JP2011060246A - Information processor, information processing method and program - Google Patents

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JP2011060246A JP2009212517A JP2009212517A JP2011060246A JP 2011060246 A JP2011060246 A JP 2011060246A JP 2009212517 A JP2009212517 A JP 2009212517A JP 2009212517 A JP2009212517 A JP 2009212517A JP 2011060246 A JP2011060246 A JP 2011060246A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide information processing technology that achieves efficient retrieval. <P>SOLUTION: The information processor includes: a generation means extracting a retrieval attribute candidate of an image and a retrieval attribute candidate from retrieval history information of a user, and generating a retrieval condition candidate by combining the extracted retrieval attribute candidate with attribute value candidate; a presentation means presenting the retrieval condition candidates having another retrieval attribute different from a retrieval attribute selected by the user in common on a screen as one set; an advanced search means narrowing a retrieval range based on a retrieval condition selected by the user; and a first storage means storing the retrieval history information where a plurality of retrieval conditions selected in advanced search are associated. A determination means determines the order of the retrieval history information having the retrieval attribute different from the retrieval attribute constituting the retrieval condition selected by the user in common, in the retrieval history information obtained by narrowing the retrieval range on the basis of the retrieval condition having the same retrieval attribute as the retrieval attribute constituting the retrieval condition presently selected by the user, and extracts the retrieval attribute candidate and the value candidate. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.

近年、記憶メディアの大容量化に伴って機器の扱う文書数が増大し、検索の需要が高まっている。テキスト・画像・動画や、それらを組み合わせた複合データ等、扱うデータが多種多様になっていることも一因である。ところが、検索条件を入力するUI環境が充実していない機器では検索条件を設定することが困難である。   In recent years, with the increase in the capacity of storage media, the number of documents handled by devices has increased, and the demand for search has increased. One of the reasons is that there are a wide variety of data such as text, images, moving images, and composite data combining them. However, it is difficult to set the search condition in a device that does not have a sufficient UI environment for inputting the search condition.

そのようなユーザの検索条件設定負荷を軽減させるために、従来から検索条件を自動生成して提示するという取り組みがなされてきた。また使用した検索条件を履歴として記憶して再利用する取り組みもなされてきた。   In order to reduce such a search condition setting load for the user, there has been an effort to automatically generate and present a search condition. Also, efforts have been made to store used search conditions as a history and reuse them.

例えば特許文献1においては、検索結果の文書集合から、ユーザが不要であると判断する単語の指定を受け付けて、不要な単語を含まないものに絞り込むための検索条件を自動生成し、提示する手法が開示されている。また特許文献2においては、入力された検索条件を検索履歴として記憶し、履歴中の検索条件を絞り込み率でソートして表示する手法が開示されている。   For example, in Patent Document 1, a method for accepting a designation of a word that is determined to be unnecessary by a user from a document set of search results, and automatically generating and presenting a search condition for narrowing down to those that do not include an unnecessary word Is disclosed. Patent Document 2 discloses a method of storing input search conditions as a search history and sorting and displaying the search conditions in the history according to a narrowing rate.

特開2003−259243号公報JP 2003-259243 A 特開平6−325101号公報JP-A-6-325101

しかしながら、自動生成して提示した検索条件を記憶し、次回の検索条件の候補として提示する場合、過去に提示されたときと検索の目的が異なることある。そのため、適切に検索条件を絞り込むことができないため、効率良く検索を行うことができないという課題があった。   However, when the automatically generated and presented search conditions are stored and presented as candidates for the next search condition, the purpose of the search may be different from that presented in the past. For this reason, there is a problem in that the search condition cannot be appropriately narrowed down, and the search cannot be performed efficiently.

上記の課題に鑑み、本発明は効率の良い検索を実現可能とすることを目的とする。   In view of the above problems, an object of the present invention is to enable efficient search.

上記の目的を達成する本発明に係る情報処理装置は、
画像集合に含まれる画像を分類するための検索属性候補と、前記検索属性候補に対応し前記画像の内容を示す属性値の候補とを、ユーザ操作の検索履歴を示す検索履歴情報の中から抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記検索属性候補から検索属性を取得し、前記抽出手段により抽出された前記属性値の候補から属性値を取得し、前記検索属性と前記属性値との組み合わせにより構成される検索条件候補を生成する生成手段と、
ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有する前記検索条件候補を一組として画面上に提示する順位を決定する決定手段と、
前記決定手段により決められた順に、前記検索条件候補の前記一組を前記画面上に提示するためのデータとして設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された前記順位に従って、前記検索条件候補を前記画面上に提示する提示手段と、
前記提示手段により提示された前記画面を介した、ユーザ操作による前記検索条件の選択に基づき前記検索範囲を絞り込む絞込み手段と、
前記絞込み手段による前記検索範囲の絞込みの際に、前記ユーザ操作により選択された複数の検索条件を、当該ユーザ操作の検索履歴を示す前記検索履歴情報として関連付ける関連付け手段と、
前記関連付け手段により関連付けられた前記検索履歴情報を記憶する第1の記憶手段とを備え、
前記決定手段は、ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性と同一の検索属性を持つ検索条件で前記検索範囲の絞り込みがなされた後の前記検索履歴情報のうち、前記ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有するものの頻度が高い順に前記順位を決定し、
前記抽出手段は、前記第1の記憶手段に記憶された前記検索履歴情報のうち、前記絞込み手段による前記検索範囲の絞り込みがなされた後の検索履歴情報から、前記検索条件を構成する前記検索属性候補と前記属性値の候補とを抽出することを特徴とする。
An information processing apparatus according to the present invention that achieves the above object is as follows.
Extraction of search attribute candidates for classifying images included in an image set and candidate attribute values corresponding to the search attribute candidates and indicating the contents of the image from search history information indicating a search history of user operations Extraction means to
A search attribute is obtained from the search attribute candidate extracted by the extraction means, an attribute value is obtained from the attribute value candidate extracted by the extraction means, and is configured by a combination of the search attribute and the attribute value. Generating means for generating search condition candidates,
A determination means for determining a ranking for presenting the search condition candidates on the screen as a set having the other search attributes different from the search attributes constituting the search conditions currently selected by the user;
Setting means for setting the set of search condition candidates as data for presenting on the screen in the order determined by the determining means;
Presenting means for presenting the search condition candidates on the screen according to the order set by the setting means;
Narrowing means for narrowing down the search range based on selection of the search condition by a user operation via the screen presented by the presenting means;
Association means for associating a plurality of search conditions selected by the user operation as the search history information indicating a search history of the user operation when the search range is narrowed by the narrowing means;
First storage means for storing the search history information associated by the association means;
The determination means includes the search history information after the search range is narrowed down by the search condition having the same search attribute as the search attribute constituting the search condition currently selected by the user. The ranking is determined in descending order of the frequency of those having other search attributes different from the search attributes constituting the search condition,
The extraction means includes the search attribute constituting the search condition from search history information after the search range is narrowed down by the narrowing means out of the search history information stored in the first storage means. A candidate and a candidate for the attribute value are extracted.

本発明によれば、ユーザ所望の検索条件を選択することが容易となり、効率のよい検索が可能となる。   According to the present invention, it becomes easy to select a search condition desired by a user, and an efficient search is possible.

情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図。The figure which shows an example of the hardware constitutions of information processing apparatus. 本実施形態においてユーザの検索条件選択履歴の一例を示した図。The figure which showed an example of the search condition selection log | history of a user in this embodiment. 指定された画像集合に対して検索が指示された場合に表示される検索初期画面の一例を示した図。The figure which showed an example of the search initial screen displayed when search is instruct | indicated with respect to the designated image set. 本実施形態において画像を管理するための情報である画像データベースの構成の一例を示した図及び検索条件候補テーブルの構成の一例を示した図。The figure which showed an example of the structure of the image database which is the information for managing an image in this embodiment, and the figure which showed an example of the structure of a search condition candidate table. 選択された検索条件を管理するための検索履歴データベースの構成の一例を示した図及び検索属性間の系列内での共起頻度を管理するための共起頻度データベースの構成の一例を示した図。The figure which showed an example of the structure of the search history database for managing the selected search conditions, and the figure which showed an example of the structure of the co-occurrence frequency database for managing the co-occurrence frequency in the series between search attributes . 本実施形態の検索装置の動作、より具体的にはプログラムに基づくCPUの処理手順の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the operation | movement of the search device of this embodiment, and more specifically, the processing procedure of CPU based on a program. 検索条件セット提示処理の詳細を示したフローチャート。The flowchart which showed the detail of the search condition set presentation process. 検索属性抽出の処理の詳細を示したフローチャート。The flowchart which showed the detail of the process of search attribute extraction. 系列からの検索属性抽出の処理の詳細を示したフローチャート。The flowchart which showed the detail of the process of search attribute extraction from a series. 検索条件候補設定の処理の詳細を示したフローチャート。The flowchart which showed the detail of the process of search condition candidate setting.

(第1実施形態)
図1の参照により、情報処理装置のハードウェア構成の一例について説明する。図1において、CPU101(中央演算装置)は、文書検索のための演算・論理判断等を行い、後述するバス108を介して、バス108に接続された後述する各構成要素を制御する。ROM102は、CPU101の処理手順となる制御プログラムや各種データを記憶する。RAM103は、処理中の各種制御のための一時記憶用のワークエリアとして使用される。入力装置104は、ボタン・タッチパネル・マウス等から構成される。表示装置105は、液晶ディスプレイ等で構成される。記憶装置106は、ハードディスク等の各種ディスク機器やフラッシュメモリ等から構成され、CPU101の処理手順となる制御プログラムや文書ファイル・メタデータ等の各種データが格納される。通信装置107は、USB等の外部入出力機器やモデム等の有線或いは無線通信機器から構成され、外部機器とのデータ交換を行う。バス108は、CPU101から通信装置107までの機器・装置間で制御プログラムやデータのやり取りを行う。
(First embodiment)
An example of the hardware configuration of the information processing apparatus will be described with reference to FIG. In FIG. 1, a CPU 101 (central processing unit) performs calculation / logic determination for document search, and controls each component described later connected to the bus 108 via a bus 108 described later. The ROM 102 stores a control program serving as a processing procedure of the CPU 101 and various data. The RAM 103 is used as a work area for temporary storage for various controls during processing. The input device 104 includes a button, a touch panel, a mouse, and the like. The display device 105 includes a liquid crystal display or the like. The storage device 106 includes various disk devices such as a hard disk, a flash memory, and the like, and stores various data such as a control program that is a processing procedure of the CPU 101 and document files and metadata. The communication device 107 includes an external input / output device such as a USB and a wired or wireless communication device such as a modem, and exchanges data with the external device. The bus 108 exchanges control programs and data between devices from the CPU 101 to the communication device 107.

本実施形態に係るの情報処理装置は、入力装置104等からの各種イベントに応じて作動する。入力装置104からのインタラプトが供給されると信号がCPU101に送られ、それに伴ってイベントが発生する。CPU101は、発生したイベントに応じてROM102又はRAM103内に記憶される各種命令(プログラム)を読み出し、各種の制御を実行する。   The information processing apparatus according to the present embodiment operates in response to various events from the input device 104 or the like. When an interrupt from the input device 104 is supplied, a signal is sent to the CPU 101, and an event occurs accordingly. The CPU 101 reads out various commands (programs) stored in the ROM 102 or the RAM 103 in accordance with the generated event, and executes various controls.

図2の参照により、本実施形態における検索条件選択履歴の例について説明する。ユーザが選択した検索条件を上から下に向かって時系列順に並べてある。検索の目的となる画像へと検索範囲を絞り込むために使用する検索条件は、
画像集合に含まれる画像を分類するための検索属性と、検索属性に対応し画像の内容を示す属性値とを構成要素として持ち、本実施形態では、属性値は検索属性の同値条件となる。すなわち、検索条件は「検索属性=属性値」であり、選択された検索属性と属性値とが検索条件選択履歴として示されている。検索属性201と属性値202とにより、「被写体=太郎」となる検索条件が最初に選択されていることを示す。
An example of a search condition selection history in this embodiment will be described with reference to FIG. The search conditions selected by the user are arranged in chronological order from top to bottom. The search criteria used to narrow down the search scope to the target image is
A search attribute for classifying the images included in the image set and an attribute value corresponding to the search attribute and indicating the content of the image are included as constituent elements. In this embodiment, the attribute value is an equivalence condition for the search attribute. That is, the search condition is “search attribute = attribute value”, and the selected search attribute and attribute value are shown as the search condition selection history. The search attribute 201 and the attribute value 202 indicate that the search condition “Subject = Taro” is first selected.

矢印203aから矢印203j、矢印204aから矢印204c、矢印205は、選択された検索条件間での検索対象の変更を示す。矢印203aから矢印203jは、直前の検索条件による検索結果を検索対象とすること、すなわち絞り込み検索を示す。
例えば、初めは検索属性201が「被写体」、属性値202が「太郎」という検索条件である。矢印203aにより絞込み検索が実行され、「被写体=太郎」について検索属性201が「日付」、属性値202が「2008年8月」である画像データに絞り込まれる。矢印203bにより、更に絞込み検索が実行され、「被写体=太郎」かつ「日付=2008年8月」について検索属性201が「場所」、属性値202が「自宅」である画像データに絞り込まれる。同様に、矢印203cにより、更に絞込み検索が実行され、「被写体=太郎」かつ「日付=2008年8月」かつ「場所=自宅」について、検索属性201が「モード」、属性値202が「パーティ」である画像データに絞り込まれる。また、矢印203dから矢印203jも同様に、それぞれの検索条件で絞込み検索を実行すること示す。
An arrow 203a to an arrow 203j, an arrow 204a to an arrow 204c, and an arrow 205 indicate the change of the search target between the selected search conditions. Arrows 203a to 203j indicate that a search result based on the immediately preceding search condition is a search target, that is, a narrow search.
For example, the search condition is initially that the search attribute 201 is “subject” and the attribute value 202 is “Taro”. A narrow-down search is executed by the arrow 203a, and “object = Taro” is narrowed down to image data whose search attribute 201 is “date” and attribute value 202 is “August 2008”. Further narrowing search is executed by the arrow 203b, and the search attribute 201 is “location” and the attribute value 202 is “home” for “subject = Taro” and “date = August 2008”. Similarly, further narrowing-down search is executed by the arrow 203c. For “subject = Taro”, “date = August 2008”, and “location = home”, the search attribute 201 is “mode” and the attribute value 202 is “party”. "Is narrowed down to image data. Similarly, an arrow 203d to an arrow 203j indicate that a narrow search is executed under each search condition.

矢印204aから矢印204cは検索対象のリセットを示しており、最初に検索を実行するときの検索対象に変更することを示す。すなわち、検索の終了あるいは新規の検索を開始することで、絞り込みが解除されたことを示す。矢印205は、検索対象を変更しないことを示しており、直前の検索の結果を新規の検索対象としないキャンセルを示す。   Arrows 204a to 204c indicate resetting of the search target, which indicates that the search target is changed to the search target when the search is first executed. That is, the end of the search or the start of a new search indicates that the narrowing has been canceled. An arrow 205 indicates that the search target is not changed, and indicates that the previous search result is not set as a new search target.

履歴206は最新の履歴であり、直後に矢印203が存在することから履歴206の結果を検索対象とした絞り込み検索が継続中の状態になっている。また、継続中の絞り込み検索の直前に使われた検索条件は「レンズ=望遠」となっている。   The history 206 is the latest history, and since the arrow 203 is present immediately after that, the refinement search with the result of the history 206 as a search target is continuing. The search condition used immediately before the ongoing refinement search is “lens = telephoto”.

図3の参照により、本実施形態における検索画面の例について説明する。領域301は、検索条件セットを表示する領域である。図3の例では検索属性が日付であり、その検索属性の同値条件としての属性値が表示されており、順に「日付=2000年」、「日付=2001年」、「日付=2006年」、「日付=2007年」、「日付=2008年」が提示されている。領域302は、検索条件が選択された後に絞り込まれた検索結果として画像データのサムネイル画像を表示する。領域303は、表示中の検索結果が検索結果集合全体の割合をエレベータ表示する。領域304は、次候補のボタンであり、この検索条件では選択し難い、或いは選択しても無駄であると判断したときに、次の検索条件セットを表示するように指示する。領域305は、取消のボタンであり、直前に選択された検索をキャンセルし、検索実行前に戻して表示するように指示する。領域306は、新規のボタンであり、直前の検索と絞り込み関係のあるすべての検索をキャンセルし、検索初期画面を表示するように指示する。領域307は、履歴のボタンであり、検索履歴にある検索条件による検索条件セットを表示するように指示する。   An example of a search screen in the present embodiment will be described with reference to FIG. An area 301 is an area for displaying a search condition set. In the example of FIG. 3, the search attribute is a date, and attribute values as an equivalence condition of the search attribute are displayed, and “date = 2000”, “date = 2001”, “date = 2006”, “Date = 2007” and “Date = 2008” are presented. An area 302 displays thumbnail images of image data as search results narrowed down after the search condition is selected. In the area 303, the displayed search result displays the ratio of the entire search result set as an elevator. An area 304 is a button for the next candidate, and instructs to display the next set of search conditions when it is determined that the search conditions are difficult to select or useless. An area 305 is a cancel button, and instructs to cancel the search selected immediately before and to display it again before executing the search. An area 306 is a new button, and instructs to cancel all searches that have a narrowing relationship with the previous search and display the initial search screen. An area 307 is a history button, and instructs to display a search condition set based on search conditions in the search history.

ユーザは、入力装置104等を操作し、以下に示すように検索条件を選択する。つまり、提示手段として機能する領域301の画面上に提示されている検索条件候補としての検索条件セットから検索条件を選択する。選択手段として機能する情報処理装置は、検索画面を介したユーザ操作に基づいて検索条件を選択する。そして、情報処理装置は、検索を実行し、検索した結果を領域302に表示する。   The user operates the input device 104 or the like to select a search condition as shown below. That is, a search condition is selected from a search condition set as a search condition candidate presented on the screen of the area 301 that functions as a presentation unit. The information processing apparatus functioning as a selection unit selects a search condition based on a user operation via the search screen. Then, the information processing apparatus executes a search and displays the search result in the area 302.

図4(a)の参照により、本実施形態において検索対象である画像データを管理するための情報である画像データベースの構成の一例について説明する。   With reference to FIG. 4A, an example of the configuration of an image database that is information for managing image data to be searched in the present embodiment will be described.

ID401は、画像ID属性であり、その画像を特定するIDが格納される。日付402は、撮影日属性であり、その画像の撮影日が格納される。時間403は、撮影時間属性であり、その画像の撮影時間に応じて「朝」「夜」等の時間帯情報が格納される。場所404は、撮影場所属性であり、その画像の撮影場所が格納される。被写体405は、被写体属性であり、その画像の被写体である人物名が格納される。レンズ406は、レンズ属性であり、その画像の撮影時に使用されたレンズタイプ情報が格納される。モード407は、撮影モード属性であり、その画像の撮影時に使用された撮影モード情報が格納される。画像データ408は、画像データ属性であり、画像データ本体或いは画像データ本体へのリンク情報が格納される。これらの情報はいわゆるリレーショナルデータベースに格納され、索引化されているので、情報処理装置は、各種検索属性に基づいてヒット件数を調べることができる。なお、画像データベースは、第1の記憶手段として機能する記憶装置106等に格納されているものとする。   ID 401 is an image ID attribute, and stores an ID for specifying the image. The date 402 is a shooting date attribute, and stores the shooting date of the image. Time 403 is a shooting time attribute, and time zone information such as “morning” and “night” is stored in accordance with the shooting time of the image. A location 404 is a shooting location attribute, and stores the shooting location of the image. The subject 405 is a subject attribute and stores the name of the person who is the subject of the image. The lens 406 is a lens attribute and stores lens type information used at the time of photographing the image. The mode 407 is a shooting mode attribute, and stores shooting mode information used when shooting the image. The image data 408 is an image data attribute and stores image data main body or link information to the image data main body. Since these pieces of information are stored and indexed in a so-called relational database, the information processing apparatus can check the number of hits based on various search attributes. Note that the image database is stored in the storage device 106 or the like that functions as the first storage unit.

図4(b)の参照により、検索条件候補テーブルの構成の一例について説明する。検索条件候補テーブルは、いくつかの検索条件セットで構成される。各検索条件セット(図4(b)に示す例では、検索条件セット1から検索条件セットn)は、検索属性、一連の検索条件、及びスコアで構成される。検索属性には、画像データベースのメタデータとして管理される検索属性名が使用され、検索対象の画像集合で実際に出現する検索属性名が使用される。各検索条件は、属性値と対象集合内ヒット率とから構成される。属性値には、検索範囲に含まれる画像集合で実際に出現するものが使用される。対象集合内ヒット率は、その対象画像集合内で「検索属性=属性値」を充たす画像の割合を格納する。検索条件セットを構成するスコアは、提示順スコアであり、検索条件セットを提示すべき順位の根拠として使用される。   An example of the configuration of the search condition candidate table will be described with reference to FIG. The search condition candidate table is composed of several search condition sets. Each search condition set (in the example shown in FIG. 4B, search condition set 1 to search condition set n) includes a search attribute, a series of search conditions, and a score. As the search attribute, a search attribute name managed as metadata of the image database is used, and a search attribute name that actually appears in the search target image set is used. Each search condition includes an attribute value and a hit rate in the target set. As the attribute value, the one that actually appears in the image set included in the search range is used. The target set hit rate stores the ratio of images satisfying “search attribute = attribute value” in the target image set. The score which comprises a search condition set is a presentation order score, and is used as a basis of the rank which should present a search condition set.

提示順スコアには、共起頻度は、後述する図5(b)で詳述する共起頻度データベースで管理される。一方、絞り込み過程でない場合、あるいは共起頻度が存在しない場合は、検索条件セット内の各検索条件による対象集合内ヒット率に対して、その二乗平均を提示順スコアとしている。これは統計学でいう分散を計るものである。分散は、一般に二乗平均から平均の二乗を減じて算出されるが、ここの検索条件セットの比較においては平均が概ね等しいとみなして、二乗平均を指標として用いている。   In the presentation order score, the co-occurrence frequency is managed in the co-occurrence frequency database described in detail in FIG. On the other hand, when it is not a narrowing-down process or when there is no co-occurrence frequency, the square average is used as the presentation order score for the hit rate in the target set according to each search condition in the search condition set. This is a measure of variance in statistics. The variance is generally calculated by subtracting the mean square from the mean square, but in the comparison of the search condition sets here, the mean is considered to be approximately equal, and the mean square is used as an index.

図5(a)の参照により、本実施形態において選択された検索条件を管理するための検索履歴データベースの構成の一例について説明する。ユーザ操作により選択された複数の検索条件は、検索実行日時や絞り込み過程での系列として他の選択された検索条件と関連付けるための情報を含む検索履歴情報として管理される。   With reference to FIG. 5A, an example of the configuration of a search history database for managing the search conditions selected in the present embodiment will be described. The plurality of search conditions selected by the user operation are managed as search history information including information for associating with other selected search conditions as a search execution date and time series in the narrowing-down process.

ID501は、履歴ID属性であり、その検索履歴情報を特定するIDが格納される。日時502は、検索日時属性であり、その検索履歴情報の検索実行日および時間が格納される。ユーザ503は、ユーザ属性であり、その検索履歴情報の検索を実行した使用者が格納される。親ID504、子ID505は、絞り込み過程での系列として他の検索履歴情報との関連を示す情報である。親ID504は、親履歴ID属性であり、その検索履歴情報の検索対象が直前の検索の実行結果であった場合、その直前の検索実行を示す検索履歴情報の履歴ID属性が格納される。新規の検索時のように直前の検索が存在しない検索履歴情報である検索履歴初期情報の場合は、0が格納される。子ID505は、子履歴ID属性であり、その検索履歴情報の検索の実行結果を検索対象として行われた検索を示すすべての検索履歴情報の履歴ID属性が格納される。検索の終了あるいは新規の検索が開始されることによって、実行結果を検索対象とする検索が不可能となった場合は0が格納される。絞り込み検索が継続中の場合は、何も格納されない。   ID 501 is a history ID attribute, and stores an ID for specifying the search history information. The date and time 502 is a search date and time attribute, and stores the search execution date and time of the search history information. A user 503 is a user attribute, and stores a user who has performed a search for the search history information. The parent ID 504 and the child ID 505 are information indicating a relationship with other search history information as a series in the narrowing-down process. The parent ID 504 is a parent history ID attribute. When the search target of the search history information is the execution result of the previous search, the history ID attribute of the search history information indicating the previous search execution is stored. In the case of search history initial information that is search history information for which there is no previous search as in a new search, 0 is stored. The child ID 505 is a child history ID attribute, and stores the history ID attribute of all the search history information indicating the search performed with the search execution result of the search history information as a search target. If the search is not possible with the execution result as a search target by the end of the search or the start of a new search, 0 is stored. Nothing is stored if the refinement search is ongoing.

検索属性506と、属性値507とは、検索条件属性であり、その検索履歴情報の検索条件「検索属性=属性値」が格納される。検索属性506には、検索条件を構成する検索属性が格納される。属性値507には、検索条件を構成する検索属性に対応する属性値が格納される。これらの情報はいわゆるリレーショナルデータベースに格納され、索引化されているので、情報処理装置は、各種検索属性に基づいて最新の検索履歴情報や検索対象に基づく関連性を調べることができる。なお、検索履歴データベースは、記憶手段として機能する記憶装置106等に格納されているものとする。また記憶装置106等の格納スペースに応じて管理可能な検索履歴情報数には限りがあるため、管理可能な検索履歴情報数を超えてしまった場合、超えた分について検索日時属性の古い検索履歴情報から自動的に削除されるものとする。   The search attribute 506 and the attribute value 507 are search condition attributes, and the search condition “search attribute = attribute value” of the search history information is stored. The search attribute 506 stores search attributes that constitute a search condition. The attribute value 507 stores an attribute value corresponding to the search attribute that constitutes the search condition. Since these pieces of information are stored and indexed in a so-called relational database, the information processing apparatus can check the latest search history information and the relevance based on the search target based on various search attributes. It is assumed that the search history database is stored in the storage device 106 that functions as a storage unit. Further, since the number of search history information that can be managed according to the storage space of the storage device 106 or the like is limited, when the number of search history information that can be managed is exceeded, the search history with the old search date / time attribute for the excess It shall be automatically deleted from the information.

図5(b)の参照により、本実施形態において各検索属性間の共起頻度を管理するための第2の記憶手段として機能する共起頻度データベースの構成の一例について説明する。
共起頻度とは、ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性と同一の検索属性を持つ検索条件で検索範囲の絞り込みがなされた後の検索履歴情報のうち、ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有するものの頻度である。共起頻度ID551は、共起頻度ID属性であり、その共起頻度情報を特定するIDが格納される。選択済条件552は、選択済条件属性であり、選択された検索条件の検索属性が格納される。頻度553は、頻度属性であり、選択済条件552に格納された検索属性が選択された回数が格納される。共起頻度554は、共起頻度属性であり、選択済条件552に格納された検索属性と同一系列内で選択された他の検索属性、およびその選択された回数が共起頻度リスト情報として格納される。これらの情報はいわゆるリレーショナルデータベースに格納され、索引化されているので、情報処理装置は、検索属性に基づいて同一系列内で共起する検索属性間の関連性を調べることができる。なお、共起頻度データベースは、記憶手段として機能する記憶装置106等に格納されているものとする。
With reference to FIG. 5B, an example of the configuration of a co-occurrence frequency database functioning as a second storage unit for managing the co-occurrence frequency between the search attributes in the present embodiment will be described.
The co-occurrence frequency is the search condition currently selected by the user in the search history information after the search range is narrowed down by the search condition having the same search attribute as the search attribute constituting the search condition currently selected by the user. The frequency of those having in common other search attributes different from the search attributes constituting the. The co-occurrence frequency ID 551 is a co-occurrence frequency ID attribute, and an ID for specifying the co-occurrence frequency information is stored. The selected condition 552 is a selected condition attribute and stores the search attribute of the selected search condition. The frequency 553 is a frequency attribute, and stores the number of times the search attribute stored in the selected condition 552 is selected. The co-occurrence frequency 554 is a co-occurrence frequency attribute, and other search attributes selected in the same series as the search attribute stored in the selected condition 552 and the number of times of selection are stored as co-occurrence frequency list information. Is done. Since these pieces of information are stored and indexed in a so-called relational database, the information processing apparatus can check the relationship between search attributes that co-occur within the same series based on the search attributes. It is assumed that the co-occurrence frequency database is stored in the storage device 106 that functions as a storage unit.

図6の参照により、本実施形態に係る情報処理装置の動作、具体的にはプログラムに基づくCPUの処理手順の一例を示すフローチャートについて説明する。   With reference to FIG. 6, an operation of the information processing apparatus according to the present embodiment, specifically, a flowchart illustrating an example of a CPU processing procedure based on a program will be described.

ステップS601において、CPU101は、システムの初期化処理を実行する。ここで、システムの初期化処理において、CPU101は、各種パラメータの初期化を行うが、これは、初期画面の表示等を行うための処理である。   In step S601, the CPU 101 executes a system initialization process. Here, in the system initialization process, the CPU 101 initializes various parameters, which is a process for displaying an initial screen and the like.

ステップS602において、CPU101は、ボタン押下等の入力装置104からの何らかのイベントが発生するまで待機する。そして、イベントが発生すると、ステップS603において、CPU101がイベントを判別する。ステップS604において、各種イベントに対応した処理を実行する。後述の図7における検索条件セット提示処理がこの処理の一つとなる。他の処理としては、詳細は記述されないが、検索条件候補選択処理、検索条件リセット処理、データ管理処理、データ属性変更処理等がある。   In step S602, the CPU 101 waits until an event from the input device 104 such as a button press occurs. When an event occurs, the CPU 101 determines the event in step S603. In step S604, processing corresponding to various events is executed. A search condition set presentation process in FIG. 7 described later is one of the processes. Other processes include search condition candidate selection processing, search condition reset processing, data management processing, data attribute change processing, and the like, although details are not described.

ステップS605において、CPU101は、上記の各処理の処理結果や処理終了を通知し、対応する画面を各処理の指示に従って表示する。ステップS605の処理は、エラーがあった場合のエラー表示処理や、正常な処理が行なわれた場合に、予め設定されている表示データの画面表示への反映等の処理である。   In step S605, the CPU 101 notifies the processing result of each of the above processes and the end of the process, and displays a corresponding screen according to the instruction of each process. The process of step S605 is an error display process when there is an error, or a process of reflecting preset display data on the screen display when a normal process is performed.

図7の参照により、ステップS604の一部である検索条件セット提示処理の詳細を示したフローチャートについて説明する。   With reference to FIG. 7, a flowchart showing details of the search condition set presentation process which is a part of step S604 will be described.

ステップS701において、CPU101は、検索対象となる画像集合を決定する。CPU101は、検索範囲に含まれる画像集合として、画像データベースにある画像全体を検索対象としてもよい。また、CPU101は、既に実行された検索結果が表示装置105等に表示され、絞り込み検索がユーザによって指示されている場合にはその絞り込まれた検索結果である画像集合を指定画像集合として検索対象としてもよい。   In step S701, the CPU 101 determines an image set to be searched. The CPU 101 may search for the entire image in the image database as an image set included in the search range. In addition, the CPU 101 displays the already executed search result on the display device 105 or the like, and when the refinement search is instructed by the user, the image set that is the refined search result is set as a search target as the designated image set. Also good.

ステップS702において、抽出手段として機能するCPU101は、後述の図8における検索履歴データベースあるいは検索対象から、提示する検索条件候補を生成するための検索属性を抽出する。   In step S702, the CPU 101 functioning as an extraction unit extracts search attributes for generating search condition candidates to be presented from a search history database or search target in FIG.

ステップS703において、CPU101は、抽出された属性のうち、ある属性を選択する。ステップS704において、生成手段として機能するCPU101は、図9で後述するように、選択された属性についての検索条件候補を検索条件候補テーブル中に生成する。検索条件候補生成が終了すると、ステップS705において、CPU101は、全ての属性を処理したか否かを確認する。CPU101は、未処理の属性があるときはステップS706において次の属性を選択し、ステップS703にループする。ステップS705において全ての属性が処理終了している場合は、決定手段として機能するCPU101は、ステップS707に進み、検索条件候補テーブル上に作成された検索条件セット(検索条件候補一組)群を図8で後述する提示順スコアの順にソートする。ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有する前記検索条件候補を一組として画面上に提示する順位を決定する。   In step S703, the CPU 101 selects a certain attribute from the extracted attributes. In step S704, the CPU 101 functioning as a generation unit generates a search condition candidate for the selected attribute in the search condition candidate table, as will be described later with reference to FIG. When the search condition candidate generation is completed, in step S705, the CPU 101 confirms whether or not all attributes have been processed. If there is an unprocessed attribute, the CPU 101 selects the next attribute in step S706 and loops to step S703. If all attributes have been processed in step S705, the CPU 101 functioning as a determination unit proceeds to step S707, and displays the search condition set (search condition candidate set) group created on the search condition candidate table. 8 is sorted in the order of the presentation order score described later. The order in which the search condition candidates having in common other search attributes different from the search attributes constituting the search condition currently selected by the user are presented as a set on the screen is determined.

ステップS708において、CPU101は、検索条件セット群からソートされた先頭の検索条件セットを、提示する検索条件候補とする。ステップS709において、設定手段として機能するCPU101は、提示する検索条件セットを表示データに設定し、リターンする。   In step S708, the CPU 101 sets the first search condition set sorted from the search condition set group as a search condition candidate to be presented. In step S709, the CPU 101 functioning as a setting unit sets the search condition set to be presented as display data, and returns.

図8の参照により、ステップS702においての検索属性抽出の処理の詳細を示したフローチャートについて説明する。   A flowchart showing details of the search attribute extraction process in step S702 will be described with reference to FIG.

ステップS801において、CPU101は、検索履歴データベースに、現在絞り込み検索が継続中の検索履歴情報以外に、過去に行われた検索の結果を示す検索履歴情報が存在するか否かを確認する。具体的には検索履歴データベースから子履歴ID属性が0である検索履歴情報を検索することでその存在の有無を確認する。子履歴ID属性が0である検索履歴情報は、絞込み検索が終了していることを示すため、過去に行われた検索の結果を示す検索履歴情報が存在すると判断できる。そして、過去の検索履歴情報が存在しない場合は、ステップS806において検索範囲に含まれる画像集合内で使用されている検索属性候補を抽出する。ここで、画像データベース全体では存在する属性であっても、その部分集合である指定の画像集合では存在しない場合があり、そのような検索属性は予め除外されることになる。ステップS806で検索属性を抽出後、CPU101は、リターンする。   In step S <b> 801, the CPU 101 confirms whether or not search history information indicating the results of searches performed in the past exists in the search history database, in addition to the search history information that is currently being refined. Specifically, the presence / absence of existence is confirmed by searching the search history database for search history information having a child history ID attribute of 0. Since the search history information whose child history ID attribute is 0 indicates that the refined search has been completed, it can be determined that there is search history information indicating the results of searches performed in the past. If there is no past search history information, search attribute candidates used in the image set included in the search range are extracted in step S806. Here, even if an attribute exists in the entire image database, it may not exist in a designated image set that is a subset thereof, and such a search attribute is excluded in advance. After extracting the search attributes in step S806, the CPU 101 returns.

CPU101は、ステップS801において、過去の検索履歴情報が存在する場合は、ステップS802へ進む。ステップS802において、現在絞り込み検索が継続中であるか否かを確認する。これは、検索履歴データベースにおいて選択済、すなわち子履歴ID属性が未設定である検索履歴情報が存在するか否かを確認することにより判断する。つまり、子履歴ID属性が未設定である検索履歴情報が存在する場合、現在絞り込み検索が継続中であると判断される。   If there is past search history information in step S801, the CPU 101 proceeds to step S802. In step S802, it is confirmed whether or not the current narrowing search is ongoing. This is determined by checking whether or not there is search history information that has been selected in the search history database, that is, the child history ID attribute is not set. That is, when there is search history information in which the child history ID attribute is not set, it is determined that the current narrowing search is ongoing.

現在絞り込み検索が継続中ではない場合、CPU101は、ステップS808において、親履歴IDが存在しない検索履歴初期情報である、絞り込み順が第1位の最新の検索履歴情報から検索属性を抽出し、リターンする。なお、絞り込み順が第1位の最新の検索履歴情報は、検索日時が最新のものから順に、検索履歴情報の親履歴ID属性の値を持つ親履歴情報を順にたどり、親履歴ID属性値が0であるもの(親履歴が存在しないもの)を特定することで得られる。   If the current refinement search is not ongoing, the CPU 101 extracts the search attribute from the latest search history information that is the first refinement order and is the search history initial information that does not have a parent history ID in step S808, and returns To do. The latest search history information with the first narrowing-down order follows the parent history information having the value of the parent history ID attribute of the search history information in order from the latest search date and time, and the parent history ID attribute value is It can be obtained by specifying one that is 0 (one that has no parent history).

一方、ステップS802において、現在絞り込み検索が継続中である場合、すなわち選択済の検索履歴情報が存在する場合、ステップS803へ進む。ステップS803において、CPU101は検索履歴データベースから、選択済の検索履歴情報と同じ検索条件を持つ検索履歴情報を抽出する。ステップS804において、抽出された検索履歴情報の有無を確認し、抽出されなかった場合はステップS807へ進む。CPU101は、ステップS807において、選択済の検索属性と共起する検索属性を抽出し、リターンする。共起する検索属性は、共起頻度データベースから共起頻度情報を取得し、同情報の共起頻度属性の値に対応する検索属性の中から未選択のものを抽出することで得られる。   On the other hand, in step S802, if the refined search is currently being continued, that is, if there is selected search history information, the process proceeds to step S803. In step S803, the CPU 101 extracts search history information having the same search conditions as the selected search history information from the search history database. In step S804, the presence / absence of the extracted search history information is confirmed. If not extracted, the process proceeds to step S807. In step S807, the CPU 101 extracts a search attribute that co-occurs with the selected search attribute, and returns. The co-occurrence search attribute is obtained by acquiring co-occurrence frequency information from the co-occurrence frequency database and extracting unselected search attributes corresponding to the value of the co-occurrence frequency attribute of the information.

ステップS804において検索履歴情報が抽出された場合は、ステップS805に進む。ステップS805において、CPU101は、図9で詳述するように、抽出された検索履歴情報を含む系列から検索属性を抽出し、リターンする。   If the search history information is extracted in step S804, the process proceeds to step S805. In step S805, as will be described in detail with reference to FIG. 9, the CPU 101 extracts search attributes from the series including the extracted search history information, and returns.

図9の参照により、ステップS805においての、系列化された検索履歴情報からの検索属性抽出の処理の詳細を示したフローチャートについて説明する。   With reference to FIG. 9, a flowchart showing details of processing for extracting search attributes from the series of search history information in step S805 will be described.

ステップS901において、CPU101は、ステップS803において抽出された選択済の検索履歴情報と同じ検索条件を持つ検索履歴情報を検索日時属性の値で最新のものから時系列順にソートする。そして、ステップS902において検索履歴情報を取得する。   In step S901, the CPU 101 sorts the search history information having the same search condition as the selected search history information extracted in step S803 in chronological order from the latest search date attribute value. In step S902, search history information is acquired.

ステップS903において、CPU101は、取得した検索履歴情報の子履歴ID属性から子履歴情報の存在を確認する。子履歴情報が無い場合、ステップS908へ進む。ステップS908において、全ての抽出された検索履歴情報を処理し終えたか否かを確認し、未処理の検索履歴情報があるときは、ステップS909において次の検索履歴情報を選択し、ステップS902へループする。   In step S903, the CPU 101 confirms the existence of child history information from the child history ID attribute of the acquired search history information. If there is no child history information, the process proceeds to step S908. In step S908, it is confirmed whether or not all extracted search history information has been processed. If there is unprocessed search history information, the next search history information is selected in step S909, and the process loops to step S902. To do.

一方、子履歴情報がある場合、ステップS904に進む。ステップS904において、CPU101は、すべての子履歴情報の検索条件から検索属性を抽出する。そして、ステップS905において、それらの検索属性が現在の絞り込み過程で選択済の検索属性と同一であるか否かを確認する。そして、抽出した全ての検索属性が選択済の検索属性と同一である場合、ステップS906へ進む。ステップS906において、子履歴情報の子履歴ID属性から更に次の子履歴情報の存在を確認し、次の子履歴情報が存在する場合はステップS907において次の子履歴情報を選択し、ステップS904へループする。   On the other hand, if there is child history information, the process proceeds to step S904. In step S904, the CPU 101 extracts search attributes from the search conditions for all child history information. In step S905, it is confirmed whether or not those search attributes are the same as those already selected in the current narrowing process. If all the extracted search attributes are the same as the selected search attributes, the process proceeds to step S906. In step S906, the presence of the next child history information is further confirmed from the child history ID attribute of the child history information. If the next child history information exists, the next child history information is selected in step S907, and the flow advances to step S904. Loop.

一方、ステップS905において、選択済でない検索属性があった場合は、ステップS910へ進む。CPU101は、ステップS910において、選択済みの検索属性を除いた、選択済でない検索属性のみを抽出してリターンする。   On the other hand, if there is a search attribute that has not been selected in step S905, the process proceeds to step S910. In step S910, the CPU 101 extracts only the search attributes that are not selected, excluding the selected search attributes, and returns.

ステップS906において、次の子履歴情報が存在しない場合は、ステップS908へ進む。ステップS908において、全ての抽出された検索履歴情報を処理し終えたか否かを確認し、未処理の検索履歴情報がある場合は前述したようにステップS902へループする。   If the next child history information does not exist in step S906, the process proceeds to step S908. In step S908, it is confirmed whether or not all the extracted search history information has been processed. If there is unprocessed search history information, the process loops to step S902 as described above.

ステップS908において、CPU101は、全ての抽出された検索履歴情報の処理が終了しているときは、ステップS911へ進む。ステップS911において、ステップS806と同様に検索範囲に含まれる画像集合内で使用されている検索属性を抽出し、リターンする。   In step S908, when the processing of all the extracted search history information has been completed, the CPU 101 proceeds to step S911. In step S911, the search attributes used in the image set included in the search range are extracted as in step S806, and the process returns.

図10の参照により、ステップS704においての検索条件候補を生成する処理の詳細を示したフローチャートについて説明する。   With reference to FIG. 10, a flowchart showing details of the processing for generating search condition candidates in step S704 will be described.

ステップ1001において、CPU101は、必要な変数を初期設定する。ステップS1002において、抽出手段として機能するCPU101は、検索対象である画像集合において検索属性の属性値として出現するものを検索属性に対する属性値の候補として抽出する。ステップS1003において、CPU101は、検索対象である検索属性の属性値の候補のうちからある属性値を一つ取り出す。ステップS1004において、CPU101は、画像集合内で検索条件「検索属性=属性値」となる件数を求め、ヒット率を算出する。   In step 1001, the CPU 101 initializes necessary variables. In step S <b> 1002, the CPU 101 functioning as an extraction unit extracts, as an attribute value candidate for the search attribute, an item that appears as an attribute value of the search attribute in the image set to be searched. In step S <b> 1003, the CPU 101 extracts one attribute value from the search attribute candidate attribute values to be searched. In step S1004, the CPU 101 calculates the hit rate by obtaining the number of search conditions “search attribute = attribute value” in the image set.

ステップS1005において、CPU101は、検索条件候補である「検索属性」と「属性値」、算出されたヒット率とを検索条件候補テーブル内に格納する。ステップS1006において、CPU101は、全ての属性値の候補を処理し終えたか否かを確認し、未処理の属性値があるときはステップS807において次の属性値を取得し、ステップS803にループする。ステップS1006において、CPU101は、全ての属性値の処理が終了しているときは、ステップS1008へ進む。ステップS1008において、検索条件セット内の検索属性と選択済みの検索属性との共起頻度を共起頻度データベースから取得し、共起頻度が高い順に提示順スコアとして検索条件候補テーブルに格納する。ここで、絞り込み過程でない場合、あるいは共起頻度が存在しない場合は、検索条件セット内の各対象集合内ヒット率に対して、その二乗平均を算出する。そして、その二乗平均を提示順スコアとして検索条件候補テーブルに格納する。提示順スコアを検索条件候補テーブルに格納後、CPU101は、リターンする。   In step S1005, the CPU 101 stores “search attribute” and “attribute value”, which are search condition candidates, and the calculated hit rate in the search condition candidate table. In step S1006, the CPU 101 confirms whether or not all candidate attribute values have been processed. If there is an unprocessed attribute value, the CPU 101 acquires the next attribute value in step S807 and loops to step S803. In step S1006, when the processing of all attribute values has been completed, the CPU 101 proceeds to step S1008. In step S1008, the co-occurrence frequency of the search attribute in the search condition set and the selected search attribute is acquired from the co-occurrence frequency database, and stored in the search condition candidate table as a presentation order score in descending order of the co-occurrence frequency. Here, when it is not a narrowing-down process or when there is no co-occurrence frequency, the mean square is calculated for each target set hit rate in the search condition set. Then, the mean square is stored in the search condition candidate table as a presentation order score. After storing the presentation order score in the search condition candidate table, the CPU 101 returns.

本実施形態によれば、絞り込み検索中においても検索履歴から選択済の検索条件と共起しやすい検索条件候補を生成して提示するので、ユーザ所望の検索条件を選択することが容易となり、効率のよい検索が可能となる。
(第2実施形態)
第1実施形態では、検索履歴データベースから選択済みの検索条件を含む最新の系列を選択し、系列からは選択済み検索条件の次の絞り込み順の検索履歴情報の検索属性を抽出している。
According to the present embodiment, search condition candidates that are likely to co-occur with the selected search condition are generated and presented from the search history even during the refined search, so that it becomes easy to select the user-desired search condition and improve efficiency. A good search is possible.
(Second Embodiment)
In the first embodiment, the latest series including the selected search condition is selected from the search history database, and the search attribute of the search history information in the next narrowing-down order of the selected search condition is extracted from the series.

一方、本実施形態では、CPU101は、検索履歴データベースから選択済みの検索条件を含む最新の系列だけでなく、記憶されているすべての系列を選択してもよい。あるいは、最新から一つ以上の任意の系列に限定して選択してもよい。また検索中のユーザによって選択された検索履歴情報からなる系列に限定してもよい。   On the other hand, in the present embodiment, the CPU 101 may select not only the latest series including the selected search condition from the search history database, but also all stored series. Alternatively, selection may be limited to one or more arbitrary series from the latest. Moreover, you may limit to the series which consists of the search history information selected by the user in search.

またCPU101は、系列の中の選択済みの検索条件の、次の絞り込み順の検索履歴情報だけから検索属性を抽出するのではなく、すべての検索履歴情報から抽出してもよい。あるいは、すべての検索履歴情報から絞り込み効果の高い検索条件の検索属性のみを抽出してもよい。あるいは、共起頻度データベースの情報に基づいて選択済みの検索属性と高い頻度で共起する検索属性のみを抽出してもよい。   The CPU 101 may extract the search attributes from all the search history information instead of extracting the search attributes only from the search history information in the next narrowing order of the selected search conditions in the series. Or you may extract only the search attribute of the search condition with a high narrowing-down effect from all the search history information. Alternatively, only search attributes that co-occur with a selected search attribute based on information in the co-occurrence frequency database may be extracted.

また、検索属性から検索条件候補を生成する際に検索範囲に含まれる画像集合において指定された検索属性の属性値として出現するものを候補としてすべて抽出しているが、記憶装置106等に記憶された検索履歴情報に存在するものに限定してもよい。   Further, when generating search condition candidates from search attributes, all appearing as attribute values of search attributes specified in the image set included in the search range are extracted as candidates, but stored in the storage device 106 or the like. It may be limited to those existing in the search history information.

またCPU101は、生成した検索条件候補の中からソートされた先頭の検索条件セットのみを提示する候補としているが、一つ以上の検索属性の異なる検索条件セットを提示する候補としてもよい。   The CPU 101 is a candidate for presenting only the first search condition set sorted from the generated search condition candidates, but may be a candidate for presenting one or more search condition sets having different search attributes.

また、第1実施形態での検索条件は何れも「検索属性=属性値」という同値条件を用いていたが、CPU101は、日付等の数量で表現される検索属性の場合は同値条件以外の範囲指定条件を提示するようにしてもよい。   Further, although the search condition in the first embodiment uses the equivalence condition “search attribute = attribute value”, the CPU 101 determines a range other than the equivalence condition in the case of a search attribute expressed by a quantity such as a date. The specified condition may be presented.

また、CPU101は、以上の系列の選択方法、検索属性の抽出方法、および検索条件候補の生成、提示候補決定方法を組み合わせて使用してもよい。
(その他の実施形態)
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Further, the CPU 101 may use a combination of the above series selection method, search attribute extraction method, search condition candidate generation, and presentation candidate determination method.
(Other embodiments)
The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and a computer (or CPU, MPU, or the like) of the system or apparatus reads the program. It is a process to be executed.

Claims (5)

画像集合に含まれる画像を分類するための検索属性候補と、前記検索属性候補に対応し前記画像の内容を示す属性値の候補とを、ユーザ操作の検索履歴を示す検索履歴情報の中から抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記検索属性候補から検索属性を取得し、前記抽出手段により抽出された前記属性値の候補から属性値を取得し、前記検索属性と前記属性値との組み合わせにより構成される検索条件候補を生成する生成手段と、
ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有する前記検索条件候補を一組として画面上に提示する順位を決定する決定手段と、
前記決定手段により決められた順に、前記検索条件候補の前記一組を前記画面上に提示するためのデータとして設定する設定手段と、
前記設定手段により設定された前記順位に従って、前記検索条件候補を前記画面上に提示する提示手段と、
前記提示手段により提示された前記画面を介した、ユーザ操作による前記検索条件の選択に基づき検索範囲を絞り込む絞込み手段と、
前記絞込み手段による前記検索範囲の絞込みの際に、前記ユーザ操作により選択された複数の検索条件を、当該ユーザ操作の検索履歴を示す前記検索履歴情報として関連付ける関連付け手段と、
前記関連付け手段により関連付けられた前記検索履歴情報を記憶する第1の記憶手段とを備え、
前記決定手段は、ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性と同一の検索属性を持つ検索条件で前記検索範囲の絞り込みがなされた後の前記検索履歴情報のうち、前記ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有するものの頻度が高い順に前記順位を決定し、
前記抽出手段は、前記第1の記憶手段に記憶された前記検索履歴情報のうち、前記絞込み手段による前記検索範囲の絞り込みがなされた後の検索履歴情報から、前記検索条件を構成する前記検索属性候補と前記属性値の候補とを抽出することを特徴とする情報処理装置。
Extraction of search attribute candidates for classifying images included in an image set and candidate attribute values corresponding to the search attribute candidates and indicating the contents of the image from search history information indicating a search history of user operations Extraction means to
A search attribute is obtained from the search attribute candidate extracted by the extraction means, an attribute value is obtained from the attribute value candidate extracted by the extraction means, and is configured by a combination of the search attribute and the attribute value. Generating means for generating search condition candidates,
A determination means for determining a ranking for presenting the search condition candidates on the screen as a set having the other search attributes different from the search attributes constituting the search conditions currently selected by the user;
Setting means for setting the set of search condition candidates as data for presenting on the screen in the order determined by the determining means;
Presenting means for presenting the search condition candidates on the screen according to the order set by the setting means;
Narrowing means for narrowing down the search range based on the selection of the search condition by a user operation via the screen presented by the presenting means;
Association means for associating a plurality of search conditions selected by the user operation as the search history information indicating a search history of the user operation when the search range is narrowed by the narrowing means;
First storage means for storing the search history information associated by the association means;
The determination means includes the search history information after the search range is narrowed down by the search condition having the same search attribute as the search attribute constituting the search condition currently selected by the user. The ranking is determined in descending order of the frequency of those having other search attributes different from the search attributes constituting the search condition,
The extraction means includes the search attribute constituting the search condition from search history information after the search range is narrowed down by the narrowing means out of the search history information stored in the first storage means. An information processing apparatus that extracts candidates and candidates for the attribute value.
ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性と同一の検索属性を持つ検索条件で前記検索範囲の絞り込みがなされた後の前記検索履歴情報のうち、前記ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有するものの頻度を記憶する第2の記憶手段とを更に備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。   Of the search history information after the search range is narrowed down with the search condition having the same search attribute as the search attribute constituting the search condition currently selected by the user, the search condition currently selected by the user is configured The information processing apparatus according to claim 1, further comprising: a second storage unit that stores a frequency of a common search attribute different from the search attribute. 前記抽出手段は、前記頻度が高い順に、前記検索属性候補を抽出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the extraction unit extracts the search attribute candidates in descending order of the frequency. 抽出手段が、画像集合に含まれる画像を分類するための検索属性候補と、前記検索属性候補に対応し前記画像の内容を示す属性値の候補とを、ユーザ操作の検索履歴を示す検索履歴情報の中から抽出する抽出工程と、
生成手段が、前記抽出工程により抽出された前記検索属性候補から検索属性を取得し、前記抽出工程により抽出された前記属性値の候補から属性値を取得し、前記検索属性と前記属性値との組み合わせにより構成される検索条件候補を生成する生成工程と、
決定手段が、ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有する前記検索条件候補を一組として画面上に提示する順位を決定する決定工程と、
設定手段が、前記決定工程により決められた順に、前記検索条件候補の前記一組を前記画面上に提示するためのデータとして設定する設定工程と、
提示手段が、前記設定工程により設定された前記順位に従って、前記検索条件候補を前記画面上に提示する提示工程と、
絞込み手段が、前記提示工程により提示された前記画面を介した、ユーザ操作による前記検索条件の選択に基づき検索範囲を絞り込む絞込み工程と、
関連付け手段が、前記絞込み工程による前記検索範囲の絞込みの際に、前記ユーザ操作により選択された複数の検索条件を、当該ユーザ操作の検索履歴を示す前記検索履歴情報として関連付ける関連付け工程と、
第1の記憶手段が、前記関連付け工程により関連付けられた前記検索履歴情報を記憶する第1の記憶工程とを備え、
前記決定工程は、ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性と同一の検索属性を持つ検索条件で前記検索範囲の絞り込みがなされた後の前記検索履歴情報のうち、前記ユーザが現在選択した検索条件を構成する検索属性とは異なる他の検索属性を共通に有するものの頻度が高い順に前記順位を決定し、
前記抽出工程は、前記第1の記憶手段に記憶された前記検索履歴情報のうち、前記絞込み工程による前記検索範囲の絞り込みがなされた後の検索履歴情報から、前記検索条件を構成する前記検索属性候補と前記属性値の候補とを抽出することを特徴とする情報処理方法。
Search history information indicating a search history of user operations, wherein the extraction means classifies search attribute candidates for classifying images included in the image set, and attribute value candidates corresponding to the search attribute candidates and indicating the contents of the image. An extraction process for extracting from the inside,
The generation unit acquires a search attribute from the search attribute candidate extracted by the extraction step, acquires an attribute value from the attribute value candidate extracted by the extraction step, and sets the search attribute and the attribute value A generation step of generating search condition candidates configured by the combination;
A determining step for determining the order in which the search condition candidates that have other search attributes in common with the search attributes constituting the search condition currently selected by the user are presented on the screen as a set;
A setting step in which the setting means sets the set of search condition candidates as data for presenting on the screen in the order determined by the determination step;
A presenting step of presenting the search condition candidates on the screen according to the order set by the setting step;
A narrowing-down process for narrowing down a search range based on selection of the search condition by a user operation via the screen presented in the presenting step,
An associating unit associating a plurality of search conditions selected by the user operation as the search history information indicating the search history of the user operation when narrowing down the search range by the narrowing step;
A first storage unit that stores the search history information associated by the association step;
The determination step includes the search history information selected by the user among the search history information after the search range is narrowed down by the search condition having the same search attribute as the search attribute constituting the search condition currently selected by the user. The ranking is determined in descending order of the frequency of those having other search attributes different from the search attributes constituting the search condition,
The extraction step includes the search attribute constituting the search condition from the search history information after the search range is narrowed down by the narrowing step among the search history information stored in the first storage unit. An information processing method, wherein a candidate and a candidate for the attribute value are extracted.
請求項4に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。   A program for causing a computer to execute the information processing method according to claim 4.
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