JPH0765017A

JPH0765017A - 大域的および局所的文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方法

Info

Publication number: JPH0765017A
Application number: JP5214257A
Authority: JP
Inventors: Takashi Kato; 隆加藤; Masaomi Oda; 政臣尾田
Original assignee: ATR NINGEN JOHO TSUSHIN KENKYU; ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Current assignee: ATR NINGEN JOHO TSUSHIN KENKYU; ATR Advanced Telecommunications Research Institute International
Priority date: 1993-08-30
Filing date: 1993-08-30
Publication date: 1995-03-10
Anticipated expiration: 2016-09-04
Also published as: JP3205136B2

Abstract

(57)【要約】【目的】検索者の検索対象が明確でない場合でも、検
索過程が進むにつれて、評価判断すべき検索候補の範囲
を自動的に絞り込むことができるような大域的および局
所的文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方法を提供す
る。【構成】まず、検索者は、データベースから選択画面
に表示されたＰ₀個のデータのうち検索対象に近いと判
断するデータを任意に選択し、必要に応じて、選択済み
画面に選択されたデータを削除する。これらの行為に基
づいて、大域的文脈情報および局所的文脈情報が得ら
れ、画面についての検索結果が判定される。さらに、選
択済み画面に関して、そのデータ数Ｂ_Cが求められ、た
とえばＢ_C＝１の場合とＢ_C≧２の場合のような分岐条
件で選択されたデータに関しての大域的文脈情報および
局所的文脈情報が得られ、次の表示画面に表示するデー
タが判断される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、大域的および局所的
文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方法に関し、特
に、データベースでデータ検索を行なう過程において、
検索候補の絞り込みを支援することができるような大域
的および局所的文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のデータベースシステムは、検索対
象が予め明確であること、ならびに、キーワードによる
検索が可能であることを前提としている。このため、最
終的に検索したい対象が予め明確ではなく探索的に検討
する中で発見したい場合や、検索対象の特性から最適な
キーワードを考え難い場合には、検索は非常に困難であ
る。この場合、試行錯誤的にデータを検索し、気に入っ
たものを幾つか記録しておき、最後に最善のものを選ぶ
という方法を採ることになる。しかし、この方法では、
満足のいくデータが検索されるためには、一般に、非常
に多くのデータがデータベースから呼出される必要があ
り、検索時間の増大とそれに伴う疲労などの負担が検索
者に大きくのしかかる。また、適確な検索キーが見出さ
れないために、検索が行き詰まってしまい最善のデータ
が得られないこととなる。

【０００３】このような欠点を解決するために、検索過
程において検索者がそれまでに検索したデータから共通
または特徴的な情報を抽出し、そこから次に検索すべき
候補を決定して候補者に提案する方法が提案されてい
る。この方法は、具体的には検索者が初めに検索したデ
ータの特徴によって次のデータ候補を決定し、その中か
ら決定されたデータと初めの検索データとの共通特徴か
ら次のデータ候補を決めるというような方法である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記に示した
方法では検索候補の絞り込みは初期の検索データによっ
て単一方向に大きく依存される。したがって、初期の検
索データによっては検索者にとって最適でない範囲に検
索が絞り込まれてしまい、最終的な検索結果が満足のい
かないものであったり、検索者の範囲の絞り込みが単一
方向に進められるために、絞り込み方向の調節や変更を
行なうことが困難であったりするという欠点がある。

【０００５】ゆえに、この発明の目的は、上記のような
欠点を解決し、検索過程の進行に合わせて検索の絞り込
みを最適に調節でき、検索者の検索負担を軽減するとと
もに、最終的な検索結果を検索者の検索対象に合致させ
ることができるような大域的および局所的文脈情報を用
いた検索候補の絞り込み方法を提供することである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る大
域的および局所的文脈情報を用いた検索候補の絞り込み
方法は、検索者がデータベースシステムでデータ検索を
行なう過程における検索候補の絞り込み方法であって、
データベースから提示されたデータの中で検索者が検索
対象に近いと判断した候補データ間に見られる共通の特
徴を、検索過程における履歴全体から捉えられる大域的
な第１の文脈情報と各候補データ判断時に対して直近の
検索判断に見られる局所的な第２の文脈情報を用いて動
的に判定し、検索者が評価判断すべき候補データの範囲
を第１および第２の文脈情報に基づいて動的に判定され
た共通の特徴に応じて絞り込み、検索対象を決定する。

【０００７】請求項２では、請求項１の発明に係る大域
的および局所的文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方
法は、さらに、検索者が評価判断すべき候補データの範
囲を、検索過程の初期段階では絞り込みの度合いを小さ
くし、検索過程の中間段階では絞り込みの度合いを検索
者の検索結果に応答して調節し、検索過程の終盤では絞
り込みの度合いを大きくして絞り込んでいく。

【０００８】

【作用】この発明に係る大域的および局所的文脈情報を
用いた検索候補の絞り込み方法は、検索者が検索対象に
近いと判断した候補データ間に見られる共通の特徴を、
検索過程全体に見られる大域的な文脈情報と直近の検索
条件および結果に見られる局所的な文脈情報に基づいて
動的に判定し、検索者が評価判断すべき候補データの範
囲の絞り込みの度合いを、たとえば、検索過程初期段階
では小さくし、中間段階では検索結果に応答して調節
し、終盤では大きくするというような検索過程の成熟度
に合わせて動的に調整して、候補対象を決定するため最
適な検索結果を検索者にもたらすことができる。

【０００９】

【実施例】図１は、この発明の一実施例による大域的お
よび局所的文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方法の
概略を説明するためのフローチャートである。図１を参
照して、この発明の一実施例の具体例として、検索者自
身にも漫然としている好みの顔というようなイメージ的
な画像を検索する場合について説明する。

【００１０】まず、ステップ（図面ではＳで表わす。）
１において、データベースシステム（以下、システムと
略称する。）からランダムに選ばれたＰ₀個のデータが
選択画面に表示される。なお、検索対象が個人差の小さ
いもの、すなわち一般的な傾向の予めわかっているよう
なものに対して、検索者が検索を行なう場合には、デー
タベースからデータがランダムに選ばれるのではなく、
一般的な傾向に即した典型例のようなデータが選択画面
に提示されてもよい。

【００１１】次に、ステップ２において、検索者が検索
した結果の判定が行なわれるが、その判定には以下のよ
うな過程を必要とする。まず、検索者は、提示されたデ
ータの中に検索対象に十分近いと判断するものがあれば
何個でも選択する。また、選択済み画面を参照して、再
評価の結果要らないと判断したデータを削除することも
できる。そして、検索を続行する場合は次の画面の提示
を要求し、検索を終える場合は終了を選択する。これに
より、検索結果として検索者が選択画面もしくは選択済
み画面に対して行なった行為から検索過程における大域
的および局所的文脈情報を得ることができる。すなわ
ち、検索者が１個以上の新たなデータを選択した画面の
延べ数を表わす頻度カウンタＡ₀を導入する。さらに、
検索者が選択画面で何も選択せず、かつ、選択済み画面
で何も削除しなかったために検索の絞り込み条件が連続
して変化しなかった画面の数を表わす頻度カウンタＮＣ
を導入する。

【００１２】次に、導入された頻度カウンタＡ₀および
ＮＣに対して以下のように定義する。検索者が選択画面
で何も選択せず、かつ、選択済み画面で何も削除しなか
った場合には、頻度カウンタＮＣは１つ増加する。検索
者が選択画面で１個以上のデータを選択した場合には、
選択されたデータが選択済み画面に複写され、頻度カウ
ンタＡ₀は１つ増加し、頻度カウンタＮＣは０になる。
検索者が選択済み画面で１個以上のデータを削除した場
合には、頻度カウンタＮＣは０になる。これらの定義に
基づけば、頻度カウンタＡ₀は大域的文脈情報の一例と
なり、頻度カウンタＮＣは局所的文脈情報の一例となり
得るので、検索者の検索結果は判定されることとなる。

【００１３】次に、ステップ３において、検索過程にお
ける候補データに関しての大域的および局所的文脈情報
を得るために、まず検索者が選択したデータが保持され
ている選択済みデータ画面に含まれているデータ数Ｂ_C
を求める。データ数Ｂ_Cが０の場合は、システムはステ
ップ１に戻り、データベースからデータをランダムに選
んで画面に提示する。逆に、Ｂ_Cがその最大値Ｂ_mを超
えている場合には、そのデータ間の平均から最も外れて
いるデータを順次、Ｂ_C＝Ｂ_mとなるまで排除する。排
除するデータをランダムに選ぶのではなく、平均からの
距離によって判定するのは、それまでに選択されたデー
タ群を大域的文脈ととらえ、その文脈情報を最適に残す
ためである。

【００１４】次に、ステップ４において、後で詳しく説
明するが選択済み画面に１個以上のデータが含まれてい
る場合に、そのデータ数Ｂ_Cを局所的文脈情報の１つと
して用いることで、次の表示画面に提示するＰ₀個のデ
ータが決定されて提示される。

【００１５】次に、ステップ５において、ステップ４に
よって次の表示画面に提示するデータである検索候補が
提示されたので、検索者の判断をみるためにステップ２
に戻る。

【００１６】図２〜図５は、図１のステップ４を詳しく
説明するためのフローチャートであり、特に、図２は、
データ数Ｂ_C＝１の場合についてのフローチャートであ
り、図３〜図５は、データ数Ｂ_C≧２の場合についての
フローチャートである。図６は、図３のステップ４Ｂ４
を詳しく説明するためのフローチャートである。

【００１７】図２を参照して、ここでは、検索の過程に
おいて、選択済みデータ画面のデータ数Ｂ_Cが１個であ
るという特殊な状態を取り扱う。データ数Ｂ_Cが１個だ
けの段階では共通の特徴がとらえられないからである。
そこで、予めデータを特徴づける要因の顕著性を心理実
験や調査等により求めておき、この顕著性に基づく特徴
要因のランク付データを用いて、ランクの上位から予め
決められた数Ｄ₀個の特徴要因を選別してデフォルト特
徴要因セットとしておく。

【００１８】ステップ４Ａ１において、検索者の選択行
動によって、全く同じ検索条件が比較的長く連続したか
を表わす頻度カウンタＮＣがＮＣ₀以上かどうかの判断
が行なわれる。ＮＣ＜ＮＣ₀の場合にはステップ４Ａ２
に進み、ＮＣ≧ＮＣ₀の場合にはステップ４Ａ３に進
む。ステップ４Ａ２は、検索者が通常の検索を行なって
いればステップ４Ａ３よりも操作頻度は高いはずであ
る。

【００１９】ステップ４Ａ２において、Ｄ₀個の要素を
持つデフォルト特徴要因セットから予め決められた上位
Ｄ₁個の特徴要因が選ばれる。ただし、特徴要因に関す
る経験的なデータがなくデフォルト特徴要因セット自体
が求められない場合には、特徴要因全体の中からＤ₁個
の特徴要因がランダムに選ばれる。ステップ４Ａ３にお
いて、このステップは、検索者の選択行動によって全く
同じ条件が比較的長く連続した場合に、ステップ４Ａ２
に代わって起動されるステップであり、Ｄ₀個の要素を
持つデフォルト特徴要因セットからＤ₁個の特徴要因が
ランダムに選ばれるか、もしくはデフォルト特徴要因セ
ットがない場合には全特徴要因からＤ₁個の特徴要因が
ランダムに選ばれる。これによって検索条件は比較的大
きな変化を行なうこととなる。

【００２０】ステップ４Ａ４において、ステップ４Ａ２
あるいは４Ａ３で求められたＤ₁個の特徴要因につい
て、選択済み画面のデータと同じ値を持つデータの集合
が求められる。このことは、検索データの絞り込みの第
１ステップとなり得る。

【００２１】ステップ４Ａ５において、ステップ４Ａ４
で求められたデータ集合の中から、選択済み画面のデー
タと最も類似するものを予め決められた数Ｓ₀個だけ求
め、その中から、次の提示画面に表示する検索候補を予
め決められた数Ｓ₁個だけランダムに選ぶ。検索者の選
択行動によっては、全く同じ条件が繰返される可能性が
あるため、その場合でも多少の重複があったにせよ、異
なった検索候補のセットが提示できるように、Ｓ₀個の
データを有する大きい集合からＳ₁個のデータを有する
小さい集合をランダムに選ぶ手続がとられる。この変化
は、ステップ４Ａ２および４Ａ３で導入された変化より
も小さいものであるとする。

【００２２】ステップ４Ａ６において、ステップ４Ａ４
で求められたデータ集合を除くデータベース全体の持つ
データの中から、予め決められた数Ｒ₀個の検索候補が
ランダムに選ばれる。これは、ステップ４Ａ５で絞り込
まれたデータが適切でない場合に、検索候補の絞り込み
の方向を変更させるためのデータが選択される可能性を
提供するためである。

【００２３】ステップ４Ａ７において、ステップ４Ａ５
で選ばれた検索候補であるＳ₁個のデータと、ステップ
４Ａ６でランダムに選ばれたＲ₀個のデータと、検索者
に確認の機会を提供するために選択済みデータ１個とを
加えたＰ₀個のデータが提示される。なお、検索候補の
データ数とランダムに選ばれたデータ数の比であるＳ ₁
対Ｒ₀は、検索過程がまだ初期の段階である（Ｂ_C＝
１）ことを考慮して、小さめの値に設定する。すなわ
ち、Ｓ₁対Ｒ₀は、たとえば８対１とか７対２というよ
りも、６対３や５対４ぐらいのものであるとする。これ
により、図１におけるステップ４の処理は終了し、ステ
ップ５へ進む。

【００２４】図３〜図５および図６を参照して、ここで
は、検索の過程において選択済み画面にデータ数Ｂ_Cが
２個以上保持されている場合について取り扱う。

【００２５】ステップ４Ｂ１において、選択済み画面の
データ間でパラメータ値が基準値Ｃ ₀以上に共通して見
られる特徴要因を同定する。この基準値Ｃ₀は、検索の
進行に合わせて動的に変化させる。すなわち、選択済み
データ画面に含まれるデータ数Ｂ_Cが小さい間は基準値
Ｃ₀を厳しくとり、データ数Ｂ_Cがその最大値Ｂ_mに近
づくに従って基準値Ｃ₀を緩和する。たとえば、選択済
み画面のデータ数Ｂ_Cが２、３個であるような場合に
は、基準値Ｃ₀を厳しくして主要な共通要因だけをとり
上げるようにし、選択済み画面のデータ数Ｂ_Cが最大値
Ｂ_mになり検索候補の絞り込みも進んだ段階では、基準
値Ｃ₀を緩和して副次的な共通要因が取り出されるよう
に工夫する。

【００２６】ステップ４Ｂ２において、ステップ４Ｂ１
で同定された共通特徴要因に与えられている頻度カウン
タが各々の１つずつ増加される。それ以外の特徴要因の
頻度カウンタはそのままとする。この頻度カウンタは、
検索の過程で、検索判断が行なわれるごとにどの程度共
通のパラメータ値を各特徴要因が持ち続けたかを表わ
す。

【００２７】ステップ４Ｂ３において、ステップ４Ｂ２
の頻度カウンタの操作結果から確定特徴要因セットの再
評価が行なわれ、ステップ４Ｂ１で同定された共通特徴
要因を確定特徴要因に格上げするかどうかの判断が行な
われる。ここで、確定特徴要因とは、検索の過程で共通
特徴要因として基準以上の頻度で同定されたものであ
り、検索者の直近の検索判断にかかわらず、候補データ
の決定に用いられるものである。初めに、既に確定特徴
要因となっているものの中で、ステップ４Ｂ２のカウン
タ操作の結果、頻度カウンタが基準頻度Ｎ_tに満たされ
なくなったものを確定特徴要因セットから削除する。次
に、頻度カウンタが基準頻度Ｎ_tに達した特徴要因を確
定特徴要因セットに加える。ここで、頻度カウンタの基
準頻度をＮ _tとし、検索者が１個以上の新たなデータを
選択した画面の延べ数をＡ₀としたとき、Ｎ_t≧Ａ₀−
αとして、αを検索の進行方向に合わせて変動させる。
すなわち、選択済みデータ画面のデータ数Ｂ_Cが小さい
間は、基準頻度Ｎ_tを高めに設定するためにα≦０にし
ておき、選択済みデータ画面のデータ数Ｂ_Cが最大値Ｂ
_mに近づくに従って基準頻度Ｎ_tを緩めるために、α≧
０に設定する。

【００２８】ステップ４Ｂ４において、類似性計算の対
象となる特徴要因セットを求めるために図６に示すよう
にステップ４Ｂ４１からステップ４Ｂ４５が行なわれ
る。

【００２９】図６を参照して、ステップ４Ｂ４１におい
て、ステップ４Ｂ１で同定された共通特徴要因のうちス
テップ４Ｂ３で確定特徴要因に格上げされたものを除い
て、その頻度カウンタの大きさによってランク付けをす
る。

【００３０】ステップ４Ｂ４２において、検索者の選択
行動によって全く同じ検索条件が比較的長く連続したか
を表わす頻度カウンタＮＣがＮＣ₀以上かどうかが判断
され、ＮＣ＜ＮＣ₀の場合はステップ４Ｂ４３に進み、
ＮＣ≧ＮＣ₀の場合には、ステップ４Ｂ４４に進む。

【００３１】通常の操作であるステップ４Ｂ４３におい
て、ランクの上位のものから最大値Ｆ_max個まで共通特
徴要因が選ばれる。一方、全く同じ検索条件が比較的長
く連続した状態の操作であるステップ４Ｂ４４におい
て、ランク上位のものからＦ_ma _x＋β個の共通特徴要因
が選ばれ、その中から最大値Ｆ_max個まで共通特徴要因
がランダムに選ばれる。ステップ４Ｂ４４に示すように
Ｆ_max＋β個から最大値Ｆ_max個の共通特徴要因をラン
ダムに選ぶことは、検索条件に変化を導入することであ
る。

【００３２】ステップ４Ｂ４５において、ステップ４Ｂ
４３および４Ｂ４４によって選ばれた共通特徴要因に確
定特徴要因との重複を除いて加えたものを、類似性計算
の対象となる特徴要因セットとする。ここで、最大値Ｆ
_maxは、検索の進行に合わせて変動させる。すなわち、
選択済み画面のデータ数Ｂ_Cが小さい間は、検索対象の
絞り込みを抑え気味にするために最大値Ｆ_maxが小さく
設定される。選択済み画面のデータ数Ｂ_Cがその最大値
Ｂ_mに近づくに従って、検索の絞り込みを促進させるた
めに最大値Ｆ_maxは大きく設定される。

【００３３】次に、図３に戻り説明を続ける。ステップ
４Ｂ５において、選択済み画面のデータ数Ｂ_Cが予め決
められた数であるＢ₀個のデータ以上の場合は、共通特
徴要因の最小値Ｆ_minを定め、それを検索の進行に合わ
せて変動させる。すなわち、選択済み画面のデータ数Ｂ
_Cが小さい間は、検索対象の絞り込みを控えめにするた
めに、最小値Ｆ_minは小さく設定される。選択済み画面
のデータ数Ｂ_Cがその最大値Ｂ_mに近づくに従って、検
索の絞り込みを促進させるために、最小値Ｆ_mi _nは大き
く設定される。なお、共通特徴要因の数が最小値Ｆ_min
に満たない場合には、頻度カウンタＮＣがＮＣ₀未満の
状態である通常において、基準値Ｃ₀が順次下げられ
て、Ｆ_min個の共通特徴要因が同定されて特徴要因セッ
トに加えられる。一方、頻度カウンタＮＣがＮＣ₀以上
の状態である検索者の選択行動によって、全く同じ検索
条件が比較的長く連続した場合には、基準値Ｃ₀が順次
下げられて、Ｆ_min＋γ個の共通特徴要因が同定され
て、その中からＦ_min個の共通特徴要因がランダムに選
ばれて特徴要因セットに加えられる。なお、必要に応じ
て、同一検索条件の連続の度合いによる分岐条件は増や
される。

【００３４】ステップ４Ｂ６において、特徴要因セット
に含まれる確定特徴要因ならびに共通特徴要因につい
て、選択済み画面のデータと同じ（あるいは、最頻度
の）パラメータ値を持つデータの集合が求められる。

【００３５】次に、図４を参照して、ステップ４Ｂ６か
らを介して進んだステップ４Ｂ７において、検索候補
データを決定するために、選択済み画面のデータ数Ｂ_C
が予め決められた数Ｂ₁以上であるかどうかが判断され
る。Ｂ_C≧Ｂ₁の場合にはステップ４Ｂ８に進み、Ｂ_C
＜Ｂ₁の場合にはステップ４Ｂ９に進む。

【００３６】ステップ４Ｂ８において、集合内のデータ
について、選択済み画面のデータと最も類似のデータを
Ｓ₂個求め、その中からＳ₃個のデータをランダムに選
び、検索候補データが決定される。一方、ステップ４Ｂ
９において、集合内のデータについて、選択済み画面の
データと最も類似するデータをＳ₄個求め、その中から
Ｓ₅個のデータをランダムに選び、検索候補データが決
定される。なお、必要に応じて、選択済み画面のデータ
数Ｂ_Cの区分けを増やして、ステップ４Ｂ８および９で
の分岐条件を増やすことができる。

【００３７】ステップ４Ｂ１０において、確認のために
検索者に再提示する選択済みデータを決定するために、
選択済み画面のデータ数Ｂ_Cが予め決められた数Ｂ₂以
上であるかどうかが判断される。Ｂ_C≧Ｂ₂の場合には
ステップ４Ｂ１１に進み、Ｂ _C＜Ｂ₂の場合にはステッ
プ４Ｂ１２に進む。

【００３８】ステップ４Ｂ１１において、選択済み画面
のデータからランダムにＯ₀個のデータを選び、確認の
ために再提示する選択済みデータが決定される。一方、
ステップ４Ｂ１２において、選択済み画面のデータから
ランダムにＯ₁個のデータを選び、確認のために再提示
する選択済みデータが決定される。なお、必要に応じて
選択済み画面のデータ数Ｂ_Cの区分けを増やしてステッ
プ４Ｂ１１および１２の分岐条件を増やすことができ
る。

【００３９】ステップ４Ｂ１３において、検索の絞り込
み方向の変更を可能にするデータを決めるために、選択
済み画面のデータ数Ｂ_Cが予め決められた数Ｂ₃以上で
あるかどうかが判断される。図５を参照して、Ｂ_C≧Ｂ
₃の場合にはを介してステップ４Ｂ１４に進み、Ｂ_C
＜Ｂ₃の場合にはを介してステップ４Ｂ１５に進む。

【００４０】ステップ４Ｂ１４において、ステップ４Ｂ
６で求められた集合を除くデータベースのデータから予
め決められた数Ｒ₁個のデータがランダムに選ばれる。
一方、ステップ４Ｂ１５において、ステップ４Ｂ６で求
められた集合を除くデータベースのデータから予め決め
られた数Ｒ₂個のデータがランダムに選ばれる。なお、
必要に応じて、選択済み画面のデータ数Ｂ_Cの区分けを
増やしてステップ４Ｂ１４および１５での分岐条件を増
やすことができる。

【００４１】ステップ４Ｂ１６において、選択画面に、
ステップ４Ｂ８で選ばれたＳ₃個のデータかステップ４
Ｂ９で選ばれたＳ₅個のデータであるＳ個のデータと、
ステップ４Ｂ１１で選ばれたＯ₀個のデータかステップ
４Ｂ１２で選ばれたＯ₁個のデータであるＯ個のデータ
と、ステップ４Ｂ１４で選ばれたＲ₁個のデータかステ
ップ４Ｂ１５で選ばれたＲ₂個のデータであるＲ個のデ
ータとを合計し、その合計のデータ数であるＰ₀個のデ
ータを検索者に提示する。これによって図１におけるス
テップ４は終了し、ステップ５へ進む。

【００４２】以上のことをまとめると、検索過程の初期
段階では検索候補の範囲が性急に絞り込まれることを避
け、検索対象に対する検索者のイメージが具体的になる
につれて副次的な文脈情報も取り入れられながら検索候
補の絞り込みは行なわれる。また、検索候補の範囲の判
定が適切でなく、検索過程が停滞をみせたときには、大
域的および局所的文脈情報が相互的に活用され自動的に
検索候補の範囲は修正される。

【００４３】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、検索
者が検索対象に近いと判断した候補データ間に見られる
特徴が大域的な文脈情報および局所的な文脈情報に基づ
いて動的に判断され、さらに、検索者が検索対象である
かどうかについて評価判断を行なう候補データの範囲の
絞り込みの度合いも検索過程の成熟度に合わせて動的に
調整されるので、検索対象が曖昧であるという場合で
も、検索結果の質が損なわれることはなく、検索効果の
高いデータ検索を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例による大域的および局所的
文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方法の概略を説明
するためのフローチャートである。

【図２】図１のステップ４を詳しく説明するための第１
のフローチャートである。

【図３】図１のステップ４を詳しく説明するための第２
のフローチャートである。

【図４】図１のステップ４を詳しく説明するための第３
のフローチャートである。

【図５】図１のステップ４を詳しく説明するための第４
のフローチャートである。

【図６】図３のステップ４Ｂ４を詳しく説明するための
フローチャートである。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】検索者がデータベースシステムでデータ
検索を行なう過程における検索候補の絞り込み方法であ
って、前記データベースから提示されたデータの中で前記検索
者が検索対象に近いと判断した候補データ間に見られる
共通の特徴を、検索過程における履歴全体から捉えられ
る大域的な第１の文脈情報と各候補データ判断時に対し
て直近の検索判断に見られる局所的な第２の文脈情報を
用いて動的に判定し、前記検索者が評価判断すべき候補データの範囲を、前記
第１および第２の文脈情報に基づいて動的に判定された
共通の特徴に応じて絞り込み、前記検索対象を決定する
ことを特徴とする大域的および局所的文脈情報を用いた
検索候補の絞り込み方法。
【請求項２】さらに、前記検索者が評価判断すべき候
補データの範囲を、検索過程の初期段階では絞り込みの
度合いを小さくし、検索過程の中間段階では絞り込みの
度合いを前記検索者の検索結果に応答して調節し、検索
過程の終盤では絞り込みの度合いを大きくして絞り込ん
でいくことを特徴とする、請求項１記載の大域的および
局所的文脈情報を用いた検索候補の絞り込み方法。