JP2010128633A - 情報提示装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができ、クラスタごとに分かりやすく情報コンテンツを提示することのできる情報提示装置を提供する。
【解決手段】 情報提示装置１は、ある情報コンテンツ（画像コンテンツなど）について他の情報コンテンツとの類似度を計算する類似度計算部６と、類似度の計算結果に基づいて複数の情報コンテンツを複数のクラスタに分割するクラスタリング処理を行うクラスタリング部７と、各クラスタ内における情報コンテンツのランキングをランキング点数に基づいて決定するランキング部８と、複数のクラスタごとにランキングに基づいて情報コンテンツの提示を行うコンテンツ提示部１０と、を備える。ランキング点数は、他の情報コンテンツとの類似度から計算され、他の情報コンテンツが他のクラスタに属するか否かに応じて重み付けされている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、情報コンテンツを分かりやすく提示する機能を備えた情報提示装置に関する。

従来から、インターネット上でのテキスト検索や画像検索において、その検索結果（ホームページや画像などの情報コンテンツ）を提示するときには、重要なもの（ランキング上位のもの）から順に提示する手法が用いられている。近年では、ホームページにランキングを付ける方法として、例えばPage Rankという技術が用いられている（例えば特許文献１参照）。
米国特許第６２８５９９９号明細書

Page Rankでは、各ホームページが点数（例えば１００点）を持っている。そして、あるホームページが別のホームページにリンクしているときには、リンク先のホームページに、そのホームページの点数が均等に配分される。例えば、あるホームページＡが４つのホームページＢ〜Ｅにリンクしている場合には、それらのリンク先のホームページＢ〜ＥにホームページＡからそれぞれ２５点ずつが分配される。

同様に、あるホームページが別のホームページからリンクされているときには、リンク元のホームページから、それぞれ点数が付与される。例えば、あるホームページＡが２つのホームページ（リンク先が２つのホームページＦ、リンク先が１つのホームページＧ）からリンクされている場合には、それらのリンク元のホームページＦ、ＧからホームページＡへそれぞれ５０点、１００点が付与される。

このような点数の配分を繰り返すと、それぞれのページの持つ点数が収束するようになる。Page Rankでは、この収束した点数に基づいてホームページのランキングが付けられる。具体的には、点数の高いホームページがランキング上位になるように、ホームページのランキング付けが行われる。

また、Page Rankでは、ブックマークを用いてホームページへ移動することを考慮して、すべてのホームページに補正用の点数（補正項目ともいう）が加えられる。これにより、リンクを用いないとき（ブックマークを用いるとき）のことも考慮に入れて、ホームページのランキングが付けられている。

しかしながら、従来の情報提示方法においては、情報コンテンツ（検索結果のホームページや画像など）を一次元に押し並べてランキングを行うため、様々なカテゴリの情報コンテンツが混ざった状態で提示される場合がある。例えば、「車両」というキーワードで画像検索を行った結果として、まず「電車」の画像が上位に登場し、その次に「車」の画像に混じって「バイク」の画像が登場する。このような場合、仮に「バイク」の画像を探すことを目的としてユーザが画像検索を行ったのであれば、上記のような検索結果（情報コンテンツ）の提示の仕方では、目的の画像が探しにくく（分かりにくく）適切であるとはいえない。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、情報コンテンツを分かりやすく提示することのできる情報提示装置を提供することを目的とする。

本発明の情報提示装置は、複数の情報コンテンツのうち一の情報コンテンツについて、他の情報コンテンツとの類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度の計算結果に基づいて、類似する情報コンテンツが一のクラスタに属するように、前記複数の情報コンテンツを複数のクラスタに分割するクラスタリング処理を行うクラスタリング手段と、前記一のクラスタ内における前記情報コンテンツのランキングを、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数に基づいて決定するランキング手段と、前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて、前記情報コンテンツの提示を行うコンテンツ提示手段と、を備え、前記ランキング手段は、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するか否かに応じて、前記ランキング点数の計算において重み付けをするものである。

この装置によれば、情報コンテンツの類似度に基づいて（類似度の高い情報コンテンツが一のクラスタに属するように）情報コンテンツのクラスタ分けが行われ、一のクラスタの中で情報コンテンツのランキング付けが行われる。このランキングは、他の情報コンテンツとの類似度に基づいて計算されるランキング点数に基づいて決定されるが、他の情報コンテンツが他のクラスタに属してるときにはランキング点数の計算に重み付けが行われる。したがって、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができる。そして、クラスタの中でのランキングに基づいて、クラスタごとに分かりやすく情報コンテンツを提示することができる。

また、本発明の情報提示装置では、前記ランキング手段は、前記類似度の計算結果と前記クラスタリング処理の結果に基づいて、前記ランキング点数に前記重み付けをしてもよい。

これにより、前記類似度の計算結果と前記クラスタリング処理の結果に基づいてランキング点数の重み付け（加減点）が行われる。したがって、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができる。

また、本発明の情報提示装置では、前記ランキング手段は、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するときには、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数を減点してもよい。

これにより、他のクラスタに属してる情報コンテンツについては、ランキング点数が減点される。したがって、他のクラスタに属する情報コンテンツからの影響を抑えて、それぞれのクラスタごとに特徴をとらえたランキングを付けることができる。

また、本発明の情報提示装置では、前記ランキング手段は、前記ランキングの計算において、前記情報コンテンツのランキング点数に補正用点数を加点するように構成されており、前記補正用点数は、前記他のクラスタに属する類似の情報コンテンツの数に応じて決定されてもよい。

これにより、他のクラスタに属する類似の情報コンテンツの数に応じて、情報コンテンツのランキング点数に加点される補正用点数が決定される。例えば、他のクラスタに属する類似の情報コンテンツの数が多いほど、補正用点数が小さくなるように決定される。したがって、他のクラスタに属する情報コンテンツからの影響を抑えて、それぞれのクラスタごとに特徴をとらえたランキングを付けることができる。

また、本発明の情報提示装置では、前記コンテンツ提示手段は、前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて決定された情報コンテンツを、そのクラスタの代表コンテンツとして提示してもよい。

これにより、各クラスタの特徴をとらえた代表コンテンツがクラスタごとに提示されるので、クラスタごとに分かりやすく情報コンテンツを提示することが可能になる。

また、本発明の情報提示装置では、前記情報コンテンツに、画像コンテンツが含まれており、前記類似度計算手段は、各画像コンテンツに含まれる画像局所領域をコード化して得られる画像コードを用いて、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツの類似度を計算してもよい。

これにより、各画像コンテンツに含まれる画像局所領域をコード化して得られる画像コードに基づいて、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツの類似度が適切に計算される。例えば、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツに同じ（または似ている）画像コードの局所領域が多く含まれている場合には、二つの画像コンテンツの類似度が高くなるように類似度の計算が行われる。

また、本発明の情報提示装置では、前記情報コンテンツに、画像コンテンツが含まれており、前記類似度計算手段は、各画像コンテンツに含まれる画像局所領域の位置関係に基づいて、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツの類似度を計算してもよい。

これにより、各画像コンテンツに含まれる画像局所領域の位置関係に基づいて、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツの類似度が適切に計算される。例えば、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツに含まれる画像局所領域の位置関係が同じ（または似ている）場合には、二つの画像コンテンツの類似度が高くなるように類似度の計算が行われる。

本発明の情報提示方法は、複数の情報コンテンツのうち一の情報コンテンツについて、他の情報コンテンツとの類似度を計算し、前記類似度の計算結果に基づいて、互いに類似する情報コンテンツが一のクラスタに属するように、前記複数の情報コンテンツを複数のクラスタに分割するクラスタリング処理を行い、前記一のクラスタ内における前記情報コンテンツのランキングを、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数であって、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するか否かに応じて重み付けされた前記ランキング点数に基づいて決定し、前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて、前記情報コンテンツの提示を行うものである。

この方法によっても、上記と同様に、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができ、クラスタごとに分かりやすく情報コンテンツを提示することができる。

本発明の情報提示プログラムは、コンピュータに、複数の情報コンテンツのうち一の情報コンテンツについて、他の情報コンテンツとの類似度を計算する処理と、前記類似度の計算結果に基づいて、互いに類似する情報コンテンツが一のクラスタに属するように、前記複数の情報コンテンツを複数のクラスタに分割するクラスタリング処理と、前記一のクラスタ内における前記情報コンテンツのランキングを、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数であって、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するか否かに応じて重み付けされた前記ランキング点数に基づいて決定する処理と、前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて、前記情報コンテンツの提示を行う処理と、を実行させるものである。

このプログラムによっても、上記と同様に、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができ、クラスタごとに分かりやすく情報コンテンツを提示することができる。

本発明によれば、情報コンテンツの類似度に基づいてクラスタ分けされた情報コンテンツについて、各クラスタ内におけるランキングを決定することにより、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができ、クラスタごとに分かりやすく情報コンテンツを提示することが可能になる。

以下、本発明の実施の形態の情報提示装置について、図面を用いて説明する。本実施の形態では、ホームページ検索や画像検索等に用いられる情報提示装置の場合を例示する。後述するように、この情報提示装置は、情報コンテンツを分かりやすく提示する機能を備えているが、この機能は、装置本体のＨＤＤやメモリ等に格納されたプログラムによって実現される。

まず、本発明の実施の形態の情報提示装置の全体の構成について説明する。図１は、本実施の形態の情報提示装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報提示装置１は、ホームページや画像などの情報コンテンツが記憶されているデータベース２（ＤＢ）に接続されており、データベース２から情報コンテンツ（例えば画像コンテンツ）をダウンロードできるように構成されている。以下、情報コンテンツが画像コンテンツ（単に画像ともいう）である場合を例として情報提示装置１の構成および動作について説明するが、本発明の範囲はこれに限定されるものではなく、情報コンテンツには、テキストや音声などの種々のコンテンツが含まれることはいうまでもない。

図１に示すように、情報提示装置１は、キーボードなどの入力部３から入力されたキーワードに基づいて画像検索を行うコンテンツ検索部４と、画像検索でヒットした画像をデータベース２からダウンロードするコンテンツ取得部５を備えている。また、この情報提示装置１は、データベース２からダウンロードした複数の画像の類似度を計算する類似度計算部６と、類似度の計算結果に基づいて画像をクラスタに分けるクラスタリング処理を行うクラスタリング部７を備えている。さらに、この情報提示装置１は、各クラスタ内における画像のランキングを決定するランキング部８と、そのランキングに基づいて表示部９に検索結果の画像を提示するコンテンツ提示部１０を備えている。

つぎに、情報提示装置１の各構成について、図面を参照しながら説明する。ここでは、特に本発明の特徴である類似度計算部６、クラスタリング部７、ランキング部８、コンテンツ提示部１０について、それぞれの構成によって実現される機能と対応させて説明する。

図２は、類似度計算部６が有する機能（類似度の計算機能）の説明図である。上述のように、類似度計算部６は、データベース２からダウンロードした複数の画像の類似度を計算する機能を有しているが、図２では説明の便宜のため、二つの画像の類似度を計算する様子が例示されている。

図２に示すように、類似度計算部６では、それぞれの画像（画像Ａ、Ｂ）の中から局所領域を抽出し、その局所領域をコード化して画像コードを求める。そして、類似度計算部６は、二つの画像に含まれる局所領域の画像コードを比較して、共通する画像コードの数に基づいて類似度を計算する。具体的には、下記のような式を用いて類似度を計算する。
類似度＝（共通する画像コードの数／すべての画像コードの数）×１００

例えば、図２では、画像コンテンツＡの局所領域（例えば、東京タワーの先端部）から画像コード（例えば、００００１２５９）が得られる場合が例示されている。この場合、画像コードを比較すると、全１２個の画像コードのうち８個の画像コードが共通しているので、画像ＡとＢの類似度は、６７％（＝（８／１２）×１００）と計算される。

また、類似度計算部６は、画像中での局所領域の位置関係に基づいて、二つの画像の類似度を計算してもよい。例えば、二つの画像で共通する局所領域について、それぞれの画像中の位置関係をみたときに、同じ位置関係にある場合には類似度を高くし、逆の位置関係にある場合には類似度を低くする。例えば、図２の例では、東京タワーの先端部（画像コード００００１２５９と東京タワーの中央部（画像コード００００２４５６）という二つの共通する局所領域についてみると、それぞれの画像において局所領域（先端部と中央部）の位置関係が同じである（先端部が中央部の左上に位置している）。したがって、この場合には、二つの画像の類似度は高くなるように係数α（例えば１．２）が積算され、画像ＡとＢの類似度は、８０％（＝６７×１．２）と計算される。

なお、類似度計算部６は、色ヒストグラムや形状による特徴量を用いてもよい。また、情報コンテンツが、音声である場合には、周波数スペクトルなどを類似度の計算に用いてもよく、テキストである場合には、共通する単語の出現数などを類似度の計算に用いてもよい。

図３は、クラスタリング部７が有する機能（クラスタリング機能）の説明図である。上述のように、このクラスタリング部７は、類似度の計算結果に基づいて画像をクラスタに分ける機能を有している。図３の例では、１１個の画像コンテンツ（画像Ａ〜Ｋ）が類似度に基づいて二つのクラスタ（クラスタＸ、Ｙ）に分割されている。なお、図３では、画像コンテンツが丸印で示されており、互いに類似する画像コンテンツの類似度が矢印（類似度が高いときは太い矢印、類似度が低いときは細い矢印）で示されている。

図３に示すような類似度によるネットワーク構造は、行列（隣接行列）の形で記述することができる。クラスタリング部７は、隣接行列を用いて（例えばスペクトラルクラスタリングなどの手法を利用して）、類似する画像コンテンツが一つのクラスタに属するように、複数の画像コンテンツ（画像Ａ〜Ｋ）を複数のクラスタ（クラスタＸ、Ｙ）に分割する。

図４は、ランキング部８が有する機能（ランキング機能）の説明図である。上述のように、このランキング部８は、各クラスタ内における画像のランキングを決定する機能を備えている。より具体的には、ランキング部８では、各クラスタ内における画像のランキングを、他の画像との類似度から計算されるランキング点数に基づいて決定する。各画像は、例えば、類似度が高い画像からランキング点数「１０点」を獲得し、類似度が低い画像からランキング点数「１点」を獲得する。また、この場合、すべての画像について補正用点数が付与される（各画像は、補正項目から補正用のランキング点数「５点」を獲得する）。そして、獲得したランキング点数が高い画像ほど、そのクラスタ内において上位にランキング付けされる。

このランキング部８では、他の画像が他のクラスタに属するか否かに応じて、ランキング点数に重み付けが行われる。例えば、ある画像が他のクラスタに属する画像と類似している場合には、その画像（他のクラスタに属する画像）からはランキング点数を獲得しない。つまり、他のクラスタに属する画像から獲得するランキング点数は「０点」に設定される（ランキング点数を加点しない）。また、ある画像が他のクラスタに属する多数の画像と類似する場合には、それに応じて補正用点数を減点する。例えば、他のクラスタに属する類似画像の数だけ補正用点数を減点する（他のクラスタに属する１つの画像と類似する場合には、補正用点数を１点減点する）。

図４には、クラスタＸに属する画像Ｄのランキング付けの一例が示されている。この例では、画像Ｄは、同じクラスタＸに属する画像Ａ、Ｃと類似しており、画像Ａとの類似度は高く、画像Ｃとの類似度は低い。また、画像Ｄは、他のクラスタＹに属する画像Ｋとも類似している。この場合、画像Ｄは、同じクラスタＸの画像Ａからランキング点数「１０点」を獲得し、画像Ｃからランキング点数「１点」を獲得する。また、他のクラスタの画像Ｋからはランキング点数を獲得できない（ランキング点数「０点」を獲得する）。さらに、補正項目からのランキング点数（補正用点数）として「４点」を獲得する。したがって、画像Ｄのランキング点数の合計は「１６点」になる。ランキング部８は、各クラスタ（例えばクラスタＸ）に属する全画像についてランキング点数を繰り返し計算する。そうすると、各画像が獲得するランキング点数が収束し、ランキング部８は、収束したランキング点数の高い順に画像のランキングを決定する（図６参照）。

図５は、「車両」というキーワードで画像検索したときの検索結果である画像Ａ〜Ｑを、類似度に基づいてクラスタリングした様子を示す説明図である。図５の例では、「電車」の画像が属するクラスタＸと、「車」の画像が属するクラスタＹと、「バイク」の画像が属するクラスタＺにクラスタリングされている。そして、各クラスタの中でランキング付けが行われ、ランキングが上位の画像が代表画像として決定される。例えば、各クラスタ内でランキングが１位の画像（クラスタＸでは画像Ａ、クラスタＹでは画像Ｇ、クラスタＺでは画像Ｌ）が代表画像として決定される。なお、各クラスタの代表画像は１つ（１位の画像）だけに限られるものではなく、複数の画像（例えば上位５位までの画像）が代表画像として決定されてもよい。

ここで、本実施の形態の情報提示装置１によるクラスタごとのランキング付けの効果について説明しておく。仮に、画像のクラスタリングを行わずに、検索結果の全画像について類似度に基づくランキング付けを行ったとすると、様々なカテゴリの画像が混ざった状態で提示されることになる（例えば「電車」と「車」と「バイク」の画像が混ざった状態で提示される）。しかも、たくさんの画像の中には、「電車」と「バイク」が一緒に写っている画像（例えば画像Ｄ）や、「車」と「バイク」が一緒に写っている画像（例えば画像Ｊ）、「電車」と「車」と「バイク」が一緒に写っている画像（例えば画像Ｍ）などが含まれている。しかし、これらの画像は、「バイク」を中心にした画像（「バイク」が大きく写っている画像）を探すことを目的として画像検索を行っているユーザにとってみれば、ノイズとして扱われるべき画像である。それにもかかわらず、画像のクラスタリングを行わずに、検索結果の全画像について類似度に基づくランキング付けを行った場合には、これらの画像もランキングの上位の画像として提示されることになり、ユーザにとって目的の画像が探しにくい（分かりにくい）。

これに対して、本実施の形態の情報提示装置１では、クラスタごとのランキング付けが行われるので、ノイズとして扱われるべき画像（例えば画像Ｄ、Ｊ、Ｍなど）は比較的下位にランキング付けされる。そして、後述するように、そのクラスタ内でのランキングに基づいて検索結果の画像が提示されるので、目的の画像を探しやすく（分かりやすく）なる。

図６は、コンテンツ提示部１０が有する機能（コンテンツ提示機能）の説明図である。上述のように、コンテンツ提示部１０は、クラスタ内でのランキングに基づいて検索結果の画像が提示する機能を備えている。図６には、図５と同様に「車両」というキーワードで画像検索したときの検索結果（表示画面）の一例が示されている。

図６の例では、表示部９の表示画面が上下二つのフレーム（代表画像フレームとランキング順フレーム）に分割されている。代表画像フレームには、各クラスタの代表画像が表示される。図６の代表画像フレームには、クラスタＸ（電車）の代表画像ＡとクラスタＹ（車）の代表画像ＧとクラスタＺ（バイク）の代表画像Ｌが表示されている。

ランキング順フレームには、クラスタごとに、ランキング上位の画像（例えば上位５位までの画像）がランキング順に表示される。図６のランキング順フレームには、クラスタＸ（電車）の中でのランキング順に、画像Ａ、画像Ｂ、画像Ｆ、画像Ｄ、画像Ｃが表示される。同様に、クラスタＹ（車）の中でのランキング順に、画像Ｇ、画像Ｊ、画像Ｋ、画像Ｈ、画像Ｉが表示され、また、クラスタＺ（バイク）の中でのランキング順に、画像Ｌ、画像Ｑ、画像Ｐ、画像Ｍ、画像Ｎが表示される。

以上のように構成された情報提示装置１について、図面を用いてその動作を説明する。ここでは、図７のフロー図を参照して、ユーザが「車両」というキーワードで画像検索を行ったときの動作の流れを説明する。

図７に示すように、本実施の形態の情報提示装置１を用いて画像検索が行われる場合、まず、ユーザによって入力部３からキーワード「車両」の入力が行われる（Ｓ１）。キーワードの入力を受け付けると、コンテンツ検索部４は、「車両」が写っている画像の検索処理を実行して、データベース２から検索結果の画像Ａ〜Ｑをダウンロードする（Ｓ２）。そうすると、類似度計算部６が、図２のように画像コードを利用して画像Ａ〜Ｑの類似度を計算する（Ｓ３）。つぎに、クラスタリング部７が、類似度の計算結果に基づいて、画像Ａ〜ＱをクラスタＸ〜Ｚ（図５参照）に分けるクラスタリングを行う（Ｓ４）。その後、ランキング部８が、各画像についてランキング点数を計算し（図４参照）、各クラスタ内における画像のランキングを決定する（Ｓ５）。そして、コンテンツ提示部１０が、ランキングに基づいて表示部９に検索結果の画像（図６参照）を提示する（Ｓ６）。

このような本実施の形態の情報提示装置１によれば、画像の類似度に基づいてクラスタ分けされた画像コンテンツについて、各クラスタ内におけるランキングを決定することにより、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができ、クラスタごとに分かりやすく画像コンテンツを提示することが可能になる。

すなわち、本実施の形態では、画像の類似度に基づいて（類似度の高い画像が一つのクラスタに属するように）画像コンテンツのクラスタ分けが行われ、一つのクラスタの中で画像コンテンツのランキング付けが行われる。このランキングは、他の画像との類似度に基づいて計算されるランキング点数に基づいて決定されるが、他の画像が他のクラスタに属してるときにはランキング点数の計算に重み付けが行われる。したがって、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができる。そして、クラスタの中でのランキングに基づいて、クラスタごとに分かりやすく画像コンテンツを提示することができる。

具体的には、他のクラスタに属してる画像については、ランキング点数による加点が行われない（他の画像から獲得するランキング点数が「０点」にされる）。したがって、他のクラスタに属する画像からの影響を抑えて、それぞれのクラスタごとに特徴をとらえたランキングを付けることができる。

また、他のクラスタに属する類似画像の数に応じて、画像コンテンツのランキング点数に加点される補正用点数が決定される。例えば、他のクラスタに属する類似画像の数が多いほど、補正用点数が小さくなるように決定される。したがって、他のクラスタに属する画像からの影響を抑えて、それぞれのクラスタごとに特徴をとらえたランキングを付けることができる。

また、本実施の形態では、各クラスタの特徴をとらえた代表画像（例えば画像Ａ、Ｇ、Ｌ）がクラスタごとに提示されるので、クラスタごとに分かりやすく画像コンテンツを提示することが可能になる。

また、本実施の形態では、各画像コンテンツに含まれる画像局所領域をコード化して得られる画像コードに基づいて、一の画像と他の画像の類似度が適切に計算される。例えば、一の画像と他の画像に同じ（または似ている）画像コードの局所領域が多く含まれている場合には、二つの画像の類似度が高くなるように類似度の計算が行われる。このようにして、類似度の計算が適切に行われる。

また、本実施の形態では、各画像に含まれる局所領域の位置関係に基づいて、一の画像と他の画像の類似度が適切に計算される。例えば、一の画像と他の画像に含まれる局所領域の位置関係が同じ（または似ている）場合には、二つの画像の類似度が高くなるように類似度の計算が行われる。このようにして、類似度の計算が適切に行われる。

以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。

以上のように、本発明にかかる情報提示装置は、それぞれのクラスタの特徴をとらえたランキングを付けることができ、クラスタごとに分かりやすく情報コンテンツを提示することが可能になるという効果を有し、ホームページ検索や画像検索等に用いられ、有用である。

本実施の形態における情報提示装置の構成を示すブロック図である。 本実施の形態における類似度の計算の説明図である。 本実施の形態におけるクラスタリングの説明図である。 本実施の形態におけるランキングの計算の説明図である。 類似度に基づいてクラスタリングされた画像コンテンツＡ〜Ｑを示す図ある。 本実施の形態におけるコンテンツの提示の説明図である。 本実施の形態における情報提示装置の処理の流れを示すフロー図である。

符号の説明

１ 情報提示装置
２ データベース
４ コンテンツ検索部
５ コンテンツ取得部
６ 類似度計算部
７ クラスタリング部
８ ランキング部
１０ コンテンツ提示部

Claims (9)

1. 複数の情報コンテンツのうち一の情報コンテンツについて、他の情報コンテンツとの類似度を計算する類似度計算手段と、
   前記類似度の計算結果に基づいて、類似する情報コンテンツが一のクラスタに属するように、前記複数の情報コンテンツを複数のクラスタに分割するクラスタリング処理を行うクラスタリング手段と、
   前記一のクラスタ内における前記情報コンテンツのランキングを、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数に基づいて決定するランキング手段と、
   前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて、前記情報コンテンツの提示を行うコンテンツ提示手段と、
   を備え、
   前記ランキング手段は、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するか否かに応じて、前記ランキング点数の計算において重み付けをすることを特徴とする情報提示装置。
2. 前記ランキング手段は、前記類似度の計算結果と前記クラスタリング処理の結果に基づいて、前記ランキング点数に前記重み付けをすることを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
3. 前記ランキング手段は、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するときには、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数を減点することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報提示装置。
4. 前記ランキング手段は、前記ランキングの計算において、前記情報コンテンツのランキング点数に補正用点数を加点するように構成されており、
   前記補正用点数は、前記他のクラスタに属する類似の情報コンテンツの数に応じて決定されることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の情報提示装置。
5. 前記コンテンツ提示手段は、前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて決定された情報コンテンツを、そのクラスタの代表コンテンツとして提示することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の情報提示装置。
6. 前記情報コンテンツには、画像コンテンツが含まれており、
   前記類似度計算手段は、各画像コンテンツに含まれる画像局所領域をコード化して得られる画像コードを用いて、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツの類似度を計算することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の情報提示装置。
7. 前記情報コンテンツには、画像コンテンツが含まれており、
   前記類似度計算手段は、各画像コンテンツに含まれる画像局所領域の位置関係に基づいて、一の画像コンテンツと他の画像コンテンツの類似度を計算することを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかに記載の情報提示装置。
8. 複数の情報コンテンツのうち一の情報コンテンツについて、他の情報コンテンツとの類似度を計算し、
   前記類似度の計算結果に基づいて、互いに類似する情報コンテンツが一のクラスタに属するように、前記複数の情報コンテンツを複数のクラスタに分割するクラスタリング処理を行い、
   前記一のクラスタ内における前記情報コンテンツのランキングを、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数であって、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するか否かに応じて重み付けされた前記ランキング点数に基づいて決定し、
   前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて、前記情報コンテンツの提示を行うことを特徴とする情報提示方法。
9. コンピュータに、
   複数の情報コンテンツのうち一の情報コンテンツについて、他の情報コンテンツとの類似度を計算する処理と、
   前記類似度の計算結果に基づいて、互いに類似する情報コンテンツが一のクラスタに属するように、前記複数の情報コンテンツを複数のクラスタに分割するクラスタリング処理と、
   前記一のクラスタ内における前記情報コンテンツのランキングを、前記他の情報コンテンツとの類似度から計算されるランキング点数であって、前記他の情報コンテンツが他のクラスタに属するか否かに応じて重み付けされた前記ランキング点数に基づいて決定する処理と、
   前記複数のクラスタごとに、各クラスタ内における前記ランキングに基づいて、前記情報コンテンツの提示を行う処理と、
   を実行させることを特徴とする情報提示プログラム。