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技術 情報検索方法及びシステム及び情報検索プログラム及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体

出願人 NTTテクノクロス株式会社日本電信電話株式会社
発明者 三角信一菊池保文
出願日 2001年9月6日 (19年2ヶ月経過) 出願番号 2001-270992
公開日 2003年3月20日 (17年8ヶ月経過) 公開番号 2003-085206
状態 未査定
技術分野 検索装置
主要キーワード 属性キーワード 検索情報テーブル 個性情報 被検索情報 履歴情報管理テーブル マイナス記号 使用ポイント ユーザ嗜好性
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2003年3月20日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (13)

課題

ユーザの個人情報事前登録しておくことなく、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することを可能とする。

解決手段

本発明は、ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力し、検索条件に従い、検索対象データベースの情報を検索し、ユーザ毎に蓄積されている検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、データベースから検索された検索情報属性キーワードとの関連性の強さを判定し、関連性の強さに従って、検索情報を検索結果として出力する。

概要

背景

従来の情報検索システムでは、ユーザが指定した検索キーワード(例えば、“焼肉”)に対してそのキーワードに対応する情報(例えば、“焼肉店”)をデータベースから検索し、検索キーワードに対するすべての情報をユーザに提供する方法がある。しかし、この方法では、ユーザが必要としない情報(例えば、所在地違う店、価格帯の違う店等)も検索されてしまい、ユーザが一番欲しい情報(利用価値の高い情報)をすぐに得ることができない。つまり、被検索情報個性化はできるが、ユーザ個別の検索結果については、反映されず、各ユーザの嗜好性を反映した検索結果を得ることができない。従って、嗜好性の強いユーザについては、所望の検索結果が得られない。

このような問題を解決する情報検索システムとして、個性化の考え方がある。個性化とは、ユーザの個人情報年齢性別趣味等)を情報検索システムの利用前に登録しておくことによってユーザの特徴づけ(個性化)を行い、ユーザの特徴にあった情報の検索を行なうものである。

図10は、従来の情報検索システムにおける動作を説明するための図である。
テップ10) ユーザはまず、情報の検索を行なうにあたり、ユーザ自身の個人情報(ここでは、住所、年齢、性別である)を事前に情報検索システムに登録しておく。

ステップ11)情報検索システムは、ユーザによって入力された検索キーワードと、どのユーザが検索したのかを判定するための情報であるユーザIDを受け取る。

ステップ12) 受け取ったユーザIDをキーとしてDB36(個人情報テーブル)を検索し、ユーザIDに対応する個人情報を取得する。図11に示す個人情報テーブルの内容では、ユーザIDがユーザBの場合には、『住所:東京、年齢:23、性別:女性』の情報が検索される。

ステップ13) 次に、検索キーワードに従いデータベース(検索情報テーブル)を検索する。図12に示す検索情報テーブルで、検索キーワードが「洋品」の場合には、情報A,情報C,情報Fの情報が検索される。

ステップ14) ここで、3件の情報のうち、個人情報をもとに情報の絞り込みを行なう。ユーザの住所、年齢をもとに絞り込んだ場合、3条件のうち最もユーザに適した情報F(所在地東京、対象若者)に絞り込む。

ステップ15)絞り込みの結果、「情報F」をユーザに提供することになる。

このようにして、ユーザは、個人情報を利用し、個性化された情報の検索が可能となる。

以上は、従来の技術の一例であるが、その他にユーザと登録情報が類似したユーザのアクセス形状を分析することで、ユーザの趣向興味ある情報の検索を行なうなど、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することができる。

しかし、上記従来の個人情報に基づいて検索を行なう方法では、ユーザが自分自身の個人情報を事前に登録しておくことで、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することは可能となるが、ユーザの観点に立つと、個人情報の流出の問題が想定され、個人情報を登録することが情報検索サービスの利用へのハードルとなる可能性が高い。

個人情報を設定せずに、且つ、精度の高い検索結果を出力する検索サービスとして、他のユーザが過去に検索結果として出力された情報にアクセスした回数に応じて、検索結果を並べ替えて表示するものがある。この方式により、検索条件合致している情報の中で、過去に多く利用されている(人気が高い)情報が優先的に出力され、質の高い情報を入手し易くなる。

概要

ユーザの個人情報を事前に登録しておくことなく、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することを可能とする。

本発明は、ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力し、検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索し、ユーザ毎に蓄積されている検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、データベースから検索された検索情報属性キーワードとの関連性の強さを判定し、関連性の強さに従って、検索情報を検索結果として出力する。

目的

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ユーザの個人情報を事前に登録しておくことなく、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することが可能な情報検索方法及び装置及び情報検索プログラム及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
1件

この技術が所属する分野

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請求項1

ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索方法において、ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力し、前記検索条件に従い、検索対象データベースの情報を検索し、ユーザ毎に蓄積されている検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、前記データベースから検索された検索情報属性キーワードとの関連性の強さを判定し、前記関連性の強さに従って、前記検索情報を検索結果として出力することを特徴とする情報検索方法。

請求項2

前記検索結果から前記ユーザにより任意に選択された検索情報を入力し、前記ユーザが選択した前記検索情報に対応する前記データベースに記憶されている属性キーワードを、前記履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する請求項1記載の情報検索方法。

請求項3

前記検索情報に対応する属性キーワードと、前記ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報マッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断する請求項1記載の情報検索方法。

請求項4

前記検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、前記履歴情報と前記該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する請求項1記載の情報検索方法。

請求項5

前記第3のポイントを計算する際に、前記履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイント偏りに基づいて係数を計算し、前記第1のポイント及び前記第2のポイントに重み付けを行う請求項4記載の情報検索方法。

請求項6

ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索装置であって、ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力する入力手段と、前記検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索するデータベース検索手段と、ユーザ毎に検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルと、前記履歴管理テーブルを参照して、前記検索対象のデータベースから検索された検索情報の属性キーワードとの関連性の強さを判定する検索結果判定手段と、前記関連性の強さに従って、前記検索情報を検索結果として出力する出力手段とを有することを特徴とする情報検索装置。

請求項7

前記検索結果から前記ユーザにより任意に選択された検索情報が入力されると、該ユーザが選択した前記検索情報に対応する前記データベースに記憶されている属性キーワードを前記履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する更新手段を更に有する請求項6記載の情報検索装置。

請求項8

前記検索結果判定手段は、前記検索情報に対応する属性キーワードと、前記ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報のマッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断する手段を含む請求項6記載の情報検索装置。

請求項9

前記検索結果判定手段は、前記検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、前記履歴情報と前記該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する総和算出手段を含む請求項6記載の情報検索装置。

請求項10

前記総和算出手段は、前記第3のポイントを計算する際に、前記履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイントの偏りに基づいて係数を計算し、前記第1のポイント及び前記第2のポイントに重み付けを行う手段を含む請求項9記載の情報検索装置。

請求項11

ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索プログラムであって、ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力させる入力プロセスと、前記検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索するデータベース検索プロセスと、ユーザ毎に検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、検索された検索情報の属性キーワードとの関連性の強さを判定する検索結果判定プロセスと、前記関連性の強さに従って、前記検索情報を検索結果として出力する出力プロセスとを有することを特徴とする情報検索プログラム。

請求項12

前記検索結果から前記ユーザにより任意に選択された検索情報が入力されると、該ユーザが選択した前記検索情報に対応する前記データベースに記憶されている属性キーワードを前記履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する更新プロセスを更に有する請求項11記載の情報検索プログラム。

請求項13

前記検索結果判定プロセスは、前記検索情報に対応する属性キーワードと、前記ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報のマッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断するプロセスを含む請求項11記載の情報検索プログラム。

請求項14

前記検索結果判定プロセスは、前記検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、前記履歴情報と前記該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する総和算出プロセスを含む請求項11記載の情報検索プログラム。

請求項15

前記総和算出プロセスは、前記第3のポイントを計算する際に、前記履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイントの偏りに基づいて係数を計算し、前記第1のポイント及び前記第2のポイントに重み付けを行うプロセスを含む請求項14記載の情報検索プログラム。

請求項16

ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索プログラムを格納した記憶媒体であって、ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力させる入力プロセスと、前記検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索するデータベース検索プロセスと、ユーザ毎に検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、検索された検索情報の属性キーワードとの関連性の強さを判定する検索結果判定プロセスと、前記関連性の強さに従って、前記検索情報を検索結果として出力する出力プロセスとを有することを特徴とする情報検索プログラムを格納した記憶媒体。

請求項17

前記検索結果から前記ユーザにより任意に選択された検索情報が入力されると、該ユーザが選択した前記検索情報に対応する前記データベースに記憶されている属性キーワードを前記履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する更新プロセスを更に有する請求項16記載の情報検索プログラムを格納した記憶媒体。

請求項18

前記検索結果判定プロセスは、前記検索情報に対応する属性キーワードと、前記ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報のマッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断するプロセスを含む請求項16記載の情報検索プログラムを格納した記憶媒体。

請求項19

前記検索結果判定プロセスは、前記検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、前記履歴情報と前記該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する総和算出プロセスを含む請求項16記載の情報検索プログラムを格納した記憶媒体。

請求項20

前記総和算出プロセスは、前記第3のポイントを計算する際に、前記履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイントの偏りに基づいて係数を計算し、前記第1のポイント及び前記第2のポイントに重み付けを行うプロセスを含む請求項19記載の情報検索プログラムを格納した記憶媒体。

技術分野

0001

本発明は、情報検索方法及び装置及び情報検索プログラム及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体係り、特に、ネットワーク上の情報検索システムにおいて、利用価値の高い情報の検索を可能にする情報検索方法及び装置及び情報検索プログラム及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体に関する。

0002

詳しくは、ユーザの個人情報事前登録することなく、検索時にユーザの嗜好性を反映させた情報検索が可能な情報検索方法及び装置及び情報検索プログラム及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体に関する。

背景技術

0003

従来の情報検索システムでは、ユーザが指定した検索キーワード(例えば、“焼肉”)に対してそのキーワードに対応する情報(例えば、“焼肉店”)をデータベースから検索し、検索キーワードに対するすべての情報をユーザに提供する方法がある。しかし、この方法では、ユーザが必要としない情報(例えば、所在地違う店、価格帯の違う店等)も検索されてしまい、ユーザが一番欲しい情報(利用価値の高い情報)をすぐに得ることができない。つまり、被検索情報個性化はできるが、ユーザ個別の検索結果については、反映されず、各ユーザの嗜好性を反映した検索結果を得ることができない。従って、嗜好性の強いユーザについては、所望の検索結果が得られない。

0004

このような問題を解決する情報検索システムとして、個性化の考え方がある。個性化とは、ユーザの個人情報(年齢性別趣味等)を情報検索システムの利用前に登録しておくことによってユーザの特徴づけ(個性化)を行い、ユーザの特徴にあった情報の検索を行なうものである。

0005

図10は、従来の情報検索システムにおける動作を説明するための図である。
テップ10) ユーザはまず、情報の検索を行なうにあたり、ユーザ自身の個人情報(ここでは、住所、年齢、性別である)を事前に情報検索システムに登録しておく。

0006

ステップ11)情報検索システムは、ユーザによって入力された検索キーワードと、どのユーザが検索したのかを判定するための情報であるユーザIDを受け取る。

0007

ステップ12) 受け取ったユーザIDをキーとしてDB36(個人情報テーブル)を検索し、ユーザIDに対応する個人情報を取得する。図11に示す個人情報テーブルの内容では、ユーザIDがユーザBの場合には、『住所:東京、年齢:23、性別:女性』の情報が検索される。

0008

ステップ13) 次に、検索キーワードに従いデータベース(検索情報テーブル)を検索する。図12に示す検索情報テーブルで、検索キーワードが「洋品」の場合には、情報A,情報C,情報Fの情報が検索される。

0009

ステップ14) ここで、3件の情報のうち、個人情報をもとに情報の絞り込みを行なう。ユーザの住所、年齢をもとに絞り込んだ場合、3条件のうち最もユーザに適した情報F(所在地東京、対象若者)に絞り込む。

0010

ステップ15)絞り込みの結果、「情報F」をユーザに提供することになる。

0011

このようにして、ユーザは、個人情報を利用し、個性化された情報の検索が可能となる。

0012

以上は、従来の技術の一例であるが、その他にユーザと登録情報が類似したユーザのアクセス形状を分析することで、ユーザの趣向興味ある情報の検索を行なうなど、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することができる。

0013

しかし、上記従来の個人情報に基づいて検索を行なう方法では、ユーザが自分自身の個人情報を事前に登録しておくことで、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することは可能となるが、ユーザの観点に立つと、個人情報の流出の問題が想定され、個人情報を登録することが情報検索サービスの利用へのハードルとなる可能性が高い。

0014

個人情報を設定せずに、且つ、精度の高い検索結果を出力する検索サービスとして、他のユーザが過去に検索結果として出力された情報にアクセスした回数に応じて、検索結果を並べ替えて表示するものがある。この方式により、検索条件合致している情報の中で、過去に多く利用されている(人気が高い)情報が優先的に出力され、質の高い情報を入手し易くなる。

発明が解決しようとする課題

0015

しかしながら、上記従来のアクセス回数に応じて検索結果を出力する方式では、検索対象となる情報(URL等)としての人気度が評価されているため、“情報X”は、「焼肉店」として他店と比べて人気が高い店であっても、「焼肉」も提供しているが、「中華料理」で非常に人気度が高い“情報Y”の方が、“情報X”よりもアクセス数が多い場合には、“情報Y”の方が優先されて出力されることになる。このように、ユーザにとっては“情報X”の方が利用価値が高い場合であっても、全体として人気度の高い情報Yが優先されることになる。これは、情報全体としての人気度によって評価しているためである。

0016

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ユーザの個人情報を事前に登録しておくことなく、ユーザにとって利用価値の高い情報を検索することが可能な情報検索方法及び装置及び情報検索プログラム及び情報検索プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0017

本発明(請求項1)は、ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索方法において、
ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力し、
検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索し、
ユーザ毎に蓄積されている検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、データベースから検索された検索情報属性キーワードとの関連性の強さを判定し、
関連性の強さに従って、検索情報を検索結果として出力する。

0018

本発明(請求項2)は、検索結果からユーザにより任意に選択された検索情報を入力し、
ユーザが選択した検索情報に対応するデータベースに記憶されている属性キーワードを履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する。

0019

本発明(請求項3)は、検索情報に対応する属性キーワードと、ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報マッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断する。

0020

本発明(請求項4)は、検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、履歴情報と該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する。

0021

本発明(請求項5)は、第3のポイントを計算する際に、履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイント偏りに基づいて係数を計算し、第1のポイント及び第2のポイントに重み付けを行う。

0022

本発明(請求項6)は、ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索装置であって、
ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力する入力手段と、
検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索するデータベース検索手段と、
ユーザ毎に検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルと、
履歴管理テーブルを参照して、検索対象のデータベースから検索された検索情報の属性キーワードとの関連性の強さを判定する検索結果判定手段と、
関連性の強さに従って、検索情報を検索結果として出力する出力手段とを有する。

0023

本発明(請求項7)は、検索結果からユーザにより任意に選択された検索情報が入力されると、該ユーザが選択した検索情報に対応するデータベースに記憶されている属性キーワードを履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する更新手段を更に有する。

0024

本発明(請求項8)は、検索結果判定手段において、
検索情報に対応する属性キーワードと、ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報のマッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断する手段を含む。

0025

本発明(請求項9)は、検索結果判定手段において、
検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、履歴情報と該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する総和算出手段を含む。

0026

本発明(請求項10)は、総和算出手段において、
第3のポイントを計算する際に、履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイントの偏りに基づいて係数を計算し、第1のポイント及び第2のポイントに重み付けを行う手段を含む。

0027

本発明(請求項11)は、ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索プログラムであって、
ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力させる入力プロセスと、
検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索するデータベース検索プロセスと、
ユーザ毎に検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、検索された検索情報の属性キーワードとの関連性の強さを判定する検索結果判定プロセスと、
関連性の強さに従って、検索情報を検索結果として出力する出力プロセスとを有する。

0028

本発明(請求項12)は、検索結果からユーザにより任意に選択された検索情報が入力されると、該ユーザが選択した検索情報に対応するデータベースに記憶されている属性キーワードを履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する更新プロセスを更に有する。

0029

本発明(請求項13)は、検索結果判定プロセスにおいて、
検索情報に対応する属性キーワードと、ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報のマッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断するプロセスを含む。

0030

本発明(請求項14)は、検索結果判定プロセスにおいて、
検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、履歴情報と該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する総和算出プロセスを含む。

0031

本発明(請求項15)は、総和算出プロセスにおいて、
第3のポイントを計算する際に、履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイントの偏りに基づいて係数を計算し、第1のポイント及び第2のポイントに重み付けを行うプロセスを含む。

0032

本発明(請求項16)は、ネットワーク上の情報検索システムにおいて、情報を検索する情報検索プログラムを格納した記憶媒体であって、
ユーザの指定によりクライアント端末からの検索条件を入力させる入力プロセスと、
検索条件に従い、検索対象のデータベースの情報を検索するデータベース検索プロセスと、
ユーザ毎に検索キーワードと該検索キーワードの使用頻度からなる履歴管理テーブルを参照して、検索された検索情報の属性キーワードとの関連性の強さを判定する検索結果判定プロセスと、
関連性の強さに従って、検索情報を検索結果として出力する出力プロセスとを有する。

0033

本発明(請求項17)は、検索結果からユーザにより任意に選択された検索情報が入力されると、該ユーザが選択した検索情報に対応するデータベースに記憶されている属性キーワードを履歴管理テーブルに検索キーワードとして追加する更新プロセスを更に有する。

0034

本発明(請求項18)は、検索結果判定プロセスにおいて、
検索情報に対応する属性キーワードと、ユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報のマッチングをとることにより算出される相関値を、該履歴情報と該属性キーワードとの関連性の強さとして判断するプロセスを含む。

0035

本発明(請求項19)は、検索結果判定プロセスにおいて、
検索情報に対応する属性キーワードの関連性の強さを表す第1のポイントと、履歴情報と該検索情報に対応する属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントの総和によって、ユーザと該検索情報との関連性の強さを表す第3のポイントを計算する総和算出プロセスを含む。

0036

本発明(請求項20)は、総和算出プロセスにおいて、
第3のポイントを計算する際に、履歴情報における検索キーワードに対する使用ポイントの偏りに基づいて係数を計算し、第1のポイント及び第2のポイントに重み付けを行うプロセスを含む。

0037

上記のように、本発明では、ユーザが使用した検索キーワードの履歴をユーザ毎に履歴管理テーブルに保存することにより、検索情報に対応する属性キーワードとユーザの検索行動の傾向との関連性の強さによって検索結果をユーザに提供することが可能となる。

0038

また、ユーザが選択した検索情報に対応するデータベースに記憶されている属性キーワードを履歴情報として履歴管理テーブルに加えることにより、ユーザが好む検索情報の傾向を、属性キーワードのヒストグラムを用いて表現することが可能となる。

0039

また、検索情報に対応する属性キーワードとユーザ毎の履歴管理テーブルの履歴情報とのマッチングにより算出された相関値を履歴情報と属性キーワードとの関連性の強さとして判定することにより、ユーザの検索行動履歴、即ち、ユーザの嗜好性にあった属性キーワードを特徴として持つ検索情報の抽出が可能となる。

0040

また、検索キーワードと検索情報との関連性の強さを表す第1のポイントと、履歴情報と属性キーワードとの関連性の強さを表す第2のポイントとの総和を計算し、キーワードを媒介としたユーザ嗜好性と検索情報との関連性の強さとして判定することにより、ユーザの嗜好性に近い検索情報を抽出することが可能となる。

0041

さらに、上記で総和を求める際に、履歴情報の広がりに基づいた計数を計算し、第1のポイントと第2のポイントの重みとして利用することにより、ユーザ個人の検索の特徴を反映した検索情報を抽出することが可能となる。

発明を実施するための最良の形態

0042

[第1の実施の形態]図1は、本発明の第1の実施の形態におけるシステム構成を示す。

0043

同図に示すシステムは、クライアント端末10と情報検索システム30がネットワーク20を介して接続されている。

0044

情報検索システム30は、ハードウェア的には、CPU、メモリハードディスクで構成されている。機能的には、ユーザが指定した検索キーワードとユーザが検索結果から選択した検索情報をクライアント端末10から入力する入力部31、検索条件に従いDB36を検索するデータベース検索部32、ユーザが検索結果から選択した検索情報に対応するDB36の情報を更新するデータベース更新部34、検索結果の関連性を判定する検索結果判定部33、検索結果をクライアント端末10に出力する出力部35から構成される。

0045

次に、DB36の構成について説明する。

0046

図2は、本発明の第1の実施の形態におけるデータベースの構成を示す。

0047

DB36は、検索キーワードにより検索される対象となる検索対象情報37、ユーザ毎に履歴を管理するための履歴情報管理テーブル38、情報毎に複数の属性キーワードを管理する情報管理テーブル39から構成される。

0048

図3は、本発明の第1の実施の形態における履歴情報管理テーブルのフィールド構成を示す。

0049

履歴情報管理テーブル38は、過去にユーザが検索に用いた検索キーワードを管理するものであり、ユーザIDと、過去にユーザが検索に用いた検索キーワードフィールドと、検索キーワードに対応した使用数頻度を表す情報を格納する使用ポイントフィールドから構成される。なお、当該履歴情報管理テーブル38の構成は、一例であり、検索キーワードフィールドに対応する使用ポイントフィールドが構成されていればどのような構成であってもよい。

0050

図4は、本発明の第1の実施の形態における情報管理テーブルの設定内容の例を示す。同図に示す情報管理テーブル39は、検索情報と属性キーワードからなり、同図の例では、各フィールドに、既に検索情報、属性キーワードが格納されているものとする。同図中の○印は、その属性が設定されていることを表し、マイナス記号は、その属性が設定されていないことを表す。

0051

次に、上記の構成における動作を説明する。

0052

図5は、本発明の第1の実施の形態における第1段階のフローチャートである。当該フローチャートは、ユーザが指定した検索キーワードとの関連性に応じた情報検索を行なう動作を示す。

0053

ステップ110)クライアント端末10からユーザによって指定された検索キーワードを入力部31から入力し、検索キーワードをDB検索部32に転送する。ここで、検索キーワードは、メモリ(図示せず)上に一時格納しておく。以下の説明では、検索キーワードとして、“属性D”を入力したものとして説明する。

0054

ステップ120) DB検索部32では、情報管理テーブル39の属性キーワードの中から検索キーワードの文字列を含む属性キーワードを順次検索する。ここで、検索キーワードの文字列を含む属性キーワードとは、例えば、検索キーワード“焼肉”のように完全に一致する場合の他、属性キーワード“焼肉専門店”のように、“焼肉”という文字列を含んでいるものも検索対象とすることを意味する。検索キーワードに一致した属性キーワードが情報管理テーブル39に存在した場合には、該当レコードをメモリ上に記憶しておく。

0055

ステップ130)情報管理テーブル39の検索が終了し、検索キーワードに対応する検索情報があった場合には、検索結果判定部33で検索結果の判定を行なうため、ステップ140に移行し、ない場合には、検索結果の判定は行なわずに、ステップ150に移行する。

0056

ステップ140)検索結果判定部33において、履歴情報管理テーブル38に設定してある検索キーワードの使用ポイントに基づいて、検索情報の属性キーワードとの関連性の強さを判定する。ここでは、関連性の強さを判定する算出方法の一例を以下に示すが、判定方法はこの例に限定されない。

0057

検索結果判定部33は、検索された情報毎に、ユーザ毎に履歴情報管理テーブル38に設定された検索キーワードの中から属性キーワードに設定されているものと同一のキーワードを検索し、そのキーワードに対応した履歴情報管理テーブル38に設定されている使用ポイントの総和を求め、その総和に従って検索結果を出力するものとする。

0058

例えば、図4に示す情報管理テーブル39の内容に対してユーザAが検索した場合に、情報Aがヒットしたとすると、情報Aのポイントは、図6に示す履歴情報管理テーブル38の設定例において、履歴情報管理テーブル38のユーザAの履歴情報管理レコードを、情報Aの属性レコードによってマスクし、残るキーワードの使用ポイントを合計した値とする。即ち、『情報A』には、「属性A」、「属性D」、「属性E」が設定されており、ユーザAは、過去に「属性A」を2回、「属性D」を1回、「属性E」を2回使用していることから、2+1+2=5が『情報A』のポイントとなる。同様に、情報Bがヒットしたとすると、『情報B』のポイントは2、『属性C』は、2+1=3となる。

0059

履歴情報管理テーブル38の内容は、ユーザ毎に異なることから、ユーザ個人個人の特性によって検索結果が異なり、ユーザの個性を生かした検索が可能となる。例えば、ユーザBが同じように検索し、『情報A』,『情報B』,『情報C』がヒットしたとすると、『情報A』のポイントは0、『情報B』は10、『情報C』は0ポイントとなり、ユーザAの結果とは異なる順番で検索情報が表示されることになる。つまり、ユーザ毎に蓄積した検索履歴情報を反映し、個性化された検索が可能となる。

0060

ステップ150) 出力部35は、関連性の強さに従って検索結果をクライアント端末10に出力して処理を終了する。関連性の強さに従って出力するとは、検索情報と検索キーワードとの関連性の強い順にソートして出力する方法や、関連性の強さを記号で表し、検索情報に付与して出力する方法などがあるが、関連性の強さに従って出力できる方法であればよい。

0061

なお、検索結果が0件の場合には、検索キーワードに該当する情報が無かった旨を通知する。このとき、ステップ120の動作に必要なメモリ上に待避してある検索キーワードも併せて出力する。

0062

次に、動作の第2段階として、検索結果からユーザによって選択された情報の検索キーワードに対するポイント加算を行なう動作を説明する。

0063

図7は、本発明の第1の実施の形態における第2段階のフローチャートである。

0064

ステップ210) 前述のステップ150において、クライアント端末10に出力された検索結果(1件以上あった場合)から、ユーザが任意に選択した検索情報と、ユーザを特定するための情報(例えば、ユーザID)と、ステップ150において、クライアント端末10に出力された検索キーワードを入力部31から入力し、DB更新部34に転送する。

0065

ステップ220) DB更新部34は、ユーザIDに基づいて、履歴情報管理テーブル38から更新対象のレコードを特定し、該当レコードの検索キーワードのうち、ユーザが検索に使用した検索キーワードと同一のキーワードに対応する使用ポイントにポイントを加算する。

0066

ユーザAが検索に使用した検索キーワードを検索Aとすると、図6に示す履歴情報管理テーブル38では、検索キーワードAのポイントが「2」であるため、「3」に更新する。更新の後のテーブル図8に示す。

0067

上記の方法では、検索履歴件数が十分蓄積されるまでに検索を多数回行なわなければならないため、ユーザの嗜好性を反映した検索が実現するまで時間がかかることが予想される。そのため、ユーザが任意に選択した検索情報に設定されている属性キーワードを全て用いてもよい。即ち、ユーザAが選択した検索情報が図4における『情報A』であったとすると、『情報B』に設定されている属性キーワードである「属性A」、「属性D」、「属性E」の3つ履歴情報管理テーブル38の該当するレコードに加算する。ユーザAの履歴情報管理テーブル38の「検索A」、「検索D」、「検索E」は、それぞれ「2」、「1」、「2」であるため、更新後は、図9に示すように、それぞれ、「3」、「2」、「3」となる。なお、更新するポイントは、「1」に限らず、任意に設定可能である。

0068

また、ユーザが使用し得る属性が多岐にわたる場合(例えば、任意の単語)、ユーザの履歴フィールドが長大になる可能性がある。そのため、ポイントが大きい順の上位n個の検索キーワードに従って履歴として保存してもよい。

0069

[第2の実施の形態]本実施の形態では、前述の第1の実施の形態において説明したポイントと、特願2001−86192において開示されている、ユーザが指定した検索キーワードと検索情報との関連性の強さを判定するポイントを利用して、より的確、かつユーザの嗜好性に合った検索結果を取得するための方法について説明する。

0070

ここで、特願2001−86192によるポイント取得の方法は、ユーザが選択した検索情報に対応するデータベースに記憶された検索情報と属性キーワードに対応するポイントに対して、ポイント加算するというものである。

0071

特願2001−86192に示す方法により取得するポイントを第1のポイントとし、上記の第1の実施の形態により求められるポイントを第2のポイントとして説明する。

0072

以下に、上記の第1のポイントと第2のポイントから第3のポイントを求める2つの方法について説明する。

0073

まず、第1の方法について説明する。

0074

この方法として、第1のポイントと第2のポイントの総和を第3のポイントとする。当該第3のポイントは、検索キーワードを媒介としてユーザの嗜好性と検索情報との関連性の強さを直接表していると考えられる。但し、この場合は、次のような問題点が発生すると考えられる。

0075

第1の問題点は、検索を多く行なうユーザは、履歴情報件数が多いことから、第2のポイントの値が大きくなり、第1のポイントの影響が小さくなる。第2の問題点は、多くのユーザがアクセスする検索情報(例えば、有名店)は、検索情報の属性に対応するポイントが大きくなり、その結果、第1のポイントが大きくなり、第2のポイントの影響が小さくなる。

0076

以上の問題点を解決するために、第1のポイントと第2のポイントをそれぞれ最大値規格化することが考えられる。規格化したそれぞれのポイントを足し合わせた値を第3のポイントとするとこで、ユーザと検索情報のそれぞれの個性を対等に扱った検索が可能となる。

0077

次に、第2の方法について説明する。

0078

上記の第1の方法では、ユーザと検索情報それぞれに、個性を対等に扱う方法について述べたが、ユーザの検索履歴キーワードに対応するポイントの分布によって、ユーザの個性情報に重みを与える方法も考えられる。

0079

例えば、図6におけるユーザAは、多くの検索キーワードを満遍なく使用していることから、ユーザAの嗜好性は幅広いと考えられる。これに対して、ユーザBは、「検索B」のみ突出しており、嗜好性は極めて限られたものであると考えられる。ユーザBのようなこだわりの強いユーザは、自らの嗜好性に合う検索情報を提示すればよく、検索情報の個性は重視されなくてもよい。

0080

従って、検索履歴キーワードに対応するポイントの分布が図6におけるユーザAのように広がっている場合には、ユーザの個性を表す第2のポイントを低くし、ユーザBのような場合は、第2のポイントを高くするように調節する。

0081

このような場合では、第3のポイントは、以下のような式で計算すればよい。
第3のポイント=(1−α)×第1のポイント+α×第2のポイント (1)
ここで、αは、検索履歴キーワーポに対応するポイントの分布の広がり(偏り)を表す係数である。例えば、標準偏差σを用いて次のように計算すればよい。
α=1−exp (−σ) (2)
上記の式(2)により、ポイントの広がりが大きい場合(ユーザの嗜好性が広範な場合は)、αはゼロに近くなり、ポイントに偏りがある場合(ユーザの嗜好性が限られた場合)は、αは1に近似するため、前者の場合は第1のポイントの影響が大きくなり、後者の場合は第2のポイントの影響が大きくなる。従って、ユーザの嗜好性の分布に応じて、ユーザ個性化と検索情報の個性化のバランスを調節することができる。

0082

なお、本実施の形態における動作について、検索情報とユーザとの関連性の強さを求める計算方法について説明した。なお、上記の関連性の強さを求める計算は、図5のステップ140に相当する。

0083

なお、上記の実施の形態では、図5図7の動作に基づいて説明したが、これらの動作をプログラムとして構築し、情報検索装置として利用されるコンピュータのCPUにインストールする、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。

0084

また、構築されたプログラムを情報検索装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスク装置や、フロッピー(登録商標ディスクCD−ROM等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実施する際にインストールすることにより、容易に本発明を実現できる。

0085

なお、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。

発明の効果

0086

上述のように、本発明によれば、ユーザの嗜好性を検索履歴としての検索キーワードとその使用頻度ポイントで表し、嗜好性と検索情報との関連性の強さを判定し、関連性の強さに従って情報の検索を可能にしたことで、ユーザの嗜好性と最も合う属性キーワードを持った情報を取得することができ、個人情報を入力しなくても、利用価値の高い情報を得ることができる。

0087

さらに、検索キーワードと検索譲歩との関連性の強さを判定すると共に、ユーザの指向性と検索情報との関連性の強さを判定することにより、検索キーワード及び属性キーワードを介してユーザの嗜好性と検索情報との関連性の強さを判定でき、個人情報を入力しなくても利用価値の高い情報を得ることができる。

図面の簡単な説明

0088

図1本発明の第1の実施の形態におけるシステム構成図である。
図2本発明の第1の実施の形態におけるデータベースの構成図である。
図3本発明の第1の実施の形態における履歴情報管理テーブルフィールド構成を示す図である。
図4本発明の第1の実施の形態における情報管理テーブル設定内容の例である。
図5本発明の第1の実施の形態における第1段階のフローチャートである。
図6本発明の第1の実施の形態における履歴情報管理テーブルの設定内容である。
図7本発明の第1の実施の形態における第2段階のフローチャートである。
図8本発明の第1の実施の形態における更新後の履歴情報管理テーブル設定内容である。
図9本発明の第1の実施の形態における更新後の履歴情報管理テーブル設定内容(加算するキーワードが複数の場合)である。
図10従来の情報検索システムの動作のフローチャートである。
図11従来の情報検索システムにおける個人情報テーブルの例である。
図12従来の情報検索システムにおける検索情報テーブルの例である。

--

0089

10クライアント端末
20ネットワーク
30情報検索システム
31 入力部
32 DB検索部
33 検索結果判定部
34 DB更新部
35 出力部
36 DB
37検索対象情報
38履歴情報管理テーブル
39 情報管理テーブル

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