JP4322887B2 - スレッド順位付け装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、掲示板サイト上における特定のテーマに沿って記述された記事の集合（スレッド）を対象として、利用者の意思決定を支援するスレッド順位付け装置及び方法に関するものである。

Ｗｅｂ上には多数の掲示板サイトが存在しており、各サイトでは多数の議論がスレッドという形で展開されている。これらスレッドの中には、例えば、企業活動にすら影響を与える大規模な議論へと発展する注目すべきスレッドが存在していることもある。しかし、これら注目すべきスレッドは、大多数の注目に値しないスレッドの中に埋もれてしまっている。このため、注目すべきスレッドを抽出することが望まれている。

そのひとつの方法として、自身の興味を表現したイベントによって各スレッドに含まれる記事の特徴付けを行い、特定のイベントを含む記事の件数に基づいてスレッドの順位付けを行って、スレッドを提示する手法がある（例えば、非特許文献１）。本手法の場合、スレッドを構成する記事の件数が多いスレッドに高い順位を与える傾向にあるため、スレッドを構成する記事が少ないものの、注目すべきであるスレッドを見逃す危険性がある。
櫻井茂明、折原良平：「掲示板サイトからの注意スレッドの発見法」、第１０回 曖昧な気持ちに挑むワークショップ、３９−４４、（２００５）

従来の技術では、多数あるスレッド間の順序関係を評価して、注目すべきスレッドを抽出することができない可能性が高い。また、従来の技術を用いて、注目すべきスレッドの抽出を試みたとしても、スレッドに含まれる記事数が多かったり、記事が長かったりするスレッドに高い順位を与える傾向にあるため、記事数が少ない注目すべきスレッドを見逃す危険性がある。

この発明は、上述した事情を考慮してなされたものであり、注目すべきスレッドを重要度が高いスレッドとして順位付けするスレッド順位付け装置及び方法を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するため、本発明のスレッド順位付け装置は、複数の投稿者の識別子と、各投稿者が１以上の書誌情報に関して記述した記事と、書誌情報との集合であるスレッドを掲示板サイトから複数収集する収集手段と、各前記スレッドに含まれている各記事から、該記事以前の記事に含まれる内容である参照部分を抽出する抽出手段と、前記スレッドに含まれている記事ごとに、該記事が他の記事に参照部分として含まれている個数に基づいて、該記事の記事重要度を算出する算出手段と、前記スレッドに含まれている記事ごとに記事重要度を格納する第１の格納手段と、書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がない場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度がある場合には該記事重要度と初期値との和を設定し、該記事の記事重要度が０である場合には初期値を設定し、書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がある場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度が複数ある場合には該複数の記事重要度の和と初期値との和を設定し、記事の０でない記事重要度が単数である場合には該単数の記事重要度と初期値との和を設定し、該記事重要度が０である場合には初期値を設定する第１の設定手段と、前記掲示板サイトから、前記収集手段が収集した記事に追加された追加記事を含んだ追加スレッドを取得する取得手段と、前記追加記事の書誌情報と該追加記事の投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度を該追加記事の記事重要度として設定する第２の設定手段と、前記追加スレッドに含まれる複数の記事に対応する複数の記事重要度の和を該追加スレッドのスレッド重要度として設定する第３の設定手段と、複数の追加スレッドのそれぞれにスレッド重要度が設定されている場合に、スレッド重要度を重要度順に並び替える並び替え手段と、前記並び替えられたスレッド重要度と、スレッドとを対応付けて格納する第２の格納手段と、を具備することを特徴とする。

本発明のスレッド順位付け方法は、収集手段が、複数の投稿者の識別子と、各投稿者が１以上の書誌情報に関して記述した記事と、書誌情報との集合であるスレッドを掲示板サイトから複数収集し、抽出手段が、各前記スレッドに含まれている各記事から、該記事以前の記事に含まれる内容である参照部分を抽出し、算出手段が、前記スレッドに含まれている記事ごとに、該記事が他の記事に参照部分として含まれている個数に基づいて、該記事の記事重要度を算出し、前記スレッドに含まれている記事ごとに記事重要度を格納する第１の格納手段を用意し、第１の設定手段が、書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がない場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度がある場合には該記事重要度と初期値との和を設定し、該記事の記事重要度が０である場合には初期値を設定し、書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がある場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度が複数ある場合には該複数の記事重要度の和と初期値との和を設定し、記事の０でない記事重要度が単数である場合には該単数の記事重要度と初期値との和を設定し、該記事重要度が０である場合には初期値を設定し、取得手段が、前記掲示板サイトから、前記収集手段が収集した記事に追加された追加記事を含んだ追加スレッドを取得し、第２の設定手段が、前記追加記事の書誌情報と該追加記事の投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度を該追加記事の記事重要度として設定し、第３の設定手段が、前記追加スレッドに含まれる複数の記事に対応する複数の記事重要度の和を該追加スレッドのスレッド重要度として設定し、並び替え手段が、複数の追加スレッドのそれぞれに複数のスレッド重要度が設定されている場合に、スレッド重要度を重要度順に並び替え、前記並び替えられたスレッド重要度と、スレッドとを対応付けて格納する第２の格納手段を用意することを特徴とする。

本発明のスレッド順位付け装置及び方法によれば、注目すべきスレッドを重要度が高いスレッドとして順位付けすることができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係るスレッド順位付け装置及び方法について詳細に説明する。本実施形態では、スレッドとは、例えば、複数の投稿者の識別子と、各投稿者が１以上の書誌情報に関して記述した記事と、書誌情報との集合であるとする。書誌情報とは、例えば、ジャンル、タイトルである。ジャンルは、例えば、「パソコン／ハードディスク」、「パソコン／ソフトウェア」である。タイトルは、ジャンルの詳細な項目であり、例えば、「ハードディスクの相性」、「Ｓ１ソフト」である。
まず、本実施形態のスレッド順位付け装置及び方法について概要を説明する。
本発明の実施形態のスレッド順位付け装置及び方法は、スレッドが多数ある場合に、スレッドを重要度にしたがって順位付けし、利用者に順位の高い順にスレッドを提示することにより、利用者の意思決定を支援する。

より詳細には、本実施形態のスレッド順位付け装置及び方法は、掲示板サイト上に蓄積されているスレッド（掲示板サイト上における特定のテーマに沿って記述された記事の集合）を学習データ（学習スレッドと呼ぶ）として収集する。本実施形態のスレッド順位付け装置及び方法は、スレッドを構成する各記事の参照関係を解析することにより、参照される頻度が高い記事の重要度が高くなるように、記事の重要度を算出する。
また、本実施形態のスレッド順位付け装置及び方法は、算出された各記事の重要度を書誌情報（スレッドのジャンルや記事の投稿者など）の組ごとにまとめることにより、各書誌情報の組の重要度を算出する。掲示板サイトにおいて、新たなスレッドが立ち上がって記事が投稿されたり、現存のスレッドに記事が追加されたりした場合に、スレッド順位付け装置及び方法は付随する書誌情報の組の重要度及び参照する記事の重要度に基づいて記事の重要度を算出する。スレッド順位付け装置及び方法は、スレッドが格納する各記事の重要度に基づいてスレッドの重要度を算出することにより、スレッドの重要度に基づいてスレッドを順位付けして利用者に提示する。

次に、本実施形態のスレッド順位付け装置について図１を参照して説明する。図１は、掲示板サイトに内在するスレッドの順位付け装置の構成の一例を示す図である。
本実施形態のスレッド順位付け装置は、図１に示すように、学習スレッド収集部１０１、学習記事参照関係解析部１０２、学習記事重要度算出部１０３、書誌情報重要度算出部１０４、評価スレッド監視部１０５、評価スレッド解析部１０６、評価記事重要度算出部１０７、評価スレッド重要度算出部１０８、評価スレッド順位付け部１０９、データベース１１０を備えている。

学習スレッド収集部１０１は、掲示板サイトからスレッドごとに複数の記事を収集する。学習スレッド収集部１０１は、掲示板サイトに現在までに保存されている各スレッドを学習スレッドとして収集する。
学習記事参照関係解析部１０２は、スレッドごとに複数の記事の参照関係を解析する。学習記事参照関係解析部１０２は、例えば、学習記事の内容に記載されている文章を利用することにより、学習記事間の参照関係を規定する。
学習記事重要度算出部１０３は、学習記事参照関係解析部１０２の解析結果に基づいて収集された各記事の学習記事重要度を算出する。学習記事重要度算出部１０３は、例えば、文章が疑問表現であるかどうかや記事を参照しているかどうかの情報だけを利用することにより、学習記事重要度の算出を行う。
書誌情報重要度算出部１０４は、スレッドに付随する書誌情報の組ごとに学習記事重要度算出部１０３によって算出された学習記事重要度をまとめて書誌情報の組ごとの重要度（書誌情報重要度）を算出する。書誌情報重要度算出部１０４は、学習記事重要度を、学習記事に付随する投稿者及びスレッドに付随するジャンル別に、それまでに算出された重要度の値に加算することにより、投稿者別、ジャンル別の重要度を算出する。

評価スレッド監視部１０５は、掲示板サイトに接続していて、掲示板サイトへの記事の投稿及びスレッドの新設を監視する。評価スレッド監視部１０５は、掲示板サイトに定期的にアクセスして、記事が追加されたスレッドや新たに立ち上がったスレッドを評価スレッドとして、その評価スレッドに含まれる記事を評価記事として取得する。
評価スレッド解析部１０６は、評価スレッド監視部１０５からの通知を基に更新されたスレッドの重要度の算出を開始するかどうかを判定してスレッドに付随する書誌情報を解析する。評価スレッド解析部１０６は、例えば、評価記事として図１２、図１３に示す、スレッドの解析結果を得る。
評価記事重要度算出部１０７は、評価スレッド解析部１０６の解析結果及び書誌情報重要度算出部１０４から得られる重要度に基づいて評価スレッドに含まれる評価記事の重要度を算出する。

評価スレッド重要度算出部１０８は、スレッドに内在する記事の重要度に基づいて評価スレッドの重要度を算出する。
評価スレッド順位付け部１０９は、評価スレッド重要度算出部１０８によって算出されたスレッド重要度に基づいてスレッドを順位付けして、順位付けたスレッドをデータベース１１０に渡す。
データベース１１０は、評価スレッド順位付け部１０９で順位付けされたスレッドを格納する。ユーザは、データベース１１０にアクセスすることによって、順位付けされたスレッドを閲覧することができる。

次に、本実施形態のスレッド順位付け装置の動作の一例について図２及び図３を参照して説明する。図２は、本実施形態のスレッド順位付け装置の処理の流れの前半に対応する重要度の学習部分の処理の流れの一例を示す図である。図３は、本実施形態のスレッド順位付け装置の処理の流れの後半に対応する評価スレッドの順位付け部分の処理の流れの一例を示す図である。なお、本装置が対象とする掲示板サイトに内在するスレッドは、スレッドの書誌情報であるジャンル及びタイトルと複数の記事から構成されているとし、各記事は記事を投稿した日時、記事の投稿者といった書誌情報に加えて、記事に記述される内容から構成されているとする。

ステップＳ２０１では学習スレッド収集部１０１が、掲示板サイトに現在までに保存されているすべてのスレッドをダウンロードし、各スレッドを学習スレッドとして収集する。

ステップＳ２０２では学習記事参照関係解析部１０２が、ステップＳ２０１で収集された学習スレッドの集合の中からひとつの学習スレッドを取り出す。このとき、取り出す学習スレッドが存在しない場合には、ステップＳ３０１へと処理を進める。一方、取り出す学習スレッドが存在する場合には、ステップＳ２０３へと処理を進める。

ステップＳ２０３では、学習記事参照関係解析部１０２が、学習スレッドを構成する記事の中からひとつの記事を学習記事として取り出す。このとき、取り出す学習記事が存在しない場合には、ステップＳ２０２へと処理を戻す。一方、取り出す学習記事が存在する場合には、ステップＳ２０４へと処理を進める。

ステップＳ２０４では、学習記事参照関係解析部１０２が、学習記事を構成する内容を解析することにより、当該の学習スレッドの前の学習記事の内容を含んでいる参照部分を抽出する。また、学習記事参照関係解析部１０２は、この参照部分が存在する場合には、対応する学習記事を抽出する。このステップの具体例は後に図４、図５、図６を参照して説明する。

ステップＳ２０５では、学習記事参照関係解析部１０２が、ステップＳ２０４で抽出された参照部分をひとつ取り出す。このとき、取り出す参照関係が存在しなければ、ステップＳ２０７へと進む。一方、取り出す参照関係が存在する場合にはステップＳ２０６へと進む。

ステップＳ２０６では、学習記事参照関係解析部１０２が、参照部分が疑問表現を含むかどうかを判定する。このとき、疑問表現を含むとすれば、この参照部分に対応する学習記事の抽出を行わずにステップＳ２０５へと戻る。例えば、文章の最後に「？」が記述されているか「・・・しょうか。」といった表現が参照部分に含まれている場合に、疑問表現が含まれていると判定することにする。一方、疑問表現を含んでいないとすれば、対象としているスレッドの最初の学習記事から開始して、取り出された参照部分を最初に含む学習記事を抽出する。この抽出された学習記事のＩＤを学習記事参照関係解析部１０２の内部のメモリ（図示せず）に格納してある参照部分に対応させて格納する。他の具体例については後に図４を参照して説明する。

ステップＳ２０７では、学習記事重要度算出部１０３が、学習スレッドを構成する学習記事に対して、参照部分に対応する学習記事のＩＤの個数を計算する。また、この個数に基づいて下記の式（１）の値を計算することにより、学習記事の重要度を算出し、学習記事重要度算出部１０３の内部のメモリ（図示せず）に格納する。ただし、ｉｐを重要度パラメータとし、参照部分に対応する学習記事ａのＩＤの個数が０になる場合は除いて積算することにする。ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ_Ａ（ａ）は学習記事ａの学習記事重要度を示す。

ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ_Ａ（ａ）
＝ Σ_ｂ（学習記事ｂにおける学習記事ａに含まれる参照部分の個数／学習記事ｂの参照部分の個数）×ｉｐ …（１）
具体例については後に図４、図７、図８、図９、図１０を参照して説明する。

ステップＳ２０８では、書誌情報重要度算出部１０４が、学習記事重要度算出部１０３が算出した学習記事ごとの重要度を、学習記事に付随する投稿者及びスレッドに付随するジャンル別に、それまでに算出された重要度の値に加算することにより、投稿者別、ジャンル別の重要度を算出し、書誌情報重要度算出部１０４の内部のメモリ（図示せず）に格納する。具体例については後に図４、図８、図９、図１０、図１１を参照して説明する。

ステップＳ３０１では、評価スレッド監視部１０５が、掲示板サイトに定期的にアクセスすることにより、記事が追加されたスレッドや新たに立ち上がったスレッドを評価スレッドとして収集する。また、評価スレッド監視部１０５は、評価スレッドから記事を評価記事として収集する。さらに、評価スレッド監視部１０５は、収集した評価記事の総数、学習記事の収集から一定期間の経過等を条件として、評価スレッド解析部１０６に評価スレッドの解析開始を指示して、ステップＳ３０２へ進む。

ステップＳ３０２では、評価スレッド解析部１０６が、評価スレッド監視部１０５が収集した評価スレッドの集合から評価スレッドをひとつ取り出す。また、取り出された評価スレッドに対応する書誌情報であるジャンル情報を抽出する。このとき、取り出す評価スレッドがない場合には、ステップＳ３０６へと処理を進める一方、取り出す評価スレッドがある場合には処理をステップＳ３０３へと進める。

ステップＳ３０３では、評価スレッド解析部１０６が評価スレッドを構成する評価記事をひとつ取り出す。このとき、取り出す評価記事がない場合には、ステップＳ３０５へと処理を進める。一方、取り出す評価記事がある場合には、ステップＳ３０４へと処理を進める。

ステップＳ３０４では、評価記事重要度算出部１０７が、評価スレッド解析部１０６によって取り出された評価記事に対応する投稿者情報を抽出する。また、抽出された投稿者情報及び先に取り出されているジャンル情報に基づいて、投稿者別、ジャンル別の重要度を参照することにより、当該評価記事の重要度を算出する。具体例については後に図１１、図１２、図１３を参照して説明する。

ステップＳ３０５では、評価スレッド重要度算出部１０８が、評価スレッドを構成する記事に対して、評価記事重要度算出部１０７が付与した重要度を積算することにより、評価スレッドの重要度を算出する。具体例については後に図１１、図１２、図１３を参照して説明する。

ステップＳ３０６では、評価スレッド順位付け部１０９が、評価スレッドに付与されている重要度に基づいて、重要度の高い評価スレッドの順位が高くなるように、評価スレッドの順位付けを行う。また、順位付けされた評価スレッドをその順位の順にデータベース１１０に格納する。利用者は、データベース１１０にアクセスして、評価スレッドをその順位の順に整理された状態を閲覧することができる。具体例については後に図１２、図１３、図１４を参照して説明する。

次に、ステップＳ２０４について具体的な一例を挙げて図４、図５、図６を参照して説明する。図４は学習スレッドを示し、ジャンルとタイトルは図４の学習スレッドに対応している。図４は、疑問表現を含む学習スレッドの一例を示す図である。記事は、ＩＤ＝１，２，３のそれぞれの内容が対応する。図４の例では、学習スレッドはＩＤ＝１，２，３に対応する３つの記事の集合である。図５は、図４の第２の学習記事から抽出される参照部分を示す図である。図６は、図４の第３の学習記事から抽出される参照部分を示す図である。
学習スレッド収集部１０１が収集した学習記事として図４の学習スレッドに含まれる記事を学習記事として考えることにする。学習記事参照関係解析部１０２は、学習記事に参照部分が含まれているかどうかについて、内容を構成する文章の先頭が「＞」で始まるかどうかによって判定することにする。このため、図４の学習記事からなる学習スレッドに含まれる第１の学習記事（ＩＤ＝１）の場合には、その内容の中には「＞」で始まる文章が存在しないので、学習記事参照関係解析部１０２は参照部分が存在しないと判定する。一方、図４の第２の学習記事（ＩＤ＝２）の場合には、その内容の中に「＞」で始まる文章が存在するので、学習記事参照関係解析部１０２は参照部分を取り出して、その内部のメモリ（図示せず）に格納する。図５は学習記事参照関係解析部１０２の内部のメモリに格納される参照部分の例を示している。図５は、図４の第２の学習記事の中の「＞」で始まる文章が参照部分として格納されている内容を示している。

また、第３の学習記事の場合には、その内容の中に「＞」で始まる文章が複数存在するので、学習記事参照関係解析部１０２は、参照部分を個々に取り出して、その内部のメモリに格納する。図６は学習記事参照関係解析部１０２の内部に格納される参照部分の例を示している。図６には、図４の第２の学習記事の中の「＞」で始まる文章が参照部分として格納されている。

次に、ステップＳ２０６の動作について具体的な一例を挙げて図４、図７を参照して説明する。図７は、図４の第３の学習記事から抽出される参照部分を示す図において、参照元の学習記事のＩＤが抽出された後の状態を示す図である。
図４の第２の学習記事の第１の参照部分（「＞Ｐ１パソコンと…どうですか？」の部分）の場合には、疑問表現を含んでいるので、対応する学習記事を抽出することなしにステップＳ２０５へと戻る。一方、図４の第３の学習記事の第３の参照部分（「＞大丈夫です。」の部分と「＞この他、…ＯＫです。」の部分）の場合には、疑問表現を含んでいないので、対応する学習記事を図４の第１の学習記事から調査し、第２の学習記事で第３の参照部分に対応する部分を発見する。したがって、学習記事参照関係解析部１０２は、図７に示すように、第２の学習記事のＩＤを参照元ＩＤとして学習記事参照関係解析部１０２の内部に、対応する参照部分とともに格納する。

次に、ステップＳ２０７の動作の具体的な一例について図４、図７、図８、図９、図１０を参照して説明する。図８は、図４の学習記事に対して算出される重要度を示す図である。図９は、疑問表現を含まない学習スレッドの一例を示す図である。図１０は、図９の学習記事に対して算出される重要度を示す図である。
図４の学習スレッドの場合について説明する。例えば、上記式（１）に含まれるｉｐを０．５とする。図４の第１の学習記事には記号「＞」が含まれていないので参照部分はない。図４の第２の学習記事には記号「＞」が含まれているが、この「＞」に続く文は疑問文であるのでステップＳ２０６で参照部分としては抽出されない。図４の第３の学習記事には、図７に示すように、疑問文でない文が２箇所含まれる。したがって、第１の学習記事と第２の学習記事の参照部分に対応するＩＤの個数は０であり、第３の学習記事の参照部分に対応する参照元ＩＤ（ＩＤ＝２）が図７のように与えられているので、学習記事３（＝第３の学習記事）における学習記事２（＝第２の学習記事）に含まれる参照部分の個数は２であり、学習記事３の参照部分の個数も疑問文を除くので２になる。したがって、学習記事重要度算出部１０３は、上記の式（１）を適用して、第２の学習記事の重要度として、０．５（＝（２／２）×０．５）を算出する。また、第１の学習記事と第３の学習記事は、他の学習記事に参照部分として抽出されていないので、これらの学習記事の重要度はそれぞれ０となる。この結果、図４に含まれる学習記事に対して、図８の学習記事重要度が与えられる。

別の例として図９の学習スレッドについて説明する。この例でも上記式（１）に含まれるｉｐを０．５とする。図９の第１の学習記事には記号「＞」が含まれていないので参照部分はない。図９の第２の学習記事と第３の学習記事にはそれぞれ記号「＞」を含み、疑問文でない文をそれぞれ１箇所含むので、それぞれの記事は参照部分を１つずつ含む。したがって、第１の学習記事の参照部分に対応するＩＤの個数は０であり、第２の学習記事と第３の学習記事のそれぞれの参照部分に対応する参照元ＩＤ（ＩＤ＝１）により、学習記事２（＝第２の学習記事）における学習記事１（＝第１の学習記事）に含まれる参照部分の個数は１であり、学習記事３（＝第３の学習記事）における学習記事１に含まれる参照部分の個数も１であり、学習記事２の参照部分の個数と学習記事３の参照部分の個数はそれぞれ１になる。したがって、学習記事重要度算出部１０３は、上記の式（１）を適用して、第１の学習記事の重要度として、１．０（＝（１／１）×０．５＋（１／１）×０．５）を算出する。また、第２の学習記事と第３の学習記事は、他の学習記事に参照部分として抽出されていないので、これらの学習記事の重要度はそれぞれ０となる。この結果、図９に含まれる学習記事に対して、図１０の学習記事重要度が与えられる。

また、この計算とともに、記事重要度が０のものは不要であるとして、例えば、記事重要度を−１．０としてもよい。すなわち、不要な記事の記事重要度を下げてもよい。

次に、ステップＳ２０８の動作の具体的な一例について図４、図８、図９、図１０、図１１を参照して説明する。図１１は、図４の学習記事及び図９の学習記事を適用することにより算出される投稿者別、ジャンル別の重要度を示す図である。
例えば、投稿者別、ジャンル別の重要度の初期値を１．０とする。このとき、図４の学習スレッドからは、学習記事重要度算出部１０３により図８の学習記事重要度が計算される。この場合、書誌情報重要度算出部１０４は、ＩＤ＝２の記事に、初期値１．０に重要度０．５を加算した１．５を投稿者別、ジャンル別の重要度として算出する。換言すれば、投稿者別、ジャンル別の重要度（書誌情報重要度）は、第２番目の学習記事の投稿者である「Ａｕｔｈｏｒ２」及びこの学習スレッドのジャンルである「パソコン／ハードディスク」を組み合わせた重要度に０．５が加算され、１．５となる。

別の例として図９について説明する。図９の学習スレッドからは、学習記事重要度算出部１０３により図１０の学習記事重要度が計算される。この場合、書誌情報重要度算出部１０４は、ＩＤ＝１の記事に、初期値１．０に重要度１．０を加算した２．０を投稿者別、ジャンル別の重要度として算出する。換言すれば、投稿者別、ジャンル別の重要度は、第１番目の学習記事の投稿者である「Ａｕｔｈｏｒ２」及びこの学習スレッドのジャンルである「パソコン／ソフトウェア」を組み合わせた重要度に１．０が加算され、２．０となる。
したがって、図４と図９の例によれば、図１１に示す投稿者別、ジャンル別の重要度（書誌情報重要度）が書誌情報重要度算出部１０４の内部メモリに格納される。

次に、ステップＳ３０４の動作の具体的な一例について図４、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３を参照して説明する。図１２は、ジャンルがパソコン／ソフトウェアとなる評価スレッドの一例を示す図である。図１３は、ジャンルがパソコン／ハードディスクとなる評価スレッドの一例を示す図である。
書誌情報重要度算出部１０４が、例えば、図１１に示すように投稿者別、ジャンル別の重要度（書誌情報重要度）を算出したとする。また、評価スレッド解析部１０６が、評価記事として図１２、図１３に示すスレッドの解析結果を得ているとする。

図１２の第１の評価記事に対して、評価記事重要度算出部１０７は、投稿者が「Ａｕｔｈｏｒ２」であり、ジャンルが「パソコン／ソフトウェア」であるため、書誌情報重要度算出部１０４の内部メモリに格納されている図１１の書誌情報重要度を参照して、図１２の第１の評価記事の評価記事重要度は２．０であると算出する。同様に、図１２の第２、第３の評価記事に対して、評価記事重要度算出部１０７は、それぞれ評価記事重要度として、１．０、２．０を算出する。

また、図１３の第１の評価記事に対して、評価記事重要度算出部１０７は、投稿者が「Ａｕｔｈｏｒ１」であり、ジャンルが「パソコン／ハードディスク」であるため、書誌情報重要度算出部１０４の内部メモリに格納されている図１１の書誌情報重要度を参照して、図１３の第１の評価記事の評価記事重要度は１．０であると算出する。同様に、図１３の第２、第３、第４の評価記事に対して、評価記事重要度算出部１０７は、それぞれ評価記事重要度として、１．０、１．０、１．０を算出する。

次に、ステップＳ３０５の動作の具体的な一例について図１１、図１２、図１３を参照して説明する。
書誌情報重要度算出部１０４が、例えば、図１１に示すように投稿者別、ジャンル別の重要度（書誌情報重要度）を算出したとする。また、評価スレッド解析部１０６が、評価記事として図１２、図１３に示す、スレッドの解析結果を得ているとする。ステップＳ３０５では、評価スレッド重要度算出部１０８は、各記事の評価記事重要度の和を評価スレッド重要度として算出する。

図１２に示したスレッド解析結果の場合には、評価スレッド重要度算出部１０８は、ステップＳ３０４で計算した各評価記事重要度の和、２．０＋１．０＋２．０＝５．０を評価スレッド重要度とする。
図１３に示したスレッド解析結果の場合には、評価スレッド重要度算出部１０８は、ステップＳ３０４で計算した各評価記事重要度の和、１．０＋１．０＋１．０＋１．０＝４．０を評価スレッド重要度とする。

次に、ステップＳ３０６の動作の具体的な一例について図１２、図１３、図１４を参照して説明する。図１２、図１３の評価スレッド以外の評価スレッドの評価スレッド重要度が２．０以下であるとする。図１４は、順位付けされた評価スレッドの出力結果の一例を示す図である。
評価スレッド順位付け部１０９は、評価スレッド重要度算出部１０８が算出した全ての評価スレッド重要度を重要度の大きい順番に並び替えて、データベース１１０に渡す。例えば、評価スレッド順位付け部１０９は、複数の評価スレッドに対して、評価スレッド重要度を重要度の大きい順で付けた順位と、タイトルと、重要度とをデータベース１１０に渡す。データベース１１０は、これらの情報を格納し、例えば、ユーザ端末からアクセスがあり要求がある場合には、これらの情報をユーザに提供する。
図１２、図１３に示した具体例の場合には、評価スレッド順位付け部１０９は、図１４に示したような情報をデータベース１１０に渡す。

以上のようにして、各ステップを実施することにより、各評価スレッドを構成する評価記事の評価記事重要度に基づいて、複数の評価スレッドに順位付けを行うことができる。評価記事重要度に基づいて順位付けしているため、評価スレッドに含まれる評価記事の数が少ないとしても評価スレッドの順位を高くすることができる。また、多数の学習スレッドに基づいて評価スレッド重要度を算出しているため、精度の高い重要度を算出でき、適切な評価スレッドの順位付けを行うことができる。

ただし、掲示板サイトに内在するスレッドの順位付け装置は上記実施形態に限定するものではない。例えば、学習記事参照関係解析部１０２、学習記事重要度算出部１０３、書誌情報重要度算出部１０４、評価記事重要度算出部１０７の変形例を以下に示す。

学習記事参照関係解析部１０２では、学習記事の内容に記載されている文章を利用することにより、学習記事間の参照関係を規定しているが、スレッドへの記事の投稿に際に関連する記事を投稿者がリンクによって結んでおくことにより、リンクを利用して参照関係を規定することもできる。
より詳細には、ステップＳ２０４における学習記事の参照関係の解析をリンクに基づいて実施する。ここで、図１５に示す学習記事が与えられているとする。図１５は、図４とは異なった記法で参照関係が記載されている学習スレッドの一例である。図１５の「ＩＤ＝１」及び図１５の「ＩＤ＝２」は、ＩＤが１及びＩＤが２となる記事をそれぞれ参照するリンクを表しているとする。この場合、学習記事参照関係解析部１０２は、各記事におけるリンクの有無を確認することにより、各記事の参照関係を規定することができる。すなわち、ＩＤ＝２の記事は、ＩＤが１の記事を参照していて、ＩＤ＝３の記事は、ＩＤが１の記事とＩＤが２の記事とを参照している。このように図１５は、図４と同一の内容であり、参照を示す記法が異なるだけである。

学習記事重要度算出部１０３では、文章が疑問表現であるかどうかや記事を参照しているかどうかの情報だけを利用することにより、重要度の算出を行っている。しかしながら、同じように参照を行っているとしても、時間の経過にしたがって、参照の重要度が異なることもあるので、学習記事重要度算出部１０３は、記事の時間の経過を加味して重要度を算出してもよい。
より詳細には、ステップＳ２０７における学習記事重要度の算出を参照記事までの日数を考慮した下に記載の式（２）を用いて計算する。

ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ_Ｂ（ａ）
＝ Σ_ｂ（学習記事ｂにおける学習記事ａに含まれる参照部分の個数／学習記事ｂの参照部分の個数）×（１／学習記事ａ，ｂ間の日数）×ｉｐ …（２）
例えば、図９の学習記事における第１の学習記事の学習記事重要度を計算してみる。図９の第１の学習記事は、第２の学習記事と第３の学習記事から参照されており、第１の学習記事と第２の学習記事の間の日数が１日、第１の学習記事と第３の学習記事の間の日数が２日であるので、第１の学習記事の重要度は、ｉｐ＝０．５として、（（１／１）×（１／１）＋（１／１）×（１／２））×０．５＝０．７５と計算される。なお、同日の場合には、例えば、０．５日として式（２）に代入する。

書誌情報重要度算出部１０４では、同種の書誌情報がひとつ付与された学習スレッドを扱っているが、複数のジャンルがひとつの学習スレッドに割り当てられたような同種の書誌情報が複数の学習スレッドに付与された学習スレッドを組み合わせて、重要度の算出を行うこともできる。
より詳細には、書誌情報重要度算出部１０４は複数のジャンルを組み合わせた学習スレッドから学習する。例えば、図４の例において、「パソコン／ハードディスク」に加えて、「パソコン／ＯＳ」といったジャンルが割り当てられているとして、図９の例において、「パソコン／ソフトウェア」に加えて、「パソコン／ＯＳ」といったジャンルが割り当てられているとする。この場合、学習スレッドに含まれる各記事に対して、図８、図１０の学習記事重要度が与えられているので、投稿者別、ジャンル別の書誌情報重要度は図１６のように与えられる。図１６は、複数のジャンルが１つのスレッドに与えられている場合に計算された書誌情報重要度の一例を示す図である。「Ａｕｔｈｏｒ２」の場合の「パソコン／ＯＳ」のジャンルの書誌情報重要度を算出する具体例を挙げる。図４に示す第２番目の学習記事の投稿者である「Ａｕｔｈｏｒ２」の学習記事重要度０．５と、図９に示す「Ａｕｔｈｏｒ２」の学習記事重要度１．０との和１．５に、初期値１．０が加算されて２．５となる。他の「Ａｕｔｈｏｒ」は学習記事重要度が０であるので初期値１．０のままである。

評価記事重要度算出部１０７では、評価記事の投稿者と評価スレッドのジャンルに基づいて評価記事重要度を算出しているが、評価記事間に関して参照関係を解析し、参照関係を加味して重要度を付与することもできる。
より詳細には、評価記事重要度算出部１０７では、評価スレッドに含まれる記事の重要度に加えて、その参照関係を加味した式（３）を利用して評価スレッドの重要度を算出する。

ｅｖａｌ（α） ＝ Σ_ｂｉｍｐ_ｂ×ｒｅｆ_ｂ …（３）
ここで、ｅｖａｌ（α）はある評価スレッドαの評価スレッド重要度、ｉｍｐ_ｂは記事ｂの記事重要度を表し、ｒｅｆ_ｂは記事ｂへの参照数を表すとする。ただし、最後の記事における参照数は１とする。このとき、図１２の評価スレッドにおいて、第１の記事が第２及び第３番目の記事によって参照され、第２の記事が第３の記事によって参照されているとすれば、各記事に対する参照数は、２、１、１と与えられる。また、上述したように、図１２の第１、第２、第３の評価記事重要度は、２．０、１．０、２．０である。したがって、この評価スレッドの重要度は２．０×２＋１．０×１＋２．０×１＝７．０と計算される。

さらには、上記実施形態においては、重要度の学習と評価スレッドの順位付けを一度しか実施していないが、重要度の学習及び評価スレッドの順位付けを適宜繰り返すようにしてもよい。例えば、一定時間間隔で重要度の学習及び評価スレッドの順位付けを実行する。この他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々変形して掲示板サイトに内在するスレッドの順位付け装置を構成することができる。

以上に示した実施形態によれば、掲示板サイト上に蓄積されている多数のスレッドに対して、スレッドを構成する記事の重要度を考慮してスレッドを順位付けすることにより、注目すべきスレッドを高い順位を持つスレッドとして抽出できるようにすることができる。
スレッドを構成する各記事の重要度に基づいてスレッドを順位付けする指標を算出しているため、記事数の少なさによる注目すべきスレッドの順位の低下の影響を軽減することができる。また、大量の記事によってモデル化された書誌情報の組み合わせ別の重要度に基づいて、新たな記事及びスレッドの重要度を算出しているため、新たな記事及びスレッドの重要度を精度よく算出することができ、注目すべきスレッドを高い精度で抽出することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の実施形態に係るスレッド順位付け装置のブロック図。 図１のスレッド順位付け装置の動作の一例を示すフローチャート。 図２の続きを示すフローチャート。 学習スレッドの一例を示す図。 図１の学習記事参照関係解析部が図４から取り出した参照部分の一例を示す図。 図１の学習記事参照関係解析部が図４から取り出した参照部分の一例を示す図。 図１の学習記事参照関係解析部が図４から取り出した参照部分と参照元ＩＤの一例を示す図。 図１の学習記事重要度算出部が図４に対して計算した学習記事重要度を示す図。 学習スレッドの一例を示す図。 図１の学習記事重要度算出部が図９に対して計算した学習記事重要度を示す図。 図１の書誌情報重要度算出部が図４、図９に対して計算した書誌情報重要度を示す図。 評価スレッドの一例を示す図。 評価スレッドの一例を示す図。 図１の評価スレッド順位付け部が図１２、図１３に対して計算した順位情報を示す図。 学習スレッドの一例を示す図。 図１の書誌情報重要度算出部が計算した書誌情報重要度の一例を示す図。

符号の説明

１０１…学習スレッド収集部、１０２…学習記事参照関係解析部、１０３…学習記事重要度算出部、１０４…書誌情報重要度算出部、１０５…評価スレッド監視部、１０６…評価スレッド解析部、１０７…評価記事重要度算出部、１０８…評価スレッド重要度算出部、１０９…評価スレッド順位付け部、１１０…データベース。

Claims (15)

1. 複数の投稿者の識別子と、各投稿者が１以上の書誌情報に関して記述した記事と、書誌情報との集合であるスレッドを掲示板サイトから複数収集する収集手段と、
   各前記スレッドに含まれている各記事から、該記事以前の記事に含まれる内容である参照部分を抽出する抽出手段と、
   前記スレッドに含まれている記事ごとに、該記事が他の記事に参照部分として含まれている個数に基づいて、該記事の記事重要度を算出する算出手段と、
   前記スレッドに含まれている記事ごとに記事重要度を格納する第１の格納手段と、
   書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がない場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度がある場合には該記事重要度と初期値との和を設定し、該記事の記事重要度が０である場合には初期値を設定し、書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がある場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度が複数ある場合には該複数の記事重要度の和と初期値との和を設定し、記事の０でない記事重要度が単数である場合には該単数の記事重要度と初期値との和を設定し、該記事重要度が０である場合には初期値を設定する第１の設定手段と、
   前記掲示板サイトから、前記収集手段が収集した記事に追加された追加記事を含んだ追加スレッドを取得する取得手段と、
   前記追加記事の書誌情報と該追加記事の投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度を該追加記事の記事重要度として設定する第２の設定手段と、
   前記追加スレッドに含まれる複数の記事に対応する複数の記事重要度の和を該追加スレッドのスレッド重要度として設定する第３の設定手段と、
   複数の追加スレッドのそれぞれにスレッド重要度が設定されている場合に、スレッド重要度を重要度順に並び替える並び替え手段と、
   前記並び替えられたスレッド重要度と、スレッドとを対応付けて格納する第２の格納手段と、を具備することを特徴とするスレッド順位付け装置。
2. 前記抽出手段は、各前記スレッドに含まれている各記事が含んでいる引用記号が付与されている部分を参照部分として抽出することを特徴とする請求項１に記載のスレッド順位付け装置。
3. 前記抽出手段は、各前記スレッドに含まれている各記事が含んでいるリンクが付与されている部分を参照部分として抽出することを特徴とする請求項１に記載のスレッド順位付け装置。
4. 前記算出手段は、前記スレッドに含まれている記事が他の記事に、前記参照部分のうち疑問表現が含まれていない参照部分として含まれている個数に基づいて、該記事の記事重要度を算出することを特徴とする請求項１に記載のスレッド順位付け装置。
5. 前記算出手段は、前記スレッドに含まれている記事がある他の記事に前記参照部分のうち疑問表現が含まれていない参照部分として含まれている個数と、該他の記事に含まれている疑問表現が含まれていない参照部分の個数と、を全ての他の記事について計算した値に基づいて、該記事の記事重要度を算出することを特徴とする請求項１に記載のスレッド順位付け装置。
6. 前記算出手段は、前記スレッドに含まれている記事が投稿された日時と前記他の記事が投稿された日時とに基づいて、該記事の記事重要度を算出することを特徴とする請求項１に記載のスレッド順位付け装置。
7. 前記第３の設定手段は、前記追加スレッドに含まれる複数の記事に対応する複数の記事重要度の各記事への参照数を重みとした重み付け和を、前記スレッド重要度として設定することを特徴とする請求項１に記載のスレッド順位付け装置。
8. 前記収集手段、前記抽出手段、前記算出手段、前記第１の格納手段、前記第１の設定手段、前記取得手段、前記第２の設定手段、前記第３の設定手段、前記並び替え手段、前記第２の格納手段は、一定の時間間隔で処理を繰り返し実行することを特徴とする請求項１に記載のスレッド順位付け装置。
9. 収集手段が、複数の投稿者の識別子と、各投稿者が１以上の書誌情報に関して記述した記事と、書誌情報との集合であるスレッドを掲示板サイトから複数収集し、
   抽出手段が、各前記スレッドに含まれている各記事から、該記事以前の記事に含まれる内容である参照部分を抽出し、
   算出手段が、前記スレッドに含まれている記事ごとに、該記事が他の記事に参照部分として含まれている個数に基づいて、該記事の記事重要度を算出し、
   前記スレッドに含まれている記事ごとに記事重要度を格納する第１の格納手段を用意し、
   第１の設定手段が、書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がない場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度がある場合には該記事重要度と初期値との和を設定し、該記事の記事重要度が０である場合には初期値を設定し、書誌情報および投稿者の識別子の両方が同一である記事がある場合に、ある書誌情報とある投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度として、該書誌情報と該投稿者の識別子とに対応する記事の０でない記事重要度が複数ある場合には該複数の記事重要度の和と初期値との和を設定し、記事の０でない記事重要度が単数である場合には該単数の記事重要度と初期値との和を設定し、該記事重要度が０である場合には初期値を設定し、
   取得手段が、前記掲示板サイトから、前記収集手段が収集した記事に追加された追加記事を含んだ追加スレッドを取得し、
   第２の設定手段が、前記追加記事の書誌情報と該追加記事の投稿者の識別子とに対応する書誌情報重要度を該追加記事の記事重要度として設定し、
   第３の設定手段が、前記追加スレッドに含まれる複数の記事に対応する複数の記事重要度の和を該追加スレッドのスレッド重要度として設定し、
   並び替え手段が、複数の追加スレッドのそれぞれにスレッド重要度が設定されている場合に、スレッド重要度を重要度順に並び替え、
   前記並び替えられたスレッド重要度と、スレッドとを対応付けて格納する第２の格納手段を用意することを特徴とするスレッド順位付け方法。
10. 前記参照部分を抽出することは、各前記スレッドに含まれている各記事が含んでいる引用記号が付与されている部分を参照部分として抽出することであることを特徴とする請求項９に記載のスレッド順位付け方法。
11. 前記参照部分を抽出することは、各前記スレッドに含まれている各記事が含んでいるリンクが付与されている部分を参照部分として抽出することであることを特徴とする請求項９に記載のスレッド順位付け方法。
12. 前記記事重要度を算出することは、前記スレッドに含まれている記事が他の記事に、前記参照部分のうち疑問表現が含まれていない参照部分として含まれている個数に基づいて、該記事の記事重要度を算出することであることを特徴とする請求項９に記載のスレッド順位付け方法。
13. 前記記事重要度を算出することは、前記スレッドに含まれている記事がある他の記事に前記参照部分のうち疑問表現が含まれていない参照部分として含まれている個数と、該他の記事に含まれている疑問表現が含まれていない参照部分の個数と、を全ての他の記事について計算した値に基づいて、該記事の記事重要度を算出することであることを特徴とする請求項９に記載のスレッド順位付け方法。
14. 前記記事重要度を算出することは、前記スレッドに含まれている記事が投稿された日時と前記他の記事が投稿された日時とに基づいて、該記事の記事重要度を算出することであることを特徴とする請求項９に記載のスレッド順位付け方法。
15. 前記複数の記事重要度の和を前記追加スレッドのスレッド重要度として設定することは、前記追加スレッドに含まれる複数の記事に対応する複数の記事重要度の各記事への参照数を重みとした重み付け和を、前記スレッド重要度として設定することであることを特徴とする請求項９に記載のスレッド順位付け方法。

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