(57)【要約】【課題】  個人の興味に応じたインターネット情報検索ができるようにするために個人のプロファイル情報を適切に取得する。【解決手段】  本発明は、ユーザがブックマークとして登録したＷｅｂページのＵＲＬを格納したブックマーク記憶手段からブックマークとして登録されているＵＲＬの文書を取得して、該文書の特徴語を取得し、基本特徴語として基本特徴語記憶手段に格納し、ＵＲＬの文書からリンク先のＵＲＬの文書を取得し、該文書から特徴語を取得し、追加特徴語として追加特徴語記憶手段に格納し、基本特徴語と追加特徴語を読み出して、それらの類似度を比較して、所定の類似度以上の特徴語を検索用特徴語記憶手段に格納する。ユーザから入力された検索式に基づいてインターネット検索による検索された検索結果の文書と検索用特徴語記憶手段の特徴語を用いて検索結果を出力する検索手段と、を有する。【選択図】  図１
2009265822.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの興味に応じたインターネット情報検索を行うための個人適応型インターネット情報検索装置であって、
ユーザがブックマークとして登録したＷｅｂページのＵＲＬを格納したブックマーク記憶手段と、
前記ブックマーク記憶手段からブックマークとして登録されているＵＲＬの文書を取得して、該文書の特徴語を取得し、基本特徴語として基本特徴語記憶手段に格納する基本文書特徴語取得手段と、
前記ＵＲＬの文書からリンク先のＵＲＬの文書を取得し、該文書から特徴語を取得し、追加特徴語として追加特徴語記憶手段に格納するリンク文書特徴語取得手段と、
前記基本特徴語記憶手段と前記追加特徴語記憶手段から前記基本特徴語と前記追加特徴語を読み出して、類似度を比較して、所定の類似度以上の特徴語を検索用特徴語記憶手段に格納する特徴語合成手段と、
前記ユーザから入力された検索式に基づいてインターネット検索による検索された検索結果の文書と前記検索用特徴語記憶手段の特徴語を用いて検索結果を出力する検索手段と、
を有することを特徴とする個人適応型インターネット情報検索装置。
【請求項２】
前記検索手段は、
前記検索結果に含まれる各文書の文書ベクトルと、前記検索用特徴語記憶手段から取得した特徴語によるベクトルとの内積の大きさに基づいて該文書をソートして出力する検索結果ソート手段を含む
請求項１記載の個人適応型インターネット情報検索装置。
【請求項３】
前記リンク文書特徴語抽出手段は、
前記ＵＲＬの文書からリンク先のＵＲＬの文書を取得する際に、
前記基本文書特徴語取得手段で取得した前記ＵＲＬの文書とその参照レベルを取得し、該文書中の全てのアンカータグのＨＲＥＦ属性をＵＲＬとして前記リンク先の文書を抽出する手段を含む
請求項１記載の個人適応型インターネット情報検索装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の個人適応型インターネット情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための個人適応型インターネット情報検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人適応型インターネット情報検索装置及びプログラムに係り、特に、個人の興味に応じてインターネット上の情報検索をするために、テキストによる検索式を用いた情報検索結果の適合度順位を個人の興味内容によって特徴付けられたプロファイル情報によって変更する個人適応型インターネット情報検索装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の個人適応型情報検索技術において、個人の興味内容に応じて作成されたプロファイル情報を用いて情報検索結果の適合度順位を変更する手法には以下のようなものがある。
【０００３】
通常の情報検索において、利用者が使用した検索式、その検索結果に表示された文字列やその検索結果のうちユーザが保存した文書の内容文に含まれる単語からストップワードを除いて得られる語や高頻度の語（特徴語）の組を当該利用者のプロファイル情報とし、それと情報検索の結果として得られる文書の文書ベクトルとの類似度順位を検索結果の順位とする（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】野美山浩："個人適応型情報検索システム：個人の興味を学習する階層記憶モデルとその協調的フィルタリングへの適用"情報処理学会研究報告、情報学基礎研究会報告、IPSJ SIG Notes Vol. 96, No. 70 pp.49-56（1996）
【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、従来の方法には、次のような問題点がある。
【０００５】
上記の従来の方法では、検索結果全体には利用者要求に適合しないＷｅｂページも多く含まれるので、そこから抽出される特徴語には利用者の興味に合致しない特徴語も多く抽出されてしまう。また、Ｗｅｂページの保存は通常、永続的なＷｅｂサイトについて行わなければならないことが多いので、上述の従来の方法では、その対象Ｗｅｂページからプロファイル情報として適切な特徴語を抽出することが困難であるため、それを用いた検索結果の個人適応化にも適切に行われていない。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、個人の興味に応じたインターネット情報検索ができるようにするために個人のプロファイル情報を適切に取得することによって個人適応検索を行うことが可能な個人適応型インターネット情報検索装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明（請求項１）は、ユーザの興味に応じたインターネット情報検索を行うための個人適応型インターネット情報検索装置であって、
ユーザがブックマークとして登録したＷｅｂページのＵＲＬを格納したブックマーク記憶手段２と、
ブックマーク記憶手段２からブックマークとして登録されているＵＲＬの文書を取得して、該文書の特徴語を取得し、基本特徴語として基本特徴語記憶手段１３に格納する基本文書特徴語取得手段６と、
ＵＲＬの文書からリンク先のＵＲＬの文書を取得し、該文書から特徴語を取得し、追加特徴語として追加特徴語記憶手段１２に格納するリンク文書特徴語取得手段７と、
基本特徴語記憶手段１３と追加特徴語記憶手段１２から基本特徴語と追加特徴語を読み出して、類似度を比較して、所定の類似度以上の特徴語を検索用特徴語記憶手段２０に格納する特徴語合成手段１４と、
ユーザから入力された検索式に基づいてインターネット検索による検索された検索結果の文書と検索用特徴語記憶手段２０の特徴語を用いて検索結果を出力する検索手段１６と、
を有する。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、検索手段１６において、
検索結果に含まれる各文書の文書ベクトルと、検索用特徴語記憶手段２０から取得した特徴語によるベクトルとの内積の大きさに基づいて該文書をソートして出力する検索結果ソート手段を含む。
【０００９】
また、本発明（請求項３）は、リンク文書特徴語抽出手段７において、
ＵＲＬの文書からリンク先のＵＲＬの文書を取得する際に、
基本文書特徴語取得手段６で取得したＵＲＬの文書とその参照レベルを取得し、該文書中の全てのアンカータグのＨＲＥＦ属性をＵＲＬとしてリンク先の文書を抽出する手段を含む。
【００１０】
本発明（請求項４）は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の個人適応型インターネット情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための個人適応型インターネット情報検索プログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
上記のように本発明によれば、利用者がインターネット検索途中に一時的に閲覧した検索結果ページ全体や保存したＷｅｂページの本文から抽出するという従来の特徴語抽出方法に比べ、ブックマークに含まれるＵＲＬの指し示すＷｅｂページ、及び、そのページが指し示すＷｅｂページ、及び、そのページが参照する別のＷｅｂページから特徴語を抽出することで、より利用者に個人適合したプロファイル情報を作成できるようになり、その結果、それを用いた検索結果の適合度順位付けがより個人適応化される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
図２は、本発明の一実施の形態に個人適応型おけるインターネット情報検索装置のブロック構成図である。
【００１４】
同図に示すインターネット情報検索装置は、ＵＲＬ抽出部１、ブックマーク記憶部２、ＵＲＬフィルタリング部３、基本ＨＴＭＬ取得部４、本文抽出部５、特徴語取得部６、リンク取得部７、ＵＲＬフィルタリング部８、ＨＴＭＬ取得部９、本文抽出部１０、特徴語取得部１１、追加特徴語保存部１２、基本特徴語保存部１３、特徴語合成部１４、検索式入力部１５、検索エンジン部１６、検索結果ソート部１７、結果表示部１８、ブラックリストデータベース１９、検索用特徴語記憶部２０から構成される。上記の構成のうち、ブックマーク記憶部２、追加特徴語保存部１２、基本特徴語保存部１３、ブラックリストデータベース１９、検索用特徴語記憶部２０は、ハードディスク等の記憶媒体である。
【００１５】
ＵＲＬ抽出部１は、ブックマーク記憶部２より保存されているＵＲＬを抽出して、ＵＲＬフィルタリング部３に送る。
【００１６】
ブックマーク記憶部２には、ユーザがＷｅｂ検索中にブックマークとして指定したＷｅｂページのＵＲＬが予め格納されている。
【００１７】
ＵＲＬフィルタリング部３は、フィルタリングを行い、不要なＵＲＬは除去し、そうでないものは基本ＨＴＭＬ取得部４に送る。フィルタリングの具体的方法には、例えば、予め作成したＵＲＬブラックリストに一致するＵＲＬを除去する方法や、ＵＲＬ文字列パターンによるマッチングルールに基づいた方法などを用いる。本実施の形態では、ＵＲＬブラックリストに一致するＵＲＬを除去する方法を採用するものとし、ブラックリストデータベース１９を設けている。
【００１８】
次に、基本ＨＴＭＬ取得部４は、指定されたＵＲＬのＷｅｂページ（基本ページ）をインターネットから取得し、そのページのＨＴＭＬソースを本文抽出部５とリンク抽出部７へ送る。
【００１９】
本文抽出部５では、基本ページのＨＴＭＬソースからタグなどを取り除いて文書の本文だけを抽出して特徴語取得部６へ送る。
【００２０】
特徴語抽出部６では、抽出された本文を解析して単語を抽出して、それからストップワードを除去した後、特徴語抽出手法によって、それらの単語から特徴語を選び出す。そして基本特徴語保存部１３に保存する。但し、ここで用いる特徴語抽出方法としては、ＴＦＩＤＦ法のような既存の方法であれば何を用いてもよい。
【００２１】
リンク抽出部７では、対象となるＨＴＭＬソースからアンカータグによって示されるリンク先ＵＲＬを抽出し、ＵＲＬフィルタリング部８に送る。
【００２２】
ＵＲＬフィルタリング部８では、ＵＲＬフィルタリング部３同様に、リンク先ＵＲＬをフィルタリングし、ＨＴＭＬ取得部９へ送る。
【００２３】
ＨＴＭＬ取得部９は、指定されたＵＲＬのＷｅｂページをインターネットから取得し、そのページのＨＴＭＬソースを本文抽出部１０に送り、また、そのＵＲＬが基本ページから予め決められたＮリンク以内のＵＲＬであれば、そのＨＴＭＬソースをリンク抽出部７にも送る。なお、ここでは、リンク抽出部７、ＵＲＬフィルタリング部８、ＨＴＭＬ取得部９の機能ブロックで基本ページからＮリンク以内のＷｅｂページを反復取得しているが、同等の処理結果を得るためにこれらのブロックをＮ段連続して構成したものでもよい。
【００２４】
本文抽出部１０では、ＨＴＭＬ取得部９で取得されたＨＴＭＬソースからタグなどを取り除いて文章の本文だけを抽出して特徴語取得部１１に送る。
【００２５】
特徴語取得部１１では、抽出された本文を解析して単語を抽出し、それらからストップワードを除去した後、特徴語抽出手法によって、それらの単語から特徴語を選び出し、追加特徴語保存部１２に保存する。但し、ここで用いる特徴語抽出手法としては、ＴＦＩＤＦ法のような既存の方法であれば何を用いてもよい。
【００２６】
特徴語合成部１４では、基本特徴語保存部１３の特徴語群を検索用特徴語記憶部２０に送り、また、追加特徴語保存部１２に含まれる各々の特徴語については、それぞれ基本特徴語保存部１３に含まれる特徴語との類似度比較をして、いずれかの特徴語とある一定の類似度以上であるものだけを検索用特徴語記憶部２０に送る。但し、個々で用いる類似度としては余弦類似度など既存の方法を用いてもよい。
【００２７】
検索式入力部１５では、利用者からの検索式入力を受け付けて、得られた検索式を検索エンジン部１６に送る。
【００２８】
検索エンジン部１６では、検索式入力部１５で得られた検索式によってインターネット検索を行い、その検索結果を結果表示ソート部１７に送る。
【００２９】
結果表示ソート部１７では、検索エンジン部１６から得られる検索結果に含まれる各文書の文書ベクトルと特徴語合成部１４から得られ、検索語用特徴語記憶部２０に格納されている特徴語によるベクトルとの内積を計算して、その内積の大きさの順に元の文書をソートし、その結果を結果表示部１８に送る。
【００３０】
最後に、結果表示部１８では、検索結果ソート部１７によって得られた検索結果を利用者の表示手段（図示せず）に表示する。
【００３１】
図３は、本発明の一実施の形態におけるＵＲＬフィルタリング部の処理のフローチャートである。
【００３２】
ステップ２０１）  ＵＲＬフィルタリング部３は、ＵＲＬ抽出部１からＵＲＬを取得する。
【００３３】
ステップ２０２）  取得したＵＲＬを除去すべきＵＲＬの登録されたブラックリストデータベース１９と照合する。
【００３４】
ステップ２０３）  照合の結果、ＵＲＬがブラックリストデータベース１９のブラックリストにマッチすれば、処理を終了する。
【００３５】
ステップ２０４）  マッチしない場合は、入力されたＵＲＬを出力する。
【００３６】
図４は、本発明の一実施の形態におけるリンク取得部の処理のフローチャートである。
【００３７】
ステップ３０１）  リンク取得部７は、ＨＴＭＬ取得部９からＨＴＭＬ文書とその参照レベルｎ＝ｋを取得する。
【００３８】
ステップ３０２）  ＨＴＭＬ文書中の全てのアンカータグについてそのＨＲＥＦ属性をＵＲＬとして抽出する。
【００３９】
ステップ３０３）  それぞれのＵＲＬに対してその参照レベルｎをｋ＋１として出力する。
【００４０】
図５は、本発明の一実施の形態におけるＨＴＭＬ取得部の処理のフローチャートである。
【００４１】
ステップ４０１）  ＨＴＭＬ取得部９は、ＵＲＬフィルタリング部８からＨＴＭＬ文書とその参照レベルｎを取得する。
【００４２】
ステップ４０２）  ＵＲＬの指し示すＷｅｂページのソースを取得する。
【００４３】
ステップ４０３）  参照レベルｎとＮ（予め設定された参照レベル最大値）と比較し、ｎ＜Ｎであればページソースと参照レベルｎとをリンク取得部７に出力してステップ４０４に移行する。ｎ≧Ｎであれば何も行わずにステップ４０４に移行する。
【００４４】
ステップ４０４）  ページソースを本文抽出部１０に出力する。
【００４５】
図６は、本発明の一実施の形態における特徴語合成部の処理のフローチャートである。
【００４６】
ステップ５０１）  基本特徴語保存部１３から基本特徴語ｗ１，…，ｗｎを取得し、これらをメモリ（図示せず）出力する。
【００４７】
ステップ５０２）  ループ変数ｋ，ｉに初期化する。
【００４８】
ステップ５０３）  ｉ＞ｍ（追加特徴語数の最大値）であれば終了する。そうでなければステップ５０４に移行する。
【００４９】
ステップ５０４）  ｋ＞ｎ（基本特徴語数の最大値）であれば、ステップ５０８に移行し、そうでなければステップ５０５に移行する。
【００５０】
ステップ５０５）  基本特徴語ｗｋと追加特徴語Ｔｉとの類似度であるＳｋｉを計算する。
【００５１】
ステップ５０６）  Ｓｋｉが予め決められた閾値Ｃ以上であるならば、追加特徴語Ｔｉを出力し、ステップ５０８に移行する。そうでなければ、ステップ５０７に移行する。
【００５２】
ステップ５０７）  ｋ＝ｋ＋１とし、ステップ５０４に移行する。
【００５３】
ステップ５０８）  ｉ＝ｉ＋１とし、ステップ５０３に移行する。
【００５４】
上記のように、本発明では、ブックマークがユーザ個人の特徴を反映していることに着目し、Ｗｅｂブラウザのブックマークを利用する。ブックマークが示す文書及び当該文書のリンク先文書に出現する特徴語を取り出して、個人プロファイルとし、インターネットでの検索結果に対して、個人プロファイルと類似性を判定し、検索結果を取得する。これにより、個人の興味に応じた情報検索が可能となる。
【００５５】
上記の図２に示す各構成要素の動作をプログラムとして構築し、個人適応型情報検索装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５６】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００５７】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本発明は、インターネット上の情報を検索するための技術に適応可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における個人適応型情報検索装置のブロック構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるＵＲＬフィルタリング部の処理のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施の形態におけるリンク取得部の処理のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態におけるＨＴＭＬ取得部の処理のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態における特徴語合成部の処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００６０】
１  ＵＲＬ抽出部
２  ブックマーク記憶手段、ブックマーク記憶部
３  ＵＲＬフィルタリング部
４  基本ＨＴＭＬ取得部
５  本文抽出部
６  特徴語取得部、基本文書特徴語取得手段
７  リンク取得部、リンク文書特徴語取得手段
８  ＵＲＬフィルタリング部
９  ＨＴＭＬ取得部
１０  本文抽出部
１１  特徴語取得部
１２  追加特徴語保存部
１３  基本特徴語保存部
１４  特徴語合成部、特徴語合成手段
１５  検索式入力部
１６  検索エンジン部、検索手段
１７  検索結果ソート部
１８  結果表示部
１９  ブラックリストデータベース
２０  検索用特徴語記憶手段、検索用特徴語記憶部
【図１】
2009265822.tif 000003
【図２】
2009265822.tif 000004
【図３】
2009265822.tif 000005
【図４】
2009265822.tif 000006
【図５】
2009265822.tif 000007
【図６】
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