(57)【要約】【課題】ライフログの連想検索を行う際の性能向上を図る。【解決手段】ユーザの行動を特定するプロファイルから構成されるライフログＯｉを入力し、該入力したライフログＯｉのプロファイルから連想される上位概念の連想語を、プロファイル毎のオントロジーを蓄積するオントロジーＤＢ２０を利用して検索する推論エンジン１１と、その検索された連想語を上位概念として持つプロファイルを含むライフログＯｊを、オントロジーＤＢ２０及びライフログＤＢ３０を利用して検索するサブセット検索部１２と、その検索されたライフログＯｊを出力する出力手段とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動を特定するプロファイルから構成されるユーザ行動履歴記録を入力する入力手段と、
入力したユーザ行動履歴記録のプロファイルから連想される上位概念の連想語を、プロファイル毎のオントロジーを蓄積するオントロジーデータベースを利用して検索する推論手段と、
その検索された連想語を上位概念として持つプロファイルを含むユーザ行動履歴記録を、前記オントロジーデータベース及びユーザ行動履歴記録データベースを利用して検索するサブセット検索手段と、
その検索されたユーザ行動履歴記録を出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とする連想検索装置。
【請求項２】
前記サブセット検索手段により検索されたユーザ行動履歴記録と前記入力したユーザ行動履歴記録に関し、前記オントロジーデータベースを利用してプロファイル間のオントロジー上の距離に基づいた重み付けを行い、両者の関連度を計算する関連度算出手段を備え、
その算出された関連度を前記サブセット検索手段により検索されたユーザ行動履歴記録とともに出力することを特徴とする請求項１に記載の連想検索装置。
【請求項３】
前記関連度算出手段は、前記入力したユーザ行動履歴記録に含まれる全てのプロファイルに関する前記距離の総和を計算することを特徴とする請求項２に記載の連想検索装置。
【請求項４】
前記関連度算出手段は、前記入力したユーザ行動履歴記録に含まれるプロファイル毎の重み係数を有することを特徴とする請求項２又は３に記載の連想検索装置。
【請求項５】
前記オントロジーデータベースにクエリを発行し、その返答を得ることを特徴とする請求項１から４のいずれかの項に記載の連想検索装置。
【請求項６】
ユーザの行動を特定するプロファイルから構成される第１のユーザ行動履歴記録のプロファイルから連想される上位概念の連想語を、プロファイル毎のオントロジーを蓄積するオントロジーデータベースを利用して検索する機能と、
その検索された連想語を上位概念として持つプロファイルを含む第２のユーザ行動履歴記録を、前記オントロジーデータベース及びユーザ行動履歴記録データベースを利用して検索する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
前記第１のユーザ行動履歴記録と前記第２のユーザ行動履歴記録に関し、前記オントロジーデータベースを利用してプロファイル間のオントロジー上の距離に基づいた重み付けを行い、両者の関連度を計算する機能をさらにコンピュータに実現させることを特徴とする請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記関連度の計算の際に、前記第１のユーザ行動履歴記録に含まれる全てのプロファイルに関する前記距離の総和を計算することを特徴とする請求項７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記第１のユーザ行動履歴記録に含まれるプロファイル毎の重み係数を有し、前記関連度の計算に用いることを特徴とする請求項７又は８に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、連想検索装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯端末が有する各種センサーデバイス（例えば、時計、ＧＰＳ（Global Positioning System）、バーコードや２次元コードのリーダ、デジタルカメラ等）を利用して、ユーザの行動履歴の記録（ライフログ）を生成することが検討されている（例えば、非特許文献１参照）。図１２は、ライフログの構成を示す概念図である。ライフログは、ユーザの行動を特定するプロファイルから構成される。そのプロファイルとしては、例えば、住所、時間、商品、写真、テキストなどが挙げられる。図１３には、ライフログの種類が示されている。例えば、購買履歴ログは、ユーザの購買履歴を記録したライフログであり、ユーザが商品を購入した時間（時間プロファイル）、商品の購入場所（住所プロファイル、ランドマークプロファイル）、購入した商品名（商品プロファイル）などの各種プロファイルから構成される。
【０００３】
ライフログは、ユーザ中心で得られたデータであり、その特徴としてユーザの嗜好や行動範囲等に大きく偏りを持っていることが挙げられる。ライフログは、データベースサーバなどに蓄積され、ユーザの行動分析や自己管理などに利用される。例えば、ライフログの連想検索への利用が挙げられる。ライフログの連想検索とは、あるライフログからユーザが連想すると思われる他のライフログをライフログデータベースの中から検索するものである。その連想検索の結果として得られたライフログをユーザに提示することにより、ユーザの過去の記憶域に対してユーザの振り返り支援を実現することができる。
【非特許文献１】本庄勝，外３名、「Profile Blog : Blogをベースとした想起的なライフログ検索の実現」、マルチメディア，分散，協調とモバイル（ＤＩＣＯＭＯ  ２００５）シンポジウム論文集、社団法人情報処理学会、２００５年７月６日、ｐ．４６１−４６４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述した従来の技術では、ライフログの連想検索を行う際に十分な性能を上げることができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、ライフログの連想検索を行う際の性能向上を図ることのできる連想検索装置を提供することにある。
【０００６】
また、本発明の他の目的は、本発明の連想検索装置をコンピュータを利用して実現するためのコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明に係る連想検索装置は、ユーザの行動を特定するプロファイルから構成されるユーザ行動履歴記録を入力する入力手段と、入力したユーザ行動履歴記録のプロファイルから連想される上位概念の連想語を、プロファイル毎のオントロジーを蓄積するオントロジーデータベースを利用して検索する推論手段と、その検索された連想語を上位概念として持つプロファイルを含むユーザ行動履歴記録を、前記オントロジーデータベース及びユーザ行動履歴記録データベースを利用して検索するサブセット検索手段と、その検索されたユーザ行動履歴記録を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る連想検索装置においては、前記サブセット検索手段により検索されたユーザ行動履歴記録と前記入力したユーザ行動履歴記録に関し、前記オントロジーデータベースを利用してプロファイル間のオントロジー上の距離に基づいた重み付けを行い、両者の関連度を計算する関連度算出手段を備え、その算出された関連度を前記サブセット検索手段により検索されたユーザ行動履歴記録とともに出力することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る連想検索装置においては、前記関連度算出手段は、前記入力したユーザ行動履歴記録に含まれる全てのプロファイルに関する前記距離の総和を計算することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る連想検索装置においては、前記関連度算出手段は、前記入力したユーザ行動履歴記録に含まれるプロファイル毎の重み係数を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る連想検索装置においては、前記オントロジーデータベースにクエリを発行し、その返答を得ることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るコンピュータプログラムは、ユーザの行動を特定するプロファイルから構成される第１のユーザ行動履歴記録のプロファイルから連想される上位概念の連想語を、プロファイル毎のオントロジーを蓄積するオントロジーデータベースを利用して検索する機能と、その検索された連想語を上位概念として持つプロファイルを含む第２のユーザ行動履歴記録を、前記オントロジーデータベース及びユーザ行動履歴記録データベースを利用して検索する機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記第１のユーザ行動履歴記録と前記第２のユーザ行動履歴記録に関し、前記オントロジーデータベースを利用してプロファイル間のオントロジー上の距離に基づいた重み付けを行い、両者の関連度を計算する機能をさらにコンピュータに実現させることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記関連度の計算の際に、前記第１のユーザ行動履歴記録に含まれる全てのプロファイルに関する前記距離の総和を計算することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るコンピュータプログラムにおいては、前記第１のユーザ行動履歴記録に含まれるプロファイル毎の重み係数を有し、前記関連度の計算に用いることを特徴とする。
これにより、前述の連想検索装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ライフログ（ユーザ行動履歴記録）の連想検索を行う際の性能向上を図ることが可能になる。また、入力したライフログと検索結果のライフログとの関連度を算出するので、検索結果の重要性が容易に判断できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照し、本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る連想検索システムの全体構成を示すブロック図である。図２は、本実施形態に係る連想検索処理のフローチャートである。
【００１８】
図１に示す連想検索システムは、連想検索エンジン１０と、オントロジーデータベース（オントロジーＤＢ）２０と、ライフログデータベース（ライフログＤＢ）３０とを備える。
【００１９】
連想検索エンジン１０は、推論エンジン１１とサブセット検索部１２と重み割り当て部１３と関連度算出部１４を有する。連想検索エンジン１０には、ユーザの行動を特定するプロファイルｐ１，ｐ２，ｐ３・・・から構成されるライフログ（ユーザ行動履歴記録）Ｏｉが入力される。
【００２０】
推論エンジン１１は、入力されたライフログＯｉに含まれる全てのプロファイルｐ１，ｐ２，ｐ３・・・を抽出する。そして、その抽出したプロファイル毎に、オントロジーＤＢ２０を利用して、プロファイルから連想される上位概念の連想語を検索する。これにより、ライフログＯｉに含まれるプロファイルｐ１，ｐ２，ｐ３・・・の各々に対して、その連想語が取得される。なお、検索失敗のプロファイルについては、その連想語は取得されない。
【００２１】
オントロジーＤＢ２０は、プロファイルｐ１，ｐ２，ｐ３・・・毎のオントロジー（語彙空間）２００を蓄積している。オントロジー２００はユーザの知識概念を表す。また、オントロジー２００に対しては、任意に追加、編集、交換をすることが可能である。
【００２２】
オントロジー２００は、木構造による階層構造を有し、例えばセマンティックウェブのOWL/RDFSによって記述することができる。図３には、住所プロファイルのオントロジー２００についての階層構造の例が示されている。図３においては、住所プロファイルの町村名に対する一階層上の上位概念として市区名が定義され、そのさらに一階層上の上位概念として都道府県名が定義されている。この階層構造に従ったオントロジー２００のOWL/RDFS記述例が図４に示されている。
【００２３】
オントロジーＤＢ２０は、連想検索エンジン１０からのクエリによる問い合わせに応じて、問い合わせされたプロファイルの上位概念の単語を当該プロファイルのオントロジー２００から取得し、返答する。その返答された単語は、問い合わせのプロファイルから連想される上位概念の連想語として利用される。このように、連想検索エンジン１０は、クエリを介してオントロジー２００にアクセスすることにより、オントロジー２００と分離される。これにより、連想検索エンジン１０の運用を中断することなく、オントロジーＤＢ２０は、オントロジー２００を動的に、追加、編集、交換を行うことが可能になる。
【００２４】
なお、OWL/RDFSで記述されたオントロジー２００に対しては、SPARQL（Simple Protocol And RDF Query Language）と呼ばれるクエリ言語を用いて、クエリを記述することができる。
【００２５】
また、同一のプロファイルに対し、複数のオントロジー２００が存在していてもよい。例えば、住所プロファイルのオントロジー２００とランドマークプロファイルのオントロジー２００が存在しており、ランドマークプロファイルのオントロジー２００が図５に示される階層構造を有しているとする。このとき、住所プロファイルのオントロジー２００とランドマークプロファイルのオントロジー２００は統合することが可能であり、図６に例示されるように統合することが可能である。これにより、その統合したオントロジー２００から、住所プロファイルとランドマークプロファイルの両者に関連する上位概念の単語を連想語として取得することができる。
【００２６】
図７には、ライフログＯｉに含まれるプロファイルｐ１，ｐ２，ｐ３・・・の各々に対して、取得された連想語の例が示されている。
【００２７】
サブセット検索部１２は、推論エンジン１１により取得された連想語を上位概念として持つプロファイルを含むライフログＯｊを、オントロジーＤＢ２０及びライフログＤＢ３０を利用して検索する。
【００２８】
その検索処理では、ライフログＤＢ３０に蓄積されている全ライフログを対象として、ライフログ毎に以下の処理を行う。
先ず、ライフログに含まれる全てのプロファイルを抽出する。次いで、その抽出したプロファイル毎に、オントロジーＤＢ２０を利用して、プロファイルから連想される上位概念の連想語を検索する。次いで、その検索結果の連想語と、推論エンジン１１により取得された連想語とを照合する。その照合の結果、連想語が一致した場合に、当該ライフログをライフログＤＢ３０から取得する。その取得されたライフログＯｊは、重み割り当て部１３及び関連度算出部１４に出力される。
【００２９】
図８には、ライフログＤＢ３０に格納されているライフログの記述例が示されている。図８では、セマンティックウェブのRDF記述を採用している。この場合、図９に例示されるSPARQLのクエリをライフログＤＢ３０に対して発行することにより、ライフログＤＢ３０中の全てのライフログのSubject（主語）を取得することができる。そのクエリーから、ライフログの数だけResultが返答される。図９のクエリーによれば、region（都道府県名）、locality（市区名）、street（町村名）及びlandmark（ランドマーク名）が返答される。その返答内容に対し、例えば「http://www.ubila.kddi.com/adr/東京都-港区-芝公園二丁目-東京タワー」のようなURL（Uniform Resource Locator）を作成する。このURLから上位概念の連想語を図１０に例示されるSPARQLのクエリを用いてオントロジーＤＢ２０に問い合わせすることにより取得する。その取得した連想語と、推論エンジン１１により取得された連想語とを照合し、一致した場合に当該ライフログをライフログＤＢ３０から取得する。
【００３０】
重み割り当て部１３は、連想検索エンジン１０に入力されたライフログＯｉと、サブセット検索部１２により検索されたライフログＯｊとに関し、オントロジーＤＢ２０を利用して、プロファイル間のオントロジー上の距離に基づいた重みを割り当てる。この重み割り当て処理では、ライフログＯｉとライフログＯｊに関し、あるプロファイル対するそれぞれの連想語間のオントロジー上の距離をオントロジーＤＢ２０を利用して求める。
【００３１】
図１１には、オントロジー２００の木構造の例が示されている。オントロジー２００は、上位のオントロジー層と、下位のインスタンス層とを有する。インスタンス層はプロファイルの値に対応する。連想語間のオントロジー上の距離は、オントロジー２００が有する木構造において、インスタンス層の２つの単語（連想語）をオントロジー層経由で結ぶパスに含まれる枝の数として算出される。
【００３２】
図１１に示すプロファイルｐ１のオントロジー２００では、オントロジー層は２つの階層を有する。そのプロファイルｐ１のオントロジー２００において、単語“a”と単語“b”を結ぶパスは、オントロジー層の下位階層を一つ経由するので、そのパスに含まれる枝の数は２である。従って、単語“a”と単語“b”の間の距離は２となる。同様に、単語“c”と単語“d”の間の距離も２となる。オントロジー層の上位階層まで経由するパスで結ばれる単語間、例えば単語“a”と単語“ｃ”については、そのパスに含まれる枝の数は４であるので、距離は４となる。
【００３３】
さらに具体例として、住所プロファイルの例を挙げて重み算出を説明する。
「東京都-港区-芝公園二丁目-東京タワー」と「東京都-港区-芝公園二丁目-東京タワー」とは全く同一の木構造データであり、このときの距離は０となる。
「東京都-港区-芝公園二丁目-東京タワー」と「東京都-港区-芝公園二丁目-港浜松局XXX駅」とは親「芝公園二丁目」より上位が同一の木構造データであり、このときの距離は２となる。
「東京都-港区-芝公園二丁目-東京タワー」と「東京都-港区-麻布公園二丁目-YYY駅」とは親の親「港区」が同一の木構造データであり、このときの距離は４となる。
「東京都-港区-芝公園二丁目-東京タワー」と「東京都-新宿区-原町一丁目-ZZZ駅」とは親の親の親「東京都」が同一の木構造データであり、このときの距離は６となる。
「東京都-港区-芝公園二丁目-東京タワー」と「北海道-札幌市手稲区-前田五条九丁目-WWW駅」とは全く合致点がないので、この場合は距離を８とする。
【００３４】
また、他の種類のプロファイルについても同様に距離を算出することができる。例えば、商品プロファイルについては、所定の商品分類体系に従ってオントロジー化を行うことにより、適当な距離が得られる。
【００３５】
なお、枝毎の重みは任意に設定可能である。上述の例では、全ての枝の重みを１として距離を算出したが、階層に応じて枝の重みを変えてもよい。
【００３６】
また、重み割り当て部１３は、プロファイル毎の重みを割り当てるようにしてもよい。また、ライフログのインパルス性や嗜好性、忘却指数や時間密度に基づいて、重み付けの決定を行ってもよい。
【００３７】
関連度算出部１４は、重み割り当て部１３で決定された重みを用いて、連想検索エンジン１０に入力されたライフログＯｉと、サブセット検索部１２により検索されたライフログＯｊとの関連度を計算する。関連度は、例えば数１の計算式により算出する。
【００３８】
【数１】
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【００３９】
但し、Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）は、ライフログＯｉとライフログＯｊの関連度である。また、dpl（Ｏｉ，Ｏｊ）は、プロファイルplについての、ライフログＯｉとライフログＯｊのそれぞれの連想語間のオントロジー上の距離である。また、ωplは、プロファイルplに対する重みである。
【００４０】
数１では、ライフログＯｉとライフログＯｊの関連度Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）は、ライフログＯｉに含まれる全てのプロファイルplに関する距離dpl（Ｏｉ，Ｏｊ）の総和として算出されるものであり、さらにはプロファイルpl毎の重み付けが可能である。その関連度の値が小さいものほど、ライフログＯｉとライフログＯｊの関連性が高いことを表す。
【００４１】
関連度算出部１４は、算出した関連度Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）とライフログＯｊを出力する。これにより、入力のライフログＯｉから連想されるライフログＯｊとともに、その両者の関連性を表す関連度Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）が得られる。
【００４２】
なお、関連度Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）の値に基づいて、ライフログＯｊの出力順序を決定してもよい。例えば、関連度の値が小さい順、つまり、関連性の高い順に、ライフログＯｊを並び替えて出力するようにしてもよい。
【００４３】
また、関連度Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）に対して閾値を予め設定し、閾値以下の関連度Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）となったライフログＯｊのみを出力するようにし、出力するライフログＯｊの選別を行うようにしてもよい。
【００４４】
上述したように、本実施形態に係る連想検索エンジン１０は、先ずライフログＯｉを取得する（図２のステップＳ１）。次いで、連想検索エンジン１０は、ライフログＯｉに含まれる全てのプロファイルpjに対して、オントロジーを用いた推論を実行し、上位概念を取得する（図２のステップＳ２）。次いで、連想検索エンジン１０は、その取得した上位概念と同一の上位概念をもつプロファイルを含むライフログＯｊを、ライフログＤＢ３０から検索する（図２のステップＳ３）。次いで、連想検索エンジン１０は、ライフログＯｉとライフログＯｊに関し、オントロジー上の距離に基づいた重み割り当てを行う（図２のステップＳ４）。次いで、連想検索エンジン１０は、その重みを用いて、ライフログＯｉとライフログＯｊの関連度を算出する（図２のステップＳ５）。
【００４５】
本実施形態によれば、入力したライフログに含まれるプロファイルから連想される上位概念の連想語と同じ連想語を上位概念として持つプロファイルを含むライフログを、オントロジーＤＢ及びライフログＤＢを利用したデータベース検索により取得する。従って、プロファイルの値が、単語であり、算術演算が可能な数値ではない場合であっても、入力したライフログに含まれるプロファイルの値と意味的に近いプロファイルの値を持つライフログを連想結果として与えることができる。これにより、ライフログの連想検索を行う際の性能向上を図ることが可能になる。また、入力したライフログと検索結果のライフログとの関連度を算出するので、検索結果の重要性が容易に判断できる。
【００４６】
一般に、ライフログを構成するプロファイルの値の大半は単語であり、プロファイル値間の数値演算によって両者の意味的な距離を求めることはできない。しかしながら、本実施形態によれば、プロファイルの値が数値であっても、或いは単語であっても、両者の距離を求めることができる。これにより、ライフログの連想検索の大幅な性能向上が期待できる。
【００４７】
上述のように本実施形態によれば、ユーザのライフログ履歴（ライフログデータベース）の中から、入力ライフログと関連性の高いライフログを検索することができるので、過去の記憶に対するユーザへの振り返り支援、記憶着床などを効果的に行うことが可能となる。
【００４８】
また、図１に示す連想検索エンジン１０の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、連想検索処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００４９】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５０】
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の一実施形態に係る連想検索システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係る連想検索処理のフローチャートである。
【図３】図１に示すオントロジー２００の階層構造の例である。
【図４】図１に示すオントロジー２００の記述例である。
【図５】図１に示すオントロジー２００の階層構造の例である。
【図６】図１に示すオントロジー２００の記述例である。
【図７】本発明の一実施形態に係る連想語の取得例である。
【図８】図１に示すライフログＤＢ３０に格納されているライフログの記述例である。
【図９】図１に示すライフログＤＢ３０に発行されるクエリの例である。
【図１０】図１に示すオントロジーＤＢ２０に発行されるクエリの例である。
【図１１】図１に示すオントロジー２００の木構造の例である。
【図１２】ライフログの構成を示す概念図である。
【図１３】ライフログの種類を示す図表である。
【符号の説明】
【００５２】
１０…連想検索エンジン（連想検索装置）、１１…推論エンジン、１２…サブセット検索部、１３…重み割り当て部、１４…関連度算出部、２０…オントロジーデータベース（オントロジーＤＢ）、３０…ライフログデータベース（ライフログＤＢ）、２００…オントロジー（語彙空間）、Ｏｉ，Ｏｊ…ライフログ（ユーザ行動履歴記録）、ｐ１，ｐ２，ｐ３…プロファイル、Ｓ（Ｏｉ，Ｏｊ）…ライフログＯｉとライフログＯｊの関連度
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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