(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
参照関係を実現するリンクが表現された構造化文書の閲覧履歴に基づき各構造化文書の特徴を抽出する文書特徴抽出装置であって、
閲覧履歴に含まれたリンク情報であり、閲覧書によって実際にクリックされたリンク情報に基づき、リンク元の構造化文書からリンクと該リンクの関連テキストとを抽出し、該抽出情報を含むリンク先の構造化文書における代表的部分を本文として抽出し、該抽出された本文から特徴を抽出する特徴抽出手段と、
特徴抽出手段が抽出した各構造化文書の特徴から全体的な特徴を集計し、各文書の特徴を重み付けて再計算する特徴再計算手段と、
を備えることを特徴とする文書特徴抽出装置。
【請求項２】
参照関係を実現するリンクが表現された構造化文書の閲覧履歴に基づき各構造化文書の特徴を抽出する装置の実行する文書特徴抽出方法であって、
閲覧履歴に含まれたリンク情報であり、閲覧書によって実際にクリックされたリンク情報に基づき、リンク元の構造化文書からリンクと該リンクの関連テキストとを抽出し、該抽出情報を含むリンク先の構造化文書における代表的部分を本文として抽出し、該抽出された本文から特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
特徴抽出手段が抽出した各構造化文書の特徴から全体的な特徴を集計し、各文書の特徴を重み付けて再計算する特徴再計算ステップと、
を有することを特徴とする文書特徴抽出方法。
【請求項３】
請求項１記載の文書特徴抽出装置としてコンピュータを機能させるための文書特徴抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｗｅｂページなどの構造化文書から特徴を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどのコンピュータネットワークを通じて、大量の電子化された文書（いわゆる電子文書：以下文書と省略する。）の利用や不特定多数人を対象とした情報発信などが可能になっている。このようなコンピュータネットワーク上で表現された文書は、その特徴を生かした表現が利用され、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）上のＷｅｂページではマークアップ言語（ｍａｒｋｕｐ  ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述された構造化文書が多く利用されている。
【０００３】
例えばＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）と呼ばれる文書は、何らかの情報を記述するだけではなく、他のコンピュータ上に存在する他の人が記述した文書を参照するための「ハイパーリンク（Ｈｙｐｅｒｌｉｎｋ）」の機能を有している。これは他の文書を信頼して自身の記している情報を補完したり、同様の内容の文書を参照するときなどに利用されている。
【０００４】
また、インターネット上で実現されているＷｅｂサービスの一つとして、閲覧者向けに自動的に編集したＷｅｂページを提供するサービスが存在する。例えばユーザはあらかじめ閲覧した情報を登録し、該登録に合致した情報を収集したときにユーザに提供して実現する方法が主に採用されている。
【０００５】
しかしながら、情報の登録を強いることはユーザを限定することとなるため、現実的ではない。そこで、一般的なＷｅｂサイトでは閲覧者の閲覧した情報は、「閲覧者が欲しい情報を選択している。」という観点に基づき閲覧履歴から閲覧者の意図を汲み取る試みが行われている。例えば閲覧した文書すべてを対象に各ページ内に存在する単語を取り出し、取り出した単語に重要度を付与するといった手法が提案されている。また、非特許文献１では、ある個人のクリッピング（ブックマーク）を行う際に閲覧記録の内容を記録する手法が提案されている。
【０００６】
このような閲覧者の「閲覧履歴に基づく文書の特徴」を抽出することで、閲覧者が閲覧していない文書に対して類似性を定義することにより閲覧者に提示すべき文書か否かを判断することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】黒田慎介、中島伸介、角谷和俊、田中克巳  ”Ｗｅｂ環境におけるユーザアクティビティの共有と検索”  第１３回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ２００２）論文集、Ａ２−４（２００２年）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、閲覧者の閲覧した情報を適切に提供するためには、閲覧者の要望を何らかの形で取得しておく必要がある。そのためのシンプルな方法として、「閲覧履歴を元にした特徴を表現した単語の抽出」が考えられるが、適切な「単語抽出」は一般的に困難な場合が多い。
【０００９】
例えば「閲覧記録すべてにおける」単語抽出を試みた場合には、単語抽出の対象が「閲覧文書全体」となるため、ＨＴＭＬファイル内の本文以外の「メニュー」部分や「広告」部分からの単語抽出や、不要な単語が埋まっていてそもそも閲覧意図を汲む観点からすれば無駄な文書も処理しなければならない問題が生じる。
【００１０】
この問題の解消方法の一つとして、非特許文献１の「アンカーテキスト」を中心とした部分的な文書情報の抽出があるが、これではリンク毎に役目が異なる場合に適切に閲覧者の要望を汲み取ることが難しいおそれがある。
【００１１】
本発明は、上述のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、構造化文書の参照関係を利用して閲覧者の閲覧意図に相当する特徴をより適切に抽出することを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
そこで、本発明は、閲覧履歴に含まれる構造化文書内に存在するリンクと該リンクの関連テキストを抽出する。例えばリンクに囲まれた文字列とリンク先の構造化文書のＵＲＬを含む上位ｎ番目（ｎ＝整数）のブロック要素に存在する文字列のいずれかを抽出する。
【００１３】
この抽出情報の文字列を含むリンク先の構造化文書における代表的部分を本文として抽出する。例えば抽出されたリンク文字列をすべて含む上位Ｎ番目（Ｎ＝整数）の要素（タグ）の配下に存在する文字列をリンク先の構造化文書の本文として抽出する。この本文に対して形態素解析等などの一般的な自然言語処理によって単語を特徴として抽出する。これにより不要な単語の抽出を抑え、閲覧者の意図に沿った情報のみを抽出することが可能となる。
【００１４】
さらに特徴抽出手段で抽出した各構造化文書の特徴から全体的な特徴を集計し、各文書の特徴を重み付けて再計算する。例えばある文書から抽出される単語に対して、それ以前の閲覧文書から抽出した単語をクリックした順序などを考慮して重みをつけることで、各文書の「特徴となる単語」に優先順序を付けることが可能となる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、構造化文書の参照関係を利用して閲覧者の閲覧意図に相当する特徴をより適切に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る文書特徴抽出装置の構成を示すブロック図。
【図２】同  特徴抽出部の処理フロー図。
【図３】ハイパーリンクによる参照情報を含む文書例。
【図４】（ａ）は図３の文書ＡのＨＴＭＬファイル（ｙ）のソース例、（ｂ）は図３の文書ＢのＨＴＭＬファイル（ｘ）のソース例。
【図５】参照情報を含む文書の閲覧履歴例
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態に係る文書特徴抽出装置を説明する。この特徴抽出装置は、マークアップ言語で記述された構造化文書、主にＷＷＷ上のＷｅｂページを処理対象とし、参照表現を利用して文書特徴を抽出する。抽出された文書特徴は閲覧者への情報推薦などに利用される。
【００１８】
ここではＨＴＭＬファイルに対する処理例を説明する。すなわち、閲覧履歴を考慮した上で、リンク元文書に存在する情報を有する部分をリンク先文書に反映させることで、リンク先文書の特徴語を抽出する。
【００１９】
≪装置構成≫
図１に基づき前記特徴抽出装置の構成例を説明する。この特徴抽出装置１は、コンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＣＰＵ．メモリ（ＲＡＭ）やハードディスクドライブ装置などの記憶装置を備える。
【００２０】
このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ．アプリケーションなど）との協働の結果、前記特徴抽出装置１は、閲覧履歴記録部２．閲覧履歴集合ＤＢ３．特徴抽出部４．特徴再計算部５．出力部６を実装する。このＤＢ３は前記記憶装置に構築されているものとする。
【００２１】
前記記録部２は、処理対象を構成する閲覧者毎の閲覧履歴、即ち閲覧されたＨＴＭＬファイルの文書集合を前記ＤＢ３に記録する。この各閲覧履歴は図示省略の入力部を通じて前記特徴抽出装置１に入力されるものとし、例えば検索エンジンなどのログを利用することができる。具体的には、前記記録部２は、閲覧者毎に「記録日時」「閲覧文書」と、特徴抽出部４および特徴再計算部５の解析処理を容易にするために閲覧者がクリックした際のアンカーテキスト、即ちＨＴＭＬファイルの＜ａ＞タグ（ＡＮＣＨＯＲタグ）に囲まれた文字列を記録する。
【００２２】
特徴抽出部４は、前記ＤＢ３の閲覧履歴に基づきＨＴＭＬファイル中のハイパーリンクを抽出する情報抽出ステージと、抽出されたハイパーリンクを利用して前記閲覧履歴に含まれるリンク先のＨＴＭＬファイルから閲覧者の欲する本文を抽出する本文抽出ステージとを実行する。
【００２３】
この各ステージにおける閲覧履歴は基本的に有限なものとする。すなわち、前記記録部２が前記ＤＢ３に閲覧履歴を記録してから「すべて」ということも不可能ではないが、好ましくは「一日単位」「時間単位」といった期間によった区切りや「検索サイトの検索開始からブラウザを閉じるまで」といった任意単位の「閲覧履歴」を用いるものとする。この選択は装置の仕様などに応じて設定されるものとする。以下、「閲覧履歴」の用語は設定された単位の閲覧履歴を意味するものとして使用する。
【００２４】
前記各ステージの処理には、本願出願人が先に出願した特願２０１１−１６６４６０の情報抽出方法を利用する。まず、情報抽出ステージにおいては、前記閲覧履歴に含まれるリンク元文書のＨＴＭＬファイル内に存在する参照関係を実現するハイパーリンクと、該リンク周辺の関連テキスト（以下、リンク関連テキストという。）とを抽出する。
【００２５】
このハイパーリンク（ＨＴＭＬのＡＮＣＨＯＲタグ）の抽出には、前記閲覧履歴に記録されたアンカーテキストを利用すればよい。具体的には、ハイパーリンクに囲まれた文字列、即ちアンカーテキストを抽出してもよく、あるいはＨＴＭＬにおける要素（タグ）の階層関係（親子関係）に基づきリンク先文書のＵＲＬを含む上位ｎ番目（ｎ＝正の整数）のブロック要素内に存在する文字列を抽出してもよいものとする。
【００２６】
つぎに本文抽出ステージにおいては、ハイパーリンクにより参照するリンク先文書内に存在するテキスト情報の文字列と、情報抽出ステージにおける抽出情報の文字列とを比較し、リンク先文書内の代表的な部分を本文として抽出する。ここでは情報抽出ステージで抽出された文字列をすべて含む上位Ｎ番目（Ｎ＝正の整数）の要素（親タグ）の配下に存在する文字列を抽出する。
【００２７】
これにより広告部分やメニュー部分などの不要部分の情報が排除され、本文に該当する部分のみが抽出される。ここで抽出された本文を対象に「形態素解析」などの一般的な自然言語処理によって単語を特徴語（特徴のある単語）として抽出する。これにより不要な単語の抽出が抑えられ、閲覧者の意図に沿った特徴語のみを抽出することが可能となる。
【００２８】
特徴再計算部５は、特徴抽出部４で抽出した特徴語に対して閲覧履歴全体の特徴量を集計し、各ＨＴＭＬファイルの文書の特徴を重み付けて計算する。ここでは特徴抽出部４で抽出された特徴語に対して閲覧履歴の全体と、クリック関係を有する文書数の時間軸とを考慮した重み付けを実施する。
【００２９】
計算にあたっては「過去に閲覧された文書の単語（特徴語）」と「閲覧履歴全体における単語（特徴語）の出現回数」とを利用する。例えば閲覧履歴中、過去の数クリック内に数多く出現した場合は、「より特徴のある単語」として重み付けを設定することで、閲覧者によって選択された文書内に存在する特徴語をより強調できる。
【００３０】
また、（ａ）閲覧履歴全体を利用する場合と、（ｂ）閲覧履歴の特定文書を利用する場合のいずれの設定でもよい。この設定（ａ）では、閲覧履歴全体に共有に存在する単語を「より特徴のある特徴語」とすることが望ましい。シンプルな計算方法としては、閲覧履歴中の各文書に対する特徴語の出現回数を合計したスコアを用いることが考えられる。
【００３１】
一方、設定（ｂ）では、閲覧履歴全体に存在する特徴語を排除する方向、言い換えればスコアが小さくなるように計算することが望ましい。シンプルな計算方法としては、式（１）をベースに特徴語のスコアを算出すればよい。算出されたスコアに応じて各特徴語が重み付けられる。
【００３２】
【数１】
0005739310.tif 000002
【００３３】
出力部６は、特徴再計算部５による重み付けに応じた優先順位で特徴語を出力する。例えばスコアに応じたランキングで出力することができる。このとき文書毎に特徴語を出力してもよく、あるいは前記設定（ａ）（ｂ）に応じて出力を切り替えてもよい。なお、出力形式はモニタ出力・プリンタ出力・他の装置への出力のいずれであってもよい。
【００３４】
≪特徴抽出部４の処理例≫
図２に基づき特徴抽出部４の処理例を説明する。ここでは図３の文書Ａ〜Ｄを処理対象の閲覧履歴としている。この文書Ａ〜Ｄは、インターネット上のショッピングサイトにて提供されるＨＴＭＬファイルであって、文書Ａはサイト内での商品検索結果など商品を羅列する文書に関し、文書Ｂ〜Ｄは商品１〜３の詳細を説明する文書に関する。
【００３５】
図３中、文書Ａの商品名１〜３の下線（アンダーライン）は文書Ｂ〜Ｄの参照を実現するハイパーリンクを示し、商品名１のハイパーリンクは文書Ｂを参照し、商品名２のハイパーリンクは文書Ｃを参照し、商品名３のハイパーリンクは文書Ｄを参照している。
【００３６】
Ｓ０１：処理が開始されると前記ＤＢ３の閲覧履歴から処理対象の文書に関するＨＴＭＬファイル（ｘ）を取得する（Ｓ０１）。ここでは一例として文書ＢのＨＴＭＬファイルを取得するものとする。
【００３７】
Ｓ０２：Ｓ０１で取得したＨＴＭＬファイル（ｘ）に到達する直前のＨＴＭＬファイル（ｙ）が前記ＤＢ３の閲覧履歴に存在するか否かを確認する。確認の結果、該ＨＴＭＬファイル（ｙ）が存在しなければ処理を終了する一方、存在すれば該ＨＴＭＬファイル（ｙ）を前記ＤＢ３の閲覧履歴から取得してＳ０３に進む。
【００３８】
ここでは文書Ａは、文書Ｂをハイパーリンクにより参照しているため、そのＨＴＭＬファイルはＳ０２における直前のＨＴＭＬファイルに該当する。したがって、文書ＡのＨＴＭＬファイルを前記ＤＢ３の閲覧履歴から取得してＳ０３の処理が開始される。
【００３９】
Ｓ０３：Ｓ０２で取得したＨＴＭＬファイル（ｙ）からハイパーリンクとリンク関連テキスト情報とを抽出し、それを用いてＨＴＭＬファイル（ｘ）の代表的部分を本文として抽出する。このＳ０３では前述の情報抽出ステージと本文抽出ステージとが実行される。以下、それぞれのステージの詳細を説明する。
【００４０】
・情報抽出ステージ
情報抽出ステージは、文書ＡのＨＴＭＬファイル（ｙ）から次の（１）（２）のいずれかで定義される抽出情報を抽出する。
（１）ハイパーリンク（ＨＴＭＬタグのＡＮＣＨＯＲタグ）に囲まれた文字列（ＵＲＬを含む文字列）
（２）ハイパーリンク先文書（文書Ｂ）のＵＲＬを含む、かつ上位ｎ番目（ｎ＝正の整数）に出現するブロック要素内に存在する文字列
この抽出情報（１）（２）の選択あるいは「ｎの値」に依存して前記抽出情報の範囲を変更することができる。例えば定義（１）を選択すれば最小範囲、即ち「ハイパーリンク（ＨＴＭＬタグのＡＮＣＨＯＲタグに囲まれた文字列）」が抽出される。一方、定義（２）を選択して「ｎ＝最大値（ＨＴＭＬ要素の階層数）」とすれば最大範囲、即ち「本文全文（ＨＴＭＬタグのＢＯＤＹタグの中身すべて）」が抽出される。
【００４１】
ここでＨＴＭＬの要素（タグ）は、ある要素がある要素を含み、さらにその要素が別の要素を含む、というように階層構造で表される。この階層構造は、一般的に親要素、子要素、孫要素などと親子関係にたとえて表現され、要素ごとに親子関係を有しており、定義（２）の上位ｎ番目は要素の親子関係を示している。
【００４２】
また、要素の種類としては、表示上のブロック（見出し・段落など）を構成するブロック要素と、表示上はブロック要素と連続しているように見えるインライン要素とが存在する。これを図４（ａ）に基づき説明すれば、文書ＡのＨＴＭＬファイル（ｙ）中、ＤＩＶはブロック要素に該当し、ＳＰＡＮとＡ（ＡＮＣＨＯＲ）はインライン要素に該当する。
【００４３】
このときＡ（ＡＮＣＨＯＲ）タグからみれば、「ｉｄ＝ＴＲ」のＤＩＶタグは上位１番目に出現するブロック要素に該当し、「ｉｄ＝ＴＡＢＬＥ」のＤＩＶタグは上位第２番目に出現するブロック要素に該当する。なお、Ａ（ＡＮＣＨＯＲ）タグのｈｒｅｆ属性はリンク先のＵＲＬを指定しているものとする。
【００４４】
文書ＡのＨＴＭＬファイル（ｙ）中からの抽出例を説明する。文書ＡのＨＴＭＬファイル（ｙ）には、図４（ａ）に示すように、３個のＡ（ＡＮＣＨＯＲ）タグが存在するため、３個のハイパーリンクが埋まっていることが確認できる。この各Ａ（ＡＮＣＨＯＲ）タグは、それぞれのｈｒｅｆ属性に示すように、文書Ｂ〜Ｄを参照している。ここでは一例として前記抽出情報の抽出範囲が定義（２）に設定され、「ｎ＝１」に設定されているものとする。また、「タグを含まず人が可読なテキストのみ」という条件も与えられているものとする。
【００４５】
このとき各Ａ（ＡＮＣＨＯＲタグ）からみれば、「ｉｄ＝ＴＲ」の各ＤＩＶタグは上位１番目に出現するブロック要素に該当するから、その配下の各ＳＰＡＮタグに囲まれた文字列がそれぞれ抽出される。例えば文書Ｂに対しては上段の「ＤＩＶ  ｉｄ＝ＴＲ」配下、即ちｈｒｅｆ属性に示す文書ＢのＵＲＬと、「商品名１」「値段：１００円」「色：赤」のリンク周辺テキストとが抽出される。
【００４６】
・本文抽出ステージ
本文抽出ステージは、情報抽出ステージにおける抽出情報の文字列をすべて含むリンク先文書、即ちＨＴＭＬファイル（ｘ）の代表部分を本文として抽出する。このときリンク先文書のどこまでを代表的部分、即ち本文とするのかの条件が必要である。基本的には情報抽出ステージの抽出情報の文字列を含む部分であればよいが、ＨＴＭＬファイル（ｘ）の「すべての文字列」とするのでは無用な情報によるデータ容量の増加を招くおそれがある。
【００４７】
そこで、本文抽出される代表的部分の範囲指定としては、情報抽出ステージにおける抽出情報の文字列をすべて含み、かつ上位Ｎ番目（Ｎ＝正の整数）に出現する親要素（タグ）を探索し、その配下に存在する文字列を本文とする。この本文抽出の条件、即ちＮの値を変更することでＨＴＭＬファイル内から抽出される本文抽出の文字列を変更することもできる。
【００４８】
以下、文書ＢのＨＴＭＬファイル（ｘ）に対する処理例を説明する。ここでは本文抽出条件は「Ｎ＝１」に設定され、上位１番目に出現する親要素を探索するものとする。また、前記記憶装置には情報抽出ステージで抽出した「商品名１」「値段：１００円」「色：赤」の抽出情報が記憶されているものとする。
【００４９】
このとき文書ＢのＨＴＭＬファイル（ｘ）中では、図４（ｂ）に示すように、「商品名１」は「ｉｄ＝ｎａｍｅ」のＳＰＡＮタグに挟まれ、「値段：１００円」は「ｉｄ＝ｐｒｉｃｅ」のＳＰＡＮタグに挟まれ、「色：赤」は「ｉｄ＝ｃｏｌｏｒ」のＳＰＡＮタグに挟まれており、これらを「すべて含む上位１番目の親タグ」の探索結果として「ＤＩＶ」タグが取得される。
【００５０】
したがって、「その配下に存在する文字列」は「ＤＩＶタグの配下に存在する文字列」が該当する。ここでは「タグを含まず人が可読なテキストのみ」という条件が与えられているものとする。その結果、「商品名１，写真，型番：１２３４５６，値段：１００円，色：赤，概要：売れてます」の文字列が文書Ｂの代表的部分、即ち本文として抽出される。
【００５１】
Ｓ０４：Ｓ０３で抽出された本文を対象に「形態素解析」などの一般的な自然言語処理によって単語を特徴語（特徴のある単語）として抽出し、処理を終了する。
【００５２】
≪特徴再計算部５の処理例≫
図５の閲覧記録に基づき特徴再計算部５の処理例を説明する。この閲覧履歴は前記ＤＢ３に閲覧者Ａの閲覧履歴として記録されているものとする。
【００５３】
図５中、文書（ａ）はインターネット上のショッピングサイトの検索ページ［http://a.co.jp/top.htm］を示し、文書（ｂ）は文書（ａ）の検索ページからの検索要求に応じた検索結果ページ［http://a.co.jp/detail.html］を示している。
【００５４】
また、文書（ｃ）は文書（ｂ）に表示された「商品Ａ」のハイパーリンクによって参照される商品Ａの詳細ページ［http://a.co.jp/detail.html］を示し、文書（ｄ）は文書（ｃ）に表示された「購入」のハイパーリンクによって参照されるｔｈａｎｋｓページ［http://a.co.jp/purchase.html］を示している。
【００５５】
したがって、図５の閲覧履歴によれば閲覧者Ａは、矢印（１）に示すように、インターネット上のショッピングサイトの検索ページ、即ち文書（ａ）において「商品Ａ」の検索を要求し、文書（ｂ）の検索結果ページを閲覧した。この閲覧後に文書（ｂ）に表示された「商品Ａ」のハイパーリンクをクリックし、矢印（２）に示すように、商品Ａの詳細ページに関する文書（ｃ）を表示させて閲覧した。
【００５６】
この閲覧後に商品Ａを購入するために、文書（ｃ）に表示された「購入」のハイパーリンクをクリックして、矢印（３）に示すように、商品Ａの購入を実施したｔｈａｎｋｓページ、即ち文書（ｄ）を表示させて閲覧した。
【００５７】
特徴抽出部４では、前記ＤＢ３に記録された閲覧履歴の文書（ａ）〜（ｄ）を処理対象とし、Ｓ０１〜Ｓ０４に示すように、”リンク元−リンク先”関係を利用して文書（ｂ）〜（ｄ）の特徴語を抽出する。ここでは文書（ｂ）からは「商品Ａ」が特徴語として抽出され、文書（ｃ）からは「商品Ａ」「Ｙシャツ」「ピンク」が特徴語として抽出され、文書（ｄ）からは「購入内容」「商品Ａ」が特徴語として抽出されたものとする。
【００５８】
特徴再計算部５は、特徴抽出部４で文書毎に抽出された特徴語に対して重み付けの計算を行う。この重み付けの計算には、前述のように「過去に閲覧した文書の単語（特徴語）」と「履歴全体における単語（特徴語）の出現回数」が利用される。ここでは一例として「過去に閲覧した文書」として「過去の履歴２回分」を用いて、文書（ｃ）の特徴語の重み付けを計算する。この計算例は、文書（ａ）（ｂ）を利用して特徴語の出現回数を計数するので、前記設定（ｂ）に該当する。
【００５９】
そうすると、文書（ｃ）の特徴語に対する重み付けを計算するにあたっては、図５の閲覧履歴全体に存在する特徴語の重み付けのスコアが小さくなるように計算される。このとき文書（ｃ）の特徴語「商品Ａ」は、文書（ａ）〜（ｃ）に存在するため、他の特徴語「Ｙシャツ」や「ピンク」と比較して、重み付けのスコアが小さくなる。
【００６０】
具体的には文書（ｃ）の各特徴語は、式（２）〜（４）で重み付けのスコアが算出される。この式（２）〜（４）では、式（１）に文書（ｃ）における特徴語の出現回数が乗じられている。
【００６１】
【数２】
0005739310.tif 000003
【００６２】
【数３】
0005739310.tif 000004
【００６３】
【数４】
0005739310.tif 000005
【００６４】
式（２）〜（４）により文書（ｃ）の各特徴語は、「Ｙシャツ＝４．ピンク＝４．商品Ａ＝１」のスコアが算出される。一方、閲覧履歴全体を利用する場合、即ち前記設定（ａ）の場合には特徴語の各文書（ａ）〜（ｄ）の出現回数を合計して重み付けのスコアが計算される。例えば単純に出現回数を合計してスコアを算出すれば、「商品Ａ＝４．Ｙシャツ＝１．ピンク＝１」のスコアが算出される。
【００６５】
算出されたスコアに応じて各特徴語が重み付けられる。この重み付けに応じた優先順位をもって特徴語が出力部６を通じて出力される。したがって、前記特徴抽出装置１によれば、文書の”リンク元−リンク先”関係を利用して閲覧者の閲覧意図に相当する特徴語をより適切に抽出することができる。これにより閲覧者の閲覧履歴を元に、閲覧者に推薦するための基礎データである「特徴のある単語」を抽出することが可能となる。
【００６６】
なお、本発明は、ＨＴＭＬの文書に限定されることはなく、例えばＸＭＬなどの他のマークアップ言語で記述された構造化文書も閲覧履歴に含めることができる。この場合には、特徴抽出部４の処理においてＸＭＬの文書同士のリンクを定義する「ＸＬｉｎｋ（ＸＭＬ  Ｌｉｎｋｉｎｇ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）」を利用すればよい。
【００６７】
≪プログラムなど≫
本発明は、前記特徴抽出装置１の各部２〜６の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる文書特徴抽出プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、前記各部２〜６の処理手順の一部あるいは全部をコンピュータに実行させることが可能となる。
【００６８】
前記プログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，ＢＤ−ＲＯＭ，ＢＤ−Ｒ，ＢＤ−ＲＥなどの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。
【符号の説明】
【００６９】
１…文書特徴抽出装置
２…閲覧履歴記録部
３…閲覧履歴集合ＤＢ
４…特徴抽出部（特徴抽出手段）
５…特徴再計算部（特徴再計算手段）
６…出力部
【図１】
0005739310.tif 000006
【図２】
0005739310.tif 000007
【図３】
0005739310.tif 000008
【図４】
0005739310.tif 000009
【図５】
0005739310.tif 000010