(57)【要約】【課題】人と人とのコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることのできる情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、ユーザＡの関心情報とユーザＢの関心情報とを取得し（Ｓ１，Ｓ３）、それぞれの関心情報を構成する単語を抽出する（Ｓ２，Ｓ４）。そして、抽出されたユーザＡの関心情報を構成する単語と、ユーザＢの関心情報を構成する単語とをシソーラス等の意味概念体系を用いて比較照合し、類似性を計算することで、共通する関心情報を抽出する（Ｓ５）。このことにより、ユーザＡとユーザＢとに共通する関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。【選択図】　　　　図３
2004070710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のユーザの関心情報と、前記第１のユーザとは異なる第２のユーザの関心情報とを照合する照合手段と、
前記照合結果に基づいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得手段とを備える情報処理装置であって、
前記照合手段は、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする、情報処理装置。
【請求項２】
前記照合結果に基づいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとに共通の関心情報を抽出する抽出手段をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記意味概念体系としてシソーラスを用いて前記第１のユーザの関心情報と前記第２のユーザの関心情報との概念間意味距離を計算することにより、前記第１のユーザと前記第２のユーザとに共通の関心情報を抽出することを特徴とする、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記シソーラスにおける各ノード間のパスに重みをつけて前記概念間意味距離を計算することを特徴とする、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、前記シソーラスにおいてルートからの距離が大きいノード間のパスほど、前記ノード間のパスの重みを小さくすることを特徴とする、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザの関心情報として、前記ユーザの操作履歴情報を用いることを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
他の機器から情報を取得する取得手段をさらに備え、
前記ユーザの関心情報として、前記他の機器から取得した前記ユーザの操作履歴情報を用いることを特徴とする、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の情報処理装置を搭載したことを特徴とする、携帯端末器。
【請求項９】
サーバと、前記サーバと通信を行なう携帯端末器とを含む情報処理システムであって、
前記携帯端末器は、
ユーザの関心情報を記憶する関心記憶手段と、
前記サーバに対して前記関心情報を送信する送信手段とを備え、
前記サーバは、
前記携帯端末器より前記関心情報を取得する取得手段と、
前記取得した複数ユーザの関心情報を、意味概念体系を利用して照合する照合手段と、
前記意味概念体系を記憶する意味概念体系記憶手段とを備えることを特徴とする、情報処理システム。
【請求項１０】
第１のユーザの関心情報と、前記第１のユーザとは異なる第２のユーザの関心情報とを照合する照合ステップと、
前記照合結果に基づいて、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得ステップとを備える情報処理方法であって、
前記照合ステップは、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする、情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータに情報処理方法を実行させるための情報処理プログラムであって、請求項１０に記載の情報処理方法を実行させる、情報処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の情報処理プログラムを記録した、コンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、該プログラムを記録した記録媒体に関し、特に、人と人とのコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることのできる情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人と人とのコミュニケーションの促進をスムーズに図ることを目的とする技術として、特開２００１−２８２８０５号公報においてユーザ情報提示装置が開示されている。この技術を用いれば、あるユーザと別のユーザとの間で共有することができる話題内容を提示することができる。
【０００３】
例えば、このユーザ情報提示装置を用いると、Ａさんの関心情報としてａ，ｂ，ｃが登録されており、Ｂさんの関心情報としてｃ，ｄ，ｅが登録されている場合、共通の話題としてｃを提示することでＡさんとＢさんとのコミュニケーションの促進をスムーズに図ることができる。
【０００４】
具体的には、上述のユーザ情報提示装置においては、話題内容と要求内容から抽出した名詞とのマッチングを行ない、各適合ユーザの適合度（例えば一致した名詞の数）を求めると共に、各適合ユーザに関してマッチ（例えば一致）した名詞群を抽出している。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような従来の技術では、関心情報としてｃが同一のものでなければならない。すなわちキーワードとして同じものでなければ一致せず、共通の関心として抽出することができない。
【０００６】
例えば、ユーザＡはプロ野球チームＴに関心があり、ユーザＢがプロ野球チームＧに関心がある場合、両者はプロ野球という共通の話題があるにもかかわらず、キーワードとなる名詞群が一致しないためにこれらを共通の話題として抽出することができないという課題がある。
【０００７】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、あるユーザと別のユーザとの間で共有することができる話題を適切に抽出することで、人と人とのコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることのできる情報処理装置、携帯端末器、情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム、および、該プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、情報処理装置は、第１のユーザの関心情報と、第１のユーザとは異なる第２のユーザの関心情報とを照合する照合手段と、照合結果に基づいて、第１のユーザと第２のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得手段とを備える情報処理装置であって、照合手段は、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする。
【０００９】
また、情報処理装置は、照合結果に基づいて、第１のユーザと第２のユーザとに共通の関心情報を抽出する抽出手段をさらに備えることが望ましい。
【００１０】
また、上述の抽出手段は、意味概念体系としてシソーラスを用いて第１のユーザの関心情報と第２のユーザの関心情報との概念間意味距離を計算することにより、第１のユーザと第２のユーザとに共通の関心情報を抽出することが望ましい。
【００１１】
また、上述の抽出手段は、シソーラスにおける各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算することが望ましい。
【００１２】
また、上述の抽出手段は、シソーラスにおいてルートからの距離が大きいノード間のパスほど、ノード間のパスの重みを小さくすることが望ましい。
【００１３】
また、情報処理装置は、ユーザの関心情報として、ユーザの操作履歴情報を用いることが望ましい。
【００１４】
また、情報処理装置は、他の機器から情報を取得する取得手段をさらに備え、ユーザの関心情報として、他の機器から取得したユーザの操作履歴情報を用いることが望ましい。
【００１５】
本発明の他の局面に従うと、携帯端末器は、上述の情報処理装置を搭載することを特徴とする。
【００１６】
本発明の他の局面に従うと、情報処理システムは、サーバと、サーバと通信を行なう携帯端末器とを含む情報処理システムであって、携帯端末器は、ユーザの関心情報を記憶する関心記憶手段と、サーバに対して関心情報を送信する送信手段とを備え、サーバは、携帯端末器より関心情報を取得する取得手段と、取得した複数ユーザの関心情報を、意味概念体系を利用して照合する照合手段と、意味概念体系を記憶する意味概念体系記憶手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明の他の局面に従うと、情報処理方法は、第１のユーザの関心情報と、第１のユーザとは異なる第２のユーザの関心情報とを照合する照合ステップと、照合結果に基づいて、第１のユーザと第２のユーザとの関心情報の類似性を求める類似性取得ステップとを備える情報処理方法であって、照合ステップは、意味概念体系を利用して照合を行なうことを特徴とする。
【００１８】
本発明の他の局面に従うと、情報処理プログラムは、コンピュータに情報処理方法を実行させるための情報処理プログラムであって、上述の情報処理方法を実行させる。
【００１９】
本発明の他の局面に従うと、記録媒体は、上述の情報処理プログラムを記録した、コンピュータ読取可能な記録媒体である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００２１】
図１は、本実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
図１を参照して、本実施の形態における情報処理装置は、入力部１と、制御部２と、一時メモリ３と、関心記憶部４と、送受信部５と、意味概念体系記憶部６と、表示部７とを含む。
【００２２】
入力部１は、本装置のユーザからの入力を受付ける。入力部１は、キーボード、ボタン、マウス、タブレット、マイクなどから構成される。入力部１から入力された情報は、制御部２に送られここで処理される。
【００２３】
制御部２は、入力部１や関心記憶部４、送受信部５からの情報を処理し制御する。制御に関する各種情報は、一時メモリ３に記憶される。
【００２４】
関心記憶部４は、この装置のユーザの関心情報を記憶する。
送受信部５は、他の機器から、他のユーザの関心情報を受信する。もしくは、他の機器にこの装置のユーザＡの関心情報を送信する。
【００２５】
意味概念体系記憶部６は、言葉間の意味の関連付けを体系的に記憶する。シソーラスや類義語辞書がこれに該当する。
【００２６】
表示部７は、制御部２から送られてくる情報をユーザに対して表示する。一般には液晶などのディスプレイ等から構成されるが、音声で出力する場合はスピーカ等から構成される。
【００２７】
以上が、ユーザＡが利用する情報処理装置の構成である。上述の情報処理装置は、一般的なパーソナルコンピュータや、携帯端末器である携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）等で実現される。そして、本実施の形態においては、ユーザＡが利用する情報処理装置は、ユーザＡとは異なるユーザＢが利用する情報処理装置との間で、関心情報のやりとりを行なう。なお、図１において、情報処理装置８は、ユーザＢが利用する情報処理装置を表わしている。ユーザＢが利用する情報処理装置８は、上述の、ユーザＡが利用する情報処理装置と同様の構成要素を含む。情報の送受信は、送受信部９によって行なう。
【００２８】
さらに、上述の説明においては、２つの情報処理装置間で関心情報をやりとりする例を示したが、この情報交換に限定されるものではない。例えば、ユーザＡが利用する情報処理装置と、１人または複数の人の関心情報を記憶しているサーバ１０とを含む情報処理システムにおいて情報を送受信することにより、ユーザＡが利用する情報処理装置は、他のユーザの関心情報を取得することもできる。
【００２９】
また、サーバ１０自体が制御部、一時メモリ、意味概念体系記憶部を備えることにより、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置を、送受信部と表示部と関心記憶部とからなる構成にすることもできる。その場合の情報処理システムの構成図を、図２に示す。
【００３０】
図２を参照して、情報処理システムは、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置と、サーバとを含む。そして、この場合、上述の如く、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置は、入力部２１と、関心記憶部２４と、送受信部２５と、表示部２７とを含み、サーバは、制御部２２と、一時メモリ２３と、意味概念体系記憶部２６と送受信部２８とを含む。なお、これらの構成要素は、図１における入力部１、制御部２、一時メモリ３、関心記憶部４、送受信部５、意味概念体系記憶部６、および表示部７と同じ機能を有するものであるため、ここでの説明を繰返さない。この場合、サーバの制御部２２が、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置の関心記憶部２４に記憶されるユーザの関心情報を取得する。
【００３１】
なお、図２に示す構成は、サーバとユーザ端末とに各機能を分離して持たせた情報処理システムの一例を示したものであり、図２においてサーバに存在する各機能は、ユーザの端末側に存在してもよい。例えば、サーバ自体がさらにユーザの関心情報を記憶する関心記憶部を備えることにより、ユーザＡやユーザＢが利用する情報処理装置を、送受信部と表示部とからなる基本的な構成にすることもできる。
【００３２】
なお、以下の説明においては、本実施の形態の情報処理装置が図１に示す構成であるものとして述べるが、図２に示す機能であっても同様である。
【００３３】
次に、本実施の形態の情報処理装置における情報処理動作の流れを、図３のフローチャートで説明する。図３のフローチャートに示す処理は、ユーザＡが利用する情報処理装置において実行される処理であって、制御部２が、記憶装置（図示せず）に記憶されているプログラムを一時メモリ３等の記憶領域に読出して実行することによって実現される。
【００３４】
図３を参照して、始めにステップＳ１で、制御部２は、関心記憶部４に記憶されているユーザＡの関心情報を取得し、一時メモリ３に格納する。ここでは関心情報は、文字で記された情報、すなわち単語により構成される句や文であるとする。
【００３５】
次に、ステップＳ２で、制御部２は、ステップＳ１において一時メモリ３に格納したユーザＡの関心情報を構成している単語を抽出し、それらをさらに一時メモリ３に格納する。ここでの単語の抽出には形態素解析を用いるものとする。形態素解析については、従来より一般的な解析方法であるため、ここでの説明は行なわない。
【００３６】
次に、ステップＳ３で、制御部２は、ユーザＢが利用する情報処理装置８より、送受信部５および送受信部９を介して、ユーザＢの関心情報を取得し、一時メモリ３に格納する。
【００３７】
さらに、ステップＳ４で、制御部２は、ステップＳ３で一時メモリ３に格納したユーザＢの関心情報を構成している単語を抽出し、それらをさらに一時メモリ３に格納する。
【００３８】
そして、ステップＳ５で、制御部２は、一時メモリ３に格納されているユーザＡの関心情報を構成している単語とユーザＢの関心情報を構成している単語とを比較照合することで、ユーザＡとユーザＢとの関心の類似性がどれくらいあるのかを知ることができる。
【００３９】
以上で、情報処理装置において実行される処理が終了する。
次に、以下に、上述のステップＳ５で実行される、関心の類似度を求める方法について説明する。なお、ここで示す類似度を求める方法は一具体例であり、本発明はこれに限定されるものではない。
【００４０】
本実施の形態においては、類似性を計算するためにシソーラスを用いる。シソーラスは、単語を共通の意味概念に従って体系化した辞書である。単語間意味距離をシソーラスの概念間意味距離によって定義することができる。単語間意味距離は０から１まで変化する値として表現される。値０は概念が同じ、値１は無関係を意味する。単語間意味距離を階層数（ｎ＋１）で表わす場合、階層の下から０，１／ｎ，２／ｎ，・・・１を単語間意味距離として割当てる。
【００４１】
図４は、シソーラスを模式化した図である。図４を参照して、ノード４１は、単語ＷＡｉに対応するノードを表わし、上位概念Ｎ４２は、単語ＷＡｉの上位概念Ｎ（ｋ，ＷＡｉ）（ｋはルートからの深さ）を表わす。同様にノード４３は、単語ＷＢｊに対応するノードを表わし、上位概念Ｎ４４，４５は、単語ＷＢｊの上位概念Ｎ（ｋ，ＷＢｊ）を表わす。
【００４２】
この図４に示す木構造において、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの距離ｄ（ｉ，ｊ）を、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離とすることにより、近い位置に存在する２単語の概念間意味距離は小さい値に、遠い位置に存在するものは大きい値になる。
【００４３】
図５は、上述の概念間意味距離から、ユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める動作の流れを示したフローチャートである。なお、図５のフローチャートに示す類似性を求める手法は一具体例であって、本発明は本手法に限定されるものではない。図５のフローチャートに示される処理もまた、ユーザＡが利用する情報処理装置において実行される。
【００４４】
図５を参照して、図３のステップＳ２で抽出したユーザＡの関心情報を構成する単語の集合を｛ＷＡ１，ＷＡ２，・・・ＷＡｍ｝とする（Ｓ５１）。また同様に、図３のステップＳ４で抽出したユーザＢの関心情報を構成する単語の集合を｛ＷＢ１，ＷＢ２，・・・ＷＢｎ｝とする（Ｓ５２）。
【００４５】
次に、ユーザＡの関心情報を構成する単語をカウントする変数ｉと、ユーザＢの関心情報を構成する単語をカウントする変数ｊとを初期化し（Ｓ５３，Ｓ５４）、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求める（Ｓ５５）。ここでの概念間意味距離の求め方については後述する（図７）。
【００４６】
ステップＳ５５で単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求めると、変数ｊの値を１つインクリメントする（Ｓ５６）。インクリメントした変数ｊがユーザＢの関心情報を構成する単語の総数ｎよりも小さければ（Ｓ５７でＹＥＳ）、再度ステップＳ５５の処理へ戻り、さらに単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求める。
【００４７】
上述の処理を変数ｊがｎ以上となるまで繰返し、インクリメントした変数ｊがｎ以上となると（Ｓ５７でＮＯ）、次に、変数ｉの値を１つインクリメントする（Ｓ５８）。インクリメントした変数ｉがユーザＡの関心情報を構成する単語の総数ｍよりも小さければ（Ｓ５９でＹＥＳ）、再度ステップＳ５４の処理へ戻り、さらに単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求める。
【００４８】
上述の処理を変数ｉがｍ以上となるまで繰返し、インクリメントした変数ｉがｍ以上となると（Ｓ５９でＮＯ）、単語集合間の類似性を計算する（Ｓ６０）。
【００４９】
ステップＳ６０における類似性の計算式としては、例えば単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｉ，ｊ）の総和を、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの全ての組合わせ数で割る、以下の式がある。
【００５０】
Σｄ（ｉ，ｊ）／（ｍ×ｎ）
以上の処理を行なうことにより、情報処理装置において、ユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求めることができる。
【００５１】
次に、ユーザＡとユーザＢとの関心情報の照合結果に基づいて、ユーザＡとユーザＢに共通の関心情報を抽出する方法について述べる。
【００５２】
図５のフローチャートにおいては、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｉ，ｊ）を求めたが、共通の関心情報を抽出する場合には、さらに、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの全ての組合わせの中で最小の概念間意味距離ｄ（ｉ，ｊ）を求め、その２つの単語に共通する上位概念を求める。その共通の上位概念がユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報になる。
【００５３】
図６に示すシソーラスを例に共通の関心情報を抽出する方法について説明する。図６に示すシソーラス中のＡ〜Ｈの各ノードが、以下のとおりであるとする
Ａ：娯楽
Ｂ：音楽
Ｃ：スポーツ
Ｄ：クラシック
Ｅ：ロック
Ｆ：プロ野球
Ｇ：プロ野球チームＴ
Ｈ：プロ野球チームＧ
すなわち、図６においては、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球チームＧ」（ノードＨ）との上位概念として「プロ野球」（ノードＦ）があり、「プロ野球」（ノードＦ）の上位概念として「スポーツ」（ノードＣ）があり、「クラシック」（ノードＤ）と「ロック」（ノードＥ）の上位概念として「音楽」（ノードＢ）があり、「音楽」（ノードＢ）と「スポーツ」（ノードＣ）の上位概念として「娯楽」（ノードＡ）があるという構成のシソーラスを示している。
【００５４】
ユーザＡの関心情報として、ＷＡ０＝”プロ野球チームＴ”、ＷＡ１＝”クラシック”、ユーザＢの関心情報として、ＷＢ０＝”ロック”が抽出できたと仮定する。このとき、図５のフローチャートに従って、まず「プロ野球チームＴ」と「ロック」との概念間意味距離ｄ（０，０）を計算し、次に「クラシック」と「ロック」の概念間意味距離ｄ（１，０）を計算する。
【００５５】
図６より明らかなように、ｄ（０，０）＞ｄ（１，０）であるため、最小の概念間意味距離はｄ（１，０）となる。よって、この場合のユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報として、「クラシック」と「ロック」との上位概念である「音楽」が抽出できる。
【００５６】
次に、シソーラスにおいて、各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算する方法について説明する。まずそれに先だって、概念間意味距離計算に重みをつける理由について述べる。
【００５７】
概念間意味距離を用いて情報検索を行なう場合、検索語と検索対象に含まれる語との概念間意味距離を計算し、距離が小さいものを検索結果とする。情報検索のような、検索語に意味として近いものを検索対象の中から探出すという用途においては、検索語と検索対象中の語とは非対称の関係である。そのため、純粋に検索語と検索対象中の語との距離に応じて計算すればよい。そこで、この場合には、必ずしもノード間のパスに重付けを行なわなくてもよい。
【００５８】
しかし、複数ユーザの関心情報の中から共通の情報を抽出するという用途においては、検索語と検索対象という関係ではなく、ユーザＡの関心単語とユーザＢの関心単語という対称関係の中から、最も適切なものを選出すということになる。この場合、ノード間のパスの重みを考慮しなければ、共通の親を持つ子ノード同士はすべて等距離になってしまうことになり、適切な共通関心情報を抽出できないことになってしまう。
【００５９】
具体的に、前の説明と同様、図６のシソーラスを例に説明する。ユーザＡの関心情報として、ＷＡ０＝”プロ野球チームＴ”、ＷＡ１＝”クラシック”、ユーザＢの関心情報として、ＷＢ０＝”ロック”、ＷＢ１＝”プロ野球チームＧ”が抽出できたと仮定する。このとき、図５のフローチャートに従って、まず「プロ野球チームＴ」と「ロック」との概念間意味距離ｄ（０，０）を計算し、次に「プロ野球チームＴ」と「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離ｄ（０，１）を計算する。次に「クラシック」と「ロック」との概念間意味距離ｄ（１，０）を計算し、最後に「クラシック」と「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離ｄ（１，１）を計算する。
【００６０】
概念間意味距離を計算する際にノード間のパスに重みをつけない場合は、図６から明らかな通り、「クラシック」（ノードＤ）と「ロック」（ノードＥ）との概念間意味距離と、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球チームＧ」（ノードＨ）との概念間意味距離とが同じになってしまう。しかし、感覚的には、後者の概念間意味距離の方が近くであるべきである。そのため、パスに重みを付与して距離感覚の調整を行なうことが望ましい。
【００６１】
そこで、図６の各ノードＡ〜Ｈ間のパスに適切な重みを付与する。具体的には、各ノードＡ〜Ｈ間のパスに、それぞれ異なる値を与えることができる。小さな重み（値）を与えると概念間意味距離は小さくなり、大きな重み（値）を与えると概念間意味距離は大きくなる。
【００６２】
ノードＢとノードＤとの間のパスの重みをｗ（Ｂ，Ｄ）と表わすとすれば、上述の具体例において、ｗ（Ｂ，Ｄ）＞ｗ（Ｆ，Ｇ）を満たす値を与えておくことにより、「クラシック」（ノードＤ）と「ロック」（ノードＥ）との概念間意味距離よりも、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球チームＧ」（ノードＨ）との概念間意味距離の方を小さく設定することができる。
【００６３】
一般に上位概念と下位概念とを比べた場合、下位概念間の重みを小さく設定しておくことで、適切な関心情報を求めることができる。すなわち、ルートからの深さがｐであるノードとルートからの深さがｑであるノードとを比べた場合、ｐ＞ｑであれば
ｗ（Ｎｐ，Ｎｐ＋１）＜ｗ（Ｎｑ，Ｎｑ＋１）
を満たすようにパスの重みを設定しておくのがよい。
【００６４】
次に、図７のフローチャートに従って、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を計算する方法について述べる。ここでは、上述に示した具体例に沿って、図６におけるノードＤ（クラシック）を単語ＷＡｉ、ノードＧ（プロ野球チームＴ）を単語ＷＢｊとして説明する。
【００６５】
図７を参照して、まず、単語ＷＡｉがシソーラスのどの位置に表わされるかを求め、シソーラスのルートからの深さをｒ（ｉ）値として代入する（Ｓ７１）。同様に、単語ＷＢｊのルートからの深さを求め、ｒ（ｊ）の値として代入する（Ｓ７２）。図６に示される具体例では、「クラシック」（ノードＤ）のルートからの深さｒ（ｉ）は２、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）のルートからの深さｒ（ｊ）は３になる。
【００６６】
次に、ｒ（ｉ）とｒ（ｊ）との値を比較し（Ｓ７３）、大小関係によって異なる処理を行なう。なお、以降の処理は、ルートからの深さの大小関係によって異なるものの、本質的には同じ処理である。そのため、ここでは、ｒ（ｉ）の値がｒ（ｊ）よりも小さい場合（Ｓ７３でＹＥＳ）を例に説明する。
【００６７】
この場合、ルートからの距離が小さいｒ（ｉ）の値をルートからの深さを表わす変数である変数ｋに代入する（Ｓ７４）。そして、距離が大きい方の単語ＷＢｊの、深さｋの上位概念ノードをＮ（ｋ，ＷＢｊ）とする（Ｓ７５）。図６に示される具体例では、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）の、深さ２の上位概念ノードである「プロ野球」（ノードＦ）が上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）に相当する。
【００６８】
次に、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）と単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求め、これをｄ（ｊ）に代入する（Ｓ７６）。この値は、「プロ野球チームＴ」（ノードＧ）と「プロ野球」（ノードＦ）との概念間意味距離を表わす。
【００６９】
次に、単語ＷＡｉの上位概念ノードをＮ（ｋ，ＷＡｉ）とし（Ｓ７７）、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）を初期化する（Ｓ７８）。
【００７０】
これは、比較する２つの単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの上位概念の深さをそろえたことになる。図６に示される具体例では、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの上位概念の深さが２にそろっており、単語ＷＡｉの上位概念ノードＮ（２，ＷＡｉ）が「クラシック」（ノードＤ）、単語ＷＢｊの上位概念ノードＮ（２，ＷＢｊ）が「プロ野球」（ノードＦ）に相当している。
【００７１】
次に、これら２つの上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）とＮ（ｋ，ＷＢｊ）とが一致するかどうかを判断する（Ｓ８４）。
【００７２】
一致すれば（Ｓ８４でＹＥＳ）、ここまで計算した上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）と、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）と単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｊ）との和を、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離とし（Ｓ８８）、処理を終了する。
【００７３】
具体例のように、上位概念ノードＮ（２，ＷＡｉ）が「クラシック」、Ｎ（２，ＷＢｊ）が「プロ野球」となり、２つの上位概念ノードが一致しない場合には（Ｓ８４でＮＯ）、単語ＷＡｉの上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と、さらに１つ上の上位概念ノードＮ（ｋ−１，ＷＡｉ）との概念間意味距離を計算する。そしてその値を、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）と単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）に加えた値を、新しい概念間意味距離ｄ（ｉ）の値とする（Ｓ８５）。
【００７４】
同様に単語ＷＢｊの上位概念ノードＮ（Ｋ，ＷＢｊ）と、さらに１つ上の上位概念ノードＮ（ｋ−１、ＷＢｊ）との概念間意味距離を計算し、その値を、上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＢｊ）と単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｊ）に加えた値を、新しい概念間意味距離ｄ（ｊ）の値とする（Ｓ８６）。
【００７５】
そして、ｋの値を１つデクリメントして、再び２つの上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）とＮ（ｋ，ＷＢｊ）とが一致するかどうかを判断する（Ｓ８４）。この場合、上述の具体例では、「クラシック」（ノードＤ）の上位概念は「音楽」（ノードＢ）、「プロ野球」（ノードＦ）の上位概念は「スポーツ」（ノードＣ）である。それぞれのノードが上位概念ノードＮ（ｋ，ＷＡｉ）とＮ（ｋ，ＷＢｊ）とにセットされるが、両者は一致しないため、再度ステップＳ８５〜Ｓ８７の処理を行なう。
【００７６】
さらに処理を繰返した時点で、「音楽」（ノードＢ）の上位概念は「娯楽」（ノードＡ）、「スポーツ」（ノードＣ）の上位概念は「娯楽」（ノードＡ）となり両者は一致する。そこで、ステップＳ８８において、これまで累積した、上位概念ノードＮと単語ＷＡｉとの概念間意味距離ｄ（ｉ）と、上位概念ノードＮと単語ＷＢｊとの概念間意味距離ｄ（ｊ）との値から、単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を求めて処理を終了する。
【００７７】
以上の処理を行なうことにより、情報処理装置において、２つの単語ＷＡｉと単語ＷＢｊとの概念間意味距離を計算することができる。
【００７８】
このように、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段とを備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、意味概念体系を利用して照合を行なう手段を備えることにより、キーワードが一致しなくても概念が近ければ類似性が高いと判断することが可能になる。例えば、ユーザＡは「プロ野球チームＴ」に関心があり、ユーザＢは「プロ野球チームＧ」に関心がある場合、両者の関心の類似性は高いと判断することが可能になる。このことにより、名刺交換感覚でお互いの関心情報を電子的に交換することで、共通の関心事項を知ることができる。このため、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００７９】
また、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、意味概念体系を用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段とを備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報を抽出する手段を備えることにより、ユーザＡとユーザＢとの両者が共に関心を持っている内容が何であるかを知ることができる。例えば、ユーザＡ、ユーザＢ共にプロ野球に関心があり、それが各々の関心情報に記録されている場合、両者の共通の関心事項として「プロ野球」であることを見つけ出すことが可能になる。このことによってもまた、名刺交換感覚でお互いの関心情報を電子的に交換することで、共通の関心事項を知ることができる。このため、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００８０】
また、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、意味概念体系を用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段と、ユーザＡとユーザＢとに共通の関心情報を抽出する手段を備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、意味概念体系としてシソーラスを用い、ユーザＡの関心情報とユーザＢの関心情報との概念間意味距離を計算する。このことにより、両者に共通の関心情報を求めることができる。そのため、共通の関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００８１】
また、本実施の形態における情報処理装置がシソーラスを用いることにより、例えば単語「プロ野球チームＴ」と単語「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離や、共通の上位概念が「プロ野球」であることを見つけることが可能になる。
【００８２】
さらに、本実施の形態における情報処理装置は、ユーザＡの関心情報と、ユーザＡとは異なるユーザＢの関心情報とを使用して、シソーラスを用いて関心情報同士を照合する手段と、照合結果に基づいてユーザＡとユーザＢとの関心情報の類似性を求める手段を備える。さらに、本実施の形態における情報処理装置は、シソーラスにおける各ノード間のパスに重みをつけて概念間意味距離を計算する。このように、各ノード間のパスに重みをつけることにより、概念の上位レベルでの概念間意味距離と下位レベルのそれとに差をつけることができ、より正確な概念間意味距離の判断が可能になる。例えば、「娯楽」という概念があり、その下位概念に「音楽」と「スポーツ」とがあり、「音楽」の下位概念に「ロック」と「クラシック」、「スポーツ」の下位概念に「サッカー」と「プロ野球」、さらに「プロ野球」の下位概念に「プロ野球チームＴ」と「プロ野球チームＧ」とがある場合を考える。これらの概念を結ぶパスに重みがない場合、「ロック」と「クラシック」との概念間意味距離と、「プロ野球チームＴ」と「プロ野球チームＧ」との概念間意味距離とは同じになるが、後者の方が近くなる方が望ましい。このことによって、ユーザＡが「ロック」と「プロ野球チームＴ」とに関心があり、ユーザＢが「クラシック」と「プロ野球チームＧ」とに関心がある場合に、共通の話題として「音楽」ではなく「プロ野球」を提示することができる。すなわち、重付けにより、より正確な関心情報の提供を行なうことができる。そのため、より共通する関心事項を知ることができ、ユーザ同士のコミュニケーションの促進をよりスムーズに図ることができる。
【００８３】
以上、ユーザＡとユーザＢとの２人のユーザから共通の情報を取得する手法について述べたが、この手法を繰返して適用することにより、３人以上の利用者に共通する関心事項を取得することも可能である。
【００８４】
［変形例］
なお、変形例として、ユーザの関心情報として、ユーザの操作履歴を用いる場合について述べる。図８に、変形例における情報処理装置であって、ユーザＡが利用する情報処理装置の構成図を示す。
【００８５】
変形例における情報処理装置もまた、入力部８１、制御部８２、一時メモリ８３、関心記憶部８４、送受信部８５、意味概念体系記憶部８６、および表示部８７を含む。これらは、図１に示される情報処理装置の構成要素と同じであるため、ここでの説明は繰返さない。
【００８６】
さらに、変形例における情報処理装置は、操作履歴記憶部８８を含む。操作履歴記憶部８８は、当該情報処理装置の操作履歴情報を記憶する。すなわち、本実施の形態における情報処理装置が、携帯電話やＰＤＡ、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）等である場合あるいはそれらに含まれる場合、操作履歴記憶部８８が当該装置における操作履歴情報を記憶する。そのために、当該情報処理装置では、そこからユーザＡの関心情報を抽出することができる。
【００８７】
例えば、Ｗｅｂブラウザにおいてプロ野球チームＴのホームページに頻繁にアクセスするユーザＡは、プロ野球チームＴに関心があると判断することができる。この場合、アクセスしたホームページと「プロ野球チームＴ」という文字列との関連付けは、ホームページのタイトル欄やホームページ本体の文字列情報から抽出することで実現できる。
【００８８】
また、音楽配信でロックのジャンルに属する音楽をよくダウンロードするユーザＡは、ロックに関心があると判断することができる。
【００８９】
このようにして、変形例における情報処理装置では、当該機器を利用しているユーザの関心情報を操作履歴情報から得ることができる。
【００９０】
また、ユーザＡの関心情報は、上述の処理を実行するユーザＡが利用する情報処理装置以外の、他の機器の操作履歴から得ることもできる。その場合について、図９に構成図を示す。
【００９１】
図９を参照して、機器Ａは、入力部９１、制御部９２、一時メモリ９３、関心記憶部９４、送受信部９５、意味概念体系記憶部９６、表示部９７、および操作履歴記憶部９８を含む。これらは、図８に示される情報処理装置の備える構成要素と同じものであるため、ここでの説明は繰返さない。
【００９２】
さらに、機器Ａは、操作履歴取得部９９を含む。操作履歴取得部９９は、送受信部９５を用いて他の機器Ｂ１００に記憶されている操作履歴情報を取得する。
【００９３】
例えば、図９において機器ＡがＰＣであって、このＰＣを利用しているユーザが、さらにＷｅｂブラウザ機能を有する機器Ｂである携帯電話を所有している場合について考える。機器Ｂ（携帯電話）は、当該携帯電話からユーザがアクセスしたホームページを記憶する。そして、機器Ａ（ＰＣ）は、機器Ｂ（携帯電話）よりその情報を取得し、当該ユーザの関心情報として記録する。
【００９４】
機器Ｂが記憶している情報を機器Ａが取得する方法としては、通信ケーブルを介する方法やメモリカードのような記録媒体を用いる方法、あるいは赤外線通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（Ｒ）、無線ＬＡＮ、電子メールなどを利用する方法などがある。
【００９５】
他の例では、図９において機器Ａが携帯電話であって、この携帯電話を利用しているユーザが、さらにＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｐｒｏｇｒａｍ　Ｇｕｉｄｅ）機能を有する機器Ｂであるテレビを所有している場合について考える。機器Ｂ（テレビ）は、ユーザが当該テレビで視聴した番組名や出演者といった視聴履歴を記憶する。そして、機器Ａ（携帯電話）は、機器Ｂ（テレビ）よりその情報を取得し、当該ユーザの関心情報として記録する。
【００９６】
このように、本実施の形態の機器が、他の機器の操作履歴情報を取得する仕組みを備えることにより、そのユーザの利用する様々な機器の操作履歴情報からユーザの関心情報を得ることが可能になる。
【００９７】
ところで、上記実施の形態における制御部２，２２，８２，９２、意味概念体系記憶部６，２６，８６，９６における機能は、プログラム記録媒体に記録された情報処理プログラムによって実現される。そこで、このような情報処理プログラムを、コンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。
【００９８】
上記各実施の形態における上記プログラム記録媒体は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）でなるプログラムメディアである。あるいは、外部補助記憶装置に装着され読出されるプログラムメディアであってもよい。なお、いずれの場合においても、上記プログラムメディアから情報処理プログラムを読出すプログラム読出手段は、上記プログラムメディアに直接アクセスして読出す構成を有してもよいし、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）に設けられたプログラム記憶エリアにロードし、上記プログラム記憶エリアにアクセスして読出す構成を有してもよい。なお、上記プログラムメディアから上記ＲＡＭのプログラム記憶エリアにロードするためのロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。
【００９９】
ここで、上記プログラムメディアとは、本体側と分離可能に構成され、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスク、ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ），ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔ　Ｏｐｔｉｃａｌ　ｄｉｓｋ：光磁気）ディスク、ＭＤ（ミニディスク）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｉｄｅｏ　Ｄｉｓｃ：ディジタル多用途ディスク）等の光ディスクのディスク系、ＩＣ（集積回路）カードや光カード等のカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ：紫外線消去型ＲＯＭ）（Ｒ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｏｎｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ：電気的消去型ＲＯＭ）（Ｒ）、フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系を含めた、固定的にプログラムを坦持する媒体である。
【０１００】
また、上記実施の形態における情報処理装置は、モデム、ＬＡＮカード等を備えてインターネットを含む通信ネットワークと接続可能な構成を有している場合は、上記プログラムメディアは、通信ネットワークからのダウンロード等によって流動的にプログラムを坦持する媒体であっても差し支えない。なお、その場合における上記通信ネットワークからダウンロードするためのダウンロードプログラムは、予め本体装置に格納されているものとする。あるいは、別の記録媒体からインストールされるものとする。
【０１０１】
なお、上記記録媒体に記録されるものはプログラムのみに限定されるものではなく、データも記録することができる。
【０１０２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態における情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本実施の形態の情報処理装置における情報処理動作を示すフローチャートである。
【図４】シソーラスを模式化した図である。
【図５】関心情報の類似性を求める動作を示すフローチャートである。
【図６】シソーラスを模式化した図である。
【図７】概念間意味距離を求める動作を示すフローチャートである。
【図８】変形例における情報処理装置の構成図を示す図である。
【図９】変形例における情報処理装置の他の構成図を示す図である。
【符号の説明】
１，２１，８１，９１　入力部、２，２２，８２，９２　制御部、３，２３，８３，９３　一時メモリ、４，２４，８４，９４　関心記憶部、５，２５，２８，８５，９５　送受信部、６，２６，８６，９６　意味概念体系記憶部、７，２７，８７，９７　表示部、８　ユーザＢが利用する情報処理装置、９　ユーザＢが利用する情報処理装置の送受信部、１０　サーバ、８８，９８　操作履歴記憶部、９９　操作履歴取得部、１００　機器Ｂ。
【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】
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【図８】
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【図９】
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