(57)【要約】【課題】重要度に基づく出力順位が下位にあった電子文書情報を上位に引き上げることにより特定の分野に偏ることなく多様な電子文書情報を提供する。【解決手段】情報検索装置１において、文書クラスタリング部２は収集された電子文書群を複数のクラスタに分類する。希少度計算部３は前記収集した電子文書が属するクラスタを構成する文書の数に基づき当該電子文書の希少度を算出する。キーワード一致度計算部８は入力された検索キーワードと前記収集した電子文書群から抽出した当該検索キーワードを含んだ文書群との一致度を算出する。総合ランキング計算部９は前記算出された一致度及び希少度と前記検索キーワードを含んだ文書群の個々の文書の重要度とに基づき当該個々の文書の出力順位を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子文書を検索対象とする情報検索装置であって、
収集された電子文書群を複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記収集した電子文書が属するクラスタを構成する文書の数に基づき当該電子文書の希少度を算出する希少度計算手段と、
入力された検索キーワードと前記収集した電子文書群から抽出した当該検索キーワードを含んだ文書群との一致度を算出する一致度計算手段と、
前記算出された一致度及び希少度と前記検索キーワードを含んだ文書群の個々の文書の重要度とに基づき当該個々の文書の出力順位を決定する順位決定手段と
を備えたこと
を特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
前記希少度計算手段は前記収集した電子文書が属するクラスタを構成する文書群のうち最も重要度の高い特定個数の文書についてのみその希少度を算出すること
を特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項３】
前記希少度計算手段は、前記希少度を算出するための演算のパラメータとして前記クラスタを構成する全ての文書の重要度を利用すること
を特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項４】
前記希少度計算手段は、前記希少度を算出するための演算のパラメータとして前記クラスタに含まれる文書群の中で重要度の最も高い特定個数の文書の重要度を利用すること
を特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項５】
電子文書を検索対象とする情報検索方法であって、
分類手段が収集された電子文書群を複数のクラスタに分類するステップと、
希少度計算手段が前記収集した電子文書が属するクラスタを構成する文書の数に基づき当該電子文書の希少度を算出するステップと、
一致度計算手段が入力された検索キーワードと前記収集した電子文書群から抽出した当該検索キーワードを含んだ文書群との一致度を算出するステップと、
順位決定手段が前記算出された一致度及び希少度と前記検索キーワードを含んだ文書群の個々の文書の重要度とに基づき当該個々の文書の出力順位を決定するステップと
を有すること
を特徴とする情報検索方法。
【請求項６】
前記希少度を算出するステップでは、前記収集した電子文書が属するクラスタを構成する文書群のうち最も重要度の高い特定個数の文書についてのみその希少度を算出すること
を特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項７】
前記希少度を算出するステップでは、前記希少度を算出するための演算のパラメータとして前記クラスタを構成する全ての文書の重要度を利用すること
を特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項８】
前記希少度を算出するステップでは、前記希少度を算出するための演算のパラメータとして前記クラスタに含まれる文書群の中で重要度の最も高い特定個数の文書の重要度を利用すること
を特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。
【請求項９】
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報検索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ことを特徴とする情報検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はインターネット上の検索エンジン等の情報検索技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及によって、インターネット上の膨大な文書群から利用者が必要とする情報を的確に検索するシステムおよびサービスの重要性が高まっている。
【０００３】
一般に情報検索システムでは、ユーザが入力した検索キーワードが検索対象の文書や該文書に対する他の文書からのリンクアンカーテキストに含まれる数に基づく検索キーワードと文書との一致度や当該文書が他の文書からどれだけ参照されているかを示す文書の重要度に基づき情報検索の出力順を決定している。尚、文書の一致度、文書の重要度を算出する技術は非特許文献１〜３に開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】S Robertson, H Zaragoza, M Taylor ,“Simple BM25 extension to multiple weighted fields”,Proceedings of the thirteenth ACM international conference on Information and knowledge management,November 8-13,2004,p.42-49
【非特許文献２】Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwai, Terry Winograd, “The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web”, 7th International World Wide Web conference (WWW98)，January 29,1998,p.1-17
【非特許文献３】Jon M. Kleinberg,“Authoritative sources in a hyperlinked environment”,Journal of the ACM (JACM),Vol.46,No.5,September,1999,p.604-632
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来のこのような情報検索システムには次の問題が存在する。検索キーワードと文書の一致度の計算にはｔｆ（ｔｅｒｍ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ｉｄｆ（ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）やＢＭ２５といった単語の統計量を用いた手法が一般的に利用されている。これら手法は、特定の文書群全体の平均と比較して文書に高い頻度で現れる単語が、該文書を特徴付けるものであるという推定に基づいて、ユーザが入力した検索キーワードが文書の特徴と一致する度合いが高い文書を高い出力順位としている。
【０００６】
これら手法によれば、検索キーワードが比較的珍しい単語であればよい検索結果が得られるが、検索キーワードが極ありふれた単語である場合には、同程度の一致度となる文書が多くなりすぎてしまう。
【０００７】
この問題を解決するために、従来の情報検索サービスでは、検索キーワードとの一致度が同程度となった文書の順位付けのために文書の重要度を算出し、検索キーワードと文書との一致度と文書の重要度とを合わせて文書の出力順を決定している。
【０００８】
文書の重要度の判定技術には、ＰａｇｅＲａｎｋ（非特許文献２）やＨＩＴＳ（非特許文献３）といった手法が一般的に利用されている。これらの手法は、ＷＥＢページのリンク情報を用いて、特定の文書が他の多くの文書からリンクされている場合にはその文書が重要であろうという推定に基づくものである。
【０００９】
そして、文書の静的重要度と検索キーワードと文書の一致度とを組み合わせて用いることで検索キーワードと一致し且つ重要な文書を検索ユーザに提示することができるようになっている。
【００１０】
しかし、このように、検索キーワードと同程度に一致する文書を文書の静的重要度で順序づけるとすると、例えば「デジタルカメラ撮影方法」というキーワードで検索を行ったとすると、単語「デジタルカメラ」および「撮影方法」を記載した文書がそれらのキーワードの統計量による検索キーワードとの一致度と、被リンクを主体とした文書の重要度によって順序付けされる。ここで、デジタルカメラによる一般的な撮影方法に関わる情報を記載した文書Ａとデジタルカメラによる天体写真の撮影方法に関わる情報を記載した文書Ｂが存在したとすると、外部から集めるリンクは天体写真といった特定読者にアピールする文書Ｂよりも一般読者の多くにアピールする文書Ａの方が必然的に多くなることが予想できる。
【００１１】
そして、インターネット上にはデジタルカメラによる撮影方法をまとめた優良な文書が大量に存在しており、それら文書に対するリンクを行っている文書も同様に大量に存在する。
【００１２】
この結果、従来の検索結果の順位付けによると、検索結果の上位はデジタルカメラによる一般的な撮影方法に関する情報を記載した複数の文書が独占してしまうことになり、検索システムの利用者に対して多様な情報の提供ができないという問題が存在する。
【００１３】
そこで、従来の手法は、検索キーワードを含んだ文書群を検索対象から抽出した後に、この文書群を複数のグループに分類し、各グループから一定数またはグループを構成する文書数に比例した数の文書を検索結果として利用者に提示する方法が採られている。
【００１４】
しかしながら、この方法は検索キーワードに合致した、一般に多数の文書の分類計算を行うために、検索要求に対する応答時間が長くなり、システムの負荷も大きくなるという問題がある。
【００１５】
また、別の従来手法として、予め検索対象となる文書を分類し、文書が属するグループを記録しておき、検索キーワードと合致した文書群に含まれる予め分類済みのグループ群毎に、一定数またはグループを構成する文書数に比例した数の文書を検索結果として提示する方法が存在する。この方法によれば文書の分類が予め済んでいるため前記の方法と比較して検索要求に対する応答時間の遅れは大幅に縮小できる。
【００１６】
しかしながら、この方法では文書の分類を予め行っておく都合上、前記の方法と比較して文書を細かくグループ分けしておかなければ検索結果の多様性を担保することができなくなる。一方、グループを細かく分類しすぎると検索キーワードに合致する文書群を構成するグループの数が多くなりすぎ、それらから検索結果として利用者に提示する文書を選択するためには各グループからそれぞれ幾つの文書を提示するかを決定するための処理が必要となる。したがって、検索要求に対する応答が遅延するという問題が存在する。
【００１７】
本発明は以上の事情を鑑みなされたもので文書の主題の希少性を検索結果の順位付けに反映させることで検索の応答遅延を伴わずに多様な情報の提供を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
そこで、本発明は、入力された検索キーワードを含んだ各電子文書が属するクラスタを構成する文書数に基づく当該各電子文書の希少度と当該キーワードと当該各電子文書との一致度と当該各電子文書の重要度とに基づき当該各電子文書の出力順位を決定する。
【００１９】
本発明の情報検索装置の態様としては、電子文書を検索対象とする情報検索装置であって、収集された電子文書群を複数のクラスタに分類する分類手段と、前記収集した電子文書が属するクラスタを構成する文書の数に基づき当該電子文書の希少度を算出する希少度計算手段と、入力された検索キーワードと前記収集した電子文書群から抽出した当該検索キーワードを含んだ文書群との一致度を算出する一致度計算手段と、前記算出された一致度及び希少度と前記検索キーワードを含んだ文書群の個々の文書の重要度とに基づき当該個々の文書の出力順位を決定する順位決定手段とを備える。
【００２０】
本発明の情報検索方法の態様としては、電子文書を検索対象とする情報検索方法であって、分類手段が収集された電子文書群を複数のクラスタに分類するステップと、希少度計算手段が前記収集した電子文書が属するクラスタを構成する文書の数に基づき当該電子文書の希少度を算出するステップと、一致度計算手段が入力された検索キーワードと前記収集した電子文書群から抽出した当該検索キーワードを含んだ文書群との一致度を算出するステップと、順位決定手段が前記算出された一致度及び希少度と前記検索キーワードを含んだ文書群の個々の文書の重要度とに基づき当該個々の文書の出力順位を決定するステップとを有する。
【００２１】
尚、本発明は前記情報検索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情報検索プログラムの態様とすることもできる。
【発明の効果】
【００２２】
以上の発明によれば、電子文書情報の希少度が検索結果に反映されることで、文書情報の重要度に基づく出力順位が下位にあった電子文書情報を上位に引き上げられるので、特定の分野に偏ることなく多様な電子文書情報を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】発明の実施形態に係る情報検索装置のブロック構成図。
【図２】発明の実施形態に係る情報検索装置を実装するハードウェア構成図。
【図３】発明の実施形態に係る処理手順を説明したチャート図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００２５】
［概要］
図１に示された本実施形態に係る情報検索装置１は入力された検索キーワードを含んだ各電子文書が属するクラスタを構成する文書数に基づく当該各文書の希少度と当該キーワードと当該各文書との一致度と当該各文書の重要度とに基づき当該各文書の出力順位を決定する。本実施形態の情報検索装置１は図１に例示したインターネットを介して収集したＷＥＢページのようなＷＥＢ文書（電子文書）を検索対象とする。
【００２６】
［装置の構成］
図１に示された情報検索装置１は、インデックス検索方式に基づくもので、図２に示されたハードウェアリソース（ＣＰＵ、メモリ、ハードディスクドライブ装置等）とソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーション等）との協働により機能部２〜９を実装する。尚、情報検索装置１は図２に示された単一のコンピュータのハードウェアリソースで構成する以外に複数のコンピュータのハードウェアリソースの組み合わせにより実装された態様とすることもできる。
【００２７】
情報検索装置１を構成する各機能部２〜９について説明する。
【００２８】
文書クラスタリング部２は情報検索装置１のデータ収集機能（クローラ）によって収集したＷＥＢ文書１１〜１３等からなるＷＥＢ文書群を複数のクラスタ（グループ）に分類する。文書の分類方法は周知の分類方法を用いればよい。例えば、各文書を構成する異なり語の有無や数を用いた単語ベクトルや各文書を構成する単語の概念ベクトルの合成による文書ベクトルを用いて分類する方法が挙げられる。
【００２９】
希少度計算部３は文書クラスタリング部２によってクラスタリングされたクラスタに含まれる文書の希少度を算出する。具体的にはクラスタのサイズ（クラスタに含まれる文書の数）またはこれとクラスタに含まれる文書の重要度をパラメータとする演算によって文書の希少度を算出する。算出された各ＷＥＢ文書の希少度は文書希少度テーブル５に格納される。図１に示されたように文書希少度テーブル５において各希少度の値はその各ＷＥＢ文書の識別子に対応したカラムに格納される。文書希少度テーブル５は図２に示された記憶部（ハードディスクドライブ装置等）に記録される。
【００３０】
希少度計算部３によって実行される希少度の計算方法を以下に例示する。
【００３１】
（方法１）
クラスタリング（分類）の結果、ＷＥＢ文書Ｄｉが含まれることとなったクラスタＣｉを構成する文書数がＣｉｎである場合、当該文書Ｄｉの希少度ＲＳ（Ｄｉ）は当該クラスタＣｉに含まれる文書数に逆比例する値として以下の式（１）による演算によって算出できる。
【００３２】
ＲＳ（Ｄｉ）＝ａ／Ｃｉｎ  …（１）
式（１）において、ａは検索結果を引き上げる度合いを調整するための係数である。クラスタＣｉは少なくとも文書Ｄｉを含むのでＣｉｎは１以上である。方法１に係る演算式はＣｉｎをパラメータとする関数である限りは式（１）に限定されることなく非線形を含む曲線関数を適用してもよい。
【００３３】
以上の方法１によればクラスタを構成する文書数が少ないクラスタに含まれる文書に大きな希少度が与えられ、珍しい主題に関する文書の検索結果順位を引き上げることができる。
【００３４】
（方法２）
方法２は、文書重要度テーブル４を参照してクラスタを構成する文書群の中で最も重要度の高い特定個数の文書についてのみ、その希少度を当該文書が属するクラスタに含まれる文書数をパラメータとする式（１）の演算によって算出する。この方法によれば、検索対象の全文書の出力順位を変動させずに、クラスタリングされた各主題を代表する文書のみの出力順位を引き上げることが可能となり、より多様な検索結果を期待できる。
【００３５】
（方法３）
方法３は、文書の希少度を算出する演算のパラメータとしてクラスタに含まれる文書の数と共に当該クラスタに含まれる文書群の全ての重要度を利用する。または、クラスタに含まれる文書の数と共に当該クラスタを代表する文書群の文書の重要度を前記パラメータとして利用する。前記クラスタを代表する文書群としてはクラスタに含まれる文書群の中で重要度の最も高い特定個数の文書の重要度が挙げられる。以上の方法３によれば同程度の数の文書を含んだクラスタ間でクラスタの重要度を反映した検索結果順位を実現できる。
【００３６】
ＷＥＢ文書Ｄｉを含んだクラスタＣｉを構成する文書群の中で希少度の計算に供する文書群の重要度をＣｉＰＲと示すと、ＷＥＢ文書Ｄｉの希少度ＲＳ（Ｄｉ）は以下の式（２）によって算出される線形結合の値、または以下の式（３）によって示される積による値としてもよい。
【００３７】
ＲＳ（Ｄｉ）＝ａ／Ｃｉｎ＋ｂ×ＣｉＰＲ  …（２）
ＲＳ（Ｄｉ）＝（ａ×ＣｉＰＲ）／Ｃｉｎ  …（３）
ＣｉＰＲとしてはクラスタＣｉの全ての文書の重要度の平均若しくは和またはクラスタＣｉを代表する文書群の重要度の平均または和が例示される。クラスタＣｉを代表する文書群としては方法２と同様にクラスタに含まれる文書群の中で重要度の最も高い特定個数の文書が挙げられる。方法３に係る演算式も方法１に係る演算式と同様にＣｉｎとＣｉＰＲをパラメータとする関数である限りは上記の式（２）（３）に限定されることなく非線形的な曲面関数を適用してもよい。
【００３８】
方法３は従来手法のＰａｇｅＲａｎｋやＨＩＴＳに基づく文書自体の重要度と併せて文書の主題の重要度を検索結果ランキング（文書の出力順位）に反映させることが可能となる。図１に示されたＷＥＢ文書１２，１３を検索結果として出力する事例について説明する。ＷＥＢ文書１２を含む「デジタルカメラによる天体写真撮影方法」を主題とする文書クラスタと、ＷＥＢ文書１３を含む「デジタルカメラによる顕微鏡写真撮影方法」を主題とする文書クラスタとは同数の文書を含んでいる。両クラスタの重要度が上位の文書群の重要度を比較した際には「デジタルカメラによる天体写真撮影方法」のクラスタに含まれる上位文書群の重要度の方が高くなっているとする。この場合、ＷＥＢ文書１２を含んだクラスタの上位文書の重要度にＷＥＢ文書１２の希少度が反映され、ＷＥＢ文書１３を含んだクラスタの上位文書の重要度にＷＥＢ文書１３の希少度が反映される。検索キーワードとの一致度が同程度の両クラスタのＷＥＢ文書１２とＷＥＢ文書１３の出力順位を両文書の重要度に基づくものから逆転させることが可能となる。
【００３９】
文書重要度テーブル４は収集したＷＥＢ文書（ＷＥＢ文書１１，１２，…，ｎ）の重要度を希少度計算部３及び総合ランキング計算部９での演算処理に供するために格納する。文書の重要度はＰａｇｅ ＲａｎｋやＨＩＴＳ等の周知技術によって予め決定される。図１に示されたように文書重要度テーブル４において各重要度の値は各ＷＥＢ文書の識別子に対応したカラムに格納される。文書重要度テーブル４は図２に示された記憶部（ハードディスクドライブ装置等）に記録される。
【００４０】
インデックス部６は収集したＷＥＢ文書を検索しやすいように当該文書を語句単位に分割する。分割によって得られる語句の形態としては、単語、ｎ−ｇｒａｍ、サフィックスアレイ等の全文検索用の語句が挙げられる。
【００４１】
文書インデックス７はインデックス部６によって得られた語句をインデックス形式で格納する。文書インデックス７には通常の全文検索インデックスに含まれるｔｆ、ｉｄｆ、ｈｔｍｌによる単語のマークアップ情報や単語の位置情報等が含まれてもよい。
【００４２】
キーワード一致度計算部８は情報検索装置１の利用者の情報検索端末１０から供された検索キーワードと文書インデックス７に格納された語句との一致度を計算する。具体的には検索キーワードを用いて文書インデックス７を参照して当該検索キーワードを含む文書群をリストアップし、これらの文書と検索キーワードとの一致度を算出する。一致度の算出にはｔｆ・ｉｄｆ法、ＢＭ２５法、ＢＭ２５Ｆ法に例示される周知の演算方法を適用すればよい。
【００４３】
総合ランキング計算部９はキーワード一致度計算部８によって算出された一致度と文書重要度テーブル４及び文書希少度テーブル５の情報とに基づき前記検索キーワードに対する検索結果すなわち当該検索キーワードを含んだＷＥＢ文書の出力順を決定する。
【００４４】
［処理手順の説明］
図３を参照しながら情報検索装置１による情報検索処理の手順について説明する。
【００４５】
Ｓ１：文書クラスタリング部２は、収集したＷＥＢ文書１１，１２，…，ｎからなる文書群を複数のクラスタに分類する。
【００４６】
図１の事例ではＷＥＢ文書１１は「デジタルカメラによる撮影方法一般に関するクラスタ」に分類される。ＷＥＢ文書１２は「デジタルカメラによる天体撮影方法一般に関するクラスタ」に分類される。ＷＥＢ文書１３は「デジタルカメラによる顕微鏡写真撮影方法一般に関するクラスタ」に分類される。
【００４７】
Ｓ２：希少度計算部３は文書クラスタリング部２によって分類された各クラスタに含まれる文書の希少度を計算して文書希少度テーブル５に格納する。
【００４８】
Ｓ２に係る希少度の計算に（方法１）に基づく計算法が適用された事例について説明する。例えば、ＷＥＢ文書１１は一般に広くアピールする文書重であり他の文書からのリンクが多いので当該文書１１の重要度（１００）はＷＥＢ文書１２の重要度（３５）よりも高いが、類似する文書が多いのでＷＥＢ文書１１の属するクラスタに含まれる文書数の値が大きくなる。したがって、算出されるＷＥＢ文書１１の希少度はＷＥＢ文書１２の希少度よりも小さい値で算出される（ＷＥＢ文書１１の希少度（１）＜ＷＥＢ文書１２の希少度（５０））。
【００４９】
一方、ＷＥＢ文書１２は一般に広くアピールする文書ではないので他の文書からのリンクがＷＥＢ文書１１よりも少ないので当該文書１２の重要度（３５）はＷＥＢ文書１１の重要度（１００）よりも低い。しかし、ＷＥＢ文書１２の属するクラスタの中では類似する文書が少なくまたページ重要度が高いので、算出されるＷＥＢ文書１２の希少度はＷＥＢ文書１１の希少度よりも大きい値で算出される（ＷＥＢ文書１１の希少度（１）＜ＷＥＢ文書１２の希少度（５０））。
【００５０】
以上のように算出されたＷＥＢ文書１１〜ｎの希少度は文書希少度テーブル５における各文書に対応したカラムに格納される。
【００５１】
Ｓ３：インデックス部６はＷＥＢ文書１１，…，ｎを全文検索用の語句単位に分割して文書インデックス７に格納する。
【００５２】
図１の事例では単語によるインデックスとして、一例として単語「デジタルカメラ」「撮影方法」等がＷＥＢ文書１１，１２を含む文書群に出現している文書インデックス７が作成される。
【００５３】
Ｓ４：キーワード一致度計算部８は、情報検索端末１０から検索キーワードの入力を受けると文書インデックス７を参照して当該検索キーワードを含む文書をリストアップし、このリストアップした文書と検索キーワードとの一致度を算出する。
【００５４】
Ｓ５：総合ランキング計算部９はＳ４で算出された一致度と文書重要度テーブル４及び文書希少度テーブル５に格納された前記リストアップされた文書の希少度及び重要度とに基づきＷＥＢ文書の出力順を決定する。
【００５５】
具体的には前記一致度と文書重要度テーブル４に格納された重要度と文書希少度テーブル５に格納された希少度とをパラメータとする線形的または非線形的な関数値に基づき前記検索キーワードを含んだ文書の出力順位を決定する。出力順位の態様としては、例えば、前記検索キーワードを含んだ文書群の各文書が前記関数値の降順に出力表示させるような形態が挙げられる。このような形態の文書群の出力順位は検索結果として情報検索端末１０にて出力表示される。
【００５６】
尚、Ｓ５では、文書希少度テーブル５を用いているが、当該テーブルを用いることなく、各文書の重要度に対して希少度計算部３が算出した各文書の希少度が加算または積算されたものを格納した文書重要度テーブル４を検索結果の出力順を決定に供してもよい。
【００５７】
［本実施形態の効果］
以上の情報検索装置１によれば、収集した文書群の中で検索キーワードと一致した文書について、分類される文書主題に希少性のある文書の検索順位を引き上げることができる。また、収集された文書はその希少度がユーザの情報検索要求に先立って算出されているので、従来手法の検索キーワードに合致する文書群をクラスタリングして検索結果の多様性を確保する場合に起こる応答時間の遅延が起こらない。さらに、収集された各文書はその主題の希少性に基づくスコアが加算されて並び替えがなされるので、従来からの課題であった収集した文書群の分類によって得られた各クラスタから検索結果として文書を選び出す処理時間も大幅に削減できる。
【００５８】
特に、Ｓ２の希少度算出のステップにおいて、（方法２）が適用されることで、検索対象の全文書の出力順位を変動させることなく、文書主題の異なる各クラスタに含まれる文書の中で最も重要度の高い限られた文書のみについてその文書主題の希少性に基づき出力順位を引き上げることができる。
【００５９】
または、Ｓ２のステップにおいて、（方法３）が適用されることで、同程度数の文書をふくむクラスタの中で重要度の高い文書を含むクラスタを重視した文書の出力順位の引き上げが実現する。
【００６０】
以上説明した本実施形態に係る情報検索装置１はインターネットを介して収集できるＷＥＢ文書の検索技術に係るものであるが、本発明はＷＥＢ文書の検索のみならず予め電子化された社内文書等の検索技術にも適用できる。
【００６１】
［本発明のプログラムとしての態様］
本発明は、専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、上述の情報検索装置１を構成する機能部２〜９としてコンピュータを機能させる情報検索プログラムの態様とすることもできる。また、このプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も本発明の一態様となる。前記記録媒体としては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、その他の既知の記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクドライブ装置等の記憶装置が例示される。さらに、前記記録媒体としては、インターネットを介してプログラムを送信する場合のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように一定時間プログラムを保持しているものも含まれる。
【符号の説明】
【００６２】
１…情報検索装置
２…文書クラスタリング部（分類手段）
３…希少度計算部（希少度計算手段）
８…キーワード一致度計算部（一致度計算手段）
９…総合ランキング計算部（順位決定手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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