(57)【要約】【課題】ファイル検索ツールによるファイル検索では、ファイル作成の時期、使用アプリケーション種別、ファイル名、物理ディレクトリー名、フォルダ名などを記憶していない限り、検索結果を基にしても、検出対象が多い場合には対象にたどり着くのが容易でない。【解決手段】ユーザーの利用履歴及びアクションの監視を通じて検索対象となるファイルの特徴成分をあらかじめ抽出するとともに、論理ディレクトリーを構成するためのメタデータリストを生成するとともに、当該論理ディレクトリーにおけるファイル検索を可能とする。【選択図】図２
2004013213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータの記憶手段に格納された１以上のファイルで構成される物理ディレクトリーから論理ディレクトリーを構成するための論理ディレクトリー構成方法であって、
前記ファイルに対して前記コンピュータのユーザーが行うアクションを検知するユーザーアクション検知工程と、
前記ユーザーアクション検知工程において前記ファイルに対するアクションが検知された場合に、前記ファイルに対してキーワード検索を行うキーワード検索工程と、
前記キーワード検索工程におけるキーワード検索の結果に基づいて、前記ファイルのメタデータファイルを構成するメタデータファイル構成工程と、
前記メタデータファイル構成工程において構成された前記メタデータファイルと前記ファイルとを、前記物理ディレクトリーの構成に基づいて一元化して論理ディレクトリーを構成する論理ディレクトリー構成工程と
を備えることを特徴とする論理ディレクトリー構成方法。
【請求項２】
前記ユーザーアクション検知工程において検知される前記アクションには、前記ファイルの保存、変更、削除及びメール送信のうち少なくともいずれかのファイル操作が含まれることを特徴とする請求項１に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項３】
前記ユーザーアクション検知工程は、前記ファイルの保存、変更、削除及びメール送信のうち少なくともいずれかのファイル操作が完了した場合に、前記アクションを検知することを特徴とする請求項２に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項４】
前記キーワード検索工程は、
前記キーワードを格納するユーザーキーワードデータベースを管理するユーザーキーワード管理工程と、
前記ユーザーキーワードデータベースに格納されたキーワードについて前記ファイルを全文検索する全文検索工程と
を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項５】
前記キーワード検索工程は更に、
前記全文検索工程における全文検索結果に基づいて、前記ユーザーキーワードデータベース内に構成された前記キーワードの使用履歴情報を格納するキーワードアクセステーブルを更新するテーブル更新工程と、
前記キーワードデータテーブルの内容に基づいて前記キーワードについてキーワード重み情報を生成して、前記ユーザーキーワードデータベース内にキーワードデータテーブルを構成するテーブル構成工程とを備えることを特徴とする請求項４に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項６】
前記キーワード重み情報が、前記全文検索工程における前記キーワードの使用頻度、使用時期及び使用頻度の偏りのうち少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項５に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項７】
前記メタデータファイルは、前記ファイルに関連する関連キーワード及び前記ファイルについてのファイル重み情報を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項８】
前記ユーザーアクション監視工程が前記ファイル操作に関連する情報を抽出するファイル操作関連情報抽出工程を備え、
前記メタデータファイルが更に前記ファイル操作関連情報を含むことを特徴とする請求項７に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項９】
前記ファイル重み情報には、前記ファイル内における前記関連キーワードの検出数を示す情報が含まれることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項１０】
前記ファイル重み情報には、前記ファイルのファイル名及び新規入力部分における前記関連キーワードの検出数を示す情報が含まれることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項１１】
前記ファイル重み情報には、前記ユーザーアクション検知工程において前記アクションが検知された際の時間情報が含まれることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の論理ディレクトリー構成方法。
【請求項１２】
コンピュータの記憶手段に格納された１以上のファイルからなる物理ディレクトリーに基づいて構成される論理ディレクトリーに格納されたデータを利用して所定のキーワードに関連する前記ファイルを表示部に論理ツリー表示する論理ツリー表示方法であって、
前記キーワードを選定するキーワード選定工程と、
前記論理ツリーの表示形態を設定する表示形態設定工程と、
前記キーワード選定工程において選定されたキーワードと前記表示形態設定工程において設定された表示形態に基づいて、前記論理ディレクトリーに格納された前記データの中から論理ツリー表示のためのデータを抽出するデータ抽出工程と、
前記データ抽出工程において抽出した前記論理ツリー表示のためのデータに基づいて前記表示形態に対応する論理ツリーを表示する表示工程と
を備えることを特徴とする論理ツリー表示方法。
【請求項１３】
前記キーワード選定工程が、前記コンピュータのユーザーからのキーワードの選定入力を受け付けるキーワード選定受付工程を備え、
前記表示形態設定工程が、前記ユーザーによって指定される表示形態の指定入力を受け付ける表示形態指定受付工程を備え、
前記データ抽出工程が、
前記表示形態指定受付工程において受け付けた前記ユーザーからの指定入力に基づいて、類似ポイント関数の演算を実行する演算工程と、
前記演算工程における類似ポイント関数の演算結果に基づいて、論理ツリー情報を生成する論理ツリー情報生成工程とを備え、
前記表示工程が、前記論理ツリー情報を論理ツリー表示することを特徴とする請求項１２に記載の論理ツリー表示方法。
【請求項１４】
前記論理ツリー情報生成工程が、
前記ユーザーからの指定入力に基づき前記生成した論理ツリー情報について、ツリーの階層数、ツリーのリンク数、及び、ツリー表示されるファイル数のうち少なくとも１つを絞り込むツリー絞込工程を備えることを特徴とする請求項１３に記載の論理ツリー表示方法。
【請求項１５】
前記論理ディレクトリーは請求項１乃至請求項１１に記載の論理ディレクトリー構成方法によって構成された論理ディレクトリーであることを特徴とする請求項１２乃至請求項１４のいずれか１項に記載の論理ツリー表示方法。
【請求項１６】
前記演算工程が、前記キーワード重み情報及び前記ファイル重み情報に基づいて前記類似ポイント関数の演算を行うことを特徴とする請求項１５に記載の論理ツリー表示方法。
【請求項１７】
コンピュータの記憶手段に格納された１以上のファイルからなる物理ディレクトリーに基づいて構成される論理ディレクトリーに格納されたデータを利用して所定のキーワードに関連する前記ファイルを表示部に論理ツリー表示するための論理ツリー表示条件設定方法であって、
前記キーワードの設定入力を受け付けるキーワード設定受付工程と、
表示ファイルの数及び前記キーワードと表示ファイルとの関連度のうち、少なくともいずれか一方を設定することにより前記ツリーの表示形態を指定する表示形態指定工程と
を備えることを特徴とする論理ツリー表示条件設定方法。
【請求項１８】
請求項１乃至請求項１７のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法をコンピュータプログラムを記憶したコンピュータが読取り可能な情報記憶媒体。
【請求項２０】
記憶手段に格納された１以上のファイルで構成される物理ディレクトリーから論理ディレクトリーを構成するための情報処理装置であって、
前記ファイルに対して前記コンピュータのユーザーが行うアクションを検知するユーザーアクション検知手段と、
前記ユーザーアクション検知手段において前記ファイルに対するアクションが検知された場合に、前記ファイルに対してキーワード検索を行うキーワード検索手段と、
前記キーワード検索手段におけるキーワード検索の結果に基づいて、前記ファイルのメタデータファイルを構成するメタデータファイル構成手段と、
前記メタデータファイル構成手段において構成された前記メタデータファイルと前記ファイルとを、前記物理ディレクトリーの構成に基づいて一元化して論理ディレクトリーを構成する論理ディレクトリー構成手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２１】
記憶手段に格納された１以上のファイルからなる物理ディレクトリーに基づいて構成される論理ディレクトリーに格納されたデータを利用して所定のキーワードに関連する前記ファイルを表示部に論理ツリー表示する情報処理装置であって、
前記キーワードを選定するキーワード選定手段と、
前記論理ツリーの表示形態を設定する表示形態設定手段と、
前記キーワード選定手段において選定されたキーワードと前記表示形態設定手段において設定された表示形態に基づいて、前記論理ディレクトリーに格納された前記データの中から論理ツリー表示のためのデータを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段において抽出した前記論理ツリー表示のためのデータに基づいて前記表示形態に対応する論理ツリーを表示する表示手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２２】
記憶手段に格納された１以上のファイルからなる物理ディレクトリーに基づいて構成される論理ディレクトリーに格納されたデータを利用して所定のキーワードに関連する前記ファイルを表示部に論理ツリー表示するための情報処理装置であって、
前記キーワードの設定入力を受け付けるキーワード設定受付手段と、
表示ファイルの数及び前記キーワードと表示ファイルとの関連度のうち、少なくともいずれか一方を設定することにより前記ツリーの表示形態を指定する表示形態指定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータのファイルについて、物理ディレクトリーを論理ディレクトリーに区分及び再編成する方法に関し、より詳細にはユーザーの利用履歴及びアクションに応じて、論理ディレクトリー（マップ）を作成し及び利用するための方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、パーソナルコンピュータ（以下ＰＣ）の利用は急速に増大しており、この傾向は、電子メールやＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂ（ＷＷＷまたはＷｅｂ）を利用するユーザーの増加に伴って特に顕著となっている。また、ハードウェアの進歩に伴いハードディスクなどの記憶装置の容量が増大し、１台のＰＣで管理できるファイルの数も膨大となってきている。このような状況下において、ユーザーは膨大な数のファイルの中から所望のファイルを見つけるためには、自己の記憶を辿って物理ディレクトリー内を探索するか、又はファイル検索処理を実行する。このファイル検索処理は、ファイル名、使用アプリケーション種別、物理ディレクトリーなどの要素に基づき、検索ツールを用いて行っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ファイル検索ツールによるファイル検索では、単純にキーワードによる部分もしくは全文検索によって実行されており、検索結果は単純なマッチングリストであるために、実際に検索したいターゲットとの意味づけは行われておらず、検索結果が役に立たないことが多い。また、その関連ファイルの検索には、あらためてキーワード検索を行う必要があり、ユーザーに大きな苦労を強いていることが珍しくない。このような問題点は、検索空間の構造によるものであり、従来のファイル保管方法、検索手法、そして検索編成スキームに本質的な欠陥があることに原因を見いだすことができる。
【０００４】
さらに、ユーザーは、ファイル作成の時期、使用アプリケーション種別、ファイル名、物理ディレクトリー名、フォルダ名などを記憶していない限り、検索エンジンの結果を基にしても、その対象が多い場合には対象にたどり着くのが容易でないといった問題がある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以下の方法を提供することにより上記課題を解決する。
【０００６】
コンピュータの記憶手段に格納された１以上のファイルで構成される物理ディレクトリーから論理ディレクトリーを構成するための論理ディレクトリー構成方法であって、前記ファイルに対して前記コンピュータのユーザーが行うアクションを検知するユーザーアクション検知工程と、前記ユーザーアクション検知工程において前記ファイルに対するアクションが検知された場合に、前記ファイルに対してキーワード検索を行うキーワード検索工程と、前記キーワード検索工程におけるキーワード検索の結果に基づいて、前記ファイルのメタデータファイルを構成するメタデータファイル構成工程と、前記メタデータファイル構成工程において構成された前記メタデータファイルと前記ファイルとを、前記物理ディレクトリーの構成に基づいて一元化して論理ディレクトリーを構成する論理ディレクトリー構成工程とを備える。
【０００７】
ここで、前記ユーザーアクション検知工程において検知される前記アクションには、前記ファイルの保存、変更、削除及びメール送信のうち少なくともいずれかのファイル操作が含まれてもよい。また、前記ユーザーアクション検知工程は、前記ファイルの保存、変更、削除及びメール送信のうち少なくともいずれかのファイル操作が完了した場合に、前記アクションを検知してもよい。
【０００８】
さらに、前記キーワード検索工程は、前記キーワードを格納するユーザーキーワードデータベースを管理するユーザーキーワード管理工程と、前記ユーザーキーワードデータベースに格納されたキーワードについて前記ファイルを全文検索する全文検索工程とを備え、更に、前記全文検索工程における全文検索結果に基づいて、前記ユーザーキーワードデータベース内に構成された前記キーワードの使用履歴情報を格納するキーワードアクセステーブルを更新するテーブル更新工程と、前記キーワードデータテーブルの内容に基づいて前記キーワードについてキーワード重み情報を生成して、前記ユーザーキーワードデータベース内にキーワードデータテーブルを構成するテーブル構成工程とを備えてもよい。ここで、前記キーワード重み情報が、前記全文検索工程における前記キーワードの使用頻度、使用時期及び使用頻度の偏りのうち少なくともいずれかを含んでもよい。
【０００９】
また、前記メタデータファイルは、前記ファイルに関連する関連キーワード及び前記ファイルについてのファイル重み情報を含み、前記ユーザーアクション監視工程が前記ファイル操作に関連する情報を抽出するファイル操作関連情報抽出工程を備える場合は、前記メタデータファイルが更に前記ファイル操作関連情報を含んでいてもよい。また、前記ファイル重み情報には、前記ファイル内における前記関連キーワードの検出数を示す情報、前記ファイルのファイル名及び新規入力部分における前記関連キーワードの検出数を示す情報、又は、前記ユーザーアクション検知工程において前記アクションが検知された際の時間情報が含まれてもよい。
【００１０】
また、本発明の別の側面においては、コンピュータの記憶手段に格納された１以上のファイルからなる物理ディレクトリーに基づいて構成される論理ディレクトリーに格納されたデータを利用して所定のキーワードに関連する前記ファイルを表示部に論理ツリー表示する論理ツリー表示方法であって、前記キーワードを選定するキーワード選定工程と、前記論理ツリーの表示形態を設定する表示形態設定工程と、前記キーワード選定工程において選定されたキーワードと前記表示形態設定工程において設定された表示形態に基づいて、前記論理ディレクトリーに格納された前記データの中から論理ツリー表示のためのデータを抽出するデータ抽出工程と、前記データ抽出工程において抽出した前記論理ツリー表示のためのデータに基づいて前記表示形態に対応する論理ツリーを表示する表示工程とを備える。
【００１１】
ここで、前記キーワード選定工程が、前記コンピュータのユーザーからのキーワードの選定入力を受け付けるキーワード選定受付工程を備え、前記表示形態設定工程が、前記ユーザーによって指定される表示形態の指定入力を受け付ける表示形態指定受付工程を備え、前記データ抽出工程が、前記表示形態指定受付工程において受け付けた前記ユーザーからの指定入力に基づいて、類似ポイント関数の演算を実行する演算工程と、前記演算工程における類似ポイント関数の演算結果に基づいて、論理ツリー情報を生成する論理ツリー情報生成工程とを備え、前記表示工程が、前記論理ツリー情報を論理ツリー表示してもよい。
【００１２】
さらに、前記論理ツリー情報生成工程が、前記ユーザーからの指定入力に基づき前記生成した論理ツリー情報について、ツリーの階層数、ツリーのリンク数、及び、ツリー表示されるファイル数のうち少なくとも１つを絞り込むツリー絞込工程を備えてもよい。また、前記論理ディレクトリーは上述した論理ディレクトリー構成方法によって構成された論理ディレクトリーであってもよい。
【００１３】
また、前記演算工程が、前記キーワード重み情報及び前記ファイル重み情報に基づいて前記類似ポイント関数の演算を行ってもよい。
【００１４】
本発明の更に別の側面では、コンピュータの記憶手段に格納された１以上のファイルからなる物理ディレクトリーに基づいて構成される論理ディレクトリーに格納されたデータを利用して所定のキーワードに関連する前記ファイルを表示部に論理ツリー表示するための論理ツリー表示条件設定方法であって、前記キーワードの設定入力を受け付けるキーワード設定受付工程と、表示ファイルの数及び前記キーワードと表示ファイルとの関連度のうち、少なくともいずれか一方を設定することにより前記ツリーの表示形態を指定する表示形態指定工程とを備える。
【００１５】
上記の課題は、上述した方法を実行可能な情報処理装置、さらに当該方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムを記憶したコンピュータが読取り可能な情報記憶媒体を提供することによっても解決されることは言うまでもない。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。図１は、本発明の実施形態に対応したユーザー端末１００のブロック図である。
【００１７】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、または、内部記憶装置１０４、外部記憶装置（１０５）に記憶されたプログラムから読み出されたプログラムに従って、後述の論理ディレクトリー構成処理を含めてシステムバスを介したユーザー端末１００全体の動作を制御するものである。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１の制御プログラム等を格納している。ＲＡＭ１０３は、一時的にプログラムや画像データを記憶し、ユーザー端末１００の処理を高速に動作させるためのものである。
【００１８】
内部記憶装置１０４は、オペレーティング・システム、各種アプリケーションプログラムや表示用オブジェクトなどの画像データ等が格納されている。また内部記憶装置１０４には、本発明におけるユーザーキーワードデータベースやメタデータデータベースが格納されている。さらに本実施形態における論理ディレクトリー構成処理のためのソフトの他、ユーザー端末１００で実行されるアプリケーションプログラム（例えばワープロ、表計算のプログラムや電子メールプログラム等）を格納する。また、論理ディレクトリー構成処理の基礎となる、テキストデータが抽出可能な、又は、全文検索や部分検索が可能なファイル群も格納する。
【００１９】
操作部１０５は、ユーザーからの指示入力手段としてのキーボードやマウス（不図示）を制御するものである。ユーザー端末１００に対する命令、操作には、通常、操作部１０５のキーボードやマウスで行われる。
【００２０】
表示部１０６は、ユーザーに各種表示を行うものである。例えば、ユーザー端末１００で後述する論理ツリー表示を行う場合には、図６に示すような設定画面等をまず表示部１０６に表示し、ユーザーに入力を促す。また論理ツリーそのものの表示では、例えば図７に示す画面をユーザーに提供する。
【００２１】
通信部１０７は、図示しないネットワーク（例えばＬＡＮやインターネット等）に接続したり、通信回線を通してインターネットプロバイダへの接続や、相手通信装置との間でのデータや画像情報等の通信を行う。ネットワークや通信回線への接続に関しては、公知の方法を使用するものとし、詳述しない。
【００２２】
本実施形態では、上記図１のユーザー端末１００において検索対象となるファイルの特徴成分をあらかじめ抽出してメタファイルデータを生成し、このメタファイルデータに基づいて論理ディレクトリーを構成する論理ディレクトリー構成処理を実行する。論理ディレクトリーは、論理ディレクトリー構成エージェントがＯＳ動作環境のバックグラウンドで自動的もしくは手動により動作することにより構成される。この論理ディレクトリー構成エージェントは、ユーザーの利用履歴及びアクションに応じて、論理ディレクトリーを構成するためのメタデータファイルを生成する。更に本実施形態では、論理ディレクトリー内に格納されたメタデータファイルを用いて、ディレクトリーの多階層マップが作成され、コンテンツ、キーワード、ファイル関連性（トポロジー）、関連度の全てが視覚的に提供される。
【００２３】
本実施形態における論理ディレクトリー構成処理は、テキストデータが抽出可能な、もしくは、全文検索、部分検索が可能なファイルを扱う動作環境において実行することができる。よって、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＯｆｆｉｃｅ（登録商標）のようなワープロ、表計算のファイルだけでなく、メールシステムにおける個々のメール、Ｗｅｂ際とを参照する際の履歴などが論理ディレクトリーの構成要素に含まれることは言うまでもない。
【００２４】
また、本実施形態では図１に示すユーザー端末１００において動作するＯＳがＭｉｃｒｏｓｏｆｔ社Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）の場合について説明する。しかし、ＯＳをＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）としたのは本実施形態の説明を目的としたものであって、本発明を実施するためのＯＳはＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）に限定されるものではなく、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）以外の他のＯＳ（Ｍａｃｈｉｎｔｏｓｈ（登録商標）社のＭａｃＯＳ、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ等）を適用した場合であっても、本発明が実施可能なのはいうまでもない。
【００２５】
図２は、本実施形態における論理ディレクトリー構成エージェントの構成の一例を示す図である。本発明において、論理ディレクトリーとは、物理ディレクトリーに格納されたファイル群と所定のキーワードとの関連性をユーザーの利用履歴とアクションとに基づいて区分・再編成することによって構成されるディレクトリーである。論理ディレクトリーでは、各ファイルがそれぞれが有する特徴成分によって関連づけられる。物理ディレクトリーにおける各ファイルの格納場所は、論理ディレクトリーを構成する過程において参酌されても良い。
【００２６】
図２において、２０１は、ユーザーのアクションを監視するユーザーアクション監視エンジンである。２０２は、ユーザーアクション監視エンジン２０１からの通知をトリガーとして、対象ファイルのキーワード検索を実行するためのメタファイル構成エンジンである。２０３はユーザーキーワード管理エンジンであり、２０４のユーザーキーワードデータベースを管理する。また、ユーザーキーワードデータベース２０４は、キーワードアクセステーブル２０４ａとキーワードデータテーブル２０４ｂを含んでいてもよい。
【００２７】
２０５は、ユーザーキーワード管理エンジン２０３でキーワードの検出を行うための全文検索エンジンである。２０６は対象ファイルの物理ディレクトリーとメタデータファイルを一元化し、メタデータデータベース２０７を構成すると共に、その管理を行うための物理ディレクトリー管理エンジンである。２０７は、物理ディレクトリー管理エンジン２０６によって管理されるメタデータデータベースであって、キーワード記録テーブル２０７ａとファイル記録テーブル２０７ｂを含む。２０８は、メタデータデータベース２０７に格納されたメタデータファイル等に基づき論理ツリーを作成・表示するための論理ツリー表示エンジンである。
【００２８】
図２における各ブロック（２０１から２０８）の機能は、図３に示すフローチャートの処理と併せて以下においてより詳細に説明する。
【００２９】
図３は、本実施形態における論理ツリー表示のための処理のフローチャートである。Ｓ３０１において、ユーザーアクション監視エンジン２０１は、ファイルＩ／Ｏなどを制御するシステムＡＰＩを監視し、その都度メタファイル構成エンジン２０２にそのアクションを通知する。監視対象アクションには、ファイルの保存（新規又は上書き）、変更、削除、メール送信（新規、転送）、削除、Ｗｅｂ等のブラウジングなどが含まれる。従って、ユーザーが新規文書を作成したり、受信したメールを他人に転送する等のアクションを行った場合は、ユーザーアクション監視エンジン２０１により当該アクションがあった事実がメタファイル構成エンジン２０２へ通知される。なお、アクションとは所定の動作が完了したことを意味するものであり、例えば新規文書の作成であれば文書作成動作はユーザーアクション監視エンジンによって監視されるアクションそのものではない。即ち、ユーザーが作成した文書を保存して終了した段階で例えば「新規ファイルの保存」というアクションが行われたことが認識され、当該事実がメタファイル構成エンジン２０２へ通知されるのである。
【００３０】
ＡＰＩの監視について更に一例を説明する。ユーザーアクション監視エンジン２０１は、ＯＳやファイルシステムが有する所定の機能を利用してファイルに対する操作をトラップして、ファイル操作情報を収集することができる。ここでＯＳ等が有する所定の機能には、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）２０００／ＸＰ（登録商標）で用いられているＮＴＦＳ５．０や５．１の再解析ポイント機能という機能がある。この機能を利用すれば、操作されたファイルのフルパス名、ファイル作成日、ファイル最終更新日、アクセス回数（オープン回数をカウントしてデータを得る）などのファイル操作情報を収集することができる。
【００３１】
次に、Ｓ３０２において、メタファイル構成エンジン２０２は、ユーザーアクション監視エンジン２０１からの通知をトリガーとして、対象ファイルのキーワード検索を実行する。更に、Ｓ３０３においてユーザーキーワード管理エンジン２０３の有するユーザーキーワードデータベース２０４とマッチングが取れた単語をメタデータとして抽出し、キーワード及び当該対象ファイルの重みとなる情報をメタデータファイルとして構成する。ここでファイルの重みとなる情報には、例えばファイルのタイトルや本文中に含まれるキーワード数等が含まれる。また、ユーザーアクション監視エンジン２０１からの通知にはファイル操作情報が含まれており、当該ファイル操作情報から、ユーザーが実行した処理の種別（新規作成、上書き、転送、参照、添付）、ファイルの作成日時、実行したアプリケーションの種別などを抽出しメタデータファイルとして構成する。このようにして構成されたメタデータファイルは、物理ディレクトリー管理エンジン２０６へ送信される。
【００３２】
Ｓ３０３で生成されるメタデータとは、対象ファイルに関連する属性情報、及び当該対象ファイルとキーワードとの関連（このように対象ファイルと関連を有するキーワードを関連キーワードと呼ぶ）において見いだすことができる属性情報が含まれる。また、メタデータファイルとはメタデータの集合体と考えてもよい。メタデータファイルのデータ形式は特に限定されるものではなく、所定の動作環境において利用可能なデータ形式を任意に利用できることは言うまでもない。
【００３３】
メタファイル構成エンジン２０２から物理ディレクトリー管理エンジン２０６へ送信されるデータは、後述するキーワード記録テーブル２０７ａ及びファイル記録テーブル２０７ｂに格納されるデータに相当する。このとき、ファイルやメールのタイトル部、ファイルの新規加筆部分にあるキーワードの重みを上げるため、所定の変数を乗じたり、新規加筆部分を元ファイルのキーワードと新ファイルのキーワードとの差分で判別することもできる。
【００３４】
ここで、ユーザーキーワード管理エンジン２０３は、１〜ｎ個の（ｎはユーザーもしくはシステムの制約によって決定される）キーワードをユーザーキーワードデータベース２０４内に保管している。ユーザーキーワードデータベース２０４は、後述するキーワードアクセステーブル２０４ａとキーワードデータテーブル２０４ｂを含んでいてもよい。キーワードデータベース２０４内に格納されるキーワードはユーザーが任意のキーワードを指定することによって決定されても良いし、デフォルトとして使用頻度の高いと思われるキーワードをｎ個設定しておき、その後の使用頻度などに応じて変更しても良い。
【００３５】
キーワードデータベース２０４に格納される内容は、それを格納するハードディスクなどの記憶媒体の容量によって変更することが可能であり、容量が小さい場合には使用頻度などの重みについて所定の演算結果を格納しておき、容量が大きい場合には実際に使用された時期を全て格納しておき、演算によって使用頻度や使用時期の重みを求めても良い。
【００３６】
ユーザーキーワード管理エンジン２０３は一般用語辞書を備えており、キーワードデータベース２０４に格納されているキーワードは、使用頻度などに基づいて一般用語辞書から抽出された語句である。ユーザーはキーワードとして不適切な用語のキーワードデータベース２０４への登録を排除することができる。これは、「ファイル」、「メール」のように多くのファイルに含まれる可能性の高い語句をキーワードとした場合に関連づけの効率が上がらなくなることを防ぐためである。
【００３７】
本実施形態において、ユーザーキーワード管理エンジン２０３によるキーワードの検出には全文検索エンジン２０５を使用する。具体的には、ＯＳはまずＧＵＩシステムの持っている機能を利用することで、各ファイルの種別に対応するアプリケーションを判別することができる。例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）の場合、拡張子”ＤＯＣ”はＭｉｃｒｏｓｏｆｔＷｏｒｄ（登録商標）の文章であることはシステムに問い合わせればわかる。このように、アプリケーションが判別できればそのアプリケーションのＡＰＩ等を利用してそのデータのテキスト部分やタイトル、作成者等の種々の情報を取得することができる。これらの取得したデータについて全文検索エンジン２０５により全文検索をかけ、ヒットしたキーワードを基に必要なメタデータを作成することができる。
【００３８】
ここで図４を参照して、キーワードアクセステーブル２０４ａとキーワードデータテーブル２０４ｂの一例を示す。図４ａは、キーワードアクセステーブル２０４ａの一例を示すものである。キーワードアクセステーブル２０４ａとは、検索対象のファイル中に所定のキーワードの出現を検知した場合にその日時を記録したものである。例えば、あるファイルに「予算」というキーワード３０１が５つ見つかった場合には、検出数３０３として「５」と当該ファイルの処理日時３０２を記録する。なお、キーワード検索はユーザーがファイル保存等の動作を完了した時に実行されるので、キーワードの出現を検知した日時は当該ファイルを処理（例えば、保存、削除、送受信、転送等）した日時と対応する。また、キーワードアクセステーブルにエントリしているキーワード数は上記の通りｎ個である。
【００３９】
次に、図４ｂは、キーワードの頻度と時期等を記録したキーワードデータテーブル２０４ｂの一例を示す図である。図４ａに示すキーワードアクセステーブルには、上記のようにｎ個のキーワードの使用履歴が格納されているので、この履歴情報に基づいて、一定期間内における使用時期の中央値（時期４０５）、一定期間内に各キーワードが何回検出されたか（使用頻度４０６）及び各キーワードが１ファイルについて平均何回検出されたか（使用頻度偏り４０７）等を抽出してテーブルエントリデータとする。例えば、キーワードとして「予算」を例にとると、使用頻度：２５、使用頻度の偏り：５、時期：２００２／４／１となる。ここで、一定期間とは例えば１日、１月、６月、１年など任意に定めることができる。また、当該期間についてはユーザーが任意に設定可能としても良い。
【００４０】
このように、キーワードデータテーブル２０４ｂは一定期間毎に更新されるので、キーワードデータベース２０４の内容はキーワードに与えられた重みに従い随時ソートが行われることになる。そこで図８を参照して、ユーザーアクションに対応してキーワードデータテーブル２０４ｂを更新する処理の流れを改めて説明する。
【００４１】
まずＳ８０１において、ユーザーアクション監視エンジン２０１によりユーザーアクションが監視され、ユーザーアクションの有無が判定される。ここで例えば上書き保存などのアクションがあった場合にはＳ８０２へ進み、メタファイル構成エンジン２０２が対象ファイルのキーワード検索を実行する。このキーワード検索の結果によって、キーワードアクセステーブル２０４ａが更新される。次に、Ｓ８０４において設定されている一定期間、即ち更新期間が経過したか否かが判定される。もし更新期間が経過していないと判定された場合は、Ｓ８０５には進まず、Ｓ８０１においてユーザーアクションの監視処理に戻る。一方、更新期間が経過したと判定された場合には、Ｓ８０５に進み、上記一定期間内におけるキーワードアクセステーブル２０４ａの内容に基づいて、キーワードデータテーブル２０４ｂの内容を更新する。
【００４２】
尚、図８のフローチャートでは説明の容易のために、Ｓ８０３におけるキーワードアクセステーブル２０４ａの更新に続いて、Ｓ８０４にて更新期間の経過を判定したが、更新期間経過を判定する処理は常にバックグラウンドにおいて実行されていてもよい。その場合はユーザーアクションの有無やキーワードアクセステーブル２０４ａの更新に拘わらずキーワードデータテーブル２０４ｂを更新することができる。
【００４３】
さらに、本実施形態ではキーワードデータテーブル２０４ｂに使用頻度４０６と共に使用頻度の偏り４０７を格納することにより、一つ一つのファイル内で検出される数は少ないがたまたま多数のファイルで検出されたために使用頻度が高くなっているキーワードよりも、１ファイルにおいて多数検出されるキーワードの重みを高くするように調整することができる。また、上記の時期４０５を求める場合は、例えば一定期間内に所定のキーワードが検出された日時の単純な平均を求めてもよい。さらに、縦軸をキーワードの検出数、横軸を日時とする座標系を考え、この座標系において日時と検出数から求まる面積に基づいてメジアンや偏差をとってもよい。その他、一定期間における使用時期の中央値として時期を求めるための手法が適用可能であることはいうまでもない。
【００４４】
ここで図３の説明に戻ると、Ｓ３０４において物理ディレクトリー管理エンジン２０６は、対象ファイルの物理ディレクトリーとメタファイル構成エンジン２０２によって作成又は更新されたメタデータファイルを一元化し、メタデータデータベース２０７を構成すると共に、その管理を行う。ここで一元化とは、メタデータファイルを物理ディレクトリーにおける対象ファイルと関連づけることを意味する（より具体的には図５を参照のこと）。これにより、当該メタデータファイルが、物理ディレクトリーのどこに格納されたどのファイルと関連するのかが明確化される。また、物理ディレクトリーにおいてファイルが削除された場合や、物理ディレクトリーにおける単純な移動についての記録も行い、メタデータデータベース２０７の内容（物理ディレクトリーに関連するデータについて）を随時更新する。
【００４５】
このように、論理ディレクトリーはメタデータデータベース２０７に格納されているが、メタデータデータベース２０７自体にはファイルデータそのものは格納されいない。即ち、メタデータデータベース２０７には、物理ディレクトリーに本体が格納されたファイルについて論理ディレクトリーを構成するために必要な情報が格納されているものである。
【００４６】
メタデータデータベース２０７は、例えば新規作成、上書き、名前を変えて保存、削除などのファイルの操作に関連する情報を格納している。また、所定のファイルにおいて検出されたキーワードに関連する情報も格納している。
【００４７】
そこで、図５を参照してメタデータデータベース２０７に格納されているキーワード記録テーブル２０７ａとファイル記録テーブル２０７ｂの一例を示す。図５ａは、キーワード履歴テーブル２０７ａの一例を示すものである。キーワード記録テーブル２０７ａとは、所定の検索対象ファイルについて、当該ファイル内で検出されたキーワードに関する情報を格納するテーブルであり、ファイル毎に検出されたキーワードの数に相当するテーブルが生成される。図５ａ中のＣ：￥事業計画￥平成１４予算．ｄｏｃというファイルについて着目すると、キーワードを「予算」とした場合、ファイル名に当該キーワードが検出された回数（Ｃｔ５０３）を１、本文の新規書き込み部分におけるキーワードの出現回数（Ｃｎ５０４）を３、元々のファイルにおけるキーワードの出現回数（Ｃｂ５０５）を１として格納している。
【００４８】
メタデータデータベース２０７では、ファイル名を物理ディレクトリーと関連づけて格納する必要があるので、キーワード記録テーブル２０７ａは物理ディレクトリーにおけるパス名も含めてファイル名を格納している。図５ａのキーワード記録テーブル２０７ａではエントリ項目について一つのキーワードに対して３種類を列挙したが、これらの項目はあくまで例示であって、これ以外にテンプレートにおいてキーワードが検出された回数（Ｃｔｅｍｐ１）等を項目として設定しても良いし、テンプレート自体重みを表す項目（Ｃｔｅｍｐ２）を設定してもよい。例えば後者の場合、「予算報告書」というテンプレートを利用するファイルは当然に「予算」のキーワードとの関連性が高くなる。従って、「予算報告書」のテンプレートを使ったファイルについては、Ｃｔｅｍｐ２の項目の値を特に大きくすればよい。また、これらに限らずファイルとキーワードを関連づけるための項目を任意に設定可能であることは言うまでもない。
【００４９】
次に、図５ｂは、ファイル記録テーブル２０７ｂの一例を示すものである。ファイル記録テーブル２０７ｂとは、所定のファイルについて、実行されたアクションやアプリケーションの種別などの属性情報を格納するテーブルである。
【００５０】
より具体的に図５ｂを参照して説明すると、ファイル名５０６がＣ：￥事業計画￥平成１３予算．ｄｏｃというファイルについてみれば、当該ファイルについて、作成日時５０７として２００２／５／２０、実行されたアクション５０８が２、アプリケーション種別５０９がＭｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＷｏｒｄであればＣ：￥ｐｒｏｇｒａｍ￥ｗｏｒｄ．ｅｘｅ、作者名５１０として△中×郎が格納されている。アクションには例えば新規作成：１、上書き：２、転送：３、参照：４、添付：５等といった具合に、それぞれのアクションに対応する識別番号が与えられており、ファイル記録テーブル２０７ｂには当該識別番号が格納されている。ユーザーが行ったアクションの種類はファイル自体の重みに反映されることになる。例えば、ユーザー自身が起こしたアクション、例えば新規文書の保存や既存文書の上書きは、ユーザーに対して行われたアクション、例えばメール受信や転送よりも重みが大きくなる。また、作成日時は、ユーザーアクション監視エンジン２０１が生成しメタファイル構成エンジン２０２経由で送られてきたファイル操作情報に基づいたものである。
【００５１】
また、ファイル記録テーブル２０７ｂは、各物理ファイル（上記の場合であればＣ：￥事業計画￥平成１３予算．ｄｏｃ）について１つ生成される。作者名のデータは、作者名を抽出可能なアプリケーションにおいてのみ有効となる。
【００５２】
次にＳ３０５においてユーザーからの論理ツリー表示指示があったか否かを判定する。Ｓ３０４までの処理（本実施形態では、論理ディレクトリー構成処理と呼ぶところの処理）は、ユーザー端末１００において例えばバックグラウンドで動作している処理であってもよいし、ユーザーが手動で起動して実行する処理であっても良い。バックグラウンドで実行される処理の場合、ユーザーがユーザー端末１００を起動すると論理ディレクトリー構成処理が常駐処理となって、ユーザーが文書作成やメール送受信を行っている間、メタデータデータベース２０７が更新され論理ディレクトリーが構成されることになる。そして、ユーザーからの論理ツリー表示指示を受け付けると、Ｓ３０６において論理ツリー表示システム２０８が、メタデータファイルに基づき論理ツリーを作成・表示する。
【００５３】
以下、Ｓ３０６における論理ツリー表示処理の詳細を図６及び図９を参照して説明する。図６は、論理ツリー表示のための所定の条件をユーザーが入力するための画面表示の一例である。図９は論理ツリー表示方法の処理のフローチャートである。図６に示す形態ではＯＫボタンをクリックすることにより入力内容が確定する。従って、図９のフローチャートに対応する処理は当該入力内容確定後に実行されても良いが、以下では理解の容易のために図６における入力箇所に対応する図９の処理を並行して説明する。
【００５４】
まず、Ｓ９０１において、ユーザーからのキーワード指定入力を受け付ける。このとき、表示部１０６には図６の画面６００が表示され、キーワード指示６０１に操作部１０５のキーボードやマウスを介して行われるユーザーからの入力が当該キーワード指定入力に相当する。キーワード指定入力においては、キーワードの重みが高いものから表示することを選択したり（６０１ａ）、ユーザーが検索したいキーワードをボックス６０１ｃに直接入力することによりキーワードを指定することもできる（６０１ｂ）。なお、Ｓ９０１において受け付けるキーワードには、キーワードデータベースに格納されている複数のキーワードのいずれかが該当する。
【００５５】
次に、Ｓ９０２において、ユーザーからの指定入力に応じて検索キーワードを決定する。ユーザーがボックス６０１ｃにキーワードを直接入力した場合には、当該キーワードが検索キーワードとされる。一方、キーワード指定６０１においてキーワード重み順に表示６０１ａを選択した場合、キーワードデータテーブル２０４ｂに格納されたｎ個のキーワードの内、使用頻度が高いものや使用時期の新しいものが重みが高いとみなされ、当該重みの高いキーワードから論理ディレクトリーの検索が行われる。
【００５６】
本発明では主としてバックグラウンドにおいてキーワードデータテーブル２０４ｂの更新処理が行われており、重みの高いキーワードはユーザーが最近処理したファイルに頻出のキーワードと言える。また、上記キーワードデータテーブル２０４ｂの更新処理によりユーザーの職業、使用目的などに応じて頻出キーワードは自ずと選定されることになるので、頻出キーワードであればわざわざ指定しなくても、検索をかけ最新のファイルを読出すことが可能となる。また、頻出キーワード以外のキーワードや複数のキーワードの組み合わせで検索をかけたいときには、キーワード指定６０１ｂを選択して、所定のキーワードを入力すればよい。
【００５７】
次に、Ｓ９０３において、ユーザーからのツリー表示形態指定を受け付ける。ユーザーは図６の画面６００中の６０２において、ツリー表示の形態を指定することができる。ツリー表示は表示形式６０３として２次元形式６０３ａと、３次元形式６０２ｂのいずれかを選択することができる。また、ユーザーがツリー表示される場合のリンクの数を設定することも可能であり（６０４）、表示ファイル数を設定したり（６０４ａ）、キーワードとの関連度を任意に設定することによりリンク数を指定することができる（６０４ｂ）。
【００５８】
その他、リンクツリー深度を６０５において設定することができる。仮に、ユーザーが６０４ａにおいてファイル数を指定することによりリンク数を設定したとしても、関連度の低いファイルが多く検出される場合は、ツリー深度が深くなる一方で、重要な不要なファイルばかり表示されることになる。そこで、このリンクツリー深度６０５を設定して不要なファイルの表示を防止することができる。このようにユーザーの指定数を越えるリンクは表示させない方法を採ることもできるが、表示されないリンクが存在する旨の通知を行うことにより、ユーザーは自分の把握しやすい詳細度において画面を管理することも可能である。
【００５９】
さらに、後述するキーワード類似関数について、類似の質と量のいずれを重要視するかをやはりカーソル位置によって決定することができる（６０６ａ）。ここで「質」とはキーワード自体の重みを意味し、「量」とはキーワードが対象ファイル内において検索された数を意味する。
【００６０】
また、ツリー表示させるためのキーワードの重み付けに関する設定を６０６ｂにおいて行うことができる。例えば、所定のキーワードがタイトルに使用されているファイルを検索したい場合には、キーワードの重みレベルを「タイトル」位置に合わせる事ができるし、本文においてキーワードが多く検出されたファイルを検索したい場合には「ファイル全体」に合わせればよい。図６のレベルメーター表示６０６ｂにおいては「タイトル」、「新規部分」、「ファイル全体」のうち１つが選択される態様となっているが、これは表示態様として示しただけであって、例えば「タイトル」が選択された場合には、「タイトル」とそれ以外との重み付けを変えてもよいし、「タイトル」以外を全く無視することもできる。
【００６１】
Ｓ９０３における処理が終了すると、Ｓ９０４へ進み重み変数が決定される。重み変数には、キーワードの使用頻度などに関連するキーワード自体の重み変数と、キーワードの対象ファイル内における検出数に関連する重み変数とがある。もし、ユーザーがキーワード指定６０１においてボックス６０１ｃに単一のキーワード（例えば「予算」のみ）しか入力しなかった場合、キーワード自体の重み変数はこれ以降の処理に必要とされない。しかし、ユーザーがボックス６０１ｃに複数のキーワード（例えば、「予算ｏｒ積立金ｏｒ見積り」等）を入力した場合や、キーワード重み順に表示６０１ａが選択された場合には、複数のキーワード間の優先度を決定するためにキーワード自体の重み変数が利用される。
【００６２】
上記重み変数には、具体的にキーワードデータテーブル２０４ｂに格納された使用頻度、使用頻度の偏り、時期などのキーワード自体の重みを表す変数や、ファイル記録テーブル２０７ｂに格納された所定のキーワードに関連するＣｔ、Ｃｎ、Ｃｂ等のキーワードと対象ファイルとの関連を示す重み変数が含まれる。
【００６３】
変数を決定するの要素はツリー表示形態６０２における設定内容である。例えば、重みの種類６０６ａとして「質」が選択されれば、キーワード自体の重みを表す変数が重み変数として決定され、「量」が選択されれば対象ファイル内のキーワード検出数に関するＣｔ等が重み変数として決定される。また、キーワードの重み６０６ｂにおいて「タイトル」が選択されていれば、Ｃｔが重み変数として決定され、他のＣｎ、ＣｂはＣｔに対して重みが低くなる。
【００６４】
ここで、重みの種類６０６ａの設定によっては、質、量のいずれか一方の重み変数を採用し採用されない他方は切り捨てても良い。しかし、重みの種類６０６ａの設定レベルに応じて、さらに質、量に対し重み付けをする方がより詳細にファイルを区分することができる。例えば、重みの種類６０６ａが量を重視する側に設定されている場合にキーワード検出数が同数だったとしても、キーワードの質、ちキーワードの重みを参照することにより重みがより大きい方が最終的に上位に表示されることになる。
【００６５】
また、Ｓ９０４における重み変数では、単に類似ポイント関数の計算に使用する変数を決定するだけではなく、ユーザーからの指定入力内容に基づいて複数の変数間でさらに重み付けを行っても良い。例えば、対象ファイルにおけるキーワードの検出数（Ｃｔ、Ｃｎ及びＣｂの変数が存在する）を例に取ると、ユーザーからのキーワードの重み６０６ｂの入力で「タイトル」が選択されたとする。この場合選択された重みＣｔに対して所定の係数（例えばｋ）を乗じて他の重み（Ｃｎ、Ｃｂ）よりも重みを高くすることができる。
【００６６】
次に、Ｓ９０５においてＳ９０４において決定された変数を用いて類似ポイント関数の計算を行う。類似ポイント関数とは、物理ディレクトリー内に格納された複数のファイルを、所定のキーワードとの関連性に基づいて順位付けするための基準値を算出するための関数であって、例えば以下の３つが相当する。
キーワードの重みを優先する（１）キーワード類似質関数
キーワードの量を優先する（２）キーワード類似量関数
ユーザーアクションのタイミングを優先する（３）タイミング類似関数
【００６７】
上記類似ポイント関数を変数ｘの関数としてｆ（ｘ）として表すと、変数ｘには、Ｓ９０４において決定された種々の重み変数が相当する。即ち変数ｘは複数の変数を代表する変数として例示したものであって、類似ポイント関数は単一変数の関数に限定されるものではない。また、ここで列挙した変数の態様は本実施形態に対応して記載したものであるが、あくまで例示であって、キーワードの重みや量を表す変数を任意に選択して利用することができるのは言うまでもない。
【００６８】
さらに、対象ファイルが格納されている物理ディレクトリーの位置に関連する情報を変数とする物理ディレクトリー類似関数を含めて類似ポイント関数を算出しても良い。この物理ディレクトリー類似関数とは、対象ファイルが複数ある場合に、当該ファイルの類似度を物理ディレクトリーにおけるファイルの格納位置に応じて決定するための関数である。
【００６９】
例えば、ファイルＡ、Ｂ及びＣの物理パスがそれぞれＣ：￥ｕｓｒ￥ｌｏｃａｌ￥ｂｉｎ￥Ａ．ｔｘｔ、Ｃ：￥ｕｓｒ￥ｌｏｃａｌ￥ｔｅｍｐ￥Ｂ．ｔｘｔ　Ｃ：￥ｄｏｃ￥ｔｅｍｐ￥Ｃ．ｔｘｔである場合、ファイルＡとファイルＢはＣ：￥ｕｓｒ￥ｌｏｃａｌの下に位置し物理ディレクトリーに共通性を有するファイルである一方、ファイルＣは全く異なる物理ディレクトリーに位置するファイルである。この場合、ファイルＡ，Ｂは類似度が高く、ファイルＡ，ＢとＣは類似度が低くなる。従って、後述する論理ツリー表示において、ファイルＡとＢとの関連性を示すために隣接して表示する一方、ファイルＣをファイルＡ、Ｂと離して表示することによりその物理的な関連性が低いことを表示することもできる。また、ローカルに限らずＬＡＮやインターネットなどのネットワークに接続された場合にも物理ディレクトリー類似関数の概念を適用可能であることはいうまでもない。
【００７０】
続いてＳ９０６においてツリー情報を生成する。当該ツリー情報は類似ポイント関数の計算値を用いる以外は公知の情報処理技術を利用して生成することができる。例えば、階層を決定するための閾値を複数用意しておき、類似ポイント関数の値に応じてファイルのグループ化を行って階層を決定する。さらに、ファイルの類似度に応じて階層を構成するファイル間のリンクを形成することによって生成することができる。このファイルの類似度とは、物理ディレクトリー類似関数の計算値に基づく者であっても良いし、使用するアプリケーションや作者名、作成時期などにもとづいて決定される。また上記階層とは、類似ツリー表示される際の階層に対応するものである。
【００７１】
また、ツリー情報生成は、ユーザーがツリー表示形式６０３について、２次元形式６０３ａと３次元形式６０３ｂのいずれを選択したかに応じて処理が異なる。例えば、もし２次元形式を選択した場合には、上記（１）と（２）のポイント関数の計算値をそれぞれ縦軸の及び横軸の座標値として原点からの距離を求め、原点に近いものから階層化し、リンクを形成する。また、２次元座標系を利用せず単に平面表示する場合（図７ａに示すような場合）には、（１）から（３）までの計算値を所定の演算結果に基づいて合計し、その合計値の大きさに基づいて階層化、リンク形成を行えばよい。一方、３次元形式６０３ｂが選択された場合には、（１）から（３）までの計算結果に基づいて上記２次元座標系の手法を３次元的に展開すればよい。
【００７２】
次に、Ｓ９０７においてＳ９０６で生成されたツリー情報について階層数の絞り込みを行う。階層数の絞り込みはユーザーがリンクツリー深度６０５において設定した階層数に基づいて行われる。また、ユーザーがリンクツリー深度６０５を設定していない場合は、デフォルト値として例えば３階層まで表示するように設定しても良いし、他の表示指定の要素に基づいて階層数を決定しても良い。
【００７３】
次に、Ｓ９０８において、ツリー情報をリンク数によってさらに絞り込む。この絞り込みは、ファイル間のリンクの数をユーザーによる関連リンク数設定６０４の設定内容に基づいて行われる。ユーザーが６０４ａにおいてファイル数を指定した場合には、そのファイル数に対応するリンク数に絞り込みが行われ、関連度指定６０４ｂにおいて関連度が指定された場合には、類似ポイント関数の計算結果が所定の閾値を越えるファイルを特定し、そのファイル数に対応するリンク数に絞り込みが行われる。
【００７４】
以上の絞り込みによって、表示部１０６に表示すべきツリー情報が生成されたので、Ｓ９０９において当該ツリー情報を表示情報に変換して表示部１０６に表示する。その際、表示されるリンクの外に位置するファイル、即ち表示部には直接表示されていないファイルについて、その存在を通知するための情報を表示部１０６に併せて表示しておいても良い。なお、表示のトリガーとして、ユーザーはＯＫボタンをクリックする。
【００７５】
図７ａ及び図７ｂはＳ９０９における表示の一例を示す図である。図７ａは「予算」というキーワードに対して関連するファイルを平面的に表示した場合の表示の一例を示す図である。ここで、キーワード「予算」は中央７０１に示され、中央から周辺にかけて７０２、７０３、７０４の点線で描かれた円が階層を示す線であり、当該点線上に存在するファイルＡ、ファイルＢがキーワード予算と最も関連するファイルであり、ついでファイルＡ’、ファイルＢ’ファイルＡ’’ファイルＣの順に関連性が弱くなっている。このように中心７０１からファイルまでの距離が類似ポイント関数の計算値を反映したものとなる。なお、点線７０２、７０３及び７０４は階層の境界を示すために例示的に記載したものであって、当該点線は表示部１０６に表示してもしなくてもよい。
【００７６】
また、図７ｂは、類似ポイント関数（１）から（３）をそれぞれ３つの軸として３次元空間に表示した場合の一例を示す図である。
【００７７】
このような表示形態において、ユーザーは表示されたファイル群の中から、自分が必要とするファイルにカーソルを持っていきダブルクリックなど所定の動作を行えば、当該ファイルを直接開くことができる。これは、メタデータデータベース２０７のファイル記録テーブル２０７ｂにおいて、当該ファイルが物理ディレクトリー５０６及びアプリケーション種別５０９と関連づけられて格納されていることにより可能となる。
【００７８】
なお、以上の本実施形態における論理ディレクトリー構成処理は、ユーザー端末１００において実行される場合を説明したが、ＬＡＮやインターネットなどのネットワークに接続された複数のクライアント端末が存在する場合に、サーバー側で上記論理ディレクトリー構成処理を実行してメタデータファイルを生成し、各クライアント端末でこれを論理ツリー表示させても良い。
【００７９】
以上の処理（例えば上記実施形態では図３及び図８に示したフローチャートに従った処理）をプログラムとしてＣＤ−Ｒ、ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＭＯ等の記憶媒体に記憶させ、この記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータに読み込ませる（インストール、もしくはコピーさせる）ことで、このコンピュータは以上の処理を行うことができる。よって、この記憶媒体も本発明の範疇にあることは明白である。
【００８０】
また、以上に説明した本発明の実施形態は、あくまで本発明を説明するために記載したものであって、本発明の実施形態を上記記載内容に限定することを意図したものではない。また、コンピュータを使用した情報処理の技術分野における当業者であれば、本発明の目的を達成するために上記の実施形態の記載内容を適宜変更・修正したり、均等物と置換することは容易になしえるものであり、その結果得られた発明も本発明の技術的範囲に属する発明そのものであることは明らかである。
【００８１】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば物理ディレクトリーをユーザーの利用履歴及びアクションに応じて区分・再編成して論理ディレクトリーを構成することができ、当該論理ディレクトリーに基づいた検索が可能となる。これにより、キーワードと検索したいターゲットとの意味づけが行われることになり、ユーザーは当該ターゲットに関連するキーワードを把握するだけで、自己にとって意味のある検索結果を容易に取得できることとなり、検索処理効率が著しく向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のユーザー端末の構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の論理ディレクトリー構成エージェントの構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に対応した論理ツリー表示のための処理のフローチャートである。
【図４ａ】本発明の実施形態に対応したキーワードアクセステーブルの構成の一例を示す図である。
【図４ｂ】本発明の実施形態に対応したキーワードデータテーブルの構成の一例を示す図である。
【図５ａ】本発明の実施形態に対応したキーワード記録テーブル２０７ａの構成の一例を示す図である。
【図５ｂ】本発明の実施形態に対応したファイル記録テーブル２０７ｂの構成の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に対応した論理ツリー表示のための所定の条件をユーザーが入力するための画面表示の一例である。
【図７ａ】本発明の実施形態に対応した論理ツリー表示の一例を示す図である。
【図７ｂ】本発明の実施形態に対応した論理ツリー表示の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に対応したユーザーアクションに対応してキーワードデータテーブル２０４ｂを更新するための処理のフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態に対応した論理ツリー表示処理のフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図８】
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【図９】
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