JP4179773B2 - 情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法 - Google Patents
情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4179773B2 JP4179773B2 JP2001354310A JP2001354310A JP4179773B2 JP 4179773 B2 JP4179773 B2 JP 4179773B2 JP 2001354310 A JP2001354310 A JP 2001354310A JP 2001354310 A JP2001354310 A JP 2001354310A JP 4179773 B2 JP4179773 B2 JP 4179773B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- content
- stored
- value
- dimension
- average value
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のマルチメディア・コンテンツの中から所定の条件に基づいて所望のマルチメディア・コンテンツを検索するための検索装置、検索プログラム、及び検索方法に関し、特に利用者毎に最適な検索結果を提供する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータ技術やインターネット技術の発展により、非常に大量のコンテンツが作成され、保存されるようになっている。これに伴い必要なコンテンツだけを取り出す検索技術の重要性が高まっている。
【０００３】
テキスト、静止画、音楽、映像といったマルチメディア・コンテンツを検索するために、コンテンツを多次元のベクトルで表現し、多次元空間内でのベクトル間の距離や角度を計算する方法が一般的に使われている。例えば、利用者があるコンテンツを指定し、それと類似するコンテンツを検索する場合、２つのコンテンツの違いを（１）式のように２つのベクトルの距離で表わし、距離の近いコンテンツを検索結果とすることが行われている。
【０００４】
【数１】
【０００５】
しかしながら、このような検索に使用される計算式は、予め決められている場合が多く、検索利用者には変更できない場合が大半である。このため、検索利用者の意図や好みが検索結果にうまく反映されないことが多かった。
【０００６】
一方で、コンテンツ間の類似性や距離を表わす計算式を検索利用者が変更可能なシステムも提案されている。例えば、特開平１１−１７５５３５号には、類似する画像を検索する装置に関する技術が開示されており、この技術内容によれば、利用者が対話的に類似性や距離の計算式で使われる重み係数を設定し、より利用者に適切な検索結果が得られるようになっている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術においては、利用者が計算式の重み係数を全て手動で設定する必要があり、利用者にとって負担であった。この重み係数を設定するためには、検索対象となるコンテンツを構成要素（色特徴量、微分特徴量など）に分解して考える必要があり、かなりの技術的な知識と熟練が必要であった。また、コンテンツを２次元グラフ上に配置して、コンテンツの特徴を直感的に把握できるようにしているが、座標軸の意味が直感的に分かりにくく、この表示方法は重み係数の設定に必ずしも適していなかった。
【０００８】
本発明は、検索利用者の負担が少なく、なおかつ利用者の意図や好みに合った、より適切な検索を提供することを目的とする。
【０００９】
【問題を解決するための手段】
そこで、本発明は、上記課題を解決するために以下の装置、プログラム、及び方法を提供するものである。
（１）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置であって、
前記複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納する特徴量格納手段と、
前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を格納する利用履歴格納手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段と、
を有する情報検索装置。
（２）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置であって、
前記複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納する特徴量格納手段と、
外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも格納する評価値格納手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段と、
を有する情報検索装置。
（３）前記利用履歴格納手段は、前記利用者がコンテンツを利用した利用日時を格納し、
前記計算手段は、前記利用日時を用いて前記各重み付けパラメータを計算することを特徴とする（１）に記載の情報検索装置。
（４）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータを、
前記複数のコンテンツをコンテンツ格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を特徴量格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を利用履歴格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段、
として機能させるための情報検索プログラム。
（５）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータを、
前記複数のコンテンツをコンテンツ格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を特徴量格納手段に格納させる手段と、
外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも評価値格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段、
として機能させるための情報検索プログラム。
（６）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置における情報検索方法であって、
前記情報検索装置は、
コンテンツ格納手段が、前記複数のコンテンツを格納するステップと、
特徴量格納手段が、前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納するステップと、
利用履歴格納手段が、前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を格納するステップと、
条件入力手段が、前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるステップと、
計算手段が、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算するステップと、
選択手段が、前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択するステップと、
を有することを特徴とする情報検索方法。
（７）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置における情報検索方法であって、
前記情報検索装置は、
コンテンツ格納手段が、前記複数のコンテンツを格納するステップと、
特徴量格納手段が、前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納するステップと、
評価値格納手段が、外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも格納するステップと、
条件入力手段が、前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるステップと、
計算手段が、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算するステップと、
選択手段が、前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択するステップと、
を有することを特徴とする情報検索方法。
【００１３】
【発明の実施の形態】
・第１の実施例
本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の構成を図１に示す。コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者等の属性情報、及びコンテンツ本体を格納するコンテンツ格納手段１と、コンテンツに対応した多次元の特徴量を格納する特徴量格納手段４と、多次元特徴量を使ってコンテンツ間の距離あるいは類似性を計算する距離計算手段２と、距離の小さなコンテンツあるいは類似性の大きなコンテンツを選択する選択手段５と、利用者の利用履歴を格納する利用履歴格納手段７と、検索条件を指定する条件入力手段３と、ディスプレイ等の表示手段６によって構成されている。なお、このような情報検索装置は、通常のコンピュータを使ってソフトウェア的に構成することが可能である。
【００１４】
次に、本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の処理フローを図２に示す。同図によれば、検索利用者は、検索を行うにあたり、パスワードの入力等により個人認証を行う（ステップＳ１）。なお、検索利用者にはあらかじめ利用者を一意に識別するユーザＩＤが付与されている。
【００１５】
次に、検索利用者は、条件入力手段３を使って、コンテンツ格納手段１に格納されている任意のコンテンツを１つ指定する（以下、例示コンテンツとする）（ステップＳ２）。例示コンテンツを選ぶには、例えば、コンテンツ名称、制作者などの属性情報を指定し、これらの文字列照合によりコンテンツを絞り込めばよい。以下の処理により例示コンテンツと類似したコンテンツとを検索する。
【００１６】
コンテンツ格納手段１では、図３に示すような形式で、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者やジャンルなどの属性情報、コンテンツ本体などのデータが格納されている。以下では格納されているコンテンツの総数をＮとする。また、特徴量格納手段４においては、図４に示すような形式で、Ｎ個のコンテンツのＭ次元の特徴量が格納されている。
【００１７】
次に、距離計算手段２おいて、距離計算パラメータを計算する（ステップＳ３）が、これについては後述する。
【００１８】
次に、距離計算手段２において、例示コンテンツと他の全てのコンテンツとの重み付き距離Ｄ［ｉ］ （ｉ∈Δ）を（２）式に従って計算する（ステップＳ４）。
【００１９】
【数２】
【００２０】
ここで、Ｐｓ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）は例示コンテンツの特徴量であり、Δは、例示コンテンツ以外の全てのコンテンツの集合であり、Ｐ［ｉ］［ｊ］はΔに属するコンテンツの特徴量である。また、Ｗ［ｊ］は重み係数である。選択手段５においては、この距離Ｄ［ｉ］が小さい順に一定数のコンテンツを選択し、検索結果とする（ステップＳ５）。検索利用者が検索結果の中から利用するコンテンツを選択して利用すると、利用履歴格納手段７に図５に示すような形式で利用履歴が格納される（ステップＳ６）。
【００２１】
なお、本実施例における距離計算パラメータは（２）式の重み係数Ｗ［ｊ］であり、以下の方法で算出する。利用履歴格納手段７を調べ、検索利用者が過去に利用したコンテンツの集合Φを求め、Φの要素数をＮ１とする。次に、集合Φを対象にして、Ｍ次元特徴量の平均ベクトルＰａ［ｊ］（j＝１〜Ｍ)を（３）式に従って計算する。
【００２２】
【数３】
【００２３】
あるいは（３）式の代わりに（４）式を使って平均ベクトルＰａを計算しても良い。ここで、Ｔｃは現在日時、Ｔ［ｉ］は利用履歴格納手段７に格納されているコンテンツを利用した日時、Ｇ（ｘ）は図６に示すような単調減少関数である。（４）式を使うことにより、利用者の最新の利用傾向をより検索結果に反映させることができる。
【００２４】
【数４】
【００２５】
次に（５）式に従って、標準化特徴量Ｐｂ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）を求める。
【００２６】
【数５】
【００２７】
ここで、Ｐｍ[ｊ]は、全てのコンテンツの平均値であり、Ｓ[ｊ]は、全てのコンテンツの標準偏差である。標準化特徴量Ｐｂ[ｊ]は、「０」に近いほど平均的であり、その絶対値が大きい程平均からずれていることを示す。また利用者が過去に利用したコンテンツは、その利用者の好きなコンテンツである確率が高い。すなわち、標準化特徴量が「０」から離れている特徴量ほど、検索利用者の好みが明確に表われていると考えられる。そこで、標準化特徴量が「０」に近い次元の重みＷ[ｊ]を小さく、標準化特徴量の絶対値が大きな次元の重み係数Ｗ[ｊ]を大きくするような処理を行う。例えば、（６）式に従って重み係数を決める。ここで、Ｆ（ｘ）は図７に示すような特性の単調増加関数である。なお、重み係数Ｗ[ｊ]を検索の都度計算するのではなく、適当なタイミングで計算した結果を格納し利用するようにしても良い。
【００２８】
【数６】
【００２９】
以上の処理により、検索利用者の好みをより的確に反映している特徴量の重みを大きくして距離計算を行うことができるので、検索結果に検索者の好みを反映することができる。
【００３０】
・第２の実施例
次に本発明に係る情報検索装置の第２の実施例の構成を図８に示す。なお、第１の実施例の構成と同じ構成要素については同一の符号を付す。コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ及びコンテンツの名称や制作者等の属性情報及びコンテンツ本体を格納するコンテンツ格納手段１と、コンテンツに対応した多次元の特徴量を格納する特徴量格納手段４と、多次元特徴量を使ってコンテンツ間の距離あるいは類似性を計算する距離計算手段２と、距離の小さなコンテンツあるいは類似性の大きなコンテンツを選択する選択手段５と、利用者のコンテンツに対する評価値を格納する評価値格納手段８と、検索条件を指定する条件入力手段３と、ディスプレイ等の表示手段６で構成されている。なお、このような情報検索装置は、通常のコンピュータを使ってソフトウェア的に構成することが可能である。
【００３１】
次に第２の実施例の処理フローを図９に示す。まず、検索利用者は、検索を行うにあたり、パスワード入力により個人認証を行う（ステップＳ１１）。なお、検索利用者にはあらかじめ利用者を一意に識別するユーザＩＤが付与されている。
【００３２】
検索に先立ち検索利用者は、少なくとも一部のコンテンツについて評価しておく（ステップＳ１２）。評価方法として、いくつかの方法が考えられるが、例えば、「好き」、「どちらでもない」、「きらい」の３段階で評価する。評価値格納手段８には、図１０に示す形式で、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、評価値が格納されている。評価値は例えば、「好き」に対して「＋１」、「どちらでもない」に対して「０」、「きらい」に対して「−１」というように数値化されている。次に検索利用者は、条件入力手段３を使って、コンテンツ格納手段１に格納されている任意のコンテンツを１つ指定する（例示コンテンツ）（ステップＳ１３）。
【００３３】
また、コンテンツ格納手段１では、図３に示すような形式で、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者やジャンルなどの属性情報、コンテンツ本体などのデータが格納されている。以下では格納されているコンテンツの総数をＮとする。
【００３４】
特徴量格納手段４においては、図４に示すような形式で、Ｎ個のコンテンツのＭ次元の特徴量が格納されている。
【００３５】
次に、距離計算手段２において、距離計算パラメータを計算する（ステップＳ１４）が、これについては後述する。
【００３６】
次に、距離計算手段２において、例示コンテンツと他の全てのコンテンツとの重み付き距離Ｄ［ｉ］ （ｉ∈Δ）を上述した（２）式に従って計算する（ステップＳ１５）。ここで、Ｐｓ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）は例示コンテンツの特徴量であり、Δは、例示コンテンツ以外の全てのコンテンツの集合である。また、Ｐ［ｉ］［ｊ］はΔに属するコンテンツの特徴量であり、Ｗ[ｊ]は重み係数である。選択手段５では、この距離が小さい順に一定数のコンテンツを選択し、検索結果とする（ステップＳ１６）。
【００３７】
本実施例における距離計算パラメータは（２）式の重み係数Ｗ［ｊ］であり、以下の方法で算出する。検索利用者が、「好き」と評価したコンテンツの集合をα、「嫌い」と評価したコンテンツの集合をβとする。各次元ごとに、（７）式に従って、集合α内の分散Ｖα[ｊ]、集合β内の分散Ｖβ[ｊ]（ｊ＝１〜Ｍ）を計算する。ここで、Ｎαは集合αに属するコンテンツ数、Ｎβは集合βに属するコンテンツ数、Ｐα[ｊ]は集合αのコンテンツの平均値、Ｐβ[ｊ]は集合βのコンテンツの平均値を表わす。
【００３８】
【数７】
【００３９】
更に、（８）式に従って指標Ｚ[ｊ]（ｊ＝１〜Ｍ）を計算する。指標Ｚ[ｊ]は、集合α、集合β内の分散が小さく、集合αと集合βの平均値の差が大きい程大きな値となる。すなわち、指標Ｚ[ｊ]が大きな特徴量は、検索利用者のコンテンツに対する好き嫌いをより反映したものと考えることができる。
【００４０】
【数８】
【００４１】
従って、例えば（９）式に従って、指標Ｚ[ｊ]が大きくなる程、距離計算手段２の重み係数Ｗ[ｊ]を大きくなるように設定する。ここでＦ（ｘ）は図７に示すような特性の単調増加関数である。
【００４２】
【数９】
【００４３】
なお、重み係数Ｗ[ｊ]を検索の都度計算するのではなく、適当なタイミング計算した結果を格納し利用するようにしても良い。
【００４４】
以上の処理により、検索利用者の好みをより的確に反映している特徴量の重みを大きくして距離計算を行うことができるので、検索結果に検索者の好みを反映することができる。
【００４５】
・第３の実施例
次に、本発明に係る情報検索装置の第３の実施例の構成を図１１に示す。なお、上述した実施例と同じ構成要素については同一の符号を付している。コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ及びコンテンツの名称や制作者等の属性情報及びコンテンツ本体を格納するコンテンツ格納手段１と、コンテンツに対応した多次元の特徴量を格納する特徴量格納手段４と、多次元特徴量を使ってコンテンツ間の距離あるいは類似性を計算する距離計算手段２と、距離の小さなコンテンツあるいは類似性の大きなコンテンツを選択する選択手段５と、特徴量の大きいコンテンツ及び小さいコンテンツの属性情報を表示し、距離計算のパラメータを指定する距離パラメータ指定手段９と、設定した距離パラメータを格納する距離パラメータ格納手段１０と、検索条件を指定する条件入力手段３と、ディスプレイ等の表示手段３で構成されている。なお、このような情報検索装置は、通常のコンピュータを使ってソフトウェア的に構成することが可能である。
【００４６】
第３の実施例の処理フローを図１２に示す。まず検索利用者は、検索を行うにあたり、パスワード入力により個人認証を行う（ステップＳ２１）。検索利用者にはあらかじめ利用者を一意に識別するユーザＩＤが付与されている。
【００４７】
検索利用者は、条件入力手段３を使って、コンテンツ格納手段１に格納されている任意のコンテンツを１つ指定する（例示コンテンツ）（ステップＳ２２）。
【００４８】
コンテンツ格納手段１では、図３に示すような形式で、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者やジャンルなどの属性情報、コンテンツ本体などのデータが格納されている。以下では格納されているコンテンツの総数をＮとする。
【００４９】
特徴量格納手段４においては、図４に示すような形式で、Ｎ個のコンテンツのＭ次元の特徴量が格納されている。
【００５０】
距離パラメータ指定手段９では、図１３に示すように各特徴量ごとに、特徴量の大きなコンテンツの属性情報を数個、特徴量の小さなコンテンツの属性情報を数個、表示手段６に表示する。本実施例における距離計算パラメータは重み係数Ｗ［ｊ］であり、検索利用者は、図１３の下方にあるスライダー部を使用して距離計算に使う重み係数Ｗ[ｊ]（ｊ＝１〜Ｍ）を設定する（ステップＳ２３）。スライダー部のスライダーの初期値は前回その利用者が設定した値が再現されるようになっている。検索利用者は特徴量ごとに、特徴量の大きなコンテンツと小さなコンテンツを見比べて、両者の違いが大きいと判断した場合は、その特徴量の重み係数を大きく設定する。逆に違いが小さいと感じた場合には、その特徴量の重み係数を小さく設定する。このように設定された重み係数Ｗ[ｊ]は、図１４に示す形式で検索利用者毎に距離パラメータ格納手段１０に格納される（ステップＳ２４）。そして、格納された値は次回その検索利用者が検索する場合の初期値として利用される。
【００５１】
距離計算手段２においては、例示コンテンツと他の全てのコンテンツとの重み付き距離Ｄ［ｉ］ （ｉ∈Δ）を上述した（２）式に従って計算する（ステップＳ２５）。
【００５２】
ここで、Ｐｓ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）は例示コンテンツの特徴量であり、Δは、例示コンテンツ以外の全てのコンテンツの集合である。また、Ｐ［ｉ］［ｊ］はΔに属するコンテンツの特徴量であり、Ｗ[ｊ]は利用者が設定した重み係数である。選択手段においては、この距離Ｄ［ｉ］が小さい順に一定数のコンテンツを選択し、検索結果とする（ステップＳ２６）。
【００５３】
なお、上記各実施例においては、多次元特徴量の距離を用いて、利用者が所望するコンテンツの選択を行ったが、距離の代わりに類似性を用いて選択を行っても良い。
【００５４】
【発明の効果】
以上、詳述したように、本発明に係る情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法によれば、利用者にほとんど負担をかけずに、利用者の好みを反映したマルチメディア・コンテンツの類似検索が可能になるという効果を奏する。
【００５５】
また、請求項１、請求項４、及び請求項６に記載の発明によれば、利用者が全く入力作業をすることなく、距離計算のパラメータを利用者ごとに自動的に設定することができ、利用者の好みを反映した検索結果を得ることができるという効果を奏する。
【００５６】
更に、請求項２、請求項５、及び請求項７に記載の発明によれば、利用者の好みを更に精度良く反映して検索することが可能になるという効果を奏する。
【００５９】
また、請求項３に記載の発明によれば、検索利用者が検索を行った日付を使って計算パラメータを決定することにより、利用者の最新の好みを反映した検索が可能になるという効果を奏するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の構成を示す図である。
【図２】本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の処理フローを示す図である。
【図３】本発明に係る情報検索装置のコンテンツ格納手段のデータ形式を示す図である。
【図４】本発明に係る情報検索装置の特徴量格納手段のデータ形式を示す図である。
【図５】本発明に係る情報検索装置の利用履歴格納手段のデータ形式を示す図である。
【図６】本発明に係る情報検索装置の距離計算手段で使用する関数Ｇの特性を示す図である。
【図７】本発明に係る情報検索装置の距離計算手段で使用する関数Ｆの特性を示す図である。
【図８】本発明に係る情報検索装置の第２の実施例の構成を示す図である。
【図９】本発明に係る情報検索装置の第２の実施例の処理フローを示す図である。
【図１０】本発明に係る情報検索装置の評価値格納手段のデータ形式を示す図である。
【図１１】本発明に係る情報検索装置の第３の実施例の構成を示す図である。
【図１２】本発明に係る情報検索装置の第３の実施例の処理フローを示す図である。
【図１３】本発明に係る情報検索装置の第３の実施例における操作画面の一例を示す図である。
【図１４】本発明に係る情報検索装置の距離パラメータ格納手段のデータ形式を示す図である。
【符号の説明】
１ コンテンツ格納手段
２ 距離計算手段
３ 条件入力手段
４ 特徴量格納手段
５ 選択手段
６ 表示手段
７ 利用履歴格納手段
８ 評価値格納手段
９ 距離パラメータ指定手段
１０ 距離パラメータ格納手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のマルチメディア・コンテンツの中から所定の条件に基づいて所望のマルチメディア・コンテンツを検索するための検索装置、検索プログラム、及び検索方法に関し、特に利用者毎に最適な検索結果を提供する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータ技術やインターネット技術の発展により、非常に大量のコンテンツが作成され、保存されるようになっている。これに伴い必要なコンテンツだけを取り出す検索技術の重要性が高まっている。
【０００３】
テキスト、静止画、音楽、映像といったマルチメディア・コンテンツを検索するために、コンテンツを多次元のベクトルで表現し、多次元空間内でのベクトル間の距離や角度を計算する方法が一般的に使われている。例えば、利用者があるコンテンツを指定し、それと類似するコンテンツを検索する場合、２つのコンテンツの違いを（１）式のように２つのベクトルの距離で表わし、距離の近いコンテンツを検索結果とすることが行われている。
【０００４】
【数１】
しかしながら、このような検索に使用される計算式は、予め決められている場合が多く、検索利用者には変更できない場合が大半である。このため、検索利用者の意図や好みが検索結果にうまく反映されないことが多かった。
【０００６】
一方で、コンテンツ間の類似性や距離を表わす計算式を検索利用者が変更可能なシステムも提案されている。例えば、特開平１１−１７５５３５号には、類似する画像を検索する装置に関する技術が開示されており、この技術内容によれば、利用者が対話的に類似性や距離の計算式で使われる重み係数を設定し、より利用者に適切な検索結果が得られるようになっている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術においては、利用者が計算式の重み係数を全て手動で設定する必要があり、利用者にとって負担であった。この重み係数を設定するためには、検索対象となるコンテンツを構成要素（色特徴量、微分特徴量など）に分解して考える必要があり、かなりの技術的な知識と熟練が必要であった。また、コンテンツを２次元グラフ上に配置して、コンテンツの特徴を直感的に把握できるようにしているが、座標軸の意味が直感的に分かりにくく、この表示方法は重み係数の設定に必ずしも適していなかった。
【０００８】
本発明は、検索利用者の負担が少なく、なおかつ利用者の意図や好みに合った、より適切な検索を提供することを目的とする。
【０００９】
【問題を解決するための手段】
そこで、本発明は、上記課題を解決するために以下の装置、プログラム、及び方法を提供するものである。
（１）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置であって、
前記複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納する特徴量格納手段と、
前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を格納する利用履歴格納手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段と、
を有する情報検索装置。
（２）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置であって、
前記複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納する特徴量格納手段と、
外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも格納する評価値格納手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段と、
を有する情報検索装置。
（３）前記利用履歴格納手段は、前記利用者がコンテンツを利用した利用日時を格納し、
前記計算手段は、前記利用日時を用いて前記各重み付けパラメータを計算することを特徴とする（１）に記載の情報検索装置。
（４）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータを、
前記複数のコンテンツをコンテンツ格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を特徴量格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を利用履歴格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段、
として機能させるための情報検索プログラム。
（５）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータを、
前記複数のコンテンツをコンテンツ格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を特徴量格納手段に格納させる手段と、
外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも評価値格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段、
として機能させるための情報検索プログラム。
（６）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置における情報検索方法であって、
前記情報検索装置は、
コンテンツ格納手段が、前記複数のコンテンツを格納するステップと、
特徴量格納手段が、前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納するステップと、
利用履歴格納手段が、前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を格納するステップと、
条件入力手段が、前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるステップと、
計算手段が、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算するステップと、
選択手段が、前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択するステップと、
を有することを特徴とする情報検索方法。
（７）コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置における情報検索方法であって、
前記情報検索装置は、
コンテンツ格納手段が、前記複数のコンテンツを格納するステップと、
特徴量格納手段が、前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納するステップと、
評価値格納手段が、外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも格納するステップと、
条件入力手段が、前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるステップと、
計算手段が、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算するステップと、
選択手段が、前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択するステップと、
を有することを特徴とする情報検索方法。
【００１３】
【発明の実施の形態】
・第１の実施例
本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の構成を図１に示す。コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者等の属性情報、及びコンテンツ本体を格納するコンテンツ格納手段１と、コンテンツに対応した多次元の特徴量を格納する特徴量格納手段４と、多次元特徴量を使ってコンテンツ間の距離あるいは類似性を計算する距離計算手段２と、距離の小さなコンテンツあるいは類似性の大きなコンテンツを選択する選択手段５と、利用者の利用履歴を格納する利用履歴格納手段７と、検索条件を指定する条件入力手段３と、ディスプレイ等の表示手段６によって構成されている。なお、このような情報検索装置は、通常のコンピュータを使ってソフトウェア的に構成することが可能である。
【００１４】
次に、本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の処理フローを図２に示す。同図によれば、検索利用者は、検索を行うにあたり、パスワードの入力等により個人認証を行う（ステップＳ１）。なお、検索利用者にはあらかじめ利用者を一意に識別するユーザＩＤが付与されている。
【００１５】
次に、検索利用者は、条件入力手段３を使って、コンテンツ格納手段１に格納されている任意のコンテンツを１つ指定する（以下、例示コンテンツとする）（ステップＳ２）。例示コンテンツを選ぶには、例えば、コンテンツ名称、制作者などの属性情報を指定し、これらの文字列照合によりコンテンツを絞り込めばよい。以下の処理により例示コンテンツと類似したコンテンツとを検索する。
【００１６】
コンテンツ格納手段１では、図３に示すような形式で、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者やジャンルなどの属性情報、コンテンツ本体などのデータが格納されている。以下では格納されているコンテンツの総数をＮとする。また、特徴量格納手段４においては、図４に示すような形式で、Ｎ個のコンテンツのＭ次元の特徴量が格納されている。
【００１７】
次に、距離計算手段２おいて、距離計算パラメータを計算する（ステップＳ３）が、これについては後述する。
【００１８】
次に、距離計算手段２において、例示コンテンツと他の全てのコンテンツとの重み付き距離Ｄ［ｉ］ （ｉ∈Δ）を（２）式に従って計算する（ステップＳ４）。
【００１９】
【数２】
ここで、Ｐｓ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）は例示コンテンツの特徴量であり、Δは、例示コンテンツ以外の全てのコンテンツの集合であり、Ｐ［ｉ］［ｊ］はΔに属するコンテンツの特徴量である。また、Ｗ［ｊ］は重み係数である。選択手段５においては、この距離Ｄ［ｉ］が小さい順に一定数のコンテンツを選択し、検索結果とする（ステップＳ５）。検索利用者が検索結果の中から利用するコンテンツを選択して利用すると、利用履歴格納手段７に図５に示すような形式で利用履歴が格納される（ステップＳ６）。
【００２１】
なお、本実施例における距離計算パラメータは（２）式の重み係数Ｗ［ｊ］であり、以下の方法で算出する。利用履歴格納手段７を調べ、検索利用者が過去に利用したコンテンツの集合Φを求め、Φの要素数をＮ１とする。次に、集合Φを対象にして、Ｍ次元特徴量の平均ベクトルＰａ［ｊ］（j＝１〜Ｍ)を（３）式に従って計算する。
【００２２】
【数３】
あるいは（３）式の代わりに（４）式を使って平均ベクトルＰａを計算しても良い。ここで、Ｔｃは現在日時、Ｔ［ｉ］は利用履歴格納手段７に格納されているコンテンツを利用した日時、Ｇ（ｘ）は図６に示すような単調減少関数である。（４）式を使うことにより、利用者の最新の利用傾向をより検索結果に反映させることができる。
【００２４】
【数４】
次に（５）式に従って、標準化特徴量Ｐｂ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）を求める。
【００２６】
【数５】
ここで、Ｐｍ[ｊ]は、全てのコンテンツの平均値であり、Ｓ[ｊ]は、全てのコンテンツの標準偏差である。標準化特徴量Ｐｂ[ｊ]は、「０」に近いほど平均的であり、その絶対値が大きい程平均からずれていることを示す。また利用者が過去に利用したコンテンツは、その利用者の好きなコンテンツである確率が高い。すなわち、標準化特徴量が「０」から離れている特徴量ほど、検索利用者の好みが明確に表われていると考えられる。そこで、標準化特徴量が「０」に近い次元の重みＷ[ｊ]を小さく、標準化特徴量の絶対値が大きな次元の重み係数Ｗ[ｊ]を大きくするような処理を行う。例えば、（６）式に従って重み係数を決める。ここで、Ｆ（ｘ）は図７に示すような特性の単調増加関数である。なお、重み係数Ｗ[ｊ]を検索の都度計算するのではなく、適当なタイミングで計算した結果を格納し利用するようにしても良い。
【００２８】
【数６】
以上の処理により、検索利用者の好みをより的確に反映している特徴量の重みを大きくして距離計算を行うことができるので、検索結果に検索者の好みを反映することができる。
【００３０】
・第２の実施例
次に本発明に係る情報検索装置の第２の実施例の構成を図８に示す。なお、第１の実施例の構成と同じ構成要素については同一の符号を付す。コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ及びコンテンツの名称や制作者等の属性情報及びコンテンツ本体を格納するコンテンツ格納手段１と、コンテンツに対応した多次元の特徴量を格納する特徴量格納手段４と、多次元特徴量を使ってコンテンツ間の距離あるいは類似性を計算する距離計算手段２と、距離の小さなコンテンツあるいは類似性の大きなコンテンツを選択する選択手段５と、利用者のコンテンツに対する評価値を格納する評価値格納手段８と、検索条件を指定する条件入力手段３と、ディスプレイ等の表示手段６で構成されている。なお、このような情報検索装置は、通常のコンピュータを使ってソフトウェア的に構成することが可能である。
【００３１】
次に第２の実施例の処理フローを図９に示す。まず、検索利用者は、検索を行うにあたり、パスワード入力により個人認証を行う（ステップＳ１１）。なお、検索利用者にはあらかじめ利用者を一意に識別するユーザＩＤが付与されている。
【００３２】
検索に先立ち検索利用者は、少なくとも一部のコンテンツについて評価しておく（ステップＳ１２）。評価方法として、いくつかの方法が考えられるが、例えば、「好き」、「どちらでもない」、「きらい」の３段階で評価する。評価値格納手段８には、図１０に示す形式で、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、評価値が格納されている。評価値は例えば、「好き」に対して「＋１」、「どちらでもない」に対して「０」、「きらい」に対して「−１」というように数値化されている。次に検索利用者は、条件入力手段３を使って、コンテンツ格納手段１に格納されている任意のコンテンツを１つ指定する（例示コンテンツ）（ステップＳ１３）。
【００３３】
また、コンテンツ格納手段１では、図３に示すような形式で、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者やジャンルなどの属性情報、コンテンツ本体などのデータが格納されている。以下では格納されているコンテンツの総数をＮとする。
【００３４】
特徴量格納手段４においては、図４に示すような形式で、Ｎ個のコンテンツのＭ次元の特徴量が格納されている。
【００３５】
次に、距離計算手段２において、距離計算パラメータを計算する（ステップＳ１４）が、これについては後述する。
【００３６】
次に、距離計算手段２において、例示コンテンツと他の全てのコンテンツとの重み付き距離Ｄ［ｉ］ （ｉ∈Δ）を上述した（２）式に従って計算する（ステップＳ１５）。ここで、Ｐｓ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）は例示コンテンツの特徴量であり、Δは、例示コンテンツ以外の全てのコンテンツの集合である。また、Ｐ［ｉ］［ｊ］はΔに属するコンテンツの特徴量であり、Ｗ[ｊ]は重み係数である。選択手段５では、この距離が小さい順に一定数のコンテンツを選択し、検索結果とする（ステップＳ１６）。
【００３７】
本実施例における距離計算パラメータは（２）式の重み係数Ｗ［ｊ］であり、以下の方法で算出する。検索利用者が、「好き」と評価したコンテンツの集合をα、「嫌い」と評価したコンテンツの集合をβとする。各次元ごとに、（７）式に従って、集合α内の分散Ｖα[ｊ]、集合β内の分散Ｖβ[ｊ]（ｊ＝１〜Ｍ）を計算する。ここで、Ｎαは集合αに属するコンテンツ数、Ｎβは集合βに属するコンテンツ数、Ｐα[ｊ]は集合αのコンテンツの平均値、Ｐβ[ｊ]は集合βのコンテンツの平均値を表わす。
【００３８】
【数７】
更に、（８）式に従って指標Ｚ[ｊ]（ｊ＝１〜Ｍ）を計算する。指標Ｚ[ｊ]は、集合α、集合β内の分散が小さく、集合αと集合βの平均値の差が大きい程大きな値となる。すなわち、指標Ｚ[ｊ]が大きな特徴量は、検索利用者のコンテンツに対する好き嫌いをより反映したものと考えることができる。
【００４０】
【数８】
従って、例えば（９）式に従って、指標Ｚ[ｊ]が大きくなる程、距離計算手段２の重み係数Ｗ[ｊ]を大きくなるように設定する。ここでＦ（ｘ）は図７に示すような特性の単調増加関数である。
【００４２】
【数９】
なお、重み係数Ｗ[ｊ]を検索の都度計算するのではなく、適当なタイミング計算した結果を格納し利用するようにしても良い。
【００４４】
以上の処理により、検索利用者の好みをより的確に反映している特徴量の重みを大きくして距離計算を行うことができるので、検索結果に検索者の好みを反映することができる。
【００４５】
・第３の実施例
次に、本発明に係る情報検索装置の第３の実施例の構成を図１１に示す。なお、上述した実施例と同じ構成要素については同一の符号を付している。コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ及びコンテンツの名称や制作者等の属性情報及びコンテンツ本体を格納するコンテンツ格納手段１と、コンテンツに対応した多次元の特徴量を格納する特徴量格納手段４と、多次元特徴量を使ってコンテンツ間の距離あるいは類似性を計算する距離計算手段２と、距離の小さなコンテンツあるいは類似性の大きなコンテンツを選択する選択手段５と、特徴量の大きいコンテンツ及び小さいコンテンツの属性情報を表示し、距離計算のパラメータを指定する距離パラメータ指定手段９と、設定した距離パラメータを格納する距離パラメータ格納手段１０と、検索条件を指定する条件入力手段３と、ディスプレイ等の表示手段３で構成されている。なお、このような情報検索装置は、通常のコンピュータを使ってソフトウェア的に構成することが可能である。
【００４６】
第３の実施例の処理フローを図１２に示す。まず検索利用者は、検索を行うにあたり、パスワード入力により個人認証を行う（ステップＳ２１）。検索利用者にはあらかじめ利用者を一意に識別するユーザＩＤが付与されている。
【００４７】
検索利用者は、条件入力手段３を使って、コンテンツ格納手段１に格納されている任意のコンテンツを１つ指定する（例示コンテンツ）（ステップＳ２２）。
【００４８】
コンテンツ格納手段１では、図３に示すような形式で、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤ、コンテンツの名称や制作者やジャンルなどの属性情報、コンテンツ本体などのデータが格納されている。以下では格納されているコンテンツの総数をＮとする。
【００４９】
特徴量格納手段４においては、図４に示すような形式で、Ｎ個のコンテンツのＭ次元の特徴量が格納されている。
【００５０】
距離パラメータ指定手段９では、図１３に示すように各特徴量ごとに、特徴量の大きなコンテンツの属性情報を数個、特徴量の小さなコンテンツの属性情報を数個、表示手段６に表示する。本実施例における距離計算パラメータは重み係数Ｗ［ｊ］であり、検索利用者は、図１３の下方にあるスライダー部を使用して距離計算に使う重み係数Ｗ[ｊ]（ｊ＝１〜Ｍ）を設定する（ステップＳ２３）。スライダー部のスライダーの初期値は前回その利用者が設定した値が再現されるようになっている。検索利用者は特徴量ごとに、特徴量の大きなコンテンツと小さなコンテンツを見比べて、両者の違いが大きいと判断した場合は、その特徴量の重み係数を大きく設定する。逆に違いが小さいと感じた場合には、その特徴量の重み係数を小さく設定する。このように設定された重み係数Ｗ[ｊ]は、図１４に示す形式で検索利用者毎に距離パラメータ格納手段１０に格納される（ステップＳ２４）。そして、格納された値は次回その検索利用者が検索する場合の初期値として利用される。
【００５１】
距離計算手段２においては、例示コンテンツと他の全てのコンテンツとの重み付き距離Ｄ［ｉ］ （ｉ∈Δ）を上述した（２）式に従って計算する（ステップＳ２５）。
【００５２】
ここで、Ｐｓ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｍ）は例示コンテンツの特徴量であり、Δは、例示コンテンツ以外の全てのコンテンツの集合である。また、Ｐ［ｉ］［ｊ］はΔに属するコンテンツの特徴量であり、Ｗ[ｊ]は利用者が設定した重み係数である。選択手段においては、この距離Ｄ［ｉ］が小さい順に一定数のコンテンツを選択し、検索結果とする（ステップＳ２６）。
【００５３】
なお、上記各実施例においては、多次元特徴量の距離を用いて、利用者が所望するコンテンツの選択を行ったが、距離の代わりに類似性を用いて選択を行っても良い。
【００５４】
【発明の効果】
以上、詳述したように、本発明に係る情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法によれば、利用者にほとんど負担をかけずに、利用者の好みを反映したマルチメディア・コンテンツの類似検索が可能になるという効果を奏する。
【００５５】
また、請求項１、請求項４、及び請求項６に記載の発明によれば、利用者が全く入力作業をすることなく、距離計算のパラメータを利用者ごとに自動的に設定することができ、利用者の好みを反映した検索結果を得ることができるという効果を奏する。
【００５６】
更に、請求項２、請求項５、及び請求項７に記載の発明によれば、利用者の好みを更に精度良く反映して検索することが可能になるという効果を奏する。
【００５９】
また、請求項３に記載の発明によれば、検索利用者が検索を行った日付を使って計算パラメータを決定することにより、利用者の最新の好みを反映した検索が可能になるという効果を奏するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の構成を示す図である。
【図２】本発明に係る情報検索装置の第１の実施例の処理フローを示す図である。
【図３】本発明に係る情報検索装置のコンテンツ格納手段のデータ形式を示す図である。
【図４】本発明に係る情報検索装置の特徴量格納手段のデータ形式を示す図である。
【図５】本発明に係る情報検索装置の利用履歴格納手段のデータ形式を示す図である。
【図６】本発明に係る情報検索装置の距離計算手段で使用する関数Ｇの特性を示す図である。
【図７】本発明に係る情報検索装置の距離計算手段で使用する関数Ｆの特性を示す図である。
【図８】本発明に係る情報検索装置の第２の実施例の構成を示す図である。
【図９】本発明に係る情報検索装置の第２の実施例の処理フローを示す図である。
【図１０】本発明に係る情報検索装置の評価値格納手段のデータ形式を示す図である。
【図１１】本発明に係る情報検索装置の第３の実施例の構成を示す図である。
【図１２】本発明に係る情報検索装置の第３の実施例の処理フローを示す図である。
【図１３】本発明に係る情報検索装置の第３の実施例における操作画面の一例を示す図である。
【図１４】本発明に係る情報検索装置の距離パラメータ格納手段のデータ形式を示す図である。
【符号の説明】
１ コンテンツ格納手段
２ 距離計算手段
３ 条件入力手段
４ 特徴量格納手段
５ 選択手段
６ 表示手段
７ 利用履歴格納手段
８ 評価値格納手段
９ 距離パラメータ指定手段
１０ 距離パラメータ格納手段
Claims (7)
- コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置であって、
前記複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納する特徴量格納手段と、
前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を格納する利用履歴格納手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段と、
を有する情報検索装置。 - コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置であって、
前記複数のコンテンツを格納するコンテンツ格納手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納する特徴量格納手段と、
外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも格納する評価値格納手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段と、
を有する情報検索装置。 - 前記利用履歴格納手段は、前記利用者がコンテンツを利用した利用日時を格納し、
前記計算手段は、前記利用日時を用いて前記各重み付けパラメータを計算することを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。 - コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータを、
前記複数のコンテンツをコンテンツ格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を特徴量格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を利用履歴格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段、
として機能させるための情報検索プログラム。 - コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータを、
前記複数のコンテンツをコンテンツ格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を特徴量格納手段に格納させる手段と、
外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも評価値格納手段に格納させる手段と、
前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるための条件入力手段と、
前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算する計算手段と、
前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択する選択手段、
として機能させるための情報検索プログラム。 - コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置における情報検索方法であって、
前記情報検索装置は、
コンテンツ格納手段が、前記複数のコンテンツを格納するステップと、
特徴量格納手段が、前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納するステップと、
利用履歴格納手段が、前記コンテンツのうちの利用されたコンテンツの利用履歴を格納するステップと、
条件入力手段が、前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるステップと、
計算手段が、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記利用履歴格納手段に格納されている前記利用されたコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算するステップと、
選択手段が、前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択するステップと、
を有することを特徴とする情報検索方法。 - コンテンツが有する複数の特徴の度合いを数値化した特徴量を各次元要素とする多次元特徴量がそれぞれ与えられている複数のコンテンツのうちから所望のコンテンツを検索する情報検索装置における情報検索方法であって、
前記情報検索装置は、
コンテンツ格納手段が、前記複数のコンテンツを格納するステップと、
特徴量格納手段が、前記コンテンツ毎の前記多次元特徴量を格納するステップと、
評価値格納手段が、外部から供給される前記コンテンツに対する利用者の肯定的な評価、及び否定的な評価に対応する、前記肯定的な評価を示す数値、及び前記否定的な評価を示す数値を少なくとも格納するステップと、
条件入力手段が、前記コンテンツ格納手段に格納された複数のコンテンツの中から検索基準となる任意の１つのコンテンツを検索基準のコンテンツとして指定させるステップと、
計算手段が、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記肯定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第１の平均値を計算するとともに、前記特徴量格納手段に格納されているコンテンツの多次元特徴量のうち前記評価値格納手段に格納されている前記否定的な評価を示す数値のコンテンツに対応する多次元特徴量の各次元毎の平均値である第２の平均値を計算し、これら計算した前記第１の平均値と前記第２の平均値 との差分値が大きい次元ほど値が大きくなるような重み付けパラメータを各次元毎に計算し、
前記特徴量格納手段に格納された多次元特徴量の各次元の特徴量に対して、前記重み付けパラメータを用いて各次元毎に重み付けを行って、前記条件入力手段で指定された前記検索基準のコンテンツと、前記コンテンツ格納手段に格納された他のコンテンツとの距離及び類似性のうちの少なくとも一方からなる関連度を計算するステップと、
選択手段が、前記計算手段によって計算された前記検索基準のコンテンツと前記他のコンテンツとの関連度をもとに、前記検索基準のコンテンツと関連性の高いコンテンツを、前記コンテンツ格納手段に格納された前記他のコンテンツから選択するステップと、
を有することを特徴とする情報検索方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001354310A JP4179773B2 (ja) | 2001-11-20 | 2001-11-20 | 情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001354310A JP4179773B2 (ja) | 2001-11-20 | 2001-11-20 | 情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2006110569A Division JP4325636B2 (ja) | 2006-04-13 | 2006-04-13 | 情報検索装置及び情報検索プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003157285A JP2003157285A (ja) | 2003-05-30 |
| JP4179773B2 true JP4179773B2 (ja) | 2008-11-12 |
Family
ID=19166188
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001354310A Expired - Fee Related JP4179773B2 (ja) | 2001-11-20 | 2001-11-20 | 情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4179773B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210294840A1 (en) * | 2020-03-19 | 2021-09-23 | Adobe Inc. | Searching for Music |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006279429A (ja) * | 2005-03-29 | 2006-10-12 | Kddi Corp | 映像コンテンツの推薦システム |
| EP1898320A4 (en) | 2005-06-24 | 2010-01-20 | Pioneer Corp | DEVICE FOR SEARCHING FOR MUSIC PIECES, METHOD FOR SEARCHING FOR MUSIC PIECES AND PROGRAM FOR SEARCHING FOR MUSIC PIECES |
| JP4622829B2 (ja) * | 2005-11-29 | 2011-02-02 | 日本ビクター株式会社 | 楽曲検索再生装置、楽曲検索再生方法、印象語設定プログラム |
| JP4963110B2 (ja) * | 2008-01-25 | 2012-06-27 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | サービス検索システム、方法及びプログラム |
| JP5324903B2 (ja) * | 2008-12-10 | 2013-10-23 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | 類似度計算装置、方法及びプログラム、データ検索システム及び方法 |
| JP5526805B2 (ja) * | 2010-01-25 | 2014-06-18 | 株式会社Ｉｈｉ | 重み付け方法、装置、及びプログラム、並びに、特徴画像抽出方法、装置、及びプログラム |
| JP5513197B2 (ja) * | 2010-03-26 | 2014-06-04 | パナソニック株式会社 | コンテンツ評価装置、方法、プログラム及び集積回路 |
| JP5398648B2 (ja) * | 2010-06-21 | 2014-01-29 | 日本電信電話株式会社 | 作品推薦装置及び方法及びプログラム |
| MX337076B (es) | 2010-08-16 | 2016-02-11 | Koninkl Philips Electronics Nv | Metodo y aparato para seleccionar al menos un articulo de medios. |
| CN110956037B (zh) * | 2019-10-16 | 2022-07-08 | 厦门美柚股份有限公司 | 多媒体内容重复判断方法及装置 |
-
2001
- 2001-11-20 JP JP2001354310A patent/JP4179773B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210294840A1 (en) * | 2020-03-19 | 2021-09-23 | Adobe Inc. | Searching for Music |
| US11461649B2 (en) * | 2020-03-19 | 2022-10-04 | Adobe Inc. | Searching for music |
| US20230097356A1 (en) * | 2020-03-19 | 2023-03-30 | Adobe Inc. | Searching for Music |
| US11636342B2 (en) | 2020-03-19 | 2023-04-25 | Adobe Inc. | Searching for music |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2003157285A (ja) | 2003-05-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7769771B2 (en) | Searching a document using relevance feedback | |
| US7136845B2 (en) | System and method for query refinement to enable improved searching based on identifying and utilizing popular concepts related to users' queries | |
| US10275499B2 (en) | Tag selection, clustering, and recommendation for content hosting services | |
| JP5827121B2 (ja) | 複数の保存されたディジタル画像を検索するための方法、コンピュータプログラム及び装置 | |
| JP4638439B2 (ja) | ウェブ検索の個人化 | |
| JP4003468B2 (ja) | 適合性フィードバックによる類似データ検索方法および装置 | |
| US9652558B2 (en) | Lexicon based systems and methods for intelligent media search | |
| JP4434972B2 (ja) | 情報提供システム、情報提供方法及びそのプログラム | |
| US20070203865A1 (en) | Apparatus and methods for an item retrieval system | |
| US20170147573A1 (en) | Adaptive image browsing | |
| US20110029518A1 (en) | Document search engine including highlighting of confident results | |
| JP2002230021A (ja) | 情報検索装置及び情報検索方法並びに記憶媒体 | |
| US8983965B2 (en) | Document rating calculation system, document rating calculation method and program | |
| JP4179773B2 (ja) | 情報検索装置、情報検索プログラム、及び情報検索方法 | |
| JP2003271640A (ja) | プロファイル情報の推薦方法、プログラム及び装置 | |
| JP2009514075A (ja) | 選択されたコンテンツアイテムをユーザーに提供する方法 | |
| JP2002197117A (ja) | イメージ検索システムおよびその方法 | |
| JP2006227994A (ja) | 画像検索表示装置、画像検索表示方法及びプログラム | |
| JP7509144B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム | |
| JP2007183859A (ja) | 情報検索システム、情報検索方法、及び情報管理装置 | |
| JP2008158893A (ja) | 情報検索装置、情報検索プログラム、プログラム格納媒体 | |
| US9785676B2 (en) | Systems and methods for providing ordered results for search queries | |
| JP4325636B2 (ja) | 情報検索装置及び情報検索プログラム | |
| KR100512275B1 (ko) | 멀티미디어 객체의 특징 기술정보 생성방법 | |
| JP2005010848A (ja) | 情報検索装置、情報検索方法、情報検索プログラム、及び記録媒体 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040330 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060206 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060214 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060413 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060602 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080729 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080826 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 4179773 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110905 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120905 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120905 Year of fee payment: 4 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120905 Year of fee payment: 4 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120905 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130905 Year of fee payment: 5 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |