(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文献データベース記憶手段、ユーザデータベース記憶手段及び処理手段を備えて、前記文献データベース記憶手段に蓄積された文献の文献情報を前記ユーザデータベース記憶手段に登録されたユーザに提供する文献情報提供装置における文献情報提供処理方法であって、
前記文献データベース記憶手段は、各文献について、該文献ｈの属する分野ｋを数値で表わした多次元ベクトル
ｋｗh＝（ｋｗh1，・・・，ｋｗhk，・・・，ｋｗhNterm）
ｋｗhk；文献ｈが分野ｋにどの程度属しているかを数値化した値
と、該文献ｈに対してユーザｊが与えた評価を数値で表わした多次元ベクトル
ｅｖh＝（ｅｖh1，・・・，ｅｖhj，・・・，ｅｈhNuser）
ｅｖhj；ユーザｊが文献ｈに与えた評価を数値化した値
の２つ組（ｋｗh，ｅｖh）で表現された、文献ｈの特徴を蓄積し、
前記ユーザデータベース記憶手段は、各ユーザについて、各ユーザを行、文献が属する各分野を列として、各分野における各ユーザの推薦に対する依存度を各々数値化した行列、
【数１】
0003688157.tif 000007
Ｎuser；登録されているユーザ数
Ｎterm；対象とする分野数
ｗijk；ユーザｉが他のユーザｊの分野ｋに関する推薦に対する依存度
で表現された、ユーザｉの特徴を蓄積し、
前記処理手段は、前記ユーザデータベース記憶手段に蓄積された各ユーザｉの特徴を表わす行列Ｗiと、前記文献データベース記憶手段に蓄積されている各文献ｈの特徴を表わす多次元ベクトルの２つ組（ｋｗh，ｅｖh）とを読み出して、各ユーザについて、当該ユーザの特徴と各文献の特徴との類似度を、
【数２】
0003688157.tif 000008
として計算し、
前記計算された類似度をもとに、各ユーザに対して文献情報を順位づけて提供する、
ことを特徴とする文献情報提供処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の文献情報提供処理方法において、前記処理手段は、
未知の文献の文献情報を前記文献データベース記憶手段に蓄積する際に、同時に該文献の特徴を該文献データベース記憶手段に蓄積し、該文献データベース記憶手段に蓄積された文献情報及び文献の特徴の中から、時間経過に従って古くなったものを定期的に削除する、
ことを特徴とする文献情報提供処理方法。
【請求項３】
請求項１もしくは２記載の文献情報提供処理方法において、前記処理手段は、
新たなユーザから参加の要求があった際には、該ユーザの特徴を表わした行列を生成して前記ユーザデータベース記憶手段に蓄積し、同時に、該ユーザデータベース記憶手段中の、行列で表現された各ユーザの特徴を更新し、且つ、前記文献データベース記憶手段中の各文献の特徴中の、該文献に対してユーザが与えた評価を数値で表した多次元ベクトルを更新し、
ユーザから脱退の要求があった際には、前記ユーザデータベース記憶手段中に蓄積された、対応するユーザの特徴を表した行列を削除し、同時に該ユーザデータベース記憶手段中の全てのユーザの特徴を更新し、且つ、前記文献データベース記憶手段中の各文献の特徴中の、該文献に対してユーザが与えた評価を数値で表した多次元ベクトルを更新する、
ことを特徴とする文献情報提供処理方法。
【請求項４】
請求項１のいずれか３記載の文献情報提供処理方法において、前記処理手段は、
提供された文献に対して、ユーザが適切性を判断してその結果が入力された際に、該入力された結果に応じて、前記文献データベース記憶手段中の当該文献の特徴を更新し、同時に前記ユーザデータベース記憶手段中のユーザの特徴を更新する、
ことを特徴とする文献情報提供処理方法。
【請求項５】
文献情報を蓄積するとともに、各文献について、該文献ｈの属する分野ｋを数値で表わした多次元ベクトル
ｋｗh＝（ｋｗh1，・・・，ｋｗhk，・・・，ｋｗhNterm）
ｋｗhk；文献ｈが分野ｋにどの程度属しているかを数値化した値
と、該文献ｈに対してユーザｊが与えた評価を数値で表わした多次元ベクトル
ｅｖh＝（ｅｖh1，・・・，ｅｖhj，・・・，ｅｈhNuser）
ｅｖhj；ユーザｊが文献ｈに与えた評価を数値化した値
の２つ組（ｋｗh，ｅｖh）で表現された、文献ｈの特徴を蓄積した文献データベース記憶手段と、
各ユーザについて、各ユーザを行、文献が属する各分野を列として、各分野における各ユーザの推薦に対する依存度を各々数値化した行列、
【数３】
0003688157.tif 000009
Ｎuser；登録されているユーザ数
Ｎterm；対象とする分野数
ｗijk；ユーザｉが他のユーザｊの分野ｋに関する推薦に対する依存度
で表現された、ユーザｉの特徴を蓄積したユーザデータベース記憶手段と、
前記ユーザデータベース記憶手段に蓄積された各ユーザｉの特徴を表わす行列Ｗiと、
前記文献データベース記憶手段に蓄積されている各文献ｈの特徴を表わす多次元ベクトルの２つ組（ｋｗh，ｅｖh）とを読み出して、各ユーザについて、当該ユーザの特徴と各文献の特徴との類似度を、
【数４】
0003688157.tif 000010
として計算する手段と、
前記計算された類似度をもとに、各ユーザに対して文献情報を順位づけて提供する手段と、
を有することを特徴とする文献情報提供装置。
【請求項６】
請求項５記載の文献情報提供装置において、提供された文献に対して、ユーザが適切性を判断してその結果が入力された際に、該入力された結果に応じて、前記文献データベース記憶手段中の当該文献の特徴を表わす多次元ベクトルを更新し、同時に前記ユーザデータベース記憶手段中のユーザの特徴を表わす行列を更新する手段を更に有することを特徴とする文献情報提供装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザにネットワーク等を介して文献情報を提供サービスする技術に係り、詳しくは、他者の推薦に基づき文献情報を適切なユーザに提供する、他のユーザの得意分野と嗜好を考慮した文献情報提供処理方法及び文献情報提供装置に関する。
【０００２】
なお、文献は情報流通の最小単位で、図書、雑誌記事、新聞記事、絵画、音楽などが含まれる。文献情報は、文献を同定する情報で、例えば図書の場合、著者名、表題、出版地、出版者、出版年などが含まれる。分野は文献の内容を分類して命名したもので、例えばキーワードも含まれる。
【０００３】
【従来の技術】
従来の他者の推薦に基づき文献を提供する方式として、最も原始的な方式は、ユーザが、各自が入手した文献に関して、他者への推薦に足ると信ずる文献を入力すると、その文献情報を文献データベースに蓄積し、一定数以上のユーザが推薦した文献を、ユーザデータベースに登録された全てのユーザに対して提供する方式である。一般には、これを発展させ、ユーザの特徴を、多次元ベクトルによるプロファイルで表現し、ユーザのプロファイル間の類似度を計算することにより興味の近いユーザを探し、興味の近いユーザが推薦した文献を提供する方式が、代表的な方式である。
【０００４】
図２に、他者の推薦に基づいて文献を提供する従来の代表的な方式の概念図を示す。図２において、ユーザデータベース２４０には、登録された各ユーザの特徴を多次元ベクトルで表わしたユーザプロファイル２４２が蓄積される。なお、簡単化のために文献データベースは省略してある。いま、ユーザの一人が、ある文献に対する評価値を入力したとする。評価入力部２１０が、ユーザの入力した評価値を受け取り、その評価値が高かった場合（「ユーザが文献を推薦する」と呼び、このユーザのことを「推薦者」と呼ぶ）、類似度計算部２２０がユーザデータベース２４０中の他の全てのユーザプロファイル２４２に対して、推薦者のユーザプロファイルとの類似度を計算する。その結果、類似度の高かったユーザプロファイルに対応するユーザに、文献提供部２３０から推薦者の推薦した文献に関する文献情報が提供される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の情報提供方式には、次のような問題がある。
（１）情報提供を受けるユーザにとっては、必ずしも自分のユーザプロファイルと類似度の高いユーザプロファイルを持つ推薦者からの推薦を受けた文献が提供される必要はなく、むしろ、自分にとって有益な文献を推薦する傾向にある推薦者から推薦された文献が提供されていることの方が重要であるが、これが考慮されていない。
（２）自分にとって有益な文献を推薦する傾向にあるユーザであっても、文献の属する分野によっては好ましくない推薦を行うことがある。つまり、ユーザプロファイルの類似度が近い推薦者からの推薦であれば、一義的に文献が提供され、文献の内容がいかなるものであるかは考慮されていない。
【０００６】
本発明の目的は、上述の従来技術を解決し、他のユーザの得意分野と嗜好を考慮したきめ細かい文献情報の提供を実現することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述の従来技術の問題を解消するためには、次のようなことを考慮する必要がある。
（１）ユーザプロファイルは、自分の興味ある分野を表現するものではなく、自分に対して好ましい推薦を行ってくれる他の各ユーザへの依存度を表現したものであるべきである。
（２）ユーザプロファイルは、文献の属する分野に応じて、各ユーザに対する依存度を変化させられるべきである。
【０００８】
本発明では、この点に鑑み、ユーザプロファイルを、他のユーザへの依存度を行とし、文献が属する分野を列とする行列で表現してユーザデータベースに蓄積し、文献のプロファイルを、その文献の意味内容を示すキーワードあるいはその文献が含まれる分野に対する重みを表す多次元ベクトルと、その文献に対して各ユーザが下した評価値を表す多次元ベクトルの２つ組で表現して文献データベースに蓄積し、例えば、定期的にユーザデータベース内の全てのユーザプロファイルに対して文献データベース内の全ての文献プロファイルの類似度を計算し、その結果に基づいて各ユーザに対して文献情報を順位づけて提供する。そして、提供した文献集合に対してユーザが下した評価が入力されると、文献プロファイル中の各ユーザによる評価値を表す多次元ベクトル中の当該ユーザの要素の値を更新し、同時にユーザプロファイルの、その文献を推薦したユーザのその文献の属する分野に関する依存度の値を更新する。
【０００９】
また、本発明では、時間経過による文献の内容の新鮮さを保つため、外部情報源から随時新しい文献を入手して文献データベースに蓄積し、定期的に文献データベース中の文献情報を走査することにより価値が無くなった文献情報および文献プロファイルを文献データベースから削除する。
【００１０】
本発明では、ユーザプロファイルを他の各ユーザへの各分野の文献に対する依存度で表現しており、このプロファイルに基づいて提供文献が決定されるため、以下のようなことが達成される。
ｉ）文献情報提供を受けるユーザにとって、有益な文献を推薦する傾向にあるユーザが推薦した文献がより高い順位で推薦される。
ｉｉ）提供された文献のユーザ自身にとっての評価が入力され、ユーザプロファイル及び文献プロファイルの更新が行われることにより、時間の経過に伴って更に高効率な文献情報提供が行われることになる。
ｉｉｉ）ユーザ自身にとって有益な文献を推薦する傾向にある推薦者であっても、文献の分野によって好ましくない推薦を行う場合、好ましくない推薦が行われる分野の文献情報はその推薦者の推薦によっては提供されにくくなる。
ｉｖ）外部情報源から常に新しい文献を取り入れることにより、文献データベース中の文献の時間経過による内容的な質の劣化に耐える。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一実施の形態を示すブロック図である。図１において、文献情報提供装置１００は、ユーザデータベース１１０、文献データベース１２０、類似度計算部１３０、文献提供部１４０、評価入力部１５０、プロファイル更新部１６０、文献データベース管理部１７０、及びユーザデータベース管理部１８０などから構成される。ここで、ユーザデータベース１１０と文献データベース１２０以外の各部１３０〜１８０を処理手段で総称する。該文献情報提供装置１００は、外部情報源１９０から常に新しい文献を入手し、文献データベース管理部１７０を通して文献データベース１２０に蓄積する。また、該文献情報提供装置１００は、ネットワークなどを介してユーザ端末装置２００と接続され、ユーザに対して文献の提供及び該提供した文献に対するユーザからの評価を入手する。ユーザデータベース１１０に登録されているユーザは、ユーザデータベース管理部１８０で管理される。以下、本文献情報提供装置１００における特徴的構成について詳述する。
【００１２】
ユーザデータベース１１０には、各ユーザの特徴を行列で表現したユーザプロファイル１１２が蓄積される。ここで、ユーザｉに対応するユーザプロファイルは、次の行列Ｗｉで表現される。
【数７】
0003688157.tif 000002
ここで、Ｎｕｓｅｒはユーザデータベース１１０に登録されているユーザ数、Ｎｔｅｒｍは対象とする分野数である。要素ｗｉｊｋは、ユーザｉが、他のユーザｊの分野ｋに関する推薦に対する依存度を意味する。
【００１３】
文献データベース１２０には、各文献の文献プロファイル１２２と文献情報１２４が蓄積される。ここで、文献ｈに対する文献プロファイルは、該文献ｈの特徴を２つのベクトルｋｗｈ及びｅｖｈの２つ組（ｋｗｈ，ｅｖｈ）によって表現される。ｋｗｈは文献ｈの属する分野を数値で表した多次元ベクトル、ｅｖｈは文献ｈに対してユーザが与えた評価を保持するベクトルであり、それぞれ次のように表現される。
ｋｗｈ＝（ｋｗｈ１，・・・，ｋｗｈｋ，・・・，ｋｗｈＮｔｅｒｍ）
ｅｖｈ＝（ｅｖｈ１，・・・，ｅｖｈｊ，・・・，ｅｈｈＮｕｓｅｒ）
ここで、ｋｗｈｋは、文献ｈが分野ｋにどの程度属しているかを数値化したものであり、実数値を取る。また、ｅｖｈｉは、ユーザｉが文献ｈに対して下した評価を数値化したものであり、ここでは｛高評価、低評価、未評価｝に相当する３種類の実数値のみを取ることとする。ここで、高評価に相当する値をｇｏｏｄ、低評価に相当する値をｂａｄ、未評価に相当する値をεとすると、これら３種の値は、ｇｏｏｄ＞ε＞ｂａｄおよびｇｏｏｄ＞０を満たす。
【００１４】
類似度計算部１３０は、ユーザプロファイル１１２と文献プロファイル１２２の類似度を計算する機能を持つ。具体的には、ユーザｉに対するユーザプロファイルと、文献ｈに対する文献プロファイルの類似度は、以下の式によって表現される。
【数８】
0003688157.tif 000003
この式により、ユーザが、当該文献を高く評価している推薦者に、当該文献の属している分野に関して高い依存度を持っている場合、この文献プロファイルは、このユーザのユーザプロファイルと高い類似度をもつことになる。
【００１５】
文献提供部１４０は、各ユーザに対して、類似度計算部１３０によって計算された全ての文献プロファイルとの類似度を順位づけ、文献類似度の高い順に相当する文献情報をユーザに提供する。
【００１６】
評価入力部１５０は、提供した文献に対するユーザからの評価を受取り、プロファイル更新部１６０に渡す。ユーザの価は、｛高評価（ｇｏｏｄ），低評価（ｂａｄ）｝のいづれかによって行われる。
【００１７】
プロファイル更新部１６０は、文献データベース１２０およびユーザデータベース１１０内の、文献プロファイル１２２およびユーザプロファイル１１２を更新する。この結果、文献データベース１２０中の対応する文献プロファイル１２２では、ユーザからの評価値を保存するベクトルｅｖの、評価を行ったユーザに対応する値が、評価の内容によってｇｏｏｄあるいはｂａｄに更新される。ユーザデータベース１１０中の対応するユーザプロファイル１１２では、この文献を既に評価したことのあるユーザに対する行の、この文献が属している分野における依存度が更新される。具体的には以下のようになる。
【００１８】
いま、文献ｈに対するユーザｉによる評価をｅｈｉとする。ここで、ｅｈｉ∈｛ｇｏｏｄ，ｂａｄ｝であり、ｇｏｏｄおよびｂａｄはｇｏｏｄ＞ｂａｄなる実数である。このとき、プロファイル更新部１６０により、まず、文献データベース１２０の文献ｈに対する文献プロファイル中の多次元ベクトルｅｖｈが、
ｅｖｈ′＝（ｅｖｈ1，・・・，ｅｈｉ，・・・ｅｖｈｉＮｕｓｅｒ）
のように書き換えられる。つまり、文献ｈのユーザｉによる評価ｅｖｈｉがｅｈｉに置き替わる。
【００１９】
次に、プロファイル更新部１６０により、ユーザ（評価者）ｉの評価が新たに反映された文献ｈに対応する文献プロファイルを参照して、ユーザデータベース１００のユーザｉに対応するユーザプロファイル行列Ｗｉが置き換えられる。即ち、文献ｈがユーザｉにとって適切であった場合、ユーザプロファイル行列Ｗｉの、当該文献ｈを既に適切であったとの評価を下した人（文献プロファイルの評価を表す多次元ベクトルｅｖｈの要素の値がｇｏｏｄである人）を表す行の各分野に相当する依存度を、この文献ｈの分野を表す多次元ベクトルｋｗｈの値に応じて増加させる。つまり、当該文献ｈが含まれている分野における依存度は大きく増加する。また、文献ｈがユーザｉにとって不適切であった場合、ユーザプロファイル行列Ｗｉの、当該文献ｈを既に適切であったとの評価を下した人を表す行の各分野に相当する依存度を、当該文献ｈの分野を表す多次元ベクトルｋｗｈの値に応じて減少させる。つまり、当該文献ｈが含まれている分野における依存度は大きく減少する。
【００２０】
評価が入力された時、ユーザｉのプロファイル行列Ｗｉを書き換える関数としては、種々のものから考えれるが、ここでは、一例として次の式を示しておく。
【数９】
0003688157.tif 000004
ここで、δｇｏｏｄおよびδｂａｄは定数であり、ベクトルｘｈは、文献ｈのユーザによる評価ベクトルのｅｖｈの要素ｅｖｈｊを、以下に従って整数へ変換したものである。
【００２１】
【数１０】
0003688157.tif 000005
つまり、上式は文献ｈに対して与えられた分野（キーワード）に関する、ユーザが高く評価した文献に対して高い評価を与えていた評価者に対する依存度を高くし、ユーザが低く評価した文献に対して高い評価を与えていた評価者に対する依存度を低くすることを示している。
【００２２】
図３は、本実施例における文献情報提供時の処理フロー図である。文献情報の提供では、例えば定期的に図３の処理を繰り返す。まず、類似度計算部１３０が、ユーザデータベース１１０内の全てのユーザプロファイル１１２に対して、文献データベース１２０内の全ての文献プロファイル１２２との類似度を計算する（ステップ３１０）。次に、文献提供部１４０が、類似度計算部１３０で計算された各ユーザプロファイル１１２に対する類似度によって文献データベース１２０中の全ての文献プロファイル１２２を順位づけし（ステップ３２０）、各ユーザに対して、この順位に従って相当する文献情報１２４を提供する（ステップ３３０）。ユーザは、提供された順位づけられた文献情報を参考にして、各自文献を入手する。文献を使用した後、あるいは提供された文献情報から文献の内容を推測した後、ユーザは、提供された文献が適切であったか不適切であったかの評価を送信する。評価入力部１５０がユーザからの評価を入力し（ステップ３４０）、プロファイル更新部１６０が、評価入力部１５０からユーザの評価を受け取り、文献データベース１２０の文献プロファイル１２２とユーザデータベース１１０のユーザプロファイル１１２の更新を実行する（ステップ３５０）。
【００２３】
図４は、文献プロファイル更新とユーザプロファイル更新の概念図である。ここでは、文献ｈに対するユーザ（評価者）ｉからの評価ｅｈｉが入力されたとする。なお、ｅｈｉ∈｛ｇｏｏｄ，ｂａｄ｝である。
【００２４】
文献プロファイルの更新では、図４（ａ）に示すように、文献データベース１２０中の文献ｈに対応する文献プロファイル１２２ｈを選択して、２つの多次元ベクトルの組（ｋｗｈ，ｅｖｈ）のうち、ｅｖｈ中のユーザ（評価者）ｉに相当する要素ｅｖｈｉの値を評価ｅｈｉに従ってｇｏｏｄ又はｂａｄへ変える。また、ユーザプロファイルの更新では、図４（ｂ）に示すように、ユーザ（評価者）ｉのユーザプロファイル１１２ｉを選択し、文献ｈの文献プロファイル１２２ｈを参照して、当該文献ｈの多次元ベクトルｅｖｈにおいて値ｇｏｏｄが格納されている他者（当該文献ｈを既に適切であったとの評価を下したユーザ）に対する依存度を、当該文献ｈの多次元ベクトルｋｗｈにおいて高い値（０以外）を持つ分野に対応して変化させる。即ち、ユーザ（評価者）ｉの評価内容がｇｏｏｄであれば上昇させ、ｂａｄであれば下降させる。
【００２５】
次に、図１の構成で、新たな文献が入手された場合や価値が無くなった文献を削除する場合の文献データベース１２０内の文献プロファイル１２２と文献情報１２４の更新、また、新たなユーザが参加した場合や脱退した場合のユーザデータベース１１０内のユーザプロファイル１１２と文献データベース１２０内の文献プロファイル１２２の更新について簡単に説明しておく。
【００２６】
外部情報源１９０から新たに文献を入手した場合、文献データベース管理部１７０は、その文献情報を文献データベース１２０に蓄積し、同時に、当該文献に属する分野を抽出してプロファイル更新部１６０に渡す。プロファイル更新部１６０は、当該文献の属する分野を数値で表わした多次元ベクトルｋｗを生成し、ユーザの評価を数値で表わした多次元ベクトルｅｖは全ての要素の値をεとして初期化し、文献プロファイル１２２に蓄積する。文献データベース管理部１７０では、定期的に文献データベース１２０中の文献情報１２４を走査して、古くなり価値が落ちたと思われる文献を発見すると、相当する文献情報と文献プロファイルを削除する。
【００２７】
新たなユーザが参加の意志を示した場合や脱退の意志を示した場合、ユーザデータベース管理部１８０からプロファイル更新部１６０へ当該ユーザ情報が渡される。プロファイル更新部１６０は、新たなユーザが参加の意志を示した場合、当該ユーザのプロファイルを、他のユーザの推薦への各分野における依存度を各々数値化して表現した行列Ｗとして生成してユーザデータベース１１０に蓄積し、同時に、ユーザデータベース１１０中の、行列で表現された全てのユーザのプロファイルを更新し（新たなユーザに対する依存度の行を追加）、同時に文献データベース１２０中の全ての文献のプロファイル中の、多次元ベクトルｅｖを更新する（ｅｖに新たなユーザに対する要素を追加）。又、ユーザが脱退の意志を示した場合は、ユーザデータベース１１０中に蓄積された、対応するユーザのプロファイルを削除し、同時にユーザデータベース１１０中の全てのユーザのプロファイルを更新し（脱退したユーザに対する依存度の行を削除）、同時に文献データベース１２０中の全ての文献のプロファイル中の多次元ベクトルｅｖを更新する（ｅｖ中の脱退したユーザに対する要素を削除）。
【００２８】
なお、外部情報源１９０としては、あらゆる形態が可能である。また、ユーザ自身が外部情報源となることも可能である。すなわち、文献データベース１２０内に存在しない文献に対して、ユーザは文献情報と評価の組を入力することが可能である。この場合、ユーザが外部情報源１９０として文献情報を文献データベース管理部１７０に入力し、また通常のユーザとして評価入力部１５０から評価を入力することになる。
【００２９】
次に、本発明によるユーザへの文献提供の具体例を示す。例として、Ａ氏のユーザプロファイルは、次のように表現されるとする。
【数１１】
0003688157.tif 000006
ここでは、人は上からＡ氏、Ｂ氏、Ｃ氏、Ｄ氏、Ｅ氏とし、分野は左から分野１、分野２、分野３、分野４、分野５とする。なお、値０．２は、Ａ氏のＡ氏自身に対する依存度である。着目すべきことは、Ａ氏のユーザプロファイルでは、Ａ氏は、Ｄ氏に対しては分野１に関して高い依存度を持っており、Ｅ氏に対しては分野３に関して高い依存度を持っている点である。
【００３０】
一方、文献は２つの文献１，２とし、それぞれベクトルｋｗ及びｅｖは次のように表現されるとする。
文献１：ｋｗ１＝（０．０，０．０，１．０，１．０，０．０）
ｅｖ１＝（０．５，１．０，０．５，１．０，０．０）
文献２：ｋｗ２＝（０．０，０．０，１．０，１．０，０．０）
ｅｖ２＝（０．５，１．０，０．５，０．０，１．０）
なお、ここでは、ｇｏｏｄ＝１．０，ε＝０．５，ｂａｄ＝０．０としてある。
【００３１】
文献１と文献２は、含まれる分野は全く同一であり、与えられた評価は、Ｄ氏とＥ氏によって与えられた評価が逆であるという点のみが異なる。これら２つの文献は共に分野３を含んでいる。〔数７〕のように、分野３に関してはＡ氏はＤ氏よりもＥ氏に対して高い依存度を持っているので、Ｅ氏の推薦した方が高い得点で提供されることが望ましい。先の〔数３〕を用いて計算すると、結果として、文献１に対しては２．２点、文献２に対しては４．２点が得られ、文献２の方が文献１より高い順位で提供されることが分かる。
【００３２】
以上、本発明の一実施の形態について説明したが、本発明の文献提供のためのアルゴリズムは、コンピュータで実行可能な言語で記述し、文献情報提供プログラムとして、コンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどに記録して提供することが可能である。
【００３３】
【発明の効果】
本発明によれば、以下のような効果を奏する。
（１）ユーザは他のユーザの得意分野における推薦に基づいた情報提供を受けることが可能となる。
（２）ユーザにとって、興味のある分野が似通った他のユーザに対して文献推薦の依存を行うのではなく、むしろ文献を評価することに優れたユーザへの依存度が高くなり、ユーザにとって適した文献情報がより提供されやすくなる。
（３）ユーザにとっての推薦者への依存度を分野に応じて独立に決定できるため、きめの細かな文献情報提供が行われる。
（４）文献データベースとユーザデータベースの更新が行われることにより、文献提供と文献評価を重ねることにより、各ユーザに対してますます適切な文献が提供されることになる。
（５）ユーザ同士が自らの評価を他者と共有することにより、文献の推薦活動を媒介としたコミュニティの形成が促進される。
（６）各ユーザが評価を重ねれば重ねるほど効率的に文献が提供されるため、より活発な文献流通が行われる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の文献情報提供装置の一実施例のブロック図である。
【図２】  従来の文献情報提供方式の概念図である。
【図３】  本発明による文献情報提供の処理フロー例である。
【図４】  文献プロファイル更新とユーザプロファイル更新の概念図である。
【符号の説明】
１００  文献情報提供装置
１１０  ユーザデータベース
１１２  ユーザプロファイル
１２０  文献データベース
１２２  文献プロファイル
１２４  文献情報
１３０  類似度計算部
１４０  文献提供部
１５０  評価入力部
１６０  プロファイル更新部
１７０  文献データベース管理部
１８０  ユーザデータベース管理部
１９０  外部情報源
２００  ユーザ端末装置
【図１】
0003688157.tif 000011
【図２】
0003688157.tif 000012
【図３】
0003688157.tif 000013
【図４】
0003688157.tif 000014