CN1737802A - 信息处理设备与方法、记录介质,以及程序 - Google Patents

Abstract

输入单元提供一个由用户输入的多个检索关键字和检索关键字之间的逻辑运算符组成的逻辑运算表达式给一个控制单元。相似计算单元根据特征量析取单元和特征量DB提供的特征量，计算该检索关键字指定的关键字内容和多个可检索内容间的相似。组合单元利用关键字内容和可检索内容间的相似，执行逻辑操作，计算各自可检索内容的组合分数。具有大组合分数的可检索内容可作为最适合的内容显示给用户。例如，本发明将应用于用于检索内容的信息处理设备。

Description

信息处理设备与方法、记录介质，以及程序

技术领域

本发明涉及一种信息处理设备和方法，一种记录介质和一种程序。尤其涉及在检索最适合用户的内容的过程用于中提高检索出的内容准确度的一种信息处理设备和方法，一种记录介质和一种程序。

背景技术

现有可用的不同的多种内容，包括电视和无线电广播节目、电影、例如照片的图像、音乐片段(音频数据)和包括来自互联网站的烹饪、旅行、购物信息的不同信息项目。通常用户自己从这些有用的内容中检索出符合他们偏好的内容。

在相关技术中，在检索符合用户偏好的内容的过程中，使用一个被提供一个单一检索关键字对象(内容)作为一个检索关键字的相似对象检索设备。计算检索关键字对象和来自该检索关键字对象的特征量以及那些存储在特征量存储器和管理装置里的对象的特征量之间的相似度，以递减的相似度的顺序排序那些相似度高于预定值的对象，并输出该排序后的对象。详细资料参考日本专利拟定公开No.Hei10-171826。

按照上述传统的检索内容的过程，仅给定一个检索关键字(内容)作为一个检索内容的条件，并且基于该检索关键字检索最适合于用户的内容。

然而，基于仅有某一检索关键字的信息检索的内容是不完全的，因为该检索关键字不能充分地反映用户的偏好，并且可能检索到或显示与用户偏好不匹配的内容。所以，检索内容的准确度当然不高。

如果使用多个检索关键字作为检索内容的条件，那么它们更加准确地反映了用户的偏好并有效增加检索内容的准确度。

发明内容

因此本发明的一个目的是在检索最适合用户的内容的过程中提高检索出的内容的准确度。

依照本发明，提供一种用于从多个可检索内容中检索最适合用户的内容的信息处理设备。该设备包括一个输入单元，该单元用于输入由指定多个关键字内容的多个检索关键字以及在这些检索关键字之间的各自的逻辑运算符构成的逻辑运算表达式。一个相似计算单元，该单元用于计算由输入单元输入的逻辑运算表达式的检索关键字指定的关键字内容和那些关于所有关键字内容的可检索内容之间的相似度。一个组合分数计算单元。该单元利用关键字内容和符合这些检索关键字的可检索到的内容之间的相似度代替利用那些通过输入单元输入的逻辑运算表达式的检索关键字来进行逻辑运算，为各自可检索的内容计算组合分数。一个显示单元，该单元基于组合分数计算单元计算的组合分数从可检索的内容中显示最适合用户的内容。

相似计算单元可以利用多个内容特征量来计算关键字内容和那些关于所有关键字内容的可检索内容之间的相似度。

这个信息处理设备此外还包括一个用于析取这些内容的每个特征量的析取单元。

输入单元为这些内容各自的特征量输入加权，相似计算单元利用多个内容特征量来计算关键字内容和那些关于所有关键字内容的可检索内容之间的相似度，这些内容特征量由输入单元输入的加权进行加权。

每个逻辑运算符至少包括AND、OR和NOT中至少的一个。

根据本发明，同样提供一种从多个检索内容中检索最适合用户的内容的处理信息的方法。包括输入由指定多个关键字内容的多个检索关键字以及在这些检索关键字之间的各自的逻辑运算符的构成的逻辑运算表达式步骤。计算在输入步骤里输入的逻辑运算表达式中的检索关键字所指定的关键字内容和那些关于所有关键字内容的可检索内容之间的相似度。利用关键字内容和符合这些检索关键字的可检索到的内容之间的相似度而不是利用那些通过输入步骤输入的逻辑运算表达式的检索关键字来进行逻辑运算，为各自的可检索内容计算组合分数。基于在组合分数计算步骤里计算的组合分数从可检索的内容中显示最适合用户的内容。

在一个依照本发明的记录介质中储存的程序包括输入由指定多个关键字内容的多个检索关键字以及在这些检索关键字之间的各自的逻辑运算符构成的逻辑运算表达式的步骤。计算在输入步骤里输入的逻辑运算表达式中的检索关键字所指定的关键字内容和那些关于所有关键字内容的可检索内容之间的相似度。利用关键字内容和检索关键字对应的可检索到的内容之间的相似度，代替利用那些通过输入步骤输入的逻辑运算表达式的检索关键字来进行逻辑运算，为各自的可检索内容计算组合分数。基于在组合分数计算步骤里计算的组合分数从可检索的内容中显示最适合用户的内容。

依照本发明的程序可以使计算机实现以下处理，包括输入由指定多个关键字内容的多个检索关键字以及在这些检索关键字之间的各自的逻辑运算符构成的逻辑运算表达式的步骤。计算在输入步骤里输入的逻辑运算表达式中的检索关键字所指定的关键字内容和那些关于所有关键字内容的可检索内容之间的相似度。利用关键字内容和检索关键字对应的可检索到的内容之间的相似度，代替利用那些通过输入步骤输入的逻辑运算表达式的检索关键字来进行逻辑运算，为各自的可检索内容计算组合分数。基于在组合分数计算步骤里计算的组合分数从可检索的内容中显示最适合用户的内容。

依照本发明，由指定多个关键字内容的多个检索关键字以及在这些输入的检索关键字之间的各自的逻辑运算符构成的逻辑运算表达式。并计算由输入的逻辑运算表达式的检索关键字指定的关键字内容和那些关于所有关键字内容的可检索内容之间的相似度。利用关键字内容和符合这些检索关键字的可检索到的内容之间的相似度，代替利用那些逻辑运算表达式的检索关键字来进行逻辑运算，为各自的可检索内容计算组合分数。基于计算出的组合分数从可检索的内容中显示最适合用户的内容。

依照本发明，在最适合用户的内容检索中增加检索内容的准确度。

经由示例与说明本发明首选实施例的附图一道将在下文对本发明上述以及其他对象，特征和优点作出详细描述。

附图说明

图1是一个依照本发明实施例的内容显示系统结构图；

图2是一个示出关键字内容特征量的图表；

图3是一个示出储存在图1所示的内容显示系统的特征量数据库(DB)里的特征量的图表；

图4是一个说明怎样通过图1所示的内容显示系统的分数计算器来计算分数的图表；

图5是一个说明怎样通过图1所示的内容显示系统中的分数组合器来组合分数的图表；

图6是一个由图1所示的内容显示系统执行内容显示步骤的流程图；

图7是一个由图1所示的内容显示系统执行分数计算步骤的流程图；

图8是一个依照本发明另一个实施例的内容显示系统的结构图；

图9是一个说明怎样由图8中内容显示显示的分数组合器组合分数的图表；

图10是一个说明怎样由图8中内容显示系统的分数组合器组合分数的图表；

图11是一个由图8中内容显示处理组合分数的流程图；及

图12是一个应用本发明的计算机的结构图。

具体实施方式

如下所述权利要求要求的组件和下文实施例中描述的特定组件相互关联。对被要求的组件与特定组件间的关系的描述是用于确认在权利要求中描述的发明支持的特定组件在实施例中被描述。正是因为存在实施例中描述的特定组件，而不是描述为涉及被要求的组件意味着那些特定组件与被要求的组件对应。相反，正是因为存在描述为涉及被要求的组件的特定组件并非必须意味着那些特定组件与被要求的组件相比其与其他组件对应。

所述被要求的组件与特定组件间的关系的描述不是用于确认实施例中描述的所有特定组件是权利要求要求的。除非另有说明，所述被要求的组件与特定组件间的关系的描述不否认本发明存在覆盖实施例中描述的特定组件，但在权利要求中没有要求，例如，本发明的存在将来可在分案申请中提交和/或可作为实施例加入。

依照本发明，其提供一种信息处理设备。该设备用于从多个可检索内容中检索最适合用户的内容。例如图1中所示的一种用户内容显示设备11。该设备包括：

一个输入单元，例如图1中所示的输入单元21。该单元用于输入一个由指定了多个关键字内容的多个检索关键字以及可检索关键字间的各自的逻辑运算符构成的逻辑运算表达式；

一个相似计算单元，例如图1中所示的相似计算单元26。对于所有的关键字内容而言，该单元用于计算关键字内容和可检索内容之间的相似度。这些关键字内容由输入单元输入的逻辑运算表达式的检索关键字指定；

一个组合分数计算单元，例如图1中所示的分数计算器28。该计算器用于执行逻辑运算。利用关键字内容和检索关键字对应的可检索内容之间的相似度，代替那些由输入单元输入的逻辑运算表达式中的检索关键字，为各自的可检索内容计算组合分数；以及

一个显示单元，例如图1中所示的控制单元22。基于由组合分数计算单元计算的组合分数，该单元从这些可检索内容中显示最适合用户的内容；

这个信息处理设备还包括一个析取单元，例如图1中所示的特征量析取单元24。该单元用于析取内容的每个特征量。

依照本发明，也提供一种处理信息的方法，该方法用于从多个可检索内容中检索最适合用户的内容。该方法包括以下步骤：

输入一个由各自指定了大量关键字内容的多个检索关键字构成的逻辑运算表达式，以及检索关键字间的逻辑运算符，例如图6中所示的步骤S1；

计算关键字内容和可检索内容之间的相似度。对于所有的关键字内容而言，这些关键字内容由输入步骤输入的逻辑运算表达式的检索关键字指定。例如图7中所示的步骤S22；

执行逻辑运算。利用关键字内容和检索关键字对应的可检索内容之间的相似度，代替那些由输入单元输入的逻辑运算表达式中的检索关键字，为各自的可检索内容计算组合分数。例如图6中所示步骤S6；以及

基于在组合分数计算步骤中计算的组合分数，从可检索内容中显示最适合用户的内容，例如图6中所示的步骤S7。

存储在一种依照本发明的记录介质中的程序依照本发明的程序包括与上述处理信息的方法同样的步骤。

图1以结构形式示出依照本发明一个实施例的内容显示系统的。

如图1所示，该内容显示系统包括一个内容显示设备11和一个内容服务器12。

该内容显示设备11从一个内容服务器12的内容DB(数据库)41中检索那些最适合用户的内容，也就是检索用户偏好的内容。然后显示(推荐)那些被检索出的内容给用户。

内容以不同的方式表示信息。这些方式包括电视和无线电广播节目，电影，例如照片的图像，音乐片段(音频数据)和包括来自互联网站的烹饪、旅行、购物信息的不同信息项目。在本实施例中，假定内容表示音乐片段以及内容显示设备11显示(检索)那些用户想听到的音乐片段。这些存储在内容服务器12的内容DB41中的内容在下文里将被称为“可检索内容”。

内容显示设备11有一个输入单元21，该单元包括由用户使用来输入由多个检索关键字构成的逻辑运算表达式和在这些检索关键字之间的逻辑运算符的一个键盘和一个鼠标(未示出)。

可以由用户输入的逻辑运算符包括例如，“AND”、“OR”、“NOT”等等。由用户输入的检索关键字用于指定内容(音乐片段)表示信息，也许是音乐片段的标题，音乐片段的歌手名字，音乐唱片的名字等等。如果一个储存在用户内容DB23里的音乐片段的标题列表被显示在LCD(液晶显示)显示屏上，未示出，那么该列表上的序列号(ID)可以被用作一个检索关键字。

用户通过输入单元21输入储存在用户内容数据库23中音乐片段中的喜爱的音乐片段的标题作为一个检索关键字。用户也可以输入(指示)用户自定义的内容之外的内容。

输入单元21向控制单元22提供由用户输入的检索关键字和同样由用户输入的逻辑运算表达式。

控制单元22向特征量析取单元24提供来自输入单元21的检索关键字，也向组合单元28提供来自输入单元21的逻辑运算表达式。

控制单元22也被提供来自一个排序单元29的储存在组合分数S(稍后描述)中的降序排列的可检索内容的目录。基于从排序单元29提供的可检索内容的列表，控制单元22控制一个外部I/F(界面)30从内容服务器12的内容DB41得到那些组合分数S最大的(也可以认为“推荐内容”)可检索内容。用于在用户内容数据库23里储存被推荐出的内容，以及用于提供被推荐出的内容给内容再现单元31用于再现(显示)被推荐出的内容。

用户内容DB23储存那些迄今为止用户已经获取的内容(音乐片段)。这些储存在用户内容DB23里的内容被提供给特征量析取单元24或内容再现单元31。用户内容DB23可以储存通过外部I/F30储存从内容服务器12获取的内容，也可以通过驱动器，未示出，储存从一个记录媒体(可移动媒体)获取的内容。这些记录媒体诸如例如DVD(数字通用磁盘)、半导体存储器或者类似的东西。

特征量析取单元24从用户内容DB23中获取由控制单元22提供的可检索关键字所指定的内容(在下文中称为“关键字内容”)。该析取单元析取这些关键字内容的特征量，并且提供已析取的特征量给相似计算单元26。因为特征量析取单元24被提供来自控制单元22的多个的检索关键字。特征量析取单元24析取多个关键字内容的特征量并提供这些已析取的特征量给相似计算单元26。

特征量析取单元24提供通过外部I/F30提供那些由内容DB41提供的可检索内容的特征量给特征量DB25。如果内容DB41没有储存可检索内容的特征量，那么特征量析取单元24可以通过外部I/F30获取来自内容DB41的可检索内容本身，析取单元析取可检索内容的特征量，并且提供已析取出的特征量给特征量DB25。

特征量DB25储存由特征量析取单元24提供的可检索内容的特征量，如果必要的话，提供已储存的特征量给相似计算单元26。因为在本实施例中内容表示音乐片段，内容的特征量的类型包括例如进度、状态以及声音数目。以指定特征等级从0到1排列的数值来表示特征量。例如，通过指定一个音乐片段是慢拍还是快拍的从0到1排列的数值来表示进度(其特征量)。通过指定一个音乐片段是隐晦状态还是明亮状态的从0到1排列的数值来表示状态(其特征量)。通过指定一个音乐片段是由单个乐器完成的还是由多个乐器完成的从0到1排列的数值来表示声音数目(其特征量)。

内容特征量的类型不限于上述的三个类型。也许是四种或者更多类型。其它内容特征量的种类可能包括曲调、音级数等等。

将来自特征量析取单元24的大量关键字内容的特征量以及来自特征量DB25的所有可检索内容的特征量提供给相似计算单元26。该相似计算单元26计算所有的关键字内容和可检索内容之间的相似度，同时提供计算出的相似度给分数计算单元27。

在一个由进度、状态和声音数目作为轴的三维空间里，由关键字内容和可检索内容之间的相似度所表示的指数可能包含关键字内容向量和可检索内容向量之间的Euclidean距离。

特别的，按照以下等式(1)可以表示关键字内容和可检索内容之间的相似度(位距)D：

D＝sqrt{(可检索内容.进度-关键字内容.进度)²+(可检索内容.状态-关键字内容.状态)²+(可检索内容.声音数目-关键字内容声音数目)²}……(1)

此处的可检索内容.进度表示可检索内容的进度特征量的数值，可检索内容.状态表示可检索内容的状态特征量的数值，可检索内容.声音数目表示可检索内容的声音数目特征量的数值，sqrt表示平方根()。

另外，作为关键字内容和可检索内容之间的相似度D，它不限于Euclidean位距。例如，可以采用一个关键字内容向量和可检索内容向量的内部积。

如果用n表示由特征量析取单元24提供的关键字内容总数，用m表示由特征量DB25提供的可检索内容的总数(n，m大于等于2的整数)。那么相似计算单元26计算每一关键字内容的m相似度D，并且提供n×m相似度D给分数计算单元27。

分数计算单元27由相似计算单元26提供的关键字内容和可检索内容之间的相似度D计算关键字内容和可检索内容的分数s。并且提供计算出的分数s给组合单元28。因此，分数计算单元27计算n×m的分数s并且提供计算出的n×m的分数s给组合单元28。

分数计算单元27计算分数s，该分数s比较大导致关键字内容与可检索内容间的相似D比较高。如果由上述等式(1)表示的位距被用作相似度D，那么以后一个较短的位距表示一个较高的相似度。例如，依照以下的等式(2)可以计算分数s：

s＝1÷(D+α)……(2)

此处的α表示一个预定常量，增加该常量用于防止相似度D为零后分母成为零的状况(当关键字内容和可检索内容彼此完全一致时)。

如果表示相似度的指数，诸如指数比较大相似度也比较大而被使用，那么相似度D可以直接作为分数s使用。在这个例子里，可以省却分数计算单元27。

基于由分数计算单元27提供的n×m分数s和由控制单元22提供的逻辑运算表达式，组合单元28计算每一可检索内容的组合分数s。特别的，组合单元28利用关键字内容和与检索关键字相应的可检索到的内容的分数s执行逻辑运算，替代逻辑运算表达式中的检索关键字。并且计算每一个可检索内容的组合分数S。因此，组合单元28对某一可检索内容在n个分数S上执行逻辑运算，并计算m个可检索内容的组合分数S。组合单元28提供m个可检索内容的组合分数S给排序单元29。

排序单元29以递减顺判排序那些由组合单元28提供的可检索内容的组合分数S，并且提供一份以递减顺序排列组合分数S的可检索内容的目录给控制单元22。那些在由排序单元29提供的可检索内容目录中较高顺序的内容，例如，那些在目录中有着较高组合分数S的内容，这些内容更加适合用户或者与用户的首要选择更加匹配。

外部I/F30包括一个ADSL(异步数字用户线)调制解调器，一个LAN(局域网)卡，等等，以及与任何一种不同的网络诸如Internet进行通信的通信接口功能。外部I/F30通过网络(未示出)从内容服务器12的内容DB41获取可检索内容或可检索内容的特征量，以及在控制单元22的控制下，将获取的可检索内容或可检索内容的特征量提供给用户内容DB23或特征量析取单元24。

在控制单元22的控制下，内容复制单元31复制用户内容DB23提供的内容。内容复制单元31复制的音乐片段从扬声器(未示出)输出。

其中内容服务器12包括该内容DB41，该内容DB41存储多个内容(音乐片段)。响应用户通过网络访问该内容服务器12的请求，内容服务器12提供(供给)存储在内容DB41中的内容或内容特征量。

由于图1中如上所述构造的内容显示系统，通过输入单元21，用户可以输入逻辑运算表达式，该表达式由多个表现出内容的检索关键字和该检索关键字间的逻辑运算符组成。

特征量析取单元24从用户内容DB23获取与控制单元22提供的检索关键字相应内容(关键字内容)的内容，析取该关键字内容的特征量，以及将析取出的特征量提供给相似计算单元26。相似计算单元26利用特征量析取单元24提供的关键字内容的特征量以及存储在内容服务器12中内容DB41中的并且由特征量DB25提供的可检索内容的特征量，计算所有关键字内容与可检索内容间的相似D。

分数计算单元27将关键字内容与可检索内容间的相似D转换成分数s，以及组合单元28组合每个可检索内容的分数s，例如，根据通过输入单元21输入的逻辑运算表达式的逻辑操作，计算组合分数S。排序单元29将可检索内容列表提供给控制单元22，该可检索内容以组合分数S的降序排列。控制单元22控制外部I/F30以从内容服务器12中的内容DB41获取具有最大组合分数S的内容，例如，列表中排序最高的内容，以将该获取的内容存储在用户内容DB23中，以及在内容再现单元31再现所获取的内容。

在图1中，仅有一个内容服务器12连接到内容显示设备11上。然而，该内容显示设备11可被连接到多个服务器上，用于获取存储在服务器中的内容特征量或内容。

下文将详细描述内容显示设备11中各种部件中的数据计算。

假定用户输入了逻辑运算表达式(检索关键字和逻辑运算符)表示为“内容KB₁AND内容KB₂AND......内容KB_n”。输入的内容KB₁、内容KB₂、......、内容KB_n是检索关键字并且还是存储在用户内容DB23中的内容的标题。在相邻的检索关键字间输入该逻辑运算符“AND”。

特征量析取单元24从用户内容DB23中读取n个内容KB₁到KB_n，从内容KB₁到KB_n析取特征量，以及将析取出的特征量提供给相似计算单元26。

图2示出了特征量析取单元24对控制单元22提供的检索关键字的关键字内容(内容KB₁到KB_n)特征量的析取的示例。

如图2所示，内容KB₁的进度为0.5，内容KB₁的状态为0.3，以及内容KB₁的声音数目为0.6。内容KB₂的进度为0.9，内容KB₂的状态为0.4，以及内容KB₂的声音数目为0.2。内容KB_n的进度为0.2，内容KB_n的状态为0.8，以及内容KB_n的声音数目为0.5。在图2的说明中省略有关内容KB₃到KB_n-1的数据。

将图2中所示的关键字内容(内容KB₁到KB_n)的特征量从特征量析取单元24提供给相似计算单元26。同时将所有可检索内容的特征量提供给该相似计算单元26。

图3是示出了所有存储在特征量DB25总的所有可检索内容的特征量的示例。

如图3所示，存储在特征量DB25中的内容A₁的进度为0.4，内容A₁的状态为0.2，以及内容A₁的声音数目为0.8。存储在特征量DB25中的内容A₂的进度为0.3，内容A₂的状态为0.5，以及内容A₂的声音数目为0.5。存储在特征量DB25中的内容A_m的进度为0.4，内容A_m的状态为0.6，以及内容A_m的声音数目为0.1。在图3的说明中省略了有关内容A₃到A_m-1的数据。

相似计算单元26计算关键字内容与关于所有关键字内容的可检索内容间的相似D。按照图2和图3中所示的关键字内容和可检索内容的特征量数据，该相似计算单元26计算关键字内容KB₁与可检索内容A₁间的相似D_1，1，关键字内容KB₁与可检索内容A₂间的相似D_1，2，......，以及关键字内容KB₁与可检索内容A_m间的相似D_1，m。同理，相似计算单元26计算关键字内容KB₂到KB_n与可检索内容A₁到A_m间的相似D_i，j(i＝2到n，j＝1到m)。

更加特别地，关键字内容KB₁与可检索内容A₁间的相似D_1，1是根据上述等式(1)计算的，如下：

关键字内容KB₁与可检索内容A₁间的相似D_1，1＝sqrt{(内容A₁.进度-内容KB₂.进度)²+(内容A₁.状态-内容KB₁.状态)²+(内容A₁.声音数目-内容KB₁.声音数目)²}＝sqrt{(0.4-0.5)²+(0.2-0.3)²+(0.8-0.6)²}＝sqrt{0.06}0.245

此时，分数计算单元27计算的内容KB₁与内容A₁的分数s_1，1根据上述等式(2)确定，如下：

内容KB₁与内容A₁的分数s_1，1＝1÷(0.245+0.1)2.9

在上述计算中，等式(2)中的常量α是0.1。

图4示出了一种方法，其中分数计算单元27由内容(关键字内容)KB_i与内容(可检索内容)A_i间的相似计算内容KB_i与内容A_j的分数s_i，j(j＝1到n，j＝1到m)。

如图4所示，按照内容KB₁，分数计算单元27计算内容KB₁与内容A₁的分数s_1，1，内容KB₁与内容A₂的分数s_1，2，......，以及内容KB₁与内容A_m的分数s_1，m，由此产生m个分数s_1，1到s_1，m。

按照内容KB₂，分数计算单元27计算内容KB₂与内容A₁的分数s_2，1，内容KB₂与内容A₂的分数s_2，2，......，以及内容KB₂与内容A_m的分数s_2，m，由此产生了m个分数s_2，1到s_2，m。

同样，分数计算单元27产生m个关于KB₃到KB_n每一个内容的分数。

分数计算单元27提供内容(关键字内容)KB_i与关于组合单元28中所有内容KB_i的内容A_j的分数s_i，j。

为了补偿个别内容(关键字内容)KB_i具有的对随后计算的组合分数S产生的影响，组合单元28标准化该分数s_i，j以将个别内容KB_i的分数s_i，j最大值设为1。s′_i，j指示该标准化分数s_i，j。

如图5所示，组合单元28还计算个别可检索内容的组合分数S(内容A_j的组合分数S_i)，该可检索内容是关于通过数据单元21输入的检索关键字和逻辑运算符的。

特别地，通过输入单元21输入的检索关键字的内容KB_I被转换成内容KB_I与内容A_j的分数s’_i，j，以及根据等式计算内容A_j的组合分数S_j，其中该等式中的逻辑运算符AND、OR、以及NOT分别被转换成乘法(×)、加法(+)、和减法(-)。

特别地，当输入逻辑运算表达式“内容KB₁与内容KB₂与......与内容KB_n”时，内容A₁的组合分数S₁被确定为内容KB₁与内容A₁的分数S′_1，1×内容KB₂与内容A₁的分数s′_2，1×......×内容KB_n与内容A₁的分数s′_n，1。

内容A₂的组合分数S₂被确定为内容KB₁与内容A₂的分数s′_1，2×内容KB₂与内容A₂的分数s′_2，2×......×内容KB_n与内容A₂的分数s′_n，2。

同样，根据内容A₃到A_m确定组合分数S₃到S_m。

根据所有存储在上述方法中内容服务器12中内容DB41中的可检索内容(内容A₁到A_m)确定组合分数S₁到S_m。

排序单元29按降序排列该组合分数S₁到S_m，并且将具有最大组合分数S的可检索内容(推荐内容)显示给用户。特别地，从内容服务器12的内容DB41中下载该推荐内容，将其存储到用户内容DB23中、提供给内容复制单元31，并且由此可被复制。

该推荐内容可以不受具有最大组合分数S的单个内容限制，但可以是想要的具有大组合分数S的多个内容，其可以按组合分数S的降序被显示(复制)。

内容显示处理11可以不必从内容服务器12的内容DB41中下载该推荐内容和复制该下载的推荐内容，但是可在显示器上显示排序单元29提供的可检索内容的列表，将其交给用户以判定是否复制该内容。

内容显示系统11执行的内容显示处理将在下文参照图6所示的流程图加以描述。

在步骤S1中，输入单元21确定用户是否输入了由多个检索关键字和逻辑运算符组成的逻辑运算表达式。重复步骤S1的处理直到确定了在步骤S1中输入了逻辑运算表达式。

如果确定了在步骤S1中输入了逻辑运算表达式，那么控制转到步骤S2，其中在步骤S2中控制单元22将输入单元21提供的逻辑运算表达式中的检索关键字提供给特征量析取单元24。在步骤S2中，特征量析取单元24从用户内容DB23获取检索关键字指定的内容(关键字内容)，析取关键字内容的特征量，以及将析取的特征量提供给相似计算单元26。然后，控制转到步骤S3。

在步骤S3中，相似计算单元26从特征量DB25获取所有可检索内容的特征量。然后，控制转到步骤S4。

在步骤S4中，相似计算单元26与分数计算单元27执行一个分数计算程序。然后，控制转到步骤S5，在分数计算程序中，在参照图4的上述方法中确定内容KB_i和内容A_j的分数S_i，j。以后将参照图7详细描述该分数计算程序。

在步骤S5中，组合单元28标准化个别内容KB_i的分数s_i，j，例如，确定分数s′_i，j。然后，控制转到步骤S6。

在步骤S6中，组合单元28根据控制单元22提供的逻辑运算表达式在分数s′_i， j上执行逻辑运算，并计算个别检索内容(图5所示的内容A_j的组合分数S_j)的组合分数S。组合单元28将组合分数S提供给排序单元29。然后，控制转到步骤S7。

在步骤S7中，排序单元29按步骤S6中计算的组合分数S_j的降序排列可检索内容，并将可检索内容的结果列表提供给控制单元22。在步骤S7中，基于排序单元29提供的可检索内容的列表，控制单元22控制外部I/F30以从内容服务器12中的内容DB41中获取具有最大组合分数的可检索内容(推荐内容)，并将获取的可检索内容存储到用户内容DB23中。控制单元22还将用户内容DB23中的推荐内容提供给内容复制单元31，来复制该推荐内容。现在内容显示过程结束。

图6中所示的步骤S4中的分数计算过程将在下文参考图7详细描述。

在步骤S21中，相似计算单元26将用于计算关键字内容数目与可检索内容数目的变量i，j设为1。然后，控制转到步骤S22。

在步骤S22中，相似计算单元26根据等式(1)计算内容(关键字内容)KB_i的与内容(可检索内容)A_j间的相似D_i，j，以及将计算的相似D_i，j提供给分数计算单元27。然后，控制转到步骤S23。

在步骤S23中，相似计算单元26确定变量j的值是否与可检索内容的总数m的值相同。如果在步骤S23中确定变量j的值与可检索内容的总数m的值不同，例如，如果没有计算内容KB_i和检索内容A_j的分数s_i，j那么控制转到步骤S24，在步骤S24中相似计算单元26将变量j递增1。然后，控制转到步骤S22。

如果在步骤S23中确定变量j的值与可检索内容的总数m的值相同，例如，如果计算了内容KB_i和所有可检索内容A_j的分数s_i，j，那么控制转到步骤S25。

在步骤S25中，相似计算单元26确定变量i的值是否与关键字内容的总数n的值相同。

如果如果在步骤S25中确定变量i的值与关键字内容的总数n的值不同，例如，如果没有计算关于所有关键字内容的分数s_i，j，那么控制转到步骤S26，在步骤S26中相似计算单元26将变量i递增1。然后，控制转到步骤S22。

如果在步骤S25中确定变量i的值与关键字内容的总数n的值相同，例如，如果计算了关于所有关键字内容的分数s_i，j，那么控制转到步骤S27。

在步骤S27、S29到S32中，分数计算单元27，代替相似计算单元26，执行相同于步骤S21、S23到S26的处理过程。

在步骤S28中，根据等式(2)，分数计算单元27计算内容KB_i与内容A_j的分数s_i，j，该分数来自内容KB_i与内容A_j之间的、相似计算单元26提供的相似D_i，j，并将计算的分数s_i，j提供给组合单元28。然后，控制转到步骤S29。

因此，在步骤S27到S32中，计算关于所有可检索内容的单个关键字内容的分数s，并且对于所有的关键字内容重复该分数s的计算。计算内容KB_i与内容A_j的分数s_i，j后，控制回到图6所示的主程序。

根据图6所示的内容显示过程，与用户偏好最佳匹配的内容，例如，根据输入单元21输入的逻辑表达式，可检索内容中具有最大组合分数S_j的内容，能够被检测出来，并显示给用户。因此，能够显示最适合用户的内容。

根据内容显示过程，用户通过输入单元21输入逻辑运算表达式，该表达式由多个检索关键字和表示该检索关键字间关系(逻辑操作)的逻辑操作符组成。因此，显示与用户偏好更接近的内容是可能的，例如，只要指定的一个检索关键字(关键字内容)更准确，并根据该检索关键字显示最适合用户的内容。这样，被检索的内容的准确度提高了。

当用户通过输入单元21输入逻辑运算表达式时，如果用户将自己的偏好如加权加到多个检索关键字中，然后能够检索到比较适合该用户偏好的内容。因此，被检索内容的准确度进一步提高了。

图8以结构的形式示出了根据本发明另一个实施例的内容显示系统。该内容显示系统能够指定检索关键字以及内容的特征量的加权系数。那些同一参考字符表示的、图8中示出的与图1中示出的一致的内容显示系统部分，在下文将不做详细描述。

图8中所示的内容显示系统11具有输入单元81、控制器82、相似计算单元83，以及组合单元84，以上可用来分别代替图1中所示的输入单元21、控制单元22、相似计算单元26，以及组合单元28。

如第一实施例提供的那样，将用户输入的逻辑运算表达式还有用户输入的检索关键字的加权系数与特征量的加权系数提供给输入单元81。

例如，用户通过输入单元81输入逻辑运算表达式、检索关键字的加权系数、以及特征量的加权系数，如下：

逻辑运算表达式：(内容KB₁或内容KB₂)AND内容KB₃；

内容KB₁的加权系数：1.0；

内容KB₂的加权系数：0.5；

内容KB₃的加权系数：1.0；

进度的加权系数：0.5；

状态的加权系数：1.0；以及

声音数目的加权系数：0.5。

这些被输入的逻辑运算表达式和加权系数表明了用户重视关于检索关键字的内容KB₁、KB₃(其加权系数为1.0)多于内容KB₂(其加权系数为0.5)，并且还重视状态(其加权系数为1.0)多于进度和声音数目(其加权系数为0.5)。内容显示设备11检索影响上述用户偏好的音乐片段。

输入单元81将检索关键字、由该检索关键字组成的逻辑运算表达式和检索关键字间的逻辑运算符、检索关键字的加权系数、以及特征量的加权系数提供给控制器82。

控制器82将输入单元81提供的特征量的加权系数提供给相似计算单元83。控制器82还将输入单元81提供的检索关键字的加权系数提供给组合单元84。

控制器82还执行上述关于第一实施例的相同的处理操作。因此，特征量析取单元24被提供了检索关键字，以及组合单元84被提供了逻辑运算表达式和该检索关键字的加权系数。

根据特征量析取单元24的检索关键字相应的多个关键字内容的特征量提供给相似计算单元83，如第一实施例提供的那样。还可以将特征量DB25中的所有可检索内容的特征量提供给相似计算单元83。

还可以将控制器82中的特征量加权系数提供给相似计算单元83，如上所述。特别地，将控制器82中的进度、状态、以及声音数目的加权系数提供给相似计算单元83。

利用控制器82中的加权系数加权的内容的特征量，相似计算单元83计算关键字内容与关于所有关键字内容的检索内容间的相似，并将计算的相似提供给分数计算单元27。

特别地，相似计算单元83根据下列等式(3)计算关键字内容与可检索内容间的相似D，而不是上述等式(1)：

D＝sqrt{((可检索内容进度-关键字内容.进度)×进度的加权系数)²+((可检索内容.状态-关键字内容.状态)×状态的加权系数)²+((可检索内容.声音数目-关键字内容.声音数目)×声音数目的加权系数)²}

...(3)

例如，如果进度的加权系数、状态的加权系数、以及声音数目的加权系数分别是0.5、1.0、以及0.5，特别地，然后参考图2和图3的上述内容KB₁和内容A₁间的相似D_1，1的计算如下：

内容KB₁和内容A₁间的相似D_1，1＝sqrt{((内容A₁.进度-内容KB₁.进度)×进度加权系数)²}+((内容A₁.状态-内容KB₁.状态)×状态加权系数)²+((内容A₁.声音数目-内容KB₁.声音数目)×声音数目加权系数)²}＝sqrt{((0.4-0.5)×0.5)²+((0.2-0.3)×1.0)²+((0.8-0.6)×0.5)²}＝sqrt{(-0.5)²+(-1.0)²+(0.2×0.5)²}1.125。

同时，根据上述等式(2)(α＝0.1)确定分数计算单元27计算的内容KB₁和内容A₁的分数s_1，1，如下：

内容KB₁和内容A₁的分数s_1，1，＝1÷(1.125+0.1)0.8。

将计算单元27中的内容KB_i和内容A_j的分数s_i，j提供给组合单元84，并且还提供控制器82中的逻辑运算表达式和检索关键字的加权系数。

利用加权系数加权的检索关键字，组合单元84分别计算可检索内容的组合分数。特别地，组合单元84利用内容Kb_i和内容A_j的分数S_i，j执行逻辑操作，应用根据检索关键字的加权，而不是逻辑运算表达式的检索关键字，分别计算可检索内容的组合分数，例如，内容A_j的组合分数S_j。

图8中的内容显示系统具有如上所述的构造，用户通过输入单元81输入逻辑运算表达式，该表达式由多个指示内容的检索关键字和该检索关键字间的逻辑运算符、检索关键字的加权系数、以及特征量的加权系数组成。这样，根据用户的偏好，将关于检索关键字和特征量的加权提供给输入单元81。

特征量析取单元24获取用户内容DB23中的、控制器82提供的检索关键字指示的内容(关键字内容)，析取关键字内容的特征量，以及将析取的特征量提供给相似计算单元83。该相似计算单元83利用内容的特征量，该内容是与控制器82中的特征量对应的加权系数进行加权的，计算关键字内容和可检索内容间的相似D，以及将该计算的相似D提供给分数计算单元27。

分数计算单元27将关键字内容与可检索内容间的相似D转换成分数s，以及组合单元84分别组合可检索内容的分数s，例如，根据通过输入单元81输入的逻辑运算表达式和检索关键字的加权系数，计算组合分数S。排序单元29将以组合分数S的降序进行排列的可检索内容的列表提供给控制器82。控制器82控制外部I/F30以获取具有最大组合分数S的内容，例如，内容服务器12中的内容DB41中的，列表上按顺序最高的内容，以将该获取的内容保存在用户内容DB23中，以及在内容复制单元31中复制该获取的内容。

图9示出一种方法，在该方法中如果用户通过输入单元81输入了检索关键字的加权系数、加上由多个检索关键字和逻辑运算符组成的逻辑运算表达式，将计算组合分数S。用户输入的逻辑运算表达式与图5中所示的逻辑运算表达式相同。

如图9所示，逻辑运算表达式“内容KB₁和KB₂AND......内容KB_n”是用户通过输入单元81输入的。此外，内容KB₁、KB₂、......、KB_n的检索关键字各自的加权系数W_KB1、W_KB2、......、W_KBn也是用户通过输入单元81输入的。

内容A_i的组合分数S_j能由乘法分数s′_i，j确定的，该乘法分数是根据逻辑运算符AND将内容KB_i的加权系数W_KBi相互相乘获得的。

特别地，如图9所示，确定内容A₁的组合分数S₁如(内容KB₁和内容A₁的分数s′_1，1×内容KB₁的加权系数W_KB1)×(内容KB₂和内容A₁的分数s′_2，1×内容KB₂的加权系数W_KB2)×......×(内容KB_n和内容A₁的分数s′_n，1×内容KB_n的加权系数W_KBn)。

确定内容A₂的组合分数S₂如(内容KB₁和内容A₂的分数s′_1，2×内容KB₁的加权系数W_KB1)×(内容KB₂和内容A₂的分数s′_2，2×内容KB₂的加权系数W_KB2)×......×(内容KB_n和内容A₂的分数s′_n，2×内容KB_n的加权系数W_KBn)。

同理，可确定关于内容A₃到Am的组合分数S₃到Sm，其中考虑了检索关键字的加权。

当通过在逻辑运算表达式中括弧之间通过输入单元81设置某一逻辑操作指定一逻辑操作组合序列时，计算组合分数S的过程，将在下文作详细描述。

例如，如图10所示，假定通过输入单元81输入了逻辑运算表达式和检索关键字各自的加权系数。

特别地，用户通过输入单元81输入逻辑运算表达式“(内容KB₁AND内容KB₂AND内容KB₃)OR内容KB₄”。用户通过输入单元81还分别输入了内容KB₁到KB₄的加权系数W_KB1到W_KB4。

这样当逻辑运算表达式和加权系数被输入后，组合单元84首先执行括弧间的逻辑运算表达式以适当改进该逻辑运算表达式，例如，以反映被检索内容中的各自可检索关键字的加权。如果有多组括弧，那么嵌套的括弧间的逻辑操作首先执行。

因此，组合单元84首先计算(内容KB₁AND内容KB₂AND内容KB₃)的分数s_{1_2_3，j}。特别地，组合单元84计算下列等式：

s_{1_2_3，1}＝s_1，1×s_2，1×s_3，1

s_{1_2_3，2}＝s_1，2×s_2，2×s_3，2

.

.

.

s_{1_2_3}，m＝s_1，m×s_2，m×s_3，m

通过计算s_1，j×s_2，j×s_3，j获得的的分数s_{1_2_3，j}，可能大于或小于依赖s_1，j、s_2，j、s_3，j值的(内容KB₁AND内容KB₂AND内容KB₃)内容KB₄的分数s_4，j。在这种情况下，不能在相同的基础上处理(内容KB₁AND内容KB₂AND内容KB₃)和内容KB₄。

随着分数s_{1_2_3，1}到s_{1_2_3，m}的最大值被设置为1，组合单元84通过标准化该分数s_{1_2_3，j}确定分数s′_{1_2_3，j}。同样地，通过内容KB₄的分数s_i，j确定标准化的分数s′_i、j。这样，(内容KB₁AND内容KB₂AND内容KB₃)的分数s′_{1_2_3，j}和内容KB₄的分数S′_4，j能在相同的基础上进行OR运算。

然后，组合单元84确定分数s′_{1_2_3，j}和的加权系数W_{KB1_2_3}通过平均加权系数W_KB1到W_KB3能够确定加权系数W_{KB1_2_3}，例如，W_{KB1_2_3}＝(W_KB1×W_KB2×W_KB3)/3。

组合单元84根据逻辑运算符OR处理(增加)加权系数W_{KB1_2_3}相乘的分数s′_{1_2_3，j}和加权系数W_KB4能相乘的分数s′_4，j，由此计算个别可检索内容的组合分数S。

特别地，确定内容A₁的组合分数S₁如分数s′_{1_2_3，j}×W_{KB1_2_3}+s′_4，j×W_KB4。

确定内容A₂的组合分数s2如s′_{1_2_3，2}×W_{KB1_2_3}+s′_4，2×W_KB4。

同理，按照内容A₃到A_m，在检索关键字间指定逻辑操作的优先序列(组合的序列)，以及确定组合分数S₃到S_m，其中考虑了检索关键字的加权。

当通过输入单元81输入图10所示的逻辑运算表达式和加权系数时，内容显示设备11执行的内容显示处理将参考图11所示的流程图在下文作出详细描述。

在步骤S51中，输入单元21确定用户是否输入逻辑运算表达式和检索关键字各自的加权系数。重复步骤S51过程直到确定在步骤S51中输入了逻辑运算表达式和检索关键字各自的加权系数。如果确定输入了逻辑运算表达式和关键字各自的加权系数，那么控制转到步骤S52。

步骤S52到S54与图6中所示的步骤S2到S4相同，因此下文将不作详细描述。步骤S54中的分数计算过程的详述与图7中所述的过程相同。如果在步骤S51中还输入了特征量的加权系数，那么在图7中示出的步骤S22中，在计算内容KB_i与内容A_j间的相似D_i，j的过程中，特征量相应的加权系数乘以内容KB_i的特征量与内容A_j特征量的差。

完成步骤S54后，控制转到步骤S55，在该步骤中组合单元84计算(内容KB₁AND内容KB₂AND内容KB₃)的分数s_{1_2_3，j}并且同时通过标准化该分数s_{1_2_3，j}计算分数s′_{1_2_3，j}。在步骤S55中，组合单元84同时根据加权系数W_KB1到W_KB3的平均值确定分数s′_{1_2_3，j}的加权系数W_{KB1_2_3}。

在步骤S55中，组合单元82通过标准化内容KB₄的分数s_4，j确定分数s′_4，j。然后，控制转到步骤S56。

在步骤S56中，组合单元84根据逻辑运算符OR处理(增加)加权系数W_{KB1_2_3}相乘的分数s′_{1_2_3，j}以及加权系数W_KB4相乘的分数s′_4，j，由此，计算各自可检索内容的组合分数S，例如，图10所示的内容A_j的组合分数S_j。然后，控制转到步骤S57。

在步骤S57中，执行与图7中所示的步骤S7相同的处理。特别地，排序单元29以在步骤S56中计算的组合分数S_j的降序排列该可检索内容，以及将可检索内容的结果列表提供给控制器82。在步骤S57中，根据排序单元29提供的可检索内容列表，控制器82控制外部I/F30以从内容服务器12中的内容DB41获取具有最大组合分数的可检索内容(推荐内容)，并将获取的可检索内容存储到用户内容DB23中。控制器82同时将用户内容DB23中的推荐内容提供给内容复制单元31，其复制该推荐内容。此刻可结束内容显示过程。

根据图11所示的内容显示处理，如图9或10中所示，如果将检索关键字的加权系数或特征量的加权系数加入到逻辑运算表达式中，能够检索的内容在某种程度上影响了该加权系数并作为最适合用户的内容显示给用户。

如果，例如，状态的加权设置为一个较大的值以及进度和声音数目的加权设置为一个较小的值，那么将重点放在状态上检索音乐片段以及将那些音乐片段显示给用户是可能的。

在上述实施例中，从用户拥有的内容中指定用户通过输入单元21(或输入单元81)输入的逻辑运算表达式中的检索关键字，例如，存储在用户内容DB23中的内容，以及从不属于用户的内容中检索可检索内容，例如，存储在内容服务器12中的内容DB41中的内容。然而，在知道其特征量的情况下，检索关键字(关键字内容)和可检索内容可以属于用户或外部服务器。

例如，检索关键字(关键字内容)和可检索内容可包括存储在内容显示设备11的用户内容DB23中的内容。在这种情况下，图7和图11所示的内容显示过程作为一个个性化内容的功能，用于将存储在用户内容DB23中的内容以用户优先级的降序显示给用户。

特别地，假定多个存储在用户内容DB23的音乐片段(内容)中的一些用户已经听到的音乐片段被作为检索关键字，按由喜欢到不喜欢排列的偏好在一定范围内从1.0设置到-1.0，其在输入单元81中被用作检索关键字的加权系数。在输入单元81中，此外，检索关键字间的逻辑运算符都被设置成OR。

例如，用户通过输入单元21输入“逻辑运算表达式：音乐片段1OR音乐片段2OR音乐片段3，音乐片段1的加权系数：0.3，音乐片段2的加权系数：1.0，音乐片段3的加权系数：-0.5”。

这样，输入逻辑运算表达式和加权系数后，内容显示设备11根据音乐片段1、音乐片段2、以及音乐片段3的用户偏好将存储在用户内容DB23中的可检索内容优选(个性化)为用户的偏好。

逻辑运算符AND、OR、以及NOT可以表示不同于上述的乘法(×)、加法(+)、以及减法(-)的逻辑运算。例如，关于两个内容上的运算，例如，内容P和内容Q，逻辑操作(内容P AND内容Q)可表示内容P和内容Q的一个较小的分数，逻辑操作(内容P OR内容Q)可表示内容P和内容Q的一个较大的分数，以及如果内容Q的分数等于或大于某一极限逻辑操作(内容PNOT内容Q)可表示0，并且另外表示内容P的分数。

在上述实施例中，分别计算内容的相似度和分数。然而，可计算各自内容的个别特征量，例如进度和状态的相似度和分数。

在上述实施例中，用户通过输入单元21输入的检索关键字表示音乐片段的标题。然而，内容特征例如快进的音乐片段可作为检索关键字通过输入单元21输入。在这种情况下，当具有等于或大于某一值的进度(内容的特征量)的音乐片段(内容)被作为检索关键字给出时，内容显示设备11开始运算。

上述处理序列可被任一硬件或软件执行。如果软件执行该处理序列，那么如图12所示可作为程序由(个人)计算机执行。

如图12所示，CPU301(中央处理单元)根据记录在ROM(只读存储器)302上的程序或者从存储单元308下载到RAM(随机存取存储器)303的程序执行不同的过程。同时RAM303存储CPU301需要的数据以执行不同的过程。

例如，CPU301执行图1所示的内容显示设备11的控制单元22、特征量析取单元24、相似计算单元26、分数计算单元27、组合单元28、以及排序单元29执行的过程。

CPU301、ROM302、以及RAM303通过总线304互相连接。输入/输出接口305连接到总线304上。

连接输入/输出接口305的输入单元306包括键盘、鼠标、等等，输出单元307包括显示单元例如CRT(阴极射线管)、LCD(液晶显示)，等等，以及扬声器，存储器308包括硬盘等等，以及通信单元309包括调制解调器、终端适配器、等等。通信单元309通过网络例如因特网执行通信。

例如，输入单元306起到内容显示设备11中的输入单元21的作用，例如，以及存储单元308起到内容显示设备11中的用户内容DB23和特征量DB25的作用。例如，通信单元309起到内容显示设备11的外部I/F30的作用。

如果必要的话，驱动器310同时连接到输入/输出接口305。磁盘321、光盘322、磁光盘323、或半导体存储器324安装在驱动器310上。驱动器310从那些存储介质中的一个中读取的计算机程序被安装在存储单元308中。

在本说明书中，流程图中描述的步骤不仅包括按步骤的时间顺序执行的详细过程，而且还包括并行或一个一个单独执行的详细过程，而不是按时间顺序。

Claims (8)

1、一种信息处理设备，用于从多个可检索内容中检索出最适合用户的内容，包括：

一输入单元，用于输入逻辑运算表达式，该表达式由多个用来分别指定多个关键字内容的检索关键字以及检索关键字间的逻辑运算符组成；

一个相似计算单元，用于关于所述所有关键字内容计算关键字内容和可检索内容间的相似，该关键字内容是通过所述输入单元输入的所述逻辑运算表达式的检索关键字指定的；

一组合分数计算单元，用于利用关键字内容和与检索关键字对应的可检索内容间的所述相似执行逻辑操作，而不是通过所述输入单元输入的所述逻辑运算表达式的所述检索关键字，以计算各自可检索内容的组合分数；以及

一显示单元，用于根据所述组合分数计算单元计算的所述组合分数，显示所述可检索内容中的最适合用户的内容。

2、根据权利要求1所述的信息处理设备，其中所述的相似计算单元关于所有所述的关键字内容，利用多个内容特征量，计算关键字内容和可检索内容间的相似。

3、根据权利要求1所述的信息处理设备，进一步包括一个析取单元，用于析取所述的每个内容特征量。

4、根据权利要求2所述的信息处理设备，其中所述的输入单元输入各个内容特征量的加权，并且所述相似计算单元关于所有所述关键字内容利用加权了的多个内容特征量计算关键字内容和可检索内容间的相似，所述的多个内容特征量是由通过所述输入单元输入的所述加权加权的。

5、根据权利要求1所述的信息处理设备，其中每个所述的逻辑运算符至少包括AND、OR、以及NOT中的一个。

6、一种用于检索多个可检索内容中的最适合用户的内容的处理信息的方法，包括以下步骤：

输入逻辑运算表达式，该逻辑运算表达式由用于分别指定多个关键字内容的多个检索关键字以及该检索关键字间的逻辑运算符组成；

关于所有所述关键字内容，计算所述输入步骤中输入的所述逻辑运算表达式的检索关键字指定的关键字内容和可检索内容间的相似；

利用关键字内容和与该检索关键字对应的可检索内容间的所述相似，而不是所述输入步骤中输入的逻辑运算表达式的所述检索关键字，来执行逻辑操作，以计算各个可检索内容的组合分数；以及

根据所述组合分数计算步骤中计算的所述组合分数，显示所述可检索内容中的最适合用户的内容。

7、一种记录媒体，其中存储一计算机可读程序，该程序用于执行用于从多个可检索内容中检索最适合用户的内容，包括以下步骤：

输入逻辑运算表达式，该逻辑运算表达式由用于分别指定多个关键字内容的多个检索关键字以及该检索关键字间的逻辑运算符组成；

关于所有所述关键字内容，计算由所述输入步骤中输入的所述逻辑运算表达式的检索关键字指定的关键字内容和可检索内容间的相似；

利用关键字内容和与该检索关键字对应的可检索内容间的所述相似，而不是所述输入步骤中输入的逻辑运算表达式的所述检索关键字，来执行逻辑操作，以计算各个可检索内容的组合分数；以及

根据所述组合分数计算步骤中计算的所述组合分数，显示所述可检索内容中的最适合用户的内容。

8、一种程序，用于使计算机能够执行用于从多个可检索内容中检索最适合用户的内容的处理，包括以下步骤：

输入逻辑运算表达式，该逻辑运算表达式由用于分别指定多个关键字内容的多个检索关键字以及该检索关键字间的逻辑运算符组成；

关于所有所述关键字内容，计算由所述输入步骤中输入的所述逻辑运算表达式的检索关键字指定的关键字内容和可检索内容间的相似；

利用关键字内容和与该检索关键字对应的可检索内容间的所述相似，而不是所述输入步骤中输入的逻辑运算表达式中的所述检索关键字，来执行逻辑操作，以计算各个可检索内容的组合分数；以及

根据所述组合分数计算步骤中计算的所述组合分数，显示所述可检索内容中的最适合用户的内容。

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