(57)【要約】【課題】ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することを目的とする。【解決手段】コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、属性と、選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、を有するによって課題を解決する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、
前記属性と、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記提示手段で提示された画面を介したユーザ操作に基づいて、ユーザによって選択された選択肢項目に対応する属性値に基づいて前記コンテンツを検索する検索手段と、
前記検索手段で検索された結果に基づいて前記画面にコンテンツを表示する表示手段と、
を更に有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
複数の属性のうち、各属性値に係る選択肢項目に対応するコンテンツの分布が均等となる属性を決定する属性決定手段を更に有し、
前記提示手段は、前記属性決定手段で決定された属性と、前記属性に係る、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択肢決定手段は、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の山が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重ならない選択肢候補を選択肢として決定する請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択肢決定手段は、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の谷が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重なる選択肢候補を選択肢として決定する請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記選択肢決定手段は、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分にあるコンテンツが前記境界部分の前後にある選択肢項目に含まれる選択肢候補を選択肢として決定する請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
情報処理装置が、コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定ステップと、
情報処理装置が、前記属性と、前記選択肢決定ステップで決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示ステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項８】
情報処理装置が、前記提示ステップで提示された画面を介したユーザ操作に基づいて、ユーザによって選択された選択肢項目に対応する属性値に基づいて前記コンテンツを検索する検索ステップと、
情報処理装置が、前記検索ステップで検索された結果に基づいて前記画面にコンテンツを表示する表示ステップと、
を更に有する請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
情報処理装置が、複数の属性のうち、各属性値に係る選択肢項目に対応するコンテンツの分布が均等となる属性を決定する属性決定ステップを更に有し、
前記提示ステップでは、前記属性決定ステップで決定された属性と、前記属性に係る、前記選択肢決定ステップで決定された選択肢と、を含む画面を提示する請求項７又は８に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記選択肢決定ステップでは、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の山が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重ならない選択肢候補を選択肢として決定する請求項７乃至９の何れか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記選択肢決定ステップでは、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の谷が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重なる選択肢候補を選択肢として決定する請求項７乃至９の何れか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記選択肢決定ステップでは、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分にあるコンテンツが前記境界部分の前後にある選択肢項目に含まれる選択肢候補を選択肢として決定する請求項７乃至９の何れか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、
前記属性と、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、
して機能させるプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のデジタル情報化社会においては、ネットワークを通じて電子化された大量の情報が行き交い、各個人が、当該個人の情報処理能力をはるかに上回る量の情報に日常的に接するような状況になっている。このため、ネットワーク上に分散して配置された複数の装置で管理されている様々な情報に対して検索を行うシステムが注目されている。
【０００３】
従来の検索システムとしては、ユーザが入力したキーワードに一致するコンテンツを検索するタイプが主流である。これは、正しいキーワードを入力すれば高速に検索結果が得られる反面、ユーザが検索の度に新たにキーワードを考える必要があった。また一般の非熟練ユーザにとっては正しいキーワードを構築することが困難であるという課題があった。
【０００４】
このような課題を解決するため、コンテンツに付与されたメタデータを選択肢としてユーザに提示し、ユーザが選択した選択肢項目に基づいて絞り込み検索をおこなうラベル表示型検索が提案されている。
【０００５】
特許文献１では、検索されたコンテンツに含まれる属性値をラベルとするときの適合度を求め、適合度の高い属性からユーザに提示する。ユーザによりラベルが選択されると当該ラベルを含むコンテンツを検索する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−２０８８３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の従来の技術では、１つの属性に対して予め用意した固定的な選択肢及び１種類のコンテンツ抽出情報を使用しており、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することができていない問題があった。
【０００８】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで、本発明は、コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、前記属性と、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、を有する。
かかる構成とすることにより、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することができる。
また、本発明は、情報処理方法、プログラム及び記憶媒体としてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】情報検索装置のハードウェア構成の一例を概略的に示すブロック図である。
【図２】検索画面の一例を示す図である。
【図３】図２において「山田」が選択された直後に表示される検索画面の一例を示す図である。
【図４】情報検索装置における検索の処理手順の一例を示したフローチャートである。
【図５】図４におけるステップＳ４０５の選択肢生成処理の詳細をしたフローチャートである。
【図６】図５のステップＳ５０１選択肢項目の設定を説明するための図（その１）である。
【図７】図５のステップＳ５０２の詳細を示したフローチャートである。
【図８】図５の推奨する属性を決定するステップＳ５０２の詳細を示したフローチャートである。
【図９】図２の属性選択領域２００４をユーザが選択した場合の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】コンテンツ登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】データベースを構成するコンテンツデータベーステーブルの一例を示す図である。
【図１２】図５のステップＳ５０１選択肢項目の設定を説明するための図（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１３】
＜実施形態１＞
図１は、情報処理装置（コンピュータ）の一例である情報検索装置のハードウェア構成の一例を概略的に示すブロック図である。
図１に示されるように、情報検索装置１００は、情報検索装置１００の各構成要素を制御すると共に、コンテンツ検索のための演算、論理判断等を行うマイクロプロセッサ（ＣＰＵ）１１を含む。また、情報検索装置１００は、ＣＰＵ１１が実行する処理プログラム等の制御プログラムコードを記憶する読出し専用の固定メモリ（ＲＯＭ）１２を含む。また、情報検索装置１００は、各構成要素から送られた各種データの一時記憶に用いられる書き込み可能なランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３を含む。また、情報検索装置１００は、後述するコンテンツ検索処理を実行するプログラムコードが格納される外部メモリ（ＤＩＳＫ）１４（ＤＩＳＫ１４は、ハードディスク等で構成される内部メモリであってもよい）を含む。
【００１４】
また、情報検索装置１００は、アルファベットキー、ひらがなキー、カタカナキー、句読点等の文字記号入力キー、及びカーソル移動を指示するカーソル移動キー等の各種機能キーを備えるキーボード（ＫＢ）１５を含む。また、情報検索装置１００は、表示すべきデータの表示パターンを蓄える表示用ビデオメモリ（ＶＲＡＭ）１６を含む。また、情報検索装置１００は、表示用ビデオメモリ（ＶＲＡＭ）１６に蓄えられた内容を後述の表示装置（ＣＲＴ）１８に表示する制御を行うＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）１７を含む。また、情報検索装置１００は、ＣＲＴＣ１７の制御によりドット構成の表示パターン及びカーソルを表示する陰極線管、液晶パネル等のＣＲＴ１８を含む。また、情報検索装置１００は、情報検索装置１００をＥｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）等のネットワークに接続する役割を担うネットワークコントローラ（ＮＩＣ）１９と、を含む。これら各構成要素は、アドレスバスＡＢ、コントロールバスＣＢ、及びデータバスＤＢを介して互いに接続されている。
【００１５】
アドレスバスＡＢは、ＣＰＵ１１が制御の対象とする構成要素を指定するためのアドレス信号を転送する。コントロールバスＣＢは、ＣＰＵ１１が制御の対象とする各構成要素に対してＣＰＵ１１から印加されるコントロール信号を転送する。データバスＤＢは、各構成要素相互間のデータ転送を行う。
情報検索装置１００は、ＫＢ１５からの各種の入力及びＮＩＣ１９から供給されるネットワーク経由の各種の入力に応じて作動するものである。ＫＢ１５からの入力又はＮＩＣ１９からの入力が供給されると、まず、インタラプト信号がＣＰＵ１１に送られる。すると、ＣＰＵ１１が、ＤＩＳＫ１４内に記憶してある各種の制御信号（プログラム）を読み出し、それらの制御信号に従って各種の制御を行うことによって、情報検索装置１００の機能及び後述するフローチャートに係る処理が実現される。
本実施形態では、後述するデータベース、又はコンテンツデータベーステーブルは、情報検索装置１００のＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ＤＩＳＫ１４内に記憶されていてもよいし、ネットワークを介して接続された所定の他の装置の記憶装置等に記憶されていてもよい。
【００１６】
（検索画面）
図２は、検索画面の一例を示す図である。指定されたコンテンツ集合に対して検索を実行すると、情報検索装置１００は、２００で示す検索初期画面をＣＲＴ１８に表示する。ここでコンテンツとは、テキスト文書、画像、映像又はこれらを混合したものを含む。２００１は、選択肢表示領域であり、検索対象コンテンツ集合に対して最も推奨される選択肢が表示される。２００２は、選択肢の属性名である。
２００３は、選択肢項目である。図２の例では、コンテンツに付与されている「被写体＝山田」のようなメタデータから属性名「被写体」、属性値「山田」を取得し、検索対象文書に含まれている属性値のリストを選択肢「山田」「佐藤」「鈴木」「中村」「その他」として表示したものである。選択肢に含まれる各選択肢項目（属性値）は検索クエリであり、選択された選択肢項目に基づいた検索が行われる。例えば、「山田」が選択された場合、情報検索装置１００は、「山田」が写っている画像を検索結果として得ることができる。
【００１７】
２００４は、属性選択領域である。２００１に表示されている選択肢をユーザが選択しづらいと判断した場合、或いは予め選びたい別の属性が決まっている場合、ユーザは、２００４から所望の属性を選択する。すると選択された属性と前記属性に関する選択肢項目を複数含む選択肢が２００１に展開され、ユーザは所望の選択肢項目を選択することによってコンテンツの検索を実行させることができる。２００５は、検索結果が表示される検索結果表示領域である。
【００１８】
図３は、図２において「山田」が選択された直後に表示される検索画面の一例を示す図である。「山田」が選択されると「被写体＝山田」の検索が行なわれ、検索結果表示領域２００５に「山田」が写っている画像が表示される。選択肢表示領域２００１には、検索結果表示領域２００５に表示されている検索結果に対して最も推奨される選択肢が表示される。ここでは、属性（属性ラベル）「撮影日時」とそれに対する選択肢「１月〜３月」「３月〜６月」「６月〜９月」「９月〜１２月」が表示されている。
【００１９】
（検索処理）
図４は、情報検索装置における検索の処理手順の一例を示したフローチャートである。ステップＳ４０１において、ＣＰＵ１１は、ユーザの検索終了処理を検出する。ＣＰＵ１１は、終了処理を検出すると検索を終了する。ステップＳ４０２において、ＣＰＵ１１は、ユーザが検索画面を介して選択肢を選択したか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、選択イベントが発生したと判定した場合、検索を行い、選択イベントが発生していないと判定した場合、ステップＳ４０１の処理に戻る。ここで、選択イベントとは、ユーザが選択肢項目を選択したことに起因して検知されるイベントである。
ステップＳ４０３において、ＣＰＵ１１は、検索画面を介したユーザ操作に基づいて、ユーザによって選択された選択肢項目（選択肢項目に対応する属性値）に基づいて絞り込み検索をする。ＣＰＵ１１は、データベースに登録された［メタデータ−コンテンツＩＤリスト］で表される転置ファイルから指定されたメタデータ（選択肢項目に対応する属性値）をキーとしてデータを取得し、検索対象コンテンツ集合とのマッチングを行い、検索結果を得る。
【００２０】
ステップＳ４０４において、ＣＰＵ１１は、得られた検索結果に基づいて図３の検索結果領域３００５を更新する。ステップＳ４０５において、ＣＰＵ１１は、次の検索のために推奨する選択肢を生成する。ＣＰＵ１１は、複数の選択肢候補から検索対象コンテンツの分布に応じて適切な選択肢を生成する。本処理の詳細は図５以降において後述する。
ステップＳ４０６において、ＣＰＵ１１は、ステップＳ４０５で生成した選択肢と、属性ラベルとを図３の選択肢表示領域２００１に表示する（提示）。ここまでで一回の絞込検索が終了し、ＣＰＵ１１は、次のイベントを待つ。
【００２１】
図５は、図４におけるステップＳ４０５の選択肢生成処理の詳細をしたフローチャートである。ステップＳ５０１において、ＣＰＵ１１は、まず属性名に対してどのような選択肢を表示するかを決定する（選択肢決定）。ステップＳ５０１では、ＣＰＵ１１は、まず属性が表す尺度に対するコンテンツの分布状況（分布情報）を取得し、分布が選択肢項目に対して均等に分布しているもの、かつ、分布のピークが選択肢の境界部分に重ならないものを優先して選択肢を決定する。本処理の詳細については図６、図７において後述する。なお、ＣＰＵ１１は、分布情報に基づいて、分布のピークが選択肢の境界部分に重ならないものを優先して選択肢を決定するようにしてもよい。
次に、ステップＳ５０２において、ＣＰＵ１１は、全ての属性の中から図３の２００１に表示する推奨属性を決定する（属性決定）。ステップＳ５０２では、ＣＰＵ１１は、属性のそれぞれの選択肢項目に属するコンテンツの分布が均等になるものを優先して推奨属性とする。本処理の詳細については図８において後述する。
【００２２】
図６は、図５のステップＳ５０１選択肢項目の設定を説明するための図（その１）である。本実施形態は属性「撮影時間」に対して選択肢を決定する例を用いて説明を行う。６０１は、一日のうちの時間を示す軸である。６０２は、検索対象コンテンツを「撮影時間」の属性を示す時間軸６０１上にマップした分布情報である。棒グラフの高さはその時間軸上にある検索対象のコンテンツのコンテンツ数を示す。
【００２３】
６０３は、属性「撮影時間」に対する選択肢項目の候補である。選択肢候補は、予め異なる境界を持つ選択肢情報を複数、保持している。選択肢候補１は、「６：００−９：００」「９：００−１２：００」「１２：００−１５：００」「１５：００−１８：００」「１８：００−２１：００」の６つの選択肢を持つ。選択肢候補２は、「５：００−８：００」「８：００−１１：００」「１１：００−１４：００」「１４：００−１７：００」「１７：００−２０：００」の６つの選択肢を持つ。選択肢候補３は、「朝」「昼」「夕方」「夜」の４つの選択肢を持つ。選択肢候補３のそれぞれの選択項目が表す時間の範囲は、「朝（５：００−１０：３０）」「昼（１０：００−１５：３０）」「夕方（１５：００−１８：３０）」「夜（１８：００−２３：３０）」とする。ここで、選択肢項目の範囲は重複してもよい。また、図６では、朝昼夕夜の選択肢の範囲を予め固定的な時間として決めているが、各ラベルのおおまかな範囲を決めておいてその中で動的に変更するようにしてもよい。また、ここでは説明のために選択肢候補を３つに絞ったが、「午前」「午後」、「朝」「昼」「晩」、「深夜」等、同じ属性に対する異なる範囲を持つ多数の選択肢候補を用意しておいてもよい。又は、ＣＰＵ１１が、属性に基づいて複数の選択肢候補を作成しておいてもよい。
【００２４】
本実施形態では、ＣＰＵ１１は、コンテンツ数分布のピークに注目する。ＣＰＵ１１は、分布の山が選択肢候補の境界部分に重ならない候補を優先して「撮影時間」の選択肢とする。図６の例では、分布は９時前後、１８時前後にピークを迎えている。選択肢候補１、２、３の中で最もこれらの山に境界が重ならない選択肢候補３が「撮影時間」の選択肢として選ばれる。
【００２５】
図７は、図５のステップＳ５０２の詳細を示したフローチャートである。
ステップＳ７０１において、ＣＰＵ１１は、ある属性に対する複数の選択肢候補の中から１つを取得する。ステップＳ７０２において、ＣＰＵ１１は、「撮影時間」の属性が示す時間を軸とした座標に対しコンテンツ数をマップして分布情報を取得する。
ステップＳ７０３において、ＣＰＵ１１は、分布情報の均一度（均一度情報）を算出する。ＣＰＵ１１は、分布の分散Ｓの逆数１／Ｓを利用して均一度情報を算出する。分散は、コンテンツ数ｎ、各選択肢項目のコンテンツ数Ｘｉ、コンテンツ数平均値Ｘとすると、次の式により算出される。
【数１】
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【００２６】
ステップＳ７０４において、ＣＰＵ１１は、均一度がある閾値より大きいかどうかを判定する処理である。ＣＰＵ１１は、均一度が大きい場合は分布の山や谷がはっきりしない分布であると考えられるため、山、谷に基づいた選択肢スコアの計算は行なわない。ＣＰＵ１１は、均一度が閾値より小さい場合はステップＳ７０５へ進む。
ステップＳ７０５において、ＣＰＵ１１は、分布のピーク情報を検出する。ＣＰＵ１１は、ピーク情報を、例えば分布ヒストグラムを微分して極大値を求めることにより検出する。ステップＳ７０６において、ＣＰＵ１１は、属性に対して表示する選択肢としての適合度を示す選択肢スコアを算出する。ＣＰＵ１１は、選択肢スコアを、分布のピーク位置と選択肢候補の境界位置とを比較し、これらの位置の距離が近いほどスコアが小さくなるような指標を利用し、算出する。
【００２７】
ステップＳ７０７において、ＣＰＵ１１は、全ての選択肢候補に対して処理が終了したかどうかを判定する。ＣＰＵ１１は、処理が終了していれば次のステップＳ７０８へ進む。ＣＰＵ１１は、未処理の選択肢候補が存在すればステップＳ７０１へ戻り次の選択肢候補に対して選択肢スコアの算出を行なう。ステップＳ７０８において、ＣＰＵ１１は、選択肢スコアが最も高い選択肢を取得し、属性に対して表示する選択肢として決定する。
このようにして、ある属性に対して検索対象コンテンツ集合に応じた適切な選択肢を表示することが可能になる。
【００２８】
図８は、図５の推奨する属性を決定するステップＳ５０２の詳細を示したフローチャートである。本処理では、ＣＰＵ１１は、属性候補の選択肢項目それぞれに含まれるコンテンツの分布により推奨属性スコアを定め、最も属性スコアが大きい属性を次の推奨属性として取得する。
ステップＳ８０１において、ＣＰＵ１１は、検索対象コンテンツ集合で使用されている属性であり、かつ、過去に選択されていない属性を推奨属性候補として抽出する。コンテンツデータベース全体では存在する属性であっても、その部分集合である検索対象コンテンツにおいて使用されない属性は予め除外される。また、過去に検索済みの属性は除外される。
ステップＳ８０２において、ＣＰＵ１１は、属性候補のうちある１つを取得する。
ステップＳ８０３において、ＣＰＵ１１は、ステップＳ８０２で取得した属性が保持する選択肢項目のうち、ある１つを取得する。
【００２９】
ステップＳ８０４において、ＣＰＵ１１は、検索対象コンテンツ内で「属性＝値」となるコンテンツの件数を取得する。ＣＰＵ１１は、件数取得が終わるとステップＳ８０５で全ての選択肢項目を処理したかを確認し、未処理の選択肢項目がある場合はステップＳ８０３へ戻り次の選択肢項目を取得する。ＣＰＵ１１は、全ての選択肢項目の処理が終了している場合はステップＳ８０６に進み、推奨属性スコアを算出する。ＣＰＵ１１は、属性が保持する選択肢項目それぞれに含まれるコンテンツ数の分散を利用して推奨属性スコアを算出する。属性スコアＳは、コンテンツ数ｎ、各選択肢項目のコンテンツ数Ｘｉ、コンテンツ数平均値Ｘとすると、次の式により算出される。
【数２】
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【００３０】
ステップＳ８０７において、ＣＰＵ１１は、全ての属性候補を処理したか否かの判定を行い、未処理の属性が残っている場合はステップＳ８０２へ戻り次の属性候補を取得する。ＣＰＵ１１は、全ての属性候補に対する処理が終了していればステップＳ８０８へ進み、全ての属性候補の推奨属性スコアのうち最も得点が高い属性を取得して終了する。
このようにして、全ての属性の中から絞り込み効果がある属性及び選択肢をユーザに表示することが可能になる。
【００３１】
（属性領域選択処理）
図９は、図２の属性選択領域２００４をユーザが選択した場合の処理の一例を示すフローチャートである。ユーザが属性選択領域から所望の属性を選択すると選択肢表示領域に選択した属性とその選択肢が展開され、表示される。
ステップＳ９０１において、ＣＰＵ１１は、ユーザの検索終了処理を検出する。ＣＰＵ１１は、終了処理が検出されると図９に示す検索を終了する。
ステップＳ９０２において、ＣＰＵ１１は、ユーザが検索画面を介して属性を選択したか否かを判定する。ＣＰＵ１１は、選択イベントが発生したと判定した場合、属性に対する選択肢を決定し、選択イベントが発生していないと判定した場合、ステップＳ９０１の処理に戻る。ここで、選択イベントとは、ユーザが属性を選択したことに起因して検知されるイベントである。
【００３２】
ステップＳ９０３において、ＣＰＵ１１は、選択した属性に対して表示する選択肢を決定する処理である。本処理は、図７のフローチャートと同様の処理である。
ステップＳ９０４において、ＣＰＵ１１は、ステップＳ９０２で選択した属性とステップＳ９０３で決定した選択肢とを選択肢表示領域２００１に表示する。
ＣＰＵ１１は、ステップＳ９０４が終了するとステップＳ９０１へ戻りイベント待ちをする。
【００３３】
（登録処理）
図１０は、コンテンツ登録処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１００１において、ＣＰＵ１１は、コンテンツの本体をデータベースに登録する。ステップＳ１００２において、ＣＰＵ１１は、コンテンツ本体の解析を行い、コンテンツ内容情報を抽出する。ステップＳ１００３において、ＣＰＵ１１は、元々コンテンツに付与されていたメタデータ及びステップＳ１００２で抽出したコンテンツ内容情報をメタデータとしてデータベースに登録する。
【００３４】
図１１は、データベースを構成するコンテンツデータベーステーブルの一例を示す図である。本実施形態はデジタルカメラで撮影した画像をコンテンツとして格納する例を示している。
１０１１は、コンテンツＩＤフィールドであり、そのコンテンツを特定するためのＩＤが格納される。１１０２は、コンテンツ（画像）が撮影された日時が格納される。撮影日時はカメラによる撮影時に自動的に付与される。１１０３は、撮影場所を格納するフィールドである。カメラに搭載されるＧＰＳ情報から得られる緯度経度情報と地図情報から得られる地名とが付与される。１１０４は、画像に写っている人物の情報である。ＣＰＵ１１は、図１０のステップ１００２により画像から人物領域を抽出し、予め登録してある人物情報と顔認識マッチングを行ない、コンテンツ内容情報の一例として人物の情報を抽出する。
これらの情報はリレーショナルデータベースへ格納され、ＣＰＵ１１は、属性に基づいてヒット件数を速やかに求めることができる。
【００３５】
＜実施形態２＞
検索対象コンテンツ集合がはっきりした切れ目のない均一な分布であった場合、排他的な選択肢では選択肢の境界部分の選択が難しい。このような場合、ＣＰＵ１１は、選択肢の境界部分に重複を許す選択肢を優先してユーザに提示する。
図１２は、図５のステップＳ５０１選択肢項目の設定を説明するための図（その２）である。本実施形態における属性は「作成日時」であり、コンテンツ作成時に例えばデジタルカメラのＯＳ等によって付与される。１２０１は、作成日時を示す座標軸である。１２０２は、時間軸上に対するコンテンツ数の分布情報である。１２０３は、「作成日時」に対する選択肢候補のうちの１つである。選択肢候補は、「春」「夏」「秋」「冬」であり、それぞれの境界部分の範囲は重なっている。
【００３６】
ＣＰＵ１１は、図７のステップＳ７０４で均一度が閾値よりも大きいと判定した場合、このように境界部分に重複を許す選択肢候補を優先的に選択し、提示する選択肢（提示選択肢）とする。なお、ＣＰＵ１１は、選択肢候補を作成する際等、均一度の大きさに応じて重複部分を変化（又は変更）させてもよい。
このような構成とすることによって、ユーザは境界部分に存在するコンテンツに関してはある程度どちらを選択しても漏れなく検索することができる。
【００３７】
＜実施形態３＞
上述した実施形態は、デジタルカメラで撮影した画像を登録コンテンツとして説明したが、コンテンツはこれに限定されるものではない。オフィスで使用されるテキスト情報の入ったコンテンツに対しても同様にしてシステムにより自動的に付与されているメタデータとコンテンツ内容情報とから抽出したキーワード等のメタデータを使用して同様の登録・検索処理を行なうことができる。
使用するメタデータは、作成日、作成者、撮影日時等のシステムが自動的に付与するデータ、キーワードや固有表現、人物認識等、コンテンツ内容を解析して得られるデータであってもよい。また、メタデータは、印刷、検索等の履歴情報から得られるデータ、イベント名等のユーザが手動で付与するデータ等であってもよい。
【００３８】
これまで述べてきた実施形態では、ＣＰＵ１１は、分布のピークと選択肢候補の境界値との比較を行ったが、分布のピークと選択肢の中央値とを比較するようにしてもよい。また、ＣＰＵ１１は、分布の谷（極小値）と境界値とがなるべく近いものを選択してもよく、それらの基準の組み合せを使用してもよい。
また、上述した実施形態では、時間を示す属性により説明を行なったが、場所や色等、同一の属性に対して別表現の選択肢が考えられる他の属性にも上述した処理は適用可能である。
【００３９】
＜その他の実施形態＞
また、上述した実施形態の目的は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、装置の中央演算処理手段（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体から読み出し実行することによっても達成される。
また、読み出したプログラムコードの指示に基づき、オペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行うことで上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
上述した実施形態を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体（コンピュータ読み取り可能な記憶媒体）には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００４０】
以上、上述した各実施形態によれば、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を生成することができる。また、上述した各実施形態によれば、ユーザが選択しやすい選択肢を生成することができる。
【００４１】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１１  ＣＰＵ、１２  ＲＯＭ、１３  ＲＡＭ、１４  ＤＩＳＫ、１５  ＫＢ、１６  ＶＲＡＭ、１７  ＣＲＴＣ、１８  ＣＲＴ、１９  ＮＩＣ
【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】
2010257144.tif 000010
【図７】
2010257144.tif 000011
【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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