(57)【要約】【課題】ユーザのある時点における情報に対する関心度合い及びその変遷を提示する。【解決手段】アクティビティデータベース２には、ファイルアクセスログとしてデータセットが蓄積される。ユーザの情報に対する関心度を求める時点として視点時刻と、前記関心度の算出の際に用いるデータセットを選出する時点として情報時刻がユーザにより入力されると、個人プロファイル作成部８は、データセット抽出部６により抽出された最古から視点時刻までの間の各データセットに基づき個人プロファイルを作成する。ファイルプロファイル作成部１０は、データセット抽出部６により抽出された最古から情報時刻までの間の各データセットに基づきファイルプロファイルを作成する。関心度情報作成部１２は、各プロファイルから視点時刻におけるユーザの情報に対する関心度を示す情報を作成し表示部１６に表示させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに対するアクセス毎に生成され、少なくともアクセスしたコンテンツの識別情報及びアクセス時間情報を含むデータセットが蓄積されたアクティビティ記憶手段にアクセス可能な情報表示装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該コンピュータを、
ユーザのコンテンツに対する関心度を求める時点として視点時刻と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する時点として情報時刻とを入力指定させるユーザインタフェース手段、
最古から視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによって視点時刻における個人プロファイルを作成する個人情報作成手段、
最古から情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによってユーザの当該コンテンツへのアクセス実績に関するコンテンツプロファイルをコンテンツ毎に作成するコンテンツ情報作成手段、
前記個人情報作成手段により作成された個人プロファイルと前記コンテンツ情報作成手段により作成されたコンテンツプロファイルに基づき予め決められた関心度算出式に従いユーザの各コンテンツに対する関心度を算出する関心度算出手段、及び
前記関心度算出手段により算出されたユーザの各コンテンツに対する関心度を出力する関心度出力手段、
として機能させることを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項２】
請求項１記載の情報提示プログラムにおいて、
前記個人情報作成手段は、抽出した各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、コンテンツ毎に作成した単語出現頻度ベクトルを合算するという解析方法によって得られた出現頻度ベクトルを個人プロファイルとし、
前記コンテンツ情報作成手段は、抽出した各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、その作成した単語出現頻度ベクトルを当該コンテンツのコンテンツプロファイルとすることを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項３】
請求項２記載の情報提示プログラムにおいて、
前記アクティビティ記憶手段に蓄積されるデータセットに、コンテンツに対するアクセス種別が更に含まれている場合において、
前記コンテンツ情報作成手段は、
予め決められたアクセス種別に該当する各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、その作成した単語出現頻度ベクトルを当該コンテンツの第１の出現頻度ベクトルとして算出する第１のベクトル算出部と、
前記第１のベクトル算出部の処理対象外とした各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、その作成した単語出現頻度ベクトルを当該コンテンツの第２の出現頻度ベクトルとして算出する第２のベクトル算出部と、
第１の出現頻度ベクトル及び第２の出現頻度ベクトルを予め設定した重み付けに従い合算することで当該コンテンツのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成部と、
を有し、
前記関心度出力手段は、前記関心度算出手段により算出された関心度をユーザの各コンテンツに対する関連度として出力することを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の情報提示プログラムにおいて、
前記関心度算出手段は、個人プロファイルと各コンテンツプロファイルとの内積をユーザの各コンテンツに対する関心度として算出することを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の情報提示プログラムにおいて、
前記コンテンツ情報作成手段は、各データセットに基づき特定されるコンテンツのアクセス回数をコンテンツ毎に集計し、その集計したアクセス回数を当該コンテンツのコンテンツプロファイルとして作成し、
前記関心度出力手段は、前記関心度算出手段により算出された関心度をユーザの各コンテンツに対する近接度として出力することを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項６】
請求項１記載の情報提示プログラムにおいて、
前記関心度出力手段は、ユーザに対する各コンテンツの関心度を座標上に出力する場合、座標原点を視点時刻におけるユーザと想定し、ユーザの各コンテンツに対する関心度が強いほど原点に近づくように各コンテンツの関心度を出力することを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項７】
請求項１記載の情報提示プログラムにおいて、
前記個人情報作成手段は、ユーザによってコンテンツに対する関心度を求める開始時点として視点開始時刻が視点時刻と共に入力指定された場合、視点開始時刻から視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき個人プロファイルを作成することを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項８】
請求項１記載の情報提示プログラムにおいて、
前記コンテンツ情報作成手段は、ユーザによってコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する開始時点として情報開始時刻が情報時刻と共に入力指定された場合、情報開始時刻から情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づきコンテンツプロファイルを作成することを特徴とする情報提示プログラム。
【請求項９】
コンテンツに対するアクセス毎に生成され、少なくともアクセスしたコンテンツの識別情報及びアクセス時間情報を含むデータセットが蓄積されたアクティビティ記憶手段と、
ユーザのコンテンツに対する関心度を求める時点として視点時刻と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する時点として情報時刻とを入力指定させるユーザインタフェース手段と、
最古から視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによって視点時刻における個人プロファイルを作成する個人情報作成手段と、
最古から情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによってユーザの当該コンテンツへのアクセス実績に関するコンテンツプロファイルをコンテンツ毎に作成するコンテンツ情報作成手段と、
前記個人情報作成手段により作成された個人プロファイルと前記コンテンツ情報作成手段により作成されたコンテンツプロファイルに基づき予め決められた関心度算出式に従いユーザの各コンテンツに対する関心度を算出する関心度算出手段と、
前記関心度算出手段により算出されたユーザの各コンテンツに対する関心度を出力する関心度出力手段と、
を有することを特徴とする情報提示装置。
【請求項１０】
コンテンツに対するアクセス毎に生成され、少なくともアクセスしたコンテンツの識別情報及びアクセス時間情報を含むデータセットが蓄積されたアクティビティ記憶手段にアクセス可能なコンピュータにより実施され、情報を表示するための方法であって、
ユーザのコンテンツに対する関心度を求める時点として視点時刻と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する時点として情報時刻とを入力指定させる入力ステップと、
最古から前記入力ステップにより入力された視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによって視点時刻における個人プロファイルを作成すると共に、最古から前記入力ステップにより入力された情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによってユーザの当該コンテンツへのアクセス実績に関するコンテンツプロファイルをコンテンツ毎に作成する作成ステップと、
前記作成ステップにより作成された個人プロファイルとコンテンツプロファイルに基づき予め決められた関心度算出式に従いユーザの各コンテンツに対する関心度を算出する関心度算出ステップと、
前記関心度算出ステップにより算出されたユーザの各コンテンツに対する関心度を出力する関心度出力ステップと、
を含むことを特徴とする情報提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの情報アクセス等のアクティビティに基づいてユーザの関心、思考等の変遷を示す情報を関心度情報として作成し提示するプログラム、装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザがパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などからファイルやＷｅｂページ等のコンテンツに対してアクセスする場合、通常は何らかの関心、思考、目的等を持ってアクセスし、閲覧や更新等の情報処理を行う。従って、その関心事が何であるかを把握できれば、その把握した情報を種々の行動に利用でき都合がよい。従来においては、例えば、特許文献１には、ユーザプロファイルを取得し、ユーザの興味及び嗜好を関連する情報を提供するシステムが記載されている。
【０００３】
ところで、ユーザが個々に持つ関心事というのは、短期的には固定的であっても、中長期的には自覚の有無に関係なく時々刻々と移り変わっていくものである。例えば、新製品開発等を行う場合、自分の関心事や思考の変遷を多面的に分析できれば、自分のこだわりの中心を確認しながら今後の構想を練ることができ、また種々のヒントを見出せるかもしれない。現時点の関心事が何であるかということは、自問すれば認識できるであろうが、過去においてどのようなことに関心を持っていたのかということに関しては覚えているとは限らない。また、関心事の変遷を、過去を振り返って明確に把握することは困難であると考えられる。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−６６０８１号公報
【特許文献２】特開２００１−５１７６２号公報
【特許文献３】特開２００１−７５８４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来例においては、時間という概念を導入せずに情報を作成し提供しているために、現時点以外のある時点においてどのようなことに関心を持っていたのかを提示することはできない。また、自分の関心が移り変わっているということまでユーザに知らせることはできない。
【０００６】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ユーザのある時点における情報に対する関心度合い及びその変遷を提示することのできる情報提示プログラム、情報提示装置及び情報提示方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上のような目的を達成するために、本発明に係る情報提示プログラムは、コンテンツに対するアクセス毎に生成され、少なくともアクセスしたコンテンツの識別情報及びアクセス時間情報を含むデータセットが蓄積されたアクティビティ記憶手段にアクセス可能な情報表示装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該コンピュータを、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める時点として視点時刻と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する時点として情報時刻とを入力指定させるユーザインタフェース手段、最古から視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによって視点時刻における個人プロファイルを作成する個人情報作成手段、最古から情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによってユーザの当該コンテンツへのアクセス実績に関するコンテンツプロファイルをコンテンツ毎に作成するコンテンツ情報作成手段、前記個人情報作成手段により作成された個人プロファイルと前記コンテンツ情報作成手段により作成されたコンテンツプロファイルに基づき予め決められた関心度算出式に従いユーザの各コンテンツに対する関心度を算出する関心度算出手段、及び前記関心度算出手段により算出されたユーザの各コンテンツに対する関心度を出力する関心度出力手段として機能させることを特徴とする。
【０００８】
また、前記個人情報作成手段は、抽出した各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、コンテンツ毎に作成した単語出現頻度ベクトルを合算するという解析方法によって得られた出現頻度ベクトルを個人プロファイルとし、前記コンテンツ情報作成手段は、抽出した各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、その作成した単語出現頻度ベクトルを当該コンテンツのコンテンツプロファイルとすることを特徴とする。
【０００９】
更に、前記アクティビティ記憶手段に蓄積されるデータセットに、コンテンツに対するアクセス種別が更に含まれている場合において、前記コンテンツ情報作成手段は、予め決められたアクセス種別に該当する各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、その作成した単語出現頻度ベクトルを当該コンテンツの第１の出現頻度ベクトルとして算出する第１のベクトル算出部と、前記第１のベクトル算出部の処理対象外とした各データセットに基づき特定されるコンテンツを形態素解析することにより当該コンテンツに含まれる各単語の出現頻度ベクトルを作成し、その作成した単語出現頻度ベクトルを当該コンテンツの第２の出現頻度ベクトルとして算出する第２のベクトル算出部と、第１の出現頻度ベクトル及び第２の出現頻度ベクトルを予め設定した重み付けに従い合算することで当該コンテンツのコンテンツプロファイルを作成するコンテンツプロファイル作成部とを有し、前記関心度出力手段は、前記関心度算出手段により算出された関心度をユーザの各コンテンツに対する関連度として出力することを特徴とする。
【００１０】
更に、前記関心度算出手段は、個人プロファイルと各コンテンツプロファイルとの内積をユーザの各コンテンツに対する関心度として算出することを特徴とする。
【００１１】
また、前記コンテンツ情報作成手段は、各データセットに基づき特定されるコンテンツのアクセス回数をコンテンツ毎に集計し、その集計したアクセス回数を当該コンテンツのコンテンツプロファイルとして作成し、前記関心度出力手段は、前記関心度算出手段により算出された関心度をユーザの各コンテンツに対する近接度として出力することを特徴とする。
【００１２】
また、前記関心度出力手段は、ユーザに対する各コンテンツの関心度を座標上に出力する場合、座標原点を視点時刻におけるユーザと想定し、ユーザの各コンテンツに対する関心度が強いほど原点に近づくように各コンテンツの関心度を出力することを特徴とする。
【００１３】
また、前記個人情報作成手段は、ユーザによってコンテンツに対する関心度を求める開始時点として視点開始時刻が視点時刻と共に入力指定された場合、視点開始時刻から視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき個人プロファイルを作成することを特徴とする。
【００１４】
また、前記コンテンツ情報作成手段は、ユーザによってコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する開始時点として情報開始時刻が情報時刻と共に入力指定された場合、情報開始時刻から情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づきコンテンツプロファイルを作成することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る情報提示装置は、コンテンツに対するアクセス毎に生成され、少なくともアクセスしたコンテンツの識別情報及びアクセス時間情報を含むデータセットが蓄積されたアクティビティ記憶手段と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める時点として視点時刻と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する時点として情報時刻とを入力指定させるユーザインタフェース手段と、最古から視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによって視点時刻における個人プロファイルを作成する個人情報作成手段と、最古から情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによってユーザの当該コンテンツへのアクセス実績に関するコンテンツプロファイルをコンテンツ毎に作成するコンテンツ情報作成手段と、前記個人情報作成手段により作成された個人プロファイルと前記コンテンツ情報作成手段により作成されたコンテンツプロファイルに基づき予め決められた関心度算出式に従いユーザの各コンテンツに対する関心度を算出する関心度算出手段と、前記関心度算出手段により算出されたユーザの各コンテンツに対する関心度を出力する関心度出力手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る情報提示方法は、コンテンツに対するアクセス毎に生成され、少なくともアクセスしたコンテンツの識別情報及びアクセス時間情報を含むデータセットが蓄積されたアクティビティ記憶手段にアクセス可能なコンピュータにより実施され、情報を表示するための方法であって、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める時点として視点時刻と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める際に用いる前記データセットを選出する時点として情報時刻とを入力指定させる入力ステップと、最古から前記入力ステップにより入力された視点時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによって視点時刻における個人プロファイルを作成すると共に、最古から前記入力ステップにより入力された情報時刻までの間に含まれるデータセットを前記アクティビティ記憶手段から抽出し、その抽出したデータセットに基づき特定される各コンテンツを予め決められた解析手法により解析することによってユーザの当該コンテンツへのアクセス実績に関するコンテンツプロファイルをコンテンツ毎に作成する作成ステップと、前記作成ステップにより作成された個人プロファイルとコンテンツプロファイルに基づき予め決められた関心度算出式に従いユーザの各コンテンツに対する関心度を算出する関心度算出ステップと、前記関心度算出ステップにより算出されたユーザの各コンテンツに対する関心度を出力する関心度出力ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める時点として視点時刻と、ユーザのコンテンツに対する関心度を求める際に用いるデータセットを選出する時点として情報時刻を入力指定させ、その指定された各時刻に基づき抽出された各データセットを解析することによって視点時刻におけるユーザの情報に対する関心度合いを提示することができる。これにより、現時点以外のある時点（視点時刻）においてどのようなことに関心を持っていたのか、またどのような変遷であるのかをユーザに視覚的に確認させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。ユーザがアクセスするコンテンツとしてファイルを例にして説明する。
【００１９】
図１は、本発明に係る情報提示装置の一実施の形態を示したブロック構成図である。本実施の形態における情報提示装置は、汎用的なＰＣでハードウェアを構成することができ、ＰＣ上で本発明に係る情報提示プログラムを実行することで実現される。本実施の形態における情報提示装置は、アクティビティデータベース２、ファイルアクセス監視部４、データセット抽出部６、個人プロファイル作成部８、ファイルプロファイル作成部１０、関心度情報作成部１２及びユーザインタフェース部１４を有している。
【００２０】
ファイルアクセス監視部４は、ユーザのＰＣ操作を常時監視し、ファイルに対してアクセスを検出する度に後述する内容のデータセットを作成してアクティビティデータベース２に記録する。データセット抽出部６は、個人情報作成手段及びコンテンツ情報作成手段の一部を形成し、詳細は後述するように該当するデータセットをアクティビティデータベース２から抽出して個人プロファイル作成部８又はファイルプロファイル作成部１０に渡す。個人プロファイル作成部８は、データセット抽出部６により抽出されたデータセットに基づき特定される各ファイルの内容を予め決められた解析手法により解析することによって個人プロファイルを作成する。ファイルプロファイル作成部１０は、データセット抽出部６により抽出されたデータセットに基づき特定される各ファイルの内容を予め決められた解析手法により解析することによってファイルプロファイルをファイル毎に作成する。関心度情報作成部１２は、個人プロファイル作成部８により作成された個人プロファイルとファイルプロファイル作成部１０により作成された各ファイルプロファイルに基づき予め決められた関心度算出式に従いユーザの各ファイルに対する関心度を算出する。ユーザインタフェース部１４は、図３に例示した関心度情報表示画面にユーザの各ファイルに対する関心度を表示する表示部１６と、関心度情報表示画面から視点時刻をユーザに入力指定させる視点時刻設定部１８と、関心度情報表示画面から情報時刻をユーザに入力指定させる情報時刻設定部２０とを有している。視点時刻及び情報時刻については後述する。
【００２１】
図２は、本実施の形態におけるアクティビティデータベース２のデータ構成例を示した図である。アクティビティデータベース２には、ユーザがファイルをアクセスする度にファイルアクセス監視部４により生成されたデータセットが蓄積される。データセットには、ユーザがファイルをアクセスしたときの時刻、ファイルを識別するための情報としてファイル名、ユーザアクションの内容を表すアクセス種別、ファイルの実際の内容（コンテンツ）、ユーザがファイルを更新したときにはその書き込んだ内容（追加テキスト）が含まれる。一般的なログファイルと同様に、本実施の形態におけるアクティビティデータベース２には、データセットが時系列的に順次記録されるものとする。
【００２２】
前述したように、ユーザは、コンピュータを利用してファイルをアクセスする場合、何らかの関心、思考、目的等を持ってその関心等に合致したファイルにアクセスして所望の情報（ファイルの内容）を閲覧したり、あるいは更新したりするはずである。そして、ユーザの関心事というのは、中長期的には自覚の有無に関係なく時々刻々と移り変わっていくものである。本発明者は、ユーザの関心事の移り変わりと共にアクセスするファイルも移り変わっていくということに着目した。すなわち、本発明は、ユーザがアクセスするファイルの変遷とユーザの関心度の変遷とを同化し、ユーザによるファイルアクセスの変遷を解析することによりユーザの情報に対する関心度を提示するものである。特に、本実施の形態では、「ある時点」における自己がどのようなことに関心を示しているかという関心度情報を、その「ある時点」をユーザに指定させながら提示できるようにした。本実施の形態では、前述の「ある時点」、すなわちユーザのファイルの内容に対する関心度を求める時点を特に「視点時刻」と称することにした。そして、ユーザによるファイルアクセスの変遷の解析対象となるデータセットを選出する必要があるが、本実施の形態では、ユーザにある時点を指定させることでアクティビティデータベース２から抽出するデータセットを特定できるようにした。このユーザにより入力指定させる時点を特に「情報時刻」と称することにした。
【００２３】
図３は、本実施の形態においてユーザの情報に対する関心度を表示した画面例を示した図である。この関心度情報表示画面は、関心度情報を表示する領域と、その領域の下方に設けられた時刻設定用の領域に二部されている。時刻設定用の領域には、視点時刻設定用と情報時刻設定用のスライドスイッチ３０，３２がそれぞれ表示される。各スライドスイッチ３０，３２の左端は、アクティビティデータベース２にデータセットが最初に記録されたときの日時に相当する。各スライドスイッチ３０，３２の右端は現在を意味する。そして、ユーザは、マウス操作等によってスライダ３１をスライドさせることで視点時刻を設定する。同様に、マウス操作等によってスライダ３３をスライドさせることで情報時刻を設定する。
【００２４】
以下、表示対象とするユーザの情報に対する関心度を求め表示するという本実施の形態における関心度情報表示処理について図４乃至図６に示したフローチャートを用いて説明する。
【００２５】
ファイルアクセス監視部４は、後述する関心度情報表示処理とは独立して動作し、ユーザによるファイルアクセスを常時監視する。そして、ファイルアクセスを検出したときに、現在時刻、アクセスされたファイルの名称等の情報を収集してデータセットを作成しアクティビティデータベース２に書き込む。もし、ユーザによるファイルアクセスの内容が書込処理であったときには、そのファイルへの書込内容を追加テキストとしてデータセットに含める。ＰＣ上では、上記のようにユーザによるファイルアクセスに基づきデータセットが逐次記録される。
【００２６】
ここで、ユーザは、関心度情報を参照したいとき所定の操作を行って図３に示した関心度表示画面を表示させる。なお、この時点では、関心度情報表示領域には座標軸のみが表示され、処理結果に相当する丸３４は描画されていない。そして、ユーザがスライダ３１，３３を動かすことで各時刻を設定する。図４において、ユーザ操作によりいずれかの時刻が入力されたとき（ステップ１１０）、その時刻がスライダ３１のスライド操作による視点時刻の指定であったときには個人プロファイル作成処理を実行する（ステップ１２０，１３０）。ユーザは、例えば、マウスのドラッグ操作によりスライダ３１をスライドさせドロップ操作により視点時刻を指定する。視点時刻設定部１８は、ユーザがマウスカーソル（図示せず）をスライダ３１の表示位置に合わせている間、ウィンドウを新たに開いて視点時刻を数字にて表示する。これにより、ユーザは具体的な日時を数字にて確認できるので便利である。一方、入力された時刻がスライダ３３のスライド操作による情報時刻の指定であったときにはファイルプロファイル作成処理を実行する（ステップ１２０，１４０）。情報時刻の指定も視点時刻の場合と同様のマウス操作によって行われ、また日時の確認が可能になる。以下、図５に示したフローチャートを用いて個人プロファイル作成処理について説明する。
【００２７】
データセット抽出部６は、アクティビティデータベース２に蓄積された各データセットに含まれる時刻を参照して、最も古い時刻から視点時刻までの間に含まれるデータセットをアクティビティデータベース２から抽出する（ステップ１３１）。個人プロファイル作成部８は、その抽出されたデータセットそれぞれに対して以下の処理を繰り返し行う（ステップ１３２）。すなわち、個人プロファイル作成部８は、抽出されたデータセットの中から処理対象とするデータセットに含まれるコンテンツを予め決められた解析手法により解析することによって個人プロファイルを作成する。具体的には、コンテンツを形態素解析して、そのコンテンツに含まれる単語を抽出し、各単語の出現頻度を積算し、単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップ１３３）。そして、作成した単語出現頻度ベクトルを一時保存する（ステップ１３４）。
【００２８】
全てのデータセットに対して単語出現頻度ベクトルを作成すると、個人プロファイル作成部８は、一時保存した単語出現頻度ベクトルを合算することで入力指定された視点時刻における個人プロファイルを作成する（ステップ１３５）。
【００２９】
続いて、図６に示したフローチャートを用いてファイルプロファイル作成処理について説明する。
【００３０】
データセット抽出部６は、アクティビティデータベース２に蓄積された各データセットに含まれる時刻を参照して、最も古い時刻から情報時刻までの間に含まれるデータセットをアクティビティデータベース２から抽出する（ステップ１４１）。ファイルプロファイル作成部１０は、その抽出された各データセットに含まれるファイル名を参照して、ファイルリストを作成する（ステップ１４２）。図２には７個のデータセットを具体例として示している。これらのデータセットのみに限定して説明すると、“手続について.doc”と“会合のお知らせ.txt”というファイルについては、それぞれ２個のデータセットが含まれているので、この７個のデータセットから作成されるファイルリストには５個のファイル名が含まれることになる。ファイルプロファイル作成部１０は、この作成したファイルリストに含まれるファイル名に対応したファイルを１つずつ選択し（ステップ１４３）、それぞれに対して以下の処理を繰り返し行う（ステップ１４４）。
【００３１】
まず、ファイルプロファイル作成部１０は、選択したファイルに対応するデータセットを、データセット抽出部６によって抽出されたデータセットの中から選択する。そして、その選択したデータセットに含まれるコンテンツを予め決められた解析手法により解析することによってファイルプロファイルを作成する。具体的には、その選択したデータセットに含まれるアクセス種別を参照し、“閲覧”に該当するデータセットのみを更に抽出する。そして、その抽出したデータセットに含まれるコンテンツを形態素解析して、そのコンテンツに含まれる単語を抽出し、各単語の出現頻度を積算し、単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップ１４５）。データセット抽出部６によって抽出されたデータセットの中にステップ１４３において選択したファイルに対応するデータセットのうちアクセス種別が“閲覧”であるデータセットが複数含まれている場合は、各データセットに基づき単語出現頻度ベクトルを作成し、それらを合算して当該ファイルの単語出現頻度ベクトル（第１の出現頻度ベクトル）とする。
【００３２】
次に、ファイルプロファイル作成部１０は、選択したファイルに対応するデータセットに含まれるアクセス種別を参照し、“閲覧”以外の“書込”に該当するデータセットのみを抽出する。そして、抽出したデータセットに含まれる追加テキストに対して、コンテンツと同様に形態素解析して、その追加テキストに含まれる単語を抽出し、各単語の出現頻度を積算し、単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップ１４６）。データセット抽出部６によって抽出されたデータセットの中にステップ１４３において選択したファイルに対応するデータセットのうちアクセス種別が“書込”であるデータセットが複数含まれている場合は、各データセットに含まれている追加テキストに基づき単語出現頻度ベクトルをそれぞれ作成し、それらを合算して当該ファイルの単語出現頻度ベクトル（第２の出現頻度ベクトル）とする。
【００３３】
各出現頻度ベクトルの作成処理（ステップ１４５，１４６）は、独立して実行することが可能であるため、同時並行して処理してもよく、また処理の順を逆にしてもよい。データセットに基づき作成したファイルリストに含まれる各ファイルを処理対象とするため、第１の出現頻度ベクトルは常に作成されるが、第２の出現頻度ベクトルは、当該ファイルにテキストが書き込みされデータセットに追加テキストが含まれている場合にのみ作成されることになる。
【００３４】
続いて、ファイルプロファイル作成部１０は、第１の出現頻度ベクトル及び第２の出現頻度ベクトルを予め設定した重み付けに従い合算することで処理対象としているファイルの単語出現頻度ベクトルを作成する（ステップ１４７）。ここで、重み付けを行う理由について説明する。
【００３５】
本実施の形態は、ファイルアクセスに基づいてユーザの情報に対する関心度を表示しようとするものである。従って、アクセス内容としてファイルを単に「閲覧する」場合と、何らかのテキストを「書き込む」場合とでは、その関心度の差があると考えられ、当然ながら「書き込む」場合の方が関心度が高い。従って、本実施の形態では、前述したようにファイルに対するデータセットをアクセス種別によって分類した。従って、“閲覧”に該当するデータセットに基づいて作成された第１の出現頻度ベクトルと、“書込”に該当するデータセットに基づいて作成された第２の出現頻度ベクトルを、予め設定した重み（例えば１：５）を付けて合算する。このようにして、当該ファイルの単語出現頻度ベクトルが作成される。ファイルプロファイル作成部１０は、この作成した単語出現頻度ベクトルを一時保存する（ステップ１４７）。
【００３６】
なお、本実施の形態では、アクセス種別として“閲覧”と“書込”の２種類しか例示していないが、他のアクセスの種類も重み付けを行う上記趣旨に従っていずれかのアクセス種別グループに含めたり、あるいは独自の重み付けを行えばよい。例えば、ファイルに含まれていたテキストが削除された場合は、その“削除” に該当するデータセットに基づいて作成された単語出現頻度ベクトルの重みを“閲覧”より更に低くするなどである。
【００３７】
続けて、ファイルプロファイル作成部１０は、選択したファイルに対するアクセス回数を求める。これは、当該ファイルに対応したデータセットの数に相当する。このアクセス数を一時保存する（ステップ１４８）。
【００３８】
アクセス回数を求める処理（ステップ１４８）は、前述した出現頻度ベクトルの作成処理（ステップ１４５，１４６）と独立して実行することが可能であるため、同時並行して処理してもよく、また処理の順を逆にしてもよい。
【００３９】
最後に、ファイルプロファイル作成部１０は、ステップ１４７で保存した単語出現頻度ベクトルとステップ１４８で保存したアクセス回数を合わせて当該ファイルのファイルプロファイルとして作成する（ステップ１４９）。このようにして作成されるファイルプロファイルは、最も古いデータセットの記録時刻から情報時刻までの間におけるユーザの当該ファイルへのアクセス実績に関するプロファイルとなる。以上の処理をファイルリストに含まれる各ファイルに対して行い、ファイルそれぞれに対してファイルプロファイルを作成する。
【００４０】
図４に戻り、関心度情報作成部１２は、各プロファイル作成部８，１０によって作成された各プロファイルと、ファイルプロファイル作成部１０によって作成されたファイルリストを受け取る。そして、受け取ったファイルリストに含まれるファイル名に対応したファイルを１つずつ選択し（ステップ１５０）、それぞれに対して以下の処理を繰り返し行う（ステップ１６０）。
【００４１】
まず、関心度情報作成部１２は、個人プロファイルと、選択されたファイルのファイルプロファイルに含まれる単語出現頻度ベクトルとの内積を計算する。この計算結果を個人とファイルとの関連度とする（ステップ１７０）。更に、関心度情報作成部１２は、当該ファイルのファイルプロファイルに含まれるアクセス回数の逆数を計算する。この計算結果を個人とファイルとの近接度とする（ステップ１８０）。このようにして、得られた関連度と近接度を合わせることで当該ファイルのオブジェクトを作成する（ステップ１９０）。
【００４２】
なお、関連度の算出処理（ステップ１７０）と近接度の算出処理（ステップ１８０）は、独立して実行することが可能であるため、同時並行して処理してもよく、また処理の順を逆にしてもよい。以上の処理を各ファイルに行うことによって各ファイルに対応したオブジェクトが作成されることになる。
【００４３】
ユーザインタフェース部１４の表示部１６は、関心度情報作成部１２により作成された各ファイル対応のオブジェクトに基づき関心度情報を画面表示する（ステップ２００）。この表示例を図３に示す。本実施の形態では、図３に例示したように関心度情報を２次元座標データとして表示する。座標の縦軸は近接度を示し、横軸は関連度を示す。２次元座標内に表示される丸３４は、それぞれファイルに対応したオブジェクトに従い描画される。本実施の形態では、２次元座標の原点位置を、入力指定された時点（視点時刻）における自分と想定した。本実施の形態では、関連度及び近接度共に正の値となるため、丸３４は第１象限のみに描画される。
【００４４】
関連度は、前述したように単語出現頻度ベクトルの内積によって得られた値である。従って、自己を表す単語出現頻度ベクトル（個人プロファイル）とファイル内容を表す単語出現頻度ベクトル（ファイルプロファイル）とが関連しているほどそれぞれのベクトル方向は近づくことになるので内積の値は小さくなる。つまり、各ファイルに対応した丸３４は、値が小さいほど原点に近い位置に描画されることになり、当該ファイルはユーザに関連性が強いということができる。例えば、丸３４ａ，３４ｃに対応するファイルは、丸３４ｂに対応するファイルより関連度が大きいといえる。
【００４５】
一方、近接度は、アクセス回数の逆数によって得られた値である。従って、アクセス回数が多ければ近接度の値は小さくなる。つまり、各ファイルに対応した丸３４は、値が小さいほど原点に近い位置に描画されることになり、原点に近いファイルほどユーザとの密接度が大きいということができる。例えば、丸３４ｂ，３４ｃに対応するファイルは、丸３４ａに対応するファイルより近接度が大きいといえる。
【００４６】
ファイルに対応して描画される各丸は、このように関連度と近接度の各値の組み合わせによって座標上に描画されるが、前述したように、原点に近いほど関心度の高いファイル（情報）ということができる。なお、丸の中心位置が関心度を表しており、丸の大きさはファイルサイズを意味している。ところで、本実施の形態では、各ファイルの位置を円形で図示しているので、何のファイルであるかがわからない。そこで、本実施の形態における表示部１６は、ユーザがマウスカーソルを丸の表示位置に合わせている間、ウィンドウを新たに開いてファイル名を表示する。この具体例を図３では丸３４ｂとウィンドウ３６により示した。マウスカーソルは図示していない。これにより、ユーザはファイル名を確認できるので便利である。なお、ウィンドウに表示する情報の内容は、ファイル名に限定することなくアクセスした日時やアクセス内容等データセットに記録した内容を表示するようにしてもよいし、ファイルヘッダに含まれる属性情報等によるプロパティ情報でもよい。また、表示形式もウィンドウに表示しなくても画面上に別途設けた表示領域に表示するなどしてもよい。
【００４７】
本実施の形態によれば、以上のようにしてファイルアクセスに伴い記録したデータセットを解析することによって視点時刻における自分の各ファイル内容（情報）に対する関心度を定量的に求めることができるようにした。そして、視点時刻における自分を座標上の原点に配置し、各ファイルの内容（情報）との関心度を座標上に表示することで、視点時刻における自分の各情報に対する関心度の大小を視認性良く提示することができる。
【００４８】
ここで、例えば、２００１年１月１日からデータセットの記録を始め、２００１年１２月３１日までの１年間におけるファイルアクセス実績から自分がどのような情報に関心を持っていたかを分析したいとする。この２００１年１２月３１日というのは情報時刻に相当する。なお、ここでは年月日のみを示し時刻は便宜的に省略して説明する。
【００４９】
ここで、いつの時点における自分からみて分析したいのかを指定できることが本実施の形態の特徴の一つでもある。この「いつの時点」の自分かということを設定した時刻が視点時刻に相当する。例えば、２００２年６月３０日の自分と２００２年１２月３１日の自分を比べてみると、２００２年１２月３１日の自分は、２００２年６月３０日の自分より半年分のファイル利用についてより多くの経験を積んでいることになる。２００１年１月１日から２００１年１２月３１日までの１年間という分析対象期間はいずれの視点時刻とも同じであるが、２００２年１２月３１日の自分は、半年分多くの経験を積んでいる。この経験の差によって関心度の変遷を視覚的に参照できるというのが本実施の形態の特徴である。
【００５０】
例えば、スライダ３３の位置を２００１年１２月３１日に合わせ、更にスライダ３１の位置を２００２年６月３０日に合わせる。そして、図３に示した画面を表示させる。続けてスライダ３３の位置を固定したまま今度はスライダ３１の位置を２００２年１２月３１日に合わせる。そして、図３に示した画面を表示させる。この表示画面を比較することで上記１年間を２００２年６月３０日の自分がみたときの関心度と、２００２年１２月３１日の自分がみたときの関心度とは異なってくるかもしれない。もし、あるファイル対応の丸の位置が原点に近づいたのならそのファイルが示す情報に関心が高まったということになる。本実施の形態では、このように自分では自覚しにくい情報への関心度というものを視覚的に提示することができる。
【００５１】
なお、図３には、ある視点時刻における関心度の表示例を示したが、例えば、上記例に従うと２００２年６月３０日の視点時刻は青色、２００２年１２月３１日の視点時刻は緑色などのように視点時刻によって色などの表示形態を変えることによって同一座標上に複数の視点時刻についての関心度情報を表示するようにしてもよい。また、図３では各ファイルを白丸で示したが、同一ファイルには同一のハッチングを施したり記号を割り付けるなどして異なる視点時刻におけるファイルの同一性を判別できるようにしてもよい。これにより、視点時刻における関心度の比較が容易になる。更に、視点時刻を設定するスライダ３３の移動に合わせて、関心度情報をその都度高速に算出することでファイルに対応した丸を移動表示するようにしてもよい。
【００５２】
本実施の形態では、以上のように時系列上において自分の視点を変えながら自分の関心事や思考の変遷を確認することができる。なお、上記説明では、視点時刻及び情報時刻を設定することで解析対象とするデータセットをそれぞれ選出するようにした。この視点時刻及び情報時刻は期間の終期であり、期間の始期については、便宜的に登録されたデータセットのうち最も古い時刻とした。しかし、始期設定用のスライダをスライドスイッチ３０，３２に設けて始期と終期の双方を設定できるようにしてもよい。視点時刻の場合は、自分の経験という観点で設定する時刻であるためその経験を削除することになるが、極端に強い関心事を解析対象外とすることでより明確な結果が得られるかもしれないからである。また、視点時刻及び情報時刻の設定にスライドスイッチを用いたが、実際の日時を数字で入力指定させるようなユーザインタフェースとしてもよい。
【００５３】
現時点より先の未来の時刻に視点時刻を合わせても、将来に行うファイルアクセスをファイルアクセス監視部４が監視できるはずはなく、よって解析対象となるデータセットの数は変わらないため視点時刻に未来を設定しても有効な情報が得られるとは限らない。しかし、２００１年１月１日から２００１年１２月３１日までの１年間を、２０００年９月１日という経験の少ない自分が将来のファイルアクセス実績をどうみるのかという分析は可能である。
【００５４】
また、本実施の形態における関心度算出手段は、関心度情報を関連度と近接度という２つの指標によって表すことにした。但し、本実施の形態は関心度の変遷を可視化することを特徴としている。従って、関連度及び近接度という指標を求める計算方法は、上記例に限定されることはなく他の計算方法や、あるいは他の指標を用いるようにしてもよい。また、関心度を関連度又は近接度の一方のみを用いて表してもよい。また、個人プロファイル及びファイルプロファイルを作成する際に行うファイル内容又は追加テキストの解析手法は、形態素解析に限定することなく予め決めた他の手法を用いてもよい。
【００５５】
また、本実施の形態では、便宜的にデータセットにファイルそのもの及び追加テキストなど必要な情報を含めるようにしたが、ファイルそのものを含めずにファイル等へのリンク情報（ポインタ情報）をデータセットに含めるようにしてもよい。ファイルの識別情報もファイル名ではなくファイルＩＤ等でもよい。
【００５６】
また、本実施の形態では、関心度出力手段として設けたユーザインタフェース部１４によって関心度情報をＰＣのディスプレイに表示するという最適な形態で例示した。特に２次元座標を利用することで個人と各ファイルとの関心度合いを視認性よく提示することができる。しかしながら、関心度情報の提示形態は、これに限定されることなく、グラフ表示やあるいは数値のリスト表示など他の形態で提示してもよく、また関心度情報をプリンタから印刷するなど他の出力装置へ出力するようにしてもよい。
【００５７】
また、本実施の形態では、解析対象とするコンテンツとしてファイルを例にして説明したが、ファイルでなくても例えばＵＲＬにより特定できるウェブページであってもよい。
【００５８】
また、本実施の形態では、ファイルアクセス監視部４によるデータセット収集機能と収集されたデータセットの解析機能及び関心度情報の表示機能とを同じ装置で実現したが、データセット収集機能は別の装置で実現してもよい。つまり、情報提示装置は、他の装置にあるアクティビティデータベースをネットワーク経由でアクセスしてもよいし、他の装置で作成されたアクティビティデータベースを本装置に移してから上記のように情報表示するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明に係る情報提示装置の一実施の形態を示したブロック構成図である。
【図２】本実施の形態におけるアクティビティデータベースのデータ構成例を示した図である。
【図３】本実施の形態においてユーザの情報に対する関心度を表示した画面例を示した図である。
【図４】本実施の形態における関心度情報表示処理を示したフローチャートである。
【図５】図４における個人プロファイル作成処理を示したフローチャートである。
【図６】図４におけるファイルプロファイル作成処理を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００６０】
２  アクティビティデータベース、４  ファイルアクセス監視部、６  データセット抽出部、８  個人プロファイル作成部、１０  ファイルプロファイル作成部、１２  関心度情報作成部、１４  ユーザインタフェース部、１６  表示部、１８  視点時刻設定部、２０  情報時刻設定部、３０，３２  スライドスイッチ、３１，３３  スライダ。
【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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