(57)【要約】【課題】インターネットや文書管理システムに存在する多数の文書の中からユーザが所望する文書の候補を自動的に検出する際に特に文書同士が参照関係をもつような文書群を検索するのに好適な検索装置、情報検索システム、検索方法、検索プログラム、及び記録媒体を提供する。【解決手段】与えられた検索条件に適合する文書を検索し、検索された文書と検索条件との適合度を算出し、検索された文書に含まれる文書の特性を示す計算条件情報を抽出し、計算条件情報に基づいて各文書について算出された適合度を重み付けしてスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて検索された文書群を整列してユーザに提供することにより、入力された検索条件に合った信頼性の高い文書をユーザに提供することができる。【選択図】図２
2008112310.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された検索条件に適合する文書群を検索して提示する提示手段と、前記検索条件を受け付ける入力手段と、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件を含む文書を検索する検索手段とを有する検索装置において、
前記検索手段によって検索された前記文書と前記検索条件との適合度を算出する適合度計算手段と、
前記検索手段によって検索された前記文書の特性を示す計算条件情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記計算条件情報に基づいて、前記適合度計算手段によって算出された前記各文書の前記適合度を重み付けしてスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段によって算出されたスコアに基づいて前記文書群を整列させる整列手段とを有し、
前記提示手段は、前記整列手段によって整列された前記文書群をユーザに提示することを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記入力手段によって受け付けた前記検索条件が参照関係であったとき、前記適合度計算手段は、参照元の文書と参照先の文書との適合度を算出することを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【請求項３】
前記適合度計算手段によって算出された前記適合度が予め設定された閾値より低い場合、前記スコア算出手段は、該参照関係を除く前記計算条件情報に基づいてスコアを算出することを特徴とする請求項２記載の検索装置。
【請求項４】
前記スコア算出手段は、参照元の文書及び参照先の文書のそれぞれに含まれる前記検索条件の数と、前記文書が該検索条件を含む数の平均とに基づいてスコアに重み付けすることを特徴とする請求項２又は３記載の検索装置。
【請求項５】
請求項１から６のいずれか１項記載の検索装置と、文書データベースと、文書の検索を依頼する少なくとも１つのクライアント端末とがネットワークを介して接続されることを特徴とする情報検索システム。
【請求項６】
入力された検索条件に適合する文書群を検索して提示する提示手段と、前記検索条件を受け付ける入力手段と、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件を含む文書を検索する検索手段とを有する検索装置の検索方法において、
前記検索手段によって検索された前記文書と前記検索条件との適合度を算出する適合度計算工程と、
前記検索手段によって検索された前記文書の特性を示す計算条件情報を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された前記計算条件情報に基づいて、前記適合度計算工程によって算出された前記各文書の前記適合度を重み付けしてスコアを算出するスコア算出工程と、
前記スコア算出工程によって算出されたスコアに基づいて前記文書群を整列させる整列工程と、
前記提示手段は、前記整列工程によって整列された前記文書群をユーザに提示する工程とを有することを特徴とする検索方法。
【請求項７】
前記入力手段によって受け付けた前記検索条件が参照関係であったとき、前記適合度計算工程は、参照元の文書と参照先の文書との適合度を算出することを特徴とする請求項６記載の検索方法。
【請求項８】
前記適合度計算工程によって算出された前記適合度が予め設定された閾値より低い場合、前記スコア算出工程は、該参照関係を除く前記計算条件情報に基づいてスコアを算出することを特徴とする請求項７記載の検索方法。
【請求項９】
前記スコア算出工程は、参照元の文書及び参照先の文書のそれぞれに含まれる前記検索条件の数と、前記文書が該検索条件を含む数の平均とに基づいてスコアに重み付けすることを特徴とする請求項７又は８記載の検索方法。
【請求項１０】
入力された検索条件に適合する文書群を検索して提示する提示手段と、前記検索条件を受け付ける入力手段と、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件を含む文書を検索する検索手段とを有する検索装置の検索プログラムにおいて、
前記検索手段によって検索された前記文書と前記検索条件との適合度を算出する適合度計算処理と、
前記検索手段によって検索された前記文書の特性を示す計算条件情報を抽出する抽出処理と、
前記抽出処理によって抽出された前記計算条件情報に基づいて、前記適合度計算処理によって算出された前記各文書の前記適合度を重み付けしてスコアを算出するスコア算出処理と、
前記スコア算出処理によって算出されたスコアに基づいて前記文書群を整列させる整列処理と、
前記提示手段は、前記整列処理によって整列された前記文書群をユーザに提示する処理とを有することを特徴とする検索プログラム。
【請求項１１】
前記入力手段によって受け付けた前記検索条件が参照関係であったとき、前記適合度計算処理は、参照元の文書と参照先の文書との適合度を算出することを特徴とする請求項１０記載の検索プログラム。
【請求項１２】
前記適合度計算処理によって算出された前記適合度が予め設定された閾値より低い場合、前記スコア算出処理は、該参照関係を除く前記計算条件情報に基づいてスコアを算出することを特徴とする請求項１１記載の検索プログラム。
【請求項１３】
前記スコア算出処理は、参照元の文書及び参照先の文書のそれぞれに含まれる前記検索条件の数と、前記文書が該検索条件を含む数の平均とに基づいてスコアに重み付けすることを特徴とする請求項１１又は１２記載の検索プログラム。
【請求項１４】
請求項１０から１３のいずれか１項記載の検索プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索装置、情報検索システム、検索方法、検索プログラム、及び記録媒体に関し、特に、インターネットや文書管理システムに存在する多数の文書の中からユーザが所望する文書の候補を自動的に検出する際に特に文書同士が参照関係をもつような文書群を検索するのに好適な検索装置、情報検索システム、検索方法、検索プログラム、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザが指定したＵＲＬ若しくはクエリーに対して合致するようなコンテンツを探索する際、いくつかの参照元文書を検出し、これにリンクされる文書を検索することにより、適合文書を検出する方法がある。
【０００３】
特許文献１では、与えられた時間や記憶領域の中でより必要なＷＷＷページを収集するために、検索部は、入力部から検索の指示を受けると、検索起点のＵＲＬを検索情報記憶部から取得し、対応するＨＴＭＬテキストを通信部を介して取得して解析し、リンク先ＵＲＬやアンカー文字列等をハイパーリンク記憶部に記憶させ、検索情報記憶部に記憶されているキーワードと文字列等とを比較し、リンク先ＵＲＬで指定されるデータの検索目的合致度の評価値を計算し、文字列等に「リンク」等を含むリンク先ＵＲＬを優先して、最高の評価値のリンク先ＵＲＬを抽出し、抽出したＵＲＬのＨＴＭＬテキストを取得し、所定の終了条件まで検索を繰り返し、表示情報作成部は、検索履歴を参照して、ハイパーリンク記憶部に記憶されている文字列を所定の選択基準で並べ換え、表示部に一覧表示させる情報検索エージェント装置が提案されている。
【０００４】
特許文献２では、たとえば、「一枚以上の画像を含み、キーワード『京都』、『観光』が使用され、「日本語」で記述されているホームページを取得して欲しい」というようなＱｕｅｒｙを、探索ロボットに与えることによって、所定のスタートページからつながるコンテンツの中で、必要なコンテンツのみを取得することができる情報探索装置、情報探索方法、及び記録媒体が提案されている。
【０００５】
特許文献３では、検索装置の入力受付部により検索タームの入力を受け付け、記憶部は、文書とこれに含まれるタームと、文書同士の参照関係とを記憶し、検索部は記憶部を参照して、入力を受け付けた検索タームを含む文書を検索し、さらに、参照関係にある複数の文書からなる文書群であって、これに含まれる文書のそれぞれが当該検索タームを含むものを検索し、計算部は、検索された文書に当該検索タームが出現する頻度と、検索された文書群に含まれる文書のそれぞれに当該検索タームが出現する頻度から当該文書および文書群に対するスコアを計算し、整列部は検索された文書および文書群を、計算されたスコアにより整列して、検索結果として出力し、また、スコア計算では、参照関係の種類（「引用」、「説明」など）を用いることにより、文書同士が参照関係を有しうるような文書群を適切に検索できる検索装置、検索方法、ならびに、プログラムが提案されている。
【０００６】
特許文献４では、更新される可能性のある複数の文書の情報を収集し、収集された文書群の中から特定の文書を抽出するために利用される得点を文書毎に割り当てるためのドキュメントスコア計算方法において、各文書からその特性を表す属性情報を抽出し、文書毎に２つ以上の時点で抽出された属性情報を同時に保持し、文書毎に保持されている複数の属性情報に基づいて属性情報の経時変化を計算し、求められた属性情報の経時変化を得点の計算に反映し、また、属性情報として目的文書に含まれる一次属性と目的文書と他文書との関連性を示す二次属性情報とを抽出することにより、大量の文書を検索する場合にユーザが必要とする文書により近い結果を得ることが可能なドキュメントスコア計算方法及び装置並びにプログラムが提案されている。
【特許文献１】特開２０００−９０１１１号公報
【特許文献２】特開２００２−０７４３１号公報
【特許文献３】特開２００４−２７２６２６号公報
【特許文献４】特開２００４−２２７１６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記の発明は以下の問題を有している。
【０００８】
インターネットや文書管理データベースに蓄積されている文書から、指定された検索条件に適合する文書を抽出し、適宜スコアを計算し、スコア順に文書を提示する検索技術が使われている。
【０００９】
スコア計算では、各文書の特性を示す属性（キーワード、文書更新日、リンク数など）が利用される。特に、文書間の参照関係を示すリンクは、文書の信頼性を示す指標であると考えられ、リンク数、被リンク数を利用したスコア計算方法が考案されている。
【００１０】
これらの属性値は、文書作成者によって付与される情報である。一方で、文書作成者ではない第三者によって付与される情報がある。
【００１１】
例えば、近年流行しているｂｌｏｇ（ウェブログ、Ｗｅｂｌｏｇ、略して以下、「ｂｌｏｇ」という）の機能であるコメントやトラックバックがその１つである。ｂｌｏｇとは、一般的に、日々更新されるタイプのＷｅｂサイトを意味するものであり、近年、インターネット上の情報提供サービスとして知られている。
【００１２】
例えば、当該ｂｌｏｇの開設者（以下、「ｂｌｏｇ開設者」という）により保存され、インターネット上で公開されたニュース等の記事やＷｅｂページに対して、その記事等の閲覧者（以下、「ｂｌｏｇ閲覧者」という）がリンクを張ると共に、当該ｂｌｏｇ閲覧者の個人的な意見、批評、解説等のコメントを書き加え、その書き加えられたコメントが時系列に保存されるＷｅｂサイトのことである。
【００１３】
このｂｌｏｇは、情報発信者が意見表明することを主たる目的とする点が、複数者間の意見交換を目的とする掲示板とは異なる。ｂｌｏｇでは、ｂｌｏｇ開設者により保存（書き溜め）された記事毎に、ｂｌｏｇ閲覧者によりコメントの入力が可能となっており、そのコメントを当該記事に付加する機能を有している。ｂｌｏｇ開設者及び閲覧者は、ある記事に付加されたコメントを見ることができる。また、ｂｌｏｇシステムは、ｂｌｏｇ開設者が、別のｂｌｏｇ開設者の記事を引用して、自己の記事を入力、保存、公開する機能を提供する。
【００１４】
一方、相手方のｂｌｏｇ開設者の記事には、当該記事を引用したｂｌｏｇ開設者の記事へのリンクが付加される。従来は、ウェブサイトで文書の公開に用いられるＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）形式の文書等で、他のＨＴＭＬ形式の文書を参照するリンクを設定するという方法であったが、トラックバックでは、引用元の記事と引用先の記事の間に相互にリンクが張られることになる。この技術を以下「トラックバック（Track Back）」と呼ぶ。トラックバックを利用することで、ｂｌｏｇ開設者及び閲覧者は、ある記事を他のｂｌｏｇ開設者が引用しているかどうか、引用しているならばその引用先の記事のリンクを調べることができる。
【００１５】
ｂｌｏｇシステムの例としては、Movable Type（ＵＲＬ：http://www.movabletype.org/）や、ココログ（ＵＲＬ：http://www.cocolog-nifty.com/）などがある。また、Movable Typeのトラックバックの技術仕様は、Movable Type Users Manual: TRACKBACK（ＵＲＬ：http://www.movabletype.org/docs/mttrackback.html）、TRACKBACK Modules for RSS 1.0/2.0（ＵＲＬ：http://madskills.com/public/xml/rss/module/trackback/）がある。
【００１６】
そこで、本発明は、与えられた検索条件に適合する文書を検索し、検索された文書と検索条件との適合度を算出し、検索された文書に含まれる文書の特性を示す計算条件情報を抽出し、計算条件情報に基づいて各文書について算出された適合度を重み付けしてスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて検索された文書群を整列してユーザに提供する検索装置、情報検索システム、検索方法、検索プログラム、及び記録媒体を提案することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
請求項１記載の発明は、入力された検索条件に適合する文書群を検索して提示する提示手段と、前記検索条件を受け付ける入力手段と、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件を含む文書を検索する検索手段とを有する検索装置において、前記検索手段によって検索された前記文書と前記検索条件との適合度を算出する適合度計算手段と、前記検索手段によって検索された前記文書の特性を示す計算条件情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記計算条件情報に基づいて、前記適合度計算手段によって算出された前記各文書の前記適合度を重み付けしてスコアを算出するスコア算出手段と、前記スコア算出手段によって算出されたスコアに基づいて前記文書群を整列させる整列手段とを有し、前記提示手段は、前記整列手段によって整列された前記文書群をユーザに提示することを特徴とする。
【００１８】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の検索装置において、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件が参照関係であったとき、前記適合度計算手段は、参照元の文書と参照先の文書との適合度を算出することを特徴とする。
【００１９】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の検索装置において、前記適合度計算手段によって算出された前記適合度が予め設定された閾値より低い場合、前記スコア算出手段は、該参照関係を除く前記計算条件情報に基づいてスコアを算出することを特徴とする。
【００２０】
請求項４記載の発明は、請求項２又は３記載の検索装置において、前記スコア算出手段は、参照元の文書及び参照先の文書のそれぞれに含まれる前記検索条件の数と、前記文書が該検索条件を含む数の平均とに基づいてスコアに重み付けすることを特徴とする。
【００２１】
請求項５記載の情報検索システムは、請求項１から６のいずれか１項記載の検索装置と、文書データベースと、文書の検索を依頼する少なくとも１つのクライアント端末とがネットワークを介して接続されることを特徴とする。
【００２２】
請求項６記載の発明は、入力された検索条件に適合する文書群を検索して提示する提示手段と、前記検索条件を受け付ける入力手段と、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件を含む文書を検索する検索手段とを有する検索装置の検索方法において、前記検索手段によって検索された前記文書と前記検索条件との適合度を算出する適合度計算工程と、前記検索手段によって検索された前記文書の特性を示す計算条件情報を抽出する抽出工程と、前記抽出工程によって抽出された前記計算条件情報に基づいて、前記適合度計算工程によって算出された前記各文書の前記適合度を重み付けしてスコアを算出するスコア算出工程と、前記スコア算出工程によって算出されたスコアに基づいて前記文書群を整列させる整列工程と、前記提示手段は、前記整列工程によって整列された前記文書群をユーザに提示する工程とを有することを特徴とする。
【００２３】
請求項７記載の発明は、請求項６記載の検索方法において、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件が参照関係であったとき、前記適合度計算工程は、参照元の文書と参照先の文書との適合度を算出することを特徴とする。
【００２４】
請求項８記載の発明は、請求項７記載の検索方法において、前記適合度計算工程によって算出された前記適合度が予め設定された閾値より低い場合、前記スコア算出工程は、該参照関係を除く前記計算条件情報に基づいてスコアを算出することを特徴とする。
【００２５】
請求項９記載の発明は、請求項７又は８記載の検索方法において、前記スコア算出工程は、参照元の文書及び参照先の文書のそれぞれに含まれる前記検索条件の数と、前記文書が該検索条件を含む数の平均とに基づいてスコアに重み付けすることを特徴とする。
【００２６】
請求項１０記載の発明は、入力された検索条件に適合する文書群を検索して提示する提示手段と、前記検索条件を受け付ける入力手段と、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件を含む文書を検索する検索手段とを有する検索装置の検索プログラムにおいて、前記検索手段によって検索された前記文書と前記検索条件との適合度を算出する適合度計算処理と、前記検索手段によって検索された前記文書の特性を示す計算条件情報を抽出する抽出処理と、前記抽出処理によって抽出された前記計算条件情報に基づいて、前記適合度計算処理によって算出された前記各文書の前記適合度を重み付けしてスコアを算出するスコア算出処理と、前記スコア算出処理によって算出されたスコアに基づいて前記文書群を整列させる整列処理と、前記提示手段は、前記整列処理によって整列された前記文書群をユーザに提示する処理とを有することを特徴とする。
【００２７】
請求項１１記載の発明は、請求項１０記載の検索プログラムにおいて、前記入力手段によって受け付けた前記検索条件が参照関係であったとき、前記適合度計算処理は、参照元の文書と参照先の文書との適合度を算出することを特徴とする。
【００２８】
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の検索プログラムにおいて、前記適合度計算処理によって算出された前記適合度が予め設定された閾値より低い場合、前記スコア算出処理は、該参照関係を除く前記計算条件情報に基づいてスコアを算出することを特徴とする。
【００２９】
請求項１３記載の発明は、請求項１１又は１２記載の検索プログラムにおいて、前記スコア算出処理は、参照元の文書及び参照先の文書のそれぞれに含まれる前記検索条件の数と、前記文書が該検索条件を含む数の平均とに基づいてスコアに重み付けすることを特徴とする。
【００３０】
請求項１４記載の記録媒体は、請求項１０から１３のいずれか１項記載の検索プログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３１】
本発明は、与えられた検索条件に適合する文書を検索し、検索された文書と検索条件との適合度を算出し、検索された文書に含まれる文書の特性を示す計算条件情報を抽出し、計算条件情報に基づいて各文書について算出された適合度を重み付けしてスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて検索された文書群を整列してユーザに提供することにより、入力された検索条件に合った信頼性の高い文書をユーザに提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の一実施形態に係る検索装置の構成及び動作について説明する。
【００３３】
まず、本実施形態に係る検索装置を有する情報検索システムのネットワークの概略について図１を用いて説明する。
【００３４】
情報検索システムは、情報の検索を要求するクライアント端末１１０，１２０、検索サーバである検索装置１３０、検索対象の文書を管理するデータベース１４０、及びそれらを接続するネットワーク１００を有して構成される。
【００３５】
次に、本実施形態に係る検索装置１３０として機能しうる典型的な情報処理装置の概要構成について図２を用いて説明する。
【００３６】
情報処理装置１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理ユニット）によって制御される。情報処理装置１０１に電源が投入されると、ＣＰＵ１０２はＲＯＭ１０３に記憶されたＩＰＬ（Initial Program Loader；初期プログラムローダ）を実行する。
【００３７】
ＩＰＬは、ハードディスク１０４、ＦＤドライブ１１０に装着されたＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１１に装着されたＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記憶されたＯＳ（Operating System；オペレーティング・システム）プログラムを読み出して実行するプログラムである。
【００３８】
ＯＳを起動した後、ＣＰＵ１０２は、キーボード１０５やマウス１０６などにより入力されたユーザの指示にしたがって、あるいは、ハードディスク１０４などにあらかじめ記述された設定ファイルの内容にしたがって、ハードディスク１０４などに記憶されたアプリケーションプログラムを実行する。
【００３９】
当該アプリケーションプログラムを実行することにより、情報処理装置１０１は、検索装置１３０として機能することとなる。アプリケーションプログラムは、ハードディスク１０４、ＦＤドライブ１１０に装着されたＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１１に装着されたＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記録される。ＣＰＵ１０２は、これらプログラムの実行の際に、ＲＡＭ１０７を一時的な作業用記憶領域として用いる。このほか、一時的な作業用記憶領域として、ＣＰＵ１０２内に設けられたレジスタやキャッシュが使われる。
【００４０】
プログラムの実行に伴い、ユーザに結果を報告して途中経過を表示するため、ＣＰＵ１０２は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの表示装置１０８に当該情報を表示することができる。マウス１０６による指示操作では、マウス１０６を移動することにより、画面に表示されたカーソルが移動し、マウス１０６をクリックすることにより、カーソルが指すメニュー項目を選択することができる。
【００４１】
検索装置１３０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やモデムなどのインターフェース１０９を介してインターネットなどのコンピュータ通信網と通信を行うことができる。インターフェース１０９を介して受信した文書データを処理の対象としたり、処理した結果をインターフェース１０９を介して送信したり、インターフェース１０９を介して受信したプログラムを実行したり、などができる。
【００４２】
図３は、本実施形態に係る検索装置の基本構成を示す模式図である。図４は、本実施形態に係る検索装置にて実行される処理の流れを示すフローチャートである。なお、本実施形態に係る検索装置は、入力部２１０、検索部２２０、計算部２３０、記憶部２４０、及び整列部２５０を有して構成される。
【００４３】
まず、入力部２１０は、検索条件の入力を受け付ける（ステップＳ４０１）。検索条件は、キーワード、各文書のファイルサイズや文字数、名詞の数、言語、参照関係（リンク、被リンク、トラックバック）や表、各文書に対するコメント、広告、画像、音楽の有無／数、作成日時や期間、ＵＲＬ、著者、ｂｌｏｇ事業所より付与された情報など、第三者により付与された文書特性を示す情報である。検索条件の入力の手法については、以下のような種々の技術を適用することができる。
【００４４】
（ａ）検索条件として文字列や記号などを入力するもの。
例えば、文字列として単語を入力させ、入力された単語を検索条件とする。あるいは、自然文を入力させ、これを形態素解析して単語を得て、これを検索条件とする。さらに単語の正規化や異表記、類義語の展開を行い、検索条件とする場合が考えられる。
（ｂ）検索Ｉ／Ｆに提示されるリストなどから検索条件を選択するもの。
【００４５】
したがって、キーボード１０５やマウス１０６がＣＰＵ１０２や表示装置１０８と共同して、入力部２１０として機能する。
【００４６】
検索部２２０は、記憶部２４０を参照して、入力を受け付けた検索条件に適合する文書を検索する（ステップＳ４０２）。さらに、文書作成者により各文書において採用されたコメントや参照関係（リンク、被リンク、トラックバック）等の情報（以下、計算条件情報とする）を抽出された適合文書の中から抽出する（ステップＳ４０３）。したがって、ＣＰＵ１０２がハードディスク１０４と共同して、検索部２２０として機能する。
【００４７】
そして、計算部２３０は、検索された文書が含む検索条件の数、頻度などから各文書と検索条件との適合度を算出し、さらに、検索された文書が含む計算条件情報の数、頻度などから各文書について算出された適合度への重み付けを実行して、各文書のスコアを算出する。なお、検索された文書及び検索条件に基づく適合度の算出には、ベクトル内積法などを用いる。また、検索された文書及び計算条件情報に基づく重み付けは、例えば、ある文書のトラックバック数が他の文書よりも多い場合は、当該文書の重みを他の文書の重みよりも重くする等の方法を採用する。
【００４８】
そして、重み付けられた各文書のスコアの総和を算出して当該文書群に対するスコアを算出する（ステップＳ４０４）。なお、本実施形態では、各文書に含まれる検索条件と各文書の参照関係と、各文書に含まれる検索条件の頻度は記憶部２４０に記憶される。
【００４９】
ここで、各文書のスコアを算出する方法の一例について説明する。一般的に、文書検索では、ユーザが検索条件として入力したキーワードと検索対象文書群に含まれる各文書とがどれくらい適当しているかを、その検索に対する各文書のスコアという数値として算出する。本実施例においては、ＴＦ（Term Frequency）及びＩＤＦ（Inverse Document Frequency）を用いて適合度を算出する方法について説明する。ＴＦは、該当文書中にキーワードが出現した回数である。ＩＤＦは、ｌｏｇ（全体文書数／該当語を含む文書数）＋１で算出する。適合度は、ＴＦとＩＤＦの積（ＴＦ*ＩＤＦ）により算出し、この値が大きい該当語ほど文書群から特定の文書を選別する可能性が高いことを意味する。ここでは、ＴＦ*ＩＤＦを文書ベクトル成分の重みとして採用する。各文書ｄｉのスコアＳｏは、式１に基づいて算出する。式１中、ｋｊは検索条件に含まれるキーワードであり、ｊ＝１，２，３・・・である。
Ｓｏ（ｄｉ）＝ΣＴＦ（ｋｊ，ｄｉ）*ＩＤＦ（ｋｊ）            ・・・（式１）
各文書のスコアＳｏが算出されると、次に文書の適合度に重み付けして算出したスコアＳｕを式２に基づいて算出する。式２中、ｒｌは計算条件情報から算出した重みであり、ｌ＝１，２，３・・・である。
Ｓｕ（ｄｉ）＝Ｓｏ（ｄｉ）*ｒｌ（ｄｉ）*・・・               ・・・（式２）
【００５０】
また、計算部２３０が重み付けに用いる計算情報情報は、参照関係がある。参照関係には、文書作成者自身が当該文書に付与するリンク、第三者が当該文書に対して付与するトラックバック、第三者が第三者の文書に当該文書のリンクを付与する被リンクなどの情報（これに限らず他の参照関係を利用してもよい）が考えられる。計算部２３０は、計算情報情報として参照関係を用いた場合、参照関係による相互引用、参照関係数、参照頻度、付与情報間隔を利用して適合度に対する重みを決定する。
【００５１】
具体的には、計算条件情報として参照関係（トラックバック数など）を利用した場合の重みｒｌ（ｄｉ）は、式３に基づいて算出する。式３中、ｄｔは文書ｄｉのトラックバック数であり、Ｎｔは検索対象文書群におけるトラックバック数の平均である。
ｒｌ（ｄｉ）＝ｄｔ／Ｎｔ                                      ・・・（式３）
そして、この場合の文書群に対するスコアＳｕは式４に基づいて算出される。
Ｓｕ（ｄｉ）＝Ｓｏ（ｄｉ）*ｄｔ／Ｎｔ                         ・・・（式４）
【００５２】
最後に、整列部２５０は、検索された文書および文書群を、計算されたスコアにより整列して、検索結果として出力する（ステップＳ４０５）。したがって、ＣＰＵ１０２が表示装置（検索結果を表示する場合）１０８やハードディスク（検索結果を保存する場合）１０４と共同して、整列部２５０として機能する。
【００５３】
上記のように、検索条件の入力を１つだけ受け付ける場合は、検索された文書群に含まれる文書は、いずれも当該検索条件を含むものとなる。一方、検索条件の入力を複数受け付ける場合、ステップＳ４０２において検索される文書や、該文書と参照関係にある文書は、複数の検索条件のうち少なくともいずれか１つを含むものとして、適合度及びスコアの算出を行ってもよい。
【００５４】
また、検索条件としてキーワードを入力した場合、複数の文書の中から指定された検索条件が含まれるもののみならず、文書検索の手法としてVector Space Modelなどを用い、検索条件と文書との類似度を内積等により計算することによって、適合性の高い文書を検出する。文書の検索の手法としてVector Space Modelを用いた場合には、検索条件と文書との類似度を内積等により計算する。この場合、類似度が高い文書であっても、検索条件を一切含まないことがありえ、「検索条件との類似度が高い」ものを適合文書として検出する。
【００５５】
また、計算条件情報は、第三者から付与される情報であるため、情報が付与された元の文書とは全く関係のない情報が記載されている可能性がある。このような情報がユーザにより指定された検索条件との適合性算出に利用されると弊害が生じる。そこで、元の文書と全く関係のない情報が計算条件情報として利用されない様、必要な情報だけを用いて適合性を算出する。
【００５６】
例えば、ｂｌｏｇでは「トラックバックスパム」という商品説明や広告などをみせるためにトラックバックされることがある。ここで、トラックバックスパムとは、元の文書とは全く関係ない情報の一例である。このため、検索条件としてトラックバック先のＵＲＬ、タイトルなどの書誌情報もしくは文書を用いた場合、計算部２３０は、まずトラックバック元文書との適合度を算出する。その結果、参照元の内容とは全く関連性のない文書である場合（適合度がある閾値より低い場合）は、適合度に対して重み付けする際の計算条件情報から該トラックバック情報を除外することにより、適切な重み付けを実行する。２文書の適合度の算出方法についてはベクトル空間法（Salton,G.: The Vector Space Model, Automatic Text Processing, Addison-Wesley  Publishing, pp.312-325 (1989).各文書に現れる代表的な語句を統計的に切り出し、それらの語句が張るベクトル空間を定義する。そして、各文書につき各々がもつ代表的な語句のベクトルを形成しておく。すると、文書同士の類似性を、ベクトルの内積を計算することで、算出できる。）など既存の方法で構わない。つまり、まずトラックバック元文書を形態素解析してキーワードを抽出し、抽出したキーワードを上述したスコアの算出（ＴＦ*ＩＤＦ）における検索条件のキーワードとみなし、さらにトラックバックスパム先の文書をｄｉとみなして適合度の算出を実行する。そして、算出された適合度が低い場合は、該適合度に対する重み付けを行わない。あるいは、予め重み付けに用いる計算条件情報に加えない情報のリストを作成しておき、リストを参照し、各文書の適合度に対する重み付けを実行してもよい。例えば、トラックバックを対象とした場合、予め計算条件情報に加えないＵＲＬのリストを作成しておき、リストに記載されているＵＲＬがトラックバックされている場合は、トラックバック数を考慮して重み付けする際に該ＵＲＬをトラックバック数にカウントせずに算出する。
【００５７】
ここで、トラックバック先文書とトラックバック元文書との適合度を算出する方法について説明する。まず、文書の検索において検索条件として用いる付与情報について、各文書における情報付与数、情報付与頻度、情報付与間隔を抽出する。例えば、付与情報としてコメントを用いた場合、各文書からコメントが記載されているフィールドを抽出し、コメントの数、及びコメントの更新日時に基づく付与間隔を算出して適合度とする。また、情報付与頻度については、例えば、予めｂｌｏｇのポータルサイトに登録される全ｂｌｏｇに付与されているコメント数を抽出し、コメント付与数の平均と比べた場合の付与の度合いを算出して適合度とする。これら各適合度が閾値と比べて高い場合は、計算条件情報に基づく重みを高くして、トラックバック元文書と適合する文書として検出する。
【００５８】
例えば、情報付与頻度とは、あるトラックバック（計算条件情報）が一定期間に付与された回数（頻度）である。この場合、重みは、ｒｌ（ｄｉ）＝ｄｃ／Ｎｃで算出される。なお、ｄｃは、ユーザが検索した日前後１ヶ月間のトラックバック数である。Ｎｃは、検索対象文書群における１ヶ月の平均トラックバック数である。この場合、文書ｄｉのスコアは、Ｓｕ（ｄｉ）＝Ｓｏ（ｄｉ）*ｄｃ／Ｎｃで算出される。
【００５９】
計算条件情報に情報付与頻度を利用することにより、１年間と長期でみたときのトラックバック数が他の文書より少なくても、ある一定の短期間では他の文書より多いような文書はある時点では注目されていた話題と考えられ、このような観点を考慮した検索結果を提示することができる。
【００６０】
また、情報付与間隔とは、ある一定期間、文書が登録されてから検索時点までや検索時から前後１ヶ月の間などにトラックバックされた平均間隔（一定期間に最初にトラックバックされた日から最後にトラックバックされた期間（日数、時間など）／一定期間でのトラックバック数）である。計算部２３０は、情報付与間隔を算出し、検索対象文書群における平均トラックバック間隔との商を重み付けしてスコアを算出する。
【００６１】
なお、重みを算出するために利用する計算条件情報をユーザが任意に選択し、選択された計算情報を用いて重みを計算し、適合度への重み付けを行ってスコアを算出する構成とすることも可能である。
【００６２】
また、キーワード、トラックバック、コメントなど種々の情報が検索条件及び計算条件情報として利用されているが、指定した種類もしくは種類毎に各文書の適合度を算出し、検索結果として表示することも可能である。具体的には、検索装置側で予めスコア計算時に利用される計算条件情報毎と、その組み合わせによりスコアを算出し、これらの各結果を検索結果として表示する。計算条件情報毎の検索結果とは、単に計算条件情報としてトラックバック数のみを利用してスコアを算出した検索結果や被リンク数のみを利用してスコアを算出した検索結果のことである。また、組み合わせによるスコアの算出とは、計算条件情報としてトラックバック数と被リンク数２つの情報を利用してコスト算出した検索結果のことである。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本実施形態に係る検索装置を含む情報検索システムの構成を示す概略図である。
【図２】本実施形態に係る検索装置が実現される典型的な情報処理装置の構成を示す概略図である。
【図３】本実施形態に係る検索装置の概略を示すブロック図である。
【図４】本実施形態に係る検索装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６４】
１０１    情報処理装置
１０２    ＣＰＵ
１０３    ＲＯＭ
１０４    ハードディスク
１０５    キーボード
１０６    マウス
１０７    ＲＡＭ
１０８    表示装置
１０９    インターフェース
１１０    ＦＤＤ
１１１    ＣＤＤ
２１０    入力部
２２０    検索部
２３０    計算部
２４０    記憶部
２５０    整列部
【図１】
2008112310.tif 000003
【図２】
2008112310.tif 000004
【図３】
2008112310.tif 000005
【図４】
2008112310.tif 000006