(57)【要約】【課題】  管理者・利用者による作業を必要とせずに取捨選択を行い体系的なデータベースを自動的に生成する情報処理装置を提供する。【解決手段】  入力データの全てが既知データである場合には、改めてデータベースに登録する必要がないため、その入力データを削除し（Ｓ１８０）、一方、入力データの全てが未知データである場合には、その入力データを監視対象データとして一時保存用バッファ１５ｂに格納し、その後の入力状況に応じて、データベースに追加するか否かを判断する（Ｓ１９０〜Ｓ２４０）。また、入力データの一部が未知データである場合には、未知データがノードである場合、リンクである場合のそれぞれについて、既知データとの関連度を評価し、その評価結果に応じて、データベースに追加するか否か判断する（Ｓ１４０〜Ｓ１８０）。【選択図】  図２
2005149120.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれが異なった情報を表す複数のノードを、該ノード間の関係を規定する１又は複数種類のリンク情報を用いてネットワーク化したデータベースを生成する情報処理装置であって、
前記リンク情報を用いて互いに関連付けられた複数のノードからなる入力データを格納する入力用バッファと、
該入力用バッファに格納された入力データと、前記データベースに格納された格納データとを比較する比較手段と、
該比較手段での比較結果が、前記入力データの全体が前記データベースに格納済みの既知データであることを示す場合、該入力データを破棄する入力データ破棄手段と、
前記比較手段での比較結果が、前記入力データの全体が前記データベースに未格納の未知データであることを示す場合、該入力データを監視対象データとし、該監視対象データに一致する入力データの入力状況に応じて、該監視対象データを前記データベースに追加する新規データ追加手段と、
前記比較手段での比較結果が、前記入力データの一部が前記データベースに未格納の未知データであることを示す場合、該未知データと前記既知データとの関連度に応じて、該未知データを前記データベースに追加する関連データ追加手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記新規データ追加手段は、
前記監視対象データを格納する一時保存用バッファと、
未知データである前記入力データが、前記監視対象データのいずれとも一致しない場合に、該入力データを監視対象データとして前記一時保存用バッファに格納する一時保存制御手段と、
前記一時保存用バッファに格納された監視対象データ毎に、該監視対象データが前記入力データと一致した回数をカウントし、該カウント結果に基づいて前記監視対象データの入力状況を評価するための入力評価値を求める入力評価値算出手段と、
該入力評価値算出手段にて算出された入力評価値が予め設定された入力判定しきい値より大きい監視対象データを、前記データベースに追加する格納実行手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記新規データ追加手段は、
前記入力評価値算出手段にて算出された入力評価値が、前記入力判定しきい値以下である監視対象データを、前記入力用バッファに再入力する再入力手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記一時保存制御手段は、前記一時保存用バッファに新たな監視対象データを格納するための空き容量が不足している場合、前記監視対象データに付与された優先度の最も低いものに上書きすることを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記一時保存制御手段は、前記入力評価算出手段にてカウントされるカウント値、及び前記一時保存用バッファへの格納時期のうち、少なくとも一方に基づいて、前記監視対象データの優先度を付与することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記入力評価値算出手段は、予め設定された単位時間内における前記カウント値を前記入力評価値とすることを特徴とする請求項２〜５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記リンク情報は、少なくともノード間の上下関係を表す上下リンクを含み、
前記関連データ追加手段は、前記未知データが未知ノードである場合、該未知ノードより上位に存在する既知ノードを前記上下リンクから特定し、該既知ノードに基づいて前記関連度を評価するためのノード評価値を求めるノード評価値算出手段を備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記関連データ追加手段は、前記未知データが未知リンクである場合、該未知リンクによって互いに関連づけられた両ノードのノード評価値に基づいて、前記関連度を評価するためのリンク評価値を求めるリンク評価値算出手段を備えることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ノード評価値算出手段は、前記既知ノードの数をｐ、前記未知ノードをノードＮ0 、前記既知ノードをノードＮ1〜Ｎp（但し、添え字はノードＮ0 からｋ（ｋ＝１〜ｐ）層だけ上位にあることを意味する）、ノードＮi （ｉ＝０〜ｐ）に付与される重みパラメータをｍi 、該ノードＮi から派生するリンク数をａi として、評価値Ｈを次式から求めることを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【数１】
2005149120.tif 000011
【請求項１０】
前記リンク情報は、前記上下リンクに加えて少なくともノードの性質を表す際に用いる性質リンクを含み、
前記ノード評価値算出手段は、前記既知ノードの数をｐ、前記未知ノードをノードＮ0 、前記既知ノードをノードＮ1〜Ｎp（但し、添え字はノードＮ0 からｋ（ｋ＝１〜ｐ）層だけ上位にあることを意味する）、ノードＮi （ｉ＝０〜ｐ）に付与される重みパラメータをｍi 、該ノードＮi から派生するリンク数をａi 、前記ノードＮ0 から派生する性質リンクの数をｑ、該性質リンクのリンク先ノードＮj （ｊ＝１〜ｑ）から派生するリンク数をｂj 、リンク先ノードＮj の重みパラメータをｗj として、評価値Ｈを次式から求めることを特徴とする請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【数２】
2005149120.tif 000012
【請求項１１】
前記重みバラメータｍi を、次式から求めることを特徴とする請求項９又は１０に記載の情報処理装置
【数３】
2005149120.tif 000013
【請求項１２】
前記重みバラメータｍi を、次式から求めることを特徴とする請求項９又は１０に記載の情報処理装置
【数４】
2005149120.tif 000014
【請求項１３】
前記重みパラメータｗj は、性質リンクの種類により値が異なることを特徴とする請求項９〜１２のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記比較手段は、派生するリンク数の多いノードを優先的に比較対象とすることを特徴とする請求項１〜１３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記比較手段は、前記データベースの構成要素であるノードが互いに独立した複数のネットワークを構成している場合、総リンク数の多いネットワークを優先的に比較対象とすることを特徴とする請求項１〜１４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記データベースを構成するノードのうち、予め設定された削除条件に該当するものを前記データベースから削除するノード削除手段を備えることを特徴とする請求項１〜１５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記データベースを構成するノードのそれぞれについて、該ノードに一致する入力データが前記入力データ破棄手段により破棄された回数をカウントし、該カウント結果に基づいて前記ノードの利用状況を評価するための利用評価値を算出する利用評価値算出手段を備え、
前記ノード削除手段は、前記利用評価値算出手段にて算出された利用評価値が、予め設定された削除しきい値以下であることを、前記削除条件の一つとすることを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記ノード削除手段は、前記リンク情報によって関連づけられるノードが一つも存在しないことを、前記削除条件の一つとすることを特徴とする請求項１６又は１７に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力データを取捨選択してデータベースを生成する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、膨大なデータを、ユーザの視点や目的に応じて自動分類する装置が知られている。
その代表的なものとして、例えば、Ｗｅｂ上において検索エンジンにより収集された検索結果を分類する時に、分類すべきデータ（以下「対象データ」と称する。）を、予め設定されたキーワードや属性と比較し、両者の間の一致度や類似度に従って、対象データを自動的に選別する装置が知られている。
【０００３】
また、データベースに蓄積されたデータ（以下「格納データ」と称する。）に対する視点を複数用意し、格納データのそれぞれについて、その用意された各視点との関連度を予め設定しておき、格納データの中から必要なデータを抽出する時に、利用者によって各視点の重要度が設定されると、その設定された重要度と上記関連度とに基づいて、格納データの評価値を求め、その評価値の大きい格納データを抽出する装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平９−１１４８４７公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、これらの従来装置では、データの選別に用いるキーワードや属性、視点の重要度や視点との関連度などを、予め手動で入力しておかなければならず、装置の管理者やデータベースの設計者の負担が大きいという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記問題点を解決するために、管理者・利用者による作業を必要とせずに取捨選択を行い体系的なデータベースを自動的に生成する情報処理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】
【０００６】
上記目的を達成するためになされた本発明の情報処理装置では、リンク情報を用いて互いに関連付けられた複数のノードからなる入力データが入力用バッファに格納（入力）されると、比較手段が、この入力用バッファに格納された入力データと、データベースに格納された格納データとを比較する。
【０００７】
そして、比較手段での比較結果が、入力データの全体がデータベースに格納済みの既知データであることを示す場合には、この入力データをデータベースに追加する必要がないため、入力データ破棄手段が、この入力データを破棄する。
【０００８】
また、比較手段での比較結果が、入力データの全体がデータベースに未格納の未知データであることを示す場合には、新規データ追加手段が、この入力データを監視対象データとし、監視対象データに一致する入力データの入力状況に応じて、監視対象データをデータベースに追加する。
【０００９】
更に、比較手段での比較結果が、入力データの一部がデータベースに未格納の未知データであることを示す場合には、関連データ追加手段が、未知データと既知データとの関連度に応じて、この未知データをデータベースに追加する。
【００１０】
このように本発明によれば、入力データの取捨選択を、既にデータベースに格納されているデータのみに基づいて行うようにされているため、キーワードの入力等といった利用者による手作業を必要とすることなく、体系的なデータベースを自動的に構築することができる。
【００１１】
また、本発明では、入力データの全体が未知データである場合に、この入力データをデータベースに無条件に格納するのではなく、監視対象データとして一時的に保存し、その後の入力状況に応じて、データベースへの追加を行うようにされている。従って、データベースの格納データとは関連性の低い単発的な入力データがデータベースに追加されてしまうことがなく、また、データベースに格納されているデータとは関連性が低くても、繰り返し入力される入力データは、データベースに新規に追加されることになる。
【００１２】
更に、入力データの一部が未知データである場合には、データベースに格納済みの既知データとの関連度を評価して、未知データの取捨選択をするようにされているため、関連度の高いデータのみがデータベースに追加されることになる。
【００１３】
つまり、本発明によれば、出現（利用）頻度の高いデータによって、データベースの内容を豊富にすることができ、しかも、出現（利用）頻度の低いデータでデータベースの記憶容量が圧迫されてしまうことを防止できる。
【００１４】
なお、新規データ追加手段は、具体的には、例えば、全体が未知データであるとされた入力データが監視対象データのいずれとも一致しない場合に、一時保存制御手段が、この入力データを監視対象データとして一時保存用バッファに格納し、入力評価値算出手段が、一時保存用バッファに格納された監視対象データ毎に、その監視対象データが入力データと一致した回数をカウントし、そのカウント結果に基づいて監視対象データの入力状況を評価するための入力評価値を求め、格納実行手段が、その入力評価値が予め設定された入力判定しきい値より大きい監視対象データをデータベースに追加するように構成すればよい。
【００１５】
また、入力評価値が入力判定しきい値以下である監視対象データは、一時保存用バッファに格納された時点、或いは最後に入力データと一致した時点から一定時間以上経過した時には破棄するようにしてもよいが、この監視対象データを、再入力手段が、入力用バッファに再入力するように構成してもよい。
【００１６】
即ち、一時保存用バッファに保存されている監視対象データの一部が、別の入力データにも含まれている場合、この監視対象データの一部が関連データ追加手段によってデータベースに追加される可能性がある。そのような時に、この監視対象データを再入力手段によって再入力させれば、監視対象データの他の部分（未知データのままの部分）も、関連データ追加手段によってデータベースに追加される可能性がある。つまり、このような再入力手段を設けることで、監視対象データを、データベースの構築のために最大限に有効利用することができる。
【００１７】
なお、一時保存用バッファにおいて、新たな監視対象データを格納するための空き容量が不足している場合、一時保存制御手段は、例えば、一時保存用バッファに格納された監視対象データのうち、最も低い優先度が付与されているものに、新たな監視対象データを上書きするようにすればよい。
【００１８】
そして、この場合、監視対象データの優先度を、入力評価算出手段にてカウントされるカウント値、及び一時保存用バッファへの格納時期のうち、少なくとも一方に基づいて付与することが望ましい。
【００１９】
即ち、優先度としてカウント値を用いれば、入力回数の多い監視対象データを優先的に残すことができ、また、優先度として格納時期を用いれば、最近入力されたデータを優先的に残すことができ、更にこれらを組み合わせることで、利用状況を的確に捉えたデータベースの構築を行うことができる。
【００２０】
また、入力評価値算出手段では、入力評価値として、例えば、予め設定された単位時間内におけるカウント値、即ち、監視対象データの入力頻度を用いればよい。なお、入力評価値は、これに限らず、カウント値の時間変化率などを用いてもよい。
【００２１】
ところで、関連データ追加手段には、未知データがノードである場合に、その未知ノードのノード評価値を求めるノード評価値算出手段や、未知データがリンクである場合に、その未知リンクのリンク評価値を求めるリンク評価値算出手段を設け、これらノード評価値やリンク評価値により、データベースに追加するか否かを、ノードとリンクとでは別々に判定することが望ましい。
【００２２】
そして、ノード同士を結びつけるリンク情報として、少なくともノード間の上下関係を表す上下リンクを含む場合、この上下リンクから未知ノードより上位に存在する既知ノードを特定し、特定した既知ノードに基づいてノード評価値を求めればよく、また、未知リンクによって互いに関連づけられた両ノードのノード評価値に基づいてリンク評価値を求めればよい。
【００２３】
そして、ノード評価値算出手段は、具体的には、例えば、未知ノードをノードＮ0 、未知ノードの上位に存在する既知ノードをノードＮ1〜Ｎp（但し、添え字はノードＮ0 からｋ（ｋ＝１〜ｐ）層だけ上位にあることを意味する）、ノードＮi （ｉ＝０〜ｐ）に付与される重みパラメータをｍi 、該ノードＮi から派生するリンク数をａi として（図５参照）、評価値Ｈを次式から求めるように構成することができる。
【００２４】
【数１】
2005149120.tif 000003
【００２５】
また、リンク情報として、上下リンクに加えて少なくともノードの性質を表す際に用いる性質リンクを含む場合には、更に、ノードＮ0 から派生する性質リンクの数をｑ、該性質リンクのリンク先ノードＮj （ｊ＝１〜ｑ）から派生するリンク数をｂj 、リンク先ノードＮj の重みパラメータをｗj として（図５参照）、評価値Ｈを次式から求めるように構成してもよい。
【００２６】
【数２】
2005149120.tif 000004
【００２７】
更に、未知ノードの上位に存在する既知ノードの重みバラメータｍi は、未知ノードからの階層が近いものほど、その影響が大きくなるように設定することが望ましく、例えば、次式から求めることができる。
【００２８】
【数３】
2005149120.tif 000005
【００２９】
また、バラメータｍi は、ノードＮi から派生するリンク数ａi を考慮して、リンク数が多いほど、そのノードが評価値に与える影響が大きくなるように設定することが望ましく、例えば、次式から求めてもよい。
【００３０】
【数４】
2005149120.tif 000006
【００３１】
一方、性質リンクのリンク先ノードＮj の重みパラメータｗj は、例えば、性質リンクの種類（機能，ｈａｓ−ａ関係など）により値が異なるように設定すればよい。
ところで、データベースに格納された格納データは、多くのノードを有しているため、比較手段は、入力データを格納データと比較する際には、格納データの中で、派生するリンク数の多いノードを優先的に比較対象とすることが望ましい。
【００３２】
また、データベースの構成要素であるノードが互いに独立した複数のネットワークを構成している場合、比較手段は、総リンク数の多いネットワークを優先的に比較対象とすることが望ましい。
【００３３】
つまり、利用頻度の大きいデータ（ノード）やデータのグループ（ネットワーク）ほど、ノードから派生するリンク数や、ネットワークの総リンク数は増大するため、このようなノードやネットワークを優先的に比較対象とすることで、効率良く検索を行うことができる。
【００３４】
また、本発明の情報処理装置は、ノード削除手段が、データベースを構成するノードのうち、予め設定された削除条件に該当するものを、データベースから削除するように構成してもよい。
【００３５】
具体的には、利用評価値算出手段が、データベースを構成するノードのそれぞれについて、該ノードに一致する入力データが入力データ破棄手段により破棄された回数をカウントし、該カウント結果に基づいてノードの利用状況を評価するための利用評価値を算出する場合、ノード削除手段は、この利用評価値算出手段にて算出された利用評価値が予め設定された削除しきい値以下であることを、削除条件の一つとすればよい。
【００３６】
また、ノード削除手段は、リンク情報により関連づけられるノードが一つも存在しないことを、削除条件の一つとするようにしてもよい。この場合、ノード削除手段によりノードが削除されることによって、孤立したノードも削除することにより、削除されたノードのみに関連付けられていた他のノードも連鎖的に削除することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は、本発明が適用された情報処理装置１０を用いて構成した情報処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【００３８】
情報処理システムは、本実施形態の情報処理装置１０に加えて、情報処理装置１０が処理すべきデータを入力するための入力装置２０と、ハードディスク等からなり情報処理装置１０の処理によって形成されるデータベースを記憶する記憶装置３０とからなる。
【００３９】
なお、データベースは、それぞれが異なったデータを表すノードと、これらノード間の関係を規定する複数種類のリンク情報とからなり、リンク情報によって互いに結びつけられたノードが意味ネットワークを形成する周知のものである。
【００４０】
また、リンク情報としては、両ノードが上下関係（又は包含関係）にある場合に使用される「ｉｓ−ａ」リンク（本発明の上下リンクに対応）と、両ノードが上下関係以外の関係にある場合に使用される性質リンクとが用いられている。但し、性質リンクには、複数の種類があり、本実施形態では、一方のノードが他方のノードの持つ性質を表す場合に使用される「ｈａｓ−ａ」リンクと、一方のノードが他方のノードの持つ機能を表す場合に使用される「機能」リンクとが用いられている。
【００４１】
次に、情報処理装置１０は、各種処理を実行するＣＰＵ１１と、ＣＰＵ１１が実行すべきプログラム等が格納されたＲＯＭ１３と、一時的なデータの記憶を行うＲＡＭ１５とを備えている。そして、ＲＡＭ１５には、入力装置２０を介して取得したデータ（以下では「入力データ」とも称する。）を格納するための入力用バッファ１５ａとして使用される領域と、後述する監視対象データを格納するための一時保存用バッファ１５ｂとして使用される領域とが少なくとも確保されている。
【００４２】
但し、入力用バッファ１５ａに格納される入力データは、記憶装置４０上に形成されるデータベースと同様に、リンク情報によって互いに結び付けられた複数のノードからなる。また、データベースを構成する各ノード、及び一時保存用バッファ１５ｂに格納される各監視対象データには、それぞれ、入力データと一致した回数をカウントするための入力カウンタが設けられている。
【００４３】
次に、ＣＰＵ１１が入力用バッファ１５ａに格納された入力データに基づいて、データベースを生成するデータベース生成処理を、図２に示すフローチャートに沿って説明する。
【００４４】
本処理が起動すると、まず、入力用バッファ１５ａに入力データがある（格納されている）か否かを判断し（Ｓ１１０）、入力データがあれば、その入力データを用いて、データベース（記憶装置３０の格納データ）の検索を行う（Ｓ１２０）。
【００４５】
この検索では、データベースに、独立した複数の意味ネットワークが存在する場合には、各ネットワークの総リンク数を参照し、その総リンク数が多いネットワークから優先的に検索対象とし、また、各ネットワーク内では、各ノードから派生するリンク数を参照し、そのリンク数が多いノードから優先的に検索対象とするようにされている。
【００４６】
そして、データベースの検索結果が、入力データの全てがデータベースに登録された既知データであるか、又は入力データの全てがデータベースに未登録の未知データであるか、或いは入力データの一部が未知データであるかを判断する（Ｓ１３０）。
【００４７】
Ｓ１３０にて、入力データの全てが既知データであると判定された場合には、その既知データに含まれる既知ノード（データベースに登録済みのノード）の入力カウンタを更新すると共に、入力用バッファ１５ａから入力データを削除して（Ｓ１８０）、Ｓ１１０に戻る。
【００４８】
また、先のＳ１３０にて、入力データの一部が未知データであると判定された場合には、その未知データを登録処理対象データとして、その登録処理対象データの中にノード（以下「未知ノード」と称する。）が含まれているか否かを判断し（Ｓ１４０）、未知ノードが含まれていれば、その未知ノードをデータベースに登録または破棄する未知ノード登録処理（Ｓ１５０）を実行する。
【００４９】
この未知ノードに関する処理が終了すると、今度は、登録処理対象データの中にリンク（以下「未知リンク」と称する。）が含まれているか否かを判断し（Ｓ１６０）、未知リンクが含まれていれば、その未知リンクをデータベースに登録または破棄する未知リンク登録処理を実行する（Ｓ１７０）。
【００５０】
そして、未知ノード及び未知リンクに関する処理がいずれも終了すると、入力データと一致した既知ノード（データベースに登録済みのノード）の入力カウンタを更新すると共に、入力用バッファ１５ａから入力データを削除して（Ｓ１８０）、Ｓ１１０に戻る。
【００５１】
また、先のＳ１３０にて、入力データの全てが未知データであると判定された場合には、その入力データを用いて、一時保存用バッファ１５ｂに格納された監視対象データの検索を行う（Ｓ１９０）。
【００５２】
そして、監視対象データを検索した結果、入力データと一致する監視対象データがあるか否かを判断し（Ｓ２００）、入力データと一致する監視対象データがなければ、その入力データを新規の監視対象データとして一時保存用バッファ１５ｂに格納すると共に、その入力データを入力用バッファ１５ａから削除して（Ｓ２１０）、Ｓ１１０に戻る。
【００５３】
なお、一時保存用バッファ１５ｂに格納される監視対象データのそれぞれには、上述の入力カウンタと共に、監視対象データが格納された時刻、又は最後に入力データと一致した時刻を示す時刻データが付与される。そして、これら入力カウンタのカウント値と時刻データとに基づいて監視対象データの優先度が設定され、一時保存用バッファ１５ｂに新規の監視対象データを格納する際に、一時保存用バッファ１５ｂの空き容量が不足していれば、優先度の低い監視対象データに上書きするようにされている。但し、本実施形態では、監視対象データの優先度は、時刻データ設定後の経過時間が長いものほど、また入力カウンタのカウント値が小さいものほど、低優先度となるようにされている。
【００５４】
一方、先のＳ２００にて、入力データと一致する監視対象データがあると判定された場合には、その一致した監視対象データの入力カウンタのカウント値を更新すると共に、その入力データを入力用バッファ１５ａから削除する（Ｓ２２０）。
【００５５】
そして、更新された入力カウンタのカウント値が予め設定された登録しきい値より大きいか否かを判断し（Ｓ２３０）、カウント値が登録しきい値以下であれば、そのままＳ１１０に戻り、カウント値が登録しきい値より大きければ、その監視対象データを、データベースに登録（追加）すると共に、その監視対象データを一時保存用バッファ１５ｂから削除して（Ｓ２４０）、Ｓ１１０に戻る。
【００５６】
また、先のＳ１１０にて、入力用バッファ１５ａに入力データがないと判定された場合には、データベースを構成するノードを検索して、予め設定された削除条件に該当するノードが存在するか否かを判断し（Ｓ２５０）、該当するものがあれば、その該当するノードを、データベースから削除して（Ｓ２６０）、Ｓ１１０に戻る。
【００５７】
なお、ここでは、予め設定された一定時間内における入力カウンタのカウント値が予め設定された削除しきい値に達していないこと（即ちそのノードの参照頻度が低いこと）、及びリンクが一つも存在しないこと（即ちいずれのノードとも関連付けられていないこと）を削除条件とする。
【００５８】
一方、削除条件に該当するものがなければ、一時保存用バッファ１５ｂの監視対象データの中に、予め設定された再入力条件に該当するものが存在するか否かを判断し（Ｓ２７０）、該当するものがなければ、そのままＳ１１０に戻り、該当するものがあれば、その該当する監視対象データを、一時保存用バッファ１５ｂから削除し、新たな入力データとして、入力用バッファ１５ａに格納して（Ｓ２８０）、Ｓ１１０に戻る。
【００５９】
なお、ここでは、予め設定された一定期間内における入力カウンタのカウント値が予め設定された再入力しきい値に達していないこと（即ちその監視対象データの参照頻度が低いこと）を再入力条件とする。但し再入力は１回限りであり、再々入力がないようにフラグを入力データに付記して判別できるようにしておく。
【００６０】
つまり、データベース生成処理では、入力データの全てが既知データである場合には、改めてデータベースに登録する必要がないため、その入力データを削除し、一方、入力データの全てが未知データである場合には、その入力データを監視対象データとして一時保存用バッファ１５ｂに格納し、その後の入力状況に応じて、データベースに追加するか否かを判断するようにされている。また、入力データの一部が未知データである場合には、未知データがノードである場合、リンクである場合のそれぞれについて、既知データとの関連度を評価し、その評価結果に応じて、データベースに追加するか否か判断するようにされている。更に、データベースを構成する既知データの中で削除条件に該当するものはデータベースから削除し、また、監視対象データの中で再入力条件に該当するものは、新規データとして再入力するようにされている。
【００６１】
次に、先の１５０にて実行する未知ノード登録処理を、図３に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理が起動すると、まず、登録対象データを構成する未知ノードの中にｉｓ−ａリンクを持つものが存在するか否かを判断し（Ｓ３１０）、存在すれば、そのｉｓ−ａリンクを持つ未知ノードを対象ノードに設定し（Ｓ３２０）、その未知ノードにｉｓ−ａリンクで関連付けられた、より上位の未知ノードが存在するか否かを判断する（Ｓ３３０）。そして、上位の未知ノードが存在すれば、その上位の未知ノードを対象ノードに設定して（Ｓ３４０）、Ｓ３３０に戻り、一方、上位の未知ノードが存在しなければ、Ｓ３６０に移行する。また、先のＳ３１０にて、未知ノードの中にｉｓ−ａリンクを持つものが存在しないと判定された場合には、任意の未知ノードを対象ノードに設定して（Ｓ３５０）、Ｓ３６０に移行する。
【００６２】
つまり、ｉｓ−ａリンクを持つ未知ノードが存在する時には、その中で最も上位のものを対象ノードに設定し、ｉｓ−ａリンクを持つ未知ノードが存在しない時には、任意の未知ノードを対象ノードに設定するようにされている。
【００６３】
このようにして、対象ノードが設定されると、設定された対象ノード（未知ノード）と、データベースに記憶されているデータ（既知ノード）との関連性を評価するためのノード評価値を算出するノード評価値算出処理を実行する（Ｓ３６０）。そして、算出されたノード評価値が予め設定された評価しきい値より大きいか否かを判断し（Ｓ３７０）、ノード評価値が評価しきい値より大きければ、対象ノードをデータベースに登録（格納）すると共に、対象ノードを登録処理対象データから削除し（Ｓ３８０）、一方、ノード評価値が評価しきい値以下であれば、登録処理対象データから対象ノードとそのノードにつながるリンクの削除を行う（Ｓ３９０）。
【００６４】
そして、改めて登録処理対象データの中に未知データが存在するか否かを判断し（Ｓ４００）、未知データが存在しなければ、そのまま本処理を終了する。
一方、登録処理対象データの中に未知データが存在すれば、先の対象ノードの下位ノードが存在するか否かを判断し（Ｓ４１０）、下位ノードが存在しなければＳ３１０に戻り、下位ノードが存在すれば、その下位ノードを対象ノードに設定して（Ｓ４２０）、Ｓ３６０に戻る。
【００６５】
つまり、未知ノード登録処理では、ｉｓ−ａリンクを持つ未知ノードを優先的に対象ノードとし、その後、性質リンクのみを持つ未知ノードを任意に対象ノードとして、全ての未知ノードについて、データベースに登録するか否かを判断するようにされている。但し、ｉｓ−ａリンクを持つ未知ノードの中では、最初は最上位の未知ノードを対象ノードとし、以後、対象ノードの下位ノードを優先的に対象ノードとし、対象ノードの下位ノードが存在しなければ、再び、未知ノードの中で最上位の未知ノードを対象ノードとするようにされている。
【００６６】
なお、ｉｓ−ａリンクを持つ未知ノードが対象ノードとされた場合、その対象ノードがデータベースに登録されることなく削除された時には、その対象ノードの下位ノードも全て削除するように構成してもよい。
【００６７】
次に、先のＳ３６０にて実行するノード評価値算出処理を、図４に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理が起動すると、まず、（５）式を用いて対象ノード及び上位ノードに関する評価値Ａを算出する（Ｓ５１０）。
【００６８】
【数５】
2005149120.tif 000007
【００６９】
但し、図５に示すように、ｍi は、対象ノードから見てｉ層だけ上位に存在するノードＮi についての重みパラメータであり、ｉの増加に応じて単調減少する非負の値を有する。具体的には、（６）式を用いて算出する。但し、ｍ0 は、対象ノードＮ0 の重みパラメータ、ａi は、ノードＮi から派生するリンク数、ｐは既知の上位ノード数を表す。
【００７０】
【数６】
2005149120.tif 000008
【００７１】
そして、対象ノードに性質リンクが存在するか否かを判断し（Ｓ５２０）、性質リンクが存在しなければ、性質リンク先に関する評価値Ｂを０に設定する（Ｓ５３０）。
一方、性質リンクが存在すれば、その性質リンク先は未知ノードであるか否かを判断し（Ｓ５４０）、未知ノードであれば、登録処理対象データに基づいて、（７）式から性質リンク先に関する評価値Ｂを算出し（Ｓ５５０）、また、性質リンク先が未知ノードではなく既知ノードであれば、データベースに登録済みの既知データに基づいて、同じく（７）式から性質リンク先に関する評価値Ｂを算出する（Ｓ５６０）。
【００７２】
【数７】
2005149120.tif 000009
【００７３】
但し、ｗj は、対象ノードＮ0 から派生する性質リンクのリンク先ノードＮ0jの重みパラメータであり、性質リンクの種類のみに依存した非負の値を有する。具体的には、（８）式を用いて算出する。また、ｂj は、ノードＮ0jから派生するリンク数、ｑは、対象ノードＮ0 から派生する性質リンクの数を表す。
【００７４】
【数８】
2005149120.tif 000010
【００７５】
そして、Ｓ５１０にて算出した評価値Ａ、及びＳ５３０，Ｓ５５０，Ｓ５６０のいずれかにて算出した評価値Ｂに基づき、両評価値を加算することで、対象ノードのノード評価値Ｈｎ（＝Ａ＋Ｂ）を算出して（Ｓ５７０）、本処理を終了する。
【００７６】
つまり、ノード評価値算出処理では、対象ノードの上位ノード（データベースに格納済の既知ノード）、及び対象ノードから派生する性質リンクのリンク先ノードについての情報（派生リンク数）に基づいてノード評価値Ｈｎを算出し、しかも、上位ノードであれば階層が近いほど、また、性質リンクのリンク先ノードでは機能リンクよりｈａｓ−ａリンクの方が、ノード評価値Ｈｎへの影響が大きくなるようにされている。換言すれば、対象ノードと既知ノードとの上下関係の関連性が強いほど、また、対象ノードに関する情報（性質リンクで関連付けられた情報）が豊富であるほど、ノード評価値Ｈｎが大きくなるようにされている。
【００７７】
次に、先のＳ１７０にて実行する未知リンク登録処理では、未知リンクの中の任意のリンクを対象リンクとして、この対象リンクにより関連付けられる一対の既知ノードのノード評価値に基づき、両ノード評価値のいずれか大きい方（或いは合計，平均，いずれか小さい方）を、対象リンクのリンク評価値とし、このリンク評価値が予め設定されたリンク評価しきい値より大きい場合に、データベースに追加する。
【００７８】
なお、本実施形態において、Ｓ１２０，Ｓ１３０が比較手段、Ｓ１８０が入力データ破棄手段、Ｓ１９０〜Ｓ２４０が新規データ追加手段、Ｓ１４０〜Ｓ１８０が関連データ追加手段、Ｓ２００，Ｓ２１０が一時保存制御手段、Ｓ２２０が入力評価値算出手段、Ｓ２３０，Ｓ２４０が格納実行手段、Ｓ２７０，Ｓ２８０が再入力手段、Ｓ１５０がノード評価値算出手段、Ｓ１７０がリンク評価値算出手段、Ｓ２５０，Ｓ２６０がノード削除手段、Ｓ１８０が利用評価値算出手段に相当する。
【００７９】
以上説明したように、本実施形態の情報処理装置１０においては、入力データとデータベースの格納データとを比較し、両者の一致程度に従って、入力データを破棄するか、一時保存用バッファ１５ｂに蓄積して、その後の入力データに応じてデータベースへの登録を判断するか、入力データを構成するノード及びリンクのそれぞれについて評価値を求め、ノード毎およびリンク毎にデータベースへの登録を直ちに判断するかを選択するようにされている。
【００８０】
このように、本実施形態の情報処理装置１０によれば、観点やキーワードなどを入力する手作業を行わなくても、入力データを自動的に選別して、予め設定されたリンク情報によって互いに関連付けられた意味ネットワークを構成する体系的なデータベースを構築することができる。
【００８１】
また、本実施形態の情報処理装置１０では、入力データの全体が未知データである場合に、この入力データをデータベースに無条件に登録するのではなく、その後の入力状況に応じて、データベースに登録するか否かを判断しているため、データベースの格納データとは関連性の低い単発的な入力データがデータベースに追加されてしまうことを防止できるだけでなく、繰り返し入力されるデータについては、データベースに格納されているデータとの関連性が低くても、データベースに登録されるため、データベースの内容を豊富にすることができる。
【００８２】
更に、データベースに登録済の既知データであっても、その利用頻度（入力データと一致した回数）や入力データと最後に一致した時刻に基づいて設定される削除条件に該当する場合は、その既知データをデータベースから削除するようにされているため、利用頻度の低いデータによって、データベースを記憶する記憶装置３０の記憶容量が圧迫されてしまうことを防止できる。
【００８３】
また、本実施形態の情報処理装置１０では、一時保存用バッファ１５ｂに格納された監視対象データに、入力装置２０からの入力頻度、及び最後に入力データと一致した時期に基づいて設定された優先度を付与し、新たな監視対象データを格納するための記憶容量が不足している場合には、優先度の低い監視対象データに上書きするようにされている。
【００８４】
このため、入力頻度の高いデータや、最近入力されたデータを優先的に残すことができ、利用状況を的確に捉えたデータベースを構築することができる。
更に、本実施形態の情報処理装置１０では、データベースに登録されることなく再入力条件に該当するに至った監視対象データを、入力用バッファ１５ａに戻すようにされている。つまり、一時保存用バッファ１５ｂに格納されている間に、その一部がデータベースに登録され既知データとなっている可能性があり、そのような場合に、再入力条件に該当するに至った監視対象データを、データベースの構築のために最大限に有効利用することができる。
【００８５】
ここで、本実施形態の情報処理装置１０を、ＷＥＢ検索による検索結果から利用者が必要とする情報を発見し易い形式で提示する検索システムに適用した例を説明する。
なお、検索システムは、周知のパーソナルコンピュータ（パソコン）を用いて構成され、情報処理装置１０及び入力装置２０は、パソコンに組み込まれたＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭにより実現され、また、記憶装置３０は、同じくパソコンに組み込まれたハードディスクにより実現される。
【００８６】
ここで、検索システムとして動作するパソコンが実行する処理を、図６に示すフローチャートに沿って説明する。
本処理が起動すると、まず、パソコンの利用者によって入力されたキーワードに従って検索エンジンによるＷＥＢ検索を実行し（Ｓ６１０）、検索結果として取得したＷＥＢページのそれぞれについて、単語解析処理を実行する（Ｓ６２０）。
【００８７】
この単語解析では、ＨＴＭＬ形式で記載されたＷＥＢページのソースから文章部分を抽出し、抽出した文章を文法解析によって単語レベルに分解し、図７に示すように、分解により得られた単語群と、ＷＥＢページのＵＲＬとを対応付けてなるデータ「ＵＲＬｉ  ｈａｓ−ａ  ｛Ｗi1，Ｗi2，…｝」からなるリストを作成する。但し、ＷＥＢページＰｉのＵＲＬをＵＲＬｉ、ＷＥＢページＰｉから抽出された単語をＷi1，Ｗi2，…にて表すものとする。なお、図７において（ａ）はリストであり、（ｂ）はリストを木構造の模式図にて図示したものである。つまり、ここでは、模式図からわかるように、ＵＲＬからなるノードのそれぞれに対して、単語からなる複数のノードがｈａｓ−ａリンクにより対応付けられている。
【００８８】
次に、単語解析により得られたリストを、予め設定された指定件数（例えば３０件）毎の部分リストに分割し、この部分リスト毎に、統合解析処理を実行する（Ｓ６３０）。
この統合解析処理では、部分リスト内の複数のデータ（例えば、ＵＲＬ１，ＵＲＬ２）に共通する単語（例えば、Ｗx1（＝Ｗ11＝Ｗ22），Ｗx2（＝Ｗ13＝Ｗ2?），Ｗx3（＝Ｗ1?＝Ｗ21））が存在する場合には、図８（ａ）に示すように、新たに分類ページ（そのＵＲＬをＵＲＬｘとする）を生成し、部分リストにデータ「ＵＲＬｘ  ｈａｓ−ａ  ｛Ｗx1，Ｗx2，Ｗx3｝」「ＵＲＬ１  ｉｓ−ａ  ＵＲＬｘ」「ＵＲＬ２  ｉｓ−ａ  ＵＲＬｘ」を加えると共に、部分リストからデータ「ＵＲＬ１  ｈａｓ−ａ  ｛Ｗ11，Ｗ13，Ｗ1?｝」「ＵＲＬ２  ｈａｓ−ａ  ｛Ｗ21，Ｗ22，Ｗ2?｝」を削除する。
【００８９】
この処理を、部分リストを構成するデータ（ＷＥＢページ及び分類ページについてのＵＲＬ）間で、共通する単語が存在しなくなるまで繰り返す。この時、分類ページ同士、又は分類ページとＷＥＢページとの間で、共通する単語がある場合にも、図８（ｂ）に示すように、上述と同様に新たな分類ページを作成する。なお、図８（ｂ）では、ＷＥＢページ（ＵＲＬ３）と分類ページ（ＵＲＬｘ）との間に共通する単語（Ｗy1（＝Ｗx2），Ｗy2（＝Ｗx3））が存在し、新たな分類ページ（ＵＲＬｙ）が作成された例を示す。
【００９０】
この処理により、部分リストを構成する各データは、ｉｓ−ａリンクによって階層化された構造を有したものとなる。
次に、統合解析処理により得られた部分リストのそれぞれを入力データとして、データベース生成処理を実行する（Ｓ６４０）。
【００９１】
なお、データベース生成処理の内容については、上述した通りであるため、ここでは説明を省略する。
このデータベース生成処理により、出現頻度や他との関連度によって取捨選択されたノード（ＵＲＬや単語）が、ｉｓ−ａリンクとｈａｓ−ａリンクとで互いに関連付けられ、いわゆる意味ネットワークを構成するデータベースが記憶装置３０（ハードディスク）上に構築される。但し、意味ネットワークは単一ではなく、図９に示すように、複数存在し、即ち、ｉｓ−ａリンクをたどることで特定される最上位ノードが複数存在することになる。
【００９２】
最後に、データベース生成処理により生成されたデータベースの内容に従って、利用者（検索者）に提示する表示データを生成する処理を実行して（Ｓ６５０）、本処理を終了する。
【００９３】
具体的には、図１０に示すように、各意味ネットワークの最上位ノードへのリンクを列挙したＩＮＤＥＸページを生成する。なお、図１０は、本ステップの処理により生成されるＩＮＤＥＸページ及び分類ページの表示画面と、これらＩＮＤＥＸページや分類ページと、ＷＥＢページとの関係を示す模式図である。
【００９４】
図１０に示すように、ＩＮＤＥＸページや分類ページの表示画面には、下位の分類ページ又は下位のＷＥＢページに属する単語群が列挙されており、その単語群の表示は対応する分類ページ又はＷＥＢページへのハイパーリンクとなっている。
【００９５】
従って、このように構成された検索システムでは、最初に表示されるＩＮＤＥＸページから、順次、単語群を選択することで、目的のＷＥＢページに容易にたどり着くことができる。
【００９６】
なお、ここでは、情報処理装置１０を、検索エンジンによるＷＥＢ検索の検索結果を整理して提供する検索システムに適用したが、膨大なデータをデータベース化する装置であれば、どのような装置に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】実施形態の情報処理装置を用いた情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置が実行するデータベース生成処理の内容を示すフローチャートである。
【図３】未知ノード登録処理の内容を示すフローチャートである。
【図４】ノード評価値算出処理の内容を示すフローチャートである。
【図５】ノード，リンク，重みパラメータなどの関係を示す説明図である。
【図６】情報処理装置を適用した検索システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】単語解析によって得られるデータを示す説明図である。
【図８】統合解析によって得られるデータを示す説明図である。
【図９】データベース生成処理によって得られるデータベースの構造を示す説明図である。
【図１０】表示データ生成処理により得られるデータに基づいて提供される表示画面等を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９８】
１０…情報処理装置、１１…ＣＰＵ、１３…ＲＯＭ、１５…ＲＡＭ、１５ａ…入力用バッファ、１５ｂ…一時保存用バッファ、２０…入力装置、３０…記憶装置。
【図１】
2005149120.tif 000015
【図２】
2005149120.tif 000016
【図３】
2005149120.tif 000017
【図４】
2005149120.tif 000018
【図５】
2005149120.tif 000019
【図６】
2005149120.tif 000020
【図７】
2005149120.tif 000021
【図８】
2005149120.tif 000022
【図９】
2005149120.tif 000023
【図１０】
2005149120.tif 000024