JP2017161979A - 検索支援装置、検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラム - Google Patents

検索支援装置、検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2017161979A
JP2017161979A JP2016043246A JP2016043246A JP2017161979A JP 2017161979 A JP2017161979 A JP 2017161979A JP 2016043246 A JP2016043246 A JP 2016043246A JP 2016043246 A JP2016043246 A JP 2016043246A JP 2017161979 A JP2017161979 A JP 2017161979A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
user
item
profile information
unit
candidate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016043246A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6642126B2 (ja
Inventor
智之 曾根
Tomoyuki Sone
智之 曾根
秀明 松根
Hideaki Matsune
秀明 松根
孝之 竹田
Takayuki Takeda
孝之 竹田
智幸 高村
Tomoyuki Takamura
智幸 高村
学 藤森
Manabu Fujimori
学 藤森
亮智 村松
Akitomo Muramatsu
亮智 村松
真紀 山端
Maki Yamahata
真紀 山端
泰宏 笹川
Yasuhiro Sasagawa
泰宏 笹川
哲雄 石原
Tetsuo Ishihara
哲雄 石原
秀則 金澤
Hidenori Kanazawa
秀則 金澤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2016043246A priority Critical patent/JP6642126B2/ja
Publication of JP2017161979A publication Critical patent/JP2017161979A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6642126B2 publication Critical patent/JP6642126B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

【課題】ユーザの関心を引き易い相手のデータを、より簡単に選び出す検索支援装置、検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラムを提供する。【解決手段】複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザの検索リクエストを受信する受信部と、プロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を第1のユーザの表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、プロフィール情報の表示中における第1のユーザの脳波の測定情報を取得する制御部とを備える。制御部は、脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、特定したユーザ候補のプロフィール情報のうち、第2の項目のデータに含まれる文字列を第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する。【選択図】図7

Description

本発明は、データ検索を支援する技術に関する。
例えば結婚相手を紹介するサービスでは、各会員が自らのプロフィール情報を登録しておく。そして、相手を求める会員は、プロフィール情報を参照して候補者を絞り込む。このとき、一般的にはプロフィール情報に関するデータベースの検索が行われる。
年収や趣味のように、数値或いは限られた文字列情報が設定される項目であれば、検索条件を定め易い。しかし、このような項目だけでは、相性までは判断つきかねる。
一方、アピールポイントのようにフリーの文字列項目を設けることも考えられる。但し、フリーの文字列項目に関して、自らと相性の良い人を特定するための抽出条件を設定しようとしても、難しい面がある。
特表2013−539128号公報
本発明の目的は、一側面では、ユーザの関心を引き易い相手のデータを、より簡単に選び出すことである。
一態様に係る検索支援装置は、(A)複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、(B)プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、(C)記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得する制御部とを備え、(D)制御部は、取得した脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する。
一態様に係る検索支援装置は、(A)複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、(B)プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、(E)記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、特定したユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得する制御部とを備え、(F)制御部は、上記結果を取得した場合に、特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する。
一側面としては、ユーザの関心を引き易い相手のデータを、より簡単に選び出すことができる。
図1は、ネットワーク構成例を示す図である。 図2は、プロフィールテーブルの例を示す図である。 図3は、検索条件設定画面の例を示す図である。 図4は、プロフィール画面の例を示す図である。 図5は、好意頻度テーブルの例を示す図である。 図6は、抽出条件データの例を示す図である。 図7は、Webサーバのモジュール構成例を示す図である。 図8は、ユーザ端末のモジュール構成例を示す図である。 図9は、実施の形態1におけるシーケンス例を示す図である。 図10は、実施の形態1におけるシーケンス例を示す図である。 図11は、実施の形態1におけるシーケンス例を示す図である。 図12は、実施の形態2におけるシーケンス例を示す図である。 図13は、嫌悪頻度テーブルの例を示す図である。 図14は、実施の形態2における抽出条件データの例を示す図である。 図15は、実施の形態3におけるシーケンス例を示す図である。 図16は、実施の形態4におけるシーケンス例を示す図である。 図17は、実施の形態5におけるシーケンス例を示す図である。 図18は、実施の形態5におけるシーケンス例を示す図である。 図19は、実施の形態6におけるシーケンス例を示す図である。 図20は、実施の形態7におけるシーケンス例を示す図である。 図21は、好意頻度テーブルの例を示す図である。 図22は、実施の形態8におけるシーケンス例を示す図である。 図23は、コンピュータの機能ブロック図である。
[実施の形態1]
本実施の形態では、プロフィールを閲覧する会員(結婚相手を紹介するサービスに登録している会員)の肯定的な反応に基づいて、推奨される他の会員(紹介対象の候補である異性の会員)のプロフィールを抽出する例について説明する。
図1に、ネットワーク構成例を示す。Webサーバ101は、結婚相手を紹介するサービスを提供する。ユーザ端末103a乃至fは、当該サービスに登録している会員が使用する。ユーザ端末103a乃至fには、夫々脳波センサ105a乃至fが接続されている。脳波センサ105は、Webサーバ101から提供される画面を閲覧している状態における会員の脳波を計測するために用いられる。Webサーバ101及びユーザ端末103a乃至fは、インターネットに接続している。
各会員は、自らのプロフィールを予めWebサーバ101に登録しておくものとする。図2に、プロフィールテーブルの例を示す。この例におけるプロフィールテーブルは、会員に対応するレコード(以下、会員レコードという。)を有している。会員レコードは、会員IDを設定するためのフィールドと、イニシャルを設定するためのフィールドと、性別を設定するためのフィールドと、年齢を設定するためのフィールドと、年収を設定するためのフィールドと、最終学歴を設定するためのフィールドと、趣味及び嗜好を設定するためのフィールドと、特技を設定するためのフィールドと、性格を設定するためのフィールドと、アピールポイントを設定するためのフィールドと、休日の過ごし方を設定するためのフィールドとを有している。
これらの項目のうち、性別、年齢、年収及び最終学歴は、後述する検索条件設定画面において検索条件が設定される項目である。これらの各項目を、第1の項目という。性格、アピールポイント及び休日の過ごし方は、任意の文字列が設定される項目であり、後述するプロフィール画面に表示される。これらの各項目を、第2の項目という。
図3に、検索条件設定画面の例を示す。当該画面において、検索条件が設定される。この例では、性別、年齢、年収及び最終学歴に関する条件が設定される。実行ボタンがタッチされると、設定された検索条件がWebサーバ101に送られる。取消ボタンがタッチされると、処理が中断する。
検索結果のプロフィールは、プロフィール画面の形式で表示される。図4に、プロフィール画面の例を示す。この例におけるプロフィール画面では、会員ID、イニシャル、趣味及び嗜好、特技、性格、アピールポイント及び休日の過ごし方の項目データが表示される。次プロフィールボタンがタッチされると、検索済みのプロフィールのうち次のプロフィールの画面に移るように動作する。推奨ボタンがタッチされると、Webサーバ101で推奨するプロフィールの画面が表示されるように動作する。
推奨されるプロフィールは、会員の脳波に基づいて好意を示したと推定されるプロフィールを参考にして決定される。以下に示す好意頻度テーブルは、文字列毎に好意に係るプロフィールに出現した頻度をカウントするために用いられる。
図5に、好意頻度テーブルの例を示す。好意頻度テーブルは、会員毎に設けられる。好意頻度テーブルにおけるレコードは、文字列を設定するためのフィールドと、頻度を設定するためのフィールドとを有している。
好意頻度テーブルのレコードに設定される文字列は、当該会員が好意を示したと推定されるプロフィールの第2項目群のデータから抽出される。この例で、文字列は名詞である。但し、文字列は名詞以外の品詞であってもよい。好意頻度テーブルのレコードに設定される頻度は、当該文字列が、当該会員が好意を示したと推定されるプロフィールに含まれていた回数である。
例えば1番目のレコードは、当該会員が好意を示したと推定されるプロフィールのうち、5つのプロフィールの第2項目に文字列「友達」が含まれていたことを示している。同じく4番目のレコードは、当該会員が好意を示したと推定されるプロフィールのうち、4つのプロフィールの第2項目に文字列「ゴルフ」が含まれていたことを示している。
そして、頻度の高い文字列に係る下位条件の論理積によって、抽出条件が定義される。図6に、抽出条件データの例を示す。この例における抽出条件データは、テーブル形式である。但し、抽出条件データは、テーブル形式以外の形式であってもよい。この例における抽出条件データは、文字列に係る下位条件に対応する下位条件レコードを有している。下位条件レコードは、文字列を設定するためのフィールドと、条件種別を設定するためのフィールドとを有している。
本実施の形態における条件種別は、部分一致である。図示した1番目のレコードは、第1の下位条件として「友達」の文字列を含むことを示している。図示した2番目のレコードは、第2の下位条件として「ゴルフ」の文字列を示している。従って、この例における抽出条件は、プロフィール情報に「友達」及び「ゴルフ」の文字列が含まれることを意味する。
図7に、Webサーバ101のモジュール構成例を示す。Webサーバ101は、第1送信部701、第1受信部703、第1制御部705、プロフィール記憶部731、頻度記憶部733、検索結果記憶部735、抽出条件記憶部737及び抽出結果記憶部739を有する。
第1送信部701は、各種データを送信する。第1受信部703は、各種データを受信する。第1制御部705は、各種の制御及び処理を行う。
第1制御部705は、認証部707、検索部709、第1検出部711、第1抽出部713、設定部715、第2抽出部717及び特定部719を有する。認証部707は、ユーザ認証を行う。検索部709は、検索条件を満たすプロフィール情報を検索する。第1検出部711は、脳波の測定情報から好意の反応(又は嫌悪の反応)を検出する。第1抽出部713は、第2項目に含まれる文字列を抽出する。設定部715は、抽出条件を設定する。第2抽出部717は、抽出条件に従ってプロフィール情報を抽出する。特定部719は、閲覧中の会員の抽出条件と一致又は近似する他の会員の抽出条件を特定する。尚、特定部719については、実施の形態8において説明する。
プロフィール記憶部731は、各会員のプロフィール情報を記憶する。頻度記憶部733は、好意頻度テーブル(又は嫌悪頻度テーブル)を記憶する。検索結果記憶部735は、会員によって指定された検索条件に従って検索されたプロフィール情報を記憶する。抽出条件記憶部737は、推奨要求に応じてプロフィール情報を抽出するための抽出条件を記憶する。抽出結果記憶部739は、推奨要求に応じて抽出されたプロフィール情報を記憶する。尚、嫌悪の例については、実施の形態2において説明する。
上述した第1送信部701、第1受信部703、第1制御部705、認証部707、検索部709、第1検出部711、第1抽出部713、設定部715、第2抽出部717及び特定部719は、ハードウエア資源(例えば、図23)と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
上述したプロフィール記憶部731、頻度記憶部733、検索結果記憶部735、抽出条件記憶部737及び抽出結果記憶部739は、ハードウエア資源(例えば、図23)を用いて実現される。
図8に、ユーザ端末103のモジュール構成例を示す。ユーザ端末103は、第2送信部801、第2受信部803及び第2制御部805を有する。第2送信部801は、各種データを送信する。第2受信部803は、各種データを受信する。第2制御部805は、各種の制御及び処理を行う。
第2制御部805は、要求部807、受付部809、表示処理部811、計測部813、第2検出部815、第3検出部817、読み上げ部819及び判定部821を有する。要求部807は、Webサーバ101へユーザ認証を要求する。受付部809は、第1項目群に関する検索条件を受け付ける。表示処理部811は、各種の画面表示を行う。計測部813は、ユーザ端末103を操作する会員の脳波を計測する。第2検出部815は、会員による操作を検出する。第3検出部817は、脳波の測定情報から好意の反応(又は嫌悪の反応)を検出する。読み上げ部819は、プロフィール画面に含まれる項目データを読み上げる。判定部821は、プロフィール画面において、会員に注視されている箇所を判定する。
上述した第2送信部801、第2受信部803、第2制御部805、要求部807、受付部809、表示処理部811、計測部813、第2検出部815、第3検出部817、読み上げ部819及び判定部821は、ハードウエア資源(例えば、図23)と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。
以下、シーケンスに沿って処理について説明する。図9に、実施の形態1におけるシーケンス例を示す。要求部807は、Webサーバ101に対してユーザ認証を要求する(S901)。このとき、要求部807は、アカウントデータをWebサーバ101へ送る(S903)。
認証部707は、アカウントデータに基づいてユーザ認証を行う(S905)。ユーザ認証が成功すると、第1制御部705は、第1送信部701に、検索条件設定画面のデータをユーザ端末103へ送信させる(S907)。検索条件設定画面のデータは、インターネットを介して伝送される(S909)。
第2受信部803が検索条件設定画面のデータを受信すると(S911)、表示処理部811は、検索条件設定画面を表示する。受付部809は、検索条件設定画面において第1項目群に関する検索条件を受け付ける(S913)。そして、検索条件設定画面で実行ボタンがタッチされると、第2制御部805は、検索条件が指定された検索リクエストを生成する。更に、第2制御部805は、第2送信部801に、当該検索リクエストをWebサーバ101へ送信させる(S915)。検索リクエストは、インターネットを介して伝送される(S917)。
第1受信部703が検索リクエストを受信すると(S919)、検索部709は、プロフィール記憶部731に記憶されているプロフィール情報のうち、検索リクエストに含まれる検索条件を満たすプロフィール情報を特定する(S921)。特定されたプロフィール情報は、検索結果記憶部735に記憶される。第1制御部705は、第1送信部701に、一人の会員に相当するプロフィール情報をユーザ端末103へ送信させる(S923)。プロフィール情報は、インターネットを介して伝送される(S925)。
第2受信部803がプロフィール情報を受信すると(S927)、表示処理部811は、プロフィール画面を表示する(S929)。計測部813は、ユーザ端末103を使用する会員の脳波計測を開始する(S931)。第2検出部815が次プロフィールボタンのタッチを検出すると(S933)、計測部813は、脳波計測を終了する(S935)。第2制御部805は、第2送信部801に、次プロフィール要求及び脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S937)。次プロフィール要求及び脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S939)。尚、第2送信部801は、次プロフィール要求と脳波の測定情報とを別々に送るようにしてもよい。
第1受信部703は、次プロフィール要求及び脳波の測定情報を受信する(S941)。端子A及び端子Bを介して、図10に示したシーケンスに移る。
第1検出部711は、脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。この例では、第1検出部711は、脳波の測定情報から好意の反応を検出する(S1001)。脳波の測定情報における好意の反応を検出する方法は、従来技術による。例えば、平常時における会員の脳波強度を基準として閾値を設定し、当該閾値を超える脳波強度が含まれる場合に、好意の反応を示したと判定する。好意の反応は、肯定的な反応の例である。第1検出部711は、例えば興味の反応や興奮の反応を検出するようにしてもよい。
第1検出部711が脳波の測定情報から好意の反応を検出した場合には、第1抽出部713は、第2項目群に含まれる文字列を抽出する(S1003)。具体的には、第1抽出部713は、形態素解析処理によって名詞を抽出する。但し、名詞以外の品詞を抽出するようにしてもよい。
設定部715は、抽出した文字列の部分一致を抽出条件に設定する(S1005)。具体的には、設定部715は、好意頻度テーブルを用いて、同じ文字列が抽出された頻度をカウントする。そして、設定部715は、頻度が高い順に所定数の文字列を特定し、それらの文字列の部分一致の条件を論理積で組み合わせて、抽出条件とする。尚、この例では、抽出した文字列のうち、特定の文字列は抽出条件に設定されないようにする。例えば「私」のように個性に関らない名詞は、この段階で設定対象から除かれる。
次プロフィール要求に応じて、検索結果記憶部735に記憶されている次のプロフィールが読み出される。第1制御部705は、第1送信部701に、次のプロフィール情報をユーザ端末103へ送信させる(S1007)。プロフィール情報は、インターネットを介して伝送される(S1009)。
第2受信部803がプロフィール情報を受信すると(S1011)、表示処理部811は、プロフィール画面を表示する(S1013)。再び、計測部813は、ユーザ端末103を使用する会員の脳波計測を開始する(S1015)。
会員が当該プロフィール画面における次プロフィールボタンをタッチすると、第2検出部815は、次プロフィールボタンのタッチを検出する(S1017)。そして、計測部813は、脳波計測を終了する(S1019)。
第2制御部805は、第2送信部801に、次プロフィール要求及び脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S1021)。次プロフィール要求及び脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S1023)。
第1受信部703が次プロフィール要求及び脳波の測定情報を受信すると(S1025)、第1検出部711は、脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。この例では、第1検出部711は、好意の反応を検出しない(S1027)。好意の反応を検出しなかった場合には、第1抽出部713による文字列の抽出及び設定部715による抽出条件の設定は行われない。
次プロフィール要求に応じて、検索結果記憶部735に記憶されている次のプロフィールが読み出される。第1制御部705は、第1送信部701に、当該プロフィール情報をユーザ端末103へ送信させる(S1029)。プロフィール情報は、インターネットを介して伝送される(S1031)。
第2受信部803は、プロフィール情報を受信する(S1033)。端子C及び端子Dを介して、図11に示したシーケンスに移る。
表示処理部811は、プロフィール画面を表示する(S1101)。計測部813は、会員の脳波計測を開始する(S1103)。第2検出部815が推奨ボタンのタッチを検出すると(S1105)、計測部813は、脳波計測を終了する(S1107)。
第2制御部805は、第2送信部801に、推奨要求及び脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S1109)。推奨要求及び脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S1111)。尚、第2送信部801は、推奨要求と脳波の測定情報とを別々に送るようにしてもよい。
第1受信部703が推奨要求及び脳波の測定情報を受信すると(S1113)、第1検出部711は、脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。この例では、第1検出部711は、好意の反応を検出しない(S1115)。
そして、推奨要求に応じて、第2抽出部717は、プロフィール情報を抽出する(S1117)。具体的には、第2抽出部717は、プロフィール記憶部731に記憶されているプロフィール情報のうち、抽出条件記憶部737に記憶されている抽出条件を満たすプロフィール情報を特定する。但し、異性のプロフィール情報に限る。抽出されたプロフィール情報は、抽出結果記憶部739に記憶される。第1制御部705は、第1送信部701に、抽出結果記憶部739に記憶されたプロフィール情報をユーザ端末103へ送信させる(S1119)。プロフィール情報は、インターネットを介して伝送される(S1121)。
第2受信部803がプロフィール情報を受信すると(S1123)、表示処理部811は、プロフィール画面を表示する(S1125)。
尚、会員によって設定された検索条件と抽出条件とを論理積によって組み合わせて、推奨プロフィール情報を抽出するようにしてもよい。
本実施の形態によれば、プロフィールを閲覧する会員の肯定的な反応に基づいて、ユーザの関心を引き易い相手のデータを、より簡単に選び出すことができる。
[実施の形態2]
本実施の形態では、プロフィールを閲覧する会員の否定的な反応に基づいて、推奨に適さない会員のプロフィールを排除する例について説明する。
図12に、実施の形態2におけるシーケンス例を示す。図9に示したS941の続きを想定する。第1検出部711は、脳波の測定情報に嫌悪の反応が含まれるか否かを判定する。この例では、第1検出部711は、脳波の測定情報から嫌悪の反応を検出する(S1201)。脳波の測定情報における嫌悪の反応を検出する方法は、従来技術による。例えば、平常時における会員の脳波強度を基準として閾値を設定し、当該閾値を下回る脳波強度が含まれる場合に、嫌悪の反応を示したと判定する。嫌悪の反応は、否定的な反応の例である。第1検出部711は、例えば無関心の反応や冷静な反応を検出するようにしてもよい。
第1検出部711が脳波の測定情報から嫌悪の反応を検出した場合には、第1抽出部713は、第2項目群に含まれる文字列を抽出する(S1203)。具体的には、第1抽出部713は、形態素解析処理によって名詞を抽出する。但し、名詞以外の品詞を抽出するようにしてもよい。
設定部715は、当該文字列の部分一致の否定を抽出条件に設定する(S1205)。具体的には、設定部715は、嫌悪頻度テーブルを用いて、同じ文字列が抽出された頻度をカウントする。そして、設定部715は、頻度が高い順に所定数の文字列を特定し、それらの文字列の部分一致の否定の条件を論理積で組み合わせて、抽出条件とする。上述したように、「私」のように個性に関らない名詞は、この段階で設定対象から除かれる。
図13に、嫌悪頻度テーブルの例を示す。嫌悪頻度テーブルは、会員毎に設けられる。この例における嫌悪頻度テーブルは、文字列に対応するレコードを有している。嫌悪頻度テーブルにおけるレコードは、文字列を設定するためのフィールドと、頻度を設定するためのフィールドとを有している。
嫌悪頻度テーブルのレコードに設定される文字列は、当該会員が嫌悪を示したと推定されるプロフィールの第2項目群のデータから抽出された文字列である。この例で、文字列は名詞である。但し、文字列は名詞以外の品詞であってもよい。嫌悪頻度テーブルのレコードに設定される頻度は、当該文字列が、当該会員が嫌悪を示したと推定されるプロフィールに含まれていた回数である。
例えば3番目のレコードは、当該会員が嫌悪を示したと推定されるプロフィールのうち、5つのプロフィールに文字列「筋肉質」が含まれていたことを示している。同じく5番目のレコードは、当該会員が嫌悪を示したと推定されるプロフィールのうち、4つのプロフィールに文字列「練習」が含まれていたことを示している。
図14に、実施の形態2における抽出条件データの例を示す。本実施の形態における条件種別は、部分一致の否定である。図示した1番目のレコードは、第1の下位条件は「筋肉質」の文字列を含まないことを示している。図示した2番目のレコードは、第2の下位条件は「練習」の文字列を含まないことを示している。この例における抽出条件は、プロフィール情報に「筋肉質」及び「練習」のいずれの文字列も含まないことを意味する。
図12の説明に戻る。第1制御部705は、第1送信部701に、抽出されたプロフィール情報をユーザ端末103へ送信させる(S1007)。プロフィール情報は、インターネットを介して伝送される(S1009)。
尚、好意頻度に基づく抽出条件と嫌悪頻度に基づく抽出条件とを論理積によって組み合わせてもよい。更に嫌悪頻度に基づく抽出条件と検索条件とを論理積によって組み合わせるようにしてもよい。
本実施の形態によれば、プロフィールを閲覧する会員の否定的な反応に基づいて、ユーザの関心を引き難い相手のデータを排除することができる。
[実施の形態3]
上述した実施の形態では、Webサーバ101で会員の脳波に関する判定を行う例について説明したが、本実施の形態では、ユーザ端末103で同判定を行う例について説明する。以下では、ユーザ端末103で好意の判定を行う例について説明するが、ユーザ端末103で嫌悪の判定を行うようにしてもよい。
図15に、実施の形態3におけるシーケンス例を示す。図9に示したS921の続きを想定する。S923乃至S935の処理は、図9の場合と同様である。
第3検出部817は、脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。この例では、第3検出部817は、脳波の測定情報から好意の反応を検出する(S1501)。第3検出部817が脳波の測定情報から好意の反応を検出した場合には、好意の反応結果がWebサーバ101へ送られる。
具体的には、第2制御部805は、第2送信部801に、次プロフィール要求及び検出結果をWebサーバ101へ送信させる(S1503)。次プロフィール要求及び検出結果は、インターネットを介して伝送される(S1505)。尚、第2送信部801は、次プロフィール要求と検出結果とを別々に送るようにしてもよい。尚、第3検出部817が脳波の測定情報から好意の反応を検出しなかった場合には、好意の反応結果はWebサーバ101へ送られない。
第1受信部703は、次プロフィール要求及び検出結果を受信する(S1507)。第1抽出部713は、好意の反応結果を受信したか否かを判定する。好意の反応結果を受信した場合には、図10に示したS1003の場合と同様に、第1抽出部713は、第2項目群に含まれる文字列を抽出する(S1509)。更に、同じくS1005の場合と同様に、設定部715は、抽出した文字列の部分一致を抽出条件に設定する(S1511)。尚、好意の反応結果を受信しなかった場合には、S1509及びS1511の処理は行われない。
本実施の形態によれば、ユーザの脳波データを伝送せずに済む。従って、通信負荷が少なく、個人情報の流出も防げる面がある。
[実施の形態4]
上述した実施の形態では、ユーザ操作によってプロフィール画面を切り替える例について説明したが、自動的にプロフィール画面を切り替えるようにしてもよい。
図16に、実施の形態4におけるシーケンス例を示す。図9に示したS921の続きを想定する。S923乃至S931の処理は、図9の場合と同様である。
表示処理部811は、S929のステップから所定時間が経過したか否かを判定する。所定時間が経過した場合には(S1601)、プロフィール画面を切り替えるためにS935以降の処理に移る。
S937乃至S941の処理は、図9の場合と同様である。S1001乃至S1005の処理は、図10の場合と同様である。
本実施の形態によれば、プロフィール情報に対する反応実績を収集し易くなる。その結果として、抽出条件の適性が高まることが期待できる。
[実施の形態5]
本実施の形態では、プロフィール画面において各第2の項目について順次強調表示を行い、強調表示されている第2の項目に含まれる文字列を抽出する例について説明する。
図17に、実施の形態5におけるシーケンス例を示す。図9に示したS921の続きを想定する。S923乃至S929の処理は、図9の場合と同様である。
表示処理部811は、項目「性格」の欄を強調表示する(S1701)。例えば当該欄における背景色の輝度を高める。但し、その他の態様で表示を強調するようにしてもよい。そして、計測部813は、ユーザ端末103を使用している会員の脳波計測を開始する(S931)。
表示処理部811は、S1701のステップから所定時間が経過したか否かを判定する。所定時間が経過した場合には(S1703)、項目「性格」の欄に対する強調表示を終える。そして、第2制御部805は、第2送信部801に、項目「性格」に対応する脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S1705)。項目「性格」に対応する脳波の測定情報は、当該項目の欄が強調表示されていた期間に測定された脳波情報である。具体的にはS931のステップからS1703のステップまでの間に測定された脳波情報である。項目「性格」に対応する脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S1707)。
第1受信部703は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報を受信する(S1709)。そして、第1検出部711は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。
この例で、第1検出部711は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報から好意の反応を検出する(S1711)。第1検出部711が特定項目に対応する脳波の測定情報から好意の反応を検出した場合には、第1抽出部713は、当該項目のデータに含まれる文字列を抽出する。ここでは、第1抽出部713は、項目「性格」に含まれる文字列を抽出する(S1713)。そして、設定部715は、抽出した文字列の部分一致を抽出条件に設定する(S1715)。
一方、ユーザ端末103側の表示処理部811は、S1705の処理に続き、項目「アピールポイント」の欄を強調表示する(S1717)。表示処理部811は、S1717のステップから所定時間が経過したか否かを判定する。所定時間が経過した場合には(S1719)、項目「アピールポイント」の欄に対する強調表示を終える。そして、第2制御部805は、第2送信部801に、項目「アピールポイント」に対応する脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S1721)。項目「アピールポイント」に対応する脳波の測定情報は、具体的には、S1717のステップからS1719のステップまでの間に測定された脳波情報である。項目「アピールポイント」に対応する脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S1723)。
第1受信部703は、項目「アピールポイント」に対応する脳波の測定情報を受信する(S1725)。端子E及び端子Fを介して、図18に示したシーケンスに移る。
第1検出部711は、項目「アピールポイント」に対応する脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。
この例で、第1検出部711は、好意の反応を検出しない(S1801)。好意の反応を検出しなかった場合には、第1抽出部713による文字列の抽出及び設定部715による抽出条件の設定は行われない。
同様に、ユーザ端末103側の表示処理部811は、「休日の過ごし方」の欄を強調表示する(S1803)。表示処理部811は、S1803のステップから所定時間が経過したか否かを判定する。所定時間が経過した場合には(S1805)、項目「休日の過ごし方」の欄に対する強調表示を終える。そして、第2制御部805は、第2送信部801に、項目「休日の過ごし方」に対応する脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S1807)。項目「休日の過ごし方」に対応する脳波の測定情報は、具体的には、S1803のステップからS1805のステップまでの間に測定された脳波情報である。項目「休日の過ごし方」に対応する脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S1809)。
第1受信部703は、項目「休日の過ごし方」に対応する脳波の測定情報を受信する(S1811)。第1検出部711は、項目「休日の過ごし方」に対応する脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。
この例で、第1検出部711は、好意の反応を検出しない(S1813)。従って、第1抽出部713による文字列の抽出及び設定部715による抽出条件の設定は行われない。
計測部813は、脳波計測を終了する(S1817)。第2制御部805は、第2送信部801に、次プロフィール要求をWebサーバ101へ送信させる(S1819)。次プロフィール要求は、インターネットを介して伝送される(S1821)。
第1受信部703は、次プロフィール要求を受信する(S1823)。以降の処理は、省略する。
本実施の形態によれば、ユーザが視覚的に反応を示した文字列を特定し易くなる。
[実施の形態6]
本実施の形態では、プロフィール画面における項目毎にデータの読み上げを行い、読み上げられている項目に含まれる文字列を抽出する例について説明する。
図19に、実施の形態6におけるシーケンス例を示す。図9に示したS921の続きを想定する。S923乃至S929の処理は、図9の場合と同様である。
読み上げ部819は、項目「性格」のデータを読み上げる(S1901)。そして、計測部813は、ユーザ端末103を使用する会員の脳波計測を開始する(S931)。
読み上げ部819が項目「性格」のデータ読み上げを終えると(S1903)、第2制御部805は、第2送信部801に、項目「性格」に対応する脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S1905)。項目「性格」に対応する脳波の測定情報は、項目「性格」のデータの読み上げ期間に測定された脳波情報である。項目「性格」に対応する脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S1907)。
第1受信部703は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報を受信する(S1909)。第1検出部711は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。
この例で、第1検出部711は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報から好意の反応を検出する(S1911)。第1検出部711が特定項目に対応する脳波の測定情報から好意の反応を検出した場合には、第1抽出部713は、当該項目のデータに含まれる文字列を抽出する。ここでは、第1抽出部713は、項目「性格」に含まれる文字列を抽出する(S1913)。そして、設定部715は、抽出した文字列の部分一致を抽出条件に設定する(S1915)。項目「アピールポイント」及び項目「休日の過ごし方」に対しても、同様に処理する。以降の処理は、省略する。
本実施の形態によれば、ユーザが聴覚的に反応を示した文字列を特定し易くなる。
[実施の形態7]
本実施の形態では、プロフィール画面を閲覧する会員が注視している第2の項目に含まれる文字列を抽出する例について説明する。
例えば、本実施の形態で、判定部821は、ユーザ端末103が備えるカメラでユーザを撮影して、ユーザが注視している欄を特定する。或いは、めがね型の装置によって視線を検出して、ユーザが注視している欄を特定するようにしてもよい。
図20に、実施の形態7におけるシーケンス例を示す。図9に示したS921の続きを想定する。S923乃至S931の処理は、図9の場合と同様である。
この例では、まず項目「性格」が注視されるものと想定する。判定部821は、項目「性格」の欄を注視し始めたと判定する(S2001)。その後、判定部821は、項目「性格」の欄を注視し終えたと判定する(S2003)。第2制御部805は、第2送信部801に、項目「性格」に対応する脳波の測定情報をWebサーバ101へ送信させる(S2005)。本実施の形態で、項目「性格」に対応する脳波の測定情報は、項目「性格」の欄に対する注視期間、つまりS2001のステップからS2003のステップの間に測定された脳波情報である。項目「性格」に対応する脳波の測定情報は、インターネットを介して伝送される(S2007)。
第1受信部703は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報を受信する(S2009)。第1検出部711は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報に好意の反応が含まれるか否かを判定する。
この例で、第1検出部711は、項目「性格」に対応する脳波の測定情報から好意の反応を検出する(S2011)。第1検出部711が特定項目に対応する脳波の測定情報から好意の反応を検出した場合には、第1抽出部713は、当該項目に含まれる文字列を抽出する。ここでは、第1抽出部713は、項目「性格」に含まれる文字列を抽出する(S2013)。そして、設定部715は、抽出した文字列の部分一致を抽出条件に設定する(S2015)。項目「アピールポイント」及び項目「休日の過ごし方」に対しても、同様に処理する。以下の処理は、省略する。
本実施の形態によれば、ユーザが視覚的に反応を示した文字列を特定し易くなる。
[実施の形態8]
上述した実施の形態では、抽出条件が共通又は近似する会員を推奨する例について説明する。抽出条件が共通又は近似する会員同士は、関心事が似通っており、相性が良いと期待される。
図21に、異性の会員に係る好意頻度テーブルの例を示す。例えば1番目のレコードは、当該異性の会員が好意を示したと推定されるプロフィールのうち、5つのプロフィールに文字列「ゴルフ」が含まれていたことを示している。同じく5番目のレコードは、当該異性の会員が好意を示したと推定されるプロフィールのうち、4つのプロフィールに文字列「友達」が含まれていたことを示している。つまり、頻度の上位2つの文字列が図5に示した例と一致する。従って、両者の抽出条件は実質的に同じになる。
図22に、実施の形態8におけるシーケンス例を示す。実施の形態1における図11に示したS1107の続きを想定する。S1109乃至S1115の処理は、図11の場合と同様である。
特定部719は、抽出条件記憶部737に記憶されている異性の各会員における抽出条件のうち、ユーザ端末103を操作する会員の抽出条件と一致又は近似する抽出条件を特定する(S2201)。特定部719は、例えば抽出条件に含まれる文字列がすべて一致する場合に、抽出条件が一致すると判定する。また、特定部719は、例えば抽出条件に含まれる文字列のうち、所定数以上が一致する場合に、抽出条件が近似すると判定する。
第2抽出部717は、特定した抽出条件に対応するプロフィール情報を特定する(S2203)。つまり、特定した抽出条件に係る異性の会員のプロフィール情報が特定される。S1119乃至S1123の処理は、実施の形態1の場合と同様である。以下の処理は、省略する。
本実施の形態によれば、関心事項が共通する相手のデータを、より簡単に選び出すことができる。
尚、好意頻度テーブル、嫌悪頻度テーブル又は抽出条件をユーザ端末103に表示して、会員自身による編集を受け付けるようにしてもよい。
また、各実施の形態を組み合わせてもよい。組み合わせた態様においても、会員が潜在的に意識している条件にあったプロフィールを効率的に提示することができる。
以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。
また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。
なお、上で述べたWebサーバ101及びユーザ端末103は、コンピュータ装置であって、図23に示すように、メモリ2501とCPU(Central Processing Unit)2503とハードディスク・ドライブ(HDD:Hard Disk Drive)2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブル・ディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティング・システム(OS:Operating System)及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。
本実施の形態に係る検索支援装置は、(A)複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、(B)プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、(C)記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得する制御部とを備え、(D)制御部は、取得した脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する。
このようにすれば、ユーザの関心を引き易い相手のデータを、より簡単に選び出すことができる。
本実施の形態に係る検索支援装置は、(A)複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、(B)プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、(E)記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、特定したユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得する制御部とを備え、(F)制御部は、上記結果を取得した場合に、特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する。
このようにすれば、ユーザの脳波データを伝送せずに済む。
更に、所定の反応は、第1のユーザによる否定的な反応であってもよい。制御部は、プロフィール情報に文字列を含まないことを抽出条件に設定するようにしてもよい。
このようにすれば、ユーザの関心を引き難い相手のデータを排除することができる。
更に、特定したユーザ候補に関するプロフィール情報の表示を自動的に切り替える表示処理部と、該プロフィール情報の表示中における第1のユーザの脳波を計測する計測部とを有する表示装置を含む検索支援システムであってもよい。
このようにすれば、プロフィール情報に対する反応実績を収集し易くなる。
更に、特定したユーザ候補に関するプロフィール情報における第2の項目のデータを強調する表示を行う表示処理部と、該第2の項目のデータに関する強調表示中における第1のユーザの脳波を計測する計測部とを有する表示装置を含む検索支援システムであってもよい。また、所定の反応は、強調表示中における第1のユーザの脳波に基づき検出されるようにしてもよい。加えて、制御部は、強調表示した第2の項目のデータから文字列を抽出するようにしてもよい。
このようにすれば、ユーザが視覚的に反応を示した文字列を特定し易くなる。
更に、特定したユーザ候補に関するプロフィール情報における第2の項目のデータを読み上げる読み上げ部と、該第2の項目のデータに関する読み上げ中における第1のユーザの脳波を計測する計測部とを有する表示装置とを含む検索支援システムであってもよい。また、所定の反応は、読み上げ中における第1のユーザの脳波に基づき検出されるようにしてもよい。加えて、制御部は、読み上げられた第2の項目のデータから文字列を抽出するようにしてもよい。
このようにすれば、ユーザが聴覚的に反応を示した文字列を特定し易くなる。
更に、特定したユーザ候補に関するプロフィール情報における第2の項目の表示に対する、第1のユーザによる注視の期間を判定する判定部と、上記期間中における第1のユーザの脳波を計測する計測部とを有する表示装置を含む検索支援システムであってもよい。また、所定の反応は、上記期間中における第1のユーザの脳波に基づき検出されるようにしてもよい。加えて、制御部は、注視された第2の項目のデータから文字列を抽出するようにしてもよい。
このようにすれば、ユーザが視覚的に反応を示した文字列を特定し易くなる。
更に、制御部は、第1のユーザ以外の複数ユーザの各々に関して、第1のユーザの場合と同様に自動的に設定された抽出条件のうち、第1のユーザにおける抽出条件と一致又は近似する抽出条件を特定し、特定した該抽出条件に対応するプロフィール情報を特定するようにしてもよい。
このようにすれば、関心事項が共通する相手のデータを、より簡単に選び出すことができる。
なお、上で述べた検索支援装置の処理をコンピュータに行わせるためのプログラム及び表示装置の処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD−ROM、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
(付記1)
複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、
プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、
前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得する制御部と、
を備え、
前記制御部は、取得した前記脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する、
ことを特徴とする検索支援装置。
(付記2)
複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、
プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、
前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、前記特定したユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得する制御部と、
を備え、
前記制御部は、前記結果を取得した場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する、
ことを特徴とする検索支援装置。
(付記3)
前記所定の反応は、前記第1のユーザによる否定的な反応であり、
前記制御部は、プロフィール情報に前記文字列を含まないことを前記抽出条件に設定する
付記1又は2記載の検索支援装置。
(付記4)
前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報の表示を自動的に切り替える表示処理部と
該プロフィール情報の表示中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
を有する前記表示装置と、
付記1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
を含む検索支援システム。
(付記5)
前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報における前記第2の項目のデータを強調する表示を行う表示処理部と、
該第2の項目のデータに関する強調表示中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
を有する前記表示装置と、
付記1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
を含む検索支援システムであって、
前記所定の反応は、強調表示中における前記第1のユーザの前記脳波に基づき検出され、
前記制御部は、強調表示した前記第2の項目のデータから前記文字列を抽出する
検索支援システム。
(付記6)
前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報における前記第2の項目のデータを読み上げる読み上げ部と、
該第2の項目のデータに関する読み上げ中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
を有する前記表示装置と、
付記1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
を含む検索支援システムであって、
前記所定の反応は、読み上げ中における前記第1のユーザの前記脳波に基づき検出され、
前記制御部は、読み上げられた前記第2の項目のデータから前記文字列を抽出する
検索支援システム。
(付記7)
前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報における前記第2の項目の表示に対する、前記第1のユーザによる注視の期間を判定する判定部と、
前記期間中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
を有する前記表示装置と、
付記1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
を含む検索支援システムであって、
前記所定の反応は、前記期間中における前記第1のユーザの前記脳波に基づき検出され、
前記制御部は、注視された前記第2の項目のデータから前記文字列を抽出する
検索支援システム。
(付記8)
前記制御部は、前記第1のユーザ以外の複数ユーザの各々に関して、前記第1のユーザの場合と同様に自動的に設定された抽出条件のうち、前記第1のユーザにおける抽出条件と一致又は近似する抽出条件を特定し、特定した該抽出条件に対応するプロフィール情報を特定する
付記1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置。
(付記9)
複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータにより実行され、
プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得し、
取得した前記脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
処理を含む検索支援方法。
(付記10)
複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータにより実行され、
プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得し、
前記結果を取得した場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
処理を含む検索支援方法。
(付記11)
複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータに、
プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得し、
取得した前記脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
処理を実行させる検索支援プログラム。
(付記12)
複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータに、
プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得し、
前記結果を取得した場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
処理を実行させる検索支援プログラム。
101 Webサーバ 103 ユーザ端末
105 脳波センサ 701 第1送信部
703 第1受信部 705 第1制御部
707 認証部 709 検索部
711 第1検出部 713 第1抽出部
715 設定部 717 第2抽出部
719 特定部 731 プロフィール記憶部
733 頻度記憶部 735 検索結果記憶部
737 抽出条件記憶部 739 抽出結果記憶部
801 第2送信部 803 第2受信部
805 第2制御部 807 要求部
809 受付部 811 表示処理部
813 計測部 815 第2検出部
817 第3検出部 819 読み上げ部
821 判定部

Claims (12)

  1. 複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、
    プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、
    前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得する制御部と、
    を備え、
    前記制御部は、取得した前記脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する、
    ことを特徴とする検索支援装置。
  2. 複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と、
    プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信する受信部と、
    前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように送信部を制御するとともに、前記特定したユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得する制御部と、
    を備え、
    前記制御部は、前記結果を取得した場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する、
    ことを特徴とする検索支援装置。
  3. 前記所定の反応は、前記第1のユーザによる否定的な反応であり、
    前記制御部は、プロフィール情報に前記文字列を含まないことを前記抽出条件に設定する
    請求項1又は2記載の検索支援装置。
  4. 前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報の表示を自動的に切り替える表示処理部と
    該プロフィール情報の表示中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
    を有する前記表示装置と、
    請求項1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
    を含む検索支援システム。
  5. 前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報における前記第2の項目のデータを強調する表示を行う表示処理部と、
    該第2の項目のデータに関する強調表示中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
    を有する前記表示装置と、
    請求項1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
    を含む検索支援システムであって、
    前記所定の反応は、強調表示中における前記第1のユーザの前記脳波に基づき検出され、
    前記制御部は、強調表示した前記第2の項目のデータから前記文字列を抽出する
    検索支援システム。
  6. 前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報における前記第2の項目のデータを読み上げる読み上げ部と、
    該第2の項目のデータに関する読み上げ中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
    を有する前記表示装置と、
    請求項1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
    を含む検索支援システムであって、
    前記所定の反応は、読み上げ中における前記第1のユーザの前記脳波に基づき検出され、
    前記制御部は、読み上げられた前記第2の項目のデータから前記文字列を抽出する
    検索支援システム。
  7. 前記特定したユーザ候補に関する前記プロフィール情報における前記第2の項目の表示に対する、前記第1のユーザによる注視の期間を判定する判定部と、
    前記期間中における前記第1のユーザの前記脳波を計測する計測部と
    を有する前記表示装置と、
    請求項1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置と
    を含む検索支援システムであって、
    前記所定の反応は、前記期間中における前記第1のユーザの前記脳波に基づき検出され、
    前記制御部は、注視された前記第2の項目のデータから前記文字列を抽出する
    検索支援システム。
  8. 前記制御部は、前記第1のユーザ以外の複数ユーザの各々に関して、前記第1のユーザの場合と同様に自動的に設定された抽出条件のうち、前記第1のユーザにおける抽出条件と一致又は近似する抽出条件を特定し、特定した該抽出条件に対応するプロフィール情報を特定する
    請求項1乃至3のいずれか1つ記載の検索支援装置。
  9. 複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータにより実行され、
    プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
    前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得し、
    取得した前記脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
    処理を含む検索支援方法。
  10. 複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータにより実行され、
    プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
    前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得し、
    前記結果を取得した場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
    処理を含む検索支援方法。
  11. 複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータに、
    プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
    前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報を取得し、
    取得した前記脳波の測定情報が所定の反応を示す場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
    処理を実行させる検索支援プログラム。
  12. 複数のユーザのプロフィール情報を記憶する記憶部と送信部とを有するコンピュータに、
    プロフィール情報のうちの第1の項目群についての検索条件の指定を含む第1のユーザに対応する検索リクエストを受信し、
    前記記憶部に記憶したプロフィール情報のうち、該検索条件を満たすユーザ候補を特定し、特定したユーザ候補について前記第1の項目以外の第2の項目を含むプロフィール情報を前記第1のユーザに対応する表示装置に送信するように前記送信部を制御するとともに、前記ユーザ候補に関するプロフィール情報の表示中における前記第1のユーザに対応する脳波の測定情報が所定の反応を示した結果を取得し、
    前記結果を取得した場合に、前記特定したユーザ候補についてのプロフィール情報のうち、前記第2の項目に含まれる項目のデータに含まれる文字列を前記第1のユーザに提示するユーザ候補の抽出条件に自動的に設定する
    処理を実行させる検索支援プログラム。
JP2016043246A 2016-03-07 2016-03-07 検索支援装置、検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラム Active JP6642126B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016043246A JP6642126B2 (ja) 2016-03-07 2016-03-07 検索支援装置、検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016043246A JP6642126B2 (ja) 2016-03-07 2016-03-07 検索支援装置、検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017161979A true JP2017161979A (ja) 2017-09-14
JP6642126B2 JP6642126B2 (ja) 2020-02-05

Family

ID=59857891

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016043246A Active JP6642126B2 (ja) 2016-03-07 2016-03-07 検索支援装置、検索支援システム、検索支援方法及び検索支援プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6642126B2 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090113297A1 (en) * 2007-10-24 2009-04-30 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Requesting a second content based on a user's reaction to a first content
JP2013539128A (ja) * 2010-10-01 2013-10-17 パロヨン カンパニー リミテッド 理想像を紹介するための感性マッチングシステム及びマッチング方法
JP2014167722A (ja) * 2013-02-28 2014-09-11 Nihon Unisys Ltd 商品情報提供システムおよび商品情報提供用プログラム
WO2014142301A1 (ja) * 2013-03-15 2014-09-18 日本電気株式会社 情報提供システム、サーバ装置、動画表示装置、情報提供方法、およびプログラム
US20160055236A1 (en) * 2014-08-21 2016-02-25 Affectomatics Ltd. Personalized experience scores based on measurements of affective response

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090113297A1 (en) * 2007-10-24 2009-04-30 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Requesting a second content based on a user's reaction to a first content
JP2013539128A (ja) * 2010-10-01 2013-10-17 パロヨン カンパニー リミテッド 理想像を紹介するための感性マッチングシステム及びマッチング方法
JP2014167722A (ja) * 2013-02-28 2014-09-11 Nihon Unisys Ltd 商品情報提供システムおよび商品情報提供用プログラム
WO2014142301A1 (ja) * 2013-03-15 2014-09-18 日本電気株式会社 情報提供システム、サーバ装置、動画表示装置、情報提供方法、およびプログラム
US20160055236A1 (en) * 2014-08-21 2016-02-25 Affectomatics Ltd. Personalized experience scores based on measurements of affective response

Also Published As

Publication number Publication date
JP6642126B2 (ja) 2020-02-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6718828B2 (ja) 情報入力方法および装置
US20170031652A1 (en) Voice-based screen navigation apparatus and method
KR101710465B1 (ko) 검색 추천 방법 및 장치
KR102310650B1 (ko) 검색 결과에서의 논리적인 질문 응답 기법
US10324934B2 (en) Method and device for providing content recommending information to devices
JP4203967B1 (ja) 情報探索支援方法および情報探索支援装置
US10169467B2 (en) Query formulation via task continuum
WO2017123785A1 (en) User interface for multivariate searching
CN110431514B (zh) 用于情境驱动智能的系统和方法
US11172040B2 (en) Method and apparatus for pushing information
CN106462646B (zh) 控制设备、控制方法和计算机程序
JP2018504727A (ja) 参考文書の推薦方法及び装置
WO2015094359A1 (en) Customized contextual user interface information displays
Arguello Aggregated search
WO2020244487A1 (zh) 彩蛋的展示方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
WO2021129122A1 (zh) 书籍查询页面的展示方法、电子设备及计算机存储介质
US9588635B2 (en) Multi-modal content consumption model
CN102073675A (zh) 信息处理装置、信息处理方法、程序和信息处理系统
JP2008102594A (ja) コンテンツの検索方法及び検索装置
KR20190001895A (ko) 문자 입력 방법 및 장치
JP2013218417A (ja) レコメンドシステム、読書端末装置、及びレコメンド方法
US20180357239A1 (en) Information Retrieval Based on Views Corresponding to a Topic
US20160239521A1 (en) Image search system and method
WO2015024522A1 (zh) 搜索方法、系统、搜索引擎和客户端
JP2012008899A (ja) 検索クエリ推薦方法、検索クエリ推薦装置及び検索クエリ推薦プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20181112

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20191018

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191203

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191216

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6642126

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150