(57)【要約】      （修正有）【課題】コンテンツの属性情報を反映したカテゴリのランクを算出できるランキング算出装置を提供する。【解決手段】ランキング算出装置８０は、記憶手段８１と、コンテンツ情報読取手段８２と、カテゴリランキング算出手段８３とを備えている。記憶手段８１は、コンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する。コンテンツ情報読取手段８２は、指定された条件に応じたコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリとを記憶手段８１から読み取る。カテゴリランキング算出手段８３は、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリをもとに、カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出する。【選択図】図１３
2010086439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する記憶手段と、
指定された条件に応じたコンテンツ、及び当該コンテンツに対応するカテゴリとを前記記憶手段から読み取るコンテンツ情報読取手段と、
前記コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツ、及び当該コンテンツに対応するカテゴリをもとに、前記カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出するカテゴリランキング算出手段とを備えた
ことを特徴とするランキング算出装置。
【請求項２】
コンテンツをカテゴリごとに集計したカテゴリ内コンテンツ数を記憶するカテゴリ内コンテンツ数記憶手段を備え、
カテゴリランキング算出手段は、
コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出手段と、
前記カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率を算出するコンテンツ含有確率算出手段と、
前記コンテンツ含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定手段とを備えた
請求項１記載のランキング算出装置。
【請求項３】
コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク取得手段を備え、
カテゴリランキング算出手段は、
コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出手段と、
コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツに対応する前記コンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランクを算出する加算コンテンツランク算出手段と、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出するパターン数算出手段と、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数を算出する全パターン数算出手段と、
前記パターン数を前記全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率を算出するパターン数含有確率算出手段と、
前記パターン数含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定手段とを備えた
請求項１記載のランキング算出装置。
【請求項４】
コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク取得手段と、
コンテンツをカテゴリごとに集計したカテゴリ内コンテンツ数を記憶するカテゴリ内コンテンツ数記憶手段を備え、
カテゴリランキング算出手段は、
コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出手段と、
コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツに対応する前記コンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランクを算出する加算コンテンツランク算出手段と、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出するパターン数算出手段と、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数を算出する全パターン数算出手段と、
前記カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率を算出するコンテンツ含有確率算出手段と、
前記パターン数を前記全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率を算出するパターン数含有確率算出手段と、
前記コンテンツ含有確率、及び前記パターン数含有確率のそれぞれに重みをつけて加算した加算スコアを算出する加算スコア算出手段と、
前記加算スコアの値が大きいほどカテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定手段とを備えた
請求項１記載のランキング算出装置。
【請求項５】
カテゴリランキング算出手段は、
カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合より高い方から、当該カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合までのコンテンツ含有確率を順に加算したコンテンツ含有加算確率を算出し、当該コンテンツ含有加算確率をコンテンツ含有確率として使用する
請求項２または請求項４記載のランキング算出装置。
【請求項６】
カテゴリランキング算出手段は、
加算コンテンツランクの示す値の小さい方から、当該加算コンテンツランクの示す値までのパターン数含有確率を順に加算したパターン数含有加算確率を算出し、当該パターン数含有加算確率をパターン数含有確率として使用する
請求項３または請求項４記載のランキング算出装置。
【請求項７】
コンテンツランク取得手段は、
ｔｆ−ｉｄｆによる指標を用いてコンテンツランクを算出する
請求項３、請求項４または請求項６のいずれか１項に記載のランキング算出装置。
【請求項８】
コンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する記憶手段から、指定された条件に応じたコンテンツ、及び当該コンテンツに対応するカテゴリとを読み取るコンテンツ情報読取ステップと、
前記コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツ、及び当該コンテンツに対応するカテゴリをもとに、前記カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出するカテゴリランキング算出ステップとを含む
ことを特徴とするランキング算出方法。
【請求項９】
カテゴリランキング算出ステップで、
コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求め、
あらかじめ与えられているカテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率を算出し、
記憶手段に記憶されたコンテンツの総数に対するコンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツの読取総数の割合になる確率よりも前記コンテンツ含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出する
請求項８記載のランキング算出方法。
【請求項１０】
コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク取得ステップを含み、
カテゴリランキング算出ステップで、
コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求め、
コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツに対応する前記コンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランクを算出し、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出し、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数を算出し、
前記パターン数を前記全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率を算出し、
前記パターン数含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出する
請求項８記載のランキング算出方法。
【請求項１１】
コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク取得ステップを含み、
カテゴリランキング算出ステップで、
コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求め、
コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツに対応する前記コンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランクを算出し、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出し、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数を算出し、
あらかじめ与えられているカテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率を算出し、
前記パターン数を前記全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率を算出し、
前記コンテンツ含有確率、及び前記パターン数含有確率のそれぞれに重みをつけて加算した加算スコアを算出し、
前記加算スコアの値が大きいほどカテゴリランクを高く算出する
請求項８記載のランキング算出方法。
【請求項１２】
カテゴリランキング算出ステップで、
カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合より高い方から、当該カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合までのコンテンツ含有確率を順に加算したコンテンツ含有加算確率を算出し、当該コンテンツ含有加算確率をコンテンツ含有確率として使用する
請求項９または請求項１１記載のランキング算出装置。
【請求項１３】
カテゴリランキング算出ステップで、
加算コンテンツランクの示す値の小さい方から、当該加算コンテンツランクの示す値までのパターン数含有確率を順に加算したパターン数含有加算確率を算出し、当該パターン数含有加算確率をパターン数含有確率として使用する
請求項１０または請求項１１記載のランキング算出装置。
【請求項１４】
コンテンツランク取得ステップで、
ｔｆ−ｉｄｆによる指標を用いてコンテンツランクを算出する
請求項１０、請求項１１または請求項１３のいずれか１項に記載のランキング算出装置。
【請求項１５】
コンピュータに、
コンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する記憶手段から、指定された条件に応じたコンテンツ、及び当該コンテンツに対応するカテゴリとを読み取るコンテンツ情報読取処理、および、
前記コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツ、及び当該コンテンツに対応するカテゴリをもとに、前記カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出するカテゴリランキング算出処理
を実行させるためのランキング算出プログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
カテゴリランキング算出処理で、
コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出処理、
あらかじめ与えられているカテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率を算出するコンテンツ含有確率算出処理、および、
記憶手段に記憶されたコンテンツの総数に対するコンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツの読取総数の割合になる確率よりも前記コンテンツ含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定処理
を実行させる請求項１５記載のランキング算出プログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、
コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク取得処理を実行させ、
カテゴリランキング算出処理で、
コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出処理、
コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツに対応する前記コンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランクを算出する加算コンテンツランク算出処理、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出するパターン数算出処理、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数を算出する全パターン数算出処理、
前記パターン数を前記全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率を算出するパターン数含有確率算出処理、および、
前記パターン数含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定処理
を実行させる請求項１５記載のランキング算出プログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、
コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク処理を実行させ、
カテゴリランキング算出処理で、
コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出処理、
コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツに対応する前記コンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランクを算出する加算コンテンツランク算出処理、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出するパターン数算出処理、
カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数を算出する全パターン数算出処理、
あらかじめ与えられているカテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率を算出するコンテンツ含有確率算出処理、
前記パターン数を前記全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率を算出するパターン数含有確率算出処理、
前記コンテンツ含有確率、及び前記パターン数含有確率のそれぞれに重みをつけて加算した加算スコアを算出する加算スコア算出処理、および、
前記加算スコアの値が大きいほどカテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定処理
を実行させる請求項１５記載のランキング算出プログラム。
【請求項１９】
コンピュータに、
カテゴリランキング算出処理で、カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合より高い方から、当該カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合までのコンテンツ含有確率を順に加算したコンテンツ含有加算確率を算出させ、当該コンテンツ含有加算確率をコンテンツ含有確率として使用させる
請求項１６または請求項１８記載のランキング算出プログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、
カテゴリランキング算出処理で、加算コンテンツランクの示す値の小さい方から、当該加算コンテンツランクの示す値までのパターン数含有確率を順に加算したパターン数含有加算確率を算出させ、当該パターン数含有加算確率をパターン数含有確率として使用させる
請求項１７または請求項１８記載のランキング算出プログラム。
【請求項２１】
コンピュータに、
コンテンツランク取得処理で、ｔｆ−ｉｄｆによる指標を用いてコンテンツランクを算出させる
請求項１７、請求項１８または請求項２０のいずれか１項に記載のランキング算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索対象のコンテンツを分類したカテゴリのランクを算出するランキング算出装置、ランキング算出方法、及びランキング算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ等に記憶された大量の情報から、必要な情報を検索するための様々な方法が存在する。また、これらの方法により検索された情報の候補は、情報を検索する条件によって複数存在することがある。そのため、利用者がこれらの候補の中から必要な情報を判断しやすくするため、得られた情報（以下、コンテンツと記す。）に優先順位（以下、ランクと記すこともある。）をつける方法が各種提案されている。
【０００３】
例えば、テキストマイニングによる技術を応用し、利用者が指定した検索条件に含まれている情報と検索結果のコンテンツとの相関関係を解析することによって、コンテンツにランクを付ける方法が存在する。また、利用者の過去の検索履歴や、他人の検索履歴に基づいて、検索されたコンテンツのランクを付ける方式も存在する。
【０００４】
例えば、特許文献１にはインターネットのＷｅｂ検索や情報検索などにおいて検索の試行を効率化する検索支援装置が記載されている。特許文献１記載の検索支援装置は、検索実行ごとに検索ＩＤ、検索条件、検索結果件数および検索結果を検索履歴記憶手段へ記憶する。検索支援装置は、ユーザから検索支援の実行を指示されると、検索履歴記憶手段に記憶されている検索履歴のリストとこれらの検索結果を統合するための検索結果を画面に表示する。ユーザが、検索結果（主結果）と検索結果（副結果）を指定すると、指定された範囲の検索結果から主結果の各文書が副結果ではどの順位に出現しているかの対照表を作成する。
【０００５】
また、検索結果を表示する場合に、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を工夫して利用者の判断を容易にする方法も提案されている。例えば、一つのコンテンツに複数の方式によって算出されたコンテンツのランクを表示することで、利用者が検索結果に対して納得し易くする方法が存在する。
【０００６】
また、コンテンツのランクに応じたランキング表示を行うだけでなく、コンテンツを特定のカテゴリに分類し、そのカテゴリごとにコンテンツを分類して表示する方法も存在する。
【０００７】
具体的には、まず、検索対象になったコンテンツをカテゴリ毎に分類し、各カテゴリに属するコンテンツの数が多いものから順位を付けてカテゴリを表示する。表示された各カテゴリを選択すると、カテゴリに属する各コンテンツの情報が表示される。このように、検索結果のコンテンツを一覧表示せず、検索結果の属するカテゴリごとに分類を行って表示することにより、利用者はそのカテゴリを頼りにコンテンツの絞り込みを行うことができる。以下、カテゴリに順位をつけて出力した検索結果をカテゴリランキングと記す。なお、カテゴリのことをクラスタとも言う。
【０００８】
特許文献２には、ページカテゴリ情報の使用による検索エンジン結果の分散方法が記載されている。特許文献２に記載された分散方法では、検索要求に応答して、検索結果の最初のページ上で、様々な検索結果をユーザに対して表示する。例えば、検索結果をカテゴリ別に分散して、異なるカテゴリに関する検索結果を、検索結果の最初のページ上で容易に閲覧できるようにする。
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−９４８１３号公報（段落００２７〜００２９、図１、図６）
【特許文献２】特開２００６−１８８４３号公報（段落０００７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記カテゴリランキングを用いた表示方法では、各カテゴリに含まれるコンテンツの数によってランクを決定しているため、検索結果のコンテンツの自身が持つ情報（以下、コンテンツ属性情報と記す。）を反映できないという課題がある。
【００１１】
例えば、コンテンツ属性情報に、コンテンツのランクを含んでいる状態でコンテンツの検索を行い、何らかのキーワードに対するコンテンツの検索結果が１００件あった場合について説明する。この１００件のコンテンツのうち、「カテゴリＡ」に属するコンテンツが２０件存在し、そのランクが全て下位２０位までに含まれるコンテンツであったとする。また、「カテゴリＢ」に属するコンテンツが１９件存在し、そのランクが全て上位１９位までに含まれるコンテンツであったとする。
【００１２】
上記方法によってカテゴリランキングを算出する方法では、各カテゴリに含まれる件数に応じてカテゴリのランキングを決定するため、「カテゴリＡ」の方が「カテゴリＢ」よりも先に表示（すなわち、評価が高いと判断）されてしまう。
【００１３】
実際には、ランクの高いコンテンツを多く含む「カテゴリＢ」の方が、利用者にとって必要とする検索結果と強い相関関係があると考えられるが、上記方法によるカテゴリランキングの算出では、コンテンツのランクはカテゴリのランクに反映されない。
【００１４】
これらの課題を解決するため、コンテンツ検索とは別にカテゴリのランクを算出する（すなわち、コンテンツの検索結果を用いずにカテゴリのランクを算出する）ことで、カテゴリランキングを実現する方法も考えられる。しかし、この方法では、カテゴリ別にランクを算出するためのデータ等をコンテンツとは別に保持する必要がある。そのため、これらのデータ等の作成やメンテナンスを別途行う必要があり、データをメンテナンスする担当者の負担が大きくなってしまうという課題がある。
【００１５】
そこで、本発明は、コンテンツの属性情報を反映したカテゴリのランクを算出できるランキング算出装置、ランキング算出方法、及びランキング算出プログラム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】
【００１６】
本発明によるランキング算出装置は、コンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する記憶手段と、指定された条件に応じたコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリとを記憶手段から読み取るコンテンツ情報読取手段と、コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリをもとに、カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出するカテゴリランキング算出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
本発明によるランキング算出方法は、コンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する記憶手段から、指定された条件に応じたコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリとを読み取るコンテンツ情報読取ステップと、コンテンツ情報読取ステップで読み取ったコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリをもとに、カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出するカテゴリランキング算出ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明によるランキング算出プログラムは、コンピュータにコンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する記憶手段から、指定された条件に応じたコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリとを読み取るコンテンツ情報読取処理、および、コンテンツ情報読取処理で読み取ったコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリをもとに、カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出するカテゴリランキング算出処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、本発明はコンテンツの属性情報を反映したカテゴリのランクを算出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２１】
実施形態１．
図１は、本発明の第１の実施形態におけるランキング算出装置の例を示すブロック図である。本実施形態によるランキング算出装置１０は、検索インタフェース２０と、コントロール手段３０と、情報検索手段４０と、インデックス情報記憶手段５０と、カテゴリランキング手段６０と、カテゴリ情報記憶手段７０とを備えている。
【００２２】
検索インタフェース２０は、入力手段２１と、出力手段２２とを備えている。
【００２３】
入力手段２１は、例えば、ランキング算出装置１０の利用者によって、コンテンツを検索するための条件（以下、検索クエリと記す。）が入力される。入力手段２１は、例えば、キーボード等の入力デバイスによって実現されるが、入力手段２１の態様は、キーボード等に限定されない。
【００２４】
出力手段２２は、例えば、ディスプレイ装置であり、検索画面やカテゴリランキング等を表示する。
【００２５】
コントロール手段３０は、入力手段２１から入力された検索クエリを受信し、情報検索手段４０に、その検索クエリをもとに検索処理を実行させる。また、コントロール手段３０は、情報検索手段４０が検索した検索結果をもとに、カテゴリのランクをカテゴリランキング手段６０に算出させる。また、コントロール手段３０は、カテゴリランキング手段６０が算出したカテゴリのランクを使用してコンテンツの検索結果を出力用に編集し、編集内容を出力手段２２に出力させる。
【００２６】
例えば、コントロール手段３０は、利用者にとって検索結果をわかりやすいように、コンテンツの検索結果とカテゴリのランキング情報を織り交ぜてカテゴリ出力手段２２に表示する。コントロール手段３０は、例えば、カテゴリとコンテンツの検索結果とを分けて表示する。その際、カテゴリは、カテゴリランキング手段６０が算出したカテゴリのランクに従って表示し、コンテンツの検索結果は、カテゴリを選択したときに、カテゴリに属するコンテンツのみ、そのコンテンツのランクに従って表示してもよい。
【００２７】
また、コントロール手段３０は、検索結果を出力手段２２に出力するときに、検索画面と同様の入力インタフェースを併せて出力し、再度検索画面に表示を戻すことなく検索ができるようにしてもよい。そのような処理により、利用者への検索サービス利用の便宜を図ることができる。
【００２８】
インデックス情報記憶手段５０は、検索対象になるコンテンツ、およびそのコンテンツの内容を示す情報（以下、コンテンツ属性情報と記す。）を保持する記憶手段である。コンテンツ属性情報には、コンテンツの属する所属カテゴリ、コンテンツを検索するために用いられる検索インデックス項目、コンテンツの内容を利用者に示すためのコンテンツ情報等を含む。
【００２９】
図２は、インデックス情報記憶手段５０に記憶されたコンテンツ属性情報の例を示す説明図である。例えば、所属カテゴリＩＤ「１」で示す所属カテゴリ「食事」に属する「レストラン」コンテンツは、検索クエリの示す条件に「和食」または「洋食」などのキーワードが含まれている場合に検索対象のコンテンツとして抽出される。
【００３０】
また、例えば、コントロール手段３０がインデックス情報記憶手段５０の情報をメンテナンス（例えば、新規登録、更新、登録廃棄など）する機能を備えていてもよい、この場合、例えば、ランキング算出装置１０の管理者が、入力手段２１を介してメンテナンスの指示を行った時に、コントロール手段３０が、インデックス情報記憶手段５０に記憶された情報をメンテナンスしてもよい。
【００３１】
情報検索手段４０は、検索クエリの示す条件に該当するコンテンツ、及びコンテンツ属性情報を、インデックス情報記憶手段５０から読み取る。例えば、情報検索手段４０は、検索クエリの示す条件に特定のキーワードが指定されたときに、インデックス情報記憶手段５０に記憶された検索インデックス項目を含むコンテンツを、検索クエリの示す条件に一致するコンテンツと判断してコンテンツ、及びコンテンツ属性情報を読み取ってもよい。
【００３２】
本実施形態では、コンテンツが、インデックス情報記憶手段５０に記憶されている場合を例に説明するが、コンテンツは、インターネット等のネットワークに接続されたＷｅｂページやネットワーク上で共有されているコンテンツであってもよいし、他の装置が備える記憶部に記憶されているコンテンツであってもよい。このような場合、情報検索手段４０は、インデックス情報記憶手段５０以外からコンテンツを検索し、インデックス情報記憶手段５０から、対応するコンテンツのコンテンツ属性情報を読み取ってもよい。
【００３３】
また、情報検索手段４０は、インデックス情報記憶手段５０に記憶されたコンテンツの総数（以下、全コンテンツ数と記す。）をカウントする。
【００３４】
カテゴリ情報記憶手段７０は、インデックス情報記憶手段５０に記憶しているカテゴリに関する情報（以下、カテゴリ属性情報）を記憶する。カテゴリ属性情報には、各カテゴリに属しているコンテンツ数、カテゴリの内容を利用者に示すための情報等を含む。
【００３５】
図３は、カテゴリ情報記憶手段７０に記憶されたカテゴリ属性情報の例を示す説明図である。例えば、カテゴリＩＤとして「１」が示すカテゴリ（図２に示す例では「食事」）には、２００件のコンテンツが属していることを意味する。
【００３６】
また、例えば、コントロール手段３０がカテゴリ情報記憶手段７０の情報をメンテナンス（例えば、新規登録、更新、登録廃棄など）する機能を備えていてもよい。この場合、例えば、ランキング算出装置１０の管理者が、入力手段２１を介してメンテナンスの指示を行った時に、コントロール手段３０が、カテゴリ情報記憶手段７０に記憶された情報をメンテナンスしてもよい。
【００３７】
本実施形態では、インデックス情報記憶手段５０とカテゴリ情報記憶手段７０とを分けている場合の例について説明しているが、これらの記憶手段に記憶される情報には重複する部分も存在するため、これら２つの記憶手段を一つにまとめてもよい。この場合、各カテゴリに属しているコンテンツ数は、例えば、情報検索手段４０が、インデックス情報記憶手段５０に記憶されているコンテンツ属性情報をもとに、カテゴリ毎にカウントして求めればよい。
【００３８】
カテゴリランキング手段６０は、コンテンツ属性情報のカテゴリに対応するカテゴリ属性情報をカテゴリ情報記憶手段７０から読み取る。カテゴリランキング手段６０は、読み取ったカテゴリ属性情報と、情報検索手段４０が読み取った各種情報をもとに、カテゴリのランクを算出する。
【００３９】
コントロール手段３０、情報検索手段４０、及びカテゴリランキング手段６０は、例えば、ランキング算出プログラムに従って動作するランキング算出装置１０のＣＰＵによって実現される。例えば、ランキング算出プログラムは、ランキング算出装置１０の記憶手段（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み取り、プログラムに従ってコントロール手段３０、情報検索手段４０、及びカテゴリランキング手段６０として動作してもよい。
【００４０】
次に、動作について説明する。図４は、第１の実施形態の処理の例を示すシーケンス図である。例えば、ランキング算出装置１０の利用者の指示に応じ、入力手段２１が検索要求を検知すると（ステップＳ１１）、コントロール手段３０は、その検索要求を検知し（ステップＳ１２）、情報検索手段４０にコンテンツを検索させる（ステップＳ１３）。
【００４１】
例えば、出力手段２２が検索画面を表示し、ランキング算出装置１０は、利用者にその検索画面を確認させながら入力手段２１を介して検索条件を入力させてもよい。
【００４２】
情報検索手段４０は、検索要求をもとにインデックス情報記憶手段５０から、コンテンツ、及びコンテンツ属性情報を読み取る。また、情報検索手段４０は、インデックス情報記憶手段５０に記憶された全コンテンツ数をカウントする。（ステップＳ１４）。具体的には、情報検索手段４０は、入力手段２１を介して入力された検索クエリをもとにインデックス情報記憶手段５０を検索し（ステップＳ１５）、該当するコンテンツ、及びコンテンツ属性情報を読み取る。また、情報検索手段４０は、インデックス情報記憶手段５０に記憶されたコンテンツ属性情報の件数をカウントすればよい（ステップＳ１６）。
【００４３】
コントロール手段３０は、情報検索手段４０が検索したコンテンツのコンテンツ属性情報、及び全コンテンツ数を受け取ると（ステップＳ１７）、カテゴリランキング手段６０に、カテゴリのランクを算出させるよう指示を行う（ステップＳ１８）。
【００４４】
カテゴリランキング手段６０は、コントロール手段３０からの指示を受け、情報検索手段４０が読み取ったカテゴリに対応するカテゴリ属性情報をカテゴリ情報記憶手段７０から読み取る（ステップＳ１９〜Ｓ２０）。ここでは、カテゴリランキング手段６０は、カテゴリ属性情報として、カテゴリに含まれるコンテンツ数を読み取る。カテゴリランキング手段６０は、これらの情報をもとにカテゴリのランクを算出する（ステップＳ２１）。
【００４５】
カテゴリのランクの算出方法について、以下に詳述する。本実施形態では、カテゴリからランダムにコンテンツを選んだ場合、実際の検索結果にカテゴリに属するコンテンツが含まれる数になるための確率を算出し、この確率が低いものほど、ランダムでは起こりにくく、検索結果と関連の深いものとしてカテゴリのランクを高く算出する場合について説明する。
【００４６】
本実施形態のランキング算出方法は、コンテンツ数に対する検索結果のコンテンツ数の割合が、その検索とカテゴリが無関係なほど、カテゴリ内の全コンテンツ数と検索結果内のカテゴリ内のコンテンツ数の割合に近づくものとして、カテゴリのランクを算出するものである。
【００４７】
例えば、全コンテンツ数が１０００件である場合に、特定のキーワード（例えば、「Ｗ」というキーワード）で検索した結果が１０件であったとする。このとき、そのキーワードが、あるカテゴリと無関係であれば、そのカテゴリに含まれる検索結果は、全コンテンツ数に対する検索結果の割合と同等であると期待される。すなわち、この例では、全コンテンツ数１０００件のうち、検索結果が１０件であることから、１０÷１０００＝０．０１＝１％の割合で、各カテゴリに検索結果のコンテンツが属していると考えられる。
【００４８】
しかし、ある特定のカテゴリに検索結果のコンテンツが含まれる割合が、想定した割合よりも大きい場合には、検索結果とカテゴリと密接な関係があると考えられる。例えば、２種類のカテゴリ「世界」、及び「検索」にはそれぞれ１００件のコンテンツが属しているとする。上記例で、例えば、検索結果のコンテンツのうち、カテゴリ「世界」に属するコンテンツが１件であれば、カテゴリに含まれる検索結果の割合は、１÷１００＝０．１＝１％と、期待した割合と同程度の関係性があると考えられる。一方、例えば、検索結果のコンテンツのうち、カテゴリ「検索」に属するコンテンツが６０件であれば、カテゴリに含まれる検索結果の割合は、６０÷１００＝０．６＝６０％と、期待した割合よりも非常に大きな割合になる。
【００４９】
本実施形態では、この期待値からのはずれ具合をもとに、検索結果とカテゴリとの関係性を判断し、カテゴリのランクを算出する。具体的には、全コンテンツ数から検索結果の総数が選ばれる割合をベースとして、その割合でランダムに各カテゴリからコンテンツを選んだ場合、どれほどの確率で各カテゴリに検索結果のコンテンツを含む割合（以下、含有率と記す。）になるかを算出する。
【００５０】
全コンテンツ数をＮ、検索結果のコンテンツ数をＭ、あるカテゴリに属するコンテンツ総数をｎとする。このとき、あるカテゴリに含まれる検索結果のコンテンツ数（以下、含有数と記す。）をｉとすると、あるカテゴリ内の含有数がｉになる割合の確率は、（式１）で算出できる。この値が、小さいほどランクが高いと判断することができる。
【００５１】
【数１】
2010086439.tif 000003
【００５２】
算出した確率を、そのままカテゴリのランクとして使用してもよい。また、あるカテゴリ内の含有数がｍであるとした場合、含有数がコンテンツ総数ｎである場合（すなわち、含有数が最大の場合）の割合の確率から、含有数がｍである場合の割合までの確率を全て加算し、含有数がｍになるのは、上位何％になるのかを算出してもよい。この場合の値は、（式２）で算出できる。この値が、小さいほどランクが高いと判断することができる。
【００５３】
【数２】
2010086439.tif 000004
【００５４】
この場合の含有数ｍは、例えば、情報検索手段４０が検索したコンテンツのコンテンツ属性情報をもとに、カテゴリランキング手段６０がカテゴリ毎にカウントして求めればよい。
【００５５】
このときのＮ、Ｍ、ｎ及びｍの関係について説明したものを、図５に示す。また、図６は、検索結果に含まれるコンテンツ数の割合に対する確率の分布を示すグラフである。図６に示すグラフの分布は、（式１）によって算出される。横軸方向は、「検索結果に含まれるコンテンツのうち、あるカテゴリに属するコンテンツ数／あるカテゴリに属するコンテンツ数」を示す割合である。また、縦軸方向は、その割合になる事象が起こりうる確率を示す。例えば、Ｍ／Ｎは、カテゴリと検索結果とに関連がない場合に期待されるコンテンツ含有率であり、横軸右方向に行くほど、「検索結果に含まれるコンテンツのうち、あるカテゴリに属するコンテンツ数」が大きくなることから、カテゴリと検索結果との関連性が高いと判断できる。
【００５６】
なお、Ｍ／Ｎに満たない（すなわち、Ｍ／Ｎから横軸左方向の確率）は、カテゴリと検索結果との関連性が低い場合の確率であるため、算出結果として使用しなくてもよい。
【００５７】
このように、上位何％に含まれるかという指標を用いることにより、検索結果が利用者にもわかりやすくなるというメリットがある。
【００５８】
コントロール手段３０は、カテゴリランキング手段６０が算出したカテゴリのランクを受け取ると（ステップＳ２２）、出力手段２２に出力するためのカテゴリランキング情報を作成し、その情報を出力手段２２に出力する（ステップＳ２３〜Ｓ２５）。
【００５９】
本発明によれば、情報検索手段４０が、インデックス情報記憶手段５０から、指定された検索クエリに応じたコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリとを読み取り、カテゴリランキング手段６０が、コンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリをもとに、カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出する。具体的には、カテゴリランキング手段６０が、含有数ｍをカウントして求める。また、カテゴリランキング手段６０が、（式１）を用いて確率を算出し、この確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出する。よって、コンテンツが保持する属性情報を反映したカテゴリのランクを算出できる。
【００６０】
実施形態２．
図７は、本発明の第２の実施形態におけるランキング算出装置の例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態では、情報検索手段４０の代わりに情報検索手段４１を、カテゴリランキング手段６０の代わりにカテゴリランキング手段６１を備えている点、および、カテゴリ情報記憶手段７０を備えていない点で第１の実施形態と異なる。
【００６１】
情報検索手段４１は、検索クエリの示す条件に該当するコンテンツ、及びコンテンツ属性情報を、インデックス情報記憶手段５０から読み取ることに加え、検索結果に含まれるコンテンツのランクを取得する。
【００６２】
コンテンツのランクの取得方法は、情報検索手段４０がインデックス情報記憶手段５０からコンテンツ属性情報を読み取ったあとで、例えば、コンテンツのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などの識別子をもとに、コンテンツのランクを記憶している他の情報保持手段から、コンテンツのランクを読み取ることによって取得してもよい。
【００６３】
あるいは、情報検索手段４０が、コンテンツのランクを算出することによってランクを取得してもよい。ランクの算出方法としては、例えば、検索インデックス項目に予め重要度を示す情報を付加しておき、検索結果に含まれるコンテンツを、その重要度をもとに並べることによってランクを算出してもよい。また、検索インデックス項目に含まれる検索クエリのキーワードの数や他のコンテンツにどれだけそのキーワードが含まれるかを見るｔｆ−ｉｄｆ（「Term Frequency」−「Inverse Document Frequency」）などの指標を用いてランクを算出してもよい。
【００６４】
コンテンツのランクは、上記方法などにより取得することができるが、コンテンツのランクの取得方法は、上記方法に限定されない。
【００６５】
カテゴリランキング手段６１は、情報検索手段４０が取得したコンテンツのランクをもとに、カテゴリのランクを算出する。
【００６６】
次に、動作について説明する。図８は、第２の実施形態の処理の例を示すシーケンス図である。なお、第１の実施形態と同様の処理については、図４と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００６７】
例えば、ランキング算出装置１０の利用者の指示に応じ、入力手段２１が検索要求を検知してから、その検索要求をもとにインデックス情報記憶手段５０から、該当するコンテンツ、及びコンテンツ属性情報を読み取るまでの処理は、図４に示す内容と同様である（ステップＳ１１〜Ｓ１６）。
【００６８】
情報検索手段４１は、読み取ったコンテンツ、及びコンテンツ属性情報をもとに、各コンテンツのランクを取得する（ステップＳ３１）。コントロール手段３０は、情報検索手段４１が検索したコンテンツのコンテンツ属性情報、及び情報検索手段４１が取得したコンテンツのランクを受け取ると（ステップＳ３２）、カテゴリランキング手段６１に、カテゴリのランクを算出するよう指示を行う（ステップＳ３３）。カテゴリランキング手段６１は、コンテンツ属性情報、及びコンテンツのランクをもとにカテゴリのランクを算出する（ステップＳ３４）。
【００６９】
カテゴリのランクの算出方法について、以下に詳述する。第２の実施形態では、カテゴリに属するコンテンツのランクを使用して、カテゴリごとのランクを算出する方法について説明する。
【００７０】
具体的には、検索結果の全コンテンツ数のランクをランダムに割り振った場合を想定する。このとき、検索結果のコンテンツのランクが、実際の検索結果の並び順になる確率をカテゴリごとに算出する。この並び順が発生する確率が低いものほど、ランダムでは起こりがたく、検索結果と関連の深いものとしてカテゴリのランクを高く算出する。また、検索結果と最も関連の深い並び順から、算出した並び順までの確率を順に加算することにより、そのカテゴリのランクが上位何％に位置するかを算出してもよい。
【００７１】
言い換えると、カテゴリランキング手段６１は、コンテンツに対してランダムにランクが割り振られたと仮定し、実際の並び順の出現パターンについて算出し、その出現パターンの発生の確率が小さいほどカテゴリのランクが高いと判断する。
【００７２】
以下、カテゴリのランクが、上位何％に位置するかを算出する場合について具体例を示して説明する。図９は、カテゴリごとのランクの算出処理の例を示すフローチャートである。以下の説明では、検索結果に含まれるコンテンツ数が１００件で、検索結果に含まれるコンテンツのランクが１位から１００位までである場合を例に説明する。また、以下の説明では、最初に、カテゴリＡのコンテンツが１位、３位、５位にランク付けされた場合を例にして説明する。この場合を態様１とする。次に、カテゴリＡのコンテンツが、９８位、９９位、１００位にランク付けされた場合を例にして説明する。この場合を態様２とする。
【００７３】
なお、検索結果に含まれるコンテンツ数は、例えば、情報検索手段４１がコンテンツを読み取った時に、検索結果のコンテンツ数をカウントして求めればよい。
【００７４】
カテゴリランキング手段６１は、情報検索手段４１が読み取った検索結果のコンテンツの件数をもとにカテゴリ毎のコンテンツ件数をカウントする（ステップＳ４１）。例えば、態様１、態様２のいずれも、カテゴリＡの件数は３件とカウントされる。
【００７５】
次に、カテゴリランキング手段６１は、カテゴリごとに、検索結果のコンテンツの順位を加算した値（以下、加算順位と記す。）を算出する（ステップＳ４２）。例えば、態様１では、加算順位が、１（位）＋３（位）＋５（位）＝９（位）と算出される。態様２では、加算順位が、９８（位）＋９９（位）＋１００（位）＝２９７（位）と算出される。
【００７６】
次に、カテゴリランキング手段６１は、互いに異なる自然数を、ステップＳ４１で集計したコンテンツの件数分加算したときに、ステップＳ４２で算出した加算順位の値と同じ値になる組合せのパターン数を算出する（ステップＳ４３）。
【００７７】
例えば、本実施例では検索結果が１００件であるため、１００までの自然数の組合せをもとにパターン数を算出する。態様１では、異なる３つの自然数を加算して９になるパターンは、（１，２，６）、（１，３，５）、（２，３，４）の３パターンである。態様２では、異なる３つの自然数を加算して２９７になるパターンは、（９８，９９，１００）の１パターンである。
【００７８】
次に、カテゴリランキング手段６１は、互いに異なる自然数を、ステップＳ４１で集計したコンテンツの件数分加算したときに、各加算順位の値になる組合せのパターン数の分布を算出する（ステップＳ４４）。図１０は、態様１で示す例について、組合せのパターン数の分布を算出した結果を示したグラフである。３つの自然数を足した加算順位の最小値は、（１，２，３）の場合の６である。また、３つの自然数を足した加算順位の最大値は、（９８，９９，１００）の場合の２９７である。なお、この場合の中央値は１５０になる。態様２で示す例についても同様に算出することができる。
【００７９】
次に、カテゴリランキング手段６１は、ステップＳ４４で算出した分布の加算順位が最小になる場合から、ステップＳ４２で算出した加算順位までの組合せのパターン数を全て加算する（ステップＳ４５）。例えば、態様１では、加算順位の最小値６からステップＳ４２で算出した値である９までのパターン数を全て加算する。
【００８０】
異なる３つの自然数を加算して６になるパターンは、（１，２，３）の１パターンである。異なる３つの自然数を加算して７になるパターンは、（１，２，４）の１パターンである。異なる３つの自然数を加算して８になるパターンは、（１，２，５）、（１，３，４）の２パターンである。よって、加算順位９までの全てのパターン数を加算すると、１＋１＋２＋３＝７パターンになる。
【００８１】
態様２では、異なる３つの自然数を加算して加算順位の最大値である２９７まで加算したパターン数は、１〜１００までの異なる３つの自然数を組み合わせる全パターンに他ならないため、１００個のものから３個を選択する組合せの総数は、（式３）で計算される。
【００８２】
【数３】
2010086439.tif 000005
【００８３】
最後に、カテゴリランキング手段６１は、ステップＳ４５で加算した組合せのパターン数を、ステップＳ４４で算出した分布の全ての組合せのパターン数で除算し（ステップＳ４６）この計算結果をカテゴリのランクとする。このカテゴリのランクが小さいほど、カテゴリの評価が高いものと判断できる。
【００８４】
例えば、態様１では、分布の全ての組合せのパターン数は、１〜１００までの異なる３つの自然数を組み合わせる全パターンになるため、１００個のものから３個を選択する組合せの総数である１６１７００パターンになる。よって、カテゴリのランクは９÷１６１７００＝０．００２％と算出される。
【００８５】
態様２では、分布の全ての組合せのパターン数は、ステップＳ４５で求めた数と同じ、１６１７００パターンになる。よって、カテゴリのランクは１６１７００÷１６１７００＝１＝１００％と算出される。
【００８６】
態様１と態様２を返却されるコンテンツ数で比較した場合、態様１と態様２では同値になるため、返却されるコンテンツ数に応じて評価する方法では、態様１と態様２の評価は同等である。しかし、上記方法によるカテゴリのランクの算出方法では、カテゴリ内のコンテンツのランクを用いてカテゴリごとのランクを算出しているため、ランクの高いコンテンツを多く含む態様１を態様２よりも高く評価できる。すなわち、コンテンツの検索結果を反映したカテゴリの評価を行うことができる。
【００８７】
コントロール手段３０が、カテゴリランキング手段６１が算出したカテゴリのランクを受け取ったあと（ステップＳ３５）、出力手段２２に出力するための処理は、第１の実施の形態と同様である（ステップＳ２３〜Ｓ２５）。
【００８８】
本発明によれば、情報検索手段４１が、インデックス情報記憶手段５０から、指定された検索クエリに応じたコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリとを読み取り、カテゴリランキング手段６１が、コンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリをもとに、カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出する。
【００８９】
具体的には、カテゴリランキング手段６１が、コンテンツのランクを取得し、カテゴリ毎のコンテンツ件数をカウントして求め、加算順位を算出する。また、カテゴリランキング手段６１が、カテゴリ毎のコンテンツ件数と同数の自然数を、検索対象のコンテンツの件数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算順位になる組合せのパターン数を算出する。そして、カテゴリランキング手段６１が、カテゴリ毎のコンテンツ件数と同数の自然数を、検索対象のコンテンツの件数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる組合せのパターン数の分布と全パターン数を算出する。これらの算出結果をもとに、カテゴリランキング手段６１が、組合せのパターン数を全パターン数で除算して確率を算出し、加算順位が小さくなることによって確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出する。よって、コンテンツが保持する属性情報を反映したカテゴリのランクを算出できる。
【００９０】
実施形態３．
図１１は、本発明の第３の実施形態におけるランキング算出装置の例を示すブロック図である。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態では、情報検索手段４０の代わりに情報検索手段４２を、カテゴリランキング手段６０の代わりにカテゴリランキング手段６２を備えている点で第１の実施形態と異なる。
【００９１】
情報検索手段４２は、第１の実施形態で示した情報検索手段４０と、第２の実施形態で示した情報検索手段４１のいずれの機能も備えている。また、カテゴリランキング手段６２は、第１の実施形態で示したカテゴリランキング手段６０と、第２の実施形態で示したカテゴリランキング手段６１のいずれの機能も備えている。それぞれの機能の内容は、第１の実施形態、及び第２の実施形態で示した機能と同様であるため、説明を省略する。
【００９２】
次に、動作について説明する。図１２は、第３の実施形態の処理の例を示すシーケンス図である。なお、第１の実施形態、及び第２の実施形態と同様の処理については、図４、及び図８と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００９３】
例えば、ランキング算出装置１０の利用者の指示に応じ、入力手段２１が検索要求を検知してから、その検索要求をもとにインデックス情報記憶手段５０から、該当するコンテンツ、及びコンテンツ属性情報を読み取り、情報検索手段４０がコンテンツのランクを取得するまでの処理は、図８に示す内容と同様である（ステップＳ１１〜Ｓ１６、ステップＳ３１〜Ｓ３２）。
【００９４】
コントロール手段３０は、情報検索手段４２が検索したコンテンツのコンテンツ属性情報、及び情報検索手段４２が取得したコンテンツのランクを受け取ると（ステップＳ３２）、カテゴリランキング手段６２に、カテゴリのランクを算出させるよう指示を行う（ステップＳ５１）。カテゴリランキング手段６２は、コントロール手段３０からの指示を受け、情報検索手段４２が読み取ったカテゴリに対応するカテゴリ属性情報をカテゴリ情報記憶手段７０から読み取る（ステップＳ５２〜Ｓ５３）。ここでは、カテゴリランキング手段６０は、カテゴリ属性情報として、カテゴリに含まれるコンテンツ数を読み取る。カテゴリランキング手段６２は、これらの情報をもとにカテゴリのランクを算出する（ステップＳ５４）。
【００９５】
カテゴリランキング手段６２は、第１の実施形態、及び第２の実施形態に示した方法で、それぞれカテゴリのランクを算出する。以下、第１の実施形態に示した方法で算出したランクをｓｃｏｒｅ１、第２の実施形態に示した方法で算出したランクをｓｃｏｒｅ２と記す。
【００９６】
カテゴリランキング手段６２は、ｓｃｏｒｅ１及びｓｃｏｒｅ２のランクに、重みをつけて加算する。ｓｃｏｒｅ１の重みをａ、ｓｃｏｒｅ２の重みをｂとすると、加算した値は、（式４）で表すことができる。この値が大きいほどカテゴリのランクが上位であると判断する。
【００９７】
【数４】
2010086439.tif 000006
【００９８】
なお、（式４）では、ｌｏｇの底を２として算出しているが、ｌｏｇの底は２に限られない。また、ｓｃｏｒｅ１及びｓｃｏｒｅ２の一方の確率のみを用いてｓｃｏｒｅ３を算出する場合には、重みａまたはｂの値を０にすればよい。
【００９９】
コントロール手段３０が、カテゴリランキング手段６２が算出したカテゴリのランクを受け取ったあと（ステップＳ５５）、出力手段２２に出力するための処理は、第１の実施の形態と同様である（ステップＳ２３〜Ｓ２５）。
【０１００】
本発明によれば、第１の実施形態による方法で算出したｓｃｏｒｅ１、及び第２の実施形態による方法で算出したｓｃｏｒｅ２のそれぞれに重みをつけて加算した加算スコアを算出し、加算スコアの値が大きいほどカテゴリランクを高く算出する。よって、第１の実施形態、及び第２の実施形態の効果に加え、様々な事情を考慮したカテゴリのランクを算出することができる。
【０１０１】
図１３は、本発明におけるランキング算出装置の概要を示すブロック図である。本発明によるランキング算出装置８０は、記憶手段８１（例えば、インデックス情報記憶手段５０、カテゴリ情報記憶手段７０）と、コンテンツ情報読取手段８２（例えば、情報検索手段４０）と、カテゴリランキング算出手段８３（カテゴリランキング手段６０）とを備えている。
【０１０２】
記憶手段８１は、コンテンツとコンテンツの属するカテゴリとを対応付けて記憶する。コンテンツ情報読取手段８２は、指定された条件（例えば、検索クエリ）に応じたコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリとを記憶手段８１から読み取る。カテゴリランキング算出手段８３は、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツ、及びコンテンツに対応するカテゴリをもとに、カテゴリの順位を示すカテゴリランクを算出する。
【０１０３】
そのような構成により、コンテンツの属性情報を反映したカテゴリのランクを算出できる。
【０１０４】
また、上記実施形態には、コンテンツをカテゴリごとに集計したカテゴリ内コンテンツ数を記憶するカテゴリ内コンテンツ数記憶手段（例えば、カテゴリ情報記憶手段７０）を備え、カテゴリランキング算出手段８３が、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数（例えば、あるカテゴリに含まれる検索結果のコンテンツ数ｍ）を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出手段（例えば、カテゴリランキング手段６０）と、カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率（例えば、（式１））を算出するコンテンツ含有確率算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６０）と、記憶手段８１に記憶されたコンテンツの総数（例えば、全コンテンツ数Ｎ）に対するコンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツの読取総数（例えば、検索結果のコンテンツ数Ｍ）の割合になる確率よりもコンテンツ含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定手段（例えば、カテゴリランキング手段６０）とを備えた構成が開示されている。
【０１０５】
また、上記実施形態には、コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク取得手段（例えば、情報検索手段４１）を備え、カテゴリランキング算出手段８３が、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数（例えば、カテゴリ毎のコンテンツ件数）を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出手段（例えば、カテゴリランキング手段６１）と、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツに対応するコンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランク（例えば、加算順位）を算出する加算コンテンツランク算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６１）と、カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出するパターン数算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６１）と、カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段が読み取ったコンテンツの読取総数（例えば、検索対象のコンテンツの件数）の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数（例えば、組合せのパターン数の分布）を算出する全パターン数算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６１）と、パターン数を全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率を算出するパターン数含有確率算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６１）と、パターン数含有確率が低くなるほど、カテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定手段とを備えた（例えば、カテゴリランキング手段６１）構成が開示されている。
【０１０６】
また、上記実施形態には、コンテンツの優先度を示すコンテンツランクを取得するコンテンツランク取得手段（例えば、情報検索手段４２）と、コンテンツをカテゴリごとに集計したカテゴリ内コンテンツ数を記憶するカテゴリ内コンテンツ数記憶手段（例えば、カテゴリ情報記憶手段７０）を備え、カテゴリランキング算出手段８３が、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツをカテゴリ毎に集計したカテゴリ内コンテンツ読取総数（例えば、あるカテゴリに含まれる検索結果のコンテンツ数ｍ）を求めるカテゴリ内コンテンツ読取総数導出手段（例えば、カテゴリランキング手段６２）と、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツに対応するコンテンツランクを、カテゴリ毎に加算して加算コンテンツランク（例えば、加算順位）を算出する加算コンテンツランク算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６２）と、カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツの読取総数（例えば、検索結果のコンテンツ数Ｍ、検索対象のコンテンツの件数）の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせて、加算コンテンツランクの示す値になるパターン数を算出するパターン数算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６２）と、カテゴリ内コンテンツ読取総数の示す値と同数の自然数を、コンテンツ情報読取手段８２が読み取ったコンテンツの読取総数の示す値までの異なる自然数の中から組み合わせる全パターン数を算出する全パターン数算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６２）と、カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合になる確率を示すコンテンツ含有確率（例えば、ｓｃｏｒｅ１）を算出するコンテンツ含有確率算出手段（例えば、カテゴリランキング手段６２）と、パターン数を全パターン数で除算した確率を示すパターン数含有確率（例えば、ｓｃｏｒｅ２）を算出するパターン数含有確率算出手段と、コンテンツ含有確率、及びパターン数含有確率のそれぞれに重みをつけて加算した加算スコア（例えば、（式４））を算出する加算スコア算出手段と、加算スコアの値が大きいほどカテゴリランクを高く算出するカテゴリランク決定手段（例えば、カテゴリランキング手段６２）とを備えた構成が開示されている。
【０１０７】
また、カテゴリランキング算出手段８３が、カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合より高い方から、カテゴリ内コンテンツ数に対するカテゴリ内コンテンツ読取総数の割合までのコンテンツ含有確率を順に加算したコンテンツ含有加算確率を算出し、コンテンツ含有加算確率をコンテンツ含有確率として使用してもよい。
【０１０８】
このように、上位何％に含まれるかという指標を用いることにより、検索結果が利用者にもわかりやすくなる。
【０１０９】
また、カテゴリランキング算出手段８３が、加算コンテンツランクの示す値の小さい方から、加算コンテンツランクの示す値までのパターン数含有確率を順に加算したパターン数含有加算確率を算出し、パターン数含有加算確率をパターン数含有確率として使用してもよい。
【０１１０】
このように、上位何％に含まれるかという指標を用いることにより、検索結果が利用者にもわかりやすくなる。
【０１１１】
また、コンテンツランク取得手段が、ｔｆ−ｉｄｆによる指標を用いてコンテンツランクを算出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明は、検索対象のコンテンツを分類したカテゴリのランクを算出するランキング算出装置に好適に適用される。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本発明の第１の実施形態におけるランキング算出装置の例を示すブロック図である。
【図２】インデックス情報記憶手段５０に記憶されたコンテンツ属性情報の例を示す説明図である。
【図３】カテゴリ情報記憶手段７０に記憶されたカテゴリ属性情報の例を示す説明図である。
【図４】第１の実施形態の処理の例を示すシーケンス図である。
【図５】Ｎ、Ｍ、ｎ及びｍの関係について示した説明図である。
【図６】検索結果に含まれるコンテンツ数の割合に対する確率の分布を示すグラフである。
【図７】本発明の第２の実施形態におけるランキング算出装置の例を示すブロック図である。
【図８】第２の実施形態の処理の例を示すシーケンス図である。
【図９】カテゴリごとのランクの算出処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】組合せのパターン数の分布を算出した結果を示したグラフである。
【図１１】本発明の第３の実施形態におけるランキング算出装置の例を示すブロック図である。
【図１２】第３の実施形態の処理の例を示すシーケンス図である。
【図１３】本発明におけるランキング算出装置の概要を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１４】
１０  ランキング算出装置
２０  検索インタフェース
２１  入力手段
２２  出力手段
３０  コントロール手段
４０、４１、４２  情報検索手段
５０  インデックス情報記憶手段
６０、６１、６２  カテゴリランキング手段
７０  カテゴリ情報記憶手段
【図１】
2010086439.tif 000007
【図２】
2010086439.tif 000008
【図３】
2010086439.tif 000009
【図４】
2010086439.tif 000010
【図５】
2010086439.tif 000011
【図６】
2010086439.tif 000012
【図７】
2010086439.tif 000013
【図８】
2010086439.tif 000014
【図９】
2010086439.tif 000015
【図１０】
2010086439.tif 000016
【図１１】
2010086439.tif 000017
【図１２】
2010086439.tif 000018
【図１３】
2010086439.tif 000019