(57)【要約】【課題】電子文書記憶部に対するアクセスログ解析により、コミュニティ分析を行なう装置および方法を提供する。【解決手段】電子文書記憶部に対するアクセス情報としてユーザＩＤと、文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記録し、このアクセスログに基づいて、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザをコミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する。または、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する。例えば、同一文書に対する興味を持つユーザの集合をコミュニティ関係のあるユーザとして判定し、これらのユーザ集合に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。【選択図】図５
2007102657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記録するアクセスログ記憶部と、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析部とを有し、
前記アクセスログ分析部は、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、
同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行する構成であることを特徴とするコミュニティ分析装置。
【請求項２】
前記アクセスログ分析部は、
前記コミュニティ関係を有するユーザの各々をノードとし、コミュニティ関係を有するユーザ間をリンクで結び付けたネットワーク図を生成する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項３】
前記アクセスログ分析部は、
予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項４】
前記アクセスログ分析部は、
前記閾値インターバルを、アクセス密度の高い時間間隔として設定する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項３に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項５】
電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記録するアクセスログ記憶部と、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析部とを有し、
前記アクセスログ分析部は、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、
同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行する構成であることを特徴とするコミュニティ分析装置。
【請求項６】
前記アクセスログ分析部は、
予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項５に記載のコミュニティ分析装置。
【請求項７】
電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、
アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを有し、
前記アクセスログ分析ステップは、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、
同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行することを特徴とするコミュニティ分析方法。
【請求項８】
前記コミュニティ分析方法は、さらに、
前記コミュニティ関係を有するユーザの各々をノードとし、コミュニティ関係を有するユーザ間をリンクで結び付けたネットワーク図を生成する処理を実行するステップを有することを特徴とする請求項７に記載のコミュニティ分析方法。
【請求項９】
前記アクセスログ分析ステップは、
予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行することを特徴とする請求項７に記載のコミュニティ分析方法。
【請求項１０】
前記アクセスログ分析ステップにおいて、
前記閾値インターバルを、アクセス密度の高い時間間隔として設定する処理を実行することを特徴とする請求項９に記載のコミュニティ分析方法。
【請求項１１】
電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、
アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを有し、
前記アクセスログ分析ステップは、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、
同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行することを特徴とするコミュニティ分析方法。
【請求項１２】
前記アクセスログ分析ステップは、
予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１１に記載のコミュニティ分析方法。
【請求項１３】
コミュニティ分析処理をコンピュータにおいて実行させるコンピュータ・プログラムであり、
電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、
アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを、
実行させ、
前記アクセスログ分析ステップにおいては、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、
同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【請求項１４】
コミュニティ分析処理をコンピュータにおいて実行させるコンピュータ・プログラムであり、
電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、
アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを、
実行させ、
前記アクセスログ分析ステップにおいては、
前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、
同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばデータベースに格納された電子文書に対するアクセスログの解析処理により、人と人との関連性などのコミュニティ分析を行なうコミュニティ分析装置、およびコミュニティ分析方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、組織活動の特徴を調査するために、組織のメンバー間の社内メールを使っての連絡や口頭での報告など、さまざまな形態での交信を記録し分析する手法が利用されてきた。例えば、非特許文献１に見られるソーシャル・ネットワーク分析と呼ばれる手法では、組織のメンバー間のネットワークを、ネットワーク図で表現する。これにより、人事上の組織図では表現されないメンバーの役割やメンバー間の依存関係を知ることができる。しかしながら、ネットワーク分析は、分析者が組織のメンバーにインタビューやアンケートを行なうことによって進められるため、時間がかかるのが課題である。さらに、分析のためには分析者の経験が必要となる。
【０００３】
近年では、インターネットの発達により多くの交信が電子メールで行なわれるようになってきている。電子メールは、メールサーバと呼ばれる電子メールの送受信を管理するコンピュータを通して行なわれる。メールサーバには通信記録（電子メールログ）が残されており、これらを利用することでネットワーク分析も容易に行うことができる。
【０００４】
非特許文献２には、この電子メールログを使ったネットワーク分析の手法が提案されている。ネットワーク分析は、誰と誰がコミュニケーションを取ったことがあるかをグラフで表し、そのグラフの構造を調べることによって組織のコミュニケーションを分析しようとするものである。
【０００５】
図１６を参照して、グラフの構造を調べることによる組織コミュニケーションの分析手法について説明する。図１６において、コミュニケーションの参加者はノード１１で、そのノード１１間のコミュニケーションはリンク１２で表される。そして、コミュニケーションの回数はリンク１２の太さで表される。
【０００６】
アクセスログから作成されるネットワークはさまざまなネットワークの重ねあわせである。すなわち、図１６に示す（Ａ）全ネットワークには、さまざまなネットワークの重ねあわせである。ネットワーク分析手法を利用しようとすると、これらを分離する必要がある。例えば図１６に示すように、（Ｂ１）組織図に対応したネットワーク、（Ｂ２）庶務ネットワーク、（Ｂ３）同期入社ネットワークなど、各ノードの情報に基づいて分離したネットワークが取得される。
【０００７】
ネットワーク分析で重要な指標は、コミュニケーションの参加者であるノードに対する入次数と出次数、２点間の距離、中心媒介性などである。ノードに向かうリンクの数は入次数、ノードから出るリンクを出次数と呼ぶ。また２点間の距離は、あるノードから別のノードまで、直接電子メールをやりとりしたノードをたどり、いくつのノードでたどりつけるかのその人数（ノード数）である。さらに、媒介中心性とは、あるノードを取り除いた時に情報が伝わる度合いを表している。
【０００８】
また特許文献１では、利用者のメッセージのやりとりの履歴情報を保存しておいて、電子メールのメッセージを返信した相手数、返信を受けた相手数、投稿したメッセージの総量（長さ）、投稿したスレッドの数からグループ活動上の役割に対する利用者の適合度を求める手法を開示している。
【特許文献１】特開２００３−２１６７８５号公報
【非特許文献１】ローレンス・プルサック、ロブ・クロス、西尚久訳『ソーシャル・ネットワーク：組織活力の源泉』ＤＩＡＭＯＮＤハーバード・ビジネス・レビュー、２００２年１０月号、ｐ．９６−１０７
【非特許文献２】安田雪著、「ネットワーク分析」、新曜社、１９９７年発行
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
このように、電子データの利用により、大量のデータであっても分析が可能となる。しかしながら、電子データには、電子メールのように直接コミュニケーションを表すようなデータでないものが存在する。
【００１０】
例えば、電子文書を格納した電子ファイリングシステムでは、電子文書の格納や閲覧の情報が記録される。これらのデータは、組織における人の活動を分析する情報であるが、人と人の関係が直接記述されてはいないが、同じ文書にアクセスした人の間に関係を付けることでネットワークグラフを作成できる。このグラフを使ってネットワーク分析の手法で分析が可能である。しかしながら、アクセスの関係で記述されるネットワークはさまざまな種類のネットワークが含まれている可能性があり、これらを分離する必要がある。この関係は、インタビューや、アクセスした文書の本文を分析することで分離可能であるが、処理の簡便性は失われてしまう。さらに、アクセスした文書の内容を調査することは、組織メンバーのプライバシーを侵害する可能性があり、この点でも実施が困難である。
【００１１】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、調査対象者となるメンバーのプライバシーを保ちつつ、直接人と人の関係が記述されていない電子文書アクセス記録からのコミュニティ分析を実現するコミュニティ分析装置、およびコミュニティ分析方法、並びにコンピュータ・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】
【００１２】
本発明の第１の側面は、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記録するアクセスログ記憶部と、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析部とを有し、前記アクセスログ分析部は、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行する構成であることを特徴とするコミュニティ分析装置にある。
【００１３】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、同一文書に対する興味を持つユーザを効率的に選択抽出することが可能となり、同一文書に対する興味を持つユーザの集合をコミュニティ関係のあるユーザとして判定し、これらのユーザ集合に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００１４】
さらに、本発明のコミュニティ分析装置の一実施態様において、前記アクセスログ分析部は、前記コミュニティ関係を有するユーザの各々をノードとし、コミュニティ関係を有するユーザ間をリンクで結び付けたネットワーク図を生成する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１５】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて抽出された同一文書に対する興味を持つユーザの集合情報を適用することで、効率的なネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００１６】
さらに、本発明のコミュニティ分析装置の一実施態様において、前記アクセスログ分析部は、予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１７】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、規定時間内において実行された同一文書に対するアクセスユーザを抽出する構成としたので、例えばあるプロジェクトの特定の処理フェーズなど、特定期間内に同一文書に対する興味を示したユーザの集合を選択することが可能であり、より深いコミュニティ関係のあるユーザの抽出処理、およびネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００１８】
さらに、本発明のコミュニティ分析装置の一実施態様において、前記アクセスログ分析部は、前記閾値インターバルを、アクセス密度の高い時間間隔として設定する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１９】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、規定時間内において実行された同一文書に対するアクセスユーザを抽出する際、規定時間をアクセス密度の高い時間間隔として設定する構成としたので、アクセス処理状況に応じた柔軟な解析処理を行なうことができる。
【００２０】
さらに、本発明の第２の側面は、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記録するアクセスログ記憶部と、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析部とを有し、前記アクセスログ分析部は、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行する構成であることを特徴とするコミュニティ分析装置にある。
【００２１】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として効率的に抽出することが可能となり、これらの文書関連情報に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００２２】
さらに、本発明のコミュニティ分析装置の一実施態様において、前記アクセスログ分析部は、予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を関連文書として抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２３】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、規定時間内において同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を関連文書として抽出する構成としたので、例えばあるプロジェクトの特定の処理フェーズなど、特定期間内にアクセスされた関連文書を選択することが可能となる。
【００２４】
さらに、本発明の第３の側面は、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを有し、前記アクセスログ分析ステップは、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行することを特徴とするコミュニティ分析方法にある。
【００２５】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、同一文書に対する興味を持つユーザを効率的に選択抽出することが可能となり、同一文書に対する興味を持つユーザの集合をコミュニティ関係のあるユーザとして判定し、これらのユーザ集合に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００２６】
さらに、本発明のコミュニティ分析方法の一実施態様において、前記コミュニティ分析方法は、さらに、前記コミュニティ関係を有するユーザの各々をノードとし、コミュニティ関係を有するユーザ間をリンクで結び付けたネットワーク図を生成する処理を実行するステップを有することを特徴とする。
【００２７】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて抽出された同一文書に対する興味を持つユーザの集合情報を適用することで、効率的なネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００２８】
さらに、本発明のコミュニティ分析方法の一実施態様において、前記アクセスログ分析ステップは、予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行することを特徴とする。
【００２９】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、規定時間内において実行された同一文書に対するアクセスユーザを抽出する構成としたので、例えばあるプロジェクトの特定の処理フェーズなど、特定期間内に同一文書に対する興味を示したユーザの集合を選択することが可能であり、より深いコミュニティ関係のあるユーザの抽出処理、およびネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００３０】
さらに、本発明のコミュニティ分析方法の一実施態様において、前記アクセスログ分析ステップにおいて、前記閾値インターバルを、アクセス密度の高い時間間隔として設定する処理を実行することを特徴とする。
【００３１】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、規定時間内において実行された同一文書に対するアクセスユーザを抽出する際、規定時間をアクセス密度の高い時間間隔として設定する構成としたので、アクセス処理状況に応じた柔軟な解析処理を行なうことができる。
【００３２】
さらに、本発明の第４の側面は、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを有し、前記アクセスログ分析ステップは、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行することを特徴とするコミュニティ分析方法にある。
【００３３】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として効率的に抽出することが可能となり、これらの文書関連情報に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００３４】
さらに、本発明のコミュニティ分析方法の一実施態様において、前記アクセスログ分析ステップは、予め定められた時間間隔としての閾値インターバル内において、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００３５】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、規定時間内において同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を関連文書として抽出する構成としたので、例えばあるプロジェクトの特定の処理フェーズなど、特定期間内にアクセスされた関連文書を選択することが可能となる。
【００３６】
さらに、本発明の第５の側面は、コミュニティ分析処理をコンピュータにおいて実行させるコンピュータ・プログラムであり、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを実行させ、前記アクセスログ分析ステップにおいては、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００３７】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、同一文書に対する興味を持つユーザを効率的に選択抽出することが可能となり、同一文書に対する興味を持つユーザの集合をコミュニティ関係のあるユーザとして判定し、これらのユーザ集合に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析をコンピュータによって行なうことができる。
【００３８】
さらに、本発明の第６の側面は、コミュニティ分析処理をコンピュータにおいて実行させるコンピュータ・プログラムであり、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記憶部に記録するアクセスログ記憶ステップと、アクセスログ分析部において、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログの分析処理を実行するアクセスログ分析ステップとを実行させ、前記アクセスログ分析ステップにおいては、前記アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００３９】
本構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として効率的に抽出することが可能となり、これらの文書関連情報に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析をコンピュータによって行なうことができる。
【００４０】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能なコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、ＣＤやＦＤ、ＭＯなどの記録媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００４１】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００４２】
本発明の一実施例の構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記録し、このアクセスログに基づいて、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行する構成としたので、同一文書に対する興味を持つユーザを効率的に選択抽出することが可能となり、同一文書に対する興味を持つユーザの集合をコミュニティ関係のあるユーザとして判定し、これらのユーザ集合に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【００４３】
さらに、本発明の一実施例の構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行する構成としたので、関連文書の効率的な抽出処理が可能となり、これらの文書関連情報に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下、図面を参照しながら本発明のコミュニティ分析装置、およびコミュニティ分析方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００４５】
まず、本発明のコミュニティ分析の概要について説明する。本発明のコミュニティ分析では、例えばネットワークを介してアクセス可能なデータベースに格納されたデータファイルに対するアクセスログの解析を実行する。
【００４６】
例えば、同じファイルにアクセスを行なっているアクセスログを解析して、そのアクセス時間の間隔によって、ユーザ間、すなわち人と人の関係を分類する。例えば、同じ文書にアクセスするユーザを解析してネットワークを作成しネットワーク分析の手法を用いてコミュニティ分析を行う。
【００４７】
一般的なネットワーク分析の教科書などで示されるネットワーク分析手法は、多くの場合、理想的なネットワークを対象とした分析手法を示している。たとえば、組織には複数のコミュニティが存在するが、コミュニティの重なりがないネットワークを対象とした分析を示している。しかし、実際の組織は、組織図上の組織のほかに、新人社員のコミュニティや、組織図上の各グループに属する庶務担当のコミュニティなどが重なり合って存在する。このようなネットワークは、従来のネットワーク分析手法を直接適用することは困難であることが多い。
【００４８】
本発明においては、例えば新人社員のコミュニティなどの同じコミュニティに属する人たちは、データベースに格納された同じ文書に、ある期間に集中してアクセスを行なうという仮定に基づいて解析処理を行なう。たとえば、同期入社のコミュニティでは、入社後、一定年数後に行われる研修の資料をアクセスすることがある。この仮定に基づき、同一文書に対して所定期間内にアクセスするユーザをクラスター化し分類することでネットワークを作成し、ネットワーク分析を可能にする。
【００４９】
本発明のコミュニティ分析の実行環境としてのネットワークシステムの構成例について、図１を参照して説明する。ネットワークシステムは、例えば、ある企業内の複数の事業所にまたがって構築された広域ネットワーク（ＷＡＮ）であって、図１に示すように複数のユーザ端末（クライアント）５１〜５３がネットワーク６０によって接続されている。ネットワーク６０には、電子文書ファイリング装置７０が接続され、ユーザ端末５１〜５３は、電子文書ファイリング装置７０に格納された電子文書を取得、あるいは閲覧を行なうことができる。
【００５０】
電子文書ファイリング装置７０にはコミュニティ分析装置１００が接続されている。コミュニティ分析装置１００は、電子文書ファイリング装置７０に対するユーザ端末（クライアント）５１〜５３からのアクセス状況を解析する。
【００５１】
図２にコミュニティ分析装置１００の構成を示す。図２に示すようにコミュニティ分析装置１００は、アクセスログ記憶部１０１と、アクセスログ分析部１０２を有する。アクセスログ記憶部１０１には、電子文書ファイリング装置７０に対するユーザ端末（クライアント）５１〜５３からのアクセスログが記録され、アクセスログ分析部１０２は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログの解析を実行する。
【００５２】
なお、コミュニティ分析装置１００は、例えばＰＣなどの情報処理装置によって構成され、アクセスログ記憶部１０１はハードディスク等の記憶手段によって構成される。また、アクセスログ分析部１０２は、ＲＯＭ等の記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵ等を有するデータ処理部によって構成される。アクセスログ分析部１０２において実行する処理の具体例については、以下、詳細に説明する。
【００５３】
図３にアクセスログ記憶部１０１の記録データの例を示す。アクセスログ記憶部１０１には、図３に示すように、電子文書ファイリング装置７０に対するユーザ端末（クライアント）５１〜５３からのアクセスログとして、アクセス時刻、アクセスを実行したユーザの識別子としてのユーザＩＤと、アクセス対象となった文書の識別子としての文書ＩＤの対応データを記録する。
【００５４】
アクセスログ分析部１０２は、このアクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログの解析を実行する。以下、アクセスログ分析部１０２の実行するアクセスログ解析処理の異なる解析処理例について、順次説明する。以下の４つの処理例について、順次、説明する。
（処理例１）共通文書に対するアクセスユーザの解析によるコミュニティ分析
（処理例２）規定時間内の共通文書に対するアクセスユーザの解析によるコミュニティ分析
（処理例３）共通のユーザによる異なる文書に対するアクセス解析によるコミュニティ分析
（処理例４）規定時間内の同一ユーザによる異なる文書に対するアクセスの解析によるコミュニティ分析
【００５５】
（処理例１）共通文書に対するアクセスユーザの解析によるコミュニティ分析
まず、コミュニティ分析処理例１として、共通文書に対してアクセスを行なうユーザの解析によるコミュニティ分析処理について説明する。アクセスログ分析部１０２の実行する本処理例における解析処理の一例について、図４を参照して説明する。アクセスログ分析部１０２は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、同一文書に対してアクセスを実行した複数のユーザを抽出し、これら同一文書にアクセスしたユーザをコミュニティ関係にあるユーザであると判定する。
【００５６】
図４に示すように、図１に示すユーザ端末（クライアント）５１〜５３を利用するユーザＡとユーザＢが、電子文書ファイリング装置７０に格納された同一文書（文書Ｄａ）に対してアクセスを行ったことを示すアクセスログがアクセスログ記憶部１０１に存在する場合、アクセスログ分析部１０２は、これらのログ情報に基づいてユーザＡとユーザＢが同一コミュニティに属するユーザである可能性が高いと判定する。
【００５７】
具体的には、異なるユーザが同一文書に対して共通にアクセスを実行している回数をカウントし、カウント値に基づいて、ユーザのコミュニティ分析を行なう。例えば、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、ユーザ［Ｕ１］とユーザ［Ｕ２］との共通文書に対するアクセス回数をＡ（Ｕ１，Ｕ２）として、アクセス回数をカウントする。共通文書に対するアクセス回数Ａ（Ｕ１，Ｕ２）が大きな値を示すほど、ユーザ［Ｕ１］，［Ｕ２］は、同一コミュニティに属する可能性が高いと判定する。
【００５８】
このように、アクセスログ分析部１０２は、同一文書に対するアクセス回数が高いユーザの集合を同一コミュニティに属するユーザであると判定する。この解析処理シーケンスについて、図５に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５９】
まず、アクセスログ分析部１０２は、ステップＳ１０１において、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログ（図３参照）から、分析対象期間のログを取り出す。なお、分析期間は、オペレータによって任意の期間を分析期間として予め設定する。
【００６０】
次に、ステップＳ１０２において、アクセスログのログ番号を示す変数［Ｋ］を初期値Ｋ＝１に設定する。ステップＳ１０３において、Ｋ番目のログを選択し、ステップＳ１０４において、取得したＫ番目のログに記録されたユーザＩＤを［Ｕ１］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ１］とする。
【００６１】
次に、ステップＳ１０５において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の初期設定としてＮ＝１に設定し、ステップＳ１０６において、Ｋ＋Ｎ番目のログを取得し、ステップＳ１０７において、取得したＫ＋Ｎ番目のログに記録されたユーザＩＤを［Ｕ２］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ２］とする。
【００６２】
ステップＳ１０８では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤを比較し、ステップＳ１０９では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤを比較する。ステップＳ１０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一であると判定された場合は、同一ユーザによるアクセスログ記録であるので、異なるユーザ間のコミュニティを解析する対象としてのデータに選定されず、ステップＳ１１１に進む。
【００６３】
ステップＳ１０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一でない場合は、ステップＳ１０９に進み、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一であるか否かを判定する。Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一である場合は、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログは、異なるユーザによる同一ドキュメントに対するアクセス情報を示すログであると判定される。すなわち、図４を参照して説明した関係を提示していることになる。
【００６４】
この場合は、ステップＳ１１０に進み、ユーザ［Ｕ１］とユーザ［Ｕ２］との同一文書に対するアクセス回数を示すデータ［Ａ（Ｕ１，Ｕ２）］を１つ増加させる処理を行なう。すなわち、
Ａ（Ｕ１，Ｕ２）←Ａ（Ｕ１，Ｕ２）＋１
とする。
【００６５】
［Ａ（Ｕ１，Ｕ２）］は、ユーザＵ１，Ｕ２の同一文書に対するアクセス数を示すデータであり、この数値が高いほど、ユーザＵ１，Ｕ２が同一コミュニティに属する確率が高いと判定される。
【００６６】
ステップＳ１１１では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の値を１つ増加させる変数更新処理を行なう。すなわち、Ｋ番目のログとの比較ログを次のログデータに設定する処理である。ステップＳ１１２では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えたか否か、すなわち解析対象として取得したログに存在するか否かを判定する。比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ１０６に戻り、Ｋ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【００６７】
すなわち、ユーザＩＤとドキュメントＩＤの比較を実行し、異なるユーザによる同一ドキュメントに対するアクセスログの関係にあれば、ユーザ［Ｕ１］とユーザ［Ｕ２］との同一文書に対するアクセス回数を示すデータ［Ａ（Ｕ１，Ｕ２）］を１つ増加させる処理を行なう。
【００６８】
ステップＳ１１２において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていると判定され、最終ログまでの比較が終了したと判定すると、ステップＳ１１３に進み、比較元のログ番号［Ｋ］を１つ増加させる処理を行い、ステップＳ１１４において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えたか否かを判定する。すなわち、最終ログのログ番号を超えていないかをチェックする。ログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ１０３に戻り、Ｋ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【００６９】
ステップＳ１１４において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超え、取得ログに存在しないと判定されると、すべての取得ログ間の比較処理が終了したことになり、アクセスログ分析部１０２の処理を終了する。
【００７０】
このようなログ分析によって、アクセスログ分析部１０２は、同一文書に対するアクセス回数が高いユーザの組み合わせを解析し、このようなユーザの集合を取得することができる。これらのユーザ集合は、同一コミュニティに属するユーザであると推定することができる。図５を参照して説明した処理フローによって、各ユーザの同一文書に対するアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）が算出され、この各ユーザのアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）に基づいて、ネットワーク図を作成する。アクセスログ分析部１０２は、コミュニティ関係を有するユーザの各々をノードとし、コミュニティ関係を有するユーザ間をリンクで結び付けたネットワーク図を生成する処理を実行する。
【００７１】
各ユーザの共通文書に対するアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）が大きいほどユーザ間の結びつきが高いと判定して、各ユーザ間のアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）をユーザ間の結びつきを示す指標、すなわち同一コミュニティに属する判定指標として適用してネットワーク図を作成する。本手法によって、例えば、図６（ａ）に示すネットワーク図が作成される。図６（ａ）に示すネットワーク図は、ノード２０１がユーザを示し、リンク２０２がユーザ（ノード）間の結びつきを示す。
【００７２】
リンクの設定は、上述のアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）に基づいて設定される。例えば予め設定された閾値以上のアクセス回数を持つユーザ間にリンクを設定する。なお、ネットワーク構成手法の具体例については、例えば、ローレンス・プルサック、ロブ・クロス『ソーシャル・ネットワーク：組織活力の源泉』ＤＩＡＭＯＮＤハーバード・ビジネス・レビュー、２００２年１０月号９６ページに記載されている。この手法を適用し、上述したログ分析によって算出される各ユーザ間のアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）をユーザ間の結びつきを示す指標、すなわち同一コミュニティに属する判定指標として適用してネットワーク図を生成する。このネットワーク図によって、人事上の組織図では表現されない、構成人員の役割や、構成人員間の依存関係を知ることができる。      
【００７３】
このような、ネットワーク図を利用し、ネットワーク図の解析手法において利用される最短経路媒介性を計算することで、コミュニティの発見を行なうことができる。例えば図６（ａ）に示すように、ユーザノードＡと、ユーザノードＢとを結びつける最短経路Ａ〜Ｃ〜Ｂを最短経路媒介性の計算により検出し、図６（ｂ）に示すように、ユーザＡの属するコミュニティ１と、ユーザＢの属するコミュニティ２を発見することができる。これらの各コミュニティは、例えば、同期入社のコミュニティや、類似製品の開発エンジニアのコミュニティなど、ある共通のカテゴリを持つコミュニティである。
【００７４】
（処理例２）規定時間内の共通文書に対するアクセスユーザの解析によるコミュニティ分析
次に、コミュニティ分析処理例２として、予め定めた規定時間内に共通文書に対してアクセスを行なうユーザの解析によるコミュニティ分析処理について説明する。アクセスログ分析部１０２の実行する本処理例における解析処理の一例について、図７を参照して説明する。アクセスログ分析部１０２は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、予め定めた規定時間内に同一文書に対してアクセスを実行した複数のユーザを抽出し、これら規定時間内に同一文書にアクセスしたユーザをコミュニティ関係にあるユーザであると判定する。
【００７５】
すなわち、先の処理例では、時間を考慮することなく、同一文書に対してアクセスを実行したユーザであるか否かのみを判定指標として、同一コミュニティに属するユーザ関係にあるか否かを決定していた。本処理例では、さらに時間要素を加え、規定時間内の同一文書アクセスの有無に基づいて、同一コミュニティに属するユーザ関係にあるか否かを決定する。
【００７６】
図７に示すように、ユーザＵ１〜Ｕ３が、電子文書ファイリング装置７０に格納された同一文書（文書Ｄ１）に対してアクセスを行ったものとする。これらのアクセス情報を示すアクセスログがアクセスログ記憶部１０１に存在するものとする。
【００７７】
アクセスログ分析部１０２は、これらのログ情報に基づく解析を実行する。ユーザＵ１とユーザＵ２の文書Ｄ１に対するアクセス時間の差ｔ１は、予め定めた時間間隔としての閾値インターバル［Ｉａ］未満であり、ユーザＵ１とユーザＵ３の文書Ｄ１に対するアクセス時間の差ｔ２は、予め定めた時間間隔としての閾値インターバル［Ｉａ］以上となっている。これらの時間情報は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたログ情報（図３参照）に基づいて取得される。
【００７８】
この場合、アクセスログ分析部１０２は、ユーザＵ１とユーザＵ２の関係は、同一コミュニティに属する可能性が高く、ユーザＵ１とユーザＵ３の関係は、同一コミュニティに属する可能性が低い関係であると判定する。
【００７９】
本処理例においても、先の処理例と同様、異なるユーザが、規定時間（閾値インターバルＩａ）未満の時間間隔で、同一文書に対して共通にアクセスを実行している回数をカウントし、カウント値に基づいて、ユーザのコミュニティ分析を行なう。例えば、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、ユーザ［Ｕ１］とユーザ［Ｕ２］との規定時間（閾値インターバルＩａ）未満の時間間隔で実行された共通文書に対するアクセス回数をＡ（Ｕ１，Ｕ２）として、アクセス回数をカウントする。規定時間未満に実行された共通文書に対するアクセス回数Ａ（Ｕ１，Ｕ２）が大きな値を示すほど、ユーザ［Ｕ１］，［Ｕ２］は、同一コミュニティに属する可能性が高いと判定する。
【００８０】
このように、アクセスログ分析部１０２は、規定時間内の同一文書に対するアクセス回数が高いユーザの集合を同一コミュニティに属するユーザであると判定する。この解析処理シーケンスについて、図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【００８１】
まず、アクセスログ分析部１０２は、ステップＳ２０１において、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログ（図３参照）から、分析対象期間のログを取り出す。なお、分析期間は、オペレータによって任意の期間を分析期間として予め設定する。
【００８２】
次に、ステップＳ２０２において、アクセスログのログ番号を示す変数［Ｋ］を初期値Ｋ＝１に設定する。ステップＳ２０３において、Ｋ番目のログを選択し、ステップＳ２０４において、取得したＫ番目のログに記録されたアクセス時刻を［Ｔ１］、ユーザＩＤを［Ｕ１］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ１］とする。
【００８３】
次に、ステップＳ２０５において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の初期設定としてＮ＝１に設定し、ステップＳ２０６において、Ｋ＋Ｎ番目のログを取得し、ステップＳ２０７において、取得したＫ＋Ｎ番目のログに記録されたアクセス時刻を［Ｔ２］、ユーザＩＤを［Ｕ２］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ２］とする。
【００８４】
ステップＳ２０８では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤを比較し、ステップＳ２０９では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤを比較し、ステップＳ２１０では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのアクセス時刻の差［Ｔ２−Ｔ１］と予め定めた閾値インターバル［Ｉａ］とを比較する。すなわち、２つのログのアクセス時間の差が閾値インターバル［Ｉａ］未満であるか否かを判定する。
【００８５】
ステップＳ２０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一であると判定された場合は、同一ユーザによるアクセスログ記録であるので、異なるユーザ間のコミュニティを解析する対象としてのデータに選定されず、ステップＳ２１２に進む。
【００８６】
ステップＳ２０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一でない場合は、ステップＳ２０９に進み、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一であるか否かを判定する。Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一である場合は、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログは、異なるユーザによる同一ドキュメントに対するアクセス情報を示すログであると判定される。
【００８７】
この場合は、さらに、ステップＳ２１０に進み、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのアクセス時刻の差［Ｔ２−Ｔ１］と予め定めた閾値インターバル［Ｉａ］とを比較する。すなわち、
Ｔ２−Ｔ１＜Ｉａ
上記式が成立するか否かを判定する。これは、２つのログのアクセス時間の差が閾値インターバル［Ｉａ］未満であるか否かを判定する処理である。
【００８８】
上記式が成立する場合は、ステップＳ２１１に進み、ユーザ［Ｕ１］とユーザ［Ｕ２］との規定時間内の同一文書に対するアクセス回数を示すデータ［Ａ（Ｕ１，Ｕ２）］を１つ増加させる処理を行なう。すなわち、
Ａ（Ｕ１，Ｕ２）←Ａ（Ｕ１，Ｕ２）＋１
とする。このケースは、図７に示すユーザＵ１とユーザＵ２との関係に相当する。
【００８９】
ステップＳ２１０において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのアクセス時刻の差［Ｔ２−Ｔ１］が、
Ｔ２−Ｔ１＜Ｉａ
を満たさない場合、すなわち、２つのログのアクセス時間の差が閾値インターバル［Ｉａ］以上である場合は、２つのログのユーザは、同一文書に対するアクセスを行ってはいるが、予め定めた閾値インターバル以上の差を持ったアクセスであり、このログに示されるユーザ間の共通性は低いと判定し、ステップＳ２１１のカウントアップ処理を実行することなく、ステップＳ２１２に進む。このケースは、図７に示すユーザＵ１とユーザＵ３との関係に相当する。
【００９０】
本処理例では、［Ａ（Ｕ１，Ｕ２）］は、ユーザＵ１，Ｕ２の規定時間内の同一文書に対するアクセス数を示すデータであり、この数値が高いほど、ユーザＵ１，Ｕ２が同一コミュニティに属する確率が高いと判定される。
【００９１】
ステップＳ２１２では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の値を１つ増加させる変数更新処理を行なう。すなわち、Ｋ番目のログとの比較ログを次のログデータに設定する処理である。ステップＳ２１３では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えたか否か、すなわち解析対象として取得したログに存在するか否かを判定する。比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ２０６に戻り、Ｋ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【００９２】
すなわち、ログ間のユーザＩＤとドキュメントＩＤの比較と、ログ間の時間差［Ｔ２−Ｔ１］と閾値インターバル［Ｉａ］との比較を実行し、異なるユーザによる閾値時間Ｔａ内の同一ドキュメントに対するアクセスログの関係にあれば、ユーザ［Ｕ１］とユーザ［Ｕ２］との規定時間内の同一文書に対するアクセス回数を示すデータ［Ａ（Ｕ１，Ｕ２）］を１つ増加させる処理を行なう。
【００９３】
ステップＳ２１３において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていると判定され、最終ログまでの比較が終了したと判定すると、ステップＳ２１４に進み、比較元のログ番号［Ｋ］を１つ増加させる処理を行い、ステップＳ２１５において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えたか否かを判定する。すなわち、最終ログのログ番号を超えていないかをチェックする。ログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ２０３に戻り、更新したログ番号［Ｋ］によって指定されるＫ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【００９４】
ステップＳ２１５において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超え、取得ログに存在しないと判定されると、すべての取得ログ間の比較処理が終了したことになり、アクセスログ分析部１０２の処理を終了する。
【００９５】
このようなログ分析によって、アクセスログ分析部１０２は、同一文書に対する規定時間内のアクセス回数が高いユーザの組み合わせを解析し、このようなユーザの集合を取得することができる。これらのユーザ集合は、同一コミュニティに属するユーザであると推定することができる。このように、図８を参照して説明した処理フローによって、各ユーザの規定時間内の同一文書に対するアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）が算出され、この規定時間内の異なるユーザのアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）に基づいて、ネットワーク図を作成する。
【００９６】
各ユーザの閾値インターバル［Ｉａ］内の共通文書に対するアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）が大きいほどユーザ間の結びつきが高いと判定して、各ユーザ間のアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）をユーザ間の結びつきを示す指標、すなわち同一コミュニティに属する判定指標として適用してネットワーク図を作成する。本手法によっても、先に図６を参照して説明したと同様のネットワーク図が作成される。
【００９７】
このような、閾値インターバル［Ｉａ］内の共通文書に対するアクセス回数Ａ（Ｕｎ，Ｕｍ）に基づくネットワーク分析によって、例えば、図９に示すような、異なるコミュニティ、例えば課長コミュニティや、同期入社コミュニティの存在を把握することが可能となる。例えば、年次教育の資料に対するアクセスログの解析によって、このような、組織図からは直接読み取ることが困難なコミュニティの存在を解析することができる。
【００９８】
なお、上述した処理例では、図７を参照して説明したように、アクセスログ分析部１０２が実行するログ情報に基づく解析において、異なるユーザ間の同一文書Ｄ１に対するアクセス時間の差と、予め定めた時間間隔としての閾値インターバル［Ｉａ］とを比較して、ユーザ間の関係を判断する際、適用する閾値インターバル［Ｉａ］を予め定めた固定時間とした例を説明したが、この閾値インターバルを文書に対するアクセス状況に応じて決定する構成としてもよい。
【００９９】
この処理例について、図１０を参照して説明する。図１０（ａ）は、上述した処理例と同様、予め定めた時間間隔としての閾値インターバル［Ｉａ］を適用した場合の処理である。（ｂ）は、閾値インターバルを文書に対するアクセス状況に応じて決定する構成例を示している。図において、左から右に時間経過を示しており、マーク３０１はユーザによるアクセスタイミングを示している。これらの時間情報は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたログ情報（図３参照）に基づいて取得される。
【０１００】
このアクセス履歴から、時間Ｔ１〜Ｔ２の間に、アクセスが集中していることが解析される。このアクセス密度の高い期間をユーザ間の関係を判断する際に適用する閾値インターバル［Ｉｂ］とする。具体的には、予め定めたアクセス密度の値以上のアクセス密度を持つ期間を閾値インターバル［Ｉｂ］として設定する。このようにアクセス密度に応じて閾値インターバル［Ｉｂ］を設定することで、より柔軟な解析が可能となる。
【０１０１】
（処理例３）共通のユーザによる異なる文書に対するアクセス解析によるコミュニティ分析
次に、コミュニティ分析処理例３として、共通のユーザによる異なる文書に対するアクセス解析によるコミュニティ分析処理について説明する。アクセスログ分析部１０２の実行する本処理例における解析処理の一例について、図１１を参照して説明する。アクセスログ分析部１０２は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、共通のユーザによる異なる文書に対するアクセスログを抽出し、これら共通のユーザによってアクセスされた文書を関連文書であると判定する。
【０１０２】
図１１に示すように、同一ユーザが、電子文書ファイリング装置７０に格納された異なる文書、すなわち文書Ｄａと文書Ｄｂに対してアクセスを行ったことを示すアクセスログがアクセスログ記憶部１０１に存在する場合、アクセスログ分析部１０２は、これらのログ情報に基づいて文書Ｄａと文書Ｄｂとが関連性の高い文書であると判定する。
【０１０３】
具体的には、同一ユーザが異なる文書に対してアクセスを実行している回数をカウントし、カウント値に基づいてコミュニティ分析を行なう。例えば、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、同一のユーザ［Ｕ１］による異なる文書［Ｄ１］，［Ｄ２］に対するアクセス回数をＡ（Ｄ１，Ｄ２）として、アクセス回数をカウントする。共通ユーザによる異なる文書に対するアクセス回数Ａ（Ｄ１，Ｄ２）が大きな値を示すほど、文書［Ｄ１］，［Ｄ２］は、関連性の高い文書である可能性が高いと判定する。この解析処理シーケンスについて、図１２に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１０４】
まず、アクセスログ分析部１０２は、ステップＳ３０１において、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログ（図３参照）から、分析対象期間のログを取り出す。なお、分析期間は、オペレータによって任意の期間を分析期間として予め設定する。
【０１０５】
次に、ステップＳ３０２において、アクセスログのログ番号を示す変数［Ｋ］を初期値Ｋ＝１に設定する。ステップＳ３０３において、Ｋ番目のログを選択し、ステップＳ３０４において、取得したＫ番目のログに記録されたユーザＩＤを［Ｕ１］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ１］とする。
【０１０６】
次に、ステップＳ３０５において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の初期設定としてＮ＝１に設定し、ステップＳ３０６において、Ｋ＋Ｎ番目のログを取得し、ステップＳ３０７において、取得したＫ＋Ｎ番目のログに記録されたユーザＩＤを［Ｕ２］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ２］とする。
【０１０７】
ステップＳ３０８では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤを比較し、ステップＳ３０９では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤを比較する。ステップＳ３０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一であると判定された場合は、同一ドキュメントに対するアクセスログ記録であるので、関連文書判定処理対象としてのデータに選定されず、ステップＳ３１１に進む。
【０１０８】
ステップＳ３０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一でない場合は、ステップＳ３０９に進み、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一であるか否かを判定する。Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一である場合は、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログは、同一ユーザによる異なるドキュメントに対するアクセス情報を示すログであると判定される。すなわち、図１１を参照して説明した関係を提示していることになる。
【０１０９】
この場合は、ステップＳ３１０に進み、同一ユーザの異なる文書に対するアクセス回数を示すデータ［Ａ（Ｄ１，Ｄ２）］を１つ増加させる処理を行なう。すなわち、
Ａ（Ｄ１，Ｄ２）←Ａ（Ｄ１，Ｄ２）＋１
とする。
【０１１０】
［Ａ（Ｄ１，Ｄ２）］は、文書Ｄ１，Ｄ２に対する共通ユーザによるアクセス数を示すデータであり、この数値が高いほど、文書Ｄ１，Ｄ２の関連性が高いと判定される。
【０１１１】
ステップＳ３１１では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の値を１つ増加させる変数更新処理を行なう。すなわち、Ｋ番目のログとの比較ログを次のログデータに設定する処理である。ステップＳ３１２では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えたか否か、すなわち解析対象として取得したログに存在するか否かを判定する。比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ３０６に戻り、Ｋ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【０１１２】
すなわち、ドキュメントＩＤとユーザＩＤの比較を実行し、同一ユーザによる異なるドキュメントに対するアクセスログの関係にあれば、同一ユーザによるドキュメント［Ｄ１］とドキュメント［Ｄ２］のアクセス回数を示すデータ［Ａ（Ｄ１，Ｄ２）］を１つ増加させる処理を行なう。
【０１１３】
ステップＳ３１２において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていると判定され、最終ログまでの比較が終了したと判定すると、ステップＳ３１３に進み、比較元のログ番号［Ｋ］を１つ増加させる処理を行い、ステップＳ３１４において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えたか否かを判定する。すなわち、最終ログのログ番号を超えていないかをチェックする。ログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ３０３に戻り、Ｋ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【０１１４】
ステップＳ３１４において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超え、取得ログに存在しないと判定されると、すべての取得ログ間の比較処理が終了したことになり、アクセスログ分析部１０２の処理を終了する。
【０１１５】
このようなログ分析によって、アクセスログ分析部１０２は、同一ユーザによる異なる文書に対するアクセス回数が高い文書の組み合わせを解析し、このような文書の集合を取得することができる。これらの文書集合は、同一コミュニティに属するユーザによってアクセスされる可能性の高い文書集合であると推定することができる。図１２を参照して説明した処理フローによって、同一ユーザの異なる文書に対するアクセス回数Ａ（Ｄｎ，Ｄｍ）が算出され、このアクセス回数Ａ（Ｄｎ，Ｄｍ）に基づいて、ネットワーク図を作成する。
【０１１６】
同一ユーザの異なる文書に対するアクセス回数Ａ（Ｄｎ，Ｄｍ）が大きいほど文書間の関連性が高いと判定して、これらの文書集合は、同一コミュニティに属するユーザによってアクセスされる可能性の高い文書集合であると推定し、このような共通の文書集合との結びつきを持つ異なるユーザ間の結びつきについても高い結びつきがあると推定し、この推定をユーザ間の結びつきを示す指標、すなわち同一コミュニティに属する判定指標として適用してネットワーク図を作成する。本手法によっても、例えば、図６を参照して説明したと同様のネットワーク図が設定され、ネットワーク解析を行なうことができる。
【０１１７】
（処理例４）規定時間内の同一ユーザによる異なる文書に対するアクセスの解析によるコミュニティ分析
次に、コミュニティ分析処理例４として、予め定めた規定時間内に同一ユーザによって異なる文書に対して行なわれたアクセスの解析によって行なわれるコミュニティ分析処理について説明する。アクセスログ分析部１０２の実行する本処理例における解析処理の一例について、図１３を参照して説明する。アクセスログ分析部１０２は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、同一のユーザが予め定めた規定時間内に異なる文書に対してアクセスを行なったことを示すログを抽出し、これら規定時間内に同一ユーザがアクセスした文書を関連性の高い文書であると判定する。
【０１１８】
すなわち、先の処理例３では、時間を考慮することなく、同一ユーザによるアクセス文書を関連性のある文書として判定する関連性判定を実行したが、本処理例では、さらに時間要素を加え、同一ユーザによって、規定時間内に文書アクセスが発生した場合に関連性のある文書であると判定する。
【０１１９】
図１３に示すように、ユーザＵ１が、電子文書ファイリング装置７０に格納された異なる文書、すなわち、文書Ｄ１〜Ｄ３に対してアクセスを行ったものとする。これらのアクセス情報を示すアクセスログがアクセスログ記憶部１０１に存在するものとする。
【０１２０】
アクセスログ分析部１０２は、これらのログ情報に基づく解析を実行する。ユーザＵ１による文書Ｄ１と文書Ｄ２に対するアクセス時間の差ｔ１は、予め定めた時間間隔としての閾値インターバル［Ｉｂ］未満であり、文書Ｄ１と文書Ｄ３に対するアクセス時間の差ｔ２は、予め定めた時間間隔としての閾値インターバル［Ｉｂ］以上となっている。これらの時間情報は、アクセスログ記憶部１０１に記録されたログ情報（図３参照）に基づいて取得される。
【０１２１】
この場合、アクセスログ分析部１０２は、文書Ｄ１と文書Ｄ２は関連性が高は、文書Ｄ１と文書Ｄ３の関連性は低いと判定する。
【０１２２】
本処理例においては、各文書の組み合わせ（Ｄｎ，Ｄｍ）について、規定時間（閾値インターバルＩａ）未満の時間間隔で同一ユーザによってアクセスされた回数をカウントし、カウント値に基づいて、文書の関連性を判断する。例えば、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログから、文書［Ｄ１］と文書［Ｄ２］とに対して、規定時間（閾値時間Ｔａ）未満の時間間隔で実行された同一ユーザからのアクセス回数をＡ（Ｄ１，Ｄ２）として、アクセス回数をカウントする。規定時間未満に同一ユーザによって実行された異なる文書に対するアクセス回数Ａ（Ｄ１，Ｄ２）が大きな値を示すほど、文書［Ｄ１］，［Ｄ２］は関連性が高いと判定する。この解析処理シーケンスについて、図１４に示すフローチャートを参照して説明する。
【０１２３】
まず、アクセスログ分析部１０２は、ステップＳ４０１において、アクセスログ記憶部１０１に記録されたアクセスログ（図３参照）から、分析対象期間のログを取り出す。なお、分析期間は、オペレータによって任意の期間を分析期間として予め設定する。
【０１２４】
次に、ステップＳ４０２において、アクセスログのログ番号を示す変数［Ｋ］を初期値Ｋ＝１に設定する。ステップＳ４０３において、Ｋ番目のログを選択し、ステップＳ４０４において、取得したＫ番目のログに記録されたアクセス時刻を［Ｔ１］、ユーザＩＤを［Ｕ１］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ１］とする。
【０１２５】
次に、ステップＳ４０５において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の初期設定としてＮ＝１に設定し、ステップＳ４０６において、Ｋ＋Ｎ番目のログを取得し、ステップＳ４０７において、取得したＫ＋Ｎ番目のログに記録されたアクセス時刻を［Ｔ２］、ユーザＩＤを［Ｕ２］とし、ドキュメントＩＤを［Ｄ２］とする。
【０１２６】
ステップＳ４０８では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤを比較し、ステップＳ４０９では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤを比較し、ステップＳ４１０では、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのアクセス時刻の差［Ｔ２−Ｔ１］と予め定めた閾値インターバル［Ｉｂ］とを比較する。すなわち、２つのログのアクセス時間の差が閾値インターバル［Ｉｂ］未満であるか否かを判定する。
【０１２７】
ステップＳ４０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一であると判定された場合は、同一文書に対するアクセスログ記録であるので、異なる文書間の関連性を判定する対象としてのデータに選定されず、ステップＳ４１２に進む。
【０１２８】
ステップＳ４０８において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのドキュメントＩＤが同一でない場合は、ステップＳ４０９に進み、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一であるか否かを判定する。Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのユーザＩＤが同一である場合は、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログは、同一ユーザによる異なるドキュメントに対するアクセス情報を示すログであると判定される。
【０１２９】
この場合は、さらに、ステップＳ４１０に進み、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのアクセス時刻の差［Ｔ２−Ｔ１］と予め定めた閾値インターバル［Ｉｂ］とを比較する。すなわち、
Ｔ２−Ｔ１＜Ｉｂ
上記式が成立するか否かを判定する。これは、２つのログのアクセス時間の差が閾値インターバル［Ｉｂ］未満であるか否かを判定する処理である。
【０１３０】
上記式が成立する場合は、ステップＳ４１１に進み、同一ユーザの異なる文書に対するアクセス回数を示すデータ［Ａ（Ｄ１，Ｄ２）］を１つ増加させる処理を行なう。すなわち、
Ａ（Ｄ１，Ｄ２）←Ａ（Ｄ１，Ｄ２）＋１
とする。このケースは、図１３に示す文書Ｄ１と文書Ｄ２との関係に相当する。
【０１３１】
［Ａ（Ｄ１，Ｄ２）］は、文書Ｄ１，Ｄ２に対する共通ユーザによるアクセス数を示すデータであり、この数値が高いほど、文書Ｄ１，Ｄ２の関連性が高いと判定される。
【０１３２】
ステップＳ４１０において、Ｋ番目とＫ＋Ｎ番目のログのアクセス時刻の差［Ｔ２−Ｔ１］が、
Ｔ２−Ｔ１＜Ｉｂ
を満たさない場合、すなわち、２つのログのアクセス時間の差が閾値インターバル［Ｉｂ］以上である場合は、２つのログの文書は、同一ユーザによるアクセスがなされているが、予め定めた閾値時間以上の差を持ったアクセスであり、このログに示される文書間の関連性は低いと判定し、ステップＳ４１１のカウントアップ処理を実行することなく、ステップＳ４１２に進む。このケースは、図１３に示す文書Ｄ１と文書Ｄ３との関係に相当する。
【０１３３】
本処理例では、［Ａ（Ｄ１，Ｄ２）］は、文書Ｄ１，Ｄ２の規定時間内の同一ユーザによるアクセス数を示すデータであり、この数値が高いほど、文書Ｄ１，Ｄ２の関連性が高いと判定される。
【０１３４】
ステップＳ４１２では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］を設定するための変数［Ｎ］の値を１つ増加させる変数更新処理を行なう。すなわち、Ｋ番目のログとの比較ログを次のログデータに設定する処理である。ステップＳ４１３では、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えたか否か、すなわち解析対象として取得したログに存在するか否かを判定する。比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ４０６に戻り、Ｋ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【０１３５】
すなわち、ログ間のドキュメントＩＤとユーザＩＤの比較と、ログ間の時間差［Ｔ２−Ｔ１］と閾値インターバル［Ｉｂ］との比較を実行し、同一ユーザによる閾値インターバルＩｂ内の異なるドキュメントに対応するアクセスログの関係にあれば、文書Ｄ１，Ｄ２の規定時間内の同一ユーザによるアクセス数を示すデータ［Ａ（Ｄ１，Ｄ２）］を１つ増加させる処理を行なう。
【０１３６】
ステップＳ４１３において、比較ログのログ番号［Ｋ＋Ｎ］が最大ログ番号を超えていると判定され、最終ログまでの比較が終了したと判定すると、ステップＳ４１４に進み、比較元のログ番号［Ｋ］を１つ増加させる処理を行い、ステップＳ４１５において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えたか否かを判定する。すなわち、最終ログのログ番号を超えていないかをチェックする。ログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超えていない場合は、ステップＳ４０３に戻り、更新したログ番号［Ｋ］によって指定されるＫ番目のログと、Ｋ＋Ｎ番目のログとの比較処理を繰り返す。
【０１３７】
ステップＳ４１５において、比較元のログのログ番号［Ｋ］が最大ログ番号を超え、取得ログに存在しないと判定されると、すべての取得ログ間の比較処理が終了したことになり、アクセスログ分析部１０２の処理を終了する。
【０１３８】
このようなログ分析によって、アクセスログ分析部１０２は、同一ユーザによる規定時間内のアクセス回数が高い異なる文書の組み合わせを解析し、このような文書の集合を取得することができる。これらの文書集合は関連性が高いと判定して、これらの文書集合は、同一コミュニティに属するユーザによってアクセスされる可能性の高い文書集合であると推定し、このような共通の文書集合との結びつきを持つ異なるユーザ間の結びつきについても高い結びつきがあると推定し、この推定をユーザ間の結びつきを示す指標、すなわち同一コミュニティに属する判定指標として適用してネットワーク図を作成する。本手法によっても、例えば、図６を参照して説明したと同様のネットワーク図が設定され、ネットワーク解析を行なうことができる。
【０１３９】
以上、複数のコミュニティ分析処理例として、ユーザによる文書アクセスログの解析によるコミュニティ分析処理例として、以下の４つの処理例、
（処理例１）共通文書に対するアクセスユーザの解析によるコミュニティ分析
（処理例２）規定時間内の共通文書に対するアクセスユーザの解析によるコミュニティ分析
（処理例３）共通のユーザによる異なる文書に対するアクセス解析によるコミュニティ分析
（処理例４）規定時間内の同一ユーザによる異なる文書に対するアクセスの解析によるコミュニティ分析
これらの処理例を説明した。
【０１４０】
例えば、処理例２や、処理例４では、規定の時間ごとに区切りを設定して、ユーザのコミュニティ関係を解析する構成としているが、例えば、このような時間区切りのコミュニティ解析を実行することで、特定のプロジェクトのメンバーの関わりなどを解析することが容易となる。
【０１４１】
図１５を参照してコミュニティ解析処理例について説明する。例えば、ある会社においてある製品の開発プロジェクトがあった場合、その製品に関するプロセスの流れとしては、企画、設計、試作、評価、量産等の各ステップが時間の進行に従って行われる。これらのプロジェクトにかかわるメンバーは、各処理ステップのいずれかにかかわることになる。企画、設計、試作、評価、量産の全ステップのいずれかに参加したメンバーのネットワーク図として、図１５（ａ）が得られるようなコミュニティがある場合、上述した処理例２や、処理例４を適用し、規定の時間ごとに区切りを設定して、ユーザのコミュニティ関係を解析することで、図１５（ｂ）〜（ｅ）のようなプロジェクトの段階ごとの時期に対応した個別のコミュニティネットワークを取得し、解析を行なうことが可能となる。
【０１４２】
また、（処理例１）共通文書に対するアクセスユーザの解析によるコミュニティ分析を適用することで、ある専門分野、例えば建築関係の文書にアクセスしているユーザのネットワークを解析することが加納であり、また、（処理例３）共通のユーザによる異なる文書に対するアクセス解析によるコミュニティ分析を実行することで、異なる文書の関連性の解析が可能となり、このような関連性の高い文書集合との結びつきを持つユーザ間の結びつきをネットワーク解析によって行なうことが可能となる。
【０１４３】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１４４】
なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【０１４５】
例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【０１４６】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１４７】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１４８】
以上、説明したように、本発明の一実施例の構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセス情報として、アクセスユーザ識別子であるユーザＩＤと、アクセス対象文書識別子である文書ＩＤとをアクセス日時情報に対応付けて記録し、このアクセスログに基づいて、同一文書に対するアクセスを実行した異なるユーザを、コミュニティ関係を有するユーザとして選択抽出する処理を実行する構成としたので、同一文書に対する興味を持つユーザを効率的に選択抽出することが可能となり、同一文書に対する興味を持つユーザの集合をコミュニティ関係のあるユーザとして判定し、これらのユーザ集合に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【０１４９】
さらに、本発明の一実施例の構成によれば、電子文書記憶部に対するアクセスログに基づいて、アクセスログ記憶部に記録されたアクセスログに基づいて、同一ユーザによってアクセスの実行された異なる文書を、関連文書として抽出する処理を実行する構成としたので、関連文書の効率的な抽出処理が可能となり、これらの文書関連情報に基づいて効率的にネットワーク図の作成、コミュニティ解析を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】本発明にかかるコミュニティ分析が適用されるネットワークシステムの構成を例示する図である。
【図２】本発明にかかるコミュニティ分析装置の構成を示す図である。
【図３】アクセスログ記憶部の記録データの例を示す図である。
【図４】アクセスログ分析部の実行する解析処理の一例について説明する図である。
【図５】アクセスログ分析部の実行する解析処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図６】本発明にかかるコミュニティ分析装置において実行される解析情報を適用して生成されるネットワーク図の例を示す図である。
【図７】アクセスログ分析部の実行する解析処理の一例について説明する図である。
【図８】アクセスログ分析部の実行する解析処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図９】本発明にかかるコミュニティ分析装置において実行される解析処理例について説明する図である。
【図１０】アクセスログ分析部の実行する解析処理において、適用する閾値インターバルの一例について説明する図である。
【図１１】アクセスログ分析部の実行する解析処理の一例について説明する図である。
【図１２】アクセスログ分析部の実行する解析処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図１３】アクセスログ分析部の実行する解析処理の一例について説明する図である。
【図１４】アクセスログ分析部の実行する解析処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図１５】本発明にかかるコミュニティ分析装置において実行される解析処理例について説明する図である。
【図１６】グラフの構造を調べることによって行なわれる組織コミュニケーションの分析手法について説明する図である。
【符号の説明】
【０１５１】
１１  ノード
１２  リンク
５１〜５３  ユーザ端末（クライアント）
６０  ネットワーク
７０  電子文書ファイリング装置
１００  コミュニティ分析装置
１０１  アクセスログ記憶部
１０２  アクセスログ分析部
【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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【図１６】
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