JPH10124525A - Retrieving device - Google Patents

Retrieving device

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JPH10124525A
JPH10124525A JP28105196A JP28105196A JPH10124525A JP H10124525 A JPH10124525 A JP H10124525A JP 28105196 A JP28105196 A JP 28105196A JP 28105196 A JP28105196 A JP 28105196A JP H10124525 A JPH10124525 A JP H10124525A
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JP
Japan
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document data
search
keyword
document
unit
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP28105196A
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Japanese (ja)
Inventor
Hiroyoshi Nomura
博義 野村
Original Assignee
Matsushita Electric Ind Co Ltd
松下電器産業株式会社
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Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Ind Co Ltd, 松下電器産業株式会社 filed Critical Matsushita Electric Ind Co Ltd
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Publication of JPH10124525A publication Critical patent/JPH10124525A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a more flexible and efficient retrieving device with which the concept of similarity in similarity retrieval is shown easy to comprehend, the attributes of retrieval conditions are flexibly changed and expanded, the periodicity or the like of a retrieval process is detected and auseless retrieval procedures are excluded.
SOLUTION: Stored document data in a data base(DB) part 1 are designated by a document data designating part 4, and an additional keyword is detected by a retrieving person designating document keyword detecting part 6. A similarity retrieval keyword determining part 7 generates this detected keyword, the similarity retrieval keyword of a retrieval history managing part 8 and keyword for similarity retrieval from the history of retrieval, a similar document data retrieval part 10 calculates the degree of matching with document data, a similar document data display position calculating part 12 calculates the display position of document data from this degree of matching, and these data are displayed on a document data display part 3. When the retrieval is repetition having periodicity, a fractal dimension is calculated from the history of retrieved document numbers, periodicity is discriminated and retrieval attributes and conditions are dynamically changed.
COPYRIGHT: (C)1998,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、データベースシステムなどの検索装置に関する。 The present invention relates to relates to retrieval devices, such as a database system.

【0002】 [0002]

【従来の技術】データベース内の情報を、検索者に簡単かつ柔軟に検索させる技術のひとつとして類似検索がある。 The information in the Background of the Invention database, there is a similarity search as one of technique for searching easily and flexibly to the searcher.

【0003】今、データベース内にAという文書データがあるとする。 [0003] Now, it is assumed that there is a document data that A in the database. 類似検索では、文書Aに類似した文書A'を自動的に検索し、検索者にその結果を返す。 In similarity search, automatically searches the documents A 'which is similar to document A, and returns the result to the searcher. 本願発明では、ここでの文書Aのような類似検索の対象となるデータを「対象文書」と呼ぶ。 In the present invention, the subject to data similarity search, such as the document A here called the "target document". ここでの文書データとは、テキスト、画像、音声、動画などのさまざまな種類の情報を意味する。 The document data here means text, images, audio, various types of information such as video.

【0004】基本的な類似検索では、検索システムは対象文書に付加されているキーワードを抽出し、そのキーワードに基づいてデータベースを検索する。 [0004] In a basic similarity search, the search system extracts the keywords that are appended to the target document, searches the database based on that keyword. そして、同じキーワードを持っている文書を取り出し、検索者に提示する。 Then, the document that have the same keyword is removed and presented to the searcher.

【0005】しかし、一般に、対象文書と同じキーワードを持っている文書のみをデータベースから検索すると、検索結果が絞られ過ぎるので、対象文書に付加されているキーワードに類似したキーワードを持っている文書にまで検索対象を拡げて柔軟な検索をすることが多い。 However, in general, searching only documents that have the same keywords as the target document from the database, the search because the result is too narrowed, the document that have similar keywords to the keyword added to the target document until it is often a flexible search by expanding your search.

【0006】 [0006]

【発明が解決しようとする課題】類似検索における「類似」の概念や定義は、対象とするデータや検索システムに応じてさまざまに異なる。 Concepts and definitions of "similar" in similarity searching INVENTION SUMMARY is] are different in different depending on the data and retrieval system of interest. しかし、「類似」の定義を検索者にわかりやすく示すシステムは少なく、また、定義を示していてもわかりにくい場合もある。 However, the system shown easy to understand the definition of "similar" to the searcher is small, and also, in some cases confusing even shows the definition. これらの理由のため、検索者は必ずしも適当な対象文書を選ぶことができず、適切な検索結果が得られないという課題があった。 For these reasons, searcher can not always choose the appropriate target document, the appropriate search results there is a problem that can not be obtained.

【0007】この課題を解決するために、本発明の第一の目的は、類似検索された文書を、その類似度に応じて優先づけを行なって表示画面上に示すことにより、対象となっている具体的な事例を用いて類似の概念を検索者に理解させるとともに、この類似度に基づく表示および表示文書データから検索情報に近い文書を指定させることにより、検索者が検索行為を対話的に進めることができる検索装置を提供することにある。 [0007] In order to solve this problem, a first object of the present invention, the similarity search documents, by showing on a display screen by performing prioritization in accordance with the degree of similarity, is the subject together to understand the searcher similar concepts using specific examples which are, by specifying the close document to the search information from the display and the display document data based on the similarity, searcher interactively search action and to provide a retrieval device may be advanced. また本発明の第二の目的は、検索プロセスにおけるその対話の過程を検索履歴として管理し、その周期性などをフラクタル次元により把握することで、類似検索の検索処理が繰り返しになるような無駄な検索手順を排除し、過去の検索履歴にはない新選択候補を提示する事により、より柔軟で効率のよい検索装置を提供することを目的とする。 The second object of the present invention is to manage a process of dialogue in the search process as the search history, its periodicity, etc. Knowing the fractal dimension, the search process of the similarity search is a useless as Again the search procedure eliminates, by presenting a new selection candidates not in the past search history, and to provide a more flexible and efficient retrieval device.

【0008】 [0008]

【課題を解決するための手段】上記第1の目的を達成するために本発明の検索装置は、複数の文書データと前記文書データに付加されたキーワードを蓄積しているデータベース部と、前記データベースに蓄積された文書を指定する文書データ指定部と、前記指定された文書データに付加されているキーワードを前記データベースから検索する検索者指定文書キーワード検出部と、類似検索のための検索キーワードと検索結果を蓄積する検索履歴管理部と、前記検索者指定文書キーワード検出部で得られたキーワードと前記検索履歴管理部に蓄えられている履歴情報から類似検索のためのキーワードを生成する類似検索キーワード決定部と、前記データベース中の文書データそれぞれについて、前記類似検索キーワード決定部により生成された Search device of the invention in order to achieve the first object, according order to achieve the above, a database unit that accumulates the added keyword in the document data and a plurality of document data, said database Search and document data designating unit for designating the stored document, and searcher designated document keyword detection unit for the keywords that are appended to the document data to which the designated search from the database, the search keyword for similarity search in a retrieval history management unit for storing the results, similarity search keyword decision to generate keywords for similarity search from the searcher designated document keyword history information and keyword obtained by the detector are stored in the search history management unit and parts, the document data respectively for in the database, which is generated by the similarity search keyword determining unit 索キーワードとの適合度を求める類似文書データ検索部と、前記文書データの適合度から文書データの表示属性量を計算する類似文書データ表示属性量計算部と、前記類似文書データ表示属性量計算部の計算結果に基づいて前記データベース中の文書データを一覧表示する文書データ表示部を備える。 A similar document data retrieval unit for determining the fitness of a search keyword, a similar document data display attribute value calculator for calculating the display attributes of the document data from the relevance of the document data, the similar document data display attribute value calculator comprising a document data display unit for displaying a list of document data in said database based on the calculation result.

【0009】かかる構成により、類似検索された文書を、その類似度に応じて優先づけを行なって表示画面上に表示することができ、この類似度に基づく表示および表示文書データから検索情報に近い文書を指定させることにより、検索者が検索行為を対話的に進めることができる。 [0009] With this configuration, the near similarity retrieved document, its performs a prioritization according to the similarity can be displayed on the display screen, the search information from the display and the display document data based on the similarity by specifying the document searcher can proceed interactively search behavior.

【0010】また上記第2の目的を達成するために本発明の検索装置は、複数の文書データと前記文書データに付加されたキーワードを蓄積しているデータベース部と、前記データベースに蓄積された文書を指定する文書データ指定部と、前記指定された文書データに付加されているキーワードを前記データベースから検索する検索者指定文書キーワード検出部と、前記指定された文書データに付けられている番号と類似検索のための検索キーワードと検索結果を蓄積する検索履歴管理部と、前記検索履歴管理部に記憶されている前記指定された文書データ番号と検索キーワードの時系列的な履歴情報からフラクタル次元を計算するフラクタル次元計算部と、前記検索者指定文書キーワード検出部で得られたキーワードと前記検索履歴管理部 [0010] The second search unit of the present invention to achieve the purpose of a database unit that accumulates the added keyword in the document data and a plurality of document data, stored documents in the database and document data specifying unit that specifies, said keywords that are appended to the specified document data retrieval from the database searcher designated document keyword detection unit, a number assigned to the document data to which the designated similar a retrieval history management unit for storing a search keyword and search results for the search, calculates the fractal dimension from chronological history information of the retrieval history management section and the specified document data number stored in the search keyword fractal dimension calculation unit and the searcher designated document keyword keyword obtained by the detecting unit and the retrieval history management unit for 蓄えられている履歴情報と前記フラクタル次元計算部の計算結果から類似検索のためのキーワードを生成する類似検索キーワード決定部と、前記データベース中の文書データそれぞれについて、前記類似検索キーワード決定部により生成された検索キーワードとの適合度を求める類似文書データ検索部と、前記文書データの適合度から文書データの表示属性量を計算する類似文書データ表示属性量計算部と、前記類似文書データ表示属性量計算部の計算結果に基づいて前記データベース中の文書データを表示する類似文書データ表示部とを備える。 A similarity search keyword determining unit that generates a keyword for the calculation result of the similarity search stored its dependent history information and the fractal dimension calculation unit, the document data respectively for in the database, generated by the similarity search keyword determining unit a similar document data retrieval unit for determining the goodness of fit between the search keywords, and similar document data display attribute value calculator for calculating the display attributes of the document data from the relevance of the document data, the similar document data display attribute value computing based on the part of the calculation result and a similar document data display unit for displaying the document data in said database.

【0011】かかる構成により、検索履歴から検索処理の周期性を把握でき、周期的な繰り返しである場合に類似検索の条件緩和する属性を別の属性に変更する処理ができる。 [0011] With this configuration, it is possible to grasp the periodicity of the search processing from the search history, it is the process of changing the attribute of restructured similar search when a periodic repetition to another attribute.

【0012】また上記第2の目的を達成するために本発明の検索装置は、複数の文書データと前記文書データに付加されたキーワードを記憶しているデータベース部と、前記データベースに蓄積された文書を指定する文書データ指定部と、前記指定された文書データに付加されているキーワードを前記データベースから検索する検索者指定文書キーワード検出部と、前記指定された文書データに付けられている番号と類似検索のための検索キーワードと検索結果を蓄積する検索履歴管理部と、前記検索履歴管理部に記憶されている前記指定された文書データ番号と検索キーワードの時系列的な履歴情報からフラクタル次元を計算するフラクタル次元計算部と、前記検索者指定文書キーワード検出部で得られたキーワードと前記検索履歴管理部 [0012] The second search unit of the present invention to achieve the purpose of a database unit for storing the added keyword in the document data and a plurality of document data, stored documents in the database and document data specifying unit that specifies, said keywords that are appended to the specified document data retrieval from the database searcher designated document keyword detection unit, a number assigned to the document data to which the designated similar a retrieval history management unit for storing a search keyword and search results for the search, calculates the fractal dimension from chronological history information of the retrieval history management section and the specified document data number stored in the search keyword fractal dimension calculation unit and the searcher designated document keyword keyword obtained by the detecting unit and the retrieval history management unit for 蓄えられている履歴情報と前記フラクタル次元計算部の計算結果からファジィ集合を用いた類似検索のためのキーワードを生成する類似検索キーワード決定部と、前記類似検索キーワード決定部で生成されるキーワードに用いられている前記ファジィ集合を定義するためのメンバシップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶部と、前記データベース中の文書データそれぞれについて、前記メンバシップ関数記憶部に格納されているメンバシップ関数の定義を基に前記類似検索キーワード決定部により生成されたキーワードとの適合度を求める類似文書データ検索部と、前記文書データの適合度から文書データの表示属性量を計算する類似文書データ表示属性量計算部と、前記類似文書データ表示属性量計算部の計算結果に基づいて前記デー A similarity search keyword determining unit that generates a keyword for a similar search using fuzzy sets from the calculation results of the history information stored and the fractal dimension calculation unit, using the keyword generated by the similarity search keyword determining unit and membership function storage unit that stores the membership functions for defining the fuzzy set being, for each document data in said database, the definition of the membership functions stored in the membership function storage unit a similar document data retrieval unit for determining the fitness of the generated keyword by the similarity search keyword determining unit based on the amount of similar document data display attribute calculating the display attributes of the document data from the relevance of the document data calculator If, on the basis of the said similar document data display attribute value calculator calculation results Day ベース中の文書データを一覧表示する類似文書データ表示部とを備える。 And a similar document data display section for displaying a list of document data in the base.

【0013】かかる構成により、類似検索の条件緩和を対話的に進めながらより柔軟に行なうことができる。 [0013] With this configuration, it is possible to perform more flexible while advancing the restructured similar search interactively. また検索履歴から検索処理の周期性を把握でき、周期的な繰り返しである場合に類似検索の条件緩和する属性を別の属性に動的に変更する処理ができる。 The search history from insight the periodicity of the search process, it is a process of dynamically changing the attribute another attribute that restructured similar search when a periodic repetition.

【0014】 [0014]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態について、図1から図5を用いて説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to FIGS.

【0015】図1は、本発明の実施形態における検索装置の構成図を示すものである。 [0015] Figure 1 shows a block diagram of a search apparatus in an embodiment of the present invention. 図1において、1はテキスト、画像、音声、動画などさまざまな種類のデータ(ここではこれらを文書データと呼ぶ)とそれに付加された属性値であるキーワードを記憶しているデータベース、2はデータベース1に記憶されている文書データに対して、更新、削除、検索等に関する基本的なデータ処理を行うデータベース管理システム、3は検索結果などの文書データの表示を行う文書データ表示部、4は文書データを表示し、検索に関する検索者の入力を取り込む入力装置であって、本実施形態では指やペンなどのポインティングデバイスによる入力を受け付けるタッチパネル装置、5はタッチパネル装置4による検索者の入力から検索者の指定した文書を判断し、特定する検索者指定文書検出部、6は検索者指定文書検出部5により検 In Figure 1, the database 1 is text, image, audio, and stores the keyword is (These are referred to as document data in this case) and additional attribute value to it moving various types of data such as, 2 database 1 the document data stored in, update, delete, basic data processing database management system that performs for the search and the like, 3 document data display unit for displaying the document data such as search results, the document data 4 displays, an input device for capturing a searcher's input regarding search, in the present embodiment a touch panel device that receives an input by a pointing device such as a finger or a pen, 5 searchers from the searcher's input through the touch panel unit 4 test to determine the specified document, searcher designated document detecting unit for specifying, 6 by searcher designated document detecting section 5 された文書に付加されているキーワードを検索し、特定する検索者指定文書キーワード検索部であって、データベース管理システム2に対して検索者指定文書のキーワードの検索要求を出すことにより検索し、特定する。 By searching a keyword added to the document, a searcher designated document keyword searching unit for identifying, searching by issuing a keyword search request of the searcher designated document to the database management system 2, the specific to. 7は検索者指定文書キーワード検索部6で求めたキーワードから類似検索をするための検索キーワードを決定する類似検索キーワード決定部、8は類似検索キーワード決定部7のキーワード決定に用いる検索履歴を記憶管理している検索履歴管理部、9は検索履歴管理部8中に記憶された検索履歴に対してフラクタル次元を計算するフラクタル次元計算部、10は類似検索キーワード決定部7で決定されたキーワードに基づきファジィ検索を行う類似文書データ検索部、11は類似文書データ検索部10での検索に用いるファジィ集合を定義するメンバシップ関数を記憶しているメンバシップ関数記憶部、12は類似文書データ検索部10により検索された文書データと検索キーワードに対する適合度から、検索された文書データの表示位置 7 similarity search keyword determining unit that determines a search keyword for the similarity search keywords obtained in searcher designated document keyword search part 6, 8 stores and manages search history for use in the keyword determining similarity search keyword determining unit 7 Search history management unit that, 9 fractal dimension calculation unit for calculating a fractal dimension to the search history stored in the search history management unit 8, 10 is based on the keywords determined by the similarity search keyword determining unit 7 similar document data retrieval unit that performs fuzzy search, 11 membership function storage unit that stores the membership function defining a fuzzy set is used to search for similar document data retrieval unit 10, 12 is similar document data retrieval unit 10 from fit to the searched document data and the search keywords, the retrieved display position of the document data 計算する類似文書データ表示位置計算部である。 Is a similar document data display position calculating unit for calculating for. 13は類似文書データ表示位置計算部12で計算した表示位置に基づいて表示画面上に文書データを文書データ表示部3に表示させる類似文書データ表示制御部である。 13 is a similar document data display control unit for displaying the document data on a display screen based on the display position calculated in the similar document data display position calculating unit 12 to the document data display section 3.

【0016】なお、タッチパネル装置4と文書データ表示部3は一体型のタッチパネル付きディスプレイとすることが好ましい。 [0016] The touch panel unit 4 and the document data display unit 3 is preferably an integrated touch panel display.

【0017】以上のように構成された検索装置の実施形態における動作の概要を、図2のフローチャートに基づいて説明する。 [0017] The outline of the operation in the embodiment of an arrangement search apparatus as described above will be described with reference to the flowchart of FIG. 本実施形態は、検索者に対話的な類似検索を繰り返し行わせることにより、満足する文書データを得るものである。 This embodiment, by repeatedly performing the interactive similarity search to the searcher, and obtains document data satisfying.

【0018】まず、ステップ1で、データベース1中の文書データの一覧表示を行う。 [0018] First, in step 1, displays a list of document data in the database 1. 具体的には、文書データ一覧表示部3がデータベース管理システム2に全データの検索要求を行う。 Specifically, performing a search request for all data in the database management system 2 is document data list display unit 3. データベース管理部システム2は、 The database management unit system 2,
SQL(Structured Query Language)などを用いる通常のDBMS(Data Base Management System)であり、検索要求を解釈してデータベース1を検索し、検索結果を文書データ一覧表示部3に出力する。 An SQL (Structured Query Language) normal DBMS the like (Data Base Management System), searches the database 1 interprets the search request, and outputs the search result to the document data list display unit 3. 文書データ一覧表示部3は、検索された一覧表示用のデータをタッチパネル付きディスプレイ4に出力し、検索者にデータの一覧表示を行う。 Document data list display unit 3, and outputs the data for the retrieved list to display with touch panel 4, displays a list of data to the searcher. 図3にタッチパネル付きディスプレイ4での一覧表示の例を示す。 An example of a list display on the display with touch panel 4 in Figure 3. この例では文書データを画像データとして一覧表示した例である。 It is an example of listing the document data as image data in this example. 図3において、文書A,Bなどは、データベース1にあるテキストデータ、 3, the document A, etc. B, text data in the database 1,
イメージデータなどの画像データである。 Is the image data such as image data. 全ての文書データには、”データ番号”、”作成日時”、”データ種別”などの属性に対し属性値(キーワード)が付加されている。 All document data, "data number", "creation date", the attribute values ​​for attributes such as "data type" (keyword) is added.

【0019】文書一覧表示における表示の方法として、 [0019] As a method of display in the document list display,
データベース1中の全ての文書データをランダムに画面中に表示する他、属性に沿って表示属性量に重みづけして表示する例がある。 Addition to display all document data in the database 1 randomly in the screen, there is an example of displaying weighted display attribute amount along the attribute. 例えば優先的に表示する文書選択の基準としては検索履歴からアクセス頻度の高い文書データを優先する。 For example priority higher document data access frequency from the search history as a reference document selection that preferentially displayed. 他の例としては過去のアクセス時の新しい文書データを優先する。 As another example priority is given to the new document data at the time of the last access. それら優先順位の高い文書データの表示属性量を高く設定する。 The display attributes of their high priority document data is set high. 次に表示属性量の例の1つとしては、表示位置があり、文書データの表示位置の量が高い文書ほど、文書データ表示部において対象文書の近くに表示されるように配置する。 Next, as the one of example of a display attribute amount, there is the display position, as the amount is higher document display position of the document data are arranged so as to be displayed near the object document in the document data display unit. また、表示属性量の他の例としては、表示文書の重なり深度があり、文書データの表示重なり量が高い文書ほど、文書データ表示部において複数文書データが重なり表示される場合には上層に表示される。 As another example of the display attributes amount, there is an overlap depth of the displayed document, the more the display overlap higher amounts document of the document data, displayed on the upper layer when multiple document data is displayed overlapping in the document data display unit It is. また、表示属性量の他の例としては、表示明度があり、文書データの表示明度の量が高い文書ほど、文書データ表示部において明度が高く表示される。 As another example of the display attributes amount, there are displayed brightness, higher amounts document display brightness of the document data, the lightness is displayed higher in the document data display unit. また、表示属性量の他の例としては、表示大きさがあり、文書データの表示大きさの量が高い文書ほど、文書データ表示部において大きく表示される。 As another example of the display attributes amount, there are size display, the amount of the display size of the document data higher document, is displayed larger in the document data display unit. 図3は表示属性量として、表示位置および表示深度を選んだ場合の検索結果出力画面例である。 Figure 3 is a display attribute weight, the search result output screen example when choosing a display position and the display depth. この例では文書A Document A in this example
が最も適合度が高く、中心かつ最上面に表示されている。 There best fit high degree of central and is displayed on top. この後例えば検索者は、文書Aを指定して文書Aに付されている属性から類似検索を展開することができる。 Thereafter example searcher can deploy similarity search from attributes are assigned to the document A by specifying the document A.

【0020】なお文書データ一覧表示の他の例としては、文書データに付されている属性を指定してそのリストを表示させることができる。 [0020] It should be noted that as another example of the document data list display, it is possible to display the list to specify the attributes that are attached to the document data. 例えば文書データのタイトル、作者名、作成日時などである。 For example, the document data title, author's name, is such as the creation date and time. さらに図3に示した画像データ形式の一覧表示に併せて、その画像データの属性を表示させることができる。 Further in accordance with the list of the image data format shown in FIG. 3, it is possible to display the attributes of the image data. 例えば画像データの隣にそのタイトル、作者名などを併せて表示する。 For example, the title next to the image data, together, such as author name to display.

【0021】ステップ2では、検索者から対象文書の指定のための入力を受け付ける。 [0021] In step 2, it accepts an input for the designation of the target document from the search party. 本実施形態では、文書データ指定部としてタッチパネル付きディスプレイ4を用いている。 In the present embodiment uses the touch panel display 4 as document data specifying unit. 検索者は、対象文書を指やペンなどで直接指定する事が可能である。 Searcher, the target document it is possible to specify directly with a finger or a pen. 図3では太枠で示されている文書Aが指定された場合を挙げている。 Document A shown in bold frame in FIG. 3 cites if specified.

【0022】検索者指定文書検出部5は、検索者が指やペンなどで指定したディスプレイ上の座標位置から、どの文書を検索者が指定したかを計算し、その文書のデータ番号を検索者指定文書キーワード検索部6に対して出力する。 [0022] The searcher specified document detection unit 5, searcher from the coordinate position on the display that you specify, such as a finger or pen, and calculate how you specify which documents searcher, searcher the data number of the document and outputs it to the specified document keyword search section 6.

【0023】ステップ3では、検索者指定文書検出部5 [0023] In step 3, the searcher specified document detection unit 5
が求めたデータ番号に基づいて検索者指定文書キーワード検索部6が、データベース管理システム2をアクセスし、検索者が指定した文書についている属性値(キーワード)を全て求める。 Searcher designated document keyword searching section 6 based on the data number required to access the database management system 2, obtains all the attribute values ​​attached to the document searcher specifies (keyword).

【0024】ステップ4では、類似検索キーワード決定部7により、類似検索のための検索キーワードを決定する。 [0024] In step 4, the similarity search keyword determination unit 7 determines a search keyword for the similarity search. 類似検索では、対象文書の持つ属性値と、全く同じ属性値を持つ文書を検索するだけでは検索が限定され過ぎ、検索者の希望する検索結果が得られない。 In the similarity search, and attribute values ​​possessed by the target document, too is only a limited search to find documents that have exactly the same attribute value, the search results can not be obtained desired by the searcher. したがって、検索のための属性値(キーワード)に対して条件の緩和を行い、類似した文書を検索する。 Therefore, perform relaxation of conditions for the attribute value for the search (keyword), to search for similar documents. 検索キーワードの緩和として、ここでは検索履歴に基づく方法を用いる。 As relaxation of the search keyword, it is used here based methods search history. 例えば、各文書データに、”日時”,”データ種類”の属性に対して、それぞれ属性値が付加されているとする。 For example, each document data, "date", for the attribute of "data type", respectively, and attribute values ​​are added. 初めての検索では、ランダムに属性を選択し、 In the first search, select an attribute to the random,
その属性を緩和する。 To mitigate its attributes. 例えば、対象文書の"日時"が"1 For example, the target document "date and time" is "1
月3日","文書種類"が"はがき"のとき、"日時"の項目を緩和して、検索キーワードは、"日時"が"12月下旬〜1月中旬"、"文書種類"が"はがき"となる。ここでの" Month 3 days "," ", the" document type "is" postcard "to mitigate the items, the search keyword," date and time date and time "is" late December - mid-January "," document type "is" postcard becomes ". here the"
下旬"、"中旬"などは、ファジィ集合によって表現されており、具体的にはメンバシップ関数記憶部11により管理されているメンバシップ関数のラベルである。 Late "," mid ", etc., are expressed by a fuzzy set, specifically a label membership functions that are managed by the membership function storage unit 11.

【0025】類似検索キーワード決定部7は、この時の対象文書の番号と、検索キーワードおよび類似検索結果を検索履歴管理部8に記憶させる。 The similarity search keyword determining unit 7, the number of a document at this time, and stores the search terms and similar search results to the search history management unit 8.

【0026】なお、後述のステップ5により、この類似検索キーワードを用いて検索した文書データの番号も検索履歴管理部8は記憶する。 [0026] Incidentally, in step 5 below, even number of the document data retrieval history management unit 8 of a search using the similarity search keyword is stored. この動作は類似文書データ検索部10によって行われる。 This operation is performed by the similar document data retrieval unit 10.

【0027】次に、2回目の検索で、また同じ対象文書を選んだ場合、もしくは、前回の検索で出力された文書を選んだ場合、類似検索キーワード決定部7では、検索履歴管理部8の情報を参照し、同じ属性を緩和の対象とせず、異なる属性に対して緩和を行う。 [0027] Next, when in the second search, also chose the same target document, or, if you choose a document that has been output in the previous search, the similarity search keyword determining section 7, of the search history management unit 8 Referring to information, without the same attributes as the target of alleviation, performing relaxation for different attributes.

【0028】このように、類似検索キーワード7は、対象文書、検索キーワード、検索結果の履歴を検索履歴管理部8により管理し、同じ対象文書に基づく類似検索が連続した場合や、対象文書から検索された文書をさらに対象文書として類似検索を行う場合などを検出し、その場合には、前回と異なる属性(検索キーワード)を緩和することにより、効果的な類似検索を行なう。 [0028] Search In this way, the similarity search keyword 7, the target document, search keyword, the search results of the history and management by the search history management unit 8, and if the similarity search has been continuously based on the same subject document, the target document is a document was further detect a case of performing a similarity search as target document, in this case, by relaxing the previous and different attributes (search keyword), for effective similarity search. これにより、同じ内容の類似検索が繰り返されることなく、常に新たな検索結果を検索者に提示し続けることができる。 Thus, without the similarity search of the same content is repeated, always it can continue to present a new search result to the searcher.

【0029】ここで、対話的に類似検索を繰り返す中で、検索者の指定する対象文書が意図的にずっと同じである場合や、データに付加されている属性値が特殊な場合などは、上記したような構成を用いても、同じ検索結果が連続することはなくても、周期的に同じ検索結果が現れることはあり、新たな検索結果が検索者に提示されない状況が発生し得る。 [0029] Here, in repeating a dialogue similar search, and when the target document specified by the searcher is intentionally much the same, if the attribute values ​​that are added to the data is special, etc., the above-mentioned be used with the described arrangement, if not the same results be continuous, provided that periodically same search result appears, a situation where a new search results are not presented to the searcher may occur. この状態を防ぐために、フラクタル次元計算部9を用いる。 To prevent this condition, use of fractal dimension calculation unit 9. フラクタル次元とは、対象システムの挙動の自己相似性や複雑さを定量的に表す指標であり、この値によりシステムが周期的な挙動を行っているのか、あるいは周期性の低い動作を行っているのかを知ることができる。 The fractal dimension, an index quantitatively indicating the self-similarity and complexity of the behavior of the target system, the system This value is performed from either or periodicity low operation is performed periodic behavior it is possible to know. フラクタル次元計算部9では、 In the fractal dimension calculation unit 9,
以下の2つのフラクタル次元を計算する。 It calculates the following two fractal dimension.

【0030】第1のフラクタル次元は、対象文書の文書番号に対するフラクタル次元である。 The first fractal dimension is a fractal dimension for the document number of a document. 1回の検索毎に検索履歴管理部8には、対象文書の文書番号が付加される。 The one search per search history managing unit 8, the document number of a document is added. この番号を時系列データとしてフラクタル次元を計算する。 Calculating the fractal dimension of this number as the time-series data. フラクタル次元を求める方法は、学会等でいくつか提案されている。 Method of determining the fractal dimension, have been proposed in the academic meetings. ここではその中のひとつの方法を示す。 In this show one of the methods in it. (T.Higuchi : Physica D, Vol.31, pp.277-283, (T.Higuchi: Physica D, Vol.31, pp.277-283,
1988 参照) 時系列データをx(1),...,x(N)と表したとき、その時系列データの長さLm(k)を数式1のように定義する。 1988.) time-series data x (1), ..., when expressed as x (N), defining the length of the time series data Lm (k) to as Equation 1.

【0031】 [0031]

【数1】 [Number 1]

【0032】ただし、mは初期時刻、kはサンプル間隔、 [0032] However, m is the initial time, k is the sample interval,
Tは(Nm)/kを越えない整数である。 T is an integer that does not exceed the (Nm) / k. この数式1によって求められたLm(k)のmに関する平均値L(k)が、以下の数式2の関係になるとき、Dがフラクタル次元となる。 Mean values ​​for m in this formula were determined by 1 Lm (k) L (k) is, when a relation of Equation 2 below, D is the fractal dimension.

【0033】 [0033]

【数2】 logL(k)=−Dlogk+定数 したがって、数式1によって求められたL(k)の値から、 [Number 2] logL (k) = - Dlogk + constant Thus, from the values ​​of L obtained by the equation 1 (k),
logL(k)を計算し、logL(k)とlogkの関係を最小自乗法で直線近似し、その直線の傾きを求めることで、フラクタル次元の値を求めることが出来る。 Calculate the logL (k), and linear approximation by the method of least squares logk relationship between logL (k), by obtaining the slope of the straight line, it is possible to determine the value of the fractal dimension. このフラクタル次元では、時系列データの挙動が周期的な場合は、次元値D In the case the behavior of the time series data is periodic this fractal dimension, the dimension value D
が1に近づき、最大限に乱雑な場合は2に近づく。 There approaches 1, when maximally messy approaches 2.

【0034】第2のフラクタル次元は、検索キーワードに関するフラクタル次元である。 [0034] The second of the fractal dimension is a fractal dimension for the search keyword. 検索履歴管理部8では、各属性に数値を対応づけている。 The search history management unit 8, in association with which a number to each attribute. 例えば、”日時” For example, "date and time"
=0,”文書種類”=1というように対応づける。 = 0, associates and so "document type" = 1. この番号を利用して、各検索において緩和の対象となった属性の番号を時系列データとしてフラクタル次元を計算する。 Using this number, we calculate the fractal dimension of the number of attributes as the object of alleviation at each search as time-series data. フラクタル次元計算部9では、この2つのフラクタル次元の計算を行う。 In the fractal dimension calculation unit 9, the calculation of the two fractal dimension. 類似文書データ検索部7では、この両方のフラクタル次元値を検索キーワード決定の際にチェックし、それらの次元値が 1 に近いときは検索者による検索が周期的になっていると判断し、属性の緩和の度合いを大きくする。 In similar document data retrieval unit 7 checks during search keyword determining fractal dimension value of both, when they dimension value is close to 1 is determined to search by the searcher is in periodic, attributes the increasing degree of relaxation. これにより、検索の流れを変えることができる。 Thus, it is possible to change the flow of the search. 上述した例では、”日時”が”12月下旬〜1月中旬”となっていたが、例えば、2つのフラクタル次元の値が1に近いときは、検索キーワードを、”日時”=”11月下旬から2月中旬”というように大きくする。 In the example described above, the "date and time" has been a "late December and January mid", for example, when the value of the two fractal dimension is close to 1, the search keyword "date" = "November greatly and so in mid-February, "from the end. これにより、検索者は新たな検索結果を得ることができる。 Thus, the searcher can obtain a new search result.

【0035】ステップ5では、類似文書データ検索部1 [0035] In step 5, the similar document data retrieval unit 1
0において類似検索キーワード決定部7により決定された検索キーワードを用いて、データベース管理システム2により検索を行う。 Using a search keyword which is determined by the similarity search keyword determining unit 7 at 0, perform a search by the database management system 2. 検索キーワード中のファジィ集合を定義するメンバシップ関数は、メンバシップ関数記憶部11に記憶されている。 Membership function defining a fuzzy set in the search keyword is stored in the membership function storage unit 11. データベース管理システム2 Database management system 2
はこのメンバシップ関数記憶部11中のメンバシップ関数と、各文書に付加されている属性値とのマッチングをとり、検索キーワードに対する各文書の適合度合を計算する。 Takes the membership function in the membership function storage unit 11, the matching with the attribute value is added to each document, it calculates the adaptation degree of each document to the search keyword. そして、適合度合がゼロでない文書と、その文書の適合度を類似文書データ表示位置計算部12に出力する。 Then, it outputs the document adaptation degree is not zero, the fit of the document to the similar document data display position calculating unit 12.

【0036】ステップ6では、検索された文書データの表示属性量を計算する。 [0036] In step 6, calculates the display attributes of the retrieved document data. 具体的には、類似文書データ表示属性量計算部12で、検索キーワードに対する適合度に応じて表示属性量を決める。 Specifically, a similar document data display attribute calculating section 12 determines the display attributes amount in accordance with the goodness of fit to the search keyword. 表示属性量の例の1つとしては、表示位置があり、文書データの表示位置の量が高い文書ほど、文書データ表示部において対象文書の近くに表示されるように配置する。 One example of a display attribute amount, there is the display position, as the amount is higher document display position of the document data are arranged so as to be displayed near the object document in the document data display unit.

【0037】また、表示属性量の他の例としては、表示文書の重なり深度があり、文書データの表示重なり量が高い文書ほど、文書データ表示部において複数文書データが重なり表示される場合には上層に表示される。 Further, in the case As another example of the display attributes amount, there is an overlap depth of the displayed document, the more the display overlap higher amounts document of the document data, to be displayed overlap multiple document data in the document data display unit It is displayed in the upper layer.

【0038】また、表示属性量の他の例としては、表示明度があり、文書データの表示明度の量が高い文書ほど、文書データ表示部において明度が高く表示される。 Further, other examples of display attribute amount, there are displayed brightness, higher amounts document display brightness of the document data, the lightness is displayed higher in the document data display unit.

【0039】また、表示属性量の他の例としては、表示大きさがあり、文書データの表示大きさの量が高い文書ほど、文書データ表示部において大きく表示される。 Further, other examples of display attribute amount, there are size display, the amount of the display size of the document data higher document, is displayed larger in the document data display unit.

【0040】検索されなかった適合度合いがゼロの文書については、タッチパネル付きディスプレイ4上において表示属性量に従って表示される。 [0040] The retrieved no documents goodness is zero was displayed according to the display attribute amount on display with touch panel 4. 例えば対象文書から離れた位置かつ下層(ディスプレイ画面の端の下層)に表示させる。 Position and away from the target document for example is displayed in the lower layer (lower edge of the display screen). これにより、視覚的に類似文書と、その類似度合いを表示することができる。 Thus, a visually similar documents, it is possible to display the degree of similarity.

【0041】ステップ7では、類似文書データ表示位置計算部12で計算された位置に、文書データを表示する。 [0041] In step 7, the calculated position in the similar document data display position calculating unit 12 to display the document data. 図4、図5に表示の例を示す。 Figure 4 shows an example of display in FIG. 図4は、初回の類似検索の事例であり、まず、検索条件を緩和する属性として"日時"の属性が選択されたとすると、同じ"文書種類" Figure 4 is a case of similarity search for the first time, first, when the attribute of "time" as an attribute to relax the search condition is selected, the same "document type"
の文書データで、"日時"が"12月下旬〜1月中旬"の文書データの表示属性量を計算して重みづけを行ない、文書一覧表示で指定した対象文書の近くに表示している。 In the document data, "date and time" is the display attribute amount of document data of "late December - mid-January" to perform the weighting in the calculation, is displayed in the vicinity of the target document specified in the document list.

【0042】さらに引き続き2回目以降の類似検索を続行することも可能であり、この例では太枠の文書データAを指定して2回目以降の類似検索を続行することを表わしている。 [0042] Furthermore, a continued also possible to continue the similarity search of the second and subsequent times, in this example represents that you want to continue a similar search of the second and subsequent times by specifying the document data A of the thick frame. 図5は、同じ対象文書に対して2回目の類似検索をした結果の出力例であり、この場合は、検索条件を緩和する属性が変化していることになる。 Figure 5 is an example of output second similarity searching result with respect to the same target document, this case, the attributes that mitigate search condition has changed. この場合の緩和属性は"文書種類"であり、同じ"日時"を持つ文書データで、"文書種類"が"家庭内"のものが表示されているものとする。 In this case a relaxation attribute "document type", the document data having the same "date and time", "document type" is assumed to be displayed include the "in-home".

【0043】なお、以上の説明では、文書データ一覧表示部3では、データベース1中の全ての文書データを表示したが、一部の文書データのみでも良い。 [0043] In the above description, in the document data list display unit 3, but displayed all of the document data in the database 1, may be only a part of the document data.

【0044】以上説明した動作により、本発明による検索装置は、類似の度合いに応じて、検索された文書データの位置を変えて表示させることにより、類似検索の結果をディスプレイ上に視覚的にわかりやすく表示することができる。 [0044] The described operations above, the search apparatus according to the present invention, depending on the degree of similarity, by displaying by changing the position of the retrieved document data, understand the result of the similarity search visually on a display it can be easier to display. これにより、検索者に類似検索の動作や仕組みを具体的に示すことができ、検索者はより簡単に検索が行えるようになる。 Thus, the searcher to similarity search operations and structures can be made specifically shown, the searcher will be more able to easily search. 同じ対象文書に基づく類似検索が連続した場合や、対象文書から検索された文書をさらに対象文書として類似検索を行う場合などを検出し、その場合には、前回と異なる属性(検索キーワード)を緩和することにより、効果的な類似検索が行える。 And if similarity search based on the same target document is continuously detected and when performing similarity search as further target document documents retrieved from the target document, in which case the relaxation of the previous and different attributes (search keyword) by, it enables effective similarity search. さらに、検索履歴の管理や、フラクタル次元の計算により、 In addition, the management and search history, by the calculation of the fractal dimension,
検索者は文書を指定する動作を繰り返すだけで、類似検索キーワードが常に切り替わり、検索装置は求める文書データが発見できるまで常に新しい情報を提示し続けることできる。 Searcher only repeats the operation to specify the document, similarity search keyword is always switched, it can be retrieval apparatus continues to present always new information to document data can be discovered to be obtained.

【0045】 [0045]

【発明の効果】本発明に係わる検索装置は、類似の度合いに応じて検索結果の位置を変えて表示させることができ、類似検索の結果をディスプレイ上に視覚的にわかりやすく表示することができる。 Search device according to the present invention can be displayed by changing the search results position according to the degree of similarity, the result of the similarity search can be displayed visually clearly on the display . これにより、検索者に類似検索の動作や仕組みを具体的に示すことができ、より簡単かつ効率的な検索が行えるようになる。 Thus, the operation and structure of the similarity search to the searcher can the specifically shown, will allow more simple and efficient search.

【0046】検索履歴を管理し、同じ対象文書に基づく類似検索が連続した場合や、対象文書から検索された文書をさらに対象文書として類似検索を行う場合などを検出し、その場合には、前回と異なる属性(検索キーワード)の検索条件を緩和することにより、効果的な類似検索を行なう。 [0046] managing the search history, if the similarity search is a continuous or based on the same target document, and detect a case of performing a similarity search as further target document documents retrieved from the target document, in which case, the last by relaxing the search criteria for the different attributes (search keyword), for effective similarity search. これにより、同じ内容の類似検索が繰り返されることなく、常に新たな検索結果を検索者に提示することになり、柔軟で効率的な検索を提供できる。 Thus, without the similarity search of the same content is repeated, always to present a new search results to the searcher can provide a flexible and efficient search.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】実施形態に係わる検索装置の構成を示す図 FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a search apparatus according to the embodiment

【図2】実施形態に係わる検索装置の動作を示すフローチャート 2 is a flowchart showing the operation of the search device according to the embodiment

【図3】実施形態に係わる検索装置の文書データ表示例 Document data display example of FIG. 3 retrieval apparatus according to the embodiment

【図4】実施形態に係わる検索装置の類似検索の検索結果の表示例 Display examples of similar search results for Figure 4 according to an embodiment retrieval device

【図5】実施形態に係わる検索装置の2回目の類似検索の検索結果の表示例 [5] Display examples of the second similarity search of the search results of a search apparatus according to the embodiment

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

1 データベース 2 データベース管理システム 3 文書データ表示部 4 タッチパネル 5 検索者指定文書検出部 6 検索者指定文書キーワード検出部 7 類似検索キーワード決定部 8 検索履歴管理部 9 フラクタル次元計算部 10 類似文書データ検索部 11 メンバシップ関数記憶部 12 類似文書データ表示位置計算部 13 文書データ表示制御部 1 Database 2 Database Management System 3 document data display unit 4 the touch panel 5 searcher designated document detector 6 searcher designated document keyword detection unit 7 similar search keyword determining unit 8 searches the history management unit 9 fractal dimension calculation unit 10 similar document data retrieval unit 11 membership function storage unit 12 similar document data display position calculating unit 13 the document data display control unit

Claims (3)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 蓄積されている複数の文書データから検索条件に最も近い文書データを検索し、出力する検索装置において、 複数の文書データと前記文書データに付加されたキーワードを蓄積しているデータベース部と、前記データベースに蓄積された文書を指定する文書データ指定部と、前記指定された文書データに付加されているキーワードを前記データベースから検索する検索者指定文書キーワード検出部と、類似検索のための検索キーワードと検索結果を蓄積する検索履歴管理部と、前記検索者指定文書キーワード検出部で得られたキーワードと前記検索履歴管理部に蓄えられている履歴情報から類似検索のためのキーワードを生成する類似検索キーワード決定部と、前記データベース中の文書データそれぞれについて、前記類似検 1. A searching nearest document data from a plurality of document data stored in the search condition, the search apparatus for outputting, accumulates additional keywords in the document data and a plurality of document data database parts and the document data designating unit for designating a document stored in the database, the searcher designated document keyword detection unit for the keywords that are appended to the document data to which the designated search from the database, for similarity search a search keyword and search results to accumulate retrieval history management unit, generate keywords for similarity search from the searcher designated document keyword history information and keyword obtained by the detector are stored in the search history management unit a similarity search keyword determination unit that, the document data respectively for in the database, the similarity test キーワード決定部により生成された検索キーワードとの適合度を求める類似文書データ検索部と、前記文書データの適合度から文書データの表示属性量を計算する類似文書データ表示属性量計算部と、前記類似文書データ表示属性量計算部の計算結果に基づいて前記データベース中の文書データを表示する文書データ表示部を備えたことを特徴とする検索装置。 A similar document data retrieval unit for determining the fitness of the generated search keyword by the keyword determining unit, a similar document data display attribute value calculator for calculating the display attributes of the document data from the relevance of the document data, the similarity search apparatus characterized by comprising a document data display unit for displaying the document data in said database based on the calculation result of the document data display attribute value calculator.
  2. 【請求項2】 蓄積されている複数の文書データから検索条件に最も近い文書データを検索し、出力する検索装置において、 複数の文書データと前記文書データに付加されたキーワードを蓄積しているデータベース部と、前記データベースに蓄積された文書を指定する文書データ指定部と、前記指定された文書データに付加されているキーワードを前記データベースから検索する検索者指定文書キーワード検出部と、前記指定された文書データに付けられている番号と類似検索のための検索キーワードと検索結果を蓄積する検索履歴管理部と、前記検索履歴管理部に記憶されている前記指定された文書データの番号と検索キーワードの時系列的な履歴情報からフラクタル次元を計算するフラクタル次元計算部と、前記検索者指定文書キーワー Wherein searching the nearest document data from a plurality of document data stored in the search condition, the search apparatus for outputting, accumulates additional keywords in the document data and a plurality of document data database and parts, and document data designating unit for designating a document stored in the database, the searcher designated document keyword detection unit for the keywords that are appended to the document data to which the designated search from the database, which is the designated a retrieval history management unit for storing a search keyword and search results for similar searches and number assigned to the document data, the search of the history management unit document data to which the designated stored in the number and the search keyword a fractal dimension calculation unit for calculating a fractal dimension from chronological history information, the searcher designated document keyword 検出部で得られたキーワードと前記検索履歴管理部に蓄えられている履歴情報と前記フラクタル次元計算部の計算結果から類似検索のためのキーワードを生成する類似検索キーワード決定部と、前記データベース中の文書データそれぞれについて、前記類似検索キーワード決定部により生成された検索キーワードとの適合度を求める類似文書データ検索部と、前記文書データの適合度から文書データの表示属性量を計算する類似文書データ表示属性量計算部と、前記類似文書データ表示属性量計算部の計算結果に基づいて前記データベース中の文書データを表示する類似文書データ表示部とを備えたことを特徴とする検索装置。 A similarity search keyword determining unit that generates a keyword for similarity search from the history information and the keyword obtained by the detector are stored in the search history management section and the fractal dimension calculation unit calculating a result, in the database for each document data, the similarity search keyword and similar document data retrieval unit for determining the fitness of the generated search keyword the determining unit, similar document data display for calculating the display attributes of the document data from the relevance of the document data an attribute value calculator, the search device being characterized in that a similar document data display unit for displaying the document data in said database on the basis of the similar document data display attribute value calculator calculation results.
  3. 【請求項3】 蓄積されている複数の文書データから検索条件に最も近い文書データを検索し、出力する検索装置において、 複数の文書データと前記文書データに付加されたキーワードを記憶しているデータベース部と、前記データベースに蓄積された文書を指定する文書データ指定部と、前記指定された文書データに付加されているキーワードを前記データベースから検索する検索者指定文書キーワード検出部と、前記指定された文書データに付けられている番号と類似検索のための検索キーワードと検索結果を蓄積する検索履歴管理部と、前記検索履歴管理部に記憶されている前記指定された文書データの番号と検索キーワードの時系列的な履歴情報からフラクタル次元を計算するフラクタル次元計算部と、前記検索者指定文書キーワー 3. Find the closest document data from a plurality of document data stored in the search condition, the search apparatus for outputting stores the added keyword in the document data and a plurality of document data database and parts, and document data designating unit for designating a document stored in the database, the searcher designated document keyword detection unit for the keywords that are appended to the document data to which the designated search from the database, which is the designated a retrieval history management unit for storing a search keyword and search results for similar searches and number assigned to the document data, the search of the history management unit document data to which the designated stored in the number and the search keyword a fractal dimension calculation unit for calculating a fractal dimension from chronological history information, the searcher designated document keyword 検出部で得られたキーワードと前記検索履歴管理部に蓄えられている履歴情報と前記フラクタル次元計算部の計算結果からファジィ集合を用いた類似検索のためのキーワードを生成する類似検索キーワード決定部と、 A similarity search keyword determining unit that generates a keyword for a similar search using fuzzy sets from the history information and the keyword obtained by the detector are stored in the search history management section and the fractal dimension calculation unit calculation result ,
    前記類似検索キーワード決定部で生成されるキーワードに用いられている前記ファジィ集合を定義するためのメンバシップ関数を記憶するメンバシップ関数記憶部と、 And membership function storage unit that stores the membership functions for defining the fuzzy set used in the keyword generated by the similarity search keyword determining unit,
    前記データベース中の文書データそれぞれについて、前記メンバシップ関数記憶部に格納されているメンバシップ関数の定義を基に前記類似検索キーワード決定部により生成されたキーワードとの適合度を求める類似文書データ検索部と、前記文書データの適合度から文書データの表示属性量を計算する類似文書データ表示属性量計算部と、前記類似文書データ表示属性量計算部の計算結果に基づいて前記データベース中の文書データを表示する文書データ表示部とを備えたことを特徴とする検索装置。 For each document data in said database, the similar document data search unit for determining the fitness of the membership function keyword generated based on the definition of membership functions stored in the storage unit by the similarity search keyword determining unit When a similar document data display attribute value calculator for calculating the display attributes of the document data from the relevance of the document data, the document data in said database on the basis of the similar document data display attribute value calculator calculation results search apparatus characterized by comprising a document data display unit for displaying.
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