(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象地域の地名とその地域の接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込みステップと、
前記ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた前記対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の前記地名毎に出力する地名利用分析ステップと、
前記地名利用分析ステップで出力される前記ユーザ集合から、任意の２つの地名が表す地域の間の関連度を表す地域間関連度を算出する地域間関連度計算ステップと、
前記ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた前記対象地域の地名とその地域の接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の２つの地名が表す地域間の距離を表す地域間距離を算出する近接性計算ステップと、
前記地域間関連度、及び地域間距離から、各地域の地域関連特性値を算出する地域関連特性値計算ステップと、
前記地域関連特性値を可視化する可視化ステップと
を含むことを特徴とする地名特性判定方法。
【請求項２】
前記近接性計算ステップは、任意の２つの地名が表す地域を結ぶ最短経路上のエッジ数であるグラフ距離を用いて、２つの地域の間の近さを表す地域間距離を算出することを特徴とする請求項１に記載の地名特性判定方法。
【請求項３】
前記地域関連特性値計算ステップは、ある地域に近い順から指定された個数の地域をネットワーク上に配置した細密配置パターンを基準として、実際の地理的分散パターンとの距離差の加重平均を、地域関連特性値として算出することを特徴とする請求項１または２に記載の地名特性判定方法。
【請求項４】
前記地域間関連度計算ステップは、前記地域間関連度を、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いて算出することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の地名特性判定方法。
【請求項５】
対象地域の地名とその地域の接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み部と、
前記ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた前記対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を出力する地名利用分析部と、
前記地名利用分析部から出力される前記ユーザ集合から、任意の２つの地名が表す地域の間の関連度を表す地域間関連度を算出する地域間関連度計算部と、
前記ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた前記対象地域の地名とその地域の接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の２つの地名が表す地域間の距離を表す地域間距離を算出する近接性計算部と、
前記地域間関連度、及び地域間距離から、各地域の地域関連特性値を算出する地域関連特性値計算部と、
前記地域関連特性値計算部によって算出された地域関連特性値を可視化する可視化部と
を備えることを特徴とする地名特性判定装置。
【請求項６】
地名特性判定装置のコンピュータに、
対象地域の地名とその地域の接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み機能、
前記ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた前記対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の前記地名毎に出力する地名利用分析機能、
前記地名利用分析機能で出力される前記地名を用いたユーザ集合から、任意の２つの地名が表す地域の間の関連度を表す地域間関連度を算出する地域間関連度計算機能、
前記ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた前記対象地域の地名とその地域の接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の２つの地名が表す地域間の距離を表す地域間距離を算出する近接性計算機能、
前記地域間関連度、及び地域間距離から、各地域の地域関連特性値を算出する地域関連特性値計算機能、
前記地域関連特性値を可視化する可視化機能
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの情報探索時の利用履歴から抽出した地名間の関連性を求めて、特に関連性が強い地名群を交通ネットワーク上に配置し、その地名分散パターンから地名の特性を判定する地名特性判定方法、地名特性判定装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報探索の利用履歴の分析は、検索語や、検索絞り込み語の提示などによる情報検索の支援（例えば非特許文献１参照）、検索のトレンドや、ニーズの分析（例えば非特許文献２参照）、シソーラスや、固有表現、略語などの辞書の作成（例えば非特許文献３参照）、コミュニティの発見（例えば非特許文献４参照）など、あくまで自然言語処理の範疇内の目的に用いられることが多かった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】川前徳章、青木輝勝、安田浩、検索ログを用いたユーザに適切なキーワード提示による検索支援、電子情報通信学会総合大会、ｐ．５９、電子情報通信学会、２００１．
【非特許文献２】大久保雅且、杉崎正之、井上孝史、田中一男、ＷＷＷ検索ログに基づく情報ニーズの抽出、情報処理学会論文誌、Vol.39、No.7、pp.2250-2258、1998.
【非特許文献３】山口雅史、大島裕明、小山聡、田中克己、サーチエンジンのクエリログを利用した同位語・話題語の発見と可視化、信学技報、Vol.106、No.107、pp.121-126、2006.
【非特許文献４】村田剛、Ｗｅｂ視聴率データからのユーザコミュニティの発見、Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics, Vol. 18, No. 2, pp. 213-222, 2006.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
サーチエンジンのクエリは、潜在的に何らかの地域性や、局所性を持つことが多い。このようなクエリで検索した結果が多すぎる、または複数の地域の検索結果が混在している場合には、さらに地名を追加して検索結果を絞り込むことができる。また、現在は、天気、郵便番号、指定した場所の付近や、サービス（ローカル検索）、映画検索、地図などの地域的な検索を、サーチエンジンが直接サポートするようになってきた。
【０００５】
しかしながら、最初に検索対象地域が明確に決まっていない場合には、複数の地域候補、または、ある程度広い地域から、ユーザ自身が最も適切な地域を指定する地域情報検索を行う必要がある。例えば、会社の歓迎会の場所を探す場合には、会社の周辺や、短時間で行くことができる駅の周辺などの複数の候補地が考えられるが、現在の地域情報検索では、このような場合の支援は、ほとんど行われていない。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、地域情報検索における利用履歴から、地名の特性を分析する地名特性判定方法、地名特性判定装置、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために、本発明は、対象地域の地名とその地域の接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込みステップと、ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の地名毎に出力する地名利用分析ステップと、地名利用分析ステップで出力されるユーザ集合から、任意の２つの地名が表す地域の間の関連度を表す地域間関連度を算出する地域間関連度計算ステップと、ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた対象地域の地名とその地域の接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の２つの地名が表す地域間の距離を表す地域間距離を算出する近接性計算ステップと、地域間関連度、及び地域間距離から、各地域の地域関連特性値を算出する地域関連特性値計算ステップと、地域関連特性値を可視化する可視化ステップとを含むことを特徴とする地名特性判定方法である。
【０００８】
また、本発明は、近接性計算ステップは、任意の２つの地名が表す地域を結ぶ最短経路上のエッジ数であるグラフ距離を用いて、２つの地域の間の近さを表す地域間距離を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、地域関連特性値計算ステップは、ある地域に近い順から指定された個数の地域をネットワーク上に配置した細密配置パターンを基準として、実際の地理的分散パターンとの距離差の加重平均を、地域関連特性値として算出することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、地域間関連度計算ステップは、地域間関連度を、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いて算出することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、対象地域の地名とその地域の接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み部と、ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を出力する地名利用分析部と、地名利用分析部から出力されるユーザ集合から、任意の２つの地名が表す地域の間の関連度を表す地域間関連度を算出する地域間関連度計算部と、ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた対象地域の地名とその地域の接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の２つの地名が表す地域間の距離を表す地域間距離を算出する近接性計算部と、地域間関連度、及び地域間距離から、各地域の地域関連特性値を算出する地域関連特性値計算部と、地域関連特性値計算部によって算出された地域関連特性値を可視化する可視化部とを備えることを特徴とする地名特性判定装置である。
【００１２】
また、本発明は、地名特性判定装置のコンピュータに、対象地域の地名とその地域の接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み機能、ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の地名毎に出力する地名利用分析機能、地名利用分析機能で出力される地名を用いたユーザ集合から、任意の２つの地名が表す地域の間の関連度を表す地域間関連度を算出する地域間関連度計算機能、ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた対象地域の地名とその地域の接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の２つの地名が表す地域間の距離を表す地域間距離を算出する近接性計算機能、地域間関連度、及び地域間距離から、各地域の地域関連特性値を算出する地域関連特性値計算機能、地域関連特性値を可視化する可視化機能を実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、地域情報検索における利用履歴から、地名の特性を分析することができる。これにより、地名間の類似性（関連性）を把握することができ、例えば、地域情報検索において地域選択の支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態による地名特性判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態による地名特性判定装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】関連地名の地理的分散パターンの特徴を定量化する際に平均距離を用いた場合の不具合を説明するための概念図である。
【図４】本実施形態による、可視化部１４の可視化例を示す模式図である。
【図５】本実施形態により地名の関連性の評価を、地図上にプロットした例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
従来の地域情報検索では、関連地域情報を考慮した支援がないことから、ユーザにとって地域が明確に決まっていない場合でも、ユーザ自身が最も適切な地域を指定する必要があった。
【００１６】
本発明は、地名が持つ地域性や局所性に着目し、地名間の類似関係に加えて、類似する地名の空間情報を考慮することで、その地名の特徴を明らかにすべく、ユーザの情報探索時の利用履歴から各地名間の関連度を数値化（具体的には、各地名間のＪａｃｃａｒｄ係数を、地名を使用したユーザ数を基に算出）し、この各地名間の関連度と各地名間のグラフ距離とに基づいて、地名関連特性を数値化することを特徴とする地名特性判定法である。
【００１７】
これにより、地名間の類似性（関連性）を把握することができるため、地域情報検索において地域選択の支援を行うことができるという効果を奏する。
【００１８】
実際の地域情報検索でどのように地名を選んでいるかは、サーチエンジンのクエリログに記録される。各ユーザは、クエリで探索したい範囲を地名で指定する。このため、クエリログから求めた、ユーザが使用した地名の集合は、そのユーザの居住地や、勤務地などの行動範囲や、仕事や、遊びなどの行動目的を反映しており、それらの地名間に何らかの関連が生じるはずである。
【００１９】
但し、地域情報検索では、目的によって地域選択可能性が異なる。地域選択可能性は、ある目的を達成しようとする時に、それが可能な地域がどの程度存在するかという程度である。例えば、コンビニエンスストアや、居酒屋を探すような場合には、広範囲に分散した多数のほとんど同じ内容の店舗の中から選ぶことができ、地域選択可能性が高い。このような場合には、通常、移動コストが小さい現在地から近い店舗を選択する。
【００２０】
しかしながら、モロッコ料理店のように、条件をかなり限定した場合には、条件に適合した店舗が存在する地域が限られ、地域選択可能性が低い。このような場合には、現在地の近くに存在するとは限らないので、交通機関を利用して、その店舗が存在する地域に移動しなければならない。
【００２１】
地域の視点から考えると、住宅地のように地域選択可能性が高い検索対象しか存在しない地域は、訪れるのが近隣の人々に限られる。逆に都心部のように地域選択可能性が低い検索対象が多く存在する地域は、広範囲から多くの人達が訪れるはずである。つまり、地域間の関連性は、前者は近隣の地域との関連性が強く、後者は遠い地域との関連性が強くなると推測できる。
【００２２】
サーチエンジンのクエリログから得られる地名の関連性を分析する際には、このような検索対象の選択可能性が高い場合と低い場合とが混在し、地名の関連性に影響を与えていることを考慮する必要がある。そこで、本発明では、まず、実際にクエリログを分析して得られた地名間の関連性を、鉄道ネットワーク上の近接性と比較することで、関連性の特性を明らかにする。
【００２３】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。本実施形態による、利用履歴を用いたある地名の特性判定処理は、次のような段階の処理で構成される。
（１）ネットワーク構造の読み込み
（２）地名の利用分析
（３）地名間関連度の計算
（４）近接性の計算
（５）地名関連特性値の計算
（６）可視化
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態による地名特性判定装置の構成を示すブロック図である。図１において、ネットワーク構造読み込み部１は、地名とその接続関係とを定義した定義ファイル２を読み込み、対象地域の地名３、及びネットワーク構造９を出力する。本実施形態では、東京都のＪＲ京浜東北線、京葉線、武蔵野線、南武線で囲まれた部分、及びそれに含まれる環状路線内の地域を対象とし、この地域内の駅名を地名として用いている。この理由は、「新宿で待ち合わせ」、「吉祥寺で買物」など、日常生活では、駅名で場所を指定する場合が多いためである。
【００２５】
各駅名とその接続関係とは、「Ａ−Ｂ−Ｃ」のように、駅名Ａ、Ｂ、Ｃをハイフンで接続して表す。異なる駅名を、同じ場所を示す地名として扱う場合には、「Ａ＝Ｂ」のように定義する。この正規化規則は、例えば、「仲御徒町」と「上野広小路」のように、乗り換えが可能な駅や、「霞ヶ関」と「霞ケ関」、「四ッ谷」と「四ツ谷」のように表記に揺れが存在する駅名を１つの駅と見なすために用いる。なお、地図上のある地点を示す単語であれば、駅名とは限らない。例えば、「国会議事堂」や、「東京ドーム」などのランドマークも地名として用いることができる。
【００２６】
正規化後の全地名集合をＶ＝｛ｖ０，…，ｖｍ−１｝、２つの地名間接続の集合をＥ、鉄道路線ネットワークをＧ＝（Ｖ，Ｅ）とする。
【００２７】
地名利用分析部４は、対象地域の地名３がどのように利用されているかを、利用履歴から分析する。本実施形態では、利用履歴として、サーチエンジンのクエリログ５を用いているが、各ユーザに対して使用した地名集合が得られるならば、どのような利用履歴でもかまわない。地名を用いたユーザ集合６をＵ＝｛ｕ０，…，ｕｎ−１｝とすると、まず、ユーザｕｉがクエリに使用した地名集合Ｖｕｉ（０≦ｉ≦ｎ−１）を抽出し、さらに、ある地名ｖｉを使用したユーザ集合Ｕｖｉ（０≦ｉ≦ｍ−１）を抽出する。
【００２８】
地名間関連度計算部７は、地名を用いたユーザ集合６から、２つの地名の間の関連度を計算する。地域情報検索で各ユーザがクエリに使用する地名は、勤務地、遊び場所などのユーザの行動範囲や、仕事、趣味などのユーザの嗜好を反映し、同じ地名を使用するユーザは、行動範囲や、嗜好に関して何らかの類似性があると考えられる。逆に、地名の組に対して、それらを使用したユーザの集合がどの程度類似しているかを分析すれば、地名の間に、どの程度の関連があるかを求めることができる。
【００２９】
そこで、各ユーザが検索に使用した地名集合Ｖの中の任意の２つの地名ｖｉ、ｖｊ（但し、ｉ≠ｊ）の関連度を、地名ｖｉをクエリに使用したユーザ集合Ｕｖｉと、地名ｖｊをクエリに使用したユーザ集合Ｕｖｊを用いて求める。この地名間関連度の計算方法は、いろいろ考えられるが、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いて計算している（参考文献：インターネット＜URL：http://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index＞）。地名ｖｉと地名ｖｊのＪａｃｃａｒｄ係数Ｊ（Ｕｖｉ，Ｕｖｊ）は、次式（１）のように計算する。
【００３０】
【数１】
0005525485.tif 000002
【００３１】
なお、クエリログ５中の地名の出現頻度の代わりに、地名を使用したユーザ数に着目した理由は、少数のユーザだけが特定の地名を頻繁に使うことで生じるバイアスを避けるためである。
【００３２】
地名間関連度計算部７は、地名集合Ｖの全ての２つの地名の組のＪａｃｃａｒｄ係数を事前に計算し、地名間関連度行列８を作成する。この地名間関連度行列８を用いれば、ある地名と関連する地名を実行時に高速に求めることができる。
【００３３】
近接性計算部１０は、ネットワーク構造９から、２つの地名の間の近さを計算する。近接性には、地域間のユークリッド距離や、平均移動時間など、様々な定義が考えられる。本実施形態では、関東における人間の移動は、鉄道路線ネットワークの構造の制約を強く受けるという前提に立ち、地名集合Ｖの中の任意の２つの地名ｖｉ、ｖｊ（但し、ｉ≠ｊ）の近接性を判定するために、かつ、処理の簡略化のために、グラフ距離、つまり地名ｖｉと地名ｖｊとを結ぶ最短経路上のエッジ数を用いている。
【００３４】
近接性計算部１０は、地名集合Ｖの全ての２つの地名の組に対して、予めグラフ距離を計算し、地名間距離行列１１を作成しておく。これを用いれば、到達可能な任意の２つの地名のグラフ距離を高速に判定することができる。
【００３５】
地名関連特性値計算部１２は、地名間関連度行列８、及び地名間距離行列１１から、各地名の地名関連特性値を計算する。関連地名の地理的分散パターンの特徴を定量化する場合に、ある地名と関連する地名との鉄道路線ネットワーク上の平均距離を分析するのは適切ではない。この理由は、関連地名が直線上に一番密に配置された場合（例えば、図３（ａ）を参照）には、５件の地名の距離集合は｛１，１，２，２，３｝となるが、その地名の次数が５の場合（例えば、図３（ｂ）を参照）には、一番密に配置された場合の５件の地名の距離集合は｛１，１，１，１，１｝となるように、平均距離は、ネットワークのトポロジーに大きく影響されるためである。
【００３６】
ネットワークトポロジーの影響を除外するために、ある地名ｖｉにおける細密配置パターンに着目する。細密配置パターンは、鉄道路線ネットワーク上のある地名ｖｉに近い順から指定された個数の地名をネットワーク上に配置したものである。但し、同じ距離の地名が複数存在することもあるので、細密配置パターンは、必ずしも一意ではない。しかし、どの場合であっても、地名ｖｉからの距離集合は常に等しい。
【００３７】
本実施形態では、細密配置パターンを基準として、実際の地理的分散パターンとの距離差の加重平均を計算し、これを地名関連特性値とする。地名ｖｉに対する地名間関連度が上位ｋ個の関連地名を対象とした時の地名関連特性値Ｐ（ｖｉ，ｋ）は、次式（２）、（３）のように計算する。
【００３８】
【数２】
0005525485.tif 000003
【００３９】
【数３】
0005525485.tif 000004
【００４０】
ｄｉｊは、地名ｖｉに関連するＪａｃｃａｒｄ係数の大きな順からｊ＋１番目の地名ｖｊの距離であり、ｄ’ｉｊは、地名ｖｉからのネットワーク距離の小さな順からｊ＋１番目の地名ｖｊの距離である。ｗｊはＪａｃｃａｒｄ係数が大きい地名の特性をより考慮するための重みである。一般に順位が低くなるにつれて距離は大きくなるが、低順位で一気に距離差が増大する場合より、高順位から距離差が大きい場合を高く評価するために重みを用いる。なお、ｄｊは、地名間関連度行列の、ｄ’ｊは、地名間距離行列の地名ｖｉの列をソートすれば、ｊ＋１番目の地名の距離として簡単に得られる。地名関連特性値計算部１２は、計算した結果を、地名関連特性値１３として出力する。
【００４１】
可視化部１４は、地名関連特性値１３の可視化（モニタ出力や、印字出力など）を行う。
【００４２】
図２は、本実施形態による地名特性判定装置の動作を説明するためのフローチャートである。ネットワーク構造読み込み部１は、地名とその接続関係とを定義した定義ファイル２を読み込み、対象地域の地名３、及びネットワーク構造９を出力する（ステップＳ１）。次に、地名利用分析部４は、対象地域の地名３がどのように利用されているかを、サーチエンジンのクエリログ５から分析し、地名を用いたユーザ集合６を出力する（ステップＳ２）。地名間関連度計算部７は、地名を用いたユーザ集合６から、２つの地名の間の関連度を計算し、地名間関連度行列８を出力する（ステップＳ３）。
【００４３】
近接性計算部１０は、ネットワーク構造９から、２つの地名の間の近さを計算し、地名間距離行列１１を出力する（ステップＳ４）。地名関連特性値計算部１２は、地名間関連度行列８と地名間距離行列１１とから、各地名の地名関連特性値を計算し、地名関連特性値１３を出力する（ステップＳ５）。可視化部１４は、地名関連特性値１３を可視化する（ステップＳ６）。
【００４４】
図４は、本実施形態による、可視化部１４の可視化例を示す模式図である。図４には、首都圏における、ＪＲ京浜東北線、京葉線、武蔵野線、南武線で囲まれた部分、及びそれに含まれる環状路線内の地域の地名関連特性値を可視化した例を示している。図４において、各円は、地名を表し、直線は、地名の接続関係を表す。大きな円は、地名関連特性値が２を超えている地名である。
【００４５】
図５（ａ）〜（ｄ）は、本実施形態により地名の関連性の評価を、地図上にプロットした例を示す模式図である。図５（ａ）〜（ｄ）には、例えば、「西荻窪」、「吉祥寺」、「三鷹」、「中野」という地名の場合に、それらと関連する５件の地名をＧｏｏｇｌｅ  Ｍａｐｓ  ＡＰＩ（登録商標）を用いて地図上にプロットした例を示す。ある地名との特に関連性が強い地名を地図上にプロットすれば、この特性は、関連地名の地理的分散パターンの違いとして表れる。図５（ａ）〜（ｄ）に示す、地図上のマーカのうち、中心部が黒点のマーカは、現在注目している場所を示し、中心部が数字の複数のマーカがそれと関連する地名と順位とを表す。
【００４６】
まず、「西荻窪」の場合には、図５（ａ）に示すように、鉄道路線ネットワーク上で近接する地名との関係が強い。しかし、「西荻窪」に隣接する「吉祥寺」の場合には、図５（ｂ）に示すように、逆に離れているが、栄えている地名との関係が強いという、まったく異なる性質を示す。この違いは、「西荻窪」は、近くの狭い範囲から人が訪れるのに対して、「吉祥寺」の場合には、遠くの広い範囲から人が訪れるように、街が人々を惹き付ける力に違いがあることを示し、地域選択可能性が低い検索対象が多く存在することを示している。同時に、関連する地名との地域選択可能性が低い検索対象の種類が似ていることを示しており、関連する地名が単なる近さではなく、その性質の類似性により選択されている。
【００４７】
「三鷹」の場合には、図５（ｃ）に示すように、基本的に「西荻窪」の場合と同様に近接する地名との関係が強いが、鉄道路線ネットワーク上の距離が遠い「調布」との関連も強い。これは、「三鷹」と「調布」との間に居て、どちらも訪問するユーザが多いからだと考えられる。もちろん、今回考慮しなかったバス路線が影響しているとも考えられるが、同様のパターンを示す「武蔵関」の場合には、「保谷」との間のバス路線は存在しない。
【００４８】
また、「中野」の場合には、図５（ｄ）に示すように、「西荻窪」と「吉祥寺」との中間的な地理的分散パターンを示す。
【００４９】
なお、地域情報検索のユーザインタフェースは、情報の地域的関連性は、その間の距離の大きさに反比例し、それが連続的に変化すると仮定して設計されているが、現実には、必ずしもこの仮定は成り立たない。
【００５０】
まず、都市部では、２つの地点の間を直線状に移動することは難しい上に、日常生活では、車、バス、電車などを用いて移動することが多い。例えば、日本の東京、大阪などの都市部では、鉄道網が発達しており、これらの地域の住民は、電車や、地下鉄を使って移動することが多く、この場合、２つの地点間の移動は、鉄道ネットワークのトポロジーの制約を受ける。つまり、地図上で等距離の場所であっても、実際に移動する場合の距離や、移動時間は、異なるので、目的地や、経路の選択の際には、交通ネットワークトポロジーを考慮する必要がある。
【００５１】
次に、各地域は、それぞれ異なる特性を持ち、工業地域・商業地域・住宅地域などの用途の違い、その地域に住む・訪れる年齢層の違い、山の手・下町・寺町・武家町などの社会的特性の違い、空港や、市場などの施設の有無などにより、隣接する地域であっても同じ特性を持つとは限らない。この結果、情報探索の目的によっては、近くの地域よりも、類似した特性の少し離れた地域が適している場合も多い。
【００５２】
つまり、地域情報探索においては、単純な二次元平面上の地理的近接性ではなく、鉄道ネットワークの制約や、地域の特性を考慮して探索地域を選ぶことが重要となり、このために、地理的分散パターンを定量化した値を用いることができる。
【００５３】
上述した実施形態によれば、該当地域に地域選択性が強い検索対象がどの程度存在するかを推測できる。また、地域間の関連性が、単なる距離の近さによるものか、検索対象の類似性によるものかを判定することができる。また、地名関連特性値が高い地名は一般に集客性が高い地域であり、利用履歴からそのような地域を自動的に発見することができる。さらに、地域情報検索のインタフェースで、グラフ距離が近い地名だけでなく，グラフ距離は遠くても地名関連特性値が高い地名を同時に推薦することで、地域情報の探索を効率化できる。
【００５４】
また、上述したネットワーク構造読み込み部１、地名利用分析部４、地名間関連度計算部７、近接性計算部１０、地名関連特性値計算部１２、可視化部１４などにおける処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００５５】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００５６】
１  ネットワーク構造読み込み部
２  定義ファイル
３  地名
４  地名利用分析部
５  クエリログ
６  地名を利用したユーザ集合
７  地名間関連度計算部
８  地名間関連度行列
９  ネットワーク構造
１０  近接性計算部
１１  地名間距離行列
１２  地名関連特性値計算部
１３  地名関連特性値
１４  可視化部
【図１】
0005525485.tif 000005
【図２】
0005525485.tif 000006
【図３】
0005525485.tif 000007
【図４】
0005525485.tif 000008
【図５】
0005525485.tif 000009