JPH09245042A - 検索支援方法および装置 - Google Patents
検索支援方法および装置Info
- Publication number
- JPH09245042A JPH09245042A JP8048735A JP4873596A JPH09245042A JP H09245042 A JPH09245042 A JP H09245042A JP 8048735 A JP8048735 A JP 8048735A JP 4873596 A JP4873596 A JP 4873596A JP H09245042 A JPH09245042 A JP H09245042A
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- Japan
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- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 利用者の検索履歴情報の属性値シーケンスを
活用して、利用者が次の検索で欲すると予想される情報
を提示し、利用者の検索を支援する。 【解決手段】 利用者がデータベース１０６にアクセス
した検索の履歴を情報ＩＤとしてログファイル１０３に
保持する。インデクステーブル１０５は、データベース
１０６に蓄積されている情報が持つ属性情報を管理して
いる。属性値予測部１０４は、ログファイル１０３とイ
ンデクステーブル１０５を用いて、利用者の検索履歴の
各属性に対する属性値遷移確率を計算し、利用者の最近
検索した情報の属性値遷移の次に出現する確率が最も高
い属性値に対応する情報ＩＤを得る。サーバ制御部１０
２は、データベース１０６より該情報ＩＤの情報を探し
て端末１０１に送る。
活用して、利用者が次の検索で欲すると予想される情報
を提示し、利用者の検索を支援する。 【解決手段】 利用者がデータベース１０６にアクセス
した検索の履歴を情報ＩＤとしてログファイル１０３に
保持する。インデクステーブル１０５は、データベース
１０６に蓄積されている情報が持つ属性情報を管理して
いる。属性値予測部１０４は、ログファイル１０３とイ
ンデクステーブル１０５を用いて、利用者の検索履歴の
各属性に対する属性値遷移確率を計算し、利用者の最近
検索した情報の属性値遷移の次に出現する確率が最も高
い属性値に対応する情報ＩＤを得る。サーバ制御部１０
２は、データベース１０６より該情報ＩＤの情報を探し
て端末１０１に送る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、利用者が音楽、映
像等のデータベースにアクセスして所望の情報を取り出
す情報検索システムにおいて、利用者が次の検索でアク
セスすると予想される情報を、システム側で予測し、利
用者に提示することにより、利用者の検索を支援する方
法及び装置に関する。特に、データベースのリンクをた
どって所望の情報を探すことの面倒さを解消していると
いう特徴と、利用者の検索履歴を連続的なシーケンスと
して捉えているという特徴と、情報がもつ属性を用いて
利用者に提示する情報を決定するという特徴をもつこと
により、検索の専門家でない利用者が利用する情報検索
システムに好適な検索支援方法及び装置に関するもので
ある。
像等のデータベースにアクセスして所望の情報を取り出
す情報検索システムにおいて、利用者が次の検索でアク
セスすると予想される情報を、システム側で予測し、利
用者に提示することにより、利用者の検索を支援する方
法及び装置に関する。特に、データベースのリンクをた
どって所望の情報を探すことの面倒さを解消していると
いう特徴と、利用者の検索履歴を連続的なシーケンスと
して捉えているという特徴と、情報がもつ属性を用いて
利用者に提示する情報を決定するという特徴をもつこと
により、検索の専門家でない利用者が利用する情報検索
システムに好適な検索支援方法及び装置に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】従来、一般に使用されている検索装置で
は、ツリー構造等のリンクをたどったり、あるいは、検
索用のキーワードを入力することにより、利用者が欲し
い情報を探している。しかし、検索の専門家でない利用
者にとっては、深い階層構造や複雑なリンクをたどるこ
とは面倒であるという問題や、利用者が欲しい情報が曖
昧である場合に満足できる情報を入手できないという問
題がある。
は、ツリー構造等のリンクをたどったり、あるいは、検
索用のキーワードを入力することにより、利用者が欲し
い情報を探している。しかし、検索の専門家でない利用
者にとっては、深い階層構造や複雑なリンクをたどるこ
とは面倒であるという問題や、利用者が欲しい情報が曖
昧である場合に満足できる情報を入手できないという問
題がある。
【０００３】これらの問題を解決する手法の一つとして
検索履歴活用方法がある。これは、利用者の検索履歴を
活用して、利用者が欲しいと予想される情報をあらかじ
めシステム側で予測し、利用者に提示するという方法で
ある。ところが、従来の検索履歴活用方法は、利用者が
データベース上のどの情報に何回アクセスしたかという
アクセス回数を求めて、該アクセス回数が多い情報から
優先順位を付けて提示するというものであった。
検索履歴活用方法がある。これは、利用者の検索履歴を
活用して、利用者が欲しいと予想される情報をあらかじ
めシステム側で予測し、利用者に提示するという方法で
ある。ところが、従来の検索履歴活用方法は、利用者が
データベース上のどの情報に何回アクセスしたかという
アクセス回数を求めて、該アクセス回数が多い情報から
優先順位を付けて提示するというものであった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】情報そのものに対する
アクセス回数を用いる従来の検索履歴活用方法では、同
じ情報が繰り返し利用者に提示されることがあるため、
提示される情報に対する利用者の満足度が低くなるとい
う問題がある。例えば、過去のアクセスにおける情報の
属性値別のアクセス回数が最も多い属性値がＺであった
とする。従来の方法では、この属性値Ｚをもつ情報が利
用者が欲しい情報であると予測して提示する。そして、
最多アクセス回数の属性値がＺ以外の属性値に変わるま
で、属性値Ｚをもつ情報を提示し続けることになる。こ
のため、利用者の好みが、ある属性値から別の属性値に
変わっていく過渡期のケースや、一つの属性値に集中せ
ずに複数の属性値を適度にアクセスするケース等では、
確率の高い予測ができないという問題がある。
アクセス回数を用いる従来の検索履歴活用方法では、同
じ情報が繰り返し利用者に提示されることがあるため、
提示される情報に対する利用者の満足度が低くなるとい
う問題がある。例えば、過去のアクセスにおける情報の
属性値別のアクセス回数が最も多い属性値がＺであった
とする。従来の方法では、この属性値Ｚをもつ情報が利
用者が欲しい情報であると予測して提示する。そして、
最多アクセス回数の属性値がＺ以外の属性値に変わるま
で、属性値Ｚをもつ情報を提示し続けることになる。こ
のため、利用者の好みが、ある属性値から別の属性値に
変わっていく過渡期のケースや、一つの属性値に集中せ
ずに複数の属性値を適度にアクセスするケース等では、
確率の高い予測ができないという問題がある。
【０００５】本発明は、従来の検索履歴活用方法の上叙
のような問題を解決すべくなされたものであり、その目
的は、利用者の検索履歴を、情報そのものに対する単な
るアクセス回数としてではなく、情報がもつ属性に関す
る連続性のある履歴シーケンスとして活用し、利用者が
欲しいと予想される情報をあらかじめ予測してシステム
側から提示して、その時々で変化する利用者の好みに合
わせて提示する情報も変化させることにより、利用者の
満足度を向上させることにある。
のような問題を解決すべくなされたものであり、その目
的は、利用者の検索履歴を、情報そのものに対する単な
るアクセス回数としてではなく、情報がもつ属性に関す
る連続性のある履歴シーケンスとして活用し、利用者が
欲しいと予想される情報をあらかじめ予測してシステム
側から提示して、その時々で変化する利用者の好みに合
わせて提示する情報も変化させることにより、利用者の
満足度を向上させることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明では、利用者が最
新アクセスした情報がもつ属性値を調べ、その属性値を
もつ情報がアクセスされた次には、どの属性値をもつ情
報がアクセスされやすいかという予測を、属性値の遷移
パターンの遷移確率を用いて行う。具体的には、利用者
がデータベースにアクセスした検索の履歴を情報のＩＤ
として保持しているログファイルと、データベースに蓄
積されている情報がもつ属性情報（例えば音楽ではジャ
ンル、アーティストの性別等）を管理するインデクステ
ーブルを持ち、このログファイルとインデクステーブル
を用いて、利用者の検索履歴における連続する複数回の
属性値遷移に関して、考え得る全ての属性値遷移パター
ンに対する属性値遷移確率を計算しておく。そして、利
用者が最近アクセスした情報がもつ属性値から全属性値
への遷移確率をそれぞれ調べ、最も遷移確率が高い属性
値を予測属性値とする。こうして、各属性に対する予測
属性値を求め、これらの予測属性値をもつ情報をインデ
クステーブルを参照してデータベースから探し、利用者
に提示する。
新アクセスした情報がもつ属性値を調べ、その属性値を
もつ情報がアクセスされた次には、どの属性値をもつ情
報がアクセスされやすいかという予測を、属性値の遷移
パターンの遷移確率を用いて行う。具体的には、利用者
がデータベースにアクセスした検索の履歴を情報のＩＤ
として保持しているログファイルと、データベースに蓄
積されている情報がもつ属性情報（例えば音楽ではジャ
ンル、アーティストの性別等）を管理するインデクステ
ーブルを持ち、このログファイルとインデクステーブル
を用いて、利用者の検索履歴における連続する複数回の
属性値遷移に関して、考え得る全ての属性値遷移パター
ンに対する属性値遷移確率を計算しておく。そして、利
用者が最近アクセスした情報がもつ属性値から全属性値
への遷移確率をそれぞれ調べ、最も遷移確率が高い属性
値を予測属性値とする。こうして、各属性に対する予測
属性値を求め、これらの予測属性値をもつ情報をインデ
クステーブルを参照してデータベースから探し、利用者
に提示する。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、図面によって本発明の一実
施例を説明する。なお、実施例では音楽情報の提示を題
材にするが、勿論、本発明はこれに限定されるものでな
いことは云うまでもない。
施例を説明する。なお、実施例では音楽情報の提示を題
材にするが、勿論、本発明はこれに限定されるものでな
いことは云うまでもない。
【０００８】図１は、本発明の一実施例を示す構成図で
ある。図において、１０６は曲名やその他の所望情報を
蓄積している曲名データベース、１０７は曲や映像情報
等を蓄積しているコンテンツデータベースである。１０
１は利用者が利用する端末、１０２は検索装置側にあた
って全体の制御を司る制御部（以下、サーバ制御部と称
す）である。１０３は利用者がデータベース１０６，１
０７にアクセスした検索の履歴を情報のＩＤ（ここでは
曲のＩＤ）として保持するログファイル、１０４は利用
者に提示する情報（ここでは曲名等）の属性値を予測す
る属性値予測部、１０５はデータベース１０６，１０７
に蓄積されている情報がもつ属性情報（ここでは曲の属
性：ジャンル、アーティストの性別等）を管理するイン
デクステーブルである。
ある。図において、１０６は曲名やその他の所望情報を
蓄積している曲名データベース、１０７は曲や映像情報
等を蓄積しているコンテンツデータベースである。１０
１は利用者が利用する端末、１０２は検索装置側にあた
って全体の制御を司る制御部（以下、サーバ制御部と称
す）である。１０３は利用者がデータベース１０６，１
０７にアクセスした検索の履歴を情報のＩＤ（ここでは
曲のＩＤ）として保持するログファイル、１０４は利用
者に提示する情報（ここでは曲名等）の属性値を予測す
る属性値予測部、１０５はデータベース１０６，１０７
に蓄積されている情報がもつ属性情報（ここでは曲の属
性：ジャンル、アーティストの性別等）を管理するイン
デクステーブルである。
【０００９】利用者は端末１０１に表示された提示曲一
覧から曲を選択する。曲が選択されると、選択曲のＩＤ
がサーバ制御部１０２に送られる。サーバ制御部１０２
は、この選択曲ＩＤを、利用者がデータベースにアクセ
スした検索の履歴を保持するログファイル１０３に格納
する。ログファイル１０３には、利用者が曲選択を行う
度に、選択曲ＩＤが順次格納される。
覧から曲を選択する。曲が選択されると、選択曲のＩＤ
がサーバ制御部１０２に送られる。サーバ制御部１０２
は、この選択曲ＩＤを、利用者がデータベースにアクセ
スした検索の履歴を保持するログファイル１０３に格納
する。ログファイル１０３には、利用者が曲選択を行う
度に、選択曲ＩＤが順次格納される。
【００１０】属性値予測部１０４では、ログファイル１
０３に格納されている選択曲ＩＤの履歴シーケンスと、
インデクステーブル１０５が管理している曲の属性情報
をもとに、利用者に提示する曲がもつ属性値を予測し、
対応する曲ＩＤをサーバ制御部１０２に送る。サーバ制
御部１０２は、当該曲ＩＤをキーに曲名デーテベース１
０６を参照し、曲名等を端末１０１に送る。
０３に格納されている選択曲ＩＤの履歴シーケンスと、
インデクステーブル１０５が管理している曲の属性情報
をもとに、利用者に提示する曲がもつ属性値を予測し、
対応する曲ＩＤをサーバ制御部１０２に送る。サーバ制
御部１０２は、当該曲ＩＤをキーに曲名デーテベース１
０６を参照し、曲名等を端末１０１に送る。
【００１１】図２に、属性値予測部１０４の処理フロー
を示す。なお、図２は連続する２回の検索を考慮して提
示曲ＩＤを決定する場合の処理フロー例である。
を示す。なお、図２は連続する２回の検索を考慮して提
示曲ＩＤを決定する場合の処理フロー例である。
【００１２】ステップ２０１において、ログファイル１
０３に格納されている選択曲ＩＤによって作られる履歴
シーケンスから、利用者が直前に選択した曲の曲ＩＤを
調べる。この選択曲ＩＤに対して、ステップ２０２でイ
ンデクステーブル１０５を参照して、その選択曲がもつ
属性値を調べる。曲にはジャンル、アーティストの性別
といった複数の属性が考慮されているので、この選択曲
にも複数の属性値が付与されている。ここで、直前の選
択曲が持っている属性値をＡs，Ｂs，Ｃs…とする。こ
れらの属性値に対し、それぞれ、次の検索で選択される
と予想される曲がもつ属性値Ａg，Ｂg，Ｃg…を求め
る。ステップ２０３において、Ｘ＝Ａを初期設定した
後、ステップ２０４で、履歴シーケンスにおいて属性値
Ｘs（Ｘ＝Ａ，Ｂ，Ｃ…）の次に出現する確率が最も高
い属性値Ｘgを探す。ステップ２０４→ステップ２０５
→ステップ２０６→ステップ２０４…というループの繰
り返しにより、Ａ，Ｂ，Ｃ…全ての属性について予測属
性値Ｘgを求める。予測属性値Ｘgが求まったら、ステッ
プ２０７において、インデクステーブル１０５を参照し
て予測性値Ａｇ，Ｂｇ，Ｃｇ，…をもつ曲のＩＤを探し
て、利用者への提示曲のＩＤとする。
０３に格納されている選択曲ＩＤによって作られる履歴
シーケンスから、利用者が直前に選択した曲の曲ＩＤを
調べる。この選択曲ＩＤに対して、ステップ２０２でイ
ンデクステーブル１０５を参照して、その選択曲がもつ
属性値を調べる。曲にはジャンル、アーティストの性別
といった複数の属性が考慮されているので、この選択曲
にも複数の属性値が付与されている。ここで、直前の選
択曲が持っている属性値をＡs，Ｂs，Ｃs…とする。こ
れらの属性値に対し、それぞれ、次の検索で選択される
と予想される曲がもつ属性値Ａg，Ｂg，Ｃg…を求め
る。ステップ２０３において、Ｘ＝Ａを初期設定した
後、ステップ２０４で、履歴シーケンスにおいて属性値
Ｘs（Ｘ＝Ａ，Ｂ，Ｃ…）の次に出現する確率が最も高
い属性値Ｘgを探す。ステップ２０４→ステップ２０５
→ステップ２０６→ステップ２０４…というループの繰
り返しにより、Ａ，Ｂ，Ｃ…全ての属性について予測属
性値Ｘgを求める。予測属性値Ｘgが求まったら、ステッ
プ２０７において、インデクステーブル１０５を参照し
て予測性値Ａｇ，Ｂｇ，Ｃｇ，…をもつ曲のＩＤを探し
て、利用者への提示曲のＩＤとする。
【００１３】以下に図３により、ステップ２０４の予測
属性値を求める処理を、連続する２回の属性値遷移を考
慮する例により示す。図３は連続する１０回の検索結果
における属性Ａに関する属性値シーケンスである。な
お、属性Ａには、Ａ1，Ａ2，Ａ3という属性値が設定さ
れているものとする。
属性値を求める処理を、連続する２回の属性値遷移を考
慮する例により示す。図３は連続する１０回の検索結果
における属性Ａに関する属性値シーケンスである。な
お、属性Ａには、Ａ1，Ａ2，Ａ3という属性値が設定さ
れているものとする。
【００１４】いま、１１回目の検索を予測することを考
える。図３の属性値シーケンスにおいて、連続する２回
の属性値遷移に着目すると、Ａ1からＡ1に遷移している
場合は一回、Ａ1からＡ2に遷移している場合は三回、Ａ
1からＡ3に遷移している場合は一回であり、その他にＡ
2からＡ1に遷移している場合が三回、Ａ3からＡ1に遷移
している場合が一回あり、属性値遷移は全部で九回あ
る。従って、各属性値遷移に対する遷移確率は、 Ａ1→Ａ1：１／９ Ａ1→Ａ2：３／９ Ａ1→Ａ3：１／９ Ａ2→Ａ1：３／９ Ａ3→Ａ1：１／９ となる。
える。図３の属性値シーケンスにおいて、連続する２回
の属性値遷移に着目すると、Ａ1からＡ1に遷移している
場合は一回、Ａ1からＡ2に遷移している場合は三回、Ａ
1からＡ3に遷移している場合は一回であり、その他にＡ
2からＡ1に遷移している場合が三回、Ａ3からＡ1に遷移
している場合が一回あり、属性値遷移は全部で九回あ
る。従って、各属性値遷移に対する遷移確率は、 Ａ1→Ａ1：１／９ Ａ1→Ａ2：３／９ Ａ1→Ａ3：１／９ Ａ2→Ａ1：３／９ Ａ3→Ａ1：１／９ となる。
【００１５】ここでは、連続する２回の属性値遷移を考
慮しているから、１１回目の検索を予測するには、１０
回目の検索結果に着目して、１０回目から１１回目とい
う遷移を考える。図３の属性値シーケンスによれば、１
０回目の検索における属性値はＡ1である。従って、属
性値Ａ1からの属性値遷移確率を調べればよい。Ａ1から
の遷移確率が最も高い属性値はＡ2であるから（遷移確
率３／９）、属性Ａに関する求めるべき予測属性値（＝
Ａg）はＡ2となる。その他の属性Ｂ，Ｃ，…についても
それぞれ同様に、予測属性値Ｂg，Ｃg，…を求めること
ができる。また、連続する３回、あるいは３回以上の属
性値遷移を考慮する場合も、同様にして予測が可能であ
る。
慮しているから、１１回目の検索を予測するには、１０
回目の検索結果に着目して、１０回目から１１回目とい
う遷移を考える。図３の属性値シーケンスによれば、１
０回目の検索における属性値はＡ1である。従って、属
性値Ａ1からの属性値遷移確率を調べればよい。Ａ1から
の遷移確率が最も高い属性値はＡ2であるから（遷移確
率３／９）、属性Ａに関する求めるべき予測属性値（＝
Ａg）はＡ2となる。その他の属性Ｂ，Ｃ，…についても
それぞれ同様に、予測属性値Ｂg，Ｃg，…を求めること
ができる。また、連続する３回、あるいは３回以上の属
性値遷移を考慮する場合も、同様にして予測が可能であ
る。
【００１６】このようにして求めたＡg，Ｂg，Ｃg…を
もつ情報を利用者に提示すればよい。即ち、属性値予測
部１０４では、インデクステーブル１０５を参照して、
これら予測属性値Ａg，Ｂg，Ｃg…をもつ曲のＩＤを探
し出し、それを提示曲ＩＤとしてサーバ制御部１０２に
送る。サーバ制御部１０２は、曲名データベース１０６
を参照して、提示曲の曲名、アーティスト名等を調べ、
端末１０１に提示曲一覧を表示する。そして、利用者が
所望の曲名を指定すれば、サーバ制御部１０２は、コン
テンツデータベース１０７を参照して、曲の内容等を端
末１０１に送る。
もつ情報を利用者に提示すればよい。即ち、属性値予測
部１０４では、インデクステーブル１０５を参照して、
これら予測属性値Ａg，Ｂg，Ｃg…をもつ曲のＩＤを探
し出し、それを提示曲ＩＤとしてサーバ制御部１０２に
送る。サーバ制御部１０２は、曲名データベース１０６
を参照して、提示曲の曲名、アーティスト名等を調べ、
端末１０１に提示曲一覧を表示する。そして、利用者が
所望の曲名を指定すれば、サーバ制御部１０２は、コン
テンツデータベース１０７を参照して、曲の内容等を端
末１０１に送る。
【００１７】
【発明の効果】以上のように、本発明は、利用者の検索
履歴を、情報に対する単なるアクセス回数としてではな
く、連続性のある履歴シーケンスとして活用し、利用者
が欲しいと予想される情報をあらかじめシステム側で予
測して利用者に提示し、利用者の検索を支援するもので
ある。
履歴を、情報に対する単なるアクセス回数としてではな
く、連続性のある履歴シーケンスとして活用し、利用者
が欲しいと予想される情報をあらかじめシステム側で予
測して利用者に提示し、利用者の検索を支援するもので
ある。
【００１８】本発明では、前回までの検索履歴をもと
に、次にアクセスされると予想される情報がシステム側
から提示されるため、利用者は、深い階層構造や複雑な
リンクをたどるという面倒な操作や、あるいは、検索用
のキーワードを入力するという操作なしで、欲しい情報
を入手することができる。
に、次にアクセスされると予想される情報がシステム側
から提示されるため、利用者は、深い階層構造や複雑な
リンクをたどるという面倒な操作や、あるいは、検索用
のキーワードを入力するという操作なしで、欲しい情報
を入手することができる。
【００１９】しかも、本発明は、利用者の検索履歴を、
情報そのものに対する単なるアクセス回数としてではな
く、情報がもつ属性に着目して連続性をもった属性値シ
ーケンスとして活用することにより、その時々で変化す
る利用者の好みに合わせて提示する情報も変化させるこ
とが可能である。そのため、情報そのものに対する単な
るアクセス回数として予測を行う従来の方法に比べて、
利用者の満足度を向上させることができる。
情報そのものに対する単なるアクセス回数としてではな
く、情報がもつ属性に着目して連続性をもった属性値シ
ーケンスとして活用することにより、その時々で変化す
る利用者の好みに合わせて提示する情報も変化させるこ
とが可能である。そのため、情報そのものに対する単な
るアクセス回数として予測を行う従来の方法に比べて、
利用者の満足度を向上させることができる。
【図１】音楽情報の提供を題材にした本発明の一実施例
を示す構成図である。
を示す構成図である。
【図２】属性値予測部の処理フロー例を示す図である。
【図３】利用者の検索履歴における属性値シーケンスの
一例である。
一例である。
１０１ 端末 １０２ サーバ制御部 １０３ ログファイル １０４ 属性値予測部 １０５ インデクステーブル １０６ 曲名データベース １０７ コンテンツデータベース
Claims (2)
- 【請求項１】 利用者がデータベースにアクセスして所
望の情報を取り出す際に、次の検索でアクセスすると予
想される情報を提示する検索支援方法であって、 利用者が過去にデータベースにアクセスした情報の履歴
を記憶しておき、利用者の検索履歴における連続する複
数回の属性値遷移に関して、各情報の属性値から次に選
択された情報の属性値への各属性毎の考え得る全ての遷
移に対しての属性値遷移確率を計算し、該属性値遷移確
率の中で、最も高い値である属性値間遷移に相当する情
報を利用者に提示することを特徴とする検索支援方法。 - 【請求項２】 利用者がデータベースにアクセスして所
望の情報を取り出す際に、次の検索でアクセスすると予
想される情報を提示する検索支援装置であって、 利用者が過去にデータベースにアクセスした情報の履歴
を記憶する履歴記憶手段と、データベースに蓄積されて
いる情報が持つ属性情報を管理する属性情報管理手段
と、前記履歴記憶手段と前記属性情報管理手段とを用い
て、利用者の検索履歴における連続する複数回の属性値
遷移に関して、各属性毎の考え得る全ての遷移に対する
属性値遷移確率を計算する遷移確率計算手段とを備える
ことを特徴とする検索支援装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04873596A JP3212506B2 (ja) | 1996-03-06 | 1996-03-06 | 検索支援方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04873596A JP3212506B2 (ja) | 1996-03-06 | 1996-03-06 | 検索支援方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09245042A true JPH09245042A (ja) | 1997-09-19 |
| JP3212506B2 JP3212506B2 (ja) | 2001-09-25 |
Family
ID=12811552
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04873596A Expired - Lifetime JP3212506B2 (ja) | 1996-03-06 | 1996-03-06 | 検索支援方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3212506B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001209660A (ja) * | 1999-11-16 | 2001-08-03 | Megafusion Corp | コンテンツ検索・推奨システム |
| JP2002342380A (ja) * | 2001-05-17 | 2002-11-29 | Takumi:Kk | 選択履歴管理情報、選択履歴情報、情報記憶媒体、及びユーザーインターフェース補助システム |
| KR100734134B1 (ko) * | 1999-12-30 | 2007-06-29 | 주식회사 케이티 | 회선분배장치의 로그 데이터 집중화 방법 및 이를 위한 시스템 |
| JP2008299685A (ja) * | 2007-06-01 | 2008-12-11 | Hitachi Ltd | 事前検索処理装置 |
| US8069177B2 (en) | 2005-02-18 | 2011-11-29 | Pioneer Corporation | Information selecting method, information selecting device and so on |
-
1996
- 1996-03-06 JP JP04873596A patent/JP3212506B2/ja not_active Expired - Lifetime
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