(57)【要約】【課題】  異なる情報源における概念間のマッピングを効率化する。【解決手段】  クライアント端末１ａ〜１ｃは、個別知識ベース３ａ〜３ｃおよび共通知識ベース１２をそれぞれ参照することにより、マッピングされる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断し、個別知識ベース３ａ〜３ｃおよび共通知識ベース１２を参照しても対応関係の確認がとれない概念がある場合、クライアント端末１ａ〜１ｃは、それらの概念についてのマッピングをマッピングプロセッサ１１に行わせることにより、互いに異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間のマッピングを行う。【選択図】      図１
2006133987.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報源が蓄積されたクライアントと前記情報源のマッピングの支援を行うサーバとを備える情報管理システムにおいて、
前記サーバは、
共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、
互いに異なる情報源における概念間のマッピングを行うマッピング手段とを備え、
前記クライアントは、
互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備された個別知識ベースと、
前記個別知識ベースの参照結果に基づいて、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する第１の対応関係判断手段と、
前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する第２の対応関係判断手段と、
前記第１および第２の対応関係判断手段による対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを前記マッピング手段に行わせるマッピング指示手段とを備えることを特徴とする情報管理システム。
【請求項２】
前記クライアントは、前記個別知識ベースの公開を許可する個別知識ベース公開許可手段を備え、
前記サーバは、
前記個別知識ベース公開許可手段にて許可された個別知識ベースを保持する公開個別知識ベースと、
前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算する概念普及率計算手段と、
前記概念普及率計算手段にて計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性を持つ概念を前記共通知識ベースに登録する共通知識ベース更新手段とをさらに備えることを特徴とする請求項１記載の情報管理システム。
【請求項３】
互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備された個別知識ベースと、
前記個別知識ベースの参照結果に基づいて、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する対応関係判断手段とを備えることを特徴とする情報管理装置。
【請求項４】
互いに異なる情報源における概念間のマッピング結果に基づいて前記個別知識ベースを更新する個別知識ベース更新手段をさらに備えることを特徴とする請求項３記載の情報管理装置。
【請求項５】
共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、
互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備され公開が許可された公開個別知識ベースと、
前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算する概念普及率計算手段と、
前記概念普及率計算手段にて計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性が付与された概念を前記共通知識ベースに登録する共通知識ベース更新手段とを備えることを特徴とする情報管理支援装置。
【請求項６】
共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、
前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する対応関係判断手段と、
前記対応関係判断手段による対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行うマッピング手段とを備えることを特徴とする情報管理支援装置。
【請求項７】
共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、
前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する対応関係判断手段と、
前記対応関係判断手段による対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行うマッピング手段と、
互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備され公開が許可された公開個別知識ベースと、
前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算する概念普及率計算手段と、
前記概念普及率計算手段にて計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性が付与された概念を前記共通知識ベースに登録する共通知識ベース更新手段とを備えることを特徴とする情報管理支援装置。
【請求項８】
互いに異なる情報源における概念間の関係を個別知識ベースとして階層的に整備するステップと、
共通的な概念を共通知識ベースとしてドメインごとに階層的に整備するステップと、
前記個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第１の対応関係を判断するステップと、
前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、前記概念間の第２の対応関係を判断するステップと、
前記第１および第２の対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行わせるステップとを備えることを特徴とする情報管理方法。
【請求項９】
互いに異なる情報源における概念間の関係を個別知識ベースとして階層的に整備するステップと、
共通的な概念を共通知識ベースとしてドメインごとに階層的に整備するステップと、
公開が許可された個別知識ベースを公開個別知識ベースとして保持するステップと、
前記個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第１の対応関係を判断するステップと、
前記公開個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第２の対応関係を判断するステップと、
前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、前記概念間の第３の対応関係を判断するステップと、
前記第１、第２および第３の対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行わせるステップとを備えることを特徴とする情報管理方法。
【請求項１０】
前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算するステップと、
前記計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性を持つ概念を前記共通知識ベースに登録するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項９記載の情報管理方法。
【請求項１１】
互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備された個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第１の対応関係を判断するステップと、
共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースを参照することにより、前記概念間の第２の対応関係を判断するステップと、
前記第１および第２の対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行わせるステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする情報管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報管理システム、情報管理装置、情報管理支援装置、情報管理方法および情報管理プログラムに関し、特に、オントロジ、インターネットディレクトリ、図書の分類目録などのように階層的に表現される情報源同士を自動的にマッピングする方法に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
今年のインターネットの普及により個人が入手できる情報は格段に増大し、所望の情報に容易にアクセスできるようにするため、これらの情報を階層的に管理することが行われている。
ここで、情報を管理する場合、情報の利用目的や収集されている情報などによって情報管理方法への要求が異なる。このため、各管理者によって独自の概念階層が構築され、各管理者による概念階層の一貫性の維持を許容しつつ、情報を分散管理することが行われている。
【０００３】
また、例えば、非特許文献１には、オントロジを用いてシステムインターフェースを表現し、オントロジ間のマッピングを行うことで、柔軟なシステム連携を実現する方法が開示されている。具体的には、語彙レベルおよびトポロジーレベルの両面から複数のオントロジ間のマッピングを半自動的に実現するとともに、オントロジ間で形成される写像関係を中間オントロジとして学習することにより、マッピングを容易化することができる。
【０００４】
また、例えば、非特許文献２には、他者によって管理されている情報が自分の持つクラス階層のどこに位置するかどうかを容易に同定できるようにするため、機械的に求めたインスタンス間の類似性に基づいて、クラス階層間で共有されていないインスタンスを自動的に共有させることにより、同じインスタンスを持っていないクラス階層間でも結合が行えるようにする方法が開示されている。
【０００５】
また、例えば、非特許文献３には、ドメインごとに共通化された概念が階層的に整備された知識ベースを２つの情報源間に用意することで、情報源の概念間のマッピングを行う方法が開示されている。
【非特許文献１】中辻真、八巻洋一郎、木村辰幸、小池和郎「ＯｐＳ−ＮＥ間インターフェースへのオントロジマッピング適用に関する検討」信学技報  Ｉｎ２００３−１６４，ＴＭ２００３−７９，ＯＩＳ２００３−６５（２００４−１）
【非特許文献２】濱崎雅弘、武田英明、市瀬龍太郎「階層的知識と内容的類似性を用いたインターネットディレクトリの統合」Ｔｈｅ  １７ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，１Ｄ４−０７（２００３）
【非特許文献３】Ｐａｏｌｕｃｃｉ，Ｍ．，Ｋａｗａｍｕｒａ，Ｔ．Ｐａｙｎｅ，Ｒ．ａｎｄ  Ｓｙｃａｒａ，Ｋ．：Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｏｆ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  Ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ，Ｉｎｔ’ｌ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂ  Ｃｏｎｆ，ｐｐ．３３３−３４７（２００２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、概念の階層構造が管理者ごとに異なっている場合、ある情報源の利用者が他の情報源を利用するためには、その情報源の階層構造を人手で精査する必要があり、必要なデータを要求するのに手間がかかるという問題があった。
また、特許文献１、２に開示された方法では、マッピング結果により得られる概念間の関係を学習しないため、次にマッピングを行う時には、再び最初からマッピングをやり直す必要がある。このため、複数の情報源間で情報を流通させるためにマッピングが頻繁に行われる場合や、同じ情報源でも概念の追加や削除などの更新が頻繁に行われる場合には、マッピングに要する時間や手間が増大するという問題があった。
【０００７】
さらに、特許文献３に開示された方法では、概念間のマッピングを行うためには、概念がドメインごとに共通化されている必要があるため、ドメインごとに共通化されていない概念を持つ場合や、ドメインが異なる情報源間ではマッピングできないという問題があった。また、特許文献３に開示された知識ベースは、異なる情報源における概念間の関係を階層化したものではないため、異なる情報源における概念間のマッピングを行うためには、概念間の対応関係を人手で精査する必要があるという問題があった。また、どのような概念が共通化されているかどうかを決定することができないため、概念が共通的であるかどうかを人手で精査する必要があり、知識ベースの構築に多大な時間や手間を要するという問題があった。
そこで、本発明の目的は、異なる情報源における概念間のマッピングを効率化することが可能な情報管理システム、情報管理装置、情報管理支援装置、情報管理方法および情報管理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、請求項１記載の情報管理システムによれば、情報源が蓄積されたクライアントと前記情報源のマッピングの支援を行うサーバとを備える情報管理システムにおいて、前記サーバは、共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、互いに異なる情報源における概念間のマッピングを行うマッピング手段とを備え、前記クライアントは、互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備された個別知識ベースと、前記個別知識ベースの参照結果に基づいて、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する第１の対応関係判断手段と、前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する第２の対応関係判断手段と、前記第１および第２の対応関係判断手段による対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを前記マッピング手段に行わせるマッピング指示手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
ここで、個別知識ベースおよび共通知識ベースを設けることにより、マッピング結果により得られる概念間の関係を学習しながらマッピングを行うことが可能となる。このため、次にマッピングを行う時には、再び最初からマッピングをやり直す必要がなくなり、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
また、共通知識ベースにおいて共通的な概念をドメインごとに階層的に整備することにより、名前属性の一致のみを機械的にチェックするだけで、概念間の対応関係を判断することができる。このため、概念がどのようなドキュメントを持つかを示すドキュメント属性などの一致を判断する必要がなくなり、概念間の対応関係を判断する際に、時間も人手も削減することができる。
【００１０】
また、個別知識ベースにおいて互いに異なる情報源における概念間の関係を階層的に整備することにより、異なる情報源における概念間の対応関係を抽出することができる。このため、ドメインごとに共通化されていない概念を持つ場合や、ドメインが異なる情報源間においても、概念間の対応関係を判断することができ、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００１１】
また、請求項２記載の情報管理システムによれば、前記クライアントは、前記個別知識ベースの公開を許可する個別知識ベース公開許可手段を備え、前記サーバは、前記個別知識ベース公開許可手段にて許可された個別知識ベースを保持する公開個別知識ベースと、前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算する概念普及率計算手段と、前記概念普及率計算手段にて計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性を持つ概念を前記共通知識ベースに登録する共通知識ベース更新手段とをさらに備えることを特徴とする。
【００１２】
これにより、概念普及率に基づいて共通知識ベースを更新することができ、どのような概念が共通化されているかどうかを自動的に決定することができる。このため、概念が共通的であるかどうかを人手で精査する必要がなくなり、共通知識ベースの構築にかかる時間や手間を削減することができる。
【００１３】
また、請求項３記載の情報管理装置によれば、互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備された個別知識ベースと、前記個別知識ベースの参照結果に基づいて、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する対応関係判断手段とを備えることを特徴とする。
これにより、個別知識ベースを参照することで、異なる情報源における概念間の対応関係を抽出することができる。このため、ドメインごとに共通化されていない概念を持つ場合や、ドメインが異なる情報源間においても、概念間の対応関係を判断することができ、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００１４】
また、請求項４記載の情報管理装置によれば、互いに異なる情報源における概念間のマッピング結果に基づいて前記個別知識ベースを更新する個別知識ベース更新手段をさらに備えることを特徴とする。
これにより、互いに異なる情報源における概念間の関係を個別知識ベースとして階層的に整備することができ、異なる情報源における概念間のマッピングを効率化することができる。
【００１５】
また、請求項５記載の情報管理支援装置によれば、共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備され公開が許可された公開個別知識ベースと、前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算する概念普及率計算手段と、前記概念普及率計算手段にて計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性が付与された概念を前記共通知識ベースに登録する共通知識ベース更新手段とを備えることを特徴とする。
これにより、概念普及率に基づいて共通知識ベースを更新することができ、どのような概念が共通化されているかどうかを自動的に決定することができる。このため、概念が共通的であるかどうかを人手で精査する必要がなくなり、共通知識ベースの構築にかかる時間や手間を削減することができる。
【００１６】
また、請求項６記載の情報管理支援装置によれば、共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する対応関係判断手段と、前記対応関係判断手段による対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行うマッピング手段とを備えることを特徴とする。
これにより、共通知識ベースを参照することで、名前属性の一致のみを機械的にチェックするだけで、概念間の対応関係を判断することができる。このため、概念がどのようなドキュメントを持つかを示すドキュメント属性などの一致を判断する必要がなくなり、概念間の対応関係を判断する際に時間も人手も削減することができる。
【００１７】
また、請求項７記載の情報管理支援装置によれば、共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、互いに異なる情報源における概念間の対応関係を判断する対応関係判断手段と、前記対応関係判断手段による対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行うマッピング手段と、互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備され公開が許可された公開個別知識ベースと、前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算する概念普及率計算手段と、前記概念普及率計算手段にて計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性が付与された概念を前記共通知識ベースに登録する共通知識ベース更新手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
これにより、共通知識ベースを参照することで、名前属性の一致のみを機械的にチェックするだけで、概念間の対応関係を判断することが可能となるとともに、共通知識ベースの構築にかかる時間や手間を削減することができ、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００１９】
また、請求項８記載の情報管理方法によれば、互いに異なる情報源における概念間の関係を個別知識ベースとして階層的に整備するステップと、共通的な概念を共通知識ベースとしてドメインごとに階層的に整備するステップと、前記個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第１の対応関係を判断するステップと、前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、前記概念間の第２の対応関係を判断するステップと、前記第１および第２の対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行わせるステップとを備えることを特徴とする。
【００２０】
これにより、マッピング結果により得られる概念間の関係を学習しながらマッピングを行うことが可能となり、過去のマッピング結果を参照しながら今回のマッピングを行うことが可能となる。このため、次にマッピングを行う時には、再び最初からマッピングをやり直す必要がなくなり、複数の情報源間で情報を流通させるためにマッピングが頻繁に行われる場合や、同じ情報源でも概念の追加や削除などの更新が頻繁に行われる場合においても、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００２１】
また、請求項９記載の情報管理方法によれば、互いに異なる情報源における概念間の関係を個別知識ベースとして階層的に整備するステップと、共通的な概念を共通知識ベースとしてドメインごとに階層的に整備するステップと、公開が許可された個別知識ベースを公開個別知識ベースとして保持するステップと、前記個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第１の対応関係を判断するステップと、前記公開個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第２の対応関係を判断するステップと、前記共通知識ベースに登録された概念の名前属性が一致するかどうかを調べることにより、前記概念間の第３の対応関係を判断するステップと、前記第１、第２および第３の対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行わせるステップとを備えることを特徴とする。
【００２２】
これにより、マッピング結果により得られる概念間の関係を学習しながらマッピングを行うことが可能となり、過去のマッピング結果を参照しながら今回のマッピングを行うことが可能となるとともに、第３者の情報源との間の関係も再利用することができ、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００２３】
また、請求項１０記載の情報管理方法によれば、前記公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源の個数に基づいて概念普及率を計算するステップと、前記計算された概念普及率に基づいて、前記名前属性を持つ概念を前記共通知識ベースに登録するステップとをさらに備えることを特徴とする。
これにより、概念が共通的であるかどうかを人手で精査することなく、どのような概念が共通化されているかどうかを決定することができ、共通知識ベースの構築にかかる時間や手間を削減することができる。
【００２４】
また、請求項１１記載の情報管理プログラムによれば、互いに異なる情報源における概念間の関係が階層的に整備された個別知識ベースを参照することにより、前記概念間の第１の対応関係を判断するステップと、共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースを参照することにより、前記概念間の第２の対応関係を判断するステップと、前記第１および第２の対応関係の抽出が行われなかった概念間のマッピングを行わせるステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
これにより、情報管理プログラムをコンピュータに実行させることで、過去のマッピング結果を参照しながら今回のマッピングを行うことが可能となり、複雑なハードウェアを構築することなく、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【発明の効果】
【００２５】
以上説明したように、本発明によれば、個別知識ベースおよび共通知識ベースを設けることにより、マッピング結果により得られる概念間の関係を学習しながらマッピングを行うことが可能となる。このため、次にマッピングを行う時には、再び最初からマッピングをやり直す必要がなくなり、マッピングに要する時間や手間を減らすことができ、ある情報源の利用者が他の情報源を効率よく利用することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本発明では、ドメイン専門に共通的な概念がドメインごとに階層的に整備された共通知識ベースと、ある情報源から見た他の情報源における概念間の関係が階層的に整備された個別知識ベースとを組み合わせながらマッピングに再利用することで、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
より具体的に述べると、あるドメインＤ1に属する情報源ＯAと他のドメインＤ2に属する情報源ＯBとの間でマッピングを行い、情報流通を実現するものとする。ここで、ドメインＤ1はドメインＤ2を包含しているものとする（Ｄ1⊇Ｄ2）。包含関係を持たないドメインに属する情報源間のマッピングでは、個別知識ベースを利用することができるが、共通知識ベースを利用することはできない。
【００２７】
まず、知識ベースを利用した自動的な概念間のマッピング方法について述べる。
過去のマッピング結果などを基に概念間の関係が情報源ごとに個別に蓄積された個別知識ベースを用いることにより、情報源ＯAが情報源ＯBと対応関係にあるかどうか調査する。そして、個別知識ベースにおいて、情報源ＯAの概念と対応関係にある情報源ＯBの概念が存在する場合、これらの概念は対応関係があると判定する。
【００２８】
次に、個別知識ベースを参照してもの対応関係が得られなかった情報源ＯAの概念を対象として、情報源ＯBの概念の名前属性を機械的に調査する。そして、情報源ＯAと情報源ＯBとで名前属性が一致する概念があると、共通知識ベースを参照することにより、情報源ＯAと情報源ＯBとで名前属性が一致する概念が共通知識ベースに登録されているかどうかを調査する。そして、情報源ＯAと情報源ＯBとで名前属性が一致する概念が共通知識ベースに登録されているならば、これらの概念は対応関係があると判定する。なお、共通知識ベースはドメインごとに用意され、そのドメインに所属するすべての情報源に対して公開されている。
【００２９】
次に、個別知識ベースおよび共通知識ベースを参照しても対応関係の確認がとれない概念が情報源ＯAにある場合、その概念についてのマッピング処理を行うことにより、その概念についての対応関係を判断する。
これにより、マッピング結果により得られる概念間の関係の学習結果を利用しながらマッピングを行うことが可能となり、異なる情報源において等しいと判定された概念の持つインスタンスを自分の情報源に追加したり、インスタンスの発見に活用したりする時のマッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００３０】
また、複数のインターネットディレクトリを概念間でマッピングし、同じ概念と判断された概念に属するインスタンスをどちらかのインターネットディレクトリに移動し、１つのインターネットディレクトリとして統合して保持することで、検索ユーザは、概念階層を利用しながら、１回の検索によって複数のインターネットディレクトリの持つインスタンスを取得することができる。
さらに、各クライアント端末に個別知識ベースを蓄積することで、他の情報源を管理・利用しているユーザに自分の個別知識ベースを公開することなく、各個人の利益に基づいて情報流通を実現することができる。
【００３１】
次に、個別知識ベースの構築および更新方法について述べる。
マッピング結果により対応関係があると判定された概念については、これらの対応関係をＸＭＬ（ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  ｍａｒｋｕｐ  ｌａｎｇｕａｇｅ）やＸＭＬベースのオントロジ記述言語であるＯＷＬなどで記述することで、情報源ＯAおよび情報源ＯBのそれぞれの個別知識ベースを構築したり、更新したりすることができる。
【００３２】
次に、個別知識ベースを他の情報源に公開することで、マッピングに要する時間や手間を削減する方法について述べる。
各情報源の管理者は、自分の個別知識ベースの一部の公開を許可するかどうかを決定する。ここで、個別知識ベースのどの部分を公開するかは、概念間の階層関係を利用することで決定することができ、例えば、ある概念より下層の個別知識ベースの公開を許可することができる。個別知識ベースが公開されると、その個別知識ベースを公開個別知識ベースとして他の情報源が利用することができる。これにより、１度のマッピングにより、複数の情報源との間の情報流通を実現することができる。なお、公開個別知識ベースの公開方法は、公開個別知識ベースをサーバで管理・蓄積するサーバ型または各情報源が公開個別知識ベースを管理・蓄積するピア型のどちらでもよい。
【００３３】
また、ある情報源から見た他の情報源における概念間の関係を階層化したものを公開個別知識ベースとして公開し、２つの情報源が概念間マッピングを行う時に公開個別知識ベースを参照することにより、２つの情報源間のマッピングを迅速化することが可能となるとともに、共通の概念を持つ複数の情報源を自動的に発見することができる。また、このような公開個別知識ベースをサーバ型で公開またはピア型で配布することにより、他の情報源の管理者およびユーザによって自分の情報が参照されることを促進することができる。これは、インターネット上の様々なシステムに適用することができ、例えば、Ｐ２Ｐ型の検索システムに適用すると、自分の持っている芸術作品を様々のユーザに宣伝し、作品の販売を促進することができる。また、ＷｅｂサービスにおけるＵＤＤＩなどのようなサービス発見のレポジトリなどに企業が公開個別知識ベースを登録することにより、階層的な概念体系を利用した具体的なサービス内容に基づく効率的なサービスの発見の基盤を提供するだけでなく、サービスを要求するユーザを自企業のサービスに引き付け、サービスの売り上げを向上させることができる。
【００３４】
次に、共通的と判断された概念を共通知識ベースに追加する方法について述べる。
ドメインＤ1に属する情報源の持つ概念のうち、共通知識ベースに登録されていないにもかかわらず広く利用されている概念を抽出し、共通知識ベースに登録する。ここで、ドメインＤ1に属する情報源のうち、個別知識ベースを公開個別知識ベースとして登録している情報源の数をＮとする。また、公開個別知識ベースに登録されている情報源のうち、ある名前属性ｎａｍｅaを持つ概念を持つ情報源の数をＭとする。また、ドメインＤ1に所属する情報源の数をＮallとする。この時、名前属性ｎａｍｅaを持つ概念が公開個別知識ベース内に十分存在し、かつ、ドメインＤ1内における情報源が個別知識ベースを公開個別知識ベースとして十分に登録している場合、名前属性ｎａｍｅaを持つ概念を公開個別知識ベースに登録することを公開個別知識ベースの管理者に提案することができる。ここで、どの程度なら十分かということは、ドメインごとにヒューリスティックに導かれる閾値を基に判断することができる。
【００３５】
以下、本発明の実施形態に係る情報管理システムについて図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報管理システムの概略構成を示すブロック図である。
図１において、クライアント端末１ａ〜１ｃは、通信ネットワークを介して中間インターフェース１０と接続されている。なお、クライアント端末１ａ〜１ｃと中間インターフェース１０とを接続する通信ネットワークとしては、例えば、ＩＰ通信を行う公衆通信網を用いることができ、インターネットであってもよい。また、企業間の専用通信網であっても、公衆通信網であってもよいが、高信頼性とセキュリティとを備えた専用通信を提供できるＩＰ−ＶＡＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）のようなインターネットであってもよい。
【００３６】
ここで、クライアント端末１ａ〜１ｃには、情報源２ａ〜２ｃがそれぞれ蓄積されるとともに、個別知識ベース３ａ〜３ｃおよび個別知識ベース更新装置４ａ〜４ｃが設けられている。なお、情報源２ａ〜２ｃとは、時々刻々と情報を提供するもので、例えば、オントロジ、インターネットディレクトリ、図書の分類目録などの階層構造により構成されるものを言う。また、情報源２ａ〜２ｃには、画像や音声などのコンテンツデータが含まれていてもよい。
【００３７】
図２は、本発明の一実施形態に係る情報源２ａ〜２ｃの構造の一例を示す図である。
図２において、例えば、情報源２ａに含まれる概念２１の階層構造は木構造で表すことができ、木のノードにはインスタンス２２が割り当てられている。また、情報源２ｂ、２ｃも同様に概念の木構造で表すことができる。なお、インスタンス２２とは情報の実態であり、概念２１に割り当てられるものである。また、概念２１には、その概念２１を特定するための名前属性を付与することができる。
【００３８】
また、図１のクライアント端末１ａ〜１ｃにおいて、個別知識ベース３ａ〜３ｃは、階層的に整備された互いに異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間の関係をそれぞれ登録する。個別知識ベース更新装置４ａ〜４ｃは、互いに異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間のマッピング結果に基づいて個別知識ベース３ａ〜３ｃをそれぞれ更新する。
なお、クライアント端末１ａ〜１は、ノート型パーソナルコンピュータあるいはデスクトップ型パーソナルコンピュータでもよく、携帯電話端末やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などでもよい。
【００３９】
また、中間インターフェース１０は、情報源２ａ〜２ｃのマッピングの支援を行うサーバ（メディエータ）から構成することができ、中間インターフェース１０には、マッピングプロセッサ１１、共通知識ベース１２、公開個別知識ベース１３、概念普及率計算装置１４および共通知識ベース更新装置１５が設けられている。ここで、マッピングプロセッサ１１は、互いに異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間のマッピングを行う。共通知識ベース１２は、ドメインごとに階層的に整備された共通的な概念をそれぞれ登録する。なお、共通知識ベース１２は、そのドメインに参加するすべての情報源２ａ〜２ｃについて共通して用いることができる。公開個別知識ベース１３は、クライアント端末１ａ〜１ｃにそれぞれ保持されている個別知識ベース３ａ〜３ｃのうち公開が許可されたものである。概念普及率計算装置１４は、情報源２ａ〜２ｃにそれぞれ含まれる概念の普及率を計算するもので、公開個別知識ベース１３に登録されている情報源２ａ〜２ｃのうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源２ａ〜２ｃの個数に基づいて、概念普及率を計算することができる。共通知識ベース更新装置１５は、共通知識ベース１２を更新するもので、概念普及率計算装置１４にて計算された概念普及率に基づいて、名前属性を持つ概念を共通知識ベースに登録することができる。
【００４０】
なお、マッピングとは、概念と概念とが意味的に等しいかを判定することである。知識ベースとは、事実や常識あるいは経験などの知識をコンピュータが解読できる形にしてデータベース化したものである。なお、知識ベースは、ＸＭＬやＸＭＬベースのオントロジ記述言語であるＯＷＬなどの概念関係を階層的に記述する言語を用いることで構築することができる。ドメインとは、例えば、医薬品、工具製造、不動産、金融マネージメントなどのように特定の主題領域あるいは知識領域を意味する。
【００４１】
そして、互いに異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間のマッピングを行う場合、クライアント端末１ａ〜１ｃは、個別知識ベース３ａ〜３ｃをそれぞれ参照することにより、マッピングされる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断する。ここで、個別知識ベース３ａ〜３ｃを参照することにより、異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間の対応関係を抽出することができる。このため、ドメインごとに共通化されていない概念を持つ場合や、ドメインが異なる情報源２ａ〜２ｃ間においても、概念間の対応関係を判断することができ、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００４２】
次に、クライアント端末１ａ〜１ｃは、通信ネットワークを介して中間インターフェース１０にアクセスする。そして、クライアント端末１ａ〜１ｃは、中間インターフェース１０にアクセスすると、共通知識ベース１２を参照することにより、マッピングされる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断する。ここで、共通知識ベース１２を参照することにより、概念が持つ名前属性の一致のみを機械的にチェックするだけで、概念間の対応関係を判断することができる。このため、概念がどのようなドキュメントを持つかを示すドキュメント属性などの一致を判断する必要がなくなり、概念間の対応関係を判断する際に、時間も人手も削減することができる。
【００４３】
次に、個別知識ベース３ａ〜３ｃおよび共通知識ベース１２を参照しても対応関係の確認がとれない概念がある場合、クライアント端末１ａ〜１ｃは、それらの概念についてのマッピングをマッピングプロセッサ１１に行わせる。ここで、マッピングプロセッサ１１は、互いに異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間のマッピングを行う場合、２つの情報源にそれぞれ含まれる概念の持つインスタンス間の近似性を計測することができる。なお、インスタンス間の近似性を計測する方法としては、インスタンスにおける語彙的な近似度やκ統計量などを用いることができる。そして、インスタンス間の近似度がヒューリスティックなしきい値以上の場合、２つの情報源にそれぞれ含まれる概念間のマッピングを行うことができる。
【００４４】
これにより、マッピング結果により得られる概念間の関係を学習しながらマッピングを行うことが可能となり、過去のマッピング結果を参照しながら今回のマッピングを行うことが可能となる。このため、次にマッピングを行う時には、再び最初からマッピングをやり直す必要がなくなり、複数の情報源２ａ〜２ｃ間で情報を流通させるためにマッピングが頻繁に行われる場合や、同じ情報源２ａ〜２ｃでも概念の追加や削除などの更新が頻繁に行われる場合においても、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００４５】
そして、互いに異なる情報源２ａ〜２ｃにおける概念間のマッピングが行われると、個別知識ベース更新装置４ａ〜４ｃは、これらの概念間の対応関係を個別知識ベース３ａ〜３ｃにそれぞれ登録することにより、個別知識ベース３ａ〜３ｃの構築および更新をそれぞれ行う。そして、個別知識ベース３ａ〜３ｃの構築または更新が行われると、クライアント端末１ａ〜１ｃは、個別知識ベース３ａ〜３ｃの一部について公開をそれぞれ許可し、公開個別知識ベース１３として中間インターフェース１０に登録する。
【００４６】
そして、中間インターフェース１０は、公開が許可された個別知識ベース３ａ〜３ｃを公開個別知識ベース１３として保持すると、公開個別知識ベース１３に登録されている情報源２ａ〜２ｃのうち、互いに対応関係にある名前属性が付与された概念を持つ情報源２ａ〜２ｃの個数に基づいて概念普及率を計算する。これにより、広く利用されるようになった概念を抽出することができ、ドメインにおける概念の普及状況の変化を把握することができる。
【００４７】
そして、概念普及率計算装置１４にて概念普及率が計算されると、共通知識ベース更新装置１５は、概念普及率計算装置１４にて計算された概念普及率に基づいて、名前属性を持つ概念を共通知識ベース１５に登録する。これにより、概念普及率に基づいて共通知識ベース１５を更新することができ、どのような概念が共通化されているかどうかを自動的に決定することができる。このため、概念が共通的であるかどうかを人手で精査する必要がなくなり、共通知識ベース１５の構築にかかる時間や手間を削減することができる。
なお、個別知識ベース更新装置４ａ〜４ｃ、マッピングプロセッサ１１、概念普及率計算装置１４および共通知識ベース更新装置１５は、これらの処理を遂行させる命令が記述されたプログラムをコンピュータに実行させることにより実現することができる。
【００４８】
以下、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”および“ｇｏｏ（登録商標）”のインターネットディレクトリをそれぞれ情報源２ａ〜２ｃとし、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”および“ｇｏｏ（登録商標）”のインターネットディレクトリのカテゴリを概念とした場合を例にとって、個別知識ベース３ａ〜３ｃおよび共通知識ベース１２を参照しながら概念間のマッピングを行う方法について具体的に説明する。なお、以下の例では、ドメインとして、“ＵＮＩＸ（登録商標）”ドメインを対象とした。
【００４９】
図３は、本発明の一実施形態に係る共通知識ベース１２の一例を示す図である。
図３において、“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念には、例えば、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”および“ＢＳＤ（登録商標）”という子概念が存在している。ここで、各概念に割り振られている“Ｕｎｉｘ（登録商標）”、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”および“ＢＳＤ（登録商標）”という名前が、各概念の名前属性である。また、図３の例では、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”および“ＢＳＤ（登録商標）”という概念には、インスタンスとして文書集合が保持されている。そして、階層的に表現されたこれらの概念の関係が名前属性とともに共通知識ベース１２に登録される。
【００５０】
なお、図３の例では、簡単のため、各概念に１つのインスタンスが保持されている場合を例にとって説明したが、各概念に複数のインスタンスが保持されていてもよい。また、初期段階の共通知識ベース１２としては、標準的な知識としてドメインごとに既に体系化されているものを用いればよい。例えば、ＮＷ情報管理ドメインにおいては、標準ＭＩＢ（ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｂａｓｅ）を用いたり、旅行業界におけるＢ２Ｂ（ｂｕｓｉｎｅｓｓ  ｔｏ  ｂｕｓｉｎｅｓｓ）ドメインにおいては、ｔｒａｖｅｌＸＭＬを用いればよい。
【００５１】
図４は、本発明の一実施形態に係る共通知識ベース１２のデータフォーマットの一例を示す図である。
図４において、“ｏｎｔｏｌｏｇｙ  ｎａｍｅ”がドメイン名を表し、“ｔｏｐｉｃ  ｎａｍｅ”というタグが概念の名前を表し、“ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”というタグが概念の保持する各ページの内容を記述する。また、概念名を“Ｕｎｉｘ（登録商標）／ＢＳＤ（登録商標）”などのように階層的に記述することにより、共通知識ベース１２を階層的に表現することができる。
【００５２】
図５は、本発明の一実施形態に係る共通知識ベース１２を用いたマッピング結果の一例を示す図である。
図５において、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念には、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）”という子概念が存在している。また、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念には、“Ｔｕｒｂｏｌｉｎｕｘ（登録商標）”、“Ｍｋｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“新聞と雑誌”という子概念が存在している。
【００５３】
一方、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念には、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”および“ＢＳＤ（登録商標）”という子概念が存在している。また、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念には、“ディストリビューション”および“サポートおよび文書”という子概念が存在している。また、“ディストリビューション”という概念には、“ＴｕｒｂｏＬｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｒｅｄ  Ｈａｔ（登録商標）”という子概念が存在している。
【００５４】
そして、図１のクライアント端末１ａは、図５のカテゴリを概念として、これらの情報源２１ａ、２１ｂにそれぞれ含まれる概念間のマッピングを行うものとする。ここで、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”および“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのカテゴリに含まれる概念間のマッピングが始めて行われるため、これらの情報源２１ａ、２１ｂについての個別知識ベース３ａが未だ構築されていないものとする。この場合、クライアント端末１ａは、個別知識ベース３ａ〜３ｃの参照結果に基づく概念間の対応関係の判断を省略する。
【００５５】
そして、クライアント端末１ａは、中間インターフェース１０にアクセスし、共通知識ベース１２を参照することにより、情報源２１ａ、２１ｂにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断する。すなわち、クライアント端末１ａは、情報源２１ａ、２１ｂが共通して持つ名前属性の概念を抽出する。ここで、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”および“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのカテゴリには、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という名前属性の概念が共通に含まれているので、情報源２１ａ、２１ｂが共通して持つ名前属性の概念として、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という名前属性の概念が抽出される。
【００５６】
そして、情報源２１ａ、２１ｂが共通して持つ名前属性の概念が抽出されると、これらの名前属性が共通知識ベース１２に登録されている概念の名前属性と一致するかどうかを調べる。そして、情報源２１ａ、２１ｂが共通して持つ名前属性と一致する名前属性が共通知識ベース１２に登録されている場合、情報源２１ａ、２１ｂが共通して持つ名前属性
の概念は互いに対応関係があると判断する。
【００５７】
例えば、図３の関係が共通知識ベース１２に登録されているものとすると、情報源２１ａ、２１ｂが共通して持つＬｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という名前属性が共通知識ベース１２に登録されていると判断される。この結果、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”および“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのカテゴリに含まれる“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という名前属性の概念は、それぞれ対応関係があると判断される。
【００５８】
ここで、共通知識ベース１２を参照することにより、概念が持つ名前属性の一致のみを機械的にチェックするだけで、概念間の対応関係を判断することができ、概念がどのようなドキュメントを持つかを示すドキュメント属性などの一致を判断する必要がなくなる。このため、情報源２１ａ、２１ｂが共通して持つ名前属性が共通知識ベース１２に登録されている概念の名前属性と一致するかどうかを調べる場合、名前属性が一致するかどうかの調査が総当りで行われる場合においても、概念間の対応関係の判断にかかる時間や手間を削減することができる。
【００５９】
次に、共通知識ベース１２の参照結果に基づく概念間の対応関係の判断の結果、対応関係が確認されなかった概念が残っている場合、クライアント端末１ａは、それらの概念についてのマッピングをマッピングプロセッサ１１に行わせる。例えば、図５の例では、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”および“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのカテゴリに含まれる“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という名前属性の概念についてはそれぞれ対応関係が確認されている。
【００６０】
これに対して、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”のインターネットディレクトリのカテゴリに含まれる“ＵＮＩＸ（登録商標）”、“ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）”、“Ｔｕｒｂｏｌｉｎｕｘ”、“Ｍｋｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“新聞と雑誌”という名前属性の概念については対応関係が確認されていない。また、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのカテゴリに含まれる“Ｕｎｉｘ（登録商標）”、“ＢＳＤ（登録商標）”、“ディストリビューション”、“サポートおよび文書”、“ＴｕｒｂｏＬｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｒｅｄ  Ｈａｔ（登録商標）”という名前属性の概念については対応関係が確認されていない。このため、マッピングプロセッサ１１は、これらの対応関係が確認されていない概念間の対応関係を判断することにより、これらの概念間のマッピングを行う。
【００６１】
図６は、図１のマッピングプロセッサ１１による図５の概念間のマッピング結果の一例を示す図である。
図６において、インターネットディレクトリの各カテゴリはページ集合を持っている。そして、マッピングプロセッサ１１は、共通知識ベース１２を参照しても対応関係が確認されなかった概念間のマッピングを行う場合、各カテゴリが持っているページ集合の間の近似度を利用することができる。
【００６２】
例えば、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念との間の近似度を計測する場合、これらのカテゴリが持っているページ集合間の近似度を用いることができる。ここで、ページ集合間の近似度は、例えば、ベクトル空間モデルを用いて計算することができる。すなわち、全てのページとカテゴリを同じ検索語の重みベクトルで表現し、ベクトル間の類似度により文書間の近似度を算出することができる。
【００６３】
そして、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念との間の近似度Ｓ（ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標））がヒューリスティックなしきい値θより大きい場合、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念はマッピングできると判断することができる。
すなわち、文書はいくつかのタームによって特徴付けることができるので、個々のタームを各次元に対応させるベクトル空間を考えると、文書をベクトル空間内の点として表現することができる。ここで、各タームに対応する次元方向の大きさを求めるための文書Ｄjにおけるタームｔiの重みｗjiとして、ターム頻度ｔｆji、文書頻度ｄｆiまたはｔｆji×ｉｄｆjを用いることができる。
【００６４】
ターム頻度ｔｆjiはタームｔiが文書Ｄjにどの程度の頻度で出現するかを表すもので、以下の式で定義することができる。
ｔｆji＝ｆｒｅｑ（ｉ，ｊ）
ただし、ｆｒｅｑ（ｉ，ｊ）は文書Ｄjにおけるタームｔiの出現頻度である。
また、ターム頻度ｔｆjiの変形として、以下の式で示すように、重み付けＫと最大頻度ｍａｘi,jで正規化する方法もある。
ｔｆji＝Ｋ＋（Ｋ−１）ｆｒｅｑ（ｉ，ｊ）／（ｍａｘi,jｆｒｅｑ（ｉ，ｊ））
【００６５】
さらに、ターム頻度ｔｆjiの変形として、以下の式で示すように、ｌｏｇおよび文書におけるターム数で正規化する方法もある。
ｔｆji＝ｌｏｇ2（ｆｒｅｑ（ｉ，ｊ）＋１）／ｌｏｇ2（文書ｊ中のタームの種類数）
文書頻度ｄｆiはタームｔiが文書数を表すもので、以下の式で定義することができる。
ｄｆi＝Ｄｆｒｅｑ（ｉ）
ただし、Ｄｆｒｅｑ（ｉ）はタームｔiが出現する文書数である。実際には、この逆数ｉｄｆiが使用される。
【００６６】
また、ｉｄｆiの変形として、以下の式で示すように、ｌｏｇおよび文書集合中の文書総数Ｎで正規化する方法もある。
ｉｄｆi＝ｌｏｇ2（Ｎ／Ｄｆｒｅｑ（ｉ））＋１
また、ｔｆji×ｉｄｆjはターム頻度ｔｆjiと文書頻度ｄｆiの両方の性質を併せ持つもので、文書Ｄjにおけるタームｔiの重みｗjiは、以下の式で定義することができる。
ｗji＝ｔｆji×ｉｄｆj
【００６７】
そして、文書Ｄjの特徴ベクトルＤj´を、Ｄj´＝（ｗj1，ｗj2，・・・，ｗjm）と表す。ただし、ｍはベクトル空間の次元数、すなわち、文書集合に現れるタームの総数である。そして、文書Ｄqの特徴ベクトルＤq´を、Ｄq´＝（ｗq1，ｗq2，・・・，ｗqm）と表すと、文書Ｄj、Ｄq間の類似度ｓｉｍ（Ｄj、Ｄq）は、以下の式で算出することができる。
ｓｉｍ（Ｄj、Ｄq）＝Ｄj´・Ｄq´／（｜Ｄj´｜｜Ｄq´｜）＝ｃｏｓθ
＝（ｗq1ｗj1＋ｗq2ｗj2＋・・・＋ｗqmｗjm）／
（√（ｗq12＋ｗq22＋・・・＋ｗqm2）（√（ｗi12＋ｗi22＋・・・＋ｗim2）
【００６８】
そして、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念との間の近似度Ｓ（ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標））が算出されると、図７に示すように、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念について、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのＵＮＩＸ（登録商標）カテゴリ以下の全ての概念との間で総当りにて近似度をそれぞれ算出する。
【００６９】
そして、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのＵＮＩＸ（登録商標）カテゴリ以下の全ての概念との間で近似度がそれぞれ算出されると、ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”のインターネットディレクトリのＵＮＩＸ（登録商標）カテゴリ以下の全ての概念について、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリのＵＮＩＸ（登録商標）カテゴリ以下の全ての概念との間で総当りにて近似度をそれぞれ算出することにより、図５の“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリに含まれる概念間のマッピングを行うことができる。
【００７０】
そして、マッピングプロセッサ１１は、図５の“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリに含まれる概念間のマッピングの結果、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念とをマッピングし、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“ＢＳＤ（登録商標）”という概念とをマッピングし、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“新聞と雑誌”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“サポートおよび文書”という概念とをマッピングし、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“Ｔｕｒｂｏｌｉｎｕｘ”という概念と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“ＴｕｒｂｏＬｉｎｕｘ（登録商標）”という概念とをマッピングすることができる。
【００７１】
ここで、マッピングプロセッサ１１が図５の“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリに含まれる概念間のマッピングを行う場合、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という名前属性の概念についてはそれぞれ対応関係が既に確認されているため、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”および“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という名前属性の概念間の対応関係の確認を省略することができる。このため、マッピングに要する人手や時間を単に概念間の対応関係のチェック回数で見積もると、共通知識ベース１２を用いることなくマッピングを行う方法に比べて、５／７に削減することができる。このようにして、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリに含まれる概念間のマッピングが行われると、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の利用者は、これらのマッピング結果を利用することにより、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”というカテゴリにおける情報を取得するなどの情報流通を行うことができる。
そして、互いに異なる情報源２１ａ、２１ｂにおける概念間のマッピングが行われると、個別知識ベース更新装置４ａは、これらの概念間の対応関係を個別知識ベース３ａに登録することにより、個別知識ベース３ａの構築および更新を行うことができる。
【００７２】
図７は、本発明の一実施形態に係る個別知識ベース３ａの一例を示す図である。
図７において、図５および図６のマッピング処理により、例えば、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念は、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念と対応関係にあることが判っている。また、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリでは、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念は“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念の子概念である。また、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念の対応関係は、共通知識ベース１２を参照することにより得られたものである。
【００７３】
このため、個別知識ベース３ａにおいて、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念と、“Ｕｎｉｘ（登録商標）−Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）  ｉｎ  共通知識”という概念との対応関係を“ｓａｍｅ  ｓａ”というプロパティで指し示す。なお、“Ｕｎｉｘ（登録商標）−Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）  ｉｎ  共通知識”という概念は、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念は、“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念の子概念であり、共通知識ベース１２に登録されているということを示している。また、“ｓａｍｅ  ｓａ”というプロパティは、そのプロパティで指し示される概念間は互いに同一の概念であるということを表す。
【００７４】
また、図６のマッピング処理により、例えば、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“Ｔｕｒｂｏｌｉｎｕｘ”という概念は、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“ＴｕｒｂｏＬｉｎｕｘ（登録商標）”という概念と対応関係にあることが判っている。また、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”のインターネットディレクトリでは、“Ｔｕｒｂｏｌｉｎｕｘ”という概念は“ディストリビューション”という概念の子概念であり、“ディストリビューション”という概念は“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念の子概念であり、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念は“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念の子概念である。このため、個別知識ベース３ａにおいて、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“Ｔｕｒｂｏｌｉｎｕｘ”という概念と、“Ｕｎｉｘ（登録商標）−Ｌｉｎｕｘ（登録商標）−ディストリビューション−ＴｕｒｂｏＬｉｎｕｘ（登録商標）  ｉｎ  ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”という概念との対応関係を“ｓａｍｅ  ｓａ”というプロパティで指し示す。
【００７５】
なお、“Ｕｎｉｘ（登録商標）−Ｌｉｎｕｘ（登録商標）−ディストリビューション−ＴｕｒｂｏＬｉｎｕｘ（登録商標）  ｉｎ  ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”という概念は、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”というインターネットディレクトリにおける“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念の子概念は“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念の子概念は“ディストリビューション”、“ディストリビューション”という概念の子概念は“ＴｕｒｂｏＬｉｎｕｘ（登録商標）”であるということを示している。
【００７６】
そして、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の概念に対応する“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の概念を“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の概念の階層構造とともに個別知識ベース３ａに登録することにより、個別知識ベース３ａをマッピングに再利用することが可能となり、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の知識体系が変化した場合においても、迅速な概念間のマッピングを支援することができる。
そして、クライアント端末１ａは、個別知識ベース３ａを構築すると、個別知識ベース３ａについて公開を許可し、公開個別知識ベース１３として中間インターフェース１０に登録することができる。
【００７７】
図８は、本発明の一実施形態に係る異なる情報源にそれぞれ含まれる概念間のマッピング結果のその他の例を示す図である。
図８において、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念には、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”、“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”および“ＢＳＤ（登録商標）”という子概念が存在している。また、“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念には、“ソフトウェア”、“ディストリビューション”および“ノウハウ”という子概念が存在している。そして、図１のクライアント端末１ｂは、図８のカテゴリを概念として、これらの情報源２１ａ、２１ｃにそれぞれ含まれる概念間のマッピングを行うものとする。
【００７８】
この結果、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念とがマッピングされ、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ＢＳＤ（登録商標）”という概念と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）”という概念とがマッピングされ、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ｓｏｌａｒｉｓ”という概念と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ｓｏｌａｒｉｓ”という概念とがマッピングされ、“ｇｏｏ（登録商標）”の“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念とがマッピングされ、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ノウハウ”という概念と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“新聞と雑誌”という概念とがマッピングされたものとする。
【００７９】
また、個別知識ベース３ａが公開個別知識ベース１３として中間インターフェース１０に登録されると、クライアント端末１ｂは、公開個別知識ベース１３を参照することにより、マッピングされる情報源における概念間の対応関係を判断することができる。そして、公開個別知識ベース１３を再利用することにより、“ｇｏｏ（登録商標）”と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”というカテゴリのマッピングとともに、“ｇｏｏ（登録商標）”と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”というカテゴリのマッピングも一括して行うことが可能となる。
【００８０】
図９は本発明の一実施形態に係る公開個別知識ベース１３を用いたマッピング結果の一例を示す図である。
図９において、図７の個別知識ベース３ａが公開個別知識ベース１３として中間インターフェース１０に登録されているものとする。そして、図８において、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念とがマッピングされると、図７の公開個別知識ベース１３を参照する。この結果、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念には、“ｓａｍｅ  ｓａ”というプロパティによって“Ｕｎｉｘ（登録商標）−ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”という概念が指し示されていることが判る。このため、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ＵＮＩＸ（登録商標）”という概念と、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念との対応関係を確認することができる。
【００８１】
また、図８において、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ノウハウ”という概念と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）”という概念とがマッピングされると、図７の公開個別知識ベース１３を参照する。この結果、“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”の“ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）”という概念には、“ｓａｍｅ  ｓａ”というプロパティによって“Ｕｎｉｘ（登録商標）−ＢＳＤ（登録商標）  ｉｎ  ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”という概念が指し示されていることが判る。このため、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ＢＳＤ（登録商標）”という概念と、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｕｎｉｘ（登録商標）”という概念の子概念の“ＢＳＤ（登録商標）”という概念との対応関係を確認することができる。
【００８２】
同様にして、図７の公開個別知識ベース１３を参照することにより、“ｇｏｏ（登録商標）”の“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念と、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）”という概念との対応関係、“ｇｏｏ（登録商標）”の“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念と、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念との対応関係、“ｇｏｏ（登録商標）”の“ノウハウ”という概念と、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”の“サポートおよび文書”という概念との対応関係を確認することができ、“ｇｏｏ（登録商標）”と“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”というカテゴリのマッピングとともに、“ｇｏｏ（登録商標）”と“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”というカテゴリのマッピングも一括して行うことが可能となる。
このように、公開個別知識ベース１３を参照することにより、複数のカテゴリのマッピングを一括して行うことが可能となり、ドメインごとに共通化されていない概念を持つ場合や、ドメインが異なる情報源２１ａ〜２１ｃ間においても、マッピングに要する時間や手間を減らすことができる。
【００８３】
図１０は、本発明の一実施形態に係る個別知識ベース３ａを用いたマッピング手順の一例を示す図である。
図１０において、互いに異なる情報源２１ａ、２１ｂが与えられると、クライアント端末１ａは、個別知識ベース３ａおよび共通知識ベース１２をそれぞれ参照することにより、情報源２１ａ、２１ｂにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断する。そして、個別知識ベース３ａおよび共通知識ベース１２を参照しても対応関係の確認がとれない概念がある場合、クライアント端末１ａは、それらの概念についてのマッピングをマッピングプロセッサ１１に行わせることにより、互いに異なる情報源２１ａ、２１ｂにおける概念間のマッピング結果を得る。また、互いに異なる情報源２１ａ、２１ｂにおける概念間のマッピング結果が得られると、個別知識ベース更新装置４ａは、これらの概念間の対応関係を個別知識ベース３ａに登録することにより、個別知識ベース３ａの更新を行う。
【００８４】
図１１は、本発明の一実施形態に係る公開個別知識ベース１３を用いたマッピング手順の一例を示す図である。
図１１において、互いに異なる情報源２１ａ〜２１ｄが与えられると、クライアント端末１ａは、個別知識ベース３ａを参照することにより、情報源２１ａ、２１ｂにおける概念間の対応関係を判断するとともに、公開個別知識ベース１３を参照することにより、情報源２１ａ〜２１ｄにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断する。そして、クライアント端末１ａは、情報源２１ａ〜２１ｄにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断すると、
共通知識ベース１２を参照することにより、情報源２１ａ〜２１ｄにおける概念間の対応関係をそれぞれ判断する。
【００８５】
そして、個別知識ベース３ａ、公開個別知識ベース１３および共通知識ベース１２を参照しても対応関係の確認がとれない概念がある場合、クライアント端末１ａは、それらの概念についてのマッピングをマッピングプロセッサ１１に行わせることにより、互いに異なる情報源２１ａ〜２１ｄにおける概念間のマッピング結果を得る。また、互いに異なる情報源２１ａ〜２１ｄにおける概念間のマッピング結果が得られると、個別知識ベース更新装置４ａは、これらの概念間の対応関係を個別知識ベース３ａに登録することにより、個別知識ベース３ａの更新を行う。
【００８６】
図１２は、図３の共通知識ベース１２の更新例を示す図、図１３は、本発明の一実施形態に係る概念の共通化方法の判定手順の一例を示す図である。
図１２において、共通知識ベース１２として図３の関係が中間インターフェース１０に保持されているものとする。そして、上述した“ｉｎｆｏｓｅｅｋ（登録商標）”、“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”および“ｇｏｏ（登録商標）”の３つの情報源２１ａ〜２１ｃからなるドメインについて共通知識ベース１２を更新するものとする。また、この例では、３つの情報源２１ａ〜２１ｃのすべてについての個別知識ベース３ａ〜３ｃが公開個別知識ベース１３として公開されているものとする。この時、例えば、“ｇｏｏ（登録商標）”における“ディストリビューション”という概念および“ＹＡＨＯＯ！（登録商標）”における“ディストリビューション”という概念は、両方とも“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”という概念の子概念であり、対応関係にあることが公開個別知識ベース１３により判っている。
【００８７】
この時、個別知識ベース３ａ〜３ｃを公開個別知識ベース１３として登録している情報源２１ａ〜２１ｃの数をＮ、公開個別知識ベース１３に登録されている情報源２１ａ〜２１ｃのうち、“ディストリビューション”という名前属性を持つ概念を持つ情報源２１ｂ、２１ｃの数をＭ、この例におけるドメインに所属する情報源２１ａ〜２１ｃの数をＮallとすると、Ｎ＝３、Ｍ＝２、Ｎall＝３となる。そして、Ｎ＝３、Ｍ＝２、Ｎall＝３を概念普及率計算装置１４に入力として与え、以下の（１）式を用いることにより、“ディストリビューション”という名前属性を持つ概念がこのドメイン内で十分普及しているかどうかを計算する。
｛Ｍ／Ｎ≧θ｝∩｛Ｎ／Ｎall≧γ｝                                ・・・（１）
【００８８】
ここで、このインターネットディレクトリ統合の例では、θ＝２／３、γ＝２／３となることが経験的に判っているものとすると、ディストリビューション”という名前属性を持つ概念は（１）式を満たしていると判断する。そして、（１）式の関係を満たす共通的な概念が抽出されると、共通知識ベース更新装置１５は、図３の共通知識ベース１２に登録されている“Ｌｉｎｕｘ（登録商標）”の子概念として、ディストリビューション”という名前属性を持つ概念を登録する。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
本発明は、過去のマッピング結果を参照しながら、異なる情報源に含まれる概念間のマッピングを行うことができ、インターネットディレクトリの持つインスタンスなどの検索を行う検索エンジンなどに利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報管理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る情報源の構造の一例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る共通知識ベースの一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る共通知識ベースのデータフォーマットの一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る共通知識ベース１２を用いたマッピング結果の一例を示す図である。
【図６】図１のマッピングプロセッサ１１による図５の概念間のマッピング結果の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る個別知識ベースの一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る異なる情報源にそれぞれ含まれる概念間のマッピング結果のその他の例を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る公開個別知識ベース１３を用いたマッピング結果の一例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る個別知識ベース３ａを用いたマッピング手順の一例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る公開個別知識ベース１３を用いたマッピング手順の一例を示す図である。
【図１２】図３の共通知識ベースの更新例を示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る概念の共通化方法の判定手順の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９１】
１ａ〜１ｃ  クライアント端末
２ａ〜２ｃ  情報源
３ａ〜３ｃ  個別知識ベース
４ａ〜４ｃ  個別知識ベース更新装置
１０  中間インターフェース
１１  マッピングプロセッサ
１２  共通知識ベース
１３  公開個別知識ベース
１４  概念普及率計算装置
１５  共通知識ベース更新装置
２１  概念
２２  インスタンス
【図１】
2006133987.tif 000003
【図２】
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【図３】
2006133987.tif 000005
【図４】
2006133987.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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