(57)【要約】【課題】非公開システムにおいて、ユーザの専門性を算出できる専門性算出システムを提供する。【解決手段】データ収集手段２１０は、メッセージングシステム２００で送受信されるメッセージを取得する。知識カテゴリ化手段２２２は、知識カテゴリルール格納部２２３を参照して、メッセージが属する知識カテゴリを判別し、知識カテゴリごとに、メッセージの送信者及び受信者を識別して、知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４に格納された送受信行列を更新する。送受信行列には、ユーザ間でのメッセージ送受信状況が反映される。専門性算出手段２２５は、送受信行列に基づいて、知識カテゴリごとに、各ユーザの専門性を算出し、知識カテゴリ別専門性格納部２２６に格納する。【選択図】図１
2008117049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザで構成されるグループに属するユーザが送受信するメッセージを収集し、該収集したメッセージをメッセージ格納部に格納するデータ収集手段と、
メッセージの知識カテゴリを判別するためのルールを記憶した知識カテゴリルール格納部を参照して、前記収集されたメッセージが特定の知識カテゴリに属するか否かを判別し、特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージの送信者及び受信者を識別し、特定の知識カテゴリについての前記グループ内のユーザ間でのメッセージの送受信状況を表す送受信行列を更新する知識カテゴリ化手段と、
前記送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する専門性算出手段とを備えたことを特徴とする専門性算出システム。
【請求項２】
前記専門性算出手段は、前記送受信行列に基づき、主要固有ベクトル演算を含む行列演算を行って前記専門性を算出する、請求項１に記載の専門性算出システム。
【請求項３】
前記専門性算出手段は、前記送受信行列に基づき、主唱者専門性、情報収集専門性、権威専門性、及び、ハブ専門性のうちの少なくとも１つを算出する、請求項１又は２に記載の専門性算出システム。
【請求項４】
前記知識カテゴリ化手段は、メッセージが特定の知識カテゴリに属すると判断すると、前記識別したメッセージの送信者と受信者とで一意に特定される前記送受信行列の要素を増加させる、請求項１〜３の何れか一に記載の専門性算出システム。
【請求項５】
前記送受信行列は、メッセージの送信者及び受信者の何れか一方を行、他方を列とした正方行列として表される、請求項１〜４の何れか一に記載の専門性算出システム。
【請求項６】
前記専門性算出手段は、複数種類の専門性を算出し、該複数種類の専門性に基づいて、総合専門性を算出する、請求項１〜５の何れか一に記載の専門性算出システム。
【請求項７】
前記知識カテゴリルール格納部には、複数の知識カテゴリに対応して、各知識カテゴリに属するか否かを判別するための複数のルールが記憶されており、前記知識カテゴリ化手段は、前記メッセージが属する知識カテゴリに応じて、複数の知識カテゴリのそれぞれに対応して用意された送受信行列のうちで該当する送受信行列を更新し、前記専門性算出手段は、複数の知識カテゴリのそれぞれについて、各知識カテゴリに対応する送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する、請求項１〜６の何れか一に記載の専門性算出システム。
【請求項８】
前記送受信行列は、メーリングリストに対応した行及び列を有しており、前記知識カテゴリ化手段は、メッセージの送信者又は受信者がメーリングリストであると識別すると、送信者又は受信者であるユーザと、メーリングリストとで一意に特定される送受信行列の要素を更新する、請求項１〜７の何れか一に記載の専門性算出システム。
【請求項９】
前記送受信行列は、グループ外部の外部情報源に対応した行及び列を有しており、前記知識カテゴリ化手段は、ユーザが送信するメッセージの送信先、又は、ユーザが受信するメッセージの送信元が前記外部情報源であると識別すると、メッセージを送信又は受信するユーザと、外部情報源とで一意に特定される送受信行列の要素を更新する、請求項１〜８の何れか一に記載の専門性算出システム。
【請求項１０】
前記専門性算出手段は、前記送受信行列に基づいて、周期的に、各ユーザの専門性を算出する、請求項１〜９の何れか一に記載の専門性算出システム。
【請求項１１】
前記知識カテゴリ化手段は、前記専門性算出手段による専門性算出に際して、過去のユーザの専門性の算出結果が今回の専門性算出に反映されるように、前記過去のユーザの専門性の算出結果に基づいて前記送受信行列に変更を加える、請求項１０に記載の専門性算出システム。
【請求項１２】
前記知識カテゴリ化手段は、送受信行列の内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を０以外の値に変更する、請求項１１に記載の専門性算出システム。
【請求項１３】
前記知識カテゴリ化手段は、前記過去のユーザの専門性の算出結果を用いて、送受信行列内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を決定する、請求項１２に記載の専門性算出システム。
【請求項１４】
コンピュータを用い、複数のユーザで構成されるグループに属するユーザの専門性を算出する専門性算出方法であって、
前記コンピュータが、メッセージの知識カテゴリを判別するためのルールを記憶した知識カテゴリルール格納部を参照し、前記ユーザが送受信するメッセージが特定の知識カテゴリに属するか否かを判別するステップと、
前記コンピュータが、特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージの送信者及び受信者を識別し、特定の知識カテゴリについての前記グループ内のユーザ間でのメッセージの送受信状況を表す送受信行列を更新するステップと、
前記コンピュータが、前記送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出するステップとを有することを特徴とする専門性算出方法。
【請求項１５】
前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、前記送受信行列に基づき、主要固有ベクトル演算を含む行列演算を行って前記専門性を算出する、請求項１４に記載の専門性算出方法。
【請求項１６】
前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、前記送受信行列に基づき、主唱者専門性、情報収集専門性、権威専門性、及び、ハブ専門性のうちの少なくとも１つを算出する、請求項１４又は１５に記載の専門性算出方法。
【請求項１７】
前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、前記識別したメッセージの送信者と受信者とで一意に特定される前記送受信行列の要素を増加させる、請求項１４〜１６の何れか一に記載の専門性算出方法。
【請求項１８】
前記送受信行列は、メッセージの送信者及び受信者の何れか一方を行、他方を列とした正方行列として表される、請求項１４〜１７の何れか一に記載の専門性算出方法。
【請求項１９】
前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、複数種類の専門性を算出し、該複数種類の専門性に基づいて、総合専門性を算出する、請求項１４〜１８の何れか一に記載の専門性算出方法。
【請求項２０】
前記知識カテゴリルール格納部には、複数の知識カテゴリに対応して、各知識カテゴリに属するか否かを判別するための複数のルールが記憶されており、
前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、前記メッセージが属する知識カテゴリに応じて、複数の知識カテゴリのそれぞれに対応して用意された送受信行列のうちで該当する送受信行列を更新し、
前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、複数の知識カテゴリのそれぞれについて、各知識カテゴリに対応する送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する、請求項１４〜１９の何れか一に記載の専門性算出方法。
【請求項２１】
前記送受信行列は、メーリングリストに対応した行及び列を有しており、前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、メッセージの送信者又は受信者がメーリングリストであると識別すると、送信者又は受信者であるユーザと、メーリングリストとで一意に特定される送受信行列の要素を更新する、請求項１４〜２０の何れか一に記載の専門性算出方法。
【請求項２２】
前記送受信行列は、グループ外部の外部情報源に対応した行及び列を有しており、前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、ユーザが送信するメッセージの送信先、又は、ユーザが受信するメッセージの送信元が前記外部情報源であると識別すると、メッセージを送信又は受信するユーザと、外部情報源とで一意に特定される送受信行列の要素を更新する、請求項１４〜２１の何れか一に記載の専門性算出方法。
【請求項２３】
前記コンピュータは、前記専門性を算出するステップを、周期的に実行する、請求項１４〜２２の何れか一に記載の専門性算出方法。
【請求項２４】
前記専門性を算出するステップに先立って、前記コンピュータが、過去のユーザの専門性の算出結果が今回の専門性算出に反映されるように、前記過去のユーザの専門性の算出結果に基づいて前記送受信行列に変更を加えるステップを更に有する、請求項２３に記載の専門性算出方法。
【請求項２５】
前記送受信行列に変更を加えるステップでは、前記コンピュータは、送受信行列の内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を０以外の値に変更する、請求項２４に記載の専門性算出方法。
【請求項２６】
前記送受信行列に変更を加えるステップでは、前記コンピュータは、前記過去のユーザの専門性の算出結果を用いて、送受信行列内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を決定する、請求項２５に記載の専門性算出方法。
【請求項２７】
コンピュータに、複数のユーザで構成されるグループに属するユーザの専門性を算出する専門性算出処理を実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、
メッセージの知識カテゴリを判別するためのルールを記憶した知識カテゴリルール格納部を参照し、前記ユーザが送受信するメッセージが特定の知識カテゴリに属するか否かを判別するステップと、
特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージの送信者及び受信者を識別し、特定の知識カテゴリについての前記グループ内のユーザ間でのメッセージの送受信状況を表す送受信行列を更新するステップと、
前記送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出するステップとを実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２８】
前記専門性を算出するステップでは、前記送受信行列に基づき、主要固有ベクトル演算を含む行列演算を行って前記専門性を算出する、請求項２７に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記専門性を算出するステップでは、前記送受信行列に基づき、主唱者専門性、情報収集専門性、権威専門性、及び、ハブ専門性のうちの少なくとも１つを算出する、請求項２７又は２８に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記知識カテゴリルール格納部には、複数の知識カテゴリに対応して、各知識カテゴリに属するか否かを判別するための複数のルールが記憶されており、
前記送受信行列を更新するステップでは、前記メッセージが属する知識カテゴリに応じて、複数の知識カテゴリに対応して複数用意された送受信行列のうちで該当する知識カテゴリに対応する送受信行列を更新し、
前記専門性を算出するステップでは、複数の知識カテゴリのそれぞれについて、各知識カテゴリに対応する送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する、請求項２７〜２９の何れか一に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、専門性算出システム、方法、及び、プログラムに関し、更に詳しくは、各ユーザについて、ユーザ内での相対的な専門性を判別する専門性算出システム、方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の専門性及び権威度の判定技術として、リコメンダシステムにおける専門性及び権威度判定技術について述べる。従来のリコメンダシステムにおける専門性の判定技術の一例が、特許文献１に記載されている。図１５は、特許文献１に記載のシステムの構成を示している。このリコメンダシステム１０１は、あるユーザ１０４から提出された文書１０２に対して、複数のユーザ１０３が、自由に閲覧し、コメント・ランク付けすることで文書や著者ユーザの権威度を算出し、算出された権威度に基づいて文書が推薦されるシステムである。
【０００３】
文書や著者ユーザの権威度の算出には、文書１０２が特定分野に属するか否かを識別する手段と、文書１０２に対して、どのユーザが閲覧、コメント・ランク付けを行ったかを判定する手段と、文書１０２又は文書１０２の著者ユーザと、それを閲覧し、コメント・ランク付けを行ったユーザとの間の働きかけの関係を、後述する方式で行列化し、行列と、その転置行列との積の主要固有値とを計算することで、ハブ専門性及び権威専門性を算出手段とを用いる。ここでのハブ専門性とは、多くの権威専門性が高い文書や著者ユーザに対して閲覧、コメント・ランク付けを行ったかを定量化した指標であり、権威専門性とは、多くのハブ専門性が高いユーザから文書が閲覧、コメント・ランク付けされた程度を定量化した指標である。
【０００４】
文書又はその文書の著者ユーザと、それを閲覧、コメント・ランク付けしたユーザとの働きかけの関係を行列化する方式は、それが文書である場合と、著者ユーザである場合とで異なる。行列化の対象が文書である場合（図１５における符号１１８）には、公開文書ｊに対してユーザｉが閲覧などを行った場合に行列の要素ｍｉｊを非零とし、閲覧などを行わなかった場合には０とする。非零の値は、「１」、或いは、当該ユーザの付けたランクと平均ランクとの近さなどである。この場合は、ユーザ１０６〜１０８に対してハブ専門性が算出され、文書１０９〜１１１対して権威専門性が算出される。このように行列設計することでハブ専門性及び権威専門性が算出されるとする根拠は、ハブ専門性が高いユーザは膨大な文書の中から権威専門性が高い文書を認識できるはずであり、また、権威専門性が高い文書は多くのユーザに認識されるはずであるという経験的事実に基づいている。
【０００５】
行列化の対象が文書の著者ユーザである場合（図１５における符号１１９）には、著者ユーザｊが執筆した文書を、ユーザｉが閲覧などを行った場合にｍｉｊを非零とし、閲覧などを行わなかった場合に０とする。この場合は、ユーザ１１２〜１１４に対してハブ専門性が算出され、著者ユーザ１１５〜１１７に対して権威専門性が算出される。このように行列設計することでハブ専門性及び権威専門性が算出されるとする根拠は、ハブ専門性が高いユーザは膨大な文書の中から権威専門性が高い著者ユーザが書いた文書を認識できるはずであり、また、権威専門性が高い著者ユーザが書いた文書は多くのユーザに認識されるはずであるという経験的事実に基づいている。
【０００６】
なお、上記従来技術における、行列と、その転置行列との積の主要固有値とを計算することでハブ専門性と権威専門性とを算出する手法は、非特許文献１に記載された、従来技術のＨＩＴＳアルゴリズムと同等である。ただし、非特許文献１では、行列に格納する情報は、Ｗｅｂページのリンク構造である。また、このＨＩＴＳアルゴリズムと同様に、Ｗｅｂページのリンク構造を行列に格納し、Ｗｅｂページのランクを算出する従来技術として、非特許文献２に記載されたＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズムがある。特許文献２では行列の主要固有値の検査をランクとしている。
【０００７】
ここで、発言専門度を求める技術としては、特許文献２に記載された技術がある。この技術では、発言専門度を、
発言専門度＝｛Σ（用語の専門性指標）｝×発言属性値×参照回数
で算出する。｛Σ（用語の専門性指標）｝は、発言中に存在する専門用語の専門性指標の総和である。発言属性値は、発言の属性に応じた値であり、例えば「回答」であれば３、「意見」であれば２というように設定される。参照回数は、発言の参照回数であり、この数が大きいほど、発言専門度は高くなる。特許文献２には、発言専門度を求めるための基礎データとして、電子メールを用いることができる旨の記載がある。
【特許文献１】特開２００５−１７４３４６号公報  （第５−７頁、図１）
【特許文献２】特開２００５−２６６９３８号公報（段落００４０〜００４３、００７４）
【非特許文献１】ＩＢＭ研究レポートＲＪ１００７６、１９９７年５月、１ページから３３ページ
【非特許文献２】The PageRank Citation Ranking : Bringing Order to the Web、1998
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１では、文書を公開して、他のユーザが、その文書を閲覧したか否かや、コメント・ランク付けしたか否かの情報を把握し、ユーザ間での振る舞いの違いを基に、専門性判定の基となる行列を生成している。従って、特許文献１に記載の技術を適用して専門性を算出できるのは、文書の投稿や閲覧、コメント・ランク付けといったユーザの振舞いの違いをデータとして取得可能な公開システムに限られるという問題がある。また、閲覧等を行うアクティブなユーザは、全ユーザ数と比較して少ない場合も考えられ、その場合には、専門性を有していると判定される可能性がある母集団が小さくなるという問題もある。
【０００９】
特許文献２では、発言の内容に従って、発言専門度を算出しているが、この算出では、専門用語の出現頻度が高いほど、｛Σ（用語の専門性指標）｝の値が大きくなり、専門性が高く算出される。従って、同一発言内に同一の専門用語を含め、或いは、同一専門用語を含む発言を繰り返せば、内容の如何にかかわらず、専門性が上がることになるという問題がある。また、特許文献２では、ユーザの発言が掲示板等に公開され、その発言に対する参照回数が多いほど、算出される専門性が上昇する。しかし、社内システムで全ユーザが同一の掲示板等を閲覧するシステムは稀であり、偏ったユーザからの反応で専門性が算出されるという問題もある。
【００１０】
本発明は、上記従来技術の問題点を解消し、専門性算出の対象となるユーザが、不特定多数のユーザに公開されたシステムに文書を投稿したり、他のユーザが投稿した文書を閲覧し、或いは、コメント・ランク付けなどを行ったりしなくても、専門性を算出可能な専門性算出システム、方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の専門性算出システムは、複数のユーザで構成されるグループに属するユーザが送受信するメッセージを収集し、該収集したメッセージをメッセージ格納部に格納するデータ収集手段と、メッセージの知識カテゴリを判別するためのルールを記憶した知識カテゴリルール格納部を参照して、前記収集されたメッセージが特定の知識カテゴリに属するか否かを判別し、特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージの送信者及び受信者を識別し、特定の知識カテゴリについての前記グループ内のユーザ間でのメッセージの送受信状況を表す送受信行列を更新する知識カテゴリ化手段と、前記送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する専門性算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の専門性算出方法は、コンピュータを用い、複数のユーザで構成されるグループに属するユーザの専門性を算出する専門性算出方法であって、前記コンピュータが、メッセージの知識カテゴリを判別するためのルールを記憶した知識カテゴリルール格納部を参照し、前記ユーザが送受信するメッセージが特定の知識カテゴリに属するか否かを判別するステップと、前記コンピュータが、特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージの送信者及び受信者を識別し、特定の知識カテゴリについての前記グループ内のユーザ間でのメッセージの送受信状況を表す送受信行列を更新するステップと、前記コンピュータが、前記送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出するステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
本発明のプログラムは、コンピュータに、複数のユーザで構成されるグループに属するユーザの専門性を算出する専門性算出処理を実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、メッセージの知識カテゴリを判別するためのルールを記憶した知識カテゴリルール格納部を参照し、前記ユーザが送受信するメッセージが特定の知識カテゴリに属するか否かを判別するステップと、特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージの送信者及び受信者を識別し、特定の知識カテゴリについての前記グループ内のユーザ間でのメッセージの送受信状況を表す送受信行列を更新するステップと、前記送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出するステップとを実行させることを特徴とする。
【００１４】
本発明の専門性算出システム、方法、及び、プログラムでは、特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージについて、メッセージの送信者及び受信者を識別して、送信者と受信者とで一意に定まる送受信行列の要素を更新し、送受信行列を用いて、各ユーザの専門性を算出する。送受信行列は、ユーザ間での特定の知識カテゴリに属するメッセージの送受信状況を表しており、このような送受信行列に基づいて各ユーザの専門性を算出することで、ユーザ間での相対的な専門性を算出できる。また、本発明では、ユーザ間でのメッセージの送受信状況に基づいて専門性を算出するため、専門性の算出に際して、メッセージを公開する必要がなく、また、そのメッセージに対してコメント・ランク付け等の作業を行う必要がない。
【００１５】
本発明の専門性算出システムでは、前記専門性算出手段は、前記送受信行列に基づき、主要固有ベクトル演算を含む行列演算を行って前記専門性を算出する構成を採用できる。
【００１６】
本発明の専門性算出システムでは、前記専門性算出手段は、前記送受信行列に基づき、主唱者専門性、情報収集専門性、権威専門性、及び、ハブ専門性のうちの少なくとも１つを算出する構成を採用できる。
【００１７】
本発明の専門性算出システムでは、前記知識カテゴリ化手段は、メッセージが特定の知識カテゴリに属すると判断すると、前記識別したメッセージの送信者と受信者とで一意に特定される前記送受信行列の要素を増加させる構成を採用できる。
【００１８】
本発明の専門性算出システムでは、前記送受信行列は、メッセージの送信者及び受信者の何れか一方を行、他方を列とした正方行列として表される構成を採用できる。例えば、ユーザ１〜ユーザ６までの６人のユーザを考える場合には、送信者としてのユーザ１〜ユーザ６を第１行〜第６行に対応させ、受信者としてのユーザ１〜ユーザ６を第１列〜第６列に対応させる。この場合、メッセージの送信者がユーザ１で、受信者がユーザ２のときには、送受信行列の第１行第２列（ユーザ１，ユーザ２）の要素を更新すればよい。
【００１９】
本発明の専門性算出システムでは、前記専門性算出手段は、複数種類の専門性を算出し、該複数種類の専門性に基づいて、総合専門性を算出する構成を採用できる。
【００２０】
本発明の専門性算出システムでは、前記知識カテゴリルール格納部には、複数の知識カテゴリに対応して、各知識カテゴリに属するか否かを判別するための複数のルールが記憶されており、前記知識カテゴリ化手段は、前記メッセージが属する知識カテゴリに応じて、複数の知識カテゴリのそれぞれに対応して用意された送受信行列のうちで該当する送受信行列を更新し、前記専門性算出手段は、複数の知識カテゴリのそれぞれについて、各知識カテゴリに対応する送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する構成を採用できる。この場合、知識カテゴリごとに、どのユーザの専門性が高いかを判別できる。
【００２１】
本発明の専門性算出システムでは、前記送受信行列は、メーリングリストに対応した行及び列を有しており、前記知識カテゴリ化手段は、メッセージの送信者又は受信者がメーリングリストであると識別すると、送信者又は受信者であるユーザと、メーリングリストとで一意に特定される送受信行列の要素を更新する構成を採用できる。この場合、メーリングリストを仮想的なユーザとみなして、メーリングリストとの間で送受信するメッセージを、ユーザ間で送受信するメッセージと同等に扱うことにより、メーリングリストとの間でのメッセージの送受信状況を、専門性算出に反映させることができる。
【００２２】
本発明の専門性算出システムでは、前記送受信行列は、グループ外部の外部情報源に対応した行及び列を有しており、前記知識カテゴリ化手段は、ユーザが送信するメッセージの送信先、又は、ユーザが受信するメッセージの送信元が前記外部情報源であると識別すると、メッセージを送信又は受信するユーザと、外部情報源とで一意に特定される送受信行列の要素を更新する構成を採用できる。この場合、外部情報源を仮想的なユーザとみなして、外部情報源との間で送受信するメッセージを、ユーザ間で送受信するメッセージと同等に扱うことにより、外部情報源との間でのメッセージの送受信状況を、専門性算出に反映させることができる。
【００２３】
本発明の専門性算出システムでは、前記専門性算出手段は、前記送受信行列に基づいて、周期的に、各ユーザの専門性を算出する構成を採用できる。専門性算出の周期は、例えば１月といった単位で設定する。この場合、送受信行列は、１ヶ月間のメッセージの送受信状況を表すことになり、そのような送受信行列に基づいて専門性を算出することで、その期間における各ユーザの専門性の算出結果を得ることができる。
【００２４】
本発明の専門性算出システムでは、前記知識カテゴリ化手段は、前記専門性算出手段による専門性算出に際して、過去のユーザの専門性の算出結果が今回の専門性算出に反映されるように、前記過去のユーザの専門性の算出結果に基づいて前記送受信行列に変更を加える構成を採用できる。この場合、過去に専門性が高く算出されたユーザについては、今回の専門性算出において専門性が高く算出されるようにすることで、本来は知識を有し、過去においてはメッセージ交換を多く行っていたが、当該期間はメッセージ交換が少なかったユーザの専門性も高めることができる。
【００２５】
本発明の専門性算出システムでは、前記知識カテゴリ化手段は、送受信行列の内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を０以外の値に変更する構成を採用できる。また、前記知識カテゴリ化手段は、前記過去のユーザの専門性の算出結果を用いて、送受信行列内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を決定する構成を採用できる。例えば、同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値は、過去に算出された専門性が高いほど大きな値とする。このようにすることで、今回の専門性算出において、専門性が高く算出されやすくなる。
【００２６】
本発明の専門性算出方法は、前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、前記送受信行列に基づき、主要固有ベクトル演算を含む行列演算を行って前記専門性を算出する構成を採用できる。
【００２７】
本発明の専門性算出方法は、前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、前記送受信行列に基づき、主唱者専門性、情報収集専門性、権威専門性、及び、ハブ専門性のうちの少なくとも１つを算出する構成を採用できる。
【００２８】
本発明の専門性算出方法は、前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、前記識別したメッセージの送信者と受信者とで一意に特定される前記送受信行列の要素を増加させる構成を採用できる。
【００２９】
本発明の専門性算出方法では、前記送受信行列は、メッセージの送信者及び受信者の何れか一方を行、他方を列とした正方行列として表される構成を採用できる。
【００３０】
本発明の専門性算出方法は、前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、複数種類の専門性を算出し、該複数種類の専門性に基づいて、総合専門性を算出する構成を採用できる。
【００３１】
本発明専門性算出方法は、前記知識カテゴリルール格納部には、複数の知識カテゴリに対応して、各知識カテゴリに属するか否かを判別するための複数のルールが記憶されており、前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、前記メッセージが属する知識カテゴリに応じて、複数の知識カテゴリのそれぞれに対応して用意された送受信行列のうちで該当する送受信行列を更新し、前記専門性を算出するステップでは、前記コンピュータは、複数の知識カテゴリのそれぞれについて、各知識カテゴリに対応する送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する構成を採用できる。
【００３２】
本発明の専門性算出方法では、前記送受信行列は、メーリングリストに対応した行及び列を有しており、前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、メッセージの送信者又は受信者がメーリングリストであると識別すると、送信者又は受信者であるユーザと、メーリングリストとで一意に特定される送受信行列の要素を更新する構成を採用できる。
【００３３】
本発明の専門性算出方法では、前記送受信行列は、グループ外部の外部情報源に対応した行及び列を有しており、前記送受信行列を更新するステップでは、前記コンピュータは、ユーザが送信するメッセージの送信先、又は、ユーザが受信するメッセージの送信元が前記外部情報源であると識別すると、メッセージを送信又は受信するユーザと、外部情報源とで一意に特定される送受信行列の要素を更新する構成を採用できる。
【００３４】
本発明の専門性算出方法では、前記コンピュータは、前記専門性を算出するステップを、周期的に実行する構成を採用できる。
【００３５】
本発明の専門性算出方法は、前記専門性を算出するステップに先立って、前記コンピュータが、過去のユーザの専門性の算出結果が今回の専門性算出に反映されるように、前記過去のユーザの専門性の算出結果に基づいて前記送受信行列に変更を加えるステップを更に有する構成を採用できる。
【００３６】
本発明の専門性算出方法は、前記送受信行列に変更を加えるステップでは、前記コンピュータは、送受信行列の内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を０以外の値に変更する構成を採用できる。
【００３７】
本発明の専門性算出方法は、前記送受信行列に変更を加えるステップでは、前記コンピュータは、前記過去のユーザの専門性の算出結果を用いて、送受信行列内の同一ユーザが送信者及び受信者となる要素の値を決定する構成を採用できる。
【００３８】
本発明のプログラムは、前記専門性を算出するステップでは、前記送受信行列に基づき、主要固有ベクトル演算を含む行列演算を行って前記専門性を算出する構成を採用できる。
【００３９】
本発明のプログラムは、前記専門性を算出するステップでは、前記送受信行列に基づき、主唱者専門性、情報収集専門性、権威専門性、及び、ハブ専門性のうちの少なくとも１つを算出する構成を採用できる。
【００４０】
本発明のプログラムは、前記知識カテゴリルール格納部には、複数の知識カテゴリに対応して、各知識カテゴリに属するか否かを判別するための複数のルールが記憶されており、前記送受信行列を更新するステップでは、前記メッセージが属する知識カテゴリに応じて、複数の知識カテゴリに対応して複数用意された送受信行列のうちで該当する知識カテゴリに対応する送受信行列を更新し、前記専門性を算出するステップでは、複数の知識カテゴリのそれぞれについて、各知識カテゴリに対応する送受信行列に基づいて、各ユーザの専門性を算出する構成を採用できる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明の専門性算出システム、方法、及び、プログラムでは、特定の知識カテゴリに属すると判断されたメッセージについて、メッセージの送信者及び受信者を識別して、送信者と受信者とで一意に定まる送受信行列の要素を更新し、送受信行列を用いて、各ユーザの専門性を算出する。送受信行列は、ユーザ間での特定の知識カテゴリに属するメッセージの送受信状況を表しており、このような送受信行列に基づいて各ユーザの専門性を算出することで、ユーザ間での相対的な専門性を算出できる。また、本発明では、ユーザ間でのメッセージの送受信状況に基づいて専門性を算出するため、専門性の算出に際して、メッセージを公開する必要がなく、また、そのメッセージに対してコメント・ランク付け等の作業を行う必要がない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明の第１実施形態の専門性算出システムの構成を示している。専門性算出システムは、メッセージングシステム２００からデータを収集するデータ収集手段２１０と、収集されたデータから知識カテゴリごとにユーザの専門性を判定する専門性判定装置２２０とを有する。専門性判定装置２２０は、例えばＰＣやワークステーション等のコンピュータシステムとして構成される。
【００４３】
メッセージングシステム２００は、送信端末装置２０２と、メールサーバ２０５と、受信端末装置２０４とを含む。メッセージの送信者２０１は、送信端末装置２０２を操作して、メッセージの受信者２０３のアドレスを宛先とするメッセージを送信する。メールサーバ２０５は、送信端末装置２０２から送信されたメッセージの中継を行う。受信者２０３は、受信端末装置２０４を操作してメールサーバ２０５からメッセージを受信して、メッセージを取得する。
【００４４】
データ収集手段２１０は、メッセージングシステム２００内の通信を監視し、メッセージングシステム２００から、ユーザ間で送受信されるメッセージを取得する。データ収集手段２１０は、例えば、送信端末装置２０２、メールサーバ２０５、又は、受信端末装置２０４上に構成され、或いは、これらの装置間のネットワークを監視可能な装置上に構成される。
【００４５】
専門性判定装置２２０は、メッセージ格納部２２１、知識カテゴリ化手段２２２、知識カテゴリルール格納部２２３、知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４、専門性算出手段２２５、知識カテゴリ別専門性格納部２２６を有する。メッセージ格納部２２１には、データ収集手段２１０が取得したメッセージが格納される。知識カテゴリルール格納部２２３には、メッセージが特定の知識カテゴリに属するか否かを判定するためのルールが格納されている。知識カテゴリ化手段２２２は、知識カテゴリルール格納部２２３を参照して、メッセージ格納部２２１に格納された各メッセージが、どのような知識カテゴリに属しているかを判別する。
【００４６】
知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４は、ユーザ間でのメッセージ送受信状況を示す送受信行列を格納する。この送受信行列は、知識カテゴリごとに用意される。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージが属する知識カテゴリを判別すると、メッセージの送信者及び受信者を識別し、当該知識カテゴリの送受信行列について、識別した送信者及び受信者に対応する送受信行列の要素を更新する。ただし、あるユーザからそのユーザ自身へのメッセージ送信については、送受信行列の更新の対象からは除外する。ユーザの識別には、メールアドレスを用いる。ユーザとメールアドレスとの対応は、知識カテゴリ化手段内の記憶装置、或いは、外部のデータベースに記憶されている。
【００４７】
上記では、専門性判定装置２２０内に知識カテゴリ化手段２２２を設け、知識カテゴリの判別及び送受信行列の更新を、専門性判定装置２２０内で行う構成としたが、知識カテゴリ化手段をデータ収集手段２１０内に構成し、データ収集手段２１０内にて、知識カテゴリの判別及び送受信行列の更新を行う構成を採用することもできる。その場合には、知識カテゴリ化手段は、データ収集手段２１０が収集したメッセージに対して知識カテゴリの判別を行えばよいので、専門性判定装置２２０のメッセージ格納部２２１は不要となる。知識カテゴリ化手段は、知識カテゴリの判別に当たっては、専門性判定装置２２０内の知識カテゴリルール格納部２２３を参照して、知識カテゴリの判別を行えばよい。
【００４８】
知識カテゴリ化手段２２２による知識カテゴリの判別及び行列の要素の更新方式としては、いくつかの方式が考えられる。知識カテゴリを判別するためのルールとしては、例えば、メッセージ中に所定の文字列（キーワード）が含まれる場合には、知識カテゴリＡに属するというルールを用いる。この場合、知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージに所定の文字列が含まれることを検出すると、メッセージの送信者及び受信者を識別し、知識カテゴリＡに対応する送受信行列について、当該送信者及び受信者の組み合わせで一意に特定される行列の要素に１を加え、送受信行列を更新する。
【００４９】
知識カテゴリの判別では、単に所定の文字列が含まれるか否かを判断するだけでなく、メッセージの形態素解析及び係り受け解析を用いることもできる。例えば、メッセージに所定の文字列が含まれることを検出して、メッセージが知識カテゴリＡに属すると判別する。その後、メッセージを形態素解析及び係り受け解析し、メッセージの送信者が、知識カテゴリＡに属する分野について、質問を行っているのか、或いは、回答・説明を行っているのかを判断する。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージが、回答・説明を行うものであると判断したときには、送信者及び受信者の組み合わせで一意に特定される行列の要素の値に１を加える。一方、知識カテゴリＡについて、質問を行うものであると判断したときには、送信者及び受信者の組み合わせで一意に特定される行列の要素を増加させない、或いは、現在の値から１を減算する。
【００５０】
専門性算出手段２２５は、知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４に格納された各知識カテゴリの送受信行列を参照して、知識カテゴリごとに、各ユーザの専門性を算出する。専門性算出手段２２５は、専門性の算出では、送受信行列に対して、主要固有値演算計算を含む演算処理を実施する。専門性算出手段２２５は、知識カテゴリごとに各ユーザの専門性を算出すると、その算出結果を、知識カテゴリ別専門性格納部２２６に格納する。
【００５１】
専門性の種類とてしては、主唱者専門性、情報収集専門性、ハブ専門性、権威専門性、及び、これらを総合した総合専門性を考える。専門性算出手段２２５による専門性の算出は、専門性の種類によって計算方法が異なる。初めに、主唱者専門性の計算について説明する。主唱者専門性は、当該知識カテゴリに関する情報を発信し、その情報を受け取ったユーザに対して、更に他のユーザに当該知識カテゴリに属するメッセージを送信させる影響度を定量化した専門性である。
【００５２】
知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４に格納される送受信行列をＭとし、その転置行列をＭ’とする。送受信行列Ｍは、ユーザｉがユーザｊに当該知識カテゴリに属するメッセージを送信した場合に、ｉ行ｊ列の要素ｍｉｊが非零の値をとる。主唱者専門性の算出に際して、送受信行列Ｍの各列に関し、全ユーザの集合をＵとして、下記式１のように、行の総和が１となるように正規化する。
【数１】
2008117049.tif 000003
主唱者専門性は、式１で正規化した行列Ｑ（要素ｑｉｊ）に対して、下記式２で算出できる。
【数２】
2008117049.tif 000004
上記式２について説明する。式２におけるｓｉは、ユーザｉの主唱者専門性である。このユーザｉが当該知識カテゴリに属するメッセージを送信した相手ユーザｊの主唱者専門性をＳｊとする。全ユーザの集合Ｕに属するユーザｊに関して、ユーザｊの主唱者専門性とｑｉｊとの積の総和が、ユーザｉの主唱者専門性となる。各ユーザｊの主唱者専門性は、更にユーザｊがメッセージを送信した先の他のユーザの主唱者専門性を加算した値である。このため、高い主唱者専門性を持つユーザｉとは、メッセージ送信先のユーザが更に別のユーザに情報を伝播させるような影響力のあるユーザである。このような計算を含むことで、仮にユーザｉが多くのメッセージを送信しても、それを受けたユーザが、別のユーザにメッセージを転送しようとしなければ、主唱者専門性は高くならない。
【００５３】
更に、行列Ｑの次元ｎに対して、全要素が１／ｎである行列をＰとし、これと行列Ｑとを、α：１−α（０＜α＜１）の比で加算した行列を考える。計算ステップｋにおける、ユーザ集合Ｕに属するユーザの主唱者専門性ベクトルを、
ｓ（ｋ）＝［ｓ１（ｋ），ｓ２（ｋ），・・・ｓｉ（ｋ），・・・，ｓｎ（ｋ）］’
としたとき、式２のｑｉｊを、α・ｐｉｊ＋（１−α）・ｑｉｊに置き換えると、下記式３で表される。この処理により、行列で表現されるグラフは連結する。
【００５４】
ｓ（ｋ）＝（αＰ＋（１−α）Ｑ）・ｓ（ｋ−１）      （３）
主唱者専門性の初期値ｓ（０）＝［ｓ１（０），ｓ２（０），．．．ｓｉ（０），．．．，ｓｎ（０）］’は任意の値とすると、式３から下記式４が得られる。
【００５５】
ｓ（ｋ）＝（αＰ＋（１−α）Ｑ）ｋ・ｓ（０）      （４）
十分に大きいｋを取り得られたｓ（ｋ）が、目的とする当該知識カテゴリに関する全ユーザの主唱者専門性である。なお、これは行列αＰ＋（１−α）Ｑの固有値が最大となる固有ベクトルの計算と対応するが、これとは異なる固有ベクトルの算出方法を用いても良い。
【００５６】
次いで、情報収集専門性について説明する。情報収集専門性は、当該知識カテゴリに関する情報を多様な伝播経路を経て取得する情報の集まりやすさを定量化した専門性である。情報収集専門性の算出に際しては、下記式５に示すように、行列Ｍの各行に関して、全列の総和が１となるように正規化する。
【数３】
2008117049.tif 000005
情報収集専門性は、式５で正規化した行列Ｋ（要素ｋｉｊ）に対して、下記式６で算出できる。
【数４】
2008117049.tif 000006
上記式６について説明する。ｄｉは、ユーザｉの情報収集専門性である。このユーザｉが当該知識カテゴリに属するメッセージをユーザｊから収集した際に、そのユーザｊの情報収集専門性をｄｊする。全ユーザの集合Ｕに属するユーザｊに関して、ユーザｊの情報収集専門性ｄｊとｋｊｉとの積の総和が、ユーザｉの情報収集専門性となる。各ユーザの情報収集専門性は、更にユーザｊがメッセージを収集した先の他のユーザの情報収集専門性とメッセージ送受信割合との積を加算した値である。このため、高い情報収集専門性を持つユーザｉとは、当該知識カテゴリに関して情報収集力のあるユーザを事前に認識しており、そのユーザに対して、情報を問い合わせ、収集したユーザである。このような計算を含むことで、仮にユーザｉが多くのメッセージを他のユーザから収集しても、そのユーザの当該知識カテゴリにおける情報収集専門性が低ければ、情報収集専門性は高くならない。
【００５７】
更に、前述の行列Ｋをα：１−αの比で加算した行列を考える。計算ステップｋにおける、ユーザ集合Ｕに属するユーザの情報収集専門性ベクトルを、
ｄ（ｋ）＝［ｄ１（ｋ），ｄ２（ｋ），・・・，ｄｉ（ｋ），・・・，ｄｎ（ｋ）］’
としたとき、式６のｋｊｉを、α・ｐｉｊ＋（１−α）・ｋｊｉで置き換えると、下記式７で表される。この処理により、行列で表現されるグラフは連結する。
【００５８】
ｄ（ｋ）＝（αＰ＋（１−α）Ｋ’）・ｄ（ｋ−１）      （７）
情報収集専門性ｄ（ｋ）の初期値をｄ（０）とすると、式７から下記式８が得られる。
【００５９】
ｄ（ｋ）＝（αＰ＋（１−α）Ｋ’）ｋ・ｄ（０）      （８）
ハブ専門性及び権威専門性について説明する。ハブ専門性が高いユーザは、当該知識カテゴリの権威専門性が高いユーザに対して、当該知識カテゴリの属するメッセージの送信を行っているユーザである。また、権威専門性の高いユーザは、多くのハブ専門性の高いユーザから当該知識カテゴリのメッセージを受信するユーザである。これらは共に、ユーザｉの権威専門性をａｉとし、ハブ専門性をｈｉとして、下記式９及び式１０で算出される。
【数５】
2008117049.tif 000007
【数６】
2008117049.tif 000008
更に、全ユーザの権威専門性をベクトルａ＝［ａ１，ａ２，・・・，ａｎ］とし、ハブ専門性をベクトルｈ＝［ｈ１，ｈ２，・・・，ｈｎ］とすると、権威専門性及びハブ専門性は、下記式１１、式１２で表される。
【００６０】
ａ（ｋ）＝Ｍ’Ｍａ（ｋ−１）      （１１）
ｈ（ｋ）＝ＭＭ’ｈ（ｋ−１）      （１２）
これらも同様に、ａ（ｋ）及びｈ（ｋ）が収束するようなｋを考えると、ａはＭ’Ｍの主要固有ベクトルとなり、ｈはＭＭ’の主要固有ベクトルとなる。
【００６１】
総合専門性は、上記した主唱者専門性、情報収集専門性、ハブ専門性、及び、権威専門性から算出される総合的な専門性である。総合専門性は、例えば、各種専門性の線形和で算出する。すなわち、ユーザｉの総合専門性をｔｉとし、全ユーザの総合専門性からなるベクトルｔをｔ＝［ｔ１，ｔ２，・・・，ｔｎ］として、任意の実数ｂ１〜ｂ４を用いて、下記式１３により算出する。
【００６２】
ｔ＝ｂ１・ｓ＋ｂ２・ｄ＋ｂ３・ａ＋ｂ４・ｈ      （１３）
図２は、知識カテゴリ化手段２２２の動作手順を示している。知識カテゴリ化手段２２２は、知識カテゴリルール格納部２２３から、知識カテゴリルールを取得する（ステップＳ３０１）。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージ格納部２２１からメッセージを取得し（ステップＳ３０２）、取得されたメッセージが存在するか否かを判断する（ステップＳ３０３）。メッセージが存在しない場合には処理終了する。存在する場合には、取得したメッセージ本文に対して知識カテゴリルールを適用し、メッセージが属する知識カテゴリを列挙する（ステップＳ３０４）。その後、取得したメッセージを削除する。
【００６３】
ステップＳ３０４では、知識カテゴリごとにあらかじめ用意された知識カテゴリルールを用いて、メッセージが、各知識カテゴリに属するか否かの判別を行う。例えば、知識カテゴリＡについて、「キーワードＡが含まれるときには知識カテゴリＡに属する」というルールが存在するときには、メッセージ本文に、キーワードＡが含まれるメッセージに対して、知識カテゴリＡに属するという属性を与える。また、知識カテゴリＢについて、「キーワードＢが含まれるときには知識カテゴリＢに属する」というルールが存在し、メッセージ本文に、キーワードＡに加えて、キーワードＢが含まれるときには、メッセージに対して、知識カテゴリＡに加えて、知識カテゴリＢに属するという属性を与える。
【００６４】
知識カテゴリ化手段２２２は、知識カテゴリの判別後、メッセージが属する各知識カテゴリについて、以下の手順で送受信行列を更新する（ステップＳ３０５）。なお、送受信行列の各要素の初期値は「０」であるとする。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージの送信アドレス及び受信アドレスを取得する（ステップＳ３０６）。その後、知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４に格納された送受信行列の、送信者と受信者との組み合わせで一意に特定される要素の値を更新する（ステップＳ３０７）。ステップＳ３０６とステップＳ３０７とを、ステップＳ３０４で列挙された各知識カテゴリについて実行することで、各知識カテゴリに対応する送受信行列が更新される。
【００６５】
知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージが属する各知識カテゴリに対応する送受信行列の更新が終了すると、ステップＳ３０２に戻り、メッセージ格納部２２１から、次のメッセージを取得する。ステップＳ３０４〜Ｓ３０７を全てのメッセージについて実行し、メッセージ格納部２２１に未処理のメッセージが存在しないときには、処理を終了する。以上の知識カテゴリ化手段２２２による送受信行列の更新動作は、例えば、１日や１ヶ月といった所定の期間の経過ごとに行う。或いは、データ収集手段２１０がメッセージが取得するごとに行ってもよい。
【００６６】
図３は、専門性算出手段２２５の動作手順を示している。専門性算出手段２２５は、周期的に、例えば１ヶ月ごとに、知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４から送受信行列を読み出し（ステップＳ４０１）、各ユーザの専門性算出を行う。専門性算出手段２２５は、各知識カテゴリについて、以下の処理を行う（ステップＳ４０２）。専門性算出手段２２５は、まず、読み出した送受信行列に対して、正規化等の行列演算を行い、算出する専門性に対応した送受信行列を得る（ステップＳ４０３）。次いで、送受信行列の主要固有ベクトルを、反復法などで計算する（ステップＳ４０４）。その後、計算により得られた送受信行列の主要固有ベクトルを、知識カテゴリ別専門性格納部２２６の当該知識カテゴリに格納する（ステップＳ４０５）。
【００６７】
専門性算出手段２２５は、ステップＳ４０３〜ステップＳ４０５を、各知識カテゴリの各専門性について実行し、各知識カテゴリにおける各種専門性を算出する。また、各種専門性の算出後、総合専門性を算出する。全ての知識カテゴリについて、各種専門性を算出すると、動作を終了し、送受信行列の値を全て「０」に初期化して、次回の専門性算出に備える。或いは、送受信行列の全ての要素を、例えば１／２の値に初期化するなどして、本来は専門性が高いものの、次回にメッセージ交換が少ないユーザの専門性が高く算出されるようにしてもよい。
【００６８】
本実施形態では、知識カテゴリ化手段２２２は、ユーザ間で送受信されるメッセージに基づいて、メッセージが属する知識カテゴリを判別し、各知識カテゴリについて、メッセージの送信者と受信者との組み合わせに対応する送受信行列の要素を更新する。専門性算出手段２２５は、送受信行列を用いて、所定の行列演算を行うことで、各ユーザの専門性を算出する。送受信行列は、ユーザ間のメッセージ交換状況を示しており、このような送受信行列を用いて専門性を算出することで、全ユーザ内での相対的な専門性を算出できる。
【００６９】
特許文献１に記載の従来技術では、専門性の算出に際して、ユーザが提出した文書に対して、他のユーザが閲覧やコメント・ランク付けなどを行う必要があり、文書が多数のユーザに対して公開される必要があった。本実施形態では、ユーザ間で送受信されるメッセージに基づいて、専門性算出の基となる送受信行列を更新するため、メッセージを公開しなくても、各ユーザの専門性を算出できる。また、特許文献１では、公開された文書に対して閲覧等を行うアクティブなユーザは全ユーザ数に比して少ないことも考えられ、その場合には、専門性を有していると判定される可能性がある母集団が小さくなると考えられるが、本実施形態では、ユーザは、他のユーザが提出した文書に対して閲覧等を行わなくても、ユーザ間でメッセージ交換を行えばよく、個別ユーザ間でメッセージ交換を行う組織であれば、それらユーザも専門性が高いと判定される可能性がある。
【００７０】
また、主唱者専門性は、あるユーザから別のユーザにメッセージを送信した場合、その別ユーザが、更に別のユーザに対してメッセージを送信したときに専門性が上昇する。このため、一方的に、複数のユーザに対して大量のメッセージを送信したとしても、メッセージを送信したユーザの専門性は上昇しない。このように、専門性として主唱者専門性を用いる場合には、専門性を高めることを狙ってメッセージを一方的に送信しても、専門性を容易に上げることができないというメリットがある。
【００７１】
以下、具体的な実施例を用いて説明する。図４は、あるコミュニティ内におけるユーザ間のメッセージ交換の様子を示している。ここでは、ユーザとして、ユーザ１（５０１）〜ユーザ６（５０６）までの６人のユーザを考える。また、知識カテゴリとしては、知識カテゴリＡと知識カテゴリＢとの２つを考える。同図では、メッセージ送信を矢印で表し、メッセージ内の「Ａ」、「Ｂ」は、そのメッセージが属する知識カテゴリを表している。同図では、例えば、ユーザ１（５０１）は、別のユーザ３（５０３）に、知識カテゴリＡに属するメッセージ（電子メール）を４通送信し、知識カテゴリＡと知識カテゴリＢとの双方に属するメッセージを６つ送信したことを表している。
【００７２】
データ収集手段２１０は、メッセージングシステム２００でやり取りされるメッセージを取得して、メッセージ格納部２２１に格納する。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージ本文の内容と、知識カテゴリ判定のルールとに従って、メッセージが属する知識カテゴリを判別する。また、メッセージの送信者及び受信者を識別し、知識カテゴリごとに、送信者と受信者との組み合わせにて一意に定まる送受信行列の要素を更新する。例えば、ユーザ１（５０１）からユーザ３（５０３）に知識カテゴリＡ及び知識カテゴリＢに属するメッセージが送信された場合には、知識カテゴリＡの送受信行列における、送信者がユーザ１で受信者がユーザ３に対応する要素と、知識カテゴリＢの送受信行列における、送信者がユーザ１で受信者がユーザ３に対応する要素とを更新する。
【００７３】
送受信行列の具体例を図５に示す。この例では、送受信行列の行は、メッセージ送信者を表し、列は、メッセージ受信者を表す。知識カテゴリＡについて、図４に示すメッセージ交換状況から、メッセージ送信１つにつき、送受信行列の要素を１加算して接続行列を作成すると、図５に示す送受信行列６０１が得られる。例えば、ユーザ１（５０１）は、知識カテゴリＡに属するメッセージをユーザ３（５０３）に計１０通送信しているので、送受信行列６０１の第１行第３列（ユーザ１，ユーザ３）の要素は、「１０」となる。また、ユーザ１は、ユーザ２から知識カテゴリＡに属するメッセージを計１０通受信しているので、送受信行列６０１の第２行第１列（ユーザ２，ユーザ１）の要素は「１０」となる。
【００７４】
専門性算出手段２２５による専門性の算出について、知識カテゴリＡについての主唱者専門性を例に挙げて説明する。専門性算出手段２２５は、知識カテゴリ別送受信行列格納部２２４から、知識カテゴリＡについての送受信行列（図５の６０１）を取得する。専門性算出手段２２５は、主唱者専門性の算出に当たって、送受信行列の各列の総和が１となるように、正規化処理を施す。正規化後の送受信行列を図６に示す。例えば、正規化前の送受信行列６０１の第１列は総和が１５であるため、正規化後の行列７０１の第２行第１列の値は「２／３」となり、第６行第１列の値は「１／３」となる。行列内の要素が０である場合には、その要素は微小な数εから成ると考え、第４列の総和は６εとなることから、正規化後の第４列の値は、すべて「１／６」となる。正規化後の行列７０１は、式１で表される行列Ｑに対応する。
【００７５】
更に、正規化した行列Ｑ７０１の次元ｎに対して、全要素が１／ｎである行列をＰとし、これと行列Ｑ７０１とを、α：１−αの比で加算した行列を考える。行列Ｑ７０１の異次元は６であるので、行列Ｐは、全要素が１／６の行列となる。α＝０．１として加重平均をとると、図７に示す行列８０１が得られる。例えば、行列Ｑ７０１の第１行第１列について考えると、行列７０１の値は「０」であるので、行列８０１の第１行第１列は０＋０．１×（１／６）＝１／６０となる。また、第１行第３列については、行列Ｑ７０１の値は「２／３」であるので、行列８０１の第１行第３列の値は、「０．９×（２／３）＋０．１×（１／６）＝３７／６０となる。この処理により、グラフが強連結される。
【００７６】
図７に示す行列８０１の主要固有ベクトルを算出すると、図８に示す結果、すなわち、
ｒ＝（０．３７、０．３２、０．１２、０．０２０、０．０３９、０．１３）
が得られる。この結果を参照すると、ユーザ１、ユーザ２、ユーザ６、ユーザ３、ユーザ５、ユーザ４の順で主唱者専門性が高いと判定されたことになる。このようにして得られたベクトル９０１を、知識カテゴリＡについての各ユーザの主唱者専門性として格納する。専門性算出手段２２５は、情報収集専門性、ハブ専門性、及び、権威専門性についても、送受信行列を用いて、専門性を算出する。図９に、各専門性の算出結果を示す。図９に示すベクトル１５０１〜１５０４は、それぞれ、主唱者専門性、情報収集専門性、ハブ専門性、及び、権威専門性の算出結果に対応する。
【００７７】
知識カテゴリ別専門性格納部２２６に格納された専門性の算出結果は、図示しないＷｅｂサーバを介して、ユーザが使用するクライアント端末に提供する構成を採用することができる。図１０に、クライアント端末上に表示される表示画面例を示す。ユーザは、ウィンドウ１６０１のカテゴリ選択欄１６０２から、例えば分類１のカテゴリＡを選択する。Ｗｅｂサーバは、知識カテゴリ別専門性格納部２２６を参照して専門性算出結果を取得して、選択された知識カテゴリの専門性算出結果を、結果表示欄１６０３に表示する。結果表示欄１６０３には、専門性が高い順に、ユーザ名と専門性とが表示される。結果表示欄１６０３で、ユーザが選択された際には、Ｗｅｂサーバは、図示しないユーザデータベースを参照して選択されたユーザの情報、例えば氏名、所属部署、連絡先などの情報を取得し、ユーザ情報表示欄１６０４に表示する。また、当該システムが上位と判定したユーザに、「あなたの推薦するｗｅｂサイトは何ですか？」といった電子メールを自動配信し、その電子メールに対する返信から推薦するｗｅｂサイトのＵＲＬを抽出し、そのＵＲＬを表示するようにしてもよい。このようにする場合、多くのユーザが、品質の高いｗｅｂサイトを閲覧できるようになる。
【００７８】
図１１は、本発明の第２実施形態の専門性算出システムの構成を示している。本実施形態の専門性算出システムは、メッセージングシステム２００ａが、図１に示す構成に加えて、メーリングリスト管理サーバ２０６と、外部情報源２０７とを備える点で、第１実施形態と相違する。メーリングリスト管理サーバ２０６は、特定のアドレスにメッセージを送信すると、そのメッセージを、あらかじめ登録されたメールアドレスに同報配信する機能を有する。外部情報源２０７は、ユーザが取得可能なグループ外部の情報源である。外部情報源２０７としては、組織外の者との間でやり取りするメッセージ２０９や、閲覧可能なＷｅｂサーバから取得する情報などがある。
【００７９】
データ収集手段２１０は、メッセージングシステム２００ａからメッセージを取得することが可能な装置上に構成される。具体的には、送信端末装置２０２、メールサーバ２０５、受信端末装置２０４、或いは、これら装置間のネットワークを監視可能な装置上に構成される。また、メーリングリスト管理サーバ２０６、外部情報源２０７に対する閲覧要求を中継するプロキシサーバ２０８、或いは、メッセージングシステム２００ａ内で外部情報源２０７との間の通信を監視可能な装置上に構成される。データ収集手段２１０は、収集したユーザ間のメッセージ、外部情報源２０７からのメッセージ、外部情報源２０７から送信される閲覧要求に対応するＷｅｂサーバからの応答を、メッセージ格納部２２１に格納する。
【００８０】
本実施形態では、メーリングリスト、及び、外部ネットワークを仮想ユーザとし、これらを含めて接続行列を作成する。知識カテゴリ化手段２２２は、ユーザ間でやり取りされるメッセージについては、第１実施形態と同様な動作で、送信者及び受信者を識別し、送受信行列を更新する。メーリングリストによるメッセージ交換については、以下の手順で送受信行列を更新する。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージの送信者アドレス及び受信者アドレスを調べ、送信者及び受信者を識別する。仮想ユーザとするメーリングリストは、そのメーリングリストに対応するメールアドレスを用いて識別する。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージの送信先、又は、送信元がメーリングリストであると識別すると、送信者又は受信者と、メーリングリストとで一意に特定される送受信行列の要素を、ユーザ間のメッセージ交換と同様な手法で更新する。
【００８１】
外部情報源とでやり取りされるメッセージについては、以下の手順で送受信行列を更新する。知識カテゴリ化手段２２２は、メッセージ格納部２２１から取り出したメッセージが、ユーザと、組織外の者とで交換されるメッセージであった場合には、メッセージの送信者又は受信者のメールアドレスからユーザを識別し、そのユーザと、仮想ユーザである外部情報源２０７とで一意に特定される送受信行列の要素を更新する。この更新にも、ユーザ間のメッセージ交換と同様な手法を採用することができる。また、メッセージ格納部２２１に、Ｗｅｂサイトを閲覧した際の記録（メッセージ）が存在する場合には、これを取り出し、メッセージ送信者を外部情報源、メッセージ受信者をサイトを閲覧したユーザとして、これらの組み合わせで一意に特定される送受信行列の要素を更新する。
【００８２】
ここで、専門性の算出は、所定の期間におけるメッセージの交換状況に基づいて作成された送受信行列を用いて行われるため、その期間にメッセージ交換が少なかったユーザは、自動的に、専門性が低いと判断される。従って、前回の専門性の算出において専門性が高いと評価されたユーザでも、前回の専門性算出から次回の専門性算出までの期間におけるメッセージ交換数が少なければ、専門性が低いと評価されることになる。そこで、本実施形態では、過去に専門性が高いと評価されたユーザは、次回の専門性算出においても専門性が高く算出されるように、過去の専門性算出の結果の実績を、専門性算出に影響させる。
【００８３】
知識カテゴリ化手段２２２による送受信行列の更新で、自身へのメッセージ送信を考慮しない場合には、送受信行列の対角要素の値は「０」である。この対角要素の値を０以外の値にして、前回の専門性算出の結果を今回の専門性算出に影響させる手法を採用することができる。知識カテゴリ化手段２２２は、専門性算出手段２２５による専門性の算出に際して、知識カテゴリ別専門性格納部２２６に格納された各ユーザの専門性を参照して、所定のアルゴリズムで、専門性算出の対象となる送受信行列の対角要素の値を決定する。例えば、主唱者専門性については、対角要素を除く各列の総和に、ユーザごとの過去の主唱者専門性の値と所定の比例係数をかけた値を対角要素の値とする。専門性算出手段２２５は、主唱者専門性については、対角要素の値がこのように設定された送受信行列を用いて、各ユーザの主唱者専門性を算出する。
【００８４】
以下、具体的な実施例を用いて説明する。図１２は、ユーザ間でのメッセージ交換の様子を示している。同図は、例えばユーザ１（１１０１）が、ある期間内に、メーリングリストに知識カテゴリＡに属するメッセージを３通送信したことを表している。また、ユーザ１（１１０１）が、外部情報源２０７から、電子メール、又は、Ｗｅｂサイトアクセスを介して、知識カテゴリＡに属するメッセージを、計５通受け取ったことを表している。ユーザ１（１１０１）がメーリングリストに送信したメッセージは、メーリングリスト管理サーバ２０６により、ユーザ１〜ユーザ６（１１０１〜１１０６）に同報配信される。
【００８５】
図１３に、主唱者専門性の算出に用いる送受信行列の具体例を示す。図１３では、ユーザ１〜ユーザ６に加えて、メーリングリスト１と外部情報源とが、仮想ユーザとして追加されている。知識カテゴリ化手段２２２が、図１２に示すメッセージの交換状況に基づいて送受信行列の対角要素を除く要素を更新することにより、図１３に示す値の送受信行列１２０１が得られる。例えば、ユーザ１はユーザ２に知識カテゴリＡに属するメッセージを２通送信しているので、第１行第２列（ユーザ１，ユーザ２）の値は「２」となる。また、ユーザ１は、外部情報源から知識カテゴリＡのメッセージを５通得ているので、第８行第１列（外部情報源，ユーザ１）の値は「５」となる。
【００８６】
メーリングリストについては、メーリングリストへメッセージを送信すると、その送信者自身にも、自分が投稿したメッセージが同報配信されることになるので、メーリングリストからのメッセージ受信数から、メーリングリストへのメッセージ送信数を引いて、自身に帰ってくるメッセージ数をカウントしないことが好ましい。例えば、ユーザ１はメーリングリスト１にメッセージを３通投稿しているので、第１行第７列（ユーザ１，メーリングリスト１）の値は「３」となる。ユーザ１がメーリングリスト１に投稿したメッセージはユーザ１〜ユーザ６に同報配信されるので、第７行の第１列から第６列は「３」となるべきであるが、ユーザ１はメーリングリストに３通メッセージを投稿しているため、この値を減じて、最終的に、第７行の第２列から第６列の値が「３」となる。
【００８７】
過去における主唱者専門性の算出で、図８に示す結果が得られていたとする。送受信行列の対角要素の値は、この過去（前回）の専門性算出の結果と、送受信行列の対角要素を除く要素とを用いて決定する。例えば、ユーザ１の前回の主唱者専門性は０．３７である。第１列についてみると、第１行を除く行の総和、つまりはユーザ１が受信したメッセージの総和は「１１」である。知識カテゴリ化手段２２２は、第１列の総和「１１」に、前回の主唱者専門性「０．３７」と比例係数「３」とを乗じた値「１２」を、第１行第１列の値として決定する。ユーザ２〜ユーザ６についても同様に、各ユーザに対応する対角要素の値を決定する。ここでは過去の専門性算出結果として、前回の専門性の値を用いたが、これに代えて、例えば過去に算出された専門性の平均値を用いてもよい。
【００８８】
図１４は、主唱者専門性の算出結果を示している。図１３に示す送受信行列１２０１のうちで、ユーザ１からユーザ６までの情報（第１行第１列から第６行第６列までの情報）を用い、かつ、前回の専門性算出結果を用いずに、第１実施形態と同様に行列の対角要素を０として主唱者専門性を算出すると、図１４に示すベクトル１３０１が得られる。この場合には、各ユーザの主唱者専門性はほぼ均等であり、ユーザ３及びユーザ６の主唱者専門性が高く、前回専門性が高かったユーザ１及びユーザ２の専門性が低くなっている。また、この主唱者専門性の算出では、メーリングリストについては専門性算出の対象からは除外されているため、メーリングリストに対して活発にメッセージ送信を行ったユーザ１の専門性は、低く算出されている。
【００８９】
上記に加えて、対角要素を前回の専門性算出の結果に基づいて、図１３に示すように設定した行列（第１行第１列から第６行第６列まで）を用いて主唱者専門性を算出すると、ベクトル１３０２が得られる。ベクトル１３０１と、ベクトル１３０２とを比較すると、前回専門性が高いと評価されたユーザ１及びユーザ２の専門性が上がっている。しかしながら、この場合にも、メーリングリストに対して活発にメッセージを送信したユーザ１の専門性は、ユーザ６の専門性と同じくらいになっており、算出された専門性は、それほど高くなっていない。
【００９０】
前回の専門性算出の結果を影響させることに加えて、メーリングリストを仮想ユーザとして追加した行列（図１３の第１行第１列から第７行第７列まで）を用いて主唱者専門性を算出すると、ベクトル１３０３が得られる。ベクトル１３０３と、ベクトル１３０２と比較すると、専門性算出の対象にメーリングリストを含めることで、ユーザ６の専門性に比して、ユーザ１の専門性が格段に高くなっている。しかしながら、この場合には、ユーザに２通だけメッセージを送信したユーザ４の専門性は比較的高くなる。すなわち、この方式では、専門性が高いとわかっているユーザに、当該知識カテゴリに関するメッセージを送信すると、容易に専門性があることになる。
【００９１】
更に、外部情報源を仮想ユーザとして追加した行列（図１３の行列１２０１全体）を用いて主唱者専門性を算出すると、ベクトル１３０４が得られる。ベクトル１３０４と、ベクトル１３０３とを比較すると、専門性が高いユーザ１にメッセージを送信することで専門性が高かったユーザ４とユーザ６の専門性が低下している。このように、外部情報源から情報を獲得するユーザに対しては、メッセージを送りつけることで、その専門性を得ることができなくなる。
【００９２】
本実施形態では、過去のユーザの専門性の算出結果に基づいて、送受信行列の対角要素の値を設定し、今回の専門性算出において、過去の専門性の算出結果を影響される。このようにすることで、過去に専門性が高いとされたユーザが、送受信行列の更新の対象となる期間に他のユーザとの間でメッセージの送受信をあまり活発に行わなかったとしても、算出される専門性が極端に低下する事態を避けることができる。これは、送受信行列の対角成分は、過去の自分から今回の自分へのメッセージの送受信とみなせ、過去に専門性が高いと判断されたユーザは、他のユーザとの間でのメッセージ交換が少なくても、過去の自分からメッセージを受け取っているために、算出される専門性が高くなるためである。
【００９３】
本実施形態では、送受信行列に、メーリングリストを仮想ユーザとして追加し、知識カテゴリ化手段２２２により、メーリングリストにメッセージを投稿したユーザの識別子、及び、このメーリングリス値の識別子とで特定される行列の要素の値を更新する。また、メーリングリストに登録され、メッセージを受信するユーザの識別子、及び、このメーリングリストの識別子とで特定される行列の要素の値とを更新する。このようにすることで、メーリングリストを介してメッセージ交換するユーザと、直接に他のユーザとの間でメッセージ交換を行うユーザとを、平等に評価できる。その理由は、メーリングリスト・アドレスは、専門性を判定する対象のユーザではないため、第１実施形態ではメーリングリストは送受信行列に含まれないが、メーリングリストアドレスを仮想ユーザとすることで、送受信行列に含めることができ、これによって、メーリングリストを介してメッセージ送受信も、専門性を算出する対象に含まれるようになるからである。
【００９４】
また、本実施形態では、送受信行列に、外部情報源を仮想ユーザとして追加し、知識カテゴリ化手段２２２により、外部情報源と、外部情報源との間でメッセージを送受信をするユーザとで特定される送受信行列の要素の値を更新する。このようにすることで、外部から情報を積極的に入手して組織内に広める作業を、専門性判定に含めることができ、組織外部との間でメッセージ交換を行うユーザの専門性を上げることができる。
【００９５】
以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて説明したが、本発明の専門性算出システム、方法、及び、プログラムは、上記実施形態にのみ限定されるものではなく、上記実施形態の構成から種々の修正及び変更を施したものも、本発明の範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明は、企業などの組織内において、組織内ユーザから特定分野の専門家を検索するといった用途に適用できる。また、仕事の割当てや、マッチング、部署再編といった人事計画といった用途、或いは、専門性の高いユーザが関わったコンテンツを他の興味あるユーザに自動で提供・推薦するといった用途にも適用できる。本発明は、ソーシャルネットワークサービスにおいて、口コミ広告を行う際に、誰に対して広告を行うかを決定する際にも有用である。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の第１実施形態の専門性算出システムの構成を示すブロック図。
【図２】知識カテゴリ化手段の動作手順を示すフローチャート。
【図３】専門性算出手段の動作手順を示すフローチャート。
【図４】あるコミュニティ内におけるユーザ間のメッセージ交換の様子を示す模式図。
【図５】知識カテゴリＡについての送受信行列の具体例を示す図。
【図６】送受信行列を正規化した行列を示す図。
【図７】主唱者専門性の算出対象となる行列を示す図。
【図８】知識カテゴリＡについての主唱者専門性算出結果を示す図。
【図９】知識カテゴリＡについての各種専門性の算出結果を示す図。
【図１０】クライアント端末上に表示される表示画面例を示す図。
【図１１】本発明の第２実施形態の専門性算出システムの構成を示すブロック図。
【図１２】ユーザ間でのメッセージ交換の様子を示す模式図。
【図１３】主唱者専門性の算出に用いる送受信行列の具体例を示す図。
【図１４】主唱者専門性の算出結果を示す図。
【図１５】特許文献１に記載のシステムの構成を示すブロック図。
【符号の説明】
【００９８】
２００：メッセージングシステム
２０１：送信者
２０２：送信端末装置
２０３：受信者
２０４：受信端末装置
２０５：メールサーバ
２０６：メーリングリスト管理サーバ
２０７：外部情報源
２０８：プロキシサーバ
２０９：外部からのメッセージ
２１０：データ収集手段
２２０：専門性判定装置
２２１：メッセージ格納部
２２２：知識カテゴリ化手段
２２３：知識カテゴリルール格納部
２２４：知識カテゴリ別送受信行列格納部
２２５：専門性算出手段
２２６：知識カテゴリ別専門性格納部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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