(57)【要約】【課題】データ検索システム、データ検索方法、コンピュータに対してデータ検索を実行させるためのプログラム、該プログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体、検索されたドキュメントを表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェイスを提供する。【解決手段】データ検索システムは、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベース１２と、データから残差ベクトルを生成して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し、算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させる手段２４と、データと前記固有ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、固有ベクトルのデータに対する貢献度を算出し、残差ベクトルを縮小または伸長して記憶させる手段２２と、記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度、および前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択し、メモリに記憶させる手段１６を含む。【選択図】　図１５
2004127055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させるためのデータ検索システムであって、
キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースと、
前記データから残差ベクトルを生成して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し、前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させる手段と、
前記データと前記固有ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出し、残差ベクトルを縮小または伸長して記憶させる手段と、
前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度、および前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択し、メモリに記憶させる手段と
を含むデータ検索システム。
【請求項２】
前記基底ベクトルを直交化させる手段を含む、請求項１に記載のデータ検索システム。
【請求項３】
前記ラベリングに使用するキーワードを選択してメモリに記憶させる手段は、前記キーワードの前記類似度への重みを判断する手段と、前記重みに関連してキーワードを降順に所定数メモリに記憶させる手段とを含む、請求項１に記載のデータ検索システム。
【請求項４】
コンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させる方法であって、
キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースからデータを読出すステップと、
前記データを使用して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し記憶させるステップと、
前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップと
前記データと前記固有ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させるステップと、
前記データと前記固有ベクトルとから残差ベクトルを算出し、前記貢献度を読出して残差ベクトルを縮小または伸長して新たな固有ベクトルを算出させて記憶させるステップと、
を含む、データ検索方法。
【請求項５】
さらに、前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度、および前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択しメモリに記憶させるステップを
を含む請求項４に記載のデータ検索方法。
【請求項６】
前記ラベリングに使用するキーワードを選択するステップは、前記キーワードの前記類似度への重みを判断して、前記重みに関連してキーワードを降順に所定数メモリに記憶させるステップを含む、請求項５に記載のデータ検索方法。
【請求項７】
コンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させる方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに対して、
キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースからデータを読出すステップと、
前記データを使用して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し記憶させるステップと、
前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップと
前記データと前記基底ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させるステップと、
前記データと前記固有ベクトルとから残差ベクトルを算出し、前記貢献度を読出して残差ベクトルを縮小または伸長して新たな固有ベクトルを算出させて記憶させるステップと、
を実行させる、コンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項８】
前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度、および前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択しメモリに記憶させるステップを実行させる、請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記基底ベクトルを前記残差ベクトルの算出前に直交化させるステップをコンピュータに実行させる、請求項７に記載のプログラム。
【請求項１０】
コンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させる方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体であって、該プログラムは、前記コンピュータに対して、
キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースからデータを読出すステップと、
前記データを使用して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し記憶させるステップと、
前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップと
前記データと前記基底ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させるステップと、
前記データと前記固有ベクトルとから残差ベクトルを算出し、前記貢献度を読出して残差ベクトルを縮小または伸長して新たな固有ベクトルを算出させて記憶させるステップと、
前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップと
を実行させる、コンピュータ可読な記憶媒体。
【請求項１１】
前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度、および前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択しメモリに記憶させるステップを実行させる、請求項１０に記載の記憶媒体。
【請求項１２】
前記基底ベクトルを前記残差ベクトルの算出前に直交化させるステップをコンピュータに実行させる、請求項１０に記載の記憶媒体。
【請求項１３】
コンピュータが検索したデータを表示させるグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムであって、
キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースと、
前記データから基底ベクトルを算出し記憶させる手段と、
前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度ごとにクラスタに分類し、前記クラスタに含まれるデータ数をカウントし、かつ前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択して、少なくとも前記データ数と前記キーワードとを対としてメモリに記憶させる手段と、
前記クラスタのデータ数の順に前記クラスタをスパイラル状に表示して、隣接するクラスタごとに異なるレンダリング処理を与えるための手段と
を含むグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システム。
【請求項１４】
前記基底ベクトルを算出する手段は、前記データと前記基底ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出して前記基底ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させる手段を含む、請求項１３に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システム。
【請求項１５】
前記クラスタをスパイラル状に表示する手段は、データ数の多いクラスタからデータ数の少ないクラスタの順に外部から内部へとクラスタを表示する手段を含む、請求項１３に記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システム。
【請求項１６】
コンピュータが検索したデータを表示させるグラフィカル・ユーザ・インタフェイスをコンピュータにより実現するためのプログラムであって、該プログラムは、コンピュータに対して、
キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースから前記データを読出させるステップと、
前記データから基底ベクトルを算出しメモリに記憶させるステップと、
前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度ごとにクラスタに分類し、前記クラスタに含まれるデータ数をカウントし、かつ前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択して、少なくとも前記データ数と前記キーワードとを対としてメモリに記憶させるステップと、
前記クラスタのデータ数の順に前記クラスタをスパイラル状に表示して、隣接するクラスタごとに異なるレンダリング処理を与えるためのステップと
を実行させる、プログラム。
【請求項１７】
前記基底ベクトルを算出するステップは、前記データと前記基底ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出して前記基底ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させるステップを含む、請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
前記クラスタをスパイラル状に表示するステップは、データ数の多いクラスタからデータ数の少ないクラスタの順に前記スパイラルの外部から内部へとクラスタを配置するステップを含む、請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１９】
コンピュータが検索したデータを表示させるグラフィカル・ユーザ・インタフェイスをコンピュータにより実現するためのプログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体であって、該プログラムは、コンピュータに対して、
キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースから前記データを読出させるステップと、
前記データから基底ベクトルを算出しメモリに記憶させるステップと、
前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度ごとにクラスタに分類し、前記クラスタに含まれるデータ数をカウントし、かつ前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択して、少なくとも前記データ数と前記キーワードとを対としてメモリに記憶させるステップと、
前記クラスタのデータ数の順に前記クラスタをスパイラル状に表示して、隣接するクラスタごとに異なるレンダリング処理を与えるためのステップと
を実行させる、記憶媒体。
【請求項２０】
前記クラスタをスパイラル状に表示するステップは、データ数の多いクラスタからデータ数の少ないクラスタの順に前記スパイラルの外部から内部へとクラスタを配置するステップを含む、請求項１９に記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はドキュメントの検索および表示に関し、より詳細には、ドキュメントを含んで構成された大規模なデータベースにおいて効率的に比較的少数のドキュメントを検索し、表示を行うことを可能とする、データ検索システム、データ検索方法、コンピュータに対してデータ検索を実行させるためのプログラム、該プログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体、検索されたドキュメントを表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システム、グラフィカル・ユーザ・インタフェイスを実現するためのコンピュータ実行可能なプログラムおよび該プログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータ・ハードウエアの進歩により処理する情報量がますます増加し、それに伴い情報を蓄積するためのデータベースもますます大規模なものとなってきている。この傾向は、コンピュータ・ハードウエアの進歩のみならず、ネットワーク技術の進歩によりインターネットといったブラウザ・ソフトウエアを介して必要な情報を得ることが可能な近年において、ますます顕著なものとなってきている。
【０００３】
これまで、ドキュメント・データ、イメージ・データ、オーディオ・データなどを含んで構成することができる大規模なデータベースにおけるドキュメント検出方法が種々提案されている。例えば、小林らは、特開２００２−０２４２６８号公報においてデータベースに含まれたドキュメントのうち、同一または類似のキーワードを含む比較的少数のドキュメントのグループ（以下、アウトライア・クラスタという。）を効率的に検出する方法およびシステムを開示している。同様に、Ｋｕｂｏｔａらは、“Ｌａｔｅｎｔ　ｓｅｍａｎｔｉｃ　ｓｐａｃｅ：　ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　ｓｃａｌｉｎｇ　ｉｍｐｒｏｖｅｓ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒ−ｄｏｃｕｍｅｎｔ　ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ”、ＳＩＧＩＲ　２０００、ｐｐ．２１６−２２３およびＳＩＧＲ　２００１、ｐｐ．　１５２−１５４において、潜在的意味空間におけるドキュメント・ベクトルをスケーリングすることによりアウトライア・クラスタを効率的に検索する方法を提案している。上述したように、アウトライア・クラスタといったデータベースにおける少数ドキュメントの集団を検索するための方法およびシステムは種々提案されているものの、比較的小さなサンプル的に構築されたデータベースに対して適用されており、より大規模な数百万といったドキュメントを保持するデータベースに対する適用性については、その検索速度およびアウトライア・クラスタの検出性の点でいまだ充分ではなかった。上述した検索速度は、ある程度使用するコンピュータの性能が改善されればそれに伴って改善される可能性があるものの、アウトライア・クラスタの検索性については別途、ドキュメント・キーワード行列の線形代数における特性を充分に利用することにより改善する必要がある。
【０００４】
通常、大きなデータベースにおけるドキュメントといったデータは、登録されたキーワードを含むか含まないかに関連して数値化され、ドキュメント・キーワード・ベクトルとして構成されて、データベースに保持される。上述した大規模なデータベースにおけるアウトライア・クラスタの検索方法は、最も大きなノルムを有するドキュメント・ベクトルを逐次的に削除して行くことで生成される残差行列を算出することによる。この逐次的に残差行列を算出するために使用される計算は、固有ベクトルまたは特異ベクトルを使用して逐次的に生成される行列を、コンピュータのメイン・メモリに保持させる必要がある。例えばドキュメント・データについては、ドキュメント数×アトリビュート（キーワード）数のサイズのデータをメイン・メモリに保持する必要が生じる。ここで、ドキュメント数が１００，０００で、キーワード数が１０００の場合に、倍精度の実数で残差行列を保持するためには、１００，０００×１０００×８バイト＝８００ＭＢの記憶容量を必要とする。ドキュメント数およびキーワード数がさらに大きくなると、残差行列を生成することにより、通常の計算機では記憶しきれない量のデータを蓄積しなければならないことになる。以下、本発明においては、キーワードに基づき数値化されたドキュメント・キーワード・ベクトルを、簡単にデータとして参照する。
【０００５】
一方、情報検索やデータマイニングなどに応用するためのクラスタ検索技術についてもこれまで種々報告されており、例えば、Ｅｄｉｅ　Ｒａｓｍｕｓｓｅｎ，　“ＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｓｍｓ”，　Ｃｈａｐｔｅｒ　１６，　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，　Ｗ．　Ｂ．　Ｆｒａｎｋｅｓ　ａｎｄ　Ｒ．　Ｂａｅｚａ−Ｙａｔｅｓ　Ｅｄｓ，　Ｐｒｅｎｔｉｃｅ　Ｈａｌｌ　（１９９２），　Ｌ．　Ｋａｕｆｍａｎ　ａｎｄ　Ｐ．　Ｊ．　Ｒｏｕｓｓｅｕｗ，　“Ｆｉｎｄｉｎｇ　Ｇｒｏｕｐｓ　ｉｎ　Ｄａｔａ”，　Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ　（１９９０）に開示の技術を挙げることができる。また、検出したクラスタに自動的にラベル付けを行う方法については、Ａｌｅｘａｎｄｒｉａｎ　Ｐｏｐｅｓｃｕｌ　ａｎｄ　Ｌｙｌｅ　Ｈ．　Ｕｎｇｅｒ，　“Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｌａｂｅｌｉｎｇ　ｏｆ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｃｌｕｓｔｅｒｓ”，　ｈｔｔｐ：／／ｃｉｔｅｓｅｅｒ．ｎｊ．ｎｅｃ．ｃｏｍ／ｐｏｐｅｓｃｕ１００ａｕｔｏｍａｔｉｃ．ｈｔｍ　（２０００）に開示されている。最も簡単な方法は、与えられたドキュメントのクラスタについてその中で最も出現頻度の高い単語を用いてラベリングする方法である。
【０００６】
この方法は簡単ではあるものの、ドキュメント中に出現頻度の高い、本質的な意味を有さない単語が頻出する場合には、クラスタのラベリングを充分に行うことができず、ラベリングの意味を失わせてしまうことになる。また、この他にも、頻度の代わりに、クラスタ中で最も予測される単語を使用してラベリングする方法や、クラスタの構成要素である多次元データの中心に最も近いドキュメントのタイトルでラベリングする方法もあるが、クラスタの特性を反映したラベリング付けが常に可能というわけではない。さらに、ドキュメント間に木構造をを導入し、頻度情報および最も予測される単語でラベリングする方法も考えられるものの、木構造の導入を行うという別の手間が生じることとなる。また、上述した方法は、ラベリングに使用したキーワードが、他のクラスタを構成するデータに含まれる場合には、充分な識別性を与えることができないという不都合を生じる場合もある。
【０００７】
また、上述したアウトライア・クラスタの検索においては、検索された結果の利用性を向上させるために、アウトライア・クラスタを、他のメジャー・クラスタなどとは明確に区別し、アウトライア・クラスタを形成するアトリビュート（キーワード）をユーザに対して効果的に提示することが必要となる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述したようにこれまで、残差行列の計算に伴うスケーラビリティの問題を解決し、かつアウトライア・クラスタの検索性を向上させることを可能とするデータ検索が必要とされていた。また、メジャー・クラスタおよびアウトライア・クラスタに対するラベリングをそれぞれのクラスタの算出時に決定し、各クラスタの識別性を向上させることを可能とするデータ検索が必要とされていた。また、これまで検索されたクラスタがどのようなアトリビュート（キーワード）を含んでいるのかを、検索を行ったユーザに効率的に提示することにより、検索結果のよりいっそうの有効利用を可能とするグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムが必要とされていた。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記の課題解決するため、アウトライア・クラスタの検索性を高めるための残差行列の計算において、算出された基底ベクトルの方向とドキュメント・ベクトルのとの内積の大きさに関連して貢献度ベクトルを定義する。そして、この貢献度ベクトルを使用して選択的スケーリングを実行して残差ベクトルを算出することにより、データベース内において比較的低い割合で存在するいわゆるアウトライア・クラスタとして分類されるべきベクトルの検索性を向上する。
【００１０】
本発明では、算出された固有ベクトルのセットを直交化させ、基底ベクトルのセットを生成する。生成された基底ベクトルとデータとの類似度を使用してクラスタ化を実行させ、クラスタ化された検索結果を生成する。この際、各クラスタに含まれる類似度を計算させ、類似度の計算において重みの高いキーワードを降順に選択して記憶させて、当該データの識別子（データＩＤ）を含むリストを生成する。
【００１１】
また、本発明においては生成されたクラスタに含まれるデータ数を特定し、クラスタのデータベース中における存在割合に対応して、データベースにおけるクラスタの構成を面積を使用してグラフィカルにユーザに対して提示する。
【００１２】
すなわち、本発明によればコンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させるためのデータ検索システムであって、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースと、前記データから残差ベクトルを生成して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し、前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させる手段と、前記データと前記固有ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出し、残差ベクトルを縮小または伸長して記憶させる手段と、前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度、および前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択し、メモリに記憶させる手段とを含むデータ検索システムが提供される。
【００１３】
本発明のデータ検索システムでは、前記基底ベクトルを直交化させる手段を含むことができる。本発明のデータ検索システムでは、前記ラベリングに使用するキーワードを選択してメモリに記憶させる手段は、前記キーワードの前記類似度への重みを判断する手段と、前記重みに関連してキーワードを降順に所定数メモリに記憶させる手段とを含むことができる
本発明においては、コンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させる方法であって、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースからデータを読出すステップと、前記データを使用して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し記憶させるステップと、前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップと、前記データと前記固有ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させるステップと、前記データと前記固有ベクトルとから残差ベクトルを算出し、前記貢献度を読出して残差ベクトルを縮小または伸長して新たな固有ベクトルを算出させて記憶させるステップとを含む、データ検索方法が提供される。
【００１４】
本発明によれば、コンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させる方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに対して、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースからデータを読出すステップと、前記データを使用して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し記憶させるステップと、
前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップと、前記データと前記基底ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させるステップと、前記データと前記固有ベクトルとから残差ベクトルを算出し、前記貢献度を読出して残差ベクトルを縮小または伸長して新たな固有ベクトルを算出させて記憶させるステップと、を実行させる、コンピュータ実行可能なプログラムが提供される。
【００１５】
本発明によれば、コンピュータに対してデータベースに保持されたデータの検索を実行させる方法を実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体であって、該プログラムは、前記コンピュータに対して、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースからデータを読出すステップと、前記データを使用して共分散行列および前記共分散行列の固有ベクトルを算出し記憶させるステップと、前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップと前記データと前記基底ベクトルのうちの少なくとも１つをメモリから読出し、前記固有ベクトルの前記データに対する貢献度を算出して記憶させるステップと、前記データと前記固有ベクトルとから残差ベクトルを算出し、前記貢献度を読出して残差ベクトルを縮小または伸長して新たな固有ベクトルを算出させて記憶させるステップと、前記算出された固有ベクトルのセットから基底ベクトルのセットを生成し記憶させるステップとを実行させる、コンピュータ可読な記憶媒体が提供される。
【００１６】
本発明によれば、コンピュータが検索したデータを表示させるグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムであって、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースと、前記データから基底ベクトルを算出し記憶させる手段と、前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度ごとにクラスタに分類し、前記クラスタに含まれるデータ数をカウントし、かつ前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択して、少なくとも前記データ数と前記キーワードとを対としてメモリに記憶させる手段と、前記クラスタのデータ数の順に前記クラスタをスパイラル状に表示して、隣接するクラスタごとに異なるレンダリング処理を与えるための手段とを含むグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムが提供される。
【００１７】
本発明によれば、コンピュータが検索したデータを表示させるグラフィカル・ユーザ・インタフェイスをコンピュータにより実現するためのプログラムであって、該プログラムは、コンピュータに対して、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースから前記データを読出させるステップと、前記データから基底ベクトルを算出しメモリに記憶させるステップと、前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度ごとにクラスタに分類し、前記クラスタに含まれるデータ数をカウントし、かつ前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択して、少なくとも前記データ数と前記キーワードとを対としてメモリに記憶させるステップと、前記クラスタのデータ数の順に前記クラスタをスパイラル状に表示して、隣接するクラスタごとに異なるレンダリング処理を与えるためのステップとを実行させる、プログラムが提供される。
【００１８】
本発明によれば、コンピュータが検索したデータを表示させるグラフィカル・ユーザ・インタフェイスをコンピュータにより実現するためのプログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体であって、該プログラムは、コンピュータに対して、キーワードに基づき数値化されたベクトルとしてデータを保持するデータベースから前記データを読出させるステップと、前記データから基底ベクトルを算出しメモリに記憶させるステップと、前記記憶された基底ベクトルと前記データとの類似度ごとにクラスタに分類し、前記クラスタに含まれるデータ数をカウントし、かつ前記類似度に対する重みからラベリングに使用するキーワードを選択して、少なくとも前記データ数と前記キーワードとを対としてメモリに記憶させるステップと、前記クラスタのデータ数の順に前記クラスタをスパイラル状に表示して、隣接するクラスタごとに異なるレンダリング処理を与えるためのステップとを含むコンピュータ可読な記憶媒体が提供される。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面に示した具体的な実施の形態をもって説明するが、本発明は、後述する実施の形態に限定されるものではない。
【００２０】
Ａ．データ検索の概略的方法
図１には、本発明のデータ検索方法のプロセスを示した概略的なフローチャートを示す。図１に示されるように、本発明のデータ検索方法は、ステップＳ１０において、データベースからデータを読み出す。データは、本発明においては、キーワードに基づき、バイナリ・モデルなどを使用してドキュメント・キーワード・ベクトルへと変換され、データベースに保持されている。キーワードは、ドキュメント・キーワード・ベクトルであるデータを生成する際に、データベースの管理者により指定することもできるし、蓄積されたドキュメントからキーワードを選択して登録しておくこともできる。データとしては、ドキュメント・データの他にも、オーディオ・データ、イメージ・データなどのタイトルや、インデックスなどを使用することができる。また、キーワードに基づき数値化するために使用することができる方法としてはこれまで知られたいかなる方法でも使用することができ、例えば本願出願人による特許出願である、特開２００２−９２４２６８号公報、特願２００１−２０５１８３号明細書、特願２００１−３２４４３７号明細書、特願２００１−３２９６１３号明細書などを参照することができる。
【００２１】
次いで、ステップＳ１２においてデータベースから適切なメモリに記憶されたデータに対して本発明の選択的スケーリング法を適用して、共分散行列を算出するための処理を実行させる。ステップＳ１４において、算出された固有ベクトルを直交化させて推定基底ベクトル（ｋ次元）を生成する。この推定基底ベクトルは、残差ベクトルを貢献度に関連して縮小または伸長させることにより、アウトライア・クラスタに対する感受性が高められている。ステップＳ１６では、生成された推定基底ベクトルおよびメモリなどに登録されたラベリングを行うためのキーワードを使用してクラスタ分類（ラベリング）を実行し、ステップＳ１８においてラベル付けされたクラスタ・データを出力する。本発明の特定の実施の形態においては、クラスタ・データは例えば、ＣＳＶ（ｃｏｍｍａ　ｓｅｐａｒａｔｅｄ　ｖａｌｕｅ）形式で出力することができる。また、本発明では、タブ区切りなど、セパレータで文字列を区切るいかなる形式でも出力を行うことができる。出力されたクラスタ・データは、本発明においては、クラスタ・データを表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムへと出力され、クラスタ・データの表示およびクラスタの分析などに提供される。
【００２２】
図２には、本発明のデータ検索方法の別の実施の形態のプロセスを示したフローチャートを示す。図２に示した本発明の別の実施の形態は、選択的スケーリングを実行させるプラットホームの能力が、データベースに保持されたドキュメントを直接対象とするには充分ではない場合に好適に適用される。図２に示した本発明のデータ検索方法の別の実施の形態は、ステップＳ２０においてデータベースへとアクセスして、データベース内に登録されているデータの数を読み出す。ステップＳ２２においては、読出されたデータの数が本発明の選択的スケーリングを直接適用するために適切か否かを、予め設定されたしきい値などを使用して判断する。ステップＳ２２において、データベースがしきい値を超えている（すなわち、相対的に大規模なデータベースと推定できる）と判断された場合（ｙｅｓ）には、ステップＳ２４でデータベースからデータをランダムに所定数サンプリングして、適切なデータのサンプル・データベースを生成し、内部メモリやハードディスクなどの適切な記憶領域に保持させる。
【００２３】
生成されたサンプル・データベースのデータに対して、ステップＳ２６においてデータ読出しを実行させ、ステップＳ２８で選択的スケーリング法を適用し、ステップＳ３０においてアウトライア・クラスタの検索に適切な基底ベクトルを生成する。ステップＳ３２においては、生成された基底ベクトルを使用してクラスタ検索（ラベリング）を実行させ、ステップＳ３４において、クラスタ・データを出力する。出力されたクラスタ・データは、オンラインまたはオフラインで本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムへと送られて、データベース内でのクラスタまたはデータベース解析のために使用される。
【００２４】
Ｂ．データ検索のための基底ベクトルの生成：選択的スケーリング法
図３は、図２に示したステップＳ２８の本発明の選択的スケーリング法における処理を示したフローチャートである。なお、図３において説明する選択的スケーリング法は、サンプル・データベースＡ′を生成した後に、選択的スケーリング法をサンプル・データベースのデータに適用する実施の形態を用いて説明している。図３に示すように本発明の選択的スケーリング法は、ステップＳ４０において生成することを希望する基底ベクトルの数ｋ、選択的スケーリングのために使用する、その時点で着目している基底ベクトルと貢献度ベクトルとの内積の大きさに適用するしきい値λ、確実にノルムを増減することができるように設定されるオフセット値μをメモリに登録し、式設定を実行させる。ステップＳ４２では、サンプル・データベースのデータに対して共分散行列を算出し、ステップＳ４４において得られた共分散行列を固有値分解して最大固有値および、最大固有値に対応する固有ベクトルを生成する。その後、ステップＳ４６においてＭｏｄｉｆｉｅｄ　Ｇｒａｍ　Ｓｃｈｍｉｄｔ法を使用して固有ベクトル間に直交性を付与し、検索の精度を向上させる。
【００２５】
ステップＳ５０では、貢献度ベクトルＲｓ［ｉ］を算出させる。貢献度ベクトルは、より詳細には後述するが、その時点で計算している基底ベクトルのｊ番目の要素と、データのｊ番目の要素との内積およびドキュメントのｊ番目の要素の絶対値との比として算出される。その後、ステップＳ５２で残差ベクトルを計算させる。ステップＳ５４では、計算された貢献度ベクトルを使用して縮小係数ｗを算出する。この縮小・伸長係数を使用して、残差ベクトルのｉ番目のドキュメントのｊ番目の要素をスケーリングし、ステップＳ４２へと戻って残差行列の共分散行列を算出し、指定したｋ番目の基底ベクトルを算出させた時点で処理を終了させる。
【００２６】
図４および図５には、図３で示した選択的スケーリング法を実行させるための擬似コードを示す。図４に示すように、本発明の選択的スケーリング法を実行させるための擬似コードは、初めにアウトライア・クラスタに感受性の高い基底ベクトルの推定を行うための各入力値、および変数の宣言を行う。その後、第１回目のループでは基底ベクトルをまず推定する必要があるので、縮小・伸長係数ｗの算出をスキップさせ、共分散行列を算出し、貢献度ベクトルを計算する図５に示した処理を実行する。本発明における処理は、まず、図５に示すように、説明している実施の形態においては、データベースに保持されたドキュメントをランダムに、例えば数％抽出して、サンプル・データベースＡ′を生成し、生成されたサンプル・データベースに対して共分散行列を生成して固有値分解を実行させ、最大固有値ｂｐを求める。以下、本発明において使用する共分散行列を生成して、固有値分解を実行することにより、基底ベクトルの生成を実行する方法をＣＯＶ法として参照する。次に、得られた固有値に対してＭｏｄｉｆｉｅｄ　Ｇｒａｍ　Ｓｃｈｍｉｄｔ法を適用して直交性を確保し、ｋ個の基底ベクトルを推定する。
【００２７】
その後のループでは、ベクトルＲｍ、Ｒｓを定義し、貢献度ベクトルの計算を実行させる。貢献度ベクトルは、図５に記載するように一般的には下記式
【００２８】
【数１】
2004127055.tif 000003
で定義される。上式中、ｒｉ＝｛Ｒｉ［ｊ］：ｊ＝１，．．．，Ｎ｝は、サンプル・データベース中におけるｉ番目のドキュメントを示し、要素の２乗の平方根で除しているのは、正規化する目的のためである。
【００２９】
その後、次のループで残差ベクトルＲｉを算出する。この残差ベクトルＲｉは、下記式
【００３０】
【数２】
2004127055.tif 000004
で定義され、直前に求まった残差ベクトルからその時点で計算された基底ベクトルの方向の寄与成分に対応する要素を減算したベクトルに対応する。すなわち、その時点で使用している基底ベクトルと、新たに生成された残差ベクトルとは、直交関係となる。この関係を示したのが、図６である。図６に示すように新たに計算されたまたは直前のループで得られた残差ベクトルｒｉは、その時点で計算に使用している基底ベクトルｂｐに対して通常では直交していない。一方、ｂｐは、直前の固有値計算において得られた大きな固有値から選択されているため、主要クラスタの方向を向いているので、アウトライア・クラスタを検索する際の基底ベクトルとしては適切ではない。本発明においては、アウトライア・クラスタの検索性を向上させる目的から、上述した大きな固有値に対応する固有ベクトルの成分を除いた残差ベクトルに対してＣＯＶ法を適用することが必要となる。新たに生成される残差ベクトルｒｉ′は、図６（ａ）および図６（ｂ）に示されるようにその時点で使用している基底ベクトルｂｐに対して直交する構成とされる。なお、図６（ａ）、（ｂ）は、本発明において使用するＣＯＶ法の特徴である、基底ベクトルに対してそれぞれ正方向または負方向に生成する可能性のあるデータについての残差ベクトルの生成を示している。いずれの場合にも新たに生成された残差ベクトルｒｉ′は、基底ベクトルｂｐに対して直交しているのが示される。
【００３１】
その後、本発明においては、図５において示した擬似コードにより生成された貢献度ベクトルＲｓを使用して、図４の擬似コードへと処理を戻し、縮小・伸長係数ｗの算出を行う。貢献度ベクトルＲｓは、正規化されているので１に近ければ近いほど使用している基底ベクトルに対しての貢献が大きい。このため、縮小・伸長係数ｗの計算においては、次の基底ベクトルの計算において貢献度の大きな残差ベクトルを縮小させ、貢献度の小さな残差ベクトルを伸長させる処理を実行させる。ノルムが縮小・伸長された残差ベクトルは、再度共分散行列を生成するためのループに使用され、ｉ＝ｋとなるまで、基底ベクトルの算出が実行されることになる。
【００３２】
Ｃ．クラスタ分類・ラベリング
Ｃ−１：類似度計算およびラベリングのためのキーワード選択
本発明においては、セクションＡで説明した方法を使用して生成した基底ベクトルを使用して、クラスタに対して自動的にラベリングを行い、ラベリングされたデータをクラスタへと分類する。図７は、本発明のクラスタ分類・ラベリングの概略的なプロセスを示した図である。図７に示したプロセスは、ステップＳ６０のセクションＡで生成され、適切なメモリに記憶した基底ベクトル・データ、キーワード・データ、およびデータベースまたはサンプル・データベースに保持されたデータを読み込む。次いで、ステップＳ６２において処理を開始する基底ベクトルを、Ｉ＝Ｉ０に初期化する（ここでＩ０は、処理を開始する基底ベクトルの識別子である。）。ステップＳ６４では、予めユーザ入力などにより入力され、メモリなどに保持されている類似度に対して適用されるしきい値δと、ストップ・ワードとを、メモリから読み出す。
【００３３】
ステップＳ６６では、Ｉ番目の基底ベクトルとデータベースから読出したデータとの類似度を算出して、メモリに保持させる。類似度の算出は、単純な内積として算出することもできるし、さらに正規化された内積を算出して使用することもできる。ステップＳ６８では、ドキュメントに含まれる要素のうち、大きな数値を有するキーワードをキーワード・テーブルから降順にｐ個選択し、データ識別子、類似度を対としてメモリに保持させる。以下、このドキュメント中で大きな数値を有するキーワードを、ドキュメント特有キーワード（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ　ｋｅｙｗｏｒｄ）として定義する。ステップＳ６８では、類似度計算において、基底ベクトルとの類似度に対して大きな寄与を与えたキーワードを、キーワード・リストから読出して、降順にｐ個選択し、メモリに保持させる。このようにして選択されたキーワードは、類似度を代表するキーワードであり、本発明においてはラベリング・キーワード（ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ　ｋｅｙｗｏｒｄ）として定義する。
【００３４】
ステップＳ７０では、メモリに保持させた類似度を降順にソーティングする。本発明においては、共分散行列法を使用するため、正および負の類似度が生成されるので、類似度の高いドキュメントは、正および負の両端において発生する。ステップＳ７２では、正方向および負方向の類似度の絶対値およびしきい値δを読出し比較し、類似度の絶対値がしきい値を超えたドキュメント識別子と対応させて読出しラベリング・キーワードとドキュメント特有キーワードとを追加して対としてメモリに登録する。なお、ステップＳ７２の処理においては、キーワードが、ストップワードとして登録されている場合には、該当するキーワードの追加を行わない。
【００３５】
図８には、上述した処理により生成された類似度と、ラベリング・キーワードおよびドキュメント特有キーワードとして登録されたデータの出力の実施の形態を示す。図８に示した実施の形態では、類似度は、例えば最大の大きさの固有値から生成される基底ベクトルに対する内積（ｉＰ）により算出されており、最も大きな値と、最も小さな値とが、第３行目および第４行目に示されている。６行目〜１０行目までには、ドキュメントＩＤと、当該ドキュメントの内積と、ラベリング・キーワード（ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ）およびドキュメント特有キーワード（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ）とがリストされている。図８に示された実施の形態ではｐ＝３であるものとして、内積に最も寄与したキーワードが、ｓｕｚｕｋｉであり、次いで、ｓａｍｕｒａｉであり、それよりも寄与が小さいキーワードがｊａｐａｎであることが示されている。キーワードは、内積への寄与度をヒストグラムとして、寄与度の大きな方から順に参照される構成として保持されており、８行目〜１０行目までに示されている。
【００３６】
Ｃ−２：クラスタ分類のための前処理
クラスタ分類を実行させるための処理では、ｄｏｃｌｉｓｔ，　ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔ，　Ｋｅｙ　Ｔａｂｌｅ，　ｒｅｓｕｌｔ　Ｉｄ，　ｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌといった５つのデータ構造を生成させる。本発明においてクラスタ化処理を実行させるために生成するデータ構造を図９に示す。
【００３７】
図９に示したｄｏｃｌｉｓｔ、ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔ、ｋｅｙＴａｂｌｅは、セクションＣ−１で生成し、ハードディスクといった適切な記憶手段に保持させたデータを読込んで生成する。具体的には、ｄｏｃｌｉｓｔは、データＩＤに対してセクションＣ−１で得られたラベリング・キーワードおよびドキュメント特有キーワードをリストしたキーワード・リストを含み、かつデータとの類似度を保持させる構成として生成される。一方、ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔは逆に、各キーワードに対し、そのキーワードをラベリング・キーワードまたはドキュメント特有キーワードとして含むデータのデータＩＤのリストを保持させる。また、ソート・インデックスおよびカウントは、ラベリング生成時に使用するために保持させる。キーワードに対するｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔをそれぞれ生成させた後、適切な記憶手段へと登録する。その後、キーワードをハッシュキーとしたハッシュ・テーブルｋｅｙＴａｂｌｅを生成し、ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔをその要素として追加し、記憶手段へと登録する。
【００３８】
Ｃ−３：類似度に基づくラベリング
上述したデータを読出して、以下のプロセスを使用して本発明によるクラスタ検出およびラベリングを実行する。クラスタ検出およびラベリングは、まず、ハッシュ・テーブルの各ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔのキーワードに対応するデータＩＤを走査する。その時点で処理しているデータＩＤがｄｏｃｌｉｓｔに含まれるデータＩＤと一致した場合には、
2004127055.tif 000005
としてカウント値を設定する。上記式中、αは、重みを表し、‖‖は、ｄｏｃｌｉｓｔとしてリストされたデータとの類似度の絶対値を表す。この絶対値は、０．０から１．０の範囲の値をとるので、重みαは、例えばデフォルト値を１０．０とすることができる。これにより、類似度は０．０から１０．０の値に拡張される。この処理により、類似度の大きかったドキュメントに含まれていたラベリング・キーワードおよびドキュメント特有キーワードを重視した値がカウント値に設定される。
【００３９】
次いで、ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔのカウント値の計算を、その時点で対象としている基底ベクトルに対し、すべてのキーワードに対して実行させる。その後、カウント値を降順に（インデックス付）ソーティングする。ここで，インデックス付ソーティングでのインデックスは、ソートされる前のキーワードのインデックスを保持し、カウンタ値の大きい順のデータＩＤから元のデータＩＤデータを逆引きするために用いられる。その後、得られたインデックスを、ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔのソート・インデックス値として登録する。
【００４０】
その後、変数ｒｅｓｕｌｔＩｄとｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌを初期化し、ソーティングして得られたキーワードのカウントの大きい順に以下を繰り返すことにより、クラスタの検出およびラベリングを同時に実行させ、処理を終了する。
【００４１】
以下、カウンタ値を使用したクラスタのラベリングを説明する。まず、カウント値をモニタして、カウント値が例えば２．０といった所定の設定値以下（クラスタ・ラベルとしてふさわしくないキーワード）になったらクラスタのラベリング処理を終了する。その時点で着目しているキーワードがマークされていたら、すでに判断を行ったキーワードなので、そのキーワードをスキップして次のキーワードの判断を実行する。具体的には、その時点で着目しているキーワードが含むｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔからデータＩＤリストを読出して取得する。ｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌに含まれるキーワード数を判断し、キーワード数が所定の数ｐを超えていない場合には、そのキーワードをｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌに追加し、そうでない場合には追加しない。次いで、その時点で着目しているキーワードのｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔのマークを、ｔｒｕｅに設定する。その後、得られたデータＩＤリストに含まれる各データＩＤに対して以下の処理を実行する。
【００４２】
その時点で着目しているデータＩＤがすでにｒｅｓｕｌｔＩｄに含まれているか否かを判断し、着目しているデータＩＤが含まれていれば、そのデータＩＤをスキップして次のステップに進み、含まれていない場合にはそのデータＩＤをｒｅｓｕｌｔＩｄに追加する。次いで、ｄｏｃｌｉｓｔを全走査し、同じデータＩＤを含んでいれば、ｄｏｃｌｉｓｔをマークし、そのｄｏｃｌｉｓｔが含むすべてのキーワード・リストをゲットする。このキーワード・リストに含まれ、かつｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔでマークされてないキーワードがあれば、ラベル候補として選択し、ｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌに挿入ソートにより追加して、適切なメモリへと登録する。ここで、挿入ソートとは、上述したソーティングで得られたソート・インデックスの値と、現在のｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌに含まれるすべてのキーワードのソート・インデックスの値とを比較して、インデックスが小さい（したがってカウント値が大きい）ものがｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌに残るようなソートを意味する。この処理で、キーワードの併合処理が終了する。
【００４３】
その後、これまでの処理で得られたｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌを、そのクラスタのラベルとして出力し、同時にｒｅｓｕｌｔＩｄまたはその総数を出力する。この時点で、そのクラスタがメジャーか、アウトライアか、ノイズかを決定する。ｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔに要素が残っているか否かを判断し、現在着目している基底ベクトルに別のクラスタが存在する可能性があるのでｋｅｙＤｏｃｌｉｓｔに判断していない要素がなくなるまで、上述の処理を繰り返す。
【００４４】
Ｃ−４：クラスタ分類の実施の形態
図１０〜図１２には、クラスタの分類を実行するための擬似コードを示す。図１０〜図１２では、データベースからランダム・サンプリングを実行させて、サンプル・データベースＡ′を生成する実施の形態を使用して説明している。また、各変数の定義は、図１０に記述した。上述の処理でクラスタにラベル付けがなされているので、各クラスタに含まれるデータの数（ここではデータ数）は、容易にカウントできる。そこで、本発明の特定の実施の形態では、以下のような手法でクラスタの分類を行う。ただし、Ｍは、データベースからランダムにデータをサンプリングしない場合は、基のデータベースに含まれるデータ数であり、ランダム・サンプリングする場合は、サンプル・データベースにサンプリングしたデータ数Ｍ′を表す。
【００４５】
図１０〜図１２の処理においてラベリングされた各クラスタに含まれるデータ数をＮとすると、本発明の特定の実施の形態においては、下記式を満たすクラスタをそれぞれ、主要クラスタ（ｍａｊｏｒ　ｃｌｕｓｔｅｒ）、ノイズ（ｎｏｉｓｅ）、アウトライア・クラスタ（Ｏｕｔｌｉｅｒ　ｃｌｕｓｔｅｒ）として決定することができる。
【００４６】
【数３】
2004127055.tif 000006
【００４７】
上記式中、ｂおよびｃは、適宜設定される定数であり、クラスタの種類に対応させるためには、ｂ＜ｃと仮定する。また、ｂおよびｃの値は、扱うデータに依存し、たとえば、後述する実施例では、ｂ＝１．０、ｃ＝３．０とした。すなわち、サンプルデータのうち１％以下のデータ数ならノイズ、３％以上ならば主要クラスタ、その中間であればアウトライア・クラスタに分類することとした。また、後述する別の実施例では、ニュースデータが政治・経済・文化・国際・娯楽・健康・スポーツ・事件など多岐にわたるため，ｂ＝０．１、ｃ＝１．０とした。
【００４８】
Ｄ．クラスタを可視化するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェイス
セクションＡで得られた基底ベクトル、またはＣＯＶ法で得られる基底ベクトルに対して、セクションＢ，Ｃで説明した処理を適用して生成されたクラスタ、その分類およびラベリングは、本発明の特定の実施の形態においては例えばＣＳＶ形式で出力することができる。図１３には、セクションＢおよびセクションＣで説明した処理により生成されたラベルリングされたクラスタのデータを、ＣＳＶ形式として構成し、それを出力させた実施の形態を示す。図１３においては、第１行目にデータのリストが、基底ベクトルＩＤ、クラスタに付されたラベリング、データ数、そのデータベース全体のドキュメントに対するパーセンテイジ、およびクラスタの分類（タイプ）として与えられている。本発明のセクションＤでは、上述した形式のデータを入力として、クラスタ・データを可視化するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェイスについて説明する。
【００４９】
本発明におけるグラフィカル・ユーザ・インタフェイスが使用する可視化方法のフローチャートを、図１４に示す。本発明における可視化方法は、ステップＳ８０において図１３で示す構成としてＣＳＶ形式で保存されたクラスタ・データを、メモリ、ハードディスク、フレキシブル・ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、コンパクト・ディスク（ＣＤ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）といった記憶手段から読み出す。ステップＳ８２では、スパイラル状レンダリングにおいてクラスタに含まれるドキュメント数に応じてスパイラルでの所定のクラスタを示す領域の占有面積・角度を決定する。ステップＳ８４において、多次元の基底ベクトルから得られる（多次元）クラスタ・データを２次元のスパイラル状にマッピングしてレンダリングする。
【００５０】
ステップＳ８６では、スパイラル状レンダリングを構成するセグメントに対してクラスタに固有の表示態様を自動的に割り当て、ステップＳ８８でクラスタを表示するための表示データを生成して登録し、ステップＳ９０において登録された表示データを読出して、表示を実行させる。表示態様としては、本発明の特定の実施の形態においては色およびシェーディング、濃度、模様などを使用することができる。本発明の使用するレンダリングは、シェーディングおよび色調を使用して説明するが、本発明においてはこれら以外にも種々のレンダリング方法を使用することができる。
【００５１】
本発明においてクラスタの表示をスパイラルとして行わせる理由は、クラスタの数が多くなっても、例えばヒストグラムのように表示スペースにより表示幅が変動して認識性が低下しないことにある。また、主要クラスタから、アウトライア・クラスタまでに含まれるドキュメント数を考慮すれば、主要クラスタをスパイラルの外側に、アウトライア・クラスタをスパイラルの内側に配置することにより、含まれるドキュメント数に対応して無理なく表示することが可能となり、ユーザに対して直感的にデータベース内におけるクラスタの構成を提示することが可能となる。
【００５２】
以下、本発明における可視化方法におけるステップＳ８４のスパイラル状レンダリングを説明する。ステップＳ８４に示したレンダリングでは、スパイラルを、パラメトリックな下記式で定義することができる。
【００５３】
【数４】
2004127055.tif 000007
【００５４】
上記式中、κは、正の実数値であり、ｔは、スパイラルを構成するクラスタ領域に割り当てられる角度である。κ＝１の場合はいわゆる“Ａｒｃｈｉｍｅｄｅｓのｓｐｉｒａｌ”となる（Ｃｌｉｆｆｏｒｄ　Ａ．　Ｐｉｃｋｏｖｅｒ，　“Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ，　Ｐａｔｔｅｒｎ，　Ｃｈａｏｓ，　ａｎｄ　Ｂｅａｕｔｙ”，　Ｓｔ．　Ｍａｒｔｉｎ’ｓ　Ｐｒｅｓｓ，　Ｎｅｗ　Ｙｏｒｋ，　１９９０）。ここで、κが大きくなるといわゆる“Ｓｅａ　ｓｈｅｌｌ”（ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ　ｓｐｉｒａｌ）に近づくものの、上記式はあくまで、スパイラルの軌跡であり面積などの概念は含まれない。
【００５５】
本発明においてステップＳ８６において、面積を使用して表示を可能とするために、本発明者らは、スパイラルが一周するごと、すなわち角度ｔが２πの倍数になるごとに「レイヤ」を定義し、外側のレイヤと、それよりひとつ内側のレイヤの対応点（角度の周期が同じ点）を結び、外側のレイヤと、内側のレイヤと、それぞれの対応点を連結するラインで囲まれる領域を定義することで面積の概念を導入した。次に一周をｍ等分に分割し、クラスタ（ｃ）が含むドキュメント数に応じて当該クラスタ（ｃ）に割り当てる角度θ（ｃ）を、下記式で与えた。
【００５６】
【数５】
2004127055.tif 000008
【００５７】
上記式中、ｄ（ｃ）は、その時点で着目しているクラスタ（ｃ）が含むドキュメント数であり、Ｄは、ドキュメントの総数である。本発明の特定の実施の形態では、一周をｍ等分しており、このひとつのピースを「セグメント」と定義すると、その時点で着目しているクラスタのセグメント数は、下記式で決定される。
【００５８】
【数６】
2004127055.tif 000009
上記式中、ｃｅｉｌ（）は、括弧内の数値を切り上げた整数値を表す。
【００５９】
さらに、ここで得られたセグメントを指定された表示態様に基づきレンダリングを行う。本発明の特定の実施の形態においては表示態様として色を使用し、さらに視認性を強調するべく、スパイラルが「貝殻」のように認識されるように、中央部の濃度を薄く、レイヤ境界において濃度が高くなるようにレンダリングを行い盛り上がるように簡易シェーディングを行うことができる。
【００６０】
本発明の可視化方法の別の実施の形態においては、スパイラル状レンダリングした状態で、スパイラルの拡大・縮小、平行移動、回転、および各クラスタを例えばポインタで選択することにより、クラスタに付されたラベルを対話的にポップアップ表示する構成とすることができる。さらに、本発明の別の実施の形態においては、スパイラル状レンダリングした状態で、ユーザが選択したクラスタを複数個、例えば３つ選択し、選択されたクラスタに対応する基底ベクトルをカーテシアン表示の座標として使用して、各クラスタに含まれるドキュメントを３次元に投影する表示を与えることもできる。本発明の３次元表示モードにおいてもクラスタの拡大・縮小、平行移動、３次元での回転やドキュメントの選択が可能である。
【００６１】
以下が、本発明のスパイラル状レンダリングを与えるＧＵＩを実行するための擬似コードである。以下に示す擬似コードは入力として、ＣＳＶ形式のファイル名、スパイラルのピッチ数、スパイラルの総セグメント数、およびクラスタのパーセントに応じて、どれだけの角度を与えるかに関わる一周の分割数に対するスケーリングファクタを受け取る。これらの入力値は、本発明においてスパイラル状レンダリングを実行させるために使用され、表示ウインドウ上に、メジャークラスタからアウトライアクラスタまでの分布が良好に把握できるようクラスタの大きさに対応して、スパイラルの円周角度で各々のクラスタの面積が比例配分された表示を与える。スパイラル状レンダリングが終了した後、上述したＧＵＩの終了は、マウスなどのポインタ手段で表示ウインドウのｃｌｏｓｅボタンをクリックすることにより終了する。
【００６２】
2004127055.tif 000010
2004127055.tif 000011
2004127055.tif 000012
【００６３】
Ｅ．データ検索システム
図１５には、本発明のデータ検索システムの概略的な機能ブロック図を示す。図１５に示される本発明のデータ検索システム１０は、データベース１２に保持されたデータを読出して、選択的スケーリング法を適用し、アウトライア・クラスタの検索に適切に使用することができる基底ベクトルを生成するための基底ベクトル生成部１４と、生成された基底ベクトルを使用してクラスタ分類およびラベリングを行うための分類・ラベリング部１６と、生成されたクラスタ分類およびラベリングを所定のデータ形式で出力して表示する出力部１８とを含んで構成されている。基底ベクトル生成部１４と、分類・ラベリング部１６と、出力部１８とは、本発明の好適な実施の形態においては図１５に示されるように、単一のサイトに設置された単一のコンピュータ装置２０として構成することができる。
【００６４】
コンピュータ装置２０としては、パーソナル・コンピュータ、ワークステーション、汎用大型コンピュータなどを使用することができる。また、本発明の別の実施の形態においては、選択的スケーリング法といった中央処理装置（ＣＰＵ）に最も負荷を与える処理を実行する基底ベクトル生成部１４を処理速度の速い、汎用大型コンピュータまたは専用ワークステーションに構成させ、例えばユーザがアクセスする可能性の低い夜間などの間に基底ベクトルを計算させておくことが可能な構成を採用することができる。
【００６５】
また、データベース１２は、図１５に示した実施の形態においては、コンピュータ装置２０に直接接続されている。図１５に示したコンピュータ装置２０は、データベース１２には、経時的に追加または削除されるデータが追加・削除されても良く、図１５に示されたコンピュータ装置２０は、データの数値化、キーワード登録およびキーワード生成、ドキュメント・キーワード・ベクトル生成といった処理を実行するドキュメント・ベクトル生成部を含んで構成されていても良い。
【００６６】
基底ベクトル生成部１４は、さらに、選択的スケーリングを実行させるための選択的スケーリング部２２と、ＣＯＶ法を使用して基底ベクトルを生成するためのＣＯＶ処理部２４とを含んで構成されている。選択的スケーリング部２２は、残差ベクトルの算出、貢献度ベクトルの算出といった選択的スケーリング処理を実行し、ＣＯＶ処理部２４は、所定の行列に対して、ＣＯＶ法を適用して基底ベクトルを推定する。また、基底ベクトル生成部１４は、選択的スケーリング部２２により生成された基底ベクトルを保持させておくための基底ベクトル保持部２６とを含んで構成されており、後述する分類・ラベリング部１６へと基底ベクトルのデータを送ることができる構成とされている。
【００６７】
分類・ラベリング部１６は、基底ベクトル生成部１４で生成された基底ベクトルの情報を、基底ベクトル保持部２６から読出すと共に、データベース１２のデータを読出してクラスタの分類およびラベリングを実行し、図９に示した構成のテーブルおよびｒｅｓｕｌｔＬａｂｅｌ、ｒｅｓｕｌｔＩＤといったデータを、メモリ、ハードディスクといった記憶手段２８に保持させる。
【００６８】
また、本発明のデータ検索システムは、図示しないネットワークを介して検索指示を受け取り、指示に応答してクラスタ検索を実行し、その結果をデータ形式でネットワークへと送出することが可能な構成とすることができる。さらに、本発明においては、スパイラル状レンダリングを使用してクラスタの表示を実行させ、その結果をウエブ・ページとして検索を指令したサイトに配置されたコンピュータ装置に表示させることもできる。
【００６９】
出力部１８は、出力データ生成部３０と、この出力データ生成部３０により生成されたデータを使用して、表示を行うための表示装置３２とを含んで構成されている。出力データ生成部３０は、メモリ２８に保持されたデータを読出し、処理を行い、各データから図１３で示されるＣＳＶ形式で出力を行う。また、表示装置３２は、本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムを使用して、ＣＳＶ形式のデータを読出し、セクションＣで説明した処理を実行させ、ディスプレイ画面上でクラスタをスパイラル状レンダリングを使用して表示させている。
【００７０】
また、本発明のさらに別の実施の形態における出力部１８は、出力データ生成部３０と、図示しない外部記憶媒体制御部を含んで構成することができ、例えば出力部１８は、外部記憶媒体制御部を制御して、フレキシブル・ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、コンパクト・ディスク（ＣＤ）、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）などの記憶媒体に所定の形式の出力データを記録することが可能な構成とされていても良い。この場合、記憶媒体に記憶されたデータは、本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイスを含むコンピュータ装置に読み込まれ、スパイラル状レンダリングを使用した表示を得ることが可能となる。
【００７１】
図１６は、本発明のさらに別の実施の形態のデータ検索システムを示した図である。図１６に示したデータ検索システムにおいては、基底ベクトル生成部１４は、コンピュータ装置２０の処理能力に応じて機能され、データ量を判断してランダム・サンプリングを実行させるランダム・サンプリング部３４と、ランダム・サンプリングにより生成されたサンプル・データを保持しておくためのサンプル・データベース３６とを含んで構成されている。ランダム・サンプリング部３４は、データベース１２に保持されたデータの数を読出して、予め設定されたしきい値と比較を行い、しきい値を超えるデータがデータベースに含まれると判断した場合には、ランダム・サンプリングを実行する。指令を受けたランダム・サンプリング部３４は、データベース１２に保持されたデータをランダムに抽出し、サンプル・データベース３６に登録する。
【００７２】
また、ランダム・サンプリング部３４は、選択的スケーリング部２２に対して、データ読取りアドレスをデータベース１２からサンプル・データベース３６に切り換えるように指令する。指令を受け取った選択的スケーリング部２２は、サンプル・データベース３６の構築が終了した時点でサンプル・データベース３６からデータを読み取り、選択的スケーリング処置およびＣＯＶ法を適用することにより基底ベクトルを生成させる。図１６に示したデータ検索システムは、使用するコンピュータ装置の処理能力に応じて、処理を選択することを可能とする。
【００７３】
以下、本発明を実施例をもって説明するが、本発明は、実施例に限定されるものではない。
【実施例】
（テスト・データベースの構築）
テスト・データベースとしてキーワード数２０００、データ数１００，０００のデータベースを作成した。テスト・データベースを人工的に構築する理由は、例えば既存のニュース・データベースを使用した場合には、アウトライアクラスタの存在自体が不明であり、本発明のデータ検索の判断として適切ではないためである。図１７には、作成したデータベースの構成を示す。図１７に示すように、データは、主要クラスタ（ｍａｊｏｒ）の他、アウトライア・クラスタ（Ｏｕｔｌｉｅｒ）およびノイズ（ｎｏｉｚｅ）から構成され、それぞれ主要クラスタを存在率４％の５クラスタ、アウトライア・クラスタを存在率を、２％の２０クラスタとし、それ以外を存在率が１％以下のノイズとした。
【００７４】
（実施例１）
上述したデータベースから、１０，０００文書、すなわち１０％を各クラスタの存在割合を保存させつつランダムにサンプリングしてサンプル・データベースを生成した。この様にして生成したサンプル・データベースに含まれるデータについて、キーワード数を２０００次元から削減し、基底ベクトルを２０次元に削減し、アウトライア・クラスタの分類・ラベリングを実行させた。クラスタ検出におけるしきい値δを、０．４とし、クラスタの分類は、下記式で与えられる基準を使用した。また、ｂ＝１．０、ｃ＝３．０を使用した。
【００７５】
【数７】
2004127055.tif 000013
【００７６】
また、計算に当たっては、Ｉｎｔｅｌ社製、Ｐｅｎｔｉｎｕｍ（登録商標）４プロセッサ（１．７ＧＨｚ）を搭載したパーソナル・コンピュータを使用した。上述した条件下で本発明の選択スケーリング法を使用したクラスタの検索は、主要クラスタおよびアウトライア・クラスタをいずれも１００％の精度で検出した。また、本発明の選択的スケーリング法は、重複率（同じデータが複数のクラスタに重複して含まれる割合）も従来法において最も低い重複率のＬＳＩ法と同程度となっており、基底ベクトルに対するデータの反復計算を避けるという観点での効率も良好であった。
【００７７】
（比較例）
比較例として、同一のサンプル・データベースに対して潜在的意味解析法（ＬＳＩ法：比較例１）、通常のＣＯＶ法（比較例２）を使用して計算時間、主要クラスタの検出率、アウトライア・クラスタの検出率、同一のクラスタが複数の基底ベクトルで検出された重複率を比較した。なお、重複率は、値が小さい方が計算の重複を防止し、より効率的な計算を行うことが可能であることを示す。その結果を、実施例１の結果と共に表１に示す。
【００７８】
【表１】
2004127055.tif 000014
【００７９】
（実施例２）
実施例２では、ランダム・サンプリングによるデータ検索の安定性および精度を、クラスタ分類・ラベリングの停止条件を変えることにより検討した。テスト・データベースからのランダム・サンプリングを１％とし、基底ベクトルの数を２０、停止条件をｒ＝３、すなわち３回続けて新たなクラスタが見出されなかった場合にクラスタの検出およびラベル付けを停止する停止条件を含めた。しきい値δを、０．５とし、ラベル付けはｐ＝１とした。ｒ＝１について得られた結果を図１８に示す。図１８においては、基底ベクトルｂｉに対して正方向および負方向において検出されたクラスタを、当該基底ベクトルのＩＤと共に示している。また、図１８における貢献度は、正規化する前の内積ｉＰの平均値を示している。図１８に示した結果のうち、本発明では、基底ベクトルに対応する行が空欄になっているのは、当該基底ベクトルに対して該当する方向では、クラスタが検出されなかったことを示す。図１８に示されるように、基底ベクトルに対して正方向および負方向の検索を実行させることにより、主要クラスタおよびアウトライア・クラスタの検索が成功していることが示される。さらに、ｒ＝２、ｒ＝３の場合について同様の検討を加えたところ、実質的に結果に大きな影響がなく、ｒ＝１の停止条件でも充分に高精度のクラスタ検索が可能であることが示された。
【００８０】
（実施例３、４、５）
テスト・データベースとして、１２７，７４２ドキュメントを含むＬＡ　Ｔｉｍｅｓニュースデータを用いた。実施例３では、アウトライア・クラスタが検出されるかどうか、またそれらを表すラベリングの妥当性を検討した。ＬＡ　Ｔｉｍｅｓに含まれるドキュメント・データに対して、クラスタ検出・ラベリングの結果を、３回のランダム・サンプリング（それぞれ１．３５％（２０００データ）：実施例３、実施例４、実施例５）を行ない、６４個の基底ベクトルを生成し、それぞれに対してクラスタ検索およびラベリングを実行させた。クラスタ検索は、各基底ベクトルと、元のＬＡ　Ｔｉｍｅｓのデータベースのドキュメントから生成したドキュメント・ベクトルとの内積を算出し、計算された内積を、降順にソーティングすることにより実行した。そして内積の大きさが正負の両方向で絶対値がしきい値を超えるまで、ラベリング・キーワードおよびドキュメント特有キーワードをｐ個ずつリストした。この実施例では、ラベリング・キーワードおよびドキュメント特有キーワードで同一のキーワードが選択されている場合は、ラベリング・キーワードを優先してリストすることとした。
【００８１】
得られたクラスタ分類およびラベリングに対し、横軸に基底ベクトル、縦軸にドキュメント数（クラスタのサイズ）をプロットして、アウトライア・クラスタの占める割合を検討した。それらの結果を図１９に示す。図１９では、約３０００データのクラスタに該当する基底ベクトルの位置を矢線で示している。
【００８２】
（比較例３）
従来のＣＯＶ法により生成された基底ベクトルを使用して、クラスタ化およびラベリングを実行させ、実施例３〜５と同様のプロットを行った。その結果を図２０に示す。
【００８３】
図１９と、図２０とを比較すると、同数の６４個の基底ベクトルを使用し、同様のクラスタ化とラベリングを適用しても、従来のＣＯＶ法を適用した図２０の結果（比較例３）よりも図１９に示した本発明の選択的スケーリング法では、アウトライア・クラスタが、主要クラスタよりもかなり多く分布していることが示される。また通常のＣＯＶ法で得られるグラフは、なだらかな双曲線状になるのに対し、本発明の選択的スケーリング法を適用した場合は、実施例３〜５のランダム・サンプリングのいずれの場合にも、主要クラスタの数が急激に下降し、急峻な下降部分が現れ、相対的にアウトライア・クラスタの検出割合が高められていることが示される。すなわち、選択的スケーリング法を適用することにより、主要クラスタよりもアウトライア・クラスタを効率的に検出でくることがわかる。
【００８４】
言い換えれば、本発明の選択的スケーリング法は、基底ベクトルの数を大きくしなければ通常では見出されないアウトライア・クラスタを、少ない基底ベクトルの数、すなわちドキュメント−キーワード行列の次元数を小さく保持したままでアウトライア・クラスタ（ＣＯＶ法ではそもそも見つからないものも含めて）を非常によく検出できることを示している。
【００８５】
（実施例６）
実施例６では、本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイスを使用したデータの表示について具体的に説明する。実施例１で得られた基底ベクトルを使用してクラスタ検出・分類・ラベリングを実行させ、ＣＳＶ形式のデータ・ファイルを生成した。本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムに対して、適切な記憶手段に保持されたＣＳＶデータ・ファイルを読み込ませ、文ドキュメント数の多い主要クラスタを外側のレイヤに配置し、ドキュメント数の少ないクラスタを内側のレイヤに配置させスパイラル状にクラスタを表示させた。図２１は、実施例１において得られたＣＳＶ形式のデータ・ファイルに基づき、スパイラル状レンダリングを適用し、ポインタ・アイコンで最大の主要クラスタを選択し、そのラベルをポップアップ表示させた結果を示した図である。図２１に示されるように、本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイスでは、クラスタの数が多くなっても充分にクラスタをユーザに対して表示することが可能であることが示される。
【００８６】
（実施例７）
図２２は、本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムにおける拡大処理を示した実施の形態である。図２２の表示は、図２１の結果を拡大操作し、さらに別の主要クラスタをポインタ・アイコンを使用して選択し、そのラベルを表示した結果を示す。実施例６および実施例７に示されるように、本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイスによれば、主要クラスタからアウトライア・クラスタまで、ユーザが直感的にデータベースにおける存在比を判断することを容易にし、データベースに含まれるデータの解析を、より容易に行うことを可能とする。
【００８７】
（実施例８）
図２３は、特願２００１−３２９６１３号明細書の手法をクラスタ表示に適用した図である。これは本発明のスパイラル状のグラフィカル・ユーザ・インターフェイスと併せて利用することができる。特願２００１−３２９６１３号明細書では、文書のタイトルがポップアップしたのに対して、本発明のラベリングを付与したクラスタの場合、クラスタラベルがポップアップする。図２３の実施例では、上述したラベルをユーザが確認した後、ラベルを特定し、当該ラベルに対応する基底ベクトルを使用して、カーテシアン座標系で、対応するアウトライア・クラスタの表示を行っている。図２３に示されるように、本発明のクラスタ検出・分類・ラベリングを併用することにより、きわめて視認性良く、大規模データ中でのアウトライア・クラスタの関連性をユーザに対して提示することが可能となる。
【００８８】
本発明の上述した各機能を実現する手段または部分は、コンピュータ実行可能なプログラム言語により記述されたソフトウエアまたはソフトウエア・モジュール群として構成することができ、必ずしも図面に記載した機能ブロックとして構成される必要はない。
【００８９】
本発明の情報検索方法を実行させるための上述したプログラムは、種々のプログラミング言語、例えばＣ言語、Ｃ＋＋言語、Ｊａｖａ（登録商標）、などを使用して記述することができ、本発明のプログラムを記述したコードは、磁気テープ、フレキシブル・ディスク、ハードディスク、コンパクト・ディスク（ＣＤ）、光磁気ディスク、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）といったコンピュータ可読な記憶媒体に保持させることができる。
【００９０】
上述したように本発明によれば、アウトライア・クラスタの検出性を高める基底ベクトルを効率的に生成すると共に、類似度とそのデータが保持するキーワードとを考慮してラベリングを行うキーワードを生成することが可能となる。この結果、類似度およびデータの特性の両方に対して有意義なラベリングを与えることが可能となり、データベースにおけるドキュメントなどのデータの分析または検索をより容易にすることができる。すなわち、本発明によれば、ドキュメントを含んで構成された大規模なデータベースにおいて効率的に比較的少数のドキュメントを効率的に検索し、表示を行うことを可能とする、データ検索システム、データ検索方法、コンピュータに対してデータ検索を実行させるためのプログラム、該プログラムを記憶したコンピュータ可読な記憶媒体、検索されたドキュメントを表示するためのグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システム、グラフィカル・ユーザ・インタフェイスを実現するためのコンピュータ実行可能なプログラムおよび該プログラムを記憶した記憶媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のデータ検出方法を示した概略的なフローチャート。
【図２】本発明のデータ検出方法の別の実施の形態を示したフローチャート。
【図３】本発明の選択的スケーリング法の概略的なフローチャート。
【図４】本発明の選択的スケーリング法の概略的な擬似コード。
【図５】本発明の選択的スケーリング法の概略的な擬似コード（図４の続き）。
【図６】本発明の残差ベクトルと、使用した基底ベクトルとの関係を示した概略図。
【図７】本発明のクラスタ分類・ラベリング法の概略的なフローチャート。
【図８】本発明のクラスタ分類・ラベリング法を使用して生成された各キーワードの実施の形態を示した図。
【図９】本発明のクラスタ分類・ラベリング法において生成されるデータ構造を示した図。
【図１０】本発明におけるクラスタ分類・ラベリング法の概略的な擬似コード。
【図１１】本発明におけるクラスタ分類・ラベリング法の概略的な擬似コード（続き）。
【図１２】本発明におけるクラスタ分類・ラベリング法の概略的な擬似コード（続き）。
【図１３】本発明において出力されたＣＳＶ形式のラベリング付きのクラスタ・データの実施の形態を示した図。
【図１４】本発明におけてユーザに対してクラスタを表示させる表示方法を示した概略的なフローチャート。
【図１５】本発明のデータ検索システムを示した概略機能ブロック図。
【図１６】本発明の別の実施の形態におけるデータ検索システムを示した概略機能ブロック図。
【図１７】本発明において使用したテスト・データベースの構成を示した図。
【図１８】本発明により算出されたクラスタのデータ数を、基底ベクトルの数に対してプロットした図。
【図１９】従来法により算出されたクラスタのデータ数を、基底ベクトルの数に対してプロットした図。
【図２０】本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムの表示の実施の形態を示した図。
【図２１】本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムの表示の実施の形態を示した図。
【図２２】本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムの表示の実施の形態を示した図。
【図２３】本発明のグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システムの表示の実施の形態を示した図。
【符号の説明】
１０…データ検索システム
１２…データベース
１４…基底ベクトル生成部
１６…分類・ラベリング部
１８…出力部
２０…コンピュータ装置
２２…選択的スケーリング部
２４…ＣＯＶ処理部
２６…基底ベクトル保持部
２８…メモリ
３０…出力データ生成部
３２…表示装置
３４…ランダム・サンプリング部
３６…サンプル・データベース
【図１】
2004127055.tif 000015
【図２】
2004127055.tif 000016
【図３】
2004127055.tif 000017
【図４】
2004127055.tif 000018
【図５】
2004127055.tif 000019
【図６】
2004127055.tif 000020
【図７】
2004127055.tif 000021
【図８】
2004127055.tif 000022
【図９】
2004127055.tif 000023
【図１０】
2004127055.tif 000024
【図１１】
2004127055.tif 000025
【図１２】
2004127055.tif 000026
【図１３】
2004127055.tif 000027
【図１４】
2004127055.tif 000028
【図１５】
2004127055.tif 000029
【図１６】
2004127055.tif 000030
【図１７】
2004127055.tif 000031
【図１８】
2004127055.tif 000032
【図１９】
2004127055.tif 000033
【図２０】
2004127055.tif 000034
【図２１】
2004127055.tif 000035
【図２２】
2004127055.tif 000036
【図２３】
2004127055.tif 000037