(57)【要約】【課題】ユーザの作業負担をできるだけ軽減しつつ、そのユーザにとって重要なコンテンツが分かるような検索結果を提示する。【解決手段】判定部１４は、表示時間管理部１５が記憶している表示時間と、マーキング数管理部１６が記憶しているマーキング数と、表示頻度管理部１７が記憶している表示頻度とに基づいて、それぞれの文書と、その文書に含まれるページの重要度（ランク）を決定し、それを記憶する。このランクは各文書のページ単位で決定される。さらにそのページ毎のランクが合計されて、それをランク付けされたページ数で除した値（平均値）によって、文書毎のランクも求められることになる。そして、例えばキーワード検索によって文書を検索する際には、上記のランク付けの結果を検索結果に反映させる。【選択図】図１
2008052579.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツデータに基づいて表示手段に表示された画像が閲覧された程度を計測し、その閲覧の程度を表す閲覧程度情報を生成する計測手段と、
前記計測手段によって生成された閲覧程度情報に基づいて、前記コンテンツデータの重要度を判定する判定手段と、
複数のコンテンツデータの中から、指定された検索条件に合致するコンテンツデータを検索し、その検索結果を、前記判定手段により各コンテンツデータについて判定された重要度に応じた出力態様で出力する検索手段と
を備えることを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記計測手段は、前記画像が前記表示手段に表示された時間、前記画像が前記表示手段に表示された頻度、又は、前記画像に対してユーザが付与した情報の個数のうち、少なくともいずれか１つを計測して、その計測値を前記閲覧程度情報とする
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項３】
前記計測手段は、前記画像が前記表示手段に表示された頻度を計測して、その計測値を前記閲覧程度情報とし、
前記判定手段は、前記頻度が多くなるに従って前記重要度が高くなる関数に対し、前記計測手段によって生成された前記閲覧程度情報を入力して、前記コンテンツデータの重要度を求め、
前記関数は、前記重要度を縦軸として前記頻度を横軸とした場合に、前記頻度が所定値に到達するまでの間においては下に凸となるような関数となり、前記頻度が前記所定値を超えると上に凸となるような関数である
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項４】
前記計測手段は、複数種類の前記閲覧程度情報を生成し、
前記判定手段は、前記計測手段によって生成された複数種類の閲覧程度情報がそれぞれ表す閲覧の程度を所定の比率で按分して前記コンテンツデータの重要度を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項５】
前記計測手段は、複数種類の前記閲覧程度情報を生成し、
前記判定手段は、前記複数種類の閲覧程度情報のうち、前記重要度を判定する対象期間の長短に応じた種類の閲覧程度情報に基づいて、前記コンテンツデータの重要度を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項６】
前記コンテンツデータは、複数のページデータからなる文書データであり、
前記計測手段は、前記表示手段に表示されたページが閲覧された程度を計測して、その閲覧の程度を表す閲覧程度情報を生成し、
前記判定手段は、前記計測手段によって生成された閲覧程度情報に基づき、各々の前記文書に含まれるページ単位の重要度、及び、各々の前記文書単位の重要度を判定し、
前記検索手段は、記憶手段に記憶された複数の文書データの中から、指定された検索条件に合致する文書データ又はページデータを検索し、その検索結果を、前記判定手段により各文書データ及び各ページデータについて判定された重要度に応じた出力態様で出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項７】
前記表示手段に表示される画像を閲覧するユーザを特定するユーザ特定手段を備え、
前記計測手段は、前記表示手段によって表示された画像が閲覧された程度を表す閲覧程度情報を、当該画像を閲覧するユーザとして前記ユーザ特定手段によって特定されたユーザに割り当てられたユーザ識別情報と対応付けて記憶し、
前記判定手段は、各々のユーザ識別情報に対応付けられて前記計測手段により記憶されている閲覧程度情報に基づき、前記コンテンツデータの重要度を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
【請求項８】
コンピュータに、
コンテンツデータに基づいて表示手段に表示された画像が閲覧された程度を表す閲覧程度情報に基づいて、前記コンテンツデータの重要度を判定する判定機能と、
複数のコンテンツデータの中から、指定された検索条件に合致するコンテンツデータを検索し、その検索結果を、前記判定機能により各コンテンツデータについて判定された重要度に応じた出力態様で出力する検索機能と
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文書などのコンテンツを検索するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
記憶装置の大容量化が進み、文書や映像などを含む様々なコンテンツを大量に記憶することが可能となっている。汎用のコンピュータにおいて、膨大な数のコンテンツの中から所望のものを探し出す場合には、例えばデータファイル名、データ形式、データサイズ、作成・アクセス日時或いはキーワードなどをユーザが指定し、その指定した内容に合致するコンテンツをコンピュータが検索する、という方法が一般的である。また、図書館などの検索システムにおいては、各々の図書に関するメタデータを事前に手入力しておき、検索時にはメタデータの内容を指定することによって図書を検索する、という方法が採られている。さらに、特許文献１では、ユーザが重要だと考えるコンテンツに対してアンダーラインやシオリなどのマーキングを付加する技術が提案されている。
【特許文献１】特開平９−１０１９７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の検索方法において、より有用な検索結果を得るためには、例えばメタデータの入力などのように事前の作業が必要であり、これが非常に煩雑で手間がかかるという問題がある。また、検索結果を表示する際には、検索されたコンテンツを決められた順番で羅列して表示するだけであるから、検索結果に多数のコンテンツが含まれるような場合には、ユーザがそれぞれのコンテンツの内容を見て、自らにとっての重要度を１つ１つ確認しなければならない。
【０００４】
本発明は上述した背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの作業負担をできるだけ軽減しつつ、そのユーザにとって重要なコンテンツが分かるような検索結果を提示することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、コンテンツデータに基づいて表示手段に表示された画像が閲覧された程度を計測し、その閲覧の程度を表す閲覧程度情報を生成する計測手段と、前記計測手段によって生成された閲覧程度情報に基づいて、前記コンテンツデータの重要度を判定する判定手段と、複数のコンテンツデータの中から、指定された検索条件に合致するコンテンツデータを検索し、その検索結果を、前記判定手段により各コンテンツデータについて判定された重要度に応じた出力態様で出力する検索手段とを備えることを特徴とする検索装置を提供する。本発明によれば、コンテンツを検索する際に、ユーザにとって重要なコンテンツが分かるような検索結果を出力することができる。また、ユーザがコンテンツを閲覧するという行為によって各コンテンツデータの重要度が判定されるので、ユーザに対して特別な作業や操作を負わせることがない。
【０００６】
本発明の好ましい態様において、前記計測手段は、前記画像が前記表示手段に表示された時間、前記画像が前記表示手段に表示された頻度、又は、前記画像に対してユーザが付与した情報の個数のうち、少なくともいずれか１つを計測して、その計測値を前記閲覧程度情報とする。
【０００７】
本発明の好ましい態様において、前記計測手段は、前記画像が前記表示手段に表示された頻度を計測して、その計測値を前記閲覧程度情報とし、前記判定手段は、前記頻度が多くなるに従って前記重要度が高くなる関数に対し、前記計測手段によって生成された前記閲覧程度情報を入力して、前記コンテンツデータの重要度を求め、前記関数は、前記重要度を縦軸として前記頻度を横軸とした場合に、前記頻度が所定値に到達するまでの間においては下に凸となるような関数となり、前記頻度が前記所定値を超えると上に凸となるような関数である。このようにすれば、表示頻度の特性に応じた重要度を判定することができる。
【０００８】
本発明の好ましい態様において、前記計測手段は、複数種類の前記閲覧程度情報を生成し、前記判定手段は、前記計測手段によって生成された複数種類の閲覧程度情報がそれぞれ表す閲覧の程度を所定の比率で按分して前記コンテンツデータの重要度を判定する。複数種類の閲覧程度情報を考慮することで、重要度の判定精度を向上させることができる。
【０００９】
本発明の好ましい態様において、前記計測手段は、複数種類の前記閲覧程度情報を生成し、前記判定手段は、前記複数種類の閲覧程度情報のうち、前記重要度を判定する対象期間の長短に応じた種類の閲覧程度情報に基づいて、前記コンテンツデータの重要度を判定する。複数種類の閲覧程度情報を考慮することで、重要度の判定精度を向上させることができるとともに、前記重要度を判定する対象期間の長短に応じて重要度を判定することが可能となる。
【００１０】
本発明の好ましい態様において、前記コンテンツデータは、複数のページデータからなる文書データであり、前記計測手段は、前記表示手段に表示されたページが閲覧された程度を計測して、その閲覧の程度を表す閲覧程度情報を生成し、前記判定手段は、前記計測手段によって生成された閲覧程度情報に基づき、各々の前記文書に含まれるページ単位の重要度、及び、各々の前記文書単位の重要度を判定し、前記検索手段は、記憶手段に記憶された複数の文書データの中から、指定された検索条件に合致する文書データ又はページデータを検索し、その検索結果を、前記判定手段により各文書データ及び各ページデータについて判定された重要度に応じた出力態様で出力する。
【００１１】
本発明の好ましい態様において、前記表示手段に表示される画像を閲覧するユーザを特定するユーザ特定手段を備え、前記計測手段は、前記表示手段によって表示された画像が閲覧された程度を表す閲覧程度情報を、当該画像を閲覧するユーザとして前記ユーザ特定手段によって特定されたユーザに割り当てられたユーザ識別情報と対応付けて記憶し、
前記判定手段は、各々のユーザ識別情報に対応付けられて前記計測手段により記憶されている閲覧程度情報に基づき、前記コンテンツデータの重要度を判定する。このようにすれば、表示される画像を複数のユーザが閲覧する場合であっても、各々のユーザに応じた重要度を判定することが可能となる。
【００１２】
また、本発明は、コンピュータに、コンテンツデータに基づいて表示手段に表示された画像が閲覧された程度を表す閲覧程度情報に基づいて、前記コンテンツデータの重要度を判定する判定機能と、複数のコンテンツデータの中から、指定された検索条件に合致するコンテンツデータを検索し、その検索結果を、前記判定機能により各コンテンツデータについて判定された重要度に応じた出力態様で出力する検索機能とを実現させるためのプログラムを提供する。本発明によれば、コンテンツを検索する際に、ユーザにとって重要なコンテンツが分かるような検索結果を出力することができる。また、ユーザがコンテンツを閲覧するという行為によって各コンテンツデータの重要度が判定されるので、ユーザに対して特別な作業や操作を負わせることがない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本実施形態では、１又は複数のページからなる「文書」を、検索対象となる“コンテンツ”とする。そして、各々のコンテンツが個々のユーザによってどの程度重要であるかを判定し、各文書についてランク付けを行う。そして、例えばキーワード検索によって文書を検索する際には、そのランク付けを検索結果の出力態様に反映させ、ユーザにどの文書が重要であるかを理解させるようにしている。
【００１４】
そして、本実施形態では、文書の閲覧の程度が高いほど、その文書はユーザにとって重要であり、閲覧の程度が低いほど重要ではない、という考え方を採っている。文書の重要度は、ユーザがその文書に対してどの程度興味や関心を抱いて閲覧したかという“閲覧の程度”に基づいて判定される。閲覧の程度を測定する方法には、以下の３種類がある。
（Ａ）コンテンツが表示されている時間を計測し、この計測値を、閲覧の程度を表す閲覧程度情報とする方法。
（Ｂ）コンテンツに対してなされたマーキングの個数を計測し、この計測値を、閲覧の程度を表す閲覧程度情報とする方法。
（Ｃ）一定期間におけるコンテンツの表示頻度を計測し、この計測値を、閲覧の程度を表す閲覧程度情報とする方法。
以下、上記の考え方に沿って、実施形態の詳細を説明する。
【００１５】
（１）実施形態の構成
図１は、本実施形態に係る表示検索システム１の構成を示した図である。
この表示検索システム１は、複数の文書データ（コンテンツデータ）を記憶したホスト装置１０と、その文書データに基づいた文書を画像として表示する文書表示デバイス２００と、文書表示デバイス２００に表示された文書に対してマーキングなどの処理を行うためのペン型のセンシングデバイス３０とを備えている。文書データは、文書を構成する複数のページを表すページデータから成る。文書データには、各文書を識別するための文書ＩＤ（Identification：識別情報）が割り当てられている。また、各文書データに含まれるページデータには、ページ番号が割り当てられている。表示検索システム１は、この文書ＩＤ及びページ番号に基づいて各々の文書及びページを識別し、それぞれの文書・ページ単位での処理を実行することができるようになっている。
【００１６】
文書表示デバイス２００は、表示部２１と、表示時間計測部２２と、通信部２３とを備えている。通信部２３は、アンテナや無線通信回路を備えており、例えばBluetooth（登録商標）などで規定された通信手順に従って無線通信を行う。この通信部２３は、ホスト装置１０からセンシングデバイス３０を経由して送信されてくる文書データを受信し、これを表示部２１に供給する。表示部２１は、コレステリック液晶や電気泳動などを利用した記憶性液晶表示体や表示制御回路を備えており、通信部２３から供給される文書データに基づいて文書を表示する。表示時間計測部２２は、それぞれの文書・ページが表示されている時間を計測し、記録する。この表示時間は、ユーザが過去に各々の文書・ページをどれくらいの期間にわたって閲覧していたかという“閲覧の程度”を表している。記録された表示時間は通信部２３経由でセンシングデバイス３０に送信される。
【００１７】
センシングデバイス３０は、マーキング数計測部３１と、表示頻度計測部３２と、記憶部３３と、画像入力部３４と、画像処理部３５と、通信部３６とを有する。通信部３６は、文書表示デバイス２００の通信部２３と同じ通信手順に従って無線通信を行う。この通信部３６は、ホスト装置１０から送信されてくる文書データを受信し、記憶部３３に格納する。記憶部３３に格納された文書データは、必要に応じて、通信部３６から文書表示デバイス２００の通信部２３に送信される。また、通信部３６は、文書表示デバイス２００から送信されてくる表示時間を受信して、ホスト装置１０に転送することも行う。
【００１８】
画像入力部３４は、ユーザがセンシングデバイス３０を用いて文書にマーキングを行う際に、マーキングされた箇所近傍の画像を読み取る。画像処理部３５は、画像入力部３４が読み取った画像に基づいて、文書中のどこにマーキングがなされたかを特定する。マーキング数計測部３１は、このようにして文書になされたマーキングの数を計測し、それぞれの文書・ページ毎に記録する。なお、ここでいう“マーキング”とは、文書に対して付与された“シオリ”、“付箋”、“アンダーライン”或いは“注記”や“コメント”などのように、ユーザが指示した内容を意味する情報である。よって、マーキングの数は、ユーザが過去に文書を閲覧していた際にその文書の内容にどれくらい注目したかという“閲覧の程度”を表している。表示頻度計測部３２は、一定期間内に文書表示デバイス２００に文書が表示された回数（つまり頻度）を、それぞれの文書・ページ毎に計測し、記録する。この表示頻度は、ユーザが過去にそれぞれの文書を何回閲覧したかという“閲覧の程度”を表している。このように、表示時間、マーキング数及び表示頻度は、いずれもユーザが文書を閲覧した程度を表しているので、「閲覧程度情報」と総称する。
【００１９】
ホスト装置１０は、通信部１１と、デバイス管理部１２と、文書管理部１３と、判定部１４と、表示時間管理部１５と、マーキング数管理部１６と、表示頻度管理部１７と、記憶部１８と、検索条件指定部１９と、検索部２０とを有している。通信部１１は、センシングデバイス３０の通信部３６と同じ通信手順に従って無線通信を行う。この通信部１１は、記憶部１８に記憶されている文書データをセンシングデバイス３０に送信したり、センシングデバイス３０から送信されてくる閲覧程度情報を、表示時間管理部１５とマーキング数管理部１６と表示頻度管理部１７とに供給する。
【００２０】
デバイス管理部１２は、文書表示デバイス２００やセンシングデバイス３０に割り当てられたデバイスＩＤと、各デバイスに提供した文書の文書ＩＤとを関連づけて記憶しており、これらの登録や更新・変更などの管理機能を司る。文書管理部１３は、全ての文書の文書ＩＤ・ページ番号を記憶しており、これらの登録や更新・変更などの管理機能を司る。表示時間管理部１５は、各文書・各ページについての表示時間を記憶しており、その登録や更新・変更などの管理機能を司る。マーキング数管理部１６は、各文書・各ページに対するマーキング数を記憶しており、その登録や更新・変更などの管理機能を司る。表示頻度管理部は、各ページ・各文書の表示頻度を記憶しており、その登録や更新・変更などの管理機能を司る。
【００２１】
判定部１４は、表示時間管理部１５が記憶している表示時間と、マーキング数管理部１６が記憶しているマーキング数と、表示頻度管理部１７が記憶している表示頻度とに基づいて、それぞれの文書と、その文書に含まれるページの重要度（ランク値）を判定し、それを記憶する。図２に模式的に示すように、ランク値は、各文書のページ単位で判定される。さらにそのページ毎のランク値が合計され、それが、ランク付けされたページ数で除算される。その除算値（つまり平均値）が文書のランク値となる。
【００２２】
図１に戻り、検索条件指定部１９は、例えば複数の操作子を備えたキーボードなどであり、ユーザによって指定された検索条件を受け付ける。検索部２０は、指定された検索条件に合致する文書データを、記憶部１８の記憶内容から検索する。そして、検索部２０は、その検索結果を上記のランク値に応じた出力態様で出力する。具体的な出力手段としては、文書表示デバイス２００や、ホスト装置１０の図示せぬ表示装置などに検索結果を表示させるとか、図示せぬ印刷装置によって用紙に検索結果をプリントアウトするなどの手段がある。また、ここで用いる検索手法としては、周知のものを用いることができる。例えばデータファイル名、データ形式、データサイズ、作成・アクセス日時或いはキーワードなどをユーザが指定し、その指定した内容に合致する文書データを検索するといったものである。
【００２３】
（２）ランク判定の方法
ここで、図３は、表示時間、マーキング数及び表示頻度に基づくランク付けの方法を説明する図である。この図３を参照しながら、判定部１４がどのようにして各ページの重要度を判定するかという点について説明する。
【００２４】
（２−１）表示時間：ｔ
表示時間が長いほど、その文書の重要性は高いと考えられる。
図３には、横軸を表示時間ｔとし、縦軸をランク値Ｒとしたときの、表示時間ｔとランク値Ｒとの関係を表した関数Ｔが示されている。ランク値Ｒの最高値は１００である。図３に示すように、はじめて文書が表示された時から所定の時間ｔ１までは、ランク値Ｒは表示時間ｔにほぼ比例して高くなっていく。そして、表示時間が時間ｔ１を超えてランク値Ｒが１００に到達すると、それ以降はランク値Ｒが１００のまま維持される。つまり、表示時間ｔ１を超えると、ユーザがそれ以降いくら長い時間閲覧しても、ランク値Ｒは最高値のまま変わらない。ただし、例えば表示時間ｔが時間ｔ１に到達した後に、一度も表示されなくなると、ランク値Ｒは、その非表示時間に比例するようにして低くなっていき、いすれはランク値が「０」となる。文書が表示されなくなったということは、ユーザの興味・関心が薄くなった、つまり重要度が低下したと考えてよいからである。
【００２５】
（２−２）マーキング数：ｎ
ユーザがマーキングを行った回数が多いほど、その文書の重要性は高いと考えられる。
図３には、横軸をマーキング数ｎとし、縦軸をランク値Ｒとしたときの、マーキング数ｎとランク値Ｒとの関係を表した関数Ｎが示されている。図３に示すように、所定の回数ｎ１までは、ランク値Ｒはマーキング数ｎにほぼ比例して高くなっていく。そして、マーキング数がｎ１を超えてランク値Ｒが１００に到達すると、それ以降はランク値Ｒが１００のまま維持される。つまり、マーキング数ｎがｎ１を超えると、ユーザがそれ以降いくら多くのマーキングを行っても、ランク値Ｒは最高値のまま変わらない。なお、マーキング数ｎによるランク値Ｒは、表示時間ｔとランク値Ｒとの関係のように、いったん高くなるとそれ以降は低くなることはない。
【００２６】
（２−３）表示頻度：ｆ
文書が頻繁に表示されるほど、その重要性は高いと考えられる。
図３には、横軸を表示頻度ｆとし、縦軸をランク値Ｒとしたときの、表示頻度ｆとランク値Ｒとの関係を表した関数Ｆが示されている。図３に示すように、表示頻度ｆが所定の回数ｆ１に到達するまでは、表示頻度ｆが増加してもランク値Ｒはほとんど高くならない。そして、表示頻度ｆが所定値ｆ１を超えると、表示頻度ｆが増加するに連れてランク値Ｒも徐々に高くなっていく。ただし、このときの表示頻度ｆの増加度合いに対するランク値Ｒの増加度合いは非線形となる。より具体的には、表示頻度ｆが所定値ｆ２に到達するまでの間においては、関数Ｆは下に凸となり、表示頻度ｆが所定値ｆ２を超えると、関数Ｆは上に凸となる。
【００２７】
関数Ｆがこのような特性を採る理由は以下の通りである。
ユーザが最初に文書にアクセスしてそれを何回か表示している段階は、そのユーザがその文書を読み始めた段階、或いは、自分にとって有用な文書を探し始めた段階であると考えられる。よってこの時点では、その文書が必ずしもユーザにとって重要なものであるかどうかは判断できない。よって、表示頻度ｆが所定の回数ｆ１に到達するまでは、ランク値Ｒはほとんど高くならない。そして、所定値ｆ１を超えてさらに表示頻度ｆが増加すれば、その文書がユーザにとって重要なものであると確信することができる。よって、表示頻度ｆが所定値ｆ２に到達するまでの間においては、関数Ｆを下に凸とし、ランク値Ｒを急速に高くしている。ただし、表示頻度ｆが所定値ｆ２を超えた後も所定値の増加度合いをそのまま維持することは望ましくない。表示頻度ｆによるランク値Ｒを過大に評価しすぎるのは望ましくないからである。
【００２８】
このような理由があるために、表示頻度ｆの増加度合いに対するランク値Ｒの増加度合いが図３のような非線形となっているのである。そして、表示頻度ｆがｆ３を超えてランク値Ｒが１００に到達すると、それ以降はランク値Ｒが１００のまま維持される。つまり、表示頻度ｆがｆ３を超えると、その文書がそれ以降何回表示されようとも、ランク値Ｒは最高値のまま変わらない。
なお、前述したように、表示頻度ｆは、ある一定の期間中における表示回数である。よって、図３には示していないが、あまり表示されなくなると、表示頻度ｆも減少し、これに応じてランク値Ｒも低下することになる。
【００２９】
（２−４）文書・ページに対するランク算出
次に、判定部１４が、表示時間、マーキング数及び表示頻度のそれぞれに基づいて判定したランク値Ｒから、さらに各々の文書・ページのランク値を求める方法について説明する。
ここでは、
Rank値／ｔ：表示時間によって付けられたRank値（０≦Rank値/ｔ≦１００）、
Rank値／ｎ：マーキング数によって付けられたRank値（０≦Rank値/ｎ≦１００）、
Rank値／ｆ：表示頻度によって付けられたRank値（０≦Rank値/ｆ≦１００）、
と定義する。このとき、各ページのランク値（Rp）は次式（i）によって求められる。ま
た、各文書のランク値（Dp）は次式（ii）によって求められる。
ページのランク値（Rp）＝（Rank値／ｔ＋Rank値／ｎ＋Rank値／ｆ）／３
・・・（i）
文書のランク値（Dp）＝(ΣRp) /｛Σ（ランク付けされたページ数）｝・・（ii）  
要するに、ページのランク値（Rp）は、表示時間情報、マーキング数情報及び表示頻度情報のそれぞれに基づいて判定されたランク値Ｒを所定の比率で按分することで求められる。また、文書のランク値（Dp）は、ページ毎のランク値（Rp）を合計して、それをランク付けされたページ数で除した値（平均値）を計算することによって求められる。
【００３０】
（３）実施形態の動作
次に実施形態の動作を説明する。
図４は、判定部１４が実行する手順を示したフローチャートであり、図５は、上述した方法に従って判定部１４が判定したランク値の一例を示す図である。
ランク値を判定（算出）する時期としては、例えば２４時間毎などのように定期的な時期が予め決められている。図４において、判定部１４は、ランク値を判定（算出）する時期が到来したと判断すると（ステップＳ１；Ｙｅｓ）、まず処理対象となる文書を１つ特定する。そして、この文書に含まれる各ページに対応する表示時間、マーキング数及び表示頻度をそれぞれ、表示時間管理部１５、マーキング数管理部１６及び表示頻度管理部１７から読み出す（ステップＳ２）。
【００３１】
次に、判定部１４は、読み出した表示時間、マーキング数及び表示頻度の各々に基づいて、前述した方法でページ単位のランク値を求めていく。つまり、判定部１４は、図３に示した関数Ｔ、Ｎ、Ｆに従い、表示時間に応じた各ページのランク値を求め（ステップＳ３）、マーキング数に応じた各ページのランク値を求め（ステップＳ４）、表示頻度に応じた各ページのランク値を求める（ステップＳ５）。次に、判定部１４は、表示時間、マーキング数及び表示頻度の各々に基づいて算出した各ページのランク値Ｒを式（i）のよ
うにして足し合わせ、さらに「３」で除算することで、ページ単位のランク値（Rp）を算出する（ステップＳ６）。次に、判定部１４は、式（ii）に示したように、ページ単位の
ランク値（Rp）を合計し、それをランク付けされたページ数で除算して、文書のランク値（Dp）を求める（ステップＳ７）。
【００３２】
例えば図５では、文書Ａ，・・・，文書Ｊまでの１０個の文書を対象としている、文書Ａ，・・・，文書Ｊには、それぞれ文書ＩＤとして、「Ｄｏｃ１」，・・・，「Ｄｏｃ１０」が割り当てられている。或る文書に含まれる各ページのランク値（Rp）が算出されることで、その文書中のページのランク順が特定される。例えば、文書Ａの例で説明すると、ランク値（Rp）が高い順から、ページ番号「Ｐａｇｅ９」のページのランク値（Rp）が「９０」、ページ番号「Ｐａｇｅ７」のページのランク値（Rp）が「６０」、ページ番号「Ｐａｇｅ２」のページのランク値（Rp）が「４０」・・・といった具合である。さらに、これらのページ毎のランク値（Rp）から、文書のランク値（Dp）が算出される。例えば文書Ａの全体のランク値（Dp）は「２０」となる。
【００３３】
判定部１４は、以上のようなステップＳ２〜ステップＳ７の処理を全ての文書について繰り返し実行する（図４のステップＳ８；Ｎｏ）。そして、判定部１４は、全ての文書についての処理を完了すると（ステップＳ８；Ｙｅｓ）、ランク値が大きい順からリスト化したランキングリストを生成し、これを記憶する（ステップＳ９）。
【００３４】
判定部１４によって生成されたランキングリストは、“ページ別”と“文書別”に分かれている。図５に例示するように、ページ別ランキングリストＰＲには、「Ｄｏｃ１」の文書のページ番号「Ｐａｇｅ９」のランク値（Rp）が「９０」で最高である。次いで、「Ｄｏｃ２」の文書のページ番号「Ｐａｇｅ３」のランク値（Rp）が「８０」で続き、さらに、「Ｄｏｃ２」の文書のページ番号「Ｐａｇｅ８」のランク値（Rp）が「７０」で続いている。また、文書別ランキングリストＤＲには、「Ｄｏｃ３」の文書のランク値（Dp）が「９０」で最高である。次いで、「Ｄｏｃ２」の文書のランク値（Dp）が「７０」で続き、さらに、「Ｄｏｃ１０」の文書のランク値（Dp）が「３０」で続いている。
【００３５】
検索部２０は、検索条件指定部１９によって検索条件が指定されると、記憶部１８に記憶された複数の文書データの中から、検索条件に合致する文書データを検索する。そして、その検索結果を表示したり、プリントアウトする際には、判定部１４によって生成されたランキングリストＤＲ，ＰＲの内容に応じた出力態様で出力する。
【００３６】
例えば、図６に示すように、検索結果として、「Ｄｏｃ１」の文書のページ番号「Ｐａｇｅ９」と、「Ｄｏｃ２」の文書のページ番号「Ｐａｇｅ１」、「Ｐａｇｅ８」が抽出された場合を想定する。検索部２０が、このときの検索結果を表示する際には、ページ別ランキングリストＰＲに従って、ランク値（Rp）が最も高い「Ｄｏｃ１」のページ番号「Ｐａｇｅ９」のページを最も目立つ位置（ここでは最上部）に表示し、その下に「Ｄｏｃ２」のページ番号「Ｐａｇｅ８」のページを表示し、さらにその下に「Ｄｏｃ２」の文書のページ番号「Ｐａｇｅ１」のページを表示する。つまり、検索結果に含まれるページを、そのランク値（Rp）が高い順に優先的に出力するのである。
【００３７】
また、例えば図７に示すように、検索結果として「Ｄｏｃ２」の文書と、「Ｄｏｃ３」の文書が抽出された場合を想定する。検索部２０が、このときの検索結果を表示する際には、文書別ランキングリストＤＲに従って、ランク値（Dp）が最も高い「Ｄｏｃ３」の文書を最も目立つ位置（ここでは最上部）に表示し、その下に「Ｄｏｃ２」の文書を表示する。つまり、検索結果に含まれる文書を、そのランク値（Dp）が高い順に優先的に出力するのである。
ユーザは、このような検索結果を見れば、自分にとってどの文書・ページが重要かを一目で理解することができる。
【００３８】
上述した実施形態によれば、文書に対する過去の閲覧の程度に基づいて、その文書の重要度を判定する。そして、複数の文書の中から指定された条件に合致する文書を検索して出力する場合には、判定された重要度に応じた出力態様で出力する。よって、ユーザにとって有用なコンテンツが容易に理解できるような形で検索結果を提示することができる。また、ユーザが文書を閲覧するという行為によって自動的に各文書の重要度が判定されるので、ユーザに対して特別な作業や操作を負わせることがないという利点もある。
【００３９】
（４）変形例
（４−１）変形例１
上述した実施形態を次のように変形してもよい。
上記実施形態では、文書の表示時間、マーキング数及び表示頻度という、複数種類の閲覧程度情報に基づいてランク値を求めていた。しかし、この方法に限らず、これらの閲覧程度情報のうちいずれか１つ或いは２つに基づいてランク値を求めてもよいし、さらに多くの閲覧程度情報に基づいてランク値を求めてよい。
また、式（i）に示したように、複数種類の閲覧程度情報を均等に考慮する（式（i）
では３で除算することで均等に考慮していた）のではなく、それぞれの閲覧程度情報に対して重み付けを行ってもよい。例えば表示時間には０．８を乗じ、表示頻度には０．１５を乗じ、マーキング数には０．０５を乗じるというように、表示時間、表示頻度及びマーキング数をそれぞれ８：１．５：０．５という比率で考慮するようにしてもよい。もちろん、どの閲覧程度情報をどのくらい重視するかはユーザが任意に決めてよい。要するに、判定部１４は、複数種類の閲覧程度情報を所定の比率で按分することでランク値を算出することができる。
【００４０】
（４―２）変形例２
文書の表示時間、マーキング数及び表示頻度という複数種類の閲覧程度情報のうち、ランク付けの対象期間の長短に応じて、異なる種類の閲覧程度情報に基づいてランクを判定するようにしてもよい。
その理由は、ユーザが文書を閲覧する場合には、次のような傾向があるためである。
ユーザが或る一定期間にのみ頻繁に閲覧した文章は、そのユーザにとって、長期的に重要な文書とは限らない。よって、“表示頻度”という閲覧程度情報を必要以上に重視してしまうと、あまり重要でもない文書に高いランク値を与えてしまう虞がある。そこで、所定の期間よりも短い期間においては、“表示時間”及び“マーキング数”のみをランク判定の基準とし、所定の期間よりも長い期間においては、“表示時間”及び“マーキング数”に“表示頻度”を加えて、これらをランク判定の基準とする。この場合、判定部１４は、図８に示すような短期用の判定テーブルと、図９に示すような長期用の判定テーブルとを、重要度の判定対象期間に応じて使い分ける。例えば、短期用の判定テーブルにおいては、画像ＩＤ「Ｄｏｃ１」の文書のＰａｇｅ１の表示時間は「１時間」であり、マーキング数は「５個」が記述されている。このように、表示頻度を考慮せずに、表示時間とマーキング数のみを考慮した場合には、判定基準となる閲覧程度情報が少ないので、判定に要する時間も短くて済むという利点がある。
一方、長期用の判定テーブルにおいては、画像ＩＤ「Ｄｏｃ１」の文書のＰａｇｅ１の表示時間は「１時間」であり、マーキング数は「５個」であり、表示頻度は「１回」である。このように、表示時間、マーキング数及び表示頻度の全てを考慮した場合には、判定の基準となる閲覧程度情報が多いため、ユーザの閲覧行動をより正確に反映したランク判定が可能となる。
【００４１】
（４−３）変形例３
実施形態では、文書を閲覧するユーザが単数であるか複数であるかについては特に言及しなかったが、ユーザが複数である場合には、ユーザ毎にランク判定を行うことが望ましい。どの文書が重要かは、それぞれのユーザによって異なるからである。この場合、例えばセンシングデバイス３０に、指紋認証などでユーザを認証する手段を備えておき、この手段によって文書を閲覧するユーザを特定する。そして、表示時間管理部１５、マーキング数管理部１６及び表示頻度管理部１７は、閲覧程度情報を、その文書を閲覧するユーザに割り当てられたユーザ識別情報と対応付けて記憶しておく。そして、判定部１４は、文書を閲覧するユーザが特定されている場合には、そのユーザのユーザ識別情報に対応付けられて記憶されている閲覧程度情報に基づき、各々の文書・ページのランクを判定する。
【００４２】
（４−４）変形例４
本発明は、図1のような複数の装置からなるシステムに限らず、例えば単体のパーソナルコンピュータに適用することもできるし、また、例えばＰＤＡ（Personal Digital Assistants）のようなタブレット型のコンピュータや、電子ペーパーなどと呼ばれるような可搬性に富む単体の表示装置に適用することも可能である。また、上述した図４に示すような手順が記述されたプログラムは、磁気テープ、磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光記録媒体、光磁気記録媒体、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＲＡＭなどの記録媒体に記録した状態で提供し得る。即ち、本発明をプログラムとして実現することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態に係る表示検索システムの構成を示した図である。
【図２】同実施形態においてなされるランク付けの様子を模式的に示した図である。
【図３】表示時間、マーキング数及び表示頻度に基づくランク付けの方法を説明する図である。
【図４】判定部が実行する手順を示したフローチャートである。
【図５】判定部が判定したランク値の一例を示す図である。
【図６】検索結果を出力する際の動作を説明する図である。
【図７】検索結果を出力する際の動作を説明する図である。
【図８】変形例に係るランク付けの方法を説明する図である。
【図９】変形例に係るランク付けの方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００４４】
１…表示検索システム、１０…ホスト装置、１４…判定部、１５…表示時間管理部、１６…マーキング数管理部、１７…表示頻度管理部、１８…記憶部、１９…検索条件指定部、２０…検索部、２００…文書表示デバイス、２１…表示部、２２…表示時間計測部、３０…センシングデバイス、３１…マーキング数計測部、３２…表示頻度計測部。
【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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