(57)【要約】【課題】計算量を抑制しつつ、ユーザの興味を十分に反映しながらオントロジ間の近似度を計算する。【解決手段】興味度計測手段５ｄは、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃにて抽出されたクラスまたはインスタンスがブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎに含まれる割合に基づいて、それらのクラスまたはインスタンスに対する興味度を計測し、近似度計測手段５ｅは、興味度計測手段５ｄにて計測された興味度とともに、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃにて抽出されたパーソナルオントロジのトポロジをも考慮しながら、パーソナルオントロジ間の近似度を計測する。【選択図】      図１
2008027143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オントロジを構成するクラスまたはインスタンスが、個人の興味が反映されたエントリに含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測する興味度計測手段と、
前記興味度計測手段にて計測された興味度に基づいて、前記オントロジ間の近似度を計測する近似度計測手段とを備えることを特徴とするオントロジの近似度計測装置。
【請求項２】
各個人ごとに構築された興味情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、
興味情報が概念階層化された雛形オントロジから前記単語を含むクラスまたはインスタンスを抽出する分類子適用手段と、
前記抽出されたクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位のクラスをパーソナルオントロジとして前記雛形オントロジから抽出するパーソナルオントロジ抽出手段と、
個人の興味が反映されたエントリに前記クラスまたはインスタンスが含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測する興味度計測手段と、
前記興味度計測手段にて計測された興味度に基づいて、前記パーソナルオントロジ間の近似度を計測する近似度計測手段とを備えることを特徴とするオントロジの近似度計測装置。
【請求項３】
各個人ごとに構築された興味情報に含まれる単語を抽出するステップと、
興味情報が概念階層化された雛形オントロジから前記単語を含むクラスまたはインスタンスを抽出するステップと、
前記抽出されたクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位のクラスをパーソナルオントロジとして前記雛形オントロジから抽出するステップと、
個人の興味が反映されたエントリに前記クラスまたはインスタンスが含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測するステップと、
前記計測された興味度に基づいて、前記パーソナルオントロジ間の近似度を計測するステップとを備えることを特徴とするオントロジの近似度計測方法。
【請求項４】
各個人ごとに構築された興味情報に含まれる単語を抽出するステップと、
興味情報が概念階層化された雛形オントロジから前記単語を含むクラスまたはインスタンスを抽出するステップと、
前記抽出されたクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位のクラスをパーソナルオントロジとして前記雛形オントロジから抽出するステップと、
個人の興味が反映されたエントリに前記クラスまたはインスタンスが含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測するステップと、
前記計測された興味度に基づいて、前記パーソナルオントロジ間の近似度を計測するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするオントロジの近似度計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はオントロジの近似度計測装置、オントロジの近似度計測方法およびオントロジの近似度計測プログラムに関し、特に、ブログエントリを参照しつつ、個人の興味情報が概念階層化されたパーソナルオントロジを自動的に生成した上で、パーソナルオントロジ間の近似度を効率よく計測する方法に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上などで情報検索を実施する場合、主としてキーワード入力による情報検索が行われている。このキーワード検索では、例えば、ビデオ録画装置の分野においては、録画内容がキーワードによって指定されるため、ユーザが適切なキーワードを思いつかないと、意図したビデオ内容を録画することができなかった。
また、ｇｏｏなどの検索エンジンを利用した検索においても、ユーザが適切なキーワードを思いつかないと、意図した内容を検索することができないだけでなく、不要な検索結果が多数含まれることがあった。
【０００３】
さらに、ｄｏｂｌｏｇなどのブログプロバイダにおいても、ユーザはキーワードベースで興味のある情報を検索し、検索結果にかかったブログサイトにアクセスするというレベルに留まっており、ユーザが興味のある未知のキーワードやコミュニティあるいはブログサイトを発見することができなかった。
この理由の一つとして、現在の検索方法はキーワード検索のみであり、クラス（概念）体系やクラスの持つ属性、すなわちクラス名やインスタンス（実体）を利用した精度の高い検索を実施できないことが挙げられる。キーワードはただの文字列であるが、オントロジの持つクラスは複数のインスタンスをメンバとして持つものであり、どのようなインスタンスをクラスの構成メンバとするかによって、各個人の嗜好をクラスに反映させることができる。また、クラス階層の取り方によっても、各個人の嗜好をクラスに反映させることができる。
ここで、従来のオントロジ間の近似度の計算方法では、非特許文献１に開示されているように、完全に分散された環境下で構築されたオントロジが対象とされる。このため、オントロジ間の近似度の計算の前処理として、オントロジの持つクラス間の対応関係の導出が行われる。
【０００４】
図７は、従来の完全に分散された環境下で構築されたオントロジの構成例を示す図である。
図７において、オントロジＯＡには、“ロック”というクラスが存在している。そして、“ロック”というクラスには、“ＵＳ”という子クラスが存在し、“ＵＳ”という子クラスには、“インディーズ”という子クラスが存在し、“インディーズ”という子クラスには、“グランジ”という子クラスが存在している。そして、“グランジ”という子クラスには、“ｎｉｒｖａｎａ”、“Ｆｏｏ  Ｆｉｇｈｔｅｒｓ”および“ｓｕｐｅｒ  ｃｈｕｎｋ”というインスタンスが存在しているものとする。
【０００５】
一方、オントロジＯＢには、“ロック”というクラスが存在している。そして、“ロック”というクラスには、“アメリカ”および“イギリス”という子クラスが存在し、“アメリカ”という子クラスには、“アメリカ”という子クラスには“ｉｎｄｉｅｓ”という子クラスが存在し、“ｉｎｄｉｅｓ”という子クラスには“ｎｉｒｖａｎａ”および“Ｓｔｏｎｅ  ｔｅｍｐｌｅ  ｐｉｌｏｔｓ”というインスタンスが存在しているものとする。
【０００６】
さらに、“イギリス”という子クラスには、“オルタナティブ”という子クラスが存在し、“オルタナティブ”という子クラスには、“スコットランド”という子クラスが存在している。そして、“スコットランド”には、“ｔｅｅｎａｇｅ”というインスタンスが存在しているものとする。
そして、オントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度を計測する場合、これらのオントロジＯＡ、ＯＢにそれぞれ含まれるクラス間のマッピングを行う。ここで、オントロジＯＡ、ＯＢにそれぞれ含まれるクラス間のマッピングを行う場合、各オントロジＯＡ、ＯＢを構成するクラス間の全組み合わせに対して近似度を計測することができる。
【０００７】
すなわち、図８および図９に示すように、各オントロジＯＡ、ＯＢに含まれる全てのクラス間で総当りにて近似度をそれぞれ算出することにより、オントロジＯＡ、ＯＢ間のマッピングを行うことができる。なお、近似度を計測方法としては、クラスの持つ名前属性や各種プロパティ、インスタンス集合などのクラス特性の近似度に基づいて計算することができる。
【０００８】
図１０は、図７のクラス間におけるマッピング結果の一例を示す図である。
図１０において、オントロジＯＡ、ＯＢ間のマッピングの結果、オントロジＯＡの“ロック”というクラスとオントロジＯＢの“ロック”というクラスとがマッピングされ、オントロジＯＡの“ＵＳ”というクラスとオントロジＯＢの“アメリカ”というクラスとがマッピングされ、オントロジＯＡの“インディーズ”というクラスとオントロジＯＢの“ｉｎｄｉｅｓ”というクラスとがマッピングされ、オントロジＯＡの“グランジ”というクラスとオントロジＯＢの“ｉｎｄｉｅｓ”というクラスとがマッピングされたものとする。
【０００９】
そして、オントロジＯＡ、ＯＢのクラス間におけるマッピングが行われると、近似度の高いクラスの隣接クラスからなるクラス集合間の近似度を計測する。なお、クラス集合間の近似度の計測方法としては、例えば、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いることができる。このＪａｃｃａｒｄ係数では、クラス集合Ｘ、Ｙ間の近似度は、（Ｘ∩Ｙ）／（Ｘ∪Ｙ）にて求めることができる。
【００１０】
図１１は、図７のオントロジ間における近似度計測結果の一例を示す図である。
図１１において、図７のオントロジＯＡ、ＯＢのクラス間において、図１０のマッピング結果が得られたものとする。この場合、オントロジＯＡにおいて、“ロック”というクラスおよび“ＵＳ”というクラスからなるクラス集合Ｇ１１、“ロック”というクラス、“ＵＳ”というクラスおよび“インディーズ”というクラスからなるクラス集合Ｇ１２、“インディーズ”というクラスおよび“グランジ”というクラスからなるクラス集合Ｇ１３が得られる。
【００１１】
一方、オントロジＯＢにおいて、“ロック”というクラス、“アメリカ”というクラスおよび“イギリス”というクラスからなるクラス集合Ｇ２１、“ロック”というクラス、“アメリカ”というクラスおよび“ｉｎｄｉｅｓ”というクラスからなるクラス集合Ｇ２２、“アメリカ”というクラスおよび“ｉｎｄｉｅｓ”というクラスからなるクラス集合Ｇ２３が得られる。
【００１２】
そして、クラス集合Ｇ１１、Ｇ２１間では、クラス集合Ｇ１１の“ロック”というクラスとクラス集合Ｇ２１の“ロック”というクラスとは対応関係にあるので、これらで１個のメンバとみなし、クラス集合Ｇ１１の“ＵＳ”というクラスとクラス集合Ｇ２１の“アメリカ”というクラスとは対応関係にあるので、これらで１個のメンバとみなし、さらにクラス集合Ｇ２１には“イギリス”というクラスが含まれるので、クラス集合Ｇ１１、Ｇ２１全体のメンバ数（Ｇ１１∪Ｇ２１）は３となる。
【００１３】
一方、クラス集合Ｇ１１の“ロック”というクラスとクラス集合Ｇ２１の“ロック”というクラスとは対応関係にあり、クラス集合Ｇ１１の“ＵＳ”というクラスとクラス集合Ｇ２１の“アメリカ”というクラスとは対応関係にあり、クラス集合Ｇ２１の“イギリス”に対応するクラスはクラス集合Ｇ１１にはないので、クラス集合Ｇ１１、Ｇ２１間に共通に含まれるメンバ数（Ｇ１１∩Ｇ２１）は２となる。この結果、クラス集合Ｇ１１、Ｇ２１間におけるＪａｃｃａｒｄ係数は２／３となる。
【００１４】
同様に、クラス集合Ｇ１２、Ｇ２２間におけるＪａｃｃａｒｄ係数は２／４、クラス集合Ｇ１３、Ｇ２３間におけるＪａｃｃａｒｄ係数は１／３となる。
そして、オントロジＯＡ、ＯＢのクラス集合間におけるＪａｃｃａｒｄ係数がそれぞれ求まると、これらのクラス集合間におけるＪａｃｃａｒｄ係数を足し合わせる。そして、Ｊａｃｃａｒｄ係数を足し合わせた結果をソースオントロジＯＡのクラス数にて除することで、オントロジＯＡからみたオントロジＯＢの近似度を計測することができる。例えば、図１１では、ソースオントロジＯＡのクラス数は４なので、オントロジＯＡからみたオントロジＯＢの近似度は、（２／３＋２／４＋１／３）／４＝３／８となる。
【００１５】
図１２は、従来の複数のオントロジに対する近似度計測結果の比較例を示す図である。
図１２において、オントロジＯＣでは、オントロジＯＢの“イギリス”というクラス以下の子クラスがないものとする。そして、オントロジＯＣでは、“ロック”というクラスおよび“アメリカ”というクラスからなるクラス集合Ｇ３１、“ロック”というクラス、“アメリカ”というクラスおよび“ｉｎｄｉｅｓ”というクラスからなるクラス集合Ｇ３２、“アメリカ”というクラスおよび“ｉｎｄｉｅｓ”というクラスからなるクラス集合Ｇ３３が得られる。
【００１６】
この場合、クラス集合Ｇ１１、Ｇ３１間におけるＪａｃｃａｒｄ係数は２／２、クラス集合Ｇ１２、Ｇ３２間におけるＪａｃｃａｒｄ係数は２／４、クラス集合Ｇ１３、Ｇ３３間におけるＪａｃｃａｒｄ係数は１／３となる。この結果、オントロジＯＡからみたオントロジＯＣの近似度は、（２／２＋２／４＋１／３）／４＝１１／２４となる。
また、非特許文献２には、複数のオントロジを構成するクラス間のマッピングを半自動で実現する方法が開示されている。
【００１７】
【非特許文献１】Ｍａｅｄｃｈｅ，Ａ．ａｎｄ  Ｓｔａａｂ，Ｓ．：Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ，Ｅ０４４８，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｋａｒｌｓｒｕｈｅ（２００１）
【非特許文献２】中辻真、三好優、木村辰幸：“柔軟なシステム連携のための意味情報に基づくメッセージマッピング手法の提案と評価”，日本データベース学会  Ｌｅｔｔｅｒｓ，Ｖｏｌ．４，Ｎｏ．１，ｐｐ．３７−４０（２００５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、非特許文献１に開示された方法では、オントロジ間の近似度を計算するためには、オントロジの持つクラス間の対応関係の判定（クラスマッピング）を行う必要があり、オントロジの持つクラスの数が増大すると、計算量が膨大になるという問題があった。
また、非特許文献２に開示された方法では、完全に分散された環境下で構築されたオントロジ間のクラス間の対応を計測するもので、クラスのマッピングを行ったからといって、オントロジ間の近似度が計算されるわけではないという問題があった。
【００１９】
さらに、従来のオントロジ間の近似度の計測方法では、あるアーチストを熱心に語っているユーザ同士であろうが、あるユーザはそのアーチストについて熱心に語っており、別のユーザはそのアーチストについて熱心に語っていない場合であろうが、そのアーチストについての興味の近さは同じであると計測されることから、ユーザの興味を十分に反映しながら、オントロジ間の近似度の計測することができないという問題があった。
そこで、本発明の目的は、計算量を抑制しつつ、ユーザの興味を十分に反映しながらオントロジ間の近似度を計算することが可能なオントロジの近似度計測装置、オントロジの近似度計測方法およびオントロジの近似度計測プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上述した課題を解決するために、請求項１記載のオントロジの近似度計測装置によれば、オントロジを構成するクラスまたはインスタンスが、個人の興味が反映されたエントリに含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測する興味度計測手段と、前記興味度計測手段にて計測された興味度に基づいて、前記オントロジ間の近似度を計測する近似度計測手段とを備えることを特徴とする。
【００２１】
また、請求項２記載のオントロジの近似度計測装置によれば、各個人ごとに構築された興味情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、興味情報が概念階層化された雛形オントロジから前記単語を含むクラスまたはインスタンスを抽出する分類子適用手段と、前記抽出されたクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位のクラスをパーソナルオントロジとして前記雛形オントロジから抽出するパーソナルオントロジ抽出手段と、個人の興味が反映されたエントリに前記クラスまたはインスタンスが含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測する興味度計測手段と、前記興味度計測手段にて計測された興味度に基づいて、前記パーソナルオントロジ間の近似度を計測する近似度計測手段とを備えることを特徴とする。
【００２２】
また、請求項３記載のオントロジの近似度計測方法によれば、各個人ごとに構築された興味情報に含まれる単語を抽出するステップと、興味情報が概念階層化された雛形オントロジから前記単語を含むクラスまたはインスタンスを抽出するステップと、前記抽出されたクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位のクラスをパーソナルオントロジとして前記雛形オントロジから抽出するステップと、個人の興味が反映されたエントリに前記クラスまたはインスタンスが含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測するステップと、前記計測された興味度に基づいて、前記パーソナルオントロジ間の近似度を計測するステップとを備えることを特徴とする。
【００２３】
また、請求項４記載のオントロジの近似度計測プログラムによれば、各個人ごとに構築された興味情報に含まれる単語を抽出するステップと、興味情報が概念階層化された雛形オントロジから前記単語を含むクラスまたはインスタンスを抽出するステップと、前記抽出されたクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位のクラスをパーソナルオントロジとして前記雛形オントロジから抽出するステップと、個人の興味が反映されたエントリに前記クラスまたはインスタンスが含まれる割合に基づいて、前記クラスまたはインスタンスに対する興味度を計測するステップと、前記計測された興味度に基づいて、前記パーソナルオントロジ間の近似度を計測するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように、本発明によれば、個人の興味の強さを考慮しながら単なる文字列ではなく概念間の一致性に基づいて、自分の嗜好に適合した情報を精度よく検索することが可能となるとともに、自分の嗜好に適合した情報をインターネット上で広く流通させることが可能となり、個人の嗜好に適合したコミュニティを形成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の実施形態に係るオントロジの近似度計測装置およびその方法について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係るオントロジの近似度計測装置が適用されるシステムの概略構成を示すブロック図である。
図１において、端末２〜４およびサーバ５が通信網１を介して接続されている。なお、通信網１としては、例えば、ＩＰ通信を行う公衆通信網を用いることができ、インターネットであってもよい。また、企業間の専用通信網であっても、公衆通信網であってもよいが、高信頼性とセキュリティとを備えた専用通信を提供できるＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）のような通信網であってもよい。
【００２６】
また、端末２〜４としては、ノート型パーソナルコンピュータあるいはデスクトップ型パーソナルコンピュータでもよく、携帯電話端末やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などでもよい。また、サーバ５は、ブログプロバイダやＩＳＰ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）上に設置することができる。
【００２７】
ここで、サーバ５には、端末２〜４にそれぞれ対応したブログサイト７〜９が設けられ、各ブログサイト７〜９には、ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎがそれぞれ保持されている。なお、ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎはブログにおける記事の最小単位を表し、日にちごとに設けることができる。また、サーバ５には雛形オントロジ６が保持され、雛形オントロジ６には、個人の興味情報が概念階層化されたパーソナルオントロジの雛形が設けられている。
【００２８】
なお、雛形オントロジ６は、ブログプロバイダ側で恣意的に作成することができる。例えば、ブログプロバイダが音楽に関するパーソナルオントロジを各端末２〜４のユーザに構築させたければ、音楽に関する雛形オントロジ６を構築すればよい。ここで、各端末２〜４のユーザの興味を細やかに表現するために、可能な限り細分化された網羅性の高い雛形オントロジ６を構築することが好ましい。また、雛形オントロジ６の実体は、オントロジ記述言語ＯＷＬなどのＸＭＬ言語で記述されたテキストファイル等、クラス・インスタンスツリーをＤＢ上で表現したものである。また、情報の整理の簡単化のため、インスタンスは最下位クラスにのみ分類してもよい。
【００２９】
さらに、サーバ５には、ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎに対して形態素解析をそれぞれ適用することにより、ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎに頻出する単語を抽出する頻出単語抽出手段５ａ、ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎに頻出する単語を含むクラスまたはインスタンスを雛形オントロジ６から抽出する分類子適用手段５ｂ、分類子適用手段５ｂにて抽出されたクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位の全てのクラスをパーソナルオントロジとして雛形オントロジ６から抽出するパーソナルオントロジ抽出手段５ｃ、分類子適用手段５ｂにて抽出されたクラスまたはインスタンスがブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎに含まれる割合に基づいて、それらのクラスまたはインスタンスに対する興味度を計測する興味度計測手段５ｄ、ならびに興味度計測手段５ｄにて計測された興味度に基づいて、パーソナルオントロジ間の近似度を計測する近似度計測手段５ｅが設けられている。
【００３０】
そして、頻出単語抽出手段５ａは、ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎに対して形態素解析をそれぞれ適用する。そして、同一ユーザの持つ複数のブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎで頻出する形態素を抽出する。
次に、分類子適用手段５ｂは、ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎで頻出する各形態素を雛形オントロジ６に適用し、雛形オントロジ６内のクラスまたはインスタンスに一致する文字列があるかどうかを調べる。そして、雛形オントロジ６内のクラスまたはインスタンスに一致する文字列がある場合、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃは、雛形オントロジ６のルートクラスから、そのクラスまたはインスタンスまでの直接的な子孫クラスおよびインスタンスをパーソナルオントロジとして抽出する。
【００３１】
また、興味度計測手段５ｄは、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃにて抽出されたクラスまたはインスタンスがブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎに含まれる割合に基づいて、それらのクラスまたはインスタンスに対する興味度を計測する。そして、近似度計測手段５ｅは、興味度計測手段５ｄにて計測された興味度とともに、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃにて抽出されたパーソナルオントロジのトポロジをも考慮しながら、パーソナルオントロジ間の近似度を計測することができる。
【００３２】
これにより、個人の興味の強さを考慮しながら単なる文字列ではなく概念間の一致性に基づいて、自分の嗜好に適合した情報を精度よく検索することが可能となるとともに、自分の嗜好に適合した情報をインターネット上で広く流通させることが可能となり、個人の嗜好に適合したコミュニティを形成することができる。
なお、雛形オントロジ６は、デスクワークにて人手で作成してサーバ５に保持させるようにしてもよいし、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃにて抽出されたパーソナルオントロジを既存の雛形オントロジ６とマージすることにより作成してもよい。さらに、雛形オントロジ６から抽出されたパーソナルオントロジに対してユーザが興味のあるクラスまたはインスタンスを追加したり、ユーザが興味のないクラスまたはインスタンスを削除したりするようにしてもよい。
【００３３】
また、頻出単語抽出手段５ａ、分類子適用手段５ｂ、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃ、興味度計測手段５ｄおよび近似度計測手段５ｅは、これらの手段で行われる処理を遂行させる命令が記述されたプログラムをコンピュータに実行させることにより実現することができる。
そして、このプログラムをＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶しておけば、サーバ５のコンピュータに記憶媒体を装着し、そのプログラムをコンピュータにインストールすることにより、頻出単語抽出手段５ａ、分類子適用手段５ｂ、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃ、興味度計測手段５ｄおよび近似度計測手段５ｅで行われる処理を実現することができる。また、このプログラムを通信網１を介してダウンロードすることにより、このプログラムを容易に普及させることができる。
【００３４】
また、頻出単語抽出手段５ａ、分類子適用手段５ｂ、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃ、興味度計測手段５ｄおよび近似度計測手段５ｅで行われる処理を遂行させる命令が記述されたプログラムをコンピュータに実行させる場合、スタンドアロン型コンピュータで実行させるようにしてもよく、ネットワークに接続された複数のコンピュータに分散処理させるようにしてもよい。
【００３５】
図２は、本発明の一実施形態に係るパーソナルオントロジの生成方法を示す図である。
図２において、ｐｉｎｇサーバなどを通じ、ユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘのエントリ集合をそれぞれ収集し、これらの収集した全てのブログエントリに対して形態素解析を行うことにより、インデックスを作成する（ステップＳ１）。
次に、ｐｉｎｇサーバにて収集された全てのブログエントリを雛形オントロジＯＨに対して分類する（ステップＳ２）。ここで、ブログエントリの分類方法としては、雛形オントロジＯＨのあるクラスＣｉの名前属性があるエントリ内の記述にあれば、そのエントリをクラスＣｉに分類することができる。また、雛形オントロジＯＨのあるクラスＣｉに所属するインスタンスＩｉ（∈Ｃｉ）の名前属性があるエントリ内の記述にあれば、そのエントリをクラスＣｉに所属するインスタンスＩｉに分類することができる。なお、同一のエントリが複数のクラスに分類されてもよい。
【００３６】
例えば、“Ｃｈａｒｌａｔａｎｓ”という文字列がエントリ内の記述にある場合、そのエントリは、クラス“Ｍａｄｃｈｅｓｔｅｒ”のインスタンス“Ｃｈａｒｌａｔａｎｓ”に分類することができる。
次に、雛形オントロジＯＨを形成する最下層クラスＣｌの持つ各インスタンスに興味を持つユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘの数を計測する（ステップＳ３）。なお、クラスＣｌのインスタンスに興味を持つユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘの数を計測する場合、同一のユーザが複数のエントリにおいてインスタンスＩｌを記述している場合においても、ユーザ数は１と計測する。
【００３７】
次に、雛形オントロジＯＨを形成する最下層クラスＣｌに興味を持つユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘの数を計測する。ここで、雛形オントロジＯＨを形成する最下層クラスＣｌに興味を持つユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘの数は、最下層クラスＣｌの配下の全てのインスタンスに興味を持つユーザ数と、最下層クラスＣｌ自体に興味を持つユーザ数との総和にて算出することができる。なお、同一のユーザが複数のインスタンスに興味を持っていたり、最下層クラスとその最下層クラスに所属するインスタンスに同時に興味を持っている場合においても、ユーザ数は１と計測する。このようにして、雛形オントロジＯＨを形成するクラスやインスタンスに興味を持つユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘの数をルートクラスまで再帰的に計測することで、そのドメインに興味を持つユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘの分布を算出することができる。
【００３８】
次に、ｐｉｎｇサーバにて収集された全てのブログエントリが雛形オントロジＯＨに対して分類されると、その分類結果をユーザＩＤごとに整理することにより、各ユーザＡ、Ｂ、・・・、Ｘごとの興味オントロジＯＡ、・・・、ＯＸを生成する（ステップＳ４）。
ここで、ｐｉｎｇサーバにて収集された全てのブログエントリを雛形オントロジＯＨに対して分類する場合、オントロジの持つ同一クラスに所属するインスタンスは同一の性質を持つという特性と、クラス階層の近いクラス間の性質は近く、両者のインスタンス間の性質も近いという特性を用いることにより、分類の誤りを除去することができる。
【００３９】
図３は、本発明の一実施形態に係るパーソナルオントロジ間の近似度計測方法を示す図である。なお、以下の説明では、あるオントロジに対する別のオントロジとの間の近似度を計測する場合、前者をソースオントロジ、後者をターゲットオントロジと呼ぶ。
図３において、雛形オントロジＯＨの“ａ１”というクラスの直下には、“ｂ１”、“ｂ２”および“ｂ３”というクラスが存在し、“ｂ１”というクラスの直下には、“ｃ１”および“ｃ２”というクラスが存在し、“ｃ１”というクラスの直下には、“ｄ１”および“ｄ２”というクラスが存在しているものとする。また、“ｂ２”というクラスの直下には、“ｃ３”および“ｃ４”というクラスが存在し、“ｂ３”というクラスの直下には、“ｃ５”というクラスが存在しているものとする。
【００４０】
また、“ｄ１”というクラスには、“ｊ”および“ｋ”というインスタンスが存在し、“ｄ２”というクラスには、“ｌ”というインスタンスが存在し、“ｃ２”というクラスには、“ｍ”というインスタンスが存在し、“ｂ２”というクラスには、“ｎ”というインスタンスが存在し、“ｃ３”というクラスには、“ａ”、“ｅ”、“ｃ”、“ｆ”、“ｂ”、“ｄ”および“ｇ”というインスタンスが存在し、“ｃ４”というクラスには、“ｐ”、“ｇ”、“ｊ”および“ｈ”というインスタンスが存在しているものとする。
【００４１】
そして、各ユーザのブログエントリに頻出する単語をそれぞれ抽出し、その単語を含むクラスまたはインスタンスおよびそれらの上位の全てのクラスを雛形オントロジＯＨからそれぞれ抽出することにより、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢが作成されたものとする。
ここで、パーソナルオントロジＯＡの“ａ１というクラスの直下には、“ｂ１”および“ｂ２”というクラスが存在し、“ｂ１”というクラスの直下には、“ｃ１”および“ｃ２”というクラスが存在し、“ｃ１”というクラスの直下には、“ｄ１”というクラスが存在し、“ｂ２”というクラスの直下には、“ｃ３”および“ｃ４”というクラスが存在しているものとする。また、“ｄ１”というクラスには、“ｊ”および“ｋ”というインスタンスが存在し、“ｃ２”というクラスには、“ｍ”というインスタンスが存在し、“ｃ３”というクラスには、“ａ”、“ｃ”、“ｂ”および“ｄ”というインスタンスが存在し、“ｃ４”というクラスには、“ｑ”および“ｈ”というインスタンスが存在しているものとする。
【００４２】
また、パーソナルオントロジＯＢの“ａ１”というクラスの直下には、“ｂ１”、“ｂ２”および“ｂ３”というクラスが存在し、“ｂ１”というクラスの直下には、“ｃ１”というクラスが存在し、“ｃ１”というクラスの直下には、“ｄ１”というクラスが存在し、“ｂ２”というクラスの直下には、“ｃ３”および“ｃ４”というクラスが存在しているものとする。また、“ｄ２”というクラスには、“ｌ”というインスタンスが存在し、“ｂ２”というクラスには、“ｎ”というインスタンスが存在し、“ｃ３”というクラスには、“ａ”、“ｃ”、“ｅ”および“ｆ”というインスタンスが存在し、“ｃ４”というクラスには、“ｐ”および“ｊ”というインスタンスが存在しているものとする。
【００４３】
そして、雛形オントロジＯＨおよびパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間で末端クラスを除く共通クラスを分析し、共通クラスを親クラスとした親子クラスからなるトポロジを抽出する。なお、図２の例では、末端クラスは、“ｄ１”、“ｄ２”、“ｃ３”および“ｃ４”とする。この結果、雛形オントロジＯＨおよびパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間において、クラス“ａ１”を親クラスとした子クラス集合Ｇ１、クラス“ｂ１”を親クラスとした子クラス集合Ｇ２、クラス“ｃ１”を親クラスとした子クラス集合Ｇ３、クラス“ｂ２”を親クラスとした子クラス集合Ｇ４、クラス“ｂ３”を親クラスとした子クラス集合Ｇ５を抽出することができる。
【００４４】
なお、この共通クラスの分析は、同じクラスＩＤが雛形オントロジＯＨおよびパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間に存在するかということだけを確認すればよい。このため、クラスの名前属性やインスタンス集合プロパティなどの近似度を計測する必要がなくなり、クラス間の対応関係を正確に維持しつつ、計算量を減らすことができる。
次に、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間で各トポロジを形成する子クラス集合Ｘ、Ｙ間の近似度を深さ優先で計算する。ここで、雛形オントロジＯＨを構成するクラスの子クラスの集合をＺとすると、子クラス集合Ｘ、Ｙ間の近似度は、｜Ｘ∩Ｙ｜／｜Ｚ｜にて求めることができる。そして、各トポロジの子クラス集合間の近似度を足し合わせることにより、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間でのトポロジの近似度ＳＴを計測することができる。
【００４５】
例えば、子クラス集合Ｇ１において、雛形オントロジＯＨには“ｂ１”、“ｂ２”および“ｂ３”という子クラスが含まれているので、子クラス集合Ｇ１における雛形オントロジＯＨの子クラス集合のメンバ数は３となる。また、子クラス集合Ｇ１において、パーソナルオントロジＯＡには“ｂ１”および“ｂ２”という子クラスが含まれ、パーソナルオントロジＯＢには“ｂ１”、“ｂ２”および“ｂ３”という子クラスが含まれているので、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢに共通に含まれている子クラスは“ｂ１”およびｂ２”だけとなり、子クラス集合Ｇ１におけるパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢの子クラス集合の積集合のメンバ数は２となる。この結果、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢの子クラス集合Ｇ１間における近似度は２／３となる。
【００４６】
同様に、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢの子クラス集合Ｇ２間における近似度は１／２、子クラス集合Ｇ３間における近似度は０／２、子クラス集合Ｇ４間における近似度は２／２となる。この結果、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間でのトポロジの近似度ＳＴは２／３＋１／２＋０／２＋２／２となる。
なお、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間でのトポロジの近似度の計算でも、雛形オントロジＯＨから割り振られたクラスＩＤを参照し、雛形オントロジＯＨの接続形態に沿ったものがパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間に存在するかということだけを確認すればよい。例えば、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢにおけるａ１−ｂ１−ｃ１という接続形態は雛形オントロジＯＨの接続形態と同じであるかどうかは、“ａ１”、“ｂ１”および“ｃ１”というクラスがパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢにて保持されているかどうかということを確認するだけで判断することができる。
【００４７】
このため、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間のトポロジの一致度を確認するために、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢが持つクラスＩＤを調べるだけでよく、対応クラスを起点として、上下クラスにさらに対応クラスがあるかを調べる必要がなくなり、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間でのトポロジの近似度の計算量を減らすことができる。
【００４８】
次に、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢの共通クラス間の近似度を計算する。ここで、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢの共通クラス間の近似度を計算する場合、クラスに所属するインスタンス集合を用いることができる。すなわち、あるクラスＣ１において、ソースオントロジのインスタンス集合をｘ、ターゲットオントロジのインスタンス集合をｙ、雛形オントロジＯＨのインスタンス集合をｚとすると、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢの共通クラス間の近似度は、｜ｘ∩ｙ｜／｜ｚ｜にて求めることができる。そして、共通クラス間の近似度を足し合わせることにより、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢのクラス間の近似度ＳＣを計測することができる。
【００４９】
例えば、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の共通クラス“ｂ２”において、パーソナルオントロジＯＡの共通クラス“ｂ２”におけるインスタンス集合Ｇ６には、インスタンス“ｎ”が存在し、パーソナルオントロジＯＢの共通クラス“ｂ２”におけるインスタンス集合Ｇ６には、インスタンス“ｎ”が存在し、雛形オントロジＯＨの共通クラス“ｂ２”にはインスタンス“ｎ”が存在している。この結果、雛形オントロジＯＨの共通クラス“ｂ２”のインスタンスのメンバ数は１、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢのインスタンス集合Ｇ６の積集合のメンバ数は１となり、“ｂ２”という共通クラス間の近似度は１／１となる。
【００５０】
また、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の共通クラス“ｃ２”において、パーソナルオントロジＯＡの共通クラス“ｃ２”におけるインスタンス集合Ｇ７には、インスタンス“ａ”、“ｃ”、“ｂ”および“ｄ”が存在し、パーソナルオントロジＯＢの共通クラス“ｃ３”におけるインスタンス集合Ｇ７には、インスタンス“ａ”、“ｃ”、“ｅ”および“ｆ”が存在し、雛形オントロジＯＨの共通クラス“ｃ３”にはインスタンス“ａ”、“ｅ”、“ｃ”、“ｆ”、“ｂ”、“ｄ”および“ｇ”が存在している。
【００５１】
この結果、雛形オントロジＯＨの共通クラス“ｃ３”のインスタンスのメンバ数は７、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢのインスタンス集合Ｇ７の積集合のメンバ数は２となり、“ｃ３”という共通クラス間の近似度は２／７となる。
従って、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢのクラス間の近似度ＳＣは１／１＋２／７となる。
【００５２】
なお、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢの共通クラス間の近似度の計算でも、雛形オントロジＯＨから割り振られたインスタンスＩＤがパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間に存在するかということだけを確認すればよい。このため、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢのクラス間の近似度を計算するために、インスタンスの名前の一致性などによるインスタンスの対応関係を予め確認する必要がなくなり、計算量を減らすことができる。
【００５３】
そして、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢにおけるトポロジの近似度ＳＴおよびクラス間の近似度ＳＣが求まると、トポロジとクラスに対する重要度に応じた評価関数ｆ（Ｘ）を用いることにより、以下の式にてパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度ＳＯ（ＡＢ）を与えることができる。
ＳＯ（ＡＢ）＝ＳＴ＋ｆ（ＳＣ）
これにより、雛形オントロジＯＨの持つクラス特性を継承させつつパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢを構築することが可能となるとともに、インスタンス集合間の共起度をパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度の計測に直接用いることができ、計算量を抑制しつつ、個人の嗜好に適合したパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢを適正に抽出することが可能となるとともに、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢが雛形オントロジＯＨの持つドメインの知識を保有しているかの相対的な尺度として利用することができ、そのドメインに対する知識を多く持つユーザを有効的に絞り込むことができる。
【００５４】
また、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢにおけるトポロジの近似度ＳＴを計測する場合、雛形オントロジのクラス集合のメンバ数を基準として、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間のトポロジの近似度を計測することにより、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢのクラス集合のメンバ数が増大した場合においても、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間のトポロジの近似度が小さくなることを防止することができ、クラスが豊富にあるという意味で知識量の多いパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢとの近似度を大きくすることができる。
なお、図３の例では、ユーザの興味度を考慮することなく、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度を計測する方法について説明したが、クラスまたはインスタンスに対する興味度を導入し、ユーザの興味度を考慮しながらパーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度を計測することもできる。
【００５５】
ここで、クラスまたはインスタンスに対する興味度は、例えば、以下のように定義することができる。
（１）１エントリ当たりのユーザの興味度を１とする。
（２）あるエントリＥｉに出現するユーザのクラスおよびインスタンスの種類をＮ（Ｅｉ）個とすると、そのエントリＥｉにおけるユーザの各クラスおよびインスタンスの興味度は１／Ｎ（Ｅｉ）である。
（３）オントロジ内の各インスタンスＩｉに対する興味度は、ユーザの全蓄積エントリ集合をＥとすると、以下の式で与えられる。
【００５６】
【数１】
2008027143.tif 000003
【００５７】
（４）オントロジ内の各クラスＣｉに対する興味度は、ユーザの全蓄積エントリ集合をＥとすると、以下の式で与えられる。
【００５８】
【数２】
2008027143.tif 000004
【００５９】
（５）インスタンスの興味度は、そのインスタンスが所属するクラスの興味度に引き継がれ、子クラスの興味度は、親クラスの興味度に引き継がれる。
図４は、本発明の一実施形態に係るクラスおよびインスタンスの興味度の一例を示す図である。
図４において、ユーザＡの全蓄積エントリには、エントリＥ１、Ｅ２が含まれているものとする。そして、ユーザＡの興味オントロジＯＡには、“オルタナティブ”というクラスが存在し、“オルタナティブ”というクラスには、“Ｍａｄｃｈｅｓｔｅｒ”および“Ｓｈｏｅｇａｚｅ”という子クラスが存在しているものとする。また、オルタナティブ”というクラスには、“ｎｉｒｖａｎａ”というインスタンスが存在し、“Ｍａｄｃｈｅｓｔｅｒ”というクラスには、“Ｎｅｗ  Ｏｒｄｅｒ”および“Ｓｔｏｎｅ  Ｒｏｓｅｓ”というインスタンスが存在し、“Ｓｈｏｅｇａｚｅ”というクラスには、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”および“Ｒｉｄｅ”というインスタンスが存在しているものとする。
【００６０】
そして、エントリＥ１では、“Ｓｔｏｎｅ  Ｒｏｓｅｓ”、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”、“ｎｉｒｖａｎａ”および“Ｎｅｗ  Ｏｒｄｅｒ”という４アーチストが出現し、エントリＥ２では、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”という１アーチストが再度出現する上に、“Ｓｈｏｅｇａｚｅ”という１ジャンルと、“Ｒｉｄｅ”という１アーチストが出現している。
【００６１】
このため、“Ｎｅｗ  Ｏｒｄｅｒ”というインスタンスの興味度は１／４、“Ｓｔｏｎｅ  Ｒｏｓｅｓ”というインスタンスの興味度は１／４、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”というインスタンスの興味度は１／４＋１／３＝７／１２、“Ｒｉｄｅ”というインスタンスの興味度は１／３、“ｎｉｒｖａｎａ”というインスタンスの興味度は１／４となる。
【００６２】
また、“Ｍａｄｃｈｅｓｔｅｒ”というクラスの興味度は、そのクラスの配下の“Ｎｅｗ  Ｏｒｄｅｒ”および“Ｓｔｏｎｅ  Ｒｏｓｅｓ”というインスタンスの興味度を足し合わせることで求めることができ、１／４＋１／４＝１／２となる。また、“Ｓｈｏｅｇａｚｅ”というクラスの興味度は、そのクラスの配下の“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”および“Ｒｉｄｅ”というインスタンスの興味度を足し合わせることで求めることができ、７／１２＋１／３＝５／４となる。さらに、“オルタナティブ”というクラスの興味度は、そのクラスの配下の“ｎｉｒｖａｎａ”というインスタンス、“Ｍａｄｃｈｅｓｔｅｒ”および“Ｓｈｏｅｇａｚｅ”というクラスの興味度を足し合わせることで求めることができ、１／２＋５／４＋１／４＝２となる。
【００６３】
これにより、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”というにアーチストついては、２つのエントリＥ１、Ｅ２に書き込みがなされているため、ユーザＡの興味が強いということを認識することができる。また、“Ｓｈｏｅｇａｚｅ”というにジャンルついては、そのクラス名もエントリＥ２に出現する上に、その配下のアーチストをエントリＥ１、Ｅ２において頻繁に語っているため、興味度を大きくすることができ、単純に配下にアーチストを多く持っていても、興味としては均等に扱われることを防止することができる。
【００６４】
図５は、本発明の一実施形態に係る興味度を考慮したパーソナルオントロジ間の近似度計測方法を示す図である。
図５において、ユーザＡの興味オントロジＯＡの“ａ１というクラスの直下には、“ｂ１”および“ｂ２”というクラスが存在し、“ｂ２”というクラスの直下には、“ｃ３”および“ｃ４”というクラスが存在しているものとする。また、“ｂ１”というクラスには、“ｍ”および“ｋ”というインスタンスが存在し、“ｂ２”というクラスには、“ｎ”というインスタンスが存在し、“ｃ３”というクラスには、“ａ”、“ｂ”および“ｃ”というインスタンスが存在し、“ｃ４”というクラスには、“ｇ”および“ｈ”というインスタンスが存在しているものとする。
【００６５】
そして、オントロジＯＡにおいて、“ｃ３”というクラスの興味度は１、“ａ”というインスタンスの興味度は２、“ｂ”というインスタンスの興味度は５、“ｃ”というインスタンスの興味度は４であるとすると、“ｃ３”というクラスの配下の興味度は１＋２＋５＋４＝１２となる。
また、オントロジＯＡにおいて、“ｃ４”というクラスの興味度は０、“ｇ”というインスタンスの興味度は２、“ｈ”というインスタンスの興味度は１であるとすると、“ｃ４”というクラスの配下の興味度は０＋２＋１＝３となる。
【００６６】
また、オントロジＯＡにおいて、“ｂ２”というクラスの興味度は１、“ｎ”というインスタンスの興味度は２であるとすると、“ｂ２”というクラスの配下の興味度は１２＋３＋１＋２＝１８となる。
また、オントロジＯＡにおいて、“ｂ１”というクラスの興味度は０、“ｍ”というインスタンスの興味度は３、“ｋ”というインスタンスの興味度は２であるとすると、“ｂ１”というクラスの配下の興味度は０＋３＋２＝５となる。
【００６７】
また、オントロジＯＡにおいて、“ａ１”というクラスの興味度は０であるとすると、“ａ１”というクラスの配下の興味度は５＋１８＝２３となる。
また、ユーザＢの興味オントロジＯＢの“ａ１というクラスの直下には、“ｂ１”、“ｂ２”および“ｂ３”というクラスが存在し、“ｂ１”というクラスの直下には、“ｃ１”というクラスが存在し“ｂ２”というクラスの直下には、“ｃ３”および“ｃ４”というクラスが存在しているものとする。また、“ｃ１”というクラスには、“ｌ”というインスタンスが存在し、“ｂ２”というクラスには、“ｎ”というインスタンスが存在し、“ｂ３”というクラスには、“ｄ”というインスタンスが存在し、“ｃ３”というクラスには、“ａ”、“ｃ”および“ｅ”というインスタンスが存在し、“ｃ４”というクラスには、“ｐ”および“ｉ”というインスタンスが存在しているものとする。
【００６８】
そして、オントロジＯＢにおいて、“ｃ３”というクラスの興味度は０、“ａ”というインスタンスの興味度は３、“ｃ”というインスタンスの興味度は３、“ｅ”というインスタンスの興味度は３であるとすると、“ｃ３”というクラスの配下の興味度は３＋３＋３＝９となる。
また、オントロジＯＢにおいて、“ｃ４”というクラスの興味度は１、“ｐ”というインスタンスの興味度は３、“ｉ”というインスタンスの興味度は２であるとすると、“ｃ４”というクラスの配下の興味度は１＋３＋２＝６となる。
【００６９】
また、オントロジＯＢにおいて、“ｂ３”というクラスの興味度は０、“ｄ”というインスタンスの興味度は２であるとすると、“ｂ３”というクラスの配下の興味度は０＋２＝２となる。
また、オントロジＯＢにおいて、“ｂ２”というクラスの興味度は０、“ｎ”というインスタンスの興味度は６であるとすると、“ｂ２”というクラスの配下の興味度は６＋９＋６＝２１となる。
また、オントロジＯＢにおいて、“ｂ１”というクラスの興味度は０であるとすると、“ｂ１”というクラスの配下の興味度は０＋３＝３となる。
また、オントロジＯＢにおいて、“ａ１”というクラスの興味度は０であるとすると、“ａ１”というクラスの配下の興味度は３＋２１＋２＝２６となる。
【００７０】
ここで、オントロジ間の興味一致度の計算に用いる用語を以下のように定義する。親クラスおよび子クラスからなるトポロジをＴ１、クラスとインスタンスからなるトポロジをＴ２とする。さらに、興味オントロジＯＡ、ＯＢの共通クラスをＣｉと定義し、共通インスタンスをＩｉ∈Ｉと定義する。特に、トポロジＴ１に所属するクラス集合をＣ（Ｔ１）、トポロジＴ２に所属するクラス集合をＣ（Ｔ２）とする。また、共通クラスＣｉに対する興味一致度をＩ（Ｃｉ）とし、共通インスタンスＩｉに対する興味一致度をＩ（Ｉｉ）とし、共通クラスＣｉの配下の興味一致度をＩｔ（Ｃｉ）とする。
【００７１】
（１）そして、興味オントロジＯＡ、ＯＢの共通クラスＣｉを分析し、両トポロジＴ１、Ｔ２を形成する共通クラスＣｉが存在することに注意しながら、トポロジＴ１を形成する共通クラスＣｉとトポロジＴ２を形成する共通クラスＣｉとを抽出する。例えば、図５の例では、共通クラスａ１、ｂ１、ｂ２はトポロジＴ１を形成し、共通クラスｂ２、ｃ３、ｃ４はトポロジＴ２を形成することができる。
【００７２】
（２）共通クラスＣｉが興味オントロジＯＡ、ＯＢ間で共通インスタンスＩｉを持つとすると、共通インスタンスＩｉに対する興味一致度をＩ（Ｉｉ）は、興味オントロジＯＡ、ＯＢのインスタンスに対する興味度のうち小さい方とすることができる。例えば、図５の例では、共通クラスｃ３の配下の共通インスタンスａに対する興味一致度は２、共通クラスｃ３の配下の共通インスタンスｃに対する興味一致度は３となる。
【００７３】
（３）興味オントロジＯＡ、ＯＢにおける共通クラスＣｉに対する興味一致度Ｉ（Ｃｉ）は、興味オントロジＯＡ、ＯＢのクラスに対する興味度のうち小さい方とすることができる。例えば、図５の例では、共通クラスｃ３に対する興味一致度は０、共通クラスｃ４に対する興味一致度は１となる。
（４）共通クラスＣｉ∈Ｃ（Ｔ１）の配下の興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）は、興味オントロジＯＡ、ＯＢにおけるクラスＣｉの配下の子クラスの積集合をＮ（Ｃｉ）、和集合をＵ（Ｃｉ）とすると、以下の式で与えることができる。
【００７４】
【数３】
2008027143.tif 000005
【００７５】
例えば、図５の例では、共通クラスｂ２の配下の興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）は、（９＋３）／２＝６となる。
そして、以下の式で示すように、トポロジＴ１を形成する全ての共通クラスＣｉについての興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）を足し合わせた値を、トポロジＴ１を形成する共通クラス集合に対する興味一致度Ｓ（Ｔ１）とすることができる。
【００７６】
【数４】
2008027143.tif 000006
【００７７】
（５）一方、共通クラスＣｉ∈Ｃ（Ｔ２）の配下の興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）は、興味オントロジＯＡにおけるクラスＣｉの配下のインスタンス集合をＩＡ（Ｃｉ）、興味オントロジＯＢにおけるクラスＣｉの配下のインスタンス集合をＩＢ（Ｃｉ）とすると、以下の式で与えることができる。
【００７８】
【数５】
2008027143.tif 000007
【００７９】
例えば、図５の例では、共通クラスｃ３の配下の興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）は、（２＋０＋３＋０）／４＝５／４となる。
そして、以下の式で示すように、トポロジＴ２を形成する全ての共通クラスＣｉについての興味一致度Ｉｔ（Ｃｉ）を足し合わせた値を、トポロジＴ２を形成する共通クラス集合に対する興味一致度Ｓ（Ｔ２）とすることができる。
【００８０】
【数６】
2008027143.tif 000008
【００８１】
（６）そして、トポロジＴ１、Ｔ２に対する重要度に応じた評価関数をｆ（Ｘ）とすると、興味度を考慮した興味オントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度はＳＯ（ＡＢ）＝Ｓ（Ｔ１）＋ｆ（Ｓ（Ｔ２））で与えることができる。
そして、図１の近似度計測手段５ｅは、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃにて抽出されたパーソナルオントロジのトポロジだけでなく、ユーザの興味度を考慮しながら、パーソナルオントロジ間の近似度を計測することにより、個人の興味の強さを考慮しながら単なる文字列ではなく概念間の一致性に基づいて、自分の嗜好に適合した情報を精度よく検索することが可能となる。
【００８２】
図６は、本発明の一実施形態に係る興味オントロジの近似性を利用したコミュニティ形成方法を示す図である。
図６において、各ユーザＡ、ＢのブログエントリＰＡ、ＰＢを雛形オントロジに対してそれぞれ分類することにより、各ユーザＡ、Ｂの興味オントロジＫＡ、ＫＢがそれぞれ生成されたものとする（ステップＳ１１）。そして、各ユーザＡ、Ｂの興味オントロジＫＡ、ＫＢ間の近似度を計測し（ステップＳ１２）、近似度の高い興味オントロジＫＡ、ＫＢ間で共起するクラスやインスタンスを分析することで、トポロジが異なるにも関わらず興味を持つ可能性が高い情報を他のユーザのエントリを介して意外な情報としてユーザに推奨することができる（ステップＳ１３）。
【００８３】
例えば、各ユーザＡ、Ｂの興味オントロジＫＡ、ＫＢ間の近似度を計測することにより、“Ｍａｄｃｈｅｓｔｅｒ”などのクラスや“Ｈａｐｐｙ  Ｍｏｎｄａｙｓ”などのインスタンスに興味を持つユーザは、“Ｇｌａｓｇｏｗ”というクラスや“Ｔｅｅｎａｇｅ  Ｆａｎｃｌｕｂ”というインスタンスにも興味を持つ可能性が高いことが判る。
また、このような興味オントロジＫＡ、ＫＢをブログに適用することで、単純なキーワード検索ではなく、興味オントロジＫＡ、ＫＢ間の近似度に基づく意外なエントリ推薦によるコミュニティの形成を支援することができ、ユーザの興味を自然に広げることができる（ステップＳ１４）。
【産業上の利用可能性】
【００８４】
本発明は、パーソナルオントロジを簡易に作成して自分の興味にマッチングする情報を速やかに入手することができ、情報通信システムが持つ情報源から自分の興味にマッチングする情報を自動的かつ効率的に活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の一実施形態に係るオントロジの近似度計測装置が適用されるシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るパーソナルオントロジの生成方法を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るパーソナルオントロジ間の近似度計測方法を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係るクラスおよびインスタンスの興味度の一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る興味度を考慮したパーソナルオントロジ間の近似度計測方法を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る興味オントロジの近似性を利用したコミュニティ形成方法を示す図である。
【図７】従来の完全に分散された環境下で構築されたオントロジの構成例を示す図である。
【図８】図７のクラス間における総当り方式による近似度計測方法の一例を示す図である。
【図９】図７のクラス間における総当り方式による近似度計測方法の一例を示す図である。
【図１０】図７のクラス間におけるマッピング結果の一例を示す図である。
【図１１】図７のオントロジ間における近似度計測結果の一例を示す図である。
【図１２】従来の複数のオントロジに対する近似度計測結果の比較例を示す図である。
【符号の説明】
【００８６】
１  通信網
２〜４  端末
５  サーバ
５ａ  頻出単語抽出手段
５ｂ  分類子適用手段
５ｃ  パーソナルオントロジ抽出手段
５ｄ  興味度計測手段
５ｅ  近似度計測手段
６  雛形オントロジ
７〜９  ブログサイト
７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎ  ブログエントリ
【図１】
2008027143.tif 000009
【図２】
2008027143.tif 000010
【図３】
2008027143.tif 000011
【図４】
2008027143.tif 000012
【図５】
2008027143.tif 000013
【図６】
2008027143.tif 000014
【図７】
2008027143.tif 000015
【図８】
2008027143.tif 000016
【図９】
2008027143.tif 000017
【図１０】
2008027143.tif 000018
【図１１】
2008027143.tif 000019
【図１２】
2008027143.tif 000020