(57)【要約】【課題】データベースに新規に登録するリソースに対してもタグ候補を提示して、当該リソースに容易にタグを付与させ得るようにする。【解決手段】データベースに既に登録されている複数の登録済リソースそれぞれに対する新規登録リソースの類似度を算出し、類似度が大きい登録済リソースに付与されているタグを、新規登録リソースに付与するタグの候補として選定することにより、データベースに新たに登録されるリソースに対してもタグ候補を提示して、従来に比してより容易にタグを付与させることができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースに既に登録されている複数の登録済リソースそれぞれに対する、当該データベースに対して新たに登録された新規登録リソースの類似度を算出する類似度算出手段と、
上記リソース類似度算出手段によって算出された上記類似度が大きい登録済リソースに付与されているタグを、上記新規登録リソースに付与するタグの候補として選定するタグ候補選定手段と
を具えることを特徴とするリソース管理装置。
【請求項２】
上記リソースはウェブページでなり、上記リソース類似度算出手段は、登録済ウェブページに記述されているテキストデータと、新規登録ウェブページに記述されているテキストデータとの類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載のリソース管理装置。
【請求項３】
データベースに既に登録されている複数の登録済リソースそれぞれに対する、当該データベースに対して新たに登録された新規登録リソースの類似度を算出する類似度算出ステップと、
上記リソース類似度算出ステップで算出された上記類似度が大きい登録済リソースに付与されているタグを、上記新規登録リソースに付与するタグの候補として選定するタグ候補選定ステップと
を具えることを特徴とするタグ候補選定方法。
【請求項４】
情報処理装置に対し、
データベースに既に登録されている複数の登録済リソースそれぞれに対する、当該データベースに対して新たに登録された新規登録リソースの類似度を算出する類似度算出ステップと、
上記リソース類似度算出ステップで算出された上記類似度が大きい登録済リソースに付与されているタグを、上記新規登録リソースに付与するタグの候補として選定するタグ候補選定ステップと
を実行させることを特徴とするタグ候補選定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はリソース管理装置、タグ候補選定方法及びタグ候補選定プログラムに関し、タグを用いて多数のリソースを管理する場合に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット上では、多数のユーザが、共通なリソース（写真やウェブブックマーク）に対してタグを付けて整理するシステムが多く利用されている。
【０００３】
例えば、写真をネットワーク上で共有する写真共有サービスのFlickr（非特許文献１参照）では、データベース上にアップロードした写真に対して"TOKYO","FOOD","PARTY"といった任意のタグを付与する（関連づける）ことにより、特定のタグをもつリソースのみを検索して抽出することができるようになされている。また、リソースを特定の階層構造に分類する必要がないため、ひとつのリソースに対して複数の異なった概念をタグとして付与することが可能になり、より柔軟にリソースを整理することが可能になる。
【０００４】
このタグ付けは個人で行ってもよいが、多数のユーザが同じリソースを共有している場合、さらに有効に機能する。例えば、ウェブブックマークをネットワーク上で共有するソーシャルブックマークサービスの del.icio.us（非特許文献２参照）では、ユーザがブックマークしたウェブページに対して"PROGRAMMING","GUIDE","SERVICE","SHOPPING"といった任意のタグを付与して整理することが可能である。
【０００５】
さらにこのdel.icio.usは、すでに同じウェブページを他のユーザがブックマークしていた場合、当該他のユーザが付与していたタグを、タグ候補として提示するタグ候補提示機能を有している。これによりユーザは、所望のタグが既に他のユーザによって付与されている場合は、その文字列を入力する必要がなく、提示されているタグ候補をマウス等で選択することで容易にタグ付けを行うことができる。
【非特許文献１】http://www.frickr.com
【非特許文献２】http://del.icio.us
【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、上述したタグ候補提示機能では、他のユーザによってブックマークされていないウェブページを新規にブックマーク登録する場合、既存のタグ情報が利用できないことから、ユーザはタグを明示的に入力しなければならない。このため、すでに多くのタグが付与されているような、共有度が高く有名なウェブページについては豊富なタグが付与されて検索しやすくなるものの、新規にブックマークされるウェブページについては、タグ付けの操作が煩雑になることから、タグ付けがあまり積極的に行われない傾向があった。
【０００７】
このように従来のソーシャルブックマークサービスでは、新規ブックマークに対するタグ付け操作が煩雑であるという問題があった。
【０００８】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、新規に登録するリソースに対して容易にタグを付与させ得るリソース管理装置、タグ候補選定方法及びタグ候補選定プログラムを提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる課題を解決するため本発明においては、データベースに既に登録されている複数の登録済リソースそれぞれに対する、当該データベースに対して新たに登録された新規登録リソースの類似度を算出する類似度算出手段と、リソース類似度算出手段によって算出された類似度が大きい登録済リソースに付与されているタグを、新規登録リソースに付与するタグの候補として選定するタグ候補選定手段とを設けるようにした。
【００１０】
類似度の高いリソースに付与されているタグをタグ候補として選定することにより、データベースに新たに登録されるリソースに対してもタグ候補を提示して、従来に比してより容易にタグを付与させることができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、データベースに既に登録されている複数の登録済リソースそれぞれに対する、当該データベースに対して新たに登録された新規登録リソースの類似度を算出する類似度算出手段と、リソース類似度算出手段によって算出された類似度が大きい登録済リソースに付与されているタグを、新規登録リソースに付与するタグの候補として選定するタグ候補選定手段とを設けたことにより、データベースに新たに登録されるリソースに対してもタグ候補を提示して、従来に比してより容易にタグを付与させ得るリソース管理装置、タグ候補選定方法及びタグ候補選定プログラムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【実施例】
【００１３】
（１）ソーシャルブックマークシステムの全体構成
図１において１は全体としてブックマーク共有システムを示し、ブックマークサーバ２に対して、インターネット３を介して複数のユーザ端末４が接続されて構成される。
【００１４】
各ユーザ端末４は、パーソナルコンピュータやＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、あるいは携帯電話機等のインターネット接続機能を有する情報処理装置でなり、それぞれユーザ操作に応じてインターネット３上のウェブサーバ（図示せず）にアクセスしてウェブページデータを取得し、当該取得したウェブページデータに基づいてウェブページを表示してユーザに閲覧させる。
【００１５】
これに加えてブックマーク共有システム１では、ユーザ端末４のユーザがブックマークサーバ２に対してユーザアカウントを登録することにより、当該ユーザアカウント固有のブックマークリストをブックマークサーバ２に形成することができる。そしてブックマーク共有システム１の登録ユーザ（以下、単にユーザとも呼ぶ）は、任意のウェブページについてのブックマークを、自分のブックマークリストに登録する（以下、単に「ウェブページをブックマークする」とも呼ぶ）ことができる。
【００１６】
これに加えてブックマーク共有システム１では、ユーザは、ブックマークをブックマークリストに登録する際、任意のタグを当該ブックマークに付与することができる。さらにユーザは、任意のタグをキーワードとして、他のユーザが登録したブックマークを検索することもできる。
【００１７】
すなわちブックマークサーバ２は、各ユーザそれぞれについてのブックマークリストをハードディスクドライブ１１（図２）内のブックマークデータベースに記憶しており、ブックマークサーバ２のＣＰＵ（Central Processing Unit)１０は、ユーザ端末４からブックマーク登録要求を受け取ると、当該ブックマーク登録要求で指定されるウェブページとタグとを関連付けて登録ユーザのブックマークリストに記入する。
【００１８】
またブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、ユーザ端末４からブックマークの検索要求を受け取ると、当該登録要求で指定されるタグをキーワードとして用いてブックマークデータベースを検索し、指定されたタグと同一のタグが付与されたブックマークを検索結果として抽出してユーザ端末４に返送する。
【００１９】
このようにブックマーク共有システム１では、ユーザがそれぞれ自分用のブックマークリストをブックマークサーバ２に登録し得るとともに、各ユーザによって登録された多数のブックマークを全登録ユーザで共有して、当該多数のブックマークの中から所望のブックマークをタグを用いて検索し得るようになされている。
【００２０】
（２）本発明によるタグ候補の自動提示
（２−１）ブックマーク登録画面の構成
かかる構成に加えてブックマークサーバ２は、ユーザが任意のウェブページを新規にブックマークリストに登録する際において、この新規登録ページが既に他のユーザによって登録されている場合、他のユーザによる登録済ページに付与されているタグ等をタグ候補として提示するようになされている。
【００２１】
すなわちユーザ端末４は、キーボード等の入力手段を介してユーザによる所定のブックマーク登録操作を受け付けると、この操作においてブックマーク対象としてユーザに指定された新規登録ページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を、ブックマーク登録仮要求とともにブックマークサーバ２に送信する。
【００２２】
ブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、ユーザ端末４から送信されたブックマーク登録仮要求を受信すると、これに応じて、図２に示すブックマーク登録画面２０を表示するための表示データをユーザ端末４に返送することにより、当該ユーザ端末４にブックマーク登録画面２０を表示させる。
【００２３】
図２に示すようにブックマーク登録画面２０には、ブックマーク登録仮要求においてブックマーク対象として指定された新規登録ページのＵＲＬ（以下、新規登録ＵＲＬと呼ぶ）を表示するＵＲＬ表示欄２１と、新規登録ページの名称を表示するページ名表示欄２２と、新規登録ページに対して付与するタグを表示するタグ表示欄２３と、新規登録ページをユーザのブックマークリストに登録するためのブックマーク登録ボタン２４が表示される。
【００２４】
ＵＲＬ表示欄２１、ページ名表示欄２２及びタグ表示欄２３に対しては、ユーザ端末４が有するキーボード等の入力手段を介してユーザが任意の文字を入力することができる。たとえば、ページ名表示欄２２には新規登録ページに付与されているページ名が自動表示されるが、当該ページ名はユーザが自由に変更することができる。同様に、ＵＲＬ表示欄２１に表示されているＵＲＬもユーザが自由に変更することができ、これによりウェブページにおける下位ページや上位ページ等を任意に指定して新規登録ＵＲＬとすることができる。またタグ表示欄２３には、タグとしてブックマークに付与する文字列をユーザが任意で１または複数記入することができる。
【００２５】
また、ブックマーク登録画面２０におけるタグ表示欄２３の下方には、ブックマーク登録仮要求で指定された新規登録ＵＲＬに対してブックマークサーバ２が推薦するタグ候補２５が１又は複数表示される。このタグ候補２５は、後述するタグ候補選出処理によって新規登録ＵＲＬに関連するタグをブックマークサーバ２が選出したものである。そしてユーザは、表示されたタグ候補２５のうち任意のものを選択してタグ表示欄２３に表示させることができる。
【００２６】
すなわちユーザ端末４は、キーボード等の入力手段を介してユーザによるタグ候補２５の選択操作を受け付けると、これに応じて、選択されたタグ候補２５の文字列をコピーしてタグ表示欄２３に表示する。このようにブックマーク共有システム１では、新規登録ＵＲＬに関連するタグ候補２５をブックマークサーバ２が提示することにより、ユーザが容易にタグの付与を行い得るようになされている。
【００２７】
そしてユーザ端末４は、入力手段を介してユーザによるブックマーク登録ボタン２４の押下操作を受け付けると、これに応じて、新規登録ＵＲＬ及びそのページ名並びに付与されたタグを、ブックマーク登録要求とともにブックマークサーバ２に送信する。
【００２８】
ブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、ユーザ端末４から送信されたブックマーク登録要求を受信すると、これに応じて、同時に受信した新規登録ＵＲＬに対してページ名及びタグを関連付けて、これを登録済ＵＲＬとしてこのユーザのブックマークリストに登録する。
【００２９】
さらにこのときブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、新規登録ＵＲＬで指定されるウェブページにアクセスして、当該ウェブページに記述されている文書を登録済テキストデータとして取得し、これを登録済ＵＲＬに関連付けてブックマークリストに登録する。
【００３０】
（２−２）タグ候補の選出処理
次に、上述したブックマークサーバ２による新規登録ＵＲＬに対するタグ候補の選出処理を詳細に説明する。
【００３１】
ブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、ユーザ端末４からブックマーク登録仮要求を受信すると、当該ブックマーク登録仮要求と共に受信した新規登録ＵＲＬと同一のＵＲＬをブックマークデータベース上の全てのユーザのブックマークリストから検索する。
【００３２】
そして、新規登録ＵＲＬと同一のＵＲＬがいずれかのブックマークリストに登録済ＵＲＬとして登録されていた場合、ＣＰＵ１０は当該登録済ＵＲＬに付与されているタグをブックマークデータベースから取得し、これをタグ候補として、ブックマーク登録画面２０を表示するための表示データをとともにユーザ端末４に送信する。
【００３３】
一方、新規登録ＵＲＬと同一のＵＲＬがいずれのブックマークリストにも登録されていない場合（すなわち、このＵＲＬが始めてブックマークデータベースに登録される場合）、このままではＣＰＵ１０はタグ候補を選出することができない。このためブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、当該新規登録ＵＲＬで指定される新規登録ページにアクセスして、当該新規登録ページに記述されている文字列を新規登録テキストデータとして取得する。
【００３４】
そしてＣＰＵ１０は、取得した新規登録テキストデータと、ブックマークデータベースに記憶されている全ての登録済テキストデータとを照合して類似度をそれぞれ算出し（算出方法については後述）、当該新規登録テキストデータとの類似度が高い登録済テキストデータを所定数（例えば１０個）選定し、当該選定した類似度が高い登録済テキストデータに対応する登録済ＵＲＬに付与されているタグをタグ候補として、ブックマーク登録画面２０を表示するための表示データをとともにユーザ端末４に送信する。そしてユーザ端末４は、ブックマークサーバ２から受信したタグ候補を、ブックマーク登録画面２０に表示してユーザに提示する。
【００３５】
このようにブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、新規登録ページに類似した内容の登録済ページを検索し、これに付与されているタグをタグ候補として選定することにより、始めてブックマークデータベースに登録されるブックマークに対してもタグ候補を提示することができる。
【００３６】
（２−３）類似度の算出及びタグ候補の選定
次に、上述した新規登録テキストデータと登録済テキストデータとの類似度の算出方法、及びタグ候補の選出方法について説明する。
【００３７】
テキストデータ間の類似度算出法としては、単語の共起数を求める方法や、潜在意味解析（Latent Semantics Indexing）を用いる方法などが広く用いられており、本発明ではこれら様々な類似度算出法を用いることができる。
【００３８】
またタグ候補の選出方法としては、新規登録テキストデータと登録済テキストデータとの類似度Sim(Newpage,Webi)が−１〜１の範囲で算出された場合、登録済ページに付与されているタグを、次式を用いて合算する。
【００３９】
W(Tagj)≡Σ｛Sim(NewPage,Webi)*（ΣhasTag(Webi,Tagj)）｝            ……(1)
【００４０】
ここで、W(Tag)は、Ｔａｇを候補にするかどうかを決定する重み係数である。またタグ係数hasTag(Webi,Tagj)は、あるウェブページWebiにタグTagjが付与されている場合は１となり、タグTagjが付与されていない場合は０となる。
【００４１】
このようにして、全ての登録済ページに付与されているタグそれぞれについて重み係数W(Tag)が計算できるので、当該重み係数W(Tag)の大きいタグを適当な数（たとえば１０個）選択し、ユーザ端末４に対してタグ候補として送信する。
【００４２】
（２−４）タグ候補選定処理手順
次に、上述した新規登録ページに対するタグ候補をブックマークサーバ２が選定してユーザ端末４に送信する処理手順を、図３に示すフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００４３】
ブックマークサーバ２のＣＰＵ１０は、タグ候補選定処理手順ＲＴ１の開始ステップから入ってステップＳＰ１に移り、ユーザ端末４からブックマーク登録仮要求と共に新規登録ＵＲＬを受信すると、次のステップＳＰ２に移る。
【００４４】
ステップＳＰ２においてＣＰＵ１０は、受信した新規登録ＵＲＬを検索キーワードとして用いて、当該新規登録ＵＲＬと同一のＵＲＬをブックマークデータベースの登録済ＵＲＬから検索し、次のステップＳＰ３に移る。
【００４５】
ステップＳＰ３においてＣＰＵ１０は、新規登録ＵＲＬと同一の登録済ＵＲＬがブックマークデータベースに登録されていたかを検索結果を元に判定する。
【００４６】
ステップＳＰ３において肯定結果が得られた場合、このことは、ブックマーク登録しようとするウェブページが既に他のユーザによってブックマークデータベースに既に登録されていることを表しており、このときＣＰＵ１０はステップＳＰ４に移り、新規登録ＵＲＬと同一の登録済ＵＲＬに付与されているタグをタグ候補として選定し、ステップＳＰ７に移る。
【００４７】
これに対してステップＳＰ３において否定結果が得られた場合、このことは、当該ウェブページはブックマークデータベースに初めて登録されるものであることを表しており、このときＣＰＵ１０はステップＳＰ５に移る。
【００４８】
ステップＳＰ５において、類似度算出手段としてのＣＰＵ１０は、新規登録ＵＲＬで指定される新規登録ページにアクセスして、当該ページに記述されている文字列を新規登録テキストデータとして取得し、さらに、当該新規登録テキストデータとブックマークデータベースに記憶されている全ての登録済テキストデータとを照合して類似度をそれぞれ算出して、次のステップＳＰ６に移る。
【００４９】
ステップＳＰ６において、タグ候補選定手段としてのＣＰＵ１０は、算出した類似度に基づいて各登録済ページに付与されているタグそれぞれの重み係数W(Tag)を算出し、当該重み係数W(Tag)の大きいタグをタグ候補として選定して次のステップＳＰ７に移る。
【００５０】
そして、ステップＳＰ７においてＣＰＵ１０は、選定したタグ候補をユーザ端末４に送信し、次のステップＳＰ８に移ってタグ候補選定処理手順を終了する。
【００５１】
（３）動作及び効果
以上の構成において、ブックマーク共有システム１のブックマークサーバ２は、ユーザ端末４から受け付けた新規登録ページが他のユーザによって既にブックマークされている場合、他のユーザによってこのページに付与されているタグをタグ候補として選定してユーザ端末４に送信することにより、当該新規登録ページに対するタグ付与操作を容易に行わせることができる。
【００５２】
さらにブックマークサーバ２は、ユーザ端末４から受け付けた新規登録ページが他のユーザによってブックマークされていない場合でも、ブックマークデータベースにブックマーク登録されている全てのウェブページのうちの、新規登録ページと類似した内容のページに付与されているタグをタグ候補として選定してユーザ端末４に送信することにより、ブックマークデータベースに対して全く新たにブックマーク登録されるウェブページに対しても、容易にタグ付与操作を行わせることができる。
【００５３】
（４）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、あるウェブページWebiにタグTagjが付与されている場合はタグ係数hasTag(Webi, Tagj)＝１とし、タグTagjが付与されていない場合はタグ係数hasTag(Webi, Tagj)＝０として、タグ付与の有無のみに基づいてタグ係数を算出するようにしたが、本発明はこれに限らず、タグを付与したユーザ数を考慮してタグ係数を算出するようにしてもよい。例えば、あるウェブページWebiにタグTagjがｎ個付与されている場合、タグ係数hasTag(Webi, Tagj)＝ｎとすることが考えられる。
【００５４】
すなわち、本発明のブックマーク共有システム１のようなソーシャルタギングシステムでは、あるウェブページに対して複数のユーザが同一のタグを付与する場合が多い。例えば図４では、あるウェブページWebAに対して"WINE"というタグが３人のユーザから付与され、"BAR"というタグが２人のユーザから付与され、"RESTAURANT"というタグが１人のユーザから付与されている。この場合のタグ係数は、hasTag(WebA, WINE)＝３、hasTag(WebA, BAR)＝２、hasTag(WebA, RESTAURANT)＝１となる。
【００５５】
このようにタグの付与数を考慮したタグ係数を用いて重み係数W(Tag)を算出するようにすれば、タグの付与状態を反映した精度の高いタグ候補を選出することができる。
【００５６】
また上述の実施の形態においては、本発明をブックマーク共有システム１における、ウェブページに対するタグの付与に適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、類似度を算出し得るような各種リソースに対してタグを付与する場合に広く適用することができる。
【００５７】
このような本発明の適用対象となるリソースとしては、音楽データや画像データなどが考えられる。そして、音楽データに対する類似度の算出方法としては、楽曲中のパワースペクトル形状の類似性（J.-J. Aucouturier and F. Pachet: Music similarity measures: What’s the use? Proc. ISMIR 2002,pp. 157・63 (2002).）や、リズムの類似性（J. Paulus and A. Klapuri: Measuring the similarity of rhythmic patterns. Proc. ISMIR 2002, pp. 150-156 (2002).）、変調スペクトルの特徴量（Dixon, E. Pampalk and G. Widmer: Classification of dance music by periodicity patterns. Proc.ISMIR 2003, pp. 159・65 (2003).などを用いることができる。また、画像データに対する類似度の算出方法としては、フラクタル画像に基づく方法（横山貴紀, 渡辺俊典, 菅原研: ''フラクタル符号の写像対応に基づく特徴量と類似検索について'',映像メディア学会技術報告, Vol. 26, No. 54, pp.29-32, 2002. ）などを用いることができる。
【００５８】
さらに上述の実施の形態においては、ソーシャルタギングシステムのように、複数ユーザがリソースにタグを付与して情報を管理するシステムに本発明を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、１ユーザが情報を管理する個人情報管理システムに適用することもできる。
【００５９】
このような個人情報管理システムの例としては、例えばコンピュータ上でテキストメモをタグ付けして管理するテキスト管理システムが考えられる。すなわち図５に示すように、テキスト管理システムでは、ユーザが入力したテキストメモに対して任意のタグを付与し、当該タグを用いてテキストメモを検索し得る。そして、テキスト管理システムを実行するコンピュータのＣＰＵは、新規のテキストメモがユーザによって入力されると、当該新規のテキストメモと、入力済みの既存のテキストメモとの間で類似度を算出し、類似度の高いテキストメモに付与されているタグを新規のテキストメモのタグ候補として提示する。これによりこのテキスト管理システムでは、ユーザに対し簡易な操作でテキストメモへのタグ付与を行わせることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明は、種々のリソース管理システムに適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】ブックマーク共有システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】ブックマーク登録画面の構成を示す略線図である。
【図３】タグ候補選定処理手順のフローチャートである。
【図４】タグの付与数に応じたタグ係数算出の説明に供する略線図である。
【図５】本発明を適用したテキスト管理システムの説明に供する略線図である。
【符号の説明】
【００６２】
１……ブックマーク共有システム、２……ブックマークサーバ、３……インターネット、４……ユーザ端末、１０……ＣＰＵ、１１……ＨＤＤ。
【図１】
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【図２】
2007272390.tif 000004
【図３】
2007272390.tif 000005
【図４】
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【図５】
2007272390.tif 000007