(57)【要約】【課題】ユーザが検索活動を効率良くおこなうこと。【解決手段】情報検索装置１０は、検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、トピックテーブル３０を参照して「類似コンテンツ」を抽出し、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、トピックテーブル３０から「トピック反映クエリ」を抽出し、さらに、ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率およびユーザ識別子から得られたユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味所テーブル２０から「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を抽出する抽出処理部１３ａと、抽出処理部１３ａによって抽出された「類似コンテンツ」、「トピック反映クエリ」、「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を検索結果として提示する検索結果提示部１３ｂとを備える。【選択図】        図１
2006031391.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、
コンテンツごとに、当該コンテンツのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、
前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツを検索結果として提示する検索結果提示手段と、
を備えたことを特徴とする情報検索システム。
【請求項２】
ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、
クエリごとに、当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、
クエリごとに、当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、
前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率および興味集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出するとともに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたトピック反映クエリおよび興味反映クエリを検索結果として提示する検索結果提示手段と、
を備えたことを特徴とする情報検索システム。
【請求項３】
ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、
ユーザごとに、当該ユーザの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、
前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、
を備えたことを特徴とする情報検索システム。
【請求項４】
ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、
コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、
クエリごとに、当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、
前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出し、前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出し、さらに、前記ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツ、トピック反映クエリおよび興味反映クエリを検索結果として提示する検索結果提示手段と、
を備えたことを特徴とする情報検索システム。
【請求項５】
ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、
クエリごとに、当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、
ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、
前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出するとともに、前記ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率および前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリおよび類似ユーザを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出されたトピック反映クエリ、興味反映クエリおよび類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、
を備えたことを特徴とする情報検索システム。
【請求項６】
ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、
コンテンツごとに、当該コンテンツのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、
ユーザごとに、当該ユーザの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、
前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出するとともに、前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツおよび類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、
を備えたことを特徴とする情報検索システム。
【請求項７】
ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、
コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、
ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、
前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出し、前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出し、さらに、前記ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率および前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリおよび類似ユーザを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツ、トピック反映クエリ、興味反映クエリおよび類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、
を備えたことを特徴とする情報検索システム。
【請求項８】
前記抽出手段は、新規ユーザからクエリを受け付けた場合に、該クエリの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から新規ユーザの興味集合への所属確率に代えて代理ユーザの興味集合への所属確率を抽出し、該抽出された代理ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出することを特徴とする請求項３または請求項５〜７のいずれか一つに記載の情報検索システム。
【請求項９】
前記ユーザから受け付けたユーザ識別子、前記ユーザから受け付けたクエリ、および／または前記検索処理によって得られたコンテンツをもとに、前記トピック所属確率記憶手段および／または前記興味所属確率記憶手段における記憶内容を更新する記憶内容更新手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の情報検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムに関し、特に、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことができる情報検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、情報検索サービスの分野においては、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことができるシステムの構築が要求されている。このような要求を背景にして、検索語の入力を支援する検索語入力補完装置が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
すなわち、この検索語入力補完装置では、ユーザが検索語を入力する際に、入力途中の文字列に前方一致する文字列を履歴情報の中から検索し、該検索された文字列の中から履歴情報における生起回数（すなわち、「検索語」として採用された回数）に応じて補完候補文字列を抽出し、該抽出された補完候補文字列をユーザに提示する。
【０００４】
なお、この検索語入力補完装置では、履歴情報の中から補完候補文字列を抽出する際に、同一の検索語による検索要求が一定の時間範囲の中に集中して発生する傾向が高いという知見に基づき、一定の時間範囲にある文字列を補完候補として抽出するように構成している。
【０００５】
この検索語入力補完装置によれば、検索履歴の中から一定の時間範囲にある文字列を補完候補とし、さらに、生起回数の大きい文字列を提示するので、ユーザの入力しようとする検索語文字列を比較的高い確率で補完することができ、ユーザの検索活動の効率化に寄与することが可能になる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２４９９３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の従来技術（特許文献１）では、クエリ提示の根拠と、ユーザが必要とするクエリとの関係が不明確であるため、ユーザが必要とするクエリを提示することができず、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことができないという問題点があった。
【０００８】
すなわち、上記の従来技術は、同一の検索語による検索要求が一定の時間範囲の中に集中して発生する傾向が高いという知見をもとに、一定の時間範囲にある文字列を補完候補として抽出するものであるが、かかる知見は、ニュース、テレビ番組、新聞雑誌記事、或いはインターネット上のＷｅｂページなどのメディア報道による流行性のみが考慮されたものに過ぎないため、メディア報道の流行性に依存しないクエリ提示の要求を受けた場合に、ユーザが必要とするクエリを提示することができない。
【０００９】
また、上記の従来技術は、ユーザから受け付けたクエリを内包するコンテンツを画一的に提示するものであるため、ユーザが必要とするコンテンツを提示できるとは限らず、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことができないという問題点があった。
【００１０】
すなわち、上記の従来技術は、ユーザから受け付けたクエリが検索しようとするコンテンツに内包されていなければ、ユーザが必要とするコンテンツを提示することができず、ユーザが検索活動をおこなう上で非効率的なものであった。特に、検索しようとするコンテンツに対するユーザの知識が曖昧である場合には、ユーザが入力するクエリも不明確になるため、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性は極めて低い。
【００１１】
そこで、本発明は、上述した従来技術による課題（問題点）を解消するためになされたものであり、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことができる情報検索システ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】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１の発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、コンテンツごとに、当該コンテンツのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツを検索結果として提示する検索結果提示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、請求項２の発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、クエリごとに、当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、クエリごとに、当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率および興味集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出するとともに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたトピック反映クエリおよび興味反映クエリを検索結果として提示する検索結果提示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項３の発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、ユーザごとに、当該ユーザの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、請求項４の発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、クエリごとに、当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出し、前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出し、さらに、前記ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツ、トピック反映クエリおよび興味反映クエリを検索結果として提示する検索結果提示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、請求項５の発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、クエリごとに、当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出するとともに、前記ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率および前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリおよび類似ユーザを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出されたトピック反映クエリ、興味反映クエリおよび類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項６の発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、コンテンツごとに、当該コンテンツのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、ユーザごとに、当該ユーザの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出するとともに、前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツおよび類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項７の発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムであって、コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するトピック所属確率記憶手段と、ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶する興味所属確率記憶手段と、前記検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出し、前記ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、前記トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出し、さらに、前記ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率および前記ユーザ識別子から得られた前記ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から興味反映クエリおよび類似ユーザを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された類似コンテンツ、トピック反映クエリ、興味反映クエリおよび類似ユーザを検索結果として提示する検索結果提示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項８の発明に係る情報検索システムは、上記の発明において、前記抽出手段は、新規ユーザからクエリを受け付けた場合に、該クエリの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から新規ユーザの興味集合への所属確率に代えて代理ユーザの興味集合への所属確率を抽出し、該抽出された代理ユーザの興味集合への所属確率をもとに、前記興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項９の発明に係る情報検索システムは、上記の発明において、前記ユーザから受け付けたユーザ識別子、前記ユーザから受け付けたクエリ、および／または前記検索処理によって得られたコンテンツをもとに、前記トピック所属確率記憶手段および／または前記興味所属確率記憶手段における記憶内容を更新する記憶内容更新手段をさらに備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、コンテンツごとに、当該コンテンツのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶し、検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出し、抽出された類似コンテンツを検索結果として提示することとしたので、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることができ、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。
【００２２】
また、本発明によれば、クエリごとに、当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶し、クエリごとに、当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶し、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率および興味集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出するとともに、興味所属確率記憶手段から興味反映クエリを抽出し、抽出されたトピック反映クエリおよび興味反映クエリを検索結果として提示することとしたので、各種トピックおよび各種興味を反映した明確な根拠に基づくクエリ提示をおこなうことができ、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。
【００２３】
また、本発明によれば、ユーザごとに、当該ユーザの興味集合への所属確率を対応付けて記憶し、ユーザ識別子から得られたユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出し、抽出された類似ユーザを検索結果として提示することとしたので、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することができ、コミュニティ形成に寄与することが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。
【００２４】
また、本発明によれば、コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶し、クエリごとに、当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶し、検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出し、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出し、さらに、ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率をもとに、興味所属確率記憶手段から興味反映クエリを抽出し、抽出された類似コンテンツ、トピック反映クエリおよび興味反映クエリを検索結果として提示することとしたので、各種トピックおよび各種興味を反映した明確な根拠に基づくクエリ提示をおこない、さらに、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることができ、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。
【００２５】
また、本発明によれば、クエリごとに、当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶し、ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶し、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出するとともに、ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率およびユーザ識別子から得られたユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味所属確率記憶手段から興味反映クエリおよび類似ユーザを抽出し、抽出されたトピック反映クエリ、興味反映クエリおよび類似ユーザを検索結果として提示することとしたので、各種トピックおよび各種興味を反映した明確な根拠に基づくクエリ提示をおこなうことができ、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。さらに、これに関連して、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することにより、コミュニティ形成に寄与することが可能になる。
【００２６】
また、本発明によれば、コンテンツごとに、当該コンテンツのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶し、ユーザごとに、当該ユーザの興味集合への所属確率を対応付けて記憶し、検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出するとともに、ユーザ識別子から得られたユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出し、抽出された類似コンテンツおよび類似ユーザを検索結果として提示することとしたので、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることができ、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。さらに、これに関連して、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することにより、コミュニティ形成に寄与することが可能になる。
【００２７】
また、本発明によれば、コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶し、ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶し、検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段を参照して類似コンテンツを抽出し、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、トピック所属確率記憶手段からトピック反映クエリを抽出し、さらに、ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率およびユーザ識別子から得られたユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味所属確率記憶手段から興味反映クエリおよび類似ユーザを抽出し、抽出された類似コンテンツ、トピック反映クエリ、興味反映クエリおよび類似ユーザを検索結果として提示することとしたので、各種トピックおよび各種興味を反映した明確な根拠に基づくクエリ提示をおこない、さらに、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることができ、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。さらに、これに関連して、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することにより、コミュニティ形成に寄与することが可能になる。
【００２８】
また、本発明によれば、新規ユーザからクエリを受け付けた場合に、該クエリの興味集合への所属確率をもとに、新規ユーザの興味集合への所属確率に代えて代理ユーザの興味集合への所属確率を抽出し、該抽出された代理ユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味所属確率記憶手段から類似ユーザを抽出することとしたので、新規ユーザからクエリを受け付けた場合でも、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することが可能な情報検索システムが得られるという効果を奏する。
【００２９】
また、本発明によれば、ユーザから受け付けたユーザ識別子、ユーザから受け付けたクエリ、および／または検索処理によって得られたコンテンツをもとに、トピック所属確率記憶手段および／または興味所属確率記憶手段における記憶内容を更新することとしたので、ユーザの情報検索行動を最新の状態で管理することが可能な情報検索システムが得られる。さらに、これに関連して、ユーザの情報検索行動を最新の状態で管理することにより、メディア報道による流行性に追従した類似コンテンツ、トピック反映クエリ、興味反映クエリおよび／または類似ユーザを提示することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る情報検索システムの好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る情報検索システムの概要および特徴を説明し、その後、本実施例１に係る情報検索システムを説明し、最後に、他の実施例として種々の変形例（実施例２）を説明することとする。
【００３１】
（概要および特徴）
まず最初に、本実施例１に係る情報検索システムの構成について説明する。図１は、本実施例１に係る情報検索システムの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この情報検索システム１は、各ユーザ１０１〜１０３から受け付けたユーザ識別子およびクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示するものであり、各端末装置５０−１〜５０−３（以下、適宜これらを端末装置５０と言う。）と情報検索装置１０とがインターネットまたはイントラネットなどのネットワーク２を介して相互に通信可能に接続される構成となる。
【００３２】
ここで、本発明に係る情報検索装置１０は、コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けてトピックテーブル３０に記憶し、ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて興味テーブル２０に記憶し、検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合への所属確率をもとに、トピックテーブル３０を参照して「類似コンテンツ」を抽出し、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合への所属確率をもとに、トピックテーブル３０から「トピック反映クエリ」を抽出し、さらに、ユーザから受け付けたクエリの興味集合への所属確率およびユーザ識別子から得られたユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を抽出し、抽出された「類似コンテンツ」、「トピック反映クエリ」、「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を検索結果として提示する一連の処理に主たる特徴があり、かかる一連の処理によって、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことができるようにしている。
【００３３】
この主たる特徴を具体的に説明すると、この情報検索装置１０は、検索処理によって得られたコンテンツのトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０を参照してコンテンツＤＢ４０から「類似コンテンツ」を抽出し、該抽出された「類似コンテンツ」を提示することで、検索処理によって得られたコンテンツと類似性が高いコンテンツを提示することができ、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることができるようにしている。
【００３４】
また、この情報検索装置１０は、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０から「トピック反映クエリ」を抽出し、該抽出された「トピック反映クエリ」を提示することで、ユーザから受け付けたクエリに密接に関連し、かつ各種トピックを反映したクエリを提示することができるようにしている。
【００３５】
また、この情報検索装置１０は、ユーザから受け付けたクエリの興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「興味反映クエリ」を抽出し、抽出された「興味反映クエリ」を提示することで、各種興味を反映したクエリを提示することができるようにしている。
【００３６】
さらに、この情報検索装置１０は、ユーザ識別子から得られたユーザの興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「類似ユーザ」を抽出し、抽出された「類似ユーザ」を提示することで、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することができるようにしている。
【００３７】
したがって、上記した従来技術の例で言えば、メディア報道による流行性のみに依存した不明確な根拠に基づくクエリ提示をおこなうのではなく、各種トピックおよび各種興味を反映した明確な根拠に基づくクエリ提示をおこなうことで、ユーザが必要とするクエリを提示することができ、さらに、ユーザから受け付けたクエリを内包するコンテンツを画一的に提示するのではなく、検索処理によって得られたコンテンツと類似性が高いコンテンツを提示することで、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることができるため、上記した主たる特徴のように、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能になる。さらに、これに関連して、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することにより、コミュニティ形成に寄与することが可能になる。
【００３８】
さらに言えば、上記した従来技術のように、「情報検索サービス」を入力「クエリ」を内包するコンテンツを提示するサービスにとどめるのではなく、ユーザの情報検索行動を基づき、「類似コンテンツ」、「トピック反映クエリ」、「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を提示することで、ユーザごとのクエリ提示、コンテンツ提示およびコンテンツ分類のカスタマイズ化、並びにコミュニティ形成や出会いの支援など幅広い「情報検索サービス」を実現することが可能になる。
【実施例１】
【００３９】
次に、本実施例１に係る情報検索システムについて説明する。なお、ここでは、本実施例１に係る情報検索システムの構成を説明した後に、この情報検索システムの各種処理の手順を説明することとする。
【００４０】
（情報検索システムの構成）
図１は、本実施例１に係る情報検索システムの構成を示すブロック図である。このうち、本発明に係る情報検索装置１０は、図１に示すように、当該情報検索装置１０とネットワーク２との間で各種情報の通信を制御する通信制御ＩＦ部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。
【００４１】
このうち、記憶部１２は、制御部１３による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する格納手段（記憶手段）であり、興味テーブル２０と、トピックテーブル３０と、コンテンツを記憶するコンテンツＤＢ４０とを有する。
【００４２】
興味テーブル２０は、ユーザおよびクエリごとに、当該ユーザまたは当該クエリの興味集合への所属確率を対応付けて記憶するテーブルである。例えば、図２に示す例で説明すると、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００１」のフィールドには、ユーザ「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」の興味項目「音楽」への所属確率「０．６」、興味項目「スポーツ」への所属確率「０．３」並びに興味項目「旅行」への所属確率「０．２」を記憶している。なお、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００１」は、「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」に対応し、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００２」は、「Ｎ．ｋａｗａｍａｅ」に対応し、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００Ｎ」は、「Ｔ．ｙａｍａｄａ」に対応することとする。
【００４３】
また、クエリ「Ｑｕｅｅｎ」のフィールドには、クエリ「Ｑｕｅｅｎ」の興味項目「音楽」への所属確率「０．６」、興味項目「スポーツ」への所属確率「０．０５」並びに興味項目「旅行」への所属確率「０．０１」を記憶している。
【００４４】
なお、本実施例１では、「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」の双方を提示するために、ユーザおよびクエリの興味集合への所属確率を記憶することとしたが、クエリの興味集合への所属確率を記憶して「興味反映クエリ」のみを提示するようにしても良いし、ユーザの興味集合への所属確率を記憶して「類似ユーザ」のみを提示するようにしても良い。
【００４５】
トピックテーブル３０は、コンテンツおよびクエリごとに、当該コンテンツまたは当該クエリのトピック集合への所属確率を対応付けて記憶するテーブルである。例えば、図３に示す例で説明すると、コンテンツ「George Michael The Official Site」のフィールドには、コンテンツ「George Michael The Official Site」のトピック項目「映像」への所属確率「０．５」、トピック項目「音楽」への所属確率「０．４」を記憶している。
【００４６】
また、クエリ「Picture Of George Michael」のフィールドには、クエリ「Picture Of George Michael」のトピック項目「映像」への所属確率「０．５２」、トピック項目「音楽」への所属確率「０．４」を記憶している。
【００４７】
なお、本実施例１では、「類似コンテンツ」および「トピック反映クエリ」の双方を提示するために、コンテンツおよびクエリのトピック集合への所属確率を記憶することとしたが、コンテンツのトピック集合への所属確率を記憶して「類似コンテンツ」のみを提示するようにしても良いし、クエリの興味集合への所属確率を記憶して「トピック反映クエリ」のみを提示するようにしても良い。
【００４８】
制御部１３は、ＯＳ（Operating System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、抽出処理部１３ａと、検索結果提示部１３ｂと、テーブル内容更新部１３ｃとを有する。
【００４９】
このうち、抽出処理部１３ａは、ユーザから端末装置５０を介してユーザ識別子を含むクエリを受け付けた場合に、「類似コンテンツ」、「トピック反映クエリ」、「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を抽出する処理部である。
【００５０】
これを具体的に例を挙げて説明すると、抽出処理部１３ａは、ユーザ１０１の端末装置５０からユーザ識別子（例えば、「ａａａｂｂｂ００Ｎ」）を含むクエリ「George Michael」１１０を受信した場合に、ユーザ１０１から受け付けたクエリ１１０をもとに検索処理をおこなってクエリ１１０を内包するコンテンツ４１０（例えば、「George Michael The Official Site」などのコンテンツ）をコンテンツＤＢ４０から抽出する。
【００５１】
そして、抽出処理部１３ａは、ユーザから受け付けたクエリ１１０および検索処理によって得られたコンテンツ４１０のトピック集合および興味集合への所属確率を算出する。例えば、クエリ「George Michael」１１０の興味項目「音楽」への所属確率が「０．６」、興味項目「スポーツ」への所属確率が「０．５」並びに興味項目「旅行」への所属確率が「０．４」と算出され、クエリ「George Michael」１１０のトピック項目「映像」への所属確率が「０．５」、並びにトピック項目「音楽」への所属確率が「０．６」と算出され、また、コンテンツ「George Michael The Official Site」４１０のトピック項目「映像」への所属確率が「０．５」、並びにトピック項目「音楽」への所属確率が「０．４」と算出された場合の例について説明する。
【００５２】
なお、トピック集合および興味集合への所属確率は、「ベイズ推定」および「ＥＭアルゴリズム」を用いて算出する。かかる「ベイズ推定」および「ＥＭアルゴリズム」を用いてトピック集合および興味集合への所属確率を算出することにより、高精度のルールを低コストで抽出するとともに、複数のコンテンツ形式を持つＷｅｂコンテンツを容易に分類することが可能になる。
【００５３】
続いて、抽出処理部１３ａは、図４に示すように、ユーザから受け付けたクエリ１１０の興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「興味反映クエリ２００」を抽出する。具体的には、クエリ１１０の各興味項目への所属確率と比較して、所定の度合以上の類似性を有するクエリを興味テーブル２０から「興味反映クエリ２００」として抽出する。
【００５４】
より詳細には、クエリ「George Michael」１１０の興味項目「音楽」への所属確率「０．６」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるクエリ（すなわち、「Ｑｕｅｅｎ」および「レコハン」）、クエリ「George Michael」１１０の興味項目「スポーツ」への所属確率「０．５」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるクエリ（すなわち、「浦和レッズ」）、並びにクエリ「George Michael」１１０の興味項目「旅行」への所属確率「０．４」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるクエリ（すなわち、「お花見」および「イタリア」）を「興味反映クエリ２００」として抽出する。
【００５５】
このように、ユーザから受け付けたクエリの興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「興味反映クエリ２００」を抽出することとしたので、各種興味を反映したクエリを提示することが可能になる。
【００５６】
そして、抽出処理部１３ａは、図４に示すように、ユーザ識別子から得られたユーザの興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「類似ユーザ２５０」を抽出する。具体的には、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００Ｎ」から得られたユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の各興味項目への所属確率と比較して、所定の度合以上の類似性を有するユーザを興味テーブル２０から「類似ユーザ２５０」として抽出する。
【００５７】
より詳細には、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００Ｎ」から得られたユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「音楽」への所属確率が「０．６」、興味項目「スポーツ」への所属確率が「０．３」並びに興味項目「旅行」への所属確率が「０．２」であると興味テーブル２０から照査された場合、ユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「音楽」への所属確率「０．６」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、ユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「スポーツ」への所属確率「０．３」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「旅行」への所属確率「０．２」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるユーザ（すなわち、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００１」である「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」、並びにユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００２」である「Ｎ．ｋａｗａｍａｅ」）を「類似ユーザ２５０」として抽出する。
【００５８】
このように、ユーザ識別子から得られたユーザの興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「類似ユーザ２５０」を抽出することとしたので、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することが可能になる。
【００５９】
なお、抽出処理部１３ａは、新規ユーザからクエリを受け付けた場合に、該クエリの興味集合への所属確率をもとに、興味テーブル２０から新規ユーザの興味集合への所属確率に代えて代理ユーザの興味集合への所属確率を抽出し、該抽出された代理ユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「類似ユーザ２５０」を抽出する。
【００６０】
より詳細には、新規ユーザに採番された新規のユーザ識別子（例えば、「ａａａｂｂｂ００Ｍ」）およびクエリを受け付けた場合に、新規ユーザから受け付けたクエリの興味項目「音楽」への所属確率が「０．６」、興味項目「スポーツ」への所属確率が「０．３」並びに興味項目「旅行」への所属確率が「０．２」と算出されたならば、興味テーブル２０から新規ユーザの興味集合への所属確率に代えて代理ユーザ（例えば、「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」）の興味集合への所属確率を抽出し、該抽出された代理ユーザ「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」の興味集合への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」、「Ｎ．ｋａｗａｍａｅ」および「Ｔ．ｙａｍａｄａ」を「類似ユーザ２５０」として抽出する。なお、この場合には、代理ユーザ「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」も「類似ユーザ２５０」として抽出されることとなる。
【００６１】
このように、新規ユーザからクエリを受け付けた場合に、該クエリの興味集合への所属確率をもとに、興味テーブル２０から新規ユーザの興味集合への所属確率に代えて代理ユーザの興味集合への所属確率を抽出し、該抽出された代理ユーザの興味集合への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「類似ユーザ２５０」を抽出することとしたので、新規ユーザからクエリを受け付けた場合でも、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することが可能になる。
【００６２】
その後、抽出処理部１３ａは、図４に示すように、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０から「トピック反映クエリ３００」を抽出する。具体的には、ユーザ１０１から受け付けたクエリ１１０の各トピック項目への所属確率と比較して、所定の度合以上の類似性を有するクエリをトピックテーブル３０から「トピック反映クエリ３００として抽出する。
【００６３】
より詳細には、ユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」から受け付けたクエリ「George Michael」１１０のトピック項目「映像」への所属確率「０．５」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつクエリ「George Michael」１１０を内包したクエリ（すなわち、「Pictures Of George Michael」）、並びにクエリ「George Michael」１１０のトピック項目「音楽」への所属確率「０．６」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつクエリ「George Michael」１１０を内包したクエリ（すなわち、「As George Michael Song Lyrics」、「Song By George Michael」および「George Michael Hit」）を「トピック反映クエリ３００」として抽出する。
【００６４】
このように、ユーザから受け付けたクエリのトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０から「トピック反映クエリ３００」を抽出することとしたので、ユーザから受け付けたクエリに密接に関連し、かつ各種トピックを反映したクエリを提示することが可能になる。
【００６５】
そして、抽出処理部１３ａは、図４に示すように、検索処理によって得られたコンテンツ４１０のトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０を参照してコンテンツＤＢ４０から「類似コンテンツ４００」を抽出する。具体的には、検索処理によって得られたコンテンツ４１０の各トピック項目への所属確率と比較して、所定の度合の類似性を有するコンテンツをトピックテーブル３０から「類似コンテンツ４００」として抽出する。
【００６６】
より詳細には、検索処理によって得られたコンテンツ「George Michael The Official Site」４１０のトピック項目「映像」への所属確率「０．５」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつコンテンツ「George Michael The Official Site」４１０のトピック項目「音楽」への所属確率「０．４」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるコンテンツ（すなわち、「Elton John Official Site」）を「類似コンテンツ４００」として抽出する。
【００６７】
このように、検索処理によって得られたコンテンツ４１０のトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０を参照してコンテンツＤＢ４０から「類似コンテンツ４００」を抽出することとしたので、検索処理によって得られたコンテンツと類似性が高いコンテンツを提示することができ、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることが可能になる。
【００６８】
検索結果提示部１３ｂは、抽出処理部１３ａによって抽出された「類似コンテンツ４００」、「トピック反映クエリ３００」、「興味反映クエリ２００」および「類似ユーザ２５０」を検索結果として提示する処理部である。具体的には、図４および図５に示すように、クエリ提示５００（すなわち、「トピック反映クエリ３００」および「興味反映クエリ２００」）、コンテンツ提示６００（すなわち、検索処理によって得られたコンテンツ４１０および「類似コンテンツ４００」）並びにユーザ提示７００（すなわち、「類似ユーザ２５０」）を検索結果８００としてユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」１０１の端末装置５０−１に送信する。
【００６９】
テーブル内容更新部１３ｃは、ユーザから受け付けたユーザ識別子、ユーザから受け付けたクエリ、および／または検索処理によって得られたコンテンツをもとに、トピックテーブル３０および／または興味テーブル２０における記憶内容を更新する処理部であり、具体的には、ユーザから受け付けたユーザ識別子、ユーザから受け付けたクエリ、および／または検索処理によって得られたコンテンツが新規である場合に、トピックテーブル３０および／または興味テーブル２０における記憶内容を更新する。
【００７０】
より詳細には、ユーザから受け付けたユーザ識別子が新規である場合（すなわち、新規ユーザに採番された新規のユーザ識別子を受け付けた場合）には、代理ユーザまたは「類似ユーザ２５０」の興味集合への所属確率を新規ユーザの興味集合への所属確率として興味テーブル２０に記憶する。また、ユーザから受け付けたクエリ１１０が新規である場合には、当該クエリ１１０の興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率およびトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率を記憶する。なお、検索処理によって得られたコンテンツ４１０が新規である場合には、当該コンテンツ４１０のトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率を記憶する。
【００７１】
このように、ユーザから受け付けたユーザ識別子、ユーザから受け付けたクエリ、および／または検索処理によって得られたコンテンツをもとに、トピックテーブル３０および／または興味テーブル２０における記憶内容を更新することで、ユーザの情報検索行動を最新の状態で管理することが可能になる。さらに、これに関連して、ユーザの情報検索行動を最新の状態で管理することにより、メディア報道による流行性に追従した「類似コンテンツ４００」、「トピック反映クエリ３００」、「興味反映クエリ２００」および／または「類似ユーザ２５０」を提示することが可能になる。
【００７２】
（情報検索システムの各種処理の手順）
次に、本実施例１に係る情報検索システムの各種処理の手順を説明する。図６は、本実施例１に係る情報検索システムの処理手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、ユーザ１０１の端末装置５０−１からクエリ「George Michael」１１０を受け付けた場合のフローチャートについて説明する。
【００７３】
同図に示すように、端末装置５０−１では、ユーザ１０１からクエリ「George Michael」１１０の入力を受け付けたならば（ステップＳ６０１肯定）、ユーザ識別子（例えば、「ａａａｂｂｂ００Ｎ」）を含むクエリ「George Michael」１１０を情報検索装置１０に送信する（ステップＳ６０２）。
【００７４】
続いて、情報検索装置１０では、ユーザ識別子（例えば、「ａａａｂｂｂ００Ｎ」）を含むクエリ「George Michael」１１０を受信し（ステップＳ６０３）、抽出処理部１３ａは、ユーザ１０１から受け付けたクエリ「George Michael」１１０をもとに検索処理をおこなってクエリ１１０を内包するコンテンツ４１０（例えば、「George Michael The Official Site」などのコンテンツ）をコンテンツＤＢ４０から抽出する（ステップＳ６０４）。
【００７５】
そして、抽出処理部１３ａは、ユーザ１０１から受け付けたクエリ１１０および検索処理によって得られたコンテンツ４１０のトピック集合および興味集合への所属確率を算出する（ステップＳ６０５）。なお、クエリ「George Michael」１１０の興味項目「音楽」への所属確率が「０．６」、興味項目「スポーツ」への所属確率が「０．５」並びに興味項目「旅行」への所属確率が「０．４」と算出され、クエリ「George Michael」１１０のトピック項目「映像」への所属確率が「０．５」、並びにトピック項目「音楽」への所属確率が「０．６」と算出され、また、コンテンツ「George Michael The Official Site」４１０のトピック項目「映像」への所属確率が「０．５」、並びにトピック項目「音楽」への所属確率が「０．４」と算出された場合の例について説明する。
【００７６】
ここで、抽出処理部１３ｂは、ユーザ１０１から受け付けたクエリ１１０の興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「興味反映クエリ２００」を抽出する（ステップＳ６０６）。具体的には、クエリ１１０の各興味項目への所属確率と比較して、所定の度合以上の類似性を有するクエリを興味テーブル２０から「興味反映クエリ２００」として抽出する。
【００７７】
より詳細には、クエリ「George Michael」１１０の興味項目「音楽」への所属確率「０．６」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるクエリ（すなわち、「Ｑｕｅｅｎ」および「レコハン」）、クエリ「George Michael」１１０の興味項目「スポーツ」への所属確率「０．５」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるクエリ（すなわち、「浦和レッズ」）、並びにクエリ「George Michael」１１０の興味項目「旅行」への所属確率「０．４」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるクエリ（すなわち、「お花見」および「イタリア」）を「興味反映クエリ２００」として抽出する。
【００７８】
続いて、抽出処理部１３ａは、ユーザ識別子から得られたユーザの興味集合（すなわち、音楽、スポーツおよび旅行などの各種興味項目）への所属確率をもとに、興味テーブル２０から「類似ユーザ２５０」を抽出する（ステップＳ６０７）。具体的には、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００Ｎ」から得られたユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の各興味項目への所属確率と比較して、所定の度合以上の類似性を有するユーザを興味テーブル２０から「類似ユーザ２５０」として抽出する。
【００７９】
より詳細には、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００Ｎ」から得られたユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「音楽」への所属確率が「０．６」、興味項目「スポーツ」への所属確率が「０．３」並びに興味項目「旅行」への所属確率が「０．２」であると興味テーブル２０から照査された場合、ユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「音楽」への所属確率「０．６」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、ユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「スポーツ」への所属確率「０．３」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」の興味項目「旅行」への所属確率「０．２」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるユーザ（すなわち、ユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００１」である「Ｔ．ｔａｋａｈａｓｈｉ」、並びにユーザ識別子「ａａａｂｂｂ００２」である「Ｎ．ｋａｗａｍａｅ」）を「類似ユーザ２５０」として抽出する。
【００８０】
その後、抽出処理部１３ａは、ユーザ１０１から受け付けたクエリのトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０から「トピック反映クエリ３００」を抽出する（ステップＳ６０８）。具体的には、ユーザ１０１から受け付けたクエリ１１０の各トピック項目への所属確率と比較して、所定の度合以上の類似性を有するクエリをトピックテーブル３０から「トピック反映クエリ３００として抽出する。
【００８１】
より詳細には、ユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」から受け付けたクエリ「George Michael」１１０のトピック項目「映像」への所属確率「０．５」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつクエリ「George Michael」１１０を内包したクエリ（すなわち、「Pictures Of George Michael」）、並びにクエリ「George Michael」１１０のトピック項目「音楽」への所属確率「０．６」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつクエリ「George Michael」１１０を内包したクエリ（すなわち、「As George Michael Song Lyrics」、「Song By George Michael」および「George Michael Hit」）を「トピック反映クエリ３００」として抽出する。
【００８２】
そして、抽出処理部１３ａは、検索処理によって得られたコンテンツ４１０のトピック集合（すなわち、音楽および映像などの各種トピック項目）への所属確率をもとに、トピックテーブル３０を参照してコンテンツＤＢ４０から「類似コンテンツ４００」を抽出する（ステップＳ６０９）。具体的には、検索処理によって得られたコンテンツ４１０の各トピック項目への所属確率と比較して、所定の度合の類似性を有するコンテンツをトピックテーブル３０から「類似コンテンツ４００」として抽出する。
【００８３】
より詳細には、検索処理によって得られたコンテンツ「George Michael The Official Site」４１０のトピック項目「映像」への所属確率「０．５」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であり、かつコンテンツ「George Michael The Official Site」４１０のトピック項目「音楽」への所属確率「０．４」に対する逸脱度が「±０．０３」以内であるコンテンツ（すなわち、「Elton John Official Site」）を「類似コンテンツ４００」として抽出する。
【００８４】
続いて、検索結果提示部１３ｂは、図４および図５に示すように、クエリ提示５００（すなわち、「トピック反映クエリ３００」および「興味反映クエリ２００」）、コンテンツ提示６００（すなわち、検索処理によって得られたコンテンツ４１０および「類似コンテンツ４００」）並びにユーザ提示７００（すなわち、「類似ユーザ２５０」）を検索結果８００としてユーザ「Ｔ．ｙａｍａｄａ」１０１の端末装置５０−１に送信する（ステップＳ６１０）。これを受けて、端末装置５０−１では、検索結果８００（図５参照）を受信し（ステップＳ６１１）、該受信した検索結果８００を出力する（ステップＳ６１２）。
【００８５】
また、ユーザから受け付けたユーザ識別子、ユーザから受け付けたクエリおよび／または検索処理によって得られたコンテンツが新規である場合（ステップＳ６１３肯定）に、テーブル内容更新部１３ｃは、トピックテーブル３０および／または興味テーブル２０における記憶内容を更新して（ステップＳ６１４）、処理を終了する。
【００８６】
上述してきたように、本実施例１に係る情報検索システムによれば、各種トピックおよび各種興味を反映した明確な根拠に基づくクエリ提示をおこなうことで、ユーザが必要とするクエリを提示することができ、さらに、検索処理によって得られたコンテンツと類似性が高いコンテンツを提示することで、ユーザが必要とするコンテンツを提示できる蓋然性を高めることができるため、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことが可能になる。さらに、これに関連して、興味に対する嗜好が類似したユーザを提示することにより、コミュニティ形成に寄与することが可能になる。
【００８７】
さらに言えば、上記した従来技術のように、「情報検索サービス」を入力「クエリ」を内包するコンテンツを提示するサービスにとどめるのではなく、ユーザの情報検索行動を基づき、「類似コンテンツ」、「トピック反映クエリ」、「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を提示することで、ユーザごとのクエリ提示、コンテンツ提示およびコンテンツ分類のカスタマイズ化、並びにコミュニティ形成や出会いの支援など幅広い「情報検索サービス」を実現することが可能になる。
【実施例２】
【００８８】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施例にて実施されてもよいものである。
【００８９】
例えば、実施例１では、情報検索装置１０によって採番された「ユーザ識別子」を採用することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、端末装置５０から「ユーザ識別子」の発行を受け付けるようにしても良いし、ＩＰアドレスを「ユーザ識別子」として採用するようにしても良い。
【００９０】
また、実施例１では、「類似コンテンツ」、「トピック反映クエリ」、「興味反映クエリ」および「類似ユーザ」を提示する実施例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、「類似コンテンツ」、「トピック反映クエリ」、「興味反映クエリ」、「類似ユーザ」若しくはこれらの組み合わせの全通りについて検索結果の提示対象を変化させることができる。
【００９１】
また、実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
以上のように、本発明に係る情報検索システムは、ユーザから受け付けたクエリをもとに検索処理をおこなって該クエリを内包するコンテンツを検索結果として提示する情報検索システムに有用であり、特に、ユーザが検索活動を効率良くおこなうことができる情報検索システムに適している。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本実施例１に係る情報検索システムの構成を示すブロック図である。
【図２】興味テーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図３】トピックテーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図４】抽出処理部における抽出動作の概要を説明するための説明図である。
【図５】検索結果画面の一例を示す図である。
【図６】本実施例１に係る情報検索システムの処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９５】
１    情報検索システム
２    ネットワーク
１０    情報検索装置
１１    通信制御ＩＦ部
１２    記憶部
１３    制御部
１３ａ  抽出処理部
１３ｂ  検索結果提示部
１３ｃ  テーブル内容更新部
２０    興味テーブル
３０    トピックテーブル
４０    コンテンツＤＢ
５０    端末装置
【図１】
2006031391.tif 000003
【図２】
2006031391.tif 000004
【図３】
2006031391.tif 000005
【図４】
2006031391.tif 000006
【図５】
2006031391.tif 000007
【図６】
2006031391.tif 000008