(57)【要約】【課題】  インターネット上のＱＡサービスにおいて、ユーザが興味を明示したり回答したりしなくても、ユーザの興味に応じて回答を促すための質問を推薦する。【解決手段】  本発明は、インターネット上のＱＡサービスにおける質問を取得し、質問のうちユーザ毎の質問から単語を抽出し、各単語の統計量を算出し、特徴量と、ユーザ毎に単語に対する興味の強さを表す尺度を格納したユーザ興味情報記憶手段から該尺度を取得して、各質問のユーザ毎の推薦スコアを算出し、質問の識別子と共に推薦スコア記憶手段に格納する。ユーザの識別子が与えられると、推薦スコア記憶手段の上位Ｎ件の推薦スコアの質問の識別子を推薦質問として選択する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上のＱＡ（Question/Answer）サービスにおいて、利用者の過去の質問履歴を利用して回答する可能性の高い質問を発見するための質問推薦装置であって、
前記インターネット上のＱＡサービスにおける質問を取得し、質問記憶手段に格納する質問取得手段と、
取得した前記質問のうちユーザ毎の質問から単語を抽出して単語記憶手段に格納する単語抽出手段と、
前記単語記憶手段に格納されている各単語の統計量を算出し、統計量記憶手段に格納する統計量算出手段と、
前記特徴量記憶手段に格納されている前記特徴量と、ユーザ毎に単語に対する興味の強さを表す尺度を格納したユーザ興味情報記憶手段から該尺度を取得して、各質問のユーザ毎の推薦スコアを算出し、質問の識別子と共に推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、
ユーザの識別子が与えられると、前記推薦スコア記憶手段の上位Ｎ件の推薦スコアの質問の識別子を推薦質問として選択する質問推薦手段と、
を有することを特徴とする質問推薦装置。
【請求項２】
前記統計量算出手段は、
各単語の統計量を算出する際に、重要と見做される単語を抽出するためのＴＦ値（単語の出現頻度）、ＴＦＩＤＦ値（単語の出現頻度と逆出現頻度）を用いる
請求項１記載の質問推薦装置。
【請求項３】
前記質問推薦手段は、
前記質問の識別子に基づいて前記質問記憶手段から対応する質問を取得してユーザに送信する手段を含む
請求項１記載の質問推薦装置。
【請求項４】
インターネット上のＱＡ（Question/Answer）サービスにおいて、利用者の過去の質問履歴を利用して回答する可能性の高い質問を発見するための質問推薦方法であって、
質問記憶手段、単語記憶手段、統計量記憶手段、ユーザ興味情報記憶手段、推薦スコア記憶手段を有し、質問を推薦するためのコンピュータは、
前記インターネット上のＱＡサービスにおける質問を取得し、前記質問記憶手段に格納する質問取得ステップと、
取得した前記質問のうちユーザ毎の質問から単語を抽出して前記単語記憶手段に格納する単語抽出ステップと、
前記単語記憶手段に格納されている各単語の統計量を算出し、前記統計量記憶手段に格納する統計量算出ステップと、
前記特徴量記憶手段に格納されている前記特徴量と、ユーザ毎に単語に対する興味の強さを表す尺度を格納した前記ユーザ興味情報記憶手段から該尺度を取得して、各質問のユーザ毎の推薦スコアを算出し、質問の識別子と共に前記推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップと、
ユーザの識別子が与えられると、前記推薦スコア記憶手段の上位Ｎ件の推薦スコアの質問の識別子を推薦質問として選択する質問推薦ステップと、
を行うことを特徴とする質問推薦方法。
【請求項５】
前記統計量算出ステップにおいて、
各単語の統計量を算出する際に、重要と見做される単語を抽出するためのＴＦ値（単語の出現頻度）、ＴＦＩＤＦ値（単語の出現頻度と逆出現頻度）を用いる
請求項４記載の質問推薦方法。
【請求項６】
前記質問推薦ステップにおいて、
前記質問の識別子に基づいて前記質問記憶手段から対応する質問を取得してユーザに送信する請求項４記載の質問推薦方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の質問推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための質問推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質問推薦装置及び方法及びプログラムに係り、特に、インターネット上のＱＡ（Question/Answer）サービスで提供されるユーザ間の質問回答における、質問推薦装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報推薦の方法はいくつも提案されている。例えば、ニュース記事を推薦するために、各ニュース記事についてユーザに５段階の評価をつけさせ、過去の評価履歴を見てユーザ間の嗜好の類似度を測り、嗜好が似たユーザの好むニュース記事を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、上記の手法と同様に、各情報に対してユーザに評価をつけさせ、過去の評価履歴でユーザが評価している情報に含まれるテキストに着目する。そのテキストがユーザの興味を反映していると考え、そのテキストと同じような単語が出現している情報を推薦する手法が提案されている（例えば、非特許文献２参照）。
【０００４】
また、利用者に興味を持つ部分のテキストを指定させ、そこに含まれる単語の出現頻度に基づいてユーザの興味を推定し、ユーザの興味を表す単語に基づいてコミュニティ内の情報を検索し、ユーザの興味のある箇所のみの情報を提示する手法がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特願平１１−３３８８６９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Resnick, P. et al., "GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of netnews". CSCW '94: Proceedings of the 1994 ACM conference on Computer supported cooperative work, ACM Press New York, 1994.
【非特許文献２】Mooney R. J. et al., "Content-Based Book Recommending Using Learning for Text Categorization",  Proceedings of the 5th ACM Conference on Digital Libraries, ACM Press New York, 2000.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
インターネット上のＱＡサービスにおいては、あるユーザの質問に対して別のユーザが回答することにより情報の共有が成り立っている。しかしながら、多くの質問に回答がついておらず、情報共有の場として成立していないことが多い。そこで、１質問あたりの回答を増やすために、ユーザに回答する可能性の高い質問を推薦し回答を促す。
【０００８】
上記の特許文献１の手法を用いて質問を推薦する場合、ユーザが質問の中で興味のある情報を指定しなければ、回答する可能性の高い質問を検索するための単語を抽出することができず、ユーザに質問を推薦することができない。
【０００９】
また、非特許文献１，２に記載の手法の場合、ユーザ毎の質問に対する回答を評価とみなせば、ユーザの回答履歴を用いてユーザに新規メッセージを推薦することができる。但し、一度も回答したことのないユーザに質問の推薦を実現することができないという問題が生じる。このことは、ＱＡサービスにおける回答したことがない多くにユーザに適用できないという問題が存在する。
【００１０】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、インターネット上のＱＡサービスにおいて、ユーザが興味を明示したり回答したりしなくても、ユーザの興味に応じて回答を促すための質問の推薦を実現することが可能な質問推薦装置及び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】
【００１１】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００１２】
本発明（請求項１）は、インターネット上のＱＡサービスにおいて、利用者の過去の質問履歴を利用して回答する可能性の高い質問を発見するための質問推薦装置であって、
インターネット上のＱＡサービスにおける質問（テキスト）を取得し、質問記憶手段５６に格納する質問取得手段３１と、
取得した質問のうちユーザ毎の質問から単語を抽出して単語記憶手段５４に格納する単語抽出手段と３２、
単語記憶手段５４に格納されている各単語の統計量を算出し、統計量記憶手段に５５格納する統計量算出手段３３と、
特徴量記憶手段５５に格納されている特徴量と、ユーザ毎に単語に対する興味の強さを表す尺度を格納したユーザ興味情報記憶手段５２から該尺度を取得して、各質問のユーザ毎の推薦スコアを算出し、質問の識別子と共に推薦スコア記憶手段５３に格納する推薦スコア算出手段３４と、
ユーザの識別子が与えられると、推薦スコア記憶手段５３の上位Ｎ件の推薦スコアの質問の識別子を推薦質問として選択する質問推薦手段４０と、を有する。
【００１３】
また、本発明（請求項２）は、統計量算出手段３３において、
各単語の統計量を算出する際に、重要と見做される単語を抽出するためのＴＦ値（単語の出現頻度）、ＴＦＩＤＦ値（単語の出現頻度と逆出現頻度）を用いる。
【００１４】
また、本発明（請求項３）は、質問推薦手段４０において、
質問の識別子に基づいて質問記憶手段から対応する質問を取得してユーザに送信する手段を含む。
【００１５】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１６】
本発明（請求項４）は、インターネット上のＱＡサービスにおいて、利用者の過去の質問履歴を利用して回答する可能性の高い質問を発見するための質問推薦方法であって、
質問記憶手段、単語記憶手段、統計量記憶手段、ユーザ興味情報記憶手段、推薦スコア記憶手段を有し、質問を推薦するためのコンピュータは、
インターネット上のＱＡサービスにおける質問（テキスト）を取得し、質問記憶手段に格納する質問取得ステップ（ステップ１）と、
取得した質問のうちユーザ毎の質問から単語を抽出して単語記憶手段に格納する単語抽出ステップ（ステップ２）と、
単語記憶手段に格納されている各単語の統計量を算出し、統計量記憶手段に格納する統計量算出ステップ（ステップ３）と、
特徴量記憶手段に格納されている特徴量と、ユーザ毎に単語に対する興味の強さを表す尺度を格納したユーザ興味情報記憶手段から該尺度を取得して、各質問のユーザ毎の推薦スコアを算出し、質問の識別子と共に推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップ（ステップ４）と、
ユーザの識別子が与えられると、推薦スコア記憶手段の上位Ｎ件の推薦スコアの質問の識別子を推薦質問として選択する質問推薦ステップ（ステップ５）と、を行う。
【００１７】
また、本発明（請求項５）は、統計量算出ステップ（ステップ３）において、
各単語の統計量を算出する際に、重要と見做される単語を抽出するためのＴＦ値（単語の出現頻度）、ＴＦＩＤＦ値（単語の出現頻度と逆出現頻度）を用いる。
【００１８】
また、本発明（請求項６）は、質問推薦ステップ（ステップ５）において、
質問の識別子に基づいて質問記憶手段から対応する質問を取得してユーザに送信する。
【００１９】
本発明（請求項７）は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の質問推薦装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための質問推薦プログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
上記のように本発明は、ユーザが投稿した質問テキストからユーザの興味を取得することで、従来の技術では不可能であった、回答したことのないユーザでも回答する可能性が高い質問を推薦することができるようになる。
【００２１】
また、多くのユーザが質問しかしたことがなく、回答したことのないＱＡサービスにおいて、従来の技術では少数のユーザにしか回答する可能性の高い質問を推薦できなかったが、本発明を併用することによって質問・回答に関わらず１度でもメッセージを投稿したことのある全てのユーザに質問を推薦できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の一実施の形態における質問推薦装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における質問回答情報テーブルの例である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるユーザ興味情報テーブルの例である。
【図６】本発明の一実施の形態における推薦スコアテーブルの例である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるメッセージ投稿時の処理のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態における図７のステップ１２０の詳細な処理のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施の形態における推薦スコアテーブル更新部の構成図である。
【図１１】本発明の一実施の形態における図９のステップ２３０の詳細な処理のフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施の形態におけるユーザログオン時の処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２４】
図３は、本発明の一実施の形態における質問推薦装置の構成を示す。
【００２５】
同図に示す質問推薦装置１は、質問回答情報テーブル更新部１０、ユーザ興味情報テーブル更新部２０、推薦スコアテーブル更新部３０、質問推薦部４０、記憶部５０、通信部６０、入出力部７０から構成され、通信部６０は、ネットワーク３に接続されており、入出力部７０は、入力装置や表示装置等の外部装置４に接続されている。
【００２６】
記憶部５０は、質問回答情報テーブル５１、ユーザ興味情報テーブル５２、推薦スコアテーブル５３から構成される。以下に各テーブルについて説明する。
【００２７】
＜質問回答情報テーブル＞
質問回答情報テーブル５１には、図４に示すように、質問ＩＤフィールド、メッセージＩＤフィールド、ユーザＩＤフィールド、メッセージ時刻フィールド、本文フィールド、メッセージ種別フィールドが含まれる。
【００２８】
質問ＩＤフィールドは、質問ならばその質問を特定する識別子で、回答ならば対象となる質問を特定する識別子であり、各質問に対して一意に設定される。スレッドＩＤはメッセージｍが質問であった場合は他の質問と識別されるため新たなＩＤが、メッセージｍが回答であった場合はどの質問に対する回答かを識別するためのＩＤが、質問回答情報テーブル更新部１０により設定される。
【００２９】
メッセージＩＤフィールドは、個々のメッセージｍを特定する識別子が、質問回答情報テーブル更新部１０により設定される。
【００３０】
メッセージ時刻フィールドは、メッセージｍが投稿された時間が、質問回答情報テーブル更新部１０により設定される。
【００３１】
本文フィールドは、メッセージｍの本文が、質問回答情報テーブル更新部１０により設定される。
【００３２】
メッセージ種別フィールドは、メッセージｍが質問か、回答かが判定され、質問回答情報テーブル更新部１０により設定される。
【００３３】
＜ユーザ興味情報テーブル＞
ユーザ興味情報テーブル５２には、図５に示すように、ユーザＩＤフィールドと、単語フィールドと、特徴量フィールドとが含まれる。
【００３４】
ユーザＩＤフィールドは、メッセージｍの投稿者ｕのユーザＩＤが、ユーザ興味情報テーブル更新部２０により設定される。
【００３５】
単語フィールドは、単語ｗがユーザ興味情報テーブル更新部２０により設定される。
【００３６】
特徴量フィールドは、ユーザｕの単語ｗに対する興味の強さを表す尺度interest(u,w)であり、ユーザ興味情報テーブル更新部２０により設定される。
【００３７】
＜推薦スコアテーブル＞
推薦スコアテーブル５３には、図６に示すように、ユーザＩＤフィールド、質問ＩＤフィールド、推薦スコアフィールドが含まれる。推薦スコアフィールドは、ユーザｕの質問ａに対する推薦スコアscore(a,u)であり、推薦スコアテーブル３０により設定される。
【００３８】
次に、上記の構成における処理を説明する。
【００３９】
図７は、本発明の一実施の形態におけるメッセージ投稿時の処理のフローチャートである。
【００４０】
ステップ１１０）  質問回答情報テーブル更新部１０が、質問回答情報テーブル５１に、投稿したユーザ、投稿のあった時間、投稿されたメッセージ、投稿されたメッセージが質問か回答かの情報に応じて質問ＩＤフィールド、メッセージＩＤフィールド、ユーザＩＤフィールド、メッセージ時刻フィールド、本文フィールド、メッセージ種別フィールドを設定し、行ｍとして挿入する。
【００４１】
ステップ１２０）  ユーザ興味情報テーブル更新部２０が、上記行ｍの情報を元にユーザ興味情報テーブル５２を更新する。
【００４２】
次に、上記の図７のステップ１２０の処理を詳細に説明する。
【００４３】
図８は、本発明の一実施の形態における図７のステップ１２０の詳細な処理のフローチャートである。
【００４４】
ステップ１２１）  ユーザ興味情報テーブル更新部２０が、形態素解析器（図示せず）の分かち書き機能を用いて行ｍの本文に含まれる単語集合Ｗを取得する。
【００４５】
ステップ１２２）  ユーザ興味情報テーブル更新部２０が、上記単語集合Ｗに含まれる個々の単語ｗに対して、行ｍの本文における統計量、例えば、出現頻度（文献１（Manning, C. D. et al, "Introduction to information retrieval", 2008.）記載の「ＴＦ値」）tf(m,w)を算出する。単語ｗの行ｍの本文における重みを算出するにあたって、出現頻度だけでなく、別の尺度（文献１の「ＴＤＩＤＦ値」等）を用いても構わない。
【００４６】
ステップ１２３）  ユーザ興味情報テーブル更新部２０が、ユーザ興味情報テーブル５２を参照し、ユーザＩＤフィールドの値がｕ、単語フィールドの値がｗの行の特徴量フィールドの値interest(u,w)を取得する。但し、ユーザＩＤフィールドの値がｕ，単語フィールドの値がｗの行が存在しない場合はinterest(u,w)の値は０とする。
【００４７】
ステップ１２４）  ユーザ興味情報テーブル更新部２０が、ユーザ興味情報テーブル５２に、ユーザＩＤフィールドの値がｕ，単語フィールドの値がｗの行の特徴量フィールドの値をinterest(u,w)+tf(m,w)とするように更新または挿入する。
【００４８】
次に、推薦スコア更新時の処理の流れを示す。
【００４９】
図９は、本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。
【００５０】
ステップ２１０）  推薦スコアテーブル更新部３０が、質問回答情報テーブル５１を参照し、全ユーザＩＤ集合Ｕを取得する。
【００５１】
ステップ２２０）  推薦スコアテーブル更新部３０が、上記ユーザＩＤ集合Ｕに含まれる各ユーザｕに対して、ユーザ興味情報テーブル５２を参照し、ユーザＩＤフィールドの値がｕの行集合Ｉｕを取得する。
【００５２】
ステップ２３０）  推薦スコアテーブル更新部３０が、上記行集合Ｉｕを用いて推薦スコアテーブル５３を更新する。
【００５３】
次に、推薦スコアテーブル更新部３０の構成について説明する。
【００５４】
図１０は、本発明の一実施の形態における推薦スコア更新部の構成を示す。
【００５５】
同図に示す推薦スコア更新部３０は、質問取得部３１、単語抽出部３２、統計量算出部３３、推薦スコア算出部３４から構成される。
【００５６】
質問取得部３１は、質問回答情報テーブル５１から、当該ユーザ以外の質問を読み込み、質問集合Ａをメモリ（図示せず）に格納する。
【００５７】
単語抽出部３２は、メモリ（図示せず）に格納された質問集合Ａの各質問について形態素解析することにより、単語単位に分割し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００５８】
統計量算出部３３は、メモリ（図示せず）に格納されている各単語について、ＴＦ値、ＴＦＩＤＦ値等の統計量を算出し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００５９】
推薦スコア算出部３４は、ユーザ興味情報テーブル５２を参照して取得した特徴量フィールドの値と、メモリ（図示せず）に格納されている統計量を用いて各質問のユーザ毎の推薦スコアを算出し、推薦スコアテーブル５３のユーザＩＤ毎に格納する。
【００６０】
次に、上記のステップ２３０について詳細に説明する。
【００６１】
図１１は、本発明の一実施の形態における図９のステップ２３０の詳細な処理のフローチャートである。
【００６２】
ステップ２３１）  推薦スコアテーブル更新部３０の質問取得部３１は、質問回答情報テーブル５１を参照し、ユーザｕによる投稿でない質問集合Ａを取得し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００６３】
ステップ２３２）  推薦スコアテーブル更新部３０の単語抽出部３２は、形態素解析器（図示せず）の分かち書き機能を用いて、上記質問集合Ａの各メッセージａの本文に含まれる単語集合Ｗを取得し、メモリ（図示せず）に格納する。
【００６４】
ステップ２３３）  推薦スコアテーブル更新部３０の統計量算出部３３は、上記単語集合Ｗに含まれる個々の単語ｗに対して、上記メッセージａの本文における統計量、例えば、文献１に記載のＴＦ値tf(m,w)を算出する。単語ｗの行ｍの本文における統計量を算出するにあたって、ＴＦ値だけでなく、別の統計量（文献１のＴＦＩＤＦ値等）を用いても構わない。
【００６５】
ステップ２３４）  推薦スコアテーブル更新部３０の推薦スコア算出部３４は、上記メッセージａのユーザｕに対する推薦スコアscore(a,u)を以下の式を用いて算出する。
【００６６】
【数１】
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但し、interest(u,w)は上記行集合Ｉｕのユーザｕ、ユーザ興味情報テーブル５２の単語ｗの行の特徴量フィールドの値を参照することによって得る。Ｉｕユーザｕ、単語ｗの行が存在しない場合は、interest(u,w)の値は０とする。
【００６７】
ステップ２３５）  推薦スコアテーブル更新部３０の推薦スコア算出部３２は、推薦スコアテーブル５３にユーザＩＤのフィールドの値がｕ、質問フィールドの値がａのもの、推薦スコアフィールドの値がscore(a,u)である行を推薦スコアテーブル５３に挿入する。
【００６８】
次に、ユーザログオン時の処理について説明する。
【００６９】
図１２は、本発明の一実施の形態におけるユーザログオン時の処理のフローチャートである。
【００７０】
ステップ３１０）  ユーザがログオンすると、質問推薦部４０が、上記推薦スコアテーブル５３を参照し、指定された推薦スコア集合Ｓｕを取得する。
【００７１】
ステップ３２０）  質問推薦部４０が、上記推薦スコア集合Ｓｕの各行の推薦スコアの値を用いてユーザｕに推薦すべき質問を決定する。その際、推薦スコアフィールドの値が大きいものから順にＮ（Ｎ＝１，２，５，１０，…）件を推薦すべき質問としてもよいし、推薦スコアに対し、ある閾値を設けてもＳｕの中で推薦スコアフィールドの値をその値を超えるものを推薦すべき質問としてもよい。なお、質問推薦部４０は、推薦スコアテーブル５３から取得した質問ＩＤを提供してもよいが、当該質問ＩＤに基づいて、質問回答情報テーブル５１を検索し、当該質問ＩＤに対する質問を取得して要求元に返却するようにしてもよい。
【００７２】
なお、上記の質問推薦装置の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、質問推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００７３】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００７４】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
本発明は、インターネット上で提供されるＱＡサービスに適用可能である。
【符号の説明】
【００７６】
１  質問推薦装置
２  外部端末
３  ネットワーク
４  外部装置
１０  質問回答情報テーブル更新部
２０  ユーザ興味情報テーブル
３０  推薦スコアテーブル更新部
３１  質問取得手段
３２  単語抽出手段
３３  統計量算出手段
３４  推薦スコア算出手段
４０  質問推薦手段、質問推薦部
５０  記録部
５１  質問回答情報テーブル
５２  ユーザ興味情報記憶手段、ユーザ興味情報テーブル
５３  推薦スコア記憶手段、推薦スコアテーブル
５４  単語記憶手段
５５  統計量記憶手段
５６  質問記憶手段
６０  通信部
７０  入出力部
【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】
2011053992.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
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