(57)【要約】【課題】検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整すること。【解決手段】コンテンツ情報を記憶したコンテンツデータベース３１からクエリに該当する複数の候補コンテンツを検索し、そのクエリに対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、解析されたコンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力する。【選択図】図１
2012252634.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
前記コンテンツ特徴量は、
前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、１つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする請求項１記載の情報検索装置。
【請求項３】
前記人気度は、
前記候補コンテンツの閲覧回数、前記候補コンテンツ内のキーワードと前記検索条件との意味的な類似度のうちいずれか１以上に基づいて解析されることを特徴とする請求項２記載の情報検索装置。
【請求項４】
前記ペナルティ度は、
前記検索結果ページに含まれるコンテンツの数、前記検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、前記検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか１以上に基づいて解析されることを特徴とする請求項２又は３記載の情報検索装置。
【請求項５】
前記出力コンテンツ件数は、
前記人気度が高く、前記ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されることを特徴とする請求項２乃至４のいずれかに記載の情報検索装置。
【請求項６】
コンピュータにより行う情報検索方法において、
コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする情報検索方法。
【請求項７】
前記コンテンツ特徴量は、
前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、１つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする請求項６記載の情報検索方法。
【請求項８】
請求項６又は７記載の情報検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする情報検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報を検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ブロードバンド網の高度化、ストレージの大容量化、更には分散環境の整備により、オンラインでのコンテンツ流通はもはや日常のものとなった。特に、２０００年代中頃より、マルチメディアコンテンツ共有サイトが一気に普及して以来、オンラインコンテンツは文書にとどまらず、画像・音楽・映像等のよりリッチなものを閲覧・視聴できるようになっている。
【０００３】
一般に、オンラインコンテンツを閲覧・視聴する場合、ユーザは、公開されている非常に多くのコンテンツの中から、検索エンジン等を利用して興味のあるコンテンツを探し出す必要がある。
【０００４】
現在の検索エンジンでは、検索対象のコンテンツ種別がどのようなものであっても、キーワードに基づいた検索を行う場合が多い。ユーザは、検索対象を少数のキーワードによって表現し、クエリとして問い合わせを行う。
【０００５】
キーワードクエリは、そのタイプによっていくつかのカテゴリに分類される。よく知られたものとして、例えば、「Introduction to Information Retrieval」（Christopher D. Manning、外２名、、Cambridge University Press、2008年）に記載された、ＮＱ（Navigational Query）やＩＱ（Informational Query）が挙げられる。
【０００６】
前者は、ある特定のコンテンツを発見することを意図して投入されるクエリである。通常、このカテゴリに属するクエリが投入される場合、多くのユーザが閲覧するコンテンツは、１つ乃至少数のコンテンツに集中する。
【０００７】
一方、後者は、多くのコンテンツを含む検索結果を得ることを意図して投入されるクエリである。この場合、ユーザ毎に実際に求めているコンテンツが異なっている場合が多く、ユーザが閲覧するコンテンツはユーザ毎に異なり、バラツキが大きい。
【０００８】
例えば、画像を検索する場合について説明する。「ＮＴＴ  ロゴ」といったクエリはＮＱである。ＮＴＴのロゴは１種類のみであり、このクエリを投入する大多数のユーザは、そのロゴ画像を閲覧する。一方、「海」等のクエリはＩＱである。この場合には、多種多様な海の風景画像が提示され、また、ユーザ毎に求める画像は異なっているため、閲覧される画像は非常にバラツキの多い結果となる。
【０００９】
ここで、現在の検索エンジンが検索結果の１ページあたりに提示するコンテンツ件数は、どのようなクエリに対しても一定数（例えば、１０や２０等）である場合が多い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１０−５５１６４号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】T. Joachims、「Optimizing Search Engines Using Clickthrough Data」、In Proceedings of the ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining、2002年、p.133-142
【非特許文献２】F. Radlinski、外１名、「Query Chains: Learning to Rank from Implicit Feedback」、In Proceedings of the ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining、2005年、p.239-248
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、そのようにコンテンツ件数を一定にして提示する先行技術は、検索エンジンの提供者及びユーザの双方にとって不都合という課題がある。その理由を以下説明する。
【００１３】
まず、検索エンジンの提供者にとって、検索結果ページ上のスペースは、検索結果に含まれるコンテンツ情報を提示したり、広告情報等の表示に利用される重要な資源である。
【００１４】
このため、閲覧される可能性の少ない無駄なコンテンツの提示にスペースを割くことは、検索結果ページ上のスペース資源を損なっていることに等しいと言える。特に、上記ＮＱのようなクエリの場合、閲覧対象となるコンテンツは少数の場合が多いため、このような無駄が生じる機会が多い。
【００１５】
次に、仮に１ページあたりの検索結果が１０件含まれる検索エンジンを利用するユーザがいた場合、そのユーザが求めるコンテンツが１１件目にランクされているのであれば、検索結果の２ページ目にページを遷移させない限り、目的のコンテンツを発見できない。
【００１６】
ページ遷移はユーザにとって負荷・障壁の高い行為であり、ユーザビリティを損なう。特に、上記ＩＱのようなクエリの場合、多数のコンテンツが閲覧対象とされるため、このような悪影響を及ぼす機会が多い。
【００１７】
以上の理由から把握されるように、検索結果ページを構成する際、どのようなクエリに対しても一定のコンテンツ件数となるような検索結果ページを提示する先行技術は不利益であった。
【００１８】
なお、このような不利益は、パソコンを使用した検索に限られるものではない。モバイル端末のような、ディスプレイサイズ（検索結果ページのサイズ）が限られている端末を用いた場合には、より顕在化する課題である。
【００１９】
ここで、参考までに、クエリのタイプに応じて検索結果を調整する先行技術について説明する。特許文献１には、入力されたクエリの検索結果のうち、アクセスの集中する重要なコンテンツを特定し、得られた重要なコンテンツの文書から特徴的な重要キーワードを抽出し、この重要キーワードによってクエリと関連するキーワードを発見して、クエリを拡張する技術が開示されている。
【００２０】
しかしながら、当該先行技術は、検索精度の向上を目的としたクエリ拡張の技術であり、検索結果ページのコンテンツ件数について考慮したものではない。
【００２１】
また、非特許文献１、２には、あるクエリに対して閲覧されたコンテンツの集合と閲覧されなかったコンテンツの集合とを利用して、閲覧されやすいコンテンツの特徴を学習し、高精度なランキング関数を得る技術が開示されている。
【００２２】
しかしながら、当該先行技術は、高精度なランキング関数をクエリ毎に獲得するための技術であって、やはり同様に、検索結果ページのコンテンツ件数について考慮したものではない。
【００２３】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その課題とするところは、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
請求項１記載の情報検索装置は、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする。
【００２５】
本発明によれば、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、その検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、解析されたコンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力するため、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリ（検索条件）に応じて調整できる。
【００２６】
請求項２記載の情報検索装置は、請求項１記載の情報検索装置において、前記コンテンツ特徴量は、前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、１つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする。
【００２７】
本発明によれば、候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、１つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度を解析するため、例えば、あるクエリにおいて、人気コンテンツのみを必要な件数だけ提示可能な検索結果ページを構成できる。より具体的には、検索結果ページの１ページ目には、よく閲覧されるコンテンツのみが提示されるようにすることができる。
【００２８】
請求項３記載の情報検索装置は、請求項２記載の情報検索装置において、前記人気度は、前記候補コンテンツの閲覧回数、前記候補コンテンツ内のキーワードと前記検索条件との意味的な類似度のうちいずれか１以上に基づいて解析されることを特徴とする。
【００２９】
本発明によれば、人気度は、候補コンテンツの閲覧回数、候補コンテンツ内のキーワードと前記検索条件との意味的な類似度のうちいずれか１以上に基づいて解析されるため、人気度をより高精度に解析できる。
【００３０】
請求項４記載の情報検索装置は、請求項２又は３記載の情報検索装置において、前記ペナルティ度は、前記検索結果ページに含まれるコンテンツの数、前記検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、前記検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか１以上に基づいて解析されることを特徴とする。
【００３１】
本発明によれば、ペナルティ度は、検索結果ページに含まれるコンテンツの数、検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか１以上に基づいて解析されるため、同一の検索結果ページ内に多くのコンテンツを提示することによって生じる閲覧されることの少ない無駄なコンテンツの提示や、類似したコンテンツの重複提示を防止できる。
【００３２】
請求項５記載の情報検索装置は、請求項２乃至４のいずれかに記載の情報検索装置において、前記出力コンテンツ件数は、前記人気度が高く、前記ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されることを特徴とする。
【００３３】
本発明によれば、上記出力コンテンツ件数は、人気度が高く、ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されるため、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて最適化できる。
【００３４】
請求項６記載の情報検索方法は、コンピュータにより行う情報検索方法において、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、前記検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、前記コンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、前記件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力することを特徴とする。
【００３５】
本発明によれば、コンテンツ情報を記憶した記憶手段から検索条件に該当する複数の候補コンテンツを検索し、その検索条件に対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、解析されたコンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力するため、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整できる。
【００３６】
請求項７記載の情報検索方法は、請求項６記載の情報検索方法において、前記コンテンツ特徴量は、前記候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、１つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度であることを特徴とする。
【００３７】
本発明によれば、候補コンテンツの人気を数値化した人気度、及び、１つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度を解析するため、例えば、あるクエリにおいて、人気コンテンツのみを必要な件数だけ提示可能な検索結果ページを構成できる。より具体的には、検索結果ページの１ページ目には、よく閲覧されるコンテンツのみが提示されるようにすることができる。
【００３８】
請求項８記載の情報検索情報検索プログラムは、請求項６又は７記載の情報検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整できる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】情報検索装置の構成例を示す図である。
【図２】コンテンツ情報例を示す図である。
【図３】コンテンツの閲覧履歴情報例を示す図である。
【図４】情報検索装置の処理動作フロー例を示す図である。
【図５】コンテンツの閲覧履歴情報例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
本発明は、投入されたクエリ（検索条件）に対して、そのクエリにより検索された候補コンテンツ群の特徴を考慮して、検索結果ページのコンテンツ件数を決定することを主たる特徴としている。
【００４２】
これにより、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリ毎に調整（最適化）できることから、検索エンジン提供者及びユーザの双方が被っていた上記不利益を解消できる。
【００４３】
以下、本発明を実施する一実施の形態について図面を用いて説明する。但し、本発明は多くの異なる様態で実施することが可能であり、本実施の形態の記載内容に限定して解釈すべきではない。
【００４４】
〔情報検索装置の機能構成について〕
図１は、本実施の形態に係る情報検索装置１の構成の一例を示す図である。この情報検索装置１は、検索条件を指示するユーザ端末１００と、その検索条件に対応するコンテンツを検索する情報検索サーバ３００とで主に構成される。ユーザ端末１００と情報検索サーバ３００とは、通信網５００を介して相互に通信可能に接続されている。
【００４５】
ユーザ端末１００は、通信網５００を介して情報検索サーバ３００に対して検索条件を指定し、その指定に対する応答として情報検索サーバ３００により提示された検索結果を閲覧可能に表示する機能を備える。このようなユーザ端末１００としては、例えば、ウェブブラウザ機能を有する汎用的なパソコンや、ＰＤＡやスマートフォン等のモバイル端末等により実現できる。なお、ユーザ端末１００は、１台である必要はなく複数台であってもよい。
【００４６】
情報検索サーバ３００は、コンテンツ群が格納されているコンテンツデータベース３１と、ユーザ端末１００からの検索要求をクエリとして受け付ける入力部３２と、そのクエリに該当する複数のコンテンツを候補コンテンツとしてコンテンツデータベース３１から検索する検索実行部３３と、そのクエリに対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量のうち、候補コンテンツの人気を数値化した人気度をそれぞれ解析する人気度解析部３４と、１つの検索結果ページに多くのコンテンツを出力するほどよくないことを数値化したペナルティ度をそれぞれ解析するペナルティ度解析部３５と、解析されたコンテンツ特徴量（人気度、ペナルティ度等）に基づいて出力コンテンツ件数を決定するコンテンツ件数決定部３６と、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果として検索結果ページに出力する出力部３７とで主に構成される。
【００４７】
また、情報検索サーバ３００は、必要に応じて、過去に閲覧されたコンテンツの閲覧回数等を記録したコンテンツの閲覧履歴情報を格納した閲覧履歴データベース３８を更に備えている。なお、閲覧履歴データベース３８を更に具備するのに代えて、コンテンツの閲覧履歴情報をコンテンツデータベース３１に併せて格納させてもよい。
【００４８】
コンテンツデータベース３１には、例えば、図２に示すように、コンテンツ自体及びコンテンツに関連する情報（コンテンツ情報）が格納されている。具体的には、例えば、コンテンツを識別するコンテンツＩＤ、コンテンツ情報が格納されているウェブサイト上の場所を示すＵＲＬ、コンテンツの内容自体を表現するデータ（コンテンツのタイトル、概要文、キーワード）、コンテンツの形式に関するデータ（コンテンツのフォーマット、データ量、サムネイル等のサイズ）等が含まれている。
【００４９】
なお、キーワード、タイトル、概要文のうち、少なくともいずれか１つを含んでいればよい。また、コンテンツデータベース３１に格納されているデータは、本実施の形態の実施にあたって入手方法は問わない。
【００５０】
閲覧履歴データベース３８には、例えば、図３に示すように、ユーザによって過去に閲覧されたコンテンツの閲覧回数が、閲覧された際に入力されたクエリに対応付けて格納されている。なお、閲覧回数については、一度閲覧される度に１ずつ加算するようにしてもよい。ユニークユーザが特定できる場合には、同一ユーザによる閲覧は重複して加算せず、コンテンツを閲覧したユニークユーザ数とすることが望ましい。
【００５１】
情報検索サーバ３００を構成している、入力部３２と、検索実行部３３と、人気度解析部３４と、ペナルティ度解析部３５と、コンテンツ件数決定部３６と、出力部３７とは、例えば、ＣＰＵ等の制御手段により実現できる。コンテンツデータベース３１と、閲覧履歴データベース３８とは、メモリ、ハードディスク、いわゆるＲＤＢＭＳ（Relational Database Management System）等で実現できる。
【００５２】
また、それら各部で実行される上記各機能処理は、コンピュータプログラムにより実現できる。このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、通信ネットワークを介して提供されたりしてもよく、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵ等の制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００５３】
〔情報検索装置の処理動作フローについて〕
次に、情報検索サーバ３００の動作について概説する。
【００５４】
まず、入力部３２が、ユーザ端末１００からの検索条件をクエリとして受け取り、検索実行部３３が、そのクエリに合致する候補コンテンツ群（候補コンテンツの集合）をコンテンツデータベース３１から取得する。
【００５５】
その後、人気度解析部３４が、取得した候補コンテンツ群に対して、コンテンツデータベース３１又は閲覧履歴データベース３８に格納されたデータを解析し、与えられたクエリに対する人気度を解析する。
【００５６】
その解析と同時（その解析前又は解析後でも可）に、ペナルティ度解析部３５が、取得した候補コンテンツ群に対して、コンテンツデータベース３１又は閲覧履歴データベース３８に格納されたデータを解析し、与えられたクエリに対するペナルティ度を解析する。
【００５７】
その後、コンテンツ件数決定部３６が、上記解析された人気度とペナルティ度とに基づいて、与えられたクエリ下での検索結果ページのコンテンツ件数を算出し、出力部３７が、その算出されたコンテンツ件数に従って検索結果ページを生成し、ユーザ端末１００に出力する。
【００５８】
以上が情報検索サーバ３００の動作概説である。引き続き、図４に示す処理動作フローを参照しながら、本実施の形態における処理動作フローの一例を詳述する。
【００５９】
なお、以降では、コンテンツとして映像を扱う場合について述べるものとする。言うまでもなく、本実施の形態は、映像以外にも、文書、画像、音声・音楽等、特許請求の範囲に記載した技術的範囲において各種のコンテンツを扱うことが可能である。
【００６０】
まず、ステップＳ１０１において、入力部３２が、ユーザ端末１００からの検索要求としてクエリを受け付ける。ここで受け付けるクエリは、キーワードクエリとする。そして、受け付けられたクエリは検索実行部３３に送信される。
【００６１】
続いて、ステップＳ１０２において、検索実行部３３が、コンテンツデータベース３１を参照し、受け付けたクエリに合致したコンテンツ情報を持つ候補コンテンツを候補コンテンツ群として取得する。
【００６２】
本実施の形態では、コンテンツデータベース３１に格納されているコンテンツは映像である。この時、各映像は、コンテンツ情報として、映像のメタデータと共に格納されているものとする。
【００６３】
メタデータとは、映像に関連する情報を記載したデータであり、例えば、映像のタイトル、概要文、キーワード、時間長、フォーマット、検索結果の提示の際に用いるサムネイルやそのサイズ等を含むデータである。
【００６４】
そして、取得した候補コンテンツ及びそれらのコンテンツ情報は、人気度解析部３４及びペナルティ度解析部３５に送信される。
【００６５】
続いて、ステップＳ１０３において、人気度解析部３４が、与えられたクエリに対する各候補コンテンツの人気度を解析する。なお、人気度解析処理は、閲覧履歴データベース３８を参照する場合と参照しない場合とで処理を異にしてもよい。以下、それら各場合の処理詳細を説明する。
【００６６】
［閲覧履歴データベースを参照する人気度解析処理］
閲覧履歴データベース３８を参照する場合には、閲覧回数データに基づいて人気度を解析する。図３に示した通り、閲覧履歴データベース３８には、要求された各クエリに対して、各コンテンツが何回閲覧されたかを表す情報が格納されている。
【００６７】
ここで、候補コンテンツ群をｃ＝｛ｃ１，ｃ２，ｃ３，…,ｃｍ｝（ｍは自然数）と表し、クエリをｑと表す。また、クエリｑに対する候補コンテンツｃｉ（１≦ｉ≦ｍ）の閲覧回数をｆ（ｃｉ｜ｑ）と表す。このとき、クエリｑに対する候補コンテンツｃｉの人気度ＰＯＰ（ｃｉ｜ｑ）は、例えば、下記の式（１）から計算できる。
【数１】
2012252634.tif 000003
【００６８】
例えば、クエリｑが「サッカー」である場合を例に、このクエリｑに対する各候補コンテンツの閲覧回数が図５のように与えられた場合を考える。図５には、クエリｑ＝“サッカー”に対して閲覧回数を持つ候補コンテンツとして、４つの候補コンテンツが挙げられている。式（１）に基づいて、各候補コンテンツの人気度を以下のように計算できる。
【００６９】
Ｚ（“サッカー”）＝ｌｏｇ（４０３２）＋ｌｏｇ（９８２）＋ｌｏｇ（１４３）＋ｌｏｇ（２０）
ＰＯＰ（“コンテンツＩＤ＝１”｜“サッカー”）＝ｌｏｇ（４０３２）／Ｚ（“サッカー”）≒０．３５９
ＰＯＰ（“コンテンツＩＤ＝５５”｜“サッカー”）＝ｌｏｇ（９８２）／Ｚ（“サッカー”）≒０．２９８
ＰＯＰ（“コンテンツＩＤ＝１０３”｜“サッカー”）＝ｌｏｇ（１４３）／Ｚ（“サッカー”）≒０．２１４
ＰＯＰ（“コンテンツＩＤ＝４５９”｜“サッカー”）＝ｌｏｇ（２０）／Ｚ（“サッカー”）≒０．１２９
【００７０】
［閲覧履歴データベースを参照しない人気度解析処理］
閲覧回数は、コンテンツの実際の人気度を反映した性質のよいデータであるが、必ずしも閲覧履歴データベース３８を参照できない場合もあり得る。そこで、閲覧履歴データベース３８（閲覧回数）を参照しない場合にも、人気度を推定して解析結果として得るための処理の一例を説明する。
【００７１】
例えば、クエリがユーザの意図を表現したキーワードであると考えるならば、そのクエリが示す意味と類似した内容を持つコンテンツに人気が集まりやすいことが想定できる。この仮定に基づけば、コンテンツとクエリ間の意味的な類似性を測ることによって、人気度を推定により解析することができる。
【００７２】
図２に示したように、コンテンツデータベース３１には、各コンテンツのコンテンツ情報として、タイトル、概要文、キーワード等が保持されている。そこで、これらのメタデータに現れるキーワード群と、クエリとの意味的な類似性を測ることにより、人気度を推定（解析）してもよい。
【００７３】
単一のキーワードとクエリとの意味的な類似性は、例えば、「The Google Similarity Distance.」（Rudi Cilibrasi、他１名、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、2007年、Vol.19、No.3、p.370-383）に記載されたＮＧＤ（Normalized Google Distance）のような公知の技術を利用することができる。
【００７４】
候補コンテンツｃｉ（１≦ｉ≦ｍ）の意味的な内容は、候補コンテンツｃｉに付与されたキーワード群Ｔ（ｃｉ）＝｛ｔ１（ｃｉ），ｔ２（ｃｉ），…，ｔｎ（ｃｉ）｝（ｎは自然数）によって表現されると考える。このとき、キーワード群Ｔ（ｃｉ）に基づく、候補コンテンツｃｉとクエリｑとの意味的な類似度ｓ（ｃｉ｜ｑ）は、例えば、ＮＧＤを用いて下記の式（２）から計算できる。
【数２】
2012252634.tif 000004
【００７５】
ＮＧＤ（ｔｊ（ｃｉ），ｑ）（１≦ｊ≦ｎ）は、キーワードｔｊ（ｃｉ）とクエリｑとのＮＧＤである。この意味的な類似度ｓ（ｃｉ｜ｑ）を利用して、クエリｑに対する候補コンテンツｃｉの人気度ＰＯＰ（ｃｉ｜ｑ）を、例えば、下記の式（３）から推定（解析）する。
【数３】
2012252634.tif 000005
【００７６】
以上、人気度解析処理の一例を説明した。閲覧履歴データベース３８を利用できる場合には、上記説明した２通りの処理で求めた人気度について、その双方を考慮して最終的な人気度としてもよい。任意の二項演算、線形結合などを利用することができる。
【００７７】
続いて、ステップＳ１０４において、ペナルティ度解析部３５が、与えられたクエリに対する各候補コンテンツのペナルティ度を解析する。ペナルティ度とは、先述したように、「単一の検索結果ページに多くの情報を掲載するほどよくない」ことを数値化した値、すなわち、同一検索結果ページ内にコンテンツを追加することによって被る被害の度合いである。以下にいくつかの解析処理の一例を説明する。
【００７８】
［単純なペナルティ度解析処理］
最も単純には、検索結果ページｐ毎に、掲載されるコンテンツ件数Ｃｐに対して単調増加する関数を設定してやればよい。そのように件数に対して単調増加する関数であればどのような式でもよいが、例えば、ｌｏｇを用いることにより、ペナルティ度ＰＥＮ（ｐ）を下記の式（４）から計算できる。
【数４】
2012252634.tif 000006
【００７９】
［コンテンツデータベースを参照するペナルティ度解析処理１］
また、コンテンツデータベース３１に格納されたコンテンツ情報を参照して、候補コンテンツの意味内容を判断し、「単一の検索結果ページに“無駄な”多くの情報を掲載するほどよくない」と考えるペナルティ度解析処理を実施してもよい。
【００８０】
無駄な情報の一例としては、例えば、ある検索結果ページに同じような意味内容を持つコンテンツを掲載すること等がある。ここでは、同じような意味内容のコンテンツが検索結果ページにある場合に、そのコンテンツにペナルティを科すペナルティ度解析処理の一例を説明する。
【００８１】
人気度解析処理と同様に、候補コンテンツｃｘ（１≦ｘ≦ｍ）の意味的な内容は、候補コンテンツｃｘに付与されたキーワード群Ｔ（ｃｘ）＝｛ｔ１（ｃｘ），ｔ２（ｃｘ），…，ｔｎ（ｃｘ）｝（ｎは自然数）によって表現されると考える。このとき、既に検索結果ページｐに掲載されているコンテンツの集合（コンテンツ件数）をＣｐ＝｛ｃｙ｝（１≦ｙ≦Ｃｐ）とすると、この検索結果ページｐに候補コンテンツｃｘを掲載するペナルティ度ＰＥＮ（ｐ）は、例えば、下記の式（５）から計算できる。
【数５】
2012252634.tif 000007
【００８２】
ＮＧＤ（ｔｊ（ｃｘ），ｔｋ（ｃｙ））は、候補コンテンツ内のキーワードｔｊ（ｃｉ）と、既に検索結果ページｐに掲載されているコンテンツ内のキーワードｔｋ（ｃｙ）（１≦ｋ≦ｎ’：ｎ’は自然数）とのＮＧＤである。Ｃｐ内の各候補コンテンツに対して、ＰＥＮ（ｃｘ｜ｐ）の平均（総和）をとることにより、検索結果ページｐのペナルティ度ＰＥＮ（ｐ）を計算してもよい。
【００８３】
［コンテンツデータベースを参照するペナルティ度解析処理２］
検索結果ページのスペースは、重要な資源であるという立場に立てば、掲載する情報の占有するスペースも、ペナルティとして考慮されてしかるべき要因である。そこで、「単一の検索結果ページに多くの“スペースを占有する”情報を掲載するほどよくない」という考えに立ったペナルティ度解析処理を実施してもよい。
【００８４】
例えば、本実施の形態で考えているような映像コンテンツの場合、通常は映像の中から１フレームを切り出したサムネイル（スティル）が検索結果に提示されることがあるが、このサムネイルの大きさも占有するスペースを左右する。
【００８５】
先述したように、図２に示したコンテンツ情報には、サムネイルのサイズを格納したカラムが用意されている。ここでは、このサムネイルのサイズを利用してペナルティ度を解析する処理について説明する。
【００８６】
検索結果ページｐの面積をｓｉｚｅ（ｐ）、候補コンテンツｃｘのサムネイルのサイズをｓｉｚｅ（ｃｘ）と表すと、占有サイズによるペナルティ度ＰＥＮ（ｐ）は、例えば、下記の式（６）から計算できる。
【数６】
2012252634.tif 000008
【００８７】
以上、ペナルティ度解析処理の一例を説明した。それぞれのペナルティ度は独立に用いてもよいし、任意の組み合わせで複合してもよい。この複合には、任意の二項演算、線形結合などを利用することができる。なお、ステップＳ１０４は、ステップＳ１０３の前又は同時に実行してもよい。
【００８８】
続いて、ステップＳ１０５において、コンテンツ件数決定部３６が、解析された各候補コンテンツの人気度、ペナルティ度に基づいて、検索結果ページに含むコンテンツ件数を決定する。ここでは、評価関数の最適化に基づく処理の一例を説明する。
【００８９】
基本的な考え方は、人気度の高いコンテンツをなるべく多く含むように、そして、ペナルティ度をなるべく小さくするように、検索結果ページのコンテンツ件数を決定することにある。
【００９０】
この考えを反映した評価関数Ｏ（ｐ｜ｑ）としては、人気度ＰＯＰ（ｃｉ｜ｑ）とペナルティ度ＰＥＮ（ｐ），ＰＥＮ（ｃｉ｜ｐ）の線形結合を用いてもよい。例えば、下記の式（７）のように設計できる。
【数７】
2012252634.tif 000009
【００９１】
λは結合重みである。第１項は人気度であるため、人気の高いコンテンツをなるべく多く含めるほど大きな正の値となる。また、第２項はペナルティ度であり、無駄なコンテンツを多く含むほど大きな負の値となる。
【００９２】
また、検索された候補コンテンツが多い場合には、検索結果は複数のページに分割して提示されることになるが、人気度の高い候補コンテンツは、最初の方の検索結果ページに集中するため、後の方のページになればなるほど、人気度のあるコンテンツが少なくなる傾向となる。
【００９３】
この影響により、後の方のページではペナルティの影響が強くなりすぎるため、式（７）では、ページ番号θ（θは自然数）に依存して、第２項のペナルティ度を割り引くための定数α（≦１．０）をページ番号分乗じている。
【００９４】
最終的には、この評価関数Ｏ（ｐ｜ｑ）を最大化するコンテンツ件数Ｃｐを、検索結果ページｐに含めるコンテンツ件数として定める。なお、このコンテンツ件数の算出は非線形整数計画問題であり、一般的に効率的な解法は存在しない。
【００９５】
ここでは、貪欲法に基づいて、最適なコンテンツ件数Ｃｐを求める処理の一例を説明する。なお、予め、仮の検索結果ページｐをｐ’とし、仮想検索結果ページｐ’に含めるコンテンツ件数の最大値Ｌｉｍ（＞１）を事前に設定し、ｋ＝１としておく。
【００９６】
まず、人気度ＰＯＰ（ｃｉ｜ｑ）の最も高い候補コンテンツｃｉを仮想検索結果ページｐ’に含める（ステップＳ２０１）。
【００９７】
次に、評価関数Ｏ（ｐ’｜ｑ）を計算し、これをＯｋ（ｐ’｜ｑ）とおく（ステップＳ２０２）。
【００９８】
次に、仮想検索結果ページｐ’に含まれていないすべての候補コンテンツｃｉついて、仮に仮想検索結果ページｐ’に含めた場合の評価関数Ｏｉ（ｐ’｜ｑ）を下記の式（８）から計算する（ステップＳ２０３）。
【数８】
2012252634.tif 000010
【００９９】
次に、評価関数Ｏｉ（ｐ’｜ｑ）が最大値である候補コンテンツｃｉを仮想検索結果ページｐ’に含め、その評価関数Ｏｉ（ｐ’｜ｑ）を評価関数Ｏｋ（ｐ’｜ｑ）とし、ｋ＋１をｋとする（ステップＳ２０４）。
【０１００】
次に、ｋがコンテンツ件数の最大値Ｌｉｍに一致する場合には、ステップＳ２０３に戻り、一致しない場合には、ステップＳ２０６に進む（ステップＳ２０５）。
【０１０１】
最後に、評価関数Ｏｋ（ｐ’｜ｑ）（１≦ｋ≦Ｌｉｍ）の中で、最大の値をとったときのｋを探索し、そのｋを最適なコンテンツ件数Ｃｐとして出力し、終了する（ステップＳ２０６）。
【０１０２】
以上の処理により、式（７）を最大化するコンテンツ件数Ｃｐを近似的に求めることができる。
【０１０３】
以上、検索結果ページｐに含まれるコンテンツ件数Ｃｐを求める処理の一例について説明した。
【０１０４】
最後に、ステップＳ１０６において、検索実行部３３を介して、出力部３７が、Ｃｐ分のコンテンツを含む検索結果ページｐを生成し、ユーザ端末１００に出力する。
【０１０５】
以上より、本実施の形態によれば、コンテンツ情報を記憶したコンテンツデータベース３１からクエリに該当する複数の候補コンテンツを検索し、そのクエリに対する各候補コンテンツのコンテンツ特徴量をそれぞれ解析し、解析されたコンテンツ特徴量に基づいて出力コンテンツ件数を決定して、決定された件数分の候補コンテンツを検索結果ページに出力するので、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて調整できる。
【０１０６】
本実施の形態によれば、人気度及びペナルティ度を解析するので、例えば、あるクエリにおいて、人気コンテンツのみを必要な件数だけ提示可能な検索結果ページを構成できる。より具体的には、検索結果ページの１ページ目には、よく閲覧されるコンテンツのみが提示されるようにすることができる。
【０１０７】
本実施の形態によれば、人気度は、候補コンテンツの閲覧回数、候補コンテンツ内のキーワードとクエリとの意味的な類似度のうちいずれか１以上に基づいて解析されるので、人気度をより高精度に解析できる。
【０１０８】
本実施の形態によれば、ペナルティ度は、検索結果ページに含まれるコンテンツの数、検索結果ページに含まれるコンテンツ間の意味的な類似度、検索結果ページに含まれるコンテンツの大きさのうちいずれか１以上に基づいて解析されるので、同一の検索結果ページ内に多くのコンテンツを提示することによって生じる閲覧されることの少ない無駄なコンテンツの提示や、類似したコンテンツの重複提示を防止できる。
【０１０９】
本実施の形態によれば、出力コンテンツ件数は、人気度が高く、ペナルティが低くなるように出力コンテンツ件数を算出する評価関数により決定されるので、検索結果ページに含まれるコンテンツ件数をクエリに応じて最適化できる。
【０１１０】
以上説明した様々な効果により、検索サービスの提供者及びユーザの双方に対して下記の価値を提供できる。
【０１１１】
本実施の形態によれば、検索エンジンの提供者にとって、クエリの検索結果ページ上に、人気度の高い閲覧されやすいコンテンツのみを提示することができる。特に、上記ＮＱのような閲覧されるコンテンツの数が少ないようなクエリの場合、多数のユーザが求めるコンテンツを少数だけ検索結果ページに提示できるので、検索要求を充足しつつ、検索結果ページのスペースを削減できる。
【０１１２】
削減されたスペースは、検索結果ページに含まれるコンテンツの情報をよりリッチに提示したり、広告を挿入したりすることで、有効活用できるため、検索エンジン提供者にとってメリットがある。
【０１１３】
また、上記ＩＱのような、よく閲覧されるコンテンツが１ページあたりのコンテンツ件数を超える数以上ある場合には、これらは検索結果ページの２ページ目以降に配置されていたことから、ユーザはページ遷移要求を実施する必要があった。
【０１１４】
しかし、本実施の形態によれば、よく閲覧されるコンテンツは検索結果の１ページ目に提示するよう配置できるので、２ページ目以降にページを遷移させなくとも目的のコンテンツを発見でき、ユーザの利用負荷・障壁を避けることができる。
【０１１５】
また、本実施の形態では、検索結果ページスペースを資源として捉え、これを最大限有効活用する方法であると換言できる。特に、ページスペースの限られるモバイル端末における検索結果の提示等において特段の効果を発揮する。
【０１１６】
また、本実施の形態によれば、閲覧され易さを表す人気度と、ディスプレイに対してコンテンツが占有する割合を表すペナルティ度を考慮しているので、「閲覧されやすいコンテンツを１ページ目に提示する」ことと、「視認性・ユーザビリティを担保する」ことの双方のバランスを考慮した検索結果ページを提示することができる。
【０１１７】
以上が、本実施の形態における情報検索装置及び当該装置で実行される情報検索方法の説明である。この情報検索方法で実行される処理プロセスを、コンピュータで読み取り可能なプログラムとして記述することも可能であることはいうまでもない。また、本実施の形態では、コンテンツとして映像コンテンツを例に説明したが、文書、音声、音楽コンテンツ等についても、同様に適用できることはいうまでもない。
【０１１８】
最後に、本発明は、本実施の形態で説明した一例に限定されるものでなく，特許請求の範囲に記載した技術的範囲において各種の変形を行うことが可能である。
【符号の説明】
【０１１９】
１…情報検索装置
１００…ユーザ端末
３００…情報検索サーバ
５００…通信網
３１…コンテンツデータベース
３２…入力部
３３…検索実行部
３４…人気度解析部
３５…ペナルティ度解析部
３６…コンテンツ件数決定部
３７…出力部
３８…閲覧履歴データベース
Ｓ１０１〜Ｓ１０６、Ｓ２０１〜Ｓ２０６…処理ステップ
【図１】
2012252634.tif 000011
【図２】
2012252634.tif 000012
【図３】
2012252634.tif 000013
【図４】
2012252634.tif 000014
【図５】
2012252634.tif 000015