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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データ表示装置及び情報検索装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来までの情報検索装置を図３０に示す。図３０において、データベース１０１では属性値の組からなる多量のデータが記憶され、検索条件入力部１０２ではユーザが意図する検索条件を入力され、検索部１０３ではデータベース１０１に関して検索条件入力部１０２で入力された検索条件を満足するデータを検索し、データ記憶部１０４では検索部１０３で検索されたデータを記憶させ、データ表示部１０５ではデータ記憶部１０４で記憶されているデータを提示する情報検索装置である。
【０００３】
図３０の情報検索装置の動作に関して簡単に説明する。例えば、データベース１０１に図１８に示す料理メニューのデータが記憶されている。ただし、料理メニューのデータベースは、ＩＤ、料理名、料理方法、種類、調理難易度、調理時間、カロリー、塩分、冷凍向き、弁当向きの１０属性のデータが１００件蓄えられているとする。この料理データベースに関して、ユーザが「種類＝中華」という検索条件を検索条件入力部１０２に入力したとする。このとき、検索部１０３では、「種類＝中華」というユーザの検索条件を満足するデータをデータベース部１０１に蓄えられているデータから選択する。その結果、５０件の料理メニューが検索されたとする。検索部１０３で検索された５０件のデータは、検索データ記憶部１０４に出力され、記憶される。さらに、検索データ記憶部１０４で記憶された５０件のデータが、データ表示部１０５で表示される。例えば、図３１のように、データが提示される。このようにして、ユーザが入力した検索条件を満足するデータが提示される。そして、ユーザは、検索されたデータの概要を知るために、提示された５０件の料理メニューのデータの属性値を全て確認する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来までの情報検索装置では、上述したように、検索されたデータが多量に表示された場合には、ユーザは、表示された全てのデータの属性値を全て確認しなければ、検索されたデータに関して内容を確認することができない。特に、検索されたデータの大局的な傾向だけをユーザが知りたい場合でも、全てのデータを確認しなければならないため、ユーザにとって使いにくいといった欠点があった。
【０００５】
また、従来までの情報検索装置では、ユーザが入力した検索条件を満たすデータに対して、満足できないときには、ユーザが検索条件を緩和したり、さらに少ないデータに絞り込むために検索条件を修正する場合がある。しかし、情報検索装置を使い慣れていないユーザにとっては、検索条件を修正する作業は、困難な場合が多い。また、検索条件の修正によって、どの位のデータ量が検索されるかも予想できない。ユーザが入力した検索条件に対して、興味のあるデータと、興味のないデータが提示された場合に、興味のあるデータに対して、さらに詳しい情報が知りたい際に、興味のないデータを除く検索条件を構築しなければならない。興味のあるデータと興味のないデータを分類するための検索条件を構築する作業は、一般のユーザにとって煩わしい操作になる場合があるという課題があった。
【０００６】
本発明は、従来のこのような課題を考慮し、表示すべきデータを従来に比べてより一層わかりやすく表示出来るデータ表示装置及び情報検索装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
第１の本発明は、属性とその属性値の組を複数有してなるデータを複数個記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段に記憶されたデータの各属性に対して、一つまたは複数の前記属性値を表示するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、
前記ラベル記憶手段からデータを分類するためのラベル候補としてラベルの組合わせを複数個選択し、
選択した各ラベルの組合わせごとに、前記各ラベルの組合わせに対応する属性値を用いて、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、複数のデータの集合からなるラベルごとのクラスへの分類を行い、前記分類した各ラベルごとのクラスに含まれるデータの属性値の分散度合を示す評価値を求め、
前記求めた評価値に基づいて前記選択したラベルの組合わせの中から所定のラベルの組合わせの一つを選択するデータ分類属性選択手段と、
前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせを用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、
前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータを表示するデータ表示手段と
を備えたデータ表示装置である。
【０００８】
第２の本発明は、前記データ記憶手段で記憶されているデータの前記属性に数値属性が含まれ、かつ属性値が数値である場合に、前記データ分類属性選択手段の前記評価値として、前記クラスの数値属性の標準偏差の逆数を用いる
ことを特徴とする上記第１の本発明のデータ表示装置である。
【０００９】
第３の本発明は、前記データ記憶手段で記憶されているデータの前記属性に記号属性が含まれ、かつ属性値が記号である場合に、前記データ分類属性選択手段の前記評価値として、前記クラスの記号属性の確率を用いる
ことを特徴とする上記第１の本発明のデータ表示装置である。
【００１０】
第４の本発明は、さらに、ユーザから入力された検索条件によりデータベースを検索し、前記検索されたデータを前記データ記憶手段へ入力するデータ検索手段を有する
ことを特徴とする上記第１の本発明のデータ表示装置である。
【００１１】
第５の本発明は、前記データがレシピデータであり、前記属性が料理方法、種類、調理難易度、カロリー、塩分、冷凍向き、弁当向きの属性の１つまたは複数からなる
ことを特徴とする上記第１の本発明のデータ表示装置である。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のデータ表示装置及び情報検索装置の実施の形態について、図面を用いて説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明にかかる第１の実施の形態のデータ表示装置のシステム構成を示すものであり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００２２】
図１において、１は属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶部、２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。
【００２３】
以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図７に示す。図７は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図１に示したシステム構成の構成部分として説明したデータ記憶部１とラベル記憶部２とデータ表示部５とを備えている。図７の構成のうち図１のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図７において、６はデータ表示部５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。
【００２４】
以上のように構成された実施の形態のデータ表示装置について、図８のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データ記憶部へ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータ記憶部へ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
属性値の組からなるデータは、ラベルに含まれるか否かにより、分類することができる。そこで、データ分類属性選択手段において、データ記憶部で記憶されているデータの各属性に関して、ラベル記憶部で記憶されているラベルから、データを分類するための候補として適当なラベルの組み合わせを複数個選択する。さらに、選択されたラベルの組み合わせから、一つのラベルの組み合わせに対して次のステップへ進む。
（ステップ２）
選択されたラベルの組み合わせに対して、データ記憶部に記憶されているデータをラベルに含まれるか否かにより分類し、分類結果に対して評価指標を計算する。
（ステップ３）
（ステップ１）でラベルの組み合わせの候補として選択された全ての組み合わせに関して、評価指標の計算を終えた場合には、次のステップへ進む。それ以外は、評価指標を計算していないラベルの組み合わせを、（ステップ１）で選択された候補から再び一つ選択し、選択されたラベルの組に対して（ステップ２）へ戻る。
（ステップ４）
（ステップ１）で計算されたラベルの組み合わせに関して、最も評価指標の値が大きかったラベルの組み合わせを、データ分類属性として選択する。
（ステップ５）
（ステップ４）で選択されたラベルを用いてデータを複数のデータの集合に分類する。さらに分類されたデータの全ての属性値が、ラベル記憶部で記憶されているラベルに含まれる場合には、そのラベルを用いてデータの集合に対してラベル付けを行う。
（ステップ６）
表示位置計算手段において、（ステップ４）で選択された分類属性に対して、データを表示する位置を計算する。
（ステップ７）
（ステップ４）（ステップ５）で選択されたラベルと、（ステップ６）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示部において表示する。
【００２５】
以上の操作を、図９に示す料理メニューのデータに関して、データ表示装置の動作をさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データ記憶部へ図９の料理メニューデータが入力される。この料理メニューデータは、ＩＤ、料理名、料理方法、種類、調理難易度、調理時間、カロリー、塩分、冷凍向き、弁当向きの１０種類の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１０に示されるように、データ記憶部に入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。例えば、調理難易度の属性において、”簡単”というラベルは、図９の料理メニューのデータの調理難易度の属性値が”１”または、”２”を表現している。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
データ分類属性選択手段において、図９のデータを複数のクラスに分類するためのラベルを選択する。データを分類するためのラベルとして、ラベル記憶部で記憶された図１０のラベルからラベルの組み合わせの候補を選択する。ここでは、調理難易度の属性に関して、”簡単””困難”、調理時間の属性に関して、”30分以内””30〜60分””60分以上”、カロリーの属性に関して、”300未満””300以上”、塩分の属性に関して、”2未満””2以上”、冷凍向き属性に関して”○””×”、弁当向きの属性に関して”○””×”の６つのラベルの組み合わせを、データを分類するためのラベルの候補として選択する。さらに、候補として選択されたラベルの組み合わせから１つを選択し、次のステップへ進む。ここでは、６つのラベルの組み合わせから、調理難易度の属性に関して、”簡単””困難”を選択し、このラベルの組み合わせを用いて次のステップへ進む。
（ステップ２）
（ステップ１）で選択されたラベルの組み合わせである”簡単””困難”を用いて、図９の料理メニューのデータを２つに分類する。分類されたデータの集合をクラスとよぶ。一般に、データを分類したクラスの評価は、「分類されたクラスに含まれるデータが、いかにまとまっているか」という観点で評価することが多い。そこで、分類されたクラスに対して、各クラスに含まれるデータの分散度合を表現する評価指標を計算する。ただし、データの属性には記号属性と数値属性があるため、それぞれ分散度合を表現する指標を定義する。記号属性に関しては、同じ属性値が多く含まれているクラスが属性値の分散度合が小さいと判断できる。そこで、記号属性に関する分散度合Djを確率を用いて、次式で計算する。
（数１）
Dj=Σk P(Ck) Σi P(Xj=xi | Ck) （Xj : 記号属性）
ただし、Xjはデータのj番目の属性、xiは属性Xjの属性値、Ckはラベルにより分類されたk番目のクラスを表現している。また、P( Xj = xi | Ck )はクラスCkにおいて属性Xjが属性値xiをとる条件付き確率を表現し、P(Ck)は、分類する前のあるデータが分類後に、クラスCkに分類される確率を表現している。さらに、^2は２乗を表現している。（数１）の値が大きいほど、分類されたクラス内に含まれるデータの属性値の分散が小さく、属性値の似ているクラスに分類されていることがわかる。
【００２６】
一方、数値属性に関しては、クラスCkに含まれる属性値の分散度合を標準偏差を用いて表現する。クラスCkに含まれるデータの属性値の標準偏差の値が小さいことが、分散度合が小さいことを示す。そこで、数値属性に関する分散度合Djを標準偏差の逆数を用いて、次式により計算する。
（数２）
Dj=Σk P(Ck)×(1 / σk,j) （Xj : 数値属性）
ただし、σk,jはクラスCkのXj属性の標準偏差を表現している。（数２）の値が大きいほど、分類されたクラス内に含まれるデータの属性値が似ていることを示す。
【００２７】
（数１）（数２）で計算されたDjを用いて、ラベルによるクラスCkによる分散度合Aを、次式で表現する。
（数３）
A = Σj (wj×Dj)
ただし、wjは各属性の単位を正規化するための適当に定めた係数であり、あらかじめ設定しておく必要がある。（数３）を計算することにより、ラベルにより分類されたクラスのまとまり度合の評価値を計算することができる。
【００２８】
図９の料理メニューデータベースに関して、料理難易度が「簡単」「困難」のラベルで分類された際の、データのまとまり度合の計算例を以下に示す。
【００２９】
図９の料理メニューのデータ数が５０個とする。５０個のデータのうち、料理難易度が「簡単」なデータ、すなわち料理難易度が１または２のデータは、ＩＤが８、１０、１２、１３、…の２０個のデータであったとする。また、料理難易度が「困難」なデータ、すなわち料理難易度が３または４のデータは、ＩＤが、１、３、４、６、…の３０個のデータであったとする。料理難易度により分類された、これらの２つのクラスをそれぞれＣ１、Ｃ２とする。このとき、Ｐ（Ｃ１）＝２０／５０、Ｐ（Ｃ２）＝３０／５０と計算できる。
【００３０】
ここで、記号属性である料理方法に関してデータの分散度合を計算する。Ｃ１のクラスの料理方法の属性において、「炒め物」の属性値をもつデータが、１５個、「焼物」のデータが５個あったとき、
Ｐ（料理方法＝炒め物｜Ｃ１）＝１５／２０
Ｐ（料理方法＝焼き物｜Ｃ１）＝５／２０
で計算できる。また、Ｃ２のクラスのデータに関しても同様に、
Ｐ（料理方法＝炊き物｜Ｃ２）＝８／３０
Ｐ（料理方法＝煮物｜Ｃ２）＝４／３０
Ｐ（料理方法＝炒め物｜Ｃ２）＝８／３０
Ｐ（料理方法＝蒸し物｜Ｃ２）＝１０／３０
で計算できる。このとき、料理方法の属性に関して、（数１）の値は、
Ｄ料理方法＝２０／５０×｛（１５／２０）＾２＋（５／２０）＾２｝
＋３０／５０×｛（８／３０）＾２＋（４／３０）＾２＋（８／３０）＾２
＋（１０／３０）＾２｝
で計算できる。冷凍向き、弁当向き等の記号属性に関しても、同様に確率を用いて、属性値の分散度合が計算できる。
【００３１】
次に、数値属性である調理時間に関してデータの分散度合を計算する。Ｃ１のクラスに含まれるデータの調理時間の属性に関して、調理時間の標準偏差が５０分と計算できたとする。同様に、Ｃ２のクラスに関して、調理時間の標準偏差が３０分と計算できたとする。このとき、（数２）は、
Ｄ調理時間＝｛２０／５０×（１／５０）｝＋｛３０／５０×（１／３０）｝
で計算できる。カロリー、塩分等の記号属性に関しても、同様に標準偏差を用いて、属性値の分散度合が計算できる。（数１）（数２）で計算されたこれらの値を、（数３）に代入することにより、
Ａ＝1.0×Ｄ料理方法＋1.0×Ｄ冷凍向き＋1.0×Ｄ弁当向き＋1.0×Ｄ調理時間＋1.0×Ｄカロリー＋1.0×Ｄ塩分＋…
が計算できる。これにより、料理難易度が「簡単」「困難」という２つのラベルにより分類された場合の、属性値の分散度合が計算できる。ここでは、各属性に関する重みであるwjを全て1.0としたが、各属性の単位を考慮する必要がある場合には、それぞれ係数を調整する。
（ステップ３）
（ステップ１）でラベルの組み合わせの候補として選択された組み合わせの内、料理難易度の属性に関して、”簡単””困難”によりデータを分類し、評価指標を計算した。同様にして、（ステップ１）で選択された他のラベルの組み合わせの候補である、調理時間の属性に関して”30分以内””30〜60分””60分以上”、カロリーの属性に関して、”300未満””300以上”、塩分の属性に関して、”2未満””2以上”、冷凍向き属性に関して”○””×”、弁当向きの属性に関して”○””×”に対しても、同様に、評価指標を計算する。
（ステップ４）
（ステップ２）（ステップ３）で計算した評価指標の結果を図１１に示す。図１１の結果から、調理時間の属性に関するラベル”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”が最も評価指標の値が大きい。そこで、図９のデータを調理時間の属性に関するラベル”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”によりデータを調理時間の属性により分類する。
（ステップ５）
（ステップ４）で分類された各クラスに含まれる全てのデータの属性値が、ある１つのラベルに含まれている場合に、そのクラスに対して、そのラベル付けを行う。具体的には、（ステップ４）で調理時間により分類された”30分以内”のクラスに含まれる全てのデータのカロリーの属性値が”300以上”であった。このとき、”30分以内”のクラスのカロリーの属性に対して、”300以上”というラベルを付ける。
（ステップ６）
（ステップ４）において、データを調理時間の属性値に応じて分類された。そこで、”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルをデータ表示部において、ラベルをそれぞれ画面の左、中央、右の位置に表示した場合に、各データを表示する場所を計算する。仮に、”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルをそれぞれ、表示装置の左から100ドット、200ドット、300ドットの位置に表示する。このとき、100ドット、200ドット、300ドットの位置をそれぞれ、調理時間が30分、45分、60分の位置とすると、図９の１番目のデータ、”キムチと豚肉がゆ”は、調理時間が、80分であるため、
200＋{(300-200)/(60-45)}×(80-45)＝433
により、左から433ドットの位置と計算される。同様に、図９のデータ全てに関して表示位置の計算を行う。
（ステップ７）
（ステップ５）で選択されたラベルと、（ステップ６）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示手段において、全てのデータが表示できるように、図１２のように表示する。
【００３２】
図１２を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示され、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。
【００３３】
なお、本実施の形態では、（ステップ１）にて１つの属性に関するラベルを用いて、データを分類するラベルの組からなる候補を作成した。しかし、２つ以上の属性のラベルの組み合わせによりデータを分類してもよい。例えば、料理難易度の属性のラベル”簡単””困難”とカロリーの属性のラベル”300未満””300以上”のラベルを用いて、４つのクラスに分類するラベルの組み合わせを、分類するための候補として選択してもよい。これにより、様々な組み合わせによるデータの分類ができるようになる。
【００３４】
なお、本実施の形態では、図１２に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。
【００３５】
なお、本実施の形態では、図１２に示すように、左右方向に属性値に応じてデータを配置した。しかし、上下方向に属性値の値に応じてデータを配置してもよい。
【００３６】
なお、本実施の形態では、（ステップ５）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。例えば、本実施の形態の（ステップ５）において、調理時間が”30分以内”のクラスに含まれる全てのデータのカロリーの属性値が”300以上”であったため、カロリーの属性に対して”300以上”というラベルを付けた。しかし、調理時間が”30分以内”のクラスに含まれるデータの一部において、カロリーの属性値が300未満であった場合、本実施の形態では、調理時間が”30分以内”のクラスに対して、大部分のデータのカロリーの属性値が300未満であるのにもかかわらず、”300未満”というラベル付けが行えない。そこで、大部分のデータが、あるラベルに含まれる場合には、そのラベルを用いて、ラベル付けしてもよい。
なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。
【００３７】
なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。
【００３８】
なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
（実施の形態２）
次に、第２の実施の形態を説明する。
【００３９】
図２は、データ表示装置の構成を示すものである。図２において、１０は属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶部、１１はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、１２はユーザがデータを分類するための属性を入力できるユーザ入力部、１３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、１４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、１５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。
【００４０】
以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図１３に示す。図１３は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図２に示したシステム構成の構成部分として説明したデータ記憶部１０とラベル記憶部１１とデータ表示部１５とユーザ入力部１２とを備えている。図１３の構成のうち図２のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図１３において、６はデータ表示部１５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。
【００４１】
以上のように構成された実施の形態のデータ表示装置について、図１４のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データ記憶部へ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータ記憶部へ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
ユーザ入力部において、ユーザがデータを分類する属性を入力する。
（ステップ２）
（ステップ１）で入力された属性に関するラベルを選択し、データ記憶部で記憶されているデータを選択されたラベルを用いて分類する。
（ステップ３）
（ステップ２）で選択された属性のラベルを用いてデータを分類し、それぞれ分類されたデータの集合をクラスとみなす。クラスに含まれる全てのデータの属性値が、ラベル記憶部で記憶されているラベルに含まれる場合には、そのラベルでクラスに対してラベル付けする。
（ステップ４）
表示位置計算手段において、選択された分類属性に対して、データを表示する位置を計算する。
（ステップ５）
（ステップ２）（ステップ３）で選択されたラベルと、（ステップ４）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示手段において表示する。
【００４２】
以上の操作を、図９に示す料理メニューのデータに関して、データ表示装置の動作をさらに具体的に説明する。
＜準備＞
第１の実施の形態で説明した内容と同じであるため、ここではその説明を省略する。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
ユーザ入力手段において、ユーザが、データを分類する属性として、”調理時間”と”カロリー”の属性を指定する。
（ステップ２）
ユーザからの属性の指定があったため、図１０のラベルから、カロリーの属性に関して、”300未満””300以上”を選択し、”調理時間”の属性に関して”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルを選択する。
（ステップ３）
選択されたラベル”300未満””300以上”と”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルの組み合わせにより図９のデータを６つのクラスに分類する。分類されたクラスに対して、上記第１の実施の形態で述べた（ステップ５）と同様に、ラベル付けを検討する。この場合、調理時間が”60分以上”のデータの料理方法の属性値が全て”煮物”であったため、図９のラベルから煮物を選択する。
（ステップ４）
（ステップ２）で選択されたラベルにより、データがカロリーの属性値と、調理時間の属性値により分類された。そこで、カロリーのラベルを上下に、調理時間のラベルを左右に配置した場合における、各データを表示する場所を計算する。
（ステップ５）
（ステップ２）（ステップ３）で選択されたラベルと、（ステップ４）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示部において、全てのデータが表示できるように、図１５のように表示する。ただし、（ステップ４）において、調理時間が60分以上のラベルに対して、料理方法：煮物というラベル付けができたため、図１５に示すように、「料理方法：煮物」と表示する。
【００４３】
図１５を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データを小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。さらに、ユーザの希望する観点で、データを概観することが可能である。ユーザが指定していない属性に関しても付加的な情報を付け加えて表示することができ、一画面において多くの情報をユーザに示すことができる。
【００４４】
なお、本実施の形態では、（ステップ１）にて、ユーザは２つの属性を指定し、２つの属性に関してデータを分類した。しかし、ユーザが３つ以上の属性を指定し、３次元的にデータを分類し表示してもよい。当然、ユーザの指定する属性は１つでもよい。
【００４５】
なお、本実施の形態では、図１５に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな属性値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。
【００４６】
なお、本実施の形態では、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。
【００４７】
なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。
【００４８】
なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
（実施の形態３）
次に、第３の実施の形態を説明する。
【００４９】
図３は、第３の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図３において、１６は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、１７は検索条件が入力される検索条件入力部、１８は検索条件入力部で入力された検索条件でデータベースを検索する検索手段、１９は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶部、２０はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、２１はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、２２はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、２３はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。
【００５０】
以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図１６に示す。図１６は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図３に示したシステム構成の構成部分として説明した検索条件入力部１７と検索データ記憶部１９とラベル記憶部２０とデータ表示部２３とを備えている。図１６の構成のうち図３のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図１６において、６はデータ表示部２３に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。
【００５１】
以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図１７のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データベースへ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータベースへ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
検索条件入力部において、ユーザが意図する検索条件を入力する。
（ステップ２）
検索手段において、検索条件入力部で入力された検索条件を用いて、データベースで蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶部に入力し記憶させる。
（ステップ３）
検索データ記憶部へ入力されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。
【００５２】
（ステップ４）〜（ステップ１０）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００５３】
以上の操作を、料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いてさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１０のラベルを入力し記憶させる。
（ステップ１）
ユーザが図１８の料理メニューのデータベースから中華料理のデータだけを検索するために、次の検索質問文を検索条件入力部において入力する。
（数４）
select *
from 料理メニュー
where 種類＝”中華”
（ステップ２）
検索手段において、検索条件入力部で入力された検索質問文を用いて、データベースの料理メニューデータベースを検索する。このとき、検索されたデータを図９に示す。次に、図９のデータを検索データ記憶部に入力し記憶させる。
（ステップ３）
検索されたデータが、あらかじめ設定されていた値より大きかったため、（ステップ４）へ進む。（ステップ４）以降は、第１の実施の形態において、データ記憶部に図９の料理メニューのデータを入力した場合と同じであるため、ここでは説明を省略する。
【００５４】
最終的に、ユーザが入力した（数４）の検索質問文に対する応答は、第１の実施の形態と同様に、図１２に示す応答になる。
【００５５】
図１２を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。
【００５６】
なお、本実施の形態では、データが選択された属性に関して並び換えられ、あらかじめ定義されているラベルを用いて検索結果が表示され、情報検索装置の動作が終了する。しかし、検索結果の表示に対して、さらに、ユーザが表示されているラベルを選択することにより、再び検索条件が生成され、本実施の形態と同様に、検索されたデータに対して再び、データを並び換える属性とラベルが選択され、検索結果を表示することができる。これにより、ユーザは情報検索装置と対話的にデータを検索することができるようになる。
【００５７】
なお、本実施の形態では、（ステップ４）にて１つの属性に関するラベルを用いて、データを分類するラベルの組からなる候補を作成した。しかし、２つ以上の属性のラベルの組み合わせによりデータを分類してもよい。例えば、料理難易度の属性のラベル”簡単””困難”とカロリーの属性のラベル”300未満””300以上”のラベルを用いて、４つのクラスに分類するラベルの組み合わせを、分類するための候補として選択してもよい。これにより、様々な組み合わせによるデータの分類ができるようになる。
【００５８】
なお、本実施の形態では、図１２に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。
【００５９】
なお、本実施の形態では、図１２に示すように、左右方向に属性値に応じてデータを配置した。しかし、上下方向に属性値の値に応じてデータを配置してもよい。
【００６０】
なお、本実施の形態では、（ステップ８）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。
【００６１】
なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。
【００６２】
なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。
【００６３】
なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
【００６４】
なお、本実施の形態では、（ステップ４）〜（ステップ１０）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ４）〜（ステップ８）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。
（実施の形態４）
次に、第４の実施の形態を説明する。
【００６５】
図４は、第４の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図４において、２４は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、２５はユーザが画面の拡大縮小を入力する画面拡大縮小入力部、２６はユーザが画面の領域を指定する画面領域指定部、２７は画面領域指定部で指定された領域を属性値に変換する属性値変換手段、２８はデータベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶部、２９は画面拡大縮小入力部で入力された情報と、属性値変換手段で変換された属性値と、検索条件記憶部で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段、３０は検索条件生成手段で生成された検索条件でデータベースを検索する検索手段、３１は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶部、３２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、３３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、３４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、３５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。
【００６６】
以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図１９に示す。図１９は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図４に示したシステム構成の構成部分として説明した画面拡大縮小入力部２５と画面位置指定部２６とデータベース２４と検索条件記憶部２８と検索データ記憶部３１とラベル記憶部３２とデータ表示部３５とを備えている。図１９の構成のうち図４のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図１９において、６はデータ表示部３５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。
【００６７】
以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図２０のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データベースへ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータベースへ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したようなラベルを入力し記憶させる。さらに、ユーザに提示している画面には、第３の実施の形態で示した様式でデータが表示され、提示されているデータが検索された条件を、検索条件記憶部で記憶させる。
（ステップ１）
画面拡大縮小入力部において、ユーザが検索条件を厳しくし、さらに詳細な情報に関してデータベースを検索する場合には、拡大ボタンを押す。ユーザが、検索条件を緩和し、さらに広い範囲でデータベースを検索する場合には、縮小ボタンを押す。
（ステップ２）
ユーザが拡大ボタンをおした場合には、次のステップへ進む。それ以外は、（ステップ６）へ進む。
（ステップ３）
画面位置指定部において、拡大する領域の入力をユーザに促し、ユーザに詳細情報に関して要求する領域を入力させる。
（ステップ４）
属性値変換手段において、（ステップ３）で入力された領域を属性値に変換する。
（ステップ５）
検索条件生成手段において、（ステップ４）で変換された属性値と、表示されているデータが検索された検索条件から検索質問文を生成し、（ステップ７）へ進む。
（ステップ６）
検索条件生成手段において、検索条件記憶部で記憶されている検索条件を緩和した新たな検索質問文を生成し、次のステップへ進む。
（ステップ７）
検索手段において、検索条件生成手段で生成された検索条件を用いて、蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶手段に入力され記憶される。
（ステップ８）
検索されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。
【００６８】
（ステップ９）〜（ステップ１５）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００６９】
以上の操作を、図１８の料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いてさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１８のデータベースの属性に関して図１０のラベルを入力する。さらに、
（数５）
select *
from 料理メニュー
の検索条件が検索条件記憶部で記憶され、（数５）の条件でデータベースが検索された結果が、図２１のように画面に表示されている。
（ステップ１）
図２１に示す画面において、ユーザは、検索された料理データの傾向が把握できた。そこで、さらに、検索条件を厳しくし、料理の詳細情報を得るために、表示画面の左側の”拡大”ボタンをおす。
（ステップ２）
ユーザが拡大ボタンをおしたため、（ステップ３）へ進む。
（ステップ３）
ユーザに拡大する領域の入力を促した結果、図２１の領域をユーザが指定する。
（ステップ４）
指定された領域が、種類＝中華の部分と、洋食の一部分であったため、属性値変換手段において、指定された領域を、種類＝”中華”という属性値と、洋食の一部分のデータを示すＩＤ＝”56,67,88,134,152”という属性値に変換する。
（ステップ５）
検索条件生成手段において、
（数６）
select *
from 料理メニュー
where 種類＝”中華”orＩＤ＝”56,67,88,134,152”
という検索条件を生成し、（ステップ７）へ進む。
（ステップ７）以降は、実施の形態３の動作と同様であるため、ここでは説明を省略する。最終的にユーザに提示される画面は、図１２と同様となる。
【００７０】
ユーザは、検索条件を入力することを意識せずに、拡大、縮小という直感的な操作により検索条件を設定し、希望するデータを検索することができる。これにより、情報検索に慣れていないユーザでも簡単にデータベースを検索することができる。
【００７１】
図１２を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。
【００７２】
なお、本実施の形態では、データが選択された属性に関して並び換えられ、あらかじめ定義されているラベルを用いて検索結果が表示され、情報検索装置の動作が終了する。しかし、検索結果の表示に対して、さらに、ユーザが表示されているラベルを選択することにより、再び検索条件が生成され、本実施の形態と同様に、検索されたデータに対して再び、データを並び換える属性とラベルが選択され、検索結果を表示することができる。これにより、ユーザは情報検索装置と対話的にデータを検索することができるようになる。
【００７３】
なお、本実施の形態では、（ステップ９）にて１つの属性に関するラベルを用いて、データを分類するラベルの組からなる候補を作成した。しかし、２つ以上の属性のラベルの組み合わせによりデータを分類してもよい。例えば、料理難易度の属性のラベル”簡単””困難”とカロリーの属性のラベル”300未満””300以上”のラベルを用いて、４つのクラスに分類するラベルの組み合わせを、分類するための候補として選択してもよい。これにより、様々な組み合わせによるデータの分類ができるようになる。
【００７４】
なお、本実施の形態では、図１２に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。
【００７５】
なお、本実施の形態では、図１２に示すように、左右方向に属性値に応じてデータを配置した。しかし、上下方向に属性値の値に応じてデータを配置してもよい。
【００７６】
なお、本実施の形態では、（ステップ１３）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。
【００７７】
なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。
【００７８】
なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。
【００７９】
なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
【００８０】
なお、本実施の形態では、（ステップ９）〜（ステップ１５）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ９）〜（ステップ１３）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。
（実施の形態５）
次に、第５の実施の形態を説明する。
【００８１】
図５は、第５の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図５において、３６は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、３７はデータが表示される領域の移動方向を入力する画面移動方向入力部、３８はデータベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶部、３９は画面移動方向入力部で入力された方向と、検索条件記憶部で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段、４０は検索条件生成手段で生成された検索条件でデータベースを検索する検索手段、４１は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶部、４２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、４３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、４４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、４５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。
【００８２】
以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図２２に示す。図２２は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図５に示したシステム構成の構成部分として説明した画面移動方向入力部とデータベースと検索データ記憶部とラベル記憶部とデータ表示部とを備えている。図２２の構成のうち図５のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図２２において、６はデータ表示部４５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。
【００８３】
以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図２３のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データベースへ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータベースへ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したようなラベルを記憶させる。さらに、ユーザに提示している画面には、第３の実施の形態で示した様式でデータが表示され、提示されているデータが検索された条件を、検索条件記憶部で記憶させる。
（ステップ１）
画面移動方向入力部において、ユーザが、興味を持つ方向を入力する。
（ステップ２）
検索条件生成手段において、（ステップ１）で入力された方向と、表示されているデータが検索された検索条件から検索質問文を生成する。
（ステップ３）
検索手段において、検索条件生成手段で生成された検索条件を用いて、蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶部に入力され記憶される。
（ステップ４）
検索されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。
【００８４】
（ステップ５）〜（ステップ１１）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００８５】
以上の操作を、図１８の料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いてさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１８のデータベースの属性に関して図１０のラベルを入力する。さらに、
（数７）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>180 and カロリ<400
の検索条件が検索条件記憶部で記憶され、（数７）の条件でデータベースが検索された結果が、図２４のように画面に表示されている。
（ステップ１）
図２４に示す画面において、ユーザは、検索された料理データの傾向が把握できる。しかし、提示されたデータよりも、少しカロリの高いデータに興味をもったため、表示画面の左側の”右方向”ボタンをおす。
（ステップ２）
ユーザが右方向ボタンを入力したため、新たな検索質問文として、（数７）の検索条件のカロリの属性の条件の値を高くした
（数８）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>280 and カロリ<500
という新たな検索質問文を生成する。
（ステップ３）以降は、実施の形態３の動作と同様であるため、ここでは説明を省略する。最終的なデータ表示画面は、図２５の画面が得られる。
【００８６】
ユーザは、検索条件を入力することを意識せずに、データの移動という直感的な操作により検索条件を設定し、希望するデータを検索することができる。これにより、情報検索に慣れていないユーザでも簡単にデータベースを検索することができる。
【００８７】
図２５を表示することにより、カロリーが少ない和食は、「調理方法：煮物」であることがわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。
【００８８】
なお、本実施の形態では、図２５に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。
【００８９】
なお、本実施の形態では、（ステップ９）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。
【００９０】
なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。
【００９１】
なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。
【００９２】
なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
【００９３】
なお、本実施の形態では、（ステップ５）〜（ステップ１１）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ５）〜（ステップ９）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。
（実施の形態６）
次に、第６の実施の形態を説明する。
【００９４】
図６は、第６の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図６において、４６は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、４７はユーザが表示されているデータから消去するデータを指定する削除データ指定部、４８はデータベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶部、４９は削除データ指定部で指定されたデータと、検索条件記憶部で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段、５０は検索条件生成手段で生成された検索条件でデータベースを検索する検索手段、５１は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段、５２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、５３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、５４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、５５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。
【００９５】
以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図２６に示す。図２６は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図６に示したシステム構成の構成部分として説明した削除データ指定部とデータベースと検索条件記憶部と検索データ記憶部とラベル記憶部とデータ表示部とを備えている。図２６の構成のうち図６のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図２６において、６はデータ表示部５５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。
【００９６】
以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図２７のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
（ステップ１）
削除データ指定手段において、ユーザが興味をもたないデータをユーザが指定する。
（ステップ２）
検索条件生成手段において、指定されたデータを除く検索質問文を生成する。
（ステップ３）
検索手段において、検索条件生成手段で生成された検索条件を用いて、データベースで蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶手段に入力され記憶される。
（ステップ４）
検索されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。
【００９７】
（ステップ５）〜（ステップ１１）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００９８】
以上の操作を、図１８の料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いて、さらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１８のデータベースの属性に関して図１０のラベルを入力する。さらに、
（数９）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>180 and カロリ<400
の検索条件が検索条件記憶部で記憶され、（数９）の条件でデータベースが検索された結果が、図２８のように画面に表示されている。
（ステップ１）
図２８に示す画面において、ユーザは、検索された料理データの傾向が把握できた。しかし、提示されたデータに対して、カロリーが高い洋食には興味がないため、図２８に示す領域を削除するデータとして指定する。
（ステップ２）
（ステップ１）の入力に対して、新たな検索条件として、
（数１０）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>180 and カロリ<300 or
（種類＝”和食”and （カロリ<300 and カロリ<400））
という新たな検索質問文を生成する。
【００９９】
（ステップ３）以降は、実施の形態３の動作と同様であるため、ここでは説明を省略する。最終的な表示画面は、図２９の画面が得られる。ただし、ここでは（ステップ１）で表示していたデータ数よりも、表示するデータ数が少なくなるため、各データを表示する画像が大きく、鮮明になり、ユーザにとって見やすくなる。
【０１００】
以上のように、ユーザは、検索条件を入力することを意識せずに、データを削除するという直感的な操作により検索条件を設定し、希望するデータを検索することができる。これにより、情報検索に慣れていないユーザでも簡単にデータベースを検索することができる。
【０１０１】
なお、本実施の形態では、図２９に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。
【０１０２】
なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。
【０１０３】
なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。
【０１０４】
なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態では、（ステップ５）〜（ステップ１１）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ５）〜（ステップ９）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。
尚、上述した第１の発明は、例えば、属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示手段を備えたデータ表示装置である。
また、第２の発明は、例えば、属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、データを分類する属性をユーザが入力できるユーザ入力手段と、前記ユーザ入力手段で入力された属性を、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性として選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示手段を備えたデータ表示装置である。
また、第３の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベースと、検索条件が入力される検索条件入力手段と、前記検索条件入力手段に入力された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。
また、第４の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベースと、ユーザが画面の拡大縮小を入力する画面拡大縮小入力手段と、ユーザが画面の領域を指定する画面領域指定手段と、前記画面領域指定手段で指定された領域を属性値に変換する属性値変換手段と、前記データベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶手段と、前記画面拡大縮小入力手段で入力された情報と、属性値変換手段で変換された属性値と、前記検索条件記憶手段で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で生成された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。
また、第５の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベー スと、データが表示される領域の移動方向を入力する画面移動方向入力手段と、前記データベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶手段と、前記画面移動方向入力手段で入力された方向と、前記検索条件記憶手段で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で生成された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。
また、第６の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベースと、ユーザが表示されているデータから消去するデータを指定する削除データ指定手段と、前記データベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶手段と、前記削除データ指定手段で指定されたデータと、前記検索条件記憶手段で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で生成された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。
また、上記発明は、複数の属性値と、それら属性値を分類するための属性とを記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、前記属性及び／又は属性値を利用した複数の分類基準でそれぞれ分類を行い、それらの分類結果に対して所定の評価指標により評価値を求め、各評価値に基づいて、前記分類基準の中から所定基準を満たす分類基準を選択するデータ分類属性選択手段と、前記選択された分類基準を利用して前記データを表示する表示制御手段とを備えたデータ表示装置である。
また、上記第１の発明によれば、例えば、多量なデータを表示する場合、表示するデータを、あらかじめ記憶されているラベルにより分類する。このとき、分類されたデータの集合における属性値の分散度合を表現する評価指標を計算し、データを分類する属性と、データを表示する際に用いるラベルを選択する。選択された属性に関してデータを並び換え、ラベルを用いてデータを表示することにより、多量なデータでも、ユーザにとってわかりやすく表示することができる。
また、上記第２の発明によれば、例えば、多量なデータを表示する場合、ユーザの指定した属性に関するラベルを用いてデータを分類する。さらに分類されたクラスに対して、ユーザが指定した属性以外のラベル付けを検討する。これにより、データを単に表示するだけでなく、ユーザの指定する観点で、データを並び換え、さらにラベルを用いて表示することができ、多量なデータの特徴を容易に把握することができる。
また、上記第３の発明によれば、例えば、多量なデータが検索された場合に、検索されたデータを、あらかじめ記憶されているラベルにより分類する。このとき、分類されたデータの集合における属性値の分散度合を表現する評価指標を計算し、データを分類する属性と、データを表示する際に用いるラベルを選択する。選択された属性に関してデータを並び換え、ラベルを用いてデータを表示することにより、多量なデータが検索された場合でも、ユーザにとってわかりやすく表示することができる。
また、上記第４の発明によれば、例えば、データの表示画面に関する、ユーザが日常的 に行っている拡大や縮小の操作に対して情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。
また、上記第５の発明によれば、例えば、データの表示画面に対して、ユーザの日常的に行っている画面の移動操作に対して、情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。
また、上記第６の発明によれば、例えば、データの表示画面に対して、興味のないデータを指定することにより、それらのデータを除くような検索条件を情報検索装置が自動的に生成し、簡単にデータベースを検索できる。
また、上記発明によれば、データ記憶手段が、複数の属性値と、それら属性値を分類するための属性とを記憶し、データ分類属性選択手段が、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、前記属性及び／又は属性値を利用した複数の分類基準でそれぞれ分類を行い、それらの分類結果に対して所定の評価指標により評価値を求め、各評価値に基づいて、前記分類基準の中から所定基準を満たす分類基準を選択し、表示制御手段が、前記選択された分類基準を利用して前記データを表示する。
【０１０６】
以上のように本発明は、多量なデータが与えられた際に、あらかじめ定義されているラベルを用いてデータの概要をユーザにわかりやすく説明する技術に関するものである。この技術は、ユーザに対して多量なデータを表示するデータ表示装置や、多量なデータが検索される可能性がある情報検索装置に有効である。
【０１０７】
即ち、第１の発明によれば、多量なデータを表示する場合、表示するデータを属性軸に関して並び換え、さらにラベルを用いて表示することにより、多量なデータを表示する場合でも、ユーザにわかりやすく表示することができる。
【０１０８】
第２の発明によれば、多量なデータを表示する場合、ユーザの指定した属性に対して、表示するデータを並び換え、さらにラベルを用いて表示することにより、多量なデータの特徴に関して容易に把握することができる。
【０１０９】
第３の発明によれば、多量なデータが検索された場合に、検索されたデータを属性軸に関して並び換え、さらにラベルを用いて表示することにより、多量なデータを表示する場合でも、ユーザにわかりやすく表示することができる。
【０１１０】
第４の発明によれば、データの表示画面に関する、ユーザが日常的に行っている拡大や縮小の操作に対して情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。
【０１１１】
第５の発明によれば、データの表示画面に関する、ユーザが日常的に行っている画面の移動操作に対して、情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。
【０１１２】
第６の発明によれば、データの表示画面に対して、興味のないデータを指定することにより、それらのデータを除くような検索条件を情報検索装置が自動的に生成し、簡単にデータベースを検索できる。
【０１１３】
【発明の効果】
以上述べたとこらから明らかなように本発明は、表示すべきデータを従来に比べてより一層わかりやすく表示出来るという長所を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態のデータ表示装置のシステム構成図
【図２】本発明の第２の実施の形態のデータ表示装置のシステム構成図
【図３】本発明の第３の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図
【図４】本発明の第４の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図
【図５】本発明の第５の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図
【図６】本発明の第６の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図
【図７】本発明の第１の実施の形態のデータ表示装置のハードウエア構成図
【図８】本発明の第１の実施の形態のデータ表示装置のフローチャート
【図９】本発明の実施の形態における中華料理のメニューデータを示す図表
【図１０】本発明の実施の形態における各属性で定義された表示に利用されるラベルを示す図表
【図１１】本発明の実施の形態における評価指標の計算結果を示す図表
【図１２】本発明の第１の実施の形態におけるデータ表示装置の料理メニューデータのデータ表示例を示す図
【図１３】本発明の第２の実施の形態のデータ表示装置のハードウエア構成図
【図１４】本発明の第２の実施の形態のデータ表示装置のフローチャート
【図１５】本発明の第２の実施の形態におけるデータ表示装置の料理メニューデータの表示例を示す図
【図１６】本発明の第３の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図
【図１７】本発明の第３の実施の形態の情報検索装置のフローチャート
【図１８】本発明の実施の形態における料理メニューデータベースを示す図表
【図１９】本発明の第４の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図
【図２０】本発明の第４の実施の形態の情報検索装置のフローチャート
【図２１】本発明の第４の実施の形態におけるユーザ入力画面
【図２２】本発明の第５の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図
【図２３】本発明の第５の実施の形態の情報検索装置のフローチャート
【図２４】本発明の第５の実施の形態におけるユーザ入力画面
【図２５】本発明の第５の実施の形態における検索結果のデータ表示画面
【図２６】本発明の第６の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図
【図２７】本発明の第６の実施の形態の情報検索装置のフローチャート
【図２８】本発明の第６の実施の形態におけるユーザ入力画面
【図２９】本発明の第６の実施の形態における検索結果のデータ表示画面
【図３０】従来までの情報検索装置のシステム構成図
【図３１】従来までの情報検索装置の検索結果の表示画面
【符号の説明】
１ ：データ記憶部
２ ：ラベル記憶部
３ ：データ分類属性選択手段
４ ：表示位置計算手段
５ ：データ表示部
６ ：ＶＲＡＭ
７ ：主記憶装置
８ ：外部記憶装置
９ ：ＣＰＵ
１０：データ記憶部
１１：ラベル記憶部
１２：ユーザ入力部
１３：データ分類属性選択手段
１４：表示位置計算手段
１５：データ表示部
１６：データベース
１７：検索条件入力部
１８：検索手段
１９：検索データ記憶部
２０：ラベル記憶部
２１：データ分類属性選択手段
２２：表示位置計算手段
２３：データ表示部
２４：データベース
２５：画面拡大縮小入力部
２６：画面位置指定部
２７：属性値変換手段
２８：検索条件記憶部
２９：検索条件生成手段
３０：検索手段
３１：検索データ記憶部
３２：ラベル記憶部
３３：データ分類属性選択手段
３４：表示位置計算手段
３５：データ表示部
３６：データベース
３７：画面移動方向入力部
３８：検索条件記憶部
３９：検索条件生成手段
４０：検索手段
４１：検索データ記憶部
４２：ラベル記憶部
４３：データ分類属性選択手段
４４：表示位置計算手段
４５：データ表示部
４６：データベース
４７：削除データ指定部
４８：検索条件記憶部
４９：検索条件生成手段
５０：検索手段
５１：検索データ記憶部
５２：ラベル記憶部
５３：データ分類属性選択手段
５４：表示位置計算手段
５５：データ表示部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a data display device and an information search device.
[0002]
[Prior art]
A conventional information retrieval apparatus is shown in FIG. In FIG. 30, a large amount of data including attribute value pairs is stored in the database 101, a search condition intended by the user is input in the search condition input unit 102, and the search condition input unit 102 inputs the search condition in relation to the database 101. The information search device that searches the data satisfying the search condition, stores the data searched by the search unit 103 in the data storage unit 104, and presents the data stored in the data storage unit 104 in the data display unit 105 It is.
[0003]
The operation of the information search apparatus in FIG. 30 will be briefly described. For example, the cooking menu data shown in FIG. However, in the cooking menu database, it is assumed that 100 pieces of data of 10 attributes of ID, cooking name, cooking method, type, cooking difficulty level, cooking time, calories, salt content, freezing direction, and lunch box direction are stored. It is assumed that the user inputs a search condition “kind = Chinese” to the search condition input unit 102 for the dish database. At this time, the search unit 103 selects data satisfying the user search condition “type = Chinese” from the data stored in the database unit 101. As a result, 50 dishes menus are searched. The 50 pieces of data searched by the search unit 103 are output to the search data storage unit 104 and stored. Furthermore, 50 data stored in the search data storage unit 104 are displayed on the data display unit 105. For example, data is presented as shown in FIG. In this way, data that satisfies the search condition input by the user is presented. Then, in order to know the outline of the retrieved data, the user confirms all the attribute values of the presented 50 food menu data.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional information search apparatus, as described above, when a large amount of searched data is displayed, the user is searched unless all attribute values of the displayed data are confirmed. I cannot confirm the contents of the data. In particular, even when the user wants to know only the global trend of the retrieved data, there is a drawback that it is difficult for the user to use because all data must be confirmed.
[0005]
In the conventional information search apparatus, when data satisfying the search condition input by the user cannot be satisfied, the user may relax the search condition or modify the search condition to narrow down to even less data. is there. However, it is often difficult for a user who is not familiar with the information search apparatus to correct the search conditions. Also, it is impossible to predict how much data will be searched by correcting the search conditions. When interested data and non-interesting data are presented for the search conditions entered by the user, exclude the uninteresting data when you want to know more detailed information about the interested data. You must build search criteria. The task of constructing a search condition for classifying interesting data and uninteresting data has a problem that it may be a troublesome operation for general users.
[0006]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a data display device and an information search device that can display data to be displayed more clearly than in the past.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
  FirstThe present invention comprises a data storage means for storing a plurality of data having a plurality of pairs of attributes and attribute values;
  Label storage means for storing a label for displaying one or a plurality of the attribute values for each attribute of the data stored in the data storage means;
  Selecting a plurality of label combinations as label candidates for classifying data from the label storage means;
  For each selected combination of labels, using an attribute value corresponding to the combination of each label, all or a part of the same object stored in the data storage means, from a plurality of sets of data Classification into a class for each label, to obtain an evaluation value indicating the degree of dispersion of the attribute value of the data included in the class for each classified label,
  Data classification attribute selection means for selecting one of the predetermined label combinations from the selected combination of labels based on the obtained evaluation value;
  Data display position calculation means for calculating the display position of the data stored in the data storage means using the combination of labels selected by the data classification attribute selection means;
  Data display means for displaying the data stored in the data storage means using the combination of the labels selected by the data classification attribute selection means and the result calculated by the data display position calculation means;
  TheA data display device provided.
[0008]
  SecondThe present invention provides a numerical value of the class as the evaluation value of the data classification attribute selection means when the attribute of the data stored in the data storage means includes a numerical attribute and the attribute value is a numerical value. Use reciprocal of standard deviation of attribute
  Of the first aspect of the present invention,It is a data display device.
[0009]
  ThirdIn the present invention, the symbol of the class is used as the evaluation value of the data classification attribute selection unit when the attribute of the data stored in the data storage unit includes a symbol attribute and the attribute value is a symbol. Use attribute probabilities
  The data display device according to the first aspect of the present inventionIt is.
[0010]
  4thThe present invention further includes data search means for searching a database according to a search condition input by a user and inputting the searched data to the data storage means.
  The data display device according to the first aspect of the present inventionIt is.
[0011]
  5thAccording to the present invention, the data is recipe data, and the attribute includes one or more of a cooking method, a type, a cooking difficulty level, a calorie, a salt content, a freezing direction, and a lunch box-oriented attribute.
  The data display device according to the first aspect of the present inventionIt is.
[0021]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of a data display device and an information search device according to the present invention will be described with reference to the drawings.
(Embodiment 1)
FIG. 1 shows the system configuration of the data display apparatus according to the first embodiment of the present invention. The configuration of the present embodiment will be described with reference to FIG.
[0022]
  In FIG. 1, 1 is a data storage unit for storing data consisting of a set of attribute values, 2 is a label storage unit for storing labels for classifying data, and 3 is a label storage using a predefined evaluation index. The data classification attribute selection means for selecting the label stored in the data storage section and the attribute for classifying the data stored in the data storage section, 4 displays data using the attribute selected by the data classification attribute selection means Data display position calculating means for calculating the position, 5 is a data display section for displaying data using the label selected by the data classification attribute selecting means and the result calculated by the data display position calculating means.The
[0023]
A hardware configuration in which the system configured as described above is executed is shown in FIG. Since FIG. 7 is basically the same as the configuration of the general-purpose computer system, the data storage unit 1, the label storage unit 2, and the data display unit 5 described as the components of the system configuration shown in FIG. . 7 identical to those in the system configuration of FIG. 1 are assigned the same reference numerals and descriptions thereof are omitted. In FIG. 7, 6 is a VRAM for storing data displayed on the data display unit 5, 7 is a main storage device for storing processing programs and data at the time of execution, 8 is an external storage device for storing programs and data, Reference numeral 9 denotes a CPU that transfers a program stored in the external storage device 8 to the main storage device 7 for execution.
[0024]
The operation of the data display device of the embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
<Preparation>
Data composed of a set of attribute values expressed in a relational database is stored in the data storage unit. Further, a label expressing one or a plurality of attribute values in one word is stored for each attribute of data input to the data storage unit to the label storage unit.
<Algorithm>
(Step 1)
Data consisting of pairs of attribute values can be classified depending on whether they are included in the label. Therefore, in the data classification attribute selection means, for each attribute of the data stored in the data storage unit, a plurality of appropriate label combinations as candidates for classifying the data from the labels stored in the label storage unit select. Further, the process proceeds to the next step for one label combination from the selected label combination.
(Step 2)
The selected label combination is classified according to whether or not the data stored in the data storage unit is included in the label, and an evaluation index is calculated for the classification result.
(Step 3)
When the calculation of the evaluation index has been completed for all combinations selected as label combination candidates in (Step 1), the process proceeds to the next step. Otherwise, a combination of labels for which no evaluation index is calculated is selected again from the candidates selected in (Step 1), and the process returns to (Step 2) for the selected set of labels.
(Step 4)
Regarding the label combination calculated in (Step 1), the label combination having the largest evaluation index value is selected as the data classification attribute.
(Step 5)
The data is classified into a plurality of sets of data using the labels selected in (Step 4). Further, when all the attribute values of the classified data are included in the labels stored in the label storage unit, the labels are used to label the data set.
(Step 6)
In the display position calculation means, the position for displaying data is calculated for the classification attribute selected in (Step 4).
(Step 7)
(Step 4) Display on the data display unit using the label selected in (Step 5) and the display position of the data calculated in (Step 6).
[0025]
The operation of the data display device will be described more specifically with respect to the above operation with respect to the cooking menu data shown in FIG.
<Preparation>
9 is input to the data storage unit. This dish menu data is composed of ten attributes such as ID, dish name, cooking method, type, cooking difficulty, cooking time, calories, salt content, freezing direction, and lunch box direction. Further, as shown in FIG. 10, the label storage unit stores a label expressing one or more attribute values in one word for each attribute of the data input to the data storage unit. For example, in the cooking difficulty level attribute, the label “easy” represents that the cooking difficulty level attribute value of the cooking menu data in FIG. 9 is “1” or “2”.
<Algorithm>
(Step 1)
The data classification attribute selection means selects labels for classifying the data of FIG. 9 into a plurality of classes. As a label for classifying data, a label combination candidate is selected from the labels of FIG. 10 stored in the label storage unit. Here, “Easy” “Difficult” for the cooking difficulty attribute, “Within 30 minutes” “30-60 minutes” “60 minutes or more” for the cooking time attribute, “Less than 300” for the calorie attribute 300 or more ”,“ less than 2 ”,“ 2 or more ”regarding the salinity attribute,“ ○ ”” × ”regarding the freezing attribute, and“ ○ ”” × ”regarding the lunch box attribute, Select as a candidate label for classification. Furthermore, one is selected from the combination of labels selected as candidates, and the process proceeds to the next step. Here, “simple” or “difficult” is selected from the combinations of six labels with respect to the attribute of the cooking difficulty level, and the process proceeds to the next step using these label combinations.
(Step 2)
9 is classified into two using “easy” and “difficult” which are combinations of labels selected in (Step 1). A set of classified data is called a class. In general, the evaluation of a class in which data is classified is often evaluated from the viewpoint of “how the data included in the classified class is collected”. Therefore, an evaluation index that represents the degree of dispersion of data included in each class is calculated for the classified classes. However, since there are symbol attributes and numerical attributes as data attributes, an index expressing the degree of dispersion is defined for each. Regarding symbol attributes, it can be determined that a class containing many of the same attribute values has a small degree of variance of the attribute values. Therefore, the degree of variance Dj related to the symbol attribute is calculated by the following formula using the probability.
(Equation 1)
Dj = Σk P (Ck) Σi P (Xj = xi | Ck) (Xj: Symbol attribute)
However, Xj represents the jth attribute of the data, xi represents the attribute value of the attribute Xj, and Ck represents the kth class classified by the label. P (Xj = xi | Ck) expresses the conditional probability that the attribute Xj takes the attribute value xi in class Ck, and P (Ck) is classified into class Ck after some data before classification. Expresses the probability. Furthermore, ^ 2 expresses the square. It can be seen that the larger the value of (Equation 1), the smaller the variance of the attribute values of the data included in the classified class, and the classes are classified into similar attribute values.
[0026]
On the other hand, for numerical attributes, the degree of dispersion of attribute values included in class Ck is expressed using standard deviation. A small standard deviation value of the attribute value of data included in the class Ck indicates that the degree of dispersion is small. Therefore, the degree of variance Dj related to the numerical attribute is calculated by the following formula using the reciprocal of the standard deviation.
(Equation 2)
Dj = Σk P (Ck) × (1 / σk, j) (Xj: Numerical attribute)
However, σk, j represents the standard deviation of the Xj attribute of class Ck. It shows that the attribute value of the data contained in the classified class is similar, so that the value of (Formula 2) is large.
[0027]
Using Dj calculated in (Equation 1) and (Equation 2), the degree of dispersion A by the class Ck by the label is expressed by the following equation.
(Equation 3)
A = Σj (wj × Dj)
However, wj is an appropriately determined coefficient for normalizing the unit of each attribute and needs to be set in advance. By calculating (Equation 3), it is possible to calculate an evaluation value of the unity degree of the class classified by the label.
[0028]
With respect to the dish menu database of FIG. 9, an example of calculating the degree of data aggregation when the dish difficulty level is classified by the labels “easy” and “difficult” is shown below.
[0029]
Assume that the number of data of the cooking menu in FIG. Of the 50 pieces of data, it is assumed that the data having the cooking difficulty level “simple”, that is, the data having the cooking difficulty level 1 or 2 is 20 pieces of data having IDs of 8, 10, 12, 13,. In addition, it is assumed that the data with the difficulty level of cooking, that is, the data with the cooking difficulty level of 3 or 4, is 30 data with IDs of 1, 3, 4, 6,. These two classes classified by the degree of cooking difficulty are C1 and C2, respectively. At this time, P (C1) = 20/50 and P (C2) = 30/50 can be calculated.
[0030]
Here, the degree of data dispersion is calculated for the cooking method which is a symbol attribute. In the attribute of the cooking method of class C1, when there are 15 data with the attribute value of “stir fry” and 5 data of “baked goods”
P (cooking method = stir-fry | C1) = 15/20
P (cooking method = pottery | C1) = 5/20
It can be calculated with Similarly for C2 class data,
P (cooking method = cooked food | C2) = 8/30
P (cooking method = boiled food | C2) = 4/30
P (cooking method = stir-fry | C2) = 8/30
P (cooking method = steamed food | C2) = 10/30
It can be calculated with At this time, regarding the attribute of the cooking method, the value of (Equation 1) is
D cooking method = 20/50 × {(15/20) ^ 2 + (5/20) ^ 2}
+ 30/50 × {(8/30) ^ 2 + (4/30) ^ 2 + (8/30) ^ 2
+ (10/30) ^ 2}
It can be calculated with With respect to symbolic attributes such as freezing direction and lunch box direction, the degree of dispersion of attribute values can be calculated using probability in the same manner.
[0031]
  Next, the degree of data dispersion is calculated regarding the cooking time, which is a numerical attribute. It is assumed that the standard deviation of the cooking time can be calculated as 50 minutes with respect to the cooking time attribute of the data included in the class C1. Similarly, it is assumed that the standard deviation of the cooking time can be calculated as 30 minutes for the class C2. At this time, (Equation 2) is
D cooking time = {20/50 × (1/50)} + {30/50 × (1/30)}
It can be calculated with With respect to symbol attributes such as calories and salinity, the degree of variance of attribute values can be calculated using the standard deviation in the same manner. By substituting these values calculated in (Equation 1) and (Equation 2) into (Equation 3),
A = 1.0 x D cooking method + 1.0 x D for freezing + 1.0 x D for lunch + 1.0 x D cooking time + 1.0 x D calories + 1.0 x D salt +
Can be calculated. This makes it possible to calculate the degree of dispersion of attribute values when the cooking difficulty level is classified by two labels “easy” and “difficult”. Here, the weights wj for the respective attributes are all set to 1.0. However, when it is necessary to consider the unit of each attribute, the coefficients are adjusted.
(Step 3)
  Among the combinations selected as the label combination candidates in (Step 1), the data was classified according to “easy” and “difficult” regarding the attribute of the cooking difficulty level, and the evaluation index was calculated. Similarly, “within 30 minutes” “30-60 minutes” “60 minutes or more” regarding the cooking time attribute, which is a candidate for the other label combination selected in (Step 1), Same for “less than 300”, “300 or more”, salinity attribute “less than 2” “2 or more”, refrigeration direction attribute “○” ”×”, lunch box direction attribute “○” ”×” Next, the evaluation index is calculated.
(Step 4)
  (Step 2) FIG. 11 shows the result of the evaluation index calculated in (Step 3). From the results of FIG. 11, the labels “within 30 minutes”, “30 to 60 minutes”, and “60 minutes or more” relating to the attribute of cooking time have the largest evaluation index values. Therefore, the data shown in FIG. 9 is classified according to the cooking time attribute by the labels “less than 30 minutes”, “30 to 60 minutes”, and “60 minutes or more” regarding the cooking time attribute.
(Step 5)
  When the attribute values of all the data included in each class classified in (Step 4) are included in a certain label, the class is labeled. More specifically, the calorie attribute value of all data included in the class “within 30 minutes” classified by cooking time in (Step 4) was “300 or more”. At this time, a label “300 or more” is attached to the calorie attribute of the class “within 30 minutes”.
(Step 6)
  In (Step 4), the data was classified according to the attribute value of cooking time. Therefore, when the labels “within 30 minutes”, “30 to 60 minutes”, and “60 minutes or more” are displayed at the left, center, and right positions of the screen, respectively, the data is displayed. Calculate where to go. For example, labels of “within 30 minutes”, “30 to 60 minutes”, and “60 minutes or more” are displayed at positions of 100 dots, 200 dots, and 300 dots from the left of the display device, respectively. At this time, assuming that the positions of 100 dots, 200 dots, and 300 dots are cooking time positions of 30 minutes, 45 minutes, and 60 minutes, respectively, the first data in FIG. The time is 80 minutesThe
200+ {(300-200) / (60-45)} x (80-45) = 433
Thus, the position of 433 dots from the left is calculated. Similarly, the display position is calculated for all the data in FIG.
(Step 7)
  Using the label selected in (Step 5) and the display position of the data calculated in (Step 6), the data display means displays as shown in FIG. 12 so that all data can be displayed.
[0032]
By displaying FIG. 12, it can be seen that a dish whose cooking time is “60 minutes or more” is “boiled”. In addition, you can see at a glance that the food for "within 30 minutes" has a calorie value of "300 or more". Thus, by explaining the characteristics of a large amount of data using labels, even if each data is displayed small due to the limit of the display size and detailed information cannot be displayed, the user can Data can be overviewed at a time and the data distribution status can be easily grasped.
[0033]
In the present embodiment, a candidate consisting of a set of labels for classifying data is created using a label related to one attribute in (Step 1). However, data may be classified by a combination of two or more attribute labels. For example, using the labels “Easy” and “Difficulty” of the attribute of cooking difficulty and the labels of “less than 300” and “300 or more” of the calorie attribute to classify combinations of labels classified into four classes You may select as a candidate. Thereby, the data can be classified by various combinations.
[0034]
In the present embodiment, the data is displayed using the image data of the cooking menu as shown in FIG. However, you may display on a screen using the card | curd which showed the specific attribute value. At that time, in order to display all the data within the range of the data display unit, the attribute value of each data is displayed small, which may be difficult for the user to confirm. However, since the data is displayed using the label, the rough value can be easily estimated by the user, and the contents of the data can be grasped globally.
[0035]
In this embodiment, as shown in FIG. 12, data is arranged in the left-right direction according to the attribute value. However, data may be arranged in the vertical direction according to the attribute value.
[0036]
In the present embodiment, when all the attribute values of the data included in the classified class are included in (Step 5), the classified class is labeled. However, even if not all data attribute values are included, if most of the data attribute values are included, labeling is performed to indicate that "most data is included in the label". An indication may be used. For example, in (Step 5) of the present embodiment, since the calorie attribute value of all the data included in the class whose cooking time is “within 30 minutes” is “300 or more”, the calorie attribute is “ Labeled “over 300”. However, in a part of the data included in the class having the cooking time of “less than 30 minutes” and the attribute value of the calorie is less than 300, in this embodiment, the cooking time is set to the class of “less than 30 minutes”. On the other hand, even though the calorie attribute value of most data is less than 300, it cannot be labeled “less than 300”. Therefore, when most of the data is included in a certain label, the label may be used for labeling.
In the present embodiment, when displaying data, the background color is one color. However, a visual effect such as gradation that continuously changes the background color for displaying data may be used to indicate that the attribute value of the data is continuously changing.
[0037]
In this embodiment, Equations 1 to 3 are used as the evaluation index. However, any index that expresses the degree of data dispersion such as the category usefulness used in the concept learning method can be used. An indicator may be used. Moreover, you may use the amount of acquired information currently used with methods, such as ID3.
[0038]
In the present embodiment, the label stored in the label storage unit is a label defined by a general set. However, the label stored in the label storage unit may be a label of a fuzzy set defined by a membership function. Labels defined by membership functions can be used. Thereby, a large amount of data can be explained in the data display unit using ambiguous labels used by humans.
(Embodiment 2)
Next, a second embodiment will be described.
[0039]
  FIG. 2 shows the configuration of the data display device. In FIG. 2, 10 is a data storage unit that stores data consisting of attribute value pairs, 11 is a label storage unit that stores labels for classifying data, and 12 can input attributes for the user to classify data. A user input unit 13 is a data classification attribute selection unit that selects a label stored in the label storage unit and an attribute for classifying data stored in the data storage unit using a predefined evaluation index, 14 is a data display position calculation means for calculating the data display position using the attribute selected by the data classification attribute selection means, and 15 is a label selected by the data classification attribute selection means and a data display position calculation means. A data display unit that displays data using the results.The
[0040]
A hardware configuration in which the system configured as described above is executed is shown in FIG. 13 is basically the same as the configuration of the general-purpose computer system. Therefore, the data storage unit 10, the label storage unit 11, the data display unit 15, and the user input unit 12 described as the components of the system configuration shown in FIG. And. 13 that are the same as those in the system configuration of FIG. 2 are assigned the same reference numerals and descriptions thereof are omitted. In FIG. 13, 6 is a VRAM that stores data displayed on the data display unit 15, 7 is a main storage device that stores processing programs and data at the time of execution, 8 is an external storage device that stores programs and data, Reference numeral 9 denotes a CPU that transfers a program stored in the external storage device 8 to the main storage device 7 for execution.
[0041]
The operation of the data display device of the embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
<Preparation>
Data composed of a set of attribute values expressed in a relational database is stored in the data storage unit. Further, a label expressing one or a plurality of attribute values in one word is stored for each attribute of data input to the data storage unit to the label storage unit.
<Algorithm>
(Step 1)
In the user input unit, the user inputs an attribute for classifying data.
(Step 2)
The label relating to the attribute input in (Step 1) is selected, and the data stored in the data storage unit is classified using the selected label.
(Step 3)
Data is classified using the label of the attribute selected in (Step 2), and each set of classified data is regarded as a class. When the attribute values of all the data included in the class are included in the label stored in the label storage unit, the label is labeled with the label.
(Step 4)
The display position calculation means calculates the position for displaying data for the selected classification attribute.
(Step 5)
(Step 2) Display on the data display means using the label selected in (Step 3) and the data display position calculated in (Step 4).
[0042]
The operation of the data display device will be described more specifically with respect to the above operation with respect to the cooking menu data shown in FIG.
<Preparation>
Since it is the same as the content demonstrated in 1st Embodiment, the description is abbreviate | omitted here.
<Algorithm>
(Step 1)
In the user input means, the user designates “cooking time” and “calorie” attributes as attributes for classifying data.
(Step 2)
Since the attribute is specified by the user, “less than 300” or “300 or more” is selected for the calorie attribute from the label of FIG. 10, and “within 30 minutes” or “30-60” for the attribute of “cooking time” Select the “minutes” and “60 minutes or more” labels.
(Step 3)
The data shown in FIG. 9 is classified into six classes based on combinations of the selected labels “less than 300”, “300 or more”, “within 30 minutes”, “30 to 60 minutes”, and “60 minutes or more”. For the classified classes, the labeling is examined in the same manner as described in the first embodiment (step 5). In this case, since all the attribute values of the cooking method of the data whose cooking time is “60 minutes or more” are “boiled food”, the boiled food is selected from the label of FIG.
(Step 4)
Based on the label selected in (Step 2), the data was classified by the attribute value of calories and the attribute value of cooking time. Therefore, the place where each data is displayed when the calorie label is arranged up and down and the cooking time label is arranged on the left and right is calculated.
(Step 5)
(Step 2) Display as shown in FIG. 15 so that all data can be displayed in the data display unit using the label selected in (Step 3) and the display position of the data calculated in (Step 4). To do. However, in (Step 4), since the label “cooking method: boiled food” has been labeled for the label having a cooking time of 60 minutes or longer, “cooking method: boiled food” is displayed as shown in FIG.
[0043]
By displaying FIG. 15, it can be seen that a dish whose cooking time is “60 minutes or longer” is “boiled”. In addition, you can see at a glance that the food for "within 30 minutes" has a calorie value of "300 or more". In this way, by explaining the characteristics of a large amount of data using labels, even if each data is displayed small due to the limit of the display size and detailed information cannot be displayed, the user has a large amount of data. Data can be overviewed at a time and the data distribution status can be easily grasped. Furthermore, it is possible to overview the data from the viewpoint desired by the user. Additional information can be added and displayed for attributes not specified by the user, and a large amount of information can be shown to the user on one screen.
[0044]
In the present embodiment, in (Step 1), the user designates two attributes and classifies data with respect to the two attributes. However, the user may specify three or more attributes and classify and display the data three-dimensionally. Of course, the user may specify one attribute.
[0045]
In the present embodiment, the data is displayed using the image data of the cooking menu as shown in FIG. However, you may display on a screen using the card | curd which showed the specific attribute value. At that time, in order to display all the data within the range of the data display unit, the attribute value of each data is displayed small, which may be difficult for the user to confirm. However, since the data is displayed using labels, the rough attribute value can be easily estimated by the user and the contents of the data can be grasped globally.
[0046]
In the present embodiment, when all the attribute values of the data included in the classified class are included, the classified class is labeled. However, even if not all data attribute values are included, if most of the data attribute values are included, labeling is performed to indicate that "most data is included in the label". An indication may be used.
[0047]
In the present embodiment, when displaying data, the background color is one color. However, a visual effect such as gradation that continuously changes the background color for displaying data may be used to indicate that the attribute value of the data is continuously changing.
[0048]
In the present embodiment, the label stored in the label storage unit is a label defined by a general set. However, the label stored in the label storage unit may be a label of a fuzzy set defined by a membership function. Labels defined by membership functions can be used. Thereby, a large amount of data can be explained in the data display unit using ambiguous labels used by humans.
(Embodiment 3)
Next, a third embodiment will be described.
[0049]
FIG. 3 shows the system configuration of the information retrieval apparatus according to the third embodiment. In FIG. 3, 16 is a database for storing data consisting of a set of attribute values, 17 is a search condition input unit for inputting a search condition, and 18 is a search means for searching the database with the search condition input in the search condition input unit. , 19 is a search data storage unit for storing data searched by the search means, 20 is a label storage unit for storing labels for classifying data, and 21 is a label storage unit using a predefined evaluation index. A data classification attribute selection means for selecting the label stored in the data storage section and the attribute for classifying the data stored in the data storage section; 22 is a data display position using the attribute selected by the data classification attribute selection means; Is a data display position calculation means for calculating, using a label selected by the data classification attribute selection means and a result calculated by the data display position calculation means A data display unit that displays over data.
[0050]
A hardware configuration in which the system configured as described above is executed is shown in FIG. 16 is basically the same as the configuration of the general-purpose computer system. Therefore, the search condition input unit 17, the search data storage unit 19, the label storage unit 20, and the data display described as the components of the system configuration shown in FIG. Part 23. 16 that are the same as those in the system configuration of FIG. 3 are assigned the same reference numerals and descriptions thereof are omitted. In FIG. 16, 6 is a VRAM that stores data displayed on the data display unit 23, 7 is a main storage device that stores processing programs and data at the time of execution, 8 is an external storage device that stores programs and data, Reference numeral 9 denotes a CPU that transfers a program stored in the external storage device 8 to the main storage device 7 for execution.
[0051]
The operation of the information search apparatus according to the embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
<Preparation>
Data consisting of a set of attribute values as expressed in a relational database is stored in the database. Further, a label expressing one or a plurality of attribute values in one word is stored for each attribute of data input to the database in the label storage unit.
<Algorithm>
(Step 1)
In the search condition input unit, a search condition intended by the user is input.
(Step 2)
In the search means, the database stored in the database is searched using the search condition input by the search condition input unit, and the searched data is input and stored in the search data storage unit.
(Step 3)
If the number of data input to the search data storage unit is less than a preset number, these data are displayed and the algorithm is terminated. Otherwise, go to the next step.
[0052]
Since (Step 4) to (Step 10) are the same as (Step 1) to (Step 7) of the first embodiment, description thereof is omitted here.
[0053]
The above operation will be described more specifically using an information retrieval apparatus in a dish menu database.
<Preparation>
The food menu data shown in FIG. 18 expressed in a table format is input to the database. The database shown in FIG. 18 includes the same attributes as those shown in FIG. Further, the label shown in FIG. 10 is input and stored in the label storage unit.
(Step 1)
In order to search only the Chinese food data from the food menu database of FIG. 18, the user inputs the following search question text in the search condition input unit.
(Equation 4)
 select *
from Cooking menu
 where Type = “Chinese”
(Step 2)
In the retrieval means, the dish menu database in the database is retrieved using the retrieval question text input in the retrieval condition input unit. The retrieved data is shown in FIG. Next, the data of FIG. 9 is inputted and stored in the search data storage unit.
(Step 3)
Since the retrieved data is larger than the preset value, the process proceeds to (Step 4). Since (Step 4) and subsequent steps are the same as in the first embodiment when the data of the cooking menu of FIG. 9 is input to the data storage unit, description thereof is omitted here.
[0054]
Finally, the response to the search question sentence (Equation 4) input by the user is the response shown in FIG. 12, as in the first embodiment.
[0055]
By displaying FIG. 12, it can be seen that a dish whose cooking time is “60 minutes or more” is “boiled”. In addition, you can see at a glance that the food for "within 30 minutes" has a calorie value of "300 or more". Thus, by explaining the characteristics of a large amount of data using labels, even if each data is displayed small due to the limit of the display size and detailed information cannot be displayed, the user can Data can be overviewed at a time and the data distribution status can be easily grasped.
[0056]
In the present embodiment, the data is rearranged with respect to the selected attribute, the search result is displayed using a predefined label, and the operation of the information search apparatus ends. However, the search condition is generated again by selecting the label displayed by the user for the display of the search result, and the data is searched again for the searched data as in the present embodiment. The attribute and label for sorting are selected, and the search result can be displayed. Thereby, the user can search data interactively with the information search device.
[0057]
In the present embodiment, a candidate consisting of a set of labels for classifying data is created using a label relating to one attribute in (Step 4). However, data may be classified by a combination of two or more attribute labels. For example, using the labels “Easy” and “Difficulty” of the attribute of cooking difficulty and the labels of “less than 300” and “300 or more” of the calorie attribute to classify combinations of labels classified into four classes You may select as a candidate. Thereby, the data can be classified by various combinations.
[0058]
In the present embodiment, the data is displayed using the image data of the cooking menu as shown in FIG. However, you may display on a screen using the card | curd which showed the specific attribute value. At that time, in order to display all data within the range of the data display unit, the attribute value of each data is displayed small, and it may be difficult for the user to confirm. However, since the data is displayed using the label, the rough value can be easily estimated by the user, and the contents of the data can be grasped globally.
[0059]
In this embodiment, as shown in FIG. 12, data is arranged in the left-right direction according to the attribute value. However, data may be arranged in the vertical direction according to the attribute value.
[0060]
In the present embodiment, when all the attribute values of the data included in the classified class are included in (Step 8), the classified class is labeled. However, even if not all of the attribute values of the data are included, if most of the attribute values of the data are included, labeling is performed to indicate that "most data is included in the label" An indication may be used.
[0061]
In the present embodiment, when displaying data, the background color is one color. However, a visual effect such as gradation that continuously changes the background color for displaying data may be used to indicate that the attribute value of the data is continuously changing.
[0062]
In this embodiment, Equations 1 to 3 are used as the evaluation index. However, any index that expresses the degree of data dispersion such as the category usefulness used in the concept learning method can be used. An indicator may be used. Moreover, you may use the amount of acquired information currently used with methods, such as ID3.
[0063]
In the present embodiment, the label stored in the label storage unit is a label defined by a general set. However, the label stored in the label storage unit may be a label of a fuzzy set defined by a membership function. Labels defined by membership functions can be used. Thereby, a large amount of data can be explained in the data display unit using ambiguous labels used by humans.
[0064]
In the present embodiment, (Step 1) to (Step 7) in the first embodiment are used in (Step 4) to (Step 10). However, in the configuration of the present embodiment, the user input unit in the second embodiment is provided, and (Step 4) to (Step 8) of the present embodiment are replaced with (Step 1) to (Step 1) of the second embodiment. By changing to (Step 5), it becomes possible to display data from the viewpoint desired by the user for the search result. Thereby, even when a large amount of data is searched, the user can easily grasp the outline of the data.
(Embodiment 4)
Next, a fourth embodiment will be described.
[0065]
FIG. 4 shows the system configuration of the information search apparatus of the fourth embodiment. In FIG. 4, 24 is a database for storing data consisting of attribute value pairs, 25 is a screen enlargement / reduction input unit for the user to input screen enlargement / reduction, and 26 is a screen region specification unit for the user to specify a screen region, 27 is an attribute value converting means for converting the area specified by the screen area specifying section into an attribute value, 28 is a search condition storage section storing the search conditions for searching the database, and 29 is input by the screen enlargement / reduction input section. Search condition generating means for generating a search condition from the acquired information, the attribute value converted by the attribute value conversion means, and the search condition stored in the search condition storage unit, and 30 is a search generated by the search condition generating means. Search means for searching a database according to conditions, 31 is a search data storage unit for storing data searched by the search means, and 32 is a label storage for storing labels for classifying data , 33 is a data classification attribute selection means for selecting a label stored in the label storage unit and an attribute for classifying data stored in the data storage unit using a predefined evaluation index, and 34 is a data Data display position calculation means for calculating the data display position using the attribute selected by the classification attribute selection means, 35 uses the label selected by the data classification attribute selection means and the result calculated by the data display position calculation means. The data display unit displays data.
[0066]
A hardware configuration in which the system configured as described above is executed is shown in FIG. 19 is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system. Therefore, the screen enlargement / reduction input unit 25, the screen position specifying unit 26, the database 24, and the search condition storage described as the components of the system configuration shown in FIG. A unit 28, a search data storage unit 31, a label storage unit 32, and a data display unit 35 are provided. 19 that are the same as those in the system configuration in FIG. 4 are assigned the same reference numerals and descriptions thereof are omitted. In FIG. 19, 6 is a VRAM that stores data displayed on the data display unit 35, 7 is a main storage device that stores processing programs and data at the time of execution, 8 is an external storage device that stores programs and data, Reference numeral 9 denotes a CPU that transfers a program stored in the external storage device 8 to the main storage device 7 for execution.
[0067]
The operation of the information search apparatus according to the embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
<Preparation>
Data consisting of a set of attribute values as expressed in a relational database is stored in the database. Also, a label that expresses one or more attribute values in one word is input and stored for each attribute of data input to the database to the label storage unit. Further, the screen presented to the user displays data in the format shown in the third embodiment, and the search condition storage unit stores the conditions under which the presented data is searched.
(Step 1)
In the screen enlargement / reduction input section, the user presses an enlargement button when the search condition is strict and the database is searched for more detailed information. When the user relaxes the search condition and searches the database in a wider range, the user presses the reduction button.
(Step 2)
If the user clicks the enlarge button, the process proceeds to the next step. Otherwise, go to (Step 6).
(Step 3)
In the screen position designation unit, the user is prompted to input an area to be enlarged, and the user is requested to input an area requested for detailed information.
(Step 4)
In the attribute value conversion means, the area input in (Step 3) is converted into an attribute value.
(Step 5)
In the search condition generation means, a search question sentence is generated from the attribute value converted in (Step 4) and the search condition in which the displayed data is searched, and the process proceeds to (Step 7).
(Step 6)
In the search condition generation means, a new search question sentence in which the search conditions stored in the search condition storage unit are relaxed is generated, and the process proceeds to the next step.
(Step 7)
The search means searches the stored database using the search conditions generated by the search condition generation means, and the searched data is input and stored in the search data storage means.
(Step 8)
If the number of retrieved data is less than a preset number, these data are displayed and the algorithm is terminated. Otherwise, go to the next step.
[0068]
Since (Step 9) to (Step 15) are the same as (Step 1) to (Step 7) of the first embodiment, description thereof is omitted here.
[0069]
The above operation will be described more specifically using the information retrieval apparatus in the dish menu database of FIG.
<Preparation>
The food menu data shown in FIG. 18 expressed in a table format is input to the database. The database shown in FIG. 18 includes the same attributes as those shown in FIG. Further, the label of FIG. 10 is input to the label storage unit with respect to the attributes of the database of FIG. further,
(Equation 5)
 select *
from Cooking menu
The search conditions are stored in the search condition storage unit, and the result of the database search under the condition (Equation 5) is displayed on the screen as shown in FIG.
(Step 1)
In the screen shown in FIG. 21, the user can grasp the tendency of the searched dish data. Therefore, in order to further refine the search condition and obtain detailed information on the dish, the “enlarge” button on the left side of the display screen is used.
(Step 2)
Since the user has pressed the enlarge button, the process proceeds to (Step 3).
(Step 3)
As a result of prompting the user to input an area to be enlarged, the user designates the area shown in FIG.
(Step 4)
Since the designated area is a part of type = Chinese and a part of Western food, the attribute value conversion means uses the attribute value of type = “Chinese” and an ID indicating data of a part of Western food in the attribute value conversion means. = Convert to attribute value "56,67,88,134,152".
(Step 5)
In the search condition generation means,
(Equation 6)
 select *
from Cooking menu
 where Type = "Chinese" or ID = "56,67,88,134,152"
The search condition is generated, and the process proceeds to (Step 7).
Since (Step 7) is the same as the operation of the third embodiment, the description thereof is omitted here. The screen finally presented to the user is the same as in FIG.
[0070]
The user can search for desired data by setting the search condition by an intuitive operation of enlargement / reduction without being aware of inputting the search condition. Thereby, even a user who is not used to information search can easily search the database.
[0071]
By displaying FIG. 12, it can be seen that a dish whose cooking time is “60 minutes or more” is “boiled”. In addition, you can see at a glance that the food for "within 30 minutes" has a calorie value of "300 or more". Thus, by explaining the characteristics of a large amount of data using labels, even if each data is displayed small due to the limit of the display size and detailed information cannot be displayed, the user can Data can be overviewed at a time and the data distribution status can be easily grasped.
[0072]
In the present embodiment, the data is rearranged with respect to the selected attribute, the search result is displayed using a predefined label, and the operation of the information search apparatus ends. However, the search condition is generated again by selecting the label displayed by the user for the display of the search result, and the data is searched again for the searched data as in the present embodiment. The attribute and label for sorting are selected, and the search result can be displayed. Thereby, the user can search data interactively with the information search device.
[0073]
In the present embodiment, a candidate consisting of a set of labels for classifying data is created using a label relating to one attribute in (Step 9). However, data may be classified by a combination of two or more attribute labels. For example, using the labels “Easy” and “Difficulty” of the attribute of cooking difficulty and the labels of “less than 300” and “300 or more” of the calorie attribute to classify combinations of labels classified into four classes You may select as a candidate. Thereby, the data can be classified by various combinations.
[0074]
In the present embodiment, the data is displayed using the image data of the cooking menu as shown in FIG. However, you may display on a screen using the card | curd which showed the specific attribute value. At that time, in order to display all the data within the range of the data display unit, the attribute value of each data is displayed small, which may be difficult for the user to confirm. However, since the data is displayed using the label, the rough value can be easily estimated by the user, and the contents of the data can be grasped globally.
[0075]
In this embodiment, as shown in FIG. 12, data is arranged in the left-right direction according to the attribute value. However, data may be arranged in the vertical direction according to the attribute value.
[0076]
In the present embodiment, when all the attribute values of the data included in the classified class are included in (Step 13), the classified class is labeled. However, even if not all data attribute values are included, if most of the data attribute values are included, labeling is performed to indicate that "most data is included in the label". An indication may be used.
[0077]
In the present embodiment, when displaying data, the background color is one color. However, a visual effect such as gradation that continuously changes the background color for displaying data may be used to indicate that the attribute value of the data is continuously changing.
[0078]
In this embodiment, Equations 1 to 3 are used as the evaluation index. However, any index that expresses the degree of data dispersion such as the category usefulness used in the concept learning method can be used. An indicator may be used. Moreover, you may use the amount of acquired information currently used with methods, such as ID3.
[0079]
In the present embodiment, the label stored in the label storage unit is a label defined by a general set. However, the label stored in the label storage unit may be a label of a fuzzy set defined by a membership function. Labels defined by membership functions can be used. Thereby, a large amount of data can be explained in the data display unit using ambiguous labels used by humans.
[0080]
In this embodiment, (Step 1) to (Step 7) in the first embodiment are used in (Step 9) to (Step 15). However, in the configuration of the present embodiment, the user input unit in the second embodiment is provided, and (Step 9) to (Step 13) of the present embodiment are replaced with (Step 1) to (Step 1) of the second embodiment. By changing to (Step 5), it becomes possible to display data from the viewpoint desired by the user for the search result. Thereby, even when a large amount of data is searched, the user can easily grasp the outline of the data.
(Embodiment 5)
Next, a fifth embodiment will be described.
[0081]
FIG. 5 shows a system configuration of an information search apparatus according to the fifth embodiment. In FIG. 5, 36 is a database for storing data consisting of attribute value pairs, 37 is a screen movement direction input unit for inputting the movement direction of the area where the data is displayed, and 38 is a search condition for searching the database. The search condition storage unit 39 is a search condition generation unit 39 that generates a search condition from the direction input by the screen movement direction input unit and the search condition stored in the search condition storage unit, and 40 is a search condition generation unit. Search means for searching the database with the generated search conditions, 41 is a search data storage section for storing data searched by the search means, 42 is a label storage section for storing labels for classifying data, and 43 is previously stored. Using the defined evaluation index, select a label stored in the label storage unit and an attribute for classifying the data stored in the data storage unit Data classification attribute selection means, 44 is a data display position calculation means for calculating the display position of data using the attribute selected by the data classification attribute selection means, and 45 is a label and data display selected by the data classification attribute selection means. It is a data display part which displays data using the result calculated by the position calculation means.
[0082]
A hardware configuration in which the system configured as described above is executed is shown in FIG. 22 is basically the same as the configuration of the general-purpose computer system. Therefore, the screen movement direction input unit, the database, the search data storage unit, the label storage unit, and the data display described as the components of the system configuration shown in FIG. Department. 22 identical to those in the system configuration in FIG. 5 are assigned the same reference numerals and descriptions thereof are omitted. In FIG. 22, 6 is a VRAM for storing data displayed on the data display unit 45, 7 is a main storage device for storing processing programs and data at the time of execution, 8 is an external storage device for storing programs and data, Reference numeral 9 denotes a CPU that transfers a program stored in the external storage device 8 to the main storage device 7 for execution.
[0083]
The operation of the information search apparatus according to the embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
<Preparation>
Data consisting of a set of attribute values as expressed in a relational database is stored in the database. In addition, a label in which one or a plurality of attribute values are expressed in one word is stored for each attribute of data input to the database to the label storage unit. Further, the screen presented to the user displays data in the format shown in the third embodiment, and the search condition storage unit stores the conditions under which the presented data is searched.
(Step 1)
In the screen movement direction input unit, the user inputs a direction in which he is interested.
(Step 2)
In the search condition generation means, a search question sentence is generated from the direction input in (Step 1) and the search condition for searching the displayed data.
(Step 3)
The search means searches the stored database using the search condition generated by the search condition generation means, and the searched data is input and stored in the search data storage unit.
(Step 4)
If the number of retrieved data is less than a preset number, these data are displayed and the algorithm is terminated. Otherwise, go to the next step.
[0084]
Since (Step 5) to (Step 11) are the same as (Step 1) to (Step 7) in the first embodiment, description thereof is omitted here.
[0085]
The above operation will be described more specifically using the information retrieval apparatus in the dish menu database of FIG.
<Preparation>
The food menu data shown in FIG. 18 expressed in a table format is input to the database. The database shown in FIG. 18 includes the same attributes as those shown in FIG. Further, the label of FIG. 10 is input to the label storage unit with respect to the attributes of the database of FIG. further,
(Equation 7)
 select *
from Cooking menu
 where Calorie> 180 and Calorie <400
The search conditions are stored in the search condition storage unit, and the result of the database search under the condition (Equation 7) is displayed on the screen as shown in FIG.
(Step 1)
In the screen shown in FIG. 24, the user can grasp the tendency of the searched dish data. However, because I was interested in data that is slightly higher in calories than the presented data, I click the “Right” button on the left side of the display screen.
(Step 2)
Since the user has input the right button, the value of the calorie attribute condition of the search condition of (Expression 7) is increased as a new search question sentence.
(Equation 8)
 select *
from Cooking menu
 where Calorie> 280 and Calorie <500
A new search question sentence is generated.
Since (Step 3) and subsequent steps are the same as the operation of the third embodiment, description thereof is omitted here. The final data display screen is the screen shown in FIG.
[0086]
The user can search for the desired data by setting the search condition by an intuitive operation of data movement without being aware of inputting the search condition. Thereby, even a user who is not used to information search can easily search the database.
[0087]
By displaying FIG. 25, it can be seen that the Japanese food with less calories is “cooking method: boiled food”. Thus, by explaining the characteristics of a large amount of data using labels, even if each data is displayed small due to the limit of the display size and detailed information cannot be displayed, the user can Data can be overviewed at a time and the data distribution status can be easily grasped.
[0088]
In the present embodiment, the data is displayed using the image data of the cooking menu as shown in FIG. However, you may display on a screen using the card | curd which showed the specific attribute value. At that time, in order to display all the data within the range of the data display unit, the attribute value of each data is displayed small, which may be difficult for the user to confirm. However, since the data is displayed using the label, the rough value can be easily estimated by the user, and the contents of the data can be grasped globally.
[0089]
In the present embodiment, when all the attribute values of the data included in the classified class are included in (Step 9), the classified class is labeled. However, even if not all data attribute values are included, if most of the data attribute values are included, labeling is performed to indicate that "most data is included in the label". An indication may be used.
[0090]
In the present embodiment, when displaying data, the background color is one color. However, a visual effect such as gradation that continuously changes the background color for displaying data may be used to indicate that the attribute value of the data is continuously changing.
[0091]
In this embodiment, Equations 1 to 3 are used as the evaluation index. However, any index that expresses the degree of data dispersion such as the category usefulness used in the concept learning method can be used. An indicator may be used. Moreover, you may use the amount of acquired information currently used with methods, such as ID3.
[0092]
In the present embodiment, the label stored in the label storage unit is a label defined by a general set. However, the label stored in the label storage unit may be a label of a fuzzy set defined by a membership function. Labels defined by membership functions can be used. Thereby, a large amount of data can be explained in the data display unit using ambiguous labels used by humans.
[0093]
In this embodiment, (Step 1) to (Step 7) in the first embodiment are used in (Step 5) to (Step 11). However, in the configuration of the present embodiment, the user input unit in the second embodiment is provided, and (Step 5) to (Step 9) of the present embodiment are replaced with (Step 1) to (Step 1) of the second embodiment. By changing to (Step 5), it becomes possible to display data from the viewpoint desired by the user for the search result. Thereby, even when a large amount of data is searched, the user can easily grasp the outline of the data.
(Embodiment 6)
Next, a sixth embodiment will be described.
[0094]
FIG. 6 shows a system configuration of an information search apparatus according to the sixth embodiment. In FIG. 6, 46 is a database for storing data consisting of attribute value pairs, 47 is a deleted data specifying section for specifying data to be deleted from the data displayed by the user, and 48 is a search condition for searching the database. 49 is a search condition generation unit for generating a search condition from the data specified by the deletion data specifying unit and the search condition stored in the search condition storage unit, and 50 is a search condition generation unit. Search means for searching the database with the generated search conditions; 51, search data storage means for storing data searched by the search means; 52, a label storage section for storing labels for classifying data; An attribute that classifies the label stored in the label storage unit and the data stored in the data storage unit using the defined evaluation index. Data classification attribute selection means 54 for selecting data, 54 is a data display position calculation means for calculating the display position of data using the attribute selected by the data classification attribute selection means, and 55 is a label selected by the data classification attribute selection means And a data display unit for displaying data using the result calculated by the data display position calculation means.
[0095]
A hardware configuration in which the system configured as described above is executed is shown in FIG. 26 is basically the same as the configuration of a general-purpose computer system. Therefore, the deletion data designation unit, the database, the search condition storage unit, the search data storage unit, and the label storage described as the components of the system configuration shown in FIG. And a data display unit. 26, the same components as those in the system configuration in FIG. 6 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted. In FIG. 26, 6 is a VRAM that stores data displayed on the data display unit 55, 7 is a main storage device that stores processing programs and data at the time of execution, 8 is an external storage device that stores programs and data, Reference numeral 9 denotes a CPU that transfers a program stored in the external storage device 8 to the main storage device 7 for execution.
[0096]
The operation of the information search apparatus according to the embodiment configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
(Step 1)
In the deletion data specifying means, the user specifies data that the user is not interested in.
(Step 2)
In the search condition generation means, a search question sentence excluding specified data is generated.
(Step 3)
The search means searches the database stored in the database using the search conditions generated by the search condition generation means, and the searched data is input and stored in the search data storage means.
(Step 4)
If the number of retrieved data is less than a preset number, these data are displayed and the algorithm is terminated. Otherwise, go to the next step.
[0097]
Since (Step 5) to (Step 11) are the same as (Step 1) to (Step 7) in the first embodiment, description thereof is omitted here.
[0098]
The above operation will be described more specifically using the information retrieval apparatus in the dish menu database of FIG.
<Preparation>
The food menu data shown in FIG. 18 expressed in a table format is input to the database. The database shown in FIG. 18 includes the same attributes as those shown in FIG. Further, the label of FIG. 10 is input to the label storage unit with respect to the attributes of the database of FIG. further,
(Equation 9)
 select *
from Cooking menu
 where Calorie> 180 and Calorie <400
The search conditions are stored in the search condition storage unit, and the result of searching the database under the condition of (Equation 9) is displayed on the screen as shown in FIG.
(Step 1)
In the screen shown in FIG. 28, the user can grasp the tendency of the searched dish data. However, since the presented data is not interested in Western food with high calories, the area shown in FIG. 28 is designated as data to be deleted.
(Step 2)
As a new search condition for the input of (Step 1),
(Equation 10)
 select *
from Cooking menu
 where Calorie> 180 and Calorie <300 or
(Type = "Japanese food" and (calorie <300 and calorie <400))
A new search question sentence is generated.
[0099]
Since (Step 3) and subsequent steps are the same as the operation of the third embodiment, description thereof is omitted here. The final display screen is the screen shown in FIG. However, since the number of data to be displayed is smaller than the number of data displayed in (Step 1) here, the image displaying each data is large and clear, and is easy for the user to see.
[0100]
As described above, the user can search for desired data by setting the search condition by an intuitive operation of deleting data without being conscious of inputting the search condition. Thereby, even a user who is not used to information search can easily search the database.
[0101]
In the present embodiment, the data is displayed using the image data of the cooking menu as shown in FIG. However, you may display on a screen using the card | curd which showed the specific attribute value. At that time, in order to display all the data within the range of the data display unit, the attribute value of each data is displayed small, which may be difficult for the user to confirm. However, since the data is displayed using the label, the rough value can be easily estimated by the user, and the contents of the data can be grasped globally.
[0102]
In the present embodiment, when displaying data, the background color is one color. However, a visual effect such as gradation that continuously changes the background color for displaying data may be used to indicate that the attribute value of the data is continuously changing.
[0103]
In this embodiment, Equations 1 to 3 are used as the evaluation index. However, any index that expresses the degree of data dispersion such as the category usefulness used in the concept learning method can be used. An indicator may be used. Moreover, you may use the amount of acquired information currently used with methods, such as ID3.
[0104]
In the present embodiment, the label stored in the label storage unit is a label defined by a general set. However, the label stored in the label storage unit may be a label of a fuzzy set defined by a membership function. Labels defined by membership functions can be used. Thereby, a large amount of data can be explained in the data display unit using ambiguous labels used by humans.
[0105]
  In this embodiment, (Step 1) to (Step 7) in the first embodiment are used in (Step 5) to (Step 11). However, in the configuration of the present embodiment, the user input unit in the second embodiment is provided, and (Step 5) to (Step 9) of the present embodiment are replaced with (Step 1) to (Step 1) of the second embodiment. By changing to (Step 5), it becomes possible to display data from the viewpoint desired by the user for the search result. Thereby, even when a large amount of data is searched, the user can easily grasp the outline of the data.
  The first invention described above uses, for example, data storage means for storing data consisting of attribute value pairs, label storage means for storing labels for classifying data, and a predefined evaluation index. A data classification attribute selecting means for selecting a label stored in the label storing means and an attribute for classifying the data stored in the data storing means, and an attribute selected by the data classification attribute selecting means Data display position calculation means for calculating the display position of data using the data, and data display means for displaying data using the label selected by the data classification attribute selection means and the result calculated by the data display position calculation means Is a data display device.
In the second invention, for example, a user can input data storage means for storing data consisting of a set of attribute values, label storage means for storing labels for classifying data, and attributes for classifying data. Selected by the user input means, the data classification attribute selection means for selecting the attribute input by the user input means as the attribute for classifying the data stored in the data storage means, and the data classification attribute selection means Data display position calculation means for calculating the display position of data using attributes, data display for displaying data using the label selected by the data classification attribute selection means and the result calculated by the data display position calculation means A data display device comprising means.
Further, the third invention is, for example, a database in which data consisting of a set of attribute values is stored, a search condition input means for inputting a search condition, and a search condition input to the search condition input means. Using search means for searching a database, search data storage means for storing data searched by the search means, label storage means for storing labels for classifying data, and using a predefined evaluation index A data classification attribute selection means for selecting a label stored in the label storage means and an attribute for classifying the data stored in the data storage means, and an attribute selected by the data classification attribute selection means. A data display position calculating means for calculating a data display position using the data, a label selected by the data classification attribute selecting means, and the data display position meter An information retrieval device provided with data display means for displaying the retrieved data using the result calculated by means.
Further, the fourth invention is, for example, a database storing data consisting of attribute value pairs, screen enlargement / reduction input means for the user to input screen enlargement / reduction, and a screen for the user to specify a screen area. Area specifying means, attribute value converting means for converting the area specified by the screen area specifying means into attribute values, search condition storage means for storing search conditions for searching the database, and screen enlargement / reduction input Search condition generation means for generating a search condition from the information input by the means, the attribute value converted by the attribute value conversion means, and the search condition stored in the search condition storage means, and the search condition generation means Search means for searching the database with the search conditions generated in step (b), search data storage means for storing data searched by the search means, and a label for classifying the data. Data for selecting a label storage means for storing a label, a label stored in the label storage means, and an attribute for classifying data stored in the data storage means, using a predefined evaluation index Classification attribute selection means, data display position calculation means for calculating the data display position using the attribute selected by the data classification attribute selection means, label selected by the data classification attribute selection means, and the data display position It is an information search device provided with data display means for displaying data searched using the result calculated by the calculation means.
The fifth aspect of the invention provides, for example, a database in which data consisting of attribute value pairs is stored. Screen moving direction input means for inputting the moving direction of the area where the data is displayed, search condition storage means for storing the search conditions for searching the database, and the screen moving direction input means. Search conditions generating means for generating a search condition from a direction and the search conditions stored in the search condition storage means, search means for searching the database with the search condition generated by the search condition generating means, Search data storage means for storing data searched by the search means, label storage means for storing labels for classifying data, and stored in the label storage means using a predefined evaluation index Data classification attribute selecting means for selecting a label and an attribute for classifying data stored in the data storage means, and the data classification attribute A data display position calculating means for calculating the data display position using the attribute selected by the selecting means, a label selected by the data classification attribute selecting means, and a result calculated by the data display position calculating means. It is an information search device provided with data display means for displaying searched data.
In addition, the sixth invention searches, for example, a database storing data composed of attribute value pairs, a deletion data specifying means for specifying data to be deleted from data displayed by the user, and the database. Search condition storage means for storing search conditions; search condition generation means for generating search conditions from the data specified by the deletion data specifying means; and the search conditions stored in the search condition storage means; Search means for searching the database with the search conditions generated by the search condition generation means, search data storage means for storing data searched by the search means, and a label for storing labels for classifying data A storage means, a label stored in the label storage means using a pre-defined evaluation index, and a data storage means Data classification attribute selection means for selecting an attribute for classifying stored data, data display position calculation means for calculating a data display position using the attribute selected by the data classification attribute selection means, and the data It is an information search device provided with data display means for displaying data searched using the label selected by the classification attribute selection means and the result calculated by the data display position calculation means.
In the above invention, the data storage means for storing a plurality of attribute values and attributes for classifying the attribute values, and the same object for all or part of the data stored in the data storage means, Classification is performed using a plurality of classification criteria using attributes and / or attribute values, and evaluation values are obtained for the classification results using a predetermined evaluation index. Based on each evaluation value, a predetermined value is selected from the classification criteria. A data display device comprising data classification attribute selection means for selecting a classification standard that satisfies a standard, and display control means for displaying the data using the selected classification standard.
According to the first aspect of the invention, for example, when a large amount of data is displayed, the data to be displayed is classified according to a label stored in advance. At this time, an evaluation index expressing the degree of dispersion of the attribute value in the classified data set is calculated, and an attribute for classifying the data and a label used when displaying the data are selected. By rearranging the data with respect to the selected attribute and displaying the data using the label, even a large amount of data can be displayed in an easy-to-understand manner for the user.
According to the second aspect, for example, when a large amount of data is displayed, the data is classified by using the label relating to the attribute designated by the user. Further, consider labeling other than the attributes specified by the user for the classified classes. Thus, not only data can be displayed, but also the data can be rearranged and displayed using labels from the viewpoint specified by the user, and features of a large amount of data can be easily grasped.
According to the third aspect of the invention, for example, when a large amount of data is retrieved, the retrieved data is classified by a prestored label. At this time, an evaluation index expressing the degree of dispersion of the attribute value in the classified data set is calculated, and an attribute for classifying the data and a label used when displaying the data are selected. By rearranging the data with respect to the selected attribute and displaying the data using the label, even if a large amount of data is retrieved, the data can be displayed in an easy-to-understand manner for the user.
Further, according to the fourth aspect of the invention, for example, the user concerning the display screen of data The information search device automatically generates a search condition for the enlargement / reduction operations performed on the database and can easily search the database.
According to the fifth aspect of the invention, for example, the information search device automatically generates a search condition in response to a screen movement operation performed on a daily basis by the user on the data display screen, You can easily search the database.
According to the sixth aspect of the invention, for example, by specifying uninteresting data on the data display screen, the information search apparatus automatically generates a search condition that excludes the data. You can easily search the database.
According to the above invention, the data storage means stores a plurality of attribute values and attributes for classifying the attribute values, and the data classification attribute selection means stores the data stored in the data storage means. All or part of the same target is classified according to a plurality of classification criteria using the attribute and / or attribute value, and an evaluation value is obtained for each classification result using a predetermined evaluation index. Based on the classification criteria, a classification criterion satisfying a predetermined criterion is selected, and the display control means displays the data using the selected classification criterion.
[0106]
As described above, the present invention relates to a technique for easily explaining the outline of data to a user using a predefined label when a large amount of data is given. This technique is effective for a data display device that displays a large amount of data to a user and an information search device that can retrieve a large amount of data.
[0107]
That is, according to the first invention, when a large amount of data is displayed, the user can understand even when a large amount of data is displayed by rearranging the displayed data with respect to the attribute axis and displaying the data using labels. It can be displayed easily.
[0108]
According to the second invention, when a large amount of data is displayed, the data to be displayed is rearranged with respect to the attribute designated by the user, and further displayed by using the label, so that the feature of the large amount of data can be easily obtained. I can grasp it.
[0109]
According to the third invention, when a large amount of data is retrieved, the retrieved data is rearranged with respect to the attribute axis, and further displayed by using a label. It can be displayed clearly.
[0110]
According to the fourth aspect of the present invention, the information search device automatically generates a search condition for an enlargement or reduction operation routinely performed by the user regarding the data display screen, and the database can be easily searched.
[0111]
According to the fifth aspect of the present invention, the information search device automatically generates a search condition and can easily search the database in response to a screen movement operation that is routinely performed by the user regarding the data display screen.
[0112]
According to the sixth aspect of the invention, by designating uninteresting data on the data display screen, the information retrieval device automatically generates a retrieval condition that excludes the data, and the database can be easily created. Searchable.
[0113]
【The invention's effect】
As is apparent from the above description, the present invention has the advantage that the data to be displayed can be displayed more clearly than in the past.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system configuration diagram of a data display device according to a first embodiment of this invention.
FIG. 2 is a system configuration diagram of a data display device according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a system configuration diagram of an information search apparatus according to a third embodiment of this invention.
FIG. 4 is a system configuration diagram of an information search apparatus according to a fourth embodiment of this invention.
FIG. 5 is a system configuration diagram of an information search apparatus according to a fifth embodiment of this invention;
FIG. 6 is a system configuration diagram of an information search apparatus according to a sixth embodiment of this invention.
FIG. 7 is a hardware configuration diagram of the data display device according to the first embodiment of the present invention;
FIG. 8 is a flowchart of the data display device according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a chart showing menu data of Chinese food according to the embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a chart showing labels used for display defined by each attribute in the embodiment of the present invention;
FIG. 11 is a chart showing calculation results of evaluation indices in the embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a diagram showing a data display example of dish menu data of the data display device in the first embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a hardware configuration diagram of the data display device according to the second embodiment of the present invention;
FIG. 14 is a flowchart of a data display device according to the second embodiment of this invention;
FIG. 15 is a diagram showing a display example of dish menu data of the data display device according to the second embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a hardware configuration diagram of an information search apparatus according to the third embodiment of this invention;
FIG. 17 is a flowchart of an information search apparatus according to the third embodiment of this invention;
FIG. 18 is a diagram showing a dish menu database according to the embodiment of the present invention.
FIG. 19 is a hardware configuration diagram of an information search device according to a fourth embodiment of this invention;
FIG. 20 is a flowchart of an information search device according to the fourth embodiment of this invention;
FIG. 21 shows a user input screen according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 22 is a hardware configuration diagram of an information retrieval apparatus according to a fifth embodiment of this invention;
FIG. 23 is a flowchart of an information search apparatus according to the fifth embodiment of this invention;
FIG. 24 is a user input screen according to the fifth embodiment of the present invention.
FIG. 25 is a data display screen of search results in the fifth embodiment of the present invention;
FIG. 26 is a hardware configuration diagram of an information search device according to a sixth embodiment of this invention;
FIG. 27 is a flowchart of an information search apparatus according to the sixth embodiment of this invention;
FIG. 28 is a user input screen according to the sixth embodiment of the present invention;
FIG. 29 is a data display screen of search results in the sixth embodiment of the present invention.
FIG. 30 is a system configuration diagram of a conventional information search apparatus.
FIG. 31 is a search result display screen of a conventional information search apparatus.
[Explanation of symbols]
1: Data storage unit
2: Label storage
3: Data classification attribute selection means
4: Display position calculation means
5: Data display section
6: VRAM
7: Main memory
8: External storage device
9: CPU
10: Data storage unit
11: Label storage unit
12: User input section
13: Data classification attribute selection means
14: Display position calculation means
15: Data display section
16: Database
17: Search condition input part
18: Search means
19: Search data storage unit
20: Label storage unit
21: Data classification attribute selection means
22: Display position calculation means
23: Data display section
24: Database
25: Screen enlargement / reduction input section
26: Screen position designation part
27: Attribute value conversion means
28: Search condition storage unit
29: Search condition generation means
30: Search means
31: Search data storage unit
32: Label storage
33: Data classification attribute selection means
34: Display position calculation means
35: Data display section
36: Database
37: Screen movement direction input section
38: Search condition storage unit
39: Search condition generation means
40: Search means
41: Search data storage unit
42: Label storage unit
43: Data classification attribute selection means
44: Display position calculation means
45: Data display section
46: Database
47: Delete data designation part
48: Search condition storage unit
49: Search condition generation means
50: Search means
51: Search data storage unit
52: Label storage unit
53: Data classification attribute selection means
54: Display position calculation means
55: Data display section

Claims (5)

属性とその属性値の組を複数有してなるデータを複数個記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段に記憶されたデータの各属性に対して、一つまたは複数の前記属性値を表示するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、
前記ラベル記憶手段からデータを分類するためのラベル候補としてラベルの組合わせを複数個選択し、
選択した各ラベルの組合わせごとに、前記各ラベルの組合わせに対応する属性値を用いて、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、複数のデータの集合からなるラベルごとのクラスへの分類を行い、前記分類した各ラベルごとのクラスに含まれるデータの属性値の分散度合を示す評価値を求め、
前記求めた評価値に基づいて前記選択したラベルの組合わせの中から所定のラベルの組合わせの一つを選択するデータ分類属性選択手段と、
前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせを用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、
前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータを表示するデータ表示手段と
を備えたことを特徴とするデータ表示装置。Data storage means for storing a plurality of data having a plurality of sets of attributes and attribute values;
For each attribute of data stored in said data storage means, and label storing means for storing a label for displaying one or more of the attribute values,
Selecting a plurality of label combinations as label candidates for classifying data from the label storage means;
For each selected combination of labels, using an attribute value corresponding to the combination of each label, all or a part of the same object stored in the data storage means, from a plurality of sets of data Classification into a class for each label, to obtain an evaluation value indicating the degree of dispersion of the attribute value of the data included in the class for each classified label,
Data classification attribute selecting means for selecting one of the predetermined label combinations from the selected combination of labels based on the obtained evaluation value ;
Data display position calculation means for calculating the display position of the data stored in the data storage means using a combination of labels selected by the data classification attribute selection means;
Further comprising a data display means for displaying the data stored in the data storage means using the result calculated by the combination of a label selected by the data classification attribute selecting means and said data display position computing means A data display device characterized by the above. 前記データ記憶手段で記憶されているデータの前記属性に数値属性が含まれ、かつ属性値が数値である場合に、前記データ分類属性選択手段の前記評価値として、前記クラスの数値属性の標準偏差の逆数を用いる
ことを特徴とする請求項１記載のデータ表示装置。 When the attribute of the data stored in the data storage means includes a numeric attribute and the attribute value is a numeric value, the standard deviation of the numeric attribute of the class is used as the evaluation value of the data classification attribute selection means Use the inverse of
The data display device according to claim 1 . 前記データ記憶手段で記憶されているデータの前記属性に記号属性が含まれ、かつ属性値が記号である場合に、前記データ分類属性選択手段の前記評価値として、前記クラスの記号属性の確率を用いる
ことを特徴とする請求項１記載のデータ表示装置。 When the attribute of the data stored in the data storage means includes a symbol attribute and the attribute value is a symbol, the probability of the symbol attribute of the class is used as the evaluation value of the data classification attribute selection means. Use
The data display device according to claim 1 . さらに、ユーザから入力された検索条件によりデータベースを検索し、前記検索されたデータを前記データ記憶手段へ入力するデータ検索手段を有する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ表示装置。 Furthermore, it has a data search means for searching a database according to a search condition input by a user and inputting the searched data to the data storage means.
The data display device according to claim 1 . 前記データがレシピデータであり、前記属性が料理方法、種類、調理難易度、カロリー、塩分、冷凍向き、弁当向きの属性の１つまたは複数からなるThe data is recipe data, and the attribute includes one or more of a cooking method, type, cooking difficulty level, calories, salinity, freezing direction, and lunch box-oriented attribute.
ことを特徴とする請求項１記載のデータ表示装置。The data display device according to claim 1.
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