(57)【要約】    【課題】  個人の多面的な特徴情報を用いて、特定の特徴を有する個人を抽出することを可能とする個人検索システムを提供する。    【解決手段】  通信回線５００を介して、特定の特徴を有する個人を抽出するための検索装置１０と、検索対象である個人が使用する情報処理装置２０が接続された個人検索システムであって、情報処理装置２０に格納される個人の保有するデータに含まれる個人の特徴に関する情報である特徴情報に基づき、特定の特徴への適合度を計算するための適合度計算式を用いて適合度の値を計算し、検索装置１０で適合度に基づき検索により抽出する個人を選定することを特徴とする。【選択図】      図１
2006277566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信回線を介して、特定の特徴を有する個人を検索するための検索装置と、検索対象である個人が使用する情報処理装置が接続された個人検索システムであって、
前記情報処理装置に、前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報を格納し、
前記検索装置で、前記多面的な特徴情報に含まれる特定の情報への適合度を計算する計算式で求められる前記適合度に基づいて前記情報処理装置を使用する前記個人を検索することを特徴とする個人検索システム。
【請求項２】
前記特徴情報に含まれる、個人を特徴づける特徴項目とその値である特徴量に対する適合度を算出する前記計算式を指定することを特徴とする請求項１に記載の個人検索システム。
【請求項３】
前記計算式に入力する特徴項目が、ネットワークでの前記個人の活動以外の活動に基づく特徴項目であることを特徴とする請求項２に記載の個人検索システム。
【請求項４】
前記検索により抽出する個人を選定するための候補選定手段を前記検索装置に備え、前記適合度を計算するデータ分析手段と、前記特徴情報を格納するデータ格納手段を前記情報処理装置に備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の個人検索システム。
【請求項５】
前記候補選定手段で処理される情報を記憶するキャッシュメモリと、前記データ分析手段で処理される情報を記憶するキャッシュメモリを備えることを特徴とする請求項４に記載の個人検索システム。
【請求項６】
前記検索装置に前記計算式と、前記抽出する個人を選定するための選定方式の情報が入力されると、前記計算式を前記データ分析手段へ送信することを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の個人検索システム。
【請求項７】
前記データ分析手段により前記計算式に含まれる特徴項目を特定すると共に、前記データ格納手段から取得した特徴情報から前記特徴項目に対応する特徴量を抽出し、前記特徴量を前記計算式に入力して計算した適合度を、前記候補選定手段へ送信することを特徴とする請求項６に記載の個人検索システム。
【請求項８】
前記候補選定手段で、前記選定方式及び前記適合度に基づき、前記検索対象の個人の内から前記検索により抽出された個人を選定することを特徴とする請求項７に記載の個人検索システム。
【請求項９】
前記検索装置に特定の個人と類似した個人を抽出するための個人特徴抽出手段を備え、前記個人特徴抽出手段により、特定の個人に類似した個人の適合度を高く計算する計算式を生成することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の個人検索システム。
【請求項１０】
前記特定の個人での特定の特徴量と前記特定の個人に類似した個人の前記特定の特徴量が、全ての検索対象の個人の前記特徴量の平均値から同程度に偏っていることを特徴とする請求項９に記載の個人検索システム。
【請求項１１】
前記検索装置で前記計算式を解釈することにより、前記計算式に含まれる特徴項目を特定し、前記検索装置から前記情報処理装置に備えるデータ分析手段へ、前記特徴項目に対応する特徴量を要求することを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の個人検索システム。
【請求項１２】
通信回線を介して、特定の特徴を有する個人を検索するための検索装置と、検索対象の個人の使用する情報処理装置と、前記個人の保有するデータを格納するサーバが接続された個人検索システムであって、
前記サーバに、前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報を格納し、
前記検索装置で、前記多面的な特徴情報に含まれる特定の情報への適合度を計算する計算式で求められる前記適合度に基づいて前記情報処理装置を使用する前記個人を検索することを特徴とする個人検索システム。
【請求項１３】
前記計算式による前記適合度の計算を前記サーバで行うことを特徴とする請求項１２に記載の個人検索システム。
【請求項１４】
通信回線を介して、検索対象となる個人の使用する情報処理装置と接続された、特定の特徴を有する個人を検索するための検索装置であって、
前記情報処理装置に格納される前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報に含まれる特定の特徴への適合度を計算するための計算式を入力し、当該計算式を前記情報処理装置へ送信し、
前記情報処理装置から受信した前記適合度に基づき、前記個人を検索することを特徴とする検索装置。
【請求項１５】
前記計算式に加えて前記抽出する個人を選定するための選定方式が入力されることを特徴とする請求項１４に記載の検索装置。
【請求項１６】
前記検索により抽出する個人を選定するための候補選定手段を備え、前記候補選定手段で前記選定方式及び前記適合度に基づき、前記検索対象の個人の内から前記個人として選定することを特徴とする請求項１５に記載の検索装置。
【請求項１７】
特定の個人に類似した個人を抽出するための個人特徴抽出手段を備え、前記個人特徴抽出手段により特定の個人に類似した個人の適合度を高く計算する前記計算式を生成することを特徴とする請求項１４に記載の検索装置。
【請求項１８】
通信回線を介して、特定の特徴を有する個人を抽出するための検索装置と接続された、検索対象の個人が使用する情報処理装置であって
前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報を格納し、
前記検索装置から前記特徴情報に含まれる特定の特徴への適合度を計算するための計算式を受信し、
前記特徴情報に基づき、前記計算式で計算した前記適合度の値を前記検索装置へ送信することを特徴とする情報処理装置。
【請求項１９】
前記特徴情報に含まれる、個人を特徴づける特徴項目とその値である特徴量に対する適合度を算出する前記計算式を指定することを特徴とする請求項１７に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記計算式によって前記適合度を計算するためのデータ分析手段と、前記特徴情報を格納するデータ格納手段を備えることを特徴とする請求項１９に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
前記データ分析手段により前記計算式に含まれる特徴項目を特定すると共に、前記データ格納手段から取得した特徴情報から前記特徴項目に対応する特徴量を抽出し、前記特徴量を前記計算式に入力して計算した適合度を、前記検索装置へ送信することを特徴とする請求項２０に記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記データ分析手段で処理される情報を記憶するキャッシュメモリを備えることを特徴とする請求項２０又は請求項２１に記載の情報処理装置。
【請求項２３】
通信回線を介して、検索対象の個人の使用する情報処理装置と接続されたコンピュータ処理装置である検索装置上で実行され、特定の特徴を有する個人を検索するための検索プログラムであって、
前記コンピュータ装置に、
前記情報処理装置に格納される前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報に含まれる特定の特徴への適合度を計算するための計算式を入力し、当該計算式を前記情報処理装置へ送信し、
前記情報処理装置から受信した前記適合度に基づき、前記個人を検索する機能を持たせることを特徴とする検索プログラム。
【請求項２４】
通信回線を介して、特定の特徴を有する個人を検索するための検索装置と接続された、検索対象の個人が使用するコンピュータ装置である情報処理装置上で実行される情報処理プログラムであって、
前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報を格納し、
前記検索装置から前記特徴情報に含まれる特定の特徴への適合度を計算するための計算式を受信し、
格納する前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報に基づき、前記計算式で計算した前記適合度の値を前記検索装置へ送信することを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人検索システムに関し、特に、個人の多面的な特徴情報を用いて、特定の特徴を有する個人を抽出する個人検索システム、検索装置、情報処理装置、検索プログラム及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、企業をはじめとする組織では、個人の特徴に関する情報を本人の自己申告あるいは周囲の評価により事前に収集しておき、特定の特徴を有する個人を探し出す必要性が生じた時点でその情報を用いて検索することが行われてきた。以下では、個人の特徴に関する情報を特徴情報と記述することにする。特徴情報としては、個人の興味、知識、能力などがある。
【０００３】
しかしながら、特定の特徴を有する個人を検索するための特徴情報を、自己申告あるいは周囲の評価により収集するという、従来の方法には次のような問題があった。
【０００４】
第１の問題点は、特徴情報の生成に労力及び時間が必要となることである。
【０００５】
その理由は、個人の特徴を表現するための項目は通常、数十項目程度以上必要となり、それらの項目に対応するデータを収集することは容易ではないからである。
【０００６】
第２の問題点は、時間経過による特徴の変化に合わせて特徴情報を更新し続けるのが困難であることである。
【０００７】
その理由は、他にも業務などの作業を行う必要があるなかで、多項目にわたる特徴情報を時間と労力を掛けて実際に更新し続けることは難しいからである。
【０００８】
第３の問題点は、生成された特徴情報の客観性を保証することが難しいことである。
【０００９】
その理由は、本人にせよ周囲にせよ、人が人の特徴を評価するからである。すなわち、同じ人が評価される際、評価をする人により基準が異なるという問題は避けられない場合がある。
【００１０】
このように、特定の特徴を有する人を検索するための個人の特徴情報を、自己申告あるいは周囲の評価により収集する方法には、いくつかの問題がある。
【００１１】
上記の方法以外に、従来の特定の特徴を有する個人を探し出す方法の例が、例えば、それぞれ特開２００３−８５３０３号公報（特許文献１）及び特開２００３−４４７１５号公報（特許文献２）に記載されている。
【００１２】
特許文献１の方法は、個人に煩雑な作業を行わせることなく、個人のプロファイルを自動的に生成及び更新する通信方法に関するものである。
【００１３】
特許文献１の方法では、個人のネットワークでの活動の特徴に関する情報を格納するプロファイルデータ格納手段を生成し、ネットワーク内の個人の活動に基づいて自動的にデータを生成し、このデータを個人のプロファイルデータ格納手段に登録する。プロファイルは個人がどのサイトにアクセスし、サインアップし、あるいは興味を示したかをシステムが監視することにより、自動的に生成される。
【００１４】
また、特許文献２の方法は、クライアント側で個人が閲覧中の情報の関連情報を、関連情報提供サーバ側で独自に取得して個人へサービスすることを可能にする情報システムに関するものである。
【特許文献１】特開２０００−７６３０７号公報
【特許文献２】特開２００１−１４８７８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
上述した従来の技術は、いずれも以下に述べるような問題点があった。
【００１６】
特定の特徴を有する個人を検索するための特徴情報を、自己申告あるいは周囲の評価により収集する従来の方法には、上述したような特徴情報の生成に労力及び時間が必要となる、時間経過による特徴の変化に合わせて特徴情報を更新し続けるのが困難である、生成された特徴情報の客観性を保証することが難しい等の問題点があったが、これらの問題は、特許文献１の方法のように個人の特徴情報の収集を人手に頼ることなく自動的に行う方法を用いることで解決される。
【００１７】
しかし、特許文献１の方法により生成される個人の特徴情報はネットワーク上での個人の活動に限られた一側面としての特徴情報であり、個人の多面的な特徴情報を用いるものではなかった。
【００１８】
また、特許文献２の方法は、個人がネットワーク上で閲覧中の情報に関連する情報を個人に提供する方法であって、特徴を有する個人を検索する方法を提供するものではない。
【００１９】
本発明の目的は、上記従来技術の欠点を解決し、個人の多面的な特徴情報を用いて、特定の特徴を有する個人を検索することを可能とする個人検索システム、検索装置、情報処理装置、検索プログラム及び情報処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記目的を達成するための本発明は、  通信回線を介して、特定の特徴を有する個人を検索するための検索装置と、検索対象である個人が使用する情報処理装置が接続された個人検索システムであって、
前記情報処理装置に、前記個人の多面的な活動に基づく特徴情報を格納し、
前記検索装置で、前記多面的な特徴情報に含まれる特定の情報への適合度を計算する計算式で求められる前記適合度に基づいて前記情報処理装置を使用する前記個人を検索することを特徴とする。
【００２１】
本発明は、個人が保有するデータを用いて、特定の特徴を有する個人を検索する個人検索システムに関するものである。
【００２２】
本発明による個人検索システムは、検索装置と各個人の情報処理装置により構成される。
【００２３】
検索装置では、ユーザ又はプログラムにより適合度計算式と選定方式が入力される。
【００２４】
ここで、適合度計算式は、検索対象の個人が保有するデータに含まれる特徴情報から抽出される特徴量を入力して、ユーザにより指定される特徴への適合度を計算する式である。また、選定方式は、検索により抽出する個人を選定するための方式のことである。
【００２５】
適合度計算式は、検索対象である個人の情報処理装置へ送信される。
【００２６】
各個人の情報処理装置では、検索装置から適合度計算式を取得する。次に、適合度計算式を解釈し、適合度計算式に含まれる特徴項目を特定する。ここで、特徴項目とは特徴情報から抽出される量であり、その値である特徴量と対になって情報の単位を構成する。
【００２７】
情報処理装置は、適合度計算式に含まれる特徴項目に対応する特徴量を、各個人の情報処理装置で保有するデータに含まれる特徴情報から取得する。次に、情報処理装置は、取得した特徴量と適合度計算式を用いて、特定の特徴への適合度を計算する。
【００２８】
各個人の情報処理装置で計算された適合度は、検索装置へ送信される。
【００２９】
検索装置では、適合度及び選定方式に基づいて個人を選定する。このようにして選定された個人が、本発明の検索システムにより抽出される個人となる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、個人の多面的な特徴情報を用いて、特定の特徴を有する個人を検索することができる。
【００３１】
その理由は、個人が保有するデータに含まれる特徴情報に基づき、特定の特徴を有する個人を検索するためである。
【実施例１】
【００３２】
以下、本発明の第１の実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【００３３】
図１は、本実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【００３４】
本実施例による個人検索システムは、検索を依頼するユーザにより指定される検索条件に従って、検索対象の個人が保有するデータに含まれる特徴情報を用いて、検索条件を満たす個人を検索するシステムである。
【００３５】
この個人検索システムでは、検索対象の各個人は予めその保有するデータが検索に使用されることを許諾していることが前提となる。
【００３６】
特徴情報は、背景技術で述べたように個人の特徴に関する情報である。特徴情報は、個人を特徴づける情報である特徴項目と、その値としての特徴量を含む。例えば、特徴項目が「興味」であれば、特徴量が「科学」とする場合、また、特徴項目が「視力」であれば、特徴量が「１」とする場合がある。
【００３７】
図１を参照すると、本実施例による個人検索システムは、検索装置１０と情報処理装置２０による構成となっている。検索装置１０と情報処理装置２０は、通信回線５００を介して接続されている。通信回線５００は、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットなどの通信回線である。
【００３８】
検索装置１０は、検索を依頼するユーザにより指定される検索条件を入力することにより、検索条件を満たす個人を検索する装置であって、検索条件入力手段１０１と、候補選定手段１０２と、通信手段１０３と、検索結果出力手段１０４を備える。検索装置１０は、サーバ、ワークステーションなどで構成することができる。
【００３９】
検索条件は、適合度計算式と選定方式により構成される。なお、検索条件には、適合度計算式及び選定方式以外の条件を追加することも可能である。
【００４０】
適合度計算式は、検索対象の個人が保有するデータに含まれる特徴情報から抽出される特徴量を入力して、ユーザにより指定される特徴への適合度を計算する式又はプログラムのことである。
【００４１】
適合度計算式には、特徴項目が変数として含まれる。適合度計算式に特徴量を入力することにより、適合度を計算することができる。
【００４２】
適合度計算式に含まれる特徴項目は、２つに分類される。１つは保有データ中に含まれる量、すなわち文字列や数値などに関するものである。他の１つは、保有データ自身の属性を表す、ファイル名、データサイズ、更新日などである。これら２つの分類の特徴項目から任意の特徴項目を選択して、適合度計算式を構成することができる。
【００４３】
検索条件入力手段１０１は、ユーザが適合度計算式及び選定方式を入力する手段であって、ユーザがこれらを入力すると、候補選定手段１０２に提供する機能を有する。ここで、選定方式は、適合度に基づいて候補を選定する方式のことである。検索条件入力手段１０１は、キーボード又は必要に応じてマウスを備える。
【００４４】
なお、検索条件入力手段１０１は、別のプログラムからの検索依頼を受けて、その際当該プログラムから取得した検索条件を個人検索システムに対して提供するアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を備えることもできる。
【００４５】
候補選定手段１０２は、検索により抽出される個人を決定する手段であって、検索結果を作成する機能を有する。また、候補選定手段１０２は適合度計算式の情報を、通信手段１０３を介してデータ分析手段２０２へ送信する機能を有する。
【００４６】
通信手段１０３は、候補選定手段１０２から取得した適合度計算式の情報を、各情報処理装置２０へ送信する機能を有する。また、情報処理装置２０から送信された各個人の適合度を受信し、候補選定手段１０２に提供する。
【００４７】
検索結果出力手段１０４は、ディスプレイ、プリンターなどの出力装置であって、検索により抽出された個人のリストである検索結果をユーザに対して出力する機能を有する。
【００４８】
情報処理装置２０は、各個人が業務などに使用するパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの複数のデータ処理機器であって、通信手段２０１と、データ分析手段２０２と、データ格納手段２０３を備える。
【００４９】
通信手段２０１は、通信手段１０３から送信された情報を受信し、データ分析手段２０２へ提供する機能を有する。また、データ分析手段２０２から取得した情報を通信手段１０３へ送信する。
【００５０】
データ分析手段２０２は、適合度を計算する手段であって、候補選定手段１０２から適合度計算式の情報を受信し、データ格納手段２０３に格納された個人が保有するデータを用いて、適合度を計算する機能を有する。
【００５１】
データ格納手段２０３は、各個人が保有するデータを格納し、データ分析手段２０２に対して当該データを提供する。データ格納手段２０３は、ハードディスク、半導体メモリなどにより実現されるデータベースである。
【００５２】
本発明の特徴である、検索条件入力手段１０１により適合度計算式と選定方式を入力し、候補選定手段１０２から個人が使用する情報処理装置２０に対して適合度計算式を提供し、また候補選定手段１０２により検索により抽出する個人を選定する機能については、コンピュータ装置の内部にそのような機能を実現するプログラムを組み込んだ回路部品を実装して実現することも可能である。しかしながら、本発明の特徴的な機能を実現するためのプログラム（アプリケーション）を記憶媒体に記憶させ、コンピュータ装置で当該プログラムを実行することで、検索装置１０として機能させることもできる。
【００５３】
また、本発明の特徴である、検索装置１０から受信した適合度計算式の情報に基づき、データ格納手段２０３から取得した各個人が保有するデータを用いて、適合度を計算する機能については、コンピュータ装置の内部にそのような機能を実現するプログラムを組み込んだ回路部品を実装して実現することも可能である。しかしながら、本発明の特徴的な機能を実現するためのプログラム（アプリケーション）を記憶媒体に記憶させ、コンピュータ装置で当該プログラムを実行することで、情報処理装置２０として機能させることもできる。
【００５４】
次に、本実施例による動作を詳細に説明する。
【００５５】
図２は、本実施例による個人検索システムの動作を説明するためのフローチャートである。以下、必要に応じて図１の主要な部分を参照する。
【００５６】
本システムのユーザは、適合度計算式、すなわちユーザにより指定される特徴への適合度を計算する式を、検索条件入力手段１０１を用いて検索装置１０に入力する（ステップＳ２０１）。
【００５７】
なお、適合度計算式は数式だけでなく、数式以外のプログラム（例えば、条件分岐命令、繰り返し命令など）を含んだものであってもよい。
【００５８】
また、検索条件入力手段１０１への入力は、個人検索システムと異なる別のシステムのプログラムから検索依頼を受け、その際取得した検索条件を個人検索システムに提供するＡＰＩを介して入力してもよい。
【００５９】
ここで、フローチャートの次の説明をする前に、特徴情報及び検索条件について説明する。
【００６０】
図３は、本実施例による特徴情報の構成を示す図である。本実施例の冒頭で述べたように、以下では特徴情報が特徴項目とその値である特徴量の対で構成されるとして説明する。
【００６１】
図３を参照すると、特徴情報からＮ個（Ｎは１以上の整数）の情報単位が抽出されていることがわかる。
【００６２】
図４は、本実施例による検索条件の構成を示す図である。
【００６３】
図４を参照すると、検索条件は適合度計算式と選定方式により構成される。
【００６４】
適合度計算式は、特徴項目を変数として含む。
【００６５】
図５は、本実施例による特徴項目の分類を示す図である。適合度計算式に用いることのできる特徴項目には、２つの種類がある。１つは保有データ中に含まれるデータ、すなわち文字列や数値などに関するものである。他の１つは、保有データ自身の属性を表す、ファイル名、データサイズ、更新日などである。これら２つに分類された特徴項目の内、任意の特徴項目を用いて適合度計算式を構成することができる。
【００６６】
図６は、本実施例のデータ分析手段２０２による適合度計算式から特徴項目を特定する様子を示す図である。
【００６７】
図６を参照すると、適合度計算式に含まれる特徴項目は、適合度計算式を解釈して特定することができる。例えば、適合度計算式がｃｘ＋ｙである場合、ｃは定数であり、ｘとｙは特徴項目であるという解釈がデータ分析手段２０２によりなされ、特徴項目としてｘとｙが特定される。
【００６８】
次に、ユーザは、検索により抽出する個人を選定する方式である選定方式を、検索条件入力手段１０１を用いて入力する（ステップＳ２０２）。
【００６９】
選定方式には、次のような方式がある。
【００７０】
第１の方式は、適合度が上位の個人から指定人数を選定するものである。
【００７１】
第２の方式は、指定適合度以上の適合度を持つ個人を選定するものである。
【００７２】
第３の方式は、第１の方式と第２の方式を組合わせたもので、指定人数に含まれ、かつ指定適合度以上の個人を選定するものである。
【００７３】
なお、選定方式は上記の３つ以外の方式であってもよい。
【００７４】
検索条件入力手段１０１は、ユーザにより入力された適合度計算式と選定方式を候補選定手段１０２へ提供する（ステップＳ２０３）。
【００７５】
候補選定手段１０２は、通信手段１０３を介して、個人が使用する情報処理装置２０のデータ分析手段２０２へ適合度計算式の情報を送信する（ステップＳ２０４）。
【００７６】
データ分析手段２０２は、送信された適合度計算式の情報に基づき、適合度計算式を解釈して、計算式に含まれる特徴項目を特定する（ステップＳ２０５）。
【００７７】
データ分析手段２０２は、適合度計算式に含まれる特徴項目に対応する特徴情報をデータ格納手段２０３から取得する（ステップＳ２０６）。
【００７８】
次に、当該特徴項目に対応する特徴量を抽出すると共に、当該特徴量を適合度計算式に入力して検索対象の個人での適合度を計算する（ステップＳ２０７）。
【００７９】
データ分析手段２０２は、また、通信手段１０３を介して適合度の情報を候補選定手段１０２に送信する（ステップＳ２０８）。
【００８０】
候補選定手段１０２は各個人の適合度を比較し、指定された選定方式に従って検索により抽出する個人を選定し、検索結果を作成して、検索結果出力手段１０４に提供する（ステップＳ２０９）。
【００８１】
最後に、検索結果出力手段１０４は、検索により抽出する個人の検索結果を出力する（ステップＳ２１０）。
【００８２】
以上述べたように、本実施例による個人検索システムは、通信回線５００を介して、特定の特徴を有する個人を抽出するための検索装置１０と、検索対象である個人が使用する情報処理装置２０が接続された個人検索システムであって、情報処理装置２０に格納される個人の保有するデータに含まれる個人の特徴に関する情報である特徴情報に基づき、特定の特徴への適合度を計算するための適合度計算式を用いて適合度の値を計算し、検索装置１０で適合度に基づき検索により抽出する個人を選定する。
【００８３】
以下、本実施例による動作の具体例を、適合度計算式を用いて詳細に説明する。
【００８４】
最初に、適合度計算式で使用する関数を説明する。
【００８５】
図７は、本実施例による関数の定義を示す図である。
【００８６】
図７を参照すると、４つの関数が定義されている。
【００８７】
関数termFrequency（“文字列”）は、当該文字列が全保有データ中に出現する回数を計算する関数である。文字列は用語表現を表す文字列である。
【００８８】
関数documentFrequency（“文字列”）は、当該文字列を少なくとも１個含む文書の数を計算する関数である。文字列は用語表現を表す文字列である。
【００８９】
関数documentFrequency（ファイル名＝“文字列”）は、当該文字列をファイル名とする文書の数を計算する関数である。文字列はファイル名を表す文字列となる。
【００９０】
関数totalDataAmount（）は、全保有データ量を計算する関数である。
【００９１】
次に、具体例を説明する。
【００９２】
検索条件入力手段１０１に対して、検索条件の１つである適合度計算式として次の式１がユーザにより入力されたとする。
適合度＝termFrequency（“rpc-literal”）＊documentFrequency（“Webサービス”）＊documentFrequency（ファイル名＝“axis.jar”）／totalDataAmount（）    ・・・（式１）
図５に示した各関数の説明を参照することにより、式１で計算される適合度は、全データ中に用語表現の文字列”rpc-literal”が出現する回数と、全データ中に用語表現の文字列”Webサービス”を含む文書の数と、”axis.jar”というファイル名のファイルの数との積を全保有データ量で除算した値に等しいことがわかる。
【００９３】
式１の例では、上記の除算した値の大きい個人の適合度が高く計算される。
【００９４】
次に、選定方式として、検索条件入力手段１０１に対して、適合度が上位の３人を選定することが選定方式として入力されたとする。
【００９５】
検索条件入力手段１０１は、入力された適合度計算式と選定方式を、候補選定手段１０２に提供する。
【００９６】
候補選定手段１０２は、各個人が使用する情報処理装置２０のデータ分析手段２０２に通信手段１０３経由で適合度計算式を送信する。
【００９７】
データ分析手段２０２は、受信した適合度計算式を解釈して、全保有データ中における文字列”rpc-literal”の出現回数と、文字列”Webサービス”を含む文書の数と、”axis.jar”という名前を持つファイルの数と、全保有データ量の４つの変数が、適合度計算式に含まれる特徴項目であることを特定する。
【００９８】
次に、データ分析手段２０２は、当該特徴項目に対応する特徴量をデータ格納手段２０３から取得し、適合度を計算する。
【００９９】
例えば、ある個人で、”rpc-literal”が５回出現し、”Webサービス”を含む文書が１２個存在し、”axis.jar”という名前を持つファイルが２個存在して、全データ量が２００ＭＢであったとすると、その個人の適合度は式１にこれらの特徴量を入力することにより、式２のように
５＊１２＊２／２００＝０．６    ・・・  （式２）
と計算される。各個人が使用するそれぞれの情報処理装置２０のデータ分析手段２０２により計算された適合度の情報は、通信手段２０１経由で候補選定手段１０２に送信される。
【０１００】
候補選定手段１０２は取得した各個人の適合度を比較し、ユーザにより指定された選定方式に従ってユーザの指定した検索により抽出する個人を決定する。ここで、個人Ａ、個人Ｂ、個人Ｃ、個人Ｄ、個人Ｅ、個人Ｆの適合度がそれぞれ「０．６」、「０．５」、「０．４」、「０．３」、「０」、「０」であったとする。選定方式としては、適合度が上位の３人を選定することが指定されているため、候補選定手段１０２は、検索条件に従って選定された個人が、個人Ａと、個人Ｂと、個人Ｃであるという検索結果を、検索結果出力手段１０４に提供する。
【０１０１】
検索結果出力手段１０４は、検索により抽出された個人が、個人Ａ、個人Ｂ、個人Ｃであることを示す検索結果を出力する。
【０１０２】
以上のようにして、ユーザの指定した検索条件を満たす個人が検索される。
【０１０３】
上記の動作の具体例では、適合度を計算するための特徴項目として、全保有データ中における文字列”rpc-literal”の出現回数と、文字列”Webサービス”を含む文書の数と、”axis.jar”という名前を持つファイルの数と、全保有データ量の４つの特徴項目を用いたが、ネットワーク活動に関係のある文字列”Webサービス”を含む文書の数を除いた３つの特徴項目で検索を行うことも可能である。このように、本発明によれば、ネットワーク活動のある個人に限定することなく、特定の特徴を有する個人を検索することが可能である。
【０１０４】
上記の実施例では、検索条件はユーザにより検索装置１０の検索条件入力手段１０１を介して入力される。しかしながら、検索装置１０とは別の場所に設置された端末から検索条件を入力することもできる。
【０１０５】
例えば、Ｗｅｂブラウザ上に表示されるオペレータ用ユーザインタフェースの機能を持つ端末であるエージェント端末から検索条件の含まれた検索依頼を入力することにより、検索装置１０で入力する場合と全く同様に検索を行うことができる。この場合、エージェント端末と検索装置１０とは通信回線５００を介して接続されていればよい。エージェント端末から送信されたプログラムによる検索依頼は、検索条件入力手段１０１に備えたＡＰＩを介して入力される。
【０１０６】
検索条件入力手段１０１により入力された後の処理は、上記の実施例で説明した図２のステップＳ２０２以降と同様である。
【０１０７】
以上説明した実施例によれば、個人の多面的な特徴情報を用いて、特定の特徴を有する個人を検索することができる。例えば、検索対象の個人の活動分野がネットワーク以外であっても、特定の特徴を有する個人を検索することができる。
【０１０８】
その理由は、個人が保有するデータに含まれる特徴情報に基づき、特定の特徴を有する個人を検索するためである。
【０１０９】
また、客観的な特徴項目に基づいた個人の検索が可能となる。
【０１１０】
その理由は、人手によることなく、個人が保有するデータに含まれる特徴情報を用いて、特定の特徴を有する個人を検索するためである。
【実施例２】
【０１１１】
以下、本発明の第２の実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【０１１２】
本実施例では、第１の実施例の個人検索システムにキャッシュメモリを付加したシステムについて説明する。
【０１１３】
図８は、本実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【０１１４】
図８を参照すると、本実施例による個人検索システムは、検索装置１１の候補選定手段１０２、通信手段１０３に、それぞれキャッシュメモリ１５１、キャッシュメモリ１５２を備えたものとなっている。また、情報処理装置２１の通信手段２０１、データ分析手段２０２に、それぞれキャッシュメモリ２５１、キャッシュメモリ２５２を備えたものとなっている。
【０１１５】
なお、検索装置１１に備える検索条件入力手段１０１、候補選定手段１０２、通信手段１０３及び検索結果出力手段１０４、並びに情報処理装置２１に備える通信手段２０１、データ分析手段２０２及びデータ格納手段２０３のそれぞれの機能は、図１で説明したそれぞれの手段の機能と同様であるため、説明を省略する。
【０１１６】
キャッシュメモリ１５１、キャッシュメモリ１５２、キャッシュメモリ２５１、キャッシュメモリ２５２は、それぞれ候補選定手段１０２、通信手段１０３、通信手段２０１、データ分析手段２０２で処理される情報を記憶する。
【０１１７】
キャッシュメモリ１５１では、適合度計算式、選定方式、各個人の適合度、検索結果を含むデータが記憶される。
【０１１８】
キャッシュメモリ１５２では、適合度計算式、各個人の適合度を含むデータが記憶される。
【０１１９】
キャッシュメモリ２５１では、適合度計算式、情報処理装置２１を使用する個人の適合度を含むデータが記憶される。
【０１２０】
キャッシュメモリ２５２では、適合度計算式、特徴項目、特徴項目に対応するデータ、情報処理装置２０を使用する個人の適合度を含むデータが記憶される。
【０１２１】
候補選定手段１０２、通信手段１０３、通信手段２０１、データ分析手段２０２は、それぞれの手段で処理される情報を記憶するキャッシュメモリ１５１、キャッシュメモリ１５２、キャッシュメモリ２５１、キャッシュメモリ２５２に必要となるデータが記憶されている場合にはそれらを使用する。このように、必要となるデータがキャッシュメモリに格納されている場合には、そのデータを読出すことにより、他の手段から通信回線５００経由で提供を受けることが不要となるため、処理速度の向上と通信量の低減を実現できる。
【０１２２】
また、データ分析手段２０２は、情報処理装置２０の負荷が軽いときにデータの特徴をあらかじめ計算しておき、キャッシュメモリ２５２に格納しておくこともできる。
【０１２３】
以上説明した実施例によれば、個人検索システムにキャッシュメモリを付加することにより、処理速度の向上と通信量の低減を実現できる。
【０１２４】
その理由は、必要となるデータがキャッシュメモリに格納されている場合には、そのデータを読出して使用するため、他の手段から提供を受けることが不要となるためである。
【実施例３】
【０１２５】
以下、本発明の第３の実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【０１２６】
本実施例による個人検索システムは、ユーザにより指定された個人に類似した特徴を有する別の個人を検索する。
【０１２７】
図９は、本実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【０１２８】
図９を参照すると、本実施例による個人検索システムは、第１の実施例の検索システムに個人特徴抽出手段１０５を加えた構成となっている。
【０１２９】
なお、検索装置１２に備える候補選定手段１０２、通信手段１０３及び検索結果出力手段１０４、並びに情報処理装置２０に備える通信手段２０１、データ分析手段２０２及びデータ格納手段２０３のそれぞれの機能は、図１で説明したそれぞれの手段の機能と同様であるため、説明を省略する。
【０１３０】
検索条件入力手段１０１では、ユーザにより指定された個人の識別情報が入力される。
【０１３１】
検索装置１２に備えられた、個人特徴抽出手段１０５は、ユーザにより指定された個人の保有するデータに含まれる特徴情報を、通信手段１０３経由で取得する。次に、その特徴情報を解析して、指定された個人に類似した特徴情報を持つ人の適合度を高く計算する適合度計算式を生成し、候補選定手段１０２に対して適合度計算式を提供して検索を要求する。
【０１３２】
以下、指定された個人に類似した特徴を有する人の適合度を高く計算する適合度計算式の一例について説明する。
【０１３３】
この例では、用語表現を表す文字列が全保有データ中に出現する回数を全保有データ量で除算した値である、termFrequency(“文字列”)/totalDataAmount()が、全ての検索対象個人での平均的な値から大きく偏っている文字列を、ユーザが指定した個数だけ選び出し、それらの複数の文字列に関して、同様に偏っている他の個人のデータに対しては高い適合度を計算するよう、適合度計算式を生成する。なお、関数termFrequency(“文字列”)及びtotalDataAmount()は、図５に示した関数である。
【０１３４】
実際には、ユーザにより指定された個人の保有する全保有データ量に占める文字列の出現回数の割合が平均的な値から大きく偏っている文字列を選択する。また、選択された文字列（何でもよいが、例えば「ネットワーク」）がどのように平均的な値からずれているかを把握する。例えば文字列「ネットワーク」の出現回数が平均的な値より非常に少ない場合、文字列「ネットワーク」が平均的な値より少ない他の個人のデータに対しては高い適合度を計算するよう、適合度計算式を生成する。
【０１３５】
このような検索を行うことにより、指定された個人に類似した別の個人を検索することができる。
【０１３６】
本発明の特徴である、検索条件入力手段１０１によりユーザにより指定された個人の識別情報を入力し、個人特徴抽出手段１０５により、指定された個人に類似した特徴情報を持つ個人の適合度を高く計算する適合度計算式を生成すると共に、候補選定手段１０２に対して適合度計算式を提供する機能については、コンピュータ装置の内部にそのような機能を実現するプログラムを組み込んだ回路部品を実装して実現することも可能である。しかしながら、本発明の特徴的な機能を実現するためのプログラム（アプリケーション）を記憶媒体に記憶させ、コンピュータ装置で当該プログラムを実行することで、検索装置１２として機能させることもできる。
【０１３７】
以下、具体例を用いて検索例を詳細に説明する。
【０１３８】
図１０は、本実施例による個人検索システムの動作を説明するためのフローチャートである。以下、必要に応じて図９の主要な部分を参照する。
【０１３９】
図１０を参照すると、最初に、個人特徴抽出手段１０５は全ての検索対象個人及び全ての文字列について、式３
termDensity（“文字列”）＝termFrequency(“文字列”)／totalDataAmount()     ・・・  （式３）
を計算する（ステップＳ８０１）。
なお、式３で示されるtermDensity（“文字列”）は、当該文字列の出現密度を計算する関数である。
【０１４０】
次に、個人特徴抽出手段１０５は、式３を全ての検索対象個人について平均し、termDensity（“文字列”）の平均値であるaverageTermDensity（“文字列”）を計算する（ステップＳ８０２）。
【０１４１】
ここで、averageTermDensity（“文字列”）は、当該文字列の平均出現密度を計算する関数である。
【０１４２】
次に、個人特徴抽出手段１０５は、ユーザにより指定された個人の保有する全てのデータを対象に、全ての文字列について、式４
deviationRatio（“文字列”）＝（termDensity（“文字列”）−averageTermDensity（“文字列”））／averageTermDensity（“文字列”）    ・・・  （式４）
を計算する（ステップＳ８０３）。
【０１４３】
ここで、deviationRatio（“文字列”）は当該文字列の平均出現密度からの偏りの程度を計算する関数である。以下では、当該文字列の平均出現密度からの偏りの程度を偏り度と記述することにする。
【０１４４】
次に、個人特徴抽出手段１０５は、ユーザにより指定された個人の保有する全てのデータを対象に全ての文字列について計算したデータに基づき、偏り度の絶対値が大きい文字列から順に、ユーザにより指定された個数の文字列を選択する（ステップＳ８０４）。
【０１４５】
例えばユーザにより指定された文字列の個数が９個の場合、９個の文字列が選択される。選択された９個の文字列に対応する偏り度は、式５により
dr１=deviationRatio(“文字列１”)、dr２=deviationRatio(“文字列２”)、．．．、dr９=deviationRatio(“文字列９”)    ・・・  （式５）
計算される。
【０１４６】
ここで、drＮ（ここでＮは１、２、・・・、９）は、文字列Ｎの偏り度を表わす。
【０１４７】
式４及び式５の計算は、ユーザにより指定された特定の個人のデータを用いて行われる。以下で説明する適合度計算式との識別をわかりやすくするため、式５で計算されたユーザにより指定された特定の個人のDeviation Ratio（文字列Ｎ）の値drＮをdrsＮと記述することにする。drsＮはユーザにより指定された個人のデータを用いて計算された偏り度である。
【０１４８】
次に、個人特徴抽出手段１０５は、文字列Ｎの偏り度がユーザにより指定された特定の個人の文字列Ｎの偏り度に近い個人との適合度を高く計算するための式６
適合度＝−（σ（deviationRatio(“文字列１”)−drs１）＋σ（deviationRatio（“文字列２”）−drs２）＋．．．＋σ（deviationRatio（“文字列９”）−drs９））    ・・・  （式６）
を生成する（ステップＳ８０５）。
【０１４９】
ここで、関数σ（ｘ）はｘの２乗である。
【０１５０】
式６の、deviationRatio（“文字列Ｎ”）は、検索対象個人のデータを用いて計算される文字列Ｎの偏り度（＝drＮ）である。式６で計算される値は、通常の場合は負の値であるが、検索対象個人の偏り度drＮがユーザにより指定された特定の個人の偏り度drsＮに近くなるほど、増加して０に近い値となる。また、drＮとdrsＮが全て一致した場合には、式６は「０」となる。
【０１５１】
このようにして、指定された個人に類似した特徴を有する人の適合度を高く計算する適合度計算式である式６が、個人特徴抽出手段１０５により生成される。
【０１５２】
個人特徴抽出手段１０５が式６を生成すると、個人特徴抽出手段１０５は式６を候補選定手段１０２に提供し、検索を要求する。
【０１５３】
候補選定手段１０２は、通信手段１０３を介して、個人が使用する情報処理装置２０のデータ分析手段２０２へ適合度計算式である式６を送信する。
【０１５４】
以後の処理は、図２のステップＳ２０５以降と同様である。
【０１５５】
以上述べたように、本実施例による個人検索システムでは、特定の個人に類似した別の個人の適合度を高く計算する適合度計算式を生成する。ここで特定の個人に類似した別の個人とは、特定の個人での特定の特徴量が全ての検索対象の個人での平均から偏っていると同様に、当該特徴量が平均から偏っている個人のことである。
【０１５６】
以上説明した実施例によれば、ユーザにより指定された個人に類似した特徴を有する別の個人を検索することができる。
【０１５７】
その理由は、ユーザにより指定された個人に類似した個人の適合度を高く計算する適合度計算式を用いて、検索を行うためである。
【０１５８】
また、個人を検索する際、当該個人の特徴に関する情報を入力することなく当該個人に類似した別の個人を検索することができる。
【０１５９】
その理由は、ユーザにより指定された個人が保有するデータからその特徴を抽出し、当該個人に類似した個人の適合度を高く計算する適合度計算式を用いて、検索を行うためである。
【実施例４】
【０１６０】
以下、本発明の第４の実施例について図面を参照して詳細に説明する。なお、必要に応じて、図１の主要な部分を参照する。
【０１６１】
図１１は、本実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【０１６２】
図１１を参照すると、本実施例による個人検索システムは、図１に示した第１の実施例による個人検索システムと同様の構成となっている。
【０１６３】
しかしながら、候補選定手段１０６、データ分析手段２０４の機能は、第１の実施例による候補選定手段１０２、データ分析手段２０２の機能とはそれぞれ異なる。
【０１６４】
すなわち、本実施例による検索装置１０に備えられる候補選定手段１０６では、適合度計算式の計算を行う。なお、第１の実施例では適合度計算式の計算を各個人が使用する情報処理装置２０のデータ分析手段２０２で行っている。
【０１６５】
また、候補選定手段１０６は、適合度計算式を解釈することにより、適合度計算式に含まれる特徴項目を特定すると共に、当該特徴項目に対応する特徴量の情報を、各個人が使用する情報処理装置２０のデータ分析手段２０４へ要求する。なお、第１の実施例では、適合度計算式に含まれる特徴項目の特定をデータ分析手段２０２で行っている。
【０１６６】
次に、データ分析手段２０４は、データ格納手段２０３から特徴項目に対応する特徴情報を取得して、要求された特徴量を抽出し、当該特徴量の情報を候補選定手段１０６へ送信する。候補選定手段１０６は送信された特徴量の情報に基づいて適合度を計算する。
【０１６７】
以上説明した実施例によれば、第１の実施例の個人検索システムでは回避の難しい、情報処理装置２０を使用する個人による設定ミス、又は情報処理装置２０の不正改造による適合度計算値のかいざんなどが原因となって発生する適合度計算値の正確度の低下は起こりにくくなる。
【０１６８】
その理由は、各個人の情報処理装置２０では適合度の計算が行われなくなるためである。
【実施例５】
【０１６９】
以下、本発明の第５の実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【０１７０】
本実施例では、検索装置１３にデータ分析手段１０７を備える場合の例について説明する。なお、必要に応じて図１の主要な部分を参照する。
【０１７１】
図１２は、本実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【０１７２】
図１２を参照すると、本実施例による検索装置１３は、検索条件入力手段１０１と、候補選定手段１０２と、データ分析手段１０７と、通信手段１０３と、検索結果出力手段１０４を備え、第１の実施例による検索装置１０にデータ分析手段１０７を追加したものとなっている。
【０１７３】
また、本実施例による情報処理装置２２は、通信手段２０１とデータ格納手段２０３を備え、第１の実施例による情報処理装置２０からデータ分析手段２０２を除いたものとなっている。
【０１７４】
このように、本実施例による個人検索システムの構成は、第１の実施例で情報処理装置２０に備えていたデータ分析手段２０２を、検索装置１０へ移動したものとなっている。
【０１７５】
このようにすることにより、データ分析手段１０７を個人の情報処理装置２２毎に備える必要はなく、検索装置１３に１つ備えるだけでよい。
【０１７６】
なお、データ分析手段１０７が各情報処理装置２２のデータ格納手段２０３に含まれる特徴情報を通信手段１０３経由で受信する以外は、各手段の動作は第１の実施例の場合と同様である。
【０１７７】
以上説明した実施例によれば、データ分析手段１０７を、個人の情報処理装置２２毎に備える必要がなくなる。
【０１７８】
その理由は、検索装置１３にデータ分析手段１０７を備えるためである。
【０１７９】
また、第１の実施例の個人検索システムでは回避の難しい、情報処理装置２０の不正改造による適合度計算値のかいざん、情報処理装置２０を使用する個人による設定ミスなどが原因となって発生する適合度計算値の正確度の低下は起こりにくくなる。
【０１８０】
その理由は、各個人の情報処理装置２２では適合度の計算が行われなくなるためである。
【実施例６】
【０１８１】
以下、本発明の第６の実施例について図面を参照して詳細に説明する。なお、必要に応じて、図１の主要な部分を参照する。
【０１８２】
本実施例では、個人の保有データをサーバに個人毎に記憶する例について説明する。
【０１８３】
図１３は、本発明の実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【０１８４】
図１３を参照すると、本実施例による個人検索システムは、図１に示した第１の実施例の構成にサーバ３０を追加した構成となっている。なお、サーバ３０にはファイルサーバを使用するのが適当であるが、メールサーバ、プリントサーバなどで代用してもよい。
【０１８５】
サーバ３０は、各個人が保有データの格納に使用できるサーバで、通信手段３０１と、データ分析手段３０２と、データ格納手段３０３を備える。
【０１８６】
通信手段３０１、データ格納手段３０３の機能は、それぞれ図１の通信手段２０１、データ格納手段２０３の機能と同様である。
【０１８７】
データ分析手段３０２は、第１の実施例では各個人の情報処理装置２０に備えられていたが、本実施例ではサーバ３０に備えられている。
【０１８８】
情報処理装置２２を使用する各個人は、保有するデータをデータ格納手段３０３に個人毎に格納することができる。
【０１８９】
データ分析手段３０２の機能は、図１のデータ分析手段２０２の機能と同様であり、候補選定手段１０２から適合度計算式の情報を受信して、データ格納手段３０３に格納された個人が保有するデータを用いて適合度を計算する。
【０１９０】
また、サーバ３０にデータ分析手段３０２を備えるため、各個人の使用する情報処理装置２２は、通信手段２０１とデータ格納手段２０３による構成となっている。
【０１９１】
このように、本実施例によれば、第１の実施例におけるデータ分析手段２０２、データ格納手段２０３の機能を、それぞれデータ分析手段３０２、データ格納手段３０３で実行する。
【０１９２】
このように共通のサーバ３０を使用する場合、第１の実施例で各情報処理装置２０に備えられていたデータ分析手段２０２は、サーバ３０に１つ備えるだけでよい。
【０１９３】
上記のように、共通のサーバ３０を設置し、個人の保有データを共通のサーバ３０のデータ格納手段３０３に個人毎に記憶し、また共通のサーバ３０にデータ分析手段３０２を備えることにより、第１の実施例と同様の個人検索システムを動作させることができる。
【０１９４】
以上説明した実施例によれば、第１の実施例による個人検索システムのように、個人の情報処理装置２０毎にデータ分析手段２０２を備える必要がなくなる。
【０１９５】
その理由は、共通のサーバ３０にデータ分析手段３０２を備えるためである。
【０１９６】
また、第１の実施例の個人検索システムでは回避の難しい、情報処理装置２０を使用する個人による設定ミス、情報処理装置２０の不正改造による適合度計算値のかいざんなどが原因となって発生する適合度計算値の正確度の低下は起こりにくくなる。
【０１９７】
その理由は、各個人の情報処理装置２０では適合度の計算が行われなくなるためである。
【０１９８】
本発明の検索装置１０は、その動作をハードウェア的に実現することは勿論として、上記した各手段を実行する検索プログラム（アプリケーション）１００をコンピュータ処理装置である検索装置１０で実行することにより、ソフトウェア的に実現することができる。検索装置１２についても、検索プログラム１５０を検索装置１２で実行することにより、ソフトウェア的に実現することができる。これらの検索プログラム１００、１５０は、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体に格納され、その記録媒体から検索装置１０、１２にロードされ、その動作を制御することにより、上述した各機能を実現する。
【０１９９】
また、本発明の情報処理装置２０は、その動作をハードウェア的に実現することは勿論として、上記した各手段を実行する情報処理プログラム（アプリケーション）２００をコンピュータ処理装置である情報処理装置２０で実行することにより、ソフトウェア的に実現することができる。この情報処理プログラム２００は、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体に格納され、その記録媒体から情報処理装置２０にロードされ、その動作を制御することにより、上述した各機能を実現する。
【０２００】
以上好ましい複数の実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施例に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２０１】
【図１】本発明の第１の実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例による個人検索システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施例による特徴情報から抽出される情報単位の構成を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施例による検索条件の構成を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施例による特徴項目の分類を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施例のデータ分析手段による適合度計算式から特徴項目を特定する様子を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施例による関数の定義を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第３の実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第３の実施例による個人検索システムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明の第４の実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第５の実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第６の実施例による個人検索システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２０２】
１０、１１、１２、１３：検索装置
２０、２１、２２：情報処理装置
３０：サーバ
１００、１５０：検索プログラム
１０１：検索条件入力手段
１０２、１０６：候補選定手段
１０３：通信手段
１０４：検索結果出力手段
１０５：個人特徴抽出手段
１０７、２０２、２０４、３０２：データ分析手段
１５１、１５２、２５１、２５２：キャッシュメモリ
２００：情報処理プログラム
２０１、３０１：通信手段
２０３、３０３：データ格納手段
５００：通信回線
【図１】
2006277566.tif 000003
【図２】
2006277566.tif 000004
【図３】
2006277566.tif 000005
【図４】
2006277566.tif 000006
【図５】
2006277566.tif 000007
【図６】
2006277566.tif 000008
【図７】
2006277566.tif 000009
【図８】
2006277566.tif 000010
【図９】
2006277566.tif 000011
【図１０】
2006277566.tif 000012
【図１１】
2006277566.tif 000013
【図１２】
2006277566.tif 000014
【図１３】
2006277566.tif 000015