JP4434972B2 - 情報提供システム、情報提供方法及びそのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザに情報を提供する情報提供の技術に関し、特に、ユーザが大量のコンテンツの中から所望するコンテンツを検索することを支援する情報提供の技術に関する。

従来の情報提供の技術の代表的なものとしては、WWW（World Wide Web）ページやデータベース情報に対してユーザが入力したキーワードに基づいて検索し、検索結果の一覧を提示させるキーワード検索方式を用いた情報提供の技術がある。このキーワード検索方式は、設定されたキーワードがユーザの検索意図を適切に表していなかったり、検索結果が十分に絞り込まれていなかったりする場合に、ユーザが欲しい情報を提供できないという問題があった。

この問題を解決するための手法として、初期の検索結果に対してユーザが望みの結果か否かを回答し、この回答を参照してシステムが新たな質問を生成する適合フィードバックと呼ばれる方式を用いた情報提供の技術がある（非特許文献１）。本方式はユーザの意向を次の検索に反映する手法であるが、検索結果に対するユーザの回答が必要なため、ユーザに負担がかかる。

そこで、ユーザの回答なしに検索条件を生成する方式として、特開平11-25108号公報（特許文献１）に記載の技術が提案されている。この技術は、検索結果の文書集合から頻度に基づいて重要な単語を抽出して関連キーワードを作成し、少なくとも１件以上の検索結果が得られる関連キーワードを、検索結果を修正するための条件として提示する技術であり、抽出された関連キーワードがユーザの再検索を手助けする。

従来の情報提供技術における検索方法の他の例としては、あらかじめツリー状に構築された分類項目をたどって提示させていくディレクトリ検索方式や、データベースの分類属性一覧がユーザに提示され、その条件から好みのものを指定する属性条件指定方式を用いた情報提供の技術もある。これらの方式では、システムが提示した検索条件であるディレクトリや属性条件のなかからユーザが検索条件を指定し、コンテンツを検索してコンテンツの情報を提供する。

しかしながら、ディレクトリ検索方式や属性条件指定方式はコンテンツ数が増えるに従って、項目数が多くなる可能性が大きく、所望のコンテンツを検索するための操作回数が増え効率的ではないという問題がある。

この問題を解決するために、例えば、特開2000-311179号公報（特許文献２）に記載されているように、検索条件同士のAND検索の組み合わせをあらかじめ集計しておき、規定された絞り込み回数と検索結果数とを満たす検索条件のみをメニューとしてユーザに提示する情報提供の技術が提案されている。

また、ユーザが検索条件を入力したり選択したりするのではなく、ユーザの置かれている状況で自動的に検索結果を絞り込む従来技術も提案されている。

特許3200764号（特許文献３）では、ユーザが明示的に入力した検索条件による検索結果を、さらに現在時刻やユーザの現在居る場所で絞り込んで情報を提供する技術が記載されている。
特開平11-25108号公報 特開2000-311179号公報 特許3200764号 徳永健伸、言語と計算５ 情報検索と言語処理、Page154-159、東京大学出版会、2002

大量のコンテンツの中から所望するコンテンツを検索して情報を提供する従来の技術について述べた。

特許文献１は関連キーワードである検索条件を提示して検索を支援し、特許文献２は規定の絞り込み回数で収まるような検索条件を提示して検索を支援し、特許文献３は現在時刻や現在の居場所で検索条件を自動生成して検索を支援し、検索結果である情報を提供する。

ここで、ユーザが所望のコンテンツを探す際の検索方法を考えると、例えばコンテンツを探し始めた直後と、探し始めてからある程度時間が経過した時点ではコンテンツの検索方法は異なっていると考えられる。

例えばコンテンツを探し始めた直後では、コンテンツ集合がどういうものかよくわからないため、大まかな傾向を掴みながら探すという探し方が有効であるが、探し始めてからある程度時間が経過すると、なるべく早く絞り込むという探し方が有効と考えられる。

別の例としては、ユーザが初めて訪れる場所で観光情報を探すような場合は、大まかな傾向を掴みながら探す探し方が有効であるが、よく訪れる街中で少しの時間立ち止まって情報を探す場合は、なるべく早く絞り込むという探し方が有効と考えられる。

このように、コンテンツの探し方は、ユーザの置かれている状況や目的によって異なっており、探し方が異なる場合には、必要な検索条件と得られる検索結果が異なるのは明白である。

しかしながら、従来技術は、複数の探し方を考慮していないために、ユーザの置かれている状況や目的にあった適切な情報が提供されていないという第一の問題がある。例えば、特許文献１では検索結果に高い頻度で出現した関連キーワードで検索した情報が提供されるが、関連キーワードがユーザの絞り込み目的に合っているとは限らない。また特許文献２では、絞り込み回数を限定する検索条件で検索した情報が提供されるが、絞り込み回数を限定することが目的にあっているとは限らない。

また、従来技術は、複数の探し方を考慮していないために、検索過程において検索結果を適切に修正できる検索条件が提示されず、その結果ユーザの置かれている状況や目的にあった適切な情報が提供されていないという第二の問題がある。例えば、特許文献２では、絞り込み回数と検索結果数を限定するという探し方で検索条件が生成されユーザに選択肢として提示されるが、検索条件生成の際に一部のコンテンツを除外するため、どの選択肢を選んでもユーザが望んでいた情報にたどりつけないことがある。

さらに第３の問題としては、検索条件を生成した理由がユーザに提示されないため、どういう方針で検索条件を生成しているかがユーザに伝わらず、検索結果に納得が出来ないという問題がある。

例えば、特許文献３では、ユーザが明示的に入力した検索条件に対応する検索結果を、現在時刻や場所で絞り込んで提供しているが、ユーザは自分が指定した条件以外の絞り込みが行われたことがわからずに、検索結果に納得感が得られない可能性がある。

さらに第４の問題としては、検索を複数回繰り返してコンテンツを探す場合に、対話の過程が考慮された検索条件の生成が行われないという問題がある。例えば、特許文献１では関連キーワードにより繰り返し検索結果を探すことができるが、１回目に使った関連キーワードと同じようなキーワードが２回目にも提示されることがある。

本発明は上記問題点を鑑みて発明されたものであって、本発明の第一の課題は、コンテンツの探し方の方針を定義した検索戦略に応じて検索を行い、ユーザの置かれている状況や目的にあった適切なコンテンツの提供を可能にする情報提供システムを提供することにある。

さらに本発明の第２の課題は、検索戦略に応じた検索条件を生成し、ユーザの検索作業を支援し、ユーザの置かれている状況や目的にあった適切なコンテンツの提供を可能にする情報提供システムを提供することにある。

さらに本発明の第３の課題は、検索戦略に応じた検索条件と共に、その検索条件を生成する根拠を対話文として提示して、ユーザに検索過程に対する納得感を与えることを可能にする情報提供システムを提供することにある。

さらに本発明の第４の課題は、対話の過程を考慮した検索条件の生成を行い、同じような検索条件を繰り返し聞くことなく、ユーザが所望のコンテンツを見つけることを可能にする情報提供システムを提供することにある。

上記課題を解決するための第１の発明は、検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記各属性の特徴量として計算する特徴量計算手段と、前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で検索条件の候補とされた属性を提示する提示手段と
を有することを特徴とする。

上記課題を解決するための第２の発明は、上記第１の発明において、前記提示手段は、前記生成された検索条件の候補と共に、前記検索条件の候補を用いて前記検索対象となるコンテンツから検索した検索結果のコンテンツを提示することを特徴とする。

上記課題を解決するための第３の発明は、上記第１または第２の発明において、前記検索対象となるコンテンツは、記憶部に記憶されている全コンテンツであることを特徴とする。

上記課題を解決するための第４の発明は、上記第１から第３のいずれかの発明において、前記生成した検索条件の候補の中から選択された検索条件をもとにコンテンツを検索し、この検索結果を新たな検索対象となるコンテンツに設定する設定手段を有することを特徴とする。

上記課題を解決するための第５の発明は、上記第１から第４のいずれかの発明において、ユーザ又はシステムの状況や状態に応じて定義付けられている、各属性の重みである状態係数の設定方法に基づき、前記状態係数を設定する状態係数決定手段を有し、前記検索条件生成手段は、前記特徴量と、前記対話係数と、前記状態係数とを乗算して各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する複数の属性を検索条件の候補とすることを特徴とする。

上記課題を解決するための第６の発明は、上記第１から第５のいずれかの発明において、前記検索条件生成手段は、上位の評価値を有する複数の属性及びその属性値を検索条件の候補とすることを特徴とする。

上記課題を解決するための第７の発明は、上記第１から第６のいずれかの発明において、前記検索戦略が、大まかに説明しながら絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は突出度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第８の発明は、上記第１から第６のいずれかの発明において、前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は均一度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第９の発明は、上記第１から第６のいずれかの発明において、前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は積み上げ均一度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第１０の発明は、情報提供装置が検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記各属性の特徴量として計算する特徴量計算ステップと、前記情報提供装置が、前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成ステップと、提示手段が前記検索条件生成ステップで検索条件の候補とされた属性を提示する提示ステップとを有することを特徴とする。

上記課題を解決するための第１１の発明は、上記第１０の発明において、前記提示ステップは、前記生成された検索条件の候補と共に、前記検索条件の候補を用いて前記検索対象となるコンテンツから検索した検索結果のコンテンツを提示することを特徴とする。

上記課題を解決するための第１２の発明は、上記第１０から第１１のいずれかの発明において、前記検索対象となるコンテンツは、記憶部に記憶されている全コンテンツであることを特徴とする。

上記課題を解決するための第１３の発明は、上記第１０から第１２のいずれかの発明において、コンテンツ記憶装置が、前記生成した検索条件の候補の中から選択された検索条件をもとにコンテンツを検索し、この検索結果を新たな検索対象となるコンテンツに設定する設定ステップを有することを特徴とする。

上記課題を解決するための第１４の発明は、上記第１０から第１３のいずれかの発明において、情報提供装置がユーザ又はシステムの状況や状態に応じて定義付けられている、各属性の重みである状態係数の設定方法に基づき、前記状態係数を設定する状態係数決定ステップを有し、前記検索条件生成ステップは、前記特徴量と、前記対話係数と、前記状態係数とを乗算して各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する複数の属性を検索条件の候補とすることを特徴とする。

上記課題を解決するための第１５の発明は、上記第１０から第１４のいずれかの発明において、前記検索条件生成ステップは、上位の評価値を有する複数の属性及びその属性値を検索条件の候補とすることを特徴とする。

上記課題を解決するための第１６の発明は、上記第１０から第１５のいずれかの発明において、前記検索戦略が、大まかに説明しながら絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は突出度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第１７の発明は、上記第１０から第１５のいずれかの発明において、前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は均一度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第１８の発明は、上記第１０から第１５のいずれかの発明において、前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は積み上げ均一度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第１９の発明は、情報提供システムのプログラムであって、前記プログラムは前記提供システムを、検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記各属性の特徴量として計算する特徴量計算手段と、前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で検索条件の候補とされた属性を提示する提示手段として機能させることを特徴とする。

上記課題を解決するための第２０の発明は、上記第１９の発明において、前記提示手段は、前記生成された検索条件の候補と共に、前記検索条件の候補を用いて前記検索対象となるコンテンツから検索した検索結果のコンテンツを提示することを特徴とする。

上記課題を解決するための第２１の発明は、上記第１９から第２１のいずれかの発明において、前記検索対象となるコンテンツは、記憶部に記憶されている全コンテンツであることを特徴とする。

上記課題を解決するための第２２の発明は、上記第１９から第２１のいずれかの発明において、前記生成した検索条件の候補の中から選択された検索条件をもとにコンテンツを検索し、この検索結果を新たな検索対象となるコンテンツに設定する設定手段を有することを特徴とする。

上記課題を解決するための第２３の発明は、上記第１９から第２２のいずれかの発明において、ユーザ又はシステムの状況や状態に応じて定義付けられている、各属性の重みである状態係数の設定方法に基づき、前記状態係数を設定する状態係数決定手段を有し、前記検索条件生成手段は、前記特徴量と、前記対話係数と、前記状態係数とを乗算して各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する複数の属性を検索条件の候補とすることを特徴とする。

上記課題を解決するための第２４の発明は、上記第１９から第２３のいずれかの発明において、前記検索条件生成手段は、上位の評価値を有する複数の属性及びその属性値を検索条件の候補とすることを特徴とする。

上記課題を解決するための第２５の発明は、上記第１９から第２４のいずれかの発明において、前記検索戦略が、大まかに説明しながら絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は突出度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第２６の発明は、上記第１９から第２４のいずれかの発明において、前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は均一度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第２７の発明は、上記第１９から第２４のいずれかの発明において、前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は積み上げ均一度であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第２８の発明は、情報提供装置であって、検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記各属性の特徴量として計算する特徴量計算手段と、前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成手段と、前記検索条件生成手段で検索条件の候補とされた属性を提示する提示手段とを有することを特徴とする。

上記課題を解決するための第３８の発明は、上記第３６又は第３７の発明において、前記検索条件生成手段は、検索対象の検索方針を定義した検索戦略に対応する検索対象の特性に基づいて、検索条件を生成する検索条件生成手段であることを特徴とする。

上記課題を解決するための第３９の発明は、上記第３６から第３８のいずれかの発明において、前記生成された提供情報を提示する提示手段を有することを特徴とする。

本発明の第１の情報提供システムは、コンテンツの探し方の方針を定義した検索戦略を記憶し、利用する検索戦略を設定する検索戦略記憶装置（図１の１００）と、検索戦略に応じてコンテンツの分布などに応じて属性の特徴量を求める特徴量計算手段（図１の３１１）と、検索戦略に応じて属性の特徴量を用いてどの属性を用いて検索するかを決定する属性選択手段（図１の３１２）と、検索戦略に応じて決定した属性とその属性値を用いて検索条件を生成する検索条件生成手段（図１の３２０）と、検索戦略に応じて検索条件の説明を行う対話文を生成し、対話文と検索条件と検索条件によって検索されるコンテンツとをユーザに提示する対話生成・表示手段（図１の３３０、図１の４００）とを有する。

このような構成を用い、検索戦略に応じて対話文、検索条件を生成し、対話文、検索条件、コンテンツを表示することにより、ユーザの置かれている状況や目的にあった適切なコンテンツの提供を可能にするという第１の課題と、ユーザに検索過程に対する納得感を与えることができるという第３の課題とを達成できる。

本発明の第２の情報提供システムは、第１の情報提供システムの構成に加え、システムが生成した複数の検索条件候補からユーザが選択した検索条件によってコンテンツを検索する検索条件選択手段（図１８の４１０）を有する。

このような構成を用い、ユーザの探し方にあわせてユーザに複数の検索条件を提示し、コンテンツの検索を支援するという第２の課題と、ユーザに検索過程に対する納得感を与えることができるという第３の課題とを達成できる。

本発明の第３の情報提供システムは、第２の情報提供システムの構成に加え、検索条件を管理する対話状態管理手段（図２３の３１３）を有する。

このような構成を用い、検索戦略を切り替えながら継続して検索し、適切な検索条件を生成していくことで、同じような検索条件を繰り返し聞くことなく、ユーザが所望のコンテンツを見つけるという第４の課題を達成できる。

本発明の第４の情報提供システムは、第２の情報提供システムの構成に加え、コンテキストを管理するコンテキスト管理手段（図３４の３１４）を有する。

このような構成を用い、ユーザの位置や時間など状況に合わせて検索条件を生成することで、ユーザの置かれている状況や目的にあった適切なコンテンツの提供を可能にするという第１の課題を達成できる。

本発明の第１の効果は、ユーザの探し方にあわせてコンテンツを検索できることにある。その理由は、検索戦略に応じた検索条件を生成でき、かつ検索戦略を複数備え、切り替えられるためである。

第２の効果は、ユーザの探し方にあわせて検索作業を支援できることにある。その理由は、検索戦略に応じて検索対象コンテンツの状態に合わせて複数の検索条件を提示し、ユーザが検索条件を選択したり、自動あるいは手動で検索戦略を切り替えたりできるためである。

第３の効果は、ユーザに検索過程に対する納得感を与えることができることにある。その理由は、検索戦略に応じた検索条件を生成するとともに、その検索条件を生成する根拠を対話文によって提示するためである。

第４の効果は、同じような検索条件を用いた検索を繰り返し行うことなく、コンテンツを検索できることにある。その理由は、検索履歴に応じて検索条件を生成するためである。

第５の効果は、ユーザの状況にあわせて検索を行えることにある。その理由は、コンテキストを取得し、コンテキストに応じて検索条件を生成するためである。

本発明について図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明の第１の実施の形態による情報提供装置の構成を示すブロック図である。

図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、検索戦略を記憶したり検索戦略を取得したりする検索戦略記憶装置１００と、検索対象であるコンテンツを記憶したり検索条件にあったコンテンツを検索したりするコンテンツ記憶装置２００と、検索戦略記憶装置１００で記憶されている検索戦略にもとづいて、コンテンツ記憶装置２００に記憶されているコンテンツの属性や属性値を用いて検索条件や対話文を生成したり、検索結果コンテンツを取得したりする対話生成装置３００と、対話生成装置３００で生成された対話文、検索条件、コンテンツを表示する対話表示手段４００とから構成される。

ここで、各装置、各手段の機能を説明する前に、本明細書におけるコンテンツ、属性、属性値、検索条件、対話文、検索戦略の意味を店舗情報（図２）を例に挙げ説明する。

コンテンツはデータベース技術分野でのレコードに対応し、図２（Ａ）のコンテンツ２０１、コンテンツ２０２のようにコンテンツは１つ以上の属性、属性値を持つ。

属性は、データベース技術分野でのフィールドに対応し、図２（Ａ）の場合、コンテンツを識別するためのＩＤ、店舗名称を示す名前、店舗の所在地を示す住所、店舗の料理の種類を示すジャンルの属性をもつ。

属性値は、データベース技術分野でのデータに対応し、図２（Ａ）において例えばコンテンツ００１は、ＩＤ属性の属性値として「ＲＥＳＴ０１」、名前属性の属性値として「○○亭」、住所属性の属性値として「東京都渋谷区」、ジャンル属性の属性値として「和食」をもつ。

検索条件は、コンテンツを検索するための条件であり、属性、属性値の組である。例えば図２（Ａ）において「属性＝ジャンル、属性値＝和食」という検索条件によって「○○亭」を検索することができる。

対話文は、対話生成装置３００が生成する検索条件の生成する根拠を示したものである。

図２（Ｂ）に対話表示手段４００が表示する対話文、検索条件、検索結果コンテンツの例を示す。

図２（Ｂ）では、「この辺りは和食が多いです。他には洋食、中華があります。どれにしますか？」が検索条件を説明する対話文であり、［検索条件１］［検索条件２］［検索条件３］が検索条件であり、［コンテンツ１］が検索結果コンテンツである。

例えば［検索条件１］は「属性＝ジャンル、属性値＝和食」である。

図２（Ｂ）は検索条件、対話文、コンテンツのすべてを含んでいるが、対話表示手段４００が表示する情報としてはいずれかを含めばよく、すべてを含む必要はない。

検索戦略とは、コンテンツの探し方の方針を定義したものであり、対話生成装置３００が検索条件や対話文を生成するときの生成方法を決定するためのものである。また対話生成装置３００は、検索戦略に応じた検索条件や対話文の生成方法や該検索条件に基づいたコンテンツの検索方法を記憶し、検索戦略によって検索条件や対話文の生成方法やコンテンツの検索方法を切り替える。一例として図３（Ａ）に、「大まかに説明しながら絞り込む」（検索戦略３０１）と「早く絞り込む」（検索戦略３０２）との例を挙げている。

尚、本明細書では店舗情報をもとに構成、動作を説明するが、番組情報、企業文書など属性、属性値を持つコンテンツ等の情報であればよく、検索対象を限定するものではない。

また本明細書では属性値に文字列を使っている場合を想定しているが、距離や価格など数値で表される属性値をもつ属性においては、あらかじめラベルをつけた区分を決めておき、どの区分に入るかで、文字列と同様に扱ってもよい。

例えば、価格に関する属性において、「0円から1000円」、「1000円から2000円」という区分とそれに対応するラベル「0円から1000円」「1000円から2000円」があったときに、1500円という属性値は、「1000円から2000円」という文字列に変換して利用する。

前記区分はあらかじめ決めてもよいし、属性値の分布に応じて設定してもよい。

次に各装置、各手段について詳細に説明する。

まず、各装置、各手段の物理的な構成を簡単に説明する。

対話表示手段４００は、例えばディスプレイなどの情報表示装置と、ボタンなどユーザが意思表示を行える入力装置とを備えたコンピュータであり、例えばＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）やパーソナルコンピュータ、携帯電話上で動作するソフトウエアで実装すればよい。

対話生成装置３００は、検索戦略記憶装置１００やコンテンツ記憶装置２００にアクセスするコンピュータであり、パーソナルコンピュータやサーバ型のコンピュータ上で動作するソフトウエアで実装すればよい。

検索戦略記憶装置１００は、検索戦略を記憶し、かつ検索戦略を検索することのできるデータベースであり、パーソナルコンピュータやサーバ型のコンピュータ上に、広く知られているデータベースソフトウエアを使って実装すればよい。

コンテンツ記憶装置２００は、コンテンツを記憶し、かつコンテンツを検索するデータベースであり、パーソナルコンピュータやサーバ型のコンピュータ上に、広く知られているデータベースソフトウエアを使って実装すればよい。

尚、検索戦略記憶装置１００、対話生成装置３００、コンテンツ記憶装置２００および対話表示手段４００は、同じコンピュータ上に存在してもよいし、異なるコンピュータ上に存在し、広く知られているＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ ／ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）などの通信プロトコルを使って通信してもよく、特定の物理的な構成を前提としているわけではない。又、本発明の情報提供システムは、検索戦略記憶装置１００、対話生成装置３００、コンテンツ記憶装置２００および対話表示手段４００を具備した構成を用いて説明するがこれに限るものではない。例えば、情報提供システムがコンテンツ記憶装置２００を有しない構成であっても良い。この場合、ネットワークを介して検索対象となるコンテンツを検索する。

次に、各装置、各手段の機能を説明する。

検索戦略記憶装置１００は、複数の検索戦略を記憶しており、システム管理者があらかじめどの検索戦略を利用するかを設定したり、あるいはユーザに検索戦略の一覧を表示し、ユーザが選択した検索戦略を設定したりする。
例えば、検索戦略記憶装置１００は図３（Ａ）のように「大まかに説明しながら絞り込む」「早く絞り込む」という検索戦略を記憶している。また、検索戦略記憶装置１００は、コンテキストと検索戦略とを対応付けて記憶し、コンテキストにあわせてシステムが自動的に検索戦略を設定してもよい。

コンテキストとはユーザやシステムの状態を表すものであり、例えばユーザの現在時刻、現在位置、車に乗車中かどうかなどの情報である。例えば、コンテンツを探し始めた直後と探し始めてからある程度時間が経過した時点とでは検索の方法が異なってくると考えられる。そこで、図３（Ｂ）に示すように、検索戦略と、これに対応するコンテキストとしてシステムの利用時間とが対応付けられて記憶されている。システムの利用時間が２００秒未満であれば検索戦略記憶装置１００は「大まかに説明しながら絞り込む」を選択し、システムの利用時間が２００秒以上であれば「早く絞り込む」を選択する。

コンテンツ記憶装置２００は、コンテンツを記憶したり、コンテンツを検索したりする。コンテンツ記憶装置２００は、コンテンツを属性及び属性値と関連付けて記憶している。例えば、コンテンツ記憶装置２００は図２（Ａ）に示すコンテンツを記憶しており、属性としてコンテンツを識別するためのＩＤ、名前、住所、ジャンルがあり、ＩＤ属性の属性値としてＲＥＳＴ０１、ＲＥＳＴ０２、名前属性の属性値として○○亭、△△食堂、住所属性の属性値として東京都渋谷区、東京都新宿区、ジャンル属性の属性値として和食、洋食が与えられてある。

またコンテンツ記憶装置２００が図２（Ａ）に示すコンテンツを記憶している場合には、「属性＝ジャンル、属性値＝和食」という検索条件によってコンテンツ２０１を検索できる。

尚、コンテンツ記憶装置２００は、広く知られているデータベースソフトウエアで実装し、コンテンツ、属性、属性値を記憶すればよい。

対話生成装置３００は、属性決定手段３１０、検索条件生成手段３２０、及び対話生成手段３３０を備えている。

属性決定手段３１０は、特徴量計算手段３１１、及び属性選択手段３１２を備えている。

特徴量計算手段３１１は、検索戦略と特徴量計算方法との対応付けを記憶しており、検索戦略記憶装置１００が設定した検索戦略に対応した特徴量計算方法を用いて、コンテンツ記憶装置２００が記憶している検索対象のコンテンツ集合全体の特性を示す特徴量を各属性毎に求める。ここで特徴量とは、属性同士を比較するための各属性の評価値であり、特徴量計算方法とは、その特徴量計算するための計算方法である。

属性選択手段３１２は、検索戦略と属性のソート方法との対応付け、および検索戦略と選択する属性数との対応付けを記憶しており、検索戦略記憶装置１００が設定した検索戦略に応じた属性のソート方法によって属性のソートを行い、検索戦略に応じた数の属性を選択する。

検索条件生成手段３２０は、検索戦略と属性値の選択方法との対応付けを記憶しており、検索戦略記憶装置１００が設定した検索戦略に応じて属性値の選択方法を切り替え、属性と属性値との組を求め、検索条件を生成する。すなわち検索条件生成手段３２０は、検索戦略記憶装置１００が設定した検索戦略に応じて、属性選択手段３１２が決定した属性と、この属性におけるコンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツの属性値、あるいは特徴量計算手段３１１が前記属性の特徴量計算に利用した属性値とを用いて、属性と属性値との組である検索条件を生成する。

例えば、属性決定手段３１０は属性を決定し、コンテンツ記憶装置２００は属性値とその属性値に関連付けられているコンテンツの件数とを求め、検索条件生成手段３２０はコンテンツの件数の多い順に属性値を１つもしくは複数選択する。

対話生成手段３３０は、検索戦略と対話文の生成方法、コンテンツの取得方法との対応付けを記憶しており、対話生成手段３３０は検索戦略に応じて対話文を生成し、検索戦略に応じて検索条件生成手段３２０が生成した検索条件を用いてコンテンツ記憶装置２００からコンテンツを検索する。

さらに対話生成手段３３０は、対話文とコンテンツと、検索条件生成手段３２０が生成した検索条件とを提供情報として対話表示手段４００に送信する。例えば、検索条件生成手段３２０は、図４（Ａ）の検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を生成し、この検索条件を用いて対話生成手段３３０は、コンテンツ記憶装置２００から図４（Ｂ）のコンテンツを検索し、対話生成手段３３０は対話文、検索条件、コンテンツ図４（Ｃ）の対話表示手段４００に送信する。

尚、本実施の形態では対話生成手段３３０は検索戦略に応じて対話文を生成する構成を用いて説明するが、検索条件生成手段３２０で生成された検索条件を用いて対話文を生成しても良い。

対話表示手段４００は、対話生成手段３３０から受信した対話文、検索条件、コンテンツを表示する。例えば、対話生成手段３３０から図４（Ｃ）の対話文、検索条件、コンテンツを受信した場合、対話表示手段４００は図５のように、対話文、検索条件、コンテンツを表示する。

尚、図５の例では、パーソナルコンピュータのディスプレイ上での表示の例を示しているが、音声で対話文や検索条件、コンテンツ一覧を読み上げてもよく、ユーザに対話文と検索条件とを提示することができる手段であればなんでもよい。また、図５の例では、対話文、検索条件、コンテンツ一覧すべてを表示しているが、対話文とコンテンツ一覧、検索条件とコンテンツ一覧など選択的に表示する形態であってもよい。

次に図６を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。

検索戦略記憶装置１００は、検索戦略記憶装置１００が記憶している検索戦略の中から、利用する検索戦略を設定する（ステップＳ００１）。ステップＳ００１では、システム管理者があらかじめ利用する検索戦略を設定してもよいし、ユーザに検索戦略の一覧を提示し、ユーザが検索戦略を選択してもよいし、コンテキストによって自動的に設定してもよい。

特徴量計算手段３１１は、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて、コンテンツ記憶装置２００が記憶している各属性の特徴量を計算する（ステップＳ００２）。

属性選択手段３１２は、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて、ステップＳ００２で求めた各属性の特徴量を用いて、属性のソートを行う（ステップＳ００３）。

属性選択手段３１２は、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて、ステップＳ００３でソートした属性から１つないしは複数の属性を選択する（ステップＳ００４）。

検索条件生成手段３２０は、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて、コンテンツ記憶手段４００からステップＳ００４で選択した属性の属性値の一覧を取得するか、ステップＳ００２で特徴量を求める際に用いた属性値を取得する（ステップＳ００５）。このとき検索戦略に基づいて、コンテンツ記憶装置２００から属性に関連するコンテンツ件数なども取得してもよい。

検索条件生成手段３２０は、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて、ステップＳ００５で取得した属性値から、検索条件に利用する属性値を選択し、検索条件を生成する（ステップＳ００６）。

対話生成手段３３０は、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて対話文を生成し、その対話文と、ステップＳ００６で生成した検索条件と、この検索条件を用いてコンテンツ記憶手段２００から検索したコンテンツとを提供情報として対話表示手段４００に送信する（Ｓ００７）。尚、上述したように、検索条件生成手段３２０で生成された検索条件を用いて対話文を生成しても良い。

対話表示手段４００は、ステップＳ００７で生成した対話文、検索条件、コンテンツをディスプレイに表示したり、音声で読み上げたりなどしてユーザに提示する（Ｓ００８）。

次に本実施の形態の効果について説明する。

本実施の形態では、複数の検索戦略にもとづいて生成した検索条件と、その検索条件によって検索されたコンテンツと、検索条件を生成した根拠である対話文とを提示することで、ユーザの状況にあったコンテンツを提供でき、かつユーザ検索過程に対する納得感を与えることができる。

次に本発明の第２の実施の形態を説明する。

本発明の第２の実施の形態について図を参照して詳細に説明する。

図１８を参照すると本発明の第２の実施の形態は、図１に示した第１の実施の形態に対し、検索条件選択手段４１０を有するという点で異なる。

第１の実施の形態では、システムが検索条件を自動で設定し、その検索条件によって検索したコンテンツをユーザに提示したが、本実施の形態ではユーザに複数の検索条件を提示し、ユーザが選択した検索条件に応じてコンテンツを検索し、検索結果のコンテンツを提示する。

本実施の形態における各構成について説明する。尚、上述した実施の形態と同様の構成は同一番号を付し、詳細な説明は省略する。

対話生成手段３３０は検索戦略に基づいて対話文を生成する。本実施の形態の対話生成手段３３０はコンテンツ記憶装置２００からコンテンツを取得しない点が、第１の実施の形態と異なる。

検索条件選択手段４１０は、対話生成手段３３０から提供情報として受信した対話文と検索条件とを対話表示手段４００に送信し、対話表示手段４００がユーザに提示し、ユーザに検索条件の選択を促す。ユーザが検索条件を選択すると、対話表示手段４００は該検索条件を検索条件選択手段４１０に送信し、検索条件選択手段４１０は該検索条件を用いてコンテンツ記憶装置２００でコンテンツを検索する。さらに検索条件選択手段４１０は、検索結果であるコンテンツを対話表示手段４００に送信する。

対話表示手段４００は、検索条件選択手段４１０から受信したコンテンツを表示する。

例えば、対話生成手段３３０は図１９に示す対話文と検索条件とを提供情報として検索条件選択手段４１０に送信し、検索条件選択手段４１０は図２０のように、対話文、検索条件を対話表示手段４００を通じて画面に表示し、ユーザに対話文、検索条件を提示する。そこで、ユーザが検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を選択すると、検索条件選択手段４１０はコンテンツ記憶装置２００において検索された図７のコンテンツ８０１を対話表示手段４００に送信し、対話表示手段４００は図２１のようにコンテンツを表示する。図２１において、検索条件選択手段４１０は検索条件とコンテンツとを表示しているがコンテンツのみを表示してもよい。

次に図１８および図２２を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。尚、図２２のステップＳ００１からステップＳ００６で示される検索戦略記憶装置１００、対話生成装置３００、コンテンツ記憶装置２００の動作は、第１の実施の形態の検索戦略記憶装置１００、対話生成装置３００、コンテンツ記憶装置２００の動作と同一のため、説明は省略する。

第１の実施の形態ではシステムが生成した検索条件にもとづいて検索したコンテンツをユーザに提示していた。本実施の形態ではシステムが対話文と検索条件とを表示し、ユーザが検索条件を選択し、その検索条件によって検索されたコンテンツを提示する。

対話生成手段３３０は、第１の実施の形態のステップＳ００７の動作とは異なり、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて対話文を生成し、その対話文と、ステップＳ００６で生成した検索条件とを提供情報として対話表示手段４００に送信する（ステップＳ１０４）。尚、上述したように、検索条件生成手段３２０で生成された検索条件を用いて対話文を生成しても良い。

検索条件選択手段４１０は、対話生成手段３３０が生成した対話文と検索条件とを対話表示手段４００に送信し、対話表示手段４００が該対話文と該検索条件とを表示し、ユーザに検索条件の選択を促す（ステップＳ１０１）。

対話表示手段４００は、ユーザが選択した検索条件を取得し、対話条件選択手段４１０に送信する（ステップＳ１０２）。

コンテンツ記憶手段４００は、ステップＳ１０２で選択した検索条件にもとづいてコンテンツを検索する（ステップＳ１０３）。

対話表示手段４００は、ステップＳ１０３で検索したコンテンツをユーザに提示する（ステップＳ００８）。

次に本実施の形態の効果について説明する。

本実施の形態では、第１の実施の形態の効果に加え、検索戦略に応じた検索条件を複数用意し、いずれか、あるいは複数をユーザが選択することによって、ユーザの探し方や嗜好に合わせたコンテンツを検索することができる。

さらに、複数の検索条件をユーザに提示し、ユーザが選択した検索条件に対応するコンテンツのみを検索し表示することで通信データサイズを削減でき、対話表示手段４００が携帯電話上で動作する場合など、画面サイズや通信速度の制限のある端末でも快適に検索を行える。

次に本発明の第３の実施の形態を説明する。
本発明の第３の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図２３は、本実施の形態における情報提供システムの構成図である。尚、上述した実施の形態と同様の構成については同一の番号を付し、詳細な説明は省略する。

図２３を参照すると本発明の第３の実施の形態は、図１８に示した第２の実施の形態に対話状態管理手段３１３を有する点が異なる。

第２の実施の形態ではユーザが選択した検索条件によって検索したコンテンツを表示し、検索処理を終了していた。

本実施の形態では、検索条件選択手段４１０が取得した検索結果のコンテンツに対し、さらに対話生成装置３１０が対話文を生成し、対話文と検索条件を検索条件選択手段４１０に送信し、検索条件選択手段４１０が対話表示手段４００を通じてユーザにさらに絞込み検索を行うための検索条件を提示する。

このように対話文・検索条件生成、対話文・検索条件表示、検索条件選択、コンテンツ検索を繰り返していき、検索対象コンテンツを絞り込んでいく。

繰り返し対話文と検索条件を生成するとき、検索戦略記憶装置１００が記憶している検索戦略をユーザに再度提示し、選択させてもよいし、システムが自動的に設定してもよいし、変更しなくてもよい。

第２の実施の形態と同様に、検索条件選択手段４１０は、対話表示手段４００を通じて対話生成手段３３０が生成した対話文と検索条件生成手段３２０が生成した検索条件とをユーザに提示し、ユーザが選択した検索条件にもとづいてコンテンツ記憶装置２００はコンテンツを検索し、対話表示手段４００はコンテンツを表示する。

また、検索条件選択手段４１０は、対話表示手段４００を通じてさらに絞り込み検索を行うかどうかをユーザに問い合わせ、検索対象となるコンテンツの件数に応じて検索を継続するかどうかを決定する。さらに検索を継続するときには、検索条件選択手段４１０は、コンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツ集合を、ユーザが選択した検索条件にもとづいて検索されたコンテンツ集合に置き換える。

検索を終了するときには、検索条件選択手段４１０は、対話表示手段４００を通じて検索結果のコンテンツを表示して検索動作を終了する。

例えばコンテンツ記憶装置２００が図２５に示すコンテンツを記憶しており、検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」で検索し、コンテンツ２６０１、２６０４、２６０５が検索されたものとすると、コンテンツ記憶装置２００は図２６に示すコンテンツを検索対象コンテンツとして登録する。

検索条件選択手段４１０は、選択した検索条件を対話状態管理手段３１３に送信する。

対話状態管理手段３１３は、属性ごとの重み付け（これを対話係数とよぶ）を記憶しており、検索条件選択手段４１０から受信した検索条件の属性の対話係数を下げるとともに、検索条件を利用属性値リストに登録する。

特徴量計算手段３１１は、対話状態管理手段３１３が利用属性値リストに記憶している属性値を除いて、検索戦略に応じて各属性の特徴量計算方法で計算する。

属性選択手段３１２は、特徴量計算手段３１１が計算する各属性の特徴量と、対話状態管理手段３１３が記憶している各属性の対話係数を用いて属性を選択する。

以後、属性の比較に用いる評価量を「比較量」とよび、（属性の比較量）＝（属性の特徴量）×（属性の対話係数）によって計算する。

検索条件生成手段３２０は、第２の実施の形態と同様に検索条件を生成するが、対話状態管理手段３１３が記憶している属性値を除いて検索条件を生成する。

例えば、検索の開始時に対話状態管理手段３１３は、図２７（Ａ）のように各属性の対話係数を１．０、利用属性値リストには登録なし、として管理している。ここで、対話状態管理手段３１３が検索条件選択手段４１０から検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を受信すると、図２７（Ｂ）のように、ジャンルの対話係数を０．０、利用属性値リストに検索条件を登録する。

対話状態管理手段３１３が図２７（Ｂ）のような対話係数、利用属性値リストを記憶している場合、特徴量計算手段３１１は、属性値「和食」を用いずにジャンル属性の特徴量を求め、属性選択手段３１２が属性の特徴量だけを用いて属性をソートするのではなく、（属性の比較量）＝（属性の特徴量）×（属性の対話係数）で求められる比較量を用いてソートし、検索条件生成手段３２０は「属性値＝和食」を用いずに検索条件を生成する。

また、対話状態管理手段３１３は、過去に０．０に設定した属性の対話係数を徐々に大きくしていくなど、検索条件が登録される度に対話係数を変化させてもよい。

次に図２３および図２４を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。

本実施の形態では、第２の実施の形態と同様に動作するが、検索したコンテンツに対し再度対話文と検索条件とを生成することを繰り返す点で第２の実施の形態と異なる。

ステップＳ００１の動作は、第２の実施の形態のステップＳ００１（図２２）の動作と同様のため、説明は省略する。

特徴量計算手段３１１は、ステップＳ００１で設定された検索戦略に基づいて、第２の実施の形態のステップＳ００２の動作と同様に属性の特徴量を求めるが、そのとき対話状態管理手段３１３が記憶している利用属性値リストに登録されている属性値は除いて計算する（ステップＳ２０１）。

ただし、１回目の検索処理の場合は、利用属性値リストに検索条件が登録されていないため、ステップＳ２０１は第２の実施の形態のステップＳ００２と同一の動作を行う。

属性選択手段３１２は、対話状態管理手段３１３が記憶している各属性の対話係数を取得する（ステップＳ２０２）。

属性選択手段３１２は、ステップＳ００３と同様に属性をソートするが、ステップＳ２０２で取得した対話係数と特徴量から属性の比較量を求め、その比較量を用いてソートする（ステップＳ２０３）。

ただし、１回目の検索処理の場合は、対話状態管理手段３１３が対話係数に初期値を設定しており、属性選択手段３１２はその初期値を用いて比較量を計算する。

属性選択手段３１２は、第２の実施の形態のステップＳ００４と同様に、検索戦略に基づいてステップＳ２０３でソートした属性から属性を選択する（ステップＳ２０９）。

検索条件生成手段３２０は、第２の実施の形態のステップＳ００５と同様に、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて、コンテンツ記憶手段２００からステップＳ２０９で選択した属性の属性値の一覧を取得するか、ステップＳ２０１で特徴量計算手段３１１が属性の特徴量を求める際に用いた属性値を取得し（ステップＳ２０４）、検索条件を生成する（ステップＳ００６）。

ただし、検索条件生成手段３２０は、対話状態管理手段３１３が記憶している利用属性値リストに登録されている属性値を除いて検索条件を生成する。

ステップＳ００６からＳ１０３は第２の実施の形態のＳ００６からＳ１０３と同様に動作するため説明を省略する。

検索条件選択手段４１０は、検索条件選択手段４１０は、検索を継続するか判定する（ステップＳ２０５）。

ここで、ユーザに検索を継続するかを問い合わせてもよいし、検索結果コンテンツの総数がある一定数よりも多いときに継続してもよい。

検索を継続しないと判定すると、検索条件選択手段４１０は対話表示手段４００を通じてステップＳ１０３で検索したコンテンツを表示し検索処理を終了する。

ステップＳ２０５で検索を継続すると判定すると、ステップＳ１０３で検索したコンテンツを、コンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツと置き換える（ステップＳ２０６）。

検索状態管理手段３１３は、ステップＳ１０２でユーザが選択した検索条件の属性の対話係数を設定する（ステップＳ２０７）。

さらに検索状態管理手段３１３は、利用属性値リストにユーザが選択した検索条件を登録する（ステップＳ２０８）。

検索戦略記憶装置１００は、ステップＳ００１と同様に再度検索戦略を設定する（２回目のステップＳ００１）。

１度目のステップ００１と同様に検索戦略記憶装置１００は、記憶している検索戦略をユーザに提示選択させてもよいし、システムがあらかじめ決められている方法で検索戦略を設定してもよいし、１度目と同じ検索戦略を設定してもよい。

ステップＳ２０１以降は上記１回目のステップＳ２０１以降と同様の処理を行う。

次に本実施の形態の効果について説明する。

本実施の形態では、第１、第２の実施の形態の効果に加え、継続的に検索を行え、前回の検索では絞りきれなかった検索対象を、検索条件を選択することでさらに絞り込むことができ、所望のコンテンツを容易に見つけ出すことができる。

さらに対話状態管理手段３１３によって一度検索に利用した属性をしばらく検索条件生成に利用しないようにすることができる。

さらに対話状態管理手段３１３によって一度検索に利用した属性であっても、対話係数を利用することにより再度検索に利用することができ、１つのコンテンツに複数の属性値が属する属性の場合でも検索を継続させることができる。

さらにコンテンツ記憶装置２００には現在の検索対象コンテンツを記憶しており、対話状態管理手段３１３には検索履歴が格納されていることから、検索作業の途中に検索戦略を切り替えても、現在の状態から探し方を変更できる。

次に本発明の第４の実施の形態を説明する。

本発明の第４の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図３４は、本実施の形態における情報提供システムの構成図である。

図３４を参照すると本発明の第３の実施の形態は、図２３に示した第３の実施の形態にコンテキスト管理手段３１４を有する点が異なる。

第３の実施の形態では、属性選択手段３１２は特徴量計算手段３１１が計算した各属性の特徴量と対話管理手段３１３が記憶している各属性の対話係数とを用いて各属性の比較量をもとめ、属性を選択していた。

本実施の形態では、属性選択手段３１２は前記比較量を求めるときに、さらにコンテキスト管理手段３１４が記憶している各属性のコンテキスト係数も用いて（比較量）＝（特徴量）×（対話係数）×（コンテキスト係数）によって比較量を求める。

コンテキストとはユーザやシステムの状態を表すものであり、例えばユーザの現在時刻、現在位置、車に乗車中かどうかなどであり、コンテキスト管理手段３１４は、コンピュータに内蔵した時計や、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、車のエンジンのＯＮ・ＯＦＦからコンテキストを取得する。

コンテキスト係数とは、コンテキストによって割り当てられた各属性の重み付けであり、コンテキスト管理手段３１４は、コンテキストとコンテキスト係数の設定方法（以後、コンテキストルールとよぶ）との対応付けを記憶している。

例えば、コンテキスト管理手段３１４が「ユーザは車に乗っている」というコンテキストを取得し、コンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツに駐車場属性があって駐車場属性の属性値として「あり」「なし」がある場合で、「もしユーザが車に乗っている場合は、駐車場属性のコンテキスト係数を１．５、そうでなければ０．５」というコンテキストルールがある場合、コンテキスト管理手段３１４は、駐車場属性のコンテキスト係数を１．５とする。

さらに検索条件生成手段３２０は、コンテキスト管理手段３１４が記憶しているコンテキストに応じて、検索条件の生成方法を切り替えてもよい。

例えば、コンテキストとして現在時刻、コンテンツに属性「開店時間」があり、お店が開いている時間が属性値として格納されている場合に、現在時刻に応じて「開いているお店」と「閉まっているお店」とに分類して、検索条件を生成する。

次に図３４および図３５を参照して本実施の形態の動作について詳細に説明する。

本実施の形態では、第３の実施の形態の動作にさらにコンテキストに関する処理を導入している点で、第３の実施の形態の動作と異なる。

コンテキスト管理手段３１４は、コンピュータに内蔵した時計や、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、車のエンジンのＯＮ・ＯＦＦからコンテキストを取得する（ステップＳ３０１）。

コンテキスト管理手段３１４は、ステップＳ３０１で取得したコンテキストと、記憶しているコンテキストルールに従ってコンテキスト係数を設定する（Ｓ３０２）。

ステップＳ００１からステップＳ２０２は、第３の実施の形態のステップＳ００１からステップＳ２０２（図２４）と同様の動作であるので、説明を省略する。

属性選択手段３１２は、コンテキスト管理手段３１４がステップＳ３０２で設定した各属性のコンテキスト係数を取得する（ステップＳ３０３）。

第３の実施の形態の動作では、属性選択手段３１２は、ステップＳ２０１で求めた属性の特徴量とステップＳ２０２で取得した対話係数を用いて比較量を求めたが、本実施の形態ではステップＳ２０１で求めた特徴量とステップＳ２０２で取得した対話係数とステップＳ３０３で取得したコンテキスト係数を用いて比較量を求め、属性をソートする（ステップＳ３０５）。

ステップＳ２０９は第３の実施の形態のステップＳ２０９と同様の動作であるため説明を省略する。

検索条件生成手段３２０は、第３の実施の形態のステップＳ２０４と同様に、ステップＳ００１で設定した検索戦略に基づいて、コンテンツ記憶手段２００からステップＳ２０９で選択した属性の属性値の一覧を取得するか、ステップＳ２０１で特徴量計算手段３１１が属性の特徴量を求める際に用いた属性値を取得するか、あるいはいずれかの属性値のなかからコンテキスト管理手段３１４が記憶しているコンテキストに応じて属性を選択するかして、（ステップＳ３０４）、検索条件を生成する（ステップＳ００６）。

ステップＳ１０４以降の動作は第３の実施の形態のステップＳ１０４以降の動作と同様であるため説明を省略する。

本実施の形態では、検索開始時にコンテキスト管理手段３１４がコンテキストに基づいてコンテキスト係数を設定し、再度２回目の検索処理においてコンテキストを取得し、コンテキスト係数を設定するが、検索開始時にコンテキスト係数を設定し、それ以降変更しなくてもよい。

続いて、本実施の形態の効果について説明する。

本実施の形態では、第１、第２、第３の実施の形態の効果に加え、ユーザの現在位置や時間などといったコンテキストに応じて、検索条件を生成し、よりユーザの状況に適したコンテンツを検索することができる。

次に、上述した実施の形態の各実施例について説明する。

まず、本発明の第１の実施例を図面を参照して説明する。

かかる実施例は本発明の第１の実施の形態に対応する実施例である。

本実施例では、文字列やボタンなどを表示できる画面、マウス、キーボード等を備えたパーソナルコンピュータで構成され、特に検索戦略記憶装置１００、コンテンツ記憶装置２００はデータベースプログラム上で動作するものとする。

本実施例で利用するコンテンツは属性として、「ＩＤ」「名前」「雰囲気」「ジャンル」「設備」を備えており、コンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツを図７に示す。また、属性値は、各属性に１つだけでなく、複数存在する場合もある。例えば、図７のＩＤがＲＥＳＴ１００のコンテンツを見ると、雰囲気属性の属性値は「家庭的」のみであるが、ＩＤがＲＥＳＴ１０１のコンテンツを見ると、雰囲気属性の属性値は、「斬新」「刺激的」の２つ存在する。

本実施例では検索条件に利用する属性を「雰囲気」「ジャンル」「設備」とする。

図７は、コンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツの代表的な４件を示しているだけであり、すべてのコンテンツ、属性値を示しているわけではない。

図６のステップＳ００１の動作について説明する。

検索戦略記憶装置１００は、検索戦略記憶装置１００が記憶している検索戦略の一覧を画面に表示し、図８のように検索戦略の選択を促すプロンプトと、検索戦略を選択するための選択用ボタンを画面に表示する。尚、本実施例では、検索戦略記憶装置１００が図３（Ａ）の検索戦略を記憶しているものとする。

検索戦略記憶装置１００は、ユーザが図８で押した選択用ボタンに対応した検索戦略を利用する検索戦略として設定する。本実施例では、ユーザは、検索戦略として「大まかに説明しながら絞り込む」検索戦略を選択するものとする。

次に図６のステップＳ００２の動作について説明する。

特徴量計算手段３１１は、ユーザが選択した「大まかに説明しながら絞り込む」検索戦略に対応した特徴量計算方法によって特徴量を求める。

ここで、「大まかに説明しながら絞り込む」検索戦略では「突出度」を特徴量として用いる。「突出度」とは、ある属性において最大のコンテンツ件数をもつ属性値が、どれだけその属性において他の属性値のコンテンツ件数に比べて突出しているかを表す度合いであり、突出度が大きいほど突出していることを表す。

例えば図７のコンテンツ集合の分布のヒストグラムが図９のヒストグラム１００１、ヒストグラム１００２のようになるものとする。

ヒストグラム１００１は「ジャンル」属性値において属性と属性値に関連したコンテンツの件数を表したヒストグラムである。

ヒストグラム１００２は、「雰囲気」属性において属性値と属性値に関連したコンテンツの件数とをあらわしたヒストグラムである。

ジャンル属性においては「和食」が最大のコンテンツ件数を持つ属性値であり、雰囲気属性においては「家庭的」が最大のコンテンツ件数を持つ属性値である。このとき、ジャンル属性における「和食」のほうが、雰囲気属性における「家庭的」よりも突出していると判断する。

以下、突出度の求め方について詳細に説明する。

各属性の突出度は次式によって計算する。

A_iは属性iの突出度、m_iは属性iに存在する属性値の種類の数、k_iはコンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツ集合における属性iがもつ属性値に関連したコンテンツの延べ件数、N_i,jは属性iにおいて属性値jのコンテンツ数、N_i,maxは属性iにおいて最大コンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数である。

ここで、図１０に示す属性、属性値の分布をもつコンテンツ集合を例に挙げ、突出度の計算方法について説明する。

図１０では、テーブル１１０１にジャンル属性における属性値の分布およびその属性値に関連したコンテンツ件数を示す。

同様に、テーブル１１０２に雰囲気属性、テーブル１１０３に設備属性の属性値、および属性値に関連したコンテンツ件数分布を示す。

ここでジャンル属性を例に挙げ説明する。

iは「ジャンル」を指すことは明白なので本説明では省略する。

mは属性値の種類の数なので、m=6である。

kはジャンル属性がもつ属性値に関連したコンテンツの延べ件数なので、k=50+20+10+9+6+5となり、k=100である。

各属性値（j=1:和食、2:洋食、3:中華、4:フランス、5:イタリア、6:ベトナム）に対してN'jは、N'1=0.5,N'2=0.2, N'3=0.1, N'4=0.09, N'5=0.06, N'6=0.05となり、N'max=0.5である。A=1/6*((0.5-0.5)*(0.5-0.5)+(0.5-0.2)*(0.5-0.2)+(0.5-0.1)*(0.5-0.1)+(0.5-0.09)*(0.5-0.09)+(0.5-0.06)*(0.5-0.06)+(0.5-0.05)*(0.5-0.05))となり、突出度は、A=0.1357である。

同様に、雰囲気属性、設備属性について突出度を求めると、図１１（Ａ）の結果が得られる。

ジャンル属性の突出度は0.1357, 雰囲気属性の突出度は0.008362、設備属性の突出度は0.036933である。

次に図６のステップＳ００３の動作について説明する。

属性選択手段３１２は、ステップＳ００２で求めた各属性の突出度にもとづいて属性をソートする。

本実施例では、図１０のコンテンツ集合の「雰囲気」「ジャンル」「設備」の突出度が図１１（Ａ）のようになるものとし、ソートした結果を図１１（Ｂ）に示す。

次に図６のステップＳ００４の動作について説明する。

属性選択手段３１２は、ステップＳ００３でソートされた属性から「大まかに説明しながら絞り込む」検索戦略に対応した選択方法によって属性を選択する。本実施例では、最大の突出度をもつ属性を選択するものとする。

図１１（Ｂ）に示すステップＳ００３でソートされた属性において、最大の突出度をもつ「ジャンル」属性を選択する。

次に図６のステップＳ００５、Ｓ００６の動作について説明する。

検索条件生成手段３２０は、ユーザが選択した「大まかに説明しながら絞り込む」検索戦略に対応した属性値の選択方法によってコンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツ集合から属性値を求める。

本実施例では、図７のコンテンツ集合から「ジャンル」の属性における属性値の一覧をもとめ、その中で関連するコンテンツ件数が最大の属性値を取得するものとし、「和食」が選ばれたとする。

検索条件生成手段３２０は、検索条件として「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を生成する。

次に図６のステップＳ００７の動作について説明する。

対話生成手段３３０は、ステップＳ００６で生成した検索条件を用いてコンテンツ記憶手段４００からコンテンツを検索する。

本実施例では、図７のコンテンツ８０１が検索されたものとする。

対話生成手段３３０は、「大まかに説明しながら絞り込む」検索戦略に対応して対話文を生成し、図１２の形式で対話文、検索条件、コンテンツまとめ、対話表示手段４００に送信する。

次に図６のステップＳ００８の動作について説明する。

対話表示手段４００は、ステップ００７で生成した図１２に示す対話文、検索条件、コンテンツを画面に表示する。

例えば、対話表示手段４００は図１３のように対話文、検索条件、コンテンツを表示し、ユーザに対話文、検索条件、コンテンツを提示する。

本実施例での属性の選択方法、属性値の選択方法、対話文の生成方法はあくまで１例であり、コンテンツの属性や属性値などによって変更してもよい。

例えば、音声によって対話文を読み上げたりしてもよい。

本実施例では、パーソナルコンピュータで構成されているが、インターネットを経由して通信ができるパーソナルコンピュータ（以下、クライアントとよぶ）とＷＥＢサーバ、ＣＧＩ、データベースプログラム等が動作するサーバ型コンピュータ（以下、サーバとよぶ）から構成してもよい。

例えばクライアントが検索戦略記憶装置１００が記憶している検索戦略の一覧を表示し、利用する検索戦略を設定できたり、対話表示手段４００としても機能したりする。

一方、サーバは図１の検索戦略記憶装置１００、対話生成装置３００、コンテンツ記憶装置２００として機能し、対話文、検索条件を生成し、さらにコンテンツを検索してクライアントに送信する。

これらの構成は１例であり、複数台のサーバで構成したりするなど構成を限定するものではない。

続いて、本発明の第２の実施例を図面を参照して説明する。

かかる実施例は本発明の第１の実施の形態に対応するものであり、特徴量計算手段３１１における特徴量の計算方法が第１の実施例と異なる。

本実施例の構成は第１の実施例と同じである。

図６のステップＳ００１の動作について説明する。

検索戦略記憶装置１００は、検索戦略記憶装置１００が記憶している検索戦略の一覧を画面に表示し、図８のように検索戦略の選択を促すプロンプトと、検索戦略を選択するための選択用ボタンを画面に表示する。

ここで本実施例は第１の実施例とは異なり、ユーザが「早く絞り込む」検索戦略を選択するものとする。

本実施例の図６のステップＳ００２の動作を説明する。

特徴量計算手段３１１は、ユーザが選択した「早く絞り込む」検索戦略に対応した特徴量計算方法によって特徴量を求める。

ここで、「早く絞り込む」検索戦略では「均一度」を特徴量として用いる。「均一度」とは、ある属性のコンテンツ件数上位の属性値において、該属性値に関連するコンテンツ件数分布の偏り度合いを示すものであり、大きいほど偏りが小さいことをあらわす。ただし、均一度を計算するのに用いる属性値数はユーザに提示する検索条件数に関係し、検索戦略によって決定される。

ここで、図７のコンテンツ集合の分布のヒストグラムが図９のヒストグラム００１、ヒストグラム００２のようになるものとする。

ヒストグラム００１は「ジャンル」属性において属性値と属性値に関連したコンテンツの件数とを表したヒストグラムである。

ヒストグラム００２は、「雰囲気」属性において属性値と属性値に関連したコンテンツの件数とを表したヒストグラムである。

ここで、検索戦略においてコンテンツ件数上位３位までの属性値について均一度を求めるとすると、ジャンル属性における属性値「和食」「洋食」「中華」に関連したコンテンツ件数の分布よりも、雰囲気属性における属性値「家庭的」「斬新」「刺激的」に関連したコンテンツ件数の分布の方が偏りが少なく、均一度が高いと判断する。

以下、均一度の求め方について詳細に説明する。

本実施例では上位３位までのコンテンツ件数の分散の逆数を均一度とする。

均一度は分布の偏りを評価されるための値であり、例えば、標準偏差や分散など統計学の分野で用いられる指標を用いて計算してもよい。

ここで、図１０に示す属性、属性値の分布をもつコンテンツ集合を例に挙げ、均一度の計算方法について説明する。

図１０では、テーブル１１０１にジャンル属性における属性値の分布およびその属性値に関連したコンテンツ件数を示す。

同様に、テーブル１１０２に雰囲気属性、テーブル１１０３に設備属性の属性値、および属性値に関連したコンテンツ件数分布を示す。

ここでジャンル属性を例に挙げ説明する。

ジャンル属性において上位３位までのコンテンツ件数は、「和食」５０件、「洋食」２０件、「中華」１０件であり、均一度は0.0034615となる。

雰囲気属性、設備属性についても同様に均一度を求めると、雰囲気属性の均一度は0.091836、設備属性の均一度は0.026627となる。

以上をまとめると、図１４（Ａ）の結果が得られる。

次に図６のステップＳ００３の動作について説明する。

属性選択手段３１２は、図６のステップＳ００２で求めた各属性の均一度にもとづいて属性をソートする。図１４（Ａ）に示す各属性の均一度において、属性をソートした結果を図１４（Ｂ）に示す。

次に図６のステップＳ００４の動作について説明する。

属性選択手段３１２は、図６のステップＳ００３でソートされた属性から「早く絞り込む」検索戦略に対応した選択方法によって属性を選択する。本実施例では、最大の均一度をもつ属性を選択するものとする。

図１１（Ｂ）に示す図６のステップＳ００３でソートされた属性において、最大の均一度をもつ「雰囲気」属性を選択する。

次に図６のステップＳ００５、Ｓ００６の動作について説明する。

検索条件生成手段３２０は、ユーザが選択した「早く絞り込む」検索戦略に対応した属性値の選択方法によってコンテンツ記憶装置２００が記憶しているコンテンツ集合から属性値を求める。

本実施例では、図７のコンテンツ集合から検索条件を生成する対象となる属性における属性値の一覧をもとめ、その中で関連するコンテンツ件数が最大の属性値を取得するものとする。

本実施例では、ステップＳ００４において雰囲気属性が選ばれたため、検索条件を生成するための属性値として「家庭的」が選択される。

検索条件生成手段３２０は、検索条件として「属性＝雰囲気、属性値＝家庭的」を生成する。

次に図６のステップＳ００７の動作について説明する。

対話生成手段３３０は、図６のステップＳ００６で生成した検索条件を用いてコンテンツ記憶手段４００からコンテンツを検索する。

本実施例では、図７のコンテンツ８００が検索されたものとする。

対話生成手段３３０は、「早く絞り込む」検索戦略に対応した対話文生成方法によって対話文を生成し、図１５の形式で対話文、検索条件、コンテンツを提供情報として対話表示手段４００に送信する。

次に図６のステップＳ００８の動作について説明する。

対話表示手段４００は、図６のステップ００７で生成した図１５の対話文、検索条件、コンテンツを画面に表示する。

例えば、画面に図１６のように対話文、検索条件、コンテンツを表示し、ユーザに対話文、検索条件、コンテンツ一覧を提示する。

次に、本発明の第３の実施例を図面を参照して説明する。

かかる実施例は本発明の第１の実施の形態に対応するものであり、特徴量計算手段３１１における特徴量の計算方法が第１、第２の実施例と異なる。

本実施例の構成は第１、第２の実施例と同じである。

本実施例の動作は第２の実施例と図６のステップＳ００２からステップＳ００６の動作が異なる。以下、図６のステップＳ００２からステップＳ００６の動作を説明する。

本実施例の図６のステップＳ００２の動作を説明する。

特徴量計算手段３１１は、ユーザが選択した「早く絞り込む」検索戦略に対応した特徴量計算方法によって特徴量を求める。

ここで、「早く絞り込む」検索戦略では第２の実施例とは異なり「積み上げ均一度」を特徴量として用いる。

「積み上げ均一度」とは、「均一度」と同じくある属性においてコンテンツ件数上位の属性値において、コンテンツ件数の分布にどれくらい偏りがあるかどうかを表す度合いである。

さらに積み上げ均一度では、コンテンツ件数上位の属性値にそれ以外の属性値のコンテンツ件数足し合わせ、均一度がもっとも大きくなる属性値の組み合わせを求め、その均一度を積み上げ均一度とする。

積み上げ均一度を計算する際に用いるコンテンツ件数上位の属性値数、属性値数の組み合わせ最大数は、検索戦略によって決定される。

ここで、図１７のヒストグラム００１が「ジャンル」属性において属性と属性値に関連したコンテンツの件数を表したヒストグラムをあらわすものとする。

本実施例では、検索戦略においてコンテンツ件数上位３位までの属性値を利用し、かつ最高３つの属性値を組み合わせる場合を考える。

図１７のヒストグラム００１において積み上げ均一度を求めるときには、まず属性値「和食」「洋食」「中華」に注目する。

次に、「和食」「洋食」「中華」とそれ以外の属性値との組み合わせを求め、均一度がもっとも大きくなる組み合わせを求める。

図１７のヒストグラム００２は属性値の組み合わせの１例を示してある。ヒストグラム００２は、「和食」、（「洋食」＋「フランス」）、（「中華」＋「イタリア」＋「ベトナム」）の組み合わせ例である。ヒストグラム００２の上位３位までの属性値の組み合わせ「和食」、（「洋食」＋「フランス」）、（「中華」＋「イタリア」＋「ベトナム」）による均一度は、ヒストグラム００１の上位３位までの属性値の組み合わせである「和食」「洋食」「中華」の均一度よりも大きい。つまり、ヒストグラム００２のほうがコンテンツ件数上位の属性値においてコンテンツ件数の分布の偏りが小さい。

次に図６のステップＳ００３の動作について説明する。

属性選択手段３１２は、図６のステップＳ００２で求めた各属性の積み上げ均一度によって属性をソートする。

次に図６のステップＳ００４の動作について説明する。

属性選択手段３１２は、図６のステップＳ００３でソートされた属性から「早く絞り込む」検索戦略に対応した選択方法によって属性を選択する。本実施例では、最大の積み上げ均一度をもつ属性を選択するものとする。

次に図６のステップＳ００５、Ｓ００６の動作について説明する。

検索条件生成手段３２０は、図６のステップＳ００４で選択した属性において、図６のステップＳ００２で求めた属性値の組み合わせを用いて属性値を求め検索条件を生成する。

本実施例では、図１７のジャンル属性が最大の積み上げ均一度をもつものとし、かつコンテンツ件数上位２位までの件数を持つ属性値の組み合わせを用いて検索条件を生成するものとする。

そこで、検索条件生成手段３２０は検索条件として「属性＝ジャンル、属性値＝和食」「属性＝ジャンル、属性値＝洋食＋フランス」を生成する。検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝洋食＋フランス」とは、「属性＝ジャンル、属性値＝洋食」「属性＝ジャンル、属性値＝フランス」のＯＲ検索を行うための検索条件であり、本実施例の場合は、「属性＝ジャンル、属性値＝和食」「属性＝ジャンル、属性値＝洋食」「属性＝ジャンル、属性値＝フランス」のいずれかに関連するコンテンツを検索する。

続いて、本発明の第４の実施例を図面を参照して説明する。

かかる実施例は本発明の第２の実施の形態に対応するものであり、第１、第２、第３の実施例に検索条件選択手段４１０が加えられている。

第１の実施例と同様にコンテンツ記憶装置２００が図７に示すコンテンツを格納しているものとし、ユーザは検索戦略として「大まかに説明しながら絞り込む」検索戦略を選択するものとする。

第１の実施例と同様に特徴量計算手段３１１が各属性の特徴量を求め、属性選択手段３１２がジャンル属性を選択するものとする。

本実施例では対話生成手段３３０は図１９のように対話文と複数の検索条件とを提供情報として検索条件選択手段４１０に送信し、検索条件選択手段４１０は対話表示手段４００を通じて図２０のように複数の検索条件をユーザに提示する。

図２２のステップＳ１０１の動作について説明する。

検索条件選択手段４１０は対話表示手段４００を通じて図２０に示すように対話文と複数の検索条件を表示し、ユーザに検索条件の選択を促す。

次に図２２のステップＳ１０２の動作について説明する。

検索条件選択手段４１０は、対話表示手段４００において、ユーザが画面上で選択した検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を取得する。

次の図２２のステップＳ１０３の動作について説明する。

コンテンツ記憶手段２００は、図２２のステップＳ１０２で選択された検索条件を用いて図７のコンテンツ８０１を検索する。

次に図２２のステップＳ００８の動作について説明する。

検索条件選択手段４１０は、図２１に示すように、対話表示手段４００を通じて図２２のステップＳ１０３で検索したコンテンツを表示する。

本実施例において検索戦略の違いは重要ではなく、第１、第２、第３の実施例のいずれの検索戦略、特徴量の計算方法などを用いてもよい。

次に、本発明の第５の実施例を図面を参照して説明する。

かかる実施例は本発明の第３の実施の形態に対応するものであり、第４の実施例に対話状態管理手段３１３が加えられている。

本実施例ではコンテンツ記憶手段２００が図２５に示すコンテンツを記憶しているものとする。

また、検索開始時には、検索条件選択手段４１０には、図２７の（Ａ）ように各属性の対話係数に１．０が設定され、利用属性値リストには何も登録されていない。

図２４のステップＳ００１は第４の実施例の図２２のステップＳ００１と動作が同様なので説明を省略する。

次に図２４のステップＳ２０１の動作を説明する。

特徴量計算手段３１１は、図３０（Ａ）に示すように属性の特徴量を計算する。

このときジャンル属性の特徴量を計算するときには、図２７（Ａ）に示す対話状態管理手段３１３の利用属性値リストに登録されている属性値を除いて計算するが、利用属性値リストには検索条件が登録されていないため、第４の実施例と同様に属性の特徴量を計算する。

次に図２４のステップＳ２０２の動作を説明する。

対話状態管理手段３１３は図２７（Ａ）に示すジャンル属性、設備属性、雰囲気属性それぞれの対話係数１．０，１．０，１．０を取得する。

次に図２４のステップＳ２０３、Ｓ２０９の動作を説明する。

属性選択手段３１２は、（属性の比較量）＝（属性の特徴量）×（属性の対話係数）によって求める属性の比較量を用いて属性をソートする。

本実施例の場合は、ジャンル属性、設備属性、雰囲気属性の比較量は、それぞれ（ジャンル属性の比較量）＝０．１３５７×１．０＝０．１３５７、（設備属性の比較量）＝０．０３６９３３×１．０＝０．０３６９３３、（雰囲気属性に比較量）＝０．０８３６２×１．０＝０．０８３６２であり、ジャンル属性の比較量がもっとも大きいため、属性選択手段３１２はジャンル属性を選択する。

次に図２４のステップＳ２０４、Ｓ００６、Ｓ１０４の動作を説明する。

検索条件生成手段３２０は、第４の実施例と同様に、検索戦略に基づいて、コンテンツ記憶装置２００からステップＳ２０９で選択した属性の属性値の一覧を取得するか、ステップＳ２０１で特徴量計算手段３１１が属性の特徴量を求める際に用いた属性値を取得し、かつ対話状態管理手段３１３が記憶している利用属性値リストに登録されている属性値を登録されていない属性値を用いて検索条件を生成し、対話生成手段３３０が検索戦略に基づいて対話文を生成し、該検索条件と該対話文を図１９のような提供情報として検索条件選択手段４１０に送信するものとする。

次に図２４のステップＳ１０１、Ｓ１０２の動作を説明する。

検索条件選択手段４１０は、対話表示手段を通じて図２０のような画面を表示し、ユーザが検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を選択するものとする。

図２４のステップＳ１０３の動作について説明する。

検索条件選択手段４１０は、ユーザが選択した検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を用いて、図２６に示すコンテンツを検索する。

本実施例では、図２６に示す３件のコンテンツを代表とする１００件のコンテンツが検索されたものとする。

次に、図２４のステップＳ２０５の動作について説明する。

検索条件選択手段４１０は、対話表示手段４００を通じて図２８に示すような画面を表示し、ユーザに検索を継続する意思があるかどうかを確認する。

図２８では、画面に検索結果コンテンツが１００件あることを示し、「コンテンツを表示」ボタン、「さらに検索する」ボタンを備えている。

「コンテンツ表示」ボタンが押されると、検索条件選択手段４１０は対話表示手段４００を通じて図２９に示すような画面を表示し、検索を終了する。

図２９では、コンテンツ件数、スクロールバーを備えたリスト表示を行っているが、検索結果を表示できればよく、画面の構成を限定しているわけではない。

次に、図２４のステップＳ２０６の動作について説明する。

図２４のステップＳ２０５において「さらに検索する」ボタンが押されると、検索条件選択手段４１０は、図２４のステップＳ１０３で検索した図２６に示す１００件のコンテンツを、次の検索対象コンテンツとしてコンテンツ記憶装置２００に登録し、さらに検索処理を継続する。尚、検索結果のコンテンツ数があらかじめ決められた数より少ない場合には、ユーザに検索継続の意思を確認せずに、図２８のような画面を表示して検索を終了してもよいし、検索結果のコンテンツ数があらかじめ決められた数より多い場合には、自動的に検索を継続してもよい。

次に図２４のステップＳ２０７、Ｓ２０８の動作について説明する。

対話状態管理手段３１３は、図２７（Ｂ）に示すように、コンテンツの検索に利用した検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を用いて、ジャンル属性の対話係数を０．０にし、図２７（Ｂ）に示すように、検索条件「属性＝ジャンル、属性値＝和食」を利用属性値リストに登録する。
次に図２４の２回目のステップＳ００１の動作について説明する。

検索戦略記憶装置１００は、１回目のステップＳ００１と同様に再度検索戦略を設定できるが、本実施例では再度検索戦略を設定しなおさないものとする。

次に図２４の２回目のステップＳ２０１では、特徴量計算手段３１１は１回目のステップＳ２０１と同様に動作するが、本実施例では、特徴量計算手段３１１がジャンル属性の特徴量を計算するときには、対話状態管理手段３１３の利用属性値リストに登録されている属性値「和食」を除いて計算し、特徴量が図３０（Ｂ）に示すようにジャンル属性、設備属性、雰囲気属性それぞれ０．１、０．０３、０．０８であったものとする。

次に図２４の２回目のステップＳ２０２の動作を説明する。

対話状態管理手段３１３は図２７（Ｂ）に示すジャンル属性、設備属性、雰囲気属性それぞれの対話係数０．０，１．０，１．０を取得する。

次に図２４の２回目のステップＳ２０３、Ｓ２０９の動作を説明する。

属性選択手段３１２は、ジャンル属性、設備属性、雰囲気属性の比較量を計算し、それぞれ（ジャンル属性の比較量）＝０．１×０．０＝０．０、（設備属性）＝０．０３×１．０＝０．０３、（雰囲気属性）＝０．０８×１．０＝０．０８であり、雰囲気属性の比較量がもっとも大きいため、属性選択手段３１２は雰囲気属性を選択する。

次に図２４の２回目のステップＳ２０４、Ｓ２０６、Ｓ１０４の動作を説明する。

２回目のステップＳ２０４、Ｓ２０６、Ｓ１０４は、１回目のステップＳ２０４、Ｓ２０６、Ｓ１０４と同様に動作し、検索条件生成手段３２０は、ステップＳ２０９で属性選択手段３１２が選択した雰囲気属性において属性値「家庭的」「おしゃれ」「斬新」を取得し、さらに検索条件生成手段３２０が検索条件「属性＝雰囲気、属性値＝家庭的」「属性＝雰囲気、属性値＝おしゃれ」「属性値＝雰囲気、属性値＝斬新」生成し、対話生成手段３３０は対話文を生成し、対話文と検索条件とを図３１のような提供情報として検索条件生成手段３２０に送信する。

このとき検索条件生成手段３２０は、対話状態管理手段３１３が記憶している利用属性値リストに登録されている属性値を登録されていない属性値を用いて検索条件を生成する。

次に図２４の２回目のステップＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０３の動作について説明する。

１回目のステップＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０３と同様に、検索条件選択手段４１０は、対話表示手段４００を通じてユーザに検索条件を提示し、ユーザが検索条件「属性＝雰囲気、属性値＝家庭的」を選択し、検索条件選択手段４１０がコンテンツ記憶手段２００で図３２に示すコンテンツを検索するとする。

２回目のステップＳ２０５は、１回目のステップＳ２０５と同様に動作するため説明を省略する。

次に２回目の図２４のステップＳ２０６の動作は１回目のステップＳ２０６と同様に動作するため説明を省略する。

次に２回目の図２４のステップＳ２０７、Ｓ２０８の動作について説明する。

対話状態管理手段３１３は、図２７（Ｃ）に示すように雰囲気属性の対話係数を０．０に設定し、ステップＳ２０４で、検索条件「属性＝雰囲気、属性値＝家庭的」を利用属性値リストに登録する。

ここで本実施例では、対話状態管理手段３１３が、属性の対話係数を図３３に示すよう対話曲線に従って増加させていくものとする。

図３３は、縦軸を対話係数、横軸を対話状態管理手段３１３が対話係数を０．０にしたときからの検索回数（ステップＳ２０７を実行した回数と同等）にとり、検索回数にしたがって対話係数が増加していく曲線（これを対話曲線と呼ぶ）をあらわしている。

本実施例では、２回目の図２４のステップＳ２０７において対話状態管理手段３１３が雰囲気属性を登録するときには、すでにジャンル属性の対話係数が０．０であったため、図３３に示す対話曲線にしたがって、ジャンル属性の対話係数を０．１に設定する。

３回目の図２４のステップＳ００１以降の動作は、２回目のステップＳ００１以降の動作と同様であるため説明を省略する。

次に、本発明の第６の実施例を図面を参照して説明する。

かかる実施例は本発明の第４の実施の形態に対応するものであり、第５の実施例にコンテキスト管理手段３１４が加えられている。

本実施例ではコンテンツ記憶手段２００が図３７に示すコンテンツを記憶しているものとし、第５の実施例で利用した図２５のコンテンツの属性に加え、駐車場属性をもち、属性値として「あり」「なし」のいずれかを持つものとする。

本実施例では、図３５のステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０５、Ｓ２０９、Ｓ３０４について説明し、それ以外の動作については第５の実施例と同様のため説明を省略する。

本実施例ではコンテキストとして「車に乗っているか、いないか」を扱うものとし、コンテキスト管理手段３１４は、図３８に示すように、各属性に対してコンテキストとコンテキスト係数の設定方法（以後、コンテキストルールとよぶ）との対応付けであるコンテキストルールを記憶しているものとする。

図３５のステップＳ３０１、Ｓ３０２の動作について説明する。

コンテキスト管理手段３１４が「車に乗っている」というコンテキストを得られたとすると、コンテキスト管理手段３１４は、図３８に示すコンテキストルールに従い、図３６に示すように、ジャンル、設備、雰囲気、駐車場属性のそれぞれのコンテキスト係数を１．０、１．０、１．０、１．５と設定する。

次に図３５のステップＳ３０３、Ｓ３０５、Ｓ２０９の動作について説明する。

属性選択手段３１２は第５の実施例の図２４のステップＳ２０３において属性の特徴量を用いて各属性の比較量を求めていたが、本実施例ではさらにコンテキスト係数を用いて、（属性の比較量）＝（属性の特徴量）×（属性の対話係数）×（属性のコンテキスト係数）を用いて比較量を求め、属性のソートを行うものとする。

ここで、図３５のステップ２０１で図３９のように特徴量が求まり、ステップＳ２０２で図３９のように対話係数が求まったものとし、属性選択手段３１２が属性の比較量を求めると、駐車場属性の比較量が一番大きいため、ステップＳ０２０９で駐車場属性が選択される。

次にステップＳ３０４の動作について説明する。

検索条件生成手段３２０は、第５の実施例と同様に、ステップＳ２０９で選択された属性と、その属性の属性値から検索条件を生成するが、本実施例ではコンテキスト「車に乗っている」を取得していることから、コンテキストに応じた検索条件を生成するものとし、検索条件「属性＝駐車場属性、属性値＝あり」を生成する。

ステップＳ００６以降の動作は、第５の実施例のステップＳ００６以降の動作と同様であるため説明を省略する。

尚、上述した実施の形態及び実施例では、特徴量として突出度、均一度、積み上げ均一度を挙げて説明したが、これに限るものではない。即ち、検索対象であるコンテンツの特性を表すものであればよい。

本発明によれば、データベースに格納されたデータを検索する情報検索装置や、データベースに格納されたデータの中から適した情報を推薦してくれる情報推薦装置といった用途に適用できる。

対象となるデータは、実施の形態での説明に用いた店舗情報にとどまらず、テレビ番組、音楽などの映像コンテンツや音楽コンテンツ、特許文献や論文、各種文書などの文字情報コンテンツ、さらには、オフィス業務用アプリケーションなどのアプリケーション情報など、データベースに格納され、属性、属性値が付与されたデータであれば種類を問わず適用可能である。

本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態におけるコンテンツおよび対話文、検索条件、コンテンツを説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態における検索戦略を説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態における検索条件、コンテンツ、対話文を説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態における対話文、検索条件、コンテンツの表示例を説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態の動作を示す流れ図である。 本発明の第２の実施の形態におけるコンテンツを説明するための図である。 本発明の第１の実施例における検索戦略を選択する画面例を説明するための図である。 本発明の第１の実施例におけるコンテンツの分布を説明するための図である。 本発明の第１の実施例におけるコンテンツの分布を説明するための図である。 本発明の第１の実施例における突出度を説明するための図である。 本発明の第１の実施例における対話文、検索条件、コンテンツを説明するための図である。 本発明の第１の実施例における対話文、検索条件、コンテンツの表示例を説明するための図である。 本発明の第２の実施例における均一度を説明するための図である。 本発明の第２の実施例における対話文、検索条件、コンテンツを説明するための図である。 本発明の第２の実施例における対話文、検索条件、コンテンツの表示例を説明するための図である。 本発明の第３の実施例におけるコンテンツの分布を説明するための図である。 本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態における対話文、検索条件を説明するための図である。 本発明の第２の実施の形態における対話文、検索条件の表示例を説明するための図である。 本発明の第２の実施の形態におけるコンテンツの表示例を説明するための図である。 本発明の第２の実施の形態の動作を示す流れ図である。 本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態の動作を示す流れ図である。 本発明の第３の実施の形態におけるコンテンツを説明するための図である。 本発明の第３の実施の形態におけるコンテンツを説明するための図である。 本発明の第３の実施の形態における対話係数を説明するための図である。 本発明の第３の実施の形態における対話係数を説明するための図である。 本発明の第４の実施例におけるコンテンツの表示例を説明するための図である。 本発明の第４の実施例における特徴量の表示例を説明するための図である。 本発明の第５の実施例における対話文、検索条件の表示例を説明するための図である。 本発明の第５の実施例におけるコンテンツを説明するための図である。 本発明の第５の実施例における対話係数を説明するための図である。 本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施の形態の動作を示す流れ図である。 本発明の第６の実施例におけるコンテキスト係数を説明するための図である。 本発明の第６の実施例におけるコンテンツを説明するための図である。 本発明の第６の実施例におけるコンテキストルールを説明するための図である。 本発明の第６の実施例におけるコンテキスト係数、対話係数、特徴量を説明するための図である。

符号の説明

１００ 検索戦略記憶装置
２００ コンテンツ記憶装置
３００ 対話生成装置
４００ 対話表示手段
３１０ 属性決定手段
３２０ 検索条件生成手段
３３０ 対話生成手段
４１０ 検索条件選択手段
３１１ 特徴量計算手段
３１２ 属性選択手段
３１３ 対話状態管理手段
３１４ コンテキスト管理手段

Claims (28)

1. 検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記コンテンツの各属性の特徴量として計算する特徴量計算手段と、
   前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成手段と、
   前記検索条件生成手段で検索条件の候補とされた属性を提示する提示手段と
   を有することを特徴とする情報提供システム。
2. 前記提示手段は、前記生成された検索条件の候補と共に、前記検索条件の候補を用いて前記検索対象となるコンテンツから検索した検索結果のコンテンツを提示することを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記検索対象となるコンテンツは、記憶部に記憶されている全コンテンツであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報提供システム。
4. 前記生成した検索条件の候補の中から選択された検索条件をもとにコンテンツを検索し、この検索結果を新たな検索対象となるコンテンツに設定する設定手段を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報提供システム。
5. ユーザ又はシステムの状況や状態に応じて定義付けられている、各属性の重みである状態係数の設定方法に基づき、前記状態係数を設定する状態係数決定手段を有し、
   前記検索条件生成手段は、前記特徴量と、前記対話係数と、前記状態係数とを乗算して各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する複数の属性を検索条件の候補とすることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の情報提供システム。
6. 前記検索条件生成手段は、上位の評価値を有する複数の属性及びその属性値を検索条件の候補とすることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報提供システム。
7. 前記検索戦略が、大まかに説明しながら絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は突出度であることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報提供システム。
8. 前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は均一度であることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報提供システム。
9. 前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は積み上げ均一度であることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報提供システム。
10. 情報提供装置が検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記コンテンツの各属性の特徴量として計算する特徴量計算ステップと、
    前記情報提供装置が、前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成ステップと、
    提示手段が前記検索条件生成ステップで検索条件の候補とされた属性を提示する提示ステップと
    を有することを特徴とする情報提供方法。
11. 前記提示ステップは、前記生成された検索条件の候補と共に、前記検索条件の候補を用いて前記検索対象となるコンテンツから検索した検索結果のコンテンツを提示することを特徴とする請求項１０に記載の情報提供方法。
12. 前記検索対象となるコンテンツは、記憶部に記憶されている全コンテンツであることを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の情報提供方法。
13. コンテンツ記憶装置が、前記生成した検索条件の候補の中から選択された検索条件をもとにコンテンツを検索し、この検索結果を新たな検索対象となるコンテンツに設定する設定ステップを有することを特徴とする請求項１０から請求項１２のいずれかに記載の情報提供方法。
14. 情報提供装置がユーザ又はシステムの状況や状態に応じて定義付けられている、各属性の重みである状態係数の設定方法に基づき、前記状態係数を設定する状態係数決定ステップを有し、
    前記検索条件生成ステップは、前記特徴量と、前記対話係数と、前記状態係数とを乗算して各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する複数の属性を検索条件の候補とすることを特徴とする請求項１０から請求項１３のいずれかに記載の情報提供方法。
15. 前記検索条件生成ステップは、上位の評価値を有する複数の属性及びその属性値を検索条件の候補とすることを特徴とする請求項１０から請求項１４のいずれかに記載の情報提供方法。
16. 前記検索戦略が、大まかに説明しながら絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は突出度であることを特徴とする請求項１０から請求項１５のいずれかに記載の情報提供方法。
17. 前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は均一度であることを特徴とする請求項１０から請求項１５のいずれかに記載の情報提供方法。
18. 前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は積み上げ均一度であることを特徴とする請求項１０から請求項１５のいずれかに記載の情報提供方法。
19. 情報提供システムのプログラムであって、前記プログラムは前記提供システムを、
    検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記コンテンツの各属性の特徴量として計算する特徴量計算手段と、
    前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成手段と、
    前記検索条件生成手段で検索条件の候補とされた属性を提示する提示手段と
    して機能させることを特徴とするプログラム。
20. 前記提示手段は、前記生成された検索条件の候補と共に、前記検索条件の候補を用いて前記検索対象となるコンテンツから検索した検索結果のコンテンツを提示することを特徴とする請求項１９に記載のプログラム。
21. 前記検索対象となるコンテンツは、記憶部に記憶されている全コンテンツであることを特徴とする請求項１９または請求項２０に記載のプログラム。
22. 前記生成した検索条件の候補の中から選択された検索条件をもとにコンテンツを検索し、この検索結果を新たな検索対象となるコンテンツに設定する設定手段を有することを特徴とする請求項１９から請求項２１のいずれかに記載のプログラム。
23. ユーザ又はシステムの状況や状態に応じて定義付けられている、各属性の重みである状態係数の設定方法に基づき、前記状態係数を設定する状態係数決定手段を有し、
    前記検索条件生成手段は、前記特徴量と、前記対話係数と、前記状態係数とを乗算して各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する複数の属性を検索条件の候補とすることを特徴とする請求項１９から請求項２２のいずれかに記載のプログラム。
24. 前記検索条件生成手段は、上位の評価値を有する複数の属性及びその属性値を検索条件の候補とすることを特徴とする請求項１９から請求項２３のいずれかに記載のプログラム。
25. 前記検索戦略が、大まかに説明しながら絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は突出度であることを特徴とする請求項１９から請求項２４のいずれかに記載のプログラム。
26. 前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は均一度であることを特徴とする請求項１９から請求項２４のいずれかに記載のプログラム。
27. 前記検索戦略が、早く絞り込むことを示す検索戦略である場合、前記特徴量は積み上げ均一度であることを特徴とする請求項１９から請求項２４のいずれかに記載のプログラム。
28. 検索対象となるコンテンツの各属性を評価するための特徴量を計算する方法として、最大のコンテンツ件数をもつ属性値のコンテンツ件数が他の属性値のコンテンツ件数と比べて突出している度合いを示す突出度を計算する方法、コンテンツ件数が上位である属性値のコンテンツ件数の分布がどれくらい均一であるかを示す均一度を計算する方法、又は、コンテンツ件数が上位である属性値にこの属性値以外の属性値のコンテンツ件数を足し合わせて均一度が最も大きくなる属性値の組み合わせを求めた積み上げ均一度を計算する方法が定義付けられた、検索方針を意味する検索戦略に基づき、選択された検索戦略に定義付けられた突出度、均一度、又は積み上げ均一度を前記コンテンツの各属性の特徴量として計算する特徴量計算手段と、
    前記計算した特徴量と、既に検索に利用した検索条件を構成する属性であるか否か、あるいは検索条件として検索に利用した時期に応じて設定される、前記属性毎の重み付けである対話係数とを乗算して、前記各属性の評価値を計算し、上位の評価値を有する属性とその属性の属性値との組で構成する検索条件の候補を複数生成する検索条件生成手段と、
    前記検索条件生成手段で検索条件の候補とされた属性を提示する提示手段と
    を有することを特徴とする情報提供装置。

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