(57)【要約】【課題】ユーザが所望するコンテンツデータを容易に探し出すことが可能な情報処理装置を提供すること。【解決手段】情報処理装置１００は、抽出部１０１と、出力部１０２と、を備える。抽出部１０１は、木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する。出力部１０２は、グループと、当該グループに対して抽出部１０１により抽出された代表データと、を対応付けて出力する。これによれば、ユーザは、グループと、そのグループを代表する代表データと、を対応付けて認識することができる。この結果、ユーザは、木構造を構成するグループに分類された複数のコンテンツデータの中から、所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。【選択図】図２４
2010250414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
前記グループと、当該グループに対して前記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記複数のグループのそれぞれに対して、前記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出手段を備え、
前記出力手段は、前記算出された重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成された情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記抽出手段は、子ノードとしてのグループを持たないグループである末端グループのそれぞれに対して、当該末端グループに分類されたコンテンツデータの一部を構成するデータを、当該末端グループに対する前記代表データとして抽出するように構成された情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出手段は、
前記重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データが当該重要度を算出する対象となる前記末端グループである算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータに含まれる数が多くなるほど高くなり、且つ、当該算出対象末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループのうちの前記算出対象代表データを含むコンテンツデータを有するグループの数が少なくなるほど高くなる値を前記重要度として算出するように構成された情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出手段は、
前記重要度を算出する対象となる前記末端グループである算出対象末端グループに対して前記抽出された代表データのいずれかが当該算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータに含まれる数に対する、当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データが当該算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータに含まれる数の割合が高くなるほど高くなり、且つ、当該算出対象末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループの数に対する、当該兄弟ノードとしてのグループのうちの前記算出対象代表データを含むコンテンツデータを有するグループの数の割合が低くなるほど高くなる値を前記重要度として算出するように構成された情報処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出手段は、
前記重要度を算出する対象となる前記末端グループである算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータの数に対する、当該算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータのうちの、当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データを含むコンテンツデータの数の割合が高くなるほど高くなり、且つ、当該算出対象末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループの数に対する、当該兄弟ノードとしてのグループのうちの前記算出対象代表データを含むコンテンツデータを有するグループの数の割合が低くなるほど高くなる値を前記重要度として算出するように構成された情報処理装置。
【請求項７】
請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記抽出手段は、子ノードとしてのグループを持つグループである非末端グループのそれぞれに対して、当該非末端グループが持つ子ノードとしてのグループに対して前記抽出された代表データを、当該非末端グループに対する前記代表データとして抽出するように構成された情報処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出手段は、
前記重要度を算出する対象となる前記非末端グループである算出対象非末端グループの子ノードとしてのグループに対して算出され且つ当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データに対して算出された重要度が高くなるほど高くなり且つ当該算出対象非末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループのうちの、当該算出対象代表データを前記抽出された代表データに含むグループの数が少なくなるほど高くなる値を前記重要度として算出するように構成された情報処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理装置であって、
前記重要度算出手段は、
前記重要度を算出する対象となる前記非末端グループである算出対象非末端グループの子ノードとしてのグループのそれぞれに対して算出され且つ当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データに対して算出された重要度の最大値が大きくなるほど高くなり、且つ、当該算出対象非末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループの数に対する、当該兄弟ノードとしてのグループのうちの前記算出対象代表データを前記抽出された代表データに含むグループの数の割合が低くなるほど高くなる値を前記重要度として算出するように構成された情報処理装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記出力手段は、ユーザによりグループが選択された場合、当該選択されたグループの子ノードとしてのグループを出力するように構成された情報処理装置。
【請求項１１】
請求項１乃至請求項１０のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記出力手段は、ユーザにより代表データが選択された場合、当該選択された代表データを含むコンテンツデータを、当該コンテンツデータを有するグループが当該選択された代表データに対して前記算出された重要度が高い順に並ぶように並べて出力するように構成された情報処理装置。
【請求項１２】
請求項１乃至請求項１１のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記非末端グループに分類されたコンテンツデータが存在する場合、当該コンテンツデータを有する仮想的なグループを当該非末端グループが持つ子ノードとして生成するように構成された情報処理装置。
【請求項１３】
請求項１乃至請求項１２のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記コンテンツデータは、文書としての文字列を表すデータであり、
前記代表データは、単語としての文字列を表すデータである情報処理装置。
【請求項１４】
情報処理装置に、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
前記グループと、当該グループに対して前記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力手段と、
を実現させるためのプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムであって、
前記情報処理装置に、更に、
前記複数のグループのそれぞれに対して、前記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出手段を実現させるとともに、
前記出力手段は、前記算出された重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成されたプログラム。
【請求項１６】
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出工程と、
前記グループと、当該グループに対して前記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力工程と、
を含む情報処理方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の情報処理方法であって、
前記複数のグループのそれぞれに対して、前記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出工程を含み、
前記出力工程は、前記算出された重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成された情報処理方法。
【請求項１８】
互いに通信可能に接続されたサーバ装置及びクライアント装置を含む情報処理システムであって、
前記サーバ装置は、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
前記グループと、当該グループに対して前記抽出された代表データと、を対応付けた出力情報を前記クライアント装置へ送信する出力情報送信手段と、
を備え、
前記クライアント装置は、
前記サーバ装置から前記出力情報を受信し、当該受信した出力情報を出力する出力手段を備える情報処理システム。
【請求項１９】
請求項１８に記載の情報処理システムであって、
前記クライアント装置は、
グループを特定するためのグループ選択情報を受け付け、当該受け付けたグループ選択情報を前記サーバ装置へ送信するグループ選択情報送信手段を備え、
前記出力情報送信手段は、
前記クライアント装置からグループ選択情報を受信し、当該受信されたグループ選択情報により特定されるグループが持つ子ノードとしてのグループと、当該グループに対して前記抽出された代表データと、を対応付けた前記出力情報を前記クライアント装置へ送信するように構成された情報処理システム。
【請求項２０】
請求項１８又は請求項１９に記載の情報処理システムであって、
前記サーバ装置は、
前記複数のグループのそれぞれに対して、前記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出手段を備え、
前記出力情報送信手段は、前記出力情報に前記算出された重要度を含めて送信するように構成され、
前記出力手段は、前記受信された出力情報に含まれる重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成された情報処理システム。
【請求項２１】
通信可能に接続され且つ木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータを記憶するサーバ装置から、当該グループと、当該グループを代表するデータとして抽出された代表データと、を対応付けた出力情報を受信し、当該受信した出力情報を出力する出力手段を備えるクライアント装置。
【請求項２２】
請求項２１に記載のクライアント装置であって、
グループを特定するためのグループ選択情報を受け付け、当該受け付けたグループ選択情報を前記サーバ装置へ送信するグループ選択情報送信手段を備えるクライアント装置。
【請求項２３】
請求項２１又は請求項２２に記載のクライアント装置であって、
前記出力手段は、前記受信された出力情報に含まれる重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成されたクライアント装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツを表す複数のコンテンツデータからユーザが所望するコンテンツデータを検索するための処理を行う情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンテンツ（例えば、文書）を表す複数のコンテンツデータからユーザが所望するコンテンツデータを検索するための処理を行う情報処理装置が知られている。この種の情報処理装置の一つとして、特許文献１に記載の情報処理装置は、木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータを記憶する。
【０００３】
これによれば、ユーザが、グループと、そのグループに分類されたコンテンツデータと、の関係を予め知っている場合には、ユーザは、所望するコンテンツデータを有するグループを容易に特定することができる。即ち、ユーザは、所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２３５０６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ユーザが、グループと、そのグループに分類されたコンテンツデータと、の関係を知らない場合、ユーザが所望するコンテンツデータを有するグループを容易に特定することができないので、ユーザが所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができない虞があった。
【０００６】
このため、本発明の目的は、上述した課題である「ユーザが所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができないこと」を解決することが可能な情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である情報処理装置は、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力手段と、
を備える。
【０００８】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力手段と、
を実現させるためのプログラムである。
【０００９】
また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出工程と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力工程と、
を含む。
【００１０】
また、本発明の他の形態である情報処理システムは、互いに通信可能に接続されたサーバ装置及びクライアント装置を含むシステムである。
【００１１】
更に、上記サーバ装置は、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けた出力情報を上記クライアント装置へ送信する出力情報送信手段と、
を備える。
【００１２】
加えて、上記クライアント装置は、
上記サーバ装置から上記出力情報を受信し、当該受信した出力情報を出力する出力手段を備える。
【００１３】
また、本発明の他の形態であるクライアント装置は、
通信可能に接続され且つ木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータを記憶するサーバ装置から、当該グループと、当該グループを代表するデータとして抽出された代表データと、を対応付けた出力情報を受信し、当該受信した出力情報を出力する出力手段を備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、以上のように構成されることにより、ユーザが所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成及び機能を表す図である。
【図２】図１に示した情報処理装置のＣＰＵが実行する重要度算出プログラムを示したフローチャートである。
【図３】コンテンツデータが分類された複数のグループが構成する木構造を概念的に示した説明図である。
【図４】図１に示した情報処理装置の記憶装置に記憶されている木構造情報を示したテーブルである。
【図５】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿Ａに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図６】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿Ｂに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図７】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿Ｃに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図８】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿ＡＢＣに対して取得する重要度統合値を示したテーブルである。
【図９】図１に示した情報処理装置の記憶装置に記憶されている木構造情報を示したテーブルである。
【図１０】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿Ｄ，Ｄｉｒ＿Ｅに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図１１】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿ＤＥに対して取得する重要度統合値を示したテーブルである。
【図１２】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿Ｆ，Ｄｉｒ＿Ｇ，Ｄｉｒ＿Ｈに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図１３】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿ＦＧＨに対して取得する重要度統合値を示したテーブルである。
【図１４】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿ＡＢＣに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図１５】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿ＤＥに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図１６】図１に示した情報処理装置がグループＤｉｒ＿ＦＧＨに対して取得するグループ情報を示したテーブルである。
【図１７】図１に示した情報処理装置のＣＰＵが実行する検索処理プログラムを示したフローチャートである。
【図１８】図１に示した情報処理装置が検索開始指示を受け付けた際にディスプレイに表示させる画像であって、グループと代表データとが対応付けられた画像を示した図である。
【図１９】図１に示した情報処理装置が検索開始指示を受け付けた際にディスプレイに表示させる画像であって、グループと代表データとが対応付けられた画像を示した図である。
【図２０】図１に示した情報処理装置が、グループＤｉｒ＿ＡＢＣＤＥＦＧＨが選択された際にディスプレイに表示させる画像であって、グループと代表データとが対応付けられた画像を示した図である。
【図２１】図１に示した情報処理装置が、グループＤｉｒ＿Ｂが選択された際にディスプレイに表示させる画像であって、コンテンツデータの一覧を含む画像を示した図である。
【図２２】図１に示した情報処理装置が、グループＤｉｒ＿ＡＢＣが選択され且つ代表データ「録画」が選択された際にディスプレイに表示させる画像であって、コンテンツデータの一覧を含む画像を示した図である。
【図２３】本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの構成及び機能を表す図である。
【図２４】本発明の各実施形態の変形例に係る情報処理装置の機能を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の一形態である情報処理装置は、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力手段と、
を備える。
【００１７】
これによれば、ユーザは、グループと、そのグループを代表する代表データ（例えば、単語）と、を対応付けて認識することができる。この結果、ユーザは、木構造を構成するグループに分類された複数のコンテンツデータ（例えば、文書データ）の中から、所望するコンテンツデータを有するグループを容易に特定することができる。即ち、ユーザは、所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。
【００１８】
この場合、上記情報処理装置は、
上記複数のグループのそれぞれに対して、上記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出手段を備え、
上記出力手段は、上記算出された重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成されることが好適である。
【００１９】
これによれば、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループの中から、ユーザが所望するコンテンツデータを有するグループを、ユーザに確実に選択させることができる。
【００２０】
この場合、上記抽出手段は、子ノードとしてのグループを持たないグループである末端グループのそれぞれに対して、当該末端グループに分類されたコンテンツデータの一部を構成するデータを、当該末端グループに対する上記代表データとして抽出するように構成されることが好適である。
【００２１】
例えば、コンテンツデータが表すコンテンツが文書としての文字列である場合、その文書中の単語は、その文書の内容をよく表す。従って、上記構成のように、代表データとしてコンテンツデータの一部を構成するデータ（例えば、単語を表すデータ）を用いることが好適である。
【００２２】
この場合、上記重要度算出手段は、
上記重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データが当該重要度を算出する対象となる上記末端グループである算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータに含まれる数が多くなるほど高くなり、且つ、当該算出対象末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループのうちの上記算出対象代表データを含むコンテンツデータを有するグループの数が少なくなるほど高くなる値を上記重要度として算出するように構成されることが好適である。
【００２３】
これによれば、算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータをよく表す代表データほど、且つ、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループのうちの算出対象末端グループ以外のグループに分類されたコンテンツデータが含まない代表データほど、優先して出力される。この結果、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループの中から、ユーザが所望するコンテンツデータを有するグループを、ユーザに確実に選択させることができる。
【００２４】
この場合、上記重要度算出手段は、
上記重要度を算出する対象となる上記末端グループである算出対象末端グループに対して上記抽出された代表データのいずれかが当該算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータに含まれる数に対する、当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データが当該算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータに含まれる数の割合が高くなるほど高くなり、且つ、当該算出対象末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループの数に対する、当該兄弟ノードとしてのグループのうちの上記算出対象代表データを含むコンテンツデータを有するグループの数の割合が低くなるほど高くなる値を上記重要度として算出するように構成されることが好適である。
【００２５】
また、上記情報処理装置の他の態様において、
上記重要度算出手段は、
上記重要度を算出する対象となる上記末端グループである算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータの数に対する、当該算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータのうちの、当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データを含むコンテンツデータの数の割合が高くなるほど高くなり、且つ、当該算出対象末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループの数に対する、当該兄弟ノードとしてのグループのうちの上記算出対象代表データを含むコンテンツデータを有するグループの数の割合が低くなるほど高くなる値を上記重要度として算出するように構成されることが好適である。
【００２６】
この場合、上記抽出手段は、子ノードとしてのグループを持つグループである非末端グループのそれぞれに対して、当該非末端グループが持つ子ノードとしてのグループに対して上記抽出された代表データを、当該非末端グループに対する上記代表データとして抽出するように構成されることが好適である。
これによれば、非末端グループに対する代表データを容易に抽出することができる。
【００２７】
この場合、上記重要度算出手段は、
上記重要度を算出する対象となる上記非末端グループである算出対象非末端グループの子ノードとしてのグループに対して算出され且つ当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データに対して算出された重要度が高くなるほど高くなり且つ当該算出対象非末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループのうちの、当該算出対象代表データを上記抽出された代表データに含むグループの数が少なくなるほど高くなる値を上記重要度として算出するように構成されることが好適である。
【００２８】
これによれば、算出対象非末端グループに分類されたコンテンツデータをよく表す代表データほど、且つ、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループのうちの算出対象非末端グループ以外のグループに分類されたコンテンツデータが含まない代表データほど、優先して出力される。この結果、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループの中から、ユーザが所望するコンテンツデータを有するグループを、ユーザに確実に選択させることができる。
【００２９】
この場合、上記重要度算出手段は、
上記重要度を算出する対象となる上記非末端グループである算出対象非末端グループの子ノードとしてのグループのそれぞれに対して算出され且つ当該重要度を算出する対象となる代表データである算出対象代表データに対して算出された重要度の最大値が大きくなるほど高くなり、且つ、当該算出対象非末端グループの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループの数に対する、当該兄弟ノードとしてのグループのうちの上記算出対象代表データを上記抽出された代表データに含むグループの数の割合が低くなるほど高くなる値を上記重要度として算出するように構成されることが好適である。
【００３０】
この場合、上記出力手段は、ユーザによりグループが選択された場合、当該選択されたグループの子ノードとしてのグループを出力するように構成されることが好適である。
【００３１】
これによれば、ユーザは、グループを順次選択することにより、所望するコンテンツデータを有するグループを容易に特定することができる。
【００３２】
この場合、上記出力手段は、ユーザにより代表データが選択された場合、当該選択された代表データを含むコンテンツデータを、当該コンテンツデータを有するグループが当該選択された代表データに対して上記算出された重要度が高い順に並ぶように並べて出力するように構成されることが好適である。
【００３３】
これによれば、ユーザは、代表データとの相関が強い順に並んだコンテンツデータを認識（例えば、閲覧）することができる。この結果、ユーザは、所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。
【００３４】
この場合、上記情報処理装置は、
上記非末端グループに分類されたコンテンツデータが存在する場合、当該コンテンツデータを有する仮想的なグループを当該非末端グループが持つ子ノードとして生成するように構成されることが好適である。
【００３５】
これによれば、情報処理装置は、非末端グループに分類されたコンテンツデータが存在する場合であっても、適切に代表データを抽出するとともに抽出した代表データを出力することができる。
【００３６】
この場合、上記コンテンツデータは、文書としての文字列を表すデータであり、
上記代表データは、単語としての文字列を表すデータであることが好適である。
【００３７】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力手段と、
を実現させるためのプログラムである。
【００３８】
この場合、上記プログラムは、
上記情報処理装置に、更に、
上記複数のグループのそれぞれに対して、上記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出手段を実現させるとともに、
上記出力手段は、上記算出された重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成されることが好適である。
【００３９】
また、本発明の他の形態である情報処理方法は、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出工程と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けて出力する出力工程と、
を含む。
【００４０】
この場合、上記情報処理方法は、
上記複数のグループのそれぞれに対して、上記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出工程を含み、
上記出力工程は、上記算出された重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成されることが好適である。
【００４１】
また、本発明の他の形態である情報処理システムは、互いに通信可能に接続されたサーバ装置及びクライアント装置を含むシステムである。
【００４２】
更に、上記サーバ装置は、
木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する抽出手段と、
上記グループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けた出力情報を上記クライアント装置へ送信する出力情報送信手段と、
を備える。
【００４３】
加えて、上記クライアント装置は、上記サーバ装置から上記出力情報を受信し、当該受信した出力情報を出力する出力手段を備える。
【００４４】
この場合、上記クライアント装置は、
グループを特定するためのグループ選択情報を受け付け、当該受け付けたグループ選択情報を上記サーバ装置へ送信するグループ選択情報送信手段を備え、
上記出力情報送信手段は、
上記クライアント装置からグループ選択情報を受信し、当該受信されたグループ選択情報により特定されるグループが持つ子ノードとしてのグループと、当該グループに対して上記抽出された代表データと、を対応付けた上記出力情報を上記クライアント装置へ送信するように構成されることが好適である。
【００４５】
この場合、上記サーバ装置は、
上記複数のグループのそれぞれに対して、上記抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する重要度算出手段を備え、
上記出力情報送信手段は、上記出力情報に上記算出された重要度を含めて送信するように構成され、
上記出力手段は、上記受信された出力情報に含まれる重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成されることが好適である。
【００４６】
また、本発明の他の形態であるクライアント装置は、
通信可能に接続され且つ木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータを記憶するサーバ装置から、当該グループと、当該グループを代表するデータとして抽出された代表データと、を対応付けた出力情報を受信し、当該受信した出力情報を出力する出力手段を備える。
【００４７】
この場合、上記クライアント装置は、
グループを特定するためのグループ選択情報を受け付け、当該受け付けたグループ選択情報を上記サーバ装置へ送信するグループ選択情報送信手段を備えることが好適である。
【００４８】
この場合、上記出力手段は、上記受信された出力情報に含まれる重要度が高い代表データほど優先して出力するように構成されることが好適である。
【００４９】
上述した構成を有する、プログラム、情報処理方法、情報処理システム、又は、クライアント装置、の発明であっても、上記情報処理装置と同様の作用を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。
【００５０】
以下、本発明に係る、情報処理装置、プログラム、情報処理方法、情報処理システム、及び、クライアント装置、の各実施形態について図１〜図２４を参照しながら説明する。
【００５１】
＜第１実施形態＞
（構成）
図１に示したように、第１実施形態に係る情報処理装置（検索支援装置）１は、図示しない中央処理装置（ＣＰＵ；Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、及び、記憶装置（メモリ及びハードディスク駆動装置（ＨＤＤ；Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ））を備える。
【００５２】
この情報処理装置１には、入力装置１ａ及び出力装置１ｂが接続されている。出力装置１ｂは、ディスプレイを有する。出力装置１ｂは、ＣＰＵから出力された画像情報に基づいて、文字及び図形等からなる画像をディスプレイに表示させる。入力装置１ａは、キーボード及びマウスを有する。情報処理装置１は、入力装置１ａを介して、ユーザの操作に基づく情報が入力される。
【００５３】
情報処理装置１の機能は、コンテンツデータ記憶部１１と、抽出部（抽出手段）１２と、重要度算出部（重要度算出手段）１３と、代表データ記憶部１４と、検索処理部（出力手段）１５と、を含む。これらの機能は、記憶装置に記憶されているプログラムをＣＰＵが実行することにより実現される。
【００５４】
コンテンツデータ記憶部１１は、木構造を構成する複数のノードとしてのグループ（又は、ディレクトリ）に分類された複数のコンテンツデータを予め記憶している。本例では、コンテンツデータは、文書としての文字列を表すデータである。例えば、コンテンツデータが表すコンテンツは、問答集、又は、商品情報である。
【００５５】
抽出部１２は、コンテンツデータ記憶部１１に記憶されている複数のコンテンツデータに基づいて、上記木構造を構成する複数のグループのそれぞれに対して、当該グループを代表する代表データを抽出する。本例では、代表データは、単語としての文字列（キーワード）を表すデータである。
【００５６】
具体的には、抽出部１２は、子ノードとしてのグループを持たないグループである末端グループ（最下層グループ）のそれぞれに対して、当該末端グループに分類されたコンテンツデータの一部を構成するデータを、当該末端グループに対する代表データとして抽出する。本例では、抽出部１２は、コンテンツデータが表す文字列に対して、形態素解析を行うことにより、当該文字列に含まれる単語を取得するとともに、その単語の品詞を取得する。そして、抽出部１２は、品詞が名詞である単語を代表データとして取得（抽出）する。
【００５７】
また、抽出部１２は、子ノードとしてのグループを持つグループである非末端グループ（中間層グループ）のそれぞれに対して、当該非末端グループが持つ子ノードとしてのグループに対して抽出された代表データを、当該非末端グループに対する代表データとして抽出する。
これによれば、非末端グループに対する代表データを容易に抽出することができる。
【００５８】
重要度算出部１３は、上記複数のグループのそれぞれに対して、抽出部１２により抽出された代表データ毎に、当該代表データが当該グループに分類されたコンテンツデータと他のグループに分類されたコンテンツデータとの違いを反映する程度が大きくなるほど高くなる重要度を算出する。
【００５９】
先ず、末端グループに対する重要度の算出方法について説明する。
重要度算出部１３は、重要度を算出する対象となる末端グループ（算出対象末端グループ）Ｃａ、及び、重要度を算出する対象となる代表データ（算出対象代表データ）ｔに対する重要度ｗ（Ｃａ，ｔ）を下記式（１）に基づいて算出する。
【数１】
2010250414.tif 000003
【００６０】
ここで、値Ｋｔｆ（Ｃａ，ｔ）は、下記式（２）により求められる。
【数２】
2010250414.tif 000004
【００６１】
ここで、値ｆ（Ｃａ，ｔ）は、算出対象代表データｔが算出対象末端グループＣａに分類されたコンテンツデータに含まれる数（出現回数、出現頻度）である。また、値ｆ（Ｃａ）は、算出対象末端グループＣａに対して抽出された代表データのいずれかが当該算出対象末端グループＣａに分類されたコンテンツデータに含まれる数である。
【００６２】
即ち、値Ｋｔｆ（Ｃａ，ｔ）は、値ｆ（Ｃａ）に対する値ｆ（Ｃａ，ｔ）の割合が高くなるほど大きく（高く）なる値である、と言うことができる。
【００６３】
また、値Ｋｉｃｆ（ｔ）は、下記式（３）により求められる。
【数３】
2010250414.tif 000005
【００６４】
ここで、値Ｎ（Ｃａ）は、算出対象末端グループＣａの親ノード（親グループ）が持つ子ノード（子グループ）である兄弟ノードとしてのグループ（兄弟グループ）の数である。また、値Ｎ（Ｃａ，ｔ）は、上記兄弟ノードとしてのグループのうちの算出対象代表データｔを含むコンテンツデータを有するグループの数である。
【００６５】
即ち、値Ｋｉｃｆ（ｔ）は、値Ｎ（Ｃａ）に対する値Ｎ（Ｃａ，ｔ）の割合が低くなるほど大きく（高く）なる値である、と言うことができる。
【００６６】
このように、重要度算出部１３は、各末端グループに対して、算出対象代表データｔが算出対象末端グループＣａに分類されたコンテンツデータに含まれる数が多くなるほど高くなる値を重要度として算出する。更に、重要度算出部１３は、各末端グループに対して、算出対象末端グループＣａの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループのうちの算出対象代表データｔを含むコンテンツデータを有するグループの数が少なくなるほど高くなる値を重要度として算出する。
【００６７】
これによれば、算出対象末端グループに分類されたコンテンツデータをよく表す代表データほど、且つ、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループのうちの算出対象末端グループ以外のグループに分類されたコンテンツデータが含まない代表データほど、優先して出力される。この結果、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループの中から、ユーザが所望するコンテンツデータを有するグループを、ユーザに確実に選択させることができる。
【００６８】
なお、重要度算出部１３は、値ｆ（Ｃａ，ｔ）として、算出対象末端グループＣａに分類されたコンテンツデータのうちの算出対象代表データｔを含むコンテンツデータの数を用いるとともに、値ｆ（Ｃａ）として、算出対象末端グループＣａに分類されたコンテンツデータの数を用いるように構成されていてもよい。
【００６９】
次に、非末端グループに対する重要度の算出方法について説明する。
重要度算出部１３は、重要度を算出する対象となる非末端グループ（算出対象非末端グループ）Ｃｂ、及び、重要度を算出する対象となる代表データ（算出対象代表データ）ｔに対する重要度ｗ（Ｃｂ，ｔ）を下記式（４）に基づいて算出する。
【数４】
2010250414.tif 000006
【００７０】
ここで、値Ｌ（Ｃｂ，ｔ）は、算出対象非末端グループＣｂの子ノードとしてのグループのそれぞれに対して算出され且つ算出対象代表データｔに対して算出された重要度の最大値である。即ち、値Ｌ（Ｃｂ，ｔ）は、算出対象非末端グループＣｂの子ノードとしてのグループに対して算出され且つ算出対象代表データｔに対して算出された重要度が高くなるほど大きく（高く）なる値である、と言うことができる。
【００７１】
また、値Ｌｉｃｆ（ｔ）は、下記式（５）により求められる。
【数５】
2010250414.tif 000007
【００７２】
ここで、値Ｎ（Ｃｂ）は、算出対象非末端グループＣｂの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループの数である。また、値Ｎ（Ｃｂ，ｔ）は、上記兄弟ノードとしてのグループのうちの算出対象代表データｔを抽出された代表データに含むグループ（即ち、子ノードが有するコンテンツデータが算出対象代表データｔを含んでいるグループ）の数である。
【００７３】
即ち、値Ｌｉｃｆ（ｔ）は、値Ｎ（Ｃｂ）に対する値Ｎ（Ｃｂ，ｔ）の割合が低くなるほど大きく（高く）なる値である、と言うことができる。
【００７４】
このように、重要度算出部１３は、各非末端グループに対して、算出対象非末端グループＣｂの子ノードとしてのグループに対して算出され且つ算出対象代表データｔに対して算出された重要度が高くなるほど高くなる値を重要度として算出する。更に、重要度算出部１３は、各非末端グループに対して、算出対象非末端グループＣｂの親ノードが持つ子ノードである兄弟ノードとしてのグループのうちの、算出対象代表データｔを抽出された代表データに含むグループの数が少なくなるほど高くなる値を重要度として算出する。
【００７５】
これによれば、算出対象非末端グループに分類されたコンテンツデータをよく表す代表データほど、且つ、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループのうちの算出対象非末端グループ以外のグループに分類されたコンテンツデータが含まない代表データほど、優先して出力される。この結果、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループの中から、ユーザが所望するコンテンツデータを有するグループを、ユーザに確実に選択させることができる。
【００７６】
代表データ記憶部１４は、グループと、抽出部１２により抽出された代表データと、その代表データが抽出される基となったコンテンツデータを特定するためのコンテンツ特定情報と、重要度算出部１３により算出された重要度と、を対応付けて記憶する。
【００７７】
検索処理部１５は、ユーザによって入力された検索開始指示を受け付ける。検索開始指示は、コンテンツデータの検索を開始する旨を指示する情報である。検索処理部１５は、検索開始指示を受け付けると、木構造の根ノード（頂点に位置するノード、ルートグループ）の子ノードとしてのグループと、当該グループと対応付けて代表データ記憶部１４に記憶されている代表データと、を出力装置１ｂを介して出力する。
【００７８】
このとき、検索処理部１５は、上記グループ及び上記代表データと対応付けて代表データ記憶部１４に記憶されている重要度が高い代表データほど優先して出力する。本例では、検索処理部１５は、上記記憶されている代表データから、予め設定された出力数だけ、重要度が高い順に選択し、当該選択した代表データのみを出力する。
【００７９】
更に、検索処理部１５は、ユーザによって入力されたグループ選択情報を受け付ける。グループ選択情報は、検索処理部１５が出力したグループの１つを特定するための情報である。検索処理部１５は、受け付けたグループ選択情報により特定されるグループが子ノードを持つ（当該特定されるグループが非末端グループである）場合、そのグループの子ノードとしてのグループと、当該グループと対応付けて代表データ記憶部１４に記憶されている代表データと、を出力装置１ｂを介して出力する。
【００８０】
また、検索処理部１５は、受け付けたグループ選択情報により特定されるグループが子ノードを持たない（即ち、当該グループが末端グループである）場合、そのグループが有する（そのグループに分類された）コンテンツデータの一覧を出力装置１ｂを介して出力する。
【００８１】
一方、検索処理部１５は、ユーザによって入力された代表データ選択情報を受け付ける。代表データ選択情報は、検索処理部１５が出力した代表データの１つを特定するための情報である。
【００８２】
検索処理部１５は、選択されたグループ以下に存在する（選択されたグループ、又は、選択されたグループの子グループに分類された）コンテンツデータのうちの、受け付けた代表データ選択情報により特定される代表データと対応付けて代表データ記憶部１４に記憶されているコンテンツ特定情報により特定されるコンテンツデータを出力装置１ｂを介して出力する。このとき、検索処理部１５は、コンテンツデータを有するグループが上記代表データと対応付けて代表データ記憶部１４に記憶されている重要度が高い順に並ぶように、コンテンツデータを並べて出力する。
【００８３】
（作動）
次に、上述した情報処理装置１の作動について具体的に述べる。
情報処理装置１のＣＰＵは、図２にフローチャートにより示した重要度算出プログラムを、予め設定された算出周期が経過する毎に実行するようになっている。なお、情報処理装置１は、この重要度算出プログラムを、コンテンツデータ記憶部１１に新たにコンテンツデータが記憶される毎に実行するように構成されていてもよい。
【００８４】
具体的に述べると、ＣＰＵは、重要度算出プログラムの処理を開始すると、ステップＡ１にて、末端グループのそれぞれに対して、記憶装置に記憶されているコンテンツデータのうちの当該末端グループに分類されたコンテンツデータの一部を構成するデータを、当該末端グループに対する代表データとして抽出する（抽出工程の一部）。
【００８５】
上述したように、本例では、ＣＰＵは、コンテンツデータが表す文字列に対して、形態素解析を行うことにより、当該文字列に含まれる単語を取得するとともに、その単語の品詞を取得する。そして、ＣＰＵは、品詞が名詞である単語を代表データとして取得（抽出）する。
【００８６】
従って、例えば、「ＨＤＤからＤＶＤへのダビングはできますか？」という文字列を表すコンテンツデータに基づいて、ＣＰＵは、「ＨＤＤ」、「ＤＶＤ」及び「ダビング」を代表データとして抽出する。なお、情報処理装置１がコンテンツデータから代表データを抽出する方法は、他の方法であってもよい。
【００８７】
次いで、ＣＰＵは、末端グループのそれぞれに対して、抽出された代表データ毎に、上記式（１）〜式（３）に基づいて重要度を算出する（ステップＡ２、重要度算出工程の一部）。
【００８８】
例えば、図３に示した木構造を有するグループＤｉｒ＿Ａ，Ｄｉｒ＿Ｂ，Ｄｉｒ＿Ｃ，Ｄｉｒ＿ＡＢＣを想定する。グループＤｉｒ＿Ａ，Ｄｉｒ＿Ｂ，Ｄｉｒ＿Ｃは、末端グループである。なお、本例では、記憶装置は、図４に示したように、木構造を表す木構造情報を予め記憶している。木構造情報は、グループを特定するためのグループ特定情報と、そのグループの親ノードとしてのグループを特定するための親グループ特定情報と、そのグループの子ノードとしてのグループを特定するための子グループ特定情報と、からなる情報を複数含む。
【００８９】
いま、グループＤｉｒ＿Ａが有するコンテンツデータが、代表データ「ＨＤＤ」を２つ含み、代表データ「ＤＶＤ」を４つ含み、代表データ「ダビング」を４つ含む場合を想定する。更に、グループＤｉｒ＿Ｂが有するコンテンツデータが、代表データ「ＨＤＤ」を２つ含み、代表データ「ＤＶＤ」を２つ含む場合を想定する。加えて、グループＤｉｒ＿Ｃが有するコンテンツデータが、代表データ「ＨＤＤ」を２つ含み、代表データ「録画」を２つ含む場合を想定する。
【００９０】
この場合、ＣＰＵは、グループＤｉｒ＿Ａ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度として「０．２００」を算出する。同様に、ＣＰＵは、グループＤｉｒ＿Ａ、及び、代表データ「ＤＶＤ」に対する重要度として「０．４７０」を算出し、グループＤｉｒ＿Ａ、及び、代表データ「ダビング」に対する重要度として「０．５９１」を算出する。
【００９１】
同様に、ＣＰＵは、グループＤｉｒ＿Ｂ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度として「０．５００」を算出し、グループＤｉｒ＿Ｂ、及び、代表データ「ＤＶＤ」に対する重要度として「０．５８８」を算出する。同様に、ＣＰＵは、グループＤｉｒ＿Ｃ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度として「０．５００」を算出し、グループＤｉｒ＿Ｃ、及び、代表データ「録画」に対する重要度として「０．７３９」を算出する。
【００９２】
上述したように、グループＤｉｒ＿Ａが有するコンテンツデータにおける「ＤＶＤ」及び「ダビング」の出現頻度はいずれも４回である。ところで、「ＤＶＤ」は、兄弟グループＤｉｒ＿Ｂが有するコンテンツデータにおいても出現している。一方、「ダビング」は、他の兄弟グループが有するコンテンツデータにおいて出現していない。従って、「ＤＶＤ」よりも「ダビング」の方が重要度が大きくなっている。
【００９３】
次いで、ＣＰＵは、末端グループ毎に、代表データと、その代表データが抽出される基となったコンテンツデータを特定するためのコンテンツ特定情報と、算出された重要度と、重要度が高くなるほど小さくなる値であるランキング情報と、からなるグループ情報を記憶装置に記憶させる（ステップＡ３）。
【００９４】
図５は、グループＤｉｒ＿Ａに対するグループ情報であり、図６は、グループＤｉｒ＿Ｂに対するグループ情報であり、図７は、グループＤｉｒ＿Ｃに対するグループ情報である。
【００９５】
そして、ＣＰＵは、すべての末端グループに対して重要度を算出したか否かを判定する（ステップＡ４）。すべての末端グループに対して重要度が算出されていない場合、ＣＰＵは、ステップＡ２に戻り、ステップＡ２〜ステップＡ３の処理を繰り返し実行する。そして、すべての末端グループに対して重要度が算出されると、ＣＰＵは、ステップＡ４にて「ＹＥＳ」と判定してステップＡ５へ進む。
【００９６】
次いで、ＣＰＵは、非末端グループのそれぞれに対して、上記式（４）〜式（５）に基づいて重要度を算出する。
先ず、ＣＰＵは、各非末端グループが有する子グループに対して抽出された代表データを、当該非末端グループに対する代表データとして抽出する（抽出工程の一部）。そして、ＣＰＵは、非末端グループのそれぞれに対して、抽出された代表データ毎に、当該非末端グループを親グループとして持つグループのそれぞれに対して算出された重要度を代表する重要度統合値（上記式（４）における値Ｌ（Ｃｂ，ｔ））を求める（即ち、重要度を統合する）（ステップＡ５、重要度算出工程の一部）。
【００９７】
本例では、上述したように、ＣＰＵは、複数の重要度を代表する重要度統合値として、複数の重要度の最大値を用いる。なお、ＣＰＵは、複数の重要度を代表する重要度統合値として複数の重要度の平均値を用いてもよい。
【００９８】
本例では、ＣＰＵは、図８に示したように、非末端グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度統合値として「０．５」を算出し、非末端グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「ＤＶＤ」に対する重要度統合値として「０．５８８」を算出し、非末端グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「ダビング」に対する重要度統合値として「０．５９１」を算出し、非末端グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「録画」に対する重要度統合値として「０．７３９」を算出する。
【００９９】
次に、ＣＰＵは、算出された重要度統合値と、上記式（４）〜式（５）と、に基づいて、非末端グループのそれぞれに対する重要度を、抽出された代表データ毎に算出する（ステップＡ６、重要度算出工程の一部）。
【０１００】
ここで、図９に示した木構造を有する、グループＤｉｒ＿Ｄ，Ｄｉｒ＿Ｅ，Ｄｉｒ＿ＤＥと、グループＤｉｒ＿Ｆ，Ｄｉｒ＿Ｇ，Ｄｉｒ＿Ｈ，Ｄｉｒ＿ＦＧＨと、を想定する。更に、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ，Ｄｉｒ＿ＤＥ，Ｄｉｒ＿ＦＧＨが兄弟グループを構成している場合を想定する。
【０１０１】
この場合、ＣＰＵは、図１０及び図１１に示したように、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「ダビング」に対する重要度統合値として「０．６５１」を算出し、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度統合値として「０．６５１」を算出し、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「ディスク」に対する重要度統合値として「０．６５１」を算出し、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「バックアップ」に対する重要度統合値として「０．６５１」を算出する。
【０１０２】
同様に、ＣＰＵは、図１２及び図１３に示したように、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度統合値として「１」を算出し、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「ＶＴＲ」に対する重要度統合値として「０．９８５」を算出し、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「録画時間」に対する重要度統合値として「０．６５６」を算出し、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「延長」に対する重要度統合値として「０．６５６」を算出する。
【０１０３】
更に、ＣＰＵは、図１４に示したように、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「録画」に対する重要度として「１．０９２」を算出し、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「ＤＶＤ」に対する重要度として「０．８６９」を算出し、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「ダビング」に対する重要度として「０．６９５」を算出し、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度として「０．５」を算出する。
【０１０４】
同様に、ＣＰＵは、図１５に示したように、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「ディスク」に対する重要度として「０．９６２」を算出し、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「バックアップ」に対する重要度として「０．９６２」を算出し、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「ダビング」に対する重要度として「０．７６６」を算出し、グループＤｉｒ＿ＤＥ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度として「０．７６６」を算出する。
【０１０５】
同様に、ＣＰＵは、図１６に示したように、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「ＶＴＲ」に対する重要度として「１．４５５」を算出し、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「ＨＤＤ」に対する重要度として「１」を算出し、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「録画時間」に対する重要度として「０．９６９」を算出し、グループＤｉｒ＿ＦＧＨ、及び、代表データ「延長」に対する重要度として「０．９６９」を算出する。
【０１０６】
上述したように、グループＤｉｒ＿ＡＢＣに対して算出された重要度は、グループＤｉｒ＿ＡＢＣの子グループＤｉｒ＿Ａ、Ｄｉｒ＿Ｂ、Ｄｉｒ＿ＣのうちグループＤｉｒ＿Ｃが有するコンテンツデータのみに含まれ、兄弟グループＤｉｒ＿ＤＥ、Ｄｉｒ＿ＦＧＨ（の子グループ）が有するコンテンツデータには含まれない代表データである「録画」に対する重要度が最大となっている。
【０１０７】
これは、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ、Ｄｉｒ＿ＤＥ、Ｄｉｒ＿ＦＧＨの親グループＤｉｒ＿ＡＢＣＤＥＦＧＨの位置から３つの子グループを見たとき、「録画」と強い相関を有する（関連性が高い）コンテンツデータがグループＤｉｒ＿ＡＢＣ以下のグループに存在することを表している。
【０１０８】
ところで、グループＤｉｒ＿ＡＢＣに対して算出された重要度統合値は、「ダビング」に対する値が２番目に大きな値であり、「ＤＶＤ」に対する値が３番目に大きな値である。ところで、代表データ「ＤＶＤ」は、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ以下のグループにのみ存在する。一方、代表データ「ダビング」は、グループＤｉｒ＿ＤＥ以下のグループにも存在する。従って、グループＤｉｒ＿ＡＢＣに対して算出された重要度は、「ＤＶＤ」に対する値が２番目に大きな値となり、「ダビング」に対する値が３番目に大きな値となっている。
【０１０９】
次に、ＣＰＵは、非末端グループ毎に、代表データと、その代表データが抽出される基となったコンテンツデータを特定するためのコンテンツ特定情報と、算出された重要度と、重要度が高くなるほど小さくなる値であるランキング情報と、からなるグループ情報を記憶装置に記憶させる（ステップＡ７）。
【０１１０】
そして、ＣＰＵは、すべての非末端グループに対して重要度を算出したか否かを判定する（ステップＡ８）。すべての非末端グループに対して重要度が算出されていない場合、ＣＰＵは、ステップＡ６に戻り、ステップＡ６〜ステップＡ７の処理を繰り返し実行する。そして、すべての非末端グループに対して重要度が算出されると、ＣＰＵは、ステップＡ８にて「ＹＥＳ」と判定して、この重要度算出プログラムの実行を終了する。
【０１１１】
また、情報処理装置１のＣＰＵは、図１７にフローチャートにより示した検索処理プログラムを、ユーザからの指示に応じて実行するようになっている。
【０１１２】
具体的に述べると、ＣＰＵは、検索処理プログラムの処理を開始すると、ステップＢ１にて、ユーザにより入力された検索開始指示を受け付けるまで待機する（ステップＢ１）。
【０１１３】
そして、検索開始指示を受け付けると、ＣＰＵは、木構造の根ノード（ルートグループ）の子ノードとしてのグループ（子グループ）Ｄｉｒ＿ＡＢＣＤＥＦＧＨ，Ｄｉｒ＿ＩＪＫＬＭＮＯ，Ｄｉｒ＿ＰＱＲＳＴＵＶＷＸＹＺのそれぞれと、当該グループと対応付けて記憶装置に記憶されている代表データ及びランキング情報と、を対応付けて、図１８に示したように、ディスプレイに表示させる（ステップＢ２、出力工程）。
【０１１４】
本例では、ＣＰＵは、当該グループと対応付けて記憶装置に記憶されている代表データから、予め設定された出力数（本例では、５つ）だけ、重要度が高い順に選択し、当該選択した代表データのみを出力する。なお、出力数が比較的大きい場合には、画面を切り替えたり、画面をスクロールさせたり、することによって、情報処理装置１が代表データを出力することが好適である。
【０１１５】
また、図１９に示したように、情報処理装置１は、ユーザが表示されているグループを選択する操作を行った場合（例えば、グループ特定情報の位置にマウスカーソルを位置させた（マウスオーバーした）場合）にのみ、選択されたグループと対応付けられた代表データ及びランキング情報を表示するように構成されていてもよい。
【０１１６】
これにより、ユーザは、表示された代表データを閲覧することにより、所望するコンテンツデータを有するグループを容易に特定することができる。この結果、ユーザは、所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。
【０１１７】
次いで、ＣＰＵは、ユーザにより入力された選択情報（グループ選択情報、又は、代表データ選択情報）を受け付けるまで待機する（ステップＢ３）。
先ず、ユーザがグループＤｉｒ＿ＡＢＣＤＥＦＧＨを特定するためのグループ選択情報を入力した場合を想定して説明する。
【０１１８】
この場合、ＣＰＵは、ステップＢ３にて「ＹＥＳ」と判定してステップＢ４に進み、受け付けられた選択情報がグループ選択情報であるか否かを判定する。上記仮定に従えば、ＣＰＵは、「ＹＥＳ」と判定してステップＢ５に進み、受け付けられたグループ選択情報により特定されるグループが非末端グループであるか否かを判定する。
【０１１９】
上記仮定に従えば、ＣＰＵは、「ＹＥＳ」と判定してステップＢ２へ戻る。そして、上述した場合と同様に、ＣＰＵは、選択されたグループＤｉｒ＿ＡＢＣＤＥＦＧＨの子ノードとしてのグループ（子グループ）Ｄｉｒ＿ＡＢＣ，Ｄｉｒ＿ＤＥ，Ｄｉｒ＿ＦＧＨのそれぞれと、当該グループと対応付けて記憶装置に記憶されている代表データ及びランキング情報と、を対応付けて、図２０に示したように、ディスプレイに表示させる。
【０１２０】
ＣＰＵは、選択されたグループが末端グループとなるまで、上記ステップＢ２〜ステップＢ５の処理を繰り返し実行する。これにより、ユーザは、グループを選択しながら階層構造を辿ることによって、所望するコンテンツデータを有するグループを特定することができる。
【０１２１】
その後、ユーザがグループＤｉｒ＿ＡＢＣを特定するためのグループ選択情報を入力し、更にその後、グループＤｉｒ＿Ｂを特定するためのグループ選択情報を入力した場合を想定して説明を続ける。
【０１２２】
この場合、ＣＰＵは、ステップＢ５にて「ＮＯ」と判定してステップＢ６に進む。そして、ＣＰＵは、グループＤｉｒ＿Ｂに分類されたコンテンツデータの一覧を、図２１に示したように、ディスプレイに表示させる。
【０１２３】
そして、ＣＰＵは、ユーザにより入力されたコンテンツ選択情報を受け付けるまで待機する（ステップＢ７）。コンテンツ選択情報は、コンテンツデータを特定するための情報である。ＣＰＵは、コンテンツ選択情報を受け付けると、「ＹＥＳ」と判定してステップＢ８に進む。そして、ＣＰＵは、受け付けたコンテンツ選択情報により特定されるコンテンツデータをディスプレイに表示させる。
その後、ＣＰＵは、この検索処理プログラムの実行を終了する。
【０１２４】
次に、ユーザがグループＤｉｒ＿ＡＢＣを特定するためのグループ選択情報を入力し、更にその後、代表データ「録画」を特定するための代表データ選択情報を入力した場合について説明する。
【０１２５】
この場合、ＣＰＵは、ステップＢ４にて「ＮＯ」と判定してステップＢ９に進む。そして、ＣＰＵは、選択されているグループＤｉｒ＿ＡＢＣ以下に存在するコンテンツデータのうちの、受け付けた代表データ選択情報により特定される代表データと対応付けて記憶装置に記憶されているコンテンツ特定情報により特定されるコンテンツデータ（即ち、その代表データを抽出する基となったコンテンツデータ）をディスプレイに表示させる。
【０１２６】
即ち、上記仮定に従えば、図２２に示したように、ＣＰＵは、グループＤｉｒ＿ＡＢＣ以下に存在するコンテンツデータのうちの、代表データ「録画」を含むコンテンツデータを表示させる。
その後、ＣＰＵは、上述した場合と同様に、ステップＢ７及びステップＢ８の処理を実行して、この検索処理プログラムの実行を終了する。
【０１２７】
以上、説明したように、本発明による情報処理装置の第１実施形態によれば、ユーザは、グループと、そのグループを代表する代表データと、を対応付けて認識することができる。この結果、ユーザは、木構造を構成するグループに分類された複数のコンテンツデータの中から、所望するコンテンツデータを有するグループを容易に特定することができる。即ち、ユーザは、所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。
【０１２８】
更に、上記第１実施形態によれば、重要度が高い代表データほど優先して出力されるので、同一の親ノードを持つ兄弟ノードとしての複数のグループの中から、ユーザが所望するコンテンツデータを有するグループを、ユーザに確実に選択させることができる。
【０１２９】
加えて、上記第１実施形態において、情報処理装置１は、ユーザによりグループが選択された場合、当該選択されたグループの子ノードとしてのグループを出力するように構成されている。
これによれば、ユーザは、グループを順次選択することにより、所望するコンテンツデータを有するグループを容易に特定することができる。
【０１３０】
また、上記第１実施形態において、情報処理装置１は、ユーザにより代表データが選択された場合、当該選択された代表データを含むコンテンツデータを、当該コンテンツデータを有するグループが当該選択された代表データに対して算出された重要度が高い順に並ぶように並べて出力するように構成されている。
【０１３１】
これによれば、ユーザは、代表データとの相関が強い順に並んだコンテンツデータを認識（例えば、閲覧）することができる。この結果、ユーザは、所望するコンテンツデータを容易に探し出すことができる。
【０１３２】
なお、上記第１実施形態において、情報処理装置１は、非末端グループに分類されたコンテンツデータが存在する場合、当該コンテンツデータを有する仮想的なグループを当該非末端グループが持つ子ノードとして生成するように構成されることが好適である。
【０１３３】
これによれば、情報処理装置１は、非末端グループに分類されたコンテンツデータが存在する場合であっても、適切に代表データを抽出するとともに抽出した代表データを出力することができる。
【０１３４】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理システムについて説明する。第２実施形態に係る情報処理システムは、上記第１実施形態に係る情報処理装置に対して、サーバ装置とクライアント装置とが通信することにより情報処理装置１と同様の機能を実現するように構成されている点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。
【０１３５】
図２３に示したように、この情報処理システム２は、サーバ装置２０と、クライアント装置３０と、を含む。サーバ装置２０及びクライアント装置３０のそれぞれは、情報処理装置である。サーバ装置２０及びクライアント装置３０は、互いに通信可能に接続されている。クライアント装置３０には、入力装置１ａと同様の入力装置３０ａ、及び、出力装置１ｂと同様の出力装置３０ｂが接続されている。
【０１３６】
サーバ装置２０の機能は、コンテンツデータ記憶部２１と、抽出部（抽出手段）２２と、重要度算出部（重要度算出手段）２３と、代表データ記憶部２４と、出力情報送信部（出力情報送信手段）２５と、を含む。これらの機能は、サーバ装置２０の記憶装置に記憶されているプログラムを、サーバ装置２０のＣＰＵが実行することにより実現される。
【０１３７】
また、クライアント装置３０の機能は、検索処理部（出力手段、グループ選択情報送信手段）３１を含む。この機能は、クライアント装置３０の記憶装置に記憶されているプログラムを、クライアント装置３０のＣＰＵが実行することにより実現される。
【０１３８】
コンテンツデータ記憶部２１〜代表データ記憶部２４のそれぞれは、コンテンツデータ記憶部１１〜代表データ記憶部１４のそれぞれと同様である。
【０１３９】
検索処理部３１は、ユーザによって入力された検索開始指示を受け付ける。検索処理部３１は、検索開始指示を受け付けると、木構造の根ノード（頂点に位置するノード、ルートグループ）としてのグループを特定するためのグループ選択情報をサーバ装置２０へ送信する。
【０１４０】
出力情報送信部２５は、クライアント装置３０からグループ選択情報を受信する。出力情報送信部２５は、受信されたグループ選択情報により特定されるグループが子ノードを持つ（当該特定されるグループが非末端グループである）場合、そのグループが持つ子ノードとしてのグループと、当該グループと対応付けて代表データ記憶部２４に記憶されている代表データ及び重要度と、を対応付けた出力情報をクライアント装置３０へ送信する。
【０１４１】
一方、出力情報送信部２５は、受信されたグループ選択情報により特定されるグループが子ノードを持たない（即ち、当該グループが末端グループである）場合、そのグループが有する（そのグループに分類された）コンテンツデータの一覧を表す一覧情報をクライアント装置３０へ送信する。
【０１４２】
検索処理部３１は、サーバ装置２０から出力情報を受信する。検索処理部３１は、受信された出力情報を、出力装置３０ｂを介して出力する。このとき、検索処理部３１は、受信された出力情報に含まれる重要度が高い代表データほど優先して出力する。
【０１４３】
更に、検索処理部３１は、ユーザによって入力されたグループ選択情報を受け付ける。グループ選択情報は、検索処理部３１が出力したグループの１つを特定するための情報である。検索処理部３１は、受け付けたグループ選択情報をサーバ装置２０へ送信する。
【０１４４】
また、検索処理部３１は、サーバ装置２０から一覧情報を受信する。検索処理部３１は、受信された一覧情報が表すコンテンツデータの一覧を出力装置３０ｂを介して出力する。
【０１４５】
このように構成された情報処理システム２によっても、上記第１実施形態に係る情報処理装置１と同様の作用及び効果を奏することができる。
【０１４６】
更に、上記第２実施形態に係る情報処理システムによれば、新たにコンテンツデータを登録する処理、及び、そのコンテンツデータに基づいて代表データを抽出し且つ重要度を算出する処理等と、コンテンツデータを検索する処理と、を独立して非同期に実行することができる。また、複数のクライアント装置が並行してコンテンツデータを検索するための処理を実行することができる。
【０１４７】
なお、本発明は上記各実施形態に限定されることはなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。例えば、上記各実施形態においては、コンテンツデータは、文書としての文字列を表すデータであったが、画像、映像又は音声等を表すデータであってもよい。
【０１４８】
また、上記各実施形態は、情報処理装置１（又は、サーバ装置２０）が備える記憶装置がコンテンツデータを記憶していたが、情報処理装置１（又は、サーバ装置２０）と通信可能に接続された外部の記憶装置がコンテンツデータを記憶していてもよい。
【０１４９】
更に、図２４に示したように、上記各実施形態の変形例に係る情報処理装置１００は、抽出部（抽出手段）１０１と、出力部（出力手段）１０２と、を備える。
抽出部１０１は、木構造を構成する複数のノードとしてのグループに分類された複数のコンテンツデータに基づいて、当該複数のグループのそれぞれに対して当該グループを代表する代表データを抽出する。
出力部１０２は、グループと、当該グループに対して抽出部１０１により抽出された代表データと、を対応付けて出力する。
この変形例によっても、上記第１実施形態と同様の作用及び効果を奏することができる。
【０１５０】
なお、上記各実施形態において情報処理装置１又は情報処理システム２の各機能は、ＣＰＵがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現されていたが、回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。
【０１５１】
また、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
本発明は、コンテンツを表す複数のコンテンツデータからユーザが所望するコンテンツデータを検索するための処理を行う情報処理装置等に適用可能である。
【符号の説明】
【０１５３】
１      情報処理装置
１ａ    入力装置
１ｂ    出力装置
２      情報処理システム
１１    コンテンツデータ記憶部
１２    抽出部
１３    重要度算出部
１４    代表データ記憶部
１５    検索処理部
２０    サーバ装置
２１    コンテンツデータ記憶部
２２    抽出部
２３    重要度算出部
２４    代表データ記憶部
２５    出力情報送信部
３０    クライアント装置
３０ａ  入力装置
３０ｂ  出力装置
３１    検索処理部
１００  情報処理装置
１０１  抽出部
１０２  出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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