JPH07192009A - 情報の蓄積、検索および除去処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、価値のある情報を有効に蓄積し、
必要に応じて検索し、場合によって除去するようにする
ことを目的としている。 【構成】 ある情報と、その情報の特徴を表現するキー
ワードと、その情報が発生した時刻と、その情報を入力
した時刻とを共に格納するデータベースをそなえ、検索
したい時間範囲において類似した情報が発生した頻度を
計測し、発生頻度と時間範囲とに対するデータの分布に
よって情報を重みづけするよう構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、情報の格納、検索を目
的とするシステムにおいて、時間的に不変とすべき重要
な情報と一過性の情報との分離、選択を行う情報の蓄
積、検索および除去処理方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の情報検索のシステム、例えば時事
情報を扱うシステムでは、日々大量の情報がデータベー
スに追加されていくので、高速の記憶媒体中に存在する
データベースが大きくなり過ぎないように、一定時間を
経た情報は、価値がなくなったものとして、廃棄、もし
くは大容量ではあるが低速の記憶媒体へと移されてき
た。これは電子的な情報検索のシステムに限らず、図書
館のような紙を用いたシステムでも同様であり、一定期
間たった雑誌や新聞は破棄されたり、開架式書庫から閉
架式の書庫へ移すなどの方法により、情報全体に対して
一律に時間的な制約を与えてきた。

【０００３】一方で情報検索システムでの検索、特に時
事情報を検索する場合には、獲得したい情報の時間的な
領域を制限するために、検索条件の一つとして、例えば
１９９０年１月のように時間範囲の条件を与えることが
できる。図書館のような紙を媒体とするシステムでも、
製本された雑誌のバックナンバーから特定の年の雑誌を
選択するような方法により、情報全体に一律な時間区間
の制約を与えて検索を行う方法をとってきた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし例えば時事情報
の価値は、例えば昭和２０年の終戦の情報のように時間
に対して半永久的に価値を持つ情報もあれば、台風の進
路の情報のように、情報が発生した時点では有効だがす
ぐに価値を失うものなど様々であり、全ての情報に対し
て、同じ時間区間で、情報の廃棄や検索の制限を行うこ
とはできない。ところが従来の情報検索のシステムで
は、同時に発生した情報を、時間軸に対して同一の価値
があるものとして扱うために、記憶媒体の量の制約など
から、単純に古い情報を除去してしまい、時間に不変な
情報であったとしても、入手しにくいという欠点があっ
た。

【０００５】本発明は、価値のある情報を有効に蓄積
し、必要に応じて検索し、場合によって除去するように
することを目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項（１）の発明は、
類似した情報の発生の回数を、１日、１週間、１年など
のような指定された時間範囲に区切って計測する手段
と、計測時間を変化させる手段と、複数の時間範囲内
の、類似した情報の発生頻度のばらつきを計測する手段
と、発生頻度のばらつきの情報から情報の重みを決定す
る手段とをそなえ、決定された重みを含めた情報を記憶
するようにすることを特徴とする。

【０００７】請求項（２）の発明は、ある情報が発生
し、それに関連する別の情報が時間を隔てて発生する場
合、例えばある事件が起こり、その事件の裁判が行われ
るといった情報の場合、裁判という情報のために事件と
の類似性が誤って減少してしまう可能性があるため、こ
の点を解決すべく、情報を入手した時間と情報の発生し
た時間との時間差を計算する手段を有し、あらかじめ与
えられた時間差と類似度の判定への影響との関係を用い
て、時間差の大きい情報に対しては類似性ありとする閾
値を小さくし、時間差が小さい情報に対しては閾値を大
きくすることにより、時間の経過につれて情報内容が変
化する情報の類似度を判定できることを特徴とする。

【０００８】請求項（３）の発明は、あらかじめ与えら
れている類似情報の発生頻度のパターンもしくは予め与
えられている計算式によって得られる類似情報の発生頻
度のパターンと、データベース中のデータから得られた
類似情報の発生頻度とを比較して、もっとも類似する発
生頻度のパターンから、時間範囲に対する情報の重みを
決定することにより、非常に重要な情報のために長期間
にわたっても他の情報よりも関連情報が多いが、情報が
発生した直後に極端に情報が多いために、誤って長期間
には重要でないと判断されるような例えば「終戦」のよ
うな情報にたいして、適当な重みを付けられることを特
徴とする。

【０００９】請求項（４）の発明は、あらかじめ与えら
れた保存する情報の時間範囲に対する閾値もしくは与え
られた計算式によって得られた閾値と除去候補の情報が
持つ時間範囲に対する重みの値とを比較する際に、除去
候補の情報と除去候補の類似情報とが発生してからの経
過時間に対応して、時間範囲に対する重みの閾値の値を
変化させることにより、情報とその類似情報とが発生し
てからの経過時間の短い情報例えば昨年発生した重要な
情報が誤って削除されることなく、保存できることを特
徴とする。

【００１０】

【作用】例えばある台風の情報は、台風が日本に最も接
近した日、及び、その数日後までは情報の重みが大きい
が、１年後には重みが小さくなる。この点に注目して、
本発明は、気象情報のような一時的に重要な情報と、原
爆の日のような永続的に重要な情報とを、分離して扱え
ることを最も主要な特徴とする。これによって従来の技
術では、検索対象の期間の全ての情報は、等しく検索さ
れてしまったが、本発明により、検索対象の期間の幅に
あった情報が的確に検索される。

【００１１】

【実施例】

（実施例１）本発明の実施例を、図１を用いて詳細に説
明する。本発明は、情報検索用のデータベース全般に対
して効果があるが、ここでは情報として時事情報を用
い、情報を入手した時刻を、時事情報の報道された時刻
として説明する。

【００１２】図１では、時事情報を格納する少なくとも
一つ以上のデータベース１と、入力された情報が持つ情
報の発生時間と情報の報道された時間との差から該当す
る時間範囲の値を決定する時間範囲判定部２とをそなえ
る。

【００１３】また入力された時事情報に付けられている
キーワードとあらかじめ設定された時間範囲の値とによ
って、２次元上に区切られた一つ以上のスロットを持
ち、時間範囲判定部２で決定された時間範囲と時事情報
に付加されているキーワードとを用いて該当するスロッ
トに、キーワードの使用された回数を格納する類似情報
格納部３をそなえている。

【００１４】更に、類似情報格納部３に格納された値か
ら、時間範囲毎の頻度分布を求める頻度計測部４と、頻
度情報に基づいて各キーワードに付けられた各時間範囲
に対する重み情報を更新する時間重み決定部５と、デー
タベースの作成時もしくは新たに時間範囲のパターンを
作成する時に、時間範囲の幅を、データベース１並びに
類似情報格納部３に設定するための時間範囲設定部６と
をそなえている。即ち６つのモジュールから構成され
る。

【００１５】データベースは、例えば図２に示すよう
に、時事情報の内容と、キーワード及び各キーワードに
付けられた時間範囲に対する重みと、報道された日時
と、情報が発生した日時とを共に格納する時事情報デー
タベースから構成される。

【００１６】データベースに投入される各時事情報に
は、情報を識別するために、ジャンルや情報の特徴を表
す複数個のキーワードと、情報に発生したもしくは関連
している日時と、報道された日時とが付けられている。
ここで情報が発生したもしくは情報に関連する日時を関
連日時と呼び、報道された日時を報道日時と呼ぶ。一実
施例におけるデータとしては、例えば、１９９０年８月
１１日に報道された、１９９０年の８月１０日におこっ
た台風１１号のある情報の場合では、キーワードとし
て、「台風１１号」、「関東直撃」、関連日時として
「１９９０年８月１０日」、報道日時として「１９９０
年８月１１日」となる。

【００１７】一実施例における処理の過程としては、デ
ータベースに新しい時事情報が追加される場合、図３に
示すようになる。即ち，ステップ２１において、投入さ
れた情報のキーワードと、時間範囲を類似情報格納部に
設定し、さらに投入された情報の報道日時と関連日時と
の差を計算し、類似情報格納部の該当するスロット
（日、週などの所）に「１」を格納する。

【００１８】次にステップ２２において、投入された時
事情報のキーワードを用いて、時事情報データベース１
を検索し、類似の情報を獲得する。ステップ２３、ステ
ップ２４、ステップ２５において時間範囲判定部２にお
いて、検索された情報の持つ報道日時と関連日時との時
間の差から求まる時間範囲と、検索された情報の持つキ
ーワードとによって示される、類似情報格納部の該当す
るスロットの値を「１」増やす。この処理は、データベ
ースから検索された全ての情報に対して、行われる。

【００１９】次にステップ２６において、頻度計測部４
において各キーワード毎の各時間範囲に対するスロット
の値の分布を計測し、時間重み決定部５で、あらかじめ
与えられている１週間や１年間といった各時間範囲に対
する頻度のパターンと比較して、各時間範囲に対する情
報の重みとする。

【００２０】次にステップ２７において、入力された時
事情報を時事情報データベースに格納する。更にステッ
プ２８において、時間重み決定部５で決められた各キー
ワード毎の重みを時事情報データベース中の、ステップ
２２で検索された各情報ごとに更新する。

【００２１】この過程を入力すべき時事情報が存在する
限り、繰り返す。この処理過程は、データベース中のデ
ータが全くない場合でも、同様であり、十分なデータが
格納されると、安定する。

【００２２】時事情報データベースの構造は、図２に示
すように、一つ以上の内容に関するデータと、少なくと
も一つ以上のキーワードと、一つ以上の関連時間、一つ
の報道時間を持つ。なお図２に示される「キーワード」
の枠に対応する数値「0.72」「0.26」などは全体を
「１」とした重みを表わしている。

【００２３】時間範囲判定部２の処理は、時間範囲のス
ロットとして、１日、１週間、１カ月、半年、１年、１
０年、５０年の７つが与えられたとすると、新規に投入
された情報の関連日時が１９９０年の８月１０日、報道
日時が１９９０年の８月１１日であり、データベースか
ら検索された類似の情報の関連日時が１９９０年の８月
１０日、報道日時が１９９０年の８月１０日であれば、
この２つの情報の報道日時の差の１日から、その時事情
報が持つ各キーワードの、１日の時間範囲のスロットの
値に「１」を追加する、時間範囲のスロットの個数と各
スロットの数と時間範囲の値とは、データベースの作成
者が、任意に定めることができる。

【００２４】類似情報の判断は、第一にキーワードと閾
値とによって、閾値以上にキーワードが一致する情報を
時事情報データベースから検索する。第二に閾値以上に
キーワードが一致する各情報の関連日時と新規にデータ
ベースに投入された情報の関連日時との差を計算し、あ
らかじめ与えられている閾値以下の情報について、関連
性ありと判断する。

【００２５】類似情報の判断における他の実施法として
は、データベースから検索された閾値以上にキーワード
が一致するすべての情報を関連日時の順にしたがって並
べかえ、新規にデータベースに投入した情報の関連日時
にもっとも近接した日時もしくは一致する日時を持つ情
報の関連日時から、関連日時が連続している区間の情報
を、関連性ありと判断する。時事情報は、例えば台風に
よる災害のように数日間連続的に、事件が発生すること
がしばしばある。閾値以下の日時の差で判断した場合、
このような連続的に発生する情報の内の一部の情報を、
誤って関連性なしと判断される可能性があるが、関連日
時の差を時間範囲で見ることにより誤りが減少する。

【００２６】さらに類似情報の判断における他の実施法
としては、キーワードを用いてデータベースを検索し、
キーワードが一致する量を調べる際に、報道日時と関連
日時との差が大きい情報に対しては、閾値を小さくす
る。例えば、閾値が0.５（投入したキーワードの内、1/
2 以上の一致があれば類似しているとみなす）であった
とすると、報道日時と関連日時との差が１年以上の情報
に対しては、閾値を0.４とし、１０年以上の差がある情
報の場合は、0.３とする。時事情報のうち、裁判に関係
するような情報は、事件が生じた後、裁判が始まり、控
訴審があるように、同じ事件の情報であっても、主題が
変化していき、一定の閾値のままでは、類似性を判断で
きない場合が生じる。そこで時間の推移にたいして、閾
値を変化させることにより、主題の変化による誤りを減
少することができる。

【００２７】時間重み決定部５での重みづけの方式は、
頻度計測部４で求められた各時間範囲のスロットでの各
キーワードの発生頻度から、例えば発生頻度の割合をも
って重みとする。例えば「台風」というキーワードは、
１９９０年の８月の情報を用いると、発生頻度は、例え
ば、１日のスロットでは「３３」と１週間のスロットで
は「１２」、１カ月のスロットでは「１」となり、１日
のスロットが特に多い。これに対して「終戦記念日」
は、１９９０年の８月の情報を用いると、例えば、１日
のスロットが「２」、５０年のスロットが「９」にな
る。この結果「台風」のように、一時的に多く利用され
るキーワードは、１日や１週間の区間の頻度が高く、
「終戦の日」のように何十年にもわたって、繰り返し登
場するキーワードは、１０年や５０年の区間の頻度が相
対的に大きくなり、キーワードの種類によって重みを変
化させることが可能である。

【００２８】そこで頻度の割合を計算すると、キーワー
ド「台風」は１日に対する重みが、33／46＝0.72、１週
間に対する重みが、12／46＝0.26、１カ月に対する重み
が、１／46＝0.02、半年以上に対する重みは、０とな
る。一方キーワード「終戦記念日」は、１日に対する重
みが0.18、５０年に対する重みが0.28であって、台風の
場合と異なり長時間に渡って、重要な情報であると判定
できる。

【００２９】重みづけの手法としては、あらかじめ幾つ
かの発生頻度の分布に対する、重みのパターンを用意し
ておき、キーワードに重みづけすることもできる。例え
ば、重みのパターンとしては、キーワード「台風」のよ
うに、１日や１週間の頻度が大きい場合には、１日と１
週間との重みをそれぞれ0.４とし、残りの0.２を頻度の
割合に応じて分配する。１日の頻度が大きい情報は、週
間の情報の中でも重要性が高い場合が多いので、このよ
うなパターンを与えることにより、１週間の情報として
の重要度をあげることができる。

【００３０】また、キーワード「終戦記念日」のよう
に、長期間に渡って価値のある情報は、情報が発生した
１日や１週間や１カ月には非常に多くの関連する情報が
発生している。単に発生頻度の割合をとっただけでは、
１０年や５０年の重みが小さくなってしまう場合があ
る。そこで重みづけの計算法として、Ｎ× log₁₀Ｄ（Ｎ
＝発生頻度、Ｄ＝日数）とすることにより、１０年や５
０年の重みを相対的に大きくすることが可能である。

【００３１】時事情報データベース１を利用するユーザ
が、与えられた時間範囲に起こった時事情報の中から、
重要と判断される情報を検索したい場合、例えばユーザ
は、注目するある日時と、１週間や１カ月などの検索し
たい時間範囲とを、実施例のシステムに投入する。この
場合の処理過程は図４に示すようになる。

【００３２】すなわちステップ３１において、与えられ
た日時と時間範囲とから、時間範囲判定部２で検索すべ
き時間の幅を決定する。ステップ３２において、時事情
報データベースを検索する。

【００３３】ステップ３３〜３５において、検索された
全ての情報に対して、ステップ３４で時事情報データベ
ース１から個々の情報が持つキーワードと、各時間範囲
に対する時間重みデータとを検索する。

【００３４】次にステップ３５において、キーワードと
検索された重みデータとを類似情報格納部３に展開す
る。ステップ３２で検索された全ての情報に対して、キ
ーワードデータベースを検索する処理が終了したら、ス
テップ３６において、類似情報格納部３で、ユーザから
入力された時間範囲に該当する重みを用いて、小さい順
に順序づけして並べ、小さい方から順に、「１」，
「２」のように番号づけを行なう。これを順序番号と呼
ぶ。

【００３５】次にステップ３７、３８において、時事情
報データベース１から検索された全ての結果に対して、
それぞれの情報は一つ以上のキーワードを持つので、各
キーワードの順序番号の平均を計算する。

【００３６】次にステップ３９において、検索した情報
を順序番号の平均の大きい順に並べ、ユーザに提供す
る。検索法における他の実施例としては、図４のステッ
プ３５までによって得られたキーワードを、ユーザから
与えられた時間範囲に該当する重みのデータを用いて、
大きい順に並べ、あらかじめユーザによって与えられた
閾値以上の重みを持つデータを、ユーザに提供すること
により、該当する時間範囲における、重要度の高いキー
ワードを得ることもできる。

【００３７】この時ユーザが与える時間範囲は、キーワ
ードデータベース中に設定されている時間範囲と必ずし
も一致する必要はない。例えば図１の例で、ユーザが検
索範囲として、「４カ月」という時間範囲を与えたとす
ると、時間範囲判定部２では、「４カ月」の時間範囲を
用いて、時事情報データベース１を検索し、頻度計測部
４に対して、１年の重み情報を利用して、重み情報の作
成を行なうように指示を与える。頻度計測部４に対する
指示は、３日であれば、「１週間」、５年であれば、
「１０年」のように、入力された時間範囲を含む、最も
短い時間範囲を利用する。

【００３８】（実施例２）他の実施例としては、本発明
の情報の重みづけの方法を用いて、時間的な経過により
価値を失った情報を除去して、時事情報を記憶するため
の記憶装置を節約することも可能である。

【００３９】この実施例を、図５を用いて詳細に説明す
る。本発明は、情報検索用のデータベース全般に対して
効果があるが、ここでは情報として時事情報を用い、情
報を入手した時刻を、時事情報の報道された時刻として
説明する。図５に示す実施例では、図１と同様に時事情
報を格納する少なくとも一つ以上のデータベース１と、
入力された情報が持つ情報の発生時間と情報の報道され
た時間との差から該当する時間範囲の値を決定する時間
範囲判定部２と、入力された時事情報に付けられている
キーワードとあらかじめ設定された時間範囲の値とによ
って、２次元状に区切られた一つ以上のスロットを持
ち、時間範囲判定部２で決定された時間範囲と時事情報
に付加されているキーワードとを用いて該当するスロッ
トに、キーワードの使用された回数を格納する類似情報
格納部３と、類似情報格納部３に格納された値から、時
間範囲毎の頻度分布を求める頻度計測部４と、ユーザに
よって与えられた保存すべき情報を決定するための閾値
と各情報の頻度とを比較して、保存すべき情報と削除す
る情報とを分離し、削除要求を時事情報データベース１
に送る保存データ判定部４１との５つのモジュールから
構成される。保存データ判定部４１以外は、図１と同じ
である。

【００４０】この場合図６に示すように、ユーザは除去
する情報を決定するための閾値と、データベース中の時
事情報の内での削除する候補を識別したい時間範囲とを
投入する。

【００４１】まずステップ５１において、ユーザが入力
した閾値と時間範囲とを用いて、削除する情報の広報と
すべき時間の区間とを決定する。例えば時間範囲とし
て、「無限に古い情報から２年前までの情報」という時
間範囲を与えられたならば、ステップ５２において、時
事情報データベース１を「２年前までの情報」という条
件を用いて検索する。

【００４２】ステップ５３〜５５においては、検索され
た全ての情報から、まず、ステップ５４において、個々
の情報が持つキーワードとキーワード毎の各時間範囲に
対する時間重みデータとを獲得する。

【００４３】次にステップ３５において、キーワードと
検索された重みデータとを類似情報格納部３に展開す
る。ステップ５２で検索された全ての情報に対して、キ
ーワードデータベースを検索する処理が終了したら、ス
テップ５６において、類似情報格納部３で、ユーザから
入力された時間範囲の重みを用いて、小さい順に順序づ
けして並べ、小さい方から順に、「１」，「２」のよう
に番号づけを行なう。これを順序番号と呼ぶ。例えばユ
ーザが入力した時間範囲が、「無限に古い情報から、２
年前までの情報」であれば、例えば長期間重要な情報を
判断するために、５０年の時間範囲の重みデータを使用
して、順序番号をつける。

【００４４】次にステップ５７、５８、５９において、
時事情報データベースから検索された全ての結果に対し
て、それぞれの情報が持つキーワードの順序番号の平均
を、各検索結果に与える。

【００４５】次にステップ６０において、検索した情報
について順序番号の平均が閾値よりも小さい情報を、時
事データベースから削除もしくは、他の記憶装置へ移動
させる。

【００４６】ユーザが与える時間範囲は、ここ１０年間
で重要な情報のみを残そうとするならば、例えば「１０
年前から現在」までの時間範囲でデータベースを検索
し、１０年間の時間範囲の重みを用いて、但しここ１、
２年に発生した情報は、情報が発生してからの期間が短
いために、１０年の範囲でみた重要性の判断が難しいの
で、１年の時間範囲の重みを用いて、順序番号をつけ
る。１０年の時間範囲の重みと１年の時間範囲の重みと
の組み合わせ方は、例えば情報が発生してから５年以上
過ぎている情報に対しては、１０年の重みのみ、４年前
に発生した情報については、１０年の重みを８割、３年
前に発生した情報では６割のように、情報が発生してか
らの経過時間に比例して、１０年の重みを多くすること
で達成できる。この結果、ユーザが指定した任意の時間
範囲における、重要性の低いデータの除去が達成でき
る。

【００４７】

【発明の効果】本発明によれば、例えばある一つの大型
の台風の情報のように一時的に重要な情報は、その台風
が接近した日時と１週間の時間範囲とを入力した場合に
は、順序番号の平均が非常に大きいが、その台風に関す
る情報は影響のある週の範囲にとどまるため、１年の時
間範囲を入力した場合には、順序番号の平均は、終戦記
念日のような他の情報に比べて相対的に小さくなる。

【００４８】これに対して、終戦の日のような情報は、
情報発生の時点から、時間が経つにつれて情報の重みは
小さくなるが、毎年繰り返して関連する情報が発生する
ために、１０年、５０年の時間範囲で見ると、他の情報
に比べて情報の重みが大きくなり、歴史的に重要な情報
と、一時的にしか重要でない情報を分離することが可能
となる。

【００４９】この結果、日々キーワードつきの情報を本
発明の手法を用いて、データベースに登録していくこと
により、ユーザが要求する時間範囲に最適な情報を、提
供することができる。

【００５０】さらにキーワードデータベース中に十分な
キーワードと重みが設定された後は、一時的に重要だ
が、短い時間で不要となる情報を選別することが可能と
なったので、廃棄しても良い情報を、自動的に選択する
ことが可能となった。

【図面の簡単な説明】

【図１】一実施例システム構成図である。

【図２】時事情報データベースのデータ構造である。

【図３】新規の時事情報の登録時の処理過程を示すフロ
ーチャートである。

【図４】データベースを利用するユーザからの要求に対
する処理の過程を示すフローチャートである。

【図５】システム構成図である。

【図６】保存すべき情報の過程の処理を示すフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１ 時事情報データベース ２ 時間範囲判定部 ３ 類似情報格納部 ４ 頻度計測部 ５ 時間重み決定部 ６ 時間範囲設定部

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ある情報と、その情報の特徴を表現する
   一つ以上のキーワードと、その情報が発生した時刻と、
   その情報を入手した時刻とを共に格納するデータベース
   を持つと共に、 検索したい時間範囲において類似した情報が発生した頻
   度を計測する手段と、 発生頻度と時間範囲とに対するデータの分布によって情
   報を重みづけする手段とをそなえ、 当該重みを利用して時間範囲に対する情報の重要度を決
   定することを特徴とする情報の蓄積、検索および除去処
   理方法。
2. 【請求項２】 データベース中のデータから類似する情
   報を判断するために、各々の情報に付加された少なくと
   も一つ以上のキーワードを比較する手段と、 各々の情報に付加された情報の発生した日時と情報を入
   手した日時とから、情報間の時間的な隔たりを計算する
   手段とを有し、 類似した情報の候補の中から、入手した日時までの時間
   的な隔たりの大きさに対応して、キーワードの一致する
   量と類似性の判断とを変化させることを特徴とする請求
   項１記載の情報の蓄積、検索および除去処理方法。
3. 【請求項３】 少なくとも一つ以上の時間範囲に対する
   類似した情報の発生回数を記録する手段と、 発生回数の分布を計測する手段とを有し、 類似した情報の発生した回数の分布の形状と、あらかじ
   め一つ以上設定されている時間範囲に対応した情報の発
   生回数の分布もしくはあらかじめ与えられている計算式
   によって得られた情報の発生回数の分布とを比較して、
   情報が持つ時間範囲に対応した情報の重要性を判断する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報の蓄積、検索およ
   び除去処理方法。
4. 【請求項４】 データベース中の除去候補のデータに対
   して、類似した情報の発生頻度の時間範囲に対する分布
   によって、情報の重みづけをする手段を有すると共に、 あらかじめ与えられた時間範囲に対する保存したい情報
   の重みの閾値もしくはあらかじめ与えられている計算式
   によって得られる、時間範囲に対する保存したい情報の
   重みの閾値と、除去候補データの時間範囲に対する重み
   のデータとを比較する手段とを有し、 除去候補のデータが発生してからの経過時間と類似情報
   が発生してからの経過時間の長さとに対応して、時間範
   囲に対する重みの閾値を変化させることを特徴とする請
   求項１記載の情報の蓄積、検索および除去処理方法。