(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好に適合する情報をより正確により迅速に検索する情報検索装置及び情報検索方法を提供する。【解決手段】情報源１２は検索用情報を記憶する。検索情報取得部１１は検索対象となる検索情報を情報源１２から取得し、検索情報ベクトル化部１３は検索情報をベクトル空間に配置する。ユーザの情報操作履歴集積部１５はユーザが過去に操作した操作情報と操作内容を示すデータを記憶し、そのデータを操作情報取得部１６が取得し、そのデータからユーザ嗜好抽出部１７はユーザの嗜好を抽出して有効要素数削減部１８に通知する。有効要素数削減部１８はユーザの嗜好を用いて検索情報のベクトルの各要素を評価し、基準以下の要素を除去して有効要素の数を削減する。この後、検索情報のベクトルのベクトル空間での統計量が取得され、ベクトルの要素数の多いものにはコサイン正規化を用い、要素数の少ないものには、その統計的偏りを平均重みで補填した正規化を行う。【選択図】図１
2008123210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが情報を検索する情報機器であって、
前記ユーザが過去に操作した情報である操作情報の集合と各前記操作情報に対する操作内容とを取得する操作情報取得手段と、
該操作情報取得手段が得た前記操作情報の集合と前記操作内容とから前記ユーザの嗜好を抽出するユーザ嗜好傾向抽出手段と、
を有し、
該ユーザ嗜好傾向抽出手段は、前記操作情報のそれぞれに対する前記操作内容から前記ユーザが前記操作情報を重視する度合いである重視度合いを求め、
この求めた重視度合いに基づいて当該操作情報が含む検索キーに重みをつけ、
前記操作情報の集合の各前記操作情報に共通する検索キーの重みの和を求めることにより、
前記ユーザの嗜好傾向を抽出する
ことを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
ユーザが情報を検索する情報機器であって、
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得手段と、
該検索情報取得手段が得た前記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化手段と、
該検索情報ベクトル化手段によりベクトル空間に配置された前記検索情報のベクトルの統計量を取得する統計量取得手段と、
該統計量取得手段により前記統計量として取得された前記検索情報の前記ベクトルを正規化する正規化手段と
を有し、
該正規化手段は、前記統計量取得手段により得られた統計量を用いて、前記検索情報の前記ベクトルを正規化することを特徴とする情報検索装置。
【請求項３】
前記情報機器はＴＶ番組又は動画の視聴又は録画が可能で且つＴＶ又は動画等の番組を探す装置であり、
前記検索情報又は前記操作情報は、前記番組の情報であり、
前記検索情報のベクトルが含む要素又は前記操作情報が含む検索キーは、前記番組の番組名又は番組内容等に含まれる単語、人名、番組時刻等のデータであり、
前記操作情報に対する操作内容は、前記番組の視聴、録画、再生、早送、消去などの操作である
ことを特徴とする請求項１又は２記載の情報検索装置。
【請求項４】
コンピュータを用いた情報検索方法であって、
ユーザが過去に操作した情報である操作情報の集合と各前記操作情報に対する操作内容とを取得する操作情報取得工程と、
該操作情報取得工程により得られた前記操作情報の集合と前記操作内容とから前記ユーザの嗜好を抽出するユーザ嗜好抽出工程と、
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得工程と、
該検索情報取得工程で得た前記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化工程と、
該検索情報ベクトル化工程によりベクトル空間に配置された前記検索情報のベクトルから要素として有効な要素数を削減する有効要素数削減工程と、
を含み、
前記ユーザ嗜好抽出工程では、前記操作情報のそれぞれに対する前記操作内容から前記ユーザが前記操作情報を重視する度合いである重視度合いを求め、この求めた重視度合い
に基づいて当該操作情報が含む検索キーに重みをつけ、前記操作情報の集合の各前記操作情報に共通する検索キーの重みの和を求めることにより前記ユーザの嗜好を抽出し、
前記有効要素数削減工程では、前記ユーザ嗜好抽出工程で求めた前記ユーザの前記嗜好を用いて前記検索情報の前記ベクトルの前記要素を評価し、評価基準に満たない前記要素を取り除くことにより前記検索情報の前記ベクトルの有効な要素数を削減する、
ことを特徴とするの情報検索方法。
【請求項５】
コンピュータを用いた情報検索方法であって、
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得工程と、
該検索情報取得工程で得られた前記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化工程と、
該検索情報ベクトル化工程によりベクトル空間に配置された前記検索情報のベクトルの統計量を取得する統計量取得工程と、
該統計量取得工程により前記統計量として取得された前記検索情報の前記ベクトルを正規化する正規化工程と
を含み、
該正規化工程では、前記統計量取得工程により得られた統計量を用いて、前記検索情報の前記ベクトルを正規化することを特徴とする情報検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの嗜好に適合する情報をより正確により迅速に検索する情報検索装置及び情報検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、テレビや動画を視聴可能なＰＣ（パーソナルコンピュータ）やＰＶＲ(Personal Video Recorder、ＨＤＤやＤＶＤなどを搭載した録画装置）などの情報機器で、簡単に番組を視聴し、録画するために、ユーザの嗜好に沿って番組を探す機能を有する情報機器が提案されている。
【０００３】
このような情報機器の機能は、情報機器がユーザの嗜好を検索キーに用いてＥＰＧ（Electric Program Guide：電子番組表）などを検索し、ユーザが好む番組を探し出す機能である。情報機器は、探し出した番組を、ユーザへおすすめの番組として提示したり、自動的に録画したりする。
【０００４】
上記のユーザの嗜好は、情報機器がユーザの行動を分析して抽出する。例えば、ユーザがよく視聴したり録画する番組から、共通する情報を抽出して、その抽出した情報をユーザの嗜好に対応する検索キーとして用いる。
【０００５】
このような検索キーによって番組を探すための情報検索技術として、ブーリアン法やベクトル空間法などが提案されている。
ブーリアン法は、検索キーを含む情報を「真」、検索キーを含まない情報を「偽」として情報を検索する方法である。
【０００６】
ベクトル空間法は、検索対象である情報と、一つ以上の検索キーからなる検索条件とをベクトル空間に配置して、両者のベクトルの類似性の高低を用いて情報を検索する技術である。ここで、ベクトル空間の各軸は個々のキーワードや日時などの検索キー（検索キー情報）に対応している。すなわち、ベクトルの各要素は、検索対象の情報に含まれる個々の検索キーに対応し、その要素値（重み）は検索キーが情報中に出現する頻度などに対応する。ベクトル空間法は一般的に高精度な検索が可能であるとされる。
【０００７】
しかし、その反面、ベクトル空間法では、検索対象である情報の数（例えば個数ｎ）や、その情報に含まれる検索キーの量（例えば個数ｍ）が増えると、検索処理回数が「ｎ×ｍ」となって、検索時間が情報量に対して幾何級数的に比例して増えるという問題がある。したがって、ベクトル空間法においては、検索時間を減らすために、検索対象の情報に含まれる検索キー情報の量をあらかじめ減らす必要がある。
【０００８】
検索キー情報の量を減らす方法には、ベクトルの要素値の小さい検索キー情報を取り除くやり方や、クラスタ分析や主成分分析などがある。
ベクトルの要素値の小さい検索キー情報を取り除く方法は、検索インデックスを作る段階で、要素値の大小を使って、取り除く検索キー情報を決定するという方法である。しかし、検索時の検索条件中に取り除いた検索キーが含まれていた場合、その検索キーを用いて検索を行うことができずに、検索精度が低下するという問題がある。
【０００９】
クラスタ分析と主成分分析とは、ほぼ似た分析方法であり、ある情報に含まれる検索キー情報で意味や概念などが近い要素を一つにまとめる方法である。例えば、「ニュース」、「報道」などと、類似の用語（検索キー情報）があれば、これらを一つの検索キー情報
（例えば、「報道」）に纏める。しかし、クラスタ分析も主成分分析も,類似の用語を一つに纏めるための演算に膨大な処理時間を要するという問題もあった。
【００１０】
また、ベクトル空間法には、上記のクラスタ分析や主成分分析が持つ欠点の他に、検索対象の情報に含まれる検索キー情報の量の統計的な特性が、ベクトル空間法の検索精度に影響するという問題もある。
【００１１】
一般に検索対象の情報の検索キー情報には量的なばらつきがあり、検索キー情報が多く含まれる情報や検索キー情報が少ない情報などが混在している。ベクトル空間法は検索キー情報を多く含む検索対象ほど検索結果の上位に現れやすく、検索キー情報が少ない検索対象ほど検索されにくい特性を有する。
【００１２】
しかし、多くの検索キー情報を含む検索対象が、検索結果として重要であるとは限らない。情報検索では、ユーザが期待する情報が「重要な情報」なのであって、ベクトル空間の中で多くの検索キー情報を持つ検索対象が、ユーザにとっても重要な情報であるとは限らない。
【００１３】
実際に、ＥＰＧ中の番組の情報の量にはバラつきがあり、たとえば番組名や番組内容が詳細で情報の量が多い番組と、番組名だけで番組内容が無いような情報の量が少ない番組が混在する。これらの番組に対する検索では、情報の量の多い番組が検索結果の上位に検出されて、情報の量の少ない番組は検索されないことが多い。
【００１４】
しかし、上記のように番組名だけで番組内容が無く情報量の乏しい番組であっても、ユーザが検索結果として期待する番組である可能性はある。このことが検索精度が低下する原因となっている。
【００１５】
この問題を解決するために、ベクトルを正規化して情報量のバラつきを平準化するコサイン正規化（例えば、非特許文献１参照。）や、ピボット正規化（例えば、非特許文献２参照。）といった方法が提案されている。
【００１６】
図９は、そのような従来の検索インデックスを作成するシステムのブロック図である。同図に示すように、検索情報取得部１は、情報源であるＥＰＧ２から、検索対象である検索情報を取得する。
【００１７】
続いて、検索情報ベクトル化部３は、上記取得された検索情報を、記憶装置の所定の領域に形成されるベクトル空間４に配置してベクトル化する。
そして、有効要素数削減部５は、ベクトル空間４にベクトル化された検索情報の要素値（検索キーとしての重み）を用いて、除去する検索キーを決定し、検索情報に含まれる有効な要素の数を削減する。
【００１８】
正規化部６は、有効な要素数が調整された検索情報のベクトルをコサイン正規化やピボット正規化によって正規化する。これにより、検索情報が正規化済みのベクトルとしてベクトル空間４に配置され、検索インデックスが得られる。
【非特許文献１】徳永健伸、「情報検索と言語処理」、東京大学出版会、１９９９
【非特許文献２】Amit Singhal, Chris Buckley, Mandar Mitra, “Pivoted Document Length Normalization”, SIGIR 1996
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
ユーザの嗜好を用いた番組検索機能では、少なくとも次の３つの要件が要求される。
第１に、ユーザの好みに合う番組を高い精度で検索する高精度な検索機能が必要とされる。精度が高いということは、検索結果にユーザが期待する情報が含まれる割合が高い、すなわち、ユーザの嗜好との適合率が高いということである。
【００２０】
第２には、ユーザの期待する番組を高速に検索する機能が必要とされる。これは、ユーザが番組を探したいときに、現在のユーザの好みを捉えて、これから放送される番組の中からユーザの好む番組を素早く検索できる機能である。
【００２１】
第３に、ユーザに負担をかけずに番組を検索できる機能が必要である。そのためには、ユーザが検索の準備作業（インデックス作成の補助作業）や検索条件の設定作業などをせずに、情報機器が自動的に番組を検索できる必要がある。
【００２２】
しかし、ベクトル空間法で情報を検索するシステムで、従来の検索対象に含まれる検索キー情報の量を減らす方法を用いた場合、前述したように検索精度が低下するという問題や演算に膨大な処理時間を要するという問題がある。
【００２３】
また、上記のコサイン正規化には、情報に含まれる検索キー情報の量の少ない情報ほど正規化によって検索キー情報の重み（要素値）が大きくなるという特性がある。このため、ユーザにとって重要であるか否かに拘わらず、検索キーとしての情報量が乏しい情報ほど検索結果の上位に現れやすくなるために、ここでも検索精度が低下するという問題が発生する。
【００２４】
他方、ピボット正規化は、適正な平準化が可能であるが、slope, pivot, old-normalizationのパラメータのうちのslopeとpivot のパラメータを調整するために、ユーザによる予備評価実験が必要であり、ユーザの負担が高いという問題がある。
【００２５】
このように非特許文献１および２に記された既存の技術では、上記３つの要件を満たしていない。
本発明の課題は、上記従来の実情に鑑み、ユーザの嗜好に適合する情報をより正確により迅速に検索する情報検索装置及び情報検索方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
先ず、第１の発明の情報検索装置は、ユーザが情報を検索する情報機器であって、上記ユーザが過去に操作した情報である操作情報の集合と各上記操作情報に対する操作内容とを取得する操作情報取得手段と、該操作情報取得手段が得た上記操作情報の集合と上記操作内容とから上記ユーザの嗜好を抽出するユーザ嗜好傾向抽出手段と、検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得手段と、該検索情報取得手段が得た上記検索情報をベクトルとして、検索キー情報を軸とするベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化手段と、該検索情報ベクトル化手段により上記ベクトル空間に配置された上記検索情報のベクトルから、検索キーとして有効な検索キーの数を削減する有効検索キー数削減手段と、を有し、上記ユーザ嗜好傾向抽出手段は、上記操作情報のそれぞれに対する上記操作内容から上記ユーザが上記操作情報を重視する度合いである重視度合いを求め、この求めた重視度合いに基づいて当該操作情報が含む検索キーに重みをつけ、上記操作情報の集合の各上記操作情報に共通する検索キーの重みの和を求めることにより上記ユーザの嗜好傾向を抽出し、上記有効検索キー数削減手段は、上記ユーザ嗜好傾向抽出手段で求めた上記ユーザの上記嗜好を用いて上記検索情報の上記ベクトルの上記検索キーを評価し、評価基準に満たない上記検索キーを取り除くことにより上記検索情報の上記ベクトルの有効な検索キーとしての数を削減する、ように構成される。
【００２７】
次に、第２の発明の情報検索装置は、ユーザが情報を検索する情報機器であって、検索
対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得手段と、該検索情報取得手段が得た上記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化手段と、該検索情報ベクトル化手段によりベクトル空間に配置された上記検索情報のベクトルの統計量を取得する統計量取得手段と、該統計量取得手段により上記統計量として取得された上記検索情報の上記ベクトルを正規化する正規化手段と、を有し、該正規化手段は、上記統計量取得手段により得られた統計量を用いて、上記検索情報の上記ベクトルを正規化するように構成される。
【００２８】
上記第１又は第２の発明の情報検索装置において、例えば、上記情報機器は、ＴＶ番組又は動画の視聴又は録画が可能で且つＴＶ又は動画等の番組を探す装置であり、上記検索情報又は上記操作情報は、上記番組の情報であり、上記検索情報又は上記操作情報が含む検索キーは、上記番組の番組名又は番組内容等に含まれる単語、人名、番組時刻等のデータであり、上記操作情報に対する操作内容は、上記番組の視聴、録画、再生、早送、消去などの操作である。
【００２９】
更に、第３の発明の情報検索方法は、コンピュータを用いた情報検索方法であって、ユーザが過去に操作した情報である操作情報の集合と各上記操作情報に対する操作内容とを取得する操作情報取得工程と、該操作情報取得工程により得られた上記操作情報の集合と上記操作内容とから上記ユーザの嗜好を抽出するユーザ嗜好傾向抽出工程と、検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得工程と、該検索情報取得工程で得た上記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化工程と、該検索情報ベクトル化工程によりベクトル空間に配置された上記検索情報のベクトルから検索キーとして有効な検索キーの数を削減する有効検索キー数削減工程と、を含み、上記ユーザ嗜好傾向抽出工程では、上記操作情報のそれぞれに対する上記操作内容から上記ユーザが上記操作情報を重視する度合いである重視度合いを求め、この求めた重視度合いに基づいて当該操作情報が含む検索キーに重みをつけ、上記操作情報の集合の各上記操作情報に共通する検索キーの重みの和を求めることにより上記ユーザの嗜好傾向を抽出し、上記有効検索キー数削減工程では、上記ユーザ嗜好傾向抽出工程で求めた上記ユーザの上記嗜好を用いて上記検索情報の上記ベクトルの上記検索キーを評価し、評価基準に満たない上記検索キーを取り除くことにより上記検索情報の上記ベクトルの有効な検索キーとしての数を削減する、ように構成される。
【００３０】
そして、第４の発明の情報検索方法は、コンピュータを用いた情報検索方法であって、検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得工程と、該検索情報取得工程で得られた上記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化工程と、該検索情報ベクトル化工程によりベクトル空間に配置された上記検索情報のベクトルの統計量を取得する統計量取得工程と、該統計量取得工程により上記統計量として取得された上記検索情報の上記ベクトルを正規化する正規化工程と、を含み、該正規化工程では、上記統計量取得工程により得られた統計量を用いて、上記検索情報の上記ベクトルを正規化するように構成される。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、ユーザの嗜好に適合する情報をより正確により迅速に検索する情報検索装置及び情報検索方法を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態における情報検索装置の基本的システム構成を示す図である。同図に示すように、本例のシステム１０は、検索情報取得部１１、ＥＰＧ（電子番組表）記憶部１２、検索情報ベクトル化部１３、ベクトル空間（インデックス）記憶部１４、
ユーザの情報操作履歴集積部１５、操作情報取得部１６、ユーザ嗜好抽出部１７、有効要素数削減部１８、ベクトル空間の統計量取得部１９、及び正規化部２０から成る。
【００３３】
検索情報取得部１１は、検索対象となる情報（検索情報）を情報源から取得する部である。
ＥＰＧ（電子番組表）記憶部１２は、ＴＶで放送予定の番組の情報、例えば番組名、番組内容等に含まれる単語、人名、番組時刻等のデータを記憶する。
【００３４】
上記の検索情報取得部１１は、情報源としての上記ＥＰＧ（電子番組表）記憶部１２から、検索対象である放送予定の番組（検索番組）の情報を取得する。
検索情報ベクトル化部１３は、検索情報取得部１１により得られた検索対象となる番組の情報を、ベクトル空間に配置する部である。
【００３５】
このベクトル空間は、ベクトル空間（インデックス）記憶部１４の所定の記憶領域で保管する。
このとき、ベクトル空間の基底（ベクトル空間の多次元座標軸）は、番組の番組名や番組内容などに含まれる検索キーとなる情報に対応し、その大きさは検索キーとなる情報の統計量に相当する。
【００３６】
尚、以下の説明では「検索キーとなる情報」を「キーワード」ということにする。但し本例の「キーワード」は、単に物の名称、人名だどの単語のみならず、例えば時刻や特定の記号等の、検索キーとなる全ての情報を含むものである。
【００３７】
このキーワードの統計量としては、例えば、ＴＦ(Term Frequency)やＤＦ(Document Frequency)、ＴＦとＤＦの逆数との積「ＴＦ×１／ＤＦ」などが用いられる。
ＴＦは、ある番組中に特定のキーワードなどの情報が出現する頻度である。また、ＤＦは、全番組の中で、特定のキーワードを含む番組の数である。そして、上記のキーワードの統計量から求めた「ＴＦ×１／ＤＦ」がキーワードの重みである。
【００３８】
他方、ユーザの情報操作履歴集積部１５は、記憶装置と連動する部であり、ユーザが過去に操作した情報である操作情報（検索情報とは異なるが検索情報と同様の番組の情報）と、その操作内容、例えば、番組の視聴、録画、再生、早送、消去などを行ったことを示す操作データを記憶する。
【００３９】
操作情報取得部１６は、ユーザの情報操作履歴集積部１５とＥＰＧ（電子番組表）記憶部１２とから、ユーザが過去に操作した番組（操作番組）の情報、換言すれば、ユーザが過去に操作した情報である操作情報、の集合と、その各操作情報に対する操作内容とを取得する部である。
【００４０】
ユーザ嗜好抽出部１７は、操作情報取得部１６により得られた操作情報と、操作内容とから、ユーザの嗜好を抽出する部である。
具体的には、まず、情報の操作内容から、ユーザが情報を重視する度合い（重視度合い）を求める。この重視度合いには、プラスとマイナスの値があり、ユーザによる操作頻度に比例する。
【００４１】
そして、この重視度合いを用いて、操作情報の中の検索に使う情報（キーワード）に重みを付ける。最後に各操作情報に共通するキーワードを抽出して、その抽出したキーワードの重みの和を求めて、それら（キーワードと重みの和）の集合をユーザの嗜好とする。
【００４２】
このユーザの嗜好は、ユーザ嗜好抽出部１７から有効要素数削減部１８にフィードバックされる。
【００４３】
有効要素数削減部１８は、ユーザ嗜好抽出部１７で求められたユーザの嗜好を用いて、情報（検索情報）のベクトルの各要素を評価し、ベクトルから除去する要素を決定する。
ベクトルから評価基準に満たない要素を取り除くことにより、情報（検索情報）のベクトルの有効な要素の数を削減する。
【００４４】
本実施例では、有効な要素とは、値が０でない要素のことである。本例におけるベクトル空間で、要素の値が０ということは、その要素がベクトル中に存在しないことを意味する。
【００４５】
上記の処理により、検索対象（検索情報のベクトル）の有効なキーワード（要素）のうち、評価基準に満たない、すなわちそれほど大切でないキーワード（要素）が削除される。
【００４６】
これにより、有効な（値が０でない）キーワード（要素）数が削減され、検索速度の向上に寄与することができる。
ベクトル空間の統計量取得部１９は、検索情報のベクトルの統計量を取得する部である。統計量は、検索番組のベクトルの平均有効要素数（値が０でない要素の数）や、最大有効要素数、ベクトルの要素値の平均などである。
【００４７】
正規化部２０は、ベクトル空間の統計量取得部１９で得られた検索情報の統計量を利用して、各情報（検索情報）のベクトルを正規化する部である。
【実施例１】
【００４８】
続いて、上記情報検索装置の基本的システム構成による実施例について説明する。尚、以下に示す実施例においては、ＴＶ番組や動画の視聴や録画が可能な情報機器でユーザの好みの番組を探す場合を想定して説明する。
【００４９】
図２は、実施例１において、上述したユーザの嗜好を抽出する処理の動作を示すフローチャートである。
図３(a) 〜(e) は、そのフローチャートで示される処理において取得され、用いられ、又は生成されるデータをそれぞれ一覧で示す表である。
【００５０】
図２において、先ず、操作履歴とＥＰＧとから操作情報を取得する（ステップＳ１）。
この処理は、操作情報取得部１６が、ＥＰＧ（電子番組表）記憶部１２に記憶されているＥＰＧ情報と、ユーザの情報操作履歴集積部１５に記憶されているユーザの操作履歴を参照して、ユーザが操作した情報（操作情報）の一覧と、各操作情報に対する操作の履歴を取得する処理である。
【００５１】
これにより、図３(a) に示すユーザが操作した情報（操作情報）の一覧（本例では操作した番組の一覧）と、図３(b) に示す操作の履歴（つまり操作内容の履歴、本例では各番組に対する録画、再生、視聴、早送り、早戻し、停止、一時停止、削除などの操作内容の履歴）が取得される。
【００５２】
図３(a) に示すユーザが操作した情報（操作情報）の一覧には、左から右へ、情報ＩＤ列２１、番組名列２２、番組内容列２３、及びジャンル列２４が示されている。
情報ＩＤ列２１には、操作情報に排他的に付与されるＩＤ番号が、上から下へ、００１、００２、００３、００４、・・・と昇順に記述されている。
【００５３】
そして、番組名列２２には、上記の情報ＩＤ列２１のＩＤ番号に対応する操作情報（本例では番組名）が、上から下へ、「純情きらり」、「ＦＩＦＡ  Ｗ杯  ２００６」、「高校野球」、「ＦＩＦＡ  Ｗ杯  ２００６」、・・・と記述されている。
【００５４】
この番組名列２２の記述から見ると、このユーザは、「ＦＩＦＡ  Ｗ杯  ２００６」の番組を重視していることが判明する。
また、番組内容列２３には、情報ＩＤ列２１のＩＤ番号に対応する番組内容が、上から下へ、「宮崎あおい…」、「決勝  イタリア  フランス…」、「神奈川県  ３回戦  第一試合…」、「準決勝…」、・・・と記述されている。
【００５５】
また、ジャンル列２４には、情報ＩＤ列２１のＩＤ番号に対応するジャンルが、上から下へ、「ドラマ」、「スポーツ」、「スポーツ」、「スポーツ」、・・・と記述されている。
【００５６】
このジャンル列２４の記述から見ると、このユーザは、「スポーツ」のジャンルを重視していることが判明する。
また、図３(b) に示す操作の履歴では、左から右へ、操作履歴ＩＤ列２５、操作日時列２６、操作対象の情報ＩＤ列２７、及び操作内容列２８が示されている。
【００５７】
操作履歴ＩＤ列２５には、操作履歴に排他的に付与されるＩＤ番号が、上から下へ、００１、００２、００３、００４、００５、・・・と昇順に記述されている。
そして、操作日時列２６には、上記の操作履歴ＩＤ列２５のＩＤ番号に対応する操作日時が、上から下へ、「２００６／９／２８  １５：００」、「２００６／９／１８  １２：００」、「２００６／９／２５  ２０：００」、「２００６／９／２５  ２２：００」、「２００６／９／２５  ２６：００」、・・・と記述されている。
【００５８】
また、操作対象の情報ＩＤ列２７には、上記の操作履歴ＩＤ列２５のＩＤ番号に対応する操作対象の情報ＩＤ、すなわち図３(a) に示す情報ＩＤ列２１に示される情報ＩＤの番号のうち、ユーザが操作した情報すなわち番組名列２２の番組名に対応する情報ＩＤ列２１の番号が、上から下へ、「００１」、「００２」、「００２」、「００４」、「００３」、・・・と記述されている。
【００５９】
また、操作内容列２８には、操作履歴ＩＤ列２５のＩＤ番号に対応する操作内容が、上から下へ、「録画」、「再生」、「再生」、「再生」、「再生」、・・・と記述されている。
【００６０】
尚、この操作の履歴の一覧においては、操作内容列２８の「録画」に対する操作日時列２６の操作日時のデータ「２００６／９／２８  １５：００」も、将来、検索情報の検索キーとなり得る操作情報である。
【００６１】
上記に続いて、図２において、操作情報があるか否かを判断する（ステップＳ２）。
図３(a) に示すように、操作情報は、操作情報取得部１６によってユーザの情報操作履歴集積部１５から読み出された操作情報ＩＤの番号で「００１」以上の操作情報が、未処理で残っている（Ｓ２がＹＥＳ）。
【００６２】
したがって、この場合は、未処理の先頭の番号（最初の処理ステップでは番号「００１」）の操作情報に対する操作を操作履歴から取得する（ステップＳ３）。
この処理では、図３(b) の操作の履歴の一覧から、先ず、操作情報に対応するデータとして操作対象の情報ＩＤ列２７の情報ＩＤの番号「００１」、「００２」、「００２」、
「００４」、「００３」、・・・が取得される。
【００６３】
そして、これらの操作情報に対する操作に対応するデータとして、操作内容列２８の操作内容「録画」、「再生」、「再生」、「再生」、「再生」、・・・が取得される。
続いて、図２において、図１のユーザ嗜好抽出部１７が、操作を分析して操作情報の重視度合いを導出する（ステップＳ４）。
【００６４】
この処理では、ユーザ嗜好抽出部１７は、ステップＳ３の処理で取得した操作（操作内容）に基づいて、操作情報（情報ＩＤ）ごとのユーザの重視度合いを導出する。「重視度合い」は、処理プログラムの設計段階で決められており、例えば、操作内容である番組の「視聴」、「録画」、「再生」、「早送」、「消去」に対して、それぞれ「＋２」、「＋＋２」、「−１」、「−２」などが割り当てられている。
【００６５】
それら操作内容の情報ＩＤごとの重視度合いは、図３(c) に示すように、情報ＩＤ「００１」に対しては、図３(b) の操作の履歴で操作対象の情報ＩＤ列２７及び操作内容列２８に見られるように、「録画」が１回行われているので、情報ＩＤ「００１」に対する「重視度合い」は「＋２」である。
【００６６】
また、情報ＩＤ「００２」に対しては、図３(b) の操作の履歴で操作対象の情報ＩＤ列２７及び操作内容列２８に見られるように、「再生」が２回行われているので、情報ＩＤ「００２」に対する「重視度合い」は「＋４」である。
【００６７】
同様にして、情報ＩＤ「００３」に対する「重視度合い」は「＋２」、情報ＩＤ「００４」に対する「重視度合い」は「＋２」、情報ＩＤ「００５」に対する「重視度合い」は「＋２」というように、情報ＩＤごとの重視度合いが導出される。
【００６８】
尚、図３(c) に示す情報の重視度合いの一覧は、図２におけるステップＳ２〜Ｓ４の処理が繰り返された場合の結果をまとめて予め示している。
続いて、図２において、操作情報から、検索に使う情報を抽出する（ステップＳ５）。
【００６９】
この処理では、図３(a) に示すユーザが操作した情報（操作情報）の一覧から、検索に使う情報、つまり検索キーやキーワードとなる情報が抽出される。
本例では、番組の番組名、番組内容、ジャンルを形態素解析などにより分かち書きした情報がキーワードとして抽出される。
【００７０】
これにより、図３(a) の情報ＩＤ「００１」に対応する番組名列２２の「純情きらり」、番組内容列２３の「宮崎あおい…」、ジャンル列２４の「ドラマ…」から、図３(d) の操作情報に含む検索に使う情報と重みの一覧の、情報ＩＤ列２１及び検索に使う情報列３０に示すように、情報ＩＤ「００１」に対応する情報（検索キー、キーワード）として「純情」、「きらり」、「宮崎」、「あおい」、「ドラマ…」が抽出されている。
【００７１】
また、同様に、情報ＩＤ「００２」に対応するキーワードとしては、「ＦＩＦＡ」、「Ｗ杯」、「２００６」、「決勝」、「イタリア」、「フランス」、「スポーツ…」が抽出されている。
【００７２】
また、情報ＩＤ「００３」に対応するキーワードとしては、「高校」、「野球」、「神奈川県」、「３回戦」、「第一試合」、「スポーツ…」が抽出されている。更に、情報ＩＤ「００４」に対応するキーワードとしては、「ＦＩＦＡ」、「Ｗ杯」、「２００６」、「準決勝」、「スポーツ…」が抽出されている。
【００７３】
尚、これらの一覧も、図２におけるステップＳ２〜Ｓ５の処理が繰り返された場合の結果をまとめて予め示している。
続いて、図２において、抽出した情報に、重視度合いに基づいて重みを設定する（ステップＳ６）。
【００７４】
この処理では、図３(c) に示す情報の重視度合い一覧の、重視度合い列２９に示す重視度合いの値２、４、２、・・・が、そのまま図３(d) の操作情報に含む検索に使う情報と重み一覧の、重み列３１に、重みの値２、４、２、・・・として設定される。
【００７５】
この重み列３１に設定される重みの値２、４、２、・・・は、それぞれ対応する検索に使う情報列３０の各キーワードごとに付加されるようになっている。
ここで、ステップＳ２の処理に戻り、図３(a) のユーザが操作した情報（操作情報）の一覧に示す情報ＩＤ列２１に示されている全ての情報に対して、ステップＳ３〜Ｓ６、Ｓ２が繰り返される。
【００７６】
これにより、図３(a),(b),(c) の、ユーザが操作した情報（操作情報）の一覧、操作の履歴一覧、及び情報の重視度合い一覧、とに基づいて、図３(d) に示す操作情報に含む検索に使う情報と重みの一覧が生成される。
【００７７】
そして、図２におけるステップＳ２において、操作情報がなくなると（Ｓ２がＮＯ）、各操作情報に含まれる情報毎に重みの和を算出する（ステップＳ７）。
この処理では、図３(d) の操作情報に含む検索に使う情報と重み一覧に基づいて、図３(e) に示す各操作情報に共通する情報の重みの和（ユーザの嗜好）一覧が生成される。
【００７８】
この一覧では、図３(d) の検索に使う情報列３０に示された各キーワード（検索に用いる情報）が個別に分離されて示される。
すなわち、図３(e) に示す各操作情報に共通する情報の重みの和（ユーザの嗜好）一覧の、検索に使う情報列３２には、上から下へ、スポーツ、ＦＩＦＡ、Ｗ杯、２００６、決勝、イタリア、フランス、準決勝、・・・、と検索に使うキーワードが記述されている。
【００７９】
そして、これらの検索に使うキーワードに対して、各操作情報に共通する情報の重みの和（ユーザの嗜好）が、重み列３３の上から下へ、８、６、６、６、４、４、４、４、・・・と降順に記述されている。
【００８０】
ここで、「スポーツ」の重み「８」は、図３(d) の情報ＩＤ「００２」に現れる「スポーツ」のキーワードが「４」を重みを持っており、情報ＩＤ「００３」と「００４」に現れる「スポーツ」のキーワードが、それぞれ「２」を重みを持っているので、これらの総和が、４＋２＋２＝８となったものである。検索に使う情報列３２の他のキーワードに対応する重み列３３の他の重みについても同様である。
【００８１】
このようにして、検索情報に現れる各種のキーワードに対するユーザの嗜好が、重み列３３に示される重みの和として取得される。
この検索に用いる情報の重み（重み列３３に示される重みの和）は、図３(e) に示すように、ユーザの嗜好として、記憶装置、例えばユーザの情報操作履歴集積部１５の所定の記憶領域に保管しておくようにするのが好ましい。
【００８２】
このように、本発明の実施例１によれば、ユーザが過去に操作情報に行った操作に基づいてユーザの嗜好を定量化して求めることができる。
【実施例２】
【００８３】
図４(a),(b) は、実施例２における処理を説明する図である。図４(a) は、上記のユーザの嗜好を抽出する処理に続く処理を示し、検索情報のベクトルの有効要素を評価し、重要度の低い要素を削減する処理のフローチャートである。そして、図４(b) は、上記の処理において、ベクトル空間に配置された検索情報のベクトルと、各ベクトルごとの削減前の有効要素を示す図である。
【００８４】
本例における有効要素の削減では、予め抽出されているユーザの嗜好を用いて重要度の低いものを削減する。
図４(a) において、先ず、検索情報をベクトル空間に配置する（ステップＳ１１）。
【００８５】
この処理では、検索情報取得部１１により、情報源のＥＰＧ（電子番組表）記憶部１２から放送予定の番組の情報（検索情報）を取得する。そして、検索情報ベクトル化部１３により、各番組の情報を、図４(b) に示すように、ベクトル空間へ配置する。
【００８６】
図４(b) には、ベクトル空間に配置された検索情報のベクトルが、情報ＩＤ列２１に、番号「００１」、「００２」、・・・で示されている。そして、その各ベクトルを構成する要素が、要素１列４１、要素２列４２、・・・、要素２１列６１、要素２２列６２、・・・、と示されている。
【００８７】
尚、このベクトル空間に示す各ベクトルの有効要素に付加されている要素値、例えばベクトル「００１」の要素１「純情」、要素２「きらり」の要素値である「２．４」、「２．６」等は、キーワードの統計量算出の一法である「ＴＦ×１／ＤＦ」によって求められた例を示している。
【００８８】
続いて、ユーザの嗜好を取得する（ステップＳ１２）。
この処理では、ユーザの情報操作履歴集積部１５の所定の記憶領域に保管されているユーザの嗜好（図３(e) に示す検索に用いる情報とその重み）が読み出されて不図示のＲＡＭ(Random Access Memory)等に一時的に記憶される。
【００８９】
続いて、検索情報のベクトルがあるか否かが判別される（ステップ１３）。
この処理において、最初の処理周期では、ステップ１１でベクトル空間に配置された検索情報のベクトルが少なくとも１つは存在する（Ｓ１３がＹＥＳ）。
【００９０】
したがって、この場合は、ベクトルの要素をユーザの嗜好で評価して評価条件を満たす要素だけを残す（ステップ１４）。
この処理は、例えば、図４(b) に示したような各番組のベクトルの各要素をユーザの嗜好を用いて評価し、評価条件を満たす要素だけを残し、それ以外の要素を除去する処理である。
【００９１】
このように、本発明の実施例２によれば、ユーザ嗜好に基づいて、検索情報のベクトルの有効な要素の数を削減することができるので、検索の処理時間を一定値以内に抑えることができる。
【００９２】
また、次元数を削減する時には、ユーザの嗜好を利用して、検索条件に含まれやすい重要なキーワードなどの要素が残るようにするので、高い検索精度を維持したままで処理時間を高速化できる。
【００９３】
＜その他の実施例＞
図５(a),(b),(c),(d) は、上記のステップ１４におけるユーザの嗜好を用いた要素の評価処理において少なくとも第１から第４までの４通りの評価の処理方法があることを示す
それぞれのフローチャートである。
【００９４】
図６(a) 〜(e) は、それらのフローチャートで示される処理において、ユーザの嗜好を用いて評価され、評価条件を満たす要素だけを残し、それ以外の要素が除去された状態を示す図である。
【実施例３】
【００９５】
最初に、実施例３として、第１の処理方法を図５(a) に示す。図５(a) に示す第１の処理方法では、先ず、ベクトルの要素をユーザの嗜好の重みが大きい順にソートする（ステップＳ１４−１−１）。
【００９６】
ところで、図４(b) に示した検索情報のベクトルと要素の行列は、実際には上記のように各要素をユーザの嗜好の重みが大きい順にソートして生成したものである。
次に、図５(a) において、有効要素数削減部１８は、ソートした上位の要素から予め定めた数だけを残し、それ以外の要素は除去する（ステップＳ１４−１−２）。
【００９７】
本例では、設計段階で、上位２０個の要素を残すと定められている。したがって、図４(b) に示した検索情報のベクトルと要素の行列において、要素１列から要素２０列に対応する上位２０個の要素が残され、図６(a) に網目で塗りつぶして示すように、要素２１列以上に対応する要素が除去される。
【００９８】
このように、実施例３によれば、ユーザの嗜好を用いて、ベクトルに残す要素と残さない要素を判別するので、検索条件にも含まれやすく、かつ検索情報の統計的な性質からも重要な要素が残るようにでき、高い検索精度を維持したままで処理時間を高速化することができる。
【００９９】
すなわち、検索対象の検索情報のベクトルの要素がユーザの嗜好に基づいて、例えば、多くても２０個までに削減されるので、ベクトル空間における検索時間が短縮される。
また、残されているベクトルの要素が、ユーザの嗜好の重みの大きい順に残されているいるので、ユーザの好みに合う番組検索、すなわち高い精度での検索が実現し、検索の精度が向上する。
【実施例４】
【０１００】
次に、実施例４として、第２の処理方法を図５(b) に示す。図５(b) に示す第２の処理方法は、先ず、ベクトルの要素の重みと、要素に対応するユ−ザの嗜好の重みを掛け合わせる（ステップＳ１４−２−１）。そして、掛け合わせた重みが大きい順に要素をソートする（ステップＳ１４−２−２）。
【０１０１】
この２つの処理ステップの処理により、図６(b) に示す検索情報のベクトルと要素の行列が得られる。
すなわち図４(b) に示す情報ＩＤ「００１」の要素１列の要素「純情」の要素値（要素の重み）は「２．４」であったが、これに図３(e) に示すユーザの嗜好の重み「２」が掛け合わされて「４．８」となり、図６(b) の行列では、ソートの結果、要素２列に置かれている。
【０１０２】
尚、図３(e) では重みが降順になっていて「純情」の重み「２」は図示が省略されているが、図３(e) の元となる図３(d) では、キーワード「純情」は、重み「２」を有する情報ＩＤ「００１」に一度しか出ていないので、図３(e) に示す「ユーザの嗜好」でも重みは「２」となっている。
【０１０３】
同様に、図４(b) に示す情報ＩＤ「００１」の要素２列の要素「きらり」の要素値は「２．６」であったが、これに図３(e) に示すユーザの嗜好の重み「２」が掛け合わされて「５．２」となり、図６(b) の行列では、ソートの結果、要素１列に置かれている。
【０１０４】
その他の情報ＩＤの各要素についても上記と同様に、ユーザの嗜好の重みが掛け合わされ、ソートされて、図６(b) に示すように行列化される。
続いて、図５(b) において、有効要素数削減部１８は、掛け合わせた要素の重みが予め定めた基準値よりも大きい要素だけを残す（ステップＳ１４−２−３）。
【０１０５】
この処理で、本例では、要素値「２．０」よりも大きい要素だけを残すように予めプログラミングされている。
したがって、図６(b) の行列から、図６(c) に示すように、要素値「２．０」の要素「イタリア」と「フランス」が要素から除去される。
【０１０６】
このように、本発明の実施例４によれば、ユーザの嗜好と、検索情報統計量から定めた要素値とを掛け合わせた値を用いて、ベクトルに残す要素と残さない要素を判別するので、検索条件にも含まれやすく、かつ検索情報の統計的な性質からも重要な要素が残るようにでき、高い検索精度を維持したままで処理時間を高速化することができる。
【実施例５】
【０１０７】
続いて、実施例５として、第３の処理方法を図５(c) に示す。図５(c) に示す第３の処理方法は、最初の処理ステップＳ１４−３−１と次の処理ステップＳ１４−３−２の処理は、図５(b) に示す第２の処理方法における処理ステップＳ１４−２−１とＳ１４−２−２の処理と同一である。
【０１０８】
上記に続いて、有効要素数削減部１８は、ソートした上位の要素から予め定めた数だけを残し、それ以外の要素は除去する（ステップＳ１４−３−３）。
この処理においても、上位２０個の要素を残すことが予めプログラミングされている。したがって、図６(b) の行列から、要素１列から要素２０列に対応する上位２０個の要素が残され、図６(d) に網目で塗りつぶして示すように、要素２１列以上に対応する要素が除去される。
【０１０９】
ただし、本例では、図５(a) 及び図６(a) の場合と異なり、各要素は単にユーザの嗜好の重みが大きい順に並べられるのではなく、要素ごとに、その要素値にユーザの嗜好の重みが掛け合わされてから、その重み順に並べられている。
【０１１０】
これにより、本発明の実施例５によれば、検索情報のベクトルの要素を検索条件として大事な要素から降順に並べて、予め定めた要素数以上の要素を取り除くので、高い検索精度を維持したままで処理時間を高速化できる。また、各検索情報のベクトルの最大有効要素数が予めわかるので、検索を行う前に処理時間の最大値を得ることができる。
【実施例６】
【０１１１】
更に、実施例６として、第４の処理方法を図５(d) に示す。図５(d) に示す第４の処理方法も、最初の処理ステップＳ１４−４−１と次の処理ステップＳ１４−４−２の処理は、図５(b) に示す第２の処理方法における処理ステップＳ１４−２−１とＳ１４−２−２の処理と同一である。
【０１１２】
本例では、上記に続いて、有効要素数削減部１８は、ソートした上位の要素から予め定めた基準値以上で、かつ予め定めた数以内の要素だけを残し、それ以外の要素は除去する（ステップＳ１４−４−３）。
【０１１３】
この処理では、要素値が「５．０」以上で、かつ上位２０個の要素を残すことが予めプログラミングされている。
図６(b) の行列から、図６(e) に示すように、情報ＩＤ「００１」のベクトルでは、要素値「５．２」の要素「きらり」だけが残され、他の要素は、網目で塗りつぶして示すように削除される。
【０１１４】
また、情報ＩＤ「００２」のベクトルでは、要素２０列までの要素の要素値が「５．０」以上であるので、要素20列より前の要素「スポール」、「Ｗ杯」を含む全ての要素が残され、要素値が「５．０」に満たない要素「イタリア」、「フランス」を含む要素２１列以降の要素が全て削除されている。
【０１１５】
また、情報ＩＤ「００３」のベクトルでは、要素値が「５．０」以上である要素１列の要素「高校」と要素２列の要素「野球」が残され、要素値が「５．０」に満たない要素３列以降の要素が全て削除されている。
【０１１６】
このように、本発明の実施例６によれば、検索情報のベクトルの要素を検索条件として大事な要素から降順に並べて、予め定めた要素数以上の要素もしくは、予め定めた要素値以下の要素を取り除くので、高い検索精度を維持したままで処理時間を高速化できる。
【実施例７】
【０１１７】
（従来の正規化の一例）
ところで、ベクトル空間における従来のコサイン正規化は検索精度が低下すると前述したが、これについて具体的に例をあげて説明する。その後、実施例７として、本発明によるベクトルの正規化について述べることにする。
【０１１８】
図７(a),(b) は、従来のベクトルの正規化を説明する図であり、図７(c) は本発明によるベクトルの正規化処理の結果を示す図である。
検索情報のベクトル空間の統計量を用いてベクトルの要素を調べると、図７(a) に示すように、検索情報のベクトルによって情報量（要素数）が大きく偏ってバラつくことがある。
【０１１９】
すなわち、図７(a) に示すように、情報ＩＤ「００１」のベクトルは、要素１列４１から要素４２列８２までの４２個の情報量を持っている。これに対して情報ＩＤ「００２」のベクトルは、要素１列４１から要素２列４２までの２個の情報量しか持っていない。
【０１２０】
つまり情報ＩＤ「００１」のベクトルは、ベクトルの要素数が非常に多く（ベクトルが長い）、情報ＩＤ「００２」のベクトルは、ベクトルの要素数が非常に少ない（ベクトルが短い）。
【０１２１】
しかし、いずれのベクトルも、要素１列４１の要素は「純情」、要素２列４２の要素は「きらり」である。また、本例では、それぞれの要素の統計量から得られる要素値は同じで、要素「純情」では要素値「２．４」、要素「きらり」では要素値「２．６」である。
【０１２２】
このようなベクトルに対して、情報量の偏りを平準化するために、コサイン正規化が行われてきた。コサイン正規化は、ベクトルの長さを同一にして、検索キーの集合を表すベクトル（クエリベクトル）と検索対象の情報（ベクトル空間の個々のベクトル）との角度の大小で検索を行うことを目的としている。角度が小さいほど、クエリベクトルに近くて適合性の高いベクトルである。
【０１２３】
このコサイン正規化によるベクトルは、Ｎｏｒｍａｌｉｚｅ（Ｐ）＝Ｐ／｜Ｐ｜で表される。
ここで、Ｐは検索情報のベクトル＝（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、・・・、Ｗｎ）である。ｎはベクトルの要素数である。Ｗｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）は各要素の重みである。そして、｜Ｐ｜はベクトルの長さである。ベクトルの長さ｜Ｐ｜は、
【０１２４】
【数１】
2008123210.tif 000003
【０１２５】
で表される。
この結果、図７(a) に示した２つのベクトルの各要素の重みは、図７(b) に示すようになる。すなわち、情報ＩＤ「００１」のベクトルでは、各要素の重みは、図７(a) の正規化前の重みの１／１０にそれぞれ変化している。これは、情報ＩＤ「００１」のベクトルの長さが、コサイン正規化によって正規化前の１／１０に短くなったから、重みも１／１０になったと考えることができる。
【０１２６】
他方、情報ＩＤ「００２」のベクトルでは、各要素の重みは、図７(a) の正規化前の重みの約２．８／１０に変化している。これは、コサイン正規化によって、情報ＩＤ「００２」のベクトルの長さが情報ＩＤ「００１」のベクトルの長さと同一になったものの、要素数が２つしかないので、情報ID「001」のベクトルに比べて、各要素の重みが大きくなったものである。
【０１２７】
図７(b) において、情報ＩＤ「００１」のベクトルの要素と情報ＩＤ「００２」のベクトル要素を比較すると、それぞれのベクトルにおいて同一の重さを持っていた要素「純情」と、同じく要素「きらり」は、コサイン正規化後の情報ＩＤ「００２」のベクトルでは、情報ＩＤ「００１」のベクトルに比較して約２．８倍の重さに変化している。
【０１２８】
このように従来のコサイン正規化では、同一の重さを持っていた要素同士が、それぞれが属するベクトルの長さ（要素数）によって、正規化後の重さが大きく異なってしまう。このように同じ要素（検索キー）の値が大きく異なると、検索精度にも悪影響を及ぼすという問題が生じる。
（本発明の正規化の一例）
上記の問題を解決するために、本発明の実施例７では、情報量の統計的な性質つまり情報量のばらつきを考慮してベクトルの正規化を行う。
【０１２９】
すなわち、ベクトルを正規化する時に、ベクトルの長さではなく、ベクトルの有効要素数（値が０でない要素）に着目し、ベクトル空間の平均有効要素数（Ｎ次元）よりも有効要素数が少ない情報（有効要素数n）は、その差（Ｎ−ｎ）の分だけベクトル空間の要素の平均値（ＡＷ）を補填して正規化を行う。
【０１３０】
尚、平均有効要素数の代わりに、最大有効要素数や有効要素数の中央値を用いることもできる。
この考えに基づく本例における正規化によるベクトルは、
Ｎｏｒｍａｌｉｚｅ（Ｐ）＝Ｐ／｜Ｐ’｜
で表される。ここで、Ｐは検索情報のベクトル＝（Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、・・・、Ｗｎ）、ｎはベクトルの要素数、Ｗｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）は各要素の重み、｜Ｐ’｜は平
均重みを補填したベクトルの長さである。｜Ｐ’｜は
【０１３１】
【数２】
2008123210.tif 000004
【０１３２】
で表される。ＡＷｊは、この検索情報のベクトル空間全体の要素の平均重み、Ｎは、この検索情報のベクトル空間のベクトルの平均有効要素数（又は最大有効要素数、又は有効要素数の中央値）である。
【０１３３】
このような本発明の実施例７による正規化の結果は、一例として図７(c) に示されている。図７(c) は、平均有効要素数１０次元、要素の平均重み１．５として、図７(a) に示す情報ＩＤ「００１」のベクトルと情報ＩＤ「００２」のベクトルに対して、本発明の実施例７による上記の正規化方式で計算した結果を示している。
【０１３４】
図７(c) において、情報ＩＤ「００１」のベクトルの要素と情報ＩＤ「００２」のベクトル要素を比較すると、それぞれのベクトルにおいて同一の重さを持つ要素「純情」と、同じく要素「きらり」は、本発明の実施例７による正規化後では、情報ＩＤ「００２」の場合と、情報ＩＤ「００１」の場合を比較して約２倍弱の重さで表されている。
【０１３５】
このように、本発明の実施例７によれば、ベクトル空間の統計的な性質を考慮したベクトルの正規化によって、情報量（要素量）のバラつきを平準化でき、したがって、要素数が極端に少ないベクトルでも、その重みが平準化されるので、これにより、高精度な検索が可能となる。
【０１３６】
尚、本発明の実施例７による正規化を行った後でも、例えば上の例の要素「純情」と要素「きらり」のように、情報ＩＤ「００１」のベクトルと情報ＩＤ「００２」のベクトルのどちらにも含まれる情報（要素）の重みには違いが残る。
【０１３７】
しかし、これは、情報ＩＤ「００１」のベクトルと情報ＩＤ「００２」のベクトルの中で情報（要素）の重要性が異なるためであるので、同値になる必要なない。
【実施例８】
【０１３８】
図８は、実施例８における本発明のベクトルの正規化処理を含む情報検索インデックスの生成方法を示すフローチャートである。
図８において、先ず検索情報のベクトル空間の統計量を取得する（ステップＳＭ１）。この処理では、検索情報のベクトル空間のベクトルの平均有効要素数が取得され、次にベクトルの最大有効要素数が取得され、更にベクトルの有効要素数の中央値が取得される。
【０１３９】
続いて、検索情報を取得する（ステップＳＭ２）。この処理では、検索情報のベクトルを全部取得する。
次に、検索情報のベクトルが有るか否かを判断する（ステップＳＭ３）。
【０１４０】
この処理において、最初の処理周期では、ステップＳＭ２で取得された検索情報のベクトルが少なくとも１つは存在する（ＳＭ３がＹＥＳ）。
したがって、その場合は、その検索情報のベクトルの有効要素数と、ステップＳＭ１の処理で得られている平均有効要素数（又は最大有効要素数、又は有効要素数の中央値、以
下同様）と比較し、平均有効要素数よりも小さいか否かを判断する（ステップＳＭ４）。
【０１４１】
そして、検索情報のベクトルの有効要素数が、平均有効要素数よりも小さいときは（ＳＭ４がＹＥＳ）、本発明の実施例７によるベクトルの正規化を行う（ステップＳＭ５）。
これにより、図７(c) で説明したように検索の精度の高いベクトル空間のインデックスが、ベクトル空間（インデックス）記憶部１４に格納される。
【０１４２】
また、ステップＳＭ４の判断で、検索情報のベクトルの有効要素数が、平均有効要素数よりも小さくないときは（ＳＭ４がＮＯ）、その場合は、その検索情報のベクトルは比較的多くの有効要素数を持っていると判断して、通常のコサイン正規化を行う（ステップＳＭ６）。
【０１４３】
このように、通常のコサイン正規化によっても検索の精度が保たれると判断される場合は演算の速いコサイン正規化でベクトルを正規化して、ベクトル空間（インデックス）記憶部１４に格納される。
【０１４４】
上記ステップＳＭ５、又はステップＳＭ６のいずれかの処理が終了した後は、再びステップＳＭ３の判別処理に戻って、ステップＳＭ３〜ＳＭ６までの処理を繰り返す。
そして、全ての検索情報のベクトルへの正規化が完了して、全ての検索情報のベクトルがインデックスとしてベクトル空間（インデックス）記憶部１４に格納された後はステップＳＭ３の判別で、ステップＳＭ２で取得した検索情報のベクトルが残り無しとなるので（ＳＭ３がＮＯ）、ベクトル正規化の処理を終了する。
【０１４５】
このように、発明の実施例８によれば、高い検索精度のインデックスが高速に生成されるので、例えばＴＶ番組や動画を高い検索精度で且つ速い処理時間で検索することができるようになる。 
【０１４６】
尚、本発明の情報検索装置及び情報検索方法は、あらゆる情報検索に適用できるものであるが、上述した各実施例で例として取り上げて説明したように、ＴＶや動画などの番組を探す情報機器や方法にも適用できることは言うまでも無い。
【０１４７】
（付記１）
ユーザが情報を検索する情報機器であって、
前記ユーザが過去に操作した情報である操作情報の集合と各前記操作情報に対する操作内容とを取得する操作情報取得手段と、
該操作情報取得手段が得た前記操作情報の集合と前記操作内容とから前記ユーザの嗜好を抽出するユーザ嗜好傾向抽出手段と、
を有し、
該ユーザ嗜好傾向抽出手段は、前記操作情報のそれぞれに対する前記操作内容から前記ユーザが前記操作情報を重視する度合いである重視度合いを求め、
この求めた重視度合いに基づいて当該操作情報が含む検索キーに重みをつけ、
前記操作情報の集合の各前記操作情報に共通する検索キーの重みの和を求めることにより、
前記ユーザの嗜好傾向を抽出する
ことを特徴とする情報検索装置。
（付記２） 
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得手段と、
該検索情報取得手段が得た前記検索情報をベクトルとして、検索キー情報を軸とするベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化手段と、
該検索情報ベクトル化手段により前記ベクトル空間に配置された前記検索情報の前記ベ
クトルから検索キーとして有効な前記ベクトルの数を削減する有効検索キー数削減手段と、
を有し、
該有効検索キー数削減手段は、前記ユーザ嗜好傾向抽出手段で求めた前記ユーザの前記嗜好を用いて前記検索情報の前記ベクトルの前記検索キーを評価し、
評価基準に満たない前記検索キーを取り除くことにより、
前記検索情報の前記ベクトルの有効な検索キーとしての数を削減する
ことを特徴とする付記１記載の情報検索装置。
（付記３）
前記有効検索キー数削減手段により前記検索情報の前記ベクトルを検索キーとして評価するときに、
前記検索情報の前記ベクトルの検索キーとしての重みに、該検索キーに対応する前記ユーザの前記嗜好の重みを掛け合わせて、
該重みが掛け合わされた前記検索キーの重みが前記評価基準を満たすか否かを評価することを特徴とする付記２記載の情報検索装置。
（付記４）
前記有効検索キー数削減手段により前記検索情報の前記ベクトルを検索キーとして評価するときに、
前記検索情報の前記ベクトルの検索キーとしての重みに、該検索キーに対応する前記ユーザの前記嗜好の重みを掛け合わせて、
該重みが掛け合わされた前記検索キーの重みの内、予め定めた重み以下の重みを有する検索キーを取り除くことを特徴とする付記２又は３記載の情報検索装置。
（付記５）
前記有効検索キー数削減手段により前記検索情報の前記ベクトルを検索キーとして評価するときに、
前記検索情報の前記ベクトルの検索キーとしての重みに、該検索キーに対応する前記ユーザの前記嗜好の重みを掛け合わせて、
該重みが掛け合わされた前記検索キーの重みの降順に前記検索キーを並べ、
予め定めた検索キー数以上の検索キーを取り除くことを特徴とする付記２、３又は４記載の情報検索装置。
（付記６）
前記有効検索キー数削減手段により前記検索情報の前記ベクトルを検索キーとして評価するときに、
前記検索情報の前記ベクトルの検索キーとしての重みに、該検索キーに対応する前記ユーザの前記嗜好の重みを掛け合わせて、
該重みが掛け合わされた前記検索キーの重みの降順に前記検索キーを並べ、
予め定めた検索キー数以上もしくは、検索キーの重みが予め定めた重み以下の検索キーを取り除くことを特徴とする付記４又は５記載の情報検索装置。
（付記７）
ユーザが情報を検索する情報機器であって、
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得手段と、
該検索情報取得手段が得た前記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化手段と、
該検索情報ベクトル化手段によりベクトル空間に配置された前記検索情報のベクトルの統計量を取得する統計量取得手段と、
該統計量取得手段により前記統計量として取得された前記検索情報の前記ベクトルを正規化する正規化手段と
を有し、
該正規化手段は、前記統計量取得手段により得られた統計量を用いて、前記検索情報の前記ベクトルを正規化することを特徴とする情報検索装置。
（付記８）
前記検索情報の前記ベクトルの前記統計量として、前記検索情報の前記ベクトルの平均有効検索キー数、最大有効検索キー数、又は有効検索キー数の中央値と、前記ベクトルの検索キー数の平均とを取得することを特徴とする付記７記載の情報検索装置。
（付記９）
前記情報機器はＴＶ番組又は動画の視聴又は録画が可能で且つＴＶ又は動画等の番組を探す装置であり、
前記検索情報又は前記操作情報は、前記番組の情報であり、
前記検索情報又は前記操作情報が含む検索キーは、前記番組の番組名又は番組内容等に含まれる単語、人名、番組時刻等のデータであり、
前記操作情報に対する操作内容は、前記番組の視聴、録画、再生、早送、消去などの操作である
ことを特徴とする付記１乃至９のいずれかに記載の情報検索装置。
（付記１０）
ユーザが情報を検索する情報機器であって、
前記ユーザが過去に操作した情報である操作情報の集合と各前記操作情報に対する操作内容とを取得する操作情報取得手段と、
該操作情報取得手段が得た前記操作情報の集合と前記操作内容とから前記ユーザの嗜好を抽出するユーザ嗜好傾向抽出手段と、
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得手段と、
該検索情報取得手段が得た前記検索情報をベクトルとして、ベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化手段と、
該検索情報ベクトル化手段により前記ベクトル空間に配置された前記検索情報の前記ベクトルから、検索キーとして有効な前記ベクトルの数を削減する有効検索キー数削減手段と、
を有し、
前記ユーザ嗜好傾向抽出手段は、前記操作情報のそれぞれに対する前記操作内容から前記ユーザが前記操作情報を重視する度合いである重視度合いを求め、この求めた重視度合いに基づいて当該操作情報が含む検索キーに重みをつけ、前記操作情報の集合の各前記操作情報に共通する検索キーの重みの和を求めることにより前記ユーザの嗜好傾向を抽出し、
前記有効検索キー数削減手段は、前記ユーザ嗜好傾向抽出手段で求めた前記ユーザの前記嗜好を用いて前記検索情報の前記ベクトルの前記検索キーを評価し、評価基準に満たない前記検索キーを取り除くことにより前記検索情報の前記ベクトルの有効な検索キーとしての数を削減する、
ことを特徴とするの情報検索装置。
（付記１１）
コンピュータを用いた情報検索方法であって、
ユーザが過去に操作した情報である操作情報の集合と各前記操作情報に対する操作内容とを取得する操作情報取得工程と、
該操作情報取得工程により得られた前記操作情報の集合と前記操作内容とから前記ユーザの嗜好を抽出するユーザ嗜好傾向抽出工程と、
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得工程と、
該検索情報取得工程で得た前記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化工程と、
該検索情報ベクトル化工程によりベクトル空間に配置された前記検索情報のベクトルから検索キーとして有効な前記ベクトルの数を削減する有効検索キー数削減工程と、
を含み、
前記ユーザ嗜好傾向抽出工程では、前記操作情報のそれぞれに対する前記操作内容から前記ユーザが前記操作情報を重視する度合いである重視度合いを求め、この求めた重視度
合いに基づいて当該操作情報が含む検索キーに重みをつけ、前記操作情報の集合の各前記操作情報に共通する検索キーの重みの和を求めることにより前記ユーザの嗜好傾向を抽出し、
前記有効検索キー数削減工程では、前記ユーザ嗜好傾向抽出工程で求めた前記ユーザの前記嗜好を用いて前記検索情報の前記ベクトルの前記検索キーを評価し、評価基準に満たない前記検索キーを取り除くことにより前記検索情報の前記ベクトルの有効な検索キーとしての数を削減する、
ことを特徴とするの情報検索方法。
（付記１２）
コンピュータを用いた情報検索方法であって、
検索対象となる情報である検索情報を情報源から取得する検索情報取得工程と、
該検索情報取得工程で得られた前記検索情報をベクトル空間に配置する検索情報ベクトル化工程と、
該検索情報ベクトル化工程によりベクトル空間に配置された前記検索情報のベクトルの統計量を取得する統計量取得工程と、
該統計量取得工程により前記統計量として取得された前記検索情報の前記ベクトルを正規化する正規化工程と
を含み、
該正規化工程では、前記統計量取得工程により得られた統計量を用いて、前記検索情報の前記ベクトルを正規化することを特徴とする情報検索方法。
【図面の簡単な説明】
【０１４８】
【図１】本発明の実施形態における情報検索装置の基本的システム構成を示す図である。
【図２】実施例１においてユーザの嗜好を抽出する処理の動作を示すフローチャートである。
【図３】(a) 〜(e) は実施例１におけるユーザの嗜好抽出処理において取得され用いられ又は生成されるデータをそれぞれ一覧で示す表である。
【図４】実施例２における処理を説明する図であり、(a) は検索情報のベクトルの有効要素を削除する処理を示すフローチャート、(b) はその処理においてベクトル空間に配置された検索情報のベクトルと削減前の要素を示す図である。
【図５】(a),(b),(c),(d) は検索情報のベクトルの有効要素を削除する処理でのユーザの嗜好を用いた要素の評価処理における実施例３乃至実施例６それぞれのフローチャートである。
【図６】(a) 〜(e) は実施例３乃至実施例６のフローチャートで示される処理において、ユーザの嗜好を用いて評価され、評価条件を満たす要素だけを残し、それ以外の要素が除去された状態を示す図である。
【図７】(a),(b) は実施例７としてのベクトルの正規化処理の前提となる従来のベクトルの正規化を説明する図、(c) は実施例７としてのベクトルの正規化処理の結果を示す図である。
【図８】実施例８における本発明のベクトルの正規化処理を含む情報検索インデックスの生成方法を示すフローチャートである。
【図９】従来の検索キー情報を作成するシステムのブロック図である。
【符号の説明】
【０１４９】
１      検索情報取得部
２      ＥＰＧ（電子番組表）
３      検索情報ベクトル化部
４      ベクトル空間
５      有効数削減部
６      正規化部
１０    情報検索装置システム
１１    検索情報取得部
１２    ＥＰＧ（電子番組表）記憶部
１３    検索情報ベクトル化部
１４    ベクトル空間（インデックス）記憶部
１５    ユーザの情報操作履歴集積部
１６    操作情報取得部
１７    ユーザ嗜好抽出部
１８    有効要素数削減部
１９    ベクトル空間の統計量取得部
２０    正規化部
２１    情報ＩＤ列
２２    番組名列
２３    番組内容列
２４    ジャンル列
２５    操作履歴ＩＤ列
２６    操作日時列
２７    操作対象情報ＩＤ列
２８    操作内容列
２９    重要度合い列
３０    検索に使う情報列
３１    重み列
３２    検索に使う情報列
３３    重み列
４１    要素１列
４２    要素２列
６１    要素２１列
６２    要素２２列
８１    要素４１列
８２    要素４２列
【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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