(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
独立した複数のデータベースを配下に有して、該データベースの検索要求発行元に対して、検索要求情報に関連する情報を管理するデータベースについての情報を提示する関連情報検索装置であって、
上記データベースを算出対象として、２つのデータベースの間の連想の度合いを定義する連想値を算出する算出手段と、
所定のデータベースへの検索処理時に、上記算出手段の算出した連想値を使って連想先となるデータベースを特定することで、該所定のデータベースに関連する情報を管理するデータベースを特定する特定手段と、
上記特定手段の特定したデータベースの情報を検索要求発行元に提示する提示手段とを備えることを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項２】
請求項１記載の関連情報検索装置において、
上記算出手段は、データベースの検索に用いられるキーワードに基づいて連想値を算出することを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項３】
請求項２記載の関連情報検索装置において、
上記算出手段は、２つのデータベースの一方を連想元とし他方を連想先とする場合に、連想先となるデータベースの検索に用いられるキーワードの数と、２つのデータベースの検索に用いられるキーワードの内の一致するキーワードの数とに基づいて、２つのデータベースの間の連想値を算出することを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項４】
請求項３記載の関連情報検索装置において、
上記算出手段は、上記一致するキーワードの数を求める際に、必須のキーワードと選択のキーワードとの組み合わせに応じて定義される重みを使って、その数を補正することを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の関連情報検索装置において、
検索要求発行元が検索を行っているデータベースとそのデータベースから参照されるデータベースとの間の連想値を学習対象として、検索要求発行元が検索を行っているデータベースからの参照回数が多くなるほど、その学習対象の連想値が大きな値を示すことになるようにと、上記算出手段の算出した連想値を学習する学習手段を備えることを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の関連情報検索装置において、
上記特定手段は、連想の深さに応じた複数の連想ルートを抽出し、データベース間の連想値と、抽出した連想ルートの定義するデータベース間の距離とに基づいて、抽出した連想ルートのそれぞれについて評価値を求め、高い評価値を示す連想ルートを選択することで、連想先となるデータベースを特定することを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項７】
独立した複数のデータベースを配下に有して、該データベースの検索要求発行元に対して、検索要求情報に関連する情報を管理するデータベースについての情報を提示する関連情報検索装置の実現に用いられるプログラムが記録されるプログラム記録媒体であって、
上記データベースを算出対象として、２つのデータベースの間の連想の度合いを定義する連想値を算出する算出処理と、
所定のデータベースへの検索処理時に、上記算出処理の算出した連想値を使って連想先となるデータベースを特定することで、該所定のデータベースに関連する情報を管理するデータベースを特定する特定処理と、
上記特定処理の特定したデータベースの情報を検索要求発行元に提示する提示処理とをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを、
特徴とするプログラム記録媒体。
【請求項８】
独立した複数のデータベースを配下に有して、該データベースの検索要求発行元に対して、検索要求情報に関連する情報を管理するデータベースについての情報を提示する関連情報検索装置であって、
上記データベース間の関連性について記述するツリー構造を有する情報を生成する生成手段と、
所定のデータベースへの検索処理時に、上記生成手段の生成した情報を使って関連性を有するデータベースを特定することで、該所定のデータベースに関連する情報を管理するデータベースを特定する特定手段と、
上記特定手段の特定したデータベースの情報を検索要求発行元に提示する提示手段とを備えることを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項９】
請求項８記載の関連情報検索装置において、
上記生成手段は、第１の記録域と第２の記録域とのツリー構造で構成される情報を生成して、該第１の記録域として、データベースに対応付けて設けられて、データベースの検索に用いられるキーワードのカテゴリについて記録する記録域を生成し、該第２の記録域として、該第１の記録域のツリー構造上位に位置して、自配下の第１及び第２の記録域の記録するキーワードカテゴリを記録する記録域を生成することを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項１０】
請求項９記載の関連情報検索装置において、
上記生成手段は、上記第１の記録域として、データベースの検索シーケンスについても記録する記録域を生成することを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項１１】
請求項９又は１０記載の関連情報検索装置において、
上記特定手段は、上記生成手段の生成した情報のツリー構造を辿ることで、指定されるキーワードカテゴリを持つデータベースを特定することにより、関連する情報を管理するデータベースを特定することを、
特徴とする関連情報検索装置。
【請求項１２】
独立した複数のデータベースを配下に有して、該データベースの検索要求発行元に対して、検索要求情報に関連する情報を管理するデータベースについての情報を提示する関連情報検索装置の実現に用いられるプログラムが記録されるプログラム記録媒体であって、
上記データベース間の関連性について記述するツリー構造を有する情報を生成する生成処理と、
所定のデータベースへの検索処理時に、上記生成処理の生成した情報を使って関連性を有するデータベースを特定することで、該所定のデータベースに関連する情報を管理するデータベースを特定する特定処理と、
上記特定処理の特定したデータベースの情報を検索要求発行元に提示する提示処理とをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを、
特徴とするプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多種多様なデータベースが統合される環境で用いられて、情報検索者に対して、現在検索している情報に関連する情報を管理するデータベースについての情報を提示することで、潜在的に存在する情報検索者の検索要求を満たすことを実現する関連情報検索装置と、その関連情報検索装置の実現に用いられるプログラムが記録されるプログラム記録媒体とに関する。
【０００２】
近年、ネットワークを介して多種多様なデータベースが数多く接続されるようになってきた。更に、個人による情報提供が数多く行われるようになってきた。このような環境下で、従来の検索手法により検索を行っていたのでは、検索効率が著しく低下するのを避けられない。これから、このような環境下で用いる新たな検索手法の構築が叫ばれている。
【０００３】
【従来の技術】
従来の検索システムは、自システムのデータベースに対する検索を前提するものであった。
【０００４】
このような前提の下に、従来の検索システムでは、情報ソース（レコード）を解析することでその関連付けを行い、この関連付けに基づいて、検索要求の情報ソースに関連する情報ソースを検索することで、関連する情報の検索を実現するという構成を採っていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ネットワークに接続されるデータベースを検索対象とするような場合、このような従来の検索システムの手法に従っていると、データベースの数が爆発的に増加することで、情報ソースの関連付けを行うのに必要となる処理時間が膨大なものとなってしまい、実質的に、関連する情報の検索を実現できないという問題点がある。
【０００６】
関連する情報は、その情報が属するデータベースカテゴリ内に閉じている場合が多く、これから、関連する情報の検索を実現できないことで、情報検索者に対して、発見的な関連情報の提示が実現できないという問題点がある。
【０００７】
そして、ネットワークに接続されるデータベースを検索対象とするような場合、関連する情報が大幅に増加し、情報検索者の要求に見合う情報を絞って提示する必要性がでてくることになるが、従来の検索システムでは、このような関連する情報を絞り込むことについて一切考えていなかった。
【０００８】
このときに、関連する情報を個別に提示していくという方法を採ることも考えられるが、この方法を用いると、情報の関係が分かりづらく、その関係を把握しにくいという問題点がでてくることになる。
【０００９】
更に、ネットワークに接続されるデータベースを検索対象とするような場合、従来技術では、それらのデータベースのキーワードに関する２次的な情報を定義しておらず、これから、情報検索者は、関連する情報を検索するデータベースにアクセスするときに、入力しなければならないキーワードを入力しなかったりすることが起こり、これにより、データベースに例外処理を強いることになったり、アクセスコストが増加するという問題点もある。
【００１０】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、多種多様なデータベースが統合される環境で用いられて、情報検索者に対して、現在検索している情報に関連する情報を管理するデータベースについての情報を提示することで、潜在的に存在する情報検索者の検索要求を満たすことを実現する新たな関連情報検索装置の提供と、その関連情報検索装置の実現に用いられるプログラムが記録される新たなプログラム記録媒体の提供とを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
図１に本発明の原理構成を図示する。
図中、１は本発明を具備する関連情報検索装置であって、独立した複数のデータベース２を配下に有して、検索要求を発行するユーザ端末３に対して、検索要求情報に関連する情報を管理するデータベースについての情報を提示するものである。
【００１２】
本発明の関連情報検索装置１は、検索手段１０と、第１の管理手段１１と、第２の管理手段１２と、取得手段１３と、第１の生成手段１４（請求項１に記載する算出手段の機能を持つもの）と、第２の生成手段１５（請求項８に記載する生成手段に相当するもの）と、学習手段１６と、特定手段１７と、提示手段１８とを備える。
【００１３】
この検索手段１０は、ユーザ端末３からの検索要求に応答してデータベース２を検索し、その検索結果をユーザ端末３に返信する。
第１の管理手段１１は、２つのデータベース２の間で定義される連想値（２つのデータベース２の間の連想の度合いを定義するもの）に従ってデータベース２間の関連性を記述する連想モデルを管理する。第２の管理手段１２は、ツリー構造に従ってデータベース２間の関連性を記述するデータベースモデルを管理する。
【００１４】
取得手段１３は、データベース２の能力情報を取得するものであり、データベース２のカテゴリや、データベース２の検索に用いられるキーワードのカテゴリなどの情報を取得する。
【００１５】
第１の生成手段１４は、取得手段１３の取得するデータベース２の検索に用いられるキーワードから、２つのデータベース２の間で定義される連想値を算出することで連想モデルを生成して、それを第１の管理手段１１に登録する。第２の生成手段１５は、取得手段１３の取得するデータベース２のキーワードから、データベース間の関連性について記述するツリー構造を有する情報として構成されるデータベースモデルを生成して、それを第２の管理手段１２に登録する。
【００１６】
学習手段１６は、検索要求発行元が検索を行っているデータベースとそのデータベースから参照されるデータベースとの間の連想値を学習対象として、検索要求発行元が検索を行っているデータベースからの参照回数が多くなるほど、その学習対象の連想値が大きな値を示すことになるようにと、第１の管理手段１１の管理する連想モデルの持つ連想値を学習する。
【００１７】
特定手段１７は、所定のデータベース２への検索処理時に、管１の管理手段１１の管理する連想モデルに従って、そのデータベース２に関連する情報を管理するデータベース２を特定したり、第２の管理手段１２の管理するデータベースモデルに従って、そのデータベース２に関連する情報を管理するデータベース２を特定する。提示手段１８は、特定手段１７の特定するデータベース情報をユーザ端末３に提示する。
【００１８】
ここで、本発明の関連情報検索装置１の持つ機能は具体的にはプログラムで実現されるものであり、このプログラムは、フロッピィディスクなどに記録されたり、サーバなどのディスクなどに記録され、それらから関連情報検索装置１にインストールされてメモリ上で動作することで、本発明を実現することになる。
【００１９】
このように構成される本発明の関連情報検索装置１では、第１の生成手段１４は、取得手段１３により取得されるデータベース２の検索に用いられるキーワードを使い、例えば、２つのデータベース２の一方を連想元とし他方を連想先とする場合に、連想先となるデータベース２の検索に用いられるキーワードの数と、２つのデータベース２の検索に用いられるキーワードの内の一致するキーワードの数とに基づいて、２つのデータベース２の間の連想の度合いを定義する連想値を算出することで、２つのデータベース２の間の関連性を記述する連想モデルを生成して、それを第１の管理手段１１に登録する。このとき、第１の生成手段１４は、一致するキーワードの数を求める際に、必須のキーワードと選択のキーワードとの組み合わせに応じて定義される重みを使って、その数を補正することがある。
【００２０】
このようにして生成される連想モデルは、関連性が強くなるに応じて値の大きくなる連想値を持つことで、２つのデータベース２の間の関連性を記述することになる。
【００２１】
この第１の管理手段１１の管理する連想モデルを受けて、検索手段１０が特定のデータベース２を検索しているときに、特定手段１７は、連想モデルに従って、そのデータベース２に関連する情報を管理するデータベース２を特定する。
【００２２】
例えば、そのデータベース２を起点とする連想の深さ（ユーザ端末３から指定されることもある）に応じた複数の連想ルートを抽出し、データベース２間の連想値と、抽出した連想ルートの定義するデータベース２間の距離とに基づいて、抽出した連想ルートのそれぞれについて評価値を求めて、最も高い評価値を示す連想ルートや、上位の評価値を示す複数の連想ルートを選択することで、そのデータベース２に関連する情報を管理するデータベース２を特定する。
【００２３】
この特定結果を受けて、提示手段１８は、特定手段１７により特定されたデータベース情報をユーザ端末３に提示する。これにより、情報検索者は、多種多様なデータベース２の中から自分の必要とする情報を簡単に参照することができるようになる。
【００２４】
また、このように構成される本発明の関連情報検索装置１では、第２の生成手段１５は、取得手段１３により取得されるデータベース２の検索に用いられるキーワードを使い、例えば、第１の記録域と第２の記録域とのツリー構造で構成される情報を生成して、その第１の記録域として、データベース２に対応付けて設けられて、データベース２の検索に用いられるキーワードのカテゴリについて記録する記録域を生成し、その第２の記録域として、第１の記録域のツリー構造上位に位置して、自配下の第１及び第２の記録域の記録するキーワードカテゴリを記録する記録域を生成することで、ツリー構造で構成されるデータベースモデルを生成して、それを第２の管理手段１２に登録する。
【００２５】
このようにして生成されるデータベースモデルは、同一のキーワードを持つデータベース２がどれとどれとであるのか示すことで、データベース２間の関連性を記述することになる。
【００２６】
この第２の管理手段１２の管理するデータベースモデルを受けて、検索手段１０が特定のデータベース２を検索しているときに、特定手段１７は、データベースモデルに従って、そのデータベース２に関連する情報を管理するデータベース２を特定する。例えば、データベースモデルのツリー構造を辿ることで、指定されるキーワードカテゴリを持つデータベースを特定することにより、関連する情報を管理するデータベースを特定する。
【００２７】
この特定結果を受けて、提示手段１８は、特定手段１７により特定されたデータベース情報をユーザ端末３に提示する。これにより、情報検索者は、多種多様なデータベース２の中から自分の必要とする情報を簡単に参照することができるようになる。
【００２８】
このように、本発明の関連情報検索装置１によれば、多種多様なデータベース２が統合される環境において、情報検索者に対して、現在検索している情報に関連する情報を簡単に提供できるようになるとともに、絞り込みをかけた整理した形で提供できるようになる。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
図２に、本発明の適用されるデータベース検索システムのシステム構成の一例を図示する。
【００３０】
この図に示すデータベース検索システムは、ネットワーク２０を介して、本発明の関連情報検索装置１と、複数のデータベース２（実際の情報ソースを情報ドメイン毎に管理している）と、複数のユーザ端末３とが接続されることで構成されている。
【００３１】
本発明の関連情報検索装置１は、ネットワーク２０を介して接続される多種多様なデータベース２に対する検索処理を仲介することで、ユーザ端末３に対して、あたかも１つの仮想的なデータベースの検索を実行しているように見せる処理を実行するとともに、そのときに、ユーザ端末３に対して、関連する情報の検索を支援する処理を実行するものである。
【００３２】
図３に、本発明の関連情報検索装置１の一実施例を図示する。
この実施例に従う本発明の関連情報検索装置１は、ユーザインタフェース３０と、情報検索エンジン３１と、ＶＫＢ（仮想知識ベース）エンジン３２と、ＶＫＢ３３と、正規化辞書３４と、嗜好解析機構３５とを備えている。
【００３３】
このユーザインタフェース３０は、ユーザ端末３との間のインタフェース処理を実行するものであって、情報検索者からの検索要求を受け付けたり、情報検索者に対して検索結果を表示するなどの処理を行う。
【００３４】
情報検索エンジン３１は、フロッピィディスクやサーバなどからインストールされるプログラムで構成され、情報検索者からの検索要求に基づきデータベース２を検索したり、ＶＫＢエンジン３２に対して、関連情報の取得要求を発行したり、データベース２の検索シーケンスの取得要求を発行する。
【００３５】
ユーザインタフェース３０と情報検索エンジン３１との間では、検索要求メッセージや検索結果メッセージなどがやり取りされることになる。
ＶＫＢエンジン３２は、フロッピィディスクやサーバなどからインストールされるプログラムで構成され、情報検索エンジン３１の発行する関連情報の取得要求やデータベース２の検索シーケンスの取得要求を受けて、ＶＫＢ３３を参照することで、取得要求のある関連情報を管理するデータベース２についての情報を取得したり、取得要求のあるデータベース２の検索シーケンスを取得する。
【００３６】
情報検索エンジン３１とＶＫＢエンジン３２との間では、関連する情報の要求／結果のメッセージや、検索シーケンスの要求／結果のメッセージなどがやり取りされることになる。
【００３７】
ＶＫＢ３３は、後述するように、データベース２群内の全ての情報ドメインの関係をデータベースモデルとして管理するとともに、各情報ドメイン間の関連を連想辞書として管理する。このデータベースモデルや連想辞書は、ＶＫＢエンジン３２が構築することになる。ＶＫＢエンジン３２からＶＫＢ３３には、データベースモデルや連想辞書の運用・管理メッセージが送られる。
【００３８】
正規化辞書３４は、検索キーワードの用語を正規化することで生成される検索キーワードドメインの生成用に用意される用語変換用辞書である。例えば、「会社名」と「企業名」という用語が使用されている場合に、それをどちらかに統一するために用意される。ＶＫＢエンジン３２から正規化辞書３４には、検索キーワードに対応する正規化された検索キーワードドメインを検索するための要求メッセージが送られる。
【００３９】
嗜好解析機構３５は、フロッピィディスクやサーバなどからインストールされるプログラムで構成され、情報検索者の選択する連想情報からＶＫＢ３３の管理する連想辞書を学習する。嗜好解析機構３５からＶＫＢ３３には、連想辞書の変更メッセージが送られる。
【００４０】
なお、以下の説明にあたって、説明の便宜上、検索キーワードと検索キーワードドメイン（検索キーワードの正規化されたもの）とを区別せずに、検索キーワードと称することにする。以下の説明では省略してあるが、必要に応じて、正規化辞書３４を使って、検索キーワードの用語を正規化する処理が行われることになる。
【００４１】
図４に、ＶＫＢ３３の一実施例を図示する。
この図に示すように、ＶＫＢ３３は、ユーザに対して関連する情報を提示する処理を実現するために、データベースモデル３３０と、連想辞書３３１とを展開する。
【００４２】
ＶＫＢ３３に展開されるデータベースモデル３３０は、検索対象となるデータベース２群内の全ての情報ドメインの関係を管理するものであり、図５に示すように、情報ドメインに対応付けて設けられて、情報ドメインの用いる検索キーワードのカテゴリを管理するドメイン管理体３３００と、ドメイン管理体３３００のツリー構造上位に位置して、自配下の管理体（ドメイン管理体３３００や別のカテゴリ管理体３３０１）の管理する検索キーワードカテゴリを管理するカテゴリ管理体３３０１とのツリー構造で構成されている。
【００４３】
ここで、このツリー構造を持つデータベースモデル３３０は、具体的には、
0003648051.tif 000002
というデータ構造で表現されることになる。
【００４４】
更に、このデータベースモデル３３０は、各ドメイン管理体３３００に対応付けて、それと対となる情報ドメインの検索に必要となる
0003648051.tif 000003
で定義される検索シーケンスを管理する。
【００４５】
この検索シーケンスは、後述するように、データベース２（情報ドメイン）からの宣伝情報により入手することになる。この検索シーケンスを入手すると、データベース２（情報ドメイン）の検索キーワードのカテゴリについても知ることができることになる。
【００４６】
ここで、検索シーケンスで定義する必須の検索キーワードとは、情報ドメインの検索に絶対に必要となる検索キーワードで、１つでも指定されれば情報ドメインを検索できる検索キーワードを言う。また、選択の検索キーワードとは、必須の検索キーワード以外で指定される情報を指定するもので、指定しなくても情報ドメインを検索できる検索キーワードを言う。
【００４７】
データベースモデル３００について具体的に説明するならば、例えば、「Ｘデータベースサービス会社」が、会社名を必須の検索キーワードとする財務情報を管理する情報ドメインと、人名を必須の検索キーワードとし、会社名を選択の検索キーワードとする役員情報を管理する情報ドメインと、住所を必須の検索キーワードとする地図情報を管理する情報ドメインとをサービス対象とする場合の例で説明するならば、図６に示すようなデータベースモデル３３０が用意されることになる。
【００４８】
すなわち、財務情報を管理する情報ドメインに対応付けて設けられて、「会社名」という検索キーワードカテゴリと、「財務情報([会社名][必須][実データ][ＮＵＬＬ])」という検索シーケンスとを管理するドメイン管理体３３００ａと、役員情報を管理する情報ドメインに対応付けて設けられて、「会社名」・「人名」という検索キーワードカテゴリと、「役員情報([会社名][選択][実データ][＆／][人名][必須][実データ])」という検索シーケンスとを管理するドメイン管理体３３００ｂと、地図情報を管理する情報ドメインに対応付けて設けられて、「住所」という検索キーワードカテゴリと、「地図情報([住所][必須][実データ][ＮＵＬＬ])」という検索シーケンスとを管理するドメイン管理体３３００ｃと、ドメイン管理体３３００ａ及びドメイン管理体３３００ｂのツリー構造上位に位置して、「会社名」・「人名」という検索キーワードカテゴリを管理するカテゴリ管理体３３０１ａと、カテゴリ管理体３３０１ａ及びドメイン管理体３３００ｃのツリー構造上位に位置して、「会社名」・「人名」・「住所」という検索キーワードカテゴリを管理するカテゴリ管理体３３０１ｂとで構成されるデータベースモデル３３０が用意されることになる。
【００４９】
なお、この図６に示すデータベースモデル３３０は、
0003648051.tif 000004
という記述形式に従って、
0003648051.tif 000005
と表されるものである。
【００５０】
一方、ＶＫＢ３３に展開される連想辞書３３１は、図４に示すように、情報ドメインと情報ドメインとの間に割り付けられる連想値に従って、各情報ドメイン間の関連を管理するものである。この連想値は、方向性を有しており、情報ドメインの検索キーワードから算出されることになる。
【００５１】
次に、この連想値の導出方法について説明する。
情報ドメイン間に割り付けられる連想値は、情報ドメインの必須の検索キーワードが複数あるときには、それを１つと数えつつ、情報ドメインの選択の検索キーワードを考慮しながら、例えば、連想元と連想先の情報ドメインの検索キーワードの一致数ｎと、連想先の情報ドメインの検索キーワードの数Ｎとから、「連想値＝ｎ／Ｎ」の算出値に従って算出する。
【００５２】
すなわち、図７に示すように、情報ドメイン１が（Ａ，Ｂ，Ｃ）という検索キーワードを持ち、情報ドメイン２が（Ａ，Ｂ）という検索キーワードを持つときに、情報ドメイン１が連想元となり、情報ドメイン２が連想先となる場合には、「ｎ＝２，Ｎ＝２」に従って“１”という連想値を算出する。また、情報ドメイン２が連想元となり、情報ドメイン１が連想先となる場合には、「ｎ＝２，Ｎ＝３」に従って“２／３”という連想値を算出するのである。
【００５３】
この導出方法により算出される連想値は、一致する検索キーワードの個数が多い程大きな値を示すことになるとともに、連想先の検索キーワードの個数が少ない程大きな値を示すことになる。
【００５４】
この連想値の導出方法では、一致する検索キーワードについて、必須の検索キーワードと選択のキーワードとで重みを考慮しないという方法を採ったが、これらを考慮して連想値を算出する方法を採ることも可能である。
【００５５】
例えば、図８に示すように、一致する検索キーワードが、連想元で必須で連想先でも必須であるときには“α”という重みを設定し、連想元で必須で連想先では選択であるときには“β”という重みを設定し、連想元で選択で連想先では必須であるときには“γ”という重みを設定し、連想元で選択で連想先でも選択であるときには“δ”という重みを設定する。
【００５６】
そして、図９に示すように、情報ドメイン１が必須の検索キーワードＡと選択の検索キーワードＢ，Ｃを持ち、情報ドメイン２が必須の検索キーワードＤと選択の検索キーワードＡ，Ｂを持つときに、情報ドメイン１が連想元となり、情報ドメイン２が連想先となる場合には、「ｎ＝２，Ｎ＝３」と、一致する検索キーワードＡの重み“β”と、一致する検索キーワードＢの重み“δ”とにより、「β／３＋δ／３」という連想値を算出する。また、情報ドメイン２が連想元となり、情報ドメイン１が連想先となる場合には、「ｎ＝２，Ｎ＝３」と、一致する検索キーワードＡの重み“γ”と、一致する検索キーワードＢの重み“δ”とにより、「γ／３＋δ／３」という連想値を算出するのである。
【００５７】
すなわち、この連想値の導出方法では、必須の検索キーワードが複数あるときには、それを１つと数えつつ、連想元と連想先で一致する検索キーワードについて、
連想度＝Σ（重み／連想先の検索キーワード数）
という算出式に従って連想値を算出することになる。
【００５８】
連想値は、後述するようにＶＫＢエンジン３２により算出されることになるが、後述するように、嗜好解析機構３５は、ユーザ（情報検索者）の選択する連想先の情報ドメインに従って、この連想値をＶＫＢエンジン３２の算出するものから変更していくことで、ユーザの嗜好に合ったものに学習する処理を行う。
【００５９】
図１０に従ってこの学習処理を説明するならば、嗜好解析機構３５の嗜好解析エンジン３５０は、例えば、ユーザが情報ドメイン１を検索しているときに、情報ドメイン２を参照することを検出すると、「情報ドメイン１（連想元）→情報ドメイン２（連想先）」の参照回数をカウントアップすることでその参照回数Ｍを更新する。
【００６０】
そして、この参照回数Ｍを使い、ＶＫＢエンジン３２により算出された「情報ドメイン１（連想元）→情報ドメイン２（連想先）」の連想値Ｘを、例えば、
新たな連想値＝log2Ｍ・Ｘ
但し、この式を用いるときには、Ｍの初期値は“２”とする
という算出式に従って変更することで、ユーザが参照すればする程大きなものとなるように学習するのである。
【００６１】
このとき更新される参照回数Ｍは、個人別嗜好補正値データファイル３５１やマス嗜好補正値データファイル３５２に格納されることになる。ここで、個人別嗜好補正値データファイル３５１は、ユーザ毎の連想値を算出する場合に用いられて、ユーザ毎の参照回数を管理する。一方、嗜好補正値データファイル３５２は、ユーザを区別しない連想値を算出する場合に用いられて、全ユーザの参照回数を管理する。
【００６２】
次に、図１１ないし図１３に示す処理フローに従って、連想辞書３３１を用いるときの本発明の処理について説明する。
ここで、図１１は、ＶＫＢエンジン３２が連想辞書３３１を構築するときに実行する処理フローであり、図１２は、嗜好解析エンジン３５０が連想辞書３３１の連想値をユーザの嗜好に合ったものに学習するときに実行する処理フローであり、図１３は、ＶＫＢエンジン３２が連想辞書３３１を使って関連情報を提供するときに実行する処理フローである。
【００６３】
ＶＫＢエンジン３２は、連想辞書３３１の構築要求が発行されると、図１１の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、変数ｉ及び変数ｋに初期値“１”をセットする。続いて、ステップ２で、ＶＫＢ３３の管理するデータベースモデル３３０にアクセスすることで、変数ｉの指すｉ番目の情報ドメインの検索キーワードと、変数ｉ及び変数ｋの指す（ｉ＋ｋ）番目の情報ドメインの検索キーワードとを比較し、続くステップ３で、両者の検索キーワードに一致するものがあるのか否かを判断する。
【００６４】
このステップ３で両者の検索キーワードに一致するものがあることを判断するときには、ステップ４に進んで、ｉ番目の情報ドメインを連想元として設定し、（ｉ＋ｋ）番目の情報ドメインを連想先として設定して、連想元と連想先の情報ドメインで一致する検索キーワードの属性（必須／選択）と、連想先の情報ドメインの検索キーワードの数とから、図８で説明した必須と選択の検索キーワードの組み合わせで定義される重みを使い、
連想度＝Σ（重み／連想先の検索キーワード数）
の算出式に従って連想度を算出して連想辞書３３１に登録する。
【００６５】
すなわち、図７で説明したように、例えば、情報ドメイン１が必須の検索キーワードＡと選択の検索キーワードＢ，Ｃを持ち、情報ドメイン２が必須の検索キーワードＤと選択の検索キーワードＡ，Ｂを持つときに、情報ドメイン１が連想元となり、情報ドメイン２が連想先となる場合には、「ｎ＝２，Ｎ＝３」と、一致する検索キーワードＡの重み“β”と、一致する検索キーワードＢの重み“δ”とにより、「β／３＋δ／３」という連想値を算出して連想辞書３３１に登録するのである。
【００６６】
続いて、ステップ５で、（ｉ＋ｋ）番目の情報ドメインを連想元として設定し、ｉ番目の情報ドメインを連想先として設定して、連想元と連想先の情報ドメインで一致する検索キーワードの属性（必須／選択）と、連想先の情報ドメインの検索キーワードの数とから、図８で説明した必須と選択の検索キーワードの組み合わせで定義される重みを使い、
連想度＝Σ（重み／連想先の検索キーワード数）
の算出式に従って連想度を算出して連想辞書３３１に登録する。
【００６７】
すなわち、図７で説明したように、例えば、情報ドメイン１が必須の検索キーワードＡと選択の検索キーワードＢ，Ｃを持ち、情報ドメイン２が必須の検索キーワードＤと選択の検索キーワードＡ，Ｂを持つときに、情報ドメイン２が連想元となり、情報ドメイン１が連想先となる場合には、「ｎ＝２，Ｎ＝３」と、一致する検索キーワードＡの重み“γ”と、一致する検索キーワードＢの重み“δ”とにより、「γ／３＋δ／３」という連想値を算出して連想辞書３３１に登録するのである。
【００６８】
続いて、ステップ６で、変数ｋの値を１つインクリメントし、続くステップ７で、変数ｋの値が情報ドメインの総数を超えたのか否かを判断して、超えていないことを判断するときには、ステップ２に戻っていく。
【００６９】
一方、ステップ３で、両者の検索キーワードに一致するものがないことを判断するときには、直ちにステップ６に進んで、変数ｋの値を１つインクリメントし、続くステップ７で、変数ｋの値が情報ドメインの総数を超えたのか否かを判断して、超えていないことを判断するときには、ステップ２に戻っていく。
【００７０】
このステップ７で、変数ｋの値が情報ドメインの総数を超えたことを判断するときには、ステップ８に進んで、変数ｉの値を１つインクリメントし、続くステップ９で、変数ｉの値が情報ドメインの総数を超えたのか否かを判断して、超えていないことを判断するときには、続くステップ１０で、変数ｋに初期値“１”をセットしてからステップ２に戻り、超えたことを判断するときには、処理を終了する。
【００７１】
このようにして、ＶＫＢエンジン３２は、例えば、必須と選択の検索キーワードの組み合わせに対して図１４に示すような重みが設定されているときに、図１５に示すように、企業情報を管理する情報ドメイン１と、信用情報を管理する情報ドメイン２と、財務情報を管理する情報ドメイン３と、経営者情報を管理する情報ドメイン４とが、
情報ドメイン１のキーワード：企業名（必須），代表電話番号（必須）
情報ドメイン２のキーワード：企業名（必須），更新日（選択）
情報ドメイン３のキーワード：企業名（必須），代表電話番号（必須）
情報ドメイン４のキーワード：代表者名（必須），企業名（必須），
代表電話番号（必須）
という検索キーワードを持つときには、
情報ドメイン１→情報ドメイン２    連想値＝２
情報ドメイン２→情報ドメイン１    連想値＝４
情報ドメイン１→情報ドメイン３    連想値＝４
情報ドメイン３→情報ドメイン１    連想値＝４
情報ドメイン１→情報ドメイン４    連想値＝４
情報ドメイン４→情報ドメイン１    連想値＝４
情報ドメイン２→情報ドメイン３    連想値＝４
情報ドメイン３→情報ドメイン２    連想値＝２
情報ドメイン２→情報ドメイン４    連想値＝４
情報ドメイン４→情報ドメイン２    連想値＝２
情報ドメイン３→情報ドメイン４    連想値＝４
情報ドメイン４→情報ドメイン３    連想値＝４
但し、左側が連想元、右側が連想先
という連想値を算出することで、連想辞書３３１を構築するのである。
【００７２】
この連想値の算出処理について説明するならば、上述したように、必須の検索キーワードについては、１つでも指定されれば情報ドメインを検索できることから、情報ドメインの必須の検索キーワードが複数あるときには、それを１つと数えることになる。従って、情報ドメイン１，３，４の検索キーワード数は“１”となり、情報ドメイン２の検索キーワード数は“２”となる。これから、例えば、「情報ドメイン１→情報ドメイン２」の連想値は、必須の検索キーワードに一致するものがあることにより「４／２＝２」と求まり、「情報ドメイン２→情報ドメイン１」の連想値は、必須の検索キーワードに一致するものがあることにより「４／１＝４」と求まるのである。
【００７３】
上述したように、嗜好解析エンジン３５０は、このようにして構築される連想辞書３３１の連想値をユーザの嗜好に合ったものに学習する処理を行う。
すなわち、嗜好解析エンジン３５０は、ユーザが連想先を選択する（「財務情報」を検索しているときに、「信用情報」を参照するといったような選択をする）と、図１２の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、図１０に示した個人別嗜好補正値データファイル３５１（ユーザ毎の嗜好補正を行わないときにはマス嗜好補正値データファイル３５２）から、これまでに参照されたその連想形態の参照回数を読み出す。
【００７４】
続いて、ステップ２で、今回の参照に合わせて、その読み出した参照回数を１つインクリメントし、続くステップ３で、そのインクリメントした参照回数を個人別嗜好補正値データファイル３５１（ユーザ毎の嗜好補正を行わないときにはマス嗜好補正値データファイル３５２）に書き込む。
【００７５】
続いて、ステップ４で、連想辞書３３１から、その参照形態（連想元→連想先）の指すＶＫＢエンジン３２の算出した連想値を読み出し、続くステップ５で、その読み出した連想値Ｘと、インクリメントした参照回数Ｍとを使って、例えば、
新たな連想値＝log2Ｍ・Ｘ
但し、この式を用いるときには、Ｍの初期値は“２”とする
という算出式に従って新たな連想値を算出して、それをＶＫＢエンジン３２の算出した連想値と対応をとりつつ、連想辞書３３１に格納して処理を終了する。
【００７６】
嗜好解析エンジン３５０が設けられるときには、連想辞書３３１に格納されるＶＫＢエンジン３２の算出した連想値ではなくて、連想辞書３３１に格納される嗜好解析エンジン３５０の算出した連想値が本来のものとして用いられることになる。
【００７７】
このようにして、嗜好解析エンジン３５０は、ユーザが参照すればする程大きなものとなるように連想値を補正することで、連想辞書３３１の連想値をユーザの嗜好に合ったものに学習するのである。
【００７８】
次に、図１３に示す処理フローに従って、連想辞書３３１を用いて実行されることになる連想処理について説明する。
ＶＫＢエンジン３２は、ユーザが特定の情報ドメインを検索しているときに、連想辞書３３１を用いる関連情報の提示要求を発行すると、図１３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、連想元の情報ドメインを起点として、ユーザの指定する連想深さを持つ連想ルートを作成する。
例えば、図１５で示す４つの情報ドメインが存在するときにあって、ユーザが特定の企業の財務情報を参照しているときに、連想深さとして“２”を指定して連想要求を発行すると、
情報ドメイン３→情報ドメイン１→情報ドメイン２
情報ドメイン３→情報ドメイン１→情報ドメイン４
情報ドメイン３→情報ドメイン２→情報ドメイン１
情報ドメイン３→情報ドメイン２→情報ドメイン４
情報ドメイン３→情報ドメイン４→情報ドメイン１
情報ドメイン３→情報ドメイン４→情報ドメイン２
という６つの連想ルートを作成するのである。ここで、連想深さについては、システムで規定する構成を採ることも可能である。
【００７９】
続いて、ステップ２で、作成した連想ートの評価値を算出する。この連想ルートの評価値は、例えば、各連想ルートの同一レベルの連想ルート単位同士の連想値を比較することで、それらの連想ルート単位に連想順位を設定して、その順位順に大きな連想順位値を割り付けるとともに、連想ルート単位のレベルに応じた距離を設定して、
評価値＝Σ連想順位値×距離-2
の算出式に従って算出することで行う。
【００８０】
図１５の例で説明するならば、図１６に示すように、例えば、「情報ドメイン３→情報ドメイン１→情報ドメイン２」という連想ルートの持つ「情報ドメイン３→情報ドメイン１」の連想ルート単位は、連想順位が“１”であることで“６”という連想順位値（連想ルートの総数が６個あることを考慮している）が割り付けられるとともに、第１番目の連想ルート単位であることで「１＋１＝２」という距離が設定され、更に、この連想ルートの持つ「情報ドメイン１→情報ドメイン２」の連想ルート単位は、連想順位が“５”であることで“２”という連想順位値（連想順位“１”の連想ルートが４個あることを考慮している）が割り付けられるとともに、第２番目の連想ルート単位であることで「１＋２＝３」という距離が設定され、これにより、この連想ルートの評価値は、図１７に示すように、
６／４＋２／９＝１．７２２
と算出されることになる。
【００８１】
同様にして、図１７に示すように、「情報ドメイン３→情報ドメイン１→情報ドメイン４」という連想ルートの評価値は“2.167 ”と算出され、「情報ドメイン３→情報ドメイン２→情報ドメイン１」という連想ルートの評価値は“1.167 ”と算出され、「情報ドメイン３→情報ドメイン２→情報ドメイン４」という連想ルートの評価値は“1.167 ”と算出され、「情報ドメイン３→情報ドメイン４→情報ドメイン１」という連想ルートの評価値は“2.167 ”と算出され、「情報ドメイン３→情報ドメイン４→情報ドメイン２」という連想ルートの評価値は“1.722 ”と算出されることになる。
【００８２】
ステップ２で、ステップ１で作成した各連想ルートの評価値を算出すると、続いて、ステップ３で、ユーザの指定する連想深さが“１”であるのか否かを判断して、連想深さが“１”でないことを判断するときには、ステップ４に進んで、情報検索エンジン３１を介して、最大の評価値を示す連想ルートの指定する情報ドメインの並びをディスプレイ画面に表示する。すなわち、図１７の例で説明するならば、“2.167 ”という最大の評価値を持つ
情報ドメイン３→情報ドメイン１→情報ドメイン４
情報ドメイン３→情報ドメイン４→情報ドメイン１
という連想ルートの指定する情報ドメインの並びを、図１８に示すようにディスプレイ画面に表示するのである。
【００８３】
一方、ステップ３で、ユーザの指定する連想深さが“１”であることを判断するとき、すなわち、起点となる情報ドメインに繋がる次の情報ドメインまでの連想を指示するときには、ステップ５に進んで、情報検索エンジン３１を介して、上位の連想値を持つ複数の情報ドメインの一覧（連想値を持つ全情報ドメインの一覧のことある）を、その連想値の大きさ順に図１９に示すうようにディスプレイ画面に表示する。ここで、最大の連想値を持つ情報ドメインのみを表示する構成を採ってもよい。
【００８４】
更に、この連想された情報ドメインを表示するときにあたって、連想された情報ドメインの検索キーワードとして、検索された情報の持つ値を自動設定していく構成を採ることも可能である。
【００８５】
すなわち、図２０に示すように、連想された情報ドメインを表示するときに、それが持つ検索キーワードのカテゴリ（図中の「企業名」と「電話番号」）についても表示するとともに、連想元となった検索結果で得られているその検索キーワードに関する値（図中の「富士山株式会社」や「上小田中工業株式会社」）についても表示して、それを連想された情報ドメインの検索キーワードの値として自動設定していく構成を採ることも可能である。
【００８６】
この構成を採ると、ユーザは、不足する検索キーワードの値（図中の「電話番号」）のみを入力するだけで、直ちに、連想された情報ドメインを検索できるようになる。
【００８７】
このようにして、ＶＫＢエンジン３２は、ユーザが特定の情報ドメインを検索しているときに、連想要求を発行すると、連想辞書３３１に従って、検索している情報ドメインに関連の深い情報を管理する情報ドメインをユーザに提示する処理を行うのである。
【００８８】
なお、嗜好解析エンジン３５０が設けられるときには、上述したように、このユーザによる連想先の選択操作を使って、連想辞書３３１の連想値をユーザの嗜好に合ったものに学習していくことになる。
【００８９】
このように、本発明の関連情報検索装置１を用いると、ネットワーク２０に対して、新たなデータベース２が追加されたり、それまで接続されていたデータベース２の内容が変更されるようなことがあっても、ユーザは、それを全く意識することなく、現在検索している情報に関連する情報を取得できるようになり、これにより、ネットワーク２０に接続されるデータベース２を自在に検索できるようになる。
【００９０】
次に、図２１ないし図２３に示す処理フローに従って、データベースモデル３３０を用いるときの本発明の処理について説明する。
ここで、図２１は、ＶＫＢエンジン３２がデータベースモデル３３０を構築するときに実行する処理フローであり、図２２及び図２３は、ＶＫＢエンジン３２がデータベースモデル３３０を使って関連情報を提供するときに実行する処理フローである。
【００９１】
ＶＫＢエンジン３２は、データベースモデル３３０の構築要求が発行されると、図２１の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、検索対象とする情報ドメイン（データベース２）からの宣伝情報を受け取ることで、情報ドメインの検索シーケンスを入手する。
【００９２】
上述したように、情報ドメインの検索シーケンスは、
0003648051.tif 000006
と定義されており、いわば、その情報ドメインの能力情報を示している。
【００９３】
検索対象として指定された情報ドメインは、情報ドメインに対する検索処理の仲介を実行する本発明の関連情報検索装置１に対して、自分の能力情報である検索シーケンスをアドバタイズ（宣伝）してくるので、ＶＫＢエンジン３２は、その宣伝情報に従って、検索対象とする情報ドメインの検索シーケンスを入手するのである。
【００９４】
続いて、ステップ２で、入手した検索シーケンスから、情報ドメインの持つ検索キーワードのカテゴリを特定する。
例えば、役員情報を管理する情報ドメインから、
役員情報([会社名][選択][実データ][＆／][人名][必須][実データ])
という検索シーケンスを入手するときには、その情報ドメインの持つ検索キーワードのカテゴリとして、「会社名」と「人名」とがあるということを特定するのである。
【００９５】
続いて、ステップ３で、検索対象とする情報ドメインのそれぞれに対応付けて、図５で説明したドメイン管理体３３００を生成して、それに対して、ステップ１で入手した検索シーケンスと、ステップ２で特定した検索キーワードのカテゴリとを登録する。
【００９６】
例えば、役員情報を管理する情報ドメインに対応付けて、ドメイン管理体３３００を生成して、それに対して、
役員情報([会社名][選択][実データ][＆／][人名][必須][実データ])
という検索シーケンスと、「会社名」及び「人名」という検索キーワードカテゴリとを登録するのである。
【００９７】
このようにして、「財務情報([会社名][必須][実データ][ＮＵＬＬ])」という検索シーケンスを持つ財務情報を管理する情報ドメインと、「役員情報([会社名][選択][実データ][＆／][人名][必須][実データ])」という検索シーケンスを持つ役員情報を管理する情報ドメインと、「地図情報([住所][必須][実データ][ＮＵＬＬ])」という検索シーケンスを持つ地図情報を管理する情報ドメインとを検索対象とするときには、図６で説明したように、財務情報を管理する情報ドメインに対応付けて、ドメイン管理体３３００ａを生成し、役員情報を管理する情報ドメインに対応付けて、ドメイン管理体３３００ｂを生成し、地図情報を管理する情報ドメインに対応付けて、ドメイン管理体３３００ｃを生成することになる。
【００９８】
続いて、ステップ４で、共通する検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００を抽出し、それに対応付けて、図５で説明したカテゴリ管理体３３０１を生成して、それに対して、それらのドメイン管理体３３００の管理する検索キーワードカテゴリを登録する。
【００９９】
例えば、図６の例で説明するならば、「会社名」という検索キーワードカテゴリを管理するドメイン管理体３３００ａと、「会社名」及び「人名」という検索キーワードカテゴリを管理するドメイン管理体３３００ｂとは、「会社名」という共通の検索キーワードカテゴリを管理するので、この２つのドメイン管理体３３００に対応付けて、カテゴリ管理体３３０１ａを生成して、それに対して、「会社名」及び「人名」という検索キーワードカテゴリを登録するのである。
【０１００】
続いて、ステップ５で、生成したカテゴリ管理体３３０１と、未選択のドメイン管理体３３００とを処理対象として、例えば３つ以下といった規定の数のカテゴリ管理体３３０１やドメイン管理体３３００に対応付けて、カテゴリ管理体３３０１を生成して、それに対して、それらのカテゴリ管理体３３０１やドメイン管理体３３００の管理する検索キーワードカテゴリを登録する。
【０１０１】
例えば、図６の例で説明するならば、「住所」という検索キーワードカテゴリを管理するドメイン管理体３３００ｃと、「会社名」及び「人名」という検索キーワードカテゴリを管理するカテゴリ管理体３３０１ａとに対応付けて、カテゴリ管理体３３０１ｂを生成して、それに対して、「会社名」、「人名」及び「住所」という検索キーワードカテゴリを登録するのである。
【０１０２】
続いて、ステップ６で、未選択のドメイン管理体３３００が残っているのか否かを判断して、残っていることを判断するときは、ステップ５に戻り、残っていないことを判断するときには、処理を終了する。
【０１０３】
このようにして、ＶＫＢエンジン３２は、データベースモデル３３０の構築要求が発行されると、検索対象とする情報ドメイン（データベース２）から入手する検索キーワードカテゴリを使って、図６に示すようなデータベースモデル３３０を自動構築するのである。
【０１０４】
なお、検索対象となるデータベースモデル２が確定しているときには、オペレータがこのデータベースモデル３３０を構築することもある。
後述するように、ＶＫＢエンジン３２は、データベースモデル３３０を探索することで、情報検索エンジン３１の検索した情報に関連する情報を管理する情報ドメインをユーザに提示する処理を行う。このデータベースモデル３３０の探索処理に要する時間は、データベースモデル３３０の階層構造によることになるが、探索時間の効率を考えなければ、データベースモデル３３０の階層構造には絶対こうでなければならないというものはない。これから、図２１の処理フローのステップ５で実行するツリー構造の構成方法は、様々なアルゴリズムで実現することが可能である。
【０１０５】
また、既に情報ドメイン（データベース２）が自分の上位に位置するカテゴリ管理体３３００の識別子を知っている場合には、ＶＫＢエンジン３２は、情報ドメインからの宣伝情報によりその識別子を知ることができるので、その識別子に従ってデータベースモデル３３０を構築していくことになる。
【０１０６】
次に、図２２及び図２３に示す処理フローに従って、データベースモデル３３０を用いて実行されることになる関連情報の提示処理について説明する。
ＶＫＢエンジン３２は、ユーザが特定の情報ドメインを検索しているときに、検索キーワードカテゴリを指定して関連情報の提示要求を発行すると、図２２及び図２３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、現在の情報ドメインに対応付けられるドメイン管理体３３００の管理する検索キーワードカテゴリを参照することで、指定された検索キーワードドメインが現在の情報ドメイン（ユーザが検索中の情報ドメイン）で扱われているものであるのか否かを判断する。
【０１０７】
このステップ１での判断処理に従って、指定された検索キーワードドメインが現在の情報ドメインで扱われていることを判断するときには、ステップ２に進んで、ユーザ端末３にその旨を通知する。
【０１０８】
一方、このステップ１での判断処理に従って、指定された検索キーワードドメインが現在の情報ドメインで扱われていないことを判断するときには、ステップ３に進んで、データベースモデル３３０のツリー構造を参照することで、現在のドメイン管理体３３００の１つ上に位置するカテゴリ管理体３３０１を特定して、それを現在の管理体として設定する。
【０１０９】
なお、ステップ１の判断処理に従って、指定された検索キーワードドメインが現在の情報ドメインで扱われていることを判断するときにも、その検索キーワードカテゴリを扱う別の情報ドメインを提示対象とする場合には、このステップ３に処理に進む構成を採ることになる。
【０１１０】
続いて、ステップ４で、現在のカテゴリ管理体３３０１の管理する検索キーワードカテゴリを参照することで、指定された検索キーワードドメインが現在のカテゴリ管理体３３０１で管理されているのか否かを判断する。
【０１１１】
このステップ４での判断処理に従って、指定された検索キーワードドメインが現在のカテゴリ管理体３３０１で管理されていないことを判断するときには、ステップ５に進んで、データベースモデル３３０の最上位のカテゴリ管理体３３０１までの探索を終了したかのか否かを判断して、この探索終了を判断するときには、ステップ６に進んで、ユーザ端末３に対して、指定の検索キーワードカテゴリを持つ情報ドメインがないことを通知して、処理を終了する。
【０１１２】
一方、このステップ５での判断処理に従って、データベースモデル３３０の探索が終了していないことを判断するときには、ステップ３に戻って、現在のドメイン管理体３３００の１つ上に位置するカテゴリ管理体３３０１を特定して、それを現在の管理体として設定してから、ステップ４に進んで、指定された検索キーワードドメインが現在のカテゴリ管理体３３０１で管理されているのか否かを判断していく。
【０１１３】
そして、ステップ４で、指定された検索キーワードドメインが現在のカテゴリ管理体３３０１で管理されていることを判断すると、ステップ７に進んで、現在の管理体が指定された検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００であるのか否かを判断して、現在の管理体が指定された検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００であることを判断するときには、ステップ８（図２３の処理フロー）に進んで、ユーザ端末３に対して、そのドメイン管理体３３００の管理する検索シーケンスを提示することで、ユーザの希望する検索キーワードカテゴリを持つ情報ドメインへの検索に必要となる情報を提示する。
【０１１４】
一方、ステップ７の判断処理に従って、現在の管理体が指定された検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００でないことを判断するときには、ステップ９（図２３の処理フロー）に進んで、現在の管理体と同一のツリー構造深さを持つ未選択の管理体（ドメイン管理体３３００やカテゴリ管理体３３０１）があるのか否かを判断する。
【０１１５】
このステップ９の判断処理に従って、現在の管理体と同一のツリー構造深さを持つ未選択の管理体がないことを判断するときには、ステップ１０に進んで、現在の管理体の１つ下に位置する管理体（ドメイン管理体３３００やカテゴリ管理体３３０１）を特定して、それを現在の管理体として設定してから、ステップ７（図２２の処理フロー）に戻って、現在の管理体が指定された検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００であるのか否かを判断し、現在の管理体が指定された検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００であることを判断するときには、ステップ８に進んで、ユーザ端末３に対して、ユーザの希望する検索キーワードカテゴリを持つ情報ドメインへの検索に必要となる情報を提示していく。
【０１１６】
一方、ステップ９の判断処理に従って、現在の管理体と同一のツリー構造深さを持つ未選択の管理体があることを判断するときには、ステップ１１に進んで、その中から未選択のものを１つ選択して、それを現在の管理体として設定してから、ステップ７（図２２の処理フロー）に戻って、現在の管理体が指定された検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００であるのか否かを判断し、現在の管理体が指定された検索キーワードカテゴリを持つドメイン管理体３３００であることを判断するときには、ステップ８に進んで、ユーザ端末３に対して、ユーザの希望する検索キーワードカテゴリを持つ情報ドメインへの検索に必要となる情報を提示していく。
【０１１７】
このようにして、ＶＫＢエンジン３２は、ユーザが特定の情報ドメインを検索しているときに、検索キーワードカテゴリを指定して関連する情報の提示処理要求を発行すると、データベースモデル３３０を探索することで、その情報ドメインに関する情報をユーザ端末３に提示するように処理するのである。
【０１１８】
例えば、ユーザ端末３が、
役員情報([会社名][選択][実データ][＆／][人名][必須][実データ])
という検索シーケンスを持つ役員情報を管理する情報ドメインを検索することで、「富士山株式会社」の役員である「山田太郎」についての情報（住所が「川崎市中原区小杉町」）という検索結果を得るときに、「住所」という検索キーワードカテゴリを指定して関連情報の提示要求を発行すると、ＶＫＢエンジン３２は、図２４に示すように、データベースモデル３３０のツリー構造を辿ることで、「住所」という検索キーワードカテゴリを持つ地図情報を管理する情報ドメインを得るのである。そして、図２５に示すように、その情報ドメインの検索に必要となる検索キーワードなどの情報をユーザ端末３に提示することで、「川崎市中原区小杉町」の地図情報の検索が可能になるように処理するのである。
【０１１９】
このとき、関連する情報ドメインの検索キーワードとして、検索された情報の持つ値を自動設定していく構成を採ることも可能である。すなわち、図２５に示すように、関連する情報ドメインを表示するときに、それが持つ検索キーワードカテゴリ（図中の「住所」）についても表示するとともに、関連情報の発行元となった検索結果で得られているその検索キーワードに関する値（図中の「川崎市中原区小杉町」）についても表示して、それを関連する情報ドメインの検索キーワードの値として自動設定していく構成を採ることも可能である。
【０１２０】
この構成を採ると、ユーザは、不足する検索キーワードの値（この図の場合はない）のみを入力するだけで、直ちに、関連する情報ドメインを検索できるようになる。
【０１２１】
このようにして、本発明の関連情報検索装置１を用いると、ネットワーク２０に対して、新たなデータベース２が追加されたり、それまで接続されていたデータベース２の内容が変更されるようなことがあっても、ユーザは、それを全く意識することなく、現在検索している情報に関連する情報を取得できるようになり、これにより、データベース２を自在に検索できるようになる。
【０１２２】
本発明の関連情報検索装置１では、連想辞書３３１を用いることで、検索結果に関連する情報を管理する情報ドメインを提示する方法と、データベースモデル３３０を用いることで、検索結果に関連する情報を管理する情報ドメインを提示する方法という２つの方法を用いている。
【０１２３】
前者の方法では、検索結果に関連する検索キーワードの重なりの大きい情報ドメイン（データベース２）を自動的に提示する構成を採るのに対して、後者の方法では、指定された検索キーワードカテゴリを持つ情報ドメイン（データベース２）を提示する構成を採っており、この２つの方法を用意することで、ユーザは、ネットワーク２０に接続される情報ドメイン（データベース２）に対して発見的な検索処理を実現できるようになる。
【０１２４】
図示実施例に従って本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施例では、ＶＫＢエンジン３２は、最大の評価値を持つ連想ルートをディスプレイ画面に表示する構成を採ったが、上位の評価値を持つ複数の連想ルートを表示するようにしてもよい。
【０１２５】
また、実施例では、ＶＫＢエンジン３２は、ユーザからの検索キーワードカテゴリを受け取ることを契機にして、データベースモデル３３０を探索することで関連情報を管理する情報ドメインを提示していくという構成を採ったが、課金のことを考えなければ、検索結果に含まれる検索キーワードカテゴリを自動抽出して、それに従ってデータベースモデル３３０を自動的に探索することで関連情報を管理する情報ドメインを提示していくという構成を採ることも可能である。
【０１２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、多種多様なデータベースが統合される環境において、情報検索者に対して、現在検索している情報に関連する情報を簡単に提供できるようになるとともに、絞り込みをかけた整理した形で提供できるようになる。
【０１２７】
これにより、多種多様なデータベースが統合される環境において、発見的な情報の検索処理を実行できるようになることで、潜在的に存在する情報検索者の検索要求を満たすことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】データベース検索システムの説明図である。
【図３】関連情報検索装置の一実施例である。
【図４】ＶＫＢの一実施例である。
【図５】データベースモデルの一実施例である。
【図６】データベースモデルの一実施例である。
【図７】連想値の説明図である。
【図８】検索キーワードの重みの説明図である。
【図９】連想値の説明図である。
【図１０】連想値の学習処理の説明図である。
【図１１】ＶＫＢエンジンの実行する処理フローである。
【図１２】嗜好解析エンジンの実行する処理フローである。
【図１３】ＶＫＢエンジンの実行する処理フローである。
【図１４】検索キーワードの重みの一例である。
【図１５】連想辞書の一例である。
【図１６】連想ルートの評価処理の説明図である。
【図１７】連想ルートの評価処理の説明図である。
【図１８】連想情報表示画面の説明図である。
【図１９】連想情報表示画面の説明図である。
【図２０】連想情報表示画面の説明図である。
【図２１】ＶＫＢエンジンの実行する処理フローである。
【図２２】ＶＫＢエンジンの実行する処理フローである。
【図２３】ＶＫＢエンジンの実行する処理フローである。
【図２４】データベースモデルの探索の説明図である。
【図２５】関連情報表示画面の説明図である。
【符号の説明】
１    関連情報検索装置
２    データベース
３    ユーザ端末
１０  検索手段
１１  第１の管理手段
１２  第２の管理手段
１３  取得手段
１４  第１の生成手段
１５  第２の生成手段
１６  学習手段
１７  特定手段
１８  提示手段
【図１】
0003648051.tif 000007
【図２】
0003648051.tif 000008
【図３】
0003648051.tif 000009
【図４】
0003648051.tif 000010
【図５】
0003648051.tif 000011
【図６】
0003648051.tif 000012
【図７】
0003648051.tif 000013
【図８】
0003648051.tif 000014
【図９】
0003648051.tif 000015
【図１０】
0003648051.tif 000016
【図１１】
0003648051.tif 000017
【図１２】
0003648051.tif 000018
【図１３】
0003648051.tif 000019
【図１４】
0003648051.tif 000020
【図１５】
0003648051.tif 000021
【図１６】
0003648051.tif 000022
【図１７】
0003648051.tif 000023
【図１８】
0003648051.tif 000024
【図１９】
0003648051.tif 000025
【図２０】
0003648051.tif 000026
【図２１】
0003648051.tif 000027
【図２２】
0003648051.tif 000028
【図２３】
0003648051.tif 000029
【図２４】
0003648051.tif 000030
【図２５】
0003648051.tif 000031