(57)【要約】【課題】利用者個人のプライバシーに関わる個人情報を用いなくても、複数の利用者間の関心分野の類似度を精度高く測定することができる共起シソーラス間類似度測定方法、共起シソーラス間類似度測定装置、共起シソーラス間類似度測定プログラム及び共起シソーラス間類似度測定プログラム記録媒体を提供する。【解決手段】共起シソーラス間類似度測定装置１は、インターネット上で公開されている利用者のホームページ３ａ〜３ｎからインターネット網２を介して利用者に関するウェブページをダウンロードし、該ウェブページ情報から利用者間の関心分野の類似度を測定するものである。ここで、共起シソーラス間類似度測定装置１は、個人的コーパス構築部１１、共起シソーラス構築部１２、類似度尺度計算部１３、個人的コーパス記憶部１４、及び共起シソーラス記憶部１５を備えている。【選択図】      図１
2004240505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
公開されている複数の利用者に関する情報から作成されたそれぞれの前記利用者の共起シソーラスに基づいて、前記複数の利用者間における関心ある分野の類似度を測定する共起シソーラス間類似度測定方法であって、
コンピュータが、
前記それぞれの前記利用者の共起シソーラスを記憶している共起シソーラス記憶手段から、少なくとも２人以上の前記共起シソーラスを取得する共起シソーラス取得ステップと、
取得したそれぞれの前記共起シソーラスに含まれるすべての単語の中から二つを取り出してできる単語の対すべてについて、前記単語の対の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間における、前記単語の対すべての類似度の差を算出する類似度差算出ステップと、
前記単語の対すべての前記類似度の差の二乗平均平方根を算出して、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間の類似度尺度とする類似度尺度算出ステップと、
を実行することを特徴とする共起シソーラス間類似度測定方法。
【請求項２】
前記コンピュータが、
ＷＷＷサーバ上に公開されている前記利用者のウェブページ及び、前記ウェブページから所定のリンク数をたどったウェブページをダウンロードして、該ダウンロード情報を前記利用者に関する大量の単語データを記憶する個人的コーパス記憶手段に前記利用者の個人的コーパスとして登録する個人的コーパス登録ステップと、
前記個人的コーパス記憶手段に記憶された前記利用者の個人的コーパスに含まれている単語の共起頻度行列を作成する共起頻度行列作成ステップと、
前記共起頻度行列を特異値分解により低次元圧縮して、前記共起シソーラスを作成し、前記共起シソーラス記憶手段に登録する共起シソーラス作成ステップと、
を実行することを特徴とする請求項１記載の共起シソーラス間類似度測定方法。
【請求項３】
公開されている複数の利用者に関する情報から作成されたそれぞれの前記利用者の共起シソーラスに基づいて、前記複数の利用者間における関心ある分野の類似度を測定する共起シソーラス間類似度測定装置であって、
前記それぞれの前記利用者の共起シソーラスを記憶している共起シソーラス記憶手段と、
前記共起シソーラス記憶手段から少なくとも２人以上の前記共起シソーラスを取得して、取得したそれぞれの前記共起シソーラスに含まれるすべての単語の中から二つを取り出してできる単語の対すべてについて、前記単語の対の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間における、前記単語の対すべての類似度の差を算出する類似度差算出手段と、
前記単語の対すべての前記類似度の差の二乗平均平方根を算出して、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間の類似度尺度とする類似度尺度算出手段と、
を有することを特徴とする共起シソーラス間類似度測定装置。
【請求項４】
前記利用者に関する大量の単語データを記憶する個人的コーパス記憶手段と、
ＷＷＷサーバ上に公開されている前記利用者のウェブページ及び、前記ウェブページから所定のリンク数をたどったウェブページをダウンロードして、該ダウンロード情報を前記個人的コーパス記憶手段に前記利用者の個人的コーパスとして登録する個人的コーパス登録手段と、
前記個人コーパス記憶手段に記憶された前記利用者の個人的コーパスに含まれている単語の共起頻度行列を作成する共起頻度行列作成手段と、
前記共起頻度行列を特異値分解により低次元圧縮して、前記共起シソーラスを作成し、前記共起シソーラス記憶手段に登録する共起シソーラス作成手段と、
を有することを特徴とする請求項３記載の共起シソーラス間類似度測定装置。
【請求項５】
公開されている複数の利用者に関する情報から作成されたそれぞれの前記利用者の共起シソーラスに基づいて、前記複数の利用者間における関心ある分野の類似度を測定するための共起シソーラス間類似度測定プログラムであって、
コンピュータに、
前記それぞれの前記利用者の共起シソーラスを記憶している共起シソーラス記憶手段から、少なくとも２人以上の前記共起シソーラスを取得する共起シソーラス取得ステップと、
取得したそれぞれの前記共起シソーラスに含まれるすべての単語の中から二つを取り出してできる単語の対すべてについて、前記単語の対の類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間における、前記単語の対すべての類似度の差を算出する類似度差算出ステップと、
前記単語の対すべての前記類似度の差の二乗平均平方根を算出して、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間の類似度尺度とする類似度尺度算出ステップと、
を実行させることを特徴とする共起シソーラス間類似度測定プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、
ＷＷＷサーバ上に公開されている前記利用者のウェブページ及び、前記ウェブページから所定のリンク数をたどったウェブページをダウンロードして、該ダウンロード情報を前記利用者に関する大量の単語データを記憶する個人的コーパス記憶手段に前記利用者の個人的コーパスとして登録する個人的コーパス登録ステップと、
前記個人的コーパス記憶手段に記憶された前記利用者の個人的コーパスに含まれている単語の共起頻度行列を作成する共起頻度行列作成ステップと、
前記共起頻度行列を特異値分解により低次元圧縮して、前記共起シソーラスを作成し、前記共起シソーラス記憶手段に登録する共起シソーラス作成ステップと、
を実行させることを特徴とする請求項５記載の共起シソーラス間類似度測定プログラム。
【請求項７】
請求項５又は６記載の共起シソーラス間類似度測定プログラムがコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていることを特徴とする共起シソーラス間類似度測定プログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の利用者の間の関心分野の類似度を測定する類似度測定技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サーバから情報発信されているＷｅｂコンテンツを用いて複数の利用者の間の興味分野や得意分野の類似度を測定する従来の方法としては、ＷＷＷブラウザソフトにおけるブックマークに関する情報の類似度を尺度として用いる方法がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
この方式における類似度の計算手順は次の通りである。
【０００４】
・ブックマークされたあるページｐとあるページｑの、両方に一定回数以上出現するキーワードについて、その出現回数をページｐとページｑ間のページ関連度と定義する。
【０００５】
・また、ブックマークされたあるフォルダｆに含まれるすべてのページと、ブックマークされた別のフォルダｑに含まれるすべてのページの間で、ページ関連度を求め、その値が一定以上のページ対の数をフォルダｆとフォルダｑの間のフォルダ関連度と定義する。
【０００６】
・同様にして、ある利用者のブックマークａに含まれるすべてのページと、別の利用者のブックマークｂに含まれるすべてのページの間で、ページ関連度を求め、その値が一定以上のページ対の数をブックマークａとブックマークｂの間の推薦ページ数と定義する。
【０００７】
・さらに、ある利用者のブックマークａに含まれるすべてのフォルダと、別の利用者のブックマークｂに含まれるすべてのフォルダの間で、フォルダ関連度を求め、その値が一定以上のフォルダ対の数をブックマークａとブックマークｂの間の推薦フォルダ数と定義する。
【０００８】
このとき、ブックマークａとブックマークｂの間の類似度尺度は、以下の５通りが存在する。
【０００９】
・推薦ページ数Ｎｐａｂ
・平均ページ関連度Ｒｐａｂ
・推薦フォルダ数Ｎｆａｂ
・平均フォルダ関連度Ｒｆａｂ
・カテゴライズ近似度  Ｎｆａｂ×Ｒｆａｂ／Ｎｐａｂ
【００１０】
【非特許文献１】
濱崎雅弘，武田英明，松塚建，谷口雄一郎，河野恭之，木戸出正継，Ｂｏｏｋｍａｒｋからの共通話題ネットワークの発見手法の提案とその評価、人工知能学会論文誌，Ｖｏｌ．１７，  Ｎｏ．３，  ｐｐ．２７６−２８４，  ２００２．
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような類似度を測定する方法には、次のような問題がある。
【００１２】
・利用者のブックマークが公開されていないと類似度を測定できない。ブックマークは個人的なデータであり、これを他者に公開するのは望ましくない。
【００１３】
・利用者があるウェブサイトをブックマークに登録する場合には、そのウェブサイトの代表的なページひとつを登録する。しかし、利用者が関心を持っているのはその登録された代表ページだけではなく、代表ページからリンクをたどった先にあるページ群も含まれる。にもかかわらず、上記の類似度測定方法では登録されたページからしかキーワードを抽出しないので、抽出されたキーワードは十分に利用者の興味分野や得意分野を反映していない可能性がある。
【００１４】
・単語間の概念構造の類似性が類似度尺度に反映されていない。例えば情報処理機器について、携帯性という観点から見ると「ノートパソコン」と「ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）」はどちらも持ち運べるので概念的に近いが、「デスクトップパソコン」は持ち運べないので「ノートパソコン」とは概念的に遠い。一方、機能という観点から見ると「ノートパソコン」も「デスクトップパソコン」もどちらもパソコンであることには変わらないので概念的に近いが、「ＰＤＡ」はスケジュール帳などの限定的な機能しか持たないので「ノートパソコン」とは概念的に遠い。このように、携帯性に興味を持つ利用者は携帯性の観点から情報処理機器を捉え、機能に興味を持つ利用者は機能の観点から情報処理機器を捉えるというように、概念構造は利用者の興味分野や得意分野に応じて変化するものであるが、上記の類似度測定方法では概念構造の類似性が類似度尺度に反映されていないので、結果として精度の高い類似度測定は行えない。
【００１５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、利用者個人のプライバシーに関わる個人情報を用いなくても、複数の利用者間の関心分野の類似度を精度高く測定することができる共起シソーラス間類似度測定方法、共起シソーラス間類似度測定装置、共起シソーラス間類似度測定プログラム及び共起シソーラス間類似度測定プログラム記録媒体を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１記載の本発明は、公開されている複数の利用者に関する情報から作成されたそれぞれの前記利用者の共起シソーラスに基づいて、前記複数の利用者間における関心ある分野の類似度を測定する共起シソーラス間類似度測定方法であって、コンピュータが、前記それぞれの前記利用者の共起シソーラスを記憶している共起シソーラス記憶手段から、少なくとも２人以上の前記共起シソーラスを取得する共起シソーラス取得ステップと、取得したそれぞれの前記共起シソーラスに含まれるすべての単語の中から二つを取り出してできる単語の対すべてについて、前記単語の対の類似度を算出する類似度算出ステップと、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間における、前記単語の対すべての類似度の差を算出する類似度差算出ステップと、前記単語の対すべての前記類似度の差の二乗平均平方根を算出して、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間の類似度尺度とする類似度尺度算出ステップと、を実行することを要旨とする。
【００１７】
請求項１記載の発明にあっては、公開されている複数の利用者に関する情報から作成されたそれぞれの利用者の共起シソーラスを記憶している共起シソーラス記憶手段から、少なくとも２人以上の共起シソーラスを取得して、取得したそれぞれの共起シソーラスに含まれるすべての単語の中から二つを取り出してできる単語の対すべてについて、単語の対の類似度を算出し、取得したそれぞれの共起シソーラス間における単語の対すべての類似度の差を算出して、これの二乗平均平方根を共起シソーラス間の類似度尺度として求める。これにより、複数の共起シソーラス間の類似度尺度から、複数の利用者間において関心ある分野の類似度を精度高く測定することができる。
【００１８】
請求項２記載の本発明は、請求項１記載の発明において、前記コンピュータが、ＷＷＷサーバ上に公開されている前記利用者のウェブページ及び、前記ウェブページから所定のリンク数をたどったウェブページをダウンロードして、該ダウンロード情報を前記利用者に関する大量の単語データを記憶する個人的コーパス記憶手段に前記利用者の個人的コーパスとして登録する個人的コーパス登録ステップと、前記個人的コーパス記憶手段に記憶された前記利用者の個人的コーパスに含まれている単語の共起頻度行列を作成する共起頻度行列作成ステップと、前記共起頻度行列を特異値分解により低次元圧縮して、前記共起シソーラスを作成し、前記共起シソーラス記憶手段に登録する共起シソーラス作成ステップと、を実行することを要旨とする。
【００１９】
請求項２記載の発明にあっては、ＷＷＷサーバ上に公開されている利用者のウェブページ及び、ウェブページから所定のリンク数をたどったウェブページをダウンロードして、利用者の個人的コーパスとして収集し、この個人的コーパスに含まれている単語から共起頻度行列を作成し、この共起頻度行列を特異値分解により低次元圧縮して、共起シソーラスを作成する。これによれば、公開されているＷＷＷサーバ上のウェブページ及び該ウェブページのリンク先のウェブページをベースに共起シソーラスを作成するので、利用者の関心分野を十分に反映した共起シソーラスとなり、以て、類似度測定の精度を高めることができる。
【００２０】
請求項３記載の本発明は、公開されている複数の利用者に関する情報から作成されたそれぞれの前記利用者の共起シソーラスに基づいて、前記複数の利用者間における関心ある分野の類似度を測定する共起シソーラス間類似度測定装置であって、前記それぞれの前記利用者の共起シソーラスを記憶している共起シソーラス記憶手段と、前記共起シソーラス記憶手段から少なくとも２人以上の前記共起シソーラスを取得して、取得したそれぞれの前記共起シソーラスに含まれるすべての単語の中から二つを取り出してできる単語の対すべてについて、前記単語の対の類似度を算出する類似度算出手段と、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間における、前記単語の対すべての類似度の差を算出する類似度差算出手段と、前記単語の対すべての前記類似度の差の二乗平均平方根を算出して、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間の類似度尺度とする類似度尺度算出手段と、を有することを要旨とする。
【００２１】
請求項４記載の本発明は、請求項３記載の発明において、前記利用者に関する大量の単語データを記憶する個人的コーパス記憶手段と、ＷＷＷサーバ上に公開されている前記利用者のウェブページ及び、前記ウェブページから所定のリンク数をたどったウェブページをダウンロードして、該ダウンロード情報を前記個人的コーパス記憶手段に前記利用者の個人的コーパスとして登録する個人的コーパス登録手段と、前記個人コーパス記憶手段に記憶された前記利用者の個人的コーパスに含まれている単語の共起頻度行列を作成する共起頻度行列作成手段と、前記共起頻度行列を特異値分解により低次元圧縮して、前記共起シソーラスを作成し、前記共起シソーラス記憶手段に登録する共起シソーラス作成手段と、を有することを要旨とする。
【００２２】
請求項５記載の本発明は、公開されている複数の利用者に関する情報から作成されたそれぞれの前記利用者の共起シソーラスに基づいて、前記複数の利用者間における関心ある分野の類似度を測定するための共起シソーラス間類似度測定プログラムであって、コンピュータに、前記それぞれの前記利用者の共起シソーラスを記憶している共起シソーラス記憶手段から、少なくとも２人以上の前記共起シソーラスを取得する共起シソーラス取得ステップと、取得したそれぞれの前記共起シソーラスに含まれるすべての単語の中から二つを取り出してできる単語の対すべてについて、前記単語の対の類似度を算出する類似度算出ステップと、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間における、前記単語の対すべての類似度の差を算出する類似度差算出ステップと、前記単語の対すべての前記類似度の差の二乗平均平方根を算出して、前記取得したそれぞれの前記共起シソーラス間の類似度尺度とする類似度尺度算出ステップと、を実行させることを要旨とする。
【００２３】
請求項６記載の本発明は、請求項５記載の発明において、前記コンピュータに、ＷＷＷサーバ上に公開されている前記利用者のウェブページ及び、前記ウェブページから所定のリンク数をたどったウェブページをダウンロードして、該ダウンロード情報を前記利用者に関する大量の単語データを記憶する個人的コーパス記憶手段に前記利用者の個人的コーパスとして登録する個人的コーパス登録ステップと、前記個人的コーパス記憶手段に記憶された前記利用者の個人的コーパスに含まれている単語の共起頻度行列を作成する共起頻度行列作成ステップと、前記共起頻度行列を特異値分解により低次元圧縮して、前記共起シソーラスを作成し、前記共起シソーラス記憶手段に登録する共起シソーラス作成ステップと、を実行させることを要旨とする。
【００２４】
請求項７記載の本発明は、請求項５又は６記載の共起シソーラス間類似度測定プログラムがコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていることを要旨とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて説明する。
【００２６】
図１は本発明の実施の形態を示すシステム概要図である。共起シソーラス間類似度測定装置１は、インターネット上で公開されている利用者のホームページ３ａ〜３ｎからインターネット網２を介して利用者に関するウェブページをダウンロードし、該ウェブページ情報から利用者間の関心分野の類似度を測定するものである。ここで、共起シソーラス間類似度測定装置１は、個人的コーパス構築部１１、共起シソーラス構築部１２、類似度尺度計算部１３、個人的コーパス記憶部１４、及び共起シソーラス記憶部１５を備えている。
【００２７】
個人的コーパス構築部１１は、利用者のホームページ３ａ〜３ｎから、ホームページ自身およびリンクを一定回数たどった先までのすべてのウェブページをダウンロードし、該ダウンロードデータを利用者に関する大量の単語データを収集した個人的コーパスとして個人的コーパス記憶部１４に格納するものである。
【００２８】
共起シソーラス構築部１２は、個人的コーパス記憶部１４に記憶された利用者の個人的コーパスから共起シソーラス（ｃｏｏｃｕｒｒｅｎｃｅ−ｂａｓｅｄ  ｔｈｅｓａｕｒｕｓ，もしくは概念ベースｃｏｎｃｅｐｔ  ｂａｓｅ）を作成し、共起シソーラス記憶部１５に格納するものである。ここで、共起シソーラスとは、概念をその他の概念集合で表した知識ベースをいい、利用者の個人的コーパスに含まれている単語データについて単語間の概念構造が反映されているものであり、具体的には、個人的コーパスについて共起頻度行列を作りそれを特異値分解で次元圧縮して得られる行列のことを意味する。この行列の各行は、それぞれ一つの単語に与えられたベクトル（概念ベクトル）を示しており、それらのベクトルの間の余弦が単語間の類似度を表すようになっている。図３に、例として、単語数３、次元数２の共起シソーラスを示す。これによれば、「机」と「椅子」の間の類似度は、ベクトル間の余弦から
【数１】
2004240505.tif 000003
となる。ここでは、簡単のため単語数３、次元数２としたが、実際の共起シソーラスは単語数が数百〜数十万、次元数が数十〜数百となっている。
【００２９】
類似度尺度計算部１３は、共起シソーラス記憶部１５に記憶された、複数の利用者の共起シソーラスから、それぞれの利用者の共起シソーラス間の類似度を求めるもので、本発明における類似度尺度ｄを計算するものである。これは、以下の通りの方法によるものである。
【００３０】
ある利用者の共起シソーラスＳ及び別のある利用者の共起シソーラスＴに含まれる単語の数は同じであるとし、共起シソーラスＳにおける単語υと単語ωの類似度の値をｓｉｍＳυωとすると、共起シソーラスＳにおける単語υと単語ωの類似度の値と、共起シソーラスＴにおける単語υと単語ωの類似度の値の差は、
ｄυω＝｜ｓｉｍＳυω−ｓｉｍＴυω｜    （１）
と表される。
【００３１】
ｍを共起シソーラスＳ及びＴに含まれる単語の数とすると、それら単語の集合上の単語のペアは全部でｍ２個あるので、それらのすべてについて式（１）を計算する。そして、式（２）のように、それらｍ２個の値の二乗平均平方根（ｒｏｏｔ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ）をとって、類似度尺度ｄとする。
【００３２】
【数２】
2004240505.tif 000004
ここで、類似度の差ｄυωは、単語υと単語ωの両方が、共起シソーラスＳにも共起シソーラスＴにも含まれている場合にしか計算できないので、このことを考慮し、ｄυωの定義を次のように拡張する。
【００３３】
・単語υと単語ωがともに共起シソーラスＳ及びＴに含まれている場合
【数３】
2004240505.tif 000005
・単語υと単語ωがともに共起シソーラスＳには含まれているが、単語υと単語ωの少なくとも一方が共起シソーラスＴには含まれていない場合
【数４】
2004240505.tif 000006
・単語υと単語ωがともに共起シソーラスＴには含まれているが、単語υと単語ωの少なくとも一方が共起シソーラスＳには含まれていない場合
【数５】
2004240505.tif 000007
・単語υと単語ωがともに共起シソーラスＳ及びＴに含まれていない場合
【数６】
2004240505.tif 000008
そして、この定義を上記の式（２）にあてはめて得られるものが、本発明における類似度尺度ｄとなる。
【００３４】
次に、本発明の実施の形態に係る共起シソーラス間類似度測定装置１の動作を図２を用いて説明するが、これは、具体的には、３名の利用者のホームページからそれぞれ共起シソーラスを作成し、該共起シソーラス間の類似度を測定した例に基づくものである。
【００３５】
まず、個人的コーパス構築部１１は、３人の利用者ｘ、ｙ及びｚの個人的コーパスを作成する（ステップＳ１）。これは、例えば、フリーソフトウェアであるｗｇｅｔを用いて、それぞれのホームページ及びそのリンク先のホームページからｗｅｂページのデータを一括に取得して、個人的コーパス記憶部１４に格納するものである。これにより、得られた個人的コーパスの概要は図４に示すようになっている。ここで、ホップ数が３とは、リンクをホームページから三つ先までたどったすべてのｗｅｂページをあつめるという意味である。
【００３６】
次に、共起シソーラス構築部１２は、３つの個人的コーパスそれぞれに対して、個人的コーパス中の全文書の中に出現する全単語のうち、出現頻度が高い上位５００個の単語を選択し、それら５００単語と、出現頻度が高い上位３００個の間で、同じ文中に共起する頻度を記録した共起頻度行列を作成する（ステップＳ２）。ここで、共起については、ある文書中において、ある単語ωの前後２０単語以内にある単語は、ωと共起している、と定める。
【００３７】
そして、このようにして作成した５００行３００列の共起頻度行列を特異値分解により５００行１００列に次元圧縮して、３人の共起シソーラスを作成し、共起シソーラス記憶部１５に格納する（ステップＳ３）。
【００３８】
次に、類似度尺度計算部１３は、このようにして得られたそれぞれの共起シソーラスにおいて単語間の類似度を計算する（ステップＳ４）。この結果、例えば、利用者ｘの共起シソーラス及び利用者ｙの共起シソーラスに関しては、Ｗｅｂ、ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、及びＳｅａｒｃｈという単語間には、図５に示すような類似度が得られる。
【００３９】
同図によれば、利用者ｘにとっては、Ｗｅｂという単語とａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓという単語は比較的近い概念であるが、利用者ｙにとっては遠い概念であることが読み取れる。また、利用者ｘにとってＷｅｂという単語とＳｅａｒｃｈという単語はそれほど近い概念ではないのに対し、利用者ｙにとっては近い概念であることが読み取れる。
【００４０】
次に、類似度尺度計算部１３は、上記類似度から、異なる共起シソーラス間の類似度の差ｄυωを求め、さらに、類似度の差ｄυωの二乗平均平方根を計算して、本発明における類似度尺度ｄとする（ステップＳ５，Ｓ６）。類似度尺度ｄの具体例は、図６に示しているが、これによれば、この３人利用者の間で興味分野や得意分野が最も似ているのはｘとｚであり、次いでｘとｙ、そして最も似ていないのがｙとｚということになる。
【００４１】
従って、本実施の形態によれば、利用者のホームページという公開された情報を用いて、共起シソーラスを作成し、該共起シソーラスから類似度尺度を算出するので、利用者個人のプライバシーに関わる個人情報を用いなくても、概念構造の類似性を反映した類似度を得ることができ、以て、複数の利用者間の関心分野の類似度を精度高く測定することができる。
【００４２】
また、個人的コーパスとしては、利用者のホームページ及び該ホームページのリンク先のページ群を収集するので、より利用者の関心ある分野に関する情報を反映した共起シソーラスを構築することができる。
【００４３】
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、本発明の実施の形態に対して種々の変形や変更を施すことができる。例えば、図１で示した共起シソーラス間類似度測定装置１における各部の一部もしくは全部の処理機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実行できることは言うまでもない。また、コンピュータでその処理機能を実現するためのプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＭＯ（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリーカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることができるとともに、インターネット等のネットワークを通じてそのプログラムを配布したりすることが可能である。
【００４４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、利用者個人のプライバシーに関わる個人情報を用いなくても、公開された利用者情報から作成した共起シソーラスに基づいて共起シソーラス間の類似度を算出できるので、複数の利用者間の関心分野の類似度を精度高く測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る共起シソーラス間類似度測定装置の概略構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る共起シソーラス間類似度測定装置の動作を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態における共起シソーラスの例を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態における個人的コーパスの例を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態における類似度の例を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態における類似度尺度の例を説明する図である。
【符号の説明】
１  共起シソーラス間類似度測定装置
２  インターネット網
３ａ〜３ｎ  ホームページ
１１  個人的コーパス構築部
１２  共起シソーラス構築部
１３  類似度尺度計算部
１４  個人的コーパス記憶部
１５  共起シソーラス記憶部
【図１】
2004240505.tif 000009
【図２】
2004240505.tif 000010
【図３】
2004240505.tif 000011
【図４】
2004240505.tif 000012
【図５】
2004240505.tif 000013
【図６】
2004240505.tif 000014