(57)【要約】【課題】形態素解析の精度に依存せずに検索語の分類を精度良く行うことができる手法を提供する。【解決手段】検索ログ取得部２１１は、検索語の組合せを記録した検索ログを検索サーバ３０から取得し、共起クエリリスト作成部２２１は検索ログに基づき検索語と共起クエリと共起頻度とからなる共起クエリリストを作成し、共起クエリ行列作成部２３１は共起クエリリストに基づき検索語の共起クエリの共起頻度をベクトル成分とする共起クエリベクトルを作成し、頻度分析・ベクトル標準化部２３２は、共起クエリベクトルのベクトル長を同一にし、ユークリッド距離算出部２３４は、共起クエリベクトル同士のユークリッド距離を算出し、階層型クラスタリング部２３５は算出したユークリッド距離に基づいてクラスタリングを行う。これにより、文書の形態素解析の精度に影響されずに検索語の分類を精度良く行うことができる。【選択図】図４
2009031931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバにおいて前記複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った記録である検索ログを取得する検索ログ取得手段と、
前記検索ログ取得手段が取得した前記検索ログに基づいて、前記検索語それぞれについて、前記検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、前記共起クエリが前記検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成する共起クエリリスト作成手段と、
前記共起クエリリスト作成手段が作成した前記共起クエリリストに基づいて、前記検索語のｎ個の前記共起クエリそれぞれの前記共起頻度に基づいた数値をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成する共起クエリベクトル作成手段と、
前記共起クエリベクトル作成手段が作成した前記検索語それぞれについての前記共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するベクトル標準化手段と、
前記ベクトル標準化手段が標準化した前記検索語それぞれについての前記共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段と、
前記ユークリッド距離算出手段が算出した前記ユークリッド距離に基づいて、前記検索語それぞれについてクラスタリングを行うクラスタリング手段と、
を備えた検索語クラスタリング装置。
【請求項２】
前記共起クエリリスト作成手段は、前記検索ログ取得手段が取得した前記検索ログから前記検索語それぞれを抽出し、抽出した前記検索語それぞれについて前記検索サーバが集計した前記共起クエリと前記共起クエリの共起頻度とを取得することにより前記共起クエリリストを作成する、請求項１に記載の検索語クラスタリング装置。
【請求項３】
前記共起クエリリスト作成手段は、前記検索ログ取得手段が取得した前記検索ログから、前記検索語それぞれについての前記共起クエリと前記共起クエリの共起頻度とを集計することにより前記共起クエリリストを作成する、請求項１に記載の検索語クラスタリング装置。
【請求項４】
前記共起クエリベクトル作成手段が作成した前記共起クエリベクトルから前記共起頻度に基づいた数値が閾値以下である前記共起クエリの前記共起頻度に基づいた数値をベクトル成分から削除するベクトル次元数削減手段をさらに備えた、請求項１〜３のいずれか１項に記載の検索語クラスタリング装置。
【請求項５】
前記クラスタリング手段は、前記検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを行うものである、請求項１〜４のいずれか１項に記載の検索語クラスタリング装置。
【請求項６】
コンピュータが、不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバにおいて前記複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った記録である検索ログを取得する検索ログ取得ステップと、
コンピュータが、前記検索ログ取得ステップで取得した前記検索ログに基づいて、前記検索語それぞれについて、前記検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、前記共起クエリが前記検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成する共起クエリリスト作成ステップと、
コンピュータが、前記共起クエリリスト作成ステップで作成した前記共起クエリリストに基づいて、前記検索語のｎ個の前記共起クエリそれぞれの前記共起頻度に基づいた数値をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成する共起クエリベクトル作成ステップと、
コンピュータが、前記共起クエリベクトル作成ステップで作成した前記検索語それぞれについての前記共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するベクトル標準化ステップと、
コンピュータが、前記ベクトル標準化ステップで標準化した前記検索語それぞれについての前記共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出ステップと、
コンピュータが、前記ユークリッド距離算出ステップで算出した前記ユークリッド距離に基づいて、前記検索語それぞれについてクラスタリングを行うクラスタリングステップと、
を含む検索語クラスタリング方法。
【請求項７】
前記共起クエリリスト作成ステップは、コンピュータが、前記検索ログ取得ステップで取得した前記検索ログから前記検索語それぞれを抽出し、抽出した前記検索語それぞれについて前記検索サーバが集計した前記共起クエリと前記共起クエリの共起頻度とを取得することにより前記共起クエリリストを作成する、請求項６に記載の検索語クラスタリング方法。
【請求項８】
前記共起クエリリスト作成ステップは、コンピュータが、前記検索ログ取得ステップで取得した前記検索ログから、前記検索語それぞれについての前記共起クエリと前記共起クエリの共起頻度とを集計することにより前記共起クエリリストを作成する、請求項６に記載の検索語クラスタリング方法。
【請求項９】
コンピュータが、前記共起クエリベクトル作成ステップで作成した前記共起クエリベクトルから前記共起頻度に基づいた数値が閾値以下である前記共起クエリの前記共起頻度に基づいた数値をベクトル成分から削除するベクトル次元数削減ステップをさらに含む、請求項６〜８のいずれか１項に記載の検索語クラスタリング方法。
【請求項１０】
前記クラスタリングステップは、コンピュータが、前記検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを行う、請求項６〜９のいずれか１項に記載の検索語クラスタリング方法。
【請求項１１】
不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバにおいて前記複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った記録である検索ログを取得する検索ログ取得ステップと、
前記検索ログ取得ステップで取得した前記検索ログに基づいて、前記検索語それぞれについて、前記検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、前記共起クエリが前記検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成する共起クエリリスト作成ステップと、
前記共起クエリリスト作成ステップで作成した前記共起クエリリストに基づいて、前記検索語のｎ個の前記共起クエリそれぞれの前記共起頻度に基づいた数値をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成する共起クエリベクトル作成ステップと、
前記共起クエリベクトル作成ステップで作成した前記検索語それぞれについての前記共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するベクトル標準化ステップと、
前記ベクトル標準化ステップで標準化した前記検索語それぞれについての前記共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出ステップと、
前記ユークリッド距離算出ステップで算出した前記ユークリッド距離に基づいて、前記検索語それぞれについてクラスタリングを行うクラスタリングステップと、
をコンピュータに実行させるための検索語クラスタリングプログラム。
【請求項１２】
前記共起クエリリスト作成ステップでは、コンピュータに、前記検索ログ取得ステップで取得した前記検索ログから前記検索語それぞれを抽出させ、抽出した前記検索語それぞれについて前記検索サーバが集計した前記共起クエリと前記共起クエリの共起頻度とを取得することにより前記共起クエリリストを作成させる、請求項１１に記載の検索語クラスタリングプログラム。
【請求項１３】
前記共起クエリリスト作成ステップでは、コンピュータに、前記検索ログ取得ステップで取得した前記検索ログから、前記検索語それぞれについての前記共起クエリと前記共起クエリの共起頻度とを集計させることにより前記共起クエリリストを作成させる、請求項１１に記載の検索語クラスタリングプログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、前記共起クエリベクトル作成ステップで作成した前記共起クエリベクトルから前記共起頻度に基づいた数値が閾値以下である前記共起クエリの前記共起頻度に基づいた数値をベクトル成分から削除するベクトル次元数削減ステップをさらに実行させる、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の検索語クラスタリングプログラム。
【請求項１５】
前記クラスタリングステップでは、コンピュータに、前記検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを実行させる、請求項１１〜１４のいずれか１項に記載の検索語クラスタリングプログラム。
【請求項１６】
請求項１１〜１５のいずれか１項に記載の検索語クラスタリングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検索語クラスタリング装置、検索語クラスタリング方法、検索語クラスタリングプログラム及び記録媒体に関し、特に、検索語のクラスタリングを行うための検索語クラスタリング装置、検索語クラスタリング方法、検索語クラスタリングプログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットが爆発的に普及し、様々なウェブページ（Webページ）を含んだウェブサイト（Webサイト）が重宝されている。ユーザが所望のWebページをWeb上から検索するために、様々な検索エンジンが開発されている。現在主流の検索アルゴリズムは、ユーザの打ち込んだ検索語とWebページの文書内の語との一致による全文検索である。この方法では、語の多様性によって検索語とWebページの文書内の語との間に不一致が起こり、検索率が低下してしまう場合がある。
【０００３】
その対策として、シソーラスなどの検索語分類（検索語クラスタリング）を利用し、フロントエンドで当該検索語に類似する検索語によっても検索を行う検索語拡張などが行われている。例えば、下記の非特許文献１及び非特許文献２では、異なる検索語が同じ文書内に含まれる頻度により、当該異なる検索語同士の類似度を推定し、検索語分類を行うクラスタリング手法が提案されている。また、文書における係り受け情報を利用した検索語分類も提案されている。
【非特許文献１】J.  Wen,  J.  Nie,  and  H.  Zhang  ?“Query  clustering  using  userlogs”,  ACM  Transactions  on  Information  Systems  (ACMTOIS),  January  2002,  Vol.20,  No.1,  pp.59.81.
【非特許文献２】D.  Beeferman  and  A.  Berger,  “Agglomerative  clustering  of  search  engine  query  log”,  The  6th  ACM  SIGKDD  International  Conference  on  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining  (KDD2000),  August  2000.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のような検索語分類では、文書内の単語間や文節間の区切りを判定する形態素解析の精度いかんによって検索率や検索語分類の精度が大きく異なり、検索率や検索語分類の精度が形態素解析の精度に依存しているという問題がある。そのため、文書に対する形態素解析を高精度に行う必要があるため、検索語の分類にあたり処理負担が大きいという問題がある。
【０００５】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、形態素解析の精度に依存せずに検索語の分類を精度良く行うことができる検索語クラスタリング装置、検索語クラスタリング方法、検索語クラスタリングプログラム及び記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバにおいて複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った記録である検索ログを取得する検索ログ取得手段と、検索ログ取得手段が取得した検索ログに基づいて、検索語それぞれについて、検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、共起クエリが検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成する共起クエリリスト作成手段と、共起クエリリスト作成手段が作成した共起クエリリストに基づいて、検索語のｎ個の共起クエリそれぞれの共起頻度に基づいた数値をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成する共起クエリベクトル作成手段と、共起クエリベクトル作成手段が作成した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するベクトル標準化手段と、ベクトル標準化手段が標準化した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段と、ユークリッド距離算出手段が算出したユークリッド距離に基づいて、検索語それぞれについてクラスタリングを行うクラスタリング手段と、
を備えた検索語クラスタリング装置である。
【０００７】
この構成によれば、検索ログ取得手段は、不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバにおいて複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った頻度を記録した検索ログを取得し、共起クエリリスト作成手段は、検索ログ取得手段が取得した検索ログに基づいて、検索語それぞれについて、検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、共起クエリが検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成するため、文書に対する形態素解析の精度に影響されずに、不特定のユーザにより検索語と組合わされて検索に用いられた共起クエリと当該共起クエリの共起頻度とを取得することができる。
【０００８】
また、共起クエリベクトル作成手段は、共起クエリリスト作成手段が作成した共起クエリリストに基づいて、検索語のｎ個の共起クエリそれぞれの共起頻度に基づいた数値をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成するため、後段の解析に適するように共起クエリリストを定量化することができる。また、ベクトル標準化手段は、共起クエリベクトル作成手段が作成した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するため、共起クエリベクトルのベクトル長の大小によって、検索語クラスタリングに誤差が生じることを防止することができる。
【０００９】
さらに、ユークリッド距離算出手段は、ベクトル標準化手段が標準化した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出し、クラスタリング手段は、ユークリッド距離算出手段が算出したユークリッド距離に基づいて、検索語それぞれについてクラスタリングを行うため、ユークリッド距離が近い共起クエリベクトルに係る検索語同士は共起クエリとその共起頻度が一致する度合が大きく類似すると推測することができ、文書に対する形態素解析の精度に影響されずに、不特定のユーザにより検索語と組合わされて検索に用いられた共起クエリと当該共起クエリの共起頻度とに基づいて、検索語の分類を精度良く行うことができる。
【００１０】
この場合、共起クエリリスト作成手段は、検索ログ取得手段が取得した検索ログから検索語それぞれを抽出し、抽出した検索語それぞれについて検索サーバが集計した共起クエリと共起クエリの共起頻度とを取得することにより共起クエリリストを作成するものとできる。
【００１１】
この構成によれば、共起クエリリスト作成手段は、検索ログ取得手段が取得した検索ログから検索語それぞれを抽出し、抽出した検索語それぞれについて装置外部の検索サーバが集計した共起クエリと共起クエリの共起頻度とを取得することにより共起クエリリストを作成するため、共起クエリリスト作成手段自体が検索ログを集計する必要がなくなり、検索語クラスタリング装置の処理負担を軽減することができる。また、この構成によれば、検索語クラスタリング装置に接続されている構成として、検索サーバを有しなくても良くなる。
【００１２】
あるいは、共起クエリリスト作成手段は、検索ログ取得手段が取得した検索ログから、検索語それぞれについての共起クエリと共起クエリの共起頻度とを集計することにより共起クエリリストを作成するものとできる。
【００１３】
この構成によれば、共起クエリリスト作成手段は、検索ログ取得手段が取得した検索ログから、検索語それぞれについての共起クエリと共起クエリの共起頻度とを自ら集計することにより共起クエリリストを作成するため、検索語クラスタリング装置における後段の処理に適した共起クエリリストを作成することが可能となる。
【００１４】
一方、共起クエリベクトル作成手段が作成した共起クエリベクトルから共起頻度に基づいた数値が閾値以下である共起クエリの共起頻度に基づいた数値をベクトル成分から削除するベクトル次元数削減手段をさらに備えることが好適である。
【００１５】
この構成によれば、ベクトル次元数削減手段は、共起クエリベクトル作成手段が作成した共起クエリベクトルから共起頻度に基づいた数値が閾値以下である共起クエリの共起頻度をベクトル成分から削除するため、検索語のクラスタリングに適さない共起頻度が低過ぎる共起クエリをクラスタリングの処理から除くことができ、クラスタリングの精度を向上させ、装置の処理負担を軽減することができる。
【００１６】
この場合、クラスタリング手段は、検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを行うものであることが好適である。
【００１７】
この構成によれば、クラスタリング手段は、検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを行うため、高精度でクラスタリングを行うことができる。
【００１８】
また、本発明は、コンピュータが、不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバにおいて複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った記録である検索ログを取得する検索ログ取得ステップと、コンピュータが、検索ログ取得ステップで取得した検索ログに基づいて、検索語それぞれについて、検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、共起クエリが検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成する共起クエリリスト作成ステップと、コンピュータが、共起クエリリスト作成ステップで作成した共起クエリリストに基づいて、検索語のｎ個の共起クエリそれぞれの共起頻度に基づいた数値をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成する共起クエリベクトル作成ステップと、コンピュータが、共起クエリベクトル作成ステップで作成した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するベクトル標準化ステップと、コンピュータが、ベクトル標準化ステップで標準化した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出ステップと、コンピュータが、ユークリッド距離算出ステップで算出したユークリッド距離に基づいて、検索語それぞれについてクラスタリングを行うクラスタリングステップと、を含む検索語クラスタリング方法である。
【００１９】
この場合、共起クエリリスト作成ステップは、コンピュータが、検索ログ取得ステップで取得した検索ログから検索語それぞれを抽出し、抽出した検索語それぞれについて検索サーバが集計した共起クエリと共起クエリの共起頻度とを取得することにより共起クエリリストを作成するものとできる。
【００２０】
あるいは、共起クエリリスト作成ステップは、コンピュータが、検索ログ取得ステップで取得した検索ログから、検索語それぞれについての共起クエリと共起クエリの共起頻度とを集計することにより共起クエリリストを作成するものとできる。
【００２１】
一方、コンピュータが、共起クエリベクトル作成ステップで作成した共起クエリベクトルから共起頻度に基づいた数値が閾値以下である共起クエリの共起頻度に基づいた数値をベクトル成分から削除するベクトル次元数削減ステップをさらに含むことが好ましい。
【００２２】
また、クラスタリングステップは、コンピュータが、検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを行うことが好ましい。
【００２３】
さらに、本発明は、不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバにおいて複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った記録である検索ログを取得する検索ログ取得ステップと、検索ログ取得ステップで取得した検索ログに基づいて、検索語それぞれについて、検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、共起クエリが検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成する共起クエリリスト作成ステップと、共起クエリリスト作成ステップで作成した共起クエリリストに基づいて、検索語のｎ個の共起クエリそれぞれの共起頻度に基づいた数値をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成する共起クエリベクトル作成ステップと、共起クエリベクトル作成ステップで作成した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するベクトル標準化ステップと、ベクトル標準化ステップで標準化した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出ステップと、ユークリッド距離算出ステップで算出したユークリッド距離に基づいて、検索語それぞれについてクラスタリングを行うクラスタリングステップと、をコンピュータに実行させるための検索語クラスタリングプログラムである。
【００２４】
この場合、共起クエリリスト作成ステップでは、コンピュータに、検索ログ取得ステップで取得した検索ログから検索語それぞれを抽出させ、抽出した検索語それぞれについて検索サーバが集計した共起クエリと共起クエリの共起頻度とを取得することにより共起クエリリストを作成させるものとできる。
【００２５】
あるいは、共起クエリリスト作成ステップでは、コンピュータに、検索ログ取得ステップで取得した検索ログから、検索語それぞれについての共起クエリと共起クエリの共起頻度とを集計させることにより共起クエリリストを作成させるものとできる。
【００２６】
一方、コンピュータに、共起クエリベクトル作成ステップで作成した共起クエリベクトルから共起頻度に基づいた数値が閾値以下である共起クエリの共起頻度に基づいた数値をベクトル成分から削除するベクトル次元数削減ステップをさらに実行させることが好適である。
【００２７】
また、クラスタリングステップでは、コンピュータに、検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを実行させることが好適である。
【００２８】
加えて本発明は、本発明の検索語クラスタリングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２９】
本発明の検索語クラスタリング装置、検索語クラスタリング方法、検索語クラスタリングプログラム及び記録媒体によれば、文書に対する形態素解析の精度に影響されずに、不特定のユーザにより検索語と組合わされて検索に用いられた共起クエリと当該共起クエリの共起頻度とに基づいて、検索語の分類を精度良く行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態に係る検索語クラスタリング装置、検索語クラスタリング方法、検索語クラスタリングプログラム及び記録媒体について、図面を参照しつつ説明する。
【００３１】
図１は、実施形態に係る検索システムの構成を示す図である。図１に示すように、本実施形態の検索語クラスタリング装置及び検索語クラスタリング方法は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等の不特定多数のユーザ端末１０、検索サーバ３０、及び情報ホストコンピュータ４０が、ネットワーク２０を介して相互に接続された検索システムにおいて適用される。図１の検索システムにおいては、ユーザ端末１０はユーザによって指定された複数の検索語の組合せである検索クエリを検索サーバ３０に送信する。検索サーバ３０は、ユーザ端末１０から送信された検索クエリに基づいて、情報ホストコンピュータ４０からWebサイト上のWebページを検索し、検索結果をユーザ端末１０に返信する。
【００３２】
図２は、実施形態に係る検索サーバの機能ブロックを示すブロック図である。図２に示すように、検索サーバ３０は、ユーザ端末１０から送信された検索クエリを検索制御部３０１で受信し、情報収集制御部３０３を介して情報ホストコンピュータ４０からWebサイト上のWebページを検索する。ユーザ端末１０から送信された検索クエリに含まれる検索語の組合せは、検索ログＤＢ３０２にユーザ端末１０から送信された時刻とともに検索ログとして記録される。
【００３３】
検索制御部３０１は、ユーザ端末１０からの要求に応じて、検索ログＤＢ３０２を参照し、一つの検索語に対して検索クエリとして組合わされて検索に使用された検索語である共起クエリを、その検索語に対して組合わされて検索に使用された回数である共起頻度が上位である順番にユーザ端末１０に提示するサービスを行う。情報収集制御部３０３は、検索制御部３０１からの指令に基づいて情報ホストコンピュータ４０から検索した情報を収集情報ＤＢ３０４に逐次蓄積しつつ、検索結果として検索制御部３０１を介してユーザ端末１０に返信する。
【００３４】
図３は、実施形態に係るユーザ端末のハードウェアの構成を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態のユーザ端末１０は、インターフェース１０１、キーボード１０２、マウス１０３、ハードディスク１０４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５、メモリカードスロット１０６、ＲＯＭ１０７、ＲＡＭ１０８、表示装置１０９及びＣＰＵ１１０を備えた一般的なパーソナルコンピュータとして構成されている。
【００３５】
ユーザ端末１０は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５あるいはメモリカードスロット１０６に、本実施形態の検索語クラスタリングプログラムが記録された記録媒体を挿入される。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０５あるいはメモリカードスロット１０６に挿入された記録媒体から読み出された検索語クラスタリングプログラムは、ハードディスク１０４によって記録された後、ＲＡＭ１０８に読み込まれて実行される。検索語クラスタリングプログラムが実行されることにより、ユーザ端末１０は、検索語クラスタリング装置として機能する。
【００３６】
図４は、実施形態に係るユーザ端末の機能ブロックを示すブロック図であり、本実施形態の検索語クラスタリングプログラムが実行されている状態を示す。図４に示すように、本実施形態のユーザ端末１０は、ログ解析ブロック２１０、共起クエリ取得ブロック２２０、クラスタ分析ブロック２３０及び出力ブロック２４０を備えている。
【００３７】
ログ解析ブロック２１０は、検索ログ取得部２１１、検索ログ解析部２１２、共起情報格納部２１３及び検索語リスト格納部２１４を有している。検索ログ取得部２１１は、検索サーバ３０からネットワーク２０を介して、複数の検索語の組合せにより検索を行った記録を含む検索ログを取得するためのものである。検索ログ解析部２１２は、検索ログ取得部２１１が取得した検索ログに対して、ノイズフィルタリング、共起クエリ取得、集計処理等の検索ログ解析処理を行い、検索語それぞれに対する共起クエリ及びその共起頻度を解析するためのものである。
【００３８】
検索ログ解析部２１２が検索ログから解析した検索語それぞれに対する共起クエリ及びその共起頻度は、共起情報格納部２１３に記録される。また、検索ログ解析部２１２が検索ログから解析した不特定多数のユーザ端末１０により指定された検索語は、検索に用いられた頻度順に順位を付けられて検索語リスト格納部２１４に記録される。検索ログ取得部２１１及び検索ログ解析部２１２は、特許請求の範囲に記載の検索ログ取得手段として機能する。
【００３９】
共起クエリ取得ブロック２２０は、共起クエリリスト作成部２２１と共起クエリリスト格納部２２２とを有している。共起クエリリスト作成部２２１は、共起情報格納部２１３に記録された検索語それぞれに対する共起クエリ及びその共起頻度、あるいは検索語リスト格納部２１４に記録された検索語から、検索語それぞれに対する共起クエリ及びその共起頻度が関連付けられた共起クエリリストを作成するためのものである。共起クエリリスト作成部２２１が作成した共起クエリリストは、共起クエリリスト格納部２２２に記録される。共起クエリリスト作成部２２１は、特許請求の範囲に記載の共起クエリリスト作成手段として機能する。
【００４０】
クラスタ分析ブロック２３０は、共起クエリ行列作成部２３１、頻度分析・ベクトル標準化部２３２、ベクトル次元数削減部２３３、ユークリッド距離算出部２３４及び階層型クラスタリング部２３５を有している。
【００４１】
共起クエリ行列作成部２３１は、共起クエリリスト格納部２２２に記録された共起クエリリストに基づいて、ｍ個の検索語（ｗ１，ｗ２，…ｗｍ）を行とし、ｎ個の共起クエリ（ｃ１，ｃ２，…ｃｎ）を列とし、検索語ｗｉと共起クエリｃｊとが共起する共起頻度の対数を成分ａｉｊとするような共起クエリ行列を作成する。つまり、この共起クエリ行列は、検索語ｗｉに対して、ｎ個の共起クエリ（ｃ１，ｃ２，…ｃｎ）の共起頻度の対数をベクトル成分とするｎ次元の共起クエリベクトル（ａｉ１，ａｉ２，…ａｉｎ）を行ベクトルとする。共起クエリ行列作成部２３１は、特許請求の範囲に記載の共起クエリベクトル作成手段として機能する。
【００４２】
頻度分析・ベクトル標準化部２３２は、共起クエリ行列作成部２３１によって作成され、その成分である共起頻度によってベクトル長が異なる共起クエリベクトルそれぞれについて、ベクトル長が同一となるように標準化を行うためのものである。頻度分析・ベクトル標準化部２３２は、特許請求の範囲に記載のベクトル標準化手段として機能する。
【００４３】
ベクトル次元数削減部２３３は、頻度分析・ベクトル標準化部２３２によって標準化された共起クエリベクトルについて、その共起頻度が予め設定した閾値以下になるほど低い共起クエリの共起頻度についてはクラスタリングに適さないため、ベクトル成分から除去し、ベクトル次元数の削減を図るためのものである。ベクトル次元数削減部２３３は、特許請求の範囲に記載のベクトル次元数削減手段として機能する。なお、ベクトル次元数削減部２３３は、共起頻度が予め設定した閾値以上になるほど極端に高い共起クエリの共起頻度についてもクラスタリングに適さないため、ベクトル成分から除去するようにしても良い。
【００４４】
ユークリッド距離算出部２３４は、ベクトル次元数削減部２３３がベクトル次元数を削減した共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出するためのものである。ユークリッド距離算出部２３４は、特許請求の範囲に記載のユークリッド距離算出手段として機能する。なお、共起クエリベクトルそれぞれ同士の距離は、ユークリッド距離による他、コサイン尺度等によっても表現することが可能である。
【００４５】
階層型クラスタリング部２３５は、ユークリッド距離算出部２３４によって算出された共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離に基づいて、検索語それぞれについてウォード（Ward）法による階層型クラスタリングを行うためのものである。階層型クラスタリング部２３５は、特許請求の範囲に記載のクラスタリング手段として機能する。なお、階層型クラスタリング部２３５は、ウォード法の他、最近隣法、最遠隣法、群平均法、重心法、メディアン法、Mcquitty法により階層型クラスタリングを行うものとしても良く、最遠隣法及びMcquitty法によってもウォード法に次いで高精度のクラスタリングが可能となる。なお、本実施形態においては、共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離について閾値を設定し、閾値以下のユークリッド距離である共起クエリベクトルに係る検索語を類似するものとして、通常の類語辞書の形式で出力することも可能である。
【００４６】
出力ブロック２４０は、樹形図出力部２４１、クラスタ形成順序解析部２４２及び階層構造番号データ格納部２４３を有している。樹形図出力部２４１は、階層型クラスタリング部２３５によって出力されたデータの規模が小規模であるときに、クラスタリングの結果を樹形図として出力するためのものである。
【００４７】
クラスタ形成順序解析部２４２は、階層型クラスタリング部２３５によって出力されたデータの規模が小規模であるときに、クラスタの形成順序を解析してクラスタリングの結果を階層構造番号で出力するためのものである。クラスタ形成順序解析部２４２により出力された階層構造番号は、階層構造番号データ格納部２４３に格納される。
【００４８】
以下、本実施形態のユーザ端末１０の検索語のクラスタリングを行う動作について説明する。
【００４９】
図５は、実施形態に係るユーザ端末の動作を示すフロー図である。図５に示す処理は、ログ解析フェーズ（Ｓ１１〜Ｓ１２）、共起クエリ取得フェーズ（Ｓ１３〜Ｓ１５）、クラスター分析フェーズ（Ｓ１６〜Ｓ２０）、出力フェーズ（Ｓ２１〜Ｓ２４）に大別される。
【００５０】
まず、ユーザ端末１０の検索ログ取得部２１１は、検索サーバ３０からネットワーク２０を介して、検索ログを取得する（Ｓ１１）。検索ログは、例えば、図６に示すような形態をとり、複数の検索語の組合せにより検索を行った記録を含む情報である。
【００５１】
検索ログ解析部２１２は、検索ログ解析を行う（Ｓ１２）。検索ログ解析の処理において、検索ログ解析部２１２は、まず、検索ログに含まれている検索語の内で、予め定めた閾値未満しか検索を行っていない検索語を削除するノイズフィルタリングを行う。これにより、例えば、ユーザの入力ミスによる誤った文言等の検索語クラスタリングを行う必要がない語を除去することができる。
【００５２】
次に検索ログ解析の処理において、検索ログ解析部２１２は、検索ログより検索語を抽出する。これにより、検索ログ解析部２１２は、図７に示すような検索語と共起クエリとの組み合わせである共起情報を得ることができる。図７において、例えば、検索語「釣りエサ」に対して「通販」が共起クエリとして、組み合わされて検索に用いられたものである。取得した共起情報は共起情報格納部２１３に記録される。一方、検索ログ解析部２１２は、図８に示すような検索に用いられた回数の多い順に、検索語の使用された順位を決定する。この検索語とその使用順位は検索語リスト格納部２１４に記録される。これにより、検索に使用された回数の多い検索語から優先的にクラスタリングを行うことができる。
【００５３】
共起クエリリスト取得部２２１は、検索ログに基づいて、検索語それぞれについて、検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、共起クエリが検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成する（Ｓ１３〜Ｓ１５）。この共起クエリリストの作成には以下に示す２通りの方法がある。
【００５４】
上述した検索サーバ３０のサービスを利用しない場合には（Ｓ１３）、共起クエリリスト作成部２２１は、自ら共起情報格納部２１３に記録された共起情報を集計して、検索語リスト格納部２１４に記録された検索に使用された回数が多い検索語から優先的に共起クエリリストを作成する（Ｓ１４）。図９は実施形態に係る共起クエリリストを示す図であり、ｍ個の検索語（ｗ１，ｗ２，…ｗｍ）に対して、ｎ個の共起クエリ（ｃ１，ｃ２，…ｃｎ）とその共起頻度の対数ａｉｊとが関連付けられている。具体的には、例えば、図１０に示すように、検索語「ＪＡＬ」に対して、共起クエリ「羽田空港」、「運行状況」、「運賃」等がその共起頻度とともに関連付けられたリストが作成される。作成された共起クエリリストは共起クエリリスト格納部２２２に格納される。
【００５５】
一方、上述した検索サーバ３０のサービスを利用する場合には（Ｓ１３）、共起クエリリスト作成部２２１は検索サーバ３０に要求に対し、検索ログＤＢ３０２を参照し、一つの検索語に対して検索クエリとして組合わされて検索に使用された検索語である共起クエリを、その検索語に対して組合わされて検索に使用された回数である共起頻度が上位である順番にユーザ端末１０に提示する。共起クエリリスト作成部２２１は、この提示された情報に基づいて共起クエリリストを作成する（Ｓ１５）。この場合、共起クエリリスト作成部２２１は、共起クエリが検索語と組み合わされて検索に使用された順位を得ることができるだけで、共起頻度の具体的な数値を得ることはできないが、検索ログの集計を検索サーバ３０に処理させることにより、ユーザ端末１０側での処理の負担が軽減される。また、この場合は、検索語クラスタリング装置に接続されている構成として、検索サーバ３０を有しなくても良くなる。
【００５６】
共起クエリ行列作成部２３１は、共起クエリリスト格納部２２２に記録された共起クエリリストに基づいて、ｍ個の検索語（ｗ１，ｗ２，…ｗｍ）を行とし、ｎ個の共起クエリ（ｃ１，ｃ２，…ｃｎ）を列とし、検索語ｗｉと共起クエリｃｊとが共起する共起頻度の対数を成分ａｉｊとする共起クエリ行列を作成する（Ｓ１６）。このように共起頻度の対数を成分ａｉｊとする共起クエリ行列を作成することにより、後段のクラスタリングの処理を高精度で行うことができる。なお、上述した検索サーバ３０のサービスを利用して共起クエリリストを作成した場合には、共起クエリの共起頻度の具体的な数値を得ることはできないため、共起クエリ行列の成分は、図１１に示すように、例えば、検索語「楽天」に対して共起クエリ「ドレス」が組み合わされて検索に使用されたことがある場合は、当該成分は「１」とされる。
【００５７】
頻度分析・ベクトル標準化部２３２は、共起クエリ行列の行ベクトルである共起クエリベクトル（ａｉ１，ａｉ２，…ａｉｎ）の共起頻度からベクトル長を算出し、各々の共起クエリベクトルのベクトル長を標準化して同一のものとする（Ｓ１７）。ベクトル次元数削減部２３３は、共起頻度が予め設定した閾値以下になるほど低い共起クエリの共起頻度をベクトル成分から除去し、ベクトル次元数を削減する（Ｓ１８）。このベクトル次元数の削減を行う処理においては、他にも、Harwell-Boeing形式などの圧縮表現と、ランチョス法などの効率的な固有値計算手法、特異値計算手法を利用した主成分分析や潜在意味解析を行うことにより、少ないメモリ空間で高速に処理を行うことができ、基底変換により相関の高い共起クエリを同じ基底として扱うことにより、クラスタリング精度の向上が期待できる。あるいは、このベクトル次元数の削減を行う処理においては、非ゼロ要素以外の次元のみを計算する方法を行うこともできる。この手法によれば、より単純なロジックで高速にユークリッド距離を計算することができる。
【００５８】
ユークリッド距離算出部２３４は、各々の共起クエリベクトル同士のユークリッド距離を算出する（Ｓ１９）。図１２は、実施形態に係るユークリッド距離による共起クエリベクトル間の距離を表現した表である。図１２に示すように、例えば、検索語「ヤフー」と検索語「YAHOO」とのユークリッド距離は、共起クエリとその共起頻度が一致する度合が大きいため１．４１４２１４と小さいことが判る。一方、検索語「地図」と検索語「GOOGLE」とのユークリッド距離は、共起クエリとその共起頻度が一致する度合が少ないため２．４４９４９０と大きいことが判る。
【００５９】
階層型クラスタリング部２３５は、算出された共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離に基づいて、検索語それぞれについてウォード（Ward）法による階層型クラスタリングを行う（Ｓ２０）。
【００６０】
クラスタリングによって得られたデータが小規模である場合は（Ｓ２１）、樹形図出力部２４１は、階層型クラスタリングの結果を図１３及び図１５に示すような樹形図として出力する（Ｓ２２）。例えば、図１３においては、検索語「ヤフー」と検索語「YAHOO」とは樹形図において隣接して示され、その上位には検索語「ＯＣＮ」が隣接して示されており、これらの語が類似する語であることが示されている。
【００６１】
一方、クラスタリングによって得られたデータが大規模である場合は（Ｓ２１）、クラスタ形成順序解析部２４２は、階層型クラスタリングの結果からクラスタ形成順序を解析し（Ｓ２３）、図１４及び図１６に示すような階層構造の番号として出力する（Ｓ２４）。図１６は図１５の樹形図に対応している。階層構造の番号は、樹形図の分岐の方向を「０」と「１」とで表現したものである。例えば、図１６の検索語「新宿」の階層構造番号「００００」と、検索語「池袋」の階層構造番号「０００１」とは、途中の分岐は同じ「０」の方向を辿り、最後の分岐で「０」と「１」との異なる方向に分かれたことを示す。
【００６２】
本実施形態によれば、検索ログ取得部２１１は、不特定のユーザにより指定された複数の検索語の組合せによってウェブページの検索を行う検索サーバ３０において複数の検索語の組合せそれぞれにより検索を行った頻度を記録した検索ログを取得し、共起クエリリスト作成部２２１は、検索ログ取得部２１１が取得した検索ログに基づいて、検索語それぞれについて、検索語と組合わされて検索に用いられた他の検索語である共起クエリと、共起クエリが検索語と組合わされて検索に用いられた頻度である共起頻度とが関連付けられた共起クエリリストを作成するため、文書に対する形態素解析の精度に影響されずに、不特定のユーザにより検索語と組合わされて検索に用いられた共起クエリと当該共起クエリの共起頻度とを取得することができる。
【００６３】
また、共起クエリ行列作成部２３１は、共起クエリリスト作成部２２１が作成した共起クエリリストに基づいて、検索語のｎ個の共起クエリそれぞれの共起頻度をベクトル成分とするｎ次元ベクトルである共起クエリベクトルを作成するため、後段の解析に適するように共起クエリリストを定量化することができる。また、頻度分析・ベクトル標準化部２３２は、共起クエリ行列作成部２３１が作成した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれのベクトル長が同一となるように標準化するため、共起クエリベクトルのベクトル長の大小によって、検索語クラスタリングに誤差が生じることを防止することができる。
【００６４】
さらに、ユークリッド距離算出部２３４は、頻度分析・ベクトル標準化部２３２が標準化した検索語それぞれについての共起クエリベクトルそれぞれ同士のユークリッド距離を算出し、階層型クラスタリング部２３５は、ユークリッド距離算出部２３４が算出したユークリッド距離に基づいて、検索語それぞれについてクラスタリングを行うため、ユークリッド距離が近い共起クエリベクトルに係る検索語同士は、共起クエリとその共起頻度が一致する度合が大きく、類似すると推測することができ、文書に対する形態素解析の精度に影響されずに、不特定のユーザにより検索語と組合わされて検索に用いられた共起クエリと当該共起クエリの共起頻度とに基づいて、検索語の分類を精度良く行うことができる。これによって、Ｗｅｂ検索の補助という用途に合った検索語の分類情報を取得することができる。
【００６５】
すなわち、本実施形態によれば、文書の形態素解析の必要がないため、処理負担が軽減され、高精度で大規模なクラスタリング処理が可能となる。また、本実施形態によれば、文書の形態素解析の必要がなく、不特定多数のユーザの検索による検索ログに基づいてクラスタリングを行うため、未知語に対しても有効である。さらに、本実施形態によれば、従来より簡素なアルゴリズムでクラスタリングを行うことができ、共起クエリ行列の形で各々の検索語を表現しているため、他のクラスタリング手法や類似度判定等の様々な解析を簡単に行うことができる。
【００６６】
また、本実施形態によれば、共起クエリリスト作成部２２１は、検索ログ取得部２１１が取得した検索ログから検索語それぞれを抽出し、抽出した検索語それぞれについて装置外部の検索サーバ３０が集計した共起クエリと共起クエリの共起頻度とを取得することにより共起クエリリストを作成することができるため、共起クエリリスト作成部２１１自体が検索ログを集計する必要がなくなり、処理負担を軽減することができる。また、検索語クラスタリング装置に接続されている構成として、検索サーバ３０を有しなくても良くなる。あるいは、本実施形態では、共起クエリリスト作成部２２１は、検索ログ取得部２１１が取得した検索ログから、検索語それぞれについての共起クエリと共起クエリの共起頻度とを自ら集計することにより共起クエリリストを作成することが可能ため、後段の処理に適した共起クエリリストを作成することが可能となる。
【００６７】
さらに、本実施形態によれば、ベクトル次元数削減部２３３は、共起クエリ行列作成部２３１が作成した共起クエリベクトルから共起頻度が閾値以下である共起クエリの共起頻度をベクトル成分から削除するため、検索語のクラスタリングに適さない共起頻度が低過ぎる共起クエリをクラスタリングの処理から除くことができ、クラスタリングの精度を向上させ、装置の処理負担を軽減することができる。
【００６８】
加えて、本実施形態では、階層型クラスタリング部２３５は、検索語それぞれについてウォード（Ward）法によりクラスタリングを行うため、高精度でクラスタリングを行うことができる。
【００６９】
本実施形態の検索語クラスタリング装置、検索語クラスタリング方法、検索語クラスタリングプログラム及び記録媒体によれば、検索における検索語拡張や上位階層・下位階層へのナビゲーションなど、検索アプリケーションにおけるフロントエンドでの検索質問拡張に用いることができる。また、本実施形態によれば、検索に用いられる索引語へメタデータとして階層型の分類番号を付加することにより、語の意味を考慮した高速検索を行う事もできる。その他、本実施形態は、分類情報そのものをシソーラスとして、もしくはシソーラス作成の補助として用いることも可能である。
【００７０】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、検索サーバからネットワークを介して直接的に検索ログを取得する形態を中心に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、検索語クラスタリングを行う際に、検索ログを記録したハードディスク等の記録媒体を検索サーバから検索語クラスタリング装置に移動し、当該記録媒体から検索ログを検索語クラスタリング装置に読み込ませるようにしても良い。
【００７１】
また、上記実施形態では、ユーザ端末が検索語クラスタリング装置としての機能を果たす形態を中心に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、検索サーバあるいは検索サーバとは別個のサーバ内において、本発明の検索語クラスタリング方法により検索ログに基づいて検索語のクラスタリングを行なうものとしても良い。この場合、検索語クラスタリングにより得られた検索語同士の類似関係を用いてその後のユーザ端末からの要求による検索を行い、さらにその結果得られた検索ログに基づいて本発明の検索語クラスタリング方法により検索語のクラスタリングを随時行うことにより、検索語クラスタリング及びシソーラスのアップデートを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】実施形態に係る検索システムの構成を示す図である。
【図２】実施形態に係る検索サーバの機能ブロックを示すブロック図である。
【図３】実施形態に係るユーザ端末のハードウェアの構成を示すブロック図である。
【図４】実施形態に係るユーザ端末の機能ブロックを示すブロック図である。
【図５】実施形態に係るユーザ端末の動作を示すフロー図である。
【図６】実施形態に係る検索サーバの検索ログの例を示す図である。
【図７】実施形態に係る検索語の共起情報を示す図である。
【図８】実施形態に係る検索語のランキングを示す図である。
【図９】実施形態に係る共起クエリリストを示す図である。
【図１０】実施形態に係る共起クエリリストの例を示す図である。
【図１１】実施形態に係る共起クエリ行列の例を示す図である。
【図１２】実施形態に係るユークリッド距離による共起クエリベクトル間の距離を表現した表である。
【図１３】実施形態に係る検索サーバのサービスを利用して作成した単語の階層構造を示す樹形図である。
【図１４】実施形態に係る検索サーバのサービスを利用して作成した単語の階層構造を番号で示した図である。
【図１５】実施形態に係る検索ログの共起情報を集計して作成した単語の階層構造を示す樹形図である。
【図１６】実施形態に係る検索ログの共起情報を集計して作成した単語の階層構造を番号で示した図である。
【符号の説明】
【００７３】
１０…ユーザ端末、２０…ネットワーク、３０…検索サーバ、４０…情報ホストコンピュータ、１０１…インターフェース、１０２…キーボード、１０３…マウス、１０４…ハードディスク、１０５…ＣＤ−ＲＯＭドライブ、１０６…メモリカードスロット、１０７…ＲＯＭ、１０８…ＲＡＭ、１０９…表示装置、１１０…ＣＰＵ、２１０…ログ解析ブロック、２１１…検索ログ取得部、２１２…検索ログ解析部、２１３…共起情報格納部、２１４…検索語リスト格納部、２２０…共起クエリ取得ブロック、２２１…共起クエリリスト作成部、２２２…共起クエリリスト格納部、２３０…クラスタ分析ブロック、２３１…共起クエリ行列作成部、２３２…頻度分析・ベクトル標準化部、２３３…ベクトル次元数削減部、２３４…ユークリッド距離算出部、２３５…階層型クラスタリング部、２４０…出力ブロック、２４１…樹形図出力部、２４２…クラスタ形成順序解析部、２４３…階層構造番号データ格納部、３０１…検索制御部、３０２…検索ログＤＢ、３０３…情報収集制御部、３０４…収集情報ＤＢ。
【図１】
2009031931.tif 000003
【図２】
2009031931.tif 000004
【図３】
2009031931.tif 000005
【図４】
2009031931.tif 000006
【図５】
2009031931.tif 000007
【図６】
2009031931.tif 000008
【図７】
2009031931.tif 000009
【図８】
2009031931.tif 000010
【図９】
2009031931.tif 000011
【図１０】
2009031931.tif 000012
【図１１】
2009031931.tif 000013
【図１２】
2009031931.tif 000014
【図１３】
2009031931.tif 000015
【図１４】
2009031931.tif 000016
【図１５】
2009031931.tif 000017
【図１６】
2009031931.tif 000018