(57)【要約】【課題】クエリに適したメディアでの検索結果を出力することのできる検索システムを既存の検索システムを活用して構築すること。【解決手段】クエリ投入部２０は、各種検索エンジンＥにクエリを投入する。類似度算出部３６は、基準エンジンとなるウェブ検索エンジンＥ１からの検索結果のコンテンツと、他の検索エンジンＥからの検索結果のコンテンツとの間のマルチメディア類似度を算出する。検索結果置換部３８は、マルチメディア類似度に基づいて、基準エンジンの検索結果を、他の検索エンジンＥからの検索結果で置き換えることにより、出力用の検索結果を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各種メディアを含むコンテンツを検索対象とした複数の検索エンジンにクエリを出力して、検索結果を各検索エンジンから取得する検索結果取得手段と、
前記各種メディアを複数含むコンテンツを検索対象とした検索エンジンからの検索結果を基準とし、この基準となる検索結果の各コンテンツと、他の検索エンジンからの検索結果のコンテンツとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記算出された類似度に基づいて、前記基準となる検索結果のコンテンツを他の検索エンジンによる検索結果に置換することで、出力用の検索結果を生成する検索結果生成手段と、
を備えることを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記各種メディアを複数含むコンテンツは、ウェブコンテンツであり、
前記類似度算出手段は、
前記ウェブコンテンツを検索対象とした検索エンジンからの検索結果を前記基準として設定し、
前記検索結果生成手段は、
前記検索結果であるウェブコンテンツを、他の検索エンジンによる検索結果のコンテンツに置換することを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項３】
前記各種メディアは、テキスト、静止画、動画、音声の少なくとも何れかを含み、
前記類似度算出手段は、
前記各検索エンジンから取得されたコンテンツに含まれるテキスト、静止画、動画、音声の特徴量を該コンテンツ間で比較することで前記類似度を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の検索装置。
【請求項４】
コンピュータが、
各種メディアを含むコンテンツを検索対象とした複数の検索エンジンにクエリを出力して、検索結果を各検索エンジンから取得する検索結果取得工程と、
前記各種メディアを複数含むコンテンツを検索対象とした検索エンジンからの検索結果を基準とし、この基準となる検索結果の各コンテンツと、他の検索エンジンからの検索結果のコンテンツとの類似度を算出する類似度算出工程と、
前記算出された類似度に基づいて、前記基準となる検索結果のコンテンツを他の検索エンジンによる検索結果に置換することで、出力用の検索結果を生成する検索結果生成工程と、
を行うことを特徴とする検索方法。
【請求項５】
請求項４に記載の検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クエリに関連するデータを検索する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
クエリを用いた検索技術では、クローリングと呼ばれる手法により、予め、ウェブ上に存在するコンテンツが収集されて、検索システムのデータベースに蓄積される。蓄積時には、各データに索引付け（インデックス）と、キーワードとコンテンツの関連度を示す重み付けが行われる。
【０００３】
検索対象となるコンテンツの種類は、テキスト（文字列）や静止画、動画像（以下単に「動画」という。）、音声などの多岐のメディアに渡り、各々のコンテンツに対応した検索システムにてデータ収集等の処理が行われる。そして、ユーザによって入力されたクエリ（キーワード）との関連度（重み値）を用いて、各コンテンツにランキングを付与して検索結果を生成する。
【０００４】
複数のメディアを検索対象とした技術として、検索対象となる複数の文書や画像を保持する検索対象データベースから検索条件に対してランキング検索を行う技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−９４８１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したキーワードとコンテンツとの関連度は、メディアの種類によってその算出アルゴリズムが異なり、各々のメディアに対応した検索システムによって管理・記憶されるのが一般的である。
【０００７】
しかし、特許文献のように、複数のメディアを検索対象として検索システムを実現する場合には、異なるアルゴリズムで算出された関連度を正規化する等の処理によって統合しておく必要があり、その算出は複雑になる。また、テキスト検索や画像検索、動画検索といった既存の検索システムでは各メディアに適したアルゴリズムで関連度が算出されているのに対し、関連度を統合した新たなアルゴリズムを開発するのはコストがかかった。
【０００８】
また、既存のメディア毎の検索エンジンの場合、ユーザが所望する情報がどのメディアで表現されているかを、複数の検索エンジンでの検索結果を比較しなければ知ることができず、ユーザがクエリに対してどのメディアが適切であるかを選択することは難しかった。
【０００９】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、クエリに適したメディアでの検索結果を出力することのできる検索システムを既存の検索システムを活用して構築することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の側面は、各種メディアを含むコンテンツを検索対象とした複数の検索エンジンにクエリを出力して、検索結果を各検索エンジンから取得する検索結果取得手段と、前記各種メディアを複数含むコンテンツを検索対象とした検索エンジンからの検索結果を基準とし、この基準となる検索結果の各コンテンツと、他の検索エンジンからの検索結果のコンテンツとの類似度を算出する類似度算出手段と、前記算出された類似度に基づいて、前記基準となる検索結果のコンテンツを他の検索エンジンによる検索結果に置換することで、出力用の検索結果を生成する検索結果生成手段と、を備えることを特徴としている。
【００１１】
第１の側面によれば、基準となる検索エンジンからの検索結果を、コンテンツ間の類似度に基づいて他の検索エンジンからの検索結果に置き換えることによって、出力用の検索結果を生成する。このため、基準となるコンテンツの有するメディア的な特徴に基づいて複数の検索エンジンの検索結果を統合する。従って、クエリに適したメディアでの検索結果を出力することのできる検索システムを既存の検索システムを活用して構築することができる。
【００１２】
また、本発明の第２の側面において、前記各種メディアを複数含むコンテンツは、ウェブコンテンツであり、前記類似度算出手段は、前記ウェブコンテンツを検索対象とした検索エンジンからの検索結果を前記基準として設定し、前記検索結果生成手段は、前記検索結果であるウェブコンテンツを、他の検索エンジンによる検索結果のコンテンツに置換することを特徴としている。
【００１３】
第２の側面によれば、テキストや静止画、動画、音声等の複数のメディアを含むウェブコンテンツを基準として、複数の検索エンジンからの検索結果を置換する。このため、ウェブコンテンツに含まれるメディアを検索対象とした検索エンジンの検索結果を統合することができる。
【００１４】
また、本発明の第３の側面において、前記各種メディアは、テキスト、静止画、動画、音声の少なくとも何れかを含み、前記類似度算出手段は、前記各検索エンジンから取得されたコンテンツに含まれるテキスト、静止画、動画、音声の特徴量を該コンテンツ間で比較することで前記類似度を算出することを特徴としている。
【００１５】
また、第３の側面によれば、コンテンツに含まれるテキスト、静止画、動画、音声の特徴量によって類似度を算出するため、各種メディアの有する特徴が類似する検索結果で置き換えを行うことができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、クエリに適したメディアでの検索結果を出力することのできる検索システムを既存の検索システムを活用して構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】検索サーバの機能構成の一例を示すブロック図。
【図２】インデックスのデータ構成例を示す図。
【図３】検索結果統合処理の具体的な処理内容を示すフローチャート。
【図４】マルチメディア類似度の算出の例示のための第１の概念図。
【図５】マルチメディア類似度の一例を示す図。
【図６】検索結果の表示例。
【図７】マルチメディア類似度の算出の例示のための第２の概念図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
〔本実施形態の装置構成〕
本発明の検索装置を図１に示す検索サーバに適用した場合の実施形態を、図面に基づいて説明する。本実施形態の装置は、クエリを用いてウェブ検索を行うものである。
【００１９】
本実施形態の検索サーバ１の機能構成の一例を示すブロック図を図１に示す。検索サーバ１は、ユーザ端末Ｔとインターネット等の通信回線網を介して相互に通信可能に接続されている。
【００２０】
ユーザ端末Ｔは、ユーザが検索のためのクエリを入力する入力機能と、該クエリに応じた検索結果を表示出力する出力機能とを備えた端末であり、ＣＰＵや入力装置、表示装置等を有するパーソナルコンピュータや携帯端末等により実現される。
【００２１】
検索サーバ１は、ユーザ端末Ｔで入力されたクエリに基づいて検索を行って、その検索結果をユーザ端末Ｔに返送する。
【００２２】
検索サーバ１は、各種コンテンツを検索対象とした検索エンジンＥを有して構成され、ユーザ端末Ｔで入力されたクエリに対して各コンテンツでの検索結果を生成し、それらを統合してユーザ端末Ｔに返す。
【００２３】
検索サーバ１は、図１に示すように、クエリ受付部１０と、クエリ投入部２０と、検索結果統合部３０と、各種検索エンジンＥとしてのウェブ検索エンジンＥ１、画像検索エンジンＥ３、動画検索エンジンＥ５及び商品検索エンジンＥ７と、検索結果出力部４０とを備えて構成される。
【００２４】
クエリ受付部１０は、検索のためのクエリをユーザ端末Ｔから受信して受け付ける。クエリは、単一のキーワードや複数のキーワードの組み合わせにより構成される。
【００２５】
クエリ投入部２０は、クエリ受付部１０により受け付けられたクエリを各検索エンジンＥに出力することで、各々の検索エンジンＥでの検索処理を行わせる。
【００２６】
検索結果統合部３０は、クエリ投入部２０のクエリ出力によって得られる各検索エンジンＥからの検索結果を統合して、ユーザ端末Ｔに最終的に出力する検索結果を生成する。図１に示すように、検索結果統合部３０は、基準エンジン設定部３２と、検索結果取得部３４と、類似度算出部３６と、検索結果置換部３８とを有して構成され、その詳細は後述する。
【００２７】
検索結果出力部４０は、検索結果統合部３０で生成された検索結果をユーザ端末Ｔに出力するためのものであり、具体的には、検索結果の画像データにアクセス可能な表示データ（例えばＨＴＭＬによるウェブページデータ）を生成して、ユーザ端末Ｔに送信する。
【００２８】
各種検索エンジンＥは、クエリに含まれるキーワードをインデックスＤに記憶されたキーワードと比較することにより、該クエリに対する検索結果を得る。ここで、ウェブ検索エンジンＥ１は、テキストや画像、動画等のメディアを含むウェブコンテンツの検索を行うものである。画像検索エンジンＥ３は、静止画の検索を行うものであり、動画検索エンジンＥ５は、動画を検索するものである。商品検索エンジンＥ７は、販売サイト上に掲載された商品情報を検索するものである。
【００２９】
各検索エンジンＥは、所謂ロボット検索におけるクローリングによりインターネット上のコンテンツを収集して、該コンテンツに対してインデクシングを行う。例えば、ウェブ検索エンジンＥ１は、ウェブページに掲載されたＵＲＬを巡回することによりウェブページを収集し、該ウェブページ内に含まれるキーワードにより該ＵＲＬにインデクシングを行う。
【００３０】
また、画像検索エンジンＥ３は、画像掲載サイトから画像データを収集すると共に、該画像データに付与されているタグ情報（キーワード）によって画像掲載サイトのＵＲＬにインデクシングを行う。この際、タグ情報は、画像が掲載されたウェブページにおいて、該画像の近傍に記述されたテキスト情報を形態素解析等によって単語に分割することにより設定されるものであってもよい。動画検索エンジンＥ５や商品検索エンジンＥ７も同様にして、クローリングとインデクシングを行ってインデックスＤを作成する。
【００３１】
図１に示すように各検索エンジンＥは、インデックスＤ（Ｄ１，Ｄ３，Ｄ５，Ｄ７）をそれぞれ有して構成される。
【００３２】
インデックスＤは、所謂転置インデックスであって、図２に示すように索引となるキーワードと、コンテンツが掲載されているウェブページ（コンテンツデータ）のＵＲＬと、該キーワードとコンテンツデータとの関連性を示す重み値と、該コンテンツデータとを対応付けて記憶するデータベースである。上述のクローリング時に、各検索エンジンＥは、クローリングにより収集したＵＲＬとコンテンツデータに、該コンテンツデータから抽出したキーワード（タグ情報を含む）をインデクシングして記憶する。
【００３３】
また、該キーワードと、コンテンツデータとの関連度を示す重み値をＴＦ／ＩＤＦ等により算出して対応付けて記憶する。
【００３４】
各検索エンジンＥは、クエリ投入部２０からクエリが入力されると、該クエリに基づいてインデックスＤを検索して、検索結果としてＵＲＬの一覧を生成する。この検索結果の一覧の生成の際には、クエリに対するウェブページの関連度である重み値が高い順に各検索結果のＵＲＬにランキングを付与する。
【００３５】
検索エンジンＥのランキングアルゴリズムとしては、上述のＴＦ／ＩＤＦ等にようにウェブページ内でのキーワードの重要度を用いる方法に加えて、ウェブページ間のリンク関係を分析することによるウェブページの重要度を用いる方法を組み合わせてもよい。また、ウェブページの重み値としては、ウェブページ内でのキーワードの位置（タイトルや本文等）やフォントの大きさ等を加味してもよく、適宜公知技術を採用可能である。
【００３６】
尚、インデックスＤとしては、キーワードとコンテンツデータを指し示すドキュメントＩＤと重み値とを対応付けて記憶するのみであって、ＵＲＬ及びコンテンツデータは別途他のデータベースにおいてドキュメントＩＤと関連付けることにより記憶することとしてもよい。
【００３７】
〔検索結果統合部の詳細な説明〕
次に、検索結果統合部３０の具体的な動作について、図３〜図６を参照しながら説明する。
【００３８】
先ず、検索結果統合部３０の基準エンジン設定部３２は、複数の検索エンジンＥの中から１つの検索エンジンＥを基準エンジンとして選択し、設定する（ステップＳ１１）。基準エンジンとは、各検索エンジンＥから出力された検索結果を統合する際に、ランキングの基準とする検索エンジンＥであり、複数の検索エンジンＥの中から１つ選ばれる。図４〜図６の例では、ウェブ検索エンジンＥ１を基準エンジンとして設定する。この基準エンジンは、検索サーバ１側により設定されてもよいし、クエリ入力を行うユーザにより設定されてもよい。
【００３９】
そして、検索結果取得部３４は、クエリ投入部２０が出力したクエリに基づいて検索された検索結果を各検索エンジンＥから所定数（例えば、検索結果の上位Ｎ件、Ｎは任意の自然数）取得する。この際、検索結果としてのＵＲＬの一覧と、更にそのＵＲＬで示されるコンテンツデータも取得する（ステップＳ１２）。
【００４０】
例えば、図４の例示においては、クエリ「東京」でウェブ検索エンジンＥ１を検索した結果の検索結果群Ａが取得される。また、画像検索エンジンＥ３からは「東京」で検索した結果の検索結果群Ｂ、動画検索エンジンＥ５からは検索結果群Ｃ、商品検索エンジンＥ７からは検索結果群Ｆが取得される。
【００４１】
次いで、類似度算出部３６は、基準エンジンからの検索結果と、他の検索エンジンＥからの検索結果との間で類似度を算出する（ステップＳ１３〜Ｓ１４）。ここで算出する類似度を「マルチメディア類似度」という。
【００４２】
マルチメディア類似度は、コンテンツデータに含まれるテキストや画像、音声といった各メディア間の類似度を総合的に考慮した指標である。
【００４３】
本実施形態においては、基本エンジンの検索結果リスト内の各項目（検索結果の１つ）と、他の検索エンジンの検索結果リストの項目群（Ｎ件の検索結果）との比較を行って、マルチメディア類似度を算出する。具体的には、次式に基づいて算出される。
【００４４】
〔式１〕
マルチメディア類似度＝（テキスト類似度＋画像類似度＋動画類似度）／（コンテンツに含まれるメディアの種類数）
【００４５】
コンテンツに含まれるメディアの種類数は、各検索エンジンＥの検索対象により設定され、例えば、ウェブ検索のようにコンテンツ内にテキスト、画像及び動画を検索対象のメディアとして含んでいれば‘３’となり、画像検索であれば‘１’となる。また、画像検索や動画検索であっても、テキスト情報（タイトルやタグ情報など）を検索対象に含んでいることもあり、その場合にはメディアの種類数を‘２’としてもよい。マルチメディア類似度を算出する検索エンジンＥの組み合わせにおいて、メディアの種類数が小さいほうの値としてもよいし、以下のテキスト類似度、画像類似度及び動画類似度が算出可能である（値が０とならない）メディアの数を設定してもよい。
【００４６】
テキスト類似度は、コンテンツに含まれるテキスト同士の類似度である。この類似度は、例えば、テキスト内に含まれるキーワードの出現回数等により該テキストの特徴量を多次元ベクトルにより表現することで、該ベクトル間のコサイン距離によって求められる。
【００４７】
一例として、基準エンジンの検索結果群Ａ内の検索結果１つをＡ１、他エンジンである画像検索エンジンＥ３の検索結果群Ｂとする。その検索結果群Ｂの中にはＮ個のコンテンツが含まれているとして、該検索結果群内の各コンテンツはＢ１，Ｂ２，Ｂ３，・・・，ＢＮで表されるとする。
【００４８】
検索結果Ａ１と検索結果群Ｂとの間のテキスト類似度は、次のように求められる。
【００４９】
〔式２〕
テキスト類似度＝MAX{類似度(テキストA1,テキストB1),類似度(テキストA1,テキストB2),・・・,類似度(テキストA1,テキストBN)}／Ｎ
【００５０】
尚、MAX{}は、最大値を選ぶ関数を意味し、類似度()は、類似度を算出する関数を意味する。即ち、テキスト類似度は、検索結果群内の最も類似するテキスト同士の最大類似度の平均により求められる。
【００５１】
画像類似度は、コンテンツに含まれる画像同士の類似度である。この類似度は、例えば、画像から抽出される色、形状、パターン等の特徴量を多次元ベクトルにより表現することで、そのベクトル間のユークリッド距離によって求められる。基準エンジンＥ１の検索結果Ａ１と画像検索エンジンＥ３の検索結果群Ｂとについて画像類似度を求めるとすると、次式により求められる。
【００５２】
〔式３〕
画像類似度＝MAX{類似度(画像A1,画像B1),類似度(画像A1,画像B2),・・・,類似度(画像A1,画像BN)／Ｎ
【００５３】
動画類似度は、コンテンツに含まれる動画同士の類似度である。この類似度は、例えば、動画から抽出される色、形状、パターン等の画像的特徴量や、オブジェクトの動きや音声信号等の特徴量を多次元ベクトルにより表現することで、そのベクトル間のユークリッド距離によって求められる。基準エンジンＥ１の検索結果Ａ１と画像検索エンジンＥ３との検索結果群Ｂとについて動画類似度を求めるとすると、次式により求められる。
【００５４】
〔式４〕
動画類似度＝MAX{類似度(動画A1,動画B1),類似度(動画A1,動画B2),・・・,類似度(動画A1,動画BN)／Ｎ
【００５５】
上述のように基準エンジンの検索結果と、他エンジンの検索結果群間のテキスト類似度、画像類似度、動画類似度を求めて、コンテンツに含まれるメディアの種類の数で除算することで、それらの平均値であるマルチメディア類似度を算出する。このマルチメディア類似度により、基準エンジンの検索結果がどのメディアの特性を多く有しているかを判定することができる。また、各類似度の算出にMAX{}を用いて最大値を選択することで、検索結果群を比較して最も類似しているコンテンツデータによってマルチメディア類似度を算出できる。
【００５６】
この算出されたマルチメディア類似度は、検索結果の組み合わせと対応付けて図５のようなデータ構成によってメモリ等に一時的に保持される。
【００５７】
尚、図４の検索結果Ａ１やＡ２のように、コンテンツの中に同種のメディアが複数含まれている場合には、その各々について上述のように最大となる類似度を抽出して、その平均値を用いることとしてもよい。また、各類似度の値は、各メディア（例えばテキストや画像などの種類別）での最大類似度に対して正規化されていることが好ましい。
【００５８】
類似度算出部３６は、基準エンジンからの検索結果から一つを選択し（ステップＳ１３）、その選択した検索結果のコンテンツデータと、他の検索エンジンＥからの検索結果群との間のマルチメディア類似度を算出する（ステップＳ１４）。
【００５９】
例えば、図４のように基準エンジンであるウェブ検索エンジンＥ１からの検索結果Ａ１を選択した場合には、この検索結果Ａ１と、他の検索エンジンＥからの検索結果群Ｂ，Ｃ，Ｆとの間でマルチメディア類似度を算出する。
【００６０】
検索結果置換部３８は、類似度算出部３６が算出したマルチメディア類似度に基づいて、基準エンジンの検索結果の置換候補となる他の検索エンジンＥの検索結果を選定する（ステップＳ１５）。
【００６１】
具体的には、基準エンジンの１つの検索結果に対して算出したマルチメディア類似度が最大となる他の検索エンジンの検索結果群の中から、その検索結果群の中で最上位の検索結果を選定する。例えば、図５においてウェブ検索の検索結果Ａ１に対して算出したマルチメディア類似度が最大のものは画像検索であるから、画像検索の検索結果群Ｂの最上位の検索結果Ｂ１を選定する。
【００６２】
そして、検索結果置換部３８は、選定した検索結果が既に出力用の検索結果として置換済みであるか否かを判定する（ステップＳ１７）。この判定の結果、既に置換済みであった場合は（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、ステップＳ１５に処理を移行して、マルチメディア類似度が最大の検索結果群の中から次ぎに上位の検索結果を置換候補として選定する。
【００６３】
また、置換済みではないと判定した場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、その置換候補の他エンジンの検索結果を出力用の検索結果としてメモリに記憶する（ステップＳ１８）。
【００６４】
例えば、検索結果Ａ１のように基準エンジンの検索結果のコンテンツに画像的特徴が高い場合には、画像検索の検索結果の中でも上位の検索結果Ｂ１が出力用の検索結果として選定され置き換えられる。また、検索結果Ａ２のように動画的特徴が高い場合には、動画検索の検索結果の中で上位の検索結果Ｃ１が選定され、置き換えられる。
【００６５】
検索結果置換部３８は、ステップＳ１３での検索結果の選択について、基準エンジンからの検索結果を全て選択したか否かを判定し、未選択のものがあれば（ステップＳ１９；Ｎｏ）、ステップＳ１３に処理を移行する。これにより、ウェブ検索の検索結果各々に対して画像検索、動画検索、商品検索の検索結果各々との組み合わせで網羅的にマルチメディア類似度を算出する。
【００６６】
図４の例では、ウェブ検索エンジンＥ１からのＮ個の検索結果Ａ１〜ＡＮと、他の検索エンジンからの検索結果群Ｂ，Ｃ，Ｆとの間で各組み合わせについて図５のようにマルチメディア類似度が算出される。
【００６７】
検索結果置換部３８は、全ての検索結果を選択したと判定した場合には（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、ステップＳ１８の置き換え処理を行った検索結果によって、ユーザ端末Ｔに送信する出力用の検索結果の一覧データを生成する（ステップＳ２０）。図６は、生成された出力用の検索結果一覧の一例である。図に示すように、出力用の検索結果Ｒ１〜ＲＮは、検索結果Ａ１が検索結果Ｂ１に、検索結果Ａ２が検索結果Ｃ１、検索結果Ａ３が検索結果Ｂ２により置き換えられて生成されたものである。
【００６８】
以上のように、本実施形態によれば、基準エンジンとして設定した検索エンジンＥでの検索結果と、他の検索エンジンＥでの検索結果群との間のマルチメディア類似度を算出し、該マルチメディア類似度に基づいて基準エンジンの検索結果を他の検索エンジンＥの検索結果により置き換えることで、出力用の検索結果を生成する。これにより、基準エンジンでの検索結果の持つメディア的特徴を考慮して、他の複数の検索エンジンＥでの検索結果を統合する。従って、既存の検索エンジンＥを活用して、複数メディアを統合した検索システムを構築することができる。
【００６９】
また、基準エンジンの個々の検索結果と、他エンジンの検索結果群との間で算出したマルチメディア類似度を、基準エンジンの各検索結果がどのようなメディアにより表現されているのかの指標とすることができる。このため、クエリに対する検索結果をよく表現しているメディアによって出力用の検索結果が生成される。従って、ユーザは、メディア毎の検索システムで各々に検索・比較することなく、適切なメディアによる検索結果を得ることができる。
【００７０】
〔変形例〕
尚、上述した実施形態は、本発明を適用した一例であり、その適用可能な範囲は上述例に限られない。
【００７１】
例えば、上記実施形態では、マルチメディア類似度の高い他エンジンの検索結果の中で上位のものから置換候補の検索結果を選定することとして説明したが、マルチメディア類似度の高い他エンジンの検索結果の中で、基準エンジンの検索結果との間で個々の類似度が高い検索結果を置換候補として選定することとしてもよい。
【００７２】
この場合、図５のように基準エンジンの各検索結果と、他エンジンの検索結果群との間のマルチメディア類似度を算出し、更に、図７のように基準エンジンの各検索結果と、他エンジンの各検索結果との間でマルチメディア類似度を算出する。そして、マルチメディア類似度の高い他エンジンの検索結果群の中でも、個々のマルチメディア類似度が高い検索結果を置換候補として選定する。
【００７３】
この検索結果間のマルチメディア類似度の算出は、上記の式１に基づいて行われ、各テキスト類似度、画像類似度及び動画類似度は検索結果のコンテンツ間で算出されたものが使われる。
【００７４】
図７の例では、図５で検索結果Ａ１とのマルチメディア類似度の高かった画像検索の検索結果群Ｂの中でも、個々に算出したマルチメディア類似度が高い検索結果Ｂ２が置換候補として選定されることとなる。このため、基準エンジンの検索結果のメディア的特性が類似する検索エンジンの中から、更にコンテンツの類似性の高い検索結果を置換候補として選定することができる。
【００７５】
また、基準エンジンの検索結果と、他エンジンの検索結果との間のマルチメディア類似度を図７のように算出し、そのマルチメディア類似度が高いものを置換候補として選定することとしてもよい。これにより、他エンジンの検索結果の中でも類似性の高い検索結果によって出力用の検索結果を生成することができる。
【００７６】
また、上記実施形態では、マルチメディア類似度が最大のもので検索結果を置き換えることとして説明したが、該マルチメディア類似度が全て所定の閾値（例えば、０．５）未満である場合には、基準エンジンの検索結果を出力用の検索結果として用いることとしてもよい。即ち、メディア的特徴が他の検索エンジンＥの検索結果と類似していない場合は、置き換えを行うことなく、基準エンジンの検索結果を出力用として用いることができる。
【００７７】
また、画像検索や動画検索等の単一のメディアによるコンテンツを検索対象とした検索エンジンＥよりも、ウェブ検索や商品検索といった複数のメディアをコンテンツに含む複合メディアを検索対象とした検索エンジンＥを基準エンジンとして設定することが望ましい。複合メディアを検索対象とする検索エンジンＥを基準エンジンとすることで、コンテンツに含まれるテキストや画像、動画等の複数のメディアの観点でマルチメディア類似度を算出することができるため、複数のメディアを統合した検索の実現が可能になる。
【００７８】
また、基準エンジンからの検索結果を他の検索エンジンＥの検索結果で置き換える際に、その置き換える検索結果が重複しないように置換対象の検索結果を選定することとしてもよい。具体的には、基準エンジンの検索結果の上位から上述の検索結果の置き換えを行っていき、その置き換えを行った他の検索エンジンＥの検索結果をメモリ等に保持していく。そして、基準エンジンの下位の検索結果について置き換えを行う際に、最大となる検索結果が既に置換対象となっている場合には、その次ぎに最大となる検索結果により置き換えを行う。これにより、出力用の検索結果として重複したコンテンツが含まれることを防止できる。
【００７９】
また、マルチメディア類似度による置換の判定に際して、各検索結果に付与されたランキングにより重み付けを行って、そのランキングを考慮した置き換えを行ってもよい。例えば、検索結果の順位１〜Ｎをランクとした場合に、他の検索エンジンＥの検索結果毎に算出するマルチメディア類似度に、各検索結果のランキングに対応した１／１，１／２，１／３，・・・，１／Ｎの重み値を乗算することにより重み付けを行う。
【００８０】
このように、マルチメディア類似度に対してランキングを重み付けすることにより、各検索エンジンＥでの検索結果の中でもクエリとの関連性の高い検索結果により置き換えを行えるようになる。
【００８１】
また、マルチメディア類似度の算出式として、式１のようにテキスト類似度、画像類似度及び動画類似度の平均値を用いることとして説明したが、その中の最大値若しくは最小値を用いることとしてもよい。
【００８２】
具体的には、算出したテキスト類似度、画像類似度及び動画類似度のうちの最大値となるものをマルチメディア類似度として設定してもよい。これによれば、類似度の高いメディアを重要視したマルチメディア類似度によって検索結果の置き換えを行うことができる。
【００８３】
また、テキスト類似度、画像類似度及び動画類似度を乗算した値をマルチメディア類似度として設定してもよい。これによれば、各類似度の値が全て高くならなければマルチメディア類似度の値も高まらないため、各メディアが総合的に類似する検索結果により置き換えを行うことができる。
【００８４】
また、楽曲や録音音声等の音声データを検索する音声検索エンジンを用いて、音声の類似度をマルチメディア類似度に加えることによって、音声検索エンジンを検索対象のメディアとして含めることとしてもよく、音楽、ニュース、ブログ、地図等の、他のメディアについての検索エンジンを用いることも可能である。
【００８５】
また、実施形態の動作は、コンピュータに適宜のコンピュータソフトウエアを組み込むことにより実施することができる。尚、本発明の内容は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。
【００８６】
例えば、各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。更に、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
【００８７】
また、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。
【符号の説明】
【００８８】
Ｄ  インデックス
Ｅ  検索エンジン
Ｅ１  ウェブ検索エンジン
Ｅ３  画像検索エンジン
Ｅ５  動画検索エンジン
Ｅ７  商品検索エンジン
Ｔ  ユーザ端末
１  検索サーバ
１０  クエリ受付部
２０  クエリ投入部
３０  検索結果統合部
３２  基準エンジン設定部
３４  検索結果取得部
３６  類似度算出部
３８  検索結果置換部
４０  検索結果出力部
【図１】
2011257891.tif 000003
【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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