JP3564930B2

JP3564930B2 - 対象物検索方法およびその方法を用いた対象物検索システム

Info

Publication number: JP3564930B2
Application number: JP8218097A
Authority: JP
Inventors: 靖之古河; 秀信金岡
Original assignee: Omron Corp
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1997-03-14
Filing date: 1997-03-14
Publication date: 2004-09-15
Anticipated expiration: 2017-03-14
Also published as: JPH10254911A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、複数の対象物についての情報を検索して所定の条件に適合する対象物を抽出するための技術に関し、殊にこの発明は、目的とする対象物を抽出するための検索条件を作成した上で、この検索条件に適合する対象物を検索する方法およびシステムに関連する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、人がある物品を購入しようと考えている場合、その購入希望者は、その物品を販売している百貨店や専門店などに出向き、直接商品を手に取ったり、店員のアドバイスを受けるなどしながら購入する商品を決定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら現代社会は非常に多くの種類の物品にあふれており、その中から各人が自分の要望にあった物品を選択することは極めて難しい状態である。
【０００４】
また近年、通信販売のカタログや通信ネットワーク上で商品の写真や説明を参照して購入する商品を決定する人が急速に増えている。今後の社会ではこれらメディアの利用はますます拡大すると考えられるので、利用者が実際の商品を手にとることなく自分の要望にあった商品を購入できるような検索システムを開発することは必要不可欠な課題である。
【０００５】
ところで現時点においても、希望する商品の条件の入力を受け付けて、この条件により各商品の情報を蓄積したデータベースを検索して所定の商品を抽出するようなシステムは存在する。しかしながらこのシステムは、商品を客観的に見た特徴に基づき検索を行うものであり、購入希望者の個人的な好み，商品イメージ，使用感などを反映した検索結果を得るのは困難である。
【０００６】
この発明は、利用者が特定の対象物を指定して、その対象物に対する主観的な評価を自由言語で入力したことにより、その利用者の要望に応じた対象物を検索するための検索条件を自動的に作成して検索を実行し、利用者にその要望に応じた対象物に関する情報を簡単に提供できるようにすることを技術課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するための方法として、請求項１の発明では、複数の対象物にそれぞれその対象物の具備する属性毎の属性値を対応づけした対象物データベースと、対象物の種毎に、その対象物が具備する属性に対する評価を示す標準文体による評価の表現と検索条件を示す知識とを対応づけた知識テーブルと、複数の修飾語にそれぞれ属性値の変更幅を対応づけた修飾語テーブルとを、作成する第１のステップと、前記対象物データベースに記憶されている特定の対象物の指定を受け付けるとともに、この特定の対象物の少なくとも１つの属性に対し、主観的な評価を示す自由言語による情報を入力する第２のステップと、前記自由言語により入力された情報の構文を解析することにより、前記主観的な評価の対象となった属性毎に、前記入力情報を標準文体に変換する処理と、その入力情報に含まれている修飾語を抽出する処理とを実行する第３のステップと、前記特定の対象物の具備する属性のうちの前記主観的な評価の対象となった属性について、前記知識テーブルから前記第３のステップで変換された標準文体に対応する知識を抽出するとともに、前記対象物データベースから前記特定の対象物への主観的な評価の対象に対応する属性値を抽出する第４のステップと、前記第３のステップで抽出された修飾語に対応する属性値の変更幅を前記修飾語テーブルから読み出し、この変更幅により前記第４のステップで抽出された属性値を調整した値を最適属性値として設定した後、前記第４のステップで抽出された知識の示す検索条件について、その知識に対応する属性にかかる属性値が前記最適属性値に近いほど適合度が高くなるようにしたメンバーシップ関数を作成する第５のステップと、前記第５のステップで作成されたメンバーシップ関数を用いて前記対象物データベースを検索して、前記検索条件に適合する対象物の中からその検索条件への適合度が最も高い対象物を抽出する第６のステップとを、実行するようにした。
【０００９】
請求項２の発明にかかる方法では、前記第５のステップにおいて、前記特定対象物について悪い評価が入力された属性については、前記第４のステップで対象物データベースから抽出された属性値より向上させた属性値を最適属性値として設定する一方、良い評価が入力された属性もしくは評価入力がなされなかった属性については、前記対象物データベースから抽出された属性値を最適属性値として設定し、これら最適属性値に基づき前記メンバーシップ関数を作成するようにした。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項１の方法を実施するための検索システムであって、複数の対象物にそれぞれその対象物の具備する属性毎の属性値を対応づけした対象物データベースと、対象物の種毎に、その対象物が具備する属性に対する評価を示す標準文体による評価の表現と検索条件を示す知識とを対応づけた知識テーブルと、複数の修飾語にそれぞれ属性値の変更幅を対応づけた修飾語テーブルと、前記対象物データベースに記憶されている特定の対象物の指定を受け付ける指定情報入力手段と、前記特定の対象物の少なくとも１つの属性に対し、主観的な評価を示す情報を自由言語により入力するための評価入力手段と、前記評価入力手段により入力された情報の構文を解析することにより、前記主観的な評価の対象となった属性毎に、前記入力情報を標準文体に変換する処理と、その入力情報に含まれている修飾語を抽出する処理とを実行する構文解析手段と、前記特定の対象物の具備する属性のうちの前記主観的な評価の対象となった属性について、前記知識テーブルから前記構文解析手段により変換された標準文体に対応する知識を抽出するとともに、前記対象物データベースから前記特定の対象物への主観的評価の対象に対応する属性値を抽出する抽出手段と、前記構文解析手段により抽出された修飾語に対応する属性値の変更幅を前記修飾語テーブルから読み出し、この変更幅により前記抽出手段により抽出された属性値を調整する属性値調整手段と、前記属性値調整手段により調整された属性値を最適属性値として設定し、前記抽出手段により抽出された知識の示す検索条件について、その知識に対応する属性にかかる属性値が前記最適属性値に近いほど前記検索条件に対する適合度が高くなるようにしたメンバーシップ関数を作成する検索ルール作成手段と、前記検索ルール作成手段により作成されたメンバーシップ関数を用いて前記対象物データベースを検索して、前記検索条件に適合する対象物の中からその条件に対する適合度が最も高い対象物を抽出する検索手段とを備えている。
【００１２】
請求項４の発明では、前記属性値調整手段は、前記評価入力手段により悪い評価が入力された属性については、前記対象物データベースから抽出された属性値より向上させた属性値を最適属性値として設定する一方、良い評価が入力された属性もしくは評価入力がなされなかった属性については、前記対象物データベースから抽出された属性値を最適属性値として設定するようにしている。
【００１３】
【作用】
請求項１および３の発明では、利用者が、現在使用中の物品などの特定の対象物を指定するとともに、この特定の対象物の少なくとも１つの属性に対し、主観的な評価を示す自由言語による情報を入力する。この自由言語による入力情報は構文解析されて、主観的な評価の対象となった属性毎に、標準文体に変換され、また前記入力情報に含まれている修飾語が抽出される。また、知識テーブルから前記主観的な評価の対象となった属性に対応する検索条件を示す知識が抽出され、対象物データベースからは、前記特定の対象物について、評価対象の属性にかかる属性値が抽出される。さらに、この属性値を前記修飾語に応じた変更幅により調整した値を最適属性値として、その最適属性値と前記抽出された知識とを結びつけることにより、前記主観的評価の対象となった属性にかかる属性値が最適属性値に近づくほど適合度が高くなるようにしたメンバーシップ関数が作成される。そして、そのメンバーシップ関数に基づき検索を実行することにより、前記検索条件に対する適合度が最も高くなる対象物が抽出される。
【００１５】
請求項２および４の発明では、前記特定対象物について、利用者が悪い評価を行った属性については、その評価が良くなるように調整した属性値を最適属性値とし、良い評価または評価されなかった属性については、この対象物の具備する属性値を最適属性値とするので、利用者の要望に最も適すると思われる属性値を最適属性値とすることができる。
【００１６】
【実施例】
図１は、この発明の一実施例にかかる購入物品検索システムの概略構成を示す。
このシステムは、利用者が購入しようとしている所定分野の商品について、利用者の要望に応じた商品を検索してその情報を提示するもので、指定情報入力部１，評価入力部２，重み付け入力部３，属性情報検索部４，検索条件変換部５，検索条件確認部６，データベース検索部７，結果表示部８，対象物データベース９，知識情報データベース１０などを構成として含んでいる。
【００１７】
前記指定情報入力部１は、利用者が、現在使用している物品や自分の知っている物品など、購入対象分野の特定の物品を指定するためのものである。この入力方法としては、キーボードより具体的な物品名を入力する方法のほか、モニタ画面上に製造メーカー毎の製品リストを表示して利用者に指定対象を選択させたり、モニタ画面上に物品の画像を指定して選択したり、物品の画像情報を入力して装置内でその物品名称を認識するなど、種々の方法が考えられる。
【００１８】
前記評価入力部２は、前記物品指定部により指定された特定物品について、利用者に主観的な評価を入力させるためのもので、この実施例では、利用者に自由な感想を入力させる形態を採用している。また重み付け入力部３は、利用者が希望する物品に要求される各種の要件にそれぞれ優先度を示す重み付けを行うためのものである。
【００１９】
なおこの実施例では、上記いずれの入力部も、キーボードやマウスなどの操作により入力された情報を認識して処理するものとするが、入力部の形態はこれに限らず、例えば音声情報を認識するものであってもよい。
【００２０】
対象物データベース９は、複数種の物品について、それぞれ物品の特徴を示す各種の属性毎の属性値を示す情報（以下これを「属性情報」という）を記憶する。また知識情報データベース１０には、前記評価入力部２より入力された評価に対し、どのような条件で検索を実施すればよいかを特定するための知識（以下単に「知識」という）を格納する知識テーブル（図３に示す）や、その評価内容から利用者が実際に適切と考えている属性値を導き出すためのファジイ語句テーブル（図４に示す）などが記憶される。
【００２１】
前記属性情報検索部４は、前記指定情報入力部１により指定された物品の物品名をキーとして対象物データベース９を検索し、この指定物品の属性情報を抽出する。検索条件変換部５は、前記入力された評価を用いて前記知識情報データベース１０の知識テーブルを検索してその評価に応じた検索条件を作成した後、さらに前記対象物データベース９より抽出された属性情報とファジイ語句テーブルとを用いてこの検索条件をファジイ推論演算のメンバーシップ関数に変換する。
なお検索条件確認部６は作成された検索条件をモニタ画面に出力するなどして、利用者の確認を受け付けるためのものである。
【００２２】
データベース検索部７は、利用者の確認がとれた検索条件を用いて対象物データベース９を検索し、その条件に適合する商品を抽出する。この検索結果は、結果表示部８を介してモニタ画面上に表示される。
【００２３】
以下、上記購入物品検索システムを用いてスキー板の購入候補の検索する場合を想定し、各データベースの構成およびこのシステムの骨子となる検索条件の設定処理の詳細を説明することにする。
図２は、前記対象物データベース９の中のスキー板用のデータベースの構成を示すもので、各商品毎に、板の重さ，幅など各種属性毎の属性情報が商品名に対応づけけられて記憶されている。
【００２４】
図３は、前記知識情報データベース１０に格納されるスキー板検索用の知識テーブルを示す。
このテーブルは、前記評価入力部２より入力された評価から検索条件のアウトラインを導き出すためのもので、各種の「評価」として、主部と述部とから成る標準文体が設定されている。なおこれら評価の標準文体は、あらかじめ定められた標準的な文法の形態で表されており、それぞれの評価毎に、設定すべき検索条件を示す知識が対応づけられて記憶されている。
【００２５】
この実施例では、前記したように、指定された物品に対する評価を利用者の自由言語による感想の形態で入力しており、検索条件変換部５は、まずこの入力情報の構文を解析して主部，述部，修飾部，係り受け状況などを認識した後、その認識結果から主部と述部とを取り出して標準文体に変換する。そして最終的にこの変換処理後の文章を利用者のなした評価の主要部であると認識する。
【００２６】
例えば、「スキー板が少し重い。」という文章が入力された場合、この文章の主部として「スキー板が」が、述部として「重い」が、修飾語として「少し」が、それぞれ取り出され、その主部と述部とから成る文章「スキー板が重い」が、利用者の行った評価の主要部であると認識される。
また「スキー板はだいぶ重かった。」のように、標準文体とは異なる形態の文章が入力された場合、その主部「スキー板は」と述部「重かった」とがそれぞれ標準文体に変換された結果、前記と同様「スキー板が重い」という主要部が取り出されることになる。
【００２７】
つぎに検索条件変換部５は、認識した評価の主要部をもって前記知識テーブルを検索し、抽出された知識を検索条件のアウトラインとして設定した後、このアウトラインに前記評価に含まれていた修飾部を加味して、検索条件の最終形態を決定する。
例えば上記の「スキー板が重い」という文章が評価の主要部として認識されている場合、図３に示した知識テーブルにおいてこの評価に対応する「軽い板を選ぶ」という知識が、検索条件のアウトラインとして設定される。さらにこのアウトラインに、前記評価に含まれる修飾部（例えば「少し」）を加味した知識「少し軽い板を選ぶ」が、検索条件の最終形態として設定されることになる。
【００２８】
ここで検索条件変換部５は、前記対象物データベース９から抽出された指定物品の属性情報のうち、前記評価にあてはまる属性情報を選択し、その属性情報と前記構文解析により認識された修飾部とを用いて、利用者の要望に最も適すると思われる属性値（以下これを「最適属性値」という）を決定した後、この最適属性値をもって前記検索条件の最終形態をファジイ推論のメンバーシップ関数の形態に変換する。
【００２９】
図４は、前記最適属性値の設定にかかるファジイ語句テーブルの構成例を示す。ここで言う「ファジイ語句」とは、利用者の入力した評価に含まれる可能性のある各種の修飾部に相当するもので、各語句毎に、前記指定商品の属性値から最適属性値を導くための属性変更幅（単位％）が設定されている。
【００３０】
いま指定物品として、図２に示した名称「ＡＡＡ」のスキー板が指定されて、このスキー板に対し「スキー板が少し重い」という評価がなされたものとすると、前記したように、知識テーブルの検索によりこの評価の主要部「スキー板が重い」に対応する知識と前記評価に含まれる修飾部「少し」とにより、「少し軽い板を選ぶ」という検索条件の最終形態が得られる。またこの修飾部「少し」によりファジイ語句テーブルを検索した結果、この修飾部に応じた属性変更幅として３％が抽出される。
【００３１】
ここで前記図２よりこのスキー板の重さは１．５ｋｇであるから、検索条件変換部５は、前記検索条件と属性変更幅とに基づき、この１．５ｋｇよりも３％分だけ軽い重さ１．４５ｋｇを最適属性値とおき、この値を適合度「１」とするメンバーシップ関数を設定する。
【００３２】
図５は、スキー板の重さを属性とするメンバーシップ関数の具体例を示す。
図中の実線で示す関数Ｍ_Ａは、前記名称「ＡＡＡ」の物品に対し「スキー板が少し重い」という評価がなされた場合のメンバーシップ関数である。この関数は、上記した原理により求められた最適属性値１．４５ｋｇを適合度「１」として、この最適属性値から離れるに従って徐々に適合度が低くなるように設定されている。
【００３３】
また破線で示す関数Ｍ_Ｂは、同じ名称「ＡＡＡ」の物品に対し「スキー板がかなり重い」という評価がなされた場合のメンバーシップ関数である。この評価に含まれる修飾部「かなり」に対応する属性変更幅は、前記図４より１０％となるから、この指定物品の重さ１．５ｋｇよりも１０％分軽い重さ１．３５ｋｇが最適属性値として設定され、適合度「１」が与えられている。
【００３４】
このようにして、指定商品に対する利用者の主観的な評価と指定物品が具備する属性値とから利用者にとって最適と思われる属性値が導き出され、この最適属性値にできるだけ近い属性値を具備する物品を抽出するための検索条件が作成されるもので、前記データベース検索部７は、各属性毎に作成された検索条件を用いて対象物データベース９を検索することにより、利用者の主観的な評価が最も高くなるような商品を抽出する。
【００３５】
なお前記メンバーシップ関数の設定において、利用者が良い評価をした属性については、指定商品の具備する属性値が最適属性値として設定される。また自由言語による評価の場合、指定商品が具備する一部の属性しか評価されないケースが多いと考えられるが、検索条件変換部５は、評価されなかった属性については、指定商品の属性が利用者の要望を満足しているものと想定して、同様に、指定商品の属性値を最適属性値とするメンバーシップ関数を設定する。
【００３６】
この場合、利用者の自然言語による評価に代えて、利用者にいくつかの質問を提示し、選択式または他段階評価方式などの方法で回答を行わせるようにすれば、指定物品の具備するほぼすべての属性について、利用者の評価を取得することができる。
【００３７】
図６は、上記システムによる処理手順を示すもので、以下、図７〜１３を参照しつつ、図６の流れに沿って、現在名称「ＡＡＡ」のスキー板を使用中の利用者が別のスキー板の購入候補を得るまでの処理を説明する。
なお図６中、「ＳＴ」は各ステップを示す。
【００３８】
まず最初のステップ１で、利用者が現在使用中のスキー板の名称を入力すると、属性情報検索部４は、この名称をキーとして対象物データベース９内のスキー板用のデータベースを検索する。この結果、指定されたスキー板の属性情報が検索されると、属性情報検索部４は、この検索結果を前記検索条件変換部５へと出力する（ステップ２）。
【００３９】
図７は、モニタに表示された名称入力画面の一例を示すもので、ここでは前記検索条件の設定の説明に用いた名称「ＡＡＡ」のスキー板が指定されている。
図８は、この指定されたスキー板に関する検索結果を示すもので、名称「ＡＡＡ」のスキー板について、重さ，板の幅など各種の属性にかかる属性情報が抽出されている。
【００４０】
なおデータベース内に指定されたスキー板にかかる情報が記憶されていない場合には、ステップ３が「ＮＯ」となってステップ４へと移行し、モニタ画面上に該当する情報がない旨が表示された後、ステップ１へと戻る。この場合、利用者は、使用中のスキー板の名称を確認するなどして再度入力を行うことになる。
【００４１】
対象物データベース９より指定されたスキー板にかかる情報を抽出できたときにはステップ３が「ＹＥＳ」となり、モニタ画面はこのスキー板に対する評価の入力画面に更新される。
図９はこの評価の入力画面の一例を示すもので、このように利用者が自由言語により使用中のスキー板の感想を入力すると、評価入力部２は、その入力内容を取り込んで順次認識し、その認識結果を検索条件変換部５へと出力する（ステップ５）。
【００４２】
検索条件変換部５は、前記したように、与えられた評価を表す文章の構文解析を行ってその評価内容を標準文体に変換した後、前記知識テーブルを検索してこの標準文体の評価に対応する知識を抽出し、検索条件として設定する（ステップ６，７）。ついで検索条件変換部５は、前記構文解析により取り出された修飾部を用いてファジイ語句テーブルを検索して属性値変更幅を抽出し、前記した方法により、検索条件を具体化したメンバーシップ関数を作成する（ステップ８）。
【００４３】
このようにして利用者の入力した感想中に含まれる属性毎に、その評価内容に応じたメンバーシップ関数が作成されるもので、感想の入力が終了すると、ステップ９が「ＹＥＳ」となり、つぎのステップ１０で、検索条件確認部６は設定された検索条件を利用者に提示して確認処理を受け付ける。
なおこのステップ１０に先立ち、利用者に評価されなかった属性がある場合には、前記したように、指定されたスキー板の具備する属性値を最適属性値とするメンバーシップ関数が作成される。
【００４４】
図１０は、確認処理用の画面の具体例を示すもので、作成された各検索条件が標準文体により表示されるとともに、その表示領域の近傍に、確認用の操作ボタン１１と修正指示用の操作ボタン１２とが形成されている。
なお評価の入力方法として多段階選択方式を選択した場合には、前記ステップ６，１０，１１の処理はスキップされる。
【００４５】
前記図１０の表示画面上でもし利用者が修正指示を行った場合、ステップ１１が「ＮＯ」となり、再度ステップ５の評価入力処理が行われる。
一方、利用者が確認用のボタン１１を操作した場合には、ステップ１１が「ＹＥＳ」となり、モニタ画面は、検索条件の重み入力画面に更新される（ステップ１２）。
【００４６】
図１１は、この重み入力画面の具体例であって、ここでは前記図１１で提示された各検索条件に対し、それぞれ５段階評価による評価値を入力させるように構成している。
なお重み付けの方法は、この方法に限らず、例えば、優先させる検索条件から順に順位付けを行わせ、その順位付け結果を重みに変換するようにしてもよい。
【００４７】
このようにして各属性毎にメンバーシップ関数と重みとが決定されると、データベース検索部７は、前記対象物データベース９に記憶された各スキー板の情報を読み出して内部のメモリにセットし、それぞれ各属性毎に、その属性値を設定されたメンバーシップ関数にあてはめてその適合度を算出する（ステップ１３）。ついでデータベース検索部７は、各スキー板について、それぞれ属性毎に適合度と重みとの積を算出した後、これら算出値を積算して最終的な評価値とする（ステップ１４）。この算出結果は、得点の高いものから順に並び替えられた後、所定順位までの結果が結果表示部８に与えられてモニタ画面上に出力される（ステップ１５）。
【００４８】
図１２は、上記検索結果の表示内容の一例であって、前記評価値が高いものから順にスキー板の名称が表示されるとともに、それぞれその属性毎の属性値と適合度，最終的な評価値，各属性に与えられた重みなどのデータが表示されている。またここでは、利用者により指定された名称「ＡＡＡ」のスキー板についても、その評価値の算出過程および算出結果を表示しており、利用者は、属性毎の適合度や評価値を見比べて、購入するスキー板を最終決定することができる。
【００４９】
利用者は、この表示を確認した結果、自分の要望にあった商品が抽出されていないと感じた場合には、再検索の指定を行うことができる。この場合にはステップ１６が「ＹＥＳ」となり、再度ステップ５の評価入力へと移行することになる。
【００５０】
なお上記実施例では、実際に使用している物品を指定してその評価を入力するようにしているが、例えばカタログやモニタ画面上の画像などから指定する物品を選択するケースも考えられる。このような場合には、指定された物品について十分な評価がなされない可能性もあるが、検索された選択候補の中から所定の物品を選択して指定物品とし、再度検索を行うようにすれば、しだいに利用者の要望する商品を絞り込むことができる。
【００５１】
また上記実施例では、検索条件を、単独の属性にかかる条件のみに限定して説明しているが、検索対象または評価の内容によっては、複数の属性にかかる条件の相関関係を用いて検索条件を設定しなければならないケースも存在する。
【００５２】
図１３は、上記検索対象が不動産である場合の知識テーブルの内容を示す。
図中★印を付した評価は、複数の属性にかかる条件のいずれかが対応すると考えられるもので、この場合、想定される各条件の論理和（ＯＲ）が知識として設定される。また☆印を付した評価は、複数の属性にかかる条件をすべて満たす条件を対応づける必要があると考えられるもので、この場合、想定される各条件の論理積（ＡＮＤ）が知識として設定される。
【００５３】
このような複数の条件の相関関係による検索条件が設定された場合、検索条件変換部５は、前記実施例と同様、各条件にあてはまる属性毎にメンバーシップ関数を設定するとともに、これら個々の属性がＯＲまたはＡＮＤで結ばれていることを示す識別情報を作成する。データベース検索部７は、前記ステップ１３で、前記実施例と同様、各条件に該当する指定物品の属性の適合度を算出した後、この識別情報を参照し、ＡＮＤで結ばれた属性により構成される条件については、これら属性毎の適合度の算出結果を積算した後、ステップ１４で最終的な評価値を算出する。
【００５４】
なお上記図１に示したシステム構成は、必ずしも１台の専用の検索装置内におさめる必要はなく、例えば各入力部および結果表示部８の機能を具備する端末と、その他の主要な機能を具備するサーバとにより構成しても良い。またデータベース部分のみを所定のサーバに保有させ、他の機能を１つのパッケージソフトに収容して、適宜所定のパーソナルコンピュータに設定することも可能である。このような方法により、通信ネットワーク上での商品購入システムにも本発明を適用することができる。
【００５５】
【発明の効果】
この発明では、利用者が特定の対象物を指定して、その対象物に対する主観的な評価を自由言語により入力することにより、その評価に対する検索条件を自動的に設定し、さらに利用者の主観的な評価が高くなるほど前記検索条件への適合度が高くなるようにしたメンバーシップ関数を自動的に作成して検索を実行し、適合度が最も高い対象物を抽出するようにしたので、利用者の主観的な評価が最も高くなるような対象物を抽出することができる。よって、数ある対象物の中から利用者の要望に適合する対象物を簡単に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例にかかる購入物品検索システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】対象物データベースの具体的なデータ構成を示す説明図である。
【図３】知識テーブルの具体的なデータ構成を示す説明図である。
【図４】ファジイ語句テーブルの具体的なデータ構成を示す説明図である。
【図５】メンバーシップ関数の設定例を示す説明図である。
【図６】スキー板の購入候補の検索処理手順を示すフローチャートである。
【図７】指定するスキー板の名称の入力画面を示す説明図である。
【図８】属性情報の抽出例を示す説明図である。
【図９】指定されたスキー板に対する評価入力画面を示す説明図である。
【図１０】検索条件の確認画面を示す説明図である。
【図１１】各検索条件への重み設定の入力画面を示す説明図である。
【図１２】検索結果の表示内容を示す説明図である。
【図１３】知識テーブルの他の構成を示す説明図である。
【符号の説明】
１指定情報入力部
２評価入力部
４属性情報検索部
５検索条件変換部
７データベース検索部
９対象物データベース
１０知識情報データベース

Claims

複数の対象物にそれぞれその対象物の具備する属性毎の属性値を対応づけた対象物データベースと、対象物の種毎に、その対象物が具備する属性に対する評価を示す標準文体による評価の表現と検索条件を示す知識とを対応づけた知識テーブルと、複数の修飾語にそれぞれ属性値の変更幅を対応づけた修飾語テーブルとを、作成する第１のステップと、
前記対象物データベースに記憶されている特定の対象物の指定を受け付けるとともに、この特定の対象物の少なくとも１つの属性に対し、主観的な評価を示す自由言語による情報を入力する第２のステップと、
前記自由言語により入力された情報の構文を解析することにより、前記主観的な評価の対象となった属性毎に、前記入力情報を標準文体に変換する処理と、その入力情報に含まれている修飾語を抽出する処理とを実行する第３のステップと、
前記特定の対象物の具備する属性のうちの前記主観的な評価の対象となった属性について、前記知識テーブルから前記第３のステップで変換された標準文体に対応する知識を抽出するとともに、前記対象物データベースから前記特定の対象物への主観的な評価の対象に対応する属性値を抽出する第４のステップと、
前記第３のステップで抽出された修飾語に対応する属性値の変更幅を前記修飾語テーブルから読み出し、この変更幅により前記第４のステップで抽出された属性値を調整した値を最適属性値として設定した後、前記第４のステップで抽出された知識の示す検索条件について、その知識に対応する属性にかかる属性値が前記最適属性値に近いほど前記検索条件への適合度が高くなるようにしたメンバーシップ関数を作成する第５のステップと、
前記第５のステップで作成されたメンバーシップ関数を用いて前記対象物データベースを検索して、前記検索条件に適合する対象物の中からその検索条件への適合度が最も高い対象物を抽出する第６のステップとを、実行することを特徴とする対象物検索方法。
前記第５のステップでは、前記特定対象物について悪い評価が入力された属性については、前記第４のステップで対象物データベースから抽出された属性値より向上させた属性値を最適属性値として設定する一方、良い評価が入力された属性もしくは評価入力がなされなかった属性については、前記対象物データベースから抽出された属性値を最適属性値として設定し、これら最適属性値に基づき前記メンバーシップ関数を作成するようにした請求項１に記載された対象物検索方法。
複数の対象物にそれぞれその対象物の具備する属性毎の属性値を対応づけした対象物データベースと、
対象物の種毎に、その対象物が具備する属性に対する評価を示す標準文体による評価の表現と検索条件を示す知識とを対応づけた知識テーブルと、
複数の修飾語にそれぞれ属性値の変更幅を対応づけた修飾語テーブルと、
前記対象物データベースに記憶されている特定の対象物の指定を受け付ける指定情報入力手段と、
前記特定の対象物の少なくとも１つの属性に対し、主観的な評価を示す情報を自由言語により入力するための評価入力手段と、
前記評価入力手段により入力された情報の構文を解析することにより、前記主観的な評価の対象となった属性毎に、前記入力情報を標準文体に変換する処理と、その入力情報に含まれている修飾語を抽出する処理とを実行する構文解析手段と、
前記特定の対象物の具備する属性のうちの前記主観的な評価の対象となった属性について、前記知識テーブルから前記構文解析手段により変換された標準文体に対応する知識を抽出するとともに、前記対象物データベースから前記特定の対象物への主観的評価の対象に対応する属性値を抽出する抽出手段と、
前記構文解析手段により抽出された修飾語に対応する属性値の変更幅を前記修飾語テーブルから読み出し、この変更幅により前記抽出手段により抽出された属性値を調整する属性値調整手段と、
前記属性値調整手段により調整された属性値を最適属性値として設定し、前記抽出手段により抽出された知識の示す検索条件について、その知識に対応する属性にかかる属性値が前記最適属性値に近いほど前記検索条件への適合度が高くなるようにしたメンバーシップ関数を作成する検索ルール作成手段と、
前記検索ルール作成手段により作成されたメンバーシップ関数を用いて前記対象物データベースを検索して、前記検索条件に適合する対象物の中からその検索条件に対する適合度が最も高い対象物を抽出する検索手段とを備えて成る対象物検索システム。
前記属性値調整手段は、前記評価入力手段により悪い評価が入力された属性については、前記対象物データベースから抽出された属性値より向上させた属性値を最適属性値として設定する一方、良い評価が入力された属性もしくは評価入力がなされなかった属性については、前記対象物データベースから抽出された属性値を最適属性値として設定する請求項３に記載された対象物検索システム。