(57)【要約】【課題】    利用者自身が選定した適合文書サンプルから興味情報を抽出し、この情報を元に文書に対する興味を分化構造で表現することにより、文書の探索の効率化を図る。【解決手段】  文書群から複数のクラスタによる分化構造を生成する分化構造生成部１１１、各クラスタ内の文書を用いてクラスタの重心位置を作成するクラスタ代表点作成部１１２、新規文書と各クラスタ代表点との類似度を計算する類似度計算部１２１、および複数の類似度を単一の指標に変換する推奨ランキング指標計算部１２２を備えた。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書群から複数のクラスタによる分化構造を生成する分化構造生成部、各クラスタ内の文書を用いてクラスタの重心位置を作成するクラスタ代表点作成部、新規文書と各クラスタ代表点との類似度を計算する類似度計算部、および複数の類似度を単一の指標に変換する推奨ランキング指標計算部を備えたことを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【請求項２】
請求項１記載の文書フィルタリングシステムにおいて、
前記分化構造生成部はクラスタリング法を用いた分化構造生成手段を備え、複数の類似度を単一の指標に変換する推奨ランキング指標計算部は、各クラスタのサイズに比例した基準閾値計算手段、閾値を基準閾値から逐次拡大した補正閾値を計算する補正閾値計算手段、および補正閾値の基準閾値に対する割合を推奨ランキング指標として算出する推奨ランキング指標計算手段を備えたことを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【請求項３】
予め選択した複数の文書を、これらの文書から抽出したタームおよび該タームの出現頻度で表されるタームベクトルによるベクトル空間にクラスタリングして、前記複数の文書を複数のクラスタに分類する分化構造生成部と、
分類された各クラスタの重心位置をクラスタ代表点として算出するクラスタ代表点作成部と、
各クラスタの代表点とクラスタ内要素間の類似度を計算し、その内の最小値を基準閾値として設定する基準閾値計算部とを備えたプロファイル作成部と、
新規文書からタームを抽出し抽出したタームをもとに前記新規文書を前記ベクトル空間にマッピングする手段と、
マッピングされた新規文書と前記クラスタの代表点間の類似度を計算する類似度計算部と、
計算した類似度を各クラスタの前記基準閾値を基準にした単一の指標に変換する推奨ランキング指標計算部とを備えたことを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【請求項４】
請求項３記載の文書フィルタリングシステムにおいて、
前記単一の指標にしたがって新規文書をランキングして提示するランキング提示部を備えたことを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【請求項５】
請求項３記載の文書フィルタリングシステムにおいて、
予め選択した複数の文書は、予め設定したタームによりスクリーニングして、適合文書および非適合文書に分類されていることを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【請求項６】
請求項３記載の文書フィルタリングシステムにおいて、
推奨ランキング指標計算部は、閾値を基準閾値から逐次拡大した補正閾値としたときにおけるクラスタの代表点との類似度が、補正閾値を超えたときにおける該補正閾値の基準閾値に対する割合を推奨ランキング指標として算出することを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【請求項７】
請求項４記載の文書フィルタリングシステムにおいて、
ランキング提示部は指標値の大きい順に新規文書をランキングして提示することを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【請求項８】
請求項３記載の文書フィルタリングシステムにおいて、
類似度はＳＭＡＲＴ法で計算することを特徴とする文書フィルタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書フィルタリングシステムに係り、特に特定の興味に関連した文書を探す作業を支援することのできる文書フィルタリングシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の文書フィルタリングシステムは、「論文に対する興味は数個のキーワードだけで表現可能であり、そのキーワードは研究者が自分で容易に選定可能である」との考え方のもとで設計されている。このシステムの場合、あらかじめ、各研究者は適合文書（論文）に多く含まれるであろうと推定される数個のキーワードを選定し、研究者自身の興味としてシステムに登録する。しかし、この方式は単なるキーワード群の登録であるので、「興味構造が未分化のままの表現」と言うことができる。
【０００３】
一方、日々、公開される新規文書からタームを抽出して蓄積する。タームとは、文書を特徴付ける単語のことである。抽出したタームと研究者が選定した前記登録キーワードとのブーリアン照合を行い、合致度を研究者の興味度合いに対するシステムの推定値と考える。この推定値があらかじめ決めた値以上の場合、適合文書と判定し、値以下の場合は非適合文書と判定する。そして適合文書のみを利用者に提示するシステムが知られている。この種の技術を示す文献として例えば，特許文献１，非特許文献１などがある．
【特許文献１】特開２００３−１５７２７３号公報
【非特許文献１】S.L.K.D.Bollacker and C.Giles "A system for automatic personalized tracking  of scientific literaure on the web"proc.of the fourth AGM Conference on Digital Libraries,pp.105-113(1999)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、従来の文書フィルタリングシステムでは、未分化構造のキーワード群との単なるブーリアン照合によって適合文書の選別を行っているため、所望適合文書の選別漏れや非適合文書の混入が多いという課題がある。これらの課題は、興味表現のための情報量不足、研究者自身による興味表現の困難性、興味に対する不完全な構造表現が原因と考えられる。
【０００５】
一般に、数個のキーワードだけで文書の複雑な構造を表すことは難しい。仮にある二つの文書に同じキーワードが含まれていたとしても、その出現頻度、共起タームなどが異なると、その文書の内容も異なることが十分考えられる。これは、数個のキーワードの有無の情報のみで文書間の類似性を評価しようとするブーリアン照合では、文書の弁別能力が十分でないことを示している。
【０００６】
また、研究者は自分自身の興味というものを明確な形で意識しているとは限らない。これは、漠然とした状態から出発して、試行錯誤の末に明確な知見に至るという研究活動の特質によるものと考えられる。そもそも研究者にとって、曖昧で捉えにくい「興味」というものを研究者自身が数個のキーワードにより明示的に表現することは本質的に困難である。
【０００７】
さらに、学術文書に対して企業内研究者が興味を持つ側面は多様である。例えば、解決すべき課題に興味がある場合、課題解決のための手法に興味がある場合、関連する副次的な技術に関心がある場合等、さまざまである。興味を持つ側面によって、対応するキーワードは全く異なる。その結果、選定したキーワードには異なる側面を表現するキーワードが無意識のうちに混在してしまい、興味表現の焦点があいまいになって精度が低下するという課題がある。
【０００８】
図２は、適合論文および非適合論文の分布を表す図、図３は、興味構造の未分化状態を説明する図である。図２に示すように、適合論文（白丸印）および非適合論文（黒丸印）からなる学術文書群はタームベクトルによるベクトル空間上に図２のように分布していると考えられる。このとき、図３に示すように数個のキーワード群からなる未分化構造表現によって適合か非適合かを判定すると、適合文書の提示漏れや非適合文書の混入が発生すると考えられる。
【０００９】
利用者にとってフィルタリング結果をランキング表示することが望ましいが、未分化構造表現では、図３に示すように、適合、非適合文書が混在する言わば「玉石混交状態」であり、意味のあるランキング表示は得られない。
【００１０】
本発明は、これらの問題点に鑑みてなされたもので、研究者等の利用者自身が選定した適合文書サンプルから興味情報を抽出し、この情報を元に文書に対する興味を分化構造で表現することにより、文書の探索の効率化を図るものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は上記課題を解決するため、次のような手段を採用した。
【００１２】
文書群から複数のクラスタによる分化構造を生成する分化構造生成部、各クラスタ内の文書を用いてクラスタの重心位置を作成するクラスタ代表点作成部、新規文書と各クラスタ代表点との類似度を計算する類似度計算部、および複数の類似度を単一の指標に変換する推奨ランキング指標計算部を備えた。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、以上の構成を備えるため、興味のある文書の探索の効率化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
研究者の興味を構造表現するためには、数個のキーワードだけでは不足である。必要かつ十分な量の情報を適合文書サンプルから抽出する必要がある。そのために、発明者らは適合文書に含まれるタームとその頻度情報を用いて文書をベクトル表現するベクトル空間法（井ノ上、橋本：“非適合プロファイルを利用した文書フィルタリング手法”、情報処理学会、J42−D2、3、pp507−517(2001)他）を採用した。
【００１５】
この手法は、従来のように異なる興味を未分化構造で表現するのではなく、異なる興味は、異なるプロファイルで分化構造表現する。これにより適合文書の探索の精度向上を図ることができる。
【００１６】
学術文書をタームベクトルによるベクトル空間上にマップすると、前記図２に示すように、適合文書の中で同じタームが多く含まれる文書同士が近くにまとまって分布すると考えられる。この点に着目し、クラスタリング法により近くにある文書同士をクラスタリングすると、研究者の興味の数だけ適合文書の塊であるクラスタが生成される。クラスタリングのアルゴリズムによっては、各クラスタには非適合文書も若干含まれることがあるが、大多数が適合文書から構成されることになる。そこで、クラスタ中の適合文書だけのベクトル平均に相当するクラスタ代表点を求める。これが研究者の興味を分化構造的に表現したものと言うことができる。ここで、これらの研究者の興味に対応するクラスタ代表点をプロファイルという。
【００１７】
図４は、複数のクラスタから構成される興味の分化構造表現を説明する図であり、各プロファイルと文書との類似性を表現するための適切な指標を定義する。図４に示すように類似度が大きい領域には適合文書が多く分布するが、類似度が小さい領域は大半が非適合文書で占められる。
【００１８】
一方、類似度が中程度の領域には、新しいアイデアのヒントになるような文書も一部含まれることが考えられる。各領域は重なる場合もあるが、未分化構造による従来の方式の場合と比して分化構造表現による本発明の方式では、個々の興味が各プロファイルによって別々に表現されるため、適合文書と非適合文書がよりシャープに分離されるようになる。したがって、個々のプロファイルのシャープな分離性能を利用することによりフィルタリング結果のランキング表示を実現することができる。
【００１９】
一般に、利用者にとっては、システムが選別した適合文書を単に提示されるのではなく、推奨の信頼度順にランキング表示されたほうが便利である。従来方式の場合は、未分化構造の単一プロファイルとの類似度だけを求めるので、ランキング指標としてはこの類似度を用いればよい。しかし、本発明の分化構造プロファイルの場合は、新規文書と複数プロファイルとの複数の類似度計算するため、そのままではランキングすることができない。  このため、新規文書をランキング表示するためには、適合文書選別の際に、複数の類似度を一つの指標へ変換する必要がある。そのために、プロファイル作成時にプロファイル毎の勢力範囲に相当する基準閾値θｉを式（１）で計算する。
【数１】
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【００２０】
ここで、ｉはクラスタ番号、θｉはクラスタｉの基準閾値、ｊはクラスタｉ内のサンプル番号、Ｎｉはクラスタｉ内のサンプル数、Ｓｉｍ（ｐｉ、ｄｊ）はクラスタｉの代表点であるプロファイルｐｉとクラスタｉ内のｊ番目のサンプルｄｊとの類似度である。基準閾値θｉは各プロファイルとクラスタ内要素との類似度のうち最小の値である。次の適合文書選別フェーズにおいては、この基準閾値をベースにして推奨ランキング指標を計算し、計算した指標を元に新規文書のランキング提示を行う。
【００２１】
次に、タームベクトル空間上における文書の分布状態について考察する。
【００２２】
図５は、ひとつのクラスタについて考えたときのタームベクトル空間上における文書の分布を説明する図である。基準閾値θｉは限られた学習サンプルによって決められるため、最適な閾値より大きめの値となるはずである。基準閾値より大きい類似度なら確実に適合であると言えるが、基準閾値より小さい適合文書も存在するため適合文書の推奨漏れが発生してしまう。そこで、各基準閾値に１以下の数字αを乗じた補正閾値δi（α)を式（２）で定義する。
【数２】
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【００２３】
これは基準閾値θiの条件を緩めて、閾値を若干広めに補正した閾値であると言える。類似度が補正閾値以上の場合にその文書を提示するようにすると、非適合文書の混入が若干増えるが、適合文書の提示漏れを減少させることができる。αが１の場合は補正閾値δi（α)は基準閾値θiと等しくなり適合文書だけが含まれるような一番狭い領域の境界値となる。αが０の場合は補正閾値δi(α)は０になりすべての文書が無条件で提示される。このため通常はαは０と１の間の値とする。
【００２４】
次に、分化構造表現により得られたシャープな文書分離特性を生かして適合文書のランキング提示をする。この場合には、まず、各プロファイル毎の補正閾値と新規文書の類似度とを用いて、推奨ランキング指標ｆr（ｄk）を式（３）で計算し、適合文書をこの指標値ｆr（ｄk）の降順に利用者に提示する。
【数３】
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【００２５】
すなわち、ある新規文書に対し、αを１から順次減らしていくことにより、基準閾値θｉから始めて補正閾値δｉ（α）を順次逐次広げていくと、あるポイントであるプロファイルとの類似度が補正閾値δｉ（α）を超えるはずである。式（３）によるｆr(dk)はそのときのαの値である。この推奨ランキング指標ｆr（ｄk）が大きいほど文書ｄkは適合文書である可能性が大きく、小さいほど非適合文書である可能性が大きい。値が中程度の場合は、非適合文書である可能性もあるが、新しいアイデアの源となる新発想源文書である可能性もある。
【００２６】
この例では、従来システムのように、単にフィルタリングした結果を利用者に提示するのでなく、前記推奨ランキング指標ｆr（ｄk）の大きい順に利用者に新規公開文書を提示する。その結果、利用者は自分の研究のフェーズに合わせ、必要な文書を取捨選択できるようになる。
【００２７】
図１は、本実施形態に係る文書フィルタリングシステムの全体構成を説明する図である。図において、２はＣＰＵ、３はＣＰＵが利用するメモリ、４は入力装置としてのキーボード、５はディスプレイである。６は記憶装置７とＣＰＵ等を接続するバスである。記憶装置はプログラムにより構成されるプロファイル作成部１１および適合文書ランキング部１２を備える。
【００２８】
１１１は分化構造生成部であり、互いに類似度が大きい適合論文をひとまとめにした複数のクラスタからなる分化構造を生成する。１１２はプロファイル（クラスタ代表点）作成部であり、各クラスタ内の文書を用いてクラスタの重心位置からなるプロファイルを作成する。プロファイルは各クラスタに含まれる適合文書を代表し、クラスタの中心に位置する仮想的な文書と考えることができる。１１３は基準閾値計算部であり、各クラスタの代表点とクラスタ内要素間の類似度を計算し、その内の最小値を基準閾値として設定する。１１４はプロファイル作成用論文のサンプルを格納する記憶装置、１１５はプロファイルを格納する記憶装置、１１６は基準閾値を格納する記憶装置である。
【００２９】
１２１はターム抽出してベクトル化した新規文献と各プロファイルとの類似度を計算する類似度計算部であり、例えば新規文書から抽出したタームをもとに前記新規文書をベクトル空間にマッピングし、さらにマッピングされた新規文書とクラスタの代表点（プロファイル）との類似度を計算する。１２２は推奨ランキング指標計算部であり、閾値を基準閾値から逐次拡大した補正閾値としたときにおけるクラスタの代表点との類似度が、補正閾値を超えたときにおける該補正閾値の基準閾値に対する割合を推奨ランキング指標として算出する。１２３はランキング提示部であり、指標を算出した文書を指標の降順（類似度の大きい順）に利用者に提示する。１２４はランキング提示の対象となる新規文書を格納する記憶部、１２５は推奨ランキング指標を格納する記憶部である。
【００３０】
図６は、興味の分化構造の生成処理を説明する図である。この処理はフィルタリングに際して最初に最初に一回だけ実行する。図６において、まず、各利用者は、すでに収集・保有している適合文書リストやデジタル化された適合文書群をシステムに登録する。このとき、適合および非適合の境界を決定するため、非適合文書も同時に登録する（ステップ４１）。登録した適合および非適合文書群に含まれる単語群からストップワードを除去して「基底ターム」を選定する。「基底ターム」をベクトルの基底とし、各タームの各文書における文書内出現頻度すなわちＴＦ（Term Frequency）値を重みとする「タームベクトル」Ｄrel（適合）およびＤirrel（非適合）を構成する。これにより、適合、非適合文書は、タームベクトルによるベクトル空間上に位置づけられたことになる（ステップ４２）。
【００３１】
次に、タームベクトル空間上に位置づけられた適合および非適合文書群をクラスタリングする（ステップ４３）。クラスタリングを行うためには、各文書間および各クラスタ間の類似度を定義する必要がある。文書間の類似度としては、タームの頻度情報を用いる最もシンプルなＴＦ法、特定の文書に多く発生するタームに大きな重み付けをするｌｏｇＴＦＩＤＦ法、さらに経験的パラメータによる補正を加えたＳＭＡＲＴ法などがある。発明者らはこれらの方法の中で最も良い結果が報告されているＳＭＡＲＴ法を採用した。
【００３２】
また、クラスタ間の類似度は、各クラスタに属する文書間の類似度として定義される。クラスタリング法にはこのクラスタ間の類似度定義の違いにより、単一リンク法と完全リンク法がある。発明者らは構造をより忠実に捉えるために、小さなクラスタができやすい完全リンク法を採用した。なお、単一要素からなる極小クラスタの乱立を防ぐため、実際には非適合サンプルの混入を１個まで許容している。このため、非適合サンプルも最大１個までクラスタに含まれている可能性があるが、実際にプロファイルを作成する際には、これは除外して計算する。
【００３３】
ベクトル空間上で近くにある、つまり互いに類似度が大きい適合文書をひとまとめにしたものがクラスタである。したがって、一つのクラスタには同じ興味に対応した文書が含まれているはずである。次に、クラスタ内各適合文書について「基底ターム」を選定する。「基底ターム」をベクトルの基底とし、各タームの各文書における文書内出現頻度ＴＦ  （Term Frequency）値の平均値を重みとするベクトルＰrel（ｉ）を構成する（式（４）参照）。
【数４】
2006235716.tif 000006
【００３４】
このベクトルＰrel（ｉ）がｉ番目のクラスタから生成されたプロファイルである。すなわち、興味の種類の数だけプロファイルができることになる。プロファイルは各クラスタに含まれる適合文書を代表し、クラスタの中心に位置する仮想的な文書と考えることができる。次に式（１）を用いて各クラスタ毎に基準閾値θｉを求める（ステップ４４）。このとき、類似度ＳｉｍはＳＭＡＲＴ法を採用して算出する。基準閾値が小さいほど、クラスタ領域の範囲は大きくなる。つまり、基準閾値が小さいほど、対応する興味の比重が大きいということが言える。
【００３５】
図７は、適合文書選別処理を説明する図である。この処理では、例えば新規文書を取得する毎に、取得した文書内から適合文書を選別してランキング提示する。図７において、まず、デジタルライブラリ等に掲載される文書を定期的に監視し、新しい文書があればこれを取得する。取得する文書通常はＰＤＦ（登録商標）形式の場合が多いため、これを処理しやすいプレーンテキスト形式に変換する。前述した適合文書のタームベクトル化と同様の方法で、新規文書からターム抽出してベクトル化する（ステップ５１）。次に、ユーザ別に各プロファイルとの類似度と補正閾値を計算する。類似度計算のアルゴリズムとしては、クラスタリングで用いたものと同じＳＭＡＲＴ法を用いる。また、式（２）にしたがって基準閾値に１以下の数値αを乗じて補正閾値δi（α)を算出し（ステップ５２）、算出した補正閾値δi（α)をもとに、式（３）を用いて推奨ランキング指標ｆr（ｄk）を求める。次に、取得した新規文書を推奨ランキング指標ｆr（ｄk）の降順に文書タイトル一覧表の形で利用者に提示する（ステップ５３）。
【００３６】
次に、本実施形態の文書フィルタリングシステムのフィルタリング性能を実験により確認した。フィルタリング実験のために独自に学術文書の実験サンプルを作成した。前述の処理フロー（図６、図７）に沿って評価実験を行った。得られた効果について以下に述べる。
【００３７】
被験者は、経験の比較的少ない研究者Ａ、研究の第一線で活躍している中堅研究者Ｂ、経験豊富なベテランの研究者Ｃの３名（以後、それぞれ略してＲａ、Ｒｂ、Ｒｃと呼ぶ）とした。学術文書のうち情報科学分野の一連の文書２年分（２００１／４〜２００３／３）の約１０、５００件をフィルタリング実験用サンプルとして使用した。文書の範囲を限定して処理効率を高めるため、被験者自身が指定したキーワードにより事前にスクリーニングしておく。以後の実験ではスクリーニング済みのサンプルを用いる（ステップ４１）。
【００３８】
スクリーニング済みのサンプルを被験者自身が「適合」、「非適合」の２種類に分類する。適合、非適合の判断基準として、タイトル、著者、発行年月、梗概、含まれるキーワードの情報、全文などを提示することにより判定作業の効率化を図る。その結果、３名分合わせて、適合サンプル６８件、非適合サンプル１７７件が得られた。多分割交差検定法を適用するために、上記サンプルを６分割する。この分割サンプルを用いて適合文書選別実験を行う。
【００３９】
まず、スクリーニング済みのサンプルをタームベクトル化し（ステップ４２）、合計６回の実験ごとにプロファイル作成用サンプルをクラスタリングする。クラスタリングの際に用いるクラスタ間類似度計算アルゴリズムとしてはＳＭＡＲＴ法を、また、クラスタリング方式は完全リンク法を用いる。このクラスタリング結果を元に分割実験毎にプロファイルを作成する（ステップ４３）。さらに、プロファイルとクラスタに含まれるサンプルとの類似度を計算することにより、式（１）を用いて基準閾値を求め（ステップ４４）、プロファイルと共に保存する。
【００４０】
次に、フィルタリング実験用サンプル（新規文書１２４）を用いてフィルタリング実験を行う。被験者毎に、多分割交差検定により最大６回の実験を行う。適合文書選別テスト用サンプルと各プロファイルとの類似度、および既に計算済みの基準閾値により補正閾値を計算する（ステップ５２）。次に、この補正閾値を元に式（３）により推奨ランキング指標値を計算する（ステップ５３）。最大６回分の実験で得られた推奨ランキング指標値を合わせてヒストグラムを作成した（図８参照）。
【００４１】
さらに、適合／非適合サンプルの分離精度を定量的に評価するために、再現度／精度グラフを作成した（図９参照）。このグラフは、推奨ランキング指標の閾値ｆrminを０から１まで変化させたとき、横軸にｆrminを、ｆr（ｄk）＞ｆrminとなるサンプルｄkを推奨結果と考えたときの再現率／精度を縦軸にプロットしたものである。ｆrminの値に応じて再現率、精度は変化するが、再現率１００％、つまり推奨漏れ率＝０％の条件のもとで、どれだけ非適合文書を提示しないようにできるかが、実際のフィルタリングシステムにおいて重要である。
【００４２】
図９をもとに、３名の被験者について、ｆrmin＝０．５５の時の再現率と精度および非適合文書排除率を求めた。その結果を図１０に示す。この表で、非適合文書排除率とは全非適合サンプルに対する推奨対象に混入した非適合サンプル数の割合のことである。いかに不要な文書を読まないで済むかという観点で重要な指標である。
【００４３】
図１０からＲａ、Ｒｂでは再現率１００％を保ったまま非適合文書を各々７４％、４３．５％排除できていることがわかる。非適合文書の混入を１／２〜１／３に減らせたとも言える。これは、分化構造化プロファイルの導入による効果と考える。新たに導入した推奨ランキング指標により、図８に示すように、推奨信頼度の順に利用者に結果を提示できるようになった。ランキング上位の文書はこのグラフから適合文書が多いことがわかる。さらに中位の文書について、新しいアイデアのヒントになるような文書があるかどうか被験者に確認させたところ、そのような文書が各被験者について実際に１〜２件あることがわかった。
【００４４】
以上説明したように、本実施形態によれば、まず研究者等の利用者が興味を持つ手持ちの文書をクラスタリングすることにより、複数のプロファイルによる利用者の興味の分化構造表現を行う。次いで新規文書に対し、前記各プロファイルとの類似度と分化構造情報を元に推奨ランキング指標を計算し、結果をランキング提示する。これにより、利用者は興味を持つ新規文書を効率的に探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本実施形態に係る文書フィルタリングシステムの全体構成を説明する図である。
【図２】適合論文および非適合論文の分布を表す図である。
【図３】興味構造の未分化状態を説明する図である。
【図４】複数のクラスタから構成される興味の分化構造表現を説明する図である。
【図５】ひとつのクラスタについて考えたときのタームベクトル空間上における文書の分布を説明する図である。
【図６】興味の分化構造の生成処理を説明する図である。
【図７】適合文書の選別処理を説明する図である。
【図８】被験者毎の評価実験結果（適合／非適合文書数）を示す図である。
【図９】被験者毎の評価実験結果（再現率／精度）を示す図である。
【図１０】被験者毎の評価実験結果（推奨漏れ／非適合文書排除率）を示す図である。
【符号の説明】
【００４６】
２  ＣＰＵ
３  メモリ
４  キーボード
５  ディスプレイ
６  バス
７  記憶装置
１１  プロファイル作成部
１１１  分化構造生成部
１１２  プロファイル（クラスタ代表点）作成部
１１３  基準閾値計算部
１１４，１１５，１１６  記憶装置
１２  適合文書ランキング部
１２１  類似度計算部
１２２  推奨ランキング指標計算部
１２３  ランキング提示部
１２４，１２５  記憶装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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