JP3547069B2

JP3547069B2 - 情報関連づけ装置およびその方法

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Publication number: JP3547069B2
Application number: JP14851997A
Authority: JP
Inventors: 雅且大久保; 正之杉崎; 孝史井上; 一男田中
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1997-05-22
Filing date: 1997-05-22
Publication date: 2004-07-28
Anticipated expiration: 2017-05-22
Also published as: US6065001A; JPH10320419A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検索時に使用された複数の検索語の相互間における関連度を計算し、各検索語の相互間における関連づけを行う装置およびその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
情報検索とは、文書等の集合をデータベース等に蓄積し、利用者が与えた検索式に関連する文書を、そのデータベースから取り出す技術である。検索式とは、たとえば「通信」のような１つの単語だけではなく、「通信ＡＮＤ計算機」のように、「通信」と「計算機」との両方の単語に関連する文書の取り出しを指定したり、「通信ＯＲ計算機」のように、「通信」と「計算機」とのうちのいずれかの単語に関連する文書の取り出しを指定する式である。ここで「単語に関連する文書」とは、ある文書にキーワードとしてある単語が予め付与されている場合、そのキーワードに対応する文書であり、また、ある文書中にある単語が含まれている場合、その単語に対応する文書である。
【０００３】
ここで、情報検索において、多くの人が共通して欲している情報を把握することができれば、それを情報収集計画に反映したり、または、メニュー選択によってその情報へアクセスできるようにすることによって、効果的な情報検索サービスを提供することができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、１つの情報について、各利用者が互いに異なる固有の視点に基づいて見ることがあるので、同一の情報を検索する場合、各利用者は、互いに異なる検索語を用い、したがって、検索語の使用頻度を単純に集計するだけでは、多くの人が共通して欲している情報が何であるかを正確に把握することはできない。
【０００５】
ところで、所定の期間において使用された検索語同士の関連度の強さを求めることができれば、互いに強い関連を持つ語は、同一の情報を得るために使用された語であると見なすことができ、したがって、データベース等に蓄積されている情報が要求されている強さを、検索語に基づいて求めることができる。
【０００６】
この場合、従来、関連語辞書では、１つの検索語と別の検索語語との関係を静的に定義しており、この関連語辞書を利用すれば、検索語同士の関係を得ることができ、したがって、データベース等に蓄積されている情報を要求する強さを求めることができる。
【０００７】
しかし、上記の関連語辞書では、個々の商品名や省略形等、時代を反映した新語や、検索の時点で利用者が「関連している」と見なした複数の検索語同士の関連、いわば「一時的に関連の強くなった検索語同士の関連」に対応することができない。たとえば、「年賀状」と「当選番号」は、年末年始の期間では「お年玉つき年賀ハガキの当選番号」を調べるために使用されることが多いので、同一の情報要求として１つのグループにまとめることが好ましいが、年末年始以外の期間のように、当該期間とは別の期間においては１つのグループにまとめるべきではない。「サッカー」と「ワールドカップ」、「スキー」と「北海道」等も上記と同様に、１つのグループにまとめるべきではない。
【０００８】
つまり、従来例においては、同一の情報を要求する複数の検索語を適切にグループ化することができないので、検索語間の関連度を適切に計算することができず、したがって、多くのユーザが欲している情報が何であるかを的確に把握することが困難であるという問題がある。
【０００９】
本発明は、多くのユーザが欲している情報が何であるかを、的確にしかも容易に把握することができる情報関連づけ装置およびその方法を提供することを目的とするものである。
【００１０】
請求項１、２、６、７に記載の発明は、蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する場合、過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、検索ユーザ毎に、検索時刻と上記検索式とを抽出し、上記抽出した検索式を検索語に分解し、この分解された複数の検索語が使用された時刻と、上記分解された複数の検索語のうちの別の検索語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算し、所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応する上記１つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関連度を集計するものである。
【００１１】
請求項３〜５、８に記載の発明は、蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する場合、過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、所定時間毎に検索ユーザ毎に、上記検索式を抽出し、上記検索ユーザ毎に、上記検索式を検索語へ分解し、上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数を上記検索ユーザ毎に計算し、上記検索ユーザ毎に計算された各検索語の使用回数を、全ての上記検索ユーザについて集計し、上記集計された上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数に基づいて、２つの検索語相互間の相関係数を計算するものである。
【００１２】
【発明の実施の形態および実施例】
図１は、本発明の一実施例である情報関連づけ装置ＩＣ１を示すブロック図である。
【００１３】
情報関連づけ装置ＩＣ１は、蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する情報検索システムであり、２つの検索語が使用された時刻差のうちで最小時刻差に応じて、その２つの検索語の間における関連度を計算するものである。
【００１４】
また、情報関連づけ装置ＩＣ１は、ユーザ別検索時刻・検索式抽出部１０と、最小時刻差計算部２０と、関連度計算・集計部３０とを有する。
【００１５】
ユーザ別検索時刻・検索式抽出部１０は、過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、検索ユーザ毎に、検索時刻と上記検索式とを抽出する手段である。
【００１６】
最小時刻差計算部２０は、ユーザ別検索時刻・検索式抽出部１０が抽出した検索式を検索語に分解し、この分解された複数の検索語が使用された時刻と、上記分解された複数の検索語のうちの別の検索語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算する手段である。
【００１７】
関連度計算・集計部３０は、所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応する上記１つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関連度を集計する手段である。
【００１８】
図２は、情報関連づけ装置ＩＣ１に入力された検索記録を示す図である。
【００１９】
検索記録として、検索時刻と、検索を行ったユーザＩＤと、検索式とが記録される。たとえば、図２の１行目は、ユーザＩＤ１２３４のユーザが、１９９７年１月１７日の１４時５４分３２秒に、「年賀状」という検索式で検索を行ったことを示している。
【００２０】
図３は、上記実施例において、ユーザ別検索時刻・検索式抽出部１０の出力結果の例を示す図である。
【００２１】
ユーザ別検索時刻・検索式抽出部１０は、図２に示す検索記録をユーザ別にまとめる手段であり、図３には、ユーザＩＤ１２３４のユーザが検索したときに使用された検索式が、その検索時刻とともに示されている。
【００２２】
図４は、上記実施例における最小時刻差計算部２０の一例を示すブロック図である。
【００２３】
最小時刻差計算部２０は、検索式分解部２１と、最小時刻差演算部２２とを有する。検索式分解部２１は、各検索式を検索語毎に分解し、検索語とその使用時刻とを出力するものである。最小時刻差計算部２０は、たとえば、図３の２行目の「お年玉ＡＮＤハガキＡＮＤ抽選」を、「お年玉」と「ハガキ」と「抽選」とに分解し、これら分解された各検索語のそれぞれと、その検索時刻である１９９７年１月１７日の１４時５４分５９秒とを出力する。
【００２４】
図５は、検索式分解部２１の出力結果の例を示す図である。
【００２５】
最小時刻差演算部２２は、１つの検索語１の使用時刻と、別の検索語２の使用時刻との差である時刻差Ｄ_１２１、Ｄ_１２２、Ｄ_１２３……を求め、これら時刻差Ｄ_１２１、Ｄ_１２２、Ｄ_１２３……のうちで最も短い最小時刻差を求める。そして、最小時刻差演算部２２は、検索語２の使用時刻と、検索語３の使用時刻との差である時刻差Ｄ_２３１、Ｄ_２３２、Ｄ_２３３……を求め、これら時刻差Ｄ_２３１、Ｄ_２３２、Ｄ_２３３……のうちで最も短い最小時刻差を求め、以下、同様にして、互いに異なる２つの検索語同士における最小時刻差を求める。
【００２６】
図５において、検索語「年賀状」は、１９９７年１月１７日の１７時５４分３２秒と１７時５５分２３秒とに使用され、また、検索語「抽選」は、１９９７年１月１７日の１７時５４分５９秒と１７時５５分２３秒とに使用されているので、検索語「年賀状」と「抽選」とにおける最小時刻差は「０秒」である。
【００２７】
図６は、上記実施例において、検索語１の使用時刻と検索語２の使用時刻との最小時刻差を求める動作を示すフローチャートである。
【００２８】
ここで、検索語１がｎ回使用され、その使用時刻を、Ｔ１［１］、Ｔ１［２］、…、Ｔ１［ｎ］とし、検索語２がｍ回使用され、その使用時刻をＴ２［１］、Ｔ２［２］、…、Ｔ２［ｍ］とし、Ｔ１［ｉ］とＴ２［ｊ］との差のうちで、その最小値を求める（Ｓ２〜Ｓ９）。なお、最小値の初期値として「Ｔ１［１］−Ｔ２［１］」の絶対値を求め、この「Ｔ１［１］−Ｔ２［１］」の絶対値を変数ｍｉｎに格納し（Ｓ１）、この格納されている「Ｔ１［１］−Ｔ２［１］」の絶対値を各「Ｔ１［ｉ］−Ｔ２［ｊ］」の絶対値と比較し、この比較の結果、その小さい方を、変数ｍｉｎに格納する（Ｓ２〜Ｓ４）。ただし、変数ｍｉｎ＝０になれば（Ｓ５）、比較の計算を終了する。
【００２９】
図７は、上記実施例において、最小時刻差演算部２２の出力結果の例を示す図である。
【００３０】
図８は、上記実施例において、最小時刻差に基づいて、検索語同士の関連度を求めるグラフである。
【００３１】
つまり、２つの検索語における最小時刻差が計算されたら、この計算された最小時刻差に基づいて、図８に示すグラフを使用し、その２つの検索語同士の関連度を求める。
【００３２】
図８において、検索語同士の最小時刻差が「０」であれば、検索語同士の関連度を「２」とし、上記最小時刻差が０秒よりも大きく６０秒以下であれば、検索語同士の関連度を「１」とし、上記最小時刻差が６０秒以上３００秒以下であれば、上記検索語同士の関連度をｙとする。ここで、関連度ｙは、次の１次関数
ｙ＝−ｘ／３００＋１．２
によって求められる。なお、ｘは、検索語同士の時刻差（秒）である。
【００３３】
図９は、図７に示す最小時刻差演算部２２の出力結果を、図８に示す最小時刻差対関連度のグラフに基づいて求めた関連度（ユーザ別）を示す図である。
【００３４】
図１０は、図９に示す２つの検索語間の関連度を全てのユーザについて集計したものであり、２つの検索語間の関連度をユーザ毎に加算して求めた検索語間の関連度（全ユーザの集計結果）を示す図である。
【００３５】
次に、上記実施例を、実際の検索記録に適用した場合について説明する。
【００３６】
図１１は、上記実施例における検索記録の例を示す図である。なお、図１１〜図１４は、実際に行った実験の結果を示す図である。
【００３７】
図１１には、検索時刻、ユーザＩＤ、検索式が、検索毎に示され、検索時刻、ユーザＩＤ、検索式のそれぞれは、Ｔ＝、Ｕ＝、Ｏ＝、に続く文字列によって示されている。図１１のたとえば１行目に記載されている「Ｔ＝１２：１２：２６Ｕ＝ｙｖｇＸｇｚＭｆｉＩ８ＡＡＤ７ＤＯ＝サッカー＋ワールドカップ」は、「１２時１２分２６秒に、ユーザＩＤ『ｙｖｇＸｇｚＭｆｉＩ８ＡＡＤ７Ｄ』のユーザが、検索式『サッカー＋ワールドカップ』を使用して検索を行った」旨を示すものである。
【００３８】
図１２は、上記実施例おいて、集計された検索記録を、ユーザ毎に示す図である。
【００３９】
図１２によれば、上記ユーザ「ｙｖｇＸｇｚＭｆｉＩ８ＡＡＤ７Ｄ」が１２時８分２８秒、１２時１０分５０秒、１２時１２分２６秒にそれぞれ検索を行ったことがわかる。
【００４０】
図１３は、図８に示す最小時刻差対検索語同士の関連度との関係に基づいて、検索語同士の関連度を計算し、全てのユーザについて検索語間の関連度を計算した結果の例を示す図である。
【００４１】
図１４は、検索語「サッカー」と検索語「ワールドカップ」との使用頻度を日毎に示した図である。
【００４２】
検索語「サッカー」は、図１４の期間（ｂ）に集中して使用され、また、図１４の期間（ｂ）において、「サッカー」と関連度の高い語が「ワールドカップ」であるので、「サッカーのワールドカップ」に関係した情報を、ユーザが欲していると判断できる。実際に、図１４の期間（ａ）は、サッカーのワールドカップのアジア予選で日本チームの試合が行われた期間であり、期間（ａ）と（ｂ）とがほぼ一致している。
【００４３】
上記実施例では、最小時刻差に基づいて検索語同士の関連度を求める方法として、図８に示す関係を用いたが、図８に示す関係以外でも、最小時刻差と検索語同士の関連度との関係を定義した計算法であれば、図８に示す関係以外の関係を使用するようにしてもよい。また、図６に示すフローチャート以外のフローチャートによって、検索語同士の最小時刻差を求めるようにしてもよい。
【００４４】
上記実施例においては、検索式を検索語に分解するようにしているが、検索式が１つの検索語で構成されている場合には、検索式を分解せずに、その検索式を検索語として扱えばよい。
【００４５】
図１５は、本発明の他の実施例である情報関連づけ装置ＩＣ２を示すブロック図である。
【００４６】
情報関連づけ装置ＩＣ２は、蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する情報検索システムであり、２つの検索語の使用頻度に応じて、その２つの検索語の間における相関係数を求めるものである。また、情報関連づけ装置ＩＣ２は、時間別・ユーザ別検索式抽出部４０と、検索式分解部５０と、検索語集計部６０と、相関係数計算部７０とを有するものである。
【００４７】
時間別・ユーザ別検索式抽出部４０は、図２に示す検索記録を時間別・ユーザ別にまとめる手段である。情報関連づけ装置ＩＣ２は、１日単位で、その集計を行い、使用された検索式を、日毎・ユーザ毎にまとめる手段である。
【００４８】
検索式分解部５０は、各検索式を検索語毎に分解し、重複を除くものである。たとえば、図１６に示すユーザＩＤ１２３４のユーザが使用した検索式「年賀状」は「年賀状」とに分解され、検索式「お年玉ＡＮＤハガキＡＮＤ抽選」は、「お年玉」と「ハガキ」と「抽選」とに分解され、検索式「年賀状ＡＮＤ抽選」は、「年賀状」と「抽選」とに分解され、これらのうちで、重複している検索語を除くと、結局、検索語は、「年賀状」、「お年玉」、「ハガキ」、「抽選」の４つの検索語になる。
【００４９】
検索語集計部６０は、日毎・検索語毎の使用頻度を集計する手段である。同一のユーザが使用した検索語の中で重複使用されている検索語は、検索式分解部５０で除かれるので、１つの検索語に注目した場合、その検索語の使用頻度の種類の数は、その検索語を使用したユーザ数と等しい。つまり、たとえば１０人のユーザが検索語「年賀状」を使用したとすれば、検索語「年賀状」の使用頻度は１０種類求められる。換言すれば、そのうちの１人が検索語「年賀状」をたとえ１０００回使用したとしても、その１人については、検索語「年賀状」の使用頻度は１種類である。
【００５０】
相関係数計算部７０は、日毎に集計された各検索語の使用頻度に基づいて、それぞれの時系列間における２つの検索語の相関係数を求めるものである。
【００５１】
図１６は、情報関連づけ装置ＩＣ２において、時間別・ユーザ別検索式抽出部４０が出力した結果の例を示す図である。
【００５２】
図１７は、情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索式分解部５０の出力結果の例を示す図である。
【００５３】
図１８は、情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索語集計部６０の出力結果の例を示す図である。
【００５４】
次に、情報関連づけ装置ＩＣ２の動作について説明する。
【００５５】
図１９は、情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索語１と検索語２との相関係数Ｒを求める動作を示すフローチャートである。
【００５６】
対象となる期間をｎ日とし、各日における検索語１の使用回数をＣ１［１］、Ｃ１［２］、…、Ｃ１［ｎ］とし、検索語２の使用回数をＣ２［１］、Ｃ２［２］、…、Ｃ２［ｎ］とする。
【００５７】
まず、検索語１の使用回数の平均値をＡ１とし、検索語２の使用回数の平均値をＡ２とし、検索語１の使用回数の平均値Ａ１と、検索語２の使用回数の平均値Ａ２とを求める（Ｓ１１〜Ｓ１５）。ここで、日にちの関数をｉとし、相関係数Ｒを求めるための途中の関数をＲ１、Ｒ２とした場合、最初に、ｉ＝１、関数Ｒ１＝０、関数Ｒ２＝０とする（Ｓ１６）。
【００５８】
次に、（Ｃ１［ｉ］−Ａ１）・（Ｃ２［ｉ］−Ａ２）と、（Ｃ１［ｉ］−Ａ１）・（Ｃ１［ｉ］−Ａ１）と、（Ｃ２［ｉ］−Ａ２）・（Ｃ２［ｉ］−Ａ２）との総和を求め、それぞれを関数Ｒ３、Ｒ２、Ｒ１とする（Ｓ１７〜Ｓ１９）。そして、検索語１と検索語２との相関係数Ｒは、Ｒ３／（Ｒ１・Ｒ２）^１／２によって計算される（Ｓ２０）。
【００５９】
図２０は、情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索語１と検索語２との間における相関係数Ｒの例を示す図である。
【００６０】
次に、情報関連づけ装置ＩＣ２を実際の検索記録に適用した場合における動作について説明する。
【００６１】
図２１は、情報関連づけ装置ＩＣ２において、日毎・ユーザ毎に検索記録を２週間分まとめた後に、それぞれの検索語間の相関係数を求めた結果を示す図である。
【００６２】
図２１によれば、検索語「年賀ハガキ」と「年賀状」との相関係数、検索語「お年玉」と「年賀ハガキ」との相関係数、検索語「当選番号」と「年賀状」との相関係数、検索語「当選番号」と「年賀ハガキ」との相関係数が高いので、これらの検索語は、「お年玉付き年賀ハガキの当選番号」という情報を検索したときに使用された検索語であったと推測できる。
【００６３】
また、検索語「道路情報」と「交通情報」と「道路交通情報」等、相関係数の高さに基づいて、実際に要求が強かった情報が何であったかを、容易に推測することができる。
【００６４】
つまり、従来のように個々の検索語の使用回数を見ただけでは、実際に要求が強かった情報が何であったかを推測することが困難であるが、相関係数が所定の閾値以上である検索語を所定の基準でグループ化し、その使用回数を集計することによって、実際に要求が強かった情報が何であるかを推測することが容易になる。
【００６５】
つまり、検索語をグループ化する上記所定の基準は、次のような基準である。まず、相関係数計算部７０が計算した相関係数のうちで、その相関係数が所定の値（たとえば０．９３）以上である相関係数を特定相関係数とすると、その特定相関係数が複数存在し、１つの特定相関係数（図２１における相関係数が０．９６１１８２０５１２２３２５の相関係数）に対応する２つの検索語（「お年玉」と「年賀状」）のうちの一方の検索語（たとえば「年賀状」）が、他の上記特定相関係数（図２１における相関係数が０．９５２５５５９９５８５５９１の相関係数）に対応する一方の検索語（「年賀状」）と同じであれば、上記１つの特定相関係数に対応する２つの検索語（「お年玉」と「年賀状」）と、上記他の特定相関係数に対応する２つの検索語（「年賀ハガキ」と「年賀状」）とを１つのグループにまとめる。すなわち、上記基準によれば、「お年玉」と「年賀状」と「年賀ハガキ」とが１つのグループにまとめられる。また、上記基準によって、芋づる式にまたは枝状に、複数の検索語が１つのグループにまとめられる。
【００６６】
上記のように複数の検索語を１つのグループにまとめる検索語まとめ手段が、相関係数計算部７０に設けられている。
【００６７】
図２２は、情報関連づけ装置ＩＣ２において、２週間分の検索記録に基づいて、各検索語の使用回数をグラフ化した図である。
【００６８】
図２１において、たとえば、相関係数Ｒがたとえば０．９３以上（０．９３以外の数値以上であってもよい）である２つの検索語は、同一の情報を要求したときに使用された検索語であると考える。そして、上記基準に応じて、相関係数Ｒが０．９３以上である検索語を図２１から抜き出すと、検索語「年賀」と「年賀状」と「年賀ハガキ」と「お年玉」と「当選番号」が１つのグループにまとめられる。
【００６９】
図２２には、各検索語が使用された回数の推移と、それら各検索語が使用された回数を集計した（合計した）ものの推移とを併せて示してある。このように、個々の検索語の使用回数の推移を見ただけでは、強く要求されていた情報が何であるかを認識できないが、個々の検索語の使用回数をまとめたもの（集計したもの）の推移を見ることによって、要求されていた情報のその要求の度合いが顕著に示され、情報の要求の度合が高かったことを容易に把握することができる。
【００７０】
図２３は、情報関連付け装置ＩＣ２において、Ｃ１［ｉ］とＣ２［ｉ］との共分散Ｃと、それぞれの分散Ｖ１とＶ２とを計算し、Ｃ／（Ｖ１・Ｖ２）^１／２によって、相関係数Ｒを求める動作を示すフローチャートである。
【００７１】
相関係数Ｒを求める場合、順序列の相関係数を求める計算方法であれば、図２３に示すフローチャート等のように、図１８に示すフローチャート以外のフローチャートを使用するようにしてもよい。
【００７２】
上記各実施例によれば、検索記録に基づいて検索語間の関連度、相関係数を計算しているので、実際のユーザの視点を反映した検索語関係を求めることができる。また、ある特定の期間に限定された検索語間の関連度、相関係数を計算することができるので、ある検索語の使用頻度が通常よりも多かったり少なかったりしたときに、その原因を求めることができる。さらに、特定の情報への要求に使用された異なる検索語をグループ化することができるので、ある期間における情報要求をより正確に把握することができる。
【００７３】
【発明の効果】
本発明によれば、多くのユーザが欲している情報が何であるかを、的確にしかも容易に把握することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である情報関連づけ装置ＩＣ１を示すブロック図である。
【図２】情報関連づけ装置ＩＣ１に入力された検索記録を示す図である。
【図３】上記実施例において、ユーザ別検索時刻・検索式抽出部１０の出力結果の例を示す図である。
【図４】上記実施例における最小時刻差計算部２０の一例を示すブロック図である。
【図５】検索式分解部２１の出力結果の例を示す図である。
【図６】上記実施例において、検索語１の使用時刻と検索語２の使用時刻との最小時刻差を求める動作を示すフローチャートである。
【図７】上記実施例において、最小時刻差演算部２２の出力結果例を示す図である。
【図８】上記実施例において、最小時刻差に基づいて、検索語同士の関連度を求めるグラフである。
【図９】図７に示す最小時刻差演算部２２の出力結果を、図８に示す最小時刻差対関連度のグラフに基づいて求めた関連度（ユーザ別）を示す図である。
【図１０】図９に示す２つの検索語間の関連度を全てのユーザについて集計したものであり、２つの検索語間の関連度をユーザ毎に加算して求めた検索語間の関連度（全ユーザの集計結果）を示す図である。
【図１１】上記実施例における検索記録の例を示す図である。
【図１２】上記実施例おいて、集計された検索記録を、ユーザ毎に示す図である。
【図１３】図８に示す最小時刻差対検索語同士の関連度との関係に基づいて、検索語同士の関連度を計算し、全てのユーザについて検索語間の関連度を計算した結果の例を示す図である。
【図１４】検索語「サッカー」と検索語「ワールドカップ」との使用頻度を日毎に示した図である。
【図１５】本発明の他の実施例である情報関連づけ装置ＩＣ２のブロック図である。
【図１６】情報関連づけ装置ＩＣ２において、時間別・ユーザ別検索式抽出部４０が出力した結果の例を示す図である。
【図１７】情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索式分解部５０の出力結果の例を示す図である。
【図１８】情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索語集計部６０の出力結果の例を示す図である。
【図１９】情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索語１と検索語２との相関係数Ｒを求める動作を示すフローチャートである。
【図２０】情報関連づけ装置ＩＣ２において、検索語１と検索語２との間における相関係数Ｒの例を示す図である。
【図２１】情報関連づけ装置ＩＣ２において、日毎・ユーザ毎に検索記録を２週間分まとめた後に、それぞれの検索語間の相関係数を求めた結果を示す図である。
【図２２】情報関連づけ装置ＩＣ２において、２週間分の検索記録に基づいて、各検索語の使用回数をグラフ化した図である。
【図２３】情報関連付け装置ＩＣ２において、Ｃ１［ｉ］とＣ２［ｉ］との共分散Ｃと、それぞれの分散Ｖ１とＶ２とを計算し、Ｃ／（Ｖ１・Ｖ２）^１／２によって、相関係数Ｒを求める動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
ＩＣ１、ＩＣ２…情報関連づけ装置、
１０…ユーザ別検索時刻・検索式抽出部、
２０…最小時刻差計算部、
２１…検索式分解部、
２２…最小時刻差演算部、
３０…関連度計算・集計部、
４０…時間別・ユーザ別検索式抽出部、
５０…検索式分解部、
６０…検索語集計部、
７０…相関係数計算部。

Claims

蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する情報検索システムにおいて、
過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、検索ユーザ毎に、検索時刻と上記検索式とを抽出するユーザ別検索時刻・検索式抽出手段と；
上記ユーザ別検索時刻・検索式抽出手段が抽出した検索式を検索語に分解する分解手段と；
上記分解された複数の検索語が使用された時刻と、上記分解された複数の検索語のうちの別の検索語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算する最小時刻差計算手段と；
所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応する上記１つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関連度を集計する関連度計算・集計手段と；
を有することを特徴とする情報関連づけ装置。
請求項１において、
上記最小時刻差計算手段は、上記検索式を検索語に分解し、上記分解された検索語のうちの１つの検索語が使用された時刻と、上記分解された検索語のうちの別の検索語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算する手段であり、
上記関連度計算・集計手段は、所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応する上記１つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関連度を集計する手段であることを特徴とする情報関連づけ装置。
蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する情報検索システムにおいて、
過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、所定時間毎に検索ユーザ毎に、上記検索式を抽出する時間別・ユーザ別検索式抽出手段と；
上記検索ユーザ毎に、上記検索式を検索語へ分解する検索式分解手段と；
上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数を上記検索ユーザ毎に計算し、上記検索ユーザ毎に計算された各検索語の使用回数を、全ての上記検索ユーザについて集計する検索語集計手段と；
上記集計された上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数に基づいて、２つの検索語相互間の相関係数を計算する相関係数計算手段と；
を有することを特徴とする情報関連づけ装置。
請求項３において、
上記相関係数計算手段が計算した上記相関係数のうちで、上記相関係数が所定の値以上である特定相関係数が複数存在する場合、１つの上記特定相関係数に対応する２つの検索語のうちの一方の検索語が、他の上記特定相関係数に対応する一方の検索語と同じであれば、上記１つの特定相関係数に対応する２つの検索語と、上記他の特定相関係数に対応する２つの検索語とを１つのグループにまとめる検索語まとめ手段を有することを特徴とする情報関連づけ装置。
請求項３において、
上記検索式分解手段は、１つの上記ユーザにおいて、同一の検索語について重複を除く手段であることを特徴とする情報関連づけ装置。
蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する情報検索方法において、
過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、検索ユーザ毎に、検索時刻と上記検索式とを抽出するユーザ別検索時刻・検索式抽出段階と；
上記ユーザ別検索時刻・検索式抽出段階で抽出した検索式を検索語に分解する分解段階と；
上記分解された複数の検索語が使用された時刻と、上記分解された複数の検索語のうちの別の検索語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算する最小時刻差計算段階と；
所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応する上記１つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関連度を集計する関連度計算・集計段階と；
を有することを特徴とする情報関連づけ方法。
請求項６において、
上記最小時刻差計算段階は、上記検索式を検索語に分解し、上記分解された検索語のうちの１つの検索語が使用された時刻と、上記分解された検索語のうちの別の検索語が使用された時刻との時刻差のうちの最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算する段階であり、
上記関連度計算・集計段階は、所定の検索ユーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差に対応する上記１つの検索語と上記別の検索語との関連度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検索ユーザについて計算された上記関連度を集計する段階であることを特徴とする情報関連づけ方法。
蓄積されている情報から、所定の検索式を使用して所望の情報を検索する情報検索方法において、
過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、所定時間毎に検索ユーザ毎に、上記検索式を抽出する時間別・ユーザ別検索式抽出段階と；
上記検索ユーザ毎に、上記検索式を検索語へ分解する検索式分解段階と；
上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数を上記検索ユーザ毎に計算し、上記検索ユーザ毎に計算された各検索語の使用回数を、全ての上記検索ユーザについて集計する検索語集計段階と；
上記集計された上記所定時間毎における上記各検索語の使用回数に基づいて、２つの検索語相互間の相関係数を計算する相関係数計算段階と；
を有することを特徴とする情報関連づけ方法。