JP2010271989A - コンテンツ検索方法、コンテンツ検索システム、およびコンテンツ検索プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】定型かつ簡易に行動ログを管理し、検索することができるコンテンツ検索方法を提供する。
【解決手段】コンテンツ検索システムは、行動を特徴づける属性（特徴属性）それぞれの有無により、行動ログを時分割し、時分割した行動ログをビットマップ展開して保持し、特徴属性の有無により行動ログを重なりなく時分割したコンテキストビットマップテーブル２３０を生成する。検索の際には、問い合わせ文が要求している条件に合致する特徴属性の組み合わせ（検索用ビットマップ）で、コンテキストビットマップテーブル２３０をビットマップスキャンし、条件に合致した際に時分割された時間範囲を取得し、その時間範囲もしくは時間範囲に含まれるコンテンツを返却する。
【選択図】図２

Description

本発明は、ライフログをはじめとする行動ログ管理技術およびそのプログラムに関する。

ライフログは、人の行動の軌跡である行動ログをデジタル化して記録に残したものである。それを追体験することで、人は過去を分析しながら行動できるようになる。このためには、膨大なデジタル情報から必要な情報を容易に検索可能な技術が必要とされる。

通常、行動ログのコンテキストを管理する場合には、そのコンテキストを指定する方法が必要とされる。この指定に際し、コンテキストの特徴属性を用いる方法が一般的に提案されている。特許文献１では、情報提示の条件として利用者のコンテキストを用いており、コンテキストの持つ個々のパラメータの一致を基準にコンテキストの指定を行っている。

特開２００６−６５６５０号公報

しかし、前記従来技術では、人の行動には繰り返しが多く、滞在、同行、行動種類など、いろいろな観点でのパラメータを同時に保有するという特徴があるにもかかわらず、前記のように行動ログ単位（例えば、いつ、だれと、どこで）でメタ情報をキーとして用いるため、入出力単位が固定化され柔軟性が不足する、検索時に複雑な処理を必要とするなどの問題がある。

本発明は、前記の課題を解決するための発明であって、定型かつ簡易に行動ログを管理し、検索することができるコンテンツ検索方法、コンテンツ検索システム、およびコンテンツ検索プログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、一連の行動を示す行動ログに関連するコンテンツを検索対象の条件に基づいて検索するコンテンツ検索方法であって、入力手段（例えば、入力部１２１）が、行動ログの特徴である１以上の特徴属性情報と、１以上のコンテンツとを含む行動ログ情報を入力するステップと、ビットマップ辞書管理手段（例えば、ビットマップ辞書管理部１０５）が、特徴属性情報を識別するビット列で定義したビットマップ辞書（例えば、ビットマップ辞書１１１）を作成するステップと、コンテキスト細分化手段（例えば、コンテキスト細分化部１０１）が、行動ログ情報を、特徴属性情報それぞれが有する開始時刻および終了時刻に基づいて１以上の時間区間に分割するステップと、コンテキストビットマップ生成手段（例えば、コンテキストビットマップ生成部１０２）が、分割された時間区間それぞれに対し、ビットマップ辞書を基にその時間区間を識別するビット列を付与し、付与したビット列と分割された時間区間の開始時刻および終了時刻とを関連づけて、コンテキストビットマップ情報（例えば、コンテキストビットマップテーブル２３０）として記憶手段（例えば、コンテキストビットマップデータベース１１２）に登録するステップと、ビットマップスキャン手段（例えば、ビットマップスキャン部１０３）が、入力手段から検索対象の条件を受理すると、検索対象の条件に示される特徴属性情報をビットマップ辞書を参照して検索用ビット列に変換し、コンテキストビットマップ情報中に検索用ビット列に適合するビット列があるか否かを検索し、適合するビット列があった際は、適合するビット列に対応する時間区間を特定するステップと、コンテンツ提示手段（例えば、コンテンツ提示部１０４）が、特定された時間区間に基づいて、入力された行動ログ情報からコンテンツを抽出し、抽出されたコンテンツを出力手段（例えば、出力部１２２）へ出力するステップとを有することを特徴とする。

また、請求項５に記載の発明は、一連の行動を示す行動ログに関連するコンテンツを検索対象の条件に基づいて検索するコンテンツ検索システムであって、行動ログの特徴である１以上の特徴属性情報と、１以上のコンテンツとを含む行動ログ情報を入力する入力手段と、特徴属性情報を識別するビット列で定義したビットマップ辞書を作成するビットマップ辞書管理手段と、行動ログ情報を、特徴属性情報それぞれが有する開始時刻および終了時刻に基づいて１以上の時間区間に分割するコンテキスト細分化手段と、分割された時間区間それぞれに対し、ビットマップ辞書を基にその時間区間を識別するビット列を付与し、付与したビット列と分割された時間区間の開始時刻および終了時刻とを関連づけて、コンテキストビットマップ情報として記憶手段に登録するコンテキストビットマップ生成手段と、入力手段から検索対象の条件を受理すると、検索対象の条件に示される特徴属性情報をビットマップ辞書を参照して検索用ビット列に変換し、コンテキストビットマップ情報中に検索用ビット列に適合するビット列があるか否かを検索し、適合するビット列があった際は、適合するビット列に対応する時間区間を特定するビットマップスキャン手段と、特定された時間区間に基づいて、入力された行動ログ情報からコンテンツを抽出し、抽出されたコンテンツを出力手段へ出力するコンテンツ提示手段とを有することを特徴とする。

このような構成によれば、行動を特徴づける属性（以後、特徴属性という。）それぞれの有無により、行動ログを時分割し、時分割した行動ログをビットマップ展開をして保持し、特徴属性の有無により行動ログを重なりなく時分割したコンテキストビットマップテーブルを生成することができる。検索の際には、問い合わせ文が要求している条件（検索対象の条件）に合致する特徴属性の組み合わせでビットマップスキャンを行い、条件に合致した際に時分割された時間範囲を取得し、その時間範囲もしくは時間範囲に含まれるコンテンツ（個別ログ）を抽出することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のコンテンツ検索方法において、コンテキストビットマップ生成手段は、分割された時間区間に基づいてコンテンツを割り振り、割り振られたコンテンツの件数を、分割された時間区間と関連づけて前記コンテキストビットマップ情報に登録することを特徴とする。

このような構成によれば、行動ログ情報に検索条件を満たすコンテンツがどの程度あるかを検索する際に、実際にコンテンツをアクセスすることなく計数処理を行うことが可能となり、処理の軽量／高速化が期待できる。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載のコンテンツ検索方法において、ビットマップ辞書管理手段は、行動ログを長期にわたり記録に残すライフログにおける利用者のライフステージ毎に使用する特徴属性情報を変更することを特徴とする。

このような構成によれば、一般的にはライフステージ毎に主たる特徴属性が変わることをうけ、ライフステージ毎にビットマップ辞書を変更することで必要領域を縮小することが可能となることで処理の軽量／高速化が期待できる。

請求項４に記載の発明は、請求項１に記載のコンテンツ検索方法において、特徴属性情報は、利用者の滞在情報、同行情報、行動情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする。

このような構成によれば、利用者の滞在情報、同行情報、行動情報によりコンテキストビットマップ情報を作成することができ、必要なコンテンツを検索することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンテンツ検索方法をコンピュータに実行させるためのコンテンツ検索プログラムである。

このような構成によれば、コンテンツ検索プログラムをインストールされたコンピュータは、例えば、大量のコンテンツを簡易に検索することができる。

本発明によれば、定型かつ簡易に行動ログを管理し、検索することができる。

コンテンツ検索システムの構成例を示す図である。 コンテキストビットマップの生成方法を示す図である。 コンテキストビットマップ生成の処理を示すフローチャートである。 コンテキストビットマップ検索の処理を示すフローチャートである。

最初に、本実施形態で使用される主要な用語について説明する。「コンテキスト」とは、人のおかれている状況や、行っている行動という指標でまとめられた情報集合であり、「コンテキスト」は、複数の特徴属性を有している。「コンテンツ」とは、画像、テキストをはじめとした個々の情報を意味し、「ライフログ」とは、人の行動から生成される画像やテキストなどのコンテンツおよびセンサから自動的に取得される位置情報、生体情報などのコンテンツに人の一生をログとして取得するという概念である。人の一生は、複数の「ライフステージ」を有し、「ライフステージ」とは、例えば、新入学、就職、転勤、結婚など、人の行動がかわる節目により分割された期間を意味する。また、「コンテキストビットマップ」（図２参照）とは、時分割された行動ログを特徴属性に基づいて表したビット列の集まりを意味する。

以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図１は、コンテンツ検索システムの構成例を示す図である。コンテンツ検索システムＳは、コンテキストビットマップの対象特徴属性を管理するビットマップ辞書１１１（ビットマップ辞書情報）、コンテキストビットマップを格納するコンテキストビットマップデータベース１１２、時間をキーにコンテンツを管理するコンテンツデータベース１１３を有する。

また、コンテンツ検索システムＳは、行動ログ情報を受け付ける入力部１２１、入力部１２１（入力手段）から受け取った行動ログをもとに細分化したコンテキストを生成するコンテキスト細分化部１０１（コンテキスト細分化手段）、コンテキスト細分化部１０１にて細分化されたコンテキストに対しビットマップ辞書１１１を基にコンテキストビットマップ２３１（図２参照）を生成し、コンテキストビットマップテーブル２３０を、コンテキストビットマップデータベース１１２に格納するコンテキストビットマップ生成部１０２（ビットマップ生成手段）、検索条件（検索対象の条件）をもとにコンテキストビットマップ２３１から合致するものを選択するビットマップスキャン部１０３（ビットマップスキャン手段）、ビットマップスキャン部１０３にて選択されたコンテキストに属するコンテンツを提示するコンテンツ提示部１０４（コンテンツ提示手段）、コンテンツ提示部１０４で得られた検索結果を出力する出力部１２２（出力手段）、コンテキストビットマップ２３１を生成する際に利用されるビットマップ辞書を管理する(作成する)ビットマップ辞書管理部１０５（ビットマップ管理手段）から構成される。

入力となる行動ログ情報は、画像やテキストをはじめとするコンテンツ情報と、滞在情報、同行情報、行動情報などの利用者の状況を時系列であつかうコンテキスト情報で構成されている。なお、各コンテンツ情報には、画像やテキストが作成された時刻情報を含まれている。

入力部１２１は、データや命令などを入力するために用いられるものであり、キーボードやマウスなどで構成される。出力部１２２は、端末を利用する人に対して、メッセージなどを表示するために用いられるものであり、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶ディスプレイなどで構成される。コンテキスト細分化部１０１、コンテキストビットマップ生成部１０２、ビットマップスキャン部１０３、コンテンツ提示部１０４、ビットマップ辞書管理部１０５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理により実現される。ビットマップ辞書１１１、コンテキストビットマップデータベース１１２、コンテンツデータベース１１３は、ハードディスクなどの記憶手段に記憶される。

コンテンツ検索システムＳは、例えば、履歴のようなテキスト（開始時点と終了時点とを含む属性値（特徴属性情報）（図２参照）が１以上有する。）があったとき、属性値それぞれが有する開始時点と終了時点で時間を区切る（図２（ａ）参照）。各時間帯でどの属性値が存在していたかをビットマップ（例えば、コンテキストビットマップ２３１）で表現する。検索時は、属性値が入力されるのでビットマップ比較を行う。一致した時間帯を対象に、コンテンツ検索することが特徴である。

図２は、コンテキストビットマップの生成方法を示す図である。適宜図１を参照する。図２（ａ）に示す行動ログを基に、コンテキスト細分化部１０１が、時系列の行動ログを分割し、コンテキストビットマップ生成部１０２が図２（ｂ）のコンテキストビットマップ２３１を含むコンテキストビットマップテーブル２３０を生成する。入力された検索条件に基づいて、ビットマップスキャン部１０３が図２（ｃ）に示す検索用ビットマップ（検索用ビット列）によって、コンテキストビットマップ２３１を検索し、コンテンツ提示部１０４が一致するビット列に該当するコンテンツを抽出する。

図２（ａ）には、入力部１２１を介して入力される行動ログ情報を示す。ここでは、人が行動したときの特徴属性として、２種類の特徴属性（特徴属性１および特徴属性２）を用いて説明する。例えば、特徴属性１は、同行者の情報である同行情報であり、特徴属性２は、どこに滞在しているかの滞在情報である。同行情報がないときはひとりであり、滞在情報がないときは移動中などとみることができる。

特徴属性情報２０１は、特徴属性１の値が「１」をとる期間が時間軸ｔ上でｔ１〜ｔ４であることを表している。特徴属性情報２０１と重なりのあるコンテキストに、特徴属性情報２０２と特徴属性情報２０３がある。具体例をあげると、特徴属性１が同行者を表すパラメータであり、特徴属性２が滞在地をあらわすパラメータである場合、特徴属性情報２０１は「Ａさんと同行」、特徴属性情報２０２は「Ｂさんと同行」、特徴属性情報２０３は「場所イに滞在」と読むことができる。それらを組み合わせると「ｔ１〜ｔ２（行２１１参照）：Ａさんと同行」「ｔ２〜ｔ３（行２１２参照）：場所イにＡさんと滞在」「ｔ３〜ｔ４（行２１３参照）：場所イでＡさん、Ｂさんと滞在」「ｔ４〜ｔ５（行２１４参照）：場所イでＢさんと滞在」と読むことが可能となる。特徴属性の例としては、同行、滞在以外には、「行動種別」「時間帯（仕事中／プライベートなど）」など様々なものが考えられる。

図２（ｂ）には、コンテキストビットマップテーブル２３０を示す。コンテキストビットマップテーブル２３０は、ビットマップ（bitmap）、開始時刻（開始）、終了時刻（終了）、該当するコンテンツの件数などから構成される。コンテキストビットマップ生成時には、まず、コンテキスト細分化部１０１が特徴属性情報それぞれの開始時間および終了時間を基準にして時間区間の細分化を行うことで、「ｔ１〜ｔ２（図２（ｂ）の行２１１参照）」「ｔ２〜ｔ３（行２１２参照）」「ｔ３〜ｔ４（行２１３参照）」「ｔ４〜ｔ５（行２１４参照）」などと分割する。

コンテキストビットマップ生成部１０２は、その細分化されたそれぞれの区間に対し、ビットマップ辞書２２１を用いて細分化された各区間に対して特徴属性の有無に従いコンテキストビットマップ２３１を生成する。

ビットマップ辞書２２１には、本実施形態では、各特徴属性が３ビットの識別情報で定義・登録されている。例えば、特徴属性１では、「Ａさんと同行」に「１００」、「Ｂさんと同行」に「０１０」、「Ｃさんと同行」に「００１」と定義されている。また、特徴属性２では、「場所イに滞在」に「１００」、「場所ロに滞在」に「０１０」、「場所ハに滞在」に「００１」と定義されている。

コンテキストビットマップ生成部１０２は、特徴属性のビット列情報を組み合わせてビット列を生成する。例えば、「ｔ１〜ｔ２（図２（ｂ）の行２１１参照）」の場合、存在する特徴属性が、特徴属性１の“Ａ”のみのため「１０００００」というビットマップ（ビット列）が生成される。また、件数の欄には各時間区間に存在するコンテンツ情報の件数が格納される。「ｔ１〜ｔ２（行２１１参照）：Ａさんと同行」というコンテキスト内には、２件のコンテンツ情報があるということを表している。なお、コンテンツ情報の件数は、コンテキストビットマップ生成部１０２が細分化した各区間（開始時刻から終了時刻まで）に該当するコンテンツ情報を予め検索することにより得ることができる。

図２（ｃ）には、検索用ビットマップ（検索用ビット列）を示す。ビットマップスキャン部１０３は、コンテキストビットマップ検索時には、検索条件をビットマップ辞書２２１によりビットマップ（ビット列）化する。図２（ｃ）に示す例では、「特徴属性１が“Ａ”かつ“Ｂ”（Ａさんと同行、かつ、Ｂさんと同行）」という検索なので、ビットマップ辞書２２１から「１１＊＊＊＊」（２４１）というビットマップ（ビット列）が導出される。なお、＊は、ワイルドカード（wild card）である。このビットマップをコンテキストビットマップ２３１上でスキャンすることで、検索条件に合致する「ｔ３〜ｔ４（行２１３参照）」を取得することができ、そこには２件のコンテンツ情報があることがわかる。

なお、検索用ビットマップが「１１０＊＊＊」の場合は、「特徴属性１が“Ａ”かつ“Ｂ”かつ“Ｃでない”（Ａさんと同行、かつ、Ｂさんと同行、かつ、Ｃさんは同行せず）」という検索であるが、検索条件に合致する「ｔ３〜ｔ４（行２１３参照）」を取得することができ、そこには２件のコンテンツ情報があることがわかる。

図２においては、特徴属性を２種類として説明したが、これに限定されるものではない。ビットマップ辞書２２１に３種類以上の特徴属性が定義されている際には、３種類以上の定義情報に基づいて、コンテキストビットマップ２３１を生成するとよい。

図３は、コンテキストビットマップ生成の処理を示すフローチャートである。入力部１２１より行動ログを取得すると（ステップＳ３０１）、コンテキスト細分化部１０１は、その行動ログに含まれるコンテキスト情報の特徴属性に基づいて時間区間を抽出する（ステップＳ３０２）。そして、ここで使用される特徴属性は、利用者のライフステージを基にビットマップ辞書管理部１０５により選択されたビットマップ辞書１１１で指定される。抽出された時間区間は、重複であることが一般的である。このため、コンテキスト細分化部１０１は、それぞれの時間区分の開始時刻（開始時間）と終了時刻（終了時間）を集約しソートを行うことで、特徴属性の有無によって細分化された細分化時間区間を生成される（ステップＳ３０３）。

次に、コンテキストビットマップ生成部１０２は、ビットマップ辞書１１１に従って、それぞれの細分化時間区間に対してコンテキストビットマップ２３１を生成し、また、行動ログに含まれるコンテンツ情報は、その生成時間をもとに、細分化された時間区間それぞれに割り振られ、コンテンツデータベース１１３に格納する（ステップＳ３０４）。

そして、コンテキストビットマップ生成部１０２は、コンテキストビットマップデータベース１１２に、生成されたコンテキストビットマップ２３１と、加えて、各時間区間ごとに割り振られたコンテンツ情報をカウントし、その件数を含めてコンテキストビットマップテーブル２３０としてコンテキストビットマップデータベース１１２に格納する（ステップＳ３０５）。この手順によりコンテキストビットマップ生成の処理を実現する。

図４は、コンテキストビットマップ検索の処理を示すフローチャートである。ビットマップスキャン部１０３は、入力部１２１を介して与えられた検索条件をビットマップ辞書１１１によりビットマップ（ビット列）に変換し（ステップＳ４０１）、コンテキストビットマップテーブル２３０から１レコード取得する（ステップＳ４０２）。ビットマップスキャン部１０３は、取得成功したか否かを判定し（ステップＳ４０３）、読み出せるコンテキストビットマップテーブル２３０のレコードが無い（コンテキストビットマップの最後まで探索した）場合（ステップＳ４０３，Ｎｏ）は、ステップＳ４０７に進む。

ビットマップスキャン部１０３は、コンテキストビットマップテーブル２３０からレコードが読みだせた場合には（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）、検索条件のビットマップ（ビット列）と読み出したレコードのビット列とが合致するか否か判定する（ステップＳ４０４）。検索条件のビット列と読み出したレコードのビット列とが合致しなかった場合（ステップＳ４０４，Ｎｏ）、ステップＳ４０２に戻る。ビットマップスキャン部１０３は、検索条件のビットマップ（ビット列）と読み出したレコードのビット列と合致した場合は（ステップＳ４０４，Ｙｅｓ）、そのレコードにあるコンテンツ件数（得られた細分化時間区間の件数）を取得済件数（検索開始時には０を設定）に加算し（ステップＳ４０５）、取得済件数が検索上限数以上であるか否かを判定する（ステップＳ４０６）。

ビットマップスキャン部１０３は、取得済件数が検索上限数に満たない場合（ステップＳ４０６，Ｎｏ）、ステップ４０２に戻る。取得済件数が検索上限数以上である場合（ステップＳ４０６，Ｙｅｓ）、コンテンツ提示部１０４が得られた細分化時間区間それぞれをキーにしてコンテンツデータベース１１３からコンテンツを検索する（ステップＳ４０７）。そして、コンテンツ提示部１０４は、検索により得られたコンテンツを出力部１２２へ返却し（ステップＳ４０８）、一連の処理を終了する。この手順によりコンテキストビットマップ検索の処理を実現する。

図４の処理を具体的に、図２を用いて説明すると、検索条件から図２（ｃ）の検索用ビットマップに変換したビット列「１１＊＊＊＊」（２４１）を用いて、図２（ｂ）に示すコンテキストビットマップテーブル２３０に含まれるコンテキストビットマップ２３１と比較して、該当するビットマップ（ビット列）を探しだし、該当すると細分化した時間区間（例えば、「ｔ３〜ｔ４（行２１３参照）」）をキーとしてコンテンツを検索する。これにより、コンテンツが大量にあった際にも容易に検索することができる。

本実施形態では、行動ログ単位ではなく、特徴属性の有無に応じて時分割してビットマップ管理するため、独立した特徴属性を同時に保有する行動ログを一元管理することを可能とし、特徴属性が追加された場合のメンテナンス管理（メンテナンス処理）が簡便にできる。

また、特徴属性をビットマップ（ビット列）に変換するため、異なる特徴属性を同様の扱いで処理をすることが可能となる。加えて、分割された単位で帰属するコンテンツ件数を保持すること（図２（ｂ）参照）により、実際にコンテンツをアクセスすることなく計数処理を行うことが可能となること、一般的にはライフステージ毎に主たる特徴属性が変わることをうけ、ライフステージ毎にビットマップ辞書１１１を管理することで必要領域を縮小することが可能となることで処理の軽量／高速化が期待できる。

ライフステージ毎にビットマップ辞書１１１を管理するとは、例えば、新入学、就職、転勤、結婚など、ひとの行動がかわる節目により分割された期間においては、それぞれの期間における人との出会い、滞在場所など、特徴属性が異なる。このため、具体的に、ライフステージ毎にビットマップ辞書２２１（図２参照）を管理することを意味する。

１０１ コンテキスト細分化部（コンテキスト細分化手段）
１０２ コンテキストビットマップ生成部（コンテキストビットマップ生成手段）
１０３ ビットマップスキャン部（ビットマップスキャン手段）
１０４ コンテンツ提示部（コンテンツ提示手段）
１０５ ビットマップ辞書管理部（ビットマップ辞書管理手段）
１１１，２２１ ビットマップ辞書
１１２ コンテキストビットマップデータベース（記憶手段）
１１３ コンテンツデータベース
１２１ 入力部（入力手段）
１２２ 出力部（出力手段）
２３０ コンテキストビットマップテーブル
２３１ コンテキストビットマップ

Claims (6)

1. 一連の行動を示す行動ログに関連するコンテンツを検索対象の条件に基づいて検索するコンテンツ検索方法であって、
   入力手段が、前記行動ログの特徴である１以上の特徴属性情報と、１以上のコンテンツとを含む行動ログ情報を入力するステップと、
   ビットマップ辞書管理手段が、前記特徴属性情報を識別するビット列で定義したビットマップ辞書を作成するステップと、
   コンテキスト細分化手段が、前記行動ログ情報を、前記特徴属性情報それぞれが有する開始時刻および終了時刻に基づいて１以上の時間区間に分割するステップと、
   コンテキストビットマップ生成手段が、前記分割された時間区間それぞれに対し、前記ビットマップ辞書を基にその時間区間を識別するビット列を付与し、前記付与したビット列と前記分割された時間区間の開始時刻および終了時刻とを関連づけて、コンテキストビットマップ情報として記憶手段に登録するステップと、
   ビットマップスキャン手段が、前記入力手段から検索対象の条件を受理すると、前記検索対象の条件に示される特徴属性情報を前記ビットマップ辞書を参照して検索用ビット列に変換し、前記コンテキストビットマップ情報中に前記検索用ビット列に適合するビット列があるか否かを検索し、前記適合するビット列があった際は、前記適合するビット列に対応する時間区間を特定するステップと、
   コンテンツ提示手段が、前記特定された時間区間に基づいて、入力された前記行動ログ情報からコンテンツを抽出し、抽出されたコンテンツを出力手段へ出力するステップとを有する
   ことを特徴とするコンテンツ検索方法。
2. 前記コンテキストビットマップ生成手段は、前記分割された時間区間に基づいてコンテンツを割り振り、前記割り振られたコンテンツの件数を、前記分割された時間区間と関連づけて前記コンテキストビットマップ情報に登録する
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索方法。
3. 前記ビットマップ辞書管理手段は、前記行動ログを長期にわたり記録に残すライフログにおける利用者のライフステージ毎に使用する前記特徴属性情報を変更する
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索方法。
4. 前記特徴属性情報は、利用者の滞在情報、同行情報、行動情報のうち少なくとも１つを含む
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索方法。
5. 一連の行動を示す行動ログに関連するコンテンツを検索対象の条件に基づいて検索するコンテンツ検索システムであって、
   前記行動ログの特徴である１以上の特徴属性情報と、１以上のコンテンツとを含む行動ログ情報を入力する入力手段と、
   前記特徴属性情報を識別するビット列で定義したビットマップ辞書を作成するビットマップ辞書管理手段と、
   前記行動ログ情報を、前記特徴属性情報それぞれが有する開始時刻および終了時刻に基づいて１以上の時間区間に分割するコンテキスト細分化手段と、
   前記分割された時間区間それぞれに対し、前記ビットマップ辞書を基にその時間区間を識別するビット列を付与し、前記付与したビット列と前記分割された時間区間の開始時刻および終了時刻とを関連づけて、コンテキストビットマップ情報として記憶手段に登録するコンテキストビットマップ生成手段と、
   前記入力手段から検索対象の条件を受理すると、前記検索対象の条件に示される特徴属性情報を前記ビットマップ辞書を参照して検索用ビット列に変換し、前記コンテキストビットマップ情報中に前記検索用ビット列に適合するビット列があるか否かを検索し、前記適合するビット列があった際は、前記適合するビット列に対応する時間区間を特定するビットマップスキャン手段と、
   前記特定された時間区間に基づいて、入力された前記行動ログ情報からコンテンツを抽出し、抽出されたコンテンツを出力手段へ出力するコンテンツ提示手段とを有する
   ことを特徴とするコンテンツ検索システム。
6. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンテンツ検索方法をコンピュータに実行させるためのコンテンツ検索プログラム。
   

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