JP2001184356A - 利用者嗜好学習型データベース検索装置 - Google Patents
利用者嗜好学習型データベース検索装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 利用者の検索の履歴に基づいて利用者の嗜好
を学習し、主観的表現や感性表現に関する検索条件によ
る検索においても、個々の利用者の嗜好を正確に反映し
たデータベース検索の行える装置を実現すること 【解決手段】 利用者嗜好学習手段３は、検索条件入力
手段１より入力される主観的表現や感性表現に関する検
索条件と、特徴記述検索手段５より入力される検索結果
と、検索解正誤入力手段８より入力される検索解の正誤
とを用いて利用者の嗜好を学習し、その学習結果に基づ
いて利用者嗜好データベース４のデータを更新する。
を学習し、主観的表現や感性表現に関する検索条件によ
る検索においても、個々の利用者の嗜好を正確に反映し
たデータベース検索の行える装置を実現すること 【解決手段】 利用者嗜好学習手段３は、検索条件入力
手段１より入力される主観的表現や感性表現に関する検
索条件と、特徴記述検索手段５より入力される検索結果
と、検索解正誤入力手段８より入力される検索解の正誤
とを用いて利用者の嗜好を学習し、その学習結果に基づ
いて利用者嗜好データベース４のデータを更新する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、マルチメディア素
材の特徴を記述したデータベースの検索を行う装置に関
するものである。そして、この発明は特に、利用者の検
索の履歴に基づいて利用者の嗜好を学習し、個々の利用
者の嗜好を正確に反映した検索を行うデータベース検索
装置を実現することを目的とする。
材の特徴を記述したデータベースの検索を行う装置に関
するものである。そして、この発明は特に、利用者の検
索の履歴に基づいて利用者の嗜好を学習し、個々の利用
者の嗜好を正確に反映した検索を行うデータベース検索
装置を実現することを目的とする。
【０００２】
【従来の技術】主観的表現や感性表現を検索キーとして
データベースの検索を行う従来のデータベース検索方法
としては、特開平１０−１８７７６１号公報の情報検索
装置がある。
データベースの検索を行う従来のデータベース検索方法
としては、特開平１０−１８７７６１号公報の情報検索
装置がある。
【０００３】図６に、この特開平１０−１８７７６１号
公報の情報検索装置の一実施例の構成図を示す。この情
報検索装置では、利用者モデル入力部１０１において
「おとうさん」「おかあさん」「おにいさん」などの利
用者モデルを選択し、検索条件入力部１０２より主観的
表現や感性表現に関連した検索条件（「楽しい」、「新
しい」等）を入力する。入力された検索条件は、特徴量
変換プロセス部１０３で感性語と特徴量に変換される。
一方、特徴量補正プロセス部１０５は、入力された利用
者モデルに基づいて感性データベース１０４に記憶され
ているＵＲＬ（Uniform Resource Locator：インターネ
ット上の情報資源のアドレス）に関する感性属性系列の
値を補正する。ＵＲＬ検索プロセス部１０６は、検索条
件より変換された感性語の特徴量と、利用者モデルによ
り補正された感性データベース１０４に記憶されている
データの補正値を用いて、利用者の所望するＵＲＬを検
索する。検索されたＵＲＬは、ＵＲＬ出力部１０７に表
示される。このような構成により、利用者モデルの違い
を検索結果に反映させることができる。
公報の情報検索装置の一実施例の構成図を示す。この情
報検索装置では、利用者モデル入力部１０１において
「おとうさん」「おかあさん」「おにいさん」などの利
用者モデルを選択し、検索条件入力部１０２より主観的
表現や感性表現に関連した検索条件（「楽しい」、「新
しい」等）を入力する。入力された検索条件は、特徴量
変換プロセス部１０３で感性語と特徴量に変換される。
一方、特徴量補正プロセス部１０５は、入力された利用
者モデルに基づいて感性データベース１０４に記憶され
ているＵＲＬ（Uniform Resource Locator：インターネ
ット上の情報資源のアドレス）に関する感性属性系列の
値を補正する。ＵＲＬ検索プロセス部１０６は、検索条
件より変換された感性語の特徴量と、利用者モデルによ
り補正された感性データベース１０４に記憶されている
データの補正値を用いて、利用者の所望するＵＲＬを検
索する。検索されたＵＲＬは、ＵＲＬ出力部１０７に表
示される。このような構成により、利用者モデルの違い
を検索結果に反映させることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の情報
検索装置では、利用者モデルに対応する感性属性系列の
値の補正値が利用者の嗜好に合致しない場合があり、ま
た選択できる利用者モデルが数種類に限られているた
め、個々の利用者の嗜好を正確に反映した検索を行うこ
とができないことが課題であった。
検索装置では、利用者モデルに対応する感性属性系列の
値の補正値が利用者の嗜好に合致しない場合があり、ま
た選択できる利用者モデルが数種類に限られているた
め、個々の利用者の嗜好を正確に反映した検索を行うこ
とができないことが課題であった。
【０００５】本発明は、利用者の検索の履歴に基づいて
利用者の嗜好を学習し、主観的表現や感性表現に関する
検索条件による検索においても、個々の利用者の嗜好を
正確に反映したデータベース検索の行える装置を実現す
ることを目的とする。
利用者の嗜好を学習し、主観的表現や感性表現に関する
検索条件による検索においても、個々の利用者の嗜好を
正確に反映したデータベース検索の行える装置を実現す
ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】そこで、上記課題を解決
するために本発明は、各マルチメディア素材とそのマル
チメディア素材の特徴記述とを関連づけて記憶している
特徴記述データベースと、利用者の嗜好を、主観的表現
や感性表現に関する検索条件とマルチメディア素材の特
徴記述に関する検索条件とを関連づけて利用者嗜好デー
タとして記憶する利用者嗜好データベースと、マルチメ
ディア素材を検索するための主観的表現や感性表現に関
する検索条件が利用者により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主観的表現や
感性表現に関する検索条件を、前記利用者嗜好データベ
ースに記憶されている前記利用者嗜好データに基づき、
前記マルチメディア素材の特徴記述に関する検索条件へ
変換する検索条件変換手段と、前記検索条件変換手段か
ら出力されるマルチメディア素材の特徴記述に関する検
索条件と、前記特徴記述データベースに記憶されている
マルチメディア素材の特徴記述とに基づき、前記特徴記
述データベース内のマルチメディア素材の検索を行う特
徴記述検索手段と前記特徴記述検索手段の検索結果を表
示する検索解出力手段と、前記検索解出力手段に表示さ
れた検索結果を利用者が評価した評価結果を入力する評
価入力手段と、前記検索条件入力手段に入力された主観
的表現や感性表現に関する検索条件と、前記特徴記述検
索手段の検索結果のマルチメディア素材の特徴記述と、
前記評価入力手段に入力された評価結果とを用いて利用
者の嗜好を学習し、その学習結果に基づいて前記利用者
嗜好データベースの利用者嗜好データを更新する利用者
嗜好学習手段と、を備えたことを特徴とする利用者嗜好
学習型データベース検索装置、を提供するものである。
するために本発明は、各マルチメディア素材とそのマル
チメディア素材の特徴記述とを関連づけて記憶している
特徴記述データベースと、利用者の嗜好を、主観的表現
や感性表現に関する検索条件とマルチメディア素材の特
徴記述に関する検索条件とを関連づけて利用者嗜好デー
タとして記憶する利用者嗜好データベースと、マルチメ
ディア素材を検索するための主観的表現や感性表現に関
する検索条件が利用者により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主観的表現や
感性表現に関する検索条件を、前記利用者嗜好データベ
ースに記憶されている前記利用者嗜好データに基づき、
前記マルチメディア素材の特徴記述に関する検索条件へ
変換する検索条件変換手段と、前記検索条件変換手段か
ら出力されるマルチメディア素材の特徴記述に関する検
索条件と、前記特徴記述データベースに記憶されている
マルチメディア素材の特徴記述とに基づき、前記特徴記
述データベース内のマルチメディア素材の検索を行う特
徴記述検索手段と前記特徴記述検索手段の検索結果を表
示する検索解出力手段と、前記検索解出力手段に表示さ
れた検索結果を利用者が評価した評価結果を入力する評
価入力手段と、前記検索条件入力手段に入力された主観
的表現や感性表現に関する検索条件と、前記特徴記述検
索手段の検索結果のマルチメディア素材の特徴記述と、
前記評価入力手段に入力された評価結果とを用いて利用
者の嗜好を学習し、その学習結果に基づいて前記利用者
嗜好データベースの利用者嗜好データを更新する利用者
嗜好学習手段と、を備えたことを特徴とする利用者嗜好
学習型データベース検索装置、を提供するものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の第１の実施例を図
面を参照しながら説明する。図1は第1の実施例のシステ
ム構成を示す図である。
面を参照しながら説明する。図1は第1の実施例のシステ
ム構成を示す図である。
【０００８】利用者は、検索条件入力手段１により、主
観的表現や感性表現に関する検索条件（「楽しい」、
「新しい」等）を入力する。入力された検索条件は、検
索条件変換手段２及び利用者嗜好学習手段３へ出力され
る。
観的表現や感性表現に関する検索条件（「楽しい」、
「新しい」等）を入力する。入力された検索条件は、検
索条件変換手段２及び利用者嗜好学習手段３へ出力され
る。
【０００９】検索条件変換手段２は、利用者嗜好データ
ベースより入力される利用者嗜好データに基づき、検索
条件入力手段１より入力される主観的表現や感性表現に
関する検索条件を、マルチメディア素材の特徴記述に関
する検索条件へ変換し、特徴記述検索手段へ出力する。
ベースより入力される利用者嗜好データに基づき、検索
条件入力手段１より入力される主観的表現や感性表現に
関する検索条件を、マルチメディア素材の特徴記述に関
する検索条件へ変換し、特徴記述検索手段へ出力する。
【００１０】利用者嗜好データベース４は、利用者の嗜
好を、主観的表現や感性表現に関する検索条件とマルチ
メディア素材の特徴記述に関する検索条件とを関連づけ
て利用者嗜好データとして記憶するための記憶装置であ
り、利用者ごとに用意する。ハードディスクなどの大規
模記憶装置を利用者ごとに区切って利用してもよいし、
メモリカードなどの小型記憶装置を利用者ごとに用意し
てもよい。
好を、主観的表現や感性表現に関する検索条件とマルチ
メディア素材の特徴記述に関する検索条件とを関連づけ
て利用者嗜好データとして記憶するための記憶装置であ
り、利用者ごとに用意する。ハードディスクなどの大規
模記憶装置を利用者ごとに区切って利用してもよいし、
メモリカードなどの小型記憶装置を利用者ごとに用意し
てもよい。
【００１１】特徴記述検索手段５は、検索条件変換手段
２より入力されるマルチメディア素材の特徴記述に関す
る検索条件と、特徴記述データベース６より入力される
検索対象のマルチメディア素材の特徴記述とを用い、マ
ルチメディア素材の検索を行う。検索結果は、検索解出
力手段７及び利用者嗜好学習手段３へ出力される。
２より入力されるマルチメディア素材の特徴記述に関す
る検索条件と、特徴記述データベース６より入力される
検索対象のマルチメディア素材の特徴記述とを用い、マ
ルチメディア素材の検索を行う。検索結果は、検索解出
力手段７及び利用者嗜好学習手段３へ出力される。
【００１２】特徴記述データベース６は、各マルチメデ
ィア素材とそのマルチメディア素材の特徴記述とを関連
づけて記憶するための記憶装置である。マルチメディア
素材の特徴記述は、マルチメディア素材に関する統計的
な特徴や、意味的な特徴が記述されているものてある。
例えば、検索対象が画像である場合、統計的な特徴とし
ては、明るさの値や色のヒストグラム、画像中の物体の
形状に関するデータなどが考えられる。また、意味的な
特徴としては、画像に付加されたキーワードや画像中の
物体に付加されたキーワードなど、主に人間が画像に付
加する特徴記述が考えられる。
ィア素材とそのマルチメディア素材の特徴記述とを関連
づけて記憶するための記憶装置である。マルチメディア
素材の特徴記述は、マルチメディア素材に関する統計的
な特徴や、意味的な特徴が記述されているものてある。
例えば、検索対象が画像である場合、統計的な特徴とし
ては、明るさの値や色のヒストグラム、画像中の物体の
形状に関するデータなどが考えられる。また、意味的な
特徴としては、画像に付加されたキーワードや画像中の
物体に付加されたキーワードなど、主に人間が画像に付
加する特徴記述が考えられる。
【００１３】検索解出力手段７は、特徴記述検索手段５
より入力される検索結果を利用者に表示する。検索解正
誤入力手段８は、利用者が、検索解出力手段７により提
示される検索解が所望のものであるかを判断し、その正
誤を入力するための手段である。入力された検索解の正
誤は、利用者嗜好学習手段３へ出力される。
より入力される検索結果を利用者に表示する。検索解正
誤入力手段８は、利用者が、検索解出力手段７により提
示される検索解が所望のものであるかを判断し、その正
誤を入力するための手段である。入力された検索解の正
誤は、利用者嗜好学習手段３へ出力される。
【００１４】利用者嗜好学習手段３は、検索条件入力手
段１より入力される主観的表現や感性表現に関する検索
条件と、特徴記述検索手段５より入力される検索結果
と、検索解正誤入力手段８より入力される検索解の正誤
とを用いて利用者の嗜好を学習し、その学習結果に基づ
いて利用者嗜好データベース４のデータを更新する。
段１より入力される主観的表現や感性表現に関する検索
条件と、特徴記述検索手段５より入力される検索結果
と、検索解正誤入力手段８より入力される検索解の正誤
とを用いて利用者の嗜好を学習し、その学習結果に基づ
いて利用者嗜好データベース４のデータを更新する。
【００１５】次に、図２に示す第１の実施例の処理の流
れを表すフローチャートに沿って、第１の実施例の処理
の流れを具体的に説明する。始めに、ステップＳ１で利
用者は検索条件入力手段１を用いて検索条件を入力す
る。ここで入力する検索条件には主観的表現や感性表現
等を用いることができ、特徴記述データベース６に記憶
されている特徴記述と直接関係がある必要はない。例え
ば、「楽しい」「静か」等の感性語や、感性語と特徴量
の組などを入力する。検索条件は1つでもよいし、複数
でもよい。
れを表すフローチャートに沿って、第１の実施例の処理
の流れを具体的に説明する。始めに、ステップＳ１で利
用者は検索条件入力手段１を用いて検索条件を入力す
る。ここで入力する検索条件には主観的表現や感性表現
等を用いることができ、特徴記述データベース６に記憶
されている特徴記述と直接関係がある必要はない。例え
ば、「楽しい」「静か」等の感性語や、感性語と特徴量
の組などを入力する。検索条件は1つでもよいし、複数
でもよい。
【００１６】利用者の入力した検索条件は、検索条件変
換手段２において、利用者嗜好データベース４に記憶さ
れている利用者の嗜好に基づき、マルチメディア素材の
特徴記述に関連した検索条件に変換される（ステップＳ
２）。利用者嗜好データベース４には、例えば、図３に
示すようなデータが記憶されている。これは、検索条件
として入力された感性語が、どのような特徴記述の検索
条件に変換されるかを表している。図３にあるような統
計的な検索条件への変換だけでなく、例えば、「にぎや
か」という感性語に「祭り」というキーワードを対応さ
せるなど、意味的な検索条件への変換も考えられる。さ
らに、各検索条件に、その有効性を表す重みを付加して
もよい。なお、入力される検索条件として感性語と特徴
量の組を用いるなら、利用者嗜好データベース４の構造
もさらに複雑になる。
換手段２において、利用者嗜好データベース４に記憶さ
れている利用者の嗜好に基づき、マルチメディア素材の
特徴記述に関連した検索条件に変換される（ステップＳ
２）。利用者嗜好データベース４には、例えば、図３に
示すようなデータが記憶されている。これは、検索条件
として入力された感性語が、どのような特徴記述の検索
条件に変換されるかを表している。図３にあるような統
計的な検索条件への変換だけでなく、例えば、「にぎや
か」という感性語に「祭り」というキーワードを対応さ
せるなど、意味的な検索条件への変換も考えられる。さ
らに、各検索条件に、その有効性を表す重みを付加して
もよい。なお、入力される検索条件として感性語と特徴
量の組を用いるなら、利用者嗜好データベース４の構造
もさらに複雑になる。
【００１７】特徴記述検索手段５において、特徴記述に
関する検索条件に基づいたデータベースの検索が行われ
る。ここでは、検索条件を満足する、または検索条件に
近い一定数のデータが検索される（ステップＳ３）。
関する検索条件に基づいたデータベースの検索が行われ
る。ここでは、検索条件を満足する、または検索条件に
近い一定数のデータが検索される（ステップＳ３）。
【００１８】検索解に対応するマルチメディア素材は、
検索解出力手段７によって利用者に提示される。例え
ば、検索対象が画像の場合、ディスプレイ等に一定数の
画像を表示する（ステップＳ４）。
検索解出力手段７によって利用者に提示される。例え
ば、検索対象が画像の場合、ディスプレイ等に一定数の
画像を表示する（ステップＳ４）。
【００１９】利用者は、検索解出力手段７により提示さ
れる検索解の正誤を判断し、検索解正誤入力手段８によ
って検索解の正誤を入力する（ステップＳ５）。検索解
の正誤の入力方法としては、キーボードの「ｙ」、
「ｎ」キーを用いる方法や、ディスプレイ上でマウスを
用いて入力する方法などが考えられる。
れる検索解の正誤を判断し、検索解正誤入力手段８によ
って検索解の正誤を入力する（ステップＳ５）。検索解
の正誤の入力方法としては、キーボードの「ｙ」、
「ｎ」キーを用いる方法や、ディスプレイ上でマウスを
用いて入力する方法などが考えられる。
【００２０】利用者嗜好学習手段３は、利用者の入力し
た検索条件と、検索結果と、利用者の入力した検索解の
正誤とに基づいて利用者の嗜好を学習し、利用者嗜好デ
ータベース４を更新する（ステップＳ６）。
た検索条件と、検索結果と、利用者の入力した検索解の
正誤とに基づいて利用者の嗜好を学習し、利用者嗜好デ
ータベース４を更新する（ステップＳ６）。
【００２１】学習の方法としては、例えば次の様なもの
が考えられる。利用者の入力した「楽しい」という検索
条件が、「明るさ４以上７以下」という特徴記述に関す
る検索条件に変換され、この条件で検索を行って一定数
の検索解が得られたとする。そして、利用者が検索解の
正誤を入力し、もし「誤」と判断された検索解の多くが
「明るさ４」や「明るさ５」の特徴を有していた場合、
「楽しい」という感性語に対応する「明るさ」の条件を
「６以上７以下」に更新する。これにより、次回以降の
検索の精度が高められる。
が考えられる。利用者の入力した「楽しい」という検索
条件が、「明るさ４以上７以下」という特徴記述に関す
る検索条件に変換され、この条件で検索を行って一定数
の検索解が得られたとする。そして、利用者が検索解の
正誤を入力し、もし「誤」と判断された検索解の多くが
「明るさ４」や「明るさ５」の特徴を有していた場合、
「楽しい」という感性語に対応する「明るさ」の条件を
「６以上７以下」に更新する。これにより、次回以降の
検索の精度が高められる。
【００２２】学習の方法の別の例として、次の様なもの
も考えられる。「暗い」という検索条件で検索し、利用
者によって「正」と判断された検索解の多くに「夜」と
いうキーワードが付加されていた場合、利用者嗜好デー
タベース４の「暗い」という感性語に対応するキーワー
ドに「夜」がなければ、これを追加する。上に挙げた例
の他にも、様々な学習方法を用いることができる。
も考えられる。「暗い」という検索条件で検索し、利用
者によって「正」と判断された検索解の多くに「夜」と
いうキーワードが付加されていた場合、利用者嗜好デー
タベース４の「暗い」という感性語に対応するキーワー
ドに「夜」がなければ、これを追加する。上に挙げた例
の他にも、様々な学習方法を用いることができる。
【００２３】次に、本発明の第２の実施例を図面を参照
しながら説明する。図４は第２の実施例のシステム構成
を示す図である。なお、図１に示した第１の実施例と同
一の構成部分には同一の符号を付しその部分の説明は省
略する。
しながら説明する。図４は第２の実施例のシステム構成
を示す図である。なお、図１に示した第１の実施例と同
一の構成部分には同一の符号を付しその部分の説明は省
略する。
【００２４】満足度入力手段１８は、利用者が、検索解
出力手段７により提示される検索解の満足度を入力する
ための手段である。入力された満足度は、利用者嗜好学
習手段１３へ出力される。
出力手段７により提示される検索解の満足度を入力する
ための手段である。入力された満足度は、利用者嗜好学
習手段１３へ出力される。
【００２５】利用者嗜好学習手段１３は、検索条件入力
手段１より入力される主観的表現や感性表現に関する検
索条件と、特徴記述検索手段５より入力される検索結果
と、満足度入力手段１８より入力される検索解の満足度
とを用いて利用者の嗜好を学習し、その学習結果に基づ
いて利用者嗜好データベース４を更新する。更新内容記
憶手段１９は、利用者嗜好学習手段１３が利用者嗜好デ
ータベース４を更新するときの更新内容を記憶するため
の手段である。
手段１より入力される主観的表現や感性表現に関する検
索条件と、特徴記述検索手段５より入力される検索結果
と、満足度入力手段１８より入力される検索解の満足度
とを用いて利用者の嗜好を学習し、その学習結果に基づ
いて利用者嗜好データベース４を更新する。更新内容記
憶手段１９は、利用者嗜好学習手段１３が利用者嗜好デ
ータベース４を更新するときの更新内容を記憶するため
の手段である。
【００２６】次に、図５に示す第２の実施例の処理の流
れを表すフローチャートに沿って、第２の実施例の処理
の流れを具体的に説明する。検索条件入力、検索条件変
換、データベース検索、検索解出力までの処理（ステッ
プＳ１〜ステップＳ４までの処理）は、図２に示した第
１の実施例の処理の流れと同一であるので説明は省略す
る。
れを表すフローチャートに沿って、第２の実施例の処理
の流れを具体的に説明する。検索条件入力、検索条件変
換、データベース検索、検索解出力までの処理（ステッ
プＳ１〜ステップＳ４までの処理）は、図２に示した第
１の実施例の処理の流れと同一であるので説明は省略す
る。
【００２７】利用者は、ステップＳ１７において、出力
された検索解についての満足度を入力する。満足度は、
初めに利用者が入力した検索条件の項目ごとにそれぞれ
入力する。満足度の入力方法としては、単に満足か満足
でないかを入力するのでもよいし、満足の度合いを百分
率などの数値で入力してもよい。また、それと同時に、
その検索解に総合的に満足かどうかを入力する。総合的
に満足でない場合は、利用者嗜好の学習のステップＳ１
８の後に、再び検索条件変換のステップＳ２に戻る。
された検索解についての満足度を入力する。満足度は、
初めに利用者が入力した検索条件の項目ごとにそれぞれ
入力する。満足度の入力方法としては、単に満足か満足
でないかを入力するのでもよいし、満足の度合いを百分
率などの数値で入力してもよい。また、それと同時に、
その検索解に総合的に満足かどうかを入力する。総合的
に満足でない場合は、利用者嗜好の学習のステップＳ１
８の後に、再び検索条件変換のステップＳ２に戻る。
【００２８】利用者の入力した検索条件と、検索結果
と、検索解の満足度に基づき、利用者嗜好学習手段１３
において、利用者嗜好の学習を行う。学習した結果に基
づき、利用者嗜好データベースを更新する（ステップＳ
１８）。学習の具体的な方法については後に説明する。
と、検索解の満足度に基づき、利用者嗜好学習手段１３
において、利用者嗜好の学習を行う。学習した結果に基
づき、利用者嗜好データベースを更新する（ステップＳ
１８）。学習の具体的な方法については後に説明する。
【００２９】満足度入力のステップで入力した「総合的
に満足か」という問いについて、「はい」であれば処理
を終了する。「いいえ」であれば、検索条件変換のステ
ップＳ２に戻る（ステップＳ１９）。
に満足か」という問いについて、「はい」であれば処理
を終了する。「いいえ」であれば、検索条件変換のステ
ップＳ２に戻る（ステップＳ１９）。
【００３０】検索条件変換のステップＳ２では、利用者
の入力した検索条件が前回と同一であっても、利用者嗜
好データベース４が更新されているので、変換される検
索条件は異なるものになる。従って、その後のデータベ
ース検索の結果も、前回のものとは異なる結果になる。
そして、満足できる検索解が得られるまで、検索と満足
度の入力を繰り返す。
の入力した検索条件が前回と同一であっても、利用者嗜
好データベース４が更新されているので、変換される検
索条件は異なるものになる。従って、その後のデータベ
ース検索の結果も、前回のものとは異なる結果になる。
そして、満足できる検索解が得られるまで、検索と満足
度の入力を繰り返す。
【００３１】利用者嗜好の学習のステップＳ１８におけ
る、具体的な学習方法について説明する。１回目の学習
ステップでは、満足度の低かった検索条件の項目に対応
する利用者嗜好データベース４の特徴記述の項目につい
て、ランダムな更新を行うとともに、その更新内容を更
新内容記憶手段１９に記憶する。２回目以降の学習ステ
ップでは、先に満足度の低かった検索条件の項目の満足
度が改善されていれば、先に行った利用者嗜好データベ
ース４の更新は正しかったことになる。逆に、先に満足
度の低かった検索条件の項目の満足度がさらに低くなっ
ていれば、先に行った利用者嗜好データベース４の更新
は望ましくないので、更新内容記憶手段１９に記憶され
ている先の更新内容に基づいて更新内容を元に戻すか、
または、先の変更とは逆の変更を行う。
る、具体的な学習方法について説明する。１回目の学習
ステップでは、満足度の低かった検索条件の項目に対応
する利用者嗜好データベース４の特徴記述の項目につい
て、ランダムな更新を行うとともに、その更新内容を更
新内容記憶手段１９に記憶する。２回目以降の学習ステ
ップでは、先に満足度の低かった検索条件の項目の満足
度が改善されていれば、先に行った利用者嗜好データベ
ース４の更新は正しかったことになる。逆に、先に満足
度の低かった検索条件の項目の満足度がさらに低くなっ
ていれば、先に行った利用者嗜好データベース４の更新
は望ましくないので、更新内容記憶手段１９に記憶され
ている先の更新内容に基づいて更新内容を元に戻すか、
または、先の変更とは逆の変更を行う。
【００３２】また、先に満足度の高かった検索条件の項
目の満足度が低くなっていれば、先に行った利用者嗜好
データベース４の更新が悪い影響を及ぼしていると考え
られるので、更新内容記憶手段１９に記憶されている先
の更新内容に基づき、更新内容を元に戻す。１回目の学
習ステップと同様、更新内容は更新内容記憶手段１９に
記憶される。
目の満足度が低くなっていれば、先に行った利用者嗜好
データベース４の更新が悪い影響を及ぼしていると考え
られるので、更新内容記憶手段１９に記憶されている先
の更新内容に基づき、更新内容を元に戻す。１回目の学
習ステップと同様、更新内容は更新内容記憶手段１９に
記憶される。
【００３３】以上のように、検索と満足度の入力とを繰
り返すことにより、次第に利用者の所望する検索結果に
近づいていくと期待できる。また、利用者嗜好データベ
ース４にメモリカード等の小型記憶装置を利用し、それ
を携帯することにより、あるシステムで学習した結果を
他のシステムで活用することが可能となる。
り返すことにより、次第に利用者の所望する検索結果に
近づいていくと期待できる。また、利用者嗜好データベ
ース４にメモリカード等の小型記憶装置を利用し、それ
を携帯することにより、あるシステムで学習した結果を
他のシステムで活用することが可能となる。
【００３４】
【発明の効果】以上の通り、本発明の利用者嗜好学習型
データベース検索装置は、主観的表現や感性表現に関す
る検索条件をマルチメディア素材の特徴記述に関する検
索条件に変換するので、利用者は感覚的な検索条件で検
索を行うことができる。さらに、利用者の嗜好を学習す
る機能を備えているので、主観的表現や感性表現に関す
る検索条件による検索においても、利用者の個々の嗜好
をよく反映した検索解が得られ、検索の回数を重ねるほ
どに検索の精度が高くなるという効果がある。
データベース検索装置は、主観的表現や感性表現に関す
る検索条件をマルチメディア素材の特徴記述に関する検
索条件に変換するので、利用者は感覚的な検索条件で検
索を行うことができる。さらに、利用者の嗜好を学習す
る機能を備えているので、主観的表現や感性表現に関す
る検索条件による検索においても、利用者の個々の嗜好
をよく反映した検索解が得られ、検索の回数を重ねるほ
どに検索の精度が高くなるという効果がある。
【図１】利用者嗜好学習型データベース検索装置の第１
の実施例を示す構成図である。
の実施例を示す構成図である。
【図２】利用者嗜好学習型データベース検索装置の第１
の実施例の処理の流れを示すフローチャートである。
の実施例の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】第１の実施例における利用者嗜好データベース
のデータ構成例を示す図である。
のデータ構成例を示す図である。
【図４】利用者嗜好学習型データベース検索装置の第２
の実施例を示す構成図である。
の実施例を示す構成図である。
【図５】利用者嗜好学習型データベース検索装置の第２
の実施例の処理の流れを示すフローチャートである。
の実施例の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】従来の情報検索装置を示す構成図である。
１ 検索条件入力手段 ２ 検索条件変換手段 ３ 利用者嗜好学習手段 ４ 利用者嗜好データベース ５ 特徴記述検索手段 ６ 特徴記述データベース ７ 検索解出力手段 ８ 検索解正誤入力手段
Claims (1)
- 【請求項１】各マルチメディア素材とそのマルチメディ
ア素材の特徴記述とを関連づけて記憶している特徴記述
データベースと、 利用者の嗜好を、主観的表現や感性表現に関する検索条
件とマルチメディア素材の特徴記述に関する検索条件と
を関連づけて利用者嗜好データとして記憶する利用者嗜
好データベースと、 マルチメディア素材を検索するための主観的表現や感性
表現に関する検索条件が利用者により入力される検索条
件入力手段と、 前記検索条件入力手段に入力された主観的表現や感性表
現に関する検索条件を、前記利用者嗜好データベースに
記憶されている前記利用者嗜好データに基づき、前記マ
ルチメディア素材の特徴記述に関する検索条件へ変換す
る検索条件変換手段と、 前記検索条件変換手段から出力されるマルチメディア素
材の特徴記述に関する検索条件と、前記特徴記述データ
ベースに記憶されているマルチメディア素材の特徴記述
とに基づき、前記特徴記述データベース内のマルチメデ
ィア素材の検索を行う特徴記述検索手段と前記特徴記述
検索手段の検索結果を表示する検索解出力手段と、 前記検索解出力手段に表示された検索結果を利用者が評
価した評価結果を入力する評価入力手段と、 前記検索条件入力手段に入力された主観的表現や感性表
現に関する検索条件と、前記特徴記述検索手段の検索結
果のマルチメディア素材の特徴記述と、前記評価入力手
段に入力された評価結果とを用いて利用者の嗜好を学習
し、その学習結果に基づいて前記利用者嗜好データベー
スの利用者嗜好データを更新する利用者嗜好学習手段
と、を備えたことを特徴とする利用者嗜好学習型データ
ベース検索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36640899A JP2001184356A (ja) | 1999-12-24 | 1999-12-24 | 利用者嗜好学習型データベース検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36640899A JP2001184356A (ja) | 1999-12-24 | 1999-12-24 | 利用者嗜好学習型データベース検索装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001184356A true JP2001184356A (ja) | 2001-07-06 |
Family
ID=18486716
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP36640899A Pending JP2001184356A (ja) | 1999-12-24 | 1999-12-24 | 利用者嗜好学習型データベース検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001184356A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1380976A1 (en) * | 2002-07-12 | 2004-01-14 | Accenture Global Services GmbH | Determining a scent or taste profile of a user for predicting user's preferences |
| WO2007078846A1 (en) * | 2005-12-29 | 2007-07-12 | United Video Properties Inc. | Systems and methods for accessing media program options based on program segment interest |
| JP2010039731A (ja) * | 2008-08-05 | 2010-02-18 | Tokyo Denki Univ | 検索システムにおける反復フュージョン型検索方法 |
| WO2020196446A1 (ja) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 日本たばこ産業株式会社 | 情報処理装置、プログラム及び情報提供システム |
-
1999
- 1999-12-24 JP JP36640899A patent/JP2001184356A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1380976A1 (en) * | 2002-07-12 | 2004-01-14 | Accenture Global Services GmbH | Determining a scent or taste profile of a user for predicting user's preferences |
| US7587331B2 (en) | 2002-07-12 | 2009-09-08 | Accenture Global Services Gmbh | System and method for determining a scent or taste profile for predicting a user adapted scent or taste |
| WO2007078846A1 (en) * | 2005-12-29 | 2007-07-12 | United Video Properties Inc. | Systems and methods for accessing media program options based on program segment interest |
| JP2010039731A (ja) * | 2008-08-05 | 2010-02-18 | Tokyo Denki Univ | 検索システムにおける反復フュージョン型検索方法 |
| US8972370B2 (en) | 2008-08-05 | 2015-03-03 | Tokyo Denki University | Repetitive fusion search method for search system |
| WO2020196446A1 (ja) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 日本たばこ産業株式会社 | 情報処理装置、プログラム及び情報提供システム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060331 |
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20090109 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20090609 |