JP2005228354A - 情報検索装置 - Google Patents

Abstract

【課題】データが多量に表示された場合、内容を容易に確認出来ない。
【解決手段】属性値の組からなるデータを記憶するデータベース１６と、検索条件が入力される検索条件入力部１７と、入力された検索条件でデータベースを検索する検索手段１８と、検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶部１９と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部２０と、予め定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段２１と、データの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段２２と、データを表示するデータ表示部２３とを備える。
【選択図】図３

Description

本発明は、情報検索装置に関するものである。

従来までの情報検索装置を図３０に示す。図３０において、データベース１０１では属性値の組からなる多量のデータが記憶され、検索条件入力部１０２ではユーザが意図する検索条件を入力され、検索部１０３ではデータベース１０１に関して検索条件入力部１０２で入力された検索条件を満足するデータを検索し、データ記憶部１０４では検索部１０３で検索されたデータを記憶させ、データ表示部１０５ではデータ記憶部１０４で記憶されているデータを提示する情報検索装置である。

図３０の情報検索装置の動作に関して簡単に説明する。例えば、データベース１０１に図１８に示す料理メニューのデータが記憶されている。ただし、料理メニューのデータベースは、ＩＤ、料理名、料理方法、種類、調理難易度、調理時間、カロリー、塩分、冷凍向き、弁当向きの１０属性のデータが１００件蓄えられているとする。この料理データベースに関して、ユーザが「種類＝中華」という検索条件を検索条件入力部１０２に入力したとする。このとき、検索部１０３では、「種類＝中華」というユーザの検索条件を満足するデータをデータベース部１０１に蓄えられているデータから選択する。その結果、５０件の料理メニューが検索されたとする。検索部１０３で検索された５０件のデータは、検索データ記憶部１０４に出力され、記憶される。さらに、検索データ記憶部１０４で記憶された５０件のデータが、データ表示部１０５で表示される。例えば、図３１のように、データが提示される。このようにして、ユーザが入力した検索条件を満足するデータが提示される。そして、ユーザは、検索されたデータの概要を知るために、提示された５０件の料理メニューのデータの属性値を全て確認する。

しかしながら、従来までの情報検索装置では、上述したように、検索されたデータが多量に表示された場合には、ユーザは、表示された全てのデータの属性値を全て確認しなければ、検索されたデータに関して内容を確認することができない。特に、検索されたデータの大局的な傾向だけをユーザが知りたい場合でも、全てのデータを確認しなければならないため、ユーザにとって使いにくいといった欠点があった。

また、従来までの情報検索装置では、ユーザが入力した検索条件を満たすデータに対して、満足できないときには、ユーザが検索条件を緩和したり、さらに少ないデータに絞り込むために検索条件を修正する場合がある。しかし、情報検索装置を使い慣れていないユーザにとっては、検索条件を修正する作業は、困難な場合が多い。また、検索条件の修正によって、どの位のデータ量が検索されるかも予想できない。ユーザが入力した検索条件に対して、興味のあるデータと、興味のないデータが提示された場合に、興味のあるデータに対して、さらに詳しい情報が知りたい際に、興味のないデータを除く検索条件を構築しなければならない。興味のあるデータと興味のないデータを分類するための検索条件を構築する作業は、一般のユーザにとって煩わしい操作になる場合があるという課題があった。

本発明は、従来のこのような課題を考慮し、表示すべきデータを従来に比べてより一層わかりやすく表示出来るデータ表示装置及び情報検索装置を提供することを目的とする。

第１の本発明は、属性とその属性値の組を複数有してなるデータを複数個記憶するデータ記憶手段と、
前記データ記憶手段に記憶されたデータの各属性に対して、一つまたは複数の前記属性値を表示するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、
前記ラベル記憶手段からデータを分類するためのラベル候補としてラベルの組合わせを複数個選択し、
前記選択した各ラベルの組合わせごとに、前記各ラベルの組合わせに対応する属性値を用いて、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、複数のデータの集合からなるラベルごとのクラスへの分類を行い、前記分類した各ラベルごとのクラスに含まれるデータの属性値の分散度合を示す評価値を求め、
前記求めた評価値に基づいて前記選択したラベルの組合わせの中から所定のラベルの組合わせの一つを選択するデータ分類属性選択手段と、
前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせを用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、
前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータを表示する データ表示手段とを備えた情報検索装置であって、
前記データ表示手段で表示された画面に対してデータを検索するための画面操作を入力する画面操作入力手段と、
前記画面操作入力手段で入力された画面操作に基づいて所定の属性値を指定する検索条件を生成する検索条件生成手段と、
前記検索条件生成手段で生成された検索条件に基づいて、データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索する検索手段とを備え、
前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示することを特徴とする情報検索装置である。

また、第２の本発明は、上記画面操作入力手段は、画面の領域に関する情報を入力し、
前記検索条件生成手段は、前記入力された画面の領域に関する情報を属性値に変換し、
前記検索手段は、前記変換された属性値を検索条件として、前記データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索し、
前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示する上記第１の本発明の情報検索装置である。

また、第３の本発明は、上記画面操作入力手段は、データが表示される領域の移動方向を入力する画面移動方向入力部を有し、
前記検索条件生成手段は、前記画面移動方向入力部から入力された移動方向に対応する属性値を指定し、
前記検索手段は、前記検索条件生成手段により指定された属性値を検索条件として、前記データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索し、
前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示する上記第１の本発明の情報検索装置である。

また、第４の本発明は、上記画面操作入力手段は、画面に表示されているデータから消去するデータを指定する削除データ指定部を有し、
前記検索条件生成手段は、前記削除データ指定部から入力されたデータに対応する属性値を指定し、
前記検索手段は、前記検索条件生成手段により指定された属性値を検索条件として、前記データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索し、
前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示する上記第１の本発明の情報検索装置である。

以上述べたことから明らかなように本発明は、表示すべきデータを従来に比べてより一層わかりやすく表示出来るという長所を有する。

以下、本発明の情報検索装置の実施の形態、及び本発明に関連する技術の発明のデータ表示装置の実施の形態について、図面を用いて説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明に関連する技術の発明の第１の実施の形態のデータ表示装置のシステム構成を示すものであり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。

図１において、１は属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶部、２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。

以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図７に示す。図７は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図１に示したシステム構成の構成部分として説明したデータ記憶部１とラベル記憶部２とデータ表示部５とを備えている。図７の構成のうち図１のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図７において、６はデータ表示部５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。

以上のように構成された実施の形態のデータ表示装置について、図８のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データ記憶部へ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータ記憶部へ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
属性値の組からなるデータは、ラベルに含まれるか否かにより、分類することができる。そこで、データ分類属性選択手段において、データ記憶部で記憶されているデータの各属性に関して、ラベル記憶部で記憶されているラベルから、データを分類するための候補として適当なラベルの組み合わせを複数個選択する。さらに、選択されたラベルの組み合わせから、一つのラベルの組み合わせに対して次のステップへ進む。
（ステップ２）
選択されたラベルの組み合わせに対して、データ記憶部に記憶されているデータをラベルに含まれるか否かにより分類し、分類結果に対して評価指標を計算する。
（ステップ３）
（ステップ１）でラベルの組み合わせの候補として選択された全ての組み合わせに関して、評価指標の計算を終えた場合には、次のステップへ進む。それ以外は、評価指標を計算していないラベルの組み合わせを、（ステップ１）で選択された候補から再び一つ選択し、選択されたラベルの組に対して（ステップ２）へ戻る。
（ステップ４）
（ステップ１）で計算されたラベルの組み合わせに関して、最も評価指標の値が大きかったラベルの組み合わせを、データ分類属性として選択する。
（ステップ５）
（ステップ４）で選択されたラベルを用いてデータを複数のデータの集合に分類する。さらに分類されたデータの全ての属性値が、ラベル記憶部で記憶されているラベルに含まれる場合には、そのラベルを用いてデータの集合に対してラベル付けを行う。
（ステップ６）
表示位置計算手段において、（ステップ４）で選択された分類属性に対して、データを表示する位置を計算する。
（ステップ７）
（ステップ４）（ステップ５）で選択されたラベルと、（ステップ６）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示部において表示する。

以上の操作を、図９に示す料理メニューのデータに関して、データ表示装置の動作をさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データ記憶部へ図９の料理メニューデータが入力される。この料理メニューデータは、ＩＤ、料理名、料理方法、種類、調理難易度、調理時間、カロリー、塩分、冷凍向き、弁当向きの１０種類の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１０に示されるように、データ記憶部に入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。例えば、調理難易度の属性において、”簡単”というラベルは、図９の料理メニューのデータの調理難易度の属性値が”１”または、”２”を表現している。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
データ分類属性選択手段において、図９のデータを複数のクラスに分類するためのラベルを選択する。データを分類するためのラベルとして、ラベル記憶部で記憶された図１０のラベルからラベルの組み合わせの候補を選択する。ここでは、調理難易度の属性に関して、”簡単””困難”、調理時間の属性に関して、”30分以内””30〜60分””60分以上”、カロリーの属性に関して、”300未満””300以上”、塩分の属性に関して、”2未満””2以上”、冷凍向き属性に関して”○””×”、弁当向きの属性に関して”○””×”の６つのラベルの組み合わせを、データを分類するためのラベルの候補として選択する。さらに、候補として選択されたラベルの組み合わせから１つを選択し、次のステップへ進む。ここでは、６つのラベルの組み合わせから、調理難易度の属性に関して、”簡単””困難”を選択し、このラベルの組み合わせを用いて次のステップへ進む。
（ステップ２）
（ステップ１）で選択されたラベルの組み合わせである”簡単””困難”を用いて、図９の料理メニューのデータを２つに分類する。分類されたデータの集合をクラスとよぶ。一般に、データを分類したクラスの評価は、「分類されたクラスに含まれるデータが、いかにまとまっているか」という観点で評価することが多い。そこで、分類されたクラスに対して、各クラスに含まれるデータの分散度合を表現する評価指標を計算する。ただし、データの属性には記号属性と数値属性があるため、それぞれ分散度合を表現する指標を定義する。記号属性に関しては、同じ属性値が多く含まれているクラスが属性値の分散度合が小さいと判断できる。そこで、記号属性に関する分散度合Djを確率を用いて、次式で計算する。
（数１）
Dj=Σk P(Ck) Σi P(Xj=xi | Ck) （Xj : 記号属性）
ただし、Xjはデータのj番目の属性、xiは属性Xjの属性値、Ckはラベルにより分類されたk番目のクラスを表現している。また、P( Xj = xi | Ck)はクラスCkにおいて属性Xjが属性値xiをとる条件付き確率を表現し、P(Ck)は、分類する前のあるデータが分類後に、クラスCkに分類される確率を表現している。さらに、^2は２乗を表現している。（数１）の値が大きいほど、分類されたクラス内に含まれるデータの属性値の分散が小さく、属性値の似ているクラスに分類されていることがわかる。

一方、数値属性に関しては、クラスCkに含まれる属性値の分散度合を標準偏差を用いて表現する。クラスCkに含まれるデータの属性値の標準偏差の値が小さいことが、分散度合が小さいことを示す。そこで、数値属性に関する分散度合Djを標準偏差の逆数を用いて、次式により計算する。
（数２）
Dj=Σk P(Ck)×(1 / σk,j) （Xj : 数値属性）
ただし、σk,jはクラスCkのXj属性の標準偏差を表現している。（数２）の値が大きいほど、分類されたクラス内に含まれるデータの属性値が似ていることを示す。

（数１）（数２）で計算されたDjを用いて、ラベルによるクラスCkによる分散度合Aを、次式で表現する。
（数３）
A = Σj (wj×Dj)
ただし、wjは各属性の単位を正規化するための適当に定めた係数であり、あらかじめ設定しておく必要がある。（数３）を計算することにより、ラベルにより分類されたクラスのまとまり度合の評価値を計算することができる。

図９の料理メニューデータベースに関して、料理難易度が「簡単」「困難」のラベルで分類された際の、データのまとまり度合の計算例を以下に示す。

図９の料理メニューのデータ数が５０個とする。５０個のデータのうち、料理難易度が「簡単」なデータ、すなわち料理難易度が１または２のデータは、ＩＤが８、１０、１２、１３、…の２０個のデータであったとする。また、料理難易度が「困難」なデータ、すなわち料理難易度が３または４のデータは、ＩＤが、１、３、４、６、…の３０個のデータであったとする。料理難易度により分類された、これらの２つのクラスをそれぞれＣ１、Ｃ２とする。このとき、Ｐ（Ｃ１）＝２０／５０、Ｐ（Ｃ２）＝３０／５０と計算できる。

ここで、記号属性である料理方法に関してデータの分散度合を計算する。Ｃ１のクラスの料理方法の属性において、「炒め物」の属性値をもつデータが、１５個、「焼物」のデータが５個あったとき、
Ｐ（料理方法＝炒め物｜Ｃ１）＝１５／２０
Ｐ（料理方法＝焼き物｜Ｃ１）＝５／２０
で計算できる。また、Ｃ２のクラスのデータに関しても同様に、
Ｐ（料理方法＝炊き物｜Ｃ２）＝８／３０
Ｐ（料理方法＝煮物｜Ｃ２）＝４／３０
Ｐ（料理方法＝炒め物｜Ｃ２）＝８／３０
Ｐ（料理方法＝蒸し物｜Ｃ２）＝１０／３０
で計算できる。このとき、料理方法の属性に関して、（数１）の値は、
Ｄ料理方法＝２０／５０×｛（１５／２０）＾２＋（５／２０）＾２｝
＋３０／５０×｛（８／３０）＾２＋（４／３０）＾２＋（８／３０）＾２
＋（１０／３０）＾２｝
で計算できる。冷凍向き、弁当向き等の記号属性に関しても、同様に確率を用いて、属性値の分散度合が計算できる。

次に、数値属性である調理時間に関してデータの分散度合を計算する。Ｃ１のクラスに含まれるデータの調理時間の属性に関して、調理時間の標準偏差が５０分と計算できたとする。同様に、Ｃ２のクラスに関して、調理時間の標準偏差が３０分と計算できたとする。このとき、（数２）は、
Ｄ調理時間＝｛２０／５０×（１／５０）｝＋｛３０／５０×（１／３０）｝
で計算できる。カロリー、塩分等の記号属性に関しても、同様に標準偏差を用いて、属性値の分散度合が計算できる。（数１）（数２）で計算されたこれらの値を、（数３）に代入することにより、
Ａ＝1.0×Ｄ料理方法＋1.0×Ｄ冷凍向き＋1.0×Ｄ弁当向き＋1.0×Ｄ調理時間＋1.0×Ｄカロリー＋1.0×Ｄ塩分＋…
が計算できる。これにより、料理難易度が「簡単」「困難」という２つのラベルにより分類された場合の、属性値の分散度合が計算できる。ここでは、各属性に関する重みであるwjを全て1.0としたが、各属性の単位を考慮する必要がある場合には、それぞれ係数を調整する。
（ステップ３）
（ステップ１）でラベルの組み合わせの候補として選択された組み合わせの内、料理難易度の属性に関して、”簡単””困難”によりデータを分類し、評価指標を計算した。同様にして、（ステップ１）で選択された他のラベルの組み合わせの候補である、調理時間の属性に関して”30分以内””30〜60分””60分以上”、カロリーの属性に関して、”300未満””300以上”、塩分の属性に関して、”2未満””2以上”、冷凍向き属性に関して”○””×”、弁当向きの属性に関して”○””×”に対しても、同様に、評価指標を計算する。
（ステップ４）
（ステップ２）（ステップ３）で計算した評価指標の結果を図１１に示す。図１１の結果から、調理時間の属性に関するラベル”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”が最も評価指標の値が大きい。そこで、図９のデータを調理時間の属性に関するラベル”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”によりデータを調理時間の属性により分類する。
（ステップ５）
（ステップ４）で分類された各クラスに含まれる全てのデータの属性値が、ある１つのラベルに含まれている場合に、そのクラスに対して、そのラベル付けを行う。具体的には、（ステップ４）で調理時間により分類された”30分以内”のクラスに含まれる全てのデータのカロリーの属性値が”300以上”であった。このとき、”30分以内”のクラスのカロリーの属性に対して、”300以上”というラベルを付ける。
（ステップ６）
（ステップ４）において、データを調理時間の属性値に応じて分類された。そこで、”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルをデータ表示部において、ラベルをそれぞれ画面の左、中央、右の位置に表示した場合に、各データを表示する場所を計算する。仮に、”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルをそれぞれ、表示装置の左から100ドット、200ドット、300ドットの位置に表示する。このとき、100ドット、200ドット、300ドットの位置をそれぞれ、調理時間が30分、45分、60分の位置とすると、図９の１番目のデータ、”キムチと豚肉がゆ”は、調理時間が、80分であるため、
200＋{(300-200)/(60-45)}×(80-45)＝433
により、左から433ドットの位置と計算される。同様に、図９のデータ全てに関して表示位置の計算を行う。
（ステップ７）
（ステップ５）で選択されたラベルと、（ステップ６）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示手段において、全てのデータが表示できるように、図１２のように表示する。

図１２を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示され、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。

なお、本実施の形態では、（ステップ１）にて１つの属性に関するラベルを用いて、データを分類するラベルの組からなる候補を作成した。しかし、２つ以上の属性のラベルの組み合わせによりデータを分類してもよい。例えば、料理難易度の属性のラベル”簡単””困難”とカロリーの属性のラベル”300未満””300以上”のラベルを用いて、４つのクラスに分類するラベルの組み合わせを、分類するための候補として選択してもよい。これにより、様々な組み合わせによるデータの分類ができるようになる。

なお、本実施の形態では、図１２に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。

なお、本実施の形態では、図１２に示すように、左右方向に属性値に応じてデータを配置した。しかし、上下方向に属性値の値に応じてデータを配置してもよい。

なお、本実施の形態では、（ステップ５）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。例えば、本実施の形態の（ステップ５）において、調理時間が”30分以内”のクラスに含まれる全てのデータのカロリーの属性値が”300以上”であったため、カロリーの属性に対して”300以上”というラベルを付けた。しかし、調理時間が”30分以内”のクラスに含まれるデータの一部において、カロリーの属性値が300未満であった場合、本実施の形態では、調理時間が”30分以内”のクラスに対して、大部分のデータのカロリーの属性値が300未満であるのにもかかわらず、”300未満”というラベル付けが行えない。そこで、大部分のデータが、あるラベルに含まれる場合には、そのラベルを用いて、ラベル付けしてもよい。

なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。

なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
（実施の形態２）
次に、本発明に関連する技術の発明のデータ表示装置の第２の実施の形態を説明する。

図２は、データ表示装置の構成を示すものである。図２において、１０は属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶部、１１はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、１２はユーザがデータを分類するための属性を入力できるユーザ入力部、１３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、１４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、１５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。

以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図１３に示す。図１３は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図２に示したシステム構成の構成部分として説明したデータ記憶部１０とラベル記憶部１１とデータ表示部１５とユーザ入力部１２とを備えている。図１３の構成のうち図２のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図１３において、６はデータ表示部１５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。

以上のように構成された実施の形態のデータ表示装置について、図１４のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データ記憶部へ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータ記憶部へ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
ユーザ入力部において、ユーザがデータを分類する属性を入力する。
（ステップ２）
（ステップ１）で入力された属性に関するラベルを選択し、データ記憶部で記憶されているデータを選択されたラベルを用いて分類する。
（ステップ３）
（ステップ２）で選択された属性のラベルを用いてデータを分類し、それぞれ分類されたデータの集合をクラスとみなす。クラスに含まれる全てのデータの属性値が、ラベル記憶部で記憶されているラベルに含まれる場合には、そのラベルでクラスに対してラベル付けする。
（ステップ４）
表示位置計算手段において、選択された分類属性に対して、データを表示する位置を計算する。
（ステップ５）
（ステップ２）（ステップ３）で選択されたラベルと、（ステップ４）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示手段において表示する。

以上の操作を、図９に示す料理メニューのデータに関して、データ表示装置の動作をさらに具体的に説明する。
＜準備＞
第１の実施の形態で説明した内容と同じであるため、ここではその説明を省略する。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
ユーザ入力手段において、ユーザが、データを分類する属性として、”調理時間”と”カロリー”の属性を指定する。
（ステップ２）
ユーザからの属性の指定があったため、図１０のラベルから、カロリーの属性に関して、”300未満””300以上”を選択し、”調理時間”の属性に関して”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルを選択する。
（ステップ３）
選択されたラベル”300未満””300以上”と”30分以内”、”30〜60分”、”60分以上”のラベルの組み合わせにより図９のデータを６つのクラスに分類する。分類されたクラスに対して、上記第１の実施の形態で述べた（ステップ５）と同様に、ラベル付けを検討する。この場合、調理時間が”60分以上”のデータの料理方法の属性値が全て”煮物”であったため、図９のラベルから煮物を選択する。
（ステップ４）
（ステップ２）で選択されたラベルにより、データがカロリーの属性値と、調理時間の属性値により分類された。そこで、カロリーのラベルを上下に、調理時間のラベルを左右に配置した場合における、各データを表示する場所を計算する。
（ステップ５）
（ステップ２）（ステップ３）で選択されたラベルと、（ステップ４）で計算されたデータの表示位置を用いてデータ表示部において、全てのデータが表示できるように、図１５のように表示する。ただし、（ステップ４）において、調理時間が60分以上のラベルに対して、料理方法：煮物というラベル付けができたため、図１５に示すように、「料理方法：煮物」と表示する。

図１５を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データを小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。さらに、ユーザの希望する観点で、データを概観することが可能である。ユーザが指定していない属性に関しても付加的な情報を付け加えて表示することができ、一画面において多くの情報をユーザに示すことができる。

なお、本実施の形態では、（ステップ１）にて、ユーザは２つの属性を指定し、２つの属性に関してデータを分類した。しかし、ユーザが３つ以上の属性を指定し、３次元的にデータを分類し表示してもよい。当然、ユーザの指定する属性は１つでもよい。

なお、本実施の形態では、図１５に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな属性値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。

なお、本実施の形態では、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。

なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。
（実施の形態３）
次に、第３の実施の形態を説明する。

図３は、第３の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図３において、１６は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、１７は検索条件が入力される検索条件入力部、１８は検索条件入力部で入力された検索条件でデータベースを検索する検索手段、１９は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶部、２０はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、２１はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、２２はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、２３はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。

以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図１６に示す。図１６は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図３に示したシステム構成の構成部分として説明した検索条件入力部１７と検索データ記憶部１９とラベル記憶部２０とデータ表示部２３とを備えている。図１６の構成のうち図３のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図１６において、６はデータ表示部２３に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。

以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図１７のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データベースへ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータベースへ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したラベルを記憶させる。
＜アルゴリズム＞
（ステップ１）
検索条件入力部において、ユーザが意図する検索条件を入力する。
（ステップ２）
検索手段において、検索条件入力部で入力された検索条件を用いて、データベースで蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶部に入力し記憶させる。
（ステップ３）
検索データ記憶部へ入力されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。

（ステップ４）〜（ステップ１０）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。

以上の操作を、料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いてさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１０のラベルを入力し記憶させる。
（ステップ１）
ユーザが図１８の料理メニューのデータベースから中華料理のデータだけを検索するために、次の検索質問文を検索条件入力部において入力する。
（数４）
select *
from 料理メニュー
where 種類＝”中華”
（ステップ２）
検索手段において、検索条件入力部で入力された検索質問文を用いて、データベースの料理メニューデータベースを検索する。このとき、検索されたデータを図９に示す。次に、図９のデータを検索データ記憶部に入力し記憶させる。
（ステップ３）
検索されたデータが、あらかじめ設定されていた値より大きかったため、（ステップ４）へ進む。（ステップ４）以降は、第１の実施の形態において、データ記憶部に図９の料理メニューのデータを入力した場合と同じであるため、ここでは説明を省略する。

最終的に、ユーザが入力した（数４）の検索質問文に対する応答は、第１の実施の形態と同様に、図１２に示す応答になる。

図１２を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。

なお、本実施の形態では、データが選択された属性に関して並び換えられ、あらかじめ定義されているラベルを用いて検索結果が表示され、情報検索装置の動作が終了する。しかし、検索結果の表示に対して、さらに、ユーザが表示されているラベルを選択することにより、再び検索条件が生成され、本実施の形態と同様に、検索されたデータに対して再び、データを並び換える属性とラベルが選択され、検索結果を表示することができる。これにより、ユーザは情報検索装置と対話的にデータを検索することができるようになる。

なお、本実施の形態では、（ステップ４）にて１つの属性に関するラベルを用いて、データを分類するラベルの組からなる候補を作成した。しかし、２つ以上の属性のラベルの組み合わせによりデータを分類してもよい。例えば、料理難易度の属性のラベル”簡単””困難”とカロリーの属性のラベル”300未満””300以上”のラベルを用いて、４つのクラスに分類するラベルの組み合わせを、分類するための候補として選択してもよい。これにより、様々な組み合わせによるデータの分類ができるようになる。

なお、本実施の形態では、図１２に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。

なお、本実施の形態では、図１２に示すように、左右方向に属性値に応じてデータを配置した。しかし、上下方向に属性値の値に応じてデータを配置してもよい。

なお、本実施の形態では、（ステップ８）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。

なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。

なお、本実施の形態では、（ステップ４）〜（ステップ１０）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ４）〜（ステップ８）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。
（実施の形態４）
次に、第４の実施の形態を説明する。

図４は、第４の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図４において、２４は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、２５はユーザが画面の拡大縮小を入力する画面拡大縮小入力部、２６はユーザが画面の領域を指定する画面領域指定部、２７は画面領域指定部で指定された領域を属性値に変換する属性値変換手段、２８はデータベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶部、２９は画面拡大縮小入力部で入力された情報と、属性値変換手段で変換された属性値と、検索条件記憶部で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段、３０は検索条件生成手段で生成された検索条件でデータベースを検索する検索手段、３１は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶部、３２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、３３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、３４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、３５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。

以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図１９に示す。図１９は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図４に示したシステム構成の構成部分として説明した画面拡大縮小入力部２５と画面位置指定部２６とデータベース２４と検索条件記憶部２８と検索データ記憶部３１とラベル記憶部３２とデータ表示部３５とを備えている。図１９の構成のうち図４のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図１９において、６はデータ表示部３５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。

以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図２０のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データベースへ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータベースへ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したようなラベルを入力し記憶させる。さらに、ユーザに提示している画面には、第３の実施の形態で示した様式でデータが表示され、提示されているデータが検索された条件を、検索条件記憶部で記憶させる。
（ステップ１）
画面拡大縮小入力部において、ユーザが検索条件を厳しくし、さらに詳細な情報に関してデータベースを検索する場合には、拡大ボタンを押す。ユーザが、検索条件を緩和し、さらに広い範囲でデータベースを検索する場合には、縮小ボタンを押す。
（ステップ２）
ユーザが拡大ボタンをおした場合には、次のステップへ進む。それ以外は、（ステップ６）へ進む。
（ステップ３）
画面位置指定部において、拡大する領域の入力をユーザに促し、ユーザに詳細情報に関して要求する領域を入力させる。
（ステップ４）
属性値変換手段において、（ステップ３）で入力された領域を属性値に変換する。
（ステップ５）
検索条件生成手段において、（ステップ４）で変換された属性値と、表示されているデータが検索された検索条件から検索質問文を生成し、（ステップ７）へ進む。
（ステップ６）
検索条件生成手段において、検索条件記憶部で記憶されている検索条件を緩和した新たな検索質問文を生成し、次のステップへ進む。
（ステップ７）
検索手段において、検索条件生成手段で生成された検索条件を用いて、蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶手段に入力され記憶される。
（ステップ８）
検索されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。

（ステップ９）〜（ステップ１５）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。

以上の操作を、図１８の料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いてさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１８のデータベースの属性に関して図１０のラベルを入力する。さらに、
（数５）
select *
from 料理メニュー
の検索条件が検索条件記憶部で記憶され、（数５）の条件でデータベースが検索された結果が、図２１のように画面に表示されている。
（ステップ１）
図２１に示す画面において、ユーザは、検索された料理データの傾向が把握できた。そこで、さらに、検索条件を厳しくし、料理の詳細情報を得るために、表示画面の左側の”拡大”ボタンをおす。
（ステップ２）
ユーザが拡大ボタンをおしたため、（ステップ３）へ進む。
（ステップ３）
ユーザに拡大する領域の入力を促した結果、図２１の領域をユーザが指定する。
（ステップ４）
指定された領域が、種類＝中華の部分と、洋食の一部分であったため、属性値変換手段において、指定された領域を、種類＝”中華”という属性値と、洋食の一部分のデータを示すＩＤ＝”56,67,88,134,152”という属性値に変換する。
（ステップ５）
検索条件生成手段において、
（数６）
select *
from 料理メニュー
where 種類＝”中華”orＩＤ＝”56,67,88,134,152”
という検索条件を生成し、（ステップ７）へ進む。
（ステップ７）以降は、実施の形態３の動作と同様であるため、ここでは説明を省略する。最終的にユーザに提示される画面は、図１２と同様となる。

ユーザは、検索条件を入力することを意識せずに、拡大、縮小という直感的な操作により検索条件を設定し、希望するデータを検索することができる。これにより、情報検索に慣れていないユーザでも簡単にデータベースを検索することができる。

図１２を表示することにより、調理時間が”60分以上”かかる料理は、”煮物”であることがわかる。また、”30分以内”の料理は、カロリーが”300以上”であることが表示を一見するだけでわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。

なお、本実施の形態では、データが選択された属性に関して並び換えられ、あらかじめ定義されているラベルを用いて検索結果が表示され、情報検索装置の動作が終了する。しかし、検索結果の表示に対して、さらに、ユーザが表示されているラベルを選択することにより、再び検索条件が生成され、本実施の形態と同様に、検索されたデータに対して再び、データを並び換える属性とラベルが選択され、検索結果を表示することができる。これにより、ユーザは情報検索装置と対話的にデータを検索することができるようになる。

なお、本実施の形態では、（ステップ９）にて１つの属性に関するラベルを用いて、データを分類するラベルの組からなる候補を作成した。しかし、２つ以上の属性のラベルの組み合わせによりデータを分類してもよい。例えば、料理難易度の属性のラベル”簡単””困難”とカロリーの属性のラベル”300未満””300以上”のラベルを用いて、４つのクラスに分類するラベルの組み合わせを、分類するための候補として選択してもよい。これにより、様々な組み合わせによるデータの分類ができるようになる。

なお、本実施の形態では、図１２に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。

なお、本実施の形態では、図１２に示すように、左右方向に属性値に応じてデータを配置した。しかし、上下方向に属性値の値に応じてデータを配置してもよい。

なお、本実施の形態では、（ステップ１３）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。

なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。

なお、本実施の形態では、（ステップ９）〜（ステップ１５）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ９）〜（ステップ１３）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。
（実施の形態５）
次に、第５の実施の形態を説明する。

図５は、第５の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図５において、３６は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、３７はデータが表示される領域の移動方向を入力する画面移動方向入力部、３８はデータベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶部、３９は画面移動方向入力部で入力された方向と、検索条件記憶部で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段、４０は検索条件生成手段で生成された検索条件でデータベースを検索する検索手段、４１は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶部、４２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、４３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、４４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、４５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。

以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図２２に示す。図２２は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図５に示したシステム構成の構成部分として説明した画面移動方向入力部とデータベースと検索データ記憶部とラベル記憶部とデータ表示部とを備えている。図２２の構成のうち図５のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図２２において、６はデータ表示部４５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。

以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図２３のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
＜準備＞
データベースへ関係データベースで表現されるような属性値の組から構成されるデータを記憶させる。また、ラベル記憶部へデータベースへ入力されたデータの各属性に対して、１つまたは複数の属性値を１つの言葉で表現したようなラベルを記憶させる。さらに、ユーザに提示している画面には、第３の実施の形態で示した様式でデータが表示され、提示されているデータが検索された条件を、検索条件記憶部で記憶させる。
（ステップ１）
画面移動方向入力部において、ユーザが、興味を持つ方向を入力する。
（ステップ２）
検索条件生成手段において、（ステップ１）で入力された方向と、表示されているデータが検索された検索条件から検索質問文を生成する。
（ステップ３）
検索手段において、検索条件生成手段で生成された検索条件を用いて、蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶部に入力され記憶される。
（ステップ４）
検索されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。

（ステップ５）〜（ステップ１１）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。

以上の操作を、図１８の料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いてさらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１８のデータベースの属性に関して図１０のラベルを入力する。さらに、
（数７）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>180 and カロリ<400
の検索条件が検索条件記憶部で記憶され、（数７）の条件でデータベースが検索された結果が、図２４のように画面に表示されている。
（ステップ１）
図２４に示す画面において、ユーザは、検索された料理データの傾向が把握できる。しかし、提示されたデータよりも、少しカロリの高いデータに興味をもったため、表示画面の左側の”右方向”ボタンをおす。
（ステップ２）
ユーザが右方向ボタンを入力したため、新たな検索質問文として、（数７）の検索条件のカロリの属性の条件の値を高くした
（数８）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>280 and カロリ<500
という新たな検索質問文を生成する。
（ステップ３）以降は、実施の形態３の動作と同様であるため、ここでは説明を省略する。最終的なデータ表示画面は、図２５の画面が得られる。

ユーザは、検索条件を入力することを意識せずに、データの移動という直感的な操作により検索条件を設定し、希望するデータを検索することができる。これにより、情報検索に慣れていないユーザでも簡単にデータベースを検索することができる。

図２５を表示することにより、カロリーが少ない和食は、「調理方法：煮物」であることがわかる。このように、多量なデータの特徴をラベルを用いて説明することにより、ディスプレイの大きさの限界から各データが小さく表示し、詳細な情報を表示することができない場合でも、ユーザは、多量なデータを一度に概観しデータの分布状態に関して容易に把握することができる。

なお、本実施の形態では、図２５に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。

なお、本実施の形態では、（ステップ９）において、分類されたクラスに含まれるデータの属性値が全て含まれているとき、分類されたクラスのラベル付けを行っている。しかし、データの属性値が全て含まれていなくとも、データの属性値の大部分が含まれているときには、ラベル付けを行い、「ほとんどのデータが、そのラベルに含まれている」ことを示す表示を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。

なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。

なお、本実施の形態では、（ステップ５）〜（ステップ１１）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ５）〜（ステップ９）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。
（実施の形態６）
次に、第６の実施の形態を説明する。

図６は、第６の実施の形態の情報検索装置のシステム構成を示す。図６において、４６は属性値の組からなるデータを記憶するデータベース、４７はユーザが表示されているデータから消去するデータを指定する削除データ指定部、４８はデータベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶部、４９は削除データ指定部で指定されたデータと、検索条件記憶部で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段、５０は検索条件生成手段で生成された検索条件でデータベースを検索する検索手段、５１は検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段、５２はデータを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶部、５３はあらかじめ定義された評価指標を用いて、ラベル記憶部で記憶されているラベルと、データ記憶部で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段、５４はデータ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段、５５はデータ分類属性選択手段で選択されたラベルとデータ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示部である。

以上のように構成されたシステムが実行されるハードウエア構成を図２６に示す。図２６は基本的に汎用の計算機システムの構成と同じであるため、図６に示したシステム構成の構成部分として説明した削除データ指定部とデータベースと検索条件記憶部と検索データ記憶部とラベル記憶部とデータ表示部とを備えている。図２６の構成のうち図６のシステム構成と同一の部分については同一番号を付し説明を省略する。図２６において、６はデータ表示部５５に表示されるデータを記憶するＶＲＡＭ、７は処理のプログラムやデータを実行時に記憶する主記憶装置、８はプログラムやデータを蓄積しておく外部記憶装置、９は外部記憶装置８に記憶されているプログラムを主記憶装置７に転送し実行するＣＰＵである。

以上のように構成された実施の形態の情報検索装置について、図２７のフローチャートを用いて、その動作を説明する。
（ステップ１）
削除データ指定手段において、ユーザが興味をもたないデータをユーザが指定する。
（ステップ２）
検索条件生成手段において、指定されたデータを除く検索質問文を生成する。（ステップ３）
検索手段において、検索条件生成手段で生成された検索条件を用いて、データベースで蓄えられているデータベースを検索し、検索されたデータが検索データ記憶手段に入力され記憶される。
（ステップ４）
検索されたデータの数が、あらかじめ設定された数より少ない場合には、それらのデータを表示し、アルゴリズムを終了する。それ以外は、次のステップへ進む。

（ステップ５）〜（ステップ１１）は、第１の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ７）と同様であるため、ここでは説明を省略する。

以上の操作を、図１８の料理メニューのデータベースにおける情報検索装置を用いて、さらに具体的に説明する。
＜準備＞
データベースに、表形式で表現された図１８に示す料理メニューのデータを入力する。図１８のデータベースは、図９と同様の属性から構成されている。また、ラベル記憶部へ図１８のデータベースの属性に関して図１０のラベルを入力する。さらに、
（数９）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>180 and カロリ<400
の検索条件が検索条件記憶部で記憶され、（数９）の条件でデータベースが検索された結果が、図２８のように画面に表示されている。
（ステップ１）
図２８に示す画面において、ユーザは、検索された料理データの傾向が把握できた。しかし、提示されたデータに対して、カロリーが高い洋食には興味がないため、図２８に示す領域を削除するデータとして指定する。
（ステップ２）
（ステップ１）の入力に対して、新たな検索条件として、
（数１０）
select *
from 料理メニュー
where カロリ>180 and カロリ<300 or
（種類＝”和食”and （カロリ<300 and カロリ<400））
という新たな検索質問文を生成する。

（ステップ３）以降は、実施の形態３の動作と同様であるため、ここでは説明を省略する。最終的な表示画面は、図２９の画面が得られる。ただし、ここでは（ステップ１）で表示していたデータ数よりも、表示するデータ数が少なくなるため、各データを表示する画像が大きく、鮮明になり、ユーザにとって見やすくなる。

以上のように、ユーザは、検索条件を入力することを意識せずに、データを削除するという直感的な操作により検索条件を設定し、希望するデータを検索することができる。これにより、情報検索に慣れていないユーザでも簡単にデータベースを検索することができる。

なお、本実施の形態では、図２９に示すように料理メニューの画像データを用いて、データを表示した。しかし、具体的な属性値を示したカードを用いて画面に表示してもよい。その際、データ表示部の範囲内に全てのデータを表示しようとするために、各データの属性の値が小さく表示され、ユーザにとって確認しにくい場合がある。しかし、ラベルを用いてデータが表示されているため、おおまかな値は、ユーザは容易に推測でき、データの内容に関して大局的に把握できる。

なお、本実施の形態では、データを表示する際に、バックグラウンドの色は一色であった。しかし、データを表示するバックグラウンドの色を連続的に変化させるグラデーション等のビジュアル効果を用いて、データの属性値が連続的に変化していることを示してもよい。

なお、本実施の形態では、評価指標として、数１〜数３を用いたが、概念学習の手法で用いられているカテゴリー有用度等のデータの分散度合を表現する指標ならば、どのような指標を用いてもよい。また、ＩＤ３等の手法で用いられている獲得情報量を用いてもよい。

なお、本実施の形態では、ラベル記憶部で記憶されるラベルは、一般の集合で定義されるラベルであった。しかし、ラベル記憶部において記憶されるラベルは、メンバーシップ関数によって定義されるファジィ集合のラベルでもよい。メンバーシップ関数によって定義されたラベルを用いることができる。これにより、人間が使用するあいまいなラベルを用いてデータ表示部において、多量なデータを説明することができる。

なお、本実施の形態では、（ステップ５）〜（ステップ１１）において、第１の実施の形態における（ステップ１）〜（ステップ７）を利用している。しかし、本実施の形態の構成において、第２の実施の形態におけるユーザ入力部を設け、本実施の形態の（ステップ５）〜（ステップ９）を第２の実施の形態の（ステップ１）〜（ステップ５）に変更することにより、検索結果に対して、ユーザが希望する観点でデータを表示することができるようになる。これにより、多量なデータが検索された際でも、ユーザはデータの概要に関して容易に把握することができるようになる。

尚、上述した第１の発明は、例えば、属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示手段を備えたデータ表示装置である。

また、第２の発明は、例えば、属性値の組からなるデータを記憶するデータ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、データを分類する属性をユーザが入力できるユーザ入力手段と、前記ユーザ入力手段で入力された属性を、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性として選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いてデータを表示するデータ表示手段を備えたデータ表示装置である。

また、第３の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベースと、検索条件が入力される検索条件入力手段と、前記検索条件入力手段に入力された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。

また、第４の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベースと、ユーザが画面の拡大縮小を入力する画面拡大縮小入力手段と、ユーザが画面の領域を指定する画面領域指定手段と、前記画面領域指定手段で指定された領域を属性値に変換する属性値変換手段と、前記データベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶手段と、前記画面拡大縮小入力手段で入力された情報と、属性値変換手段で変換された属性値と、前記検索条件記憶手段で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で生成された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。

また、第５の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベースと、データが表示される領域の移動方向を入力する画面移動方向入力手段と、前記データベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶手段と、前記画面移動方向入力手段で入力された方向と、前記検索条件記憶手段で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で生成された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。

また、第６の発明は、例えば、属性値の組からなるデータが記憶されているデータベースと、ユーザが表示されているデータから消去するデータを指定する削除データ指定手段と、前記データベースを検索した検索条件が記憶されている検索条件記憶手段と、前記削除データ指定手段で指定されたデータと、前記検索条件記憶手段で記憶されている検索条件とから検索条件を生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で生成された検索条件で前記データベースを検索する検索手段と、前記検索手段で検索されたデータが記憶される検索データ記憶手段と、データを分類するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、あらかじめ定義された評価指標を用いて、前記ラベル記憶手段で記憶されているラベルと、前記データ記憶手段で記憶されているデータを分類する属性とを選択するデータ分類属性選択手段と、前記データ分類属性選択手段で選択された属性を用いてデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて検索されたデータを表示するデータ表示手段を備えた情報検索装置である。

また、上記発明は、複数の属性値と、それら属性値を分類するための属性とを記憶するデータ記憶手段と、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、前記属性及び／又は属性値を利用した複数の分類基準でそれぞれ分類を行い、それらの分類結果に対して所定の評価指標により評価値を求め、各評価値に基づいて、前記分類基準の中から所定基準を満たす分類基準を選択するデータ分類属性選択手段と、前記選択された分類基準を利用して前記データを表示する表示制御手段とを備えたデータ表示装置である。

また、上記第１の発明によれば、例えば、多量なデータを表示する場合、表示するデータを、あらかじめ記憶されているラベルにより分類する。このとき、分類されたデータの集合における属性値の分散度合を表現する評価指標を計算し、データを分類する属性と、データを表示する際に用いるラベルを選択する。選択された属性に関してデータを並び換え、ラベルを用いてデータを表示することにより、多量なデータでも、ユーザにとってわかりやすく表示することができる。

また、上記第２の発明によれば、例えば、多量なデータを表示する場合、ユーザの指定した属性に関するラベルを用いてデータを分類する。さらに分類されたクラスに対して、ユーザが指定した属性以外のラベル付けを検討する。これにより、データを単に表示するだけでなく、ユーザの指定する観点で、データを並び換え、さらにラベルを用いて表示することができ、多量なデータの特徴を容易に把握することができる。

また、上記第３の発明によれば、例えば、多量なデータが検索された場合に、検索されたデータを、あらかじめ記憶されているラベルにより分類する。このとき、分類されたデータの集合における属性値の分散度合を表現する評価指標を計算し、データを分類する属性と、データを表示する際に用いるラベルを選択する。選択された属性に関してデータを並び換え、ラベルを用いてデータを表示することにより、多量なデータが検索された場合でも、ユーザにとってわかりやすく表示することができる。

また、上記第４の発明によれば、例えば、データの表示画面に関する、ユーザが日常的に行っている拡大や縮小の操作に対して情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。

また、上記第５の発明によれば、例えば、データの表示画面に対して、ユーザの日常的に行っている画面の移動操作に対して、情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。

また、上記第６の発明によれば、例えば、データの表示画面に対して、興味のないデータを指定することにより、それらのデータを除くような検索条件を情報検索装置が自動的に生成し、簡単にデータベースを検索できる。

また、上記発明によれば、データ記憶手段が、複数の属性値と、それら属性値を分類するための属性とを記憶し、データ分類属性選択手段が、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、前記属性及び／又は属性値を利用した複数の分類基準でそれぞれ分類を行い、それらの分類結果に対して所定の評価指標により評価値を求め、各評価値に基づいて、前記分類基準の中から所定基準を満たす分類基準を選択し、表示制御手段が、前記選択された分類基準を利用して前記データを表示する。

以上のように本発明は、多量なデータが与えられた際に、あらかじめ定義されているラベルを用いてデータの概要をユーザにわかりやすく説明する技術に関するものである。この技術は、ユーザに対して多量なデータを表示するデータ表示装置や、多量なデータが検索される可能性がある情報検索装置に有効である。

即ち、第１の発明によれば、多量なデータを表示する場合、表示するデータを属性軸に関して並び換え、さらにラベルを用いて表示することにより、多量なデータを表示する場合でも、ユーザにわかりやすく表示することができる。

第２の発明によれば、多量なデータを表示する場合、ユーザの指定した属性に対して、表示するデータを並び換え、さらにラベルを用いて表示することにより、多量なデータの特徴に関して容易に把握することができる。

第３の発明によれば、多量なデータが検索された場合に、検索されたデータを属性軸に関して並び換え、さらにラベルを用いて表示することにより、多量なデータを表示する場合でも、ユーザにわかりやすく表示することができる。

第４の発明によれば、データの表示画面に関する、ユーザが日常的に行っている拡大や縮小の操作に対して情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。

第５の発明によれば、データの表示画面に関する、ユーザが日常的に行っている画面の移動操作に対して、情報検索装置が自動的に検索条件を生成し、データベースを簡単に検索できる。

第６の発明によれば、データの表示画面に対して、興味のないデータを指定することにより、それらのデータを除くような検索条件を情報検索装置が自動的に生成し、簡単にデータベースを検索できる。

本発明にかかる情報検索装置は、表示すべきデータを従来に比べてより一層わかりやすく表示出来るという効果を有し、情報検索装置等として有用である。

本発明に関連する技術の発明の第１の実施の形態のデータ表示装置のシステム構成図 本発明に関連する技術の発明の第２の実施の形態のデータ表示装置のシステム構成図 本発明の第３の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図 本発明の第４の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図 本発明の第５の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図 本発明の第６の実施の形態の情報検索装置のシステム構成図 本発明に関連する技術の発明の一例としてのデータ表示装置のハードウエア構成図 本発明に関連する技術の発明の一例としてのデータ表示装置のフローチャート 本発明の実施の形態における中華料理のメニューデータを示す図表 本発明の実施の形態における各属性で定義された表示に利用されるラベルを示す図表 本発明の実施の形態における評価指標の計算結果を示す図表 本発明の実施の形態におけるデータ表示装置の料理メニューデータのデータ表示例を示す図 本発明に関連する技術の発明の一例としてのデータ表示装置のハードウエア構成図 本発明に関連する技術の発明の第２の実施の形態のデータ表示装置のフローチャート 本発明に関連する技術の発明の第２の実施の形態におけるデータ表示装置の料理メニューデータの表示例を示す図 本発明の第３の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図 本発明の第３の実施の形態の情報検索装置のフローチャート 本発明の実施の形態における料理メニューデータベースを示す図表 本発明の第４の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図 本発明の第４の実施の形態の情報検索装置のフローチャート 本発明の第４の実施の形態におけるユーザ入力画面 本発明の第５の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図 本発明の第５の実施の形態の情報検索装置のフローチャート 本発明の第５の実施の形態におけるユーザ入力画面 本発明の第５の実施の形態における検索結果のデータ表示画面 本発明の第６の実施の形態の情報検索装置のハードウエア構成図 本発明の第６の実施の形態の情報検索装置のフローチャート 本発明の第６の実施の形態におけるユーザ入力画面 本発明の第６の実施の形態における検索結果のデータ表示画面 従来までの情報検索装置のシステム構成図 従来までの情報検索装置の検索結果の表示画面

符号の説明

１ ：データ記憶部
２ ：ラベル記憶部
３ ：データ分類属性選択手段
４ ：表示位置計算手段
５ ：データ表示部
６ ：ＶＲＡＭ
７ ：主記憶装置
８ ：外部記憶装置
９ ：ＣＰＵ
１０：データ記憶部
１１：ラベル記憶部
１２：ユーザ入力部
１３：データ分類属性選択手段
１４：表示位置計算手段
１５：データ表示部
１６：データベース
１７：検索条件入力部
１８：検索手段
１９：検索データ記憶部
２０：ラベル記憶部
２１：データ分類属性選択手段
２２：表示位置計算手段
２３：データ表示部
２４：データベース
２５：画面拡大縮小入力部
２６：画面位置指定部
２７：属性値変換手段
２８：検索条件記憶部
２９：検索条件生成手段
３０：検索手段
３１：検索データ記憶部
３２：ラベル記憶部
３３：データ分類属性選択手段
３４：表示位置計算手段
３５：データ表示部
３６：データベース
３７：画面移動方向入力部
３８：検索条件記憶部
３９：検索条件生成手段
４０：検索手段
４１：検索データ記憶部
４２：ラベル記憶部
４３：データ分類属性選択手段
４４：表示位置計算手段
４５：データ表示部
４６：データベース
４７：削除データ指定部
４８：検索条件記憶部
４９：検索条件生成手段
５０：検索手段
５１：検索データ記憶部
５２：ラベル記憶部
５３：データ分類属性選択手段
５４：表示位置計算手段
５５：データ表示部

Claims (4)

1. 属性とその属性値の組を複数有してなるデータを複数個記憶するデータ記憶手段と、
   前記データ記憶手段に記憶されたデータの各属性に対して、一つまたは複数の前記属性値を表示するためのラベルを記憶するラベル記憶手段と、
   前記ラベル記憶手段からデータを分類するためのラベル候補としてラベルの組合わせを複数個選択し、
   前記選択した各ラベルの組合わせごとに、前記各ラベルの組合わせに対応する属性値を用いて、前記データ記憶手段に記憶されたデータの全部又は一部の同一対象について、複数のデータの集合からなるラベルごとのクラスへの分類を行い、前記分類した各ラベルごとのクラスに含まれるデータの属性値の分散度合を示す評価値を求め、
   前記求めた評価値に基づいて前記選択したラベルの組合わせの中から所定のラベルの組合わせの一つを選択するデータ分類属性選択手段と、
   前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせを用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータの表示位置を計算するデータ表示位置計算手段と、
   前記データ分類属性選択手段で選択されたラベルの組合わせと前記データ表示位置計算手段で計算された結果を用いて前記データ記憶手段で記憶されているデータを表示するデータ表示手段とを備えた情報検索装置であって、
   前記データ表示手段で表示された画面に対してデータを検索するための画面操作を入力する画面操作入力手段と、
   前記画面操作入力手段で入力された画面操作に基づいて所定の属性値を指定する検索条件を生成する検索条件生成手段と、
   前記検索条件生成手段で生成された検索条件に基づいて、データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索する検索手段とを備え、
   前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示することを特徴とする情報検索装置。
2. 前記画面操作入力手段は、画面の領域に関する情報を入力し、
   前記検索条件生成手段は、前記入力された画面の領域に関する情報を属性値に変換し、
   前記検索手段は、前記変換された属性値を検索条件として、前記データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索し、
   前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示する請求項１記載の情報検索装置。
3. 前記画面操作入力手段は、データが表示される領域の移動方向を入力する画面移動方向入力部を有し、
   前記検索条件生成手段は、前記画面移動方向入力部から入力された移動方向に対応する属性値を指定し、
   前記検索手段は、前記検索条件生成手段により指定された属性値を検索条件として、前記データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索し、
   前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示する請求項１記載の情報検索装置。
4. 前記画面操作入力手段は、画面に表示されているデータから消去するデータを指定する削除データ指定部を有し、
   前記検索条件生成手段は、前記削除データ指定部から入力されたデータに対応する属性値を指定し、
   前記検索手段は、前記検索条件生成手段により指定された属性値を検索条件として、前記データ記憶手段に記憶されているデータから該当するデータを検索し、
   前記データ表示手段は、前記検索されたデータを表示する請求項１記載の情報検索装置。

Images