特徴量１００の前提として、人物は、３８歳の男性であり、以前は神奈川県に在住し現在は東京都に在住していて、出身地は東京都、趣味は野球等、職業は以前はＳＥ（システムエンジニア）で今は研究者である。そして、学歴は大学卒で出身大学はＡ大学である。
また、図８に示す特徴量１００の前提として、人物は、３４歳の女性であり、以前は神奈川県に在住し現在は東京都に在住していて（ただし最近まで神奈川県に在住）、出身地は大阪府、趣味はスキー等、職業は薬剤師である。そして学歴は大学卒で出身はＭ大学である。
【００５１】
上記のような人物のプロフィールにおいて、図７，図８に項目として挙がっている「性別」「年代」「年齢」「居住地」，…，「出身校」が、本実施形態における特徴量１００として設定したものである。そして、その特徴量１００を個々の特徴項目（例えば、「東京」「神奈川」等）ごとに評価値として数値化した上で、フィールドに入力していく。
この特徴量１００の評価値は、例えば、特徴量１００が「居住地」であれば、住んでいた期間等を考慮して、図７の男性の例で示すように、現在住んでいる東京都の評価値を「１」にし、以前住んでいた神奈川県の評価値を「０．４」に設定する。
【００５２】
そして、この男性と女性の個人プロフィール情報を情報オブジェクトとしてフィールドに挿入することで、例えば、同一の特徴量１００である「居住地」において、男性は（東京）「１」（図７参照）、女性は（東京）「０．４」（図８参照）という評価値を基に、遷移演算部１３が、フィールドに設定された法則に基づき、情報オブジェクトの状態を演算する。
【００５３】
例えば、法則データベース５２に、クーロン力のような特徴量の積に比例して距離の自乗に反比例する力が発生する演算式が入力されている場合には、遷移演算部１３は、特徴量１００の評価値同士の積（例えば、男性の東京の評価値「１」と、女性の東京の評価値「０．４」との積）に比例し、特徴量（男性の「居住地」と女性の「居住地」）１００同士の距離の自乗に反比例するとして演算を行う。
なお、図７，図８の特徴量１００の評価値が「０」の項目は、状態の演算に何の影響も及ぼさないとものとなる。
【００５４】
遷移演算部１３は、フィールド内の情報オブジェクトの演算を常に継続しておいて、所定のタイミング、または検索条件が入力されたタイミングで、ある人物の情報オブジェクトの特徴量１００についてフィールド内で距離が近い特徴量１００の情報オブジェクトを選択する。その際、選択する情報オブジェクトは複数であってもよく、その選択した情報オブジェクトに対応する情報（性別，年齢，居住地等）を情報検索部（出力部）１４が出力する。
【００５５】
その他、本関連情報検索装置１に入力する情報オブジェクトの特徴量１００の例として、文書等のドキュメントを情報オブジェクトとした場合には、文書について形態素解析を行った上で、キーワードを設定し、そのキーワードを特徴量１００として評価値を設定する。その際、遷移演算部１３は、フィールド内の演算を常に継続している。そして情報検索部１４は、所定のタイミング、または検索条件が入力されたタイミングで、あるドキュメントの特徴量１００についてフィールド内で距離が近い特徴量１００のドキュメントを選択し出力する。
【００５６】
また、商品の購買履歴を情報オブジェクトとした場合には、その商品の商品名、価格、製造メーカ、仕様データ等を特徴量１００として評価値を設定する。その際、遷移演算部１３は、フィールド内の演算を常に継続している。そして情報検索部１４は、所定のタイミング、または検索条件が入力されたタイミングで、ある商品の特徴量１００についてフィールド内で距離が近い特徴量１００の商品を選択し出力する。このようにすると、例えば、同じような商品の購買履歴を有する購買者の情報を基に、次に購買を勧める商品を情報として出力することができる。
【００５７】
このようにすることで、本実施形態に係る関連情報検索装置１、関連情報検索方法およびプログラムは、従来の検索エンジンのような静的な検索ではなく、情報の特徴を示す特徴量１００に基づき、動的にその情報と関連性の高い情報を検索することができる。
【符号の説明】
【００５８】
１      関連情報検索装置
１０    制御部
１１    情報入力部（入力部）
１２    法則入力部（入力部）
１３    遷移演算部
１４    情報検索部（出力部）
２０    通信部
３０    入出力部
４０    メモリ部
５０    記憶部
５１    特徴量データベース
５２    法則データベース
５３    情報データベース
５４    遷移状態情報データベース
１００  特徴量
【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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