(57)【要約】      （修正有）【課題】未経験者でも比較的短時間で目的の情報を検索することができるように支援する情報検索支援装置、情報検索支援方法、プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】階層履歴格納手段１３は、クライアント２から取得した操作情報および検索結果情報を、検索履歴データとして検索履歴データベース１４に順次記憶する。ナビゲーションパターン格納手段１５は、検索履歴データから、ナビゲーションの用途ごとにナビゲーションパターンを抽出し、ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶する。ナビゲーション手段１７は、クライアント２からナビゲーション要求５５を受け取ると、ナビゲーションパターン管理データベース１６から、ナビゲーション要求５５に対応するナビゲーションパターンを読み出し、読み出したナビゲーションパターンに基づいてナビゲーション情報５６を生成し、クライアント２に送信する。【選択図】図１
2009064191.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援する情報検索支援装置であって、
前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する記憶手段と、
記憶手段に時系列に記憶される操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する抽出手段と、
抽出手段によって抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する検索支援手段とを含むことを特徴とする情報検索支援装置。
【請求項２】
前記予め定める抽出条件を満たす操作手順は、検索を行う検索者の熟練の度合いが予め定める熟練度以上である検索者によって操作され、かつ操作手順が実行された回数が予め定める回数以上である操作手順のうち、最も多く実行された操作手順であることを特徴とする請求項１に記載の情報検索支援装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、検索する目的を表す予め定める複数の検索目的ごとに操作手順を抽出し、
前記検索支援手段は、前記抽出手段によって抽出された検索目的ごとの操作手順のうち、前記検索装置から指示される検索目的に合致する操作手順に従って、操作支援情報を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の情報検索支援装置。
【請求項４】
前記操作支援情報は、前記抽出手段によって抽出された操作手順が示す一連の操作のうち、次に行うべき操作を表す操作情報であることを特徴とする請求項１〜３のうちのいずれか１つに記載の情報検索支援装置。
【請求項５】
前記操作は、前記検索装置に検索を指示するための検索操作を含み、
前記操作が前記検索操作であるとき、前記操作情報は、前記検索条件を表す検索条件情報を含み、
前記検索支援手段は、前記抽出手段によって抽出された操作手順が示す操作のうち、次に行うべき操作が前記検索操作であるとき、その検索操作の検索条件情報を含む操作情報を、操作支援情報として生成することを特徴とする請求項４に記載の情報検索支援装置。
【請求項６】
前記検索対象情報は、各検索対象情報を識別するための検索対象情報識別情報と、検索対象情報の詳細を表す詳細情報とを含み、
前記操作は、前記検索装置に検索を指示するための検索操作、およびその検索操作の指示を受けた前記検索装置によって検索された検索対象情報を示す検索結果の中から、詳細情報を表示させる検索結果の選択を指示するための選択操作を含み、
前記検索結果を表す検索結果情報は、検索結果が示す検索対象情報の検索対象情報識別情報を含み、
前記検索装置に記憶される複数の検索対象情報を、複数のグループに分類するための予め定める分類条件に従ってグループ化するグループ化手段をさらに含み、
前記記憶手段は、前記検索装置によって検索された検索結果を表す検索結果情報を前記検索装置からさらに取得し、取得した検索結果情報を前記操作情報とともに時系列に順次記憶し、検索結果情報については、グループ化手段によってグループ化されたグループを識別するためのグループ識別情報のうち、前記取得した検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報を、その検索結果情報に付加して記憶し、
前記抽出手段は、操作手順を抽出するとき、操作結果情報が示す操作結果を含めて抽出し、
前記検索支援手段は、
前記抽出手段によって抽出された操作手順に含まれる検索結果のうち、選択操作によって選択された検索結果の検索結果情報に付加されたグループ識別情報を抽出し、
前記記憶手段が前記検索装置から取得した操作情報が示す操作が検索操作であるとき、前記記憶手段が前記検索装置から取得した検索結果情報のうち、その検索操作に係る検索結果情報が示す検索結果を、各検索結果の検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報が、前記抽出したグループ識別情報に含まれる優先グループと、前記抽出したグループ識別情報に含まれない非優先グループとに分類し、優先グループに分類された検索結果を非優先グループ分類された検索結果よりも優先して表示するように配列した検索結果を表す検索結果情報を、操作支援情報として生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報検索支援装置。
【請求項７】
前記検索対象情報は、各検索対象情報を識別するための検索対象情報識別情報と、検索対象情報の詳細を表す詳細情報とを含み、
前記操作は、前記検索装置に検索を指示するための検索操作、およびその検索操作の指示を受けた前記検索装置によって検索された検索対象情報を示す検索結果の中から、詳細情報を表示させる検索結果の選択を指示するための選択操作を含み、
前記検索結果を表す検索結果情報は、検索結果が示す検索対象情報の検索対象情報識別情報を含み、
前記検索装置に記憶される複数の検索対象情報を、複数のグループに分類するための予め定める分類条件に従ってグループ化するグループ化手段をさらに含み、
前記記憶手段は、前記検索装置によって検索された検索結果を表す検索結果情報を前記検索装置からさらに取得し、取得した検索結果情報を前記操作情報とともに時系列に順次記憶し、検索結果情報については、グループ化手段によってグループ化されたグループを識別するためのグループ識別情報のうち、前記取得した検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報を、その検索結果情報に付加して記憶し、
前記抽出手段は、操作手順を抽出するとき、操作結果情報が示す操作結果を含めて抽出し、
前記検索支援手段は、
前記抽出手段によって抽出された操作手順に含まれる検索結果のうち、選択操作によって選択された検索結果の検索結果情報に付加されたグループ識別情報を、その選択操作ごとに順次抽出し、
前記記憶手段が前記検索装置から取得した操作情報が示す操作が検索操作であるとき、前記記憶手段が前記検索装置から取得した検索結果情報のうち、その検索操作に係る検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報が、前記順次抽出したグループ識別情報に含まれると、そのグループ識別情報の次に抽出したグループ識別情報のグループに含まれる検索対象情報の検索対象情報識別情報を含む検索結果を表す検索結果情報を、操作支援情報として生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報検索支援装置。
【請求項８】
検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援する情報検索支援方法であって、
前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する記憶ステップと、
記憶ステップで時系列に記憶された操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する抽出ステップと、
抽出ステップで抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する検索支援ステップとを含むことを特徴とする情報検索支援方法。
【請求項９】
検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援するにあたって、
前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する記憶ステップと、
記憶ステップで時系列に記憶された操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する抽出ステップと、
抽出ステップで抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する検索支援ステップとを、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記録したことを特徴とする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、情報の検索を支援する情報検索支援装置、情報検索支援方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
インタ−ネットの世界では、膨大な情報に素早くアクセスすることができるように、ポータルサイトによって複数の検索サービスが提供されており、多くのユーザが利用している。たとえば、情報が階層構造あるいはディレクトリ構造に分類されたリンク集を提供するディレクトリ検索サービス、あるいはキーワードを入力してヒットした情報を提供するキーワード検索サービスがある。
【０００３】
ディレクトリ検索サービスでは、情報を各ディレクトリに分類する作業の多くを人手によって行うので、メンテナンスコストの増大、および情報更新が追いつかないという問題がある。キーワード検索サービスでは、ユーザは、適切な検索キーワードを入力しないと、ユーザの求める情報に対して最適な結果を得ることができないという問題がある。具体的には、検索条件が厳しいと、たとえば多くのキーワードのアンド条件であると、検索によって得ることができる情報が過小となり、逆に、検索条件が緩いと、検索によって得ることができる情報が膨大になる。
【０００４】
特に、検索によって得ることができる情報量が膨大である場合、ユーザは、情報を絞り込むために、検索キーワードを追加して再検索を行う必要がある。ところが、ユーザが検索対象の情報の分野に精通していないと、検索対象の情報に関する言葉を知らないことが多く、適切なキーワードを指定することは容易ではない。最悪の場合、何度も検索を繰り返し行ったとしても、ユーザが求める情報まで絞り込むことができないこともある。
【０００５】
情報の検索を容易にすることができるように支援する従来の技術として、コンテンツナビゲーション装置がある。このコンテンツナビゲーション装置は、キーワードに基づいて検索された検索結果が示すコンテンツの中からユーザが選択したコンテンツを識別するための識別情報と、そのキーワードとを対応付けて記憶する。さらに、キーワードと、そのキーワードに対応付けられた識別情報が示すコンテンツとの対応関係に基づいて、関連するキーワードをグループ化しておく。その後、検索のためにキーワードが指定されたとき、指定されたキーワードを含むグループに含まれる他のキーワードを関連するキーワードとして出力する（たとえば特許文献１参照）。
【０００６】
現在、様々な企業において、情報技術（Information Technology：略称「ＩＴ」）が導入され、企業活動の全般に亘って電子データ化が進み、大量のデータが蓄積されるようになっている。特に、製造業では、団塊の世代が一斉に退職する２００７年問題、すなわち会社の資産であるモノ作り技術およびノウハウの消失という問題に直面しており、如何にノウハウを会社に蓄積し、後進の育成に再利用することができるように対応するかが急務となっている。
【０００７】
製造業におけるモノ作りの過程は、製品のコンセプト創造から始まり、構想設計、詳細設計、工程設計を経て、生産段階へと移行し、最終的な製品が製造されて、市場へと出荷される。この過程の上流段階にある構想設計から詳細設計へ至る段階において、設計のリーダは、製品に要求される全体的機能をユニットつまりサブ機能に分割し、機能を階層構造化する。そして、製品全体のレイアウトおよび形状の最適化を行い、各機能を実現するための部品の詳細設計を設計者に割り振る。
【０００８】
各機能の詳細設計を任された設計者は、部品に要求される機能仕様を具現化するために、複数の制約条件、たとえば品質、コスト、開発期間および環境対策などの制約条件の中で、試行錯誤を繰り返して、最終部品の設計図を作成する。この上流段階に位置するモノ作りの過程（以下「設計プロセス」という）において、設計者は、成功あるいは失敗の経験を積み重ねて、設計ノウハウを蓄積する。
【０００９】
企業において、日々蓄積される製品開発に係わる情報の量は膨大であり、上述したインターネット上の検索と同様に、情報をキーワードで検索するとき、ユーザは、適切なキーワードを入力しないと、最適な結果を得ることができない。
【００１０】
【特許文献１】特開２００５−３０９９９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述した従来の技術は、ユーザが検索対象の情報に関する言葉に精通していなくても、ユーザが入力したキーワードと関連するキーワードを提示することができるので、ユーザが知らない言葉を補完することができる。しかしながら、入力したキーワードと関連するキーワードを提示するだけでは、検索対象の情報に関する言葉に精通していない未経験者は、熟練者と同様に短時間で目的の情報を検索することができるとは限らないという問題がある。
【００１２】
本発明の目的は、未経験者でも比較的短時間で目的の情報を検索することができるように支援する情報検索支援装置、情報検索支援方法、プログラムおよび記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援する情報検索支援装置であって、
前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する記憶手段と、
記憶手段に時系列に記憶される操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する抽出手段と、
抽出手段によって抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する検索支援手段とを含むことを特徴とする情報検索支援装置である。
【００１４】
また本発明は、前記予め定める抽出条件を満たす操作手順は、検索を行う検索者の熟練の度合いが予め定める熟練度以上である検索者によって操作され、かつ操作手順が実行された回数が予め定める回数以上である操作手順のうち、最も多く実行された操作手順であることを特徴とする。
【００１５】
また本発明は、前記抽出手段は、検索する目的を表す予め定める複数の検索目的ごとに操作手順を抽出し、
前記検索支援手段は、前記抽出手段によって抽出された検索目的ごとの操作手順のうち、前記検索装置から指示される検索目的に合致する操作手順に従って、操作支援情報を生成することを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記操作支援情報は、前記抽出手段によって抽出された操作手順が示す一連の操作のうち、次に行うべき操作を表す操作情報であることを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、前記操作は、前記検索装置に検索を指示するための検索操作を含み、
前記操作が前記検索操作であるとき、前記操作情報は、前記検索条件を表す検索条件情報を含み、
前記検索支援手段は、前記抽出手段によって抽出された操作手順が示す操作のうち、次に行うべき操作が前記検索操作であるとき、その検索操作の検索条件情報を含む操作情報を、操作支援情報として生成することを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、前記検索対象情報は、各検索対象情報を識別するための検索対象情報識別情報と、検索対象情報の詳細を表す詳細情報とを含み、
前記操作は、前記検索装置に検索を指示するための検索操作、およびその検索操作の指示を受けた前記検索装置によって検索された検索対象情報を示す検索結果の中から、詳細情報を表示させる検索結果の選択を指示するための選択操作を含み、
前記検索結果を表す検索結果情報は、検索結果が示す検索対象情報の検索対象情報識別情報を含み、
前記検索装置に記憶される複数の検索対象情報を、複数のグループに分類するための予め定める分類条件に従ってグループ化するグループ化手段をさらに含み、
前記記憶手段は、前記検索装置によって検索された検索結果を表す検索結果情報を前記検索装置からさらに取得し、取得した検索結果情報を前記操作情報とともに時系列に順次記憶し、検索結果情報については、グループ化手段によってグループ化されたグループを識別するためのグループ識別情報のうち、前記取得した検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報を、その検索結果情報に付加して記憶し、
前記抽出手段は、操作手順を抽出するとき、操作結果情報が示す操作結果を含めて抽出し、
前記検索支援手段は、
前記抽出手段によって抽出された操作手順に含まれる検索結果のうち、選択操作によって選択された検索結果の検索結果情報に付加されたグループ識別情報を抽出し、
前記記憶手段が前記検索装置から取得した操作情報が示す操作が検索操作であるとき、前記記憶手段が前記検索装置から取得した検索結果情報のうち、その検索操作に係る検索結果情報が示す検索結果を、各検索結果の検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報が、前記抽出したグループ識別情報に含まれる優先グループと、前記抽出したグループ識別情報に含まれない非優先グループとに分類し、優先グループに分類された検索結果を非優先グループ分類された検索結果よりも優先して表示するように配列した検索結果を表す検索結果情報を、操作支援情報として生成することを特徴とする。
【００１９】
また本発明は、前記検索対象情報は、各検索対象情報を識別するための検索対象情報識別情報と、検索対象情報の詳細を表す詳細情報とを含み、
前記操作は、前記検索装置に検索を指示するための検索操作、およびその検索操作の指示を受けた前記検索装置によって検索された検索対象情報を示す検索結果の中から、詳細情報を表示させる検索結果の選択を指示するための選択操作を含み、
前記検索結果を表す検索結果情報は、検索結果が示す検索対象情報の検索対象情報識別情報を含み、
前記検索装置に記憶される複数の検索対象情報を、複数のグループに分類するための予め定める分類条件に従ってグループ化するグループ化手段をさらに含み、
前記記憶手段は、前記検索装置によって検索された検索結果を表す検索結果情報を前記検索装置からさらに取得し、取得した検索結果情報を前記操作情報とともに時系列に順次記憶し、検索結果情報については、グループ化手段によってグループ化されたグループを識別するためのグループ識別情報のうち、前記取得した検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報を、その検索結果情報に付加して記憶し、
前記抽出手段は、操作手順を抽出するとき、操作結果情報が示す操作結果を含めて抽出し、
前記検索支援手段は、
前記抽出手段によって抽出された操作手順に含まれる検索結果のうち、選択操作によって選択された検索結果の検索結果情報に付加されたグループ識別情報を、その選択操作ごとに順次抽出し、
前記記憶手段が前記検索装置から取得した操作情報が示す操作が検索操作であるとき、前記記憶手段が前記検索装置から取得した検索結果情報のうち、その検索操作に係る検索結果情報に含まれる検索対象情報識別情報が示す検索対象情報を含むグループのグループ識別情報が、前記順次抽出したグループ識別情報に含まれると、そのグループ識別情報の次に抽出したグループ識別情報のグループに含まれる検索対象情報の検索対象情報識別情報を含む検索結果を表す検索結果情報を、操作支援情報として生成することを特徴とする。
【００２０】
また本発明は、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援する情報検索支援方法であって、
前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する記憶ステップと、
記憶ステップで時系列に記憶された操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する抽出ステップと、
抽出ステップで抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する検索支援ステップとを含むこと特徴とする情報検索支援方法である。
【００２１】
また本発明は、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援するにあたって、
前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する記憶ステップと、
記憶ステップで時系列に記憶された操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する抽出ステップと、
抽出ステップで抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する検索支援ステップとを、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２２】
また本発明は、前記プログラムを記録したことを特徴とする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】
【００２３】
本発明によれば、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援するにあたって、記憶手段によって、前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報が前記検索装置から取得され、取得された操作情報が時系列に順次記憶される。
【００２４】
そして、抽出手段によって、記憶手段に時系列に記憶される操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順が抽出され、検索支援手段によって、抽出手段によって抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報が生成され、生成された操作支援情報が前記検索装置に順次送信されることによって、情報の検索が支援される。
【００２５】
したがって、過去に操作された操作手順のうち、予め定める抽出条件を満たす操作手順に基づいた操作支援情報が検索装置に送信されるので、ユーザは、検索装置によって受信され表示される操作支援情報に従って操作すれば、検索対象の情報に関する言葉に精通していない未経験者でも、経験者と同程度の比較的短時間で目的の情報を検索することができる。
【００２６】
また本発明によれば、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援するにあたって、記憶ステップでは、前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する。
【００２７】
そして、抽出ステップでは、記憶ステップで時系列に記憶された操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する。検索支援ステップでは、抽出ステップで抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する。
【００２８】
したがって、本発明に係る情報検索支援方法を適用すれば、過去に操作された操作手順のうち、予め定める抽出条件を満たす操作手順に基づいた操作支援情報が検索装置に送信されるので、ユーザは、検索装置によって受信され表示される操作支援情報に従って操作すれば、検索対象の情報に関する言葉に精通していない未経験者でも、経験者と同程度の比較的短時間で目的の情報を検索することができる。
【００２９】
また本発明によれば、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援するにあたって、
前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する記憶ステップと、
記憶ステップで時系列に記憶された操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順を抽出する抽出ステップと、
抽出ステップで抽出された操作手順に従って、次に行うべき操作を支援するための操作支援情報を生成し、生成した操作支援情報を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する検索支援ステップとを、コンピュータに実行せるためのプログラムとして提供することができる。
【００３０】
また本発明によれば、前記プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
図１は、本発明の実施の一形態である検索ナビゲーション装置１の構成を示す図である。情報検索支援装置である検索ナビゲーション装置１は、情報端末装置（以下「クライアント」という）２、検索サーバ３、データサーバ４および検索対象データベース５を含んで構成される検索装置による情報の検索を支援する。本発明に係る情報検索支援方法は、検索ナビゲーション装置１によって処理される。
【００３２】
検索ナビゲーション装置１、クライアント２、検索サーバ３、データサーバ４および検索対象データベース５は、通信回線たとえばＬＡＮ（Local Area Network）によって接続され、お互いに情報を送受信することが可能である。
【００３３】
クライアント２は、たとえばパーソナルコンピュータによって構成されるクライアント装置である。ユーザは、クライアント２に対して、検索のための操作を行い、クライアント２に表示される検索結果の一覧を参照し、その中から選択した検索結果の詳細情報をクライアント２に表示させて閲覧することができる。クライアント２は、検索の支援を要求するためのナビゲーション要求５５を検索ナビゲーション装置１に送信する。そして、送信したナビゲーション要求５５に応答して検索ナビゲーション装置１から送信される検索を支援するための操作支援情報であるナビゲーション情報５６を受信して表示することによって、ユーザが行う検索のための操作を支援する。
【００３４】
ユーザがクライアント２に対して行う操作は、たとえばユーザの認証を行うためのＬＯＧＩＮ操作、クライアント２に対する操作の終了を指示するＬＯＧＯＵＴ操作、検索のための検索条件を入力して検索を指示する検索操作であるＳＥＡＲＣＨ操作、検索結果一覧の中から１つの検索結果を選択し、選択した検索結果の詳細情報である詳細データ５４を取得して、取得した詳細データ５４の表示を指示する選択操作であるＶＩＥＷ操作、検索結果一覧に含まれる検索結果の数が多く複数のページに亙る場合にページの切り換えを指示するＰＡＧＥ操作、操作の説明を表示させるＨＥＬＰ操作を含む。
【００３５】
クライアント２は、ＳＥＡＲＣＨ操作が行われると、検索を要求するための検索要求５１を、ＳＥＡＲＣＨ操作で入力された検索条件を表す検索条件情報とともに検索サーバ３に送信する。
【００３６】
検索サーバ３は、たとえばコンピュータなどによって構成されるサーバ装置である。検索サーバ３は、クライアント２から検索要求５１を受信すると、検索対象データベース５の中から、検索要求５１とともに受信した検索条件情報が示す検索条件を満たす検索条件情報を検索する。
【００３７】
検索対象データベース５は、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶するデータベースである。複数の検索対象情報は、各検索対象情報を識別するための検索対象情報識別情報であるデータＩＤ（Identification）、および検索対象情報の内容を表す詳細データを含む。検索対象情報が、たとえば文書データである場合は、データＩＤはたとえば文書名であり、詳細データは、文書の内容である。検索対象データベース５に記憶される検索対象情報は、文書データに限定されるものではないが、以下、検索対象情報が文書データの場合を一例として説明する。
【００３８】
検索サーバ３は、検索した検索結果の一覧である検索結果一覧５２をクライアント２に送信する。検索結果は、検索条件たとえばキーワードを含むという条件を満たす検索対象情報を示す情報であり、データＩＤたとえば文書名を含む。
【００３９】
クライアント２は、検索サーバ３から受信した検索結果一覧５２を表示する。ユーザは、詳細データたとえば文書の内容を見るために、ＶＩＥＷ操作を行って、クライアント２に表示された検索結果一覧５２から１つの検索結果を選択する。クライアント２は、ＶＩＥＷ操作が行なわれると、ＶＩＥＷ操作によって選択された検索結果に対応する詳細データを要求するためのデータ取得要求５３をデータサーバ４に送信する。データ取得要求５３は、ＶＩＥＷ操作によって選択された検索結果に含まれるデータＩＤを含む。
【００４０】
データサーバ４は、たとえばコンピュータなどによって構成されるサーバ装置である。データサーバ４は、クライアント２からデータ取得要求５３を受信すると、検索対象データベース５から、データ取得要求５３に含まれるデータＩＤに対応する詳細データ５４を読み出し、読み出した詳細データ５４たとえば文書の内容をクライアント２に送信する。クライアント２は、データサーバ４から受信した詳細データ５４を表示する。ユーザは、クライアント２に表示された詳細データ５４たとえば文書の内容を閲覧することができる。
【００４１】
クライアント２は、クライアント２で行われた操作を表す操作情報、および検索サーバ３から受信した検索結果一覧５２に含まれる個々の検索結果を表す検索結果情報を検索ナビゲーション装置１に送信する。
【００４２】
検索ナビゲーション装置１は、たとえばコンピュータによって構成される。検索ナビゲーション装置１を構成するコンピュータは、キーボードおよびマウスなどの入力装置と、ディスプレイなどの表示装置あるいはプリンタなどの印刷装置を含む出力装置と、通信回線たとえばＬＡＮ（Local Area Network）を介して情報を送受信する通信装置と、時刻を計時する計時装置と、半導体メモリあるいはハードディスク装置によって構成され、プログラムおよびデータを記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶されるプログラムを実行して、入力装置、出力装置、計時装置、および通信装置を制御する中央処理装置（
Central Processing Unit：以下「ＣＰＵ」という）とを含む。プログラムは、検索ナビゲーション装置１を制御するためのプログラムであり、ＯＳ（Operating System）およびアプリケーションプログラムを含んでもよい。コンピュータは、一般的に知られているコンピュータでよく、詳細な説明は省略する。
【００４３】
検索ナビゲーション装置１の詳細を説明する前に、検索ナビゲーション装置１が用いるデータ間の類似度を計算する方法、クラスタリング手法、相関ルール、およびグラフマイニング技術について説明する。以下に示すものは、これらの一例であり、代替は可能である。
【００４４】
データ間の類似度を計算する方法は、近年の情報検索方法の多くがデータをベクトル空間モデルで表現するので、検索ナビゲーション装置１でも、データをベクトル空間モデルで表現し、データ間の類似度をベクトル間の距離によって計算する。検索対象データベース５に記憶される検索対象情報がたとえば文書データである場合は、文書データが示す文字列を形態素解析して抽出された名詞句等の単語について重要度を計算し、重要度の高い単語をベクトル空間の基底としたベクトルで表現することができる。形態素解析は、文字列中に存在する形態素に分解、すなわち言語として意味を持つ最小単位に分解し、分解された形態素に品詞を付与する解析技術のことである。
【００４５】
データ間の類似度は、ベクトル間の距離、たとえばユークリッド距離の大小で表現される。ベクトル間の距離が大きければデータ間の類似度は低く、ベクトル間の距離が小さければデータ間の類似度が高いと判断する。ここで、単語の重要度を計算する手法として最も広く使われているのがＴＦ・ＩＤＦ法（たとえばジェラード  サルトン（Gerard 
Salton）著、「オートマチック  インフォメーション  オーガナイゼーション  アンド  リトリーヴァル（Automatic Information Organization and Retrieval）」、（米国）、マックグロウ−ヒル（McGraw-Hill）、１９６８年参照）である。
【００４６】
ＴＦ・ＩＤＦ法は、データ中の単語の出現頻度をｔｆ（term frequency）で表し、データ総数をＮ、その内該当する単語を含むデータをｎとするとき、その比の対数つまりｌｏｇ（Ｎ／ｎ）をｉｄｆ(inverse document frequency)で表す。そして、ｔｆとｉｄｆとの積（以下「ｔｆ・ｉｄｆ値」という）を単語の重要度とする。多くのデータに共通して出現する単語のｔｆ・ｉｄｆ値は、小さい値であり、特定のデータにしか出現しない単語のｔｆ・ｉｄｆ値は大きい値となる。
【００４７】
クラスタリング手法は、一般的に、階層的手法と非階層的手法とに大別することができる。階層的手法は、１個の対象だけを含むＮ個のクラスタがある初期状態から、クラスタ間の非類似度関数たとえば距離関数に基づいて、最も距離の近い２個のクラスタを逐次併合する。そして、この併合を、すべての対象が１つのクラスタに併合されるまで繰り返して階層構造を生成する。
【００４８】
生成された階層構造は、各対象を各終端ノードとし、併合されてできたクラスタを非終端ノードで表した二分木で表現される。この二分木を描画したものをデンドログラムという。階層的手法には、クラスタＣ１とクラスタＣ２との距離関数Ｄ（Ｃ１,Ｃ２）の違いによって、たとえば、距離関数Ｄ（Ｃ１,Ｃ２）を、以下の（１）式で表す最短距離法、距離関数Ｄ（Ｃ１，Ｃ２）を、以下の（２）式で表す最長距離法、さらに距離関数Ｄ（Ｃ１，Ｃ２）を、以下の（３）式で表す群平均法がある。
【００４９】
【数１】
2009064191.tif 000003
【００５０】
【数２】
2009064191.tif 000004
【００５１】
【数３】
2009064191.tif 000005
【００５２】
これらの階層的手法は、任意の対象間の距離Ｄ（Ｃ１，Ｃ２)が与えられている場合に適用することができ、対象がベクトルで記述されている場合には、ベクトル間のユークリッド距離などを求めて適用することができる。
【００５３】
非階層的手法は、分割に際して評価関数を定め、その評価関数が最適値になるまで分割を繰り返す。可能な分割の総数は、データ総数Ｎに対して指数的であるので、実際は、準最適解を求めることになる。代表的な非階層的手法であるｋ平均法（以下「k-means法」という）は、セントロイドつまりクラスタの重心点ｃｉをクラスタの代表点とし、以下の（４）式で表される評価関数を最小化するようにｋ個のクラスタに分割する。ｋは、Ｎ未満の自然数である。
【００５４】
【数４】
2009064191.tif 000006
【００５５】
最適解の探索は、下記手順に従って、対象のクラスタへの分類と代表点の再計算とを交互に繰り返して行う。
【００５６】
手順１では、初期値としてｋ個のクラスタの代表点（ｃ１〜ｃｋ）を生成する。手順２では、Ｎ個の対象を、それぞれ最も近い代表点ｃｉのクラスタに分類し、各クラスタに含まれる対象の平均を新たな各クラスタの代表点ｃｉとして更新する。手順３では、代表点ｃｉが変化しなくなれば処理を終了し、代表点ｃｉが変化すれば、手順２に戻る。
【００５７】
k-means法は、局所的な最適解しか求められないので、ランダムに初期値を変更して、評価関数を最小にする結果を選択するのが一般的である。
【００５８】
上述したクラスタリング手法は、いずれも探索的なデータ解析手法であるので、クラスタリングした結果は、絶対的つまり普遍的なものではない。分割するクラスタ数は、目的に応じて利用者が決める必要がある。
【００５９】
クラスタリング手法での計算量Ｈは、階層的手法については、Ｈ（Ｎ２）つまりＮ２の関数であるのに対し、k-means法については、Ｈ（Ｎ×ｋ）つまりＮ×ｋの関数であり、計算コストはk-means法の方が優れている。しかし、k-means法は、クラスタの分割数とクラスタの初期値の代表点つまり種（Seeds）とを予め設定する必要があるのに対し、階層的手法の場合は、デンドログラムの階層を上下することによって、分割数を調整することができる利点がある。
【００６０】
相関ルールは、大規模データベースから知識発見を行う技術であるデータマイニング技術の１つである。相関ルールの代表的な例としては、リレーショナルデータベースに格納されたデータの中から、データが保有する属性情報間に存在する規則性をルールとして抽出するマーケットバスケット分析（以下「バスケット分析」という）の技術がある。
【００６１】
バスケット分析は、スーパーマーケットなどにおいて、お客様がショッピングカートあるいはバスケットを利用して商品を購入する時のＰＯＳ（Point of Sales）情報に基づいて、ショッピングカートあるいはバスケットに同時に入れられた商品の相関関係を見つけ出す手法である。たとえば、「オムツを買うお客様は、同時にビールも購入する」という相関ルールは、「オムツ→ビール」という形式で表現される。この場合、オムツの横にビールを陳列することによって売り上げが増大したという事例が有名である。
【００６２】
ここで、すべての商品の組み合わせを列挙して、正しい相関ルールであるか否かをＰＯＳ情報と照合して１つずつ調べることは、意味のない相関ルールまで調べることになる。そこで、バスケット分析では、支持度と確信度という基準を用いて効率化を図っている。
【００６３】
支持度の性質を利用して、頻出する商品の組み合わせを高速に抽出するアプリオリアルゴリズムという手法（以下「アプリオリ手法」という）が既に提案されている（たとえばＲ．アグルワル、Ｒ．スリカント（R.Agrwal,R.Srikant）共著、「ファースト  アルゴリズム  フォー  マイニング  アソシエーション  ルールズ（Fast Algorithms for Mining Association Rules）」、第２０回ＶＬＤＢ（Very Large Data Base）会議会議録（In 
Proceedings of the 20th VLDB Conference）、１９９４年、ｐ４８７−ｐ４９９参照）。
【００６４】
ここで、上述のバスケット分析、アプリオリ手法、そして、後述のグラフマイニング技術で共通に利用される支持度について説明する。たとえば、バスケット分析を例にすると、スーパーマーケットで顧客が一度に購入する商品は、顧客ごとのデータ集合として表される。たとえば、顧客Ａについては、データ集合｛ビール、雑誌、…｝と表され、顧客Ｂについては、データ集合｛ミルク、食パン、…｝と表される。
【００６５】
これらのデータ集合の各要素たとえば「ビール」をアイテムといい、データ集合自体をトランザクションという。支持度は、データベースから多頻度のアイテム集合つまりトランザクションの部分集合を求める際に用いられる。多頻度は、多くのデータ集合に含まれることである。支持度は、たとえば、全トランザクションの中で、アイテム集合Ｌ、たとえば「おむつ」および「ビール」を含むアイテム集合Ｌの割合であり、次式から算出することができる。
【００６６】
支持度（Ｌ）＝アイテム集合Ｌを含むトランザクション数／全トランザクション数
この式は、アイテム集合Ｌの出現頻度を表しており、通常、最小支持度という閾値を設定し、設定された閾値よりも高い支持度であるアイテム集合を取り出す際に利用することができる。最小支持度という閾値を用いて取り出したアイテム集合を、多頻度アイテム集合という。
【００６７】
グラフマイニング技術は、前述のアプリオリ手法の代わりに利用される。すなわち、前述のアプリオリ手法は、定型的なログ情報の中から、頻出する部分集合を高速に抽出する手法である。しかし、グラフ構造あるいは木構造で表される複雑かつ不均質な大規模データの中から、頻出するパターンを検出する方法としては利用することができない。そこで、バスケット分析の対象をグラフ構造のデータに拡張した手法としてグラフマイニング技術があり、このグラフマイニング技術を利用する。
【００６８】
グラフマイニング技術の代表的な例としては、ＡＧＭ（Apriori-based Graph Mining）
アルゴリズムを用いた手法がある（たとえば猪口明博、鷲尾隆、元田浩、他２名共著、「多頻度グラフパターンの完全な高速マイニング手法」、人工知能学会誌、Ｖｏｌ．１５、Ｎｏ．６、２０００年参照）。ＡＧＭアルゴリズムを用いた手法は、前述したように、バスケット分析の対象をグラフ構造のデータに拡張した手法であり、グラフの頂点および辺が各アイテムに対応し、１つのグラフが１つのトランザクションに対応する。ＡＧＭアルゴリズムを用いた手法での支持度（Ｇ）は、次式で算出することができる。
支持度（Ｇ）＝部分グラフＧを含むグラフ数／全グラフ数
【００６９】
多頻度アイテム集合は、最小支持度を超える支持度を持つ多頻度パターン集合つまり部分グラフ集合となる。文献「猪口明博、鷲尾隆、岡田孝、元田浩共著、『アプリオリ型グラフマイニング法による変異原性化合物の解析（Applying the Apriori-based Graph 
Mining Method to Mutagenesis Data Analysis）』、ジャーナル  オブ  コンピュータ  エイディッド  ケミストリ（Journal of Computer Aided Chemistry）、Ｖｏｌ．２、２００１年、ｐ８７−ｐ９２」には、複数の有機化合物およびガンの原因となる変異原活性を示すデータから、変異原活性を増幅する可能性のある相関ルール、および変異原活性を抑制する可能性がある相関ルールの抽出に成功したことが記載されている。
【００７０】
検索ナビゲーション装置１は、クラスタ情報格納手段１１、クラスタ情報管理テーブル１２、階層履歴格納手段１３、検索履歴データベース１４、ナビゲーションパターン格納手段１５、ナビゲーションパターン管理データベース１６、およびナビゲーション手段１７を含む。クラスタ情報格納手段１１、階層履歴格納手段１３、ナビゲーションパターン格納手段１５およびナビゲーション手段１７は、コンピュータに含まれるＣＰＵが、記憶装置に記憶されるプログラムを実行することによって実現される機能である。
【００７１】
グループ化手段であるクラスタ情報格納手段１１は、上述したクラスタリング手法を用いて、検索対象データベース５に記憶される検索対象情報、たとえば文書データをグループであるクラスタに分割し、クラスタ情報管理テーブル１２を作成する。
【００７２】
図２は、クラスタ情報格納手段１１によって分割されたクラスタの概念図である。図２では、検索対象データベース５に記憶される文書データの全体５１が、大きく３つのクラスタＣ１〜Ｃ３に分割されている。「Ｃ１〜Ｃ３」は、クラスタを識別するためのグループ識別情報であるクラスタＩＤである。クラスタ２は、さらに２つのクラスタに分割され、クラスタ３は、さらに３つのクラスタに分割されている。この状態をデンドログラムで表現すると、最初の層では３つに分割され、その下位の層では、６つに分割されることを示している。クラスタＣ１には、文書名「ｄｏｃ１」の文書が分類されている。
【００７３】
図３は、図２に示したクラスタをレイアで分割した概念図である。１つのレイアは、データ間の類似度の尺度たとえばｔｆ・ｉｄｆ値を計算するための基準を、同じ基準とした空間概念である。図３では、各レイアを識別するためのレイアＩＤが「Ｌ１」および「ＬＣ１」である２つのレイアが示されている。レイアＩＤが「Ｌ１」のレイアは、図２に示したクラスタ分割と同じであるが、レイアＩＤが「ＬＣ１」のレイアでは、クラスタＣ１が、３つのクラスタＣ１−１〜Ｃ１−３に分割され、クラスタＣ１−２に文書名「ｄｏｃ１」の文書が分類されている。
【００７４】
製造業では、技術データに定型フォーマット、たとえば製品仕様書の定型フォーマットを利用することが多い。この定型フォーマットに対して、単語のｔｆ・ｉｄｆ値を類似度の尺度としてクラスタに分割すると、製品仕様書を含むクラスタと製品仕様書を含まないクラスタとを明確に分割することができる。
【００７５】
しかし、製品仕様書が含まれるクラスタ内では、各製品仕様書を特徴付ける単語のｔｆ・ｉｄｆ値は小さくなるので、それ以上の分割は意図した結果とならない場合がある。そこで、ｔｆ・ｉｄｆ値を計算するときのデータ集合の範囲を、対象クラスタに属するデータ数に限定して、ｔｆ・ｉｄｆ値を再計算すれば、すなわちレイアを変更して再計算すれば、良い結果を得ることができる場合がある。
【００７６】
図３では、レイアＩＤが「Ｌ１」のレイアにおいて、ｔｆ・ｉｄｆ値を計算するときの全体データ集合に含まれるデータ数をＮ、レイアＩＤが「ＬＣ１」のレイアにおいて、ｔｆ・ｉｄｆ値を計算するときの全体データ集合に含まれるデータ数をｍとした場合の一例を示している。ここに、ｍはＮより小さい自然数である。
【００７７】
図４は、クラスタ情報格納手段１１によって作成されるクラスタ情報管理テーブル１２の一例を示す図である。クラスタ情報管理テーブル１２は、レコードによって構成され、各レコードは、データＩＤおよび階層ごとのクラスタＩＤの項目を含む。階層ごとのクラスタＩＤの項目は、各レコードに含まれるデータＩＤの項目に示される文書名の文書が分類されたクラスタＩＤおよびレイアＩＤが階層別に示される。
【００７８】
図４に示したクラスタ情報管理テーブル１２には、データＩＤとして文書名が示され、階層別のクラスタＩＤおよびレイアＩＤとして、図３に示したクラスタ分割に対応するクラスタＩＤおよびレイアＩＤが示されている。
【００７９】
データＩＤ「ｄｏｃ１」の文書については、第１階層のクラスタＩＤおよびレイアＩＤとして、クラスタＩＤ「Ｃ１」およびレイアＩＤ「Ｌ１」が示され、第２階層のクラスタＩＤおよびレイアＩＤとして、クラスタＩＤ「Ｃ１−２」およびレイアＩＤ「ＬＣ１」が示されている。同様に、データＩＤ「ｄｏｃ２」の文書については、第１階層のクラスタＩＤおよびレイアＩＤとして、クラスタＩＤ「Ｃ２」およびレイアＩＤ「Ｌ１」が示され、第２階層のクラスタＩＤおよびレイアＩＤとして、クラスタＩＤ「Ｃ２−１」およびレイアＩＤ「Ｌ１」が示されている。データＩＤ「ｄｏｃＮ」の文書については、第１階層のクラスタＩＤおよびレイアＩＤとして、クラスタＩＤ「Ｃ３」およびレイアＩＤ「Ｌ１」が示され、第２階層のクラスタＩＤおよびレイアＩＤとして、クラスタＩＤ「Ｃ３−１」およびレイアＩＤ「Ｌ１」が示されている。
【００８０】
記憶手段である階層履歴格納手段１３は、クライアント２から操作情報および検索結果情報を取得し、取得した操作情報および検索結果情報を、時系列かつ階層的に関連付けて、検索履歴データとして検索履歴データベース１４に記憶する。
【００８１】
時系列かつ階層的な関連付けは、ノードとリンクとを用いて表されるグラフによって表現することもできる。ノードは、操作情報が示す個々の操作。または検索結果情報が示す個々の検索結果を表し、リンクはノード間の関係を示す。ＬＯＧＩＮ操作からＬＯＧＯＵＴ操作までの一連の操作および検索結果を表す検索結果データを検索結果データ群といい、１つの検索結果データ群を１つのグラフで表す。
【００８２】
図５は、階層履歴格納手段１３によって生成されるグラフを構成するノードごとの属性情報の一覧６１の一例を示す図である。ノードごとの属性情報の一覧６１は、ノード名、リンク属性、親ノード属性および属性値の項目を含む。ノード名は、ノードの種別を示す名称であり、リンク属性は、他のノードと関連付けるときのリンクの種別を示す属性であり、親ノード属性は、そのノードが接続される親のノード名を示す属性であり、属性値は、ノードの種別ごとに決まる属性である。
【００８３】
ノード名は、「ＬＯＧＩＮ」、「ＬＯＧＯＵＴ」、「ＳＥＡＲＣＨ」、「ＬＩＳＴ」、「ＶＩＥＷ」、「ＰＡＧＥ」および「ＨＥＬＰ」の７つの種別を含む。「ＬＯＧＩＮ」、「ＬＯＧＯＵＴ」、「ＳＥＡＲＣＨ」、「ＶＩＥＷ」、「ＰＡＧＥ」および「ＨＥＬＰ」は、クライアント２から受信した操作情報が示す操作のうち、それぞれＬＯＧＩＮ操作、ＬＯＧＯＵＴ操作、ＳＥＡＲＣＨ操作、ＶＩＥＷ操作、ＰＡＧＥ操作およびＨＥＬＰ操作に対応する。「ＬＩＳＴ」は、クライアント２から受信した検索結果情報が示す個々の検索結果に対応する。
【００８４】
リンク属性には、時間リンクおよび参照リンクの２つの種別がある。時間リンクは、２つのノード間の関係が時系列であることを示すリンクである。参照リンクは、２つのノード間の関係が、片方のノードが他方のノードから展開されるたとえば参照される親子関係であることを示すリンクである。親ノード属性は、時間リンクでは、そのノードの時系列的に１つ前のノードを示し、参照リンクでは、そのノードが展開される基のノードを示す。「ＮＵＬＬ」は、親のノードがないことを示す。
【００８５】
各ノード名に対するリンク属性、親ノード属性および属性値は、ノード名「ＬＯＧＩＮ」については、「時間リンク」、「ＮＵＬＬ」および「ＮＵＬＬ」である。同様に、「ＬＯＧＯＵＴ」については、「時間リンク」、「ＮＵＬＬ」および「ＮＵＬＬ」であり、「ＳＥＡＲＣＨ」については、「時間リンク」、「ＮＵＬＬ」および「検索式、検索結果総数」であり、「ＬＩＳＴ」については、「参照リンク」、「ＳＥＡＲＣＨ、ＰＡＧＥ」および「データＩＤ、クラスタＩＤ」であり、「ＶＩＥＷ」については、「参照リンク」、「ＬＩＳＴ」および「データＩＤ、クラスタＩＤ」であり、「ＰＡＧＥ」については、「時間リンク、参照リンク」、「ＳＥＡＲＣＨ、ＰＡＧＥ」および「ＰＡＧＥ番号」であり、「ＨＥＬＰ」については、「時間リンク」、「ＮＵＬＬ」および「ＮＵＬＬ」である。
【００８６】
図６は、検索履歴データベース１４に記憶される検索履歴データ６２の一例を示す図である。検索履歴データは、レコード単位で記憶され、各レコードは、「ＳＥＱ」、「時間」、「ユーザＩＤ」、「ノード名」、「時間リンク」、「参照リンク」および「属性値」の７つの項目を含む。
【００８７】
「ＳＥＱ」は、時系列に記憶されるレコードを識別するための番号である。「時間」は、操作情報または検索結果情報を受信した時刻である。「ユーザＩＤ」は、操作を行ったユーザ（以下「検索者」ともいう）を識別するための識別情報であり、操作情報および検索結果情報に含まれる。「ノード名」は、検索者によって行われた操作または検索結果に対応するノード名である。「時間リンク」および「参照リンク」は、そのノード名が示すノードの親のノードの「ＳＥＱ」の番号である。親がない場合は、「ＮＵＬＬ」である。「属性値」は、図５に示したノードごとの属性情報の一覧６１の属性値と同じである。
【００８８】
図６に示した検索履歴データ６２は、ユーザＩＤが「ａｓａｉ」である検索者が、時刻「１３：００：００」から時刻「１５：００：００」までの間に行った検索についての検索履歴データであり、「ユーザＩＤ」はいずれも「ａｓａｉ」である。
【００８９】
ＳＥＱ「１」では、時間「２００６／０８／２５  １３：００：００」に、ノード名「ＬＯＧＩＮ」に対応する操作が行われたことが示されている。「時間リンク」、「参照リンク」および「属性値」は、いずれも「ＮＵＬＬ」である。ＳＥＱ「２」では、時間「２００６／０８／２５  １３：００：０１」に、ノード名「ＨＥＬＰ」に対応する操作が行われたことが示されている。「時間リンク」は「１」であり、「参照リンク」および「属性値」は、いずれも「ＮＵＬＬ」である。
【００９０】
ＳＥＱ「３」では、時間「２００６／０８／２５  １３：０３：００」に、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」に対応する操作が行われたことが示されている。「時間リンク」は「２」であり、「参照リンク」は「ＮＵＬＬ」であり、「属性値」は、「ＡＱＵＯ＊」および「１０，０００」である。「ＡＱＵＯ＊」は検索式であり、「１０，０００」は検索結果総数である。
【００９１】
ＳＥＱ「４」では、時間「２００６／０８／２５  １３：０３：０１」に、ノード名「ＬＩＳＴ」に対応する検索結果が得られたことが示されている。「時間リンク」は「ＮＵＬＬ」である。「参照リンク」は「３」であり、ＳＥＱ「３」のノード名「ＳＥＡＲＣＨ」に対応するＳＥＡＲＣＨ操作によって検索された検索結果一覧が示す検索結果のうちの１つの検索結果であることを示している。「属性値」は、「ｄｏｃ１」および「Ｃ１−１」である。「ｄｏｃ１」はデータＩＤであり、「Ｃ１−１」はクラスタＩＤである。
【００９２】
ＳＥＱ「５」では、時間「２００６／０８／２５  １３：０３：０１」に、ノード名「ＬＩＳＴ」に対応する検索結果が得られたことが示されている。「時間リンク」は「ＮＵＬＬ」であり、「参照リンク」は「３」であり、「属性値」は、「ｄｏｃ２」および「Ｃ１−２」である。「ｄｏｃ２」はデータＩＤであり、「Ｃ１−２」はクラスタＩＤである。
【００９３】
ＳＥＱ「１４」では、時間「２００６／０８／２５  １３：０８：００」に、ノード名「ＶＩＥＷ」に対応する操作が行われたことが示されている。「時間リンク」は「ＮＵＬＬ」である。「参照リンク」は「５」であり、ＳＥＱ「５」のノード名「ＬＩＳＴ」に対応する検索結果を選択し、その詳細データを閲覧したことを示している。「属性値」は、「ｄｏｃ２」および「Ｃ１−２」である。「ｄｏｃ２」はデータＩＤであり、「Ｃ１−２」はクラスタＩＤである。
【００９４】
ＳＥＱ「１５」では、時間「２００６／０８／２５  １３：１５：００」に、ノード名「ＰＡＧＥ」に対応する操作が行われたことが示されている。「時間リンク」および「参照リンク」は、いずれも「３」であり、ＳＥＱ「３」のノード名「ＳＥＡＲＣＨ」に対応するＳＥＡＲＣＨ操作によって検索された検索結果一覧を表示するページを切り換えたことを示している。「属性値」は、「１０」および「ＮＵＬＬ」である。「１０」は切り換えられたページのＰＡＧＥ番号である。
【００９５】
ＳＥＱ「２６」では、時間「２００６／０８／２５  １５：００：００」に、ノード名「ＬＯＧＯＵＴ」に対応する操作が行われたことが示されている。「時間リンク」は「１５」であり、「参照リンク」および「属性値」は、いずれも「ＮＵＬＬ」である。
【００９６】
図７は、図６に示した検索履歴データ６２に対応するグラフ７１のグラフ構造の一例を示す図である。図６に示した検索履歴データ６２の一連の検索履歴データは、１つの検索履歴データ群であり、グラフ７１は、その１つの検索履歴データ群についてのグラフである。
【００９７】
図７に示したグラフ７１のグラフ構造は、ノード名「ＬＯＧＩＮ」、ノード名「ＨＥＬＰ」、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」、ノード名「ＰＡＧＥ」およびノード名「ＬＯＧＯＵＴ」が、この順序で時間リンクによって接続されている。さらに、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」および複数のノード名「ＬＩＳＴ」、ノード名「ＬＩＳＴ」およびノード名「ＶＩＥＷ」、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」およびノード名「ＰＡＧＥ」、ならびにノード名「ＰＡＧＥ」および複数のノード名「ＬＩＳＴ」が参照リンクによって接続されている。
【００９８】
抽出手段であるナビゲーションパターン格納手段１５は、先ず、ナビゲーションの用途に応じたナビゲーションパターンを抽出するための抽出対象となる検索履歴データを検索履歴データベース１４から抽出する。次に、抽出した検索履歴データからナビゲーションパターンを抽出する。操作手順であるナビゲーションパターンは、クライアント２で検索者が行う検索を支援するための一連の操作および検索結果のパターンである。ナビゲーションパターン格納手段１５は、抽出したナビゲーションパターン、およびナビゲーションパターンを管理するためのナビゲーションパターン管理情報をナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶する。
【００９９】
図８は、ナビゲーションパターン格納手段１５によってナビゲーションの用途別に抽出されたグラフの例を示す図である。図８には、３つのナビゲーションの用途に対応する３つのグラフ７２〜７４が示されている。３つのナビゲーションの用途は、タイプＡである操作の流れという用途、タイプＢである検索の多様性という用途、およびタイプＣである視点の変化という用途である。
【０１００】
グラフ７２は、操作の流れに沿ったグラフであり、グラフ７１のグラフ構造から、時間リンクによって接続される部分を抽出したグラフである。操作の流れに沿ったグラフを、以下「時間リンクグラフ」という。時間リンクグラフは、コンピュータシステムに不慣れで、システムの操作自体の理解に乏しいユーザに対して、たとえばＬＯＧＩＮ操作の後すぐにＨＥＬＰ操作を行うようにナビゲーションするときに用いることができる。
【０１０１】
図８に示したグラフ７２のグラフ構造は、ノード名「ＬＯＧＩＮ」、ノード名「ＨＥＬＰ」、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」、ノード名「ＰＡＧＥ」およびノード名「ＬＯＧＯＵＴＯ」が、この順序で時間リンクによって接続されている。
【０１０２】
グラフ７３は、検索の多様性を表すグラフ構造であり、グラフ７１のグラフ構造から、参照リンクによって接続された部分を抽出したグラフである。検索の多様性を表すグラフを、以下「参照リンクグラフ」という。検索によって取得したい情報に関連する分野に精通しているユーザと精通していないユーザとでは、たとえば参照リンクグラフに含まれるノード名「ＶＩＥＷ」に対応するＶＩＥＷ操作で選択される文書データのバリエーションは、精通しているユーザについては少ないクラスタに絞り込まれているのに対して、精通していないユーザについては広範囲のクラスタに亙ってしまう。そこで、精通しないユーザには、後述する検索目的に合致するクラスタに含まれる文書データを優先して表示するようにナビゲーションする。さらに、精通したユーザがＶＩＥＷ操作によって選択した文書データを含むクラスタを参考になるクラスタとし、参考になるクラスタと参考にならないクラスタとを対比してナビゲーションする。
【０１０３】
図８に示したグラフ７３のグラフ構造は、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」および複数のノード名「ＬＩＳＴ」、ノード名「ＬＩＳＴ」およびノード名「ＶＩＥＷ」、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」およびノード名「ＰＡＧＥ」、ならびにノード名「ＰＡＧＥ」および複数のノード名「ＬＩＳＴ」が、参照リンクによって接続されている。
【０１０４】
グラフ７４は、視点の変化を表すグラフであり、グラフ７１のグラフ構造から、時間リンクおよび参照リンクによって接続された部分を抽出したグラフである。視点の変化を表すグラフは、参照リンクグラフに加え、ノード名「ＳＥＡＲＣＨ」のノード（以下「ＳＥＡＲＣＨノード」という）同士を時間リンクで接続したグラフである。視点の変化を表すグラフを、以下「視点リンクグラフ」という。視点リンクグラフは、ユーザが関心を持っている情報を検索するための操作手順をナビゲーションするときに用いられる。たとえば製品開発における問題の対策に取り組むという目的ための視点リンクグラフを用いて、次に参照すべきクラスタに含まれる文書名を表示してナビゲーションする。
【０１０５】
図８に示したグラフ７４のグラフ構造は、ＳＥＡＲＣＨノードごとに１つの面上で参照リンクグラフが示され、最上面から順に複数の面が時系列に示されている。
【０１０６】
抽出されたグラフ間の相関ルールを抽出する方法としては、上述したグラフマイニング技術を用いればよい。
【０１０７】
図９は、図８に示した視点リンクグラフを応用したイベントリンクグラフ７５の一例を示す図である。イベントリンクグラフ７５は、図８に示した視点リンクグラフの概念を発展させて、たとえば製造業における製品開発プロセスに適用し、時間軸のスケールを製品開発プロセス全体にスケールアップしたグラフである。
【０１０８】
視点リンクグラフにおけるＳＥＡＲＣＨノードを、１日、１週間あるいは１ヶ月という期間ごとに、１つの仮想ノード（以下「イベントノード」という）で表現する。そして、各ＳＥＡＲＣＨノードと参照リンクとで接続されているノード名「ＶＩＥＷ」のノード（以下「ＶＩＥＷノード」という場合がある）を、イベントノードに接続されるノードとしてグラフで表す。このグラフを「イベントリンクグラフ」という。
【０１０９】
図９に示したイベントリンクグラフ７５は、企画から開発を経て市場に出荷するまでの３ヶ月ないし１年に及ぶ製品開発プロセスについてのグラフである。イベントリンクグラフを上述したグラフマイニング技術を用いて分析することによって、製品開発プロセスにおける視点の変化の特徴を表すグラフを抽出することができる。詳細に分析が必要な場合には、イベントリンクグラフをスケールダウンした視点リンクグラフを用いて分析すればよい。
【０１１０】
図１０は、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出されたナビゲーションパターンとユーザによる操作との関係を示す図である。
【０１１１】
ユーザＸは、データＩＤ「ａ１」、データＩＤ「ａ２」、およびデータＩＤ「ａ３」の順に文書データを参照し、ユーザＹは、データＩＤ「ｂ１」、データＩＤ「ｂ２」、およびデータＩＤ「ｂ３」の順に文書データを参照している。ユーザＸおよびユーザＹは、データＩＤ「ａ２」およびデータＩＤ「ｂ２」については、クラスタＩＤが同じ「Ｃｉ」のクラスタに含まれる文書データを参照しているが、次に参照した文書データは、異なるクラスタに含まれる文書データ、つまりデータＩＤ「ａ３」の文書データおよびデータＩＤ「ｂ３」の文書データを参照している。
【０１１２】
クラスタＩＤが「Ｃｉ」のクラスタに含まれる文書データの次に、クラスタＩＤが「Ｃｊ」のクラスタに含まれる文書データが推奨であるとすると、ナビゲーションでは、クラスタＩＤが「Ｃｉ」のクラスタに含まれる文書データの次は、クラスタＩＤが「Ｃｊ」のクラスタに含まれる文書データを参照するように示唆つまりナビゲーションする。
【０１１３】
図１１は、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出された多頻度パターンの一覧６３の一例を示す図である。図１１に示した多頻度パターンの一覧６３は、タイプＡのすべてのグラフから、上述したグラフマイニング技術を用いて抽出した多頻度パターンつまりタイプＡのグラフに含まれる数が多い部分グラフである。
【０１１４】
多頻度パターンの一覧６３は、グラフＩＤ、パターンサイズおよび多頻度パターンつまり部分グラフの項目を含む。グラフＩＤは、多頻度パターンを識別するための番号である。多頻度パターンは、グラフから抽出されるパターンのうち、予め定める閾値以上たとえば最小支持度以上の数のグラフに含まれるパターンである。パターンサイズは、そのパターンに含まれるノード名の数である。多頻度パターンの項目には、多頻度パターンである部分グラフに含まれる一連のノード名が時系列に示される。
【０１１５】
図１１に示した多頻度パターンの一覧６３では、グラフＩＤ「１」のパターンサイズは「１」であり、多頻度パターンは「ＬＯＧＩＮ」のみである。グラフＩＤ「２」のパターンサイズは「２」であり、多頻度パターンとして「ＬＯＧＩＮ」および「ＨＥＬＰ」が時系列に示されている。グラフＩＤ「３」のパターンサイズは「３」であり、多頻度パターンとして「ＬＯＧＩＮ」、「ＨＥＬＰ」および「ＳＥＡＲＣＨ」が時系列に示されている。グラフＩＤ「４」のパターンサイズは「４」であり、多頻度パターンとして「ＬＯＧＩＮ」、「ＨＥＬＰ」、「ＳＥＡＲＣＨ」および「ＰＡＧＥ」が時系列に示されている。グラフＩＤ「５」のパターンサイズは「５」であり、多頻度パターンとして「ＬＯＧＩＮ」、「ＨＥＬＰ」、「ＳＥＡＲＣＨ」、「ＰＡＧＥ」および「ＬＯＧＯＵＴ」が時系列に示されている。グラフＩＤ「６」のパターンサイズは「１」であり、多頻度パターンは「ＨＥＬＰ」のみである。グラフＩＤ「７」のパターンサイズは「２」であり、多頻度パターンとして「ＨＥＬＰ」および「ＳＥＡＲＣＨ」が時系列に示されている。
【０１１６】
図１１に示した多頻度パターンのうち、最も大きいパターンサイズは「５」であるので、最大多頻度パターンは、グラフＩＤ「５」の多頻度パターンである。グラフマイニング技術を用いて抽出したとき、最大多頻度パターンに含まれる部分グラフも、すべて頻度パターンとして抽出されるので、最大多頻度パターンのみを抽出すれば十分である。
【０１１７】
ナビゲーションパターン格納手段１５は、抽出した最大多頻度パターンを、検索履歴データベース１４に記憶される検索履歴データのうち、その最大多頻度パターンが抽出された抽出対象の検索履歴データ群と関連付けて、ナビゲーションパターンとしてナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶する。
【０１１８】
図１２は、ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶されるナビゲーションパターン６４の一例を示す図である。ナビゲーションパターン６４は、「行数」、「タイプ」、「値」、「属性１」および「属性２」の項目を含む。
【０１１９】
ナビゲーションパターン６４は、複数のレコードから構成され、１つのレコードが１行で表される。「行数」は、レコードを識別するための番号である。「タイプ」は、レコードのタイプを示し、「パターンサイズ」および「ノード名」の２種類のタイプがある。「値」は、タイプが「パターンサイズ」の場合は、そのナビゲーションパターン６４に含まれるレコードのうちタイプが「ノード名」であるレコードの数を示し、タイプが「ノード名」の場合は、ノード名が示される。
【０１２０】
属性１および属性２は、そのナビゲーションパターンを含むグラフが抽出された検索履歴データ群を識別するための検索履歴データ名、およびその検索履歴データ群におけるＳＥＱの番号が示される。検索履歴データ名は、各検索履歴データ群を識別するための識別情報であり、たとえば「ｌｏｇ１」，「ｌｏｇ２」などで表される。ｌｏｇ１は、図６に示した検索履歴データ６２からなる検索履歴データ群の検索履歴データ名である。
【０１２１】
図６に示した検索履歴データ６２には示していないが、検索履歴データ群ごとの検索履歴データ名は、検索履歴データベース１４に記憶される。図１２に示したナビゲーションパターン６４には、属性１および属性２しか示していないが、そのナビゲーションパターンを含むグラフが抽出された検索履歴データ群が複数あれば、その数だけ属性が示される。
【０１２２】
図１２に示したナビゲーションパターン６４には、行数「１」にタイプ「パターンサイズ」のレコードが示され、その「値」は「５」である。属性１および属性２はいずれも「ＮＵＬＬ」であり、該当する情報がないことを示している。行数「２」〜行数「６」にタイプ「ノードＩＤ」のレコードが示され、「値」、「属性１」および「属性２」は、行数「２」については、値「ＬＯＧＩＮ」、属性１「ｌｏｇ１」および「ＳＥＱ＝１」、ならびに属性２「ｌｏｇ２」および「ＳＥＱ＝１」である。行数「３」については、値「ＨＥＬＰ」、属性１「ｌｏｇ１」および「ＳＥＱ＝２」、ならびに属性２「ｌｏｇ２」および「ＳＥＱ＝２」である。行数「４」については、値「ＳＥＡＲＣＨ」、属性１「ｌｏｇ」および「ＳＥＱ＝３」、ならびに属性２「ｌｏｇ２」および「ＳＥＱ＝３」である。行数「５」については、値「ＰＡＧＥ」、属性１「ｌｏｇ１」および「ＳＥＱ＝１５」、ならびに属性２「ｌｏｇ２」および「ＳＥＱ＝９」である。行数「６」については、値「ＬＯＧＯＵＴ」、属性１「ｌｏｇ１」および「ＳＥＱ＝２６」、ならびに属性２「ｌｏｇ２」および「ＳＥＱ＝１８」である。
【０１２３】
図１２に示したナビゲーションパターン６４は、図１１に示した多頻度パターンの一覧６３のグラフＩＤ「５」の最大多頻度パターンをナビゲーションパターンとしたものである。つまり、タイプＡのグラフについてのナビゲーションパターンであるが、タイプＢおよびタイプＣのグラフについても、ノードとリンクとで表すことができるので、同様のナビゲーションパターンで、ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶することができる。
【０１２４】
図１３は、ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶されるナビゲーションパターン管理テーブル６５の一例を示す図である。ナビゲーションパターン管理テーブル６５は、ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶されるナビゲーションパターンを管理するためのテーブルであり、ナビゲーションパターン管理情報をレコード単位に記憶する。
【０１２５】
ナビゲーションパターン管理情報は、「管理ＩＤ」、「対象者」、「専門」、「最小支持度」、「タイプ」、「目的」および「ナビＩＤ」の項目を含む。図１３に示したナビゲーションパターン管理テーブル６５では、ナビゲーションパターンをより有効に活用するために、グラフの「タイプ」および検索の「目的」を項目に追加している。
【０１２６】
「管理ＩＤ」は、ナビゲーションパターン管理情報のレコードを識別する番号である。「対象者」は、検索者の設計作業における熟練の度合いを表す情報であり、たとえば熟練の高い技術者を「熟練技術者」と表す。「専門」は、検索者が専門とする設計工程の別を示す情報であり、たとえば「機能設計」および「回路設計」で表される。「最小支持度」は、グラフマイニング技術を用いて多頻度パターンを抽出するときの予め定める閾値を％表示する。「タイプ」は、ナビゲーションパターンが抽出するときのグラフのタイプを示し、「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」の３つのタイプがある。「Ａ」はタイプＡを示し、「Ｂ」はタイプＢを示し、「Ｃ」はタイプＣを示す。「目的」は、所望の情報を検索する目的を示す情報である。「ナビＩＤ」は、ナビゲーションパターンを識別するためのナビゲーションパターン識別情報であり、たとえばナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶されたナビゲーションパターンの先頭レコードのアドレスで表される。
【０１２７】
ナビゲーションパターン管理情報のうちの「対象者」および「専門」の項目は、たとえば企業内で用いられる人事情報データベースと連携させて取得することも可能であるし、あるいは、「対象者」、「専門」および「目的」の項目は、システムを利用するユーザから明示的に入力させることも可能である。あるいは、データ検索の目的を特定用途に絞り込んだシステムをユーザに提供し、そのシステムが使用されたことによって、「目的」の項目を確定することも可能である。
【０１２８】
図１３に示したナビゲーションパターン管理テーブル６５には、管理ＩＤ「１」について、対象者「熟練技術者」、専門「機能設計」、最小支持度「８０」％、タイプ「Ａ」、目的「製品Ｓのヒンジ部の機構を検討する」、およびナビＩＤ「Ｎａｖｉ１」が示されている。管理ＩＤ「２」については、対象者「熟練技術者」、専門「機能設計」、最小支持度「８０」％、タイプ「Ｂ」、目的「製品Ｓのヒンジ部の機構を検討する」、およびナビＩＤ「Ｎａｖｉ２」が示されている。管理ＩＤ「３」については、対象者「熟練技術者」、専門「機能設計」、最小支持度「８０」％、タイプ「Ｃ」、目的「製品Ｓのヒンジ部の機構を検討する」、およびナビＩＤ「Ｎａｖｉ３」が示されている。管理ＩＤ「４」については、対象者「熟練技術者」、専門「回路設計」、最小支持度「８０」％、タイプ「Ａ」、目的「回路基板Ｔの発熱問題を検討する」、およびナビＩＤ「Ｎａｖｉ４」が示されている。管理ＩＤ「５」については、対象者「熟練技術者」、専門「回路設計」、最小支持度「８０」％、タイプ「Ｂ」、目的「回路基板Ｔの発熱問題を検討する」、およびナビＩＤ「Ｎａｖｉ５」が示されている。管理ＩＤ「６」については、対象者「熟練技術者」、専門「回路設計」、最小支持度「８０」％、タイプ「Ｃ」、目的「回路基板Ｔの発熱問題を検討する」、およびナビＩＤ「Ｎａｖｉ６」が示されている。
【０１２９】
検索支援手段であるナビゲーション手段１７は、クライアント２からナビゲーション要求５５を受信すると、ナビゲーションを開始する。まず、ナビゲーション要求５５を受信したことを、ナビゲーションパターン格納手段１５に知らせ、ナビゲーションパターン管理データベース１６を更新させる。ナビゲーション要求５５は、ユーザＩＤ、検索目的、およびナビゲーションの方式を含む。ナビゲーションの方式は、たとえばナビゲーションの用途である。
【０１３０】
ナビゲーションパターン管理データベース１６が更新されると、ナビゲーション要求５５に含まれるナビゲーションの方式つまりナビゲーションの用途に対応するナビゲーションパターンを、ナビゲーションパターン管理データベース１６から読み出し、読み出したナビゲーションパターンに基づいて、ナビゲーション情報５６を生成し、生成したナビゲーション情報５６をクライアント２に送信する。
【０１３１】
このように、検索ナビゲーション装置１は、インターネットあるいはイントラネットなどの様々なネットワーク上のデータを検索するときに、検索ナビゲーションとして利用可能である。特に、企業内のイントラネットに適用することによって、企業内に蓄積された膨大なノウハウのデータベースの再利用を促進させることができる。
【０１３２】
図１４は、クラスタ情報格納手段１１によって実行されるクラスタ分割処理の処理手順を示すフローチャートである。検索ナビゲーション装置１の電源が投入され、動作可能状態となり、かつ検索対象データベース５に記憶される検索対象情報たとえば文書データの取得が可能になると、ステップＡ１に移る。
【０１３３】
ステップＡ１では、分割するクラスタの数ｎを設定する。ｎは、Ｎ未満の自然数であり、Ｎは検索対象データベース５に記憶される文書データのデータ数である。ステップＡ２では、上述したクラスタリング手法を用いて、検索対象データベース５に記憶される文書データをｎ個のクラスタに分割する。このとき用いるクラスタリング手法は、上述したクラスタリング手法に限定されるものではなく、他のクラスタリング手法を用いてもよい。ステップＡ３では、変数ｉを「１」とする。
【０１３４】
ステップＡ４では、クラスタｉに属するデータのクラスタ情報管理テーブル（図では、「クラスタ情報テーブル」という）１２を設定する。すなわち、クラスタＩＤがＣｉであるクラスタに分類された文書について、データＩＤ、クラスタＩＤおよびレイアＩＤを、クラスタ情報管理テーブル１２に設定する。データＩＤには、各文書データのデータＩＤを設定し、第１階層のクラスタＩＤに、その文書が分類されたクラスタのクラスタＩＤ「Ｃｉ」およびレイアＩＤを設定する。ステップＡ４で設定されるレイアＩＤは、第１階層のレイアＩＤであり、たとえば「Ｌ１」である。
【０１３５】
ステップＡ５では、変数ｉがクラスタの数「ｎ」に等しいか否かを判定する。変数ｉがクラスタの数「ｎ」に等しいと、ステップＡ６に進み、変数ｉがクラスタの数「ｎ」に等しくないと、ステップＡ１７に進む。ステップＡ６では、変数ｉを「１」とする。
【０１３６】
ステップＡ７では、クラスタＩＤがＣｉのクラスタについて、再分割つまりさらに分割するか否かを判定する。再分割するときは、ステップＡ８に進み、再分割しないときは、ステップＡ１５に進む。再分割するか否かの判定は、たとえば再分割するか否かを問い合わせるメッセージをクライアント２に表示させ、表示させたメッセージに対して、入力される応答、たとえば再分割することを指示する応答または再分割しないことを指示する応答に基づいて判定する。
【０１３７】
ステップＡ８では、再分割するクラスタの数ｋを設定する。ｋは、ｎ未満の自然数である。ステップＡ９では、レイアを変更して再分割するか否かを判定する。レイアを変更して再分割するときは、ステップＡ１０に進み、レイアを変更して再分割しないときは、ステップＡ１１に進む。レイアを変更して再分割するか否かの判定は、たとえばレイアを変更して再分割するか否かを問い合わせるメッセージをクライアント２に表示させ、表示させたメッセージに対して、入力される応答、たとえばレイアを変更して再分割することを指示する応答またはレイアを変更して再分割しないことを指示する応答に基づいて判定する。
【０１３８】
ステップＡ１０では、類似度の尺度をクラスタｉのデータ集合に変更する。すなわち、クラスタリング手法で用いる類似度の尺度を、クラスタＩＤがＣｉであるクラスタに含まれる文書データのための類似度の尺度に変更する。ステップＡ１１では、クラスタＩＤがＣｉであるクラスタに含まれる文書データを、上述したクラスタリング手法を用いて、ｋ個のクラスタに分割する。
【０１３９】
ステップＡ１２では、変数ｊを「１」とする。ステップＡ１３では、クラスタｊに属するデータのクラスタ情報管理テーブル１２を設定する。すなわち、再分割されたクラスタのうち、クラスタＩＤがＣｉ−ｊであるクラスタに分類された文書について、クラスタ情報管理テーブル１２の第２階層のクラスタＩＤに、クラスタＩＤ「Ｃｉ−ｊ」およびレイアＩＤを設定する。ステップＡ１３で設定されるレイアＩＤは、第１階層のレイアＩＤであり、クラスタＩＤ「Ｃ１−１」であると、たとえば「ＬＣ１」である。
【０１４０】
ステップＡ１４では、変数ｊが再分割でのクラスタの数「ｋ」に等しいか否かを判定する。変数ｊがクラスタの数「ｋ」に等しいと、ステップＡ１５に進み、変数ｊがクラスタの数「ｋ」に等しくないと、ステップＡ１８に進む。ステップＡ１５では、変数ｉがクラスタの数「ｎ」に等しいか否かを判定する。変数ｉがクラスタの数「ｎ」に等しいと、ステップＡ１６に進み、変数ｉがクラスタの数「ｎ」に等しくないと、ステップＡ１９に進む。
【０１４１】
ステップＡ１６では、終了するか否かを判定する。たとえばクラスタ分割処理を終了するか否かを問い合わせるメッセージをクライアント２に表示させ、表示させたメッセージに対する応答が「ＹＥＳ」のときは、終了すると判定し、クラスタ分割処理を終了する。表示したメッセージに対する応答が「ＮＯ」のときは、終了しないと判定し、ステップＡ６に戻る。ステップＡ１７では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＡ４に戻る。ステップＡ１８では、変数ｊに「１」を加算して、ステップＡ１３に戻る。ステップＡ１９では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＡ７に戻る。
【０１４２】
図１４に示したフローチャートには、レイアが第２階層の処理までしか示していないが、第３階層以降の階層がある場合は、第２階層と同様に処理することによって、再分割を行う。
【０１４３】
図１５は、階層履歴格納手段１３によって実行されるクラスタＩＤ検出処理の処理手順を示すフローチャートである。クライアント２から検索結果情報を受信すると、ステップＢ１に移る。
【０１４４】
ステップＢ１では、変数ｉを「１」とする。ステップＢ２では、クラスタ情報管理テーブル１２から第ｉ番目のデータＩＤを読み出す。ステップＢ３では、クライアント２から受信した検索結果情報が示す検索結果に含まれるデータＩＤが、クラスタ情報管理テーブル１２から読み出したデータＩＤと一致するか否かを判定する。一致すると、ステップＢ４に進み、一致しないと、ステップＢ５に進む。
【０１４５】
ステップＢ４では、クラスタ情報管理テーブル１２で各データＩＤが登録されているレコードのアドレスのうち、一致したデータＩＤが登録されているレコードのアドレスを記憶装置に記憶して、クラスタＩＤ検出処理を終了する。ステップＢ５では、変数ｉが文書データの数「Ｎ」に等しいか否かを判定する。変数ｉが文書データの数「Ｎ」に等しくないと、ステップＢ６に進み、変数ｉが文書データの数「Ｎ」に等しいと、クラスタＩＤ検出処理を終了する。ステップＢ６では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＢ２に戻る。
【０１４６】
図１６は、階層履歴格納手段１３によって実行される検索履歴格納処理の処理手順を示すフローチャートである。クライアント２から操作情報または検索結果情報を受信すると、ステップＣ１に移る。検索結果情報の場合は、図１５に示したクラスタＩＤ検出処理を行った後、ステップＣ１に移る。
【０１４７】
ステップＣ１では、ＳＥＱの番号である「ＳＥＱ」に「１」を加算する。ステップＣ２では、現在の時刻を計時装置から取得し、取得した時刻を、検索履歴データベース１４のレコードのうち、「ＳＥＱ」が示すレコード」の「時間」に設定し、受信した操作情報または検索結果情報に含まれるユーザＩＤを、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ユーザＩＤ」に設定し、受信した情報が操作情報の場合は、受信した操作情報が示す操作に対応するノードＩＤを、受信した情報が検索結果情報の場合は、ノードＩＤ「ＬＩＳＴ」を、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定する。
【０１４８】
ステップＣ３では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「時間リンク」、「参照リンク」および「属性値」を初期化する。ステップＣ４では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定したノードＩＤが「ＬＯＧＩＮ」であるか否かを安定する。「ＬＯＧＩＮ」であると、ステップＣ１２に進み、「ＬＯＧＩＮ」でないと、ステップＣ５に進む。
【０１４９】
ステップＣ５では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定したノードＩＤが「ＳＥＡＲＣＨ」であるか否かを安定する。「ＳＥＡＲＣＨ」であると、ステップＣ１４に進み、「ＳＥＡＲＣＨ」でないと、ステップＣ６に進む。ステップＣ６では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定したノードＩＤが「ＰＡＧＥ」であるか否かを安定する。「ＰＡＧＥ」であると、ステップＣ１５に進み、「ＰＡＧＥ」でないと、ステップＣ７に進む。
【０１５０】
ステップＣ７では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定したノードＩＤが「ＨＥＬＰ」であるか否かを安定する。「ＨＥＬＰ」であると、ステップＣ１６に進み、「ＨＥＬＰ」でないと、ステップＣ８に進む。ステップＣ８では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定したノードＩＤが「ＬＯＧＯＵＴ」であるか否かを安定する。「ＬＯＧＯＵＴ」であると、ステップＣ１７に進み、「ＬＯＧＯＵＴ」でないと、ステップＣ９に進む。
【０１５１】
ステップＣ９では、データＩＤのクラスタＩＤを取得する。具体的には、図１５に示したフローチャートのステップＢ４で記憶装置に記憶したアドレスが示すレコードのクラスタＩＤを、クラスタ情報管理テーブル１２から取得する。ステップＣ１０では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定したノードＩＤが「ＬＩＳＴ」であるか否かを安定する。「ＬＩＳＴ」であると、ステップＣ１８に進み、「ＬＩＳＴ」でないと、ステップＣ１１に進む。ステップＣ１１では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「ノードＩＤ」に設定したノードＩＤが「ＶＩＥＷ」であるか否かを安定する。「ＶＩＥＷ」であると、ステップＣ１９に進み、「ＶＩＥＷ」でないと、検索履歴格納処理を終了する。
【０１５２】
ステップＣ１２では、変数「ＳＥＱ」の値が「１」に等しいか否かを判定する。変数「ＳＥＱ」の値が「１」に等しいと、ステップＣ２０に進み、変数「ＳＥＱ」の値が「１」に等しくないと、ステップＣ１３に進む。ステップＣ１３では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「時間リンク」に、１つ前のレコードつまり最終のレコードのＳＥＱの番号を設定して、ステップＣ２０に進む。ステップＣ１４では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「時間リンク」に、変数「親ＳＥＱ」の値を設定し、さらに「属性値」に検索式および検索結果総数を設定して、ステップＣ２０に進む。変数「親ＳＥＱ」は、親であるノードＩＤのレコードのＳＥＱの番号を示す。検索式および検索結果総数は、ＳＥＡＲＣＨ操作に係る操作情報に含まれる。
【０１５３】
ステップＣ１５では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「時間リンク」および「参照リンク」に変数「親ＳＥＱ」の値を設定し、さらに「属性値」にＰＡＧＥ番号を設定して、ステップＣ２０に進む。ＰＡＧＥ番号は、ＰＡＧＥ操作に係る操作情報に含まれる。ステップＣ１６では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「時間リンク」に変数「親ＳＥＱ」の値を設定して、ステップＣ２０に進む。ステップＣ１７では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「時間リンク」に変数「親ＳＥＱ」の値を設定して、検索履歴格納処理を終了する。
【０１５４】
ステップＣ１８では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「参照リンク」に変数「親ＳＥＱ」の値を設定し、さらに「属性値」に、データＩＤ、およびステップＣ９で取得したクラスタＩＤを設定して、検索履歴格納処理を終了する。データＩＤは、ＬＩＳＴ操作およびＶＩＥＷ操作に係る操作情報に含まれる。ステップＣ１９では、「ＳＥＱ」が示すレコードの「参照リンク」に親のＬＩＳＴのノードＩＤのレコードのＳＥＱの番号を設定し、さらに「属性値」にデータＩＤ、およびステップＣ９で取得したクラスタＩＤを設定して、検索履歴格納処理を終了する。ステップＣ２０では、変数「親ＳＥＱ」に「ＳＥＱ」の番号を設定して、検索履歴格納処理を終了する。ステップＣ１〜ステップＣ２０は、記憶ステップである。
【０１５５】
図１７は、ナビゲーションパターン格納手段１５によって実行されるナビゲーションパターン抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。クライアント２からナビゲーション要求５５を受信したことをナビゲーション手段１７から知らされると、ステップＤ１に移る。
【０１５６】
ステップＤ１では、対象データを抽出する。すなわち、ナビゲーションパターンを抽出するための抽出対象とする検索履歴データを検索履歴データベース１４から抽出する。検索履歴データの抽出は、検索履歴データを予めグループ化しておき、グループ化されたグループの中からグループ単位で抽出してもよい。
【０１５７】
たとえば、検索履歴データを、製品開発における熟練技術者、中堅技術者および若手技術者などのグループに予め分けておき、そのグループ単位で検索履歴データを抽出する。このとき、技術者の熟練度は、企業内で用いられる人事情報データベースと連携させて取得してもよい。熟練度は、熟練の度合いを示す指標であり、特定の技術分野における経験年数によって表される。たとえば、経験年数が１５年以上の技術者を熟練技術者、５年以上１５年未満の技術者を中堅技術者、および５年未満の技術者を若手技術者というようにグループ化する。あるいは、過去に製品開発の功績によって社内外から賞を受賞した経験のある技術者が行った検索の検索履歴データを優秀技術者のグループとしてグループ化することが可能であり、さらに社員の専門分野、あるいは部門単位でグループ化することも可能である。
【０１５８】
ステップＤ２では、分析用途を選択する。具体的には、クライアント２から受信したナビゲーション要求５５に含まれるナビゲーションの方式つまりナビゲーションの用途に対応するタイプを、タイプＡ〜タイプＣの中から選択し、選択したタイプのグラフを生成する。ステップＤ３では、変数ｉを「１」とする。ステップＤ４では、選択されたタイプがタイプＡであるか否かを判定する。タイプＡであると、ステップＤ１３に進み、タイプＡでないと、ステップＤ５に進む。
【０１５９】
ステップＤ５では、選択されたタイプがタイプＢであるか否かを判定する。タイプＢであると、ステップＤ１４に進み、タイプＢでないと、ステップＤ６に進む。ステップＤ６では、選択されたタイプがタイプＣであるか否かを判定する。タイプＣであると、ステップＤ１５に進み、タイプＣでないと、ステップＤ７に進む。
【０１６０】
ステップＤ７では、生成されたグラフをマージする。ステップＤ８では、変数ｉが「Ｎ」に等しいか否かを判定する。Ｎは、ステップＤ１で抽出した対象データの総数である。変数ｉが「Ｎ」に等しいと、ステップＤ９に進み、変数ｉが「Ｎ」に等しくないと、ステップＤ１６に進む。
【０１６１】
ステップＤ９では、グラフマイニング技術を用いて多頻度パターンを抽出するための最小支持度を設定する。最小支持度は、自動で設定することも可能である。最小支持度を１００％から０％に向けて無制限に小さい値に設定して行くと、出現頻度が小さくかつパターンサイズの小さい多頻度パターンまで求めることになる。結果として、探索空間の数が膨大となり、計算コストも増大することになる。計算コストの増大を回避するためには、予めグラフマイニング技術を用いて、計算する計算時間の制限時間を設定しておき、制限時間を越える直前の最小支持度を、設定可能な最小支持度の限界値とすればよい。
【０１６２】
ステップＤ１０では、グラフマイニング技術を用いて、マージされたグラフから最小支持度を超える支持度の多頻度パターンを抽出する。たとえば、熟練技術者の８０％以上が同様に行う操作の多頻度パターンを抽出するには、検索履歴データベース１４から熟練技術者全員の検索履歴データを抽出し、抽出した検索履歴データに基づいてグラフを生成した後、最小支持度を８０％に設定して、グラフマイニング技術を用いてを抽出すればよい。
【０１６３】
ステップＤ１１では、抽出した多頻度パターンの中から、パターンサイズが最も大きい最大多頻度パターンを抽出する。ステップＤ１２では、抽出した最大多頻度パターンをナビゲーションパターンとして、その最大多頻度パターンが抽出された検索履歴データと関連付けて、ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶して、ナビゲーションパターン抽出処理を終了する。
【０１６４】
ステップＤ１３では、時間リンクグラフを生成して、ステップＤ７に進む。ステップＤ１４では、参照リンクグラフを生成して、ステップＤ７に進む。ステップＤ１５では、視点リンクグラフを生成して、ステップＤ７に進む。ステップＤ１６では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＤ４に戻る。ステップＤ１〜ステップＤ１６は、抽出ステップである。
【０１６５】
図１８は、ナビゲーション手段１７によって実行されるナビゲーション処理の処理手順を示すフローチャートである。ナビゲーションパターン格納手段１５から、ナビゲーションパターン管理データベース１６の更新が完了したことを知らされると、ステップＥ１に移る。
【０１６６】
ステップＥ１では、受信したナビゲーション要求５５に含まれるユーザＩＤが示すユーザのユーザ情報たとえば熟練度および専門などの情報を、たとえば企業内で用いられる人事情報データベースから取得し、さらにナビゲーション要求５５に含まれる検索目的を取得する。あるいは、ユーザの熟練度および専門などの情報も、クライアント２で入力させ、ナビゲーション要求５５に含めて送信させてもよい。
【０１６７】
ステップＥ２では、ナビゲーション要求５５に含まれるナビゲーションの方式を取得する。ナビゲーションの方式つまりナビゲーションの用途には、３つのタイプ、タイプＡ〜Ｃがある。タイプＡは、操作の流れに対応するコマンド操作のナビゲーションであり、タイプＢは、検索の多様性に対応する検索目的に合致するクラスタの優先度を上げて検索結果一覧に反映するナビゲーションであり、タイプＣは、視点の変化に対応する検索目的に合わせて順番に関連データをナビゲーションするナビゲーションである。ユーザは、クライアント２で、１つまたは複数のナビゲーションの方式を選択することができる。
【０１６８】
ステップＥ３では、ナビゲーションパターン管理データベース１６から、ユーザの熟練度および専門、検索目的、ならびにナビゲーションの方式に合致するナビゲーションパターンを抽出する。
【０１６９】
ステップＥ４では、ナビゲーションの方式がタイプＡであるか否かを判定する。タイプＡであると、ステップＥ７に進み、タイプＡでないと、ステップＥ５に進む。ステップＥ５では、ナビゲーションの方式がタイプＢであるか否かを判定する。タイプＢであると、ステップＥ８に進み、タイプＢでないと、ステップＥ６に進む。ステップＥ６では、ナビゲーションの方式がタイプＣであるか否かを判定する。タイプＣであると、ステップＥ９に進み、タイプＣでないと、ナビゲーション処理を終了する。
【０１７０】
ステップＥ７では、コマンド操作をナビゲーションするタイプＡ処理を呼び出し、タイプＡ処理が終了すると、ステップＥ５に進む。ステップＥ８では、検索目的に合致するクラスタの優先度を上げて検索結果一覧に反映するタイプＢ処理を呼び出し、タイプＢ処理が終了すると、ステップＥ６に進む。ステップＥ９では、検索目的に合わせて順番に関連データをナビゲーションするタイプＣ処理を呼び出し、タイプＣ処理が終了すると、ナビゲーション処理を終了する。ステップＥ１〜ステップＥ９は、検索支援ステップである。
【０１７１】
図１９は、ナビゲーション処理から呼び出されるタイプＡ処理の処理手順を示すフローチャートである。図１８に示したフローチャートのステップＥ７からタイプＡ処理が呼び出されると、ステップＦ１に移る。
【０１７２】
ステップＦ１では、変数ｉを「１」とする。ステップＦ２では、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンから第ｉ番目のノード名を読み出す。ステップＦ３では、読み出したノード名が「ＬＯＧＩＮ」であるか否かを判定する。読み出したノード名が「ＬＯＧＩＮ」であると、ステップＦ４に進み、読み出したノード名が「ＬＯＧＩＮ」でないと、ステップＦ６に進む。
【０１７３】
ステップＦ４では、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在するか否かを判定する。第（ｉ＋１）番目のノード名が存在すると、ステップＦ５に進み、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在しないと、タイプＡ処理を終了する。ステップＦ５では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＦ２に戻る。ステップＦ６では、第ｉ番目のノード名が「ＳＥＡＲＣＨ」であるか否かを判定する。「ＳＥＡＲＣＨ」であると、ステップＦ９に進み、「ＳＥＡＲＣＨ」でないと、ステップＦ７に進む。
【０１７４】
ステップＦ７では、第ｉ番目のノード名のコマンド実行をユーザに示唆する。すなわち、第ｉ番目のノード名に対応する操作の実行を推薦する旨のナビゲーション情報５６をクライアント２に送信して表示させる。ステップＦ８では、コマンドが実行されたか否かを判定する。クライアント２から操作情報を受信すると、コマンドが実行されたと判定し、ステップＦ４に進み、クライアント２から操作情報を受信しないと、コマンドが実行されないと判定し、タイプＡ処理を終了する。
【０１７５】
ステップＦ９では、変数ｊを「１」とする。ステップＦ１０では、第ｉ番目のノード名の第ｊ番目の属性から、検索履歴データ名（図では「ｌｏｇＩＤ」という）およびＳＥＱの番号を読み出す。ステップＦ１１では、検索履歴データベース１４に記憶される検索履歴データのうち、読み出した検索履歴データ名およびＳＥＱの番号が示す検索履歴データの属性値から、検索式を読み出す。
【０１７６】
ステップＦ１２では、読み出した検索式を代入したＳＥＡＲＣＨの実行をユーザに示唆する。すなわち、読み出した検索式を代入したＳＥＡＲＣＨ操作の実行を推薦する旨のナビゲーション情報５６をクライアント２に送信して表示させる。ステップＦ１３では、コマンドが実行されたか否かを判定する。クライアント２から操作情報を受信すると、コマンドが実行されたと判定し、ステップＦ４に進み、クライアント２から操作情報を受信しないと、コマンドが実行されないと判定し、ステップＦ１４に進む。
【０１７７】
ステップＥ１４では、第（ｊ＋１）番目の属性が存在するか否かを判定する、第（ｊ＋１）番目の属性が存在すると、ステップＦ１５に進み、第（ｊ＋１）番目の属性が存在しないと、タイプＡ処理を終了する。ステップＦ１５では、変数ｊに「１」を加算して、ステップＦ１０に戻る。
【０１７８】
たとえば、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンが、タイプＡで登録されたナビゲーションパターンであると、そのナビゲーションパターンは、熟練技術者が検索装置を利用したときのコマンドのシーケンスつまり操作の流れが登録されたものである。したがって、図１９に示したタイプＡ処理の処理手順に従って操作することによって、ユーザは、熟練技術者が行った操作の流れのナビゲーションパターンに沿った操作を行うことができる。
【０１７９】
このように、ナビゲーション情報５６は、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出された操作手順つまりナビゲーションパターンが示す一連の操作のうち、次に行うべき操作を表す操作情報であるので、ナビゲーション情報５６で示される操作を行うだけで、より短時間で目的の情報を検索することができる。
【０１８０】
このように、前記操作は、前記検索装置に検索を指示するためのＳＥＡＲＣＨ操作を含み、前記操作情報は、操作がＳＥＡＲＣＨ操作であるときは、前記検索条件を表す検索条件情報を含む。そして、ナビゲーション手段１７によって、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出された操作手順つまりナビゲーションパターンが示す操作のうち、次に行うべき操作がＳＥＡＲＣＨ操作であるとき、そのＳＥＡＲＣＨ操作の検索条件情報を含む操作情報が、ナビゲーション情報５６として生成されるので、ＳＥＡＲＣＨ操作については、以前に行われた検索のときと同じ検索条件で検索することができる。
【０１８１】
図２０は、ナビゲーション処理から呼び出されるタイプＢ処理の処理手順を示すフローチャートである。図１８に示したフローチャートのステップＥ８からタイプＢ処理が呼び出されると、ステップＧ１に移る。
【０１８２】
ステップＧ１では、変数ｉ，ｊ，ｋをそれぞれ「１」とする。ステップＧ２では、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンから第ｉ番目のノード名を読み出す。ステップＧ３では、読み出したノード名が「ＬＩＳＴ」であるか否かを判定する。「ＬＩＳＴ」であると、ステップＧ８に進み、「ＬＩＳＴ」でないと、ステップＧ４に進む。
【０１８３】
ステップＧ４では、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在するか否かを判定する。第（ｉ＋１）番目のノード名が存在すると、ステップＧ７に進み、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在しないと、ステップＧ５に進む。ステップＧ５では、ＳＥＡＲＣＨが実行されたか否かを判定する。クライアント２からＳＥＡＲＣＨ操作を示す操作情報を取得すると、ＳＥＡＲＣＨが実行されたと判定し、ステップＧ１６に進む、クライアント２からＳＥＡＲＣＨ操作を示す操作情報を取得しないと、ＳＥＡＲＣＨが実行されないと判定し、ステップＧ６に進む。
【０１８４】
ステップＧ６では、次のコマンドが実行されたか否かを判定する。クライアント２から次の操作情報を受信すると、次のコマンドが実行されたと判定し、ステップＧ５に戻り、クライアント２から次の操作情報を受信しないと、次のコマンドが実行されないと判定し、タイプＢ処理を終了する。ステップＧ７では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＧ２に戻る。
【０１８５】
ステップＧ８では、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在するか否かを判定する。第（ｉ＋１）番目のノード名が存在すると、ステップＧ９に進み、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在しないと、ステップＧ５に進む。ステップＧ９では、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンから第（ｉ＋１）番目のノード名を読み出す。
【０１８６】
ステップＧ１０では、第（ｉ＋１）番目のノード名が「ＶＩＥＷ」であるか否かを判定する。「ＶＩＥＷ」であると、ステップＧ１３に進み、「ＶＩＥＷ」でないと、ステップＧ１１に進む。ステップＧ１１では、検索履歴データベース１４に記憶される検索履歴データのうち、第ｉ番目のノード名の属性１に記憶される検索履歴データ名およびＳＥＱの番号が示す検索履歴データの属性値のクラスタＩＤを、１次元の配列である非参照配列の第ｋ番目（図２０では「非参照（ｋ）」という）に登録する。ステップＧ１２では、変数ｋに「１」を加算して、ステップＧ４に進む。
【０１８７】
ステップＧ１３では、検索履歴データベース１４に記憶される検索履歴データのうち、第（ｉ＋１）番目のノード名の属性１に記憶される検索履歴データ名およびＳＥＱの番号が示す検索履歴データの属性値のクラスタＩＤを、１次元の配列である参照配列の第ｊ番目（図２０では「参照（ｊ）」という）に登録する。ステップＧ１４では、変数ｊに「１」を加算する。ステップＧ１５では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＧ４に進む。
【０１８８】
ステップＧ１６では、検索結果一覧を取得する。すなわち、ステップＧ５で、クライアント２から取得した操作情報が示すＳＥＡＲＣＨ操作による検索結果一覧を表す検索結果一覧情報をクライアント２から取得する。検索結果一覧に含まれる検索結果の数をＭ個とする。Ｍは自然数である。ステップＧ１７では、変数ｉを「１」とする。ステップＧ１８では、取得した検索結果一覧情報が示す検索結果一覧に含まれる検索結果のうち、第ｉ番目の検索結果に含まれるデータＩＤのクラスタＩＤを取得する。
【０１８９】
ステップＧ１９では、取得したクラスタＩＤが参照配列に含まれるか否かを判定する。取得したクラスタＩＤが参照配列に含まれると、ステップＧ２０に進み、取得したクラスタＩＤが参照配列に含まれないと、ステップＧ２３に進む。ステップＧ２０では、第ｉ番目の検索結果を、検索結果一覧の上位に移動する。たとえば、第ｉ番目の検索結果を、優先して表示する優先グループに分類する。ステップＧ２１では、変数ｉが「Ｍ」より小さいか否かを判定する。変数ｉが「Ｍ」より小さいと、ステップＧ１８に戻り、変数ｉが「Ｍ」より小さくないと、ステップＧ２２に進む。
【０１９０】
ステップＧ２２では、検索結果一覧をユーザに提示して、ステップＧ６に進む。たとえば優先グループおよび非優先グループに分類した場合は、優先グループに分類された検索結果を非優先グループに分類された検索結果よにも優先して表示するように配列した検索結果一覧をナビゲーション情報５６としてクライアント２に送信して表示させ、ステップＧ６に進む。ステップＧ２３では、取得したクラスタＩＤが非参照配列に含まれるか否かを判定する。取得したクラスタＩＤが非参照配列に含まれると、ステップＧ２４に進み、取得したクラスタＩＤが非参照配列に含まれないと、ステップＧ２１に進む。ステップＧ２４では、第ｉ番目の検索結果を、検索結果一覧の下位に移動して、ステップＧ２１に進む。たとえば、第ｉ番目の検索結果を、優先して表示しない非優先グループに分類して、ステップＧ２１に進む。
【０１９１】
たとえば、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンが、タイプＢで登録されたナビゲーションパターンであると、そのナビゲーションパターンは、検索目的のテーマに精通した熟練技術者がテーマに合致するデータと合致しないデータとを仕分けしたときのクラスタが登録されたものである。したがって、図２０に示したタイプＢ処理の処理手順に従って操作することによって、テーマに該当するクラスタの優先度を上げて検索結果一覧に反映させることができ、ユーザは、苦労せずに所望のテーマの情報を検索することができる。
【０１９２】
このように、検索対象情報は、各検索対象情報を識別するためのデータＩＤと、検索対象情報の詳細を表す詳細データとを含み、前記操作は、前記検索装置に検索を指示するためのＳＥＡＲＣＨ操作、およびそのＳＥＡＲＣＨ操作の指示を受けた前記検索装置によって検索された検索対象情報を示す検索結果の中から、詳細データを表示させる検索結果の選択を指示するためのＶＩＥＷ操作を含み、前記検索結果を表す検索結果情報は、検索結果が示す検索対象情報のデータＩＤを含む。
【０１９３】
クラスタ情報格納手段１１によって、前記検索装置に記憶される複数の検索対象情報が、複数のクラスタに分類するための予め定める分類条件に従ってグループ化され、階層履歴格納手段１３によって、前記検索装置によって検索された検索結果を表す検索結果情報が前記検索装置からさらに取得され、取得された検索結果情報が前記操作情報とともに時系列に順次記憶され、検索結果情報については、クラスタ情報格納手段１１によってグループ化されたクラスタを識別するためのクラスタＩＤのうち、前記取得した検索結果情報に含まれるデータＩＤが示す検索対象情報を含むクラスタのクラスタＩＤが、その検索結果情報に付加されて記憶される。
【０１９４】
そして、ナビゲーションパターン格納手段１５によって、操作手順つまりナビゲーションパターンが抽出されるとき、操作結果情報が示す操作結果が含まれて抽出される。ナビゲーション手段１７によって、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出されたナビゲーションパターンに含まれる検索結果のうち、ＶＩＥＷ操作によって選択された検索結果の検索結果情報に付加されたクラスタＩＤが抽出される。
【０１９５】
さらに、ナビゲーション手段１７によって、階層履歴格納手段１３が前記検索装置から取得した操作情報が示す操作がＳＥＡＲＣＨ操作であるとき、階層履歴格納手段１３が前記検索装置から取得した検索結果情報のうち、そのＳＥＡＲＣＨ操作に係る検索結果情報が示す検索結果が、各検索結果の検索結果情報に含まれるデータＩＤが示す検索対象情報を含むクラスタのクラスタＩＤが、前記抽出したクラスタＩＤに含まれる優先グループと、前記抽出したクラスタＩＤに含まれない非優先グループとに分類され、優先グループに分類された検索結果を非優先グループ分類された検索結果よりも優先して表示するように配列した検索結果を表す検索結果情報が、ナビゲーション情報５６として生成される。
【０１９６】
したがって、検索結果情報が示す検索対象情報のうち以前参照された検索対象情報を優先して表示することができる。
【０１９７】
図２１は、ナビゲーション処理から呼び出されるタイプＣ処理の処理手順を示すフローチャートである。図１８に示したフローチャートのステップＥ９からタイプＣ処理が呼び出されると、ステップＨ１に移る。
【０１９８】
ステップＨ１では、変数ｉ，ｊ，ｋをそれぞれ「１」とする。ステップＨ２では、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンから第ｉ番目のノード名を読み出す。ステップＨ３では、読み出したノード名が「ＳＥＡＲＣＨ」であるか否かを判定する。「ＳＥＡＲＣＨ」であると、ステップＨ９に進み、「ＳＥＡＲＣＨ」でないと、ステップＨ４に進む。
【０１９９】
ステップＨ４では、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在するか否かを判定する。第（ｉ＋１）番目のノード名が存在すると、ステップＨ８に進み、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在しないと、ステップＨ５に進む。ステップＨ５では、定数Ｌを「ｊ―１」とする。ステップＨ６では、ＳＥＡＲＣＨが実行されたか否かを判定する。クライアント２からＳＥＡＲＣＨ操作を示す操作情報を取得すると、ＳＥＡＲＣＨが実行されたと判定し、ステップＨ１７に進む、クライアント２からＳＥＡＲＣＨ操作を示す操作情報を取得しないと、ＳＥＡＲＣＨが実行されないと判定し、ステップＨ７に進む。
【０２００】
ステップＨ７では、次のコマンドが実行されたか否かを判定する。クライアント２から次の操作情報を受信すると、次のコマンドが実行されたと判定し、ステップＨ６に戻り、クライアント２から次の操作情報を受信しないと、次のコマンドが実行されないと判定し、タイプＣ処理を終了する。ステップＨ８では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＨ２に戻る。
【０２０１】
ステップＨ９では、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在するか否かを判定する。第（ｉ＋１）番目のノード名が存在すると、ステップＨ１０に進み、第（ｉ＋１）番目のノード名が存在しないと、ステップＨ４に進む。ステップＨ１０では、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンから第（ｉ＋１）番目のノード名を読み出す。
【０２０２】
ステップＨ１１では、第（ｉ＋１）番目のノード名が「ＶＩＥＷ」であるか否かを判定する。「ＶＩＥＷ」であると、ステップＨ１２に進み、「ＶＩＥＷ」でないと、ステップＨ１５に進む。ステップＨ１２では、検索履歴データベース１４に記憶される検索履歴データのうち、第（ｉ＋１）番目のノード名の属性１に記憶される検索履歴データ名およびＳＥＱの番号が示す検索履歴データの属性値のクラスタＩＤを、２次元の配列である参照２次元配列の第ｊ番目の行の第ｋ番目の列（図２１では「参照（ｊ，ｋ）」という）に登録する。
【０２０３】
ステップＨ１３では、変数ｋに「１」を加算する。ステップＨ１４では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＨ９に戻る。ステップＨ１５では、変数ｊに「１」を加算する。ステップＨ１６では、変数ｉに「１」を加算して、ステップＨ４に進む。
【０２０４】
ステップＨ１７では、検索結果一覧からデータＩＤを選択する。すなわち、クライアント２から取得した操作情報が示すＳＥＡＲＣＨ操作による検索結果一覧から１つの検索結果を選択したＶＩＥＷ操作の操作情報をクライアント２から取得し、取得した操作情報からデータＩＤを取得する。ＶＩＥＷ操作の操作情報は、ＶＩＥＷ操作で選択された検索結果の情報が含まれ、その検索結果にデータＩＤが含まれる。ステップＨ１８では、変数ｊを「１」とする。ステップＨ１９では、取得したデータＩＤに対応するクラスタＩＤを、クラスタ情報管理テーブル１２から取得する。
【０２０５】
ステップＨ２０では、変数ｋを「１」とする。ステップＨ２１では、取得したクラスタＩＤが、参照２次元配列の第ｊ番目の行の第ｋ番目の列のクラスタＩＤに等しいか否かを判定する。取得したクラスタＩＤが、参照２次元配列の第ｊ番目の行の第ｋ番目の列のクラスタＩＤに等しいと、ステップＨ２６に進む。取得したクラスタＩＤが、参照２次元配列の第ｊ番目の行の第ｋ番目の列のクラスタＩＤに等しくないと、ステップＨ２２に進む。
【０２０６】
ステップＨ２２では、参照２次元配列の第ｊ番目の行の第（ｋ＋１）番目の列が存在すするか否かを判定する。参照２次元配列の第ｊ番目の行の第（ｋ＋１）番目の列が存在すると、ステップＨ２４に進み、参照２次元配列の第ｊ番目の行の第（ｋ＋１）番目の列が存在しないと、ステップＨ２３に進む。ステップＨ２３では、変数ｊが定数Ｌより小さいか否かを判定する。数ｊが定数Ｌより小さいと、ステップＨ２５に進み、数ｊが定数Ｌより小さくないと、ステップＨ７に進む。
【０２０７】
ステップＨ２４では、変数ｋに「１」を加算して、ステップＨ２１に戻る。ステップＨ２５では、変数ｊに「１」を加算して、ステップＨ１９に戻る。ステップＨ２６では、数ｊが定数Ｌより小さいか否かを判定する。数ｊが定数Ｌより小さいと、ステップＨ２７に進み、変数ｊが定数Ｌより小さくないと、ステップＨ７に進む。
【０２０８】
ステップＨ２７では、参照２次元配列の第（ｊ＋１）番目の行（図２１では「参照（ｊ＋１，）」という）からクラスタＩＤを取得する。ステップＨ２８では、取得したクラスタＩＤと同じクラスタＩＤのデータＩＤを、クラスタ情報管理テーブル１２から取得する。ステップＨ２９では、次候補一覧をユーザに提示して、ステップＨ１７に戻る。すなわち、ステップＨ２８で取得したデータＩＤを含む検索結果を次候補一覧として示すナビゲーション情報５６を生成し、生成したナビゲーション情報５６をクライアント２に送信して表示させ、ステップＨ１７に戻る。
【０２０９】
すなわち、ナビゲーションパターンに基づいて、ＳＥＡＲＣＨ操作によって表示された検索結果一覧に含まれる検索結果から、ＶＩＥＷ操作によって閲覧が行われる度に、閲覧された検索結果のクラスタＩＤを時系列に記憶しておく。その後、ＳＥＡＲＣＨ操作が行われたとき、そのＳＥＡＲＣＨ操作による検索結果一覧のうちの各検索結果について、検索結果に含まれるデータＩＤの文書データを含むクラスタのクラスタＩＤが、記憶したクラスタＩＤに一致すると、そのクラスタＩＤの次に記憶されているクラスタＩＤのクラスタに含まれる文書データのデータＩＤを含む検索結果を、次の検索結果一覧として表示する。
【０２１０】
換言すると、表示した文書データと同一カテゴリの文書データを閲覧した後の次の検索で表示した文書データのクラスタと同じクラスタに属する文書データを、次の検索結果一覧として表示してナビゲーションする。以降は、検索結果一覧から文書データが選択される度に、同じナビゲーションが繰り返される。
【０２１１】
このように、図１８に示したフローチャートのステップＥ３で抽出されたナビゲーションパターンが、タイプＣで登録されたナビゲーションパターンであると、そのナビゲーションパターンは、製品開発に関する問題の対策に取組むときに着眼したデータの検索履歴が登録されたものである。したがって、図２１に示したタイプＣ処理の処理手順に従って操作することによって、過去に課題に取組んだときの着眼点をトレースすることができ、ユーザは、課題解決のヒントを得ることができる。
【０２１２】
このように、検索対象情報は、各検索対象情報を識別するためのデータＩＤと、検索対象情報の詳細を表す詳細データとを含み、前記操作は、前記検索装置に検索を指示するためのＳＥＡＲＣＨ操作、およびそのＳＥＡＲＣＨ操作の指示を受けた前記検索装置によって検索された検索対象情報を示す検索結果の中から、詳細データを表示させる検索結果の選択を指示するためのＶＩＥＷ操作を含み、前記検索結果を表す検索結果情報は、検索結果が示す検索対象情報のデータＩＤを含む。
【０２１３】
クラスタ情報格納手段１１によって、前記検索装置に記憶される複数の検索対象情報が、複数のクラスタに分類するための予め定める分類条件に従ってグループ化され、階層履歴格納手段１３によって、前記検索装置によって検索された検索結果を表す検索結果情報が前記検索装置からさらに取得され、取得された検索結果情報が前記操作情報とともに時系列に順次記憶され、検索結果情報については、クラスタ情報格納手段１１によってグループ化されたクラスタを識別するためのクラスタＩＤのうち、前記取得した検索結果情報に含まれるデータＩＤが示す検索対象情報を含むクラスタのクラスタＩＤが、その検索結果情報に付加されて記憶される。
【０２１４】
そして、ナビゲーションパターン格納手段１５によって、操作手順つまりナビゲーションパターンを抽出するとき、操作結果情報が示す操作結果が含まれて抽出され、ナビゲーション手段１７によって、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出されたナビゲーションパターンに含まれる検索結果のうち、ＶＩＥＷ操作によって選択された検索結果の検索結果情報に付加されたクラスタＩＤが、そのＶＩＥＷ操作ごとに順次抽出される。
【０２１５】
さらに、ナビゲーション手段１７によって、階層履歴格納手段１３が前記検索装置から取得した操作情報が示す操作がＳＥＡＲＣＨ操作であるとき、階層履歴格納手段１３が前記検索装置から取得した検索結果情報のうち、そのＳＥＡＲＣＨ操作に係る検索結果情報に含まれるデータＩＤが示す検索対象情報を含むクラスタのクラスタＩＤが、前記順次抽出したクラスタＩＤに含まれると、そのクラスタＩＤの次に抽出したクラスタＩＤのクラスタに含まれる検索対象情報のデータＩＤを含む検索結果を表す検索結果情報が、ナビゲーション情報５６として生成される。
【０２１６】
すなわち、検索を行った結果得られた検索対象情報が含まれるクラスタが、以前の検索で詳細データが参照された検索対象情報を含むクラスタであるとき、そのクラスタの検索対象情報を検索したＳＥＡＲＣＨ操作の次のＳＥＡＲＣＨ操作の結果得られた検索対象情報のクラスタに含まれる検索対象情報を表示する。したがって、以前行われたＳＥＡＲＣＨ操作で検索対象情報が参照された直後に行われたＳＥＡＲＣＨ操作で検索された検索対象情報のクラスタの検索対象情報を表示することができる。つまり過去に行われた検索過程における着眼点と同じ着眼点で検索することができる。
【０２１７】
本発明によれば、情報を検索するときのユーザの操作手順を、階層的に関連付けて検索履歴データベース１４に記憶することによって、「操作の流れ」、「検索の多様性」および「視点の変化」などの多様な観点で、ユーザの操作手順を表すグラフを生成することが可能となる。生成したグラフのグラフ間の相関ルールを求めることによって、それぞれの用途に応じたナビゲーションパターンを抽出することができる。したがって、未経験者は、ナビゲーションパターンに基づくナビゲーションに従って操作することによって、経験者が短時間で検索することができる情報に、短時間で辿り着くことが可能となる。
【０２１８】
さらに、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援するにあたって、階層履歴格納手段１３によって、前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報が前記検索装置から取得され、取得された操作情報が時系列に順次記憶される。
【０２１９】
そして、ナビゲーションパターン格納手段１５によって、階層履歴格納手段１３によって時系列に記憶される操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順、つまりナビゲーションパターンが抽出され、ナビゲーション手段１７によって、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出されたナビゲーションパターンに従って、次に行うべき操作を支援するためのナビゲーション情報５６が生成され、生成されたナビゲーション情報５６が前記検索装置に順次送信されることによって、情報の検索が支援される。
【０２２０】
したがって、過去に操作された操作手順のうち、予め定める抽出条件を満たす操作手順、つまりナビゲーションパターンに基づいたナビゲーション情報５６が検索装置に送信されるので、ユーザは、検索装置によって受信され表示されるナビゲーション情報５６に従って操作すれば、検索対象の情報に関する言葉に精通していない未経験者でも、経験者と同程度の比較的短時間で目的の情報を検索することができる。
【０２２１】
このように、前記予め定める抽出条件は、階層履歴格納手段１３によって時系列に記憶される操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順であって、検索を行う検索者の熟練の度合いが予め定める熟練度以上である検索者によって操作され、かつ操作手順が実行された回数が予め定める回数以上である操作手順つまり多頻度パターンのうち、最も多く実行された操作手順つまり最大多頻度パターンである。
【０２２２】
したがって、ある程度以上の回数の操作が必要なときに、熟練度の高い検索者によって最も多く操作された操作手順と同じ操作手順で情報を検索することができ、目的の情報をより短時間で検索することができる。
【０２２３】
このように、ナビゲーションパターン格納手段１５によって、検索する目的を表す予め定める複数の検索目的ごとに操作手順つまりナビゲーションパターンが抽出され、ナビゲーション手段１７によって、ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出された検索目的ごとのナビゲーションパターンのうち、前記検索装置から指示される検索目的に合致するナビゲーションパターンに従って、ナビゲーション情報５６が生成される。したがって、検索の目的に応じた操作手順を示すことができるので、目的が明確であれば、より早く目的の情報を検索することができる。
【０２２４】
さらに、検索の対象である複数の検索対象情報を記憶し、記憶した複数の検索対象情報の中から、検索対象情報を絞り込むための検索条件を満たす検索対象情報を検索する検索装置を支援するにあたって、
図１６に示した検索履歴格納処理のフローチャートのステップＣ１〜ステップＣ２０では、前記検索装置に対して行われる操作を表す操作情報を前記検索装置から取得し、取得した操作情報を時系列に順次記憶する。
【０２２５】
図１７に示したナビゲーションパターン抽出処理のフローチャートのステップＤ１〜ステップＤ１６では、図１６に示した検索履歴格納処理のフローチャートのステップＣ１〜ステップＣ２０で記憶された操作情報が示す操作によって構成される予め定める一連の操作からなる操作手順の中から、予め定める抽出条件を満たす操作手順つまりナビゲーションパターンを抽出する。
【０２２６】
図１８に示したナビゲーション処理のフローチャートのステップＥ１〜ステップＥ９では、図１７に示したナビゲーションパターン抽出処理のフローチャートのステップＤ１〜ステップＤ１６で抽出されたナビゲーションパターンに従って、次に行うべき操作を支援するためのナビゲーション情報５６を生成し、生成したナビゲーション情報５６を前記検索装置に順次送信することによって、情報の検索を支援する。
【０２２７】
したがって、本発明に係る情報検索支援方法を適用すれば、過去に操作された操作手順のうち、予め定める抽出条件を満たす操作手順、つまりナビゲーションパターンに基づいたナビゲーション情報５６が検索装置に送信されるので、ユーザは、検索装置によって受信され表示されるナビゲーション情報５６に従って操作すれば、検索対象の情報に関する言葉に精通していない未経験者でも、経験者と同程度の比較的短時間で目的の情報を検索することができる。
【０２２８】
検索ナビゲーション装置１を制御するプログラムは、コンピュータに、本発明に係る情報検索支援方法の各ステップを実行させるためのプログラムでもある。したがって、本発明は、コンピュータに情報検索支援方法の各ステップを実行させるためのプログラムとして提供することができる。
【０２２９】
上述した実施の形態では、プログラムは、コンピュータの記憶装置たとえば半導体メモリあるいはハードディスク装置などの記憶装置に記憶されているが、これらの記憶装置に限定されるものではなく、コンピュータで読取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。記録媒体は、たとえば図示しない外部記憶装置としてプログラム読取装置を設け、そこに記録媒体を挿入することによって読取り可能な記録媒体であってもよいし、あるいは他の装置の記憶装置であってもよい。
【０２３０】
いずれの記録媒体であっても、記憶されているプログラムがコンピュータからアクセスされて実行される構成であればよい。あるいはいずれの記録媒体であっても、プログラムが読み出され、読み出されたプログラムが、記憶装置のプログラム記憶エリアに記憶されて、そのプログラムが実行される構成であってもよい。さらに通信ネットワークを介して他の装置からダウンロードされてプログラム記憶エリアに記憶させてもよい。ダウンロード用のプログラムは、予めコンピュータの記憶装置に記憶しておくか、あるいは別な記録媒体からプログラム記憶エリアにインストールしておく。
【０２３１】
本体と分離可能に構成される記録媒体は、たとえば磁気テープ、カセットテープなどのテープ系の記録媒体、フレキシブルディスク、ハードディスクなどの磁気ディスクもしくはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical disk）、ＭＤ（Mini Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの光ディスクのディスク系の記録媒体、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）、光カードなどのカード系の記録媒体、またはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable 
Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only
Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリを含む固定的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。したがって、本発明は、コンピュータに情報検索支援方法の各ステップを実行させるためのプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体として提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２３２】
【図１】本発明の実施の一形態である検索ナビゲーション装置１の構成を示す図である。
【図２】クラスタ情報格納手段１１によって分割されたクラスタの概念図である。
【図３】図２に示したクラスタをレイアで分割した概念図である。
【図４】クラスタ情報格納手段１１によって作成されるクラスタ情報管理テーブル１２の一例を示す図である。
【図５】階層履歴格納手段１３によって生成されるグラフを構成するノードごとの属性情報の一覧６１の一例を示す図である。
【図６】検索履歴データベース１４に記憶される検索履歴データ６２の一例を示す図である。
【図７】図６に示した検索履歴データ６２に対応するグラフ７１のグラフ構造の一例を示す図である。
【図８】ナビゲーションパターン格納手段１５によってナビゲーションの用途別に抽出されたグラフの例を示す図である。
【図９】図８に示した視点リンクグラフを応用したイベントリンクグラフ７５の一例を示す図である。
【図１０】ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出されたナビゲーションパターンとユーザによる操作との関係を示す図である。
【図１１】ナビゲーションパターン格納手段１５によって抽出された多頻度パターンの一覧６３の一例を示す図である。
【図１２】ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶されるナビゲーションパターン６４の一例を示す図である。
【図１３】ナビゲーションパターン管理データベース１６に記憶されるナビゲーションパターン管理テーブル６５の一例を示す図である。
【図１４】クラスタ情報格納手段１１によって実行されるクラスタ分割処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】階層履歴格納手段１３によって実行されるクラスタＩＤ検出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】階層履歴格納手段１３によって実行される検索履歴格納処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】ナビゲーションパターン格納手段１５によって実行されるナビゲーションパターン抽出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】ナビゲーション手段１７によって実行されるナビゲーション処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】ナビゲーション処理から呼び出されるタイプＡ処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】ナビゲーション処理から呼び出されるタイプＢ処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０２３３】
【図２１】ナビゲーション処理から呼び出されるタイプＣ処理の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２３４】
１  検索ナビゲーション装置
２  クライアント
３  検索サーバ
４  データサーバ
５  検索対象データベース
１１  クラスタ情報格納手段
１２  クラスタ情報管理テーブル
１３  階層履歴格納手段
１４  検索履歴データベース
１５  ナビゲーションパターン格納手段
１６  ナビゲーションパターン管理データベース
１７  ナビゲーション手段
５１  検索要求
５２  検索結果一覧
５３  データ取得要求
５４  詳細データ
５５  ナビゲーション要求
５６  ナビゲーション情報
【図１】
2009064191.tif 000007
【図２】
2009064191.tif 000008
【図３】
2009064191.tif 000009
【図４】
2009064191.tif 000010
【図５】
2009064191.tif 000011
【図６】
2009064191.tif 000012
【図７】
2009064191.tif 000013
【図８】
2009064191.tif 000014
【図９】
2009064191.tif 000015
【図１０】
2009064191.tif 000016
【図１１】
2009064191.tif 000017
【図１２】
2009064191.tif 000018
【図１３】
2009064191.tif 000019
【図１４】
2009064191.tif 000020
【図１５】
2009064191.tif 000021
【図１６】
2009064191.tif 000022
【図１７】
2009064191.tif 000023
【図１８】
2009064191.tif 000024
【図１９】
2009064191.tif 000025
【図２０】
2009064191.tif 000026
【図２１】
2009064191.tif 000027