(57)【要約】【課題】コンピュータネットワーク上の複数のコンテンツからの検索結果を、ユーザ側において所望のコンテンツへの探索が容易になる内容とする。【解決手段】メタデータを該コンテンツ群それぞれのコンテンツの識別データに対応付けて記憶するメタデータ記憶手段と、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータに基づいて、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表す手段と、前記検索条件に対応するコンテンツ集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて算出する関連性算出手段と、算出された複数のコンテンツ間の関連性を表す情報に基づいて、該複数のコンテンツの検索結果を表す情報を生成する手段と、を備えている。【選択図】      図１
2004348607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ群が存在する通信ネットワークに接続されたユーザ側の端末から送られた検索条件に応じて、前記コンテンツ群から、該検索条件に対応する複数のコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を得るコンテンツ検索システムであって、
前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの内容が構造的に表されたメタデータを該コンテンツ群それぞれのコンテンツの識別データに対応付けて記憶するメタデータ記憶手段と、
前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータに基づいて、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表す手段と、
前記検索条件に対応するコンテンツ集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて算出する関連性算出手段と、
算出された複数のコンテンツ間の関連性を表す情報に基づいて、該複数のコンテンツの検索結果を表す情報を生成する手段と、
を備えたことを特徴とするコンテンツ検索システム。
【請求項２】
前記ユーザの前記ユーザ側端末を介して前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴を取得し、該アクセス履歴を前記ユーザの識別情報に対応付けてコンテンツ毎に蓄積管理するアクセス履歴管理手段を備え、
前記特徴ベクトルとして表す手段は、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記ユーザの前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表す手段を備えたことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ検索システム。
【請求項３】
前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの識別情報をキーとして、システム外部の情報ソースから取得された該コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報を記憶する手段を備え、
前記特徴ベクトルとして表す手段は、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表す手段を備えたことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ検索システム。
【請求項４】
前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性に応じて、該複数のコンテンツを複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記複数のクラスタとして分類された複数のコンテンツを前記ユーザ側の端末へ提供する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ検索システム。
【請求項５】
前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツに類似する類似コンテンツを前記コンテンツ群から取得する類似コンテンツ取得手段と、
前記生成された検索結果を表す情報を、前記取得された類似コンテンツと共に前記ユーザ側端末へ提供する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ検索システム。
【請求項６】
コンテンツ群が存在する通信ネットワークに接続されたユーザ側の端末から送られた検索条件に応じて、前記コンテンツ群から、該検索条件に対応する複数のコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を得るコンテンツ検索方法であって、
前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの内容が構造的に表されたメタデータを該コンテンツ群それぞれのコンテンツの識別データに対応付けて記憶するステップと、
前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータに基づいて、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップと、
前記検索条件に対応するコンテンツ集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて算出するステップと、
算出された複数のコンテンツ間の関連性を表す情報に基づいて、該複数のコンテンツの検索結果を表す情報を生成するステップと、
を備えたことを特徴とするコンテンツ検索方法。
【請求項７】
前記ユーザの前記ユーザ側端末を介して前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴を取得し、該アクセス履歴を前記ユーザの識別情報に対応付けてコンテンツ毎に蓄積管理するステップを備え、
前記特徴ベクトルとして表すステップは、前記メタデータ記憶ステップにより記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記ユーザの前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップを備えたことを特徴とする請求項６載のコンテンツ検索方法。
【請求項８】
前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの識別情報をキーとして、システム外部の情報ソースから取得された該コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報を記憶するステップを備え、
前記特徴ベクトルとして表すステップは、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップを備えたことを特徴とする請求項６記載のコンテンツ検索方法。
【請求項９】
前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性に応じて、該複数のコンテンツを複数のクラスタに分類するステップと、
前記複数のクラスタとして分類された複数のコンテンツを前記ユーザ側の端末へ提供するステップと、
を備えたことを特徴とする請求項６記載のコンテンツ検索方法。
【請求項１０】
前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツに類似する類似コンテンツを前記コンテンツ群から取得するステップと、
前記生成された検索結果を表す情報を、前記取得された類似コンテンツと共に前記ユーザ側端末へ提供するステップと、
を備えたことを特徴とする請求項６記載のコンテンツ検索方法。
【請求項１１】
コンテンツ群が存在する通信ネットワークに接続されたユーザ側の端末から送られた検索条件に応じて、前記コンテンツ群から、該検索条件に対応する複数のコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を得るシステムにおけるコンピュータが実行可能なコンテンツ検索用プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの内容が構造的に表されたメタデータを該コンテンツ群それぞれのコンテンツの識別データに対応付けて記憶するステップと、
前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータに基づいて、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップと、
前記検索条件に対応するコンテンツ集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて算出するステップと、
算出された複数のコンテンツ間の関連性を表す情報に基づいて、該複数のコンテンツの検索結果を表す情報を生成するステップと、
をそれぞれ実行させることを特徴とするコンテンツ検索用プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のコンテンツ検索用プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、インターネット等の通信ネットワークに接続されたユーザ側の端末から送られた検索条件に応じたコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を検索結果として前記ユーザ側の端末に返信するコンテンツ検索方法、コンテンツ検索システム、コンテンツ検索用プログラムおよびコンテンツ検索用プログラムが記録された記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネット等に代表される多数のコンピュータ（多数のサーバ）が相互接続されたコンピュータネットワークに接続されたユーザ側の端末に対して、そのコンピュータネットワーク上の多数のコンテンツの検索やユーザが望むと推定されるコンテンツの推薦等のガイドサービスを提供するガイドシステムとして、代表的に以下の（１）〜（３）のシステムが存在する。
【０００３】
（１）ランキング付き全文検索システム
Ｇｏｏｇｌｅ等に代表されるキーワード入力型のシステムでは、ユーザ側端末から入力されたキーワードを含むコンテンツを全文検索により抽出し、入力したキーワードの類似度（非特許文献１参照）やそのキーワードを含むコンテンツの類似度を示す”ＰａｇｅＲａｎｋ（非特許文献２参照）”等のパラメータにより抽出したコンテンツにランキング付けを行い、そのランキングに従って抽出コンテンツを並べ替えて、抽出コンテンツの抜粋テキストを含むコンテンツリストを作成してユーザ側端末に提供することにより、ユーザは、ランキング付けにより並べ替えられたコンテンツリストに従って、効率的に所望のコンテンツに到達することができる。
【０００４】
（２）類義語空間を用いた検索システム
国語辞典や検索対象となる文書中の単語の共起関係（複数の言語現象が同一の発話・文・文脈などの言語的環境において生起する関係）に基づいて類義語辞書を構築し、クエリの展開や類義語辞書の要素を空間（類義語空間）とするベクトルに対してコンテンツをマッピングし、このマップに基づいて該当コンテンツを検索する手法がある（非特許文献３参照）。この手法により、検索要求の表記揺れに対して対応でき、また、類義語を含む結果の取得が可能となる。
【０００５】
（３）協調フィルタリングシステム
この協調フィルタリングシステムでは、同様なコンテンツの利用履歴を持つ複数のユーザを集めてグループを構成し、同一グループのユーザが高頻度で利用したコンテンツはそのメンバーに有益であると言う考えの下、膨大なコンテンツからユーザが望むであろうと考えられるコンテンツを、そのユーザが属するグループの利用頻度に応じて協調的にフィルタリングし、フィルタリングの結果得られたコンテンツを同一グループのユーザ（メンバー）に対して優先的に提示（推薦：レコメンド）する。このシステムにより、ユーザは、膨大なコンテンツからレコメンドされたコンテンツを効率的に取得することが可能となる。
【０００６】
【非特許文献１】
Ｓａｌｔｏｎ，Ｇ．ｅｔ  ａｌ，  “Ｉｎｔｏｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ”，  ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ  Ｂｏｏｋ  Ｃｏｍｐａｎｙ，１９８３
【０００７】
【非特許文献２】
Ｂｒｉｎ，Ｓ．ａｎｄ  Ｐａｇｅ，Ｌ．，  “Ｔｈｅ  Ａｎａｔｏｍｙ  ｏｆ  ａ  Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ  Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔｕａｌ  Ｗｅｂ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ７ｔｈ  ＷＷＷ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，１９９８
【０００８】
【非特許文献３】
熊本等、“概念ベースの情報検索への適用”、情報処理学会研究報告ＦＩ−１１５，１９９９
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来のガイドシステムでは、下記に示す課題がある。
【００１０】
（１）のランキング付き全文検索システムでは、確かに複数のパラメータを用いて抽出したコンテンツをランキング付けし、ランキング付けされたコンテンツの例えば名称によりコンテンツリストを生成する機能を備えているため、コンテンツの名称を把握しているユーザや、一般的な重要度の高いコンテンツを取得したいユーザにとっては有効である。
【００１１】
しかしながら、上記ユーザ以外の一般ユーザにとっては、提供された膨大なコンテンツリストを参照して、それぞれのコンテンツの内容を確認しながら、所望のコンテンツを探索しなければならないため、ユーザ側の負担が大きかった。
【００１２】
また、全文検索は、一般にキーワードの一致によって検索結果集合を限定するため、表記揺れ等、意味は同じであっても、検索要求として含まれたキーワードと表記が異なるだけの理由から検索候補として挙げられない可能性があり、検索結果にキーワードの表記に起因した漏れが発生する恐れが生じていた。
【００１３】
そこで、（２）の類義語空間を用いた検索システムのように、上記キーワードの表記に関する問題を解決するために、国語辞典や検索対象となる文書中の単語の共起関係等に基づいて類義語辞書を構築し、クエリの展開や類義語辞書の要素を空間（類義語空間）とするベクトルに対してコンテンツをマッピングすることにより、表記揺れを吸収して検索することを可能にしている。
【００１４】
しかしながら、この（２）の類義語空間を用いた検索システムでは、逆に表記ゆれを吸収できるため、一般的に検索結果（コンテンツリスト）が膨大となり、結局ユーザに対してコンテンツリストに提示された各コンテンツを探索させる結果となり、ユーザが所望するコンテンツを容易に取得することが依然として困難であった。
【００１５】
（３）の協調フィルタリングシステムでは、一般に同一グループに含まれる全てのユーザの履歴をまとめて処理するため、同一グループ内の各ユーザが複数の興味分野を持っているような場合では、レコメンド対象となるコンテンツが曖昧となり、結果としてユーザが所望のコンテンツに容易かつ迅速に到達することが困難であった。また、過去の履歴によるコンテンツのレコメンドであるため、一つの趣味に関しレコメンドして欲しいと言ったような、各ユーザが現在着目している観点に基づいてコンテンツを検索することができず、ユーザにとって最適なコンテンツをレコメンドすることが困難であった。
【００１６】
すなわち、従来のガイドシステムでは、ユーザに対して単に膨大なコンテンツリスト、言い換えれば、ヒットした各コンテンツの抜粋テキストがが羅列されたコンテンツリストを提供するものであり、常にユーザ側においてコンテンツリストから所望のコンテンツを探索する動作を強いる結果となり、ユーザ側の負担を軽減するガイドシステムの提供が求められいた。
【００１７】
本発明は上述した事情に鑑みてなされたもので、コンピュータネットワーク上の複数のコンテンツからの検索結果を、ユーザ側において所望のコンテンツへの探索が容易になる内容としてユーザ側に提供することをその目的とする。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、請求項１に記載したように、コンテンツ群が存在する通信ネットワークに接続されたユーザ側の端末から送られた検索条件に応じて、前記コンテンツ群から、該検索条件に対応する複数のコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を得るコンテンツ検索システムであって、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの内容が構造的に表されたメタデータを該コンテンツ群それぞれのコンテンツの識別データに対応付けて記憶するメタデータ記憶手段と、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータに基づいて、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表す手段と、前記検索条件に対応するコンテンツ集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて算出する関連性算出手段と、算出された複数のコンテンツ間の関連性を表す情報に基づいて、該複数のコンテンツの検索結果を表す情報を生成する手段と、を備えている。
【００１９】
請求項２記載の本発明において、前記ユーザの前記ユーザ側端末を介して前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴を取得し、該アクセス履歴を前記ユーザの識別情報に対応付けてコンテンツ毎に蓄積管理するアクセス履歴管理手段を備え、前記特徴ベクトルとして表す手段は、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記ユーザの前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表す手段を備えている。
【００２０】
請求項３記載の本発明において、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの識別情報をキーとして、システム外部の情報ソースから取得された該コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報を記憶する手段を備え、前記特徴ベクトルとして表す手段は、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表す手段を備えている。
【００２１】
請求項４記載の本発明において、前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性に応じて、該複数のコンテンツを複数のクラスタに分類する分類手段と、前記複数のクラスタとして分類された複数のコンテンツを前記ユーザ側の端末へ提供する手段と、を備えている。
【００２２】
請求項５記載の本発明において、前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツに類似する類似コンテンツを前記コンテンツ群から取得する類似コンテンツ取得手段と、前記生成された検索結果を表す情報を、前記取得された類似コンテンツと共に前記ユーザ側端末へ提供する手段と、を備えている。
【００２３】
上記目的を達成するため、本発明は、請求項６に記載したように、コンテンツ群が存在する通信ネットワークに接続されたユーザ側の端末から送られた検索条件に応じて、前記コンテンツ群から、該検索条件に対応する複数のコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を得るコンテンツ検索方法であって、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの内容が構造的に表されたメタデータを該コンテンツ群それぞれのコンテンツの識別データに対応付けて記憶するステップと、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータに基づいて、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップと、前記検索条件に対応するコンテンツ集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて算出するステップと、算出された複数のコンテンツ間の関連性を表す情報に基づいて、該複数のコンテンツの検索結果を表す情報を生成するステップと、を備えている。
【００２４】
請求項７記載の本発明において、前記ユーザの前記ユーザ側端末を介して前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴を取得し、該アクセス履歴を前記ユーザの識別情報に対応付けてコンテンツ毎に蓄積管理するステップを備え、前記特徴ベクトルとして表すステップは、前記メタデータ記憶ステップにより記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記ユーザの前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツへのアクセス履歴に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップを備えている。
【００２５】
請求項８記載の本発明において、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの識別情報をキーとして、システム外部の情報ソースから取得された該コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報を記憶するステップを備え、前記特徴ベクトルとして表すステップは、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータおよび前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの評価情報に基づいて前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップを備えている。
【００２６】
請求項９記載の本発明において、前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性に応じて、該複数のコンテンツを複数のクラスタに分類するステップと、前記複数のクラスタとして分類された複数のコンテンツを前記ユーザ側の端末へ提供するステップと、を備えている。
【００２７】
請求項１０記載の本発明において、前記複数のコンテンツの集合情報を構成する複数のコンテンツに類似する類似コンテンツを前記コンテンツ群から取得するステップと、前記生成された検索結果を表す情報を、前記取得された類似コンテンツと共に前記ユーザ側端末へ提供するステップと、を備えている。
【００２８】
上記目的を達成するため、本発明は、請求項１１に記載したように、コンテンツ群が存在する通信ネットワークに接続されたユーザ側の端末から送られた検索条件に応じて、前記コンテンツ群から、該検索条件に対応する複数のコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を得るシステムにおけるコンピュータが実行可能なコンテンツ検索用プログラムであって、前記コンピュータに、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツの内容が構造的に表されたメタデータを該コンテンツ群それぞれのコンテンツの識別データに対応付けて記憶するステップと、前記メタデータ記憶手段に記憶された前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツのメタデータに基づいて、前記コンテンツ群を構成するそれぞれのコンテンツを特定の特徴量空間中の特徴ベクトルとして表すステップと、前記検索条件に対応するコンテンツ集合情報を構成する複数のコンテンツ間の関連性を表す情報を、該複数のコンテンツそれぞれの前記特徴ベクトルに基づいて算出するステップと、算出された複数のコンテンツ間の関連性を表す情報に基づいて、該複数のコンテンツの検索結果を表す情報を生成するステップと、をそれぞれ実行させる。
【００２９】
上記目的を達成するため、本発明は、請求項１２に記載したように、請求項１１記載のコンテンツ検索用プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体である。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明に係るコンテンツ検索方法、コンテンツ検索システム、コンテンツ検索用プログラムおよびコンテンツ検索用プログラムが記録された記録媒体の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。
【００３１】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るコンテンツ検索システム１の概略構成を示す図である。
【００３２】
図１に示すように、コンテンツ検索システム１は、インターネット２上に存在するサーバとして構成されており、専用線、ＡＤＳＬ回線、移動通信網、光ファイバ等の通信回線３を介してクライアント端末である複数のブラウザ（コンピュータ）４ａ１、４ａ２、・・・からの検索条件を含むアクセスに応じて、インターネット２上のコンテンツ群（インターネット２上の多数のサーバに蓄積された多数のコンテンツを意味する）における上記検索条件に対応する複数のコンテンツの集合を表すコンテンツ集合情報を通信回線３を介して返信（ダウンロード）するシステムである。
【００３３】
コンテンツ検索システム１は、インターネット２上に存在する少なくとも１台のコンピュータ（ＣＰＵ、入力部、ディスプレイ、通信Ｉ／Ｆおよび記憶装置等を含む）から構成されている。
【００３４】
すなわち、コンテンツ検索システム１は、その記憶装置に記録された図示しないコンテンツ検索用プログラムに基づいてシステム１により実現される機能として、セッション管理部１１、要求処理部１３、検索実行部１５、特徴抽出部１７、関連性算出部１９および結果生成部２１をそれぞれ備えている。
【００３５】
また、コンテンツ検索システム１の記憶装置には、メタデータデータベース（メタデータＤＢ）２３およびコンテンツ特徴管理ＤＢ２５がそれぞれ用意されている。
【００３６】
セッション管理部１１は、ブラウザ４ａ１、４ａ２、・・・から要求を入力できる要求入力画面データを含むインタフェース用画面を予め記憶しており、ブラウザ４ａ１、４ａ２、・・・からの通信回線３を経由した通信を司り、そのブラウザ４ａ１、４ａ２、・・・からのアクセスに応じて、例えば上記要求入力画面データを介して取得された要求を要求受付部１３に対して渡し、結果生成部２１から取得した結果情報（検索結果画面データ）を、要求送信元のブラウザに対して送信する機能である。
【００３７】
要求処理部１３は、セッション管理部１１を通じて取得されたブラウザからの要求に基づいて、メタデータＤＢ２３への検索式を生成し、検索実行部１５へ渡す機能である。
【００３８】
検索実行部１５は、要求処理部１３から渡された検索式に基づいてメタデータＤＢ２３に対してアクセスし、要求に応じたコンテンツの集合をリストとして表す情報（検索結果リスト）を取得し、結果生成部２１に対して渡す機能である。
【００３９】
メタデータＤＢ２３は、インターネット２上に存在するコンテンツ群を構成するコンテンツそれぞれのメタデータを格納するデータベースシステムであり、各コンテンツの内容、その属性を表す情報や各コンテンツへのユーザ側（クライアント端末側）のアクセス頻度等を含む各コンテンツのメタデータを、各コンテンツの識別情報であるコンテンツＩＤをキーとして格納している。
【００４０】
図２は、メタデータＤＢ２３によるメタデータの管理構造を示す図である。
【００４１】
図２に示すように、メタデータＤＢ２３は、互いにリレーショナルな複数のテーブルＴ１〜Ｔ３を有しており、テーブルＴ１およびテーブルＴ２には、各コンテンツの基本情報（例えば、コンテンツが映画コンテンツの場合、制作年、制作場所、映画コンテンツでの役割等）が各コンテンツのコンテンツＩＤ（コンテンツＩＤ００１、００２・・・）に対応付けられて記憶されている。
【００４２】
また、テーブルＴ３には、各コンテンツのクライアント端末側からのユーザ属性別（例えば、年代／性別別、居所別、職業別等））のアクセス頻度が各コンテンツのコンテンツＩＤ（コンテンツＩＤ００１、００２・・・）に対応付けられて記憶されている。
【００４３】
特徴抽出部１７は、メタデータＤＢ２３から各コンテンツのメタデータを取得し、取得した各コンテンツのメタデータに基づいて各コンテンツの特徴を表す特徴情報を取得し、取得した各コンテンツの特徴情報を、対応する各コンテンツのコンテンツＩＤに対応付けてコンテンツ特徴管理ＤＢ２５に格納する機能である。
【００４４】
なお、特徴抽出部１７は、対象とするコンテンツのメタデータや特徴量抽出の方法を複数回利用し、各コンテンツの複数の特徴を表す情報を抽出し、抽出した各コンテンツの複数の特徴情報を各コンテンツのコンテンツＩＤに対応付けてコンテンツ特徴管理ＤＢ２５に格納することも可能である。
【００４５】
この特徴抽出部１７における各コンテンツの特徴を抽出する方法の一例として、下記のような方法が考えられる。
【００４６】
第１の特徴抽出方法（異なり語空間によるベクトル表現法）として、特徴抽出部１７は、下式（１）で示すコンテンツ集合（ｎ個のコンテンツ）Ｃ
Ｃ＝（ｃ１，ｃ２，ｃ３，…，ｃｎ）        ・・・（１）
を構成する各コンテンツｃ１，ｃ２，ｃ３，…，ｃｎそれぞれのコンテンツメタデータから、全てのコンテンツｃ１，ｃ２，ｃ３，…，ｃｎのメタデータに含まれる要素（各メタデータを構成するデータ要素）間の異なり語を次元とする空間を、例えば記憶装置の記憶領域内に構築すると、コンテンツｃ１，ｃ２，ｃ３，…，ｃｎにおける例えばコンテンツｃ１の特徴は、存在するメタデータの要素でフラグ（１）が立ったベクトルＶ１（Ｃ１）として下式（２）により表現する事が出来る。
【００４７】
Ｖ１（Ｃ１）＝（１，１，０，０，１，…，１）                        ・・・（２）
この手法の応用例としては、類似したベクトル要素を統合し次元を縮退させることや、例えば説明文等のメタデータを利用する場合には、文書を一つの次元として扱うのではなく、文書内部に出現する単語をもとに次元を構成することも可能である。本ベクトルＶは、コンテンツ中のメタデータの出現をもとに構成されるため、以下メタデータベクトルまたは特徴ベクトルと呼ぶ。
【００４８】
第２の特徴抽出方法（メタデータの一致によるリンク表現法）として、特徴出特徴抽部１７は、例えば第１の特徴抽出法では、ベクトルが疎になりすぎることが想定される場合、それぞれのコンテンツ間の関連性をリンクとみなし、個々のコンテンツを、例えば記憶装置の記憶領域内に構築されたコンテンツの異なり数の次元の空間上にマッピングする。
【００４９】
例えば、上記コンテンツ集合Ｃを対象とした場合、Ｖ１（Ｃｘ）（１≦ｘ≦ｎ）と言うメタデータベクトルを保持するコンテンツＣｘ（１≦ｘ≦ｎ）の特徴表現は、特徴ベクトルＶ２（Ｃｘ）として下式（３）により表現される。
【００５０】
Ｖ２（Ｃｘ）＝（Ｖ１（Ｃ１）×Ｖ１（Ｃｘ），Ｖ１（Ｃ２）×Ｖ１（Ｃｘ），Ｖ１（Ｃ３）×Ｖ１（Ｃｘ），…，Ｖ１（Ｃｎ）×Ｖ１（Ｃｘ））
但し、Ａ×ＢはベクトルＡとベクトルＢの内積を示す。
【００５１】
コンテンツ特徴管理ＤＢ２５は、特徴抽出部１７により取得された各コンテンツの特徴ベクトルを格納して管理する機能である。
【００５２】
関連性算出部１９は、関連性を取得する際のキーとなるコンテンツと、そのキーコンテンツの関連性の対象となる複数のコンテンツ（コンテンツ集合）のリストを取得し、コンテンツ特徴管理ＤＢ２５にアクセスして、リスト上の複数のコンテンツそれぞれの特徴ベクトルを取得し、キーコンテンツの特徴ベクトルと、リスト上の複数のコンテンツそれぞれの特徴ベクトルとの距離を関連度として算出し、キーコンテンツに対するそれぞれのコンテンツの関連度を表す関連度情報を生成する機能である。なお、この関連性算出部１９におけるキーコンテンツの特徴ベクトルと、リスト上の複数のコンテンツそれぞれの特徴ベクトルとの間の距離として、Ｌ１距離（マンハッタン距離：差の２乗和の平方根）、Ｌ２距離（差の絶対値の和）、余弦尺度等が挙げられる。
【００５３】
検索結果生成部２１は、検索実行部１５により得られた検索結果リストに基づいて、関連性算出部１９により算出された関連度情報を取得し、検索結果リストおよび関連度情報に基づいて、検索結果リスト上の複数のコンテンツを、その複数のコンテンツ間の関連度に基づいて配置した検索結果画面を表すデータを生成し、生成した検索結果画面データをセッション管理部１１に渡す機能である。
【００５４】
一方、各ブラウザ４ａ１、４ａ２、・・・は、コンピュータ（ＣＰＵ、ディスプレイ、入力部、通信Ｉ／Ｆおよび記憶装置等を含む）を備えており、その記憶装置に記録された図示しないＷＷＷブラウザ等のインターネット２上のコンテンツ閲覧・取得用ブラウザ（ソフトウェア）が搭載されている。
【００５５】
すなわち、各ブラウザ４ａ１、４ａ２、・・・は、そのコンテンツ閲覧・取得ソフトウェアにより実現される機能として、要求入力画面インタフェース部２７および結果表示部２９をそれぞれ備えている。
【００５６】
この要求入力画面インタフェース部２７は、ディスプレイに表示された要求入力画面を介して、ユーザに対してサービス可能な検索要求の種別の提示をし、検索要求種別および具体的な検索要求（検索条件、キーワード）の入力を促し、ユーザから入力部を介して入力された要求に基づいてセッション管理部１１にアクセスする機能である。
【００５７】
また、結果表示部２９は、セッション管理部１１を通じて、結果生成部２１から取得された検索結果画面情報に基づいて、ディスプレイを介して得られたコンテンツ（例えば、検索結果画面）をユーザに対して提供する機能である。
【００５８】
次に、本実施形態の全体動作について図面を参照して説明する。
【００５９】
図１に示すコンテンツ検索システム１は、ユーザに対してサービスを行うために、前処理を行う段階と、実際にユーザに対してサービスを行う段階との２つの段階で動作処理を行う。
【００６０】
（前処理段階）
コンテンツ検索システム１の特徴抽出部１７は、予めコンテンツガイドの管理者からの入力部を介して入力された特徴管理ＤＢ構築指示を受信し（ステップＳ１）、その指示に従い、メタデータＤＢ２３から各コンテンツのメタデータを取得し（、取得した各コンテンツのメタデータを取得する（ステップＳ２）。
【００６１】
次いで、特徴抽出部１７は、取得した各コンテンツのメタデータに基づいて、各コンテンツの特徴を表現する情報である特徴ベクトルを取得する（ステップＳ３）。
【００６２】
そして、特徴抽出部１７は、取得した各コンテンツの特徴表現情報（特徴ベクトル）をコンテンツ特徴管理ＤＢ２５に対し格納する（ステップＳ４）。
【００６３】
（サービス段階）
例えば、ブラウザ４ａ１のユーザは、その入力部を介してブラウザ４ａ１に搭載されたブラウザ（ソフトウェア）を起動し、入力部を介して要求入力画面の表示を要求する（ステップＳ１０）。
【００６４】
ブラウザ４ａ１の要求入力画面インタフェース部２７は、要求入力画面表示要求に応じてコンテンツ検索システム１のセッション管理部１１にアクセスし、セッション管理部１１を介してダウンロードされた要求入力画面データを取得し、その要求入力画面データに基づいて、ディスプレイに要求入力画面を表示する（ステップＳ１１）。
【００６５】
次いで、ブラウザ４ａ１のユーザは、その入力部を介して要求入力画面上において、検索条件（検索キーワード等）を含む検索要求を入力する（ステップＳ１２）。
【００６６】
ブラウザ４ａ１の要求入力画面インタフェース部２７は、入力された検索要求をコンテンツ検索システム１のセッション管理部１１に送信し、セッション管理部１１は、送信された検索要求を要求処理部１３に送信する（ステップＳ１３）。
【００６７】
次いで、コンテンツ検索システム１の要求処理部１３は、送信された検索要求の検索条件から検索式を生成し（ステップＳ１４）、生成した検索式を検索実行部１５に送信する（ステップＳ１５）。
【００６８】
コンテンツ検索システム１の検索実行部１５は、受信した検索式に基づいてメタデータＤＢ２３にアクセスし、検索式に対応するコンテンツの集合をリストとして表す情報（検索結果リスト）を取得し（ステップＳ１６）、取得した検索結果リストを結果生成部２１に対して送信する（ステップＳ１７）。
【００６９】
そして、コンテンツ検索システム１の結果生成部２１は、受信した検索結果リストに基づいて関連性算出部１９にアクセスする（ステップＳ１８）。
【００７０】
関連性算出部１９は、コンテンツ特徴管理ＤＢ２５にアクセスし、検索結果リストに表示されたコンテンツの集合を構成する複数のコンテンツ間の関連度情報を算出・取得して、結果生成部２１に送信する（ステップＳ１９）。
【００７１】
このとき、結果生成部２１は、関連性算出部１９から、コンテンツの集合を構成する複数のコンテンツ間の関連度情報が全て送信されてきたか否か判断しており（ステップＳ２０）、全ての関連度情報を取得するまで、ステップＳ１９の処理を繰り返し実行する。
【００７２】
このようにして、検索結果リストに表示されたコンテンツの集合を構成する複数のコンテンツ間の関連度情報が結果生成部２１により全て取得されると（ステップＳ２０→ＹＥＳ）、結果生成部２１は、取得した検索結果コンテンツ集合を構成する複数のコンテンツ間の関連度情報に基づいて、例えば、検索結果リスト上の複数のコンテンツを、その複数のコンテンツ間の関連度に基づいて２次元画面上に配置した検索結果画面を表すデータを生成する（ステップＳ２１）。
【００７３】
結果生成部２１は、生成した検索結果画面データをセッション管理部１１を介してブラウザ４ａ１の結果表示部２９に送信し、ブラウザ４ａ１の結果表示部２９により、検索結果画面データに基づいて検索結果画面Ｉ１がディスプレイに表示される（ステップＳ２２）。
【００７４】
図５は、ブラウザ４ａ１のディスプレイに表示された検索結果画面Ｉ１を示す図である。
【００７５】
図５に示すように、例えば、検索要求にヒットして生成された検索結果リストに、コンテンツＣ１〜Ｃ１６のコンテンツが表示されていた場合、そのコンテンツＣ１〜Ｃ１６間の関連度に応じて、コンテンツＣ１〜Ｃ１６がそれぞれ配置されている。
【００７６】
すなわち、ユーザは、ディスプレイに表示された検索結果画面Ｉ１を視認することにより、コンテンツ間の距離が短い（重なる）程、関連度が高いコンテンツであり、コンテンツ間の距離が長い程、関連度が低いコンテンツであることを容易に把握することができる。
【００７７】
なお、関連性算出部１９は、ステップＳ２１の処理として、取得した検索結果コンテンツ集合を構成する複数のコンテンツ間の関連度情報に基づいて、例えば、検索結果リスト上の複数のコンテンツを、その複数のコンテンツ間の関連度を表す数値（例えば、“１”に向かうと関連性が高く、“０”に向かうと関連性が低い）と組み合わせたテーブルＴ１０を表すデータを生成することも可能であり、この結果、ブラウザ４ａ１のディスプレイ上には、検索結果を表すテーブルＴ１０を表示することができる。
【００７８】
図６は、ブラウザ４ａ１のディスプレイに表示された検索結果テーブルＴ１０を示す図である。
【００７９】
図６に示すように、検索結果テーブルＴ１０においては、各コンテンツＣ１〜Ｃ１０（Ｃ１１〜Ｃ１６については省略した）毎に、その各コンテンツの他のコンテンツに対する関連度が数値として表示されているため、ユーザは、コンテンツ間の関連度を容易に把握することができる。
【００８０】
以上述べたように、本実施形態によれば、ユーザは、ブラウザ４ａ１のディスプレイを見ることにより、検索結果であるコンテンツ集合それぞれのコンテンツ間の関連性と、コンテンツ間の表示距離や、関連度を表す数値により、非常に容易に把握することができる。
【００８１】
このため、ユーザは、例えば、関連度の高いコンテンツを優先的に探索することにより、効率的に所望のコンテンツへ到達することができる。
【００８２】
（第２の実施の形態）
図７は、本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ検索システム１ａの概略構成を示す図である。なお、図１に示す構成要素と略同等の構成要素については、同一の符号を付してその説明は省略または簡略化する。
【００８３】
図７に示すように、コンテンツ検索システム１ａは、アクセス履歴管理部３１、アクセス履歴管理ＤＢ３３およびアクセス履歴管理部３５をそれぞれ備えている。
【００８４】
アクセス履歴取得部３１は、各ブラウザ４ａ１〜４ａｎの結果表示部２９から送信される各ユーザ（各ブラウザ４ａ１〜４ａｎ）の各コンテンツ利用のログを取得し、各ユーザのＩＤに対応付けてアクセス履歴管理ＤＢ３３に格納する機能である。
【００８５】
アクセス履歴管理ＤＢ３３は、各ユーザＩＤ、ユーザ毎の利用コンテンツのＩＤおよび利用コンテンツのログ発生時間をコンテンツＩＤ毎に保持する。
【００８６】
アクセス履歴解析部３５は、アクセス履歴管理ＤＢ３３の情報に基づいて解析を行い、この解析結果に基づいて、対応するコンテンツのメタデータを取得し、メタデータＤＢ２３に格納する。ここで、格納するメタデータの例を以下に示す。
【００８７】
例えば、各ユーザ個々のアクセス履歴が格納される。これは、各コンテンツをどのユーザがどれほどアクセスしたかが対応表の形で示される。この場合、アクセス履歴解析部３５は古いログの情報は無視したり、より新しいログに関しては重みを付けるようなことも可能である。
【００８８】
また、各ユーザセグメントのアクセス履歴が格納される。
【００８９】
これは、上記手法では、各ユーザ個々のアクセス履歴では、要素が多いため、特徴表現が疎になってしまう、実際の関連性の算出の計算量が多くなってしまう可能性がある。
【００９０】
そこで、ユーザをユーザの属性（年齢、性別、居住地、趣味、嗜好等）でセグメント化し、そのセグメント毎のアクセス履歴を取得することも可能である。
【００９１】
特徴抽出部１７ａは、第１の実施の形態で示す特徴抽出部１７の機能に加えて、上記でアクセス履歴解析部３５により取得されたユーザのコンテンツへのアクセス履歴から取得されたメタデータも利用してコンテンツの特徴表現の抽出を行うことができる。これらの処理は前処理として実施される。具体的には第１の実施の形態の前処理フローより、前の段階で実施される。
【００９２】
以上述べたように、本実施の形態では、各ユーザの各コンテンツに対するアクセス履歴を考慮したメタデータにより関連度を求めることができるため、第１の実施の形態の効果に加えて、さらにユーザに適した検索結果を提供することができる。
【００９３】
（第３の実施の形態）
図８は、本発明の第３の実施の形態に係るコンテンツ検索システム１ｂの概略構成を示す図である。なお、図１に示す構成要素と略同等の構成要素については、同一の符号を付してその説明は省略または簡略化する。
【００９４】
図８に示すように、コンテンツ検索システム１ｂは、外部ＤＢ４１、コンテンツ外部情報取得手段（取得部）４３および外部情報解析部４５をそれぞれ備えている。
【００９５】
コンテンツ外部情報取得部４３は、各コンテンツのタイトルやコンテンツのＩＤ等、各コンテンツを一意に特定するデータを用いて外部情報源からの情報を取得する機能である。
【００９６】
外部情報解析部４５は、外部情報取得部４３を用いて取得された情報に基づいて解析を行い、コンテンツメタデータを取得し、メタデータＤＢ２３に格納する。格納するデータの例を以下に示す。
【００９７】
まず、コンテンツの評価情報がある。すなわち、複数の評価者や観点でコンテンツの評価が行われているデータベースを外部データベースとした場合、同様の評価者や同じ観点での評価によって類似した評価を得ているもの同士には関連性があると考えられる。
【００９８】
そこで、各コンテンツごとに評価者もしくは観点別の評価をメタデータとして取得し、メタデータＤＢ２３に格納する個とが考えられる。
【００９９】
また、コンテンツの情報を含むサイトを用いることが考えられる。すなわち、インターネット２上の検索エンジン等を外部データベースとし、例えばタイトルを基に検索を行った場合、全てのタイトルをキーワードとして含むサイト（ＵＲＬ：Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒｓ）の異なり空間を作り、検索エンジンの結果を基にコンテンツをその空間上にマッピングすることで各コンテンツの特徴を表現することが出来る。
【０１００】
単純にＵＲＬのみで表記するのではなく、意味的に類似したＵＲＬを一つにまとめることや、ページ単位ではなく、意味的なサイト単位で空間を構成することも考えられる。
【０１０１】
特徴抽出部１７ｂは、第１の実施の形態で示す特徴抽出部１７の機能に加えて、上記で取得した外部情報に基づくメタデータも利用してコンテンツの特徴表現の抽出を行う。
【０１０２】
これらの処理は前処理として実施される。具体的には第１の実施の形態の前処理フローより、前の段階で実施される。
【０１０３】
以上述べたように、本実施の形態では、外部の評価者（検索エンジン等）の評価による各コンテンツの特徴に基づく情報を考慮したメタデータにより関連度を求めることができるため、第１の実施の形態の効果に加えて、検索結果により客観性を持たせることができる。
【０１０４】
（第４の実施の形態）
図９は、本発明の第４の実施の形態に係るコンテンツ検索システム１ｃの概略構成を示す図である。なお、図１に示す構成要素と略同等の構成要素については、同一の符号を付してその説明は省略または簡略化する。
【０１０５】
図９に示すように、コンテンツ検索システム１ｃは、コンテンツ分類部２１ａおよび結果生成部２１ｂをそれぞれ備えている。
【０１０６】
コンテンツ分類部２１ａは、結果生成部２１ｂから渡された検索結果リストに基づいて、関連性算出部１９もしくはメタデータＤＢ２３にアクセスし、コンテンツ間の関連性や検索結果のメタデータを取得し、取得したデータに基づいて検索結果リスト上のコンテンツを複数のクラスタに分類し、ユーザに対してコンテンツを提示する。コンテンツの関連性を用いたクラスタリング手法には、Ｋ−Ｍｅａｎｓ法や凝集法が挙げられる。また、メタデータを用いたクラスタリング手法には相関ルールの利用が挙げられる。
【０１０７】
結果生成部２１ｂは、検索実行部１５から取得した検索結果リストをコンテンツ分類部２１ａに渡し、その結果分類された検索結果リストを結果として取得する。
【０１０８】
これらの処理はサービス処理として実施される。具体的には第１の実施の形態の前処理の処理フロー（図３参照）の関連度取得後に実施される。
【０１０９】
（第５の実施の形態）
図１０は、本発明の第５の実施の形態に係るコンテンツ検索システム１ｄの概略構成を示す図である。なお、図１に示す構成要素と略同等の構成要素については、同一の符号を付してその説明は省略または簡略化する。
【０１１０】
図１０に示すように、コンテンツ検索システム１ｄは、結果生成部２１ｃおよび類似コンテンツ取得部４１を備えている。
【０１１１】
結果生成部２１ｃは、通常の検索結果の生成とともに、検索結果と類似したコンテンツを併せてユーザに提示するために、類似コンテンツ取得部４１に対して類似コンテンツの検索の指示を行う機能である。
【０１１２】
類似コンテンツ取得部４１では、与えられたコンテンツもしくはコンテンツ集合に対して類似しているコンテンツの集合を取得し、返却することができる。
【０１１３】
これらの処理はサービス処理として実施される。具体的には第１の実施の形態の前処理のフロー（図３参照）の返却結果生成の直前に、結果に対して追加する形で実施される。
【０１１４】
この結果、第１の実施の形態の効果に加えて、検索結果から、その検索結果と意味的に類似した（類似度を有する）コンテンツを併せて取得してユーザに提供することができる。
【０１１５】
なお、第１〜第５の実施形態に係わるコンテンツ検索システム１〜１ｄにおいて、コンテンツ検索用プログラムは、実行時に例えばモジュール単位でインターネット２から取得してもよく、また、半導体メモリや磁気メモリ等の記録媒体に格納しておき、実行時に外部からシステム１内にインストールしてもよい。
【０１１６】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明に係わるコンテンツ検索方法、コンテンツ検索システム、コンテンツ検索用プログラムおよびコンテンツ検索用プログラムが記録された記録媒体によれば、ユーザは、検索結果であるコンテンツ集合それぞれのコンテンツ間の関連性を非常に容易に把握することができる。
【０１１７】
この結果、例えば、関連度の高いコンテンツを優先的に探索することにより、効率的に所望のコンテンツへ到達することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係わるコンテンツ検索システムのシステム構成図。
【図２】図１に示すメタデータＤＢによるメタデータの管理構造を示す図。
【図３】図１に示すコンテンツ検索システムの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図４】図１に示すコンテンツ検索システムの処理の一例を示す概略フローチャート。
【図５】図１に示すブラウザに表示された検索結果画面の一例を示す図。
【図６】図１に示すブラウザに表示された検索結果テーブルの一例を示す図。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係わるコンテンツ検索システムのシステム構成図。
【図８】本発明の第３の実施の形態に係わるコンテンツ検索システムのシステム構成図。
【図９】本発明の第４の実施の形態に係わるコンテンツ検索システムのシステム構成図。
【図１０】本発明の第５の実施の形態に係わるコンテンツ検索システムのシステム構成図。
【符号の説明】
１…コンテンツ検索システム
１ａ…コンテンツ検索システム
１ｂ…コンテンツ検索システム
１ｃ…コンテンツ検索システム
１ｄ…コンテンツ検索システム
２…インターネット
３…通信回線
４ａ１〜４ａｎ…ブラウザ
１１…セッション管理部
１３…要求処理部
１３…要求受付部
１５…検索実行部
１７…特徴出特徴抽部
１７…特徴抽出部
１７ａ…特徴抽出部
１７ｂ…特徴抽出部
１９…関連性算出部
２１…検索結果生成部
２１…結果生成部
２１ａ…コンテンツ分類部
２１ｂ…結果生成部
２１ｃ…結果生成部
２７…要求入力画面インタフェース部
２９…結果表示部
３１…アクセス履歴取得部
３１…アクセス履歴管理部
３５…アクセス履歴管理部
３５…アクセス履歴解析部
４１…類似コンテンツ取得部
４３…コンテンツ外部情報取得部
４３…外部情報取得部
４５…外部情報解析部
【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】
2004348607.tif 000009
【図８】
2004348607.tif 000010
【図９】
2004348607.tif 000011
【図１０】
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