JP2011014035A - 検索システム及び検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの負担を軽減しつつ、ユーザにとって有用な店舗情報を提供する。
【解決手段】店舗の属性に関する検索条件を含み端末装置３から送信された検索要求が検索要求受信部１０により受信され、複数の店舗検索サービスプロバイダに対して、検索条件を含む検索リクエストが検索リクエスト送信部１１により送信され、複数の店舗検索サービスプロバイダ４から受信した検索結果を集約した統合検索結果が結果集約部１３により生成されるので、ユーザの検索操作の負担が軽減される。また、生成された統合検索結果に対して、端末装置のユーザが嗜好する店舗のジャンル情報を含む嗜好情報に基づいたフィルタリング処理が嗜好フィルタリング処理部１６により行われ、フィルタリング処理の結果抽出された抽出検索結果が端末装置３に送信されるので、送信された抽出検索結果はユーザの嗜好に合致したものとなる。
【選択図】図２

Description

本発明は、検索システム及び検索方法に関する。

従来より、入力された条件に該当するレストラン等の店舗情報を提供する店舗情報の検索サービスが多くのサービスプロバイダにより行われている。ユーザは、所望の店舗情報を得るために、複数の店舗検索サービスプロバイダに対して、種々の検索条件を入力して、検索を実施している。このような検索をユーザにとって容易なものにすることを目的として、複数のプロバイダからの類似するカテゴリの情報をユーザに提示可能な技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開平１０−３２６２８１号公報

しかしながら、上記した従来技術では、ユーザの個別の状況やユーザの嗜好は検索結果に反映されず、ユーザの所望の店舗情報を提供する上で十分ではない。

そこで、本発明は、かかる問題点に鑑みてなされたものであり、ユーザの負担を軽減しつつ、ユーザにとって有用な店舗情報を提供することが可能な検索システム及び検索方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の検索システムは、端末装置からの検索要求を受けて、店舗情報の検索サービスを提供している店舗検索サービスプロバイダに対して検索を行い、検索結果を端末装置のユーザに提示する検索システムであって、店舗の属性に関する検索条件を含む検索要求を端末装置から受信する検索要求受信手段と、複数の店舗検索サービスプロバイダに対して、検索条件を含む検索リクエストを送信する検索リクエスト送信手段と、検索条件に合致し店舗のジャンル情報を含む店舗情報を、それぞれの店舗検索サービスプロバイダから検索結果として受信する検索結果受信手段と、複数の検索結果を集約して統合検索結果を生成する結果集約手段と、統合検索結果に含まれる店舗情報に対してフィルタリング処理を実施し、該フィルタリング処理により抽出された店舗情報を含む抽出検索結果を生成する検索結果抽出手段と、抽出検索結果を端末装置に送信する検索結果送信手段とを備え、検索結果抽出手段は、一のフィルタリング処理手段または段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、フィルタリング処理手段の１つは、端末装置のユーザが嗜好する店舗のジャンル情報を含む嗜好情報に基づいて、ジャンル情報に該当する店舗情報を抽出する嗜好フィルタリング処理手段であることを特徴とする。

また、上記課題を解決するために、本発明の検索方法は、端末装置からの検索要求を受けて、店舗情報の検索サービスを提供している店舗検索サービスプロバイダに対して検索を行い、検索結果を端末装置のユーザに提示する検索システムにおける検索方法であって、店舗の属性に関する検索条件を含む検索要求を端末装置から受信する検索要求受信ステップと、複数の店舗検索サービスプロバイダに対して、検索条件を含む検索リクエストを送信する検索リクエスト送信ステップと、検索リクエストに応じてそれぞれの店舗検索サービスプロバイダから送信され、検索条件に合致し店舗のジャンル情報を含む店舗情報を検索結果として受信する検索結果受信ステップと、複数の検索結果を集約して統合検索結果を生成する結果集約ステップと、統合検索結果に含まれる店舗情報に対してフィルタリング処理を実施し、該フィルタリング処理により抽出された店舗情報を含む抽出検索結果を生成する検索結果抽出ステップと、抽出検索結果を端末装置に送信する検索結果送信ステップとを有し、検索結果抽出ステップは、一のフィルタリング処理ステップまたは段階的に実施される複数のフィルタリング処理ステップを含み、フィルタリング処理ステップの１つは、端末装置のユーザが嗜好する店舗のジャンル情報を含む嗜好情報に基づいて、ジャンル情報に該当する店舗情報を抽出する嗜好フィルタリング処理ステップであることを特徴とする。

本発明の検索システム及び検索方法では、複数の店舗検索サービスプロバイダから受信した検索結果が集約された統合検索結果が生成されるので、ユーザの検索操作の負担が軽減される。また、生成された統合検索結果に対して、端末装置のユーザが嗜好する店舗のジャンル情報を含む嗜好情報に基づいたフィルタリング処理が行われ、フィルタリング処理の結果抽出された抽出検索結果が端末装置に送信されるので、送信された抽出検索結果はユーザの嗜好に合致したものとなる。従って、ユーザにとって有用な店舗情報を提供することが可能となる。

また、本発明の検索システムは、提示された検索結果に応じてユーザが選択した店舗情報に関して、店舗のジャンルごとの選択回数を記憶する嗜好情報記憶手段を備え、嗜好フィルタリング処理手段は、嗜好情報記憶手段に記憶されているジャンルごとの選択回数に基づいてジャンルごとに抽出する店舗情報の数であるジャンル別抽出数を算出し、ジャンル別抽出数に応じて、店舗情報を抽出することを特徴とする。

この場合には、ユーザによるジャンルごとの店舗情報の選択回数に基づいて、店舗情報のフィルタリングに用いられる当該ユーザの嗜好情報が生成されるので、より適切にユーザの嗜好を反映したフィルタリング処理を実施することが可能となる。

また、本発明の検索システムは、店舗利用者の人数及び年代ごとに好まれる店舗のジャンル情報及び価格帯情報を記憶している人気度情報記憶手段を備え、検索要求受信手段は、店舗利用者の人数及び年代を含む検索要求を受信し、検索結果抽出手段は、段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、フィルタリング処理手段の１つは、人気度情報記憶手段を参照し、検索要求に含まれる店舗利用者の人数及び年代に対応付けられているジャンル情報及び価格帯情報を抽出し、抽出されたジャンル情報及び価格帯情報に該当する店舗情報を抽出する人気度フィルタリング処理手段であることを特徴とする。

この場合には、ユーザが店舗を利用する際の人数、及び店舗を利用する人の年代に対応したジャンル情報及び価格帯情報が抽出され、抽出されたジャンル情報及び価格帯情報に該当する店舗情報が抽出されるので、ユーザによる店舗の利用態様に応じた店舗情報がユーザに提供されることとなる。

また、本発明の検索システムは、複数のユーザが店舗ごとに付与した評価点を記憶している店舗評価点記憶手段を備え、検索結果抽出手段は、段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、フィルタリング処理手段の１つは、店舗評価点記憶手段を参照し、端末装置のユーザ及び他のユーザによる各店舗に対する評価点に基づいて端末装置のユーザと当該他のユーザとの類似度を求め、該類似度及び当該他のユーザによる評価点に基づいて各店舗の予測評価点を求め、該予測評価点の高い方から予め設定された所定数の店舗を推奨店舗として抽出し、抽出した推奨店舗に含まれる店舗情報を抽出する協調フィルタリング処理手段であることを特徴とする。

この場合には、端末装置のユーザと店舗の選択及び評価の傾向が類似する他のユーザにより高い評価を与えられた店舗の情報が端末装置のユーザに提供されることとなるので、端末装置のユーザにとって、より有用な店舗情報を提供することが可能となる。

また、本発明の検索システムは、端末装置からユーザの予定情報の登録を受け付ける予定情報登録処理手段と、予定情報の種別を表す予定カテゴリを予定情報から抽出する予定カテゴリ抽出手段と、予定カテゴリと店舗のジャンルとを対応付けて記憶している予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶手段とを備え、検索結果抽出手段は、段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、フィルタリング処理手段の１つは、予定カテゴリ抽出手段により抽出された予定カテゴリを取得し、予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶手段を参照して、取得した予定カテゴリに対応付けられている店舗のジャンルを予定情報推奨ジャンルとして抽出し、予定情報推奨ジャンルに該当する店舗情報を抽出する予定カテゴリフィルタリング処理手段であることを特徴とする。

この場合には、ユーザの予定情報から予定カテゴリが抽出され、抽出された予定カテゴリに応じた店舗のジャンルが抽出され、抽出されたジャンルに該当する店舗の情報が端末装置のユーザに提供されることとなるので、ユーザの予定に適した店舗の情報を提供することが可能となる。

本発明の検索システム及び検索方法によれば、複数の店舗検索サービスプロバイダから受信した検索結果が集約された統合検索結果が生成されることにより、ユーザの検索操作の負担が軽減され、さらに、ユーザの端末装置に送信された抽出検索結果はユーザの嗜好に合致したものとなるので、ユーザにとって有用な店舗情報を提供することが可能となる。

実施形態に係る検索システムを含む全体構成を示す図である。 検索システムを構成する検索装置の機能ブロック図である。 検索装置のハードブロック図である。 人気度情報記憶部の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。 嗜好情報記憶部の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。 店舗評価点記憶部の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。 予測評価点記憶部の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。 予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶部の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。 検索装置において実施される検索方法の処理内容を示すフローチャートである。 検索装置において実施される検索方法の処理内容を示すフローチャートである。

本発明の実施形態に係る検索システムについて図面を参照して説明する。なお、可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

図１は、実施形態に係る検索システムを含む全体構成を示す図である。図１に示す構成には、検索装置１、端末装置３、及び店舗検索サービスプロバイダ４が含まれる。検索装置１は、本発明の検索システムを構成する。なお、図１では、１つの端末装置３及び２つの店舗検索サービスプロバイダ４が示されているが、それぞれの数はこれに限られず、複数の端末装置３及びさらに多数の店舗検索サービスプロバイダ４が含まれることとしてもよい。

検索装置１は、端末装置３からの検索要求を受けて、店舗情報の検索サービスを提供している店舗検索サービスプロバイダ４に対して検索を行い、検索結果を端末装置３のユーザに提示する装置であり、例えばサーバ装置により構成される。

端末装置３は、ユーザによって入力された検索条件を含む検索要求を検索装置１に送信し、検索装置１から返信された検索結果を受信してユーザに提示する装置である。端末装置３は、例えばパーソナルコンピュータ、携帯電話等の移動端末といった装置により構成される。

店舗検索サービスプロバイダ４は、例えばサーバ装置により構成され、レストラン等の店舗情報をそれぞれの属性情報と共に蓄積しており、店舗の属性に関する検索条件を含む検索要求を受け付けると検索条件に該当する店舗情報を抽出して、抽出した店舗情報を検索要求の送信元に返信する。

図２は、検索装置１の機能的構成を示すブロック図である。検索装置１は、機能的には、検索要求受信部１０（検索要求受信手段）、検索リクエスト送信部１１（検索リクエスト送信手段）、検索結果受信部１２（検索結果受信手段）、結果集約部１３（結果集約手段）、検索結果抽出部１４（検索結果抽出手段）、人気度情報記憶部１９（人気度情報記憶手段）、嗜好情報記憶部２０（嗜好情報記憶手段）、店舗評価点記憶部２１（店舗評価点記憶手段）、予測評価値記憶部２２、予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶部２３（予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶手段）、予定情報登録処理部２４（予定情報登録処理手段）、予定カテゴリ抽出部２５（予定カテゴリ抽出手段）、検索結果送信部２６（検索結果送信手段）及び検索結果選択受信部２７を備える。検索結果抽出部１４は、人気度フィルタリング処理部１５（人気度フィルタリング処理手段）、嗜好フィルタリング処理部１６（嗜好フィルタリング処理手段）、協調フィルタリング処理部１７（協調フィルタリング処理手段）、予定カテゴリフィルタリング処理部１８（予定カテゴリフィルタリング処理手段）を含む。

また、図３は、検索装置１のハードウエア構成図である。検査装置１は、物理的には、図３に示すように、ＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ１０２及びＲＯＭ１０３、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０４、ハードディスク、フラッシュメモリ等の補助記憶装置１０５、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１０６、ディスプレイ等の出力装置１０７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図２に示した各機能は、図３に示すＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウエア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０４、入力装置１０６、出力装置１０７を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。

なお、本実施形態では、上記の各機能部１０〜２７が、検索装置１に備えられることとしているが、これらの各機能部１０〜２７がネットワークを介して相互に通信可能な複数のサーバ装置に分散して構成され、本発明の検索システムが複数のサーバ装置により構成されることとしても良い。以下、図２を用いて、検索装置１の各機能部について詳細に説明する。

検索要求受信部１０は、店舗の属性に関する検索条件を含む検索要求を端末装置３から受信する部分である。検索条件には、例えば店舗の所在地といった情報が含まれる。また、検索要求には、端末装置３のユーザのユーザＩＤ、及び当該ユーザが店舗を利用する際の利用者に関する情報として、男女それぞれの人数、年代と言った情報が含まれる。検索要求受信部１０は、検索条件を検索リクエスト送信部１１に送出すると共に、端末装置３のユーザのユーザＩＤ、及び店舗の利用者に関する情報を結果集約部１３に送出する。

検索リクエスト送信部１１は、検索要求受信部１０から検索条件を取得し、取得した検索条件を含む検索リクエストを複数の店舗検索サービスプロバイダ４に送信する部分である。検索リクエストは、送信先の店舗検索サービスプロバイダ４毎に適した形式となるように、検索リクエスト送信部１１により生成される。

検索結果受信部１２は、複数の店舗検索サービスプロバイダ４から検索結果を受信する部分である。検索結果は、検索条件に合致した店舗情報を含んでおり、店舗情報は、当該店舗のジャンル情報及び価格帯情報を含んでいる。検索結果受信部１２は、受信した複数の検索結果を結果集約部１３に送出する。

結果集約部１３は、検索結果受信部１２から送出された複数の検索結果を取得し、取得した複数の検索結果を集約して統合検索結果を生成する部分である。複数の店舗検索サービスプロバイダ４からの検索結果を含む統合検索結果に後述するフィルタリング処理を施した抽出検索結果がユーザの端末装置３に送信されるので、ユーザの端末装置３は、検索装置１に対して１つの検索要求を送信することにより、複数の店舗検索サービスプロバイダ４からの検索結果を得ることができる。

また、結果集約部１３は、検索結果抽出部１４に含まれる各フィルタリング処理部１５〜１８に、統合検索結果に含まれる店舗情報に対してフィルタリング処理を実施させ、フィルタリング処理により抽出された店舗情報を含む抽出検索結果を取得し、取得した抽出検索結果を検索結果送信部２６に送出する部分である。

検索結果抽出部１４は、統合検索結果に含まれる店舗情報に対してフィルタリング処理を実施し、フィルタリング処理により抽出された店舗情報を含む抽出検索結果を生成する部分であり、段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含む。検索結果抽出部１４は、人気度フィルタリング処理部１５、嗜好フィルタリング処理部１６、協調フィルタリング処理部１７及び予定カテゴリフィルタリング処理部１８を含む。なお、本実施形態において、検索結果抽出部１４は、複数のフィルタリング処理部を含むこととしているが、いずれか１つのフィルタリング処理部を含むこととしてもよい。

人気度フィルタリング処理部１５は、人気度情報記憶部１９を参照し、検索要求に含まれる店舗利用者の人数及び年代に対応付けられているジャンル情報及び価格帯情報を抽出し、抽出されたジャンル情報及び価格帯情報に該当する店舗情報を、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報から抽出する部分である。

人気度情報記憶部１９は、店舗利用者の男女それぞれの人数及び年代ごとに好まれる店舗のジャンル情報及び価格帯情報を予め記憶している部分である。図４は、人気度情報記憶部１９の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。図４に示すように、例えば、男性１人及び女性１人からなる３０歳以下の店舗利用者は、店舗のジャンルが「和食」であれば、「３０００−４０００」円の価格帯の店舗は好み、店舗のジャンルが「フレンチ」であれば、「７０００−８０００」円の価格帯の店舗を好むことが、人気度情報記憶部１９を参照することにより判る。

人気度フィルタリング処理部１５は、例えば、検索要求として「男性１人、女性１人、３０歳以下」というような店舗利用者に関する条件を取得した場合には、当該店舗利用者に好まれる店舗のジャンル及び価格帯の情報として、「和食，３０００−４０００円」、「洋食，３０００−４０００円」、「居酒屋，３０００−４０００円」、「フレンチ，７０００−８０００円」及び「イタリアン，５０００−６０００円」といった情報を人気度情報記憶部１９を参照して取得する。そして、人気度フィルタリング処理部１５は、取得した店舗のジャンル及び価格帯の情報に該当する店舗情報を、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報から抽出する。

人気度フィルタリング処理では、ユーザが店舗を利用する際の男女の人数、及び店舗を利用する人の年代に対応したジャンル情報が抽出され、抽出されたジャンル情報に該当する店舗情報が抽出されるので、ユーザによる店舗の利用状況に応じた店舗情報がユーザに提供されることが可能となる。

嗜好フィルタリング処理部１６は、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報から、端末装置３のユーザが嗜好する店舗のジャンル及び価格帯に関する嗜好情報に基づいて、ジャンル情報及び価格帯情報に該当する店舗情報を抽出する部分である。

嗜好情報記憶部２０は、ユーザごとの嗜好情報を記憶する部分である。嗜好情報は、端末装置３に対して提示された店舗情報に応じて、ユーザが端末装置３により選択した店舗情報について、ジャンルごと及び価格帯ごとに選択回数を集計した情報である。図５は、嗜好情報記憶部２０の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。図５（ａ）は、ユーザが選択した店舗情報のジャンルごとの選択回数を集計したものである。図５（ｂ）は、ユーザが選択した店舗情報の価格帯ごとの選択回数を集計したものである。

より具体的には、嗜好フィルタリング処理部１６は、例えばジャンルごとの選択回数を集計した図５（ａ）に示す嗜好情報記憶部２０を参照して、端末装置３のユーザによるジャンルごとの店舗情報の選択回数を嗜好情報として抽出する。例えば、端末装置３のユーザのユーザＩＤが「Ｙ０１」である場合には、嗜好フィルタリング処理部１６は、嗜好情報として、ジャンル「和食、洋食、居酒屋、フレンチ、イタリアン」のそれぞれの選択回数「３，１，４，１，２」を取得する。そして、このジャンルごとの選択回数の比を、フィルタリング処理により抽出するジャンルごとの店舗情報の数の比とする。即ち、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報の総数に、総選択回数に占める各ジャンルの選択回数の割合を乗ずることにより、ジャンルごとに抽出する店舗情報の数であるジャンル別抽出数を算出する。そして、嗜好フィルタリング処理部１６は、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報から、算出されたジャンル別抽出数に合致するように店舗情報を抽出する。

また、図５（ｂ）に示す価格帯ごとの店舗情報の選択回数に基づいて、嗜好フィルタリング処理を実施する場合には、嗜好フィルタリング処理部１６は、図５（ｂ）に示す嗜好情報記憶部２０を参照して、端末装置３のユーザによる価格帯ごとの店舗情報の選択回数を嗜好情報として抽出する。例えば、端末装置３のユーザのユーザＩＤが「Ｙ０１」である場合には、嗜好フィルタリング処理部１６は、嗜好情報として、価格帯「１０００−２０００，２０００−３０００，３０００−４０００，４０００−５０００，５０００−６０００」のそれぞれの選択回数「２，４，３，１，１」を取得する。そして、この価格帯ごとの選択回数の比を、フィルタリング処理により抽出する価格帯ごとの店舗情報の数の比とする。即ち、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報の総数に、総選択回数に占める各価格帯の選択回数の割合を乗ずることにより、価格帯ごとに抽出する店舗情報の数である価格帯別抽出数を算出する。そして、嗜好フィルタリング処理部１６は、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報から、算出された価格帯別抽出数に合致するように店舗情報を抽出する。

嗜好フィルタリング処理では、ユーザによるジャンルごとまたは価格帯ごとの店舗情報の選択回数に基づいて、店舗情報のフィルタリングに用いられる当該ユーザの嗜好情報が生成されるので、より適切にユーザの嗜好を反映したフィルタリング処理を実施することが可能となる。

協調フィルタリング処理部１７は、店舗評価点記憶部２１に記憶されている端末装置３のユーザ及び他のユーザによる各店舗に対する評価点に基づいて、端末装置３のユーザと当該他のユーザとの類似度を求め、求めた類似度及び当該他のユーザによる評価点に基づいて各店舗の予測評価点を求め、その予測評価点の高い方から予め設定された所定数の店舗を推奨店舗として抽出し、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報から、推奨店舗に含まれる店舗情報を抽出する部分である。

ユーザ間の類似度は、ユーザ間の相関係数を求めて算出される。ユーザ間の相関係数の算出は、例えば、ユーザごとの各店舗に対する評価点を評価点ベクトルとし、評価点ベクトルの共分散を各評価点ベクトルの標準偏差の積で割ることにより求められる。なお、ユーザ間の類似度の算出は、協調フィルタリング処理部１７により定期的に実施され、算出された類似度は、協調フィルタリング処理部１７により保持される。

店舗評価点記憶部２１は、複数のユーザが店舗ごとに付与した評価点を記憶している部分である。例えば、評価点の記憶は、検索結果選択受信部２７によりユーザからの評価点を取得し、取得した評価点を検索結果選択受信部２７が店舗評価点記憶部２１に記憶させることにより行われる。図６は、店舗評価点記憶部２１の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。図６に示すように、ユーザＩＤごと及び店舗ＩＤごとに各店舗の評価点が記憶されている。

予測評価点記憶部２２は、協調フィルタリング処理部１７により求められた予測評価点を記憶する部分である。図７は、予測評価点記憶部２２の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。図７に示すように、店舗ＩＤごとに予測評価点が記憶されている。

なお、上記した協調フィルタリング処理には、Ｔａｓｔｅ（http://taste.sourceforge.net/）やオレゴン州立大学のＣｏＦｅ（http://eecs.oregonstate.edu/iis/CoFE/）などオープンソースで公開されているものを利用することができる。

協調フィルタリング処理では、店舗の選択及び評価の傾向が端末装置３のユーザと類似する他のユーザにより高い評価を与えられた店舗の情報が端末装置３のユーザに提供されることとなるので、端末装置３のユーザにとって、より有用な店舗情報を提供することが可能となる。

予定カテゴリフィルタリング処理部１８は、予定カテゴリ抽出部２５から予定カテゴリを取得し、予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶部２３を参照して、取得した予定カテゴリに対応付けられている店舗のジャンル及び価格帯を予定情報推奨ジャンルおよび予定情報推奨価格帯として抽出し、統合検索結果に含まれる店舗情報または他のフィルタリング処理手段により抽出された店舗情報から、予定情報推奨ジャンル及び予定情報推奨価格帯に該当する店舗情報を抽出する部分である。予定カテゴリは、予定情報の種別を表すものであり、例えば、飲み会、デート、商談といった予定カテゴリがある。

予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶部２３は、予定カテゴリと店舗のジャンル及び価格帯とを対応付けて記憶している部分である。図８は、予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶部２３の構成及び記憶されているデータの一例を示す図である。図８に示すように、例えば、予定カテゴリ「飲み会」には、ジャンル「和食」及び価格帯「３０００−４０００」が対応付けられていると共に、ジャンル「居酒屋」及び価格帯「２０００−３０００」が対応付けられている。

予定カテゴリフィルタリング処理では、ユーザの予定情報から予定カテゴリが抽出され、抽出された予定カテゴリに応じた店舗のジャンルが抽出され、抽出されたジャンルに該当する店舗の情報が端末装置３のユーザに提供されることとなるので、ユーザの予定に適した店舗の情報を提供することが可能となる。

予定情報登録処理部２４は、端末装置３からユーザの予定情報の登録を受け付ける部分である。ユーザの予定情報は、少なくとも予定カテゴリを含んでおり、さらに、予定内容、予定日時に関する情報を含むことができる。

予定カテゴリ抽出部２５は、予定情報登録処理部２４が受け付けた予定情報から予定カテゴリを抽出する部分である。予定カテゴリ抽出部２５は、抽出した予定カテゴリを予定カテゴリフィルタリング処理部１８に送出する。

検索結果送信部２６は、結果集約部１３から取得した抽出検索結果を検索要求の送信元である端末装置３に送信する部分である。

検索結果選択受信部２７は、端末装置３に対して抽出検索結果として提示された店舗情報に応じて、ユーザが端末装置３により行った店舗情報の選択を受信する部分である。検索結果選択受信部２７は、受信した店舗情報のジャンル情報及び価格帯情報を抽出して、嗜好情報記憶部２０に記憶されているユーザの嗜好情報を更新する。また、検索結果選択受信部２７は、ユーザによる店舗の評価点を、端末装置３を介して取得し、取得した評価点を店舗評価点記憶部２１に記憶させる部分である。

続いて、図９を用いて、本実施形態の検索方法における検索装置１の動作について説明する。図９は、検索装置１において行われる検索方法の処理内容を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１において、検索要求受信部１０は、店舗の属性に関する検索条件を含む検索要求を端末装置３から受信する。検索条件は、例えば店舗の所在地の条件に関する情報を含む。また、検索要求は、端末装置３のユーザのユーザＩＤ、及び当該ユーザが店舗を利用する際の利用者に関する情報として、男女それぞれの人数、年代と言った情報を含む。検索要求受信部１０は、検索条件を検索リクエスト送信部１１に送出すると共に、端末装置３のユーザのユーザＩＤ、及び店舗の利用者に関する情報を結果集約部１３に送出する。

次に、ステップＳ２において、検索リクエスト送信部１１は、検索要求受信部１０から取得した検索条件に基づいて、送信先の店舗検索サービスプロバイダ４ごとに規定された形式の検索リクエストを店舗検索サービスプロバイダごとに複数生成する。

続くステップＳ３において、検索リクエスト送信部１１は、生成した複数の検索リクエストをそれぞれの店舗検索サービスプロバイダ４に送信する。

そして、ステップＳ４において、検索結果受信部１２は、複数の店舗検索サービスプロバイダ４からの検索結果を受信する。検索結果は、検索条件に合致した店舗情報を含んでおり、店舗情報は、当該店舗のジャンル情報及び価格帯情報を含んでいる。検索結果受信部１２は、受信した複数の検索結果を結果集約部１３に送出する。

次に、ステップＳ５において、結果集約部１３は、検索結果受信部１２から送出された複数の検索結果を取得し、取得した複数の検索結果を集約して統合検索結果を生成する。

次に、ステップＳ６において、結果集約部１３は、検索結果抽出部１４の人気度フィルタリング処理部１５に、統合検索結果に対して人気度フィルタリング処理を実施させる。具体的には、人気度フィルタリング処理部１５は、人気度情報記憶部１９を参照し、検索要求に含まれる店舗利用者の人数及び年代に対応付けられているジャンル情報及び価格帯情報を抽出し、抽出されたジャンル情報及び価格帯情報に該当する店舗情報を、統合検索結果に含まれる店舗情報から抽出する。

続くステップＳ７において、結果集約部１３は、検索結果抽出部１４の嗜好フィルタリング処理部１６に、ステップＳ６において抽出された店舗情報に対して嗜好フィルタリング処理を実施させる。嗜好フィルタリング処理部１６は、嗜好情報記憶部２０を参照して端末装置３のユーザが嗜好する店舗のジャンル及び価格帯に関する嗜好情報を抽出し、抽出したジャンル情報及び価格帯情報に該当する店舗情報を抽出する。

続いて、ステップＳ８において、結果集約部１３は、検索結果抽出部１４の協調フィルタリング処理部１７に、ステップＳ７において抽出された店舗情報に対して協調フィルタリング処理を実施させる。協調フィルタリング処理部１７は、店舗評価点記憶部２１に記憶されている端末装置３のユーザ及び他のユーザによる各店舗に対する評価点に基づいて、端末装置３のユーザと当該他のユーザとの類似度を求め、求めた類似度及び当該他のユーザによる評価点に基づいて各店舗の予測評価点を求め、その予測評価点の高い方から予め設定された所定数の店舗を推奨店舗として抽出し、嗜好フィルタリング処理部１６により抽出された店舗情報から、推奨店舗に含まれる店舗情報を抽出する。

そして、ステップＳ９において、結果集約部１３は、協調フィルタリング処理部１７により抽出された店舗情報を抽出検索結果として取得し、取得した抽出検索結果を検索結果送信部２６に送出する。さらに、検索結果送信部２６は、結果集約部１３から取得した抽出検索結果を検索要求の送信元である端末装置３に送信する。

次に、ステップＳ１０において、検索結果選択受信部２７は、端末装置３に対して抽出検索結果として提示された店舗情報に応じて、ユーザが端末装置３により行った店舗情報の選択を受信する。

そして、ステップＳ１１において、検索結果選択受信部２７は、受信した店舗情報のジャンル情報及び価格帯情報を抽出して、嗜好情報記憶部２０に記憶されているユーザの嗜好情報を更新する。

なお、以上説明したフローチャートにおいて、ステップＳ６の人気度フィルタリング処理、ステップＳ７の嗜好フィルタリング処理、及びステップＳ８の協調フィルタリング処理の順番は、図９に示した順番には限られない。また、このフローチャートにおいて、３つのフィルタリング処理を実施しているが、実施されるフィルタリング処理は、１つでも複数でもよい。

次に、図１０を用いて、他の実施形態にかかる検索方法を説明する。なお、図１０におけるステップＳ２２〜Ｓ２９，Ｓ３２，Ｓ３３の処理はそれぞれ、図９におけるステップＳ１〜Ｓ８，Ｓ１０，Ｓ１１の処理と同様であるので、ステップＳ２２〜Ｓ２９，Ｓ３２，Ｓ３３の処理内容の説明は省略する。

まず、ステップＳ２０において、予定情報登録処理部２４は、端末装置３からユーザの予定情報の登録を受け付ける。ユーザの予定情報は、少なくとも予定カテゴリを含んでおり、さらに、予定内容、予定日時に関する情報を含むことができる。予定情報登録処理部２４は、受け付けた予定情報を予定カテゴリ抽出部２５に送出する。

続くステップＳ２１において、予定カテゴリ抽出部２５は、予定情報登録処理部２４が受け付けた予定情報から予定カテゴリを抽出する。予定カテゴリ抽出部２５は、抽出した予定カテゴリを予定カテゴリフィルタリング処理部１８に送出する。

ステップＳ２２〜Ｓ２９の処理を実施した後、ステップＳ３０において、予定カテゴリフィルタリング処理部１８は、予定カテゴリ抽出部２５から送出された予定カテゴリを取得し、予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶部２３を参照して、取得した予定カテゴリに対応付けられている店舗のジャンル及び価格帯を予定情報推奨ジャンルおよび予定情報推奨価格帯として抽出し、協調フィルタリング処理部１７により抽出された店舗情報から、予定情報推奨ジャンル及び予定情報推奨価格帯に該当する店舗情報を抽出する。ここで抽出された店舗情報は、抽出検索結果として結果集約部１３に送出される。この後、ステップＳ３１〜Ｓ３３の処理が実施される。

なお、図１０に示すフローチャートにおいて、ステップＳ２７の人気度フィルタリング処理、ステップＳ２８の嗜好フィルタリング処理、ステップＳ２９の協調フィルタリング処理、及びステップＳ３０の予定カテゴリフィルタリング処理の順番は、図１０に示した順番には限られない。また、このフローチャートにおいて、４つのフィルタリング処理を実施しているが、実施されるフィルタリング処理は、１つでも複数でもよい。

続いて、以上説明した検索システム及び検索方法の作用効果について説明する。本実施形態の検索システム及び検索方法では、店舗の属性に関する検索条件を含み、端末装置３から送信された検索要求が検索要求受信部１０により受信され、複数の店舗検索サービスプロバイダに対して、検索条件を含む検索リクエストが検索リクエスト送信部１１により送信され、複数の店舗検索サービスプロバイダ４から受信した検索結果を集約した統合検索結果が結果集約部１３により生成されるので、ユーザの検索操作の負担が軽減される。また、生成された統合検索結果に対して、端末装置のユーザが嗜好する店舗のジャンル情報を含む嗜好情報に基づいたフィルタリング処理が嗜好フィルタリング処理部１６により行われ、フィルタリング処理の結果抽出された抽出検索結果が端末装置３に送信されるので、送信された抽出検索結果はユーザの嗜好に合致したものとなる。従って、ユーザにとって有用な店舗情報を提供することが可能となる。

１…検索装置、３…端末装置、４…店舗検索サービスプロバイダ、１０…検索要求受信部、１１…検索リクエスト送信部、１２…検索結果受信部、１３…結果集約部、１４…検索結果抽出部、１５…人気度フィルタリング処理部、１６…嗜好フィルタリング処理部、１７…協調フィルタリング処理部、１８…予定カテゴリフィルタリング処理部、１９…人気度情報記憶部、２０…嗜好情報記憶部、２１…店舗評価点記憶部、２２…予測評価値記憶部、２２…予測評価点記憶部、２３…予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶部、２４…予定情報登録処理部、２５…予定カテゴリ抽出部、２６…検索結果送信部、２７…検索結果選択受信部。

Claims (6)

1. 端末装置からの検索要求を受けて、店舗情報の検索サービスを提供している店舗検索サービスプロバイダに対して検索を行い、検索結果を前記端末装置のユーザに提示する検索システムであって、
   店舗の属性に関する検索条件を含む前記検索要求を前記端末装置から受信する検索要求受信手段と、
   複数の前記店舗検索サービスプロバイダに対して、前記検索条件を含む検索リクエストを送信する検索リクエスト送信手段と、
   前記検索条件に合致し店舗のジャンル情報を含む店舗情報を、それぞれの前記店舗検索サービスプロバイダから検索結果として受信する検索結果受信手段と、
   複数の前記検索結果を集約して統合検索結果を生成する結果集約手段と、
   前記統合検索結果に含まれる店舗情報に対してフィルタリング処理を実施し、該フィルタリング処理により抽出された店舗情報を含む抽出検索結果を生成する検索結果抽出手段と、
   前記抽出検索結果を前記端末装置に送信する検索結果送信手段とを備え、
   前記検索結果抽出手段は、一のフィルタリング処理手段または段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、
   前記フィルタリング処理手段の１つは、前記端末装置のユーザが嗜好する店舗のジャンル情報を含む嗜好情報に基づいて、前記ジャンル情報に該当する店舗情報を抽出する嗜好フィルタリング処理手段である
   ことを特徴とする検索システム。
2. 提示された検索結果に応じてユーザが選択した店舗情報に関して、店舗のジャンルごとの選択回数を記憶する嗜好情報記憶手段を備え、
   前記嗜好フィルタリング処理手段は、前記嗜好情報記憶手段に記憶されているジャンルごとの前記選択回数に基づいてジャンルごとに抽出する店舗情報の数であるジャンル別抽出数を算出し、前記ジャンル別抽出数に応じて、店舗情報を抽出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の検索システム。
3. 店舗利用者の人数及び年代ごとに好まれる店舗のジャンル情報及び価格帯情報を記憶している人気度情報記憶手段を備え、
   検索要求受信手段は、店舗利用者の人数及び年代を含む前記検索要求を受信し、
   前記検索結果抽出手段は、段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、
   前記フィルタリング処理手段の１つは、
   前記人気度情報記憶手段を参照し、前記検索要求に含まれる店舗利用者の人数及び年代に対応付けられている前記ジャンル情報及び価格帯情報を抽出し、抽出されたジャンル情報及び価格帯情報に該当する店舗情報を抽出する人気度フィルタリング処理手段である
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の検索システム。
4. 複数のユーザが店舗ごとに付与した評価点を記憶している店舗評価点記憶手段を備え、
   前記検索結果抽出手段は、段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、
   前記フィルタリング処理手段の１つは、
   前記店舗評価点記憶手段を参照し、前記端末装置のユーザ及び他のユーザによる各店舗に対する評価点に基づいて前記端末装置のユーザと当該他のユーザとの類似度を求め、該類似度及び当該他のユーザによる前記評価点に基づいて各店舗の予測評価点を求め、該予測評価点の高い方から予め設定された所定数の店舗を推奨店舗として抽出し、抽出した前記推奨店舗に含まれる店舗情報を抽出する協調フィルタリング処理手段である
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の検索システム。
5. 前記端末装置からユーザの予定情報の登録を受け付ける予定情報登録処理手段と、
   前記予定情報の種別を表す予定カテゴリを前記予定情報から抽出する予定カテゴリ抽出手段と、
   前記予定カテゴリと店舗のジャンルとを対応付けて記憶している予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶手段とを備え、
   前記検索結果抽出手段は、段階的に実施される複数のフィルタリング処理手段を含み、
   前記フィルタリング処理手段の１つは、
   前記予定カテゴリ抽出手段により抽出された前記予定カテゴリを取得し、前記予定カテゴリジャンルマッピングテーブル記憶手段を参照して、前記取得した予定カテゴリに対応付けられている店舗のジャンルを予定情報推奨ジャンルとして抽出し、前記予定情報推奨ジャンルに該当する店舗情報を抽出する予定カテゴリフィルタリング処理手段である
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の検索システム。
6. 端末装置からの検索要求を受けて、店舗情報の検索サービスを提供している店舗検索サービスプロバイダに対して検索を行い、検索結果を前記端末装置のユーザに提示する検索システムにおける検索方法であって、
   店舗の属性に関する検索条件を含む前記検索要求を前記端末装置から受信する検索要求受信ステップと、
   複数の前記店舗検索サービスプロバイダに対して、前記検索条件を含む検索リクエストを送信する検索リクエスト送信ステップと、
   前記検索リクエストに応じてそれぞれの前記店舗検索サービスプロバイダから送信され、前記検索条件に合致し店舗のジャンル情報を含む店舗情報を検索結果として受信する検索結果受信ステップと、
   複数の前記検索結果を集約して統合検索結果を生成する結果集約ステップと、
   前記統合検索結果に含まれる店舗情報に対してフィルタリング処理を実施し、該フィルタリング処理により抽出された店舗情報を含む抽出検索結果を生成する検索結果抽出ステップと、
   前記抽出検索結果を前記端末装置に送信する検索結果送信ステップとを有し、
   前記検索結果抽出ステップは、一のフィルタリング処理ステップまたは段階的に実施される複数のフィルタリング処理ステップを含み、
   前記フィルタリング処理ステップの１つは、前記端末装置のユーザが嗜好する店舗のジャンル情報を含む嗜好情報に基づいて、前記ジャンル情報に該当する店舗情報を抽出する嗜好フィルタリング処理ステップである
   ことを特徴とする検索方法。

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