(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索条件強化のために、属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が少ない属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーに、前記属性項目の属性値ランクを高く設定させあるいは前記属性項目の属性項目係数を大きく設定させ、あるいは、検索条件緩和のために、属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティの総計が多い属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーに、前記属性項目の属性値ランクを低く設定させあるいは前記属性項目の属性項目係数を小さく設定させる、ことを特徴とする多属性データ群に対する検索支援システム。
【請求項２】
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索条件強化のために、属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が少ない属性項目のいずれかの属性項目を選定し、その属性項目の属性値ランクの値あるいは属性項目係数を所定の幅増大し、あるいは、検索条件緩和のために、属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティの総計が多い属性項目のいずれかの属性項目を選定し、その属性項目の属性値ランクの値あるいは属性項目係数を所定の幅減少する、ことを特徴とする多属性データ群に対するは検索支援システム。
【請求項３】
前記評価基準管理手段は、ユーザーの指定に応じて前記属性項目係数を設定できるように構成されていることを特徴とする請求項１または２に記載の多属性データ群に対する検索支援システム。
【請求項４】
前記検索条件管理手段は、評価値計算を行う多属性データの属性項目及び属性値ランクを指定できるように構成され、前記検索手段は、前記多属性データ管理手段の多属性データの中から前記検索条件管理手段により指定された属性項目及び属性値ランクを有する多属性データを検索した後に、それらの多属性データについて評価値計算と解の検索を行うことを特徴する請求項１または２に記載の多属性データ群に対する検索支援システム。
【請求項５】
前記検索条件管理手段は、検索すべき多属性データの解の種類として充足非劣解、制約違反吸収解、突出非劣解のうちの少なくとも一つを指定できるように構成され、前記検索手段は、前記検索条件管理手段により指定された解に該当する多属性データを検索することを特徴とする請求項１または２に記載の多属性データ群に対する検索支援システム。
【請求項６】
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索された多属性データを前記出力手段を介してユーザーに示し、ユーザーによりその検索意図に沿う選択データ群とそれ以外の排除データ群とに選別させ、属性値が連続的な値をとる属性項目については選別された選択データ群と排除データ群の前記属性項目ごとの評価値平均値を比較し、排除データ群の評価値平均値が選択データ群の評価値平均値より高い属性項目を出力してユーザーに該属性項目の属性項目係数または乖離度評価関数を変更させ、属性値が離散値をとる属性項目については選択データ群と排除データ群のそれぞれのデータ群の前記属性項目ごとの属性値ランクと検索条件として設定されていた属性値ランクとを比較し、選択データ群の属性項目のうち検索条件として設定されていた属性値ランクと異なる属性値ランクをとることが多い属性項目を出力してユーザーに該属性項目の属性値ランクを変更させ、変更された検索条件および評価基準に基づいて前記検索手段により再度解の検索を行うことを特徴とする多属性データ群に対する検索支援システム。
【請求項７】
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索された多属性データを前記出力手段を介してユーザーに示し、ユーザーによりその検索意図に沿う選択データ群とそれ以外の排除データ群とに選別させ、属性値が連続的な値をとる属性項目については選別された選択データ群と排除データ群の前記属性項目ごとの評価値平均値を比較し、排除データ群の評価値平均値が選択データ群の評価値平均値より高い属性項目を特定して該属性項目の属性項目係数または乖離度評価関数を所定の値の幅だけ変更し、属性値が離散値をとる属性項目については選択データ群と排除データ群のそれぞれのデータ群の前記属性項目ごとの属性値ランクと検索条件として設定されていた属性値ランクとを比較し、選択データ群の属性項目のうち検索条件として設定されていた属性値ランクと異なる属性値ランクをとることが多い属性項目を特定して該属性項目の検索条件の属性値ランクを選択データ群の属性値ランクに一致させ、変更された検索条件および評価基準に基づいて前記検索手段により再度解の検索を行うことを特徴とする多属性データ群に対する検索支援システム。
【請求項８】
コンピュータによって多属性データ群から所定の多属性データを検索し、検索を支援するための制御プログラムであって、前記制御プログラムはコンピュータを制御して、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索手段と、を構成し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索条件強化のために、属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が少ない属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーに、前記属性項目の属性値ランクを高く設定させあるいは前記属性項目の属性項目係数を大きく設定させ、あるいは、検索条件緩和のために、属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティの総計が多い属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーに、前記属性項目の属性値ランクを低く設定させあるいは前記属性項目の属性項目係数を小さく設定させる、ことを特徴とする制御プログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
コンピュータによって多属性データ群から所定の多属性データを検索し、検索を支援するための制御プログラムであって、前記制御プログラムはコンピュータを制御して、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索手段と、を構成し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索条件強化のために、属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が少ない属性項目のいずれかの属性項目を選定し、その属性項目の属性値ランクの値あるいは属性項目係数を所定の幅増大し、あるいは、検索条件緩和のために、属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティの総計が多い属性項目のいずれかの属性項目を選定し、その属性項目の属性値ランクの値あるいは属性項目係数を所定の幅減少する、ことを特徴とする制御プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
コンピュータによって多属性データ群から所定の多属性データを検索しその検索を支援するための制御プログラムであって、前記制御プログラムは、前記評価基準管理手段により、ユーザーの指定に応じて前記属性項目係数を設定できるように制御することを特徴とする請求項８または９に記載の制御プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
コンピュータによって多属性データ群から所定の多属性データを検索しその検索を支援するための制御プログラムであって、前記制御プログラムは、前記検索条件管理手段により、評価値計算を行う多属性データの属性項目及び属性値ランクを指定できるように制御し、前記検索手段により、前記多属性データ管理手段の多属性データの中から前記検索条件管理手段により指定された属性項目及び属性値ランクを有する多属性データを検索した後に、それらの多属性データについて評価値計算と解の検索を行うように制御することを特徴する請求項８または９に記載の制御プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１２】
コンピュータによって多属性データ群から所定の多属性データを検索しその検索を支援するための制御プログラムであって、前記制御プログラムは、前記検索条件管理手段により、検索すべき多属性データの解の種類として充足非劣解、制約違反吸収解、突出非劣解のうちの少なくとも一つを指定できるように制御し、前記検索手段により、前記検索条件管理手段により指定された解に該当する多属性データを検索するように制御することを特徴とする請求項８または９に記載の制御プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１３】
コンピュータによって多属性データ群から所定の多属性データを検索し、検索を支援するための制御プログラムであって、前記制御プログラムはコンピュータを制御して、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索手段と、を構成し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索された多属性データを前記出力手段を介してユーザーに示し、ユーザーによりその検索意図に沿う選択データ群とそれ以外の排除データ群とに選別させ、属性値が連続的な値をとる属性項目については選別された選択データ群と排除データ群の前記属性項目ごとの評価値平均値を比較し、排除データ群の評価値平均値が選択データ群の評価値平均値より高い属性項目を出力してユーザーに該属性項目の属性項目係数または乖離度評価関数を変更させ、属性値が離散値をとる属性項目については選択データ群と排除データ群のそれぞれのデータ群の前記属性項目ごとの属性値ランクと検索条件として設定されていた属性値ランクとを比較し、選択データ群の属性項目のうち検索条件として設定されていた属性値ランクと異なる属性値ランクをとることが多い属性項目を出力してユーザーに該属性項目の属性値ランクを変更させ、変更された検索条件および評価基準に基づいて前記検索手段により再度解の検索を行うことを特徴とする制御プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１４】
コンピュータによって多属性データ群から所定の多属性データを検索し、検索を支援するための制御プログラムであって、前記制御プログラムはコンピュータを制御して、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索手段と、を構成し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索された多属性データを前記出力手段を介してユーザーに示し、ユーザーによりその検索意図に沿う選択データ群とそれ以外の排除データ群とに選別させ、属性値が連続的な値をとる属性項目については選別された選択データ群と排除データ群の前記属性項目ごとの評価値平均値を比較し、排除データ群の評価値平均値が選択データ群の評価値平均値より高い属性項目を特定して該属性項目の属性項目係数または乖離度評価関数を所定の値の幅だけ変更し、属性値が離散値をとる属性項目については選択データ群と排除データ群のそれぞれのデータ群の前記属性項目ごとの属性値ランクと検索条件として設定されていた属性値ランクとを比較し、選択データ群の属性項目のうち検索条件として設定されていた属性値ランクと異なる属性値ランクをとることが多い属性項目を特定して該属性項目の検索条件の属性値ランクを選択データ群の属性値ランクに一致させ、変更された検索条件および評価基準に基づいて前記検索手段により再度解の検索を行うことを特徴とする制御プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多数の属性を有する対象物を表わすデータ（本明細書において多属性データという）の大量のデータ群からユーザーが欲しいデータを検索するシステムに係り、特に、検索過程において検索条件に対して適当な許容巾をもって解（検索条件に適合する多属性データ）を検索でき、かつ、検索条件と解の関係を明らかにして各属性の検索条件を総合的に調整可能にすることにより、より適確な解を検索するこどがてきるように検索の支援を行う「多属性データに対する検索支援システム」に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に物を表わす情報は、多数の情報の側面すなわち「属性」を有している。たとえば、不動産の賃貸物件を例にとると、一つの不動産賃貸物件は、「貸料」、アパートか一戸建かマンションかの「種別」、「専有面積」、「間取り」、「構築年数」、「交通」、「所在地域」、「駐車場の有無」、「ペットの飼育の可否」、等々、非常に多くの属性を有している。このような多数の属性を有する物をデータ化し、このようなデータの大きな集合（データベース）から所定の条件を適合するデータを検索することは、情報が氾濫している今日においてはしばしば必要となる。
【０００３】
多数の属性を有する物をデータベース化するには、属性の内容をグループ化し、それらに対応する属性項目を定め、各属性項目に対応する値（本明細書で属性値という）によって各データを構成し、これらの属性値の組合せによって対象物を特定する。前記不動産の賃貸物件の例でいえば、賃料、アパート等の種別、専有面積等が属性項目となり、それに対応する具体的な貸料の金額、アパートか一戸建てかマンションかの種別、専有面積の具体的な値等が属性値となる。これらの属性値の組合せ又は羅列によって賃貸物件が特定される。このような複数の属性値からなるデータを本明細書では多属性データという。
【０００４】
従来から、多属性データのデータベースから所定の検索条件に適合するデータを検索する検索システムあるいはその検索を支援する検索支援システムは存在していた。
【０００５】
従来の検索システム、検索支援システムのうちもっとも単純なものは、単一の属性のみによって評価、検索をするものであった。例えば、オンラインショッピングの検索支援システムであるバーゲンファインダーがある。バーゲンファインダーは、価格のみで評価と検索とを行う。この検索支援システムによれば、価格のみによってデータが検索されていたため、同一価格帯の種々雑多な属性値を有する多属性データが同時に検索されていた。
【０００６】
これに対して、他の種類の従来の検索システム、検索支援システムとして、多属性に関する検索条件の単純な線形和による評価検索を行うものがあった。
【０００７】
この検索条件の単純な線形和による評価検索を行う検索支援システムは、ユーザーに複数の検索条件を指定させ、これらの検索条件のいずれにも適合する多属性データを検索していた。この検索システムによれば、すべての検索条件に適合するデータのみが検索され、一つでも検索条件に適合しないデータは解として検索されず、またどの検索条件に適合しないために検索されなかったかの表示もされなかった。
【０００８】
この複数の検索条件の線形和による評価検索を利用した前記不動産の賃貸物件の検索支援システムでは、たとえば、貸料は××万以下、専有面積は××ｍ2 以上、××沿線というような検索条件を設定し、これらの検索条件に適合する賃貸物件を検索するものがあった。この検索支援システムによれば、賃貸、専有面積、沿線（所在地域）のいずれか一つの条件を満たさなかった賃貸物件は解として検索されず、ユーザーの参考に供するために表示されることもなかった。このため、 ユーザーは、検索された物件に満足しなければ、試行錯誤的に検索条件を強化あるいは緩和するしかなかった。なお、検索条件の強化とは一般に解として検索されるデータのデータ数を減らす方向に検索条件を変更することをいい、検索条件の緩和とは逆に解として検索されるデータのデータ数を増す方向に検索条件を変更することをいう。従来の検索支援システムによれば、上述したように試行錯誤的に検索条件の強化や緩和を行う場合には、具体的にどの検索条件をどの程度の巾で強化、緩和するかの判断を根拠のないまま、ユーザーは検索条件の変更をせざるを得なかった。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記バーゲンファインダーのように単一の属性に対する検索条件のみにより多属性データのデータベースから所定のデータを検索するシステムでは、本願発明が対象とする複数の属性がデータ選別上それぞれ重要であるような多属性データのデータベースに対しては有効な検索を行うことができなかった。つまり、バーゲンファインダーは、同一種類の商品であって価格のみが差異であるような多属性データに対してはある程度有効な検索を行うことができるものの、たとえば賃貸物件のように貸料、間取り、所定地域、…等にそれぞれ異なった要求がある多属性データに対しては、真に検索したいデータを検索することはできない。具体的には、貸料、間取り、所在地域等の単独の検索条件によって検索を行っても、それぞれ検索条件に適合する解の集合を得ることになり、到底ユーザーの満足のいく解の集合を得ることはできなかった。
【００１０】
また、上記複数の属性に対する検索条件の単純な線形和による評価検索を行う従来の検索支援システムでも、適切な検索条件の設定が困難であり、ユーザーの満足のいく多属性データの解の集合を得ることは困難であった。
【００１１】
この従来の検索支援システムの技術的課題を挙げると以下のようにまとめることができる。
【００１２】
▲１▼  検索条件に内在する「制約」と「要求」の同一性と非連続性を双方満足するように取り扱えなかった。
【００１３】
▲２▼  多属性データの多数の属性による種々の検索パターンを設定して検索できなかった。
【００１４】
▲３▼  検索条件の適切な変更を支援することができなかった。
【００１５】
▲１▼の「制約」とは、ユーザーが絶対的に満たさなければならないと考えている検索条件をいう。「要求」とは、ユーザーが一定の閾値を考えており、その閾値を上まわる巾が大きい程よく、その閾値を下まわるほど悪いと考えている検索条件をいう。従来の検索支援システムでは、検索条件は形式的にはすべて「制約」として取り扱われてきた。このように「検索条件」をすべて「制約」として検索していたため、従来の検索支援システムでは検索条件を一つでも満たさないデータは解でないとして検索されなかった。
【００１６】
たとえば、あるユーザーが賃貸物件の多属性データについて検索をするときに、一応の目安として家賃１５万円以下に設定したとすると、従来の検索支援システムによれば、家賃が１５万円以上のデータは「制約」を満たさないとして検索されなかった。ところが、ユーザーとしては、家賃が１５万円以上であっても、たとえば家賃に比べて間取りが広いとか、いわゆる高級住宅地にある等の条件があれば考慮の対象としたいことが多かった。これらの考慮したいデータについては、家賃に関する「制約」は「要求」となる。このように、「制約」といえども、実際には他の条件によって許容されるので、本質的には「制約」は「要求」と異ならない。これが「制約」と「要求」の同一性である。
【００１７】
一方、「制約」と「要求」は本質的には同一といえども、全く同じではない。つまり、「制約」は「要求」に比べて非常に重要であり、「要求」と「要求」の間の重要度の差により、「制約」は「要求」より不連続的に重要度が高い。これが「制約」と「要求」の不連続性である。
【００１８】
従来の検索支援システムでは、上記「制約」は「要求」を総合的に取り扱えず、上記家賃１５万円以下の賃貸物件の検索例で言えば、検索条件に適合する家賃１５万円以下の賃貸物件と、検索条件に適合しない家賃１５万円以上の賃貸物件であって他の条件によってユーザーが参考にしたい賃貸物件と、を同時に検索することができなかった。これが上述した従来の検索支援システムについての▲１▼の課題であった。
【００１９】
次に、従来の検索支援システムでは、検索条件が所定の属性に固定され、しかも各属性について単純な「制約」条件を設けることしかできなった。ところが、実際には、種々の属性について柔軟に「制約」と「要求」の検索条件を設けて検索したい要求があった。たとえば、前述の賃貸物件の検索の例では、家賃に比重をおいた検索、あるいは立地条件（所在地域）に比重をおいた検索、あるいは建物の種類、設備に比重をおいた検索等種々の検索パターンを行いたい要求があった。これらの属性間で「比重」を変化させてする検索は、従来の検索支援システムによっては非常に困難であった。これが上述した従来の検索支援システムについての▲２▼の課題であった。
【００２０】
次に、従来の検索支援システムでは、検索条件に対する適切な変更を支援することができなかった。従来の検索支援システムは、すでに説明したように、「制約」を満たさないデータは解として検索されず、どのようなデータがどの「制約」を満たさないために検索されなかったかという情報をユーザーにフィードバックすることができなかった。このため、ユーザーは解のデータの数が多ければいずれかの「制約」を強化し、その逆であればいずれかの「制約」を緩和するだけであった。しかし、このような検索条件の強化緩和は試行錯誤的であったため、多大な労力がかかり、しかも満足のゆく解を得るのが困難であった。特に、検索条件が複数ある場合には、適切な検索条件の変更を行うことは困難であった。すなわち、従来の検索支援システムでは、ユーザーによる検索条件の変更を支援することはできなかった。これが従来の検索支援システムについての▲３▼の課題であった。
【００２１】
本発明の解決しようという課題は、上述したことに鑑み、「制約」と「要求」の検索条件を総合的に取り扱え、多数の属性による種々の検索パターンを設定して検索でき、かつ、検索条件の適切な変更を支援することができる「多属性データ群に対する検索支援システム」を提供することにある。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
本願請求項1に係る多属性データ群に対する検索支援システムは、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索条件強化のために、属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が少ない属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーに、前記属性項目の属性値ランクを高く設定させあるいは前記属性項目の属性項目係数を大きく設定させ、あるいは、検索条件緩和のために、属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティの総計が多い属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーに、前記属性項目の属性値ランクを低く設定させあるいは前記属性項目の属性項目係数を小さく設定させる、ことを特徴とする。
本願請求項２に係る多属性データ群に対する検索支援システムは、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索条件強化のために、属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が少ない属性項目のいずれかの属性項目を選定し、その属性項目の属性値ランクの値あるいは属性項目係数を所定の幅増大し、あるいは、検索条件緩和のために、属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティの総計が多い属性項目のいずれかの属性項目を選定し、その属性項目の属性値ランクの値あるいは属性項目係数を所定の幅減少する、ことを特徴とする。
【００２３】
本願請求項３に係る多属性データ群に対する検索支援システムは、上記請求項１または２の検索支援システムにおいて、
前記評価基準管理手段は、ユーザーの指定に応じて前記属性項目係数を設定できるように構成されていることを特徴とする。
【００２４】
本願請求項４に係る多属性データ群に対する検索支援システムは、上記請求項１または２の検索支援システムにおいて、
前記検索条件管理手段は、評価値計算を行う多属性データの属性項目及び属性値ランクを指定できるように構成され、前記検索手段は、前記多属性データ管理手段の多属性データの中から前記検索条件管理手段により指定された属性項目及び属性値ランクを有する多属性データを検索した後に、それらの多属性データについて評価値計算と解の検索を行うことを特徴する。
【００２５】
本願請求項５に係る多属性データ群に対する検索支援システムは、上記請求項１または２の検索支援システムにおいて、
前記検索条件管理手段は、検索すべき多属性データの解の種類として充足非劣解、制約違反吸収解、突出非劣解のうちの少なくとも一つを指定できるように構成され、前記検索手段は、前記検索条件管理手段により指定された解に該当する多属性データを検索することを特徴とする。
【００２９】
本願請求項６に係る多属性データ群に対する検索支援システムは、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索された多属性データを前記出力手段を介してユーザーに示し、ユーザーによりその検索意図に沿う選択データ群とそれ以外の排除データ群とに選別させ、属性値が連続的な値をとる属性項目については選別された選択データ群と排除データ群の前記属性項目ごとの評価値平均値を比較し、排除データ群の評価値平均値が選択データ群の評価値平均値より高い属性項目を出力してユーザーに該属性項目の属性項目係数または乖離度評価関数を変更させ、属性値が離散値をとる属性項目については選択データ群と排除データ群のそれぞれのデータ群の前記属性項目ごとの属性値ランクと検索条件として設定されていた属性値ランクとを比較し、選択データ群の属性項目のうち検索条件として設定されていた属性値ランクと異なる属性値ランクをとることが多い属性項目を出力してユーザーに該属性項目の属性値ランクを変更させ、変更された検索条件および評価基準に基づいて前記検索手段により再度解の検索を行うことを特徴とする。
【００３０】
本願請求項７に係る多属性データ群に対する検索支援システムは、
入力手段と、
出力手段と、
複数の属性項目に対する属性値からなる多属性データを管理する多属性データ管理手段と、
各属性項目の属性値を属性値ランクに分けるためのクラス分け基準と、検索条件として設定した属性値ランクと実際に検索された多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する乖離度評価関数と、前記属性項目の評価における重要度に応じて各属性項目のそれぞれに付与された属性項目係数を含む評価基準を管理する評価基準管理手段と、
検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクと、解の種類に応じて検索される多属性データの評価値範囲とを含む検索条件を管理する検索条件管理手段と、
前記検索条件管理手段と前記評価基準管理手段とからそれぞれ検索条件と評価基準とを入力し、下式により前記多属性データ管理手段の多属性データの評価値を算出し、評価値が前記評価範囲内にある多属性データを解として検索する検索手段と、を有し、
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条
件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
前記検索条件管理手段は、前記検索手段が多属性データの解の検索を行った後に、検索された多属性データを前記出力手段を介してユーザーに示し、ユーザーによりその検索意図に沿う選択データ群とそれ以外の排除データ群とに選別させ、属性値が連続的な値をとる属性項目については選別された選択データ群と排除データ群の前記属性項目ごとの評価値平均値を比較し、排除データ群の評価値平均値が選択データ群の評価値平均値より高い属性項目を特定して該属性項目の属性項目係数または乖離度評価関数を所定の値の幅だけ変更し、属性値が離散値をとる属性項目については選択データ群と排除データ群のそれぞれのデータ群の前記属性項目ごとの属性値ランクと検索条件として設定されていた属性値ランクとを比較し、選択データ群の属性項目のうち検索条件として設定されていた属性値ランクと異なる属性値ランクをとることが多い属性項目を特定して該属性項目の検索条件の属性値ランクを選択データ群の属性値ランクに一致させ、変更された検索条件および評価基準に基づいて前記検索手段により再度解の検索を行うことを特徴とする。
【００３１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について願書に添付した図面を用いて以下に説明する。
最初に、本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」の一実施形態の構成を図１に示す。
【００３２】
図１に示すように、全体を符号１で示す本実施形態による「多属性データ群に対する検索支援システム」は、入力手段２と、出力手段３と、多属性データベース４と、評価基準管理手段５と、検索条件管理手段６と、検索手段７とからなる。
【００３３】
入力手段２は、ユーザー（検索者、システム作成者を含む）によるシステムに対する指令と、データと、設定等を行う手段である。具体的なハードウェアとしては、キーボード、マウス等のポインティングディバイス、タッチパネルの他、公知の入力のための機械、器具等である。
【００３４】
出力手段３は、システムの処理結果、システムからのメッセージ等を出力する手段である。具体的には、表示装置、プリンター、他のコンピュータ、記憶装置、ネットワークへ出力するための通信手段等である。
【００３５】
多属性データベース４は、特許請求の範囲に記載する「多属性データ管理手段」の一形態であり、多属性データを体系的に記憶し管理する装置である。なお、「データベース」は、本来的にはデータの集合、即ちソフトウェア的なものを指すが、本明細書では現在一般的に使用されているように、データベースを記憶した記憶装置を含めて「データベース」というものとする。特許請求の範囲に「多属性データベース」とせずに「多属性データ管理手段」としたのは、データベース化せずに、多属性データ群を検索することができるように記憶管理するものを広く含む意味である。このようなデータベース化しない多属性データ管理手段の例として、ランダムなデータと検索エンジンを組み合わせたものが該当する。
【００３６】
ここで、後の説明の理解を容易にするために、多属性データベース４に格納された多属性データの構造と本明細書で使用するそれに関する用語について説明する。
【００３７】
図２は、上述した賃貸物件の情報を例に、多属性データベース４に格納された多属性データの一例を示している。図２に示すように、賃貸物件について情報は、「礼金」、「敷金」、「賃料」、「管理費」、…、「外壁」等の多数の属性を有している。「礼金」、「敷金」、「賃料」、「管理費」、…、「外壁」は、属性の内容を表わし、それらの内容に応じて属性を分類したものであり、本願でいう「属性項目」である。「属性項目」に対する値を「属性値」という。例えば、「礼金」という属性項目に対して３５０、３００、…という値が属性値に該当する。「種別」という属性項目に対しては、アパート、マンション、一戸建て、…等が属性値に該当する。
【００３８】
多属性データは、多数の属性値によって構成されている。例えば、図２の第３番目の多属性データは、３６０（礼金），２００（敷金），１９０（賃料），２５（管理費），…，煉瓦（外壁）という属性値の組合せからなる。ここで、かっこ内は説明のために便宜的に属性項目を示しているが、多属性データ自体には含まれていない。これらの属性値の組合せによって多属性データが特定される。以上で多属性データについての説明を終了し、図１に戻って評価基準管理手段５について説明する。
【００３９】
評価基準管理手段５は、多属性データを検索する際に、ある多属性データが解か否かの判断をする基準を記憶管理する手段である。評価基準管理手段５は、管理処理部５ａと、評価基準記憶部５ｂとからなる。管理処理部５ａは、評価基準記憶部５ｂから必要な評価基準を取り出して検索に供したり、ユーザーの要求に応じて所定の評価基準を入力あるいは既入力の評価基準を改変する処理を行う手段である。評価基準記憶部５ｂは、種々の評価基準を記憶し、管理する手段である。好ましくは、評価基準記憶部５ｂはデータベース化する。評価基準記憶部５ｂに記憶される評価基準としては、クラス分け基準、乖離度評価関数、属性項目係数がある。
【００４０】
クラス分け基準とは、属性値を所定の値の範囲ごとに分けるための境界値の基準をいう。例えば、賃貸物件情報において、賃料を「１０万円以下」、「１０〜２０万円」、「２０〜３０万」、「３０万円以上」という風に分けるための基準である。ここで、「１０万円以下」、「１０〜２０万円」、「２０〜３０万」等が属性値ランクである。賃料のように、属性値が連続的な値をとるものについては、上述したように所定の値の範囲で属性値ランクに分ける。これに対して、例えば賃貸物件情報における建物の「種別」等は、「アパート」、「マンション」、「一戸建て」の離散値をとる。属性値が離散値をとる属性項目については、一般的には各離散値を属性値ランクとすることができる。クラス分け基準は、属性値の一定範囲ごとに分ける方法の他、正規分布の所定の度数ごとに分ける方法等、ケースバイケースで設定することができる。
【００４１】
乖離度評価関数は、検索条件として設定した属性値ランクと、評価対象の多属性データのその属性値ランクの乖離度を評価する関数をいう。ここで、乖離度評価関数は、線形関数でもよいし、属性項目により非線形関数でもよい。図３に線形的な乖離度評価関数と、非線形な乖離度評価関数を概念的に示す。
【００４２】
図３（ａ）は、線形の乖離度評価関数、図３（ｂ）は、高い値域で乖離度を大きく評価する非線形の乖離度評価関数、図３（ｃ）は、低い値域で乖離度を大きく評価する非線形の乖離度評価関数をそれぞれ示す。
【００４３】
図３（ａ）の線形乖離度評価関数は、属性値の大小に関わらず、検索条件として設定した属性値ランクと評価対象の属性値ランクの差異に比例して乖離度を評価するものである。この線形乖離度評価関数は、属性値域の高低に関わらず、検索条件として設定した属性値ランクと評価対象の属性値ランクの差を、比例的に検索結果に対するユーザーの満足度に反映する評価関数である。
【００４４】
図３（ｂ）の非線形乖離度評価関数は、属性値の高い値域で、検索条件として設定した属性値ランクと評価対象の属性値ランクとの小さな差を、検索結果に対するユーザーの満足度に大きく反映する評価関数である。例えば、賃貸物件の交通時間で、１時間以上の属性値ランクでは、１属性値ランク（例えば１０分）の増加が、検索結果に対するユーザーの満足度に大きく影響を与える場合である。
図３（ｃ）の非線形乖離度評価関数は、属性値の低い値域で、検索条件として設定した属性値ランクと評価対象の属性値ランクとの小さな差を、検索結果に対するユーザーの満足度に大きく反映する評価関数である。例えば、賃貸物件の賃貸料で、１０万円以下では１つの属性値ランク（例えば１万円）の相違が、検索結果に対するユーザーの満足度に大きく影響を与える場合である。
【００４５】
むろん、上記図３（ａ）〜３（ｃ）の乖離度評価関数は例示であり、これらの組合せ、あるいは所定の計算式、あるいは経験的に得られる相関関係であってもよい。この乖離度評価関数により、乖離に対する非線形的な評価を容易に行うことができるようになる。
【００４６】
属性項目係数とは、所定の多属性データを検索した場合のユーザーの満足度を評価する際の各属性項目の重みである。本発明による検索支援システムでは、所定の検索を行うのに先立ってユーザーに、各属性項目の重要度について「絶対」、「非常に重要」、「重要」、「普通」、「軽度」、「非常に軽度」の選択肢を示し、その属性項目がどの程度にそのユーザーにとって重要かを入力させる。同一属性項目係数においても、上述した重要度のランク間で評価の重みが異なり、乖離度によって評価が異なる。例えば、「絶対」と「非常に重要」間の１重要度ランクの乖離は、「重要」と「普通」間の１重要度ランクの乖離より、大きな重みをもって評価される。また、同一の重要度ランク間でも属性項目間で評価の重みが異なる。例えば、あるユーザーにとって、「賃料」という属性項目が「間取り」という属性項目よりはるかに重要であれば、同一の重要度ランクでも「賃料」に関する乖離が「間取り」に関する乖離より、はるかに重く評価される。
【００４７】
属性項目係数は、上記したような同一属性項目における重要度ランク間の相違と、異なる属性項目間の重要度ランクの相違とを全体的に加味した係数となっている。この属性項目係数により、検索条件の「制約」と「要求」の同一性と非連続性が双方満足され、総合的に取扱われることができる。
【００４８】
重要度ランクの「絶対」は上述した「制約」であり、「非常に重要」等は上述した「要求」に該当する。つまり、「制約」は「要求」と重要度ランクの相違に過ぎず、属性項目係数の大小によって同一次元的に評価される。すなわち、「制約」を満足していなくても、ある高い属性項目係数によって評価されることにより、「制約」を満たしていない多属性データでも、解の候補として検索される可能性があるのである。また、「絶対」は「非常に重要」に比べて属性項目係数に大きな差異を設けることにより、「制約」と「要求」の非連続性を評価することができる。この非連続性を大きく設定することにより、「制約」を満足しない多属性データを排除することができるのである。
【００４９】
なお、上述したクラス分け基準、乖離度評価関数、属性項目係数は、検索を行うユーザーによって設定可能に構成されていてもよいし、システム設計者によって予め設定されるようにしてもよい。
【００５０】
次に、検索条件管理手段６について説明する。検索条件管理手段６は、多属性データを検索する際に、具体的な検索条件を設定し、管理する手段である。検索条件管理手段６は、管理処理部６ａと、検索条件記憶部６ｂと、予備的検索条件記憶部６ｃと、検索条件強化緩和ルールデータベース６ｄとを有している。
【００５１】
管理処理部６ａは、ユーザーの要求に応じて所定の検索条件を入力あるいは既入力の検索条件を改変する処理を行い、検索条件を後述する検索手段７に渡したりする手段である。また、管理処理部６ａは、後述するように、検索結果に対して検索条件の強化緩和のための分析を行い、最適な検索条件の強化緩和の方向をユーザーに提案することができる。
【００５２】
検索条件記憶部６ｂは、検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクや、解として検索される多属性データの評価値範囲を記憶管理する手段である。検索すべき多属性データの各属性項目の属性値ランクとは、例えば「賃料」について１５万円以下のデータを検索する、というようなものである。解として検索される多属性データの評価値範囲とは、ユーザーの満足度を数値化した評価値について８０以上のデータを検索する、というようなものである。この評価値範囲の設定如何によって、検索される多属性データの多少が左右される。検索条件記憶部６ｂは好ましくはデータベース化する。
【００５３】
予備的検索条件記憶部６ｃは、検索の情報処理負荷を軽減するための予備的検索条件を記憶管理する手段である。予備的検索条件には、評価値の計算を行う多属性データの属性項目と属性値ランクを指定した予備的検索条件と、検索すべき多属性データの解の種類について指定した予備的検索条件とがある。評価値の計算を行う多属性データの属性項目と属性値ランクを指定した予備的検索条件とは、例えば、「賃料」が１５万円以下の条件に適合することを前提条件とする検索である。この場合、予め「賃料」が１５万円以下の予備的検索条件に適合する多属性データを選別し、これらの多属性データのみについて、評価値を計算し、検索条件と検索基準を満たす多属性データを解をとして検索することができる。このように、予め所定のふるいにかけるようにすれば、検索支援システム１の情報処理負荷を軽減し、短時間に多数の多属性データから解を検索することができるようになる。検索すべき多属性データの解の種類について指定した予備的検索条件とは、例えば「充足非劣解」のみを検索するように条件を指定する場合である。「充足非劣解」とは、すべての「制約」条件を満たす解である。この予備的検索条件を指定することにより、すべての「制約」条件を満たす多属性データを検索し、これらの多属性データのみについて評価値計算を行い、評価値範囲を満たす多属性データを解として検索すればよい。このように、予備的検索条件を指定することにより、評価値計算を行う多属性データの数が大幅に減少し、検索支援システム１の計算負荷を効果的に軽減させることができる。予備的検索条件記憶部６ｃは、好ましくはデータベース化する。
【００５４】
検索条件強化緩和ルールデータベース６ｄは、一度検索を行った後に、さらに解を絞り込むために検索条件を強化したり、あるいは逆に広範囲の解を検索するために検索条件を緩和したするする場合に、一定のルールによれば効果的に検索条件の強化緩和を行うことができるが、それらのルールをデータベース化したものである。検索条件の強化緩和のルールについては後にさらに詳述する。
【００５５】
次に、検索手段７は、上記評価基準管理手段５と検索条件管理手段６とからそれぞれ評価基準と検索条件とを入力し、多属性データベース４の多属性データについて、評価値計算を行い、評価値範囲に属する多属性データを検索する手段である。評価値の計算方法については後に詳しく説明する。検索手段７によって検索された解は、出力手段３を介してユーザーに示される。
【００５６】
なお、検索支援システム１を構成する各手段は、それぞれの処理を行うために構成された専用のハードウェアでもよく、また、ソフトウェアプログラムによって制御されたコンピュータであって、それぞれの処理段階に応じてそれぞれの処理手段としてデータ処理を行うものであってもよい。また、上記各手段は、物理的に一つの装置を構成するものでもよく、また、物理的に分離した装置を通信手段で接続したシステムでもよい。
【００５７】
次に、本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」による検索の処理について以下に説明する。
【００５８】
図４に、本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」による検索の処理の流れを示す。
本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」によれば、最初にシステム設計者あるいはユーザーにより評価基準の設定を行う（ステップＳ１００）。この評価基準の設定は、既に説明したように評価基準管理手段５により、クラス分け基準、乖離度評価関数、属性項目係数についてそれぞれ設定する。
【００５９】
次に、ユーザーにより、具体的な検索のために検索条件を設定する（Ｓ１１０）。この検索条件の設定は、既に説明したように検索条件管理手段６により、検索すべき属性値ランク、検索される多属性データの評価値範囲についてそれぞれ設定する。
【００６０】
次に、予備的検索条件があれば設定を行う（ステップＳ１２０）。予備的検索条件は、既に説明したように、評価値計算を行う多属性データの属性項目とその属性値ランクを指定するか、検索される多属性データの解の種類を指定する。予備的検索条件があれば、その予備的検索条件にしたがって予備的検索を行う（ステップＳ１３０）。
【００６１】
予備的検索条件がなければ、予備的検索を行わずに直接多属性データの評価値を計算する（ステップＳ１４０）。本実施形態による評価値の計算方法は、下記のような計算方法をとる。
【００６２】
評価値＝Σ｛乖離度評価関数（計算対象のデータの属性値ランクと検索条件の属性値ランクの乖離度）×属性項目係数｝
上記評価値の計算方法により、計算対象のデータの属性値ランクと検索条件の属性値ランクの乖離度をどの程度評価するか、また、各属性項目についてユーザーがどの程度重要と考えているか、の主観的要因と非線形的な要因が数値として反映される。また、ユーザーが最初に絶対に必要と考えていた「制約」条件を満たさない多属性データでも一定の評価値を算出され、評価値が一定の値以上であれば検索されることは注目に値する。これにより、従来「制約」条件を満たさないとして排除されていた多属性データも検索されるからである。
【００６３】
なお、このように本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」は、「制約」条件を満たさないものまで解として検索される。検索される解は、その種類により「充足非劣解」、「制約違反吸収解」、「突出非劣解」等がある。
【００６４】
「充足非劣解」は、すべての「制約」を満たす解である。「制約違反吸収解」は、ある「制約」を満たさないものの、評価値が一定の値以上であった解である。「突出非劣解」は、「制約」や「要求」を満たさないものの、特定の制約や要求を大きく突出する解である。例えば、ユーザーが「賃料」を非常に重要と考えている場合に、他の「制約」や「要求」を満たさないものの、「賃料」が非常に安く、ユーザーが考慮したいであろう解である。特定の「制約」や「要求」を突出する解については、検索条件で設定することができる。
【００６５】
検索支援システム１は、多属性データについて評価値を計算し、検索条件と評価基準に適合する解を検索し、出力する（ステップＳ１５０）。なお、出力する場合には、好ましくは評価値、解の種類等を同時に出力する。
【００６６】
ユーザーが検索された解に満足する場合は、それらの解を出力することにより処理を終了するが、そうでない場合は以下の検索条件の強化緩和を行う（ステップＳ１６０）。
【００６７】
検索条件の強化緩和の最も単純なものは、ユーザーによる自由な検索条件の強化緩和である（ステップＳ１７０）。ユーザーによる自由な検索条件の強化緩和は、通常検索・評価方法について詳しい知識を有するユーザーに提供する検索支援である。この場合、検索結果を表示する際に、属性項目係数、乖離度評価関数、クラス分け基準、検索条件等を同時に表示するのが好ましい。これらの評価基準と検索条件と検索結果を参照することにより、詳しい知識を有するユーザーであれば、適当な検索条件の変更を行うことができる。検索条件の変更を行った場合には、ステップＳ１４０に戻り、再度評価と解の検索とを行う（ステップＳ１４０）。
【００６８】
次に、ユーザーが最初の検索結果に満足しない場合の検索処理として、検索結果に対して、ユーザーに「検索意図に沿う解」と「検索意図に沿わない解」とを選択させ、その選択結果を分析し、所定の検索条件や評価基準を変更させる処理を行う（ステップＳ１８０）。
【００６９】
ユーザーが「検索意図に沿う解」として選択した解は選択データ群とし、「検索意図に沿わない解」として選択した解は排除データ群として区分けし、それぞれデータ群について、検索条件や評価基準について分析する。
【００７０】
上記選択データ群と排除データ群の分析方法として、属性項目係数が適当か否か、乖離度評価関数が適当か否か、検索条件として設定された属性値ランクが適当か否か、の３つの方向がある。
【００７１】
最初に、属性項目係数が適当か否か、及び乖離度評価関数が適当か否かの分析方法について説明する。属性項目係数が適当か否かを分析するには、選択データ群と排除データ群について、それぞれのデータ群の各属性項目の評価値の平均値を算出する。各属性項目の評価値の平均値は、下記のように算出する。
【００７２】
0004014713.tif 000002
選択データ群と排除データ群の上記各属性項目の評価値平均値を比較することにより、属性項目によっては、排除データ群の評価値平均値が選択データ群の評価値平均値より高いものが存在する場合がある。このような、選択データ群と評価値の逆転現象は、属性項目係数や乖離度評価関数の設定が不適当と考えられる。そこで、このような属性項目について、選択データ群が選択される方向に属性項目係数か乖離度評価関数を変更する。
【００７３】
なお、選択データ群と排除データ群の評価値が逆転する属性項目を発見し、属性項目係数か乖離度評価関数の変更をユーザーに任せる方法と、評価値の逆転の幅に応じて、所定のルールにより、属性項目係数か乖離度評価関数を所定幅変更する方法とがある。所定のルールによって属性項目係数か乖離度評価関数を所定幅変更する場合は、図１で説明した検索条件強化緩和ルールデータベース６ｄを参照し、属性項目係数か乖離度評価関数を自動的に変更し（ステップＳ１９０）、ステップＳ１４０に戻り、再度評価と解の検索とを行う（ステップＳ１４０）。
【００７４】
変更すべき属性項目係数か乖離度評価関数をユーザー示し、ユーザーによって変更が行われた場合も、ステップＳ１４０に戻り、再度評価と解の検索とを行う（ステップＳ１４０）。
【００７５】
検索条件として設定された属性値ランクが適当か否かを分析するには、選択データ群と排除データ群の各属性値ランクの離散を個別的に検討する。例えば、前記賃貸物件の検索の例において「構造」として「マンション」という属性値ランクを設定したのに拘わらず、選択データ群において、「構造」として「一戸建て」が大多数を占めている場合は、そのユーザーが真に検索しようとする賃貸物件データは、「一戸建て」の賃貸物件であることが分かる。この場合には、「マンション」という検索条件をユーザーに示して変更を求めるか、離散の程度によって検索条件を自動的に変更するルールによって、検索条件を自動的に変更する（ステップＳ１８０）。検索条件を変更した後は、ステップＳ１４０に戻り、再度評価と解の検索とを行う（ステップＳ１４０）。
【００７６】
次に、ユーザーに解の選択を求めず、検索条件を強化または緩和する方向に応じて、所定の属性項目について検索条件の変更を支援する方法（ステップＳ２００）について説明する。
【００７７】
検索結果について検索条件を強化又は緩和をするには、特定の属性項目について検索条件の強化・緩和を行うのが効果的である。
【００７８】
検索条件を強化するには、属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が少ない属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーにより所定の属性項目に関する検索条件を強化させる。
【００７９】
属性項目係数が所定値以上の高重要度属性項目について検索条件を強化すれば、より評価値の高い解の集合を得られるからである。属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目について検索条件を強化するのは、高重要度属性項目についてそれ以上検索条件を強化できない場合、強化を行っても十分評価値の向上が期待できない場合があるからである。属性項目係数に関わらず低い属性値ランクを指定された属性項目の検索条件を強化するのは、一般的に解の数を減少させるのに効果的だからである。ペナルティの総計が少ない属性項目について検索条件を強化するのは、この検索条件強化によって評価値の下落から少ない解の集合を得られるからである。なお、ペナルティとは、負の評価値、すなわち制約や要求を満たさない場合の評価値である。
【００８０】
上記検索条件の強化は、強化すべき検索条件をユーザーに提示し、ユーザーによって検索条件強化をする方法も可能であるが、所定条件の組合せによって最も効果的な検索条件強化を行うルールにより、自動的に検索条件強化をする方法とがある（ステップＳ１９０）。
【００８１】
検索条件を緩和するには、上記検索条件の強化の逆を行えばよい。すなわち、属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目、属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目、属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目、解の多属性データについてペナルティ値の総計が多い属性項目の少なくとも一つを前記出力手段を介して表示し、ユーザーにより所定の属性項目に関する検索条件を緩和させる。
【００８２】
属性項目係数が所定値以下の低重要度属性項目について検索条件を緩和すれば、評価値の下落が少ない解の集合を得られる。属性項目係数が所定範囲内の中重要度属性項目について検索条件を緩和するのは、低重要度属性項目についてそれ以上検索条件を緩和できない場合があるからである。属性項目係数に関わらず高い属性値ランクを指定された属性項目の検索条件を緩和するのは、一般的に解の数を増加させるのに効果的だからである。ペナルティの総計が少ない属性項目について、検索条件を緩和するのは、この検索条件緩和によって全体的に評価値が高い解の集合を得られるからである。
【００８３】
上記検索条件の緩和は、上記した緩和すべき検索条件をユーザーに提示し、ユーザーによって検索条件緩和する方法と、所定条件の組合せによって最も効果的な検索条件緩和を行うルールにより、自動的に検索条件緩和をする方法とがある（ステップＳ１９０）。
【００８４】
上記検索条件の強化と緩和を繰り返すことにより、ユーザーがもっとも満足する解の集合を得ることができる。
【００８５】
【発明の効果】
このように、本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」によれば、クラス分け基準、乖離度評価関数、属性項目係数を適当に設定することにより、検索条件の「制約」と「要求」の同一性と非連続性の双方を満足するように取扱うことができ、「制約」を満たしていないが評価値が高い解を検索できる一方、「制約」を満たしていない解をより強く排除することもできる。
【００８６】
また、本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」によれば、属性項目係数の分布を適当に設定することにより、多属性データについて種々の検索パターンを行うことができる。賃貸物件について「賃料」に重点をおいた検索や、「立地条件」に重点をおいた検索等である。
【００８７】
また、本発明による「多属性データ群に対する検索支援システム」によれば、検索条件、評価基準を検索結果と同時に表示するので、検索条件等と検索結果の相関関係が明らかになり、ユーザーによって如何なる検索条件等変更を陽に支援することができるのである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の多属性データ群に対する検索支援システムの構成を示したブロック図。
【図２】本発明で取扱う多属性データの構造を概念的に示した図。
【図３】乖離度評価関数の例を示した説明図。
【図４】本発明の多属性データ群に対する検索支援の処理の流れを示したフローチャート。
【符号の説明】
１  多属性データ群に対する検索支援システム
２  入力手段
３  出力手段
４  多属性データベース
５  評価基準管理手段
５ａ  管理処理部
５ｂ  評価基準記憶部
６  検索条件管理手段
６ａ  管理処理部
６ｂ  検索条件記憶部
６ｃ  予備的検索条件記憶部
６ｄ  検索条件強化緩和ルールデータベース
７  検索手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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