(57)【要約】【課題】ユーザが望む文書を的確に抽出することができる文書検索方法を提供する。【解決手段】データ処理装置３０は、文書データベースに格納されている文書ファイル単位で付与される重みを導出する文書重み作成部３２を備える。データ処理装置３０は特定のユーザについての文書重みの設定にあたり、特定のユーザとその他のユーザについて、文書ファイルの各々に対するアクセス頻度を求めるアクセス頻度取得部３２１、前記アクセス頻度に基づき、他のユーザの中から、特定のユーザと文書ファイルに対するアクセス傾向が類似する類似ユーザを特定する類似ユーザ特定部３２２、及び、前記類似ユーザの文書ファイルの各々に対するアクセス頻度の多少に従って、文書ファイル毎に重要度を数値評価する文書重要度算出部３２３を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書ファイルを蓄積するデータベースと、このデータベースに通信可能に接続された端末機とを備え、複数のユーザが前記端末機を介して前記複数の文書ファイルにアクセス可能な通信システムに適用される文書検索方法であって、
特定のユーザとその他のユーザについて、前記複数の文書ファイルの各々に対するアクセス頻度を求めるステップと、
前記アクセス頻度に基づき、前記特定のユーザと前記文書ファイルに対するアクセス傾向が類似する類似ユーザを特定するステップと、
前記類似ユーザの前記文書ファイルの各々に対するアクセス頻度の多少に従って、文書ファイル毎に重要度を数値評価するステップと、
前記特定のユーザが前記データベースに対して文書ファイルの検索処理を実行する際に用いられる文書インデックスであって、前記重要度の数値評価値を用いて文書ファイル毎に重み値がそれぞれ設定された、前記特定のユーザについての個別文書インデックスを作成するステップと、
を含むことを特徴とする文書検索方法。
【請求項２】
前記類似ユーザを特定するステップにおいて、アクセス傾向の類似度合いに基づいてユーザ毎に類似度を数値評価し、
所定の閾値を設定し、前記類似度の数値評価値が前記閾値を超過するユーザを、前記類似ユーザと評価することを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項３】
前記重要度を数値評価するステップにおいて、
前記アクセス頻度の多少に加えて、前記類似ユーザ各々の前記類似度の数値評価値を用いて、前記重要度の数値評価値が導出されるものであって、
前記アクセス頻度が多く、且つ、前記類似度の数値評価値が高い場合に、前記重要度が高く評価されることを特徴とする請求項２に記載の文書検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の文書ファイルを蓄積するデータベースと、このデータベースに通信可能に接続された端末機とを備え、複数のユーザが前記端末機を介して前記複数の文書ファイルにアクセス可能な通信システムに適用される文書検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば企業内の社内ネットワークのような通信ネットワーク上において、多数の文書ファイルを蓄積するデータベースに対して端末機からクエリを入力して検索処理を実行させ、所望の文書ファイルを抽出することを可能とする検索システムが汎用されている。このような検索システムにおいては、端末機から入力されたクエリを解析して作成される検索インデックスと、蓄積された文書ファイルの各々について予め作成された文書インデックスとを、所定の検索アルゴリズムを用いて照合させて、類似度の高い文書ファイルをヒット文書として抽出する手法が取られている。
【０００３】
上記文書インデックスは、通常は単語で構成される、そして、検索精度を上げるため、特定の単語について重み付けを高くし、そのような特定の単語を含む文書ファイルが優先的に抽出されるように工夫されている。この重み付け付与方法の一つとして、文書ファイル中において出現頻度が高い単語について、高い重み付けを付与するという手法がある。さらに、単に単語の出現頻度のみを考慮すると、「私」というような汎用語に高い重みが付与される不具合が生じるので、他の文書ファイルにおける当該単語の出現頻度を求め、その逆数を単語出現頻度に乗じることで、重み値を決定する手法もある。
【０００４】
また、他の文書ファイルからリンク（ブックマーク）されている数が多いほど重要度が高い文書ファイルとみなし、そのような文書ファイルに含まれている単語の全てについて高い重み付けを付与するという、いわゆるページランク方式（特許文献１参照）も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】ＵＳＰ６，２８５，９９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のような重み付けを付与した文書インデックスを用いれば、インターネットを介した万人向けの一般的な事柄に関する内容の文書ファイルの検索であれば、ある程度の精度でクエリにマッチした文書ファイルを抽出することは可能である。しかし、例えば企業内に構築されている社内ネットワークのような、ローカルな通信システム上における文書検索では、その企業内の特殊事情（組織や業務内容等）が存在するため、文書ファイルの抽出精度を向上させることは困難である。また、ページランク方式は、ＵＲＬリンクが主体のインターネットでは有用であるが、企業内文書ファイルはＵＲＬリンクを保有しない場合が多く、文書ファイルの抽出精度向上には繋がりにくい。
【０００７】
本発明は、上記の問題に鑑みて為されたものであって、通信システム上における文書ファイルの検索処理において、ユーザが望む文書を的確に抽出することができる文書検索方法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】
【０００８】
上記目的を達成する本発明の一の局面に係る文書検索方法は、複数の文書ファイルを蓄積するデータベースと、このデータベースに通信可能に接続された端末機とを備え、複数のユーザが前記端末機を介して前記複数の文書ファイルにアクセス可能な通信システムに適用される文書検索方法であって、特定のユーザとその他のユーザについて、前記複数の文書ファイルの各々に対するアクセス頻度を求めるステップと、前記アクセス頻度に基づき、前記特定のユーザと前記文書ファイルに対するアクセス傾向が類似する類似ユーザを特定するステップと、前記類似ユーザの前記文書ファイルの各々に対するアクセス頻度の多少に従って、文書ファイル毎に重要度を数値評価するステップと、前記特定のユーザが前記データベースに対して文書ファイルの検索処理を実行する際に用いられる文書インデックスであって、前記重要度の数値評価値を用いて文書ファイル毎に重み値がそれぞれ設定された、前記特定のユーザについての個別文書インデックスを作成するステップと、を含むことを特徴とする（請求項１）。
【０００９】
この構成によれば、通信システムにおける特定のユーザとその他のユーザについて、複数の文書ファイルに対するアクセス頻度が求められ、そのアクセス頻度の類似性に基づき、特定ユーザに対する類似ユーザが特定される。この類似ユーザは、特定ユーザと同様な文書ファイルにアクセスしているユーザであることから、特定ユーザと同様な仕事、嗜好、傾向を有する可能性が高いということができる。例えば、企業内で同様な業務を行っているユーザ同士であれば、必要とする文書は共通している可能性が高い。従って、類似ユーザの文書ファイルの各々に対するアクセス頻度の多少に基づき、文書ファイル毎に重み値が設定された個別文書インデックスを設定することで、特定ユーザにおける文書ファイル検索の精度を向上させることができる。
【００１０】
上記構成において、前記類似ユーザを特定するステップにおいて、アクセス傾向の類似度合いに基づいてユーザ毎に類似度を数値評価し、所定の閾値を設定し、前記類似度の数値評価値が前記閾値を超過するユーザを、前記類似ユーザと評価することが望ましい（請求項２）。
【００１１】
この構成によれば、類似ユーザの特定処理が簡素化されると共に、類似ユーザの範囲が一定範囲に制限されるので、一層特定ユーザにおける文書ファイル検索の精度を向上させることができる。
【００１２】
また、前記重要度を数値評価するステップにおいて、前記アクセス頻度の多少に加えて、前記類似ユーザ各々の前記類似度の数値評価値を用いて、前記重要度の数値評価値が導出されるものであって、前記アクセス頻度が多く、且つ、前記類似度の数値評価値が高い場合に、前記重要度が高く評価されることが望ましい（請求項３）。
【００１３】
この構成によれば、類似ユーザを一律に扱うのではなく、類似ユーザの類似度の評価値に応じた重要度が導出される。具体的には、類似度の数値評価値が高い程、その類似ユーザがアクセスした文書ファイルについて重要度が高く評価され、結果として高い重み値が設定される。従って、特定ユーザに対してより類似度が高い類似ユーザがアクセスした文書ファイルが、当該特定ユーザのクエリに基づく検索処理でヒットし易くすることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の文書検索方法によれば、例えば企業内の社内ネットワークのような通信システムにおいて、ユーザが望む文書ファイルを一層的確に抽出することができる検索処理を実行させることが可能となる。従って、通信システムを用いた各種の処理業務の効率化を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の文書検索方法が適用されるネットワークシステムのハードウェア構成を概略的に示す構成図である。
【図２】本発明の文書検索方法の概要を示す模式的なフローチャートである。
【図３】データ処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図４】類似ユーザの特定処理を説明するための説明図である。
【図５】重み付与の一例を示す表形式の図である。
【図６】個別文書インデックス作成処理の動作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】
【００１６】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態につき詳細に説明する。図１は、本発明に係る文書検索方法が適用されるネットワークシステムＳ（通信システム）のハードウェア構成を概略的に示す構成図である。このネットワークシステムＳは、例えば企業等における社内ネットワークのようなローカルなネットワークシステムであって、このローカルネット上において利用可能な文書データベース（ＤＢ）１０と、ユーザデータベース（ＤＢ）１１と、検索エンジン２０と、データ処理装置３０と、ユーザ（文書ファイルの閲覧者）が利用する端末装置４０（端末機）とが、ローカルネットＬＮを介してデータ通信可能に接続されてなる。
【００１７】
文書データベース１０（複数の文書ファイルを蓄積するデータベース）は、各種の社内文書ファイルが蓄積されるデータベースであり、社内共有文書、社内書式文書、社内規則文書、会議議事録、各種資料、統計データ、作業日誌、安全作業票、事故処理票、仕様書等の各種の文書ファイルが記憶されている。これらの文書ファイルを、ユーザＩＤを具備するユーザは、端末装置４０（端末機４１、４２、４３、４４、４５、・・・）からアクセスして閲覧することができる。
【００１８】
ユーザデータベース１１は、ネットワークシステムＳのユーザの各種の情報を管理するデータベースである。ユーザ毎に、例えば、ユーザの氏名、性別、年齢、住所、所属部署、役職、従業員コード、ユーザＩＤ、端末番号等が、このユーザデータベース１１によって管理される。さらにユーザデータベース１１には、各ユーザの文書アクセスデータが格納される。文書アクセスデータは、どのユーザが、文書データベース１０中のどの文書ファイルにアクセスしたかを示すデータであり、特定のユーザが特定の文書ファイルを閲覧した際に、そのユーザＩＤと文書ファイル識別番号とを関連付けて記録されるデータである。
【００１９】
検索エンジン２０は、所定のパラメータを有する検索アルゴリズムが搭載され、文書データベース１０に対し、端末装置４０から与えられた検索条件に対応する文書ファイルの検索処理を行う。具体的には検索エンジン２０は、文書データベース１０に記憶されている文書ファイル毎に作成された検索用の文書インデックスを利用する。また、検索エンジン２０は、ユーザが端末装置４０から入力する検索条件をベースとして、検索インデックスを作成する。さらに検索エンジン２０は、前記検索アルゴリズムを用いて、前記文書インデックスと前記検索インデックスとの照合処理を行い、合致度合いの高い文書ファイルを文書データベース１０から抽出する。
【００２０】
データ処理装置３０は、文書データベース１０に記憶されている文書ファイル毎にキーワードや属性（メタデータ）を抽出して文書インデックスを作成する。文書インデックスは、文書データベース１０に対して文書ファイルの検索処理を実行する際に用いられるものであって、文書ファイル単位で、各文書ファイルの文書データから単語を抽出して作成される。そして、検索精度を向上させるため、文書ファイル毎、及び単語毎に重み付けが付与される。前者を文書重み、後者を単語重みという。単語重みは、周知の手法に従い、例えばその単語の出現頻度他に基づき決定される。本実施形態のデータ処理装置３０は、文書重みの設定手法において特徴を有する。この文書重みは、各ユーザ共通ではなく、各々のユーザ毎に設定される。
【００２１】
概略的には、データ処理装置３０は特定のユーザについての文書重みの設定にあたり、
（１）特定のユーザとその他のユーザについて、文書データベース１０に格納されている文書ファイルの各々に対するアクセス頻度を求める処理、
（２）前記アクセス頻度に基づき、他のユーザの中から、特定のユーザと文書ファイルに対するアクセス傾向が類似する類似ユーザを特定する処理、及び、
（３）前記類似ユーザの文書ファイルの各々に対するアクセス頻度の多少に従って、文書ファイル毎に重要度を数値評価する処理、
を実行する。そして、この重要度の数値評価値を用いて、文書ファイル毎に特定のユーザ用の重み値がそれぞれ設定され、前記特定のユーザについての個別文書インデックスが作成される。
【００２２】
データ処理装置３０に上記のような処理を行わせるのは次の理由による。例えば大企業では、総務業務や経理業務にように、同種の仕事をしている複数のワーカーが存在する。そのようなワーカーの一人が必要とする文書は、同種の業務をこなしている他のワーカーも同様に必要としている筈ということができる。そうすると、ワーカーの一人（特定ユーザ）が文書データベース１０から検索しようとしている文書ファイルは、他のワーカー（類似ユーザ）も検索してアクセスしている可能性が高い。
【００２３】
従って、文書ファイルの各々に対するアクセス頻度を求めることで、特定のユーザに対する類似ユーザを先ず特定する。その上で、当該類似ユーザの文書ファイルの各々に対するアクセス頻度の多少に基づき、文書ファイル毎に重み値を設定して個別文書インデックスを設定することで、特定のユーザが真に必要とする文書ファイルが検索処理で上位にヒットするようにすることが可能となる。
【００２４】
端末装置４０は、社員等の多数のユーザに保有されるパーソナルコンピュータや携帯電話機、携帯情報端末機等の通信端末機４１、４２、４３、４４、４５・・・である。端末装置４は、ローカルネットＬＮを介して文書データベース１０にアクセス可能とされている。各ユーザは、各自の通信端末機４１〜４５を介して、自身が作成した文書ファイルを文書データベース１０に投稿して記憶させたり、検索エンジン２０を介して文書データベース１０中の文書ファイルにアクセスして閲覧したりすることが可能とされている。
【００２５】
図２は、ネットワークシステムＳの、文書データベース１０に対する文書検索処理の概要を示す模式的なフローチャートである。検索エンジン２０は、端末装置４０から与えられた検索条件（キーワードや質問文書）について、形態素解析等を含む文書解析処理を行う（ステップＳ１）。次いで検索エンジン２０は、上記の文書解析処理で得られた単語をベースにして検索インデックスを作成する（ステップＳ２）。そして、当該検索インデックスを用いて、大量の文書データを含む文書データベース１０に対して文書の検索処理を行う（ステップＳ３）。
【００２６】
一方、文書データベース１０の側においても、データ処理装置３０による定期的な処理で、メタデータの抽出のための文書解析（ステップＳ０１）、及び文書インデックスの作成（ステップＳ０２）が行われている。検索元のステップＳ３における検索処理では、前記検索インデックスと検索先の文書インデックスとを使用し、所定の検索アルゴリズムを適用して検索条件に対して類似度が高い文書ファイルを文書データベース１０から抽出する。ステップＳ３の検索処理で得られた結果は、検索条件を入力したユーザの端末装置４に出力される（ステップＳ４）。
【００２７】
続いて、データ処理装置３０の機能構成の詳細について、図３に基づいて説明する。データ処理装置３０は、例えば各種の演算処理を実行可能なＣＰＵ（中央演算処理装置）を備えた大型のコンピュータ装置である。前記ＣＰＵは、所定のデータ処理を行うべくプログラミングされたソフトウェアが実行されることで、図３に示す機能部を具備するように動作する。データ処理装置３０は、単語重み作成部３１、文書重み作成部３２、文書インデックス作成部３３及び個別文書インデックス記憶部３４を備えている。
【００２８】
単語重み作成部３１は、文書データベース１０から文書ファイルを抽出すると共に、各文書ファイルから単語を抽出する。そして、各単語に対して、所定の条件で重み値を導出する。このような処理のため単語重み作成部３１は、抽出された各文書ファイルが含む文書データに対して、正規化処理、文書構造解析処理、同義語処理などの文書解析処理を行い、文書データを単語単位に分割する。これにより、自立する単語（キーワード）が導出される。そして、例えば各単語の出現頻度を算出し、頻度が多い単語には高い重みを設定する等して、各々の単語重みが導出される。
【００２９】
文書重み作成部３２は、文書データベース１０に格納されている文書ファイル単位で付与される重みを導出するもので、アクセス頻度取得部３２１、類似ユーザ特定部３２２及び文書重要度算出部３２３を備えている。
【００３０】
アクセス頻度取得部３２１は、ユーザデータベース１１に格納されている、各ユーザの文書アクセスデータを取得する。図３に模式的に示しているように、ユーザデータベース１１には、ユーザ名（ユーザＩＤ）と、アクセスをした文書ファイル名（文書ファイル識別番号）と、そのアクセス日時とを示す情報とを含む文書アクセスデータ１１Ｄが格納されている。アクセス頻度取得部３２１は、このような文書アクセスデータ１１Ｄを文書インデックスの作成タイミングで取得する。これにより、ユーザ毎に、文書データベース１０のどの文書ファイルに何回アクセスしたかを示すアクセス頻度データが得られる。
【００３１】
類似ユーザ特定部３２２は、上記のアクセス頻度データに基づき、一のユーザと、他のユーザとの文書ファイルに対するアクセス傾向の類似度合いを評価する処理を行う。この類似度合い評価には、ベクトル空間モデルにおけるコサイン尺度が用いられる。これは、一のユーザ及び他のユーザの文書ファイル毎のアクセス頻度を、各ユーザのベクトル要素と見做し、それらのベクトルの合致度合いを評価するものである。
【００３２】
図４は、コサイン尺度の考え方を示す模式的な図である。ここでは説明を簡素化するために、ユーザＡ（特定のユーザ）とユーザＢ（他のユーザ）とについて、２つの文書ファイルａ、ｂに対する文書アクセス傾向の類似度合いを評価する例を示している（２次元モデル）。アクセス実績として、ユーザＡは、文書ファイルａには１回、文書ファイルｂには２回という実績を、ユーザＢは、文書ファイルａには２回、文書ファイルｂには１回という実績をそれぞれ有している。これらのアクセス実績をベクトル要素と考えると、図４に示すベクトルが各々得られる。
【００３３】
これらユーザＡのベクトルと、ユーザＢのベクトルとのなす角度θＡＢは、ユーザＡとユーザＢとの文書ファイルａ、ｂに対するアクセス頻度が全く同一であれば、ゼロとなる。また、角度θＡＢが大きいほど、ユーザＡ、Ｂ間の文書アクセス傾向が離間し、角度θＡＢが小さいほど、ユーザＡ、Ｂ間の文書アクセス傾向が類似していると評価することができる。従って、角度θＡＢのコサイン（ｃｏｓ（Ａ，Ｂ））を求めることで、ユーザＡ、Ｂ間の文書アクセス傾向の類似度を評価することができる。ｃｏｓ（Ａ，Ｂ）の算出結果が１に近いほど、ユーザＡとユーザＢとのアクセス傾向が類似していることになり、結果としてユーザＡとユーザＢとの業務類似度が高いと評価することができる。
【００３４】
実際の類似度評価では、文書ファイルが多数存在していることから、このように単純な２次元ベクトルとはならず、多次元のベクトルとなる。コサイン尺度の算出式は、「Ａ」をユーザＡのベクトル、「Ｂ」をユーザＢのベクトル、ｐを文書ファイル番号とすると、次の（１）式で求めることができる。
【００３５】
【数１】
2011123813.tif 000003
【００３６】
類似ユーザ特定部３２２は、上記の（１）式を用いて、ユーザＡとユーザＢとのアクセス傾向の類似度を判定する。そして、コサイン尺度ｃｏｓ（Ａ，Ｂ）の値が所定の閾値を超過するとき、例えば０．５以上のとき、ユーザＢをユーザＡに対する類似ユーザと評価する。ここで、ユーザＡについての個別文書インデックスを作成する場合、上記と同様にして、ユーザＡに対する他のユーザＣ，Ｄ，Ｅ・・・についてのコサイン尺度ｃｏｓ（Ａ，ｊ）（但し、ｊは他のユーザのベクトル）が算出され、それぞれユーザＡに対する類似ユーザであるか否かが判定される。
【００３７】
文書重要度算出部３２３は、類似ユーザ特定部３２２により抽出された類似ユーザの、各文書ファイルに対するアクセス頻度と、各類似ユーザのコサイン尺度の値（業務類似度）とに基づき、文書ファイル毎に重み値を求める。図５は、重み値の算出を説明するための表形式の図である。ここでは、ユーザＡについての個別文書インデックスが作成される状況で、類似ユーザとしてユーザＢ，Ｃ，Ｄ，Ｅ・・・が選定されている例を示している。類似ユーザＢ，Ｃ，Ｄ，Ｅの、ユーザＡに対する業務類似度を示すコサイン尺度ｃｏｓは、それぞれ０．９、０．５、０．６、０．７である。また、これらユーザＢ，Ｃ，Ｄ，Ｅについて、文書データベース１０に格納されている文書ファイルａ、ｂ、ｃ・・・に対するアクセス頻度Ｓ（その文書ファイルを閲覧した回数）が、図５の通り得られているものとする。
【００３８】
文書重要度算出部３２３は、各類似ユーザの業務類似度（ｃｏｓ（Ａ，ｊ））と、各文書ファイルへのアクセス頻度Ｓとを乗じ、これを文書ファイル単位で集計して各文書ファイルの重み値ｇ（重要度の数値評価値）を求める。重み値ｇの算出に当たり、文書重要度算出部３２３は、次の（２）式を使用する。なお（２）式の式中において、定数αの逆数を乗じているのは、重み値ｇが過度に大きく、若しくは小さくなりすぎないようにするための調整係数である。また、数値「１」を加算しているのは、重み値ｇが「０」と算出されることを回避するためである。
【００３９】
【数２】
2011123813.tif 000004
【００４０】
例えば、文書ファイルａの重み値ｇを求める場合、先ずユーザＢの業務類似度の値（０．９）と、文書ファイルａに対するアクセス頻度Ｓの値（８）とを上記の（２）式に代入して、ユーザＢの個別重み値が算出される。次いで、ユーザＢの業務類似度の値（０．５）と、文書ファイルａに対するアクセス頻度Ｓの値（１０）とを用いて、ユーザＣの個別重み値が算出される。以下同様にして、ユーザＣ、ユーザＤ、ユーザＥの個別重み値が算出され、これら個別重み値の合計値が文書ファイルａの重み値ｇ（４．７）として求められる。他の文書ファイルｂ、ｃ・・・についても同様である。
【００４１】
上記の（２）式から明らかな通り、アクセス頻度Ｓが多く、且つ、業務類似度（類似度の数値評価値）が高い場合に、個別重み値は高い値となる。つまり、ユーザＡに対して業務類似度の高い他のユーザが頻繁にアクセスする文書ファイルは、ユーザＡにとっても重要な文書ファイルであると扱い、高い重み値ｇが付与されるものである。
【００４２】
文書インデックス作成部３３は、単語重み作成部３１、文書重み作成部３２で文書ファイル毎に求められた単語重み及び文書重みを用いて、ユーザ毎に、当該ユーザがデータベース１０に対して文書ファイルの検索処理を実行する際に用いられる個別文書インデックスを作成する。個別文書インデックスは、文書ファイル名と、その文書ファイルの文書データから抽出された単語リストと、文書ファイル単位及び単語単位で付与される重み値とを含む。
【００４３】
個別文書インデックス記憶部３４は、ユーザＩＤ等に関連付けて、文書インデックス作成部３３により作成された個別文書インデックスを記憶する。例えばユーザＡが検索エンジン２０に検索クエリを送信すると、検索エンジン２０は、ユーザＡの個別文書インデックスをこの個別文書インデックス記憶部３４から読み出し、文書データベース１０に対して文書ファイルの検索処理を実行する。この場合、文書ファイル単位の重み値が、上述の通り類似ユーザが頻繁にアクセスする文書ファイルには高い重み値が与えられている結果、そのような文書ファイルが検索結果の上位にランクされることになる。
【００４４】
続いて、以上説明した本実施形態に係るネットワークシステムＳ（データ処理装置３０）による個別文書インデックス作成動作を、図６に示すフローチャートに基づいて説明する。所定の文書インデックス更新タイミングが到来すると、データ処理装置３０は、個別文書インデックス作成の対象ユーザのカウンタｉと、それ以外のユーザのカウンタｊを０に設定する（ステップＳ１）。そして、対象ユーザカウンタｉ＝ｉ＋１として、１番目にナンバリングされているユーザについての処理を開始する（ステップＳ２）。
【００４５】
次に、アクセス頻度取得部３２１が、ユーザデータベース１１に格納されている、ユーザｉの文書アクセスデータ、すなわちアクセス頻度のデータを取得する（ステップＳ３）。さらに、他のユーザのカウンタｊ＝ｊ＋１として（ステップＳ４）、アクセス頻度取得部３２１は、ユーザｉを除く他のユーザ群で１番目にナンバリングされているユーザｊのアクセス頻度データも取得する（ステップＳ５）。
【００４６】
続いて、類似ユーザ特定部３２２は、ユーザｉ及びユーザｊのアクセス頻度データを用いてコサイン尺度（ｃｏｓ（ｉ，ｊ））を算出し、両者の文書アクセス傾向の類似度、つまり業務類似度の値を算出する（ステップＳ６）。そして、業務類似度の値が所定の閾値ｋ（例えば０．５）を超過しているか否かを判定する（ステップＳ７）。
【００４７】
閾値ｋを超過している場合（ステップＳ７でＹＥＳ）、類似ユーザ特定部３２２は、そのユーザｊをユーザｉの類似ユーザであると判定する（ステップＳ８）。一方、閾値ｋを超過していない場合（ステップＳ７でＮＯ）、そのユーザｊは非類似ユーザと扱われ（そのアクセス頻度データはその後の処理では使用されない）、ステップＳ４に戻ってｊが１つインクリメントされ、次のユーザについて同様な処理が繰り返される。
【００４８】
ステップＳ８の後、文書重要度算出部３２３は、類似ユーザｊの、各文書ファイルに対するアクセス頻度と、当該類似ユーザｊのコサイン尺度の値（業務類似度の値）とを用いて、文書ファイル毎に個別重み値を求める（ステップＳ９）。その後、ユーザｊがラストユーザｎであるか否かが判定され（ステップＳ１０）、現状のユーザｊがラストユーザｎでない場合（ステップＳ１０でＮＯ）、ステップＳ４に戻ってｊが１つインクリメントされ、次のユーザについて同様な処理が繰り返される。
【００４９】
これに対し、現状のユーザｊがラストユーザｎである場合（ステップＳ１０でＹＥＳ）、文書重要度算出部３２３は、文書ファイル毎の各ユーザｊの個別重み値を集計して、各文書ファイルの重み値ｇを算出する（ステップＳ１１）。文書インデックス作成部３３は、この重み値ｇを用いて、対象ユーザｉの個別文書インデックスを作成し（ステップＳ１２）、これを個別文書インデックス記憶部３４に書き込む。
【００５０】
そして、対象ユーザｉがラストユーザｍであるか否かが判定される（ステップＳ１３）。現状のユーザｉがラストユーザｍでない場合（ステップＳ１３でＮＯ）、ステップＳ２に戻ってｉが１つインクリメントされ、次のユーザを対象ユーザｉにとして同様な処理が繰り返される。一方、現状のユーザｉがラストユーザｍである場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、処理を終える。
【００５１】
以上説明した本実施形態に係るネットワークシステムＳによれば、他のユーザとの業務類似度並びにアクセス頻度を参照して個別文書インデックスを作成するので、ユーザが望む文書ファイルを一層的確に抽出することができる検索処理を実行させることが可能となる。従って、社内通信ネットワーク等の利用価値を高め、効率的な業務アシストを実現させることができる。
【００５２】
以上、本発明の実施形態に係るネットワークシステムＳを説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、ユーザ同士の業務類似度を導出するツールとして、ベクトル空間モデルにおけるコサイン尺度を用いる例を示した。このコサイン尺度に代えて、例えばＤｉｃｓ係数、Ｊａｃｃａｒｄ係数、Ｔスコア、相互情報量、及びＳｉｍｐｓｏｎ係数などの他のベクトル空間モデルを採用しても良い。
【符号の説明】
【００５３】
Ｓ  ネットワークシステム
１０  文書データベース
１１  ユーザデータベース
２０  検索エンジン
３０  データ処理装置
３１  単語重み作成部
３２  文書重み作成部
３２１  アクセス頻度取得部
３２２  類似ユーザ特定部
３２３  文書重要度算出部
３３  文書インデックス作成部
３４  個別文書インデックス作成部
４０  端末装置
【図１】
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【図２】
2011123813.tif 000006
【図３】
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【図４】
2011123813.tif 000008
【図５】
2011123813.tif 000009
【図６】
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