(57)【要約】【課題】作成にかかるコストを抑制しつつ、個人の興味が高精度に反映されたパーソナルオントロジを生成できるようにする。【解決手段】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ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎにある場合、興味度計測手段５ｃは、それらの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、パーソナルオントロジ抽出手段５ｃは、興味度計測手段５ｃにて計測された興味度が大きなクラスまたはインスタンスについて、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。【選択図】      図１
2008027142.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
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、
個人の興味が反映されたエントリに含まれる前記クラスまたはインスタンスの割合に基づいて、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を備えることを特徴とする興味情報生成装置。
【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、
個人の興味が反映されたエントリに含まれる前記クラスまたはインスタンスの割合に基づいて、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を備えることを特徴とする興味情報生成方法。
【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、
個人の興味が反映されたエントリに含まれる前記クラスまたはインスタンスの割合に基づいて、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をコンピュータに実行させることを特徴とする興味情報生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は興味情報生成装置、興味情報生成方法および興味情報生成プログラムに関し、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。
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。
【０００３】
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６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６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７および図８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９は、図６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９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１０は、図６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１０において、図６のオントロジＯＡ、ＯＢのクラス間において、図９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１０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１１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１１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、ユーザの興味が概念階層化されたパーソナルオントロジを生成するにはコストが高くつくため、各個人のパーソナルオントロジをインターネットを介して流通させることが困難である。このため、各個人のパーソナルオントロジを他のユーザのパーソナルオントロジとマッピングさせることにより、興味の一致するユーザ間で自動的にコミュニティを形成することができなかった。また、Ｗｅｂ上の音楽ファイルなどのコンテンツのメタデータとパーソナルオントロジとの間でのマッチングによる自動的かつ高精度な情報検索および推薦ができないという問題があった。
【００１９】
また、従来のパーソナルオントロジの生成方法では、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、ユーザの興味が十分に反映されたパーソナルオントロジを精度よく生成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、作成にかかるコストを抑制しつつ、個人の興味が高精度に反映されたパーソナルオントロジを生成することが可能な興味情報生成装置、興味情報生成方法および興味情報生成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記載の興味情報生成装置によれば、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、個人の興味が反映されたエントリに含まれる前記クラスまたはインスタンスの割合に基づいて、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を備えることを特徴とする。
【００２１】
また、請求項２記載の興味情報生成方法によれば、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、個人の興味が反映されたエントリに含まれる前記クラスまたはインスタンスの割合に基づいて、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を備えることを特徴とする。
【００２２】
また、請求項３記載の興味情報生成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、個人の興味が反映されたエントリに含まれる前記クラスまたはインスタンスの割合に基づいて、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】
【００２３】
以上説明したように、本発明によれば、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検索することが可能となるとともに、個人の興味度を考慮しながら各個人の興味情報に含まれる単語を雛形オントロジ上で照合することにより、多義語が間違って分類されることを排除しつつ、個人の興味が精度よく反映されたパーソナルオントロジを生成することができる。このため、作成にかかるコストを抑制しつつ、パーソナルオントロジを精度よく生成することが可能となり、情報検索の精度を向上させることが可能となるとともに、各個人のパーソナルオントロジ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】
【００２４】
以下、本発明の実施形態に係る興味情報生成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興味情報生成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）のような網であってもよい。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、サーバ５としては、例えば、ブログの更新情報を収集して提供するｐｉｎｇサーバを用いることができる。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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５ｃ、興味度計測手段５ｃにて計測された興味度に基づいて、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５ｄが設けられている。
【００２８】
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。この際、明らかに興味でない形態素（例えば、私・もの・が、など）はフィルタリングすることができる。
【００２９】
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ブログエントリ７ａ〜７ｎ、８ａ〜８ｎ、９ａ〜９ｎにある場合、興味度計測手段５ｃは、それらの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、パーソナルオントロジ抽出手段５ｄは、興味度計測手段５ｃにて計測された興味度が大きなクラスまたはインスタンスについて、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。
【００３０】
これにより、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検索することが可能となるとともに、個人の興味度を考慮しながら各個人の興味情報に含まれる単語を雛形オントロジ６上で照合することにより、多義語が間違って分類されることを排除しつつ、個人の興味が精度よく反映されたパーソナルオントロジを生成することができる。このため、作成にかかるコストを抑制しつつ、パーソナルオントロジを精度よく生成することが可能となり、情報検索の精度を向上させることが可能となるとともに、各個人のパーソナルオントロジ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。
【００３１】
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。
【００３２】
【数１】
2008027142.tif 000003
【００３３】
（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。
【００３４】
【数２】
2008027142.tif 000004
【００３５】
（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２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２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。
【００３６】
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。
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
また、頻出単語抽出手段５ａ、分類子適用手段５ｂ、興味度計測手段５ｃおよびパーソナルオントロジ抽出手段５ｄ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、興味度計測手段５ｃおよびパーソナルオントロジ抽出手段５ｄ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。
【００４１】
また、頻出単語抽出手段５ａ、分類子適用手段５ｂ、興味度計測手段５ｃおよびパーソナルオントロジ抽出手段５ｄ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。
【００４２】
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の生成方法を示す図である。
図３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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
図４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４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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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３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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
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。
【００５９】
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。
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）
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
ここで、ユーザの興味度を考慮しながら、パーソナルオントロジを生成することにより、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度の精度を向上させることが可能となり、自分の興味に近い情報を効率よく取得することができる。
すなわち、ユーザの興味度を導入することにより、ユーザが同一のブログエントリ内でアーチストを単に羅列しているだけの場合には、そのブログエントリ内に出現するアーチストに対する興味は低いと捉えることが可能となるとともに、ユーザが異なるブログエントリに跨ってアーチストを記述している場合には、そのブログエントリ内に出現するアーチストに対する興味は高いと捉えることが可能となる。
【００６３】
このため、パーソナルオントロジＯＡ、ＯＢ間の近似度に基づいてユーザＡの興味に近い興味を持つユーザＢを検出する場合、アーチストをブログエントリ内で単に羅列したり、複数のブログエントリに跨ってアーチストを記述しながら１つのブログエントリにしか語っていないユーザＡについては、そのユーザＡの興味を狭い範囲に限定することを可能として、そのユーザＡのパーソナルオントロジＯＡと、ユーザＢのパーソナルオントロジＯＢとの間の近似度を小さくし、興味情報の推奨精度の劣化を抑制することができる。
【００６４】
例えば、図２において、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、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”というアーチストがエントリＥ２で再度出現する場合には、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”というアーチストについてはユーザＡの興味が強いものとして扱うことができ、“Ｓｔｏｎｅ  Ｒｏｓｅｓ”、“Ｍｙ  Ｂｌｏｏｄｙ  Ｖａｌｅｎｔｉｎｅ”、“ｎｉｒｖａｎａ”および“Ｎｅｗ  Ｏｒｄｅｒ”という４アーチストがユーザＡの興味として均等に扱われるのを防止することができる。
このため、ユーザＡの興味オントロジの生成精度を向上させることができ、興味オントロジ間の近似度の計測精度を向上させることを可能として、興味情報の推奨精度を向上させることができる。
【００６５】
図５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）。
【００６６】
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）。
【００６７】
なお、興味オントロジＫＡ、ＫＢ間の近似度を計測する方法としては、クラスの持つクラス名やインスタンスなどのクラス属性間の近似度またはクラス間の接続形態であるトポロジの近似度に基づいて推論学習照合し、オントロジの持つクラス間の意味的な近似度を計測することができる。あるいは、クラス属性間の近似度およびトポロジの近似度の両方に基づいて推論学習照合し、オントロジの持つクラス間の意味的な近似度を計測するようにしてもよい。
【００６８】
また、上述した実施形態において、興味オントロジＫＡ、ＫＢ間を自動的に生成するためには、雛形オントロジが必要となる。雛形オントロジを設計するためには、クラス間の階層関係やユーザの興味を細やかに反映させるための末端クラスの粒度の調整が必要となる。ここで、ｇｏｏなどのポータルサイトにおけるトピックディレクトリは詳細化が進んでいる。例えば、音楽ドメインのジャンルでは、Ｗｅｂ上で公開されているジャンルの階層情報は、ユーザの興味に従った検索を考慮して粒度が細やかに設定されている。このため、インターネット上のポータルサイトにおけるトピックディレクトリを用いることで、雛形オントロジを構築することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
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的確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】
【００７０】
【図１】本発明の一実施形態に係る興味情報生成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３】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４】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５】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】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】図６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８】図６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６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】図６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】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】
【００７１】
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  興味度計測手段
５ｄ  パーソナルオントロジ抽出手段
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】
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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】
2008027142.tif 000011
【図８】
2008027142.tif 000012
【図９】
2008027142.tif 000013
【図１０】
2008027142.tif 000014
【図１１】
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