JPH11242679A - 利用者の興味に基づいて情報を分類する方法、装置、および利用者の興味に基づいて情報を分類するプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
利用者の興味に基づいて情報を分類する方法、装置、および利用者の興味に基づいて情報を分類するプログラムを記録した記録媒体Info
- Publication number
- JPH11242679A JPH11242679A JP10043620A JP4362098A JPH11242679A JP H11242679 A JPH11242679 A JP H11242679A JP 10043620 A JP10043620 A JP 10043620A JP 4362098 A JP4362098 A JP 4362098A JP H11242679 A JPH11242679 A JP H11242679A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- classification
- keywords
- user
- keyword
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 各利用者の興味に基づいて情報の検索を行う
とともに、利用者の興味が動的に変化していってもその
ときの興味を反映して情報の分類を自動的に行う。 【解決手段】 全体量が把握できる全ての情報から抽出
したキーワードに対応する情報の数と、そのキーワード
に対応する利用者がその範囲内で閲覧した情報の数を比
較し、全てのキーワードについて興味度合いを計算し、
興味度合いが大きいキーワードから順に上位Ｎ個のキー
ワードについて分類のカテゴリを作成する。キーワード
の全ての２つの組み合わせについてもキーワードの関連
度合いを計算し、関連度合いが高かった２つのキーワー
ドをグループ化して、分類カテゴリの上位階層を作成す
る。
とともに、利用者の興味が動的に変化していってもその
ときの興味を反映して情報の分類を自動的に行う。 【解決手段】 全体量が把握できる全ての情報から抽出
したキーワードに対応する情報の数と、そのキーワード
に対応する利用者がその範囲内で閲覧した情報の数を比
較し、全てのキーワードについて興味度合いを計算し、
興味度合いが大きいキーワードから順に上位Ｎ個のキー
ワードについて分類のカテゴリを作成する。キーワード
の全ての２つの組み合わせについてもキーワードの関連
度合いを計算し、関連度合いが高かった２つのキーワー
ドをグループ化して、分類カテゴリの上位階層を作成す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、利用者の興味に基
づいて情報を分類する方法に関する。
づいて情報を分類する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】システムによる情報分類は、個々の利用
者にとってわかりやすい分類のカテゴリを生成するので
はなく、むしろどの利用者にも共通するような分類カテ
ゴリをシステムが初めから与え、その分類のカテゴリに
合わせて情報を分類するというアプローチであった。こ
れは個々の利用者の興味を反映していないので、分類さ
れた情報を利用するため、利用者は分類されている情報
を検索しなければならないなどの労力を必要とした。
者にとってわかりやすい分類のカテゴリを生成するので
はなく、むしろどの利用者にも共通するような分類カテ
ゴリをシステムが初めから与え、その分類のカテゴリに
合わせて情報を分類するというアプローチであった。こ
れは個々の利用者の興味を反映していないので、分類さ
れた情報を利用するため、利用者は分類されている情報
を検索しなければならないなどの労力を必要とした。
【０００３】これに対し、あらかじめ利用者が情報分類
をしてくれるシステムに対して自分の思い込みの興味を
提示して、それに基づいてシステムが分類のカテゴリを
生成し、情報を分類するというアプローチもあった。
をしてくれるシステムに対して自分の思い込みの興味を
提示して、それに基づいてシステムが分類のカテゴリを
生成し、情報を分類するというアプローチもあった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このアプローチでは、
利用者が最初に自分の思い込みの興味を提示するために
労力が必要となることや、利用者の興味が変化してもシ
ステム側が利用している分類カテゴリが固定しているの
で興味の変化に追従できないなどの問題点があった。
利用者が最初に自分の思い込みの興味を提示するために
労力が必要となることや、利用者の興味が変化してもシ
ステム側が利用している分類カテゴリが固定しているの
で興味の変化に追従できないなどの問題点があった。
【０００５】本発明の目的は、各利用者の興味に基づい
て個々に適した情報分類を行うことができ、また利用者
の興味が動的に変化していってもそのときの興味を反映
した情報分類を自動的に行うことができる、利用者の興
味に基づいて情報を分類する方法、装置、および情報分
類プログラムを記録した記録媒体を提供することであ
る。
て個々に適した情報分類を行うことができ、また利用者
の興味が動的に変化していってもそのときの興味を反映
した情報分類を自動的に行うことができる、利用者の興
味に基づいて情報を分類する方法、装置、および情報分
類プログラムを記録した記録媒体を提供することであ
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の利用者の興味に
基づいて情報を分類する方法は、全体量が把握できるあ
る情報群のうちで利用者が閲覧した情報から抽出され
た、当該情報の特徴を表す各キーワードに対応する情報
の数を、前記情報群から抽出された、当該情報の特徴を
表す当該キーワードに対応する情報の数と比較し、後者
の情報の数に対する前者の情報の数の割合が大きいキー
ワードに１対１に対応させて、情報の分類に利用する入
れ物である分類カテゴリを生成して情報の分類を行う分
類カテゴリ生成段階と、それらの分類カテゴリのうちで
関連度合いが高い分類カテゴリをグループ化し、上位階
層を作成する上位階層作成段階を有する。
基づいて情報を分類する方法は、全体量が把握できるあ
る情報群のうちで利用者が閲覧した情報から抽出され
た、当該情報の特徴を表す各キーワードに対応する情報
の数を、前記情報群から抽出された、当該情報の特徴を
表す当該キーワードに対応する情報の数と比較し、後者
の情報の数に対する前者の情報の数の割合が大きいキー
ワードに１対１に対応させて、情報の分類に利用する入
れ物である分類カテゴリを生成して情報の分類を行う分
類カテゴリ生成段階と、それらの分類カテゴリのうちで
関連度合いが高い分類カテゴリをグループ化し、上位階
層を作成する上位階層作成段階を有する。
【０００７】また、本発明の利用者の興味に基づいて情
報を分類する装置は、全体量が把握できるある情報群の
うち利用者が閲覧した情報から抽出された、当該情報の
特徴を表す各キーワードに対応する情報の数を、前記情
報群から抽出された、当該情報の特徴を表す当該キーワ
ードに対応する情報の数と比較し、後者の情報の数に対
する前者の情報の数の割合が大きいキーワードに１対１
に対応させて、情報の分類に利用する入れ物である分類
カテゴリを生成して情報の分類を行う分類カテゴリ生成
手段と、それらの分類カテゴリのうちで関連度合いが高
い分類カテゴリをグループ化し、上位階層を作成する上
位階層作成手段を有する。
報を分類する装置は、全体量が把握できるある情報群の
うち利用者が閲覧した情報から抽出された、当該情報の
特徴を表す各キーワードに対応する情報の数を、前記情
報群から抽出された、当該情報の特徴を表す当該キーワ
ードに対応する情報の数と比較し、後者の情報の数に対
する前者の情報の数の割合が大きいキーワードに１対１
に対応させて、情報の分類に利用する入れ物である分類
カテゴリを生成して情報の分類を行う分類カテゴリ生成
手段と、それらの分類カテゴリのうちで関連度合いが高
い分類カテゴリをグループ化し、上位階層を作成する上
位階層作成手段を有する。
【０００８】また、本発明の、利用者の興味に基づいて
情報を分類するプログラムを記録した記録媒体は、全体
量が把握できるある情報群のうち利用者が閲覧した情報
から抽出された、当該情報の特徴を表す各キーワードに
対応する情報の数を、前記情報群から抽出された、当該
情報の特徴を表す当該キーワードに対応する情報の数と
比較し、後者の情報の数に対する前者の情報の数の割合
が大きいキーワードに１対１に対応させて情報の分類に
利用する入れ物である分類カテゴリを生成して情報の分
類を行う分類カテゴリ生成処理と、それらの分類カテゴ
リの関連度合いが高い場合には、さらに分類カテゴリを
グループ化し、上位階層を作成する上位階層生成処理を
コンピュータに実行させるための、利用者の興味に基づ
いて情報を分類するプログラムを格納している。
情報を分類するプログラムを記録した記録媒体は、全体
量が把握できるある情報群のうち利用者が閲覧した情報
から抽出された、当該情報の特徴を表す各キーワードに
対応する情報の数を、前記情報群から抽出された、当該
情報の特徴を表す当該キーワードに対応する情報の数と
比較し、後者の情報の数に対する前者の情報の数の割合
が大きいキーワードに１対１に対応させて情報の分類に
利用する入れ物である分類カテゴリを生成して情報の分
類を行う分類カテゴリ生成処理と、それらの分類カテゴ
リの関連度合いが高い場合には、さらに分類カテゴリを
グループ化し、上位階層を作成する上位階層生成処理を
コンピュータに実行させるための、利用者の興味に基づ
いて情報を分類するプログラムを格納している。
【０００９】ある一定範囲内の全ての情報から抽出した
キーワードと、その範囲内で利用者が閲覧した情報から
抽出したキーワードを比較し、利用者が高い割合で閲覧
している情報に対応するキーワードに基づいて、そのキ
ーワードに１対１で対応するような分類カテゴリの生成
を自動的に行う。この際分類カテゴリに対応している高
い割合で閲覧している情報の複数のキーワードの関連度
合いを計算して、関連度合いが高かった場合はそれらの
キーワードに対応する分類カテゴリをグループ化するよ
うな上位階層の分類カテゴリを自動的に生成し、分類の
階層化を行う。
キーワードと、その範囲内で利用者が閲覧した情報から
抽出したキーワードを比較し、利用者が高い割合で閲覧
している情報に対応するキーワードに基づいて、そのキ
ーワードに１対１で対応するような分類カテゴリの生成
を自動的に行う。この際分類カテゴリに対応している高
い割合で閲覧している情報の複数のキーワードの関連度
合いを計算して、関連度合いが高かった場合はそれらの
キーワードに対応する分類カテゴリをグループ化するよ
うな上位階層の分類カテゴリを自動的に生成し、分類の
階層化を行う。
【００１０】したがって、全体量が把握できる情報の中
から利用者が情報を閲覧することによって、利用者があ
らかじめ分類カテゴリを用意しなくても、利用者ごとの
興味に合わせた分類カテゴリを自動的に生成して情報を
分類することができる。また、時間の経過に伴って利用
者が新しい情報を閲覧すると、利用者の興味の変化に合
わせて自動的に新しい分類カテゴリを生成したり、不要
な分類カテゴリを消去することができる。
から利用者が情報を閲覧することによって、利用者があ
らかじめ分類カテゴリを用意しなくても、利用者ごとの
興味に合わせた分類カテゴリを自動的に生成して情報を
分類することができる。また、時間の経過に伴って利用
者が新しい情報を閲覧すると、利用者の興味の変化に合
わせて自動的に新しい分類カテゴリを生成したり、不要
な分類カテゴリを消去することができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
て図面を参照して説明する。
【００１２】図１は本発明の一実施形態のシステムの概
略構成を示すもので、情報が格納されている情報サーバ
１と、利用者が情報を閲覧する際に利用する、パーソナ
ルコンピュータなどの端末２と、これらを任意に接続す
るコンピュータネットワーク３からなる。
略構成を示すもので、情報が格納されている情報サーバ
１と、利用者が情報を閲覧する際に利用する、パーソナ
ルコンピュータなどの端末２と、これらを任意に接続す
るコンピュータネットワーク３からなる。
【００１３】本実施形態の利用者の興味に基づいて情報
を分類する方法は情報サーバ１と利用者端末２で行なわ
れる前処理と、情報サーバ１で行なわれる本処理からな
る。
を分類する方法は情報サーバ１と利用者端末２で行なわ
れる前処理と、情報サーバ１で行なわれる本処理からな
る。
【００１４】まず、前処理を図３と図４により説明す
る。
る。
【００１５】図３（１）は情報サーバ１側の処理の流れ
を示すものである。まず、情報サーバ１内に情報（図４
（１））を登録する際に各情報に情報ＩＤ（図４
（２））をつける（ステップ１１）。次に、情報サーバ
１内の各情報についてその情報の特徴を表すようなキー
ワード群（図４（３））を抽出する（ステップ１２）。
また、このキーワード群をそれぞれの情報に添付してお
く（ステップ１３、図４（４））。最後に、情報サーバ
１内の全ての情報に対して「あるキーワードとそのキー
ワードを含む情報の数とその情報ＩＤ」（図４（５））
を表形式で情報サーバ１に保存する（ステップ１４）。
を示すものである。まず、情報サーバ１内に情報（図４
（１））を登録する際に各情報に情報ＩＤ（図４
（２））をつける（ステップ１１）。次に、情報サーバ
１内の各情報についてその情報の特徴を表すようなキー
ワード群（図４（３））を抽出する（ステップ１２）。
また、このキーワード群をそれぞれの情報に添付してお
く（ステップ１３、図４（４））。最後に、情報サーバ
１内の全ての情報に対して「あるキーワードとそのキー
ワードを含む情報の数とその情報ＩＤ」（図４（５））
を表形式で情報サーバ１に保存する（ステップ１４）。
【００１６】図３（２）は端末２側の処理の流れを示す
ものである。利用者が端末２を利用し、コンピュータネ
ットワーク３を介して情報サーバ１内の情報を閲覧す
る。このとき、どの情報を閲覧したかという情報を端末
２に保存する（ステップ２１）。この際、閲覧された各
情報に添付されているキーワード群についても保存する
（図４（６））。次に、情報サーバ１内で利用者に閲覧
された全ての情報に対して「あるキーワードとそのキー
ワードを含む情報の数とその情報ＩＤ」（図４（７））
を表形式で端末２に保存する（ステップ２２）。
ものである。利用者が端末２を利用し、コンピュータネ
ットワーク３を介して情報サーバ１内の情報を閲覧す
る。このとき、どの情報を閲覧したかという情報を端末
２に保存する（ステップ２１）。この際、閲覧された各
情報に添付されているキーワード群についても保存する
（図４（６））。次に、情報サーバ１内で利用者に閲覧
された全ての情報に対して「あるキーワードとそのキー
ワードを含む情報の数とその情報ＩＤ」（図４（７））
を表形式で端末２に保存する（ステップ２２）。
【００１７】次に、本処理について図２と図３（３）に
より説明する。本処理では、（Ｉ）キーワードに１対１
で対応する分類のカテゴリの生成、（ＩＩ）そのカテゴ
リをグループ化することによる上位階層の生成、の２つ
の処理をそれぞれ分類カテゴリ生成部５、上位階層作成
部６で行う。
より説明する。本処理では、（Ｉ）キーワードに１対１
で対応する分類のカテゴリの生成、（ＩＩ）そのカテゴ
リをグループ化することによる上位階層の生成、の２つ
の処理をそれぞれ分類カテゴリ生成部５、上位階層作成
部６で行う。
【００１８】（Ｉ）キーワードに１対１に対応する分類
カテゴリの生成 分類カテゴリの生成の基準は、あるキーワードに対して
利用者がどれだけ興味を持っているかという興味度合い
とする。興味度合いの計算には先に述べた「情報サーバ
１内の全ての情報に対する『あるキーワードとそのキー
ワードを含む情報の数とその情報ＩＤ』」と、「情報サ
ーバ１内で利用者に閲覧された全ての情報に対する『あ
るキーワードとそのキーワードを含む情報の数とその情
報ＩＤ』」を利用する。「情報サーバ１内で利用者に閲
覧された全ての情報に対する『あるキーワードを含む情
報の数』」を「情報サーバ１内の全ての情報に対する
『そのキーワードを含む情報の数』」で除算した結果を
興味度合いＥ（０≦Ｅ≦１）とする。全てのキーワード
について興味度合いＥの計算を行い（ステップ３１）、
値が大きいキーワードから順に上位Ｎ個（Ｎは可変で整
数）のキーワードについて、キーワードと１対１で対応
する分類のカテゴリを生成する（ステップ３２）。
カテゴリの生成 分類カテゴリの生成の基準は、あるキーワードに対して
利用者がどれだけ興味を持っているかという興味度合い
とする。興味度合いの計算には先に述べた「情報サーバ
１内の全ての情報に対する『あるキーワードとそのキー
ワードを含む情報の数とその情報ＩＤ』」と、「情報サ
ーバ１内で利用者に閲覧された全ての情報に対する『あ
るキーワードとそのキーワードを含む情報の数とその情
報ＩＤ』」を利用する。「情報サーバ１内で利用者に閲
覧された全ての情報に対する『あるキーワードを含む情
報の数』」を「情報サーバ１内の全ての情報に対する
『そのキーワードを含む情報の数』」で除算した結果を
興味度合いＥ（０≦Ｅ≦１）とする。全てのキーワード
について興味度合いＥの計算を行い（ステップ３１）、
値が大きいキーワードから順に上位Ｎ個（Ｎは可変で整
数）のキーワードについて、キーワードと１対１で対応
する分類のカテゴリを生成する（ステップ３２）。
【００１９】（II）（Ｉ）で生成されたカテゴリを利用
してグループ化を行うことによる上位階層の生成 先の操作で生成された分類のカテゴリをもとに、分類の
カテゴリの階層化を行う。分類のカテゴリの階層化の基
準は、利用者がキーワードＡとキーワードＢがどれだけ
関連があると考えているかをはかる関連度合いとする。
関連度合いの計算には先に述べた「情報サーバ内で利用
者に閲覧された全ての情報に対する『あるキーワードと
そのキーワードを含む情報の情報ＩＤ』」のキーワード
ＡおよびキーワードＢに関する情報を利用する。「情報
サーバ内で利用者に閲覧された全ての情報に対する『キ
ーワードＡを含む情報』の集合」と「情報サーバ内で利
用者に閲覧された全ての情報に対する『キーワードＢを
含む情報』の集合」の重なりが大きければ、関連度合い
の重みづけが高くなるようになっている。２つのキーワ
ードＡ，Ｂの「情報サーバ内で利用者に閲覧された全て
の情報に対する『そのキーワードを含む情報』」の集合
の重なり（数）を「情報サーバ内で利用者に閲覧された
全ての情報に対する『キーワードＡを含む情報の数』、
キーワードＢを含む情報の数』」でそれぞれ除算した結
果を関連度合いとする（ステップ３３）。この関連度合
いの少なくとも一方が閾値Ｘよりも高かった２つのキー
ワードはグループ化し、分類カテゴリの上位階層を生成
する（ステップ３４）。３つ以上のキーワードについ
て、例えばキーワードＡ、キーワードＢ、キーワードＣ
について、キーワードＡとキーワードＢ、キーワードＢ
とキーワードＣ、キーワードＡとキーワードＣのそれぞ
れの関連度合いが閾値Ｘよりも高い場合はこれら３つの
キーワードから生成された分類のカテゴリをグループ化
し、上位階層を生成する。
してグループ化を行うことによる上位階層の生成 先の操作で生成された分類のカテゴリをもとに、分類の
カテゴリの階層化を行う。分類のカテゴリの階層化の基
準は、利用者がキーワードＡとキーワードＢがどれだけ
関連があると考えているかをはかる関連度合いとする。
関連度合いの計算には先に述べた「情報サーバ内で利用
者に閲覧された全ての情報に対する『あるキーワードと
そのキーワードを含む情報の情報ＩＤ』」のキーワード
ＡおよびキーワードＢに関する情報を利用する。「情報
サーバ内で利用者に閲覧された全ての情報に対する『キ
ーワードＡを含む情報』の集合」と「情報サーバ内で利
用者に閲覧された全ての情報に対する『キーワードＢを
含む情報』の集合」の重なりが大きければ、関連度合い
の重みづけが高くなるようになっている。２つのキーワ
ードＡ，Ｂの「情報サーバ内で利用者に閲覧された全て
の情報に対する『そのキーワードを含む情報』」の集合
の重なり（数）を「情報サーバ内で利用者に閲覧された
全ての情報に対する『キーワードＡを含む情報の数』、
キーワードＢを含む情報の数』」でそれぞれ除算した結
果を関連度合いとする（ステップ３３）。この関連度合
いの少なくとも一方が閾値Ｘよりも高かった２つのキー
ワードはグループ化し、分類カテゴリの上位階層を生成
する（ステップ３４）。３つ以上のキーワードについ
て、例えばキーワードＡ、キーワードＢ、キーワードＣ
について、キーワードＡとキーワードＢ、キーワードＢ
とキーワードＣ、キーワードＡとキーワードＣのそれぞ
れの関連度合いが閾値Ｘよりも高い場合はこれら３つの
キーワードから生成された分類のカテゴリをグループ化
し、上位階層を生成する。
【００２０】利用者が閲覧した情報の増加に併せて、分
類カテゴリの生成と分類カテゴリの階層化を定期的、か
つ自動的に行う。この際、以前に生成された分類のカテ
ゴリであっても興味度合いが相対的に低くなり、例えば
上位２０個に入らなくなったキーワードに対応する分類
のカテゴリは消去する。また、以前は生成されなかった
分類のカテゴリであっても興味度合いが相対的に高くな
り、上位２０個に入ったキーワードに対応する分類カテ
ゴリは新しく生成する。カテゴリの階層化についても同
じように消去、生成を行う。
類カテゴリの生成と分類カテゴリの階層化を定期的、か
つ自動的に行う。この際、以前に生成された分類のカテ
ゴリであっても興味度合いが相対的に低くなり、例えば
上位２０個に入らなくなったキーワードに対応する分類
のカテゴリは消去する。また、以前は生成されなかった
分類のカテゴリであっても興味度合いが相対的に高くな
り、上位２０個に入ったキーワードに対応する分類カテ
ゴリは新しく生成する。カテゴリの階層化についても同
じように消去、生成を行う。
【００２１】この方法を利用することによって、生成さ
れた分類のカテゴリおよび階層を利用者に提示する際
は、生成した分類のカテゴリごと分けて提示することが
できる。このときそのカテゴリに分類されている情報を
利用者が既に閲覧した情報とまだ閲覧していない情報に
分け、閲覧していない情報を推薦する形で提供する。
れた分類のカテゴリおよび階層を利用者に提示する際
は、生成した分類のカテゴリごと分けて提示することが
できる。このときそのカテゴリに分類されている情報を
利用者が既に閲覧した情報とまだ閲覧していない情報に
分け、閲覧していない情報を推薦する形で提供する。
【００２２】また、この方法を利用することによって利
用者の興味構造を把握することができるので、興味構造
の似た利用者同士を引き合わせてコミュニティを生成す
ることができる。
用者の興味構造を把握することができるので、興味構造
の似た利用者同士を引き合わせてコミュニティを生成す
ることができる。
【００２３】なお、図２の処理部は端末２に設けてもよ
い。また、以上説明した分類カテゴリの生成と消去、分
類カテゴリの階層化と消去の処理は情報分類プログラム
として、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの記録
媒体に記録しておき、コンピュータにより読み込んで実
行することもできる。
い。また、以上説明した分類カテゴリの生成と消去、分
類カテゴリの階層化と消去の処理は情報分類プログラム
として、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの記録
媒体に記録しておき、コンピュータにより読み込んで実
行することもできる。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
同じ情報サーバから複数の利用者が情報の閲覧を行って
いるものとすると、各利用者の興味に基づいて個々に適
した情報分類を行うことができる。また、利用者の興味
が動的に変化していってもそのときの興味を反映した情
報分類を自動的に行うことが可能になる。
同じ情報サーバから複数の利用者が情報の閲覧を行って
いるものとすると、各利用者の興味に基づいて個々に適
した情報分類を行うことができる。また、利用者の興味
が動的に変化していってもそのときの興味を反映した情
報分類を自動的に行うことが可能になる。
【図１】本発明が適用されるシステムの構成図である。
【図２】本処理を行う部分の構成図である。
【図３】本発明の、利用者の興味に基づいて情報の分類
を行う方法を示す流れ図である。
を行う方法を示す流れ図である。
【図４】図３の方法にしたがって生成される情報の説明
図である。
図である。
１ 情報サーバ ２ 端末 ３ ネットワーク ５ 分類カテゴリ生成部 ６ 上位階層作成部 １１〜１４、２１，２２，３１〜３４ ステップ
Claims (15)
- 【請求項１】 利用者の興味に基づいて情報を分類する
方法であって、全体量が把握できるある情報群のうちで
利用者が閲覧した情報から抽出された、当該情報の特徴
を表す各キーワードに対応する情報の数を、前記情報群
から抽出された、当該情報の特徴を表す当該キーワード
に対応する情報の数と比較し、後者の情報の数に対する
前者の情報の数の割合が大きいキーワードに１対１に対
応させて、情報の分類に利用する入れ物である分類カテ
ゴリを生成して情報の分類を行う分類カテゴリ生成段階
と、それらの分類カテゴリのうちで関連度合いが高い分
類カテゴリをグループ化し、上位階層を作成する上位階
層作成段階を有する、利用者の興味に基づいて情報を分
類する方法。 - 【請求項２】 前記分類カテゴリ生成段階が、全体量が
把握できるある情報群のうちで利用者が閲覧した情報か
ら抽出された、当該情報の特徴を表す各キーワードに対
応する情報の数を、前記情報群から抽出された、当該情
報の特徴を表す当該キーワードに対応する情報の数で除
算し、値が大きいものから上位Ｎ個のキーワードについ
て１対１に対応する分類カテゴリを生成する、請求項１
記載の方法。 - 【請求項３】 前記上位階層生成段階が、生成された分
類カテゴリに対応するキーワードの全ての２つの組み合
せについて、両方のキーワードを含む、利用者が閲覧し
た情報の数を各キーワードを含む、利用者が閲覧した情
報の数で除算し、この値の少なくとも一方があらかじめ
設定されている閾値Ｘを超えるキーワードに対応する分
類カテゴリをグループ化する、請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 前記分類カテゴリ生成段階は、前記除算
を再度行なった結果、現在分類カテゴリを生成している
キーワードのうち、上位Ｎ個のキーワードに入らなくな
ったキーワードに対応する分類カテゴリを消去する、請
求項２記載の方法。 - 【請求項５】 前記上位階層生成段階は、前記除算を再
度行なった結果、現在上位階層の分類カテゴリを生成し
ているキーワードのうち、値が前記閾値Ｘ以下になった
キーワードに対応する上位階層の分類カテゴリを消去
し、個々の分類カテゴリとして扱う、請求項３記載の方
法。 - 【請求項６】 利用者の興味に基づいて情報を分類する
装置であって、全体量が把握できるある情報群のうちで
利用者が閲覧した情報から抽出された、当該情報の特徴
を表す各キーワードに対応する情報の数を、前記情報群
から抽出された、当該情報の特徴を表す当該キーワード
に対応する情報の数と比較し、後者の情報の数に対する
前者の情報の数の割合が大きいキーワードに１対１に対
応させて、情報の分類に利用する入れ物である分類カテ
ゴリを生成して情報の分類を行う分類カテゴリ生成手段
と、それらの分類カテゴリのうちで関連度合いが高い分
類カテゴリをグループ化し、上位階層を作成する上位階
層作成手段を有する、利用者の興味に基づいて情報を分
類する装置。 - 【請求項７】 前記分類カテゴリ生成手段が、全体量が
把握できるある情報群のうちで利用者が閲覧した情報か
ら抽出された、当該情報の特徴を表す各キーワードに対
応する情報の数を、前記情報群から抽出された、当該情
報の特徴を表す当該キーワードに対応する情報の数で除
算し、値が大きいものから上位Ｎ個のキーワードについ
て１対１に対応する分類カテゴリを生成する、請求項６
記載の装置。 - 【請求項８】 前記上位階層生成手段が、生成された分
類カテゴリに対応するキーワードの全ての２つの組み合
せについて、両方のキーワードを含む、利用者が閲覧し
た情報の数を各キーワードを含む、利用者が閲覧した情
報の数で除算し、この値の少なくとも一方があらかじめ
設定されている閾値Ｘを超えるキーワードに対応する分
類カテゴリをグループ化する、請求項６記載の装置。 - 【請求項９】 前記分類カテゴリ生成手段は、前記除算
を再度行なった結果、現在分類カテゴリを生成している
キーワードのうち、上位Ｎ個のキーワードに入らなくな
ったキーワードに対応する分類カテゴリを消去する、請
求項７記載の装置。 - 【請求項１０】 前記上位階層生成手段は、前記除算を
再度行なった結果、現在上位階層の分類カテゴリを生成
しているキーワードのうち、値が前記閾値Ｘ以下になっ
たキーワードに対応する上位階層の分類カテゴリを消去
し、個々の分類カテゴリとして扱う、請求項８記載の装
置。 - 【請求項１１】 利用者の興味に基づいて情報を分類す
るプログラムであって、全体量が把握できるある情報群
のうちで利用者が閲覧した情報から抽出された、当該情
報の特徴を表す各キーワードに対応する情報の数を、前
記情報群から抽出された、当該情報の特徴を表す当該キ
ーワードに対応する情報の数と比較し、後者の情報の数
に対する前者の情報の数の割合が大きいキーワードに１
対１に対応させて情報の分類に利用する入れ物である分
類カテゴリを生成して情報の分類を行う分類カテゴリ生
成処理と、それらの分類カテゴリのうちで関連度合いが
高い分類カテゴリをグループ化し、上位階層を作成する
上位階層生成処理をコンピュータに実行させるための、
利用者の興味に基づいて情報を分類するプログラムを格
納した記録媒体。 - 【請求項１２】 前記分類カテゴリ生成処理が、全体量
が把握できるある情報群のうちで利用者が閲覧した情報
から抽出された、当該情報の特徴を表す各キーワードに
対応する情報の数を、前記情報群から抽出された、当該
情報の特徴を表す当該キーワードに対応する情報の数で
除算し、値が大きいものから上位Ｎ個のキーワードにつ
いて１対１に対応する分類カテゴリを生成する、請求項
１１記載の記録媒体。 - 【請求項１３】 前記上位階層生成処理が、生成された
分類カテゴリに対応するキーワードの全ての２つの組み
合せについて、両方のキーワード含む、利用者が閲覧し
た情報の数を各キーワードを含む、利用者が閲覧した情
報の数で除算し、この値の少なくとも一方があらかじめ
設定されている閾値Ｘを超えるキーワードに対応する分
類カテゴリをグループ化する、請求項１１記載の記録媒
体。 - 【請求項１４】 前記分類カテゴリ生成段階は、前記除
算を再度行なった結果、現在分類カテゴリを生成してい
るキーワードのうち上位Ｎ個のキーワードに入らなくな
ったキーワードに対応する分類カテゴリを消去する、請
求項１２記載の記録媒体。 - 【請求項１５】 前記上位階層生成処理は、前記除算を
再度行なった結果、現在上位階層の分類カテゴリを生成
しているキーワードのうち、値が前記閾値Ｘ以下になっ
たキーワードに対応する上位階層の分類カテゴリを消去
し、個々の分類カテゴリとして扱う、請求項１３記載の
記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10043620A JPH11242679A (ja) | 1998-02-25 | 1998-02-25 | 利用者の興味に基づいて情報を分類する方法、装置、および利用者の興味に基づいて情報を分類するプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10043620A JPH11242679A (ja) | 1998-02-25 | 1998-02-25 | 利用者の興味に基づいて情報を分類する方法、装置、および利用者の興味に基づいて情報を分類するプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11242679A true JPH11242679A (ja) | 1999-09-07 |
Family
ID=12668898
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10043620A Pending JPH11242679A (ja) | 1998-02-25 | 1998-02-25 | 利用者の興味に基づいて情報を分類する方法、装置、および利用者の興味に基づいて情報を分類するプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11242679A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002245212A (ja) * | 2000-11-22 | 2002-08-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | グループ形成システム、グループ形成装置、グループ形成方法、プログラム、及び媒体 |
| JP2008204374A (ja) * | 2007-02-22 | 2008-09-04 | Fuji Xerox Co Ltd | クラスタ生成装置およびクラスタ生成プログラム |
| CN109992724A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-09 | 西咸新区心灯软件科技有限公司 | 一种基于个人特征信息的用户契合度的计算方法和装置 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08153121A (ja) * | 1994-09-30 | 1996-06-11 | Hitachi Ltd | 文書情報分類方法および文書情報分類装置 |
-
1998
- 1998-02-25 JP JP10043620A patent/JPH11242679A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08153121A (ja) * | 1994-09-30 | 1996-06-11 | Hitachi Ltd | 文書情報分類方法および文書情報分類装置 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002245212A (ja) * | 2000-11-22 | 2002-08-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | グループ形成システム、グループ形成装置、グループ形成方法、プログラム、及び媒体 |
| JP2008204374A (ja) * | 2007-02-22 | 2008-09-04 | Fuji Xerox Co Ltd | クラスタ生成装置およびクラスタ生成プログラム |
| CN109992724A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-09 | 西咸新区心灯软件科技有限公司 | 一种基于个人特征信息的用户契合度的计算方法和装置 |
| CN109992724B (zh) * | 2019-04-03 | 2024-05-31 | 西咸新区心灯软件科技有限公司 | 一种基于个人特征信息的用户契合度的计算方法和装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6654742B1 (en) | Method and system for document collection final search result by arithmetical operations between search results sorted by multiple ranking metrics | |
| US6912550B2 (en) | File classification management system and method used in operating systems | |
| US7707201B2 (en) | Systems and methods for managing and using multiple concept networks for assisted search processing | |
| EP1678635B1 (en) | Method and apparatus for automatic file clustering into a data-driven, user-specific taxonomy | |
| JP5621773B2 (ja) | 分類階層再作成システム、分類階層再作成方法及び分類階層再作成プログラム | |
| EP1510938B1 (en) | A method of providing a visualisation graph on a computer and a computer for providing a visualisation graph | |
| CN102214208B (zh) | 一种基于非结构化文本生成结构化信息实体的方法与设备 | |
| WO2001031502A1 (en) | Multimedia information classifying/arranging device and method | |
| JP5160312B2 (ja) | 文書分類装置 | |
| Pan et al. | Content-based visual summarization for image collections | |
| JP2004213626A (ja) | 情報の格納及び検索 | |
| CN108573408A (zh) | 一种最大化利益的热门商品榜单制定方法 | |
| JP2005107688A (ja) | 情報表示方法及びシステム及び情報表示プログラム | |
| Macdonald et al. | Blog track research at TREC | |
| JP2004362451A (ja) | 検索キーワード情報表示方法及びシステム及び検索キーワード情報表示プログラム | |
| US20060004809A1 (en) | Method and system for calculating document importance using document classifications | |
| JP4359075B2 (ja) | 概念抽出システム、概念抽出方法、概念抽出プログラム及び記憶媒体 | |
| JP4407272B2 (ja) | 文書分類方法、文書分類装置及び文書分類プログラム | |
| JP4219122B2 (ja) | 特徴語抽出システム | |
| JP5787924B2 (ja) | クラスタ形成装置、クラスタ形成方法及びクラスタ形成プログラム | |
| JPH11242679A (ja) | 利用者の興味に基づいて情報を分類する方法、装置、および利用者の興味に基づいて情報を分類するプログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2009211406A (ja) | Ｗｅｂ閲覧履歴表示装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体 | |
| JP2004086262A (ja) | 視覚的情報分類方法、視覚的情報分類装置、視覚的情報分類プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 | |
| JP3692416B2 (ja) | 情報フィルタリング方法および装置 | |
| JP2003323454A (ja) | メタ情報を有するコンテンツをマッピングする方法、装置、及びコンピュータプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040225 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040908 |