(57)【要約】【課題】クエリ毎に最適な情報提示を行う。【解決手段】クエリ特徴抽出部１２が、入力されたクエリから特徴を抽出し、オブジェクト探索部１４が、オブジェクトに関する少なくとも一種類の特徴を含む複数のオブジェクト情報が格納された探索対象オブジェクトＤＢ３０から、クエリの特徴との類似度が所定値以上の特徴を含むオブジェクト情報を複数探索する。二次元座標算出部１６が、探索された複数のオブジェクト情報の各々を示すノードの各々の二次元平面座標を、各ノードが示すオブジェクト情報の特徴間の類似度が高いほどノード間の距離が近くなるように算出し、標高算出部１８が、オブジェクト情報とクエリとの類似度が高いほど高くなるノードの標高を算出する。三次元可視化結果提示部２０が、算出された二次元平面座標及び高さ情報が示す三次元座標位置にノードの各々をプロットし、特徴の少なくとも一つを各ノードに付与した探索結果を提示する。【選択図】図１
2014235723.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトに関する少なくとも一種類の特徴を含む複数のオブジェクト情報から、入力されたクエリとの類似度が所定値以上のオブジェクト情報を複数探索する探索部と、
前記探索部により探索された複数のオブジェクト情報の各々を示すノードの各々の二次元平面座標を、各ノード間の距離が、該各ノードが示すオブジェクト情報間の関係に応じた距離となるように算出すると共に、前記ノードの各々の高さ情報を、該ノードが示すオブジェクト情報と前記クエリとの関係に応じた高さとなるように算出する算出部と、
前記算出部により算出された前記ノードの各々の二次元平面座標及び高さ情報が示す三次元座標で示される位置に前記ノードの各々をプロットし、前記ノードの各々が示すオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つを前記ノードの各々に付与した探索結果を提示する提示部と、
を含む情報提示装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記オブジェクト情報に含まれる特徴と前記クエリの特徴との類似度が高いほど高くなる高さ情報を算出する請求項１記載の情報提示装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記オブジェクト情報に含まれる特徴間の類似度が高いオブジェクト情報を示すノード同士が近く、類似度が低いオブジェクト情報を示すノード同士が遠く配置されるように、前記二次元平面座標を算出する請求項１または請求項２記載の情報提示装置。
【請求項４】
前記ノードの各々が示すオブジェクト情報間の関係に応じて、前記ノードの各々を複数のクラスタに分離するクラスタリング部を含む請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の情報提示装置。
【請求項５】
前記クラスタリング部は、前記複数のクラスタの各々に属するノードの各々が示すオブジェクト情報に基づくクラスタ名を、前記複数のクラスタの各々に付与する請求項４記載の情報提示装置。
【請求項６】
三次元座標で示される探索結果において、第１のクエリに対する探索結果集合及び前記第１のクエリとは異なる第２のクエリに対する探索結果集合の双方に含まれ探索結果の高さを、前記第１のクエリに対する探索結果と、前記第２のクエリに対する探索結果とで各々異ならせて表示する情報提示装置。
【請求項７】
探索部が、オブジェクトに関する少なくとも一種類の特徴を含む複数のオブジェクト情報から、入力されたクエリとの類似度が所定値以上のオブジェクト情報を複数探索するステップと、
算出部が、前記探索部により探索された複数のオブジェクト情報の各々を示すノードの各々の二次元平面座標を、各ノード間の距離が、該各ノードが示すオブジェクト情報間の関係に応じた距離となるように算出すると共に、前記ノードの各々の高さ情報を、該ノードが示すオブジェクト情報と前記クエリとの関係に応じた高さとなるように算出するステップと、
提示部が、前記算出部により算出された前記ノードの各々の二次元平面座標及び高さ情報が示す三次元座標で示される位置に前記ノードの各々をプロットし、前記ノードの各々が示すオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つを前記ノードの各々に付与した探索結果を提示するステップと、
を含む情報提示方法。
【請求項８】
三次元座標で示される探索結果において、第１のクエリに対する探索結果集合及び前記第１のクエリとは異なる第２のクエリに対する探索結果集合の双方に含まれ探索結果の高さを、前記第１のクエリに対する探索結果と、前記第２のクエリに対する探索結果とで各々異ならせて表示する情報提示方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項６のいずれか１項記載の情報提示装置を構成する各部として機能させるための情報提示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
近年、ビッグデータ時代の到来といわれるように、データの量は爆発的に増えつつある。インターネットでは、従来から盛んであった企業やコンピュータに詳しい人々からの情報発信に加え、ＳＮＳ（ソーシャルネットワークサービス）のように気軽かつ手軽に情報発信を可能とする媒体が数多く実用化されたことで、専門的な知識を有さない人も日常的に情報発信を行うようになった。このため、インターネット上に生み出される電子情報は膨大な量となっている。
【０００２】
また、実世界においても、各種センサの廉価化、小型化、高性能化に伴い、多くの人が私的に所有する携帯電話、スマートフォン等の携帯端末には、標準的にＧＰＳが搭載され、携帯端末の位置情報を用途に応じて取得できるようになっている。また、商用に農園、サーバ室等に配されたセンサノードで温度、湿度等のデータを常時取得し、運営に役立てることが行われている。このように、各種センサで取得されたセンサ情報が、逐次格納、蓄積、利用等されている。
【０００３】
このように日々生み出される膨大な情報を活用するためには、情報の検索は不可欠であり、検索結果をユーザが容易に理解できるように効果的に提示することが重要である。例えば、インターネット上の情報の検索及び提示を例に説明する。インターネットの検索エンジンは、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）社のウェブ検索、画像検索、Ｙｏｕｔｕｂｅ（登録商標）の動画検索、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社の検索エンジンＢｉｎｇ（登録商標）でのウェブ検索、画像検索等のように、検索対象となるオブジェクトがテキスト、画像、動画等と幅広いが、検索結果の出力はリスト形式で数十件程度を単位になされることが多い。リスト形式とは、検索エンジンがクエリと各オブジェクトとの関係に基づいて算出したスコアが高い順に、一次元的に検索結果を提示する方法であるといえる。ユーザは順位が高い検索結果から内容を吟味していき、所望の情報が得られたところで、検索結果の確認を打ち切ればよい。
【０００４】
しかし、一次元的なリスト形式での検索結果の提示には、クエリに含まれるキーワード等の検索キーが所望の対象に関する情報だけではなく、他の対象に関する情報にも該当している場合に、所望の対象に対する検索結果と他の対象に対する検索結果とが混在してしまう、という問題がある。例えば、「人物Ａに関する記述を含んだインターネット上のｈｔｍｌテキストの集合」を人物Ａの氏名をキーワードにウェブから検索し、スコアが高い順にリスト形式で得たいとする。この際、人物Ａと同姓同名の別人Ｂが存在し、その「人物Ｂに関する記述を含んだインターネット上のｈｔｍｌテキストの集合」中にスコアが高いものが存在する場合には、検索結果リストに、「人物Ａに関する記述を含んだインターネット上のｈｔｍｌテキスト」と「人物Ｂに関する記述を含んだインターネット上のｈｔｍｌテキスト」とが混在してしまうことになる。
【０００５】
この場合、検索結果から混在してしまった別人Ｂの情報を排するには、Ａは有するがＢは有さない情報を検索キーとしてクエリに追加する必要があるが、そのためにはＡ及びＢの特性を分析する必要が生じる。ユーザがＡ及びＢについて事前知識を有しない場合、特性の分析のためにリストで示されたテキストを複数読み比べることになり、多くの時間が消費されることになる。最悪の場合、適切でない追加の検索キーを選択してしまい、所望のＡに関する情報まで検索結果のリストから排除してしまう可能性がある。
【０００６】
検索結果を一次元的なリストとして提示する場合の問題を解決するために、二次元的な情報提示を行う手法が提案されている。二次元的な情報提示とは、例えば、二次元グラフ形式で検索結果を出力する方法である。例えば、手書き数字画像を入力（クエリ）として与えたときに、ｍｎｉｓｔＤＢ（手書き文字認識用データベース）内の画像のうち、クエリとの類似度が高いと判定された画像群と入力画像との近傍関係を、バネモデルに基づき二次元平面上にプロットした二次元グラフを提示する技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００７】
非特許文献１の技術では、同一のラベルを持つ画像は互いに近く、異なるラベルを持つ画像は互いに遠くに配置することにより、結果的に、二次元グラフに同一のラベルを持つ画像のクラスタが形成される。従って、ラベルが異なる画像のクラスタは、二次元グラフ上で別れて配置されるため、同じクエリに対してスコアが同等となる異なるラベルを持つ画像が複数存在する場合でも、所望の検索結果の集合とそれ以外の検索結果の集合とが混在するという問題を解消することができる。
【０００８】
しかし、非特許文献１に記載の技術では、クエリが二次元グラフ上のどこに対応し、どういったクラスタに所属するか等のクエリと検索結果との関係を把握するためには、ユーザが検索結果に併記されている補助情報（非特許文献１の例の場合、手書き数字画像）とグラフ構造とを見比べながら自ら行う必要がある。
【０００９】
このようなクエリと検索結果との関係の把握を効率的に行えるようにユーザを支援する情報提示方法として、検索結果の二次元的な位置関係に加え、クエリによらない検索対象ＤＢ特有の絶対的な重要指標をオブジェクト毎に事前に算出しておき、その指標に基づいて、オブジェクトを表すノードの位置座標として高さ情報を追加することで、検索結果の三次元的な可視化を行う手法が提案されている（例えば、特許文献１〜３参照）。
【００１０】
例えば、インターネット上の文書セット内の単語を例にとって説明すると、単語ノードの高さはその単語ノードが示す単語が登場する文書数を基に算出され、多くの文書に現れるメジャーな単語を示す単語ノード（「料理」のような抽象的な上位概念）の標高は高くなり、大きな文字フォントでノード名が記載された単語関係の標高図が作成される。このような標高図では、ある単語について、その概略をつかみたい場合には、その単語ノードが所属する山の頂上付近に位置する単語ノードのノード名を見れば、その単語ノードがどういった概念に類するものかを想像することができる。例えば、仮に「レシピ」という単語を知らないユーザが、上記のような標高図で表された単語関係を見ると、「レシピ」を示す単語ノードは、「料理」を示す単語ノードを頂点とする山脈のふもとに位置するので、「レシピ」は「料理」に関連する単語である、ということを把握することができる。
【００１１】
上述の二次元グラフによる検索結果の可視化の例では、各クラスタの視認はユーザが併記された手書き画像情報との照らし合わせで自ら行う必要があったが、三次元的な可視化を行うことで、標高が高い地点のノードの持つ情報を手掛かりに、周囲ノードの情報の概略、すなわちノードの所属するクラスタの理解が容易になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００９−８６８５８号公報
【特許文献２】特開２００９−８６８５９号公報
【特許文献３】特開２００９−２８８９８９号公報
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】青山一生他、「ネットワーク索引構造を用いた類似探索と可視化」、ＦＩＴ２００８（第７回情報科学技術フォーラム）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、上述の従来手法による検索結果の三次元的な可視化による情報提示手法は、クエリの入力以前に、クエリとは無関係に各オブジェクトを示すノードの高さを決定して標高図が作成されており、クエリ毎の最適な情報提示とはなっていないため、ユーザに対する支援として十分な成果が期待できない、という問題がある。
【００１５】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、クエリ毎に最適な情報提示を行うことができる情報提示装置、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】
【００１６】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る情報提示装置は、オブジェクトに関する少なくとも一種類の特徴を含む複数のオブジェクト情報から、入力されたクエリとの類似度が所定値以上のオブジェクト情報を複数探索する探索部と、前記探索部により探索された複数のオブジェクト情報の各々を示すノードの各々の二次元平面座標を、各ノード間の距離が、該各ノードが示すオブジェクト情報間の関係に応じた距離となるように算出すると共に、前記ノードの各々の高さ情報を、該ノードが示すオブジェクト情報と前記クエリとの関係に応じた高さとなるように算出する算出部と、前記算出部により算出された前記ノードの各々の二次元平面座標及び高さ情報が示す三次元座標で示される位置に前記ノードの各々をプロットし、前記ノードの各々が示すオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つを前記ノードの各々に付与した探索結果を提示する提示部と、を含んで構成されている。
【００１７】
第１の発明に係る情報提示装置によれば、探索部が、オブジェクトに関する少なくとも一種類の特徴を含む複数のオブジェクト情報から、入力されたクエリとの類似度が所定値以上のオブジェクト情報を複数探索する。次に、算出部が、探索部により探索された複数のオブジェクト情報の各々を示すノードの各々の二次元平面座標を、各ノード間の距離が、各ノードが示すオブジェクト情報間の関係に応じた距離となるように算出すると共に、ノードの各々の高さ情報を、ノードが示すオブジェクト情報とクエリとの関係に応じた高さとなるように算出する。そして、提示部が、算出部により算出されたノードの各々の二次元平面座標及び高さ情報が示す三次元座標で示される位置にノードの各々をプロットし、ノードの各々が示すオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つをノードの各々に付与した探索結果を提示する。
【００１８】
このように、クエリに対するオブジェクトの探索結果を、オブジェクト情報間の関係に応じた二次元平面座標と、クエリとオブジェクト情報との関係に応じた高さ情報とが示す三次元座標を用いて表すため、クエリ毎に最適な情報提示を行うことができる。
【００１９】
また、前記算出部は、前記オブジェクト情報に含まれる特徴と前記クエリの特徴との類似度が高いほど高くなる高さ情報を算出することができる。これにより、クエリとオブジェクトとの関係を示す高さ情報を手掛かりに、オブジェクトのクラスタを把握することができる。
【００２０】
また、前記算出部は、前記オブジェクト情報に含まれる特徴間の類似度が高いオブジェクト情報を示すノード同士が近く、類似度が低いオブジェクト情報を示すノード同士が遠く配置されるように、前記二次元平面座標を算出することができる。これにより、オブジェクトのクラスタをより明確に把握することができる。
【００２１】
また、第１の発明に係る情報提示装置は、前記ノードの各々が示すオブジェクト情報間の関係に応じて、前記ノードの各々を複数のクラスタに分離するクラスタリング部を含んで構成することができる。これにより、ノードの位置関係やノードに付与されたオブジェクトの特徴を手掛かりに把握していたオブジェクトのクラスタの分離を、自動的に行うことができる。
【００２２】
また、前記クラスタリング部は、前記複数のクラスタの各々に属するノードの各々が示すオブジェクト情報に基づくクラスタ名を、前記複数のクラスタの各々に付与することができる。これにより、クラスタの内容を容易に把握することができる。
【００２３】
また、第２の発明に係る情報提示装置は、三次元座標で示される探索結果において、第１のクエリに対する探索結果集合及び前記第１のクエリとは異なる第２のクエリに対する探索結果集合の双方に含まれ探索結果の高さを、前記第１のクエリに対する探索結果と、前記第２のクエリに対する探索結果とで各々異ならせて表示する。
【００２４】
これにより、同じオブジェクトであっても、異なるクエリに対する探索結果の各々において、高さが異なるノードとして表されるため、クエリ毎に最適な情報提示を行うことができる。
【００２５】
また、第３の発明に係る情報提示方法は、探索部が、オブジェクトに関する少なくとも一種類の特徴を含む複数のオブジェクト情報から、入力されたクエリとの類似度が所定値以上のオブジェクト情報を複数探索するステップと、算出部が、前記探索部により探索された複数のオブジェクト情報の各々を示すノードの各々の二次元平面座標を、各ノード間の距離が、該各ノードが示すオブジェクト情報間の関係に応じた距離となるように算出すると共に、前記ノードの各々の高さ情報を、該ノードが示すオブジェクト情報と前記クエリとの関係に応じた高さとなるように算出するステップと、提示部が、前記算出部により算出された前記ノードの各々の二次元平面座標及び高さ情報が示す三次元座標で示される位置に前記ノードの各々をプロットし、前記ノードの各々が示すオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つを前記ノードの各々に付与した探索結果を提示するステップと、を含む方法である。
【００２６】
また、第４の発明に係る情報提示方法は、三次元座標で示される探索結果において、第１のクエリに対する探索結果集合及び前記第１のクエリとは異なる第２のクエリに対する探索結果集合の双方に含まれ探索結果の高さを、前記第１のクエリに対する探索結果と、前記第２のクエリに対する探索結果とで各々異ならせて表示する方法である。
【００２７】
また、第５の発明に係る情報提示プログラムは、コンピュータを、上記の情報提示装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２８】
以上説明したように、本発明の情報提示装置、方法、及びプログラムによれば、クエリに対するオブジェクトの探索結果を、オブジェクト情報間の関係に応じた二次元平面座標と、クエリとオブジェクト情報との関係に応じた高さ情報とが示す三次元座標を用いて表すため、クエリ毎に最適な情報提示を行うことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】第１の実施の形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。
【図２】探索対象オブジェクトＤＢに格納されたオブジェクト情報の一例を示すイメージ図である。
【図３】探索結果の三次元可視化結果の一例を示すイメージ図である。
【図４】コントロール画面の一例を示すイメージ図である。
【図５】第１の実施の形態における情報提示処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】キーワード「α」に対する探索結果の三次元可視化結果の一例を示すイメージ図である。
【図７】キーワード「β」に対する探索結果の三次元可視化結果の一例を示すイメージ図である。
【図８】第２の実施の形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。
【図９】グラフのエッジに関する媒介中心性を説明するための概略図である。
【図１０】クラスタの命名を説明するための概略図である。
【図１１】第２の実施の形態における情報提示処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下では、探索対象オブジェクトを「絵本」とした場合を例示しながら、各実施の形態について説明する。また、以下の各実施の形態では、「検索」よりも広い概念として「探索」という用語を用いる。ここでは、「検索」とは、検索対象のオブジェクト群の中で、クエリとして与えた条件を全て満たすオブジェクトを見つけるタスクとする。一方で、「探索」とは、クエリとして与えた条件を全て満たすオブジェクトが存在しなかった場合には、最も多くの条件を満たしたオブジェクトを見つけるタスクとする。
【００３１】
＜第１の実施の形態＞
第１の実施の形態に係る情報提示装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する情報提示処理ルーチンを実行するための情報提示プログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。ＣＰＵが情報提示プログラムを、内部記憶装置であるＲＯＭから読み込んで実行することにより、コンピュータが情報提示装置１０として機能する。
【００３２】
情報提示装置１０には、所望の情報を探索するためのクリエが入力される。情報提示装置１０は、入力されたクエリに応じた複数のオブジェクトを探索し、探索したオブジェクトを示す情報を三次元的に可視化した探索結果を出力する。
【００３３】
図１に示すように、情報提示装置１０は、機能的には、クエリ特徴抽出部１２、オブジェクト探索部１４、二次元座標算出部１６、標高算出部１８、及び三次元可視化結果提示部２０を含んだ構成で表すことができる。なお、オブジェクト探索部１４は本発明の探索部の一例であり、二次元座標算出部１６及び標高算出部１８は本発明の算出部の一例であり、三次元可視化結果提示部２０は本発明の提示部の一例である。
【００３４】
クエリ特徴抽出部１２は、入力されたクエリを受け付け、クエリから特徴を抽出し、抽出したクエリの特徴を、オブジェクト探索部１４へ受け渡す。
【００３５】
例えば、クエリ特徴抽出部１２は、クエリとして与えられたテキストデータに含まれる所定の単語のクエリ内での出現回数等を、クエリの特徴として抽出することができる。より具体的には、クエリ特徴抽出部１２は、クエリとして与えられたテキストデータを形態素解析器によって単語単位に分割すると共に、各単語に品詞等の情報を付与した形態素解析結果を得る。クエリ特徴抽出部１２は、形態素解析結果の品詞等の情報を参照して、例えば自立語を所定の単語として抽出する。なお、抽出する単語としては、自立語以外を採用してもよい。クエリ特徴抽出部１２は、抽出した各自立語のクエリ内での出現回数をカウントし、各自立語とその出現回数との羅列をクエリの特徴とする。
【００３６】
例えば、クエリとして、「ＡＡＡとＢＢＢは海で泳ぎました」（“ＡＡＡ”及び“ＢＢＢ”はある絵本に登場するキャラクタの名前）というテキストデータが入力された場合、クエリ特徴抽出部１２は、入力されたクエリを形態素解析して得た形態素解析結果から、「ＡＡＡ」、「ＢＢＢ」、「海」、及び「泳ぐ」という自立語を抽出する。また、クエリ特徴抽出部１２は、抽出した各自立語のクエリ内での出現回数をカウントし、「ＡＡＡ  １回，ＢＢＢ  １回，海  １回，泳ぐ  １回」という特徴を抽出する。
【００３７】
なお、クエリは、後述する探索対象オブジェクトＤＢ３０に格納されたオブジェクト情報に含まれる特徴と比較できる特徴を有するものであればよく、探索対象オブジェクトＤＢ３０内のデータに存在するものであっても、存在しないものであってもよい。例えば、探索対象オブジェクトＤＢ３０に、オブジェクトの特徴として、探索対象である絵本に含まれるテキストに関する情報が格納されている場合には、入力されるクエリもテキストを有するものであればよく、そのテキストが、探索対象オブジェクトＤＢ３０に格納された絵本に出現する表現そのものでなくてもよい。
【００３８】
オブジェクト探索部１４は、クエリ特徴抽出部１２から受け渡されたクエリの特徴を用いて、探索対象オブジェクトＤＢ３０から、クエリとの類似度が高いオブジェクト情報を取得し、二次元座標算出部１６へ受け渡す。
【００３９】
ここで、探索対象オブジェクトＤＢ３０には、図２に示すように、複数のオブジェクト情報が格納されている。ここで、オブジェクトとは、探索対象を示す実体であり、例えば、本、音楽、画像、映像、人物等である。また、オブジェクト情報とは、上記のようなオブジェクトに関する少なくとも一種類の特徴を含む情報であり、オブジェクトが示す性質、属性等の様々な情報を含むことができる。例えば、オブジェクトが画像の場合には、画像のタイトル、サイズ、作成日時等のメタデータに含まれる各項目が示す情報や、画像自体の内容を示す情報、すなわち画像データから抽出される画像特徴量等の各々を画像の特徴として、その画像を示すオブジェクト情報に含めることができる。
【００４０】
なお、ここでは「同じ種類の特徴」を持つことと「同じ特徴」を持つことを別の概念であることとする。例えば、二つのオブジェクトＡ及びＢが、それぞれサイズが１００×１００画素の画像と、サイズが２００×２００画素の画像であったとする。両者は画像のタイトル、サイズ、画像特徴量等といった複数の「同じ種類の特徴」を持つ。しかし、「サイズ」に注目するとその値が異なるため、異なる特徴を有するオブジェクトであるといえる。
【００４１】
また、各オブジェクト情報には、探索対象となるオブジェクトを識別するための識別番号（ＩＤ）が付与されている。
【００４２】
図２の例は、探索対象オブジェクトが「絵本」の場合であり、例えば、絵本のタイトル、表紙画像、著者、挿絵の作者、出版社等の書誌情報の各々、及び各絵本に出現する自立語毎の出現回数のそれぞれを特徴として含むオブジェクト情報が格納されている。なお、ここでは、書誌情報以外のオブジェクトの特徴の一つとして、絵本に出現する自立語毎の出現回数を用いているが、例えば、絵本の中の挿絵を示す画像データから抽出された画像特徴量、絵本を朗読した音声データから抽出された音声特徴量等をオブジェクトの特徴としてもよい。また、書誌情報についても、他の書誌情報を特徴として含めてもよい。
【００４３】
オブジェクト探索部１４は、クエリ特徴抽出部１２で抽出されたクエリの特徴と、探索対象オブジェクトＤＢ３０に格納された各オブジェクトのオブジェクト情報に含まれる特徴とを用いて、クエリと各オブジェクトとの類似度を算出し、探索対象オブジェクトＤＢ３０から、クエリとの類似度が高いオブジェクトのオブジェクト情報を、類似度が高い順に所定件数（例えば３０件）取得する。
【００４４】
クエリとオブジェクトとの類似度の算出について、探索対象オブジェクトが「絵本」の場合を例に説明する。まず、探索対象オブジェクトＤＢ３０に格納された各絵本のオブジェクト情報に含まれる特徴のうち、クエリ特徴抽出部１２で抽出されたクエリの特徴と比較可能な特徴を用いて、各絵本の特徴ベクトルを作成する。ここでは、オブジェクトの特徴として、絵本に出現する自立語毎の出現回数を用いる。具体的には、探索対象オブジェクトＤＢ３０に格納されたオブジェクトの特徴としての各絵本に出現する自立語毎の出現回数を用いて、探索対象オブジェクトＤＢ３０にオブジェクト情報が格納された全ての絵本に出現した自立語の総種類数の次元を持ち、各次元に対応する要素が、ＩＤ順かつ各絵本の先頭ページからの出現順の自立語に対応するベクトルを、絵本一冊毎に作成する。そして、ベクトルの各要素に、その要素の次元に対応する自立語の各絵本における出現回数ｔｆ（term frequency）に、逆絵本出現頻度ｉｄｆ（inverse document frequency）を乗じた値ｔｆｉｄｆを記入する。最後にベクトルの大きさを１に正規化して、各絵本の特徴ベクトルとする。ｔｆｉｄｆは、例えば、下記（１）式〜（３）式に示すように算出することができる。
【００４５】
【数１】
2014235723.tif 000003
ここで、ｎｉ，ｊは自立語ｉの絵本ｊにおける出現回数である。Ｄは探索対象オブジェクトＤＢ３０にオブジェクト情報が格納されている絵本の総数、ｄは探索対象オブジェクトＤＢ３０にオブジェクト情報が格納されている絵本のうち、自立語ｉが出現する絵本の数である。
【００４６】
例えば、探索対象オブジェクトＤＢ３０に、総数３冊の絵本についてのオブジェクト情報が格納されており（Ｄ＝３）、各絵本のオブジェクト情報に、下記のような自立語とその出現回数とで表された特徴が含まれているものとする。なお、ＩＤがｎの絵本を、以下では「絵本ｎ」と表記する。
絵本１：Ａ  ３回，  Ｂ  ２回，  Ｃ  ２回
絵本２：Ａ  １回，  Ｃ  ３回，  Ｄ  ２回
絵本３：Ａ  ２回，  Ｄ  １回，  Ｅ  ２回
【００４７】
この場合、各自立語のｉｄｆｉ（ｉ＝Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）は下記（４）式となる。
【００４８】
【数２】
2014235723.tif 000004
また、絵本１についてのベクトルの各要素の値は、下記（５）式となる。
【００４９】
【数３】
2014235723.tif 000005
最後にベクトルの大きさを１に正規化するために、各要素の二乗和の平方根で各要素を割る。結果得られる絵本１の特徴ベクトルｖ１は下記（６）式となる。
【００５０】
【数４】
2014235723.tif 000006
同様の手順で絵本２の特徴ベクトルｖ２、及び絵本３の特徴ベクトルｖ３を作成する。
【００５１】
次に、クエリの特徴ベクトルを作成する。クエリ特徴抽出部１２により、例えば、下記に示すような自立語とその出現回数とで表された特徴がクエリから抽出されたとする。
クエリ：Ａ  ２回，  Ｃ  ３回
【００５２】
クエリの特徴ベクトルの作成に当たり、ｔｆｉｄｆを計算する際のｉｄｆｉの値は、探索対象オブジェクトＤＢ３０から求めた値、すなわち（４）式を利用する。その他については、下記（７）式に示すように絵本の特徴ベクトルと同様の手順で求める。
【００５３】
【数５】
2014235723.tif 000007
最後にベクトルの大きさを１に正規化するために、各要素の二乗和の平方根で各要素を割り、クエリの特徴ベクトルｖｑｕｅｒｙ＝（０，０，１，０，０）を作成する。なお、クエリに出現した自立語であって、探索対象オブジェクトＤＢ３０にオブジェクト情報が格納された絵本に出現しなかった自立語については無視すればよい。すなわち、その自立語についてはクエリの特徴ベクトルの要素として考慮しない。
【００５４】
次に、作成したクエリの特徴ベクトルｖｑｕｅｒｙと、各絵本の特徴ベクトルｖｎ（ｎ＝１，２，３）の各々とのコサイン類似度を計算する。ここでは、特徴ベクトルはいずれも大きさが１に正規化されているので、コサイン類似度はｖｑｕｅｒｙとｖｎとの内積と等価になる。また、自身との内積はコサイン類似度の最大値である１になる。
【００５５】
オブジェクト探索部１４は、探索対象オブジェクトＤＢ３０から、クエリの特徴との類似度が所定値以上の特徴を含むオブジェクト情報を取得する。ここでは、クエリの特徴ベクトルｖｑｕｅｒｙと各オブジェクトの特徴ベクトルｖｎとのコサイン類似度が高い順に、予め指定された所定件数（例えば３０件）のオブジェクト情報を取得する。なお、オブジェクトの取得件数は、類似度の上位所定件数に限らず、探索対象オブジェクトＤＢ３０に格納されたオブジェクト情報の総数を指定し、全てのオブジェクト情報を類似度順に取得してもよい。
【００５６】
また、オブジェクト探索部１４は、取得したオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つに基づいて、各オブジェクト間の類似度を算出する。オブジェクト間の類似度は、例えば、上記で計算した各オブジェクトの特徴ベクトルのコサイン類似度により算出することができる。オブジェクト探索部１４は、取得したオブジェクト情報、算出したオブジェクト間の類似度、及び算出したクエリと各オブジェクトとの類似度を、二次元座標算出部１６へ受け渡す。
【００５７】
なお、各オブジェクト間の類似度、及びクエリと各オブジェクトとの類似度は、各々の特徴ベクトルの類似度から求める場合に限定されない。例えば、探索対象オブジェクトＤＢ３０にオブジェクト情報が格納された全ての２オブジェクトの組み合わせについて、主観的な類似度または非類似度を予め与えておくことができる。この場合、各オブジェクト間の類似度は、与えられた類似度または非類似度を直接用いることができる。また、クエリと各オブジェクトとの類似度は、クエリの特徴と一致する特徴を含むオブジェクト情報が示すオブジェクトと組み合わせたときの他のオブジェクトに与えられた類似度または非類似度を用いればよい。
【００５８】
本実施の形態では、オブジェクト探索部１４は、オブジェクト間の類似度を表す情報として、取得したオブジェクト情報を示すノードを設定し、各ノードが示すオブジェクト情報に含まれる特徴同士の類似度が所定値以上となるノード間をエッジで接続した部分ネットワーク構造を作成する（特開２００８−２９３４４４号公報、及び特開２００８−３０５０７２号公報参照）。オブジェクト探索部１４は、取得したオブジェクト情報、及び算出したクエリと各オブジェクトとの類似度を、部分ネットワーク構造を構成する各ノードに保持させる。オブジェクト探索部１４は、このようにして作成した部分ネットワーク構造を二次元座標算出部１６へ受け渡す。
【００５９】
二次元座標算出部１６は、オブジェクト探索部１４から受け渡されたオブジェクト情報、及び各オブジェクト間の類似度に基づいて、各オブジェクト情報を示すノードの二次元平面座標を算出する。この際、オブジェクト情報に含まれる特徴間の類似度が高いオブジェクト情報を示すノード同士は近くに配置され、類似度が低いオブジェクト情報を示すノード同士は遠くに配置されるような二次元平面座標を算出する。
【００６０】
本実施の形態では、オブジェクト探索部１４から受け渡された部分ネットワーク構造を、バネ長固定のバネモデルとし、各オブジェクト情報を示すノードの二次元平面座標を算出する。具体的には、部分ネットワーク構造において、エッジで接続されたノード同士は近くに配置し、エッジで接続されていないノード同士は遠くに配置し、部分ネットワーク構造に含まれる全てのノードが安定な配置となるように、各ノードの二次元平面座標を求める。
【００６１】
なお、オブジェクト情報に含まれる特徴間の類似度が高いオブジェクト情報を示すノード同士が近くに配置され、類似度が低いオブジェクト情報を示すノード同士が遠くに配置されるような二次元平面座標を算出することができる手法であれば、バネモデル以外の手法を用いてもよい。また、二次元平面座標は、上記のように、絵本に出現する自立語の出現回数で表されるオブジェクトの特徴を用いた特徴ベクトル間のコサイン類似度を用いて算出する場合に限らず、各ノードが示すオブジェクト情報間の関係に応じて算出すればよい。例えば、オブジェクト情報に含まれる特徴のいずれか（例えば「著者」）が一致するオブジェクトを示すノード同士は近く、特徴が異なるオブジェクトを示すノード同士は遠くに配置されるような二次元座標を算出してもよい。
【００６２】
二次元座標算出部１６は、算出した各ノードの二次元平面座標、及び各ノードが保持するオブジェクト情報及びクエリと各オブジェクトとの類似度を標高算出部１８へ受け渡す。
【００６３】
標高算出部１８は、オブジェクト探索部１４で取得された各オブジェクト情報を示すノードについて、二次元座標算出部１６から受け渡されたクエリと各オブジェクトとの類似度に応じた標高を算出する。標高とは、二次元座標算出部１６により算出された各オブジェクト情報を示すノードの二次元平面座標に加えて三次元座標とするための高さ情報である。
【００６４】
標高としては、各オブジェクトの特徴ベクトルとクエリの特徴ベクトルとのコサイン類似度をそのまま用いてもよいし、コサイン類似度に所定の定数（例えば４）を乗算して、三次元座標における高さを強調するような標高を算出してもよい。高さを強調することにより、クエリに応じた所望のオブジェクトが属するクラスタが強調される。また、所望のオブジェクトが属するクラスタを強調するために、標高を、類似度の対数または平方根のような類似度の小さな値が強調される関数によって求めてもよいし、そのような関数により求めた値にさらに定数を乗じてもよい。
【００６５】
なお、標高は、上記のように、絵本に出現する自立語の出現回数で表されるオブジェクトの特徴を用いた特徴ベクトル間のコサイン類似度を用いて算出する場合に限らず、オブジェクト情報とクエリとの関係に応じて算出すればよい。例えば、クエリに含まれる単語（例えば、自立語）が、オブジェクトの特徴のいずれか（例えば「タイトル」）に含まれる場合には、標高が高くなるように算出してもよい。
【００６６】
標高算出部１８は、算出した各ノードの標高、並びに二次元座標算出部１６から受け渡された各ノードの二次元平面座標、及び各ノードが保持するクエリと各オブジェクトとの類似度を三次元可視化結果提示部２０へ受け渡す。
【００６７】
三次元可視化結果提示部２０は、二次元座標算出部１６で算出された各ノードの二次元平面座標に、標高算出部１８で算出された標高を加え、各オブジェクト情報を示すノードの三次元座標を求め、これを三次元グラフ上にプロットした三次元可視化結果を生成する。また、三次元可視化結果提示部２０は、各ノードが示すオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つを用いて、各ノードが示すオブジェクトが判別可能となるように編集する。図３に、探索対象オブジェクトを「絵本」とした場合の三次元可視化結果の一例を示す。図３では、オブジェクト情報に含まれる特徴の一つである絵本の表紙画像を、各ノードに貼り付けた例を示している。これにより、各ノードがどの絵本を表すかを表現することができる。また、表紙画像以外の他の特徴を用いてもよく、例えば、絵本のタイトルを示すテキストを用いてもよい。
【００６８】
また、三次元可視化結果提示部２０は、三次元可視化結果が表示された表示装置等において、各ノードの部分が選択された際に、選択されたノードが示すオブジェクト情報に関する補助情報を提示する。補助情報は、オブジェクトの特徴、特に書誌的事項を示す特徴、クエリと各オブジェクトとの類似度及び順位、寄与語等を含むことができる。寄与語とは、クエリとの類似度が高いオブジェクトとして選択されたことに対する寄与度が高い単語である。例えば、クエリの特徴ベクトルとオブジェクトの特徴ベクトルとのコサイン類似度を算出した際の各要素間の積が、他の要素より大きい要素に対応する自立語を寄与語とすることができる。
【００６９】
また、三次元可視化結果提示部２０は、クエリとの類似度が高いオブジェクトを示すノード、すなわち標高が高いノードほど表紙の枠に濃い色を付けるなどして、強調表示するようにしてもよい。また、提示した三次元グラフの視点、標高を算出した際の定数、バネモデルのバネ長や斥力などのパラメータの変更を、ユーザからのマウス操作やキーボードからの数値入力等により受け付けて、三次元可視化結果の表示を変更し、探索結果の三次元的な位置把握を助ける支援を行ってもよい。これにより、三次元可視化結果をユーザにとってより見易い状態で提示することができる。また、三次元可視化結果に、二次元平面に対応したグリッドであって、各グリッドの頂点付近に二次元平面座標を有するノードの標高（クエリと各オブジェクトとの類似度）に応じて頂点が決定されたグリッドを合わせて提示してもよい。これにより、三次元可視化結果に地形的な表現を加えることができ、各ノードの三次元座標位置をより直観的に把握し易くなる。
【００７０】
図４に、補助情報、及び三次元可視化結果の表示の変更を行うためのコントロール画面の一例を示す。図４の例では、コントロール画面の「インフォメーション」タブに、クエリとの類似度の順位、絵本のタイトル、表紙画像、著者等のオブジェクトの書誌情報、クエリとの類似度、及び寄与語等の補助情報を表示している。また、詳細な図示は省略するが、「表示設定」タブ及び「バネモデル設定」タブを、上述の各種パラメータを変更するための画面とすることができる。なお、上記の例以外にも補助情報や、探索結果の三次元的な位置把握を助ける支援を追加してもよい。
【００７１】
図３の三次元可視化結果の例は、より具体的には、探索対象オブジェクトを「絵本」とし、クエリ「ＡＡＡとＢＢＢは海で泳ぎました」（“ＡＡＡ”及び“ＢＢＢ”は、「ＡＡＡとＢＢＢ」というシリーズものの絵本に登場するキャラクタの名前）に対して、探索対象オブジェクトＤＢ３０にオブジェクト情報が格納された絵本から、自立語の出現回数で表される特徴を用いた特徴ベクトル間のコサイン類似度が高い絵本を３０件取得した探索結果を示すものである。
【００７２】
図３において、左の円に囲まれたノード群は、標高（クエリとの類似度）が他のノードと比較して高いが、これらは補助情報を参照すると、「ＡＡＡ」及び「ＢＢＢ」といった単語がキーとなって類似であると判定された絵本群であることがわかる。すなわち、「ＡＡＡ」と「ＢＢＢ」というキャラクタが登場する「ＡＡＡとＢＢＢ」とうシリーズものの絵本群を示すクラスタであるといえる。一方、右の円に囲まれたノード群は、標高は他のノードと比較して低いが、これらは「海」及び「泳ぐ」といった単語がキーとなって類似であると判定された絵本であることがわかる。すなわち、海での出来事に関する内容を含む絵本群を示すクラスタであるといえる。図３の例では、入力したクエリから、シリーズものの絵本と、海での出来事に関する内容を含む絵本との二通りの観点について、クエリとの類似度が高い探索結果を得ることができる。
【００７３】
従来の三次元可視化手法では、クエリに応じた結果の可視化は行われないため、上述のようなシリーズものの絵本のクラスタ、及び海での出来事に関する内容を含む絵本のクラスタの各々をクラスタとして把握できるような情報提示を行うことができるとは限らないが、本実施の形態では、クエリに応じた結果の可視化が行われるため、クエリの持つ特徴（ここでは、シリーズものの一冊で、かつ海が舞台、という特徴）が明確に把握できる効果的な可視化が行える。
【００７４】
このような情報提示を行うことで、三次元可視化結果における各オブジェクトを示すノードの標高を手掛かりに、探索された複数のオブジェクトのクラスタを把握する手助けとなる。また、補助情報を参照することで、標高を手掛かりに把握したクラスタの意味付けを確認することができる。
【００７５】
次に、第１の実施の形態に係る情報提示装置１０の作用について説明する。情報提示装置１０では、図５に示す情報提示処理ルーチンが実行される。
【００７６】
ステップ１００で、クエリ特徴抽出部１２が、入力されたクエリを受け付け、クエリから特徴を抽出し、抽出したクエリの特徴を、オブジェクト探索部１４へ受け渡す。例えば、クエリ特徴抽出部１２は、クエリとして与えられたテキストデータを形態素解析器によって単語単位に分割すると共に、各単語に品詞等の情報を付与した形態素解析結果を得る。そして、クエリ特徴抽出部１２は、形態素解析結果の品詞等の情報を参照して、例えば自立語を抽出し、各自立語のクエリ内での出現回数をカウントし、各自立語とその出現回数との羅列をクエリの特徴とする。
【００７７】
次に、ステップ１０２で、オブジェクト探索部１４が、クエリ特徴抽出部１２から受け渡されたクエリの特徴を用いて、探索対象オブジェクトＤＢ３０から、クエリとの類似度が高いオブジェクト情報を取得する。例えば、オブジェクト探索部１４は、クエリ特徴抽出部１２で抽出されたクエリの特徴から作成した特徴ベクトルと、探索対象オブジェクトＤＢ３０に格納された各オブジェクトのオブジェクト情報に含まれる特徴のうち、クエリの特徴と比較可能な特徴から作成した特徴ベクトルとのコサイン類似度を、クエリと各オブジェクトとの類似度として算出し、探索対象オブジェクトＤＢ３０から、クエリとの特徴ベクトル間の類似度が高いオブジェクト情報を、類似度が高い順に所定件数（例えば３０件）取得する。
【００７８】
そして、オブジェクト探索部１４は、取得した各オブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つに基づいて、各オブジェクト間の類似度を算出し、取得したオブジェクト情報、算出したオブジェクト間の類似度、及び算出したクエリと各オブジェクトとの類似度を二次元座標算出部１６へ受け渡す。例えば、オブジェクト探索部１４は、取得したオブジェクトの特徴間の類似度に基づいて、取得したオブジェクト情報を示すノードを設定し、各ノードが示すオブジェクト情報に含まれる特徴同士の類似度が所定値以上となるノード間をエッジで接続し、各ノードにオブジェクト情報及びクエリと各オブジェクトとの類似度を保持させた部分ネットワーク構造を作成して、二次元座標算出部１６へ受け渡す。
【００７９】
次に、ステップ１０４で、二次元座標算出部１６が、オブジェクト探索部１４から受け渡されたオブジェクト情報及び各オブジェクト間の類似度に基づいて、各オブジェクト情報を示すノードの二次元位置平面座標を、オブジェクト情報に含まれる特徴間の類似度が高いオブジェクト情報を示すノード同士は近くに配置され、類似度が低いオブジェクト情報を示すノード同士は遠くに配置されるように算出する。例えば、二次元座標算出部１６は、オブジェクト探索部１４から受け渡された部分ネットワーク構造を、バネ長固定のバネモデルとし、エッジで接続されたノード同士は近くに配置し、エッジで接続されていないノード同士は遠くに配置し、部分ネットワーク構造に含まれる全てのノードが安定な配置となるように、各ノードの二次元平面座標を求める。そして、二次元座標算出部１６は、算出した各ノードの二次元平面座標、各ノードが保持するオブジェクト情報、及びクエリと各オブジェクトとの類似度を標高算出部１８へ受け渡す。
【００８０】
次に、ステップ１０６で、標高算出部１８が、オブジェクト探索部１４で取得された各オブジェクト情報を示すノードについて、二次元座標算出部１６から受け渡されたクエリと各オブジェクトとの類似度に応じた標高を算出する。標高算出部１８は、算出した各ノードの標高、並びに二次元座標算出部１６から受け渡された各ノードの二次元平面座標、各ノードが保持するオブジェクト情報及びクエリと各オブジェクトとの類似度を三次元可視化結果提示部２０へ受け渡す。
【００８１】
次に、ステップ１０８で、三次元可視化結果提示部２０が、二次元座標算出部１６で算出された各ノードの二次元平面座標に、標高算出部１８で算出された標高を加え、各オブジェクト情報を示すノードの三次元座標を求め、これを三次元グラフ上にプロットした三次元可視化結果を生成する。そして、三次元可視化結果提示部２０は、各ノードが示すオブジェクト情報に含まれる特徴の少なくとも一つを用いて、各ノードが示すオブジェクトが判別可能となるように編集する。例えば、探索対象オブジェクトが「絵本」の場合には、その絵本の表紙画像を各ノードに貼り付ける。また、三次元可視化結果提示部２０は、その他の補助情報や、探索結果の三次元的な位置把握を助ける支援機能を追加して、三次元可視化結果が表示装置に提示されるように出力し、情報提示処理ルーチンを終了する。
【００８２】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る情報提示装置によれば、クエリに類似するオブジェクトの各々を示すノードの三次元座標を、オブジェクト間の類似度に基づく二次元平面座標、及びクエリとオブジェクトとの類似度に基づく標高で表現することにより、どのクエリにも画一的であった従来手法の三次元可視化に比して、各オブジェクト群がクエリに応じて分離されるため、クエリ毎に最適な情報提示を行うことができる。
【００８３】
また、オブジェクトに関する複数の特徴をオブジェクト情報に含めることにより、例えば、オブジェクトの内容自体から抽出した特徴を用いて、探索結果に含まれる複数のオブジェクト間の類似関係、及びオブジェクトとクエリとの類似関係を表現すると共に、オブジェクトの書誌的事項を示す特徴を用いて、探索結果に含まれる複数のオブジェクトを識別する等のように、オブジェクトの複数の特徴を融合して、オブジェクト間及びオブジェクトとクエリとの類似関係を可視化することができる。
【００８４】
図６及び図７に、探索対象オブジェクトを「絵本」とした場合のクエリ毎の探索結果の一例を示す。図６の例は、クエリとしてキーワード「α」を用いた場合の探索結果の一例である。「ＸＸＸ」という絵本を示すノードの標高が高く、「ＹＹＹ」という絵本を示すノードの標高が低い探索結果であることを示している。図７の例は、クエリとしてキーワード「β」を用いた場合の探索結果の一例である。図６の場合と同様に、「ＸＸＸ」及び「ＹＹＹ」という絵本が探索結果に含まれるが、「ＸＸＸ」という絵本を示すノードの標高は図６の場合に比べ低く、「ＹＹＹ」という絵本を示すノードの標高は図６の場合に比べて高くなっている。
【００８５】
このように、異なるクエリに対する探索結果に同じオブジェクトが含まれる場合でも、クエリとオブジェクトとの関係に応じて、そのオブジェクトを示すノードの標高が異なり、クエリに応じた探索結果となる。
【００８６】
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、例えば図３に示すような三次元可視化結果及び図４に示すような補助情報を観察することで、ユーザがクラスタの分離を把握する場合について説明したが、第２の実施の形態では、クラスタを自動的に分離する場合について説明する。なお、第２の実施の形態に係る情報提示装置において、第１の実施の形態に係る情報提示装置１０と同一の部分については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【００８７】
図８に示すように、第２の実施の形態に係る情報提示装置２１０は、機能的には、クエリ特徴抽出部１２、オブジェクト探索部１４、二次元座標算出部１６、標高算出部１８、クラスタリング部１９、及び三次元可視化結果提示部２０を含んだ構成で表すことができる。
【００８８】
クラスタリング部１９は、二次元座標算出部１６で算出された各ノードの二次元平面座標に、標高算出部１８で算出された標高を加え、各オブジェクト情報を示すノードの三次元座標を求め、各オブジェクト情報を示すノードをクラスタに分離する。
【００８９】
具体的には、クラスタリング部１９は、グラフのエッジに関する媒介中心性（betweenness centerality）という概念を導入する。グラフのエッジに関する媒介中心性とは、グラフ中の全ての２ノードの組み合わせについて、２ノード間の最短経路中に最も多く現れるエッジがそのグラフにおいて中心であるという考え方である。例えば、図９に示すグラフを例にとると、各２ノード間の最短経路は下記の通りである。
【００９０】
ＡＢ：  Ａ→Ｂ
ＡＣ：  Ａ→Ｃ
ＡＤ：  Ａ→Ｂ→Ｄ
ＡＥ：  Ａ→Ｂ→Ｄ→Ｅ
ＡＦ：  Ａ→Ｂ→Ｄ→Ｆ
ＡＧ：  Ａ→Ｂ→Ｄ→Ｆ→Ｇ
ＢＣ：  Ｂ→Ｃ
ＢＤ：  Ｂ→Ｄ
ＢＥ：  Ｂ→Ｄ→Ｅ
ＢＦ：  Ｂ→Ｄ→Ｆ
ＢＧ：  Ｂ→Ｄ→Ｆ→Ｇ
ＣＤ：  Ｃ→Ｂ→Ｄ
ＣＥ：  Ｃ→Ｂ→Ｄ→Ｅ
ＣＦ：  Ｃ→Ｂ→Ｄ→Ｆ
ＣＧ：  Ｃ→Ｂ→Ｄ→Ｆ→Ｇ
ＤＥ：  Ｄ→Ｅ
ＤＦ：  Ｄ→Ｆ
ＤＧ：  Ｄ→Ｆ→Ｇ
ＥＦ：  Ｅ→Ｆ
ＥＧ：  Ｅ→Ｇ
ＦＧ：  Ｆ→Ｇ
【００９１】
これら最短経路の中で、最も多く現れるのは、Ｂ→Ｄのエッジで、１２回現れる。このエッジを枝刈りすることで、図９に示すグラフを、Ａ、Ｂ、及びＣのノード群とＤ、Ｅ、Ｆ、及びＧのノード群との二つのクラスタに分離できる。
【００９２】
しかし、一本のエッジを取り除いてもクラスタに分かれない場合がある。この場合、エッジを取り除いた後で、再度各クラスタにおいて最短経路に現れるエッジの出現回数を調べ、媒介中心性が最大のエッジを枝刈りする。それでもクラスタに分かれない場合は、媒介中心性が最大のエッジを、クラスタに分かれるまで枝刈りし続ける。
【００９３】
実際には、いくつのクラスタに別れるまで枝刈りすればよいかの判断は難しく、また、極論すれば全てのエッジを枝刈りすればノード数分のクラスタに分かれたということもできる。そこで、例えば、modularity maximizationという手法（参照非特許文献１「Newman, M. E. J. “Modularity and community structure in networks”. PROCEEDINGS- NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES USA 103 (23), 2006」）を用いることができる。この手法では、直感的に「あるノードから同じクラスタに所属されているノードへのエッジが別のクラスタに所属しているノードへのエッジに比べて多いときに大きくなる」関数、例えば、下記（８）式に示すような、良いクラスタ分離ができているであろう期待値といえる指標であるモジュラリティＱを導入して、エッジを枝刈りする度にＱを調べ、Ｑが最大値を取る回数だけ媒介中心性が最大のエッジを枝刈りしている。
【００９４】
【数６】
2014235723.tif 000008
【００９５】
ここで、Ｎはノード総数、Ａはグラフの隣接行列で、Ａｉ，ｊはｉ番目のノードとｊ番目のノードとの隣接行列の値、ｋｉはｉ番目のノードに接合するエッジ数、Ｍはグラフの総エッジ数である。
【００９６】
また、クラスタリング部１９は、自動アノテーションを行い、例えばクラスタ内のノードが示すオブジェクト情報が共通して持っている情報をクラスタ名とする。具体的には、クラスタリング部１９は、オブジェクト探索部１４でクエリと各オブジェクトとの類似度を算出する際に用いた特徴のうち、クエリ及びオブジェクトの双方に存在した特徴を取得する。例えば、上述のように、探索対象オブジェクトを「絵本」とした場合であって、特徴として自立語の出現回数を用いた場合には、クエリの特徴ベクトルと探索対象オブジェクトＤＢ３０にオブジェクト情報が格納された絵本の各々の特徴ベクトルとの双方に要素として共通して含まれる自立語を取得する。そして、各クラスタに所属する全てのノードの各々が示すオブジェクト情報の各々に含まれる特徴において、取得した共通の自立語の出現回数を積算し、最も出現回数が多い共通の自立語を、そのクラスタの名前とする。
【００９７】
例えば、クラスタ分離を行った各ノードが示すオブジェクト情報に含まれる特徴に、図１０及び下記に示すように、クエリ及び絵本（オブジェクト）の双方に共通の自立語が存在したとする。
Ａ：α，γ
Ｂ：α，λ
Ｃ：α，Δ
Ｄ：α，β，Δ
Ｅ：β，Δ
Ｆ：β，η
Ｇ：η，ν
【００９８】
この場合、Ａ、Ｂ、及びＣのノード群のクラスタは、出現回数が最も多い自立語「α」と命名される。ユーザは、Ａ、Ｂ、及びＣのノード群のクラスタについて、クラスタ名「α」を見ることで、そのクラスタが「α」に関連したクラスタだと認識することが容易になる。一方、Ｄ、Ｅ、Ｆ、及びＧのノード群のクラスタは、出現回数が最も多い自立語「β」と命名される。ノードＧが示す絵本には自立語「β」は現れないが、自立語「β」を有するノードＥ及びＦが示す絵本と同一のクラスタに所属していることから、ユーザはノードＧが示す絵本は自立語「β」に関連した絵本であると理解することができる。
【００９９】
なお、クラスタ名に用いる情報は、上記のように、クエリと各オブジェクトとの共通の自立語に限らず、クエリとオブジェクト情報に含まれる他の特徴とで共通する情報を取得してもよい。例えば、クエリに含まれる単語と、特徴の一つである絵本のタイトルに含まれる単語とで共通する単語を取得し、上記のようにクラスタ内で最も出現回数が多い共通の単語を、そのクラスタのクラスタ名としてもよい。
【０１００】
なお、上記では、modularity maximizationという手法を用いてクラスタの分離を行う場合について説明したが、min cut（参照非特許文献２「FORD, L. R., AND FULKERSON, D. R. “Maximal flow through a network.” Can. J. Math. 8, 399 − 404, 1956.」、spectral clustering（参照非特許文献３「U Von Luxburg, “A tutorial on spectral clustering,” Statistics and computing, 2007」、トピックモデル「参照非特許文献４「DM Blei, AY Ng, MI Jordan, “Latent dirichlet allocation,” the Journal of machine Learning research, 2003」等の手法を用いてもよい。クラスタの分離は、分野によってgraph portioning、block modeling、hierarchical clustering、community structure detectionなど様々な文脈で語られることがあるが、本実施の形態でいうクラスタの分離は、これら全てを意味する。
【０１０１】
次に、第２の実施の形態に係る情報提示装置２１０の作用について説明する。情報提示装置２１０では、図１１に示す情報提示処理ルーチンが実行される。なお、図５に示す第１の実施の形態における情報提示処理ルーチンと同一の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
【０１０２】
ステップ１００〜１０６で、クエリに類似するオブジェクト情報群を取得し、各オブジェクト情報を示すノードの二次元平面座標及び標高を算出する。
【０１０３】
次に、ステップ２００で、クラスタリング部１９が、二次元座標算出部１６で算出された各ノードの二次元平面座標に、標高算出部１８で算出された標高を加え、各オブジェクトを示すノードの三次元座標を求める。そして、例えばグラフのエッジに関する媒介中心性（betweenness centerality）という概念を導入し、エッジの枝刈りを行うことで、各ノードをクラスタに分離する。
【０１０４】
次に、ステップ２０２で、クラスタリング部１９が、クラスタ内のノードが示すオブジェクト情報が共通して持っている情報、例えば、クエリとオブジェクトとに共通して出現する自立語のうち、クラスタに所属するノードが示すオブジェクト情報に含まれる特徴における出現回数が最も多い共通の自立語を取得し、そのクラスタのクラスタ名として命名する。
【０１０５】
次に、ステップ１０８で、上記ステップ２００で分離したクラスタ、及び上記ステップ２０２で命名したクラスタ名と共に、三次元可視化結果を提示して、情報提示処理ルーチンを終了する。
【０１０６】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る情報提示装置によれば、オブジェクト情報のクラスタ分離及びクラスタの命名を自動的に行うことができるため、ユーザによるクラスタの分離の把握を容易にすることができる。
【０１０７】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１０８】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、外部の記憶装置や記録媒体等に格納されたプログラムを随時読み込んで、またインターネットを介してダウンロードして実行するようにしてもよい。また、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１０、２１０  情報提示装置
１２   クエリ特徴抽出部
１４   オブジェクト探索部
１６   二次元座標算出部
１８   標高算出部
１９   クラスタリング部
２０   三次元可視化結果提示部
【図１】
2014235723.tif 000009
【図２】
2014235723.tif 000010
【図４】
2014235723.tif 000011
【図５】
2014235723.tif 000012
【図８】
2014235723.tif 000013
【図９】
2014235723.tif 000014
【図１０】
2014235723.tif 000015
【図１１】
2014235723.tif 000016
【図３】
2014235723.tif 000017
【図６】
2014235723.tif 000018
【図７】
2014235723.tif 000019