JP2009146261A - コンテンツ検索装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】時勢による影響を切り分け、時勢の影響を考慮した適切なコンテンツ検索を行うことを可能とする。
【解決手段】画像データベース（ＤＢ）３６には、キーワードが付された画像（コンテンツ）が複数蓄積されている。キーワード間関連度算出部３２は、画像ＤＢ３６内の画像に付された各キーワード間の関連度を一定時間ごとに算出して時系列データを作成する。基本関連度算出部３３は、クライアント端末から入力された検索キーワードと各画像に付されたキーワードとの間の各関連度の時系列データをそれぞれ平滑化し、各画像について基本関連度を算出する。ＣＰＵ２６は、算出された基本関連度に基づいて画像の検索結果を判定し出力する。総合関連度算出部３４は、１つの画像に複数のキーワードが付されている場合に、検索キーワードと各キーワードとの間で算出される前記基本関連度を平均化し、各画像について総合関連度を算出する。
【選択図】図３

Description

本発明は、多数のコンテンツが蓄積されたデータベースから、入力されたキーワードに基づき、所望されるコンテンツを検索して出力するコンテンツ検索装置及び方法に関する。

近年、文章データ、画像データ、音楽データ等の様々なコンテンツを蓄積したデータベースがインターネットなどの通信ネットワークを介して公開されており、利用者は、通信ネットワークに接続されたパソコンや携帯端末を操作し、コンテンツをデータベースに登録したり、データベースから所望のコンテンツを検索して見つけ出したりすることが可能となっている。

データベースから所望のコンテンツを検索する手法としては、「キーワード検索」が一般的である。これは、所望するコンテンツに関連するキーワードを入力し、そのキーワードを含む（あるいは関連する）コンテンツを見つけ出すといった手法であり、データベース内のコンテンツをカテゴリーごとに分類するなどの管理が不要であるため、膨大な数のコンテンツを容易に管理し、利用することができる。

データベースに膨大な数のコンテンツが蓄積されている場合は、キーワードによっては検索によりヒットするコンテンツの数が多すぎ、利用者が所望するコンテンツを容易に見つけ出すことができないことがあるため、検索によりヒットしたコンテンツをさらに絞り込むことができるように、次々に段階的にキーワードを入力して絞り込みを行う、いわゆる絞り込み検索といった手法も知られている。

この絞り込み検索では、絞り込みを行うためのキーワードを利用者自らが考えて入力する必要があり、キーワードが適切でないと、絞り込みが不十分であったり、検索漏れが生じたりすることがある。そこで、過去のキーワードによる絞り込み履歴を記憶しておき、利用者が入力したキーワードに関連するキーワードを検索し、これを提示することで、利用者の検索を支援する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００３−１０８５９４号公報

上記のような従来の検索技術では、検索結果は、他の利用者を含めた過去の検索履歴によって変化するため、時勢（検索時期）の影響を受けることになり、時勢の影響が強く反映されたコンテンツが数多くヒットする。例えば、夏に「富士山」というキーワードで検索を行うと「登山」に関連するコンテンツが数多くヒットするが、冬には「登山」に関連するコンテンツは殆どヒットしないということが考えられる。

このような検索技術は、時勢に沿ったコンテンツを得たい場合には特に問題はないが、しかしながら、時勢に依らないコンテンツ（上記の例では「富士山」の基本情報に関連するコンテンツ）を得たい場合には、時勢が反映された検索結果の影響により所望のコンテンツが得られないといった問題がある。

本発明は、上記の問題を鑑みてなされたものであり、時勢による影響を切り分け、時勢の影響を考慮した適切なコンテンツ検索を行うことを可能とするコンテンツ検索装置及び方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明のコンテンツ検索装置は、キーワードが付されたコンテンツが複数蓄積されたデータベースから、検索キーワードに基づき検索を行うコンテンツ検索装置において、前記データベース内のコンテンツに付された各キーワード間の関連度を一定時間ごとに算出して時系列データを作成するキーワード間関連度算出手段と、前記検索キーワードと各コンテンツに付されたキーワードとの間の各関連度の時系列データをそれぞれ平滑化し、各コンテンツについて基本関連度を算出する基本関連度算出手段と、前記基本関連度に基づいてコンテンツの検索結果を判定する結果判定手段と、を備えたことを特徴とする。

なお、前記キーワード間関連度算出手段は、同一のコンテンツに付されたキーワード同士は関連性があるという観点から各キーワード間について前記関連度を算出することが好ましい。

また、前記基本関連度算出手段は、移動平均による平滑化処理を行うことが好ましい。

また、前記結果判定手段は、前記基本関連度が所定値より大きいコンテンツを検索結果として特定することが好ましい。

また、１つのコンテンツに複数のキーワードが付されている場合に、前記検索キーワードと各キーワードとの間で算出される前記基本関連度を平均化し、各コンテンツについて総合関連度を算出する総合関連度算出手段を備え、前記出力手段は、前記総合関連度に基づいてコンテンツの検索結果を出力することが好ましい。

また、前記検索キーワードが付されたコンテンツを前記データベースから抽出するコンテンツ抽出手段を備え、前記基本関連度算出手段は、前記コンテンツ抽出手段により抽出されたコンテンツを対象として前記基本関連度を算出することが好ましい。

また、コンテンツの指定により、そのコンテンツに付されたキーワードを検索キーワードとして入力する検索指示入力手段を備えたことが好ましい。

また、前記コンテンツは、画像であることが好ましい。

また、本発明のコンテンツ検索方法は、キーワードが付されたコンテンツが複数蓄積されたデータベースから、検索キーワードに基づき検索を行うコンテンツ検索方法において、前記データベース内のコンテンツに付された各キーワード間の関連度を一定時間ごとに算出して時系列データを作成するキーワード間関連度算出ステップと、前記検索キーワードと各コンテンツに付されたキーワードとの間の各関連度の時系列データをそれぞれ平滑化し、各コンテンツについて基本関連度を算出する基本関連度算出ステップと、前記基本関連度に基づいてコンテンツの検索結果を判定する結果判定ステップと、を備えたことが好ましい。

本発明のコンテンツ検索装置及び方法によれば、検索結果から時勢による影響を切り分けることが可能となり、利用者は、時勢の影響を考慮した適切なコンテンツ検索を行うことができる。

図１において、本発明の一実施形態に係わるコンテンツ検索装置は、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されたプログラムがインストールされることで、サーバ１１内に構成されている。以下、コンテンツとして画像データ（以下、単に画像と称する）を用いる場合について説明する。

サーバ１１は、通信ネットワーク１２を介して接続されたクライアント端末１３とともに、ネットワークシステム１４を構成している。クライアント端末１３は、周知のパソコン（パーソナルコンピュータ）からなり、各種操作画面を表示するモニタ１５と、マウス１６やキーボード１７などからなる操作部１８とを備えている。画像検索時のキーワード（検索キーワード）の入力は、キーボード１７の操作により行われる。

クライアント端末１３には、デジタルカメラ１９で撮影して得られた画像や、メモリカードやＣＤ−Ｒなどの記録媒体２０に記録された画像が取り込まれる。これらの画像には、キーワードがタグとして付されている。画像へのキーワードの付与は、画像をクライアント端末１３に取り込んだ後、操作部１８の操作によりなされる。

デジタルカメラ１９は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などに準拠した通信ケーブルや、無線ＬＡＮなどの無線回線によりクライアント端末１３に接続され、クライアント端末１３との間で相互にデータ通信を行うことが可能となっている。

クライアント端末１３の機能ブロックを示す図２において、ＣＰＵ２１は、操作部１８から入力される操作信号などに従ってクライアント端末１３の全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２１には、操作部１８の他に、データバス２２を介して、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、通信Ｉ／Ｆ２５、モニタ１５が接続されている。

ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１が各種処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ２４は、クライアント端末１３を動作させるための各種プログラムやデータの他に、デジタルカメラ１９や記録媒体２０から取り込まれた画像データを記憶する。ＣＰＵ２１は、ＨＤＤ２４からプログラムを読み出してＲＡＭ２３に展開し、そのプログラムに基づいて処理を実行する。

通信Ｉ／Ｆ２５は、通信ネットワーク１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、通信ネットワーク１２を経由したデータの遣り取りを媒介する。また、通信Ｉ／Ｆ２５は、デジタルカメラ１９や記録媒体２０などの外部機器とのデータ通信も媒介する。

サーバ１１の機能ブロックを示す図３において、ＣＰＵ２６は、通信ネットワーク１２を経由してクライアント端末１３から入力される操作信号に従ってサーバ１１の全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２６には、データバス２７を介して、ＲＡＭ２８、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２９、通信Ｉ／Ｆ３０、タイマー３１、及び、キーワード間関連度算出部３２、基本関連度算出部３３、総合関連度算出部３４からなる関連度算出部３５が接続されている。

ＲＡＭ２８は、ＣＰＵ２６が処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ２９には、サーバ１１を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。ＣＰＵ２６は、ＨＤＤ２９からプログラムを読み出してＲＡＭ２８に展開し、読み出したプログラムに基づいて処理を実行する。なお、関連度算出部３５は、ＲＡＭ２８に格納されたプログラムにより構成された機能ブロックである。

通信Ｉ／Ｆ３０は、通信ネットワーク１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、通信ネットワーク１２を経由したデータの遣り取りを媒介する。通信Ｉ／Ｆ３０を媒介して取得されたデータは、ＲＡＭ２８に一時的に記憶される。画像が取得された場合には、その画像は、ＨＤＤ２９内に格納される。

ＨＤＤ２９には、画像データベース（画像ＤＢ）３６、及びキーワード情報管理部３７が構成されている。画像ＤＢ３６には、通信ネットワーク１２を経由して得られた画像と、これに付されたキーワードとが関連付けされて蓄積されている。図４に示すように、画像とキーワードとは、データテーブルにより関連付けられている。なお、画像ＤＢ３６内に蓄積された画像は、クライアント端末１３からの要求により、キーワードの追加や削除が可能となっている。

図５は、画像ＤＢ３６に蓄積された画像及びそれに付されたキーワードの一例である。画像Ｐ１は、富士山の撮影画像であり、「富士山」、「登山」、「火山」、「山中湖」の４個のキーワードＫＡ１〜ＫＡ４が関連付けされている。

キーワード情報管理部３７には、画像ＤＢ３６に登録された各画像に付されたキーワード間の関連度合いを表す情報（キーワード間関連度）の時系列データが蓄積されている。このキーワード間関連度は、キーワード間関連度算出部３２によって取得される。このキーワード間関連度算出部３２は、各画像に付されたキーワードを参照し、同一の画像に付されているキーワード同士は関連性があるという観点から、各キーワード間について関連度を算出し、キーワード間の関連度を体系的にまとめた、いわゆるシソーラス（類語辞典）をキーワード情報管理部３７内に構築する。

ＣＰＵ２６は、計時を行うタイマー３１に基づき、定期的（例えば、１日ごと）にキーワード間関連度算出部３２を動作させることにより上記シソーラスを定期的に更新（再構築）し、各キーワード間について、図６に示すような、関連度の時系列データＤ１を取得する（ここで、ＣＰＵ２６、タイマー３１、及びキーワード間関連度算出部３２は、特許請求の範囲に記載のキーワード間関連度算出手段として機能している）。時系列データＤ１は、時間ｔにおいて取得されたキーワード間関連度Ｒｔを取得時間順に表したものである。キーワード間関連度Ｒｔは、各キーワード間（例えば、「富士山」と「登山」）の関連度を表しており、関連度Ｒｔが大きいということは、そのキーワードのペアが付された画像が画像ＤＢ３６中に多く存在することを意味する。

また、ＣＰＵ２６は、クライアント端末１３から画像検索の指示情報を受けたとき、画像ＤＢ３６に蓄積された画像のうち、クライアント端末１３から入力された検索キーワードが付された画像を検索し、抽出された各画像（抽出画像）を対象として、基本関連度算出部３３及び総合関連度算出部３４を動作させ、絞り込み検索を実行する（ここで、ＣＰＵ２６は、特許請求の範囲に記載のコンテンツ抽出手段として機能している）。基本関連度算出部３３は、検索キーワードと抽出画像に付された他のキーワードとの間の各関連度Ｒｔについて、その時系列データＤ１をフィルタリング処理（平滑化処理）し、図６に示すように、平滑化された時系列データＤ２として表される基本関連度Ｍｔを算出する（基本関連度算出部３３は、特許請求の範囲に記載の本関連度算出手段に対応する）。この基本関連度Ｍｔとは、時勢による影響が減じられた基本的な関連度合いを表す。

具体的には、時間ｔにおける基本関連度Ｍｔは、移動平均と呼ばれる手法を用い、時間ｔの直前の所定期間（例えば、３０日）のキーワード間関連度Ｒｔの平均値を算出することで得られる。時間ｔ直前の所定期間Ｔの間に含まれるキーワード間関連度Ｒｔの数及びその総和をそれぞれ“Ｎ”，“ΣＲｔ”とすると、基本関連度Ｍｔ＝ΣＲｔ／Ｎと表される。以下、フィルタリング処理前の関連度Ｒｔについては、その時点の時勢を反映したものであり、時勢による変化が大きいため、基本関連度に対比して「瞬間関連度」と称する。

総合関連度算出部３４は、各抽出画像について、検索キーワードとその他の各キーワードとの間の基本関連度Ｍｔまたは瞬間関連度Ｒｔから、総合関連度Ｓｔを算出する（総合関連度算出部３４は、特許請求の範囲に記載の総合関連度算出手段に対応する）。総合関連度Ｓｔを算出する際、基本関連度Ｍｔと瞬間関連度Ｒｔとの何れを用いるかは、検索実行時にクライアント端末１３から指定可能となっている。各キーワードについての基本関連度Ｍｔ及び瞬間関連度Ｒｔの平均値をそれぞれ“ＡＭｔ”，“ＡＲｔ”とすると、基本関連度Ｍｔを用いる場合には総合関連度Ｓｔ＝ＡＭｔ、瞬間関連度Ｒｔを用いる場合には総合関連度Ｓｔ＝ＡＲｔとなる。

図７は、検索キーワードとして「富士山」が入力され、「富士山」をキーワードＫＡ１として含む前述の画像Ｐ１が抽出された場合の各キーワードＫＡ２〜ＫＡ４（「登山」、「火山」、「山中湖」）に対する基本関連度Ｍｔ及び瞬間関連度Ｒｔの一例を示している。この例では、ＡＭｔ＝（１５＋５＋１０）／３＝１０、ＡＲｔ＝（８０＋５＋５）／３＝３０と算出され、総合関連度Ｓｔは、主に、「富士山」との関連度が時勢の影響を受けて変動しやすい「登山」というキーワードの影響を受け、瞬間関連度Ｒｔを用いる場合が基本関連度Ｍｔを用いる場合に比して大きくなっている。

ＣＰＵ２６は、総合関連度算出部３４により算出された各抽出画像の総合関連度Ｓｔを所定値と比較し、総合関連度Ｓｔが所定値より大きい画像の情報（画像データやそのファイル名）を、通信ネットワーク１２を介してクライアント端末１３に送信する（ここで、ＣＰＵ２６は、特許請求の範囲に記載の結果判定手段として機能している）。クライアント端末１３は、受信した画像の情報を検索結果としてモニタ１５に表示する。

次に、以上のように構成されたネットワークシステム１４の作用について説明する。図８は、クライアント端末１３側の処理手順を示す。まず、ステップＳ１０では、画像が格納されたデジタルカメラ１９または記録媒体２０が接続され、画像が取り込まれたか否かが判定される。画像が取り込まれた場合には、ステップＳ１１に移行し、ステップＳ１１では、操作部１８の操作により画像に複数のキーワードが付されたか否かが判定される。画像にキーワードが付された場合、または予め画像にキーワードが付されている場合には、ステップＳ１２に以降し、ステップＳ１２では、その画像が通信ネットワーク１２を介してサーバ１１へ送信される。なお、このとき、利用者からの送信指示を待ち受け、送信指示に基づいて画像を送信するようにしても良い。サーバ１１へ送信された画像は、ＨＤＤ２９内の画像ＤＢ３６に蓄積される。

ステップＳ１２が終了すると、ステップＳ１０へ戻る。ステップＳ１０にて、画像が取り込まれていないと判定された場合には、サーバ１１内の画像ＤＢ３６から所望する画像を検索するための検索操作がなされたか否かが判定される。この検索操作は、例えば、図１０に示すようにモニタ１５に表示される検索指示画面４０を見ながら操作部１８を操作することにより行うことができる。検索指示画面４０には、検索キーワードを入力するボックス４１、基本関連検索（時勢の影響が減じられた基本関連度Ｍｔに基づく検索）と瞬間関連検索（時勢の影響が反映された瞬間関連度Ｒｔに基づく検索）との何れを実施するかを指定するラジオボタン（択一的な選択を行うボタン）４２、検索の実行を指示する検索実行ボタン４３が表示されている。

ステップＳ１３にて検索指示がなされると、ステップＳ１４に移行し、ステップＳ１４では、サーバ１１へ検索指示情報（検索キーワード、基本関連検索と瞬間関連検索との選択情報）が送信される。サーバ１１では、この検索指示情報を受け、後述する画像検索処理が実行される。次いで、ステップＳ１５では、サーバ１１から検索結果としての画像情報（画像データやそのファイル名）を受信した否かが判定される。画像情報が受信された場合には、ステップＳ１６に以降し、ステップＳ１６では、受信した画像情報に基づきモニタ１５へ検索結果の表示が行われる。ステップＳ１６が終了すると、ステップＳ１０へ戻る。

図９は、サーバ１１側の処理手順を示す。まず、ステップＳ２０では、キーワード間関連度算出部３２によって画像ＤＢ３６に蓄積されている各画像に付されているキーワードを参照し、同一の画像に付されているキーワード同士は関連性があるとして、各画像内の各キーワード間について関連度Ｒｔが算出される。例えば、図５に示す画像Ｐ１の場合には、「富士山」と「登山」、「登山」と「火山」等、各組み合わせについてそれぞれ“１”とカウントされる。別の画像に、「富士山」と「登山」とがキーワードとして付されている場合には、さらに“１”がカウントされ、「富士山」と「登山」とのキーワード間関連度が“２”とカウントアップされる。同様にして、時間ｔの時点における画像ＤＢ３６の各画像内の全てのキーワード間について、関連度Ｒｔを算出する。

ステップＳ２０が終了すると、ステップＳ２１に移行し、ステップＳ２１では、サーバ１１から検索指示情報（ステップＳ１４で送信された検索指示情報）を受信したか否かが判定される。このステップＳ２１は、続くステップＳ２２で所定時間が経過したと判定されるまでの間、繰り返し実行される。ステップＳ２２で所定時間（例えば、１日）が経過したと判定されると、ステップＳ２０に戻り、キーワード間関連度の算出が行われる。このように、ステップＳ２０は、所定時間ごとに繰り返し実行され、図６に示すような、キーワード間関連度を時系列的に表した時系列データＤ１が取得される。

ステップＳ２１にて、サーバ１１から検索指示情報を受信したと判定されると、ステップＳ２３に移行する。ステップＳ２３では、ＣＰＵ２６により、画像ＤＢ３６に蓄積された画像のうち、検索指示情報として受信した検索キーワードが付された画像が抽出される。例えば、検索キーワードが「富士山」である場合には、図６に示すような画像が抽出される。

ステップＳ２３が終了すると、ステップＳ２４に移行し、ステップＳ２４では、検索指示情報に基づき、基本関連検索と瞬間関連検索との何れが選択されているかが判定される。基本関連検索が選択されている場合には、ステップＳ２５に移行し、ステップＳ２５では、基本関連度算出部３３により、検索キーワードと、ステップＳ２３で抽出された各画像（抽出画像）に付された他のキーワードとの間の各関連度Ｒｔについて、その時系列データＤ１がフィルタリング処理（例えば、移動平均による平滑化処理）され、平滑化された時系列データＤ２（図６参照）として表される基本関連度Ｍｔが算出される。図５に示す画像Ｐ１の場合には、例えば、図７に示すように、検索時点の基本関連度Ｍｔが算出される。なお、瞬間関連検索が選択されている場合には、ステップＳ２５がスキップされ、ステップＳ２６に移行する。この場合、キーワード間関連度算出部３２によって算出されたキーワード間関連度Ｒｔがそのまま瞬間関連度Ｒｔとして用いられる。

ステップＳ２６では、総合関連度算出部３４により、各抽出画像について、検索キーワードとその他の各キーワードとの間の基本関連度Ｍｔまたは瞬間関連度Ｒｔから、総合関連度Ｓｔが算出される。基本関連検索が選択されている場合には、総合関連度Ｓｔは、基本関連度Ｍｔの平均値ＡＭｔとして算出される（図７の例では、Ｓｔ＝１０）。一方、瞬間関連検索が選択されている場合には、総合関連度Ｓｔは、瞬間関連度Ｒｔの平均値ＡＲｔとして算出される（図７の例では、Ｓｔ＝３０）。

続くステップＳ２７では、ＣＰＵ２６により、ステップＳ２６で算出された総合関連度Ｓｔが所定値（閾値）と比較され、所定値より大きい画像の情報（画像データやそのファイル名）がクライアント端末１３へ送信される。クライアント端末１３では、受信した画像の情報が検索結果としてモニタ１５に表示される（ステップＳ１６）。

図６に示す画像Ｐ１は、夏場には、検索キーワード「富士山」との関連度合いが（「登山」というキーワードのために）時勢の影響を受けて高く、瞬間関連検索ではヒットしやすいが、基本関連検索ではヒットし難いといった結果になる。つまり、利用者は、時勢の影響を減じたい場合には、基本関連検索を選択して検索を実行することで、画像Ｐ１のように時勢の影響が大きい画像を検索結果から排除し、所望の画像を得ることが可能となる。

なお、上記実施形態では、検索キーワードの指定をキーボード１７からのテキスト入力により行っているが、これに代えて、複数のキーワードを一覧表示し、この中から１つのキーワードを選択することで検索キーワードの指定を行っても良い。

また、上記実施形態では、キーワード間関連度算出部３２によって算出された関連度Ｒｔを所定期間について移動平均により平滑化することで、基本関連度Ｍｔを算出しているが、この所定期間（移動平均の平均期間）をクライアント端末１３から入力可能としても良い。これにより、利用者は、平均期間の指定により平滑化の程度（時勢の影響の減算量）を調整することができる。

基本関連度Ｍｔは、移動平均以外の平滑化処理により算出しても良い。例えば、フーリエ変換等の周波数解析を用いることも可能である。また、ローパスフィルタにより、関連度の最頻値を基本関連度Ｍｔ（一定値）としても良い。勿論、これらの手法に係わる演算対象期間をクライアント端末１３から入力可能としても良い。

また、上記実施形態では、キーワード間関連度算出部３２によって算出された関連度を、瞬間関連度Ｒｔとして用いているが、瞬間関連度Ｒｔは、基本関連度Ｍｔより短い期間について平滑化処理することにより算出しても良いし、また、キーワード間関連度算出部３２によって算出された関連度から基本関連度Ｍｔを減算することにより算出しても良い。

また、上記実施形態では、基本関連度Ｍｔまたは瞬間関連度Ｒｔのいずれかを択一的に用いて総合関連度Ｓｔを算出しているが、選択係数α（０≦α≦１）を用い、Ｓｔ＝αＭｔ＋（１−α）Ｒｔの関係により基本関連度Ｍｔと瞬間関連度Ｒｔと合成して総合関連度Ｓｔを算出しても良い。例えば、基本関連検索の場合はα＝０．９、瞬間関連検索の場合はα＝０．１とする。この選択係数αは、クライアント端末１３から入力可能としても良い。

また、上記実施形態では、総合関連度Ｓｔが所定値より大きい画像の情報を検索結果としてクライアント端末１３へ送信しているが、総合関連度Ｓｔが最大の画像から上位所定数までの画像の情報を検索結果としてクライアント端末１３へ送信しても良い。この検索結果として判定するための判定条件（上記の所定値または所定数）をクライアント端末１３から利用者により入力可能としても良い。

また、上記実施形態では、基本関連検索と瞬間関連検索とを択一的に選択して検索を行っているが、この選択操作を排し、基本関連検索と瞬間関連検索とを同時に行うように構成しても良い。この場合、基本関連検索と瞬間関連検索とのそれぞれの検索結果がクライアント端末１３に返されるため、各検索結果を区別して表示する必要がある。例えば、図１１に示すように、検索結果表示画面５０に、基本関連検索により検索された画像５１の表示領域５２と、瞬間関連検索により検索された画像５３の表示領域５４とを区分して設ける。各表示領域内の画像は、総合関連度Ｓｔが大きいものから順に並べることが好ましいが、両方の表示領域に重複して表示される画像については、総合関連度Ｓｔの大きさから判断し、一方の表示領域にのみ表示しても良い。

また、上記実施形態では、入力された検索キーワードが付された画像を画像ＤＢ３６から抽出し、その検索キーワードと抽出した画像内の他のキーワードとの関連度からさらに絞り込み検索を行うように構成しているが、これに代えて、キーワード情報管理部３７に構成されたシソーラスに基づき、入力された検索キーワードと画像ＤＢ３６内の各画像に付された各キーワード（または代表キーワード）との関連度を算出することにより関連度（総合関連度Ｓｔ）の高い画像を検索するように構成しても良い。このシソーラスを用いた検索方法では、検索キーワードが付されていない画像も検索対象となり、いわゆる曖昧検索が可能となる。

また、上記実施形態では、検索キーを１つのキーワードとしているが、複数のキーワードを検索キーとして用いても良い。上記実施形態の絞り込み検索の場合には、複数の検索キーワードが付された画像を画像ＤＢ３６から抽出し、その複数の検索キーワードと抽出した画像内の他のキーワードとの関連度から絞り込み検索を行えば良い。また、上記のシソーラスを用いた曖昧検索の場合には、複数の検索キーワードと画像ＤＢ３６内の各画像に付された各キーワード（または代表キーワード）との関連度から検索を行えば良い。このように、複数の検索キーワードを用いる場合には、画像のキーワードとの全ての組み合わせに対する関連度（基本関連度Ｍｔ及び瞬間関連度Ｒｔ）の平均値を算出し、総合関連度Ｓｔを求めれば良い。

このような検索キーワードの指定は、テキスト入力に限られず、キーワードが付された画像の指定により行っても良い。例えば、図１２に示すような検索指示画面６０により画像の指定を行い得るように構成する。検索指示画面６０には、複数の画像６１が表示される画像表示領域６２と、検索実行ボタン６３とが設けられている（基本関連検索と瞬間関連検索とを選択するラジオボタンは設けていない）。マウスポインタ６４により１つの画像６１を選択し、検索実行ボタン６３をクリックすることで、検索指示がなされる。この場合には、画像ＤＢ３６からの画像検索は、選択された画像６１に付された１つまたは複数のキーワードが検索キーワードとして画像検索が行われる。ここで、検索指示画面６０及び操作部１８が、特許請求の範囲に記載の検索指示入力手段として機能している。

図１３は、画像を検索キーとした場合の検索結果表示画面の一例である。検索結果表示画面７０には、画像表示領域７１が設けられており、画像表示領域７１の中央には、検索指示画面６０で指定された検索キーとしての画像６１が表示されており、画像６１の周囲に、検索結果としての画像７２〜７５が表示されている。画像７２，７３は、画像６１に対して基本関連度Ｍｔが高い画像であり、画像７４，７５は、画像６１に対して瞬間関連度Ｒｔが高い画像である。これらを区別するために、画像７４，７５の枠を太く強調している。なお、このような結果画像の区別には、前述の領域の区分や、枠の色や大きさの変更、分類マークの付与等、種々の手法を用いることが可能である。

また、上記実施形態では、画像に付された各キーワードの検索キーワードとの基本関連度Ｍｔ及び瞬間関連度Ｒｔをそれぞれ平均することにより、該画像に対する基本関連度（ＡＭｔ）及び瞬間関連度（ＡＲｔ）を求めているが、各キーワードに重み付けがなされている場合には、その重み付けにより加重平均をとることにより“ＡＭｔ”，“ＡＲｔ”を算出しても良い。例えば、図７に示した各キーワードに、図１４に示すように重み付け係数Ｗが付与されている場合には、ＡＭｔ＝（１５×７０＋５×２０＋１０×１０）／１００＝１２．５、ＡＲｔ＝（８０×７０＋５×２０＋５×１０）／１００＝５７．５と算出される。

また、上記各実施形態では、コンテンツとして画像を例に挙げて説明したが、これに代えて、動画データ、音楽データ、文章データ、コンピュータソフト、Ｗｅｂページや、それらの複合物をコンテンツとしても良い。なお、各コンテンツに付されるキーワードは、文字に限られず、記号や数字を用いて表しても良い。

また、上記各実施形態では、同一のコンテンツに付されたキーワード同士は関連性があるという観点からキーワード間関連度を算出しているが、検索キーとして複数のキーワードが入力される場合には、並列して入力されるキーワード同士は関連性があるという観点からキーワード間関連度を算出しても良い。

ネットワークシステムの構成を示す概略図である。 クライアント端末の内部構成を示す機能ブロック図である。 サーバの内部構成を示す機能ブロック図である。 画像とキーワードと対応関係を示すデータテーブルである。 キーワードが付された画像の一例を示す図である。 キーワード間関連度の時系列データの一例を示すグラフである。 検索キーワードと画像に付されたキーワードとの基本関連度及び瞬間関連度の一例を示すテーブルである。 クライアント端末側の処理手順を示すフローチャートである。 サーバ側の処理手順を示すフローチャートである。 検索指示画面の一例を示す図である。 検索結果表示画面の一例を示す図である。 検索指示画面の変形例を示す図である。 検索結果表示画面の変形例を示す図である。 画像とキーワードに加えて重み付け係数を対応付けて保存したデータテーブルである。

符号の説明

１１ サーバ
１２ 通信ネットワーク
１３ クライアント端末
２６ ＣＰＵ
３２ キーワード間関連度算出部
３３ 基本関連度算出部
３４ 総合関連度算出部
３５ 関連度算出部
３６ 画像データベース
３７ キーワード情報管理部
４０，６０ 検索指示画面
５０，７０ 検索結果表示画面

Claims (9)

1. キーワードが付されたコンテンツが複数蓄積されたデータベースから、検索キーワードに基づき検索を行うコンテンツ検索装置において、
   前記データベース内のコンテンツに付された各キーワード間の関連度を一定時間ごとに算出して時系列データを作成するキーワード間関連度算出手段と、
   前記検索キーワードと各コンテンツに付されたキーワードとの間の各関連度の時系列データをそれぞれ平滑化し、各コンテンツについて基本関連度を算出する基本関連度算出手段と、
   前記基本関連度に基づいてコンテンツの検索結果を判定する結果判定手段と、
   を備えたことを特徴とするコンテンツ検索装置。
2. 前記キーワード間関連度算出手段は、同一のコンテンツに付されたキーワード同士は関連性があるという観点から各キーワード間について前記関連度を算出することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索装置。
3. 前記基本関連度算出手段は、移動平均による平滑化処理を行うことを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ検索装置。
4. 前記結果判定手段は、前記基本関連度が所定値より大きいコンテンツを検索結果として特定することを特徴とする請求項１から３いずれか１項に記載のコンテンツ検索装置。
5. １つのコンテンツに複数のキーワードが付されている場合に、前記検索キーワードと各キーワードとの間で算出される前記基本関連度を平均化し、各コンテンツについて総合関連度を算出する総合関連度算出手段を備え、前記出力手段は、前記総合関連度に基づいてコンテンツの検索結果を出力することを特徴とする請求項１から４いずれか１項に記載のコンテンツ検索装置。
6. 前記検索キーワードが付されたコンテンツを前記データベースから抽出するコンテンツ抽出手段を備え、前記基本関連度算出手段は、前記コンテンツ抽出手段により抽出されたコンテンツを対象として前記基本関連度を算出することを特徴とする請求項１から５いずれか１項に記載のコンテンツ検索装置。
7. コンテンツの指定により、そのコンテンツに付されたキーワードを検索キーワードとして入力する検索指示入力手段を備えたことを特徴とする請求項１から６いずれか１項に記載のコンテンツ検索装置。
8. 前記コンテンツは、画像であることを特徴とする請求項１から７いずれか１項に記載のコンテンツ検索装置。
9. キーワードが付されたコンテンツが複数蓄積されたデータベースから、検索キーワードに基づき検索を行うコンテンツ検索方法において、
   前記データベース内のコンテンツに付された各キーワード間の関連度を一定時間ごとに算出して時系列データを作成するキーワード間関連度算出ステップと、
   前記検索キーワードと各コンテンツに付されたキーワードとの間の各関連度の時系列データをそれぞれ平滑化し、各コンテンツについて基本関連度を算出する基本関連度算出ステップと、
   前記基本関連度に基づいてコンテンツの検索結果を判定する結果判定ステップと、
   を備えたことを特徴とするコンテンツ検索方法。

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