JP5089245B2 - ディレクトリ階層生成プログラム、ディレクトリ階層生成装置およびディレクトリ階層生成方法 - Google Patents

Description

この発明は、ディレクトリサービスに用いられるディレクトリ階層を生成するディレクトリ階層生成プログラム、ディレクトリ階層生成装置およびディレクトリ階層生成方法に関する。

従来より、インターネットやイントラネット上のコンテンツを利用するユーザに対して、希望するコンテンツに誘導するために、キーワード検索サービスが提供されている。具体的に、キーワード検索サービスを提供するサーバ装置は、検索エンジンによって自動的に取得されたインターネット上にあるウェブページの最新情報を格納し、格納した最新情報をユーザによるキーワード検索に提供する。しかしながら、キーワード検索サービスは、常に最新の情報をユーザに提供することができるが、機械的にウェブページの情報が取得されるので、的確なキーワードをユーザが考えて入力する必要があり、検索結果にノイズが多いという課題があった。

そこで、ユーザによる手間を削減することができるディレクトリ検索サービスがある。具体的に、ディレクトリ検索サービスを提供するサーバ装置は、キーワードの内容に応じて予めいくつかのカテゴリをディレクトリ階層として格納し、格納したディレクトリ階層をユーザに提供する。例えば、特許文献１（特開２００２−３５１９００号公報）では、サーバ装置は、インターネット上に展開されたコンテンツが、どのカテゴリに属するかを決定するタグを読み取ってディレクトリ階層として格納し、格納したディレクトリ階層をユーザに提供する。

特開２００２−３５１９００号公報

しかしながら、ディレクトリ検索サービスは、ユーザに提供するディレクトリ階層のメンテナンスが人手により行われるので、メンテナンスコストがかかるとともに、常に最新のコンテンツを提供することができないという課題がある。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、メンテナンスコストが少なく、最新の情報を自動的に反映したディレクトリ階層を生成することが可能なディレクトリ階層生成プログラム、ディレクトリ階層生成装置およびディレクトリ階層生成方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、ディレクトリサービスに用いられるディレクトリ階層を生成する方法をコンピュータに実行させるディレクトリ階層生成プログラムであって、予め用意されるディレクトリ階層の最下層に位置するカテゴリごとに、各カテゴリを特徴付けるキーワードの集合であるキーワードプロファイルを、所定の記憶部において保持するカテゴリキーワード保持手順と、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを、所定の記憶部において保持するコンテンツキーワード保持手順と、前記検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および／または前記検索履歴に含まれる検索要求者の情報と、前記コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを、所定の記憶部において保持するキーワードクラスタ保持手順と、前記カテゴリキーワード保持手順によって保持される各カテゴリのキーワードプロファイルと、前記キーワードクラスタ保持手順によって保持される各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出した後に、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第一のディレクトリ階層生成手順と、前記キーワードクラスタ保持手順によって保持される各クラスタのキーワードクラスタと、前記コンテンツキーワード保持手順によって保持される各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出した後に、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第二のディレクトリ階層生成手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、前記コンテンツキーワード保持手順によって保持される各コンテンツのキーワードプロファイルに含まれるキーワード、および／または、前記キーワードクラスタ保持手順によって保持される各クラスタのキーワードクラスタに含まれるキーワードを、各コンテンツおよび／またはクラスタに対するアクセス頻度に応じて、上位層のカテゴリおよび／またはクラスタのキーワードプロファイルおよび／またはキーワードクラスタに追加するキーワード追加手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、ディレクトリサービスに用いられるディレクトリ階層を生成するディレクトリ階層生成装置であって、予め用意されるディレクトリ階層の最下層に位置するカテゴリごとに、各カテゴリを特徴付けるキーワードの集合であるキーワードプロファイルを記憶するカテゴリキーワード記憶手段と、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを記憶するコンテンツキーワード記憶手段と、前記検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および／または前記検索履歴に含まれる検索要求者の情報と、前記コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを記憶するキーワードクラスタ記憶手段と、前記カテゴリキーワード記憶手段に記憶される各カテゴリのキーワードプロファイルと、前記キーワードクラスタ記憶手段に記憶される各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出した後に、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第一のディレクトリ階層生成手段と、前記キーワードクラスタ記憶手段に記憶される各クラスタのキーワードクラスタと、前記コンテンツキーワード記憶手段に記憶される各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出した後に、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第二のディレクトリ階層生成手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記の発明において、ディレクトリサービスに用いられるディレクトリ階層を生成するディレクトリ階層生成方法であって、予め用意されるディレクトリ階層の最下層に位置するカテゴリごとに、各カテゴリを特徴付けるキーワードの集合であるキーワードプロファイルを、所定の記憶部において保持するカテゴリキーワード保持工程と、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索履歴から、当該検索結果にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを生成し、所定の記憶部に格納するコンテンツキーワード生成工程と、前記検索履歴から、当該検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および／または前記検索履歴に含まれる検索要求者の情報と、前記コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを生成し、所定の記憶部に格納するキーワードクラスタ生成工程と、前記所定の記憶部に格納されている各カテゴリのキーワードプロファイルと各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出した後に、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第一のディレクトリ階層生成工程と、前記所定の記憶部に格納されている各クラスタのキーワードクラスタと各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出した後に、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第二のディレクトリ階層生成工程と、を含んだことを特徴とする。

本発明によれば、ディレクトリ階層生成装置は、予め用意されるディレクトリ階層の最下層に位置するカテゴリごとに、各カテゴリを特徴付けるキーワードの集合であるキーワードプロファイルを記憶し、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするための検索要求者が用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを記憶し、検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および／または検索履歴に含まれる検索要求者の情報と、コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを記憶するとともに、記憶される各カテゴリのキーワードプロファイルと、記憶される各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出した後に、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるようにディレクトリ階層を生成し、記憶される各クラスタのキーワードクラスタと、記憶される各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出した後に、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるようにディレクトリ階層を生成することとしたので、メンテナンスコストが少なく、最新の情報を自動的に反映したディレクトリ階層を生成することが可能である。

また、本発明によれば、ディレクトリ階層生成装置は、記憶される各コンテンツのキーワードプロファイルに含まれるキーワード、および／または、記憶される各クラスタのキーワードクラスタに含まれるキーワードを、各コンテンツおよび／またはクラスタに対するアクセス頻度に応じて、上位層のカテゴリおよび／またはクラスタのキーワードプロファイルおよび／またはキーワードクラスタに追加することとしたので、ユーザに対して精度がよいディレクトリ階層を生成することが可能である。

以下に添付図面を参照して、この発明に係るディレクトリ階層生成プログラムを適用したディレクトリ階層生成装置を用いたディレクトリ階層生成の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係るディレクトリ階層生成装置の概要および特徴、ディレクトリ階層生成装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例による効果を説明する。

［概要および特徴］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係るディレクトリ階層生成装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係るディレクトリ階層生成装置を用いたディレクトリ階層生成の概要および特徴を示す図である。

図１に示すディレクトリ階層生成装置は、ディレクトリ検索サービスにおけるディレクトリ階層を自動的に生成することを概要とし、メンテナンスコストが少なく、最新の情報を自動的に反映したディレクトリ階層を生成することを主たる特徴とする。

具体的には、ディレクトリ階層生成装置は、予め作成された上位ディレクトリ階層を管理者（例えば、ディレクトリサービス提供者）による入力により受け付けて格納する。例えば、図１に示すように、ディレクトリ階層生成装置は、予め作成されたディレクトリ（Ｔｏｐ）と、当該ディレクトリ（Ｔｏｐ）の配下に「ＴＶ＆マンガ」、「生活」などのカテゴリとを管理者から受け付けて格納する（図１の（１）参照）。そして、「ＴＶ＆マンガ」、「生活」などの各カテゴリを特徴付けるキーワードの集合であるキーワードプロファイルと、「ＴＶ＆マンガ」、「生活」それぞれに対応する定番サイト（定番サイトＡ、定番サイトＢなど）とを受け付けて格納する。さらに、検索ログを用いて定番サイトに対応したキーワードプロファイルを作成して各カテゴリのキーワードプロファイルに追加する（図１の（２）参照）。

次に、ディレクトリ階層生成装置は、コンテンツを検索するための検索サイトから、検索ごとに取得する検索ログにアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするためにユーザが用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを作成して格納する。例えば、図１に示すように、ディレクトリ階層生成装置は、検索サービスＡ、検索サービスＢ、ＷｅｂコンテンツＣおよびＷｅｂコンテンツＤごとに、キーワードプロファイルを作成して格納する（図１の（２）参照）。

続いて、ディレクトリ階層生成装置は、検索ログにアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および検索ログに含まれるユーザの識別情報と、コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを作成して格納する。例えば、図１に示すように、ディレクトリ階層生成装置は、キーワードクラスタＡおよびキーワードクラスタＢを作成して格納する（図１の（３）参照）。

そして、ディレクトリ階層生成装置は、格納している各カテゴリのキーワードプロファイルと、各クラスタのキーワードクラスタとの間でマッチングを行い、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタを格納する。例えば、図１に示すように、ディレクトリ階層生成装置は、「ＴＶ＆マンガ」のキーワードプロファイルと、キーワードクラスタＡとの間でマッチングを行い、「ＴＶ＆マンガ」とキーワードクラスタＡとの類似が認められた場合に、「ＴＶ＆マンガ」の配下にキーワードクラスタＡを格納する（図１の（４）参照）。

さらに、ディレクトリ階層生成装置は、格納している各クラスタのキーワードクラスタと、各コンテンツのキーワードプロファイルとの間でマッチングを行い、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツを格納する。例えば、図１に示すように、ディレクトリ階層生成装置は、キーワードクラスタＡと、ＷｅｂコンテンツＣとの間でマッチングを行い、キーワードクラスタＡとＷｅｂコンテンツＣとの類似が認められた場合に、キーワードクラスタＡの配下にＷｅｂコンテンツＣを格納する（図１の（５）参照）。

このようなことから、実施例１に係るディレクトリ階層生成装置は、上記した主たる特徴のごとく、メンテナンスコストが少なく、最新の情報を自動的に反映したディレクトリ階層を生成することが可能である。

［ディレクトリ階層生成装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示したディレクトリ階層生成装置の構成を説明する。図２は、ディレクトリ階層生成装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、ディレクトリ階層生成装置１０は、入力部１１、出力部１２、Ｉ／Ｆ部１３、記憶部１４および制御部１５から構成される。

入力部１１は、各種の情報の入力を受け付け、キーボードやマウスを備えて構成される。例えば、入力部１１は、管理者（ディレクトリサービス提供者）による上位ディレクトリ階層の入力や、カテゴリキーワードプロファイルの入力や、定番サイトの入力などを受け付ける。

出力部１２は、各種の情報を出力し、モニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカを備えて構成される。例えば、出力部１２は、入力部１１において入力を受け付けたデータを表示出力する。

Ｉ／Ｆ部１３は、ネットワークに接続されており、当該ネットワークを介して取得される各種情報に関する通信を制御する。例えば、Ｉ／Ｆ部１３は、コンテンツを検索するための検索サイトから取得された検索ログを入力する。なお、入力した検索ログは、所定のメモリにおいて記憶される。

記憶部１４は、制御部１５による各種処理に必要なデータや制御部１５による各種処理結果などを記憶し、特に本発明に密接に関連するものとしては、ディレクトリ記憶部１４ａ、検索ログ記憶部１４ｂ、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃ、定番サイトキーワードプロファイル記憶部１４ｄ、Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅ、キーワードクラスタ記憶部１４ｆ、基本語ＤＢ１４ｇ、クラスタＤＢ１４ｈおよび不要語ＤＢ１４ｉを備える。

ディレクトリ記憶部１４ａは、入力部１１においての管理者による入力により、予め作成される上位ディレクトリ階層を記憶する。具体的には、図３に例示するように、ディレクトリ記憶部１４ａは、ディレクトリ（Ｔｏｐ）と、当該ディレクトリ（Ｔｏｐ）の配下に「ＴＶ＆マンガ」および「生活」を記憶する。

検索ログ記憶部１４ｂは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索ログを記憶する。具体的には、図４に例示するように、検索ログ記憶部１４ｂは、検索サイトの利用者であるユーザの識別情報を示すユーザＩＤ、コンテンツにアクセスするために検索サイトにおいてユーザにより用いられた検索キーワードを示すキーワード、アクセス先のコンテンツの情報を示すアクセス先および検索サイトにおいてユーザにより検索された時刻を示す検索日時などを対応付けて記憶する。

カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃは、各カテゴリを特徴付けるキーワードの集合であるキーワードプロファイルを記憶する。具体的には、図５に例示するように、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃは、各カテゴリごとのキーワードに対応付けて、ユーザに検索された回数または人数などを示す検索頻度、前回のアクセス日時と今回のアクセス日時との時差を示す直近のアクセス日時までの時間、恣意的にプロファイルマッチ結果を上位に位置付けするために入力部１１においての管理者による入力により追加された数値を示す特別加点および「検索頻度÷直近のアクセス日時までの時間＋特別加点」を用いて算出した数値を示す合計点を記憶する。また、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃは、各カテゴリに対応付けて定番サイト（http://・・・）を記憶する。

定番サイトキーワードプロファイル記憶部１４ｄは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得されるアクセス結果として含まれるアクセス先の定番サイトごとに、当該定番サイトにアクセスするためにユーザが用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを記憶する。具体的には、図６に例示するように、定番サイトキーワードプロファイル記憶部１４ｄは、各サイトごとのキーワードに対応付けて、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃと同様に、検索頻度、直近のアクセス日時までの時間、特別加点および合計点を記憶する。

Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得されるアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするためにユーザが用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを記憶する。具体的には、図７に例示するように、Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅは、各コンテンツごとのキーワードに対応付けて、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃと同様に、検索頻度、直近のアクセス日時までの時間、特別加点および合計点を記憶する。

キーワードクラスタ記憶部１４ｆは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得されるアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報およびユーザの識別情報と、当該コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを記憶する。具体的には、図８に例示するように、キーワードクラスタ記憶部１４ｆは、各キーワードクラスタごとのキーワードに対応付けて、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃと同様に、検索頻度、直近のアクセス日時までの時間、特別加点および合計点を記憶する。

基本語ＤＢ１４ｇは、ユーザによるアクセス結果として含まれるキーワード、ユーザおよびＵＲＬごとにそれぞれをキーにして記憶する。具体的には、図９に例示するように、基本語ＤＢ１４ｇは、検索時にユーザにより入力されたキーワード、検索したユーザおよび当該ユーザによりアクセスされたＵＲＬごとにそれぞれをキーとして、キーワードおよびユーザ、ユーザおよびキーワード、ＵＲＬおよびユーザ、ユーザおよびＵＲＬなどとして記憶する。

クラスタＤＢ１４ｈは、検索時にユーザにより入力されたキーワードを対象語と対応語とに分けて記憶する。具体的には、図１０に例示するように、クラスタＤＢ１４ｈは、検索時にユーザにより入力されたキーワードを示す対象語、対象語を検索キーワードとして入力されたユーザの総数を示すユーザ数、対象語を検索キーワードとして検索されたときのヒットした件数を示すヒット件数、対応語を表記する際の文字列を示す表記、上段に対象語と対応語との間のレベル１の重なり数を示す重なり数、下段に対象語と対応語との間のレベル２の重なり数を示す重なり数、上段に対象語と対応語との間のレベル１のｄｕｐ値を示すｄｕｐ値、下段に対象語と対応語との間のレベル２のｄｕｐ値を示すｄｕｐ値、対応語を検索キーワードとして入力されたユーザの数を示すユーザ数および対応語を検索キーワードとして検索されたときのヒットした件数を示すヒット件数を記憶する。

不要語ＤＢ１４ｉは、ユーザに対して公開する必要のないキーワードを不要語として記憶する。具体的には、図１１に例示するように、不要語ＤＢ１４ｉは、不要語として抽出されたキーワードを示す不要語、不要語の判断基準として用いられたキーワードを示す導出元の語、不要語として抽出された際に不要語検出にかかる処理が何回行われたかを示す数値である繰り返し回数、レベル１のクラスタが構成される際の不要語と導出元の語との間の重なり数を示す重なり数、レベル１のクラスタが構成される際の不要語と導出元の語との間のｄｕｐ値を示すｄｕｐ値、レベル２のクラスタが構成される際の不要語と導出元の語との間の重なり数を示すｄｕｐ値およびレベル２のクラスタが構成される際の不要語と導出元の語との間のｄｕｐ値を示すｄｕｐ値を記憶する。

制御部１５は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行し、特に本発明に密接に関連するものとしては、処理受付部１５ａ、検索ログ取得部１５ｂ、キーワードプロファイル作成部１５ｃ、キーワードクラスタ作成部１５ｄ、不要語ＤＢ作成部１５ｅ、第一マッチング配置部１５ｆ、第二マッチング配置部１５ｇおよびフィードバック処理部１５ｈを備える。

処理受付部１５ａは、管理者により入力部１１を介して予め作成される上位ディレクトリ階層などを受け付けてディレクトリ記憶部１４ａなどに格納する。具体的には、処理受付部１５ａは、上位ディレクトリ階層を受け付けて、ディレクトリ記憶部１４ａに格納する。また、処理受付部１５ａは、上位ディレクトリを特徴付けるキーワードをキーワードプロファイルとしてディレクトリ記憶部１４ａに格納する。また、処理受付部１５ａは、
各カテゴリに定番的に配置される定番サイトをディレクトリ記憶部１４ａに格納する。

検索ログ取得部１５ｂは、コンテンツを検索するための検索サイトから、検索ごとにアクセス結果としてログを取得して検索ログ記憶部１４ｂに格納する。具体的には、検索ログ取得部１５ｂは、コンテンツにアクセスしたユーザのユーザＩＤと、当該ユーザが検索時に入力したキーワードと、当該ユーザがアクセスしたアクセス先と、当該ユーザがコンテンツを検索した検索日時とを取得し、取得した検索ログを検索ログ記憶部１４ｂに格納する。

キーワードプロファイル作成部１５ｃは、各カテゴリを特徴付けるキーワードの集合であるキーワードプロファイルを作成してカテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃに格納する。具体的には、図１２に例示するように、まず、ディレクトリ記憶部１４ａに記憶された末端のディレクトリノード（カテゴリ）および定番サイトがあり（図１２の（１）および（２）参照）、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得されるアクセス結果として含まれるアクセス先の定番サイトごとに、当該定番サイトにアクセスするためにユーザが用いたキーワードを取得して定番サイトのキーワードプロファイルを作成する（図１２の（３）参照）。そして、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、定番サイトのタイトルおよびコンテンツの形態素解析を行い、キーワードを抽出し、抽出したキーワードをキーワードプロファイルに追加する（図１２の（４）参照）。さらに、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、キーワードプロファイルに含まれるキーワードを用いてカテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃに追加する（図１２の（５）参照）。なお、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、入力部１１を介して人手によるキーワード追加を受け付けたならば、受け付けたキーワードをキーワードプロファイルに追加する（図１２の（６）参照）。なお、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、キーワードプロファイルの作成に際して、検索頻度、直近までのアクセス日時までの時間および特別加点をカテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃに追加するとともに、合計点を算出してカテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃに追加する。

また、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得されるアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするためにユーザが用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを作成してＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに格納する。具体的には、図１３に例示するように、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、例えば、アクセス数が多いコンテンツごとにキーワードを取得してＷｅｂコンテンツのキーワードプロファイルを作成して格納する（図１３の（１）参照）。そして、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、Ｗｅｂコンテンツのタイトルの形態素解析を行い、キーワードを抽出し、抽出したキーワードをＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに追加する（図１３の（２）参照）。また、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、入力部１１を介して人手によるキーワード追加を受け付けたならば、受け付けたキーワードをＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに追加する（図１３の（３）参照）。なお、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、キーワードプロファイルの作成に際して、検索頻度、直近のアクセス日時までの時間および特別加点をＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに追加するとともに、合計点を算出してＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに追加する。

キーワードクラスタ作成部１５ｄは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得されるアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報およびユーザの識別情報と、当該コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを作成してキーワードクラスタ記憶部１４ｆに格納する。具体的には、図１４に例示するように、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、ユーザ「ＵＳＲ１」と「ＵＳＲ２」とにより、キーワード「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とを入力された場合に、共通するユーザの関係から、この「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とを、まとめてキーワードクラスタαとして作成する。また、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、キーワード「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とが入力されて、コンテンツ「ＵＲＬ１」にアクセスした場合に、共通する飛び先（アクセス先）の関係から、この「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とを、まとめてキーワードクラスタαとして作成する。そして、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、複数のキーワードクラスタαの間でさらに共通性が認められる場合に、各キーワードクラスタαをまとめてキーワードクラスタβを作成して、キーワードクラスタ記憶部１４ｆに格納する。

また、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、コンテンツを検索するための検索サイトを用いて、キーワード、ユーザおよびＵＲＬを取得して、それぞれをキーにしてまとめたＤＢを作成して基本語ＤＢ１４ｇに格納する。

また、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、コンテンツを検索するための検索サイトによって取得されるアクセス結果を用いて、検索時にユーザにより入力されたキーワードを対象語と対応語とに分けて、対象語と対応語との重なり数から、重なり度合いであるｄｕｐ値を算出してＤＢを作成してクラスタＤＢ１４ｈに格納する。

不要語ＤＢ作成部１５ｅは、コンテンツを検索するための検索サイトによって取得されるアクセス結果を用いて、ユーザに対して公開する必要のないキーワードの重なり数などを算出して不要語ＤＢ１４ｉに格納する。具体的には、不要語ＤＢ作成部１５ｅは、キーワードを不要語と導出元の語とに分けて、不要語と導出元の語との重なり数から、重なり度合いであるｄｕｐ値をレベル別に算出して不要語ＤＢ１４ｉに格納する。

第一マッチング配置部１５ｆは、各カテゴリのキーワードプロファイルと、各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出して、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるようにディレクトリ階層を生成して、ディレクトリ記憶部１４ａに格納する。具体的には、図１５に例示するように、第一マッチング配置部１５ｆは、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆを用いて、各カテゴリのキーワードプロファイルと、各クラスタのキーワードクラスタとの間でマッチングを行い、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるようにディレクトリ階層を生成して、ディレクトリ記憶部１４ａに格納する。

第二マッチング配置部１５ｇは、各クラスタのキーワードクラスタと、各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出して、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるようにディレクトリ階層を生成して、ディレクトリ記憶部１４ａに格納する。具体的には、図１６に例示するように、第二マッチング配置部１５ｇは、キーワードクラスタ記憶部１４ｆおよびＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｄを用いて、各クラスタのキーワードクラスタと、各コンテンツのキーワードプロファイルとの間でマッチングを行い、各キーワードクラスタの配下に各コンテンツと類似が認められるコンテンツが配置されるようにディレクトリ階層を生成して、ディレクトリ記憶部１４ａに格納する。このようにして作成されたディレクトリ階層が、ディレクトリサービスの提供に際してユーザに提供される。

フィードバック処理部１５ｈは、上記の処理によって作成されたディレクトリサービスにおいて、ディレクトリに対するユーザのアクセスをモニタリングし、アクセス頻度の高いコンテンツやキーワードクラスタのキーワードを上位ディレクトリのキーワードプロファイルに追加する。

具体的には、図２４に例示するように、フィードバック処理部１５ｈは、ユーザによるアクセス頻度の高いＷｅｂコンテンツとキーワードクラスタとのキーワードを抽出し、抽出したキーワードをＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆに格納する（図２４の（１）参照）。続いて、フィードバック処理部１５ｈは、Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆを用いて、アクセス頻度の高いＷｅｂコンテンツとキーワードクラスタとのキーワードを上位ディレクトリのキーワードプロファイルに追加する（図２４の（２）参照）。

そして、フィードバック処理部１５ｈは、第一マッチング配置部１５ｆに対してマッチングおよび配置処理指示を行う。なお、マッチングおよび配置処理指示を受け付けた第一マッチング配置部１５ｆは、ディレクトリのキーワードプロファイルと、キーワードクラスタとのマッチングを行い、ディレクトリのキーワードプロファイルと類似が認められたキーワードクラスタを、当該ディレクトリの配下に配置する（図２４の（３）参照）。

さらに、フィードバック処理部１５ｈは、第二マッチング配置部１５ｇに対してマッチングおよび配置処理指示を行う。なお、マッチングおよび配置処理指示を受け付けた第二マッチング配置部１５ｇは、Ｗｅｂコンテンツのキーワードプロファイルと、キーワードクラスタとのマッチングを行い、キーワードクラスタと類似が認められたＷｅｂコンテンツを、当該キーワードクラスタの配下に配置する（図２４の（４）参照）。

［ディレクトリ階層生成装置による全体処理］
次に、図１７を用いて、ディレクトリ階層生成装置１０による全体の処理を説明する。図１７は、図２に示したディレクトリ階層生成装置１０による全体の処理の流れを示すフローチャートである。

同図に示すように、ディレクトリ階層生成装置１０は、入力部１１を介して、管理者からディレクトリ作成指示を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１７０１）、ディレクトリ作成指示を受け付けたならば（ステップＳ１７０１肯定）、ディレクトリ階層生成装置１０の処理受付部１５ａは、上位ディレクトリを受け付けて、受け付けた上位ディレクトリをディレクトリ記憶部１４ａに格納する（ステップＳ１７０２）。

続いて、ディレクトリ階層生成装置１０は、ディレクトリを特徴付けるキーワードをキーワードプロファイルとして入力部１１を介して管理者から受け付けて、受け付けたキーワードプロファイルをカテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃに格納してから（ステップＳ１７０３）、ディレクトリに定番的に配置される定番サイトを入力部１１を介して管理者から受け付けて、受け付けた定番サイトをカテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃに格納する（ステップＳ１７０４）。

その後、ディレクトリ階層生成装置１０のキーワードプロファイル作成部１５ｃは、検索ログ記憶部１４ｂを用いて、定番サイトのキーワードプロファイルを作成し、作成したキーワードプロファイルを、定番サイトキーワードプロファイル記憶部１４ｄに格納してから（ステップＳ１７０５）、Ｗｅｂコンテンツのキーワードプロファイルを作成し、作成したキーワードプロファイルを、Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに格納する（ステップＳ１７０６）。

そして、ディレクトリ階層生成装置１０のキーワードクラスタ作成部１５ｄは、検索ログ記憶部１４ｂを用いて、よく検索されるキーワードについてキーワードクラスタを作成し、作成したキーワードクラスタを、キーワードクラスタ記憶部１４ｆに格納する（ステップＳ１７０７）。

さらに、ディレクトリ階層生成装置１０の第一マッチング配置部１５ｆは、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆを用いて、ディレクトリのキーワードプロファイルと、キーワードクラスタとの間でマッチングを行い、各ディレクトリの配下に当該各ディレクトリと類似が認められるキーワードクラスタを配置する（ステップＳ１７０８）。

続いて、ディレクトリ階層生成装置１０の第二マッチング配置部１５ｇは、Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆを用いて、Ｗｅｂコンテンツのキーワードプロファイルと、キーワードクラスタとの間でマッチングを行い、各キーワードクラスタの配下に当該各キーワードクラスタと類似が認められるＷｅｂコンテンツを配置する（ステップＳ１７０９）。

［ディレクトリ階層生成装置によるカテゴリキーワードプロファイル作成処理］
次に、図１８を用いて、ディレクトリ階層生成装置１０のキーワードプロファイル作成部１５ｃによる定番サイトを利用したキーワードプロファイル作成処理（図１７に示したステップＳ１７０５の処理）を説明する。図１８は、図２に示したキーワードプロファイル作成部１５ｃによる定番サイトを利用したキーワードプロファイル作成処理を示すフローチャートである。

同図に示すように、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、入力部１１を介して定番サイトを受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１８０１）、定番サイトを受け付けたならば（ステップＳ１８０１肯定）、検索ログ記憶部１４ｂよりカテゴリ（定番サイト）へアクセスしたキーワードを取得してキーワードプロファイルを作成する（ステップＳ１８０２）。

続いて、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、カテゴリ（定番サイト）のタイトルやコンテンツの形態素解析を行ってキーワードを取得し、取得したキーワードをキーワードプロファイルに追加する（ステップＳ１８０３）。

ここで、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、入力部１１を介して管理者によるキーワード追加を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１８０４）、入力部１１を介して管理者によるキーワード追加を受け付けたならば（ステップＳ１８０４肯定）、受け付けたキーワードをキーワードプロファイルに追加する（ステップＳ１８０５）。

そして、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、上記によって作成されたキーワードプロファイルのキーワードを、対応するカテゴリのカテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃに格納する（ステップＳ１８０６）。

［ディレクトリ階層生成装置によるＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル作成処理］
次に、図１９を用いて、ディレクトリ階層生成装置１０のキーワードプロファイル作成部１５ｃによるＷｅｂコンテンツのキーワードプロファイル作成処理（図１７に示したステップＳ１７０６の処理）を説明する。図１９は、図２に示したキーワードプロファイル作成部１５ｃによるＷｅｂコンテンツのキーワードプロファイル作成処理を示すフローチャートである。

同図に示すように、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、カテゴリおよび定番サイトのキーワードプロファイルが格納されたかどうかの判定を行い（ステップＳ１９０１）、カテゴリおよび定番サイトのキーワードプロファイルが格納されたならば（ステップＳ１９０１肯定）、検索ログ記憶部１４ｂよりコンテンツが検索されたキーワードを取得して、キーワードプロファイルを作成して格納する（ステップＳ１９０２）。

続いて、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、コンテンツのタイトルの形態素解析を行ってキーワードを取得し、取得したキーワードをＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに格納する（ステップＳ１９０３）。

ここで、キーワードプロファイル作成部１５ｃは、入力部１１を介して管理者によるキーワード追加を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１９０４）、入力部１１を介して管理者によるキーワード追加を受け付けたならば（ステップＳ１９０４肯定）、受け付けたキーワードをＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅに追加する（ステップＳ１９０５）。

［ディレクトリ階層生成装置によるキーワードクラスタα作成処理］
次に、図２０を用いて、ディレクトリ階層生成装置１０のキーワードクラスタ作成部１５ｄによるキーワードクラスタα作成処理（図１７に示したステップＳ１７０７の処理）を説明する。図２０は、図２に示したキーワードクラスタ作成部１５ｄによるキーワードクラスタα作成処理を示すフローチャートである。

同図に示すように、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、Ｗｅｂコンテンツのキーワードプロファイルが格納されたかどうかの判定を行い（ステップＳ２００１）、Ｗｅｂコンテンツのキーワードプロファイルが格納されたならば（ステップＳ２００１肯定）、キーワードおよびリンクに対してクリーニングを行う（ステップＳ２００２）。例えば、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、キーワードに対して、全角英数記号を半角英数にしたり、英小文字を大文字にしたりする。また、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、ＵＲＬに対して、セッションＩＤやユーザＩＤの削除を行う。

続いて、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、検索ログ記憶部１４ｂを用いて、キーワード、ユーザおよび飛び先ＵＲＬ単位にログを取得し、取得した結果を基本語ＤＢ１４ｇに格納する（ステップＳ２００３）。

その後、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、ユニークユーザ数がある閾値以下および不要語ＤＢ１４ｉに含まれる不要語キーワードを基本語ＤＢ１４ｇから削除し（ステップＳ２００４）、ユニークユーザが多いユーザ順にキーワードをソートしてから（ステップＳ２００５）、キーワードリストの上位から対象となる対象キーワードを取り出し、当該対象キーワードのユーザとＵＲＬとを基本語ＤＢ１４ｇを参照して求め（ステップＳ２００６）、ユーザとＵＲＬとに対応する対応キーワードと当該対応キーワードのＵＲＬやユーザを求める（ステップＳ２００７）。

そして、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、対象キーワードのＵＲＬ、ユーザの重なり度合いおよびｄｕｐ関数を計算し（ステップＳ２００８）、重なり度合いやｄｕｐ関数の値がある閾値以上の場合、対象語と対応語をレベル別に分けてクラスタＤＢ１４ｈに追加し、重なり度合いｄｕｐの値と、何回目の処理であるかと、日付情報とをクラスタＤＢ１４ｈに格納する（ステップＳ２００９）。

さらに、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、登録した対応語のＵＲＬやユーザ情報を対象語の情報として基本語ＤＢ１４ｇに再格納し、対象語の情報として格納した対応語を基本語ＤＢ１４ｇから削除し（ステップＳ２０１０）、更新された基本語ＤＢ１４ｇに基づいて不要語ＤＢ１４ｉの作成処理を行い、不要語ＤＢ１４ｉを更新する（ステップＳ２０１１）。

ここで、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、上記した処理を任意の所定回数繰り返したかどうかの判定を行い（ステップＳ２０１２）、所定回数繰り返したならば（ステップＳ２０１２肯定）、処理を終了する。なお、所定回数に満たない場合は、上記処理を繰り返すこととなる（ステップＳ２０１２否定）。

［ディレクトリ階層生成装置によるキーワードクラスタβ作成処理］
次に、図２１を用いてディレクトリ階層生成装置１０のキーワードクラスタ作成部１５ｄによるキーワードクラスタβ作成処理（図１７に示したステップＳ１７０７の処理）を説明する。図２１は、図２に示したキーワードクラスタ作成部１５ｄによるキーワードクラスタβ作成処理を示すフローチャートである。

同図に示すように、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、キーワードクラスタα作成処理が終了したかどうかの判定を行い（ステップＳ２１０１）、キーワードクラスタα作成処理が終了したならば（ステップＳ２１０１肯定）、各キーワードクラスタαに含まれる各キーワードをキーワードベクトルとし（ステップＳ２１０２）、各クラスタ間のベクトル距離を計算する（ステップＳ２１０３）。

続いて、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、ベクトル距離がある閾値以内の類似が認められる各キーワードクラスタをひとつのクラスタにまとめ（ステップＳ２１０４）、上記処理を全てのクラスタに対して適応し（ステップＳ２１０５）、最終的にまとめた各キーワードクラスタをキーワードクラスタβとする（ステップＳ２１０６）。なお、キーワードクラスタ作成部１５ｄは、作成したキーワードクラスタβをキーワードクラスタ記憶部１４ｆに格納する。

［ディレクトリ階層生成装置によるマッチングおよび配置処理］
次に、図２２を用いてディレクトリ階層生成装置１０の第一マッチング配置部１５ｆによるマッチングおよび配置処理（図１７に示したステップＳ１７０８の処理）を説明する。図２２は、図２に示した第一マッチング配置部１５ｆによるマッチングおよび配置処理を示すフローチャートである。

同図に示すように、第一マッチング配置部１５ｆは、キーワードクラスタが格納されたかどうかの判定を行い（ステップＳ２２０１）、キーワードクラスタが格納されたならば（ステップＳ２２０１肯定）、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆを用いて、カテゴリのキーワードプロファイルとキーワードクラスタとのキーワードから、キーワードと検索頻度となどの数値データを用いて、当該数値データをベクトルとする（ステップＳ２２０２）。

続いて、第一マッチング配置部１５ｆは、カテゴリとキーワードクラスタとの間でコサイン距離などを用いて、近似するベクトルを求めるマッチングを行い（ステップＳ２２０３）、カテゴリとキーワードクラスタとのベクトル距離がある閾値以内の類似が認められる場合に、カテゴリの配下にキーワードクラスタを配置する（ステップＳ２２０４）。

次に、図２３を用いてディレクトリ階層生成装置１０の第二マッチング配置部１５ｇによるマッチングおよび配置処理（図１７に示したステップＳ１７０９の処理）を説明する。図２３は、図２に示した第二マッチング配置部１５ｇによるマッチングおよび配置処理を示すフローチャートである。

同図に示すように、第二マッチング配置部１５ｇは、カテゴリとキーワードクラスタとのマッチングおよび配置処理が完了されたかどうかの判定を行い（ステップＳ２３０１）、カテゴリとキーワードクラスタとのマッチングおよび配置処理が完了されたならば（ステップＳ２３０１肯定）、キーワードクラスタ記憶部１４ｆおよびＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅを用いて、キーワードクラスタとＷｅｂコンテンツとのキーワードから、キーワードと検索頻度となどの数値データを用いて、当該数値データをベクトルとする（ステップＳ２３０２）。

続いて、第二マッチング配置部１５ｇは、キーワードクラスタとＷｅｂコンテンツとの間でコサイン距離などを用いて、近似するベクトルを求めるマッチングを行い（ステップＳ２３０３）、キーワードクラスタとＷｅｂコンテンツとのベクトル距離がある閾値以内の類似が認められる場合に、キーワードクラスタの配下にＷｅｂコンテンツを配置する（ステップＳ２３０４）。

［ディレクトリ階層生成装置によるフィードバック処理］
次に、図２５を用いてディレクトリ階層生成装置１０のフィードバック処理部１５ｈによるユーザアクセスのフィードバック処理を説明する。図２５は、図２に示したフィードバック処理部１５ｈによるユーザアクセスのフィードバック処理を示すフローチャートである。

同図に示すように、フィードバック処理部１５ｈは、入力部１１を介して管理者からフィードバック処理を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ２５０１）、入力部１１を介して管理者からフィードバック処理を受け付けたならば（ステップＳ２５０１肯定）、ユーザによるアクセス頻度の高いＷｅｂコンテンツと、キーワードクラスタとのキーワードを抽出し、抽出したキーワードをＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆに格納する（ステップＳ２５０２）。

続いて、フィードバック処理部１５ｈは、Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部１４ｅおよびキーワードクラスタ記憶部１４ｆを用いて、アクセス頻度の高いキーワードクラスタやＷｅｂコンテンツのキーワードを上位ディレクトリであるカテゴリなどのキーワードプロファイルに追加する（ステップＳ２５０３）。

そして、フィードバック処理部１５ｈは、第一マッチング配置部１５ｆに対してマッチングおよび配置処理指示を行う（ステップＳ２５０４）。なお、マッチングおよび配置処理指示を受け付けた第一マッチング配置部１５ｆは、ディレクトリのキーワードプロファイルと、キーワードクラスタとのマッチングを行い、ディレクトリのキーワードプロファイルと類似が認められたキーワードクラスタを、当該ディレクトリの配下に配置する。

さらに、フィードバック処理部１５ｈは、第二マッチング配置部１５ｇに対してマッチングおよび配置処理指示を行う（ステップＳ２５０５）。なお、マッチングおよび配置処理指示を受け付けた第二マッチング配置部１５ｇは、Ｗｅｂコンテンツのキーワードプロファイルと、キーワードクラスタとのマッチングを行い、キーワードクラスタと類似が認められたＷｅｂコンテンツを、当該キーワードクラスタの配下に配置する。

［実施例１の効果］
このようにして、実施例１にかかるディレクトリ階層生成装置１０は、ディレクトリ階層生成に関して、メンテナンスコストが少なく、最新の情報を自動的に反映したディレクトリ階層を生成することが可能である。

また、実施例１によれば、ディレクトリ階層生成装置１０は、ユーザのアクセスが多いコンテンツやキーワードクラスタのキーワードを直接上位ディレクトリのキーワードプロファイルに追加するので、ユーザに対して精度がよいディレクトリ階層を生成することが可能である。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すようにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。

［ディレクトリ階層生成装置の構成］
上記の実施例１では、ディレクトリ階層生成装置１０において、カテゴリのキーワードプロファイルを管理者による入力によって受け付けて、定番サイトのキーワードプロファイルにより更新することとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、カテゴリのキーワードプロファイルを管理者による入力のみで作成してもよいし、管理者による入力なしに、定番サイトのキーワードプロファイルをカテゴリのキーワードプロファイルとしてもよい。

また、ディレクトリ階層生成装置１０において、カテゴリのキーワードプロファイルとキーワードクラスタとのキーワード間のマッチングおよび配置処理に、キーワードクラスタβを用いることとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、キーワードクラスタαをマッチングおよび配置処理に用いることとしてもよい。

［システム構成］
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、カテゴリキーワードプロファイル記憶部１４ｃおよび定番サイトキーワードプロファイル記憶部１４ｄを、キーワードプロファイル記憶部として統合するなど、その全部または一部を、各種の負担や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、上記の実施例では、検索ログの取得を自動で行う場合を説明したが、オペレータが所定の操作を行うことで動作が始まるようにしてもよい。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

［ディレクトリ階層生成プログラム］
ところで、上記の実施例では、ハードウェアロジックによって各種の処理を実現する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現するようにしてもよい。そこで、以下では、図２６を用いて、上記の実施例に示したディレクトリ階層生成装置と同様の機能を有するディレクトリ階層生成プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２６は、ディレクトリ階層生成プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

同図に示すように、ディレクトリ階層生成装置としてのコンピュータ１１０は、キーボード１２０、ＨＤＤ１３０、ＣＰＵ１４０、ＲＯＭ１５０、ＲＡＭ１６０およびディスプレイ１７０をバス１８０などで接続して構成される。

ＲＯＭ１５０には、上記の実施例１に示したディレクトリ階層生成装置１０と同様の機能を発揮するディレクトリ階層生成プログラム、つまり、図２６に示すようにカテゴリキーワード保持プログラム１５０ａと、コンテンツキーワード保持プログラム１５０ｂと、キーワードクラスタ保持プログラム１５０ｃと、第一ディレクトリ階層生成プログラム１５０ｄと、第二ディレクトリ階層生成プログラム１５０ｅとが、あらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム１５０ａ〜１５０ｅについては、図２に示したディレクトリ階層生成装置の各構成要素と同様、適宜統合または、分散してもよい。

そして、ＣＰＵ１４０がこれらのプログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｅをＲＯＭ１５０から読み出して実行することで、図２６に示すように、プログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｅは、カテゴリキーワード保持プロセス１４０ａと、コンテンツキーワード保持プロセス１４０ｂと、キーワードクラスタ保持プロセス１４０ｃと、第一ディレクトリ階層生成プロセス１４０ｄと、第二ディレクトリ階層生成プロセス１４０ｅとして機能するようになる。なお、プロセス１４０ａ〜プロセス１４０ｅは、図２に示した、キーワードプロファイル作成部１５ｃと、キーワードクラスタ作成部１５ｄと、第一マッチング配置部１５ｆと、第二マッチング配置部１５ｇとにそれぞれ対応する。

そして、ＣＰＵ１４０はＲＡＭ１６０に記録された、ディレクトリ記憶データ１６０ａと、検索ログ記憶データ１６０ｂと、カテゴリキーワードプロファイル記憶データ１６０ｃと、定番サイトキーワードプロファイル記憶データ１６０ｄと、Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶データ１６０ｅと、キーワードクラスタ記憶データ１６０ｆと、基本語ＤＢデータ１６０ｇと、クラスタＤＢデータ１６０ｈと、不要語ＤＢデータ１６０ｉとに基づいてディレクトリ階層生成プログラムを実行する。

なお、上記した各プログラム１５０ａ〜１５０ｅについては、必ずしも最初からＲＯＭ１５０に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ１１０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、またはコンピュータ１１０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１１０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１１０がこれから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上のように、本発明に係るディレクトリ階層生成プログラム、ディレクトリ階層生成装置およびディレクトリ階層生成方法は、ディレクトリ階層生成装置を用いたディレクトリ階層生成に有用であり、特に、メンテナンスコストが少なく、最新の情報を自動的に反映したディレクトリ階層を生成することに適する。

実施例１に係るディレクトリ階層生成装置を用いたディレクトリ階層生成の概要および特徴を示す図である。 ディレクトリ階層生成装置の構成を示すブロック図である。 図２に示したディレクトリ記憶部の一例を示す図である。 図２に示した検索ログ記憶部の一例を示す図である。 図２に示したカテゴリキーワードプロファイル記憶部の一例を示す図である。 図２に示した定番サイトキーワードプロファイル記憶部の一例を示す図である。 図２に示したＷｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部の一例を示す図である。 図２に示したキーワードクラスタ記憶部の一例を示す図である。 図２に示した基本語ＤＢの一例を示す図である。 図２に示したクラスタＤＢの一例を示す図である。 図２に示した不要語ＤＢの一例を示す図である。 図２に示したキーワードプロファイル作成部による定番サイトを利用したキーワードプロファイル作成を示す図である。 図２に示したキーワードプロファイル作成部によるＷｅｂコンテンツのキーワードプロファイル作成を示す図である。 図２に示したキーワードクラスタ作成部によるキーワードクラスタ作成を示す図である。 図２に示した第一マッチング配置部によるマッチングおよび配置処理後のディレクトリ構造を示す図である。 図２に示した第二マッチング配置部によるマッチングおよび配置処理後のディレクトリ構造を示す図である。 図２に示したディレクトリ階層生成装置による全体の処理の流れを示すフローチャートである。 図２に示したキーワードプロファイル作成部による定番サイトを利用したキーワードプロファイル作成処理を示すフローチャートである。 図２に示したキーワードプロファイル作成部によるＷｅｂコンテンツのキーワードプロファイル作成処理を示すフローチャートである。 図２に示したキーワードクラスタ作成部によるキーワードクラスタα作成処理を示すフローチャートである。 図２に示したキーワードクラスタ作成部によるキーワードクラスタβ作成処理を示すフローチャートである。 図２に示した第一マッチング配置部によるマッチングおよび配置処理を示すフローチャートである。 図２に示した第二マッチング配置部によるマッチングおよび配置処理を示すフローチャートである。 図２に示したフィードバック処理部によるユーザアクセスのフィードバックを示す図である。 図２に示したフィードバック処理部によるユーザアクセスのフィードバック処理を示すフローチャートである。 ディレクトリ階層生成プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

符号の説明

１０ ディレクトリ階層生成装置
１１ 入力部
１２ 出力部
１３ Ｉ／Ｆ部
１４ 記憶部
１４ａ ディレクトリ記憶部
１４ｂ 検索ログ記憶部
１４ｃ カテゴリキーワードプロファイル記憶部
１４ｄ 定番サイトキーワードプロファイル記憶部
１４ｅ Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶部
１４ｆ キーワードクラスタ記憶部
１４ｇ 基本語ＤＢ
１４ｈ クラスタＤＢ
１４ｉ 不要語ＤＢ
１５ 制御部
１５ａ 処理受付部
１５ｂ 検索ログ取得部
１５ｃ キーワードプロファイル作成部
１５ｄ キーワードクラスタ作成部
１５ｅ 不要語ＤＢ作成部
１５ｆ 第一マッチング配置部
１５ｇ 第二マッチング配置部
１５ｈ フィードバック処理部
１１０ コンピュータ
１２０ キーボード
１３０ ＨＤＤ
１４０ ＣＰＵ
１４０ａ カテゴリキーワード保持プロセス
１４０ｂ コンテンツキーワード保持プロセス
１４０ｃ キーワードクラスタ保持プロセス
１４０ｄ 第一ディレクトリ階層生成プロセス
１４０ｅ 第二ディレクトリ階層生成プロセス
１５０ ＲＯＭ
１５０ａ カテゴリキーワード保持プログラム
１５０ｂ コンテンツキーワード保持プログラム
１５０ｃ キーワードクラスタ保持プログラム
１５０ｄ 第一ディレクトリ階層生成プログラム
１５０ｅ 第二ディレクトリ階層生成プログラム
１６０ ＲＡＭ
１６０ａ ディレクトリ記憶データ
１６０ｂ 検索ログ記憶データ
１６０ｃ カテゴリキーワードプロファイル記憶データ
１６０ｄ 定番サイトキーワードプロファイル記憶データ
１６０ｅ Ｗｅｂコンテンツキーワードプロファイル記憶データ
１６０ｆ キーワードクラスタ記憶データ
１６０ｇ 基本語ＤＢデータ
１６０ｈ クラスタＤＢデータ
１６０ｉ 不要語ＤＢデータ
１７０ ディスプレイ
１８０ バス

Claims (4)

1. ディレクトリサービスに用いられるディレクトリ階層を生成する方法をコンピュータに実行させるディレクトリ階層生成プログラムであって、
   予め用意されるディレクトリ階層の最下層に位置するカテゴリごとに、各カテゴリに対応する定番サイトを管理者から受け付けて所定の記憶部において保持する定番サイト保持手順と、
   コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索履歴から、前記定番サイトへアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合を取得し、取得したキーワードの集合であるキーワードプロファイルをカテゴリのキーワードプロファイルとして、所定の記憶部において保持するカテゴリキーワード保持手順と、
   前記検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルをコンテンツのキーワードプロファイルとして、所定の記憶部において保持するコンテンツキーワード保持手順と、
   前記検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および／または前記検索履歴に含まれる検索要求者の情報と、前記コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを、所定の記憶部において保持するキーワードクラスタ保持手順と、
   前記カテゴリキーワード保持手順によって保持される各カテゴリのキーワードプロファイルと、前記キーワードクラスタ保持手順によって保持される各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出した後に、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第一のディレクトリ階層生成手順と、
   前記キーワードクラスタ保持手順によって保持される各クラスタのキーワードクラスタと、前記コンテンツキーワード保持手順によって保持される各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出した後に、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第二のディレクトリ階層生成手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするディレクトリ階層生成プログラム。
2. 前記コンテンツキーワード保持手順によって保持される各コンテンツのキーワードプロファイルに含まれるキーワード、および／または、前記キーワードクラスタ保持手順によって保持される各クラスタのキーワードクラスタに含まれるキーワードを、各コンテンツおよび／またはクラスタに対するアクセス頻度に応じて、上位層のカテゴリおよび／またはクラスタのキーワードプロファイルおよび／またはキーワードクラスタに追加するキーワード追加手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のディレクトリ階層生成プログラム。
3. ディレクトリサービスに用いられるディレクトリ階層を生成するディレクトリ階層生成装置であって、
   予め用意されるディレクトリ階層の最下層に位置するカテゴリごとに、各カテゴリに対応する定番サイトを管理者から受け付けて記憶する定番サイト記憶手段と、
   コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索履歴から、前記定番サイトへアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合を取得し、取得したキーワードの集合であるキーワードプロファイルをカテゴリのキーワードプロファイルとして記憶するカテゴリキーワード記憶手段と、
   前記検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルをコンテンツのキーワードプロファイルとして記憶するコンテンツキーワード記憶手段と、
   前記検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および／または前記検索履歴に含まれる検索要求者の情報と、前記コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを記憶するキーワードクラスタ記憶手段と、
   前記カテゴリキーワード記憶手段に記憶される各カテゴリのキーワードプロファイルと、前記キーワードクラスタ記憶手段に記憶される各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出した後に、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第一のディレクトリ階層生成手段と、
   前記キーワードクラスタ記憶手段に記憶される各クラスタのキーワードクラスタと、前記コンテンツキーワード記憶手段に記憶される各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出した後に、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第二のディレクトリ階層生成手段と、
   を備えたことを特徴とするディレクトリ階層生成装置。
4. ディレクトリサービスに用いられるディレクトリ階層を生成するディレクトリ階層生成方法であって、
   予め用意されるディレクトリ階層の最下層に位置するカテゴリごとに、各カテゴリに対応する定番サイトを管理者から受け付けて所定の記憶部において保持する定番サイト保持工程と、
   コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索履歴から、前記定番サイトへアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合を取得し、取得したキーワードの集合であるキーワードプロファイルをカテゴリのキーワードプロファイルとして、所定の記憶部において保持するカテゴリキーワード保持工程と、
   前記検索履歴から、当該検索結果にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツごとに、当該コンテンツにアクセスするために検索要求者が用いた検索キーワードの集合であるキーワードプロファイルを生成し、コンテンツのキーワードプロファイルとして、所定の記憶部に格納するコンテンツキーワード生成工程と、
   前記検索履歴から、当該検索履歴にアクセス結果として含まれるアクセス先のコンテンツの情報および／または前記検索履歴に含まれる検索要求者の情報と、前記コンテンツにアクセスするために用いられた検索キーワードとの共通性で区分けされるクラスタごとに、各クラスタに含まれる検索キーワードの集合であるキーワードクラスタを生成し、所定の記憶部に格納するキーワードクラスタ生成工程と、
   前記所定の記憶部に格納されている各カテゴリのキーワードプロファイルと各クラスタのキーワードクラスタとの間で類似度合いを算出した後に、各カテゴリの配下に各カテゴリと類似が認められるクラスタが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第一のディレクトリ階層生成工程と、
   前記所定の記憶部に格納されている各クラスタのキーワードクラスタと各コンテンツのキーワードプロファイルとの間で類似度合いを算出した後に、各クラスタの配下に各クラスタと類似が認められるコンテンツが配置されるように前記ディレクトリ階層を生成する第二のディレクトリ階層生成工程と、
   を含んだことを特徴とするディレクトリ階層生成方法。

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