JP2011048646A - 検索装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザ毎にそのユーザに合った柔軟な検索を可能とする技術を提供する。
【解決手段】検索装置は、各商品について特徴情報をそれぞれ格納する商品特徴格納部と、各検索ワード及び各検索ワードについての特徴情報をそれぞれ検索ユーザ毎に格納する検索特徴格納部と、検索時に、検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を取得する検索情報取得手段と、この検索情報取得手段により取得された検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を用いて上記検索特徴格納部を検索することにより、その検索ユーザに関し格納されている、その取得された検索ワードについての特徴情報を取得する特徴取得手段と、この特徴取得手段により取得された検索ワードの特徴情報と上記商品特徴格納部に格納されている各商品についての特徴情報とをそれぞれ比較することによりその検索ワードの特徴情報と類似する特徴情報を持つ商品のリストを生成する検索手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、検索技術に関する。

現在、インターネットを用いたオンライン取引が盛んに行われている。オンライン取引では、消費者であるユーザは、パーソナルコンピュータ（以降、ＰＣと表記する）等の端末装置を用いて所望の店舗サイトにアクセスし、その店舗サイトにおいて所望の商品を選び出し、購入する。このようなオンライン取引には、オンラインオークション取引も含まれる。オンラインオークション取引では、ユーザは、オークションサイトにアクセスし、このオークションサイトで出品されている商品の中から所望の商品を選び出して入札する。

また、オンライン取引をする場合でなくとも、ユーザは、購入する商品を決める上で、参考となる情報を所定サイトで探す場合もある。例えば、コンピュータゲームソフトウェア（以降、ゲームソフトと表記する）が欲しくても、購入するゲームソフトが決まっていない場合に、ユーザは、ゲームソフトを紹介するサイト等において所望のキーワードで検索することにより所望のゲームソフトを決定する。

下記特許文献１では、利用者の嗜好を利用者により閲覧された書籍詳細説明情報やその他の対話入力から自動的に判断し、利用者の嗜好に基づいて利用者が興味を起こすであろう書籍を効率よく提供することが可能な書籍紹介装置が提案されている。

特開２００２−２６９１０６号公報

しかしながら、従来の検索手法では、所望の商品に関するタイトル、作者、著者、ジャンル等の固定的な検索ワードが利用されるに過ぎず、ユーザの多様な要求に応えられる柔軟な手法とはなっていなかった。特定のワード（表現）によって必ずしも所望する商品を特定し得るとは限らない。例えば、「泣ける」という検索ワードにより映画ソフトが検索された場合に、そのユーザが「悲しい物語」を望んでいるのか、又は、「感動する物語」を望んでいるのかを特定することは困難である。

また、上記特許文献１で提案される技術では、各利用者についてそれぞれ画一的に嗜好が管理され、この嗜好に基づいて書籍が検索されるが、ユーザの興味は画一的とは限らない。同一検索ワードであっても、その時々によってユーザの求める書籍が異なる場合があり得る。

本発明の目的は、このような問題点に鑑み、ユーザ毎にそのユーザに合った柔軟な検索を可能とする技術を提供することにある。

本発明の態様では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。

本態様は、検索装置に関する。本態様に係る検索装置は、各商品について特徴情報をそ
れぞれ格納する商品特徴格納部と、各検索ワード及び各検索ワードについての特徴情報をそれぞれ検索ユーザ毎に格納する検索特徴格納部と、検索時に、検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を取得する検索情報取得手段と、この検索情報取得手段により取得された検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を用いて上記検索特徴格納部を検索することにより、その検索ユーザに関し格納されている、その取得された検索ワードについての特徴情報を取得する特徴取得手段と、この特徴取得手段により取得された検索ワードの特徴情報と上記商品特徴格納部に格納されている各商品についての特徴情報とをそれぞれ比較することによりその検索ワードの特徴情報と類似する特徴情報を持つ商品のリストを生成する検索手段と、を備える。

本態様では、各検索ワード及び各検索ワードについての特徴情報がそれぞれ検索ユーザ毎に格納される。本態様では、検索時に検索ワード及び検索ユーザを特定する情報が取得されると、その検索ユーザに関し格納されるその検索ワードについての特徴情報が利用されることによりその検索ワードの特徴情報と類似する特徴情報を持つ商品のリストが生成される。これにより、本態様では、各検索ユーザに対して各検索ワード及びその特徴情報がそれぞれ格納及び利用されるため、同一検索ワードを用いた場合であっても異なる特徴情報により検索される場合がある。

従って、本態様によれば、ユーザ毎にそのユーザに合った検索を行うことができる。

本態様に係る検索装置は、好ましくは、上記検索手段により生成された商品のリストの中から上記検索ユーザによって選択された商品に関する情報を取得する取得手段と、この取得手段により取得された情報を用いて上記商品特徴格納部から上記検索ユーザによって選択された商品についての特徴情報を抽出し、この抽出された選択商品についての特徴情報を、上記検索特徴格納部に格納される、上記検索ユーザに関する上記取得された検索ワードについての特徴情報に反映させる更新手段と、を更に備える。

本態様に係る検索装置において、好ましくは、上記更新手段が、上記検索ユーザに関する上記取得された検索ワードについての特徴情報が上記検索特徴格納部に格納されていない場合には、上記抽出された選択商品についての特徴情報を、当該検索ユーザに関するその取得された検索ワードについての特徴情報として、上記検索特徴格納部に格納する。

これら態様では、各検索ユーザの各検索ワードについて管理される特徴情報が実際にその検索ユーザがその検索ワードで望んだ書籍の特徴情報で更新される。即ち、各検索ワードについての特徴情報は、各検索ユーザに適合した特徴を表わすように更新される。

従って、この態様によれば、検索が実行される度に各検索ユーザの望みをより多く反映した商品リストを得ることができるようになる。

本態様に係る検索装置は、好ましくは、商品についてのユーザの思考を示す少なくとも１つの単語を含む文字列データを取得し、この文字列データを構成する単語情報を取得する解析手段と、この解析手段により取得された単語情報に基づいて、当該文字列データに含まれる所定品詞の単語を要素としその単語の出現数をその要素の値とする特徴ベクトルを上記商品についての特徴情報として生成する特徴情報生成手段と、を更に備え、上記商品特徴格納部が、各商品について前記特徴情報生成手段により生成された各特徴ベクトルを特徴情報としてそれぞれ格納する。

この態様では、各商品についての特徴情報として、その商品についてのユーザの思考を示す各単語を要素としその単語の出現数をその要素の値とする特徴ベクトルがそれぞれ生成され、利用される。これにより、単に単語で構成されるのに較べて各要素に重みが与え
られるため、各商品についての特徴情報がその商品の特徴を精度よく表わすようになる。

この態様では、このような各商品についての特徴情報と検索ユーザの検索ワードについての特徴情報との比較により検索が行われるため、名称等のような固定的な情報のみで検索されるのに比較して、柔軟な検索を行うことができる。

本態様に係る検索装置において、好ましくは、上記特徴取得手段が、上記検索ユーザに関する上記取得された検索ワードについての特徴情報が上記検索特徴格納部に格納されていない場合には、他の検索ユーザに関し上記検索特徴格納部に格納されるその取得された検索ワードについての特徴情報を抽出し、この抽出された特徴情報から得られる特徴情報を上記検索ユーザに関するその取得された検索ワードについての特徴情報とする。

本態様に係る検索装置において、好ましくは、上記特徴取得手段が、上記取得された検索ワードについての特徴情報が上記検索特徴格納部に格納されていない場合には、その取得された検索ワードに含まれる単語及びその数に基づいてその取得された検索ワードについての特徴情報を生成する。

なお、本発明の別態様としては、以上の何れかの構成を実現する方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であってもよい。

本発明によれば、ユーザ毎にそのユーザに合った柔軟な検索を可能とする技術を提供することができる。

実施例１における検索システムのシステム構成を示す図。 実施例１における特徴情報サーバ８の構成を示す概念図。 書評テーブル２８の例を示す図。 形態素解析の例を示す図。 書籍ベクトルテーブル２９の例を示す図。 実施例１における検索サーバ１０の構成を示す概念図。 検索ベクトルテーブル５０の例を示す図。 実施例１における検索システムの書評データ入力処理を示すフローチャート。 実施例１における検索システムの検索処理を示すフローチャート。 実施例１における検索システムの検索結果の選択時処理を示すフローチャート。 検索ベクトルテーブル５０の変形例を示す図。

以下、本発明を実施するための形態としてのオンライン検索システム（以降、単に検索システムと表記する）について具体例を挙げ説明する。以下に挙げた実施例はそれぞれ例示であり、本発明は以下の実施例の構成に限定されない。

以下、実施形態としての検索システムの実施例１について説明する。なお、説明を分かり易くするために、実施例１では、当該検索システムで検索される商品として書籍を例に挙げる。但し、本発明はこのような検索対象商品の種類を限定するものではない。

〔システム構成〕
まず、実施例１における検索システムのシステム構成について図１を用いて説明する。図１は、実施例１における検索システムのシステム構成を示す図である。

実施例１における検索システム５は、受付サーバ７、特徴情報サーバ８、検索サーバ１０等から構成される。受付サーバ７、特徴情報サーバ８、検索サーバ１０はそれぞれ内部ネットワーク（図示せず）で相互に接続される。検索システム５は、情報入力端末２、検索端末３等とネットワーク１を介して接続する。ネットワーク１及び検索システム５の内部ネットワークは、インターネット等の公衆ネットワークであってもよいし、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等の社内ネットワークであってもよい。本発明は、このようなネットワークを限定するものではなく、ネットワーク上を流れるプロトコルを限定するものでもない。

情報入力端末２及び検索端末３は、例えば、ＰＣ、携帯電話等のユーザ端末である。説明の便宜のため、所定商品としての書籍の検索を行うユーザ（以降、検索ユーザと表記する）により利用される端末を検索端末３と表記し、書籍についての批評、感想等（以降、書評と表記する）を入力するユーザ（以降、情報入力ユーザと表記する）により利用される端末を情報入力端末２と表記する。情報入力端末２及び検索端末３は、検索システム５にアクセスしデータを受け得る一般的な通信機能、提供されたデータに基づく画面を表示及び操作することができる一般的なユーザインタフェース機能等を有するものであればよく、本発明はこれら情報入力端末２及び検索端末３のハードウェア構成及び機能構成を限定するものではない。

〔装置構成〕
以下、実施例１における検索システム５を構成する受付サーバ７、特徴情報サーバ８、検索サーバ１０の各装置構成についてそれぞれ説明する。

〈受付サーバ〉
受付サーバ７は、情報入力端末２及び検索端末３と当該検索システム５との間のインタフェースをとる一般的なサーバである。受付サーバ７は、ＰＣ等のような汎用コンピュータで構築されてもよいし、専用コンピュータで構築されてもよい。そのインタフェースには、例えば、ＷＥＢシステムが利用される。受付サーバ７は、情報入力端末２及び検索端末３からアクセスされると、所定のユーザインタフェース画面を提供し、この画面を介して入力される情報やコマンド等を受ける。

具体的には、受付サーバ７は、書籍についての書評を入力するための画面データを情報入力端末２へ送り、この画面を介して情報入力端末２により入力された書評データ及び対象となる書籍を特定するための情報を受ける。実施例１では、この書籍を特定するための情報として、ＩＳＢＮ（International Standard Book Number）が利用される。受付サーバ７は、この書評データ及びその対象となる書籍のＩＳＢＮを受け、これら情報を特徴情報サーバ８へ送る。

受付サーバ７は、書籍の検索を受け付けるための検索画面データを検索端末３へ送り、この画面を介して検索端末３により入力された検索ワードデータ及びそのユーザを特定するためのユーザＩＤを受信する。本検索システム５では、一般的な方法によりシステムのサービスを受け得るユーザがデータベース等で管理されている。これにより、検索ユーザは、検索端末３で表示される画面上に検索ワードと共に、自身を特定するためのユーザＩＤを入力する。ここで、検索ワードとは、検索ユーザにより入力される所望の書籍を抽出する（見つけ出す）ための検索キーワードである。例えば、検索ワードには、「泣ける」、「笑える」、「感動する」、「武士」等のような少なくとも１つの単語が含まれる。受付サーバ７は、受信された検索ワード及びユーザＩＤを検索サーバ１０へ送る。

受付サーバ７は、その送った検索ワードについての検索結果となる書籍のリストを検索サーバ１０から受けると、それらを表示し、ユーザに選択させるための画面を検索端末３へ送る。受付サーバ７は、この画面に表示される書籍リストの中からユーザによって選択された書籍のＩＳＢＮを取得し、この取得されたＩＳＢＮを検索サーバ１０へ送る。

〈特徴情報サーバ〉
図２は、実施例１における特徴情報サーバ８の構成を示す概念図である。

特徴情報サーバ８は、ハードウェア構成として、図２に示されるように、バス２２で接続される、制御部２０、記憶部２１、通信部２３等を有する。記憶部２１は、例えばハードディスクであり、制御部２０で実行される処理で利用される各種情報を記憶する。制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の１又は複数のプロセッサ、このプロセッサの処理に利用される周辺回路（ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Radom Access Memory）、インタフェース回路等）を有する。通信部２３は、検索システム５の内部ネットワーク（図示せず）に接続され、特徴情報サーバ８と受付サーバ７及び検索サーバ１０との間の通信等を実行する。本発明は、特徴情報サーバ８の通信形態を限定するものではなく、例えば、ＩＰ（Internet Protocol）通信が利用される。特徴情報サーバ８は、ＰＣ等のような汎用コンピュータで構築されてもよいし、専用コンピュータで構築されてもよい。本発明は、特徴情報サーバ８のハードウェア構成を限定するものではない。

特徴情報サーバ８は、記憶部２１に記憶されるアプリケーションプログラムが制御部２０により実行されることにより、図２に示す各処理ブロックを実現する。このような処理ブロックとして、特徴情報サーバ８は、書評管理部２４、書評解析部２５、書籍ベクトル生成部２６、書籍ベクトル管理部２７等を有する。これら処理ブロックにより参照されるデータベースとして、記憶部２１には、書評テーブル２８、書籍ベクトルテーブル２９が格納される。以下、これら特徴情報サーバ８の各処理ブロックについてそれぞれ説明する。

書評管理部２４は、書評テーブル２８を管理する。具体的には、書評管理部２４は、受付サーバ７から書評データ及びその対象となる書籍のＩＳＢＮを受け、これらデータを書評テーブル２８に格納する。図３は、書評テーブル２８の例を示す図である。図３に示すように、書評テーブル２８には、各書籍につき、ＩＳＢＮ及び書評データがそれぞれ格納される。１つの書籍について複数の書評データが格納される場合もある。書評管理部２４は、新たな書評データを受けると、その書評データ及びＩＳＢＮを書評解析部２５に送る。

書評解析部２５は、書評データに対して形態素解析を行う。書評データは、一般的には、文章形式となっているため、この形態素解析により各単語に分解される。書評解析部２５は、形態素解析処理の結果、書評データに含まれる複数の単語と各単語についての品詞情報とを取得する。

図４は、形態素解析の例を示す図である。図４の例では、「とても感動しました。」という文字列データである書評データが、「とても」、「感動」、「する」、「ます」、「た」、「。」の各単語に分解される。各単語にはそれぞれ品詞情報が付加されて取得される。例えば、「とても」は副詞、「感動」は名詞、「する」は動詞、「ます」は助動詞、「た」は助動詞、「。」は記号といった各品詞情報がそれぞれ取得される。なお、このような形態素解析は、一般的な技術であるため、ここでは説明を簡略化する。書評解析部２５は、書評データから取得された各単語及び各品詞情報をそれぞれ、ＩＳＢＮと共に書籍ベクトル生成部２６へ送る。

書籍ベクトル生成部２６は、書評解析部２５から取得された上記各単語及び各品詞情報を用いて、その書籍の特徴を示す特徴ベクトルを生成する。以降、この書籍の特徴ベクトルを書籍ベクトルと表記する。書籍ベクトル生成部２６は、品詞情報が名詞、動詞、形容詞、感動詞、又は副詞を示す単語を書籍ベクトルの各要素とし、各要素の値をその単語の出現数とする。図４の例で示される書評データからは、要素「とても」の値（１）、要素「感動」の値（１）、要素「する」の値（１）から構成される書籍ベクトルが生成される。以降、書籍ベクトルを各要素とその値とを「：」で挟んだ形式で表記する場合がある（（例）とても：１、感動：１、する：１）。書籍ベクトル生成部２６は、生成された書籍ベクトルをＩＳＢＮと共に書籍ベクトル管理部２７へ送る。

書籍ベクトル管理部２７は、書籍ベクトルテーブル２９を管理する。図５は、書籍ベクトルテーブル２９の例を示す図である。図５に示すように、書籍ベクトルテーブル２９には、各書籍につき、ＩＳＢＮ、書評数、書籍ベクトルがそれぞれ格納される。書籍ベクトル管理部２７は、書籍ベクトル生成部２６から書籍ベクトルを受けると、その書籍ベクトルに対応する書籍のレコードが書籍ベクトルテーブル２９に既に格納されているか否かを検索する。書籍ベクトル管理部２７は、未だ格納されていない場合には、そのＩＳＢＮ、書籍ベクトル及び書評数（１）を含むレコードを新たに書籍ベクトルテーブル２９に追加する。

書籍ベクトル管理部２７は、その書籍のレコードが既に書籍ベクトルテーブル２９に格納されている場合には、そのレコードの書評数に１を加算し、かつ、既に格納されているその書籍の書籍ベクトルをこの新たに生成された書籍ベクトルを用いて更新する。この書籍ベクトルの更新は、既存の書籍ベクトルと新たに生成された書籍ベクトルとの書評数を用いた重み平均により算出された書評ベクトルに置き換えられることで実現される。書評数を用いた重み平均は、以下の（式１）により示される。

この（式１）で算出されるｗ_ｉは書籍ベクトルの要素ｉの値を示す。ここで、ｎは既存の書評数であり、ｗ_ｄｂｉは既存の書籍ベクトルの要素ｉの値を示し、ｗ_ｎｅｗｉは新たに生成された書籍ベクトルの要素ｉの値を示す。この重み平均により、書籍ベクトルでは、書評において出現頻度の多い単語に対応する要素の値が大きくなり、出現頻度の少ない単語に対応する要素の値が小さくなる。

書籍ベクトル管理部２７は、検索サーバ１０からの要求により、その要求の対象となる書籍の書籍ベクトルをこの書籍ベクトルテーブル２９から抽出し、抽出された書籍ベクトルを返信する。

〈検索サーバ〉
図６は、実施例１における検索サーバ１０の構成を示す概念図である。

検索サーバ１０は、ハードウェア構成として、図６に示されるように、バス３５で接続される、制御部３１、記憶部３２、通信部３３等を有する。記憶部３２は、例えばハードディスクであり、制御部３１で実行される処理で利用される各種情報を記憶する。制御部
３１は、ＣＰＵ等の１又は複数のプロセッサ、このプロセッサの処理に利用される周辺回路（ＲＯＭ、ＲＡＭ、インタフェース回路等）を有する。通信部３３は、検索システム５の内部ネットワーク（図示せず）に接続され、特徴情報サーバ８及び受付サーバ７と検索サーバ１０との間の通信を実行する。本発明は、検索サーバ１０の通信形態を限定するものではなく、例えば、ＩＰパケットにより実現される。検索サーバ１０は、ＰＣ等のような汎用コンピュータで構築されてもよいし、専用コンピュータで構築されるようにしてもよい。本発明は、検索サーバ１０のハードウェア構成を限定するものではない。

検索サーバ１０は、記憶部３２に記憶されるアプリケーションプログラムが制御部３１により実行されることにより、図６に示す各処理ブロックを実現する。このような処理ブロックとして、検索サーバ１０は、検索ワード取得部５１、検索ベクトル取得部５２、検索ワード解析部５３、検索部５４、検索ベクトル更新部５５等を有する。これら処理ブロックにより参照されるデータベースとして、記憶部３２には、検索ベクトルテーブル５０が格納される。以下、これら検索サーバ１０の各処理ブロックについてそれぞれ説明する。

検索ワード取得部５１は、受付サーバ７から検索ワード及びユーザＩＤを受ける。検索ワード取得部５１は、これらデータを検索ベクトル取得部５２及び検索ベクトル更新部５５へ送る。

検索サーバ１０は、各検索ワードについてその検索ワードの特徴を示す特徴ベクトルを、ユーザ毎にそれぞれ管理する。これは、同一検索ワードであってもユーザ毎にその検索ワードに関し所望する書籍が異なる場合に対応するためである。以降、検索ワードの特徴を示す特徴ベクトルを検索ベクトルと表記する。各ユーザに関する各検索ワードについての検索ベクトルは検索ベクトルテーブル５０により管理される。

図７は、検索ベクトルテーブル５０の例を示す図である。検索ベクトルテーブル５０には、ユーザ（各ユーザＩＤ）毎に、検索ワード及びその検索ワードについての検索ベクトルがそれぞれ格納される。

検索ベクトル取得部５２は、検索ワード取得部５１から送られる検索ワード及びユーザＩＤに基づいて、このユーザＩＤで特定されるユーザに関する、この検索ワードについての検索ベクトルを取得する。検索ベクトル取得部５２は、検索ベクトルテーブル５０に既にそのユーザＩＤに関するその検索ワードについての検索ベクトルが格納されている場合には、その既に格納されているレコードに含まれる検索ベクトルを今回の検索に利用するための検索ベクトルとして取得する。

検索ベクトル取得部５２は、そのユーザＩＤ及び検索ワードについての検索ベクトルが検索ベクトルテーブル５０に存在しない場合には、そのユーザＩＤの指定をなくしその検索ワードのみをキーに検索ベクトルテーブル５０を検索する。すなわち、検索ベクトル取得部５２は、他のユーザに関し保存されるその検索ワードについての検索ベクトルを当該検索ベクトルテーブル５０から抽出する。検索ベクトル取得部５２は、この抽出された検索ベクトルを今回の検索に利用するための検索ベクトルとする。

ところが、この抽出処理では、複数のユーザにおいてその検索ワードが登録されている場合があるため、複数の検索ベクトルが抽出される可能性がある。検索ベクトル取得部５２は、複数の検索ベクトルが抽出された場合には、これら複数の検索ベクトルの平均を算出する（以下の（式２）参照）。下記（式２）におけるｗ_ｎｅｗは算出される検索ベクトルを示し、Ｓは検索ベクトルの集合を示し、ｗは抽出された各検索ベクトルを示す。これにより、算出される検索ベクトルでは、同一要素（単語）の値が検索ベクトル毎に加算さ
れ、検索ベクトル数で平均された値となる。検索ベクトル取得部５２は、このように算出された検索ベクトルを今回の検索に利用するための検索ベクトルとする。

また、検索ベクトル取得部５２は、その検索ワードがいずれのユーザに関しても当該検索ベクトルテーブル５０に格納されていない場合には、新たにその検索ワードについての検索ベクトルを生成するために、その検索ワードを検索ワード解析部５３へ送る。検索ベクトル取得部５２は、検索ワード解析部５３からその検索ワードに含まれる各単語及び各品詞情報をそれぞれ受け、これら情報を用いて検索ベクトルを生成する。具体的には、検索ベクトル取得部５２は、品詞情報が名詞、動詞、形容詞、感動詞、又は副詞を示す単語を検索ベクトルの各要素とし、各要素の値をその単語の出現数とする。検索ベクトル取得部５２は、このようにして取得された検索ベクトルを今回の検索に利用するための検索ベクトルとする。

検索ベクトル取得部５２は、上述のいずれかの方法により取得された今回の検索に利用するための検索ベクトルを検索部５４へ送る。

検索ワード解析部５３は、検索ベクトル取得部５２から送られた検索ワードに対して形態素解析を行う。この形態素解析は、上述した特徴情報サーバ８の書評解析部２５と同様の処理である。結果、検索ワード解析部５３は、その検索ワードから、各単語列及び各品詞情報をそれぞれ取得し、これら情報を検索ベクトル取得部５２へ送る。

検索部５４は、検索ベクトル取得部５２から検索ベクトルを受けると、この検索ベクトルに近い特徴を表す書籍ベクトルを有する書籍（ＩＳＢＮ）を書籍ベクトルテーブル２９から抽出する。具体的には、検索部５４は、検索ベクトルと書籍ベクトルテーブル２９に格納される各書籍ベクトルとの類似度をそれぞれ算出し、類似度の高い書籍ベクトルを有する書籍から所定件数分の書籍を抽出し、この書籍（ＩＳＢＮ）のリストを生成する。この抽出する件数は予め調整可能にメモリに保持される。

以下の（式３）は、検索ベクトルと各書籍ベクトルとの類似度ｓｉｍを算出する計算式の例を示す。ｂは１つの書籍ベクトルを示し、ｗは検索ベクトルを示し、ｂ_ｉは書籍ベクトル内の１つの要素の値を示し、ｗ_ｉは検索ベクトル内の１つの要素の値を示す。｜ｂ｜及び｜ｗ｜は書籍ベクトル及び検索ベクトルの各要素数をそれぞれ示す。

この（式３）では、類似度（ｓｉｍ）は０以上１以下の値を取り、両ベクトルが同一の場合に１を全く共通しない場合に０を取る。検索部５４は、ｓｉｍの値が大きいものから
順に所定件数分抽出することにより書籍リスト（ＩＳＢＮリスト）を生成する。検索部５４は、この生成された書籍のリストを検索結果として受付サーバ７へ送る。

検索ベクトル更新部５５は、検索部５４による検索結果である書籍リストの中から実際に検索ユーザによって選択された書籍の情報に応じて、検索ベクトルテーブル５０内のその検索ユーザに関するその検索ワードについての検索ベクトルを更新する。この更新処理を行うにあたり、検索ベクトル更新部５５は、検索ワード取得部５１から検索ワード及びユーザＩＤを受け、その検索ワードでの検索結果である書籍リストの中から実際に検索ユーザによって選択された書籍を示すＩＳＢＮを受付サーバ７から受ける。

検索ベクトル更新部５５は、その選択された書籍を示すＩＳＢＮに対応する書籍ベクトルを書籍ベクトルテーブル２９から抽出するように特徴情報サーバ８に要求し、書籍ベクトルテーブル２９から抽出された書籍ベクトルを取得する。この書籍ベクトルを取得すると、検索ベクトル更新部５５は、その検索ワード及びユーザＩＤをキーに検索ベクトルテーブル５０を検索することにより、そのユーザＩＤに関しその検索ワードについての検索ベクトルが格納されているか否かを判定する。

検索ベクトル更新部５５は、検索ベクトルテーブル５０に該当するレコードが存在しない場合には、そのユーザＩＤに関するその検索ワードについての検索ベクトルとして上記取得された書籍ベクトルを検索ベクトルテーブル５０に格納する。これにより、或る検索ユーザにとって或る検索ワードが始めて使われた場合には、その検索ワードによる検索結果から選択された書籍の書籍ベクトルがその検索ユーザに関するその検索ワードについての検索ベクトルとして登録される。

検索ベクトル更新部５５は、そのユーザＩＤに関するその検索ワードについての検索ベクトルが既に検索ベクトルテーブル５０に格納されている場合には、その既に格納されている検索ベクトルと上記取得された書籍ベクトルとの平均を計算する。この平均計算には、例えば上記（式２）が利用される。検索ベクトル更新部５５は、算出されたベクトルに検索ベクトルテーブル５０に格納される検索ベクトルを置き換える。

〔動作例〕
以下、実施例１における検索システムの動作例について図８から図１０を用いて説明する。図８は、実施例１における検索システムの書評データ入力処理を示すフローチャートである。

情報入力ユーザは情報入力端末２を用いて受付サーバ７にアクセスすることにより書評入力用の画面を参照する。情報入力ユーザは、この画面上で或る書籍を指定し、この指定された書籍についての書評を入力する。ここでは、書籍Ａについて、「この本は家族の絆をテーマとしており、ほのぼのとしつつ感動を与えてくれる」という書評が入力されたものとする。受付サーバ７は、指定された書籍を特定するＩＳＢＮ及びその書評データを情報入力端末２から取得する（Ｓ８１）。なお、ＩＳＢＮについては、書籍名等から他のサイトから取得するようにしてもよい。受付サーバ７は、これら取得された情報を特徴情報サーバ８へ送る。

特徴情報サーバ８では、書評管理部２４が、書評データ及び書籍Ａを示すＩＳＢＮを受け、これらデータを書評テーブル２８に格納する（Ｓ８２）。この書評テーブル２８の内容は、受付サーバ７を介して情報入力端末２に提供されるようにしてもよい。書評管理部２４は、書評テーブル２８を更新すると、その書評データ及び書籍Ａを示すＩＳＢＮを書評解析部２５へ送る。

書評解析部２５は、その書評データに対して形態素解析を行い、その書評データに含まれる複数の単語及び各単語についての品詞情報をそれぞれ取得する（Ｓ８３）。書評解析部２５は、取得された各単語及び各単語についての品詞情報をそれぞれ、ＩＳＢＮと共に書籍ベクトル生成部２６へ送る。

書籍ベクトル生成部２６は、書評解析部２５から各単語及び各単語についての品詞情報並びにＩＳＢＮを受け、その書評データに対応する書籍ベクトルを生成する（Ｓ８４）。ここで生成される書籍ベクトルは、本：１、家族：１、絆：１、テーマ：１、する：２、ほのぼの：１、感動：１、与える：１といった要素及び値をそれぞれ持つ。書籍ベクトル生成部２６は、このように生成された書籍ベクトルを書籍Ａを示すＩＳＢＮと共に書籍ベクトル管理部２７へ送る。

書籍ベクトル管理部２７は、書籍ベクトルテーブル２９をそのＩＳＢＮをキーにして検索することによりその書籍Ａについての書籍ベクトルが格納されているか否かを判断する（Ｓ８５）。書籍ベクトル管理部２７は、書籍Ａについての書籍ベクトルが未だ格納されていないと判断すると（Ｓ８５；ＮＯ）、上述のように書評データに対応して生成された書籍ベクトル及び書評数（１）並びにその書籍Ａを示すＩＳＢＮの設定されたレコードを書籍ベクトルテーブル２９に追加する（Ｓ８６）。これにより、書籍Ａについて初めて書評が入力された場合には、その入力された書評データに基づいて生成された書籍ベクトルがそのままその書籍Ａについての書籍ベクトルとして書籍ベクトルテーブル２９に格納される。

一方で、書籍ベクトル管理部２７は、書籍Ａについての書籍ベクトルが既に書籍ベクトルテーブル２９に格納されていると判断すると（Ｓ８５；ＹＥＳ）、その既に格納されている書籍ベクトル（以降、既存書籍ベクトルと表記する）と、上述のように書評データに基づいて生成された書籍ベクトル（以降、新たな書籍ベクトルと表記する）との重み平均を計算する（Ｓ８７）（上記（式１）参照）。この重み平均には、書評ベクトルテーブルに既に格納されているレコードに含まれる書評数（以降、既存書評数と表記する）が用いられる。

これにより、各書籍ベクトルの同一要素（同一単語）については、既存書籍ベクトルの要素値を既存書評数で重み付けした値に新たな書籍ベクトルの要素値を加算して得られた値を、今回の書評数（既存書評数に１加算した値）で除算した値が、その要素値となる。既存書籍ベクトルには含まれるが新たな書籍ベクトルに含まれない要素については、既存書籍ベクトルの要素値を既存書評数で重み付けした値を、今回の書評数で除算した値が、その要素値となる。既存書籍ベクトルに含まれず新たな書籍ベクトルに含まれる要素については、新たな書籍ベクトルの要素値を今回の書評数で除算した値が、その要素値となる。

書籍ベクトル管理部２７は、書籍Ａを示すＩＳＢＮに関し既に書籍ベクトルテーブル２９に格納されている書籍ベクトル及び書評数を、書評数で重み平均して得られた書籍ベクトル及び今回の書評数（既存書評数に１加算した値）に置き換える（Ｓ８８）。これにより、既に書評が入力されている書籍Ａについて新たに書評が入力された場合には、既存の書籍ベクトルは、その入力された書評データが反映された値に更新される。

図９は、実施例１における検索システムの検索処理を示すフローチャートである。図９に示される検索処理は、上述の図８に示される書評データ入力処理とは独立して実行される。

検索ユーザは検索端末３を用いて受付サーバ７にアクセスすることにより書籍検索用の
画面を参照する。検索ユーザは、この画面上に所望の検索ワードを入力し、検索実行操作を行う。ここでは、検索ユーザＸが「泣ける」という検索ワードを入力し、検索実行操作を行ったものとする。これにより、受付サーバ７は、検索ユーザＸにより入力された検索ワードデータ及び検索実行の指示を取得すると共に、検索ユーザＸを特定するためのユーザＩＤを取得する（Ｓ９１）。このユーザＩＤは、例えば、検索端末３から検索ユーザＸにより入力される。受付サーバ７は、検索ワード（「泣ける」）、検索ユーザＸを示すユーザＩＤを検索サーバ１０へ送る。

検索サーバ１０では、検索ワード取得部５１が、検索ワード及びユーザＩＤを受け（Ｓ９２）、これらデータを検索ベクトル取得部５２及び検索ベクトル更新部５５へ送る。なお、検索ベクトル更新部５５により実行される、この検索ワード及びユーザＩＤを用いた処理については、図１０を用いて後述する。図１０に示される処理は、図９に示される検索処理の後に実行される。

検索ベクトル取得部５２は、検索ベクトルテーブル５０をその検索ワード及びユーザＩＤをキーにして検索することにより、ユーザＩＤ（検索ユーザＸ）と検索ワード（「泣ける」）とが対になるレコードが検索ベクトルテーブル５０に格納されているか否かを判断する（Ｓ９３）。検索ベクトル取得部５２は、検索ユーザＸに関する検索ワード（「泣ける」）が既に格納されていると判断すると（Ｓ９３；ＹＥＳ）、検索ユーザＸと検索ワード（「泣ける」）とが対になるレコードの検索ベクトルを検索ベクトルテーブル５０から抽出する（Ｓ９４）。これは、その検索ユーザＸが以前にその検索ワード（「泣ける」）で書籍検索したことがある場合に相当する。この場合、検索ベクトル取得部５２は、検索ベクトルテーブル５０から抽出された検索ベクトルを検索部５４へ送る。

一方で、検索ベクトル取得部５２は、検索ユーザＸに関する検索ワード（「泣ける」）が未だ格納されていないと判断すると（Ｓ９３；ＮＯ）、更に、検索ユーザの指定を外して検索ワード（「泣ける」）のみで検索ベクトルテーブル５０を検索する（Ｓ９５）。この検索により、検索ベクトル取得部５２は、検索ワード（「泣ける」）が検索ベクトルテーブル５０に格納されていると判断すると（Ｓ９５；ＹＥＳ）、検索ワード（「泣ける」）についての全検索ベクトルを検索ベクトルテーブル５０から抽出する（Ｓ９６）。

検索ベクトル取得部５２は、抽出された検索ベクトルの平均を算出する（上記（式２）参照）（Ｓ９７）。これにより算出された検索ベクトルは、抽出された各検索ベクトルの要素の和集合の要素を持ち、抽出された各検索ベクトル間で同一要素が多い要素の値が大きくなり、１つの検索ベクトルのみにしかない要素の値は検索ベクトル数で除算された値となる。この場合は、検索ユーザＸにとってはその検索ワード（「泣ける」）での検索が初めてであるが、その検索ワード（「泣ける」）で検索した他の検索ユーザが存在する場合に相当する。よって、この場合には、他の検索ユーザのその検索ワード（「泣ける」）についての検索ベクトルに基づいて、検索ユーザＸの検索ワード（「泣ける」）についての検索ベクトルが生成される。検索ベクトル取得部５２は、このように生成された検索ベクトルを検索部５４へ送る。

また、検索ベクトル取得部５２は、検索ワード（「泣ける」）についての検索ベクトルが全く検索ベクトルテーブル５０に格納されていないと判断すると（Ｓ９５；ＮＯ）、その検索ワード（「泣ける」）を検索ワード解析部５３へ送る。

検索ワード解析部５３は、この検索ワードに対して形態素解析を行う（Ｓ９８）。ここでは、「泣く」、「できる」のような各単語と各品詞情報とがそれぞれ取得され、これら情報が検索ベクトル取得部５２へ送られる。

検索ベクトル取得部５２は、検索ワード解析部５３から送られた情報に基づいて、検索ワードに対応する検索ベクトルを生成する（Ｓ９９）。生成された検索ベクトルは、品詞情報が名詞、動詞、形容詞、感動詞、又は副詞を示す単語をその要素とし、その単語の出現数を各要素の値とする。ここでは、検索ワード（「泣ける」）に対応する検索ベクトル（泣ける：１）が生成される。この場合は、いずれの検索ユーザもその検索ワード（「泣ける」）で検索したことがない場合に相当するため、参照する検索ベクトルが存在しないことから、その検索ワードに含まれる単語から検索ベクトルが生成される。検索ベクトル取得部５２は、このように生成された検索ベクトルを検索部５４へ送る。

検索部５４は、上述の（Ｓ９４）、（Ｓ９７）及び（Ｓ９９）のいずれか１つで取得された検索ベクトルを検索ベクトル取得部５２から受ける。検索ベクトルを受けると、検索部５４は、特徴情報サーバ８の書籍ベクトル管理部２７に依頼することにより、書籍ベクトルテーブル２９に格納される全レコードのデータを取得する。検索部５４は、検索ベクトルと書籍ベクトルテーブル２９から抽出された各書籍ベクトルとの類似度を全書籍について算出する（Ｓ１００）。この類似度の算出には、例えば、上記（式３）が利用される。

検索部５４は、算出された全類似度のうち類似度の高いものから所定件数分抽出し、それら抽出された各類似度を示す書籍ベクトルに対応する書籍をＩＳＢＮを用いてそれぞれ特定する。検索部５４は、この特定された書籍を示すＩＳＢＮのリストを生成し（Ｓ１０１）、この生成されたＩＳＢＮのリストを検索結果として受付サーバ７へ送る。

受付サーバ７は、このＩＳＢＮのリストを受けると、各ＩＳＢＮで特定される各書籍に関する情報を表示する検索結果画面を検索端末３へ送る。検索端末３では、この検索結果画面が表示される（Ｓ１０２）。検索ユーザＸは、この検索端末３で表示される検索結果画面を参照することにより、入力した検索ワードにより検索された書籍のリストを得ることができる。

図１０は、実施例１における検索システムの検索結果の選択時処理を示すフローチャートである。上述したように、図１０に示す処理は、上述の図９の（Ｓ１０２）から引き続いて実行される。

検索ユーザＸは、上述の（Ｓ１０２）において検索結果画面で表示される書籍のリストの中から少なくとも１つの書籍を選択する（Ｓ１１１）。例えば、この検索結果画面において書籍を選択することにより、その書籍を購入するための画面が受付サーバ７から提供される。購入しない場合であっても、検索ユーザＸによりその書籍リストの中から気に入った書籍を選択する操作が行われるようにしてもよい。受付サーバ７は、検索ユーザＸによるこのような何らかの操作により選択された書籍のＩＳＢＮを取得する（Ｓ１１２）。受付サーバ７は、取得されたＩＳＢＮ及びその検索ユーザＸを示すユーザＩＤと共に、書籍が選択された旨を検索サーバ１０へ通知する。ここでは、書籍Ｂが選択されたものとする。

検索サーバ１０では、検索ベクトル更新部５５が、選択された旨、その選択された書籍Ｂを示すＩＳＢＮ、及び検索ユーザＸを示すユーザＩＤを受ける。このとき、上述したように、検索ベクトル更新部５５は、検索ワード取得部５１から検索時に利用された検索ワード（「泣ける」）及び検索ユーザＸを示すユーザＩＤを取得している（図９のＳ９２）。検索ベクトル更新部５５は、ユーザＩＤにより、検索ワードと実際に選択された書籍Ｂを示すＩＳＢＮとの関連性を把握することができる。

検索ベクトル更新部５５は、その書籍Ｂを示すＩＳＢＮに対応する書籍ベクトルを書籍
ベクトルテーブル２９から抽出するように特徴情報サーバ８に依頼し、その書籍Ｂを示すＩＳＢＮに対応する書籍ベクトルを取得する（Ｓ１１３）。続いて、検索ベクトル更新部５５は、検索ワード取得部５１から送られていた検索ワード及びユーザＩＤをキーに検索ベクトルテーブル５０を検索することにより、検索ユーザＸの検索ワード（「泣ける」）についての検索ベクトルが検索ベクトルテーブル５０に格納されているか否かを判定する（Ｓ１１４）。

検索ベクトル更新部５５は、検索ユーザＸの検索ワード（「泣ける」）についての検索ベクトルが検索ベクトルテーブル５０に既に格納されていると判断すると（Ｓ１１４；ＹＥＳ）、検索ユーザＸの検索ワード（「泣ける」）について既に格納されている検索ベクトルを抽出する（Ｓ１１５）。検索ベクトル更新部５５は、この抽出された検索ベクトルと上記取得された書籍ベクトルとの平均を算出する（Ｓ１１６）。

検索ベクトル更新部５５は、検索ユーザＸの検索ワード（「泣ける」）について既に格納されている検索ベクトルを平均計算で算出されたベクトルに置き換える（Ｓ１１７）。この場合は、検索ユーザＸがその検索ワード（「泣ける」）で以前に検索したことがある場合に相当する。これにより、この場合、以前に検索されたときに生成された検索ベクトルが、今回の検索での検索ワード（「泣ける」）で実際に検索ユーザＸが望んだ書籍に関する特徴（書籍ベクトル）を強く示すように更新されることになる。

一方で、検索ベクトル更新部５５は、検索ユーザＸの検索ワード（「泣ける」）についての検索ベクトルが検索ベクトルテーブル５０に未だ格納されていないと判断すると（Ｓ１１４；ＮＯ）、検索ユーザＸの検索ワード（「泣ける」）についての検索ベクトルを上記取得された書籍ベクトルとするレコードを検索ベクトルテーブル５０に追加する（Ｓ１１８）。この場合は、検索ユーザＸがその検索ワード（「泣ける」）で初めて検索した場合に相当する。この場合、検索ユーザＸがその検索ワード（「泣ける」）で望むのは今回選択された書籍であるという情報しか存在しないため、その検索ワードの特徴を示す情報（検索ベクトル）としてその書籍の特徴を示す情報（書籍ベクトル）とされる。

〔実施例１における作用及び効果〕
上述したように、実施例１における検索システム５では、特徴情報サーバ８が検索の対象となる各書籍についての書評をそれぞれ取得し、この取得された書評から各書籍についてその書籍の特徴を示す情報である書籍ベクトルがそれぞれ生成される。各書籍についての書籍ベクトルはそれぞれ特徴情報サーバ８の書籍ベクトルテーブル２９に格納される。

各書籍ベクトルでは、書評に含まれる所定の単語がその要素とされ、各単語の出現数がその要素値とされる。これにより、実施例１で生成される書籍ベクトルでは各要素に重みが加えられることになるため、各書籍の特徴が精度よく表わされる。更に、各書籍ベクトルは、検索ユーザにより書評が入力される度にその入力された書評を考慮した形で（ベクトル平均され）更新されるため、書評の数に応じてその特徴を表わす精度が増すようになっている。

一方で、実施例１における検索サーバ１０では、検索ユーザにとって所望の書籍を表わすとして入力された検索ワードを直接使って検索を行うのではなく、この検索ワードに基づいて生成されるその検索ワードの特徴を示す情報としての検索ベクトルが利用される。すなわち、実施例１における検索サーバ１０では、その検索ワードについての検索ベクトルと類似度の高い書籍ベクトルを持つ書籍が検索結果としてリストアップされる。

これにより、書籍名、著者、出版社等のような固定的な検索ワードのみで検索されるのに比較して、その検索ワードに概念的な広がりを持たせた形での柔軟な検索を行うことが
できる。このような柔軟な検索は、検索に用いられる書籍ベクトルが書評から得られる特徴ベクトルとして生成されていること、及び、検索ベクトルが検索ワードの特徴ベクトルとして生成されていること等から奏される。

更に、実施例における検索サーバ１０では、検索ワードとその検索ワードの特徴を示す情報である検索ベクトルが検索ユーザ毎にそれぞれ管理され（検索ベクトルテーブル５０）、各検索ユーザが検索を実行する場合にはその検索ユーザに関し管理される検索ワードの検索ベクトルが利用される。

これにより、実施例１によれば、ユーザ毎にそのユーザに合った検索を行うことができる。具体的には、異なる検索ユーザにおいて異なる書籍がそれぞれ望まれながら同一検索ワードにより検索が行われたとしても、各検索ユーザにおいてそれぞれ所望の書籍を検索結果として提供することができる。

更に、実施例１では、検索サーバ１０において上述のように検索された結果抽出された書籍リストの中からその検索ユーザによって実際に書籍が選択された場合には、その情報が検索サーバ１０にフィードバックされる。検索サーバ１０では、検索ベクトル更新部５５が、このフィードバックされた書籍についての書籍ベクトルをその検索ユーザのその検索ワードについて管理される検索ベクトルに反映させる。また、その検索ユーザのその検索ワードについての検索ベクトルが未だ管理されていない場合には、その書籍ベクトルがその検索ベクトルとされ管理され始める。即ち、実施例１では、各検索ユーザの各検索ワードについて管理される検索ベクトルが実際にその検索ユーザがその検索ワードで望んだ書籍の特徴を示す書籍ベクトルで更新される。

従って、各検索ワードについての検索ベクトルは、各検索ユーザに適合した特徴を表わすようになっていく。結果、実施例１によれば、検索ユーザは、検索を実行する度に自身の望みに合った検索結果を得ることができるようになるため、検索ユーザにとって自身に適合する検索手段を得ることができる。

また、実施例１では、例え、検索ユーザが検索にあたり初めて或る検索ワードを使った場合であっても、他の検索ユーザに関し管理及び学習されているその或る検索ワードについての検索ベクトルが利用される。すなわち、実施例１では、他の検索ユーザ同士で学習された内容が共有されるため、検索経験の少ない検索ユーザであっても或る程度自身の望みに合った検索結果を得ることができる。

［変形例］
上述の実施例１では、説明の便宜のため、検索される商品の例として書籍を挙げたが、本発明はこのような検索対象商品の種類を限定するものではない。

書籍でない商品を扱う場合には、その商品についての評価、感想等を特徴情報サーバ８の書評テーブル２８で管理するようにすればよい。また、その商品が、その商品を特定するための書籍のＩＳＢＮのような標準的なＩＤを持たない場合には、当該検索システムにおいて付与するようにしてもよいし、ユーザに入力させるようにしてもよい。

また、上述の実施例１では、書籍の特徴を示す情報として書評に含まれる単語を用いたが、それ以外の情報を用いるようにしてもよい。それ以外の情報として、例えば、インターネット上のニュースサイトやブログサイト等からその書籍についての情報を取得し、この情報に含まれる単語を用いるようにしてもよい。

また、上述の実施例１における検索サーバ１０では、検索部５４が検索ベクトルと各書
籍ベクトルとの類似度の計算を上記（式３）で求めたが、以下の式（４）で求めるようにしてもよい。この（式４）を用いれば、各ベクトルの要素の値を用いていないため、（式３）に比較して類似度の算出精度は落ちるものの計算量を削減することができる。

また、上述の実施例１では、検索ワードが取得されることが前提となっていたが、検索ワード入力なしにその検索ユーザが所望する可能性の高い書籍のリストを検索するようにしてもよい。この場合には、図１１の例に示すように、検索ベクトルテーブル５０に使用回数フィールドを追加する。図１１は、検索ベクトルテーブル５０の変形例を示す図である。検索ベクトル更新部５５が検索ベクトルテーブル５０の検索ベクトルを更新する際に、その検索ユーザによるその検索ワードの使用回数も合わせて更新するようにする。そして、検索ベクトル取得部５２が検索ワード未使用の検索が指示されたことを認識すると、検索ベクトルテーブル５０からその検索ユーザに関し使用回数の高い検索ワードの検索ベクトルを取得するようにする。結果、この使用回数の高い検索ワードの検索ベクトルが利用されて検索が実行される。

このようにすれば、検索ワード入力なしにその検索ユーザが所望する可能性の高い書籍のリストを提供することができる。

１ ネットワーク
２ 情報入力端末
３ 検索端末
５ 検索システム
７ 受付サーバ
８ 特徴情報サーバ
１０ 検索サーバ
２０、３１ 制御部
２１、３２ 記憶部
２３、３３ 通信部
２４ 書評管理部
２５ 書評解析部
２６ 書籍ベクトル生成部
２７ 書籍ベクトル管理部
２８ 書評テーブル
２９ 書籍ベクトルテーブル
５０ 検索ベクトルテーブル
５１ 検索ワード取得部
５２ 検索ベクトル取得部
５３ 検索ワード解析部
５４ 検索部
５５ 検索ベクトル更新部

Claims (8)

1. 各商品について特徴情報をそれぞれ格納する商品特徴格納部と、
   各検索ワード及び各検索ワードについての特徴情報をそれぞれ検索ユーザ毎に格納する検索特徴格納部と、
   検索時に、検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を取得する検索情報取得手段と、
   前記検索情報取得手段により取得された検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を用いて前記検索特徴格納部を検索することにより、その検索ユーザに関し格納されている、その取得された検索ワードについての特徴情報を取得する特徴取得手段と、
   前記特徴取得手段により取得された検索ワードの特徴情報と前記商品特徴格納部に格納されている各商品についての特徴情報とをそれぞれ比較することによりその検索ワードの特徴情報と類似する特徴情報を持つ商品のリストを生成する検索手段と、
   を備えることを特徴とする検索装置。
2. 前記検索手段により生成された商品のリストの中から前記検索ユーザによって選択された商品に関する情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された情報を用いて前記商品特徴格納部から前記検索ユーザによって選択された商品についての特徴情報を抽出し、この抽出された選択商品についての特徴情報を、前記検索特徴格納部に格納される、前記検索ユーザに関する前記取得された検索ワードについての特徴情報に反映させる更新手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の検索装置。
3. 前記更新手段は、前記検索ユーザに関する前記取得された検索ワードについての特徴情報が前記検索特徴格納部に格納されていない場合には、前記抽出された選択商品についての特徴情報を、前記検索ユーザに関するその取得された検索ワードについての特徴情報として、前記検索特徴格納部に格納することを特徴とする請求項２に記載の検索装置。
4. 商品についてのユーザの思考を示す少なくとも１つの単語を含む文字列データを取得し、この文字列データを構成する単語情報を取得する解析手段と、
   前記解析手段により取得された単語情報に基づいて、前記文字列データに含まれる所定品詞の単語を要素としその単語の出現数をその要素の値とする特徴ベクトルを前記商品についての特徴情報として生成する特徴情報生成手段と、
   を更に備え、
   前記商品特徴格納部は、各商品について前記特徴情報生成手段により生成された各特徴ベクトルを特徴情報としてそれぞれ格納する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の検索装置。
5. 前記特徴取得手段は、前記検索ユーザに関する前記取得された検索ワードについての特徴情報が前記検索特徴格納部に格納されていない場合には、他の検索ユーザに関し前記検索特徴格納部に格納されるその取得された検索ワードについての特徴情報を抽出し、この抽出された特徴情報から得られる特徴情報を前記検索ユーザに関するその取得された検索ワードについての特徴情報とすることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の検索装置。
6. 前記特徴取得手段は、前記取得された検索ワードについての特徴情報が前記検索特徴格納部に格納されていない場合には、その取得された検索ワードに含まれる単語及びその数に基づいてその取得された検索ワードについての特徴情報を生成することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の検索装置。
7. コンピュータが、
   各商品について特徴情報を商品特徴格納部にそれぞれ格納するステップと、
   各検索ワード及び各検索ワードについての特徴情報をそれぞれ検索ユーザ毎に検索特徴格納部に格納するステップと、
   検索時に、検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を取得するステップと、
   前記取得された検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を用いて前記検索特徴格納部を検索することにより、その検索ユーザに関し格納されている、その取得された検索ワードについての特徴情報を取得するステップと、
   前記取得された検索ワードの特徴情報と前記商品特徴格納部に格納されている各商品についての特徴情報とをそれぞれ比較することによりその検索ワードの特徴情報と類似する特徴情報を持つ商品のリストを生成するステップと、
   を実行することを特徴とする検索方法。
8. コンピュータに、
   各商品について特徴情報を商品特徴格納部にそれぞれ格納するステップと、
   各検索ワード及び各検索ワードについての特徴情報をそれぞれ検索ユーザ毎に検索特徴格納部に格納するステップと、
   検索時に、検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を取得するステップと、
   前記取得された検索ワード及び検索ユーザを特定する情報を用いて前記検索特徴格納部を検索することにより、その検索ユーザに関し格納されている、その取得された検索ワードについての特徴情報を取得するステップと、
   前記取得された検索ワードの特徴情報と前記商品特徴格納部に格納されている各商品についての特徴情報とをそれぞれ比較することによりその検索ワードの特徴情報と類似する特徴情報を持つ商品のリストを生成するステップと、
   を実行させることを特徴とする検索プログラム。
   

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