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技術 情報分類方法及び装置

出願人 日本電信電話株式会社
発明者 遠藤勝博能登肇新西誠人鈴木尚文
出願日 2003年6月13日 (17年6ヶ月経過) 出願番号 2003-169941
公開日 2005年1月6日 (15年11ヶ月経過) 公開番号 2005-004657
状態 未査定
技術分野 計算機間の情報転送 検索装置
主要キーワード 各分類結果 基本グループ 類似度計算式 適応情報 中心セル 近傍集合 自動送受信 特徴量計算処理
関連する未来課題
重要な関連分野

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課題

情報の分類ユーザ中心に考えて行い、情報やユーザの位置づけがわかるような分類を実現し、また、その分類結果に関連する情報を受動的にユーザが受け取ること。

解決手段

サーバ装置110は、情報管理部111、特徴量計算部112および自動送受信部113から構成され、クライアント装置120は、情報管理部121、情報分類部122、グループ分類部123および自動送受信部124から構成される。情報管理部111で分類対象の情報を一括して管理し、特徴量計算部112により情報の特徴量を計算する。ユーザは、情報管理部121により、ネットワークを介してサーバ装置に登録さている情報やその特徴量を得る。情報分類部122とグループ分類部123により情報とグループの分類を行い、各分類結果は各クライアント装置上で表示し観覧することができる。

概要

背景

従来の情報分類システム、特に文書分類システムとして文書中に出現する単語の出現頻度を利用して自動分類するシステムには「文章自動分類システム」(例えば、特許文献1参照)がある。これは次のような方法で分類を行う。まず、入力した文章における単語の出現頻度を統計処理することによって文書における単語の出現頻度からなる出現頻度ベクトルを形成する。そして、この出現頻度ベクトルを用いて所定の情報量基準に基づき部類対象の文章をクラスタに分割し、その分割したクラスタがそれ以上分けることができないところまでその分割を繰り返していくことによって文章の分類を行う。

概要

情報の分類をユーザ中心に考えて行い、情報やユーザの位置づけがわかるような分類を実現し、また、その分類結果に関連する情報を受動的にユーザが受け取ること。サーバ装置110は、情報管理部111、特徴量計算部112および自動送受信部113から構成され、クライアント装置120は、情報管理部121、情報分類部122、グループ分類部123および自動送受信部124から構成される。情報管理部111で分類対象の情報を一括して管理し、特徴量計算部112により情報の特徴量を計算する。ユーザは、情報管理部121により、ネットワークを介してサーバ装置に登録さている情報やその特徴量を得る。情報分類部122とグループ分類部123により情報とグループの分類を行い、各分類結果は各クライアント装置上で表示し観覧することができる。

目的

本発明は、上記の従来の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とする

効果

実績

技術文献被引用数
0件
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請求項1

複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、および情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量を送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、前記情報グループ分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、前記サーバ装置に前記情報特徴量送信要求を送信し、前記情報特徴量を前記サーバ装置から受信するクライアント通信手段、およびユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置とを備えたことを特徴とする情報分類システム

請求項2

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項1記載の情報分類システム。

請求項3

前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、前記クライアント制御手段は、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項1または2記載の情報分類システム。

請求項4

複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納し、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、ならびに情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量および前記複数の情報グループを送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、前記情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、前記サーバ装置に前記情報特徴量送信要求を送信し、前記情報特徴量および前記複数の情報グループを前記サーバ装置から受信するクライアント通信手段、ならびにユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量および前記複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき当該読み出された分類基準を用いて前記複数の情報グループを分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置とを備えたことを特徴とする情報分類システム。

請求項5

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項4記載の情報分類システム。

請求項6

前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、前記クライアント制御手段は、前記情報グループの各々の間で前記情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項4または5記載の情報分類システム。

請求項7

前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、前記クライアント制御手段は、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項1ないし6のいずれかに記載の情報分類システム。

請求項8

前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、前記クライアント制御手段は、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項1ないし7のいずれかに記載の情報分類システム。

請求項9

前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、前記クライアント通信手段は、前記サーバ装置から前記追加情報を受信し、前記クライアント制御手段は、当該受信した追加情報をすでに受信済みの前記情報特徴量に基づいて前記対象情報に含めて分類することを特徴とする請求項1ないし7のいずれかに記載の情報分類システム。

請求項10

前記サーバ制御部は、前記クライアント装置が前記情報特徴量を所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項1ないし7のいずれかに記載の情報分類システム。

請求項11

前記サーバ装置は、前記クライアント装置のうちの1つから追加情報があるとの通知を受信したときは、当該通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、前記追加情報がある旨通知し、該クライアント装置は、前記追加情報を要求するときは、前記サーバ装置および前記追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから前記追加情報を受信することを特徴とする請求項1ないし10のいずれかに記載の情報分類システム。

請求項12

複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量を送信するサーバ通信手段とを備えたことを特徴とするサーバ装置。

請求項13

複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出して前記サーバ記憶手段に格納し、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成して前記サーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量および前記複数の情報グループを送信するサーバ通信手段とを備えたことを特徴とするサーバ装置。

請求項14

前記サーバ制御部は、前記情報特徴量を所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項12または13記載のサーバ装置。

請求項15

情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量を受信するクライアント通信手段と、ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とするクライアント装置。

請求項16

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項15記載のクライアント装置。

請求項17

前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、前記クライアント制御手段は、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項15または16記載のクライアント装置。

請求項18

情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを受信するクライアント通信手段と、ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量および前記複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき当該読み出された分類基準を用いて前記複数の情報グループを分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とするクライアント装置。

請求項19

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記クライアント制御手段は、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項18記載のクライアント装置。

請求項20

前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、前記クライアント制御手段は、前記情報グループの各々の間で前記情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項18または19記載のクライアント装置。

請求項21

前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、前記クライアント制御手段は、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項15ないし20のいずれかに記載のクライアント装置。

請求項22

前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、前記クライアント制御手段は、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項15ないし21のいずれかに記載のクライアント装置。

請求項23

前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、前記クライアント通信手段は、前記追加情報を受信し、前記クライアント制御手段は、当該受信した追加情報をすでに受信済みの前記情報特徴量に基づいて前記対象情報に含めて分類することを特徴とする請求項15ないし21のいずれかに記載のクライアント装置。

請求項24

分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納する特徴量格納ステップと、情報特徴量送信要求を受信し、前記サーバ記憶手段から読み出された前記情報特徴量をサーバ通信手段が送信する送信ステップとを実行することを特徴とするプログラム。

請求項25

分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、前記複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納し、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成して前記サーバ記憶手段に格納する特徴量格納ステップと、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ通信手段が、前記サーバ記憶手段から前記特徴情報量および前記複数の情報グループを読み出して送信する送信ステップとを実行することを特徴とするプログラム。

請求項26

前記特徴量格納ステップは、前記情報特徴量を所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項24または25記載のプログラム。

請求項27

分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量をクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップとを実行することを特徴とするプログラム。

請求項28

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記分類結果格納ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項27記載のプログラム。

請求項29

前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、前記分類格納ステップは、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項27または28記載のプログラム。

請求項30

分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループをクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、ユーザによって設定された、前記複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記クライアント記憶手段から前記分類基準を読み出し、前記通信部において受信した前記情報特徴量および前記複数の情報グループに基づいて当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類し、当該分類された結果を前記クライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップとを実行することを特徴とするプログラム。

請求項31

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記分類結果格納ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項30記載のプログラム。

請求項32

前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、前記分類結果格納ステップは、前記情報グループの各々の間で前記情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項30または31記載のプログラム。

請求項33

前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、前記分類結果格納ステップは、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項27ないし32のいずれかに記載のプログラム。

請求項34

前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、前記分類結果格納ステップは、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項27ないし33のいずれかに記載のプログラム。

請求項35

前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、前記クライアント通信手段は、前記追加情報を受信するステップをさらに実行し、前記分類結果格納ステップは、当該受信した追加情報をすでに受信済みの前記情報特徴量に基づいて前記対象情報に含めて分類することを特徴とする請求項27ないし33のいずれかに記載のプログラム。

請求項36

請求項24ないし35に記載の各プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

請求項37

分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類する情報分類方法において、前記分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、ユーザの要求によりまたは前記分類対象情報群に新たな情報が追加されると自動的に、前記分類基準を読み出し当該読み出された分類基準を用いて前記分類対象情報を分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする情報分類方法。

請求項38

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記分類ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする請求項37記載の情報分類方法。

請求項39

分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類する情報分類方法において、前記分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類して複数の情報グループを生成する生成ステップ前記情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、前記分類基準を読み出し、前記複数の情報グループを前記複数の情報グループの各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする情報分類方法。

請求項40

前記分類基準は、前記分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、前記分類ステップは、前記中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする請求項39記載の情報分類方法。

請求項41

前記分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、前記分類ステップは、前記分類対象情報の各々の間で前記分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項37ないし40のいずれかに記載の情報分類方法。

請求項42

前記分類基準は、前記情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、前記分類ステップは、前記情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする請求項37ないし41のいずれかに記載の情報分類方法。

請求項43

前記所定の条件は、前記対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、前記分類ステップは、前記追加情報と前記分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする請求項37ないし42のいずれかに記載の情報分類方法。

請求項44

前記情報特徴量は、所定の時間間隔ごとに当該算出時点において格納されている前記対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または前記追加情報が追加されるごとに前記追加情報を前記対象情報群に追加して当該追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする請求項37ないし42のいずれかに記載の情報分類方法。

請求項45

前記クライアント装置のうちの1つから追加情報があるとの通知を前記サーバ装置が受信したときは、当該通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、前記追加情報がある旨通知する追加情報通知ステップと、該クライアント装置が前記追加情報を要求するときは、前記サーバ装置および前記追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから前記追加情報を受信する追加情報受信ステップとをさらに備えたことを特徴とする請求項37ないし44のいずれかに記載の情報分類方法。

技術分野

0001

本発明は、情報を分類する情報分類方法及び装置に関し、より詳細には、分類対象情報群に含まれる各情報間類似度に基づいて情報を分類する情報分類方法及び装置に関する。

0002

従来の情報分類システム、特に文書分類システムとして文書中に出現する単語の出現頻度を利用して自動分類するシステムには「文章自動分類システム」(例えば、特許文献1参照)がある。これは次のような方法で分類を行う。まず、入力した文章における単語の出現頻度を統計処理することによって文書における単語の出現頻度からなる出現頻度ベクトルを形成する。そして、この出現頻度ベクトルを用いて所定の情報量基準に基づき部類対象の文章をクラスタに分割し、その分割したクラスタがそれ以上分けることができないところまでその分割を繰り返していくことによって文章の分類を行う。

0003

一方、情報のプッシュ型サービスとして、ユーザが所望の情報を選択的に受け取ることを可能とする「ユーザ適応情報配信システム」(例えば、特許文献2参照)がある。これは次のような方法でユーザに情報を提供する。クライアントにおいてユーザがアクセスする文書情報の統計的な特徴を示す情報をユーザのアクセス特性として入力し、蓄積された文書情報それぞれについて、その統計的特徴を抽出し、ユーザのアクセス特性と抽出結果とに基づいて、ユーザがアクセスする文書情報と配信対象の文書情報それぞれとの類似度を評価し、評価結果に応じて類似度の高い文書情報を選択的にユーザに配信する。

背景技術

0004

【特許文献1】
特開平8−263510号公報
【特許文献2】
特開平11−232287号公報

0005

しかしながら、従来の情報分類方法は次のような問題点を持っている。

0006

上述の文書中に出現する単語の出現頻度を利用して自動分類する「文章自動分類システム」においては、文章などの情報を分類するためのキーを抽出し、そのキーから類似度を計算してクラスタリングしていくので、あくまで文書を適当なグループに分類するのみである。しかし、この方法では情報の全体的な位置づけや分類がわかるものの、ユーザにとって情報がどの程度どのように関連するかがわかりにくいため情報の有効活用が困難である。

0007

一方、ユーザが所望の情報を選択的に受け取ることを可能とする「ユーザ適応情報配信システム」においては、ユーザが受動的に情報を受け取る場合、関連づける情報に対しユーザのアクセスが必須であり、「文章自動分類システム」のような情報の分類結果をそのまま利用してプッシュ型関連情報を配信することが難しいという問題がある。

発明が解決しようとする課題

0008

そこで、本発明は、上記の従来の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、情報の分類をユーザ中心に考えて行い、情報やユーザの位置づけがわかるような分類を実現し、また、その分類結果に関連する情報を受動的にユーザが受け取ることができる情報分類システムおよび方法を提供することにある。

0009

このような目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、情報分類システムにおいて、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、および情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量を送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、サーバ装置に情報特徴量送信要求を送信し、情報特徴量をサーバ装置から受信するクライアント通信手段、およびユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置とを備えたことを特徴とする。

0010

請求項2に記載の発明は、請求項1記載の情報分類システムにおいて、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。

0011

請求項3に記載の発明は、請求項1または2記載の情報分類システムにおいて、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0012

請求項4に記載の発明は、情報分類システムにおいて、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納し、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、ならびに情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量および複数の情報グループを送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、サーバ装置に情報特徴量送信要求を送信し、情報特徴量および複数の情報グループをサーバ装置から受信するクライアント通信手段、ならびにユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量および複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき読み出された分類基準を用いて複数の情報グループを分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とする。

0013

請求項5に記載の発明は、請求項4記載の情報分類システムにおいて、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。

0014

請求項6に記載の発明は、請求項4または5記載の情報分類システムにおいて、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、情報グループの各々の間で情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0015

請求項7に記載の発明は、請求項1ないし6のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、クライアント制御手段は、情報特徴量を該特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。

0016

請求項8に記載の発明は、請求項1ないし7のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント制御手段は、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0017

請求項9に記載の発明は、請求項1ないし7のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント通信手段は、サーバ装置から追加情報を受信し、クライアント制御手段は、受信した追加情報をすでに受信済みの情報特徴量に基づいて対象情報に含めて分類することを特徴とする。

0018

請求項10に記載の発明は、請求項1ないし7のいずれかに記載の情報分類システム、サーバ制御部は、クライアント装置が情報特徴量を所定の時間間隔ごと算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。

0019

請求項11に記載の発明は、請求項1ないし10のいずれかに記載の情報分類システムにおいて、サーバ装置は、クライアント装置のうちの1つから追加情報があるとの通知を受信したときは、通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、追加情報がある旨通知し、クライアント装置は、追加情報を要求するときは、サーバ装置および追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから追加情報を受信することを特徴とする。

0020

請求項12に記載の発明は、サーバ装置において、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量を送信するサーバ通信手段とを備えたことを特徴とする。

0021

請求項13に記載の発明は、サーバ装置において、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段と、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納し、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段と、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量および複数の情報グループを送信するサーバ通信手段とを備えたことを特徴とする。

0022

請求項14に記載の発明は、請求項12または13記載のサーバ装置において、サーバ制御部は、情報特徴量を所定の時間間隔ごとに算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。

0023

請求項15に記載の発明は、クライアント装置において、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量を受信するクライアント通信手段と、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量に基づいて読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とする。

0024

請求項16に記載の発明は、請求項15記載のクライアント装置において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。

0025

請求項17に記載の発明は、請求項15または16記載のクライアント装置において、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0026

請求項18に記載の発明は、クライアント装置において、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを受信するクライアント通信手段と、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段と、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量および複数の情報グループを用いて算出されたグループ情報特徴量に基づき当該読み出された分類基準を用いて複数の情報グループを分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段とを備えたことを特徴とする。

0027

請求項19に記載の発明は、請求項18記載のクライアント装置において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、クライアント制御手段は、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。

0028

請求項20分類対象情報は、請求項18または19記載のクライアント装置において、情報の内容および所有者を含み、クライアント制御手段は、情報グループの各々の間で情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0029

請求項21に記載の発明は、請求項15ないし20のいずれかに記載のクライアント装置において、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、クライアント制御手段は、情報特徴量を特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。

0030

請求項22に記載の発明は、請求項15ないし21のいずれかに記載のクライアント装置において、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント制御手段は、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0031

請求項23に記載の発明は、請求項15ないし21のいずれかに記載のクライアント装置において、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント通信手段は、追加情報を受信し、クライアント制御手段は、受信した追加情報をすでに受信済みの情報特徴量に基づいて対象情報に含めて分類することを特徴とする。

0032

請求項24に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納する特徴量格納ステップと、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量をサーバ通信手段が送信する送信ステップとを実行することを特徴とする。

0033

請求項25に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて該分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段にサーバ制御手段が格納し、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループを生成してサーバ記憶手段に格納する特徴量格納ステップと、情報特徴量送信要求を受信し、サーバ通信手段が、サーバ記憶手段から特徴情報量および複数の情報グループを読み出して送信する送信ステップとを実行することを特徴とする。

0034

請求項26に記載の発明は、請求項24または25記載のプログラムであって、特徴量格納ステップは、情報特徴量を所定の時間間隔ごとに算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。

0035

請求項27に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量をクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量に基づいて読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップとを実行することを特徴とする。

0036

請求項28に記載の発明は、請求項27記載のプログラムであって、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類結果格納ステップは、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。

0037

請求項29に記載の発明は、請求項27または28記載のプログラムであって、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、分類格納ステップは、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0038

請求項30に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類するステップを実行するプログラムであって、情報特徴量送信要求を送信し、分類対象情報群に含まれる複数の分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量、および分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類した複数の情報グループをクライアント通信手段が受信する特徴量受信ステップと、ユーザによって設定された、複数の分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予めクライアント記憶手段が格納する分類基準格納ステップと、クライアント制御手段は、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信部において受信した情報特徴量および複数の情報グループに基づいて読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納する分類結果格納ステップとを実行することを特徴とする。

0039

請求項31に記載の発明は、請求項30記載のプログラムであって、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類結果格納ステップは、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。

0040

請求項32に記載の発明は、請求項30または31記載のプログラムであって、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、分類結果格納ステップは、情報グループの各々の間で情報グループの各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出されたグループ情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0041

請求項33に記載の発明は、請求項27ないし32のいずれかに記載のプログラムであって、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、分類結果格納ステップは、情報特徴量を特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。

0042

請求項34に記載の発明は、請求項27ないし33のいずれかに記載のプログラムであって、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、分類結果格納ステップは、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0043

請求項35に記載の発明は、請求項27ないし33のいずれかに記載のプログラムであって、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、クライアント通信手段は、追加情報を受信するステップをさらに実行し、分類結果格納ステップは、受信した追加情報をすでに受信済みの情報特徴量に基づいて対象情報に含めて分類することを特徴とする。

0044

請求項36に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、請求項24ないし35に記載の各プログラムを記録したことを特徴とする。

0045

請求項37に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類する情報分類方法において、分類対象情報を分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、ユーザの要求によりまたは分類対象情報群に新たな情報が追加されると自動的に、分類基準を読み出し読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする。

0046

請求項38に記載の発明は、請求項37記載の情報分類方法において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類ステップは、中心情報の指示において示される情報を中心に分類することを特徴とする。

0047

請求項39に記載の発明は、分類対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて分類対象情報を分類する情報分類方法において、分類対象情報群に含まれる分類対象情報を所定の規則によって分類して複数の情報グループを生成する生成ステップと、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め設定し格納する設定ステップと、ユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、分類基準を読み出し、複数の情報グループを複数の情報グループの各々の間で相互に算出される情報特徴量に基づいて読み出された分類基準を用いて分類する分類ステップとを備えたことを特徴とする。

0048

請求項40に記載の発明は、請求項39記載の情報分類方法において、分類基準は、分類対象情報のうち中心として分類することが要求される中心情報の指示を含み、分類ステップは、中心情報の指示において示される情報を含む情報グループを中心に分類することを特徴とする。

0049

請求項41に記載の発明は、請求項37ないし40のいずれかに記載の情報分類方法において、分類対象情報は、情報の内容および所有者を含み、分類ステップは、分類対象情報の各々の間で分類対象情報の各々に含まれる情報の内容および所有者についてそれぞれ相互に算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0050

請求項42に記載の発明は、請求項37ないし41のいずれかに記載の情報分類方法において、分類基準は、情報特徴量をユーザごとに調整する場合の調整量を示す特徴量調整値を含み、分類ステップは、情報特徴量を特徴量調整値によって調整した値に基づいて分類することを特徴とする。

0051

請求項43に記載の発明は、請求項37ないし42のいずれかに記載の情報分類方法において、所定の条件は、対象情報群に新たな情報である追加情報が追加されることであり、分類ステップは、追加情報と分類対象情報の各々との間で算出された情報特徴量に基づいて分類することを特徴とする。

0052

請求項44に記載の発明は、請求項37ないし42のいずれかに記載の情報分類方法において、情報特徴量は、所定の時間間隔ごとにその算出時点において格納されている対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出するか、または追加情報が追加されるごとに追加情報を対象情報群に追加して追加が行われた対象情報群に含まれる分類対象情報の各々の間で相互に算出することを特徴とする。

課題を解決するための手段

0053

請求項45に記載の発明は、請求項37ないし44のいずれかに記載の情報分類方法において、クライアント装置のうちの1つから追加情報があるとの通知をサーバ装置が受信したときは、通知をしたクライアント装置以外のクライアント装置に、追加情報がある旨通知する追加情報通知ステップと、クライアント装置が追加情報を要求するときは、サーバ装置および追加情報があるとの通知を送信したクライアント装置のいずれかから追加情報を受信する追加情報受信ステップとをさらに備えたことを特徴とする。

0054

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
(第1実施形態)
図1は、本実施形態の分類システムの全体構成を説明する図である。本実施形態のシステムは、1つのサーバ装置と複数のクライアント装置とそれぞれがもつデータベースから構成される。ただし、サーバ装置が複数あって協調しながら動作する構成とすることもできる。本実施形態では、サーバ装置が1つの場合について説明する。

0055

サーバ装置110は、情報管理部111、特徴量計算部112および自動送受信部113から構成される。クライアント装置120は、情報管理部121、情報分類部122、グループ分類部123および自動送受信部124から構成される。

0056

本実施形態の文類システムでは、サーバ装置110の情報管理部111で分類対象の情報を一括して管理し、特徴量計算部112により情報の特徴量を計算する。ユーザは、クライアント装置120の情報管理部121により、ネットワークを介してサーバ装置に登録さている情報やその特徴量を得る。また、情報分類部122とグループ分類部123により情報とグループの分類を行う。各分類結果は、情報管理部121によって各クライアント装置上で表示し観覧することができる。

0057

また、サーバ装置110とクライアント装置120の自動送受信部113と124とにより、新規に登録された情報についてネットワークを介して自動的にユーザに知らせて、情報を取得する機能を実現する。詳細は後述する。

0058

なお、分類対象の情報、情報の特徴量、分類結果などは、サーバ装置とクライアント装置のデータベース115、125に保存され、各部は適宜読み出し利用する。

0059

図2は、本実施形態のシステムが動作する場合の配置構成を説明する図である。図1と同様の構成品については同一の符号を付す。サーバ装置110とクライアント装置A201、B202、C203がネットワーク220に接続されており、サーバ装置110とクライアント装置120がそれぞれの情報管理部111、121を用いてこのネットワーク220を介して情報のやりとりを行う。

0060

クライアント装置A、B、Cはそれぞれネットワークパス211、212、213を通りサーバ装置110と通信する。また、自動送受信部113、124において、ネットワークパス214などを通りクライアント装置同士が直接情報のやりとりを行う。詳細は第4実施形態で説明する。

0061

図3は、サーバ装置115とクライアント装置125のデータベースについて説明する図である。図1等と同様の構成品については同一の符号を付す。サーバデータベース115には、システムに参加しているユーザのユーザ設定311および分類の対象となる登録情報312が格納されている。ここで、ユーザ設定は、分類を行う場合の部類基準となるものの一例であり、少なくともユーザ名およびユーザの所有する情報が含まれる。

0062

これらはサーバ装置110の情報管理部により登録や変更の処理が行われ、その更新状態ログ313として格納される。さらに、サーバデータベース115は、サーバ装置110の特徴量計算部112によって計算される情報の特徴量314、サーバ装置110の情報管理部111により生成される基本グループ315、サーバ装置110の自動送受信部113で設定される自動送受信設定318が格納される。これらのデータは、適宜必要な時に各部によって読み書きされる。ここで、自動送受信設定とは、自動的にいずれの情報を取得するかを選択することについての設定であり、例えば特定の情報およびその情報からの特徴量ベクトル閾値などである。

0063

クライアントデータベース125は、システムを利用するユーザのユーザ設定321が格納されている。また、クライアント装置の情報管理部によって取得、生成される登録情報312に含まれる所有者などのメタ情報322および登録情報312の追加や変更等があった場合の更新状態を表すログ323、サーバ装置110から取得した情報特徴量324、サーバ装置110から取得した基本グループ325が格納される。

0064

さらに、クライアント装置の情報分類部によって計算される情報分類結果326、クライアント装置120のグループ分類部123によって計算される基本グループ分類結果327、およびクライアント装置120の自動送受信部125で設定される自動送受信設定328が格納される。これらのデータは、適宜必要な時に各部によって読み書きされる。

0065

図4は、本実施形態のシステムのサーバ装置の起動時の処理を説明する図である。図1等と同様の構成品については同一の符号を付す。まず、サーバ装置110のデータベース115に分類対象の情報が格納されているとする。サーバ装置110が初めて起動した場合は、情報管理処理S301において、データベース115上の分類対象の情報から登録情報312と基本グループ315を生成し格納する。次に、特徴量計算処理S302において各情報の特徴量を計算し、その特徴量をデータベース115に格納して次の処理の待ち状態であるアイドル状態となる。

0066

なお、サーバ装置110のデータベース115に情報がない場合は、以上の処理は行わずにアイドル状態となる。

0067

サーバ装置110の2回目以降の起動では、情報管理部111により登録情報312やログ313などのシステムの状態を読み出してアイドル状態となる。

0068

図5は、本実施形態のサーバ装置起動時の情報管理処理を説明する図である。図1等と同様の構成品については同一の符号を付す。まず、サーバデータベース115から分類対象の情報を読み込む(S501)。次に各情報が属するグループ情報から基本グループ315を作成する(S502)。この時、その基本グループに属する情報をリスト化して基本グループに関連付ける。次に分類対象の各情報を登録情報312として、この登録情報312と作成した基本グループ315をデータベース115に格納し、更新のログ313を作成してデータベース115に格納して(S503)情報管理処理を終了する。

0069

なお、この基本グループ315はユーザが情報を登録する際に、またはシステム管理者が後から、特定の規則によって付加することが望ましい。これらの規則としては、管理者によって予め定義された所定の分野または論文等の場合は学会が予め定める技術分野を用いることができるが、これに限られない。

0070

図6は、本実施形態のシステムのクライアント装置の起動時の処理を説明する図である。図1等と同様の構成品については同一の符号を付す。クライアント装置120の起動では、クライアント装置120の情報管理部121とサーバ装置110の情報管理部111により、ネットワーク220を介して各データベース115、125にあるユーザ設定、ログ、メタ情報、情報の特徴量、基本グループのやりとりを行い、ユーザの要求を待つアイドル状態となる。

0071

図7は、クライアント装置起動時の情報管理部を説明する図である。クライアント装置120はデータベース125からユーザ設定321を読み込み、ユーザの設定を確認して新たなユーザであれば登録し、変更の必要があれば設定を更新してユーザ設定をデータベースに格納する(S721)。なお、ユーザのログイン等もこのユーザ設定を使って実現する。ユーザ設定が変更され、または更新された場合、クライアント装置120はネットワーク220を介してサーバ装置110に通報し(S722)、サーバ装置110はサーバ装置110が持つユーザ設定311と異なっていればユーザ設定を更新してサーバ装置110のデータベース115に格納する(S711)。次にクライアント装置120はサーバ装置110の状態を取得し(S712)、これに応じてサーバ装置110はデータベース115からログを読み出してクライアント装置120に送信する(S713)。クライアント装置120はデータベース125からログ323を読み出しサーバ装置のログ313との比較を行い、サーバ装置110の状態が更新されていれば更新情報を取得し(S713)、サーバ装置110はデータベース115から更新された登録情報312、情報特徴量314、基本グループ315をクライアント装置120に送信し(S713)、クライアント装置120はその情報をデータベース125に格納し(S725)情報管理処理を終了する。

0072

図8は、本実施形態のシステムの分類対象となる情報の定義を説明する図である。情報801は、情報名部802、情報の所有者806、情報の分類およびグループの分類を行うための情報が所属するグループ部807ならびに情報の内容である内容部805が必要である.さらに、本実施形態で説明する分類方法のために、情報に関連する情報の参照情報部803と情報を表現するキーワード部804を持つこととする。

0073

また、情報の集合である分類対象の情報群808は、分類の対象となる情報と情報が参照している情報を合わせたものとする。

0074

図9は、サーバ装置の特徴量計算処理を説明する図である。特徴量計算処理は、まずサーバ装置110のデータベース115にある登録情報312を読み込み(S901)、この登録情報312の特徴量を計算し(S902)、計算した特徴量314をデータベース115に格納して(S903)終了する。

0075

図10〜13は、本実施形態の情報特徴量を計算する場合のサーバ装置の特徴量計算処理の具体的例を説明する図である。ここでは、情報特徴量314を情報が参照する情報および情報の内容やキーワードから計算する方法を説明する。

0076

図10は、情報特徴量314を計算するための参照ツリー作成方法を説明する図である。基本的な参照ツリーは、情報が参照する情報を木構造で関連づけているものである。情報A1001について具体的に次のような方法で参照ツリーを作成する。

0077

情報A1001は、情報B1002、C1003、D1004を参照しているとする。すなわち情報階層1011が情報A1001の参照情報を表す。まず情報A1001から各情報B1002、C1003、D1004へリンクを張る。

0078

次に情報B1002から情報B1002が参照している情報C1005、E1006、F1007へリンクを張る。ここで、各情報を参照ツリーのセル、情報から情報へのリンクを参照ツリーの枝と呼ぶ。以上のように参照ツリーを生成した結果、所定の終了条件が満たされると参照ツリーの生成を終了する。

0079

本実施形態において用いられる終了条件は、図10に示すように以下の5つの終了条件である。

0080

終了条件<1>:参照ツリーに一度出現している情報が参照されたとき
終了条件<2>:所定の範囲外の日付日時を持つ情報が参照されたとき
終了条件<3>:参照ツリーが所定の階層値を越えたとき
終了条件<4>:参照ツリーに含まれるセルの数が所定の数を超えたとき
終了条件<5>:参照情報が情報群に存在しないとき

0081

これらの5つの条件をすべてのセルで満たしたとき、参照ツリーの作成は終了する。例えば、情報Cは,セルC1003で一度出現しているので、終了条件<1>により終了する。本実施形態において、情報Hは所定の範囲外の日付日時を持つ情報であるとすると、情報Eが参照する情報Hは終了条件<2>を満たすので、セルE1006からリンクを張られたセルH1008はさらにリンクを張ることなくツリーの生成を終了する。また、本実施形態の終了条件<3>に示される所定の階層値を4とすると、図4において階層1011は階層値1、階層1012は階層値2、階層1013は階層値3および階層1014は階層値4となるから、情報Iが参照する情報Kに対応するセルK1010は、終了条件<3>を満たすためツリーの生成は終了する。

0082

なお,終了条件は上記に限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。また、本実施形態において、参照ツリーの作成は,参照ツリーの階層毎に行う。従って、特定の参照情報についてだけ参照ツリーが深くなっていくことはなく、参照ツリーに情報が再出現するときは、情報が最初に出現した階層よりも決して浅い(階層値が小さい)位置に出現することはない。

0083

図11は,参照ツリーへ新しいセルを追加する方法を説明するための参照ツリーを示す図である。図10を参照して上記で説明した参照ツリー生成方法は、情報Aの参照情報をツリー上に展開する手法を用いるため、そもそも情報Aによって参照されていない情報は参照ツリーには組み込まれない。したがって、情報Aよりも新しい情報は追加されないため、他の方法で組み込む、すなわち参照ツリーへの新しい情報に対応するセルの追加を行う必要がある。このような情報を本明細書では追加参照情報とする。

0084

図11に示す参照ツリーも図10に示す参照ツリーと同様に、情報Aを分類の中心(セルA1101をルートセル)として参照ツリーを作成する。情報Aは情報Bを参照しているため、セルA1101からセルB1102へリンクが張られる。この時、情報Bとの間で高い類似性を有する情報を検索し、(後述する)所定のセル追加条件を満たす場合にセルの追加を実行する。図11では、情報Bと同じ階層1110に、追加参照情報である新しい情報Lに対応するセルL1103を追加する。

0085

情報Lについても上述の参照ツリー生成と同様の方法でツリーを生成する。情報Lは情報Aと情報Mとを参照しているが、情報Aは既に出現しているので、終了条件<1>により参照ツリーの生成を終了する。さらに、情報Mは情報C、情報Nおよび情報Fを参照している。情報Cに対応するセルC1106は終了条件<1>を満たすためここでツリーの生成が終了し、情報Nは情報Oを参照していて情報Oに対応するセルO1108は終了条件<3>を満たしてツリーの生成が終了し、および情報Fに対応するセルF1109は終了条件<1>を満たしツリーの生成が終了する。

0086

本実施形態では、参照ツリーへセルを追加する条件として以下のような3つの条件を定める。
追加条件<1>:1セルに対して追加するセル数が所定の値以下である
追加条件<2>:セルを追加する参照ツリーの階層値が値以下である
追加条件<3>:追加する情報の非類似度が所定の値よりも低い

0087

追加条件<1>は、参照ツリーの各セルに対して追加することができるセル数を規定する。追加条件<2>は、参照ツリーのいずれの階層にセルを追加することができるかを規定する。例えば、参照ツリーの1セルに対して追加することができるセル数を1、追加できる参照ツリーの階層値を1とすると、図10に示す参照ツリーではセルB1002、C1003およびセルD1004に対してのみ、それぞれ1個ずつセルを追加することが可能である。

0088

追加条件<3>は、参照ツリーに既に出現している情報と追加するセルとの非類似度が一定以下である必要があることを規定している。すなわち、条件<1>と<2>が満たされる場合であっても、あまりに類似しない(非類似度が一定以上の)情報は参照ツリーに追加する意味がないということである。

0089

なお、追加条件は上記に限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。また、本実施形態において参照ツリーへのセルの追加は、参照ツリーの作成時、各階層においてセルが作成された時点で行う。

0090

図12、13は、参照ツリーから特徴量ベクトルを作成する方法を説明する図である。

0091

図12は、参照ツリーの解析による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。本実施形態では、参照ツリー1201に基づいて、情報特徴量ベクトルの算出を行うが、参照ツリー1201は、図10に示す参照ツリーに図11で示すように情報Lに対応するセルL1103を追加したものである。

0092

本発明の参照ツリーの解析による情報特徴量ベクトルは、参照情報または情報に含まれるキーワードもしくは内容に基づいて参照ツリーの解析を行い、類似性を示すパラメータを計算して算出される。本実施形態では、パラメータとして出現頻度α、平均階層値β、再出現頻度γ、重み1δおよび重み2(1/ε)を使用する。

0093

まず、参照ツリー1201に含まれる各情報に対して、出現頻度などの解析を実行して、上記の各パラメータを算出する。各情報の再出現頻度γは、例えば情報が出現する階層に、階層値0では点数5、階層値1では点数4として階層値が1増えるごとにその点数が1減じるような点数を付与するものとすると、次のように計算することができる。

0094

情報が最初に出現した階層の点数÷ その情報が再出現する階層の階層値
例として情報Cについて考えると、情報Bは階層値2の階層で出現する情報Cを参照しており、また情報Aも階層値1の階層で情報Cを参照している。従って、情報Cが最初に出現した階層は階層値1であり、その点数は4である。次に再出現の階層は階層値2および階層値3であり、階層値3の階層には2回出現していることから、再出現頻度γは(4/2+4/3+4/3)となる。

0095

また、図12に示す本実施形態の例では、重み1(δ)は、情報に含まれるキーワードが一致した場合をカウントした数値であり、重み2(1/ε)としては、情報Aに対する図11で示された非類似度と同様の数値を使用する。

0096

次にこれらの解析値を元として、各情報をベクトル表現して類似度ベクトル1203とする。ここで、ベクトルの元は必要に応じて正規化したりパラメータをかけたりすることができる。

0097

なお,解析を行う項目はこれに限られるものではなく、情報の特性に応じて追加修正等することができる。

0098

図13は、参照ツリーの比較による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。本算出方法は、情報が類似している場合は同じ情報を参照するという原理を用いた算出方法である。

0099

本発明の参照ツリーの比較による情報特徴量ベクトルは、分類対象情報に対して参照ツリーの解析によって得られた各情報の解析値を所定の計算式にかけ、算出された値を情報特徴量ベクトルとすることによって生成される。図13に示す本実施形態の一例では計算式1301を用いる。参照ツリー解析による解析値としては、図12に示す解析値を正規化した数値の和を用いる。図13に示す表1302は、各情報について算出された値をベクトル表現したものである。

0100

図14は、クライアント装置120の情報分類処理について説明する図である。情報分類処理は、ユーザのリクエストに応じて実行される。また、情報が追加された時や定期的に実行されるようにすることもできる。

0101

情報分類処理は、大きく二つの機能を持ち、一つは分類対象の情報をその特徴量から類似度を計算して情報を分類する機能であり、もう一つは情報の類似度を用いて既存の分類結果に対応して分類する機能である。以下に前者について説明する。後者に関しては情報が追加された場合の動作であり、第2実施形態で説明する。

0102

情報分類処理では、まずクライアント装置120のデータベース125から情報特徴量324を読み込む(S1401)。次にユーザにより特徴量の調整と分類の中心となる情報等の分類である分類基準の設定を行う(S1402)。ここで、特徴量の調整とは、ユーザの好みや分類の内容に応じて、サーバ装置110で作成した特徴量を修正することである。また、分類の中心となる情報とは、ユーザがどの情報を中心として分類を行いたいかによって決まり、情報の分類処理S1403に適用される。次にこの特徴量を用いて情報の分類を行って、その分類結果を可視化できるように操作し(S1404)、最終的な分類結果をデータベース125に格納し(S1405)終了する。

0103

この時、情報を分類する方法としては、k−mean法やISODATA法、自己組織化マップなどの方法を適用することができる。本実施形態のシステムの情報分類処理の目的は、単純に情報を分類することはもちろん、特定の情報を中心としてユーザが類似する情報を取得できるように分類することであり、分類結果の可視化も重要な分類の機能となる。

0104

例えば、自己組織化マップ(T. Kohonen: ”Self−Organizing Maps”、 Springer、 1997)では、情報を多次元のベクトルとして扱って2次元平面や3次元空間に配置しながら分類を行う。その分類結果は、2次元平面や3次元空間に配置されているため、そのまま分類結果の可視化を実現している。従って、前述の特徴量ベクトルに対し自己組織化マップを適用し、その結果を情報の分類結果とすることができる。

0105

図15は、自己組織化マップによる情報の分類方法を説明する図である。ここでは2次元平面に分類する方法を説明する。なお、3次元空間に分類する方法も同様に実現できる.今、o×pのセル1501上に情報を配置することを考える。中心となる情報の情報特徴量ベクトルを入力データとし、n次元のベクトルとする。その時、各セルjに次のようなn次元の参照ベクトルを持たせる。

0106

【数1】

0107

分類は次のように行われる。すべての入力データxiに対し、繰り返し回数tだけ以降の処理を行う。入力データxiに最も近い参照ベクトルをもつセルcを探索する。探索は式(2)に従って行う。

0108

【数2】

0109

すなわち、i番目入力ベクトルxiと出力層のj番目のセルの参照ベクトルmjの距離が最小となる出力層のセルjを見つけ、それをcとする。ここで、入力ベクトルと参照ベクトルの距離は、例えば式(3)のようなユークリッド距離で表現する。セルcの近傍集合が形成される。この近傍集合Nc(t)は、例えば式(4)で定義する。

0110

【数3】

0111

式(4)で、dis(j、c)はセルjとセルcの距離を表し、セルcからの距離がr(t)より近いセルjを集めたものを近傍集合とする。例えば、近傍集合1502はセルcの周りに形成されている。次に、近傍集合に属するセルの参照ベクトルを式(5)、(6)に従って更新する。

0112

【数4】

0113

すなわち、近傍集合Nc(t)に属するセルの参照ベクトルはその値を式(5)に従って更新し、それ以外のセルの参照ベクトルは何もしない。ここで、距離r(t)と係数α(t)は、繰り返し回数tに対して一様に減少させる。最後に、入力データに対して式(2)のように最も近い参照ベクトルを持つセルを探索してデータを配置する。以上の処理によって、参照ベクトルの各元の値は変化していくが、更新後も参照ベクトルと入力ベクトルとは関連付けされているため、いずれの情報がいずれの場所にマッピングされているかを知ることができる。

0114

従って、情報の特徴量ベクトルを入力データとして情報の分類を行い、処理後に特徴量ベクトルに最も近い参照ベクトルを持つセルに情報を配置した結果の可視化が行われることとなって分類結果を得ることができる。さらに、特定の情報を中心に分類するために、その情報に対しては自己組織化マップのo×pの中心セルをセルcとして近傍集合を形成して分類処理を行う。このように処理することによって、常に特定の情報が中心になるように分類が実施される。

0115

なお、k−means法は情報をk個のクラスタ(グループ)に分類する方法であり、最初に分類する数kを設定して次のようなステップで分類を行う。

0116

ステップ1:k個の初期クラスタ中心z1(1),z2(1),・・・,zk(1)を適当に決める。
ステップ2:n回目の繰り返しステップにおいて、すべての入力データxを次の方法でk個のクラスタに分類する。すべてのl=1,2,・・・,k (l≠m)について、

0117

【数5】

0118

とする。ここでsm(n)はzm(n)をクラスタ中心とする入力データの集合である。
ステップ3:ステップ2で得たSm(n)の新しいクラスタ中心zm(n+1)を

0119

【数6】

0120

とする。ここで、Nmは、Sm(n)の数である。
ステップ4:すべてのm=1,2,・・・,kに対して、zm(n+1)=zm(n)となればアルゴリズム収束したものとして終了する。そうでなければステップ2に戻る。

0121

また、ISODATA法はクラスタ数kを与えることなく、入力データの性質によって変えていく方法である。これは、複数のパラメータを与えてパラメータを変化させながらクラスタ分類を行っていく方法である。しかし、パラメータが入力データに依存して決まり、その設定も煩雑であるという欠点がある。

0122

k−means法やISODATA法で分類を行った後は、クラスタ毎に2次元や3次元にベクトル量子化を行い、2次元や3次元上に配置して可視化を行う。

0123

図16は、クライアント装置120のグループ分類処理について説明する図である。グループ分類処理は、ユーザのリクエストに応じて実行される。また、情報が追加された時や定期的に実行されるようにすることもできる。

0124

グループ分類処理では、基本グループ325に属する情報特徴量324を用いて、特定の所有者を中心として基本グループの特徴量を計算し、その特徴量から基本グループを分類する。ここで、所有者とは、情報の所有者のことであり、対象情報が文献であれば執筆者あるいは著作者のことである。

0125

グループ分類処理は、まずクライアントデータベース125から情報特徴量324と基本グループ325とを読み込む(S1601)。次にユーザによって、情報特徴量の調整、分類の中心となる所有者および中心となる基本グループを決定する分類基準である分類の設定を行う(S1602)。ここで、特徴量の調整とは、ユーザの好みや分類の内容に応じて、サーバ装置で作成した特徴量を修正することである。次にこの情報の特徴量を用いて基本グループの特徴量を計算する(S1603)。これはグループ毎に行われ、S1602で設定した分類の中心となる所有者と基本グループにより決定する。この計算した基本グループの特徴量から基本グループの分類を行う(S1604)。

0126

次に各基本グループについて、基本グループに属する所有者の分類を行い(S1605)、最終的な分類結果をデータベース125に格納し(S1606)、終了する。

0127

なお、グループの分類やグループ内の分類は、前述した自己組織化マップ等の分類方法を用いて行う。

0128

図17は、基本グループの特徴量の例について説明する図である。各基本グループは、グループ名1701と代表ベクトル1702とグループの重み1703をもつ。代表ベクトル1702は、基本グループに属する全ての登録情報の特徴量ベクトルの平均などで表現される。グループの重みは、初期状態はシステムの管理者が基本グループの関連度により決め、分類時にはユーザによって変更することができるようにする。基本グループに属する情報は所有者毎(1704〜1706)にまとめておき、所有者毎に基本グループに属する情報数、その所有者の全情報数、情報数を全情報数で割った所属率、および情報の特徴量ベクトルの平均を取った平均ベクトルをもつ。また、所有者毎に類似度を設定し、例えば所有者1704を分類の中心とする特定所有者とするとき、図12のα/βなどを類似度とする。ここで、図17網掛けの部分が基本グループの特徴量を表し、例えば1707のように基本グループの情報特徴量ベクトルを生成する。すなわち、基本グループの代表ベクトルと分類中心となる基本グループの代表ベクトルの距離(例えばユークリッド距離)、基本グループの重み、分類中心となる所有者の所属率、または基本グループに属する所有者の類似度の総和などを元としたベクトルを基本グループの特徴量ベクトルとする。ここで、ベクトルの項目は自由であり、システムの特性に応じて決めることとする。ただし、ある所有者が中心となるような類似度を用いる必要がある。また、特徴量ベクトルは便宜上規格化などを施す必要がある。

0129

図18は、クライアント装置120がサーバ装置110から登録情報を取得するときの情報管理処理について説明する図である。ユーザが分類結果などを用いて所望の情報を探し出し、実際にその情報を取得する場合は、次のように情報管理処理を実行する。

0130

まず、クライアントデータベース125から分類結果などのシステムの状態を取得する(S1801)。次にユーザが所望の情報を選択する(S1802)。そしてその情報をネットワークを介してサーバ装置110から取得し(S1803)、サーバ装置110はクライアント装置120からの要求に応じてサーバ装置のデータベース115から登録情報を読み出してクライアント装置120に送信する(S1805)。最後に取得した情報をユーザに提示して(S1804)終了する。

0131

図19は、ユーザがシステムを利用する時の例を説明する図である。上記に説明した方法により、クライアント装置120上で情報と情報が属する基本グループの分類が行われ、ユーザはその分類結果に応じてサーバ装置110に登録されている情報を取得することができる。

0132

具体的には次のようにユーザはシステムを利用する。まず、図6で説明したようにクライアント装置120を起動してシステムの利用をスタートする。ここで、既にクライアント装置120が起動している場合は、ユーザがログインするのみで処理が実行されるようにすることができる。次にユーザが情報の分類を要求し、図14で説明した情報分類処理により登録情報を分類する(S1901)。次にユーザがグループの分類を要求し、図16で説明したグループ分類処理により登録情報が属する基本グループを分類する(S1902)。次にユーザが分類結果の表示を要求し、クライアント装置120の情報管理部により、分類結果がクライアント装置120の画面等に表示される(S1903)。さらにユーザが特定の情報の取得を要求し、図18で説明した情報管理処理においてユーザが選択した情報をサーバ装置110から取得し、ユーザに提示する(S1904)。次にユーザが新しく追加された情報を自動的に設定する自動送受信の設定を要求し、第4実施形態で説明する方法により自動送受信設定を行い(S1905)、最後に情報管理部によりユーザの利用履歴をログとしてクライアント装置のデータベースに格納して、システムを終了するか、ユーザがログオフを行う。

0133

なお、図19で説明した手順はあくまで例であり、要求を入れ替えたり、一部の要求だけとすることもできる。また、情報やグループの分類は、クライアント装置120上で自動的に実行するように設定しておけば、ユーザは処理の時間待つことなく最新の分類結果を取得することができる。

0134

(第2実施形態)
情報がシステムに追加される場合の分類処理について図面を参照して説明する。

0135

図20は、情報の追加処理の流れを説明する概念図である。サーバ装置110で情報の追加があった場合に、サーバ装置110の情報管理処理においてシステムに情報を登録し、登録情報312、基本グループ315および更新のログ313をサーバ装置のデータベース115に格納する。次にサーバ装置の特徴量計算処理S2002により、各登録情報312の特徴量をすべて計算して再処理するか、追加された情報についてだけ計算して追加処理を行って特徴量314をデータベース115に格納する。そして、サーバ装置の情報管理処理S2001において変更をクライアント装置120に送信し、クライアント装置120の情報管理処理S2004において更新のログ323、メタ情報322、情報の特徴量324および基本グループ325をクライアント装置のデータベース125に格納してサーバ装置110はアイドル状態となる。

0136

もし、サーバ装置へ情報が追加された際にクライアント装置120が起動していない場合は、次にクライアント装置120が起動すると図6で説明したようにその追加が反映される。

0137

図21は、情報の追加時のサーバ装置110の特徴量計算処理の追加処理を説明する図である。図20における特徴量計算処理は、すべての登録情報について特徴量を再計算する場合と、追加された登録情報についてのみ特徴量を計算する場合がある。前者は、図9に説明したように処理を行い、後者は次に説明するように図21に示す方法で行う。

0138

まず、サーバ装置110のデータベース115から追加された登録情報312を読み込む(S2101)。次に追加された登録情報について特徴量の計算を行う(S2102)。この時、前述した方法で特徴量を計算するときの参照情報は適宜データベースから取得する。最後に計算した情報の特徴量をデータベース115格納して(S2103)終了する。

0139

図22は、情報の追加後のクライアント装置の情報分類処理の追加処理を説明する図である。情報追加後の情報分類は、登録情報312の特徴量がすべて再計算された場合は前述の図14の方法で行い、追加された登録情報についてのみ特徴量が計算された場合は図22に示す方法で行う。

0140

まず、クライアント装置120のデータベース125から更新のログ323を取得し(S2201)、追加された情報の特徴量324とその時点での分類結果326をデータベース125から取得する(S2202)。そして、分類結果に対して追加された情報を配置し(S2203)、これを新たな分類結果としてデータベース125に格納して(S2204)終了する。ここで、処理S2203は、自己組織化マップを用いる場合、分類の処理を行うことなしに、最後の特徴量ベクトルに最も近い参照ベクトルを探して配置することを行う。なお、分類の設定は以前の分類時の設定を用いる。

0141

図23は、情報の追加後のグループの分類部の追加処理を説明する図である。情報追加後のグループ分類は、登録情報の特徴量がすべて再計算された場合は前述の図16に示す方法で行い、追加された登録情報についてのみ特徴量が計算された場合は図23に示す方法で行う。ただしこの場合、追加された登録情報によって新たな基本グループが作成されない時は、グループ分類の追加処理は行わない。

0142

まず、クライアント装置のデータベース125から更新のログを取得し(S2301)、追加された情報の特徴量、新たに追加された基本グループおよびその時点でのグループの分類結果をデータベース125から取得する(S2302)。次に追加された基本グループの特徴量を計算し(S2303)、分類結果に対して追加された基本グループを配置し(S2304)、追加された基本グループ内の分類を行う(S2305)。最後に最後の分類結果をデータベース125に格納して(S2306)終了する。

0143

なお、基本グループの特徴量や分類の方法は図16で説明した方法を用いる。なお、分類基準等の設定は以前の分類時に設定した設定を用いる。

0144

以上のように、情報が新たにサーバ装置に追加された場合でも、情報と基本グループの分類を行うことができる。また、既に登録されている情報が更新された場合においても、同様の方法で適用することができる。

0145

(第3実施形態)
次に、前述の方法を応用した所有者の分類について説明する。図16、17において説明した基本グループ内の分類を用いれば、情報の所有者を分類することができる。すなわち、所有者毎に所有者が持つ登録情報の特徴量ベクトルを平均した平均ベクトルを用いて、情報の分類と同様の方法を用いて、所有者を分類することができる。分類に自己組織化マップを用いるならば、この場合も情報の分類と同様に、分類の中心にしたい所有者の平均ベクトルをマップの中央に位置するようにして分類を行うことにより、特定の所有者を中心とした分類が可能となる。

0146

(第4実施形態)
サーバ装置110とクライアント装置120との間での情報の自動送受信について、図面を参照して説明する。自動送受信は、サーバ装置110に情報が新たに追加された場合に、ユーザが欲する情報を自動的にクライアント装置120に送信するという機能である。

0147

図24は、自動送受信の設定を説明する該略図である。まず、クライアント装置データベース125から情報とグループの分類結果を取得する(S2401)。次に、自動的に取得する情報の対象を選択し、自動送受信設定328としてデータベース125に格納する(S2402)。そして、この自動送受信設定328をサーバ装置110に登録し(S2403)、サーバ装置110では自動送受信設定318をサーバ装置110のデータベース115に格納する。

0148

ここで、自動的に取得する情報の対象の選択では、ある特定の情報の特徴量ベクトルおよび取得する情報の特徴量ベクトルの距離、または特定の基本グループもしくは特定の基本グループの特徴量ベクトルとの距離、または特定の所有者、もしくは特定の所有者との距離を指定して自動送受信設定とし、それを満たす物を取得することとする。

0149

図25は、自動送受信の方法の第1の例を説明する図である。ここでは図面の簡単化の為に、各データベースを省略して説明する。

0150

今、クライアント装置Bがサーバ装置に新たに情報を登録し、これに対し、クライアント装置Aが自動送受信設定を行っているとする。まず、クライアント装置Bがサーバ装置に情報を登録する(S2501)。サーバ装置では図20で説明した情報の追加処理S2502を行い、そこで得られた情報の特徴量ベクトル等と自動送受信設定を比較して、クライアント装置Aへの送信の判断を行う(S2503)。設定を満たした場合サーバ装置はクライアント装置Aに新着情報を通報し(S2504)、クライアント装置Aはその情報を取得するかの判断を行う(S2505)。ここで、自動送受信設定328を行っていても、処理S2505によってクライアント装置Aは情報の取得を拒絶することができる。情報を取得する場合は、情報の発信者であるクライアント装置Bに情報を送信できるかどうかの問合を行い(S2506)、クライアント装置Bはそれに答える(S2507)。この際、送信できるかどうかは、クライアント装置Bが直接送信するかどうか、またはクライアント装置Aからサーバ装置とクライアント装置Aからクライアント装置Bまでのネットワークの状態などから判断する。クライアント装置Aがクライアント装置Bから情報を取得する場合は処理S2508とS2509が実行され、クライアント装置Aがサーバ装置から情報を取得する場合は処理S2510とS2511が実行されて処理が終了する。

0151

図26は、自動送受信の方法の第2の例を説明する該略図である。ここでは図面の簡単化の為に、各データベースを省略して説明する。図25と同様に、クライアント装置Bがサーバ装置に新たに情報を登録し、これに対し、クライアント装置Aが自動送受信設定を行っているものとする。

0152

まず、クライアント装置Bがサーバ装置に情報を登録する(S2601)。サーバ装置では図20で説明した情報の追加処理S2602を行い、新着情報をクライアント装置Aに通報する(S2603)。クライアント装置Aでは図22図23で説明した情報の分類S2604とグループの分類S2605を行い、情報を取得するかどうかの判断を行う(S2606)。これは自動送受信設定318に従って行なわれる.次に情報を取得する場合は、情報の発信者であるクライアント装置Bに情報を送信できるかどうかの問合せを行い(S2607)、クライアント装置Bはそれに答える(S2608)。この際、送信できるかどうかについては、クライアント装置Bが直接送信するかどうか、またはクライアント装置Aからサーバ装置までもしくはクライアント装置Aからクライアント装置Bまでのネットワークの状態などから判断する。クライアント装置Aがクライアント装置Bから情報を取得する場合は処理S2609とS2610によって実行し、クライアント装置Aがサーバ装置から情報を取得する場合は処理S2611とS2612によって実行されて処理を終了する。

発明を実施するための最良の形態

0153

以上のように、ユーザは特に意識して処理することなく、ユーザに関連する最新の登録情報を取得することができる。

図面の簡単な説明

0154

以上説明したように、本発明によれば、複数の分類対象情報を含む分類対象情報群を格納するサーバ記憶手段、複数の分類対象情報の各々の間で情報特徴量を相互に算出してサーバ記憶手段に格納するサーバ制御手段、および情報特徴量送信要求を受信し、サーバ記憶手段から読み出された情報特徴量を送信するサーバ通信手段を含むサーバ装置と、ユーザによって設定された、情報グループを分類する場合基準となる分類基準を予め格納するクライアント記憶手段、サーバ装置に情報特徴量送信要求を送信し、情報特徴量をサーバ装置から受信するクライアント通信手段、およびユーザの要求によりまたは所定の条件が満たされると自動的に、クライアント記憶手段から分類基準を読み出し、通信手段において受信した情報特徴量に基づいて当該読み出された分類基準を用いて分類対象情報を分類し、分類された結果をクライアント記憶手段に格納するクライアント制御手段を含むクライアント装置とを備えているため、情報やユーザの位置づけがわかるような分類を実現することができ、また分類結果に関連する情報を受動的にユーザが受け取ることができる。

図1
本実施形態の分類システムの全体構成を説明する図である。
図2
本実施形態のシステムが動作する場合の配置構成を説明する図である。
図3
本実施形態のサーバ装置とクライアント装置のデータベースについて説明する図である。
図4
本実施形態のシステムのサーバ装置の起動時の処理を説明する図である。
図5
本実施形態のサーバ装置起動時の情報管理処理を説明する図である。
図6
本実施形態のシステムのクライアント装置の起動時の処理を説明する図である。
図7
クライアント装置起動時の情報管理部を説明する図である。
図8
本実施形態のシステムの分類対象となる情報の定義を説明する図である。
図9
サーバ装置の特徴量計算処理を説明する図である。
図10
情報特徴量を計算するための参照ツリーの作成方法を説明する図である。
図11
参照ツリーへ新しいセルを追加する方法を説明するための参照ツリーを示す図である。
図12
参照ツリーの解析による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。
図13
参照ツリーの比較による情報特徴量の算出方法を説明するための図である。
図14
クライアント装置の情報分類処理について説明する図である。
図15
自己組織化マップによる情報の分類方法を説明する図である。
図16
クライアント装置のグループ分類処理について説明する図である。
図17
基本グループの特徴量の例について説明する図である。
図18
本実施形態のクライアント装置がサーバ装置から登録情報を取得するときの情報管理処理について説明する図である。
図19
ユーザがシステムを利用する時の例を説明する図である。
図20
情報の追加処理の流れを説明する概念図である。
図21
情報の追加時のサーバ装置の特徴量計算処理の追加処理を説明する図である。
図22
情報の追加後のクライアント装置の情報分類処理の追加処理を説明する図である。
図23
情報の追加後のグループの分類部の追加処理を説明する図である。
図24
自動送受信の設定を説明する該略図である。
図25
自動送受信の方法の第1の例を説明する図である。
図26
自動送受信の方法の第2の例を説明する該略図である。
【符号の説明】
110 サーバ装置
120 クライアント装置
111、121 情報管理部
112 特徴量計算部
113、124 自動送受信部部
122 情報分類部
123 グループ分類部
115、125 データベース
201、202、203 クライアント装置
220ネットワーク
311、321ユーザ設定
312 登録情報
313、323 LOG
314、324特徴情報量
315、325 基本グループ
318、328 自動送受信設定
322メタ情報
326、327 情報、グループ分類結果
801 情報
802 情報名部
803参照情報部
804キーワード部
805内容部
806所有者
807 グループ部
808情報群
1001〜1010、1101〜1109 セル
1011〜1014、1110 階層
1201 参照ツリー
1202 解析結果の表
1203類似度ベクトル
1301類似度計算式
1302 類似度ベクトルの表
1501 自己組織化マップ
1502近傍集合
1701 グループ名
1702代表ベクトル
1703 重み
1704〜1706 所有者
1707 特徴量ベクトル

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