JP4379378B2 - コンテンツ出力システム、及び、プログラム - Google Patents
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Description
また、第二特徴量導出手段は、第一特徴量導出手段によって導出された過去所定期間分の特徴量の推移に応じた補正量を、第一特徴量導出手段により導出された最新の特徴量に作用させて、当該最新の特徴量を補正することで、この補正後の特徴量を、ユーザの主たる関心事に対応した特徴量として導出する。
また、このように構成されたコンテンツ出力システムによれば、キーワードを抽出して、ユーザの関心事に対応した特徴量を導出するので、データに示された文章の文脈を解釈するなどして、ユーザの関心事を推定する場合よりも、関心事の推定を簡単に行うことができる。
図1は、本発明が適用されたコンテンツ提供システム1の構成を表す説明図である。
本実施形態のコンテンツ提供システム1は、インターネット等のWAN(広域ネットワーク)に、各種コンテンツを有するウェブサーバ10、及び、情報検索サーバ装置20等が接続され、そのWANにルータRT等を介して接続されたLAN(ローカルエリアネットワーク)に、パーソナルコンピュータ(以下、「パソコン」と表現する)30、ディジタル電話装置50、及び、情報収集解析装置70、が接続された構成にされている。
情報検索サーバ装置20は、CPU、ROM、RAM等(図示せず)を備え、各種演算処理を行う制御部21と、ハードディスク装置等で構成される記憶部23と、WANに接続された他の通信装置と通信を行うための通信部25と、を有し、ウェブサーバ10が有する各種コンテンツのリンク情報(URL情報)群からなるデータベースと、各種検索プログラムとを記憶部23に有する。
パソコン30は、CPU、ROM、RAM等(図示せず)を備え、各種演算処理を行う制御部31と、ハードディスク装置等で構成される記憶部33と、監視部35と、WANやLANに接続された他の通信装置と通信を行うための通信部37と、ユーザの操作情報を制御部31に伝達し、制御部31の演算結果を、ユーザに伝達するユーザインタフェース40と、を備える。また、パソコン30は、ユーザインタフェース40として、キーボードやポインティングデバイス等からなるユーザが操作可能な入力部41と、各種情報をユーザに向けて表示する表示部43と、を備える。
説明を図1に戻し、ディジタル電話装置50は、CPU、ROM、RAM等(図示せず)を備え、各種演算処理を行う制御部51と、設定情報等を記憶する記憶部53と、監視部55と、WANやLANに接続された他の通信装置と通信を行うための通信部57と、ユーザの入力を内部装置(制御部51や通信部57)に伝達し、内部装置(制御部51や通信部57)の出力を、ユーザに伝達するユーザインタフェース60と、を備える。
説明を図1に戻し、本実施形態のコンテンツ提供システム1を構成する情報収集解析装置70は、CPU、ROM、RAM等(図示せず)を備え、各種演算処理を行う制御部71と、ハードディスク装置等で構成される記憶部73と、WANやLANに接続された他の通信装置と通信を行うための通信部75と、ウェブサーバ10等から取得したコンテンツをユーザに向けて表示するための表示部77と、コンテンツが、音声データを含む場合に、その音声データを再生して出力する音出力部79と、を備える。
(4−1)ソース情報登録処理について
図5は、制御部71が繰返し実行するソース情報登録処理を表すフローチャートである。
図7は、制御部71が、ソース情報登録処理と並列に実行するキーワード抽出処理を表すフローチャートである。
関心ベクトル算出処理を実行すると、制御部71は、まず初めに、関心ベクトルVを、ゼロにリセットし(S510)、S415(図7参照)で抽出したキーワード群の中から、S530以降の処理について未処理のキーワードを、一つ処理対象に選択し(S520)、選択した処理対象のキーワードを記憶部73が記憶する関心事推定テーブル内で検索する(S530)。尚、図9は、関心事推定テーブルの構成を表す説明図である。
また、制御部71は、第二種の重み付け定義情報が設定された関心の種類に対応する関心ベクトルの要素viに対し、現在時刻が、その重み付け定義情報の時刻情報が示す範囲内にある場合にのみ、重み付け定義情報に従って、重み付けを行う。
説明を図7に戻し、S420で、上述の関心ベクトル算出処理を終了すると、制御部71は、S425に移行し、関心ベクトルVにおいて、最大値をとる要素(即ち、他の要素よりも値の大きい要素)に対応する関心の種類を判別する(S425)。
次に、制御部71が、キーワード抽出処理と並列に実行する検索制御処理について説明する。図11は、制御部71が実行する検索制御処理を表すフローチャートである。
次に、制御部71が並列に実行する各検索プロセスにて、実現される検索処理について説明する。図13は、検索処理を表すフローチャートである。
制御部71は、S735にて、抽出したリンク情報毎に、上記処理対象の個別検索情報のソース生成時刻情報と、上記カテゴリ情報と、そのリンク情報を記したコンテンツ記憶先アドレス情報と、上記処理対象の個別検索情報の記憶先情報と、「NO」に設定された取得有無情報と、「NULL」に設定された取得完了時刻情報と、「NO」に設定された出力有無情報と、「NULL」に設定された評価値と、を備える個別結果情報を生成し、各個別結果情報を検索結果管理テーブルに登録する(S740)。また、S740での処理を終えると、当該検索処理(検索プロセス)を終了する。
次に、制御部71が、検索制御処理と並列に実行する検索結果評価処理について説明する。図15は、制御部71が実行する検索結果評価処理を表すフローチャートである。
また、S985での処理を終えると、S987に移行し、推移係数K=(k1,k2,…,kn)を算出する。具体的に、推移係数Kは、図18(a)に示すように、次式に従って求められる。
但し、ここでは、関心履歴テーブルに登録されている履歴情報のうち、最も登録時刻が新しい履歴情報の累積関心ベクトルを、(v11,v21,…,vn1)と表現する。また、関心履歴テーブルに登録されている履歴情報のうち、2番目に登録時刻が新しい履歴情報の累積関心ベクトルを、(v12,v22,…,vn2)と表現する。そして、関心履歴テーブルに登録されている履歴情報のうち、3番目に登録時刻が新しい(換言すると、最も登録時刻が古い)履歴情報の累積関心ベクトルを、(v13,v23,…,vn3)と表現する。
そして、このカレント関心ベクトルVcを、カレント関心テーブルに登録する(S990)。尚、この際には、現在時刻を更新時刻として、カレント関心ベクトルVcを登録する。このようにして、カレント関心テーブル内のカレント関心ベクトルを更新すると、制御部71は、当該カレント関心テーブル更新処理を終了する。
また、カレント関心ベクトルVcを、カレント関心ベクトルVのノルム||Vc||で除算することにより、カレント関心ベクトルVcについての正規ベクトルEcを算出する。
その後、関心ベクトルVについての正規ベクトルEと、カレント関心ベクトルVcについての正規ベクトルEcとの内積Rを算出する。
これによって内積を計算し、検索結果管理テーブルにおける上記処理対象の個別結果情報を更新する。
次に、制御部71が検索結果評価処理等と並列に実行する出力処理について説明する。図19は、制御部71が実行する出力処理を表すフローチャートである。
このように構成された本実施形態のコンテンツ提供システム1によれば、情報収集解析装置70が、ソース情報登録処理により、パソコン30において、表示部43に表示される表示対象データ(ユーザから入力部41に入力されたデータであって表示部43に表示されるデータを含む)を、パソコン30から取得すると共に、ディジタル電話装置50において、ユーザから音入力部61に入力されたデータ及び音出力部63からユーザに向けて出力されたデータを、ディジタル電話装置50から取得する(データ取得手段)。
以下には、上述したように、ユーザの現在における主たる関心事に近いコンテンツから、優先的に検索して取得する情報収集解析装置70の構成について説明する。尚、この情報収集解析装置70は、図11に示す検索制御処理に代えて、図22に示す検索制御処理を実行し、図10に示す検索情報管理テーブルに代えて、図23に示す検索情報管理テーブルを用い、図13に示す検索処理に代えて、図24に示す検索処理を実行し、図15に示す検索結果評価処理に代えて、図25に示す読出制御処理を実行するように、上記実施形態の情報収集解析装置70を構成すれば、完成するので、以下では、図22〜図25を用いて、上記実施形態と異なる構成についての説明するに留める。
本実施形態では、制御部71が、図11に示す検索制御処理に代えて、図22に示す検索制御処理を実行する。図22は、制御部71が実行する検索制御処理を表すフローチャートである。
次に、本実施形態の制御部71が並列に実行する各検索プロセスにて、実現される検索処理について説明する。図24は、検索処理を表すフローチャートである。
次に、制御部71が、図15に示す検索結果評価処理に代えて、実行する読出制御処理について説明する。図25は、制御部71が実行する読出制御処理を表すフローチャートである。
本実施形態では、キーワード抽出処理によって、関心ベクトルを算出すると共に、この関心ベクトルを算出するのに用いたパソコン30又はディジタル電話装置50からのテキストデータから抽出した検索キーと、関心ベクトルとを関連付けてなる個別検索情報を検索情報管理テーブルに登録する(データ記録手段)。
上記実施形態のコンテンツ提供システム1では、情報収集解析装置70が単体の装置として存在するようになっているが、このような構成はあくまでも説明を容易にするための構成例にすぎず、これ以外にも様々な構成をとることが可能である。例えば、パソコン30と情報収集解析装置70とが一体となった構成でもよい。
Claims (8)
- ユーザインタフェースを備える情報処理装置において、ユーザから前記ユーザインタフェースに入力されたキーワードを含むテキストデータ、及び、前記ユーザインタフェースからユーザに向けて出力されたキーワードを含むテキストデータの少なくとも一方を、前記情報処理装置から取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段が取得したテキストデータからキーワードを抽出する抽出手段と、
前記データ取得手段が前記テキストデータを取得する度に、このテキストデータから前記抽出手段が抽出したキーワードに基づき、このキーワードを前記ユーザの関心事が反映されたキーワードとみなして、当該テキストデータの特徴量であって、現在のユーザの関心事に対応した特徴量を導出する第一特徴量導出手段と、
前記第一特徴量導出手段によって導出された過去所定期間分の特徴量の推移に応じた補正量を、前記第一特徴量導出手段により導出された最新の特徴量に作用させて、当該最新の特徴量を補正することで、この補正後の特徴量を、前記ユーザの主たる関心事に対応した特徴量として導出する第二特徴量導出手段と、
前記データ取得手段が取得した各テキストデータに対応するコンテンツを、コンテンツを保持する装置から取得するコンテンツ取得手段と、
前記コンテンツ取得手段が取得したコンテンツと、このコンテンツに対応する前記テキストデータから前記抽出手段が抽出したキーワードに基づき前記第一特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、を関連付けて、記憶手段に記憶させるコンテンツ記録手段と、
前記記憶手段が記憶する各コンテンツ毎に、当該コンテンツに関連付けて前記記憶手段が記憶する前記特徴量と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、を用いて、当該コンテンツに対応するユーザの関心事と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量に対応するユーザの主たる関心事と、の類似度を評価する類似度評価手段と、
前記記憶手段が記憶する各コンテンツを、前記ユーザに向けて出力する出力手段と、
前記記憶手段が記憶する各コンテンツを、前記類似度評価手段により前記類似度が高いと評価されたコンテンツから、優先的に前記出力手段に出力させるコンテンツ出力制御手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ出力システム。 - 前記コンテンツ取得手段は、前記データ取得手段が前記情報処理装置から取得したテキストデータ毎に、そのテキストデータから前記抽出手段が抽出したキーワードに関連するコンテンツを、コンテンツを保持する装置から取得することにより、前記データ取得手段が取得した各テキストデータに対応するコンテンツを取得する構成にされていること
を特徴とする請求項1記載のコンテンツ出力システム。 - ユーザインタフェースを備える情報処理装置において、ユーザから前記ユーザインタフェースに入力されたキーワードを含むテキストデータ、及び、前記ユーザインタフェースからユーザに向けて出力されたキーワードを含むテキストデータの少なくとも一方を、前記情報処理装置から取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段が取得したテキストデータからキーワードを抽出する抽出手段と、
前記データ取得手段が前記テキストデータを取得する度に、このテキストデータから前記抽出手段が抽出したキーワードに基づき、このキーワードを前記ユーザの関心事が反映されたキーワードとみなして、当該テキストデータの特徴量であって、現在のユーザの関心事に対応した特徴量を導出する第一特徴量導出手段と、
前記第一特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、当該特徴量の導出に用いられた前記情報処理装置からの取得データとしての前記キーワードとを、関連付けて、記憶手段に記憶させるデータ記録手段と、
前記第一特徴量導出手段によって導出された過去所定期間分の特徴量の推移に応じた補正量を、前記第一特徴量導出手段により導出された最新の特徴量に作用させて、当該最新の特徴量を補正することで、この補正後の特徴量を、前記ユーザの主たる関心事に対応した特徴量として導出する第二特徴量導出手段と、
前記記憶手段が記憶する前記情報処理装置からの各取得データに対応するコンテンツを、コンテンツを保持する装置から取得するコンテンツ取得手段と、
前記コンテンツ取得手段が取得した各コンテンツを、前記ユーザに向けて出力する出力手段と、
前記記憶手段が記憶する前記各取得データ毎に、当該取得データに関連付けて前記記憶手段が記憶する前記特徴量と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、を用いて、当該取得データに対応するユーザの関心事と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量に対応するユーザの主たる関心事と、の類似度を評価する類似度評価手段と、
前記記憶手段が記憶する前記各取得データを、前記類似度評価手段により前記類似度が高いと評価されたデータから、優先的に処理対象に選択し、前記選択した処理対象の取得データに対応するコンテンツを優先的に、前記コンテンツ取得手段に取得させるコンテンツ取得制御手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ出力システム。 - 前記コンテンツ取得手段は、前記記憶手段が記憶する処理対象の前記取得データに含まれるキーワードに関連するコンテンツを、コンテンツを保持する装置から取得することにより、前記処理対象の取得データに対応するコンテンツを取得する構成にされていること
を特徴とする請求項3記載のコンテンツ出力システム。 - 前記第一特徴量導出手段は、前記特徴量として、前記テキストデータの特徴ベクトルを導出する構成にされ、前記データ取得手段が前記テキストデータを取得する度に、このテキストデータから前記抽出手段が抽出した各キーワードを、予め定められた複数のクラスのいずれかに分類して、前記クラス毎のクラス値を前記キーワードに基づき求め、これら各クラスのクラス値を要素の値とした前記特徴ベクトルを導出する構成にされていることを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれかに記載のコンテンツ出力システム。
- 前記第二特徴量導出手段は、前記第一特徴量導出手段により過去所定期間に導出された前記特徴ベクトルの推移に応じた要素毎の補正量を、前記第一特徴量導出手段により導出された最新の特徴ベクトルの各要素に作用させて、当該最新の特徴ベクトルを補正することで、この補正後の特徴ベクトルを、前記ユーザの主たる関心事に対応した特徴量として導出する構成にされていること
を特徴とする請求項5記載のコンテンツ出力システム。 - 記憶手段を有するコンピュータに、
ユーザインタフェースを備える情報処理装置において、ユーザから前記ユーザインタフェースに入力されたキーワードを含むテキストデータ、及び、前記ユーザインタフェースからユーザに向けて出力されたキーワードを含むテキストデータの少なくとも一方を、前記情報処理装置から取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段が取得したテキストデータからキーワードを抽出する抽出手段と、
前記データ取得手段が前記テキストデータを取得する度に、このテキストデータから前記抽出手段が抽出したキーワードに基づき、このキーワードを前記ユーザの関心事が反映されたキーワードとみなして、当該テキストデータの特徴量であって、現在のユーザの関心事に対応した特徴量を導出する第一特徴量導出手段と、
前記第一特徴量導出手段によって導出された過去所定期間分の特徴量の推移に応じた補正量を、前記第一特徴量導出手段により導出された最新の特徴量に作用させて、当該最新の特徴量を補正することで、この補正後の特徴量を、前記ユーザの主たる関心事に対応した特徴量として導出する第二特徴量導出手段と、
前記データ取得手段が取得した各テキストデータに対応するコンテンツを、コンテンツを保持する装置から取得するコンテンツ取得手段と、
前記コンテンツ取得手段が取得したコンテンツと、このコンテンツに対応する前記テキストデータから前記抽出手段が抽出したキーワードに基づき前記第一特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、を関連付けて、前記記憶手段に記憶させるコンテンツ記録手段と、
前記記憶手段が記憶する各コンテンツ毎に、当該コンテンツに関連付けて前記記憶手段が記憶する前記特徴量と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、を用いて、当該コンテンツに対応するユーザの関心事と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量に対応するユーザの主たる関心事と、の類似度を評価する類似度評価手段と、
前記記憶手段が記憶する各コンテンツを、前記ユーザに向けて出力する出力手段と、
前記記憶手段が記憶する各コンテンツを、前記類似度評価手段により前記類似度が高いと評価されたコンテンツから、優先的に前記出力手段に出力させるコンテンツ出力制御手段
としての機能を実現させるためのプログラム。 - 記憶手段を有するコンピュータに、
ユーザインタフェースを備える情報処理装置において、ユーザから前記ユーザインタフェースに入力されたキーワードを含むテキストデータ、及び、前記ユーザインタフェースからユーザに向けて出力されたキーワードを含むテキストデータの少なくとも一方を、前記情報処理装置から取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段が取得したテキストデータからキーワードを抽出する抽出手段と、
前記データ取得手段が前記テキストデータを取得する度に、このテキストデータから前記抽出手段が抽出したキーワードに基づき、このキーワードを前記ユーザの関心事が反映されたキーワードとみなして、当該テキストデータの特徴量であって、現在のユーザの関心事に対応した特徴量を導出する第一特徴量導出手段と、
前記第一特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、当該特徴量の導出に用いられた前記情報処理装置からの取得データとしての前記キーワードとを、関連付けて、記憶手段に記憶させるデータ記録手段と、
前記第一特徴量導出手段によって導出された過去所定期間分の特徴量の推移に応じた補正量を、前記第一特徴量導出手段により導出された最新の特徴量に作用させて、当該最新の特徴量を補正することで、この補正後の特徴量を、前記ユーザの主たる関心事に対応した特徴量として導出する第二特徴量導出手段と、
前記記憶手段が記憶する前記情報処理装置からの各取得データに対応するコンテンツを、コンテンツを保持する装置から取得するコンテンツ取得手段と、
前記コンテンツ取得手段が取得した各コンテンツを、前記ユーザに向けて出力する出力手段と、
前記記憶手段が記憶する前記各取得データ毎に、当該取得データに関連付けて前記記憶手段が記憶する前記特徴量と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量と、を用いて、当該取得データに対応するユーザの関心事と、前記第二特徴量導出手段が導出した前記特徴量に対応するユーザの主たる関心事と、の類似度を評価する類似度評価手段と、
前記記憶手段が記憶する前記各取得データを、前記類似度評価手段により前記類似度が高いと評価されたデータから、優先的に処理対象に選択し、前記選択した処理対象の取得データに対応するコンテンツを優先的に、前記コンテンツ取得手段に取得させるコンテンツ取得制御手段
としての機能を実現させるためのプログラム。
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