(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、スコア算出部で前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果出力部によって前記入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータが自動的にプロファイル情報を検索する情報検索方法。
【請求項２】
請求項１記載の情報検索方法に於いて、前記検索結果出力ステップは、前記検索結果として出力するプロファイルデータの属性値に、前記算出された重要度を付加して出力することを特徴とする情報検索方法。
【請求項３】
請求項１記載の情報検索方法に於いて、前記検索結果出力ステップは、観点別の出力が設定されていた場合、前記算出された重要度の中の高い重要度を持つ属性を観点として選別し、選別した観点の属性に含まれる異なる属性値毎に前記各候補データを分類し、前記算出されたスコアに基づいて属性値毎に分類された各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを観点別の検索結果として出力することを特徴とする情報検索方法。
【請求項４】
コンピュータに、
未入力の属性値を含む属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、スコア算出部で前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記各候補データのスコアに応じて、前記入力属性値に対する類似データを前記候補データの中から決定し、前記類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、前記入力データの未入力属性を推定結果出力部で推定して出力する推定結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータが自動的にプロファイル情報を検索する情報検索方法。
【請求項５】
請求項４記載の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、同じ属性に含まれる異なる属性値の間の重要度を算出することを特徴とする情報検索方法。
【請求項６】
請求項４記載の情報検索方法に於いて、前記推定結果出力ステップは、前記推定した未入力属性値に、前記各候補データのスコアに基づいて算出された信頼度を付加して出力することを特徴とする情報検索方法。
【請求項７】
コンピュータに、
属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、スコア算出部で前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果出力部によって前記入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータに自動的にプロファイル情報を検索させるプログラム。
【請求項８】
コンピュータに、
未入力の属性値を含む属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、スコア算出部で前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記各候補データのスコアに応じて、前記入力属性値に対する類似データを前記候補データの中から決定し、前記類似データ中における未入力属性の分布に基づいて、前記入力データの未入力属性値を推定結果出力部によって推定して出力する推定結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータに自動的にプロファイル情報を検索させるプログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、スコア算出部で前記各候補データのスコアを算出すするスコア算出ステップと、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果出力部によって前記入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とするコンピュータに自動的にプロファイル情報を検索させるプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項１０】
異なる属性毎に固有の属性値を持つプロファイルデータを複数記憶しているデータ記憶部と、
属性値を指定した入力データに基づいて、前記データ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索部と、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出部と、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出部と、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを前記入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力部と、
を備えたことを特徴とする情報検索装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、属性値を用いてユーザ、コンテンツ、サービス等の特徴を表すプロファイルデータの検索や未知属性値を推定するためのプロファイル情報の情報検索方法、プログラム、記録媒体及び装置に関し、特に、検索入力として指定された属性の重要度に基づいて有用なプロファイルデータの検索と未知属性値を推定するためのプロファイル情報の情報検索方法、プログラム、記録媒体及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ユーザ、コンテンツ、サービスなどの特徴をプロファイルデータとして保持し、それらのプロファイルデータを有効に利用することで、ユーザ毎、コンテンツ毎、サービス毎の特徴に着目した検索や、未知属性値の推定などの情報処理を行うことが重要になってきている。
【０００３】
例えば、企業内であるプロジェクトを立ち上げる場合、従業員の役職や所属、スキルなどの情報をプロファイル化しておき、そのプロファイルデータを利用して、プロジェクトの各担当にふさわしい従業員を検索できる技術が重要になってきている。
【０００４】
また、電子商取引の分野においては、顧客の特徴を表すユーザプロファイルデータを保持し、ユーザプロファイルデータを利用して、顧客が優良顧客なのか、不良顧客なのかを推定する技術が重要になってきている。
【０００５】
このように、各種プロファイルデータを利用した検索や推定などの情報処理が重要になってきており、各ユーザ、各コンテンツ、各サービスの特徴を有効に活用した検索や推定を行える技術が待ち望まれている。
【０００６】
従来の情報検索技術では、例えば特開２０００−１４８８６４に開示されるように、プロファイルデータに基づいて、類似したユーザを予めクラスタ化し、同じクラスタに属するユーザの特徴に基づいて、検索や推定を行う方法がとられている。
【０００７】
この技術によれば、予め作成しておいたクラスタの中から、ユーザが属すると思われるクラスタを選択し、そのクラスタに属するユーザを提示することで、そのユーザに類似したユーザを検索することが可能となる。また、ユーザが属すると思われるクラスタ内の値の分布から、未知属性値の推定を行うことが可能になる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のプロファイルデータを対象とした情報検索にあっては、プロファイルデータの検索や未知属性値の推定を行う前に、予めクラスタを作成する必要があるため、プロファイルデータが変化した場合、新たにクラスタを作成し直すまで、情報の変化に対応ができないという問題が発生する。
【０００９】
また、ユーザプロファイルデータは、予め作成されたクラスタのいずれかに属するが、ユーザプロファイルデータの特徴とクラスタの特徴とに違いがある場合、そのユーザプロファイルデータに対する検索や未知属性値の推定の精度が低下してしまうといった問題が生じる。
【００１０】
更に、ユーザプロファイルデータによるユーザの検索は、画一的な観点からしか行うことができないため、検索者は、多くの検索結果の中から所望の結果を探すというコストの高い作業を強いられる可能性がある。
【００１１】
本発明は、プロファイルデータの変化に即座に対応することが可能であり、ユーザ毎、コンテンツ毎、サービス毎などの特徴を正確に把握して、有用な検索や、精度の高い未知属性値の推定を可能とするプロファイル情報の情報検索方法、プログラム、記録媒体及び装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。
【００１３】
本発明は、プロファイルデータを対象としたプロファイル情報の情報検索方法を提供する。ここでプロファイルデータとは、異なる属性毎に固有の属性値を持つファイル情報であり、ユーザ、コンテンツ、サービス等の対象毎に、それぞれの特徴を表す属性とその属性値を保持している。
【００１４】
本発明の情報検索方法は、図１（Ａ）のように、コンピュータに、
１又は複数の属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
算出された重要度に基づいて、スコア算出部で各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、ランキングされた上位の候補データを検索結果出力部によって入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【００１５】
このような本発明の情報検索方法は、図１（Ｃ）のように、候補データ検索ステップで入力属性値に対しまず粗い検索を実行し、プロファイルデータ全体を類似性のある候補データとそれ以外の非候補データに大別する。次に重要度算出ステップで、候補データを正例、非候補データを負例として、属性毎に負例に対し相違する度合いが大きいほど高くなる正例（候補データ）の重要度を算出する。続いてスコア算出ステップで、重要度による重みを使用して各候補データの属性値のスコアを計算し、最終的に検索結果出力ステップで、高いスコアをもつ候補データを検索結果とする。
【００１６】
このため、現在保持しているプロファイルデータに基づいた重要度の算出であることから、プロファイルデータの変化に即時に対応でき、検索入力で指定した属性値に対し有用な検索結果を高精度で得ることができる。
【００１７】
ここで候補データ検索ステップは、各プロファイルデータにつきスコアを求めて候補データを検索し、これに対応してスコア算出ステップは、候補データ検索ステップで求められたスコアを重要度に基づいて算出されたスコアに加算して各候補データのスコアを算出する。
【００１８】
重要度算出ステップは、候補データと非候補データに基づいて、異なる属性毎の重要度を算出する。重要度算出ステップは、異なる属性毎の重要度として、例えばインフォメーション・ゲインを算出する。この場合、スコア算出ステップは、各候補データのスコアとして、インフォメーション・ゲインを重みとして類似度を算出する。
【００１９】
また重要度算出ステップは、同じ属性に含まれる異なる属性値の間の重要度を算出する。重要度算出ステップは、異なる属性値の間の重要度として、例えばＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を算出する。この場合、スコア算出ステップは、各候補データのスコアとして、ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を重みとして類似度を算出する。
【００２０】
本発明は、候補データの重要度を算出することを基本とするが、属性によっては、概略的な検索で除外された非候補データの中に、候補データより高い重要度が算出される場合がある。
【００２１】
そこで、スコア算出ステップは、更に、算出された重要度に基づいて、非候補データのスコアを算出し、検索結果出力ステップは、算出されたスコアに基づいて各候補データ及び非候補データをランキングし、ランキングされた上位の候補データを検索結果として出力する。
【００２２】
スコア計算の負荷に余裕がある場合には、このように非候補データについてスコアを計算し、出力するプロファイルデータを決めても良い。
【００２３】
検索結果出力ステップは、ランキングされた上位所定数の候補データ、又は所定の閾値以上のスコアを持つ候補データを検索結果として出力する。
【００２４】
検索結果出力ステップは、検索結果として出力するプロファイルデータの属性値に、算出された重要度を付加して出力する。このため利用者は検索結果に負荷された重要度をみて、検索結果を容易に理解することができ、有用な検索結果であることの判断が適切にできる。
【００２５】
検索結果出力ステップは、観点別の出力が指定されていた場合、算出された重要度の中の高い重要度を持つ属性を観点として自動的に選別し、選別した観点の属性に含まれる異なる属性値毎に各候補データを分類し、算出されたスコアに基づいて属性値毎に分類された各候補データをランキングし、ランキングされた上位の候補データを観点別の検索結果として出力する。
【００２６】
このように算出された重要度から、例えば最も高い重要度をもつ属性を観点として自動的に選別して候補データの分類とコストによるランキングに従った出力で、利用者は例えばコンピュータ言語といった属性が最大重要度となって観点として自動選別された場合、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｃ＋＋、ＣＯＢＯＬといった属性値毎に分類してランキングされた観点別の検索結果を得ることができ、効率良く短時間で希望する検索結果に行き着く。
【００２７】
本発明は、図１（Ｂ）のように、未入力のプロファイル属性値の推定を可能とする情報検索方法を提供する。
【００２８】
この情報検索方法は、コンピュータに、
未入力の属性値を含む１又は複数の属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
算出された重要度に基づいて、スコア算出部で各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
各候補データのスコアに応じて、入力属性値に対する類似データを候補データの中から決定し、類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、入力データの未入力属性を推定結果出力部で推定して出力する推定結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とする。ここで候補データ検索ステップ、重要度算出ステップ及びスコア算出ステップは、図１（Ａ）の情報検索方法と基本的に同じになる。
【００２９】
推定結果出力ステップは、推定した未入力属性値に、各候補データのスコアに基づいて算出された信頼度を付加して出力する。この信頼度は、例えば各候補データの推定値を可とするスコアを総スコアで割った値である。
【００３０】
本発明は、プロファイルデータ検索のためのプログラムを提供する。このプログラムは、コンピュータに、
１又は複数の属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
算出された重要度に基づいて、スコア算出部で各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、ランキングされた上位の候補データを検索結果出力部によって入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【００３１】
また本発明は、未入力のプロファイル属性値を推定するための検索方法のプログラムを提供する。このプログラムは、コンピュータに、
未入力の属性値を含む１又は複数の属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
算出された重要度に基づいて、スコア算出部で各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
各候補データのスコアに応じて、入力属性値に対する類似データを候補データの中から決定し、類似データ中における未入力属性の分布に基づいて、入力データの未入力属性値を推定結果出力部によって推定して出力する推定結果出力ステップと、
を実行させる。
【００３２】
ここで候補データ検索ステップ、重要度算出ステップ、及びスコア算出ステップは、図１（Ａ）の情報検索方法と基本的に同じになる。
【００３３】
推定結果出力ステップは、推定した未入力属性値に、各候補データのスコアに基づいて算出された信頼度を付加して出力する。この信頼度は、例えば各候補データの推定値を可とするスコアを総スコアで割った値である。
【００３４】
本発明は、プロファイルデータ検索のためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供する、この記録媒体のプログラムは、コンピュータに、
属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つデータ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から候補データ検索部で類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
検索された候補データと非候補データに基づいて、重要度算出部で属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
算出された重要度に基づいて、スコア算出部で各候補データのスコアを算出すするスコア算出ステップと、
算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、ランキングされた上位の候補データを検索結果出力部によって入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【００３５】
また本発明は、未知のプロファイル属性値を推定するためのプログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供する。この記録媒体のプログラムは、コンピュータに、
未入力の属性値を含む１又は複数の属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
算出された重要度に基づいて、各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
各候補データのスコアに応じて、入力属性値に対する類似データを前記候補データの中から決定し、類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、入力データの未入力属性値を推定して出力する推定結果出力ステップと、
を実行させる。
【００３６】
本発明は、プロファイルデータを検索するための情報検索装置を提供する。この検索装置は、
異なる属性毎に固有の属性値を持つプロファイルデータを複数記憶しているデータ記憶部と、
１又は複数の属性値を指定した入力データに基づいて、データ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索部と、
検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出部と、
算出された重要度に基づいて、各候補データのスコアを算出するスコア算出部と、
算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、ランキングされた上位の候補データを入力データに対する検索結果として出力する検索結果出力部と、
を備えたことを特徴とする。
【００３７】
本発明は、未知のプロファイル属性値を推定するための情報検索装置を提供する。この検索装置は、
異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むプロファイルデータを複数記憶しているデータ記憶部と、
未入力の属性値を含む１又は複数の属性値を指定した入力データに基づいて、データ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索部と、
検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出部と、
算出された重要度に基づいて、各候補データのスコアを算出するスコア算出部と、
各候補データのスコアに応じて、入力属性値に対する類似データを候補データの中から決定し、類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、入力テータの未入力属性値を推定して出力する推定結果出力部と、
を備えたことを特徴とする。
【００３８】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明によるプロファイル情報の情報検索処理が適用される動作環境の説明図である。
【００３９】
図２において、本発明の情報検索処理は、プロファイル情報処理サーバ１０で実行される。プロファイル情報処理サーバ１０に対しては、インターネット１２を介して、ユーザ装置１４や企業の管理者装置１６が接続される。
【００４０】
ユーザ装置１４や管理者装置１６は、インターネット１２を経由してプロファイル情報処理サーバ１０に対しユーザ、コンテンツ、サービス等に関するプロファイル情報の検索要求や未知の属性値を推定するための検索要求を行う。
【００４１】
プロファイル情報処理サーバ１０に対しては、ユーザ、コンテンツ、サービスなどの特徴を表わしたプロファイルデータを格納したプロファイルデータ記憶部１８が接続されている。
【００４２】
プロファイル情報処理サーバ１０は、ハードウェア構成として、ＣＰＵ２０、メモリ２２及びキャッシュ２４を備えている。メモリ２２には本発明の情報検索処理を実行するプログラムがロードされ、これをＣＰＵ２０で実行することにより、検索要求に伴う入力データに基づいたプロファイルデータの検索や未知の属性値の推定を実行する。
【００４３】
図３は、プロファイルデータを検索する本発明の情報検索装置として動作する図２のプロファイル情報サーバ１０の機能構成のブロック図である。
【００４４】
図３において、プロファイル情報処理サーバ１０には、データ記憶部１８、候補データ検索部２８、重要度算出部３０、スコア算出部３２及び検索結果出力部３４が設けられる。データ記憶部１８に記憶されているプロファイルデータは、ユーザ、コンテンツ、サービス等の特徴を属性情報で表現したものである。
【００４５】
図４は、データ記憶部１８に記憶されているプロファイルデータの具体例であり、企業における従業員のプロファイルデータ３８を例にとっている。この従業員のプロファイルデータ３８は、従業員番号、入社年度、性別、所属、業務、資格、言語のそれぞれが属性であり、これらの異なる属性ごとに固有の属性値を持っている。
【００４６】
再び図３を参照するに、候補データ検索部２８は検索要求で指定された１または複数の属性値を含む検索データ入力２６に基づいて、データ記憶部１８に保存しているプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する。ここで、候補データ検索部２８により検索されたプロファイルデータを候補データというのに対し、検索されなかったプロファイルデータを非候補データという。
【００４７】
重要度算出部３０は、候補データ検索部２８で検索された候補データと検索されなかった非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する。この属性に関する重要度は、検索された候補データと検索されなかった非候補データにおける情報量の変化が大きな属性ほど大きな重要度を取るように算出される。また重要度算出部３０は、属性ごとの重要度以外に、同じ属性における異なる属性値間の重要度も算出することができる。
【００４８】
スコア算出部３２は、重要度算出部３０で算出された重要度に基づいて各候補データのスコアを算出する。この各候補データのスコアの算出にあっては、重要度算出部３０で算出されたスコアに候補データ検索部２８で算出されているスコアを加算してもよい
即ち候補データ検索部２８における検索も、入力データ２６で指定されている検索のためのプロファイル属性値と検索対象となっているデータ記憶部１８のプロファイルデータのプロファイル属性値との間の類似度をスコアとして算出し、高いスコアをもつプロファイルデータを候補データとして検索していることから、このとき算出されているスコアを重要度算出部３０で算出されたスコアに加算することで、スコアを算出することもできる。
【００４９】
検索結果出力部３４は、スコア算出部３２で算出されたスコアに基づくソートにより各候補データをランキングし、ランキングされた上位の候補データを検索結果として決定し、検索結果出力３６を行う。この検索結果出力部３４にあっては更に、観点別の検索結果の出力や補助情報として検索結果にスコア算出部３２で算出された重要度を付加して出力する処理を行う。
【００５０】
観点別の検索結果の出力は、スコア算出部３２で算出された重要度の中で高い重要度をもつ属性を観点として自動的に選別し、選別した観点の属性に含まれる異なる属性値ごとに各候補データを分類し、算出されたスコアに基づいて属性値ごとに分類された各候補データをランキングして、上位の候補データを観点別の検索結果として出力する。
【００５１】
次に図５のフローチャートを参照して図３の情報検索処理の詳細を説明する。この図５における検索処理のフローチャートは、本発明における情報検索処理のプログラムの実行ステップを実現するものでもある。
【００５２】
図５において、ステップＳ１で図２に示したユーザ装置１４もしくは管理者装置１６からの検索要求に伴う入力データとしてプロファイル属性値を入力する。この検索要求の入力データとしての属性値は、例えば図６（Ａ）の入力データ５２のように、性別、業務、資格の各属性について、検索に必要な特定の属性値を設定したデータである。
【００５３】
次のステップＳ２では、既知の検索アルゴリズムを用いて、データ記憶部１８のプロファイルデータ群の中から候補データを検索する。ここで検索される候補データの数は、検索要求を行った利用者が指定した検索件数分だけでもよいし、同じく利用者が指定した検索の際に算出しているスコアの閾値で区切った数であってもよい。
【００５４】
既知の検索アルゴリズムとしては任意のものが使用可能であるが、例えば次式で与えられる類似度関数を用いてステップＳ２の候補データの検索を行うことができる。
【００５５】
【数１】
0004011906.tif 000002
ここで、ｍはプロファイル属性値；
ｘｉはｘにおける属性ｉの値；
ｙｉはｙにおける属性ｉの値；
ｗｉは属性ｉの重み；
σは属性ｉが離散値属性である場合、ｘｉ＝ｙｉで０、ｘｉ≠ｙｉで１、
更にｘｉ又はｙｉの値が指定されていない場合は常に０；
（属性ｉが連続値属性である場合、連続値の差の絶対値を０から１で正規化した値）
この類似度関数を用いた候補データの検索を、図６（Ａ）の検索要求に伴う入力データ５２と図６（Ｂ）（Ｃ）のデータ記憶部１８に保存しているユーザプロファイルデータ５４、５６を例にとって具体的に説明すると、次のようになる。
【００５６】
図６（Ａ）の入力データ５２における属性ｉは、性別をｉ＝１、業務をｉ＝２、資格をｉ＝３とすると、それぞれの属性値はｘ１＝男、ｘ２＝プログラミング、ｘ３＝英検１級となる。
【００５７】
一方、図６（Ｂ）の検索対象となるユーザプロファイルデータ５４にあっては、入力データ５２の属性に対応して同じ性別、業務、資格の属性を含んでいることから、この属性値をｙ１＝男、ｙ２＝プログラミング、ｙ３＝英検２級とする。
【００５８】
ここで（１）式における属性ｉの重みｗｉは、属性ｉに依存せずに全て１で表わす。また検索の条件として、利用者がスコア１以下を閾値として指定していたとする。
【００５９】
図６（Ｂ）のユーザプロファイルデータ５４について（１）式の類似度関数の演算を行うと、３種類の属性値について次の関係からδが決まる。
【００６０】
ｘ１＝ｙ１、σ＝０
ｘ２＝ｙ２、σ＝０
ｘ３≠ｙ３、σ＝１
したがって、３つの属性値のσの総和で与えられる類似度関数としてのスコアは、この場合、１となる。このようにスコアＳｉｍの値が１であれば、利用者が指定したスコアの閾値１以下を満足することから、ユーザプロファイルデータ５４は候補データとして検索される。
【００６１】
次に図６（Ｃ）のユーザプロファイルデータ５６について、同様にして類似度関数としてのスコアを求める。この場合の属性値ｘ１〜ｘ３，ｙ１〜ｙ３に対するδは次のようになる。
【００６２】
ｘ１≠ｙ１、σ＝１
ｘ２＝ｙ２、σ＝０
ｘ３≠ｙ３、σ＝１
このため、３つの属性のσの総和で与えられるスコアＳｉｍの値は２となり、閾値としてのスコア１以下でないことから、ユーザプロファイルデータ５６は候補データとして検索されない。
【００６３】
図７は本発明の検索処理における基本的な概念を表わしている。利用者の検索要求に伴う入力データ２６に基づく図５のステップＳ２の検索により、プロファイル情報処理サーバ１０内では、例えば（１）式の類似度関数を用いた既知の検索アルゴリズムの実行により、プロファイルデータ全体４０の中から斜線部で示す候補データ４２が検索されたことになる。この検索された候補データ４２に対し、残りのプロファイルデータは非候補データ４４となる。
【００６４】
次に図５のステップＳ３で、ステップＳ２で検索された候補データを用いて属性に関する重要度を算出する。この重要度の算出は、図７の基本概念の説明のように、データ記憶部１８に記憶されている全てのプロファイルデータ即ちプロファイルデータ全体４０を使用して属性に関する重要度を算出するのではなく、ステップＳ２で検索された検索要求に伴う入力データ２６のプロファイル属性値に類似しているプロファイルデータである候補データ４２を使用して属性に関する重要度を算出するため、検索用のプロファイル属性値である入力データ２６に、より適合した重要度を算出することができる。
【００６５】
また図５のステップＳ３におけるプロファイルデータの属性の重要度は、図７において、ステップＳ２で検索されたプロファイルデータである候補データ４２を正例、検索されなかった非候補データ４４を負例と見なして、各属性のインフォメーションゲインＩＧとして計算される。
【００６６】
即ち、ある属性ｉの重要度ＩＧ（ｉ）は次式で算出される。
【００６７】
【数２】
0004011906.tif 000003
(2)
ここで、Nはプロファイルデータの総数
Npは正例の総数
Nnは負例の総数
vjは、属性 iのとりうる値
N(i,vj)は属性 iの値がvjであるプロファイルデータの総数
Np(i,vj)は属性 iの値がvjである正例の数
Nn(i,vj)は属性 iの値がvjである負例の数
この（２）式のインフォメーションゲインＩＧを使うことにより、図７の基本概念における正例である候補データ４２と負例である非候補データ４４での情報量の変化が大きな属性が、大きな重要度をとるように算出することができる。
【００６８】
ここで（２）式のインフォメーションゲインＩＧを用いた属性の重要度の決定では、異なる２つの属性の内どちらの属性が重要であるかを判断することができる。しかしながら、同じ属性における異なる２つの属性値間の重要度を判断することはできない。
【００６９】
例えば属性「業務」が属性値として「プログラミング」「システム開発」「経理」を持っていたとする。この場合、インフォメーションゲインＩＧを用いた属性の重要度では、異なる属性値の組み合せ、即ち「プログラミングとシステム開発」「プログラミングと経理」はいずれもマッチせず、同じスコアをとる。
【００７０】
しかしながら、属性値「プログラミング」は、属性値「経理」よりも属性値「システム開発」により近いと思われる。このような同じ属性に含まれる異なる属性値間の重要度は、ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)と呼ばれる次式の値を用いることで判断することができる。
【００７１】
【数３】
0004011906.tif 000004
(3)
ここで、v1, v2は属性値
V1, V2はそれぞれv1, v2が出現するプロファイルデータ数
v1p, v2pはv1, v2が出現する正例の数
v1n, v2nはv1, v2が出現する負例の数
更に図５のステップＳ３における連続値を持つ属性に関しては、連続値を離散化することで（２）式のインフォメーションゲインＩＧやＭＶＤＭを直接利用することができる。
【００７２】
次に図５のステップＳ４では、ステップＳ３で算出された属性に関する重要度を使用して、ステップＳ２で検索された各候補データのスコアを算出する。このスコアの算出は、ステップＳ３で算出された重要度がインフォメーションゲインＩＧならば、（１）式の重みｗｉに（２）式のインフォメーションゲインＩＧ（ｉ）を代入して類似度関数を求め、この類似度関数を候補データのスコアとする。
【００７３】
一方、ステップＳ３で算出された重要度がＭＶＤＭならば、次の類似度関数をスコアとする。
【００７４】
【数４】
0004011906.tif 000005
(4)
またステップＳ４のスコアの算出にあっては、重要度を用いて各候補データについて算出したスコアにステップＳ２の候補データの検索の際に算出しているスコアを加算したスコアを、各候補データのスコアとすることもできる。
【００７５】
更にステップＳ４でスコアの計算対象となるプロファイルデータは、ステップＳ２において検索された図７の基本概念における候補データ４２だけとなる。一般にステップＳ２で検索される候補データの数はデータ記憶部１８に記憶されているプロファイルデータ全数よりも少ないため、これによってステップＳ４におけるスコア計算の負担を低く抑えることができる。
【００７６】
一方、ステップＳ４で算出される重要度を用いたスコアを計算する場合、ステップＳ２で検索されなかった非候補データのスコアが、検索された候補データよりも良いスコアを持つことがあり得る。
【００７７】
そこで、多少スコア計算に余分な時間がかかっても、ステップＳ２で検索されなかった非候補データについても検索を行いたい場合には、ステップＳ４のスコア計算を図７における候補データ４２に加え、非候補データ４４即ちプロファイルデータ全体４０を対象に行うこともできる。
【００７８】
続いて図５のステップＳ５で、観点別のプロファイルデータの検索が指定されているか否か判定する。ここで観点別のプロファイルデータの検索とは、ステップＳ３で算出された重要度において、重要度の高い特定のプロファイル属性における属性値ごとに候補データを分類して、各属性値を観点としてプロファイルデータの検索結果を出力することを意味する。
【００７９】
ステップＳ５で観点別の出力が指定されていない場合には、ステップＳ６に進み、ステップＳ４で算出されたスコアに応じて各候補データをソートしてランキングし、例えば上位指定件数の候補データを出力プロファイルデータとして決定する。ここで上位指定件数の代わりにスコアの閾値を利用者に指定してもらい、指定した閾値以上となるスコアの候補データを、出力するプロファイルデータとして決定してもよい。
【００８０】
一方、ステップＳ５で観点別出力が指定されている場合には、ステップＳ７に進む。ステップＳ７にあっては、ステップＳ４で算出された各属性の重要度の中から重要度の高い特定の属性を選別し、選別された属性における各属性値ごとに候補データを分類し、分類した候補データごとにステップＳ４で算出されたスコアに応じてソートすることでランキングし、上位指定件数もしくは指定閾値のスコアにより、出力するプロファイルデータを各属性値ごとの観点別に決定する。
【００８１】
このような観点別でのプロファイルデータの検索の実現は、利用者に検索結果の理解を容易にさせることができ、希望する検索結果を利用者が得るための時間を短縮できる。
【００８２】
図８はステップＳ７における観点別の検索出力の処理の具体例である。いま図８（Ａ）のプロファイル属性値をもつ入力データ５８が与えられ、これに対し図８（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）のユーザプロファイルデータ６０，６２，６４が候補データとして検索され、ステップＳ３で算出された重要度について、例えば属性「言語」が非常に大きな重要度を持っていたとすると、これが観点の対象となる属性として選択される。
【００８３】
そして選択された属性「言語」における属性値「Ｊａｖａ（Ｒ）」、「Ｃ＋＋」及び「ＣＯＢＯＬ」の各々を観点として、図８（Ｂ）〜（Ｄ）のような観点別の検索結果を決定することができる。
【００８４】
この検索結果において、ユーザプロファイルデータ６０，６２は入力データ５８で指定された条件を全て満足するが、利用者においてプログラム言語として「Ｊａｖａ（Ｒ）」が必要であればユーザプロファイルデータ６０の従業員が要求を満足すると判断できる。
【００８５】
一方、プログラム言語として「Ｃ＋＋」が必要であればユーザプロファイルデータ６２の従業員と判断することができる。このため観点別の検索結果の出力によって、利用者にとっては、利用者が希望する検索結果を得るための負担を大幅に低減することができる。
【００８６】
次に図５のステップＳ８において、検索要求を行った利用者が補助情報の付加を指定しているか否かを判定する。補助情報の付加を指定していない場合にはステップＳ１０に進み、検索結果をそのまま出力する。一方、補助情報の付加を指定していた場合にはステップＳ９に進み、ステップＳ３で算出された属性に関する重要度を補助情報として付加した後に、ステップＳ１０でプロファイルデータを出力する。
【００８７】
図９はステップＳ９で補助情報として付加する重要度の例であり、例えば図９（Ａ）の入力データ５８に対し、図９（Ｂ）のユーザプロファイルデータが検索結果として決定された場合、利用者が補助情報の付加を指定していることで、検索結果として出力するユーザプロファイルデータ６２の属性である性別、業務及び資格のそれぞれの属性値に「０．１」、「０．６」、「０．９」といったステップＳ３で算出された重要度６６−１，６６−２，６６−３を付加している。
【００８８】
このように検索結果としてのプロファイルデータの各属性に重要度を付加することにより、利用者は検索結果の理解を、付加された重要度を見ることで容易に行うことができる。
【００８９】
図１０は、未知のプロファイル属性値を推定する本発明の情報検索装置を構成する図２のプロファイル情報処理サーバ１０の機能構成のブロック図である。
【００９０】
この実施形態においてプロファイル情報処理サーバ１０は、データ記憶部１８、候補データ検索部２８、重要度算出部３０、スコア算出部３２及び推定結果出力部６８を備える。この内、データ記憶部１８、候補データ検索部２８、重要度算出部３０及びスコア算出部３２は、図３の実施形態と基本的に同じになる。
【００９１】
即ち、データ記憶部１８には図４に示したようなプロファイルデータが保存されている。候補データ検索部２８は検索要求に伴う未入力の属性値を含む１または複数のプロファイル属性値を指定した入力データ２６に基づいて、データ記憶部１８のプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する。
【００９２】
重要度算出部３０は、候補データ検索部２８で検索された候補データと検索されていない非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する。スコア算出部は、重要度算出部３０で算出された重要度に基づいて各候補データのスコアを算出する。
【００９３】
推定結果出力部６８は、スコア算出部３２で算出された各候補データのスコアに応じて、入力属性値に対する類似データを候補データの中から決定し、この類似プロファイルデータ中における未知の属性値の分布に基づいて、入力データにおける未入力のプロファイル属性に関する属性値を推定して出力する。
【００９４】
図１１は、図１０の実施形態における属性値推定処理のフローチャートであり、同時に属性値推定処理を実行するプログラムの処理手順を表わしている。
【００９５】
図１１において、属性値推定処理のステップＳ１〜Ｓ４は、図５のステップＳ１〜Ｓ４と同じである。次のステップＳ５では、ステップＳ４で算出したスコアに応じて上位指定件数または指定した閾値以上のスコアをもつ候補データを入力データに対する類似プロファイルデータとして決定し、この類似プロファイルデータにおける未入力属性値の分布に基づいて、検索要求を行った入力データの中の未入力属性値の推定を行う。
【００９６】
図１２は、ステップＳ５における未入力の推定処理の具体例である。いま電子商取引の分野において、あるユーザがある商品を買うかどうかを推定する問題を考える。この場合、図１２（Ａ）のように入力データ７２として、あるユーザのプロファイルデータが与えられたとする。
【００９７】
この入力データ７２としてのプロファイルデータは、「職業」「興味音楽ジャンル」「興味本ジャンル」が既知の入力属性値として与えられ、未知の入力属性値としての「ＩＳＢＮ−ｘｘｘ」という本を買うか否かの問題である。
【００９８】
この入力データ７２に対し、ステップＳ５の処理で類似プロファイルデータとして選出されたものの中で「ＩＳＢＮ−ｘｘｘ」という本を買う人と買わない人の分布を算出し、買う人の方が多ければ、入力データとして与えられたユーザは本「ＩＳＢＮ−ｘｘｘ」を買うと推定し、少なければ買わないと推定する。
【００９９】
ここで未入力属性値の推定において、類似プロファイルデータの中の未入力属性値の分布だけではなく、ステップＳ４で算出されたスコアも加味して推定を行うと、推定の精度向上が期待できる。
【０１００】
例えば図１２（Ａ）の入力データ７２に対して、図１２（Ｂ）のスコアを加味した類似プロファイルデータ分布７４が得られたとする。この場合、類似プロファイルデータ分布７４の中の未入力属性値「ＩＳＢＮ−ｘｘｘ」の分布は買わない方が多いため、ステップＳ５では買わないと推定してしまう。
【０１０１】
しかし、スコアを見ると、高いスコアをもつプロファイルデータでは「買う」、低いスコアをもつプロファイルデータでは「買わない」が分布していることが分かる。この場合、推定の指標として未入力属性値「ＩＳＢＮ−ｘｘｘ」のスコアによる重み付け分布を採用すると、推定精度の向上が期待できる。
【０１０２】
即ち、図１２（Ｂ）の例では
買う＝１．０＋０．８＝１．８
買わない＝０．５＋０．４＋０．３＝１．２
が指標となり、「買わない」よりも「買う」という値の方が高いので、「買う」と推定することができる。
【０１０３】
続いて図１１のステップＳ６では、ステップＳ５で推定した値に対し補助情報の付加指定があるか否か判定する。ステップＳ６で補助情報の付加が指定された場合には、ステップＳ７で、推定する未入力属性値に信頼度を例えば図１２（Ｃ）のように付加する。この信頼度は、ステップＳ５で求めた「買う」「買わない」の値の分布やスコアによる重み付け分布の値を使用する。
【０１０４】
例えば信頼度として重み付け分布の値を使用する場合には、推定値「買う」に信頼度として
６０％＝１００×１．８／３．０
を付加し、推定値「買わない」に、信頼度として
４０％＝１００×１．２／３．０
を付加する。この信頼度の付加により、利用者は推定結果の判断を容易に行うことができる。
【０１０５】
図１３は、本発明による情報検索処理を実行するプログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記録媒体についての実施形態である。即ち、図５のフローチャートに示したプロファイルデータ検索処理のためのプログラム、及び図１１に示した属性値推定処理のためのプログラムを格納した記録媒体としては、図１３の例のようにＣＤ−ＲＯＭ８２やフレキシブルディスク８０などの可搬型記録媒体８６だけではなく、ネットワーク上にある記憶装置８８の記録媒体やコンピュータのハードディスクやＲＡＭなどの記憶媒体のいずれであってもよく、プログラム９０の実行時にはコンピュータ９２にローディングされ、その主メモリ上で実行される。
【０１０６】
なお上記の実施形態は、情報検索処理の動作環境として本発明の情報検索及び属性値推定処理をサーバ上で行っているが、サーバまたはクライアント側に独立に配置してもよいし、一部の機能をサーバ側に配置し残りの機能をクライアント側に配置するようにしてもよい。
【０１０７】
また上記の実施形態は付随する図面に関連して説明したが、本発明はこれらの実施形態そのものに限定されるものではなく、本発明の範囲または趣旨から逸脱することのない様々な他の変更及び変形を含む。更に本発明は上記の実施形態に示した数値による限定は受けない。
【０１０８】
（付記）
（付記１）
属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を備えたことを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。（１）
【０１０９】
（付記２）
付記１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、
前記候補データ検索ステップは、各プロファイルデータにつきスコアを求めて候補データを検索し、
前記スコア算出ステップは、前記候補データ検索ステップで求められたスコアを前記重要度に基づいて算出されたスコアに加算して前記各候補データのスコアを算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１０】
（付記３）
付記１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、前記候補データと非候補データに基づいて、異なる属性毎の重要度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１１】
（付記４）
付記３記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性毎の重要度として、インフォメーション・ゲインを算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１２】
（付記５）
付記４記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記インフォメーション・ゲインを重みとして類似度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１３】
（付記６）
付記１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、同じ属性に含まれる異なる属性値の間の重要度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１４】
（付記７）
付記６記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性値の間の重要度として、ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１５】
（付記８）
付記７記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を重みとして類似度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１６】
（付記９）
付記１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、
前記スコア算出ステップは、更に、前記算出された重要度に基づいて、前記非候補データのスコアを算出し、
検索結果出力ステップは、前記算出されたスコアに基づいて各候補データ及び非候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果として出力することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１７】
（付記１０）
付記１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記検索結果出力ステップは、ランキングされた上位所定数の候補データ、又は所定の閾値以上のスコアを持つ候補データを前記検索結果として出力することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１１８】
（付記１１）
付記１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記検索結果出力ステップは、前記検索結果として出力するプロファイルデータの属性値に、前記算出された重要度を付加して出力することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。（２）
【０１１９】
（付記１２）
付記１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記検索結果出力ステップは、観点別の出力が設定されていた場合、前記算出された重要度の中の高い重要度を持つ属性を観点として選別し、選別した観点の属性に含まれる異なる属性値毎に前記各候補データを分類し、前記算出されたスコアに基づいて属性値毎に分類された各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを観点別の検索結果として出力することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。（３）
【０１２０】
（付記１３）
未入力の属性値を含む属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記各候補データのスコアに応じて、前記入力属性値に対する類似データを前記候補データの中から決定し、前記類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、前記入力データの未入力属性値を推定して出力する推定結果出力ステップと、
を備えたことを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。（４）
【０１２１】
（付記１４）
付記１３記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、
前記候補データ検索ステップは、各プロファイルデータにつきスコアを求めて候補データを検索し、
前記スコア算出ステップは、前記候補データ検索ステップで求められたスコアを前記重要度に基づいて算出されたスコアに加算して前記各候補データのスコアを算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１２２】
（付記１５）
付記１３記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、前記候補データと非候補データに基づいて、異なる属性毎の重要度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１２３】
（付記１６）
付記１５記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性毎の重要度として、インフォメーション・ゲインを算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１２４】
（付記１７）
付記１６記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記インフォメーション・ゲインを重みとして類似度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１２５】
（付記１８）
付記１３記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、同じ属性に含まれる異なる属性値の間の重要度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。（５）
【０１２６】
（付記１９）
付記１８記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性値の間の重要度として、ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１２７】
（付記２０）
付記１９記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を重みとして類似度を算出することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１２８】
（付記２１）
付記１３記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記推定結果出力ステップは、前記推定した未入力属性値に、前記各候補データのスコアに基づいて算出された信頼度を付加して出力することを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。（６）
【０１２９】
（付記２２）
付記２１記載のプロファイル情報の情報検索方法に於いて、前記推定結果出力ステップは、前記信頼度は、前記各候補データの推定値を可とするスコアを総スコアで割った値であることを特徴とするプロファイル情報の情報検索方法。
【０１３０】
（付記２３）
コンピュータに、
属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。（７）
【０１３１】
（付記２４）
付記２３記載のプログラムに於いて、
前記候補データ検索ステップは、各プロファイルデータにつきスコアを求めて候補データを検索し、
前記スコア算出ステップは、前記候補データ検索ステップで求められたスコアを前記重要度に基づいて算出されたスコアに加算して前記各候補データのスコアを算出することを特徴とするプログラム。
【０１３２】
（付記２５）
付記２３記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、前記候補データと非候補データに基づいて、異なる属性毎の重要度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１３３】
（付記２６）
付記２５記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性毎の重要度として、インフォメーション・ゲインを算出することを特徴とするプログラム。
【０１３４】
（付記２７）
付記２６記載のプログラムに於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記インフォメーション・ゲインを重みとして類似度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１３５】
（付記２８）
付記２３記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、同じ属性に含まれる異なる属性値の間の重要度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１３６】
（付記２９）
付記２８記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性値の間の重要度として、ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を算出することを特徴とするプログラム。
【０１３７】
（付記３０）
付記２９記載のプログラムに於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を重みとして類似度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１３８】
（付記３１）
付記２３記載のプログラムに於いて、
前記スコア算出ステップは、更に、前記算出された重要度に基づいて、前記非候補データのスコアを算出し、
検索結果出力ステップは、前記算出されたスコアに基づいて各候補データ及び非候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果として出力することを特徴とするプログラム。
【０１３９】
（付記３２）
付記２３記載のプログラムに於いて、前記検索結果出力ステップは、ランキングされた上位所定数の候補データ、又は所定の閾値以上のスコアを持つ候補データを前記検索結果として出力することを特徴とするプログラム。
【０１４０】
（付記３３）
付記２３記載のプログラムに於いて、前記検索結果出力ステップは、前記検索結果として出力するプロファイルデータの属性値に、前記算出された重要度を付加して出力することを特徴とするプログラム。
【０１４１】
（付記３４）
付記２３記載のプログラムに於いて、前記検索結果出力ステップは、観点別の出力が指定されていた場合、前記算出された重要度の中の高い重要度を持つ属性を観点として選別し、選択した観点の属性に含まれる異なる属性値毎に前記各候補データを分類し、前記算出されたスコアに基づいて属性値毎に分類された各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを観点別の検索結果として出力することを特徴とするプログラム。
【０１４２】
（付記３５）
コンピュータに、
未入力の属性値を含む属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記各候補データのスコアに応じて、前記入力属性値に対する類似データを前記候補データの中から決定し、前記類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、前記入力データの未入力属性値を推定して出力する推定結果出力ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。（８）
【０１４３】
（付記３６）
付記３５記載のプログラムに於いて、
前記候補データ検索ステップは、各プロファイルデータにつきスコアを求めて候補データを検索しており、
前記スコア算出ステップは、前記候補データ検索ステップで求められたスコアを前記重要度に基づいて算出されたスコアに加算して前記各候補データのスコアを算出することを特徴とするプログラム。
【０１４４】
（付記３７）
付記３５記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、前記候補データと非候補データに基づいて、異なる属性毎の重要度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１４５】
（付記３８）
付記３７記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性毎の重要度として、インフォメーション・ゲインを算出することを特徴とするプログラム。
【０１４６】
（付記３９）
付記３８記載のプログラムに於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記インフォメーション・ゲインを重みとして類似度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１４７】
（付記４０）
付記３５記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、同じ属性に含まれる異なる属性値の間の重要度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１４８】
（付記４１）
付記４０記載のプログラムに於いて、前記重要度算出ステップは、前記異なる属性値の間の重要度として、ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を算出することを特徴とするプログラム。
【０１４９】
（付記４２）
付記４１記載のプログラムに於いて、前記スコア算出ステップは、前記各候補データのスコアとして、前記ＭＶＤＭ(Modified Value Difference Metric)を重みとして類似度を算出することを特徴とするプログラム。
【０１５０】
（付記４３）
付記３５記載のプログラムに於いて、前記推定結果出力ステップは、前記推定した未入力属性値に、前記各候補データのスコアに基づいて算出された信頼度を付加して出力することを特徴とするプログラム。
【０１５１】
（付記４４）
付記３５記載のプログラムに於いて、前記推定結果出力ステップは、前記信頼度は、前記各候補データの推定値を可とするスコアを総スコアで割った値であることを特徴とするプログラム。
【０１５２】
（付記４５）
コンピュータに、
属性値を指定した入力データに基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果として出力する検索結果出力ステップと、
を実行させるプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。（９）
【０１５３】
（付記４６）
コンピュータに、
未入力属性値を含む属性値を指定した入力データ基づいて、異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索ステップと、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出ステップと、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記各候補データのスコアに応じて、前記入力属性値に対する類似データを前記候補データの中から決定し、前記類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、前記入力データの未入力属性値を推定して出力する推定結果出力ステップと、
を実行させるプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【０１５４】
（付記４７）
異なる属性毎に固有の属性値を持つプロファイルデータを複数記憶しているデータ記憶部と、
属性値を指定した入力データに基づいて、前記データ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索部と、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出部と、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出部と、
前記算出されたスコアに基づいて各候補データをランキングし、前記ランキングされた上位の候補データを検索結果として出力する検索結果出力部と、
を備えたことを特徴とする情報検索装置。（１０）
【０１５５】
（付記４８）
異なる属性毎に固有の属性値を持つ属性値を含むプロファイルデータを複数記憶しているデータ記憶部と、
未入力属性値を含む属性値を指定した入力データに基づいて、前記データ記憶部に記憶されているプロファイルデータ群の中から類似する複数の候補データを検索する候補データ検索部と、
前記検索された候補データと非候補データに基づいて、属性に関する重要度を算出する重要度算出部と、
前記算出された重要度に基づいて、前記各候補データのスコアを算出するスコア算出部と、
前記各候補データのスコアに応じて、前記入力属性値に対する類似データを前記候補データの中から決定し、前記類似データ中における未入力属性値の分布に基づいて、前記入力データの未入力属性値を推定して出力する推定結果出力部と、を備えたことを特徴とする情報検索装置。
【０１５６】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、検索要求に伴う入力データとして与えられるプロファイル属性値に基づいて、一度粗い検索を実行して候補データと非候補データに分け、この検索結果を用いて属性に関する重要度を算出して重み付けすることで、各候補データのスコアを求め、スコアによるランキングで上位の候補データを検索結果とて出力することにより、入力データとして与えられるプロファイル属性値に適合したユーザ、コンテンツ、サービスなどのプロファイルデータの検索、更に高精度な未入力属性値の推定を行うことができる。
【０１５７】
また本発明にあっては、入力データとして検索のためのプロファイル属性値が与えられて初めて、保持しているプロファイルデータ群を対象に候補データの検索を実行し、検索された候補データと非候補データを用いて属性に関する重要度を算出してスコアを求めるため、プロファイルデータを検索対象となるデータ記憶部に保存するだけで、プロファイルデータの変化に即座に対応した検索や未入力属性値の推定を実現することができる。
【０１５８】
更に本発明によれば、検索結果として算出された重要度の高い属性を検索出力のための観点として自動的に抽出し、抽出した属性における各属性値を観点として、観点ごとに検索結果を分類して提示することができ、更にまた検索結果や推定結果に有用な補助情報を付加することができ、これによって利用者が検索結果や推定結果についての判断を容易に行うことができ、利用者が希望する結果を得るための負担を大幅に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成の説明図
【図２】本発明が適用される動作環境の説明図
【図３】プロファイルデータを検索する本発明の情報検索装置の機能構成のブロック図
【図４】本発明で検索対象とするプロファイルデータの説明図
【図５】図３の機能構成による本発明の検索処理のフローチャート
【図６】候補データの検索に用いる入力データと検索対象となるプロファイルデータの説明図
【図７】本発明の検索処理による基本概念の説明図
【図８】入力データと観点別出力となるプロファイルデータの説明図
【図９】重要度を付加して出力されるプロフアイルデータの説明図
【図１０】未知のプロファイル属性値を推定する本発明の情報検索装置の機能構成のブロック図
【図１１】図１０の機能構成による本発明の属性値推定処理のフローチャート
【図１２】属性値推定処理の入力データ、類似プロファイルデータ分布及び信頼度を付加した推定結果の説明図
【図１３】本発明におけるプログラムを格納した記録媒体の説明図
【符号の説明】
１０：プロファイル情報処理サーバ
１２：インターネット
１４：ユーザ装置
１６：管理者装置
１８：プロファイルデータ記憶部
２０：ＣＰＵ
２２：メモリ
２４：キャッシュ
２６：データ入力
２８：候補データ検索部
３０：重要度算出部
３２：スコア算出部
３４：検索結果出力部
３６：検索結果出力
３８，５４，５６，６０．６２，６４：ユーザプロファイルデータ
４０：プロファイルデータ全体
４２：候補データ（正例）
４４：非候補データ（負例）
４６：真の類似データ
５２，５８，７２：検索入力データ
６６−１〜６６−３：重要度
６８：推定結果出力部
７０：未知属性値出力
【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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