(57)【要約】【課題】データベースに蓄積された情報から検索ユーザが所望の情報を検索するに当たり、事前にデータを準備する必要なく、興味や関心の類似する他のユーザの利用履歴を参照することができ、簡単に、より広がりのある内容ベースの情報検索が、効率的に、且つ精度よく行える情報検索システム、情報検索方法、及び情報管理装置。【解決手段】蓄積された各ユーザごとの利用履歴から、検索ユーザと他のユーザの利用履歴を比較して類似度を算出し、その類似度の高い類似ユーザの利用情報に基づき、各情報と検索ユーザの提示した検索条件との関連度を算出し、関連度の高い情報を検索する。【選択図】図１
2007183859.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報が蓄積されている情報記憶手段と、
検索ユーザが所望の情報を検索するための検索条件を設定する検索条件設定手段と、
前記検索条件設定手段により設定された検索条件に基づいて、前記情報記憶手段から情報の検索を行う情報検索手段と、
前記情報検索手段により検索された情報から、前記検索ユーザに対して選択的に情報を利用させる情報提供手段と、
前記情報提供手段に基づく情報の利用について、前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を蓄積する利用履歴記憶手段と、
前記利用履歴記憶手段に蓄積された前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を管理する利用履歴管理手段と、を有する情報検索システムにおいて、
前記利用履歴管理手段は、
前記利用履歴記憶手段に蓄積された、前記検索ユーザの利用履歴と、前記検索ユーザ以外の他のユーザの利用履歴との類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記検索ユーザと利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザを検索する類似ユーザ検索手段と、を有し、
前記情報検索手段は、
前記類似ユーザ検索手段により検索された前記利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザの情報利用履歴に基づいて、前記情報記憶手段に蓄積された各情報と前記検索条件との関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段により算出された関連度に基づいて、前記情報記憶手段から関連する情報を検索する関連情報検索手段と、を有する、
ことを特徴とする情報検索システム。
【請求項２】
前記情報提供手段は、
選択された情報の利用形態として、前記検索ユーザの指定する所定の媒体への情報の複写、或いは前記情報記憶手段とは異なる別の情報記憶手段への情報の複写、を前記検索ユーザに可能にさせる、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索システム。
【請求項３】
前記情報提供手段に基づく前記検索ユーザによる情報の利用に対して、前記検索ユーザに課金する課金手段を有する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報検索システム。
【請求項４】
前記利用履歴記憶手段に記憶された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、
前記利用履歴管理手段は、
前記類似度算出手段による類似度の算出と、前記類似ユーザ検索手段による前記類似度に基づいた類似ユーザの検索を行わず、
所定の他のユーザを類似度の高い類似ユーザとして設定する、
ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報検索システム。
【請求項５】
前記利用履歴記憶手段に記憶された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、
前記利用履歴管理手段は、前記検索ユーザに対する、類似度算出のための仮想の利用履歴を設定し、
前記類似度算出手段は、設定された前記仮想の利用履歴に基づいて類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報検索システム。
【請求項６】
前記利用履歴記憶手段には、
仮想のユーザの仮想の利用履歴が記憶されている、
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報検索システム。
【請求項７】
前記類似度算出手段は、
所定の期間以上利用履歴のない他のユーザは除外して、利用履歴の類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報検索システム。
【請求項８】
前記関連度算出手段は、
前記情報記憶手段に情報が記憶された日時に基づいて、関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の情報検索システム。
【請求項９】
前記類似度算出手段は、
利用履歴における利用日時に基づいて、類似度を算出する、
ことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の情報検索システム。
【請求項１０】
検索ユーザが所望の情報を検索するための検索条件を設定する検索条件設定工程と、
前記検索条件設定工程において設定された検索条件に基づいて、情報が蓄積されている情報記憶手段から情報の検索を行う情報検索工程と、
前記情報検索工程において検索された情報から、前記検索ユーザに対して選択的に情報を利用させる情報提供工程と、
前記情報提供工程に基づく情報の利用について、前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を蓄積する利用履歴記録工程と、
前記利用履歴記録工程において蓄積された前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を管理する利用履歴管理工程と、を備える情報検索方法において、
前記利用履歴管理工程は、
前記利用履歴記録工程において蓄積された、前記検索ユーザの利用履歴と、前記検索ユーザ以外の他のユーザの利用履歴との類似度を算出する類似度算出工程と、
前記類似度算出工程において算出された類似度に基づいて、前記検索ユーザと利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザを検索する類似ユーザ検索工程と、を備え、
前記情報検索工程は、
前記類似ユーザ検索工程において検索された前記利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザの情報利用履歴に基づいて、前記情報記憶手段に蓄積された各情報と前記検索条件との関連度を算出する関連度算出工程と、
前記関連度算出工程において算出された関連度に基づいて、前記情報記憶手段から関連する情報を検索する関連情報検索工程と、を備える、
ことを特徴とする情報検索方法。
【請求項１１】
前記情報提供工程では、
選択された情報の利用形態として、前記検索ユーザの指定する所定の媒体への情報の複写、或いは前記情報記憶手段とは異なる別の情報記憶手段への情報の複写、が前記検索ユーザに可能になる、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報検索方法。
【請求項１２】
前記情報提供工程に基づく前記検索ユーザによる情報の利用に対して、前記検索ユーザに課金する課金工程を備える、
ことを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報検索方法。
【請求項１３】
前記利用履歴記録工程において記録された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、
前記利用履歴管理工程では、
前記類似度算出工程における類似度の算出と、前記類似ユーザ検索工程における前記類似度に基づいた類似ユーザの検索が行われず、
所定の他のユーザが類似度の高い類似ユーザとして設定される、
ことを特徴とする請求項１０乃至１２の何れか１項に記載の情報検索方法。
【請求項１４】
前記利用履歴記録工程において記録された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、
前記利用履歴管理工程では、前記検索ユーザに対する、類似度算出のための仮想の利用履歴が設定され、
前記類似度算出工程では、設定された前記仮想の利用履歴に基づいて類似度が算出される、
ことを特徴とする請求項１０乃至１２の何れか１項に記載の情報検索方法。
【請求項１５】
前記利用履歴記録工程において、
仮想のユーザの仮想の利用履歴が記録されている、
ことを特徴とする請求項１０乃至１４の何れか１項に記載の情報検索方法。
【請求項１６】
前記類似度算出工程では、
所定の期間以上利用履歴のない他のユーザを除外して、利用履歴の類似度が算出される、
ことを特徴とする請求項１０乃至１５の何れか１項に記載の情報検索方法。
【請求項１７】
前記関連度算出工程では、
前記情報記憶手段に情報が記憶された日時に基づいて、関連度が算出される、
ことを特徴とする請求項１０乃至１６の何れか１項に記載の情報検索方法。
【請求項１８】
前記類似度算出工程では、
利用履歴における利用日時に基づいて、類似度が算出される、
ことを特徴とする請求項１０乃至１７の何れか１項に記載の情報検索方法。
【請求項１９】
検索ユーザから所望の情報を検索するための検索条件を取得し、設定する検索条件設定手段と、
前記検索ユーザに対して、検索された情報を選択的に利用させる情報提供手段と、
前記情報提供手段に基づく情報の利用について、前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を蓄積する利用履歴記憶手段と、
を有する情報管理装置において、
前記利用履歴記憶手段に蓄積された、前記検索ユーザの利用履歴と、前記検索ユーザ以外の他のユーザの利用履歴との類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記検索ユーザと利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザを検索する類似ユーザ検索手段と、を有し、
情報が蓄積されている情報記憶手段に対して、前記検索条件設定手段により設定された検索条件と、前記類似ユーザ検索手段により検索された前記利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザの情報利用履歴に基づいて、情報検索を指示し、その検索結果を取得する、
ことを特徴とする情報管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
複数のユーザがアクセスし、提示した検索条件に基づき、蓄積された情報からそれぞれのユーザの意図に沿った情報を検索するための情報検索システム、情報検索方法、及び情報管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット利用が一般化し、Ｗｅｂのような大規模データベースから、一般ユーザが所望の情報を直接検索する機会が増えている。しかしＷｅｂ上で販売されている大量の商品データから好みに合う商品を探し出したり、Ｗｅｂ上または企業内文書データベースなどの大量の文書から目的の文書またはその関連の文書を探し出したりするのは、例え検索プログラムを使用したとしても大変な時間と労力が掛かる。
【０００３】
通常、こうした大量の情報からの検索プログラムにはキーワード検索方式がよく用いられている。ところが、こうした検索効率の低さは、検索プログラムを使用する際にユーザが適切なキーワードを設定できない、あるいは設定キーワードが曖昧である、等に起因することも多い。キーワード検索は、文字列単位の検索であり、同義語まで範囲を広げたとしても、抜け落ちる情報は多い。それを防ぐために範囲を広げると所望の情報とは異なる情報が過大に入り込み、また絞り込みの必要が生じてくる。
【０００４】
こういったキーワード方式の検索の課題に対して、検索者の望んでいる検索は、キーワードが一致するかどうかよりも、その情報の内容がジャンルとして一致あるいは類似しているかどうかであることから、カテゴリを重視する検索方法が開発されている（特許文献１参照）。
【０００５】
特許文献１では、蓄積されている各情報に対し、予め内容が統計的に解析、分類され、対応するカテゴリ因子との関係がインデクス化されて記憶されており、検索時には、そのインデクスを参照し、検索要求に対応するカテゴリ因子と関連の強い情報を参照してくるという検索技術が提示されている。カテゴリを介在させて検索することにより、所望の情報と内容が近い情報を検索する精度を上げるというものである。
【０００６】
また、従来のキーワード一致ではなく、情報の内容を重視する検索方法として、その検索ユーザの履歴を利用し、そのユーザが過去にどういう情報を参照したかという点から類似の情報を見つけようという検索方法が開発されている（特許文献２参照）。
【０００７】
特許文献２では、検索ユーザの過去の閲覧サイトのアドレスを記憶しておき、インタネットのサイトを検索するに際し、過去に閲覧したサイトの情報内容を単語レベルに分解して統計的に出現頻度などを解析したデータを取得する。一方、記憶したアドレスから、リンクするサイトや関連サイトを調査し、データ解析し、先に取得した解析データと類似するサイトを見つけ出すという技術が提示されている。過去の参照情報を元に類似の情報を探すということで、所望の情報を検索する精度を上げるというものである。
【０００８】
また、興味の範囲や性別、年齢など、ユーザの属性が類似する他のユーザの参照結果を利用して、従来のキーワード検索の欠点を補おうという試みもなされてきている。例えばインターネットを通じての書籍購入の例では、ユーザが現在購入しようとしている本に対して、その本を購入した他のユーザが他にどんな本を購入しているかを提示することで、検索効率をアップするとともに潜在的なニーズの顕在化を図ろうという試みもなされている。
【０００９】
また、特定の物品や情報だけでなく、それらに対するユーザの評価、すなわち嗜好をデータとして蓄積し、そのデータの他のユーザとの比較評価を元にして、興味の共通するような情報を検索しようという技術も開発されている（特許文献３）。
【００１０】
特許文献３では、事前に各ユーザによる各情報に対する評価を蓄積記録しておき、検索時には、検索ユーザ評価とそれらのユーザ評価を比較し、興味の類似度を判別することで、検索時に類似度の重みを付けたフィルタリング処理を行い、同様の興味関心を持つ評価者が高く評価する情報が検索されるようにするという技術が提示されている。ユーザ評価を元に、嗜好の類似した他のユーザの参照結果を利用して、所望の情報を検索する精度を上げるというものである。
【特許文献１】特開２００１−１８４３５８号公報
【特許文献２】特開２００１−１６００５６号公報
【特許文献３】特開平９−１９０４４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
大量情報からの検索方法について、従来のキーワード検索方式は、上述のように様々な課題があった。特許文献１に記載の技術では、文字列ではなくカテゴリ因子を介在させ、内容ベースでの検索に近づいたものの、あくまで分類であり情報の内容自体を参照しているわけではない。特許文献２に記載の技術では、情報の内容を直接把握するのではなく、過去の利用履歴を参照することで、間接的に関心のある内容を介在させることができるが、あくまでそのユーザ自身が参照したもののデータに基づくものであり、発展性がない。書籍購入の例では、同じ本を購入した他のユーザの購入本を提示することで、関心の類似するであろう他のユーザを参照しているが、これもたまたま購入しようとしている本を介在させているだけで、十分な嗜好の類似性があるとはいえない。
【００１２】
また特許文献３に記載の技術では、情報の内容に対するユーザ評価を介して興味関心の類似性を求め、同様のユーザ評価、すなわち同様の興味関心を有する他のユーザによる評価をフィルタリングに用いることで、より発展的に所望の情報を探索できるが、しかしこれも、予め各情報に対するユーザの評価を入力しておかなければならない。
【００１３】
本発明の目的は、上記の課題を解決し、データベースに蓄積された情報から検索ユーザが所望の情報を検索するに当たり、事前にデータを準備する必要がなく、興味や関心の類似する他のユーザの利用履歴を参照することができ、簡単に、より広がりのある内容ベースの情報検索が、効率的に、且つ精度よく行える情報検索システム、情報検索方法、及び情報管理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の課題を解決するために、本発明は以下の特徴を有するものである。
【００１５】
１．  情報が蓄積されている情報記憶手段と、検索ユーザが所望の情報を検索するための検索条件を設定する検索条件設定手段と、前記検索条件設定手段により設定された検索条件に基づいて、前記情報記憶手段から情報の検索を行う情報検索手段と、前記情報検索手段により検索された情報から、前記検索ユーザに対して選択的に情報を利用させる情報提供手段と、前記情報提供手段に基づく情報の利用について、前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を蓄積する利用履歴記憶手段と、前記利用履歴記憶手段に蓄積された前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を管理する利用履歴管理手段と、を有する情報検索システムにおいて、前記利用履歴管理手段は、前記利用履歴記憶手段に蓄積された、前記検索ユーザの利用履歴と、前記検索ユーザ以外の他のユーザの利用履歴との類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記検索ユーザと利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザを検索する類似ユーザ検索手段と、を有し、前記情報検索手段は、前記類似ユーザ検索手段により検索された前記利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザの情報利用履歴に基づいて、前記情報記憶手段に蓄積された各情報と前記検索条件との関連度を算出する関連度算出手段と、前記関連度算出手段により算出された関連度に基づいて、前記情報記憶手段から関連する情報を検索する関連情報検索手段と、を有する、ことを特徴とする情報検索システム。
【００１６】
２．  前記情報提供手段は、選択された情報の利用形態として、前記検索ユーザの指定する所定の媒体への情報の複写、或いは前記情報記憶手段とは異なる別の情報記憶手段への情報の複写、を前記検索ユーザに可能にさせる、ことを特徴とする１に記載の情報検索システム。
【００１７】
３．  前記情報提供手段に基づく前記検索ユーザによる情報の利用に対して、前記検索ユーザに課金する課金手段を有する、ことを特徴とする１または２に記載の情報検索システム。
【００１８】
４．  前記利用履歴記憶手段に記憶された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、前記利用履歴管理手段は、前記類似度算出手段による類似度の算出と、前記類似ユーザ検索手段による前記類似度に基づいた類似ユーザの検索を行わず、所定の他のユーザを類似度の高い類似ユーザとして設定する、ことを特徴とする１乃至３の何れか１項に記載の情報検索システム。
【００１９】
５．  前記利用履歴記憶手段に記憶された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、前記利用履歴管理手段は、前記検索ユーザに対する、類似度算出のための仮想の利用履歴を設定し、前記類似度算出手段は、設定された前記仮想の利用履歴に基づいて類似度を算出する、ことを特徴とする１乃至３の何れか１項に記載の情報検索システム。
【００２０】
６．  前記利用履歴記憶手段には、仮想のユーザの仮想の利用履歴が記憶されている、ことを特徴とする１乃至５の何れか１項に記載の情報検索システム。
【００２１】
７．  前記類似度算出手段は、所定の期間以上利用履歴のない他のユーザは除外して、利用履歴の類似度を算出する、ことを特徴とする１乃至６の何れか１項に記載の情報検索システム。
【００２２】
８．  前記関連度算出手段は、前記情報記憶手段に情報が記憶された日時に基づいて、関連度を算出する、ことを特徴とする１乃至７の何れか１項に記載の情報検索システム。
【００２３】
９．  前記類似度算出手段は、利用履歴における利用日時に基づいて、類似度を算出する、ことを特徴とする１乃至８の何れか１項に記載の情報検索システム。
【００２４】
１０．  検索ユーザが所望の情報を検索するための検索条件を設定する検索条件設定工程と、前記検索条件設定工程において設定された検索条件に基づいて、情報が蓄積されている情報記憶手段から情報の検索を行う情報検索工程と、前記情報検索工程において検索された情報から、前記検索ユーザに対して選択的に情報を利用させる情報提供工程と、前記情報提供工程に基づく情報の利用について、前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を蓄積する利用履歴記録工程と、前記利用履歴記録工程において蓄積された前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を管理する利用履歴管理工程と、を備える情報検索方法において、前記利用履歴管理工程は、前記利用履歴記録工程において蓄積された、前記検索ユーザの利用履歴と、前記検索ユーザ以外の他のユーザの利用履歴との類似度を算出する類似度算出工程と、前記類似度算出工程において算出された類似度に基づいて、前記検索ユーザと利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザを検索する類似ユーザ検索工程と、を備え、前記情報検索工程は、前記類似ユーザ検索工程において検索された前記利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザの情報利用履歴に基づいて、前記情報記憶手段に蓄積された各情報と前記検索条件との関連度を算出する関連度算出工程と、前記関連度算出工程において算出された関連度に基づいて、前記情報記憶手段から関連する情報を検索する関連情報検索工程と、を備える、ことを特徴とする情報検索方法。
【００２５】
１１．  前記情報提供工程では、選択された情報の利用形態として、前記検索ユーザの指定する所定の媒体への情報の複写、或いは前記情報記憶手段とは異なる別の情報記憶手段への情報の複写、が前記検索ユーザに可能になる、ことを特徴とする１０に記載の情報検索方法。
【００２６】
１２．  前記情報提供工程に基づく前記検索ユーザによる情報の利用に対して、前記検索ユーザに課金する課金工程を備える、ことを特徴とする１０または１１に記載の情報検索方法。
【００２７】
１３．  前記利用履歴記録工程において記録された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、前記利用履歴管理工程では、前記類似度算出工程における類似度の算出と、前記類似ユーザ検索工程における前記類似度に基づいた類似ユーザの検索が行われず、所定の他のユーザが類似度の高い類似ユーザとして設定される、ことを特徴とする１０乃至１２の何れか１項に記載の情報検索方法。
【００２８】
１４．  前記利用履歴記録工程において記録された前記検索ユーザの利用履歴が所定の回数以下の場合は、前記利用履歴管理工程では、前記検索ユーザに対する、類似度算出のための仮想の利用履歴が設定され、前記類似度算出工程では、設定された前記仮想の利用履歴に基づいて類似度が算出される、ことを特徴とする１０乃至１２の何れか１項に記載の情報検索方法。
【００２９】
１５．  前記利用履歴記録工程において、仮想のユーザの仮想の利用履歴が記録されている、ことを特徴とする１０乃至１４の何れか１項に記載の情報検索方法。
【００３０】
１６．  前記類似度算出工程では、所定の期間以上利用履歴のない他のユーザを除外して、利用履歴の類似度が算出される、ことを特徴とする１０乃至１５の何れか１項に記載の情報検索方法。
【００３１】
１７．  前記関連度算出工程では、前記情報記憶手段に情報が記憶された日時に基づいて、関連度が算出される、ことを特徴とする１０乃至１６の何れか１項に記載の情報検索方法。
【００３２】
１８．  前記類似度算出工程では、利用履歴における利用日時に基づいて、類似度が算出される、ことを特徴とする１０乃至１７の何れか１項に記載の情報検索方法。
【００３３】
１９．  検索ユーザから所望の情報を検索するための検索条件を取得し、設定する検索条件設定手段と、前記検索ユーザに対して、検索された情報を選択的に利用させる情報提供手段と、前記情報提供手段に基づく情報の利用について、前記検索ユーザを含むユーザごとの利用履歴を蓄積する利用履歴記憶手段と、を有する情報管理装置において、前記利用履歴記憶手段に蓄積された、前記検索ユーザの利用履歴と、前記検索ユーザ以外の他のユーザの利用履歴との類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記検索ユーザと利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザを検索する類似ユーザ検索手段と、を有し、情報が蓄積されている情報記憶手段に対して、前記検索条件設定手段により設定された検索条件と、前記類似ユーザ検索手段により検索された前記利用履歴の類似した前記検索ユーザ以外の他のユーザの情報利用履歴に基づいて、情報検索を指示し、その検索結果を取得する、ことを特徴とする情報管理装置。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、データベースに蓄積された情報から検索ユーザが所望の情報を検索するに当たり、蓄積された各ユーザごとの利用履歴から、検索ユーザと他のユーザの利用履歴を比較して類似度を算出し、その類似度の高い類似ユーザを求めることができる。またその利用情報に基づき、各情報と検索ユーザの提示した検索条件との関連度を算出し、関連度の高い情報を検索することができる。
【００３５】
これにより、事前にデータを準備する必要なく、興味や関心の類似する他のユーザの利用履歴を参照することができ、簡単に、より広がりのある、内容をベースとした情報検索が、効率的に、且つ精度よく行える情報検索システム、情報検索方法、及び情報管理装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
【００３７】
（情報検索システム１の構成）
まず、図１を参照して本発明の実施形態に係る情報検索システムの構成について説明する。図１には、情報検索システム１の構成例を示す。
【００３８】
このシステム構成例では、検索され、利用される情報はコンテンツと呼称され、多くのコンテンツを有する情報検索システム１に、多数のユーザがアクセスする。各ユーザは検索条件を提示して、検索されたコンテンツの利用を要求し、システム管理者からの課金に応ずることによってコンテンツを利用するものである。
【００３９】
コンテンツは、文書以外に音楽データや画像、動画など、形態は任意である。コンテンツの形態に応じて利用の形態も異なる。また商品を扱う場合には、コンテンツは商品に関する情報であるが、ユーザは課金に応ずることによって商品自体を入手する。
【００４０】
図１において、１１はコンテンツサーバであり、情報としてのコンテンツを記憶し、要求により検索処理を行い、ネットワークを通じてコンテンツの提供を行う。１２はユーザ情報管理サーバであり、コンテンツを利用するユーザとコンテンツの利用履歴に関する情報とを記憶し、管理する。１３は課金サーバであり、ユーザによるコンテンツの利用に対して、課金、及び決済の処理を行う。１５はユーザの端末であり、ユーザがコンテンツ利用のための入力操作、またコンテンツ利用のための表示、印刷などを行う。１６、１７は他のユーザの端末である。
【００４１】
情報検索システム１としてコンテンツ提供事業者が設置したコンテンツサーバ１１、ユーザ情報管理サーバ、そして課金サーバは、ネットワーク１４を介して、ユーザの端末１５、あるいは１６、１７などと接続しており、各ユーザが各ユーザ端末１５などからネットワークを介してアクセスすることにより、コンテンツの検索、利用が行える。
【００４２】
コンテンツサーバ１１は、情報としてのコンテンツを記憶し、情報記憶手段として機能するコンテンツデータベース（コンテンツＤＢ）１１１と、コンテンツＤＢから情報を検索処理し、情報検索手段として機能する検索処理部１１２と、ネットワークを介して、検索と利用に関する要求や指示を送受信するためのネットワーク接続部１１３とからなる。
【００４３】
また検索処理部１１２は、検索キーなどの検索条件を受けて、各情報コンテンツとの関連度を算出する関連度算出部１１２ａと、その関連度に基づいて関連する情報コンテンツを検索し、抽出する関連情報検索部１１２ｂとを含む。従って、関連度算出部１１２ａは関連度算出手段として機能し、関連情報検索部１１２ｂは関連情報検索手段として機能する。
【００４４】
ユーザ情報管理サーバ１２は、情報管理装置であり、ユーザーに関する情報を記憶し、情報コンテンツの利用履歴記憶手段として機能するユーザ管理データベース（ユーザ管理ＤＢ）１２１と、ユーザの情報コンテンツ利用履歴を管理し、利用履歴管理手段として機能する利用履歴管理部１２２と、ユーザを認証し、ユーザに対するコンテンツ利用の制御と管理を行うユーザ管理部１２３と、ネットワークを介して、検索と利用に関する要求や指示を送受信するためのネットワーク接続部１２４とからなる。
【００４５】
利用履歴管理部１２２は、検索ユーザの利用履歴を参照し、他のユーザの利用履歴との類似度を算出する類似度算出部１２２ａと、その類似度に基づいて利用履歴の類似する他のユーザを検索し、抽出する類似ユーザ検索部１２２ｂとを含む。従って、類似度算出部１２２ａは類似度算出手段として機能し、類似ユーザ検索部１２２ｂは類似ユーザ検索手段として機能する。
【００４６】
ユーザ管理部１２３は、後述のユーザ端末１５などと協働して、ユーザによるアクセスを受け付け、ユーザに関する情報や検索キーなどの検索に関する条件を取得する。従って検索条件設定手段として機能する。またユーザ管理部１２３は、ユーザのコンテンツ利用要求に対して、処理を行い、コンテンツ利用の許可を出力する。従って、情報提供手段としても機能する。
【００４７】
課金サーバ１３は、課金手段として機能し、ユーザのコンテンツ利用要求に対して、課金処理を行う課金処理部１３２と、課金処理に対するユーザの応答に対して決済処理を行う決済処理部１３１と、課金に関する要求や指示を送受信するためのネットワーク接続部１３３とからなる。
【００４８】
ユーザ端末１５は、ネットワークに接続された、例えばパーソナルコンピュータなどの端末であり、情報検索システム１にアクセスするためのネットワーク接続部１５５、入力操作を行う入力部１５１、情報を表示するための表示部１５２、情報を媒体にプリントするための印刷部１５３、情報を記憶するための記憶部１５４、そしてそれらの動作を制御する制御部１５６などを備えている。
【００４９】
（情報検索システム１の動作）
図２は本実施形態に係る情報検索システム１の動作を示すシーケンス図である。図２を参照して情報検索システム１の動作について説明する。また適宜、図１や図３も参照する。
【００５０】
図２はユーザ端末１５、コンテンツサーバ１１、課金サーバ１３、そしてユーザ情報管理サーバ１２の各動作について、図の上から下へ時系列的に動作の順序と流れを示したものである。そのシーケンスに沿って説明する。
【００５１】
ユーザがユーザ端末１５から情報検索システム１にアクセスして、たとえば、ユーザ情報、検索情報２１１としてユーザＩＤ番号などユーザを特定する情報と検索キーなど所望の情報コンテンツを検索するための条件をユーザ情報管理サーバ１２に送信する。
【００５２】
ユーザ情報管理サーバ１２では、ユーザ管理部１２３においてユーザ認証２２１が行われ、利用履歴管理部１２２により該当ユーザの利用履歴参照２２２が行われる。いずれもユーザ管理ＤＢ１２１が参照される。
【００５３】
図３（ａ）には、ユーザ管理ＤＢ１２１の内部データ構造を示す。ユーザ認証２２１はユーザデータ４１（ＩＤ番号やパスワード、その他の個人情報が含まれる）を参照する。後述の課金処理などもユーザデータ４１を参照する。また利用履歴参照２２２では、利用履歴４２を参照する。利用履歴４２には、ユーザＩＤ以外に利用した各コンテンツのＩＤ番号と、各コンテンツに対する利用日付、課金情報、利用形態などの情報が含まれる。これらの利用履歴のデータを用いて、以下の類似ユーザ検索処理が行われる。
【００５４】
引き続いて利用履歴管理部１２２で類似ユーザ検索２２３が行われ、他のユーザの利用履歴と比較することで、類似度の高いＮ人のユーザ（以後、Ｎユーザともいう）の抽出、すなわちＮユーザ抽出２２４を行い、Ｎユーザ利用コンテンツ情報２２５をコンテンツサーバ１１に送信する。類似ユーザ検索処理については後で詳細に説明する。
【００５５】
コンテンツサーバ１１では、検索処理部１１２がＮユーザ利用コンテンツ情報２２５に基づき重み設定２３１を行った上で、ユーザ提示の検索条件を用いて、キーワードを介した関連コンテンツ検索２３２により、関連度の高いＭコンテンツ抽出２３３を行い、ユーザに提示すべくユーザ端末１５に送信する。関連コンテンツ検索処理については、コンテンツＤＢ１１１が参照される。
【００５６】
図３（ｂ）には、コンテンツＤＢ１１１の内部データ構造を示す。ここではコンテンツとして書籍を例にとって示している。書籍コンテンツ３１は、情報としての書籍そのものの内容をデータ化したものであり、ユーザに提供するコンテンツ本体である。また検索用メタデータ３２は、コンテンツに関する情報であり、検索のために用いるデータである。具体的には、書籍ごとのＩＤ番号、タイトル、著者名、出版社発行年月日、分類、キーワードなどであり、ユーザの指定した検索条件に従い、これらのデータを用いて検索する。例えば検索キー（複数の単語からなる）がユーザ指定されれば、書籍の内容に従って付加されたキーワードと照合し検索処理を行う。
【００５７】
関連コンテンツ検索処理については後で詳細に説明する。
【００５８】
ユーザ端末１５において、関連度の高いＭコンテンツが表示部１５２に表示され、ユーザは入力部１５１を用いて所望のコンテンツを選択し、コンテンツ指定、利用要求２１２をユーザ情報管理サーバ１２に送信する。
【００５９】
ユーザ情報管理サーバ１２では、ユーザ管理部１２３がユーザによる利用要求を受けて課金処理要求２２６を課金サーバ１３に送信する。
【００６０】
課金サーバ１３では、課金処理部１３２において課金処理２４１が施され、ユーザ端末１５に課金内容が送信される。
【００６１】
ユーザ端末１５では、課金内容が表示部１５２に表示され、ユーザは入力部１５１を用いて、支払いの許諾と支払いのための情報を支払い処理２１３として課金サーバ１３に送信する。
【００６２】
課金サーバ１３では、支払い処理２１３を受けて課金に対する決済処理２４２を行い、ユーザ情報管理サーバ１２に決済処理情報を送信する。
【００６３】
ユーザ情報管理サーバ１２では、ユーザ管理部１２３が課金決済２４２を受けてコンテンツ提供許可２２７をコンテンツサーバ１１に送信する。
【００６４】
コンテンツサーバ１１では、コンテンツ提供許可２２７を受けて、コンテンツをユーザに提供可能にし、ユーザ端末１５にコンテンツ提供２３４を送信する。
【００６５】
ユーザ端末１５では、コンテンツ提供２３４が表示部１５２に表示され、ユーザは入力部１５１を用いて提供コンテンツを利用する。具体的には、コンテンツをダウンロードして記憶部１５４に保存する、印刷部１５３で印刷する、あるいは表示部１５２に表示するなどの利用形態がある。
【００６６】
一方、ユーザ情報管理サーバ１２では、利用履歴管理部１２２がユーザ管理ＤＢ１２１にアクセスし、該当ユーザの利用履歴４２を更新する。すなわち、新たに利用したコンテンツのＩＤ番号と日付、課金情報、利用形態などの情報が追加される。
【００６７】
（全体の処理フロー）
図４を用いて、情報検索システム１における情報検索方法、すなわちコンテンツの検索と利用の流れ全体の処理フローを説明する。図４は、コンテンツの検索と利用の流れを示すフローチャートである。
【００６８】
まず、ステップＳ１で、ユーザがユーザ端末１５から情報検索システム１にアクセスして、ユーザにより検索キーなど所望の情報コンテンツを検索するための条件が入力されると、ユーザ情報管理サーバ１２のユーザ管理部１２３は、ユーザＩＤ番号などユーザを特定する情報とともに検索キーなど所望の情報コンテンツを検索するための条件を取得し、設定する。すなわち、ステップＳ１は検索条件設定工程として機能する。
【００６９】
次にステップＳ２で、ユーザ情報管理サーバ１２のユーザ管理部１２３は、ユーザのＩＤ番号やパスワードを元に、ユーザ管理ＤＢ１２１のユーザデータ４１を参照し、ユーザ認証を行う。合わせて、利用履歴管理部１２２はユーザの利用履歴４２を参照し、次に行う類似ユーザ検索処理の基準とする。
【００７０】
ステップＳ３で、利用履歴管理部１２２はユーザ管理ＤＢ１２１を参照し、検索要求ユーザの利用履歴に対して他のユーザの利用履歴の類似度を算出し、類似ユーザの検出処理を行う。すなわち、ステップＳ３は利用履歴管理工程として機能する。このステップＳ３の工程の詳細については、図５の類似ユーザ検索処理のフローチャートを用いて後述する。
【００７１】
また本実施形態では、検索の度にこのステップＳ３の工程を実行しているが、定期的に、所定の時間ごとに実行し、各ユーザについて利用履歴の類似度が高い他のユーザを求めて、それを保持しておいてもよい。
【００７２】
ステップＳ４で、コンテンツサーバ１１は類似度の高いＮユーザの利用コンテンツ情報を受け取り、検索処理部１１２がそれに基づく重みを設定し、コンテンツＤＢ１１１を参照し、検索キーと各コンテンツの関連度を算出し、関連コンテンツ検索処理を行う。すなわち、ステップＳ４は情報検索工程として機能する。このステップＳ４の工程の詳細については、図７の関連コンテンツ検索処理のフローチャートを用いて後述する。
【００７３】
ステップＳ５では、関連度の高いＭコンテンツがユーザ端末１５の表示部１５２に表示され、ユーザは入力部１５１を用いて所望のコンテンツを選択、指定し、ユーザ管理サーバに利用要求を行う。ユーザ管理部１２３はユーザによる利用要求を受けて課金処理要求を課金サーバ１３に送信する。
【００７４】
ステップＳ６では、課金サーバ１３の課金処理部１３２において課金処理が施され、ユーザ端末１５に課金情報が送信される。ステップＳ７では、課金内容がユーザ端末１５の表示部１５２に表示され、ユーザにより、入力部１５１を用いて、支払いの許諾と支払いのための情報が支払い処理として課金サーバ１３に送信されると、課金サーバ１３では、その支払い処理を受けて課金決済処理を行い、ユーザ情報管理サーバ１２に決済処理情報を送信する。すなわちステップＳ６とステップＳ７は課金工程として機能する。
【００７５】
ステップＳ８では、ユーザ情報管理サーバ１２のユーザ管理部１２３が課金決済情報を受けてコンテンツ提供許可をコンテンツサーバ１１に送信し、コンテンツサーバ１１は、コンテンツ提供許可を受けて、コンテンツをユーザに提供可能にし、ユーザ端末１５に該当コンテンツの提供を送信する。すなわち、ステップＳ８は情報提供工程として機能する。ユーザ端末１５では、コンテンツ提供が表示部１５２に表示され、ユーザは入力部１５１を用いて提供コンテンツを表示部１５２に表示する、印刷部１５３で印刷する、ダウンロードして記憶部１５４に保存する、などの利用形態で利用する。
【００７６】
ステップＳ９では、ユーザ情報管理サーバ１２の利用履歴管理部１２２がユーザ管理ＤＢ１２１にアクセスし、コンテンツを利用したユーザの利用履歴を更新する。すなわち、新たに利用したコンテンツのＩＤ番号と日付、課金情報、利用形態などの情報がユーザ管理ＤＢ１２１の利用履歴に追加される。すなわち、ステップＳ９は利用履歴記録工程として機能する。
【００７７】
（類似ユーザ検索処理例１）
図５は、図４のステップＳ３、すなわち類似ユーザ検索処理の工程の詳細フローチャートである。図５を参照して類似ユーザ検索処理のフローを説明する。
【００７８】
ステップＳ３１では、類似度算出部１２２ａで類似度算出処理が行われる。すなわち、各ユーザに対して利用履歴の類似度を算出し、類似度で順序づける。ステップＳ３１は類似度算出工程として機能する。
【００７９】
ステップＳ３２では、類似ユーザ検索部１２２ｂで、検索要求ユーザの利用履歴に対する各ユーザの類似度に基づいて、類似度の高いＮユーザが検索され、抽出される。ステップＳ３２は類似ユーザ検索工程として機能する。
【００８０】
類似度算出工程について述べる前に、まず類似度の説明を行う。
【００８１】
検索要求ユーザをｐとして、その他の任意のユーザをｑとする。いずれのユーザもユーザ管理ＤＢ１２１により利用履歴を参照することができる。
【００８２】
ユーザｐのコンテンツ利用履歴に対する、任意の他のユーザｑのコンテンツ利用履歴の類似度を定義するために、まず任意のコンテンツｉについての類似の条件を次のように定める。
【００８３】
類似の条件：任意のコンテンツｉがユーザｐに利用されており、かつ他のユーザｑにも利用されていること。
【００８４】
この条件を満たすコンテンツでは数値が大きくなり、そうでなければ小さくなるようなｓを各コンテンツごとに求める、すなわち、
ユーザｑに対してコンテンツｉが上記類似の条件を満たすときｓｉ（ｐ，ｑ）＝１で、
ユーザｑに対してコンテンツｉが上記類似の条件を満たさないときｓｉ（ｐ，ｑ）＝０、
となるようにｓｉ（ｐ，ｑ）を定義する（表１参照）。
【００８５】
【表１】
2007183859.tif 000003
【００８６】
表１では、任意の他のユーザｑに対する任意のコンテンツｉについて、各ｓｉ（ｐ，ｑ）は、上記定義に従い１または０の値を有するものである。
【００８７】
すべてのコンテンツに対してｓｉ（ｐ，ｑ）の総和を取ることで、類似の条件を満たすコンテンツ数が多いほど数値が大きくなるように、つまり類似度が大きくなるように類似度Ｓ（ｐ，ｑ）を定義する。すなわち、
【００８８】
【数１】
2007183859.tif 000004
【００８９】
上記の式（１）に従って、すべての他のユーザｑについて、類似度Ｓ（ｐ，ｑ）を算出する。これにより利用履歴の類似度によるユーザの順序づけが可能になる。
【００９０】
なお、本実施形態では類似度の高いＮユーザを求めるのに、すべての他のユーザについて類似度を算出しているが、探索用のインデクス構造を予め構築しておくことで、すべてのユーザではなく効率的に求めることも可能である。
【００９１】
（類似度算出処理のフロー）
次に、具体的な類似度算出手順の例を説明する。
【００９２】
図６は、図５のステップＳ３１、すなわち類似度算出処理の工程の詳細フローチャートである。図６を参照して類似度算出処理のフローを説明する。
【００９３】
ステップＳ３１０では、類似度の基準として検索要求ユーザｐの利用履歴を参照する。これが他のユーザの利用履歴の類似度を算出する基準となる。
【００９４】
ステップＳ３１１では、比較して類似度を求めるユーザとして任意の未設定の他のユーザｑを設定する。ここからステップＳ３１７までの工程が、ユーザｑの設定を変えて、すべての他のユーザに対して繰り返されることになる。すなわち、すべての他のユーザに対して類似度Ｓ（ｐ，ｑ）が算出されることになる。
【００９５】
ステップＳ３１２では、設定されたユーザｑに対して、初期設定として類似度Ｓ（ｐ，ｑ）が０に設定される。このＳ（ｐ，ｑ）に対して、すべてのコンテンツについてｓｉの加算を繰り返していくことにより、式（１）で表される類似度Ｓ（ｐ，ｑ）を算出するわけである。
【００９６】
ステップＳ３１３では、類似度算出のための参照コンテンツとして未設定の任意のコンテンツｉを設定する。ここからステップＳ３１５までの工程が、コンテンツｉの設定を変えて、すべてのコンテンツに対して繰り返されることになる。すなわち、すべてのコンテンツに対して類似の条件を満たすかどうかでｓｉ（ｐ，ｑ）が算出される（ステップＳ３１４）。また、すべてのコンテンツに対して、類似度Ｓ（ｐ，ｑ）に、参照したコンテンツｉのｓｉ（ｐ，ｑ）が加算され（ステップＳ３１５）、その結果すべてのコンテンツに対する繰り返しが終了すると、式（１）で表される、ｓｉ（ｐ，ｑ）の総和としての類似度Ｓ（ｐ，ｑ）が算出される（ステップＳ３１７）。
【００９７】
ステップＳ３１６では、未設定のコンテンツがないかどうか、すなわちすべてのコンテンツに対して処理を終了したかどうかを判定する。終了した場合（ステップＳ３１６：ＹＥＳ）は、ステップＳ３１７を実行する。終了していない場合（ステップＳ３１６：ＮＯ）は、ステップＳ３１３へもどり、未設定のコンテンツを設定してステップＳ３１５までの処理を繰り返す。
【００９８】
ステップＳ３１７では、ユーザｑに対して算出された類似度Ｓ（ｐ，ｑ）を後で比較して順位づけるために一時保存しておく。
【００９９】
ステップＳ３１８では、未設定の他のユーザがいないかどうか、すなわちすべての他のユーザに対して処理を終了したかどうかを判定する。終了した場合（ステップＳ３１８：ＹＥＳ）は、ステップＳ３１９を実行する。終了していない場合（ステップＳ３１８：ＮＯ）は、ステップＳ３１１へもどり、未設定の他のユーザを設定してステップＳ３１７までの処理を繰り返す。
【０１００】
ステップＳ３１９では、すべての他のユーザに対する類似度Ｓ（ｐ，ｑ）が出揃っており、一時保存されたそれらの類似度を比較し、類似度の高さで他のユーザの順序づけを行う。
【０１０１】
これにより図５のステップＳ３２における類似度の高いＮユーザの抽出が行え、類似ユーザ検索処理を終えることができる。
【０１０２】
（関連コンテンツ検索処理例１）
図７は、図４のステップＳ４、すなわち関連コンテンツ検索処理の工程の詳細フローチャートである。図７を参照して関連コンテンツ検索処理のフローを説明する。
【０１０３】
ステップＳ４１では、関連度算出部１１２ａで関連度算出処理が行われる。すなわち、各コンテンツに対して検索条件との関連度を算出し、関連度で順序づける。ステップＳ４１は関連度算出工程として機能する。
【０１０４】
ステップＳ４２では、関連情報検索部１１２ｂで、検索要求ユーザの指定した検索条件に対する各コンテンツの関連度に基づいて、関連度の高いＭ個のコンテンツが検索され、抽出される。ステップＳ４２は関連情報検索工程として機能する。
【０１０５】
関連度算出工程について述べる前に、まず関連度の説明を行う。
【０１０６】
検索要求ユーザの指定した検索条件を、複数の単語からなる検索キーであるとする。各コンテンツには、既述したように検索用メタデータが付与されており、コンテンツＤＢ１１１により検索用メタデータを参照することができる。本実施形態では検索用メタデータとしてのキーワードを用いて関連度を算出する。
【０１０７】
しかし、同様の手法によりキーワード以外の他のメタデータへも容易に拡張できる。また関連度は、メタデータではなく文書全文テキストを対象としてもよいし、文書に画像が含まれる場合は、画像との関連を算出し、関連度算出に加えてもよい。
【０１０８】
ユーザｐの指定した検索キーと任意のコンテンツｉの関連度を定義するために、まず任意のキーワードｋについての関連の条件を次のように定める。
【０１０９】
関連の条件：任意のキーワードｋが検索キーに含まれており、かつコンテンツｉのメタデータにも含まれていること。
【０１１０】
本実施形態ではキーワードはコンテンツのメタデータに含まれるが、コンテンツ自身が文書でありコンテンツそのものにキーワードが含まれるような検索方法であってもよい。これを考慮して、以下、キーワードがメタデータに含まれる場合も含めて、キーワードがコンテンツに含まれるとか、コンテンツに現れるとかいう表現を用いる。
【０１１１】
この関連の条件を、次のように前半の条件ａと後半の条件ｂに分ける。
【０１１２】
条件ａ：任意のキーワードｋが検索キーに含まれている
条件ｂ：任意のキーワードｋがコンテンツｉに含まれている
まず、この条件ａを満たすときには数値が大きくなり、そうでなければ小さくなるようなｘ（ｋ）を、各キーワードごとに求める、すなわち、
キーワードｋが上記条件ａを満たすときｘ（ｋ）＝１で、
キーワードｋが上記条件ａを満たさないときｘ（ｋ）＝０、
となるようにｘ（ｋ）を定義する（表２参照）。
【０１１３】
【表２】
2007183859.tif 000005
【０１１４】
表２では、任意のキーワードｋについて、各ｘ（ｋ）は、上記定義に従い１または０の値を有するものである。
【０１１５】
また、上の条件ｂを満たすときには数値が大きくなり、そうでなければ小さくなるようなｄ（ｉ，ｋ）を、任意のコンテンツｉと任意のキーワードｋの組み合わせに対して求める、すなわち、
コンテンツｉとキーワードｋが上記条件ｂを満たすときｄ（ｉ，ｋ）＝１で、
コンテンツｉとキーワードｋが上記条件ｂを満たさないときｄ（ｉ，ｋ）＝０、
となるようにｄ（ｉ，ｋ）を定義する（表３参照）。
【０１１６】
【表３】
2007183859.tif 000006
【０１１７】
表３では、任意のキーワードｋと任意のコンテンツｉとの組み合わせについて、各ｄ（ｉ，ｋ）は、上記定義に従い１または０の値を有するものである。
【０１１８】
ここで、コンテンツｉとキーワードｋの組み合わせに対して、ｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）を求めると、このｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）は、条件ａと条件ｂが同時に成立する、すなわち関連の条件を満たすときには数値が大きくなり（ｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）＝１）、そうでなければ小さくなる（ｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）＝０）。
【０１１９】
すべてのキーワードに対してｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）の総和を取ることで、関連の条件を満たすキーワード数が多いほど数値が大きくなるように、つまり関連度が大きくなるように関連度Ｒ（ｉ）を定義する。すなわち、
【０１２０】
【数２】
2007183859.tif 000007
【０１２１】
式（２）において、ｗ（ｋ）は、
ｗ（ｋ）＝１＋α・ｕ（ｋ）／ｖ（ｋ）                                    （３）
である。
【０１２２】
ｗ（ｋ）は、上記ｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）をキーワードについて総和して関連度Ｒ（ｉ）を求めるに際しての、重みとなる係数である。上記重みの算出式（３）におけるｕ（ｋ）／ｖ（ｋ）については表４参照。
【０１２３】
【表４】
2007183859.tif 000008
【０１２４】
表４においてｕ（ｋ）は類似度の高いＮユーザの利用したすべてのコンテンツにおけるキーワードｋの出現頻度であり、ｖ（ｋ）はすべてのコンテンツにおけるキーワードｋの出現頻度である。従って式（３）中のｕ（ｋ）／ｖ（ｋ）は、類似度の高いユーザが利用したコンテンツで出現頻度が高くなるようなキーワードが、そのコンテンツで現れると、関連度を高くするような因子である。これにより類似度の高いユーザの利用履歴を用いてコンテンツのより妥当な関連度を算出することができる。
【０１２５】
類似度の高いユーザが利用したコンテンツで出現頻度が高いほど、関連度も高くなるが、どの程度その比率に効果を与えるかはｕ（ｋ）／ｖ（ｋ）に対する重み係数αで制御される。また、式（３）中の１は、類似度の高いユーザが利用したコンテンツにキーワードが全く現れない場合にも検索可能とするための項である。
【０１２６】
上記の式（２）に従って、すべてのコンテンツｉについて、関連度Ｒ（ｉ）を算出する。これにより検索キーとの関連度によるコンテンツの順序づけが可能になる。
【０１２７】
なお、本実施形態では関連度の高いＭ個のコンテンツを求めるのに、すべてのコンテンツについて関連度を算出しているが、探索用のインデクス構造を予め構築しておくことで、すべてのコンテンツではなく効率的に求めることも可能である。
【０１２８】
（関連度算出処理のフロー）
次に、具体的な関連度算出手順の例を説明する。
【０１２９】
図８は、図７のステップＳ４１、すなわち関連度算出処理の工程の詳細フローチャートである。図８を参照して関連度算出処理のフローを説明する。
【０１３０】
ステップＳ４１０では、関連度の基準として検索要求ユーザｐの指定した検索条件、ここでは複数の単語を含む検索キーを参照する。これが任意のコンテンツの関連度を算出する基準となる。
【０１３１】
ステップＳ４１１では、比較して関連度を求めるコンテンツとして任意の未設定のコンテンツｉを設定する。ここからステップＳ４１７までの工程が、コンテンツｉの設定を変えて、すべてのコンテンツに対して繰り返されることになる。すなわち、すべてのコンテンツに対して関連度Ｒ（ｉ）が算出されることになる。
【０１３２】
ステップＳ４１２では、設定されたコンテンツｉに対して、初期設定として関連度Ｒ（ｉ）が０に設定される。このＲ（ｉ）に対して、すべてのキーワードについて、前記ｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）に重み係数ｗ（ｋ）をかけたものの加算を繰り返していくことにより、式（２）で表される関連度Ｒ（ｉ）を算出するわけである。
【０１３３】
ステップＳ４１３では、関連度算出のための参照キーワードとして未設定の任意のキーワードｋを設定する。ここからステップＳ４１５までの工程が、キーワードｋの設定を変えて、すべてのキーワードに対して繰り返されることになる。すなわち、すべてのキーワードに対して関連の条件を満たすかどうかでｘ（ｋ）、ｄ（ｉ，ｋ）、重み係数ｗ（ｋ）が算出される（ステップＳ４１４）。また、すべてのキーワードに対して、関連度Ｒ（ｉ）に、参照したキーワードｋについてのｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）に重み係数ｗ（ｋ）をかけたものが加算され（ステップＳ４１５）、その結果すべてのキーワードに対する繰り返しが終了すると、式（２）で表される、ｘ（ｋ）×ｄ（ｉ，ｋ）に重み係数ｗ（ｋ）をかけたものの総和としての関連度Ｒ（ｉ）が算出される（ステップＳ４１７）。
【０１３４】
ステップＳ４１６では、未設定のキーワードがないかどうか、すなわちすべてのキーワードに対して処理を終了したかどうかを判定する。終了した場合（ステップＳ４１６：ＹＥＳ）は、ステップＳ４１７を実行する。終了していない場合（ステップＳ４１６：ＮＯ）は、ステップＳ４１３へもどり、未設定のキーワードを設定してステップＳ４１５までの処理を繰り返す。
【０１３５】
ステップＳ４１７では、コンテンツｉに対して算出された関連度Ｒ（ｉ）を後で比較して順位づけるために一時保存しておく。
【０１３６】
ステップＳ４１８では、未設定のコンテンツがないかどうか、すなわちすべてのコンテンツに対して処理を終了したかどうかを判定する。終了した場合（ステップＳ４１８：ＹＥＳ）は、ステップＳ４１９を実行する。終了していない場合（ステップＳ４１８：ＮＯ）は、ステップＳ４１１へもどり、未設定のコンテンツを設定してステップＳ４１７までの処理を繰り返す。
【０１３７】
ステップＳ４１９では、すべてのコンテンツに対する関連度Ｒ（ｉ）が出揃っており、一時保存されたそれらの関連度を比較し、関連度の高さでコンテンツの順序づけを行う。
【０１３８】
これにより図７のステップＳ４２における関連度の高いＭコンテンツの抽出が行え、関連コンテンツ検索処理を終えることができる。
【０１３９】
（類似ユーザ検索処理例２）
図９は、図５を用いて説明した類似ユーザ検索処理の別の処理例を示すフローチャートである。図９を用いて、類似ユーザ検索処理例２を説明する。
【０１４０】
ステップＳ５１では、参照した検索ユーザの利用履歴について、類似度を算出するために十分かどうかを判定する。例えば、利用回数、あるいは利用コンテンツ数などが所定のしきい値以上であるかどうかによって、判定を行う。所定のしきい値以上であれば（ステップＳ５１：ＹＥＳ）、ステップＳ３１とステップＳ３２を実行する。ステップＳ３１とステップＳ３２の工程は、既に述べた図５と同様であり、説明は省略する。
【０１４１】
利用回数、あるいは利用コンテンツ数などが所定のしきい値以上でない場合（ステップＳ５１：ＮＯ）は、ステップＳ５２を実行し、通常のステップＳ３１とステップＳ３２の工程は実行しない。すなわち、ステップＳ５２では、予め定められた所定のユーザを類似度の高いユーザとして設定する。あるいは、仮想の利用履歴を有する仮想のユーザを設定してもよい。
【０１４２】
このように、検索ユーザの利用履歴が十分でないときにも、ユーザのプロファイルを利用する、あるいは特定の傾向を想定するなどして予め代表的なユーザ、あるいは仮想のユーザを定めておき、類似ユーザとして設定することで、関連コンテンツの検索をより適切に行うことができる。
【０１４３】
（類似ユーザ検索処理例３）
図１０は、図５を用いて説明した類似ユーザ検索処理のまた別の処理例を示すフローチャートである。図１０を用いて、類似ユーザ検索処理例３を説明する。
【０１４４】
ステップＳ５１では、参照した検索ユーザの利用履歴について、類似度を算出するために十分かどうかを判定する。例えば、利用回数、あるいは利用コンテンツ数などが所定のしきい値以上であるかどうかによって、判定を行う。所定のしきい値以上であれば（ステップＳ５１：ＹＥＳ）、ステップＳ３１とステップＳ３２を実行する。ステップＳ３１とステップＳ３２の工程は、既に述べた図５と同様であり、説明は省略する。
【０１４５】
利用回数、あるいは利用コンテンツ数などが所定のしきい値以上でない場合（ステップＳ５１：ＮＯ）は、ステップＳ５３を実行し、その後で通常のステップＳ３１とステップＳ３２の工程の実行へと戻る。ステップＳ５３では、予め定められた所定の利用履歴を検索ユーザの仮想の利用履歴として設定する。あるいは、アンケート方式などでユーザに仮想の利用履歴を入力させるようにしてもよい。この仮想の利用履歴をもとにして、次のステップＳ３１の類似度算出が行われる。
【０１４６】
このように、検索ユーザの利用履歴が十分でないときにも、仮想の利用履歴を設定することにより、あるいはユーザに入力させるなどして、嗜好の類似するユーザを検索し、類似ユーザとすることで、関連コンテンツの検索に利用することができ、より精度のよい類似ユーザの検索と、関連度の高いユーザ検索が可能になる。
【０１４７】
（類似ユーザ検索処理例４）
図１１は、図５を用いて説明した類似ユーザ検索処理のまた別の処理例を示すフローチャートである。図１１を用いて、類似ユーザ検索処理例４を説明する。
【０１４８】
ステップＳ５４では、予め定めた所定のコンテンツを上位に検索されるように望む設定かどうかを判定する。例えば、情報検索システム１の管理者が、所定のコンテンツが上位に検索されることを望むのであれば、仮想の利用履歴を有する仮想のユーザを登録することで、所定のコンテンツが上位に検索されるように導くこともできる。
【０１４９】
ステップＳ５４で、上位検索を望む設定であれば（ステップＳ５４：ＹＥＳ）、ステップＳ５５を実行する。ステップＳ５５は、上位検索を望むコンテンツが同種のコンテンツとともに仮想的に利用されているような履歴を有する仮想のユーザを登録する。その後、通常のステップＳ３１とステップＳ３２の工程の実行へと戻ることで、登録した仮想ユーザが類似ユーザとして検索されやすくなり、しいては所定のコンテンツが関連コンテンツとして検索される可能性も増大する。
【０１５０】
ステップＳ５４で、上位検索を望む設定でなければ（ステップＳ５４：ＮＯ）、そのまま通常のステップＳ３１とステップＳ３２の工程の実行が行われる。ステップＳ３１とステップＳ３２の工程は、既に述べた図５と同様であり、説明は省略する。
【０１５１】
このように、予め定めた所定のコンテンツを上位に検索されるように望むような場合にも、仮想の利用履歴を有する仮想のユーザを登録することにより、登録した仮想ユーザが類似ユーザとして検索されやすくなり、しいては所定のコンテンツが関連コンテンツとして検索される可能性を上げることもできる。
【０１５２】
（類似ユーザ検索処理例５）
図１２は、図５を用いて説明した類似ユーザ検索処理のまた別の処理例を示すフローチャートである。図１２を用いて、類似ユーザ検索処理例５を説明する。
【０１５３】
ステップＳ５６では、検索する他のユーザについて、類似度を算出するためのデータとしては古すぎる利用履歴を有する古いユーザを検索除外するかどうかを判定する。古いユーザを除外する場合（ステップＳ５６：ＹＥＳ）は、ステップＳ５７を実行する。古いユーザも除外しない場合（ステップＳ５６：ＮＯ）は、通常通りステップＳ３１とステップＳ３２を実行する。ステップＳ３１とステップＳ３２の工程は、既に述べた図５と同様であり、説明は省略する。
【０１５４】
ステップＳ５７では、予め定められた所定の期間以上利用のないユーザを検索対象の他のユーザから除外する設定を行う。あるいは、所定の期間は入力して設定するようにしてもよい。例えば、最新の利用時期を参照して、それ以後アクセスしていない期間が所定の期間を越えるユーザについては、検索から除外すべき古いユーザと設定する。すなわち、この設定された期間に対してアクセスのあるユーザだけが次の類似度算出処理以後の対象ユーザと設定されるのである。
【０１５５】
次いでステップＳ３１とステップＳ３２が実行される。ステップＳ３１とステップＳ３２の工程は、既に述べた図５の場合と、上記の古いユーザと設定されたユーザは検索から除外される点が異なる。それ以外は同様であり説明は省略する。
【０１５６】
このように、検索対象の他のユーザの利用履歴が古くて、仮に類似ユーザであるとしても、その利用履歴が余り参考にならない場合は、検索の対象から除外することにより、関連コンテンツの検索において、古すぎるコンテンツが検索される可能性の増大することを防止でき、最新の類似ユーザの検索を通じて、関連度の高い最新のコンテンツ検索が可能になる。
【０１５７】
（関連コンテンツ検索処理例２）
図１３は、図７を用いて説明した関連コンテンツ検索処理のまた別の処理例を示すフローチャートである。図１３を用いて、関連コンテンツ検索処理例２を説明する。
【０１５８】
ステップＳ６１では、検索するコンテンツについて、関連度の高いコンテンツとして新しいコンテンツをより重要視するかどうかを判定する。新しいコンテンツを重用する場合（ステップＳ６１：ＹＥＳ）は、ステップＳ６２を実行する。そうでない場合（ステップＳ６１：ＮＯ）は、通常通りステップＳ４１とステップＳ４２を実行する。ステップＳ４１とステップＳ４２の工程は、既に述べた図７と同様であり、説明は省略する。
【０１５９】
ステップＳ６２では、次の関連度算出処理に用いる重み係数ｗ（ｋ）の算出式を変更する。例えば、重み係数ｗ（ｋ）を次の式（４）のように、コンテンツｉの登録時期により異なるような算出式とする。
【０１６０】
すなわちも式（２）におけるｗ（ｋ）は、
ｗ（ｋ，ｉ）＝１＋α・ｕ（ｋ）／ｖ（ｋ）＋β・１／ΔＴ（ｉ）            （４）
に置き換えられる。
【０１６１】
ここでΔＴ（ｉ）は、コンテンツｉの登録からの期間を示し、βは、それに対する重みの程度を表す所定の定数である。
【０１６２】
このように重み係数ｗ（ｋ）を変更した上で、次のステップＳ４１とステップＳ４２が実行される。ステップＳ４１とステップＳ４２の工程は、既に述べた図７の場合と、上記の関連度算出に利用される重み係数ｗ（ｋ）のみが異なる。それ以外は同様であり説明は省略する。
【０１６３】
すなわち、ステップＳ４１の関連度算出処理では、式（４）の重み係数ｗ（ｋ，ｉ）を用いることにより、最近登録された新しいコンテンツほど重み係数が大きくなり、新しいコンテンツほど関連度が高く算出されることになる。
【０１６４】
このように、検索対象のコンテンツに、古くて余り参考にならないコンテンツが含まれる場合は、コンテンツの新しさに応じて重み係数を変更することにより、関連コンテンツの検索において、古すぎるコンテンツが検索される可能性が縮小され、最新のコンテンツが検索されやすくなり、関連度の高い最新のコンテンツ検索が可能になる。
【０１６５】
（類似ユーザ検索処理例６）
図１４は、図５を用いて説明した類似ユーザ検索処理のまた別の処理例を示すフローチャートである。図１４を用いて、類似ユーザ検索処理例６を説明する。
【０１６６】
ステップＳ５８では、類似ユーザを検索するについて、類似度を算出するためのデータとして、ユーザの最近の嗜好、すなわち新しい利用履歴をより重要視するかどうかを判定する。新しい利用履歴を重用する場合（ステップＳ５８：ＹＥＳ）は、ステップＳ５９を実行する。そうでない場合（ステップＳ５８：ＮＯ）は、通常通りステップＳ３１とステップＳ３２を実行する。ステップＳ３１とステップＳ３２の工程は、既に述べた図５と同様であり、説明は省略する。
【０１６７】
ステップＳ５９では、次の類似度算出処理に用いるｓｉ（ｐ，ｑ）の定義を変更する。例えば、ｓｉ（ｐ，ｑ）を次のように、類似の条件を満たすときも必ずしも１ではなく、コンテンツｉの利用時期により異なるように定義する。
【０１６８】
ユーザｑに対してコンテンツｉが既述の類似の条件を満たすとき
ｓｉ（ｐ，ｑ）＝１／ΔＴ（ｉ）で、
ユーザｑに対してコンテンツｉが既述の類似の条件を満たさないとき
ｓｉ（ｐ，ｑ）＝０
と定義する。
【０１６９】
ここでΔＴ（ｉ）は、コンテンツｉの最新の利用日時からの期間を示す。最新の利用日時は、ユーザｐまたはユーザｑの利用履歴から算出される。
【０１７０】
このようにｓｉ（ｐ，ｑ）を変更した上で、次のステップＳ３１とステップＳ３２が実行される。ステップＳ３１とステップＳ３２の工程は、既に述べた図５の場合と、上記の類似度算出に利用されるｓｉ（ｐ，ｑ）のみが異なる。それ以外は同様であり説明は省略する。
【０１７１】
すなわち、ステップＳ３１の類似度算出処理では、上記変更されたｓｉ（ｐ，ｑ）を用いることにより、コンテンツに対する最近の利用を類似度算出に重視することで、最近のユーザの嗜好が類似度算出に反映されることになる。
【０１７２】
このように、類似ユーザ検索に用いる利用履歴に、古い利用履歴、すなわちユーザの古い嗜好を反映するコンテンツ利用が含まれる場合は、各コンテンツの利用時期の新しさに応じて類似度を算出するための定義を変更することにより、類似ユーザの検索において、ユーザの古すぎる利用履歴に基づき類似ユーザが検索される可能性が縮小され、最新の利用履歴に基づく検索が行われやすくなり、最新の利用履歴において類似度の高い類似ユーザ検索が可能になる。
【０１７３】
上述のように、本実施形態によれば、データベースに蓄積された情報から検索ユーザが所望の情報を検索するに当たり、蓄積された各ユーザごとの利用履歴から、検索ユーザと他のユーザの利用履歴を比較して類似度を算出し、その類似度の高い類似ユーザを求めることができる。またその利用情報に基づき、各情報と検索ユーザの提示した検索条件との関連度を算出し、関連度の高い情報を検索することができる。これにより、事前にデータを準備する必要なく、興味や関心の類似する他のユーザの利用履歴を参照することができ、簡単に、より広がりのある、内容をベースとした情報検索が、効率的に、且つ精度よく行える情報検索システム、情報検索方法、及び情報管理装置を提供することができる。
【０１７４】
なお本発明の実施形態は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に則る限り、様々な変更された形態もその範囲に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】本実施形態に係る情報検索システム１の構成例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る情報検索システム１の動作例を示すシーケンス図である。
【図３】図１におけるユーザ管理ＤＢ１２１、及びコンテンツＤＢ１１１の内部データ構造の例を示す図である。
【図４】情報検索システム１におけるコンテンツの検索と利用に関する全体の流れを示すフローチャートである。
【図５】図４におけるステップＳ３、すなわち類似ユーザ検索処理の工程を説明するフローチャートである。
【図６】図５におけるステップＳ３１、すなわち類似度算出処理の工程の詳細フローチャートである。
【図７】図４におけるステップＳ４、すなわち関連コンテンツ検索処理の工程を説明するフローチャートである。
【図８】図７におけるステップＳ４１、すなわち関連度算出処理の工程の詳細フローチャートである。
【図９】図５における類似ユーザ検索処理の、別の処理例２を示すフローチャートである。
【図１０】図５における類似ユーザ検索処理の、別の処理例３を示すフローチャートである。
【図１１】図５における類似ユーザ検索処理の、別の処理例４を示すフローチャートである。
【図１２】図５における類似ユーザ検索処理の、別の処理例５を示すフローチャートである。
【図１３】図７における関連コンテンツ検索処理の、別の処理例２を示すフローチャートである。
【図１４】図５における類似ユーザ検索処理の、別の処理例６を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７６】
１  情報検索システム
１１  コンテンツサーバ
１２  ユーザ情報管理サーバ
１３  課金サーバ
１４  コンピュータネットワーク
１５、１６、１７  ユーザ端末
３１  コンテンツ
３２  検索用メタデータ
４１  ユーザデータ
４２  利用履歴
１１１  コンテンツＤＢ
１１２  検索処理部
１１２ａ  関連度算出部
１１２ｂ  関連情報検索部
１１３、１２４、１３３、１５５  ネットワーク接続部
１２１  ユーザ管理ＤＢ
１２２  利用履歴管理部
１２２ａ  類似度算出部
１２２ｂ  類似ユーザ検索部
１２３  ユーザ管理部
１３１  決済処理部
１３２  課金処理部
１５１  入力部
１５２  表示部
１５３  印刷部
１５４  記憶部
１５６  制御部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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