JP2004326537A - 選択関連情報の情報検索装置，情報検索処理方法，情報検索プログラムおよびそのプログラム記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザが注目した情報を検索し，検索した情報を適切な表示順位に基づいて自動的かつ即座に提示する。
【解決手段】情報検索サーバ１は，あらかじめユーザ端末２が閲覧したＷｅｂサイト３のＷｅｂページに対する操作履歴を操作履歴ＤＢ１００に蓄積し，また，ＥＣサイト４における商品の購入履歴を購入履歴ＤＢ１０１に蓄積する。ユーザ端末２から商品の名称等を指定した要求があると，その商品を購入したユーザ群を購入履歴ＤＢ１０１から抽出し，そのユーザ群の各ユーザが閲覧し，かつ前記商品をキーワードに含むＷｅｂページ群を操作履歴ＤＢ１００から抽出し，抽出したＷｅｂページ群の適切なカテゴリ数を算出し，カテゴリ数に応じてＷｅｂページ群を分類し，各カテゴリ内で連続性を持たせた提示順番を決定し，提示順番に基づきユーザ端末２にＷｅｂページを提示する。
【選択図】 図１
【解決手段】情報検索サーバ１は，あらかじめユーザ端末２が閲覧したＷｅｂサイト３のＷｅｂページに対する操作履歴を操作履歴ＤＢ１００に蓄積し，また，ＥＣサイト４における商品の購入履歴を購入履歴ＤＢ１０１に蓄積する。ユーザ端末２から商品の名称等を指定した要求があると，その商品を購入したユーザ群を購入履歴ＤＢ１０１から抽出し，そのユーザ群の各ユーザが閲覧し，かつ前記商品をキーワードに含むＷｅｂページ群を操作履歴ＤＢ１００から抽出し，抽出したＷｅｂページ群の適切なカテゴリ数を算出し，カテゴリ数に応じてＷｅｂページ群を分類し，各カテゴリ内で連続性を持たせた提示順番を決定し，提示順番に基づきユーザ端末２にＷｅｂページを提示する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，検索情報の提示技術に関し，特に，例えばユーザが購入を予定する商品等に関する情報をインターネットを通じて検索する際に，購入検討に有用な情報を絞り込んで提示する装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザが，購入を予定する商品やサービス（以下，「商品」はサービスも含むものとする）に関して，事前に注目する商品の内容を確認することや，注目する商品のライバル商品との比較検討を行うことは，賢い消費者の行動として普通のことと考えられる。
【０００３】
商品に関する情報の入手には，以下の手段が考えられる。
（１）ユーザ自らが店舗にて，パンフレットによる情報入手や店員から商品説明を受ける。
（２）ユーザ自らが図書館や本屋にて，ジャンル毎の雑誌を閲覧する。
（３）ユーザ自らが，友人や知人からの口コミ情報を入手する。
（４）ユーザ自らが，コミュニティサイト（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｋｗｅｂ．ｎｅ．ｊｐ，ｈｔｔｐ：／／ｃｏｍ．ｎｉｆｔｙ．ｃｏｍ／ｆｏｒｕｍ等） や商品に関する掲示板（ｈｔｔｐ：／／ｋａｋａｋｕ．ｃｏｍ／など） に質問文を投稿して，興味をもった別のユーザからの回答を待ち，適時，質間と回答を繰り返して情報入手を実施する。
（５）ユーザ自らが，関連するキーワードを例えば以下の非特許文献１〜非特許文献３等に示される検索エンジンに入力して検索を行い，その後，情報の取捨選択を実施する。
【０００４】
【非特許文献１】
インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ＞
【非特許文献２】
インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏ．ｎｅ．ｊｐ＞
【非特許文献３】
インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏ．ｊｐ ＞
【発明が解決しようとする課題】
しかし，上記従来技術による情報収集には，以下の問題点がある。
【０００５】
（１）販売側（売り手側）からの情報のみとなり，トラブル等のマイナス情報も含めた利用体験に基づく様々な人からの情報の入手は困難である。
【０００６】
（２）注目する商品が雑誌記事の対象になっているか（もしくは，過去に掲載されたことがあったか）を確認する作業が必要であり，さらに，必ずしも情報が得られるとは限らないため確実性に乏しい。
【０００７】
（３）友人や知人からの口コミ情報の入手は，購入を検討している商品に関する情報を友人や知人が持っているかどうかは不確かであり，交際範囲によって情報の入手可能なジャンルが制限されるという欠点がある。
【０００８】
（４）Ｑ＆Ａサイトや掲示板を利用する場合，適切な質間文の作成作業が必要である。さらに，回答者はボランティアに基づいているため，必ず回答を得られるとは限らず，上記（２）同様に情報入手の確実性に乏しい。また，仮に回答を得られたとしても，詳細情報を知るためには，回答者とのコミュニケーションをとる時間を必要とするため，通常は即座に有用な情報を入手できないことが多い。
【０００９】
（５）例えば，上記非特許文献１〜非特許文献３等に示されるような検索エンジンを利用する場合，これらの検索エンジンは，より多くのページからリンクされるページ，より優れたページからリンクされているページを重要なページとして評価し，高いランキングを与えており，購入に有用な情報としての観点から表示順位を制御しているわけではないため，検索結果として提示される情報について，購入の検討に有用と考えられる情報としての分類および表示順位の決定が行われているわけではない。
【００１０】
また，検索されたページ間の類似度が考慮されていないため，検索結果の情報をユーザが１つ１つ閲覧し確認しながら情報を取捨選択する作業が必要であり，即座に有用な情報を入手することが困難となっている。
【００１１】
すなわち，近年，インターネットの普及により，注目する商品やライバル商品に関する情報が掲載されたカタログはもちろん，商品を実際に購入した人からの口コミ情報もパソコン等を利用して検索することが可能になっている。これにより，商品の詳細情報として従来の友人・知人に制限されることなく，様々な人からの口コミ情報を参照できるようになっている。
【００１２】
しかし，様々な情報に接することができることは，逆に，多数の情報から有用な情報を探し出す作業が必要となる。現在，インターネット上から得られる情報は膨大で，例えば，コードレス電話を探す際に，「コードレス電話機」と検索キーを指定し検索エンジンにて検索を実行すると，例えば上記非特許文献３の検索エンジンでは，６，５７０ 件もの情報が提示され，ユーザは自ら情報を確認して絞り込むといった作業が必要になる。そこで，膨大な情報から即座に，しかも購入検討に有用な情報を絞り込んで提示するシステムが必要になる。
【００１３】
本発明は，上記従来技術の問題点を解決し，例えばユーザが購入を検討している商品に関連する情報の中から，購入者が注目した情報を適切な表示順位に基づいて自動的かつ即座に提示することで，購入時に必要とされる情報を容易に獲得することが可能な検索情報の提示技術を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため，本発明の選択関連情報の情報検索装置は，ネットワークを介してユーザ端末に接続され，ユーザが行動もしくは情報を選択する際の指針を与える情報をユーザ端末に提示する情報検索装置であって，ユーザを識別するユーザＩＤと，ネットワークを介した情報閲覧の操作対象の情報とを含む各ユーザの操作情報を受信し，操作履歴情報として蓄積する操作履歴蓄積手段と，ユーザを識別するユーザＩＤと，ユーザが選択した選択対象の情報とを含む各ユーザの選択情報を受信し，選択履歴情報として蓄積する選択履歴蓄積手段と，あるユーザ端末からの選択関連情報の検索要求に対して，検索要求情報に含まれるキーワードと，前記選択履歴情報に含まれるキーワードとの照合により，関連する選択対象を選択したユーザ群を特定する選択ユーザ抽出手段と，特定したユーザ群の各ユーザの前記操作履歴情報から，前記検索要求情報に含まれるキーワードを含む操作履歴情報群を抽出する関連情報抽出手段と，抽出した操作履歴情報群の操作対象の情報を分類するカテゴリ数を決定するカテゴリ数決定手段と，決定したカテゴリ数に応じて前記操作履歴情報群の操作対象の情報を分類する情報分類手段と，前記各カテゴリ内で提示順番を決定する提示順番制御手段と，前記各カテゴリに対し，カテゴリ名を付与するカテゴリ名付与手段と，検索要求元のユーザ端末に前記カテゴリ名を提示し，ユーザ端末から要求されたカテゴリ名に分類されている操作対象の情報を前記提示順番に従って提示するデータ送信手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
操作履歴情報として，Ｗｅｂページの閲覧に関する操作情報，選択履歴情報としてユーザの商品購入履歴情報を例に説明する。商品を購入した人が参考にした情報は，消費行動にのっとったものであり，その過程で入手された情報（特に注目された情報）は，他のユーザが購入のために比較検討するための情報として有用であると考えられる。そこで，本発明は，上述した課題を解決するため，以下のような手段を用いる。
【００１６】
（１）各ユーザのインターネット上の情報閲覧履歴として，閲覧したＵＲＬ，閲覧時間，操作内容（ブックマークヘの登録有無，印刷実施の有無，Ｗｅｂページ全体保存の有無，本文内のコピー実施の有無等）を収集し，ネットワークを介してユーザ端末と接続する情報検索サーバの操作履歴データベース（ＤＢ）に保存する。
【００１７】
（２）情報検索サーバにおいて，（１）で保存したＷｅｂページに，操作内容に基づいて購入時にどの程度参考になったかの参考の度合いを示す指標となる評価値を付与し，操作履歴ＤＢ上に保存する。
【００１８】
（３）また，情報検索サーバにおいて，ＥＣサイトや販売店のＰＯＳ端末から各ユーザの購入履歴情報を収集し，購入履歴ＤＢ上に保存する。
【００１９】
（４）あるユーザＡが，ユーザ端末から購入を検討している商品Ａの名称や型番，ジャンルを入力すると，情報検索サーバは，商品Ａを購入したユーザ群ＵＡ を購入履歴ＤＢから抽出する。
【００２０】
（５）情報検索サーバは，ユーザ群ＵＡ の各ユーザが閲覧したＷｅｂページを操作履歴ＤＢから取り出し，さらに，その中から商品Ａもしくは商品Ａのジャンルをキーワードに含むＷｅｂページ群ＰＡ を抽出する。
【００２１】
（６）情報検索サーバは，Ｗｅｂページ群ＰＡ のカテゴリ数ＣＡ を算出する。ここでは，カテゴリ数と各Ｗｅｂページの内容のばらつきを考慮して，最適なカテゴリ数を決定する。
【００２２】
（７）情報検索サーバは，カテゴリ数ＣＡ に応じてＷｅｂページ群ＰＡ を分類する。
【００２３】
（８）情報検索サーバは，各カテゴリ内で連続性を持たせた提示順番を決定する。ここでは，各カテゴリを代表する特徴量が話題の中心と考え，その特徴量に最も近いＷｅｂページを提示順番１として，これを基準ページとする。次に，基準ページに記述内容が最も近いＷｅｂページを検索する。ここで検索されたＷｅｂページを提示順番２として，これを次の基準ページとして，以下同様の処理を繰り返す。
【００２４】
（９）情報検索サーバは，ユーザＡに，カテゴリ数ＣＡ のカテゴリ名（カテゴリ名は出現頻度の高いワードから，指定した個数を抽出）を提示し，さらにユーザＡが指定したカテゴリに分類されているＷｅｂページを（８）で決定した提示順番の順に提示する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下，図を用いて本発明の実施の形態を説明する。図１は，本発明のシステム全体構成の概要を示す図である。１は情報を検索し，検索した情報を送信する情報検索サーバ，２はユーザ端末，３はＷｅｂサイト，４はユーザが電子商取引きにより商品等の購入を行うＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ） サイト，５はネットワークである。また，１００はユーザ毎の操作履歴情報が保存される操作履歴データベース（以下，データベースをＤＢと記す），１０１はユーザ毎の購入履歴情報が保存される購入履歴ＤＢ，２００はユーザ情報が保存されるユーザ情報管理ＤＢである。
【００２６】
図１に示すシステムにおいて，各ユーザの購入履歴情報は，ユーザが実際に購入を行ったＥＣサイト４から情報検索サーバ１へ送付されるものとする。情報検索サーバ１は，各ユーザの購入履歴情報を，ＥＣサイト４からではなく，一般のＰＯＳ端末等から収集してもよい。また，操作履歴ＤＢ１００および購入履歴ＤＢ１０１に蓄積される各ユーザの操作履歴情報，購入履歴情報は，各ユーザを一意に識別するユーザＩＤによって関連付けられるものとする。
【００２７】
図２は，本システムの詳細な構成例を示す図である。情報検索サーバ１内において，１１はユーザ端末２およびＥＣサイト４から送信された情報を受信するデータ受信部，１２は操作履歴ＤＢ１００に操作履歴情報を保存する操作履歴蓄積部，１３は購入履歴ＤＢ１０１に購入履歴情報を保存する購入履歴蓄積部，１４はユーザ端末２からの要求イベント発生を検出する要求イベント検出部，１５は購入履歴ＤＢ１０１から購入者リストを抽出する購入者抽出部，１６は操作履歴ＤＢ１００から購入者の操作履歴情報を抽出する関連情報抽出部，１７は抽出された操作履歴情報に含まれる操作対象（Ｗｅｂページ等）のカテゴリ数を決定するカテゴリ数決定部，１８は決定されたカテゴリ数に応じて操作対象を分類する情報分類部，１９は操作対象の提示順番を決定する提示順番制御部，２０は分類した操作対象のカテゴリにカテゴリ名を付与するカテゴリ名付与部，２１はデータ送信部，２２は操作情報から操作対象の本文に含まれるキーワードを抽出する情報抽出部，２３は操作対象の評価値を算出する評価値付与部である。
【００２８】
また，ユーザ端末２内において，３１はディスプレイやキーボード，マウス等の入出力装置，３２は入出力装置３１からの要求イベントの発生を検出する要求イベント検出部，３３はＷｅｂページ等の操作対象に対して行われた操作内容を検出する操作検出部，３４は情報検索サーバ１へ操作情報，要求情報を送信するデータ送信部，３５は情報検索サーバ１から検索情報等を受信するデータ受信部，３６は入出力装置３１に検索情報等の表示制御を行う表示制御部である。
【００２９】
まず，各部が扱うデータおよび各ＤＢに蓄積されるデータの概要について，図３に従って説明する。図３は，ユーザ端末２および情報検索サーバ１におけるデータの詳細を示す図である。図３に示すように，ユーザ情報管理ＤＢ２００には，ユーザ情報として，ユーザを一意に識別するユーザＩＤが格納されている。ユーザ端末２における操作検出部３３が出力する操作情報は，ユーザＩＤ，操作対象，操作内容，操作回数である。この例における操作対象は，ＷｅｂページのＵＲＬであり，操作内容は，Ｗｅｂページに対する「印刷」，「本文のコピー」，「ＵＲＬのコピー」，「ブックマーク登録」というような操作の種類を示す情報である。ユーザ端末２における要求イベント検出部３２が出力する要求情報は，ユーザが購入を検討するために要求する検索商品名である。
【００３０】
情報検索サーバ１における操作履歴ＤＢ１００には，操作履歴情報および操作対象情報が格納される。操作履歴情報は，ユーザＩＤ，操作対象，操作内容，操作回数，評価値といった項目から構成される。また，操作対象情報は，操作対象，操作対象内容（Ｗｅｂページのテキスト情報，画像情報等），キーワード，各キーワードの出現頻度といった項目から構成される。操作履歴情報と操作対象情報とは，操作対象（ＵＲＬ）によりリンクされる。なお，図３の操作履歴情報と操作対象情報とを分離しないで１つの操作履歴情報として蓄積してもよい。購入履歴ＤＢ１０１には，購入者のユーザＩＤ，購入商品名，ジャンル，購入日時といった項目から構成される購入履歴情報が蓄積される。
【００３１】
図４は，ユーザ端末２におけるデータの流れを示す図である。図４（Ａ）は，情報検索サーバ１のデータ受信部１１へ操作情報，要求情報を送信する場合，図４（Ｂ）は，検索情報サーバ１のデータ送信部２１から情報を受信する場合を示している。また，図５は，情報検索サーバ１におけるデータの流れを示す。
【００３２】
以下，図４および図５に従って，図２に示すユーザ端末２および情報検索サーバ１における各部の処理について説明する。
【００３３】
大きな処理フェーズとして，ユーザの操作履歴情報の蓄積，ユーザの購入履歴情報の蓄積，ユーザの検索要求に対する処理のフェーズがある。まず，ユーザの操作履歴情報の蓄積の処理について説明する。処理の流れは，ユーザ端末２におけるユーザの操作検出処理，情報検索サーバ１における操作履歴情報の蓄積処理である。
【００３４】
［ユーザの操作検出処理］
図４（Ａ）に示すように，入出力装置３１からＷｅｂブラウザに関する操作情報が入力されると，操作検出部３３は，その操作イベント情報を検知する。このとき，Ｗｅｂページ等の操作対象として，ユーザが閲覧しているＵＲＬと閲覧開始時刻を検出する。さらに，操作対象に行われた操作内容として，「印刷」，「本文のコピー」，「ＵＲＬのコピー」，「ブックマーク登録」等の操作の種別を検出する。操作検出部３３は，検出した結果から，操作情報として，ユーザＩＤ，操作内容，操作回数，操作対象（ＷｅｂページのＵＲＬ），閲覧開始時刻をデータ送信部３４に送信する。データ送信部３４は，情報検索サーバ１のデータ受信部１１へ操作情報を送信する。
【００３５】
［情報検索サーバ１における操作履歴情報の蓄積］
図５に示すように，情報検索サーバ１のデータ受信部１１にて，ユーザ端末２から送信された操作情報を受信する。情報抽出部２２は，操作情報に含まれる操作対象のＵＲＬから本文（テキスト）に含まれるキーワードの抽出を行い，さらに各キーワードの出現数を保存する。キーワードの抽出は，例えばＷｅｂページの本文について形態素解析を行い，名詞を抽出することにより実現する。このとき，所定の辞書等を用いて，主要な名詞だけをキーワードとして選別するようにしてもよい。
【００３６】
次に，評価値付与部２３は，操作対象のＷｅｂページに対して，操作情報からその操作に対する評価値を算出する。評価値付与部２３における評価値は，ある操作内容ｉの重み付け係数をＨｉ として，その回数をＺｉ とすると，次の式により算出される。
【００３７】
Ｅ＝ΣＨｉ ・Ｚｉ
操作内容ｉの重み付け係数Ｈｉ は，例えば「印刷」の操作に対しては“１０”，「本文のコピー」に対しては“８”，「ＵＲＬのコピー」に対しては“６”，「ブックマーク登録」に対しては“４”というように，商品の購入時において参考の重要度を示すと考えられる予め定められた値である。
【００３８】
操作履歴蓄積部１２は，操作対象（ＷｅｂページのＵＲＬ），Ｗｅｂページに含まれる本文（テキスト）や画像情報，操作内容，さらに情報抽出部２２で抽出されたキーワード等からなる操作対象情報を含む操作履歴情報を，操作履歴ＤＢ１００に保存する。操作対象情報は，図３に示すように，各ユーザのユーザＩＤ，操作対象，操作内容，操作回数および評価値の操作履歴情報と関連づけて操作履歴ＤＢ１００に蓄積される。
【００３９】
ユーザがＥＣサイト４またはＰＯＳ端末を有する販売店から商品を購入したときの処理の流れは，以下のとおりとなる。
【００４０】
［ユーザの購入履歴の送出処理］
あるユーザが商品の購入を行った時点で，ＥＣサイト４（またはＰＯＳ端末）は，購入履歴情報として，購入者のユーザＩＤ，購入商品名（または商品型番），ジャンル，購入日時の情報を，情報検索サーバ１へ送信する。
【００４１】
［情報検索サーバ１における購入履歴情報の蓄積］
情報検索サーバ１は，図５に示すように，データ受信部１１にてＥＣサイト４等からの購入履歴情報を受信する。購入履歴蓄積部１３は，購入履歴ＤＢ１０１に，ＥＣサイト４等から受信したユーザＩＤ，商品名，ジャンル，購入日時などからなる購入履歴情報を購入履歴ＤＢ１０１に保存する。
【００４２】
次に，何らかの商品の購入を希望するユーザが，購入を検討している商品に関連する情報を検索するときの処理の流れを説明する。
【００４３】
［ユーザの要求イベント検出処理］
ユーザが，ユーザ端末２にてＷｅｂブラウザ上から要求情報（検索対象の商品名やジャンル名）を入力し，関連する情報の出力を要求すると，要求イベント検出部３２は，図４（Ａ）に示すように要求のイベント発生を検知し，要求情報をデータ送信部３４に送信し，データ送信部３４は，情報検索サーバ１に要求情報を送信する。
【００４４】
［情報検索サーバ１の要求情報受信処理］
情報検索サーバ１では，データ受信部１１にて，ユーザ端末２からの要求情報を受信し，要求イベント検出部１４がこの要求イベントを検出すると，要求情報に含まれる対象商品名を購入者抽出部１５へ通知する。以上の処理をトリガーとして，以下の購入者抽出処理，関連情報抽出処理，カテゴリ数決定処理，情報分類処理，提示順番制御処理，カテゴリ名付与処理，検索情報の送出処理が行われる。
【００４５】
［購入者抽出処理］
購入者抽出部１５は，要求イベント検出部１４から対象商品名（例えば商品Ａ）の要求情報を受け取ると，購入履歴ＤＢ１０１から要求情報と同一の商品を購入した購入者を検索し，購入者リストを作成する。作成した購入者リストを関連情報抽出部１６へ送る。
【００４６】
［関連情報抽出処理］
関連情報抽出部１６は，購入者抽出部１５から購入者リストを受け取り，購入者リスト中の各ユーザについての操作履歴情報を操作履歴ＤＢ１００から検索する。すなわち，操作履歴ＤＢ１００から購入者リストに記載されているユーザＩＤを持ち，かつキーワードに要求情報の対象商品名を含む操作履歴情報を抽出する。
【００４７】
ここで抽出された操作履歴情報を，以下では，操作履歴情報群ＧＡ として説明する。関連情報抽出部１６は，操作履歴情報群ＧＡ をカテゴリ数決定部１７へ送出する。
【００４８】
［カテゴリ数決定処理］
カテゴリ数決定部１７は，関連情報抽出部１６から操作対象情報，キーワード，キーワードの出現頻度からなる操作履歴情報群ＧＡ を受け取る。カテゴリ数決定部１７は，各操作履歴情報に含まれるキーワードの出現数により各操作対象の特徴量を定め，特徴量が近いものを順次統合して代表特徴量を算出し，代表特徴量数がｉ（ただし，１≦ｉ≦特徴量数−１）のときとｉ＋１のときの各代表特徴量の偏在に関する統計情報に基づいて，代表特徴量数を決定し，その代表特徴量数に応じたカテゴリ数を決定する。
【００４９】
カテゴリ数決定部１７は，ユーザが指定した値または予めシステムが定めた値をカテゴリ数として決定してもよいが，本実施の形態では，具体的には次のようにカテゴリ数を決定する。
【００５０】
まず，操作履歴情報群ＧＡ に含まれる操作対象に対して，以下の処理により操作対象（Ｗｅｂぺージ）の特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝ｌ，２，３， …， Ｍ）を計算する。ここでは，“ベクトルＶ”を“↑Ｖ”と表すことにする。
【００５１】
（ａ）操作履歴情報群ＧＡ に含まれる操作対象の総数Ｍ（対象となる総ページ数）をカウントする。さらに，操作履歴情報群ＧＡ に含まれるすべてのキーワードを抽出し，その総数をＮとする。
【００５２】
（ｂ）ｉ番目（ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）の操作対象に含まれるキーワード出現数の２乗和ｅｉ ２ を以下の式により求める。
【００５３】
ｅｉ ２ ＝ΣＷｉｊ ２ （ｊ＝１，２，３，…，Ｎ）
ここで，Ｗｉｊは，ｉ番目の操作対象における，ｊ番目のキーワードの出現数である。
【００５４】
（ｃ）ｉ番日の操作対象の特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝ｌ，２，３， …， Ｍ）を以下の式で定義する。
【００５５】
↑ｓｉ ＝（Ｗｉ１／ｅｉ ，Ｗｉ２／ｅｉ ，Ｗｉ３／ｅｉ ，…，ＷｉＮ／ｅｉ ）
ここでは，出現するキーワードの割合が，そのＷｅｂページの特徴を意味づけると考え，長さが“１”になるように正規化している。
【００５６】
（ｄ）次に，特徴ベクトル↑ｓｉ の代表ベクトル数Ｘ（Ｘ≦Ｍを満たす自然数）を，以下の処理により決定し，カテゴリ数＝Ｘとする。
【００５７】
（ｉ） 代表ベクトル数Ｘ＝１とする。
【００５８】
（ｉｉ） ↑ｓｉ （ｉ＝ｌ，２，３， …， Ｍ）の中で，最も距離の近い２つのベクトルを見つけ，この２点を候補ベクトルとする。ここで，その２点の中間の座標（ただし，評価値Ｅで重み付けを行う）を求め正規化し，その点を２点の代表ベクトルとして新たに加える（詳細は後述する）。ただし，２つの候補ベクトルは消滅させる。
【００５９】
（ｉｉｉ）ベクトルの残数がＸになるまで， （ｉｉ） を繰り返す。
【００６０】
（ｉｖ） 代表ベクトルを↑ｔｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）とする。
【００６１】
（ｖ） 特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）を，最も近い↑ｔｋ に近似したときの平均２乗誤差σＸ ２ を算出する。
【００６２】
（ｖｉ） さらに， （ｉｉ） 〜 （ｖ） の処理の特徴ベクトル↑ｓｉ を参照ベクトルに置き換えた場合の平均２乗誤差σ′Ｘ ２ を算出する。この参照ベクトルは，長さが１の単位ベクトルで，Ｎ次元ベクトルの空間にベクトル間の間隔ができるだけ均一でベクトルの方向が偏在しないように定義されたベクトルとする。参照ベクトルの算出については後述する。
【００６３】
（ｖｉｉ）Ｘ＝１なら，Ｘ＝Ｘ＋１として， （ｉｉ） に戻る。
【００６４】
（ｖｉｉｉ） σ′Ｘ−１ ２ −σ′Ｘ ２ ＜σＸ−１ ２ −σＸ ２ ならＸ＝Ｘ＋１として， （ｉｉ） に戻る。
【００６５】
（ｉｘ） このときのカテゴリ数＝Ｘとする。
【００６６】
（ｘ） 処理終了。
【００６７】
上記処理 （ｖｉ） における参照ベクトルの算出は，以下のように行う。
（１）Ｍ≦Ｎ（分類したいベクトル数が次元数よりも小さい，もしくは同等）の場合：
Ｎ次元の各要素のうち１つが“１”で，他は“０”のものを参照ベクトルとする。
（２）Ｍ＞Ｎ（分類したいベクトル数が次元数よりも大きい）場合：
（ａ）２・ａＮ−１ ＞Ｍを満たすａを，以下の手順で算出する。ここで，ａは，Ｎ＝２のときに，０≦θ＜πに存在するベクトル数とし，偶数かつ自然数とする。
【００６８】
（ｉ） ａ＝（Ｍ／２）１／（Ｎ−１） となるａを算出する。
【００６９】
（ｉｉ） ａ＝ ＲｏｕｎｄＵＰ（ａ）を算出する。ここで， ＲｏｕｎｄＵＰ（ｘ）は，ｘの小数点以下第１位を切り上げて整数化を行う関数である。
【００７０】
（ｉｉｉ） ｂ＝ ｍｏｄ（ａ，２）を算出し，
ｂ＝０なら，ａ＝ａ，
ｂ＝１なら，ａ＝ａ＋１とする。
【００７１】
ここで， ｍｏｄ（ｘ，ｙ）は，ｘをｙで割ったときの余りを算出する関数である。
【００７２】
（ｂ）ベクトルの角度間隔θｄ ＝π／ａを算出する。
【００７３】
（ｃ）以下の極座標の定義を用いて参照ベクトルがＮ次元の空間内に均等な間隔で配置されるように作成する。
【００７４】
【００７５】
上記（ｄ）の （ｉｉ） における新たな代表ベクトルの算出は，以下のように行う。前提として，ある２つの特徴ベクトルを↑ｓ１ ，↑ｓ２ とし，それらの評価値をＥ１ ，Ｅ２ とする。
（１）ある２つの特徴ベクトルに対する新たな代表ベクトル↑ｔを，以下の式により算出する。
【００７６】
↑ｔ＝（Ｅ１ ・↑ｓ１ ＋Ｅ２ ↑ｓ２ ）／（Ｅ１ ＋Ｅ２ ）
（２）代表ベクトル↑ｔの長さを１に正規化する。
（３）新たな代表ベクトル↑ｔの評価値Ｅを，以下の式により算出する。
【００７７】
Ｅ＝Ｅ１ ＋Ｅ２
［情報分類処理］
カテゴリ数決定部１７によりカテゴリ数が決定されると，情報分類部１８は，カテゴリ数決定部１７からカテゴリ数Ｘと，各Ｗｅｂページの特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）を受け取る。また，情報分類部１８は，関連情報抽出部１６より，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報を受け取る。
【００７８】
情報分類部１８は，受け取った特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）のそれぞれを，カテゴリ数決定部１７で算出された代表ベクトル↑ｔｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）の中から最も２乗誤差の少ない特徴ベクトルに分類する。ここで，代表ベクトル↑ｔｋ に分類された特徴ベクトルの集合をＳｋ とする。
【００７９】
［提示順番制御処理］
提示順番制御部１９は，情報分類部１８から特徴ベクトルの集合Ｓｋ ，代表ベクトル↑ｔｋ および特徴ベクトル↑ｓｉ を受け取ると，以下の手順で，特徴ベクトルの集合Ｓｋ に所属する特徴ベクトルの提示順番を決定する。
【００８０】
（ａ）ｋ＝１とする。
【００８１】
（ｂ）特徴ベクトルの集合Ｓｋ の中から，代表ベクトル↑ｔｋ との２乗誤差の最も少ない特徴べクトルを選出し，これを基準ページとして提示する順番を１とする。
【００８２】
（ｃ）次に，基準ぺージの特徴ベクトルとの２乗誤差の最も少ない特徴ベクトルを算出し，そのページを提示する順番を２とする。
【００８３】
（ｄ）同様に，提示順番ｙの特徴ベクトルとの２乗誤差の最も少ない特徴ベクトルを算出し，そのページを提示する順番をｙ＋１とする。ただし，すでに提示順番が決まったものは，ｙ＋１番目の候補から除外する。
【００８４】
（ｅ）ｙ＝ｙ＋１として，ｙが特徴ベクトルの集合Ｓｋ に所属する特徴ベクトルの数に一致するまで（ｄ）の処理を繰り返す。
【００８５】
（ｆ）ｋ＝ｋ＋１として，ｋ＞Ｘを満たすまで，上記処理（ｂ）に戻る。
【００８６】
（ｇ）処理終了。
【００８７】
［カテゴリ名付与処理］
カテゴリ名付与部２０は，情報分類部１８から代表ベクトル↑ｔｋ を受け取る。次に，代表ベクトル↑ｔｋ に分類された特徴ベクトルの集合Ｓｋ に属する特徴ベクトル↑ｓｋ の要素のうち，最も数値（Ｗｋｊ／ｅｋ ）の高い要素を抽出し，その要素に対応するキーワードを特徴ベクトルの集合Ｓｋ のネーム（名前）Ｎｋ とする。
【００８８】
［検索情報の送信］
データ送信部２１は，ユーザ端末２から受信した要求情報への応答として，カテゴリ数Ｘ，ネームＮｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ），特徴ベクトルの集合Ｓｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）それぞれの提示順番，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報をユーザ端末２へ送信する。
【００８９】
［ユーザ端末における表示制御］
ユーザ端末２では，図４（Ｂ）に示すように，データ受信部３５にて，情報検索サーバ１から送信されたカテゴリ数Ｘ，ネームＮｋ （ｋ＝１，２，３…，Ｘ），特徴ベクトルの集合Ｓｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）それぞれの提示順番，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報を受信し，表示制御部３６に渡す。
【００９０】
表示制御部３６は，受信した各カテゴリのネームＮｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）のすべてを表示する。ユーザ端末２のユーザがあるネームＮｋ をクリック（選択）したら，特徴ベクトルの集合Ｓｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）のそれぞれの提示順番通りに，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報を並び替えて，ユーザに情報を提示する。このとき，ユーザに対しては，「進む」，「戻る」，「ページ指定」といったユーザ・インタフェースを準備する。
【００９１】
図６は，ユーザ端末２における検索結果の表示画面の例を示す。ユーザが，商品名「クウキクリーン」，ジャンル名「空気清浄機」を対象として，ユーザ端末２から情報検索サーバ１へ関連情報検索の要求情報を送信し，その結果，情報検索サーバ１から提示されたカテゴリ名（ネーム）の一覧から「脱臭力」のカテゴリを選択したときに表示された画面例の示している。画面左には，商品名，ジャンル名，カテゴリ名，提示順番と，「進む」，「戻る」のボタン，ページ指定の番号入力欄が表示され，画面右側には，ＵＲＬおよびそのＷｅｂ画面が表示されている。「進む」ボタンを押すことで，順次，次の提示順番の操作対象情報が提示される。
【００９２】
図７は，情報検索サーバ１の処理フローチャートである。まず，データ受信部１１で，ユーザ端末２からの操作情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０）。操作情報を受信した場合，ユーザの操作履歴情報を操作履歴ＤＢ１００に蓄積する処理を行い（ステップＳ１１），その後，ステップＳ１０へ戻る。
【００９３】
また，データ受信部１１でＥＣサイト４等から購入履歴情報を受信したか否かを判定し（ステップＳ１２），購入履歴情報を受信した場合，その購入履歴情報を購入履歴ＤＢ１０１に蓄積する処理を行い（ステップＳ１３），その後，ステップＳ１０へ戻る。
【００９４】
また，データ受信部１１でユーザ端末２からのユーザが購入を検討したい商品に関連する情報の要求情報を受信したか否かを判定し（ステップＳ１４），要求情報を受信した場合，ステップＳ１５へ進む。受信しなかった場合には，サービスの終了指示があったか否かを判定し（ステップＳ２２），終了指示がなければ，ステップＳ１０へ戻る。
【００９５】
ユーザ端末２から要求情報を受信した場合，その要求情報で指定された商品を購入した購入者を購入履歴ＤＢ１０１から抽出し，購入者リストを生成する（ステップＳ１５）。次に，購入者リストに基づいて操作履歴ＤＢ１００から関連情報の抽出を行う（ステップＳ１６）。その関連情報の抽出処理によって得た操作履歴情報に含まれる操作対象のカテゴリ数の決定処理を行う（ステップＳ１７）。具体的には，受け取った操作履歴情報に含まれる操作対象の特徴ベクトルを計算し，類似する特徴ベクトルをまとめることにより代表ベクトル数を算出することを通じてカテゴリ数を決定する。
【００９６】
次に，特徴ベクトルのそれぞれを，カテゴリ数決定処理で算出された代表ベクトルの中から最も２乗誤差の少ない特徴ベクトルに分類する情報分類処理を行う（ステップＳ１８）。続いて，特徴ベクトルの集合に属する特徴ベクトルの提示順番を決定する提示順番制御処理を行う（ステップＳ１９）。次に，特徴ベクトルの集合のネームを付与するカテゴリ名付与処理を行い（ステップＳ２０），ユーザ端末２へ要求情報に対する検索情報の送信処理を行う（ステップＳ２１）。その後，ステップＳ２２へ進む。
【００９７】
以上の情報検索サーバ１およびユーザ端末２が行う処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【００９８】
【発明の効果】
本発明によれば，ユーザが購入を検討している商品に関連する情報の中から，購入者が注目した情報を適切な表示順位に基づいて自動的かつ即座に提示することで，購入時に必要とされる情報を容易に獲得することが可能となる。
【００９９】
本発明は，商品購入時の関連情報の検索だけではなく，一般の行動の選択もしくは情報の選択のための検索にも適用可能である。例えば，いくつかの旅行先の候補の中から希望に合った旅行先の関連情報を検索するような場合にも，本発明による情報検索を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム全体構成の概要を示す図である。
【図２】本システムの詳細な構成例を示す図である。
【図３】ユーザ端末または情報検索サーバにおけるデータの詳細を示す図である。
【図４】ユーザ端末におけるデータの流れを示す図である。
【図５】情報検索サーバにおけるデータの流れを示す図である。
【図６】ユーザ端末における検索結果の表示画面の例を示す図である。
【図７】情報検索サーバの処理フローチャートである。
【符号の説明】
１ 情報検索サーバ
２ ユーザ端末
３ Ｗｅｂサイト
４ ＥＣサイト
１１ データ受信部
１２ 操作履歴蓄積部
１３ 購入履歴蓄積部
１４ 要求イベント検出部
１５ 購入者抽出部
１６ 関連情報抽出部
１７ カテゴリ数決定部
１８ 情報分類部
１９ 提示順番制御部
２０ カテゴリ名付与部
２１ データ送信部
２２ 情報抽出部
２３ 評価値付与部
３１ 入出力装置
３２ 要求イベント検出部
３３ 操作検出部
３４ データ送信部
３５ データ受信部
３６ 表示制御部
１００ 操作履歴ＤＢ
１０１ 購入履歴ＤＢ
２００ ユーザ情報管理ＤＢ
【発明の属する技術分野】
本発明は，検索情報の提示技術に関し，特に，例えばユーザが購入を予定する商品等に関する情報をインターネットを通じて検索する際に，購入検討に有用な情報を絞り込んで提示する装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ユーザが，購入を予定する商品やサービス（以下，「商品」はサービスも含むものとする）に関して，事前に注目する商品の内容を確認することや，注目する商品のライバル商品との比較検討を行うことは，賢い消費者の行動として普通のことと考えられる。
【０００３】
商品に関する情報の入手には，以下の手段が考えられる。
（１）ユーザ自らが店舗にて，パンフレットによる情報入手や店員から商品説明を受ける。
（２）ユーザ自らが図書館や本屋にて，ジャンル毎の雑誌を閲覧する。
（３）ユーザ自らが，友人や知人からの口コミ情報を入手する。
（４）ユーザ自らが，コミュニティサイト（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｋｗｅｂ．ｎｅ．ｊｐ，ｈｔｔｐ：／／ｃｏｍ．ｎｉｆｔｙ．ｃｏｍ／ｆｏｒｕｍ等） や商品に関する掲示板（ｈｔｔｐ：／／ｋａｋａｋｕ．ｃｏｍ／など） に質問文を投稿して，興味をもった別のユーザからの回答を待ち，適時，質間と回答を繰り返して情報入手を実施する。
（５）ユーザ自らが，関連するキーワードを例えば以下の非特許文献１〜非特許文献３等に示される検索エンジンに入力して検索を行い，その後，情報の取捨選択を実施する。
【０００４】
【非特許文献１】
インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ＞
【非特許文献２】
インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏ．ｎｅ．ｊｐ＞
【非特許文献３】
インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏ．ｊｐ ＞
【発明が解決しようとする課題】
しかし，上記従来技術による情報収集には，以下の問題点がある。
【０００５】
（１）販売側（売り手側）からの情報のみとなり，トラブル等のマイナス情報も含めた利用体験に基づく様々な人からの情報の入手は困難である。
【０００６】
（２）注目する商品が雑誌記事の対象になっているか（もしくは，過去に掲載されたことがあったか）を確認する作業が必要であり，さらに，必ずしも情報が得られるとは限らないため確実性に乏しい。
【０００７】
（３）友人や知人からの口コミ情報の入手は，購入を検討している商品に関する情報を友人や知人が持っているかどうかは不確かであり，交際範囲によって情報の入手可能なジャンルが制限されるという欠点がある。
【０００８】
（４）Ｑ＆Ａサイトや掲示板を利用する場合，適切な質間文の作成作業が必要である。さらに，回答者はボランティアに基づいているため，必ず回答を得られるとは限らず，上記（２）同様に情報入手の確実性に乏しい。また，仮に回答を得られたとしても，詳細情報を知るためには，回答者とのコミュニケーションをとる時間を必要とするため，通常は即座に有用な情報を入手できないことが多い。
【０００９】
（５）例えば，上記非特許文献１〜非特許文献３等に示されるような検索エンジンを利用する場合，これらの検索エンジンは，より多くのページからリンクされるページ，より優れたページからリンクされているページを重要なページとして評価し，高いランキングを与えており，購入に有用な情報としての観点から表示順位を制御しているわけではないため，検索結果として提示される情報について，購入の検討に有用と考えられる情報としての分類および表示順位の決定が行われているわけではない。
【００１０】
また，検索されたページ間の類似度が考慮されていないため，検索結果の情報をユーザが１つ１つ閲覧し確認しながら情報を取捨選択する作業が必要であり，即座に有用な情報を入手することが困難となっている。
【００１１】
すなわち，近年，インターネットの普及により，注目する商品やライバル商品に関する情報が掲載されたカタログはもちろん，商品を実際に購入した人からの口コミ情報もパソコン等を利用して検索することが可能になっている。これにより，商品の詳細情報として従来の友人・知人に制限されることなく，様々な人からの口コミ情報を参照できるようになっている。
【００１２】
しかし，様々な情報に接することができることは，逆に，多数の情報から有用な情報を探し出す作業が必要となる。現在，インターネット上から得られる情報は膨大で，例えば，コードレス電話を探す際に，「コードレス電話機」と検索キーを指定し検索エンジンにて検索を実行すると，例えば上記非特許文献３の検索エンジンでは，６，５７０ 件もの情報が提示され，ユーザは自ら情報を確認して絞り込むといった作業が必要になる。そこで，膨大な情報から即座に，しかも購入検討に有用な情報を絞り込んで提示するシステムが必要になる。
【００１３】
本発明は，上記従来技術の問題点を解決し，例えばユーザが購入を検討している商品に関連する情報の中から，購入者が注目した情報を適切な表示順位に基づいて自動的かつ即座に提示することで，購入時に必要とされる情報を容易に獲得することが可能な検索情報の提示技術を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため，本発明の選択関連情報の情報検索装置は，ネットワークを介してユーザ端末に接続され，ユーザが行動もしくは情報を選択する際の指針を与える情報をユーザ端末に提示する情報検索装置であって，ユーザを識別するユーザＩＤと，ネットワークを介した情報閲覧の操作対象の情報とを含む各ユーザの操作情報を受信し，操作履歴情報として蓄積する操作履歴蓄積手段と，ユーザを識別するユーザＩＤと，ユーザが選択した選択対象の情報とを含む各ユーザの選択情報を受信し，選択履歴情報として蓄積する選択履歴蓄積手段と，あるユーザ端末からの選択関連情報の検索要求に対して，検索要求情報に含まれるキーワードと，前記選択履歴情報に含まれるキーワードとの照合により，関連する選択対象を選択したユーザ群を特定する選択ユーザ抽出手段と，特定したユーザ群の各ユーザの前記操作履歴情報から，前記検索要求情報に含まれるキーワードを含む操作履歴情報群を抽出する関連情報抽出手段と，抽出した操作履歴情報群の操作対象の情報を分類するカテゴリ数を決定するカテゴリ数決定手段と，決定したカテゴリ数に応じて前記操作履歴情報群の操作対象の情報を分類する情報分類手段と，前記各カテゴリ内で提示順番を決定する提示順番制御手段と，前記各カテゴリに対し，カテゴリ名を付与するカテゴリ名付与手段と，検索要求元のユーザ端末に前記カテゴリ名を提示し，ユーザ端末から要求されたカテゴリ名に分類されている操作対象の情報を前記提示順番に従って提示するデータ送信手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
操作履歴情報として，Ｗｅｂページの閲覧に関する操作情報，選択履歴情報としてユーザの商品購入履歴情報を例に説明する。商品を購入した人が参考にした情報は，消費行動にのっとったものであり，その過程で入手された情報（特に注目された情報）は，他のユーザが購入のために比較検討するための情報として有用であると考えられる。そこで，本発明は，上述した課題を解決するため，以下のような手段を用いる。
【００１６】
（１）各ユーザのインターネット上の情報閲覧履歴として，閲覧したＵＲＬ，閲覧時間，操作内容（ブックマークヘの登録有無，印刷実施の有無，Ｗｅｂページ全体保存の有無，本文内のコピー実施の有無等）を収集し，ネットワークを介してユーザ端末と接続する情報検索サーバの操作履歴データベース（ＤＢ）に保存する。
【００１７】
（２）情報検索サーバにおいて，（１）で保存したＷｅｂページに，操作内容に基づいて購入時にどの程度参考になったかの参考の度合いを示す指標となる評価値を付与し，操作履歴ＤＢ上に保存する。
【００１８】
（３）また，情報検索サーバにおいて，ＥＣサイトや販売店のＰＯＳ端末から各ユーザの購入履歴情報を収集し，購入履歴ＤＢ上に保存する。
【００１９】
（４）あるユーザＡが，ユーザ端末から購入を検討している商品Ａの名称や型番，ジャンルを入力すると，情報検索サーバは，商品Ａを購入したユーザ群ＵＡ を購入履歴ＤＢから抽出する。
【００２０】
（５）情報検索サーバは，ユーザ群ＵＡ の各ユーザが閲覧したＷｅｂページを操作履歴ＤＢから取り出し，さらに，その中から商品Ａもしくは商品Ａのジャンルをキーワードに含むＷｅｂページ群ＰＡ を抽出する。
【００２１】
（６）情報検索サーバは，Ｗｅｂページ群ＰＡ のカテゴリ数ＣＡ を算出する。ここでは，カテゴリ数と各Ｗｅｂページの内容のばらつきを考慮して，最適なカテゴリ数を決定する。
【００２２】
（７）情報検索サーバは，カテゴリ数ＣＡ に応じてＷｅｂページ群ＰＡ を分類する。
【００２３】
（８）情報検索サーバは，各カテゴリ内で連続性を持たせた提示順番を決定する。ここでは，各カテゴリを代表する特徴量が話題の中心と考え，その特徴量に最も近いＷｅｂページを提示順番１として，これを基準ページとする。次に，基準ページに記述内容が最も近いＷｅｂページを検索する。ここで検索されたＷｅｂページを提示順番２として，これを次の基準ページとして，以下同様の処理を繰り返す。
【００２４】
（９）情報検索サーバは，ユーザＡに，カテゴリ数ＣＡ のカテゴリ名（カテゴリ名は出現頻度の高いワードから，指定した個数を抽出）を提示し，さらにユーザＡが指定したカテゴリに分類されているＷｅｂページを（８）で決定した提示順番の順に提示する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下，図を用いて本発明の実施の形態を説明する。図１は，本発明のシステム全体構成の概要を示す図である。１は情報を検索し，検索した情報を送信する情報検索サーバ，２はユーザ端末，３はＷｅｂサイト，４はユーザが電子商取引きにより商品等の購入を行うＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ） サイト，５はネットワークである。また，１００はユーザ毎の操作履歴情報が保存される操作履歴データベース（以下，データベースをＤＢと記す），１０１はユーザ毎の購入履歴情報が保存される購入履歴ＤＢ，２００はユーザ情報が保存されるユーザ情報管理ＤＢである。
【００２６】
図１に示すシステムにおいて，各ユーザの購入履歴情報は，ユーザが実際に購入を行ったＥＣサイト４から情報検索サーバ１へ送付されるものとする。情報検索サーバ１は，各ユーザの購入履歴情報を，ＥＣサイト４からではなく，一般のＰＯＳ端末等から収集してもよい。また，操作履歴ＤＢ１００および購入履歴ＤＢ１０１に蓄積される各ユーザの操作履歴情報，購入履歴情報は，各ユーザを一意に識別するユーザＩＤによって関連付けられるものとする。
【００２７】
図２は，本システムの詳細な構成例を示す図である。情報検索サーバ１内において，１１はユーザ端末２およびＥＣサイト４から送信された情報を受信するデータ受信部，１２は操作履歴ＤＢ１００に操作履歴情報を保存する操作履歴蓄積部，１３は購入履歴ＤＢ１０１に購入履歴情報を保存する購入履歴蓄積部，１４はユーザ端末２からの要求イベント発生を検出する要求イベント検出部，１５は購入履歴ＤＢ１０１から購入者リストを抽出する購入者抽出部，１６は操作履歴ＤＢ１００から購入者の操作履歴情報を抽出する関連情報抽出部，１７は抽出された操作履歴情報に含まれる操作対象（Ｗｅｂページ等）のカテゴリ数を決定するカテゴリ数決定部，１８は決定されたカテゴリ数に応じて操作対象を分類する情報分類部，１９は操作対象の提示順番を決定する提示順番制御部，２０は分類した操作対象のカテゴリにカテゴリ名を付与するカテゴリ名付与部，２１はデータ送信部，２２は操作情報から操作対象の本文に含まれるキーワードを抽出する情報抽出部，２３は操作対象の評価値を算出する評価値付与部である。
【００２８】
また，ユーザ端末２内において，３１はディスプレイやキーボード，マウス等の入出力装置，３２は入出力装置３１からの要求イベントの発生を検出する要求イベント検出部，３３はＷｅｂページ等の操作対象に対して行われた操作内容を検出する操作検出部，３４は情報検索サーバ１へ操作情報，要求情報を送信するデータ送信部，３５は情報検索サーバ１から検索情報等を受信するデータ受信部，３６は入出力装置３１に検索情報等の表示制御を行う表示制御部である。
【００２９】
まず，各部が扱うデータおよび各ＤＢに蓄積されるデータの概要について，図３に従って説明する。図３は，ユーザ端末２および情報検索サーバ１におけるデータの詳細を示す図である。図３に示すように，ユーザ情報管理ＤＢ２００には，ユーザ情報として，ユーザを一意に識別するユーザＩＤが格納されている。ユーザ端末２における操作検出部３３が出力する操作情報は，ユーザＩＤ，操作対象，操作内容，操作回数である。この例における操作対象は，ＷｅｂページのＵＲＬであり，操作内容は，Ｗｅｂページに対する「印刷」，「本文のコピー」，「ＵＲＬのコピー」，「ブックマーク登録」というような操作の種類を示す情報である。ユーザ端末２における要求イベント検出部３２が出力する要求情報は，ユーザが購入を検討するために要求する検索商品名である。
【００３０】
情報検索サーバ１における操作履歴ＤＢ１００には，操作履歴情報および操作対象情報が格納される。操作履歴情報は，ユーザＩＤ，操作対象，操作内容，操作回数，評価値といった項目から構成される。また，操作対象情報は，操作対象，操作対象内容（Ｗｅｂページのテキスト情報，画像情報等），キーワード，各キーワードの出現頻度といった項目から構成される。操作履歴情報と操作対象情報とは，操作対象（ＵＲＬ）によりリンクされる。なお，図３の操作履歴情報と操作対象情報とを分離しないで１つの操作履歴情報として蓄積してもよい。購入履歴ＤＢ１０１には，購入者のユーザＩＤ，購入商品名，ジャンル，購入日時といった項目から構成される購入履歴情報が蓄積される。
【００３１】
図４は，ユーザ端末２におけるデータの流れを示す図である。図４（Ａ）は，情報検索サーバ１のデータ受信部１１へ操作情報，要求情報を送信する場合，図４（Ｂ）は，検索情報サーバ１のデータ送信部２１から情報を受信する場合を示している。また，図５は，情報検索サーバ１におけるデータの流れを示す。
【００３２】
以下，図４および図５に従って，図２に示すユーザ端末２および情報検索サーバ１における各部の処理について説明する。
【００３３】
大きな処理フェーズとして，ユーザの操作履歴情報の蓄積，ユーザの購入履歴情報の蓄積，ユーザの検索要求に対する処理のフェーズがある。まず，ユーザの操作履歴情報の蓄積の処理について説明する。処理の流れは，ユーザ端末２におけるユーザの操作検出処理，情報検索サーバ１における操作履歴情報の蓄積処理である。
【００３４】
［ユーザの操作検出処理］
図４（Ａ）に示すように，入出力装置３１からＷｅｂブラウザに関する操作情報が入力されると，操作検出部３３は，その操作イベント情報を検知する。このとき，Ｗｅｂページ等の操作対象として，ユーザが閲覧しているＵＲＬと閲覧開始時刻を検出する。さらに，操作対象に行われた操作内容として，「印刷」，「本文のコピー」，「ＵＲＬのコピー」，「ブックマーク登録」等の操作の種別を検出する。操作検出部３３は，検出した結果から，操作情報として，ユーザＩＤ，操作内容，操作回数，操作対象（ＷｅｂページのＵＲＬ），閲覧開始時刻をデータ送信部３４に送信する。データ送信部３４は，情報検索サーバ１のデータ受信部１１へ操作情報を送信する。
【００３５】
［情報検索サーバ１における操作履歴情報の蓄積］
図５に示すように，情報検索サーバ１のデータ受信部１１にて，ユーザ端末２から送信された操作情報を受信する。情報抽出部２２は，操作情報に含まれる操作対象のＵＲＬから本文（テキスト）に含まれるキーワードの抽出を行い，さらに各キーワードの出現数を保存する。キーワードの抽出は，例えばＷｅｂページの本文について形態素解析を行い，名詞を抽出することにより実現する。このとき，所定の辞書等を用いて，主要な名詞だけをキーワードとして選別するようにしてもよい。
【００３６】
次に，評価値付与部２３は，操作対象のＷｅｂページに対して，操作情報からその操作に対する評価値を算出する。評価値付与部２３における評価値は，ある操作内容ｉの重み付け係数をＨｉ として，その回数をＺｉ とすると，次の式により算出される。
【００３７】
Ｅ＝ΣＨｉ ・Ｚｉ
操作内容ｉの重み付け係数Ｈｉ は，例えば「印刷」の操作に対しては“１０”，「本文のコピー」に対しては“８”，「ＵＲＬのコピー」に対しては“６”，「ブックマーク登録」に対しては“４”というように，商品の購入時において参考の重要度を示すと考えられる予め定められた値である。
【００３８】
操作履歴蓄積部１２は，操作対象（ＷｅｂページのＵＲＬ），Ｗｅｂページに含まれる本文（テキスト）や画像情報，操作内容，さらに情報抽出部２２で抽出されたキーワード等からなる操作対象情報を含む操作履歴情報を，操作履歴ＤＢ１００に保存する。操作対象情報は，図３に示すように，各ユーザのユーザＩＤ，操作対象，操作内容，操作回数および評価値の操作履歴情報と関連づけて操作履歴ＤＢ１００に蓄積される。
【００３９】
ユーザがＥＣサイト４またはＰＯＳ端末を有する販売店から商品を購入したときの処理の流れは，以下のとおりとなる。
【００４０】
［ユーザの購入履歴の送出処理］
あるユーザが商品の購入を行った時点で，ＥＣサイト４（またはＰＯＳ端末）は，購入履歴情報として，購入者のユーザＩＤ，購入商品名（または商品型番），ジャンル，購入日時の情報を，情報検索サーバ１へ送信する。
【００４１】
［情報検索サーバ１における購入履歴情報の蓄積］
情報検索サーバ１は，図５に示すように，データ受信部１１にてＥＣサイト４等からの購入履歴情報を受信する。購入履歴蓄積部１３は，購入履歴ＤＢ１０１に，ＥＣサイト４等から受信したユーザＩＤ，商品名，ジャンル，購入日時などからなる購入履歴情報を購入履歴ＤＢ１０１に保存する。
【００４２】
次に，何らかの商品の購入を希望するユーザが，購入を検討している商品に関連する情報を検索するときの処理の流れを説明する。
【００４３】
［ユーザの要求イベント検出処理］
ユーザが，ユーザ端末２にてＷｅｂブラウザ上から要求情報（検索対象の商品名やジャンル名）を入力し，関連する情報の出力を要求すると，要求イベント検出部３２は，図４（Ａ）に示すように要求のイベント発生を検知し，要求情報をデータ送信部３４に送信し，データ送信部３４は，情報検索サーバ１に要求情報を送信する。
【００４４】
［情報検索サーバ１の要求情報受信処理］
情報検索サーバ１では，データ受信部１１にて，ユーザ端末２からの要求情報を受信し，要求イベント検出部１４がこの要求イベントを検出すると，要求情報に含まれる対象商品名を購入者抽出部１５へ通知する。以上の処理をトリガーとして，以下の購入者抽出処理，関連情報抽出処理，カテゴリ数決定処理，情報分類処理，提示順番制御処理，カテゴリ名付与処理，検索情報の送出処理が行われる。
【００４５】
［購入者抽出処理］
購入者抽出部１５は，要求イベント検出部１４から対象商品名（例えば商品Ａ）の要求情報を受け取ると，購入履歴ＤＢ１０１から要求情報と同一の商品を購入した購入者を検索し，購入者リストを作成する。作成した購入者リストを関連情報抽出部１６へ送る。
【００４６】
［関連情報抽出処理］
関連情報抽出部１６は，購入者抽出部１５から購入者リストを受け取り，購入者リスト中の各ユーザについての操作履歴情報を操作履歴ＤＢ１００から検索する。すなわち，操作履歴ＤＢ１００から購入者リストに記載されているユーザＩＤを持ち，かつキーワードに要求情報の対象商品名を含む操作履歴情報を抽出する。
【００４７】
ここで抽出された操作履歴情報を，以下では，操作履歴情報群ＧＡ として説明する。関連情報抽出部１６は，操作履歴情報群ＧＡ をカテゴリ数決定部１７へ送出する。
【００４８】
［カテゴリ数決定処理］
カテゴリ数決定部１７は，関連情報抽出部１６から操作対象情報，キーワード，キーワードの出現頻度からなる操作履歴情報群ＧＡ を受け取る。カテゴリ数決定部１７は，各操作履歴情報に含まれるキーワードの出現数により各操作対象の特徴量を定め，特徴量が近いものを順次統合して代表特徴量を算出し，代表特徴量数がｉ（ただし，１≦ｉ≦特徴量数−１）のときとｉ＋１のときの各代表特徴量の偏在に関する統計情報に基づいて，代表特徴量数を決定し，その代表特徴量数に応じたカテゴリ数を決定する。
【００４９】
カテゴリ数決定部１７は，ユーザが指定した値または予めシステムが定めた値をカテゴリ数として決定してもよいが，本実施の形態では，具体的には次のようにカテゴリ数を決定する。
【００５０】
まず，操作履歴情報群ＧＡ に含まれる操作対象に対して，以下の処理により操作対象（Ｗｅｂぺージ）の特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝ｌ，２，３， …， Ｍ）を計算する。ここでは，“ベクトルＶ”を“↑Ｖ”と表すことにする。
【００５１】
（ａ）操作履歴情報群ＧＡ に含まれる操作対象の総数Ｍ（対象となる総ページ数）をカウントする。さらに，操作履歴情報群ＧＡ に含まれるすべてのキーワードを抽出し，その総数をＮとする。
【００５２】
（ｂ）ｉ番目（ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）の操作対象に含まれるキーワード出現数の２乗和ｅｉ ２ を以下の式により求める。
【００５３】
ｅｉ ２ ＝ΣＷｉｊ ２ （ｊ＝１，２，３，…，Ｎ）
ここで，Ｗｉｊは，ｉ番目の操作対象における，ｊ番目のキーワードの出現数である。
【００５４】
（ｃ）ｉ番日の操作対象の特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝ｌ，２，３， …， Ｍ）を以下の式で定義する。
【００５５】
↑ｓｉ ＝（Ｗｉ１／ｅｉ ，Ｗｉ２／ｅｉ ，Ｗｉ３／ｅｉ ，…，ＷｉＮ／ｅｉ ）
ここでは，出現するキーワードの割合が，そのＷｅｂページの特徴を意味づけると考え，長さが“１”になるように正規化している。
【００５６】
（ｄ）次に，特徴ベクトル↑ｓｉ の代表ベクトル数Ｘ（Ｘ≦Ｍを満たす自然数）を，以下の処理により決定し，カテゴリ数＝Ｘとする。
【００５７】
（ｉ） 代表ベクトル数Ｘ＝１とする。
【００５８】
（ｉｉ） ↑ｓｉ （ｉ＝ｌ，２，３， …， Ｍ）の中で，最も距離の近い２つのベクトルを見つけ，この２点を候補ベクトルとする。ここで，その２点の中間の座標（ただし，評価値Ｅで重み付けを行う）を求め正規化し，その点を２点の代表ベクトルとして新たに加える（詳細は後述する）。ただし，２つの候補ベクトルは消滅させる。
【００５９】
（ｉｉｉ）ベクトルの残数がＸになるまで， （ｉｉ） を繰り返す。
【００６０】
（ｉｖ） 代表ベクトルを↑ｔｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）とする。
【００６１】
（ｖ） 特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）を，最も近い↑ｔｋ に近似したときの平均２乗誤差σＸ ２ を算出する。
【００６２】
（ｖｉ） さらに， （ｉｉ） 〜 （ｖ） の処理の特徴ベクトル↑ｓｉ を参照ベクトルに置き換えた場合の平均２乗誤差σ′Ｘ ２ を算出する。この参照ベクトルは，長さが１の単位ベクトルで，Ｎ次元ベクトルの空間にベクトル間の間隔ができるだけ均一でベクトルの方向が偏在しないように定義されたベクトルとする。参照ベクトルの算出については後述する。
【００６３】
（ｖｉｉ）Ｘ＝１なら，Ｘ＝Ｘ＋１として， （ｉｉ） に戻る。
【００６４】
（ｖｉｉｉ） σ′Ｘ−１ ２ −σ′Ｘ ２ ＜σＸ−１ ２ −σＸ ２ ならＸ＝Ｘ＋１として， （ｉｉ） に戻る。
【００６５】
（ｉｘ） このときのカテゴリ数＝Ｘとする。
【００６６】
（ｘ） 処理終了。
【００６７】
上記処理 （ｖｉ） における参照ベクトルの算出は，以下のように行う。
（１）Ｍ≦Ｎ（分類したいベクトル数が次元数よりも小さい，もしくは同等）の場合：
Ｎ次元の各要素のうち１つが“１”で，他は“０”のものを参照ベクトルとする。
（２）Ｍ＞Ｎ（分類したいベクトル数が次元数よりも大きい）場合：
（ａ）２・ａＮ−１ ＞Ｍを満たすａを，以下の手順で算出する。ここで，ａは，Ｎ＝２のときに，０≦θ＜πに存在するベクトル数とし，偶数かつ自然数とする。
【００６８】
（ｉ） ａ＝（Ｍ／２）１／（Ｎ−１） となるａを算出する。
【００６９】
（ｉｉ） ａ＝ ＲｏｕｎｄＵＰ（ａ）を算出する。ここで， ＲｏｕｎｄＵＰ（ｘ）は，ｘの小数点以下第１位を切り上げて整数化を行う関数である。
【００７０】
（ｉｉｉ） ｂ＝ ｍｏｄ（ａ，２）を算出し，
ｂ＝０なら，ａ＝ａ，
ｂ＝１なら，ａ＝ａ＋１とする。
【００７１】
ここで， ｍｏｄ（ｘ，ｙ）は，ｘをｙで割ったときの余りを算出する関数である。
【００７２】
（ｂ）ベクトルの角度間隔θｄ ＝π／ａを算出する。
【００７３】
（ｃ）以下の極座標の定義を用いて参照ベクトルがＮ次元の空間内に均等な間隔で配置されるように作成する。
【００７４】
上記（ｄ）の （ｉｉ） における新たな代表ベクトルの算出は，以下のように行う。前提として，ある２つの特徴ベクトルを↑ｓ１ ，↑ｓ２ とし，それらの評価値をＥ１ ，Ｅ２ とする。
（１）ある２つの特徴ベクトルに対する新たな代表ベクトル↑ｔを，以下の式により算出する。
【００７６】
↑ｔ＝（Ｅ１ ・↑ｓ１ ＋Ｅ２ ↑ｓ２ ）／（Ｅ１ ＋Ｅ２ ）
（２）代表ベクトル↑ｔの長さを１に正規化する。
（３）新たな代表ベクトル↑ｔの評価値Ｅを，以下の式により算出する。
【００７７】
Ｅ＝Ｅ１ ＋Ｅ２
［情報分類処理］
カテゴリ数決定部１７によりカテゴリ数が決定されると，情報分類部１８は，カテゴリ数決定部１７からカテゴリ数Ｘと，各Ｗｅｂページの特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）を受け取る。また，情報分類部１８は，関連情報抽出部１６より，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報を受け取る。
【００７８】
情報分類部１８は，受け取った特徴ベクトル↑ｓｉ （ｉ＝１，２，３，…，Ｍ）のそれぞれを，カテゴリ数決定部１７で算出された代表ベクトル↑ｔｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）の中から最も２乗誤差の少ない特徴ベクトルに分類する。ここで，代表ベクトル↑ｔｋ に分類された特徴ベクトルの集合をＳｋ とする。
【００７９】
［提示順番制御処理］
提示順番制御部１９は，情報分類部１８から特徴ベクトルの集合Ｓｋ ，代表ベクトル↑ｔｋ および特徴ベクトル↑ｓｉ を受け取ると，以下の手順で，特徴ベクトルの集合Ｓｋ に所属する特徴ベクトルの提示順番を決定する。
【００８０】
（ａ）ｋ＝１とする。
【００８１】
（ｂ）特徴ベクトルの集合Ｓｋ の中から，代表ベクトル↑ｔｋ との２乗誤差の最も少ない特徴べクトルを選出し，これを基準ページとして提示する順番を１とする。
【００８２】
（ｃ）次に，基準ぺージの特徴ベクトルとの２乗誤差の最も少ない特徴ベクトルを算出し，そのページを提示する順番を２とする。
【００８３】
（ｄ）同様に，提示順番ｙの特徴ベクトルとの２乗誤差の最も少ない特徴ベクトルを算出し，そのページを提示する順番をｙ＋１とする。ただし，すでに提示順番が決まったものは，ｙ＋１番目の候補から除外する。
【００８４】
（ｅ）ｙ＝ｙ＋１として，ｙが特徴ベクトルの集合Ｓｋ に所属する特徴ベクトルの数に一致するまで（ｄ）の処理を繰り返す。
【００８５】
（ｆ）ｋ＝ｋ＋１として，ｋ＞Ｘを満たすまで，上記処理（ｂ）に戻る。
【００８６】
（ｇ）処理終了。
【００８７】
［カテゴリ名付与処理］
カテゴリ名付与部２０は，情報分類部１８から代表ベクトル↑ｔｋ を受け取る。次に，代表ベクトル↑ｔｋ に分類された特徴ベクトルの集合Ｓｋ に属する特徴ベクトル↑ｓｋ の要素のうち，最も数値（Ｗｋｊ／ｅｋ ）の高い要素を抽出し，その要素に対応するキーワードを特徴ベクトルの集合Ｓｋ のネーム（名前）Ｎｋ とする。
【００８８】
［検索情報の送信］
データ送信部２１は，ユーザ端末２から受信した要求情報への応答として，カテゴリ数Ｘ，ネームＮｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ），特徴ベクトルの集合Ｓｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）それぞれの提示順番，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報をユーザ端末２へ送信する。
【００８９】
［ユーザ端末における表示制御］
ユーザ端末２では，図４（Ｂ）に示すように，データ受信部３５にて，情報検索サーバ１から送信されたカテゴリ数Ｘ，ネームＮｋ （ｋ＝１，２，３…，Ｘ），特徴ベクトルの集合Ｓｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）それぞれの提示順番，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報を受信し，表示制御部３６に渡す。
【００９０】
表示制御部３６は，受信した各カテゴリのネームＮｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）のすべてを表示する。ユーザ端末２のユーザがあるネームＮｋ をクリック（選択）したら，特徴ベクトルの集合Ｓｋ （ｋ＝１，２，３，…，Ｘ）のそれぞれの提示順番通りに，操作履歴情報群ＧＡ の操作対象情報を並び替えて，ユーザに情報を提示する。このとき，ユーザに対しては，「進む」，「戻る」，「ページ指定」といったユーザ・インタフェースを準備する。
【００９１】
図６は，ユーザ端末２における検索結果の表示画面の例を示す。ユーザが，商品名「クウキクリーン」，ジャンル名「空気清浄機」を対象として，ユーザ端末２から情報検索サーバ１へ関連情報検索の要求情報を送信し，その結果，情報検索サーバ１から提示されたカテゴリ名（ネーム）の一覧から「脱臭力」のカテゴリを選択したときに表示された画面例の示している。画面左には，商品名，ジャンル名，カテゴリ名，提示順番と，「進む」，「戻る」のボタン，ページ指定の番号入力欄が表示され，画面右側には，ＵＲＬおよびそのＷｅｂ画面が表示されている。「進む」ボタンを押すことで，順次，次の提示順番の操作対象情報が提示される。
【００９２】
図７は，情報検索サーバ１の処理フローチャートである。まず，データ受信部１１で，ユーザ端末２からの操作情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０）。操作情報を受信した場合，ユーザの操作履歴情報を操作履歴ＤＢ１００に蓄積する処理を行い（ステップＳ１１），その後，ステップＳ１０へ戻る。
【００９３】
また，データ受信部１１でＥＣサイト４等から購入履歴情報を受信したか否かを判定し（ステップＳ１２），購入履歴情報を受信した場合，その購入履歴情報を購入履歴ＤＢ１０１に蓄積する処理を行い（ステップＳ１３），その後，ステップＳ１０へ戻る。
【００９４】
また，データ受信部１１でユーザ端末２からのユーザが購入を検討したい商品に関連する情報の要求情報を受信したか否かを判定し（ステップＳ１４），要求情報を受信した場合，ステップＳ１５へ進む。受信しなかった場合には，サービスの終了指示があったか否かを判定し（ステップＳ２２），終了指示がなければ，ステップＳ１０へ戻る。
【００９５】
ユーザ端末２から要求情報を受信した場合，その要求情報で指定された商品を購入した購入者を購入履歴ＤＢ１０１から抽出し，購入者リストを生成する（ステップＳ１５）。次に，購入者リストに基づいて操作履歴ＤＢ１００から関連情報の抽出を行う（ステップＳ１６）。その関連情報の抽出処理によって得た操作履歴情報に含まれる操作対象のカテゴリ数の決定処理を行う（ステップＳ１７）。具体的には，受け取った操作履歴情報に含まれる操作対象の特徴ベクトルを計算し，類似する特徴ベクトルをまとめることにより代表ベクトル数を算出することを通じてカテゴリ数を決定する。
【００９６】
次に，特徴ベクトルのそれぞれを，カテゴリ数決定処理で算出された代表ベクトルの中から最も２乗誤差の少ない特徴ベクトルに分類する情報分類処理を行う（ステップＳ１８）。続いて，特徴ベクトルの集合に属する特徴ベクトルの提示順番を決定する提示順番制御処理を行う（ステップＳ１９）。次に，特徴ベクトルの集合のネームを付与するカテゴリ名付与処理を行い（ステップＳ２０），ユーザ端末２へ要求情報に対する検索情報の送信処理を行う（ステップＳ２１）。その後，ステップＳ２２へ進む。
【００９７】
以上の情報検索サーバ１およびユーザ端末２が行う処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【００９８】
【発明の効果】
本発明によれば，ユーザが購入を検討している商品に関連する情報の中から，購入者が注目した情報を適切な表示順位に基づいて自動的かつ即座に提示することで，購入時に必要とされる情報を容易に獲得することが可能となる。
【００９９】
本発明は，商品購入時の関連情報の検索だけではなく，一般の行動の選択もしくは情報の選択のための検索にも適用可能である。例えば，いくつかの旅行先の候補の中から希望に合った旅行先の関連情報を検索するような場合にも，本発明による情報検索を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム全体構成の概要を示す図である。
【図２】本システムの詳細な構成例を示す図である。
【図３】ユーザ端末または情報検索サーバにおけるデータの詳細を示す図である。
【図４】ユーザ端末におけるデータの流れを示す図である。
【図５】情報検索サーバにおけるデータの流れを示す図である。
【図６】ユーザ端末における検索結果の表示画面の例を示す図である。
【図７】情報検索サーバの処理フローチャートである。
【符号の説明】
１ 情報検索サーバ
２ ユーザ端末
３ Ｗｅｂサイト
４ ＥＣサイト
１１ データ受信部
１２ 操作履歴蓄積部
１３ 購入履歴蓄積部
１４ 要求イベント検出部
１５ 購入者抽出部
１６ 関連情報抽出部
１７ カテゴリ数決定部
１８ 情報分類部
１９ 提示順番制御部
２０ カテゴリ名付与部
２１ データ送信部
２２ 情報抽出部
２３ 評価値付与部
３１ 入出力装置
３２ 要求イベント検出部
３３ 操作検出部
３４ データ送信部
３５ データ受信部
３６ 表示制御部
１００ 操作履歴ＤＢ
１０１ 購入履歴ＤＢ
２００ ユーザ情報管理ＤＢ
Claims (8)
- ネットワークを介してユーザ端末に接続され，ユーザが行動もしくは情報を選択する際の指針を与える情報をユーザ端末に提示する情報検索装置であって，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ネットワークを介した情報閲覧の操作対象の情報とを含む各ユーザの操作情報を受信し，操作履歴情報として蓄積する操作履歴蓄積手段と，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ユーザが選択した選択対象の情報とを含む各ユーザの選択情報を受信し，選択履歴情報として蓄積する選択履歴蓄積手段と，
あるユーザ端末からの選択関連情報の検索要求に対して，検索要求情報に含まれるキーワードと，前記選択履歴情報に含まれるキーワードとの照合により，関連する選択対象を選択したユーザ群を特定する選択ユーザ抽出手段と，
特定したユーザ群の各ユーザの前記操作履歴情報から，前記検索要求情報に含まれるキーワードを含む操作履歴情報群を抽出する関連情報抽出手段と，
抽出した操作履歴情報群の操作対象の情報を分類するカテゴリ数を決定するカテゴリ数決定手段と，
決定したカテゴリ数に応じて前記操作履歴情報群の操作対象の情報を分類する情報分類手段と，
前記各カテゴリ内で提示順番を決定する提示順番制御手段と，
前記各カテゴリに対し，カテゴリ名を付与するカテゴリ名付与手段と，
検索要求元のユーザ端末に前記カテゴリ名を提示し，ユーザ端末から要求されたカテゴリ名に分類されている操作対象の情報を前記提示順番に従って提示するデータ送信手段とを備える
ことを特徴とする選択関連情報の情報検索装置。 - 請求項１記載の選択関連情報の情報検索装置において，
前記カテゴリ数決定手段は，各操作履歴情報に含まれるキーワードの出現数により各操作対象の特徴量を定め，特徴量が近いものを順次統合して代表特徴量を算出し，代表特徴量数がｉ（ただし，１≦ｉ≦特徴量数−１）のときとｉ＋１のときの各代表特徴量の偏在に関する統計情報に基づいて決定された代表特徴量数に応じたカテゴリ数を決定する
ことを特徴とする選択関連情報の情報検索装置。 - 請求項２記載の選択関連情報の情報検索装置において，
前記カテゴリ数決定手段は，前記代表特徴量の算出において，各操作履歴情報に含まれる操作の内容および操作回数に応じて定められた評価値に基づいて，複数の特徴量または代表特徴量の前記評価値を重みとする重み付け平均値として，順次，代表特徴量を算出する
ことを特徴とする選択関連情報の情報検索装置。 - 請求項２または請求項３記載の選択関連情報の情報検索装置において，
前記提示順番制御手段は，あるカテゴリに分類された操作対象の特徴量の集合の中から，そのカテゴリにおける前記代表特徴量にもっとも近い特徴量の操作対象を提示順番の１番とし，提示順番がｉ番目（１≦ｉ≦特徴量数−１）の特徴量に近い特徴量の操作対象をｉ＋１番目の提示順番として順次決定する
ことを特徴とする選択関連情報の情報検索装置。 - 請求項１から請求項４までのいずれか１項記載の選択関連情報の情報検索装置において，
前記カテゴリ名付与手段は，各カテゴリに含まれる操作対象の情報に現れるキーワードの出現頻度に基づいて選択したキーワードを，各カテゴリのカテゴリ名とする
ことを特徴とする選択関連情報の情報検索装置。 - ネットワークを介してユーザ端末に接続され，ユーザが行動もしくは情報を選択する際の指針を与える情報をユーザ端末に提示する情報検索処理方法であって，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ネットワークを介した情報閲覧の操作対象の情報とを含む各ユーザの操作情報を受信し，操作履歴情報として蓄積する過程と，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ユーザが選択した選択対象の情報とを含む各ユーザの選択情報を受信し，選択履歴情報として蓄積する過程と，
あるユーザ端末からの選択関連情報の検索要求に対して，検索要求情報に含まれるキーワードと，前記選択履歴情報に含まれるキーワードとの照合により，関連する選択対象を選択したユーザ群を特定する過程と，
特定したユーザ群の各ユーザの前記操作履歴情報から，前記検索要求情報に含まれるキーワードを含む操作履歴情報群を抽出する過程と，
抽出した操作履歴情報群の操作対象の情報を分類するカテゴリ数を決定する過程と，
決定したカテゴリ数に応じて前記操作履歴情報群の操作対象の情報を分類する過程と，
前記各カテゴリ内で提示順番を決定する過程と，
前記各カテゴリに対し，カテゴリ名を付与する過程と，
検索要求元のユーザ端末に前記カテゴリ名を提示し，ユーザ端末から要求されたカテゴリ名に分類されている操作対象の情報を前記提示順番に従って提示する過程とを有する
ことを特徴とする選択関連情報の情報検索処理方法。 - ネットワークを介してユーザ端末に接続され，ユーザが行動もしくは情報を選択する際の指針を与える情報をユーザ端末に提示する情報検索装置をコンピュータによって実現するためのプログラムであって，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ネットワークを介した情報閲覧の操作対象の情報とを含む各ユーザの操作情報を受信し，操作履歴情報として蓄積する処理と，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ユーザが選択した選択対象の情報とを含む各ユーザの選択情報を受信し，選択履歴情報として蓄積する処理と，
あるユーザ端末からの選択関連情報の検索要求に対して，検索要求情報に含まれるキーワードと，前記選択履歴情報に含まれるキーワードとの照合により，関連する選択対象を選択したユーザ群を特定する処理と，
特定したユーザ群の各ユーザの前記操作履歴情報から，前記検索要求情報に含まれるキーワードを含む操作履歴情報群を抽出する処理と，
抽出した操作履歴情報群の操作対象の情報を分類するカテゴリ数を決定する処理と，
決定したカテゴリ数に応じて前記操作履歴情報群の操作対象の情報を分類する処理と，
前記各カテゴリ内で提示順番を決定する処理と，
前記各カテゴリに対し，カテゴリ名を付与する処理と，
検索要求元のユーザ端末に前記カテゴリ名を提示し，ユーザ端末から要求されたカテゴリ名に分類されている操作対象の情報を前記提示順番に従って提示する処理とを，
コンピュータに実行させるための選択関連情報の情報検索プログラム。 - ネットワークを介してユーザ端末に接続され，ユーザが行動もしくは情報を選択する際の指針を与える情報をユーザ端末に提示する情報検索装置をコンピュータによって実現するためのプログラムを記録した記録媒体であって，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ネットワークを介した情報閲覧の操作対象の情報とを含む各ユーザの操作情報を受信し，操作履歴情報として蓄積する処理と，
ユーザを識別するユーザＩＤと，ユーザが選択した選択対象の情報とを含む各ユーザの選択情報を受信し，選択履歴情報として蓄積する処理と，
あるユーザ端末からの選択関連情報の検索要求に対して，検索要求情報に含まれるキーワードと，前記選択履歴情報に含まれるキーワードとの照合により，関連する選択対象を選択したユーザ群を特定する処理と，
特定したユーザ群の各ユーザの前記操作履歴情報から，前記検索要求情報に含まれるキーワードを含む操作履歴情報群を抽出する処理と，
抽出した操作履歴情報群の操作対象の情報を分類するカテゴリ数を決定する処理と，
決定したカテゴリ数に応じて前記操作履歴情報群の操作対象の情報を分類する処理と，
前記各カテゴリ内で提示順番を決定する処理と，
前記各カテゴリに対し，カテゴリ名を付与する処理と，
検索要求元のユーザ端末に前記カテゴリ名を提示し，ユーザ端末から要求されたカテゴリ名に分類されている操作対象の情報を前記提示順番に従って提示する処理とを，
コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
ことを特徴とする選択関連情報の情報検索プログラムの記録媒体。
Priority Applications (1)
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| JP2003121778A JP2004326537A (ja) | 2003-04-25 | 2003-04-25 | 選択関連情報の情報検索装置，情報検索処理方法，情報検索プログラムおよびそのプログラム記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP2003121778A JP2004326537A (ja) | 2003-04-25 | 2003-04-25 | 選択関連情報の情報検索装置，情報検索処理方法，情報検索プログラムおよびそのプログラム記録媒体 |
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|---|---|---|---|
| JP2003121778A Pending JP2004326537A (ja) | 2003-04-25 | 2003-04-25 | 選択関連情報の情報検索装置，情報検索処理方法，情報検索プログラムおよびそのプログラム記録媒体 |
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