【手続補正書】
【提出日】平成19年8月21日(2007.8.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、複数のＷｅｂページからそれぞれ得た複数の特徴ベクトルに基づいてクラスタリングを行い、前記クラスタリングの結果に基づいて、前記複数のＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索する方法であって、
コンピュータが、前記Ｗｅｂページに含まれる文字情報をベクトル化し、
コンピュータが、前記Ｗｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化し、
コンピュータが、前記文字情報のベクトルと前記視覚的情報のベクトルをベクトル連結して連結ベクトルとし、
コンピュータが、前記連結ベクトルに基づいて主成分分析を行い、前記複数のＷｅｂページについて前記複数の特徴ベクトルを得ることを特徴とするＷｅｂページの検索方法。
【請求項２】
コンピュータが、前記Ｗｅｂページから色ヒストグラムの抽出、エッジの分布の抽出、2次元高速フーリエ変換、2次元ウェーブレット変換等を行って前記視覚的情報を得ることを特徴とする請求項１に記載のＷｅｂページの検索方法。
【請求項３】
コンピュータが、前記Ｗｅｂページからキーワード位置及び／または単語ヒストグラムを取得して前記文字情報を得ることを特徴とする請求項１に記載のＷｅｂページの検索方法。
【請求項４】
コンピュータが、前記クラスタリングの結果を、前記複数のＷｅｂページを表す複数のシンボルを用いて表示画面上に表示する際に、前記特徴ベクトルから判断した各複数のＷｅｂページの距離の近さを前記シンボルに付す色の色合いの近さによって表示することを特徴とする請求項１に記載のＷｅｂページの検索方法。
【請求項５】
コンピュータが、前記クラスタリングの結果を、前記複数のＷｅｂページを表す複数のシンボルを用いてクラスタが判別できるように表示画面上に表示する際に、前記画面に表示される複数のクラスタ中の代表的なＷｅｂページをサムネイルとして前記画面上に表示することを特徴とする請求項１に記載のＷｅｂページの検索方法。
【請求項６】
コンピュータが、複数のＷｅｂページからそれぞれ得た複数の特徴ベクトルに基づいてクラスタリングを行い、前記クラスタリングの結果に基づいて、前記複数のＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索する方法であって、
コンピュータが、前記Ｗｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化し、
コンピュータが、前記視覚的情報のベクトルに基づいて主成分分析を行い、前記複数のＷｅｂページについて前記複数の特徴ベクトルを得ることを特徴とするＷｅｂページの検索方法。
【請求項７】
コンピュータが、前記Ｗｅｂページから色ヒストグラムの抽出、エッジの分布の抽出、2次元高速フーリエ変換、2次元ウェーブレット変換等を行って前記視覚的情報を得ることを特徴とする請求項６に記載のＷｅｂページの検索方法。
【請求項８】
コンピュータが、前記クラスタリングの結果を、前記複数のＷｅｂページを表す複数のシンボルを用いてクラスタが判別できるように表示画面上に表示する際に、前記画面に表示される複数のクラスタ中の代表的なＷｅｂページをサムネイルとして前記画面上に表示することを特徴とする請求項６に記載のＷｅｂページの検索方法。
【請求項９】
コンピュータが、複数のＷｅｂページからそれぞれ得た複数の特徴ベクトルに基づいてクラスタリングを行う方法であって、
コンピュータが、前記Ｗｅｂページに含まれる文字情報をベクトル化し、
コンピュータが、前記Ｗｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化し、
コンピュータが、前記文字情報のベクトルと前記視覚報のベクトルをベクトル連結して連結ベクトルとし、
コンピュータが、前記連結ベクトルに基づいて主成分分析を行い、前記複数のＷｅｂページについて前記複数の特徴ベクトルを得ることを特徴とするＷｅｂページのクラスタリング方法。
【請求項１０】
コンピュータが、複数のＷｅｂページから複数の特徴ベクトルを抽出する方法であって、
コンピュータが、前記Ｗｅｂページに含まれる文字情報をベクトル化し、
コンピュータが、前記Ｗｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化し、
コンピュータが、前記文字情報のベクトルと前記視覚的情報のベクトルをベクトル連結して連結ベクトルとし、
コンピュータが、前記連結ベクトルに基づいて主成分分析を行い、前記複数のＷｅｂページについて前記複数の特徴ベクトルを得ることを特徴とする特徴ベクトルの抽出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の名称】Ｗｅｂページの検索方法及びＷｅｂページのクラスタリング方法
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のＷｅｂページの中から目的とするＷｅｂページを検索する方法及び該方法を実施する際に使用する階層クラスタリング方法並びに特徴ベクトルの抽出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特開２００５−１２２６９０号公報(特許文献１）には、テキスト情報を含む複数の情報アイテム（Ｗｅｂページ）からテキスト情報を分析して、複数の情報アイテム（Ｗｅｂページ）について特徴ベクトルを求め、特徴ベクトルに基づいて階層クラスタリングを行い、階層クラスタリング結果を表示画面に視覚的に表示する技術が開示されている。
【０００３】
そして最近は、クラスタリング技術が、Ｗｅｂ検索エンジンの高度な機能として活用され始めている。例えば、Ｖｉｖｉｓｉｍｏ（商標）［http://www.vivisimo］やＨｉｇｈｌｉｇｈｔ（商標）［http://highlit.njit.edu］は、通常のＷｅｂ検索結果に対し、テキスト情報に基づき階層的にクラスタリングを行い、自然言語処理を通じてそれぞれのクラスタにラベルを自動的に付与しユーザに表示するサービスを提供している。また、ＡｌｔａＶｉｓｔａ（商標）［http://www.altavista.com］は、検索クエリに対し、同じようにクラスタリングを行い、関連性のある単語を表示することにより、ユーザがクエリを絞り込むことができるサービスを提供している。また、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）のニュースサイト［http://news.google.com］は、多くのニュースサイトから自動的に記事を収集し、適当なトピックに分類、表示するサービスを行っている。
【０００４】
Ｗｅｂ検索の種類は、ブラウジング（ｂｒｏｗｓｉｎｇ）［Ｙａｈｏｏ（登録商標）が提供するようなディレクトリサービス］とクエリング（ｑｕｅｒｙｉｎｇ）（ＧｏｏｇｌｅやＡｌｔａＶｉｓｔａ）の２タイプに分類することができる。ｂｒｗｏｓｉｎｇは、検索している情報が漠然としている場合に有効であり、ｑｕｅｒｙｉｎｇは、探している情報が明確である場合に有効であると考えられる。しかし、ほとんどの検索はｂｒｏｗｓｉｎｇとｑｕｅｒｙｉｎｇの中間程度の要求が多いと考えられる。よって、ｑｕｅｒｙｉｎｇの検索結果にクラスタリングを行うことによりｂｒｏｗｓｉｎｇと中間の機能を提供することが可能になる。その結果、ユーザが求めているページにより効率よく探し出す支援することが可能になる。
【特許文献１】特開２００５−１２２６９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述の特許文献１や既存のＷｅｂ検索結果におけるクラスタリングサービスの共通点は、テキストに基づく処理を行っていることである。テキストのようなセマンティク情報は、クラスタリングする際に重要な情報である。しかし、Ｗｅｂページは、テキスト以外にも、画像、ＵＲＬ、レイアウト等の視覚的特徴即ち非セマンティク情報も多く含んでいる。ユーザがｑｕｅｒｙｉｎｇの結果を逐次的に訪れる場合、どのページにどの程度滞在するかの判断を瞬時に決めていると仮定すると、この判断はテキスト情報（文字情報）だけでなく、画像としてのページの印象も情報として利用していると考えることもできる。しかしながら従来は、クラスタリングにおいて、この画像としてのページの印象を考慮していなかった。そのため、画像イメージを基礎とする所望のＷｅｂページを得ることは難しかった。また文字情報に基づくクラスタリングでは、予想外のＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索できる可能性は極端に低くなる。
【０００６】
本発明の目的は、視覚的な類似性によってクラスタリングを行うことにより、所望のＷｅｂページを検索する方法を提供することにある。
【０００７】
本発明の他の目的は、視覚的情報と文字情報とを用いてクラスタリングを行うことによりＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索する方法を提供することにある。
【０００８】
本発明の別の目的は、視覚的情報と文字情報とを利用したＷｅｂページのクラスタリング方法を提供することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、視覚的情報と文字情報とを利用したＷｅｂページの特徴ベクトル抽出方法に関するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
ユーザがＷｅｂ検索エンジンの結果から効率良く目的のページを探し出すことを支援したり，検索結果の鳥瞰図を与えたりすることを目的として，情報検索分野のクラスタリング技術が用いられている。クラスタリングに用いるＷｅｂページの特徴としてテキストが使われることが多い。しかし、Ｗｅｂページは、テキスト（文章情報）以外にも、画像、ＵＲＬ、レイアウト等の非セマンティク情報（視覚的情報）も多く含んでいる。ユーザが実際にＷｅｂページの分類を行う際、視覚的印象において類似しているＷｅｂページは関連性がある、という意識が潜在的に働いていると考えられる。この考え方に立てば、ユーザは、個別のＷｅｂページを詳細に読む以前に視覚的（画像的）な印象でフィルタリングをしていることになる。本発明では、この考え方を基礎とする。
【００１１】
そこで本発明は、コンピュータが、複数のＷｅｂページからそれぞれ得た複数の特徴ベクトルに基づいてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、複数のＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索する方法において、Ｗｅｂページ群を視覚的な類似性によってクラスタリングする。そのために本発明では、コンピュータが以下のことを行う。まずＷｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化する。次に、視覚的情報のベクトルに基づいて主成分分析を行い、複数のＷｅｂページについて複数の特徴ベクトルを得る。これら複数の特徴ベクトルのクラスタリングを行うと、文字情報を基準にしたクラスタリングでは検索できない、画像イメージを基準にした検索が可能になる。また文字情報を基準にしたクラスタリングでは遭遇し得ないＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索することが可能になる。
【００１２】
本発明は、文字情報を考慮することを否定するものではない。したがって文字情報と視覚的情報の両方を加味してクラスタリングを行ってよいのは勿論である。その場合には、複数のＷｅｂページからそれぞれ得た複数の特徴ベクトルに基づいてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、複数のＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索する場合に、Ｗｅｂページに含まれる文字情報をベクトル化し、Ｗｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化する。そして文字情報のベクトルと視覚的情報のベクトルをベクトル連結して連結ベクトルとし、この連結ベクトルに基づいて主成分分析を行い、複数のＷｅｂページについて複数の特徴ベクトルを得る。このようにすると、従来の文字情報に基づいたクラスタリングでは遭遇することがないようなＷｅｂページを見る機会が増える。その結果、従来の方法では、簡単に得ることができなかった所望のＷｅｂページを検索できる可能性が高くなる。
【００１３】
視覚的情報をどのように得るかは任意であるが、Ｗｅｂページから色ヒストグラムの抽出、エッジの分布の抽出、２次元高速フーリエ変換(FFT)、２次元ウェーブレット変換等を行って視覚的情報を得ると、視覚的情報をより的確に抽出することができる。また文字情報をどのように得るかも任意であるが、Ｗｅｂページからキーワード位置及び／または単語ヒストグラムを取得して文字情報を得ることができる。
【００１４】
またクラスタリングの結果を、複数のＷｅｂページを表す複数のシンボルを用いて表示画面上に表示する際に、特徴ベクトルから判断した各複数のＷｅｂページの距離の近さをシンボルに付す色の色合いの近さによって表示してもよい。このようにすると画面上に表示されたシンボルの色を基準として、所望のＷｅｂページを視覚的に検索することが容易になる。
【００１５】
さらにクラスタリングの結果を、複数のＷｅｂページを表す複数のシンボルを用いてクラスタが判別できるように表示画面上に表示する際に、画面に表示される複数のクラスタ中の代表的なＷｅｂページをサムネイルとして画面上に表示してもよい。このようにすると、クラスタリングのクラスタをイメージとして把握することができ、所望のＷｅｂページを視覚的に検索することが容易になる。
【００１６】
なお各クラスタを１つのＷｅｂページで代表させるとすれば、その代表Ｗｅｂページのみを表示することで、検索結果の全体像をＢｉｒｄ’ｓ−ｅｙｅ  ｖｉｅｗ（鳥瞰図）としてユーザに提示することも可能である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、特徴ベクトルを視覚的情報のベクトルから得て、クラスタリングを行うことにより、文字情報を基準にしたクラスタリングでは検索できない、画像イメージを基準にした検索が可能になる利点が得られる。また文字情報を基準にしたクラスタリングでは遭遇し得ないＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索することが可能になる。また文字情報と視覚的情報の両方を加味してクラスタリングを行えば、従来の方法では、簡単に得ることができなかった所望のＷｅｂページを検索できる可能性が高くなる利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下図面を参照して、本発明のＷｅｂページの検索方法及びＷｅｂページのクラスタリング方法並びに特徴ベクトルの抽出方法をコンピュータが実施する場合の実施の形態を詳細に説明する。本発明は、インターネットに接続しているユーザが、Ｗｅｂページを分類する際に視覚的印象が類似するＷｅｂページは関連がある、という意識が潜在的に働いていることを基礎として、Ｗｅｂページの画像から特徴を抽出して、クラスタリングをすることを特徴とする。なおＷｅｂページ全体では、データが多くなるため、本実施の形態では、一覧表示のためにＷｅｂページを縮小化したサムネイル画像を対象として扱う。
【００１９】
複数のＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索する場合には、インターネットを経由して利用可能な検索エンジンを用いることになる。従来提案されている検索エンジンの検索結果を利用したＷｅｂページの検索方法では、複数のＷｅｂページからそれぞれ得た複数の特徴ベクトルに基づいてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果に基づいて、複数のＷｅｂページから所望のＷｅｂページを検索する。本実施の形態では、特に、Ｗｅｂページ群を視覚的な類似性によってクラスタリングする。そのために本実施の形態では、まずＷｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化する。具体的には、Ｗｅｂページのサムネイル画像を、公知のベクトル化技術を用いてベクトル化する。次に、各Ｗｅｂページの視覚的情報のベクトルに基づいて、主成分分析を行い、複数のＷｅｂページについて複数の特徴ベクトルを得る。上記のベクトル化及び特徴ベクトルの取得は、すべてコンピュータが行う。
【００２０】
視覚的情報をベクトル化する場合には、以下のようにする。図１は、Ｗｅｂページの視覚的情報から特徴ベクトルを抽出する場合の例を説明するために用いる図である。Ｗｅｂページの画像には、フレームや、文章、広告バーなどのページを構成する部品が全て画像の中に含まれている。画像から特徴を抽出する際には、これら部品の形や配置に注目することが考えられる。しかし、これらの部品を画像から抽出することは容易ではない。そこで、本実施の形態では、このような部品に注目するのではなくサムネイル画像そのものをパターンとして扱い、統計的パターン認識手法である主成分分析を用いて特徴抽出を行う。主成分分析の画像に対する適用は、Ｔｕｒｋ等が、“Eigenfaces for Recognition”と題する論文（Journal of Cognitive Neuro Science,3,1,pp71-86(1991)で提案している。この論文では、現在、顔画像の認識で広く使われているＥｉｇｅｎｆａｃｅ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅが開示されている。なおこの技術は、画像に限らずベクトル形式にある情報からの冗長性除去のために適用されており、特徴抽出手法の典型である。また主成分分析は多変量で表されるデータの統計から、一次結合で表現される新たな変量を構成し、互いに無相関な「主成分」に要約する手法である。
【００２１】
図１には、Ｗｅｂページのサムネイル画像中の視覚的情報から、主成分分析を用いて特徴ベクトルを抽出する手順（コンピュータにおいて実施するステップ）を示してある。まず赤、緑及び青（ＲＧＢ）またはＨＳＶ［H(Hue/色相)、S(Saturation/彩度)、V(Value/明度)］で表現されているカラーサムネイル画像Ｎ枚うちのｉ番目の画像を、各画素の値またはベクトル要素数をならべたＭ次元のベクトルｘiとして表現する。また、Ｎ枚の画像の平均ベクトルを
【数１】
2007080061.tif 000001
【００２２】
とし、各画像から平均ベクトルを引いたベクトルを
【数２】
2007080061.tif 000002
【００２３】
で表す。そして各画像から平均ベクトルを引いた画像の集合を行列Ｘとして
【数３】
2007080061.tif 000003
【００２４】
で表す。
【００２５】
画像集合を平均２乗誤差の意味で最適に近似する正規直交基底Ｕ＝［ｕ1，・・・ｕL］は、Ｘの共分散行列Ｖ
【数４】
2007080061.tif 000004
【００２６】
の固有値問題
【数５】
2007080061.tif 000005
【００２７】
の解として求めることができる。ただし、λは固有値である。また、Ｕとしては、固有値の大きさの順番に対する固有ベクトルをＬ個まで取るものとする。このように求めた固有ベクトルｕを、固有ベクトルまたは固有Ｗｅｂｐａｇｅ（Ｅｉｇｅｎ  Ｗｅｂｐａｇｅ）と名付ける。このとき、ある画像ｘiに対する固有空間での表現ｙを
【数６】
2007080061.tif 000006
【００２８】
のように計算できる。このようなｙを特徴ベクトルと呼ぶ。ｙの各成分は、画像ｘを表現するための各固有Ｗｅｂｐａｇｅの貢献度を表していると解釈できる。また、行列の特異値分解の関係から、
【数７】
2007080061.tif 000007
【００２９】
と
【数８】
2007080061.tif 000008
【００３０】
のような固有値問題を考えると、ｕとｖとの間には、
【数９】
2007080061.tif 000009
【００３１】
のような関係が成り立つ。
【００３２】
従って、画像の大きさＭに比べて画像の枚数Ｎが小さい場合には上記［数８］に関する固有値問題を解いて、それから固有値ｕを計算すればよい。一般には、画像の大きさ（ＲＧＢ，ＨＳＶ等を用いてベクトル化した際のベクトル要素数）Ｍは学習に用いる画像の枚数Ｎよりもかなり大きいので、Ｖ（共分散行列）に関する固有値問題を解くことにより、必要な計算量を削減することができる。
【００３３】
上記のようにして、特徴ベクトルを得るための学習用の固有ベクトルを得る。次に、サムネイルデータとして得た複数のＷｅｂページから順次新しいサムネイル（Ｗｅｂページ）を選択し、このサムネイルについてもＲＧＢ，ＨＳＶ等を用いてベクトル化を行う。そしてこのベクトル化したものと、前述の固有ベクトルとの内積を計算して、その新しいサムネイル（Ｗｅｂページ）の特徴ベクトルを順次取得する。
【００３４】
次に、上記のようにして、複数のＷｅｂページ（サムネイル）の視覚的特徴から得た特徴ベクトルに基づいて階層的クラスタリングを行う。階層的クラスタリングには、全てのサンプルを含む１つのクラスタから開始して、連続的にクラスタを分割するトップダウンアプローチと、Ｎ個の１サンプルから開始し、連続的にクラスタを融合して各レベルでのクラスタを形成していくボトムアップアプローチがある。ボトムアップアプローチはサンプル数が多く、クラスタ数を少なくする場合には、クラスタを融合する演算の回数が増加してしまうことから、本実施の形態では、図２に示すように、トップダウンアプローチを用いる。このクラスタリングには、ｋｍｅａｎｓ法を用いる。ここでｋｍｅａｎｓ法は、Ｎ個のサンプルをｋ個のクラスタに分類する手法である。まず、ｋ個のクラスタの平均ベクトル（μ1、μ2、・・・μk）をサンプルからランダムに選択し初期化する。その後、Ｎ個のサンプルを最も近い距離のμiに分類し、μiを再計算し、μiに変化が無くなるまで繰り返す。この際の距離計算には、ユークリッド距離を用いた。本実施の形態において、ｋは１画面に１度に表示されるサムネイル画像の個数となる。ユーザが一度に見るＷｅｂページの数をその見やすさからｋ＝９と設定した。
【００３５】
図３は、本発明のＷｅｂページの検索方法の実施の形態をコンピュータが実際に実施した例の流れを示している。まず、最初に既存のＧｏｏｇｌｅ（登録商標）等の検索エンジンに、検索クエリー（データの抽出条件）を入力して得た検索結果としての複数のＷｅｂページのサムネイル画像を学習用のサムネイル画像として収集する。この状態は、図４の左側領域（または図１の右側領域に）示したサムネイルデータの通りである。次に、各サムネイル画像に含まれる視覚的情報をベクトル化する（Ｚ1・・・ＺN）。そして各サムネイル画像について主成分分析を用いて特徴ベクトルを抽出する（図４に示すように各サムネイル画像に関して学習用の特徴ベクトルｆ1・・・ｆNを得る）。次に、実際にテスト用のサムネイル画像をベクトル化し（Ｚｔ）、このベクトルＺｔと先に求めた学習用の特徴ベクトルｆ1・・・ｆNとの内積を求めて、そのサムネイル画像の特徴ベクトルｆtとする。このようにして全てのテスト用のサムネイル画像について特徴ベクトルを求める。
【００３６】
次に、前述のｋｍｅａｎｓ法を用いて、テスト用の複数のサムネイル画像から得た複数の特徴ベクトルの階層クラスタリングを作成する（この例ではｋ＝９とする）。ユーザに結果を表示する際には、ｋ個の各クラスタから、検索結果のランクが最も高いページをそのクラスタの代表とし、サムネイル画像を表示する（図５の左側参照）。ユーザは、各クラスタの代表サムネイル画像をクリックすることにより、そのクラスタにおける１階層下のクラスタを参照することができる（図５の右側参照）。
【００３７】
次に、検索クエリ「ｓｅａｒｃｈ  ｅｎｇｉｎｅ」に対するＧｏｏｇｌｅの検索結果上位２００個を用いて、上記実施の形態を実施する実験を行った結果について説明する。図５の左側が、階層レベル１の結果を示している。表示画面には、各クラスタの代表サムネイル画像と共に、ページタイトル、ＵＲＬ、クラスタに含まれる総ページ数を表示した。各クラスタの代表Ｗｅｂページはページ総数の多い順に以下のような結果となった。
【００３８】
検索エンジンサイトＡｌｔａＶｉｓｔａ  （１１７）
検索エンジンサイトＬｙｃｏｓ  （３６）
複数の検索エンジンの結果を返すサイトＷｅｂｃｒａｗｌｅｒ  （１９）
サイト内全文検索機能を提供するＦｒｅｅＦｉｎｄ  （１１）
メタサーチエンジンサイトＫａｒｔｏｏ  （１０）
Ｗａｌｔ  Ｄｉｓｎｅｙ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｇｒｏｕｐ  のサイトＧｏ．ｃｏｍ  （３）
芸術に関する検索エンジンサイトＡｒｔｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  （２）
医学に関する検索エンジンを提供しているＭｅｄｉｃａｌ  Ｗｏｒｌｄ  Ｓｅａｒｃｈ  （１）
雑学知識のサイトＣｏｏｌｑｕｉｚ  （１）
最も大きいクラスタ（ページ総数１１７）を形成したＡｌｔａＶｉｓｔａクラスタにおける１  段階下のクラスタ（階層レベル２）を図４の右側に示す。各クラスタの代表Ｗｅｂ  ページは、ページ総数の多い順に以下のような結果となった。
【００３９】
検索結果のクラスタリングを行うメタ検索エンジンサイトＶｉｖｉｓｉｍｏ  （３６）
検索エンジンサイトＡｌｔａＶｉｓｔａ  （３５）
教育に関するページのみを検索できるサイトＥｄｕｃａｔｉｏｎ  Ｗｏｒｌｄ  （１９）
Ｗｉｒｅｄ  Ｖｅｎｔｕｒｅｓ  社の検索エンジンサイトＨｏｔｂｏｔ  （９）
検索エンジンに関する評価を載せているサイトＳｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｓｈｏｗｄｏｗｎ  （７）
音楽に関する検索エンジンサイトＭｕｓｉｃ  Ｒｏｂｏｔ  （６）
メタ検索エンジンサイトＳｅａｒｃｈ。ｃｏｍ  （３）
質問形式でクエリを入力できる検索エンジンサイトＡｓｋ  Ｊｅｅｖｅｓ  （３）
Ｓｔｒａｔｈｃｌｙｄｅ  大学のＣｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅのサイト  （１）
これらクラスタに含まれるページを詳細に解析すると、レイアウト、色使いが似ているページがそれぞれのクラスタに分類されていることが確認できた。例えば、階層レベル２におけるＡｌｔａＶｉｓｔａのクラスタには、検索エンジンサイトＧｏｏｇｌｅ、ＡｌｌｔｈｅＷｅｂ、Ｍａｍｍａ  Ｍｅｔａｓｅａｒｃｈ、Ｐｉｃｓｅａｒｃｈといった非常に画像的印象が類似しているＷｅｂページが分類された結果となった。
【００４０】
比較のため、テキストを基にクラスタリングを行っているＶｉｖｉｓｉｍｏに同じクエリ「ｓｅａｒｃｈ  ｅｎｇｉｎｅ」を入力したところ、Ｖｉｖｉｓｉｍｏからは、２２２個の検索結果を得た。トップレベルの階層クラスタは以下の通りである。
【００４１】
Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  （７３）
Ｓｕｂｍｉｓｓｉｏｎ  （３９）
Ｆｅａｔｕｒｅｓ  （１４）
Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｓｅａｃｈ  （１６）
Ｍｅｔａｓｅａｒｃｈ  （１５）
Ｓｅａｒｃｈ  ｅｎｇｉｎｅｓ  ａｎｄ  ｄｉｒｅｃｔｏｒｉｅｓ  （１１）
Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  （９）
Ｙａｈｏｏ  （１１）
Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  （５）
Ｓｅａｒｃｈ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ  （４）
Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  や、Ｍｅｔａｓｅａｒｃｈのクラスタには、ラベルに適当なページが分類されている。しかし、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｙａｈｏｏ、Ｌｙｃｏｓといったユーザが求めているであろう検索エンジンサイトは、Ｓｅａｒｃｈ  Ａｄｖｅｒｔｉｓｉｎｇ  というクラスタに分類されており、直感的とは言いがたい結果となっている。しかし、Ｖｉｖｉｓｉｍｏでは、ＭＳＮ、Ｌｙｃｏｓ、Ｌｏｏｋｓｍａｒｔ、Ｗｉｓｅｎｕｔ、Ｏｐｅｎ  Ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ、Ｏｖｅｒｔｕｒｅといった検索エンジンからの検索結果に対してクラスタリングを行っており、Ｇｏｏｇｌｅからの検索結果は使用していない。そのため、客観的な評価を与えることは難しかった。
【００４２】
上記実施の形態では、主成分分析を通じてＷｅｂページのサムネイル情報を特徴ベクトル化し、検索結果をクラスタリングに用いている。従来の検索エンジンにおけるクエリーによる検索は、検索結果の出力が多すぎるためユーザが求めるページに辿り着くのが困難な場合が多い。そこで次の実施の形態では、Ｗｅｂページの文字情報と視覚的情報の両方を用いて、検索を容易にする。
【００４３】
この実施の形態では、図６に示すように、コンピュータがＷｅｂページに含まれる文字情報をベクトル化し、Ｗｅｂページに含まれる視覚的情報をベクトル化する。そして文字情報のベクトルと視覚的情報のベクトルをベクトル連結して連結ベクトルとし、この連結ベクトルに基づいて主成分分析を行い、複数のＷｅｂページについて複数の特徴ベクトルを得る。視覚的情報をどのように得るかは任意である。Ｗｅｂページから色ヒストグラムの抽出、エッジの分布の抽出、２次元高速フーリエ変換(FFT)、２次元ウェーブレット変換等を行って視覚的情報を得ると、視覚的情報をより的確に抽出することができる。また文字情報をどのように得るかも任意である。Ｗｅｂページからキーワード位置、単語ヒストグラム、term frequency ・ inverse document frequency（ｔｆ・ｉｄｆ）等を取得して文字情報を得るようにしてもよい。
【００４４】
連結ベクトルに基づく主成分分析は、前の実施の形態の場合と同様に行えばよい。そして主成分分析により得た特徴ベクトルに基づいてクラスタリングを行う。このようにすると、従来の文字情報に基づいたクラスタリングでは遭遇することがないようなＷｅｂページを見る機会が増える。その結果、従来の方法では、簡単に得ることができなかった所望のＷｅｂページを検索できる可能性が高くなる。
【００４５】
図７は、クラスタリングの結果を表示画面に表示する場合の概略例を示す図である。この例では、クラスタリングの結果を、複数のＷｅｂページを表す複数のシンボル（円形図形）を用いて表示画面上に表示している。図７では、色の相違を白黒の濃淡で表示してあい。またクラスタ１〜ｍにそれぞれ属するＷｅｂページは、シンボルの集合体として表示してある。シンボルの位置はクラスタの距離に比例している。またこの例では、特徴ベクトルから判断した各複数のＷｅｂページの距離の近さをシンボルに付す色の色合いの近さによって表示している。この例では、クラスタが別であってもシンボルの色合いが近ければ、視覚的情報または文字情報等のいずれかの距離が近いことを示している。このようにすると画面上に表示されたシンボルの色を基準として、所望のＷｅｂページを視覚的に検索することが容易になる。
【００４６】
またこの例では、画面に表示される複数のクラスタ中の代表的なＷｅｂページをサムネイルとして画面上に表示している。したがってクラスタリングのクラスタをイメージとして把握することができ、所望のＷｅｂページを視覚的に検索することが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】Ｗｅｂページの視覚的情報から主成分分析を用いて特徴ベクトルを抽出する場合の例を説明するために用いる図である。
【図２】階層クラスタリングの構造を示す図である。
【図３】本発明のＷｅｂページの検索方法の実施の形態を実際に実施した例の流れを示している。
【図４】主成分分析により特徴ベクトルを求める場合の考え方を説明するために用いる図でる。
【図５】クラスタリングによる検索結果の表示態様の一例を示す図である。
【図６】本発明の別の実施の形態の概念を説明するために用いる図である。
【図７】クラスタリングによる検索結果の表示態様の他の例を示す図である。