具体实施方式
以下,参照附图对本发明的实施例中的内容检索装置进行说明。
图1是本发明的实施例中的内容检索装置的构成方框图。
本实施例中的内容检索装置100是利用用户所选择的关键字以及与该关键字相关联的关联关键字,从服务器Sv所蓄积的大量电视节目的内容中容易地检索用户所希望的内容的装置。并且,该内容检索装置100即使在内容和关键字之间的关联性发生变化的情况下,也能够容易地检索用户所希望的内容。
该内容检索装置100包括:输入判定部101、简档信息存储部102、选择关键字记忆部103、困惑检测部104、计数部105、分散算出部106、困惑种类判别部107、内容表存储部108、关联关键字生成部109、输出生成部110、显示部111、输入部112、分配调整设定部113、以及内容表选择部114。
内容表存储部108中存储有多个内容表108a,该多个内容表108a示出关于服务器Sv所蓄积的各个内容的内容名称、概要或关键字等属性(以下称为内容属性)。该内容表108a以规定的期间(以下称为提供期间)被生成并被存储。例如,示出在提供期间“2006年1月~6月”所播放的多个内容的内容属性的内容表108a,和示出在提供期间“2005年7月~12月”所播放的多个内容的内容属性的内容表108a等被存储。并且,像这样的内容表108a例如利用EPG(Electronic Program Guide:电子节目指南)等被生成。
简档信息存储部102中存储有示出用户的内容视听履历的简档信息102a。
输入部112接受用户的操作,并将操作结果输出到输入判定部101。用户操作该输入部112,来选择显示部111所显示的内容的名称或关键字,并向内容检索装置100通知在内容的选择时处于困惑状态。例如,用户选择显示部111所显示的帮助键,来通知自己处于困惑状态。
输入判定部101判定从输入部112输出的操作结果示出的是所选择的内容的名称、所选择的关键字、以及用于通知用户处于困惑状态的通知中的哪一个。并且,输入判定部101,在操作结果示出关键字时,将该关键字作为选择关键字输出到选择关键字记忆部103以及关联关键字生成部109。并且,输入判定部101,在操作结果示出内容的名称时,将该内容的内容ID输出到输出生成部110。而且,此时,输入判定部101判断为内容的检索已结束,删除选择关键字记忆部103所记忆的所有选择关键字。并且,输入判定部101,在操作结果示出困惑的通知时,将困惑信号输出到困惑检测部104。
并且,在本实施例中,由输入部112和输入判定部101构成输入单元。
选择关键字记忆部103存储从输入判定部101输出的选择关键字。在该选择关键字记忆部103,按照每一个内容的检索,只存储针对该检索而被选择的选择关键字。也就是,每当内容的检索结束时,该选择关键字记忆部103中的细节被删除。
困惑检测部104被构成为困惑接收单元,在从输入判定部101取得困惑信号时,检测出用户在内容的检索中处于困惑状态。其结果是,困惑检测部104读出选择关键字记忆部103所存储的所有选择关键字,并输出到计数部105以及分散算出部106。
计数部105对从困惑检测部104取得的选择关键字的数量(以下称为关键字数)进行计数。并且,计数部105将示出该关键字数的关键字数信息输出到困惑种类判别部107。
在从困惑检测部104取得的选择关键字为多个的情况下,分散算出部106算出各个选择关键字之间的余弦距离,对于该余弦距离将要在以后说明。并且,分散算出部106通过将余弦距离作为标度来利用,从而算出多个选择关键字的分散值,并将示出该分散值的分散信息输出到困惑种类判别部107。
困惑种类判别部107被构成为困惑状态判别单元,利用从计数部105输出的关键字数信息和从分散算出部106输出的分散信息,来判别用户所面对的困惑的种类(以下称为困惑类型)。也就是,困惑种类判别部107对关键字数信息示出的关键字数与预先决定的阈值(关键字数阈值)进行比较。其结果是,困惑种类判别部107判断该关键字数是否在阈值以上,即判断关键字数多还是少。并且,困惑种类判别部107对分散信息示出的分散值和预先决定的阈值(分散阈值)进行比较。其结果是,困惑种类判别部107判断该分散值是否在阈值以上,即判断分散值大还是小,换而言之,判断多个选择关键字的关联度小还是大。并且,困惑种类判别部107根据上述的判断结果,即根据关键字数多还是少、以及分散值大还是小,来确定困惑类型。
并且,困惑种类判别部107将所确定的困惑类型输出到分配调整设定部113和内容表选择部114。
分配调整设定部113被构成为调整单元,针对最后(最近)用户所选择的选择关键字设定分配比例(以下称为关联度分配比例),即设定具有大的关联度的关键字的数量、具有中等程度的关联度的关键字的数量、以及具有小的关联度的关键字的数量的比例。例如,在初始状态中,分配调整设定部113将示出具有大的关联度的关键字的数量“5”、具有中等程度的关联度的关键字的数量“3”、具有小的关联度的关键字的数量“2”的关联度分配比例设定=(5、3、2)。并且,分配调整设定部113将示出所设定的关联度分配比例的分配信息输出到关联关键字生成部109。
在此,分配调整设定部113,在没有从困惑种类判别部107取得困惑类型时,即在上述的初始状态中,设定预先决定的关联度分配比例(例如(5、3、2))。另外,在从困惑种类判别部107取得困惑类型时,分配调整设定部113根据该困惑类型,来调整并重新设定上述的关联度分配比例。并且,分配调整设定部113将示出所调整的关联度分配比例的分配信息输出到关联关键字生成部109。
内容表选择部114,在初始状态中,即在没有从困惑种类判别部107取得困惑类型时,选择内容表存储部108所存储的多个内容表108a中的提供期间最近的表,并将选择的内容表108a作为对象内容表输出到关联关键字生成部109以及分散算出部106。并且,内容表选择部114,在从困惑种类判别部107取得困惑类型时,根据该困惑类型和简档信息102a以及最近用户所选择的选择关键字,来从内容表存储部108所存储的内容表108a中选择任一个,并将选择的内容表108a作为新的对象内容表输出到关联关键字生成部109以及分散算出部106。也就是,内容表选择部114按照取得的困惑类型来变更在关联关键字生成部109以及分散算出部106所使用的对象内容表108a。
并且,本实施例中的内容表选择部114,选择内容表存储部108所存储的多个内容表108a中的任一个,但也可以选择简档信息102a以作为新的对象内容表。
关联关键字生成部109,在没有从输入判定部101取得选择关键字的情况下,按照预先决定的方法,从对象内容表108a所示出的多个关键字中选择显示部111能够显示的数量的关键字。并且,关联关键字生成部109将选择的关键字作为初始关键字输出到输出生成部110。例如,关联关键字生成部109,选择“体育”或“记实”等种类以作为初始关键字。并且,关联关键字生成部109也可以根据简档信息102a,来选择与用户的视听频度高的内容相对应的关键字以作为初始关键字。
并且,关联关键字生成部109在从输入判定部101取得了选择关键字的情况下,利用根据对象内容表108a所示出的多个内容和多个关键字的内容矩阵,来算出其他的多个关键字针对选择关键字的关联度。并且,关联关键字生成部109按照像上述这样算出的关联度和从分配调整设定部113输出的分配信息示出的关联度分配比例,通过从对象内容表108a中选择关键字,从而将选择的关键字作为关联关键字来生成。关联关键字生成部109将该关联关键字与选择关键字一起输出到输出生成部110。
并且,关联关键字生成部109将从内容表选择部114取得的内容表108a输出到输出生成部110。
输出生成部110,在从输出判定部101取得了内容ID的情况下,从服务器Sv取得该内容ID所识别的内容,并输出到显示部111。据此,用户视听显示部111所显示的内容。而且,输出生成部110,根据内容表选择部114所选择的对象内容表108a,来制作从服务器Sv取得的内容的视听履历,并追加到简档信息存储部102所存储的简档信息102a。
并且,输出生成部110,在从关联关键字生成部109取得了选择关键字的情况下,将对象内容表108a中的该选择关键字作为关键字所包含的内容属性中的内容的名称以及概要等与选择关键字一起输出到显示部111。
并且,输出生成部110,在从关联关键字生成部109取得了初始关键字或关联关键字的情况下,将该初始关键字或关联关键字输出到显示部111。
显示部111,在从输出生成部110取得了内容的情况下,再生并显示该内容。并且,显示部111,在从输出生成部110取得了初始关键字的情况下,显示该初始关键字,在从输出生成部110取得了选择关键字、关联关键字、内容的名称以及内容的概要的情况下,将这些显示于同一画面。
并且,在本实施例中,由输出生成部110和显示部111构成输出显示单元。
图2是示出内容表108a的一个例子的图。
内容表108a例如示出六个月的提供期间中所播放的各个内容的内容属性,该内容属性包括:作为用于识别内容的信息的内容ID以及内容名(内容的名称或题名)、内容的播放(分发)开始的日期时间、该内容所属的关键字、以及示出该内容的摘要或概要的内容概要。
例如,内容表108a示出提供期间“2006年1月~6月”所播放的内容的内容属性。并且,该内容表108a中示出了内容ID“2”所示出的细节,即该内容名为“动物万岁”,播放日期时间为“2006年1月1日19:00”,关键字为“蜘蛛、乌鸦、长毛象”以及内容概要为“从长毛象到乌鸦……”。
图3是示出简档信息102a的一个例子的图。
简档信息102a将所视听的内容的属性(以下称为视听履历属性)作为视听履历示出。视听履历属性例如包括:作为用于识别所视听的内容的信息的内容ID以及内容名(内容的名称或题名)、该内容所视听的日期时间、以及属于该内容的关键字。
输出生成部110,在将内容从服务器Sv取得并输出到显示部111时,根据从输入判定部101取得的内容ID、内容表选择部114所选择的对象内容表108a,来确定所输出的内容的内容名、所视听的日期时间、以及关键字。
并且,输出生成部110将该内容ID和所确定的内容名、日期时间、以及关键字作为上述的视听履历属性,并追加记录到简档信息存储部102所存储的简档信息102a。
例如,输出生成部110将内容ID“68”、内容名“我们的多摩川”、日期时间“2005年7月3日22:30”、以及关键字“丸子桥、棒球、蛇、青鱼”作为视听履历属性来记录。
如此,在每次内容被再生并被显示时,输出生成部110就将视听履历属性记录到简档信息102a,从而可以使用户的嗜好不断地反映到简档信息102a。
以下,利用图4对本实施例中的内容检索装置100的概略工作进行说明。
图4是用于说明内容检索装置100的概要工作的图。
首先,该内容检索装置100,如图4的(a)示出,显示预先决定的多个初始关键字“松下花子、日本、篮球、读书、移动电话、历史、珍奇、美国”。像这样的多个初始关键字由显示部111显示,用户操作输入部112来选择其中的某一个初始关键字。
在此,内容检索装置100,在用户选择初始关键字“松下花子”以作为选择关键字时,如图4的(b)示出,显示与该选择关键字“松下花子”有关的多个内容的内容名以及内容概要、针对该选择关键字“松下花子”的多个关联关键字、以及用于通知用户在内容的检索中处于困惑状态的帮助键。例如,作为多个内容名以及内容概要显示“内容A:概要……、内容B:概要……、内容C:概要……”,以及作为多个关联关键字显示“松下太郎、京都、大阪、愉快、记实”。
也就是,内容检索装置100,将对象内容表108a中包含的内容名以及内容概要中的、将选择关键字“松下花子”作为关键字包含的内容属性中的内容名以及内容概要,显示于显示部111。并且,内容检索装置100,根据针对对象内容表108a中包含的各个关键字的选择关键字“松下花子”的关联度、和预先设定的关联度分配比例,来从该对象内容表108a中包含的各个关键字中选择与该选择关键字“松下花子”相关联的关键字以作为关联关键字,并显示于显示部111。
在此,用户,在从所显示的多个内容名以及内容概要中找到所希望的内容时,操作输入部112选择该内容名,即选择内容。
如图4的(c)示出,内容检索装置100,例如,在内容名“内容A”被选择时,将与该内容名相对应的内容从服务器Sv取得并再生,并显示于显示部111。这样,结束内容的检索。
另外,用户,在没有从所显示的多个内容名中找到所希望的内容的内容名时,通过操作输入部112,从所显示的多个关联关键字中选择有可能与所希望的内容相对应的关联关键字,以作为新的选择关键字。
如图4的(d)示出,内容检索装置100,例如,在关联关键字“京都”作为新的选择关键字被选择时,显示与该选择关键字“京都”相关联的多个内容的内容名以及内容概要、针对该选择关键字“京都”的多个关联关键字、以及上述的帮助键。例如,作为多个内容名以及内容概要显示“内容D:概要……、内容E:概要……、内容F:概要……”,以及作为多个关联关键字显示“茶道、寺庙、文化、历史剧、鲱鱼”。
也就是,内容检索装置100将对象内容表108a中包含的内容名以及内容概要中的、将选择关键字“京都”作为关键字包含的内容属性中的内容名以及内容概要,显示于显示部111。并且,内容检索装置100,根据针对对象内容表108a中包含的各个关键字的选择关键字“京都”的关联度、和预先设定的关联度分配比例,来从该对象内容表108a中包含的各个关键字中选择与该选择关键字“京都”相关联的关键字以作为关联关键字,并显示于显示部111。
并且,内容检索装置100,在像上述这样显示内容名时,不综合最近的选择关键字“京都”和以前所选择的选择关键字“松下花子”来进行内容名(内容)的筛选。也就是,内容检索装置100,不论以前所选择的选择关键字如何,而将对象内容表108a中包含的内容名中的、将最近的选择关键字“京都”作为关键字包含的内容属性中的内容名,显示于显示部111。
用户,在在显示部111所显示的多个内容名中没有所希望的内容的内容名时,与上述同样,反复进行关联关键字的选择。也就是,用户边反复进行关联关键字的选择,边以对话方式来检索想要看的内容。并且,内容检索装置100,通过反复进行关联关键字的选择,从而逐渐显示新的关联关键字,而不再次显示已经显示的关联关键字。已经显示的关联关键字没有被用户选择,则说明该关联关键字不是用户所希望的关键字。因此,内容检索装置100,不再次显示已经显示的关联关键字,而将还没有被显示的关键字作为关联关键字来显示。
反复进行关联关键字的选择的结果是,如图4的(e)示出,内容检索装置100,例如显示与选择关键字“武士”相关的多个内容的内容名以及内容概要、针对该选择关键字“武士”的多个关联关键字、以及上述的帮助键。例如,作为多个内容名以及内容概要显示“内容G:概要……、内容H:概要……、内容I:概要……”,作为多个关联关键字显示“刀、城、外国、剑道、电影”。
在此,即使图4的(e)示出的多个内容名被显示,因所希望的内容的内容名也没有被显示,因此,用户在内容的检索中处于困惑状态。于是,用户操作输入部112,来选择帮助键。
内容检索装置100,在帮助键被选择时,检测出用户在内容的检索中处于困惑状态。因此,本发明所涉及的内容检索装置100变更用于生成关联关键字的对象内容表108a以及关联度分配比例中的至少一方。
内容检索装置100,根据所变更的结果,来从对象内容表108a中包含的各个关键字中重新选择(生成)与该选择关键字“武士”相关联的关键字,以作为关联关键字,并显示于显示部111。例如,如图4的(f)示出,显示与刚才所显示的关联关键字不同的多个关联关键字“江户、幕府、武士、农民、七人”。
这样,本实施例中的内容检索装置100的特点是,在帮助键被选择时,即在用户处于困惑状态时,变更对象内容表108a以及关联度分配比例中的至少一方,并重新生成关联关键字。
并且,在这样的内容检索装置100中,即使用户不知道与自己所希望的内容有直接关联的关键字,也能够通过用户反复进行关联关键字的选择,从而容易地检索所希望的内容。
图5是用于说明内容表108a的内容属性和关键字的关系的说明图。
内容表108a,如图2示出,包含与多个内容分别相对应的多个内容属性,且这些内容属性中包含多个关键字。也就是,内容表108a的内容属性按照关键字被分类。
如图5示出,例如,提供期间“2006年1月~6月”的内容表108a所示出的多个内容属性,被分类为包含关键字KW1的多个内容属性(内容属性群Ca1)、包含关键字KW2的多个内容属性(内容属性群Ca2)、以及包含关键字KW3的多个内容属性(内容属性群Ca3)。并且,也有一个内容属性属于多个内容属性群的情况。
本实施例中的内容检索装置100,在帮助键没有被选择时,即在通常时,将最近(例如提供期间“2006年1月~6月”)的内容表108a作为对象内容表。并且,内容检索装置100从该对象内容表108a所示出的多个内容属性中检索与选择关键字相对应的内容属性,并显示该内容属性中的内容名等。并且,内容检索装置100显示与选择关键字相关联的关联关键字。
例如,在用户操作输入部112来选择了关键字KW1以作为选择关键字时,内容检索装置100检索属于内容属性群Ca1的内容属性,并显示该各个内容属性中的内容名等。并且,内容检索装置100将与选择关键字KW1相关联的关键字KW2、KW3、KW5等作为关联关键字来选择并显示。并且,在用户操作输入部112来选择了关键字KW2、KW3、KW5中的关联关键字KW3以作为新的选择关键字时,内容检索装置100检索属于内容属性群Ca3的内容属性,并显示该各个内容属性中的内容名等。并且,内容检索装置100将与选择关键字Kw3相关联的关键字KW4等作为新的关联关键字来选择并显示。
如此,本实施例中的内容检索装置100,在用户选择了关联关键字(选择关键字)时,显示与对象内容表108a中的该选择关键字相对应的内容名和与该选择关键字相关联的关联关键字。并且,在关联关键字每次被选择时,内容检索装置100将该所选择的关联关键字作为新的选择关键字,并显示与该选择关键字相对应的新的内容名和与该选择关键字相关联的新的关联关键字。据此,本实施例中的内容检索装置100,按照用户所选择的关键字来切换由多个内容属性构成的内容属性群。而且,在本实施例中的内容检索装置100,不将选择关键字中包含各关联关键字作为必要条件,且不积极地进行利用关联关键字的、对与选择关键字相对应的多个内容积的进一步的筛选。
并且,本实施例中的内容检索装置100按照困惑种类判别部107所判别的困惑类型来切换对象内容表108a。例如,内容检索装置100将对象内容表108a从与提供期间“2006年1月~6月”相对应的内容表108a切换为与提供期间“2005年7月~12月”相对应的内容表108a。
也就是,如上所述,内容表选择部114,根据简档信息102a以及最近的选择关键字,来从内容表存储部108所存储的多个内容表108a中选择任一个内容表108a以作为新的对象内容表。具体而言,内容表选择部114在简档信息102a中确定该选择关键字频繁出现的期间。并且,内容表选择部114选择与该期间相对应的内容表108a以作为新的对象内容表。
其结果是,与选择关键字相对应的内容名和其他的各个关键字针对选择关键字的关联度被变更,从而可以显示与用户感兴趣的期间相对应的内容名以及关联关键字。
图6是用于说明关联关键字生成部109进行关联度的算出方法的说明图。
关联关键字生成部109首先根据从内容表选择部114输出的对象内容表108a来生成内容矩阵。在内容矩阵中,对象内容表108a所示出的多个关键字分别与行K1、K2、K3、……、Kn相对应,对象内容表108a所示出的多个内容属性分别与列C1、C2、C3、……、Cm相对应。
内容矩阵中包含的要素(Ki、Cj)是指,在列Cj的内容属性中包含行Ki的关键字时为“1”,在列Cj的内容属性中不包含行Ki的关键字时为“0”。并且,i是1~n的整数,j是1~m的整数。例如,在只列C1、C4的内容属性中包含行K1的关键字的情况下,内容矩阵的行K1为(1、0、0、1、…、0)。
其次,关联关键字生成部109将内容矩阵的各行K1、K2、K3、……、Kn作为关键字矢量。也就是,对象内容表108a所示出的所有的关键字KW1、KW2、KW3、……、KWn被表现为关键字矢量K1、K2、K3、……、Kn。
并且,关联关键字生成部109算出关键字矢量K1、K2、K3、……、Kn的余弦距离,以作为其他的多个关键字针对选择关键字的关联度。例如,关联关键字生成部109,在选择关键字为关键字KW1时,算出关键字矢量K1、K2的余弦距离a12,以作为关键字KW2针对选择关键字KW1的关联度。同样,关联关键字生成部109算出关键字矢量K1、K3的余弦距离a13,以作为关键字KW3针对选择关键字KW1的关联度。
并且,图6示出的内容矩阵的要素由于全部为非负,因此,以0~1的数值来示出成为关联度的余弦距离的值,关键字之间的关联越多值就越接近1,关联越小值就越接近0。
如此,关联关键字生成部109,算出其他的多个关键字针对选择关键字的关联度,并根据这些关联度和从分配调整设定部113输出的分配信息示出的关联度分配比例,来从上述的其他的多个关键字中选择针对选择关键字的关联关键字。其结果是,生成关联关键字。
图7是示出关联关键字生成部109所算出的关联度的具体例子的图。
例如,关联关键字生成部109,在从输入判定部101取得选择关键字“松下花子”时,通过算出表示该选择关键字“松下花子”的关键字矢量和表示其他的关键字“松下次郎”的关键字矢量的余弦距离,从而算出关联度“0.94”。并且,关联关键字生成部109,通过算出表示该选择关键字“松下花子”的关键字矢量和表示其他的关键字“大波斯菊”的关键字矢量的余弦距离,从而算出关联度“0.85”。
并且,分散算出部106,在算出选择关键字记忆部103所记忆的多个选择关键字之间的余弦距离时,以与上述的关联关键字生成部109相同的方法来算出其余弦距离。也就是,分散算出部106,根据内容表选择部114所选择的对象内容表108a来生成内容矩阵,并生成表示上述多个选择关键字的每一个的关键字矢量。并且,分散算出部106算出各个关键字矢量之间的余弦距离,并通过将所算出的余弦距离作为标度来利用,从而算出多个选择关键字的分散值。
如此,在本实施例中,不利用内容表存储部108中的所有的信息,而只利用对象内容表,来算出各个关键字针对选择关键字的关联度。若利用内容表存储部108中的所有的信息,则在非常大量的内容属性中内容和关键字之间的关联变小。也就是,用于选择内容的关键字的特殊性变小。用户,由于想像模糊或特定的内容,并边考虑想像的内容的关键字边检索内容,因此,在关键字和内容之间的关联变小时,不能利用想像的内容的关联关键字来找到内容。于是,在本实施中,像上述那样,由于只利用与特定的提供期间相对应的对象内容表来算出各个关键字的关联度,因此,在该提供期间,不使内容和关键字之间的关联变小,而能够算出各个关键字的适当的关联度,从而生成用户所希望的关联关键字。其结果是,用户能够容易地检索所希望的内容。
并且,在新的内容不断地被存储到服务器Sv中,来内容的数量增加的情况下,内容表存储部108所记忆的信息也被更新。并且,在此情况下,在一个内容表108a中包含的内容属性的数量被限制在规定的数量以下的状态下,内容表存储部108所存储的内容表108a的数量增加。因此,即使服务器Sv的内容的数量增加,在特定的提供期间内容和关键字之间的关联也不会变小,从而总能够生成用户所希望的关联关键字。
图8是用于说明困惑种类判别部107所判别的困惑类型的说明图。
困惑种类判别部107,利用从计数部105输出的关键字数信息和从分散算出部106输出的分散信息,将四个困惑类型A、B、C、D中的某一个确定为用户所面对的困惑的种类。
也就是,困惑种类判别部107,在关键字数信息示出“关键字数:少”、分散信息示出“分散值:小”时,确定困惑类型A。也就是,在用户所选择并关键字记忆部103所存储的选择关键字的数量少,且这些选择关键字的分散值小的情况下,即在各个选择关键字之间的关联度大的情况下,困惑类型A被确定。
在此,在因困惑类型A而用户在内容的检索中处于困惑状态的情况下,通过调整关联度分配比例,以使关联度小的关联关键字更多地被显示,从而期待解决这种困惑。
因此,分配调整设定部113,在困惑类型A被确定时,调整关联度分配比例,以使具有小的关联度的关键字的数量增多。并且,此时内容表选择部114不变更对象内容表108a。
并且,困惑种类判别部107,在关键字数信息示出“关键字数:少”、分散信息示出“分散值:大”时,确定困惑类型B。也就是,用户所选择并选择关键字记忆部103所存储的选择关键字的数量少、且这些选择关键字的分散值大的情况下,即在各个选择关键字之间的关联度小的情况下,困惑类型B被确定。
在此,在因困惑类型B而用户在内容的检索中处于困惑状态的情况下,变更对象内容表108a,并通过调整关联度分配比例,以使具有大的关联度的关键字的数量更多地被显示,从而期待解决这种困惑。
因此,内容表选择部114,在困惑类型B被确定时,将对象内容表108a从与最近的提供期间相对应的内容表108a变更为与过去的提供期间相对应的内容表108a。而且,此时分配调整设定部113调整关联度分配比例,以使具有大的关联度的关键字的数量增多。
并且,困惑种类判别部107,在关键字数信息示出“关键字数:多”、分散信息示出“分散值:小”时,确定困惑类型C。也就是,用户所选择并选择关键字记忆部103所存储的选择关键字的数量多、且这些选择关键字的分散值小的情况下,即在各个选择关键字之间的关联度大的情况下,困惑类型C被确定。
在此,在因困惑类型C而用户在内容的检索中处于困惑状态的情况下,通过调整关联度分配比例,以使具有大的关联度的关键字的数量更多地被显示,从而期待解决这种困惑。
因此,分配调整设定部113,在困惑类型C被确定时,调整关联度分配比例,以使具有大的关联度的关键字的数量增多。并且,此时内容表选择部114不变更对象内容表108a。
并且,困惑种类判别部107,在关键字数信息示出“关键字数:多”、分散信息示出“分散值:大”时,确定困惑类型D。也就是,用户所选择并选择关键字记忆部103所存储的选择关键字的数量多、且这些选择关键字的分散值大的情况下,即在各个选择关键字之间的关联度小的情况下,困惑类型D被确定。
在此,在因困惑类型D而用户在内容的检索中处于困惑状态的情况下,变更对象内容表108a,并通过调整关联度分配比例,以使具有小的关联度的关键字的数量更多地被显示,从而期待解决这种困惑。
因此,内容表选择部114,在困惑类型D被确定时,将对象内容表108a从与最近的提供期间相对应的内容表108a变更为与过去的提供期间相对应的内容表108a。而且,此时分配调整设定部113调整关联度分配比例,以使具有小的关联度的关键字的数量增多。
图9A~9D是用于说明分配调整设定部113调整关联度分配比例的说明图。
如图9A示出,关联关键字生成部109算出其他的关键字KW1、KW2、……、KWn针对选择关键字KWt的关联度at1、at2、……、atn。在此,在关联度未满0.4时,视该关联度为小(关联度小),在关联度在0.4以上、未满0.7时,视该关联度为中等程度(关联度中),在关联度在0.7以上时,视该关联度为大(关联度大)。
分配调整设定部113在通常时,即取得困惑类型时,如图9B示出,设定关联度分配比例为:关联度大的关键字的数量为五个,关联度中的关键字的数量为三个,关联度小的关键字的数量为两个。
其结果是,关联关键字生成部109从图9A示出的关键字中,选择还没有被选择的五个关联度大的关键字以作为关联关键字,选择还没有被选择的三个关联度中的关键字以作为关联关键字,选择还没有被选择的两个关联度小的关键字以作为关联关键字。也就是,关联关键字生成部109,如图9B示出,选择关联度大的关键字KW1、KW2、KW3、KW4、KW5,选择关联度中的关键字KWi、KW(i+1)、KW(i+2),选择关联度小的关键字KWj、KW(j+1),以分别作为关联关键字。
另一方面,如图9C示出,分配调整设定部113,在取得困惑B、C时,设定关联度分配比例为:关联度大的关键字的数量为八个,关联度中的关键字的数量为一个,关联度小的关键字的数量为一个。
其结果是,关联关键字生成部109从图9A示出的关键字中,选择还没有被选择的八个关联度大的关键字以作为关联关键字,选择还没有被选择的一个关联度中的关键字以作为关联关键字,选择还没有被选择的一个关联度小的关键字以作为关联关键字。也就是,关联关键字生成部109,如图9C示出,选择关联度大的关键字KW6、KW7、KW8、KW9、KW10、KW11、KW12、KW13,选择关联度中的关键字KW(i+3),选择关联度小的关键字KW(j+2),以分别作为关联关键字。
另一方面,如图9D示出,分配调整设定部113,在取得困惑A、D时,设定关联度分配比例为:关联度大的关键字的数量为两个,关联度中的关键字的数量为三个,关联度小的关键字的数量为五个。
其结果是,关联关键字生成部109从图9A示出的关键字中,选择还没有被选择的两个关联度大的关键字以作为关联关键字,选择还没有被选择的三个关联度中的关键字以作为关联关键字,选择还没有被选择的五个关联度小的关键字以作为关联关键字。也就是,关联关键字生成部109,如图9D示出,选择关联度大的关键字KW6、KW7,选择关联度中的关键字KW(i+3)、KW(i+4)、KW(i+5),选择关联度小的关键字KW(j+2)、KW(j+3)、KW(j+4)、KW(j+5)、KW(j+6),以分别作为关联关键字。
如此,在本实施例中,通过按照困惑类型调整关联度分配比例,从而能够更多地显示用户所希望的关联度的关联关键字,其结果是,用户能够容易地检索所希望的内容。
图10是本实施例中的内容检索装置100的工作流程图。
首先,内容检索装置100,按照预先决定的方法,从对象内容表108a所示出的多个关键字中选择多个关键字,并将选择的多个关键字作为初始关键字来显示(步骤S100)。
其次,内容检索装置100,根据用户对输入部112进行操作的结果,来判别是内容(内容名)被选择了、关键字被选择了、还是帮助键被选择了(步骤S102)。另外,在步骤S100多个初始关键字被显示后,内容检索装置100就判别为多个初始关键字中的某个被选择了。并且,这些选择是,通过针对显示部111所显示的内容名、初始关键字、关联关键字、以及帮助键的、用户的向输入部112的输入操作来实现的。
在此,内容检索装置100,在判别为内容被选择(步骤S102的内容)时,向服务器Sv发出请求来取得所选择的内容(步骤S104)。并且,内容检索装置100再生该内容(步骤S106)。
另外,内容检索装置100,在判别为在步骤S102关键字(初始关键字或关联关键字)被选择时(步骤S102的关键字),将所选择的关键字作为选择关键字存储到选择关键字记忆部103(步骤S108)。而且,内容检索装置100从对象内容表108a中选择与选择关键字相对应的内容名等(步骤S126)。并且,内容检索装置100根据关联度分配比例以及对象内容表108a,来生成与该选择关键字相关联的关联关键字(步骤S128)。并且,内容检索装置100,显示在步骤S126所选择的内容名等和在步骤S128所生成的关联关键字(步骤S130)。
并且,内容检索装置100,在判别为在步骤S102帮助键被选择时(步骤S102的帮助键),对选择关键字记忆部103所存储的选择关键字的数量(关键字数)进行计数(步骤S110),并算出这些选择关键字的分散值(步骤S112)。并且,内容检索装置100,根据在步骤S110所计数的关键字数和在步骤S112所算出的分散值,来确定用户针对内容的检索的困惑类型(步骤S114)。例如,内容检索装置100确定四个困惑类型A、B、C、D中的某个类型。
内容检索装置100,根据在步骤S114所确定的困惑类型,来判别是否应该变更对象内容表108a(步骤S116)。例如,内容检索装置100,在步骤S114所确定的困惑类型为B、D时,判别为应该变更,在步骤S114所确定的困惑类型为A、C时,判别为不应该变更。
在此,内容检索装置100,在判别为应该变更对象内容表108a时(步骤S116的“是”),变更对象内容表108a(步骤S118)。也就是,内容检索装置100,从内容表存储部108所存储的多个内容表108a中,选择与简档信息102a相对应的内容表108a,并将当前所设定的对象内容表108a变更为所选择的内容表108a。
而且,内容检索装置100,根据在步骤S114所确定的困惑类型,来判别是否应该更多地显示关联度小的关联关键字(步骤S 120)。换而言之,内容检索装置100判别应该怎样调整当前所设定的关联度分配比例。也就是,内容检索装置100判别,应该是调整关联度分配比例,以使关联度小的关键字更多地被分配,还是反而调整关联度分配比例,以使关联度大的关联关键字更多地被分配。例如,内容检索装置100,在步骤S114所确定的困惑类型为A、D的情况下,判别为应该关联度小的关联关键字更多地被显示,在步骤S114所确定的困惑类型为B、C的情况下,判别为应该关联度大的关联关键字更多地被显示。
在此,内容检索装置100,在判别为应该关联度小的关联关键字更多地被显示时(步骤S120的“是”),调整关联度分配比例,以使关联度小的关键字更多地被分配(步骤S122)。例如,内容检索装置100将当前所设定的关联度分配比例=(5、3、2)调整为关联度分配比例=(2、3、5)。另外,内容检索装置100,在判别为应该关联度大的的关联关键字更多地被显示时(步骤S120的“否”),调整关联度分配比例,以使关联度大的关键字更多地被分配(步骤S124)。例如,内容检索装置100将当前所设定的关联度分配比例=(5、3、2)调整为关联度分配比例=(8、1、1)。
内容检索装置100,在调整关联度分配比例时,与上述相同,从对象内容表108a中选择与最近的选择关键字相对应的内容名(步骤S126),并生成与选择该关键字相关联的关联关键字(步骤S128)。并且,内容检索装置100显示在步骤S126所选择的内容名和在步骤S128所生成的关联关键字(步骤S130)。
内容检索装置100,在步骤S130内容名和关联关键字被显示时,再次反复执行从步骤S102开始的处理。
在此,对于本实施例中的内容检索装置100确定困惑类型A、B、C、D时的具体工作,利用以下的具体例子进行说明。
图11是示出内容矩阵的一个具体例子的图。
如图11示出,内容检索装置100例如生成内容矩阵。也就是,内容检索装置100,将最近(例如,提供期间为2006年1月~6月)的内容表108a作为对象内容表,并依据该对象内容表108a来生成内容矩阵。在该内容矩阵中,对象内容表108a所示出的多个关键字(松下花子、松下太郎、京都、以及历史剧等)分别与各个行相对应,对象内容表108a所示出的多个内容属性分别与C1、C2、C3……相对应。
图12是示出各个关键字的关联度的一个具体例子的图。
如图12示出,内容检索装置100,例如利用图11示出的内容矩阵,算出针对选择关键字“松下花子”的各个关键字的关联度。也就是,内容检索装置100将图11示出的内容矩阵的各行作为表示各个关键字的关键字矢量。并且,内容检索装置100,通过算出表示选择关键字“松下花子”的关键字矢量和表示各个关键字的关键字矢量的余弦距离,从而算出各个关键字的关联度。
其结果是,内容检索装置100掌握:关键字“松下太郎、京都、历史剧、寺庙、武士、电视剧、将军、茶道、笛子、战争、夫妇、历史、……”,由于关联度在0.7以上因此关联度大;关键字“马、摩托车、美国、……”,由于关联度在0.4以上、未满0.7因此关联度中;关键字“松下研治、青春、吉他、教师、猜迷、棒球、……”,由于关联度未满0.4为因此关联度小。
并且,内容检索装置100,例如利用初始状态的关联度分配比例=(3、1、1),从对象内容表108a中包含的多个关键字中选择三个关联度大的关键字“松下太郎、京都、历史剧”、和一个关联度中的关键字“马”、以及一个关联度小的关键字“松下研治”,以作为关联关键字。内容检索装置100显示如以上这样选择的五个关联关键字。
图13是示出内容检索装置100所显示的内容名以及关联关键字的一个具体例子的图。
如图13示出,内容检索装置100,例如显示将最近的选择关键字“松下花子”作为关键字包含的三个内容属性中的内容名以及内容概要“内容A:概要……、内容B:概要……、内容C:概要……”、与该选择关键字“松下花子”相关联的上述五个关联关键字“松下太郎、京都、历史剧、马、松下研治”、以及帮助键Hb。
在此,设想以下的状况。也就是,在图13示出的关联关键字被显示的状态下,用户在此之前已经选择了关联关键字“电视剧、武士”,并最近选择了关联关键字“松下花子”。并且,用户在像上述那样被显示的三个内容名中没有找到所希望的内容名,而且在被显示的五个关联关键字中也没有找到所希望的关键字,在处于这种困惑的状态下通过操作输入部112选择帮助键Hb。
内容检索装置100,在在帮助键Hb被选择时,对选择关键字记忆部103所记忆的选择关键字“电视剧、武士、松下花子”的数量进行计数,并算出这些选择关键字“电视剧、武士、松下花子”的分散值,以确定困惑类型。例如,内容检索装置100,判断为所计数的关键字数“3”比阈值“5”少、且所算出的分散值“0.3”比阈值“0.5”小,其结果是,确定困惑类型A。
在此,对困惑类型A进行详细说明。
困惑类型A是在选择关键字的数量少且这些选择关键字的分散值小的情况下被确定的。选择关键字的分散值小意味着用户选择了彼此关联度大的关联关键字。一般而言,用户在检索开始时,试图边选择针对最初选择的关键字关联度大的关联关键字,边寻找当初设想的内容。因此,实际上用户选择关联度大的关联关键字意味着,用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108a所形成的关键字之间的关联度一致。也就是,在选择关键字的分散值小的情况下,不需要变更对象内容表108a。
并且,在选择关键字的数量少且这些选择关键字的分散值小的情况下用户处于困惑状态意味着,因关联度大的关键字的影响用户提早结束了内容的检索,而希望利用关联度小的关键字来进行内容的检索。若用户没有因关联度大的关联关键字的影响结束内容的检索,则选择关键字的数量就会增多。
在上述的例子中,用户选择了彼此关联度大的关联关键字“电视剧、武士、松下花子”,但在通过这些选择来显示的关联度大的关联关键字中,例如“松下太郎、京都、历史剧”等中没有显示用户设想的关联度大的关联关键字。因此,用户提早结束依据关联度大的关联关键字的、即依据自己当初设想的关联关键字的内容的检索。并且,用户想要进行依据关联度小的关联关键字的内容的检索,但由于这样的关联关键字的显示数少,因此处于困惑状态。
因此,在困惑类型A被确定的情况下,不是变更对象内容表108a而是通过更多地显示关联度小的关联关键字,从而能够解消用户的困惑。
因此,内容检索装置100,在确定困惑类型A时,不是变更对象内容表108a,而是调整关联度分配比例。也就是,内容检索装置100调整关联度分配比例,以使关联度小的关键字更多地被分配。例如,内容检索装置100将初始状态的关联度分配比例=(3、1、1)调整为关联度分配比例=(1、2、2)。
并且,内容检索装置100根据所调整的关联度分配比例来重新生成关联关键字。如图12示出,内容检索装置100,例如利用关联度分配比例=(1、2、2),从对象内容表108a中包含的多个关键字中选择一个关联度大的关键字“寺庙”、两个关联度中的关键字“美国、摩托车”、以及两个关联度小的关键字“吉他、教师”,以作为关联关键字。内容检索装置100显示像上述这样选择的五个关联关键字。
图14是示出困惑类型A被确定后被显示的关联关键字的一个具体例子的图。
如图14示出,内容检索装置100,例如显示与最近的选择关键字“松下花子”相对应的三个内容名以及内容概要“内容A:概要……、内容B:概要……、内容C:概要……”、与该选择关键字“松下花子”相关联的五个关联关键字“寺庙、美国、摩托车、吉他、教师”、以及帮助键Hb。
如此,由于关联度小的关联关键字“吉他、教师”和关联度中等程度的关联关键字“美国、摩托车”更多地被显示,因此用户能够利用相对于关键字“松下花子”关联度小的关键字,即利用与关键字“松下花子”不同观点的关键字来检索内容。其结果是,能够解消用户的困惑来检索所希望的内容。
在此,进一步设想如下的状况。也就是,用户在图13示出的关联关键字被显示的状态下,在此之前已经选择了关联关键字“吉他、青春”,并最近选择了关联关键字“松下花子”。并且,用户在像上述那样被显示的三个内容名中没有找到所希望的内容名,而且在被显示的五个关联关键字中也没有找到所希望的关键字,在处于这种困惑的状态下通过操作输入部112选择帮助键Hb。
内容检索装置100,在帮助键Hb被选择时,对选择关键字记忆部103所记忆的选择关键字“吉他、青春、松下花子”的数量进行计数,并算出这些选择关键字“吉他、青春、松下花子”的分散值,以确定困惑类型。例如,内容检索装置100,判断为所计数的关键字数“3”比阈值“5”少、且所算出的分散值“0.8”比阈值“0.5”大,其结果是,确定困惑类型B。
以下对困惑类型B进行详细说明。
困惑类型B是在选择关键字的数量少且这些选择关键字的分散值大的情况下被确定的。选择关键字的分散值大意味着用户选择了彼此关联度小的关联关键字。一般而言,用户在检索开始时,试图边选择针对最初选择的关键字关联度大的关联关键字,边寻找当初设想的内容。但是,实际上用户选择关联度小的关联关键字意味着,用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108a所形成的关键字之间的关联度不一致。
因此,为了解消用户的困惑,在选择关键字的分散值大的情况下,需要使用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108a所形成的关联度一致。也就是,需要变更对象内容表108a。
并且,在选择关键字的数量少、且这些选择关键字的分散值大的情况下用户处于困惑状态意味着,用户在想起了感兴趣的内容的情况下、即在具有目的意识的情况下进行检索,而自己设想为关联度大的关联关键字的显示数少,因此用户希望更早更多地显示所希望的关联关键字。若在用户在没有目的意识的情况下进行检索,则选择关键字的数量会增多。
在上述的例子中,用户选择彼此关联度小的关联关键字“吉他、青春、松下花子”,以视为彼此关联度大的关联关键字。并且,由于对于用户设想为关联度大的关联关键字在内容检索装置100被评价为关联度小,因此没有更多地被显示。也就是,用户认为只设想为关联度小的关联关键字被显示,因此处于困惑状态。
因此,在困惑类型B被确定的情况下,通过变更对象内容表108a,并更多地显示关联度大的关联关键字,从而能够解消用户的困惑。
因此,内容检索装置100,在确定困惑类型B时,变更对象内容表108a,并且调整关联度分配比例。也就是,内容检索装置100,利用简档信息102a,确定选择关键字“松下花子”频繁出现的期间,并将与该期间相对应的内容表108a作为新的对象内容表。例如,内容检索装置100,将对象内容表从提供期间2006年1月~6月的最近的内容表108a变更为提供期间2004年1月~6月的内容表108a。也就是,内容检索装置100调整关联度分配比例,以使关联度大的关键字更多地被分配。例如,内容检索装置100将初始状态的关联度分配比例=(3、1、1)调整为关联度分配比例=(4、1、0)。
在本实施例中,像上述那样,由于根据简档信息102a对象内容表108a被变更,因此,用户设想的期间和对象内容表108a的提供期间一致,从而能够使用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108a所形成的关联度一致。
图15是示出内容矩阵被变更的一个例子的图。
内容检索装置100,将对象内容表108a从“提供期间:2006年1月~6月”的内容表108a变更为“提供期间:2004年1月~6月”的内容表108a。其结果是,内容检索装置100根据新的对象内容表108a来重新制作内容矩阵。并且,内容检索装置100根据重新制作的内容矩阵,来重新算出针对最近的选择关键字“松下花子”的各个关键字的关联度。
图16是示出各个关键字的关联度被重新算出的一个具体例子的图。
例如图16示出,内容检索装置100,利用图15示出的重新制作的内容矩阵,与上述同样,算出针对选择关键字“松下花子”的各个关键字的关联度。其结果是,内容检索装置100掌握:关键字“松下研治、教师、学校、恋爱、摩托车、……”,由于关联度在0.7以上因此关联度大;关键字“吉他、篮球、鞋、西班牙、……”,由于关联度在0.4以上、未满0.7因此关联度中;关键字“船、音乐、……”,由于关联度未满0.4因此关联度小。
并且,内容检索装置100,利用所调整的关联度分配比例=(4、1、0),从对象内容表108a中包含的多个关键字中选择四个关联度大的关键字“松下研治、教师、学校、恋爱”、和一个关联度中的关键字“西班牙”,以作为关联关键字。内容检索装置100显示像上述那样选择的五个关联关键字。
图17是示出在困惑类型B被确定后被显示的关联关键字的一个具体例子的图。
如图17示出,内容检索装置100,例如显示与最近的选择关键字“松下花子”相对应的三个内容名以及内容概要“内容A:概要……、内容B:概要……、内容C:概要……”、与该选择关键字“松下花子”相关联的五个关联关键字“松下研治、教师、学校、恋爱、西班牙”、以及帮助键Hb。
这样,由于用户设想的关联度大的关联关键字“松下研治、教师、学校、恋爱”更多地被显示,因此用户能够简单地选择所希望的关联关键字,并能够容易地检索所希望的内容,从而能够解消用户的困惑。
在此,进一步设想如下的状况。也就是,在图13示出的关联关键字被显示的状态下,用户在此之前已经选择了关联关键字“电视剧、将军、战争、夫妇、历史”,并最近选择了关联关键字“松下花子”。并且,用户在像上述那样被显示的三个内容名中没有找到所希望的内容名,而且在被显示的五个关联关键字中也没有找到所希望的关键字,在处于这种困惑的状态下通过操作输入部112选择帮助键Hb。
内容检索装置100,在帮助键Hb被选择时,对选择关键字记忆部103所记忆的选择关键字“电视剧、将军、战争、夫妇、历史、松下花子”的数量进行计数,并算出这些选择关键字“电视剧、将军、战争、夫妇、历史、松下花子”的分散值,以确定困惑类型。例如,内容检索装置100,在判断为所计数的关键字数“6”比阈值“5”多、且所算出的分散值“0.3”比阈值“0.5”小时,确定困惑类型C。
在此,对困惑类型C进行详细说明。
困惑类型C是在选择关键字的数量多且这些选择关键字的分散值小的情况下被确定的。选择关键字的分散值小意味着用户选择了彼此关联度大的关联关键字。一般而言,用户在检索开始时,试图边选择针对最初选择的关键字关联度大的关联关键字,边寻找当初设想的内容。因此,实际上用户选择关联度大的关联关键字意味着,用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108所形成的关键字之间的关联度一致。也就是,在选择关键字的分散值小的情况下,不需要变更对象内容表108a。
并且,在选择关键字的数量多且这些选择关键字的分散值小的情况下用户处于困惑状态意味着,用户固执依据关联度大的关键字的内容的检索。若用户没有固执依据关联度大的关联关键字的内容的检索,则选择关键字的数量就会减少。
例如,在如上所述的例子中,用户选择彼此关联度大的关联关键字“电视剧、将军、战争、夫妇、历史、松下花子”,但针对想要寻找的内容,一直没能显示用户设想的关联度大的关联关键字。据此,由于关联度大的关联关键字的显示数少,因此用户处于困惑状态。
因此,在困惑类型C被确定的情况下,不是变更对象内容表108a而是通过更多地显示关联度大的关联关键字,从而能够解消用户的困惑。
于是,内容检索装置100,在确定困惑类型C时,不是变更对象内容表108a,而是调整关联度分配比例。也就是,内容检索装置100调整关联度分配比例,以使关联度大的关键字更多地被分配。例如,内容检索装置100将初始状态的关联度分配比例=(3、1、1)调整为关联度分配比例=(4、1、0)。
并且,内容检索装置100根据所调整的关联度分配比例来重新生成关联关键字。如图12示出,内容检索装置100,例如利用关联度分配比例=(4、1、0),从对象内容表108a中包含的多个关键字中选择四个关联度大的关键字“寺庙、武士、茶道、笛子”、一个关联度中的关键字“美国”,以作为关联关键字。内容检索装置100显示像上述这样选择的五个关联关键字。
图18是示出困惑类型C被确定后被显示的关联关键字的一个具体例子的图。
如图18示出,内容检索装置100,例如显示与最近的选择关键字“松下花子”相对应的三个内容名以及内容概要“内容A:概要……、内容B:概要……、内容C:概要……”、与该选择关键字“松下花子”相关联的五个关联关键字“寺庙、武士、茶道、笛子、美国”、以及帮助键Hb。
如此,由于用户设想的关联度大的关联关键字“寺庙、武士、茶道、笛子”更多地被显示,因此用户能够简单地选择所希望的关联关键字,并能够容易地检索所希望的内容,从而能够解消用户的困惑。
在此,进一步设想如下的状况。也就是,用户在图13示出的关联关键字被显示的状态下,在此之前已经选择了关联关键字“猜迷、青春、吉他、棒球、松下研治”,并最近选择了关联关键字“松下花子”。并且,用户在像上述那样被显示的三个内容名中没有找到所希望的内容名,而且在被显示的五个关联关键字中也没有找到所希望的关键字,在处于这种困惑的状态下通过操作输入部112选择帮助键Hb。
内容检索装置100,在帮助键Hb被选择时,对选择关键字记忆部103所记忆的选择关键字“猜迷、青春、吉他、棒球、松下研治、松下花子”的数量进行计数,并算出这些选择关键字“猜迷、青春、吉他、棒球、松下研治、松下花子”的分散值,以确定困惑类型。例如,内容检索装置100,在判断为所计数的关键字数“6”比阈值“5”多、且所算出的分散值“0.8”比阈值“0.5”大时,确定困惑类型D。
在此,对困惑类型D进行详细说明。
困惑类型D是在选择关键字的数量多且这些选择关键字的分散值大的情况下被确定的。选择关键字的分散值大意味着用户选择了彼此关联度小的关联关键字。一般而言,用户在检索开始时,试图边选择针对最初选择的关键字关联度大的关联关键字,边寻找当初设想的内容。因此,实际上用户选择关联度小的关联关键字意味着,用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108所形成的关键字之间的关联度不一致。
因此,为了解消用户的困惑,在选择关键字的分散值大的情况下,需要使用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108a所形成的关联度一致。也就是,需要变更对象内容表108a。
并且,在选择关键字的数量少、且这些选择关键字的分散值大的情况下用户处于困惑状态意味着,用户在没有想起感兴趣的内容的情况下、即在不具有目的意识的情况下进行检索,而用户想要以包括依据关联度小的关联关键字的检索的、大的范围来检索内容。若用户在具有目的意识的情况下进行检索,则选择关键字的数量会减少。
在上述的例子的情况下,用户在检索开始时,选择彼此关联度小的关联关键字“猜迷、青春、吉他”,以视为彼此关联度大的关联关键字。并且,用户在没有目的意识、且想要以大的范围来检索内容的情况下,继续选择彼此关联度小的关联关键字“棒球、松下研治、松下花子”。但是,用户认为关联度小的关联关键字没有更多地被显示、且不能以大的范围来检索内容,因此用户处于困惑状态。
因此,在困惑类型D被确定的情况下,通过变更对象内容表108a,并更多地显示关联度小的关联关键字,从而能够解消用户的困惑。
因此,内容检索装置100,在确定困惑类型D时,变更对象内容表108a,并且调整关联度分配比例。如图15示出,内容检索装置100,与上述相同,例如将对象内容表108a从“提供期间:2006年1月~6月”的内容表108a变更为“提供期间:2004年1月~6月”的内容表108a。
在本实施例中,如此,由于根据简档信息102a对象内容表108a被变更,因此,用户设想的期间和对象内容表108a的提供期间一致,从而能够使用户设想的关键字之间的关联度和对象内容表108a所形成的关联度一致。
并且,内容检索装置100,根据新的对象内容表108a,来重新制作内容矩阵,并根据重新制作的内容矩阵,如图16示出,例如重新算出针对最近的选择关键字“松下花子”的各个关键字的关联度。其结果是,内容检索装置100掌握:关键字“松下研治、教师、学校、恋爱、摩托车、……”,由于关联度在0.7以上因此关联度大;关键字“吉他、篮球、鞋、西班牙、……”,由于关联度在0.4以上、未满0.7因此关联度中;关键字“船、音乐、……”,由于关联度未满0.4因此关联度小。
并且,内容检索装置100,在调整关联度分配比例时,调整关联度分配比例,以使关联度小的关键字更多地被分配。例如,内容检索装置100将初始状态的关联度分配比例=(3、1、1)调整为关联度分配比例=(1、2、2)。
如图16示出,内容检索装置100,例如利用所调整关联度分配比例=(1、2、2),从对象内容表108a中包含的多个关键字中选择一个关联度大的关键字“教师”、两个关联度中的关键字“篮球、鞋”、以及两个关联度小的关键字“船、音乐”,以作为关联关键字。内容检索装置100显示像上述这样选择的五个关联关键字。
图19是示出困惑类型D被确定后被显示的关联关键字的一个具体例子的图。
如图19示出,内容检索装置100,例如显示与最近的选择关键字“松下花子”相对应的三个内容名以及内容概要“内容A:概要……、内容B:概要……、内容C:概要……”、和与该选择关键字“松下花子”相关联的五个关联关键字“教师、篮球、鞋、船、音乐”、以及帮助键Hb。
这样,由于用户设想的关联度小的关联关键字“船、音乐”更多地被显示,因此用户能够以大的范围来检索自己感兴趣的内容,从而能够解消用户的困惑。
如上所述,在本实施例中,在用户在内容的检索中处于困惑状态时,确定困惑类型,并按照确定的困惑类型来变更对象内容表108a、或调整关联度分配比例。其结果是,即使内容和关键字之间的关联性发生变化,也能够适当地显示用户所希望的关联关键字,并且能够容易地检索用户所希望的内容。
并且,利用上述的实施例对本发明的内容检索装置进行了说明,但本发明不仅限于该实施例。
例如,在本实施例中,在用户选择了帮助键Hb时,算出针对最近的选择关键字的各个关键字的关联度来生成关联关键字,但也可以算出针对最近的选择关键字以外的其他的选择关键字的关联度。并且,也可以从选择关键字记忆部103所存储的所有的选择关键字中生成具有代表性的关键字,并算出针对该关键字的关联度。在此情况下,内容检索装置,算出表示所有选择关键字的每一个的关键字矢量的重心,并确定与该重心最接近的关键字矢量。并且,内容检索装置,算出针对所确定的关键字矢量的其他的关键字的关联度来生成关联关键字。
据此,用户在发生困惑时,即使最近的选择关键字不是用户所希望的关键字,也能够生成与用户所希望的关键字相关联的恰当的关联关键字。
并且,在本实施例中,输出生成部110,在从输入判定部101取得内容ID,并将与该内容ID相对应的内容输出到显示部111时,将视听履历追加到简档信息102a,但也可以在内容被再生了一定时间以上时追加视听履历。例如,在用户选择并开始再生内容时,若用户知道对该视听的内容不感兴趣,则使该再生中途停止。在此情况下,在将视听履历追加到简档信息102a时,用户的嗜好不能正确地反映到该简档信息102a,从而不能利用该简档信息102a设定适当的对象内容表108a。因此,输出生成部110,将内容输出到显示部111,只有在该内容被再生一定时间以上的情况下,将该内容的视听履历追加到简档信息102a。据此,简档信息102a的可靠性增加,并适当的对象内容表108a被设定,从而能够显示用户所希望的适当的关联关键字。
并且,在本实施例中,在内容表存储部108中只存储内容表108a,但也可以存储与该内容表108a所示出的内容属性相对应的内容。
并且,在本实施例中,关联关键字生成部109是将生成的所有的关联关键字输出到输出生成部110的,但也可以只将生成的所有的关联关键字中的一部分输出到输出生成部110,并显示。例如,关联关键字生成部109,只将具有与选择关键字的属性相同属性的关联关键字输出到输出生成部110。选择关键字的属性例如可以是人名、场所或形容词等。并且,该选择关键字可以是最近的选择关键字,也可以是最近的选择关键字以外的、选择关键字记忆部103所存储的其他的选择关键字。并且,关联关键字生成部109,也可以输出选择关键字记忆部103所存储的所有的选择关键字的属性中具有与出现频度高的属性相同属性的关联关键字。在此情况下,由于用户所希望的关联关键字的属性是出现频度高的属性的可能性大,因此能够显示比用户所希望的关联关键字更适当的关联关键字。
并且,在本实施例中,关联关键字生成部109在从对象内容表108a中选择关键字来生成关联关键字时,没有选择与已经生成并所显示的关联关键字相同的关键字,而选择了其他的关键字,但也可以选择相同的关键字。
并且,在本实施例中,内容表选择部114确定在简档信息102a中的最近的选择关键字出现频繁的期间,并选择与该期间相对应的内容表108a以作为新的对象内容表。但是,内容表选择部114,也可以确定在简档信息102a中的最近的选择关键字出现最新的日期时间,并选择与包含该日期时间的期间相对应的内容表108a以作为新的对象内容表。例如,内容表选择部114,在最近的选择关键字为“松下花子”时,在检索简档信息102a中检索包含选择关键字“松下花子”的视听履历属性,并确定该视听履历属性中包含的日期时间中最新的日期时间,例如确定2005年3月10日。并且,内容表选择部114,选择包含该2005年3月10日的提供期间“2005年1月~6月”的内容表108a以作为新的对象内容表。
一般而言,用户记忆在过去视听的电视节目等内容中的最新视听的内容。因此,通过将简档信息102a中与包含选择关键字出现的最新的日期时间的期间相对应的内容表108a作为对象内容表,从而能够显示用户所希望的适当的关联关键字。
并且,在本实施例中,调整的是关联度分配比例,但也可以取代关联度分配比例,而是可以调整用于区分关联度大、关联度中、关联度小的阈值(上述的0.4和0.7)。
并且、在本实施例中,在通过用户的操作来帮助键Hb被选择时,检测出用户的困惑,但也可以例如在关联关键字的选择没有被进行的时间继续了一定时间以上时,检测出用户的困惑。
并且,也可以对内容矩阵中包含的要素进行加权。在内容中包含的关键字中也有与内容的细节密切相关的关键字和相关较少的关键字混在的情况。因此,例如利用内容属性中包含的关键字的频度等,对内容矩阵的要素进行加权,就能够将在关键字表示内容的细节时到底具有多少关联度反映到内容矩阵。据此,能够将关键字之间的关联度作为与内容的细节更具有关联性的值来算出。
本发明的内容检索装置,获得以下的效果,即,即使在内容和关键字之间的关联性发生变化的情况下,也能够容易地检索用户所希望的内容,例如有效于从服务器等所存储的大量内容中检索用户想要视听的内容的检索装置。内容可以是电视节目、电影或音乐等视听用内容,或者是书或论文等文本内容等,在此不限制内容的种类。