(57)【要約】【課題】  ドキュメントの非内容的特性による検索結果の最適化方法及び装置を提供する。【解決手段】  ドキュメントから非内容的特性を取得するステップ；取得した非内容的特性を分析し、最適化手段を生成するステップ；生成した最適化手段を利用して、検索結果を最適化し、及びその最適化された結果を出力するステップを有する。  本発明の検索結果の最適化方法と装置を利用して、検索結果に対して調整し最適化することができ、よってドキュメントの検索結果の精度を向上することが可能である。【選択図】  図３
2008123527.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドキュメントの非内容的特性による検索結果の最適化方法であって、
ドキュメントから非内容的特性を取得するステップと；
取得した非内容的特性を分析し、最適化手段を生成するステップと；
生成した最適化手段を利用して、初期検索結果集合を最適化し、最適化された検索結果を出力するステップ
を有する
ことを特徴とする検索結果の最適化方法。
【請求項２】
前記非内容的特性がドキュメントの固有特性、外部記述及びドキュメントの間の関係を含む
ことを特徴とする請求項1記載の検索結果の最適化方法。
【請求項３】
前記初期検索結果集合は、検索エンジンが所定のデータ集合に基づく結果と、他の最適化手段によって最適化された結果を含み、
前記初期検索結果集合は、複数のドキュメントを含み、前記ドキュメントの各々に点数が与えられ、当該点数は当該ドキュメントの信頼度をあらわす
ことを特徴とする請求項1記載の検索結果の最適化方法。
【請求項４】
前記最適化手段は分類に基づく最適化手段、生成時間に基づく最適化手段及びドキュメント間の関係に基づく最適化手段の中の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項1記載の検索結果の最適化方法。
【請求項５】
前記初期検索結果集合から信頼可能な結果を選択し、信頼可能な検索結果集合を得る選択ステップと；
上記選択ステップによって選択された検索結果を生成時間に基づき小さい順で排列するステップと；
上記生成時間に基づき排列された検索結果集合を複数のグループに分ける組み分けステップと；
各グループにおける各ドキュメントの点数を計算し、当該点数を当該ドキュメントの信頼度として出力し、各グループにおける点数の最大値及び最小値を各グループの作用範囲として出力するステップと；
ドキュメントの点数を調整するステップと；及び
前記調整された点数に基づき、ドキュメントを大きい順で排列し、最終最適化結果を得るステップとを
有することを特徴とする請求項1記載の検索結果の最適化方法。
【請求項６】
前記選択ステップは、
出力結果の数をＮにし、出力結果数の最大誤差をＭとすれば、Ｍ＜Ｎであり、
前記初期検索結果集合におけるドキュメントの数がＮより小さい場合には、直接に前記初期検索結果集合を戻すステップと、
前記初期検索結果集合におけるドキュメントの数がＮ+Ｍより小さい時に、最大の処理数ＭＡＸは出力結果の数になるステップと、
前記初期検索結果集合におけるドキュメントの数がＮ+Ｍに等しい、又は、Ｎ+Ｍより大きい時に、最大の処理数ＭＡＸはＮ+Ｍにするステップと、
（Ｎ−Ｍ）個のドキュメントからＭＡＸ個のドキュメントまでの２つのドキュメントの点数の差を計算し、ドキュメントの点数の最大差Ｘを得るステップと、
第１〜第Ｘ番目のドキュメントを戻すステップと
を有する
ことを特徴とする請求項5記載の検索結果の最適化方法。
【請求項７】
前記組み分けステップは
２つのドキュメントの生成時間の差を計算するステップと；
すべての前記生成時間差の平均値ＡＶＧを計算するステップと；
前記生成時間の差がａ×ＡＶＧより大きいものを区切り点とするステップと；
当該区切り点に基づきすべてのドキュメントを組み分けし、組み分け結果を戻すステップとを有し、
ここで、ａはパラメーターであり、ａの数値によってグループのサイズは制御される
ことを特徴とする請求項5記載の検索結果の最適化方法。
【請求項８】
前記結果点数を調整するステップは、
予め設定された、ドキュメントの生成時間による前記検索結果に対する調整の大きさを表すパラメーターｂの最大値は、ドキュメントの点数の平均値の５％を超えないとするステップと；
前記初期検索結果集合における各ドキュメントをチェックし、１グループ又は複数のグループの作用範囲にあるか否かを確認し、前記グループの範囲内にある場合、当該ドキュメントの点数をｂ×（当該グループの信頼度）まで増やすステップを有する
ことを特徴とする請求項5記載の検索結果の最適化方法。
【請求項９】
前記初期検索結果集合から信頼可能な検索結果を選択し、信頼可能な検索結果集合を得る選択ステップと；
前記初期検索結果集合におけるドキュメントから、前記信頼可能な検索結果集合における各ドキュメントまでの距離を計算するステップと；
前記初期検索結果集合におけるすべてのドキュメントの点数を調整する調整ステップと；及び
前記調整された点数に基づきドキュメントを大きい順で排列するステップと
を有する
ことを特徴とする請求項1記載の検索結果の最適化方法。
【請求項１０】
当該距離は、前記初期検索結果集合における２つのドキュメントの間における方向性のある通路が通る辺の重みの合計であり、
前記２つのドキュメントの間に通路がない場合に、前記距離を無限大とし、
ドキュメント自身から自身までの距離は0にし、
前記２つのドキュメントの間に複数の通路が存在する場合、前記距離は以下の通りであり、
２つのドキュメントの距離＝1/｛（1/通路１の距離）+（1/通路2の距離）+・・・+（1/通路Ｘの距離）｝
ことを特徴とする請求項９記載の検索結果の最適化方法。
【請求項１１】
当該距離が前記初期検索結果集合における２つのドキュメントの間に方向性のない通路が通る辺の重みの合計であり、
辺の長さは、２つのドキュメント間の関係の重み×２つのドキュメントの生成の時間の差である
ことを特徴とする請求項9記載の検索結果の最適化方法。
【請求項１２】
ｂはパラメーターであり、２つのドキュメント間の距離という非内容的特性が検索結果に対する調整の大きさを表し、
前記結果点数を調整するステップにおいて
前記初期検索結果集合における各ドキュメントから信頼可能な結果集合における各ドキュメントまでの距離を確認し、前記初期検索結果集合の点数をｂ×信頼可能な結果集合の中のドキュメントの点数/（1+距離）まで増やすことを特徴とする請求項9記載の検索結果の最適化方法。
【請求項１３】
ドキュメントの非内容的特性による検索の最適化装置であって、
ドキュメントから非内容的特性を取得する手段と；
取得した非内容的特性を分析し、最適化手段を生成する手段と；
生成した最適化手段を利用して、初期検索結果集合を最適化する手段と
を有する
ことを特徴とする検索結果の最適化装置。
【請求項１４】
前記非内容的特性がドキュメントの固有特性、外部記述及びドキュメント間の関係を含むことを特徴とする請求項13記載の検索結果の最適化装置。
【請求項１５】
前記初期検索結果は、検索エンジンが所定のデータ集合に基づき検索した結果と、他の最適化手段によって最適化された結果との少なくとも一つを含み、
前記初期検索結果集合は、複数のドキュメントを含み、前記ドキュメントの各々に点数が与えられ、当該点数は当該ドキュメントの信頼度をあらわす
ことを特徴とする請求項13記載の検索結果の最適化装置。
【請求項１６】
前記最適化手段は分類に基づく最適化手段、生成時間に基づく最適化手段及びドキュメント間の関係に基づく最適化手段の中の少なくとも一つを含む
ことを特徴とする請求項13記載の検索結果の最適化装置。
【請求項１７】
前記初期検索結果から信頼可能な結果を選択し、信頼可能な検索結果集合を得る手段と；
前記初期検索結果の生成時間に基づき小さい順で排列する手段と；
前記排列された検索結果を複数のグループに組み分けする手段と；
各グループにおける各ドキュメントの点数の合計を計算し、当該合計点数をグループの信頼度として出力し、各グループにおける点数の最大値及び最小値を各グループの作用範囲として出力する信頼度・作用範囲手段と；
キュメントの点数を調整する手段と；及び
前記調整された点数に基づき、ドキュメントを大きい順で排列し、最終最適化結果を得る手段とを有する
ことを特徴とする請求項13記載の検索結果の最適化装置。
【請求項１８】
前記初期検索結果集合から信頼可能な結果を選択し、信頼可能な検索結果を得る選択手段と；
初期検索結果集合における各ドキュメントから信頼可能な結果における各ドキュメントまでの距離を計算する距離計算手段と；
前記初期検索結果集合におけるすべてのキュメントの点数を調整する点数調整手段と；
前記調整された点数に基づきドキュメントを大きい順で排列する排列手段を有する
ことを特徴とする請求項13記載の検索結果の最適化装置。
【請求項１９】
当該距離が前記初期検索結果集合における２つのドキュメント間に方向性のある通路が通る辺の重みの合計であり、
前記２つのドキュメント間に通路がない場合に、前記距離を無限大とし、ドキュメント自身から自身までの距離は0にし、
前記２つのドキュメント間に、複数の通路が存在する場合、前記距離は以下の通りであることを特徴とする請求項18記載の検索結果の最適化装置。
２つのドキュメントの距離＝1/｛（1/通路１の距離）+（1/通路2の距離）+・・・+（1/通路Ｘの距離）｝
【請求項２０】
当該距離が前記初期検索結果集における２つのドキュメント間に方向性のない通路が通る辺の重みの合計であり、
前記辺の長さは、前記２つのドキュメント間の関係の重みと前記２つのドキュメントの生成の時間の差との積である
ことを特徴とする請求項18記載の検索結果の最適化装置。
【請求項２１】
ドキュメントの作成時間特性に基づく検索の結果の最適化装置であって、
初期検索結果から信頼可能な結果を選択し、信頼可能な検索結果集合を得る結果選択手段と；
前記信頼可能な検索結果集合トをドキュメントの生成時間に基づき排列する手段と；
前記信頼可能な検索結果集合を複数のグループに組み分けする手段と；
前記各グループにおける各ドキュメントの点数の合計を計算し、当該合計点数をグループ信頼度として出力し、各グループにおける点数の最大値及び最小値を作用範囲として出力する信頼度・作用範囲計算手段と；
前記初期検索結果集合におけるすべてのドキュメントの点数を調整する点数調整手段と；及び
前記調整された点数に基づき、ドキュメントを大きい順で排列し、最終最適化結果を得る手段と
を有することを特徴とする検索結果の最適化装置。
【請求項２２】
ドキュメント間の関係に基づく検索結果の最適化装置であって、
初期検索結果集合から信頼可能な結果を選択し、信頼可能な検索結果を得る結果選択手段と；
前記初期検索結果集合における各ドキュメントから前記信頼可能な結果における各ドキュメントまでの距離を計算し、当該距離は前記初期検索結果集合における２つのドキュメント間に方向性のある通路が通る辺の重みの合計である距離計算手段と；
前記初期検索結果集合におけるすべてのドキュメントの点数を調整する点数調整手段と；
前記調整された点数に基づき、ドキュメントを大きい順で排列する手段と
を有することを特徴とする検索結果の最適化装置。
【請求項２３】
ドキュメント間の関係特性及びドキュメント生成時間特性に基づく検索結果の最適化装置であって、
初期検索結果集合から信頼可能な結果を選択し、信頼可能な検索結果集合を得る結果選択手段と；
前記初期検索結果集合における各ドキュメントから前記信頼可能な結果集合における各ドキュメントまでの距離を計算し、当該距離が前記初期検索結果集合における２つのドキュメント間に方向性のある通路が通る辺の長さの合計であり、当該辺の長さは２つのドキュメントの関係の重みと前記２つのドキュメントの生成時間の差との積となる距離計算手段と；
前記初期検索結果集合におけるすべてのドキュメントの点数を調整する点数調整手段と；及び
前記調整された点数に基づきドキュメントを大きい順で排列する手段を有する
ことを特徴とする検索結果の最適化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、本発明は情報検索に関し、特に非内容的特性に基づき検索結果を最適化する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット、電子図書館、電子ニュース、及び会社の内部ファイルにおいてテキストドキュメントがますます増えてきた。それらのデータを管理するため、フルテキスト検索の重要性が増えてきた。デジタル情報の検索も以前より開放的になってきている。現在のデジタル情報は開放的且つ動態的で、更新の速度が著しく高まってきている。このような情報爆発の時代では、精度の高いテキスト検索システムがますます必要になっている。
【０００３】
テキスト情報には、その自身の内容の他、記述情報、たとえばテキスト情報の生成時間、情報の種類などがあるのが知られている。従来の検索方法では、キーワードや単語の分布状態などのテキストの内部の内容的特性を利用して検索を行うが通常であり、非内容的特性が利用されていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のことを鑑み、本発明は非内容的特性を有効に利用することによって、検索結果を最適化し、検索の精度を高める方法及び装置を提供することを目的にする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一つの実施態様に基づき、ドキュメントの非内容的特性による検索の最適化方法において、
ドキュメントから非内容的特性を取得するステップ；
取得した非内容的特性を分析し、最適化手段を生成するステップ；
生成した最適化手段を利用して、検索結果を最適化し、及びその最適化された結果を出力するステップを有することを特徴とする。
【０００６】
本発明の他の実施形態に基づき、ドキュメントの非内容的特性による検索結果の最適化装置において、
ドキュメントから非内容的特性を取得するユニット；
取得した非内容的特性を分析し、最適化手段を生成するユニット；
生成した最適化手段を利用して、検索結果を最適化し、及びその最適化された結果を出力するユニットを有することを特徴とする。
【０００７】
本発明の更なる実施態様によれば、ドキュメントの作成時間特性に基づく検索の結果の最適化装置において、
複数の検索結果から信頼可能な結果を選択し、よって比較的に高い信頼できる１組の検索結果を得る結果選択手段；
検索結果を作成時間に基づき昇順で配列する装置；
配列された検索結果を組に分ける装置；
組内の各ドキュメントの点数を計算し、及びその点数を信頼度として出力し、組内の最大数値及び最小数値を作用範囲として出力する信頼度・作用範囲計算手段；
初期点数が付いている集合の中の各ドキュメントの点数を調整する点数調整手段；
及び調整された新しい点数に基づき、ドキュメントを降順で配列する結果配列装置を有することを特徴とする検索結果最適化装置を提供する。
【０００８】
また、本発明のもう一つの実施形態によれば、ドキュメント間の関係に基づく検索結果の最適化装置において、
検索結果から信頼可能な結果を選択し、よって比較的に高い信頼できる１組の検索結果リストを得る結果選択手段；
初期検索結果集合の中の２つのドキュメント間に方向のある通路が通る辺の重みを合計することによって、初期検索結果集合の中の各ドキュメントから信頼可能な結果の各ドキュメントまでの距離を計算する距離計算手段；
初期の点数のついているドキュメントの点数を調整する点数調整手段；及び
調整された新しい点数に基づき、ドキュメントを降順で配列し、最終の最適化結果を得る配列装置を有することを特徴とする検索結果最適化装置を提供する。
【０００９】
また、本発明のもう一つの実施形態によれば、ドキュメント間の関係特性及びドキュメントの作成時間特性に基づく検索結果の最適化装置において、
複数の検索結果から信頼可能な結果を選択し、よって比較的に高い信頼できる１組の検索結果リストを得る結果選択手段；
初期検索結果集合の中の２つのドキュメント間に方向のない通路が通る辺の関係の長さ（即ち、この２つのドキュメントの関係の重み×この２つのドキュメント間の所定時間の差）を合計することによって、初期検索結果集合の中の各ドキュメントから信頼可能な結果集合の中の各ドキュメントまでの距離を計算する距離計算手段；
初期の結果集合の中のすべてのキュメントの点数を調整する点数調整手段；及び
調整された新しい点数に基づきドキュメントを降順で配列する結果配列装置を有することを特徴とする検索結果最適化装置を提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、検索結果を最適化することが可能で、よって文書ドキュメントの検索の精度を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１２】
図1は、本発明の目標ドキュメント検索方法の基本概念を示すフローチャートである。
【００１３】
図１に示されているように、本発明において、検索エンジンを利用して検索を行い（Ｓ１５０）、ドキュメントの非内容的情報を利用して検索された結果（初期検索結果）を最適化して、最適化された検索結果を出力する（Ｓ１５１）。
【００１４】
図２は、本発明の目標ドキュメントの検索方法を示すブロック図である。
【００１５】
図2に示すように、まず、所定のデータ集合（たとえば、デジタルデータ集）の中から非内容的特性を抽出する。この非内容的特性はドキュメントの固有特性、外部記述及びドキュメント間の関係などである。固有特性はドキュメントそのものの性質、例えばドキュメントの生成時間、ドキュメントのサイズ、ドキュメントのフォーマット（例えばＰＤＦ、ＷＯＲＤ、ＴＸＴ等）、ドキュメントの作成者等である。ドキュメントの外部記述はドキュメントから独立した情報、例えばドキュメントのバージョンに関する情報、ドキュメントの分類情報、ドキュメントの場所に関する情報、又は、ドキュメントの分類に関する情報などである。ドキュメント間の関係はドキュメントとドキュメント間の関連性、例えば、ドキュメント間の引用関係、Ｅ-メールの送信と返事と言うような関係に関する情報などである。
【００１６】
特性の抽出が完了した後、抽出された非内容的特性に対する分析を行い、対応する最適化手段を生成する。この最適化手段は検索結果を最適化することができる。検索結果は検索エンジンが所定のデータ集合に基づき検索した結果でもよく、他の最適化手段によって最適化された結果でも良い。この結果は複数のドキュメントグループであり、その中の各ドキュメントに対してそれぞれ点数を与える。当該点数はそれぞれのドキュメントの最終検索結果となる可能性（相対信頼度とも言う）をあらわすものである。最後に、この最適化手段を利用して所定の検索結果を最適化し、ユーザーに返す。
【００１７】
図3は本発明のドキュメントの非内容的特性に基づく検索の結果を最適化する方法の詳細を示すフローチャートである。
【００１８】
図3を参照する。まず、非内容的特性の抽出装置３０２を使って所定のデータ集合から当該データ集合の非内容的特性を抽出する。その後、ドキュメントの分類情報により分類に基づく最適化手段303を、ドキュメントの生成時間により生成時間に基づく最適化手段304を、ドキュメント間の関係によりドキュメント間の関係に基づく最適化手段305をそれぞれ生成する。また、その他の非内容的特性により特性Ｎに基づく最適化手段306を生成することもできる。
【００１９】
ユーザーにより検索条件を入力し、既存の検索エンジン３０１を通して初期の検索結果を得る。
【００２０】
そして、上記で生成された分類に基づく最適化手段303、生成時間に基づく最適化手段304、ドキュメント間の関係に基づく最適化手段305、及び特性Ｎに基づくデータ最適化手段306などを通して、上記の初期検索結果を最適化し、最終の最適化の結果を出力する。
【００２１】
以下は、図面を参考しながら、各特性に基づく各最適化手段の構成及びその動作を説明する。
時間特性に基づく最適化手段
社会において、一定の期間ごとに各社会分野に話題となるホットトピックがある。このようなホットトピックに関するドキュメントは時間的に集中して作成される傾向があり、このようなドキュメントを検索する際に、検索結果は時間的に比較的に集中する。この点を利用してドキュメントの作成時間という特性を使用することによって、不用な検索結果を取り除くことができる。
【００２２】
図4は時間特性に基づく最適化手段の動作のフローチャートを示す図である。
【００２３】
図4に示す動作は以下の通りである。
１．信頼可能な結果選択手段401を使って検索結果から選択し、信頼度が比較的に高い一組の結果リストを得る。
【００２４】
信頼可能な結果選択手段401の主な機能は、初期検索結果集合の中から比較的に信頼性の高い一部の結果を選ぶ。
【００２５】
ここで、２つのパラメーターＮ，Ｍを用いる。Ｎは出力結果の数、Ｍは出力結果数の最大誤差を表す、なお、Ｍ＜Ｎ。
【００２６】
具体的な動作は、以下の通りである。
【００２７】
初期検索結果集合の中のドキュメントの数がＮより小さい場合には、直接に初期検索結果集合を返す。
【００２８】
初期検索結果集合の中のドキュメントの数がＮ+Ｍより小さい時に、最大の処理数を設定する。即ち、ＭＡＸ＝出力結果の数である。
【００２９】
初期検索結果集合の中のドキュメントの数がＮ+Ｍに等しい又はそれより大きい時に、最大の処理数ＭＡＸ＝Ｎ+Ｍであると設定する。
【００３０】
（Ｎ−Ｍ）個のドキュメントの各々からＭＡＸ個のドキュメントの各々までの全て両ドキュメントの点数の差を計算し、ドキュメントの点数の最大差に対応するドキュメントの位置を得て、それをＸにする。ドキュメントの点数の最大差が複数ある場合、最も先の最大差に対応するドキュメントの位置をＸにする。
【００３１】
そして、第１〜第Ｘ番目のドキュメントを戻す。
２.結果配列手段402を用いて信頼可能な結果を排列する。
【００３２】
結果配列手段402を利用して、すべての信頼可能な結果をドキュメントの生成時間に基づき小さい順で排列する。
３.組み分け手段403を用いて、排列された結果を組み分けする。それで、Ｙ個のグループを得た。組み分け手段４０３の主要な機能は時間の順に基づく排列されたドキュメントを組み分けする。
【００３３】
当該装置においてパラメーターａがあり、その数値によってグループのサイズが制御される。
【００３４】
具体的な動作は以下の通りである。
【００３５】
まず、入力されたドキュメントの中の２つの間の生成時間の差を計算する。
すべての差の平均値ＡＶＧを計算する。生成時間の差がａ×ＡＶＧより大きいものを区切り点にする。
【００３６】
この区切り点に基づきすべてのドキュメントを組み分けし、それを戻す。
４.組み分け信頼度及び作用範囲計算手段４０４を使ってすべてのグループの信頼度および作用範囲を計算する。
【００３７】
組み分けの信頼度及び作用範囲計算手段４０４を用いてグループ内のすべてのドキュメントの点数の合計を計算し、それを信頼度として出力する。グループ内のドキュメントの最大値及び最小値を作用範囲として出力する。
5.  結果点数調整手段４０５を利用して初期検索結果集合中のすべてのドキュメントの結果点数の調整を行う。
【００３８】
結果点数調整手段４０５の主な役割は初期検索結果集合中のすべてのドキュメントの結果点数の調整を行う。
【００３９】
この装置において予め設定したパラメーターｂがあり、このｂはドキュメントの生成時間という非内容的特性が検索結果に対する調整の大きさを表す。その最大値は一般的にドキュメントの点数の平均値の５％を超えない。
【００４０】
具体的な動作配下の通りである。
【００４１】
処理結果集合内の各ドキュメントをチェックし、それが１グループ又は複数のグループの作用範囲にあるか否かを確認する。
【００４２】
グループの範囲内にある場合、その点数をｂ×（当該グループの信頼度）まで増やす。
６.結果配列装置４０６を利用して新たに順序を設定し、最終の結果を得る。
【００４３】
結果配列装置406は新しいドキュメントの点数に基づき大きい順で排列する。
ドキュメント間の関係特性に基づく最適化手段
現代の社会はいろんな関係がある社会である。同様、ドキュメントとドキュメント間にも関連性がある。例えば、ドキュメント間の引用、送信されたＥメールに対する返信（実際には、メールも１つのドキュメント言える）などがある。これら関連性のドキュメントは関連性のあるトピックスに関わる可能性がある。そのため、このようなドキュメントを検索する際に、１つの検索結果集合の中のドキュメントは相互に関連性が高いと考えられる。このように、ドキュメント間の関係特性に基づき不要なものを取り除くことが可能である。
【００４４】
図５はドキュメント間の関係特性に基づく最適化手段の動作のフローチャート図である。
【００４５】
図5に示す動作配下の通りである。
【００４６】
1.信頼結果選択手段501を用いて検索結果を選択し、比較的に信頼度の高い一組の結果リストを得る。
【００４７】
信頼結果選択手段５０１は時間特性基づく最適化手段の信頼結果選択手段401と同じである。
【００４８】
2.初期検索結果集合の中の各ドキュメントに対して距離計算手段５０２を用いてこのドキュメントから信頼可能な結果リストの中の各ドキュメントまでの距離を計算する。
【００４９】
距離計算手段502の主要な目的は２つの所定ドキュメント間の関連度合いを計算することである。
【００５０】
ドキュメント間にいろいろな関係があり、各関係に対して重みを与える。
例えば、引用関係の記しをＱ13と、ドキュメントを引用する時の重みをＱ22と、及びドキュメントが引用されるときの重みをＱ12とする。ここで、「Ｑ１１」における２番目の数値「1」は引用関係を表し、「Ｑ12」における数字「２」は非引用関係を表している。
【００５１】
Ｅ-メールの送受信関係をＱ2で表し、返信する重みをＱ21、返信される重みをＱ22と定義する。その中には、「Ｑ21」における数字「１」は返事の関係を表している。一方、「Ｑ22」における数字「２」は返事される関係をあらわす。
【００５２】
このような表記で、データ集合を方向性のある図の集合として表示することができる。図６はデータ集合の方向性がある図集合をあらわす図面である。
【００５３】
この方向性のある図の集合の中には、上記の重みを辺の重みと呼ばれ、例えば、図6には、点Ｄから点Ｆまでの辺の重みをＱ11とし、ＦからＤまでの辺の重みをＱ12とする。
【００５４】
任意の２つの点に関して、0又は複数の方向性のある通路がある。しかし、どの通路にもサイクルを含まない。
【００５５】
各通路に関して、その方向性のある通路の距離を以下のように計算する：
距離＝方向性のある当該通路が通った辺の重みの合計
例えば、図6には、点Ｂから点Ｇまでの距離はＱ22+Ｑ11である。
２つのドキュメント間に、通路がない場合、この２点の間の距離が無限大であると考えられる。
【００５６】
ドキュメント自身から自身までの距離は0にする。
【００５７】
２つのドキュメント間に、複数の通路が存在する場合、その距離は以下の通りである。
２つのドキュメントの距離＝1/｛（1/通路１の距離）+（1/通路2の距離）+（1/通路3の距離）｝
例えば、図6には、点Ａから点Ｆまでの距離は以下の通りである。
1/｛［1/Ｑ21］+［1/（Ｑ22+Ｑ11+Ｑ21）］+［1/（Ｑ11+Ｑ11+Ｑ21）］｝
3.  初期検索結果集合の中のすべてのドキュメントに対して、結果点数調整手段503を用いて、結果の点数を調整する。
【００５８】
結果点数調整手段の主要な役割は初期検索結果の中のドキュメントの点数を調整することである。
【００５９】
この装置において予め設定したパラメーターｂがあり、このｂは２つのドキュメント間の距離という非内容的特性が検索結果に対する調整の大きさを表す。
【００６０】
具体的な動作配下の通りである。
【００６１】
初期検索結果集合の中の各ドキュメント及び信頼可能な結果集合の中の各ドキュメントについて、初期検索結果集合の中の各ドキュメントから信頼可能な結果集合の中の各ドキュメントまでの距離をチェックする。
【００６２】
初期検索結果集合の中の点数は増える：ｂ×信頼可能な結果集合の中のドキュメントの点数/（1+距離）。
4.結果配列装置504を利用して新たに順序排列を行い、最終の出力結果を得る。結果配列装置504は新しいドキュメント点数に基づき大きい順で配列する。
ドキュメント間の関係特性及び生成時間特性に基づく最適化手段
ドキュメント間の関係特性に基づく最適化手段に、２つの距離を計算するために多くのパラメーターを用いるため、適切な値を計算することは困難である。そこで、ドキュメント間の関係特性に基づく最適化手段にドキュメントの生成時間特性を導入する。
【００６３】
このような最適化手段の動作はドキュメント間の関係特性に基づく最適化手段と基本的に同じであるが、ドキュメント間の距離計算手段の動作箱となる。
【００６４】
この最適化手段の主要な目的は所定の２つのドキュメント間の関連度合いを計算する。
【００６５】
ドキュメント間にはさまざまな関係があり、各関係に重みを付与する。例えば、引用関係の重みをＱ1、Ｅ-メールのへの返信の重みをＱ2であると定義する。但し、ここは、重みに方向性がない。
【００６６】
上記のように、これらの関係に重みを付与してから、データ集合を方向のない図の集合で表すことができる。図の中には、辺の長さ＝２つのドキュメント間の関係の重み×２つのドキュメントの生成の時間の差になっている。
【００６７】
本発明では、辺の長さは、例えば、Ｑ1×２つドキュメント間の関係の重みであり、又はＱ2×２つドキュメントの間の生成時間の差である。
【００６８】
また、本最適化手段の中には、任意の２つのドキュメントの間の距離を計算する。その中には、方向のない各通路の間の距離は以下のとおりである：
距離＝当該方向のない通路が通った辺の長さの合計
例えば、図7の中のＢからGまでの距離はＱ２×｜ＴＢ-ＴＣ｜+Ｑ1×｜ＴＣ-ＴＧ｜である。
【００６９】
ここでは、｜ＴＢ-ＴＣ｜はドキュメントＢとドキュメントＣの生成時間の差を表し、一方、｜ＴＣ-ＴＧ｜はドキュメントＣとドキュメントＧの生成時間の間の差をあらわしている。
【００７０】
更に本発明のドキュメントの間の関係特性及び生成時間特性に基づく最適化手段の中の任意の２つのドキュメント間の距離の計算方法はドキュメント間の関係特性に基づく最適化手段の中のドキュメント間の距離の計算手段と同じである。すなわち、２つのドキュメントの間に何の通路がない場合には、その距離を無限大とする；ドキュメント自身から自身までの距離は0にする。
【００７１】
２つのドキュメントの間に、複数の通路が存在する場合、その距離は以下の通りである。
２つのドキュメントの距離＝1/｛（1/通路１の距離）+（1/通路2の距離）+・・・+（1/通路Ｘの距離）｝。
【００７２】
以上の実施例は、本発明を説明するために用いられたものであり、本発明を制限するものではない。本発明を逸脱しない範囲内で当業者が本発明に加えた如何なる変更、改変、修正は、本発明の範囲に属する。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明の非内容的特性に基づく検索結果の最適化方法の実施例のブロック図である。
【図２】本発明の非内容的特性に基づく検索結果の最適化方法の実施例のフローチャートである。
【図３】本発明の非内容的特性に基づく検索結果の最適化方法の詳細のフローチャートである。
【図４】ドキュメントの作成時間特性に基づく最適化装置の動作フローチャートである。
【図５】ドキュメントの間の関係特性に基づく最適化装置の動作のフローチャートである。
【図６】ドキュメントの間の関係特性に基づき生成した図の集合を示す図である。
【図７】ドキュメントの間の関係特性及び生成時間特性に基づき作成の図の集合示す図である。
【符号の説明】
【００７４】
３０１  検索エンジン
３０２  非内容的特性抽出装置
３０３、３０４，３０５，３０６  最適化手段
４０１、５０１  信頼可能な結果選択手段
４０２  結果配列手段
４０３  組み分け手段
４０４  組み分け信頼度及び作用範囲計算手段
４０５、５０３  結果点数調整手段
４０６、５０４  結果配列装置
５０２  距離計算手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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