(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを格納する利用者特徴格納部と、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて記憶する利用者文書指定履歴情報記憶手段と、
前記利用者特徴格納部の利用者特徴データと前記利用者文書指定履歴情報記憶手段の利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する分類手段とを備えることを特徴とする文書データ提供装置。
【請求項２】
前記分類手段により同一グループに分類され、前記文書データの作成日付または前記文書データ中の日付が一定期間内の文書データの集合から特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段を備えることを特徴とする請求項１記載の文書データ提供装置。
【請求項３】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを格納する利用者特徴格納部と、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて記憶する利用者文書指定履歴情報記憶手段と、
前記利用者特徴格納部の利用者特徴データと前記利用者文書指定履歴情報記憶手段の利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する分類手段と、
同一分類の一定期間毎の文書データの集合に関する統計情報を取得する統計情報取得手段と、
前記統計情報取得手段により取得される前記文書データの集合に関する統計情報を時系列の動向グラフとして表示させる表示制御手段とを備えることを特徴とする文書データ提供装置。
【請求項４】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを格納する利用者特徴格納部と、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて記憶する利用者文書指定履歴情報記憶手段と、
前記利用者特徴格納部の利用者特徴データと前記利用者文書指定履歴情報記憶手段の利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する分類手段と、
同一分類の一定期間毎の文書データの集合に関する統計情報を取得する統計情報取得手段と、
同一分類の一定期間内の文書データの集合から特徴情報と前記特徴情報に関する統計情報を抽出する特徴情報抽出手段と、
前記統計情報取得手段により取得される前記文書データの集合に関する統計情報を時系列の動向グラフとして表示させるとともに、前記時系列の動向グラフの任意の期間が指定されたとき、指定された期間の文書データの集合の前記特徴情報または前記特徴情報と前記特徴情報に関する統計情報を表示させる表示制御手段とを備えることを特徴とする文書データ提供装置。
【請求項５】
特定利用者が参照した文書データに関するアクセス情報と、前記特定利用者と類似した利用者特徴を有する複数の利用者が参照した文書データに関するアクセス情報とを取得するアクセス情報取得手段を有することを特徴とする請求項１，２または３記載の文書データ提供装置。
【請求項６】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを記憶部に記憶する処理と、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて前記記憶部に記憶する処理と、
前記記憶部に記憶されている前記利用者特徴データと利用者と該利用者が参照した文書データを示す前記文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する処理とを、コンピュータが実行する文書データ提供方法。
【請求項７】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを記憶部に記憶する処理と、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて前記記憶部に記憶する処理と、
前記利用者特徴データと利用者と該利用者が参照した文書データを示す前記文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する処理と、
同一分類で一定期間毎の文書データの集合に関する統計情報を取得する処理と、
前記一定期間の文書データの集合に関する統計情報を時系列の動向グラフとして表示させる処理とを、コンピュータが実行する文書データ提供方法。
【請求項８】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを記憶部に記憶する処理と、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて前記記憶部に記憶する処理と、
前記記憶部の前記利用者特徴データと利用者と該利用者が参照した文書データを示す前記文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する処理と、
同一分類で前記文書データの作成日付または前記文書データ中の日付が一定期間内の文書データの集合から特徴情報及び前記特徴情報に関する統計情報を抽出する処理と、
同一分類で一定期間毎の文書データの集合に関する統計情報を取得する処理と、
前記一定期間の文書データの集合に関する統計情報を時系列の動向グラフとして表示させるとともに、前記時系列の動向グラフの任意の期間が指定されたとき、指定された期間の前記文書データの集合の前記特徴情報または前記特徴情報と前記特徴情報に関する統計情報を表示させる処理とを、コンピュータが実行する文書データ提供方法。
【請求項９】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを記憶部に記憶し、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて前記記憶部に記憶し
前記記憶部の前記利用者特徴データと利用者と該利用者が参照した文書データを示す前記文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類するプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項１０】
利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを記憶部に記憶し、
利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて前記記憶部に記憶し、
前記記憶部の前記利用者特徴データと利用者と該利用者が参照した文書データを示す前記文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類し、
同一分類で一定期間毎の文書データの集合に関する統計情報を取得し、
前記一定期間の文書データの集合に関する統計情報を時系列の動向グラフとして表示させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多量の文書データの中から利用者の必要とする文書データを提供する文書データ提供装置、文書データ提供システム、文書データ提供方法及び文書データを提供するプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
多量の文書データの中から利用者が必要とする文書データを検索して提供する文書データ提供装置が知られている。この種の文書データ提供装置は、文書を検索する手段としてキーワードによる検索を用いるのが一般的である。しかし、長期間にわたり多量の文書データが蓄積されるにつれて、利用者が遠い過去の文書データを検索する際に適切なキーワードを想定することは難しい。また、時間の経過に伴い文書表現に使われる用語も変化するので、過去の用語を推定し文書データを検索する必要があり、検索に熟練を要し、検索作業が難しいという問題点があった。
【０００３】
このようなキーワード検索による問題点を解決するために、文書データの特徴を量的に計算し表示する方法、例えば、一定期間毎の文書量を計算し、文書量の時系列変化をグラフ表示する方法などが考えられている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、文書量の変化から、ある時期に特定の分野で何かが起こったということは分かるが、実際、その分野でどんな事が起こったのかを知ることや、起こった事柄に関連する記事等を参照するための情報を与えることは出来ず、文書データを提供するシステムの機能としては不充分なものであった。
【０００５】
本発明の課題は、多量の文書データの中から共通の特徴を有する文書データを利用者に提供できるようにすることである。また、他の課題は、自動クラスタリング等による分類された文書データと、予め分類された文書データとの類似度から自動クラスタリングによる分類を既知の分類と関連づけることである。また、他の課題は、利用者特徴に基づいて文書データを分類できるようにすることである。さらに、利用者特徴に基づいて分類された文書データ数等の統計情報の時系列的な変化を表示できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の文書データ提供装置は、利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを格納する利用者特徴格納部と、利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて記憶する利用者文書指定履歴情報記憶手段と、前記利用者特徴格納部の利用者特徴データと前記利用者文書指定履歴情報記憶手段の利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して各分野の文書特徴情報に該文書特徴情報を加えた利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する分類手段とを備える。
【００１４】
この発明によれば、利用者特徴データに基づいて文書データを分類することにより、利用者特徴に適した文書分類を行うことができる。
【００１５】
他の文書データ提供装置は、利用者を一意に特定する情報である利用者ＩＤと該利用者の属性を示す利用者属性とを対応付けて持つ利用者特徴データを格納する利用者特徴格納部と、利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを対応づけて記憶する利用者文書指定履歴情報記憶手段と、前記利用者特徴格納部の利用者特徴データと前記利用者文書指定履歴情報記憶手段の利用者と該利用者が参照した文書データを示す文書識別情報とを用いて、予め与えられた利用者属性に適合する利用者特徴を持つ利用者が参照した文書データの文書特徴情報を作成して利用者特徴に対応する複数の分野を作成し、分類対象の文書データの文書特徴情報を作成して前記複数の分野の文書特徴情報との類似度とを求めて、類似度の高い分野に該分類対象の文書データを分類する分類手段と、同一分類の一定期間毎の文書データの集合に関する統計情報を取得する統計情報取得手段と、前記統計情報取得手段により取得される前記文書データの集合に関する統計情報を時系列の動向グラフとして表示させる表示制御手段とを備える。
【００１６】
この発明によれば、利用者特徴情報に基づいて分類された同一分類の一定期間内の文書データの集合に関する統計情報が時系列の動向グラフとして表示されるので、例えば利用者は統計情報が増加している期間の文書データに絞って検索を行うことで、必要な文書データを効率よく探すことができる。
【００１７】
また、例えば特定の利用者がアクセスした文書データ数の時系列変化と、その特定利用者と同じ利用者特徴情報により分類された文書データ数の時系列変化とを表示させることで、アクセスした文書データ数の量的な推移を視覚的に把握することができる。
【００１８】
さらに、利用者が動向グラフの任意の期間を指定し、指定した期間内の文書データの集合の特徴情報または特徴情報とその統計情報を表示させることで、その利用者と同じ利用者特徴情報により分類された文書データの中かで共通する特徴情報を有する文書データを容易に探しだすことができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、利用者特徴情報に基づいて文書データを分類することにより、利用者特徴に適合した文書分類を行うことができる。さらに、利用者特徴情報に基づいて分類した文書データの集合に関する統計情報を時系列の動向グラフとして表示させることで、統計情報が変化している時期を見いだすことができ、例えば、その時期の文書データを検索対象として絞り込むことで、同じ利用者特徴を有する利用者の興味を引く文書データを効率良く検索することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態の文書データ提供システムのシステム構成図である。
【００２１】
文書データ提供装置１１は、テキスト及びグラフ表示の可能な表示装置１２と、画面上でのテキストの選択、グラフ上の位置の選択の可能なマウス等のポインティング装置１３と、マイクロプロセッサ、記憶装置等を内蔵する装置本体１４とからなる。この文書データ提供装置１１はＬＡＮ等の通信回線１５に接続され、通信回線１５には他の文書データ提供装置１１または文書データ提供装置１１により提供される情報を表示する表示装置１６等が接続されている。
【００２２】
なお、文書データの特徴情報等の提供、後述する時系列動向グラフの表示等を行うソフトウェアは、文書データ提供装置１１内部に格納されていても良いし、通信回線１５で接続され、文書データ提供装置１１から参照可能な他の装置に格納されていても良い。また、文書データ、あるいは文書データに関連するデータは別の記憶装置に格納されていても良い。
【００２３】
図２及び図３は、文書データ提供装置１１のブロック図である。文書日付計算部２１は、文書データ１０の作成日付（文書データが新開記事の場合は発行日付）、文書データ１０の内容日付（文書データ中に記述された事柄の日付）を抽出し、文書データ１０を示す文書識別ＩＤと文書日付（作成日付と内容日付）との組からなる日付つき文書データ２２を作成する。
【００２４】
先ず、文書日付計算部２１における日付つき文書データ２２の作成処理を、図４のフローチャートを参照して説明する。
文書データ１０の作成日、例えば文書データ１０が新聞記事の場合には、新聞の発行日を作成日付として取り出す（図４，Ｓ４１）。次に、文書データ１０の本文中の日付を検索する（Ｓ４２）。そして、検索により得られた日付が、今日、明日、来月などの相対表現か否かを判別する（Ｓ４３）。日付が相対表現の場合には、作成日付から実際の日付を計算する（Ｓ４４）。
【００２５】
ステップＳ４３の判別で、検索により得られた日付が相対表現ではないときには、ステップＳ４５に進み日付が、年、月、日等が省略された表現となっているか否かを判別する。日付が省略表現となっている場合には、ステップＳ４６に進み文書の作成された日付、あるいは新聞発行日などから省略されている部分を補完して完全な日付を作成する。
【００２６】
今日、明日等の相対表現の日付を絶対日付に変換したなら、あるいは省略された日付を完全な日付に訂正したなら、文書データ１０に作成日付及び内容日付を付加して日付つき文書データ２２として保存する（Ｓ４７）。
【００２７】
図５（Ａ）、（Ｂ）は文書データ１０と文書日付計算部２１により作成される日付つき文書データ２２の構成を示す図である。
文書データ１０は、文書識別ＩＤと文書内容とが対応づけて記憶されている。また、日付つき文書データ２２は、文書識別ＩＤと作成日付及び内容日付とが対応づけて記憶されている。
【００２８】
従って、この日付つき文書データ２２の作成日付及び内容日付から、それぞれの文書データの作成日付、内容日付を知ることができる。
次に、分野特徴計算部２３における分野特徴ベクトルの作成処理を図６のフローチャートを参照して説明する。
【００２９】
本実施の形態では、分野特徴の計算方法として、以下の３つの方法を採用している。
（１）分野の分かっている訓練用文書データを用意しておいて、分類特徴計算処理により分野毎の特徴を計算する。
（２）予め自動クラスタリングによりクラスタを求めておいて、特徴的なクラスタの文書データ１０を訓練セットとして分類特徴計算処理により分野毎の特徴を計算する。
（３）利用者の文書データの参照履歴情報を求めておいて、利用者特徴に基づいて文書データを分類し、利用者が参照した文書データを訓練セットとして用いて分類特徴計算処理により分野毎の特徴を計算する。
【００３０】
先ず、（１）の分野の分かっている訓練用文書データにより分野特徴を計算する処理について説明する。
分野特徴計算部２３は、図６のステップＳ６１で、訓練用文書データから文書データ１０とその文書データ１０の分野を示す分野情報との組を取り出す。次に、訓練用文書データから文書特徴ベクトルを作成する（Ｓ６２）。そして、その文書特徴ベクトルを該当する分野の分野特徴ベクトルに加える（Ｓ６３）。
【００３１】
ここで、文書特徴ベクトルとは、文書を単語に分割し、文書中の単語の頻度を計算したものの集合であり、以下のように表せる。
【００３２】
文書特徴ベクトル＝（単語１の文書中の頻度、単語２の文書中の頻度・・・単語ｎの文書中の頻度）
また、分野特徴ベクトルは、以下のように表せる。
【００３３】
分野特徴ベクトル＝（単語１の分野中の頻度、単語２の分野中の頻度・・・単語ｎの分野中の頻度）＝Σ分野に属する文書特徴ベクトル
文書特徴ベクトルと分野特徴ベクトルとの類似度は、例えば文書データ中のｎ個の単語について、単語ｔに対応する分野特徴ベクトルＣの要素をｃｔ、文書特徴ベクトルＤの要素をｄｔとすると、類似度は以下の式で表せる。
【００３４】
【数１】
0004546989.tif 000002
図７は、上述した処理により作成される分野特徴ベクトルの構成を示す図である。同図は分野ｉの特徴ベクトルを示しており、その分野に属する文書データ１０中の単語とその頻度とが組となって構成されている。
【００３５】
次に、自動クラスタリングにより分野特徴を計算する処理について図８、図９及び図１１のフローチャートを参照して説明する。
先ず、クラスタリングにより分野特徴を抽出する前段階として文書データ１０のクラスタリングを行う。
【００３６】
クラスタリングとは、データの類似性を量的に表した類似度を求め、それに基づいて類似度の高いデータを１つのクラスタに分類することであり、本実施の形態では階層化クラスタリングアルゴリズムに従って文書データ１０のクラスタリングを行っている。
【００３７】
文書サンプリング部２５は、図８のステップＳ８１で複数の文書データ１０中から一定比率または一定量の文書データ１０を選択し、その文書データ１０をクラスタリング対象文書データ２６とする。
【００３８】
次に、文書クラスタリング部２７が、図９のステップＳ９１でクラスタリング対象文書データ２６を文書特徴ベクトルに変換する。さらに、文書特徴ベクトルにクラスタＩＤを割り当てクラスタ特徴ベクトルを作成する（Ｓ９２）。これにより、クラスタリング対象文書データ２６毎にクラスタＩＤが割り当てられてクラスタが作成される。そして、全てのクラスタ間で類似度を計算し（Ｓ９３）、
類似度の高いクラスタ同士を併合する（Ｓ９４）。予め目標とするクラスタ数を定めておき、クラスタ数がその目標とするクラスタ数となったか否かを判別する（Ｓ９５）。
【００３９】
クラスタ数が目標とするクラスタ数より多ければ、ステップＳ９３以降の処理を実行し、類似度の高いクラスタを併合してクラスタ数を目標とするクラスタ数まで減らす。
クラスタ数が目標とするクラスタ数と一致したなら（Ｓ９５，ＹＥＳ）、クラスタリングした文書データを文書クラスタリング結果データ２８として分野特徴計算部２３に出力する。
【００４０】
図１０は、上記の処理により作成される文書クラスタリング結果データ２８の構成を示す図である。
文書クラスタリング結果データ２８は、クラスタ名（クラスタＩＤ）と文書識別ＩＤとを１つの組として構成されており、一定数のクラスタとそれに属する文書データ１０との対応関係を調べることができる。
【００４１】
分野特徴計算部２３は、文書クラスタリング部２７から文書クラスタリング結果データ２８が与えられると、図１１のステップＳ１１１で、クラスタ名に対応する文書識別ＩＤから文書データ１０を求め、文書データ１０とクラスタＩＤとを組にする。次に、文書データ１０から文書特徴ベクトルを抽出する（Ｓ１１２）。つまり、クラスタＩＤ毎に文書データ中の単語とその出現頻度とからなる文書特徴ベクトルを作成する。そして、クラスタに対応して分野を作成し、分野特徴ベクトルとして該当するクラスタの文書特徴ベクトルを加える（Ｓ１１３）。すなわち、クラスタに対応して分野を作成し、それぞれのクラスタに属する文書データ１０の文書特徴ベクトルを各分野の分野特徴ベクトルとする。
【００４２】
これによりクラスタ分類した文書データ１０に含まれる単語とその出現頻度が対応する分野の分野特徴ベクトルとして作成される。
次に、文書−全利用者特徴履歴データ５２から分野特徴を作成する処理を、図１２のフローチャートを参照して説明する。
【００４３】
分野特徴計算部２３は、複数の利用者の利用者特徴情報と利用者が参照した文書データの文書識別ＩＤ等を対応づけた文書−全利用者特徴履歴データ５２（後述する）が与えられると、図１１のステップＳ１２１で、予め与えられた条件（特定の業種、特定の興味など）に適合する利用者特徴を持った利用者特徴履歴データを集め、与えられた条件とその条件に該当する利用者が参照した文書データ１０の文書識別ＩＤとを１組とするデータを作成する。
【００４４】
次に、利用者特徴が類似する利用者が参照した文書データ１０の文書特徴ベクトルを作成する（Ｓ１２２）。そして、利用者特徴の条件に対応する分野を作成し、それぞれの分野の分野特徴ベクトルとして参照した文書の文書特徴ベクトルを加える（Ｓ１２３）。
【００４５】
これにより、予め与えられた条件毎にその条件に該当する利用者が参照した文書データ１０の文書特徴ベクトルが分野特徴ベクトルとして作成される。
以上のようにして、図２に示す分野１〜分野ｎの分野特徴ベクトルが作成されたなら、その分野特徴ベクトルに基づいて文書分類部２９が文書データ１０を分類する処理について図１３のフローチャートを参照して説明する。
【００４６】
先ず、図１３のステップＳ１３１で分類対象の文書データ１０を文書特徴ベクトルに変換する。次に、分類対象の文書データ１０の文書特徴ベクトルと分野１から分野ｎまでの分野特徴ベクトルとの類似度を計算する（Ｓ１３２）。そして、分類対象の文書データ１０の文書識別ＩＤと類似度の高い分野とを対応づけた文書分類結果データ３０を作成する（Ｓ１３３）
図１４は、文書分類部２９により作成される文書分類結果データ３０の構成を示す図である。
【００４７】
同図に示すように、予め与えられている分野１〜ｎの分野特徴ベクトルとの比較により類似度が高いと判定された分野名が分類対象の文書データ１０の文書識別ＩＤに対応づけられている。
【００４８】
従って、この文書分類結果データ３０の文書識別ＩＤからその文書データ１０がどの分野に属するかを知ることができる。
次に、図１５は、文書量集計部３１が、同一分野の一定期間毎の文書データの集合に関する統計情報、例えば文書データ数を求めて分野別時系列データ３２を作成する処理を示すフローチャートである。
【００４９】
図１５のステップＳ１５１で、文書日付計算部２１において作成される日付つき文書データ２２と、文書分類部２９において作成される文書分類結果データ３０とから文書識別ＩＤ、文書日付及び分野名の組からなるデータを作成し、それらのデータから一定期間内の同一分野の文書データ数を計数して分野別時系列データ３２を作成する。
【００５０】
図１６は、文書量集計部３１において作成される分野別時系列データ３２の構成を示す図である。
同図に示すように分野別時系列データ３２は、分野と集計期間と文書データ数とを１つの組とするデータから構成されている。この分野別時系列データ３２により同一分野の文書データ数の時間的変化を知ることができる。
【００５１】
次に、特徴語抽出部３３が、同一分野の文書データ１０の特徴情報（例えば、単語）と特徴情報に関する統計情報（例えば、特徴語らしさで重み付けした単語の出現頻度）を抽出する処理を、図１７のフローチャートを参照して説明する。
【００５２】
特徴語抽出部３３は、図１７のステップＳ１７１で日付つき文書データ２２の任意の文書識別ＩＤに対応する分野を文書分類結果データ３０から検索し、文書識別ＩＤ、文書日付及び分野との組からなるデータを作成する。
【００５３】
次に、文書識別ＩＤで指定される文書データ１０から単語を抽出し、単語リスト、文書日付及び分野を１つの組とするデータを作成する（Ｓ１７２）。そして、分野、期間毎に各単語の数を集計し、単語の出現頻度を計算する（Ｓ１７３）。次に、単語の頻度に予め定めた特徴語らしさの係数を掛け重み付けし、その値を特徴語の統計量とする（Ｓ１７４）。次に、統計量の大きい順に単語を並べ、一定数の単語を特定分野及び特定期間の特徴語として抽出する。そして、このような特徴語の抽出を各分野の期間毎に行い、分野名と期間を示す時期情報と特徴語とからなる時系列分野別索引データ３４を作成する（Ｓ１７５）。
【００５４】
特徴語抽出部３３は、例えば、ある期間Ｔｉ（ｉ＝０〜ｎ）の分野Ｃｊ（ｊ＝０〜ｍ）の新聞記事を形態素解析処理などにより単語に分割し、それぞれの単語の統計量（統計情報）を求め、統計量の大きいものから必要数の単語を抽出することにより特徴語を抽出する。統計量としては、期間Ｔｉ、分野Ｃｊの単語の出現頻度を直接用いても良いし、単語の特徴語らしさ（例えば、単語が事件名、人名などを表すかにより判定する）を重みとして出現頻度に掛けた量を特徴語判定の統計量としても良い。
【００５５】
図１８は、特徴語抽出部３３において作成される時系列分野別索引データ３４の構成を示す図である。
時系列分野別索引データ３４は、分野と集計期間と一定数の特徴語（統計量を含む）とを１つの組とするデータで構成されている。この時系列分野別索引データ３４から特定の分野における各期間の特徴語とその特徴語の統計量を知ることができる。
【００５６】
次に、動向グラフ表示部３５が、分野別時系列データ３２に基づいて文書特徴量の時間的変化を表示する処理の内容を図１９のフローチャートを参照して説明する。
先ず、図１９のステップＳ１９１で、分野別時系列データ３２から期間毎の全分野の頻度情報の和、例えば文書データ数の総和を求める。次のステップＳ１９２で分野毎に期間毎の頻度情報、例えば期間毎の文書データ数を求め、その期間の全分野の頻度の総和で割り、分野毎の出現率を計算する。さらに、横軸に時刻、縦軸に分野出現率をとり、出現率の時間的変化を棒グラフで表示する（Ｓ１９３）。
【００５７】
例えば、各分野のそれぞれの期間の文書データ数を求め、その文書データ数をそれぞれの期間の全分野の文書データ数で割って、該当する分野の文書の出現率の時間的変化として表示する。
【００５８】
次に、分野動向が表示された状態で、利用者によりマウス等で特定の期間が指定されたときに、画面上の指定された位置を検出する位置検出部３６の処理について図２０のフローチャートを参照して説明する。
【００５９】
マウスにより画面上の任意の位置を指定してマウスがクリックされると、図２０のステップＳ２０１で、指定された位置の座標を算出する。次に、表示装置１２に表示されている動向グラフの中で棒グラフを含む矩形領域でマウスで指定された座標を含む領域を求める（Ｓ２０２）。そして、その棒グラフの集計期間を特徴語表示時期３７として求める（Ｓ２０３）。
【００６０】
次に、指定された特徴語表示時期３７の特徴語を表示する特徴語表示部３８の処理内容を図２１のフローチャートを参照して説明する。
特徴語表示部３８は、利用者により特徴語表示時期３７が指定されると、図２１のステップＳ２１１で、その特徴語表示時期３７の特徴語を時系列分野別索引データ３４から検索する。そして、検索した特徴語とその出現頻度の一覧を画面上に表示する（Ｓ２１２）。
【００６１】
図２２は、実施の形態の文書データ提供装置の時系列動向グラフの表示状態を示す図であり、図２３は、表示装置１２に表示される分野ｉの時系列動向グラフを示している。なお、図２３の白矢印はマウスのカーソルを示しており、カーソルを特定の棒グラフの位置に合わせ、マウスをクリックすることにより特徴語を表示させる時期を指定することができる。
【００６２】
図２４は、時系列動向グラフを表示させた状態で、マウスにより任意の棒グラフをクリックしたときの特徴語一覧を示す図であり、一定数の特徴語とその出現頻度が表示される。
【００６３】
このように、分野を指定することによりその分野に属する文書データ１０の文書特徴量（例えば、文書データ数）を縦軸、年、月、日等を横軸とする時系列動向グラフが表示される。そして、利用者が表示されている任意の棒グラフを選択すると、選択した棒グラフの期間の文書データ１０の特徴語一覧が表示されるので、文書特徴量が時間的にどうように変化したか、またそれぞれの期間の特徴語がどのようなものであったかを簡単に知ることができる。これにより、例えば、ある分野で文書データ数が増加している時期が分かり、さらに特定の時期を指定することで、その時期の文書データの特徴語とその特徴語の出現頻度が分かるので、その特徴語を用いて文書データ１０を絞り込むことができる。
【００６４】
次に、特徴語一覧で表示された特徴語の中から利用者が指定した特徴語を検出する特徴語選択検出部３９の処理及びその特徴語選択検出部３９により検出された特徴語を含む文書データの一覧を表示する処理を、図２５及び図２６のフローチャートを参照して説明する。
【００６５】
特徴語選択検出部３９は、表示された特徴語一覧の中の任意の特徴語がマウス等により指定されると、図２５のステップＳ２５１で、表示画面上のマウスで指定された位置の座標を算出する。そして、その座標の近傍に表示されている特徴語を利用者指定特徴語４０として取り出す（Ｓ２５２）。
【００６６】
次に、文書一覧表示部４１は、利用者指定特徴語４０が選択されると、同一分野で指定された時期の文書データ１０の中で利用者指定特徴語４０を含む文書データ１０を検索する。さらに、検索した文書データ１０から見出し、要約等を得て、文書見出し、要約等からなる文書一覧を作成する（Ｓ２６２）。
【００６７】
さらに、利用者により文書一覧の中の任意の文書が選択されたなら、文書選択検出部４２は、図２７のステップＳ２７１で、表示画面上のマウスで指定された位置の座標を算出する。そして、算出した座標に最も近い位置に表示されている文書識別ＩＤを取り出し、その文書識別ＩＤを利用者指定文書４３の文書識別ＩＤとする（Ｓ２７２）。
【００６８】
利用者指定文書４３が指定されたなら、文書表示部４４は、図２８のステップＳ２８１で利用者指定文書４３の文書識別ＩＤにより文書データベース４５を検索し、該当する文書データ１０を探す。
【００６９】
なお、図２９のステップ２９１に示すように、文書データベース４５には文書データ格納部４６により多数の文書データ１０が格納されている。
図３０（Ａ）は、文書一覧表示部４１により表示される分野ｉ、時期ｋの特徴語ｗを含む文書一覧であり、同図（Ｂ）は文書表示部４４により表示される文書の内容を示す図である。
【００７０】
同図（Ａ）の文書一覧には、利用者により選択された特徴語を含む文書の文書識別ＩＤと文書見出しとが対応づけて表示される。また、文書一覧から特定の文書見出しが選択されると、同図（Ｂ）に示すように選択された文書の文書識別ＩＤ、文書見出し、本文テキストが表示される。
【００７１】
この実施の形態によれば、同一分野の一定期間毎の文書データ１０の集合に関する統計量の時系列の動向グラフを表示し、その動向グラフの特定の期間が指定されたとき、指定された期間の文書データ１０の特徴語とその出現頻度等を表示することができる。例えば、特定の分野において文書データ数が増加している時期が分かるので、その時期の文書データ１０の特徴語を表示させ、さらに特定の特徴語を選択することで、その特徴語を含む文書一覧を表示させることができる。これにより、文書データ１０を絞り込むことができるので、利用者が読みたい文書データを容易に、かつ効率的に検索することが可能となる。
【００７２】
次に、利用者の利用者特徴データ４８を格納する利用者特徴格納部４７の処理を図３１のフローチャートを参照して説明する。
先ず、利用者特徴の入力状態となると、利用者特徴格納部４７が、図３１のステップＳ３１１で画面上に利用者特徴入力フォームを表示する。
【００７３】
利用者特徴入力フォームは、図３２に示すような複数の入力フィールドから構成されている。入力フィールドとしては、会社名、業種、利用者氏名、性別、年齢、興味のある事項を入力するフィールドが設けられている。
【００７４】
図３１に戻り、利用者特徴入力フォームにデータが入力されたなら、入力された利用者特徴データ４８を保存する。
図３３（Ａ）は、利用者特徴格納部４７に格納される利用者特徴データ４８の構成を示す図であり、図３３（Ｂ）は利用者特徴データ４８の一例を示す図である。利用者特徴データ４８は、上述した利用者特徴入力フォームにより入力されたデータから作成され、利用者ＩＤ、職種、会社所在地、年齢、興味の対象等のデータから構成されている。
【００７５】
次に、利用者が参照した利用者指定文書データ４３と利用者特徴データ４８とを関連づけた利用者履歴を作成する文書指定履歴記録部４９の処理を図３４のフローチャートを参照して説明する。
【００７６】
文書指定履歴記録部４９は、利用者指定文書４３、現在時刻データ５０及び利用者特徴データ４８が与えられると、図３４のステップＳ３４１で、利用者の指定した文書の文書識別ＩＤ、参照時刻、その時刻における利用者特徴データ４８を、参照した文書データ１０に対する文書−特定利用者履歴データ５１として記録する。同様に利用者の参照した文書の文書識別ＩＤ、参照時刻、利用者特徴データ４８を文書−全利用者特徴履歴データ５２として記録する（Ｓ３４２）。
【００７７】
図３５（Ａ）（Ｂ）は、特定の利用者Ａの文書指定履歴を示す文書−特定利用者特徴履歴データ５１と全ての利用者の文書指定履歴を示す文書−全利用者特徴履歴データ５２の構成を示す図である。
【００７８】
文書−特定利用者特徴履歴データ５１は、利用者が指定した文書データ１０の文書識別ＩＤと、そのアクセス時刻と、利用者の職種と、所在地と、年齢と、利用者の興味の対象等のデータから構成されている。
【００７９】
文書−全利用者特徴履歴データ５２は、文書−特定利用者特徴履歴データ５１と同一のデータから構成されており、異なる点は全ての利用者の特徴履歴が含まれている点である。
【００８０】
なお、文書−全利用者特徴履歴データ５２は分野特徴計算部２３へ送られ、分野特徴計算部２３において文書−全利用者特徴履歴データ５２は分野分類の訓練用データとして利用される。
【００８１】
次に、利用者履歴−グループ特徴比較部５３において実行される、利用者が興味を持つ分野の文書データ１０の中でその利用者が既に参照した文書データ１０の割合を求める処理について図３６のフローチャートを参照して説明する。
【００８２】
利用者履歴−グループ特徴比較部５３は、図３６のステップＳ３６１で、利用者特徴データ４８から得られる利用者の興味のある分野に属する文書データ１０（記事）の中で特定期間の記事を全て取り出す。次に、同一期間内の文書−特定利用者特徴履歴データ５１に含まれている記事の件数を計数する（Ｓ３６２）。
そして、文書−特定利用者特徴履歴データ５１の文書数、つまりその利用者が既に読んだ文書数Ｘを、利用者特徴の分野に属する文書数Ａで割り、参照率Ｘ／Ａを計算し、計算結果を他利用者比較データ５４として出力する（Ｓ３６５）。
【００８３】
図３７は他利用者比較データ５４の構成を示す図である。他利用者比較データ５４は、文書−特定利用者特徴履歴データ５１の参照済みの文書データの集計時期と、利用者の参照率のデータから構成されている。
【００８４】
他利用者比較表示部５５は、他利用者比較データ５４が与えられたなら、図３８のステップＳ３８１で、期間毎の文書データの参照数と、利用者特徴分類数と、参照率とを他利用者比較グラフとして表示する。
【００８５】
次に、特定の分野の動向比較要求があった場合の動向特徴照合部５６の処理を図３９のフローチャートを参照して説明する。
動向特徴照合部５６は、図３９のステップＳ３９１で、動向比較要求があった分野の分野別時系列データ３２と、各分野の分野別時系列データ３２とから、各期間の統計量と前後の期間の統計量から統計量の増減を計算する。次に、動向比較要求のあった分野と各分野の期間毎の統計量の増減を比較し、増減が一致する回数を計数し、全期間に対する一致度の割合を計算する（Ｓ３９２）。一致度は、”増減の一致する期間の数／全体の期間数”から求める。
【００８６】
統計量の増減の一致度を求めたなら、一致度が高く、一定値以上の一致度の分野を類似動向データ５７としてリストアップする（Ｓ３９３）。
なお、類似動向データ５７は、図４０に示すように分野名と類似度（例えば、増減の一致度）とからなるデータで構成されている。
【００８７】
類似動向データ５７が得られると、類似動向表示部５８は、図４１のステップＳ４１１で類似動向データ５７の分野名を類似度順に画面に一覧表示する。
これにより、特定の分野と動向特性の類似度の高い分野を探すことができるので、関連性のある分野の文書データ１０を効率良く検索することが可能となる。
【００８８】
以上のような構成の文書データ提供システムにおいて、利用者が新聞記事の中から「航空機事故」の分野を指定して動向グラフを表示させ、その動向グラフの特定期間及び特徴語を指定して、特定の特徴語を含む文書を表示させる場合について説明する。
【００８９】
図４２は、文書データ１０の一例を示す図であり、これらの文書データ１０は、文書データベース４５に文書内容と文書識別ＩＤとが対応づけて格納されている。例えば、新聞の発行日が１９９８年７月２０日である「熱波の死者１００人を超す」との見出しの記事が文書識別ＩＤ「９８０７２０−０００１」に対応づけて文書データベース４５に格納されている。
【００９０】
図４３（Ａ）は日付つき文書データ２２、同図（Ｂ）は文書分類結果データ３０、同図（Ｃ）は事故の分野の分野別時系列データ３２の一例を示す図である。
文書日付計算部２１により文書データ１０の作成日付、内容日付が取り出され、同図（Ａ）に示すような文書識別ＩＤとその文書データ１０の作成日付、内容日付とを対応づけた日付つき文書データ２２が作成される。
【００９１】
次に、文書分類部２９により各分野１〜ｎの分野特徴ベクトルと分類対象の文書データ１０の文書特徴ベクトルが比較され、文書データ１０の属する分野が判定されて、同図（Ｂ）に示すような文書識別ＩＤとその文書データが属する分野（例えば、異常気象、気象など）とを対応づけた文書分類結果データ３０が作成される。
【００９２】
次に、文書量集計部３１により分野、時期毎の文書データ量が集計され、同図（Ｃ）に示すような分野と時期と文書数とを対応づけた分野別時系列データ３２が作成される。
図４４は、航空機事故分野における期間別の文書数の一例を示す図である。分野名「航空機事故」と期間「年、月」と内容別の文書数とが対応づけられている。
【００９３】
次に、図４５は、「航空機事故」分野の月別の文書データ数の推移を示す動向グラフを示す図であり、図４６は、図４５の動向グラフの特定期間をマウスで指定したときの表示状態を示す図である。図４６に示すように特定期間の棒グラフの位置にカーソルを移動させ、マウスをクリックすると、指定した期間の棒グラフが波線で囲まれ、その期間が選択されたことが明示される。その状態でマウスをダブルクリックすると、その期間に作成日付または内容日付のある文書データ１０の特徴語とその出現頻度が頻度順に表示される。
【００９４】
図４７（Ａ）、（Ｂ）は、動向グラフの特定の期間がマウス等により選択されたときの特徴語一覧の表示例を示す図である。
動向グラフの特定の期間がマウス等により指定されると、指定された位置が位置検出部３６により検出され、どの期間の特徴語を表示するかを示す特徴語表示時期データ３７が特徴語表示部３８に出力される。そして、特徴語表示部３８により、特徴語表示時期データ３７の示す期間の特徴語が時系列分野別索引データ３４から検索され、検索された特徴語の一覧が表示される。
【００９５】
図４７（Ａ）は、「航空機事故」の分野の「１９９４年５月」の特徴語一覧の表示例を示す図である。この分野では「中華航空機事故」と「運輸省航空機事故調査委員会」の出現回数が「２３回」で最も多く、以下「中華航空機墜落」、「中華航空」、「自動操縦装置」・・・の順に出現している。
【００９６】
同図（Ｂ）は、特徴語一覧が表示された状態で、カーソルのある位置の「中華航空機墜落」をマウスにより選択するときの表示状態を示している。任意の特徴語が選択されると、特徴語選択検出部３９により利用者が選択した特徴語が検出され、図４８に示すようにその特徴語を含む文書一覧が表示される。
【００９７】
図４９は、図４８の文書一覧が表示された状態で、カーソルを３番目の文書データ１０の位置に合わせたときの表示状態を示す図である。文書一覧から特定の文書データ１０が選択されると、図５０に示すように、「中華航空機墜落」に関する指定された文書データ１０の内容が表示される。
【００９８】
すなわち、利用者が分野を指定して動向グラフを表示させ、さらに特定の期間を指定すると、指定した期間の文書データ１０の中で出現回数の多い単語が順に特徴語として表示される。そして、表示された特徴語の中で利用者が知りたいと思う特徴語を選択すると、その特徴語を含む文書データ１０の文書名と要約等からなる文書一覧が表示されるので、その文書一覧の中から特定の文書データ１０を選択することで、利用者が読みたい分野の特定の特徴語を含む文書データ１０を表示させることができる。
【００９９】
次に、図５１は、文書クラスタリング部２７により文書単位でクラスタリングされた文書クラスタ結果データ２８の一例を示す図である。この例では、文書データ毎に１つのクラスタが割り当てられている。
【０１００】
また、図５２は、クラスタｃ００００１を１つの分野と考えたときに、その分野の特徴を単語の出現頻度で表したときの分野特徴を示す図である。
クラスタｃ００００１の分野に属する文書データ１０の中では、単語「ＪＲ」の出現頻度が「１８回」で最も多く、次いで「震災」の出現頻度が「１０回」で２番目に多いことが分かる。
【０１０１】
次に、複数の分野の動向グラフから類似した動向特性を持つ分野を判定する動向特徴照合部５６における動作を、図５３〜図５５の動向グラフ及び動向グラフの増減と増減の一致度を示す図５６（Ａ）、（Ｂ）を参照して説明する。
【０１０２】
図５３は、増減動向グラフ表示部３５により表示される照合元分野である「政治倫理」の動向グラフを、図５４は照合対象分野である「国会」の動向グラフを示している。また、図５５は照合対象分野である「地震」の動向グラフを示している。
【０１０３】
利用者からそれらの動向グラフの照合要求があると、動向特徴照合部５６が、これらの動向グラフの各時期の文書データ数が直前の時期より増えているか、減っているかを判定し、図５６（Ａ）に示すような各分野の時期毎の文書データ数の増減データを求める。そして、各時期の文書データ数の増減の一致度を求め、図５６（Ｂ）に示す「政治倫理分野」の類似分野一覧として分野名と一致度とを対応づけた表を作成する。
【０１０４】
動向グラフの各時期の増減を示す図５６（Ａ）から、「政治倫理」の分野に対する「国会」の分野の一致度は「１００％」、「政治倫理」の分野に対する「地震」の分野の一致度は「６７％」であり、また図示していないが「政治」の分野の一致度は「１００％」、「政治改革」の分野の一致度は「８３％」でるので、「政治倫理」の分野の類似分野の一覧には、図５６（Ｂ）に示すように、最初に「政治」の分野名と一致度「１００％」が表示され、２番目に「国会」の分野名と一致度「１００％」が表示され、３番目に「政治改革」の分野名と一致度「８３％」が表示され、以下一致度の高い順に分野名とそれぞれの一致度が表示される。
【０１０５】
従って、利用者はこの類似分野一覧から特定の分野と類似度の高い分野を探し、その分野の動向グラフを表示させ、さらに特定の期間の特定の特徴語を指定することで、特定の分野と関連性のある分野の文書データを効率的に検索することができ、必要な文書データ１０を容易に入手することが可能となる。
【０１０６】
なお、類似動向表示部３５は、動向グラフの増減の一致度を求め、その一致度を表示する他に、例えば図５７に示すように、照合元分野と照合対象分野分野の分野別時系列データ３２を同一画面に折線グラフで表示し、そのグラフの類似度を判定するようにしてもよい。
【０１０７】
このように複数の分野の動向グラフを同時に表示させることで、それらの分野が類似した動向特性を持っているか否かを直感的に把握することができ、類似した分野を簡単に探すことができる。
【０１０８】
次に、利用者の文書指定履歴データに基づいて文書データ１０を提供する場合について説明する。
文書指定履歴記録部４９は、全利用者の文書指定履歴を記録し、図５８（Ａ）に示す特定利用者の文書指定履歴を示す文書−特定利用者特徴履歴データ５１と、図５８（Ｂ）に示す全利用者の文書指定履歴を示す文書−全利用者特徴履歴データ５２とを作成する。また、この文書−全利用者特徴履歴データ５２は分野特徴計算部２３に送られ、同じ職種、同じ興味を持つ利用者グループの参照した文書データ１０群の分野特徴データとして利用される。
【０１０９】
例えば、利用者Ａの文書−特定利用者特徴履歴データ５１から、職種が「エンジニア」、興味の対象が「ソフトウェア」、「ＬＡＮ」、「ＯＳ」等である利用者Ａがどのような文書データ１０をアクセスしているかを知ることできる。
【０１１０】
また、文書−全利用者特徴履歴データ５２から全ての利用者の職種、興味の対象等が分かるので、利用者Ａと同じ職種、あるいは興味の対象が同じグループの利用者がどのような文書データ１０にアクセスしているかを知ることができる。
【０１１１】
図５９は、職種が「エンジニア」である利用者の分野集合を示す図であり、図５８（Ｂ）の文書−全利用者特徴履歴データ５２の利用者の職種から分類したものである。この職種「エンジニア」の分野集合データにより、同じエンジニアの利用者がどのような文書データ１０をアクセスしているかを知ることができる。
【０１１２】
図６０は、特定利用者の期間別の文書データ１０の参照率を示している。ここで、参照率は、特定利用者の職種が「エンジニア」であった場合に、分野特徴が「エンジニア」である文書データ数Ａと、特定利用者が特定期間に参照した文書データ数Ｘとの比Ｘ／Ａとから求めている。この参照率から、特定利用者のアクセス情報、例えば、「エンジニア」の分野に分類される文書データ１０の中で何割の文書データ１０を参照したかを知ることができる。
【０１１３】
図６１は、職種がエンジニアの複数の利用者の特徴に対する特定利用者のアクセス動向を示す図である。同図は、縦軸に利用者特徴分野が「エンジニア」の文書データに対する特定利用者の参照率、横軸に時間を示しており、特定の利用者特徴分野の文書データに関して特定利用者の参照率の時間的な推移を知ることができる。特定利用者のアクセス動向としては、例えば、特定の利用者がアクセスした文書データ数と特定利用者の利用者特徴分野に属する全文書データ数、あるいは利用者特徴分野（エンジニア、興味の対象がソフトウェア等）の全文書データ数に対する既読の文書データ数の比を示す参照率を使用することができる。
【０１１４】
さらに、本発明に係るプログラムデータを、図６２に示すフロッピーディスク、ＣＤＲＯＭ等の記録媒体６２１に格納しておいて、その記録媒体６２１を情報処理装置（パーソナルコンピュータ等）６２２の媒体駆動装置（フロッピーディスクドライバー、ＣＤＲＯＭドライバー等）により読み取り、読み取ったプログラムデータをハードディスク等の記憶装置６２３に格納し、そのプログラム実行するようにしてもよい。あるいはプログラムを情報提供者のコンピュータのハードディスク等の記憶装置６２４に記憶しておいて、通信によりユーザの情報処理装置６２２に転送し、ユーザ側の記憶装置６２３に記憶してプログラムを実行するようにしてもよい。また、記録媒体６２１に記録するプログラムは、実施の形態に述べたフローチャートの一部の機能のみを有するものであってもよい。
【０１１５】
上述した実施の形態では、同一分野の一定期間内の文書データの集合の特徴情報として文書データ中に含まれる単語を用いているが、この情報に限らず、例えば、同義語を含む単語、複数の単語からなる語句、あるいは意味内容の類似した文等を用いても良い。また、時系列の動向グラフを表示するための統計情報として、特定分野の各期間の文書データ数、あるいは全分野の文書データ数に対する特定分野の各期間の文書データ数の比率を用いているが、これに限らず、同一分野の過去の文書データ数に対する比率、あるいは基準となるデータに対する比率などを用いても良いし、文書数以外の他の情報を用いても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】実施の形態の文書データ提供システムのシステム構成図である。
【図２】文書データ提供装置１１のブロック図（その１）である。
【図３】文書データ提供装置１１のブロック図（その２）である。
【図４】文書日付計算部２１の処理内容を示すフローチャートである。
【図５】同図（Ａ）、（Ｂ）は文書データ１０及び日付つき文書データ２２の構成を示す図である。
【図６】分野特徴計算部２３における訓練データから分野特徴ベクトルを作成する処理のフローチャートである。
【図７】単語の出現頻度により分野特徴ベクトルを作成した場合の分野特徴ベクトルの構成を示す図である。
【図８】文書サンプリング部２５の処理を示すフローチャートである。
【図９】文書クラスタリング部２７の処理を示すフローチャートである。
【図１０】文書クラスタリング結果データの構成を示す図である。
【図１１】分野特徴計算部２３におけるクラスタリング結果から分野特徴ベクトルを作成する処理のフローチャートである。
【図１２】分野特徴計算部２３における利用者履歴から分野特徴ベクトルを作成する処理のフローチャートである。
【図１３】文書分類部２９の処理内容を示すフローチャートである。
【図１４】文書分類結果データの構成を示す図である。
【図１５】文書量集計部３１の処理内容を示すフローチャートである。
【図１６】分野別時系列データの構成を示す図である。
【図１７】特徴語抽出部３３における時系列分野別索引データの作成処理のフローチャートである。
【図１８】時系列分野別索引データの構成を示す図である。
【図１９】動向グラフ表示部３４の処理を示すフローチャートである。
【図２０】位置検出部３６の処理を示すフローチャートである。
【図２１】特徴語表示部３８の処理を示すフローチャートである。
【図２２】時系列動向グラフの表示状態を示す図である。
【図２３】時系列動向グラフを示す図である。
【図２４】分野ｉの時期ｋの特徴語一覧を示す図である。
【図２５】特徴語選択検出部３９の処理を示すフローチャートである。
【図２６】文書一覧表示部４１の処理を示すフローチャートである。
【図２７】文書選択検出部４２の処理を示すフローチャートである。
【図２８】文書表示部４４の処理を示すフローチャートである。
【図２９】文書データ格納部４６の処理を示すフローチャートである。
【図３０】同図（Ａ）、（Ｂ）は文書一覧と文書表示の一例を示す図である。
【図３１】利用者特徴格納部４７の処理を示すフローチャートである。
【図３２】利用者特徴入力フォームを示す図である。
【図３３】同図（Ａ）、（Ｂ）は利用者特徴データの構成を示す図である。
【図３４】文書指定履歴記録部４９の処理を示すフローチャートである。
【図３５】同図（Ａ）、（Ｂ）は文書−特定利用者／全利用者特徴履歴データの構成を示す図である。
【図３６】特定利用者履歴−グループ特徴比較部５３の処理を示すフローチャートである。
【図３７】他利用者比較データの構成を示す図である。
【図３８】他利用者比較表示部５５の処理を示すフローチャートである。
【図３９】動向特徴照合部５６の処理を示すフローチャートである。
【図４０】類似動向データの構成を示す図である。
【図４１】類似動向表示部５８の処理を示すフローチャートである。
【図４２】文書データの一例を示す図である。
【図４３】日付つき文書データ、文書分類結果データ及び分野別時系列データの一例を示す図である。
【図４４】分野、期間別の文書数の一例を示す図である。
【図４５】航空機事故分野の動向グラフを示す図である。
【図４６】動向グラフの特定期間を選択したときの表示状態を示す図である。
【図４７】同図（Ａ）、（Ｂ）は特徴語一覧の表示例を示す図である。
【図４８】文書一覧の表示例を示す図である。
【図４９】文書一覧から文書を選択したときの表示状態を示す図である。
【図５０】文書一覧から選択した文書を示す図である。
【図５１】文書クラスタ結果データの一例を示す図である。
【図５２】クラスタｃ００００１の分野特徴を示す図である。
【図５３】照合元分野「政治倫理」の動向グラフを示す図である。
【図５４】照合対象分野「国会」の動向グラフを示す図である。
【図５５】照合対象分野「地震」の動向グラフを示す図である。
【図５６】同図（Ａ）、（Ｂ）は動向グラフの増減及び増減の一致度を示す図である。
【図５７】照合元及び照合対象分野の動向グラフを示す図である。
【図５８】同図（Ａ）、（Ｂ）は特定利用者／全利用者特徴履歴データの一例を示す図である。
【図５９】利用者職種「エンジニア」の分野集合の一例を示す図である。
【図６０】特定利用者の期間別の参照率を示す図である。
【図６１】職種が「エンジニア」の複数の利用者の特徴に対する特定利用者のアクセス動向を示す図である。
【図６２】記録媒体を示す図である。
【符号の説明】
【０１１７】
１１    文書データ提供装置
１２    表示装置
１４    本体装置
２７    文書クラスタリング部
２９    文書分類部
３１    文書量集計部
３３    特徴語抽出部
３５    動向グラフ表示部
３６    位置検出部
３８    特徴語表示部
４９    文書指定履歴記録部
【図１】
0004546989.tif 000003
【図２】
0004546989.tif 000004
【図３】
0004546989.tif 000005
【図４】
0004546989.tif 000006
【図５】
0004546989.tif 000007
【図６】
0004546989.tif 000008
【図７】
0004546989.tif 000009
【図８】
0004546989.tif 000010
【図９】
0004546989.tif 000011
【図１０】
0004546989.tif 000012
【図１１】
0004546989.tif 000013
【図１２】
0004546989.tif 000014
【図１３】
0004546989.tif 000015
【図１４】
0004546989.tif 000016
【図１５】
0004546989.tif 000017
【図１６】
0004546989.tif 000018
【図１７】
0004546989.tif 000019
【図１８】
0004546989.tif 000020
【図１９】
0004546989.tif 000021
【図２０】
0004546989.tif 000022
【図２１】
0004546989.tif 000023
【図２２】
0004546989.tif 000024
【図２３】
0004546989.tif 000025
【図２４】
0004546989.tif 000026
【図２５】
0004546989.tif 000027
【図２６】
0004546989.tif 000028
【図２７】
0004546989.tif 000029
【図２８】
0004546989.tif 000030
【図２９】
0004546989.tif 000031
【図３０】
0004546989.tif 000032
【図３１】
0004546989.tif 000033
【図３２】
0004546989.tif 000034
【図３３】
0004546989.tif 000035
【図３４】
0004546989.tif 000036
【図３５】
0004546989.tif 000037
【図３６】
0004546989.tif 000038
【図３７】
0004546989.tif 000039
【図３８】
0004546989.tif 000040
【図３９】
0004546989.tif 000041
【図４０】
0004546989.tif 000042
【図４１】
0004546989.tif 000043
【図４２】
0004546989.tif 000044
【図４３】
0004546989.tif 000045
【図４４】
0004546989.tif 000046
【図４５】
0004546989.tif 000047
【図４６】
0004546989.tif 000048
【図４７】
0004546989.tif 000049
【図４８】
0004546989.tif 000050
【図４９】
0004546989.tif 000051
【図５０】
0004546989.tif 000052
【図５１】
0004546989.tif 000053
【図５２】
0004546989.tif 000054
【図５３】
0004546989.tif 000055
【図５４】
0004546989.tif 000056
【図５５】
0004546989.tif 000057
【図５６】
0004546989.tif 000058
【図５７】
0004546989.tif 000059
【図５８】
0004546989.tif 000060
【図５９】
0004546989.tif 000061
【図６０】
0004546989.tif 000062
【図６１】
0004546989.tif 000063
【図６２】
0004546989.tif 000064