(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々の文書毎に文書識別情報と文書の作成者のユーザ識別情報とが対応付けられた文書情報を記憶する文書情報記憶手段と、
参照された文書の文書識別情報と当該文書の閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられた参照履歴を記憶する参照履歴記憶手段と、
文書識別情報と、文書の総参照回数と、当該文書の各閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられ、各ユーザ識別情報毎の当該文書の参照回数を含む文書参照情報を、参照履歴および文書情報に基づいて生成し、文書の作成者毎に作成者のユーザ識別情報と当該作成者が作成した文書の文書識別情報とが対応付けられた文書作成情報を、文書情報に基づいて生成する参照情報生成手段と、
文書の順番を示す２つの数の並び毎にその最初の数が示す第１文書と２番目の数が示す第２文書との関係性を表す文書関係性情報を、前記文書参照情報および前記文書作成情報に基づいて生成する文書関係性特定手段と、
文書の順番を示す２つの数の並び毎に、前記第１文書および前記第２文書の関係性に応じた計算で前記第１文書および前記第２文書の関連度を求める関連度定量化手段とを備え、
前記文書関係性特定手段は、文書関係性情報を生成する際には、第１文書と第２文書とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第１の関係性識別情報を割り当て、第１文書の作成者と第２文書の作成者とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第２の関係性識別情報を割り当て、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当て、第１の関係性識別情報から第３の関係性識別情報のうちのいずれも割り当てられていない数の並びに対して、無関係を意味する第４の関係性識別情報を割り当てることによって前記文書関係性情報を生成し、
前記関連度定量化手段は、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、第１の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を文書間の関連度とし、第２または第３の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、文書間の関係性の種類に応じた係数を乗算することにより、文書間の関連度を計算し、第４の関係性識別情報が割り当てられている場合には所定の正数を文書間の関連度とする
ことを特徴とする文書関連度算出システム。
【請求項２】
参照に関する指標は、文書の参照回数であり、
関連度定量化手段は、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の参照回数と第２の文書の参照回数との相乗平均を求める
請求項１に記載の文書関連度算出システム。
【請求項３】
参照に関する指標は、一定期間内での文書の参照回数の増加量であり、
関連度定量化手段は、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の前記参照回数の増加量と第２文書の前記参照回数の増加量との相乗平均を求める
請求項１に記載の文書関連度算出システム。
【請求項４】
参照に関する指標は、一定期間の開始時での参照回数に対する前記一定期間終了時での参照回数の比であり、
関連度定量化手段は、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の前記比と第２文書の前記比との相乗平均を求める
請求項１に記載の文書関連度算出システム。
【請求項５】
参照に関する指標は、文書を参照した閲覧者の種類数であり、
関連度定量化手段は、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者の種類数と第２文書の閲覧者の種類数との相乗平均を求める
請求項１に記載の文書関連度算出システム。
【請求項６】
参照に関する指標は、閲覧者一人当たりの参照回数であり、
関連度定量化手段は、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者一人当たりの参照回数と第２文書の閲覧者一人当たりの参照回数との相乗平均を求める
請求項１に記載の文書関連度算出システム。
【請求項７】
文書情報記憶手段は、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに、文書が参照可能となった登録日時の情報を含む文書情報を記憶し、
参照履歴記憶手段は、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに文書の参照時刻を含む参照履歴を記憶し、
文書関係性特定手段は、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、第１文書の閲覧者による第１文書の参照時刻が、第２の文書の登録時刻よりも早いことを条件に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当てる
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の文書関連度算出システム。
【請求項８】
参照履歴記憶手段は、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに文書の参照態様の種類を含む参照履歴を記憶し、
文書関係性特定手段は、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、前記閲覧者による参照態様が所定の参照態様であることを条件に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当てる
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の文書関連度算出システム。
【請求項９】
参照履歴記憶手段は、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに文書の参照態様の種類を含む参照履歴を記憶し、
文書関係性特定手段は、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当てるときに、第３の関係性識別情報を文書の参照態様の種類に応じて細分化した関係性識別情報を割り当てる
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項に記載の文書関連度算出システム。
【請求項１０】
関連度定量化手段は、文書の順番を示す２つの数の並びに対して、文書の参照態様の種類に応じて細分化された関係性識別情報が割り当てられている場合、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、前記関係性識別情報に応じた係数を乗算する
請求項９に記載の文書関連度算出システム。
【請求項１１】
関連度定量化手段は、文書間の関連度を、文書の順番を示す２つの数の一方を行とし他方を列とする関連度行列の要素とし、当該関連度行列をＭ、当該関連度行列の転置行列をＭＴとし、ｗを０以上１以下の値としたときに、ｗ×Ｍ＋（１−ｗ）×ＭＴを計算することにより各関連度を補正する
請求項１から請求項１０のうちのいずれか１項に記載の文書関連度算出システム。
【請求項１２】
文書間の関連度を、文書の順番を示す２つの数の一方を行とし他方を列とする関連度行列の要素とし、当該関連度行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを計算し、当該固有ベクトルの要素を各文書の重要度とする文書重要度算出手段を備える
請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の文書関連度算出システム。
【請求項１３】
文書間の関連度を、文書の順番を示す２つの数の一方を行とし他方を列とする関連度行列の要素とし、前記関連度行列の行毎に関連度の和を計算し、行毎に計算した関連度の和を各文書の重要度とする文書重要度算出手段を備える
請求項１から請求項１１のうちのいずれか１項に記載の文書関連度算出システム。
【請求項１４】
参照情報生成手段は、文書の作成者のユーザ識別情報を、当該文書の閲覧者の識別情報とみなして、前記作成者のユーザ識別情報を文書参照情報に含める
請求項１から請求項１３のうちのいずれか１項に記載の文書関連度算出システム。
【請求項１５】
個々の文書毎に文書識別情報と文書の作成者のユーザ識別情報とが対応付けられた文書情報を記憶する文書情報記憶手段と、参照された文書の文書識別情報と当該文書の閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられた参照履歴を記憶する参照履歴記憶手段とを備えた文書関連度算出システムに適用される文書関連度算出方法であって、
文書識別情報と、文書の総参照回数と、当該文書の各閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられ、各ユーザ識別情報毎の当該文書の参照回数を含む文書参照情報を、参照履歴および文書情報に基づいて生成し、文書の作成者毎に作成者のユーザ識別情報と当該作成者が作成した文書の文書識別情報とが対応付けられた文書作成情報を、文書情報に基づいて生成し、
文書の順番を示す２つの数の並び毎にその最初の数が示す第１文書と２番目の数が示す第２文書との関係性を表す文書関係性情報を、前記文書参照情報および前記文書作成情報に基づいて生成し、
文書の順番を示す２つの数の並び毎に、前記第１文書および前記第２文書の関係性に応じた計算で前記第１文書および前記第２文書の関連度を求め、
前記文書関係性情報を生成する際には、第１文書と第２文書とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第１の関係性識別情報を割り当て、第１文書の作成者と第２文書の作成者とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第２の関係性識別情報を割り当て、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当て、第１の関係性識別情報から第３の関係性識別情報のうちのいずれも割り当てられていない数の並びに対して、無関係を意味する第４の関係性識別情報を割り当てることによって前記文書関係性情報を生成し、
文書の順番を示す２つの数の並び毎に関連度を求める際には、第１の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を文書間の関連度とし、第２または第３の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、文書間の関係性の種類に応じた係数を乗算することにより、文書間の関連度を計算し、第４の関係性識別情報が割り当てられている場合には所定の正数を文書間の関連度とする
ことを特徴とする文書関連度算出方法。
【請求項１６】
参照に関する指標は、文書の参照回数であり、
第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の参照回数と第２の文書の参照回数との相乗平均を求める
請求項１５に記載の文書関連度算出方法。
【請求項１７】
参照に関する指標は、一定期間内での文書の参照回数の増加量であり、
第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の前記参照回数の増加量と第２文書の前記参照回数の増加量との相乗平均を求める
請求項１５に記載の文書関連度算出方法。
【請求項１８】
参照に関する指標は、一定期間の開始時での参照回数に対する前記一定期間終了時での参照回数の比であり、
第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の前記比と第２文書の前記比との相乗平均を求める
請求項１５に記載の文書関連度算出方法。
【請求項１９】
参照に関する指標は、文書を参照した閲覧者の種類数であり、
第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者の種類数と第２文書の閲覧者の種類数との相乗平均を求める
請求項１５に記載の文書関連度算出方法。
【請求項２０】
参照に関する指標は、閲覧者一人当たりの参照回数であり、
第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者一人当たりの参照回数と第２文書の閲覧者一人当たりの参照回数との相乗平均を求める
請求項１５に記載の文書関連度算出方法。
【請求項２１】
個々の文書毎に文書識別情報と文書の作成者のユーザ識別情報とが対応付けられた文書情報を記憶する文書情報記憶手段と、参照された文書の文書識別情報と当該文書の閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられた参照履歴を記憶する参照履歴記憶手段とを備えたコンピュータに搭載される文書関連度算出プログラムであって、
コンピュータに、
文書識別情報と、文書の総参照回数と、当該文書の各閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられ、各ユーザ識別情報毎の当該文書の参照回数を含む文書参照情報を、参照履歴および文書情報に基づいて生成し、文書の作成者毎に作成者のユーザ識別情報と当該作成者が作成した文書の文書識別情報とが対応付けられた文書作成情報を、文書情報に基づいて生成する参照情報生成処理、
文書の順番を示す２つの数の並び毎にその最初の数が示す第１文書と２番目の数が示す第２文書との関係性を表す文書関係性情報を、前記文書参照情報および前記文書作成情報に基づいて生成する文書関係性特定処理、および、
文書の順番を示す２つの数の並び毎に、前記第１文書および前記第２文書の関係性に応じた計算で前記第１文書および前記第２文書の関連度を求める関連度定量化処理を実行させ、
前記文書関係性特定処理で文書関係性情報を生成する際には、第１文書と第２文書とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第１の関係性識別情報を割り当て、第１文書の作成者と第２文書の作成者とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第２の関係性識別情報を割り当て、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当て、第１の関係性識別情報から第３の関係性識別情報のうちのいずれも割り当てられていない数の並びに対して、無関係を意味する第４の関係性識別情報を割り当てることによって前記文書関係性情報を生成させ、
前記関連度定量化処理で、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、第１の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を文書間の関連度とし、第２または第３の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、文書間の関係性の種類に応じた係数を乗算することにより、文書間の関連度を計算し、第４の関係性識別情報が割り当てられている場合には所定の正数を文書間の関連度とさせる
ことを特徴とする文書関連度算出プログラム。
【請求項２２】
コンピュータに、
関連度定量化処理で、文書の参照回数を参照に関する指標として用い、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の参照回数と第２の文書の参照回数との相乗平均を求めさせる
請求項２１に記載の文書関連度算出プログラム。
【請求項２３】
コンピュータに、
関連度定量化処理で、一定期間内での文書の参照回数の増加量を参照に関する指標として用い、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の前記参照回数の増加量と第２文書の前記参照回数の増加量との相乗平均を求めさせる
請求項２１に記載の文書関連度算出プログラム。
【請求項２４】
コンピュータに、
関連度定量化処理で、一定期間の開始時での参照回数に対する前記一定期間終了時での参照回数の比を参照に関する指標として用い、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の前記比と第２文書の前記比との相乗平均を求めさせる
請求項２１に記載の文書関連度算出プログラム。
【請求項２５】
コンピュータに、
関連度定量化処理で、文書を参照した閲覧者の種類数を参照に関する指標として用い、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者の種類数と第２文書の閲覧者の種類数との相乗平均を求めさせる
請求項２１に記載の文書関連度算出プログラム。
【請求項２６】
コンピュータに、
関連度定量化処理で、閲覧者一人当たりの参照回数を参照に関する指標として用い、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者一人当たりの参照回数と第２文書の閲覧者一人当たりの参照回数との相乗平均を求めさせる
請求項２１に記載の文書関連度算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書関連度算出システム、文書関連度算出方法および文書関連度算出プログラムに関し、特に、文書の作成者による文書作成や文書の参照などの行為に基づいて文書を関連付ける文書関連度算出システム、文書関連度算出方法および文書関連度算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットやイントラネットなどを用いて、多くの情報にアクセスできるようになった。しかし、アクセスできる情報が多くなるにつれ、必要とする情報だけを効率良く入手することが難しくなってきている。そのため、必要な情報を含む文書を的確に検索できるシステムが望まれている。また、近年では、会社などの組織内で知識（情報）を共有するために、オフィス文書（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社のＯｆｆｉｃｅ製品などで作られた資料）を検索できるシステムを導入する企業も増えてきている。
【０００３】
文書検索システムにおいて、文書の順位付けは重要である。検索者が検索結果の全ての文書を閲覧するには多大な時間と労力を要する。そのため、検索者の多くは、高い順位の文書を閲覧することにより所望の情報を見つけようとする。すなわち、低い順位の文書は検索者にとって存在しないも同然である。
【０００４】
文書の重要度を定量化することをスコアリングと呼び、求められた定量値をスコアと呼ぶ。スコアリングの有名な方法にページランク（ＰａｇｅＲａｎｋ）と呼ばれる方法がある（例えば、非特許文献１参照）。この方法は、重要なページからリンクされているページは重要であるという考えをモデル化し、各ページの重要度を計算している。この方法におけるリンクとはハイパーリンクである。ページランクは、Ｗｅｂページの順位付けを比較的良好に行えることで知られている。
【０００５】
また、ハイパーリンク以外の情報に基づいて文書間の関連付けを行うことを目的とするシステムが種々提案されている。
【０００６】
特許文献１に記載の装置は、ユーザの挙動およびその変化に基づいて文書を関連付ける。ここでいう挙動は、各ユーザが行った画面遷移の操作である。また、ここでいう関連付けとは、ある特定の文書においてその文書に関係する文書をメタ情報として登録することである。この処理によりある文書のメタ情報を閲覧する際に、その関連付けられた文書へのハイパーリンクを張ることができる。特許文献１では、この関連付けをリンクと呼んでいる。具体的には、各文書に到達する前後のユーザの画面遷移に基づいて、文書の寄与値を算出し、その文書の寄与値および遷移履歴に基づいて、特定期間におけるある文書から遷移先となる他の文書へのリンク寄与値を算出する。その後、特定期間における上記リンク寄与値とそれ以前の上記リンクのリンク寄与値とに基づいて、特定期間におけるリンク評価値を算出し、その値により文書間のリンク生成の是非を決定する。
【０００７】
特許文献２に記載の装置は、作成した文書とその文書を作成するために参照した文書とを関連付ける。具体的には、（ａ）文書中の稀な単語の出現頻度、（ｂ）設計書やカタログなど文書のカテゴリによる意味上の類似性、（ｃ）文書作成時に同時に開いていた文書との日時の重なりとその累計時間、（ｄ）１つの文書を完成させるのに開いた他の文書の開かれた回数、によって定量化された各値の加重和を計算し文書間を関連付ける。このときの重みは任意に設定できる。
【０００８】
特許文献３に記載のシステムは、各文書の有用度を自動的に判別し、有用な情報のみを表示する。文書の有用度は各文書への参照履歴に基づいて算出される。具体的には、まずユーザが文書の新規登録、更新または参照などの操作を行った際に、その日時とその操作とを履歴として記録しておく。また、その操作毎に重要さの指標となる重みを決めておく。さらに各履歴の日時から現在までの経過期間と基準となる重みとを対応付けておく。ある文書に関連する全ての履歴において、これら２つの重みを掛け合わせた値の合計を計算し文書の有用度とする。そして、その値が閾値以上となった文書のみを有用な文書として表示する。
【０００９】
【特許文献１】特開２００７−４７７９号公報（段落００３６−０１６４）
【特許文献２】特開２００４−２２０２１５号公報（段落００１０−００２０）
【特許文献３】特開２００１−５７０５号公報（段落０００７−００１０，００４３−００４７）
【非特許文献１】Sergey Brin、Lawrence Page、“The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine ”、［online］、１９９８年、ＷＷＷ７、［２００７年１０月２２日検索］、インターネット（ＵＲＬ：http://dbpubs.stanford.edu:8090/pub/showDoc.Fulltext?lang=en&doc=1998-8&format=pdf&compression=&name=1998-8.pdf）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ページランクは、Ｗｅｂページのスコアリングに適する。しかし、Ｗｅｂページとは異なり、オフィス文書では、他の文書へのハイパーリングが存在していることは非常に稀である。そのため、ページランクは、オフィスで作成される文書などのスコアリングには適していない。
【００１１】
特許文献１〜３に記載された装置等は、文書の関連付けに適用することができる。しかし、良文書に関わった人の行為に基づく文書の関連付けを行うことができず、また、そのような関連付けに基づいた文書の重要度の計算を行えない。「良文書」とは、参照回数が多い（または参照頻度が高い）文書である。参照回数が多かったり、あるいは参照頻度が高ければ、多くの人に必要とされたことになる。「良文書に関わった人」とは、良文書の作成者および良文書を参照した人のことである。上記の「行為」とは、文書を作成することと、文書を参照することである。なお、「参照」とは、文書の内容を閲覧することの総称である。
【００１２】
特許文献１に記載の装置は、画面遷移というユーザの挙動に基づいて文書間のリンクを定量化している。しかし、その定量化において各ユーザが良文書の作成者であるか、良文書の作成者が参照した文書であるかなどを反映しているわけではない。すなわち、個々人がどのような文書を参照したり作成したりしてきたかなどは文書の関連付けには影響しない。
【００１３】
特許文献２に記載された装置では、文書中の稀な単語の出現頻度、設計書やカタログなど文書のカテゴリによる意味上の類似性等により、文書を関連付けているが、文書の作成者や参照者の観点からの文書の関連付けを行っていない。特許文献３に記載された装置では、文書の有用度を判断しているが、特許文献１や特許文献２に記載された装置と同様に、文書の作成者や参照者の観点からの文書の関連付けを行っていない。
【００１４】
よって、特許文献１〜３に記載された装置やシステムは、良文書に関わった人の行為に基づく文書の関連付けを行えない。
【００１５】
そこで、本発明は、良文書に関わった人の行為に基づく文書間の関連度を導出することができる文書関連度算出システム、文書関連度算出方法および文書関連度算出プログラム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】
【００１６】
本発明の文書関連度算出システムは、個々の文書毎に文書識別情報と文書の作成者のユーザ識別情報とが対応付けられた文書情報を記憶する文書情報記憶手段と、参照された文書の文書識別情報と当該文書の閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられた参照履歴を記憶する参照履歴記憶手段と、文書識別情報と、文書の総参照回数と、当該文書の各閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられ、各ユーザ識別情報毎の当該文書の参照回数を含む文書参照情報を、参照履歴および文書情報に基づいて生成し、文書の作成者毎に作成者のユーザ識別情報と当該作成者が作成した文書の文書識別情報とが対応付けられた文書作成情報を、文書情報に基づいて生成する参照情報生成手段と、文書の順番を示す２つの数の並び毎にその最初の数が示す第１文書と２番目の数が示す第２文書との関係性を表す文書関係性情報を、前記文書参照情報および前記文書作成情報に基づいて生成する文書関係性特定手段と、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、前記第１文書および前記第２文書の関係性に応じた計算で前記第１文書および前記第２文書の関連度を求める関連度定量化手段とを備え、前記文書関係性特定手段が、文書関係性情報を生成する際には、第１文書と第２文書とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第１の関係性識別情報を割り当て、第１文書の作成者と第２文書の作成者とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第２の関係性識別情報を割り当て、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当て、第１の関係性識別情報から第３の関係性識別情報のうちのいずれも割り当てられていない数の並びに対して、無関係を意味する第４の関係性識別情報を割り当てることによって前記文書関係性情報を生成し、前記関連度定量化手段が、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、第１の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を文書間の関連度とし、第２または第３の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、文書間の関係性の種類に応じた係数を乗算することにより、文書間の関連度を計算し、第４の関係性識別情報が割り当てられている場合には所定の正数を文書間の関連度とする
ことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の文書関連度算出方法は、個々の文書毎に文書識別情報と文書の作成者のユーザ識別情報とが対応付けられた文書情報を記憶する文書情報記憶手段と、参照された文書の文書識別情報と当該文書の閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられた参照履歴を記憶する参照履歴記憶手段とを備えた文書関連度算出システムに適用される文書関連度算出方法であって、文書識別情報と、文書の総参照回数と、当該文書の各閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられ、各ユーザ識別情報毎の当該文書の参照回数を含む文書参照情報を、参照履歴および文書情報に基づいて生成し、文書の作成者毎に作成者のユーザ識別情報と当該作成者が作成した文書の文書識別情報とが対応付けられた文書作成情報を、文書情報に基づいて生成し、文書の順番を示す２つの数の並び毎にその最初の数が示す第１文書と２番目の数が示す第２文書との関係性を表す文書関係性情報を、前記文書参照情報および前記文書作成情報に基づいて生成し、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、前記第１文書および前記第２文書の関係性に応じた計算で前記第１文書および前記第２文書の関連度を求め、前記文書関係性情報を生成する際には、第１文書と第２文書とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第１の関係性識別情報を割り当て、第１文書の作成者と第２文書の作成者とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第２の関係性識別情報を割り当て、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当て、第１の関係性識別情報から第３の関係性識別情報のうちのいずれも割り当てられていない数の並びに対して、無関係を意味する第４の関係性識別情報を割り当てることによって前記文書関係性情報を生成し、文書の順番を示す２つの数の並び毎に関連度を求める際には、第１の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を文書間の関連度とし、第２または第３の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、文書間の関係性の種類に応じた係数を乗算することにより、文書間の関連度を計算し、第４の関係性識別情報が割り当てられている場合には所定の正数を文書間の関連度とすることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の文書関連度算出プログラムは、個々の文書毎に文書識別情報と文書の作成者のユーザ識別情報とが対応付けられた文書情報を記憶する文書情報記憶手段と、参照された文書の文書識別情報と当該文書の閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられた参照履歴を記憶する参照履歴記憶手段とを備えたコンピュータに搭載される文書関連度算出プログラムであって、コンピュータに、文書識別情報と、文書の総参照回数と、当該文書の各閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられ、各ユーザ識別情報毎の当該文書の参照回数を含む文書参照情報を、参照履歴および文書情報に基づいて生成し、文書の作成者毎に作成者のユーザ識別情報と当該作成者が作成した文書の文書識別情報とが対応付けられた文書作成情報を、文書情報に基づいて生成する参照情報生成処理、文書の順番を示す２つの数の並び毎にその最初の数が示す第１文書と２番目の数が示す第２文書との関係性を表す文書関係性情報を、前記文書参照情報および前記文書作成情報に基づいて生成する文書関係性特定処理、および、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、前記第１文書および前記第２文書の関係性に応じた計算で前記第１文書および前記第２文書の関連度を求める関連度定量化処理を実行させ、前記文書関係性特定処理で文書関係性情報を生成する際には、第１文書と第２文書とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第１の関係性識別情報を割り当て、第１文書の作成者と第２文書の作成者とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第２の関係性識別情報を割り当て、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当て、第１の関係性識別情報から第３の関係性識別情報のうちのいずれも割り当てられていない数の並びに対して、無関係を意味する第４の関係性識別情報を割り当てることによって前記文書関係性情報を生成させ、前記関連度定量化処理で、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、第１の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を文書間の関連度とし、第２または第３の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、文書間の関係性の種類に応じた係数を乗算することにより、文書間の関連度を計算し、第４の関係性識別情報が割り当てられている場合には所定の正数を文書間の関連度とさせることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、良文書に関わった人による文書の作成、参照という行為に基づいて、文書間の関連度を導出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
文書作成にはコツがある。図表などを使い整理された文書を書く人もいれば、論理的展開が優れた文書を書く人もいる。このようにスキルのある作成者が書く文書は多くの人にとって良文書になりやすい。また、良文書の作成者が参照した文書には、その良文書を作成するために参考となった情報が書かれている可能性が高い。また、良文書を参照して作成した文書は、良文書の構成を真似て書かれていることが多く良文書となりやすい。すなわち、「良文書の作成者によって作成または参照されている文書および良文書を参照して書かれた文書は良質となりやすい」という性質がある。発明者は、この性質に着目し、以下に示す発明をした。
【００２１】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本発明の文書関連度算出システムは、文書と文書の関連度を算出する文書関連度算出部１０を備える。図１は、文書関連度算出部１０の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、文書関連度算出部１０は、参照履歴データベース記憶部１０１と、参照情報生成部１０２と、文書関係性特定部１０３と、関連度定量化部１０４とを含む。
【００２２】
参照情報生成部１０２、文書関係性特定部１０３および関連度定量化部１０４は、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータ（例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置）によって実現される。参照履歴データベース記憶部１０１は、例えば、コンピュータが備える記憶装置によって実現される。
【００２３】
文書関連度算出部１０は、良文書に関わった人の行為に基づいて文書間の関連度を算出する。文書関連度算出部１０は、文書間の関連度を算出するときに、後述の文書の参照履歴を用いる。この参照履歴の詳細や、文書関連度算出部１０の動作（参照情報生成部１０２、文書関係性特定部１０３および関連度定量化部１０４の動作）については後述する。
【００２４】
文書関連度算出部１０は、例えば、企業において社内文書検索の対象となる各文書間の関連度算出や、インターネットやイントラネットなどの検索エンジンの検索対象となる各文書間の関連度算出や、文書間の関連度を利用した各文書のスコアリング等の用途に適用される。
【００２５】
図２は、本発明の文書関連度算出システムの構成例を示す説明図である。図２に示すように、文書関連度算出システム２０は、文書関連度算出部１０と、文書データベース記憶部２０１と、文書検索部２０２と、参照スコア算出部２０３とを含む。上述のように、文書関連度算出部１０は、参照履歴データベース記憶部１０１と、参照情報生成部１０２と、文書関係性特定部１０３と、関連度定量化部１０４とを含む。また、文書関連度算出システム２０には、入力部３０１と出力部３０２とが接続されている。文書関連度算出システム２０が入力部３０１および出力部３０２を備えていてもよい。
【００２６】
文書検索部２０２および参照スコア算出部２０３は、参照情報生成部１０２、文書関係性特定部１０３および関連度定量化部１０４と同様に、例えば、プログラムに従って動作するコンピュータ（例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置）によって実現される。文書検索部２０２、参照スコア算出部２０３、参照情報生成部１０２、文書関係性特定部１０３および関連度定量化部１０４が１台のコンピュータによって実現されていてもよい。文書データベース記憶部２０１は、例えば、コンピュータが備える記憶装置によって実現される。
【００２７】
文書関連度算出システム２０（より具体的には、文書検索部２０２）は、入力部３０１から入力される条件に合致する文書を検索し、検索履歴を作成する。文書関連度算出部１０は、その検索履歴を用いて文書間の関連度を算出する。そして、参照スコア算出部２０３は、文書間の関連度を用いて各文書の重要度を算出する。本発明により得られる文書の重要度を参照スコアと呼ぶ。
【００２８】
文書データベース記憶部２０１は、検索対象となる文書と文書情報とを記憶する。文書情報は、検索対象となる各文書毎に少なくとも文書ＩＤと作成者のユーザＩＤとが対応付けられた情報であるが、他の情報を含んでいてもよい。図３は、文書情報の例を示す説明図である。図３に例示する文書情報は、文書ＩＤ、作成者のユーザＩＤ、登録日時、文書名、文書保存先、参照スコアなどを含んでいる。文書ＩＤは、各文書を識別するための識別子（識別情報）である。作成者のユーザＩＤは、文書を作成した人を識別するための識別子である。複数人で作成された文書については、作成者のユーザＩＤが複数個存在することになる。文書ＩＤにより文書を特定することができ、また、ユーザＩＤによって文書の作成者を特定することができる。登録日時は、文書が文書データベース記憶部２０１に登録された日時であり、換言すればその文書が検索等により参照可能になった日時である。参照スコアは、各文書の重要度であり、この値が高いほど良文書として上位にランクされることになる。なお、参照スコアは、参照スコア算出部２０３によって算出され、文書情報に追加される。
【００２９】
各文書は、文書の作成者によって文書データベース記憶部２０１に登録されてもよい。また、例えば、文書検索システム２０となるコンピュータにクローラがインストールされていて、コンピュータがクローラに従って文書を自動的に収集し、その文書を検索対象として文書データベース記憶部２０１に記憶させてもよい。クローラにより文書を自動収集する場合には、文書の作成者を判定する必要が生じる。作成者を判定するために、例えば、各文書のメタ情報として記録されている作成者情報を利用してもよい。ＭＳ  Ｏｆｆｉｃｅの文書では、そのソフトウェアをインストールする際に登録した名前が文書のメタ情報に記録される。また、同様に文書の最終更新者、文書作成日時、最終保存日時なども記録されている。そのため、どの文書が誰によって作成されたものであるかを特定することができる。また、文書検索システム２０は、既存のテキスト解析技術や人名辞書や固有名詞辞書を用いて、文書内から人名に情報を抜き出し、文書序盤に出てくる人名を文書の作成者と判定してもよい。多くの文書はタイトルの近くや所属先などと共に作成者名を記載することが多い。そのため、文書の序盤に記述されていること、所属名の近くに記述されていることなどの条件を予めルール化しておき、文書検索システム２０はその条件に合致する人名を作成者名として抽出してもよい。また、社内文書だけではなくＷｅｂ上の文書であっても、ブログやＳＮＳ（Social Networking Service）などの文書においては、作成者の名前やＩＤ等が記載されているため、その情報により文書作成者の特定することができる。
【００３０】
入力部３０１は、検索者が入力した検索クエリや検索者の操作情報を文書検索部２０２に送信する。また、出力部３０２は、文書検索部２０２によって検索された文書を出力する。入力部３０１および出力部３０２は、例えば、ディスプレイ装置などの出力デバイスを備え、プログラムに従って動作する情報処理装置のＣＰＵによって実現される。この場合、入力部３０１および出力部３０２となる情報処理装置は、キーボードなどの入力デバイスを介して検索クエリが入力されると、その検索クエリを文書検索システム２０に送信する。文書検索システム２０は、入力部３０１および出力部３０２となる情報処理装置から検索クエリを受信し、検索結果をその情報処理装置に送信し、情報処理装置がディスプレイ装置などに検索結果を出力する。以下の説明では、文書検索システム２０に、入力部３０１および出力部３０２となる情報処理装置（以下、端末と記す。）が接続される場合を例にして説明するが、文書検索システム２０に、入力部３０１となる入力デバイス（例えばキーボード）および出力部３０２となる出力デバイス（例えばディスプレイ装置）が接続されていてもよい。
【００３１】
検索クエリとは検索者がシステムに入力する文書検索の手がかりであり、一般にキーワードおよびキーワードに対する論理演算によって記述される。論理演算を指定することにより、全キーワードを含む文書、いずれかのキーワードを含む文書、特定のキーワードを含まない文書など、様々な検索態様を指定することができる。なお、検索クエリは、コンピュータが判読可能であり、検索クエリの解釈が一意に定まるものであればよい。
【００３２】
上記のように、入力部３０１は、検索者の操作情報も文書検索部２０２に送信する。検索者の操作情報とは、検索者が検索結果に対して行った行為を表す情報である。例えば、検索結果として出力された文書をクリックし文書を参照する行為が検索者によって行われた場合、入力部３０１は、誰がどの文書を参照したかを表す操作情報を文書検索部２０２に送信する。なお、入力部３０１を操作する者が誰であるかを示すユーザＩＤは、入力部３０１の操作開始時に特定しておく。例えば、文書検索システム２０は、ユーザ毎にユーザＩＤとパスワードとを対応付けた情報を記憶装置に記憶させておく。そして、文書検索部２０２は、文書検索システムを利用する者（ユーザ）による操作開始前に、ユーザＩＤおよびパスワードを入力するための認証画面を出力部３０２に表示させる。ユーザＩＤおよびパスワードが入力部３０１に入力され、文書検索部２０２がそのユーザＩＤおよびパスワードを受信したならば、文書検索部２０２は、予め記憶装置に記憶されているユーザＩＤおよびパスワードと合致しているか否かを判定し、合致しているならば、そのユーザＩＤを、操作を行うユーザのユーザＩＤと判定し、入力部３０１となる端末にそのユーザＩＤを送信する。以後、入力部３０１は、誰が何を行ったかという操作情報において、そのユーザＩＤでユーザを特定する。ユーザＩＤおよびパスワードが合致していない場合、文書検索部２０２は、再度、認証画面を出力部３０２に表示させてパスワードなどの再入力を促す。ここでは、パスワードにより認証を行う場合を示したが、パスワードの代わりに他の情報（指紋、声紋、虹彩、顔の画像、筆跡など）を用いてもよい。
【００３３】
誰がどの文書を参照したかを表す操作情報には、文書を参照したユーザのユーザＩＤおよび参照された文書の文書ＩＤが含まれている。
【００３４】
また、入力部３０１は、検索によって得られた文書が参照されたときだけでなく、ユーザが検索を行わずに直接文書を指定して、その文書を閲覧したときにも、誰がどの文書を参照したかを示す操作情報を文書検索部２０２に送信する。
【００３５】
文書検索部２０２は、入力部３０１から検索クエリを受け取ると、文書データベース記憶部２０１に記憶された各文書を参照し、その検索クエリに合致する文書を特定（検索）する。特定される文書は１つとは限らない。また、検索方法は既存の検索システムに用いられている技術を用いればよい。文書検索部２０２は、特定した文書を、参照スコアに基づいて並び替え、その結果を出力部３０２に出力する。すなわち、文書検索部２０２は、参照スコアの大きい順に各文書を並び替え、その順番に各文書を出力部３０２に出力する。この結果、参照スコアの大きい順に、文書がユーザに参照される。
【００３６】
また、文書検索部２０２は、閲覧者（文書を参照した検索者および検索を行わずに直接文書を参照したユーザ）が文書を参照したことを表す操作情報を入力部３０１から受け取ると、操作情報に含まれているユーザＩＤおよび文書ＩＤを、参照履歴データベース記憶部１０１に記憶されている参照履歴に追加する。なお、同一のユーザが同一の文書を複数回参照した場合には、入力部３０１は、参照の都度、操作情報を文書検索部２０２に送信し、文書検索部２０２は、その度にユーザＩＤおよび文書ＩＤを参照履歴に追加する。
【００３７】
参照履歴データベース記憶部１０１は、参照履歴を記憶する。参照履歴は、閲覧者のユーザＩＤと参照された文書の文書ＩＤとが対応付けられた情報であり、誰がどの文書を参照したかを示す。ただし、参照履歴にユーザＩＤと文書ＩＤ以外の情報がふくまれていてもよい。図４は、参照履歴の例を示す説明図である。以下の説明では、ユーザＩＤと文書ＩＤと参照時刻の情報が対応付けられ、参照履歴が、誰がどの文書をいつ参照したかを示している場合を例にして説明する。参照履歴に含まれるユーザＩＤは、閲覧者を表している。文書ＩＤは、参照された文書を表している。参照時刻は、閲覧者が文書を参照した時刻である。例えば、図４に示す参照履歴の１行目のデータは、２００７年８月１日の１０：００：００にＡ１がＤ００４を参照したことを表している。また、上述のように、文書検索部２０２は、閲覧者が文書を参照したことを表す操作情報を受け取ったときに、操作情報に含まれているユーザＩＤおよび文書ＩＤを参照履歴に追加する。このとき、文書検索部２０２は、例えば、操作情報を入力部３０１から受け取った時刻を参照時刻として参照履歴に追加すればよい。また、入力部３０１が操作情報に参照時刻を含めておき、文書検索部２０２はその参照時刻を参照履歴に追加してもよい。なお、人間による操作によって、参照履歴に対して直接、修正、加筆、削除などを行ってもよい。
【００３８】
文書参照情報生成部１０２は、参照履歴および文書情報を読み込み、文書毎の文書参照情報および文書作成情報を生成する。文書参照情報は、文書を参照した閲覧者および参照された回数を示す情報である。また、文書作成情報は、文書の作成者が作成した各文書を作成者毎に示す情報である。
【００３９】
文書関係性特定部１０３は、文書参照情報と文書作成情報とを用いて、文書と文書との組み合わせ毎にその文書同士の関係性を特定する。
【００４０】
関連度定量化部１０４は、文書関係性特定部１０３によって特定された文書同士の関係性に基づいて、文書と文書との組み合わせ毎に、文書同士の関連度を算出する。
【００４１】
参照スコア算出部２０３は、文書関係性特定部１０３によって算出された関連度を用いて、各文書の参照スコア（重要度）を算出し、文書情報（図３参照）に追加する。
【００４２】
次に、動作について説明する。図５は、文書関連度算出部１０の動作を示すフローチャートである。
【００４３】
文書参照情報生成部１０２は、参照履歴データベース記憶部１０１から参照履歴を読み込み、文書毎の文書参照情報および文書作成情報を生成する。そして、文書参照情報生成部１０２は、その文書参照情報および文書作成情報を文書関係性特定部１０３に出力する（ステップＳ１０１）。
【００４４】
図６は、文書参照情報の一例を示す説明図である。文書参照情報は、文書ＩＤと、その文書に対する総参照回数、その文書を参照した閲覧者のユーザＩＤとが対応付けられ、さらに各ユーザＩＤ毎のその文書の参照回数を含む情報であり、文書を参照した閲覧者を文書毎に示している。一つの文書に対して同一閲覧者により複数回の参照があった場合には、閲覧者のユーザＩＤとともに、その閲覧者が同一文書を参照した回数も文書参照情報に含まれる。図６に示す例では、ユーザＩＤの隣に括弧書き「（）」で示した数が、同一文書の参照回数を表している。括弧書きがない場合は、参照回数が１回であることを示している。また、各文書は作成者によって一度は参照されているものとみなす。そのため、各文書の総参照回数は必ず１以上の値となり、閲覧者のユーザＩＤには、作成者のユーザＩＤが最低１回は現れることになる。すなわち、参照回数が１である文書は、文書の作成者にしか参照されておらず、他の閲覧者から検索等され参照された回数は実質０回であることになる。図６に示す例では、Ｄ００２、Ｄ００６、Ｄ００８、Ｄ０１０の文書がこの場合に該当し、文書の作成者にしか参照されていないことになる。
【００４５】
文書参照情報の生成方法の一例を以下に示す。文書参照情報生成部１０２は、参照履歴データベース記憶部１０１から参照履歴を読み込み、参照履歴に含まれている各文書ＩＤ毎に、文書ＩＤに対応付けられているユーザＩＤを列挙する。同一閲覧者が同一文書を複数回閲覧した場合には、参照の都度、ユーザＩＤおよび文書ＩＤが参照履歴に追加される。よって、同一の文書ＩＤについて同一のユーザＩＤが複数回列挙されることもある。文書参照情報生成部１０２は、文書ＩＤ毎に、列挙した各ユーザＩＤを対応付ける。また、このとき、同一ユーザＩＤが複数列挙された場合には、列挙された同一のユーザＩＤの数をカウントし、ユーザＩＤと対応付ける。さらに、文書参照情報生成部１０２は、列挙したユーザＩＤの延べ数をカウントし、総参照回数として文書ＩＤに対応付ける。このように対応付けた情報の集合が文書参照情報となる。ただし、この時点では、文書の作成者による参照が反映されていない。そのため、最後に、文書参照情報生成部１０２は、文書データベース記憶部２０１に記憶された文書情報（図３参照）から、各文書ＩＤ毎に作成者のユーザＩＤを抽出する。文書参照情報生成部１０２は、文書ＩＤに対応する総参照回数を１増加させ、そのユーザＩＤを閲覧者のユーザＩＤとして、文書参照情報に追加する。作成者のユーザＩＤが、文書ＩＤに対応付けられている場合には、そのユーザＩＤに対応する数（図６に例示するかっこ書きの値）を１増加させる。
【００４６】
図７は、文書作成情報の一例を示す説明図である。文書作成情報は、作成者のユーザＩＤ毎に、その作成者が作成した文書の文書ＩＤが対応付けられた情報であり、文書の作成者が作成した各文書を作成者毎に示している。図７に示す例では、例えば、Ａ１という作成者が文書Ｄ００１とＤ００２を作成したことなどを表している。
【００４７】
文書作成情報の生成方法の一例を以下に示す。文書参照情報生成部１０２は、文書データベース記憶部２０１から文書情報を読み込む。そして、文書参照情報生成部１０２は、各作成者のユーザＩＤ毎に、そのユーザＩＤに対応付けられている文書ＩＤを文書情報から抽出し、ユーザＩＤと抽出した各文書ＩＤとを対応付ける。このように対応付けた情報の集合が文書作成情報となる。
【００４８】
文書参照情報生成部１０２は、生成した文書参照情報および文書作成情報を文書関係性特定部１０３に出力する。以下、図６に例示する文書参照情報および図７に例示する文書作成情報が生成された場合を例にして説明する。
【００４９】
また、文書参照情報生成部１０２は、文書参照情報および文書作成情報の生成（ステップＳ１０１）を、定められた定刻に実行してもよい。あるいは、文書参照情報および文書作成情報の生成命令を送る装置を設け、文書参照情報生成部１０２がその装置から生成命令を受信したときにステップＳ１０１を実行してもよい。
【００５０】
また、参照履歴から毎回文書参照情報と文書作成情報とを生成するのではなく、文書参照情報および文書作成情報を記憶する記憶装置を設けておき、文書が作成されたり参照されたりする毎に、文書参照情報を更新してもよい。例えば、新たに文書が作成され、文書情報が更新されたときに、文書参照情報生成部１０２は、その文書の文書ＩＤを、作成者のユーザＩＤに対応するユーザＩＤとして文書作成情報に追加する。そして、その文書ＩＤに対応付けて、総参照回数“１”と、作成者のユーザＩＤを対応付けて、文書参照情報のエントリを一つ追加する。その後、その文書が参照される毎に、総参照回数を１増加させ、新たな閲覧者に参照された場合にはその閲覧者のユーザＩＤを追加し、既に参照した閲覧者に再度参照された場合にはその閲覧者のユーザＩＤに対応する参照回数を１増加させればよい。このように、文書が作成されたり参照されたときに、その行為に応じて、文書参照情報と文書作成情報を更新すればよいので、処理時間を削減することができる。
【００５１】
文書関係性特定部１０３は、文書参照情報生成部１０２から文書参照情報と文書作成情報が送られてくると、文書関係性行列を生成し、生成した文書関係性行列を関連度定量化部１０４に出力する（ステップＳ１０２）。
【００５２】
文書関係性行列は、各文書間の関係性を行列形式でまとめた情報である。文書関係性行列は、文書ＩＤの組み合わせ毎に、その文書同士の関係性を表す。図８は、文書関係性行列の例を示す説明図である。１列目（一番左側の列）から最後の列（一番右側の列）までは、それぞれ個々の文書ＩＤに対応し、同様に１行目（一番上の行）から最後の行（一番下の行）までは、それぞれ個々の文書ＩＤに対応する。列方向に並ぶ文書ＩＤの順番と、行方向に並ぶ文書ＩＤの順番は同じである。図８に示す例では、左から右にＤ００１，Ｄ００２・・・の順に並び、上から下にもＤ００１，Ｄ００２，・・・の順に並んでいる。列と行に文書ＩＤが同じ順番に並ぶので、行数と列数は等しく、その数は文書ＩＤの数である。また、文書関係性行列は正方行列となる。
【００５３】
なお、図８に示す例では、各文書の作成者のユーザＩＤ（Ａ１，Ａ２など）を、各列の文書ＩＤ毎に示している。
【００５４】
以下、ｉは任意の行を表し、ｊは任意の列を表し、（ｉ，ｊ）はｉ行ｊ列の要素を表すものとする。行列の各要素は、文書ＩＤによって特定される文書同士の関係性を示す。例えば、図８に示す例において、（２，１）は、２行目の文書ＩＤ“Ｄ００２”の文書と、１列目の文書ＩＤ“Ｄ００１”の文書との関係性を表している。行として並べた（図８に示す例では左側に並べた）文書ＩＤによって特定される文書（符号“Ａ”で表すこととする。）と、列として並べた（図８に示す例では上側に並べた）文書ＩＤによって特定される文書（符号“Ｂ”で表すこととする。）との関係性は、同一関係、作成関係、参照関係および無関係の４種類に分類できる。
【００５５】
同一関係は、「ＡとＢは同一の文書である」という関係である。図８に示す例では、同一関係を「同」という文字で表している。
【００５６】
作成関係は、「ＡとＢは作成者が同一の文書である」という関係である。図８に示す例では、作成関係を「作」という文字で表している。
【００５７】
参照関係は、「ＢはＡの閲覧者によって作成された文書である」という関係である。図８に示す例では、参照関係を「参」という文字で表している。
【００５８】
無関係は、「ＡとＢは関係がない文書である」という関係性を示している。図８に示すれいでは、無関係を空欄で表している。
【００５９】
図８では、４種類の関係性を「同」、「作」、「参」の文字または空欄で表しているが、文書関係性特定部１０３は、４種類の関係性を一意に特定できる情報（関係性識別情報）を用いて、個々の関係性を表現すればよい。以下の説明では、「同」、「作」、「参」の文字または空欄で、それぞれの関係性を表すものとする。すなわち、以下の例では、「同」、「作」、「参」の文字や空欄（文字が存在しないこと）を関係性識別情報とする。
【００６０】
文書関係性特定部１０３は、各文書ＩＤを行および列として同じ順番に並べた文書関係性行列を作成する。
【００６１】
ここで、文書関係性行列は、実際に縦方向および横方向に配置されたデータとして表現されている必要はなく、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、その最初の数が示す文書と２番目の数が示す文書との関係性を表す情報であればよい。図８に例示する文書関係性行列は、このような情報の一態様であり、ｉ，ｊという文書の順番を示す２つの数の並び（例えば、（１，１）、（１，２）、（１，３）・・・等の各並び）毎に、ｉ番目の文書とｊ番目の文書との関係性を示している。
【００６２】
同一関係は、行として並べた文書ＩＤによって特定される文書Ａと、列として並べた文書ＩＤによって特定される文書Ｂとが同一であることを表す。そのため、文書関係性行列の対角成分が同一関係となる。文書関係性特定部１０３は、文書関係性行列の対角成分となる要素に、「同（同一関係を示す情報）」を付与すればよい。
【００６３】
作成関係は、図８の左側に示す文書Ａと上側に示す文書Ｂの作成者が同一である関係を表す。ただし、文書Ａ，Ｂが同一である場合は、同一関係となり、作成関係に該当しない。例えば、図８に例示する文書関係性行列において、Ｄ００１とＤ００２は共にＡ１によって書かれた文書であるため、Ｄ００１とＤ００２が交差する（１、２）と（２、１）には作成関係が付与されている。なお、文書が共著であり、作成者が部分的に共通する場合も「作」とする。
【００６４】
文書関係性特定部１０３は、例えば、以下のようにして、作成関係となる要素を特定して、その要素に「作（作成関係を示す情報）」を付与すればよい。文書関係性特定部１０３は、行として並べた（図８に示す例では左側に並べた）文書ＩＤの中から一つの文書ＩＤを、作成関係の判定対象として選択する。文書関係性特定部１０３は、対応付けられているユーザＩＤが、選択した文書ＩＤと共通する文書ＩＤを文書作成情報から抽出する。例えば、Ｄ００１を選択した場合、図７に例示する文書作成情報からＤ００２を抽出する。そして、選択した文書ＩＤの行数ｉと、抽出した文書ＩＤの列数ｊとにより特定される要素（ｉ，ｊ）に対して作成関係を割り当てる。すなわち、（ｉ，ｊ）を「作」とする。文書関係性特定部１０３は、全ての文書ＩＤを順番に一つずつ選択し、この動作を繰り返す。
【００６５】
参照関係は、図８の上側に示す文書Ｂが、右側に示す文書Ａの閲覧者によって作成されたことを表す。例えば、図６に示す文書参照情報では、文書“Ｄ００４”は、閲覧者Ａ１，Ａ２，Ａ３によって参照されていることが分かり、その閲覧者のうちＡ３は文書“Ｄ００４”の作成者であることが図７に示す文書作成情報から分かる。さらに、図７に示す文書作成情報から、Ａ１はＤ００１とＤ００２を作成し、Ａ２はＤ００３を作成していることがわかる。その結果、図８に例示する文書関係性行列では、“Ｄ００４”の行と、“Ｄ００１”、“Ｄ００２”、“Ｄ００３”の列とが交差する箇所の要素（４、１），（４、２），（４、３）には参照関係が付与されている。
【００６６】
図９は、文書関係性特定部１０３が要素に参照関係を割り当てるする動作の例を示すフローチャートである。文書関係性特定部１０３は、行として並べた（図８に示す例では左側に並べた）文書ＩＤの中から一つの文書ＩＤを、参照関係の判定対象として選択する（ステップＳ２０１）。
【００６７】
文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０１で選択した文書ＩＤによって特定される文書を参照した閲覧者のユーザＩＤを文書参照情報から抽出する（ステップＳ２０２）。ただし、文書の作成者（他の者と共同で文書を作成した共著者も含む。）のユーザＩＤは、文書参照情報からの抽出対象から除外する。文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０２で、まず、ステップＳ２０１で選択した文書ＩＤに対応する全ユーザＩＤを文書作成情報から抽出すればよい。共著の場合、ここで複数のユーザＩＤが抽出される。続いて、文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０１で選択した文書ＩＤに対応するユーザＩＤであって、文書作成情報から抽出したユーザＩＤ以外の各ユーザＩＤを文書参照情報から抽出すればよい。このようにして、文書関係性特定部１０３は、選択した文書を参照した閲覧者（作成者（共著者も含む）は除く）のユーザＩＤを特定する。
【００６８】
次に、文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０２で特定した閲覧者（すなわち、文書参照情報から抽出したユーザＩＤが示す閲覧者）が作成した文書の文書ＩＤを特定する（ステップＳ２０３）。文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０２で文書参照情報から抽出した各ユーザＩＤに対応する文書ＩＤを文書作成情報から抽出すればよい。
【００６９】
次に、文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０１で選択した文書ＩＤの行数ｉと、ステップＳ２０３で特定した文書ＩＤの列数ｊとにより特定される要素（ｉ，ｊ）に、参照関係を割り当てる（ステップＳ２０４）。すなわち、（ｉ，ｊ）に「参（参照関係を表す情報）」を付与する。なお、ステップＳ２０２，Ｓ２０３で、ユーザＩＤや文書ＩＤを特定できなかった場合には、ステップＳ２０４を行わずに、ステップＳ２０５に移行する。
【００７０】
ステップＳ２０４の後、文書関係性特定部１０３は、行として並べた（図８に示す例では左側に並べた）文書ＩＤの中に、未だステップＳ２０１で参照関係の判定対象として選択されていない文書ＩＤが存在しているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。未判定の文書ＩＤが存在していれば（ステップＳ２０５のＹ）、ステップＳ２０１に移行し、ステップＳ２０１以降の動作を繰り返す。未判定の文書ＩＤが存在していなければ（ステップＳ２０５のＮ）、参照関係を付与する動作を終了する。
【００７１】
文書関係性特定部１０３は、文書関係性行列の対角成分となる要素に「同」を付与し、また、上記のように「作」や「参」を付与する。文書関係性特定部１０３は、「同」、「作」、「参」のいずれも付与されなかった要素に対しては「無関係（図８に示す例では空欄）」とする。このようにして作成される文書関係性行列は正方行列であるが、その行列の要素は非対称となる。
【００７２】
なお、文書関係性行列の要素に参照関係を付与する場合、文書が参照された時間（参照時間）や文書の登録時間を考慮してもよい。例えば、「作成されたある文書と、文書作成者がその文書を登録するまでに参照されたことがない文書との間には参照関係がない」という条件を定めてもよい。この場合、文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０２で特定したユーザＩＤの閲覧者が、ステップＳ２０１で選択した文書ＩＤの文書を参照した時刻を参照履歴から抽出する。また、ステップＳ２０２で特定したユーザＩＤの閲覧者がステップＳ２０３で特定した文書ＩＤの文書を登録した登録日時を文書情報（図３参照）から抽出する。文書関係性特定部１０３は、前者の時刻（参照時刻）が後者の時刻（登録日時）よりも早いことを条件にステップＳ２０４の処理を行えばよい。文書関係性特定部１０３がステップＳ２０１で図６〜８に示す“Ｄ００４”を選択した場合を例にして説明する。この場合、文書関係性特定部１０３は、“Ｄ００４”を参照した閲覧者（“Ｄ００４”の作成者を除く。）であるＡ１，Ａ２を文書参照情報から抽出する（ステップＳ２０２）。次に、文書関係性特定部１０３は、文書作成情報から、Ａ１が作成した文書である“Ｄ００１”と“Ｄ００２”と、Ａ２が作成した文書“Ｄ００３”を特定する（ステップＳ２０３）。次に、文書関係性特定部１０３は、文書情報データベース記憶部２０１に記憶されている文書情報から、“Ｄ００１”、“Ｄ００２”、“Ｄ００３”の登録日時を抽出する。また、参照履歴データベース記憶部１０１に記憶されている参照履歴を参照し、Ａ１とＡ２がＤ００４を参照したそれぞれの参照日時を抽出する。そして、文書関係性特定部１０３は、Ｄ００１、Ｄ００２の各登録日時とＡ１がＤ００４を参照した日時とを比較し、参照日時が登録日時よりも前である場合のみ、文書関係性行列に参照関係を記録する（ステップＳ２０４）。
【００７３】
また、文書が登録されてから一定期間以上経過した後に参照された文書は、その登録文書と関係がないと判定してもよい。この場合における、上記の一定期間は、文書検索システム２０の管理者により任意に定められ、例えば、文書検索システム２０の記憶装置が記憶しておけばよい。この場合も、文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０２で特定したユーザＩＤの閲覧者が、ステップＳ２０１で選択した文書ＩＤの文書を参照した時刻を参照履歴から抽出する。また、ステップＳ２０２で特定したユーザＩＤの閲覧者がステップＳ２０３で特定した文書ＩＤの文書を登録した登録日時を文書情報（図３参照）から抽出する。文書関係性特定部１０３は、前者の時刻（参照時刻）が後者の時刻（登録日時）から一定時間内であることを条件にステップＳ２０４の処理を行えばよい。
【００７４】
なお、参照時間を考慮する場合には、文書検索部２０２は、図４に示すように参照履歴に参照時刻を含めておく。
【００７５】
次に、文書を参照したと判断する他の基準の一例を説明する。検索システムによっては、検索により列挙された文書をプレビューする機能やダウンロードする機能などを有するものがある。例えば、入力部３０１および出力部３０２（図２参照）となる端末に、文書の概要だけを表示させたり、その端末からの要求に応じて端末に文書を送信して記憶させたりすることがある。プレビューは概要把握のために用いられ、ダウンロードは真に必要と判断した文書に対して行われる操作であることが多い。そのため、ダウンロードした文書を参照と捉え、プレビューに関しては参照でないと判定することもできる。例えば、入力部３０１および出力部３０２となる端末が、誰がどの文書を参照したかを表す操作情報に、プレビューかダウンロードかなどの参照の種類も含めて、文書検索部２０２に送信してもよい。そして、文書検索部２０２は、操作情報に含まれる参照の種類が所定の種類（例えばダウンロード）であることを条件に、参照履歴の更新を行えばよい。このように、所定の種類のみを参照として扱うことで、真に関係のある文書間の関係性だけを抽出できる。
【００７６】
また、参照の種類を細かく分けて、文書関係性行列を生成してもよい。「ＢはＡの閲覧者によって作成された文書である」という参照関係を、閲覧者がＡを参照した態様によって細分化し、細分化した参照関係を文書関係性行列の要素に割り当ててもよい。例えば、参照関係の種類として、「ＢはＡをダウンロードした閲覧者によって作成された文書である」という第１の参照関係、「ＢはＡをプレビューした閲覧者によって作成された文書である」という第２の参照関係を予め定めておく。また、文書検索部２０２は、操作情報に含まれる参照の態様の種類も参照履歴に含め、参照情報生成部１０２は、文書参照情報を生成するときに、文書ＩＤとユーザＩＤとを対応づけ、さらにそのユーザＩＤに参照の種類（例えば、ダウンロード）も対応付けておく。文書関係性特定部１０３は、ステップＳ２０２でユーザＩＤを特定する際、そのユーザＩＤの閲覧者が文書を参照した態様（参照の種類）も特定する。そして、ステップＳ２０４ではその種類に応じて、第１の参照関係（例えばダウンロードによる参照関係）、第２の参照関係（例えばプレビューによる参照関係）などを割り当てる。このように、参照関係を細分化して定めることで、参照の種類がプレビューかダウンロードかなどに応じて、文書の関連度に差をつけることができる。参照の種類による関連度の違いについては後述する。
【００７７】
文書関係性行列が導出された後、関連度定量化部１０４は、文書関係性特定部１０３から文書間の関係性を取得し、その関係性を関連度として定量化し、その結果を参照スコア算出部２０３に出力する（図５に示すステップＳ１０３）。
【００７８】
関連度定量化部１０４は、文書関係性行列の各要素を定量化した関連度行列を生成する。要素（ｉ，ｊ）を定量化することによって定めるｉ番目の文書とｊ番目の文書の関連度をＲ（ｉ，ｊ）と記す。関連度の計算方法は、要素に付与された関係性の種類により異なる。以下の説明において、ｉ番目の文書に対する参照回数をＡ（ｉ）と記す。
【００７９】
関連度定量化部１０４は、同一関係が付与された各要素について、それぞれの文書の参照回数を関連度とする。参照回数は、文書の重要度の基本となる。具体的には、関連度定量化部１０４は、同一関係が付与された各要素（対角成分となる要素）の関連度を、以下に示す式（１）によって求め、記録する。ここで、「記録する」とは、文書関係性行列と同様に各文書ＩＤに対応する行および列が定められた行列の要素に関連度を付与することを意味する。
【００８０】
Ｒ（ｉ，ｉ）＝Ａ（ｉ）          式（１）
【００８１】
関連度定量化部１０４は、作成関係が付与された要素を（ｉ，ｊ）とすると、その要素における関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を、以下に示す式（２）により算出し、記録する。
【００８２】
Ｒ（ｉ，ｊ）＝α×√｛Ａ（ｉ）×Ａ（ｊ）｝          式（２）
【００８３】
式（２）におけるαは「作成の関連重要度」であり、作成者が同一である文書間の関連度合いを決めるパラメタである。αは０以上１以下の値であり、αを１に近づけるほど、総参照回数が多い良文書の作成者の書いた他の文書の重要度を大きくすることができる。αの値は文書検索システム２０の管理者に任意に決定され、例えば、文書検索システム２０の記憶装置が記憶しておけばよい。
【００８４】
また、関連度定量化部１０４は、参照関係が付与された要素を（ｉ，ｊ）とすると、その要素における関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を、以下に示す式（３）により算出し、記録する。
【００８５】
Ｒ（ｉ，ｊ）＝β×√｛Ａ（ｉ）×Ａ（ｊ）｝          式（３）
【００８６】
式（３）におけるβは「参照の関連重要度」であり、ある文書とそれを参照した人が書いた文書との間の関連度合いを決めるパラメタである。βは０以上１以下の値であり、βを１に近づけるほど、参照回数が多い良文書の作成者が参照した文書を上位にランクさせることができる。βの値は文書検索システム２０の管理者に任意に決定され、文書検索システム２０の記憶装置が記憶しておけばよい。
【００８７】
なお、Ｒ（ｉ，ｊ）には下限（最小値）を設け、その最小値は正数とする。この最小値は、後述の式（４）において、関係性の種類が「無関係」とされた各要素に対して定める正数の値と等しくする。以下、この正数が１．０である場合を例にして説明する。関連度定量化部１０４は、式（２）もしくは式（３）の計算を行った結果、Ｒ（ｉ，ｊ）＜１．０となった場合、Ｒ（ｉ，ｊ）を１．０に補正し、その値を関連度とする。
【００８８】
なお、式（１）から式（３）までの各式において、関連重要度α，β以外の部分は、関連度が計算される２つの文書それぞれの参照回数の相乗平均であり、同一の計算処理となる。
【００８９】
関連度定量化部１０４は、関係性の種類が無関係とされた各要素を（ｉ，ｊ）とすると、その要素における関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を、以下に示す式（４）により定め、記録する。
【００９０】
Ｒ（ｉ，ｊ）＝１．０          式（４）
【００９１】
なお、上記の関連度の算出では、任意の順番の文書ＩＤの参照回数をＡ（ｉ）と表している。そして、関連度定量化部１０４は、関連度が計算される２つの文書それぞれの参照回数の相乗平均を用いて、同一関係、作成関係、参照関係における関連度を算出している。参照回数の相乗平均ではなく、一定期間における参照回数の変化量（増加量）の相乗平均を用いて、同一関係、作成関係、参照関係における関連度を算出してもよい。この場合、関連度定量化部１０４は、一定期間内におけるｉ番目の文書の参照回数の変化量をＡ（ｉ）として、上記の式（１）〜式（４）により各種関係における関連度を算出すればよい。このように関連度を定めることにより、その一定期間中によく参照された文書（すなわち注目度が高かった文書）に関する関連度を大きくすることができる。
【００９２】
例えば、一週間前の時点で文書Ｘ、文書Ｙの参照回数がそれぞれ１０００回、１０回であったとする。そして、現在における文書Ｘ、文書Ｙの参照回数がそれぞれ１０１０回、１１０回であるとする。単純に参照回数を用いて関連度を求めると、参照回数が多い文書Ｘに関する関連度が大きくなる。しかし、一週間前から現時点までの一週間における参照回数の変化量は、文書Ｘでは１０回であり、文書Ｙでは１００回である。よって、参照回数の変化量の相乗平均を用いて関連度を計算すると、一週間の間で注目度の高かった文書Ｙに関する関連度が大きくなる。
【００９３】
また、一定期間の開始時での文書の参照回数に対する一定期間の終了時での文書の参照回数の比の相乗平均を用いて、同一関係、作成関係、参照関係における関連度を算出してもよい。一定期間の開始時でのｉ番目の文書の参照回数Ｐに対する一定期間の終了時でのその文書の参照回数Ｑの比をＡ（ｉ）とする。すなわち、関連度定量化部１０４は、Ａ（ｉ）＝Ｑ／Ｐとして、上記の式（１）〜式（４）により各種関係における関連度を算出すればよい。このように関連度を定めることにより、その一定期間中に急に参照回数が増加した文書（すなわち注目度が急に上昇した文書）に関する関連度を大きくすることができる。
【００９４】
例えば、一週間前の時点で文書Ｘ、文書Ｙの参照回数がそれぞれ１０００００回、１０回であったとする。そして、現在における文書Ｘ、文書Ｙの参照回数がそれぞれ１０１０００回、１０１０回とする。この場合、一週間の間に参照された回数の増加量は文書Ｘ、文書Ｙについていずれも１０００であり、同等である。しかし、元々１０回しか参照されていなかった文書Ｙについては参照回数が１０１倍に増加しており、急に注目度が上昇していることになる。上記のように参照回数の比を用いて関連度を算出することにより、このような文書に関する関連度を大きくすることができる。
【００９５】
また、各文書の閲覧者の種類数（ユーザＩＤの種類数）の相乗平均を用いて、同一関係、作成関係、参照関係における関連度を算出してもよい。すなわち、文献の総参照回数ではなく、文献を参照した閲覧者の人数の相乗平均を用いてもよい。この場合、関連度定量化部１０４は、ｉ番目の文書を参照した閲覧者のユーザＩＤの種類数をＡ（ｉ）として、上記の式（１）〜式（４）により各種関係における関連度を算出すればよい。関連度定量化部１０４は、文書参照情報に含まれる個々の文書のユーザＩＤをカウントすることによって、各文書を参照した閲覧者のユーザＩＤの種類を求めればよい。このように関連度を求めれば、一人の閲覧者が特定の文書を多数回参照しているなどの重複を除き、多くの人に参照されている文書の関連度を大きくすることができる。
【００９６】
また、文書の参照回数を閲覧者のユーザＩＤの種類数で除算した値（閲覧者一人当たりの参照回数）の相乗平均を用いて、同一関係、作成関係、参照関係における関連度を算出してもよい。この場合、関連度定量化部１０４は、ｉ番目の文書の総参照回数を、その文書の閲覧者のユーザＩＤの種類数で除算した値をＡ（ｉ）として、上記の式（１）〜式（４）により各種関係における関連度を算出すればよい。このように関連度を求めれば、各閲覧者に繰り返し閲覧されている文書に関する関連度をより大きくすることができる。
【００９７】
また、既に説明したように、文書関係性行列の要素に参照関係を付与する場合、プレビューやダウンロード等のように、参照の種類に応じて、第１の参照関係（例えばダウンロードによる参照関係）、第２の参照関係（例えばプレビューによる参照関係）などのように細分化した参照関係を付与してもよい。この場合、式（３）における「参照の関連重要度」βを、要素に付与された参照関係の種類に応じて変化させてもよい。このとき、文書の内容をより詳細に閲覧可能な参照態様に関するβの値をより大きく定める。例えば、文書関係性行列の要素に、参照関係を付与する場合、参照の種類に応じて、「ダウンロードによる参照関係」または「プレビューによる参照関係」のいずれかを付与したとする。この場合、ダウンロードした文書の内容の方が、プレビューで表示された内容よりも詳細である。よって、「ダウンロードによる参照関係」が付与された要素の関連度の計算で用いる「参照の関連重要度」をβ１とし、「プレビューによる参照関係」が付与された要素の関連度の計算で用いる「参照の関連重要度」をβ２とすると、β１＞β２となるようにβ１，β２を定めればよい。
【００９８】
上記の式（１）から式（４）までの各式を用いて文書関係性行列の要素毎に関連度を求めて得られた関連度行列の例を図１０から図１３に示す。ただし、図１０から図１３では、式（２）におけるαおよび式（３）におけるβの値を変化させている。図１０は、（α，β）＝（０，０）として関連度を計算した場合の関連度行列の例を示している。図１１は、（α，β）＝（１，０）とした場合の例を示している。図１２は、（α，β）＝（０，１）とした場合の例を示している。図１３は、（α，β）＝（１，１）とした場合の例を示している。図１０〜１３において、網掛けで示した要素は、文書関係性行列において空欄であった要素（すなわち、「無関係」が付与された要素）である。
【００９９】
関連度定量化部１０４が文書関係性行列の要素毎に関連度を求めることによって導出した関連度行列は、良文書の作成者に作成もしくは参照されている文書を重要と判定するために用いることができる。ここで、良文書を参照した閲覧者が作成した文書を重視したいこともある。そのため関連度行列を以下の計算により補正してもよい。関連度行列をＭとした場合、関連度行列の転置行列をＭＴで表す。図１４は、図１３に示す関連度行列の転置行列を示す説明図である。関連度行列の転置行列ＭＴは、文書の作成者（図１４に示す例では行列の左側の記載。）が参照した文書を重要と判定するために用いることができる。具体的には、関連度定量化部１０４は、以下に示す式（５）により関連度行列を補正してもよい。
【０１００】
Ｍ＿ａｄｊ＝ｗ×Ｍ＋（１−ｗ）×ＭＴ          式（５）
【０１０１】
式（５）におけるＭ＿ａｄｊは、補正後の関連度行列である。また、式（５）におけるｗは、良文書の作成者から参照されていることを重視するか、良文書を参照した閲覧者が作成した文書を重視するかを定めるパラメタであり、０以上１以下の値である。ｗの値が大きいほど、良文書の作成者から参照されていることを重視することになる。すなわち、良文書の作成者から参照されている文書に関する関連度を大きくすることになる。式（５）においてｗ＝１であるということは、補正を行わないことを意味する。以下の説明では、式（５）による補正を行わない場合を例にして説明する。
【０１０２】
また、関連度行列も文書関係性行列と同様に、実際に縦方向および横方向に配置されたデータとして表現されている必要はなく、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、その最初の数が示す文書と２番目の数が示す文書との関連度を示す情報であればよい。図１０等に例示した関連度行列は、このような情報の一態様であり、ｉ，ｊという文書の順番を示す２つの数の並び（例えば、（１，１）、（１，２）、（１，３）・・・等の各並び）毎に、ｉ番目の文書とｊ番目の文書との関連度を示している。また、実際に縦方向および横方向に配置されたデータとして表現されていなくても、個々の関連度を行列の要素とみなすことにより、固有ベクトルの算出等の各種行列計算を行えばよい。この場合、例えば、文書の順番を示す２つの数（ｉおよびｊ）の並びにおける最初の数を行番号、２番目の数を列番号とみなせばよい。
【０１０３】
参照スコア算出部２０３は、関連度定量化部１０４から関連度行列を取得すると、その関連度行列から各文書の参照スコア（重要度）を算出し、文書データベース記憶部２０１に記憶させる。すなわち、文書データベース記憶部２０１に記憶されている文書情報に、算出した参照スコアを追加する。
【０１０４】
以下、参照スコア算出部２０３が関連度行列から参照スコアを計算する動作の例を説明する。ここでは、参照スコア算出部２０３が関連度行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを求めて参照スコアを計算する方法を例にして説明する。まず、参照スコア算出部２０３は、関連度定量化部１０４から取得した関連度行列の固有値のうち最大のもの（最大固有値）を求める。関連度行列をＫ、関連度行列Ｋの固有値をλ、関連度行列Ｋの固有ベクトルをｖとすると、式（６）が成り立つ。ただし、ｖ≠０であり、固有ベクトルｖの要素の二乗和を１とする。
【０１０５】
Ｋｖ＝λｖ          式（６）
【０１０６】
また、ｖ≠０であり、式（７）が成立する。式（７）は固有方程式である。
【０１０７】
ｄｅｔ｜λＥ−Ｋ｜＝０          式（７）
【０１０８】
式（７）において、ｄｅｔは行列式を表す。また、Ｅは単位行列である。参照スコア算出部２０３は、固有方程式を解くことにより固有値λを求める。例えば、参照スコア算出部２０３は、例えば、ガウス・ジョルダン法やガウス消去法などにより固有方程式を解き、固有値λを求めればよい。関連度行列Ｋがｎ行ｎ列の正則行列であれば、λはｎ個得られる。参照スコア算出部２０３は、算出した各固有値λのうち、最大の固有値を選択する。参照スコア算出部２０３は、最大固有値を式（６）に代入し、固有ベクトルｖについて解き、固有ベクトルｖを算出する。ただし、このとき、ｖの要素の二乗和が１であるという条件で固有ベクトルｖを算出する。なお、参照スコア算出部２０３は、繰り返し演算により探索的に固有値および固有ベクトルを計算するヤコビ法やパワー法により、最大固有値に対応する固有ベクトルを求めてもよい。
【０１０９】
なお、固有ベクトルには正負に自由度があり、例えば、１つの固有値に対し、（１，２，３，４，５）という固有ベクトルを導出しても、（−１，−２，−３，−４，−５）という固有ベクトルを導出してもよい。
【０１１０】
固有ベクトルは、各文書数分の要素（関連度行列の行数分の要素）を有し、各要素はそれぞれ、関連度行列の行および列において順に並べた各文書ＩＤに対応している。また、関連度行列において、総参照回数が多い文書や、その文書に関連度が高い文書に対応する固有ベクトルの要素は、絶対値が大きな値を有するという性質がある。参照スコア算出部２０３は、算出した固有ベクトルにおける最初から最後までの各要素の絶対値は、関連度行列の１行目から最後の行までの各行（あるいは１列目から最後の列までの各列）に対応する各文書の参照スコアとする。
【０１１１】
以下、文書１と文書２の二つの文書があり、参照スコア算出部２０３が図１５（ａ）に示す２行２列の関連度行列Ｋを関連度定量化部１０４から取得した場合の参照スコア算出を例にして説明する。参照スコア算出部２０３は、式（７）を解き、最大の固有値を選択する。本例では、式（７）は（２−λ）（３−λ）−２・１＝０となり、参照スコア算出部２０３は、この解としてλ＝４，１を算出し、最大の固有値４を選択する。参照スコア算出部２０３は、この最大固有値λ＝４を式（６）に代入して固有ベクトルｖを求める。図１５（ｂ）に示すように固有ベクトルｖの要素をｖ１，ｖ２とする。ここで、ｖ１２＋ｖ２２＝１である。最大固有値λ＝４を式（６）に代入した式は、以下に示す式（８）および式（９）のように変形することができる。
【０１１２】
【数１】
0005194731.tif 000002
【０１１３】
【数２】
0005194731.tif 000003
【０１１４】
参照スコア算出部２０３は、式（９）からｖ１＝ｖ２となると計算し、ｖ１＝ｖ２およびｖ１２＋ｖ２２＝１とから、ｖ１，ｖ２を計算する。上述のように、固有ベクトルの正負には自由度があるが、ここではｖ１＞０とする場合を例にする。この場合、参照スコア算出部２０３は、ｖ１＝ｖ２＝√（１／２）を算出し、その絶対値√（１／２）を参照スコアとする。本例では、文書１および文書２の参照スコアは、いずれも√（１／２）となる。
【０１１５】
ここで、αおよびβの変化によるスコアリング結果の違いについて説明する。図１０、図１１、図１２、図１３に示す各関連度行列によって得られる参照スコアを、それぞれ図１６、図１７、図１８、図１９に示す。図１６〜１９では、算出した参照スコアの大きい方から各文書を順序付けた順位（ランク）と、各文書への総参照回数も示している。
【０１１６】
（α，β）＝（０，０）の場合（図１６参照）、参照スコアの大きい順に文書を順番付けた順位と、総参照回数の多い順に文書を順番付けた順位とが等しくなる。（α，β）＝（０，０）というパラメタ設定では、作成者が同一である文書間の関連度およびある文書とそれを参照した人が書いた文書との間の関連度がなくなるためである。すなわち、作成関係および参照関係における関連度が「無関係」の場合と同じになるためである。作成関係や参照関係における関連度を、無関係の場合と異なるようにするためには、α，βを０よりも大きな値に設定すればよい。
【０１１７】
（α，β）＝（１，０）の場合（図１７参照）、良文書の作成者が作成した他の文書の参照スコアが高くなっている。例えば、図１６に示す例では最下位であった“Ｄ００２”が、図１７に示す例では５位になっている。図６に示すように、“Ｄ００２”は作成者であるＡ１本人からしか参照されていないが、そのＡ１は、総参照回数が多い“Ｄ００１”の作成者である。そのため、Ｄ００２も現段階での参照回数は少ないが良文書である可能性が高い。このように、作成の関連重要度αを大きく設定することで、良文書の作成者が書いた他の文書を上位にランクさせることができる。
【０１１８】
（α，β）＝（０，１）の場合（図１８参照）、良文書の作成者が参照した文書の参照スコアが高くなっている。例えば、“Ｄ００７”と“Ｄ００９”の総参照回数は等しいが、“Ｄ００９”を参照した閲覧者の中に良文書の作成者であるＡ２がいるため、“Ｄ００７”と比較して“Ｄ００９”の参照スコアは高くなっている。また、作成者以外の者に参照されていない文書“Ｄ００２”“Ｄ００８”“Ｄ０１０”の順位は、図１６に示す場合と同様に最下位となっている。このように、参照の関連重要度βを大きく設定することで、良文書の作成者が参照した文書を上位にランクさせることができる。
【０１１９】
（α，β）＝（１，１）の場合（図１９参照）、良文書の作成者が作成した文書および良文書の作成者が参照した文書の参照スコアが上がっている。例えば、“ Ｄ００４”，“ Ｄ００５”は共に総参照回数が３であるが、参照スコアはそれぞれ０．１４７３、０．０７４４となっており、“ Ｄ００４”の方が倍近い値になっている。これは、“ Ｄ００４”を参照した閲覧者と、“ Ｄ００５”を参照した閲覧者が異なるためである。“ Ｄ００４”は、総参照回数が多い文書の作成者であるＡ１やＡ２から参照されている。一方、“ Ｄ００５”は、総参照回数の少ない文書の作成者であるＡ４やＡ５からしか参照されていない。この差が、参照スコアに反映されている。次に、“Ｄ００８”と“Ｄ０１０”に着目する。図７の文書作成情報に示すように、Ａ４は“Ｄ００７”と“Ｄ００８”の２つの文書を作成し、Ａ５は“Ｄ００９”と“Ｄ０１０”の２つの文書を作成している。また、“Ｄ００７”と“Ｄ００９”の総参照回数は２回であり、“Ｄ００８”と“Ｄ０１０”の総参照回数は１回である（図６参照）。また、“Ｄ００８”、“Ｄ０１０”の閲覧者は作成者当人である。これらから、“Ｄ００８”と“Ｄ０１０”は全く同条件であるように見えるが、“Ｄ００８”と“Ｄ０１０”の間には参照スコアに差がある。これは、“Ｄ００８”、“Ｄ０１０”の作成者であるＡ４とＡ５が作成したもう一方の文書“Ｄ００７”と“Ｄ００９”の閲覧者の差により生じる。Ａ４の“Ｄ００７”は総参照回数の少ない文書の作成者であるＡ３に参照されているのに対し、Ａ５の“Ｄ００９”は、総参照回数の多い文書の作成者であるＡ２に参照されている。この差が影響し、“Ｄ００８”よりも“Ｄ０１０”の方が上位にランクされる結果となっている。すなわち、本発明により良文書の作成者の参照状況を反映したスコアリングが行われている。
【０１２０】
このようにαとβを変化させることにより様々なスコアリングを実現することができる。ただし、αとβの値は基本的に１．０としておくことが好ましい。α，βをいずれも１．０に設定しておくことで、各文書間全てに何らかの関係性（無関係以外の関係性）がある場合、参照スコアの大きい順に文書を順番付けた順位と、総参照回数の多い順に文書を順番付けた順位とを同じにすることができる。この結果、参照回数が多いものから表示することができる。なお、この場合、参照スコアの二乗比が総参照回数の比に等しくなるという性質がある。図２０は、各文書間に無関係以外の関係性がある場合の文書関係性行列の例を示す説明図である。そして、図２１は、図２０に示す文書関係性行列からα＝β＝１．０として関連度行列を求め、その関連度行列を用いてスコアリングした結果を示している。図２１に示すように、参照スコアの大きい順に文書を順番付けた順位と、総参照回数の多い順に文書を順番付けた順位は同じになる。
【０１２１】
なお、上記の説明では、最大固有値に対応する固有ベクトルの要素の絶対値を参照スコアとする場合を示したが、他の方法で参照スコアを計算してもよい。例えば、参照スコア算出部２０３は、関連度行列の各行の要素の和を計算し、その値をその行に対応する文書の参照スコアとしてもよい。図１９の例で示した“Ｄ００８”と“Ｄ０１０”の参照スコアのような微妙な差は生じないが、参照スコアの計算量を削減することにより、固有ベクトルを算出する場合と類似する結果となるスコアリングを高速に行うことができる。
【０１２２】
文書検索部２０２は、検索クエリに合致する文書を検索したときに、検索した文書を参照スコアの大きい順に並び替え、その順番に各文書を出力部３０２に出力する。出力部３０２（例えば端末）は、並び替えられた順番に各文書を出力する（例えば表示する）。このとき、文書検索部２０２は、文書検索部２０２は、参照スコアの大きい順に各文書へのハイパーリンクを設定したＷｅｂページを作成し、そのＷｅｂページを出力部３０２に出力させてもよい。図２２は、このようなＷｅｂページの例を示す。図２２に例示する文書名にはハイパーリングが設定されている。このようなＷｅｂページを出力する場合でも、検索者は容易に文書にアクセスすることができる。また、文書検索部２０２は、検索した各文書とともに、その文書の参照スコアを出力してもよい。この場合、検索者は、文書がどの程度重要であるかを直感的に判断することができる。
【０１２３】
本発明によれば、各文書間の関係性を同一関係、作成関係、参照関係および無関係のいずれかに分類する。そして、２つの文書の関連度を、その文書の関連性に応じて式（１）から式（４）により求める。よって、良文書に関わった人による行為（具体的には文書の作成、参照）に基づく文書間の関連度を導出することができる。さらに、その関連度を用いて文書の参照スコアを計算することができるので、良文書に関わった人による行為に基づく文書の参照スコアを得ることができる。
【０１２４】
次に、本発明の概要について説明する。図２３は、本発明の概要を示す説明図である。本発明の文書関連度算出システム２０は、文書情報記憶手段４０１と、参照履歴記憶手段４０２と、参照情報生成手段４０３と、文書関係性特定手段４０４と、関連度定量化手段４０５とを備える。
【０１２５】
文書情報記憶手段４０１は、個々の文書毎に文書識別情報と文書の作成者のユーザ識別情報とが対応付けられた文書情報を記憶する。また、参照履歴記憶手段４０２は、参照された文書の文書識別情報とその文書の閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられた参照履歴を記憶する。
【０１２６】
参照情報生成手段４０３は、文書識別情報と、文書の総参照回数と、その文書の各閲覧者のユーザ識別情報とが対応付けられ、各ユーザ識別情報毎のその文書の参照回数を含む文書参照情報を、参照履歴および文書情報に基づいて生成する。また、文書の作成者毎に作成者のユーザ識別情報とその作成者が作成した文書の文書識別情報とが対応付けられた文書作成情報を、文書情報に基づいて生成する。
【０１２７】
文書関係性特定手段４０４は、文書の順番を示す２つの数（例えば、文書の順番を示す行の値ｉおよび文書の順番を示す列の値ｊ）の並び毎にその最初の数が示す第１文書と２番目の数が示す第２文書との関係性を表す文書関係性情報（例えば、文書関係性行列）を、文書参照情報および文書作成情報に基づいて生成する。文書関係性特定手段４０４は、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対してその関係性を表す関係性識別情報を割り当てる。
【０１２８】
関連度定量化手段４０５は、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、第１文書および第２文書の関係性に応じた計算で第１文書および第２文書の関連度を求める。
【０１２９】
本発明では、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合などの各場合に応じて、文書関係性特定手段４０４が文書の組み合わせを示す２つの数に対して、文書間の関係性を表す関係性識別情報を割り当てる。そして、関連度定量化手段４０５は、関係性の種類に応じて関連度を求める。例えば、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を用いる等して文書間の関連度を求める。よって、良文書に関わった人による文書の作成、参照という行為に基づいて、文書間の関連度を導出することができる。
【０１３０】
また、既に説明した実施形態には、文書関係性特定手段４０４が、文書関係性情報を生成する際には、第１文書と第２文書とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第１の関係性識別情報を割り当て、第１文書の作成者と第２文書の作成者とが同一である場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第２の関係性識別情報を割り当て、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当て、第１の関係性識別情報から第３の関係性識別情報のうちのいずれも割り当てられていない数の並びに対して、無関係を意味する第４の関係性識別情報を割り当てることによって文書関係性情報を生成することが開示されている。
【０１３１】
さらに、関連度定量化手段４０５が、文書の順番を示す２つの数の並び毎に、第１の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均を文書間の関連度とし、第２または第３の関係性識別情報が割り当てられている場合には、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、文書間の関係性の種類に応じた係数を乗算することにより、文書間の関連度を計算し、第４の関係性識別情報が割り当てられている場合には所定の正数（例えば“１”）を文書間の関連度とすることが開示されている。
【０１３２】
例えば、参照に関する指標は、文書の参照回数であり、関連度定量化手段４０５が、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の参照回数と第２の文書の参照回数との相乗平均を求めてもよい。
【０１３３】
例えば、参照に関する指標は、一定期間内での文書の参照回数の増加量であり、関連度定量化手段４０５が、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の参照回数の増加量と第２文書の参照回数の増加量との相乗平均を求めてもよい。
【０１３４】
例えば、参照に関する指標は、一定期間の開始時での参照回数に対する一定期間終了時での参照回数の比であり、関連度定量化手段４０５が、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書における比と第２文書における比との相乗平均を求めてもよい。
【０１３５】
例えば、参照に関する指標は、文書を参照した閲覧者の種類数であり、関連度定量化手段４０５が、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者の種類数と第２文書の閲覧者の種類数との相乗平均を求めてもよい。
【０１３６】
例えば、参照に関する指標は、閲覧者一人当たりの参照回数であり、関連度定量化手段４０５が、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均として、第１文書の閲覧者一人当たりの参照回数と第２文書の閲覧者一人当たりの参照回数との相乗平均を求めてもよい。
【０１３７】
また、文書情報記憶手段４０１が、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに、文書が参照可能となった登録日時の情報を含む文書情報を記憶し、参照履歴記憶手段４０２が、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに文書の参照時刻を含む参照履歴を記憶し、文書関係性特定手段４０４が、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、第１文書の閲覧者による第１文書の参照時刻が、第２の文書の登録時刻よりも早いことを条件に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当てててもよい。
【０１３８】
また、参照履歴記憶手段４０２が、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに文書の参照態様の種類を含む参照履歴を記憶し、文書関係性特定手段４０４が、第２文書は第１文書の閲覧者によって作成された文書であるという関係性が成立する場合に、その閲覧者による参照態様が所定の参照態様であることを条件に、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当ててもよい。
【０１３９】
また、参照履歴記憶手段４０２が、文書作成情報およびユーザ識別情報とともに文書の参照態様の種類を含む参照履歴を記憶し、文書関係性特定手段４０４が、文書の順番を示す２つの数の並びに対して第３の関係性識別情報を割り当てるときに、第３の関係性識別情報を文書の参照態様の種類（例えば、ダウンロード、プレビュー等の種類）に応じて細分化した関係性識別情報を割り当ててもよい。
【０１４０】
また、関連度定量化手段４０５が、文書の順番を示す２つの数の並びに対して、文書の参照態様の種類に応じて細分化された関係性識別情報が割り当てられている場合、第１文書および第２文書それぞれの参照に関する指標の相乗平均に、その関係性識別情報に応じた係数を乗算してもよい。
【０１４１】
また、関連度定量化手段４０５が、文書間の関連度を、文書の順番を示す２つの数の一方を行とし他方を列とする関連度行列の要素とし、その関連度行列をＭ、関連度行列の転置行列をＭＴとし、ｗを０以上１以下の値としたときに、ｗ×Ｍ＋（１−ｗ）×ＭＴを計算することにより各関連度を補正してもよい。
【０１４２】
また、本発明の文書関連度算出システム２０は、図２３に示す構成要素に加えて、さらに、図２４に示すように、文書の重要度を算出する文書重要度算出手段４０６を備えていてもよい。
【０１４３】
文書重要度算出手段４０６は、例えば、文書間の関連度を、文書の順番を示す２つの数の一方を行とし他方を列とする関連度行列の要素とし、その関連度行列の最大固有値に対応する固有ベクトルを計算し、その固有ベクトルの要素を各文書の重要度とする。
【０１４４】
また、文書重要度算出手段４０６は、文書間の関連度を、文書の順番を示す２つの数の一方を行とし他方を列とする関連度行列の要素とし、その関連度行列の行毎に関連度の和を計算し、行毎に計算した関連度の和を各文書の重要度としてもよい。
【０１４５】
文書重要度算出手段４０６を備えることにより、文書間の関連度だけでなく、良文書に関わった人による文書の作成、参照という行為に基づく文書の重要度を得ることができる。
【０１４６】
参照情報生成手段４０３は、文書の作成者のユーザ識別情報を、その文書の閲覧者の識別情報とみなして、その作成者のユーザ識別情報を文書参照情報に含める。
【０１４７】
なお、既に説明した実施形態では、文書情報記憶手段４０１は、文書データベース記憶部２０１によって実現され、参照履歴記憶手段４０２は、参照履歴データベース記憶部１０１によって実現されている。そして、参照情報生成手段４０３は参照情報生成部１０２によって実現され、文書関係性特定手段４０４は文書関係性特定部１０３によって実現され、関連度定量化手段４０５は関連度定量化部１０４によって実現されている。また、文書重要度算出手段４０６は、参照スコア算出部２０３によって実現されている。
【産業上の利用可能性】
【０１４８】
本発明は、文書検索エンジン等において検索対象となる文書間の関連度の算出や、その関連度を利用した文書のスコアリングに好適に適用される。
【図面の簡単な説明】
【０１４９】
【図１】文書関連度算出部の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の文書関連度算出システムの構成例を示す説明図である。
【図３】文書情報の例を示す説明図である。
【図４】参照履歴の例を示す説明図である。
【図５】文書関連度算出部の動作を示すフローチャートである。
【図６】文書参照情報の一例を示す説明図である。
【図７】文書作成情報の一例を示す説明図である。
【図８】文書関係性行列の例を示す説明図である。
【図９】文書関係性特定部が要素に参照関係を割り当てるする動作の例を示すフローチャートである。
【図１０】（α，β）＝（０，０）として関連度を計算した場合の関連度行列の例を示す説明図である。
【図１１】（α，β）＝（１，０）として関連度を計算した場合の関連度行列の例を示す説明図である。
【図１２】（α，β）＝（０，１）として関連度を計算した場合の関連度行列の例を示す説明図である。
【図１３】（α，β）＝（１，１）として関連度を計算した場合の関連度行列の例を示す説明図である。
【図１４】図１３に示す関連度行列の転置行列を示す説明図である。
【図１５】２行２列の関連度行列および固有ベクトルを示す説明図である。
【図１６】図１０に示す各関連度行列によって得られる参照スコアを示す説明図である。
【図１７】図１１に示す各関連度行列によって得られる参照スコアを示す説明図である。
【図１８】図１２に示す各関連度行列によって得られる参照スコアを示す説明図である。
【図１９】図１３に示す各関連度行列によって得られる参照スコアを示す説明図である。
【図２０】各文書間に無関係以外の関係性がある場合の文書関係性行列の例を示す説明図である。
【図２１】図２０に示す文書関係性行列に基づくスコアリング結果の例を示す説明図である。
【図２２】各文書へのハイパーリンクを設定したＷｅｂページの例を示す説明図である。
【図２３】本発明の概要を示す説明図である。
【図２４】本発明の概要を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１５０】
１０  文書関連度算出部
２０  文書関連度算出システム
１０１  参照履歴データベース記憶部
１０２  参照情報生成部
１０３  文書関係性特定部
１０４  関連度定量化部
２０１  文書データベース記憶部
２０２  文書検索部
２０３  参照スコア算出部
３０１  入力部
３０２  出力部
４０１  文書情報記憶手段
４０２  参照履歴記憶手段
４０３  参照情報生成手段
４０４  文書関係性特定手段
４０５  関連度定量化手段
４０６  文書重要度算出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
0005194731.tif 000020
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
0005194731.tif 000025
【図２３】
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【図２４】
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