JoltMarkみたいなタグクラウド（意味ネットワーク）を構築する場合の手順（設計らしきもの）をメモしてみる。
■システムイメージ
登録時処理
・文書登録時・保存時に件名やコメント欄などの自由文を”形態素解析”
・形態素解析した結果（単語、単語間のつながり）を別テーブルに書き込み
タグクラウド生成時処理
・特定のキーワードの関連ノードを検索し、重み、キーワードのカテゴリ、ネットワークをグラフ化
※単語の出現頻度が中心からの距離、カテゴリが色、ノード間距離は二つの語句間の定数
・タグクラウド上の単語をクリックすると、その単語の関連語句を再検索しネットワークグラフ化
・タグクラウドの単語をダブルクリックすると、その単語を使って全文検索実行or検索条件に追加（AND検索）
■モデル
・件名やサマリー、そしてタグとして表現される以上、これらはまとまった意味空間に属するはずだという”思い込み”を基本的な考え方とする。
・単語間のつながりは、厳密に意味のつながりを意味するものではない。
・a〜dという単語が含まれる場合、a-b,a-c,a-d,b-c,b-d,c-dはすべて等価の結びつきを持つものとする。
・複数の文書内で同様の結びつきがあった場合には、結合度が評価される（よりその2つの単語間の関係が補強される）
■制限事項
（一画面に描画できる単語数やCPUパワーを考慮して）一度に表現するノードは最大100などに定める。
語の重み順でソートし、語の配列が100になった時点でネットワーク図の描画を開始する。
■テーブル構成
[ tbl_word ]
ID（numeric）：単語のユニークID
ワード（varchar）：単語（形態素解析された品詞）
回数（numeric）：出現回数←中心からの距離として表現される
グループ値（int）： ←タグクラウドの色として表現される
[ tbl_node ]
ID（numeric）：ノードのID
始点ワードID（numeric）：
終点ワードID（numeric）：
回数（numeric）：←単語間の距離を表す。多重に結ばれた場合にカウントアップする（より強固に結びつきあう）
■プログラム構成
・保存処理（形態素解析）
・ワードレコード登録処理
・ノードレコード登録処理
・タグ検索処理
・ネットワーク図描画処理
■クエリ
検索実行時：
・単語を指定すると、tbl_wordから一致するワードのIDを特定
・始点ワードIDが合致するノードと連結されたワードのIDをtbl_nodeから取得
・ワードのグループを色に、出現頻度を中心からの距離として2点分のグラフ生成
・2点のワードを指定し、ノードの”回数（多重度）”をEdgeWeightとしてノードの描画
・連結されたワードIDの上位から、下位ワードを再帰的に処理する
・総ワード数が上限に達したらループを抜ける。
文書登録時：
・自然文を形態素解析して、複数の単語に分割
・おのおのの単語に対して、tbl_wordに検索をかける。すでに存在していれば回数を+1する。存在していない単語なら新規に登録。
・おのおのの単語に対してノードレコードを生成する。始点ID/終点IDで検索し、存在していれば”回数”を+1する。存在しないノードであれば新規に登録。
※削除時や更新時の処理は考慮していない（＝カウントは増えっぱなし）
