(57)【要約】【目的】  研究分野等のキーワード群とそれに関連する人等の名前群を互いに対応させて適切に且つ自動的にグループ化することのできる、名前及びキーワードのグループ化方法等を提供する。【構成】  名前とキーワードとを入力し（Ｓ１）、入力された名前とキーワードの共起行列を作成し（Ｓ２）、作成された共起行列をクラスタリングする（Ｓ３）。【選択図】  図１
2006099753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理部が、名前およびキーワードの入力部からの入力を受け付けるステップ、
前記処理部が、入力された名前およびキーワードの共起行列を作成するステップ、および
前記処理部が、作成された共起行列における名前およびキーワードをクラスタリングするステップ
を有することを特徴とする名前及びキーワードのグループ化方法。
【請求項２】
前記処理部が、名前およびキーワードの両方を含む公開データ数を用いて前記共起行列を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の名前及びキーワードのグループ化方法。
【請求項３】
前記処理部が、前記公開データ数に対して重み付けする
ことを特徴とする請求項２記載の名前及びキーワードのグループ化方法。
【請求項４】
前記処理部が、前記クラスタリングにより得られた各グループを表わすラベルの入力部からの入力を受け付けるステップ、および
前記処理部が、入力されたラベルを各グループ毎に対応付けて記憶手段に記憶させるステップ
をさらに有することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の名前及びキーワードのグループ化方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の名前及びキーワードのグループ化方法をコンピュータに実行させるための名前及びキーワードのグループ化プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の名前及びキーワードのグループ化プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項７】
名前およびキーワードを入力する手段、
入力された名前およびキーワードの共起行列を作成する手段、および
作成された共起行列における名前およびキーワードをクラスタリングする手段
を備えたことを特徴とする名前及びキーワードのグループ化装置。
【請求項８】
共起行列を作成する前記手段は、名前およびキーワードの両方を含む公開データ数を用いて前記共起行列を作成する
ことを特徴とする請求項７記載の名前及びキーワードのグループ化装置。
【請求項９】
前記公開データ数は、重み付けされた公開データ数であることを特徴とする請求項８記載の名前及びキーワードのグループ化装置。
【請求項１０】
前記クラスタリングにより得られた各グループを表わすラベルを入力する手段、および
入力されたラベルを各グループ毎に対応付けて記憶する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項７ないし９のいずれかに記載の名前及びキーワードのグループ化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は、ある研究分野や技術領域、組織、興味等に関係する人を、研究分野等をクエリとして見つけ出すうえで有用な、人の名前と研究分野等を表わすキーワードとを互いに対応付けて自動的にグループ化することで、Ｗｅｂにある情報から自律的に研究者のグループがカテゴリ分けされて、その得られた各グループからクエリとして適切な研究分野等をユーザが把握し易くすることのできる方法等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本願発明の発明者等は、Ｗｅｂ上の情報から自動的に人間関係を抽出する手法について既に提案している（非特許文献１参照）。この手法では、対象とする二人の名前を含むＷｅｂページを検索してそのヒット件数から両名の関係の強さを求め、それに基づいて二人の人間関係を抽出し、ネットワークとして図示することができる。このネットワークは、ノードが人を表し、ノードとノードを結ぶエッジがその二人の間の関係を表す無向グラフとして人間関係を表現しており、エッジに付されたラベルによって二人がいかなる関係にあるか、たとえば研究者同士の場合では、共著関係、同じ研究室のメンバーである関係、同じ研究会などで発表したことのある関係、同じプロジェクトで研究している関係など、を把握でき、且つそのエッジが短ければ短いほどその関係が強いことがわかる。
【０００３】
このような人間関係ネットワークは、ある分野や領域、組織内での人間関係を俯瞰するのに役立つ。たとえば、ある学会においてＡさんと知り合いになりたい場合、その学会員について抽出した人間関係ネットワーク中で自分とＡさんを結ぶ最短パスを調べたり、自分とＡさんとの共通の知人を調べたりすることで、両名を取り巻く他の会員等との人間関係を一目瞭然に把握でき、これによりＡさんを紹介してくれそうな適当な人を簡単に見つけることができる。
【非特許文献１】Yutaka Matsuo, Hironori Tomobe, Koichi Hashida and Mitsuru Ishizuka,"Mining Social Network of Conference Participants from the Web," 12thInternational WWW Conference, poster, 2003
【非特許文献２】Henry Kautz, Bart Selman, and Mehul Shah, "Referral Web :combining social networks and collabolative filtering," Communications ofthe ACM,vol.40, no.3, 1997
【非特許文献３】H. Kautz, B. Selman, and A. Milewski, "Agent amplifiedcommunication," Proceedings of the National Conference on ArtificialIntelligence, pp.3-9, 1999
【非特許文献４】H. Kautz, B. Selman, and M. Shah, "The Hidden Web," AIMagazine, 18(2), pp.27-36, 1997
【非特許文献５】G. Salton and M. J. McGill, "Introduction to ModernRetrieval," McGraw-Hill Book Company, 1983
【非特許文献６】I. S. Dhillon, "Co-clustering documents and words usingBipartite Spectral Graph Partitioning," Proceedings of the Seventh ACMSIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD),2001
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、たとえばある特定の分野等におけるエキスパートを見つけたい場合、上記人間関係ネットワークではユーザはそのエキスパートの名前を予め知っている必要がある。ノードが人の名前となっており、名前でなければ検索できないためである。
【０００５】
この場合には、分野から、その分野に関連する人を検索できるようにすることが必要となり、これを実現するには、名前毎にその人に関連する分野をラベル付けしておくことで、ラベルから逆に人を検索できると考えられる。たとえば、研究者の場合、研究者ごとに研究分野を与えておくことで、研究分野からその分野の研究者を検索できる。
【０００６】
ところが、研究分野等は、その人が関わっている文脈によって異なる。たとえば、ある研究者が、「人工知能」に携わる研究者の中では「自然言語処理」研究者として認識されていても、「自然言語処理」に携わる研究者の中ではより詳しく「構文解析」研究者として認識されていることがあり、文脈によって研究分野が決まってくる。
【０００７】
そこで、対象とする研究者全体を見渡した上で、どの程度の粒度で研究分野を決めれば、効率的なデータベースとなるのか、抜けのない検索が可能となるのかが、重要なファクターであると考えられる。上記例で言うと、「自然言語処理」の粒度で研究分野を決める場合と、より詳しく「構文解析」の粒度で研究分野を決める場合と、どちらの方が効率的な検索が可能であるのかということである。
【０００８】
すなわち、どの粒度でグループ化するかを決めてから、グループ化することが必要である。
【０００９】
そこで、以上のとおりの事情に鑑み、本願発明は、上記のように研究分野等のキーワード群とそれに関連する人等の名前群を互いに対応させて適切に且つ自動的にグループ化することのできる、名前及びキーワードのグループ化方法等を提案することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願発明は、上記の課題を解決するものとして、第１には、処理部が、名前およびキーワードの入力部からの入力を受け付けるステップ、前記処理部が、入力された名前およびキーワードの共起行列を作成するステップ、および前記処理部が、作成された共起行列における名前およびキーワードをクラスタリングするステップを有することを特徴とする名前及びキーワードのグループ化方法を提供する。
【００１１】
第２には、前記処理部が、名前およびキーワードの両方を含む公開データ数を用いて前記共起行列を作成することを特徴とする前記名前及びキーワードのグループ化方法を提供する。
【００１２】
第３には、前記処理部が、前記公開データ数に対して重み付けすることを特徴とする前記名前及びキーワードのグループ化方法を提供する。
【００１３】
第４には、前記処理部が、前記クラスタリングにより得られた各グループを表わすラベルの入力部からの入力を受け付けるステップ、および前記処理部が、入力されたラベルを各グループ毎に対応付けて記憶手段に記憶させるステップをさらに有することを特徴とする前記名前及びキーワードのグループ化方法を提供する。
【００１４】
第５には、前記名前及びキーワードのグループ化方法をコンピュータに実行させるための名前及びキーワードのグループ化プログラムを提供する。
【００１５】
第６には、前記名前及びキーワードのグループ化プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体を提供する。
【００１６】
第７には、名前およびキーワードを入力する手段、入力された名前およびキーワードの共起行列を作成する手段、および作成された共起行列における名前およびキーワードの両方またはいずれか一方をクラスタリングする手段を備えたことを特徴とする名前及びキーワードのグループ化装置を提供する。
【００１７】
第８には、共起行列を作成する前記手段は、名前およびキーワードの両方を含む公開データ数を用いて前記共起行列を作成することを特徴とする前記名前及びキーワードのグループ化装置を提供する。
【００１８】
第９には、前記公開データ数は、重み付けされた公開データ数であることを特徴とする前記名前及びキーワードのグループ化装置を提供する。
【００１９】
第１０には、前記クラスタリングにより得られた各グループを表わすラベルを入力する手段、および入力されたラベルを各グループ毎に対応付けて記憶する手段をさらに備えたことを特徴とする前記名前及びキーワードのグループ化装置を提供する。
【発明の効果】
【００２０】
上記第１〜４の本願発明の名前及びキーワードのグループ化方法によれば、名前及びキーワードの共起行列を作成してそれをクラスタリングすることで、それら名前及びキーワードのグループ化が実現される。このキーワードのグループを参考にすれば、それに対応する人のグループに対してラベルを付与することができる。
【００２１】
すなわち、Ｗｅｂを代表とする各種データベースにて公開されている情報から、自律的に人のグループをカテゴリ分けできるのである。
【００２２】
これにより、たとえば研究者および研究分野をグループ化した場合、各研究分野グループに付されたグループ名つまり研究カテゴリをクエリとして、そのグループに属する研究者らを一度に検索でき、この検索された研究者らはその分野のエキスパートであると推測されるので、前述したように分野等を表わす粒度の粗いキーワードからそれに関連するエキスパートを網羅的に検索できることとなる。
【００２３】
クラスタリングについては、名前のクラスタ（＝グループ。以下同じ）およびキーワードのクラスタを同時に得ることのできるco-clusteringと呼ばれる手法（非特許文献６参照）や、名前のクラスタ、キーワードのクラスタを別々に得るK-means法、最小距離法、最大距離法などを用いることができ、いずれにあっても、人のクラスタとそれに対応するキーワードのクラスタを得ることができる。またそれが可能となるクラスタリング手法であれば特に限定されない。
【００２４】
上記第５および上記第６の本願発明のグループ化プログラムおよびその記録媒体によれば、上記第１〜第４のグループ化方法と同様な効果が得られるコンピュータプログラムおよびそれを記録したフレキシブルディスクやＣＤ、ＤＶＤなどの記録媒体が実現され、上記第７〜第９の本願発明のグループ化装置によれば、上記第１〜第４のグループ化方法と同様な効果が得られる装置が実現される。
【００２５】
なお、Ｗｅｂ上の情報を用いてエキスパートを発見する研究はいくつか行われており、たとえばソーシャルネットワークを用いたReferral webと呼ばれる情報検索システムが知られている（非特許文献２〜４参照）。このシステムでは、ユーザの名前が与えられると、ユーザの周辺のソーシャルネットワークを表示する。それぞれのユーザはエージェントを持ち、エージェントがソーシャルネットワーク上でユーザの興味に合ったトピックワードを持つエキスパートを見つける。
【００２６】
このReferral web が一人一人のユーザに着目してそれぞれのトピックワードを抽出しているのに対し、本願発明では、対象となる人全体をまず把握して、その中でキーワードとの共起に基づいて各人を特徴付けており、この点が重要な特徴である。
【００２７】
すなわち、名前とキーワードとの共起行列を算出する、しかも名前とキーワードの両方を含むＷｅｂページ数等の公開データ数に基づいてそれを算出すること、つまり名前とキーワードの関係の強さをＷｅｂ等の各種データベースにおける共起に基づいて定義することや、共起行列に対して重み付けすること、つまり名前をキーワードの重み付けベクトルとして表現することは、従来には全くない本願発明の特徴点であり、これによって、名前及びキーワードを互いに対応付けて適切に且つ自動的にグループ化することが可能となる。
【００２８】
なお、本願発明が対象とする名前としては、人名のみならず、会社名、団体名、職業名、製品名、動植物名、書名、曲名、国名、地名などの様々な種類の名前を考慮でき、人名と同様にして、各種名前および関連するキーワードのグループ化を実現できる。また、固有名詞だけでなく、様々な普通名詞に対しても、それを名前として捉えてキーワードとのグループ化を図ることも可能であり、ありとあらゆる単語や言葉を対象にできるのである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、グループ化の具体的処理について、図１および図２を適宜参酌しながらより詳細に説明する。図１はグループ化処理のフローチャートであり、図２はグループ化処理を実行するグループ化装置のシステム構成図である。
【００３０】
図２のシステム構成では、表示部（１）、入力部（２）、処理部（ＣＰＵ）（３）、記憶部（メモリ）（４）、通信制御部（５）、行列データベース（６）およびバス（７）を備えている。記憶部（４）には、グループ化プログラムや各種データが記憶されており、この記憶部（４）とバス（７）により接続されている処理部（３）は、グループ化プログラムの指令を受けてグループ化処理を実行する。また、処理部（３）は、入力画面や各種データ等を表示するディスプレイなどの表示部（１）と、名前やキーワード等を入力するキーボードやマウスなどの入力部（２）とも、バス（７）により接続されている。行列データベース（６）には、処理部（３）により算出された共起行列が蓄積される。
【００３１】
＜ステップＳ１＞
まず、処理部（３）により、グループ化の対象とする名前およびキーワードの入力を入力部（２）から受け付ける。
【００３２】
より具体的には、たとえば、ある学会に属する研究者とその研究内容のグループ化を図る場合、Ｗｅｂなどで公開されている学会員リストや全国大会プログラムなどから、対象とする研究者を選択し、それぞれの名前を入力する。また、公開されている論文などから、研究内容を連想させるキーワードを選択し、それらを入力する。処理部（３）は、その入力を入力部（２）から受け付ける。
【００３３】
キーワードについては、公知のキーワード抽出技術を用いて自動的に論文から抽出するなどの方法も考慮できる。この自動抽出の場合では、処理部（３）は、自身のキーワード抽出プログラムに従って抽出処理を実行するようにしても、ネットワーク（８）を介してアクセス可能な別途のキーワード抽出エンジン等にＷｅｂページに掲載されている論文等に対して抽出処理を実行させて、その結果を受け取るようにしてもよい。
【００３４】
＜ステップＳ２＞
次に、処理部（３）により、上記入力された名前とキーワードの共起行列を作成する。
【００３５】
従来、情報検索では、全文書集合がしばしば文書−単語行列として表される。これはベクトル空間モデル（非特許文献５参照）としてよく知られているアプローチである。ベクトル空間モデルでは、全文書集合から特徴として内容語を抽出し、各文書をこの特徴との関係の深さを表す重みベクトルとして表現する。一般的に、文書ｉにおける単語ｊの重みｗijは、次式のようにtfidf（term frequency inverse document frequency）法を用いて計算される。
【００３６】
【数１】
2006099753.tif 000003
【００３７】
ただし、tfijは文書ｉにおける単語ｊの出現頻度(term frequency)、dfjは単語ｊの出現する文書数(document frequency)、Ｎは全文書数である。定性的には、tf の効果により、文書中によく出現する単語ほど重みは大きくなり、idf (inverse document frequency)の効果により、特定の文書中に局所的に出現する単語ほど、その文書における重みは大きくなる。
【００３８】
これと同様にして、名前をキーワードの重みベクトルとして表わすことを考える。対象を研究者とした場合、ある研究者名が、ある研究キーワードとよく共起する、ということは、その研究者と研究キーワードの間に何らかの関係があることを示していると考えられる。そこで、研究者名と研究キーワードのＷｅｂ上での共起に基づいて研究者と研究キーワードの関係の強さを定義する。同一Ｗｅｂページ中に出現することを共起と呼ぶことにすると、研究者名と研究キーワードのＡＮＤ検索を行えば、ヒットしたＷｅｂページ数がこの研究者名と研究キーワードが共起するＷｅｂページ数である。これを各研究者名および研究キーワードについて実行することで、名前を横（行）、キーワードを縦（列）にとった（その逆でももちろんよい）共起行列を作成できる。
【００３９】
ここで、この共起Ｗｅｂページ数をそのまま重みにすると、比較的一般的な研究キーワードに大きな重みがついてしまうなどの現象が生じ得る。
【００４０】
より具体的には、
１．共起件数の少ない研究者の分布が正確に測れない。
２．共起件数の多い研究者にとっては、あまり関係のない語との共起件数も相対的に大きくなる。
３．一般的な語が入っていた場合、その列の重みが相対的に大きくなる。
【００４１】
そこで、単純な共起ヒット件数ではなく、共起の統計的な偏りを計算することが好ましい。
【００４２】
たとえば、数１のアナロジーで次式のように研究者ｉに対する研究キーワードｊの重みｗijを定義する。
【００４３】
【数２】
2006099753.tif 000004
【００４４】
ただし、coijは研究者名ｉと研究キーワードｊが共起するＷｅｂページ数、pfjは、研究キーワードｊが共起する研究者数(person frequency と呼ぶこととする)、Ｎは全研究者数である。
【００４５】
この数２に従って重みを計算すれば、研究者が研究キーワードの重みベクトルで表され、研究者名−研究キーワードの共起行列が得られる。
【００４６】
また、偏りの強さを表す統計量としては、一般的なものの一つにχ2値があり、このχ2値により共起の偏りの強さを表して、研究キーワードを重み付けすることもできる。
【００４７】
χ２値は、次式のように定式化される。
【００４８】
【数３】
2006099753.tif 000005
【００４９】
ただし、上式において、Oij-Eijが負になる場合にもχ2値は正の値をとる。しかし、ここでの目的は、研究者名を、その人の研究分野に関係したキーワードで重み付けることであるから、期待値よりも観測値が小さい場合のχ2値を０とする。すなわち、次式のよう
になる。
【００５０】
【数４】
2006099753.tif 000006
【００５１】
【表１】
2006099753.tif 000007
【００５２】
なお、これらの重み付け方法は、統計的に有意な偏りを計る方法のひとつであり、他の様々な重み付け方法、たとえば行列の各要素を確率とし正規化しコサインや相互情報量をとる方法、行列間の類似度をKullback-Leibler統計量で計る方法など、も採用できる。
【００５３】
以上の処理において、検索については、処理部（３）は、自身の検索プログラムを実行するようにしても、別途のネットワーク（８）上のサーチエンジンに名前およびキーワードを送信して検索の実行をさせ、検索結果をサーチエンジンからネットワーク（８）を介して受け取るようにしてもよい。
【００５４】
Ｗｅｂページのヒット件数および共起行列は、名前およびキーワード毎に対応付けて記憶部（４）や別途の行列データベース（６）等の記憶手段に記憶される。
【００５５】
ところで、Ｗｅｂ上では同姓同名の人が多く存在するため、目的とする人以外のＷｅｂページが検索されてしまう可能性がある。そこで、人物名とともに、その人物を判別する語を検索クエリに加えることで、検索精度を上げることもできる。たとえば、人物を判別する語として企業名、研究機関名、大学名等の所属組織名を考えた場合、氏名Ｎと所属名Ａのandを検索クエリとする。また、複数の所属がある場合、所属の変更がある場合、所属機関に複数の名称や略称がある場合などでは、
氏名Ｎ and（所属名Ａ or所属名Ｂ or所属略称Ｃ）を検索クエリ として用いる。もちろん人物判別語は、所属組織名等の所属情報を表す語に限定されず、同姓同名の中から目的とする人物を判別できる語であればよい。
【００５６】
この同姓同名問題への対応処理を加えることで、たとえば、目的とする人物が複数の所属を持つ場合、所属が変わった場合などには、過去の所属においてどのような研究トピックであったか、複数の所属をどのような研究トピックで分けているかなどを知ることができる。
【００５７】
また、名前については、正式名称とその略称が存在する場合も考えられ（特に企業等の組織名ではそのケースが多くみられる）、たとえば、正式名称等の一方の名称Ｘ１で検索したときにヒットする文書に含まれる語Ｙ１と、略称等の別の名称Ｘ２で検索したときにヒットする文書に含まれる語Ｙ２とが互いに近い関係にあれば、それらＸ１，Ｘ２は同じ組織の名称であると判断する処理を行うことで、さらなる検索精度の向上を図ることができる。
なお、以上の説明では、Ｗｅｂ上で公開されているＷｅｂページを検索対象としており、検索ヒット件数を「Ｗｅｂページ数」と呼んでいるが、本願発明では、Ｗｅｂページの他にも、公開されている様々な文書データ等のデータを検索対象として考慮できることは言うまでもなく、より広い概念として「公開データ数」と呼ぶことができる。
【００５８】
公開データについては、広く一般に公開されているデータだけではなく、ある特定のデータベース（たとえば一般には公開されていないがある組織内でのみアクセスできるデータベースなど）内に蓄積されているデータ群も検索対象とできる。
【００５９】
＜ステップＳ３＞
続いて、処理部（３）により、この共起行列をクラスタリングする。
【００６０】
ここでは、名前およびキーワードを同時にクラスタリングする場合について説明する。この場合のクラスタリング手法としてはco-clustering（非特許文献６参照）を用いることができる。Co-clustering は、文書と単語のクラスタを同時に得るクラスタリングアルゴリズムであり、見つけるクラスタの数ｋを決めておけば、あらかじめどんなクラスタが存在するか知らなくても、自動的に文書のクラスタと、それに対応する単語のクラスタ（逆も同様）を得ることができる。
【００６１】
文書−単語行列を、文書や単語を頂点とし、文書における単語の重みが０でなければその間にエッジが張られるグラフとして表わすことを考える。すると、文書同士の間のエッジや単語同士のエッジはないので、グラフは二部グラフとなる。Co-clustering の基本的な考え方は、クラスタをまたぐエッジの重みＥの和（cutと呼ぶ）を最小化する頂点の分割方法（Ｖ1，Ｖ2，・・・，Ｖk）を見つけることである。これを定式化すると、次式のようになる。
【００６２】
【数５】
2006099753.tif 000008
【００６３】
上の議論で、文書を名前に、単語をキーワードに読み換えれば、co-clustering を上記共起行列にも適用できる。その結果、たとえば、前もってどんな研究分野があるかを知らなくても、研究者のクラスタと、それに対応する研究キーワードのクラスタを同時に得ることができる。ただし、co-clusteringでは、一つの頂点が複数のクラスタに属することはないので、一人の研究者は一つの研究分野に割り当てられることになる。
【００６４】
これにより、図３に例示したように、名前のクラスタ（つまり名前グループ）、およびそれに対応するキーワードのクラスタ（つまりキーワードグループ）が得られる。
【００６５】
＜ステップＳ４＞
後は、キーワードグループ毎にそれぞれの内容を表わすのに適したグループ名ラベルを付して、それを名前グループおよびキーワードグループとともに互いに対応付けてデータベース化しておけば、ラベルをクエリとしてそのラベルが付されたキーワードグループに属する人を網羅的に検索できるようになる。
【００６６】
前述の例で言うと、co-clusteringの結果のキーワードグループを見ることにより、「自然言語処理」というラベルを付けるべきか、より詳しく「構文解析」というラベルを付けるべきなのか、判断できるということになる。
【００６７】
なお、ラベルは、入力部（３）から入力されたものを、上記算出されたクラスタ毎に対応付けて記憶部（４）や別途の行列データベース（６）等の記憶手段に記憶させておけばよい。また、処理部（３）により、たとえば、既存の研究分野ラベルと研究グループとの関連度（たとえば共起関係）から適切なラベルを自動抽出することも可能である。
【００６８】
＜共起行列における名前及びキーワードの単独クラスタリング＞
ところで、以上のステップＳ３〜Ｓ４では、共起行列に対するクラスタリングとして、名前のクラスタ（ここでは人のクラスタと呼ぶこととする）とキーワードのクラスタを同時に得ることのできるco-clusteringについて説明しているが、人のクラスタとそれに対応するキーワードのクラスタが得られるのであれば、他のクラスタリング手法を適用しても同様の効果を得られる。
【００６９】
たとえば、一般的なクラスタリング手法である、K-means法、最小距離法、最大距離法などを用いて人だけをクラスタリングすることも考えられる。この場合、人のクラスタに対応するキーワードのクラスタを見つけるためには、たとえば、人のクラスタの重心ベクトル（キーワードの重みベクトルとして表現される）を計算し、そのベクトルにおいて重みの大きなキーワードをクラスタ化する。これによれば、co-clusteringを行った場合と同様に、人のクラスタとそれに対応するキーワードのクラスタが得られる。
【００７０】
同様に、先にキーワードだけをクラスタリングし、各クラスタの重心ベクトル（人の重みベクトルとして表現される）において重みの大きな人をクラスタ化する、という方法でも、キーワードのクラスタとそれに対応する人のクラスタを得ることができる。
【実施例１】
【００７１】
ここで、ある学術団体が開催する研究集会の参加者を対象として実際にグループ化を行ったので、その結果について説明する。
【００７２】
まず、名前については、参加者のうち「あいうえお順」で最初から２００人の名前を対象とした。
【００７３】
また、キーワードについては、公開された全論文タイトルから形態素解析によって名詞を抽出し、それぞれのｔｆｉｄｆ値を求め、その値の高い順に並べて、一般的過ぎる語および、固有のシステム名など逆に意味が特定すぎる語を除き、残った１７０語を対象とした。
【００７４】
これらの名前およびキーワードのＷｅｂ上での共起を公知の検索エンジンを用いて調べ、前記数２によって重みを計算し、２００×１７０の共起行列を作成した。そして、この共起行列に対してco-clusteringを行い、１０個のクラスタに分割した。
【００７５】
表２はその結果を示したものであり、各グループ＃１〜１０における上位１０個のキーワードと人数（つまり名前の数）を示している。上位１０キーワードとは、各クラスタ内の重みの和が大きい順に１０個の研究キーワードのことである。研究キーワードが１０個に満たないクラスタでは、全てのキーワードを表示している。
【００７６】
【表２】
2006099753.tif 000009
【００７７】
この表２から、たとえば、クラスタ３の研究分野は「ユビキタス」とラベル付けでき、クラスタ４の研究分野は「認知科学」とラベル付けでき、他の分野もその内容を表わす適当なラベルを付することができる。また、各研究者を研究分野に割り当てるのではなく、キーワードとの共起パターンが類似した研究者を一つのクラスタにまとめ、その結果各クラスタが研究分野を表している、というco-clusteringの特徴がよく表れていると言える。
【００７８】
そして、たとえばクラスタ３を「ユビキタス」とラベル付けした場合、このキーワードクラスタに対する研究者のクラスタ（２１人）のそれぞれの研究分野は「ユビキタス」であることになる。同様にして、全てのクラスタにその内容を適切に表わしたラベルを割り当てる。後は、このラベルつまり研究カテゴリをクエリとして検索すれば、該当するクラスタに属する研究者名を取得することができる。
【００７９】
なお、以上の実施例は研究者および研究分野を対象としたものであるが、もちろん本願発明はこれに限定されるものではなく、あらゆる人および分野や領域、組織等に適用させることができることは言うまでもなく、たとえば、作家およびそれに関連するキーワードを対象として、「トリック、驚愕の結末、本格推理」といったキーワードグループからそれに対応する人のグループに対して「ミステリー作家」というラベルを付けたり、「江戸、幕末、新撰組」といったキーワードグループからそれに対応する人のグループに対して「時代小説作家」というラベルを付けたりすることができる。
【００８０】
また、本願発明では前述したように人名以外にも様々な種類の名前を対象とすることができ、たとえば、企業の場合には名前として企業名、キーワードとして業種や開発技術等を表現した単語、製品の場合には名前として製品名、キーワードとして製品種類や機能等を表現した単語をグループ化対象とできる。
【産業上の利用可能性】
【００８１】
以上詳しく説明した通り、本願発明によって、Ｗｅｂを代表とする各種データベースにて公開されている情報から、共起行列の作成及びそのクラスタリングによって、自律的に人や企業、製品、動植物などといったあらゆるもののグループをカテゴリ分けできるコンピュータプログラムやその記録媒体、またはコンピュータ装置等が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本願発明によるグループ化について説明するための処理フロー図。
【図２】本願発明の一実施形態であるグループ化装置（クラスタ作成装置とも呼べる）のシステム構成図。
【図３】co-clusteringによる名前及びキーワードのクラスタ化について説明するための図。
【符号の説明】
【００８３】
１  表示部
２  入力部
３  処理部
４  記憶部
５  通信制御部
６  行列データベース
７  バス
８  ネットワーク
【図１】
2006099753.tif 000010
【図２】
2006099753.tif 000011
【図３】
2006099753.tif 000012