CN102087576B - 显示屏控制方法、图形用户接口、信息处理设备和方法 - Google Patents

显示屏控制方法、图形用户接口、信息处理设备和方法 Download PDF

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Abstract

提供了显示屏控制方法、图形用户接口、信息处理设备和方法。一种信息处理设备包括：树结构生成单元，该树结构生成单元生成树结构，在所述树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；以及节点提取单元，该节点提取单元在指定了任何位置信息时识别所述树结构中的、所指定的位置信息属于的节点，并根据所识别的节点在所述树结构中的位置，从所述树结构的节点中提取并非所指定的位置信息所属于的节点的一个或更多个节点。

Description

显示屏控制方法、图形用户接口、信息处理设备和方法
技术领域
本发明涉及显示屏控制方法、图形用户接口、信息处理设备、信息处理方法及程序。
背景技术
用于生成包括在由预定的特征量限定的特征空间中的位置彼此接近的数据的组的技术被称为聚类。聚类被广泛应用于各种领域。普遍地通过将包括于通过聚类而生成的簇中的数据进一步分类成组来产生具有树结构的数据结构。
这样产生的数据结构被结构化为使得较高的层包括较低的层。因此，这用于通过按照从粗粒度的组到精细粒度的组的顺序依次选择组来搜索需要的数据，并用于在某个数据被分组时通过改变层而将各粒度分组(例如，请参见公开号为2007-122562的日本专利申请)。
当用户搜索被分类成组的数据时，通常通过按照次序从顶层开始顺序追溯通过聚类操作而形成的分层结构来搜索所述数据。公开号为2007-122562的日本专利申请提出其提供了一种使得用户能够直观地理解分层结构的显示屏，从而使用户能够容易地进行数据搜索。
上述搜索方法(诸如在公开号为2007-122562的日本专利申请中描述的方法)在被搜索的数据为已知数据的情况下是有效的。然而，例如当用户想要搜索与某个内容数据(如图片)相似的内容时，如果用户能观看并基于所关心的数据来进行数据搜索，则会方便得多。
因此，近来已研发了基于特定位置来显示内容列表的应用和服务。
发明内容
上文提及的基于特定位置来显示内容列表的应用被配置为将所有内容显示于显示屏上。因此，存在使显示屏变复杂的问题。
鉴于此，希望提供能够在不使显示屏复杂的情况下提供有关内容的信息的显示屏控制方法和图形用户接口。
在一些情况下，可能希望以如下方式将数据分类成组：以某个位置为基准，以精细粒度对位置较接近该基准位置的数据进行划分，而以较粗的粒度对位置较远的数据进行划分。这种分组可以通过不仅考虑数据在特征空间中的绝对位置还要考虑从特定位置到数据的距离而进行聚类操作来实现。
然而，特别是当需要大量的数据时，该聚类需要进行同等量的计算。相应地，当根据随时间变化的特定位置将数据分类成组时，需要在每个特定位置上再次进行聚类。因此，存在执行聚类操作的设备上被强加重负荷的问题。
进一步地，鉴于上述问题，希望提供能够执行基于与特征空间中的特定位置的距离来改变聚类粒度同时抑制聚类所需负荷的聚类操作的信息处理设备、信息处理方法和程序。
根据本发明的一个实施例，提供了一种显示屏控制方法，该方法包括以下步骤：生成树结构，在所述树结构中，叶节点表示与表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置、用作元数据的位置信息相关的内容数据，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；当指定了用作基准的任何位置信息时，识别所述树结构中的、所指定的位置信息所属于的节点；根据所识别的节点在所述树结构中的位置，从所述树结构的节点中提取并非所述基准的位置信息所属于的节点的一个或更多个节点；以及利用在提取节点的步骤中得到的节点提取结果，根据所述位置信息在显示屏中的位置处显示与所述内容数据对应的对象。在识别节点的步骤和提取节点的步骤中，将与所述显示屏的中心对应的位置用作作为所述基准的位置信息，在显示所述对象的步骤中，在存在其中位置信息所对应的位置位于所述显示屏中显示的范围之外的内容数据的情况下，从所述提取结果中选择包括位于所述范围之外的内容数据的节点，并且将对应于所选节点的对象作为所述位于所述范围之外的内容数据的对象来显示。
在显示所述对象的步骤中，在显示对应于节点的对象的情况下，可以将方向指令对象与对应于所述节点的对象一起显示。所述方向指令对象表示对应于与所述节点相关的位置信息的位置的方向。
在显示所述对象的步骤中，在通过用户操作来选择所述方向指令对象的情况下，所述显示屏可以被改变，使得对应于所述方向指令对象的节点的中心位置或者位于最靠近该节点的中心位置的位置处的内容数据的位置被设置在所述显示屏的中心。
在显示所述对象的步骤中，在所述显示屏上显示的区域的大小可以被确定为：使得其他节点或包括于该节点中的内容数据均被显示在所述显示屏内。
在显示所述对象的步骤中，可以根据在所述显示屏上显示的区域的大小来改变从所述提取结果中选择的节点。
所述方向指令对象以及对应于所述节点的对象的大小可以根据该节点与对应于所述显示屏的中心的位置之间的距离或包括于该节点中的内容数据或其他节点的数量来确定。
根据本发明的另一实施例，提供了一种图形用户接口，该图形用户接口包括显示区域，该显示区域用于显示应用的执行屏，所述应用用于在对应于位置信息的位置处显示对应于与所述位置信息有关内容数据的对象，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置。基于所述位置信息将所述内容数据预先聚类成一个或更多个组，并且所述执行屏中的对象的显示状态根据聚类的结果以及对应于所述位置信息的位置与所述执行屏的中心位置之间的距离来改变。
根据本发明的另一实施例，提供了一种信息处理设备，该信息处理设备包括：树结构生成单元，该树结构生成单元生成树结构，在所述树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；以及节点提取单元，该节点提取单元在指定了任何位置信息时识别所述树结构中的、所指定的位置信息所属于的节点，并根据所识别的节点在所述树结构中的位置，从所述树结构的节点中提取并非所指定的位置信息所属于的节点的一个或更多个节点。
优选地，所述节点提取单元从树结构的节点中提取并非所识别的节点的、从所识别的节点的父节点中分支出的节点以及所识别的节点的所有子节点。
所述节点提取单元可以新采用所识别的节点的父节点作为新的目标节点，所识别的节点的该父节点具有从所识别的节点的该父节点分支出、但并非所识别的节点的子节点，并进一步提取从该目标节点的父节点分支出的、不是该目标节点的节点。
所述节点提取单元可以重复进行节点提取，直到所述目标节点变成根节点。
在所指定的位置信息属于树结构中的多个节点的情况下，所述节点提取单元可以采用所述多个节点中的相对于所述根节点位于最深的位置处的节点，作为所指定的位置信息所属于的节点。
在所指定的位置信息还包括用于指定所述特征空间中的区域的信息的情况下，所述节点提取单元可以根据所述区域的面积的大小来改变提取的节点。
所述特征空间可以为表示由经度和维度限定的球的表面上的位置的空间。
所述特征空间可以为基于用于规定平面上的位置的特征量而限定的空间。
所述特征空间可以为基于用于规定时间的特征量而限定的空间。
根据本发明的另一实施例，提供了一种信息处理方法，该方法包括以下步骤：生成树结构，在所述树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；以及识别所述树结构中的、任何指定的位置信息所属于的节点，并根据所识别的节点在所述树结构中的位置，从所述树结构的节点中提取并非所指定的位置信息所属于的节点的一个或更多个节点。
根据本发明的另一实施例，提供了用于使得计算机实现以下功能的程序：用于生成树结构的树结构生成功能，在所述树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；以及节点提取功能，该节点提取功能在指定了任何位置信息时识别所述树结构中的、属于所指定的位置信息的节点，并根据所述树结构中的所识别的节点的位置，从所述树结构的节点中提取并非所指定的位置信息所属于的节点的一个或更多个节点。
如上所述，根据本发明，能够在不使显示屏复杂的情况下提供有关内容的信息。
另外，根据本发明，可以基于与特征空间中的特定位置的距离来进行用于改变簇粒度的聚类，同时抑制聚类所需的负荷。
附图说明
图1是示出树结构的示意图；
图2是示出根据本发明的第一实施例的信息处理设备执行的聚类的一个示例的示意图；
图3是示出根据该实施例的信息处理设备的配置的框图；
图4是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图5A是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图5B是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图5C是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图6A是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图6B是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图6C是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图6D是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图6E是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图7是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图8A是示出簇间的聚类的示意图；
图8B是示出簇间的聚类的示意图；
图8C是示出簇间的聚类的示意图；
图9是示出一种用于生成簇的方法的示意图；
图10是示出与簇相关的元数据的示意图；
图11是示出根据该实施例的一种信息处理方法的示意图；
图12是示出根据该实施例的树结构数据的一个示例的示意图；
图13是示出根据该实施例的树结构数据的一个示例的示意图；
图14是示出根据该实施例的树结构数据的一个示例的示意图；
图15是示出根据该实施例的树结构数据的一个示例的示意图；
图16是示出根据该实施例的树结构数据的一个示例的示意图；
图17是示出根据该实施例的树结构数据的一个示例的示意图；
图18是示出根据该实施例的一种信息处理方法的示意图；
图19是示出根据该实施例的一种节点提取方法的流程图；
图20是示出根据该实施例的一种节点提取方法的流程图；
图21是示出根据该实施例的显示屏控制设备的显示屏的一个示例的示意图；
图22A是示出根据该实施例的显示屏控制方法的一个示例的示意图；
图22B是示出根据该实施例的显示屏控制方法的一个示例的示意图；
图22C是示出根据该实施例的显示屏控制方法的一个示例的示意图；
图23A是示出根据该实施例的显示屏控制方法的一个示例的示意图；
图23B是示出根据该实施例的显示屏控制方法的一个示例的示意图；
图24是示出根据该实施例的显示屏控制方法的一个示例的示意图；
图25是示出根据该实施例的显示屏控制方法的一个示例的示意图；
图26是示出根据该实施例的一种显示屏控制方法的流程图；及
图27是示出根据本发明的一个实施例的一种信息处理设备的硬件配置的框图。
具体实施方式
下文中，将参考附图来描述本发明的优选实施例。注意，在本说明书及附图中，采用相同的附图标记来表示具有实质上相同的功能和结构的结构元素，并且不对这些结构元素进行重复说明。
将采用以下顺序来进行下文的说明：
(1)树结构
(2)第一实施例
(2-1)对由信息处理设备实现的聚类的概述
(2-2)信息处理设备的配置
(2-3)节点提取方法
(2-4)显示屏的示例
(2-5)显示屏控制方法
(3)根据本发明的实施例的信息处理设备的硬件配置
(树结构)
在说明本发明的实施例之前，首先参考图1来简要说明本说明书中使用的、与树结构有关的术语。图1是示出一种树结构的示意图。
例如，如图1所示，树结构由多个元素(如图1中的圆所表示的)构成。所述多个元素被称为节点。在树结构中，位于顶部的节点被称为根节点。从根节点的观点来看，从根节点开始沿图中向下的方向出现分叉，并且节点位于每个分支的端部。通过重复这样的分叉，树结构获得如图1所示的多层结构。在树结构中，位于顶部的节点被称为叶节点。从图中可以看出，没有从这些叶节点开始的分叉。
现在，注意图1中所示的节点″B″。从节点B向上延伸的分支连接到根节点。从节点B向下延伸的分支连接到两个节点(叶节点)，即叶3和叶4。直接连接到沿着向上的方向(换言之，沿着根节点的方向)延伸的分支的节点被称为父节点，如根节点相对于节点B。直接连接到沿着向下的方向(换言之，沿着与所述根节点的方向相反的方向)延伸的分支的节点被称为子节点，如叶3和叶4相对于节点B。
将一个节点称为父节点还是子节点是以相对的方式来确定的，并且当关注不同的节点时，对其的称谓也会相应地变化。例如，从叶3或叶4的观点来看，节点B为父节点，然而从根节点的观点来看，节点B为子节点。
树结构具有如图1所示的多层结构，其中，在下面的说明中，包括根节点的层被称为第0层，包括根节点的子节点的层被称为第1层，而包括第1层节点的子节点的层被称为第2层。在下面的说明中，在需要时，后面的各层将被称为第3层、第4层等等。
从特定父节点分支出的、非目标节点的子节点被称为兄弟节点。例如，当关注节点B时，节点A和节点C就被称为兄弟节点。例如，在图1中，当关注叶3时，叶4为其兄弟节点。
在图1所示的示例中，从某个节点中分出多个分支。替选地，可以仅有一个分支从该节点沿着向下的方向(与所述根节点的方向相反的方向)延伸。应理解，从某个节点分出的分支的数量并不局限于图1所示的示例
(第一实施例)
<由信息处理设备实施的聚类的概述>
首先，将参考图2简要描述根据本发明的第一实施例的信息处理设备所实施的聚类的概要。图2是示出根据本实施例的信息处理设备所执行的聚类的一个示例的示意图。
如上所述，在一些情况下，可能需要如下所述地将数据分类成组(聚类)：将某个位置用作基准，并以精细的粒度来划分位置比较靠近该基准位置的数据，而以粗粒度来划分位置比较远的数据。
例如，将考虑用于显示位于地图上的当前位置周围的推荐地点的设备。在这种情况下，显示位于当前位置附近的地点，而不将其分类成组(替选地，可以用1段数据对应1个组的方式将它们分类成组)。以如下的方式来显示离当前位置有点远的地点：以城市为单位将它们分类成组。以如下的方式来显示远离当前位置的地点：以国家为单位将它们分类成组。
在图2示出的示例中，当前位置在东京涩谷周围，并示出了分组的结果，同时组(簇)的粒度是根据与涩谷的距离而变化的。以精细的粒度来显示用于表示诸如″新宿″、″上野″和″品川″等位置的簇，即位于当前位置(即涩谷)附近的组(簇)。可以看出，簇离当前位置越远，则该簇的粒度越粗。
当设备提供这种显示时，用户能够粗略地且容易地明白所显示的各簇的设置。因此，如果能够实现上述设备，则结果会改善用户的便利性。
当期望根据与以上示例中所示的特定位置的距离来对组的大小进行分类时，可以通过不仅考虑数据在特征空间中的绝对位置还要考虑该数据与该特定位置的距离来进行聚类操作，从而实现这种分组。
然而，当数据量特别大时，在聚类时会带来沉重的计算负荷。因此，当如在以上示例中所示地将地点按照当前位置分类成组时，系统会被迫承受由于针对不时改变的每个当前位置进行重新聚类而导致的沉重负荷。
例如，在基于实际当前位置进行聚类的情况下，在现实世界中难以这样快速地移动。因此，可以这样进行操作：例如将当前位置每分钟改变一次。相对比地，当在虚拟世界中进行与上述示例中相同的事情时，特定位置何时会改变以及改变多少是难以想像的。在这种情况下，难以实现这样的聚类。
因此，在下文描述的根据本实施例的信息处理设备中，进行聚类，以生成具有不同的簇粒度的多层簇结构，并且生成表示该簇结构的树结构。另外，当在限定该簇结构的特征空间中指定了特定位置时，使用该指定的位置和所产生的簇结构，从各层中提取所需要的簇。因此，根据本实施例的信息处理设备能够基于与特征空间中的特定位置的距离来进行改变簇粒度的聚类，同时抑制施加于聚类的负荷。
<信息处理设备的配置>
下面将参考图3来详细描述根据本发明的第一实施例的信息处理设备。图3是示出根据该实施例的信息处理设备的配置的框图。
根据该实施例的信息处理设备10所处理的内容数据的示例包括图像内容(如静止图像内容和运动图像内容)以及注册到用于与用户分享各种信息的服务器等设备的各种文本信息、图像信息等。除了上述数据之外，信息处理设备10还可被应用于诸如邮件、音乐、日程表、电子货币使用记录、电话记录、内容观看记录、观光信息、本地信息、新闻、天气预报和铃音模式记录等内容。
在下文的描述中，以示例的方式描述了诸如静止图像内容和运动图像内容等的图像内容。然而，根据本实施例的信息处理设备10能够处理任何信息和内容数据，只要表示特征空间中的位置的位置信息作为元数据而被附于该数据。
优选地，内容数据以及表示各种信息的数据被存储于信息处理设备10中。替选地，主数据可被存储于设置于信息处理设备10之外的诸如服务器等的设备中，而对应于该主数据的元数据被存储于信息处理设备10中。例如，在下文的描述中，信息处理设备10存储内容数据和表示各种信息的数据以及元数据。
例如，如图3所示，根据本实施例的信息处理设备10主要包括树结构生成单元101、提取条件设置单元103、节点提取单元105、显示控制单元107、显示单元109、输入单元111、GPS信号处理单元113和存储单元115。
树结构生成单元101例如以CPU(中央处理单元，Central ProcessingUnit)、ROM(只读存储器，Read Only Memory)、RAM(随机存取存储器，Random Access Memory)等来实现。树结构生成单元101生成树结构，在该树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足预定条件的节点的父节点。
首先，说明与内容数据相关的位置信息。
根据本实施例的树结构生成单元101基于在与内容数据相关的元数据中描述的预定的特征量，采用由预定的特征量限定的特征空间。在与内容数据相关的元数据中描述的预定的特征量的示例包括有关用于标识产生内容的位置的纬度/经度的信息、有关产生内容的时间的信息以及有关表示产生内容的位置的地址的信息。上述预定的特征量的元数据可以存储于例如与内容数据相关的Exif(可交换图像文件格式，ExchangeableImage File Format)标签等中。
有关用于对位置进行标识的纬度/经度的信息例如为可通过获取并分析GPS信号来获得的信息。诸如纬度/经度等的位置信息为用于标识称为地球的球体对象的表面上的位置(球体表面上的位置)的特征量。因此，基于有关经度/纬度的信息来限定的特征空间为表示称为地球的球体的表面上的位置的空间。因此，该特征空间中的位置可通过指定每个经度/纬度来限定。另外，特征空间中的两个位置间的距离可以利用所谓的地面距离来限定。
另外，即使在使用表示地球表面上的位置的信息作为特征量的情况下，当考虑局部区域时，仍可将球体表面近似为平面。因此，还可通过将纬度作为x坐标并将经度作为y坐标来限定特征空间。在这种情况下，特征空间为由二维矢量(如(x，y))限定的平面空间(欧几里德空间)，而该特征空间中的两个位置间的距离可利用所谓的欧几里德距离来限定。
另一方面，当使用有关产生内容的时间的信息作为特征量时，则基于一维信息(即时间)来限定特征空间。因此，在这种情况下，特征空间由时间(即标量)来限定，而该特征空间中的两个位置间的距离可利用时间差来限定。
树结构生成单元101采用利用上述特征量来限定的特征空间并根据内容在该特征空间中的分布度(degree of distribution)来生成表示内容的聚类结果的树结构。
树结构生成单元101所生成的树结构具有如下特征：
(1)内容数据对应于叶节点。
(2)在特征空间中彼此靠近的数据被包括于同一节点中。
(3)当包括彼此靠近的数据的节点当前靠近另一节点时，这些节点被包括于同一节点中。
(4)同一层中的节点就节点的大小而言具有关系。
另外，除了以上特征(1)至(4)之外，树结构生成单元101产生的树结构还可具有下列特征：
(5)特征空间中某个节点的区域和该特征空间中另一节点的区域不重叠，除非这些节点是父子关系。
例如，树结构生成单元101以如下所述的方式生成上述树结构。
首先，树结构生成单元101参考与可由信息处理设备10使用的内容数据相关的元数据，并基于元数据中的上述位置信息而将内容数据安排于特征空间的平面表面上。应注意，这些内容的安排只是虚拟的。
然后，树结构生成单元101针对平面中的一组内容数据来计算数据之间的距离。之后，树结构生成单元101通过将彼此位置靠近的多个数据分成组来进行分组(分类)。树结构生成单元101进行的这种分组处理可以称为聚类。另外，通过该分组处理(聚类)而形成的每一组将被称为簇。
树结构生成单元101通过对这些簇的结合操作或分离操作而将可由信息处理设备10使用的内容分类成多个簇，从而生成由叶节点表示内容数据、由节点表示簇的多层树结构。
在下面的说明中，将参考图4至图10来简要描述树结构生成单元101所执行的聚类方法。
由根据本实施例的树结构生成单元101执行的聚类方法是根据图4所示的流程来进行的。首先，树结构生成单元101参考与内容数据相关的位置信息，并生成如图4的右上部分所示的称为内部树的树结构。然后，树结构生成单元101基于预定的条件来重构所生成的内部树，从而生成如图4的下部所示的簇树。
图4示出使用纬度和经度的位置信息，作为与内容数据相关的位置信息的一个示例。在图4中，带阴影线的圈对应于内容数据，而圆表示内部树中的节点(簇)。另外，方框表示下文将描述的节点提取单元105所提取的簇。
首先，说明产生内部树的处理。
图5A至图5C为示出产生簇的方法的示意图。图5A的图示出一个内容属于簇c1的情况。图5B的图示出两个簇属于簇c2的情况。图5C的图示出至少4个簇属于簇c5的情况。
应注意，图5B所示的簇c2是由各包括一个内容的簇c3和c4构成的，而图5C所示的簇c5是由各包括至少两个或更多个内容的簇c6和c7构成的。在下面的说明中，以二维方式设置的内容被聚类。
在对多个内容进行聚类后生成的每个簇为一圆形区域，该圆形区域具有中心位置(中心点)和该圆的半径，作为属性值。如上所述，由中心点和半径限定的圆形簇区域包括属于该簇的内容。
例如，如图5A中所示，其中仅一个内容属于簇c1，簇c1的中心位置表示属于该簇c1的内容的位置。由于簇c1本身仅由一个点构成，因此，簇c1的半径为0(r＝0)。
例如，如图5B中所示，其中两个内容(簇c3和c4)属于簇c2，簇c2的中心位置位于连接这两个内容的位置的线上。更具体地，簇c2的中心位置在该线的中心。簇c2的半径为连接这两个内容的位置的线的一半。例如，如果连接与这两个内容对应的簇c3和c4的线的距离为A1，则簇c2的半径r为A1/2。
在聚类过程中，计算内容间的距离，以获得各自只有一个内容的簇之间的距离。例如，计算属于簇c3的内容的位置与属于簇c4的内容的位置之间的距离，以获得簇c3和c4之间的距离。
例如，下面说明如图5C所示的至少4个内容属于簇c5的情况。在这种情况下，簇c5的中心位置在将簇c6的中心位置与簇c7的中心位置相连接的线上，即将簇c5的圆与簇c6的圆相接触的位置与簇c5的圆与簇c7的圆相接触的位置相连接的线的中心位置。簇c5的半径的值为将簇c5的圆与簇c6和c7的圆相接触的位置相连接的线的一半。
在聚类过程中，计算各簇的圆的边缘之间的最短距离，以获得多个内容所属于的簇之间的距离。例如，簇c6和c7之间的距离为图中所示的距离d。设簇c6的半径为A2，簇c7的半径为A3，而簇c5的半径为A4，则簇c6和c7之间的距离d为2(A4-A2-A3)。
由根据本实施例的树结构生成单元101使用的计算簇间距离的方法并不局限于上述方法，而可以为任何方法，如质心法(centroid method)、最短距离法、最长距离法、组内平均距离法和沃德方法(Ward method)等。
下面参考图6A至图7来描述由树结构生成单元101进行的聚类处理的一个具体示例。图6A至图7为示出用于生成簇的方法(更具体地，用于生成内部树的方法)的示意图。在图6A至图7中，5个内容C11至C15被聚类。
首先，树结构生成单元101参考与这5个内容C11至C15关联的位置信息，并将这些内容安排在特征空间的平面上(图6A)。然后，树结构生成单元101计算内容间的距离。基于该计算的结果，树结构生成单元101通过将内容C11和内容C12分成一组，产生包括内容C11和内容C12的簇c21，内容C11和内容C12之间的距离为各内容间的距离中最短的一个(图6B)。在该示例中，树结构生成单元101将簇c21确定为使得簇c21包括内容C11和内容C12(即簇c21的元素)中的所有。
树结构生成单元101以同样的方式进行处理，以通过将内容C14和内容C15分成一组，生成包括内容C14和内容C15的簇c22，内容C14和内容C15之间的距离为各内容间的距离中第二短的一个(图6C)。在这种情况下，树结构生成单元101同样将簇c22确定为使得簇c22包括内容C14和内容C15(即簇c22的元素)中的所有。
然后，树结构生成单元101分别计算所生成的两个簇c21和c22与剩余的内容C13之间的距离。在图6C所示的情形中，簇c21与内容C13之间的距离比簇c22与内容C13之间的距离短。因此，树结构生成单元101通过将簇c21与内容C13分成一组而生成包括簇c21和内容C13的簇c23(图6D)。在这种情况下，树结构生成单元101同样将簇c23确定为使得簇c23包括簇c21和内容C13中的所有。
最后，树结构生成单元101将剩余的两个簇c22和c23分成一组，以产生簇c24(图6E)。在这种情况下，树结构生成单元101同样将簇c24确定为使得簇c24包括簇c22和c23中的所有。例如，树结构生成单元101可确定簇24，以生成外接于表示两个簇c22和c23的圆的圆。
如上所述，树结构生成单元101相继对内容C11至C15进行聚类，从而产生簇c21至c24。另外，树结构生成单元101基于所产生的簇c21至c24来生成树结构(聚类树图)。图7示出了这样产生的树结构。
当内容C11至C15被作为叶节点时，树结构生成单元101所生成的各个簇形成如图7所示的树结构。例如，已经说明了图6B中簇c21包括内容C11和内容C12中的所有。这样的包括关系如下所述地反映在图7中：簇c21有两个分支，并且内容C11和内容C12为簇c21的子节点。又如，已经说明了图6E中簇c24包括簇C22和簇C23中的所有。这样的包括关系如下所述地反映在图7中：簇c24有两个分支，并且簇C22和簇C23为簇c24的子节点。
如从图6E和图7中可以看出的，最后生成的簇c24包括所有的内容(即所有的叶节点)以及所有的簇(即节点)。因此，可以理解簇c24对应于树结构中的根节点。
上文已经利用具体示例描述了所述树结构生成单元101执行的内部树的生成处理。
当树结构生成单元101终止内部树的生成处理时，树结构生成单元101随后进行如下所述的簇树的生成处理。
当执行了图6A至图6E中所示的内部树的生成处理以及下文描述的簇树的生成处理时，优选地采用适当的方式来计算各簇的中心位置以及各簇间的距离。根据本实施例的树结构生成单元101可使用任何方法来计算上述信息，例如，可使用下述方法。
例如，当总共有n段内容数据时，树结构生成单元101设置各簇，使得每段数据作为一个元素属于一个簇，从而产生总共n个簇。应注意，每个簇具有中心位置C以及半径r，作为属性值。中心点C的初始值为数据的坐标值。半径r的初始值为0。
然后，树结构生成单元101确定簇中心C以及半径r，使得簇中心C与该簇的所有元素中的每一个之间的距离等于或小于半径r。因此，该簇的所有元素均被包括于由中心点C和半径r限定的球中。
然后，树结构生成单元101例如如下所述地确定各簇之间的距离。
当簇k是通过将簇i和簇j组合起来而被生成的时，树结构生成单元101可利用下面的表达式101和102来计算簇i和簇j之间的距离d(i，j)：
d(i，j)＝r(k)-r(i)-r(j)(r(k)≥r(i)+r(j))…(表达式101)
d(i，j)＝0(r(k)＜r(i)+r(j))...(表达式102)
在上述表达式101和102中，r(i)表示簇i的半径。如从表达式101和102中可以看出的，簇间距离对应于当簇被组合在一起时半径的增量。
然后，下文将参考图8A至图8C简要描述通过将两个簇组合而形成的组合簇的半径和中心点的计算方法。图8A至图8C为示出当两个簇被组合时属于簇的元素的包含关系的图。
当两个簇被组合时，树结构生成单元101根据属于簇的元素的包含关系来确定以下三个模式：
( a ) m ( i ) &Superset; m ( j )
( b ) m ( j ) &Superset; m ( i )
(c)除上述之外的情况
应注意，m(i)表示属于簇i的所有元素的集合，而m(j)表示属于簇j的所有元素的集合。
上式(a)所示的情况为如图8A所示、簇j的所有元素属于簇i的情况。上式(b)所示的情况为如图8B所示、簇i的所有元素属于簇j的情况。另外，上式(c)为除上式(a)和(b)以外的情况。在(c)的情况下，例如，簇i和簇j之间的包含关系满足图8C所示的关系。
树结构生成单元101基于簇i和簇j的各自的中心点和各自的半径来确定以上情况(a)至(c)。
例如，当簇i的半径为r(i)且中心点的坐标为C(i)的球体包括由半径为r(j)和中心点的坐标为C(j)的球体的簇j中的所有时，树结构生成单元101确定满足了图8A所示的情形(a)。
换言之，在r(i)≥r(j)+l(i，j)成立的情况下，树结构生成单元101确定满足关系式(a)。在该示例中，如下面的表达式103中所示，l(i，j)为簇i和簇j的中心点之间的欧几里德距离。
l(i，j)＝|C(i)-C(j)|…(表达式103)
在这种情况下，当数据的维数(degree of data)为dim时，l(i，j)可用下面的表达式104来表示。在下面的表达式104中，c(i，k)代表用于表示簇i的中心值的属性的第k个值。
[数学表达式1]
l ( i , j ) = &Sigma; k = 1 dim ( c ( i , k ) - c ( j , k ) ) 2 …(表达式104)
在满足情形(a)的情况下，树结构生成单元101使用簇i的中心点和半径作为组合簇k的中心点和半径。
由于情形(b)是通过交换情形(a)的″i″和″j″而形成的，树结构生成单元101可以执行与情形(a)相同的处理。
当满足情形(c)时，如图8C所示，树结构生成单元101将簇k生成为包括簇i的球体和簇j的球体的最小球体。在该示例中，树结构生成单元101使用下面的表达式105来计算簇k的半径。另外，树结构生成单元101使用下面的表达式106来计算簇k的中心点。在这种情况下，簇k的中心点在将簇i的中心点C(i)和簇j的中心点C(j)相连接的线上。
r(k)＝(l(i，j)+r(i)+r(j))/2...(表达式105)
C(k)＝{(r(i)-r(j)+l(i，j))＊C(i)
+(r(j)-r(i)+l(i，j))＊C(j)}
/(2＊l(i，j))…(表达式106)
通过利用上述方法，树结构生成单元101可确定簇间距离以及簇的中心点。
树结构生成单元101采用这样计算的簇的中心点(中心位置)和半径作为构成簇数据的簇特有的属性值。树结构生成单元101使用构成内部树的每个簇特有的这些属性值来进行如下所述的簇树生成处理。另外，下文将描述的节点提取单元105通过将构成簇树的每个簇的属性值与对应于所关心的该簇的位置信息相比较，能够容易地确定特定点是否包括于簇中。某个簇区域被包括于该簇区域的父簇的簇区域中，并且簇的属性值(中心点和半径)表示包括于该簇中的元素的范围。因此，下文将描述的节点提取单元103和显示控制单元107能够容易地将显示在显示屏上的簇与元素关联起来。
下面参考图9简要描述树结构生成单101执行的簇树生成处理。图9是示出用于生成簇的方法(更具体地，用于生成簇树的方法)的示意图。
基于内部树的生成簇树的处理将利用图9所示的参数来进行。在图9中，下列参数被设置为用于在簇树的生成处理中使用的参数：(A)应关注簇的哪种类型的特征量，(B)除了根节点层以及叶节点层之外，产生多少，(C)每一层中的簇粒度条件。更具体地，在图9中，作了如下设置：(A)各簇的最大直径被用作基准，(B)在根节点层以及叶节点层之间产生了两层，(C)第一层的最大直径R≤100而第二层的最大直径R≤50成立。
在这种情况下，树结构生成单元101从根节点开始依次逐一搜索所生成的内部树的树结构，并识别满足有关第一节点的条件的节点。然后，树结构生成单元101采用包括识别的节点的每个分支的、满足所述条件的最上面的节点，作为第一层的节点。这样，在图9所示的示例中，由粗虚线相连的三个节点(以图中从左开始的顺序，R＝53的节点、R＝46的节点以及R＝82的节点)被选择为属于第一层的节点。
以同样的方式，树结构生成单元101从根节点开始依次逐一搜索所产生的内部树的树结构，并识别满足有关第二节点的条件的节点。然后，树结构生成单元101采用包括识别的节点的每个分支的、满足所述条件的最上面的节点，作为第二层的节点。这样，在图9所示的示例中，由长短交替的虚线相连的六个节点(以从左开始的顺序，R＝1的节点、R＝20的节点、R＝46的节点、从左开始的第7个内容数据、R＝22的节点、最右边的内容数据)被选择为属于第二层的节点。
通过进行以上处理，树结构生成单元101生成图9的右边所示的簇树。
当树结构生成单元101终止可以由信息处理设备10使用的内容的簇树的生成时，树结构生成单元101将图10所示的元数据与每个所产生的簇相关联。下文中将元数据解释为簇数据。
簇数据为每个所产生的簇所特有的信息。例如，如图10中所示，簇数据包括簇特有的标识信息(簇ID)、有关簇的中心位置和半径的信息、属于簇的内容的数量、内容列表、子簇列表等。
簇ID为对应于簇数据的簇所特有的标识信息。例如，簇ID包括4位整数值。簇中心位置包括用于表示对应于簇数据的簇的中心位置的数据，并包括用于指定特征空间中的位置的信息(例如，表示与簇的中心位置对应的纬度和经度的信息)。簇半径为表示对应于簇数据的簇的半径的数据。例如，用适合于表示限定特征空间的特征量的任何格式来记录以米(m)为单位的值。内容的数据为表示对应于簇数据的簇的区域中所包括的内容的数量的数据。内容列表为表示对应于簇数据的簇的区域中所包括的内容的ID的数据(在图10中表示为整数值).例如，一个数值列表被记录为各内容的ID。
当树结构生成单元101终止聚类处理并将簇数据与每个所生成的簇相关联时，树结构生成单元101将表示所生成的树结构的树结构数据及簇数据存储于下文描述的存储单元15等中。
已经说明了根据本实施例的信息处理设备10的树结构生成单元101。下面将描述根据本实施例的信息处理设备10的提取条件设置单元103。
提取条件设置单元103以例如CPU、ROM、RAM等来实现。提取条件设置单元103基于下文描述的GPS信号处理单元113或输入单元111通知的信息来设置下文描述的节点提取单元105利用树结构生成单元101所生成的树结构来提取某个节点时使用的提取条件。
更具体地，提取条件设置单元103基于GPS信号处理单元113或输入单元111通知的信息来生成下文描述的节点提取单元105进行节点提取处理时用作基准的位置的信息，并将所生成的位置信息作为提取条件。
提取条件设置单元103设置的位置信息对应于树结构生成单元101设置的特征空间的类型。例如，当特征空间由表示球体表面的位置的特征量(如纬度/经度)限定时，提取条件设置单元103。或者，当特征空间为二维矢量限定的平面空间时，提取条件设置单元103将利用预定的二维矢量来描述的位置信息设置为提取条件。或者，当特征空间为由诸如时间等的标量来限定的一维空间时，提取条件设置单元103将利用预定的标量来描述的位置信息设置为提取条件。
提取条件设置单元103将所设置的位置信息输出到下面描述的节点提取单元105。
节点提取单元105由例如CPU、ROM、RAM等来实现。节点提取单元105使用树结构生成单元101生成的树结构，基于提取条件设置单元103设置的提取条件，从构成树结构的节点中提取一个或更多个节点。
更具体地，当提取条件设置单元103将任何位置信息指定为提取条件时，节点提取单元105参考与树结构中所指定的位置信息所属于的节点相关的簇数据，并确定所指定的位置信息属于哪个节点。另外，节点提取单元105根据所指定的节点在树结构中的位置而从树结构的各节点中提取并非所指定的位置信息所属于的节点的一个或更多个节点。
在这种情况下，节点提取单元105从树结构中的各节点(即各簇)中提取：(i)所识别的节点的所有子节点，以及(ii)从所识别的节点的父节点中分支出的、并非所识别的节点的节点(换言之，兄弟节点)。另外，节点提取单元105将所识别的节点的父节点和所识别的节点的兄弟节点作为新目标节点，并进一步提取从所述目标节点的父节点分支出的、并非所述目标节点的节点(即所述目标节点的兄弟节点)。节点提取单元105重复该节点提取处理，指定所述目标基带对应于根节点。
在树结构生成单元101生成的一些树结构中，提取条件设置单元103设备的位置信息可能属于树结构中的多个节点(换言之，位置信息属于多个簇)。在这种情况下，节点提取单元105优选地将所设置的位置信息所属于的多个节点中的、位于距根节点的最深位置处的节点作为所指定的位置信息所属于的节点。
在下面的描述中，将参考图11至图17更详细地说明由上述节点提取单元105执行的节点提取处理。
在下面的描述中，假设特征空间为表示地球表面上的位置的球体表面的位置空间，并且特征空间中的任何位置均由纬度和经度来限定。假设特征空间中的数据之间的距离由图11所示的所谓地面距离来限定。
地面距离表示球体上两个位置之间的距离，并对应于图11所示的曲线d的长度。在球面上的两个位置的坐标分别表示为(lat1，long1)、(lat2，long2)的情况下，该地面距离d为根据下面的表达式107计算的值。
[数学表达式2]
d＝cos-1{sin(lat1)sin(lat2)+cos(lat1)cos(lat2)cos(long2-long1)}
…(表达式107)
图12示出作为对图像内容进行聚类的结果而获得的树结构(簇树)一个示例，其中该图像内容包括有关作为如上所述的特征空间中的元数据的纬度/经度的信息。图12所示的树结构是由树结构生成单元101生成的，并且该树结构标识通过进行聚类操作(其中关注取得图像内容的位置)而得到的结果。
在图12中，节点a至r(即叶节点)对应于相应的图像内容的内容数据，并且位于树结构的第4层。另外，位于第3层至第0层的节点分别对应于作为树结构生成单元101进行聚类的结果而得到的簇树中的簇。
如图6A至图9中所示的，树结构生成单元101进行的聚类形成组，包括数据间距离(或簇间距离)靠近的那些组。因此，如图12的左侧以簇的直径所示出的那样，当从第4层移向第0层时，每个簇所表示的区域变得越来越大。在图12示出的树结构中，最大尺寸(图12中的各簇的最大直径)是如图9所示的那样在每层中确定的，并且为每一层设置节点的粒度。
在该示例中，为位置在从第0层到第3层的各簇赋名仅仅是为了说明的目的，并且可以不为树结构生成单元101生成的簇赋予表征这些簇在实际空间中所代表的区域的名称。当向用户呈现簇时，树结构生成单元101参考内容的元数据中所描述的表示地址的信息以及用户输入的各种信息，从而可以为各簇赋予具体的名称。
在该示例中，关注图12所示的位于第4层的叶节点″j″、″k″、″l″。在与这些叶节点对应的内容数据中，元数据中描述的有关位置的信息为彼此靠近的位置，并且该内容数据为在特征空间中的距离靠近的数据。因此，这三段数据被置于一个组中，并且被包括于称为“东京展望台”的节点(簇)中。给予该节点“东京展望台”这一地标的原因是有关与叶节点j至l相关的位置的信息为代表“东京展望台”这一位置周围的位置的信息。
在图12中，名称为“新宿花园”的节点为包括叶节点g至叶节点i的节点，包括表示地标“新宿花园”周围的位置的位置信息。该节点“新宿花园”和节点“东京展望台”的位置彼此靠近，因此，这两个节点“新宿花园”和“东京展望台”被包括于节点“东京”中。
具有父子关系的节点的簇区域是交迭的。例如，节点“东京展望台”包括于节点“东京”中。相对比地，并非上述关系的节点的簇区域是不交迭的。例如，节点“东京”和“名古屋”的簇区域不交迭。换言之，该树结构为具有上述的树结构的所有5个特征(1)至(5)的树结构。
将参考图13至图15来更详细地描述当树结构生成单元101生成图12所示的树结构时、节点提取单元105在提取条件设置单元103将特定位置信息设置为提取条件的情况下所进行的处理。
图13示出了当提取条件设置单元103通知位于节点“东京展望台”的区域中的位置信息时树结构中被提取的节点的设置。
在这种情况下，节点提取单元105首先请求树结构生成单元101通知其是否存在当前生成的任何树结构，并从树结构生成单元101获得有关图13所示的树结构(簇树)的树结构数据。然后，节点提取单元105从第0层开始按照顺序逐一检查节点，以确定哪个节点包括所通知的位置信息。该确定处理是通过将所通知的位置信息与由在与每个节点对应的簇数据中描述的簇中心位置和簇半径限定的簇区域相比较来进行的。
在图13所示的示例中，节点提取单元105搜索所通知的位置信息所属于的节点，并发现所通知的位置信息属于4个节点，从第0层开始依次为“日本”节点、“东京城市圈”节点、“东京”节点和“东京展望台”节点。
然后，节点提取单元105从所通知的位置信息所属于的节点中选择位于最低层的节点。在图13所示的示例中，节点提取单元105选择称为“东京展望台”的节点，并将该节点“东京展望台”称为节点提取处理的起始节点。
然后，节点提取单元105提取叶节点j、叶节点k和叶节点l，即起始节点“东京展望台”的所有子节点。另外，节点提取单元105提取作为起始节点“东京展望台”的兄弟节点的节点“新宿花园”。
然后，节点提取单元105采用节点“东京”(即节点“东京展望台”和节点“新宿花园”的父节点)作为目标节点，并提取目标节点“东京”的兄弟节点，即节点“千葉”。
然后，节点提取单元105采用节点“东京城市圈”(即所提取的节点“千葉”和目标节点“东京”的父节点)作为新的目标节点，并提取目标节点“东京城市圈”的兄弟节点，即节点“名古屋城市圈”。
然后，节点提取单元105采用节点“日本”(即所提取的节点“名古屋城市圈”和目标节点“东京城市圈”的父节点)作为新的目标节点。在该示例中，在图13所示的树结构中，节点“日本”为根节点。因此，节点提取单元105终止节点提取处理。
作为上述节点提取处理的结果，节点提取单元105从树结构的各节点中提取叶节点j至l、节点“新宿花园”、节点“千葉”以及节点“名古屋城市圈”，作为基于指定的位置的聚类的结果。
图14示出了树结构中的节点的一种设置，其中，当提取条件设置单元103通知位于节点“千葉”的区域中、但不包括于节点“千葉”的子节点的区域的任何一个中的位置信息时提取节点。
在图14所示的示例中，节点提取单元105以与图13所示的示例相同的方式选择位置信息(即所通知的提取条件)所属于的节点。在该示例中，节点提取单元105选择节点“千葉”作为节点提取处理的起始节点。
然后，节点提取单元105提取节点“千葉游乐园”和节点“千葉展示馆”，即节点“千葉”的子节点。另外，节点提取单元105提取节点“东京”，即起始节点“千葉”的兄弟节点。
然后，节点提取单元105采用节点“东京城市圈”(即节点“东京”和节点“千葉”的父节点)作为目标节点，并提取节点“名古屋城市圈”，即目标节点“东京城市圈”的兄弟节点。
然后，节点提取单元105采用节点“日本”(即所提取的节点“名古屋城市圈”和目标节点“东京城市圈”的父节点)作为新的目标节点。在该示例中，在图14所示的树结构中，节点“日本”为根节点。因此，节点提取单元105终止节点提取处理。
作为上述节点提取处理的结果，节点提取单元105在树结构的各节点中提取节点“千葉游乐园”和节点“千葉展示馆”、节点“东京”和节点“名古屋城市圈”，作为基于指定的位置的聚类的结果。
图15示出了树结构中的节点的一种设置，其中，当提取条件设置单元103通知位于节点“日本”的区域中、但不包括于节点“日本”的子节点的区域的任何一个中的位置信息时提取节点。
在图15所示的示例中，节点提取单元105以与图13所示的示例相同的方式选择位置信息(即所通知的提取条件)所属于的节点。在该示例中，节点提取单元105选择节点“日本”作为节点提取处理的起始节点。
当节点提取处理的起始节点为树结构中的根节点时，节点提取单元105提取根节点的所有子节点(即第1层的所有节点)，并终止节点提取处理。因此，在图15所示的示例中，当节点提取单元105认识到起始节点为根节点时，节点提取单元105提取节点“东京城市圈”和节点“名古屋城市圈”(即根节点的子节点)，并终止节点提取处理。
在一些情况下，从提取条件设置单元103通知的位置信息不包括于从树结构生成单元101获得的树结构的根节点中。在这种情况下，节点提取单元105提取树结构的根节点，并终止处理。例如，在图12所示的树结构中，当提取条件设置单元103通知了未包括于根节点“日本”中的位置信息时，节点提取单元105提取根节点“日本”，并终止处理。
下面参考图16至图17来描述在树结构中没有父子关系的节点存在交迭区域(即，树结构不具有上述的树结构的5个特征中的特征(5))的情况下的节点提取处理。
在图16和图17所示的树结构中，如图的右上部的维恩图(Venndiagram)所示，节点I属于两个节点(节点D和节点E)的区域。
图16示出了树结构中的节点的一种设置，其中，在这种情况下，当提取条件设置单元103通知属于节点I的区域的位置信息时提取节点。
节点提取单元105参考从树结构生成单元101获得的树结构，以识别出没有父子关系的节点存在交迭的区域。然后，节点提取单元105如下所述地进行处理。
首先，对于从根节点分支出的每个分支，节点提取单元105确定哪个节点包括所通知的位置信息。在图16所示的示例中，节点提取单元105识别出所通知的位置信息包括于属于从节点C分支出的流的节点I以及属于从节点C分支出的流的节点E中。
当识别出多个节点包括所指定的位置信息时，节点提取单元105接下来确定这多个节点中的哪一个所位于的层最低，并选择位于最低层的节点在图16所示的示例中，节点E属于第2层，而节点I属于第3层。因此，节点提取单元105选择第3层的节点I作为节点提取处理的起始节点。这里，仅一个节点被选择，因此，在随后的处理中将执行与图13中所示的情况相同的处理。这样，如图16所示，节点提取单元105提取叶节点j至l、节点H、节点E和节点B，作为基于指定的位置的聚类的结果。
另一方面，图17所示的示例示出当提取条件设置单元103所通知的位置信息如图中的维恩图所示的那样包括于节点D和节点E二者中时节点提取单元103提取的节点。
当识别出多个节点包括所指定的位置信息时，节点提取单元105认识到节点D和节点E为起始节点的候选。然后，节点提取单元105基于从树结构生成单元101获得的树结构来确定哪个节点位于较低层。在本示例中，节点提取单元105认识到这两个节点属于同一层。当作为起始节点的候选的多个节点如上所述地属于同一层时，节点提取单元105将同一层中的多个节点中的每一个节点均作为起始节点。在本示例中，节点提取单元105选择节点D和节点E作为节点提取处理的起始节点。
然后，节点提取单元105提取起始节点的所有子节点。在图17所示的示例中，节点提取单元105分别提取节点H至节点K(即节点D和节点E的子节点)。然后，节点提取单元105提取起始节点的所有兄弟节点。然后，在图17所示的示例中，除了节点D和节点E(即起始节点)之外，节点C没有其他子节点(换言之，节点D和节点E没有其他兄弟节点)。因此，节点提取单元105不选择任何节点。
然后，节点提取单元105采用每个起始节点的父节点作为目标节点，并继续进行节点提取。在本示例中，节点D的父节点和节点E的父节点均为节点C。因此，节点提取单元105将这两个选择状态合二为一，即仅选择节点C作为目标节点，并继续进行处理。
节点提取单元105反复进行上述处理，直到目标节点不再具有任何父节点。这样，在图17所示的示例中，节点提取单元105提取节点H、节点I、节点J、节点K和节点B，作为基于指定的位置的聚类的结果。
由于树结构中仅有一个根节点，因此，多个选择状态最终在根节点中被组合成一个。
在以上示例中，已描述了节点提取单元105在提取条件设置单元103指定了特征空间中的点的情况下进行的处理，在下面的描述中，将描述并非指定了某个位置、而是指定了特征空间中具有一定范围的区域情况下的处理。
例如，该处理可以在当聚类结果被显示在某处时依赖于当前视图(可显示的区域)进行聚类的情况下进行。例如，按比例显示整个日本的地图被显示在信息处理设备10的显示单元109的显示屏上。在该示例中，提取条件设置单元103将用中心为某个点的圆表示的区域通知为提取条件。
在该示例中，当提取条件设置单元103所通知的位置信息为图12所示的地标“东京展望台”周围的位置时，如果使用上述方法，则节点提取单元105提取叶节点j、k、l。假设与这样的粒度对应的信息(例如，图像内容的缩略图像被显示在显示屏上。在这种情况下，“东京展望台”周围的位置的大小在示出整个日本的地图上估计是非常小的，与这些节点对应信息被视为彼此交迭。因此，在这种情况下，通过在显示屏上以诸如粒度高于所选节点的粒度的“东京展望台”和“东京”等节点的粒度来显示提取结果，能够改善用户的可视能力，而且这被称为适当的。
因此，为了应对这种情况，节点提取单元105预先在下面将描述的存储单元115等中存储如图18所示的与树结构的层对应的下限以及指定区域的半径。
在图18所示的示例中，在例如提取条件设置单元103所通知的区域为以某个点为中心且半径为20km的圆的情况下，节点提取单元105参考图18所示的表(或数据库)，以查看所显示的层的下限，并识别到所显示的层的下限为第3层。在这种情况下，在图13至图15中所示的处理中，节点提取单元105可以在识别到所给出的树结构的末端为第三层(换言之，没有比第3层更深的子节点)的同时确定提取节点。
例如，考虑以下情况：当仅有一个位置被指定为条件设定时能够提取节点″j″、″k″、″l″。在这种情况下，当层的下限为3时，节点提取单元105提取节点“东京展望台”，而不提取这三个节点。
在上文的说明中，所指定的区域为以某个点为中心的圆。替选地，该指定的区域可以为表示为长方形的矩形区域。在这种情况下，可使用该长方形的短边的一半或该长方形的短边和长边的均值的一半来代替上文所述的指定半径。
替选地，任何形状可以被指定为区域，以代替圆形或矩形。在这种情况下，可以使用区域的面积的平方根(在第n维的情况下，使用体积的(1/n)次幂)来代替上文所述的指定半径。
在上文的示例中，根据所指定的区域的大小来确定所显示的层的下限。替选地，可以根据所指定的区域的大小来确定所显示的层的上限。
节点提取单元105可根据数据结构来自动生成对应关系，而不是预先生成图18所示的对应关系表。例如，首先，检查每一层的最大尺寸，并且可以通过预先定义的函数(如最大尺寸的倍数)来处理该尺寸，从而能够以相对的方式来计算与这样获得的层的下限对应的指定半径。
即使在如上文示例那样来表示地球表面上的位置的情况下，当数据为局部时球面也可以近似为平坦表面。因此，可以考虑具有纬度x和经度y的二维特征平面，并且可以使用通过以欧几里德距离来近似距离而生成的数据结构(树结构)。即使在这种情况中，通过执行与上述方法相同的方法，也可以获得相同的结构。
另外，特征空间可以为一维时间空间。在这种情况中，特征空间中的位置可以用时间(即，标量)来表示，而特征空间中数据之间的距离可以被限定为时间差。通过在特征空间上进行上述处理，可以实现基于特定时间的分组。
例如，将考虑将当前时间指定为特定时间的情况。在这种情况下，数据表示拍摄图片的时间。在这种情况下，以较精细的粒度来聚类新拍摄的图片，而以较粗的粒度来聚类过去拍摄的老图片。因此，可以获得下述的效果。例如，以天为单位的粒度来聚类新图片，而另一方面，以月为单位的粒度来聚类数月之前拍摄的图片。另外，以年为单位来聚类数年之前拍摄的图片。
如上所述，根据本实施例的节点提取单元105并不基于每次指定位置信息时结构化树结构来进行聚类。相反地，节点提取单元105使用先前基于特征空间中的数据之间的距离而结构化的树结构(簇树)来提取节点，同时确定所指定的位置信息属于树结构中的那个节点。因此，即使当所指定的位置信息随时间变化时，也不必在每个这种情况下重新进行聚类。可以基于与特征空间中的特定位置的距离来改变聚类的粒度，从而进行聚类，同时抑制聚类所需的负荷。
上文已详细描述了根据本实施例的节点提取单元105的功能。
接下来，参考图3来描述根据本实施例的显示控制单元107。
显示控制单元107以例如CPU、ROM、RAM等来实现。当显示控制单元107从下文描述的输入单元111接收到指示已进行了用于指示观看簇的用户操作的通知时，显示控制单元107基于节点提取单元105提取的节点(即，簇)来获得在下文描述的存储单元115等中存储的内容。之后，显示控制单元107通过基于所提取的簇将所获得的图像内容分组来构造视图，并进行显示控制，使得下文描述的显示单元109显示该视图。
在需要时，显示控制单元107可以请求树结构生成单元101或节点提取单元105发送树结构数据。在需要时，显示控制单元107可以请求树结构生成单元101或节点提取单元105提供树结构或者某个节点的父节点、子节点、兄弟节点等等。
下文将详细描述显示控制单元107执行的对显示单元109的显示控制方法。
显示单元109为根据本实施例的信息处理设备10的显示装置的一个示例。显示单元109为用于显示可由信息处理设备10执行的各种显示内容和各种应用的执行屏等的显示单元。另外，显示单元109可显示用于操作各种应用的执行状况、各种内容的操作等的各种对象。
在显示控制单元107的控制下，各种信息被显示于显示单元109的显示屏上。下文将再次详细描述在显示单元109上显示的显示屏的一个示例。
输入单元111为根据本实施例的信息处理设备10的输入装置的一个示例。该输入单元111用例如CPU、ROM、RAM、输入装置等来实现。输入单元111将在信息处理设备10的键盘、鼠标、触摸板等上执行的用户操作转换为与该用户操作对应的电信号，并将用户操作通知到提取条件设置单元103和显示控制单元107。例如，当用户进行用于指定显示屏上的位置的操作或用于指定以显示屏上某个位置为中心的区域的操作时，输入单元111生成用于表示所述位置或区域的信息，并将该信息输出到提取条件设置单元103等。
GPS信号处理单元113用例如CPU、ROM、RAM、通信装置等来实现。GPS信号处理单元113基于GPS接收机天线(未示出)接收的GPS信号来计算信息处理设备10所处的位置(更具体地，接收GPS信号的位置)的位置信息。GPS信号处理单元113将所计算的位置信息输出到提取条件设置单元103。该计算的位置信息表示各种元数据，例如纬度、经度、海拔等。
存储单元115为根据本实施例的信息处理设备10的存储装置的一个示例。该存储单元115可以存储信息处理设备10的各种内容数据、与内容数据相关的元数据等。另外，存储单元115可以存储与树结构生成单元101生成的树结构对应的树结构数据。另外，存储单元115可以存储与由显示控制单元107使用以在显示单元109上显示各种信息的各种应用对应的执行数据。另外，该存储单元115可以在信息处理设备10进行某种处理的同时存储处理的需要存储的各种参数或进展，并根据需要可存储各种数据库等。该存储单元115可以被根据本实施例的信息处理设备10的每个处理单元自由读取和写入。
应注意，根据本实施例的信息处理设备10可以为任何设备，只要其具有从内容和所附数据文件中获得位置信息和内容的生成时间的功能。可应用的设备的示例包括成像设备(如数字照相机和数字摄像机等)、具有内置存储装置的多媒体内容观看器、能够记录、存储和观看内容的个人数字助理、与在线地图服务同步工作的内容管理观看服务、用于个人计算机的应用软件、具有图像数据管理功能的便携式游戏终端、附有具有存储装置的相机的移动电话以及具有存储装置和图像数据管理功能的游戏装置和数字家用电器。当存储装置的容量大时，可获得更显著的分组的效果。然而，不论存储能力如何，均可应用根据本实施例的功能。
上文已描述了根据本实施例的信息处理设备10的功能的一个示例。上述构成部件中的每一个可以用通用的部件和电路来制造，或可以用专用于每个构成部件的功能的硬件来制造。替选地，所述构成元件的所有功能可以用CPU等来执行。因此，可以根据实施本实施例时本领域的技术状态而根据需要来改变所使用的配置。
可以创建用于实现上述的根据本实施例的信息处理设备的功能的计算机程序，并且可以在个人计算机等上实施该计算机程序。另外，可以提供用于存储这种计算机程序的计算机可读存储介质。存储介质的示例包括磁盘、光盘、磁光盘和闪存等。另外，例如，上述计算机程序可以通过网络而不使用任何存储介质来分发。
在上文的描述中，树结构的每个节点是超球面的。但是，应理解，树结构的每个节点并不局限于以上示例。树结构的节点区域可以用例如以下方法来表示：用长方形来表示节点区域的方法(R-树法)、用长方形和圆的组合来表示节点区域的方法(SR-树法)以及用多边形来表示节点区域的方法。
<节点提取方法>
接下来，将参考图19和图20来简要描述根据本实施例的信息处理设备10执行的一种信息处理方法(更具体地，节点提取方法)。图19和图20为示出根据本实施例的信息处理设备10执行的节点提取方法的流程图。
在下面的描述之前，假设树结构生成单元101已经生成了上述的有关可由信息处理设备10使用的内容数据的树结构(簇树)，并且节点提取单元105已经获得了与来自树结构生成单元101的树结构对应的树结构数据。
首先，参考图19来简要描述一种使用仅在具有父子关系的节点中具有交迭的区域的树结构(即，具有上文描述的树结构的所有特征(1)至(5)的树结构)的节点提取方法。
首先，当节点提取单元105接收到来自提取条件设置单元103的、有关用作节点提取处理的基准的位置的位置信息时，节点提取单元105识别所指定的位置信息对应于与树结构相关的特征空间中的哪个位置(步骤S101)。接下来，节点提取单元105从根节点开始按照顺序逐一地将树结构中的节点所占据的、在特征空间中的区域与特征空间中的所指定的位置信息的区域相比较，从而确定所指定的位置是否包括于节点中(步骤S103).接下来，节点提取单元105选择包括提取条件设置单元103所指定的指定位置的、位于最低层的节点作为节点提取处理的起始节点(步骤S105)。
接下来，节点提取单元105将参数P设置为表示所选节点的标识信息(步骤S107).接下来，节点提取单元105将用于表示已经历过提取处理的节点的参数C初始化为空数据(零)(步骤S109)。
之后，节点提取单元105在参数P不是空数据的情况下重复下文描述的步骤S113和步骤S115(步骤S111).
在步骤S113中，节点提取单元105参考从树结构生成单元101得到的树结构来提取在参数P中表示的节点的所有子节点(不包括在参数C中描述的节点)。
在步骤S115中，对参数进行更新。换言之，节点提取单元105将参数C设置为在参数P中当前描述的内容。另外，节点提取单元105将参数P设置为在新设置的参数C中表示的节点的父节点。
节点提取单元105可以通过在满足步骤S111中示出的条件的情况下重复步骤S113和步骤S115，来执行图12至凸15所示的节点提取处理。
接下来，参考图20来简要描述一种使用在并非具有父子关系的节点的节点中具有交迭的区域的树结构(即，不具有上文描述的树结构的5个特征中的特征(5)的树结构)的节点提取方法。
首先，当节点提取单元105接收到来自提取条件设置单元103的、有关用作节点提取处理的基准的位置的位置信息时，节点提取单元105识别所指定的位置信息对应于与树结构相关的特征空间中的哪个位置(步骤S201).接下来，节点提取单元105从根节点开始按照顺序逐一地将树结构中的节点所占据的、在特征空间中的区域与特征空间中的所指定的位置信息的区域相比较，从而确定所指定的位置是否包括于节点中(步骤S203).接下来，节点提取单元105选择包括提取条件设置单元103所指定的指定位置的、位于最低层的节点Pi作为节点提取处理的起始节点，并将节点Pi输入到列表L中(步骤S205)。
接下来，节点提取单元105设置各种参数。换言之，节点提取单元105将参数Pi.ptr设置为指向所选节点的指针，并将参数Pi.ignore_list设置为空数据(步骤S207)。
接下来，节点提取单元105在参数P0.ptr不是空数据的情况下重复下文描述的步骤S211至步骤219(步骤S209)。
在步骤S211中，节点提取单元105参考从树结构生成单元101获得的树结构来提取参数Pi.ptr中表示的节点的所有子节点(不是参数Pi.ignore list中表示的节点)。
在步骤S213中，更新所述参数。换言之，节点提取单元105将在参数Pi.ptr中当前描述的指针输入为参数Pi.ignore_list。另外，节点提取单元105将参数Pi.ptr设置为参数Pi.ptr中表示的节点的父节点。
在步骤S215中，节点提取单元105确定是否存在具有相同Pi.ptr的节点Pi、Pj的组合。当在步骤S217的确定步骤中确定存在具有相同Pi.ptr的组合(i，j)时，节点提取单元105执行后续的处理。换言之，节点提取单元105将Pi.ignore_list和Pj.ignore_list组合起来，以构成新的Pi.ignore_list，并从列表L中删除Pj(步骤S219)。另一方面，当确定不存在具有相同Pi.ptr的组合(i，j)时，节点提取单元105不执行步骤S219中的处理。
节点提取单元105通过在满足步骤209所示的条件下重复步骤S211至步骤S219，可以执行图16至图17所示的节点提取处理。
由于图20所示的节点提取方法是通过一般化图19所示的节点提取方法而获得的，因此，图12至图15所示的清空可以通过图20所示的方法来处理。然而，当不必一般化该处理时，优选地使用图19所示的、处理较简单的方法。
上文已经简要描述了根据本实施例的信息处理设备10所执行的节点提取方法。接下来，将参考图21到图26详细描述根据本实施例的显示控制单元107执行的显示控制方法以及显示单元109的显示屏的一个示例。
<显示屏的示例>
首先，参考图21到图25详细描述根据本实施例的显示控制单元107控制的显示单元109上显示的显示屏的一个示例
在下文的描述中，显示控制单元107执行用于在对应于与内容数据相关的位置信息的显示位置上显示与内容数据对应的、诸如缩略图和图标等对象的应用。在下面描述的应用中，利用用于显示指定位置周围的地图的地图应用来显示与诸如静止图像内容和运动图像内容等图像内容对应的对象。
在下面的描述之前，假设有关可由信息处理设备10执行的内容的树结构(簇树)已经被预先构成。
当用户操作地图应用以开始该地图应用且从输入单元111向显示控制单元107通知了与用户的操作对应的操作信号时，显示控制单元107从存储单元115等获得地图应用的对应的程序主体，并执行所述程序主体。相应地，在显示单元109的显示屏中显示预定位置周围的地图。在该示例中，在显示屏中初始显示的位置可以是GPS信号处理单元113通知的当前位置，或者可以是用户指定的且由输入单元111通知的位置。
在该示例中，当显示控制单元107通过执行该地图应用而生成执行屏时，显示控制单元107进行调整，从而使得输入单元111或GPS信号处理单元113指定的位置位于执行屏的中心。
另一方面，与由输入单元111或GPS信号处理单元113指定的位置有关的信息也通过提取条件设置单元103而被通知到节点提取单元105。节点提取单元105从包括于之前通过执行上述处理而构造的树结构中的节点(簇)中提取一个或更多个节点，并将这些节点输出到显示控制单元107。
在该示例中，当显示控制单元107在显示屏上显示可由信息处理设备10使用的内容列表时，显示控制单元107根据执行屏的中心位置与对应于内容的位置信息所表示的位置之间的距离来改变在显示屏上显示的内容的对象。
更具体地，当内容包括于在作为执行屏的显示屏中显示的区域中时(当该内容的位置信息表示该显示区域中的位置时)，显示控制单元107显示诸如对应内容的缩略图像的对象。换言之，显示控制单元107考虑表示为与内容数据对应的叶节点的父节点的簇，并且在簇区域的至少一部分包括于显示为执行屏的区域中的情况下，显示控制单元107在显示屏上显示对应的内容数据的缩略图像等。
在一些情况下，与内容对应的位置信息所表示的位置可能并不包括于显示屏上所显示的区域中。在这种情况中，显示控制单元107使用节点提取单元105所通知的节点中的、包括对应的内容的节点(簇)，在显示屏上显示与该簇对应的对象。在这种情况下，优选地使用赋予该簇的名称，作为与该簇对应的对象。
例如，将利用图13所示的示例进行说明。在该示例中，显示屏的中心位置包括于节点“东京展望台”中，并且“东京展望台”周围的地图被显示在显示屏上。
在这种情况中，与叶节点j至l对应的内容的位置信息包括于在显示屏上显示的区域中。因此，显示控制单元107使用与叶节点j至l对应的内容的对象(如缩略图像)，在显示屏上显示所述对象。
另一方面，与叶节点g至i对应的内容的位置信息并不包括于在显示屏上显示的区域中。因此，显示控制单元107使用节点提取单元105提取的、且包括这些叶节点的节点“新宿花园”来显示与该节点对应的对象。
同样，与叶节点m至r对应的内容的位置信息并不包括于在显示屏上显示的区域中。因此，显示控制单元107使用节点提取单元105提取的、且包括这些叶节点的节点“千葉”来显示与该节点对应的对象。
另一方面，与叶节点a至f对应的内容的位置信息并不包括于在显示屏上显示的区域中。因此，显示控制单元107使用节点提取单元105提取的、且包括这些叶节点的节点“名古屋城市圈”来显示与该节点对应的对象。
显示控制单元107可通过执行上述显示控制而向用户显示可由信息处理设备10执行的内容的列表，使得能够以基于距显示屏的中心位置的距离的聚类粒度来显示每个内容。
图21示出了通过上述处理生成的显示屏的一个示例。图21示出的显示屏是利用与图12至图17所示的树结构不同的树结构生成的。用于生成该显示屏的树结构基于表示地球表面的位置的特征空间。
如在图21的中心显示的图所示，根据本实施例的显示控制单元107以如下的方式在显示屏中显示与内容数据对应的对象：使得每个对象的显示状态根据距离显示屏中心位置的距离来改变。
在图21的中心所显示的图的情况下，由于内容A和内容B的位置信息包括于显示屏上所显示的区域中，因此，使用缩略图像301来显示内容A和内容B。另一方面，由于其他内容的位置信息并不包括于显示屏上所显示的区域中，因此，利用表示相应簇的对象303(下文称为簇对象)来显示可由信息处理设备10使用的其他内容。
另外，簇对象303(即表示簇的对象)利用方向指示对象305(如图21所示的箭头)来设置。
在一些情况下，可在显示屏中设置多个簇对象303。在这种情况下，显示控制单元107优选地以如下方式来调整簇对象303和方向指示对象305的显示位置：使得簇对象303和方向指示对象305彼此不交迭。
以如下的方式在显示屏上显示该方向指示对象305：使得方向指示对象305的末端指向对应的簇对象303的中心位置。将参考图22A至图22C来简要描述方向指示对象305的绘制方法。图22A至图22C所示的坐标系表示相对于位于显示屏中心的原点的显示屏的每个位置。
图22A是示出显示屏中显示的显示区域和簇A的设置的示意图。如图22A所示，当方向指示对象305被添加到对应于簇A的簇对象时，显示控制单元107首先识别簇A的簇区域在显示屏的坐标系中的中心位置C(c_x，c_y)。之后，显示控制单元107考虑连接原点和中心位置C的线，并在该线上设置方向指示对象305。在这种情况下，如图22A所示，方向指示对象305的末端优选地被设置于显示屏的边缘线和连接原点和中心位置C的线的交叉点A(a_x，a_y)。
另外，如图22B所示，显示控制单元107根据簇A与显示屏的中心位置(即原点O)之间的距离来改变方向指示对象305的大小。更具体地，显示控制单元107以如下的方式来设置方向指示对象305的大小：簇A与原点O之间的距离越短，方向指示对象305的尺寸越大。这种显示使得用户能够直观地认识到与方向指示对象305对应的簇和显示区域的中心位置之间的距离。
另外，如图22C实施，当簇A的簇区域的至少一部分包括于显示区域中时，显示控制单元107显示缩略图像301，而不显示簇对象303和方向指示对象305。替选地，即使当簇A的簇区域的一部分包括于显示区域中时，也可显示方向指示对象305。
在图22A至图22C中，已经说明了方向指示对象305的显示位置和大小。关于簇对象303，优选地，将簇对象303显示在表示簇A的方向的位置处，并且所显示的簇对象303的大小表示与该簇的距离。
例如，如图22A所示，可用代表对角线的两条线将显示区域划分为4个部分区域。在这种情况下，与每一簇对应的簇对象303优选地被设置在该簇所属于的部分区域。例如，图22A所示的簇A所对应的簇对象303优选地被设置在用y≥(高度/宽度)x且y≥-(高度/宽度)x表示的区域中。
另一方面，当图21所示的簇对象303为文本阵列构成的对象时，显示控制单元107优选地以隐含与该簇的距离的大小来显示字符。例如，当与该簇的距离大时，显示控制单元107优选地以较小的尺寸来显示字符，而当与该簇的距离短时，则以较大的尺寸来显示字符。
在这种情况下，显示控制单元107可使用任何方法来确定簇对象303和方向指示对象305的具体尺寸。例如，显示控制单元107可使用图23A所示的函数来确定所述具体尺寸。
在图23A所示的函数中，X坐标表示显示屏的中心位置与簇中心之间的像素距离，而Y坐标表示簇对象和方向指示对象的显示放大率。
在该示例中，显示控制单元107根据下面的表达式151和表达式152来确定显示放大率Y。
[数学表达式3]
(当X≥MIN_DIST时)
Y = ( MAX _ SCALE - MIN _ SCALE ) &times; MIN _ DIST &times; 1 X + MIN _ SCALE
…(表达式151)
(当X＜MIN_DIST时)
Y＝MAX_SCALE  …(表达式152)
从上述表达式可以看出，在与簇中心的距离小于预定的阈值(MIN_DIST)的情况下，显示控制单元107将显示放大率变成最大值(MAX_SCALE)。在与簇中心的距离等于或大于所述预定的阈值的情况下，显示控制单元107将显示放大率变成最大值的1/X。
另外，显示控制单元107可以根据簇中包括的内容的示例来确定簇对象303和方向指示对象305的具体尺寸。在这种情况下，显示控制单元107可以使用图23B所示的函数来确定所述的具体尺寸。
在图23B所示的函数中，X坐标表示簇中所包括的内容的数量，而Y坐标表示簇对象和方向指示对象的显示放大率。
在该示例中，显示控制单元107根据下面的表达式153和表达式154来确定显示放大率Y。
[数学表达式4]
(当1≤X≤MAX_NUM时)
Y = ( MAX _ SCLE - MIN _ SCALE ) ( MAX _ NUM - 1 ) k &times; ( X - 1 ) k + MIN _ SCALE
…(表达式153)
(当MAX_NUM＜X时)
Y＝MAX_SCALE    …(表达式154)
在该示例中，上述表达式153中的参数k是确定函数的倾斜度(inclination)的系数。可以根据应用该方法的环境而将参数k设置为任何值。从上述表达式可以看出，在簇中包括的内容的数量为1的情况下，显示控制单元107将显示放大率设置为最小值(MIN_SCALE)，并根据簇中所包括的内容的数量的增加而基于上述表达式153来改变显示放大率。
将参考图21描述显示屏的一个示例。
依赖于显示屏中所显示的内容的示例，在显示屏中显示很多对象，因而在一些情况下屏幕变得复杂。因此，当显示屏中显示的对象的数量增加且显示控制单元107确定显示屏已经变得复杂时，显示控制单元107可进一步筛选在显示屏上显示的对象。
例如，显示控制单元107可以根据与显示屏中心位置的距离、内容的大小、簇中所包括的内容的数量、用户的关于内容观看的历史记录信息、是否存在与内容相关的各种信息及其顺序等来选择对象。
当显示屏中显示的簇对象303的数量变得复杂时，显示控制单元107可以将与同一层中的簇对应的多个簇对象303形成为一个簇对象303，并显示该簇对象303。
可采用任何方法来确定显示屏是否已变得复杂。例如，显示控制单元107可基于显示在显示屏中的对象的数量是否大于预定的阈值来进行确定。
在一些情况下，看到该显示屏的用户通过点击或敲击所显示的内容的缩略图像301来选择缩略图像301。在这种情况中，显示控制单元107可以切换显示屏，以便根据显示屏显示与所选内容相关的解释性文本的元数据并显示解释性文本。另一方面，当所选内容为可复制的内容(如运动图像内容)时，可以复制该内容。
在一些情况下，用户可以在不改变显示屏的中心位置的情况下放大或缩小显示区域。例如，当用户进行缩小处理时，显示控制单元107在显示屏上显示进入显示区域的内容的缩略图像301。利用这种处理，可以根据缩放率来改变簇对象303和方向指示对象305的大小。
相反地，在一些情况下，用户可以进行放大处理。在这种情况下，响应于该放大处理，显示控制单元107将位置与不再存在于新显示屏中的位置信息对应的内容的对象从缩略图像301改变为簇对象303。
另外，显示控制单元107可以根据放大/缩小处理来改变显示为簇对象303的簇的粒度。相应地，可以使用户知道，响应于放大/缩小处理，到某个簇的距离发生了大的变化。
例如，当对在图21的中心所示的图中进行缩小处理时，与已经进入显示区域的内容(例如，簇″富士山″、簇″川崎″和簇″横浜″)对应的缩略图像301被显示在显示屏上。图21的中心所示的图示出了在同一层中的簇的簇对象303，即被一起显示的″北海道″和″东北″。在这种情况下，由于通过缩小而解决了屏幕的复杂性，因此，对象不再被显示在一起，而是被分开显示。另外，由于屏幕的比例由于该缩小处理而被改变，因此，显示控制单元107改变粒度，以将显示为“日本西部”的簇改变成较低层的簇，即簇“名古屋”。
另一方面，当对在图21的中心所示的图中进行放大处理时，内容B不再位于显示屏中，并且该对象的状态从缩略图像301变为簇对象303。另外，由于屏幕的比例由于该放大处理而被改变，因此，显示控制单元107分别将显示为“川崎”和“横浜”的簇改变为上一层的簇，即“神奈川”。
可以采用任何方法来确定簇的粒度是否需改变。例如，显示控制单元107可以根据下面的方法来确定是否需改变簇的粒度。
例如，如图24中所示，显示控制单元107识别显示区域中距所关注的簇最近的点A，并计算图24所示的以该点A为起始点的角度θ。在这种情况下，当放大/缩小处理后角度θ的量值变得大于预定的阈值时，显示控制单元107可以通过分割簇来降低簇粒度。例如，在图24中，显示在图的左侧的显示区域被设置，并且簇A被显示于该显示区域中。在放大处理过程中，如图右侧所示的那样，显示区域发生变化。在该示例中，当图中的角度θ变得等于或大于所述预定的阈值时，显示控制单元107可以显示簇B和簇C来替代簇A。
另一方面，在一些情况下，用户可以选择在显示屏上显示的方向指示对象305。在这种情况下，显示控制单元107首先识别哪个簇对应于所选方向指令对象305。接下来，显示控制单元107基于簇数据来识别所识别的簇的簇中心位置，并改变屏幕，使得该位置被设置在显示屏的中心。替选地，显示控制单元107可以改变屏幕，使得不是该簇中心位置被设置在显示屏的中心，而是与该簇中心位置最近的内容的位置被设置在显示屏的中心。当如上所述地改变显示屏时，显示控制单元107优选地将执行屏(例如地图)的比例确定为：使得新簇中所包括的所有簇(或内容)被显示在显示屏中。
替选地，当如上所述地改变显示屏时，显示控制单元107可以请求节点提取单元105再次进行节点提取处理，以基于新提取的节点在显示屏中显示代表图像。在这种情况下，代表图像的示例包括靠近簇的中心位置的图像、靠近簇内内容分布的质心的图像等。
例如，如图25所示，显示控制单元107可以仅根据与指定位置(例如，当前位置)的距离来示出与内容对应的对象的分布。在这种情况下，图中所示的距离表示与所述指定位置的距离。在这种情况下，对于每一簇，显示控制单元107在显示屏上显示该簇中所包括的内容的代表缩略图像301、簇对象303以及表示与所述指定位置的距离的对象307。在这种情况下，当用户选择某个簇(例如簇″栃木″)时，显示控制单元107改变显示屏，使得该簇中所包括的内容被同时显示。
如上所述，根据本实施例的显示控制单元107使用节点提取单元105提供的提取结果来聚类和显示作为聚类结果的位置靠近的内容，从而解决了屏幕复杂的问题。另外，显示控制单元107以如下的方式在显示屏上显示内容：该内容的位置距离指定位置越近，该内容的粒度越精细。相应地，可以详细地显示与位于指定位置附近的内容有关的信息。
在上文的描述中，当显示控制单元107在显示屏上显示内容时，所述内容的缩略图像被显示。然而，显示控制单元107可以在显示屏上显示诸如表示内容的位置的柱(pins)等的对象，以代替内容的缩略图像。
<显示屏控制方法>
接下来，将参考图26来简述根据本实施例的一种显示屏控制方法的流程。图26是示出根据本实施例的显示屏控制方法的流程图
在下面的描述之前，假设树结构生成单元101已经生成了可由信息处理设备10使用的有关内容的树结构。
当用户进行请求启动预定的应用的操作时，信息处理设备10的显示控制单元107启动指定的应用(步骤S301)。另外，提取条件设置单元103基于输入单元111或GPS信号处理单元113通知的各种信息来设置节点提取处理中使用的提取条件，并将提取条件通知到节点提取单元105。接下来，节点提取单元105基于所通知的提取条件来执行上述节点提取处理(步骤S303)，并将有关所提取的节点的信息通知到显示控制单元107。
接下来，显示控制单元107使用有关所提取的节点的信息来生成在显示单元109上显示的显示屏(步骤S305)，并在显示单元109的预定区域中显示所生成的显示屏。
接下来，信息处理设备10确定用户是否已经进行了该应用的终止操作(步骤S307)。当用户已经进行了终止操作时，信息处理设备10终止该应用的执行。
另一方面，当用户还未进行终止操作时，信息处理设备10确定用户是否已经进行了改变显示屏的状态的操作(步骤S309)。
例如，在用户已经进行了选择某个簇(簇对象)的操作的情况下，显示控制单元107生成用于显示所选簇的内容的显示屏(步骤S311)，并在显示单元109的预定区域中显示所生成的显示屏。之后，信息处理设备10返回步骤S307，以继续处理。
在用户已经执行了用于改变显示区域的操作的情况下，显示控制单元107基于改变的显示区域来生成显示屏(步骤S313)，并在显示单元109的预定区域中显示所生成的显示屏。之后，信息处理设备10返回步骤S307，以继续处理。
在用户选择某个内容的情况下，显示控制单元107执行在显示屏上显示诸如与所选内容对应的解释性文本等的信息的处理(步骤S315)。之后，信息处理设备10返回步骤S307，以继续处理。
通过进行上述处理，根据本实施例的信息处理设备10能够在显示屏上显示内容，而不使显示屏复杂。
(硬件配置)
下面将参考图27详细描述根据本发明的实施例的信息处理设备10的硬件配置。图27为示出根据本发明的实施例的信息处理设备10的硬件配置的框图。
信息处理设备10主要包括CPU 901、ROM 903和RAM 905。另外，信息处理设备10还包括主机总线907、桥909、外部总线911、接口913、输入装置915、输出装置917、存储装置919、驱动器921、连接端口923和通信装置925。
CPU 901用作算术处理设备和控制装置，并根据记录在ROM 903、RAM 905、存储装置919或可拆卸记录介质927中的各种程序来控制信息处理设备10的整体操作或操作的一部分。ROM 903存储CPU 901使用的程序、操作参数等。RAM 905主要存储在CPU 901的执行中使用的程序以及在执行过程中根据需要变化的参数等。这些通过从诸如CPU总线等的内部总线配置的主机总线907而彼此连接。
主机总线907通过桥909连接到外部总线911(如PCI(外围部件互连/接口，Peripheral Component Interconnect/Interface)总线)。
输入装置915为用户操作的操作装置，诸如鼠标、键盘、触摸板、按钮、开关和操作杆等。另外，输入装置915可以为使用例如红外线或其他无线电波等的遥控装置(所谓的遥控器)，或者输入装置915可以为外部连接装置929，如符合信息处理设备10的操作的移动电话或PDA等。此外，输入装置915基于例如用户利用上述操作装置输入的信息来生成输入信号，并从输入控制电路来配置，以将输入信号输出到CPU 901。信息处理设备10的用户可以将各种数据输入到信息处理设备10，并可以通过操作该输入装置915来指示信息处理设备10进行处理。
输出装置917被配置为能够以可视的方式或可听的方式将获得的信息通知到用户的装置。这种装置的示例包括显示装置(如CRT显示装置、液晶显示装置、等离子显示装置、EL显示装置和灯等)、音频输出装置(如扬声器和耳机等)、打印机、移动电话、传真机，等等。例如，输出装置917输出由信息处理设备通过进行各种处理而得到的结果。更具体地，显示装置以文本或图像的形式来显示由信息处理设备通过进行各种处理而得到的结果。另一方面，音频输出装置将音频信号(如复制的音频数据和声音数据等)转换成模拟信号，并输出该模拟信号。
存储装置919为存储数据的装置，被配置为信息处理设备10的存储单元的示例，并用于存储数据。存储装置919配置为例如磁存储装置(如HDD(硬盘驱动器)等)、半导体存储装置、光学存储装置或磁光存储装置等。该存储装置919存储将由CPU 901执行的程序、各种数据以及从外部获取的各种数据。
驱动器921为记录介质的读取器/写入器，并嵌入在信息处理设备10中或从外部附接于信息处理设备10。驱动器921读取记录在所附可拆卸记录介质927(如磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器等)中的信息，并将所读取的信息输出到RAM 905。另外，驱动器921可以在所附可拆卸记录介质927(如磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器等)中写入。可拆卸记录介质927例如为DVD介质、HD-DVD介质或蓝光(Blu-ray)介质。可拆卸记录介质927可以是CompactFlash(CF，紧致闪存；注册商标)、闪存或SD存储卡(安全数字存储卡)等。替选地，可拆卸记录介质927例如可以是配备有非接触IC芯片或电子装置的IC卡(集成电路卡)。
连接端口923为使得各装置能够直接连接到信息处理设备10的端口。连接端口923的示例包括USB(通用串行总线)端口、IEEE1394端口、SCSI(小型计算机系统接口，Small Computer System Interface)端口等。连接端口923的其他示例包括RS-232C端口、光学音频端子、HDMI(高保真多媒体接口，High-Definition Multimedia Interface)端口等。通过连接到该连接端口923的外部连接设备929，信息处理设备10直接从外部连接设备929获得各种数据，并将各种数据提供到外部连接设备929。
通信装置925为从例如用于连接到通信网络931的通信装置配置的通信接口。通信装置925例如为有线或无线LAN(局域网，Local AreaNetwork)、蓝牙(注册商标)、或WUSB(无线USB)通信卡等。替选地，通信装置925可以为用于光学通信的路由器、用于ADSL(异步数字用户线路，Asymmetric Digital Subscriber Line)的路由器或用于各种通信的调制解调器等。该通信装置925可以根据预定的协议(互联网的TCP/IP等)与例如其他通信装置进行信号的发送和接收等。连接到通信装置925的通信网络931配置为通过有线或无线连接的网络等，例如可以为互联网、家用LAN、红外通信、无线电波通信、卫星通信。
上文已示出了能够实现根据本发明的实施例的信息处理设备10的功能的硬件配置的一个示例。上面描述的每个结构部件可以用通用材料来配置，或可以用专用于每个结构元件的功能的硬件来配置。相应地，可以根据实施本实施例时的技术水准来适当地改变将被使用的硬件配置。
本领域的普通技术人员应理解，可以根据设计需求和其他因素进行各种修改、组合、子组合和改变，只要这样修改、组合、子组合和改变在所附权利要求及其等价的范围内即可。
本申请包含与2009年12月4日提交于日本专利局的日本优先权专利申请JP 202009-277082、2009年12月4日提交于日本专利局的日本优先权专利申请JP 202009-277081所公开的主题相关的主题，这2个申请的全部内容通过引用合并于此。

Claims (15)

1.一种显示屏控制方法，包括以下步骤：
生成树结构，在所述树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，并表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；
当指定了用作基准的任何位置信息时，识别所述树结构中的、所指定的位置信息属于的节点；
根据所识别的节点在所述树结构中的位置，从所述树结构的节点中提取并非所述基准的位置信息属于的节点的一个或多个节点；以及
利用在提取节点的步骤中得到的节点提取结果，根据所述位置信息在显示屏中的位置处显示与所述内容数据对应的对象，
其中，在识别节点的步骤和提取节点的步骤中，将与所述显示屏的中心对应的位置用作作为所述基准的位置信息，
在显示所述对象的步骤中，在存在位置信息所对应的位置位于所述显示屏中显示的范围之外的内容数据的情况下，从所述提取结果中选择包括位于所述范围之外的内容数据的节点，并且
将对应于所选节点的对象作为所述位于所述范围之外的内容数据的对象来显示，并且
从所述树结构的节点中提取所述一个或多个节点包括：从所述树结构的节点中提取从所识别的节点的父节点中分支出但并非所识别的节点的节点以及所识别的节点的所有子节点。
2.根据权利要求1所述的显示屏控制方法，
其中，在显示所述对象的步骤中，在显示对应于所选节点的对象的情况下，将方向指令对象与对应于所选节点的对象一起显示，所述方向指令对象表示对应于与所选节点相关的位置信息的位置的方向。
3.根据权利要求2所述的显示屏控制方法，
其中，在显示所述对象的步骤中，在通过用户操作来选择所述方向指令对象的情况下，改变所述显示屏，使得对应于所述方向指令对象的节点的中心位置或者位于最靠近该节点的中心位置的位置处的内容数据的位置被设置在所述显示屏的中心。
4.根据权利要求3所述的显示屏控制方法，
其中，在显示所述对象的步骤中，在所述显示屏上显示的区域的大小可以被确定为：使得包括于该节点中的内容数据或其他节点均被显示在所述显示屏内。
5.根据权利要求1所述的显示屏控制方法，
其中，在显示所述对象的步骤中，根据在所述显示屏上显示的区域的大小来改变从所述提取结果中选择的节点。
6.根据权利要求2所述的显示屏控制方法，
其中，所述方向指令对象以及对应于所述节点的对象的大小可以根据该节点与对应于所述显示屏的中心的位置之间的距离或包括于该节点中的其他节点或内容数据的数量来确定。
7.一种信息处理设备，包括：
树结构生成单元，该树结构生成单元生成树结构，在所述树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；以及
节点提取单元，该节点提取单元在指定了任何位置信息时识别所述树结构中的、所指定的位置信息属于的节点，并根据所识别的节点在所述树结构中的位置，从所述树结构的节点中提取并非所指定的位置信息所属于的节点的一个或多个节点，
其中，所述节点提取单元从所述树结构的节点中提取从所识别的节点的父节点中分支出但并非所识别的节点的节点以及所识别的节点的所有子节点。
8.根据权利要求7所述的信息处理设备，
其中，所述节点提取单元新采用所识别的节点的父节点作为新的目标节点，所识别的节点的该父节点具有从所识别的节点的该父节点分支出但并非所识别的节点的子节点，并进一步提取从该新的目标节点的父节点分支出的、不是该新的目标节点的节点。
9.根据权利要求8所述的信息处理设备，
其中，所述节点提取单元反复进行节点提取，直到所述目标节点变成根节点。
10.根据权利要求7所述的信息处理设备，
其中，在所指定的位置信息属于所述树结构中的多个节点的情况下，所述节点提取单元采用所述多个节点中的相对于所述树结构的根节点位于最深的位置处的节点，作为所指定的位置信息所属于的节点。
11.根据权利要求7所述的信息处理设备，
其中，在所指定的位置信息还包括用于指定所述特征空间中的区域的信息的情况下，所述节点提取单元根据所述区域的面积的大小来改变提取的节点。
12.根据权利要求7所述的信息处理设备，
其中，所述特征空间为表示由经度和维度限定的球的表面上的位置的空间。
13.根据权利要求7所述的信息处理设备，
其中，所述特征空间为基于用于规定平面上的位置的特征量而限定的空间。
14.根据权利要求7所述的信息处理设备，
其中，所述特征空间为基于用于规定时间的特征量而限定的空间。
15.一种信息处理方法，包括以下步骤：
生成树结构，在所述树结构中，叶节点表示与位置信息相关的内容数据，所述位置信息用作元数据，表示基于预定的特征量来限定的特征空间中的位置，并且在所述特征空间中的距离满足预定条件的一组节点被限定为满足所述预定条件的节点的父节点；
识别所述树结构中的、任何指定的位置信息所属于的节点；以及
根据所识别的节点在所述树结构中的位置，从所述树结构的节点中提取并非所指定的位置信息所属于的节点的一个或更多个节点，
其中，从所述树结构的节点中提取所述一个或更多个节点包括：从所述树结构的节点中提取从所识别的节点的父节点中分支出但并非所识别的节点的节点以及所识别的节点的所有子节点。
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