JP2010108517A

JP2010108517A - Content retrieval program, content retrieval method, and content retrieval device

Info

Publication number: JP2010108517A
Application number: JP2010005059A
Authority: JP
Inventors: Shinya Mazaki; 進也真崎; Yoshiaki Teruda; 善章照田; Kenji Nakayama; 賢二中山
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2010-01-13
Filing date: 2010-01-13
Publication date: 2010-05-13

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide content information according to various retrieval requests of a user, in a content retrieval device used when retrieving content useful for the user, in response to the request of the user from a client device, and when transmitting the information about the retrieved content to the client device. <P>SOLUTION: A profile storage part 110 stores profiles of the user and the content, and a relation between the user and the content. A content recommendation part 130 recommends content valued by users similar to the user having made a request to retrieve the content, based on the profile of the user and the relation stored in the profile storage part 110. A similar content retrieval part 140 prepares a list of the contents similar to the content recommended by the content recommendation part 130, using the profile of the content. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

この発明は、クライアント装置からのユーザの要求に応答してユーザに有用なコンテンツを検索し、検索したコンテンツに関する情報をクライアント装置に送信するときに用いられるコンテンツ検索プログラム、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索装置に関し、特に、ユーザの多様なコンテンツ検索要求に対応することができるコンテンツ検索プログラム、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索装置に関するものである。 The present invention searches a content useful for a user in response to a user request from a client device, and transmits a content search program, a content search method, and a content search device used to transmit information related to the searched content to the client device. In particular, the present invention relates to a content search program, a content search method, and a content search device that can respond to various content search requests of a user.

従来、企業内の各部門に蓄積されたコンテンツの有効活用を目的として、さまざまなコンテンツ検索システムが提供されてきた。コンテンツ検索システムでは、通常、ユーザごとに異なるコンテンツサービスの提供を目的としたパーソナライゼーション機能が備えられている。 Conventionally, various content search systems have been provided for the purpose of effectively using content accumulated in each department in a company. The content search system is usually provided with a personalization function for the purpose of providing different content services for each user.

ここで、パーソナライゼーション機能とは、コンテンツ検索システムが管理する全情報の中からフィルタリングを行って、ユーザ毎に提供する情報を絞り込むことである。フィルタリングの手法としては、例えば情報の内容に基づくもの(Content-based Filtering)や、ユーザの評価に基づくもの(Collaborative Filtering)などが知られている（例えば、特許文献１参照。）。 Here, the personalization function is to narrow down information provided for each user by filtering from all information managed by the content search system. As a filtering method, for example, a method based on information content (Content-based Filtering), a method based on user evaluation (Collaborative Filtering), or the like is known (see, for example, Patent Document 1).

特開２００２−２１５６６５号公報JP 2002-215665 A

しかしながら、従来の単純なcollaborative filtering方式では、類似ユーザからの評価が高いコンテンツしか推薦されないという問題があった。すなわち、コンテンツの推薦の仕方が限られているという問題があった。 However, the conventional simple collaborative filtering method has a problem that only content highly evaluated by similar users is recommended. That is, there is a problem that the method of recommending content is limited.

例えば、類似したユーザからの評価が高いコンテンツと類似しているが評価対象でないコンテンツは推薦されないといった問題があり、ユーザの多様な検索要求に対応できない場合が存在していた。 For example, there is a problem that content that is similar to content that is highly evaluated by similar users but is not subject to evaluation is not recommended, and there are cases where it is not possible to respond to various search requests of users.

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、ユーザの多様なコンテンツ検索要求に対応することができるコンテンツ検索プログラム、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems caused by the prior art, and provides a content search program, a content search method, and a content search device that can respond to various content search requests of a user. With the goal.

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願の開示するコンテンツ検索プログラムは、一つの態様において、指定されたコンテンツを引用する関係にあるコンテンツの検索要求をクライアント装置から受信し、該指定されたコンテンツを引用するコンテンツの検索を行い、検索の結果得られた、該指定されたコンテンツを引用するコンテンツの一覧情報を前記クライアント装置に送信する、処理をコンピュータに実行させる。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the content search program disclosed in the present application, in one aspect, receives a search request for content that has a relationship of quoting the specified content from the client device, and performs the specification. The content that cites the designated content is searched, and the list information of the content that cites the specified content obtained as a result of the search is transmitted to the client device, and the computer is caused to execute the process.

また、本願の開示するコンテンツ検索方法は、一つの態様において、指定されたコンテンツを引用する関係にあるコンテンツの検索要求をクライアント装置から受信し、該指定されたコンテンツを引用するコンテンツの検索を行い、該指定されたコンテンツを引用するコンテンツの一覧情報を前記クライアント装置に送信する。 Also, in one aspect, the content search method disclosed in the present application receives a search request for content that has a relationship of quoting specified content from a client device, and searches for content that cites the specified content. The content list information quoting the designated content is transmitted to the client device.

また、本願の開示するコンテンツ検索装置は、一つの態様において、指定されたコンテンツを引用する関係にあるコンテンツの検索要求をクライアント装置から受信する通信手段と、該指定されたコンテンツを引用するコンテンツの検索を行う検索手段と、を備え、前記通信手段は、該指定されたコンテンツを引用するコンテンツの一覧情報を前記クライアント装置に送信する。 Further, in one aspect, the content search device disclosed in the present application includes a communication unit that receives a search request for content that has a relationship of quoting the designated content from the client device, and a content that cites the designated content. Search means for performing a search, and the communication means transmits to the client device list information of content that cites the designated content.

本願の開示するコンテンツ検索プログラム、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索装置の一つの態様によれば、ユーザの多様なコンテンツ検索要求に対応することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the content search program, the content search method, and the content search device disclosed in the present application, it is possible to respond to various content search requests of the user.

図１は、本実施例１に係るコンテンツ検索システムの構成を示す機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram illustrating the configuration of the content search system according to the first embodiment. 図２は、プロファイル記憶部が記憶するプロファイルおよびリレーションを示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating profiles and relations stored in the profile storage unit. 図３は、プロファイル記憶部が記憶するユーザプロファイルの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a user profile stored in the profile storage unit. 図４は、プロファイル記憶部が記憶するコンテンツプロファイルの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a content profile stored in the profile storage unit. 図５は、ユーザとコンテンツとの間のリレーションの一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a relationship between a user and content. 図６は、本実施例１に係るコンテンツ検索装置の処理手順を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating the processing procedure of the content search apparatus according to the first embodiment. 図７は、図１に示したコンテンツ推薦部の処理手順を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure of the content recommendation unit shown in FIG. 図８は、図１に示した類似コンテンツ検索部の処理手順を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure of the similar content search unit shown in FIG. 図９は、本実施例２に係るコンテンツ検索装置の構成を示す機能ブロック図である。FIG. 9 is a functional block diagram of the configuration of the content search apparatus according to the second embodiment. 図１０は、プロファイル記憶部が記憶するコンテンツ間リレーションを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the relation between contents stored in the profile storage unit. 図１１は、リレーションプロファイルの一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a relationship profile. 図１２は、本実施例２に係る類似コンテンツ検索部の処理手順を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart illustrating the processing procedure of the similar content search unit according to the second embodiment. 図１３は、本実施例１および２に係るコンテンツ検索プログラムを実行するコンピュータシステムを示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating a computer system that executes the content search program according to the first and second embodiments. 図１４は、図１３に示した本体部の構成を示す機能ブロック図である。FIG. 14 is a functional block diagram showing the configuration of the main body shown in FIG.

以下に添付図面を参照して、この発明に係るコンテンツ検索プログラム、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索装置の好適な実施例を詳細に説明する。 Exemplary embodiments of a content search program, a content search method, and a content search apparatus according to the present invention will be explained below in detail with reference to the accompanying drawings.

まず、本実施例１に係るコンテンツ検索システムの構成について説明する。図１は、本実施例１に係るコンテンツ検索システムの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このコンテンツ検索システムは、コンテンツ検索装置１００とｎ台のクライアント装置１０₁〜１０_nがＬＡＮ３０により接続され、また、クライアント装置１０₁〜１０_nはＬＡＮ３０およびインターネット４０を介してｍ台のコンテンツサーバ２０₁〜２０_mに接続されて構成される。 First, the configuration of the content search system according to the first embodiment will be described. FIG. 1 is a functional block diagram illustrating the configuration of the content search system according to the first embodiment. As shown in the figure, in this content search system, the content search device 100 and n client devices 10 ₁ to 10 _n are connected by a LAN 30, and the client devices 10 ₁ to 10 _n are connected via the LAN 30 and the Internet 40. constructed is connected to the number m the content server 20 ₁ to 20 _m of Te.

クライアント装置１０₁〜１０_nは、ユーザがコンテンツの検索に使用する装置であり、コンテンツサーバ２０₁〜２０_mは、ユーザにより検索されるコンテンツを提供するサーバである。 The client devices 10 ₁ to 10 _n are devices used by the user for searching for content, and the content servers 20 _{1 to} 20 _m are servers that provide content searched for by the user.

コンテンツ検索装置１００は、クライアント装置１０₁〜１０_nからのユーザの要求に応答してコンテンツを検索する装置であり、プロファイル記憶部１１０と、要求受付部１２０と、コンテンツ推薦部１３０と、類似コンテンツ検索部１４０と、一覧送信部１５０と、コンテンツ記憶部１６０と、コンテンツ送信部１７０と、通信部１８０と、プロファイル管理部１９０とを有する。 Content retrieval device 100 is a device for searching contents in response to a user request from the client device 10 ₁ to 10 _n, a profile storage unit 110, a request receiving unit 120, a content recommendation unit 130, similar content The search unit 140 includes a list transmission unit 150, a content storage unit 160, a content transmission unit 170, a communication unit 180, and a profile management unit 190.

プロファイル記憶部１１０は、ユーザおよびコンテンツについての情報をプロファイルとして記憶する記憶部であり、オブジェクトデータベースにより実現される。また、このプロファイル記憶部１１０は、ユーザとコンテンツとの間のリレーション（関係）についても記憶する。 The profile storage unit 110 is a storage unit that stores information about users and contents as a profile, and is realized by an object database. The profile storage unit 110 also stores a relationship (relationship) between the user and the content.

図２は、プロファイル記憶部１１０が記憶するプロファイルおよびリレーションを示す図である。同図に示すように、このプロファイル記憶部１１０は、ユーザプロファイル２０１と、リレーション２０２と、コンテンツプロファイル２０３とを記憶する。 FIG. 2 is a diagram illustrating profiles and relations stored in the profile storage unit 110. As shown in the figure, the profile storage unit 110 stores a user profile 201, a relation 202, and a content profile 203.

ユーザプロファイル２０１は、ユーザについての情報を複数の属性情報を用いて表わしたものであり、各属性情報は、属性名と属性値との対で構成される。例えば、図２では、属性名「氏名」に対する属性値は「山田一郎」であり、属性名「所属」に対する属性値は「営業」である。 The user profile 201 represents information about a user using a plurality of attribute information, and each attribute information is composed of a pair of an attribute name and an attribute value. For example, in FIG. 2, the attribute value for the attribute name “name” is “Ichiro Yamada”, and the attribute value for the attribute name “affiliation” is “sales”.

図３は、プロファイル記憶部１１０が記憶するユーザプロファイル２０１の一例を示す図である。同図に示すように、このユーザプロファイル２０１は、属性名が「ユーザ番号」、「氏名」、「性別」、「所属」、「役職」、「年齢」、「年数」、「出身」、「専門部会」、「趣味」および「特技」である属性情報から構成される。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the user profile 201 stored in the profile storage unit 110. As shown in the figure, this user profile 201 has attribute names “user number”, “name”, “gender”, “affiliation”, “position”, “age”, “year”, “born”, “ It consists of attribute information which is “special committee”, “hobby”, and “specialty”.

例えば、属性名「ユーザ番号」の属性値が「１」であるユーザは、属性名「氏名」の属性値が「山田一郎」であり、属性名「性別」の属性値が「男」であり、属性名「所属」の属性値が「営業」であり、属性名「役職」の属性値が「課長」であり、属性名「年齢」の属性値が「３８」であり、属性名「年数」の属性値が「３」であり、属性名「出身」の属性値が「東京」であり、属性名「専門部会」の属性値が「ＭＢＡ」であり、属性名「「趣味」の属性値が「釣」であり、属性名「特技」の属性値が「柔道」である。なお、以下では、属性名「氏名」の属性値が「山田一郎」であるユーザを、単に「山田一郎」という。 For example, a user whose attribute value is “1” for the attribute name “user number” is “Ichiro Yamada” for the attribute name “name”, and “m” for the attribute name “gender”. , The attribute value of the attribute name “affiliation” is “sales”, the attribute value of the attribute name “post” is “section manager”, the attribute value of the attribute name “age” is “38”, and the attribute name “years” The attribute value of “3”, the attribute value of “name of origin” is “Tokyo”, the attribute value of the attribute name “technical group” is “MBA”, and the attribute name is “hobby”. The value is “fishing” and the attribute value of the attribute name “special skill” is “judo”. In the following, a user whose attribute name “name” is “Ichiro Yamada” is simply referred to as “Ichiro Yamada”.

コンテンツプロファイル２０３は、コンテンツについての情報を複数の属性情報を用いて表わしたものであり、各属性情報は、属性名と属性値との対で構成される。例えば、図２では、属性名「格納場所」に対する属性値は「file://aaa.bb」であり、属性名「作成日」に対する属性値は「2003/10/09」である。 The content profile 203 represents information about content using a plurality of attribute information, and each attribute information is composed of a pair of an attribute name and an attribute value. For example, in FIG. 2, the attribute value for the attribute name “storage location” is “file: //aaa.bb”, and the attribute value for the attribute name “creation date” is “2003/10/09”.

図４は、プロファイル記憶部１１０が記憶するコンテンツプロファイル２０３の一例を示す図である。同図に示すように、このコンテンツプロファイル２０３は、属性名が「コンテンツ名」、「格納場所」、「コンテンツ種」、「作成日」、「作成者」、「バージョン」および「ジャンル」である属性情報から構成される。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the content profile 203 stored in the profile storage unit 110. As shown in the figure, the content profile 203 has attribute names “content name”, “storage location”, “content type”, “creation date”, “creator”, “version”, and “genre”. Consists of attribute information.

例えば、属性名「コンテンツ名」の属性値が「コンテンツＡ」であるコンテンツは、属性名「格納場所」の属性値が「file://aaa.bb」であり、属性名「コンテンツ種」の属性値が「HTML」であり、属性名「作成日」の属性値が「2003/10/09」であり、属性名「バージョン」の属性値が「１．１」であり、属性名「ジャンル」の属性値が「製品Ａ」である。なお、以下では、属性名「コンテンツ名」の属性値が「コンテンツＡ」であるコンテンツを、単に「コンテンツＡ」という。 For example, the content having the attribute name “content name” with the attribute value “content A” has the attribute name “storage location” with the attribute value “file: //aaa.bb” and the attribute name “content type”. The attribute value is “HTML”, the attribute value “creation date” is “2003/10/09”, the attribute name “version” is “1.1”, and the attribute name “genre” The attribute value of “Product A”. In the following, a content whose attribute value “content name” has an attribute value “content A” is simply referred to as “content A”.

リレーション２０２は、ユーザとコンテンツとの結び付きを示し、このリレーション２０２には、属性情報が含まれる。例えば、図２では、属性名「重要度」に対する属性値は「０．２」であり、この属性情報は、ユーザのコンテンツに対するアクセス頻度などを表わす。すなわち、ユーザのコンテンツに対するアクセスが多い場合には、リレーションの属性名「重要度」の属性値が大きくなる。なお、リレーション２０２については、リレーションプロファイルとしてプロファイル記憶部１１０に記憶される。 The relation 202 indicates the connection between the user and the content, and this relation 202 includes attribute information. For example, in FIG. 2, the attribute value for the attribute name “importance” is “0.2”, and this attribute information represents the frequency of access to the content of the user. That is, when the user has many accesses to the content, the attribute value of the relation attribute name “importance” becomes large. The relation 202 is stored in the profile storage unit 110 as a relation profile.

要求受付部１２０は、クライアント装置１０₁〜１０_nからのユーザのコンテンツ検索要求を受け付ける処理部であり、ユーザの識別情報や検索するコンテンツの数などを受け付ける。 The request receiving unit 120 is a processing unit that receives a user content search request from the client devices 10 ₁ to 10 _{n, and} receives user identification information, the number of contents to be searched, and the like.

コンテンツ推薦部１３０は、コンテンツ検索要求を行ったユーザに類似するユーザの評価が高いコンテンツを推薦する処理部である。具体的には、このコンテンツ推薦部１３０は、まずコンテンツ検索要求を行ったユーザに対する各ユーザのユーザ類似度を計算する。 The content recommendation unit 130 is a processing unit that recommends content similar to the user who made the content search request and highly evaluated by the user. Specifically, the content recommendation unit 130 first calculates the user similarity of each user with respect to the user who made the content search request.

ここで、ユーザ類似度は、ユーザプロファイルに含まれる所定の属性情報のうち属性値が一致する数に基づいて計算される。例えば、図３に示したユーザプロファイルの属性情報のうち属性名が「所属」、「役職」および「専門部会」である属性情報を類似度の計算に用いる場合には、コンテンツ検索要求を行ったユーザが「鈴木太郎」であるとすると、「山田一郎」は一致する属性情報の数が「０」であり、「小川良子」は一致する属性情報の数が「１」であり、「石川花子」は一致する属性情報の数が「３」であり、「山下徹」は一致する属性情報の数が「２」であり、「今井信也」は一致する属性情報の数が「１」である。 Here, the user similarity is calculated based on the number of matching attribute values among predetermined attribute information included in the user profile. For example, in the case of using attribute information whose attribute names are “Affiliation”, “Position”, and “Professional Committee” among the attribute information of the user profile shown in FIG. 3, a content search request is made. If the user is “Taro Suzuki”, “Yamada Ichiro” has “0” as the number of matching attribute information, “Ogawa Ryoko” has “1” as the number of matching attribute information, and “Hanako Ishikawa” ”Is the number of matching attribute information“ 3 ”,“ Toru Yamashita ”is the number of matching attribute information“ 2 ”, and“ Nobuya Imai ”is the number of matching attribute information“ 1 ”. .

そして、これらの数を使用した属性情報の数「３」で割って標準化することによって、コンテンツ検索要求を行った「鈴木太郎」に対して、「山田一郎」のユーザ類似度は「０／３＝０」となり、「小川良子」のユーザ類似度は「１／３＝０．３」となり、「石川花子」のユーザ類似度は「３／３＝１」となり、「山下徹」のユーザ類似度は「２／３＝０．７」となり、「今井信也」のユーザ類似度は「１／３＝０．３」となる。 The user similarity of “Ichiro Yamada” is “0/3” with respect to “Taro Suzuki” who has made a content search request by dividing and standardizing by the number of attribute information “3” using these numbers. = 0 ”, the user similarity of“ Ogawa Ryoko ”is“ 1/3 = 0.3 ”, the user similarity of“ Ishikawa Hanako ”is“ 3/3 = 1 ”, and the user similarity of“ Toru Yamashita ” The degree is “2/3 = 0.7”, and the user similarity of “Imai Shinya” is “1/3 = 0.3”.

そして、コンテンツ推薦部１３０は、ユーザ類似度と、ユーザとコンテンツとの間のリレーションとを用いて各コンテンツの評価点を計算する。ここで、ユーザとコンテンツとの間のリレーションとしては、具体的には、ユーザとコンテンツの間のリレーションの属性名「重要度」の属性値を用いる。 And the content recommendation part 130 calculates the evaluation score of each content using a user similarity and the relationship between a user and a content. Here, as the relation between the user and the content, specifically, the attribute value of the attribute name “importance” of the relation between the user and the content is used.

図５は、ユーザとコンテンツとの間のリレーションの一例を示す図である。同図において、ユーザとコンテンツの間のリレーション（ここでは、ユーザとコンテンツとを結ぶ線）に付与された数値が属性名「重要度」の属性値を示している。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a relationship between a user and content. In the figure, the numerical value given to the relation between the user and the content (here, the line connecting the user and the content) indicates the attribute value of the attribute name “importance”.

例えば、「山田一郎」と「コンテンツＡ」との間のリレーションの属性名「重要度」の属性値は「０．５」であり、「小川良子」と「コンテンツＡ」との間のリレーションの属性名「重要度」の属性値は「０．９」であり、「石川花子」と「コンテンツＡ」との間のリレーションの属性名「重要度」の属性値は「０．８」である。 For example, the attribute value of the attribute name “importance” of the relation between “Ichiro Yamada” and “content A” is “0.5”, and the relation value between “Ryoko Ogawa” and “content A” The attribute value of the attribute name “importance” is “0.9”, and the attribute value of the attribute name “importance” of the relation between “Hanako Ishikawa” and “content A” is “0.8”. .

コンテンツ推薦部１３０は、この属性値とユーザ類似度の積の平均を評価点とする。例えば、「鈴木太郎」の「コンテンツＡ」に対する評価点は、（０×０．５＋０．３×０．９＋１．０×０．８）／３＝０．３６となる。同様に、コンテンツ推薦部１３０は、他のコンテンツに対する評価点を計算し、評価点の最も高いコンテンツを推薦するコンテンツとして選択する。 The content recommendation unit 130 uses the average of the product of the attribute value and the user similarity as an evaluation score. For example, the evaluation score for “content A” by “Taro Suzuki” is (0 × 0.5 + 0.3 × 0.9 + 1.0 × 0.8) /3=0.36. Similarly, the content recommendation unit 130 calculates an evaluation score for other content, and selects the content with the highest evaluation score as the recommended content.

このように、このコンテンツ推薦部１３０が、コンテンツ検索要求を行ったユーザに対するユーザ類似度と、ユーザとコンテンツ間のリレーションとに基づいてコンテンツを推薦することによって、類似ユーザが評価するコンテンツを検索することができる。 As described above, the content recommendation unit 130 recommends content based on the user similarity to the user who has made the content search request and the relation between the user and the content, thereby searching for the content evaluated by the similar user. be able to.

類似コンテンツ検索部１４０は、コンテンツ推薦部１３０が推薦するコンテンツと類似するコンテンツを検索する処理部である。ここで、この類似コンテンツ検索部１４０は、コンテンツ間のコンテンツ類似度をコンテンツプロファイルに含まれる所定の属性情報のうち属性値が一致する数に基づいて計算する。 The similar content search unit 140 is a processing unit that searches for content similar to the content recommended by the content recommendation unit 130. Here, the similar content search unit 140 calculates the content similarity between the contents based on the number of matching attribute values among predetermined attribute information included in the content profile.

例えば、コンテンツ推薦部１３０が推薦するコンテンツが「コンテンツＡ」であり、図４に示したコンテンツプロファイルにおいて属性名が「コンテンツ種」、「作成日」、「バージョン」および「ジャンル」である属性情報をコンテンツ類似度の計算に用いる場合には、「コンテンツＡ」に対して「コンテンツＢ」は「バージョン」と「ジャンル」が一致するので、コンテンツ類似度は「２」となる。 For example, the content recommended by the content recommendation unit 130 is “content A”, and the attribute information whose attribute names are “content type”, “creation date”, “version”, and “genre” in the content profile shown in FIG. Is used for calculation of the content similarity, “content B” matches “version” and “genre” with respect to “content A”, so the content similarity is “2”.

同様に、「コンテンツＡ」に対して、「コンテンツＣ」は「コンテンツ種」と「作成日」と「バージョン」が一致するのでコンテンツ類似度は「３」となり、「コンテンツＤ」は「コンテンツ種」が一致するのでコンテンツ類似度は「１」となる。 Similarly, “content C” matches “content type”, “creation date”, and “version” with respect to “content A”, so the content similarity is “3”, and “content D” is “content type”. ”Match, the content similarity is“ 1 ”.

このようにして、類似コンテンツ検索部１４０は、コンテンツ推薦部１３０が推薦するコンテンツとコンテンツ類似度が高いコンテンツを選択し、その一覧を出力する。 In this way, the similar content search unit 140 selects content having a high degree of content similarity with the content recommended by the content recommendation unit 130, and outputs a list thereof.

一覧送信部１５０は、類似コンテンツ検索部１４０が出力するコンテンツ一覧をクライアント装置１０₁〜１０_nに表示するデータを作成し、通信部１８０を介してクライアント装置１０₁〜１０_nに送信する処理部である。 List transmission unit 150, the processing unit similar content search unit 140 creates the data for displaying the content list to be output to the client device 10 ₁ to 10 _n, via the communication unit 180 to the client device 10 ₁ to 10 _n It is.

コンテンツ記憶部１６０は、コンテンツ検索装置１００が管理するコンテンツの一部を記憶する記憶部である。コンテンツ検索装置１００がコンテンツプロファイル２０３を用いて管理するコンテンツは、このコンテンツ記憶部１６０以外に、外部のコンテンツサーバ２０₁〜２０_mに格納される。 The content storage unit 160 is a storage unit that stores a part of content managed by the content search device 100. Content content search device 100 is managed by using a content profile 203, this in addition to the content storage unit 160, are stored in the external content server 20 ₁ to 20 _m.

コンテンツ送信部１７０は、ユーザが指定するコンテンツをコンテンツ記憶部１６０から読み出してクライアント装置１０₁〜１０_nに送信する処理部である。すなわち、一覧送信部１５０によりクライアント装置１０₁〜１０_nに送信されたコンテンツ一覧の中からユーザが特定のコンテンツ表示を要求し、ユーザが要求するコンテンツがコンテンツ記憶部１６０に記憶されている場合に、このコンテンツ送信部１７０がコンテンツをコンテンツ記憶部１６０から読み出してクライアント装置１０₁〜１０_nに送信する。 The content transmission unit 170 is a processing unit that reads content specified by the user from the content storage unit 160 and transmits the content to the client devices 10 ₁ to 10 _n . That is, when the user requests a specific content display from the content list transmitted to the client devices 10 ₁ to 10 _n by the list transmission unit 150 and the content requested by the user is stored in the content storage unit 160. The content transmission unit 170 reads the content from the content storage unit 160 and transmits the content to the client devices 10 ₁ to 10 _n .

なお、一覧送信部１５０によりクライアント装置１０₁〜１０_nに送信されたコンテンツ一覧の中からユーザが要求したコンテンツが外部のコンテンツサーバ２０₁〜２０_mに格納されている場合には、ユーザの要求は直接コンテンツサーバ２０₁〜２０_mに送られる。 If the content requested by the user from the content list transmitted to the client devices 10 ₁ to 10 _n by the list transmission unit 150 is stored in the external content servers 20 _{1 to} 20 _m , the user request It is sent directly to the content server 20 ₁ to 20 _m.

通信部１８０は、ＬＡＮ３０を介してクライアント装置１０₁〜１０_nと通信を行う処理部であり、具体的には、検索要求を受信し、コンテンツ一覧やコンテンツを送信する。また、この通信部１８０は、ＬＡＮ３０およびインターネット４０を介してコンテンツサーバ２０₁〜２０_mからコンテンツのアクセス状況などの情報を受信する。 The communication unit 180 is a processing unit that communicates with the client devices 10 ₁ to 10 _n via the LAN 30. Specifically, the communication unit 180 receives a search request and transmits a content list and content. Further, the communication unit 180 receives information such as the access status of the content from the content server 20 ₁ to 20 _m over the LAN30 and the Internet 40.

プロファイル管理部１９０は、プロファイル記憶部１１０に記憶されるプロファイルやリレーションについての情報を管理する処理部である。例えば、このプロファイル管理部１９０は、コンテンツ送信部１７０やコンテンツサーバ２０₁〜２０_mからコンテンツのアクセス状況などの情報を受け取り、コンテンツプロファイルやリレーションについての情報を更新する。 The profile management unit 190 is a processing unit that manages information about profiles and relations stored in the profile storage unit 110. For example, the profile manager 190 receives information such as the access status of the content from the content transmitting unit 170 or the content server 20 ₁ to 20 _m, and updates the information about the content profiles and relationships.

次に、本実施例１に係るコンテンツ検索装置１００の処理手順について説明する。図６は、本実施例１に係るコンテンツ検索装置１００の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、このコンテンツ検索装置１００は、要求受付部１２０がクライアント装置１０₁〜１０_nからコンテンツ検索要求を受け付け（ステップＳ６０１）、受け付けた要求を解析する（ステップＳ６０２）。ここで、要求受付部１２０が解析する内容としては、検索要求を行ったユーザの特定と一覧表示するコンテンツの件数などがある。 Next, a processing procedure of the content search apparatus 100 according to the first embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart illustrating the processing procedure of the content search apparatus 100 according to the first embodiment. As shown in the figure, in the content search device 100, the request receiving unit 120 receives a content search request from the client devices 10 ₁ to 10 _n (step S601), and analyzes the received request (step S602). Here, contents analyzed by the request receiving unit 120 include identification of a user who has made a search request and the number of contents to be displayed in a list.

そして、コンテンツ推薦部１３０が要求受付部１２０により特定されたユーザに対して推薦するコンテンツを選択し（ステップＳ６０３）、類似コンテンツ検索部１４０がコンテンツ推薦部１３０により選択されたコンテンツに類似するコンテンツを検索して指定件数のコンテンツ一覧を作成する（ステップＳ６０４）。そして、一覧送信部１５０が、コンテンツ一覧を通信部１８０を介してクライアント装置１０₁〜１０_nへ送信する（ステップＳ６０５）。 Then, the content recommendation unit 130 selects content recommended for the user specified by the request reception unit 120 (step S603), and the similar content search unit 140 selects content similar to the content selected by the content recommendation unit 130. The contents list of the designated number is searched and created (step S604). Then, the list transmission unit 150 transmits the content list to the client devices 10 ₁ to 10 _n via the communication unit 180 (step S605).

このように、ユーザに対して推薦するコンテンツをコンテンツ推薦部１３０が選択し、類似コンテンツ検索部１４０がコンテンツ推薦部１３０により選択されたコンテンツに類似するコンテンツを検索してコンテンツ一覧を作成することによって、類似するユーザの評価が高いコンテンツに類似したコンテンツの一覧をユーザに提供することができる。 As described above, the content recommendation unit 130 selects content to be recommended to the user, and the similar content search unit 140 searches the content similar to the content selected by the content recommendation unit 130 and creates a content list. It is possible to provide the user with a list of content similar to content that is highly evaluated by similar users.

次に、図１に示したコンテンツ推薦部１３０の処理手順について説明する。図７は、図１に示したコンテンツ推薦部１３０の処理手順を示すフローチャートである。なお、このコンテンツ推薦部１３０の処理は、図６に示した推薦処理実行（ステップＳ６０３）に対応する。 Next, the processing procedure of the content recommendation unit 130 shown in FIG. 1 will be described. FIG. 7 is a flowchart showing a processing procedure of the content recommendation unit 130 shown in FIG. The process of the content recommendation unit 130 corresponds to the recommendation process execution (step S603) shown in FIG.

同図に示すように、このコンテンツ推薦部１３０は、コンテンツの検索を要求したユーザに対する他のユーザのユーザ類似度をユーザプロファイル２０１の属性情報を用いて計算し（ステップＳ７０１）、計算したユーザ類似度を使用した属性情報の数で割って標準化する（ステップＳ７０２）。 As shown in the figure, the content recommendation unit 130 calculates the user similarity of another user with respect to the user who requested the content search using the attribute information of the user profile 201 (step S701), and calculates the calculated user similarity. The degree is divided by the number of attribute information using the standardization (step S702).

そして、コンテンツの検索を要求したユーザに対する各ユーザのユーザ類似度と各ユーザにとってのコンテンツの重要度から各コンテンツの評価点を計算し（ステップＳ７０３）、評価点が最高のコンテンツを推薦する（ステップＳ７０４）。 Then, the evaluation score of each content is calculated from the user similarity of each user to the user who requested the content search and the importance of the content for each user (step S703), and the content with the highest evaluation score is recommended (step S703). S704).

このように、このコンテンツ推薦部１３０がコンテンツの検索を要求したユーザに対する各ユーザのユーザ類似度と各ユーザにとってのコンテンツの重要度から各コンテンツの評価点を計算し、評価点が最高のコンテンツを推薦することによって、コンテンツ検索装置１００は、類似ユーザの評価が高いコンテンツを検索することができる。 Thus, the content recommendation unit 130 calculates the evaluation score of each content from the user similarity of each user to the user who requested the content search and the importance of the content for each user, and the content with the highest evaluation score is calculated. By recommending, the content search apparatus 100 can search for content that is highly evaluated by similar users.

次に、図１に示した類似コンテンツ検索部１４０の処理手順について説明する。図８は、図１に示した類似コンテンツ検索部１４０の処理手順を示すフローチャートである。なお、この類似コンテンツ検索部１４０の処理は、図６に示した類似検索実行（ステップＳ６０４）に対応する。 Next, a processing procedure of the similar content search unit 140 illustrated in FIG. 1 will be described. FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure of the similar content search unit 140 shown in FIG. Note that the processing of the similar content search unit 140 corresponds to the similar search execution (step S604) shown in FIG.

同図に示すように、この類似コンテンツ検索部１４０は、コンテンツ推薦部１３０が推薦したコンテンツに対する各コンテンツのコンテンツ類似度をコンテンツプロファイル２０３の属性情報を用いて計算する（ステップＳ８０１）。 As shown in the figure, the similar content search unit 140 calculates the content similarity of each content with respect to the content recommended by the content recommendation unit 130 using the attribute information of the content profile 203 (step S801).

そして、コンテンツ類似度が高いコンテンツを指定された件数だけ上位から選択し（ステップＳ８０２）、選択したコンテンツに基づいてコンテンツ一覧を作成する（ステップＳ８０３）。 Then, the content having a high content similarity is selected from the top as many as the designated number (step S802), and a content list is created based on the selected content (step S803).

このように、この類似コンテンツ検索部１４０がコンテンツ推薦部１３０が推薦したコンテンツに類似するコンテンツの一覧を作成することによって、コンテンツ検索装置１００は、類似ユーザの評価が高いコンテンツに類似するコンテンツの一覧をユーザに提供することができる。 As described above, the similar content search unit 140 creates a list of content similar to the content recommended by the content recommendation unit 130, so that the content search apparatus 100 can list the content similar to the content highly evaluated by similar users. Can be provided to the user.

上述してきたように、本実施例１では、プロファイル記憶部１１０がユーザおよびコンテンツのプロファイルと、ユーザとコンテンツ間のリレーションとを記憶し、コンテンツ推薦部１３０がコンテンツの検索を要求したユーザに類似するユーザの評価が高いコンテンツをプロファイル記憶部１１０に記憶したユーザプロファイルとリレーションに基づいて推薦し、類似コンテンツ検索部１４０がコンテンツ推薦部１３０が推薦したコンテンツに類似するコンテンツの一覧をコンテンツプロファイルを用いて作成することとしたので、類似するユーザの評価が高いコンテンツに類似するコンテンツの一覧をユーザに提供することができる。 As described above, in the first embodiment, the profile storage unit 110 stores the profile of the user and the content and the relation between the user and the content, and the content recommendation unit 130 is similar to the user who requested the content search. Content with high user evaluation is recommended based on the user profile and relation stored in the profile storage unit 110, and the similar content search unit 140 uses the content profile to list content similar to the content recommended by the content recommendation unit 130. Since the creation is made, it is possible to provide the user with a list of content similar to content highly evaluated by similar users.

なお、本実施例１では、コンテンツ推薦部１３０が類似ユーザの評価が最も高いコンテンツを一つ推薦する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、コンテンツ推薦部１３０が複数のコンテンツを推薦し、類似コンテンツ検索部１４０がコンテンツ推薦部１３０が推薦した複数のコンテンツと、これらの複数のコンテンツそれぞれに類似するコンテンツとを用いてコンテンツ一覧を作成する場合にも同様に適用することができる。 In the first embodiment, the case where the content recommendation unit 130 recommends one content having the highest evaluation by similar users has been described. However, the present invention is not limited to this, and a plurality of content recommendation units 130 are provided. The same applies to the case where the content list is prepared using the plurality of contents recommended by the content recommendation unit 130 and the content similar to each of the plurality of contents. be able to.

ところで、上記実施例１では、類似するユーザの評価が高いコンテンツに類似するコンテンツを検索するコンテンツ検索装置１００について説明した。しかしながら、膨大なコンテンツの中から有用なコンテンツをユーザが効率良くアクセスするためには、コンテンツ検索装置がより多くの検索機能を備えることが望まれる。そこで、本実施例２では、コンテンツ間のリレーションを指定してユーザが要求するコンテンツの検索を行うコンテンツ検索装置について説明する。 In the first embodiment, the content search apparatus 100 that searches for content similar to content that is highly evaluated by similar users has been described. However, in order for a user to efficiently access useful content from a vast amount of content, it is desired that the content search device has more search functions. Therefore, in the second embodiment, a content search apparatus that searches for content requested by a user by specifying a relation between contents will be described.

まず、本実施例２に係るコンテンツ検索装置の構成について説明する。図９は、本実施例２に係るコンテンツ検索装置の構成を示す機能ブロック図である。なお、ここでは説明の便宜上、図１に示した各部と同様の役割を果たす機能部については同一符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。 First, the configuration of the content search apparatus according to the second embodiment will be described. FIG. 9 is a functional block diagram of the configuration of the content search apparatus according to the second embodiment. Here, for convenience of explanation, functional units that play the same functions as the respective units shown in FIG.

同図に示すように、このコンテンツ検索装置９００は、プロファイル記憶部９１０と、要求受付部９２０と、コンテンツ推薦部１３０と、類似コンテンツ検索部９３０と、一覧送信部１５０と、コンテンツ記憶部１６０と、コンテンツ送信部１７０と、通信部１８０と、プロファイル管理部１９０とを有する。 As shown in the figure, the content search apparatus 900 includes a profile storage unit 910, a request reception unit 920, a content recommendation unit 130, a similar content search unit 930, a list transmission unit 150, and a content storage unit 160. , A content transmission unit 170, a communication unit 180, and a profile management unit 190.

プロファイル記憶部９１０は、プロファイル記憶部１１０が記憶する情報に加えて、コンテンツ間のリレーションについての情報も記憶する。図１０は、プロファイル記憶部９１０が記憶するコンテンツ間リレーションを示す図である。 In addition to the information stored in the profile storage unit 110, the profile storage unit 910 also stores information about relations between contents. FIG. 10 is a diagram showing the relation between contents stored in the profile storage unit 910.

同図は、コンテンツ間のリレーションとして「参考にする」と「引用する」の二つのリレーションを示している。例えば、同図において、コンテンツ「仕様書１」とコンテンツ「文献１」との間には、「仕様書１」が「文献１」を「参考にする」というリレーションがあり、コンテンツ「マニュアル１」とコンテンツ「文献１」との間には、「マニュアル１」が「文献１」を「引用する」というリレーションがある。プロファイル記憶部９１０は、このようなコンテンツ間リレーションをリレーションプロファイルとして記憶する。 The figure shows two relations of “reference” and “quote” as relations between contents. For example, in the figure, there is a relation that “specification 1” “references” “reference 1” between content “specification 1” and content “reference 1”, and content “manual 1”. And “contents 1” have a relation that “manual 1” “cites” “reference 1”. The profile storage unit 910 stores such a relation between contents as a relation profile.

図１１は、リレーションプロファイルの一例を示す図である。同図は、リレーション「参考にする」のリレーションプロファイルは、「リレーション番号」、「リレーション名」、「接続先コンテンツ名」、「リレーション作成者」おとび「リレーション作成日」を属性名とする属性情報から構成されることを示し、リレーション「引用する」のリレーションプロファイルは、「リレーション番号」、「リレーション名」、「接続先コンテンツ名」、「引用ページ」、「リレーション作成者」および「リレーション作成日」を属性名とする属性情報から構成されることを示す。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a relationship profile. In the figure, the relation profile of the relation "reference" is an attribute whose attribute name is "relation number", "relation name", "connection destination content name", "relation creator", and "relation creation date" The relation profile of the relation "quote" indicates that it is composed of information, "relation number", "relation name", "connection destination content name", "citation page", "relation creator" and "relation creation" Indicates that it is composed of attribute information having “day” as an attribute name.

例えば、「リレーション番号」が「１」であるリレーション「参考にする」は、「接続先コンテンツ名」が「文献１」であり、「リレーション作成者」が「suzuki」であり、「リレーション作成日」が「2003/10/09」であり、「リレーション番号」が「２」であるリレーション「引用する」は、「接続先コンテンツ名」が「文献１」であり、「引用ページ」が「１００ページ」であり、「リレーション作成者」が「ishikawa」であり、「リレーション作成日」が「2002/11/01」である。 For example, a relation “reference” whose “relation number” is “1” has a “connection destination content name” of “reference 1”, a “relation creator” of “suzuki”, and a “relation creation date” Is “2003/10/09”, “Relation number” is “2”, the relation “quoting” is “connection destination content name” is “reference 1”, and “citation page” is “100”. Page ”,“ Relation Creator ”is“ ishikawa ”, and“ Relation Creation Date ”is“ 2002/11/01 ”.

要求受付部９２０は、要求受付部１２０が受け付けるコンテンツ検索要求に加えて、ユーザからリレーションの属性値の指定を受け付ける。例えば、この要求受付部９２０は、「接続先コンテンツ＝文献１」かつ「引用ページ＝１００」といった属性値の指定を受け付ける。 The request accepting unit 920 accepts designation of relation attribute values from the user in addition to the content search request accepted by the request accepting unit 120. For example, the request reception unit 920 receives specification of attribute values such as “connection destination content = document 1” and “citation page = 100”.

類似コンテンツ検索部９３０は、類似コンテンツ検索部１４０が行うコンテンツ間の類似検索に加えて、リレーション間の類似検索を行う。具体的には、この類似コンテンツ検索部９３０は、要求受付部９２０がユーザから受け付けたリレーションの属性値が類似するリレーションを用いてコンテンツの検索を行う。 The similar content search unit 930 performs a similar search between relations in addition to the similar search between contents performed by the similar content search unit 140. Specifically, the similar content search unit 930 searches for content using a relation having similar attribute values of the relation received by the request reception unit 920 from the user.

例えば、この類似コンテンツ検索部９３０は、「接続先コンテンツ＝文献１」かつ「引用ページ＝１００」が指定されたコンテンツ検索要求を受けると、図１１に示したリレーションプロファイルを用いて、指定された属性値に対する各リレーションのリレーション類似度を計算する。 For example, when the similar content search unit 930 receives a content search request in which “connection destination content = document 1” and “citation page = 100” are specified, the similar content search unit 930 is specified using the relation profile shown in FIG. Calculate the relation similarity of each relation to the attribute value.

まず、「リレーション番号」が「１」のリレーションは、「接続先コンテンツ＝文献１」が一致するためリレーション類似度は「１」であり、「リレーション番号」が「２」のリレーションは、「接続先コンテンツ＝文献１」および「引用ページ＝１００」が一致するためリレーション類似度は「２」である。 First, the relation whose “relation number” is “1” matches “connection destination content = document 1”, so the relation similarity is “1”, and the relation whose “relation number” is “2” The relation similarity is “2” because “first content = document 1” and “citation page = 100” match.

同様に、類似コンテンツ検索部９３０は、「リレーション番号」が「３」、「４」および「５」のリレーションについてもリレーション類似度を計算し、「０」、「１」、「０」を得る。 Similarly, the similar content search unit 930 calculates the relation similarity for the relations whose “relation number” is “3”, “4”, and “5”, and obtains “0”, “1”, and “0”. .

この結果、「リレーション番号」が「２」であるリレーションが、リレーション類似度が「２」で最もリレーション類似度が高いリレーションとなり、このリレーションが張られたコンテンツ、すなわち、図１０に示した「マニュアル１」を最もリレーション類似度が高いコンテンツとする。このようにして、類似コンテンツ検索部９３０は、指定された属性値に類似する属性情報を有するリレーションを用いてコンテンツを検索することができる。 As a result, the relation whose “relation number” is “2” becomes the relation having the highest relation similarity with the relation similarity “2”, and the content with the relation, that is, the “manual” shown in FIG. 1 ”is the content with the highest relation similarity. In this way, the similar content search unit 930 can search for content using a relation having attribute information similar to the specified attribute value.

次に、本実施例２に係る類似コンテンツ検索部９３０の処理手順について説明する。図１２は、本実施例２に係る類似コンテンツ検索部９３０の処理手順を示すフローチャートである。 Next, a processing procedure of the similar content search unit 930 according to the second embodiment will be described. FIG. 12 is a flowchart illustrating the processing procedure of the similar content search unit 930 according to the second embodiment.

同図に示すように、この類似コンテンツ検索部９３０は、指定された属性値に基づいて各リレーションのリレーション類似度を計算し（ステップＳ１２０１）、計算したリレーション類似度が高い順に、ユーザにより指定された件数のリレーションを選択する（ステップＳ１２０２）。そして、選択したリレーションが張られたコンテンツを検索し（ステップＳ１２０３）、コンテンツ一覧を作成する（ステップＳ１２０４）。 As shown in the figure, the similar content search unit 930 calculates the relation similarity of each relation based on the specified attribute value (step S1201), and is specified by the user in descending order of the calculated relation similarity. The number of relations selected is selected (step S1202). Then, the content with the selected relation is searched (step S1203), and a content list is created (step S1204).

このように、この類似コンテンツ検索部９３０が、コンテンツ間のリレーションの属性情報を用いてリレーション類似度を計算し、計算したリレーション類似度が高いリレーションが張られたコンテンツを検索することによって、コンテンツ検索装置９００は、リレーションの類似関係に基づいてコンテンツ検索を行うことができる。 In this way, the similar content search unit 930 calculates the relation similarity using the attribute information of the relation between the contents, and searches for the content with the relation with the high relation similarity calculated, thereby searching for the content. The apparatus 900 can perform a content search based on the relation relationship.

上述してきたように、本実施例２では、プロファイル記憶部９１０がコンテンツ間のリレーションをリレーションプロファイルとして記憶し、類似コンテンツ検索部９３０がユーザが指定したリレーションと類似するリレーションをリレーションプロファイルを用いて検索し、類似するリレーションが張られたコンテンツを検索することとしたので、リレーションの類似関係に基づくコンテンツ検索を行うことができる。 As described above, in the second embodiment, the profile storage unit 910 stores a relation between contents as a relation profile, and the similar content search unit 930 searches for a relation similar to the relation specified by the user using the relation profile. In addition, since the content with the similar relation is searched, the content search based on the similar relation of the relation can be performed.

なお、本実施例１および２では、コンテンツ検索装置について説明したが、これらのコンテンツ検索装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有するコンテンツ検索プログラムを得ることができる。そこで、これらのコンテンツ検索プログラムを実行するコンピュータシステムについて説明する。 In the first and second embodiments, the content search devices have been described. However, a content search program having the same function can be obtained by realizing the configuration of these content search devices with software. Therefore, a computer system that executes these content search programs will be described.

図１３は、本実施例１および２に係るコンテンツ検索プログラムを実行するコンピュータシステムを示す図である。同図に示すように、このコンピュータシステム３００は、本体部３０１と、本体部３０１からの指示により表示画面３０２ａに情報を表示するディスプレイ３０２と、このコンピュータシステム３００に種々の情報を入力するためのキーボード３０３と、ディスプレイ３０２の表示画面３０２ａ上の任意の位置を指定するマウス３０４と、ＬＡＮ３０６または広域エリアネットワーク（ＷＡＮ）に接続するＬＡＮインタフェースと、公衆回線３０７に接続するモデムとを有する。ここで、ＬＡＮ３０６は、他のコンピュータシステム（ＰＣ）３１１、サーバ３１２、プリンタ３１３などとコンピュータシステム３００とを接続している。 FIG. 13 is a diagram illustrating a computer system that executes the content search program according to the first and second embodiments. As shown in the figure, the computer system 300 includes a main body 301, a display 302 that displays information on a display screen 302 a according to instructions from the main body 301, and for inputting various information to the computer system 300. A keyboard 303, a mouse 304 for designating an arbitrary position on the display screen 302a of the display 302, a LAN interface connected to the LAN 306 or a wide area network (WAN), and a modem connected to the public line 307 are included. Here, the LAN 306 connects the computer system 300 to another computer system (PC) 311, a server 312, a printer 313, and the like.

また、図１４は、図１３に示した本体部３０１の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この本体部３０１は、ＣＰＵ３２１と、ＲＡＭ３２２と、ＲＯＭ３２３と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３２４と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３２５と、ＦＤドライブ３２６と、Ｉ／Ｏインタフェース３２７と、ＬＡＮインタフェース３２８と、モデム３２９とを有する。 FIG. 14 is a functional block diagram showing the configuration of the main body 301 shown in FIG. As shown in the figure, the main body 301 includes a CPU 321, a RAM 322, a ROM 323, a hard disk drive (HDD) 324, a CD-ROM drive 325, an FD drive 326, an I / O interface 327, and a LAN. An interface 328 and a modem 329 are included.

そして、このコンピュータシステム３００において実行されるコンテンツ検索プログラムは、フロッピィディスク（ＦＤ）３０８、ＣＤ−ＲＯＭ３０９、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの可搬型記憶媒体に記憶され、これらの記憶媒体から読み出されてコンピュータシステム３００にインストールされる。 The content search program executed in the computer system 300 is stored in a portable storage medium such as a floppy disk (FD) 308, a CD-ROM 309, a DVD disk, a magneto-optical disk, an IC card, and the like. It is read and installed in the computer system 300.

あるいは、このコンテンツ検索プログラムは、ＬＡＮインタフェース３２８を介して接続されたサーバ３１２のデータベース、他のコンピュータシステム（ＰＣ）３１１のデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータシステム３００にインストールされる。 Alternatively, the content search program is stored in a database of the server 312 connected via the LAN interface 328, a database of another computer system (PC) 311, and the like, read from these databases, and installed in the computer system 300. Is done.

そして、インストールされたコンテンツ検索プログラムは、ＨＤＤ３２４に記憶され、ＲＡＭ３２２、ＲＯＭ３２３などを利用してＣＰＵ３２１により実行される。 The installed content search program is stored in the HDD 324 and executed by the CPU 321 using the RAM 322, the ROM 323, and the like.

１０₁，１０₂，１０_n クライアント装置
２０₁，２０₂，２０_m コンテンツサーバ
３０ＬＡＮ
４０インターネット
１００，９００コンテンツ検索装置
１１０，９１０プロファイル記憶部
１２０，９２０要求受付部
１３０コンテンツ推薦部
１４０，９３０類似コンテンツ検索部
１５０一覧送信部
１６０コンテンツ記憶部
１７０コンテンツ送信部
１８０通信部
１９０プロファイル管理部
２０１ユーザプロファイル
２０２リレーション
２０３コンテンツプロファイル
３００，３１１コンピュータシステム
３０１本体部
３０２ディスプレイ
３０２ａ表示画面
３０３キーボード
３０４マウス
３０６ＬＡＮ
３０７公衆回線
３０８フロッピィディスク
３０９ＣＤ−ＲＯＭ
３１２サーバ
３１３プリンタ
３２１ＣＰＵ
３２２ＲＡＭ
３２３ＲＯＭ
３２４ハードディスクドライブ
３２５ＣＤ−ＲＯＭドライブ
３２６フロッピィディスクドライブ
３２７Ｉ／Ｏインタフェース
３２８ＬＡＮインタフェース
３２９モデム 10 ₁ , 10 ₂ , 10 _n client devices 20 ₁ , 20 ₂ , 20 _m content server 30 LAN
40 Internet 100, 900 Content search device 110, 910 Profile storage unit 120, 920 Request reception unit 130 Content recommendation unit 140, 930 Similar content search unit 150 List transmission unit 160 Content storage unit 170 Content transmission unit 180 Communication unit 190 Profile management unit 201 User Profile 202 Relation 203 Content Profile 300, 311 Computer System 301 Main Body 302 Display 302a Display Screen 303 Keyboard 304 Mouse 306 LAN
307 Public line 308 floppy disk 309 CD-ROM
312 Server 313 Printer 321 CPU
322 RAM
323 ROM
324 Hard disk drive 325 CD-ROM drive 326 Floppy disk drive 327 I / O interface 328 LAN interface 329 Modem

Claims

Receive a search request for content related to quoting the specified content from the client device,
Search for content that cites the specified content,
Transmitting content list information obtained as a result of the search for quoting the designated content to the client device;
A content search program that causes a computer to execute processing.

The search request includes designation of how to quote content;
The search is performed using an evaluation result of whether or not the content is cited in the manner of quoting the specified content.
The content search program according to claim 1.

Receive a search request for content related to quoting the specified content from the client device,
Search for content that cites the specified content,
Transmitting content list information quoting the designated content to the client device;
A content search method characterized by the above.

The search request includes designation of how to quote content;
The search is performed using an evaluation result of whether or not the content is cited in the manner of quoting the specified content.
The content search method according to claim 3.

A communication means for receiving a search request for content having a relationship of quoting specified content from a client device;
Search means for searching for content that cites the specified content;
The communication means transmits content list information quoting the designated content to the client device.
A content search apparatus characterized by that.

The search request includes designation of how to quote content;
The search means performs the search using an evaluation result of whether or not the content is cited in the specified way of quoting the content.
The content search apparatus according to claim 5, wherein: