(57)【要約】【課題】比較評価要素の集合に基づいて対象を最適に評価する。【解決手段】対象を示す文字列と、対象に対して比較される比較対象物を示す文字列と、対象と比較対象物を評価する際の評価項目となる属性を示す文字列と、対象に関する評価の極性を示す文字列と、から構成される比較評価要素を含む入力テキストを取得し、該比較評価要素を入力する（１）。次に、前記比較評価要素に含まれる２つの対象を比較して、一方の対象が他方の対象よりも支持された回数を計算し、該回数を支持回数と見做す（３）。次に、前記対象をノード、２つの対象間の優劣をエッジの重み、と見做し、該対象間に関する特定の遷移モデルに基づいたグラフを表現する遷移確率行列を、前記支持回数に基づいて生成する（５）。そして、生成した遷移確率行列の最大固有値に属する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルに基づいて評価値を算出し、該評価値を重要度と見做す（７）。【選択図】図１
2008209977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象を示す文字列と、
該対象に対して比較される比較対象を示す文字列と、
該対象と比較対象を評価する際の評価項目となる属性を示す文字列と、
該対象に関する評価を示す文字列と、
該対象に関する評価の極性を示す文字列と、
から構成される比較評価要素を含む入力テキストを取得するテキスト取得手段を備え、該比較評価要素の集合から前記対象の重要度を算出する重要度算出装置であって、
前記テキスト取得手段から前記比較評価要素を含む入力テキストを取得し、該比較評価要素を入力する比較評価要素入力手段と、
前記比較評価要素に含まれる２つの対象を比較して、一方の対象が他方の対象よりも支持された回数を計算し、該回数を支持回数と見做す支持数計算手段と、
前記対象をノード、２つの対象間の優劣を該対象間エッジの重み、と見做し、該対象間に関する特定の遷移モデルに基づいたグラフを表現する遷移確率行列を、前記支持回数に基づいて生成するグラフ生成手段と、
前記生成した遷移確率行列の最大固有値に属する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルに基づいて評価値を算出し、該評価値を重要度と見做す評価値算出手段と、
を備えることを特徴とする重要度算出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の重要度算出装置において、
属性ごとに求めた評価値から対象の総合的な評価値を算出する総合評価値算出手段、
を備えることを特徴とする重要度算出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の重要度算出装置において、
少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値を含む情報、もしくは、
少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値と評価項目と見做される属性を含む情報を出力する対象重要度出力手段、
を備えることを特徴とする重要度算出装置。
【請求項４】
対象を示す文字列と、
該対象に対して比較される比較対象を示す文字列と、
該対象と比較対象を評価する際の評価項目となる属性を示す文字列と、
該対象に関する評価を示す文字列と、
該対象に関する評価の極性を示す文字列と、
から構成される比較評価要素を含む入力テキストを取得するテキスト取得手段を備え、該比較評価要素の集合から前記対象の重要度を算出する装置
に使用する重要度算出方法であって、
前記テキスト取得手段から前記比較評価要素を含む入力テキストを取得し、該比較評価要素を入力する比較評価要素入力ステップと、
前記比較評価要素に含まれる２つの対象を比較して、一方の対象が他方の対象よりも支持された回数を計算し、該回数を支持回数と見做す支持数計算ステップと、
前記対象をノード、２つの対象間の優劣を該対象間エッジの重み、と見做し、該対象間に関する特定の遷移モデルに基づいたグラフを表現する遷移確率行列を、前記支持回数に基づいて生成するグラフ生成ステップと、
前記生成した遷移確率行列の最大固有値に属する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルに基づいて評価値を算出し、該評価値を重要度と見做す評価値算出ステップと、
を有することを特徴とする重要度算出方法。
【請求項５】
請求項４に記載の重要度算出方法において、
属性ごとに求めた評価値から対象の総合的な評価値を算出する総合評価値算出ステップ、
を有することを特徴とする重要度算出方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の重要度算出方法において、
少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値を含む情報、もしくは、
少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値と評価項目と見做される属性を含む情報を出力する対象重要度出力ステップ、
を有することを特徴とする重要度算出方法。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれかに記載の重要度算出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする重要度算出プログラム。
【請求項８】
請求項４乃至６のいずれかに記載の重要度算出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストに含まれる比較評価要素に基づいて、対象の重要度を算出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、事柄に関する重要度を算出する重要度算出技術は、主にハイパーリンク構造を持つＷｅｂページに対して行われてきた。この技術分野においては、Ｗｅｂページをグラフのノードに、ハイパーリンクをグラフのエッジに対応させたグラフ空間を作成し、それらに基づいて各ページの重要度を求める技術（例えば、非特許文献１，非特許文献２参照）が主流である。
【０００３】
意思決定分野においては、２つの対象間の優劣関係に基づいて全体の中における、ある対象の評価値を求めるという技術（例えば、非特許文献３参照）が存在する。非特許文献３は、ＡＨＰ（Ａｎａｌｙｔｉｃ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ  Ｐｒｏｃｅｓｓ：多段階意思決定）法と呼ばれる手法であって、一対比較法に基づく意思決定手法である。ＡＨＰ法は、２つの対象間（複数の対象に適用する場合は考えられるすべての２対象間の組み合わせ）の優劣を数段階で評価し、その評価に基づいて、それぞれの対象の重要度を求める方法である。
【非特許文献１】Ｌ．Ｐａｇｅ，Ｓ．Ｂｒｉｎ，Ｒ．Ｍｏｔｗａｎｉ，Ｔ．Ｗｉｎｏｇｒａｄ、“Ｔｈｅ  ＰａｇｅＲａｎｋ  Ｃｉｔａｔｉｏｎ  Ｒａｎｋｉｎｇ：Ｂｒｉｎｇｉｎｇ  Ｏｒｄｅｒ  ｔｏ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成１９年１月１７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｄｂｐｕｂｓ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ：８０９０／ｐｕｂ／ｓｈｏｗＤｏｃ．Ｆｕｌｌｔｅｘｔ？ｌａｎｇ＝ｅｎ＆ｄｏｃ＝１９９９−６６＆ｆｏｒｍａｔ＝ｐｄｆ＆ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ＝＆ｎａｍｅ＝１９９９−６６．ｐｄｆ＞。
【非特許文献２】Ｊ．Ｍ．Ｋｌｅｉｎｂｅｒｇ、“Ａｕｔｈｏｒｉｔａｔｉｖｅ  ｓｏｕｒｃｅｓ  ｉｎ  ａ  ｈｙｐｅｒｌｉｎｋｅｄ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ”，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、ＡＣＭ、［平成１９年１月１７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓ．ｃｏｒｎｅｌｌ．ｅｄｕ／ｈｏｍｅ／ｋｌｅｉｎｂｅｒ／ａｕｔｈ．ｐｄｆ＞。
【非特許文献３】木暮  仁、“ＡＨＰの初歩”、［ｏｎｌｉｎｅ］、２００５（平成１７）年４月１６日、木暮  仁、［平成１９年１月１７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｋｏｇｕｒｅｓ．ｃｏｍ／ｈｉｔｏｓｈｉ／ｗｅｂｔｅｘｔ／ｏｒ−ａｈｐ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ＞。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような方法が存在することは知られているが、比較評価要素の集合から対象を最適に評価する方法は存在しない。
【０００５】
ＰａｇｅＲａｎｋ（非特許文献１参照）は、Ｗｅｂページの重要度を求めるアルゴリズムである。例えば、Ｗｅｂページをノードと見做し、ＷｅｂページＡからＷｅｂページＢへのハイパーリンクをノードＡからノードＢへの有向辺と見做し、Ｗｅｂ空間をグラフとして投影する。
【０００６】
このアルゴリズムにおけるモデルは、Ｗｅｂ空間上におけるすべてのハイパーリンクが均等に扱われる。つまり、あるページ（ノード）からｉ本のアウトリンクが出ている場合、すべてのアウトリンクに対して１／ｉの遷移確率を割り当てる。そのため、どちらがどの程度良いかという連続値を持つノード間の優劣を表現することには適していないグラフ構造である。非特許文献２も同様なグラフ構造を用いる。
【０００７】
非特許文献３におけるＡＨＰ法は、一対比較法に基づく意思決定手法である。２つの対象間（複数の対象に適用する場合は考えられるすべての２対象間の組み合わせ）の優劣を数段階で評価し、その評価に基づいて、それぞれの対象の重要度を求める手法である。例えば、ＡＨＰ法では、以下に示すような行列Ｘを作成する。
【０００８】
【数１】
2008209977.tif 000003
【０００９】
それぞれの数値の意味は次の通りである。
Ｘij＝５→ｘｉよりｘｊのほうが良い
Ｘij＝３→ｘｉよりｘｊのほうがやや良い
Ｘij＝１→ｘｉとｘｊは同程度だ
Ｘijに対するＸjiはＸij＝１／Ｘjiとなる。
Ｘji＝１／５→ｘｉよりｘｊのほうが良い（ｘｊよりｘｉのほうが悪い）
Ｘji＝１／３→ｘｉよりｘｊのほうがやや良い（ｘｊよりｘｉのほうがやや悪い）
Ｘji＝１→ｘｉとｘｊは同程度だ（ｘｊとｘｉは同程度だ）
そして、この行列の最大固有値に属する固有ベクトルを求めることでそれぞれの対象ｘ１，ｘ２，ｘ３の評価値を求める。
【００１０】
しかし、ＡＨＰ法は２つの対象の優劣情報が集合で与えられた場合に、対象を評価することができない。これは、優劣情報の集合の中には、ＡよりＢのほうが良いと述べている要素もあればＢよりＡのほうが良いと述べている要素もあり、２つの対象の優劣に関する解釈が複数存在するためである。
【００１１】
また、ＡＨＰ法では、なんらかの手法を用いて、優劣情報の集合から２つの対象間の優劣情報を集約して一意に導き出せたとしても、最終的には対象ｉと対象ｊの優劣関係をＸijと１／Ｘijという値に変換する必要がある。ＡＨＰ法におけるＸijとその逆数１／Ｘijの関係は、行列からの計算を容易にするために導かれるものであって、この形式でデータ集合から導かれた二つの対象の優劣情報を直接的に表現できない。
【００１２】
本発明は、前記課題に基づいてなされたものであって、比較評価要素の集合に基づいて対象を最適に評価する重要度算出装置，重要度算出方法，その方法を実装した重要度算出プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
前記課題の解決を図るために、請求項１記載の発明は、対象を示す文字列と、該対象に対して比較される比較対象を示す文字列と、該対象と比較対象を評価する際の評価項目となる属性を示す文字列と、該対象に関する評価を示す文字列と、該対象に関する評価の極性を示す文字列と、から構成される比較評価要素を含む入力テキストを取得するテキスト取得手段を備え、該比較評価要素の集合から前記対象の重要度を算出する重要度算出装置であって、テキスト取得手段から前記比較評価要素を含む入力テキストを取得し、該比較評価要素を入力する比較評価要素入力手段と、前記比較評価要素に含まれる２つの対象を比較して、一方の対象が他方の対象よりも支持された回数を計算し、該回数を支持回数と見做す支持数計算手段と、前記対象をノード、２つの対象間の優劣を該対象間エッジの重み、と見做し、該対象間に関する特定の遷移モデルに基づいたグラフを表現する遷移確率行列を、前記支持回数に基づいて生成するグラフ生成手段と、前記生成した遷移確率行列の最大固有値に属する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルに基づいて評価値を算出し、該評価値を重要度と見做す評価値算出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項２記載の発明は、請求項１に記載の発明において、属性ごとに求めた評価値から対象の総合的な評価値を算出する総合評価値算出手段、を備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項３記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値を含む情報、もしくは、少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値と評価項目と見做される属性を含む情報を出力する対象重要度出力手段、を備えることを特徴とする。
【００１６】
請求項４記載の発明は、対象を示す文字列と、該対象に対して比較される比較対象を示す文字列と、該対象と比較対象を評価する際の評価項目となる属性を示す文字列と、該対象に関する評価を示す文字列と、該対象に関する評価の極性を示す文字列と、から構成される比較評価要素を含む入力テキストを取得するテキスト取得手段を備え、該比較評価要素の集合から前記対象の重要度を算出する装置に使用する重要度算出方法であって、前記テキスト取得手段から前記比較評価要素を含む入力テキストを取得し、該比較評価要素を入力する比較評価要素入力ステップと、前記比較評価要素に含まれる２つの対象を比較して、一方の対象が他方の対象よりも支持された回数を計算し、該回数を支持回数と見做す支持数計算ステップと、前記対象をノード、２つの対象間の優劣を該対象間エッジの重み、と見做し、該対象間に関する特定の遷移モデルに基づいたグラフを表現する遷移確率行列を、前記支持回数に基づいて生成するグラフ生成ステップと、前記生成した遷移確率行列の最大固有値に属する固有ベクトルを求め、該固有ベクトルに基づいて評価値を算出し、該評価値を重要度と見做す評価値算出ステップと、を有することを特徴とする。
【００１７】
請求項５記載の発明は、請求項４に記載の発明において、属性ごとに求めた評価値から対象の総合的な評価値を算出する総合評価値算出ステップ、を有することを特徴とする。
【００１８】
請求項６記載の発明は、請求項４または５に記載の発明において、少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値を含む情報、もしくは、少なくとも対象と該対象に関して算出された評価値と評価項目と見做される属性を含む情報を出力する対象重要度出力ステップ、を有することを特徴とする。
【００１９】
請求項７記載の発明は、重要度算出プログラムであって、請求項４乃至６のいずれかに記載の重要度算出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とする。
【００２０】
請求項８記載の発明は、記録媒体であって、請求項４乃至６のいずれかに記載の重要度算出方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２１】
前記請求項１，４記載の発明は、入力された比較評価要素の集合に基づいて、対象間に関する遷移確率行列を算出し、さらに、該遷移確率行列に基づいて評価値を取得できる。
【００２２】
前記請求項２，５記載の発明は、属性ごとに求めた評価値から対象物の総合的な評価値を取得できる。
【００２３】
前記請求項３，６記載の発明は、対象重要度を出力できる。
【００２４】
前記請求項７記載の発明は、請求項４乃至６のいずれかに記載の重要度算出方法をコンピュータプログラムとして記載できる。
【００２５】
前記請求項８記載の発明は、請求項４乃至６のいずれかに記載の重要度算出方法を実装したコンピュータプログラムを記録媒体に記録できる。
【発明の効果】
【００２６】
以上示したように請求項１，４の発明によれば、評価値を重要度と見做し、該重要度に基づいて、対象を最適に精度良く評価できる。
【００２７】
請求項２，５の発明によれば、総合的な評価値に基づいて、対象を精度良く総合的に評価できる。
【００２８】
請求項４，６の発明によれば、出力された対象重要度に対する操作（例えば、表示）を行うことができる。
【００２９】
請求項７の発明によれば、重要度算出方法を実装したコンピュータプログラムを提供できる。
【００３０】
請求項８の発明によれば、重要度算出方法を実装したコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。
【００３１】
これらを以ってデータ分析技術分野に貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施形態を図面等に基づいて詳細に説明する。
【００３３】
［第１実施形態］
第１実施形態における重要度算出装置を図１に基づいて説明する。なお、図１は第１実施形態における重要度算出装置の装置構成を示すブロック図である。第１実施形態における重要度算出装置は、符号１〜８に示されるもので構成される。なお、図１における各記録手段及びバッファは、一般的なデータ記録装置（例えば、メモリやハードディスク装置）を含む。例えば、重要度算出装置に予め備えられたメモリの特定領域に、算出結果などを記録しても良い。
【００３４】
図１中の符号１で示されるものは、比較評価要素入力手段である。この比較評価要素入力手段１は、対象，対象に対して比較される比較対象，対象と比較対象を評価する際の評価項目となる属性，対象に対する評価，対象に関する評価の極性を各々示す文字列から構成される比較評価要素を入力するための手段であって、例えば、キーボード，ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ），ペン入力，音声認識装置，ネットワーク上に置かれたテキストファイルを読み込む手段等であり、テキストを入力できるものであればなんでもよい。即ち、前記比較評価要素入力手段１は、処理対象となるテキストを予め備えられたテキスト取得手段から取得しても良い。例えば、予め備えられた記憶装置からテキストを取得し、該テキストを入力テキストと見做してよい。
【００３５】
符号２で示されるものは、入力データ記録手段であって、前記比較評価要素入力手段１によって入力された比較評価要素が記録される。この入力データ記録手段２は、データベースのように、比較評価要素を構成するそれぞれの要素が判別できるようなデータ構造を有するデータを記録する。前記データ記録装置に格納されるデータの例を図２に基づいて説明する。データ記録装置に格納される比較評価要素データＴ１の１データは、データ要素である対象ＣＬ１１，比較対象ＣＬ１２，比較する属性を示す属性ＣＬ１３，評価ＣＬ１４，極性ＣＬ１５から構成される。例えば、対象ＣＬ１１は、「カメラＡ」という値を有する。なお、極性は、「評価」に基づいて決定し、肯定または否定のどちらかに対応する値を有する。図２中の「Ｐ」は肯定、「Ｎ」は否定を示す。
【００３６】
符号３で示されるものは支持数計算手段である。入力データ記録手段２に記録されたデータに基づいて、対象ｉと対象ｊ間におけるそれぞれの支持数を計算する。なお、対象ｉと対象ｊ間における対象ｉの支持数Ｓijとは、対象ｉのほうが対象ｊよりも良いという支持条件を述べた人の数である。これら支持数を属性ＣＬ１３ごと、あるいは属性ＣＬ１３を考慮せずに算出する。また、入力データ記録手段２に記録されたデータに対して、相関ルールなどの技術を用い、この支持数を計算できる。
【００３７】
符号４で示されるものは、支持数記録手段である。支持数記録手段４は、支持数計算手段３によって算出された支持数（データ）を記録する手段である。その記録するデータのデータ構造の例を、図３及び図４に基づいて説明する。なお、図３は属性を考慮せずに支持数を計算した例、図４は属性を考慮して支持数を計算した例である。
【００３８】
図３中の支持数データＴ２中の１データは、支持条件ＣＬ２１，その支持条件に対応した値である支持数ＣＬ２２から構成される。
【００３９】
図４中の支持数データＴ３中の１データは、支持条件ＣＬ３１，属性ＣＬ３２，支持数ＣＬ３３から構成される。
【００４０】
符号５で示されるものは、グラフ生成手段である。グラフ生成手段５は、「より良い商品（対象）を求めて売り場を移動（遷移）する顧客」の行動をモデル化し、そのモデルに基づいてグラフを生成する。即ち、前記対象をノード、２つの対象間の優劣を該対象間エッジの重み、と見做してグラフを生成する。なお、グラフを生成することは、遷移確率行列を生成することと同値である。
【００４１】
以下に、「より良い商品を求めて売り場を移動する顧客」の行動モデルの一例を説明する。
【００４２】
顧客は商品群の中からある商品を見始め、次々に他の商品も見ていく。顧客が次にどのように行動するかは、今見ている商品と他の商品との優劣関係に大きく依存する。次に、顧客は、大きく分けて次の二つの選択肢から選択することになる。
（選択肢１）現在見ている商品Ａの前に留まり商品を見続ける。
（選択肢２）他の商品Ｂの前に移動する。
【００４３】
現在見ている商品Ａよりも優れている商品が相対的に少ない場合には、顧客はその場所に留まって現在見ている商品を見続ける。逆にいうと、他に優れている商品が多く存在している場合には、他の商品の前に移動しやすい。
【００４４】
次に、選択肢２の「他の商品Ｂの前に移動する」場合に、顧客がどの商品を選択するか、という行動について述べる。顧客は現在見ている商品Ａよりも相対的に支持されている商品ほど次に見る商品として選択しやすい。つまり、「商品Ａ＜商品Ｂ（商品Ａより商品Ｂの方が支持されている）」と述べた人が「商品Ａ＞商品Ｂ（商品Ｂより商品Ａの方が支持されている）」と述べた人よりも相対的に多い商品Ｂほど、顧客は次に見る商品として選択する。
【００４５】
本実施形態におけるグラフ生成手段５は、以上のようなモデルに従ってグラフを生成する。なお、一つの対象（商品）を一つのノードに対応させるものとする。このグラフの遷移確率行列Ａを以下に説明する。なお、以下の説明では、ノード（商品）Ｖの総数をＮとする。また、断りのない限り、対象（商品）をノードと呼ぶ。
【００４６】
ＡijはノードＶｉからノードＶｊに対する遷移確率であって、ｉとｊは１からＮの値をとる。これらの値は属性を考慮して算出した支持数に基づいて属性ごとに算出する場合と、属性を考慮せずに算出した支持数に基づいて算出する場合とがある。
【００４７】
以下に、遷移確率行列Ａの算出式を示す。
【００４８】
【数２】
2008209977.tif 000004
【００４９】
なお、上記の遷移確率行列Ａの算出式で使用されている用語の意味は、以下の通りである。
【００５０】
支持数とは、対象Ａと対象Ｂ間におけるＡの支持数とは、ＢよりもＡのほうが良いと述べた要素の数である。
【００５１】
対戦数とは、例えば、対象Ａの対戦数とは、対象Ａと比較された対象の総数である。なお、ｇijは個別の対戦有無であって、例えば、ノードＶｉがノードＶｊと対戦した（対戦有りの）場合が１、ノードＶｉがノードＶｊと対戦しなかった（対戦無しの）場合が０、としている。
【００５２】
勝利数とは、対象Ａと対象Ｂ間において、Ａの支持数がＢの支持数よりも多かった場合に、対象Ａは対象Ｂに勝利すると呼ぶ。対象Ａの勝利数とは、対象Ａが他の商品に勝利した回数である。なお、ｗijは、個別の勝負結果であって、例えば、ノードＶｉがノードＶｊに勝利した場合は１、ノードＶｉがノードＶｊに負けた場合は０をとる。
【００５３】
支持数Ｓは評価要素の集合から算出する。
【００５４】
上述の数値を算出する算出手法を以下に説明する。
【００５５】
支持数Ｓは比較評価要素データＴ１を格納した入力データ記録手段２からの相関ルール抽出によって得る。以下に、Ｓを算出する式を示す。
Ｓij：ノードＶｉがノードＶｊよりも支持された回数
Ｓji：ノードＶｊがノードＶｉよりも支持された回数
Ｓij＝Ｓｕｐｐｏｒｔ（対象＝ｉ、比較対象＝ｊ−＞極性＝Ｐ）＋Ｓｕｐｐｏｒｔ（対象＝ｊ、比較対象＝ｉ−＞極性＝Ｎ）  …………  式６．１
Ｓji＝Ｓｕｐｐｏｒｔ（対象＝ｉ、比較対象＝ｊ−＞極性＝Ｎ）＋Ｓｕｐｐｏｒｔ（対象＝ｊ、比較対象＝ｉ−＞極性＝Ｐ）  …………  式６．２
Ｗ（ｉ）とＧ（ｉ）は、それぞれの支持数Ｓから求めることができる。このようにして、遷移確率行列Ａを作成し、最後に、行列の各要素を、その要素を含む行の和ΣＡｉで割る。
Ａij＝Ａij／ΣＡｉ  …………  式７
上記の式によって、それぞれのノードからの遷移確率の和を１に正規化する。そうして遷移確率行列Ａを得る。なお、ＡijはノードＶｉからノードＶｊへの遷移確率を表す。
【００５６】
符号６で示されるものは、遷移確率行列記録手段である。遷移確率行列記録手段６は、グラフ生成手段５で生成した遷移確率行列を格納する。
【００５７】
符号７で示されるものは、評価値算出手段である。グラフ生成手段５で生成したグラフ（遷移確率行列）に基づいて、それぞれのノードの評価値Ｓ（Ｖ）を求める。なお、本実施形態では、前記評価値Ｓ（Ｖ）を重要度と見做す。ここで求める評価値は、商品群（ノード群）を見ていた顧客が最終的にある商品の前に立っている（ノードにいる）確率を求めることに相当する。その評価値を求める式を以下に示す。
Ｓ（Ｖｊ）＝（１−ｄ）×Σ（Ａij×Ｓ（Ｖｉ））＋ｄ  …………  式８
このように、ノードＶｊの評価値Ｓ（Ｖｊ）はＶｊにエッジを張っているノードの評価値から計算する。ｄは、ユーザが現在見ている商品（ノード）からまったく無関係な商品（ノード）の前に移動してしまう確率である。すべてのノードにある一定の初期値を与え、この式による計算を繰り返し行う。これは具体的には、遷移行列Ａの掛け算（乗算）を繰り返したものを調べ、行き着く先の状態の確率を求めることに相当し、遷移確率行列Ａの最大固有値に属する固有ベクトルを求める問題と同値となる。
【００５８】
一般に、行列を繰り返しかけていく（乗算していく）ことで、与えた行列をある一定の値の組に落ち着かせることができる。その安定な数値の組み合わせを固有ベクトルと呼び、固有ベクトルに特徴的なスカラー量のことを固有値と呼ぶ。このような計算手法は、固有値分解と呼ばれるものである。
【００５９】
最終的に得られた固有ベクトルを確率ベクトル（要素の和が１に等しいベクトル）に正規化したものが最終的な評価値である。
【００６０】
なお、属性ごとに遷移確率行列を作成した場合は、属性ごとの対象の評価値が算出される。属性を考慮せずに作成した場合は、属性を考慮せずに対象ごとの評価値が算出される。
【００６１】
そうして、評価値算出手段７によって得られた結果が検出結果バッファ８に出力される。即ち、属性を考慮せずに行った場合は、「対象名，評価値」の組み合わせが、属性を考慮して行った場合は「対象名，属性，評価値」の組み合わせが検出結果バッファ８に出力される。
【００６２】
さらに具体的に、本実施形態を以下に説明する。
【００６３】
例えば、属性を考慮しない場合の支持数計算手段３において、以下のような結果が得られたとする。
【００６４】
ＳAB＝１  ＳBA＝３  ＳAC＝４  ＳCA＝２
即ち、上記の結果は、対象Ｂよりも対象Ａのほうが良いと述べている要素数が１、その逆は３であり、対象Ｃよりも対象Ａのほうが良いと述べている要素数が４であり、その逆が２である。これらの結果を用いて生成したグラフの行列は以下のようになる。
【００６５】
【数３】
2008209977.tif 000005
【００６６】
そして、各要素を、各行ベクトルの和で割る。
【００６７】
【数４】
2008209977.tif 000006
【００６８】
上記の行列が遷移確率行列Ａである。この遷移確率行列Ａを持つグラフを図５に基づいて説明する。図５中のノードＶA自身の留まる遷移確率ｔｒ１が６／１９、ノードＶAからＶBへ遷移する遷移確率ｔｒ２が９／１９、ノードＶB自身に留まる遷移確率ｔｒ３が４／５、ノードＶBからＶAへ遷移する遷移確率ｔｒ４が１／５、ノードＶAからＶCへ遷移する遷移確率ｔｒ５が４／１９、ノードＶCからＶAへ遷移する遷移確率ｔｒ６が１である。
【００６９】
次に、この行列に基づいてそれぞれのノードの評価値を求める。最初に、この行列を転置した以下の行列を考える。
【００７０】
【数５】
2008209977.tif 000007
【００７１】
例えば、この転置行列の１行目は、ＶAへのリンクの重みを表している。
【００７２】
次に、評価値Ｓ（Ａ），Ｓ（Ｂ），Ｓ（Ｃ）を計算する。これらの値は以下の式に示すようにそれぞれの評価値を再帰的に繰り返し求めていくことによって求める。即ち、更新の回数ｔを増やしていき、ｔを無限大まで増分させて（ｔ→∞）、最終的に得られる値がそのノードの評価値ということになる。
【００７３】
【数６】
2008209977.tif 000008
【００７４】
計算の経緯を以下に示す。これはそれぞれのノードの初期値を１、ランダムジャンプの確率を３／１０として計算を行ったものである。
【００７５】
【数７】
2008209977.tif 000009
【００７６】
この一連の流れは推移確率行列Ａの最大固有値に属する固有ベクトルを求めることと同値である。この値を確率ベクトル（要素の和が１に等しい３次元非負ベクトル）に正規化する。この正規化された確率ベクトルが評価値となる。そして、この評価値を重要度と見做すことができる。
【００７７】
［第２実施形態］
第２実施形態における重要度算出装置を図６に基づいて説明する。図６は第２実施形態の構成を示すブロック図である。
【００７８】
図６中の比較評価要素入力手段１，入力データ記録手段２，支持数計算手段３，支持数記録手段４，グラフ生成手段５，遷移確率行列記録手段６，評価値算出手段７，検出結果バッファ８という８つの構成要素は、第１実施形態と共通であって、図１中の同符号のものと同じものである。ただし、第１実施形態の中で、属性ごとに評価値を算出した場合に限り、この第２実施形態が行われるものとする。
【００７９】
第２実施形態では、新たに総合評価値算出手段９と検出結果バッファ１０が追加されている。これらの手段を以下に説明する。
【００８０】
総合評価値算出手段９は、属性ごとに評価値を算出した結果を用いて総合評価を算出する手段である。ここで比較を行う対象をＯ1，…，Ｏs，…，Ｏn、属性をＸ1，…，Ｘt，…，Ｘm、対象Ｏsの属性Ｘtの評価値をＶstとする。これに基づいて対象Ｏsの総合評価値Ｖsを以下の計算式で求める。
ＶS＝Ｐ1Ｖs1＋Ｐ2Ｖs2＋…＋ＰmＶsm  …………  式１１
ただし、Ｐ1，…，Ｐmはそれぞれの属性に対して設定する重みとする。
【００８１】
検出結果バッファ１０は、総合評価値算出手段９によって得られた結果を格納するバッファである。格納されるデータＴ４のデータ形式は、「対象，対象名，評価値」となる。例えば、検出結果バッファ８に図７のような検出結果データ（属性ごとの評価値データ）Ｔ４（例えば、対象ＣＬ４１＝「商品Ａ」，属性ＣＬ４２＝「価格」，評価値ＣＬ４３＝「０．３」）が格納されていたとする。この例の商品Ａの評価値ＶA、商品Ｂの評価値ＶB、商品Ｃの評価値ＶCは以下の式のように計算する。ただし、属性ＣＬ４２＝「価格」に対する重みを０．７、属性ＣＬ４２＝「デザイン」に対する重みを０．３とする。
ＶA＝０．７  ０．３＋０．３  ０．５＝０．３６  …………  式１２．１
ＶB＝０．７  ０．５＋０．３  ０．１＝０．３８  …………  式１２．２
ＶC＝０．７  ０．２＋０．３  ０．４＝０．２６  …………  式１２．３
上式のような結果が、検出結果バッファ１０に、図８中の検出結果データ（総合評価値データ）Ｔ５のデータ形式で格納される。例えば、対象ＣＬ５１＝「商品Ａ」、総合評価値ＣＬ５２＝「０．３６」のように格納される。
【００８２】
ここで、第１及び第２実施形態における遷移確率行列を算出する手順の一例を以下に説明する。
【００８３】
遷移確率行列を算出する手順を図９に基づいて説明する。
【００８４】
まず、比較評価要素集合ＣＶ＝｛Ｃ1，Ｃ2，…，Ｃm｝を入力する（Ｓ１０１）。
【００８５】
次に、前記入力された比較評価要素集合中に出現する対象及び比較対象の集合Ｖ＝｛Ｖ1，…，ＶN｝を取得する（Ｓ１０２）。
【００８６】
次に、一時変数ｉ，ｊをそれぞれ１に初期化する（Ｓ１０３）。
【００８７】
次に、一時変数ｉが繰り返し変数Ｎ以下である（ｉ≦Ｎ）か否かをチェックする（Ｓ１０４）。一時変数ｉが繰り返し変数Ｎ以下である場合、ステップＳ１０５へ進む。一時変数ｉが繰り返し変数Ｎより大きい（ｉ＞Ｎ）場合、処理を終了する。
【００８８】
ステップＳ１０５では、一時変数ｊが繰り返し変数Ｎ以下である（ｊ≦Ｎ）か否かをチェックする。一時変数ｊが繰り返し変数Ｎ以下である（ｊ≦Ｎ）場合、ステップＳ１０６へ進む。一時変数ｊが繰り返し変数Ｎより大きい（ｊ＞Ｎ）場合、ステップＳ１１２へ進む。
【００８９】
ステップＳ１０６では、一時変数ｉが一時変数ｊと等しいか否かをチェックする。一時変数ｉが一時変数ｊと等しい場合、ステップＳ１１０へ進む。一時変数ｉが一時変数ｊと等しくない場合、ステップＳ１０７へ進む。
【００９０】
ステップＳ１０７では、「Ｖjに対するＶiの支持数Ｓijが０、かつ、Ｖiに対するＶjの支持数Ｓjiが０」という条件が成立するか否かをチェックする。前記条件が成立する場合は、ステップＳ１０８へ進む。前記条件が成立しない場合は、ステップＳ１０９へ進む。
【００９１】
ステップＳ１０８では、ＶiからＶjへの遷移確率Ａijに０を代入し、ステップＳ１１１へ進む。
【００９２】
ステップＳ１０９では、Ｖjに対するＶiの支持数ＳijとＶiに対するＶjの支持数ＳjiからＶiからＶjへの遷移確率Ａijを求め（例えば、式「Ａij＝αＤji／（Ｓji＋Ｓij）」を使って求め）、ステップＳ１１１へ進む。
【００９３】
ステップＳ１１０では、Ｖｉの対戦数Ｇ（ｉ）及び勝利数Ｗ（ｉ）から自己遷移確率を計算（例えば、式「Ａij＝βＷ（ｉ）／Ｇ（ｉ）」を使って計算）し、ステップＳ１１１へ進む。
【００９４】
ステップＳ１１１では、一時変数ｊの値を１増分し、ステップＳ１０５へ戻る。
【００９５】
ステップＳ１１２では、一時変数ｉの値を１増分し、ステップＳ１０４へ戻る。
【００９６】
なお、重要度算出装置は、以上のような第１及び第２実施形態において算出された「対象名，評価値」の組み合わせた情報、もしくは、「対象名，属性，評価値」の組み合わせた情報を出力する対象重要度出力手段を備えていても良い。例えば、対象重要度出力手段は、ディスプレイ装置を含む表示手段に対して、前記「対象名，評価値」の組み合わせた情報、もしくは、「対象名，属性，評価値」の組み合わせた情報を出力し、表示しても良い。
【００９７】
また、重要度算出装置に備えられた各手段は、重要度算出装置に予め備えられた制御手段（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ））によって制御されても良い。
【００９８】
また、第１及び第２実施形態の重要度算出装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、第１及び第２実施形態における重要度算出装置に関する方法（手順）をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００９９】
さらに、上述の重要度算出装置に関する方法を記述したコンピュータプログラムを、その方法に必要とされる入出力データを格納したメモリや外部記憶部等にアクセスするように実装してもよい。
【０１００】
以上のように、第１及び第２実施形態は、人々によって言及された複数の対象を比べあわせた比較評価要素（評価対象，比較対象，属性，評価，極性）の集合に基づいて、対象を精度よく評価できる。
【０１０１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものでなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
【０１０２】
例えば、「より過ごしやすい場所（対象）を求めて移動（遷移）する人」の行動をモデル化しても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】第１実施形態における重要度算出装置の構成を示すブロック図。
【図２】入力データ記録手段に格納するデータの一例を示す図。
【図３】属性を考慮しない場合に支持数記録手段に格納する支持数データの一例を示す図。
【図４】属性を考慮した場合に支持数記録手段に格納する支持数データの一例を示す図。
【図５】生成された遷移確率行列を有するグラフの一例を示す図。
【図６】第２実施形態における重要度算出装置の構成を示すブロック図。
【図７】検出結果バッファ８に格納されている属性ごとの評価値の一例を示す図。
【図８】検出結果バッファ１０に格納する総合評価値の一例を示す図。
【図９】遷移確率行列を算出する手順の一例を示すフローチャート。
【符号の説明】
【０１０４】
１…比較評価要素入力手段
２…入力データ記録手段
３…支持数計算手段
４…支持数記録手段
５…グラフ生成手段
６…遷移確率行列記録手段
７…評価値算出手段
８…検出結果バッファ
９…総合評価値算出手段
１０…検出結果バッファ
ＣＬ１１…対象
ＣＬ１２…比較対象
ＣＬ１３…比較する属性を示す属性
ＣＬ１４…評価
ＣＬ１５…極性
ＣＬ２１，ＣＬ３１…支持条件
ＣＬ２２…支持数
ＣＬ３２…属性
ＣＬ３３…支持数
ＣＬ４１，ＣＬ５１…対象
ＣＬ４２…属性
ＣＬ４３…評価値
ＣＬ５２…総合評価値
Ｔ１…比較評価要素データ
Ｔ２，Ｔ３…支持数データ
Ｔ４，Ｔ５…検出結果データ
ＶA，ＶB，ＶC…ノード
ｔｒ１〜ｔｒ６…遷移確率
【図１】
2008209977.tif 000010
【図２】
2008209977.tif 000011
【図３】
2008209977.tif 000012
【図４】
2008209977.tif 000013
【図５】
2008209977.tif 000014
【図６】
2008209977.tif 000015
【図７】
2008209977.tif 000016
【図８】
2008209977.tif 000017
【図９】
2008209977.tif 000018