(57)【要約】【課題】マルチレイヤー構造を有する要素集合グラフに対して、レイヤー間エッジとレイヤー内エッジの両方の情報を考慮したクラスタリングを行うことが可能な要素集団抽出システムを提供する。【解決手段】マルチレイヤー構造を有する要素集合グラフにおいて、所定のデータに基づいてノードのクラスタリングを行う層の順序を決定するレイヤー順序決定部２１と、レイヤー順序決定部２１で決定される最上位の層に属するノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング部２２と、ある層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング部２３と、を備える。さらに、下位の層の層内のエッジに基づいて、その層のノードがクラスタに含まれるか否かを変更するクラスタ補正部を備えてもよい。【選択図】図２
2009176072.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出システムであって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが２以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
ある層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段と、
を備えることを特徴とする要素集団抽出システム。
【請求項２】
前記ある層におけるクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタについて、該下位の層の前記層内のエッジに基づいて、その層のノードが該下位の層のクラスタに含まれるか否かを変更するクラスタ補正手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の要素集団抽出システム。
【請求項３】
前記層内のエッジと前記層間のエッジに基づいて、前記マッピング手段で抽出した集団に含まれるノードの所定の評価値を計算するランキング手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の要素集団抽出システム。
【請求項４】
前記クラスタ補正手段は、
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値以上の値を有するエッジでリンクしているその層内のノードを、そのクラスタに追加するクラスタ追加手段、
および／または
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値未満の値を有するエッジでしかリンクしていないその層内のノードを、そのクラスタから除加するクラスタ除外手段、
を含むことを特徴とする請求項２または３に記載の要素集団抽出システム。
【請求項５】
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出方法であって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが２以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定ステップと、
前記層順序決定ステップで決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリングステップと、
ある層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピングステップと、
を備えることを特徴とする要素集団抽出方法。
【請求項６】
前記ある層におけるクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタについて、該下位の層の前記層内のエッジに基づいて、その層のノードが該下位の層のクラスタに含まれるか否かを変更するクラスタ補正ステップを備えることを特徴とする請求項５に記載の要素集団抽出方法。
【請求項７】
前記層内のエッジと前記層間のエッジに基づいて、前記マッピングステップで抽出した集団に含まれるノードの所定の評価値を計算するランキングステップを備えることを特徴とする請求項５または６に記載の要素集団抽出方法。
【請求項８】
前記クラスタ補正ステップは、
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値以上の値を有するエッジでリンクしているその層内のノードを、そのクラスタに追加するクラスタ追加ステップ、
および／または
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値未満の値を有するエッジでしかリンクしていないその層内のノードを、そのクラスタから除加するクラスタ除外ステップ、
を含むことを特徴とする請求項６または７に記載の要素集団抽出方法。
【請求項９】
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出するためのプログラムあって、コンピュータを、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが２以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
ある層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出システムであって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが第１の層および第２の層を含む層に分類されて、前記ノード間のエッジが前記第１または第２の層内のエッジと、前記第１と第２の層の間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う層を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定されるクラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段で抽出したクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記第１と第２の層の間のエッジでリンクされるノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段と、
を備えることを特徴とする要素集団抽出システム。
【請求項１１】
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出システムであって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが３以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
前記層間のノードが存在する任意の２つの層において、一方の層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる他方の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段と、
を備えることを特徴とする要素集団抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は要素集団抽出システム、要素集団抽出方法および要素集団抽出用プログラムに関する。より詳しくは、属性のマルチレイヤー構造に対応した要素集団抽出システム、要素集団抽出方法および要素集団抽出用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）やブログなど、個人のプロフィールや日記等をインターネット上に公開し、同じ趣味をもつ未知の人間同士がネットワーク上でコミュニケーションをやりとりし、実生活で交流したりすることが盛んに行われてきている。このような、個人の属性を元に発見される出会いによる人のつながりは、新しいイノベーションやブレイクスルーをもたらす可能性を秘めているため、個人と個人をコミュニティとしてうまく結びつける技術は今後も重要になってくると考えられる。
【０００３】
ブログに現れるコンテンツなどからコミュニティを抽出する技術として、例えば特許文献３、６、７がある。そのうち、特許文献６の技術は、Ｗｅｂｌｏｇコンテンツを収集し、頻繁な相互コミュニケーションを行っている複数Ｗｅｂｌｏｇから構成されるＷｅｂｌｏｇコミュニティを抽出する。
【０００４】
関連する技術として、特許文献２には、データの集合をそのデータの集合に適した形で空間上へ分類配置して表示する技術が記載されている。特許文献２の技術は、行列で表現されるデータの組において、行か列の、より少ないデータの方を空間上に自己組織化手法などにより配置し、この配置結果のみを用いて他方のデータを配置する。
【０００５】
また、特許文献５は、ウェブログコンテンツを収集し、知人関係にあると共に共通のカテゴリー情報を持つウェブログの集合を各カテゴリーに詳しい人脈として抽出する。さらに、同意語を含む検索対象カテゴリーに属するウェブログコンテンツを、検索対象カテゴリーに詳しい人脈に属するウェブログコンテンツから検索し、カテゴリー毎の人脈や各ウェブログ毎、あるいは時系列や相互のコメント関係、相互のトラックバック関係等で分類することが記載されている。
【０００６】
その他、要素（ノード）間の関係にもとづいて、要素ごとの何らかの評価（スコア、ランキング）を算出することが、特許文献１、３、４に記載されている。特許文献１では、ディレクトリ情報アクセス手段で取得した情報を元にカテゴリの優先度を決めるスコアを付与し、検索結果の表示順または表示件数を、カテゴリに付与されたスコアを元に決定する。特許文献３では、コミュニティに属するユーザのアクセス頻度に基づいて、コミュニティに属するＷＷＷページを順位付ける。特許文献４では、ページの重要性と、そのページに関連付けられたノードの重要性とを使用して、ページ重要性ランキングを計算する。
【特許文献１】特開２００３−０１６１１２号公報
【特許文献２】特開２００３−２８８３５２号公報
【特許文献３】特開２００４−２５９０８３号公報
【特許文献４】特開２００６−１２７５２９号公報
【特許文献５】特開２００６−１６４０８６号公報
【特許文献６】特開２００６−３３１２９２号公報
【特許文献７】特開２００７−０９４５５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
インターネット上のコンテンツの集合や、推薦システムにおけるユーザ集合から、共通の話題に関連したテキスト群やユーザ群のクラスタをコミュニティとして抽出する技術として、大きく、（Ａ）属性ベクトルクラスタリング方式、（Ｂ）グラフクラスタリング方式が挙げられる。（Ａ）属性ベクトルクラスタリング方式としては、属性ベクトル間の距離が近いもの同士をコミュニティとして抽出するk-meansアルゴリズムなどがある（参考文献１：神嶌敏弘、"データマイニング分野のクラスタリング手法(1) - クラスタリングを使ってみよう！ -"、人工知能学会誌、Vol. 18、No. 1、pp. 59-65 (2003)参照）。
【０００８】
参考文献１に示された方法によれば、Ｎ個のクラスタリングの対象x_i（１≦ｉ≦Ｎ）はそれぞれｄ個の属性からなる属性ベクトル（x_i1, x_i2, x_i3, ..., x_id）として表現される。これを以下のステップを繰り返し行うことによって、ｋ個のクラスタに分割することができる。
【０００９】
ステップ１：Ｎ個の属性ベクトルx_1, x_2, ..., x_Nの中から、ｋ個の代表点c_1, c_2, ..., c_kをランダムに選択する。  
ステップ２：全ての属性ベクトルx_1, x_2, ..., x_Nについて、それぞれ、代表点c_1, c_2, ..., c_kとの間のユークリッド距離を計算し、距離が最小となる代表点c_iと同一のクラスタとして割り当てる。  
ステップ３：もし、代表点c_1, c_2,..., c_kへの各属性ベクトルの割り当てに変化がなければ処理を終了し、その時点での各代表点への割り当てをクラスタとして出力する。変化があった場合は、各クラスタのセントロイドを新たな代表点c_1, c_2, ..., c_kとしてステップ２に戻る。
【００１０】
例えば、参考文献１に示される方法を文書集合Ｔ＝｛t_1, t_2, ..., t_N｝に対して適用する場合、文書集合全体に含まれる単語集合Ｗ＝｛w_1, w_2, ..., w_d｝を使って各文書を属性ベクトルとして表現すれば、文書集合をクラスタリングすることが可能である。
【００１１】
また、参考文献１に示される方法をブログのユーザ集合Ｕ＝｛u_1, u_2, ..., u_N｝に対して適用する場合、ユーザの属性情報として全ユーザが記述したブログに使われている単語集合Ｗ＝｛w_1, w_2, ..., w_d｝を使って各ユーザを属性ベクトルとして表現すれば、ブログのユーザ集合をクラスタリングすることも可能である。
【００１２】
（Ｂ）グラフクラスタリング方式としては、グラフ構造上密な関係を持つノード同士をクラスタとして抽出する方法が挙げられる（参考文献２：田村慶一、高木允、森康真、黒木進、北上始、"タブーサーチを用いたモジュール性による無向グラフのクラスタリングアルゴリズム"、電子情報通信学会 第18回データ工学ワークショップ論文集、(2007)参照）。
【００１３】
参考文献２に示された方法によれば、クラスタリングの対象となるＮ個のノード集合Ｘ＝｛x_1, x_2, ..., x_N｝と、ノード間の接続関係を表すエッジ集合Eを用いてグラフＧ＝（X, E）が与えられた場合、以下のステップを繰り返し行うことによって、グラフ構造上関係性の深いノード同士をクラスタに分割することができる。
【００１４】
ステップ１：初期状態として、各ノードを１つのクラスタとするＮ個のクラスタを生成する。
ステップ２：各クラスタについて「クラスタ内に含まれるエッジの数に対するクラスタ外に出ているエッジの数の割合」をモジュール性として計算し、その値をＱとする。
ステップ３：クラスタｉとクラスタｊを一つのクラスタとみなした場合のモジュール性をQ_ijとし、ΔＱ ＝ Q_ij−Ｑが最大となるクラスタｉ、ｊの組合せを求める。
ステップ４：もし、ΔＱが正の場合、クラスタｉ、ｊを一つのクラスタに統合し、ステップ３に戻る。ΔＱが０以下の場合、処理を終了し、その時点でのクラスタを出力する。
【００１５】
例えば、参考文献２に示される方法を論文集合Ｐ＝｛p_1, p_2, ..., p_N｝に対して適用する場合、論文間の引用関係をエッジ集合Ｅとして表現することによって、論文集合をクラスタリングすることが可能である。同様に、ブログ集合Ｂ＝｛B_1, B_2, ..., B_N｝に対して適用する場合、ブログ間の引用関係やトラックバック関係をエッジ集合Ｅとして表現することによって、ブログ集合をクラスタリングすることが可能である。
【００１６】
関連する技術の問題点は、図１に示すような属性のマルチレイヤー構造に対応できないことである。図１ではキーワード間の関係、論文間の引用関係、著者間の人脈の３つの属性間のネットワーク関係がマルチレイヤー構造として与えられている。図１では、異なるレイヤーのノードを結ぶレイヤー間エッジ（点線）と、同一レイヤーのノードを結ぶレイヤー内エッジ（実線）の２種類がある。例えば図１では、「著者N31と著者N32が論文N22を執筆した」「論文N23はキーワードN11、N13、N14を含む」という情報はレイヤー間エッジで表現されている。また、「キーワードN11とキーワードN12、N13、N14は関連がある」「論文N22は、論文N21、N23、N24から引用されている」「著者N33と著者N34、N35は共同研究者である」といった情報は、レイヤー内エッジで表現されている。この場合、関連する技術ではレイヤー間エッジとレイヤー内エッジの両方の情報を活用して、クラスタリングを行うことが困難である。
【００１７】
例えば、各著者が書いた論文とその論文に含まれるキーワードをそれぞれ属性として使えば、参考文献１に示される属性ベクトル方式で著者をクラスタリングすることはできる。しかし、そこで利用される情報は図１の点線で示されるレイヤー間エッジだけであり、レイヤーL1内のキーワード間の関係、レイヤーL2内の論文間の引用関係、レイヤーL3内の人脈関係などが考慮されない結果になってしまう。
【００１８】
また、著者間の人脈関係のデータを使えば、参考文献２に示されるグラフクラスタリング方式で著者をクラスタリングすることはできる。しかし、その場合に利用される情報は図１のレイヤーL3に実践で示されたレイヤー内エッジだけであり、同じトピックに興味があるがお互いに人脈が構築されていないような研究グループを見つけることは困難である。
【００１９】
さらに、図１に示される全てのノードとエッジを利用して、参考文献２に示されるグラフクラスタリング方式を適用することも可能ではあるが、計算量が膨大になってしまい効率が悪い。なぜなら、グラフクラスタリング方式は、ノード数の２乗に比例した計算時間がかかるからである。
【００２０】
本発明の目的は、マルチレイヤー構造を有する要素集合グラフに対して、レイヤー間エッジとレイヤー内エッジの両方の情報を考慮したクラスタリングを行うことが可能な要素集団抽出システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明の第１の観点に係る要素集団抽出システムは、
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出システムであって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが２以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
ある層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明の第２の観点に係る要素集団抽出方法は、
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出方法であって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが２以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定ステップと、
前記層順序決定ステップで決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリングステップと、
ある層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピングステップと、
を備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出するためのプログラムあって、コンピュータを、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが２以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
ある層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段
として機能させることを特徴とする。
【００２４】
本発明の第４の観点に係る要素集団抽出システムは、
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出システムであって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが第１の層および第２の層を含む層に分類されて、前記ノード間のエッジが前記第１または第２の層内のエッジと、前記第１と第２の層の間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う層を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定されるクラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段で抽出したクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記第１と第２の層の間のエッジでリンクされるノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２５】
本発明の第５の観点に係る要素集団抽出システムは、
共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する要素集団抽出システムであって、
計算機内部にデータで表現されて、要素相互の間に所定の関係であるエッジが定義されたノードの集合であって、前記ノードが３以上の層に分類されて、前記ノード間のエッジが層内のエッジと層間のエッジに区別されるノードの集合である複層要素集合において、所定のデータに基づいて前記ノードのクラスタリングを行う前記層の順序を決定する層順序決定手段と、
前記層順序決定手段で決定される前記クラスタリングを行う層に属する前記ノードを対象として、クラスタを抽出するクラスタリング手段と、
前記層間のノードが存在する任意の２つの層において、一方の層におけるクラスタと、そのクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる他方の層のノードから構成されるクラスタと、を１つの集団として抽出するマッピング手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、レイヤー間エッジとレイヤー内エッジの両方を使ったきめ細かいクラスタリングで要素集団の抽出を行うことができる。その理由は、マッピング手段によりレイヤー間エッジを考慮して複数の層にまたがるクラスタを要素集団として抽出するからである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
本発明では、グラフ理論の用語を用いて異なるカテゴリ、例えば、著者、論文およびキーワードのそれぞれに含まれる要素をノードとし、要素間の関係をエッジとして、要素の関係をグラフ（要素集合グラフ）で表す。特に、異なるカテゴリに対応して要素を階層に分類し、２以上の層で表現される複層要素集合グラフを対象とする。要素集合グラフは、エッジに値（関係度）が付いた重み付きグラフの場合がある。また、通常、ループや多重エッジを含まない単純グラフで表される。
【００２８】
本発明の要素集団抽出システムは、複層要素集合グラフから共通の属性を有するノードのクラスタを集団として抽出する。本発明は特に、社会的・文化的属性で関連づけられる要素の集合から、共通の属性を有する要素の集団を抽出するシステムおよび方法である。要素として個別の人の属性を表す情報を含む要素集合グラフから抽出される要素集団は、一種のコミュニティである。本発明では、「コミュニティ」を一般の要素集合グラフに一般化して、要素集団という。
【００２９】
以下の実施の形態では、図１のマルチレイヤーネットワーク構造（複層）の要素集合グラフを用いて説明する。図１ではキーワード間の関係、論文間の引用関係、著者間の人脈の３つの属性間のネットワーク関係がマルチレイヤー構造として与えられている。
【００３０】
図１のレイヤーL1は、例えば、キーワード間の共起度をエッジとするキーワードの関係を表すグラフである。共起度とは、２つのキーワードが同一文書で出現する度合いである。レイヤーL2は、例えば、論文の引用関係を表すグラフである。レイヤーL3は、著者間の人脈、例えば、直接電子メールを交換したことがある関係を表すグラフである。レイヤーL1とレイヤーL2の間は、論文にキーワードが出現することを示す。レイヤーL2とレイヤーL3の間は、著者とその論文の関係である。
【００３１】
図１に示すようなノードとエッジおよびレイヤー構造が、計算機内部にデータとして表現されている。計算機内部のデータ表現の方法について制約はないが、例えば、ノード、エッジおよびレイヤーをそれぞれ表形式のデータで表すことができる。例えばノードの表は、ノード識別子と属性を含む。エッジの表は例えば、エッジ識別子、エッジの種類（属するレイヤーまたはレイヤー間）、両端のノード識別子、エッジの値を含む。レイヤーの表は例えば、レイヤーの識別子、そのレイヤーに含まれるノードの識別子を含む。
【００３２】
図１に示すような｛著者、論文、キーワード｝の組み合わせに限らず、マルチレイヤーネットワーク構造の要素集合グラフであれば、本発明の要素集団抽出方法を適用することができる。例えば、｛ブログ、コンテンツ作成者、コンテンツ、キーワード｝、｛食材、レシピー、調理法｝、｛監督、映画、俳優｝、｛作曲者、曲の属性、楽器｝、｛作者、絵画、題材｝、｛社会人、出身校、職業｝等々、要素の間にマルチレイヤーネットワーク構造が想定できて、計算機内部にデータで表現できるものは対象になり得る。
【００３３】
（実施の形態１）
以下、本発明に係る要素集団抽出システムについて図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付し、その説明は繰り返さない。図２は、本発明の実施の形態１に係る要素集団抽出システム１００の構成例を示すブロック図である。
【００３４】
図２を参照すると、実施の形態１に係る要素集団抽出システム１００は、記憶装置１と、処理装置２と、キーボード等の入力部３と、ディスプレイやプリンタ等の出力部４を含む。記憶装置１は、さらに、レイヤーデータ記憶部１１を含む。また、処理装置２は、さらに、レイヤー順序決定部２１、クラスタリング部２２、マッピング部２３とを含む。
【００３５】
入力部３は、クラスタリングを行う分析者などの指示を入力する。分析者は分析する要素集合グラフのデータと、その要素集合グラフの最上位の階層、すなわちどの階層に着目してクラスタリングを行うかを入力することができる。レイヤー順序決定部２１は、クラスタリングを行う分析者からの入力を元にクラスタリング処理すべきレイヤーの順序を決定する。
【００３６】
クラスタリング部２２は、最上位のレイヤー内のノードのみを対象としたクラスタリングを行う。マッピング部２３は、ｉ番目のレイヤーLiにおいてクラスタを構成する各ノードと、レイヤー間エッジでリンクされている１階層下のレイヤーLi+1のノード群を１つのクラスタとしてまとめる。そして、すべての階層についてこのように１つにまとめたクラスタを要素集団（コミュニティ）として抽出する。
【００３７】
図３は、要素集団抽出システム１００の動作の一例を示す流れ図である。はじめに、クラスタリングを行う分析者が、入力部３を介してレイヤー順序決定部２１に、要素集団を抽出する要素集合グラフと、クラスタリング処理するレイヤーの順序を入力する（図３のステップＳ１１）。このレイヤーの順序は、最下位のレイヤーにクラスタリングの対象となる属性を選択し、重要なレイヤーほど上位に順序付けることが望ましい。例えば、図１に示されるデータで、キーワードを重視して著者をクラスタリングしたい場合、L1→L2→L3の順で処理することになる。
【００３８】
次に、クラスタリング部２２は、最上位のレイヤー内のノードのみを対象としたクラスタリングを行う（図３のステップＳ１２）。ここで、すべてのノード同士が互いにエッジで結ばれているグラフを完全グラフ（クリーク）という。例えば、図１のL1に含まれる N11〜N17の７つのノードの集合から、クリークを構成する部分集合をクラスタとして抽出したとすると、結果として、 C11＝｛N11, N12, N13, N14｝と、C12＝｛N15, N16, N17｝の２つのクラスタが抽出される。
【００３９】
なお、ここでは説明を簡潔にするために、クリークを用いるクラスタリングを例に説明したが、クラスタを抽出する方法には他に、各キーワードについて、キーワードが含まれる論文を属性ベクトルとして、属性ベクトルクラスタリング方式を適用する方法や、レイヤーL1内のエッジをグラフ構造としてグラフクラスタリングを適用する方法なども考えられ、本実施の形態に述べた方法に限定されない。
【００４０】
次に、マッピング部２３は、最上位のレイヤーL1においてクラスタを構成する各ノードと、レイヤー間エッジでリンクされている１階層下のレイヤーL2 のノード群を１つのクラスタとしてまとめる（図３のステップＳ１３）。例えば、最上位のレイヤーL1でC11＝｛N11, N12, N13, N14｝と、C12＝｛N15, N16, N17｝の２つのクラスタが生成された場合、クラスタC11に含まれる各ノードとレイヤー間エッジでリンクされているレイヤーL2上のノード｛N21、N23、 N24｝がクラスタC21に、クラスタC12に含まれる各ノードとレイヤー間エッジでリンクされているレイヤーL2上のノード｛N25, N26, N27, N28｝がクラスタC22となる。
【００４１】
現在のクラスタリング処理が最下層に到達していなければ（図３のステップＳ１５；ＮＯ）、再度マッピング処理（図３のステップＳ１３）に戻り、さらに下の層へクラスタを拡張していく。例えば、マッピング部２３をレイヤーL2に適用することで、クラスタC21＝｛N21, N23, N24｝とレイヤー間エッジでリンクしているレイヤーL3上のクラスタとしてクラスタC31＝｛N33, N34, N35｝が得られ、クラスタC22＝｛N25, N26, N27, N28｝とレイヤー間エッジでリンクしているレイヤーL3上のクラスタとしてクラスタC32＝｛N36, N37｝が得られる。ここで、クラスタリング処理が最下層に到達しているので（ステップＳ１５；ＹＥＳ）、クラスタC31＝｛N33, N34, N35｝とクラスタC32＝｛N36, N37｝の２つのクラスタをコミュニティとして出力して処理を終了する。
【００４２】
ここで、計算量について考察しておく。与えられたレイヤーの数をＬ、各レイヤーにおけるノード数をＮ1、 Ｎ2、．．．、ＮLとする。関連技術の方式を単純にマルチレイヤーに適用し、全ノードをクラスタリングの対象とすると、トータルの計算量は
（Ｎ1＋Ｎ2＋．．．＋ＮL）２ 
のオーダーとなってしまい、膨大な計算量が必要になる。一方、本実施の形態においては、最上位のレイヤーにおけるクラスタリングの計算量はＮ1２のオーダーである。また、レイヤーLiからLi+1にマッピングする処理の計算量は、レイヤー間エッジの最大次数をｓとすると、Ｎi×ｓのオーダーである。
【００４３】
通常、レイヤー数Ｌ、レイヤー間エッジの最大次数ｓ、レイヤー内エッジの最大次数ｔは最上位のノード数Ｎ1よりもずっと小さい。そのため、トータルの計算量はＮ1２のオーダーで済む。また、例えば図１ のデータに対して、さらに所属機関に関するレイヤーが追加され、それを考慮したクラスタリングを行ったとしても、計算量の増加はＮ1２のオーダーに比べて小さく抑えることができる。
【００４４】
なお、ここでは、説明を簡単にするため、図１のエッジはすべて同じ重みとし、エッジの本数のみでクラスタ補正を行うものとして説明したが、各エッジに重みをつけ、エッジの本数の代わりに重みの合計を使ってクラスタリング補正を行う方法も考えられ、本実施の形態で述べた方法に限定されない。
【００４５】
また、ここでは、キーワード、論文、著者の３つの属性のレイヤーからなるレイヤーデータについて説明したが、レイヤーが複数であればよく、２レイヤーや４以上のレイヤーのレイヤーデータに対しても同様に適用可能である。例えば、図９に示すような２つのレイヤーからなるレイヤーデータの場合、レイヤーL1 内のキーワードをクラスタリングした後、マッピング処理とクラスタ補正処理によってレイヤーL2の論文のクラスタを形成し、同一トピックに関連する論文のコミュニティとして抽出することが可能である。この場合も、本実施の形態によれば、レイヤーL1およびレイヤーL2内のレイヤー内エッジ、レイヤーL1およびレイヤーL2間のレイヤー間エッジの全ての情報を考慮したクラスタリングを行うことができる。
【００４６】
以上、説明したように、本実施の形態では、レイヤー間エッジとレイヤー内エッジの両方を使ったクラスタリングを行う。そのため、より多くの情報を使ったきめ細かいコミュニティ（要素集団）の抽出が可能である。
【００４７】
また、本実施の形態では、計算量の多いクラスタリング処理は最上位のレイヤーのノードに限られている。そのため、計算量を節約でき、また、クラスタリングに使えるレイヤーが増えたとしても、計算量の増加を抑えることができる。
【００４８】
（実施の形態２）
図４は、本発明の実施の形態２に係る要素集団抽出システム１００の構成例を示すブロック図である。実施の形態２の要素集団抽出システム１００は、実施の形態１の構成に加えて、クラスタ補正部２４を備える。クラスタ補正部２４以外は、実施の形態１と同様である。
【００４９】
すなわち、レイヤー順序決定部２１は、クラスタリング処理すべきレイヤーの順序を決定し、クラスタリング部２２は、最上位のレイヤー内のノードのみを対象としたクラスタリングを行う。そして、マッピング部２３は、ｉ番目のレイヤーLiにおいてクラスタを構成する各ノードと、レイヤー間エッジでリンクされている１階層下のレイヤーLi+1のノード群を１つのクラスタ（要素集団）として抽出する。
【００５０】
クラスタ補正部２４は、レイヤーLi+1に形成されたクラスタについて、レイヤー内エッジの情報を元にクラスタの補正を行う。具体的には、例えば、あるクラスタから閾値α本以上エッジがリンクしている同一レイヤーのノードをそのクラスタに含める。また、あるクラスタ内のノードと閾値β本未満のエッジしかリンクしていない同一レイヤーのノードをそのクラスタから排除する。
【００５１】
図５は、実施の形態２に係る要素集団抽出システム１００の動作の一例を示す流れ図である。実施の形態２の要素集団抽出システム１００では、マッピング部２３で、上位のレイヤーL1においてクラスタを構成する各ノードと、レイヤー間エッジでリンクされている１階層下のレイヤーL2 のノード群を１つのクラスタとしてまとめるステップ（図５のステップＳ１３）までは、実施の形態１の動作と同様である。
【００５２】
クラスタ補正部２４は、レイヤーL2に形成されたクラスタC21、C22について、レイヤー内エッジの情報を元にクラスタに対するノードの追加または削除の補正処理を行う（図５のステップＳ１４）。例えば、閾値α＝２とした場合、クラスタC21＝｛N21、N23、N24｝からノードN22に３本のエッジがリンクしているので、クラスタC21はノードN22を含めてクラスタC21'＝｛N21, N22, N23, N24｝となる。また、閾値β＝１とした場合、クラスタC22＝｛N25, N26, N27, N28｝内のノードN25は他のノードとリンクされていないので除外され、クラスタC22'＝｛N26, N27, N28｝が新たなクラスタとなる。さらに、排除されたノードN25は単独でクラスタC23を形成する。
【００５３】
現在のクラスタリング処理が最下層に到達していなければ（図５のステップＳ１５；ＮＯ）、再度マッピング処理（図５のステップＳ１３）に戻り、さらに下の層へクラスタを拡張していく。例えば、マッピング部２３をレイヤーL2に適用することで、クラスタC21'＝｛N21, N22, N23, N24｝とレイヤー間エッジでリンクしているレイヤーL3上のクラスタとしてクラスタC31'＝｛N31, N32, N33, N34, N35｝が得られ、クラスタC22'＝｛N26, N27, N28｝とレイヤー間エッジでリンクしているレイヤーL3上のクラスタとしてクラスタC32'＝｛N36, N37｝が得られる。また、このレイヤーL3でクラスタ補正部２４を再度適用しても（図５のステップＳ１４）、新たに追加または削除するノードはない。ここで、クラスタリング処理が最下層に到達しているので（ステップＳ１５；ＹＥＳ）、クラスタC31'＝｛N31, N32, N33, N34, N35｝とクラスタC32'＝｛N36, N37｝の２つのクラスタをコミュニティとして出力して処理を終了する。
【００５４】
実施の形態２の計算量についても、最上位のレイヤーにおけるクラスタリングの計算量はＮ1２のオーダーである。レイヤーLiからLi+1にマッピングする処理の計算量は、レイヤー間エッジの最大次数をｓとすると、Ｎi×ｓのオーダーである。また、レイヤー Li内でクラスタ補正を行う処理の計算量は、レイヤー内エッジの最大次数をｔとすると、Ｎi×ｔのオーダーである。通常、レイヤー数Ｌ、レイヤー間エッジの最大次数ｓ、レイヤー内エッジの最大次数ｔは最上位のノード数Ｎ1よりもずっと小さい。そのため、トータルの計算量はＮ1２のオーダーで済む。また、例えば図１ のデータに対して、さらに所属機関に関するレイヤーが追加され、それを考慮したクラスタリングを行ったとしても、計算量の増加はＮ1２のオーダーに比べて小さく抑えることができる。
【００５５】
なお、ここでは、説明を簡単にするため、図１のエッジはすべて同じ重みとし、エッジの本数のみでクラスタ補正を行うものとして説明したが、各エッジに重みをつけ、エッジの本数の代わりに重みの合計を使ってクラスタリング補正を行う方法も考えられ、本実施の形態で述べた方法に限定されない。
【００５６】
また、ここでは、キーワード、論文、著者の３つの属性のレイヤーからなるレイヤーデータについて説明したが、レイヤーが複数であればよく、２レイヤーや４以上のレイヤーのレイヤーデータに対しても同様に適用可能である。例えば、図９に示すような２つのレイヤーからなるレイヤーデータの場合、レイヤーL1 内のキーワードをクラスタリングした後、マッピング処理とクラスタ補正処理によってレイヤーL2の論文のクラスタを形成し、同一トピックに関連する論文のコミュニティとして抽出することが可能である。この場合も、本実施の形態によれば、レイヤーL1およびレイヤーL2内のレイヤー内エッジ、レイヤーL1およびレイヤーL2間のレイヤー間エッジの全ての情報を考慮したクラスタリングを行うことができる。
【００５７】
本実施の形態では、下位レイヤー内のエッジ情報によって、クラスタリングを補正する。そのため、より多くの情報を使ったきめ細かいコミュニティの抽出が可能である。
【００５８】
（実施の形態３）
図６は、本発明の実施の形態３に係る要素集団抽出システム１００の構成例を示すブロック図である。実施の形態３の要素集団抽出システム１００は、実施の形態２の構成に加えて、処理装置２にランキング演算部２５が追加されている点で異なる。
【００５９】
ランキング演算部２５は、クラスタ補正部２４によって最終的に得られたクラスタについて、レイヤー間エッジおよびレイヤー内エッジを用いて同一クラスタ内のノードの重要度に応じてランキングする。
【００６０】
図７は、実施の形態３に係る要素集団抽出システム１００の動作の一例を示す流れ図である。図７におけるステップＳ１１〜Ｓ１５における、レイヤー順序決定部２１、クラスタリング部２２、マッピング部２３、クラスタ補正部２４の動作は、図５に示す実施の形態２における動作と同一のため、説明は省略する。ただし、クラスタ補正部２４は、図７のステップＳ１５の後、処理が最下層に達した場合はクラスタ補正処理の結果をそのままランキング演算部２５に渡すものとする。
【００６１】
ランキング演算部２５は、各クラスタに含まれるノードNiのスコアSC(Ni)を、各ノードから出ているレイヤー内エッジ数Ea、および、レイヤー間エッジ数Ebを元に
SC(Ni) ＝ ρ×Ea ＋ (1−ρ)×Eb
として求める。ここで、ρはスコア重みであり、０≦ρ≦１である。ρの値を大きくするほど、レイヤー内エッジを重視することになる。例えば、図１のマルチレイヤーネットワークをクラスタリングした結果、C31＝｛N31, N32, N33, N34, N35｝とC32＝｛N36, N37｝の２つのクラスタが得られたとする。ρ＝0.8とした場合、クラスタC31＝｛N31, N32, N33, N34, N35｝の各ノードのスコアは
SC(N31) ＝ 0.8×1 ＋ 0.2×1 ＝ 1.0
SC(N32) ＝ 0.8×1 ＋ 0.2×1 ＝ 1.0
SC(N33) ＝ 0.8×2 ＋ 0.2×2 ＝ 2.0
SC(N34) ＝ 0.8×2 ＋ 0.2×1 ＝ 1.8
SC(N35) ＝ 0.8×2 ＋ 0.2×1 ＝ 1.8
のように計算できる。この場合、ρの値を大きく設定するほど、人脈関係が豊富な著者を重視し、ρの値を小さく設定するほど、多くの論文を書いている著者を重視したランキングを行うことができる。
【００６２】
本実施の形態の要素集団抽出システム１００によれば、クラスタ内の各ノードについて、レイヤー内エッジとレイヤー間エッジの両方を使ったランキングを行う。そのため、コミュニティ内で注目すべき重要な人物を発見するというようなことが可能である。
【００６３】
実施の形態１ないし３では、図１のレイヤーL1を最上位の層として説明したが、例えば、レイヤーL2を最上位の層としてクラスタリングを行ってもよい。すなわち、階層構造が、木構造であると考えるのである。その場合、レイヤーL2→レイヤーL1と、レイヤーL2→レイヤーL3の２方向のマッピングを行う。そして、クラスタ補正はレイヤーL1とレイヤーL3のそれぞれで行う。最終的に知りたい対象が、レイヤーL3（著者）のクラスタであるとしても、そのクラスタがどのようなキーワードで結びつくのかを参考情報として、知ることができる。
【００６４】
さらに、要素集合グラフの階層構造がループを含む場合もあり得る。その場合、ある階層からマッピングを始めて、どこかの階層でマッピング処理が出会うことになる。マッピング処理が出会った階層では、２つのマッピングの結果を調整してもよいし、そのまま別のものとして抽出してもよい。なお、一般にどのレイヤーを最上位とするかによって、最終的に抽出される要素集団の構成は異なる。
【００６５】
またさらに、要素集合グラフの階層構造が網構造（ネットワーク）の場合もあり得る。その場合、レイヤー順序決定部２１では、クラスタリングを始める層とマッピング処理を行う順序を指定する。層間のエッジに向きが定義された有向グラフの場合は、マッピング処理を行う順序をエッジの向きで定まる順序としてもよい。
【００６６】
なお、要素集団を抽出するのは、要素集合グラフの全体を対象としない場合もあり得る。要素集合グラフのうち、層間エッジで接続される層を選択して要素集団を抽出してもよい。その場合、レイヤー順序決定部２１では、要素集団を抽出する層の選択と、選択した層のうちクラスタリングを行う層、およびマッピングを行う順序を指定する。
【００６７】
図８は、図２、図４または図６に示す要素集団抽出システム１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。要素集団抽出システム１００は、図８に示すように、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４および表示部３５を備える。主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４および表示部３５はいずれも内部バス３０を介して制御部３１に接続されている。
【００６８】
制御部３１はＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部３３に記憶されている要素集団抽出用プログラム５００に従って、前述の要素集団抽出システム１００の処理を実行する。
【００６９】
主記憶部３２はＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成され、外部記憶部３３に記憶されている要素集団抽出用プログラム５００をロードし、制御部３１の作業領域として用いられる。
【００７０】
外部記憶部３３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、前記の処理を制御部３１に行わせるための要素集団抽出用プログラム５００を予め記憶し、また、制御部３１の指示に従って、このプログラムが記憶するデータを制御部３１に供給し、制御部３１から供給されたデータを記憶する。図２、図４または図６のレイヤーデータ記憶部１１は、外部記憶部３３に構成される。要素集団抽出処理を行っているときは、それらのデータの一部は主記憶部３２に記憶されて制御部３１の作業に用いる。
【００７１】
操作部３４はキーボード及びマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボード及びポインティングデバイス等を内部バス３０に接続するインターフェース装置から構成されている。操作部３４を介して、分析する要素集合グラフのデータと、その要素集合グラフの最上位の階層を指定する情報が入力され、制御部３１に供給される。操作部３４は、図２、図４または図６の入力部３に相当する。
【００７２】
表示部３５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）又はＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、要素集団抽出対象のレイヤーデータ（要素集合グラフ）、クラスタリングを行うレイヤー、要素集団抽出結果などを表示する。表示部３５は、図２、図４または図６の出力部４の例である。その他、出力部４として、プリンタなどを備えてもよい。
【００７３】
その他、要素集団抽出システム１００は、ネットワークに接続する送受信部（図示せず）を備えて、ネットワークを経由して要素集合グラフに関するデータを検索、収集してもよい。
【００７４】
図２、図４または図６のレイヤー順序決定部２１、クラスタリング部２２、マッピング部２３、クラスタ補正部２４およびランキング演算部２５の処理は、要素集団抽出用プログラム５００が、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４および表示部３５などを資源として用いて処理することによって実行する。
【００７５】
その他、本発明の好適な変形として、以下の構成が含まれる。
【００７６】
本発明の第１の観点に係る要素集団抽出システムについて、好ましくは、前記ある層におけるクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタについて、該下位の層の前記層内のエッジに基づいて、その層のノードが該下位の層のクラスタに含まれるか否かを変更するクラスタ補正手段を備える。
【００７７】
さらに、前記層内のエッジと前記層間のエッジに基づいて、前記マッピング手段で抽出した集団に含まれるノードの所定の評価値を計算するランキング手段を備えてもよい。
【００７８】
好ましくは、前記クラスタ補正手段は、
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値以上の値を有するエッジでリンクしているその層内のノードを、そのクラスタに追加するクラスタ追加手段、
および／または
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値未満の値を有するエッジでしかリンクしていないその層内のノードを、そのクラスタから除加するクラスタ除外手段、
を含む。
【００７９】
本発明の第２の観点に係る要素集団抽出方法について、好ましくは、前記ある層におけるクラスタを構成するノードと前記層間のエッジでリンクされる下位の層のノードから構成されるクラスタについて、該下位の層の前記層内のエッジに基づいて、その層のノードが該下位の層のクラスタに含まれるか否かを変更するクラスタ補正ステップを備える。
【００８０】
さらに、前記層内のエッジと前記層間のエッジに基づいて、前記マッピングステップで抽出した集団に含まれるノードの所定の評価値を計算するランキングステップを備えてもよい。
【００８１】
好ましくは、前記クラスタ補正ステップは、
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値以上の値を有するエッジでリンクしているその層内のノードを、そのクラスタに追加するクラスタ追加ステップ、
および／または
ある層におけるクラスタに含まれるノードと所定の閾値未満の値を有するエッジでしかリンクしていないその層内のノードを、そのクラスタから除加するクラスタ除外ステップ、
を含む。
【００８２】
以上、説明したように、本発明の第１の効果は、レイヤー間エッジとレイヤー内エッジの両方を使ったきめ細かいクラスタリングを行うことができることである。その理由は、マッピング手段によりレイヤー間エッジを考慮したクラスタを形成でき、さらに、クラスタ補正手段によりレイヤー内エッジを考慮してクラスタの補正が可能であるからである。
【００８３】
第２の効果は、コミュニティ抽出に必要な計算量を節約でき、また、クラスタリングに使えるレイヤーが増えたとしても、計算量の増加を抑えることができることである。その理由は、計算量の多いクラスタリング処理は最上位のレイヤーのノードに限られているからである。
【００８４】
その他、前記のハードウエア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更及び修正が可能である。
【００８５】
制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４及び内部バス３０などから構成される要素集団抽出システム１００の処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するための要素集団抽出用プログラム５００を、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する要素集団抽出システム１００を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで要素集団抽出システム１００を構成してもよい。
【００８６】
また、要素集団抽出システム１００の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【００８７】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(ＢＢＳ：Bulletin Board System)に要素集団抽出用プログラム５００を掲示し、ネットワークを介して要素集団抽出用プログラム５００を配信してもよい。そして、要素集団抽出用プログラム５００を起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明によれば、ソーシャルネットワークサービス、ブログ、論文、メーリングリスト、メールマガジンなどの様々な情報源から、同一トピックに興味を持った人間同士のコミュニティを抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本発明の実施の形態におけるレイヤーデータ記憶部に格納されるデータの例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る要素集団抽出システムの構成例を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る要素集団抽出システムの動作の一例を示す流れ図である。
【図４】本発明の実施の形態２に係る要素集団抽出システムの構成例を示すブロック図である。
【図５】実施の形態２に係る要素集団抽出システムの動作の一例を示す流れ図である。
【図６】本発明の実施の形態３に係る要素集団抽出システムの構成例を示すブロック図である。
【図７】実施の形態３に係る要素集団抽出システムの動作の一例を示す流れ図である。
【図８】要素集団抽出システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図９】レイヤーデータ記憶部に格納されるデータの別の例を示す図である。
【符号の説明】
【００９０】
１  記憶装置
２  処理装置
３  入力部
４  出力部
１１  レイヤーデータ記憶部
２１  レイヤー順序決定部
２２  クラスタリング部
２３  マッピング部
２４  クラスタ補正部
２５  ランキング演算部
１００  要素集団抽出システム
５００  要素集団抽出用プログラム
【図１】
2009176072.tif 000003
【図２】
2009176072.tif 000004
【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】
2009176072.tif 000009
【図８】
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【図９】
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