(57)【要約】【課題】文書データベース上における文書ファイルの検索処理において、ユーザが望む文書ファイルを迅速且つ的確に抽出する。【解決手段】ネットワークシステムＳは、例えば企業等における社内ネットワークのようなローカルなネットワークシステムであって、文書データベース１０、文書ファイルの検索エンジン２０及びデータ処理装置３０を含む。データ処理装置３０は、ユーザ毎に、そのユーザの検索履歴データに基づき、当該ユーザが業務上閲覧する可能性のある文書ファイルと、その可能性の無い文書ファイルとに区別する処理を行うと共に、その後の当該ユーザ検索処理において「可能性の無い文書ファイル」を合致度の算出対象から外す選択処理を行う。この際、単純にランキングが上位の文書ファイルを選択するのではなく、潜在的に上位にランキングされる可能性（出現ポテンシャル）を評価した上で選択する。【選択図】図１
2012053535.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザに共用され、複数の文書ファイルを蓄積する文書データベースと、
検索処理のためのクエリの入力を前記ユーザから受け付ける入力手段と、
前記クエリと、前記データベースの各文書ファイルとの合致度を算出する処理を含む検索処理を行う検索手段と、
ユーザ毎に割り当てられた識別符号に関連付けて、前記検索処理毎に前記合致度を記憶する記憶手段と、
一のユーザにつき、前記検索処理が所定数だけ実行された段階で、各文書ファイルの合致度の平均値を算出すると共に、この平均合致度が高い順に順位付けをした文書ファイルのリストを作成するリスト作成手段と、
前記リストの上位Ｎ位までの第１文書グループと、Ｎ＋１位以下の第２文書グループとに区分し、前記第１文書グループに属する一の文書ファイルの前記平均合致度に対する、前記第２文書グループの各文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価して、前記差分が予め定められた閾値を満足する有用文書ファイルを特定する評価手段と、
前記一のユーザが入力するクエリの検索処理において前記合致度を算出する対象とされる文書ファイルを、前記第１文書グループに属する文書ファイルと、前記第２文書グループ中の前記有用文書ファイルとに制限するカテゴリデータを生成する制限手段と、
を備え、
前記検索手段は、前記カテゴリデータが生成された後は、前記一のユーザからクエリが入力されると、前記カテゴリデータを参照して、制限された文書ファイルを対象として前記検索処理を実行することを特徴とする文書検索システム。
【請求項２】
前記評価手段は、前記第１文書グループの前記Ｎ位の文書ファイルの前記平均合致度に対する、前記第２文書グループの各文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価することを特徴とする請求項１に記載の文書検索システム。
【請求項３】
前記評価手段は、前記Ｎ位の文書ファイルの前記平均合致度に対する、Ｎ＋２位の文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価する際に、
Ｎ＋２位の文書ファイルの前記平均合致度とＮ＋１位の文書ファイルの前記平均合致度との第１差分と、
Ｎ＋２位の文書ファイルの前記平均合致度とＮ位の文書ファイルの前記平均合致度との第２差分と、を求め、
前記第１差分と第２差分との合計値を用いて評価を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の文書検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の文書ファイルを蓄積するデータベースに対する文書検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば企業内の社内ネットワークのような通信ネットワーク上において、多数の文書ファイルを蓄積する文書データベースに対して端末機からユーザがクエリを入力して検索処理を実行させ、所望の文書ファイルを抽出することを可能とする文書検索システムが汎用されている。このような文書検索システムにおいては、端末機から入力されたクエリを解析して作成される検索インデックスと、蓄積された文書ファイルの各々について予め作成された文書インデックスとを、所定の検索アルゴリズムを用いて照合させて、クエリに対して合致度の高い文書ファイルをヒット文書として抽出する手法が取られている。ここで、文書検索の精度を向上させる技術として、例えば特許文献１、特許文献２に開示されたものがある。
【０００３】
一般に、この種の文書検索システムでは、クエリが与えられる度に、文書データベースに蓄積されている文書ファイルの全てについて上記の合致度を求める計算が行われる。そのクエリに対する検索結果は、ユーザの端末機に合致度の高い順にランキング表示される。換言すると、ランキング表示を行うために、全文書ファイルについての合致度計算を行い、各文書ファイルのランクを特定していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２１６６４６号公報
【特許文献２】特開２００４−２７２４９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の合致度は、文書ファイル毎に設定されている文書インデックス、単語重み等を検索アルゴリズムに適用して、複雑な計算を実行させることで導出されている。このため、文書データベースに蓄積されている文書ファイル数が多くなるほど、その計算量は膨大なものとなり、検索時間を長く要するようになる。
【０００６】
他方で、ユーザの端末機に表示されるヒット文書は、上位ランキングの文書ファイルのみである。つまり、全文書ファイルについての合致度計算を行われているにも関わらず、検索結果として表示されるものは僅かで、その殆どは活用されていないことになる。結果として、検索時間の殆どが、検索結果として表示されない文書ファイルについての合致度計算に費やされているという、非効率な実情が存在する。
【０００７】
上記問題の解決手法として、ユーザ毎に過去の検索実績及び結果を検証し、当該ユーザの一定期間の検索処理において常に低いランキングに位置している文書ファイルについては、その後に実行される検索処理において合致度計算の対象から外す方法が考えられる。例えば、一のユーザについて過去１００回の検索処理において常に１００位以下にしかランキングされなかった文書ファイルについては、その後に一のユーザが実行する検索処理において、合致度計算の対象としない方法である。しかし、このように無条件に足切りを行ってしまうと、当該一のユーザが業務上実行させる検索処理において潜在的に上位にランキングされる可能性を有する文書ファイルを、検索対象から除外してしまう危険性がある。
【０００８】
本発明は、上記の問題に鑑みて為されたものであって、文書データベース上における文書ファイルの検索処理において、ユーザが望む文書ファイルを迅速且つ的確に抽出することができる文書検索システ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】
【０００９】
上記目的を達成する本発明の一の局面に係る文書検索システムは、複数のユーザに共用され、複数の文書ファイルを蓄積する文書データベースと、検索処理のためのクエリの入力を前記ユーザから受け付ける入力手段と、前記クエリと、前記データベースの各文書ファイルとの合致度を算出する処理を含む検索処理を行う検索手段と、ユーザ毎に割り当てられた識別符号に関連付けて、前記検索処理毎に前記合致度を記憶する記憶手段と、一のユーザにつき、前記検索処理が所定数だけ実行された段階で、各文書ファイルの合致度の平均値を算出すると共に、この平均合致度が高い順に順位付けをした文書ファイルのリストを作成するリスト作成手段と、前記リストの上位Ｎ位までの第１文書グループと、Ｎ＋１位以下の第２文書グループとに区分し、前記第１文書グループに属する一の文書ファイルの前記平均合致度に対する、前記第２文書グループの各文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価して、前記差分が予め定められた閾値を満足する有用文書ファイルを特定する評価手段と、前記一のユーザが入力するクエリの検索処理において前記合致度を算出する対象とされる文書ファイルを、前記第１文書グループに属する文書ファイルと、前記第２文書グループ中の前記有用文書ファイルとに制限するカテゴリデータを生成する制限手段と、を備え、前記検索手段は、前記カテゴリデータが生成された後は、前記一のユーザからクエリが入力されると、前記カテゴリデータを参照して、制限された文書ファイルを対象として前記検索処理を実行することを特徴とする（請求項１）。
【００１０】
この構成によれば、前記一のユーザについて、前記カテゴリデータが生成された後は、検索処理において前記合致度を算出する対象とされる文書ファイルが、前記第１文書グループに属する文書ファイルと、前記第２文書グループ中の前記有用文書ファイルとに制限されるので、検索処理時間を大幅に短縮することが可能となる。また、前記リストの上位にランキングされた前記第１文書グループと、下位にランキングされた前記第２文書グループとに単純に区分して第２文書グループを足切りするのではなく、第２文書グループから有用文書ファイルを特定してこれを合致度算出対象とするので、当該一のユーザが業務上実行させる検索処理において潜在的に上位にランキングされる可能性を有する文書ファイルも、検索対象に含めることができる。
【００１１】
上記構成において、前記評価手段は、前記第１文書グループの前記Ｎ位の文書ファイルの前記平均合致度に対する、前記第２文書グループの各文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価することが望ましい（請求項２）。
【００１２】
この構成によれば、前記第１文書グループのランキング最下位の文書ファイル（Ｎ位の文書ファイル）と、前記第２文書グループの各文書ファイルとの間で平均合致度の差分が評価される。従って、その後の前記一のユーザについての検索処理において、第２文書グループに属する文書ファイルが、Ｎ位の文書ファイルを追い越して上位にランキングされる可能性を的確に評価することができる。
【００１３】
上記構成において、前記評価手段は、前記Ｎ位の文書ファイルの前記平均合致度に対する、Ｎ＋２位の文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価する際に、Ｎ＋２位の文書ファイルの前記平均合致度とＮ＋１位の文書ファイルの前記平均合致度との第１差分と、Ｎ＋２位の文書ファイルの前記平均合致度とＮ位の文書ファイルの前記平均合致度との第２差分と、を求め、前記第１差分と第２差分との合計値を用いて評価を行うことが望ましい（請求項３）。
【００１４】
この構成によれば、前記第２文書グループ内における文書ファイルのランキングを考慮して、第２文書グループに属する文書ファイル各々の前記平均合致度の差分を評価することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、例えば企業内の社内ネットワークのような通信システムにおいて、ユーザが望む文書ファイルを迅速且つ的確に抽出することができる文書検索システムを提供することができる。従って、当該文書検索システムを用いた各種の処理業務の効率化を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の文書検索システムが適用されたネットワークシステムのハードウェア構成を概略的に示す構成図である。
【図２】本発明の文書検索方法の概要を示す模式的なフローチャートである。
【図３】文書検索処理を説明するための模式図である。
【図４】ランキング表示の例を示す模式図である。
【図５】データ処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図６】文書ファイルの出現ポテンシャルの算出例を示す表形式の図である。
【図７】本発明の文書検索システムの動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面に基づいて本発明の実施形態につき詳細に説明する。図１は、本発明の文書検索システムが適用されたネットワークシステムＳのハードウェア構成を概略的に示す構成図である。このネットワークシステムＳは、例えば企業等における社内ネットワークのようなローカルなネットワークシステムであって、このローカルネット上において利用可能な文書データベース（ＤＢ）１０と、文書インデックスデータベース（ＤＢ）１１と、本システムのユーザに関わる情報を蓄積するユーザデータベース（ＤＢ）１２（記憶手段）と、検索エンジン２０（検索手段）と、データ処理装置３０と、ユーザが利用する端末装置４０（入力手段）とが、ローカルネットＬＮを介してデータ通信可能に接続されてなる。
【００１８】
文書データベース１０（複数の文書ファイルを蓄積する文書データベース）は、各種の社内文書ファイルが蓄積されるデータベースであり、社内共有文書、社内書式文書、社内規則文書、会議議事録、各種報告書、各種資料、統計データ、作業日誌、安全作業票、事故処理票、仕様書等の各種の文書ファイルが記憶されている。これらの文書ファイルを、ユーザＩＤを具備するユーザは、端末装置４０（端末機４１、４２、４３、４４、４５、・・・）からアクセスして検索、閲覧することができる。さらに、端末装置４０を通して、新たな文書ファイルを文書データベース１０に登録することができる。
【００１９】
文書インデックスデータベース１１は、文書データベース１０に対して文書ファイルの検索処理を実行する際に用いられる文書インデックスを記憶する。文書インデックスは、文書データベース１０に対して文書ファイルの検索処理を実行する際に用いられるものであって、文書ファイル単位で、各文書ファイルの文書データから単語を抽出して作成される。具体的には、文書インデックスは、文書データベース１０に記憶されている文書ファイル毎にキーワードや属性（メタデータ）を抽出する処理を行って得られた単語と、各単語に与えられる単語重み値及び各文書ファイル単位で与えられる文書重み値とからなる。これら重み値は、検索精度を向上させるために設定されるものであって、例えば単語重み値は、周知の手法に従い、例えばその単語の出現頻度他に基づき設定される。
【００２０】
ユーザデータベース１２は、ユーザの個人情報（氏名、性別、年齢、所属、役職、従業員番号等）、システム管理上で与えられた識別番号（ユーザ毎に割り当てられた識別符号）等を管理する。さらに、ユーザデータベース１２には、各ユーザの検索履歴データが、各ユーザの識別番号に関連付けて記憶される。前記検索履歴データには、検索処理を実行させた時刻、クエリ、ヒットした文書ファイルの識別番号、前記クエリに対する各文書ファイルの合致度を示す数値データが含まれる。
【００２１】
検索エンジン２０は、所定の検索アルゴリズムが搭載され、文書データベース１０に対し、端末装置４０から与えられた検索条件に対応する文書ファイルの検索処理を行う。具体的には検索エンジン２０は、文書インデックスデータベース１１に蓄積されている文書インデックスを利用する。また、検索エンジン２０は、ユーザが端末装置４０から入力する検索条件をベースとして、検索インデックスを作成する。さらに検索エンジン２０は、前記検索アルゴリズムを用いて、前記文書インデックスと前記検索インデックスとの照合処理を行い、合致度合いの高い文書ファイルを文書データベース１０から抽出する。なお、前記検索アルゴリズムとしては、コサイン尺度、Ｄｉｃｅ係数、Ｊａｃｃａｒｄ係数、Ｔスコア、相互情報量、Ｓｉｍｐｓｏｎ係数などを例示できる。
【００２２】
データ処理装置３０は、ユーザ毎に、そのユーザの検索履歴データをユーザデータベース１２から抽出して、当該ユーザが業務上閲覧する可能性のある文書ファイルと、その可能性の無い文書ファイルとに区別する処理を行うと共に、その後の当該ユーザ検索処理において「可能性の無い文書ファイル」を合致度の算出対象から外す処理を行う。
【００２３】
一般に、一のユーザ（社員）が業務上閲覧する必要のある文書ファイルは、文書データベース１０に蓄積されている膨大な文書ファイルのうちのごく一部である。しかし、機械的な検索処理を実行させると、文書データベース１０中の全文書ファイルを対象として、クエリに対する合致度を算出することとなるため、検索処理に時間を要してしまう。そこで、本実施形態のデータ処理装置３０は、各ユーザについて検索履歴データに基づき、合致度の算出対象とする文書ファイルを制限する処理を行う。ここで、文書ファイルの制限は、単純にランキングが上位のものの選択によって行われるのではなく、潜在的に上位にランキングされる可能性（出現ポテンシャル）を評価した上での選択によって行われる。この点については、後記で詳述する。
【００２４】
端末装置４０は、社員等の多数のユーザに保有されるパーソナルコンピュータや携帯電話機、携帯情報端末機等の通信端末機４１、４２、４３、４４、４５・・・である。端末装置４は、ローカルネットＬＮを介して文書データベース１０にアクセス可能とされている。各ユーザは、各自の通信端末機４１〜４５を介して、自身が作成した文書ファイルを文書データベース１０に投稿（登録）して記憶させたり、検索エンジン２０に検索クエリを与えて検索処理を実行させたり、また、検索エンジン２０を介して文書データベース１０中の文書ファイルにアクセスして閲覧したりすることが可能である。
【００２５】
図２は、ネットワークシステムＳの、文書データベース１０に対する文書検索処理の概要を示す模式的なフローチャートである。検索エンジン２０は、端末装置４０から与えられたクエリ（検索条件；キーワードや質問文書）について、形態素解析等を含む文書解析処理を行う（ステップＳ１）。次いで検索エンジン２０は、上記の文書解析処理で得られた単語をベースにして検索インデックスを作成する（ステップＳ２）。そして、当該検索インデックスを用いて、大量の文書ファイルを含む文書データベース１０に対して文書の検索処理を行う（ステップＳ３）。
【００２６】
一方、文書データベース１０の側においても、定期的な処理で、メタデータの抽出のための文書解析（ステップＳ０１）、及び文書インデックスの作成（ステップＳ０２）が行われている。検索元のステップＳ３における検索処理では、前記検索インデックスと検索先の文書インデックスとを使用し、上記の検索アルゴリズムを適用して検索条件に対して類似度が高い文書ファイルを文書データベース１０から抽出する。ステップＳ３の検索処理で得られた結果は、クエリを入力したユーザの端末装置４０に出力される（ステップＳ４）。
【００２７】
図３は、上記ステップＳ３の文書検索処理の具体例を説明するための模式図である。ここでは、検索インデックスＳＩとして、それぞれ重み値を有する単語ａ、単語ｂ及び単語ｃを含む例を示している。一方、文書インデックスＤＩとして、文書１、２、３・・・毎に単語ａ、単語ｂ及び単語ｃ並びにそれらの重み値を含むものが作成されている例を示している。検索エンジン２０は、このような検索インデックスＳＩのデータと、文書インデックスＤＩのデータとを、検索アルゴリズム（合致度計算式）に当て嵌めて、文書ファイル毎に合致度を算出する。図３では、合致度計算式としてコサイン尺度に基づいた計算式を例示している。
【００２８】
この合致度計算は、後述する本実施形態のように特に制限を掛けなければ、文書データベース１０に格納されている全ての文書ファイルについて実行されることになる。例えば１００万文書が文書データベース１０に格納されているならば、１つのクエリに対して１００万回の合致度計算が、例示のコサイン尺度に基づいた計算式を用いて行われることになる。
【００２９】
上記の合致度計算が完了すると、その合致度の数値に基づいて、当該クエリに対応した文書ファイルのランキングが求められる。つまり、合致度の高い順に、各文書ファイルに順位が付与される。もし合致度の計算対象とした文書が１００万文書存在するならば、１位〜１００万位までの順位付けが行われることになる。しかる後、そのランキング順にソートされた文書ファイルのリストが、端末装置４０に表示される（ランキング表示／上記ステップＳ４）。
【００３０】
図４は、ランキング表示の例を示す模式図である。図示する通り、端末装置４０の表示画面に、ランキングの上位部分（ここでは１位〜１００位を例示）の文書ファイルリストが表示される。一方、１０１位以下の文書ファイルリストは、端末装置４０の表示画面には初期表示されない。これらは、ユーザがページ切り換え等の操作を端末装置４０に与えることによって、表示画面に表示される。
【００３１】
以上が、検索処理時における合致度計算とランキング表示の動作であるが、表示画面に初期表示させるランキング上位部分の文書ファイルを特定するために、表示画面には初期表示されない膨大な文書ファイルを含めて合致度計算が必要となる。つまり、全文書ファイルについて合致度計算を行わないと、ランキングが定まらないからである。このことは、検索処理に要する時間の殆どが、表示画面には初期表示されない、ランキング下位部分の文書ファイルの合致度計算のために費やされるという実情を惹起し、検索時間の長期化を招来することになる。
【００３２】
このような実情を改善し、迅速な検索処理を実現させるために、本実施形態では、データ処理装置３０は次の４つのステップを実行する。
【００３３】
（１）検索履歴データの分析
一のユーザにつき、前記検索処理が所定数だけ実行された段階で検索履歴データを分析し、当該一のユーザにおいて汎用されている文書ファイルを特定する。一般に、ユーザは自身の業務に関連した文書ファイルを文書データベース１０から抽出しようと試みる。例えば原子力関連部門に所属しているＡというユーザが存在する場合、このユーザＡが検索エンジン２０に入力するクエリは、自ずと原子力に関連したものとなる。従って、ユーザＡの多数回の検索結果を集約すると、一定の文書ファイルについて、常に合致度が高くなる傾向が現れる。この傾向は、検索処理毎に導出される各文書ファイルについての合致度の平均値を求めることで把握することができる。そして、その平均合致度が高い順に文書ファイルに順位付けを行うことで、ユーザＡにとって有用性が高い文書ファイルの順列を求めることができる。
【００３４】
（２）文書ファイルの仮選別
文書ファイルの順列に基づいて、その後のユーザＡの検索処理において合致度計算の対象とする文書ファイル（第１文書グループ）と、合致度計算の対象から外す文書ファイル（第２文書グループ）とを仮に選別する。第１文書グループに包含させる文書ファイルは、平均合致度が上位のもの、例えば上位１００位までの文書ファイルとすることができる。この場合、第２文書グループの文書ファイルは、平均合致度が１０１位の文書ファイルとなる。
【００３５】
（３）第２文書グループ中の文書ファイルの出現ポテンシャルの評価
前記第２文書グループの文書ファイルを単純に足切りするのではなく、ユーザＡが業務上実行させる検索処理において潜在的に上位にランキングされる可能性を有する文書ファイルを、第２文書グループから拾い上げる。具体的には、第１文書グループの最下位の文書ファイルの平均合致度（必ずしも最下位でなくとも良い）に対する、前記第２文書グループの各文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価する。そして、前記差分が予め定められた閾値を満足するものについては、有用文書ファイルと特定する。
【００３６】
（４）カテゴリデータの生成
前記第１文書グループに属する文書ファイルと、前記第２文書グループ中の前記有用文書ファイルとに所定の識別子を付与する。当該識別子は、今後ユーザＡが入力するクエリの検索処理において前記合致度を算出する対象とされる文書ファイルと、それ以外の文書ファイルとを区別するカテゴリデータとなる。
【００３７】
続いて、ユーザデータベース１２及びデータ処理装置３０の機能構成の詳細について、図５に基づいて説明する。ユーザデータベース１２は、メモリ装置を備え、その記憶領域にユーザ情報記憶部１２１、検索履歴記憶部１２２、合致度記憶部１２３及びカテゴリデータ記憶部１２４を備えている。データ処理装置３０は、例えば各種の演算処理を実行可能なＣＰＵ（中央演算処理装置）を備えた大型のコンピュータ装置である。前記ＣＰＵは、所定のデータ処理を行うべくプログラミングされたソフトウェアが実行されることで、図３に示す機能部を具備するように動作する。データ処理装置３０は、データ抽出部３１、平均合致度算出部３２（リスト作成手段の一部）、リスト作成部３３（リスト作成手段の一部）、出現ポテンシャル算出部３４（評価手段）及びカテゴリ判定部３５（制限手段）を備えている。
【００３８】
ユーザデータベース１２のユーザ情報記憶部１２１には、端末装置４０を利用するユーザの上掲の個人情報（氏名、性別、年齢、所属、役職、従業員番号等）、システム管理上で与えられたユーザの識別番号等が記憶されている。
【００３９】
検索履歴記憶部１２２には、ユーザ毎に、検索エンジン２０を用いた検索処理のログが記憶される。例えば、ユーザが端末装置４０から入力したクエリ、検索処理を実行させた時刻、検索処理時間、検索処理の累積実行回数、文書ファイルの閲覧履歴、閲覧時間、端末機ＩＤ等が、ユーザの識別番号に関連付けて記憶される。
【００４０】
合致度記憶部１２３には、クエリに対する各文書ファイルの合致度を示す数値データが、ユーザの識別番号及び文書ファイルの識別番号に関連付けて記憶される。一のユーザが一のクエリを入力して検索処理を実行させる度に、検索エンジン２０は、図３に基づき説明したように、文書ファイル毎に合致度を算出する。この合致度の算出対象となる文書ファイルは、文書データベース１０に格納されている文書ファイルの全ての場合も有り、クエリで与えられたキーワード等を含む文書ファイルに限られる場合もある。合致度記憶部１２３は、このような各文書ファイルの合致度を示す数値データを、検索処理の単位で、ユーザ毎に管理する。従って、合致度記憶部１２３には、ユーザが検索処理を実行させる毎に、そのときのクエリに対する文書ファイルの合致度の数値テーブルが、ユーザの識別番号に関連付けて蓄積されてゆくことになる。
【００４１】
カテゴリデータ記憶部１２４には、ユーザ毎に設定されるカテゴリデータが記憶される。上述の通り、カテゴリデータは、一のユーザが入力するクエリの検索処理において前記合致度を算出する対象とされる文書ファイルと、それ以外の文書ファイルとを区別するために、ユーザ毎に、文書ファイルの単位で設定される識別子である。なお、データ処理装置３０において初回のカテゴリデータが作成されていないユーザについては、ＮＵＬＬデータが格納される。このユーザについては、検索処理において合致度算出対象となる文書ファイルが制限されないことになる。
【００４２】
次に、データ処理装置３０のデータ抽出部３１は、ユーザ毎に、上記（１）の「検索履歴データの分析」処理を行うために、ユーザデータベース１２から所定のタイミングで検索履歴データを取得する。このタイミングの判定のため、データ抽出部３１は検索履歴記憶部１２２に格納されている検索処理の累積実行回数データを参照し、その回数データが予め定められた回数（例えば１００回）に達しているか否かを判定する。所定回数に達しているユーザが存在していたら、データ抽出部３１は、合致度記憶部１２３から、そのユーザの識別番号に関連付けて記憶されている文書ファイルの合致度データを取得する。
【００４３】
平均合致度算出部３２は、データ抽出部３１が取得した合致度データを用いて、各文書ファイルの合致度の平均値を算出する。一のユーザが一の検索処理Ｘ１を実行させると、文書ファイルａ、ｂ、ｃ・・・それぞれに合致度Ｘａ１、Ｘｂ１、Ｘｃ１・・・が求められる。そして、同じユーザが他の検索処理Ｘ２を実行させると、文書ファイルａ、ｂ、ｃ・・・それぞれに合致度Ｘａ２、Ｘｂ２、Ｘｃ２・・・が求められる。そのユーザが１００回の検索処理を実行させて実績があるならば、文書ファイルａ、ｂ、ｃ・・・毎に１００個の合致度の数値データＸａ１〜１００、Ｘｂ１〜１００、Ｘｃ１〜１００・・・が存在する。平均合致度算出部３２は、これらの数値データの平均値を算出する処理を行い、そのユーザにおける、文書ファイルａ、ｂ、ｃ・・・毎の平均合致度を導出する。
【００４４】
リスト作成部３３は、平均合致度算出部３２により求められた平均合致度に基づいて、文書ファイルａ、ｂ、ｃ・・・を、平均合致度が高い順に順位付けをした文書ファイルのリストを作成する。さらに、リスト作成部３３は、上記（２）の「文書ファイルの仮選別」のために、文書ファイルのリストの上位Ｎ位までの第１文書グループと、Ｎ＋１位以下の第２文書グループとに区分する。図６に、このような文書ファイルのリストの一例を示す。ここでは、平均合致度が高い順から１００位までを第１文書グループとし、１０１位以下を第２文書グループとしている例を示している。
【００４５】
出現ポテンシャル算出部３４は、上記（３）の、第２文書グループ中の文書ファイルの出現ポテンシャルを評価する処理を行う。この評価のため、出現ポテンシャル算出部３４は、第１文書グループの最下位（１００位）の文書ファイルの平均合致度（図６の例では０．９０）に対する、前記第２文書グループの各文書ファイルの前記平均合致度の差分を評価する。そして、前記差分が、予め定められた閾値を満足する文書ファイルを、「有用文書ファイル」と判定する。
【００４６】
図６に基づいて、出現ポテンシャル算出部３４における算出処理の例を説明する。ここでは、前記差分の比較元は、第１文書グループの最下位（１００位）に位置付けられている文書ファイルＡ（平均合致度＝０．９０）である。この文書ファイルＡの平均合致度に対して、１０１位以下の第２文書グループの文書ファイルＢ、Ｃ、Ｄ、Ｅ・・・の平均合致度の差分が評価される。本実施形態では、評価対象となる文書ファイルと、その上位に位置する文書ファイルとの平均合致度差の総和を求め、その逆数を取ることで得られる数値が評価値とされる。
【００４７】
例えば、１０４位の文書ファイルＥの場合、文書ファイルＡとの平均合致度の差分に加え、その上位にランクされている文書ファイルＢ、Ｃ、Ｄ各々との平均合致度の差分の総和が算出され、その逆数が評価値となる。すなわち、
文書ファイルＥと文書ファイルＤの平均合致度の差＝０．５０−０．４０＝０．１０
文書ファイルＥと文書ファイルＣの平均合致度の差＝０．７２−０．４０＝０．３２
文書ファイルＥと文書ファイルＢの平均合致度の差＝０．８３−０．４０＝０．４３
文書ファイルＥと文書ファイルＡの平均合致度の差＝０．９０−０．４０＝０．５０
が各々求められ、文書ファイルＥの平均合致度差の総和Ｅｓは、
Ｅｓ＝０．１０＋０．３２＋０．４３＋０．５０＝１．３５
となる。そして、文書ファイルＥの出現ポテンシャルＥｐは、
Ｅｐ＝１／Ｅｓ＝１／１．３５＝０．７４
となる。
【００４８】
また、１０２位の文書ファイルＣ（Ｎ＋２位の文書）の場合は、
文書ファイルＣと文書ファイルＢ（Ｎ＋１位の文書）の平均合致度の差＝０．８３−０．７２＝０．１１（第１差分）
文書ファイルＣと文書ファイルＡ（Ｎ位の文書）の平均合致度の差＝０．９０−０．７２＝０．１８（第２差分）
が各々求められ、文書ファイルＣの平均合致度差の総和Ｃｓは、
Ｃｓ＝０．１１＋０．１８＝０．２９
となる。そして、文書ファイルＣの出現ポテンシャルＣｐは、
Ｃｐ＝１／０．２９＝３．４５
となる。
【００４９】
さらに、１０１位の文書ファイルＢの場合は、文書ファイルＡとの平均合致度の差分＝０．０７の逆数＝１４．２９が、文書ファイルＢの出現ポテンシャルとなる。この出現ポテンシャルは、当該ユーザの今後の検索処理において、自身よりもランキング上位の文書を押し退けて、１００位以内にランキングされる潜在力を示す指標となる。
【００５０】
このような出現ポテンシャルは、次式で一般的に求めることができる。但し、
Ｐ（ｎ）：第２文書グループの順位ｎの文書ファイルの出現ポテンシャル
Ｓ（ｒ）：第１文書グループの最下位ｒの平均合致度（但しｎ＞ｒ）
Ｓ（ｎ）：上記順位ｎの文書ファイルの平均合致度
【００５１】
【数１】
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【００５２】
上記のような出現ポテンシャルを求める演算を行った後、出現ポテンシャル算出部３４は、第２文書グループの文書ファイルのうち、予め定められた閾値を満足する文書ファイルを、「有用文書ファイル」と判定する。この閾値は任意に定めることができる。例えば、閾値＝１０と設定するならば、１０１位の文書ファイルＢだけが「有用文書ファイル」と判定される。
【００５３】
カテゴリ判定部３５は、ユーザ毎に、各ユーザが入力するクエリの検索処理において前記合致度を算出する対象とされる文書ファイルを制限するために、第１文書グループに属する文書ファイルと、第２文書グループ中の前記有用文書ファイルとに識別データ（カテゴリデータ）を付与する。上掲の例では、第１文書グループに属する１位〜１００位の文書ファイルと、第２文書グループ中の１０１位の文書ファイルＢとに、カテゴリデータが付与されることになる。このカテゴリデータは、カテゴリデータ記憶部１２４に、ユーザの識別番号に関連付けて記憶される。
【００５４】
以後の検索処理において検索エンジン２０は、ユーザからクエリが入力されると、そのユーザの識別番号に関連付けて前記カテゴリデータを参照し、カテゴリデータが付与されている文書ファイルのみを対象として検索処理を実行する。これにより、検索処理の時間が大幅に短縮される一方で、カテゴリデータが付与される文書ファイルは、過去の検索実績ランキングにとらわれることなく、出現ポテンシャルを評価して決定されているので、検索処理の的確さも担保することができる。
【００５５】
続いて、以上説明した本実施形態に係るネットワークシステムＳ（データ処理装置３０）によるカテゴリデータの付与処理を、図７に示すフローチャートに基づいて説明する。このフローチャートは、一のユーザについてのカテゴリデータ付与処理を示している。
【００５６】
まず、当該一のユーザが使用している端末装置４０から検索エンジン２０にクエリの入力が有ったか否かが確認される（ステップＳ１）。クエリの入力が無い場合（ステップＳ１でＮＯ）、待機する。クエリが入力された場合（ステップＳ１でＹＥＳ）、検索エンジン２０は、クエリに応じた検索インデックスを作成し（ステップＳ２）、文書ファイル毎に検索アルゴリズムを用いて合致度を算出する（ステップＳ３）。このときの検索履歴及びその合致度の値は、検索履歴記憶部１２２及び合致度記憶部１２３にそれぞれ記憶される（ステップＳ４）。
【００５７】
この記憶のタイミングで、データ処理装置３０のデータ抽出部３１は、検索履歴記憶部１２２に格納されている検索処理の累積実行回数データを参照し、その回数データが予め定められた回数に達しているか否かを判定する（ステップＳ５）。所定回数に達していない場合（ステップＳ５でＮＯ）、データ処理装置３０は待機し、ステップＳ１に戻って処理が繰り返される。所定回数に達している場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、データ抽出部３１により、当該一のユーザの過去の検索分についての合致度データが取得される（ステップＳ６）。
【００５８】
その後、平均合致度算出部３２により、前記合致度データを用いて、各文書ファイルの合致度の平均値が算出される（ステップＳ７）。続いて、リスト作成部３３により、ステップＳ７で求められた平均合致度に基づいて、文書ファイルを平均合致度が高い順に順位付けをした文書ファイルのリストが作成される（ステップＳ８）。これにより、文書ファイルの仮選別が為される。
【００５９】
次いで、出現ポテンシャル算出部３４により、第１文書グループの最下位の文書ファイルの平均合致度に対する、第２文書グループの各文書ファイルの平均合致度の差分を評価する、出現ポテンシャル評価処理が実行される（ステップＳ９）。これにより、第２文書グループから「有用文書ファイル」が抽出される。その後、カテゴリ判定部３５により、第１文書グループに属する文書ファイルと、第２文書グループ中の前記有用文書ファイルとにカテゴリデータが付与される（ステップＳ１０）。カテゴリ判定部３５はさらに、ユーザの識別番号に関連付けてカテゴリデータを、カテゴリデータ記憶部１２４に記憶させる（ステップＳ１１）。
【００６０】
以上、本発明の実施形態に係るネットワークシステムＳを説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、例えば次のような変形実施形態を取ることができる。
【００６１】
（１）上記実施形態では、検索処理の累積実行回数データが予め定められた回数に到達したユーザについて、その都度、カテゴリデータの作成処理を実行する例を示した。これに代えて、定期的に（例えば１年に１回）カテゴリデータの作成処理を実行される態様としても良い。また、ユーザにおいて配置転換等が発生した場合は、カテゴリデータ記憶部１２４に記憶されているカテゴリデータをリセットし、新たに合致度のデータ収集を開始するようにしても良い。
【００６２】
（２）一旦作成されたカテゴリデータを、一定期間経過後、若しくは所定数の検索処理の実行後に更新するようにしても良い。例えば、カテゴリデータを作成した後、５００回程度の検索処理が当該ユーザにより実行されたら、合致度のデータ収集を再開し、新たなカテゴリデータの作成ルーチンを実行させるようにしても良い。
【００６３】
（３）上記実施形態では、図６に示すように、例えば文書ファイルＥの出現ポテンシャル評価において、第１文書グループの最下位ランクの文書ファイルＡとの平均合致度の差分に加え、その上位にランクされている文書ファイルＢ、Ｃ、Ｄ各々との平均合致度の差分の総和を算出する例を示した。これに代えて、単に文書ファイルＡとの平均合致度の差分のみで評価を行っても良い。
【００６４】
（４）また、第１文書グループの最下位ランクの文書ファイルを、必ずしも比較元としなくとも良い。例えば、第１文書グループの下位から１０位までの平均合致度の平均値を比較元としても良い。また、「有用文書ファイル」を抽出するための閾値を、ユーザ毎、或いは所属部署毎に異なる値に設定しても良い。
【符号の説明】
【００６５】
Ｓ  ネットワークシステム
１０  文書データベース
１１  文書インデックスデータベース
１２  ユーザデータベース（記憶手段）
１２１  ユーザ情報記憶部
１２２  検索履歴記憶部
１２３  合致度記憶部
１２４  カテゴリデータ記憶部
２０  検索エンジン（検索手段）
３０  データ処理装置
３１  データ抽出部
３２  平均合致度算出部（リスト作成手段の一部）
３３  リスト作成部（リスト作成手段の一部）
３４  出現ポテンシャル算出部（評価手段）
３５  カテゴリ判定部（制限手段）
４０  端末装置（入力手段）
ＬＮ  ローカルネット
【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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