(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたキーワードの属する分野毎の利用者の専門知識の度合いを推定する専門度推定装置であって、
ユーザ識別子、ユーザが過去に検索システム入力した検索キーワード、該検索キーワードの属する分野、該検索キーワードが入力された時間を保持する検索キーワード履歴記憶手段と、
入力されたユーザ識別子、推定対象の分野に基づいて、前記検索キーワード履歴記憶手段を検索して、対応する検索キーワード及び時間を取得する検索手段と、
前記推定対象の分野における前記検索キーワードの珍しさを示す指標を求める指標算出手段と、
全期間における前記検索キーワードの全体平均頻度を求める平均頻度算出手段と、
前記検索手段で検索された前記時間における前記検索キーワードの移動平均頻度を算出する移動平均頻度算出手段と、
前記移動平均頻度が前記全体平均頻度を上回る場合には、前記指標を低く補正した値を、分野及び時間における検索キーワードの珍しさの値とし、上回らない場合は前記指標を分野及び時間における検索キーワードの珍しさの値とする指標補正手段と、
前記検索キーワードの珍しさの値を用いて、当該ユーザの分野に関する知識量推定値を算出する知識量推定手段と、
を有することを特徴とする専門度推定装置。
【請求項２】
前記指標補正手段は、
前記移動平均頻度が前記全体平均頻度を上回る場合には、
前記検索キーワードの珍しさを示す指標に、前記全体平均頻度を前記移動平均頻度で除した値を乗算した値を前記検索キーワードの珍しさの値とする
請求項１記載の専門度推定装置。
【請求項３】
前記検索キーワードの珍しさを示す指標として、
検索キーワードが対象分野に属する全検索キーワード中に出現する頻度の逆数IQF(Inverse Query Frequency)を算出する
請求項１または２記載の専門度推定装置。
【請求項４】
前記知識量推定手段は、
前記知識量推定値を、
前記検索キーワード履歴記憶手段に含まれる、前記ユーザ及び対象分野に関する全検索キーワードの珍しさの値を、該検索キーワード履歴記憶手段に含まれる前記ユーザの分野に関する検索キーワードの総数で除した値とする
請求項１記載の専門度推定装置。
【請求項５】
入力されたキーワードの属する分野毎の利用者の専門知識の度合いを推定する専門度推定方法であって、
検索手段が、入力されたユーザ識別子、推定対象の分野に基づいて、ユーザ識別子、ユーザが過去に検索システム入力した検索キーワード、該検索キーワードの属する分野、該検索キーワードが入力された時間を保持する検索キーワード履歴記憶手段を検索して、対応する検索キーワード及び時間を取得する検索ステップと、
指標算出手段が、前記推定対象の分野における前記検索キーワードの珍しさを示す指標を求める指標算出ステップと、
平均頻度算出手段が、全期間における前記検索キーワードの全体平均頻度を求める平均頻度算出ステップと、
移動平均頻度算出手段が、前記検索ステップで検索された前記時間における前記検索キーワードの移動平均頻度を算出する移動平均頻度算出ステップと、
指標補正手段が、前記移動平均頻度が前記全体平均頻度を上回る場合には、前記指標を低く補正した値を、分野及び時間における検索キーワードの珍しさの値とし、上回らない場合は前記指標を分野及び時間における検索キーワードの珍しさの値とする指標補正ステップと、
知識量推定手段が、前記検索キーワードの珍しさの値を用いて、当該ユーザの分野に関する知識量推定値を算出する知識量推定ステップと、
を行うことを特徴とする専門度推定方法。
【請求項６】
前記指標算出ステップにおいて、
前記検索キーワードの珍しさを示す指標として、
検索キーワードが対象分野に属する全検索キーワード中に出現する頻度の逆数IQF(Inverse Query Frequency)を算出し、
前記指標補正ステップにおいて、
前記移動平均頻度が前記全体平均頻度を上回る場合には、
前記検索キーワードの珍しさを示す指標に、前記全体平均頻度を前記移動平均頻度で除した値を乗算した値を前記検索キーワードの珍しさの値とする
請求項５記載の専門度推定方法。
【請求項７】
前記知識量推定ステップにおいて、
前記知識量推定値を、
前記検索キーワード履歴記憶手段に含まれる、前記ユーザ及び対象分野に関する全検索キーワードの珍しさの値を、該検索キーワード履歴記憶手段に含まれる前記ユーザの分野に関する検索キーワードの総数で除した値とする
請求項５記載の専門度推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の専門度推定装置の各手段として機能させるための専門度推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、専門度推定装置及び方法及びプログラムに係り、特に、利用者が検索キーワードを入力し、キーワードに関連する文書を検索するような文書検索において、キーワードの属する分野ごとの利用者の専門知識の度合いを推定するための専門度推定装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットから得られる情報等、大規模な文書を対象として、キーワードを入力とし、そのキーワードと関連のあるような文書を検索するような文書検索が知られている。
【０００３】
利用者が目的とするような情報をより短い手数で得ることを補助するため、検索キーワードの属する分野に関する専門知識を有する利用者に対しては主題について専門的に書かれている文書を、そうでない利用者については主題に対して専門用語ではなく一般的な言葉で書かれているような文書を提示することが考えられる。
【０００４】
このような技術を実現するためには、まず、利用者が検索キーワードの属する分野についての専門知識をどの程度有しているかを検索装置が把握する必要がある。
【０００５】
このようなキーワードの属する分野の利用者の専門知識の度合いを推定するため、従来、検索キーワードの珍しさ度合いに着目した手法が提案されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】佐藤大祐、安田宜仁、望月崇由、鈴木智也、松浦由美子、片岡良治、「検索システムユーザの分野別の知識推定」, 第２回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, DEIM2010.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の方法では、検索ログ全体の中での検索キーワードの珍しさ度合いによって、その検索キーワードを入力した利用者の専門知識の度合いを推定していた。しかし、検索ログ全体の中にあっては珍しいキーワードであっても、マスコミに取り上げられる等の理由で、一時期は話題になり、多くの人が知ることになるようなキーワードが存在する。このような場合、必ずしも利用者がその分野に関して専門知識を持っていなくても話題になった分野についての、かつては一般的ではなく珍しかった単語を検索キーワードとして入力することがあり得る。このような状況において、検索キーワードの珍しさ度合いのみよる従来法においては、利用者の専門知識の度合いを推定する精度が低くなるという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、一時的に通常状態とは異なる検索キーワードを入力した利用者の専門知識の度合いに影響されない専門度推定装置及び方法及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】
【０００９】
上記の課題を解決するため、本発明は、入力されたキーワードの属する分野毎の利用者の専門知識の度合いを推定する専門度推定装置であって、
ユーザ識別子（u）、ユーザが過去に検索システム入力した検索キーワード(w)、該検索キーワードの属する分野(d)、該検索キーワードが入力された時間(t)を保持する検索キーワード履歴記憶手段と、
入力されたユーザ識別子(u)、推定対象の分野(d)に基づいて、前記検索キーワード履歴記憶手段を検索して、対応する検索キーワード及び時間(t)を取得する検索手段と、
前記推定対象の分野における前記検索キーワードの珍しさを示す指標(iqf(d,w))を求める指標算出手段と、
全期間における前記検索キーワードの全体平均頻度(OA(w))を求める平均頻度算出手段と、
前記検索手段で検索された前記時間(t)における前記検索キーワードの移動平均頻度(MA(w,t))を算出する移動平均頻度算出手段と、
前記移動平均頻度(MA(w,t))が前記全体平均頻度(OA(w))を上回る場合には、前記指標(iqf(d,w))を低く補正した値を、分野ｄ及び時間ｔにおける検索キーワードの珍しさの値(time_adjusted_iqf(d,w,t))とし、上回らない場合は前記指標(iqf(d,w))を分野ｄ及び時間ｔにおける検索キーワードの珍しさの値(time_adjusted_iqf(d,w,t))とする指標補正手段と、
前記検索キーワードの珍しさの値(time_adjusted_iqf(d,w,t))を用いて、当該ユーザの分野に関する知識量推定値(Kud)を算出する知識量推定手段と、を有する。
【００１０】
また、上記の前記指標補正手段は、前記移動平均頻度(MA(w,t))が前記全体平均頻度(OA(w))を上回る場合には、
前記検索キーワードの珍しさを示す指標(iqf(d,w,t))に、前記全体平均頻度(OA(w))を前記移動平均頻度(MA(w,t))で除した値を乗算した値を、前記検索キーワードの珍しさの値とする。
【００１１】
また、前記検索キーワードの珍しさを示す指標として、
検索キーワードが対象分野に属する全検索キーワード中に出現する頻度の逆数IQF(Inverse Query Frequency)を算出する。
【００１２】
また、前記知識量推定手段は、前記知識量推定値を、前記検索キーワード履歴記憶手段に含まれる、前記ユーザ及び対象分野に関する全検索キーワードの珍しさの値を、該検索キーワード履歴記憶手段に含まれる前記ユーザの分野に関する検索キーワードの総数で除した値とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、一時的に話題となったキーワードは、キーワードの長期的な珍しさに大きな影響を与えないという特徴に着目し、検索時の移動平均頻度と全体平均頻度との差分を考慮してバーストに対応し、時間によるクエリの珍しさの変化を補正することにより、一時的に通常状態とは異なる検索キーワードを入力した利用者の専門知識の度合いを推定する精度が低くなることを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施の形態における専門度推定装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における検索キーワード履歴ＤＢの例である。
【図３】本発明の一実施の形態における知識量推定部のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施の形態における移動平均が全体平均を上回る場合の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１６】
図１は、本発明の一実施の形態における専門度推定装置の構成を示す。
【００１７】
同図に示す専門度推定装置１００は、知識量推定部１１０と検索キーワード履歴ＤＢ１２０を有する。
【００１８】
検索キーワード履歴ＤＢ１２０は、ユーザ識別子と、ユーザが過去に検索システムに入力した検索キーワード、入力された検索キーワードの属する分野、及び検索キーワードが入力された時間を保持するハードディスク等の記憶媒体である。検索キーワード履歴ＤＢ１２０の格納例を図２に示す。
【００１９】
知識量推定部１１０の処理を図３のフローに基づいて説明する。
【００２０】
ステップ１０１）  知識量推定部１１０は、ユーザ識別子ｕ、及び知識量を推定する分野ｄを入力として受け取る。
【００２１】
ステップ１０２）  ユーザｕ及び分野ｄをキーとして、検索キーワード履歴ＤＢ１２０から検索キーワードｗ及び時間ｔを取り出す。
【００２２】
ステップ１０３）  次に、従来技術と同様に、ユーザが過去に入力した検索キーワードの珍しさを示す指標であるIQF(Inverse Query Frequency)を算出する。分野ｄにおける検索キーワードｗのIQFを、iqf(d，w)とする。iqf(d,w)を求める方法として、例えば、特開2011-170699号公報に開示されている技術を用いることが可能である。
【００２３】
ステップ１０４）  検索キーワードｗの全期間における全体平均頻度OA(w)を求め、時間ｔにおけるｗの移動平均頻度MA(w，t)を求める。
【００２４】
ステップ１０５）  移動平均頻度MA(w，t)が全体平均頻度OA(w)以下（OA(w)≧MA(w,t)）であればステップ１０６に移行し、そうでなければ（OA(w)＜MA(w,t)）、ステップ１０７に移行する。当該処理は、一時的に話題になったことによって、その一時期においてキーワードｗの珍しさが通常時と変わってしまうことに対して補正を行うか否かを判定するものである。ここで、MA(w,t)は時間ｔにおける検索キーワードｗの移動平均頻度であるが、移動平均の期間は、一時的な頻度の変化を検出できる程度の範囲を予め設定する。図４に示すように、移動平均が全体平均以下の場合（ステップ１０６）と、移動平均が全体平均を上回る場合(ステップ１０７)で処理を分ける。これは、一時的な検索キーワードの入力頻度の上昇には対応する必要があるが、一時的に検索キーワードの入力頻度が低くなることは、クエリの珍しさに影響を与えないため対応する必要がないという考えに基づく。
【００２５】
ステップ１０６）  OA(w)≧MA(w,t)であるとき、分野ｄ及び時間ｔにおける検索キーワードｗの珍しさをtime_adjusted_iqf(d,w,t)を、
time_adjusted_iqf(d,w,t)=iqf(d,w)     
とし、ステップ１０８に移行する。
【００２６】
ステップ１０７）  ステップ１０５において（OA(w)＜MA(w,t)）であるとき、
【００２７】
【数１】
0005583164.tif 000002
とする。上記の式は、
【００２８】
【数２】
0005583164.tif 000003
の意味である。当該処理を行うことにより、一時的な検索キーワードの入力頻度の上昇時に、iqfを小さい値に補正することができる。
【００２９】
ステップ１０８）  ユーザｕの分野ｄに関する知識量推定値Kudを、ステップ１０６，１０７で求められたtime_adjusted_iqf(d,w,t)を用いて以下の式で求める。
【００３０】
【数３】
0005583164.tif 000004
ここで、Nu,dは検索キーワードＤＢ１２０に含まれるユーザｕの分野ｄに関する検索キーワードの総数を表す。また、ｗとｔの添え字ｉは、検索キーワードＤＢ１２０において同一レコードであることを示しており、対象となるユーザuの対象分野ｄに関するレコード全てについて計算する。
【００３１】
上記で求められた知識量推定値Kudを出力する。
【００３２】
上記のように、キーワードwの入力頻度が頻度の移動平均以上である場合に、指標（iqf(d,w)）の補正を行うことにより、一時的に通常状態と異なる頻度でキーワードが入力された場合においても専門知識の度合いの推定精度が低下することがない。
【００３３】
上記の図１に示す専門度推定装置の知識量推定部の動作をプログラムとして構築し、専門度推定装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、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。
【００３４】
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。
【符号の説明】
【００３５】
１００  専門度推定装置
１１０  知識量推定部
１２０  検索キーワード履歴ＤＢ（データベース）
【図１】
0005583164.tif 000005
【図２】
0005583164.tif 000006
【図３】
0005583164.tif 000007
【図４】
0005583164.tif 000008