JPWO2007088576A1 - File search program, method and apparatus - Google Patents

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Abstract

ファイル毎に抽出した属性情報を関連付けて登録したファイル格納部から目的とするファイルを検索する。検索条件設定部ファイルの検索条件として属性情報を設定する。検索部はファイル格納部のファイル毎に、検索条件の属性情報と登録された属性情報から重みを用いて類似性を算出してファイルを検索する。検索結果表示部はファイルの検索結果を表示すると共に、検索結果に対する閲覧操作に応じた表示状態を生成する。閲覧操作抽出部は検索結果表示部による閲覧操作を抽出する。重み算出部は、閲覧操作履歴からユーザが探しているファイルの特徴である探索視点を示す値を類似性の算出に使用する重みとして算出し、再度検索を行う際に算出した重みを設定して類似性を算出する。The target file is searched from the file storage unit registered in association with the attribute information extracted for each file. Attribute information is set as a search condition in the search condition setting section file. For each file in the file storage unit, the search unit searches for a file by calculating similarity using weights from the attribute information of the search condition and the registered attribute information. The search result display unit displays the search result of the file and generates a display state corresponding to the browsing operation for the search result. The browsing operation extraction unit extracts a browsing operation performed by the search result display unit. The weight calculation unit calculates a value indicating the search viewpoint, which is a feature of the file the user is looking for, from the browsing operation history as a weight used for similarity calculation, and sets the weight calculated when performing the search again. Calculate similarity.

Description

本発明は、パーソナルコンピュータやファイルサーバ等に格納されたファイルから目的のファイルを検索するファイル検索プログラム、方法及び装置に関し、特に、ファイルの属性情報を利用して目的のファイルを検索するファイル検索プログラム、方法及び装置に関する。
The present invention relates to a file search program, a method, and an apparatus for searching for a target file from files stored in a personal computer, a file server or the like, and in particular, a file search program for searching for a target file using attribute information of the file. , Methods and apparatus.

近年、コンピュータシステムやネットワークの普及により、多くの電子データがネットワークや記憶媒体を通じてやり取りされ、コンピュータ上に格納されるようになっている。このような状況の中、大量の情報を取得できるメリットの一方で、目的の情報が探し難くなる問題が発生している。   In recent years, with the spread of computer systems and networks, a lot of electronic data is exchanged through networks and storage media and stored on computers. In such a situation, there is a problem that it is difficult to search for target information while a large amount of information can be acquired.

パーソナルコンピュータやファイルサーバ等に格納されたファイルから、目的のファイルを探し出す方法として、ファイルに格納されている語句を対象とした全文検索が一般的である。   As a method for searching for a target file from files stored in a personal computer, a file server, or the like, a full-text search for words or phrases stored in the file is generally used.

また検索対象が大量であったり、目的のファイルが曖昧な場合は、複数のキーワードを用いて、AND、OR検索を行ったり、検索結果に対してキーワードを追加し検索結果を絞り込んでいく。   When there are a large number of search targets or the target file is ambiguous, an AND or OR search is performed using a plurality of keywords, or keywords are added to the search results to narrow down the search results.

更に、検索結果のファイルに対して、ユーザ自身が適合性の判定をすること、即ち目的のファイルに似ているか似ていないかの判定をすることで、次回の検索に判定結果をフィードバックする方法もある。
国際公開W04/0319566号公報 特開2001−209660号公報
Further, the method of feeding back the determination result to the next search by determining whether the user himself / herself is compatible with the search result file, that is, determining whether the file is similar to or not similar to the target file. There is also.
International Publication No. W04 / 0319566 JP 2001-209660 A

しかしながら、このような従来のファイルの検索方法にあっては、一般的な全文検索方式では、検索対象のファイルが大量であったり、目的のファイルが曖昧な場合は、キーワードの設定が難しいという問題がある。また検索漏れを無くすために簡単なキーワードを設定すれば、検索結果が大量となり、ユーザ自身による判定作業の負担が大きくなる。   However, in such a conventional file search method, the general full-text search method has a problem that it is difficult to set a keyword when there are a large number of files to be searched or the target file is ambiguous. There is. If simple keywords are set in order to eliminate search omissions, the search results become large, and the burden of determination work by the user himself increases.

更に、検索結果に対して、ユーザが適合性を判定する方法でも、検索結果が多い場合には、似ているファイルか似ていないファイルかを探す判定作業が大きな負担となる。   Furthermore, even if the user determines the suitability for the search results, if there are many search results, the determination work for searching for similar or dissimilar files becomes a heavy burden.

このため現状では、試行錯誤を繰返してキーワードを変更したり、大量の検索結果から目的のファイルを時間をかけて選別しており、ユーザにとって大きな負担となっている。   For this reason, under the present circumstances, trial and error are repeated, keywords are changed, and target files are selected over time from a large amount of search results, which is a heavy burden on the user.

本発明は、ユーザの負担を軽減して目的(target)のファイルを探しやすくするファイル検索プログラム、方法及び装置を提供することを目的としする。
It is an object of the present invention to provide a file search program, method, and apparatus that reduce a user's burden and make it easy to search for a target file.

(プログラム)
本発明はファイル検索プログラムを提供する。本発明のファイル検索プログラムは、ファイル毎に抽出した属性情報を関連付けて登録したファイル格納部を備えたコンピュータに、
ファイルの検索条件として属性情報を設定する検索条件設定ステップと、
登録されているファイル毎に、検索条件の属性情報と登録された属性情報から重みを用いて類似性を算出してファイルを検索する検索ステップと、
検索ステップによるファイルの検索結果を表示すると共に検索結果に対する閲覧操作に応じた表示状態を生成する検索結果表示ステップと、
検索結果表示ステップによる閲覧操作履歴を抽出する閲覧操作抽出ステップと、
閲覧操作履歴から検索ステップでの類似性の算出に使用する重みを算出し、再度検索を行う際に検索ステップに設定する重み算出ステップと、
を実行させることを特徴とする。
(program)
The present invention provides a file search program. The file search program of the present invention is provided in a computer including a file storage unit registered in association with attribute information extracted for each file.
A search condition setting step for setting attribute information as a file search condition;
For each registered file, a search step for searching for a file by calculating similarity using weights from the attribute information of the search condition and the registered attribute information;
A search result display step for displaying a search result of the file by the search step and generating a display state according to a browsing operation on the search result;
Browsing operation extraction step for extracting browsing operation history by the search result display step,
A weight calculation step for calculating a weight to be used for calculating the similarity in the search step from the browsing operation history, and setting the search step when performing the search again;
Is executed.

ここで、属性情報は複数の属性項目を含み、検索ステップは、ファイルの類似性を、各属性項目の類似度に各属性項目の重みを乗じた総和として算出する。   Here, the attribute information includes a plurality of attribute items, and the search step calculates the file similarity as a sum of the similarity of each attribute item and the weight of each attribute item.

検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能であり、
閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
重み算出ステップは、閲覧操作履歴の各属性項目の頻度に応じて属性項目毎の重みを算出する。
The search result display step can display a preview of the file as a search result by browsing operation.
The browsing operation extraction step calculates the frequency of each attribute item of the previewed file or files and extracts it as a browsing operation history,
The weight calculation step calculates the weight for each attribute item according to the frequency of each attribute item in the browsing operation history.

具体的に、閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた複数ファイルの各属性項目に含まれる共通の属性値を計数して属性値の最大頻度を属性項目毎に抽出し、重み算出ステップは、属性項目毎の最大頻度をプレビュー回数で除して正規化した値として各属性項目の重みを算出する。   Specifically, the browsing operation extraction step counts the common attribute value included in each attribute item of the plurality of previewed files and extracts the maximum frequency of the attribute value for each attribute item, and the weight calculation step includes the attribute item The weight of each attribute item is calculated as a normalized value obtained by dividing the maximum frequency for each preview number.

検索結果表示ステップは、複数の属性項目のいずれか1つの選択操作に対し、選択された属性項目の類似性に応じて昇順または降順に検索結果のファイルを並び替え表示可能であり、
また閲覧操作抽出ステップは、並び替えのために選択された各属性項目の順位に応じた値を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
重み算出ステップは、閲覧操作履歴の各属性項目の順位に応じて属性項目毎の重みを算出するようにしても良い。
The search result display step can rearrange and display the search result files in ascending or descending order according to the similarity of the selected attribute item for any one of the plurality of attribute items.
The browsing operation extraction step calculates a value corresponding to the rank of each attribute item selected for sorting and extracts it as a browsing operation history,
In the weight calculation step, the weight for each attribute item may be calculated according to the rank of each attribute item in the browsing operation history.

具体的に、閲覧操作抽出ステップは、並び替えのために選択された各属性項目の順位に対し、並び替え操作の新しい順に高い値となる得点を算出して閲覧操作履歴として格納し、重み算出ステップは、属性項目毎の得点を並び替え回数で除して正規化した値として各属性項目の重みを算出する。   Specifically, in the browsing operation extraction step, for the rank of each attribute item selected for sorting, a score that becomes a higher value in the order of the sorting operation is calculated and stored as a browsing operation history, and weight calculation is performed. The step calculates the weight of each attribute item as a normalized value obtained by dividing the score for each attribute item by the number of times of sorting.

更に、検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能とし、
閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度と閲覧時間を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
重み算出ステップは、閲覧操作履歴の各属性項目の頻度と閲覧時間に応じて属性項目毎の重みを算出するようにしても良い。
Furthermore, the search result display step can display a preview of the file as a search result by a browsing operation,
The browsing operation extraction step calculates the frequency and browsing time of each attribute item of one or more previewed files and extracts it as a browsing operation history,
In the weight calculation step, the weight for each attribute item may be calculated according to the frequency and browsing time of each attribute item in the browsing operation history.

具体的に、閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた複数ファイルの各属性項目に含まれる共通の属性値を計数して属性値の最大頻度を属性項目毎に抽出し、重み算出ステップは、属性項目毎の最大頻度を閲覧時間で除して正規化した値として各属性項目の重みを算出する。   Specifically, the browsing operation extraction step counts the common attribute value included in each attribute item of the plurality of previewed files and extracts the maximum frequency of the attribute value for each attribute item, and the weight calculation step includes the attribute item The weight of each attribute item is calculated as a normalized value obtained by dividing the maximum frequency for each time by the viewing time.

検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能であり、且つ複数の属性項目のいずれか1つの選択操作に対し、選択された属性項目の類似性に応じて昇順または降順に検索結果のファイルを並び替え表示可能であり、
閲覧操作抽出ステップは、
プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度を算出して閲覧操作履歴として抽出する第1抽出ステップと、
並び替えのために選択された各属性項目の順位に応じた値を算出して閲覧操作履歴として抽出する第2抽出ステップと、
閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度と閲覧時間を算出して閲覧操作履歴として抽出する第3抽出ステップと、
の少なくともいずれか2つを備え、
重み算出ステップは、閲覧操作抽出ステップに対応して、
第1抽出ステップによる閲覧操作履歴の各属性項目の頻度に応じて属性項目毎の重みを算出する第1重み算出ステップと、
第2抽出ステップによる重み算出ステップは、閲覧操作履歴の各属性項目の順位に応じて前記属性項目毎の重みを算出する第2重み算出ステップと,
第3抽出ステップによる閲覧操作履歴の各属性項目の頻度と閲覧時間に応じて属性項目毎の重みを算出する第3重み算出ステップと、
の少なくともいずれか2つを備えても良い。
The search result display step can display a preview of the file as a search result by a browsing operation, and in ascending or descending order according to the similarity of the selected attribute item with respect to any one selection operation of a plurality of attribute items The search result files can be sorted and displayed in
The browsing operation extraction step
A first extraction step of calculating a frequency of each attribute item of the previewed file or files and extracting it as a browsing operation history;
A second extraction step of calculating a value according to the rank of each attribute item selected for sorting and extracting as a browsing operation history;
The browsing operation extraction step calculates the frequency and browsing time of each attribute item of the previewed one or more files and extracts it as a browsing operation history;
Comprising at least two of
The weight calculation step corresponds to the browsing operation extraction step,
A first weight calculating step for calculating a weight for each attribute item according to the frequency of each attribute item in the browsing operation history in the first extraction step;
The weight calculation step by the second extraction step includes a second weight calculation step for calculating a weight for each attribute item according to the rank of each attribute item in the browsing operation history;
A third weight calculating step of calculating a weight for each attribute item according to the frequency and browsing time of each attribute item of the browsing operation history by the third extracting step;
You may provide at least any two of these.

この場合、重み算出ステップは、第1重み算出ステップ乃至第3重み算出ステップの少なくとも2つを組合わせた際に、例えば、各々で算出された属性項目毎の重みの加算平均を算出して検索ステップに設定する。   In this case, when the weight calculation step combines at least two of the first weight calculation step to the third weight calculation step, for example, a search is performed by calculating an average of weights for each attribute item calculated for each. Set to step.

検索条件設定ステップは、検索作業画面を使用して入力された複数の属性項目の属性値を検索条件として設定する。   In the search condition setting step, attribute values of a plurality of attribute items input using the search work screen are set as search conditions.

検索条件設定ステップは、検索作業画面を使用して指定されたファイルから属性項目の属性値を抽出して検索条件を設定する。   In the search condition setting step, the attribute value of the attribute item is extracted from the file specified using the search work screen, and the search condition is set.

属性情報は、属性項目として、タイプ、所有者、作成又は更新の日時、語句を含む。   The attribute information includes, as attribute items, type, owner, date of creation or update, and word / phrase.

(方法)
本発明はファイル管理方法を提供する。本発明は、ファイル毎に抽出した属性情報を関連付けて登録したファイル格納部から目的とするファイルを検索するファイル管理方法に於いて、
ファイルの検索条件として属性情報を設定する検索条件設定ステップと、
ファイル格納部のファイル毎に、検索条件の属性情報と登録された属性情報から重みを用いて類似性を算出してファイルを検索する検索ステップと、
検索ステップによるファイルの検索結果を表示すると共に検索結果に対する閲覧操作に応じた表示状態を生成する検索結果表示ステップと、
検索結果表示ステップによる閲覧操作履歴を抽出する閲覧操作抽出ステップと、
閲覧操作履歴から検索ステップでの類似性の算出に使用する重みを算出し、再度検索を行う際に検索ステップに設定する重み算出ステップと、
を備えたことを特徴とする。
(Method)
The present invention provides a file management method. The present invention provides a file management method for searching for a target file from a file storage unit registered in association with attribute information extracted for each file.
A search condition setting step for setting attribute information as a file search condition;
For each file in the file storage unit, a search step of searching for a file by calculating similarity using weights from the attribute information of the search condition and the registered attribute information;
A search result display step for displaying a search result of the file by the search step and generating a display state according to a browsing operation on the search result;
Browsing operation extraction step for extracting browsing operation history by the search result display step,
A weight calculation step for calculating a weight to be used for calculating the similarity in the search step from the browsing operation history, and setting the search step when performing the search again;
It is provided with.

(装置)
本発明はファイル管理装置を提供する。本発明のファイル管理装置は、
ファイル毎に抽出した属性情報を関連付けて登録したファイル格納部と、
ファイルの検索条件として属性情報を設定する検索条件設定部と、
登録されたファイル毎に、検索条件の属性情報と登録された属性情報から重みを用いて類似性を算出してファイルを検索する検索部と、
検索部によるファイルの検索結果を表示すると共に検索結果に対する閲覧操作に応じた表示状態を生成する検索結果表示部と、
検索結果表示部による閲覧操作履歴を抽出する閲覧操作抽出部と、
閲覧操作履歴から前記検索部の類似性の算出に使用する重みを算出し、再度検索を行う際に前記検索部に設定する重み算出部と、
を備えたことを特徴とする。
(apparatus)
The present invention provides a file management apparatus. The file management apparatus of the present invention
A file storage unit registered in association with attribute information extracted for each file;
A search condition setting section for setting attribute information as a file search condition;
For each registered file, a search unit that calculates a similarity using a weight from the attribute information of the search condition and the registered attribute information, and searches for the file;
A search result display unit that displays a search result of the file by the search unit and generates a display state according to a browsing operation on the search result;
A browsing operation extraction unit for extracting a browsing operation history by the search result display unit;
Calculating a weight to be used for calculating the similarity of the search unit from a browsing operation history, and setting a weight to the search unit when performing a search again;
It is provided with.

本発明によれば、ファイルの属性情報(更新日、所有者、ファイル種類などの属性項目を含む)を検索ファイルの類似度算出に使用する。また、検索結果の表示画面におけるユーザの閲覧操作履歴から、ユーザが注目している属性情報を探索視点として抽出し、次の検索にフィードバックすることで、ユーザの意図を反映した検索を実現する。   According to the present invention, file attribute information (including attribute items such as update date, owner, and file type) is used to calculate the similarity of search files. Further, the attribute information focused on by the user is extracted as a search viewpoint from the browsing operation history of the user on the search result display screen, and the search reflecting the user's intention is realized by feeding back to the next search.

ユーザの探索視点を抽出する方法として、検索結果画面に設けた、
(1)プレビュー画面、
(2)並べ替え機能、
を用いることができる。
As a method to extract the user's search viewpoint, provided on the search result screen,
(1) Preview screen,
(2) Sorting function,
Can be used.

プレビュー画面は、リスト表示された検索結果から、任意の検索結果の要約やイメージを表示する機能である。ユーザが閲覧したプレビューは、ユーザが注目しているファイルであることを表している。複数ファイルがプレビューされた場合は、各ファイルの共通点となる属性項目である語句、ファイルタイプ、所有者、更新日時等を検出して次の検索に反映させ、次回の検索でユーザの探索視点を考慮した検索が可能となる。   The preview screen is a function for displaying a summary or image of an arbitrary search result from the search results displayed in a list. The preview viewed by the user indicates that the file is focused on by the user. If multiple files are previewed, the common items of each file, such as words, file type, owner, update date and time, etc. are detected and reflected in the next search. Can be searched for.

更に、並べ替え機能と組合わせると、表示の優先度を上げた属性項目、例えば特定のファイルタイプに対して、プレビューが集中的に実行されれば、ユーザの探索視点をより確実に抽出することができる。   In addition, when combined with the sorting function, if the preview is intensively executed for attribute items with higher display priority, for example, specific file types, the search viewpoint of the user can be more reliably extracted. Can do.

本発明では、再帰的に検索が実行されることを想定しており、1回目、2回目といった検索間でも同様の方式で探索視点を抽出することができる。   In the present invention, it is assumed that the search is performed recursively, and the search viewpoint can be extracted in the same manner between the first and second searches.

この結果、ユーザが検索結果を閲覧する操作から、ユーザが探しているファイルの特徴を自動的に抽出するため、ユーザへの負担が少なく、かつ、ユーザの探索視点を反映した精度の高い検索が可能である。
As a result, since the feature of the file that the user is looking for is automatically extracted from the operation of browsing the search result by the user, there is less burden on the user and high-accuracy search that reflects the user's search viewpoint is performed. Is possible.

本発明のファイル検索プログラムが実行されるハードウェア環境のブロック図Block diagram of a hardware environment in which the file search program of the present invention is executed 本発明のファイル検索プログラムが実行される他のハードウェア構成のブロック図Block diagram of another hardware configuration in which the file search program of the present invention is executed 本発明のファイル検索プログラムが実行される他のハードウェア構成のブロック図Block diagram of another hardware configuration in which the file search program of the present invention is executed 本発明によるファイル検索装置の機能構成のブロック図The block diagram of the function structure of the file search device by this invention 図4のファイル登録処理部の詳細機能構成を示したブロック図The block diagram which showed the detailed functional structure of the file registration process part of FIG. 図5の属性情報格納部の説明図Explanatory drawing of the attribute information storage part of FIG. 図4のファイル検索処理部の詳細機能構成を示したブロック図The block diagram which showed the detailed functional structure of the file search process part of FIG. 本実施形態で使用する検索画面の説明図Explanatory drawing of the search screen used in this embodiment 図7のファイル検索処理部の具体的な処理内容の説明図Explanatory drawing of the concrete processing content of the file search processing part of FIG. 図9の検索結果に対応した属性情報ファイルの説明図Explanatory drawing of the attribute information file corresponding to the search result of FIG. 図9の検索結果のプレビューに基づいて生成された操作履歴を含む重みテーブルの説明図Explanatory drawing of the weight table containing the operation history produced | generated based on the preview of the search result of FIG. プレビューを閲覧操作履歴として次回の検索で使用する重みを計算する検索処理のフローチャートFlow chart of search processing for calculating weights used in next search using preview as browsing operation history 属性項目「タイプ」の類似度で並べ替えた検索結果に対応した属性情報ファイルの説明図Explanatory drawing of the attribute information file corresponding to the search results sorted by the similarity of the attribute item "type" 図9の検索結果の並び替えに基づいて生成された操作履歴を含む重みテーブルの説明図Explanatory drawing of the weight table containing the operation history produced | generated based on rearrangement of the search result of FIG. 図14の並び替え順位により属性項目に設定する得点を定めた並び替え順位得点テーブルの説明図Explanatory drawing of the rearrangement | ranking order score table which defined the score set to an attribute item by the rearrangement order | rank of FIG. 並び替えを閲覧操作履歴として次回の検索で使用する重みを計算する検索処理のフローチャートFlow chart of search processing for calculating weights to be used in the next search using sorting as browsing operation history 図9の検索結果のプレビューの閲覧時間に基づいて生成された操作履歴を含む重みテーブルの説明図Explanatory drawing of the weight table containing the operation history produced | generated based on the browsing time of the preview of the search result of FIG. プレビュー時間を閲覧操作履歴として次回の検索で使用する重みを計算する検索処理のフローチャートFlow chart of search processing for calculating weight used in next search using preview time as browsing operation history プレビュー回数、並び替え回数及びプレビュー時間を閲覧操作履歴として次回の検索で使用する重みを計算する検索処理のフローチャートFlow chart of search processing for calculating weights used in the next search using the number of previews, the number of rearrangements, and the preview time as the browsing operation history.

図1は本発明のファイル検索プログラムが実行されるハードウェア構成のブロック図である。図1において、本実施形態にあってはファイル検索装置10はCPU12、メモリ14、入出力部16及び記憶装置18で構成され、記憶装置18内にファイル検索プログラム20とファイル22を格納している。   FIG. 1 is a block diagram of a hardware configuration for executing a file search program of the present invention. In FIG. 1, in the present embodiment, the file search device 10 includes a CPU 12, a memory 14, an input / output unit 16, and a storage device 18. A file search program 20 and a file 22 are stored in the storage device 18. .

ファイル検索プログラム20はCPU12により実行され、ファイル22の中から目的のファイルを検索する。尚、入出力部16にはキーボード、マウス、ディスプレイなどの機器が含まれ、記憶装置18は例えばハードディスクドライブである。   The file search program 20 is executed by the CPU 12 and searches for a target file from the file 22. The input / output unit 16 includes devices such as a keyboard, a mouse, and a display, and the storage device 18 is, for example, a hard disk drive.

図2は本発明のファイル検索プログラムが実行される他のハードウェア構成のブロック図である。図2の実施形態にあっては、ファイル検索装置10をネットワーク11を介してファイル管理装置24に接続している。ファイル検索装置10にはCPU12、メモリ14、入出力部16及び記憶装置18が設けられ、記憶装置18にはファイル検索プログラム20が格納されている。   FIG. 2 is a block diagram of another hardware configuration in which the file search program of the present invention is executed. In the embodiment of FIG. 2, the file search apparatus 10 is connected to the file management apparatus 24 via the network 11. The file search device 10 includes a CPU 12, a memory 14, an input / output unit 16, and a storage device 18, and a file search program 20 is stored in the storage device 18.

一方、ファイル管理装置24にはCPU26、メモリ28、入出力部30及び記憶装置32で構成され、記憶装置32にファイル22を格納している。このためファイル検索装置10はCPU12により記憶装置18内のファイル検索プログラム20を実行し、ファイル管理装置24の記憶装置32内のファイル22から目的のファイルを検索する。   On the other hand, the file management device 24 includes a CPU 26, a memory 28, an input / output unit 30, and a storage device 32, and the file 22 is stored in the storage device 32. Therefore, the file search device 10 executes the file search program 20 in the storage device 18 by the CPU 12 and searches for the target file from the file 22 in the storage device 32 of the file management device 24.

図3は本発明のファイル検索プログラムが実行される他のハードウェア構成のブロック図であり、図2の実施形態と同様、ファイル検索装置10をネットワーク11を介してファイル管理装置24に接続しているが、ファイル検索プログラム20及びファイル22がファイル管理装置24の記憶装置32に格納されている。   FIG. 3 is a block diagram of another hardware configuration in which the file search program of the present invention is executed. Similar to the embodiment of FIG. 2, the file search apparatus 10 is connected to the file management apparatus 24 via the network 11. However, the file search program 20 and the file 22 are stored in the storage device 32 of the file management device 24.

このためファイル検索装置10はファイル管理装置24の記憶装置32からファイル検索プログラム20を読み出して、CPU26により実行し、ファイル管理装置24の記憶装置32に格納しているファイル22から目的のファイルを検索する。   Therefore, the file search device 10 reads the file search program 20 from the storage device 32 of the file management device 24 and executes it by the CPU 26 to search for the target file from the file 22 stored in the storage device 32 of the file management device 24. To do.

図4は本発明によるファイル検索装置10の機能構成のブロック図である。図4において、ファイル検索装置10はファイル登録処理部34、ファイル検索処理部36、ファイル格納部38及び属性情報格納部40で構成される。   FIG. 4 is a block diagram of a functional configuration of the file search apparatus 10 according to the present invention. In FIG. 4, the file search apparatus 10 includes a file registration processing unit 34, a file search processing unit 36, a file storage unit 38, and an attribute information storage unit 40.

図5は図4のファイル登録処理部34の機能構成であり、ファイル登録処理部34にはファイル処理検出部42、ファイル登録部44及び属性情報抽出部46が設けられる。   FIG. 5 shows a functional configuration of the file registration processing unit 34 of FIG. 4, and the file registration processing unit 34 is provided with a file processing detection unit 42, a file registration unit 44, and an attribute information extraction unit 46.

図4のファイル検索処理部36は例えばファイルシステムにおけるファイルの書込みイベントからファイルの格納処理を検出し、図5のファイル登録部44及び属性情報抽出部46に格納処理の検出を通知する。ファイル登録部44はファイルシステムのファイル書込み機能を用いてハードディスクなどの記憶装置に配置されたファイル格納部38にファイルの実態を記憶する。   The file search processing unit 36 in FIG. 4 detects a file storage process from a file write event in the file system, for example, and notifies the file registration unit 44 and the attribute information extraction unit 46 in FIG. 5 of the detection of the storage process. The file registration unit 44 stores the actual state of the file in the file storage unit 38 arranged in a storage device such as a hard disk using the file writing function of the file system.

属性情報抽出部46はファイルに付随する属性情報、例えばファイル名、ファイルタイプ、所有者、格納場所、作成や更新の日時、文書語句などの属性情報を抽出する。   The attribute information extraction unit 46 extracts attribute information associated with the file, for example, attribute information such as a file name, a file type, an owner, a storage location, a date of creation or update, and a document phrase.

属性情報抽出部46で抽出する属性情報の項目において、ファイル情報以外の情報は一般的なファイルシステムから取得することができる。またファイル内の属性項目はファイルの実態から読み取ることができる。尚、ここに列挙した属性情報を構成する属性項目は一例であり、ファイルから取得できる全ての情報は本発明の検索処理に用いる属性情報に含まれる。   In the item of attribute information extracted by the attribute information extraction unit 46, information other than file information can be obtained from a general file system. The attribute items in the file can be read from the actual state of the file. The attribute items constituting the attribute information listed here are examples, and all information that can be acquired from the file is included in the attribute information used in the search processing of the present invention.

属性情報抽出部46で抽出された属性情報は属性情報格納部40にファイルに関連づけて格納される。   The attribute information extracted by the attribute information extraction unit 46 is stored in the attribute information storage unit 40 in association with the file.

図6は図5の属性情報格納部40の説明図である。図6において、この例ではファイルと関連づけるための「ファイルID」に対応して「属性a」、「属性b」、「属性c」及び「属性d」の4つの属性項目が定義され、ファイルID=#1〜#4に対応した「属性a」〜「属性d」として「a1、b1,c1,・・・・d4」が格納されており、これは各属性a〜dに対応する属性値を表している。   FIG. 6 is an explanatory diagram of the attribute information storage unit 40 of FIG. In FIG. 6, in this example, four attribute items “attribute a”, “attribute b”, “attribute c”, and “attribute d” are defined corresponding to the “file ID” to be associated with the file. = “A1, b1, c1,... D4” are stored as “attribute a” to “attribute d” corresponding to # 1 to # 4, which are attribute values corresponding to the respective attributes a to d Represents.

図7は図4のファイル検索処理部36の詳細機能構成を示したブロック図である。図7において、ファイル検索処理部36は検索条件設定部48、検索部50、検索結果出力部54、閲覧操作抽出部56、操作履歴情報格納部58、重み算出部60及び重み格納部62を備えている。   FIG. 7 is a block diagram showing a detailed functional configuration of the file search processing unit 36 of FIG. 7, the file search processing unit 36 includes a search condition setting unit 48, a search unit 50, a search result output unit 54, a browsing operation extraction unit 56, an operation history information storage unit 58, a weight calculation unit 60, and a weight storage unit 62. ing.

検索条件設定部48は目的とするファイルの検索条件として属性情報を設定する。検索条件として設定する属性情報は図5のファイル登録処理部34によるファイル登録の際に作成された図6の属性情報格納部40の属性項目に対応した属性値を設定する。   The search condition setting unit 48 sets attribute information as a search condition for a target file. As attribute information set as a search condition, an attribute value corresponding to the attribute item of the attribute information storage unit 40 of FIG. 6 created at the time of file registration by the file registration processing unit 34 of FIG. 5 is set.

検索条件設定部48による検索条件としての属性情報の設定はユーザが属性項目の値を検索操作画面を検索して直接入力する方法と、目的とするファイルに近いファイルを指定することで指定されたファイルから自動的に検索条件としての属性情報を抽出して設定する方法のいずれかを選択的することができる。   Setting of attribute information as a search condition by the search condition setting unit 48 is specified by a method in which a user directly inputs a value of an attribute item by searching a search operation screen, and a file close to a target file is specified. One of the methods for automatically extracting and setting attribute information as a search condition from a file can be selected.

検索部50はファイル格納部38に格納されたファイルを対象にファイル毎に検索条件の属性情報と属性情報格納部40のファイルに対応して登録している属性情報から重みを用いて類似度(類似性)を算出し、類似度の高いファイルを検索する。   The search unit 50 targets the files stored in the file storage unit 38 by using weights from the attribute information of the search conditions and the attribute information registered corresponding to the files of the attribute information storage unit 40 for each file. Similarity) is calculated, and a file having a high similarity is searched.

検索部50に設けた類似度算出部52による類似度の演算は、検索条件として設定された各属性項目の類似度に各属性項目の重みに乗じた総和として算出する。検索結果出力部54は検索部50によるファイルの検索結果を表示すると共に、検索結果に対するプレビューや並び替えといった閲覧操作に応じた表示状態を設定する。   The similarity calculation performed by the similarity calculation unit 52 provided in the search unit 50 is calculated as a sum obtained by multiplying the similarity of each attribute item set as a search condition by the weight of each attribute item. The search result output unit 54 displays the search result of the file by the search unit 50 and sets a display state according to a browsing operation such as preview or rearrangement for the search result.

閲覧操作抽出部56は検索結果出力部54におけるプレビューや並び替えなどの閲覧操作履歴を抽出して操作履歴情報格納部58に格納する。更に重み算出部60は、操作履歴情報格納部58に格納した閲覧操作履歴から検索部50に設けた類似度算出部52による類似度の算出に使用する重みを算出し、再度検索を行う際に検索部50の類似度算出のために設定する。   The browsing operation extraction unit 56 extracts browsing operation history such as preview and rearrangement in the search result output unit 54 and stores it in the operation history information storage unit 58. Further, the weight calculation unit 60 calculates weights used for calculating the similarity by the similarity calculation unit 52 provided in the search unit 50 from the browsing operation history stored in the operation history information storage unit 58, and performs the search again. Set for similarity calculation of the search unit 50.

図8は本実施形態で使用する検索画面の説明図である。図8において、検索画面64は上側から検索条件設定操作部66、並び替え操作部68、検索結果表示部72が配置されている。   FIG. 8 is an explanatory diagram of a search screen used in this embodiment. In FIG. 8, a search condition setting operation unit 66, a rearrangement operation unit 68, and a search result display unit 72 are arranged on the search screen 64 from the upper side.

検索条件設定操作部66には目的とするファイルの検索に使用する検索条件としての属性項目を設定するため、タイプ入力枠74、所有者入力枠76、日時入力枠78、語句入力枠80が設けられている。また検索条件としての属性項目をファイルから自動的に抽出して設定する検索条件ファイルを指定するパス入力枠82と検索対象パスから参照される参照ボタン84を設けている。   The search condition setting operation unit 66 is provided with a type input frame 74, an owner input frame 76, a date and time input frame 78, and a word / phrase input frame 80 in order to set attribute items as search conditions used for searching for a target file. It has been. Further, a path input frame 82 for designating a search condition file for automatically extracting and setting attribute items as search conditions and a reference button 84 referred to from the search target path are provided.

更に検索条件設定操作部66の右側には操作項目及びパス指定による検索条件の入力が済んだ状態で検索を開始するための検索ボタン86と、再検索の際に既に入力した操作項目もしくはパスを初期状態にクリアするための初期化ボタン88を備えている。   Further, on the right side of the search condition setting operation unit 66, there are a search button 86 for starting the search in a state where the operation items and the search conditions by specifying the path have been input, and the operation item or path that has already been input in the re-search. An initialization button 88 for clearing to the initial state is provided.

検索結果表示部72は、この例では5つの検索ファイル情報98−1〜98−5が検索の際の類似度演算で算出された類似度の高い順に配列表示されている。   In this example, the search result display section 72 displays the five search file information 98-1 to 98-5 in an array in descending order of similarity calculated by the similarity calculation at the time of search.

検索ファイル情報98−1〜98−5は検索ファイル情報98−1を例にとると、ファイルイIDとして「ファイル#1」が表示され、またタイプ、所有者、日時、語句の属性項目に対応した属性値として「abc」、「2005/11/01 17:25」、「ユーザU1」、「ファイル#1の要約」が表示されている。   In the search file information 98-1 to 98-5, taking the search file information 98-1 as an example, “file # 1” is displayed as the file ID and corresponds to the attribute items of type, owner, date / time, and phrase "Abc", "2005/11/01 17:25", "User U1", and "Summary of file # 1" are displayed as the attribute values.

更に検索ファイル情報98−1〜98−5の右側にはプレビューボタン100−1〜100−5が設けられ、プレビューボタン100−1〜100−5のいずれかを操作することで、対応したファイルのプレビューを検索画面64に対する前画面として重ね合わせ表示することができる。   Further, preview buttons 100-1 to 100-5 are provided on the right side of the search file information 98-1 to 98-5, and by operating any of the preview buttons 100-1 to 100-5, The preview can be superimposed and displayed as a previous screen for the search screen 64.

このため操作者は検索結果表示部72の検索ファイル情報98−1〜98−5を見ながら、更にその内容を確認したい場合にはプレビューボタン100−1〜100−5を必要に応じてプレビューを閲覧し、目的とするファイルが検索できたかどうか判断することができる。   Therefore, when the operator wants to confirm the contents while looking at the search file information 98-1 to 98-5 in the search result display section 72, the preview can be previewed as required by the preview buttons 100-1 to 100-5. It is possible to browse and determine whether the target file has been searched.

更に検索結果表示部72の上には並び替え操作部68が設けられており、ここには並び替えを属性項目の優先度にしたがって実行するため、タイプ並び替えボタン90、所有者並び替えボタン92、日時並び替えボタン94、語句並び替えボタン96を配置している。   Further, a sorting operation unit 68 is provided on the search result display unit 72, and in this case, sorting is executed according to the priority of the attribute item, so that a type sorting button 90 and an owner sorting button 92 are provided. A date / time sorting button 94 and a phrase sorting button 96 are arranged.

並び替え操作部68のいずれかの並び替えボタンを選択操作すると、選択した属性項目の類似度に従った検索ファイル情報98−1〜98−5の並び替えが行われ、並び替えが済んだ状態で類似度の高い方にあるファイルに注目してプレビューの閲覧などにより目的とするファイルが検索できたかどうかの判断を適切に行うことができる。   When any sort button of the sort operation unit 68 is selected, the search file information 98-1 to 98-5 according to the similarity of the selected attribute item is sorted, and the sort is completed. Thus, it is possible to appropriately determine whether or not the target file can be searched by browsing the preview while paying attention to the file having the higher similarity.

尚、図8の検索結果表示部72にあっては5つの検索結果を表示しているが、それ以上についてはスクロール操作あるいは画面切り替え操作により検索結果表示部72に表示させることができる。   In the search result display unit 72 of FIG. 8, five search results are displayed. However, the search result display unit 72 can display more search results by scroll operation or screen switching operation.

図9は図7のファイル検索処理部36の具体的な処理内容の説明図である。図9において、この例では検索条件設定部48として属性aにつき属性値「a2」または「a3」を指定し、属性bにつき属性値「b2」または「b3」を指定し、属性cについては属性値「c2」を指定し、属性dについては属性値「d1」を指定している。   FIG. 9 is an explanatory diagram of specific processing contents of the file search processing unit 36 of FIG. 9, in this example, the attribute value “a2” or “a3” is designated for the attribute a as the search condition setting unit 48, the attribute value “b2” or “b3” is designated for the attribute b, and the attribute c is the attribute value. The value “c2” is designated, and the attribute value “d1” is designated for the attribute d.

検索条件設定部48による各属性項目の属性値の指定に基づき、検索部50は指定された属性値a2,a3,b2,b3,c2,d1により属性情報格納部40のファイル毎の属性値との間で類似演算を行って、各属性項目a〜dごとの類似度sa,sb,sc,sdを算出する。   Based on the specification of the attribute value of each attribute item by the search condition setting unit 48, the search unit 50 uses the specified attribute value a2, a3, b2, b3, c2, d1 to determine the attribute value for each file in the attribute information storage unit 40. Similarity calculation is performed between the two items to calculate the similarity sa, sb, sc, sd for each of the attribute items a to d.

この例における各属性項目の類似度の算出は、指定条件の属性値と属性情報格納部40の属性値とが一致した場合に1点とすると、例えばファイル「#1」については属性値「d1」のみが一致することから1点、ファイル「#2」については属性値a2,b2,c2が一致することから3点、ファイル「#3」については属性値a3,b3が一致することから2点、更にファイル「#4」については属性値の一致がないことから0点としている。   In this example, the similarity of each attribute item is calculated as one point when the attribute value of the specified condition matches the attribute value of the attribute information storage unit 40. For example, the attribute value “d1” for the file “# 1” is calculated. ”Only for the file“ # 2, ”the attribute values a2, b2, and c2 match for the file“ # 2, ”and the attribute values a3, b3 for the file“ # 3 ”match. In addition, the file “# 4” is set to 0 because there is no matching attribute value.

一方、検索部50に対し重み格納部62が設けられており、属性a〜dごとに重みWa,Wb,Wc,Wdが設定されている。この検索部50における属性項目a〜dごとの類似度Sa,Sb,Sc,Sdと重み格納部62の属性項目a〜dごとの重みWa,Wb,Wc,Wdを用いて類似度Sを算出する。
類似度S=Wa・a+Wb・b+Wc・c+Wd・d (1)
On the other hand, a weight storage unit 62 is provided for the search unit 50, and weights Wa, Wb, Wc, and Wd are set for each of the attributes a to d. The similarity S is calculated using the similarities Sa, Sb, Sc, Sd for the attribute items a to d in the search unit 50 and the weights Wa, Wb, Wc, Wd for the attribute items a to d in the weight storage unit 62. To do.
Similarity S = Wa · a + Wb · b + Wc · c + Wd · d (1)

ここで重み格納部62による重みWa〜Wdとして初期値が「1」であったとすると、前記(1)式によりファイル#1の類似度は1点、ファイル#2の類似度は3点、ファイル#3の類似度は2点、ファイル#4の0点となり、検索結果出力部54は類似度の高い順に並べた検索結果を出力表示することになる。   Here, assuming that the initial value is “1” as the weights Wa to Wd by the weight storage unit 62, the similarity of the file # 1 is 1 point and the similarity of the file # 2 is 3 points according to the above equation (1). The similarity of # 3 is 2 points and the score of file # 4 is 0, and the search result output unit 54 outputs and displays the search results arranged in descending order of similarity.

なお、実際の類似度Sの算出にあっては、全ての属性項目の重みの総和が「1」となるように属性項目の出現確率を正規化した重みを使用しており、図9の場合、4つの重みWa,Wb,Wc,Wdの正規化された初期値は「0.25」となる。   In the actual calculation of the similarity S, the weights obtained by normalizing the appearance probabilities of the attribute items so that the sum of the weights of all the attribute items is “1” are used. The normalized initial values of the four weights Wa, Wb, Wc, and Wd are “0.25”.

このため本発明の検索処理にあっては、ユーザの検索結果に対するプレビューや並び替えといった操作履歴からユーザが探しているファイルの特徴である探索視点を自動的に抽出し、この探索視点を重み計算により次回の検索処理の類似度の演算に使用する重みに反映させることで、ユーザに負担をかけることなくユーザの検索意図を反映した精度の高い検索が可能となる。   Therefore, in the search processing of the present invention, the search viewpoint that is the feature of the file that the user is looking for is automatically extracted from the operation history such as preview and rearrangement on the search result of the user, and the search viewpoint is weighted. Thus, by reflecting in the weight used for the calculation of the similarity in the next search process, it is possible to perform a highly accurate search reflecting the user's search intention without imposing a burden on the user.

即ちユーザは図8の検索画面64に示した検索結果表示部72に対し検索ファイル情報98−1〜98−5のそれぞれのプレビューボタン100−1〜100−5を必要に応じて操作することでプレビューを参照したり、並び替え操作部68でタイプ、所有者、日時または語句といったいずれかの属性項目を選択して選択した属性項目の類似度に従った並び替えを行って目的とするファイルかどうか判断する閲覧操作を行っている。   In other words, the user operates the preview buttons 100-1 to 100-5 of the search file information 98-1 to 98-5 as necessary on the search result display unit 72 shown on the search screen 64 of FIG. Whether the target file is to be previewed or sorted according to the similarity of the selected attribute item by selecting one of the attribute items such as type, owner, date / time, or phrase in the sort operation unit 68 A browsing operation is performed to determine whether.

このような検索結果に対する閲覧結果に対し、ユーザが意図的に閲覧したプレビューや並び替えの順位から共通の属性項目を抽出し、ユーザが注目している属性項目については前記(1)式の重みを上げるように重み計算により調整することで、次の検索についてユーザの探索視点を反映した検索を行うことができる。   A common attribute item is extracted from the browsing result for such a search result from the preview or rearrangement order intentionally browsed by the user, and the attribute item that the user is paying attention to is the weight of the formula (1). By adjusting the weight calculation so as to increase the search, a search reflecting the user's search viewpoint can be performed for the next search.

本発明にあってはユーザの探索視点を自動的に抽出して重みを調整する手法として次のいずれかを行うことができる。
(1)プレビューの閲覧操作からユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法;
(2)ユーザの並び替え操作によりユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法;
(3)プレビューの閲覧操作による閲覧時間からユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法;
(4)前記(1)(2)(3)の少なくとも2つを組み合わせて重みを算出する方法;
まずプレビューの閲覧操作によりユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法を説明する。
In the present invention, any of the following can be performed as a method of automatically extracting the user's search viewpoint and adjusting the weight.
(1) A method of calculating a weight by extracting a user's search viewpoint from a preview browsing operation;
(2) A method of calculating a weight by extracting a user's search viewpoint by a user rearrangement operation;
(3) A method of calculating a weight by extracting a user's search viewpoint from a browsing time by a preview browsing operation;
(4) A method of calculating a weight by combining at least two of the above (1), (2), and (3);
First, a method of calculating a weight by extracting a user's search viewpoint by a preview browsing operation will be described.

図10は図8の検索画面64における検索結果表示部72の検索結果一覧テーブル101であり、ファイルID102に対応して、属性項目としてタイプ104、所有者106、日時108及び語句110を表している。このような検索結果一覧表示101に対し、左側の矢印115−1、115−2、115−3に示すようにファイル#1、ファイル#3及びファイル#5についてプレビューが実行されたとする。   FIG. 10 is a search result list table 101 of the search result display unit 72 in the search screen 64 of FIG. 8, and represents type 104, owner 106, date 108 and phrase 110 as attribute items corresponding to the file ID 102. . Assume that previews are executed for file # 1, file # 3, and file # 5 on such search result list display 101 as indicated by the arrows 115-1, 115-2, and 115-3 on the left side.

このプレビューが実行されたファイル#1、#3、#5につき属性項目タイプ104、所有者106、日時108及び語句110のそれぞれにつき共通の属性値をカウントし、属性値の最大頻度を算出する。この最大頻度をプレビュー回数で割った値はその属性値が出現した確率を表しており、この確率を示す値が大きいほどユーザがその属性値に注目しているということができる。   A common attribute value is counted for each of the attribute item type 104, the owner 106, the date / time 108, and the word / phrase 110 for the files # 1, # 3, and # 5 on which the preview is executed, and the maximum frequency of the attribute value is calculated. A value obtained by dividing the maximum frequency by the number of previews represents the probability that the attribute value has appeared, and it can be said that the larger the value indicating the probability, the more the user is paying attention to the attribute value.

また最大頻度をプレビュー回数で割った値を前記(1)式の重みとして設定すれば、次回の検索においてユーザの注目している属性である探索視点を反映した検索が実現できる。   If the value obtained by dividing the maximum frequency by the number of previews is set as the weight of the equation (1), a search that reflects the search viewpoint that is the attribute that the user is interested in in the next search can be realized.

図11は図9の検索結果一覧テーブル101のプレビューを実行したファイル#1、#3、#5に基づいて生成された閲覧操作履歴を含む重みテーブル112の説明図である。   FIG. 11 is an explanatory diagram of the weight table 112 including the browsing operation history generated based on the files # 1, # 3, and # 5 in which the search result list table 101 of FIG. 9 is executed.

重みテーブル112にあっては、検索回数114、プレビュー回数116、重み118としてタイプ、所有者、日時、語句の属性値を設定している。ここで重み118は、上段と下段の2行に分けており、上段は各属性の出現確率であり、下段が各属性の出現確率を正規化した重みである。   In the weight table 112, type, owner, date, and phrase attribute values are set as the number of searches 114, the number of previews 116, and the weight 118. Here, the weight 118 is divided into two rows, an upper row and a lower row, the upper row is the appearance probability of each attribute, and the lower row is the weight obtained by normalizing the appearance probability of each attribute.

図10の検索結果一覧テーブル101は、図11の重みテーブル112における検索回数114が「1回目」のプレビュー回数116を「3回」とした場合の重み計算に使用される。   The search result list table 101 in FIG. 10 is used for weight calculation when the number of previews 116 in the weight table 112 in FIG. 11 is “first” and the number of previews 116 is “3”.

この重み計算については各属性項目ごとに出現確率を
出現確率=(共通する属性値をカウントした最大頻度)/(プレビュー回数)
(2)
として算出する。
For this weight calculation, the appearance probability for each attribute item is the appearance probability = (maximum frequency of counting common attribute values) / (number of previews)
(2)
Calculate as

例えば図10の属性項目の中のタイプ104を例にとると、共通する属性値をカウントした最大頻度は、属性値「abc」の頻度「2」であることから、前記(2)式から、この場合閲覧操作履歴に基づくのタイプ104の出現確率Paは
Pa=2/3
として求まる。
For example, taking the type 104 in the attribute item of FIG. 10 as an example, the maximum frequency of counting common attribute values is the frequency “2” of the attribute value “abc”. In this case, the appearance probability Pa of the type 104 based on the browsing operation history is Pa = 2/3.
It is obtained as

次の所有者106の共通属性値の最大頻度は「ユーザU1」の頻度「2」であることから、所有者の出現確率Pbは
Pb=2/3
となる。また日時108については、全ての属性値が異なることから共通の属性値の最大頻度は「1」であり、その出現確率Pcは
Pc=1/3
となる。
Since the maximum frequency of the common attribute value of the next owner 106 is the frequency “2” of “user U1”, the appearance probability Pb of the owner is Pb = 2/3.
It becomes. For the date and time 108, since all attribute values are different, the maximum frequency of the common attribute value is “1”, and the appearance probability Pc is Pc = 1/3.
It becomes.

更に属性値である語句110については、プレビューしてファイル#1,#3,#5に語句が3個ずつ登録されているため、合計9個であり、ファイル#1,#3,#5に共通に含まれる属性値「apple」の最大頻度「2」であることから、その出現確率Pdは
Pd=2/9
となる。
Further, for the word / phrase 110 as the attribute value, since three words / phrases are registered in the files # 1, # 3, and # 5 after previewing, the total number is nine, and the words # 1, # 3, and # 5 Since the maximum frequency “2” of the commonly included attribute value “apple” is “2”, the appearance probability Pd is Pd = 2/9.
It becomes.

このようにプレビュー回数の操作履歴から算出された属性項目ごとの出現確率2/3,2/3,1/3,2/9については各属性項目の出現確率の和が「1」となるように正規化し、各属性項目の重みWa、Wb、Wc、Wdとして求める。   Thus, for the appearance probabilities 2/3, 2/3, 1/3, and 2/9 for each attribute item calculated from the operation history of the number of previews, the sum of the appearance probabilities of the attribute items is “1”. To obtain the weights Wa, Wb, Wc, and Wd of each attribute item.

正規化は各属性項目の出現確率2/3,2/3,1/3,2/9の総和17/9を求め、各出現確率に総和の逆数(9/17)を掛けることで算出され,次のようになる。
タイプの重みWa=6/17
所有者の重みWb=6/17
日時の重み Wc=3/17
語句の重み Wd=2/17
これを小数で表すと図11のように0.35、0.35、0.18、0.12となり、総和は「1」となる。
Normalization is calculated by calculating the sum 17/9 of the appearance probabilities 2/3, 2/3, 1/3, and 2/9 of each attribute item, and multiplying each appearance probability by the reciprocal (9/17) of the sum. It becomes as follows.
Type weight Wa = 6/17
Owner weight Wb = 6/17
Weight of date and time Wc = 3/17
Word weight Wd = 2/17
When this is represented by a decimal number, it becomes 0.35, 0.35, 0.18, and 0.12, as shown in FIG. 11, and the total is “1”.

図11の重みテーブル112にあっては検索回数114を1回目から5回目までを繰り替えした場合を格納しており、1回目から5回目におけるプレビュー回数は3回、5回、2回、4回、6回実行したことを表している。なお、2回目以降につき、語句110については全てのファイル#1〜#5に語句が3個ずつ登録されていると想定して重みを算出している。   The weight table 112 of FIG. 11 stores the case where the number of searches 114 is repeated from the first time to the fifth time, and the preview times from the first time to the fifth time are 3, 5, 2, 4 times. , This indicates that it has been executed six times. For the second and subsequent times, the weight is calculated assuming that three words / phrases are registered in all the files # 1 to # 5.

2回目以降の各属性項目の出現確率については、現在の検索に前回までの検索の最大頻度を加えた総和を、同じく前回までのプレビュー回数を加えた総和として次式から求めている。ただし、nは現在の検索回数である。   For the appearance probability of each attribute item after the second time, the sum obtained by adding the maximum frequency of the previous search to the current search is also obtained from the following equation as the sum total of the number of previews up to the previous time. Here, n is the current number of searches.

Figure 2007088576
Figure 2007088576

例えば検索回数114における「2回目」のタイプの出現確率を見ると、2回目のプレビュー回数5回における共通の属性値の最大頻度は「4」であり、これに1回目の共通の属性値の最大頻度「2」を加算して「2+4=6」としている。またプレビュー回数の総和は1回目と2回目を加算して「3+5=8」である。したがって2回目のタイプの出現確率Paは
Pa=6/8
となる。
For example, when the appearance probability of the “second time” type in the search number 114 is viewed, the maximum frequency of the common attribute value in the second preview number 5 is “4”. The maximum frequency “2” is added to “2 + 4 = 6”. The total number of previews is “3 + 5 = 8” by adding the first and second times. Therefore, the appearance probability Pa of the second type is Pa = 6/8
It becomes.

このような1回目から5回目までの検索回数の繰り返しによりプレビューの実行により最終的に5回目に得られた各属性項目ごとの重みを見ると、もっとも高い正規化された重みはタイプの「0.47」であり、ユーザのプレビューの実行から属性項目「タイプ」についてユーザの注目度が高いことがわかり、これが重み計算によって検索結果に反映されている。   When the weight for each attribute item finally obtained by the execution of the preview by repeating the number of searches from the first time to the fifth time is seen, the highest normalized weight is the type “0”. .47 ”, and it can be seen from the execution of the user preview that the user's attention level is high for the attribute item“ type ”, and this is reflected in the search result by weight calculation.

図12は図10及び図11に示したプレビューの閲覧操作によりユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法を採用した本発明による検索処理のフローチャートである。   FIG. 12 is a flowchart of a search process according to the present invention that employs the method of extracting the user's search viewpoint and calculating the weight by the preview browsing operation shown in FIGS.

図12において、ステップS1で検索条件として属性項目を設定し、続いてステップS2で前記(1)式から全ファイルに対し類似度を算出する。この場合の初期値としての重みは各属性項目について全て同じ値である。   In FIG. 12, an attribute item is set as a search condition in step S1, and then the similarity is calculated for all files from the equation (1) in step S2. The weights as initial values in this case are all the same value for each attribute item.

続いてステップS3で類似度に応じて検索結果を図8の検索画面のように表示する。続いてステップS4でプレビュー実行の有無をチェックしており、もしプレビューが行われるとステップS5に進み、プレビューファイルの共通する属性値をカウントする。   Subsequently, in step S3, the search result is displayed as in the search screen of FIG. 8 according to the similarity. Subsequently, in step S4, whether or not the preview is executed is checked. If the preview is performed, the process proceeds to step S5, and the common attribute values of the preview file are counted.

ステップS4でプレビューがなければステップS6で目的のファイルか否かユーザの入力指示に基づいてチェックし、目的のファイルでなければステップS7に進み、再帰検索実行か否かをユーザの操作、例えば図8の検索画面64における検索条件設定操作部66に設けた初期化ボタン88の操作の有無から判別する。   If there is no preview in step S4, whether or not the file is the target file is checked based on the user's input instruction in step S6. 8 is determined based on whether or not the initialization button 88 provided in the search condition setting operation unit 66 is operated.

初期化ボタン88の操作があれば再帰検索実行と判断してステップS8に進み、図11の重みテーブル112に示したように現在の検索結果に対するプレビューの閲覧操作履歴から各属性項目ごとの重みを算出し、再びステップS1に戻り、次の検索処理を繰り返し、その際にステップS2の類似度の算出にステップS8で算出されたプレビュー操作履歴情報に基づく重みが使用される。   If the initialization button 88 is operated, it is determined that recursive search is executed, and the process proceeds to step S8. As shown in the weight table 112 of FIG. 11, the weight for each attribute item is determined from the preview browsing operation history for the current search result. Then, the process returns to step S1 again, and the next search process is repeated. At this time, the weight based on the preview operation history information calculated in step S8 is used to calculate the similarity in step S2.

次に並び替え操作によりユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法を説明する。   Next, a method for calculating a weight by extracting a user's search viewpoint by a rearrangement operation will be described.

ここで並び替え操作とは、図8の検索画面64に設けた切り替え操作部68において、タイプ並び替えボタン90、所有者並び替えボタン92、日時並び替えボタン94、語句並び替えボタン96のいずれかのボタンを選択操作し、選択した操作項目の類似度にしたがって検索結果表示部の検索ファイル情報98−1〜98−5を類似度の高い順である昇順、または逆に類似度の低い順である降順に並び替えて検索結果を見やすくする操作である。   Here, the rearrangement operation is any of the type rearrangement button 90, the owner rearrangement button 92, the date / time rearrangement button 94, and the phrase rearrangement button 96 in the switching operation unit 68 provided on the search screen 64 of FIG. The search file information 98-1 to 98-5 in the search result display portion is selected in ascending order from the highest degree of similarity, or conversely, from the lowest degree of similarity, according to the similarity of the selected operation item. This is an operation to sort the search results in some descending order to make the search results easier to see.

例えば図8の検索画面64における検索結果表示部72は、並び替え前には図10の検索結果一覧テーブル101となるが、これに属性項目「タイプ」を選択して並び替えると図13の検索結果一覧テーブル101−1のようになる。   For example, the search result display unit 72 in the search screen 64 of FIG. 8 becomes the search result list table 101 of FIG. 10 before the rearrangement. If the attribute item “type” is selected and rearranged, the search of FIG. The result list table 101-1 is obtained.

並び替え操作は複数の属性項目を選択して実行することもできる。例えば「タイプ」、「所有者」の順で並び替えが操作された場合には、最初に「所有者」の類似度に従って並び替えを実行し、次に同じ所有者を持つ結果に対し「タイプ」の並び替えを実行する。   The sorting operation can be executed by selecting a plurality of attribute items. For example, when sorting is performed in the order of “type” and “owner”, sorting is performed first according to the similarity of “owner”, and then “type” is applied to the result having the same owner. ”Is executed.

図14は図13の並び替え操作による検索結果一覧テーブル101−1からユーザの探索視点を抽出して重みを算出した重みテーブル120を示しており、重みテーブル120は検索回数122、並び替え回数124及びタイプ、所有者、日時、語句ごとの重み126で構成されている。   FIG. 14 shows a weight table 120 in which the user's search viewpoint is extracted from the search result list table 101-1 by the rearrangement operation of FIG. 13 and the weight is calculated. The weight table 120 has a search count 122 and a sort count 124. And weight 126 for each type, owner, date, and phrase.

図14の重みテーブル120における並び替えの閲覧操作履歴は、検索回数122における「1回目」につき並び替え回数124として「4回」実行している。この4回の並び替えは次の順番で属性項目を選択して並び替えを行っている。
1回目:語句
2回目:タイプ
3回目:所有者
4回目:日時
ここで1回の検索結果に対する並び替え回数の順番に対し、並び替えが新しいほど高い得点を設定するようにしている。
The browsing operation history of rearrangement in the weight table 120 of FIG. 14 is executed “4 times” as the rearrangement count 124 for “first” in the search count 122. This four-time sorting is performed by selecting attribute items in the following order.
1st time: Word 2nd time: Type 3rd time: Owner 4th time: Date and time Here, the higher the score, the higher the score is set for the order of the number of times of sorting for one search result.

図15は1回の検索結果における並び替え回数に対する順位に従った得点を設定する並び替え順位得点ファイル128の説明図である。図14の1回目については、並び替え回数が4回であることから時間軸上の並び替え実行の順番に従って1回目から4回目につき、現時点から最も新しい4回目の得点が最高点の4点、それより古い3回目の得点が3点、さらに古い2回目の得点が2点、もっとも古い1回目の得点が1点としている。この並び替え順序に従った得点は図4の重みの上段の右側にカッコ内の数字として示している。   FIG. 15 is an explanatory diagram of the sort order score file 128 for setting scores according to the rank with respect to the sort count in one search result. For the first time in FIG. 14, the number of times of rearrangement is four, so according to the order of execution of rearrangement on the time axis, from the first time to the fourth time, the newest fourth score from the present is the highest score of 4 points, The older third score is 3, the older second score is 2, and the oldest first score is 1. The score according to this rearrangement order is shown as a number in parentheses on the right side of the upper stage of the weight in FIG.

したがって1回目の検索結果に対する並び替え回数4回に伴う属性項目「タイプ」、「所有者」、日時」及び「語句」の重みは、「1/10」、「2/10」、「3/10」、「4/10」となり、更に重みの総和が1になるように正規化して各属性項目の重みを求めると「0.20」、「0.30」、0.40」、「0.10」が求まる。   Therefore, the weights of the attribute items “type”, “owner”, “date / time”, and “phrase” associated with the number of sorting times 4 for the first search result are “1/10”, “2/10”, “3 / 10 ”,“ 4/10 ”, and the weight of each attribute item is obtained by normalization so that the sum of the weights becomes 1, and“ 0.20 ”,“ 0.30 ”, 0.40”, “0” .10 "is obtained.

図14の場合には検索回数1回目から5回目につき並び替え回数を4回、2回、1回、2回、3回を行っており、2回目以降については各属性項目の重みは次式で求める。   In the case of FIG. 14, the number of times of sorting for the first to fifth searches is 4, 4, 1, 2, and 3. For the second and subsequent times, the weight of each attribute item is Ask for.

Figure 2007088576
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また検索回数の2回目については並び替え回数は2回であり、
1回目:タイプ
2回目:所有者
であり、したがって図15の並び替え順位得点ファイル128から並び替え回数1回を参照すると、1回目につき3点、2回目につき4点が設定される。
In the second search, the number of sorts is 2,
First time: Type second time: Owner, therefore, referring to the number of times of rearrangement from the rearrangement order score file 128 in FIG. 15, 3 points for the first time and 4 points for the second time are set.

このように並び替えで得られた得点を総得点で割った値を検索が繰り返されるたびに累積加算して重みを計算し、前記(1)式に正規化した重みとして用いることでユーザの検索結果に伴う並び替え操作から抽出された探索視点に応じた検索が可能となる。   A value obtained by dividing the score obtained by the rearrangement by the total score is cumulatively added each time the search is repeated to calculate a weight, and used as a weight normalized to the formula (1). Search according to the search viewpoint extracted from the rearrangement operation accompanying the result is possible.

図14の場合には5回目の検索結果に対する並び替えから算出された属性項目「所有者」の重みが「0.49」ともっとも大きいことから、ユーザは最終的に属性項目「所有者」について関心が高いことがわかる。   In the case of FIG. 14, since the weight of the attribute item “owner” calculated from the reordering for the fifth search result is “0.49”, the user finally has the attribute item “owner”. It turns out that interest is high.

図16は図13〜図15に示した検索結果に対する並び替え操作によりユーザの探索視点を抽出して重みを算出する処理を用いた検索処理のフローチャートである。   FIG. 16 is a flowchart of a search process using a process of extracting a user's search viewpoint by a sorting operation on the search results shown in FIGS. 13 to 15 and calculating a weight.

図16において、ステップS1で検索条件として属性項目を設定し、ステップS2で全ファイルに対し前記(1)式にしたがって類似度を算出し、ステップS3で類似度に応じて検索結果を表示する。   In FIG. 16, attribute items are set as search conditions in step S1, similarity is calculated for all files in accordance with equation (1) in step S2, and search results are displayed in accordance with the similarity in step S3.

この検索結果に対しステップS4で並び替え実行の有無を判別し、並び替えが行われるとステップS5で並び替えの属性値、具体的には並び替えの順序に応じた得点をカウントする。   In step S4, it is determined whether or not reordering has been performed on the search result. When the reordering is performed, in step S5, a score corresponding to the reordering attribute value, specifically, the reordering order is counted.

並び替えの実行がなければステップS6で目的のファイルか否かのユーザ判定有無を判別し、目的のファイルでなければステップS7で再帰検索実行か否か判別し、再帰検索実行をユーザの操作から判別するとステップS8に進み、図14の重みテーブル120に示したように並び替え回数から得られた順位の得点から各属性項目の重みを計算してステップS1に戻り、次の検索におけるステップS2の類似度の計算にステップS8で算出した重みが反映される。   If reordering is not performed, it is determined in step S6 whether or not a user is determined whether the file is the target file. If it is not the target file, it is determined whether or not recursive search is performed in step S7. If it discriminate | determines, it will progress to step S8, will calculate the weight of each attribute item from the score of the order | rank obtained from the frequency | count of rearrangement as shown in the weight table 120 of FIG. 14, will return to step S1, and will perform step S2 in the next search. The weight calculated in step S8 is reflected in the similarity calculation.

次に検索結果に対するプレビューの閲覧操作に伴うプレビュー時間からユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法を説明する。   Next, a method for calculating the weight by extracting the user's search viewpoint from the preview time associated with the preview browsing operation for the search result will be described.

図10〜図12に示したプレビュー操作を用いた探索視点の抽出にあっては、プレビュー回数を使って重みを算出しているが、別の方法としてプレビュー時間を使ってもユーザの探索視点を抽出して重みを算出することができる。即ちユーザのプレビュー時間が長いほどユーザが求めている検索結果に近いと判断することができる。   In the extraction of the search viewpoint using the preview operation shown in FIGS. 10 to 12, the weight is calculated using the number of previews. Alternatively, the user's search viewpoint can be determined even using the preview time. The weight can be calculated by extraction. In other words, it can be determined that the longer the user's preview time, the closer to the search result the user is seeking.

このプレビュー時間で重みを算出する方法は、図17の重みテーブル130に示すようになる。図17の重みテーブル130は、検索回数132、プレビュー時間134及びタイプ、所有者、日時、語句の属性項目ごとの重み136で構成されている。   The method for calculating the weight based on the preview time is as shown in the weight table 130 of FIG. The weight table 130 of FIG. 17 includes the number of searches 132, the preview time 134, and the weight 136 for each attribute item of type, owner, date, and phrase.

プレビュー時間を使用してユーザの探索視点を抽出する方法の重みテーブル130は、図11に示したプレビュー回数からユーザの探索視点を抽出する重みテーブル112におけるプレビュー回数116をプレビュー時間134に置き換えたものである。   The weight table 130 for extracting the user's search viewpoint using the preview time is obtained by replacing the preview count 116 in the weight table 112 for extracting the user's search viewpoint from the preview count shown in FIG. It is.

例えば検索回数1回目にあってはプレビュー時間として「30秒」が得られており、このプレビュー時間によりプレビューを行ったファイルにおける共通の属性値の最大頻度を求め、これをプレビュー時間で割ることになる。即ち各属性項目の単位プレビュー時間当りの出現頻度は次式で与えられる。   For example, in the first search, “30 seconds” is obtained as the preview time, and the maximum frequency of the common attribute value in the previewed file is obtained by this preview time, and this is divided by the preview time. Become. That is, the appearance frequency of each attribute item per unit preview time is given by the following equation.

Figure 2007088576
Figure 2007088576

となる。そして、各損正項目の単位プレビュー時間当りの出現頻度を正規化した値を重みとする。 It becomes. A value obtained by normalizing the appearance frequency per unit preview time of each loss correction item is used as a weight.

図18はプレビュー時間からユーザの探索視点を抽出して重みを算出する方法を用いた検索処理のフローチャートである。図18において、ステップS1で検索条件としての属性項目を設定し、ステップS2で全ファイルにつき前記(1)式につき類似度を算出し、ステップS3で類似度に応じて検索結果を表示する。   FIG. 18 is a flowchart of a search process using a method for extracting a user's search viewpoint from a preview time and calculating a weight. In FIG. 18, an attribute item as a search condition is set in step S1, similarity is calculated for the above expression (1) for all files in step S2, and search results are displayed in accordance with the similarity in step S3.

続いてステップS4でプレビューの実行を判別すると、ステップS5でプレビューの共通する属性と閲覧時間をカウントする。プレビューの実行がなければステップS6で目的ファイルか否かチェックし、目的ファイルでなければステップS7で再帰検索実行の有無を判別する。   Subsequently, when it is determined in step S4 that the preview is to be executed, attributes common to the preview and the viewing time are counted in step S5. If the preview is not executed, it is checked in step S6 whether it is the target file. If it is not the target file, it is determined whether recursive search is executed in step S7.

再帰検索実行であればステップS8に進み、図17の重みテーブル130に示したようなプレビュー時間に基づく属性の重み計算を行ってステップS1から次の検索を行い、ステップS2で次の検索処理の類似度の算出にステップS8で算出されたプレビュー時間に応じた属性の重みが反映される。   If it is a recursive search execution, the process proceeds to step S8, the attribute weight calculation based on the preview time as shown in the weight table 130 of FIG. 17 is performed, the next search is performed from step S1, and the next search process is performed in step S2. The weight of the attribute corresponding to the preview time calculated in step S8 is reflected in the calculation of the similarity.

図19はプレビュー回数、並び替え回数及びプレビュー時間を閲覧履歴として次回の検索で使用する重みを計算する方法を使用した本発明の検索処理のフローチャートである。   FIG. 19 is a flowchart of search processing according to the present invention using a method of calculating weights used in the next search using the preview count, the sort count, and the preview time as the browsing history.

この検索処理にあってはステップS1で検索条件として属性項目を設定し、ステップS2で全ファイルに対し前記(1)式で類似度を算出した後、ステップS3で類似度に応じて検索結果を表示する。   In this search process, an attribute item is set as a search condition in step S1, and after calculating similarity with the above equation (1) for all files in step S2, search results are obtained according to the similarity in step S3. indicate.

この検索結果についてステップS4で閲覧操作が実行されると、ステップS5でプレビューや並び替えなどの閲覧操作であった場合には、ステップS5でプレビューファイルの共通する属性値をカウントし、またステップS6でプレビューファイルの共通する属性と閲覧時間をカウントし、更にステップS7で並び替えの順番に応じた得点を属性項目ごとにカウントする。   When a browsing operation is executed for the search result in step S4, if it is a browsing operation such as preview or rearrangement in step S5, the common attribute value of the preview file is counted in step S5, and step S6. In step S7, the common attributes of the preview file and the browsing time are counted, and in step S7, the score corresponding to the rearrangement order is counted for each attribute item.

ステップS4で閲覧操作の実行がなければ、ステップS8で目的ファイルの有無をチェックし、目的ファイルでなければステップS9で再帰検索実行か否かチェックし、再帰検索実行であればステップS10で重み計算の組合せを選択する。   If the browsing operation is not executed in step S4, the presence or absence of the target file is checked in step S8. If it is not the target file, whether or not the recursive search is executed is checked in step S9. Select a combination.

この重み計算としては
(1)プレビュー回数を反映した重み計算
(2)プレビュー時間を反映した重み計算
(3)並び替え回数を反映した重み計算
のうちの少なくとも2つの組合せを選択する。
As the weight calculation, at least two combinations of (1) weight calculation reflecting the number of previews, (2) weight calculation reflecting the preview time, and (3) weight calculation reflecting the number of rearrangements are selected.

続いてステップS11で選択された組合せについて、それぞれの履歴操作情報から属性項目の重みを計算し、それぞれの重み計算の結果につき、同じ属性項目について2つの重みの加算平均を求めて次回の検索の類似度の計算に使用する重みを設定し、ステップS1から次回の検索処理を再開する。   Subsequently, for the combination selected in step S11, the weight of the attribute item is calculated from each history operation information, and for each weight calculation result, an average of the two weights is calculated for the same attribute item, and the next search is performed. The weight used for calculating the similarity is set, and the next search process is resumed from step S1.

また図19のフローチャートにあっては、前記(1)〜(3)の少なくとも2つの組合わせてを選択して重み計算を実行しているが、これ以外に、(1)と(2)、(2)と(3)、もしくは(1)(2)(3)を固定的に設定した重み計算を伴うようにしても良い。   In the flowchart of FIG. 19, weight calculation is performed by selecting at least two combinations of (1) to (3), but in addition to this, (1) and (2), You may make it involve the weight calculation which fixedly set (2) and (3) or (1) (2) (3).

また本発明はコンピュータで実行されるファイル検索プログラムを提供するものであり、本発明のファイル検索プログラムは、図12、図16、図18もしくは図19のフローチャートに示した処理内容を持つことになる。   Further, the present invention provides a file search program executed by a computer, and the file search program of the present invention has the processing contents shown in the flowchart of FIG. 12, FIG. 16, FIG. 18 or FIG. .

また本発明はファイル検索プログラムを格納したコンピュータなどの記憶媒体を提供するものであり、この記憶媒体はCD−ROM、フロッピー(R)ディスク、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどのカード型記憶媒体やコンピュータシステムの内外に備え付けられたハードディスクなどの記憶装置のほか、回線を介してプログラムを保持するデータベース、あるいは他のコンピュータシステムならびにそのデータベースや、さらに回線上の伝送媒体を含むものである。   The present invention also provides a storage medium such as a computer storing a file search program. This storage medium is a card-type storage such as a CD-ROM, floppy (R) disk, DVD disk, magneto-optical disk, or IC card. In addition to a storage device such as a hard disk provided inside or outside the medium or the computer system, it includes a database for holding a program via a line, another computer system and its database, and a transmission medium on the line.

尚、本発明はその目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に上記の実施形態に示した数値による限定は受けない。   The present invention includes appropriate modifications that do not impair the object and advantages thereof, and is not limited by the numerical values shown in the above embodiments.

Claims (20)

ファイル毎に抽出した属性情報を関連付けて登録したファイル格納部を備えたコンピュータに、
ファイルの検索条件として属性情報を設定する検索条件設定ステップと、
前記ファイル格納部のファイル毎に、前記検索条件の属性情報と登録された属性情報から重みを用いて類似性を算出してファイルを検索する検索ステップと、
前記検索ステップによるファイルの検索結果を表示すると共に、前記検索結果に対する閲覧操作に応じた表示状態を生成する検索結果表示ステップと、
前記検索結果表示ステップによる閲覧操作履歴を抽出する閲覧操作抽出ステップと、
前記閲覧操作履歴から前記検索ステップの類似性の算出に使用する重みを算出し、再度検索を行う際に前記検索ステップに算出した前記重みを設定する重み算出ステップと、
を実行させることを特徴とするファイル検索プログラム。
In a computer with a file storage unit that is registered in association with attribute information extracted for each file,
A search condition setting step for setting attribute information as a file search condition;
For each file in the file storage unit, a search step of searching for a file by calculating similarity using a weight from the attribute information of the search condition and the registered attribute information;
A search result display step of displaying a search result of the file by the search step and generating a display state according to a browsing operation for the search result;
A browsing operation extraction step of extracting a browsing operation history by the search result display step;
A weight calculating step of calculating a weight used for calculating the similarity of the search step from the browsing operation history, and setting the weight calculated in the search step when performing a search again;
A file search program characterized by causing
請求項1記載のファイル検索プログラムに於いて、前記属性情報は複数の属性項目を含み、前記検索ステップは、ファイルの類似性を、各属性項目の類似度に各属性項目の重みを乗じた総和として算出することを特徴とするファイル検索プログラム。
2. The file search program according to claim 1, wherein the attribute information includes a plurality of attribute items, and the search step is a sum obtained by multiplying the similarity of a file by the similarity of each attribute item and the weight of each attribute item. The file search program characterized by calculating as follows.
請求項2記載のファイル検索プログラムに於いて、
前記検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能であり、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の頻度に応じて前記属性項目毎の重みを算出することを特徴とするファイル検索プログラム。
In the file search program according to claim 2,
The search result display step can display a preview of the file as a search result by a browsing operation,
The browsing operation extraction step calculates the frequency of each attribute item of one or more previewed files and extracts it as a browsing operation history,
The file weight calculation step calculates a weight for each attribute item according to the frequency of each attribute item in the browsing operation history.
請求項3記載のファイル検索プログラムに於いて、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた複数ファイルの各属性項目に含まれる共通の属性値を計数して属性値の最大頻度を属性項目毎に抽出し、
前記重み算出ステップは、前記属性項目毎の最大頻度をプレビュー回数で除して正規化した値として各属性項目の重みを算出することを特徴とするファイル検索プログラム。
In the file search program according to claim 3,
The browsing operation extraction step counts the common attribute value included in each attribute item of the plurality of previewed files and extracts the maximum frequency of the attribute value for each attribute item,
The weight calculation step calculates the weight of each attribute item as a normalized value obtained by dividing the maximum frequency for each attribute item by the number of previews.
請求項2記載のファイル検索プログラムに於いて、
前記検索結果表示ステップは、複数の属性項目のいずれか1つの選択操作に対し、選択された属性項目の類似性に応じて昇順または降順に検索結果のファイルを並び替え表示可能であり、
前記閲覧操作抽出ステップは、並び替えのために選択された各属性項目の順位に応じた値を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の順位に応じて前記属性項目毎の重みを算出することを特徴とするファイル検索プログラム。
In the file search program according to claim 2,
The search result display step can rearrange and display the search result files in ascending order or descending order according to the similarity of the selected attribute item for any one of the plurality of attribute items.
The browsing operation extraction step calculates a value according to the rank of each attribute item selected for sorting and extracts it as a browsing operation history,
The file calculation program characterized in that the weight calculation step calculates a weight for each attribute item according to a rank of each attribute item in the browsing operation history.
請求項5記載のファイル検索プログラムに於いて、
前記閲覧操作抽出ステップは、並び替えのために選択された各属性項目の順位に対し、並び替え操作の新しい順に高い値となる得点を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
前記重み算出ステップは、前記属性項目毎の得点を並び替え回数で除して正規化した値として各属性項目の重みを算出することを特徴とするファイル検索プログラム。
In the file search program according to claim 5,
In the browsing operation extraction step, for the rank of each attribute item selected for sorting, a score that becomes a higher value in order of the sorting operation is calculated and extracted as a browsing operation history,
The file weight calculation step calculates the weight of each attribute item as a normalized value obtained by dividing the score for each attribute item by the number of times of sorting.
請求項2記載のファイル検索プログラムに於いて、
前記検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能とし、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度と閲覧時間を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の頻度と閲覧時間に応じて前記属性項目毎の重みを算出することを特徴とするファイル検索プログラム。
In the file search program according to claim 2,
The search result display step can display a preview of the file as a search result by a browsing operation,
In the browsing operation extraction step, the frequency and browsing time of each attribute item of one or more previewed files are calculated and extracted as a browsing operation history,
The file calculation program characterized in that the weight calculation step calculates a weight for each attribute item according to the frequency and browsing time of each attribute item in the browsing operation history.
請求項7記載のファイル検索プログラムに於いて、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた複数ファイルの各属性項目に含まれる共通の属性値を計数して属性値の最大頻度を属性項目毎に抽出し、
前記重み算出ステップは、前記属性項目毎の最大頻度を閲覧時間で除して正規化した値として各属性項目の重みを算出することを特徴とするファイル検索プログラム。
In the file search program according to claim 7,
The browsing operation extraction step counts the common attribute value included in each attribute item of the plurality of previewed files and extracts the maximum frequency of the attribute value for each attribute item,
The file weight calculation step calculates the weight of each attribute item as a normalized value obtained by dividing the maximum frequency for each attribute item by the browsing time.
請求項2記載のファイル検索プログラムに於いて、
前記検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能であり、且つ複数の属性項目のいずれか1つの選択操作に対し、選択された属性項目の類似性に応じて昇順または降順に検索結果のファイルを並び替え表示可能であり、
前記閲覧操作抽出ステップは、
プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度を算出して閲覧操作履歴として抽出する第1抽出ステップと、
並び替えのために選択された各属性項目の順位に応じた値を算出して閲覧操作履歴として抽出する第2抽出ステップと、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度と閲覧時間を算出して閲覧操作履歴として抽出する第3抽出ステップと、
の少なくともいずれか2つを備え、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作抽出ステップに対応して、
前記第1抽出ステップによる閲覧操作履歴の各属性項目の頻度に応じて前記属性項目毎の重みを算出する第1重み算出ステップと、
前記第2抽出ステップによる前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の順位に応じて前記属性項目毎の重みを算出する第2重み算出ステップと、
前記第3抽出ステップによる前記閲覧操作履歴の各属性項目の頻度と閲覧時間に応じて前記属性項目毎の重みを算出する第3重み算出ステップと、
の少なくともいずれか2つを備えたことを特徴とするファイル検索プログラム。
In the file search program according to claim 2,
The search result display step is capable of displaying a preview of the file as a search result by a browsing operation, and in ascending order according to the similarity of the selected attribute item with respect to any one of the plurality of attribute items. The search result files can be sorted and displayed in descending order,
The browsing operation extraction step includes:
A first extraction step of calculating a frequency of each attribute item of the previewed file or files and extracting it as a browsing operation history;
A second extraction step of calculating a value according to the rank of each attribute item selected for sorting and extracting as a browsing operation history;
The browsing operation extraction step calculates a frequency and a browsing time of each attribute item of one or a plurality of files that have been previewed, and extracts the browsing operation history as a third extraction step;
Comprising at least two of
The weight calculation step corresponds to the browsing operation extraction step,
A first weight calculating step of calculating a weight for each attribute item according to the frequency of each attribute item of the browsing operation history in the first extracting step;
The weight calculating step by the second extracting step includes a second weight calculating step of calculating a weight for each attribute item according to a rank of each attribute item in the browsing operation history;
A third weight calculating step of calculating a weight for each attribute item according to the frequency and browsing time of each attribute item of the browsing operation history by the third extracting step;
A file search program comprising at least any two of the above.
請求項9記載のファイル検索プログラムに於いて、前記重み算出ステップは、前記第1重み算出ステップ乃至第3重み算出ステップの少なくとも2つを組合わせた際に、各々で算出された属性項目毎の重みの加算平均を算出して前記検索ステップに設定することを特徴とするファイル検索プログラム。
10. The file search program according to claim 9, wherein the weight calculation step is performed for each attribute item calculated at the time of combining at least two of the first weight calculation step to the third weight calculation step. A file search program characterized in that an average of weights is calculated and set in the search step.
請求項1記載のファイル検索プログラムに於いて、前記検索条件設定ステップは、検索画面を使用して入力された複数の属性項目の属性値を検索条件として設定することを特徴とするファイル検索プログラム。
2. The file search program according to claim 1, wherein the search condition setting step sets attribute values of a plurality of attribute items input using a search screen as search conditions.
請求項1記載のファイル検索プログラムに於いて、前記検索条件設定ステップは、検索作面を使用して指定されたファイルから属性項目の属性値を抽出して検索条件を設定することを特徴とするファイル検索プログラム。
2. The file search program according to claim 1, wherein the search condition setting step extracts the attribute value of the attribute item from the file specified by using the search surface and sets the search condition. File search program.
請求項1乃至12のいずれかに記載のファイル検索プログラムに於いて、前記属性情報は、属性項目として、タイプ、所有者、作成又は更新の日時、語句を含むことを特徴とするファイル検索プログラム。
13. The file search program according to claim 1, wherein the attribute information includes a type, an owner, a creation or update date and time, and a phrase as attribute items.
ファイル毎に抽出した属性情報を関連付けて登録するファイル格納部から目的とするファイルを検索するファイル検索方法に於いて、
ファイルの検索条件として属性情報を設定する検索条件設定ステップと、
前記ファイル格納部のファイル毎に、前記検索条件の属性情報と登録された属性情報から重みを用いて類似性を算出してファイルを検索する検索ステップと、
前記検索ステップによるファイルの検索結果を表示すると共に前記検索結果に対する閲覧操作に応じた表示状態を生成する検索結果表示ステップと、
前記検索結果表示ステップによる閲覧操作履歴を抽出する閲覧操作抽出ステップと、
前記閲覧操作履歴から前記検索ステップの類似性の算出に使用する重みを算出し、再度検索を行う際に前記検索ステップに設定する重み算出ステップと、
を備えたことを特徴とするファイル検索方法。
In a file search method for searching for a target file from a file storage unit that registers and associates attribute information extracted for each file,
A search condition setting step for setting attribute information as a file search condition;
For each file in the file storage unit, a search step of searching for a file by calculating similarity using a weight from the attribute information of the search condition and the registered attribute information;
A search result display step of displaying a search result of the file by the search step and generating a display state according to a browsing operation on the search result;
A browsing operation extraction step of extracting a browsing operation history by the search result display step;
Calculating a weight to be used for calculating the similarity in the search step from the browsing operation history, and setting a weight in the search step when performing a search again;
A file search method characterized by comprising:
請求項14記載のファイル検索方法に於いて、前記属性情報は複数の属性項目を含み、前記検索ステップは、ファイルの類似性を、各属性項目の類似度に各属性項目の重みを乗じた総和として算出することを特徴とするファイル検索方法。
15. The file search method according to claim 14, wherein the attribute information includes a plurality of attribute items, and the search step is a sum obtained by multiplying the similarity of a file by the similarity of each attribute item and the weight of each attribute item. A file search method characterized by calculating as follows.
請求項15記載のファイル検索方法に於いて、
前記検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能であり、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の頻度に応じて前記属性項目毎の重みを算出することを特徴とするファイル検索方法。
The file search method according to claim 15, wherein
The search result display step can display a preview of the file as a search result by a browsing operation,
The browsing operation extraction step calculates the frequency of each attribute item of one or more previewed files and extracts it as a browsing operation history,
The file calculation method according to claim 1, wherein the weight calculation step calculates a weight for each attribute item according to a frequency of each attribute item in the browsing operation history.
請求項15記載のファイル検索方法に於いて、
前記検索結果表示ステップは、複数の属性項目のいずれか1つの選択操作に対し、選択された属性項目の類似性に応じて昇順または降順に検索結果のファイルを並び替え表示可能であり、
前記閲覧操作抽出ステップは、並び替えのために選択された各属性項目の順位に応じた値を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の順位に応じて前記属性項目毎の重みを算出することを特徴とするファイル検索方法。
The file search method according to claim 15, wherein
The search result display step can rearrange and display the search result files in ascending order or descending order according to the similarity of the selected attribute item for any one of the plurality of attribute items.
The browsing operation extraction step calculates a value according to the rank of each attribute item selected for sorting and extracts it as a browsing operation history,
The file calculation method according to claim 1, wherein the weight calculation step calculates a weight for each attribute item according to a rank of each attribute item in the browsing operation history.
請求項15記載のファイル検索方法に於いて、
前記検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能とし、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度と閲覧時間を算出して閲覧操作履歴として抽出し、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の頻度と閲覧時間に応じて前記属性項目毎の重みを算出することを特徴とするファイル検索方法。
The file search method according to claim 15, wherein
The search result display step can display a preview of the file as a search result by a browsing operation,
In the browsing operation extraction step, the frequency and browsing time of each attribute item of one or more previewed files are calculated and extracted as a browsing operation history,
The weight calculation step calculates a weight for each attribute item according to the frequency and browsing time of each attribute item in the browsing operation history.
請求項15記載のファイル検索方法に於いて、
前記検索結果表示ステップは、検索結果としてファイルのプレビューを閲覧操作により表示可能であり、且つ複数の属性項目のいずれか1つの選択操作に対し、選択された属性項目の類似性に応じて昇順または降順に検索結果のファイルを並び替え表示可能であり、
前記閲覧操作抽出ステップは、
プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度を算出して閲覧操作履歴として抽出する第1抽出ステップと、
並び替えのために選択された各属性項目の順位に応じた値を算出して閲覧操作履歴として抽出する第2抽出ステップと、
前記閲覧操作抽出ステップは、プレビューされた1又は複数ファイルの各属性項目の頻度と閲覧時間を算出して閲覧操作履歴として抽出する第3抽出ステップと、
の少なくともいずれか2つを備え、
前記重み算出ステップは、前記閲覧操作抽出ステップに対応して、
前記第1抽出ステップによる閲覧操作履歴の各属性項目の頻度に応じて前記属性項目毎の重みを算出する第1重み算出ステップと、
前記第2抽出ステップによる前記重み算出ステップは、前記閲覧操作履歴の各属性項目の順位に応じて前記属性項目毎の重みを算出する第2重み算出ステップと、
前記第3抽出ステップによる前記閲覧操作履歴の各属性項目の頻度と閲覧時間に応じて前記属性項目毎の重みを算出する第3重み算出ステップと、
の少なくともいずれか2つを備えたことを特徴とするファイル検索方法。
The file search method according to claim 15, wherein
The search result display step is capable of displaying a preview of the file as a search result by a browsing operation, and in ascending order according to the similarity of the selected attribute item with respect to any one of the plurality of attribute items. The search result files can be sorted and displayed in descending order,
The browsing operation extraction step includes:
A first extraction step of calculating a frequency of each attribute item of the previewed file or files and extracting it as a browsing operation history;
A second extraction step of calculating a value according to the rank of each attribute item selected for sorting and extracting as a browsing operation history;
The browsing operation extraction step calculates a frequency and a browsing time of each attribute item of one or a plurality of files that have been previewed, and extracts the browsing operation history as a third extraction step;
Comprising at least two of
The weight calculation step corresponds to the browsing operation extraction step,
A first weight calculating step of calculating a weight for each attribute item according to the frequency of each attribute item of the browsing operation history in the first extracting step;
The weight calculating step by the second extracting step includes a second weight calculating step of calculating a weight for each attribute item according to a rank of each attribute item in the browsing operation history;
A third weight calculating step of calculating a weight for each attribute item according to the frequency and browsing time of each attribute item of the browsing operation history by the third extracting step;
A file search method comprising at least any two of the above.
ファイル毎に抽出した属性情報を関連付けて登録したファイル格納部と、
ファイルの検索条件として属性情報を設定する検索条件設定部と、
前記ファイル格納部のファイル毎に、前記検索条件の属性情報と登録された属性情報から重みを用いて類似性を算出してファイルを検索する検索部と、
前記検索部によるファイルの検索結果を表示すると共に前記検索結果に対する閲覧操作に応じた表示状態を生成する検索結果表示部と、
前記検索結果表示部による閲覧操作履歴を抽出する閲覧操作抽出部と、
前記閲覧操作履歴から前記検索部の類似性の算出に使用する重みを算出し、再度検索を行う際に前記検索部に設定する重み算出部と、
を備えたことを特徴とするファイル検索装置。
A file storage unit registered in association with attribute information extracted for each file;
A search condition setting section for setting attribute information as a file search condition;
For each file in the file storage unit, a search unit that searches for a file by calculating similarity from the attribute information of the search condition and registered attribute information using a weight;
A search result display unit that displays a search result of the file by the search unit and generates a display state according to a browsing operation on the search result;
A browsing operation extraction unit for extracting a browsing operation history by the search result display unit;
Calculating a weight to be used for calculating the similarity of the search unit from the browsing operation history, and setting a weight to the search unit when performing a search again;
A file search apparatus comprising:
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