JP2006343891A - User information retrieval system, retrieval method, computer program and its recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明はソーシャルネットワークサービスや就職情報サイトのような，利用者が互いの情報を相互に検索しあうネットワークシステムにおける利用者情報の検索システム，検索方法，コンピュータプログラムおよびそのプログラムの記録媒体に関するものである． The present invention relates to a user information search system, a search method, a computer program, and a recording medium for the program in a network system in which users mutually search each other's information, such as a social network service or a job information site. is there.
ソーシャルネットワークサービスの友達検索や就職情報サイトの求人検索のような，利用者によって提供された利用者情報を利用者同士が相互に検索しあいコミュニケーションを行うことを目的としたネットワークシステム上の利用者情報検索システムが存在する．この利用者情報検索システムでは，利用者がシステムによって定められたフォーマットにしたがって利用者情報を登録し，この登録情報が蓄積されたサーバ上のデータベースやバイナリファイル等から検索者が指定した検索条件に一致する利用者情報を検出し，検出結果を検索者へ提供している．図１４は利用者情報の登録画面の一例である．この図では利用者情報項目は氏名，性別，年齢，地域，趣味の５項目があり，性別，年齢，地域については各選択肢より選択でき，氏名および趣味についてはフリーフォーマットで登録するようになっている．図１５は検索結果画面の一例である．この図では検索条件として「性別＝男性 ＡＮＤ（論理積） 年齢＝２０歳代」が指定されており，この検索条件に一致したユーザ００２，ユーザ００３，ユーザ０５６，ユーザ１００が検索結果として出力されている．
User information on a network system that enables users to search and communicate with each other about user information provided by users, such as searching for friends on social network services and job search on job information sites There is a search system. In this user information retrieval system, a user registers user information according to a format determined by the system, and the search condition specified by the searcher is specified from a database or binary file on the server where the registration information is stored. The matching user information is detected and the detection result is provided to the searcher. Fig. 14 shows an example of a user information registration screen. In this figure, there are five user information items: name, gender, age, region, and hobby. Gender, age, and region can be selected from each option, and the name and hobby are registered in free format. Yes. Fig. 15 shows an example of the search result screen. In this figure, “gender = male AND (logical product) age = 20s” is specified as the search condition, and the
このような利用者情報検索システムにおいて重要な点は，検索の最終目的が検索する側（検索者）と検索される側（被検索者）との有益なコミュニケーションの成立にあることから考慮すると，検索者側に提供される検索結果は被検索者側にとっても有益なものでなければならないということである．例えば利用者Ａが検索によって所望する利用者情報を登録した利用者Ｂを見つけた際，利用者Ａが利用者Ｂにとってコミュニケーションをとりたい相手ではなかった場合には良好な検索結果が得られたとは言いがたい．しかし従来の検索システムでは検索者の指定する検索条件と被検索者の利用者情報との照合しか行われないため，被検索者側の意向が検索者側の検索に反映されず，結果として被検索者が望まない無駄な検索結果が数多く提供される可能性があった． The important point in such a user information search system is that the final purpose of the search is to establish useful communication between the searcher (searcher) and the searcher (searchee). This means that the search results provided to the searcher must be useful to the searchee. For example, when the user A finds the user B who has registered the desired user information by the search, if the user A is not the other party that the user B wants to communicate with, a good search result is obtained. Is hard to say. However, in the conventional search system, only the search condition specified by the searcher and the user information of the searchee are collated, so the intention of the searchee is not reflected in the search of the searcher, and as a result There was a possibility that a lot of useless search results that the searcher did not want were provided.
こういった事態の改善案として特開２００３−３１６７０８号公報のように，被検索者にあらかじめ検索される条件（被検索条件）を指定させ，これに一致する場合のみ検索者側に被検索者の利用者情報を提供するという工夫がされていた．図１６は被検索条件を指定した場合の検索方法の例である．まず検索者４８が指定した「性別＝男性 ＡＮＤ 年齢＝２０歳代」という検索条件で各利用者情報との照合を行う．照合の結果この検索条件に一致する利用者情報を有する利用者４９が見つかった際，今度は利用者４９が指定する被検索条件と検索者４８の利用者情報との照合を行う．検索者４８の利用者情報が利用者４９の被検索条件「性別＝女性 ＡＮＤ 年齢＝２０歳代」に一致しないため，検索者４８の検索結果に利用者４９の利用者情報は提供されない．このような方法をとることにより被検索者側の意向をある程度検索者側の検索結果に反映させることができる．
As an improvement plan for such a situation, as shown in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-316708, the search target person is designated in advance as a search condition (search target condition). The idea was to provide user information. FIG. 16 shows an example of a search method when a search target condition is specified. First, the user information is collated under the search condition “gender = male AND age = 20s” specified by the
しかしながら従来の検索システムでは検索結果は検索者側にのみ提供されるため，指定した被検索条件によって検索者側にどのような検索結果がもたらされたかが被検索者側で把握できず，上記のような方法では指定した被検索条件が適切なものであるかどうかが被検索者側で判断できない．例えば被検索語句のスペルミスや微妙な言い回しの違い，あるいは各検索語句の組み合わせ条件式（論理積ＡＮＤ・論理和ＯＲ・否定ＮＯＴ条件など）が厳しすぎたために他利用者からまったく検索されない状態となっていた場合においてもその状態が被検索者側にはわからない．たとえ検索結果が公開されたとしてもその数は膨大な量となりすべての検索結果に目を通して判断するのは困難であるし，利用者のプライバシーの侵害になりシステムの利用を遠ざける結果となる可能性もある．仮に検索者の指定する検索条件に一致した検索結果のみ被検索者側に提供されたとしても，上述のようなスペルミス等の不一致を検出することができない．また検索者側が検索条件を変化させながら複数回の検索を行うことによって適切な検索条件を見つけ出すのに対し，被検索者側の被検索条件はこういった試行錯誤ができないため，適切な被検索条件を指定することが非常に困難である．適切な被検索条件を指定できなかったために検索されるチャンスを逃すと，その後適切な検索条件を指定したとしても二度と検索されない可能性もある． However, in the conventional search system, the search result is provided only to the searcher side. Therefore, the searchee side cannot grasp what kind of search result is brought to the searcher side by the specified search target condition. In such a method, the search target side cannot determine whether the specified search condition is appropriate. For example, the spelling of the searched word or subtle difference in words, or the combination conditional expression (logical AND / logical OR / negative NOT condition, etc.) of each search phrase is too strict, so that other users cannot search at all. Even if it is, the search target side does not know the state. Even if search results are made public, the number of search results is enormous, making it difficult to read through all search results, and may result in infringement of user privacy and result in the use of the system being distant. There is also. Even if only the search result that matches the search condition specified by the searcher is provided to the search target person, such a mismatch as described above cannot be detected. In addition, while the searcher side finds an appropriate search condition by performing multiple searches while changing the search condition, the search target condition on the searchee side cannot perform such trial and error. It is very difficult to specify conditions. If you miss the chance to search because you couldn't specify the appropriate search condition, you might not be able to search again, even if you specified an appropriate search condition.
このため従来の検索システムでは，被検索条件は比較的ゆるくしておき広く検索された後に利用者自身によって検索結果を精査する必要があり，検索システムとして充分な役割を果たせていなかった．被検索条件の指定機能によってこの問題を解決するためには，例えば被検索条件を複数指定できるようにしたり各被検索語句の重要度を被検索者に指定させ検索者側に提供する検索結果に重要度による順位付けを行い，順位によって出力位置を変えるといった方法をとる必要がある．しかし試行錯誤のできない被検索条件でこのような高度な条件式を指定するのは非常に困難であるし，被検索条件は被検索者の状況や心境によって刻々と変化するため，そのつど被検索条件を利用者自身で変更しなければならないことは利用者にとってかなり負荷の高い作業となる．特にシステム規模の増大に伴う利用者数や登録情報項目の増加が起これば起こるほどこの問題が顕著に現れるため，システムの発展性が大きく損なわれる．例えば利用者数が増加することにより検索に一致する利用者が増えるため，重要な利用者情報を早期に発見するためには各利用者が被検索条件の絞り込み条件を厳しくし検索結果件数を減らす努力をしなければならない．また登録情報項目が増加することにより検索語句の組み合わせ条件式の因子が増え，被検索条件の条件式を組み立てることがより困難になる． For this reason, in the conventional search system, it is necessary to scrutinize the search result by the user himself / herself after the search condition is relatively relaxed and widely searched, and the search system cannot play a sufficient role. In order to solve this problem by using the search condition specification function, for example, it is possible to specify multiple search conditions, or to specify the importance of each search word to the search target and to provide the search result to the searcher side. It is necessary to take a method of ranking by importance and changing the output position according to the ranking. However, it is very difficult to specify such advanced conditional expressions in search conditions that cannot be trial and error, and the search conditions change from moment to moment depending on the situation and emotions of the person being searched. If the conditions must be changed by the user himself, it will be a heavy work for the user. In particular, as the number of users and registered information items increase as the system scale increases, this problem becomes more prominent. For example, as the number of users increases, the number of users that match the search increases, so in order to find important user information early, each user must narrow down the search criteria and reduce the number of search results. Effort must be made. In addition, as the number of registered information items increases, the number of factors in the combination of search terms increases, and it becomes more difficult to assemble the conditional expressions for the search conditions.
またこのようなコミュニケーションが目的の検索システムにおける利用者情報とは主に利用者自身のプロフィールであり，利用者の検索目的は主に人探しであるが，利用者情報項目に検索したい情報がない場合に検索が困難になるという問題点があった．例えば図１４の利用者情報項目があり，関東に住んでいる人といっしょに起業がしたいと考えている検索者がいた場合，検索によって関東に住んでいる利用者は見つかるが，起業したいと考えている利用者は見つからない． In addition, the user information in the search system for such communication is mainly the user's own profile, and the user's search purpose is mainly searching for people, but there is no information to be searched in the user information item. In some cases, it was difficult to search. For example, if there is a user information item in FIG. 14 and there is a searcher who wants to start a business with a person who lives in the Kanto region, the user who lives in the Kanto region is found by the search, but he wants to start a business. Users who are not found.
また利用者が当初の目的をすでに果たし，システムの利用を終えていたにもかかわらず自身が登録した利用者情報をそのまま放置していたとしても，この利用者情報は検索の際に照合が行われ検索結果として検索者へ提供されてしまう．このように従来の利用者情報検索システムでは利用者に負担をかけずに被検索者の意向や状態を検索結果に充分に反映させることができず，検索システムとして充分な役割を果たせるものではなかった． Even if the user has already fulfilled the original purpose and has finished using the system, the user information registered by himself / herself is left as it is. The search results will be provided to the searcher. As described above, the conventional user information search system cannot sufficiently reflect the intention and state of the search target person in the search result without imposing a burden on the user, and cannot play a sufficient role as a search system. It was.
上記の課題を解決するためには，利用者の負荷を増大させることなく検索者に提供される検索結果に被検索者の意向を反映する検索方法を実現する必要がある．ところでシステムの利用者はその利用目的から必ず他の利用者の利用者情報検索を行う．すなわち被検索者は同時に検索者でもあり被検索者は検索者同様なんらかの検索を過去に行っているため，この検索履歴を元にして検索した側が検索された側の検索対象であるかどうかを判定することによって，より有益な検索結果を得られることになる．この検索方法を実現するためには，まず利用者が過去に検索した際に指定した検索語句や各検索語句の組み合わせ条件式，検索日時，検索結果の件数といった検索履歴情報をシステム内に保持しておき，利用者が検索された際に当該利用者の検索履歴より過去の検索条件を参照し，この検索条件が検索した側の利用者情報と一致するかどうかの照合を行う．照合の結果が一致した場合，検索者・被検索者双方の検索条件が満たされたことになり，この被検索者の持つ利用者情報は有益な情報であるとみなすことができる．照合の結果が一致しなかった場合は一致した利用者情報よりも重要度が低いと判断できるため，一致した利用者情報よりも目に付かない場所に表示して検索者に検索結果の重要度を提示することで，数多く提供される検索結果の中から重要度の高い利用者情報を容易に入手することができる．これにより利用者は検索を行うだけで被検索者の意向が反映された精度の高い検索結果を得ることができる． In order to solve the above problems, it is necessary to realize a search method that reflects the searchee's intention in the search results provided to the searcher without increasing the load on the user. By the way, the user of the system always searches for user information of other users according to the purpose of use. In other words, since the search target is also a searcher and the search target has already performed a search in the past like the searcher, it is determined whether or not the searched side is the search target of the searched side based on this search history By doing so, more useful search results can be obtained. To implement this search method, search history information such as search terms specified when a user searches in the past, combination conditional expressions of each search term, search date and time, and the number of search results are stored in the system. When a user is searched, a past search condition is referred to from the user's search history, and it is verified whether or not this search condition matches the user information on the searching side. If the matching results match, the search conditions of both the searcher and the search target are satisfied, and the user information held by this search target can be regarded as useful information. If the matching results do not match, it can be determined that the importance is lower than the matched user information. Therefore, the importance of the search result is displayed to the searcher by displaying it in a place that is less visible than the matched user information. By presenting, user information with high importance can be easily obtained from the many search results provided. As a result, the user can obtain highly accurate search results that reflect the searchee's intentions simply by performing a search.
また従来の検索方法においては検索者の指定した検索条件とシステムに登録されている利用者情報との照合を行うだけであったが，検索者の指定した検索条件と被検索者が過去に指定した検索条件との照合を行うことにより，同じ検索目的をもった利用者を検出することができる．これは例えば「起業したい」という検索語句で検索を行った場合，同じく「起業したい」という検索語句で検索を行った他の利用者を検出することができるため，利用者情報項目に関係なく検索を行うことができる． In the conventional search method, the search condition specified by the searcher was only checked against the user information registered in the system. However, the search condition specified by the searcher and the search target were specified in the past. Users with the same search purpose can be detected by matching with the search conditions. For example, if you search with the search term “I want to start a business”, I can detect other users who have also searched with the search term “I want to start a business”, so I can search regardless of the user information item. It can be performed.
また被検索者の検索履歴を参照する際，蓄積された過去の検索条件を分析することにより被検索者の意向をより検索結果に反映させることができる．例えば使用頻度の高い検索語句はその利用者にとって重要な検索要因であることがわかるし，新しく指定された検索語句は古い指定語句よりも現在の利用者の検索目的をより顕著に表していると言えるため，これらをもとに重要度を判断することができる．また論理積や否定を多用した厳しい検索条件や検索の結果該当する利用者情報が少なかった検索条件は，充分な絞込みが行われた検索でありこれに一致する利用者情報は当該利用者にとってより重要であると言えるため，これらをもとに重要度を判断することができる． In addition, when referring to the search history of the search target person, the intention of the search target person can be more reflected in the search result by analyzing the accumulated past search conditions. For example, it can be seen that frequently used search terms are important search factors for the user, and that the newly specified search terms represent the current user's search purpose more prominently than the old specified terms. Since it can be said, importance can be judged based on these. In addition, a strict search condition that frequently uses logical product or negation, or a search condition in which the corresponding user information is small as a result of the search is a sufficiently narrowed search, and the user information that matches this is more for the user. Since it can be said that it is important, the importance can be judged based on these.
さらに検索回数が多い利用者は検索回数が少ない利用者よりも積極的にコミュニケーションを行う意思が強く，当該利用者の利用者情報はより重要であると判断することができるし，システム規模や利用目的から換算して最終検索日時があまりにも古い利用者はコミュニケーションを行う意思が少ないもしくはすでに有益なコミュニケーションを行う利用者を見つけ終わった利用者だと判断し，当該利用者の利用者情報は重要でないと判断することができる． In addition, users with a high number of searches are more willing to communicate more actively than users with a low number of searches, and it can be determined that the user information of the user is more important. It is determined that a user whose old search date is too old in terms of purpose is a user who has little intention to communicate or has already found a user who has already made useful communication, and the user information of the user is important. It can be judged that it is not.
以上説明したような判定手段によって検索結果の重要度を求め，これに基づく検索結果出力を行うことにより，検索者・被検索者双方の検索条件が満たされ，システムの目的に見合ったきわめて有効な検索結果を，利用者の新たな作業を要することなく提供できる． By determining the importance of the search results using the judgment means as described above, and outputting the search results based on this, the search conditions for both the searcher and the search target are satisfied, which is extremely effective for the purpose of the system. Search results can be provided without requiring new work by the user.
以下，本発明による好適な実施形態を添付図面を参照しながら説明する． DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the invention will be described with reference to the accompanying drawings.
図１は本発明に係る検索システムの全体構成の一例を示す図である．本システムは，検索結果の表示や利用者情報および検索条件の入力を行う利用者端末１１と，入力された検索条件に適合する利用者情報を検索し検索結果を生成するサーバ１３を備え，これらはインターネット等のネットワーク１２によりそれぞれ接続される．サーバ１３は利用者情報を保持するデータベース１４と検索履歴を保持するデータベース１５を備え，検索を行う際にこれらを参照する．なお図１の例では利用者情報の保持手段と検索履歴の保持手段としてデータベースを使用しているが，データ量に見合った保持手段を選択すべきである．例えば利用者情報の登録件数が非常に少ない場合はバイナリファイル等を使用しても構わない．また利用者情報と検索履歴は同一のデータベース上に保持しても良い．
FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a search system according to the present invention. The system includes a
図２は本発明の第１の実施の形態に係る検索システムのブロック図である．この図を用いて，まず利用者が利用者端末１１を使用してサーバ１３に利用者情報を登録する流れを説明する．利用者情報入力部１６から入力された利用者情報は利用者情報受信部１７で受信され，利用者情報管理部１８に蓄積される．図３は登録された利用者情報の項目を示す図である．図３の例では１００件の利用者情報が存在し，各利用者情報ごとに登録番号，氏名，性別，年齢，地域，趣味の６項目が登録されている．なお利用者情報の登録作業は例えばシステム管理者等が利用者から委託され，利用者端末１１を使用せず直接サーバ１３へ登録しても良い．
FIG. 2 is a block diagram of the search system according to the first embodiment of the present invention. Using this figure, the flow in which a user registers user information in the
次に図２を用いて利用者が利用者端末１１を使用して検索条件を入力し，サーバ１３を介して検索結果を得る流れを説明する．利用者は検索条件入力部１９から検索条件を入力し，入力された検索条件は検索条件受信部２０によって受信され，検索処理を行う検索結果検索部２１に伝達される．検索結果検索部２１は利用者情報検索部２２から検索結果を取得し，利用者情報重要度算出部２３から重要度算出値を取得し，検索結果記憶部２４に保持する．さらに検索結果検索部２１はこの検索処理の履歴を検索履歴管理部２５に登録する．図４は登録された検索履歴の項目を示す図である．図４の例では１０件の検索履歴が存在し，各検索ごとに検索日時，検索の際に指定された検索条件の２項目が登録されている．
Next, referring to FIG. 2, a flow in which a user inputs a search condition using the
利用者情報検索部２２は利用者情報管理部１８に蓄積された利用者情報と入力された検索条件との照合を行い，一致する利用者情報を検出する．また利用者情報重要度算出部２３は検索履歴管理部２５に蓄積された検索履歴と検索者の利用者情報との照合を行い，照合結果に基づいて検出された利用者情報の重要度を算出する．以下，これら照合処理の説明図である図５を用いて詳細に説明する．検索者２９が「氏名＝ユーザ００１，性別＝男性，年齢＝２０歳代，地域＝関東，趣味＝スキー」という利用者情報を持ち，「性別＝男性 ＡＮＤ 年齢＝２０歳代」という検索条件で検索を行った場合，サーバ１３は検索条件を受信し他の利用者の利用者情報と受信した検索条件との照合を登録番号順に行う．まず被検索者３０との照合であるが，被検索者３０の利用者情報が「性別＝男性，年齢＝２０歳代」であり検索条件と一致しているため，これを照合結果リストとして保持する．しかし被検索者３０の過去に指定した検索条件が「性別＝女性 ＡＮＤ 年齢＝２０歳代」および「性別＝女性」といずれも検索者２９の利用者情報と一致していないため，この検索結果の重要度算出値を０とみなす．ここで重要度算出値は「数１」により求められる．
「数１」
重要度算出値ａ＝検索者の利用者情報と被検索者の検索条件との一致回数／被検索者の検索回数
The user
"
Importance calculation value a = number of matches between searcher's user information and search target's search condition / search target search count
なお数１は検索者の利用者情報と被検索者の過去の検索条件との一致の度合いを表すものであり，これを満たす数値が得られるのであれば他の計算によって求めても良い．例えば重要度算出値を単純に「数１」の分子だけで表しても良いし，検索条件が一致したか否かの２値（０か１）で表しても良い．こうして照合結果リスト３１を作成する．次に被検索者３２との照合であるが，被検索者３２の利用者情報が「性別＝男性，年齢＝２０歳代」であり検索条件と一致しているため，照合結果リスト３１へこの利用者情報を追加する．さらに被検索者３２の過去に指定した検索条件「年齢＝２０歳代」および「年齢＝３０歳代 ＯＲ 年齢＝２０歳代」がいずれも検索者２９の利用者情報と一致しているため，重要度算出値は「数１」より１となる．この結果は前記被検索者３０の利用者情報よりも重要度算出値が高いため，照合結果リスト３１において被検索者３２の利用者情報を被検索者３０の利用者情報よりも上位へソートし，照合結果リスト３３が得られる．同様に次の利用者との照合処理およびソート処理を繰り返し，全利用者との照合処理が行われた時点で図５の照合処理が終了する．なお前記ソート処理は検索結果表示側で重要度算出値の高い順に表示するためのものであるため，検索結果を表示する利用者端末側で行っても良いし，重要度算出値順に表示しないのであればソート処理自体を行う必要はない．
説明を図２に戻し検索結果を表示する流れを説明する．検索結果記憶部２４に保持された利用者情報および重要度算出値は検索結果送信部２６によって利用者端末１１へ送信され，検索結果受信部２７がこれを受信する．検索結果表示部２８は受信した利用者情報を重要度算出値に基づいて出力する．図６は検索結果の出力例を示す図である．図６の例では検索条件に一致した利用者情報を重要度算出値の高い順に出力画面上方から出力し，重要度の高い利用者情報を容易に識別できるようにしている．検索条件と一致した利用者情報項目はそれが検索者にわかるよう強調文字で表されている．また検出した利用者情報を重要度算出値の高さによってＡ〜Ｅのグループに分類し，これをランクと称して出力することにより各々の利用者情報の重要度の高さを理解しやすいようにしている．ランクの分類例を図７に示す．このような出力画面における工夫は，重要度の高い検索結果を容易に識別できるようにすること，および各検索結果の重要度を容易に理解できるようにすることの２点を満たすものであれば他の出力方法でも構わないが，特に検索者および被検索者双方の検索条件が一致したか否かが把握できるよう出力することが重要である．図７の例では，双方の検索条件が一致していない場合は数１により重要度算出値が０となりランクＥに分類されるが，あらかじめ利用者にランクＥが双方の検索条件の不一致を表すものであることを広報しておけば良い．
Returning the explanation to Fig. 2, the flow of displaying the search results will be explained. The user information and importance calculation values held in the search result storage unit 24 are transmitted to the
図８は本発明の第２の実施の形態に係る検索システムの利用者情報検索部２２および利用者情報重要度算出部２３を説明するブロック図である．利用者情報検索部２２は利用者情報管理部１８に蓄積された利用者情報と入力された検索条件との照合を行い，一致する利用者情報を検出する利用者情報照合部３４と，検索履歴管理部２５に蓄積された検索履歴中の検索条件と検索者が指定した検索条件との照合を行い，一致する利用者情報を検出する検索条件照合部３５を備え，利用者情報照合部３４および検索条件照合部３５の双方の照合結果に基づいて照合結果リストを作成する．以下，これら照合処理の説明図である図９を用いて詳細に説明する．検索者４２が「氏名＝ユーザ００６，性別＝男性，年齢＝５０歳代，地域＝関東，趣味＝音楽鑑賞」という利用者情報を持ち，「＊＝音楽鑑賞」という検索条件で検索を行う．ここで検索条件中の「＊」はワイルドカードを示す記号であり，検索する利用者情報項目を特に規定していないことを表す．利用者情報検索部２２はまず利用者情報照合部３４による検索条件と利用者情報との照合を行う．被検索者４３との照合では被検索者４３の利用者情報が「氏名＝ユーザ１００，性別＝男性，年齢＝２０歳代，地域＝東北，趣味＝音楽」となっておりこの照合では一致しない．次に検索条件照合部３５による検索者および被検索者が指定した検索条件との照合を行う．検索者４２の指定した検索語句は「音楽鑑賞」であり，被検索者４３が過去に指定した検索条件「性別＝男性 ＡＮＤ 趣味＝音楽鑑賞」に一致するため，照合結果リスト４４を作成する．以下，利用者情報照合部３４および検索条件照合部３５の照合処理を合わせて双方向検索条件照合と称する．なお，利用者情報照合部３４の照合結果と検索条件照合部３５の照合結果は検索結果を表示する際に別々に表示し，それぞれがどのような照合による結果であるか検索者に理解できるようにする方が望ましい．図１０に検索結果の表示例を示す．
FIG. 8 is a block diagram illustrating the user
本形態の利用者情報重要度算出部２３は，「数１」により重要度算出値を算出する被検索条件一致度算出部３６に加え，双方向検索条件照合の際に検索語句使用頻度算出部３７，検索条件絞込み度算出部３８，検索最新度算出部３９，検索条件適切度算出部４０，および利用度算出部４１より得た各算出値に基づいて重要度を判定することで，より精度の高い重要度算出値を求めることができる．
The user information
検索語句使用頻度算出部３７は被検索者の過去の検索で使用された各検索語句の使用頻度を「数２」によって求める．
「数２」
使用頻度＝当該検索語句の使用回数／全検索語句の使用回数の総和
The search phrase usage
"Number 2"
Usage frequency = number of times the search term is used / total number of times the search term is used
頻繁に使用された検索語句ほど被検索者にとって重要であると考えられるため，検索語句使用頻度算出部３７は双方向検索条件照合に一致した検索条件に含まれる各検索語句の使用頻度の総和をとることにより，重要度算出値ｂを得る．例えば被検索者の検索履歴が図４であった場合，各検索語句の使用頻度は図１１のようになり，検索者が図３におけるユーザ００３であった場合，一致する被検索者の検索履歴である2005.5.20，2005.5.12，2005.4.26，2005.4.20，2005.4.19に含まれる「男性」と「２０歳代」という検索語句より重要度算出値ｂは，0.3478＋0.2609＝0.6087となる．なお重要度算出値ｂは双方向検索条件照合に一致した検索条件中の検索語句の使用頻度を表す値であれば良いため，計算方法は上記の限りではない．
Since the frequently used search terms are considered to be more important to the search target, the search term usage
検索条件絞込み度算出部３８は被検索者の過去の検索条件の絞込み度を「数３」によって求める．
「数３」
絞込み度＝（当該検索条件中の論理積演算子の数＋当該検索条件中の否定演算子の数）／利用者情報項目数
The search condition refinement degree calculation unit 38 obtains the refinement degree of past search conditions of the search target person by “
"
Narrowing degree = (number of logical product operators in the search condition + number of negation operators in the search condition) / number of user information items
検索条件式の厳しい検索に一致した検索条件ほど被検索者にとって重要であると考えられるため，検索条件絞込み度算出部３８は双方向検索条件照合に一致した検索条件のうち最も値の高い絞込み度を重要度算出値ｃとする．例えば被検索者の検索履歴が図４であった場合，各検索条件の絞込み度は図１２の絞込み度４５のようになり，検索者が図３におけるユーザ００３であった場合，一致する被検索者の検索履歴である2005.5.20，2005.5.12，2005.4.26，2005.4.20，2005.4.19の中で最も絞り込み度の高い0.2が重要度算出値ｃとなる．なお重要度算出値ｃは双方向検索条件照合に一致した検索条件の条件式の厳しさを表す値であれば良いため，計算式は上記の限りではない．
Since a search condition that matches a search that has a strict search condition expression is considered to be more important for the search target person, the search condition refinement degree calculation unit 38 selects the highest refinement degree among the search conditions that match the bidirectional search condition matching. Is the importance calculation value c. For example, when the search history of the search target person is FIG. 4, the narrowing degree of each search condition becomes the narrowing degree 45 of FIG. 12, and when the search person is the
検索最新度算出部３９は被検索者の過去の検索条件の最新度，つまり検索が行われた新しさを検索が行われた日時から現在までどれくらいの時間が経過したかによって求める．経過時間による最新度の割り振り例を図１３に示す．新しい検索に一致した検索条件ほど被検索者にとって重要であると考えられるため，検索最新度算出部３９は双方向検索条件照合に一致した検索条件のうち最も値の高い最新度を重要度算出値ｄとする．例えば被検索者の検索履歴が図４であった場合，各検索条件の最新度は図１２の最新度４６のようになり，検索者が図３におけるユーザ００３であった場合，一致する被検索者の検索履歴である2005.5.20，2005.5.12，2005.4.26，2005.4.20，2005.4.19の中で最も最新度の高い1.0が重要度算出値ｄとなる．なお重要度算出値ｄは双方向検索条件照合に一致した検索条件の検索日時の新しさを表す値であれば良いため，計算式は上記の限りではない．
The search latest degree calculation unit 39 obtains the latest degree of the search condition of the search target person, that is, the newness of the search based on how much time has passed from the date of the search to the present. Figure 13 shows an example of the latest degree of allocation based on elapsed time. Since the search condition that matches the new search is considered to be more important for the search target, the search update degree calculation unit 39 sets the update degree that has the highest value among the search conditions that match the bidirectional search condition matching as the importance calculation value. Let d. For example, when the search history of the search target person is FIG. 4, the latest level of each search condition is as shown in the latest level 46 of FIG. 12, and when the search person is the
検索条件適切度算出部４０は被検索者の過去の検索条件の適切度を「数４」によって求める．
「数４」
適切度＝１−（当該検索条件の検索結果件数／全利用者数）
The search condition
"
Appropriateness = 1- (number of search results for the search condition / total number of users)
検索結果件数の少ない検索条件ほど適度な絞込みが行われた検索であると考えられるため，検索条件適切度算出部４０は双方向検索条件照合に一致した検索条件のうち最も値の高い適切度を重要度算出値ｅとする．例えば被検索者の検索履歴が図４であった場合の各検索条件の適切度が図１２の適切度４７のような結果であった場合，検索者が図３におけるユーザ００３であった場合，一致する被検索者の検索履歴である2005.5.20，2005.5.12，2005.4.26，2005.4.20，2005.4.19の中で最も適切度の高い0.730が重要度算出値ｅとなる．なお重要度算出値ｅは双方向検索条件照合に一致した検索条件の検索結果件数の少なさを表す値であれば良いため，計算式は上記の限りではない．
Since it is considered that the search condition with a smaller number of search results is a moderately narrowed search, the search condition
利用度算出部４１は被検索者の利用度を「数５」によって求める．
「数５」
利用度＝直近３０日の検索試行日数／３０
The
"
Usage = Number of search trial days in the last 30 days / 30
検索回数の多い被検索者ほど検索者にとって重要である考えられるため，利用度算出部４１は算出した利用度を重要度算出値ｆとする．例えば被検索者の検索履歴が図４であった場合，被検索者の利用度は6／30＝0.2となり，重要度算出値ｆは0.2となる．なお重要度算出値ｆは被検索者の検索回数の度合いを表す値であれば良いため，計算式は上記の限りではない．
Since the search target person with a larger number of searches is considered to be more important for the searcher, the
上記重要度算出値ａ〜ｆをもとに利用者情報重要度算出部２３は「数６」によって総合的な重要度算出値を求める．
「数６」
重要度算出値＝r1ａ＋r2ｂ＋r3ｃ＋r4ｄ＋r5ｅ＋r6ｆ
Based on the importance calculation values a to f, the user information
"
Importance calculation value = r1a + r2b + r3c + r4d + r5e + r6f
ここで，r1〜r6は各重要度算出値の有効係数である．有効係数を指定することにより，どの重要度算出値に重きを置くかを調整できる．これらの有効係数はシステム管理者や利用者等が指定できるようにしておくことできめ細かい重要度の判定が可能となる．また上記絞込み度，最新度，適切度は被検索者が検索を行った際に計算することができるため，被検索者の検索時に計算された値を検索履歴として検索履歴管理部２５に格納しても良い．
Here, r1 to r6 are the effective coefficients of each importance calculation value. By specifying the effective coefficient, it is possible to adjust which importance calculation value is to be emphasized. These effective coefficients can be specified by system administrators and users, etc., so that it is possible to judge the degree of importance in detail. In addition, since the search target, the latest level, and the appropriateness can be calculated when the search target person performs a search, the values calculated during the search by the search target person are stored in the search
１１ 利用者情報登録手段，検索条件入力手段，検索結果表示手段を実現する端末
１２ 利用者端末１１とサーバ１３を接続するネットワーク
１３ 利用者情報検索手段，重要度判定手段を実現するサーバ装置
１４ 利用者情報登録手段により登録された利用者情報を蓄積するデータベース
１５ 検索履歴蓄積手段を実現するデータベース
DESCRIPTION OF
Claims (12)
A recording medium for a search program, wherein a program for causing a computer to execute the search method according to any one of claims 8 to 10 is recorded.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2005167625A JP2006343891A (en) | 2005-06-08 | 2005-06-08 | User information retrieval system, retrieval method, computer program and its recording medium |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2005167625A JP2006343891A (en) | 2005-06-08 | 2005-06-08 | User information retrieval system, retrieval method, computer program and its recording medium |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2006343891A true JP2006343891A (en) | 2006-12-21 |
Family
ID=37640833
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2005167625A Pending JP2006343891A (en) | 2005-06-08 | 2005-06-08 | User information retrieval system, retrieval method, computer program and its recording medium |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2006343891A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010029835A1 (en) * | 2008-09-09 | 2010-03-18 | リプレックス株式会社 | Information terminal search server |
| JP2011504348A (en) * | 2007-11-21 | 2011-02-03 | ユナイテッド ビデオ プロパティーズ， インコーポレイテッド | Maintain user profiles based on dynamic data |
-
2005
- 2005-06-08 JP JP2005167625A patent/JP2006343891A/en active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| WO2010029835A1 (en) * | 2008-09-09 | 2010-03-18 | リプレックス株式会社 | Information terminal search server |
| JP2010066861A (en) * | 2008-09-09 | 2010-03-25 | Ripplex Inc | Server for retrieving information terminal of user who retrieves each other |
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