(57)【要約】【課題】クエリと行動ルール間の概念距離を考慮した行動ルールを検索し、体験要素集合に格納された行動情報を検索する。【解決手段】本発明は、体験を表す語句（体験要素）として「時間」「場所」「動作」「対象」「結果」の５つの属性を用い、体験要素の類似表記辞書を参照して、クエリに対する各行動ルールの類似性を表す重要度を、これらの各属性毎の要素（語句）同士の距離に基づいて重みを付け、ルールの重要度を、当該体験要素の表記の重みと各属性のルールの重要度に対する寄与率と線形結合により求める。【選択図】図１
2009176045.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の体験に関する語句である体験要素の集合から、人間の行動情報を検索する行動情報検索装置であって、
前記体験要素の入力を受け付け、体験要素記憶手段に格納する体験要素入力手段と、
前記体験要素記憶手段の前記体験要素集合から属性間のルールを導出し、ルール記憶手段に格納するルール導出手段と、
前記体験要素から構成されるクエリを取得するクエリ入力手段と、
前記体験要素の類似表記辞書を格納した辞書記録手段と、
前記クエリ入力手段で取得した前記クエリと、前記辞書記憶手段の前記類似表記辞書を用いて、前記ルール記憶手段に格納されているルール集合に含まれる体験要素の表記の重みを算出するアイテム重み算出手段と、
前記アイテム重み算出手段の結果に基づいて、前記ルール記憶手段に格納されている前記ルールの重要度を算出するルール重要度算出手段と、
を有することを特徴とする行動情報検索装置。
【請求項２】
前記体験要素は、
人間の動作属性を示す表記、
動作の対象属性を示す表記、
前記動作を行った場所属性を示す表記、
前記動作を行った時間属性を示す表記、
前記動作を行った結果属性を示す表記、
の少なくとも１つを含み、
前記アイテム重み算出手段は、
前記辞書記憶手段の地名と前記場所属性を示す表記の実空間上の距離に基づいて場所属性のアイテム重みを算出する手段、
前記クエリの時間と前記時間属性を示す表記の時間距離に基づいて時間属性のアイテム重みを算出する手段、
前記辞書記憶手段の動作表記と前記動作属性を示す表記の動作間類似度に基づいてアイテム重みを算出する手段、
前記辞書記憶手段の対象表記と前記対象属性を示す表記の対象間類似度に基づいてアイテム重みを算出する手段、
前記辞書記憶手段の感情表記と前記結果属性を示す表記の感情間類似度に基づいてアイテム重みを算出する手段、
の少なくともいずれか１つを含む請求項１記載の行動情報検索装置。
【請求項３】
前記ルール重要度算出手段は、
属性毎に設定された属性寄与率と前記体験要素の表記の重みを用いて前記ルールの重要度を算出する手段を含む
請求項１記載の行動情報検索装置。
【請求項４】
人間の体験に関する語句である体験要素の集合から、人間の行動情報を検索する装置における行動情報検索方法であって、
体験要素入力手段が、前記体験要素の入力を受け付け、体験要素記憶手段に格納する体験要素入力ステップと、
ルール導出手段が、前記体験要素記憶手段の前記体験要素集合から属性間のルールを導出し、ルール記憶手段に格納するルール導出ステップと、
クエリ入力手段が、前記体験要素から構成されるクエリを取得するクエリ入力ステップと、
アイテム重み算出手段が、前記クエリ入力ステップで取得した前記クエリと、前記体験要素の類似表記辞書を格納した辞書記憶手段を用いて、前記ルール記憶手段に格納されているルール集合に含まれる体験要素の表記の重みを算出するアイテム重み算出ステップと、
ルール重要度算出手段が、前記アイテム重み算出ステップの結果に基づいて、前記ルール記憶手段に格納されている前記ルールの重要度を算出するルール重要度算出ステップと、
を行うことを特徴とする行動情報検索方法。
【請求項５】
前記体験要素記憶手段に格納される体験要素は、
人間の動作属性を示す表記、
動作の対象属性を示す表記、
前記動作を行った場所属性を示す表記、
前記動作を行った時間属性を示す表記、
前記動作を行った結果属性を示す表記、
の少なくとも１つを含み、
前記アイテム重み算出ステップにおいて、
前記辞書記憶手段の地名と前記場所属性を示す表記の実空間上の距離に基づいて場所属性のアイテム重みを算出するステップ、
前記クエリの時間と前記時間属性を示す表記の時間距離に基づいて時間属性のアイテム重みを算出するステップ、
前記辞書記憶手段の動作表記と前記動作属性を示す表記の動作間類似度に基づいてアイテム重みを算出するステップ、
前記辞書記憶手段の対象表記と前記対象属性を示す表記の対象間類似度に基づいてアイテム重みを算出するステップ、
前記辞書記憶手段の感情表記と前記結果属性を示す表記の感情間類似度に基づいてアイテム重みを算出するステップ、
の少なくともいずれか１つのステップを行う請求項４記載の行動情報検索方法。
【請求項６】
前記ルール重要度算出ステップにおいて、
属性毎に設定された属性寄与率と前記体験要素の表記の重みを用いて前記ルールの重要度を算出する
請求項４記載の行動情報検索方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の行動情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする行動情報検索プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の行動情報検索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可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動情報検索装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に係り、特に、体験要素集合に格納された行動情報を検索するための行動情報検索装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、「見る」等の人間の動作を示す表記と、「桜」や「紅葉」などの動作の対象、もしくはそれに加えて、前記動作を行った場所と、時間という４属性からなる体験要素の集合の中から、人間の典型的な行動ルールを自動発見する技術が存在する（例えば、非特許文献１、非特許文献２参照）。
【０００３】
この技術においては、体験要素集合が格納されたデータベースから相関ルールを抽出し、そのルールの中から異なる属性間の関係性を述べたもののみを選択することで「京都に４月に行く人の多くは桜を見ている」ことを示す以下のような行動ルールを発見している。
【０００４】
京都、４月  ⇒  桜、見る
一般に、相関ルールＲは以下の形式で表現することができる。
【０００５】
Ｘ  ⇒  Ｙ
ＸとＹは、アイテム集合であり、相関ルールＲの左辺Ｘを条件部、右辺Ｙを結論部と呼ぶ。相関ルールの特性を示す代表的な尺度として、確信度、支持度、リフトと言う概念がある。左辺のＸを含む要素のうち、右辺のＹを含むものの割合がｃであるとき、「相関ルール
Ｘ⇒Ｙは確信度ｃで成立している」といい、confidence（Ｘ⇒Ｙ）＝ｃと表記する。また、データベースＤ中のＸ∪Ｙを含む要素の全要素に対する割合がｓであるとき、「相関ルールＸ⇒Ｙは支持度ｓで成立している」といい、support（Ｘ⇒Ｙ）＝ｓと表記する。さらに、データベースＤ中のＹを含むものの割合がｙであるとき、Ｌ＝ｃ／ｙをリフト値と呼び、「相関ルールＸ⇒Ｙはリフト値Ｌを持つ」といい、lift（Ｘ⇒Ｙ）＝Ｌと表記する。（例えば、非特許文献３参照）。
【０００６】
ユーザがこの手法によって得られたルール集合を検索する方法は、
（１）ユーザからのクエリＱの入力；
（２）Ｑと行動ルールの条件部Ｘとの文字列マッチングによる行動ルールの絞込み；
という流れである。
【非特許文献１】倉島健、手塚太郎、田中克己「街Blogからの体験表現抽出とその空間的提示手法の提案」、情報処理学会研究報告、Vol.2005, No76 2005-DBS-137, pp47-53 (2005)
【非特許文献２】Takeshi Kurashima, Taro Tezuka, and Katsumi Tanaka, "Mining and Visualization of visitor Experiences from Urban Blogs",  Proceedings of the 17th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2006), Krakow, Poland, (2006.9)
【非特許文献３】R. Agrawal and R. Srikant, "Fast Algorithms for Mining Association Rules", Proc. of the 20th Int'l Conf. on Very Large Databases, Santiago, Chile, Sep 1994.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ユーザの要求はクエリ（文字列）で代表的に表現される。しかし、上述のような行動ルールの検索技術においては、クエリと行動ルールの条件部との単純なマッチングによる検索であるため、ユーザの要求と関係のある、あるいは、概念的に近いルールが検索できないという問題があった。従来技術においては、"2007/09/01"（時間属性）や"東京ディズニーランド"（場所属性）をクエリとして与えた場合、それと条件部が完全にマッチする行動ルール、例えば、「2007/09/01"、"東京ディズニーランド"⇒"ショーを見る"」しか検索することができない。このようなクエリを投げるユーザは、時間的、空間的に近い行動ルール、例えば「"2007/09/01"、"ディズニーシー"⇒"乗り物に乗る"」にも関心が高いと考えられる。
【０００８】
また、ルールを発見する対象となる体験要素集合には、その行動を行って成功したのか失敗したのかという結果属性が含まれていなかった。そのため、提示されたルールに従って行動することが必ずしも最良の結果をもたらすことを保障しない。例えば、「"2007/09/01"、"東京ディズニーランド"、"ショーを見る"⇒"残念"」という行動ルールは「"2007/09/01"、"東京ディズニーランド"⇒"ショーを見る"」という行動ルール以上にユーザにとって興味深いものである。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、５属性（時間、場所、動作、対象、結果）をクエリの構成要素とし、前記クエリと行動ルール間の概念距離を考慮した行動ルールを検索することが可能な行動情報検索装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００１１】
本発明（請求項１）は、人間の体験に関する語句である体験要素の集合から、人間の行動情報を検索する行動情報検索装置であって、
体験要素の入力を受け付け、体験要素記憶手段２に格納する体験要素入力手段１と、
体験要素記憶手段２の体験要素集合から属性間のルールを導出し、ルール記憶手段４に格納するルール導出手段３と、
体験要素から構成されるクエリを取得するクエリ入力手段５と、
体験要素の類似表記辞書を格納した辞書記録手段７と、
クエリ入力手段５で取得したクエリと、辞書記憶手段７の類似表記辞書を用いて、ルール記憶手段に格納されているルール集合に含まれる体験要素の表記の重みを算出するアイテム重み算出手段８と、
アイテム重み算出手段８の結果に基づいて、ルール記憶手段４に格納されているルールの重要度を算出するルール重要度算出手段１０と、を有する。
【００１２】
また、本発明（請求項２）は、体験要素は、
人間の動作属性を示す表記、
動作の対象属性を示す表記、
動作を行った場所属性を示す表記、
動作を行った時間属性を示す表記、
動作を行った結果属性を示す表記、
の少なくとも１つを含み、
アイテム重み算出手段において、
辞書記憶手段の地名と場所属性を示す表記の実空間上の距離に基づいて場所属性のアイテム重みを算出する手段、
クエリの時間と時間属性を示す表記の時間距離に基づいて時間属性のアイテム重みを算出する手段、
辞書記憶手段の動作表記と動作属性を示す表記の動作間類似度に基づいてアイテム重みを算出する手段、
辞書記憶手段の対象表記と対象属性を示す表記の対象間類似度に基づいてアイテム重みを算出する手段、
辞書記憶手段の感情表記と結果属性を示す表記の感情間類似度に基づいてアイテム重みを算出する手段、
の少なくともいずれか１つを含む。
【００１３】
また、本発明（請求項３）は、ルール重要度算出手段１０において、
属性毎に設定された属性寄与率と体験要素の表記の重みを用いてルールの重要度を算出する手段を含む。
【００１４】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１５】
本発明（請求項４）は、人間の体験に関する語句である体験要素の集合から、人間の行動情報を検索する装置における行動情報検索方法であって、
体験要素入力手段が、体験要素の入力を受け付け、体験要素記憶手段に格納する体験要素入力ステップ（ステップ１）と、
ルール導出手段が、体験要素記憶手段の体験要素集合から属性間のルールを導出し、ルール記憶手段に格納するルール導出ステップ（ステップ２）と、
クエリ入力手段が、体験要素から構成されるクエリを取得するクエリ入力ステップ（ステップ３）と、
アイテム重み算出手段が、クエリ入力ステップで取得したクエリと、体験要素の類似表記辞書を格納した辞書記憶手段を用いて、ルール記憶手段に格納されているルール集合に含まれる体験要素の表記の重みを算出するアイテム重み算出ステップ（ステップ４）と、
ルール重要度算出手段が、アイテム重み算出ステップの結果に基づいて、ルール記憶手段に格納されているルールの重要度を算出するルール重要度算出ステップ（ステップ５）と、を行う。
【００１６】
また、本発明（請求項５）は、  体験要素記憶手段に格納される体験要素が、
人間の動作属性を示す表記、
動作の対象属性を示す表記、
動作を行った場所属性を示す表記、
動作を行った時間属性を示す表記、
動作を行った結果属性を示す表記、
の少なくとも１つを含み、
アイテム重み算出ステップにおいて、
辞書記憶手段の地名と場所属性を示す表記の実空間上の距離に基づいて場所属性のアイテム重みを算出するステップ、
クエリの時間と時間属性を示す表記の時間距離に基づいて時間属性のアイテム重みを算出するステップ、
辞書記憶手段の動作表記と動作属性を示す表記の動作間類似度に基づいてアイテム重みを算出するステップ、
辞書記憶手段の対象表記と対象属性を示す表記の対象間類似度に基づいてアイテム重みを算出するステップ、
辞書記憶手段の感情表記と結果属性を示す表記の感情間類似度に基づいてアイテム重みを算出するステップ、
の少なくともいずれか１つのステップを行う。
【００１７】
また、本発明（請求項６）は、ルール重要度算出ステップにおいて、
属性毎に設定された属性寄与率と体験要素の表記の重みを用いてルールの重要度を算出する。
【００１８】
本発明（請求項７）は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の行動情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる行動情報検索プログラムである。
【００１９】
本発明（請求項８）は、請求項７記載の行動情報検索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である。
【発明の効果】
【００２０】
上記のように本発明によれば、従来技術に「結果」属性を追加した５属性（時間、場所、動作、対象、結果）を用いた行動ルール検索技術により、多角的に行動ルールを検索することが可能であり、さらにはクエリとルールとの概念距離を考慮した行動ルール検索技術により、ユーザの要求に合致するルールを従来技術よりも網羅性高く提示することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２２】
図３は、本発明の一実施の形態における行動情報検索装置の構成を示す。
【００２３】
同図に示す行動情報検索装置は、体験要素入力部１、体験要素記憶部２、ルール導出部３、ルール記憶部４、クエリ入力部５、テキストバッファ６、辞書記憶部７、アイテム重み算出部８、検出結果バッファＡ９、ルール重要度算出部１０、検出結果バッファＢ１１から構成される。
【００２４】
体験要素入力部１は、場所、時間、動作、対象、結果という５つの属性から構成される体験要素を入力する、キーボード、ＯＣＲ，ペン入力、音声認識装置や、ネットワーク上に置かれたテキストファイルを読み込む手段であり、テキストを入力することができるものであればなんでもよい。
【００２５】
体験要素記憶部２は、体験要素入力部１によって入力された体験要素集合を格納するものであり、データベースのように、体験要素を構成するそれぞれの要素が判別できるような構造のものとする。
【００２６】
ルール導出部３は、体験要素記憶部２に格納された体験要素集合から、相関ルールを導出する。導出するのは属性間のルールである。すなわち、得られる相関ルールＸ⇒Ｙに含まれるアイテム集合中における、属性毎のアイテム数は０、もしくは１である。例えば、「東京（場所）⇒京都（場所）」や「４月（時間）⇒５月（時間）」などの同属性間のルールは考慮しない。ルールを導出すると同時に、それぞれのルールの支持度、確信度とリフト値も算出する。なお、支持度、確信度、リフトについては前述の非特許文献３を参照されたい。また、支持度、確信度、リフトはルールの特性を示す尺度の一部であり、他にJ-measureやカイ二乗値等、ルールの有用性を示す尺度であればなんでもよい。なお、J-measureやカイ二乗値等の尺度については、文献「Liqiang Geng and Howard J. Hamilton, "Interesting Measures for Data Mining: A survey", ACM Computing Surveys, Vol.38, No.3, Article 9, 2006」を参照されたい。
【００２７】
ルール記憶部４は、ルール導出部３によって得られた結果のルール集合を格納するものであり、データベースのように、ルールの条件部、結論部、支持度、確信度、リフト、もしくはその他の尺度で得られた値が判別できるようなデータ構造のもとする。
【００２８】
クエリ入力部５は、５つの属性（場所、時間、動作、対象、結果）の組み合わせから構成されるユーザからのクエリを入力する。
【００２９】
テキストバッファ６は、クエリ入力部５によって入力された情報が記録される。但し、体験要素記憶部２と同様、クエリを構成するそれぞれの要素が判別できるような構造のものとする。例えば、予め備えられた汎用的な記憶装置（メモリやハードディスク装置）の特定領域に記憶される。
【００３０】
辞書記憶部７は、以下の示すように４つの辞書を記憶する。図４は、本発明の一実施の形態における辞書記憶部に格納されているデータの一例である。
【００３１】
（１）地名辞書７１：地名・緯度・経度の組み合わせを格納；
（２）動作辞書７２："食べる"や"見る"等の動作間の類似度を格納；
例えば、動作"見る"と動作"目撃する"は類似度が高く、同様に、"食べる"と"味わう"は類似度が高い。
【００３２】
（３）対象辞書７３："桜"や"蕎麦"など対象間の類似度を格納；
例えば、対象"桜"と対象"紅葉"は類似度が高く、同様に"蕎麦"と"うどん"は類似度が高い。
【００３３】
（４）感情辞書７４：感情間の類似度を格納；
一般的に、感情は"喜怒哀楽"から構成されるが、"喜""楽"はポジティブな感情、"怒"、"哀"はネガティブな感情に分類できる。ポジティブな感情同士は類似度が高く、逆にポジティブな感情とネガティブな感情は類似度が低い。
【００３４】
アイテム重み算出部８は、テキストバッファ６に記録されているアイテム集合Ｑ＝｛ＱＬ，ＱＴ，ＱＡ，ＱＯ，ＱＥ｝を取得する。場所、時間、動作、対象、感情の各属性のアイテムがそれぞれＱＬ，ＱＴ，ＱＡ，ＱＯ，ＱＥに該当する。次にアイテム集合Ｑを走査し、ユーザから入力のあった属性集合ＡＴを求める。例えば、ユーザからのクエリ入力がＱ｛ＱＡ，ＱＯ｝、つまり動作と対象属性のアイテムの組み合わせだった場合、ＡＴ＝｛動作、対象｝となる。そして、ルール記憶部４に格納されているルールを調べ、以下の２つの条件を満たすアイテムを取得する。
【００３５】
（１）ルールの条件部に出現する；
（２）その属性が属性集合ＡＴに含まれる；
取得した結果を、それぞれ場所属性のアイテム集合ＣＬ、時間属性のアイテム集合ＣＴ、動作属性のアイテム集合ＣＡ、対象属性のアイテム集合ＣＯ、結果属性のアイテム集合ＣＥへと追加する。次に、それぞれの集合に含まれるアイテムＩＬ，ＩＴ，ＩＡ，ＩＯ，ＩＥに対して重みｗ（ＩＬ），ｗ（ＩＴ），ｗ（ＩＯ），ｗ（ＩＥ）を割り当てる。これらの重みはテキストバッファ６、及び辞書記憶部７の情報を基に算出する。
【００３６】
各属性の重みは以下のように設定される。
【００３７】
＜場所属性＞
場所属性のアイテムの重みｗ（ＩＬ）は、辞書記憶部７の地名辞書記憶部７１の情報を基に、ＩＬとＱＬとの実空間上の距離に基づいて算出する。ＱＬとの距離が短いＩＬほど、高い重みを設定する。
【００３８】
＜時間属性＞
時間属性のアイテムの重みｗ（ＩＴ）は、ＩＴとＱＴとの時間距離に基づいて算出する。ＱＴと時間距離が短いＩＬほど、高い重みを設定する。
【００３９】
＜動作属性、対象属性、結果属性＞
動作属性、対象属性、結果属性のアイテムの重みｗ（ＩＡ）、ｗ（ＩＯ），ｗ（ＩＥ）は、辞書記憶部７の動作辞書記憶部７２、対象辞書記憶部７３、及び感情辞書記憶部７４を基に、ＩＡとＱＡとの動作間類似度、ＩＯとＱＯとの対象間類似度、ＩＥとＱＥとの感情間類似度に基づいて算出する。
【００４０】
ＱＡ（ＱＯ、ＱＥ）と類似度の高いＩＡ（ＩＯ，ＩＥ）ほど高い重みを設定する。アイテム重み算出部８で得られた結果が検出結果バッファＡ９に格納される。
【００４１】
ルール重要度算出部１０は、ルール記憶部４に格納されているそれぞれのルールの重要度を算出する。ルール集合Ｒ＝｛ｒ１，ｒ２，…，ｒｎ｝におけるルールｒｉの条件部をＸr1，…，Ｘrsとすると、以下の数式でルールｒｉの重要度Ｖ(ri)を求める。
【００４２】
Ｖ(ri)＝αr1ｗ（Ｘr1）＋…＋αrsｗ（Ｘrs）
但し、αrjはそれぞれの属性毎に設定する重要度への属性寄与率であり、アイテムＸrjの属性が場所の場合は場所属性寄与率αＬ、時間の場合は時間属性寄与率αＴ、動作の場合は動作属性寄与率αＡ、対象の場合は対象属性寄与率αＯ、結果の場合は結果属性寄与率αＥをαrjに代入する。結果における、ある属性の影響力を高くしたい場合には、このαrjの値を高めに設定し、影響力をなくしたい場合には０にする。この属性寄与率は、どの属性を重視するかにより、全ての寄与率中における相対的な値を設定する。重視する属性に対する寄与率は、他の属性に対する寄与率に比べて相対的に高い値を設定する。それぞれのアイテムの重要度ｗは検出結果バッファ９から取得する。それぞれのルールについて重要度を算出し、ルールと重要度の組み合わせが検出結果バッファＢ１１に出力される。
【００４３】
図５は、本発明の一実施の形態におけるルール重要度算出部の動作のフローチャートである。
【００４４】
ステップ２０１）  ルール重要度算出部１０は、ルール記憶部４からルールの集合Ｒ＝｛ｒ１，…，ｒｎ｝を取得する。
【００４５】
ステップ２０２）  クエリ入力部５から入力された場所ＱＬ，時間ＱＴ，動作ＱＡ，対象ＱＯ、感情ＱＥを取得する。
【００４６】
ステップ２０３）  一時変数ｉを初期化（ｉ＝１）する。
【００４７】
ステップ２０４）  ｉ≦ｎである場合はステップ２０５に移行し、ｉ＞ｎである場合は処理を終了する。
【００４８】
ステップ２０５）  Ｖ(ri)＝０とし、ルールｒiの重要度を初期化する。
【００４９】
ステップ２０６）  ルールｒiの条件部Ｘr1，…，Ｘrsを取得する。
【００５０】
ステップ２０７）  一時変数ｊを初期化（ｊ＝１）する。
【００５１】
ステップ２０８）  ｊ≦ｓである場合はステップ２０９に移行し、ｊ＞ｓである場合はステップ２２２に移行する。
【００５２】
ステップ２０９）  検出結果バッファＡ９からアイテム重み算出部８で求められたＸrjの重みｗ（Ｘrj）を取得する。
【００５３】
ステップ２１０）  Ｘrjの属性ＡＴ（Ｘrj）を取得する。
【００５４】
ステップ２１１）  ＡＴ（Ｘrj）が"場所"である場合はステップ２１２に移行し、それ以外の場合は、ステップ２１３に移行する。
【００５５】
ステップ２１２）  場所寄与率αＬをαrjに代入（αＬ→αrj）し、ステップ２２０に移行する。
【００５６】
ステップ２１３）  ＡＴ（Ｘrj）が"時間"である場合はステップ２１４に移行し、それ以外の場合はステップ２１５に移行する。
【００５７】
ステップ２１４）  時間寄与率αＴをαrjに代入（αＴ→αrj）し、ステップ２２０に移行する。
【００５８】
ステップ２１５）  ＡＴ（Ｘrj）が"動作"である場合はステップ２１６に移行し、それ以外の場合はステップ２１７に移行する。
【００５９】
ステップ２１６）  動作寄与率αＡをαrjに代入（αＡ→αrj）し、ステップ２２０に移行する。
【００６０】
ステップ２１７）  ＡＴ（Ｘrj）が"対象"である場合はステップ２１８に移行し、それ以外の場合はステップ２１９に移行する。
【００６１】
ステップ２１８）  対象寄与率αＯをαrjに代入（αＯ→αrj）し、ステップ２２０に移行する。
【００６２】
ステップ２１９）  感情寄与率αＥをαrjに代入（αＥ→αrj）し、ステップ２２０に移行する。
【００６３】
ステップ２２０）  ルールｒｉの重要度Ｖ(ri)を
Ｖ(rj)＝Ｖ(rj)＋αrj×ｗ（Ｘrj）
により求める。
【００６４】
ステップ２２１）  ｊの値を１加算し、ステップ２０８に移行する。
【００６５】
ステップ２２２）  ｉの値を１加算し、ステップ２０４に移行する。
【００６６】
次に、上記の処理について具体的に説明する。
【００６７】
例えば、テキストバッファ４に、以下の情報が格納されているとする。
【００６８】
ＱＬ＝"京都"  ＱＴ＝"2007/04"  ＱＥ＝"感動"
ここで、ＱＬは場所属性、ＱＴは時間属性、ＱＥは結果属性のアイテムを示すこととする。つまり、ユーザは"京都で2007/04に感動したい"と考えており、そのための"動作とその対象"を探したい。この情報に基づき、場所属性のアイテムＩＬ，時間属性のアイテムＩＴ、結果属性ＥのアイテムＩそれぞれの重みｗ（ＩＬ），ｗ（ＩＴ），ｗ（ＩＥ）を算出する。ここでは、クエリに動作属性、及び対象属性の語が含まれていないため、ｗ（ＩＡ），Ｗ（ＩＯ）は計算しなくてよい。この例においてアイテムの重みは、０≦ｗ≦１であるという制限を設けることとする。
【００６９】
図６は、本発明の一実施の形態におけるルール記憶部に格納されているデータの一例を示し、図７は、本発明の一実施の形態におけるアイテム重み算出結果の一例を示す。
【００７０】
アイテム重み算出部８において、場所属性のアイテム重みｗ（ＩＬ）は、ＬｉとＱＬの地名辞書７１から取得した経度、経度情報からアイテム間の実空間距離を算出することで求める。この例においてＩＬとなるのは、"京都"、"大阪"、"神戸"であるが、クエリと等しい"京都"にはｗ（"京都"）＝１．９を、遠い"神戸"にはｗ（"神戸"）＝０．４という小さな値を与える。時間属性の重みｗ（ＩＴ）は、ＩＴとＱＴとの時間距離に基づいて算出する。クエリＴ＝"2007/04"に近い"2007/03"にはｗ（"2007/03"）=０．７を、遠い"2006/02"にはｗ（"2007/03"）＝０．４という小さな値を与える。また、結果属性の重みｗ（ＩＥ）は、ＩＥとＱＥとの類似度である。この例において、ＱＥ＝"感動"と類似度の高いアイテムは"感動"と同様にポジティブな意味を持つアイテム"うれしい"であり、ネガティブな意味を持つ"怒り"と"残念"はともに低いアイテムである。
【００７１】
次に、ルール重要度算出部１０は、図６に示したルール集合と、図７に示したアイテム重みから重要度を算出する。図８は、本発明の一実施の形態における重要度算出結果の一例を示す。重要度はαＬ＝αＴ＝αＥ＝１として計算したものである。重要度を算出するのは、条件部に場所、時間、感情属性を持つルールである。図７の結果ではルールの条件部がクエリと完全一致している「京都、2007/04、感動⇒桜、見る」の重要度が最も高くなっているが「神戸、2007/04、感動⇒夜景、見る」や、「大阪、2007/03、うれしい⇒お好み焼き、食べる」などのような、条件部が概念的に近いルールも高い重要度を得ていることがわかる。
【００７２】
上記のように、体験を表す語句として「時間」「場所」「動作」「対象」「結果」の５つの属性を用い、クエリに対する各行動ルールの類似性を表す重要度を、これらの各属性毎の要素（語句）同士の距離に基づいて重みを付け、各属性のルールの重要度に対する寄与率と線形結合により求めることにより、ユーザの要求に合致するルールを提供することができる。
【００７３】
なお、行動情報検索装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、行動情報検索装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００７４】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００７５】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明は、人間の行動情報を検索する技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の一実施の形態における行動情報検索装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における辞書記憶部に格納されているデータの一例である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるルール重要度算出部の動作のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態におけるルール記憶部に格納されているデータの一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるアイテム重み算出結果の一例を示す図である。
【図８】本発明の一実施の形態における重要度算出結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００７８】
１  体験要素入力手段、体験要素入力部
２  体験要素記憶手段、体験要素記憶部
３  ルール導出手段、ルール導出部
４  ルール記憶手段、ルール記憶部
５  クエリ入力手段、クエリ入力部
６  テキストバッファ
７  辞書記憶手段、辞書記憶部
８  アイテム重み算出手段、アイテム重み算出部
９  検出結果バッファＡ
１０  ルール重要度算出手段、ルール重要度算出部
１１  検出結果バッファＢ
７１  地名辞書記憶部
７２  動作辞書記憶部
７３  対象辞書記憶部
７４  感情辞書記憶部
【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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