(57)【要約】【課題】含まれるアイテム数以外の要素も考慮して主要なクラスタを判定する方法及びコンピュータを提供すること。【解決手段】コンピュータ１０は、複数のニュースアイテムを、確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて、含まれるニュースアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算し、それぞれ計算したニュースアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定し、判定した結果を出力する。【選択図】図１
2008097147.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クラスタ分析によりニュースアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なニュースアイテムを含むクラスタをコンピュータが判定する方法であって、
複数のニュースアイテムを、確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類するステップと、
分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて、含まれるニュースアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算するステップと、
それぞれ計算した前記ニュースアイテム数及び前記コンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタの判定をするステップと、
判定した結果を出力するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記コンパクト度をそれぞれ計算するステップにおいて、前記コンピュータが
【数１】
2008097147.tif 000005
により前記コンパクト度を計算する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記クラスタ分析について、閾値を設定するデータを受け付けるステップを更に含み、
前記複数のクラスタに分類するステップにおいて、前記コンピュータが受け付けた前記閾値に基づいてクラスタ分析を行う請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記判定について、ニュースアイテム数及びコンパクト度に対する相対的な重要度を指定するデータを受け付けるステップを更に含む請求項１から請求項３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
クラスタ分析によりニュースアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定するコンピュータであって、
複数のニュースアイテムを、確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類する手段と、
分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて、含まれるニュースアイテム数及びコンパクト度をそれぞれ計算する手段と、
それぞれ計算したニュースアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定する手段と、
判定した結果を出力する手段と、を備えるコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主要なクラスタを判定する方法及びコンピュータに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、膨大な数のコンテンツを分類する手法として、いわゆるクラスタ分析（クラスタリング）が知られている。例えば、Ｗｅｂ上のニュースコンテンツ（ニュースアイテム）をそれぞれのニュースアイテムに含まれるキーワードに基づいてクラスタ分析し、内容の類似度の高いニュースアイテムを一のクラスタに分類する。
【０００３】
更に、多くのニュースアイテムを管理しているＷｅｂサイトにおいては、クラスタ分析によって生成した複数のクラスタの中から、当該ニュースアイテム全体の中で主要なものを判定し、順に並べることによって、自動的に主要なニュースアイテムを画面に表示することが行われている。
【０００４】
ここで、特許文献１に開示された技術によれば、それぞれのクラスタに含まれるニュースアイテムの数に基づいて主要なクラスタを判定している。即ち、この技術によれば、より多くのニュースアイテムを含むクラスタがより重要（主要）なものとして判定する。
【０００５】
具体的には、例えば、図４に示すように、ニュースアイテムを確率空間にマップした場合に、特許文献１に開示された技術によれば、それぞれのクラスタに含まれるニュースアイテムの数のみによって主要なクラスタを判定するため、クラスタＡとクラスタＢは、共にニュースアイテム数（１８）を持つため、ニュースアイテム数（８）を持つクラスタＣより重要（主要）なものであると判定される。
【特許文献１】特開２００５−２３５１９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、図４を見れば理解できるとおり、クラスタＡとクラスタＢは全く同等ではなく、それぞれのクラスタに含まれるニュースアイテム同士の“距離の近さ”（図においては円の大きさで示される；ニュースアイテム同士の類似性を反映）、即ちニュースアイテム同士の類似度が異なる。また、この“距離の近さ”という観点においては、クラスタＣが最も近く、クラスタＢがそれに次いで近く、クラスタＡは最も遠いにもかかわらず、特許文献１に開示された技術においてはこのような違いは何ら反映されない。
【０００７】
更に、一般にクラスタ分析において、あるアイテム同士が一のクラスタに含まれるか否かを判定するための“距離の近さ”の条件（閾値）は、分析者自身が指定したり、自動的に調整したりされる入力項目となっている。そして、この閾値に応じて、クラスタ分析により出力されるクラスタの分類の結果は当然に異なるものとなる。
【０００８】
例えば、図４の場合よりも閾値を小さく設定した場合、出力される結果は図５のようになることも考えられる。即ち、図４の場合に最も重要（主要）であると判定されたクラスタＡは、図５の場合にはクラスタとしての“距離の近さ”の条件（閾値）により、より小さなクラスタＡ´となる。この場合、当然のことながら最も重要（主要）なクラスタ、即ち最も多くのニュースアイテムを含むクラスタは、クラスタＢということになる。
【０００９】
このように、含まれるアイテム数のみに基づいて主要なクラスタを判定する方法には改善の余地があり、より的確に主要なクラスタを判定する方法を提供することが望まれている。
【００１０】
そこで、本発明は、含まれるアイテム数以外の要素も考慮して主要なクラスタを判定する方法及びコンピュータ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】
本発明は具体的には次のようなものを提供する。
【００１２】
（１）  クラスタ分析によりニュースアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なニュースアイテムを含むクラスタをコンピュータが判定する方法であって、
複数のニュースアイテムを、確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類するステップと、
分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて、含まれるニュースアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算するステップと、
それぞれ計算した前記ニュースアイテム数及び前記コンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタの判定をするステップと、
判定した結果を出力するステップと、を含む方法。
【００１３】
このような構成を備えることにより、前記コンピュータは、複数のニュースアイテムを、確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて、クラスタに含まれるニュースアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算し、それぞれ計算した前記ニュースアイテム数及び前記コンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定し、判定した結果を出力することができる、という作用を有する。
【００１４】
このことにより、前記コンピュータは、クラスタに含まれるニュースアイテム数以外の要素として、前記クラスタのコンパクト度も計算し、ニュースアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定することができる。
【００１５】
ここで、前記コンパクト度とは、前記クラスタに含まれるニュースアイテム同士の“距離の近さ”を表す指標であれば様々ものが採用可能である。更に、前記ニュースアイテム数及び前記コンパクト度が、それぞれ主要なニュースアイテムを含むクラスタの判定に及ぼす影響度は、自動的に、或いは、分析者による重要度（例えばウエイト）の設定を受け付けることにより、チューニングされてもよい。
【００１６】
（２）  前記コンパクト度をそれぞれ計算するステップにおいて、前記コンピュータが
【数１】
2008097147.tif 000003
により前記コンパクト度を計算する（１）に記載の方法。
【００１７】
このような構成を備えることにより、前記コンピュータは、
【数２】
2008097147.tif 000004
に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定することができる。
【００１８】
（３）  前記クラスタ分析について、閾値を設定するデータを受け付けるステップを更に含み、
前記複数のクラスタに分類するステップにおいて、前記コンピュータが受け付けた前記閾値に基づいてクラスタ分析を行う（１）又は（２）に記載の方法。
【００１９】
このような構成を備えることにより、前記コンピュータは、前記クラスタ分析について、閾値を設定するデータを受け付けて、受け付けた前記閾値に基づいてクラスタ分析を行うことができる、という作用を有する。
【００２０】
このことにより、前記コンピュータは、前記クラスタ分析について、所定のニュースアイテム群をクラスタとして認識する条件としての閾値の設定を受け付けて、受け付けた前記閾値に基づいてクラスタ分析を行うことができる。
【００２１】
その結果、前記コンピュータは、分析対象となるニュースアイテムに応じたチューニングを行ったうえで更に的確に主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定することができる。
【００２２】
（４）  前記判定について、ニュースアイテム数及びコンパクト度に対する相対的な重要度を指定するデータを受け付けるステップを更に含む（１）から（３）のいずれかに記載の方法。
【００２３】
このような構成を備えることにより、前記コンピュータは、前記判定について、前記ニュースアイテム数及びコンパクト度に対する相対的な重要度を指定するデータを受け付けて、受け付けた前記相対的な重要度を指定するデータに基づいて、前記判定を行うことができる、という作用を有する。
【００２４】
このことにより、前記コンピュータのユーザは、前記相対的な重要度を指定した上で、前記判定を行わせることができる。
【００２５】
その結果、前記ユーザは、分析対象となるニュースアイテムに応じて、適当な値を前記相対的な重要度として指定して、適切な分析を行わせることができる。
【００２６】
（５）  クラスタ分析によりニュースアイテムを分類した複数のクラスタの中から主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定するコンピュータであって、
複数のニュースアイテムを、確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類する手段と、
分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて、含まれるニュースアイテム数及びコンパクト度をそれぞれ計算する手段と、
それぞれ計算したニュースアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定する手段と、
判定した結果を出力する手段と、を備えるコンピュータ。
【００２７】
このような構成を備えることにより、前記コンピュータは、（１）と同様の作用を有する。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、前記コンピュータは、複数のニュースアイテムを、確率空間にマップしてクラスタ分析することにより複数のクラスタに分類し、分類した前記複数のクラスタのそれぞれについて、クラスタに含まれるニュースアイテム数及び前記確率空間におけるクラスタの大きさを示すコンパクト度をそれぞれ計算し、それぞれ計算したニュースアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定し、判定した結果を出力することができる。このことにより、前記コンピュータは、クラスタに含まれるニュースアイテム数以外の要素として、前記クラスタのコンパクト度も計算し、ニュースアイテム数及びコンパクト度に基づいて主要なニュースアイテムを含むクラスタを判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００３０】
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係るコンピュータの機能ブロック図である。図２は、図１のコンピュータのハードウェア構成図である。図３は、図１のコンピュータによる主要クラスタ判定処理の流れを説明するフローチャートである。図４は、本発明の好適な実施形態の一例に係るクラスタ分析について説明する図である。図５は、本発明の好適な実施形態の一例に係るクラスタ分析について説明する別の図である。図６は、図１のコンピュータによる主要クラスタ判定処理において、パラメータ設定画面について説明する図である。図７は、図１のコンピュータによるクラスタ分析の結果の一例を説明する図である。図８は、図１のコンピュータによる主要クラスタの判定処理の結果を説明する図である。
【００３１】
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係るコンピュータ１０の機能ブロック図である。
【００３２】
コンピュータ１０は、記憶部１０７にニュースアイテムＤＢ１０７５を備え、例えば、配信するニュースアイテムを記憶、管理している。コンピュータ１０は、クラスタ分析手段１０１５、アイテム数計算手段１０１７、コンパクト度計算手段１０１６、主要クラスタ判定手段１０１８、主要クラスタ出力手段１０１９を少なくとも含む制御部１０１を備える。また、コンピュータ１０は、表示部１０２を備え、更に閾値設定データ受付手段１１０１及び重要度指定データ受付手段１１０２を少なくとも含む入力部１１０を備える。
［コンピュータのハードウェア構成］
【００３３】
図２は、図１に示すコンピュータ１０のハードウェア構成の一例について説明する。コンピュータ１０は、制御部１０１を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ１０１２等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン１００５、通信Ｉ／Ｆ１０４０、メインメモリ１０５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０６０、ＵＳＢポート１０９０、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０、並びにキーボード及びマウス１１００等の入力部１１０や表示部１０２を備える。
【００３４】
Ｉ／Ｏコントローラ１０７０には、テープドライブ１０７２、ハードディスク１０７４、光ディスクドライブ１０７６、半導体メモリ１０７８、等の記憶手段を接続することができる。ＢＩＯＳ１０６０は、コンピュータ１０の起動時にＣＰＵ１０１０が実行するブートプログラムや、コンピュータ１０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００３５】
記憶部１０７を構成するハードディスク１０７４は、コンピュータ１０がサーバとして機能するための各種プログラム及び本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、更に必要に応じて各種データベースを構成可能である。
【００３６】
光ディスクドライブ１０７６としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク１０７７を使用する。
【００３７】
光ディスク１０７７から光ディスクドライブ１０７６によりプログラム又はデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介してメインメモリ１０５０又はハードディスク１０７４に提供することもできる。また、同様にテープドライブ１０７２に対応したテープメディア１０７１を主としてバックアップのために使用することもできる。
【００３８】
コンピュータ１０に提供されるプログラムは、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、又はメモリーカード等の記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介して、記録媒体から読み出され、又は通信Ｉ／Ｆ１０４０を介してダウンロードされることによって、コンピュータ１０にインストールされ実行されてもよい。
【００３９】
前述のプログラムは、内部又は外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶部１０７を構成する記憶媒体としては、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、又はメモリーカードの他に、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク１０７４又は光ディスクライブラリー等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してプログラムをコンピュータ１０に提供してもよい。
【００４０】
ここで、表示部１０２を構成する表示装置１０２２は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、コンピュータ１０による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。
【００４１】
ここで、入力部１１０は、ユーザによる入力の受付を行うものであり、キーボード及びマウス１１００等により構成してよい。また、通信Ｉ／Ｆ１０４０は、コンピュータ１０を専用ネットワーク又は公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ１０４０は、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【００４２】
以上の例は、コンピュータ１０のハードウェア構成について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータをコンピュータ１０として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。したがって、本発明において一実施形態として説明したコンピュータにより実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、或いは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。
【００４３】
図３は、図１のコンピュータ１０による主要クラスタ判定処理の流れについて説明するフローチャートである。
【００４４】
まず、コンピュータ１０の閾値設定データ受付手段１１０１は、クラスタ分析のチューニングを行うために必要となる各種パラメータの閾値データの設定を受け付ける（ステップＳ１０１）。
【００４５】
具体的には、例えば、コンピュータ１０は、図６に示すようなパラメータ設定画面を表示部１０２に出力する。ここで、コンピュータ１０のユーザ（分析者）は、「クラスタ分析閾値インデックス」の欄に閾値データを入力し、コンピュータ１０は、当該「クラスタ分析閾値インデックス」の入力を受け付ける。
【００４６】
ここで、受け付ける「クラスタ分析閾値インデックス」は、例えば、上述の“距離の近さ”についての距離の閾値であってもよい。
【００４７】
次に、コンピュータ１０は、重要度指定データを受け付ける（ステップＳ１０２）。
【００４８】
具体的には、例えば、コンピュータ１０は、図６に示すようなパラメータ設定画面を表示部１０２に出力する。ここで、コンピュータ１０のユーザ（分析者）は、「相対的重要度指定α：β」の欄に閾値データを入力し、コンピュータ１０は当該「相対的重要度指定α：β」の入力を受け付ける。
【００４９】
ここで、α及びβは、相対的な重要度を表すため、α又はβのいずれか一方について入力を受け付けた場合に、自動的に他方の入力値を自動的に設定するように構成してもよい。
【００５０】
次に、コンピュータ１０は、クラスタ分析手段１０１５により分析対象となるニュースアイテムを確率空間にマップし、設定した「クラスタ分析閾値インデックス」に応じたクラスタ分析を実行する（ステップＳ１０３）。本発明において利用可能なクラスタ分析は、公知の様々な手法が利用可能である。
【００５１】
次に、コンピュータ１０は、アイテム数計算手段１０１７により、上述のクラスタ分析の結果分類されたそれぞれのクラスタに含まれるニュースアイテムの数を計算する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
また、コンピュータ１０は、コンパクト度計算手段１０１６により、上述のクラスタ分析の結果分類されたそれぞれのクラスタのコンパクト度を計算する（ステップＳ１０５）。ここで、クラスタのコンパクト度とは、上述の確率空間において一のクラスタに分類されたニュースアイテム同士の“距離の近さ”を表す指標である。
【００５３】
より具体的には、図４の例において、確率空間にニュースアイテムをマップすると、クラスタＡよりクラスタＢのほうがコンパクトであり、更に、クラスタＢよりクラスタＣのほうがコンパクトであることが分かる。
【００５４】
次に、コンピュータ１０は、主要クラスタ判定手段１０１８により、上述の「コンパクト度」を、「アイテム数」と共に評価することによって、主要なクラスタを判定する（ステップＳ１０６）。
【００５５】
ここで、上述の「相対的重要度指定α：β」の入力値に応じて、主要クラスタの判定においてどちらのパラメータをどれだけ重視するかが決められることになる。
【００５６】
次に、コンピュータ１０は、主要クラスタ出力手段１０１９により、上述の判断の結果として主要なクラスタを出力する（ステップＳ１０７）。ここで、最も重要（主要）と判定されたクラスタを出力してもよいし、重要な順番にクラスタのリストを出力してもよい。具体的には、当該判断の結果を表示部１０２に出力することになる。
【００５７】
次に、コンピュータ１０は、ユーザ（分析者）から終了の指示を受け付けるまで、ステップＳ１０１からステップＳ１０７までの処理を繰り返し行う（ステップＳ１０８）。
【００５８】
図７は、上述の分析の結果の一例である。図７に示した例では、ニュースアイテム＃１は、クラスタＡに分類され、ニュースアイテム＃２は、クラスタＢに分類されている。もちろん、ニュースアイテムの中には、確率空間上で近いニュースアイテムが他になく、どのクラスタにも分類されないものも存在してもよい。
【００５９】
図８は、上述の主要クラスタ判定手段よる判定の例を示す図である。図８の例では、クラスタＩＤ「Ａ」はアイテム数「１８」であり、アイテムインデックスは「１．０」である。それに対し、コンパクト度は「０．３」と計算されている。
【００６０】
同様にして、クラスタＩＤ「Ｂ」は、アイテム数は「１８」、アイテム数インデックスは「１．０」、コンパクト度は「０．４」と計算されている。
【００６１】
このことから、クラスタＩＤ「Ａ」とクラスタＩＤ「Ｂ」は、アイテム数では同等であり、コンパクト度において、「Ｂ」のほうがよりコンパクトであることが、数値として判定できる。
【００６２】
同様にして、クラスタＩＤ「Ｃ」は、アイテム数インデックスは「Ａ」、「Ｂ」よりも小さく（重要度小）、コンパクト度は「Ａ」、「Ｂ」よりも大きい（重要度大）ことが分かる。
【００６３】
このように、本発明の原理によれば、「アイテム数インデックス」と「コンパクト度」の双方のパラメータを「相対的重要度指定α：β」の設定入力に応じて評価して、最終判定を行うことになる。
【００６４】
より具体的には、例えば、α：βが１：１の場合には、総合的な重要度指数は、クラスタＩＤ「Ａ」：１．３、クラスタＩＤ「Ｂ」：１．４、クラスタＩＤ「Ｃ」：１．０、という結果になり、クラスタＩＤ「Ｂ」が最も重要、という結果となる。
【００６５】
或いは、α：βが１：３の場合には、総合的な重要度指数は、クラスタＩＤ「Ａ」：１．９、クラスタＩＤ「Ｂ」：２．２、クラスタＩＤ「Ｃ」：２．４、という結果になり、クラスタＩＤ「Ｃ」が最も重要、という結果となる。
【００６６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の好適な実施形態の一例に係るコンピュータの機能ブロック図である。
【図２】図１のコンピュータのハードウェア構成図である。
【図３】図１のコンピュータによる主要クラスタ判定処理の流れを説明するフローチャートである。
【図４】本発明の好適な実施形態の一例に係るクラスタ分析について説明する図である。
【図５】本発明の好適な実施形態の一例に係るクラスタ分析について説明する別の図である。
【図６】図１のコンピュータによる主要クラスタ判定処理において、パラメータ設定画面について説明する図である。
【図７】図１のコンピュータによるクラスタ分析の結果の一例を説明する図である。
【図８】図１のコンピュータによる主要クラスタの判定処理の結果を説明する図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０  コンピュータ
１０１  制御部
１０２  表示部
１０７  記憶部
１１０  入力部
１０１５  クラスタ分析手段
１０１６  コンパクト度計算手段
１０１７  アイテム数計算手段
１０１８  主要クラスタ判定手段
１０１９  主要クラスタ出力手段
１１０１  閾値データ受付手段
１１０２  重要度指定データ受付手段
【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】
2008097147.tif 000012
【図８】
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