(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、各ユーザが分類し提供するための協調的分類情報処理装置であって、
データ入出力部としてのユーザインタフェース手段と、
データ通信を実行する通信手段と、
複数のユーザによって分類された、タグ、画像、音声を含む分類軸、分類対象、ユーザ情報を格納したデータベースと、
ユーザのクライアント装置からテキストデータが入力されると、前記データベースの内容を参照して、前記テキストデータから特徴となる性質の共起データを抽出し、共起データの各要素の確率ベクトルを求め、索引データベースに格納する関連付け処理手段と、
前記索引データベースの関連付けされたデータに対して、前記ユーザから指定された要素に近い要素を近傍インデックスとして索引付けるとともに、前記ユーザから指定された要素と同一のグループに属する要素をグループインデックスとして索引付けるともに、前記ユーザから指定された要素の下位要素群と上位要素を階層インデックスとして索引付けを行い、該索引データベースに格納する索引付け処理手段と、
前記ユーザから検索クエリと検索オプションが与えられると、検索オプションが概念検索である場合は、前記索引データベースに格納されている確率ベクトル距離によるランキング結果を出力する手段と、
を有することを特徴とする協調的分類情報処理装置。
【請求項２】
複数の利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、各ユーザが分類し提供するための協調的分類情報処理装置であって、
データ入出力部としてのユーザインタフェース手段と、
データ通信を実行する通信手段と、
複数のユーザによって分類された、タグ、画像、音声を含む分類軸、分類対象、ユーザ情報を格納したデータベースと、
ユーザのクライアント装置からテキストデータが入力されると、前記データベースの内容を参照して、前記テキストデータから特徴となる性質の共起データを抽出し、共起データの各要素の確率ベクトルを求め、索引データベースに格納する関連付け処理手段と、
前記索引データベースの関連付けされたデータに対して、前記ユーザから指定された要素に近い要素を近傍インデックスとして索引付けるとともに、前記ユーザから指定された要素と同一のグループに属する要素をグループインデックスとして索引付けるともに、前記ユーザから指定された要素の下位要素群と上位要素を階層インデックスとして索引付けを行い、該索引データベースに格納する索引付け処理手段と、
前記ユーザから検索クエリと検索オプションが与えられると、検索オプションが類似タグ検索である場合は、前記索引データベースに格納されている近傍インデックスから取得した近傍要素と検索クエリの集合を取得し、取得した近傍要素と検索クエリをＯＲで結合して、検索エンジンによる検索処理を行い、その検索結果を出力する手段と、
を有することを特徴とする協調的分類情報処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の協調的分類情報処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための協調的分類情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、協調的分類装置及びプログラムに係り、特に、ブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、複数のユーザが分類し共有する協調的分類装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、ＵＲＬ（ブックマーク）写真、動画、論文といった情報を、各ユーザがそれぞれ整理分類した結果を共有することにより、鮮度の高い整理された情報収集を可能にする協調的分類システム（Collaborative Tagging Systems）が隆盛である。こうしたシステムでは、ユーザによる自由なタグ（分類軸）の付与を可能としているため、通常のインターネットを利用する行為から自然に情報共有システムへと誘導することが可能となっており、サービスへの参加敷居が低いため、多数のユーザを集めている。
【０００３】
タグによる分類は、Folksonomyと呼ばれ、様々にその位置づけが議論されており、研究においても多数の成果が発表されている。
【０００４】
既存の協調的分類システムでは、ユーザが使っているタグ一覧をタググランド形式で表示することが多い。ユーザが入力するタグは、自由である反面、種類が爆発する傾向にあり、五十音順あるいは頻度順で並べただけのタグでは、情報を探す際の分類軸として有効に機能しない。頻度の高いもののみを一覧表示すると、詳細なタグを見つけ出すことが困難になる。
【０００５】
これらの問題を解決する手法として、ソーシャルブックマークサービスの『del.icio.us』や『goo bookmark』ではタグのグループ化機能を提供している。それらのサービスでは、タグをグループ分けするインタフェースを提供しており、ユーザ自らが望むようにタグをグループ化することができる（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照）。
【非特許文献１】http://del.icio.us
【非特許文献２】http://bookmark.goo.ne.jp
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、このような従来の技術では、タグの種類が非常に多いため、タグ一覧をグループ化／階層化する作業は決して容易なものではない。どのタグ同士が近いかをユーザが一つ一つ突き合せて判断しなければならない。
【０００７】
また、ユーザがタグを検索クエリとして、協調的分類システムに対して検索することができるが、ユーザが選んだタグの利用頻度が低い場合に、得られる情報が減少してしまい、検索の再現率が下がってしまうという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、発散したタグを集約整理する技術グループ化（bundiling）機能において、どのようなグループ化をすればよいか、タグによる検索を行う際に、利用頻度の低いタグを利用して検索を行ったために結果が少なすぎるという問題を解決し、協調的分類システムにおいて、発散しがちな分類軸の整理を容易にし、分類軸を指定した検索処理の再現率を上げることが可能な協調的分類装置及び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】
【０００９】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００１０】
本発明（請求項１）は、複数の利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、各ユーザが分類し提供するための協調的分類情報処理装置であって、
データ入出力部としてのユーザインタフェース手段１０と、
データ通信を実行する通信手段８０と、
複数のユーザによって分類された、タグ、画像、音声を含む分類軸、分類対象、ユーザ情報を格納したデータベース６５と、
ユーザのクライアント装置からテキストデータが入力されると、データベース６５の内容を参照して、テキストデータから特徴となる性質の共起データを抽出し、共起データの各要素の確率ベクトルを求め、索引データベースに格納する関連付け処理手段２０と、
索引データベース１５の関連付けされたデータに対して、ユーザから指定された要素に近い要素を近傍インデックスとして索引付けるとともに、ユーザから指定された要素と同一のグループに属する要素をグループインデックスとして索引付けるともに、ユーザから指定された要素の下位要素群と上位要素を階層インデックスとして索引付けを行い、該索引データベース１５に格納する索引付け処理手段３０と、
ユーザから検索クエリと検索オプションが与えられると、検索オプションが概念検索である場合は、索引データベース１５に格納されている確率ベクトル距離によるランキング結果を出力する手段と、を有する。
【００１１】
本発明（請求項２）は、複数の利用者がブックマークや写真、動画、本、論文といった情報を、各ユーザが分類し提供するための協調的分類情報処理装置であって、
データ入出力部としてのユーザインタフェース手段１０と、
データ通信を実行する通信手段８０と、
複数のユーザによって分類された、タグ、画像、音声を含む分類軸、分類対象、ユーザ情報を格納したデータベース６５と、
ユーザのクライアント装置からテキストデータが入力されると、データベース６５の内容を参照して、テキストデータから特徴となる性質の共起データを抽出し、共起データの各要素の確率ベクトルを求め、索引データベースに格納する関連付け処理手段２０と、
索引データベース１５の関連付けされたデータに対して、ユーザから指定された要素に近い要素を近傍インデックスとして索引付けるとともに、ユーザから指定された要素と同一のグループに属する要素をグループインデックスとして索引付けるともに、ユーザから指定された要素の下位要素群と上位要素を階層インデックスとして索引付けを行い、該索引データベースに格納する索引付け処理手段３０と、
ユーザから検索クエリと検索オプションが与えられると、検索オプションが類似タグ検索である場合は、索引データベース１５に格納されている近傍インデックスから取得した近傍要素と検索クエリの集合を取得し、取得した近傍要素と検索クエリをＯＲで結合して、検索エンジンによる検索処理を行い、その検索結果を出力する手段と、を有する。
【００１５】
本発明（請求項３）は、請求項１または２に記載の協調的分類情報処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための協調的分類情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、協調的分類システムにおいて、発散しがちな分類軸の整理を容易にし、分類軸を指定した検索処理の再現率を上げることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
まず、本明細書中で使用される用語について説明する。
【００１８】
・協調的分類システム：情報をエンドユーザが各自自由に分類し、分類結果を共有できるシステム。例：ソーシャルブックマークサービス（del.icio.us、はてな、etc.,）、写真（flickr）、動画、論文（citeulike）、etc.,
・ＳＢＭ：ソーシャルブックマークサービスの略。分類対象がＵＲＬ。各ユーザのブックマークをネットワークを通して共有するシステム。協調的分類システムの典型例。
【００１９】
・ＳＢＭのデータモデル：本実施の形態では、誰が（ＵＳＥＲ）、どのＵＲＬを（ＲＥＳＯＵＲＣＥ）、どういったカテゴリに（ＴＡＧ）分類したという３組モデル。Ｕ×Ｒ×Ｔを想定。
【００２０】
・分類軸：協調的分類システムにおいて分類に用いられる情報。分類軸としてはタグ（キーワード）や画像、音声が用いられる。
【００２１】
・分類対象の識別子：分類をするには分類対象が区別できる必要がある。分類対象が区別できるということは一意に決定できる識別子集合と１対I対応がとれるため、分類対象を識別子で区別することと同義である。ブックマークの場合には、ＵＲＬを識別子として利用できる。すなわち、本実施の形態では、分類対象を識別子で表現しても、特に問題は発生しない。
【００２２】
・タグ：ＳＢＭにおける分類軸。任意のワードを各ユーザが決定することができる。
【００２３】
・タグのバンドル化：タグをあるキーワード（バンドル名）でひも付けること（del.icio.us(http://del.icio.us)参照）。バンドル名とタグの間には必ず下上位／下位の関係性を要求しない。多重帰属も許可する場合が多い。タグを整理する方法の１つ。
【００２４】
・タグの階層化：タグを階層的に配置あるいは、バンドル化を再帰的に繰り返して階層的に配置すること（youtube(http://youtube.com)参照）。
【００２５】
・クエリ：本実施の形態では、付与されたタグに対する検索タグとする。
【００２６】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２７】
本発明の基本操作について説明する。
【００２８】
本発明の協調的分類システムは、図２に示すように、利用者がある分類軸（タグ）で分類対象（ＵＲＬ）を分類するものである。
【００２９】
本発明は、協調的分類システムにおいて、ユーザが分類した結果であり、ユーザ／分類軸／分類対象の関連情報を予め概念的に索引付けすることにより、分類軸を整理する際は適切であると予想されるグルーピング及び階層を推薦し、検索時には概念に基づいて検索クエリ拡張を行う。このレコメンドは、予め索引付けを行っておき、高速に情報を取得可能にしておく。これにより、上記課題を解決することができる。
【００３０】
本発明の基本動作は以下の通りである。
【００３１】
（１）予め付与された分類軸間の関連付け（グルーピング階層化）を利用して、ユーザが分類軸を整理する際に、グループや階層構造をレコメンドする。
【００３２】
（２）分類軸に対する検索クエリに対して、予め付与された分類軸への分類対象の関連性を利用して、検索結果を拡張する。
【００３３】
図３は、本発明の一実施の形態におけるシステム概略のブロック図である。
【００３４】
協調的分類システムは、ネットワークサービスとしてクライアント装置２に提供され、ユーザはＷｅｂブラウザやクライアントアプリケーションを通してサービスを利用することができる。協調的分類システム（情報共有サーバ）では、実際に処理を行うアプリケーションサーバ１０、データを格納するデータベースサーバ１５、６０、分類軸や分類対象、ユーザ情報の関連付けを行う関連付けエンジン３０、関連付け情報をアプリケーション内のロジックに合わせて予め索引付けするインデクシングエンジン３０、クエリ拡張エンジン５０からなる。
【００３５】
これらの処理部は、単一のサーバ内で実現されるだけでなく、複数台で分散構成になることもある。
【００３６】
以下では、図３に示す情報共有サーバ１を協調的分類装置として説明する。
【００３７】
図４は、本発明の一実施の形態における協調的分類装置の構成を示す。
【００３８】
同図に示す協調的分類装置は、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０、関連付け処理部２０、索引付け処理部３０、バンドル化・階層化レコメンド処理部４０、クエリ拡張部５０、分類軸ＤＢ６０、分類対象ＤＢ７０、ユーザＤＢ７５、通信部８０、検索結果表示制御部９０、索引ＤＢ１５から構成される。
【００３９】
関連付け処理部２０は、分類軸タグ６０、分類対象ＤＢ７０、ユーザＤＢ７５の分類対象・タグ（分類軸）・ユーザ情報の全てあるいはいずれかの情報を用いて、それらから特徴となる性質を抜き出し、例えば、タグ⇔タグ、分類対象⇔タグ、といった距離を計測可能にすることである。そのための処理としては、文献１「"Probabilistic Latent Semantic Analysis", Thomas Hofmann, 1999, In Proc. of Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI'99」、文献２「"Exploring Social Annotations for the Semantic Web", Xian Wu et. al, 2006, In WWW2006」、文献３「PLSIを用いたSBMユーザとタグの関連の可視化、毛受崇、江田毅晴、吉川正俊、山室雅司、DBWS, 2007」等の既存技術を利用することができる。典型的には、各アイテムを特徴ベクトルとして表現し、それらのベクトル間での類似度を用いて要素間の距離を測るものである。
【００４０】
関連付け処理部２０は、図５に示すように、要素抽出部２１、前フィルタ処理部２２、PLSI(Probabilistic Latent Semantic Indexing)処理部２３を有し、各処理部の結果は索引ＤＢ１５に格納するものとする。
【００４１】
図６は、本発明の一実施の形態における関連付け処理のフローチャートである。
【００４２】
まず、通信インタフェース１０を介して、ローテキストデータが入力されると、関連付け処理部３０は、要素抽出処理部２１において当該ローデータから必要な共起データを抽出し（ステップ１０１）、前フィルタ処理部２２において、抽出された共起データからノイズとなるデータを除去する（ステップ１０２）。ＰＬＳＩ処理部２３は、ノイズが除去された共起データについてインデクシングを行い（ステップ１０３）、その結果として各要素の特徴ベクトルを索引ＤＢ１５に出力する（ステップ１０４）。
【００４３】
以下に、関連付け処理部２０の詳細な処理について説明する。
【００４４】
要素抽出部２１には、ローテキストデータが入力される。ソーシャルブックマークにおけるローデータ構造は、各サービス内でどのようにデータベーススキーマを定義するかに依存する。具体例としては、ブックマークするという行為を『誰が（U）、どのＵＲＬを（Ｒ）、いつ（ｔ）、何と分類した（Ｔ）。感想を書いた（Ｃ）』とモデル化することができ、このときローデータはそれぞれの直積からなる５組共起データ（Ｕ×Ｒ×ｔ×Ｔ×Ｃの部分集合）と捉えることができる。上記の文献１の方法では、２組から構成される確率的インデクシング手法を採用しており、そのインデクシング手法を実行できるよう、５組共起データを選択する（Ｕ×ＲやＲ×Ｔなど）。また、上記の文献２、文献３、及び文献４「"Folksonomy のタグを用いた自動分類体系構築へ向けて"、江田毅晴、吉川正俊、山室雅司、DBWS，2007」では、３組共起データに対するインデクシングを実行できるため、（Ｕ×Ｒ×Ｔ：ユーザ・分類軸・分類対象）といった３組共起データを選択する。これらの処理が当該要素抽出処理部２１で行われる処理であり、選択されない情報は単に無視される。要素抽出処理部２１は、選択された共起データを索引ＤＢ１５の共起データ領域に格納する。
【００４５】
上記の文献１のインデクシング手法であるＰＬＳＩを２組共起データから３組に拡張したものが、上記の文献２の方法であり、議論は同様に成り立つため、以降、３組共起データを用いて説明する。
【００４６】
次に、前フィルタ処理部２２について説明する。
【００４７】
ＰＬＳＩにおいて、共起データ内で登場頻度の低いアイテムはノイズになることが知られている（文献２参照）。そこで、前フィルタ処理部３２では、索引ＤＢ１５から要素抽出部２１で選択された共起データを読み出して、当該共起データ内での要素の最低頻度条件を用いて共起データからノイズ除去を行い、索引ＤＢ１５に格納する。ここで、上記の各アイテム頻度について説明する。
【００４８】
今、３組のデータの具体例を
｛（ｕ１，ｒ１，ｔ１），（ｕ１，ｒ１，ｔ２），（ｕ１，ｒ２，ｔ１），（ｕ２，ｒ２，ｔ２），（ｕ３，ｒ２，ｔ３）｝
とする。この場合、それぞれのアイテム頻度は、アイテムが３組としてデータセットに登場した回数を表す。つまり、
│ｕ１│=３，│ｕ２│=１，│ｕ３│＝１
│ｒ１│＝２，│ｒ２│＝３
│ｔ１│＝２，│ｔ２│＝２，│ｔ３│＝１
となる。但し、│ｘ│は、アイテムｘの濃度（個数）を表す。この場合、最低頻度として"２"を指定すると、ｕ２，ｕ３，ｔ３はノイズとして除去され、３組データは
｛（ｕ１，ｒ１，ｔ１），（ｕ１，ｒ１，ｔ２）｝
が残る。
【００４９】
次に、ＰＬＳＩ処理部２３について説明する。
【００５０】
ＰＬＳＩ処理部３３は、索引ＤＢ１５から前フィルタ処理部２２でノイズ除去された共起データを読み込んで、前述の文献１、文献２にて提案されているＰＬＳＩを用いて、Ｎ組共起データの共起性を学習し、それぞれの要素のアイテムを確率ベクトルとして求め、索引ＤＢ１５に格納する。処理の詳細については、文献１，２を参照されたい。ここで、確率ベクトルとは、あるベクトルのそれぞれの値を合計すると１になるような正規化されたベクトルである。こうしたベクトル間の距離としては、ＫＬダイバージェンスや、ＪＳダイバージェンスを用いることにより、精度よくアイテム間の距離を測定することが可能となる。
【００５１】
次に、索引付け処理部３０について図５を用いて説明する。
【００５２】
索引付け処理部３０は、図５に示すように、近傍インデクシング部３１とグルーピング階層化部３２から構成され、それぞれの結果は索引ＤＢ１５に格納される。
【００５３】
索引付け処理部３０では、次の３通りのパターンを行う。
【００５４】
１．近傍インデクシング部３１は、索引ＤＢ１５から関連付け処理部２０で求められた特徴ベクトル（ＰＬＳＩベクトル）を読み込んで、ユーザから指定された要素に距離の近い要素を索引付け、これを近傍情報インデックスとして索引ＤＢ１５の近傍インデックス領域に格納する。
【００５５】
２．グルーピング・階層化部３２は、索引ＤＢ１５から特徴ベクトル（ＰＬＳＩベクトル）を読み込んで、ユーザから指定された要素と同一のグループに属する要素を索引付け、グループインデックスとして索引ＤＢ１５のグループインデックス領域に格納する。
【００５６】
３．グルーピング・階層化部３２において、索引ＤＢ１５から特徴ベクトル（ＰＬＳＩベクトル）を読み込んで、ユーザから指定された要素の下位要素群を索引付け、階層インデックスとして索引ＤＢ１５の階層インデックス領域に格納する。
【００５７】
詳細は、前述の文献３，４に示すような手法を用いて行う。
【００５８】
結果として取得できる索引の例を示す。
【００５９】
（１）"web2.0"---"web","インターネット","internet","www","html","blog","SBM"
（２）"web2.0"---5
・上記の「５」は、グループＩＤを示す。グループＩＤはタグを特徴量に基づいてクラスタリングし、それぞれのクラスタに割り振った番号である。この番号「５」に属するタグとして｛"web","インターネット","internet","www"｝等が想定できる。
【００６０】
（３）"web2.0"---親->,子供->(blog, thml, SBM,,,)
・ルートに対しては、トップタグ候補を子供として返す。（トップタグ候補の構成方法は、文献４に記載されている）
＊""---親->""，子供->(web, あとで読む,tools, reference,,,)
こうした索引を索引付け処理部３０にて予め計算しておくことで問い合わせ処理を高速化する。
【００６１】
次に、バンドル化・階層化レコメンド処理部４０について説明する。
【００６２】
まず、バンドル化レコメンド処理について説明する。バンドル化・階層化レコメンド処理部４０は、典型的にはバンドル化時には、グループインデックスを、階層化時には階層インデックスを利用する。
【００６３】
図７は、本発明の一実施の形態におけるバンドル化レコメンド処理のフローチャートである。
【００６４】
まず、ユーザのクライアント装置２からユーザインタフェース１０を介してバンドル名nameと、全体のタグ集合Ｔが入力される（ステップ２０１）。バンドル化レコメンド処理においては、バンドル名nameは、既に利用されているタグの場合もあるし、任意のキーワードの場合もある。タグの場合には（ステップ２０２、Ｙ）、索引ＤＢ１５に格納されているグループインデックスを利用して同一グループに含まれるタグ一覧をバンドル対象候補としてユーザに提示する（ステップ２０５）。任意のキーワードの場合には（ステップ２０２、Ｎ）、タグを一つユーザに選択させることにより（ステップ２０３，２０４）、選択済みのタグのグループインデックスを利用してバンドル候補タグの集合Ｒｔを取得し（ステップ２０５）、ユーザに提示する（ステップ２０６）。上記のグループインデックスを利用したところは、近傍情報インデックスや階層インデックスに置き換えても同様のレコメンドが可能である。階層インデックスの場合は、バンドル名を親タグとして情報を取得することにより、より直感的なバンドルの推薦が可能になる。
【００６５】
図８は、本発明の一実施の形態におけるバンドル化時のユーザインタフェースの流れを示す。同図に示すユーザインタフェースの流れは、グループインデックスを使った場合のバンドル化の手順である。
【００６６】
（１）ユーザは、クライアント装置２において、バンドル作成メニューを表示し、新しいバンドル名を入力する。
【００６７】
（２）次に、入力されたバンドル名に基づいてメモリ３３を参照し、バンドルに含むタグを入力するためのバンドル推薦タグを表示する。
【００６８】
（３）ユーザは、表示されたバンドル推薦タグを選択する、または、手入力により任意のタグを入力する。
【００６９】
（４）手入力により、タグを入力する。
【００７０】
次に、バンドル化・階層化レコメント処理部４０の階層化レコメンド処理について説明する。図９は、本発明の一実施の形態における階層化レコメンド処理のフローチャートである。
【００７１】
階層化操作は、通常再帰的な操作の繰り返しになるため、図９の階層化レコメンド処理においては、階層化処理を継続するかしないか選択することにより再帰的に階層化を行えるようになっている。
【００７２】
まず、親候補（トップタグ選択時は空）ｐが入力される（ステップ３０１）。
【００７３】
ｐをキーとして索引ＤＢ１５から下位タグ集合Ｒｔを取得し（ステップ３０２）、当該集合Ｒｔをユーザに提示する。このとき、任意タグの選択が可能な選択フォームを提示する（ステップ３０３）。ユーザによる階層化処理を継続する場合は（ステップ３０４、Ｙ）、親候補選択フォームをユーザに提示し（ステップ３０５）、ユーザが選択した親候補ｐを入力し（ステップ３０６）、上記の処理を繰り返す。また、ユーザによる階層化処理を継続しない場合は（ステップ３０４、Ｎ）、階層化結果を出力する（ステップ３０７）。
【００７４】
図１０は、本発明の一実施の形態における階層化を行う際のユーザインタフェースの流れを示す図である。
【００７５】
（１）ユーザのクライアント装置２に対してタグ階層化メニューを表示し、トップタグの１つ下位の階層のタグ候補を推薦タグとして表示する。
【００７６】
（２）ユーザにより選択されたタグに基づいて索引ＤＢ１５を参照してその１つ下位の階層のタグ候補を更に表示し、ユーザからの選択入力を受け付ける。
【００７７】
なお、（１）、（２）において、ユーザの手入力を受け付けることも可能である。
【００７８】
次に、検索時におけるクエリ拡張処理部５０と検索結果表示制御部９０について説明する。
【００７９】
図１１は、本発明の一実施の形態におけるクエリ拡張処理部のフローチャートである。
【００８０】
クエリ拡張処理部５０は、入力として、クライアント装置２から検索クエリｑと検索オプションｏが与えられると（ステップ４０１）、検索オプションｏが概念検索である場合は（ステップ４０２、Ｙ）、索引ＤＢ１５に格納されている特徴ベクトル距離によるランキング結果を出力する（ステップ４０３）。ｏが検索概念ではなく（ステップ４０２、Ｎ）、検索オプションｏが類似タグ検索である場合は（ステップ４０４、Ｙ）、索引ＤＢ１５に格納されている近傍インデックスｑＴから取得した近傍タグとｑの集合を取得し（ステップ４０５）、ｑＴのタグをＯＲで結合して、検索エンジンによって通常の検索処理を行い（ステップ４０６）、検索結果表示制御部９０は、そのｑＴによる検索結果を出力し（ステップ４０６）、一方、ｏが概念検索ではなく、類似タグ検索でもない場合は（ステップ４０２、Ｎ，ステップ４０４、Ｎ）、ｑによる通常の検索結果を出力する（ステップ４０８）。
【００８１】
クエリ拡張処理部５０は、上記のように、内部処理としてのクエリ処理として、通常の検索処理以外に、概念検索、類似タグ拡張検索がある。
【００８２】
概念検索は、タグと検索対象の特徴ベクトルの距離に基づいてランキングする検索である。一般に、通常の検索結果が少ないときには、結果数を増やし、多すぎるときには結果数を減らす効果がある。
【００８３】
また、類似タグ拡張検索とは、近傍インデックスを利用して検索タグの近傍タグを利用して近傍タグ集合と検索タグの結果の和集合をとってランキングする検索手法である。
【００８４】
以下に、従来の技術と本発明を比較した例を示す。
【００８５】
図１２は、従来技術と本発明にて作成したタグのバンドル化を行う操作メニューの例である。同図（Ａ）は従来技術により作成したものであり、バンドル名を選択あるいは作成する時に見えるタグの一覧は五十音順あるいは頻度順に並んでおり、バンドル名をどのように選択すればよいか直感的に把握することが困難である。同図（Ｂ）は本発明を用いて作成したものであり、タグはその意味を解析した関連性に基づいてグルーピングされて一覧表示されており、バンドル名として相応しいタグを直感的に選び出すことが可能となる。
【００８６】
図１３は、従来技術と本発明にて作成したタグの階層化を行う操作メニューの例であり、図１４は、従来技術と本発明にて作成したタグの階層化を行う操作メニューにおいて下位タグを選択した場合の例である。図１３は、階層化のスタートとなる最上位タグの選択操作を示しており、図１４は、最上位タグの１つとして指定した「programming」というタグの下位タグの選択操作を示している。
【００８７】
図１３（Ａ）、図１４（Ａ）に示す従来技術では、ある階層のタグを選択する際に、既存のタグの一覧から選択するか、ユーザが任意にキーワードを指定する必要がある。図１３（Ｂ），図１４（Ｂ）に示す本発明では、最上位タグの選択時には、ユーザが利用しているタグ全体の中から抽象度と頻度が高いと判定できるタグを一覧表示する。あるタグの下位タグを選択する際には、そのタグより抽象度が低く意味的に距離の近いタグを推薦する。これにより、ユーザは容易にタグの階層的な配置を行うことができる。推薦タグ以外のタグを配置したい場合や任意のキーワードを利用する場合は、従来の手法を使う。
【００８８】
図１５は、通常の検索結果とクエリ拡張した結果の例を示す。
【００８９】
クエリは、'xquery'であるが、それほど頻繁に使われるタグでない場合、従来技術では、結果数が少なくなってしまうという問題がある。これに対して本発明では、'xquery'に意味の近いタグを表示し、結果も意味的な関連を元に追加して表示することが可能になり、検索結果の再現率向上に寄与する。ノイズも増えるため、もちろん安易に再現率向上と言えない部分もあるが、通常の結果とクエリ拡張を行った結果の両方をインタラクティブに見せるようなユーザインタフェースを提供することにより、ユーザに情報を取得するための選択肢を与えることにつなげることが可能である。
【００９０】
上記の実施の形態では、協調的分類システムのうち、特にソーシャルブックマークシステムを例として説明しているが、ブックマークに限定されることなく、いずれの協調的分類システムを用いてもよい。
【００９１】
なお、図４に示す協調的分類装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、協調的分類装置として利用されるコンピュータ（サーバ）にインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００９２】
また、構築したプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００９３】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明は、ブックマーク、写真、動画、本、論文等の情報を複数のユーザが分類し供給するシステムに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の協調的分類システムとＳＢＭとの対応付けを示す図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるシステム概略のブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態における協調的分類装置の構成図である。
【図５】本発明の一実施の形態における関連付け処理部と索引付け処理部の構成図である。
【図６】本発明の一実施の形態における関連付け処理のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態におけるバンドル化レコメンド処理のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態におけるバンドル化時のユーザインタフェースの流れを示す図である。
【図９】本発明の一実施の形態における階層化レコメンド処理のフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施の形態における階層化を行う際のユーザインタフェースの流れを示す図である。
【図１１】本発明の一実施の形態におけるクエリ拡張処理部のフローチャートである。
【図１２】従来技術と本発明にて作成したタグのバンドル化を行う操作メニューの例である。
【図１３】従来技術と本発明にて作成したタグの階層化を行う操作メニューの例である。
【図１４】従来技術と本発明にて作成したタグ階層化を行う操作メニューにおいて下位タグを選択した場合の例である。
【図１５】通常の検索結果とクエリ拡張した結果の例である。
【符号の説明】
【００９６】
１  情報共有サーバ、協調的分類装置
２  クライアント装置
１０  ユーザインタフェース手段、ユーザインタフェース
１５  索引ＤＢ（データベース）
２０  関連付け処理手段、関連付け処理部、関連付けエンジン
２１  要素抽出部
２２  前フィルタ処理部
２３  ＰＬＳＩ処理部
３０  索引付処理手段、索引付け処理部、インデクシングエンジン
３１  近傍インデクシング部
３２  グルーピング階層化部
４０  バンドル化・階層化レコメンド手段、バンドル化・階層化レコメンド処理部
５０  検索クエリ拡張手段、クエリ拡張部、クエリ拡張エンジン
６０  分類軸データベース（ＤＢ）、データベースサーバ
６５  データベース
７０  分類対象データベース（ＤＢ）、データベースサーバ
７５  ユーザデータベース（ＤＢ）
８０  通信手段、通信部
９０  結果切替表示手段、検索結果表示制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【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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