(57)【要約】【課題】情報の分類をユーザ中心に考えて行い、情報やユーザの位置づけがわかるような分類を実現し、また、その分類結果に関連する情報を受動的にユーザが受け取ること。【解決手段】サーバ装置１１０は、情報管理部１１１、特徴量計算部１１２および自動送受信部１１３から構成され、クライアント装置１２０は、情報管理部１２１、情報分類部１２２、グループ分類部１２３および自動送受信部１２４から構成される。情報管理部１１１で分類対象の情報を一括して管理し、特徴量計算部１１２により情報の特徴量を計算する。ユーザは、情報管理部１２１により、ネットワークを介してサーバ装置に登録さている情報やその特徴量を得る。情報分類部１２２とグループ分類部１２３により情報とグループの分類を行い、各分類結果は各クライアント装置上で表示し観覧することができる。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、および情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量を送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、
ユーザによって設定された、前記情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、前記サーバ装置に前記情報特徴量送信要求を送信し、前記情報特徴量を前記サーバ装置から受信するクライアント通信手段、およびユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置と
を備えたことを特徴とする情報分類システム。
【請求項２】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項１記載の情報分類システム。
【請求項３】
前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、
前記クライアント制御手段は、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項１または２記載の情報分類システム。
【請求項４】
複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納し、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、ならびに情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量および前記複数の情報グループを送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、
ユーザによって設定された、前記情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、前記サーバ装置に前記情報特徴量送信要求を送信し、前記情報特徴量および前記複数の情報グループを前記サーバ装置から受信するクライアント通信手段、ならびにユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量および前記複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき当該読み出された分類基準を用いて前記複数の情報グループを分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置と
を備えたことを特徴とする情報分類システム。
【請求項５】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項４記載の情報分類システム。
【請求項６】
前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、
前記クライアント制御手段は、前記情報グループの各々の間で前記情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項４または５記載の情報分類システム。
【請求項７】
前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、
前記クライアント制御手段は、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の情報分類システム。
【請求項８】
前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、
前記クライアント制御手段は、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の情報分類システム。
【請求項９】
前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、
前記クライアント通信手段は、前記サーバ装置から前記追加情報を受信し、
前記クライアント制御手段は、当該受信した追加情報をすでに受信済みの前記情報特徴量に基づいて前記対象情報に含めて分類することを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の情報分類システム。
【請求項１０】
前記サーバ制御部は、前記クライアント装置が前記情報特徴量を所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の情報分類システム。
【請求項１１】
前記サーバ装置は、前記クライアント装置のうちの１つから追加情報があるとの通知を受信したときは、当該通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、前記追加情報がある旨通知し、
該クライアント装置は、前記追加情報を要求するときは、前記サーバ装置および前記追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから前記追加情報を受信することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の情報分類システム。
【請求項１２】
複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、
前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、
情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量を送信するサーバ通信手段と
を備えたことを特徴とするサーバ装置。
【請求項１３】
複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、
前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納し、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、
情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量および前記複数の情報グループを送信するサーバ通信手段と
を備えたことを特徴とするサーバ装置。
【請求項１４】
前記サーバ制御部は、前記情報特徴量を所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項１２または１３記載のサーバ装置。
【請求項１５】
情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量を受信するクライアント通信手段と、
ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、
ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段と
を備えたことを特徴とするクライアント装置。
【請求項１６】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項１５記載のクライアント装置。
【請求項１７】
前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、
前記クライアント制御手段は、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項１５または１６記載のクライアント装置。
【請求項１８】
情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを受信するクライアント通信手段と、
ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、
ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量および前記複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき当該読み出された分類基準を用いて前記複数の情報グループを分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段と
を備えたことを特徴とするクライアント装置。
【請求項１９】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項１８記載のクライアント装置。
【請求項２０】
前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、
前記クライアント制御手段は、前記情報グループの各々の間で前記情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項１８または１９記載のクライアント装置。
【請求項２１】
前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、
前記クライアント制御手段は、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項１５ないし２０のいずれかに記載のクライアント装置。
【請求項２２】
前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、
前記クライアント制御手段は、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項１５ないし２１のいずれかに記載のクライアント装置。
【請求項２３】
前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、
前記クライアント通信手段は、前記追加情報を受信し、
前記クライアント制御手段は、当該受信した追加情報をすでに受信済みの前記情報特徴量に基づいて前記対象情報に含めて分類することを特徴とする請求項１５ないし２１のいずれかに記載のクライアント装置。
【請求項２４】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、
前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納する特徴量格納ステップと、
情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量をサーバ通信手段が送信する送信ステップと
を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項２５】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、
前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納し、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成して前記サーバ記憶手段に格納する特徴量格納ステップと、
情報特徴量送信要求を受信し、サーバ通信手段が、前記サーバ記憶手段から前記特徴情報量および前記複数の情報グループを読み出して送信する送信ステップと
を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項２６】
前記特徴量格納ステップは、前記情報特徴量を所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項２４または２５記載のプログラム。
【請求項２７】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、
情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量をクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、
ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、
クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップと
を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項２８】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記分類結果格納ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項２７記載のプログラム。
【請求項２９】
前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、
前記分類格納ステップは、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項２７または２８記載のプログラム。
【請求項３０】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、
情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループをクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、
ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、
クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量および前記複数の情報グループに基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップと
を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項３１】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記分類結果格納ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項３０記載のプログラム。
【請求項３２】
前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、
前記分類結果格納ステップは、前記情報グループの各々の間で前記情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項３０または３１記載のプログラム。
【請求項３３】
前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、
前記分類結果格納ステップは、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項２７ないし３２のいずれかに記載のプログラム。
【請求項３４】
前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、
前記分類結果格納ステップは、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項２７ないし３３のいずれかに記載のプログラム。
【請求項３５】
前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、
前記クライアント通信手段は、前記追加情報を受信するステップをさらに実行し、
前記分類結果格納ステップは、当該受信した追加情報をすでに受信済みの前記情報特徴量に基づいて前記対象情報に含めて分類することを特徴とする請求項２７ないし３３のいずれかに記載のプログラム。
【請求項３６】
請求項２４ないし３５に記載の各プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項３７】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類する情報分類方法において、
前記分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、
ユーザの要求によりまたは前記分類対象情報群に新たな情報が追加されると自動的に、前記分類基準を読み出し当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類する分類ステップと
を備えたことを特徴とする情報分類方法。
【請求項３８】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記分類ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項３７記載の情報分類方法。
【請求項３９】
分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類する情報分類方法において、
前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類して複数の情報グループを生成する生成ステップ
前記情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、
ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記分類基準を読み出し、前記複数の情報グループを前記複数の情報グループの各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて分類する分類ステップと
を備えたことを特徴とする情報分類方法。
【請求項４０】
前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、
前記分類ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項３９記載の情報分類方法。
【請求項４１】
前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、
前記分類ステップは、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項３７ないし４０のいずれかに記載の情報分類方法。
【請求項４２】
前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、
前記分類ステップは、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項３７ないし４１のいずれかに記載の情報分類方法。
【請求項４３】
前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、
前記分類ステップは、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項３７ないし４２のいずれかに記載の情報分類方法。
【請求項４４】
前記情報特徴量は、所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項３７ないし４２のいずれかに記載の情報分類方法。
【請求項４５】
前記クライアント装置のうちの１つから追加情報があるとの通知を前記サーバ装置が受信したときは、当該通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、前記追加情報がある旨通知する追加情報通知ステップと、
該クライアント装置が前記追加情報を要求するときは、前記サーバ装置および前記追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから前記追加情報を受信する追加情報受信ステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項３７ないし４４のいずれかに記載の情報分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報を分類する情報分類方法及び装置に関し、より詳細には、分類対象情報群に含まれる各情報間の類似度に基づいて情報を分類する情報分類方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の情報分類システム、特に文書の分類システムとして文書中に出現する単語の出現頻度を利用して自動分類するシステムには「文章自動分類システム」（例えば、特許文献１参照）がある。これは次のような方法で分類を行う。まず、入力した文章における単語の出現頻度を統計処理することによって文書における単語の出現頻度からなる出現頻度ベクトルを形成する。そして、この出現頻度ベクトルを用いて所定の情報量基準に基づき部類対象の文章をクラスタに分割し、その分割したクラスタがそれ以上分けることができないところまでその分割を繰り返していくことによって文章の分類を行う。
【０００３】
一方、情報のプッシュ型サービスとして、ユーザが所望の情報を選択的に受け取ることを可能とする「ユーザ適応情報配信システム」（例えば、特許文献２参照）がある。これは次のような方法でユーザに情報を提供する。クライアントにおいてユーザがアクセスする文書情報の統計的な特徴を示す情報をユーザのアクセス特性として入力し、蓄積された文書情報それぞれについて、その統計的特徴を抽出し、ユーザのアクセス特性と抽出結果とに基づいて、ユーザがアクセスする文書情報と配信対象の文書情報それぞれとの類似度を評価し、評価結果に応じて類似度の高い文書情報を選択的にユーザに配信する。
【０００４】
【特許文献１】
特開平８−２６３５１０号公報
【特許文献２】
特開平１１−２３２２８７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の情報分類方法は次のような問題点を持っている。
【０００６】
上述の文書中に出現する単語の出現頻度を利用して自動分類する「文章自動分類システム」においては、文章などの情報を分類するためのキーを抽出し、そのキーから類似度を計算してクラスタリングしていくので、あくまで文書を適当なグループに分類するのみである。しかし、この方法では情報の全体的な位置づけや分類がわかるものの、ユーザにとって情報がどの程度どのように関連するかがわかりにくいため情報の有効活用が困難である。
【０００７】
一方、ユーザが所望の情報を選択的に受け取ることを可能とする「ユーザ適応情報配信システム」においては、ユーザが受動的に情報を受け取る場合、関連づける情報に対しユーザのアクセスが必須であり、「文章自動分類システム」のような情報の分類結果をそのまま利用してプッシュ型で関連情報を配信することが難しいという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、上記の従来の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、情報の分類をユーザ中心に考えて行い、情報やユーザの位置づけがわかるような分類を実現し、また、その分類結果に関連する情報を受動的にユーザが受け取ることができる情報分類システムおよび方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、情報分類システムにおいて、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、および情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量を送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、サーバ装置に情報特徴量送信要求を送信し、情報特徴量をサーバ装置から受信するクライアント通信手段、およびユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１記載の情報分類システムにおいて、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２記載の情報分類システムにおいて、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、情報分類システムにおいて、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納し、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、ならびに情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量および複数の情報グループを送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、サーバ装置に情報特徴量送信要求を送信し、情報特徴量および複数の情報グループをサーバ装置から受信するクライアント通信手段、ならびにユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量および複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき読み出された分類基準を用いて複数の情報グループを分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項４記載の情報分類システムにおいて、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、請求項４または５記載の情報分類システムにおいて、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、情報グループの各々の間で情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、クライアント制御手段は、情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、請求項１ないし７のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント制御手段は、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００１７】
請求項９に記載の発明は、請求項１ないし７のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント通信手段は、サーバ装置から追加情報を受信し、クライアント制御手段は、受信した追加情報をすでに受信済みの情報特徴量に基づいて対象情報に含めて分類することを特徴とする。
【００１８】
請求項１０に記載の発明は、請求項１ないし７のいずれかに記載の情報分類システム、サーバ制御部は、クライアント装置が情報特徴量を所定の時間間隔ごとに算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。
【００１９】
請求項１１に記載の発明は、請求項１ないし１０のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、サーバ装置は、クライアント装置のうちの１つから追加情報があるとの通知を受信したときは、通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、追加情報がある旨通知し、クライアント装置は、追加情報を要求するときは、サーバ装置および追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから追加情報を受信することを特徴とする。
【００２０】
請求項１２に記載の発明は、サーバ装置において、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量を送信するサーバ通信手段とを備えたことを特徴とする。
【００２１】
請求項１３に記載の発明は、サーバ装置において、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納し、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量および複数の情報グループを送信するサーバ通信手段とを備えたことを特徴とする。
【００２２】
請求項１４に記載の発明は、請求項１２または１３記載のサーバ装置において、サーバ制御部は、情報特徴量を所定の時間間隔ごとに算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。
【００２３】
請求項１５に記載の発明は、クライアント装置において、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量を受信するクライアント通信手段と、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量に基づいて読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とする。
【００２４】
請求項１６に記載の発明は、請求項１５記載のクライアント装置において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。
【００２５】
請求項１７に記載の発明は、請求項１５または１６記載のクライアント装置において、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００２６】
請求項１８に記載の発明は、クライアント装置において、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを受信するクライアント通信手段と、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量および複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき当該読み出された分類基準を用いて複数の情報グループを分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とする。
【００２７】
請求項１９に記載の発明は、請求項１８記載のクライアント装置において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。
【００２８】
請求項２０分類対象情報は、請求項１８または１９記載のクライアント装置において、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、情報グループの各々の間で情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００２９】
請求項２１に記載の発明は、請求項１５ないし２０のいずれかに記載のクライアント装置において、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、クライアント制御手段は、情報特徴量を特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。
【００３０】
請求項２２に記載の発明は、請求項１５ないし２１のいずれかに記載のクライアント装置において、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント制御手段は、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００３１】
請求項２３に記載の発明は、請求項１５ないし２１のいずれかに記載のクライアント装置において、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント通信手段は、追加情報を受信し、クライアント制御手段は、受信した追加情報をすでに受信済みの情報特徴量に基づいて対象情報に含めて分類することを特徴とする。
【００３２】
請求項２４に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納する特徴量格納ステップと、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量をサーバ通信手段が送信する送信ステップとを実行することを特徴とする。
【００３３】
請求項２５に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納し、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成してサーバ記憶手段に格納する特徴量格納ステップと、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ通信手段が、サーバ記憶手段から特徴情報量および複数の情報グループを読み出して送信する送信ステップとを実行することを特徴とする。
【００３４】
請求項２６に記載の発明は、請求項２４または２５記載のプログラムであって、特徴量格納ステップは、情報特徴量を所定の時間間隔ごとに算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。
【００３５】
請求項２７に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量をクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量に基づいて読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップとを実行することを特徴とする。
【００３６】
請求項２８に記載の発明は、請求項２７記載のプログラムであって、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類結果格納ステップは、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。
【００３７】
請求項２９に記載の発明は、請求項２７または２８記載のプログラムであって、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、分類格納ステップは、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００３８】
請求項３０に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループをクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量および複数の情報グループに基づいて読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップとを実行することを特徴とする。
【００３９】
請求項３１に記載の発明は、請求項３０記載のプログラムであって、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類結果格納ステップは、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。
【００４０】
請求項３２に記載の発明は、請求項３０または３１記載のプログラムであって、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、分類結果格納ステップは、情報グループの各々の間で情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００４１】
請求項３３に記載の発明は、請求項２７ないし３２のいずれかに記載のプログラムであって、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、分類結果格納ステップは、情報特徴量を特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。
【００４２】
請求項３４に記載の発明は、請求項２７ないし３３のいずれかに記載のプログラムであって、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、分類結果格納ステップは、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００４３】
請求項３５に記載の発明は、請求項２７ないし３３のいずれかに記載のプログラムであって、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント通信手段は、追加情報を受信するステップをさらに実行し、分類結果格納ステップは、受信した追加情報をすでに受信済みの情報特徴量に基づいて対象情報に含めて分類することを特徴とする。
【００４４】
請求項３６に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、請求項２４ないし３５に記載の各プログラムを記録したことを特徴とする。
【００４５】
請求項３７に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類する情報分類方法において、分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、ユーザの要求によりまたは分類対象情報群に新たな情報が追加されると自動的に、分類基準を読み出し読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする。
【００４６】
請求項３８に記載の発明は、請求項３７記載の情報分類方法において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類ステップは、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。
【００４７】
請求項３９に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類する情報分類方法において、分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類して複数の情報グループを生成する生成ステップと、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、分類基準を読み出し、複数の情報グループを複数の情報グループの各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて読み出された分類基準を用いて分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする。
【００４８】
請求項４０に記載の発明は、請求項３９記載の情報分類方法において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類ステップは、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。
【００４９】
請求項４１に記載の発明は、請求項３７ないし４０のいずれかに記載の情報分類方法において、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、分類ステップは、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００５０】
請求項４２に記載の発明は、請求項３７ないし４１のいずれかに記載の情報分類方法において、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、分類ステップは、情報特徴量を特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。
【００５１】
請求項４３に記載の発明は、請求項３７ないし４２のいずれかに記載の情報分類方法において、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、分類ステップは、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。
【００５２】
請求項４４に記載の発明は、請求項３７ないし４２のいずれかに記載の情報分類方法において、情報特徴量は、所定の時間間隔ごとにその算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。
【００５３】
請求項４５に記載の発明は、請求項３７ないし４４のいずれかに記載の情報分類方法において、クライアント装置のうちの１つから追加情報があるとの通知をサーバ装置が受信したときは、通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、追加情報がある旨通知する追加情報通知ステップと、クライアント装置が追加情報を要求するときは、サーバ装置および追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから追加情報を受信する追加情報受信ステップとをさらに備えたことを特徴とする。
【００５４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
（第１実施形態）
図１は、本実施形態の分類システムの全体構成を説明する図である。本実施形態のシステムは、１つのサーバ装置と複数のクライアント装置とそれぞれがもつデータベースから構成される。ただし、サーバ装置が複数あって協調しながら動作する構成とすることもできる。本実施形態では、サーバ装置が１つの場合について説明する。
【００５５】
サーバ装置１１０は、情報管理部１１１、特徴量計算部１１２および自動送受信部１１３から構成される。クライアント装置１２０は、情報管理部１２１、情報分類部１２２、グループ分類部１２３および自動送受信部１２４から構成される。
【００５６】
本実施形態の文類システムでは、サーバ装置１１０の情報管理部１１１で分類対象の情報を一括して管理し、特徴量計算部１１２により情報の特徴量を計算する。ユーザは、クライアント装置１２０の情報管理部１２１により、ネットワークを介してサーバ装置に登録さている情報やその特徴量を得る。また、情報分類部１２２とグループ分類部１２３により情報とグループの分類を行う。各分類結果は、情報管理部１２１によって各クライアント装置上で表示し観覧することができる。
【００５７】
また、サーバ装置１１０とクライアント装置１２０の自動送受信部１１３と１２４とにより、新規に登録された情報についてネットワークを介して自動的にユーザに知らせて、情報を取得する機能を実現する。詳細は後述する。
【００５８】
なお、分類対象の情報、情報の特徴量、分類結果などは、サーバ装置とクライアント装置のデータベース１１５、１２５に保存され、各部は適宜読み出し利用する。
【００５９】
図２は、本実施形態のシステムが動作する場合の配置構成を説明する図である。図１と同様の構成品については同一の符号を付す。サーバ装置１１０とクライアント装置Ａ２０１、Ｂ２０２、Ｃ２０３がネットワーク２２０に接続されており、サーバ装置１１０とクライアント装置１２０がそれぞれの情報管理部１１１、１２１を用いてこのネットワーク２２０を介して情報のやりとりを行う。
【００６０】
クライアント装置Ａ、Ｂ、Ｃはそれぞれネットワークパス２１１、２１２、２１３を通りサーバ装置１１０と通信する。また、自動送受信部１１３、１２４において、ネットワークパス２１４などを通りクライアント装置同士が直接情報のやりとりを行う。詳細は第４実施形態で説明する。
【００６１】
図３は、サーバ装置１１５とクライアント装置１２５のデータベースについて説明する図である。図１等と同様の構成品については同一の符号を付す。サーバデータベース１１５には、システムに参加しているユーザのユーザ設定３１１および分類の対象となる登録情報３１２が格納されている。ここで、ユーザ設定は、分類を行う場合の部類基準となるものの一例であり、少なくともユーザ名およびユーザの所有する情報が含まれる。
【００６２】
これらはサーバ装置１１０の情報管理部により登録や変更の処理が行われ、その更新状態はログ３１３として格納される。さらに、サーバデータベース１１５は、サーバ装置１１０の特徴量計算部１１２によって計算される情報の特徴量３１４、サーバ装置１１０の情報管理部１１１により生成される基本グループ３１５、サーバ装置１１０の自動送受信部１１３で設定される自動送受信設定３１８が格納される。これらのデータは、適宜必要な時に各部によって読み書きされる。ここで、自動送受信設定とは、自動的にいずれの情報を取得するかを選択することについての設定であり、例えば特定の情報およびその情報からの特徴量ベクトルの閾値などである。
【００６３】
クライアントデータベース１２５は、システムを利用するユーザのユーザ設定３２１が格納されている。また、クライアント装置の情報管理部によって取得、生成される登録情報３１２に含まれる所有者などのメタ情報３２２および登録情報３１２の追加や変更等があった場合の更新状態を表すログ３２３、サーバ装置１１０から取得した情報特徴量３２４、サーバ装置１１０から取得した基本グループ３２５が格納される。
【００６４】
さらに、クライアント装置の情報分類部によって計算される情報分類結果３２６、クライアント装置１２０のグループ分類部１２３によって計算される基本グループ分類結果３２７、およびクライアント装置１２０の自動送受信部１２５で設定される自動送受信設定３２８が格納される。これらのデータは、適宜必要な時に各部によって読み書きされる。
【００６５】
図４は、本実施形態のシステムのサーバ装置の起動時の処理を説明する図である。図１等と同様の構成品については同一の符号を付す。まず、サーバ装置１１０のデータベース１１５に分類対象の情報が格納されているとする。サーバ装置１１０が初めて起動した場合は、情報管理処理Ｓ３０１において、データベース１１５上の分類対象の情報から登録情報３１２と基本グループ３１５を生成し格納する。次に、特徴量計算処理Ｓ３０２において各情報の特徴量を計算し、その特徴量をデータベース１１５に格納して次の処理の待ち状態であるアイドル状態となる。
【００６６】
なお、サーバ装置１１０のデータベース１１５に情報がない場合は、以上の処理は行わずにアイドル状態となる。
【００６７】
サーバ装置１１０の２回目以降の起動では、情報管理部１１１により登録情報３１２やログ３１３などのシステムの状態を読み出してアイドル状態となる。
【００６８】
図５は、本実施形態のサーバ装置起動時の情報管理処理を説明する図である。図１等と同様の構成品については同一の符号を付す。まず、サーバデータベース１１５から分類対象の情報を読み込む（Ｓ５０１）。次に各情報が属するグループ情報から基本グループ３１５を作成する（Ｓ５０２）。この時、その基本グループに属する情報をリスト化して基本グループに関連付ける。次に分類対象の各情報を登録情報３１２として、この登録情報３１２と作成した基本グループ３１５をデータベース１１５に格納し、更新のログ３１３を作成してデータベース１１５に格納して（Ｓ５０３）情報管理処理を終了する。
【００６９】
なお、この基本グループ３１５はユーザが情報を登録する際に、またはシステム管理者が後から、特定の規則によって付加することが望ましい。これらの規則としては、管理者によって予め定義された所定の分野または論文等の場合は学会が予め定める技術分野を用いることができるが、これに限られない。
【００７０】
図６は、本実施形態のシステムのクライアント装置の起動時の処理を説明する図である。図１等と同様の構成品については同一の符号を付す。クライアント装置１２０の起動では、クライアント装置１２０の情報管理部１２１とサーバ装置１１０の情報管理部１１１により、ネットワーク２２０を介して各データベース１１５、１２５にあるユーザ設定、ログ、メタ情報、情報の特徴量、基本グループのやりとりを行い、ユーザの要求を待つアイドル状態となる。
【００７１】
図７は、クライアント装置起動時の情報管理部を説明する図である。クライアント装置１２０はデータベース１２５からユーザ設定３２１を読み込み、ユーザの設定を確認して新たなユーザであれば登録し、変更の必要があれば設定を更新してユーザ設定をデータベースに格納する（Ｓ７２１）。なお、ユーザのログイン等もこのユーザ設定を使って実現する。ユーザ設定が変更され、または更新された場合、クライアント装置１２０はネットワーク２２０を介してサーバ装置１１０に通報し（Ｓ７２２）、サーバ装置１１０はサーバ装置１１０が持つユーザ設定３１１と異なっていればユーザ設定を更新してサーバ装置１１０のデータベース１１５に格納する（Ｓ７１１）。次にクライアント装置１２０はサーバ装置１１０の状態を取得し（Ｓ７１２）、これに応じてサーバ装置１１０はデータベース１１５からログを読み出してクライアント装置１２０に送信する（Ｓ７１３）。クライアント装置１２０はデータベース１２５からログ３２３を読み出しサーバ装置のログ３１３との比較を行い、サーバ装置１１０の状態が更新されていれば更新情報を取得し（Ｓ７１３）、サーバ装置１１０はデータベース１１５から更新された登録情報３１２、情報特徴量３１４、基本グループ３１５をクライアント装置１２０に送信し（Ｓ７１３）、クライアント装置１２０はその情報をデータベース１２５に格納し（Ｓ７２５）情報管理処理を終了する。
【００７２】
図８は、本実施形態のシステムの分類対象となる情報の定義を説明する図である。情報８０１は、情報名部８０２、情報の所有者８０６、情報の分類およびグループの分類を行うための情報が所属するグループ部８０７ならびに情報の内容である内容部８０５が必要である．さらに、本実施形態で説明する分類方法のために、情報に関連する情報の参照情報部８０３と情報を表現するキーワード部８０４を持つこととする。
【００７３】
また、情報の集合である分類対象の情報群８０８は、分類の対象となる情報と情報が参照している情報を合わせたものとする。
【００７４】
図９は、サーバ装置の特徴量計算処理を説明する図である。特徴量計算処理は、まずサーバ装置１１０のデータベース１１５にある登録情報３１２を読み込み（Ｓ９０１）、この登録情報３１２の特徴量を計算し（Ｓ９０２）、計算した特徴量３１４をデータベース１１５に格納して（Ｓ９０３）終了する。
【００７５】
図１０〜１３は、本実施形態の情報特徴量を計算する場合のサーバ装置の特徴量計算処理の具体的例を説明する図である。ここでは、情報特徴量３１４を情報が参照する情報および情報の内容やキーワードから計算する方法を説明する。
【００７６】
図１０は、情報特徴量３１４を計算するための参照ツリーの作成方法を説明する図である。基本的な参照ツリーは、情報が参照する情報を木構造で関連づけているものである。情報Ａ１００１について具体的に次のような方法で参照ツリーを作成する。
【００７７】
情報Ａ１００１は、情報Ｂ１００２、Ｃ１００３、Ｄ１００４を参照しているとする。すなわち情報階層１０１１が情報Ａ１００１の参照情報を表す。まず情報Ａ１００１から各情報Ｂ１００２、Ｃ１００３、Ｄ１００４へリンクを張る。
【００７８】
次に情報Ｂ１００２から情報Ｂ１００２が参照している情報Ｃ１００５、Ｅ１００６、Ｆ１００７へリンクを張る。ここで、各情報を参照ツリーのセル、情報から情報へのリンクを参照ツリーの枝と呼ぶ。以上のように参照ツリーを生成した結果、所定の終了条件が満たされると参照ツリーの生成を終了する。
【００７９】
本実施形態において用いられる終了条件は、図１０に示すように以下の５つの終了条件である。
【００８０】
終了条件＜１＞：参照ツリーに一度出現している情報が参照されたとき
終了条件＜２＞：所定の範囲外の日付日時を持つ情報が参照されたとき
終了条件＜３＞：参照ツリーが所定の階層値を越えたとき
終了条件＜４＞：参照ツリーに含まれるセルの数が所定の数を超えたとき
終了条件＜５＞：参照情報が情報群に存在しないとき
【００８１】
これらの５つの条件をすべてのセルで満たしたとき、参照ツリーの作成は終了する。例えば、情報Ｃは，セルＣ１００３で一度出現しているので、終了条件＜１＞により終了する。本実施形態において、情報Ｈは所定の範囲外の日付日時を持つ情報であるとすると、情報Ｅが参照する情報Ｈは終了条件＜２＞を満たすので、セルＥ１００６からリンクを張られたセルＨ１００８はさらにリンクを張ることなくツリーの生成を終了する。また、本実施形態の終了条件＜３＞に示される所定の階層値を４とすると、図４において階層１０１１は階層値１、階層１０１２は階層値２、階層１０１３は階層値３および階層１０１４は階層値４となるから、情報Ｉが参照する情報Ｋに対応するセルＫ１０１０は、終了条件＜３＞を満たすためツリーの生成は終了する。
【００８２】
なお，終了条件は上記に限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。また、本実施形態において、参照ツリーの作成は，参照ツリーの階層毎に行う。従って、特定の参照情報についてだけ参照ツリーが深くなっていくことはなく、参照ツリーに情報が再出現するときは、情報が最初に出現した階層よりも決して浅い（階層値が小さい）位置に出現することはない。
【００８３】
図１１は，参照ツリーへ新しいセルを追加する方法を説明するための参照ツリーを示す図である。図１０を参照して上記で説明した参照ツリー生成方法は、情報Ａの参照情報をツリー上に展開する手法を用いるため、そもそも情報Ａによって参照されていない情報は参照ツリーには組み込まれない。したがって、情報Ａよりも新しい情報は追加されないため、他の方法で組み込む、すなわち参照ツリーへの新しい情報に対応するセルの追加を行う必要がある。このような情報を本明細書では追加参照情報とする。
【００８４】
図１１に示す参照ツリーも図１０に示す参照ツリーと同様に、情報Ａを分類の中心（セルＡ１１０１をルートセル）として参照ツリーを作成する。情報Ａは情報Ｂを参照しているため、セルＡ１１０１からセルＢ１１０２へリンクが張られる。この時、情報Ｂとの間で高い類似性を有する情報を検索し、（後述する）所定のセル追加条件を満たす場合にセルの追加を実行する。図１１では、情報Ｂと同じ階層１１１０に、追加参照情報である新しい情報Ｌに対応するセルＬ１１０３を追加する。
【００８５】
情報Ｌについても上述の参照ツリー生成と同様の方法でツリーを生成する。情報Ｌは情報Ａと情報Ｍとを参照しているが、情報Ａは既に出現しているので、終了条件＜１＞により参照ツリーの生成を終了する。さらに、情報Ｍは情報Ｃ、情報Ｎおよび情報Ｆを参照している。情報Ｃに対応するセルＣ１１０６は終了条件＜１＞を満たすためここでツリーの生成が終了し、情報Ｎは情報Ｏを参照していて情報Ｏに対応するセルＯ１１０８は終了条件＜３＞を満たしてツリーの生成が終了し、および情報Ｆに対応するセルＦ１１０９は終了条件＜１＞を満たしツリーの生成が終了する。
【００８６】
本実施形態では、参照ツリーへセルを追加する条件として以下のような３つの条件を定める。
追加条件＜１＞：１セルに対して追加するセル数が所定の値以下である
追加条件＜２＞：セルを追加する参照ツリーの階層値が値以下である
追加条件＜３＞：追加する情報の非類似度が所定の値よりも低い
【００８７】
追加条件＜１＞は、参照ツリーの各セルに対して追加することができるセル数を規定する。追加条件＜２＞は、参照ツリーのいずれの階層にセルを追加することができるかを規定する。例えば、参照ツリーの１セルに対して追加することができるセル数を１、追加できる参照ツリーの階層値を１とすると、図１０に示す参照ツリーではセルＢ１００２、Ｃ１００３およびセルＤ１００４に対してのみ、それぞれ１個ずつセルを追加することが可能である。
【００８８】
追加条件＜３＞は、参照ツリーに既に出現している情報と追加するセルとの非類似度が一定以下である必要があることを規定している。すなわち、条件＜１＞と＜２＞が満たされる場合であっても、あまりに類似しない（非類似度が一定以上の）情報は参照ツリーに追加する意味がないということである。
【００８９】
なお、追加条件は上記に限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。また、本実施形態において参照ツリーへのセルの追加は、参照ツリーの作成時、各階層においてセルが作成された時点で行う。
【００９０】
図１２、１３は、参照ツリーから特徴量ベクトルを作成する方法を説明する図である。
【００９１】
図１２は、参照ツリーの解析による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。本実施形態では、参照ツリー１２０１に基づいて、情報特徴量ベクトルの算出を行うが、参照ツリー１２０１は、図１０に示す参照ツリーに図１１で示すように情報Ｌに対応するセルＬ１１０３を追加したものである。
【００９２】
本発明の参照ツリーの解析による情報特徴量ベクトルは、参照情報または情報に含まれるキーワードもしくは内容に基づいて参照ツリーの解析を行い、類似性を示すパラメータを計算して算出される。本実施形態では、パラメータとして出現頻度α、平均階層値β、再出現頻度γ、重み１δおよび重み２（１／ε）を使用する。
【００９３】
まず、参照ツリー１２０１に含まれる各情報に対して、出現頻度などの解析を実行して、上記の各パラメータを算出する。各情報の再出現頻度γは、例えば情報が出現する階層に、階層値０では点数５、階層値１では点数４として階層値が１増えるごとにその点数が１減じるような点数を付与するものとすると、次のように計算することができる。
【００９４】
情報が最初に出現した階層の点数  ÷  その情報が再出現する階層の階層値
例として情報Ｃについて考えると、情報Ｂは階層値２の階層で出現する情報Ｃを参照しており、また情報Ａも階層値１の階層で情報Ｃを参照している。従って、情報Ｃが最初に出現した階層は階層値１であり、その点数は４である。次に再出現の階層は階層値２および階層値３であり、階層値３の階層には２回出現していることから、再出現頻度γは（４／２＋４／３＋４／３）となる。
【００９５】
また、図１２に示す本実施形態の例では、重み１（δ）は、情報に含まれるキーワードが一致した場合をカウントした数値であり、重み２（１／ε）としては、情報Ａに対する図１１で示された非類似度と同様の数値を使用する。
【００９６】
次にこれらの解析値を元として、各情報をベクトル表現して類似度ベクトル１２０３とする。ここで、ベクトルの元は必要に応じて正規化したりパラメータをかけたりすることができる。
【００９７】
なお，解析を行う項目はこれに限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。
【００９８】
図１３は、参照ツリーの比較による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。本算出方法は、情報が類似している場合は同じ情報を参照するという原理を用いた算出方法である。
【００９９】
本発明の参照ツリーの比較による情報特徴量ベクトルは、分類対象情報に対して参照ツリーの解析によって得られた各情報の解析値を所定の計算式にかけ、算出された値を情報特徴量ベクトルとすることによって生成される。図１３に示す本実施形態の一例では計算式１３０１を用いる。参照ツリー解析による解析値としては、図１２に示す解析値を正規化した数値の和を用いる。図１３に示す表１３０２は、各情報について算出された値をベクトル表現したものである。
【０１００】
図１４は、クライアント装置１２０の情報分類処理について説明する図である。情報分類処理は、ユーザのリクエストに応じて実行される。また、情報が追加された時や定期的に実行されるようにすることもできる。
【０１０１】
情報分類処理は、大きく二つの機能を持ち、一つは分類対象の情報をその特徴量から類似度を計算して情報を分類する機能であり、もう一つは情報の類似度を用いて既存の分類結果に対応して分類する機能である。以下に前者について説明する。後者に関しては情報が追加された場合の動作であり、第２実施形態で説明する。
【０１０２】
情報分類処理では、まずクライアント装置１２０のデータベース１２５から情報特徴量３２４を読み込む（Ｓ１４０１）。次にユーザにより特徴量の調整と分類の中心となる情報等の分類である分類基準の設定を行う（Ｓ１４０２）。ここで、特徴量の調整とは、ユーザの好みや分類の内容に応じて、サーバ装置１１０で作成した特徴量を修正することである。また、分類の中心となる情報とは、ユーザがどの情報を中心として分類を行いたいかによって決まり、情報の分類処理Ｓ１４０３に適用される。次にこの特徴量を用いて情報の分類を行って、その分類結果を可視化できるように操作し（Ｓ１４０４）、最終的な分類結果をデータベース１２５に格納し（Ｓ１４０５）終了する。
【０１０３】
この時、情報を分類する方法としては、ｋ−ｍｅａｎ法やＩＳＯＤＡＴＡ法、自己組織化マップなどの方法を適用することができる。本実施形態のシステムの情報分類処理の目的は、単純に情報を分類することはもちろん、特定の情報を中心としてユーザが類似する情報を取得できるように分類することであり、分類結果の可視化も重要な分類の機能となる。
【０１０４】
例えば、自己組織化マップ（Ｔ．  Ｋｏｈｏｎｅｎ：  ”Ｓｅｌｆ−Ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  Ｍａｐｓ”、  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、  １９９７）では、情報を多次元のベクトルとして扱って２次元平面や３次元空間に配置しながら分類を行う。その分類結果は、２次元平面や３次元空間に配置されているため、そのまま分類結果の可視化を実現している。従って、前述の特徴量ベクトルに対し自己組織化マップを適用し、その結果を情報の分類結果とすることができる。
【０１０５】
図１５は、自己組織化マップによる情報の分類方法を説明する図である。ここでは２次元平面に分類する方法を説明する。なお、３次元空間に分類する方法も同様に実現できる．今、ｏ×ｐのセル１５０１上に情報を配置することを考える。中心となる情報の情報特徴量ベクトルを入力データとし、ｎ次元のベクトルとする。その時、各セルｊに次のようなｎ次元の参照ベクトルを持たせる。
【０１０６】
【数１】
2005004657.tif 000003
【０１０７】
分類は次のように行われる。すべての入力データｘｉに対し、繰り返し回数ｔだけ以降の処理を行う。入力データｘｉに最も近い参照ベクトルをもつセルｃを探索する。探索は式（２）に従って行う。
【０１０８】
【数２】
2005004657.tif 000004
【０１０９】
すなわち、ｉ番目の入力ベクトルｘｉと出力層のｊ番目のセルの参照ベクトルｍｊの距離が最小となる出力層のセルｊを見つけ、それをｃとする。ここで、入力ベクトルと参照ベクトルの距離は、例えば式（３）のようなユークリッド距離で表現する。セルｃの近傍集合が形成される。この近傍集合Ｎｃ（ｔ）は、例えば式（４）で定義する。
【０１１０】
【数３】
2005004657.tif 000005
【０１１１】
式（４）で、ｄｉｓ（ｊ、ｃ）はセルｊとセルｃの距離を表し、セルｃからの距離がｒ（ｔ）より近いセルｊを集めたものを近傍集合とする。例えば、近傍集合１５０２はセルｃの周りに形成されている。次に、近傍集合に属するセルの参照ベクトルを式（５）、（６）に従って更新する。
【０１１２】
【数４】
2005004657.tif 000006
【０１１３】
すなわち、近傍集合Ｎｃ（ｔ）に属するセルの参照ベクトルはその値を式（５）に従って更新し、それ以外のセルの参照ベクトルは何もしない。ここで、距離ｒ（ｔ）と係数α（ｔ）は、繰り返し回数ｔに対して一様に減少させる。最後に、入力データに対して式（２）のように最も近い参照ベクトルを持つセルを探索してデータを配置する。以上の処理によって、参照ベクトルの各元の値は変化していくが、更新後も参照ベクトルと入力ベクトルとは関連付けされているため、いずれの情報がいずれの場所にマッピングされているかを知ることができる。
【０１１４】
従って、情報の特徴量ベクトルを入力データとして情報の分類を行い、処理後に特徴量ベクトルに最も近い参照ベクトルを持つセルに情報を配置した結果の可視化が行われることとなって分類結果を得ることができる。さらに、特定の情報を中心に分類するために、その情報に対しては自己組織化マップのｏ×ｐの中心セルをセルｃとして近傍集合を形成して分類処理を行う。このように処理することによって、常に特定の情報が中心になるように分類が実施される。
【０１１５】
なお、ｋ−ｍｅａｎｓ法は情報をｋ個のクラスタ（グループ）に分類する方法であり、最初に分類する数ｋを設定して次のようなステップで分類を行う。
【０１１６】
ステップ１：ｋ個の初期クラスタ中心ｚ１（１），ｚ２（１），・・・，ｚｋ（１）を適当に決める。
ステップ２：ｎ回目の繰り返しステップにおいて、すべての入力データｘを次の方法でｋ個のクラスタに分類する。すべてのｌ＝１，２，・・・，ｋ  （ｌ≠ｍ）について、
【０１１７】
【数５】
2005004657.tif 000007
【０１１８】
とする。ここでｓｍ（ｎ）はｚｍ（ｎ）をクラスタ中心とする入力データの集合である。
ステップ３：ステップ２で得たＳｍ（ｎ）の新しいクラスタ中心ｚｍ（ｎ＋１）を
【０１１９】
【数６】
2005004657.tif 000008
【０１２０】
とする。ここで、Ｎｍは、Ｓｍ（ｎ）の数である。
ステップ４：すべてのｍ＝１，２，・・・，ｋに対して、ｚｍ（ｎ＋１）＝ｚｍ（ｎ）となればアルゴリズムは収束したものとして終了する。そうでなければステップ２に戻る。
【０１２１】
また、ＩＳＯＤＡＴＡ法はクラスタ数ｋを与えることなく、入力データの性質によって変えていく方法である。これは、複数のパラメータを与えてパラメータを変化させながらクラスタ分類を行っていく方法である。しかし、パラメータが入力データに依存して決まり、その設定も煩雑であるという欠点がある。
【０１２２】
ｋ−ｍｅａｎｓ法やＩＳＯＤＡＴＡ法で分類を行った後は、クラスタ毎に２次元や３次元にベクトル量子化を行い、２次元や３次元上に配置して可視化を行う。
【０１２３】
図１６は、クライアント装置１２０のグループ分類処理について説明する図である。グループ分類処理は、ユーザのリクエストに応じて実行される。また、情報が追加された時や定期的に実行されるようにすることもできる。
【０１２４】
グループ分類処理では、基本グループ３２５に属する情報特徴量３２４を用いて、特定の所有者を中心として基本グループの特徴量を計算し、その特徴量から基本グループを分類する。ここで、所有者とは、情報の所有者のことであり、対象情報が文献であれば執筆者あるいは著作者のことである。
【０１２５】
グループ分類処理は、まずクライアントデータベース１２５から情報特徴量３２４と基本グループ３２５とを読み込む（Ｓ１６０１）。次にユーザによって、情報特徴量の調整、分類の中心となる所有者および中心となる基本グループを決定する分類基準である分類の設定を行う（Ｓ１６０２）。ここで、特徴量の調整とは、ユーザの好みや分類の内容に応じて、サーバ装置で作成した特徴量を修正することである。次にこの情報の特徴量を用いて基本グループの特徴量を計算する（Ｓ１６０３）。これはグループ毎に行われ、Ｓ１６０２で設定した分類の中心となる所有者と基本グループにより決定する。この計算した基本グループの特徴量から基本グループの分類を行う（Ｓ１６０４）。
【０１２６】
次に各基本グループについて、基本グループに属する所有者の分類を行い（Ｓ１６０５）、最終的な分類結果をデータベース１２５に格納し（Ｓ１６０６）、終了する。
【０１２７】
なお、グループの分類やグループ内の分類は、前述した自己組織化マップ等の分類方法を用いて行う。
【０１２８】
図１７は、基本グループの特徴量の例について説明する図である。各基本グループは、グループ名１７０１と代表ベクトル１７０２とグループの重み１７０３をもつ。代表ベクトル１７０２は、基本グループに属する全ての登録情報の特徴量ベクトルの平均などで表現される。グループの重みは、初期状態はシステムの管理者が基本グループの関連度により決め、分類時にはユーザによって変更することができるようにする。基本グループに属する情報は所有者毎（１７０４〜１７０６）にまとめておき、所有者毎に基本グループに属する情報数、その所有者の全情報数、情報数を全情報数で割った所属率、および情報の特徴量ベクトルの平均を取った平均ベクトルをもつ。また、所有者毎に類似度を設定し、例えば所有者１７０４を分類の中心とする特定所有者とするとき、図１２のα／βなどを類似度とする。ここで、図１７の網掛けの部分が基本グループの特徴量を表し、例えば１７０７のように基本グループの情報特徴量ベクトルを生成する。すなわち、基本グループの代表ベクトルと分類中心となる基本グループの代表ベクトルの距離（例えばユークリッド距離）、基本グループの重み、分類中心となる所有者の所属率、または基本グループに属する所有者の類似度の総和などを元としたベクトルを基本グループの特徴量ベクトルとする。ここで、ベクトルの項目は自由であり、システムの特性に応じて決めることとする。ただし、ある所有者が中心となるような類似度を用いる必要がある。また、特徴量ベクトルは便宜上規格化などを施す必要がある。
【０１２９】
図１８は、クライアント装置１２０がサーバ装置１１０から登録情報を取得するときの情報管理処理について説明する図である。ユーザが分類結果などを用いて所望の情報を探し出し、実際にその情報を取得する場合は、次のように情報管理処理を実行する。
【０１３０】
まず、クライアントデータベース１２５から分類結果などのシステムの状態を取得する（Ｓ１８０１）。次にユーザが所望の情報を選択する（Ｓ１８０２）。そしてその情報をネットワークを介してサーバ装置１１０から取得し（Ｓ１８０３）、サーバ装置１１０はクライアント装置１２０からの要求に応じてサーバ装置のデータベース１１５から登録情報を読み出してクライアント装置１２０に送信する（Ｓ１８０５）。最後に取得した情報をユーザに提示して（Ｓ１８０４）終了する。
【０１３１】
図１９は、ユーザがシステムを利用する時の例を説明する図である。上記に説明した方法により、クライアント装置１２０上で情報と情報が属する基本グループの分類が行われ、ユーザはその分類結果に応じてサーバ装置１１０に登録されている情報を取得することができる。
【０１３２】
具体的には次のようにユーザはシステムを利用する。まず、図６で説明したようにクライアント装置１２０を起動してシステムの利用をスタートする。ここで、既にクライアント装置１２０が起動している場合は、ユーザがログインするのみで処理が実行されるようにすることができる。次にユーザが情報の分類を要求し、図１４で説明した情報分類処理により登録情報を分類する（Ｓ１９０１）。次にユーザがグループの分類を要求し、図１６で説明したグループ分類処理により登録情報が属する基本グループを分類する（Ｓ１９０２）。次にユーザが分類結果の表示を要求し、クライアント装置１２０の情報管理部により、分類結果がクライアント装置１２０の画面等に表示される（Ｓ１９０３）。さらにユーザが特定の情報の取得を要求し、図１８で説明した情報管理処理においてユーザが選択した情報をサーバ装置１１０から取得し、ユーザに提示する（Ｓ１９０４）。次にユーザが新しく追加された情報を自動的に設定する自動送受信の設定を要求し、第４実施形態で説明する方法により自動送受信設定を行い（Ｓ１９０５）、最後に情報管理部によりユーザの利用履歴をログとしてクライアント装置のデータベースに格納して、システムを終了するか、ユーザがログオフを行う。
【０１３３】
なお、図１９で説明した手順はあくまで例であり、要求を入れ替えたり、一部の要求だけとすることもできる。また、情報やグループの分類は、クライアント装置１２０上で自動的に実行するように設定しておけば、ユーザは処理の時間待つことなく最新の分類結果を取得することができる。
【０１３４】
（第２実施形態）
情報がシステムに追加される場合の分類処理について図面を参照して説明する。
【０１３５】
図２０は、情報の追加処理の流れを説明する概念図である。サーバ装置１１０で情報の追加があった場合に、サーバ装置１１０の情報管理処理においてシステムに情報を登録し、登録情報３１２、基本グループ３１５および更新のログ３１３をサーバ装置のデータベース１１５に格納する。次にサーバ装置の特徴量計算処理Ｓ２００２により、各登録情報３１２の特徴量をすべて計算して再処理するか、追加された情報についてだけ計算して追加処理を行って特徴量３１４をデータベース１１５に格納する。そして、サーバ装置の情報管理処理Ｓ２００１において変更をクライアント装置１２０に送信し、クライアント装置１２０の情報管理処理Ｓ２００４において更新のログ３２３、メタ情報３２２、情報の特徴量３２４および基本グループ３２５をクライアント装置のデータベース１２５に格納してサーバ装置１１０はアイドル状態となる。
【０１３６】
もし、サーバ装置へ情報が追加された際にクライアント装置１２０が起動していない場合は、次にクライアント装置１２０が起動すると図６で説明したようにその追加が反映される。
【０１３７】
図２１は、情報の追加時のサーバ装置１１０の特徴量計算処理の追加処理を説明する図である。図２０における特徴量計算処理は、すべての登録情報について特徴量を再計算する場合と、追加された登録情報についてのみ特徴量を計算する場合がある。前者は、図９に説明したように処理を行い、後者は次に説明するように図２１に示す方法で行う。
【０１３８】
まず、サーバ装置１１０のデータベース１１５から追加された登録情報３１２を読み込む（Ｓ２１０１）。次に追加された登録情報について特徴量の計算を行う（Ｓ２１０２）。この時、前述した方法で特徴量を計算するときの参照情報は適宜データベースから取得する。最後に計算した情報の特徴量をデータベース１１５格納して（Ｓ２１０３）終了する。
【０１３９】
図２２は、情報の追加後のクライアント装置の情報分類処理の追加処理を説明する図である。情報追加後の情報分類は、登録情報３１２の特徴量がすべて再計算された場合は前述の図１４の方法で行い、追加された登録情報についてのみ特徴量が計算された場合は図２２に示す方法で行う。
【０１４０】
まず、クライアント装置１２０のデータベース１２５から更新のログ３２３を取得し（Ｓ２２０１）、追加された情報の特徴量３２４とその時点での分類結果３２６をデータベース１２５から取得する（Ｓ２２０２）。そして、分類結果に対して追加された情報を配置し（Ｓ２２０３）、これを新たな分類結果としてデータベース１２５に格納して（Ｓ２２０４）終了する。ここで、処理Ｓ２２０３は、自己組織化マップを用いる場合、分類の処理を行うことなしに、最後の特徴量ベクトルに最も近い参照ベクトルを探して配置することを行う。なお、分類の設定は以前の分類時の設定を用いる。
【０１４１】
図２３は、情報の追加後のグループの分類部の追加処理を説明する図である。情報追加後のグループ分類は、登録情報の特徴量がすべて再計算された場合は前述の図１６に示す方法で行い、追加された登録情報についてのみ特徴量が計算された場合は図２３に示す方法で行う。ただしこの場合、追加された登録情報によって新たな基本グループが作成されない時は、グループ分類の追加処理は行わない。
【０１４２】
まず、クライアント装置のデータベース１２５から更新のログを取得し（Ｓ２３０１）、追加された情報の特徴量、新たに追加された基本グループおよびその時点でのグループの分類結果をデータベース１２５から取得する（Ｓ２３０２）。次に追加された基本グループの特徴量を計算し（Ｓ２３０３）、分類結果に対して追加された基本グループを配置し（Ｓ２３０４）、追加された基本グループ内の分類を行う（Ｓ２３０５）。最後に最後の分類結果をデータベース１２５に格納して（Ｓ２３０６）終了する。
【０１４３】
なお、基本グループの特徴量や分類の方法は図１６で説明した方法を用いる。なお、分類基準等の設定は以前の分類時に設定した設定を用いる。
【０１４４】
以上のように、情報が新たにサーバ装置に追加された場合でも、情報と基本グループの分類を行うことができる。また、既に登録されている情報が更新された場合においても、同様の方法で適用することができる。
【０１４５】
（第３実施形態）
次に、前述の方法を応用した所有者の分類について説明する。図１６、１７において説明した基本グループ内の分類を用いれば、情報の所有者を分類することができる。すなわち、所有者毎に所有者が持つ登録情報の特徴量ベクトルを平均した平均ベクトルを用いて、情報の分類と同様の方法を用いて、所有者を分類することができる。分類に自己組織化マップを用いるならば、この場合も情報の分類と同様に、分類の中心にしたい所有者の平均ベクトルをマップの中央に位置するようにして分類を行うことにより、特定の所有者を中心とした分類が可能となる。
【０１４６】
（第４実施形態）
サーバ装置１１０とクライアント装置１２０との間での情報の自動送受信について、図面を参照して説明する。自動送受信は、サーバ装置１１０に情報が新たに追加された場合に、ユーザが欲する情報を自動的にクライアント装置１２０に送信するという機能である。
【０１４７】
図２４は、自動送受信の設定を説明する該略図である。まず、クライアント装置データベース１２５から情報とグループの分類結果を取得する（Ｓ２４０１）。次に、自動的に取得する情報の対象を選択し、自動送受信設定３２８としてデータベース１２５に格納する（Ｓ２４０２）。そして、この自動送受信設定３２８をサーバ装置１１０に登録し（Ｓ２４０３）、サーバ装置１１０では自動送受信設定３１８をサーバ装置１１０のデータベース１１５に格納する。
【０１４８】
ここで、自動的に取得する情報の対象の選択では、ある特定の情報の特徴量ベクトルおよび取得する情報の特徴量ベクトルの距離、または特定の基本グループもしくは特定の基本グループの特徴量ベクトルとの距離、または特定の所有者、もしくは特定の所有者との距離を指定して自動送受信設定とし、それを満たす物を取得することとする。
【０１４９】
図２５は、自動送受信の方法の第１の例を説明する図である。ここでは図面の簡単化の為に、各データベースを省略して説明する。
【０１５０】
今、クライアント装置Ｂがサーバ装置に新たに情報を登録し、これに対し、クライアント装置Ａが自動送受信設定を行っているとする。まず、クライアント装置Ｂがサーバ装置に情報を登録する（Ｓ２５０１）。サーバ装置では図２０で説明した情報の追加処理Ｓ２５０２を行い、そこで得られた情報の特徴量ベクトル等と自動送受信設定を比較して、クライアント装置Ａへの送信の判断を行う（Ｓ２５０３）。設定を満たした場合サーバ装置はクライアント装置Ａに新着情報を通報し（Ｓ２５０４）、クライアント装置Ａはその情報を取得するかの判断を行う（Ｓ２５０５）。ここで、自動送受信設定３２８を行っていても、処理Ｓ２５０５によってクライアント装置Ａは情報の取得を拒絶することができる。情報を取得する場合は、情報の発信者であるクライアント装置Ｂに情報を送信できるかどうかの問合を行い（Ｓ２５０６）、クライアント装置Ｂはそれに答える（Ｓ２５０７）。この際、送信できるかどうかは、クライアント装置Ｂが直接送信するかどうか、またはクライアント装置Ａからサーバ装置とクライアント装置Ａからクライアント装置Ｂまでのネットワークの状態などから判断する。クライアント装置Ａがクライアント装置Ｂから情報を取得する場合は処理Ｓ２５０８とＳ２５０９が実行され、クライアント装置Ａがサーバ装置から情報を取得する場合は処理Ｓ２５１０とＳ２５１１が実行されて処理が終了する。
【０１５１】
図２６は、自動送受信の方法の第２の例を説明する該略図である。ここでは図面の簡単化の為に、各データベースを省略して説明する。図２５と同様に、クライアント装置Ｂがサーバ装置に新たに情報を登録し、これに対し、クライアント装置Ａが自動送受信設定を行っているものとする。
【０１５２】
まず、クライアント装置Ｂがサーバ装置に情報を登録する（Ｓ２６０１）。サーバ装置では図２０で説明した情報の追加処理Ｓ２６０２を行い、新着情報をクライアント装置Ａに通報する（Ｓ２６０３）。クライアント装置Ａでは図２２と図２３で説明した情報の分類Ｓ２６０４とグループの分類Ｓ２６０５を行い、情報を取得するかどうかの判断を行う（Ｓ２６０６）。これは自動送受信設定３１８に従って行なわれる．次に情報を取得する場合は、情報の発信者であるクライアント装置Ｂに情報を送信できるかどうかの問合せを行い（Ｓ２６０７）、クライアント装置Ｂはそれに答える（Ｓ２６０８）。この際、送信できるかどうかについては、クライアント装置Ｂが直接送信するかどうか、またはクライアント装置Ａからサーバ装置までもしくはクライアント装置Ａからクライアント装置Ｂまでのネットワークの状態などから判断する。クライアント装置Ａがクライアント装置Ｂから情報を取得する場合は処理Ｓ２６０９とＳ２６１０によって実行し、クライアント装置Ａがサーバ装置から情報を取得する場合は処理Ｓ２６１１とＳ２６１２によって実行されて処理を終了する。
【０１５３】
以上のように、ユーザは特に意識して処理することなく、ユーザに関連する最新の登録情報を取得することができる。
【０１５４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、および情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量を送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、サーバ装置に情報特徴量送信要求を送信し、情報特徴量をサーバ装置から受信するクライアント通信手段、およびユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信手段において受信した情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置とを備えているため、情報やユーザの位置づけがわかるような分類を実現することができ、また分類結果に関連する情報を受動的にユーザが受け取ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の分類システムの全体構成を説明する図である。
【図２】本実施形態のシステムが動作する場合の配置構成を説明する図である。
【図３】本実施形態のサーバ装置とクライアント装置のデータベースについて説明する図である。
【図４】本実施形態のシステムのサーバ装置の起動時の処理を説明する図である。
【図５】本実施形態のサーバ装置起動時の情報管理処理を説明する図である。
【図６】本実施形態のシステムのクライアント装置の起動時の処理を説明する図である。
【図７】クライアント装置起動時の情報管理部を説明する図である。
【図８】本実施形態のシステムの分類対象となる情報の定義を説明する図である。
【図９】サーバ装置の特徴量計算処理を説明する図である。
【図１０】情報特徴量を計算するための参照ツリーの作成方法を説明する図である。
【図１１】参照ツリーへ新しいセルを追加する方法を説明するための参照ツリーを示す図である。
【図１２】参照ツリーの解析による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。
【図１３】参照ツリーの比較による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。
【図１４】クライアント装置の情報分類処理について説明する図である。
【図１５】自己組織化マップによる情報の分類方法を説明する図である。
【図１６】クライアント装置のグループ分類処理について説明する図である。
【図１７】基本グループの特徴量の例について説明する図である。
【図１８】本実施形態のクライアント装置がサーバ装置から登録情報を取得するときの情報管理処理について説明する図である。
【図１９】ユーザがシステムを利用する時の例を説明する図である。
【図２０】情報の追加処理の流れを説明する概念図である。
【図２１】情報の追加時のサーバ装置の特徴量計算処理の追加処理を説明する図である。
【図２２】情報の追加後のクライアント装置の情報分類処理の追加処理を説明する図である。
【図２３】情報の追加後のグループの分類部の追加処理を説明する図である。
【図２４】自動送受信の設定を説明する該略図である。
【図２５】自動送受信の方法の第１の例を説明する図である。
【図２６】自動送受信の方法の第２の例を説明する該略図である。
【符号の説明】
１１０  サーバ装置
１２０  クライアント装置
１１１、１２１  情報管理部
１１２  特徴量計算部
１１３、１２４  自動送受信部部
１２２  情報分類部
１２３  グループ分類部
１１５、１２５  データベース
２０１、２０２、２０３  クライアント装置
２２０  ネットワーク
３１１、３２１  ユーザ設定
３１２  登録情報
３１３、３２３  ＬＯＧ
３１４、３２４  特徴情報量
３１５、３２５  基本グループ
３１８、３２８  自動送受信設定
３２２  メタ情報
３２６、３２７  情報、グループ分類結果
８０１  情報
８０２  情報名部
８０３  参照情報部
８０４  キーワード部
８０５  内容部
８０６  所有者
８０７  グループ部
８０８  情報群
１００１〜１０１０、１１０１〜１１０９  セル
１０１１〜１０１４、１１１０  階層
１２０１  参照ツリー
１２０２  解析結果の表
１２０３  類似度ベクトル
１３０１  類似度計算式
１３０２  類似度ベクトルの表
１５０１  自己組織化マップ
１５０２  近傍集合
１７０１  グループ名
１７０２  代表ベクトル
１７０３  重み
１７０４〜１７０６  所有者
１７０７  特徴量ベクトル
【図１】
2005004657.tif 000009
【図２】
2005004657.tif 000010
【図３】
2005004657.tif 000011
【図４】
2005004657.tif 000012
【図５】
2005004657.tif 000013
【図６】
2005004657.tif 000014
【図７】
2005004657.tif 000015
【図８】
2005004657.tif 000016
【図９】
2005004657.tif 000017
【図１０】
2005004657.tif 000018
【図１１】
2005004657.tif 000019
【図１２】
2005004657.tif 000020
【図１３】
2005004657.tif 000021
【図１４】
2005004657.tif 000022
【図１５】
2005004657.tif 000023
【図１６】
2005004657.tif 000024
【図１７】
2005004657.tif 000025
【図１８】
2005004657.tif 000026
【図１９】
2005004657.tif 000027
【図２０】
2005004657.tif 000028
【図２１】
2005004657.tif 000029
【図２２】
2005004657.tif 000030
【図２３】
2005004657.tif 000031
【図２４】
2005004657.tif 000032
【図２５】
2005004657.tif 000033
【図２６】
2005004657.tif 000034