(57)【要約】 【課題】  情報フィルタリングシステム用のプロファイルを作成する場合、プロファイルを容易に作成することができ、また、適切に検索するためにプロファイルを作ることができる情報フィルタリング用プロファイル作成装置等を提供することを目的とするものである。【解決手段】  所定の検索ログの中から、主キーに基づいて、検索ログを抽出し、この抽出した複数の検索ログの中に出現した複数の検索語同士の間における関連度を算出し、この算出された関連度に基づいて、上記主キーと関連する関連語を選出し、上記抽出した検索ログ中に出現し、クリックしたＵＲＬを、所定の基準によって分類し、上記分類したＵＲＬと、そのＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語とに基づいて、各検索語間の親密度を算出し、上記主キーとの関連度と、絞り込みキーとの親密度とに基づいて、プロファイルを作成する。【選択図】  図１
2005141449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の検索ログを使用して、情報フィルタリング用プロファイルを作成する情報フィルタリング用プロファイル作成装置において、
情報分野を特定するためのキーワードである主キーと、上記主キーによって特定された情報分野における情報をさらに絞り込むためのキーワードである絞り込みキーとを入力する入力部と；
上記所定の検索ログの中から、上記主キーに基づいて、検索ログを抽出する検索ログ抽出部と；
上記抽出した複数の検索ログの中に出現した複数の検索語同士の間における関連度を算出し、この算出された関連度に基づいて、上記主キーと関連する関連語を選出する関連語選出部と；
上記抽出した検索ログ中に出現し、クリックしたＵＲＬを、所定の基準によって分類する分類部と；
上記分類したＵＲＬと、そのＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語とに基づいて、各検索語間の親密度を算出する親密度算出部と；
上記主キーとの関連度と、絞り込みキーとの親密度とに基づいて、プロファイルを作成するプロファイル作成部と；
を有することを特徴とする情報フィルタリング用プロファイル作成装置。
【請求項２】
所定の検索ログを使用して、情報フィルタリング用プロファイルを作成する情報フィルタリング用プロファイル作成方法において、
情報分野を特定するためのキーワードである主キーに基づいて、上記検索ログの中から、検索ログを抽出し、メモリに格納する検索ログ抽出段階と；
上記抽出した複数の検索ログの中に出現した複数の検索語同士の間における関連度を算出し、メモリに格納する関連語選出段階と；
上記抽出した検索ログ中に出現し、クリックしたＵＲＬを、所定の基準によって分類し、メモリに格納する分類段階と；
上記分類したＵＲＬと、そのＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語の情報とに基づいて、各検索語間の親密度を算出し、メモリに格納する親密度算出段階と；
上記主キーによって特定された情報分野における情報をさらに絞り込むためのキーワードである絞込みキーとの親密度と、上記主キーとの関連度とに基づいて、プロファイルを作成し、メモリに格納するプロファイル作成段階と；
を有することを特徴とする情報フィルタリング用プロファイル作成方法。
【請求項３】
所定の検索ログを使用して、情報フィルタリング用プロファイルを作成する情報フィルタリング用プロファイルを作成する場合において、
情報分野を特定するためのキーワードである主キーに基づいて、上記検索ログの中から、検索ログを抽出し、メモリに格納する検索ログ抽出手順と；
上記抽出した複数の検索ログの中に出現した複数の検索語同士の間における関連度を算出し、主キーに関連する語を選出し、メモリに格納する関連語選出手順と；
上記抽出した検索ログ中に出現し、クリックしたＵＲＬを、所定の基準によって分類し、メモリに格納する分類手順と；
上記分類したＵＲＬと、そのＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語の情報とに基づいて、各検索語間の親密度を算出し、メモリに格納する親密度算出手順と；
上記主キーによって特定された情報分野における情報をさらに絞り込むためのキーワードである絞込みキーとの親密度と、上記主キーとの関連度とに基づいて、プロファイルを作成し、メモリに格納するプロファイル作成手順と；
をコンピュータに実行させる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】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索エンジン等の検索ログを用いて、情報フィルタリング用プロファイルを作成する情報フィルタリング用プロファイル作成装置、情報フィルタリング用プロファイル作成方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報フィルタリングシステムでは、データベースに蓄積されている文書集合、または、ネットワーク等から収集した文書集合の中から、キーワード等が記述されているプロファイルに従って、特定の文書類を抽出する。
【０００３】
また、従来の情報フィルタリングシステムにおいて、プロファイルを、人手で作成している。たとえば、＠niftyクリッピングサービス（http://www.nifty.com/iguide/clip/）では、ユーザが、検索キーワード等を自分で設定し、プロファイルを作成している。
【０００４】
しかし、検索対象である文書が、大規模で様々な表現を使っている場合、適切なキーワード群を、ユーザが設定することは、極めて困難であり、したがって、フィルタリングした結果に、不適切な文書が含まれることがあり、この場合には、必要な文書を得ることができないことがある。
【０００５】
このために、一度、設定したプロファイルに基づいて、フィルタリングし、このフィルタリングの結果の文書について、適切か不適切かを人が判断し、この判断した情報に基づいて、プロファイルを修正する方法が知られている（たとえば、特許文献１参照）。
【０００６】
しかし、上記従来のプロファイル修正方法は、結果の適不適を判定する手間が膨大であり、しかも、初期プロファイルがある程度適切なものでなければ、最初のフィルタリング結果中に不適切な文書が多過ぎ、適切に修正できない可能性が高い。
【０００７】
そこで、適切な初期プロファイルを容易に作成できるようにするには、ユーザが入力したキーワードに基づいて、ユーザが入力したキーワードの関連語集合を自動的に作成し、上記関連語を含めて初期プロファイルとすればよく、この場合、ユーザが入力した初期検索条件に基づいて検索し、この検索結果における上位から一定数のドキュメントの中から、特徴語を抽出するｑｕｃｒｙ  ｅｘｐａｎｓｉｏｎという方法が知られている（たとえば、非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−１５７２７３号公報
【非特許文献１】Chris Buckley他著“Using Query Zoning and Correlation Within SMART:TREC 5”１９９６年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、上記従来例では、検索結果の上位の文書が、必ずしも目的の文書であるとは限ず、また、文書中に様々な話題が書かれていることがあるので、直接関係ない語も関連語になる可能性がある。
【０００９】
つまり、上記従来例では、データベースに蓄積されている文書集合、または、ネットワーク等から収集した文書集合の中から、キーワード等が記述されているプロファイルに従って、特定の文書類を抽出する情報フィルタリングシステムにおいて、情報フィルタリングシステム用のプロファイルを作成する場合、プロファイル作成の手間がかかるという問題があり、また、適切に検索することができないという問題がある。
【００１０】
本発明は、データベースに蓄積されている文書集合、または、ネットワーク等から収集した文書集合の中から、キーワード等が記述されているプロファイルに従って、特定の文書類を抽出する情報フィルタリングシステムにおいて、情報フィルタリングシステム用のプロファイルを作成する場合、プロファイルを容易に作成することができ、また、適切に検索するためにプロファイルを作ることができる情報フィルタリング用プロファイル作成装置、情報フィルタリング用プロファイル作成方法および記録媒体を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、所定の検索ログの中から、主キーに基づいて、検索ログを抽出し、この抽出した複数の検索ログの中に出現した複数の検索語同士の間における関連度を算出し、この算出された関連度に基づいて、上記主キーと関連する関連語を選出し、上記抽出した検索ログ中に出現し、クリックしたＵＲＬを、所定の基準によって分類し、上記分類したＵＲＬと、そのＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語とに基づいて、各検索語間の親密度を算出し、上記主キーとの関連度と、絞り込みキーとの親密度とに基づいて、プロファイルを作成する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ユーザが、主キーと絞り込みキーとを入力するだけで、検索ログの情報に基づいて、関連語を選出し、情報フィルタリングシステムのためのプロファイルを自動作成するので、プロファイル作成の手間を軽減することができ、また、適切に検索するためのプロファイルを作ることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
発明を実施するための最良の形態は、以下の実施例である。
【実施例１】
【００１４】
インターネットの検索エンジンの検索ログは、多数のユーザによる検索の記録を保持している。本発明の実施例において、ユーザが入力した検索語と、この検索語によって検索した結果中のＵＲＬであって、ユーザがクリックしたＵＲＬと、ユーザがクリックした時期情報と、同一ユーザであるかどうかを推定できるユーザＩＤまたはｃｏｏｋｉｅとが記録されている検索ログを考える。このような検索ログを使用すると、各ユーザの一連の検索動作を追うことができる。
【００１５】
つまり、一般的に、検索ユーザは、所定の特定の情報を得るために、いろいろなキーワードを入力する傾向がある。そして、極めて近い時間間隔で入力されたキーワードは、互いに関連が深いキーワードであると予想される。また、同一のＵＲＬをクリックする際に多数のユーザが使用した複数のキーワードも、相互に関連しているキーワードであると予想される。
【００１６】
本発明の実施例は、上記検索行動における上記特徴を利用するものであり、ユーザが入力した主キーに基づいて、検索ログからログを抽出する。つまり、主キーの語を検索語として利用したユーザの検索履歴に基づいて、その語が入力された前後一定期間のログを抽出する。
【００１７】
次に、抽出したログ中に出現する検索語同士の間における関連度を算出する。この関連度に基づいて、主キーで特定された分野に含まれている関連語を特定する。
【００１８】
また、主キーの分野の中で、特定の情報に絞り込むために、抽出したログ中でクリックされたＵＲＬを分類し、そのＵＲＬをクリックするに先立って入力した検索語間の親密度を算出する。この関連語間で親密度を算出することによって、特定の情報に関する文書中で同時に使われる２つの語が、同時に使用される可能性が高い組み合わせであるか、低い組み合わせであるかを決定する。上記算出された親密度を用いて、ユーザが入力した絞り込みキーとの間で親密度が高いキーワードを選出し、プロファイルを生成する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施例である情報フィルタリング用プロファイル作成装置１０を示すブロック図である。
【００２０】
フィルタリング用プロファイル作成装置１０は、入力部１と、ログ抽出部２と、関連語選出部３と、分類部４と、親密度算出部５と、プロファイル作成部６とを有する。なお、入力部１、ログ抽出部２、関連語選出部３、分類部４、親密度算出部５と、プロファイル作成部６が、それぞれ、メモリ１Ｍ、２Ｍ、３Ｍ、４Ｍ、５Ｍ、６Ｍを具備している。
【００２１】
入力部１は、ユーザが欲しい情報を特定するために、分野を特性するためのキーワードである主キーと、主キーによって特定された情報分野における情報をさらに絞り込むためのキーワードである絞り込みキーとを入力する。
【００２２】
ログ抽出部２は、主キーを検索語として使用したユーザのログのうちで、主キーを使用した時刻の前後一定期間のログを、検索ログから抽出する。
【００２３】
関連語選出部３は、抽出されたログに含まれているキーワードに基づいて、主キーが使用された時間間隔、主キーの使用人数等に基づいて、関連語を選出する。
【００２４】
分類部４は、抽出されたログ中のクリック先ＵＲＬを、所定の基準で分類する。
【００２５】
親密度算出部５は、同一分類内のＵＲＬをクリックするに先立って使用された検索語は、互いに関係が深いと判断し、各検索語同士の間における親密度を、所定の方法によって算出する。
【００２６】
プロファイル作成部６は、絞り込みキーと、各関連語との間における親密度に基づいて、関連キーワードを決定し、プロファイルを生成する。
【００２７】
図２は、ログ抽出部２が処理する検索ログの一例を示す図である。
【００２８】
図２に示す検索ログの形式は、一例であり、検索時刻と、検索語と、使用ユーザを識別するＩＤやｃｏｏｋｉｅ等の情報と、検索語を使用して検索した結果、クリックされたＵＲＬの情報とを含んでいれば、その形式を問わない。また、必ずしも実際のログである必要はなく、実際のログから上記各情報を抽出したリスト等を、検索ログとして使用してもよい。検索語が入力されても、入力された検索語に基づいて検索された結果がクリックされるとは限らず、したがって、検索語が入力された後に、検索結果がクリックされなければ、ＵＲＬ欄は空白である。
【００２９】
次に、情報フィルタリング用プロファイル作成装置１０の動作について、説明する。
【００３０】
図３は、情報フィルタリング用プロファイル作成装置１０の動作を示すフローチャートである。
【００３１】
まず、入力部１は、ユーザによる主キーと絞り込みキーとの入力を受け付ける（Ｓ１）。この場合、主キー、絞り込みキーが、２つ以上入力されてもよい。この入力された主キー、絞込みキーを、メモリ１Ｍに格納する。
【００３２】
ログ抽出部２は、検索ログ中の検索語を調べ、上記入力された主キーと一致する検索語を見つけ、この見つけられた検索語を入力したユーザＩＤを調べることによって、主キーのキーワードを使用した人を特定する（Ｓ２）。この特定されたユーザを、メモリ２Ｍに格納する。
【００３３】
主キーが複数ある場合、複数の主キーのそれぞれについて、上記主キーを使用したユーザを調べ、その和集合をとり、または、積集合をとる等し、次ステップＳ３においてログ抽出する場合に、その対象であるユーザを決定する。
【００３４】
ログ抽出部２は、ステップＳ２で決定されたユーザのログのうちで、上記主キーが入力された時刻の前後一定時間内に入力されたログを抽出し、この抽出されたログを、メモリ２Ｍに格納する（Ｓ３）。上記一定時間を予め決める場合、上記主キーが入力された時刻の前の一定時間と、上記主キーが入力された時刻の後の一定時間とが同じである必要はない。また、上記主キーが入力された時刻の前後一定時間内に入力されたログを抽出する際に、ＵＲＬ欄が空白であっても、空白でなくてもよい。
【００３５】
関連語抽出部３は、ステップＳ３で抽出されたログ中の検索語について、関連度を算出し、所定の閾値以上の関連度を持つ語を関連語として選出し、この選出された関連語を、メモリ３Ｍに格納する（Ｓ４）。
【００３６】
関連度を算出する場合、各検索語の出現回数、各検索語の使用人数（ユーザＩＤで特定されるユーザの人数）を用いて、関連度を算出するようにしてもよい。つまり、各ユーザが、主キーを入力した時刻と各検索語を入力した時刻との最小時間間隔ｔの関数ｆ（ｔ）に基づいて、求められた値を、全てのユーザに関して和をとった値である次の式（１）
【００３７】
【数１】
2005141449.tif 000003
によって、関連度を算出するようにしてもよい。
【００３８】
なお、ｕは、ユーザの数であり、ｍは、関連度を計算している対象の検索語を利用したユーザの数である。また、所定の２つの語に付与される関連度が、１つであっても、複数であってもよい。上記式（１）以外の式によって、関連度を計算するようにしてもよく、関連度を計算する式が複数であれば、所定の２つの語に付与される関連度が複数になり、これら複数の関連度毎に閾値を設定し、全ての関連度が閾値以上であるものを、関連語とする。または、閾値以上の関連度を持つ検索語を、関連語とするようにしてもよい。
【００３９】
分類部４は、ステップＳ３で抽出されたログ中のＵＲＬを分類し、この分類されたＵＲＬを、メモリ４Ｍに格納する（Ｓ５）。ＵＲＬを分類する際、ＵＲＬ欄が空であるログを対象とはしない。
【００４０】
ＵＲＬを分類する場合、同一ＵＲＬをまとめることによってＵＲＬを分類するようにしてもよく、また、同一ドメインをまとめることによって、ＵＲＬを分類するようにしてもよい。さらに、ＵＲＬを分類する場合、ＵＲＬのドキュメントに関する情報を、ネットワークから収集し、または、検索エンジンのインデックス等から抽出し、単語の出現頻度ベクトルを作り、その余弦等の値を用い、ＵＲＬを分類するようにしてもよい。
【００４１】
次に、親密度算出部５は、ステップＳ５で分類されたＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語のうちで、ステップＳ４で選出された関連語と、絞り込みキーとの和集合に対して、各語の間の親密度を算出し、関連語間の親密度を、メモリ５Ｍに格納する（Ｓ６）。つまり、絞込みキーが関連語に含まれていない場合があるので、上記和集合に対して、各語の間の親密度を算出する。
【００４２】
たとえば、次のようにして、親密度を計算する。
【００４３】
まず、たとえば図２に示す検索ログのＵＲＬ欄に記載されている複数のＵＲＬのうちで、上記分類されたＵＲＬを見つけ、この見つけたＵＲＬが記載されている行における検索語を見つける。各ＵＲＬの集合において、上記分類されたＵＲＬの全てについて、検索語の使用回数または使用人数を集計する。この使用回数、または使用人数の値を用いて、たとえば、語Ａと語Ｂとの間における親密度ＲＡＢを、次の式（２）によって算出する。
【００４４】
【数２】
2005141449.tif 000004
なお、ｉは、分類されたＵＲＬの集合を表し、ｍは、集合の数である。また、ＮＡ、ＮＢは、それぞれステップＳ３で抽出されたログ内で、語Ａ、語Ｂを、検索語として使用した検索結果を、クリックした人数または回数（ＵＲＬ欄にＵＲＬが記載されている人数または回数）である。ｎＡｉ、ｎＢｉは、ＵＲＬの集合ｉに属するＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語として、語Ａ、語Ｂを使用した使用人数（または、使用回数）である。
【００４５】
ただし、絞り込みキーの語が、ステップＳ３で抽出したログのうちで、ＵＲＬ欄が記録されているが、検索語が１つも記載されていない場合は、絞り込みキーと関連語との親密度が０であるとする。
【００４６】
プロファイル作成部６は、ステップＳ６で算出した親密度を用い、絞り込みキーと各語との親密度に基づいて、プロファイルを生成し、この生成されたプロファイルを、メモリ６Ｍに格納する（Ｓ７）。プロファイルを生成する場合、たとえば、絞り込みキーの語と、予め設定した閾値よりも大きな関連度を具備する語のリスト、または、関連度の大きいものから予め設定した個数の語のリストを、プロファイルとしてもよい。
【００４７】
また、プロファイルを生成する場合、上記予め設定した閾値よりも大きな関連度を具備する語のリスト中の語との間で親密度が高い語によって、プロファイルを生成するようにしてもよい。さらに、「語とともに、主キーとの関連度の数値、絞り込みキーとの親密度の数値をも、プロファイルに含めるようにしてもよい。また、語と主キーとの関連度の数値や、絞り込みキーとの親密度の数値によって算出される所定の関数値を、プロファイルに含めるようにしてもよい。
【００４８】
上記実施例によれば、ユーザは、分野を特定する主キーと、その分野の特定の情報に限定するための絞り込みキーとを入力するだけで、プロファイルを生成することができ、しかも、プロファイルを構成しているキーワード集合が適切である。
【００４９】
なお、上記処理を、情報フィルタリング用プロファイル作成方法プログラムとして把握することができる。
【００５０】
つまり、上記実施例は、所定の検索ログを使用して、情報フィルタリング用プロファイルを作成する情報フィルタリング用プロファイルを作成する場合において、情報分野を特定するためのキーワードである主キーに基づいて、上記所定の検索ログの中から、検索ログを抽出し、メモリに格納する検索ログ抽出手順と、上記抽出した複数の検索ログの中に出現した複数の検索語同士の間における関連度を算出し、主キーに関連する語を選出し、メモリに格納する関連語選出手順と、上記抽出した検索ログ中に出現し、クリックしたＵＲＬを、所定の基準によって分類し、メモリに格納する分類手順と、上記分類したＵＲＬと、そのＵＲＬをクリックするに先立って入力された検索語の情報とに基づいて、各検索語間の親密度を算出し、メモリに格納する親密度算出手順と、上記主キーによって特定された情報分野における情報をさらに絞り込むためのキーワードである絞込みキーとの親密度と、上記主キーとの関連度とに基づいて、プロファイルを作成し、メモリに格納するプロファイル作成手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。
【００５１】
そして、上記プログラムを、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等の記録媒体に記録し、パソコン等のコンピュータ上で実行するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の一実施例である情報フィルタリング用プロファイル作成装置１０を示すブロック図である。
【図２】ログ抽出部２が処理する検索ログの一例の一部である。
【図３】情報フィルタリング用プロファイル作成装置１０の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５３】
１０…情報ファイリング用プロファイル作成装置、
１…入力部、
２…ログ抽出部、
３…関連語選出部、
４…分類部、
５…親密度算出部、
６…プロファイル作成部。
【図１】
2005141449.tif 000005
【図２】
2005141449.tif 000006
【図３】
2005141449.tif 000007