(57)【要約】【課題】  ユーザの文書嗜好を学習するために、ユーザに意図して実行させる動作（作業）を軽減又はなくすようにする。【解決手段】  本発明の文書嗜好学習システムでは、ブックマーク登録やファイル保存することを、システムが、ユーザが関心ある文書と判定する１条件とする。また、他の本発明の文書嗜好学習システムでは、ユーザがその文書を閲覧している滞在時間が閾値より長いことを、システムが、ユーザが関心ある文書と判定する１条件とする。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、
上記入力文書に係る情報を、将来の上記入力文書の利用、使用のために保存する行為がなされたか否かを判別し、上記保存する行為がなされたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、
上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段と
を有することを特徴とする文書嗜好学習システム。
【請求項２】
入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、
上記入力文書をユーザが閲覧している時間が閾値を超えたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、
上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段と
を有することを特徴とする文書嗜好学習システム。
【請求項３】
特徴量取得手段、関心判別手段、及び、文書特徴量記憶手段を有し、
上記特徴量取得手段は、入力文書の特徴量を得、
上記関心判別手段は、上記入力文書に係る情報を、将来の上記入力文書の利用、使用のために保存する行為がなされたか否かを判別し、上記保存する行為がなされたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別し、
上記文書特徴量記憶手段は、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する
ことを特徴とする文書嗜好学習方法。
【請求項４】
特徴量取得手段、関心判別手段、及び、文書特徴量記憶手段を有し、
上記特徴量取得手段は、入力文書の特徴量を得、
上記関心判別手段は、上記入力文書をユーザが閲覧している時間が閾値を超えたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別し、
上記文書特徴量記憶手段は、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する
ことを特徴とする文書嗜好学習方法。
【請求項５】
コンピュータを、
入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、
上記入力文書に係る情報を、将来の上記入力文書の利用、使用のために保存する行為がなされたか否かを判別し、上記保存する行為がなされたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、
上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段と
して機能させるように記述されていることを特徴とする文書嗜好学習プログラム。
【請求項６】
コンピュータを、
入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、
上記入力文書をユーザが閲覧している時間が閾値を超えたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、
上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段と
して機能させるように記述されていることを特徴とする文書嗜好学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文書嗜好学習システム、方法及びプログラムに関し、例えば、ユーザの所望する文書を効率良く検索する場合に適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータやインターネットの普及により、多くのＷｅｂページが生成されている。その結果、Ｗｅｂページの数が膨大になったことで、ユーザの求めるＷｅｂページを効率良く検索する要求が高まってきている。その解決方法として、ベイズ推定を用いたＷｅｂマイニングなどの手法も研究されつつある（非特許文献１、非特許文献２参照）。
【０００３】
この従来方法では、ユーザのお気に入りのＷｅｂページ（関心があるＷｅｂページ）の特徴を学習することで、ユーザがキーワードなどの検索用情報を考えることなく、ユーザが同様に関心を向けるＷｅｂページ（同じ趣味嗜好のＷｅｂページ）を収集するシステムの実現を目標として、お気に入りのＷｅｂページの学習方法を含めた検索手法を提案している。
【非特許文献１】天野環、中里秀則著、「ベイズ推定を用いたＷｅｂマイニング」、２００４年電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集、Ｎｏ．Ｂ−１９−９、ｐ．４０４、２００４年９月
【非特許文献２】天野環、中里秀則、中村隆史著、「ベイズ推定を用いたＷｅｂマイニング」、信学技報、電子情報通信学会、２００５年３月１５日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来方法では、ユーザはお気に入りのページと関係のあるページと関係のないページを手作業で収集して分類しておく必要がある。すなわち、ユーザの文書嗜好（関心ある文書）を学習するためには、ユーザ自身が、そのＷｅｂページ（ＵＲＬ）の情報に対し、各々、好き（関心有り）、嫌い（関心無し）を選択する必要があり、事前学習において、大変な手間がかかってしまう。例えば、Ｗｅｂページを表示しているＷｅｂブラウザ画面の一部に、「好き」アイコンや「嫌い」アイコンを表示させ、いずれかのアイコンのクリックにより、ユーザは自己の嗜好をシステムに学習させる。
【０００５】
検索の精度を向上させようとすると、学習しておくＷｅｂページも多い方が好ましく、学習するページ数を多くしようとすると、ユーザによる手作業の負担もかなり大きなものとなる。
【０００６】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、ユーザの文書嗜好を学習するためにユーザに意図して実行させる動作（作業）を軽減若しくはなくすことができる文書嗜好学習システム、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】
【０００７】
第１の本発明の文書嗜好学習システムは、入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、上記入力文書に係る情報を、将来の上記入力文書の利用、使用のために保存する行為がなされたか否かを判別し、上記保存する行為がなされたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
第２の本発明の文書嗜好学習システムは、入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、上記入力文書をユーザが閲覧している時間が閾値を超えたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
第３の本発明の文書嗜好学習方法は、特徴量取得手段、関心判別手段、及び、文書特徴量記憶手段を有し、上記特徴量取得手段は、入力文書の特徴量を得、上記関心判別手段は、上記入力文書に係る情報を、将来の上記入力文書の利用、使用のために保存する行為がなされたか否かを判別し、上記保存する行為がなされたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別し、上記文書特徴量記憶手段は、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶することを特徴とする。
【００１０】
第４の本発明の文書嗜好学習方法は、特徴量取得手段、関心判別手段、及び、文書特徴量記憶手段を有し、上記特徴量取得手段は、入力文書の特徴量を得、上記関心判別手段は、上記入力文書をユーザが閲覧している時間が閾値を超えたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別し、上記文書特徴量記憶手段は、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶することを特徴とする。
【００１１】
第５の本発明の文書嗜好学習プログラムは、コンピュータを、入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、上記入力文書に係る情報を、将来の上記入力文書の利用、使用のために保存する行為がなされたか否かを判別し、上記保存する行為がなされたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段として機能させるように記述されていることを特徴とする。
【００１２】
第６の本発明の文書嗜好学習プログラムは、コンピュータを、入力文書の特徴量を得る特徴量取得手段と、上記入力文書をユーザが閲覧している時間が閾値を超えたことをユーザが関心ある文書と判別する１条件として、上記入力文書に対するユーザの関心有無を判別する関心判別手段と、上記入力文書の特徴量を、ユーザが関心ある文書か否かに振り分けて記憶する文書特徴量記憶手段として機能させるように記述されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ユーザの文書嗜好を学習するためにユーザに意図して実行させる動作（作業）を軽減若しくはなくすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
（Ａ）第１の実施形態
以下、本発明による文書嗜好学習システム、方法及びプログラムを、Ｗｅｂページ閲覧システム、方法及びプログラムに適用した第１の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。
【００１５】
（Ａ−１）第１の実施形態の構成
図１は、第１の実施形態におけるＷｅｂページ閲覧システムの機能的構成を示すブロック図である。第１の実施形態のＷｅｂページ閲覧システムは、パソコン、携帯電話端末、ＰＤＡなどの情報処理装置上に、第１の実施形態のＷｅｂページ閲覧プログラム（固定データを含む；いわゆるＷｅｂブラウザ）をインストールすることにより、構築されるものであるが、機能的には、図１で表すことができる。
【００１６】
図１において、第１の実施形態のＷｅｂページ閲覧システム１は、入力部１０、表示部１１、通信部１２、閲覧制御部１３、ページ特徴量形成部１４、ページ特徴量記憶部１５、嗜好文書判定部１６及びブックマーク記憶部１７を有する。
【００１７】
入力部１０は、ハードウェア的にはキーボードやマウスなどが該当し、Ｗｅｂページの閲覧の起動を指示したり、ユーザ嗜好文書の検索を指示したり、ブックマーク（お気に入りＵＲＬ）への登録を指示したりなどするものである。
【００１８】
表示部１１は、ハードウェア的にはディスプレイが該当し、閲覧に供するＷｅｂページを表示したり、各種の操作用アイコンを表示したりするものである。
【００１９】
通信部１２は、通信回路や通信用ソフトウェアなどが該当し、閲覧制御部１３から指示されたＷｅｂページを、インターネット２０から取り出すための通信を実行するものである。
【００２０】
閲覧制御部１３は、入力部１０から与えられた信号やそのときの処理段階などに応じて、Ｗｅｂページの閲覧に係る各種の動作を制御するものである。
【００２１】
ページ特徴量形成部１４は、閲覧制御部１３から指示されたＷｅｂページの特徴量を形成するものである。Ｗｅｂページの特徴量の形成は、ユーザの文書嗜好を学習する場合や、検索されたＷｅｂページがユーザの文書嗜好に合致するか否かを判定する場合などに実行される。
【００２２】
ページ特徴量記憶部１５は、ユーザの文書嗜好を反映させたページ特徴量を記憶するものである。ページ特徴量記憶部１５は、ユーザが好きな（関心有り）Ｗｅｂページの特徴量と、ユーザが嫌いな（関心無し）Ｗｅｂページの特徴量とを区別して記憶しているものである。ページ特徴量記憶部１５は、その全体又は一部が補助記憶装置上に構成されても良い。
【００２３】
嗜好文書判定部１６は、閲覧制御部１３から指示されたＷｅｂページがユーザの文書嗜好に合致するか否かを判定するものである。嗜好文書判定部１６は、判定時には、ページ特徴量形成部１４から判定に供するＷｅｂページの特徴量を取得し、ページ特徴量記憶部１５の記憶内容をも参酌する。
【００２４】
ブックマーク記憶部１７は、閲覧制御部１３の制御下で、ユーザがブックマーク指定したＵＲＬを記憶するものである。
【００２５】
（Ａ−２）第１の実施形態の動作
次に、第１の実施形態のＷｅｂページ閲覧システムにおける動作（Ｗｅｂページ閲覧方法）を説明する。
【００２６】
まず、ユーザの文書嗜好を学習する際の動作を、図２及び図３のフローチャートを参照しながら説明する。図２は、あるＷｅｂページについて、ユーザの文書嗜好を学習する際の全体の動作の流れを示しており、図３は、ページ特徴量の作成動作の流れを示している。なお、図２や図３の処理の途中では、キー入力などによって他の処理に割り込むことがあるが、図２及び図３ではそのような割り込み処理を省略して記述している。
【００２７】
第１の実施形態のＷｅｂページ閲覧システムにおいては、ユーザの閲覧に供するために、インターネット２０から新たなＷｅｂページを取得すると、閲覧制御部１３は、図２に示す処理を開始し、まず、取得したＷｅｂページを表示（閲覧）させる（ステップ１０１）。この表示処理は、既に、インターネット２０から取得し、他のＷｅｂページの表示により、キャッシュメモリに格納されたＷｅｂページを再表示する場合をも含んで良く、逆に、このような場合を排除するようにしても良い。
【００２８】
その後、閲覧制御部１３は、表示（閲覧）とは無関係に、ページ特徴量形成部１４に、そのＷｅｂページの特徴量の形成処理を実行させる（ステップ１０２）。図３は、上述したように、このようなＷｅｂページの特徴量の具体的な形成処理を示している。
【００２９】
次に、閲覧制御部１３は、対象となっているＷｅｂページのＵＲＬを、ブックマークに追加する操作がユーザによってなされたか否かを判別する（ステップ１０３）。
【００３０】
閲覧制御部１３は、このような判別を、例えば、以下のようなタイミングで行う。例えば、Ｗｅｂページの閲覧（表示）を終了させるタイミングで行う。終了させるタイミングとは、他のＷｅｂページの表示に切り替えられた場合やブラウザを閉じる操作がなされた場合などが該当する。なお、追加する操作がなされたことを、実際に追加操作がなされたタイミングで捉え、追加する操作がなされないことを、Ｗｅｂページの閲覧（表示）を終了させるタイミングで行うようにしても良い。
【００３１】
閲覧制御部１３は、ＵＲＬがブックマークに追加されると、そのページ特徴量を、ページ特徴量記憶部１５に、ユーザが好きな（関心有り）Ｗｅｂページの特徴量として記憶し、ＵＲＬがブックマークに追加されることがないと、そのページ特徴量を、ページ特徴量記憶部１５に、ユーザが嫌いな（関心無し）Ｗｅｂページの特徴量として記憶し（ステップ１０４）、図２に示す一連の処理を終了する。
【００３２】
次に、Ｗｅｂページの特徴量の具体的な形成処理を、図３を参照しながら説明する。
【００３３】
この第１の実施形態の場合、Ｗｅｂページの特徴量を、単語（例えば名詞）若しくは単語列（例えば名詞句）などのトークン毎の出現回数若しくは出現率の集合としており、図３は、このようなＷｅｂページの特徴量を抽出する処理となっている。
【００３４】
処理を開始すると、処理対象のＷｅｂページ（ＨＴＭＬ文書）の先頭側から、１個のトークンを抽出しようとし、抽出できたか否かを判別する（ステップ２０１）。
【００３５】
抽出できると、その抽出したトークンは、初めて抽出されたものか否かを判別する（ステップ２０２）。言い換えると、ページの特徴量の要素として、今回、抽出されたトークンが既に登録されているか否かを判別する。既に登録されているトークンであれば、その出現回数を１インクリメントして（ステップ２０３）、上述したステップ２０１に戻る。一方、初めて、抽出されたものであると、ページの特徴量要素のトークンとして追加し（ステップ２０４）、上述したステップ２０１に戻る。なお、新トークンを追加する際には、その出現回数を１とする。
【００３６】
処理対象のＷｅｂページ（ＨＴＭＬ文書）の先頭側から、ステップ２０１〜２０４でなる処理を繰り返し実行すると、やがて、トークンを抽出できない状態になる。このときには、Ｗｅｂページの特徴量の作成処理を終了する。なお、各トークンに対する頻度情報を、出現回数ではなく、出現率とする場合であれば、トークンを抽出できなくなったときに、各トークンの出現回数の総和を求めた後、出現率を求める処理を行う。
【００３７】
以上では、一般的なＷｅｂページの閲覧に並行して実行される、ユーザ嗜好の学習動作を説明した。
【００３８】
このような学習データは、Ｗｅｂページの検索時に利用される。例えば、検索候補となったＷｅｂページが、ユーザが関心あるものであるか否かを判断する際に利用される。まず、このような判断対象となったＷｅｂページに対しても特徴量を作成する。その後、判断対象となったＷｅｂページの特徴量が、統計的に見て、ページ特徴量記憶部１５に記憶されているユーザが好きな（関心有り）複数のＷｅｂページの特徴量のグループに近いか、ページ特徴量記憶部１５に記憶されているユーザが嫌いな（関心無し）複数のＷｅｂページの特徴量のグループに近いかを判別し、ユーザが関心あるものであるか否かを決定する。判別のための統計的手法については、非特許文献２に記載の方法を適用できるので、ここでは、詳細説明は省略する。
【００３９】
（Ａ−３）第１の実施形態の効果
第１の実施形態によれば、ユーザ嗜好をＷｅｂページから学習する際、対象となっているＷｅｂページに対するユーザの好き嫌い（関心の有無）を、ブックマークへのＵＲＬへの登録有無により判定するようにしたので、ユーザがＷｅｂページの好き嫌いをシステムに教えるためだけに行う動作（作業）をなくすことができる。
【００４０】
（Ｂ）第２の実施形態
次に、本発明による文書嗜好学習システム、方法及びプログラムを、Ｗｅｂページ閲覧システム、方法及びプログラムに適用した第２の実施形態を、図面を参照しながら詳述する。
【００４１】
図４は、第２の実施形態におけるＷｅｂページ閲覧システムの機能的構成を示すブロック図であり、第１の実施形態に係る図１との同一、対応部分には同一、対応符号を付して示している。
【００４２】
図４において、第２の実施形態のＷｅｂページ閲覧システム１Ａは、入力部１０、表示部１１、通信部１２、閲覧制御部１３Ａ、ページ特徴量形成部１４、ページ特徴量記憶部１５、嗜好文書判定部１６及び閲覧時間計時部１８を有する。なお、ブックマーク記憶部１７も存在するが、第２の実施形態の特徴から離れているので、図４では図示を省略している。
【００４３】
閲覧時間計時部１８は、閲覧制御部１３Ａの制御下で、あるＷｅｂページがユーザの閲覧に供している時間（ＵＲＬへの滞在時間）を計時するものである。閲覧時間計時部１８は、例えば、あるＷｅｂページを表示部１１に表示させた開始時点から、表示を終了させる時点までの時間を閲覧時間として計時する。終了時点は、他のＷｅｂページの表示に切り替えられた時点やブラウザを閉じる操作がなされた時点などが該当する。
【００４４】
この第２の実施形態では、Ｗｅｂページの閲覧時間（ＵＲＬへの滞在時間）は、ユーザの関心が高いページが、低いページより長くことに基づいて、ユーザの好き嫌い（関心の有無）を自動的に捉える指標に採用したものである。
【００４５】
図５は、第２の実施形態に関し、あるＷｅｂページについて、ユーザの文書嗜好を学習する際の全体の動作の流れを示しており、第１の実施形態に係る図２との同一ステップには、同一符号を付して示している。
【００４６】
この第２の実施形態の場合、図５に示すように、ユーザの好き嫌いを判別するステップ３０３が、ブックマークの登録有無（ステップ１０３）ではなく、閲覧時間が閾値を超えたか否かで行うようになっている。その他の処理ステップは、第１の実施形態と同様である。
【００４７】
第２の実施形態の閲覧制御部１３Ａは、閲覧時間が閾値を超えていると、対象となっているＷｅｂページの特徴量を、ページ特徴量記憶部１５に、ユーザが好きな（関心有り）Ｗｅｂページの特徴量として記憶し、閲覧時間が閾値以下であると、対象となっているＷｅｂページの特徴量を、ページ特徴量記憶部１５に、ユーザが嫌いな（関心無し）Ｗｅｂページの特徴量として記憶し（ステップ１０４）、図５に示す一連の処理を終了する。
【００４８】
第２の実施形態によれば、ユーザ嗜好をＷｅｂページから学習する際、対象となっているＷｅｂページに対するユーザの好き嫌い（関心の有無）を、ＵＲＬへの滞在時間の長短により判定するようにしたので、ユーザがＷｅｂページの好き嫌いをシステムに教えるためだけに行う動作（作業）をなくすことができる。
【００４９】
（Ｃ）他の実施形態
上記各実施形態におけるユーザの嗜好を自動的に判定する方法は、実施形態のように単独としてＷｅｂページ閲覧システムに適用するだけでなく、他の方法と組み合わせて、Ｗｅｂページ閲覧システムに適用するようにしても良い。
【００５０】
例えば、自動判定モードを設定できるようにしておき、自動判定モードがオンのときには、上記各実施形態の判定方法を適用し、自動判定モードがオフのときには、従来のように、「好き」アイコンや「嫌い」アイコンを表示させ、ユーザに指定させるようにしても良い。
【００５１】
また例えば、ページ特徴量記憶部１５に特徴量を記憶させたページ数が好き嫌い合わせて所定ページ数になるまでは、「好き」アイコンや「嫌い」アイコンを表示させる方法を適用し、それ以降は、上記各実施形態の判定方法を適用するようにしても良い。
【００５２】
さらに例えば、第１及び第２の実施形態の方法を組み合わせるようにしても良い。例えば、ＵＲＬがブックマーク登録されたＷｅｂページは直ちに好きと判定すると共に、ブックマーク登録されなかったものについては、さらに、閲覧時間を確認して好き嫌いの判定を行うようにしても良い。
【００５３】
上記各実施形態では、好き嫌いという２分類で判定するものを示したが、分類を増加させるようにしても良い。例えば、ブックマークの登録に関し、複数のフォルダのいずれかに登録し得る場合には、好きに関し、複数のサブ分類を設けるようにしても良い。また例えば、閲覧時間を、３つ以上の分けて捉えるようにしても良い。
【００５４】
上記各実施形態では、学習モードでは、全種類のＷｅｂページを好き嫌いの判別対象としたが、種類によっては、好き嫌いの判断対象から除外するようにしても良い。例えば、画像（動画像を含む）の面積が全面積の所定割合を超えるＷｅｂページを対象外とするようにしても良く、また、Ｗｅｂページの総トークン数が所定数以下のＷｅｂページを対象外とするようにしても良い。
【００５５】
上記第１の実施形態では、ブックマークへＵＲＬが登録されたＷｅｂページを好きと判定するものを示したが、後での処理のために、閲覧に供しているＷｅｂページをユーザがファイル保存（ファイル登録）した場合には、そのＷｅｂページを好きと扱うようにしても良い。すなわち、将来の処理、利用のために、Ｗｅｂページに係る情報の少なくとも一部を保存する行為をユーザが実行したＷｅｂページを好きと判断するようにする。
【００５６】
上記第２の実施形態では、閲覧時間に応じた好き嫌いを判断する閾値が固定値のものを示したが、ユーザが可変設定できるようにしても良い。また、システムが、Ｗｅｂページの種類に応じて、複数種類の中から、閾値を選択するようにしても良い。例えば、企業などのトップページと、そのトップページからの木構造の階層において下位のＷｅｂページ
とでは、閾値を自動的に切り替えるようにしても良い。トップページか否かは、所定のキーワードの有無やＵＲＬの構造などによって判別することができる。
【００５７】
第２の実施形態に関して言えば、ユーザが、あるＷｅｂページの閲覧後、他のＷｅｂページの閲覧に移り、その後、閲覧を最初のＷｅｂページに戻した場合には（キャッシュにメモリされたものを再表示する）、以下のように取り扱うようにしても良い。最初の閲覧で好き判定されている場合には、後での閲覧を判定外にする。最初の閲覧で嫌い判定された場合には、（１）戻った後の閲覧時間をも閲覧時間に組み入れて判定し直す、又は、（２）当初の閲覧とは無関係に再表示の閲覧時間に基づいて判定し直す。（１）及び（２）の場合共に、再表示を反映させて好き判定された場合には、当初の嫌い判定の情報をページ特徴量記憶部から削除する。
【００５８】
上記各実施形態に記載した方法は、インターネット上に接続されるパソコン、携帯端末機器（例えば、携帯電話、ＰＤＡ）などが接続されるＬＡＮ、電話回線、専用線、無線ネットワークなどの回線を使って構築される通信ネットワークから利用可能であり、あらゆるシステムへの最適な嗜好判定のための情報収集を提供することができる。
【００５９】
上記各実施形態では、Ｗｅｂを例に説明したが、本発明はＷｅｂに限定せず、任意の通信アプリケーションを用いることができる。例えば、電子メールを用いることも可能である。
【００６０】
また、本発明では、任意の文書を対象とすることが可能である。従って、ネットワーク経由の通信を行うことは必ずしも要件ではない。例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体から読み出した文書を対象とすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】第１の実施形態におけるＷｅｂページ閲覧システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図２】あるＷｅｂページについて、ユーザの文書嗜好を学習する際の第１の実施形態における全体の動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態におけるページ特徴量の作成動作の流れを示すフローチャートである。
【図４】第２の実施形態におけるＷｅｂページ閲覧システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図５】あるＷｅｂページについて、ユーザの文書嗜好を学習する際の第２の実施形態における全体の動作の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６２】
１、１Ａ…Ｗｅｂページ閲覧システム、１０…入力部、１１…表示部、１２…通信部、１３、１３Ａ…閲覧制御部、１４…ページ特徴量形成部、１５…ページ特徴量記憶部、１６…嗜好文書判定部、１７…ブックマーク記憶部、１８…閲覧時間計時部、２０…インターネット。
【図１】
2008015694.tif 000003
【図２】
2008015694.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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