JPH10187761A

JPH10187761A - 情報検索装置

Info

Publication number: JPH10187761A
Application number: JP9263110A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Miura; 康史三浦; Jun Ozawa; 順小澤; Takeshi Imanaka; 今中　　武
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1996-10-29
Filing date: 1997-09-29
Publication date: 1998-07-21

Abstract

(57)【要約】【課題】明確な検索対象または検索条件を持たない利
用者に対しても、検索の複雑さを軽減し、かつ検索者の
感性に合った情報を出力できる情報検索装置を提供する
こと。【解決手段】利用者モデル入力部１０１によって利用
者モデルを入力し、検索条件入力部１０２によって感性
表現データを入力し、特徴量変換プロセス部１０３によ
り入力された感性表現を属性系列によって特徴量に変換
する。感性データベース１０４には情報アドレスが属性
系列の特徴量と関連付けられて格納されており、その特
徴量は入力された利用者モデルに応じて特徴量補正プロ
セス部１０５で補正される。ＵＲＬ検索プロセス部１０
６により、検索条件として入力された感性表現の特徴量
と特徴量補正プロセス部１０５で補正された特徴量を比
較し、適した情報アドレスをＵＲＬ出力部１０７に検索
結果として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、情報処理組織の中
に情報を蓄積し、必要とする情報を検索する装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】データベースなど情報処理組織に蓄えら
れた大量の情報から利用者が必要な情報を取り出す場
合、分類コード、キーワード、またはこれらの論理演算
式といった検索条件を利用者が入力する方法が用いられ
ている。例えば会社信用照会のデータベースなどでは条
件検索キーとして、産業分野、製品分野、社名、本社所
在地などが分類コードやキーワードとして使われる。ま
た特許情報データベースではフリーキーワードという検
索自由度を高める工夫が採られている。また、別の検索
方法としてはインターネットにおけるワールドワイドウ
ェブにおける検索などに見られるように、あらかじめカ
テゴリを階層組織的に分類し、階層分類間で垂直方向ま
たは水平方向にリンクを設けておき、検索者が選択によ
りそのリンクを段階的に辿り、遷移しながら絞っていく
方法も用いられている。例えば指輪の情報が欲しい場合
は、順に「ショッピング」「アクセサリ」「指輪」とい
った階層分類を選択していくことで検索を行う。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記前者の分類コード
やキーワード検索方式は、検索して取り出したい情報の
対象および検索条件が明確である場合は有効に利用でき
るが、これら分類コードやキーワードは客観的言葉で主
に名詞、名詞的接頭辞などに固定されており、また検索
条件が複雑になる場合が多く、キーワードが普遍的な広
い意味の言葉であると該当情報が多く出てしまい、その
後絞り込むためのキーワードも明確に把握していないと
絞り込みに失敗してしまうという問題があった。

【０００４】また、上記後者のワールドワイドウェブの
検索などに見られるような階層分類間の選択的遷移によ
る検索においても、検索者が明確な検索対象および検索
条件を把握していないと、いたずらに階層分類間の遷移
を繰り返し、行き当たった情報が検索者の要求する情報
に最も近いものであるのか、他により好ましい情報があ
るのか判断が困難であるという状況があった。

【０００５】本発明は、従来型の分類コードまたはキー
ワードでは扱えなかった主観的表現や感性表現もキーワ
ードとして検索者に選択させることにより、明確な検索
対象または検索条件を持たない利用者に対しても検索の
自由度が高く、検索の繁雑さを軽減し、かつ検索者の感
性に合った情報を提供することを目的とする。また、利
用者モデルを用いることにより、検索者によって異なる
感性を補正し、より検索者の感性に近い情報を出力でき
る情報検索装置を提供することを目的とする。また、利
用者モデルの中にもいくつかのタイプが存在する場合を
考慮し、さらに検索者の感性に合った情報を提供する。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の構成は、利用者モデルを入力する利用者モ
デル入力手段を備え、感性表現を入力する検索条件入力
手段と、前記検索条件入力手段によって入力された感性
表現データを感性表現属性系列によって特徴づけ、特徴
量に変換する特徴量変換手段と、前記特徴量変換手段で
利用された感性表現の属性系列と同じ情報アドレスの感
性表現による属性系列に対して、前記特徴量変換手段に
よって変換された特徴量と独立した属性系列の特徴量を
情報アドレスと関連付けて蓄積する情報アドレス蓄積手
段と、前記検索条件入力手段によって入力された利用者
モデルを用いて、前記情報アドレス蓄積手段に蓄積され
る属性系列の特徴量を補正する特徴量補正手段と、前記
特徴量変換手段によって特徴づけられた特徴量と前記特
徴量補正手段によって補正された属性系列の特徴量とを
比較することにより、前記情報アドレス蓄積手段に蓄積
されている情報アドレスの中から前記感性表現データに
近い情報アドレスを検索する情報アドレス検索手段と、
前記情報アドレス検索手段によって検索された情報アド
レスを表示する検索情報表示手段とを有する。

【０００７】かかる構成により、検索条件として利用者
モデルと感性表現データを入力することにより、その感
性表現に合った情報アドレスが検索され表示される。

【０００８】また前記情報検索装置においては、情報ア
ドレスに存在する情報に対する感性の違いによって前記
利用者モデルを複数のタイプに分類する利用者モデル分
類手段と、前記利用者モデル分類手段によって分類され
たタイプを用いて、前記情報アドレス蓄積手段に蓄積さ
れる属性系列の特徴量を補正するタイプ別特徴量補正手
段を備えることが好ましい。

【０００９】かかる構成により、検索条件として利用者
モデルと感性表現データを入力することにより、その感
性表現に合った情報アドレスが検索され表示される。

【００１０】また前記情報検索装置においては前記特徴
量変換手段によって特徴づけられた特徴量を、前記感性
表現データ入力手段によって入力された利用者モデルに
応じて補正する感性表現特徴量補正手段を備えることが
好ましい。

【００１１】かかる構成により、検索条件として利用者
モデルと感性表現データを入力することにより、その感
性表現に合った情報アドレスが検索され表示される。

【００１２】また前記情報検索装置においては前記情報
アドレス蓄積手段に蓄積される情報アドレスに関連付け
られた特徴量を用いて、新規情報アドレスに関連づけら
れる特徴量の推奨値を出力する推奨値出力手段と、新規
情報アドレスを入力する情報アドレス入力手段と、前記
新規情報アドレスに対する特徴量を入力する特徴量入力
手段と、前記新規情報アドレス入力手段によって入力さ
れた新規情報アドレスと前記特徴量入力手段によって入
力された特徴量を前記情報アドレス蓄積手段に追加する
情報アドレス追加手段と情報アドレスに存在する情報を
取得する情報取得手段を備えることが好ましい。

【００１３】かかる構成により、すでに入力された情報
アドレスに関連付けられた特徴量をを利用して新規入力
される情報アドレスに関連付けられる特徴量の推奨値が
出力され、その値を利用した特徴量の入力を行う。

【００１４】

【発明の実施の形態】

（実施の形態１）以下、第１の発明の一実施例を図面を
参照しながら説明する。

【００１５】第１の発明の一実施例として、インターネ
ットにおけるワールドワイドウェブ（ＷｏｒｌｄＷｉ
ｄｅＷｅｂ、以下ＷＷＷと記述する）検索装置を示
す。図１は本発明の第１の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置のシステム構成図である。図１において、１０１は
利用者から利用者モデルの入力を受け付ける利用者モデ
ル入力部、１０２は利用者から感性表現を用いて検索条
件を受け付ける検索条件入力部、１０３は検索条件入力
部で入力された検索条件を感性語とその特徴量に変換す
る特徴量変換プロセス部、１０４は特徴量変換プロセス
部で用いられるものと同じ感性語に対して、独立にその
感性語に対する特徴量を関連づけたＷＷＷのユニフォー
ムリソースロケータ（UｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅ
Ｌｏｃａｔｏｒ。以下、ＵＲＬと略記する）を記憶する
感性データベース、１０５は利用者モデル入力部１０１
によって入力された利用者モデルを用いて、感性データ
ベースに蓄積されているＵＲＬに関連づけられた特徴量
を補正する特徴量補正プロセス部、１０６は特徴量変換
プロセス部１０３によって変換された感性語に対する特
徴量と特徴量補正プロセス部１０５によって補正された
ＵＲＬの特徴量とを比べることにより、感性データベー
ス１０４からＵＲＬを検索するＵＲＬ検索プロセス部、
１０７はＵＲＬ検索プロセス部からの検索結果を表示す
るＵＲＬ出力部である。

【００１６】なお、上記の各構成要素は、それぞれ、利
用者モデル入力部１０１は本発明の利用者モデル入力手
段に、検索条件入力部１０２は検索条件入力手段に、特
徴量変換プロセス部１０３は特徴量変換手段に、感性デ
ータベース１０４は情報アドレス蓄積手段に、特徴量補
正プロセス部１０５は特徴量補正手段に、ＵＲＬ検索プ
ロセス部１０６は情報アドレス検索手段に、ＵＲＬ出力
部１０７は検索情報表示手段に該当する。

【００１７】以上のように構成されたシステムが実行さ
れるハードウェア構成を図２に示す。図２は基本的に汎
用の計算機システムの構成と同じであり、図１で示した
利用者モデル入力部１０１と、検索条件入力部１０２
と、感性データベース１０４と、ＵＲＬ出力部１０７と
を備えている。図２の構成部分のうち図１のシステム構
成と同一構成部分については同一番号を付しており、説
明を省略する。図２において、２０１は表示のためのデ
ータを記憶するＶＲＡＭ、２０２は処理のためのプログ
ラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、２０３は
プログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、２０
４は外部記憶装置２０３に記憶されているプログラムを
主記憶２０２にロードして実行するＣＰＵである。

【００１８】以上のように構成された情報検索装置の動
作を図３のフローチャートを参照しながら説明する。

【００１９】ステップ３０１では、利用者モデル入力部
１０１において、利用者から利用者モデルの入力を受け
付ける。利用者モデルの入力は例えば図４のような画面
からマウスなどを用いて行う。利用者は自分に合ったモ
デルを選択してもよいし、他のモデルを選択してもかま
わない。

【００２０】ステップ３０２では、検索条件入力部１０
２において、利用者から検索条件の入力を受け付ける。
検索条件の入力は、例えば図５のような座標平面を用い
て行なう。座標軸には感性語が付けられ、利用者はマウ
スなどを用いて領域上の一点を指定する。軸は一般に用
いられるようにｘ軸、ｙ軸で識別し、各軸の範囲は−１
００〜１００の間の整数とする。検索条件入力に用いら
れる座標平面は、複数用意してもよい。その場合、利用
者は自由に座標平面を選ぶことができる。各座標平面に
はその識別に用いられる平面番号が付けられ、各座標軸
に付加される感性語はそれぞれ異なったものである。な
お、座標平面の例では入力に感性語を付加したが、必ず
しも感性語を利用者に提示する必要はない。例えば、検
索条件の入力に絵を用いることもできる。

【００２１】ステップ３０３では、ステップ３０２で入
力に用いられた感性表現属性系列を、感性語と特徴量に
変換する。検索条件の入力に座標平面を用いた例では、
利用者が選択した平面の番号とその座標値を用いて変換
を行なう。特徴量変換プロセス部１０３では平面番号と
その番号の座標軸に付加されている感性語との対応を図
６に示されるように記憶している。また、特徴量にはス
テップ３０２で入力された座標値を用いる。つまり、入
力値（平面番号，ｘ，ｙ）＝（１，２０，３０）は、
（楽しさ＝２０）、（新しさ＝３０）と変換される。こ
の例では、座標値を特徴量に用いたが、必ずしも座標値
を用いなくてもよい。例えば、検索条件の入力に絵を用
いる場合は、図７に示すようにそれぞれの絵の番号に対
して、感性語とその特徴量を記憶し、変換を行う。

【００２２】ステップ３０４では、ステップ３０１で入
力された利用者モデルを利用して感性データベース１０
４に記憶されているＵＲＬに関連づけられている感性表
現属性系列の値を補正する。感性データベース１０４に
は、図８に示すように、ステップ３０３で変換される感
性表現属性系列に対して、ＵＲＬがどのような特徴量を
持つかをＵＲＬに関連づけて記憶している。利用者モデ
ルと感性表現属性系列の補正値は、図９に示すように記
憶している。これらの値を加えることによって、感性デ
ータベースに蓄積されている感性表現属性系列の値を補
正する。例えば、ステップ３０１で入力された利用者も
でるが「おかあさん」の場合、図８の（楽しさ＝２０，
新しさ＝２０）なるデータは、（楽しさ＝３０，新しさ
＝２０）に補正される。

【００２３】ステップ３０５では、ステップ３０３で変
換された感性表現属性系列の特徴量とステップ３０４で
補正された感性データベースに蓄積されるデータの補正
値を用いて、感性データベース１０４に記憶されている
ＵＲＬの中から利用者の入力した感性表現にあったもの
を指定された数だけ検索する。この検索数はＷＷＷ検索
装置で固定してもよいし、検索条件入力部で利用者に入
力させてもよい。利用者の入力した感性表現にあったＵ
ＲＬを検索するため、ステップ３０３で変換された感性
表現属性系列の特徴量をｎ次元空間上の点と考え、その
点とステップ３０４で補正された感性データベースに蓄
積されている感性表現属性系列の値との距離が近いもの
から指定数だけ感性データベース１０４のＵＲＬデータ
を検索する。例えば、ステップ３０３で変換されたもの
を（楽しさ＝２０）、（新しさ＝３０）、感性データベ
ース１０４に存在する各ＵＲＬデータの「楽しさ」の値
ａと「新しさ」の値ｂに対してステップ３０４で補正さ
れた値をそれぞれａ’，ｂ’とすれば、２次元上での
（ａ’，ｂ’）と（２０，３０）との距離を計算する。
このようにして、感性データベース１０４に存在するＵ
ＲＬの中で、点（２０，３０）に近いものから指定数の
ＵＲＬを検索する。

【００２４】ステップ３０６では、ステップ３０５で検
索されたＵＲＬをＵＲＬ出力部１０５に表示する。表示
例としては図１０に示すようなものが考えられる。

【００２５】なお、第１の実施例では、感性表現の検索
条件入力手段として２次元の平面を用いたが、感性表現
データに重み付けができる入力手段であれば良く、その
重み付けは直接数値であっても良く、また多次元空間の
位置の偏差であっても良い。また、補正値には直接数値
を用いたが、ばらつきを考慮するためにファジイ集合を
用いても良い。その場合ステップ３０４では、各利用者
モデルに対するメンバシップ関数を用いて補正を行い、
ステップ３０５での距離はステップ３０４で補正された
メンバシップ関数に対する感性表現データの値の平均と
なる。

【００２６】（実施の形態２）次に、本発明の第２の実
施形態を図面を参照しながら説明する。

【００２７】図１１は本発明の第２の実施形態に係わる
情報検索装置のシステム構成図である。図１１は、図１
に示した第１の実施形態のシステム構成と同一構成部分
を含むが、その部分には同一番号を付して説明は省略
し、異なる部分のみ説明する。１１０１はＵＲＬに存在
するホームページに対する感性の違いによって利用者モ
デルを複数のタイプに分類する利用者モデル分類プロセ
ス部、１１０２は利用者モデル分類プロセス部１１０１
で分類されたタイプを用いて、感性データベースに蓄積
される感性表現属性系列の特徴量を補正するタイプ別特
徴量補正プロセス部、１１０３は特徴量変換プロセス部
１０３によって変換された感性語に対する特徴量とタイ
プ別特徴量補正プロセス部１１０２によって補正された
タイプ別のＵＲＬの特徴量とを比べることにより、感性
データベース１０４からＵＲＬを検索するＵＲＬ検索プ
ロセス部である。

【００２８】なお、上記の利用者モデル分類プロセス部
１１０１は本発明の利用者モデル分類手段に、タイプ別
特徴量補正プロセス部１１０２はタイプ別特徴量補正手
段に、ＵＲＬ検索プロセス部１１０３はＵＲＬ検索手段
にそれぞれ該当する。

【００２９】以上のように構成されたシステムのハード
ウェア構成を図１２に示す。図１２のハードウェア構成
は、図２に示す発明の第１の実施形態のハードウェア構
成の構成部分からなっているので、同一構成部分に同一
番号を付して説明は省略する。

【００３０】以上のように構成された情報検索装置の動
作を図１３のフローチャートを参照しながら説明する。

【００３１】ステップ１３０１〜ステップ１３０３は、
それぞれ、発明の第１の実施形態のステップ３０１〜３
０３と同じ処理を行なう。

【００３２】ステップ１３０４では、ステップ１３０１
で入力された利用者モデルに対して、利用者モデル分類
プロセス部１１０１から分類されたタイプとその補正値
を得る。利用者モデル分類プロセス部は利用者モデルで
モデリングされる対象者に対してあらかじめホームペー
ジから受ける感性に関して行ったアンケート結果などか
ら利用者モデルのタイプによる分類と各タイプに対する
感性表現属性系列の補正値を求める。このタイプは、ホ
ームページのアンケートを用いて感性表現属性系列に対
する評価値を集計し、その結果をクラスタリングするこ
とによって求める。クラスタリング法としては例えばｃ
−ｍｅａｎｓ法を用いる。各タイプに対する感性表現属
性系列の補正値は次のようにして求める。まず、あるホ
ームページに対して、クラスタリングによって求められ
たタイプでの感性表現属性系列の評価値の平均値を求め
る。次に、感性データベースに蓄積されている感性表現
属性系列の特徴量を与えたデータ評価者のそのホームペ
ージに対する評価値を求める。その２つの評価値の差を
補正値とする。求められた補正値は図１４に示すとおり
利用者モデルごとに記憶されている。

【００３３】ステップ１３０５では、ステップ１３０４
で得られたタイプとその補正値を用いて、感性データベ
ース１０４に記憶されているＵＲＬに関連づけられた感
性表現属性系列の値を補正する。補正は発明の第１の実
施形態のステップ３０４のように、補正値を加えること
によって行う。また、補正はステップ１３０４で得られ
たすべてのタイプに対して行う。

【００３４】ステップ１３０６では、ステップ１３０３
で変換された感性表現属性系列の特徴量とステップ１３
０５で補正された感性データベースに蓄積されるデータ
の各タイプに対する補正値を用いて、感性データベース
１０４に記憶されているＵＲＬの中から利用者の入力し
た感性表現にあったものを指定された数だけ検索する。
この検索数はＷＷＷ検索装置で固定してもよいし、検索
条件入力部で利用者に入力させてもよい。検索の方法は
発明の第１の実施形態のステップ３０５と同じ距離を用
いた方法を用いる。例えば、ステップ１３０３で変換さ
れたものを（楽しさ＝２０）、（新しさ＝３０）、ステ
ップ１３０４で得られた利用者モデルのタイプの数を
２、感性データベース１０４に存在する各ＵＲＬデータ
の「楽しさ」の値ａと「新しさ」の値ｂに対してステッ
プ１３０５で補正された値をそれぞれ（ａ１’，ｂ
１’），（ａ２’，ｂ２’）とすれば、２次元上での
（ａ１’，ｂ１’）と（２０，３０）との距離および
（ａ２’，ｂ２’）と（２０，３０）との距離を計算す
る。求められた距離のうち小さい方の値をそのＵＲＬデ
ータの距離とする。このようにして、感性データベース
１０４に存在するＵＲＬの中で、点（２０，３０）に近
いものから指定数のＵＲＬを検索する。

【００３５】ステップ１３０７では、ステップ１３０６
で検索されたＵＲＬをＵＲＬ出力部１０７に表示する。

【００３６】（実施の形態３）次に、発明の第３の実施
形態を図面を参照しながら説明する。

【００３７】図１５は発明の第３の実施形態のシステム
構成図である。図１５は、図１に示した発明の第２の実
施形態のシステム構成と同一構成部分を含むので、その
部分には同一番号を付して説明は省略し、異なる部分の
み説明する。１５０１は利用者モデル入力部１０１で入
力された利用者モデルに応じて、特徴量変換プロセス部
１０３で変換された感性表現特徴量を補正する検索条件
特徴量補正プロセス部、１５０２は感性表現特徴量補正
プロセス部１５０１によって補正された感性表現特徴量
と特徴量補正プロセス部１０５によって補正されたＵＲ
Ｌの特徴量とを比べることにより、感性データベース１
０４からＵＲＬを検索するＵＲＬ検索プロセス部であ
る。

【００３８】なお、上記の検索条件特徴量補正プロセス
部１５０１は本発明の感性表現特徴量補正手段に、ＵＲ
Ｌ検索プロセス１５０２はＵＲＬ検索手段に該当する。

【００３９】以上のように構成されたシステムのハード
ウェア構成を図１６に示す。図１６のハードウェア構成
は、図２に示す発明の第１の実施形態のハードウェア構
成部分からなっているので、同一構成部分に同一番号を
付して説明は省略する。

【００４０】以上のように構成された情報検索装置の動
作を図１７のフローチャートを参照しながら説明する。

【００４１】ステップ１７０１〜ステップ１７０３は、
発明の第１の実施形態のステップ３０１〜３０３と同じ
処理を行なう。

【００４２】ステップ１７０４では、ステップ１７０３
で変換された感性表現属性系列の特徴量をステップ１７
０１で入力された利用者モデルに応じて補正を行う。補
正値は利用者モデルでモデリングされる対象者に対して
あらかじめ感性語から受ける感性に関して行ったアンケ
ート結果などから求める。まず、ある感性語に対して、
ユーザモデルごとにアンケートでの感性表現属性系列の
評価値の平均値を求める。次に、ある基準評価者の感性
語に対する評価値を求める。その２つの評価値の差を補
正値とする。求められた補正値は図１８に示すとおり利
用者モデルごとに記憶されている。感性表現属性系列の
補正は補正値を加えることによって行う。

【００４３】ステップ１７０５は、発明の第１の実施形
態のステップ３０４と同じ処理を行う。

【００４４】ステップ１７０６では、ステップ１７０４
で補正された感性表現属性系列の特徴量とステップ１７
０５で補正された感性データベースに蓄積されるデータ
の各タイプに対する補正値を用いて、感性データベース
１０４に記憶されているＵＲＬの中から利用者の入力し
た感性表現にあったものを指定された数だけ検索する。
この検索数はＷＷＷ検索装置で固定してもよいし、検索
条件入力部で利用者に入力させてもよい。検索の方法は
発明の第１の実施形態のステップ３０５と同じ距離を用
いた方法を用いる。

【００４５】ステップ１７０６では、ステップ１７０５
で検索されたＵＲＬをＵＲＬ出力部１０５に表示する。

【００４６】（実施の形態４）次に、本発明の第４の実
施形態を図面を参照しながら説明する。

【００４７】図１９は本発明の第４の実施形態に係わる
情報検索装置のシステム構成図である。図１９は、図１
に示した第１の実施形態のシステム構成と同一構成部分
を含むが、その部分には同一番号を付して説明は省略
し、異なる部分のみ説明する。１９０１は感性データベ
ースに蓄積される感性表現属性系列の特徴量を用いて、
新規ＵＲＬの特徴量の推奨値を出力する推奨値出力部、
１９０２は新規ＵＲＬを入力する新規ＵＲＬ入力部、１
９０３は新規ＵＲＬに対する特徴量を入力する特徴量入
力部、１９０４は入力された新規ＵＲＬと新規ＵＲＬの
特徴量を感性データベース１９０１に追加するＵＲＬ追
加部、１９０５はＵＲＬに存在する情報を取得する情報
取得部である。

【００４８】なお、上記の推奨値出力部１９０１は本発
明の推奨値出力手段に、新規ＵＲＬ入力部１９０２は新
規情報アドレス入力手段に、特徴量入力部１９０３は特
徴量入力手段に、ＵＲＬ追加部１９０４は情報アドレス
追加手段に、情報取得部１９０５は情報取得手段にそれ
ぞれ該当する。

【００４９】以上のように構成されたシステムのハード
ウェア構成を図２０に示す。図２０のハードウェア構成
は、図２に示す発明の第１の実施形態のハードウェア構
成の構成部分と図１９で示したシステム構成部分からな
っているので、同一構成部分に同一番号を付して説明は
省略する。

【００５０】以上のように構成された情報検索装置の動
作を図２１のフローチャートを参照しながら説明する。

【００５１】図２１に示すフローチャートは新規ＵＲＬ
を感性データベースに追加する処理の流れを示したもの
であり、利用者モデルと感性表現からＵＲＬを出力する
情報検索の処理については図３に示した発明の第１の実
施例のフローチャートと同じ処理を行う。図３の情報検
索処理と図２１の新規ＵＲＬ追加処理は排他的に行わ
れ、同時には処理されないものとする。

【００５２】ステップ２１０１では、感性データベース
に蓄積されているＵＲＬに存在する情報を取得する。感
性データベースに蓄積されている各ＵＲＬについて、Ｕ
ＲＬが表す所在にネットワークを通じて接続することに
より情報の取得を行う。取得した情報は主記憶装置に記
憶するが、二次記憶装置に記憶してもよい。

【００５３】ステップ２１０２では、ステップ２１０１
で取得したすべての情報に対して、クラスタリングを行
う。クラスタリングとしては例えば、得られた各情報か
らキーワード集合を抽出し、含まれるキーワードの一致
度による方法を行う。すなわち、含まれるキーワードが
類似している情報をクラスタとしてまとめる。この場合
にキーワードが含まれるＨＴＭＬタグ情報を利用してキ
ーワードに重みづけ行い、その重みを考慮したクラスタ
リングを行ってもよい。また、感性語による平面の象現
をクラスタとしてクラスタリングを行ってもよい。

【００５４】ステップ２１０３では、新規ＵＲＬの入力
を行う。ＵＲＬの入力には図２２に示すような画面を用
いて行う。この場合、入力されたＵＲＬが正しいかどう
かのチェックを行い、そのＵＲＬが正しくない場合には
新たな入力を促してもよい。

【００５５】ステップ２１０４では、入力された新規Ｕ
ＲＬに存在する情報の取得を行う。情報の取得は、新規
ＵＲＬが表す所在にネットワークを通じて接続すること
により行う。取得した情報は主記憶装置に記憶するが、
二次記憶装置に記憶してもよい。

【００５６】ステップ２１０５では、取得された新規Ｕ
ＲＬに存在する情報からキーワード集合を抽出する。こ
の時のキーワード抽出法はステップ２１０２で用いた方
法と同じものをもちいるものとする。

【００５７】ステップ２１０６では、ステップ２１０５
で抽出されたキーワード集合とステップ２１０２で求め
られた各クラスタのキーワード集合を比較し、最も類似
しているクラスタを求める。

【００５８】ステップ２１０７では、ステップ２１０６
で求められたクラスタの代表ＵＲＬに関連付けられた特
徴量を推奨値として図２３に示すように出力する。クラ
スタの代表ＵＲＬは、例えばクラスタリングに用いたキ
ーワードを最も多く含む情報のＵＲＬとする方法や、ク
ラスタに含まれるＵＲＬに関連付けられた特徴量の平均
値（重みづけされている場合には重心）に最も近い特徴
量をもつＵＲＬとする方法を用いる。

【００５９】ステップ２１０８では、表示された推奨値
を参考にして新規ＵＲＬの特徴量を入力する。

【００６０】ステップ２１０９では、入力された新規Ｕ
ＲＬおよび新規ＵＲＬの特徴量を感性データベースに追
加する。

【００６１】以上のようにして、新規ＵＲＬ入力の際に
過去に入力した類似ＵＲＬに対する特徴量を利用するこ
とにより、感性語による特徴量のような時間の経過によ
って振れることの大きい量に対して、できるだけその振
れを少なくする。

【００６２】なお、以上説明したすべての実施例では、
ＵＲＬ検索部分をネットワーク上の検索データベースサ
ーバ上で行ない、各種入力および出力を検索クライアン
トで行ない、検索データベースサーバと検索クライアン
ト間で通信を行なって検索を行なうクライアント−サー
バ型のシステムで構成しても構わない。

【００６３】また、以上説明したすべての実施例では、
ＵＲＬの検索を感性語の特徴量を用いて距離を計算する
ことによって行なったが、ニューラルネットワークやフ
ァジイ推論を用いても構わない。

【００６４】また、以上説明したすべての実施例は、各
構成部分をソフトウェア的に構成しても専用ハードウェ
アとして構成しても構わない。

【００６５】

【発明の効果】以上のように本発明の情報検索装置によ
れば、感性表現データを検索キーワードとして利用する
ことができる。これにより利用者は柔軟な検索ができ、
また必要とする情報を明確に把握していない場合でも、
あいまい検索ができ、利用者の検索の繁雑さを軽減し、
利用者の感性に合った情報およびＵＲＬなどの情報アド
レスを検索することができる。また、検索に利用者モデ
ルを利用することに、より利用者の年齢、性別、趣味嗜
好などにあった検索を行うことができる。また、利用者
モデルをさらにいくつかのタイプに細分化することに、
より制度の高い検索を行うことができる。また、感性語
に対しても利用者モデルを考慮した感性表現属性系列へ
の補正を用いることにより、より利用者の感性に合った
検索を行うことができる。さらに、新規ＵＲＬ入力の際
に過去に入力した類似ＵＲＬに対する特徴量を利用する
ことにより、感性語による特徴量のような時間の経過に
よって振れることの大きい量に対して、できるだけその
振れを少なくすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態に係わるＷＷＷ検索装
置のシステム構成図

【図２】本発明の第１の実施形態に係わるＷＷＷ検索装
置のハードウェア構成図

【図３】本発明の第１の実施形態に係わるＷＷＷ検索装
置の動作手順を示すフローチャート

【図４】本発明の第１の実施形態に係わる利用者モデル
入力画面を示す図

【図５】本発明の第１の実施形態に係わる検索条件入力
画面を示す図

【図６】本発明の第１の実施形態に係わる平面番号と感
性語との対応を示す図

【図７】本発明の第１の実施形態に係わる絵番号と感性
語および特徴量との対応を示す図

【図８】本発明の第１の実施形態に係わる感性データベ
ースに記憶するデータ例を示す図

【図９】本発明の第１の実施形態に係わる利用者モデル
と補正値との対応を示す図

【図１０】本発明の第１の実施形態に係わる出力結果例
を示す図

【図１１】本発明の第２の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置のシステム構成図

【図１２】本発明の第２の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置のハードウェア構成図

【図１３】本発明の第２の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置の動作手順を示すフローチャート

【図１４】本発明の第２の実施形態に係わる利用者モデ
ルの各タイプと補正値との対応を示す図

【図１５】本発明の第３の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置のシステム構成図

【図１６】本発明の第３の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置のハードウェア構成図

【図１７】本発明の第３の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置の動作手順を示すフローチャート

【図１８】本発明の第３の実施形態に係わる利用者モデ
ルと検索条件補正値との対応を示す図

【図１９】本発明の第４の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置のシステム構成図

【図２０】本発明の第４の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置のハードウェア構成図

【図２１】本発明の第４の実施形態に係わるＷＷＷ検索
装置の動作手順を示すフローチャート

【図２２】本発明の第４の実施形態に係わる新規ＵＲＬ
入力画面例を示す図

【図２３】本発明の第４の実施形態に係わる推奨特徴量
出力画面例を示す図

【符号の説明】

１０１利用者モデル入力部１０２検索条件入力部１０３特徴量変換プロセス部１０４感性データベース１０５特徴量補正プロセス部１０６ＵＲＬ検索プロセス部１０７ＵＲＬ出力部２０１ＶＲＡＭ２０２主記憶装置２０３外部記憶装置２０４ＣＰＵ１１０１利用者モデル入力部１１０２タイプ別特徴量補正プロセス部１１０３ＵＲＬ検索プロセス部１５０１検索条件特徴量補正プロセス部１５０２ＵＲＬ検索プロセス部１９０１推奨値出力部１９０２新規ＵＲＬ入力部１９０３特徴量入力部１９０４ＵＲＬ追加部１９０５情報取得部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】利用者モデルを記憶する利用者モデル記
憶手段を備え、感性表現を入力する検索条件入力手段
と、前記検索条件入力手段によって入力された感性表現
データを感性表現属性系列によって特徴づけ、特徴量に
変換する特徴量変換手段と、前記特徴量変換手段で利用
された感性表現の属性系列と同じ情報アドレスの感性表
現による属性系列に対して、前記特徴量変換手段によっ
て変換された特徴量と独立した属性系列の特徴量を情報
アドレスと関連付けて蓄積する情報アドレス蓄積手段
と、前記検索条件入力手段によって入力された利用者モ
デルを用いて、前記情報アドレス蓄積手段に蓄積される
属性系列の特徴量を補正する特徴量補正手段と、前記特
徴量変換手段によって特徴づけられた特徴量と前記特徴
量補正手段によって補正された属性系列の特徴量とを比
較することにより、前記情報アドレス蓄積手段に蓄積さ
れている情報アドレスの中から前記感性表現データに近
い情報アドレスを検索する情報アドレス検索手段と、前
記情報アドレス検索手段によって検索された情報アドレ
スを表示する検索情報表示手段とを有し、利用者モデル
と感性表現から、その感性表現に合った情報アドレスを
出力することを特長とする情報検索装置。
【請求項２】情報アドレスに存在する情報に対する感
性の違いによって前記利用者モデルを複数のタイプに分
類する利用者モデル分類手段と、前記利用者モデル分類
手段によって分類されたタイプを用いて、前記情報アド
レス蓄積手段に蓄積される属性系列の特徴量を補正する
タイプ別特徴量補正手段とを有し、前記特徴量変換手段
によって特徴づけられた特徴量と前記タイプ特徴量補正
手段によって補正された属性系列の特徴量とを比較する
ことにより、より検索者の感性に合った情報を検索する
請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項３】特徴量変換手段によって特徴づけられた
特徴量を、前記感性表現データ入力手段によって入力さ
れた利用者モデルに応じて補正する感性表現特徴量補正
手段を有し、前記検索において、前記感性表現特徴量補
正手段によって補正された特徴量を用いて前記情報アド
レス蓄積手段に蓄積されている情報アドレスの中から前
記感性表現データに近い情報アドレスを検索することに
より、より検索者の感性に合った情報を検索する請求項
１に記載の情報検索装置。
【請求項４】情報アドレスがインターネットのワール
ドワイドウェブのユニフォームリソースロケータである
請求項１記載の情報検索装置。
【請求項５】前記情報アドレス蓄積手段に蓄積される
情報アドレスに関連付けられた特徴量を用いて、新規情
報アドレスに関連づけられる特徴量の推奨値を出力する
推奨値出力手段と、新規情報アドレスを入力する情報ア
ドレス入力手段と、前記新規情報アドレスに対する特徴
量を入力する特徴量入力手段と、前記新規情報アドレス
入力手段によって入力された新規情報アドレスと前記特
徴量入力手段によって入力された特徴量を前記情報アド
レス蓄積手段に追加する情報アドレス追加手段と、情報
アドレスに存在する情報を取得する情報取得手段を有
し、新規情報アドレスの追加を行うことを特長とする請
求項１に記載の情報検索装置。