本章では，3章の冒頭で あげた二つのパラメタのうちの後者，すなわち， 検索対象外部リソース依存のパラメタについて検討する．
外部リソースが職業別電話帳のように様々なジャンルについて 平均的にデータが整備されている場合には 3章のような方法で 予測できるが，保持しているデータのジャンルについて 何らかの特色を持っているような場合には， 3章の方法では誤差が 大きい可能性があるかもしれない． 例えば，パソコンショップについての情報に強い外部リソースの場合には， 東京秋葉原，大阪日本橋，東京新宿での情報分布は他の 場所での一般的な情報分布と大きく異なることが予想される． このようなジャンルに応じた外部リソース依存性については， 3章で 構築した情報分布データの場合，業種毎といった情報の種類毎の 情報分布を考慮することである程度解消できると考える．
3章で 構築した情報分布データは全業種合計の分布であるので， まず，業種毎の情報分布データベースを作成する． 個々の業種毎の分布データベースについて， 3章同様， サンプリングした，いくつかの箇所について対象外部リソースに対して 検索を実行し，リソース係数を求める． この係数が3章で求めた 全業種平均と大きく離れている場合に，対象外部リソースは この業種に関するリソースだと判断して，この外部リソースについては 全業種平均での分布データ・リソース係数を用いるのではなく， この業種の分布データ・リソース係数を用いることにする．