(57)【要約】【課題】より簡易に文書の需要を提供できる文書需要予測装置を提供する。【解決手段】対象文書Ｄについて、文書検索装置３０の検索対象として公開した場合の需要を予測する文書需要予測装置１０は、文書検索装置３０でなされた検索の情報である過去検索情報を蓄積、保持する過去検索情報データベース３２と、過去検索情報の統計的解析により、対象文書Ｄを公開した場合に対象文書Ｄが検索されて取得される確率である対象文書取得確率を算出する文書需要予測部３６と、を有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象文書について、文書検索装置の検索対象として公開した場合の需要を予測させる文書需要予測装置としてコンピュータを機能させる文書需要予測プログラムであって、
文書検索装置でなされた検索の情報である過去検索情報を蓄積、保持する過去検索情報保持手段と、
過去検索情報の統計的解析により、対象文書を公開した場合に対象文書が検索されて取得される確率である文書取得確率を算出する需要算出手段と、
を有する文書需要予測装置としてコンピュータを機能させる文書需要予測プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の文書需要予測プログラムであって、
過去検索情報は、少なくとも、検索の際に使用された検索条件を含み、
需要算出手段は、
過去検索情報に基づいて、各検索条件が使用された確率である条件確率を算出する条件確率算出手段と、
検索条件と対象文書との関連性を示す検索スコアを、各検索条件ごとに算出する検索スコア算出手段と、
を有し、条件確率と検索スコアとに基づいて、文書取得確率を算出することを特徴とする文書需要予測プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載の文書需要予測プログラムであって、
過去検索情報は、さらに、検索した際に検索者により取得された文書の文書情報も含み、
需要算出手段は、さらに、
過去検索情報と検索スコア算出手段で算出された検索スコアとに基づいて、各検索条件で検索した際に対象文書と同一の検索スコアを有する文書が取得された確率である過去取得確率を算出する過去取得確率算出手段を有し、
条件確率と過去取得確率とに基づいて、文書取得確率を算出することを特徴とする文書需要予測プログラム。
【請求項４】
請求項２または３に記載の文書需要予測プログラムであって、
検索条件は、検索の際に指定され、検索したい文書に関連する１以上のキーワードの組合せである検索クエリであることを特徴とする文書需要予測プログラム。
【請求項５】
請求項１に記載の文書需要予測プログラムであって、
過去検索情報は、検索した際に検索者により取得された文書の文書情報を含み、
需要予測手段は、
過去検索情報に基づいて、文書検索装置の検索対象として公開されている文書である比較文書が取得された確率である比較取得確率を算出する比較取得確率算出手段と、
比較文書と対象文書との関連性を示す関連度を算出する関連度算出手段と、
を有し、比較取得確率と関連度とに基づいて文書取得確率を算出することを特徴とする文書需要予測プログラム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の文書需要予測プログラムであって、
過去検索情報は、さらに、検索を行った検索者の属性である検索者情報も含み、
需要算出手段は、検索者の属性毎の文書取得確率を算出することを特徴とする文書需要予測プログラム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の文書需要予測プログラムであって、
過去検索情報は、さらに、検索を行った時間である検索時間も含み、
需要算出手段は、検索時間毎の文書取得確率を算出することを特徴とする文書需要予測プログラム。
【請求項８】
対象文書について、文書検索装置の検索対象として公開した場合の需要を予測する文書需要予測方法であって、
過去検索情報保持手段が、文書検索装置でなされた検索の情報である過去検索情報を蓄積、保持する過去検索情報保持工程と、
需要算出手段が、過去検索情報の統計的解析により、対象文書を公開した場合に対象文書が検索されて取得される確率である文書取得確率を算出する需要算出工程と、
を有することを特徴とする文書需要予測方法。
【請求項９】
対象文書について、文書検索装置の検索対象として公開した場合の需要を予測する文書需要予測装置であって、
文書検索装置でなされた検索の情報である過去検索情報を蓄積、保持する過去検索情報保持手段と、
過去検索情報の統計的解析により、対象文書を公開した場合に対象文書が検索されて取得される確率である文書取得確率を算出する需要算出手段と、
を有することを特徴とする文書需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書検索装置の検索対象として公開した場合の文書の需要を予測する文書需要予測プログラム、文書需要予測方法および文書需要予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、公開されている大量の文書の中から所望の文書を取得するために、文書検索装置を使って検索し、取得することがよく行われている。文書検索装置は、検索者が検索クエリなどの検索条件を指定したときに、その検索条件に合う文書を検索し、その文書情報を検索結果として出力する。検索者は、検索結果として出力された複数の文書情報の中から、適宜、自分が必要とする文書を取得する。
【０００３】
作成した文書を公開、すなわち、文書検索装置の検索対象とするか否かは、その所有者が判断する。その判断の材料の一つに、その文書の需要の高さがある。すなわち、その文書を多数の人が必要とする場合は公開することが望ましく、逆に必要とする人が少なければ公開する必要性は乏しい。また、通常、文書の公開は、より多数の人に取得されることを期待して行われる。したがって、作成した文書の需要が低い場合は、より需要が高くなるように修正を行いたいという要望がある。
【０００４】
そこで、従来から文書の所有者にその文書の需要を提供するための技術が提案されている。例えば、特許文献１には、非公開情報の有効性を判断し、通知する情報保守管理装置が開示されている。これは、一般に公開される情報を蓄積する公開データベースと非公開の情報を蓄積する非公開データベースとを有し、公開データベースへの問い合せを用いて、非公開情報の有効性を判断する。すなわち、非公開情報の中で、問合せ内容（検索条件）に合致した情報を有効な情報と判断している。これによれば、非公開の情報の有効性を判断することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２８５１３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、この情報保守管理装置は、非公開データベースに情報を登録した後、検索者からの問合せが有るか否かで有効性を判断している。したがって、有効性や需要判断の結果がでるまでに時間がかかっていた。また、この装置は、検索条件に合致した情報を有効な情報と判断している。しかし、検索条件に合致した情報、すなわち、検索結果として表示される文書であっても、検索者により取得されるとは限らない。したがって、上述の技術では、信頼性の高い文書の需要を知ることはできない。
【０００７】
そこで、本発明では、簡易に文書の需要を知ることができる文書需要予測プログラム、文書需要予測方法および文書需要予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の文書需要予測プログラムは、対象文書について、文書検索装置の検索対象として公開した場合の需要を予測させる文書需要予測装置としてコンピュータを機能させる文書需要予測プログラムであって、文書検索装置でなされた検索の情報である過去検索情報を蓄積、保持する過去検索情報保持手段と、過去検索情報の統計的解析により、対象文書を公開した場合に対象文書が検索されて取得される確率である文書取得確率を算出する需要算出手段と、を有する文書需要予測装置としてコンピュータを機能させる。
【０００９】
好適な態様では、過去検索情報は、少なくとも、検索の際に使用された検索条件を含み、需要算出手段は、過去検索情報に基づいて、各検索条件が使用された確率である条件確率を算出する条件確率算出手段と、検索条件と対象文書との関連性を示す検索スコアを、各検索条件ごとに算出する検索スコア算出手段と、を有し、条件確率と検索スコアとに基づいて、文書取得確率を算出する。望ましくは、過去検索情報は、さらに、検索した際に検索者により取得された文書の文書情報も含み、需要算出手段は、さらに、過去検索情報と検索スコア算出手段で算出された検索スコアとに基づいて、各検索条件で検索した際に対象文書と同一の検索スコアを有する文書が取得された確率である過去取得確率を算出する過去取得確率算出手段を有し、条件確率と過去取得確率とに基づいて、文書取得確率を算出する。検索条件は、検索の際に指定され、検索したい文書に関連する１以上のキーワードの組合せである検索クエリであることが望ましい。
【００１０】
別の好適な態様では、過去検索情報は、検索した際に検索者により取得された文書の文書情報を含み、需要予測手段は、過去検索情報に基づいて、文書検索装置の検索対象として公開されている文書である比較文書が取得された確率である比較取得確率を算出する比較取得確率算出手段と、比較文書と対象文書との関連性を示す関連度を算出する関連度算出手段と、を有し、比較取得確率と関連度とに基づいて文書取得確率を算出する。
【００１１】
別の好適な態様では、過去検索情報は、さらに、検索を行った検索者の属性である検索者情報も含み、需要算出手段は、検索者の属性毎の文書取得確率を算出する。別の好適な態様では、過去検索情報は、さらに、検索を行った時間である検索時間も含み、需要算出手段は、検索時間毎の文書取得確率を算出する。
【００１２】
他の本発明である文書需要予測方法は、対象文書について、文書検索装置の検索対象として公開した場合の需要を予測する文書需要予測方法であって、過去検索情報保持手段が、文書検索装置でなされた検索の情報である過去検索情報を蓄積、保持する過去検索情報保持工程と、需要算出手段が、過去検索情報の統計的解析により、対象文書を公開した場合に対象文書が検索されて取得される確率である文書取得確率を算出する需要算出工程と、を有することを特徴とする。
【００１３】
他の本発明である文書需要予測装置は、対象文書について、文書検索装置の検索対象として公開した場合の需要を予測する文書需要予測装置であって、文書検索装置でなされた検索の情報である過去検索情報を蓄積、保持する過去検索情報保持手段と、過去検索情報の統計的解析により、対象文書を公開した場合に対象文書が検索されて取得される確率である文書取得確率を算出する需要算出手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】
ここで、確率とは、ある事象の起こり得る可能性の度合いという意味のほか、ある事象が繰り返される度合いである頻度の意味も含む。また、対象文書は、文書検索装置の検索対象として公開される前の文書に限らず、公開されている文書であってもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、過去になされた検索の情報である過去検索情報に対して統計的解析を行うことで対象文書の需要を予測するため、簡易に文書の需要を知ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。はじめに、本発明の第一の実施の形態である文書需要予測プログラムを用いた文書需要予測装置１０のハードウェア構成について図１を用いて説明する。図１は、文書需要予測装置１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１７】
文書需要予測装置１０は、各部を制御する機能を有する中央処理装置（ＣＰＵ）１２、ＲＯＭやＲＡＭ等で構成されたメモリ１４、過去検索情報などを記憶するハードディスク１６、キーボードやマウス等で構成される入力部２０、ＣＲＴまたは液晶ディスプレイ等で構成され需要予測結果等を表示する表示部２２、フレキシブルディスクに対するデータの読み書きを行なうフレキシブルディスクドライブ（ＦＤＤ）２４、ＣＤ−ＲＯＭからのデータの読み出しを行なうＣＤ−ＲＯＭドライブ２６、他の通信装置と信号及びデータを遣り取りするための通信部１８等をそれぞれバスによって接続して構成されている。
【００１８】
次に、文書需要予測装置１０の機能構成について図２を用いて説明する。図２は、文書需要予測装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００１９】
文書需要予測装置１０は、文書検索装置３０に接続されている。この文書需要予測装置１０は、文書検索装置３０でなされた検索の情報を保持する過去検索情報データベース３２（以下、「過去検索情報ＤＢ３２」という）と、過去検索情報ＤＢ３２から必要な情報を抽出する過去検索情報抽出部３４、取得された過去検索情報に基づいて対象文書Ｄの需要を予測する文書需要予測部３６と、を有する。
【００２０】
過去検索情報ＤＢ３２は、文書検索装置３０と接続されており、この文書検索装置３０で検索された情報を蓄積、保持している。保持されている過去検索情報としては、各検索で使用された検索条件と過去取得文書の文書情報などがある。
【００２１】
ここで、検索条件とは、検索の際に指定される１以上のキーワードの組合せである検索クエリを指す。すなわち、通常、文書検索装置３０で所望の文書の検索を行う場合は、その文書に関連するであろう１以上のキーワードを論理オペランド（ＡＮＤやＯＲなど）で接続した検索クエリと呼ばれるものを入力する。文書検索装置３０は、この検索クエリで指定されたキーワードを含む文書を検索する。本実施の形態では、過去検索情報ＤＢは、この検索クエリＱｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ、ｎは整数）を検索条件として記憶している。
【００２２】
なお、当然ながら、検索の際に使用される検索条件であれば、検索クエリに限らず、他のものであってもよい。例えば、文書検索装置３０の中には、検索条件として、所望の文書に関連する関連文書や、所望の文書のファイル種類などを検索条件として入力できるものがある。その場合、その関連文書やファイル種類などを検索条件として過去検索情報ＤＢ３２に保持してもよい。
【００２３】
また、過去取得文書とは、ある検索クエリＱｉで検索した際に、検索者により取得された文書Ｂｉｋ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ、ｋ＝１，２，・・・，ｌ、ｎとｌは整数）である。すなわち、文書検索装置３０は、通常、検索結果として、指定された検索条件に合致した文書の文書情報（文書の識別子や要約文書、保存場所、作成日時など）のみを表示する。検索者は、表示された複数の文書の文書情報を見て、必要と認めた文書だけを取得（ダウンロード）する。この取得された文書が過去取得文書Ｂｉｋとなる。
【００２４】
過去検索情報抽出部３４は、入力部３８を介して入力された対象文書Ｄを読み込み、対象文書Ｄの需要予測に必要な情報を過去検索情報ＤＢ３２から抽出する。本実施の形態では、対象文書Ｄを公開した場合に対象文書Ｄが検索結果となり得る検索条件で行われた検索の情報を抽出する。対象文書Ｄが検索結果となり得る検索条件は、各検索条件に対する対象文書Ｄの検索スコアを算出することで判別できる。
【００２５】
検索スコアとは、検索条件として指定された検索クエリＱｉと、文書との関連の度合いを示す数値である。この検索スコアの算出アルゴリズムは従来から多数提案されており、検索クエリＱｉに含まれるキーワードの出現数や出現位置などに基づいて算出できる。文書検索装置３０は、検索結果として複数の文書の文書情報を表示する際には、検索スコアの高い順に表示する。言い換えれば、検索スコアが０または、極めて低い文書は、検索結果として表示されないことになる。
【００２６】
したがって、過去検索情報抽出部３４は、各検索条件（検索クエリＱｉ）に対する対象文書Ｄの検索スコアを算出し、検索スコアが所定値以上となった検索条件での過去検索情報のみを過去検索情報ＤＢ３２から抽出する。これが、対象文書Ｄの需要予測に必要な情報となる。なお、この検索スコアは、過去検索情報抽出部３４ではなく、後述する検索スコア算出部４６で算出してもよい。
【００２７】
文書需要予測部３６は、条件確率算出部４４と、検索スコア算出部４６と、過去取得確率算出部４８と、文書取得確率算出部５０と、を有する。
【００２８】
条件確率算出部４４は、過去検索情報抽出部３４で抽出された過去検索情報に基づいて、各検索条件が所定の単位時間（例えば、１時間や１分など）内で使用される確率、条件確率を算出する。これは、各検索条件が使用された回数を、過去検索情報の取得期間で割ることにより求めることができる。すなわち、ある検索クエリＱｉの条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）は、過去検索情報に基づいて算出することができ、既知の値といえる。条件確率算出部４４は、算出した条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）を文書取得確率算出部５０に出力する。
【００２９】
例えば、過去検索情報として過去３０日間に行われた検索の情報が保持されており、その中で、ある検索条件である検索クエリＱ１が使用された検索は５回であったとする。この場合、所定の単位時間、１時間の間に検索クエリＱ１が使用される確率Ｐｕ（Ｑ１）は、Ｐｕ（Ｑ１）＝５／（３０×２４）×１００＝０．６９％となる。
【００３０】
検索スコア算出部４６は、過去検索情報抽出部３４で抽出された過去検索情報に含まれる各検索条件Ｑｉに対する対象文書Ｄの検索スコアＳＱｉ，Ｄ＝Ｓ（Ｑｉ，Ｄ）を算出する。また、各検索条件Ｑｉで検索された際に取得された文書である過去取得文書Ｂｉｋの検索条件Ｑｉに対する検索スコアＳＱｉ，Ｂｉｋ＝Ｓ（Ｑｉ，Ｂｉｋ）も算出する。
【００３１】
ただし、この検索スコアＳＱｉ，Ｂｉｋは、検索スコア算出部４６で算出せずに、検索の際に算出されたものを使用してもよい。すなわち、文書検索装置３０は、検索を行なう際に、必ず各文書について検索スコアを算出している。この文書検索装置３０で算出された検索スコアを過去取得文書Ｂｉｋの文書情報として過去検索情報ＤＢ３２に記憶させておき、これを用いてもよい。
【００３２】
検索スコア算出部４６で算出された検索スコアＳＱｉ，Ｄおよび検索スコアＳＱｉ，Ｂｉｋは、過去取得確率算出部４８に出力される。過去取得確率算出部４８は、各検索条件Ｑｉに対して、対象文書Ｄと同じ検索スコアを有する過去取得文書Ｂｉｋ、すなわち、ＳＱｉ，Ｂｉｋ＝ＳＱｉ，Ｄとなる過去取得文書Ｂｉｋが取得される確率、過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）を算出する。これは、対象文書Ｄと同じ検索スコアを有する過去取得文書Ｂｉｋが取得された回数を、各検索条件Ｑｉが使用された回数で割ることで算出できる。すなわち、過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）も、過去検索情報に基づいて算出することができ、既知の値といえる。
【００３３】
例えば、ある検索クエリＱ１に対する対象文書Ｄの検索スコアＳＱ１，Ｄ＝５０であったとする。そして、その検索条件Ｑ１は５回使用されており、そのうち、Ｑ１に対する検索スコアが５０の過去取得文書Ｂ１ｋ（ＳＱ１，Ｂ１ｋ＝５０）が取得された回数は１回であったとする。この場合、過去取得確率Ｐｄ（Ｑ１，ＳＱ１，Ｄ）＝１／５×１００＝２０％となる。
【００３４】
なお、対象文書Ｄと同じ検索スコアの過去取得文書Ｂｉｋが無い場合は、例えば、近似する検索スコアを有する過去取得文書Ｂｉｋを用いて過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）を算出する。その場合、近似する検索スコアを有する複数の過去取得文書Ｂｉｋで複数の過去取得確率を算出し、その平均を用いる。また、近似する検索スコアを有する過去取得文書Ｂｉｋで算出した過去取得確率に対して、対象文書Ｄの検索スコアＳＱｉ，Ｄとの差異量に応じた重み付けを行なった値を用いてもよい。
【００３５】
このようにして算出された過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）は、文書取得確率算出部５０に出力される。
【００３６】
文書取得確率算出部５０は、算出された条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）および過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）に基づいて、対象文書Ｄを公開した場合に、対象文書Ｄが所定の単位時間内に取得される確率、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）を算出する。この文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）が高いほど対象文書Ｄは、取得される確率が高く、需要が高いといえる。文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、各検索条件ごとに、条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）と過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）とを掛け合わせて、その乗算結果のｉについての総和をとることで算出できる。すなわち、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、式（１）で表すことができる。
【００３７】
ＰｄＴＯＴ（Ｄ）＝ΣｉＰｕ（Ｑｉ）×Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）            （１）
【００３８】
式（１）において、Ｐｕ（Ｑｉ）およびＰｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）は、既に説明したようにいずれも過去検索情報に基づいて算出できる既知の値である。そして、これら既知の値の積と和から算出でき、対象文書Ｄの需要を表す値ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、過去検索情報ＤＢ３２に保持されている過去検索情報に基づいて算出することができる。
【００３９】
次に、この文書需要予測装置１０を用いて、対象文書Ｄの需要を予測する際の流れについて図３を用いて簡単に説明する。図３は、文書需要予測装置１０を用いた対象文書Ｄの需要予測の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
対象文書Ｄの所有者は、対象文書Ｄの需要を知りたい場合は、対象文書Ｄを文書需要予測装置１０に入力する（Ｓ１０）。文書需要予測装置１０の入力部３８は、入力された対象文書Ｄを読み込み、過去検索情報抽出部３４と文書需要予測部３６とに渡す。過去検索情報抽出部３４は、過去検索情報ＤＢ３２にアクセスし、過去の全検索で使用された検索クエリＱｉを抽出する。そして、各検索クエリＱｉに対する対象文書Ｄの検索スコアＳＱｉ，Ｄを算出する。そして、検索スコアＳＱｉ，Ｄが所定値以上の検索クエリＱｉでなされた過去検索情報だけを過去検索情報ＤＢ３２から抽出する（Ｓ１２）。
【００４１】
抽出された過去検索情報は、文書需要予測部３６に渡される。文書需要予測部３６では、条件確率算出部４４が、抽出された過去検索情報に基づいて条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）を算出する（Ｓ１４）。
【００４２】
また、検索スコア算出部４６が各検索クエリＱｉに対する対象文書Ｄおよび過去取得文書Ｂｉｋの検索スコアＳＱｉ，Ｄ、ＳＱｉ，Ｂｉｋを算出する（Ｓ１６）。算出された検索スコアは、過去取得確率算出部４８に出力される。
【００４３】
過去取得確率算出部４８は、対象文書Ｄと同一検索スコアとなる過去取得文書Ｂｉｋ，すなわち、ＳＱｉ，Ｂｉｋ＝ＳＱｉ，Ｄとなる過去取得文書Ｂｉｋが取得される確率、過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）を算出する（Ｓ１８）。この過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）も、過去検索情報抽出部３４で抽出された過去検索情報に基づいて算出できる。算出された過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）は、文書取得確率算出部５０に出力される。
【００４４】
文書取得確率算出部５０では、対象文書Ｄを公開した場合に、所定時間内に対象文書Ｄが取得される確率、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）を算出する（Ｓ２０）。ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、各検索条件ごとに条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）と過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）とを掛け合わせ、その和をとることで算出できる（式（１）参照）。
【００４５】
そして、算出された文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、出力部４０を介して出力され、対象文書Ｄの所有者に提示される（Ｓ２２）。所有者は、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）を見て対象文書Ｄの需要を知り、対象文書Ｄを公開するか否か、修正するか否かなどを判断する。
【００４６】
以上、説明したように本実施の形態によれば、対象文書Ｄの需要を表す文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）を過去検索情報に基づいて算出できる。したがって、対象文書Ｄの公開前に、文書取得確率を知ることができる。そのため、対象文書Ｄの所有者は、公開前に対象文書Ｄの需要を知ることができ、公開の可否判断や、対象文書Ｄの修正の有無について、より最適な判断ができる。また、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、新たな問合せ（検索）がなくても算出することができるため、より迅速に対象文書Ｄの需要を提供することができる。
【００４７】
次に第二の実施の形態について図４を用いて説明する。図４は、第二の実施の形態である文書需要予測装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００４８】
この文書需要予測装置１０は、過去検索情報として少なくとも、過去取得文書の文書情報を過去検索情報ＤＢ３２に記憶している。また、過去検索情報抽出部３４は比較文書特定部６０を有しており、文書需要予測部３６は比較取得確率算出部５２と関連度算出部５４と文書取得確率算出部５６とを有している。
【００４９】
比較文書特定部６０は、文書検索装置３０の検索対象として既に公開されている大量の文書の中から、後述する文書需要予測で用いる比較文書を特定するものである。比較文書は、既に公開されている文書であれば何でもよいが、望ましくは、対象文書Ｄに類似している文書が望ましい。また、比較文書は、一つではなく、複数であることが望ましい。
【００５０】
したがって、比較文書特定部６０は、対象文書Ｄを読み込み、対象文書Ｄと公開済みの文書との関連度を算出し、関連度の高い複数の文書を比較文書として抽出する。ここで、関連度とは、２つの文書の関連性を示す度合いであり、例えば、共通して出現する語の数やその出現位置などをパラメータとした所定のアルゴリズムにしたがって算出される。このアルゴリズムは、従来から多数提案されており、これらを利用することができる。そして、関連度が高い文書ほど、類似しており、関連の深い文書といえる。以下では、この比較文書をＨｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ、ｎは整数）という。過去検索情報抽出部３４は、特定された比較文書Ｈｉについての過去検索情報を過去検索情報ＤＢから抽出し、これを文書需要予測部３６に渡す。
【００５１】
比較取得確率算出部５２は、抽出された過去検索情報に基づいて各比較文書Ｈｉが所定の単位時間内に取得される確率、比較取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）を算出する。ここで算出された比較取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）は、文書取得確率算出部５０に出力される。
【００５２】
なお、比較取得確率ＰｄＴＯＴは、種々の数式で算出することができるが、例えば、簡易な方法では、比較文書Ｈｉの取得回数を、過去検索情報の取得期間で割ることにより算出できる。例えば、過去検索情報ＤＢ３２に過去３０日間の過去検索情報が保持されており、３０日の間に比較文書Ｈｉが３回取得されている場合について考える。このとき、１時間の間に比較文書Ｈｉが取得される確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）＝３／（２４×３０）×１００＝約０．４２％となる。
【００５３】
なお、上述の式（１）を用いてまた、比較取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）を算出してもよい。その場合は、過去検索情報ＤＢ３２に各検索で使用した検索条件も記憶させておく。そして、比較文書Ｈｉに関して、条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）および過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｈｉ）を算出して、これらの乗算結果のｉについての総和を比較取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）とすることで、より信頼性の高い比較取得確率、ひいては、文書取得確率を得ることができる。
【００５４】
関連度算出部５４は、比較文書Ｈｉと対象文書Ｄとの関連度Ａｉを算出する。算出された関連度Ａｉは、文書取得確率算出部５６に出力される。
【００５５】
文書取得確率算出部５６では、比較取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）および関連度Ａｉに基づいて、対象文書Ｄが所定時間内に取得される確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）を算出する。これは、各比較文書ごとに比較取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）と関連度Ａｉとを掛け合わせ、その和の平均を取ることで得ることができる。すなわち文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、式（２）で求めることができる。
【００５６】
ＰｄＴＯＴ（Ｄ）＝（ΣｉＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）×Ａｉ）／（ΣｉＡｉ）            （２）
【００５７】
ここで比較取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｈｉ）および関連度Ａｉは、いずれも過去に行なわれた検索の情報に基づいて算出できる既知の値である。そして、この既知の値に基づいて対象文書Ｄが取得される確率、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）が算出される。つまり、本実施の形態でも、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、対象文書Ｄの公開前に算出することができる。したがって、対象文書Ｄの所有者は、公開前に対象文書Ｄの需要を知ることができ、公開の可否判断や、対象文書Ｄの修正の有無について、より最適な判断ができる。また、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）は、新たな問合せ（検索）がなくても算出することができるため、より迅速に対象文書Ｄの需要を提供することができる。
【００５８】
さらに、本実施の形態では、文書検索装置３０が、検索スコア計算に他文書からのリンク数を利用するものである場合にも有効である。文書検索装置３０の中には、各検索条件に対する文書の検索スコア算出に他文書から張られたリンクの数をパラメータの一つとして用い、他文書からのリンク数が多いほど検索スコアが高くなるものがある。これは、他の文書からリンクが張られている（参照されている）文書は、有用な文書であることが多いためである。そして、他文書からのリンク数が多い文書の検索スコア順位を高くし、検索結果の表示順位を上げるようにしている。このような検索スコア計算によれば、より有用な文書が見つかりやすくなる。
【００５９】
しかしながら、このような検索スコア計算方法では、公開前の対象文書Ｄは、他文書からのリンク数が０であるため検索スコアが低くなり、正確な需要を予測することが困難となる。そこで、本実施の形態では、既に公開され、他文書からリンクが張られ得る比較文書Ｈｉを用いて対象文書Ｄの需要を予測している。したがって、公開前の対象文書Ｄであっても他文書からのリンク数を反映した需要を求めることができ、より、精度の高い需要を求めることができる。
【００６０】
以上、説明したように第一の実施の形態および第二の実施の形態によれば、対象文書の需要をより簡易に求めることができる。なお、上述の説明では、過去検索情報として、検索条件および過去取得文書を保持しているが、さらに、検索者の属性情報や、検索の時間なども保持し、これらを利用して対象文書Ｄの需要予測を行なってもよい。例えば、過去検索情報として、検索を行なった検索者の年齢や職業、性別、地域などの属性情報も保持しておく。このような属性情報も保持しておくことで、検索者の年齢や職業などの属性毎の需要を算出することができる。したがって、例えば、対象文書Ｄが所定の地域の人に見てもらいたい（取得してもらいたい）場合などに、対象文書Ｄがその目的に合っているかどうかを判断することができる。また、検索時間も過去検索情報として保持し、需要算出の際に利用することで、検索時間毎の需要を算出することができる。すなわち、時間帯や、曜日、季節などでの需要を得ることができる。さらに、長期的に過去検索情報を蓄積、保持することで、例えば、需要が低下してきているなど、のような需要の傾向変化も予測できる。
【００６１】
また、上述の実施の形態で説明した文書取得確率の算出方法は、一例であり、文書検索装置３０でなされた検索の情報である過去検索情報の統計的解析で算出するのであれば、他の方法で算出してもよい。例えば、第一の実施の形態では、過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ）を算出し、これを文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）算出に利用している。しかし、より簡易な方法として、検索スコアまたは検索スコア順位ごとに仮取得率を決めておき、この仮取得率と条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）とを掛け合わせたものを文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）としてもよい。すなわち、一般的に、各検索条件に対して検索スコア（より正確には検索スコア順位）が高いほど、取得される確率が高くなる。したがって、検索スコアまたは検索スコア順位ごとに、取得されるであろう確率、仮取得率を決めておく。これは、例えば、検索スコア８０（検索スコア順位１０位）なら仮取得率は１０％、検索スコア５０（検索スコア順位２０位）なら仮取得率は５％、などのように一律で決めておく。そして、条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）とこの仮取得確率とを掛け合わせた和を文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）としてもよい。
【００６２】
また、需要予測の結果として文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）のみを出力しているが、他の情報も出力してもよい。例えば、文書取得確率ＰｄＴＯＴ（Ｄ）の算出過程で算出された条件確率Ｐｕ（Ｑｉ）や、過去取得確率Ｐｄ（Ｑｉ，ＳＱｉ，Ｄ）なども出力するようにしてもよい。これらの情報もあわせて出力することで、文書の所有者は、多用されている検索条件や、取得されやすい過去取得文書などを知ることができ、対象文書Ｄの修正の参考にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施の形態である文書需要予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】文書需要予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】文書需要予測装置での対象文書の需要予測の流れを示すフローチャートである。
【図４】他の実施の形態である文書需要予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０  文書需要予測装置、３０  文書検索装置、３２  過去検索情報データベース、３４  過去検索情報抽出部、３６  文書需要予測部、３８  入力部、４０  表示部、４４  条件確率算出部、４６  検索スコア算出部、４８  過去取得確率算出部、５０  文書取得確率算出部、５２  比較取得確率算出部、５４  関連度算出部、５６  文書取得確率算出部、６０  比較文書特定部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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