(57)【要約】【課題】ユーザに気付き及び意外性の少なくとも一方を与えるデータを提示し得る、情報提示装置、情報提示方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】情報提示装置１は、ユーザが入力した入力データに応じてデータを提示する装置である。情報提示装置１は、概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、入力データに関連する関連データを抽出する、関連データ抽出部１０と、関連データのうち、データ集合において入力データより上位に位置する関連データに対して、ユーザの認知度合いを示す認知度を計算する、認知度計算部１１と、関連データのうち、データ集合において入力データより下位に位置する関連データに対して、ユーザの嗜好の度合いを示す嗜好度を計算する、嗜好度計算部１２と、認知度及び嗜好度に基づいて、関連データの中から提示対象となるデータを選定する、提示データ選定部１３とを備えている。【選択図】図１
2011118761.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが入力した入力データに応じてデータを提示する情報提示装置であって、
概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、前記入力データに関連する関連データを抽出する、関連データ抽出部と、
前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより上位に位置する関連データに対して、前記ユーザの認知度合いを示す認知度を計算する、認知度計算部と、
前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより下位に位置する関連データに対して、前記ユーザの嗜好の度合いを示す嗜好度を計算する、嗜好度計算部と、
前記認知度及び前記嗜好度に基づいて、前記関連データの中から提示対象となるデータを選定する、提示データ選定部と、
を備えている、ことを特徴とする情報提示装置。
【請求項２】
前記データ集合が、概念に応じて階層化された多数の単語を含む単語集合であり、
前記入力データが、キーワードであり、
前記提示データ選定部が、前記単語集合の中から提示対象となる単語を選定する、請求項１に記載の情報提示装置。
【請求項３】
前記データ集合が、概念に応じて階層化された多数の画像データを含む画像集合であり、
前記入力データが、画像データであり、
前記提示データ選定部が、前記画像集合の中から提示対象となる画像を選定する、請求項１に記載の情報提示装置。
【請求項４】
前記認知度計算部が、前記入力データの近くに位置する程、前記認知度の値が大きくなるように計算を行う、請求項１〜３のいずれかに記載の情報提示装置。
【請求項５】
前記嗜好度計算部が、前記入力データの近くに位置する程、前記嗜好度の値が大きくなるように計算を行う、請求項１〜４のいずれかに記載の情報提示装置。
【請求項６】
前記データ集合が、各データによって木構造が形成されたシソーラスである、請求項１〜５のいずれかに記載の情報提示装置。
【請求項７】
前記提示データ選定部が、前記認知度が前記認知度について設定された閾値より低くなり、且つ、前記嗜好度が前記嗜好度について設定された閾値より高くなる前記関連データを、前記提示対象となるデータとして選定する、請求項１〜６のいずれかに記載の情報提示装置。
【請求項８】
ユーザが入力した入力データに応じてデータを提示するための方法であって、
（ａ）概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、前記入力データに関連する関連データを抽出する、関連データ抽出ステップと、
（ｂ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより上位に位置する関連データに対して、前記ユーザの認知の度合いを示す認知度を計算する、認知度計算ステップと、
（ｃ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより下位に位置する関連データに対して、前記ユーザの嗜好の度合いを示す嗜好度を計算する、嗜好度計算ステップと、
（ｄ）前記認知度計算ステップで計算された前記認知度、及び前記嗜好度計算ステップで計算された前記嗜好度に基づいて、前記関連データの中から提示対象となるデータを選定
する、提示データ選定ステップと、
を有する、ことを特徴とする情報提示方法。
【請求項９】
ユーザが入力した入力データに応じたデータを、コンピュータによって提示するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、前記入力データに関連する関連データを抽出する、関連キーワード抽出ステップと、
（ｂ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより上位に位置する関連データに対して、前記ユーザの認知の度合いを示す認知度を計算する、認知度計算ステップと、
（ｃ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより下位に位置する関連データに対して、前記ユーザの嗜好の度合いを示す嗜好度を計算する、嗜好度計算ステップと、
（ｄ）前記認知度計算ステップで計算された前記認知度、及び前記嗜好度計算ステップで計算された前記嗜好度に基づいて、前記関連データの中から提示対象となるデータを選定する、提示キーワード選定ステップと、
を実行させる、ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが入力したデータ、例えばキーワードに基づいて、データを提示する情報提示装置、情報提示方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の検索システムによれば、ユーザは、キーワードを入力して検索を行うと、高い確率で目的の結果を得ることができる。例えば、ユーザが「ネコ」に関する写真集を欲しいときに、キーワード「ネコ」を検索サイトで検索すると、検索サイトは、検索結果のリスト上位に、キーワードに関する書籍を販売しているショッピングサイトへのリンクを表示する。
【０００３】
このように、検索システムは、目的の情報を得るタスクに対して効果的である。但し、従来からの検索システムでは、ユーザが適切なキーワードに気付くことができない場合がある。また、ユーザが適切だと考えるキーワードが用いられても、得られた検索結果がユーザに意外性を感じさせるものでなく、ユーザにとって満足な結果が得られない場合もある。
【０００４】
そこで、例えば、非特許文献１は、ユーザがキーワードの一部を入力すると、他のユーザの検索履歴に基づいて、検索されることが多いキーワードをインクリメンタルに提示する検索技術を開示している。更に、非特許文献１に開示の検索技術では、ユーザが入力したキーワードと一緒に、検索クエリとして扱われることが多いキーワードも提示される。
【０００５】
また、特許文献１は、概念ネットワークを用いて、入力されたキーワード（入力キーワード）に、別のキーワードを追加し、そして、検索を行う検索技術を開示している。特許文献１に開示に開示の検索技術において、追加されるキーワードは、予め概念ネットワークに登録されており、且つ、入力キーワードとの概念パラメータの距離が近いキーワードである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−１３７８９８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】“Ｇｏｏｇｌｅサジェスト”、［ｏｎｌｉｎｅ］、Ｇｏｏｇｌｅ、［平成２１年８月２０日検索］、インターネット<URL:http://www.google.com/support/websearch/bin/answer.py?hl=jp&answer=106230>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、上記非特許文献１に開示された検索技術においては、他のユーザの検索履歴に基づいて、ユーザが入力したキーワードから掲示すべきキーワードが特定される。また、上記特許文献１に開示された検索技術においては、ユーザが入力したキーワードに概念的に近いキーワードが特定される。
【０００９】
従って、いずれの検索技術を用いたとしても、ユーザが、提示されたキーワードを既に知っていたり、又は提示されたキーワードがユーザの嗜好から外れていたりすることがある。このような場合、ユーザは、依然として、適切なキーワードに気付けなかったり、検索結果から意外性を受けられなかったりする。言い換えると、いずれの検索技術を用いた
としても、ユーザに気付き及び意外性を与えるキーワードを確実に提示することは難しと考えられる。
【００１０】
例えば、ユーザが「ネコ」と入力し、上記非特許文献１又は特許文献１に開示の検索技術により、「説話」というキーワードが提示されたとする。このとき、このユーザは「説話」についてあまり詳しいわけでもないが、「説話」に興味があったとすると、検索結果から、確かに意外性を受けたことになる。しかし、一方で、このユーザが「説話」に詳しかったり、「説話」に興味がなかったりした場合は、ユーザは意外性を受けないので、検索結果は意味が無いものとなってしまう。
【００１１】
本発明の目的は、上記問題を解消し、ユーザに気付き及び意外性の少なくとも一方を与えるデータを提示し得る、情報提示装置、情報提示方法、及び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】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明における情報提示装置は、ユーザが入力した入力データに応じてデータを提示する情報提示装置であって、
概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、前記入力データに関連する関連データを抽出する、関連データ抽出部と、
前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより上位に位置する関連データに対して、前記ユーザの認知度合いを示す認知度を計算する、認知度計算部と、
前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより下位に位置する関連データに対して、前記ユーザの嗜好の度合いを示す嗜好度を計算する、嗜好度計算部と、
前記認知度及び前記嗜好度に基づいて、前記関連データの中から提示対象となるデータを選定する、提示データ選定部と、
を備えている、ことを特徴とする。
【００１３】
また、上記目的を達成するため、本発明における情報提示方法は、ユーザが入力した入力データに応じてデータを提示するための方法であって、
（ａ）概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、前記入力データに関連する関連データを抽出する、関連データ抽出ステップと、
（ｂ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより上位に位置する関連データに対して、前記ユーザの認知の度合いを示す認知度を計算する、認知度計算ステップと、
（ｃ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより下位に位置する関連データに対して、前記ユーザの嗜好の度合いを示す嗜好度を計算する、嗜好度計算ステップと、
（ｄ）前記認知度計算ステップで計算された前記認知度、及び前記嗜好度計算ステップで計算された前記嗜好度に基づいて、前記関連データの中から提示対象となるデータを選定する、提示データ選定ステップと、
を有する、ことを特徴とする。
【００１４】
更に、上記目的を達成するため、本発明におけるプログラムは、ユーザが入力した入力データに応じたデータを、コンピュータによって提示するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、前記入力データに関連する関連データを抽出する、関連キーワード抽出ステップと、
（ｂ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより上位に位置する関連データに対して、前記ユーザの認知の度
合いを示す認知度を計算する、認知度計算ステップと、
（ｃ）前記関連データ抽出ステップで抽出された前記関連データのうち、前記データ集合において前記入力データより下位に位置する関連データに対して、前記ユーザの嗜好の度合いを示す嗜好度を計算する、嗜好度計算ステップと、
（ｄ）前記認知度計算ステップで計算された前記認知度、及び前記嗜好度計算ステップで計算された前記嗜好度に基づいて、前記関連データの中から提示対象となるデータを選定する、提示キーワード選定ステップと、
を実行させる、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように、本発明における、情報提示装置、情報提示方法、及びプログラムによれば、ユーザに気付き及び意外性の少なくとも一方を与えるデータを提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における情報提示装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態で用いられるデータ集合（シソーラスツリー）の一例を示す図である。
【図３】図３は、各コンテンツで使用されるキーワード間の関連性から木構造を生成する一例を示す説明図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態における情報提示装置の動作を示すフロー図である。
【図５】図５は、実施例１におけるユーザからの入力キーワードを基準とした上位概念及び下位概念のキーワードを示す図である。
【図６】図６は、実施例１における認知度の計算結果の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１における認知度の計算結果の他の例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１における嗜好度の計算結果の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１における嗜好度の計算結果の他の例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例１における、キーワード毎の認知度及び嗜好度の計算結果と選定されたキーワードとの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における情報提示装置、情報提示方法、及びプログラムについて、図１〜図３を参照しながら説明する。最初に、本実施の形態における情報提示装置の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態における情報提示装置の構成を示すブロック図である。
【００１８】
図１に示す本実施の形態における情報提示装置１は、ユーザが入力したデータ（以下「入力データ」とする。）に応じてデータを提示するために用いられる装置である。図１に示すように、情報提示装置１は、関連データ抽出部１０と、認知度計算部１１と、嗜好度計算部１２と、提示データ選定部１３とを備えている。
【００１９】
関連データ抽出部１０は、概念に応じて階層化された多数のデータを含むデータ集合から、ユーザが入力した入力データに関連するデータ（以下「関連データ」とする。）を抽出する。認知度計算部１１は、関連データのうち、データ集合において、入力データより上位に位置する関連データに対して、認知度を計算する。認知度は、各データについて、ユーザが認知している度合いを示す指標である。認知度の具体例については後述する。
【００２０】
嗜好度計算部１２は、関連データのうち、データ集合において、入力データより下位に位置する関連データに対して、嗜好度を計算する。嗜好度は、各データについて、ユーザが嗜好している度合いを示す指標である。嗜好度の具体例については後述する。提示データ選定部１３は、計算された認知度および嗜好度に基づいて、関連データの中から、提示対象となるデータを選定する。
【００２１】
このように、情報提示装置１では、ユーザがデータを入力すると、入力データの上位に位置する関連データと、入力データの下位に位置する関連データとが特定され、前者に対しては認知度が計算され、後者に対しては嗜好度が計算される。そして、ユーザが入力した入力データより上位に位置するデータは、ユーザが既に知っている可能性が高く、上位である程、その認知度を高いと考えられる。また、ユーザが入力した入力データより下位に位置するデータは、ユーザが知りたがっている可能性が高く、入力データに近い程、その嗜好度は高いと考えられる。
【００２２】
このため、情報提示装置１は、認知度及び嗜好度から、ユーザが興味を持つが、実は知らないデータを選定することができる。例えば、入力データがキーワードであり、選定されたデータが、ユーザが興味を持つが、実は知らない単語であった場合、この単語から、ユーザは適切なキーワードを気づくことができる。更に、この単語をキーワードとして検索を行うことで、意外な検索結果を得ることができる。このように、情報提示装置１によれば、ユーザに気付き及び意外性を与えるデータを提示することができる。
【００２３】
ここで、本実施の形態における情報提示装置１の構成について図２及び図３を用いて、更に具体的に説明する。本実施の形態において、情報提示装置１は、後述するように、パーソナルコンピュータ、及びサーバコンピュータといったコンピュータに、プログラムをインストールし、このプログラムを実行することによって実現することができる。
【００２４】
また、以降の説明では、データ集合が、概念に応じて階層化された多数の単語を含む単語集合であり、単語集合が、木構造が形成されたシソーラスである例について説明する。また、シソーラスは、木構造によって、各単語を上位概念から下位概念へと分類する。更に、入力データとして、キーワードが入力されるとする。なお、本実施の形態では、データ集合は、特に限定されず、その他、概念に応じて階層化された多数の画像データを含む画像集合であっても良い。この場合、入力データとして、画像データが入力される。また、画像集合も、木構造が形成されたシソーラスを構成することができる。
【００２５】
本実施の形態では、図１に示すように、情報提示装置１には、記憶装置２、入力装置３、及び出力装置４が接続されている。入力装置３は、ユーザからの入力データ、例えば、ユーザが入力したキーワードを取得し、取得したキーワードを情報提示装置１に送信する。
【００２６】
具体的には、入力装置３としては、ＧＵＩ（Graphical User Interface）環境を提供するＯＳ（Operation System）が搭載されたパーソナルコンピュータが挙げられる。この場合、例えば、ユーザが、ＧＵＩを介して、画面上に表示されている入力ボックスにキーワードを入力し、送信ボタンを押すと、そのユーザによって入力されたキーワードが、情報提示装置１の関連データ抽出部１０へと出力される。なお、端末装置は、パーソナルコンピュータに限定されず、その他に、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ等であっても良い。
【００２７】
また、本実施の形態では、ユーザによって入力されるキーワードは、シソーラス（単語集合）から特定可能な単語、即ち、シソーラスに含まれる単語の一つであるのが良い。シソーラスで特定可能な単語をユーザにキーワードとして入力させるための手法は特に限定
されないが、次のような手法が挙げられる。例えば、入力装置３によって、画面上に、シソーラスで特定可能な単語を表示させ、ユーザに、画面上に表示されている単語の中から、入力するキーワードを選択させる手法が挙げられる。この手法では、選択された単語が情報提示装置１の関連データ抽出部１０へと出力される。また、上述したように、データ集合が画像集合であり、それがシソーラスを構成する場合も、入力される画像データは、シソーラスから特定可能な画像データであるのが良い。
【００２８】
記憶装置２は、各種情報を記憶する装置である。記憶装置２は、シソーラスを構成するデータ集合を記憶するシソーラス記憶部２０と、認知度計算部１１によって計算された各単語の認知度を記憶する認知度記憶部２１と、嗜好度計算部１２によって形成された各単語の嗜好度を記憶する嗜好度記憶部２２とを備えている。
【００２９】
また、記憶装置２は、具体的には、メモリ、またはハードディスク装置等によって実現される。この場合、記憶装置２が有する記憶領域の各部分が、シソーラス記憶部２０、認知度記憶部２１及び嗜好度記憶部２２として機能する。
【００３０】
出力装置４は、情報提示装置１の提示データ選定部１３が出力したキーワードを外部に提示する装置である。具体的には、出力装置４としては、ディスプレイ装置やプリンタが接続された端末装置が挙げられる。この場合、出力装置４は、キーワードだけでなく、そのキーワードに基づいて検索された結果を、ディスプレイ装置の表示画面等に表示させてもよい。
【００３１】
関連データ抽出部１０は、本実施の形態においては、先ず、入力装置３からユーザの入力キーワードを取得すると、シーラス記憶部２０にアクセスし、入力キーワードと一致又は類似する単語をシソーラスから特定する。更に、関連データ抽出部１０は、特定した単語に基づき、シソーラス記憶部２０から、入力キーワードに関連する単語（関連データ）、例えば、特定した単語の上位及び下位の概念の単語群を取得する。なお、木構造を構成する単語、更に、このようにして関連データ抽出部１０によって取得された単語は、以降の説明では「キーワード」と称する。
【００３２】
具体的には、関連データ抽出部１０は、予め登録されているシソーラスの木構造（シソーラスツリー）から、ユーザが入力した入力キーワードに一致又は類似するキーワードの位置を特定する。そして、関連データ抽出部１０は、特定した位置に基づいて、入力キーワードの概念的に上位（祖先）に当たるキーワード（以下「上位キーワード」）と、概念的に下位（子孫）に当たるキーワード（以下「下位キーワード」）とを取得する。
【００３３】
図２は、本発明の実施の形態で用いられるデータ集合（シソーラスツリー）の一例を示す図である。図２に示すように、例えば、ユーザの入力キーワードが「ネコ」ならば、その親の概念であるキーワード「動物」（ネコは動物の一種）は、上位概念のキーワードの１つに該当し、子の概念であるキーワード「三毛猫」（三毛猫はネコの一種）は、下位概念のキーワードの１つに該当する。この場合、「動物」及び「三毛猫」は、関連データ抽出部１０によって、関連データとして抽出される。
【００３４】
また、本実施の形態においては、データ集合として、木構造が形成されたシソーラスが用いられているが、これに限定されるものではない。本実施の形態では、データ集合は、シソーラスではないが、何らかの関連性に基づいて、キーワードの木構造を構成できるものであっても良い。
【００３５】
データ集合の他の例について図３を用いて説明する。図３は、各コンテンツで使用されるキーワード間の関連性から木構造を生成する一例を示す説明図である。図３の例では、
キーワードの木構造は、コンテンツと、コンテンツ毎にシステムによって付与された複数のキーワード（タグ）それぞれとの関連性に基づいて、形成されている。
【００３６】
具体的には、図３の例では、全てのコンテンツにキーワードＡが付与されているため、キーワードＡが木構造のルート（根）となる。また、コンテンツａ及びｂには、キーワードＢが付与されているため、キーワードＢは、キーワードＡの子となる。同様に、キーワードＥも、キーワードＡの子となる。更に、コンテンツａ及びｂには、キーワードＡとキーワードＢとの両方が付与されているため、コンテンツａに付与されているキーワードＣと、コンテンツｂに付与されているキーワードＤとは、キーワードＡ及びＢの子孫、即ち、キーワードＢの子となる。この結果、図３において右側に示される木構造が形成される。
【００３７】
認知度計算部１１は、本実施の形態では、関連データ抽出部１０によって抽出された上位概念のキーワードに対し、ユーザの認知度を計算する。具体的には、認知度計算部１１は、シソーラスの木構造において入力キーワードの階層位置よりも上位（先祖）に位置するキーワードに対して、入力キーワードに近い程、値が大きくなるように認知度を計算する。また、認知度計算部１１は、計算された認知度を、記憶装置２の認知度記憶部２１に記憶させる。
【００３８】
嗜好度計算部１２は、本実施の形態では、関連データ抽出部１０によって抽出された下位概念のキーワードに対し、ユーザの嗜好度を計算する。具体的には、嗜好度計算部１２は、シソーラスの木構造において入力キーワードの階層位置よりも下位（子孫）に位置するキーワードに対して、入力キーワードに近い程、値が大きくなるように認知度を計算する。また、嗜好度計算部１２は、計算された嗜好度を、記憶装置２の嗜好度記憶部２２に記憶させる。
【００３９】
提示データ選定部１３は、本実施の形態では、認知度計算部１１によって計算された認知度と、嗜好度計算部１２によって計算された嗜好度とに基づいて、ユーザに気付き及び意外性の少なくとも一方を与えるキーワードを選定する。具体的には、提示データ選定部１３は、関連データとして抽出された上位概念及び下位概念のキーワードの中から、認知度は低くいが、嗜好度が高いキーワードを選定する。また、認知度と嗜好度との差が大きなキーワード程、ユーザに対して、気付き及び意外性を与えると考えられることから、提示データ選定部１３は、好ましくは、認知度と嗜好度との差が大きなキーワードを選定する。
【００４０】
次に、本発明の実施の形態１における情報提示装置１の動作について図４を用いて説明する。図４は、本発明の実施の形態における情報提示装置の動作を示すフロー図である。また、本実施の形態における情報提示方法は、情報提示装置１を動作させることによって実施することができる。よって、本実施の形態における情報提示方法の説明は、以下の情報提示装置１の動作の説明に代える。また、以下の説明では、適宜図１を参酌する。
【００４１】
先ず、情報提示装置１での処理が開始される前に、入力装置３が、ユーザからのキーワードの入力を受ける。具体的には、ユーザは、入力装置３の画面上に表示されている入力欄に、任意のキーワードを入力する。そして、受け付けられた入力キーワードが、入力装置３から情報提示装置１へと出力されると、図３に示すように、情報提示装置１が、入力キーワードを取得し、情報処理装置１における処理が開始される（ステップＳ１）。
【００４２】
次に、情報提示装置１において、関連データ抽出部１０は、入力装置３から取得した入力キーワードに基づいて、シソーラス記憶部２０から、入力キーワードに関連しているキーワードを抽出する（ステップＳ２）。具体的には、ステップＳ１では、関連データ抽出
部１０は、ユーザが入力した入力キーワードを、シソーラス記憶部２０に記憶されているシソーラスから検索し、上位概念のキーワード及び下位概念のキーワードを抽出する。
【００４３】
続いて、認知度計算部１１は、関連データ抽出部１０で取得した上位概念のキーワードそれぞれに対して、認知度を計算する（ステップＳ３）。次に、嗜好度計算部１２は、関連データ抽出部１０で取得した下位概念のキーワードそれぞれに対して、嗜好度を計算する（ステップＳ４）。
【００４４】
次に、提示データ選定部１３は、認知度記憶部２１から取得した認知度と嗜好度記憶部２２から取得した嗜好度とに基づいて、提示対象となるキーワードを選定する（ステップＳ５）。具体的には、ステップＳ４では、提示データ選定部１３は、上位概念及び下位概念のキーワードの中から、認知度は低くいが、嗜好度が高いキーワードを選定する。ステップＳ５の終了後、提示データ選定部１３は、選定したキーワードを出力装置４に入力する（ステップＳ６）。ステップＳ６の実行後、出力装置４は、選定されたキーワード自身、又は、そのキーワード用いて実施した検索結果を、出力装置４の表示画面に表示してユーザに提示する。
【００４５】
以上のように、本実施の形態によれば、ユーザは、端末装置を利用して、キーワードの入力（選択による入力も含む）を行うだけで、情報提示装置１から、キーワードの提示を受けることができる。そして、提示されたキーワードは、ユーザ自身があまり知らないが、ユーザの嗜好が高いキーワードであるとして選定されており、ユーザに気付き及び意外性を与える単語である。このため、ユーザは、適切な検索用のキーワードを知ることができ、更に、選定されたキーワードを用いて検索を行うことで、意外性のある検索結果を得ることができる。
【００４６】
また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＳ１〜Ｓ６を実行させるプログラムであれば良い。本実施の形態におけるプログラムをコンピュータにインストールし、このプログラムを実行することによって、本実施の形態における情報提示装置１及び情報提示方法を実現することができる。
【００４７】
この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、関連データ抽出部１０、認知度計算部１１、嗜好度計算部１２、及び提示データ選定部１３として機能し、処理を行う。また、記憶装置２は、コンピュータに備えられたメモリ及びハードディスク等の記憶装置によって実現できる。更に、記憶装置２は、ネットワークを介して情報提示装置１に接続されたコンピュータの記憶装置であっても良い。
【実施例１】
【００４８】
次に、実施の形態に示した情報提示装置１の実施例１について図４〜図１０を用いて説明する。本実施例において、入力装置３及び出力装置４は、同一の端末装置である。また、情報提示装置１は、コンピュータにプログラムをインストールし、実行することによって実現されている。更に、記憶装置２は、このコンピュータに備えられたハードディスク（磁気ディスク装置）等である。
【００４９】
以下、図４に示したステップに沿って、本実施例における情報提示装置１の動作を具体的に説明する。先ず、関連データ抽出部１０は、入力装置３が受け付けた入力キーワードを取得する（ステップＳ１）。次に、関連データ抽出部１０は、取得した入力キーワードに基づいて、入力キーワードに関連している単語、即ち、上位概念及び下位概念のキーワードを、シソーラス記憶部２０から抽出する（ステップＳ１）。
【００５０】
本実施例では、例えば、ユーザが入力したキーワードとして、「ネコ」が入力されたと
する。よって、関連データ抽出部１０は、図２に示したシソーラスを用いて「ネコ」を検索し、シソーラスの木構造における「ネコ」の階層位置を特定し、その上位に位置するキーワードと下位に位置するキーワードとを取得する。このように、本実施例では、予め構築されているシソーラスの木構造を探索することによって、入力キーワードに関連するキーワードが特定される。
【００５１】
例えば、図２に示したシソーラスの木構造から、関連データ抽出部１０は、入力キーワードである「ネコ」は上から３階層目に位置していることを特定する。また、関連データ抽出部１０は、図２に示した木構造において、「ネコ」を基準に、上位（ツリーにおける先祖）のキーワードを探索する。これにより、図５に示すように、関連データ抽出部１０は、「ペット」、「哺乳類」、「動物」の３つのキーワード（上位概念のキーワード）を抽出できる。また同様に、関連データ抽出部１０は、「ネコ」を基準に、下位（ツリーにおける子孫）のキーワードを探索する。これにより、図５に示すように、関連データ抽出部１０は、「説話」、「猫目」、「三毛猫」「猫の恩返し」の４つのキーワード（下位概念のキーワード）を抽出できる。図５は、実施例１におけるユーザからの入力キーワードを基準とした上位概念及び下位概念のキーワードを示す図である。
【００５２】
なお、図２の木構造に示された、「イヌ」、「野生」、「鳥」、「魚」は、入力キーワードである「ネコ」の直接的な先祖ではないため、本実施例では、上位概念のキーワードに該当しないとして扱われる。また、本実施例において、データ集合として用いられるシソーラスは、正確な親子関係を構築しているものでなくても良い。例えば、図２の木構造では「ペット」の子に「ネコ」と「イヌ」とが位置しているが、本実施例では、「ネコ」の子に「ペット」と「野生」とが位置する木構造が形成されたシソーラスであっても良い。本実施例では、ユーザの状況等に応じて、適宜、シソーラスの木構造の構成が変更されても良い。
【００５３】
次に、認知度計算部１１は、関連データ抽出部１０で取得した上位概念のキーワードに対し、それらキーワードの認知度を計算する（ステップＳ３）。具体的には、図２に示すように、ユーザの入力キーワードが、シソーラスの木構造における３階層目の「ネコ」であり、その上位に位置するキーワードが、順に、「ペット」、「哺乳類」、「動物」である。このため、図６に示すように、「ネコ」、「ペット」、「哺乳類」、「動物」の順で、認知度が低くなるように値が割り振られる。
【００５４】
図６は、実施例１における認知度の計算結果の一例を示す図である。具体的には、図６に示すように、入力キーワード「ネコ」の認知度として、「ネコ」自体には「１」が割り振られ、そこから上位に位置する程、小さな値が割り振られる。例えば、本実施例では、認知度として、階層が１つ上の「ペット」には「１／２」が割り振られ、その上の階層に位置する「哺乳類」には「１／４」が割り振られ、更にその上の「動物」には「１／８」が割り振られる。
【００５５】
本実施例において、このような割り振りが行われているのは、ユーザが入力した入力キーワードに近い位置にある上位概念のキーワードについては、ユーザがよく知っているだろうという考えに基づいているからである。あるキーワードをユーザが入力したということは、そのキーワードについて、ユーザは、大まかに認知しているということを示している。例えば、「ネコ」を入力したユーザは、「ネコ」が「動物」であることは分かっている可能性が高い。即ち、ユーザは、自身が入力した入力キーワードより上位の概念については、ある程度認知していると見なすことができる。一方、ユーザは「ネコ」について知りたいために入力したのであるから、「ネコ」より下位の概念については、あまり認知していないと見なすことができる。
【００５６】
また、本実施例では、割り振られる値は、入力キーワードからの階層距離に反比例するように設定されているが、上述した条件（入力キーワードから上位に位置する程、小さな値が割り振られる）が満たされるのであれば、値の設定は限定されるものではない。また、一般に、既存のシソーラスでは、上下の概念が曖昧な単語が多数含まれる場合がある。よって、本実施例において、認知度の値の割り振りは、ユーザのよく知っているキーワード程、値が高くなるように行われていても良い。なお、認知度の値の割り振りについての上述の条件は、以下で述べる嗜好度計算部１２における嗜好度の計算においても適用できる。
【００５７】
更に、本実施例では、図６に示した認知度の割り振りの前に、シソーラスに含まれる各キーワードに対して予め認知度の初期値が計算されていても良い。予め認知度の初期値が計算されている場合について図７を用いて説明する。図７は、実施例１における認知度の計算結果の他の例を示す図である。図７に示す例では、各キーワードについて、予め認知度の初期値が計算されているものとする。この場合、図６に示すように、各キーワードの認知度に値が割り振られると、図７に示すように各キーワードの認知度が再計算される。そして、再計算された値が、認知度記憶部２１に記憶される。
【００５８】
次に、嗜好度計算部１２は、関連データ抽出部１０で取得した下位の概念のキーワードに対し、それらキーワードの嗜好度を計算する（ステップＳ４）。具体的には、図２に示すように、ユーザの入力キーワードが、シソーラスの木構造における３階層目の「ネコ」であり、その１つ下位のキーワードが「説話」、「猫目」、「三毛猫」であり、２つ下位のキーワードが「猫の恩返し」である。このため、図８に示すように、「説話」、「猫目」、「三毛猫」、「猫の恩返し」それぞれの嗜好度に値が割り振られる。
【００５９】
図８は、実施例１における嗜好度の計算結果の一例を示す図である。具体的には、図８に示すように、入力キーワード「ネコ」の嗜好度として、「ネコ」自体には「１」が割り振られ、そこから下位に位置する程、小さな値が割り振られる。例えば、本実施例では、嗜好度として、階層が１つ下の「説話」、「猫目」、「三毛猫」それぞれには、「１／２」が割り振られ、更に１つ下の階層に位置する「猫の恩返し」には、「１／４」が割り振られる。
【００６０】
本実施例において、このような割り振りが行われているのは、ユーザが入力した入力キーワードに近い位置にある下位概念のキーワードについては、ユーザの嗜好に合っているだろうという考えに基づいているからである。あるキーワードをユーザが入力したということは、そのキーワードについて、ユーザは、少なからず興味を持っているということを示している。例えば、「ネコ」を入力したユーザは、「ネコ」にどんな種類があるのか、何か面白い物語はないか等、「ネコ」について興味がある可能性が高い。即ち、ユーザは、自身が入力した入力キーワードより下位の概念については、ある程度嗜好を有していると見なすことができる。一方、ユーザは「ネコ」について知りたいために入力したのであるから、「ネコ」より上位の概念については、あまり嗜好していないと見なすことができる。
【００６１】
更に、本実施例では、図８に示した嗜好度の割り振りの前に、認知度の場合と同様に、各単語に対して予め嗜好度の初期値が計算されていても良い。予め嗜好度の初期値が計算されている場合について図９を用いて説明する。図９は、実施例１における嗜好度の計算結果の他の例を示す図である。図９に示す例では、各キーワードについて、予め嗜好度が計算されているものとする。この場合、図９に示すように、各キーワードの嗜好度に値が割り振られると、図９に示すように、各キーワードの嗜好度が再計算され、再計算された値が、嗜好度記憶部２２に記憶される。
【００６２】
次に、提示データ選定部１３は、認知度記憶部２１から取得した各上位概念のキーワードの認知度と、嗜好度記憶部２２から取得した各下位概念のキーワードの嗜好度とに基づいて、提示対象となるキーワードを選定する（ステップＳ４）。図１０は、実施例１における、キーワード毎の認知度及び嗜好度の計算結果と選定されたキーワードとの一例を示す図である。
【００６３】
本実施例では、提示データ選定部１３は、認知度が低く、嗜好度が高いキーワードを選定対象とする。図１０の例において、最も認知度が低いキーワードは、認知度が０（ゼロ）である「説話」、「猫目」、「三毛猫」、「猫の恩返し」の４つとなる。一方、最も嗜好度が高いキーワードは、嗜好度が１である「ネコ」及び「説話」の２つとなる。従って、本実施例では、提示データ選定部１３は、最も認知度が低く、最も嗜好度が高いキーワードとして、「説話」を選定する。なお、ユーザが入力した入力キーワード（本実施例の場合は「ネコ」）は、提示データ選定部１３における選定対象からは予め省かれているのが好ましい。また、ユーザの忘却を考慮する場合は、選定対象に含められていても良い。
【００６４】
本実施例では、認知度が最小値となり、嗜好度が最大値となるキーワードが選定されている。但し、本実施例では、予め認知度及び嗜好度それぞれに対して閾値を設定しておき、提示データ選定部１３が、認知度が設定された閾値より低く、且つ、嗜好度が設定された閾値より高いキーワードを選定しても良い。
【００６５】
ステップＳ５の実行後、提示データ選定部１３は、選定したキーワード（単語）を出力装置４へと出力する（ステップＳ６）。出力装置４は、ユーザの端末装置であるから、端末装置の表示画面上に、選定されたキーワードである「説話」が、ユーザインタフェースを通して表示される。また、本実施例では、「説話」による検索結果等、選定されたキーワードに関連する情報が表示されても良く、提示データ選定部１３による提示方法は限定されるものではない。
【００６６】
以上のように、本実施例によれば、ユーザがキーワードを入力（選択による入力を含む）していくだけで、ユーザに気付きや意外性を与えるキーワード（単語）が提示される。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明は、検索システムにおけるキーワード推薦などの検索補助だけでなく、コンテンツにキーワードがタグ付けされるサイトの検索において、ユーザに気付き及び意外性を与えるキーワードを提示するサービスに利用できる。コンテンツにキーワードがタグ付けされるサイトとしては、オンラインショッピング等のキーワードでジャンル付けされているサイト、動画共有サイト、及び画像共有サイト等が挙げられる。
【００６８】
また、本発明によれば、特に、既存の検索システム、又は推薦システムに物足りなくなったユーザに対して、新境地の開拓のサポートを提供することが可能になる。更に、本発明は、ユーザに特別な操作を負担させることなく、情報を提示できる。このため、本発明は、パーソナルコンピュータに限らず、携帯電話、ＰＤＡ等、操作に制限がある端末装置に対しても適用できる。
【符号の説明】
【００６９】
１  情報提示装置
２  記憶装置
３  入力装置
４  出力装置
１０  関連データ抽出部
１１  認知度計算部
１２  嗜好度計算部
１３  提示データ選定部
２０  シソーラス記憶部
２１  認知度記憶部
２２  嗜好度記憶部
【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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