JP2013061856A - 情報検索装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検索を行った場所に関わらず、入力した検索条件に対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示する。
【解決手段】クエリを入力した端末の種別毎にクエリログをＰＣクエリログＤＢ１４及び携帯端末クエリログＤＢ１５に記憶する。場所依存度推定部１１で、携帯端末クエリログＤＢ１５及びＰＣクエリログＤＢ１４各々における入力クエリの出現回数、並びにクエリログ各々における全クエリの出現回数を抽出し、入力クエリの出現比率Ｔ、及び全クエリの出現比率Ｋを算出して比較することにより、入力場所に依存する検索結果を返すべき（場所依存度が高い）か、入力場所に依存しない検索結果を返すべき（場所依存度が低い）かを示す場所依存度を推定し、場所依存度が高い場合には、場所考慮検索部１２で入力クエリ及び入力場所を用いた検索を行い、場所依存度が低い場合には、非場所考慮検索部１３で入力クエリを用いた検索を行う。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報検索装置、方法、及びプログラムに係り、特に、ユーザから入力された検索条件をキーとして情報を検索する情報検索装置、方法、及びプログラムに関する。

従来、携帯端末などの移動体端末向けに、場所を考慮した検索結果を返す検索エンジンが提案されている（例えば、非特許文献１）。非特許文献１記載の検索エンジンでは、例えば、ある地点で情報を検索する際の検索条件（以下、「クエリ」という）となる単語「ラーメン」で検索を行うと、検索を行った地点を考慮し、検索を行った地点周辺の「ラーメン」に関する文書を検索結果として出力する。

一方で、検索を行った場所を考慮しない検索結果を返す検索エンジンも提案されている（例えば、非特許文献２）。非特許文献２記載の検索エンジンでは、どんなクエリであっても、場所を考慮することなく検索を行って、検索結果を出力する。

また、上記のような場所を考慮した検索結果を返す検索エンジンと場所を考慮しない検索結果を返す検索エンジンとを自動的に切り替える手法としては、例えば、ユーザの場所（クエリが入力された場所）によって、いずれかの検索エンジンに切り替える方法が考えられる。

安田宜仁、戸田浩之、"検索位置のごく周辺を対象とした地理情報検索"、人口知能学会論文誌、Ｖｏｌ２３、Ｎｏ５、ｐｐ３６４−３７３、２００８年７月 竹野浩、井上孝史、"分散型高速情報収集／全文検索システム ＩｎｆｏＢｅｅ／Ｅｖａｎｇｅｌｉｓｔ"、ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ、ｖｏｌ．５２、ｎｏ．２、 ２００３

しかし、検索を行った場所によって、検索エンジンを自動的に切り替えるような手段をとった場合、外出先だからといって必ずしも場所に応じた検索が行いたいとは限らず、また、自宅だからといって必ずしも場所を考慮しない検索が行いたいとは限らない。つまり、外出先で場所に依存しないクエリを入力した際に、場所を考慮した検索結果が出力されてしまい、ユーザの求める検索結果を提示できない場合がある、という問題がある。同様に、自宅にいたとしても、自宅周辺の情報を検索するためのクエリを入力した際に、場所を考慮しない検索結果が出力されてしまい、ユーザの求める検索結果を提示できない場合がある、という問題がある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、検索を行った場所に関わらず、入力した検索条件に対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる情報検索装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の情報検索装置は、情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定する推定手段と、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索する第１検索手段と、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する第２検索手段と、を含んで構成されている。

本発明の情報検索装置によれば、推定手段が、情報を検索するために過去に入力された検索条件と検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定する。携帯端末から行われた検索は外出先からの検索であると推定でき、固定端末から行われた検索は自宅や会社からの検索であると推定できる。自宅や会社からよりも外出先からの方が、入力場所に依存する検索が行われる場合が多いことに着目して、検索条件と端末情報との履歴に基づいて、入力場所に依存する検索を行うか否かを推定するものである。

そして、第１検索手段は、推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存すると推定された場合に、今回入力された検索条件及び入力場所を用いて情報を検索する。一方、第２検索手段は、推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存しないと推定された場合に、今回入力された検索条件を用いて情報を検索する。

このように、検索条件と端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存するか否かを推定し、推定結果に応じて、入力場所を用いた検索を行うか、入力場所を用いない検索を行うかを選択するため、検索を行った場所に関わらず、入力した検索条件に対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。

また、前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。これにより、入力された検索条件が、入力場所に依存する検索結果を返すべきものか、入力場所に依存しない検索結果を返すべきものかを、より精度良く推定することができる。

また、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。これにより、入力された検索条件が、入力場所に依存する検索結果を返すべきものか、入力場所に依存しない検索結果を返すべきものかを、より精度良く推定することができる。

また、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、前記第１検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記第２検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索することができる。これにより、検索条件と端末情報との履歴に基づいた推定が行えない場合でも、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存するか否かを推定することができる。

また、本発明の情報検索方法は、推定手段と、第１検索手段と、第２検索手段とを含む情報検索装置における情報検索方法であって、推定手段は、情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定し、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合には、前記第１検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合には、前記第２検索手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する方法である。

また、前記情報検索方法において、前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。

また、前記情報検索方法において、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定することができる。

また、前記情報検索方法において、前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合には、前記第１検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合には、前記第２手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索することができる。

また、本発明の情報検索プログラムは、コンピュータを、上記の情報検索装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。

以上説明したように、本発明の情報検索装置、方法、及びプログラムによれば、検索条件と端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が入力場所に依存するか否かを推定し、推定結果に応じて、入力場所を用いた検索を行うか、入力場所を用いない検索を行うかを選択するため、検索を行った場所に関わらず、入力した検索条件に対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる、という効果が得られる。

本実施の形態の情報検索装置の機能的構成を示すブロック図である。 第１の実施の形態の情報検索装置における情報検索処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 クエリログの一例を示す図である。 端末種別属性ＤＢの一例を示す図である。 ＰＣクエリログＤＢの一例を示す図である。 携帯端末クエリログＤＢの一例を示す図である。 携帯端末クエリログＤＢから抽出された入力クエリ及び全クエリの出現回数の一例を示す図である。 ＰＣクエリログＤＢから抽出された入力クエリ及び全クエリの出現回数の一例を示す図である。 第２の実施の形態の情報検索装置における情報検索処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 第３の実施の形態の情報検索装置における情報検索処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 第４の実施の形態の情報検索装置における情報検索処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

第１の実施の形態に係る情報検索装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する情報検索処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータで構成されている。

このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、場所依存度推定部１１、場所考慮検索部１２、及び非場所考慮検索部１３を含んだ構成で表すことができる。

場所依存度推定部１１は、今回入力されたクエリ（以下、「入力クエリ」ともいう）が場所に依存した検索結果を返すべきものか（１：場所依存度が高い）、場所に依存しない検索結果を返すべきものか（０：場所依存度が低い）を示す場所依存度を推定する。場所依存度の推定には、クエリログを用いる。クエリログとは、情報検索装置１０へアクセスした端末（クエリを入力した端末）、クエリを入力した時間、入力されたクエリなどの情報を蓄積したものである。このクエリログから、外出先で検索されたと推定される入力クエリの出現回数、自宅等から検索されたと推定される入力クエリの出現回数、外出先で検索されたと推定される全クエリの出現回数、自宅等から検索されたと推定される全クエリの出現回数を抽出する。場所に依存しない検索結果を返すべきクエリは、外出先（携帯端末）よりも自宅等（パーソナルコンピュータ（ＰＣ））で検索を行う際に入力される方が多いという点に着目して、上記のように抽出された出現回数の比率等を用いて、場所依存度を推定する。なお、「自宅等」には、自宅だけでなく会社や学校等を含み、「自宅等で検索を行う場合」とは、このような自宅、会社、学校等に設置されたＰＣのような固定端末で検索を行う場合である。

場所考慮検索部１２は、場所依存度推定部１１の推定結果が“１”の場合（場所依存度が高い場合）に、入力クエリが入力された場所（入力場所）を考慮した検索結果を返す。検索方法としては、例えば、非特許文献１のような従来既知の方法を用いることができる。

非場所考慮検索部１３は、場所依存度推定部１１の推定結果が“０”の場合（場所依存度が低い場合）に、入力場所を考慮しない検索結果を返す。検索方法としては、例えば、非特許文献２のような従来既知の方法を用いることができる。

次に、図２を参照して、第１の実施の形態の情報検索装置１０において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。

ステップ１００で、例えば、図３に示すようなクエリログから、図４に示すような端末種別属性データベース（ＤＢ）を参照して、種別が“ＰＣ”の端末から検索されたクエリログを抽出する。そして、抽出したクエリログを、例えば、図５に示すようなＰＣクエリログＤＢ１４に記憶する。同様に、クエリログから、端末種別属性ＤＢを参照して、種別が“携帯（携帯端末）”の端末から検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば、図６に示すような携帯端末クエリログＤＢ１５に記憶する。

次に、ステップ１０２で、入力クエリが過去に外出先と思われる場所での検索時に入力された回数として、携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数を抽出する。同様に、入力クエリが過去に自宅等と思われる場所での検索時に入力された回数として、ＰＣクエリログＤＢ１４における入力クエリの出現回数を抽出する。また、携帯端末クエリログＤＢ１５及びＰＣクエリログＤＢ１４各々における、全クエリの出現回数を抽出する。携帯端末クエリログＤＢ１５における全クエリの出現回数は、携帯端末クエリログＤＢ１５内のクエリログの総数であり、ＰＣクエリログＤＢ１４における全クエリの出現回数は、ＰＣクエリログＤＢ１４内のクエリログの総数である。携帯端末クエリログＤＢ１５から抽出された入力クエリ及び全クエリの出現回数の一例を図７に、ＰＣクエリログＤＢ１４から抽出された入力クエリ及び全クエリの出現回数の一例を図８に示す。

次に、ステップ１０４で、入力クエリの出現比率Ｔ、及び全クエリの出現比率Ｋを算出する。出現比率は、「携帯端末クエリログＤＢ１５での出現回数／ＰＣクエリログＤＢ１４中での出現回数」で算出することができる。図７及び図８の例で、入力クエリ「ラーメン」とすると、入力クエリの出現比率Ｔ＝３００／２００、全クエリの出現比率Ｋ＝１０００／１０００００００となる。

この入力クエリの出現比率Ｔと、全クエリの出現比率Ｋとの比較により、場所依存度について以下のことが言える。
・Ｋ ＞ Ｔ → 場所依存度低い
・Ｋ ＜ Ｔ → 場所依存度高い
・Ｋ ＝ Ｔ → どちらとも言えない

次に、ステップ１０４で、入力クエリの出現比率Ｔが全クエリの出現比率Ｋより大きいか否かを判定する。Ｋ＜Ｔの場合には、場所依存度が高いと判定することができるため、ステップ１０８へ移行して、場所依存度の推定結果として“１”を出力する。一方、Ｋ≧Ｔの場合には、場所依存度が高いとは言えないため、ステップ１１０へ移行して、場所依存度の推定結果として“０”を出力する。

次に、ステップ１１２で、上記ステップ１０８または１１０で出力された場所依存度が“１”か否かを判定する。場所依存度が“１”の場合には、ステップ１１４へ移行して、入力クエリが入力された検索場所を考慮して、情報検索を行う。例えば、入力クエリを入力した端末の位置情報を取得して、その位置情報及び入力クエリを検索条件として情報検索を行い、検索結果を出力して、処理を終了する。

一方、場所依存度が“０”の場合には、ステップ１１６へ移行して、入力クエリが入力された検索場所を考慮しないで、情報検索を行う。例えば、入力クエリを入力した端末の位置情報を取得することなく、入力クエリのみを検索条件として情報検索を行い、検索結果を出力して、処理を終了する。

以上説明したように、第１の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログにおける入力クエリの出現比率と全クエリの出現比率とを比較することにより、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか、場所に依存しない検索結果を返すべきものかを示す場所依存度を推定し、推定された場所依存度に応じた情報検索を行うため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。

次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態の情報検索装置について、第１の実施の形態の情報検索装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

第２の実施の形態の情報検索装置２０を構成するコンピュータは、機能的には、図１に示すように、場所依存度推定部２１、場所考慮検索部１２、及び非場所考慮検索部１３を含んだ構成で表すことができる。

場所依存度推定部２１は、第１の実施の形態の場所依存度推定部１１と同様に、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか（１：場所依存度が高い）、場所に依存しない検索結果を返すべきものか（０：場所依存度が低い）を示す場所依存度を推定する。

また、場所依存度推定部２１は、ＰＣクエリログＤＢ１４及び携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数がいずれも０であるか否かを確認する。入力クエリの出現回数が０の場合には、端末種別属性ＤＢを用いて、入力クエリが入力された端末の種別を抽出する。抽出した端末の種別が“携帯”の場合には、推定結果“１”（場所依存度が高い）を出力し、端末の種別が“ＰＣ”の場合には、推定結果“０”（場所依存度が低い）を出力する。なお、ここでは、入力クエリの出現回数が０の場合に、端末の種別を抽出することとしたが、入力クエリの出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、端末の種別を抽出するようにしてもよい。

次に、図９を参照して、第２の実施の形態の情報検索装置２０において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。なお、第２の実施の形態における情報処理検索処理について、第１の実施の形態における情報検索処理と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

ステップ１００で、クエリログから、ＰＣから検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図５に示すようなＰＣクエリログＤＢ１４に記憶する。同様に、クエリログから、携帯端末から検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図６に示すような携帯端末クエリログＤＢ１５に記憶する。

次に、ステップ１０２で、携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数、ＰＣクエリログＤＢ１４における入力クエリの出現回数、及び携帯端末クエリログＤＢ１５及びＰＣクエリログＤＢ１４各々における全クエリの出現回数を抽出する。

次に、ステップ２００で、ＰＣクエリログＤＢ１４及び携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数がいずれも０であるか否かを判定する。入力クエリの出現回数が０ではない場合には、ステップ１０４へ移行して、以下第１の実施の形態と同様に、場所依存度を推定して、場所依存度に応じた情報検索を行う。一方、入力クエリの出現回数が０の場合には、ステップ２０２へ移行する。

ステップ２０２では、端末種別属性ＤＢを用いて、入力クエリが入力された端末の種別を抽出する。次に、ステップ２０４で、上記ステップ２０２で抽出された端末の種別が“携帯”か否かを判定する。端末の種別が“携帯”の場合には、携帯端末から実行された検索は、場所依存度が高いと判定することができるため、ステップ１０８へ移行して、場所依存度の推定結果として“１”を出力する。一方、端末の種別が“ＰＣ”の場合には、ＰＣから実行された検索は、携帯端末から実行された検索と比較して場所依存度が高いとは言えないため、ステップ１１０へ移行して、場所依存度の推定結果として“０”を出力する。

次に、ステップ１１２以降で、第１の実施の形態と同様に、場所依存度に応じた情報検索を行う。

以上説明したように、第２の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログを用いた場所依存度の推定が行えない場合でも、入力クエリを入力した端末の種別に基づいて場所依存度を推定するため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。

次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第３の実施の形態の情報検索装置について、第１の実施の形態の情報検索装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

第３の実施の形態の情報検索装置３０を構成するコンピュータは、機能的には、図１に示すように、場所依存度推定部３１、場所考慮検索部１２、及び非場所考慮検索部１３を含んだ構成で表すことができる。

場所依存度推定部３１は、第１の実施の形態と同様に、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか（１：場所依存度が高い）、場所に依存しない検索結果を返すべきものか（０：場所依存度が低い）を示す場所依存度を推定する。ただし、後述するように、場所依存度の推定手法が第１の実施の形態とは異なる。

次に、図１０を参照して、第３の実施の形態の情報検索装置３０において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。なお、第３の実施の形態における情報処理検索処理について、第１の実施の形態における情報検索処理と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

ステップ１００で、クエリログから、ＰＣから検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図５に示すようなＰＣクエリログＤＢ１４に記憶する。同様に、クエリログから、携帯端末から検索されたクエリログを抽出し、抽出したクエリログを、例えば図６に示すような携帯端末クエリログＤＢ１５に記憶する。

次に、ステップ１０２で、携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数、ＰＣクエリログＤＢ１４における入力クエリの出現回数、及び携帯端末クエリログＤＢ１５及びＰＣクエリログＤＢ１４各々における、全クエリの出現回数を抽出する。

次に、ステップ３００で、入力クエリの、携帯端末クエリログＤＢ１５及びＰＣクエリログＤＢ１４での出現比率に関するポアソン確率を求める。具体的には、入力クエリ“ａ”の携帯端末クエリログＤＢ１５における出現回数をｋ、ＰＣクエリログＤＢ１４における出現回数をｊとし、携帯端末クエリログＤＢ１５及びＰＣクエリログＤＢ１４中の入力クエリの出現回数の和ｔを、ｔ＝ｋ＋ｊとする。また、母比率λを、λ＝携帯端末クエリログＤＢ１５における全クエリの出現回数／ＰＣクエリログＤＢ１４における全クエリの出現回数とする。このときのポアソン確率Ｐは、下記（１）式で求められる。

この入力クエリのポアソン確率Ｐと、予め定めた閾値Ｋとの比較により、場所依存度について以下のようになるとする。
・Ｋ ＞ Ｐ → 場所依存度高い
・Ｋ ＜ Ｐ → 場所依存度低い
・Ｋ ＝ Ｐ → どちらとも言えない

次に、ステップ３０２で、上記ステップ３００で算出した入力クエリのポアソン確率Ｐが閾値Ｋより大きいか否かを判定する。Ｋ＞Ｐの場合には、場所依存度が高いと判定できるため、ステップ１０８へ移行して、場所依存度の推定結果として“１”を出力する。一方、Ｋ≦Ｐの場合には、場所依存度が高いとは言えないため、ステップ１１０へ移行して、場所依存度の推定結果として“０”を出力する。以下、第１の実施の形態と同様に処理して、場所依存度に応じた情報検索を行う。

以上説明したように、第３の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログから得られる入力クエリのポアソン確率と閾値とを比較することにより、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか、場所に依存しない検索結果を返すべきものかを示す場所依存度を推定し、推定された場所依存度に応じた情報検索を行うため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。

次に、第４の実施の形態について説明する。なお、第４の実施の形態の情報検索装置について、第１の実施の形態の情報検索装置１０と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

第４の実施の形態の情報検索装置４０を構成するコンピュータは、機能的には、図１に示すように、場所依存度推定部４１、場所考慮検索部１２、及び非場所考慮検索部１３を含んだ構成で表すことができる。

場所依存度推定部４１は、第３の実施の形態の場所依存度推定部３１と同様に、入力クエリが場所に依存した検索結果を返すべきものか（１：場所依存度が高い）、場所に依存しない検索結果を返すべきものか（０：場所依存度が低い）を示す場所依存度を、入力クエリのポアソン確率に基づいて推定する。

また、場所依存度推定部４１は、第２の実施の形態の場所依存度推定部２１と同様に、ＰＣクエリログＤＢ１４及び携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数がいずれも０の場合には、入力クエリが入力された端末の種別を抽出し、抽出した端末の種別が“携帯”の場合には、推定結果“１”（場所依存度が高い）を出力し、端末の種別が“ＰＣ”の場合には、推定結果“０”（場所依存度が低い）を出力する。

次に、図１１を参照して、第４の実施の形態の情報検索装置４０において実行される情報検索処理ルーチンについて説明する。なお、第４の実施の形態における情報処理検索処理について、第１〜第３の実施の形態における情報検索処理と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

ステップ１００及び１０２で、携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数、ＰＣクエリログＤＢ１４における入力クエリの出現回数、及び携帯端末クエリログＤＢ１５及びＰＣクエリログＤＢ１４各々における全クエリの出現回数を抽出する。

次に、ステップ２００で、ＰＣクエリログＤＢ１４及び携帯端末クエリログＤＢ１５における入力クエリの出現回数がいずれも０であるか否かを判定する。入力クエリの出現回数が０ではない場合には、ステップ３００へ移行して、以下第３の実施の形態と同様に、場所依存度を推定して、場所依存度に応じた情報検索を行う。一方、入力クエリの出現回数が０の場合には、ステップ２０２へ移行して、以下第２の実施の形態と同様に、入力クエリを入力した端末の種別を抽出し、抽出した端末の種別に基づいて場所依存度を推定する。以下、第１の実施の形態と同様に、場所依存度に応じた情報検索を行う。

以上説明したように、第４の実施の形態の情報検索装置によれば、クエリログを用いた場所依存度の推定が行えない場合でも、入力クエリを入力した端末の種別に基づいて場所依存度を推定するため、検索を行った場所に関わらず、入力クエリに対して検索される情報が場所に依存するか否かを反映した検索結果を提示することができる。

なお、上記各実施の形態では、クエリとして１つの単語を用いる場合について説明したが、複数の単語を組み合わせたクエリによる検索の場合にも適用することができる。例えば、クエリとして、「ラーメン」及び「お花見」が入力された場合には、この２つの単語をＡＮＤ条件とする１つのクエリ「ラーメン ＡＮＤ お花見」として扱うことができる。この場合、クエリログから入力クエリの出現回数を抽出する際も、クエリが「ラーメン ＡＮＤ お花見」であるクエリログをカウントするようにするとよい。

また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

また、上述の情報検索装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。

１０、２０、３０、４０ 情報検索装置
１１、２１、３１、４１ 場所依存度推定部
１２ 場所考慮検索部
１３ 非場所考慮検索部
１４ ＰＣクエリログＤＢ
１５ 携帯端末クエリログＤＢ

Claims (9)

1. 情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定する推定手段と、
   前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索する第１検索手段と、
   前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する第２検索手段と、
   を含む情報検索装置。
2. 前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項１記載の情報検索装置。
3. 前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項１記載の情報検索装置。
4. 前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、
   前記第１検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、
   前記第２検索手段は、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合に、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する
   請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の情報検索装置。
5. 推定手段と、第１検索手段と、第２検索手段とを含む情報検索装置における情報検索方法であって、
   推定手段は、情報を検索するために過去に入力された検索条件と該検索条件が入力された端末が携帯端末か固定端末かを示す端末情報との履歴に基づいて、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、該今回入力された検索条件が入力された入力場所に依存するか否かを推定し、
   前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存すると推定された場合には、前記第１検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により、今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が前記入力場所に依存しないと推定された場合には、前記第２検索手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する
   情報検索方法。
6. 前記推定手段は、前記携帯端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数との比と、前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比とを比較して、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項５記載の情報検索方法。
7. 前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数、及び前記携帯端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数と、前記固定端末から入力された前記履歴における全検索条件の出現回数との比を用いて表されるポアソン確率に基づいて、前記今回入力された検索条件に基づいて検索される情報が、前記入力場所に依存するか否かを推定する請求項５記載の情報検索方法。
8. 前記推定手段は、前記履歴における前記今回入力された検索条件の出現回数が予め定めた所定数以下の場合に、該今回入力された検索条件が入力された端末の端末情報を抽出し、
   前記推定手段により抽出された端末情報が携帯端末を示す場合には、前記第１検索手段が、前記今回入力された検索条件及び前記入力場所を用いて情報を検索し、前記推定手段により抽出された端末情報が固定端末を示す場合には、前記第２手段が、前記今回入力された検索条件を用いて情報を検索する
   請求項５〜請求項７のいずれか１項記載の情報検索方法。
9. コンピュータを、請求項１〜請求項４のいずれか１項記載の情報検索装置を構成する各手段として機能させるための情報検索プログラム。

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