(57)【要約】【課題】ユーザの趣味嗜好を個別に考慮してウェブ検索を行うことができるウェブ検索システムを提供する。【解決手段】趣味嗜好学習機能１３４ａは、ユーザが指定した適合ウェブページおよび不適合ウェブページに含まれる各トークンについてこれらのウェブページに登場する確率を演算し、適合ウェブページに登場する確率が高く且つ不適合ウェブページに登場する確率が低い特徴表示トークンと適合ウェブページに登場する確率が低く且つ不適合ウェブページに登場する確率が高い反特徴表示トークンとを合計で所定数選択する。趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂは、かかる特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを保存する。趣味嗜好判定機能１３４ｃは、かかる特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを用いて、検索エンジン本体１３３ａが検索したウェブページがユーザの趣味嗜好に適合しているか否かを判定する。【選択図】図１
2007148720.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに指定された適合ウェブページおよび不適合ウェブページに含まれる各トークンがこれらのウェブページに登場する確率を演算し、該適合ウェブページに登場する確率が高く且つ該不適合ウェブページに登場する確率が低い特徴表示トークンと該適合ウェブページに登場する確率が低く且つ該不適合ウェブページに登場する確率が高い反特徴表示トークンとを合計で所定数選択する趣味嗜好学習部と、
該趣味嗜好学習部が選択した前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンを格納する趣味嗜好情報格納部と、
該趣味嗜好情報格納部に格納された前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンを用いて、ウェブページの前記ユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定する趣味嗜好判定部と、
前記ユーザが指定したキーワードに基づいてウェブ検索を行い、該ウェブ検索によって抽出されたウェブページの前記適合度を前記趣味嗜好判定部に判定させ、該判定の結果に基づいて前記ユーザに提供する検索結果情報を作成する検索部と、
を備えることを特徴とするウェブ検索システム。
【請求項２】
前記趣味嗜好学習部が、前記ユーザが指定した複数のカテゴリ毎に前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンの選択を行い、
前記趣味嗜好情報格納部が、前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンを前記カテゴリ毎に格納し、且つ、
前記趣味嗜好判定部が、前記ウェブ検索時に前記ユーザが指定したカテゴリに属する前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンを用いて前記適合度を判定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のウェブ検索システム。
【請求項３】
前記趣味嗜好学習部が、所定のトークンに対し、前記適合ウェブページに登場する確率として、予め設定された初期値を使用することを特徴とする請求項１または２に記載のウェブ検索システム。
【請求項４】
前記趣味嗜好学習部が、前記特徴表示トークンにも前記反特徴表示トークンにも該当しない可能性が高いトークンに対して、初期値を使用することを特徴とする請求項３に記載のウェブ検索システム。
【請求項５】
前記趣味嗜好学習部が、前記特徴表示トークンまたは前記反特徴表示トークンに該当する可能性が高いトークンに対して、初期値を使用することを特徴とする請求項３に記載のウェブ検索システム。
【請求項６】
前記趣味嗜好学習部が、前記初期値が設定されたトークンについて前記演算を行わないことを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載のウェブ検索システム。
【請求項７】
前記趣味嗜好学習部が、前記初期値が設定されたトークンについて前記演算を行い、該トークンの出現回数が所定数に達したときに該演算結果を該初期値と入れ換えることを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載のウェブ検索システム。
【請求項８】
前記検索部が、内部に設けられた検索エンジンを用いて前記ウェブ検索を行うことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載のウェブ検索システム。
【請求項９】
前記検索部が、通信回線を介して接続された外部の検索エンジンに前記ウェブ検索を行わせることを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載のウェブ検索システム。
【請求項１０】
ユーザに指定された適合ウェブページおよび不適合ウェブページに含まれる各トークンがこれらのウェブページに登場する確率を演算し、該適合ウェブページに登場する確率が高く且つ該不適合ウェブページに登場する確率が低い特徴表示トークンと該適合ウェブページに登場する確率が低く且つ該不適合ウェブページに登場する確率が高い反特徴表示トークンとを合計で所定数選択する趣味嗜好学習ステップと、
前記ユーザが指定したキーワードに基づいてウェブ検索を行う検索ステップと、
該趣味嗜好学習ステップで得られた前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンを用いて、前記検索ステップで得られたウェブページの前記ユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定する趣味嗜好判定ステップと、
該趣味嗜好判定ステップの結果に基づいて、前記ユーザに提供する検索結果情報を作成する検索結果情報作成ステップと、
を含むことを特徴とするウェブ検索方法。
【請求項１１】
前記趣味嗜好学習ステップが、前記ユーザが指定した複数のカテゴリ毎に前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンの選択を行うステップであり、
前記趣味嗜好判定ステップが、前記ウェブ検索時に前記ユーザが指定したカテゴリに属する前記特徴表示トークンおよび前記反特徴表示トークンを用いて前記適合度を判定するステップである、
ことを特徴とする請求項１０に記載のウェブ検索方法。
【請求項１２】
前記趣味嗜好学習ステップが、所定のトークンに対し、前記適合ウェブページに登場する確率として、予め設定された初期値を使用することを特徴とする請求項１０または１１に記載のウェブ検索方法。
【請求項１３】
前記趣味嗜好学習ステップが、前記特徴表示トークンにも前記反特徴表示トークンにも該当しない可能性が高いトークンに対して、初期値を使用することを特徴とする請求項１２に記載のウェブ検索方法。
【請求項１４】
前記趣味嗜好学習ステップが、前記特徴表示トークンまたは前記反特徴表示トークンに該当する可能性が高いトークンに対して、初期値を使用することを特徴とする請求項１２に記載のウェブ検索方法。
【請求項１５】
前記趣味嗜好学習ステップが、前記初期値が設定されたトークンについて前記演算を行わないことを特徴とする請求項１２〜１４のいずれかに記載のウェブ検索方法。
【請求項１６】
前記趣味嗜好学習ステップが、前記初期値が設定されたトークンについて前記演算を行い、トークンの出現回数が所定数に達したときに該演算結果を該初期値と入れ換えることを特徴とする請求項１２〜１４のいずれかに記載のウェブ検索方法。
【請求項１７】
前記検索ステップが、内部に設けられた検索エンジンを用いて前記ウェブ検索を行うステップであることを特徴とする請求項１０〜１６のいずれかに記載のウェブ検索方法。
【請求項１８】
前記検索ステップが、通信回線を介して接続された外部の検索エンジンに前記ウェブ検索を行わせるステップであることを特徴とする請求項１０〜１６のいずれかに記載のウェブ検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、インターネット等の通信網を介して情報検索を行うウェブ検索技術に関する。より詳細には、この発明は、ウェブ検索によって取得されたウェブページに対して、ユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの普及により、インターネットの利用者も劇的に増加している。そして、インターネット利用者の多くは、その目的の一つとして、ウェブ検索サービスの利用を挙げている。ウェブ検索サービスとは、ＷＷＷ(World Wide Web)と称される文書閲覧システムを利用してインターネット上に公開されているウェブサイトから、利用者が求める情報を開示するウェブサイトのＵＲＬ(Uniform Resource Locator)を検索するサービスである。ウェブ検索サービスを提供するための技術は、例えば下記特許文献１の段落０００３〜００１１に開示されている。
【０００３】
また、他ユーザがブックマーク登録したウェブページから、自分の趣味嗜好に適合するウェブページ（以下、「適合ウェブページ」と記す）と適合しないウェブページ（以下、「不適合ウェブページ」と記す）とを判別する技術が、下記非特許文献１に記載されている。この技術では、予め、学習データとして、適合ウェブページおよび不適合ウェブページをユーザに準備させ、これらのウェブページをそれぞれトークン（単語）に分割し、各トークンの出現回数を計数する。そして、適合ウェブページに出現する頻度が非常に高く且つ不適合ウェブページに出現する頻度が非常に低いトークン（以下、「特徴表示トークン」と記す）と、適合ウェブページに出現する頻度が非常に低く且つ不適合ウェブページに出現する頻度が非常に高いトークン（以下、「反特徴表示トークン」と記す）とを統計的に求める。そして、実際のウェブページに対して、これら特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンの出現率を計数し、特徴表示トークンの出現率が高く且つ反特徴表示トークンの出現率が低いウェブページほど、該ユーザの趣味嗜好に対する適合度が高いと判定する。
【特許文献１】特開２００４−１７１５９５号公報
【非特許文献１】天野環、中里秀則、「ベイズ推定を用いたＷｅｂマイニング」、２００４年電子情報通信学会ソサイエティ大会論文集、２００４年９月、No.B-19-9、p.404
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、インターネット利用者の急激な増加とともに、ウェブサイトの開設者も急激に増加しており、したがって、インターネット全体で公表される情報量も急激に増加している。このため、ユーザが、ウェブ検索サービスを利用して自分の望む情報を効率的に取得することは、困難になってきている。
【０００５】
例えば、ユーザがキーワードを指定してウェブ検索を行う場合、このキーワードの指定方法によっては検索結果に挙げられるウェブページ量が膨大になってしまい、ユーザが検索結果をすべてチェックすることが困難になってしまう。このような不都合は、インターネット全体で公表される情報量が増加するほど、顕著となる。
【０００６】
このような不都合を回避するためには、ユーザがキーワードを適切に指定する必要がある。例えば、複数のキーワードを適切に組み合わせることによって、検索結果の絞り込みを行うことが可能になる。しかしながら、複数のキーワードを適切に組み合わせることは、実際には容易ではなく、何回もキーワードの指定をやり直す必要が生じて、必要な情報を取得するまでに非常な手間がかかるといった不都合を生じさせる。
【０００７】
これに対して、上述の特許文献１では、他の多数の検索者からフィードバックされた情報を利用して、検索結果情報の順位付けを決定している（特許文献１の例えば段落００３４参照）。
【０００８】
しかし、特許文献１の方法は、多数の検索者の評価を利用するので、その評価はインターネット利用者全体の一般的な評価にすぎず、各ユーザの趣味嗜好を個別に考慮したものではない。したがって、特許文献１の方法は、ウェブ検索の効率や正確さを確保する技術としては、不十分である。
【０００９】
この発明の目的は、ユーザの趣味嗜好を個別に考慮する技術（例えば上述の非特許文献１の技術）をウェブ検索に適用することにより、該ウェブ検索の効率や正確さを向上させる点にある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（１）第１の発明に係るウェブ検索システムは、ユーザに指定された適合ウェブページおよび不適合ウェブページに含まれる各トークンについてこれらのウェブページに登場する確率を演算し、適合ウェブページに登場する確率が高く且つ不適合ウェブページに登場する確率が低い特徴表示トークンと適合ウェブページに登場する確率が低く且つ不適合ウェブページに登場する確率が高い反特徴表示トークンとを合計で所定数選択する趣味嗜好学習部と、趣味嗜好学習部が選択した特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを格納する趣味嗜好情報格納部と、趣味嗜好情報格納部に格納された特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを用いてウェブページのユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定する趣味嗜好判定部と、ユーザが指定したキーワードに基づいてウェブ検索を行い、ウェブ検索によって抽出されたウェブページの適合度を趣味嗜好判定部に判定させ、判定の結果に基づいてユーザに提供する検索結果情報を作成する検索部とを備える。
【００１１】
（２）第２の発明に係るウェブ検索方法は、ユーザに指定された適合ウェブページおよび不適合ウェブページに含まれる各トークンについてこれらのウェブページに登場する確率を演算し、適合ウェブページに登場する確率が高く且つ不適合ウェブページに登場する確率が低い特徴表示トークンと適合ウェブページに登場する確率が低く且つ不適合ウェブページに登場する確率が高い反特徴表示トークンとを合計で所定数選択する趣味嗜好学習ステップと、ユーザが指定したキーワードに基づいてウェブ検索を行う検索ステップと、趣味嗜好学習ステップで得られた特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを用いて検索ステップで得られたウェブページのユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定する趣味嗜好判定ステップと、趣味嗜好判定ステップの結果に基づいて、ユーザに提供する検索結果情報を作成する検索結果情報作成ステップとを含む。
【発明の効果】
【００１２】
この発明によれば、予め、ユーザが指定した適合ウェブページおよび不適合ウェブページを用いて所定数の特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを選択しておき、ユーザがキーワードを用いてウェブ検索を行った際に、当該検索結果に係るウェブページのそれぞれについて該特徴表示トークンおよび該反特徴表示トークンを用いてユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定することができる。
【００１３】
したがって、この発明によれば、それぞれのユーザの趣味嗜好に対する適合度を、被検索ウェブページ毎に判定することができるので、ウェブ検索の効率や正確さを向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、この発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。なお、図中、各構成成分の大きさ、形状および配置関係は、この発明が理解できる程度に概略的に示してあるにすぎず、また、以下に説明する数値的条件は単なる例示にすぎない。
【００１５】
第１の実施形態
以下、この発明の第１の実施形態について、図１〜図５を用いて説明する。
【００１６】
図１は、この実施形態に係るネットワーク１００の構成を示す概念図である。図１に示したように、ネットワーク１００は、ユーザ端末１１０と、通信網１２０と、ウェブ検索システム１３０とを含む。
【００１７】
ユーザ端末１１０は、例えば個人用パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ等の汎用コンピュータ、携帯電話、ＰＤＡ(Personal Digital Assistance) 等の通信端末である。ユーザ端末１１０は、図示しないモデム等を介して、通信網１２０に接続される。ユーザは、このユーザ端末１１０を用いて、検索のカテゴリやキーワード等をウェブ検索システム１３０に送るとともに、該ウェブ検索システム１３０から検索結果を受け取る。
【００１８】
通信網１２０は、例えば公衆電話回線、専用通信回線、無線通信回線等を用いて構築される広域ネットワークであり、インターネット、ＬＡＮ(Local Area Network)等が該当する。通信網１２０は、ユーザ端末１１０やウェブ検索システム１３０に加えて、図示しない多数のＷＷＷサーバ等に接続されている。
【００１９】
ウェブ検索システム１３０は、この実施形態に係るウェブ検索サービスを提供する（後述）。ウェブ検索システム１３０は、検索サイトのサーバ内に構築される。このウェブ検索システム１３０は、インタフェース部１３１と、ユーザ認証部１３２と、ウェブ検索部１３３と、適合度判定部１３４とを備えている。
【００２０】
インタフェース部１３１は、通信機能１３１ａを備えている。そして、インタフェース部１３１は、この通信機能１３１ａを用いて、ユーザ端末１１０との通信や、ウェブサイト等からの閲覧情報の収集等を行う。
【００２１】
ユーザ認証部１３２は、ユーザ認証機能１３２ａを備えている。ユーザ認証部１３２は、このユーザ認証機能１３２ａを実行することにより、ウェブ検索サービスを利用するユーザの認証を行う。
【００２２】
ウェブ検索部１３３は、通常の検索エンジンと同様にして、ウェブ情報の検索を行う。この実施形態のウェブ検索部１３３は、ウェブ収集情報格納データベース１３３ａと、検索エンジン本体１３３ｂとを備えている。ウェブ収集情報格納データベース１３３ａは、ウェブ検索部１３３が収集したウェブサイトを、電子データとして格納する。検索エンジン本体１３３ｂは、ウェブ収集情報格納データベース１３３ａに格納されたウェブページの、キーワード検索を行う。そして、検索エンジン本体１３３ｂは、検索によって得られたウェブページを、適合度判定部１３４に送る。さらに、検索エンジン本体１３３ｂは、適合度判定部１３４から受け取った判定結果（すなわち適合度）に基づいて、ユーザに提供する検索結果情報を作成する。なお、この実施形態ではロボット型検索を行う場合を例に採って説明するが、この発明をディレクトリ型検索等の他の方式のウェブ検索に適用することも可能である。また、この実施形態では、事前にウェブサイトの情報を収集してウェブ収集情報格納データベース１３３ａに格納しておく場合を例に採って説明するが、キーワード検索の度にＷＷＷサーバ等にアクセスしてウェブ情報を検索することとしてもよい。
【００２３】
適合度判定部１３４は、ウェブ検索部１３３から受け取ったウェブサイトについて、ユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定する。この適合度判定部１３４は、趣味嗜好学習機能１３４ａと、趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂと、趣味嗜好判定機能１３４ｃとを備えている。趣味嗜好学習機能１３４ａは、予めユーザが提供した適合ウェブページおよび不適合ウェブページを用いて、特徴表示トークンおよび反特徴表示トークン（後述）を、所定数（例えば合計１５個）選択する。趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂは、趣味嗜好学習機能１３４ａが選択した特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを、各ユーザの設定したカテゴリ毎に記憶する。趣味嗜好判定機能１３４ｃは、後述するように、かかる特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを用いて、ウェブ検索部１３３から受け取ったウェブページの適合度（すなわち、当該ユーザの趣味嗜好に適合する度合い）を判定する。判定結果は、ウェブ検索部１３３に送られる。
【００２４】
次に、適合度判定部１３４の動作原理について、詳細に説明する。
【００２５】
この実施形態に係る適合度判定処理は、学習フェーズと判断フェーズとに大別される。学習フェーズは、趣味嗜好学習機能１３４ａによって実行される。一方、判断フェーズは、趣味嗜好判定機能１３４ｃによって実行される。
【００２６】
まず、学習フェーズについて説明する。
【００２７】
趣味嗜好学習機能１３４ａは、まず、通信網１２０およびインタフェース部１３１等を介して、ユーザ端末１１０から、学習用ウェブページの提供を受ける。学習用ウェブページは、電子データとして受け取ってもよいし、当該ウェブページのＵＲＬを受け取ることとしてもよい。学習用ウェブページは、当該ユーザによって、適合ウェブページ（すなわち当該ユーザの趣味嗜好に適合するウェブページ）と不適合ウェブページ（すなわち当該ユーザの趣味嗜好に適合しないウェブページ）とに分類される。これらのウェブページのページ数は、例えば、適合ウェブページを３００ページ程度、不適合ウェブページを５００ページ程度とすることができる。但し、適合度判定処理の信頼性を確保するために望ましい学習用ウェブページ数や、適合ウェブページ数と不適合ウェブページ数との比率は、指定されたカテゴリ（例えば、天文学、サッカー、ゲーム等）や、ユーザの趣味嗜好の広狭等、様々な要素に応じて変化すると考えられる。
【００２８】
趣味嗜好学習機能１３４ａは、各ウェブページの文書情報を、トークン（単語）に分割する。そして、これらトークンのすべてについて、個別に、適合ウェブページに出現した回数と、不適合ウェブページに出現した回数とを計数する。そして、かかる計数結果を用いて、下式（１）の演算を行うことにより、当該トークンｔが出現したウェブページが適合ページである確率Ｐ(t) を求める。
【００２９】
【数１】
2007148720.tif 000003
【００３０】
上式（１）において、ｗｅｂはユーザが学習用に提供した適合ウェブページの総数、ｎｏｗｅｂはユーザが学習用に提供した不適合ウェブページの総数、ｗは該トークンが適合ウェブページに出現した回数、ｎｗは該トークンが不適合ウェブページに登場した回数である。
【００３１】
ここで、値ｎｗを２倍することとしたのは、適合ウェブページであるとの判定条件を厳しくして適合度判定処理の信頼性を高めるためである。但し、この値‘２’は、統計的に定めたものであるので、指定されたカテゴリ、ユーザの趣味嗜好の広狭、適合度判定処理に対してユーザが望む信頼性の程度等、様々な要素に応じて適宜変更してもよい。
【００３２】
確率Ｐ(t) は、０以上１以下の値を取り得る。この確率Ｐ(t) は、１に近いほど、適合ウェブページに登場する確率が高く且つ不適合ウェブページに登場する確率が低いことになり、したがって、当該トークンｔが出現したウェブページが適合ページである可能性が高いことになる。逆に、確率Ｐ(t) は、０に近いほど、不適合ウェブページに登場する確率が高く且つ適合ウェブページに登場する確率が低いことになり、したがって、当該トークンｔが出現したウェブページが不適合ページである可能性が高いことになる。
【００３３】
例えば、ユーザの趣味嗜好のカテゴリが「天文学」である場合、「金星」、「木星」等の惑星名や「公転周期」、「天文距離」、「光年」等の天文学用語は確率Ｐ(t) が高くなると考えられ、その一方で、「スポーツニュース」、「政治情勢」等のトークンは確率Ｐ(t) が低くなると考えられる。
【００３４】
図２は、確率Ｐ(t) の演算処理結果の一例を説明するためのグラフであり、（Ａ）は趣味嗜好のカテゴリが「天文学」の場合、（Ｂ）は趣味嗜好のカテゴリが「経済学」の場合である。図２（Ａ）、（Ｂ）において、それぞれ、横軸は確率Ｐ(t) 、縦軸は確率Ｐ(t)がその値を取るトークンの個数である。図２から解るように、確率Ｐ(t) が０に近いトークンほど、個数が増える傾向にある。これは、元来、そのカテゴリに関係の有るトークンよりも、無関係のトークンの方が、文書中で多く使用されることに起因していると考えられる。
【００３５】
上述のように、確率Ｐ(t) は、学習用ウェブページ（適合ウェブページおよび不適合ウェブページ）に登場するすべてのトークンについて、算出される。そして、趣味嗜好学習機能１３４ａは、各トークンのうち、｜Ｐ(t) −０．５｜が大きいトークンを所定数選択する。選択されたトークンは、それぞれ確率Ｐ(t) が非常に高いトークン或いは確率Ｐ(t) が非常に低いトークンである。この実施形態では、選択されたトークンのうち、確率Ｐ(t) が非常に高いトークンを「特徴表示トークン」と記し、確率Ｐ(t) が非常に低いトークンを「反特徴表示トークン」と記す。なお、選択するトークンの数は、適合度判定処理に対してユーザが望む信頼性の程度等に応じて適宜設定すればよいが、この実施形態では１５個とする。また、特徴表示トークンと反特徴表示トークンとの選択比は特に限定されず、合計の個数が所定数（ここでは１５個）であればよい。
【００３６】
選択された特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンは、趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂに送られて、格納される。
【００３７】
これにより、学習フェーズの処理が終了する。なお、学習フェーズの処理は、一人のユーザが複数のカテゴリの検索サービスを受ける場合には、当該カテゴリ毎に実行され、当該カテゴリ毎の特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンが選択・格納される。
【００３８】
次に、判断フェーズについて説明する。判断フェーズは、ユーザが実際に検索を行ったときに、検索エンジン本体１３３ｂが検索した各ウェブページの、ユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定するフェーズである。上述のように、判断フェーズは、趣味嗜好判定機能１３４ｃが実行する。
【００３９】
趣味嗜好判定機能１３４ｃは、まず、趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂから、当該ユーザの特徴表示トークンおよび反特徴表示トークン（当該ユーザが複数のカテゴリの検索サービスを登録している場合には当該カテゴリの特徴表示トークンおよび反特徴表示トークン）を読み出す。
【００４０】
次に、趣味嗜好判定機能１３４ｃは、判断対象となる１つのウェブページについて、特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンと一致するトークンの個数を計数する。この計数は、特徴表示トークン或いは反特徴表示トークン毎に行われる。それぞれの特徴表示トークン或いは反特徴表示トークンについての計数結果を、Ｐ(t1)，Ｐ(t2)，・・・，Ｐ(t15) とする。
【００４１】
そして、趣味嗜好判定機能１３４ｃは、これらの計数結果Ｐ(t1)，Ｐ(t2)，・・・，Ｐ(t15) を下式（２）に代入することにより、適合確率（すなわち、ユーザの趣味嗜好に対する適合度）Ｐ(e) を得ることができる。
【００４２】
【数２】
2007148720.tif 000004
【００４３】
適合確率Ｐ(e) の演算は、検索エンジン本体１３３ｂが検索したウェブページ毎に行われる。かかる適合確率Ｐ(e) は、０以上１以下の値を取り得る。
【００４４】
さらに、趣味嗜好判定機能１３４ｃは、適合確率Ｐ(e) の値から、検索によって得られたウェブページが適合ウェブページであるか不適合ウェブページであるか（すなわち、ユーザの趣味嗜好に適合しているか否か）を判定する。例えば、適合確率Ｐ(e) が０．９以上の場合に適合ウェブページであると判定すれば、非常に信頼性の高い判定を行うことができる。判定結果は、検索エンジン本体１３３ｂに送られる。
【００４５】
上述のように、検索エンジン本体１３３ｂは、適合度の判定結果に基づいて、ユーザに提供する検索結果情報を作成する。例えば、検索によって得られたウェブページから、不適合と判断されたウェブページを削除することとすれば、ユーザの趣味趣向を考慮したウェブ検索結果を当該ユーザに提供することができる。
【００４６】
また、例えば、適合確率Ｐ(e) をそのまま趣味嗜好判定機能１３４ｃから検索エンジン本体１３３ｂに送り、検索エンジン本体１３３ｂの検索結果に係るウェブページのＵＲＬを、適合確率Ｐ(e) が高い順に並べ替えて、ユーザに提供することとしてもよい。
【００４７】
次に、この実施形態に係るウェブ検索システム１３０の全体動作について、図３〜図６を用いて説明する。なお、以下の説明では、ユーザが複数の検索カテゴリを設定できる場合を例に採って説明する。
【００４８】
ウェブ検索システム１３０の利用を望む者は、予め、当該ウェブ検索サービスを利用するためのユーザ登録を行って、アカウントを作成する。これにより、ユーザを特定するための認証情報（ログインＩＤ(Identification)やパスワード等）が発行される。
【００４９】
この実施形態のウェブ検索サービスを受けるためには、次に、ユーザが、学習用ウェブページ（適合ウェブページおよび不適合ウェブページ）をウェブ検索システム１３０に提供して、上述の学習フェーズを実行させる必要がある。以下、この処理について、図３および図４を用いて説明する。
【００５０】
学習フェーズを実行する際には、まず、ユーザは、ユーザ端末１１０を用い、通信網１２０やインタフェース部１３１を介して、ウェブ検索システム１３０にアクセスする。そして、ユーザは、ウェブ検索システム１３０に、上述の認証情報を送信する（図４のＧ１参照）。
【００５１】
ウェブ検索システム１３０のユーザ認証部１３２は、この認証情報を受け取ると、ユーザ認証処理を実行する（図３のステップＳ３０１参照）。このユーザ認証処理では、ユーザ認証部１３２が、認証情報を用いて、当該ユーザが正規ユーザであるか否かを判断する。正規ユーザであると認証されなかった場合は、ログインを拒否する旨の通知をユーザ端末１１０に送信して（図４のＧ２参照）、この処理を終了する。
【００５２】
一方、ステップＳ３０１で正規ユーザであると認証された場合、ユーザ認証部１３２は、ログインが許可された旨の通知をユーザ端末１１０に送信する（図４のＧ２参照）。ユーザは、この通知を受け取ると、ユーザ端末１１０を用いて、検索のカテゴリを指定するための情報を、ウェブ検索システム１３０に送信する（図４のＧ３参照）。カテゴリの指定は、予めウェブ検索サービス側で指定したカテゴリ（例えば、天文学、経済学等）のいずれかを選択することによって行ってもよいし、ユーザが任意にカテゴリ名を名付けることとしてもよい。さらに、ユーザは、学習用ウェブページの情報（例えば、これらのウェブページのＵＲＬリスト）を、ウェブ検索システム１３０に送信する（図４のＧ４参照）。
【００５３】
ウェブ検索システム１３０の適合度判定部１３４は、当該カテゴリが、当該ユーザの指定するカテゴリとして、趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂに既に登録されているか否かを判断する（図３のステップＳ３０２参照）。そして、当該カテゴリが未登録である場合は、趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂに、そのカテゴリを追加設定する（図３のステップＳ３０３参照）。そして、趣味嗜好学習機能１３４ａが、ユーザ端末１１０から受け取った学習用ウェブページを用いて、ウェブページの文書情報をトークンに分割して出現回数を計数する処理を実行する（図３のステップＳ３０４参照）。
【００５４】
一方、ステップＳ３０２において当該カテゴリが既に登録されていると判断された場合、趣味嗜好学習機能１３４ａは、ユーザ端末１１０から受け取った学習用ウェブページを用いて、トークン毎の出現回数計数処理の追加の処理を実行する（図３のステップＳ３０４参照）。このように、この実施形態のウェブ検索システム１３０は、既に学習フェーズが行われているカテゴリに対しても、追加の学習用ウェブページについて、学習フェーズを実行することができる。したがって、例えばウェブ検索サービスの利用に伴って適合ウェブページや不適合ウェブページが増えていった場合に、これらのウェブページを新たな学習用ウェブページとして追加していくことで、ウェブ検索の信頼性を向上させていくことが可能となる。
【００５５】
トークンの出現回数を計数する処理は、最後の学習用ウェブページまで順次実行される（図３のステップＳ３０５参照）。そして、最後の学習用ウェブページについて処理が終了すると、趣味嗜好学習機能１３４ａは、各トークン毎に上式（１）の処理を行い、特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンの選択を行い、さらに、選択されたトークンを趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂに格納する（図３のステップＳ３０６参照）。
【００５６】
以上により、学習フェーズの処理が完了する。これにより、ウェブ検索システム１３０は、当該ユーザに対して、この実施形態に係るウェブ検索サービス（すなわち、上述の判断フェーズを用いたウェブ検索サービス）を提供することが可能になる。
【００５７】
以下、この実施形態に係るウェブ検索処理について、図５および図６を用いて説明する。
【００５８】
ユーザがウェブ検索サービスを受けたいときは、まず、ユーザ端末１１０を用いて、ウェブ検索システム１３０にアクセスする。そして、ユーザは、ウェブ検索システム１３０に、上述の認証情報を送信する（図６のＨ１参照）。
【００５９】
ウェブ検索システム１３０のユーザ認証部１３２は、この認証情報を受け取ると、この認証情報を用いたユーザ認証処理を実行する（図５のステップＳ５０１参照）。そして、当該ユーザが正規ユーザであると認証されなかった場合は、ログインを拒否する旨の通知をユーザ端末１１０に送信して（図６のＨ２参照）、この処理を終了する。
【００６０】
一方、ステップＳ５０１で正規ユーザであると認証された場合、ユーザ認証部１３２は、ログインが許可された旨の通知をユーザ端末１１０に送信する（図６のＨ２参照）。ユーザは、この通知を受け取ると、ユーザ端末１１０を用いて、検索のカテゴリを指定する情報と検索キーワードとを、検索要求情報として、ウェブ検索システム１３０に送信する（図６のＨ３参照）。
【００６１】
ウェブ検索システム１３０のウェブ検索エンジン本体１３３ｂは、検索要求情報を受け取ると、上述のようにして、ウェブ収集情報格納データベース１３３ｂのキーワード検索を行う（図５のＳ５０２参照）。続いて、ウェブ検索部１３３が、検索によって取得されたウェブページと、ユーザおよびカテゴリを特定する情報とを、適合度判定部１３４に送る。適合度判定部１３４の趣味嗜好判定機能１３４ｃは、受け取った情報に対応する特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを、趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂから読み出す。そして、趣味嗜好判定機能１３４ｃは、上述のようにして、各ウェブページの適合確率Ｐ(e) を算出し、適合度の判定を行う（図５のＳ５０３参照）。この処理は、検索によって取得されたウェブページすべてについて、実行される（図５のＳ５０４参照）。判定結果は、検索エンジン本体１３３ｂに送られる。
【００６２】
検索エンジン本体１３３ｂは、趣味嗜好判定機能１３４ｃから受け取った判定結果を用いてウェブ検索結果情報を作成し、ユーザ端末１１０に送信する（図５のステップＳ５０５、図６のＨ４参照）。
【００６３】
以上説明したように、この実施形態によれば、個々のユーザの趣味嗜好を個別に考慮したウェブ検索を行うことができる。したがって、この実施形態によれば、ウェブ検索の効率や正確さを向上させることが可能になる。
【００６４】
第２の実施形態
次に、この発明の第２の実施形態について、図７を用いて説明する。この実施形態は、所定のトークンに対して初期値を設定する点等で、上述の第１の実施形態と異なる。
【００６５】
図７は、この発明の第２の実施形態に係るネットワーク７００の構成を示す概念図である。図７において、図１と同じ符号を付した構成要素は、それぞれ図１と同じものを示している。
【００６６】
図７に示したように、この実施形態では、ウェブ検索システム１３０の適合度判定部１３４内に、初期情報格納データベース７０１が設けられる。
【００６７】
初期情報格納データベース７０１には、所定のトークンに係る確率Ｐ(t) （上式（１）参照）の初期設定値が格納されている。すなわち、この実施形態では、ウェブ検索システム１３０の運営者が、所定トークンに係る確率Ｐ(t) を設定し、初期情報格納データベース７０１に格納する。趣味嗜好学習機能１３４ａは、学習フェーズを実行する際に、これらのトークンについては確率Ｐ(t) の演算を行わず、初期情報格納データベース７０１に格納された値を採用する。
【００６８】
以下、この実施形態に係る学習フェーズについて説明する。
【００６９】
趣味嗜好学習機能１３４ａは、ユーザ端末１１０から学習用ウェブページを受け取り、これらのウェブページの文書情報をトークンに分割する。そして、これらトークンのうち、初期情報格納データベース７０１に確率Ｐ(t) が格納されていないトークンについて、それぞれ上式（１）の演算を行うことにより、確率Ｐ(t) を求める。一方、初期情報格納データベース７０１に確率Ｐ(t) が格納されているトークンについては、該初期情報格納データベース７０１に格納された確率Ｐ(t) を読み出して、そのまま利用する。
【００７０】
そして、趣味嗜好学習機能１３４ａは、上述の第１の実施形態と同様、｜Ｐ(t) −０．５｜が大きいトークンを所定数（例えば１５個）選択する。さらに、趣味嗜好学習機能１３４ａは、選択された特徴表示トークンおよび反特徴表示トークンを、趣味嗜好情報格納データベース１３４ｂに格納する。
【００７１】
なお、ここでは、初期情報格納データベース７０１の格納値を使用するトークンについては確率Ｐ(t) の演算を行わないこととしたが、これらのトークンについても確率Ｐ(t) の演算を行ってもよい。そして、当該トークンの出現回数（すなわち、上式（１）のｗ＋ｎｗ）が所定値を超えたときに、初期設定値と入れ換えることとしてもよい。出現回数が十分に多い場合には、初期設定値よりも、ユーザが提供した学習用ウェブページを用いた学習結果の方が、確率Ｐ(t) の信頼性が高いと考えられるからである。
【００７２】
初期設定の対象となるトークンとしては、例えば、ユーザの趣味嗜好に拘わらず特徴表示トークンや反特徴表示トークンに選択される可能性が非常に低いトークン（以下、「無特徴表示トークン」と記す）が考えられる。例えば、「私」や「今」などのトークンは、ユーザの趣味嗜好に拘わらず、特徴表示トークンや反特徴表示トークンに選択される可能性は極めて低いと予想される。しかしながら、学習用ウェブページが少ない場合等に、このようなトークンが特徴表示トークンや反特徴表示トークンに選択されてしまう可能性がある。これに対して、無特徴表示トークンの確率Ｐ(t) を初期設定しておけば、このような誤選択を抑制することが可能である。
【００７３】
無特徴表示トークンを決定するに際しては、例えば、ウェブ検索システム１３０の運営者が、第１の実施形態の学習フェーズと同様の処理を実行すればよい。そして、このときの確率Ｐ(t) が所定範囲内（例えば０．３以上０．６以下）となったトークンを無特徴表示トークンに選択し、これらの無特徴表示トークンの確率Ｐ(t) を初期設定値として、初期情報格納データベース７０１に格納すればよい。
【００７４】
また、初期設定の対象となるトークンとして、特定のカテゴリ内において、特徴表示トークンや反特徴表示トークンに選択される可能性が、ユーザの趣味嗜好に拘わらず非常に高いトークンを選択してもよい。例えば、上述したように、カテゴリが「天文学」である場合には、ユーザの趣味嗜好の偏りに拘わらず、「金星」、「木星」等の惑星名や「公転周期」、「天文距離」、「光年」等の天文学用語は確率Ｐ(t) が高くなると考えられ、その一方で、「スポーツニュース」、「政治情勢」等のトークンは確率Ｐ(t) が低くなると考えられる。したがって、これらのトークンを特徴表示トークン或いは反特徴表示トークンに初期設定すれば、ユーザが提供した学習用ウェブページ数が非常に少ない場合でも、ある程度のウェブ検索精度を得ることができる。
【００７５】
なお、初期設定の対象を無特徴表示トークンとするか或いは特徴表示トークンや反特徴表示トークンにするかを、ユーザに選択させることとしてもよい。ユーザの選択の余地を拡大する方が、当該ユーザの趣味嗜好に即した検索が行いやすくなるからである。
【００７６】
この実施形態によれば、上述の第１の実施形態と比較して、少ない学習用ウェブページ数でも、個々のユーザの趣味嗜好を個別に考慮した信頼性の高いウェブ検索を行うことが可能になる。この出願の発明者が検討した結果、無特徴表示トークンを初期設定した場合、上述の第１の実施形態において適合ウェブページを３００ページとし且つ不適合ウエブページを５００ページとした場合と、この実施形態において適合ウェブページを２５０ページとし且つ不適合ウエブページを３４０ページとした場合とで、同等の信頼性を得ることができた。
【００７７】
第３の実施形態
次に、この発明の第３の実施形態について、図８を用いて説明する。この実施形態は、ユーザの趣味嗜好に対する適合度を判定する装置とウェブ検索を行う装置とが分離している点等で、上述の各実施形態と異なる。
【００７８】
図８は、この発明の第３の実施形態に係るネットワーク８００の構成を示す概念図である。図８において、図１と同じ符号を付した構成要素は、それぞれ図１と同じものを示している。
【００７９】
図８に示したように、この実施形態に係るウェブ検索システム１３０は、第１の実施形態（図１参照）と同様のインタフェース部１３１、ユーザ認証部１３２、適合度判定部１３４に加えて、外部検索エンジンアクセス部８０１を備えている。また、この実施形態に係る通信網１２０には、検索エンジン装置８０２が接続されている。
【００８０】
外部検索エンジンアクセス部８０１は、外部検索エンジンアクセス機能８０１ａを備えている。この外部検索エンジンアクセス機能８０１ａは、ユーザ端末１１０から検索要求情報（検索カテゴリや検索キーワード）を受け取ると、当該検索要求情報を含む検索依頼を、検索エンジン装置８０２に送る。そして、外部検索エンジンアクセス機能８０１ａは、該検索エンジン装置８０２から検索結果情報（例えば、検索によって取得されたウェブページのＵＲＬリスト）を受け取ると、当該検索結果情報と、ユーザおよびカテゴリを特定する情報とを、適合度判定部１３４に送る。さらに、適合度判定部１３４から適合度（適合確率Ｐ(e) またはこれに基づく適合度判定結果）を受信すると、第１の実施形態と同様、当該適合度に基づいて検索結果情報を作成し、ユーザ端末１１０に送信する。
【００８１】
検索エンジン装置８０２は、外部検索エンジンアクセス部８０１から検索依頼を受け取ると、従来と同様のウェブ検索を行い、該外部検索エンジンアクセス部８０１に検索結果情報を送り返す。検索エンジン装置８０２としては、既存のウェブ検索サイトの検索エンジンをそのまま利用することができる。
【００８２】
他の構成および動作は、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
【００８３】
この実施形態によれば、既存のウェブ検索サイトの検索エンジンを利用して、この発明に係るウェブ検索サービスを提供することができる。したがって、この実施形態によれば、個々のユーザの趣味嗜好を個別に考慮した信頼性の高いウェブ検索を、少ない設備投資および運用コストで提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】第１の実施形態の全体構成を示す概念図である。
【図２】第１の実施形態に係るウェブ検索システムの動作を説明するためのグラフである。
【図３】第１の実施形態に係るウェブ検索システムの学習フェーズ動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係るウェブ検索システムの学習フェーズ動作を説明するための概念図である。
【図５】第１の実施形態に係るウェブ検索システムの判断フェーズ動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係るウェブ検索システムの判断フェーズ動作を説明するための概念図である。
【図７】第２の実施形態の全体構成を示す概念図である。
【図８】第３の実施形態の全体構成を示す概念図である。
【符号の説明】
【００８５】
１００  ネットワーク
１１０  ユーザ端末
１２０  通信網
１３０  ウェブ検索システム
１３１  インタフェース部
１３１ａ  通信機能
１３２  ユーザ認証部
１３２ａ  ユーザ認証機能
１３３  ウェブ検索部
１３３ａ  ウェブ収集情報格納データベース
１３３ｂ  検索エンジン本体
１３４  適合度判定部
１３４ａ  趣味嗜好学習機能
１３４ｂ  趣味嗜好情報格納データベース
１３４ｃ  趣味嗜好判定機能
【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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