(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出方法において、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与し、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数の逆数である有効度を求め、
個々の前記お勧め絞込条件に対して、前記お勧め度と前記有効度を総合評価し、前記お勧め度が高いほど、また前記有効度が高いほど高い値となる総合評価値を求め、
前記総合評価値が高い順に、勧め絞込条件を予め決められた件数だけ抽出し、有効お勧め絞込条件とすることを特徴とする絞込条件抽出方法。
【請求項２】
事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出方法において、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与し、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数と所定の閾値を比較して、複数の段階の有効度を求め、
前記有効度の各段階毎に抽出数を決定し、前記お勧め度がより高いお勧め絞込条件を、予め決められた抽出数だけ抽出し、
抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め絞込条件とすることを特徴とする絞込条件抽出方法。
【請求項３】
事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出装置であって、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与手段と、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数の逆数である有効度を求める有効度付与手段と、
個々の前記お勧め絞込条件に対して、前記お勧め度と前記有効度を総合評価し、前記お勧め度が高いほど、また前記有効度が高いほど高い値となる総合評価値を求める総合評価値付与手段と、
前記総合評価値が高い順に、お勧め絞込条件を予め決められた件数だけ抽出し、有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成手段と、を有することを特徴とする絞込条件抽出装置。
【請求項４】
事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出装置であって、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与手段と、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数と所定の閾値を比較して、複数の段階の有効度を求める有効度算出手段と、
前記有効度の各段階毎に抽出数を決定し、前記お勧め度がより高いお勧め絞込条件を、予め決められた抽出数だけ抽出する絞込条件抽出手段と、
抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成手段と、を有することを特徴とする絞込条件抽出装置。
【請求項５】
事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出プログラムであって、
コンピュータに、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与ステップと、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数の逆数である有効度を求める有効度付与ステップと、
個々の前記お勧め絞込条件に対して、前記お勧め度と前記有効度を総合評価し、前記お勧め度が高いほど、また前記有効度が高いほど高い値となる総合評価値を求める総合評価値付与ステップと、
前記総合評価値が高い順にお勧め絞込条件を予め決められた件数だけ抽出し、有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成ステップと、を実行させることを特徴とする絞込条件抽出プログラム。
【請求項６】
事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出プログラムであって、
コンピュータに、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与ステップと、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数と所定の閾値を比較して、複数の段階の有効度を求める有効度算出ステップと、
前記有効度の各段階毎に抽出数を決定し、前記お勧め度がより高いお勧め絞込条件を、予め決められた抽出数だけ抽出する絞込条件抽出ステップと、
抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成ステップと、を実行させることを特徴とする絞込条件抽出プログラム。
【請求項７】
請求項５または６記載の絞込条件抽出プログラムを格納したことを特徴とする絞込条件抽出プログラムを格納した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、絞込条件抽出方法及び装置及び絞込条件抽出プログラム及び絞込条件抽出プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、事前に検索サービス提供者によるお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、携帯電話のような画面の小さい携帯端末でも一覧可能な程度に絞り込める絞込条件を抽出し、メニューとして表示するための事前絞込型メニューシステムにおける絞込条件抽出方法及び装置及び絞込条件抽出プログラム及び絞込条件抽出プログラムを格納した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、インターネットにアクセス可能な携帯電話は画面が狭く、検索エンジンなどによる大量の検索結果が返ってきた場合に、検索結果の先頭の一部だけしか見えない。また、再度、絞り込みのためのキーワードを入力するためには、キーボードではなく、携帯電話のテンキーによりキーワードを入力する必要があり、非常に入力操作が困難である。仮に、絞り込みのためのキーワードを入力したとしても、狭い携帯電話の画面で一覧できるまでには、全く検索結果が絞り込めず、検索を諦めてしまう可能性が高いという問題がある。
【０００３】
この問題に対し、宮本らは、事前絞込型メニューによる絞込方法を提案している（特願２０００−０４００９４「データ検索支援方法及び装置及びデータ検索支援プログラムを格納した記憶媒体」）。このシステムでは、ユーザが表示した検索結果集合に対して、事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞り込み群をもとに、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、携帯電話のような画面の小さい携帯端末でも一覧可能な程度に絞り込める検索パスを抽出し、メニューとして表示する。
【０００４】
例えば、許容可能な絞込回数を２回という極少ない回数に設定すれば、この絞込メニューを用いて、検索サービス提供者のお勧め絞込条件を２回選択するだけで、携帯電話の狭い画面でも検索結果が一覧できることを保証する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の事前絞込型メニューでは、絞込対象である検索結果のデータ数が増加すると、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索により、許容可能な程度の絞込回数では、携帯電話のような画面の小さい携帯端末でも一覧可能な程度に絞り込める検索パスが存在しない可能性が高くなる。例え、抽出できたとしても、事前絞込型メニューが提示可能なデータ数の上限値に対して、十分な量のデータ数を提示できないという問題がある。
【０００６】
また、十分な量のデータ数を事前絞込型メニューで表示するために、可能な限りお勧め絞込検索条件群の数を増やした場合、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索パターン数が指数級的に増加し、検索サーバへの処理負担の重い検索結果数取得処理数が増加し、検索サーバへの負荷及び処理速度の遅延が増大するという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、お勧め度が高い絞込条件と、有効度が高い絞込条件を有効お勧め絞込条件として抽出することにより、お勧め度が高い絞込条件と、有効度が高い絞込条件の論理積による絞込条件を生成可能とする絞込条件抽出方法及び装置及び絞込条件抽出プログラム及び絞込条件抽出プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【０００９】
本発明（請求項１）は、事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出方法において、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与し（ステップ１）、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数の逆数である有効度を求め（ステップ２）、
個々のお勧め絞込条件に対して、お勧め度と有効度を総合評価し、お勧め度が高いほど、また有効度が高いほど高い値となる、総合評価値を求め（ステップ３）、
総合評価値が高い順にお勧め絞込条件を予め決められた件数だけ抽出し、有効お勧め絞込条件とする（ステップ４）。
【００１０】
本発明（請求項２）は、事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出方法において、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与し、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、絞込検索結果数と所定の閾値を比較して、複数の段階の有効度を求め、
有効度の各段階毎に抽出数を決定し、お勧め度がより高いお勧め絞込条件を、予め決められた抽出数だけ抽出し、
抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め絞込条件とする。
【００１１】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００１２】
本発明（請求項３）は、事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出装置であって、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与手段１１２と、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数の逆数である有効度を求める有効度付与手段１１３と、
個々のお勧め絞込条件に対して、お勧め度と有効度を総合評価し、お勧め度が高いほど、また有効度が高いほど高い値となる総合評価値を求める総合評価値付与手段１１４と、
総合評価値が高い順にお勧め絞込条件を予め決められた件数だけ抽出し、有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成手段１２１と、を有する。
【００１３】
本発明（請求項４）は、事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出装置であって、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与手段と、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数と所定の閾値を比較して、複数の段階の有効度を求める有効度算出手段と、
有効度の各段階毎に抽出数を決定し、お勧め度がより高いお勧め絞込条件を、予め決められた抽出数だけ抽出する絞込条件抽出手段と、
抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成手段と、を有する。
【００１４】
本発明（請求項５）は、事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出プログラムであって、
コンピュータに、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与ステップと、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数の逆数である有効度を求める有効度付与ステップと、
個々のお勧め絞込条件に対して、お勧め度と有効度を総合評価し、お勧め度が高いほど、また有効度が高いほど高い値となる総合評価値を求める総合評価値付与ステップと、
総合評価値が高い順にお勧め絞込条件を予め決められた件数だけ抽出し、有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成ステップ゜と、を実行させる。
【００１５】
本発明（請求項６）は、事前に検索サービス提供者が用意したお勧め絞込条件群を用意し、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索を実行し、許容可能な程度の絞込回数で、画面の小さい携帯端末上で一覧可能な程度に絞込条件を絞り込んでメニューとして表示する事前絞込み型メニューシステムにおける絞込条件抽出プログラムであって、
コンピュータに、
個々のお勧め絞込条件に対して、キーワードに対する共起頻度から求められた、または、入力されたお勧め度を付与するお勧め度付与ステップと、
入力されたキーワードによる検索結果を個々のお勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込検索結果数を求め、該絞込検索結果数と所定の閾値を比較して、複数の段階の有効度を求める有効度算出ステップと、
有効度の各段階毎に抽出数を決定し、お勧め度がより高いお勧め絞込条件を、予め決められた抽出数だけ抽出する絞込条件抽出ステップと、
抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め絞込条件とする有効お勧め絞込条件作成ステップと、を実行させる。
【００１６】
本発明（請求項７）は、請求項５または６記載の絞込条件抽出プログラムを格納した記憶媒体である。
【００１８】
上記のように、本発明によれば、検索サーバの処理負担の重い検索結果取得処理回数を、上限のある有効お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索パターン数と、お勧め絞込条件数分に限定することができる。つまり、従来、お勧め絞込条件の数が増加すると指数級的に増加していた検索結果算出処理回数が、線形的に増加することになり、お勧め絞込条件数に対する増加率を減少させることが可能となる。
【００１９】
また、やみくもにお勧め度の高い有効お勧め絞込条件を選択するのではなく、絞込の有効度も考慮することで、データ数が増えても、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索により、許容可能な程度の絞込回数で、携帯電話のような画面の小さい携帯端末でも一覧可能な程度に絞り込める絞込条件が存在し、事前絞り型メニューが提示可能なデータ数の上限値に対して、十分な量のデータ数を提示できる可能性が高まる。
【００２０】
また、本発明では、お勧め度と有効度が両方高い絞込条件が存在しない場合でも、お勧め度が高い絞込条件と、有効度が高い絞込条件を有効お勧め絞込条件として抽出可能となり、お勧め度が高い絞込条件と、有効度が高い絞込条件の論理積による絞込条件を生成可能となる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の概要を説明する。
【００２２】
図３は、本発明の一実施の形態における有効お勧め絞込条件抽出部を説明するための図である。
【００２３】
同図に示すシステムは、お勧め絞込条件群３、有効お勧め絞込条件抽出部１及びメニュー生成部２から構成される。このうち、メニュー生成部２については、特願２０００−０４００９４「データ検索支援方法及び装置及びデータ検索支援プログラムを格納した記憶媒体」で開示されているものを使用することを前提とする。本発明の要旨は、有効お勧め絞込条件抽出部１であるので、以下では、当該部分についてのみ説明する。
【００２４】
同図に示す有効お勧め絞込条件抽出部１では、検索サーバの処理負荷の重い検索結果取得処理回数を、上限のある有効お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索パターン数と、お勧め絞込条件数分に限定することができる。つまり、従来のお勧め絞込条件の数が増加すると指数級的に増加していた検索結果算出処理回数が、線形的に増加することになり、お勧め絞込条件数に対する増加率を減少させることができる。
【００２５】
また、闇雲にお勧め度の高い有効お勧め絞込条件を選択するのではなく、絞り込みの有効度も考慮することで、データ数が増えても、お勧め絞り込み条件同士の論理積による絞り込み検索により、許容可能な程度の絞り込み回数で、携帯電話のような画面の小さい携帯端末でも一覧可能な程度に絞り込める絞込条件が存在し、事前絞り型メニューが提示可能なデータ数の上限値に対して、十分な量のデータ数が提示可能な構成である。
【００２６】
【実施例】
以下、図面と共に本発明の実施例を説明する。
【００２７】
［第１の実施例］
図４は、本発明の第１の実施例の有効お勧め絞込条件抽出部の構成を示す。
【００２８】
同図に示す有効お勧め絞込条件抽出部１は、有効お勧め絞込条件抽出表算出部１１と、有効お勧め絞込条件変換部１２から構成される。
【００２９】
有効お勧め絞込条件抽出表算出部１１は、お勧め絞込条件群１１１、お勧め度算出部１１２、有効度算出部１１３、総合評価算出部１１４、及び、有効お勧め絞込条件抽出表１１５から構成される。
【００３０】
お勧め絞込条件群１１１は、図５に示すように検索サービス提供者が手動あるいは、自動で入力したお勧め絞込条件とそのお勧め絞込条件ＩＤが格納されている。
【００３１】
お勧め度算出部１１２は、投入されたキーワードに対する共起頻度や、検索サービスを提供する管理者が主観で決めたものなど、何らかの方法でお勧め絞込条件群１１１の各お勧め検索条件に対して算出し、図６に示すように、有効お勧め絞込条件抽出表１１５のお勧め度の項目に記録する。
【００３２】
有効度算出部１１３は、投入されたキーワードによる検索結果を、お勧め絞込条件群１１１の各お勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込結果数を算出し、図６に示すように、絞込検索結果数の逆数を有効度として、対応する有効お勧め条件抽出表１１５の有効度の項目に記録する。絞込検索結果数が「０」の場合、有効度は０とする。つまり、検索結果数が少ないほど有効度が高いことになる。
【００３３】
総合評価算出部１１４は、まず、お勧め度と有効度が正規分布に従うと仮定し、平均値と標準偏差を求め標準化する。
【００３４】
標準化お勧め度＝（お勧め度−お勧め度の平均値）／お勧め度の標準偏差
標準化有効度＝（有効度−有効度の平均値）／有功度の標準偏差
上記の式により求めた標準化お勧め度と標準化有効度に重みを付け、足し合わせたものを当該お勧め絞込条件の総合評価値とし、図６に示すように、対応する有効お勧め条件抽出表１１５の総合評価値の項目に記録する。また、有効度が「０」のお勧め絞込条件は除外する。
【００３５】
有効お勧め絞込条件抽出表１１５は、お勧め絞込条件群１１１に対応するお勧め絞込条件ＩＤ、お勧め度、有効度、総合評価値を項目として記録している。当該有効お勧め絞込条件抽出表１１５は、お勧め度算出部１１２、有効度算出部１１３、総合評価値算出部１１４からのデータの受け付ける。
【００３６】
有効お勧め絞込条件変換部１２は、有効お勧め絞込条件判定部１２１と有効お勧め絞込条件群１２２から構成される。
【００３７】
有効お勧め絞込条件判定部１２１は、有効お勧め絞込条件抽出表１１５を参照し、総合評価値が高い順に、環境変数で設定してある有効お勧め条件の分だけ抽出し、図７に示すように、有効お勧め条件群１２２にコピーする。
【００３８】
有効お勧め絞込条件群１２２は、有効お勧め絞込条件判定部１２１により抽出された有効お勧め絞込条件と有効お勧め絞込条件ＩＤ及び、お勧め絞込条件群１１１のお勧め絞込条件ＩＤを図７に示すように記録する。
【００３９】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００４０】
図８は、本発明の第１の実施例の事前絞り込み型メニューのための有効お勧め絞込条件の抽出方法のフローチャートである。
【００４１】
ステップ１０１）  環境変数として、有効お勧め絞込条件の上限項目数（例えば、５０項目）を設定する。
【００４２】
ステップ１０２）  お勧め度算出部１１２が、投入されたキーワードに対する共起頻度や、検索サービスを提供する管理者が主観で決めたものなど、何らかの方法でお勧め絞込条件群１１１の各お勧め検索条件に対して算出し、図６に示すように、有効お勧め絞込条件抽出表１１５のお勧め度の項目に記録し、ステップ１０３に移行する。
【００４３】
ステップ１０３）  有効度算出部１１３が、投入されたキーワードによる検索結果を、お勧め絞込条件群１１１の各お勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込結果数を算出し、ステップ１０４に移行する。
【００４４】
ステップ１０４）  有効度算出部１１３が算出した絞込検索結果数の逆数を有効度として、対応する有効お勧め条件抽出表１１５の有効度の項目に記録する。絞込検索結果数が「０」の場合、有効度は「０」とする。つまり、検索結果数が少ないほど、有効度が高いことになる。ステップ１０５に移行する。
【００４５】
ステップ１０５）  総合評価値算出部１１４が、まず、お勧め度と有効度が正規分布に従うと仮定し、平均値と標準偏差を求め標準化する。
【００４６】
標準化お勧め度＝（お勧め度−お勧め度の平均値）／お勧め度の標準偏差
標準化有効度＝（有効度−有効度の平均値）／有効度の標準偏差
上記の式により求めた標準化お勧め度と標準化有効度に重みを付け、足し合わせたものを、当該お勧め絞込条件の総合評価値として、対応する有効お勧め条件抽出表１１５の総合評価値の項目に、図６に示すように記録する。また、有効度が「０」のお勧め絞込条件は除外する。
【００４７】
ステップ１０６）  上記のステップ１０２からステップ１０６までの処理の全てのお勧め絞込条件に対して処理したかを判定し、処理が終了していない場合にはステップ１０２に移行し、終了している場合にはステップ１０７に移行する。ステップ１０７）  有効お勧め絞込条件判定部１２１において、有効お勧め絞込条件抽出表１１５を参照し、総合評価値が高い順に、環境変数で設定してある有効お勧め条件の数分だけ抽出し、図７に示すように、有効お勧め条件群１２２にコピーする。
【００４８】
上記のように、本実施例によれば、検索サーバの処理負担の重い検索結果取得処理回数を、上限のある有効お勧め絞込条件同士の論理積により絞込検索パターン数と、お勧め絞込条件数分に限定することができる。つまり、従来、お勧め絞込条件の数が増加すると、指数級数的に増加していた検索結果算出処理回数が線形的に増加することになり、お勧め絞込条件数に対する増加率を減少させることができる。
【００４９】
また、闇雲にお勧め度の高い有効お勧め絞込条件を選択するのではなく、絞込の有効度も考慮することで、データ数が増えても、お勧め絞込条件同士の論理積による絞込検索により、許容可能な程度の絞込回数で、携帯電話のような画面の小さい携帯端末でも一覧可能な程度に絞り込める絞込条件が存在し、事前絞り型メニューが提示可能なデータ数の上限値に対して、十分な量のデータ数を提示できる可能性が高まる。
【００５０】
［第２の実施例］
本実施例では、お勧め度と有効度が両方高い絞込条件が存在しない場合でも、お勧め度が高い絞込条件と、有効度が高い絞込条件を有効お勧め絞込条件として抽出可能とし、お勧め度が高い絞込条件と、有効度が高い絞込条件の論理積による絞込条件の生成を可能とする例を説明する。
【００５１】
なお、以下の実施例では、絞込条件の有効度の複数段階評価を２段階で説明する。
【００５２】
図９は、本発明の第２の実施例の有効お勧め絞込条件抽出部の構成を示す。同図において図４の構成と同一部分には同一符号を付す。
【００５３】
同図に示す有効お勧め絞込条件抽出部１の有効お勧め絞込条件条件抽出表算出部１１では、前述の第１の実施例に存在した総合評価算出部１１４がない構成であり、お勧め絞込条件群１１１、お勧め度算出部１１２、有効度算出部１１３、有効お勧め絞込条件抽出表１１５から構成される。
【００５４】
お勧め絞込条件群１１１は、検索サービス提供者が手動あるいは、自動で入力したお勧め絞込条件とそのお勧め絞込条件ＩＤが図１０に示すように格納されている。
【００５５】
お勧め度算出部１１２は、投入されたキーワードに対する共起頻度や、検索サービスを提供する管理者が主観で決めたものなど、何らかの方法でお勧め絞込条件群１１１の各お勧め検索条件に対して算出し、図１１に示す有効お勧め絞込条件抽出表１１５のお勧め度の項目に記録する。
【００５６】
有効度算出部１１３は、投入されたキーワードによる検索結果を、お勧め絞込条件群１１１の各お勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込結果数を算出し、環境編集で設定してある検索結果数の閾値以下の場合、有効度を「２」、閾値より大きい場合、有効度を「１」、検索結果数が「０」の場合、有効度を「０」とし、図１１に示すように対応する有効お勧め絞込条件抽出表１１５の有効度の項目に記録する。
【００５７】
有効お勧め絞込条件抽出表１１５は、図１１に示すように、お勧め絞込条件群１１１に対応するお勧め絞込条件ＩＤ、お勧め度、有効度を項目として記録している。お勧め度算出部１１２、有効度算出部１１３によりデータの更新を受け付ける。
【００５８】
有効お勧め絞込条件変換部１２は、有効お勧め絞込条件判定部１２１と有効お勧め絞込条件群１２２から構成される。
【００５９】
有効お勧め絞込条件判定部１２１は、有効お勧め絞込条件抽出表１１５を参照し、有効度の各段階毎に、お勧め度がより優れたお勧め絞込条件と環境変数で設定された抽出数だけ抽出し、図１２に示すように抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め絞込条件群１２２にコピーする。有効度「０」は、除外する。有効お勧め絞込条件群１２２は、図１２に示すように、有効お勧め絞込条件判定部１２１により抽出された有効お勧め絞込条件と有効お勧め絞込条件ＩＤ及び、お勧め絞込条件条件群１１１のお勧め絞込条件ＩＤを記録する。
【００６０】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００６１】
図１３は、本発明の第２の実施例の事前絞込型メニューのための有効お勧め絞込条件の抽出方法のフローチャートである。
【００６２】
ステップ２０１）  環境変数として、有効お勧め絞込条件の上限項目数（例えば、５０項目）、各有効度に対する有効お勧め絞込条件の抽出数（例えば、有効度２→２５項目、有効度１→２５項目）、有効度判定のための閾値（例えば、１００件）を設定する。
【００６３】
ステップ２０２）  お勧め度算出部１１２が、投入されたキーワードに対する共起頻度や検索サービスを提供する管理者が主観で決めたものなど、何らかの方法で、お勧め絞込条件群１１１の各お勧め検索条件に対して算出し、有効お勧め絞込条件抽出表１１５のお勧め度の項目に記録し、ステップ２０３に移行する。ステップ２０３）  有効度算出部１１３は、投入されたキーワードによる検索結果を、お勧め絞込条件群１１１の各お勧め絞込条件で絞り込んだ場合の絞込結果数を算出し、ステップ２０４に移行する。
【００６４】
ステップ２０４）  有効度算出部１１３が算出した絞込結果数が、環境変数で設定してある検索結果数の閾値以下の場合、有効度を「２」、閾値より大きい場合、有効度を「１」、検索結果数が０の場合、有効度を「０」とし、対応する有効お勧め条件抽出表１１５の有効度の項目に記録し、ステップ２０５に移行する。
【００６５】
ステップ２０５）ステップ２０２からステップ２０５までの処理の全てのお勧め絞込条件に対して処理したかを判定し、処理が終了していない場合には、ステップ２０２に移行し、終了している場合にはステップ２０６に移行する。
【００６６】
ステップ２０６）  有効お勧め絞込条件判定部１２１が、有効お勧め絞込条件抽出表１１５を参照し、有効度の各段階毎に、お勧め度がより優れたお勧め絞込条件を環境変数で設定された抽出数だけ抽出し、抽出されたお勧め絞込条件の和集合を有効お勧め条件群１２２にコピーし、抽出する。
【００６７】
このように、本実施例によれば、お勧め度と有効度が両方高い絞込条件が存在しない場合でも、お勧め度が高い絞込条件と有効度が高い絞込条件を、有効お勧め絞込条件として抽出可能となり、お勧め度が高い絞込条件と、有効度が高い絞込条件の論理積による絞込条件を生成可能とする。
【００６８】
上記の本発明の２つの実施例による絞込条件の有効度の効果を、以下のようにシミュレーションにより評価した。
【００６９】
有効お勧め絞込条件の項目数の上限値を６０項目とし、有効度「２」の有効お勧め絞込条件を１０項目含めた場合と、含めない場合を比較した。有効度を判定するための閾値を１００件と設定した。このため、出現確率を乱数で発生させた属性の出現頻度の上限値を１００と設定した属性による絞り込みを有効度「２」の絞込条件とした。つまり、母集団が１００００個に増えても、当該属性の出現頻度は、１００を超えないという条件である。
【００７０】
その他の属性としては、・出現確率２０分の１の確率で出現する属性と、・出現確率を乱数で発生させた当該出現確率で出現する属性の２つを用いた。前者は、データ数が増加すると必然的に増加する属性であり、データを均等に分割する分類属性に相当する。また、後者は、出現確率自身をランダム化することにより、インターネット上に存在するキーワードのような不均一な属性に相当する。有効度「２」の絞込条件を１項目含めた場合と、含めない場合との有効お勧め条件の内訳は、図１４の通りである。
【００７１】
上記の条件で、データ数、１０，１００，１０００，１００００件毎に比較した結果を図１５に纏める。横軸は、データ数、縦軸は、最大絞込回数２回、携帯端末でも一覧可能な程度のデータ数を５個と設定した場合に、２回以内のお勧め絞込条件同士のＡＮＤ検索結果が５件以内に収まる検索結果の累積値である。即ち、携帯端末により、絞込条件を２回確定するだけで、検索可能なデータ数を示す。
【００７２】
絞込条件が大量に存在する場合には、絞込条件を携帯電話の狭い画面に合わせて上限１０件という制約を設けている。つまり、生成されるメニューの中間ノードの最大メニュー幅は１０件、検索結果に相当するメニューの葉の最大メニュー幅は５件ということである。このメニューの幅と絞込回数の制約により、当該メニューで表示可能な検索結果の累積値の上限は、１０×１０×５＝５００件となる。
【００７３】
図１５によると、有効度「２」の絞込条件が含まれていない場合には、データ数が１００００件に増えても、当該制約の５００件に対して約８割のデータを提示可能であるのに対して、有効度「２」の属性を明示的に含めなかった場合では、約２割のデータを提示するに留まっている。これは、データ数が増えると、一つの属性集合数が増加する確率が高くなるため、２回のＡＮＤ検索では、５件という極少ない数に集合を絞り込めない可能性が高くなることを示している。明示的には、有効度「２」の属性を含めることにより、当該事前絞り込み型メニューの制約範囲内で、より多くのデータを検索できることをこのシミュレーションで確認した。
【００７４】
また、上記の実施例における有効お勧め絞込条件条件抽出部１の構成要素をプログラムとして構築し、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する、または、ネットワークを介して流通させることも可能である。
【００７５】
また、構築されたプログラムを検索装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスク装置や、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実施する際にインストールすることにより、容易に本発明を実現できる。
【００７６】
なお、本発明は、上記の実施例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。
【００７７】
【発明の効果】
上述のように、本発明によれば、絞込条件を、お勧め度と有効度（十分に絞り込める度合い）の総合評価から、より優れたお勧め絞込条件を決められた件数だけ抽出することにより、画面の小さい携帯端末でも一覧可能な程度に条件を絞り込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の携帯における有効お勧め絞込条件抽出部を説明するための図である。
【図４】本発明の第１の実施例の有効お勧め絞込条件抽出部の構成図である。
【図５】本発明の第１の実施例のお勧め絞込条件群の例である。
【図６】本発明の第１の実施例のお勧め絞込条件条件抽出表の例である。
【図７】本発明の第１の実施例の有効お勧め絞込条件群の例である。
【図８】本発明の第１の実施例の事前絞込り込み型メニューのための有効お勧め絞込条件の抽出方法のフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施例の有効お勧め絞込条件抽出部の構成図である。
【図１０】本発明の第２の実施例のお勧め絞込条件群の例である。
【図１１】本発明の第２の実施例のお勧め絞込条件抽出表の例である。
【図１２】本発明の第２の実施例の有効お勧め絞込条件群の例である。
【図１３】本発明の第２の実施例の事前絞込型メニューのための有効お勧め絞込条件の抽出方法のフローチャートである。
【図１４】本発明のシミュレーションに用いた有効お勧め条件の内訳である。
【図１５】本発明のシミュレーションにおける操作回数２回で検索可能なデータ数と検索結果を示すグラフである。
【符号の説明】
１  有効お勧め絞込条件抽出部
２  メニュー生成部
３  お勧め絞込条件群
１１  有効お勧め絞込条件抽出表算出部
１２  有効お勧め絞込条件変換部
１１１  お勧め絞込条件群
１１２  お勧め度算出部
１１３  有効度算出部
１１４  総合評価算出部
１１５  有効お勧め絞込条件抽出表
１２１  有効お勧め絞込条件判定部
１２２  有効お勧め絞込条件群
【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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【図１５】
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