(57)【要約】【課題】相互に異なる意味内容の複数の情報が検索結果として得られる場合、ユーザが期待している情報とは異なる意味内容の情報が検索結果として表示されてしまう。【解決手段】検索装置１０の検索エンジン１１は、ユーザからの検索要求に応じて検索処理を実行する検索処理部１１１と、ユーザのユーザ関連情報及び検索処理部１１１による検索結果に含まれる検索結果情報それぞれの特徴語を抽出する特徴語抽出部１１２と、ランキングを生成するランキング生成部１１３と、を有する。ランキング生成部１１３は、ユーザ関連情報の特徴語と各検索結果情報の特徴語との類似度を算出し、類似度が所定に閾値以上となる検索結果情報を選出する。そして、選出した検索結果情報を類似度順に並べることでランキングを生成する。ランキングは、検索要求に対する検索結果としてユーザ端末２０へ送信される。【選択図】図１
2019021228.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの検索要求を取得する要求取得手段と、
前記検索要求に指定された検索対象に基づき検索処理を実行する検索処理手段と、
前記ユーザに関連するユーザ関連情報を取得する情報取得手段と、
前記検索処理手段が検索結果として相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報と関連性が強い検索結果情報を前記ユーザが期待している情報として選出する選出手段と、
前記選出手段が選出した前記ユーザが期待している情報を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供する提供手段と、
を有することを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記選出手段は、
前記ユーザ関連情報及び前記各検索結果情報の各特徴を取得する特徴取得部と、
前記ユーザ関連情報の特徴と前記各検索結果情報の特徴との類似度を参照して前記複数の検索結果情報の中から前記ユーザが期待している情報を選出する情報選出部と、
を有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】
前記情報選出部は、前記複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報の特徴との類似度の高い検索結果情報を、前記ユーザが期待している情報として選出することを特徴とする請求項２に記載の検索装置。
【請求項４】
前記ユーザ関連情報の特徴を取得する特徴取得部を有し、
前記検索処理手段は、前記検索要求に指定された検索対象及び前記特徴取得部が取得した前記ユーザ関連情報の特徴に基づき検索処理を実行し、
前記提供手段は、前記検索処理手段による検索結果を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供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５】
前記選出手段は、前記検索対象が複数の分野で使用されていることから前記検索処理手段が相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報との関連性が強い分野に該当する検索結果情報を、前記ユーザが期待している情報として選出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６】
前記ユーザが期待している情報として複数の情報を提供する場合、前記ユーザ関連情報を解析することによって、提供する情報に順位を付ける順位付け手段を有し、
前記提供手段は、前記提供する情報の順位を示して前記ユーザに提供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７】
前記ユーザ関連情報は、前記ユーザが前記検索要求に利用した端末装置の利用に関する情報であることを特徴とする請求項１又は６に記載の検索装置。
【請求項８】
前記端末装置の利用に関する情報は、前記ユーザの前記端末装置に対する設定内容を示す情報であることを特徴とする請求項７に記載の検索装置。
【請求項９】
前記端末装置の利用に関する情報は、前記ユーザが前記端末装置に対する操作履歴に関する情報であることを特徴とする請求項７に記載の検索装置。
【請求項１０】
前記操作履歴に関する情報は、前記ユーザによる検索要求の実績を示す情報であることを特徴とする請求項９に記載の検索装置。
【請求項１１】
前記順位付け手段は、前記ユーザ関連情報から推測される前記ユーザの習熟度に応じて、前記ユーザに提供する情報に順位を付けることを特徴とする請求項６に記載の検索装置。
【請求項１２】
前記特徴取得部は、前記ユーザ関連情報の特徴を取得できない場合、当該ユーザが属するグループに属するユーザに関連するユーザ関連情報を取得し、取得したユーザ関連情報を参照して前記検索要求をしたユーザのユーザ関連情報の特徴を推定することを特徴とする請求項２又は４に記載の検索装置。
【請求項１３】
検索装置と、
ユーザが検索要求の際に利用する端末装置と、
を有し、
前記端末装置は、当該端末装置のユーザに関連するユーザ関連情報を収集する収集手段を有し、
前記検索装置は、
前記端末装置から送信されてくる検索要求を取得する要求取得手段と、
前記検索要求に指定された検索対象に基づき検索処理を実行する検索処理手段と、
前記端末装置から前記ユーザ関連情報を取得する情報取得手段と、
前記検索処理手段が検索結果として相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報と関連性が強い検索結果情報を前記ユーザが期待している情報として選出する選出手段と、
前記選出手段が選出した前記ユーザが期待している情報を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供する提供手段と、
を有することを特徴とする検索システム。
【請求項１４】
コンピュータを、
ユーザからの検索要求を取得する要求取得手段、
前記検索要求に指定された検索対象に基づき検索処理を実行する検索処理手段、
前記ユーザに関連するユーザ関連情報を取得する情報取得手段、
前記検索処理手段が検索結果として相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報と関連性が強い検索結果情報を前記ユーザが期待している情報として選出する選出手段、
前記選出手段が選出した前記ユーザが期待している情報を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供する提供手段、
として機能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、検索装置、検索システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検索キーワードが指定されたユーザからの検索要求に応じて、検索装置は、検索キーワードに基づき検索を行い、その検索結果をユーザに返す。ユーザは、例えばある分野において使用されている用語（検索キーワード）の情報を得たい場合において、その用語がその分野と異なる分野でも異なる意味内容の用語として使用されている場合、検索装置は、その分野とは異なる分野における情報、すなわちユーザが期待している情報とは異なる情報をも検索結果として返すことになる。更に、検索結果として返す際、異なる分野における情報が、ユーザが期待している情報より上位に表示される場合もある。
【０００３】
従来では、返されてきた検索結果からユーザが選択した内容に基づいて、以降の検索を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４９５０４４８号明細書
【特許文献２】特許第５６１５９３２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
相互に異なる意味内容の複数の情報が検索結果として得られる場合、ユーザが期待している情報とは異なる意味内容の情報が検索結果として表示されることがある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る検索装置は、ユーザからの検索要求を取得する要求取得手段と、前記検索要求に指定された検索対象に基づき検索処理を実行する検索処理手段と、前記ユーザに関連するユーザ関連情報を取得する情報取得手段と、前記検索処理手段が検索結果として相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報と関連性が強い検索結果情報を前記ユーザが期待している情報として選出する選出手段と、前記選出手段が選出した前記ユーザが期待している情報を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供する提供手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、前記選出手段は、前記ユーザ関連情報及び前記各検索結果情報の各特徴を取得する特徴取得部と、前記ユーザ関連情報の特徴と前記各検索結果情報の特徴との類似度を参照して前記複数の検索結果情報の中から前記ユーザが期待している情報を選出する情報選出部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、前記情報選出部は、前記複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報の特徴との類似度の高い検索結果情報を、前記ユーザが期待している情報として選出することを特徴とする。
【０００９】
また、前記ユーザ関連情報の特徴を取得する特徴取得部を有し、前記検索処理手段は、前記検索要求に指定された検索対象及び前記特徴取得部が取得した前記ユーザ関連情報の特徴に基づき検索処理を実行し、前記提供手段は、前記検索処理手段による検索結果を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供することを特徴とする。
【００１０】
また、前記選出手段は、前記検索対象が複数の分野で使用されていることから前記検索処理手段が相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報との関連性が強い分野に該当する検索結果情報を、前記ユーザが期待している情報として選出することを特徴とする。
【００１１】
また、前記ユーザが期待している情報として複数の情報を提供する場合、前記ユーザ関連情報を解析することによって、提供する情報に順位を付ける順位付け手段を有し、前記提供手段は、前記提供する情報の順位を示して前記ユーザに提供することを特徴とする。
【００１２】
また、前記ユーザ関連情報は、前記ユーザが前記検索要求に利用した端末装置の利用に関する情報であることを特徴とする。
【００１３】
また、前記端末装置の利用に関する情報は、前記ユーザの前記端末装置に対する設定内容を示す情報であることを特徴とする。
【００１４】
また、前記端末装置の利用に関する情報は、前記ユーザが前記端末装置に対する操作履歴に関する情報であることを特徴とする。
【００１５】
また、前記操作履歴に関する情報は、前記ユーザによる検索要求の実績を示す情報であることを特徴とする。
【００１６】
また、前記順位付け手段は、前記ユーザ関連情報から推測される前記ユーザの習熟度に応じて、前記ユーザに提供する情報に順位を付けることを特徴とする。
【００１７】
また、前記特徴取得部は、前記ユーザ関連情報の特徴を取得できない場合、当該ユーザが属するグループに属するユーザに関連するユーザ関連情報を取得し、取得したユーザ関連情報を参照して前記検索要求をしたユーザのユーザ関連情報の特徴を推定することを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る検索システムは、検索装置と、ユーザが検索要求の際に利用する端末装置と、を有し、前記端末装置は、当該端末装置のユーザに関連するユーザ関連情報を収集する収集手段を有し、前記検索装置は、前記端末装置から送信されてくる検索要求を取得する要求取得手段と、前記検索要求に指定された検索対象に基づき検索処理を実行する検索処理手段と、前記端末装置から前記ユーザ関連情報を取得する情報取得手段と、前記検索処理手段が検索結果として相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報と関連性が強い検索結果情報を前記ユーザが期待している情報として選出する選出手段と、前記選出手段が選出した前記ユーザが期待している情報を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供する提供手段と、を有することを特徴とする。
【００１９】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザからの検索要求を取得する要求取得手段、前記検索要求に指定された検索対象に基づき検索処理を実行する検索処理手段、前記ユーザに関連するユーザ関連情報を取得する情報取得手段、前記検索処理手段が検索結果として相互に意味内容の異なる複数の情報を得た場合、その意味内容の異なる複数の検索結果情報の中から、前記ユーザ関連情報と関連性が強い検索結果情報を前記ユーザが期待している情報として選出する選出手段、前記選出手段が選出した前記ユーザが期待している情報を、前記検索要求に対する検索結果として前記ユーザに提供する提供手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１に記載の発明によれば、相互に異なる意味内容の複数の情報が検索結果として得られる場合、ユーザが期待している情報とは異なる意味内容の情報が検索結果として表示されないようにすることができる。
【００２１】
請求項２に記載の発明によれば、ユーザ関連情報の特徴との類似度を参照してユーザが期待している情報を選出することができる。
【００２２】
請求項３に記載の発明によれば、ユーザに関連する情報の特徴との類似度の高い検索結果情報を、ユーザが期待している情報として選出することができる。
【００２３】
請求項４に記載の発明によれば、ユーザ関連情報の特徴に基づき絞り込み検索を行うことができる。
【００２４】
請求項５に記載の発明によれば、ユーザ関連情報との関連性が強い分野に該当する検索結果情報を、ユーザが期待している情報として選出することができる。
【００２５】
請求項６に記載の発明によれば、ユーザが期待している情報の順位がわかるようにユーザに提示することができる。
【００２６】
請求項７に記載の発明によれば、ユーザの端末装置の利用に関する情報に基づいて、ユーザが期待している情報として選出し、また選出した情報に順位付けして提供することができる。
【００２７】
請求項８に記載の発明によれば、ユーザの端末装置に対する設定内容を参照にユーザが期待している情報を選出し、また選出した情報に順位付けして提供することができる。
【００２８】
請求項９に記載の発明によれば、ユーザの端末装置の操作履歴を参照にユーザが期待している情報を選出し、また選出した情報に順位付けして提供することができる。
【００２９】
請求項１０に記載の発明によれば、ユーザの過去の検索要求の内容を参照にユーザが期待している情報を選出し、また選出した情報に順位付けして提供することができる。
【００３０】
請求項１１に記載の発明によれば、ユーザの習熟度に応じて、提供する情報の順位付けを行うことができる。
【００３１】
請求項１２に記載の発明によれば、検索要求をしたユーザが属するグループに属するユーザのユーザ関連情報から、検索要求をしたユーザのユーザ関連情報の特徴を取得することができる。
【００３２】
請求項１３に記載の発明によれば、相互に異なる意味内容の複数の情報が検索結果として得られる場合、ユーザが期待している情報とは異なる意味内容の情報が検索結果として表示されないようにすることができる。
【００３３】
請求項１４に記載の発明によれば、相互に異なる意味内容の複数の情報が検索結果として得られる場合、ユーザが期待している情報とは異なる意味内容の情報が検索結果として表示されないようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明に係る検索システムの実施の形態１を示したブロック構成図である。
【図２】実施の形態１における検索装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。
【図３】実施の形態１におけるランキング提供処理を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態２における検索システムのブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００３６】
実施の形態１．
図１は、本発明に係る検索システムの一実施の形態を示したブロック構成図である。図１には、検索装置１０とユーザ端末２０とがインターネット等のネットワーク１で接続された構成が示されている。検索装置１０は、ユーザ端末２０からの検索要求に応じて検索処理を実行し、検索結果を返す。ユーザ端末２０は、各ユーザが個人的に使用する端末装置であり、例えば検索を検索装置１０に要求する際に使用する。本実施の形態では、ユーザ端末２０として、汎用的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を想定しているが、これに限らず、タブレットやスマートフォン等検索アプリケーションが動作可能な端末装置であればよい。ネットワーク１には、複数のユーザ端末２０が接続されているが、それぞれ以降に説明する処理機能を有しているので、図１では便宜的に１台のみ示した。
【００３７】
図２は、本実施の形態における検索装置１０を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において検索装置１０を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、検索装置１０は、図２に示したようにＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３４、入力手段として設けられたマウス３５とキーボード３６、及び表示手段として設けられたディスプレイ３７をそれぞれ接続する入出力コントローラ３８、通信手段として設けられたネットワークコントローラ３９を内部バス４０に接続して構成される。
【００３８】
ユーザ端末２０は、コンピュータで実現できることから、ハードウェア構成は検索装置１０と同様に図示できる。
【００３９】
図１に戻り、検索装置１０は、検索エンジン１１、ユーザ関連情報取得部１２、コンテンツライブラリ１６及びユーザ関連情報記憶部１７を有している。なお、本実施の形態において説明に用いない構成要素については図から省略している。検索エンジン１１は、検索処理部１１１、特徴語抽出部１１２及びランキング生成部１１３を含み、情報を検索する機能を提供する。より具体的には、ユーザ端末２０からの検索要求に応じて検索処理を実行し、検索結果を検索要求元のユーザ端末２０に返す。ただ、本実施の形態における検索エンジン１１は、後述するように検索処理部１１１が得た検索結果に含まれる情報（検索結果情報）の中から、ユーザが期待している情報としてランキング生成部１１３が選出した情報を検索結果としてユーザに提供する。
【００４０】
検索処理部１１１は、ユーザ端末２０から送られてくるユーザからの検索要求を取得し、その検索要求に指定された検索対象に基づき検索処理を実行する。検索要求に指定される検索対象としては、文字（キーワード）、静止画像、動画像あるいは音などがある。本実施の形態では、キーワードを想定して説明する。また、本実施の形態においては、検索処理部１１１は、コンテンツライブラリ１６を情報の検索先として検索処理を実行するよう説明するが、検索先は、コンテンツライブラリ１６のみに限定する必要はなく、例えばＷｅｂサイトあるいは他の検索装置が持つコンテンツライブラリ等ネットワーク１を介してアクセス可能な情報格納先を情報検索先としてもよい。
【００４１】
特徴語抽出部１１２は、ユーザ関連情報取得部１２により取得されたユーザ関連情報の特徴及び検索処理部１１１により得られた各検索結果情報の各特徴を示す情報として特徴語を抽出する。
【００４２】
検索処理部１１１は、検索処理を実行すると、検索要求に指定されたキーワードに関連する１又は複数の情報を検索結果として取得するが、本実施の形態におけるランキング生成部１１３は、検索処理部１１１が検索結果として相互に意味内容の異なる情報を得た場合、その意味内容の異なる検索結果情報の中から、ユーザ関連情報取得部１２が取得したユーザ関連情報と関連性が強い検索結果情報をユーザが期待している情報として選出する選出手段として機能する。また、ランキング生成部１１３は、ユーザが期待している情報として複数の情報を提供する場合、ユーザ関連情報を解析することによって、提供する複数の情報に順位を付ける順位付け手段として機能する。具体的には、情報の順位付けしてランキングを生成する。「ランキング」というのは、検索結果に含まれる情報の優先順位である。検索結果に含まれる情報は、一般的には優先順位が高いほど上位に表示されることになる。もちろん、表示形式はこれに限定する必要はなく、情報の優先順位がわかるように表示されればよい。本実施の形態の場合、ユーザ関連情報の特徴語との類似度の高い順というランキング生成規則に従って情報の優先順位を決める。
【００４３】
ユーザ関連情報取得部１２は、検索要求を送信したユーザ端末２０からユーザ関連情報を取得する。ユーザ関連情報は、必要時にユーザ端末２０から取得するようにしてもよいし、ユーザ端末２０から事前に取得しておいてもよい。「ユーザ関連情報」というのは、検索要求をしたユーザに関連する情報であり、主に当該ユーザのユーザ端末２０の利用に関する情報である。より詳細については後述する。
【００４４】
コンテンツライブラリ１６には、膨大な情報が蓄積されており、検索処理部１１１の情報検索先となる。コンテンツライブラリ１６は、適宜更新される。
【００４５】
ユーザ関連情報記憶部１７には、ユーザ関連情報取得部１２により取得されたユーザ関連情報が記憶される。
【００４６】
検索装置１０における各構成要素１１，１２は、検索装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ３１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶手段１６，１７は、検索装置１０に搭載されたＨＤＤ３４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ３３又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。
【００４７】
ユーザ端末２０は、ユーザインタフェース部２１、ユーザ関連情報収集部２２及びユーザ関連情報蓄積部２３を有している。ユーザインタフェース部２１は、ユーザにより指定された検索対象を受け付け、その検索対象を含む検索要求を検索装置１０へ送信する検索要求部２１１及び検索装置１０から送られてくる検索結果を受信すると、ディスプレイに表示する表示処理部２１２を有している。ユーザ関連情報収集部２２は、ユーザ端末２０のユーザに関連するユーザ関連情報を収集する。ユーザ関連情報蓄積部２３には、ユーザ関連情報収集部２２が収集したユーザ関連情報が蓄積される。
【００４８】
ユーザ端末２０における各構成要素２１，２２は、ユーザ端末２０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵで動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、ユーザ関連情報蓄積部２３は、検索装置１０に搭載されたＨＤＤにて実現される。あるいは、ＲＡＭ又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。
【００４９】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
【００５０】
ところで、検索により得られた「相互に意味内容の異なる情報」というのは、検索により得られた情報の意味内容が相互に異なるのだから、検索結果として複数の情報が得られていることになるが、例えば異なる分野で使用される情報がこれに該当する。
【００５１】
例えば、“ＰＣＡ”というキーワードにて検索処理を実行した場合、コンピュータサイエンスの分野において主成分分析を意味する“Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”や医療分野において後大脳動脈を意味する“Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ  Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ａｒｔｅｒｙ”などのように異なる分野の情報が検索結果として得られる。このように、“Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”と“Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ  Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ａｒｔｅｒｙ”は、相互に意味内容の異なる情報である。
【００５２】
また、１つの分野、例えばコンピュータの分野において“ＰＣＢ”というキーワードにて検索処理を実行した場合、ハードウェア関連のプリント基板を意味する“Ｐｒｉｎｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｂｏａｒｄ”や ソフトウェア関連のプロセス制御ブロックを意味する“Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｂｌｏｃｋ”などのように同じコンピュータ用語でも異なる用語に関連する情報が検索結果として得られる。このような情報も「相互に意味内容の異なる情報」に該当する。
【００５３】
更に、 “ＰＣＡ”というキーワードにて検索処理を実行した場合、１つの分野、例えばコンピュータサイエンスの分野においても“ＰＣＡ”の用語説明や分析手法、あるいは論文等種々の情報が検索結果として得られる。このように、一の用語に対して検索結果として得られる用語説明や分析手法など情報の種類や内容、技術レベルの異なる情報も「相互に意味内容の異なる情報」に該当する。
【００５４】
このように、相互に意味内容の異なる情報には、検索キーワードに対し分野によって異なる意味内容、また同じ分野でも異なる意味内容、更に同じ用語においても異なる内容、レベル等の情報が含まれる。
【００５５】
次に、本実施の形態における検索システムの動作について説明する。
【００５６】
ユーザ端末２０は、ユーザによる操作指示に応じて検索要求を検索装置１０へ送信するが、このようなユーザからの操作指示の有無に関係なく、ユーザ関連情報収集部２２は、ユーザ関連情報を周期的、あるいは操作等に基づくイベントが発生する度に収集し、ユーザ関連情報蓄積部２３に記録していく。
【００５７】
以下、本実施の形態において、ユーザからの検索要求に応じて検索結果をランキング形式にて提供するランキング提供処理について、図３に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５８】
ユーザが何らかの情報を取得したい場合、ユーザは、ユーザ端末２０にキーワードを入力して検索を実行する。なお、ユーザが検索を実行するというのは、検索処理部１１１が検索結果を得るために実行する検索処理とは異なり、ユーザ端末２０のディスプレイに表示されている検索窓に検索キーワードを入力して所定の検索実行ボタンを押下して検索を要求することを意味する。本実施の形態では、通例に従いこのように表現する。
【００５９】
ユーザ端末２０から送信されてきた検索要求を受け付けると（ステップ１１１）、検索処理部１１１は、検索要求に指定されているキーワードにてコンテンツライブラリ１６を検索する検索処理を実行することで検索結果を得る（ステップ１１２）。
【００６０】
続いて、ユーザ関連情報取得部１２は、検索要求を送信したユーザ端末２０からユーザ関連情報を取得し、ユーザ関連情報記憶部１７に一時保持させる（ステップ１１３）。
【００６１】
ここで、「ユーザ関連情報」というのは、ユーザ端末２０を使用しているユーザに関連する情報であり、ユーザによるユーザ端末２０の現在及び過去の利用に関する情報である。ユーザ端末２０の利用に関する情報には、ユーザがユーザ端末２０に対する設定内容を示す情報と、ユーザ端末２０に対する操作履歴に関する情報と、が含まれる。ユーザは、一般に自分が利用しやすいようにユーザ端末２０の利用環境を設定する。例えば、自分が通常利用するアプリケーションをインストールしている。また、頻繁に利用するアプリケーションやファイルのショートカットをデスクトップ上に作成している。一方、自分が利用しないアプリケーションはインストールしておらず、またショートカットは作成しない。このように、ユーザのユーザ端末２０に対する現在の設定内容、換言するとユーザによるユーザ端末２０の利用状況を調べることでユーザがどの分野に関する情報を求めているのかをある程度特定することが可能となる。
【００６２】
また、ユーザ端末２０に対する操作履歴に関する情報には、ユーザによる操作の内容を示す実績情報が含まれている。例えば、実績情報を解析することで各アプリケーションの利用頻度や過去にした検索の実行が得られる。検索の実行の場合、指定したキーワードを解析すれば、ユーザの関心、興味のある分野をある程度特定しうると考えられる。
【００６３】
そこで、本実施の形態においては、検索要求をしたユーザによるユーザ端末２０の現在の利用状況や過去の検索要求を含む利用実績に関する情報を当該ユーザのユーザ関連情報として記録しておくようにした。
【００６４】
なお、本実施の形態では、検索結果の取得後にユーザ端末２０からユーザ関連情報を取得するようにしたが、必ずしもこのタイミングで取得する必要はなく、例えば新たに蓄積されたユーザ関連情報のみを定周期的に取得しておくなど事前に取得するようにしてもよい。
【００６５】
続いて、特徴語抽出部１１２は、ユーザ関連情報の特徴語を抽出する（ステップ１１４）。本実施の形態では、ＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を利用して特徴語を抽出する。すなわち、特徴語抽出部１１２は、ユーザ関連情報を解析することでユーザ関連情報に含まれている単語の出現頻度を求め、出現頻度が所定の閾値以上の単語をユーザ関連情報の特徴を示す単語として抽出する。ここで抽出する単語は、特徴語あるいは有効語とも呼ばれているが、本実施の形態では「特徴語」と称することにする。
【００６６】
特徴語抽出部１１２は、検索処理部１１１により得られた検索結果に含まれている情報（検索結果情報）それぞれに対しても同様に処理して各検索結果情報の特徴語を抽出する（ステップ１１５）。なお、各検索結果情報の特徴語をユーザ関連情報の特徴語より先に抽出するように処理してもよい。本実施の形態では、このようにユーザ関連情報及び各検索結果情報の各特徴を示す指標として特徴語を抽出する。もちろん、ＴＦ−ＩＤＦを利用して得られる特徴語に限定する必要はなく、異なる手法を用いてそれぞれの特徴を抽出するようにしてもよい。
【００６７】
特徴語抽出部１１２が参照するユーザ関連情報は、特に情報の種類や範囲を限定しなくてもよい。ただ、現在から、例えば１月等過去に遡りすぎない程度の所定期間内に収集された情報を参照する。あるいは所定量の情報を参照する。ユーザが今現在知りたい情報の分野を特定するのに過去に遡りすぎると却ってユーザが期待している情報の選出精度が低下してしまうおそれがあると考えられるからである。例えば、ユーザの習熟度を推測する際に過去の情報にまで遡りすぎると、習熟していないときの情報まで参照してしまうことになる。
【００６８】
なお、ここでは、ユーザ関連情報を参照する期間を限定する場合を例示したが、期間を広く取る代わりに、新しい情報ほど重みを付けるようにしてもよい。あるいは、特徴語を抽出する際にユーザ関連情報全てを参照するのではなく、ユーザの特性や検索時の状況等に応じて操作実績、環境設定、検索実績等の情報の種類のうち少なくとも１つの種類を選択して参照するようにしてもよい。
【００６９】
ここで、「ユーザが期待している情報」というのは、例えばユーザが“ＰＣＡ”というキーワードにて検索を実行して、コンピュータサイエンスの分野における用語の説明を得ることを期待している場合、検索結果として得られる“Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”が、ユーザが期待している情報に該当する。一方、医療分野における“Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ  Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ａｒｔｅｒｙ”は、分野違いであり、ユーザが期待している情報に該当しない。
【００７０】
また、ＩＰアドレスの設定をしたいときに“アドレス”というキーワードにて検索を実行した場合、得たい情報は“ＩＰアドレス”に関連する情報である。従って、検索結果として得られる“ＩＰアドレス”に関連する情報が、ユーザが期待している情報に該当する。一方、“ＭＡＣアドレス” に関連する情報は、ユーザが期待している情報に該当しない。
【００７１】
また、ユーザがＩＰアドレスに精通している習熟者の場合において、“ＩＰアドレス”というキーワードにて検索を実行した場合、得たい情報は“ＩＰアドレス”に関連する情報のうち用語説明などの初級者レベルの情報ではなくＩＰアドレスの設定方法等の中級者以上レベルの情報である。従って、検索結果として得られる“ＩＰアドレス”の変更方法に関する情報は、ユーザが期待している情報に該当する。一方、“ＩＰアドレス”の用語説明は、ユーザが期待している情報に該当しない。
【００７２】
このように、「ユーザが期待している情報」というのは、検索処理部１１１が検索結果として得た情報（検索結果情報）のうち、当該ユーザのユーザ関連情報から当該ユーザが得たい情報と推測される意味内容の情報のことをいう。このユーザが期待している情報を特定し選出するために、本実施の形態では、ＴＦ−ＩＤＦを利用している。
【００７３】
特徴語抽出部１１２がユーザ関連情報及び各検索結果情報の各特徴語を抽出すると、ランキング生成部１１３は、ユーザ関連情報の特徴語を各検索結果情報の特徴語と照合し、検索結果情報それぞれに対し、ユーザ関連情報の特徴語との類似度を算出する（ステップ１１６）。類似度の算出方法は、例えばベクトル空間法等の既存技術を利用してよい。
【００７４】
本実施の形態では、ユーザ関連情報の特徴語と類似度の高い特徴語を持つ検索結果ほど、ユーザ関連情報と関連性が強いと判断され、ユーザ関連情報と関連性が強い情報が、検索結果としてユーザが期待している情報と推測する。
【００７５】
例えば、ユーザがコンピュータサイエンスに関わる業務に従事している場合、そのユーザは、コンピュータサイエンスに関係する用語の検索を行ったり、アプリケーションのショートカットをデスクトップ上に作成したりしている。従って、当該ユーザのユーザ端末２０への環境設定や利用実績等を含むユーザ関連情報には、コンピュータサイエンスに関連する情報が相対的に多く含まれることから、当該ユーザのユーザ関連情報の特徴語としてコンピュータサイエンスに関連する単語が相対的に多く抽出されると考えられる。このため、当該ユーザのユーザ関連情報の特徴語に対する、コンピュータサイエンスの分野における“Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”の特徴語の類似度は相対的に高くなり、一方、医療分野における“Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ  Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ａｒｔｅｒｙ” の特徴語の類似度は相対的に低くなる。
【００７６】
また、ユーザがソフトウェア開発に従事している場合、そのユーザは、オペレーティングシステム（ＯＳ）に関係する用語の検索を行ったり、ＯＳの内部構造を調べたりする。従って、当該ユーザのユーザ関連情報の特徴語には、ソフトウェア開発に関連する単語が相対的に多く含まれると考えられる。このため、当該ユーザのユーザ関連情報の特徴語に対する、ソフトウェア関連の“Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｂｌｏｃｋ” の特徴語の類似度は相対的に高くなり、一方、ハードウェア関連の“Ｐｒｉｎｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｂｏａｒｄ” の特徴語の類似度は相対的に低くなる。
【００７７】
また、ユーザがソフトウェア開発に従事している場合であってその分野における習熟度が高い場合、そのユーザは、アプリケーションのヘルプを参照して操作方法を調べることにより、ＯＳの解析ツールをインストールしたり、設定画面を開いたり、論文検索したりすることにユーザ端末２０を利用すると考えられる。従って、当該ユーザのユーザ関連情報の特徴語には、高い技術レベルのユーザが使用する単語が相対的に多く含まれることになる。このため、当該ユーザのユーザ関連情報の特徴語に対する、技術レベルの高い情報の特徴語の類似度は相対的に高くなり、一方、技術レベルの低い情報の特徴語の類似度は相対的に低くなる。
【００７８】
なお、通常であれば、類似度ではなくユーザ関連情報の特徴語と合致するのが好適なので合致度を求めるようにしてもよい。ただ、例えば“ユーザインタフェース”、“ユーザーインタフェース”、“ユーザインターフェース”などのように同じ意味の用語を、ユーザ関連情報と検索結果情報とで異なる場合を考慮して、すなわち表記の揺れを考慮して、本実施の形態では、類似度を算出するようにした。
【００７９】
類似度を算出すると、ランキング生成部１１３は、類似度が算出された検索結果情報の中から、予め設定されている類似度の閾値以上となる検索結果情報を、ユーザが期待している情報として選出する（ステップ１１７）。検索結果情報の類似度が閾値以上であれば、当該検索結果情報はユーザ関連情報と関連性が強いと判断され、閾値に満たなければ、当該検索結果情報はユーザ関連情報と関連性が弱いと判断される。上記例に従うと、コンピュータサイエンスの分野における“Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”は、関連性が強いと判断され、医療分野における“Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ  Ｃｅｒｅｂｒａｌ  Ａｒｔｅｒｙ” は、関連性が弱いと判断される。
【００８０】
続いて、ランキング生成部１１３は、閾値以上となる検索結果情報が複数ある場合、複数の検索結果情報を類似度順に優先順位を付けることでランキングを生成する（ステップ１１８）。このように、ランキング生成部１１３は、ユーザ関連情報が解析されることにより算出された類似度に基づき検索結果情報のランキングを生成する。
【００８１】
そして、検索エンジン１１は、ユーザからの検索要求に対して、以上のようにして生成したランキングを送信する（ステップ１１９）。
【００８２】
ユーザ端末２０における表示処理部２１２は、検索装置１０からランキング形式にて送信されてきた検索結果をディスプレイに表示するなどしてユーザに提示する。なお、検索結果に含まれる情報の優先順位は類似度順に並べられており、一般に優先順位の高い情報ほど上位に表示されることになる。これにより、ユーザは、期待している情報、つまり得たかった情報を検索結果一覧（ランキング）の中から探しやすくなる。なお、ランキングの表示形態については、本実施の形態の要旨ではないので説明を省略する。
【００８３】
ユーザが期待している分野と異なる分野の情報は、ユーザ関連情報の特徴語と類似度が相対的に低くなることで、閾値との比較により選出されないと考えられる。ただし、閾値との比較により分野の異同を判定しているので、論理的には、ユーザのユーザ端末２０の利用状況いかんでは異なる分野の情報もユーザが期待している情報として選出されてしまう可能性はあり得る。ただ、本実施の形態では、ユーザ関連情報の特徴語との類似度によって情報に優先順位を付けているので、異なる分野の情報は、下位に表示されることになる。
【００８４】
また、技術レベルは異なっても、同じ分野に属する用語説明や論文等の情報は、共にユーザが期待している情報として選出される可能性がある。つまり、コンピュータに従事しているユーザであって異なる習熟度のユーザが、それぞれ同じキーワードを指定して検索を実行すると、それぞれ同じ情報が検索結果として得られることになる。ただ、前述したように、本実施の形態では、ユーザ関連情報の特徴語との類似度によって情報に優先順位を付けているので、ランキングの内容は異なってくる。例えば、習熟度の高いユーザに対して技術レベルの低い情報が提供されてしまうかもしれないが、技術レベルの低い情報は下方に表示されることになる。
【００８５】
このように、本実施の形態によれば、異なるユーザから同じキーワードが指定されて検索が要求されても、検索を要求したユーザのユーザ関連情報から推測される当該ユーザの専門分野や習熟度によって、異なるランキングを提供することになる。
【００８６】
以上説明したように、本実施の形態においては、検索処理部１１１により得られた検索結果をそのまま検索結果として返すのではなく、検索結果として得られた情報の中から、検索要求をしたユーザのユーザ関連情報と関連性が強い情報を当該ユーザが期待している情報として選出し、その選出した情報を検索要求に対する検索結果としてユーザに提供することができる。
【００８７】
ところで、ランキング生成部１１３は、検索処理部１１１がユーザにより指定されたキーワードに基づき検索処理を実行した結果、得られた検索結果情報の中から、特徴語抽出部１１２が抽出したユーザ関連情報及び各検索結果情報の各特徴語に基づきユーザが期待している情報を選出している。ただ、ユーザ関連情報の特徴語を検索処理に利用するように処理してもよい。
【００８８】
すなわち、図３におけるユーザ関連情報の取得（ステップ１１３）及びユーザ関連情報の特徴語の抽出（ステップ１１４）を検索処理の前に実行し、検索処理部１１１は、検索要求に指定されたキーワードに、特徴語抽出部１１２が抽出したユーザ関連情報の特徴語を付加して検索処理を実行する（ステップ１１２）。
【００８９】
このように、検索要求に指定されたキーワード及び検索処理部１１１が取得したユーザ関連情報の特徴語に基づき検索処理を実行することで、ユーザ関連情報の特徴語により絞り込まれた検索結果が得られる。このように、類似度の算出対象の検索結果情報が絞り込まれていることから、ランキング生成部１１３は、ユーザが期待している情報の選出に要する処理負荷を軽減できる。あるいは、検索処理部１１１が取得した検索結果情報をユーザが期待している情報とみなして、各検索結果情報の類似度と閾値との比較処理を省略してもよい。
【００９０】
実施の形態２．
上記実施の形態１において説明したように、検索要求をしたユーザのユーザ関連情報の特徴語と各検索結果情報の特徴語との比較により、検索結果としてユーザが期待している情報を選出するようにした。しかしながら、例えば、ユーザ端末２０の新規購入やユーザの転属等によってユーザ端末２０がそれほど使いこなされていないような状況だと、有用なユーザ関連情報が収集できてないことからユーザが期待している情報を選出するのに有効な特徴語が得られない場合も想定しうる。
【００９１】
そこで、本実施の形態では、このような状況においても検索結果としてユーザが期待している情報を提供できるようにしたことを特徴としている。
【００９２】
図４は、本実施の形態における検索システムのブロック構成図である。図４において、実施の形態１における検索システムと同じ構成要素には同じ符号を付け、説明を省略する。本実施の形態における検索装置１０は、実施の形態１における検索装置１０にグループ情報記憶部１８を追加した構成を有している。グループ情報記憶部１８には、グループ毎に当該グループに属するユーザの識別情報(ユーザＩＤ)及び当該ユーザが使用するユーザ端末２０を特定する情報（例えば、ＩＰアドレス等）が対応付けして設定登録されている。グループとしては、例えば企業の部署を想定している。
【００９３】
ユーザ端末２０は、実施の形態１と同じ構成でよいが、本実施の形態では、同じグループに属する他のユーザもユーザ端末２０を使用していることを明確に示すため、複数のユーザ端末２０がネットワーク１に接続されていることを図示した。
【００９４】
なお、検索システムにおけるハードウェア構成は実施の形態１と同じでよい。
【００９５】
次に本実施の形態における動作について説明するが、基本的には図３のフローチャートを用いて説明した実施の形態１と同じでよい。ただ、ステップ１１３におけるユーザ関連情報を取得し特徴語を抽出する処理が若干異なる。
【００９６】
すなわち、ステップ１１３において、ユーザ関連情報取得部１２は、実施の形態１と同様に検索要求を送信したユーザ端末２０からユーザ関連情報を取得する。但し、取得したユーザ関連情報のデータ量が有用な特徴語が抽出できると推測される量を示す閾値に満たない場合、ユーザ関連情報取得部１２は、グループ情報記憶部１８を参照し、検索要求をしたユーザと同じグループに属するユーザを特定し、その特定したユーザがそれぞれ使用するユーザ端末２０から当該特定したユーザのユーザ関連情報を取得し、ユーザ関連情報記憶部１７に書込保存する。なお、取得したユーザ関連情報の合計量が上記閾値以上となればよいので、同じグループに属するユーザのユーザ関連情報の全てを取得しなくてもよい。
【００９７】
上記閾値に満たない場合としては、例えば、ユーザによるユーザ端末２０の利用機会が少なかったり、ユーザ関連情報を収集できた期間が短かったりした場合である。検索要求をしたユーザと同じグループに属するユーザであれば、検索要求をしたユーザと同じような分野に関連する情報を取得したり、検索要求をしたりしていると考えられるからである。
【００９８】
なお、同じ部署に属するユーザはユーザ端末２０を同様に利用すると仮定して、本実施の形態では、部署単位にグループを形成したが、ユーザ端末２０を同様に利用するユーザによってグループを形成し、グループ情報を生成すればよく、必ずしもグループを部署で生成する必要はない。
【００９９】
上記説明したユーザ関連情報の取得処理以外の処理は、実施の形態１と同じでよいので説明を省略する。
【０１００】
本実施の形態によれば、検索を要求したユーザ個人のユーザ関連情報から有効な特徴語が抽出できないような場合でも、他のユーザのユーザ関連情報を有効利用することで、検索を要求したユーザが期待している情報を提供することが可能となる。
【符号の説明】
【０１０１】
１  ネットワーク、１０  検索装置、１１  検索エンジン、１２  ユーザ関連情報取得部、１６  コンテンツライブラリ、１７  ユーザ関連情報記憶部、１８  グループ情報記憶部、２０  ユーザ端末、２１  ユーザインタフェース部、２２  ユーザ関連情報収集部、２３  ユーザ関連情報蓄積部、３１  ＣＰＵ、３２  ＲＯＭ、３３  ＲＡＭ、３４  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、３５  マウス、３６  キーボード、３７  ディスプレイ、３８  入出力コントローラ、３９  ネットワークコントローラ、４０  内部バス、１１１  検索処理部、１１２  特徴語抽出部、１１３  ランキング生成部、２１１  検索要求部、２１２  表示処理部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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