(57)【要約】【課題】分類された情報の分布状況を表す描画を可能とし、データの追加前後における当該分布の状態変化をも可視化可能なマップを生成する装置を提供する。【解決手段】分析処理の対象となる情報を取得し、当該取得した情報を複数の種別に分類する。そして当該分類により得られた種別ごとに、注目している種別に属する情報と、当該注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報とに基づいて、当該注目している種別に属する情報の仮マップ情報を生成する。そして個々の種別について生成した仮マップ情報に基づいて、マップ画像を生成する装置である。【選択図】図１
2008217605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析処理の対象となる情報を取得する手段と、
前記取得した情報を複数の種別に分類する手段と、
当該分類により得られた種別ごとに、注目している種別に属する情報と、当該注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報とに基づいて、当該注目している種別に属する情報の仮マップ情報を生成する仮マップ生成手段と、
個々の種別について生成した仮マップ情報に基づいて、マップ画像を生成するマップ生成手段と、
を含むことを特徴とするマップを生成する装置。
【請求項２】
前記仮マップ生成手段は、注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報として、注目している種別の代表情報に近い順に、所定個の種別の代表情報を選択的に用いることを特徴とする請求項１に記載のマップを生成する装置。
【請求項３】
前記仮マップ生成手段は、注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報として、注目している種別の代表情報から見込む角度が予め定めた角度以上となる、所定個の種別の代表情報を選択的に用いることを特徴とする請求項１に記載のマップを生成する装置。
【請求項４】
前記仮マップ生成手段は、注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報として、利用者によって選択された所定個の種別の代表情報を選択的に用いることを特徴とする請求項１に記載のマップを生成する装置。
【請求項５】
コンピュータを用いて、
取得手段によって分析処理の対象となる情報を取得する工程と、
種別分類手段によって、前記取得した情報を複数の種別に分類する工程と、
仮マップ生成手段によって、当該分類により得られた種別ごとに、注目している種別に属する情報と、当該注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報とに基づいて、当該注目している種別に属する情報の仮マップ情報を生成する工程と、
マップ生成手段によって、個々の種別について生成した仮マップ情報に基づいて、マップ画像を生成する工程と、
を実行することを特徴とするマップの製造方法。
【請求項６】
コンピュータを、
分析処理の対象となる情報を取得する手段と、
前記取得した情報を複数の種別に分類する手段と、
当該分類により得られた種別ごとに、注目している種別に属する情報と、当該注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報とに基づいて、当該注目している種別に属する情報の仮マップ情報を生成する仮マップ生成手段と、
個々の種別について生成した仮マップ情報に基づいて、マップ画像を生成するマップ生成手段と、
をして機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マップを生成する装置、マップの製造方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、種々の情報が電子化され、その蓄積量は膨大になりつつある。このために、蓄積された情報から価値のある情報を見つけることや、情報の全体的な構造を理解することが従来に比べ困難になっている。
【０００３】
そこでこのような膨大な情報から価値ある情報を見つける事や、全体構造を理解するために、これらの情報を系統別に分類し、利用者に提示することが求められている。また、そのような分類された情報を直感的に理解させるために、２次元あるいは３次元空間内の画像としてグラフやマップ等に可視化する方法が考えられている。
【０００４】
このような分類された情報の可視化手法としては、情報一つ一つを多次元のベクトルで表現し、そのベクトルを分析し情報分布のマップを作成する手法が提案されている。
【０００５】
例えば大量の文献を対象とする場合の手法として、特許文献１には、文献に含まれるキーワードのベクトルを利用し、全てのベクトルデータから一定のルールの下に重要とされるキーワードを抽出し、抽出キーワードと各文献との行列から主成分分析によりキーワードを二次元にマッピングし、各文献はそのキーワードの有無とキーワードの座標値を利用して２次元上にマッピングする、という手法が開示されている。
【０００６】
この手法では、各文献はそれぞれが含むキーワードの比較的近くに集約されるため、結果として分類された情報が可視化される。 
【０００７】
また他の手法として、まずベクトルデータをクラスタリングする事によってデータの分類を行い、各クラスタの重心を主成分分析により２次元にマッピングし、各ベクトルは既にマッピングされた全てのクラスタ重心との距離を保存するように多次元尺度構成法によりマッピングする手法が提案されている（非特許文献１）。この手法では、データは所属するクラスタに近い位置にプロットされるため、分類された情報が可視化される。
【特許文献１】特開２００５−１４９３４６号公報
【非特許文献１】The Ecological Approach to Text Visualization, James A. Wise, JOURNAL OF THE AMERICAN SOCIETY FOR INFORMATION SCIENCE, November 1999
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、これらの方法で描画されるマップでは、キーワードやクラスタ重心など、基礎となる座標からの距離によって個々のデータの描画を行っているため、個々のデータ間の関係が考慮されておらず、従ってクラスタなど分類されたデータの散らばりには意味がない。また、このことにより新たなデータが追加されるごとにクラスタ（分類結果のデータ分布）の形状が大きく変わり得るので、データの追加前後における状況の変化を可視化することが困難であった。
【０００９】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、分類された情報の分布状況を表す描画を可能とし、データの追加前後における当該分布の状態変化をも可視化可能なマップを生成する装置、クラスタのマップの製造方法、及びプログラムを提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１記載の発明は、マップを生成する装置であって、分析処理の対象となる情報を取得する手段と、前記取得した情報を複数の種別に分類する手段と、当該分類により得られた種別ごとに、注目している種別に属する情報と、当該注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報とに基づいて、当該注目している種別に属する情報の仮マップ情報を生成する仮マップ生成手段と、個々の種別について生成した仮マップ情報に基づいて、マップ画像を生成するマップ生成手段と、を含む。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載のマップを生成する装置であって、前記仮マップ生成手段は、注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報として、注目している種別の代表情報に近い順に、所定個の種別の代表情報を選択的に用いる。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１に記載のマップを生成する装置であって、前記仮マップ生成手段は、注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報として、注目している種別の代表情報から見込む角度が予め定めた角度以上となる、所定個の種別の代表情報を選択的に用いる。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項１に記載のマップを生成する装置であって、前記仮マップ生成手段は、注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報として、利用者によって選択された所定個の種別の代表情報を選択的に用いる。
【００１４】
請求項５記載の発明は、マップの製造方法であって、コンピュータを用いて、取得手段によって分析処理の対象となる情報を取得する工程と、種別分類手段によって、前記取得した情報を複数の種別に分類する工程と、仮マップ生成手段によって、当該分類により得られた種別ごとに、注目している種別に属する情報と、当該注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報とに基づいて、当該注目している種別に属する情報の仮マップ情報を生成する工程と、マップ生成手段によって、個々の種別について生成した仮マップ情報に基づいて、マップ画像を生成する工程と、を実行することとしている。
【００１５】
請求項６記載の発明は、プログラムであって、コンピュータを、分析処理の対象となる情報を取得する手段と、前記取得した情報を複数の種別に分類する手段と、当該分類により得られた種別ごとに、注目している種別に属する情報と、当該注目している種別とは異なる少なくとも一つの種別を代表する代表情報とに基づいて、当該注目している種別に属する情報の仮マップ情報を生成する仮マップ生成手段と、個々の種別について生成した仮マップ情報に基づいて、マップ画像を生成するマップ生成手段と、をして機能させることとしたものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によると、個々の種別ごとに、それに属する情報と、他の種別の代表情報とを用いて仮マップ情報を生成し、全体のマップに合成するので、個々の情報の関係が現れたマップが生成でき、種別ごとの情報の分布を表す描画を可能とし、情報の追加前後における種別の状態変化をも可視化可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
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。本発明の実施の形態に係るマップを生成する装置は、情報処理装置によってソフトウエア的に実現される。すなわち、この装置は、図１に例示するように、制御部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４とを含んで構成される。
【００１８】
ここに制御部１１は、ＣＰＵ等のプログラム制御デバイスであり、記憶部１２に格納されたプログラムに従って動作する。本実施の形態の制御部１１は、これにより、分析処理の対象となる情報に対して、クラスタ分析処理を実行する。そして、クラスタ分析処理によって得られたクラスタを、それぞれ注目クラスタとして選択して、注目クラスタに分類された情報と、当該注目クラスタとは異なる少なくとも一つのクラスタの代表（例えば重心）とに基づいて、注目クラスタに分類されている個々の情報の分布を表す仮マップ画像を生成する。そして、クラスタ分析処理によって得られた各クラスタについての仮マップ画像を、一つのマップ画像として合成して出力する。この制御部１１の具体的な処理の内容については、後に詳しく述べる。
【００１９】
記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ素子や、ハードディスクなどを含んで構成されている。この記憶部１２には、制御部１１が実行するプログラムが保持される。このプログラムは、光ディスク媒体や、磁気媒体など、各種のコンピュータ可読な記録媒体に格納された状態で提供され、この記憶部１２に複写等されて格納されたものであってもよい。また、この記憶部１２は、制御部１１のワークメモリとしても動作する。
【００２０】
入力部１３は、例えばデータベースなどから情報を受け入れる通信手段であってもよい。また、この入力部１３は、利用者の指示操作を受け入れるキーボードや、マウスなどを含んでも構わない。入力部１３は、入力された情報を制御部１１に出力する。
【００２１】
出力部１４は、制御部１１から入力される指示に従い、生成したマップ画像などの情報を外部に出力する。例えば、この出力部１４は、ディスプレイなどを含んで、マップ画像を表示出力する。また、この出力部１４は、プリンタなどを含んで、マップ画像を印刷出力することとしてもよい。
【００２２】
次に制御部１１による具体的な処理の内容について説明する。本実施の制御部１１が記憶部１２に格納されたプログラムを実行することで、本実施の形態の装置は、図２に示すように、情報分類部２１と、仮マップ生成部２２と、マップ生成部２３とを機能的に含むものとして動作する。
【００２３】
ここに情報分類部２１は、分析処理の対象となる情報を取得して、当該取得した情報を複数の種別に分類する。ここでは種別への分類方法の一例としてクラスタ分析処理を行うものとする。また分析処理の対象となる情報は、例えば外部のデータベースなどに蓄積された文献などに関する情報であって、予め定めた複数のキーワードの出現数などを配列した多次元ベクトル情報である。情報分類部２１は、例えば入力部１３を介してこの情報を取得する。または、記憶部１２に予め分析処理の対象となる情報が格納されていてもよい。この場合は情報分類部２１は、記憶部１２から当該情報を読み出すことで、分析処理の対象となる情報を取得する。
【００２４】
情報分類部２１は、クラスタ分析処理として、広く知られているｋ−ｍｅａｎｓ法などを用い、分析処理の対象となった情報を複数のクラスタに分類する。そして、その分類結果を表す情報として、クラスタの識別子（ＩＤ）と、クラスタの重心を表すベクトル情報（Ｖｃ）と、クラスタに属する情報を特定する識別情報（Ｉｃ）とを互いに関連づけて出力する（図３）。
【００２５】
仮マップ生成部２２は、情報分類部２１が出力した情報に基づいて、図４に示す処理を開始する。すなわち、仮マップ生成部２２は、各クラスタを代表する代表情報として、例えば各クラスタの重心情報（クラスタセンター）を取得する（Ｓ１）。このクラスタの重心情報は、注目クラスタに属する情報の重心を算出することで取得できる。
【００２６】
仮マップ生成部２２は、処理Ｓ１で取得したクラスタセンター間の距離が保存されるように、２次元または３次元の空間に、クラスタセンターのベクトルを射影する（Ｓ２）。この射影は、例えば主座標分析（Gower, J.C. (1966). Some distance properties of latent root and vector methods used in multivariate analysis. Biometrika 53: 325-338.）などの手法で行うことができる。ただしこの方法に限られるものではない。以下では、主座標分析を用いて２次元の空間に射影した場合を例として説明する。このクラスタセンターをマップした状態は、例えば図５に例示するような状態となる。この図５に示すマップを以下では、ベースマップと呼ぶ。仮マップ生成部２２は、このベースマップをマップ生成部２３に出力する。
【００２７】
次に、仮マップ生成部２２は、情報分類部２１が出力する情報に含まれるクラスタの一つ、未だ選択されていないものを、注目クラスタとして選択する（Ｓ３）。
【００２８】
そして、仮マップ生成部２２は、注目クラスタとは異なる、少なくとも一つ、所定数個の（例えば２つの）クラスタを選択する。例えば注目クラスタの代表（重心）との間の距離が短い（近い）順に、所定数個の他のクラスタの代表（重心）を選択する（Ｓ４）。ここでの距離は、元のベクトル間の距離としてもよいし、２ないし３次元の空間に射影した後の距離としてもよい。
【００２９】
例えば図５において、クラスタセンターＡで代表されるクラスタを注目クラスタとするとき、仮マップ生成部２２は、この２次元空間で近い順に２つのクラスタセンターＢ，Ｃを選択することになる。
【００３０】
仮マップ生成部２２は、注目クラスタに分類されている情報（ｘ個とする）と、選択したクラスタセンターの情報（ｎ個（ここでの例では２個））とを併せた、（ｘ＋ｎ）個の情報を用い、処理Ｓ２における処理と同様にして、これら（ｘ＋ｎ）個の情報間の距離が保存されるように、例えば主座標分析など（ただしこの方法に限られるものではない）を用いて、ベースマップと同じ次元のデータに射影する（Ｓ５）。ここでは２次元空間に射影しているので、この射影の結果（仮マップ情報）に基づいて各情報の点を描画すれば、例えば図６に例示するような仮マップ画像となる。ここでは、ベースマップのＡ，Ｂ，Ｃの三角形とはその向きが異なっているが、Ａ，Ｂ，Ｃ各点の距離及び角ＢＡＣの角度は維持された状態にある。仮マップ生成部２２は、ここで生成した仮マップ情報を、マップ生成部２３に出力する。そして、未だ注目クラスタとして選択されていないクラスタがあるか否かを判断し（Ｓ６）、未だ注目クラスタとして選択されていないクラスタがあれば、処理Ｓ３に戻って処理を続ける。
【００３１】
また、処理Ｓ６において未だ注目クラスタとして選択されていないクラスタがなければ（すべてのクラスタについて仮マップ情報の生成が完了していれば）、処理を終了する。
【００３２】
マップ生成部２３は、仮マップ生成部２２がクラスタごとに生成した仮マップ情報を、ベースマップの座標に変換する。すなわち、各仮マップ情報に含まれるクラスタの代表情報（重心）と、ベースマップ上における対応するクラスタの代表情報（重心）との座標が一致するように、仮マップ情報をアフィン変換する。そしてアフィン変換後の仮マップ情報に基づいて、ベースマップの対応する座標（対応する代表情報（重心）が一致する座標）に仮マップ情報に関する画像を描画する。この描画は、例えば散布図としてもよいし、ベースマップ上に予め定めた画素ブロックごとに、当該画素ブロック内の座標に描画するべき情報の数をカウントし、当該カウントの結果に応じた色で当該画素ブロックを塗りつぶすなどの処理でもよい。
【００３３】
これにより、仮マップ情報に基づく画像が、図７に例示するように描画される。この描画を各クラスタについての仮マップ情報ごとに行うことで、図８に例示するようなマップ画像が生成されることになる。比較のため、本実施の形態の構成を用いない方法で生成したマップ画像を図９に例示する。本実施の形態の構成を有しない装置に比べると、本実施の形態の装置が生成したマップ画像は、個々のクラスタの形状の概要が現れている。
【００３４】
マップ生成部２３は、ここで生成したマップ画像を、出力部１４を介して外部に出力する。または、所定の画像データフォーマット（ＪＰＥＧ：Joint picture Experts Groupなどのフォーマット）に変換して、記憶部１２に格納し、利用者の用に供してもよい。
【００３５】
なお、ここまでの説明において、仮マップ生成部２２は、注目クラスタとは異なる複数のクラスタとして、注目クラスタの重心からの距離が短い順に所定数個のクラスタ重心を選択するものとしていた。しかし、本実施の形態はこれに限られるものではない。例えば仮マップ生成部２２は、注目クラスタの重心から見込む角度が予め定めた角度以上となる、所定複数個のクラスタの重心を選択してもよい。例えば図５における角度ＣＡＢが所定しきい値を超えるような複数のクラスタの代表情報（重心など）Ｂ，Ｃを選択するのである。この場合も、かかる条件を満足する複数の選択候補がある場合は、選択したＢ，Ｃと、注目クラスタの代表情報Ａとの距離（Ａ−Ｂ、Ａ−Ｃ間の距離）を参照して、これらの短い順に選択することとしてもよい。
【００３６】
さらに、仮マップ生成部２２は、注目クラスタとは異なる少なくとも一つのクラスタとして利用者によって選択された所定個のクラスタの重心を選択してもよい。
【００３７】
また、ここまでの説明では、情報を分類する方法として、クラスタ分析の方法を例として説明したが、これに限られるものではなく、例えば機械学習による分類方法などを用いても構わない。このような分類方法として決定木学習などの方法が知られている。
【００３８】
本実施の形態では以上のように、分類の結果として得られた分類項目ごとに、それに属しているデータを、他の分類における代表点などの情報を含めた分析に基づいて可視化可能な次元（２次元、３次元など）の情報に射影する。そして、各分類項目ごとに生成した射影の結果を、全体の分類項目を含んだマップ上に写像する。これによって、個々の分類項目に属するデータ間の距離が維持されることとなり、新規にデータが追加されたとしても、それまでにあったデータ間の距離が変わらないので、分類項目全体の形状が維持され、分類項目ごとの形状が明確になる。また、データ追加前後の状況比較が可能となる。また、本実施の形態では、各クラスタごと仮マップ情報を生成する際に、他のクラスタの情報を含めて射影を行うことで、この他のクラスタの情報を介して、すべてのクラスタセンターからの距離をも考慮に入れたマップが形成されている。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施の形態に係るマップの画像を生成する装置の例を表す構成ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るマップの画像を生成する装置の例を表す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るマップの画像を生成する装置での分類結果の出力例を表す説明図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るマップの画像を生成する装置の動作例を表すフローチャート図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る装置が生成するベースマップ画像の例を表す説明図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る装置が生成する仮マップ情報を可視化した例を表す説明図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る装置が生成する仮マップ情報を、ベースマップ画像に射影した状態の例を表す説明図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る装置が生成するマップ画像の例を表す説明図である。
【図９】一般的なマップ画像の例を表す説明図である。
【符号の説明】
【００４０】
１  情報処理装置、１１  制御部、１２  記憶部、１３  入力部、１４  出力部、２１  情報分類部、２２  仮マップ生成部、２３  マップ生成部。
【図１】
2008217605.tif 000003
【図２】
2008217605.tif 000004
【図３】
2008217605.tif 000005
【図４】
2008217605.tif 000006
【図５】
2008217605.tif 000007
【図６】
2008217605.tif 000008
【図７】
2008217605.tif 000009
【図８】
2008217605.tif 000010
【図９】
2008217605.tif 000011