(57)【要約】【課題】多数のブックマークを使用する場合に発生するブックマーク管理の煩雑さをなくし、且つ正確な分類を行うようにして、ブックマークという機能のもつ簡便性を損なわずに有用性を向上させる。【解決手段】情報自動分類装置１０４が、ディレクトリサービスサーバ１０３が提供するディレクトリ情報を基に、分類項目ごとにＷｅｂサイトの特徴の学習情報を生成する。一方、情報自動分類装置１０４は、情報クライアント１０１が保持するブックマーク情報を基に、対応のＷｅｂサイトの特徴情報を抽出する。この抽出された特徴情報を、前記生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する。この算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記ブックマーク情報に対する分類項目と決定する。【選択図】      図１
2004199273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のＷｅｂサイト情報を所定の分類規則に則って分類してディレクトリ情報を提供するディレクトリサービスサーバ及びクライアント装置を含むネットワーク環境に接続された情報自動分類装置において、
前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報を、ネットワークを介して取得するディレクトリ情報取得手段と、
前記取得されたディレクトリ情報から、分類項目情報と各分類項目に対応するＷｅｂサイトへのアクセス情報とを抽出する抽出手段と、
前記抽出されたアクセス情報を用いて、該アクセス情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第１のサイト情報取得手段と、
前記第１のサイト情報取得手段によって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第１の特徴抽出手段と、
前記第１の特徴抽出手段によってそれぞれ抽出された複数のサイト情報の特徴情報を分類項目ごとに積算して学習情報を生成する学習手段と、
前記クライアント装置が保持するブックマーク情報を、前記ネットワークを介して取得するブックマーク情報取得手段と、
前記取得されたブックマーク情報を用いて、該ブックマーク情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第２のサイト情報取得手段と、
前記第２のサイト情報取得手段によって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第２の特徴抽出手段と、
前記第２の特徴抽出手段によって抽出された特徴情報を、前記学習手段によって生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記第２のサイト情報取得手段が取得したサイト情報に関連するブックマーク情報に対する分類項目と決定する分類項目決定手段とを有することを特徴とする情報自動分類装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報自動分類装置に関し、特に、複数のＷｅｂサイト情報を所定の分類規則に則って分類してディレクトリ情報を提供するディレクトリサービスサーバ及びクライアント装置を含むネットワーク環境に接続された情報自動分類装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子計算機の進歩とインターネットの普及により、大量の情報がＷｅｂサイトから発信されるようになってきた。インターネットで提供される情報は莫大であるため、これを効率的に分類・整理することが求められている。
【０００３】
従来、こうした要請に応える１つの手法としてディレクトリサービスがある。ディレクトリサービスとは、多数のＷｅｂサイトからそれぞれ発信される情報を人手によって認識し、これを適切な分類カテゴリに分類して整理し、提供するようにしたものである。一般の使用者は、ディレクトリサービスを利用して、適切なカテゴリをたどることで目的とする情報に容易にたどり着くことができる。
【０００４】
ただし、このディレクトリサービスでは、経験・知識を有する専門の人員がＷｅｂサイトの情報を吟味し、その内容に基づいて適切なカテゴリを決定するようにしているため、生成された分類情報の分類精度が高いという長所がある反面、多数のＷｅｂサイトの情報を人手によって分類する作業が非常に煩雑であり、また、頻繁に更新されるＷｅｂサイトの情報に対する適切なカテゴリの維持が困難であり、さらに、新しく生成される情報のカテゴリ判定がスムーズに行われにくいという欠点も有している。
【０００５】
上記の要請に応える別の手法として、従来、検索サービスがある。検索サービスとは、Ｗｅｂロボットと呼称される手法を用いて、Ｗｅｂサイトの情報を自動的、定期的に収集し、得られた情報を対象にして検索を実施できるようにしたものである。この検索サービスでは、自動的にＷｅｂサイトの情報を収集するので、ディレクトリサービスにあったようなＷｅｂサイトからの提供情報の更新の高頻度に伴う問題は解消できるが、使用者が所望する情報を得るために適切な検索語を与える必要があり、そのため、特に検索行為に不慣れな一般の使用者が、所望する情報を簡単に得ることが難しいという問題がある。
【０００６】
また、こうしたインターネット上で提供される上記２つのサービスでは、サービスを利用する際にセキュリティリスクの問題があるとともに、サービス停止の問題などがある。
【０００７】
ところで、こうしたインターネット上で提供されるサービスではなく、しかも前述の要請に応える簡便な手法として、従来、ブックマークという手法がある。この手法は、Ｗｅｂサイトを閲覧するソフトウエアに一般に装備されている。このブックマークによれば、Ｗｅｂサイトへのアクセス情報であるＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を階層的に分類し、Ｗｅｂサイトに任意の命名を行って保持しておくことができる。
【０００８】
しかし、上記ブックマークという手法では、ブックマークの生成や整理はすべて使用者が行わなければならないため、適切な分類状態の維持や、不要なブックマークの削除といった管理を全て使用者が行わねばならず、使用者にとって煩雑であるという問題があった。
【０００９】
それに対し、例えば特許文献１に記載の技術では、ユーザがＵＲＬを登録しようとしたときに該ＵＲＬのＨＴＭＬソース中のキーワード指定タグを検索し、そのキーワード指定タグによって指定されたキーワードに基づいて該ＵＲＬを分類して登録するものが考案されている。
【００１０】
【特許文献１】
特開平１１−１６７５８０号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、Ｗｅｂ上のＨＴＭＬソースの作成者が設定したキーワード指定タグに従って分類するので、適切なキーワードが指定されていない場合があり得、その場合には正確な分類がなされないという問題点がある。
【００１２】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであって、多数のブックマークを使用する場合に発生するブックマーク管理の煩雑さをなくし、且つ正確な分類を行うようにして、ブックマークという機能のもつ簡便性を損なわずに有用性を向上させた情報自動分類装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明によれば、複数のＷｅｂサイト情報を所定の分類規則に則って分類してディレクトリ情報を提供するディレクトリサービスサーバ及びクライアント装置を含むネットワーク環境に接続された情報自動分類装置において、前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報を、ネットワークを介して取得するディレクトリ情報取得手段と、前記取得されたディレクトリ情報から、分類項目情報と各分類項目に対応するＷｅｂサイトへのアクセス情報とを抽出する抽出手段と、前記抽出されたアクセス情報を用いて、該アクセス情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第１のサイト情報取得手段と、前記第１のサイト情報取得手段によって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第１の特徴抽出手段と、前記第１の特徴抽出手段によってそれぞれ抽出された複数のサイト情報の特徴情報を分類項目ごとに積算して学習情報を生成する学習手段と、前記クライアント装置が保持するブックマーク情報を、前記ネットワークを介して取得するブックマーク情報取得手段と、前記取得されたブックマーク情報を用いて、該ブックマーク情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第２のサイト情報取得手段と、前記第２のサイト情報取得手段によって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第２の特徴抽出手段と、前記第２の特徴抽出手段によって抽出された特徴情報を、前記学習手段によって生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記第２のサイト情報取得手段が取得したサイト情報に関連するブックマーク情報に対する分類項目と決定する分類項目決定手段とを有することを特徴とする情報自動分類装置が提供される。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１５】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報自動分類装置を含むネットワークシステムの基本構成を示すブロック図である。
【００１６】
同図において、１０１は情報クライアントである。情報クライアント１０１は、使用者からＷｅｂサイトの検索要求を受け付けたり、検索結果に対する使用者からの操作に応じた処理を実施したりするための機能を提供する。
【００１７】
１０２は情報サーバである。ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）などのプロトコルを用いてＷｅｂサイト情報を提供するものである。
【００１８】
１０３はディレクトリサービスを提供するディレクトリサービスサーバである。ディレクトリサービスサーバ１０３は、多数のＷｅｂサイトからそれぞれ発信される情報を所定の分類カテゴリに分類して整理し、ディレクトリ情報を提供する。このディレクトリ情報は、情報クライアント１０１の使用者が、所望のサイト情報に対応する分類項目を指定して、複数のＷｅｂサイトの中から適切なＷｅｂサイトを探す際に用いられるものである。
【００１９】
１０４は本発明に係る情報自動分類装置である。情報自動分類装置１０４は、ブックマークの適切な管理を行うものであり、詳しくは図３及び図４を参照して後述する。なお、本実施の形態における情報自動分類装置１０４は、情報クライアント１０１と独立して存在するが、これに代わって、情報クライアント１０１内に設けられてもよい。
【００２０】
情報クライアント１０１、情報サーバ１０２、ディレクトリサービスサーバ１０３、及び情報自動分類装置１０４はそれぞれ、電子計算機で構成され、ネットワーク１０５によって互いに接続されている。図１では便宜上、情報クライアント及び情報サーバをそれぞれ１つしか図示していないが、一般に、これらはネットワーク１０３に複数台存在し得る。
【００２１】
図２は、情報クライアント１０１の機能構成を示すブロック図である。
【００２２】
図中２０１は対話部であり、使用者からの検索要求や編集操作を受け付けるものである。対話部２０１は、電子計算機のキーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、ジョイスティック、ペン、タブレット等といった各種入力装置と、ビットマップディスプレイなどの表示装置と、電子計算機上の基本操作システム（オペレーティングシステム）とによって実現され、入力装置を経由して使用者からの指示を受け付け、また表示装置を経由して情報を使用者に提示する。
【００２３】
２０２は制御部である。制御部２０２はＷｅｂブラウザに相当し、Ｗｅｂブラウザは、特定の形式の情報の解釈及び実行を行うためのプログラムである。Ｗｅｂブラウザには、Ｗｅｂサイトへのアクセスに必要な情報であるＵＲＬ（ブックマーク）を保存するブックマーク機能がある。このブックマーク機能では、Ｗｅｂブラウザが現在閲覧しているＷｅｂサイトのＵＲＬを保存することができる。
【００２４】
２０３は通信部である。制御部２０２は、ネットワーク１０５上に存在する情報サーバ１０２、ディレクトリサービスサーバ１０３、及び情報自動分類装置１０４との間で通信を実施する。
【００２５】
図３は、情報自動分類装置１０４の基本構成を示す図である。
【００２６】
３０２はサーバ情報処理部であり、各種のサーバ（情報サーバ１０２、ディレクトリサービスサーバ１０３を含む）がそれぞれ提供する情報を、ネットワーク１０５を介して取得するものである。
【００２７】
３０１はディレクトリ情報処理部であり、ディレクトリ情報処理部３０１は、サーバ情報処理部３０２を用いて、ディレクトリサービスサーバ１０３が提供するディレクトリ情報を取得し、このディレクトリ情報のデータ形式を所定の形式に変換し、これを解析して分類識別情報（分類カテゴリ名）と、各分類カテゴリに対応する参照情報（インターネット上のＷｅｂサイトを識別するＵＲＬ）とを抽出する。また、サーバ情報処理部３０２を用いて、抽出した参照情報（ＵＲＬ）に対応するＷｅｂサイトにアクセスしてサイト情報を取得する。
【００２８】
３０６は特徴情報抽出処理部であり、与えられたＷｅｂサイト情報に対して特徴抽出処理を行い、分類識別情報に対応する特徴情報の生成を行う。具体的には、サイト情報から文書情報だけを抽出し、該文書情報に含有される単語を少なくとも抽出し、該単語を成分としたベクトルを作成し、これを特徴情報とする。
【００２９】
３０３は学習処理部であり、特徴情報抽出処理部３０６によって抽出された複数の特徴情報に対して学習処理を実行する。すなわち、分類項目ごとに多数の特徴情報を積算することによって学習情報を生成する。
【００３０】
３０４は参照情報処理部であり、情報クライアント１０１の制御部２０２（Ｗｅｂブラウザ）が保持するブックマーク情報（ＵＲＬ）を、ネットワーク１０５を介して取得し、サーバ情報処理部３０２に依頼して、ブックマーク情報に対応する情報サーバにアクセスしてＷｅｂサイト情報を取得する。
【００３１】
３０５は分類処理部であり、分類処理部３０５は、ブックマーク情報に関連する特徴情報を、ディレクトリ情報に関連する分類項目ごとの各学習情報と比較し、上記特徴情報に最も類似性の高い学習情報を算出する。この算出された学習情報に関連する分類項目を、上記特徴情報に関連するブックマーク情報に対する分類項目に決定することによってブックマーク情報を分類する。
【００３２】
図４は、情報自動分類装置１０４で実行されるブックマーク情報分類処理の手順を示すフローチャートである。
【００３３】
ステップＳ１からステップＳ５までは学習処理であり、概略すると、ネットワーク１０５上にあるディレクトリサービスサーバ１０３からディレクトリ情報を取得し、これを解析することにより分類識別情報（分類カテゴリ名）と参照情報（ＵＲＬ）とを獲得し、さらに当該参照情報に対応するＷｅｂサイトのサイト情報を取得し、その内容を解析することによって、分類項目ごとの学習情報を生成する。
【００３４】
まずステップＳ１で、ディレクトリ情報処理部３０１がサーバ情報処理部３０２を用いて、ディレクトリサービスサーバ１０３が提供するディレクトリ情報を、ネットワーク１０５を介して取得する。
【００３５】
次にステップＳ２で、ディレクトリ情報処理部３０１は、ディレクトリサービスサーバ１０３から取得したディレクトリ情報を解析し、分類識別情報（分類カテゴリ名）と分類カテゴリごとの参照情報（ＵＲＬ）とを抽出する。
【００３６】
ステップＳ３で、ディレクトリ情報処理部３０１はサーバ情報処理部３０２を用いて、ステップＳ２で抽出された参照情報（ＵＲＬ）に対応するＷｅｂサイトのサイト情報を、ネットワーク１０５を介して取得する。
【００３７】
ステップＳ４では、ステップＳ３で取得したＷｅｂサイト情報を基に、特徴抽出処理部３０６が特徴抽出処理を実施して、Ｗｅｂサイトの特徴を抽出する。次に学習処理部３０３が、分類項目（分類カテゴリ）ごとに多数の特徴情報の積算を行って分類項目に対応する学習情報の生成を行う。
【００３８】
ステップＳ５においては、ステップＳ１〜Ｓ４の処理を継続して実行すべきディレクトリ情報がまだ存在するかを判別し、継続して実行すべき場合はステップＳ１へ戻る。
【００３９】
ステップＳ６からステップＳ９までは分類処理であり、今度は情報クライアント１０１に固有に保存されている参照情報（ブックマークＵＲＬ）を取得し、対応するＷｅｂサイト情報の特徴抽出処理を行う。そして、得られた特徴情報をステップＳ１〜Ｓ４の学習処理で生成された分類項目ごとの学習情報と比較することで、参照情報（ブックマークＵＲＬ）によく対応する分類項目を自動的に決定するものである。
【００４０】
まずステップＳ６で、参照情報処理部３０４が、情報クライアント１０１の制御部２０２（Ｗｅｂブラウザ）が保持するブックマーク情報（参照情報）を取得する。
【００４１】
次にステップＳ７で、参照情報処理部３０４がサーバ情報処理部３０２を用いて、ステップＳ３と同様に、ステップＳ６で取得されたブックマーク情報（参照情報、ＵＲＬ）に対応するＷｅｂサイトのサイト情報を、ネットワーク１０５を介して取得する。
【００４２】
ステップＳ８では先ず、ステップＳ７で取得したＷｅｂサイト情報を基に、特徴抽出処理部３０６が特徴抽出処理を実施し、特徴情報を抽出する。ついで、分類処理部３０５が、このブックマーク情報に関連する特徴情報を、ステップＳ４で生成された分類項目ごとの各学習情報と比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する。そして、算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、上記ブックマーク情報に対する分類項目と決定する。
【００４３】
ステップＳ９では、ステップＳ６〜Ｓ８の処理を、情報クライアント１０１の制御部２０２（Ｗｅｂブラウザ）が保持するブックマーク情報の全てに対して実行したか否かを判別し、全てに対して実行した場合にはステップＳ１０に進み、まだ実行されていないブックマーク情報がある場合にはステップＳ６に戻る。
【００４４】
ステップＳ１０では、ステップＳ８で得られたブックマーク情報ごとの分類項目を情報クライアント１０１に送って、情報クライアント１０１におけるブックマーク情報の分類管理に供する。
【００４５】
以上のようにして、ブックマークの分類が自動的に行われるので、多数のブックマークを使用する場合に発生するブックマーク管理の煩雑さが無くなり、もってブックマークという機能のもつ簡便性を損なわずに有用性を向上させることが可能となる。
【００４６】
また、ディレクトリサービスを提供しているサーバでの分類の特徴を用いて、ユーザが利用している装置に格納されているブックマークを分類するので、適切で正確な分類がなされる。
【００４７】
［他の実施の形態］
上記実施の形態では、ディレクトリサービスを提供するディレクトリサービスサーバは１つだけ存在したが、複数のディレクトリサービスサーバが存在してもよく、その場合に、複数のディレクトリサービスの内容をそれぞれ個別の学習データとして扱っても、また全てのディレクトリサービスの情報をまとめて仮想的な一つのディレクトリサービスと見なして単一の学習データとして扱ってもよい。
【００４８】
また、上記実施の形態では、ステップＳ８において、最も類似性の高い単一の分類識別情報を算出したが、これに代わって、複数個の分類識別情報を算出し、それぞれに分類してもよい。
【００４９】
また、上記実施の形態では、ステップＳ８において、最も類似性の高い単一の分類識別情報を算出したが、これに代わって、一定の閾値を設け、これを超える値の類似度を得られなかった場合には、どの分類識別情報にも合致しなかったという結果を算出してもよい。
【００５０】
また、本発明は複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器など）から構成される装置に適用しても、一つの機器からなる装置に適用してもよい。すなわち、情報自動分類装置１０４は、情報クライアント１０１、情報サーバ１０２、ディレクトリサービスサーバ１０３の少なくとも１つと、同一の機器として構成してもかまわない。
【００５１】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した媒体を、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が、記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだし実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することとなる。
【００５２】
なお、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施の形態の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００５３】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれたあと、そのプログラムコードの支持に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００５４】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応する処理を実行するプログラムコードを格納することになる。
【００５５】
以上のように、本発明の各種の実施の形態を示して説明したが、以下に本発明の実施態様の例を列挙する。
【００５６】
〔実施態様１〕  複数のＷｅｂサイト情報を所定の分類規則に則って分類してディレクトリ情報を提供するディレクトリサービスサーバ及びクライアント装置を含むネットワーク環境に接続された情報自動分類装置において、
前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報を、ネットワークを介して取得するディレクトリ情報取得手段と、
前記取得されたディレクトリ情報から、分類項目情報と各分類項目に対応するＷｅｂサイトへのアクセス情報とを抽出する抽出手段と、
前記抽出されたアクセス情報を用いて、該アクセス情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第１のサイト情報取得手段と、
前記第１のサイト情報取得手段によって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第１の特徴抽出手段と、
前記第１の特徴抽出手段によってそれぞれ抽出された複数のサイト情報の特徴情報を分類項目ごとに積算して学習情報を生成する学習手段と、
前記クライアント装置が保持するブックマーク情報を、前記ネットワークを介して取得するブックマーク情報取得手段と、
前記取得されたブックマーク情報を用いて、該ブックマーク情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第２のサイト情報取得手段と、
前記第２のサイト情報取得手段によって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第２の特徴抽出手段と、
前記第２の特徴抽出手段によって抽出された特徴情報を、前記学習手段によって生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記第２のサイト情報取得手段が取得したサイト情報に関連するブックマーク情報に対する分類項目と決定する分類項目決定手段と
を有することを特徴とする情報自動分類装置。
【００５７】
〔実施態様２〕  前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報は、前記クライアント装置の使用者が、所望のサイト情報に対応する分類項目を指定して、複数のＷｅｂサイトの中から適切なＷｅｂサイトを探す際に用いられるものであり、
前記ディレクトリ情報取得手段は、前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報のデータ形式を所定の形式に変換することを特徴とする実施態様１に記載の情報自動分類装置。
【００５８】
〔実施態様３〕  前記第１及び第２の特徴抽出手段はそれぞれ、前記第１及び第２のサイト情報取得手段によってそれぞれ取得されたサイト情報から文書情報を抽出し、該文書情報を解析することによって前記サイト情報の特徴を抽出することを特徴とする実施態様１に記載の情報自動分類装置。
【００５９】
〔実施態様４〕  前記第１及び第２の特徴抽出手段はそれぞれ、前記抽出された文書情報に含有される単語を少なくとも抽出し、該単語を成分としたベクトルを用いることによって前記解析を行うことを特徴とする実施態様３に記載の情報自動分類装置。
【００６０】
〔実施態様５〕  複数のＷｅｂサイト情報を所定の分類規則に則って分類してディレクトリ情報を提供するディレクトリサービスサーバ及びクライアント装置を含むネットワーク環境に接続された情報自動分類装置に適用される情報自動分類方法において、
前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報を、ネットワークを介して取得するディレクトリ情報取得ステップと、
前記取得されたディレクトリ情報から、分類項目情報と各分類項目に対応するＷｅｂサイトへのアクセス情報とを抽出する抽出ステップと、
前記抽出されたアクセス情報を用いて、該アクセス情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第１のサイト情報取得ステップと、
前記第１のサイト情報取得ステップによって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第１の特徴抽出ステップと、
前記第１の特徴抽出ステップによってそれぞれ抽出された複数のサイト情報の特徴情報を分類項目ごとに積算して学習情報を生成する学習ステップと、
前記クライアント装置が保持するブックマーク情報を、前記ネットワークを介して取得するブックマーク情報取得ステップと、
前記取得されたブックマーク情報を用いて、該ブックマーク情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第２のサイト情報取得ステップと、
前記第２のサイト情報取得ステップによって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第２の特徴抽出ステップと、
前記第２の特徴抽出ステップによって抽出された特徴情報を、前記学習ステップによって生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記第２のサイト情報取得ステップで取得されたサイト情報に関連するブックマーク情報に対する分類項目と決定する分類項目決定ステップと
を有することを特徴とする情報自動分類方法。
【００６１】
〔実施態様６〕  前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報は、前記クライアント装置の使用者が、所望のサイト情報に対応する分類項目を指定して、複数のＷｅｂサイトの中から適切なＷｅｂサイトを探す際に用いられるものであり、
前記ディレクトリ情報取得ステップは、前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報のデータ形式を所定の形式に変換することを特徴とする実施態様５に記載の情報自動分類方法。
【００６２】
〔実施態様７〕  前記第１及び第２の特徴抽出ステップはそれぞれ、前記第１及び第２のサイト情報取得ステップによってそれぞれ取得されたサイト情報から文書情報を抽出し、該文書情報を解析することによって前記サイト情報の特徴を抽出することを特徴とする実施態様５に記載の情報自動分類方法。
【００６３】
〔実施態様８〕  前記第１及び第２の特徴抽出ステップはそれぞれ、前記抽出された文書情報に含有される単語を少なくとも抽出し、該単語を成分としたベクトルを用いることによって前記解析を行うことを特徴とする実施態様７に記載の情報自動分類方法。
【００６４】
〔実施態様９〕  複数のＷｅｂサイト情報を所定の分類規則に則って分類してディレクトリ情報を提供するディレクトリサービスサーバ及びクライアント装置を含むネットワーク環境に接続された情報自動分類装置に適用される情報自動分類方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記情報自動分類方法が、
前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報を、ネットワークを介して取得するディレクトリ情報取得ステップと、
前記取得されたディレクトリ情報から、分類項目情報と各分類項目に対応するＷｅｂサイトへのアクセス情報とを抽出する抽出ステップと、
前記抽出されたアクセス情報を用いて、該アクセス情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第１のサイト情報取得ステップと、
前記第１のサイト情報取得ステップによって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第１の特徴抽出ステップと、
前記第１の特徴抽出ステップによってそれぞれ抽出された複数のサイト情報の特徴情報を分類項目ごとに積算して学習情報を生成する学習ステップと、
前記クライアント装置が保持するブックマーク情報を、前記ネットワークを介して取得するブックマーク情報取得ステップと、
前記取得されたブックマーク情報を用いて、該ブックマーク情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第２のサイト情報取得ステップと、
前記第２のサイト情報取得ステップによって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第２の特徴抽出ステップと、
前記第２の特徴抽出ステップによって抽出された特徴情報を、前記学習ステップによって生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記第２のサイト情報取得ステップで取得されたサイト情報に関連するブックマーク情報に対する分類項目と決定する分類項目決定ステップと
を有することを特徴とするプログラム。
【００６５】
〔実施態様１０〕  前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報は、前記クライアント装置の使用者が、所望のサイト情報に対応する分類項目を指定して、複数のＷｅｂサイトの中から適切なＷｅｂサイトを探す際に用いられるものであり、
前記ディレクトリ情報取得ステップは、前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報のデータ形式を所定の形式に変換することを特徴とする実施態様９に記載のプログラム。
【００６６】
〔実施態様１１〕  前記第１及び第２の特徴抽出ステップはそれぞれ、前記第１及び第２のサイト情報取得ステップによってそれぞれ取得されたサイト情報から文書情報を抽出し、該文書情報を解析することによって前記サイト情報の特徴を抽出することを特徴とする実施態様９に記載のプログラム。
【００６７】
〔実施態様１２〕  前記第１及び第２の特徴抽出ステップはそれぞれ、前記抽出された文書情報に含有される単語を少なくとも抽出し、該単語を成分としたベクトルを用いることによって前記解析を行うことを特徴とする実施態様１１に記載のプログラム。
【００６８】
〔実施態様１３〕  複数のＷｅｂサイト情報を所定の分類規則に則って分類してディレクトリ情報を提供するディレクトリサービスサーバ及びクライアント装置を含むネットワーク環境に接続された情報自動分類装置に適用される情報自動分類方法をプログラムとして記憶した、コンピュータにより読み出し可能な記憶媒体において、
前記情報自動分類方法が、
前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報を、ネットワークを介して取得するディレクトリ情報取得ステップと、
前記取得されたディレクトリ情報から、分類項目情報と各分類項目に対応するＷｅｂサイトへのアクセス情報とを抽出する抽出ステップと、
前記抽出されたアクセス情報を用いて、該アクセス情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第１のサイト情報取得ステップと、
前記第１のサイト情報取得ステップによって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第１の特徴抽出ステップと、
前記第１の特徴抽出ステップによってそれぞれ抽出された複数のサイト情報の特徴情報を分類項目ごとに積算して学習情報を生成する学習ステップと、
前記クライアント装置が保持するブックマーク情報を、前記ネットワークを介して取得するブックマーク情報取得ステップと、
前記取得されたブックマーク情報を用いて、該ブックマーク情報が対応するＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する第２のサイト情報取得ステップと、
前記第２のサイト情報取得ステップによって取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する第２の特徴抽出ステップと、
前記第２の特徴抽出ステップによって抽出された特徴情報を、前記学習ステップによって生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記第２のサイト情報取得ステップで取得されたサイト情報に関連するブックマーク情報に対する分類項目と決定する分類項目決定ステップと
を有することを特徴とする記憶媒体。
【００６９】
〔実施態様１４〕  前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報は、前記クライアント装置の使用者が、所望のサイト情報に対応する分類項目を指定して、複数のＷｅｂサイトの中から適切なＷｅｂサイトを探す際に用いられるものであり、
前記ディレクトリ情報取得ステップは、前記ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報のデータ形式を所定の形式に変換することを特徴とする実施態様１３に記載の記憶媒体。
【００７０】
〔実施態様１５〕  前記第１及び第２の特徴抽出ステップはそれぞれ、前記第１及び第２のサイト情報取得ステップによってそれぞれ取得されたサイト情報から文書情報を抽出し、該文書情報を解析することによって前記サイト情報の特徴を抽出することを特徴とする実施態様１３に記載の記憶媒体。
【００７１】
〔実施態様１６〕  前記第１及び第２の特徴抽出ステップはそれぞれ、前記抽出された文書情報に含有される単語を少なくとも抽出し、該単語を成分としたベクトルを用いることによって前記解析を行うことを特徴とする実施態様１５に記載の記憶媒体。
【００７２】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、ディレクトリサービスサーバが提供するディレクトリ情報から、分類項目情報と各分類項目に対応するＷｅｂサイトへのアクセス情報とを抽出し、このアクセス情報を用いてＷｅｂサイトにアクセスして該Ｗｅｂサイトが提供するサイト情報を取得する。この取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出し、これを繰り返してそれぞれ抽出された複数のサイト情報の特徴情報を分類項目ごとに積算して学習情報を生成する。一方、クライアント装置が保持するブックマーク情報を用いてＷｅｂサイトにアクセスしてサイト情報を取得し、取得されたサイト情報を解析して、該サイト情報の特徴を抽出する。この抽出された特徴情報を、前記生成された分類項目ごとの学習情報とそれぞれ比較し、該特徴情報と各学習情報との類似性をそれぞれ算出する。この算出された各類似性のうち最大の類似性に関連する学習情報に対応する分類項目を、前記ブックマーク情報に対する分類項目と決定する。
【００７３】
かくして、ブックマークの分類が自動的に行われるので、多数のブックマークを使用する場合に発生するブックマーク管理の煩雑さが無くなり、且つ正確な分類がなされるので、ブックマークという機能のもつ簡便性を損なわずに有用性を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る情報自動分類装置を含むネットワークシステムの基本構成を示すブロック図である。
【図２】情報クライアントの機能構成を示すブロック図である。
【図３】情報自動分類装置の基本構成を示す図である。
【図４】情報自動分類装置で実行されるブックマーク情報分類処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１  情報クライアント（クライアント装置）
１０２  情報サーバ（Ｗｅｂサイトサーバ）
１０３  ディレクトリサービスサーバ
１０４  情報自動分類装置
１０５  ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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