(57)【要約】【課題】  ユーザのアクセス履歴に基づいてクラスタリングし、ユーザの要求に合ったコンテンツおよびコンテンツ群の特徴をユーザに提供可能なコンテンツ分類システムおよび方法、コンピュータプログラムおよび記憶媒体を提供する。【解決手段】  コンテンツＱとアクセスリストに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、枝値としてアクセスリストに時系列で記憶する処理Ａと、コンテンツＱとコンテンツＲが属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをクラスタリストに記憶し、枝値が閾値ｓを超えると、枝値の両端のコンテンツＱとコンテンツＲのクラスタＣｑとクラスタＣｒとを合算しクラスタＣｘとし、クラスタＣｘの大きさを基準値Ｌと比較する処理Ｂと、クラスタＣｘが基準値Ｌより大きい場合に、枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、コンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで閾値ｓに統一してクラスタリストに記憶する処理Ｃからなる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類方法であって、
前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａと、
前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、
前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂと、
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃと、
を実行することによりコンテンツの分類を行うことを特徴とするコンテンツ分類方法。
【請求項２】
前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ分類方法。
【請求項３】
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載のコンテンツ分類方法。
【請求項４】
前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しないことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のコンテンツ分類方法。
【請求項５】
前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止することを特長とする請求項１〜４のいずれかに記載のコンテンツ分類方法。
【請求項６】
前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のコンテンツ分類方法。
【請求項７】
前記処理Ｃの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項５または６のいずれかに記載のコンテンツ分類方法。
【請求項８】
前記処理Ｃの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行することを特徴とする請求項５〜７のいずれかに記載のコンテンツ分類方法。
【請求項９】
前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載のコンテンツ分類方法。
【請求項１０】
ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類システムであって、
前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａ手段と、
前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、
前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂ手段と、
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃ手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ分類システム。
【請求項１１】
前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除することを特徴とする請求項１０に記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１２】
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項１０または１１のいずれかに記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１３】
前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しないことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれかに記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１４】
前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止することを特長とする請求項１０〜１３のいずれかに記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１５】
前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換することを特徴とする請求項１０〜１４のいずれかに記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１６】
前記処理Ｃの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項１４または１５のいずれかに記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１７】
前記処理Ｃの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行することを特徴とする請求項１４〜１６のいずれかに記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１８】
前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含むことを特徴とする請求項１０〜１７のいずれかに記載のコンテンツ分類システム。
【請求項１９】
ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類プログラムであって、
前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａのステップと、
前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、
前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂのステップと、
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃのステップと、
を実行することによりコンテンツの分類を行うことを特徴とするコンテンツ分類プログラム。
【請求項２０】
前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除することを特徴とする請求項１９に記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２１】
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項１９または２０のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２２】
前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しないことを特徴とする請求項１９〜２１のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２３】
前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止することを特長とする請求項１９〜２２のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２４】
前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換することを特徴とする請求項１９〜２３のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２５】
前記処理Ｃのステップの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項２３または２４のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２６】
前記処理Ｃのステップの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行することを特徴とする請求項２３〜２５のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２７】
前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含むことを特徴とする請求項１９〜２６のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２８】
前記ネットワークに接続されたプロキシサーバ上で実行されることを特徴とする請求項１９〜２７のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項２９】
前記ユーザが目的とする前記コンテンツの検索に用いるローカル端末上で実行されることを特徴とする請求項１９〜２７のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項３０】
前記ネットワークに接続するアプリケーションサービスプロバイダにて実行されることを特徴とする請求項１９〜２７のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラム。
【請求項３１】
ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体であって、
前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａのステップと、
前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、
前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂのステップと、
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃのステップと、
を実行することによりコンテンツの分類を行うことを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３２】
前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除することを特徴とする請求項３１に記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３３】
前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項３１または３２のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３４】
前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しないことを特徴とする請求項３１〜３３のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３５】
前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止することを特長とする請求項３１〜３４のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３６】
前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換することを特徴とする請求項３１〜３５のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３７】
前記処理Ｃのステップの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶することを特徴とする請求項３５または３６のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３８】
前記処理Ｃのステップの終了後において、
前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行することを特徴とする請求項３５〜３７のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【請求項３９】
前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含むことを特徴とする請求項３１〜３８のいずれかに記載のコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介した情報検索において、ユーザに対して提供するコンテンツのコンテンツ分類システムおよび方法、コンピュータプログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットなどの情報通信ネットワークを介し、この情報通信ネットワークを利用するユーザ（利用者）が利用の目的であるコンテンツ（情報）を検索する際に、様々なコンテンツ分類方法による情報提供が行われている。特に、ユーザが目的とするコンテンツを、的確に素早く提供するための技術の一つとして、協調フィルタリング技術が知られている。
【０００３】
この協調フィルタリング技術は、ユーザの嗜好を過去の行動という形で履歴データベースに記録しておき、そのユーザと類似のコンテンツ検索を行っている他のユーザの検索履歴についての情報に基づいて、ユーザが求めるコンテンツや、あるいは嗜好性を的確に推測して提供する技術である。また、この協調フィルタリングの技術は、リコメンデーションサービスを提供する際に使用される代表的な手法でもある。この協調フィルタリング技術の効果を発揮させるには、可能な限りの多くのユーザについて、各々の嗜好に関する情報を多く収集し、また対象となるユーザの数も多人数である方が、より正確な嗜好性の推測を行うことができる。
【０００４】
なお、リコメンデーションサービスとは、インターネット上に展開するバーチャルな通信販売の商店などで、利用するユーザの嗜好性や要求を分析し、アクセスしてきたそれぞれのユーザごとに、そのユーザが興味を持ちそうな情報を選択して表示するサービスである。例えば、Ｗｅｂサイトにおいて、所定の分類に基づくユーザ層ごとに異なるトップメニューを用意する、といったことが行われている。
【０００５】
こうした協調フィルタリング技術の応用として、従前より、Ｗｅｂサイトの閲覧要求をした端末のＩＰアドレスと、当該閲覧されたＷｅｂサイトのＵＲＬ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）とを要求の度に記録し、アクセス履歴を生成している。このアクセス履歴に基づいて、当該端末を利用するユーザに対し、このユーザが検索しているコンテンツやＷｅｂに類似する他のＷｅｂサイトを推奨することが行われている。
【０００６】
図９は、従来における代表的なコンピュータネットワークの構成と、該ネットワークに使用されるポータルサーバ１０２の構成を示す図である。ポータルサーバ１０２は、不特定多数のユーザ１０３に共用される端末１０１Ａ、１０１Ｂ、１０１Ｃ、１０１Ｄに対し、インターネット１０４を介して接続されている。端末は、例えば、インターネットカフェにあるようなコンピュータである。
【０００７】
ポータルサーバ１０２は、アイテム記憶部１０５を備え、該アイテム記憶部１０５にはリンク集ページを構成するページデータ（以下、アイテム）として、たとえばＪ、Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎが記憶されている。また、説明の便宜上、アイテム数については、実際に運用する場合よりも少なくしている。
【０００８】
ポータルサーバ１０２は、アイテム提供部１０６を備え、該アイテム提供部１０６は、端末にアイテムを送信して表示させる。例えば、あるユーザ１０３の操作により端末１０１ＡがアイテムＫを要求すると、アイテム提供部１０６は、アイテム記憶部１０５からアイテムＫを読み出して端末１０１Ａに表示させる。ポータルサーバ１０２は、アクセス履歴記憶部１０７を備え、該アクセス履歴記憶部１０７には、アクセス履歴１００が記憶される。
【０００９】
図１０は、アクセス履歴１００を示す図である。アクセス履歴１００にあっては、端末１０１Ａ、１０１Ｂ、１０１Ｃ、１０１Ｄのいずれかが、アイテムＪ、Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎのいずれかを要求した（アクセスしたという）時刻（アクセス時刻）と、当該アクセスした端末のＩＰアドレスと、該アクセスされたアイテムのＵＲＬと、を含む行をアクセスの度に記録することによって、当該行はアクセス時刻が早い順に並んでいる。
【００１０】
ポータルサーバ１０２は、アイテム推奨部１０８を備えている。このアイテム推奨部１０８は、例えば、アイテムＭを要求されると、アクセス履歴１００に記録されている他のアイテムＪ、Ｋ、Ｌ、Ｎを端末へのＵＲＬ表示等により推奨する。ここで、端末からの要求がアイテムＭに変われば、アイテム提供部１０６がアイテムＭを提供することになる。なお、類似のコンテンツ分類方法に関する技術が特許文献１や非特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開２００２−３４２３６８号公報
【非特許文献１】本橋  健  外１名  「アクセス履歴のみから利用者の嗜好を分析推薦するアウェアネスネット」、情報処理学会、第６２回大会、ｐｐ．２５３−２５６、２００１年３月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述した従来技術によるコンテンツ分類方法においては、ユーザが目的とするコンテンツを検索して、例えばあるＷｅｂサイトに接続してコンテンツを見つけても、このコンテンツに対して、単純に関連したほかのコンテンツを表示するのみであった。このため、ユーザにとっては、目的とするコンテンツが表示されるものの、そのコンテンツに単純に関連したコンテンツの表示は逆に不要な情報であったり、あるいは既知の情報でもあった。
【００１２】
これらの関連するコンテンツは複数存在しているので、一度に表示すると混乱を招いてしまう。また、目的とするコンテンツとの関連の度合いや、ユーザの嗜好によるコンテンツ同士の関連性の度合いなどをパラメータとして加えた表示をすることもできなかった。ユーザにとってこうした関連情報は必要ではあるものの、単純に関連性のみで関連付けがされたコンテンツの情報の提供は、コンテンツ検索の妨げになる場合もあった。
【００１３】
また、リコメンデーションサービスを行っているＷｅｂサイトを介した電子商取引の商店では、顧客であるユーザに対して顧客の求める商品（コンテンツ）に関連した商品を提示して、ユーザから更なる需要を生み出す要求がある。しかしながら、ユーザの履歴情報に基づいた推測による商品の提示や、あるいは単純にユーザから要求のあった商品に類似した商品を提示するだけでは、ユーザに新規な需要を起こさせることが難しかった。
【００１４】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ｗｗｗ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）上における多くのコンテンツが構成するコンテンツ群の構造を、ユーザのアクセス履歴に基づいてクラスタリング（構成）し、ユーザの要求に合ったコンテンツおよびコンテンツ群の特徴を俯瞰的にユーザに提供可能なコンテンツ分類システムおよび方法、コンピュータプログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
課題を解決するために、請求項１に記載の本発明は、ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類方法であって、前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａと、前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂと、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃと、を実行することによりコンテンツの分類を行う。
【００１６】
また、請求項２に記載の本発明は、請求項１において、前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除する。
【００１７】
また、請求項３に記載の本発明は、請求項１または２のいずれかにおいて、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶する。
【００１８】
また、請求項４に記載の本発明は、請求項１〜３のいずれかにおいて、前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しない。
【００１９】
また、請求項５に記載の本発明は、請求項１〜４のいずれかにおいて、前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止する。
【００２０】
また、請求項６に記載の本発明は、請求項１〜５のいずれかにおいて、前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換する。
【００２１】
また、請求項７に記載の本発明は、請求項５または６のいずれかにおいて、前記処理Ｃの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶する。
【００２２】
また、請求項８に記載の本発明は、請求項５〜７のいずれかにおいて、前記処理Ｃの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行する。
【００２３】
また、請求項９に記載の本発明は、請求項１〜８のいずれかにおいて、前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含む。
【００２４】
また、請求項１０に記載の本発明は、ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類システムであって、前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａ手段と、前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂ手段と、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃ手段と、を備える。
【００２５】
また、請求項１１に記載の本発明は、請求項１０において、前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除する。
【００２６】
また、請求項１２に記載の本発明は、請求項１０または１１のいずれかにおいて、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶する。
【００２７】
また、請求項１３に記載の本発明は、請求項１０〜１２のいずれかにおいて、前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しない。
【００２８】
また、請求項１４に記載の本発明は、請求項１０〜１３のいずれかにおいて、前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止する。
【００２９】
また、請求項１５に記載の本発明は、請求項１０〜１４のいずれかにおいて、前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換する。
【００３０】
また、請求項１６に記載の本発明は、請求項１４または１５のいずれかにおいて、前記処理Ｃの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶する。
【００３１】
また、請求項１７に記載の本発明は、請求項１４〜１６のいずれかにおいて、前記処理Ｃの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行する。
【００３２】
また、請求項１８に記載の本発明は、請求項１０〜１７のいずれかにおいて、前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含む。
【００３３】
また、請求項１９に記載の本発明は、ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類プログラムであって、前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａのステップと、前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂのステップと、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃのステップと、を実行することによりコンテンツの分類を行う。
【００３４】
また、請求項２０に記載の本発明は、請求項１９において、前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除する。
【００３５】
また、請求項２１に記載の本発明は、請求項１９または２０のいずれかにおいて、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶する。
【００３６】
また、請求項２２に記載の本発明は、請求項１９〜２１のいずれかにおいて、前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しない。
【００３７】
また、請求項２３に記載の本発明は、請求項１９〜２２のいずれかにおいて、前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止する。
【００３８】
また、請求項２４に記載の本発明は、請求項１９〜２３のいずれかにおいて、前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換する。
【００３９】
また、請求項２５に記載の本発明は、請求項２３または２４のいずれかにおいて、前記処理Ｃのステップの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶する。
【００４０】
また、請求項２６に記載の本発明は、請求項２３〜２５のいずれかにおいて、前記処理Ｃのステップの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行する。
【００４１】
また、請求項２７に記載の本発明は、請求項１９〜２６のいずれかにおいて、前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含む。
【００４２】
また、請求項２８に記載の本発明は、請求項１９〜２７のいずれかにおいて、前記ネットワークに接続されたプロキシサーバ上で実行される。
【００４３】
また、請求項２９に記載の本発明は、請求項１９〜２７のいずれかにおいて、前記ユーザが目的とする前記コンテンツの検索に用いるローカル端末上で実行される。
【００４４】
また、請求項３０に記載の本発明は、請求項１９〜２７のいずれかにおいて、前記ネットワークに接続するアプリケーションサービスプロバイダにて実行される。
【００４５】
また、請求項３１に記載の本発明は、ネットワークを介して目的とするコンテンツを検索するユーザに、該コンテンツに関連したコンテンツを提供するためのコンテンツ分類プログラムを記録した記録媒体であって、前記ユーザが前記検索の過程でコンテンツＱにアクセスする度に、このコンテンツＱと前記アクセスの履歴を記憶するアクセスリストにすでに登録済みのコンテンツＲとを関連付けし、この関連付けを該関連付けの回数で重み付けした枝値として前記アクセスリストに時系列で記憶する処理Ａのステップと、前記アクセスリストに記憶された前記コンテンツＱと前記コンテンツＲがそれぞれ属するクラスタＣｑとクラスタＣｒとをそれぞれの大きさと共にクラスタに関する情報を記憶するためのクラスタリストに記憶しておき、前記枝値が予め設定された閾値ｓを超えた場合に、該当する前記枝値の両端の前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが属するそれぞれの前記クラスタＣｑと前記クラスタＣｒのそれぞれの大きさを合算しクラスタＣｘとして、該クラスタＣｘの大きさを予め設定された基準値Ｌと比較する処理Ｂのステップと、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌより大きい場合に、前記クラスタＣｘに含まれる枝値を最も多く持つコンテンツＹを抽出し、このコンテンツＹの全ての枝値に対し、所定の取捨選択基準Ｆで前記閾値ｓに統一して前記クラスタリストに記憶する処理Ｃのステップと、を実行することによりコンテンツの分類を行うことを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００４６】
また、請求項３２に記載の本発明は、請求項３１において、前記アクセスリストは、前記記憶した内容を予め設定された所定値ｐ以下になるように、予め設定された期間を過ぎた前記内容から順に削除することを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００４７】
また、請求項３３に記載の本発明は、請求項３１または３２のいずれかにおいて、前記クラスタＣｘが前記基準値Ｌ以下の場合は、該クラスタＣｘを前記クラスタリストに記憶することを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００４８】
また、請求項３４に記載の本発明は、請求項３１〜３３のいずれかにおいて、前記コンテンツＱと前記コンテンツＲが共に同じクラスタに属する場合は以降の処理を実行しないことを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００４９】
また、請求項３５に記載の本発明は、請求項３１〜３４のいずれかにおいて、前記コンテンツＹが抽出されたことにより、該コンテンツＹが既に抽出済みであることを示すチェック情報を付与し、再度抽出されることを前記チェック情報の有無を確認することにより防止することを特長とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００５０】
また、請求項３６に記載の本発明は、請求項３１〜３５のいずれかにおいて、前記取捨選択手段Ｆは、前記コンテンツＹの枝値のうち最大値の枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記コンテンツＹのみと関連付けしている枝値は前記閾値ｓへ変換し、前記閾値ｓへ変換されない前記枝値は全て０に変換することを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００５１】
また、請求項３７に記載の本発明は、請求項３５または３６のいずれかにおいて、前記処理Ｃのステップの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が１個の場合であれば、前記チェック情報が付与されていないクラスタを抽出して該クラスタに対して再び前記処理Ｃを最初から実行し、あるいは全てのクラスタに前記チェック情報が付与されていれば全ての前記クラスタを前記クラスタリストに記憶することを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００５２】
また、請求項３８に記載の本発明は、請求項３５〜３７のいずれかにおいて、前記処理Ｃのステップの終了後において、前記クラスタＣｘと他のクラスタが関連付けされた連結成分を抽出した結果、前記連結成分が２個以上の場合であれば、他の前記クラスタが前記基準値Ｌ以下であれば前記クラスタリストに記憶し、あるいは他の前記クラスタが前記基準値Ｌよりも大きければ再び前記処理Ｃを最初から実行することを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【００５３】
また、請求項３９に記載の本発明は、請求項３１〜３８のいずれかにおいて、前記アクセスの履歴は、すくなくとも前記アクセスの時刻、前記ユーザを識別するためのユーザＩＤ、前記コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、のうちのいずれかを含むことを特徴とするコンテンツ分類プログラムを記録する。
【発明の効果】
【００５４】
本発明によれば、ｗｗｗ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）上における多くのコンテンツが構成するコンテンツ群の構造を、ユーザのアクセス履歴に基づいてクラスタリング（構成）し、ユーザの要求に合ったコンテンツおよびコンテンツ群の特徴を俯瞰的にユーザに提供可能なコンテンツ分類システムおよび方法、コンピュータプログラムおよび記憶媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５５】
図１に示すのは、本発明に係るコンテンツ分類システムについての実施の形態を説明するための概略構成図である。この図１には、クラスタリング装置１と、アクセス履歴データベース６と、サービス提供装置８とが示されている。さらに、クラスタリング装置１は、処理Ａモジュール３と、処理Ｂモジュール４と、処理Ｃモジュール５と、統合データベース２と、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）７とを少なくとも有している。
【００５６】
このような構成においては、図示しないユーザがサービス提供装置８を操作して目的とするコンテンツを検索する場合に、アクセス履歴データベース６に記憶されたこのユーザのアクセス履歴、つまり、あるコンテンツにサービス提供装置８からアクセスした時刻、ユーザを個体識別するためのユーザＩＤ、コンテンツを個体識別するためのコンテンツＩＤ、といったものを時系列に沿って並べたものを利用して、コンテンツのクラスタリングを実行することを意図している。なお、ここでクラスタリングとは情報の選別／分類を行うためのフィルタリング技術を意味しており、数多くのコンテンツを、そのコンテンツ間の関係に基づいて複数のグループ（群）と同義のクラスタ群として分類することである。
【００５７】
このアクセス履歴データベース６に記憶されたアクセス履歴は、クラスタリング装置１によってクラスタリングが実行され、サービス提供装置８からのクラスタリングの結果の呼び出しに対して、クラスタリング結果を出力する。また、サービス提供装置８とクラスタリング装置１との間は、ＡＰＩ７により結合されている。このＡＰＩ７は、クラスタリング装置１とサービス提供装置８との間で共通に使用されるプログラム上の命令や関数の集合体である。クラスタリングやコンテンツの検索などの各種の命令は、このＡＰＩ７に記憶された命令や関数に従って伝達される。
【００５８】
クラスタリング装置１では、アクセス履歴データベース６に記憶されたアクセス履歴に基づいて、サービス提供装置８を利用して目的とするコンテンツを検索しているユーザへ、そのコンテンツと関連の深いコンテンツを、たとえばモニタ画面上に表示することができる。こうした機能を実現するために、アクセス履歴を処理するための処理Ａモジュール３と処理Ｂモジュール４と処理Ｃモジュール５とが設けられており、これらの処理モジュールは全て統合データベース２によって制御され、コンテンツ間の関係を保持するデータベースの役目を果たしている。
【００５９】
次に、図２〜図４を参照しながら、この処理Ａモジュール３、処理Ｂモジュール４、処理Ｃモジュール５にて実行される処理について説明する。
【００６０】
まず、図２に示す処理Ａモジュール３にて行われる処理Ａを説明する。ステップＳ１にてユーザによるコンテンツ検索が開始される。このコンテンツ検索はサービス提供装置８からのコンテンツ検索命令によるものである。次に、ステップＳ２にてユーザがコンテンツＱにアクセスしたという履歴をデータとして取得する。ここで、アクセスされたコンテンツＱが初めてアクセスされた場合は、ステップＳ３にてそのコンテンツＱのみの１点からなるクラスタＣｑ（グループ）として処理する。また、コンテンツＱへのアクセスが初めてのアクセスでない場合は、そのままステップＳ４へ進む。
【００６１】
次に、ステップＳ４にて、ユーザのアクセスリストにあるコンテンツＲと、アクセスしたコンテンツＱとの間の枝値の重みに１を加える。ここで、アクセスリストとは、ユーザがアクセスしたコンテンツＱと、そのコンテンツＱをコンテンツＲと関連付け（枝値）した回数とをデータとして対応付けて時系列的に並べたデータ群である。このアクセスリストは、統合データベース２に記憶されている。また、枝値とは、あるコンテンツにユーザがアクセスしたことに対して、このアクセスに伴いあるコンテンツとアクセスリストのコンテンツとの関連付けが行われることを、相互のコンテンツの間を結ぶ１本の枝に見立てて模式的に表現したものであり、関連付けの回数が増えるとこの枝の本数も増え枝値も大きくなる、という表現を説明のために用いている。重み付けとは、この枝値の値を指している表現であり、枝値が０ならば重み付けは０であるが、たとえば枝がこれに１本加われば、枝値での重み付けは１となる。
【００６２】
次に、ステップＳ５にて、ユーザのアクセスリストにアクセスしたコンテンツＱを載せる。このとき、アクセスリストの大きさは、常に予め設定された所定値ｐ以下になるように時系列的に旧いコンテンツから順に削除されている。次に、ステップＳ６にて、新たに重み付けの重みが予め設定された閾値ｓ以上になった枝値を抽出して列挙する。列挙した全ての枝値の重みに対して次段の処理Ｂモジュール４にて処理Ｂを実行する。なお、閾値ｓ以上になった枝値が無い場合は、再びステップＳ１に戻り、ステップＳ１〜ステップＳ６までの処理を繰り返し実行する。
【００６３】
以上説明したように、処理Ａにおいては、ユーザがあるコンテンツ（たとえばコンテンツＱ）にアクセスしたことによって、「アクセスされたコンテンツ」と「アクセスリストに既に載っているコンテンツ（たとえばコンテンツＲ）」との間を枝で結ぶ処理を行う。「アクセスリストに既に載っているコンテンツ」は１個以上であり、従って「アクセスされたコンテンツ」から「アクセスリストに既に載っているコンテンツ」へ繋がる枝の本数は１本以上となる。ユーザが目的とするコンテンツを検索する過程で、数多くのコンテンツにアクセスする都度に、こうした枝が繋がって増えてゆく。なお、このアクセスリストが初めて起動した直後などの原始の状態では、「アクセスリストに既に載っているコンテンツ」は存在しないので、従ってユーザが最初にアクセスしたコンテンツをそのままアクセスリストに載せる処理を行う。
【００６４】
図３を参照して、処理Ｂモジュール４にて行われる処理Ｂを説明する。まず、ステップＳ７にて、新たに重みが閾値ｓ以上になった枝を（ｉａ，ｉｂ）とする。この（ｉａ，ｉｂ）とは、コンテンツＱとコンテンツＲとを互いに結ぶ枝を示している。次に、ステップＳ８にて、ｉａとｉｂが同じクラスタに属している場合は、以降の処理は実行せずに他の閾値ｓ以上になった枝についてステップＳ７を実行する。
【００６５】
次に、ステップＳ９にて、ｉａとｉｂが互いに異なるクラスタに属している場合は、これらのクラスタをクラスタリストから削除する。たとえばｉａが属するクラスタがクラスタＣｑであり、ｉｂが属するクラスタがクラスタＣｒである場合は、このクラスタＣｒとクラスタＣｑを共にクラスタリストから削除する。ここで、クラスタリストから削除されるのは、クラスタＣｒとクラスタＣｑであり、それぞれのクラスタに属していたｉａとｉｂがクラスタＣｒとクラスタＣｑと一緒に削除されることは無い。
【００６６】
次に、ステップＳ１０にて、クラスタＣｑとクラスタＣｒの大きさ（サイズ）の和が、予め設定された基準値Ｌ以下の場合は、クラスタＣｑとクラスタＣｒを１つにして纏めた新たなクラスタであるクラスタＣｘをクラスタリストに載せる（登録）。
【００６７】
次に、ステップＳ１１にて、ｉａとｉｂのそれぞれが互いに異なるクラスタに属し、クラスタＣｑ、クラスタＣｒのサイズの和が基準値Ｌより大きい場合、クラスタＣｑとクラスタＣｒを１つにした新たなクラスタＣｘを生成し、このクラスタＣｘに対して処理Ｃモジュール５にて処理Ｃを実行する。この処理Ｃが終了すると、再びステップＳ７に戻り、処理Ｂを繰り返し行う。また、この繰り返しの実行により、全ての閾値ｓ以上の重み付けの枝に処理が実行された場合に、処理Ａへ戻る。
【００６８】
図４を参照して、処理Ｃモジュール５にて行われる処理Ｃを説明する。まず、ステップＳ１２にて、新たなクラスタであるクラスタＣｘに対し、このクラスタＣｘに属するコンテンツ群の枝値の中から、次数（閾値ｓ以上の重み付けの枝の本数）が最大となるコンテンツＹを選択する。ただし、次のステップＳ１３でチェック済みのものを除く。次に、ステップＳ１３でコンテンツＹにチェック情報が付与される。このチェック情報とは、コンテンツＹに対して処理Ｃを実行済みであることの印であって、再び処理Ｃが行われることを防止するためのフラグ情報となる。
【００６９】
次に、ステップＳ１４にて、コンテンツＹについて閾値ｓ以上の重み付けの枝値に注目し、
１）重み付けが最大の枝値は、その重み付けを閾値ｓと同じ値（ｓ）にする。
【００７０】
２）枝値について、コンテンツＹ側でない反対側の端点のコンテンツの次数が１の場合、すなわちコンテンツＹとしか繋がっていない枝である場合は、その枝の重み付けを閾値ｓと同じにする。
【００７１】
３）上記１）、２）以外の場合は、枝の重みを０とする。重み付けが０となるので、従って該当する枝は切られることになる。
【００７２】
以上の１）〜３）の処理がステップＳ１４にて実行される。
【００７３】
次に、ステップＳ１５において、クラスタＣｘの連結成分を調べる。この連結成分とはクラスタＣｘが他のクラスタと連結する枝があるか否かを調べる処理である。次に、ステップＳ１６において、クラスタＣｘの連結成分が１個の場合であって、かつ未チェックのものが残っていれば処理Ｃの初段のステップＳ１２へ戻り、次数が最大となるコンテンツを新たに選択して、再び処理Ｃを実行する。また、全てチェック済みであった場合は、処理Ｂに戻って、クラスタＣｘをクラスタリストに載せる（登録）。
【００７４】
次に、ステップＳ１７にて、クラスタＣｘの連結成分が２個以上の場合であって、かつクラスタのサイズが基準値Ｌ以下である連結成分については、クラスタリストに載せる（登録）。また、サイズが基準値Ｌよりも大きい連結成分に対しては、連結成分に対して処理Ｃを再び実行する。
【００７５】
以上説明した処理Ａ〜処理Ｃによって、複数のコンテンツ同士の関係をユーザのアクセス履歴に従ってクラスタリングして構築し、こうしてクラスタリングされたコンテンツ群の特徴成分をユーザに提供することができる。ユーザがコンテンツにアクセスしたアクセス履歴のみでもってクラスタリングを行い、コンテンツ同士の関係を示す枝の重み付けが大きい関係にまとめて整理することができるので、ユーザに対してクラスタの特徴や、他クラスタとの関係などを俯瞰的に提供することができる。
【００７６】
図５は、図１〜図４を参照して説明した本発明のコンテンツ分類システムに係る、他の実施の形態を説明するための構成図である。ユーザが目的とするコンテンツの検索を実行する情報端末としてクライアントマシン１０が配置される。このクライアントマシン１０は、ユーザとのインタフェイスになるために表示されるブラウザ１３と、このブラウザ１３に表示する内容を生成するためのクライアントシステム１４を有している。また、クライアントシステム１４は、ＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）受信のためのステップＳ２０と、ＲＤＦ解析のステップＳ２１と、クラスタリング情報表示のためのステップＳ２２の処理を実行する。
【００７７】
また、クライアントマシン１０はサーバマシン１１とネットワーク接続されている。サーバマシン１１には、ＰＲＯＸＹ（プロキシ）サーバ１５と、アクセス履歴情報データベース１７と、サーバシステム１６を有している。また、サーバシステム１６では、アクセス履歴収集のステップＳ３０と、クラスタリング情報生成のステップＳ３１と、ＲＤＦ形式変換のステップＳ３２と、ＲＤＦ送信のステップＳ３３の一連の処理を行う。また、サーバマシン１１はインターネット１２に接続している。
【００７８】
クライアントマシン１０の図示しない画像表示装置にブラウザ画面１３が表示され、ユーザはこのブラウザ画面１３を介して目的とするコンテンツを検索する。検索の対象となるのはインターネット１２を介して接続された膨大な量のコンテンツ群であり、この中から目的とするコンテンツの検索を行う。ブラウザ１３はサーバマシン１１が有するプロキシサーバ１５を介してインターネット１２に接続している。このプロキシサーバ１５はサーバシステム１６に接続していて、ブラウザ１３で目的とするコンテンツの検索が行われると、その検索の過程で発生するインターネット１２上の数多くのコンテンツへのアクセスをアクセス履歴として収集する。このアクセス履歴の収集はステップ３０で実行される。収集されたアクセス履歴はアクセス履歴情報としてアクセス履歴情報データベース１７に記憶される。
【００７９】
クラスタリング情報生成の処理はステップ３１で実行され、このステップ３１での処理は先に説明した処理Ａ〜処理Ｃによるクラスタリング処理である。このクラスタリング情報生成のステップで、ユーザが検索している目的とするコンテンツの特徴に関連したコンテンツを提供することができる。こうして生成されたクラスタリング情報はステップＳ３２においてＲＤＦ形式に変換されて、次のステップＳ３３にてＲＤＦ送信の処理が実行される。
【００８０】
サーバシステム１６から送信されたＲＤＦ形式のクラスタリング情報は、クライアントシステム１４で受信される。クライアントシステム１４では、ステップＳ２０において、このＲＤＦ形式のデータを受信し、次のステップＳ２１でＲＤＦ解析を行ってデコード処理をする。このデコード処理により元のクラスタリング情報に戻され、ステップＳ２２においてクラスタリング情報の表示が行われる。このクラスタリング情報の表示はブラウザ１３を表示している画面に表示される。
【００８１】
図６は、クライアントシステム１４のステップＳ２２にて実行されるクラスタリング情報表示の一例を示している。この図６には、クラスタリングモデル表示ウィンドウ２０と、検索目的となるコンテンツが属するクラスタ２１ｂと、このクラスタ２１ｂの名称を示すタイトル２１ａとが示され、タイトル２１ａには、このタイトル２１ａと同じクラスタ２１ｂに属するタイトル２２ａ〜２２ｄが示されている。このタイトル２２ａ〜２２ｄはタイトル２１ａと直接に近い特徴を有する（つまり、同じクラスタ２１ｂに属する）ので、直接に枝で結ばれて表示されている。ユーザはこうした表示上の特徴から俯瞰的にコンテンツやクラスタ相互の関係を眺めることができ、クラスタやコンテンツの特徴を容易に理解することが可能となる。
【００８２】
また、タイトル２１ａはメインとなるコンテンツであるので、ブラウザ表示部分は色を変える（どこの部分がブラウザに表示されているか目立つように）ことで、ユーザの注目を得ることが可能となる。タイトル２２ａ〜２２ｄのタイトル表示部分はマウスなどでクリック可能とし、このクリック操作はブラウザ１３の表示に反映され変化するようにする。
【００８３】
さらに、クラスタ２１ｂの周囲には他の特徴をもつクラスタ２３ａ〜２３ｇが表示され、それぞれ枝でクラスタ２１ｂに繋がっている。さらにこれらのクラスタ２３ａ〜２３ｇには、図に示すようにさらに他の特徴を有するクラスタ２５ａ〜２５ｌが表示され、やはりそれぞれが枝でクラスタ２３ａ〜２３ｇに繋がっている。クラスタ２４はクラスタ２１ｂとクラスタ２３ａ〜２３ｇまでのクラスタ群を含むクラスタを示している。クラスタ２３ａ〜２３ｇのクラスタ表示には、次数が高いものを代表としてタイトル表示がされている。ユーザはこのタイトルを見ることで、それぞれのクラスタの特徴を知ることができる。また、外側のクラスタ群２５ａ〜２５ｌはクラスタの存在のみが表示される。こうした表示によりクラスタリングモデル表示ウィンドウ２０では、クラスタ同士の距離や表示される大きさ、タイトル、色の違い、クリックによる操作、枝の本数などで、ユーザに対して俯瞰的かつ直感的に、目的とするコンテンツの表示とそれに関係した特徴（ユーザの嗜好やコンテンツの性質）を提示することができる。
【００８４】
図７と図８は、図１〜図４を用いて説明した本発明のコンテンツ分類システムによって、数値で表示された調査データを円グラフ３４に示した例である。図７には、インターネットにおいてＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）ソフトのコンテンツにアクセスした顧客の顧客ＩＤ３１と、ＤＶＤソフトを管理するためのＤＶＤコード３２と、顧客がＤＶＤソフトにアクセスしてきた時間情報３３とが示されている。この例では、顧客数は合計で２６０６人であり、ＤＶＤソフトのタイトル数は２６８９作品、アクセスの履歴数は３３２０７となっている。
【００８５】
この図７のデータに基づいて、図１〜図４にて説明したクラスタリング処理（処理Ａ〜処理Ｃ）を実行した。この実行した結果を図８の円グラフ３４に示した。「その他」のデータは、クラスタリング処理で、特に意味の無いデータとなった。また、意味のあるデータとしては全体の約２／３が意味のあるデータとして表示されている。また、図中の「関連有」、「アクション」、「ＳＦ」、「ホラー」、〜「アニメ」、「アダルト系」の並びは、クラスタリング処理の結果、互いの関連性を構築して並べたものである。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本発明のコンテンツ分類システムの実施の形態に係る、クラスタリング装置の構成を説明するための構成図を示す。
【図２】本発明のコンテンツ分類システムの実施の形態に係る、クラスタリング方法を説明するためのステップ図を示す。
【図３】本発明のコンテンツ分類システムの実施の形態に係る、クラスタリング方法を説明するためのステップ図を示す。
【図４】本発明のコンテンツ分類システムの実施の形態に係る、クラスタリング方法を説明するためのステップ図を示す。
【図５】本発明のコンテンツ分類システムのほかの実施の形態に係る、クライアントマシンとサーバの構成を説明するための構成図を示す。
【図６】本発明のコンテンツ分類システムの実施の形態に係る、ブラウザ画面の表示例を説明するための模式図を示す。
【図７】本発明のコンテンツ分類システムの実施の形態に係る、クラスタリング処理の対象データを示す。
【図８】本発明のコンテンツ分類システムの実施の形態に係る、クラスタリング処理により作成される円グラフの一例を示す。
【図９】従来技術による協調フィルタリング技術を説明するための概念図を示す。
【図１０】従来技術による協調フィルタリング技術を説明するための概念図を示す。
【符号の説明】
【００８７】
１  クラスタリング装置
２  統合データベース
３  処理Ａモジュール
４  処理Ｂモジュール
５  処理Ｃモジュール
６  アクセス履歴データベース
７  ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）
８  サービス提供装置
１０  クライアントマシン
１１  サーバマシン
１２  インターネット
１３  ブラウザ
１４  クライアントシステム
１５  プロクシサーバ（ＰＲＯＸＹ）
１６  サーバシステム
１７  アクセス履歴情報データベース
２０  クラスタリングモデル表示ウィンドウ
【図１】
2005148843.tif 000003
【図２】
2005148843.tif 000004
【図３】
2005148843.tif 000005
【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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【図１０】
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