WO2015174061A1 - 検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体 - Google Patents

検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2015174061A1
WO2015174061A1 PCT/JP2015/002363 JP2015002363W WO2015174061A1 WO 2015174061 A1 WO2015174061 A1 WO 2015174061A1 JP 2015002363 W JP2015002363 W JP 2015002363W WO 2015174061 A1 WO2015174061 A1 WO 2015174061A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
search
search condition
result
condition
user operation
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/002363
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
祥治 西村
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to US15/303,965 priority Critical patent/US10885043B2/en
Priority to JP2016519105A priority patent/JP6658515B2/ja
Publication of WO2015174061A1 publication Critical patent/WO2015174061A1/ja
Priority to US16/690,449 priority patent/US11544276B2/en
Priority to US16/690,313 priority patent/US20200089685A1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578—Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/242—Query formulation
    • G06F16/2425—Iterative querying; Query formulation based on the results of a preceding query

Definitions

  • the present invention relates to a search device, a method, and a program recording medium, and more particularly, to a search device, a method, and a program recording medium capable of quickly finding out target data.
  • the search system is a system that, when a search condition such as a keyword is inputted, retrieves a record of data corresponding to the condition from a database or the like and outputs it.
  • a search condition such as a keyword
  • a large number of records may be output. In this case, the user has to find the target record from a large number of records.
  • the following patent documents disclose techniques for solving this problem.
  • Patent Document 1 discloses an apparatus for recording information such as the number of search hits performed. When performing a new search, this apparatus adds these pieces of information to the input keyword to change the search condition and improve the search accuracy.
  • Patent Document 2 discloses a server that reduces the number of outputs by calculating a degree of relevance for a search result and integrating and outputting highly relevant ones.
  • Patent Document 3 discloses a system for searching for documents.
  • this system outputs a document list based on the similarity to a given search condition, and then acquires and accumulates the results of classifying the documents in the list from the user.
  • this system classifies the search results based on the accumulated classification results to improve the search accuracy.
  • the search system if there are a large number of matching records for the search conditions specified by the user, it is indispensable to improve the convenience of the user by narrowing down the results. This narrowing should be performed according to the user's search situation. However, the user's search status may change during a series of searches.
  • a user such as the police may search for a suspect from a number of surveillance camera images.
  • the user searches for a person wearing “red clothes” based on the witness testimony.
  • the search target since the user cannot specify what “red clothes” the search target is wearing, it is better that the search results have a high coverage of various red colors.
  • the search results after the “red clothes” worn by the suspect are identified, only the image of the person wearing the identified “red clothes” needs to be presented in order to see the gait of the person.
  • the search result is filled with images other than the target person.
  • the search situation that is, the degree of the search result narrowing request for the search target may change. It is desirable that the search system presents search results according to the changed search situation.
  • a search device includes a search unit for searching a record that matches an input search condition with a set degree of match or higher from a storage unit that stores records, and outputting a search result.
  • search unit for searching a record that matches an input search condition with a set degree of match or higher from a storage unit that stores records, and outputting a search result.
  • the search method searches a record that matches a first search condition that has been input to a storage unit that stores records that meets a first search condition that is greater than or equal to a set fitness level, and outputs a search result.
  • a user operation is input after the search result is output, the quality of the specific result of the search result is estimated based on the user operation, and when the quality is estimated to be good, the fitness used for the search is increased.
  • the computer-readable recording medium searches for a record that matches an input search condition with a set degree of conformance or higher from a storage unit that stores the record, and obtains a search result.
  • the degree of specification of the search result is estimated based on the user operation,
  • a program that causes a computer to execute a specific degree estimation process that increases the degree of fitness used in the search process when it is estimated to be good is stored.
  • the search device can present a search result in accordance with a change in a user's search situation. As a result, the user can reduce the trouble of checking the search result.
  • FIG. 1 is a structural diagram of a search system 20 according to the first embodiment of this invention.
  • FIG. 2 is an operation flowchart of the search device 10.
  • FIG. 3 is an operation flowchart of relevance (case 1) performed by the specific degree estimation unit 12.
  • FIG. 4 is an operation flowchart of relevance (case 2) performed by the specific degree estimation unit 12.
  • FIG. 5 is a structural diagram of the search device 10 according to the second embodiment of this invention.
  • FIG. 1 is a structural diagram of a search system 20 according to the first embodiment of this invention.
  • the search system 20 includes a search device 10, a history storage unit 15, and a data storage unit 16.
  • the search device 10 includes an input unit 11, a specific degree estimation unit 12, a search unit 13, and a result output unit 14.
  • the search device 10 is connected to the history storage unit 15 and the data storage unit 16.
  • the search device 10 receives a search condition from a terminal device (not shown) operated by a user, searches the data storage unit 16, extracts a record that matches the search condition, and displays the record on the terminal device.
  • the data storage unit 16 stores data records to be searched.
  • the data record is image data of a surveillance camera, for example.
  • the search device 10 In a series of searches in which a user is searching for a target record, the search device 10 initially displays a search result with high completeness, and when the search progresses and candidates are sufficiently narrowed down, the search result with high accuracy is displayed. Is output.
  • the search condition received by the search device 10 is described in, for example, SQL (Structured Query) Language.
  • the search condition includes a value of one or more condition items or a range of values. For example, for the time item, the search condition includes a value of 9 o'clock. For example, for a color item, the search condition includes a specific GBR value. For example, for an address item, the search condition includes a specific prefecture, city, ward name, and region name.
  • the input unit 11 receives a message including a search condition designated by the user from the terminal device.
  • the search unit 13 searches the data storage unit 16 and extracts records that meet the search condition.
  • the result output unit 14 outputs the extracted record as a search result to the terminal device.
  • the suitability is set in the search unit 13, and the search unit 13 extracts records that match the search condition more than the set suitability from the data storage unit 16.
  • the goodness of fit is an index representing the proximity to the search condition or the similarity.
  • the goodness of fit may be set for each condition item, or may be set for a plurality of condition items. For example, when “red” is designated as the condition item for the color, the fitness value designates a range of blue and green values that may be included in the color of the record.
  • the fitness may be a time range or a temperature range.
  • the degree of fitness may be specified as the address width, for example, within the same prefecture or neighboring town.
  • the search unit 13 extracts a narrow range of records centering on the search condition. That is, the search unit 13 outputs a search result with high accuracy.
  • the search unit 13 extracts a wide range of records centering on the search condition. That is, the search unit 13 outputs a search result with high completeness.
  • the degree-of-specificity estimation unit 12 estimates the degree of narrowing of the search result (specific degree) for the search target record based on the user's operation performed on the last search result, and the degree of specificity is a predetermined value. If it is estimated to be better than this, the fitness is set high. This is because it can be determined that the search has progressed and the candidates have been sufficiently narrowed down.
  • the history storage unit 15 stores, for example, a history of search conditions used for the search, search results, and operations performed by the user on the search results.
  • the operations performed by the user on the search result are, for example, scrolling, page turning, copy and paste to the search condition, and printing.
  • the result output unit 14 divides the search result into pages and displays them on the terminal device in units of pages, for example. While the user sequentially displays the output pages, the user searches for a target record or considers the next search condition for improving the accuracy of the search result. In this way, page feed indicates that a plurality of pages of search results are sequentially displayed.
  • the result output unit 14 may display the search result as continuous large data without dividing the search result into pages. In this case, the user scrolls the screen instead of turning the page.
  • the input unit 11, the specific degree estimation unit 12, the search unit 13, and the result output unit 14 are composed of logic circuits.
  • the input unit 11, the degree-of-specificity estimation unit 12, the search unit 13, or the result output unit 14 may be realized by a program that is stored in the memory of the search device 10 that is also a computer and executed by the processor.
  • the history storage unit 15 and the data storage unit 16 are storage devices such as disk devices.
  • FIG. 2 is an operation flowchart of the search device 10. In the initial state when a series of searches is started, a low fitness is set in the search unit 13.
  • the input unit 11 receives it (A1). If it is the first search condition input of a series of searches, the search unit 13 searches the data storage unit 16 using the search condition and extracts records in a range satisfying the set fitness ( A2). That is, in the initial stage of a series of searches, the search unit 13 performs extraction with high completeness that satisfies a low degree of fitness. The result output unit 14 outputs the extracted record as a search result to the terminal device (A3). At this time, the search unit 13 stores the executed search conditions and search results in the history storage unit 15.
  • the user looks at the output search results and determines whether the search results are sufficiently narrowed down. If it is narrowed down sufficiently, the user will try to find the target record visually from the search results.
  • the user will change the search condition so as to change the search range to another part.
  • the direction of narrowing down is correct, but if it is insufficient, the user may narrow the value range of the search item. For example, the user may change the designation of the address item from the prefecture unit to the municipality unit.
  • the user may replace the search condition with the data.
  • the user designates the color selected from the color palette presented by the system as the color item of the search condition in the first search.
  • the user may copy and paste the designation of the color item from the pixel data of the image of the first search result to the search condition.
  • the user observes the many search results displayed to determine what kind of unnecessary data is included and performs appropriate filtering. The search conditions necessary for this will be considered. At this time, the user will frequently use the above-mentioned page turning and scrolling.
  • the input unit 11 of the search device 10 receives the operation data of these users and stores it in the history storage unit 15 (A4).
  • the specific degree estimation unit 12 updates the fitness set in the search unit 13 (A8, details will be described later).
  • a search using the new search condition is executed (return to A2).
  • the search unit 13 uses the updated fitness.
  • the degree of matching becomes high, the search unit 13 performs extraction with high accuracy but lower completeness than the previous search.
  • the degree of fitness is low, the search unit 13 performs extraction with lower accuracy but higher completeness than the previous search.
  • the result output unit 14 performs the user operation, for example, Page feed is executed (A7). After executing the user operation, the input unit 11 receives the next user operation data (returns to A4).
  • the search device 10 ends the series of searches.
  • FIG. 3 is an operation flowchart of relevance (case 1) performed by the specific degree estimation unit 12.
  • the degree-of-specificity estimation unit 12 compares the last-executed search condition with the new search condition received this time, and extracts a difference (B1).
  • the degree-of-specificity estimation unit 12 acquires the last-executed search condition from the history storage unit 15.
  • the specific degree estimation unit 12 increases the degree of fitness (B4).
  • Increasing the fitness level is, for example, selecting and setting a fitness level higher than the currently set fitness level from a plurality of fitness levels.
  • the degree-of-specificity estimation unit 12 increases the fitness ( B4).
  • the degree-of-specificity estimation unit 12 acquires the last search result from the history storage unit 15.
  • the specific degree estimation unit 12 does not update the degree of conformity.
  • the degree-of-specificity estimation unit 12 may reduce the degree of fitness. This is because the search conditions have not converged and the search may be strayed.
  • the search apparatus 10 when the color designation is a value selected from data prepared as a reference such as a color palette, the user can infer that information about the search target is insufficient. Therefore, the search apparatus 10 outputs a result with high completeness by lowering the fitness. If the color designation is the data value of the record already presented to the user, it can be assumed that the user has enough information about the search target. In this case, the search device 10 increases the fitness and outputs a highly accurate result.
  • the search device 10 outputs a result with high completeness.
  • the search conditions are strict, it can be estimated that the user is specifying the search target. In this case, the search device 10 outputs a highly accurate result.
  • FIG. 4 is an operation flowchart of relevance (case 2) performed by the specific degree estimation unit 12. If the operation performed by the user before inputting a new search condition is page feed or scroll for the last search result (Yes in C1), and the amount of page feed or scroll is equal to or less than a predetermined value (in C2) Yes), the degree-of-specificity estimation unit 12 increases the degree of matching (C3). The degree-of-specificity estimation unit 12 acquires user operation data from the history storage unit 15.
  • the degree-of-specificity estimation unit 12 does not change the degree of fitness. In this case, the degree-of-specificity estimation unit 12 may lower the degree of matching.
  • the predetermined value is preset in the search device 10 by the administrator.
  • the search unit 13 executes a search by switching a plurality of matching degrees.
  • the search unit 13 includes a plurality of sub-search units (not shown) that execute a search with a single fitness level, and selects a sub-search unit to execute a search according to the set fitness level. It may be configured.
  • the search unit 13 may output the records that are too similar as one representative. This is because when a record satisfying the search condition is newly found, the similarity with the record already listed as a search result is calculated, and if the similarity is a predetermined threshold or more, the newly found This can be achieved by not including records in the search results.
  • the similarity is, for example, the sum of the ratios of data differences corresponding to the condition items.
  • the search device 10 can present a search result according to a change in the search situation of the user. As a result, the user can reduce the trouble of checking the search result. The reason is that if the degree-of-specificity estimation unit 12 can estimate that the last-executed search result is narrowed down, the degree of matching is set high. As a result, the search device 10 first outputs a search result with high completeness, and outputs a search result with high accuracy as the narrowing proceeds.
  • FIG. 5 is a structural diagram of the search device 10 according to the second embodiment of this invention.
  • the search device 10 includes a specific degree estimation unit 12 and a search unit 13.
  • the search unit 13 searches the storage unit storing the records for records that match the input search condition more than the set fitness level, and outputs the search results.
  • the specific degree estimation unit 12 estimates the quality of the specific degree of the search result based on the user operation. The degree of fitness used by the search unit 13 when it is estimated to be good is increased.
  • the search device 10 can present a search result that matches the change in the search status of the user. As a result, the user can reduce the trouble of checking the search result. The reason is that if the degree-of-specificity estimation unit 12 can estimate that the last-executed search result is narrowed down, the degree of matching is set high.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

　利用者の検索状況の変化に合わせた検索結果を提示する。　検索装置は、レコードを格納する蓄積手段から、設定された適合度以上に、入力された検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力する検索手段と、第１の検索条件に対する検索結果を検索手段が出力した後に、ユーザ操作を入力されると、当該ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に検索手段が用いる適合度を上げる特定度合推定手段と、を備える。

Description

検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体
　本発明は、検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体、特に、目的とするデータを素早く見つけ出すことを可能とする検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体に関する。
　検索システムは、キーワード等の検索の条件が入力されると、当該条件に該当するデータのレコードをデータベース等から検索して出力するシステムである。検索条件に対する類似性に基づく検索では、出力されるレコードが多数になる場合が有る。この場合、利用者は多数のレコード中から目的のレコードを見つけ出さなければならない。以下の特許文献は、この課題を解決するための技術を開示している。
　特許文献１は、実行された検索のヒット回数等の情報を記録する装置を開示する。この装置は、新たな検索をする際、入力されたキーワードにこれらの情報を加えて検索条件を変更して、検索精度を上げる。
　特許文献２は、検索結果に対して関連度を計算し、関連性が高いものを統合して出力することで、出力数を減らすサーバを開示している。
　特許文献３は、文書を検索するシステムを開示する。このシステムは、初回検索時には、与えられた検索条件に対する類似度に基づいて文書リストを出力し、その後、当該リスト内の文書を分類した結果をユーザから取得して蓄積する。このシステムは、２回目の検索時は、検索結果を蓄積された分類結果に基づいて分類して、検索精度を上げる。
特開２００２－０７３６７６号公報 特許第３８９６３８３号公報 特開２００９－０７５６３０号公報
　検索システムにおいて、利用者が指定した検索条件に対して多数の適合レコードがある場合、結果を絞り込んで提示することは利用者の利便性向上に不可欠である。この絞り込みは、利用者の検索状況に合わせて実施されるべきである。しかし、利用者の検索状況は、一連の検索の中で変化することがある。
　例えば、警察などの利用者が、多数の監視カメラ映像から容疑者を探す場合がある。まず、利用者は、目撃証言に基づいて、「赤い服」を着た人物を探す。この時、利用者は検索対象がどんな「赤い服」を着ているか特定できないため、検索結果は多様な赤に対する網羅性が高い方がよい。一方、容疑者が着ていた「赤い服」が特定された後は、その人物の足取りを見るために、特定された「赤い服」を着た人物の画像だけが提示されれば良い。様々な「赤い服」を着た人物画像が多数提示されると、検索結果は目的の人物以外の画像でうめつくされることになる。
　つまり、「赤い服」が映っている画像を検索するという一連の作業において、検索状況、即ち、検索対象に対する検索結果の絞り込み要求の度合いが変化することが有る。検索システムは、変化した検索状況に合わせて検索結果を提示することが望ましい。
　しかしながら、上述した特許文献に開示されている技術は、利用者の検索状況の変化に合わせた検索結果を提示することができなかった。
　本発明は、上記課題を解決する検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体を提供することを目的とする。
　本発明の一実施形態にかかる検索装置は、レコードを格納する蓄積手段から、設定された適合度以上に、入力された検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力する検索手段と、第１の検索条件に対する検索結果を前記検索手段が出力した後に、ユーザ操作を入力されると、前記ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に前記検索手段が用いる適合度を上げる特定度合推定手段と、を備える。
　本発明の一実施形態にかかる検索方法は、レコードを格納する蓄積手段から、設定された適合度以上に、入力された第１の検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力し、当該検索結果出力後にユーザ操作を入力すると、前記ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に、検索に用いる前記適合度を上げる。また、本発明の一実施形態にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、レコードを格納する蓄積手段から、設定された適合度以上に、入力された検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力する検索処理と、第１の検索条件に対する検索結果を前記検索手段が出力した後に、ユーザ操作を入力されると、前記ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に前記検索処理で用いる適合度を上げる特定度合推定処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを格納する。
　本発明にかかる検索装置は、利用者の検索状況の変化に合わせた検索結果を提示することができる。その結果、利用者は、検索結果を確認する手間を軽減することできる。
図１は、本発明の第１の実施形態の検索システム２０の構造図である。 図２は、検索装置１０の動作フローチャートである。 図３は、特定度合推定部１２が行う適合度の更新（ケース１）の動作フローチャートである。 図４は、特定度合推定部１２が行う適合度の更新（ケース２）の動作フローチャートである。 図５は、本発明の第２の実施形態の検索装置１０の構造図である。
　＜第１の実施の形態＞
　図１は、本発明の第１の実施形態の検索システム２０の構造図である。検索システム２０は、検索装置１０、履歴蓄積部１５、及び、データ蓄積部１６を含む。検索装置１０は、入力部１１、特定度合推定部１２、検索部１３、及び、結果出力部１４を備える。検索装置１０は、履歴蓄積部１５、及び、データ蓄積部１６に接続されている。
　検索装置１０は、利用者が操作する端末装置（図示されず）から検索条件を受信して、データ蓄積部１６を検索し、検索条件に適合するレコードを抽出して、端末装置に表示する。データ蓄積部１６は、検索対象となるデータレコードを格納している。データレコードは、例えば、監視カメラの画像データである。
　検索装置１０は、利用者が目的のレコードを探している一連の検索において、当初は網羅性の高い検索結果を表示し、検索が進んで候補が十分絞り込まれてくると、精度の高い検索結果を出力する。
　検索装置１０が受信する検索条件は、例えば、ＳＱＬ（Structured Query Language）で記述される。検索条件は、１以上の条件項目の値、または、値の範囲を包含する。例えば、時間項目について、検索条件は９時という値を包含する。例えば、色彩項目について、検索条件は特定のＧＢＲ値を包含する。例えば、住所項目について、検索条件は、特定の県、市、区名、地域名を包含する。
　入力部１１は、端末装置から、利用者が指定した検索条件を含むメッセージを受信する。検索部１３は、データ蓄積部１６を検索して、検索条件に適合するレコードを抽出する。結果出力部１４は、抽出されたレコードを検索結果として端末装置に出力する。
　検索部１３には適合度が設定されており、検索部１３は、データ蓄積部１６から、設定された適合度以上に検索条件に適合するレコードを抽出する。適合度は、検索条件に対する近さ、あるいは、類似度を表す指標である。適合度は、個々の条件項目に設定されていても良いし、複数の条件項目に対して設定されていても良い。例えば、色彩については、条件項目で「赤」を指定された場合、適合度は、レコードの色彩が含んでいてよい青と緑の値の範囲を指定する。適合度は、時間の範囲、温度の範囲であっても良い。適合度は、住所の幅、例えば、同じ県内、隣町といった指定であっても良い。
　適合度は、高いものから低いもの迄複数個存在する。高い適合度を設定されると、検索部１３は、検索条件を中心とした狭い範囲のレコードを抽出する。即ち、検索部１３は、精度の高い検索結果を出力する。低い適合度を設定されると、検索部１３は、検索条件を中心に広い範囲のレコードを抽出する。即ち、検索部１３は、網羅性の高い検索結果を出力する。
　特定度合推定部１２は、最後の検索結果に対して行われた利用者の操作に基づいて、検索目的のレコードに対する当該検索結果の絞り込みの度合（特定度合）を推定し、特定度合が所定値以上に良いと推定すると適合度を高く設定する。検索が進んで候補が十分絞り込まれてきたと判断できるからである。
　履歴蓄積部１５は、例えば、検索に使われた検索条件と、検索結果と、検索結果に対して利用者が行った操作と、の履歴を記憶している。検索結果に対して利用者が行った操作は、例えば、スクロール、ページ送り、検索条件へのコピー＆ペースト、印刷、である。
　検索結果に包含されるレコードの数が多いとき、結果出力部１４は、例えば、検索結果をページに分割して、ページ単位に端末装置に表示する。利用者は、出力されたページを順次表示しながら、目的のレコードを探したり、検索結果の精度を上げるための次の検索条件を検討したりすることになる。ページ送りは、このように、検索結果の複数のページを順次表示することを示す。なお、結果出力部１４は、検索結果をページに分割せず、連続した大きなデータとして表示しても良い。この場合、利用者は、ページ送りの代わりに、画面をスクロールする。
　入力部１１、特定度合推定部１２、検索部１３、及び、結果出力部１４は、論理回路で構成される。入力部１１、特定度合推定部１２、検索部１３、または、結果出力部１４は、コンピュータでもある検索装置１０のメモリに格納されて、そのプロセッサにより実行されるプログラムで実現されても良い。履歴蓄積部１５、及び、データ蓄積部１６は、ディスク装置等の記憶装置である。
　図２は、検索装置１０の動作フローチャートである。一連の検索を開始した時の初期状態においては、低い適合度が検索部１３に設定されている。
　利用者が、端末装置から検索条件を入力すると、入力部１１が受信する（Ａ１）。それが一連の検索の最初の検索条件入力であれば、検索部１３は、その検索条件を用いてデータ蓄積部１６を検索し、設定されている適合度を満足する範囲のレコードを抽出する（Ａ２）。即ち、一連の検索の初期において、検索部１３は、低い適合度を満足する網羅性の高い抽出を行う。結果出力部１４は、抽出されたレコードを検索結果として、端末装置に出力する（Ａ３）。なお、このとき、検索部１３は、実行した検索条件、探索結果を履歴蓄積部１５に蓄積する。
　利用者は、出力された検索結果をみて、検索結果が十分に絞り込まれているか判断する。十分に絞り込まれていれば、利用者は、その検索結果の中から目的のレコードを目視で発見しようとするであろう。
　絞り込みが的外れであれば、利用者は、絞り込みの範囲を別の部分に変更するように、検索条件を変更するであろう。絞り込みの方向性は正しかったが、不十分であった場合、利用者は、検索項目の値の幅を狭くしてくるかもしれない。例えば、利用者は、住所項目の指定を、県単位から市町村単位に変更するかもしれない。
　検索条件がもともと曖昧であって、検索結果のデータから厳密な絞り込みの検索条件を発見できた場合、利用者は、検索条件をそのデータで置換するかもしれない。前述の「赤い服」に対する検索でいうと、利用者は、最初の検索では、システムが提示するカラーパレットから選択した色を検索条件の色彩項目に指定する。最初の検索結果で目的の人物を特定することができた場合、利用者は、色彩項目の指定を、最初の検索結果の画像の画素データから検索条件にコピー・アンド・ペーストするかもしれない。
　最初の検索の絞り込みが的外れ、不十分であった場合、利用者は、表示された数多くの検索結果を観察して、どのような不要データが含まれているかを判断し、適切な絞り込みを行う為に必要な検索条件を検討するであろう。このとき、利用者は、前述のページ送りやスクロールを多用するであろう。
　検索装置１０の入力部１１は、これらの利用者の操作データを受信し、履歴蓄積部１５に蓄積する（Ａ４）。受信した利用者の操作データが新たな検索条件入力であった場合（Ａ５でＹｅｓ）特定度合推定部１２は、検索部１３に設定された適合度を更新し（Ａ８、詳細は後述する）、その後、その新たな検索条件を用いた検索を実行する（Ａ２に戻る）。この時、検索部１３は更新された適合度を用いる。適合度が高くなった場合、検索部１３は、前回の検索よりも、網羅性は低いが精度の高い抽出を行う。適合度が低くなった場合、検索部１３は、前回の検索よりも、精度は低いが網羅性の高い抽出を行う。
　入力部１１が受信した利用者の操作データが、新たな検索条件入力でも、一連の検索終了指示でもない場合（Ａ５、Ａ６ともに、Ｎｏ）、例えば結果出力部１４は、当該ユーザ操作、例えば、ページ送りを実行する（Ａ７）。当該ユーザ操作実行後、入力部１１は、次のユーザ操作データ受信を行う（Ａ４に戻る）。
　入力部１１が受信した利用者の操作データが、一連の検索終了指示である場合（Ａ６でＹｅｓ）、検索装置１０は一連の検索を終了する。
　図３は、特定度合推定部１２が行う適合度の更新（ケース１）の動作フローチャートである。特定度合推定部１２は、最後に実行した検索条件と、今回受信した新たな検索条件とを比較して、差分を抽出する（Ｂ１）。なお、特定度合推定部１２は、最後に実行した検索条件を履歴蓄積部１５から取得する。
　差の有る条件項目のすべてについて、今回受信した新たな検索条件の指定値の範囲が狭くなっている場合（Ｂ２でＹｅｓ）、特定度合推定部１２は適合度を高くする（Ｂ４）。適合度を高くするとは、例えば、複数の適合度の中から、現在設定されている適合度より高い適合度を選択して設定することである。
　また、今回受信した検索条件の条件項目の値が、最後の検索結果に含まれるレコード内のデータで置換されている場合も（Ｂ３でＹｅｓ）、特定度合推定部１２は適合度を高くする（Ｂ４）。なお、特定度合推定部１２は、最後の検索結果を履歴蓄積部１５から取得する。
　Ｂ２、Ｂ３の両者でＮｏと判断した場合、特定度合推定部１２は適合度を更新しない。この場合、特定度合推定部１２は適合度を低下させても良い。検索条件が収束してきておらず、検索が迷走しているかもしれないからである。
　例えば、色の指定がカラーパレット等のリファレンスとして用意されたデータから選択された値である場合、利用者は、検索対象についての情報が不足していると推測できる。したがって、検索装置１０は、適合度を下げて網羅性の高い結果を出力する。色の指定が、利用者に既に提示したレコードのデータの値である場合、利用者は検索対象についての情報を十分掴んでいると推測できる。この場合、検索装置１０は、適合度を上げて精度の高い結果を出力する。
　また、利用者が検索条件を緩くしているならば、利用者は検索対象を特定できていないと推定できる。したがって、検索装置１０は網羅性の高い結果を出力する。一方で、検索条件を厳しくしているならば、利用者は検索対象を特定しつつあると推定できる。この場合、検索装置１０は精度の高い結果を出力する。
　図４は、特定度合推定部１２が行う適合度の更新（ケース２）の動作フローチャートである。新たな検索条件の入力前に利用者が行った操作が、最後の検索結果に対するページ送りまたはスクロールであって（Ｃ１でＹｅｓ）、ページ送りまたはスクロールの量が所定値以下であれば（Ｃ２でＹｅｓ）、特定度合推定部１２は適合度を高くする（Ｃ３）。なお、特定度合推定部１２は、利用者の操作データを履歴蓄積部１５から取得する。
　新たな検索条件の入力前に実行した利用者の操作が、最後の検査結果に対するページ送りまたはスクロールであって（Ｃ１でＹｅｓ）、ページ送りまたはスクロールの量が所定値より大きければ（Ｃ２でＮｏ）、特定度合推定部１２は適合度を変更しない。この場合、特定度合推定部１２は適合度を低くしても良い。なお、所定値は、管理者により予め検索装置１０に設定されている。
　検索結果に対するページ送り量やスクロール量が大きければ、絞り込みが順調に進んでおらず、網羅性の高い検索結果が好ましいと考えられる。逆に、検索結果に対するページ送り量やスクロール量が小さければ、絞り込みが順調に進んでおり、精度の高い検索結果が好ましいと考えられる。
　＜第１の実施の形態の変形例＞
　第１の実施の形態において、検索部１３は複数の適合度を切り替えて検索を実行する。検索部１３は、その内部に一つの適合度で検索を実行するサブ検索部（図示されず）を複数備え、設定された適合度に合わせて、サブ検索部を選択して検索を実行するように構成されても良い。
　適合度が低く設定されている場合、検索部１３は、多数のレコードを抽出する可能性が高い。この場合、検索部１３は、類似しすぎているレコードは１つで代表させて出力しても良い。これは、検索条件に対する適合度を満たすレコードを新たに発見した時、すでに検索結果として列挙してあるレコードとの類似度を計算し、類似度が所定閾値以上である場合、新たに発見した当該レコードを検索結果に含めなくすることで実現できる。類似度は、例えば、条件項目に対応するデータの差異の割合の総和である。
　＜効果＞
　検索装置１０は、利用者の検索状況の変化に合わせた検索結果を提示することができる。その結果、利用者は、検索結果を確認する手間を軽減することできる。その理由は特定度合推定部１２が、最後に実行した検索結果の絞り込み具合が良いと推定できれば、適合度を高く設定するからである。この結果、検索装置１０は、最初は網羅性の高い検索結果を出力し、絞り込みが進むと精度の高い検索結果を出力する。
　＜第２の実施形態＞
　図５は、本発明の第２の実施形態の検索装置１０の構造図である。検索装置１０は特定度合推定部１２と検索部１３とを備える。
　検索部１３は、レコードを格納する蓄積部から、設定された適合度以上に、入力された検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力する。特定度合推定部１２は、第１の検索条件に対する検索結果を検索部１３が出力した後に、ユーザ操作を入力されると、当該ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に検索部１３が用いる適合度を上げる。
　検索装置１０は、利用者の検索状況の変化に合わせた検索結果を提示することができる。その結果、利用者は、検索結果を確認する手間を軽減することできる。その理由は特定度合推定部１２が、最後に実行した検索結果の絞り込み具合が良いと推定できれば、適合度を高く設定するからである。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、2014年05月15日に出願された日本出願特願2014-101024を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　１０　　検索装置
　１１　　入力部
　１２　　特定度合推定部
　１３　　検索部
　１４　　結果出力部
　１５　　履歴蓄積部
　１６　　データ蓄積部
　２０　　検索システム

Claims (10)

  1. 　レコードを格納する蓄積手段から、設定された適合度以上に、入力された検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力する検索手段と、
    　第１の検索条件に対する検索結果を前記検索手段が出力した後に、ユーザ操作を入力されると、前記ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に前記検索手段が用いる適合度を上げる特定度合推定手段と、を備える検索装置。
  2. 　前記ユーザ操作が第２の検索条件入力であり、
    　前記特定度合推定手段は、前記第２の検索条件が、前記第１の検索条件の一部を前記第１の検索条件に対する検索結果に含まれるレコード内のデータで置換したものであることを検出すると、前記特定度合を良と推定する、請求項１の検索装置。
  3. 　前記ユーザ操作が第２の検索条件入力であり、
    　前記特定度合推定手段は、前記第２の検索条件の適合範囲が、前記第１の検索条件の適合範囲より狭くなっていることを検出すると、前記特定度合を良と推定する、請求項１の検索装置。
  4. 　前記ユーザ操作が前記第１の検索条件に対する検索結果の表示に対するページ送りあるいはスクロールであり、
    　前記特定度合推定手段は、前記ページ送りの回数あるいは前記スクロールの量が所定値以下であることを検出すると、前記特定度合を良と推定する、請求項１の検索装置。
  5. 　請求項１乃至４の何れかの検索装置と、
    　前記蓄積手段と、を包含する検索システム。
  6. 　レコードを格納する蓄積手段から、設定された適合度以上に、入力された第１の検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力し、
    　当該検索結果出力後にユーザ操作を入力されると、前記ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に、検索に用いる前記適合度を上げる検索方法。
  7. 　前記ユーザ操作が第２の検索条件入力であり、
    　前記第２の検索条件が、前記第１の検索条件の一部を前記第１の検索条件に対する検索結果に含まれるレコード内のデータで置換したものであることを検出すると、前記特定度合を良と推定する、請求項６の検索方法。
  8. 　前記ユーザ操作が第２の検索条件入力であり、
    　前記第２の検索条件の適合範囲が、前記第１の検索条件の適合範囲より狭くなっていることを検出すると、前記特定度合を良と推定する、請求項６の検索方法。
  9. 　前記ユーザ操作が前記第１の検索条件に対する検索結果の表示に対するページ送りあるいはスクロールであり、
    　前記ページ送りの回数あるいは前記スクロールの量が所定値以下であることを検出すると、前記特定度合を良と推定する、請求項６の検索方法。
  10. 　レコードを格納する蓄積手段から、設定された適合度以上に、入力された検索条件に適合するレコードを検索して、検索結果を出力する検索処理と、
    　第１の検索条件に対する検索結果を前記検索手段が出力した後に、ユーザ操作を入力されると、前記ユーザ操作に基づいて当該検索結果の特定度合の良否を推定し、良と推定した場合に前記検索処理で用いる適合度を上げる特定度合推定処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
PCT/JP2015/002363 2014-05-15 2015-05-11 検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体 WO2015174061A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/303,965 US10885043B2 (en) 2014-05-15 2015-05-11 Search device, method and program recording medium
JP2016519105A JP6658515B2 (ja) 2014-05-15 2015-05-11 検索装置、方法、およびプログラム
US16/690,449 US11544276B2 (en) 2014-05-15 2019-11-21 Search device, method and program recording medium
US16/690,313 US20200089685A1 (en) 2014-05-15 2019-11-21 Search device, method and program recording medium

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014-101024 2014-05-15
JP2014101024 2014-05-15

Related Child Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US15/303,965 A-371-Of-International US10885043B2 (en) 2014-05-15 2015-05-11 Search device, method and program recording medium
US16/690,313 Continuation US20200089685A1 (en) 2014-05-15 2019-11-21 Search device, method and program recording medium
US16/690,449 Continuation US11544276B2 (en) 2014-05-15 2019-11-21 Search device, method and program recording medium

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015174061A1 true WO2015174061A1 (ja) 2015-11-19

Family

ID=54479611

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2015/002363 WO2015174061A1 (ja) 2014-05-15 2015-05-11 検索装置、方法、およびプログラムの記録媒体

Country Status (3)

Country Link
US (3) US10885043B2 (ja)
JP (2) JP6658515B2 (ja)
WO (1) WO2015174061A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018195169A (ja) * 2017-05-19 2018-12-06 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、情報処理システム、その制御方法及びプログラム
CN111143590A (zh) * 2019-12-25 2020-05-12 上海云从企业发展有限公司 图像过滤方法、系统、设备及机器可读介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008003721A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Canon Software Inc 情報検索システムおよび情報検索方法およびプログラムおよび記録媒体
JP2012248020A (ja) * 2011-05-27 2012-12-13 Canon Inc 情報処理装置、データ検索方法、及びプログラム
WO2014057529A1 (ja) * 2012-10-09 2014-04-17 富士通株式会社 情報探索支援方法及び情報処理装置

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6182038B1 (en) * 1997-12-01 2001-01-30 Motorola, Inc. Context dependent phoneme networks for encoding speech information
JPH11328203A (ja) 1998-05-18 1999-11-30 Hitachi Zosen Corp 画像データベースのスキーマーの作成方法とこの画像データベースからの画像データ検索方法
US6094652A (en) * 1998-06-10 2000-07-25 Oracle Corporation Hierarchical query feedback in an information retrieval system
JP2000137725A (ja) 1998-10-30 2000-05-16 Ricoh Co Ltd 情報検索システム、情報検索方法およびその方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2002073676A (ja) 2000-08-28 2002-03-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd データベース検索方法
US6970860B1 (en) * 2000-10-30 2005-11-29 Microsoft Corporation Semi-automatic annotation of multimedia objects
US6701311B2 (en) * 2001-02-07 2004-03-02 International Business Machines Corporation Customer self service system for resource search and selection
US7437349B2 (en) * 2002-05-10 2008-10-14 International Business Machines Corporation Adaptive probabilistic query expansion
US7392278B2 (en) 2004-01-23 2008-06-24 Microsoft Corporation Building and using subwebs for focused search
WO2006062868A2 (en) * 2004-12-06 2006-06-15 Yahoo! Inc. Systems and methods for managing and using multiple concept networks for assisted search processing
US7788248B2 (en) 2005-03-08 2010-08-31 Apple Inc. Immediate search feedback
US8131718B2 (en) 2005-12-13 2012-03-06 Muse Green Investments LLC Intelligent data retrieval system
US20100153885A1 (en) * 2005-12-29 2010-06-17 Rovi Technologies Corporation Systems and methods for interacting with advanced displays provided by an interactive media guidance application
US7599918B2 (en) * 2005-12-29 2009-10-06 Microsoft Corporation Dynamic search with implicit user intention mining
US7925975B2 (en) * 2006-03-10 2011-04-12 Microsoft Corporation Searching for commands to execute in applications
JP3896383B1 (ja) 2006-04-05 2007-03-22 株式会社アイ・ビジネスセンター 検索サーバ、検索方法、及び、コンピュータを検索サーバとして機能させるためのプログラム
US7555478B2 (en) * 2006-12-05 2009-06-30 Yahoo! Inc. Search results presented as visually illustrative concepts
US8386478B2 (en) * 2007-03-07 2013-02-26 The Boeing Company Methods and systems for unobtrusive search relevance feedback
JP2009075630A (ja) 2007-09-18 2009-04-09 Hitachi Software Eng Co Ltd 情報検索システム
US20090171907A1 (en) * 2007-12-26 2009-07-02 Radovanovic Nash R Method and system for searching text-containing documents
US20090282023A1 (en) 2008-05-12 2009-11-12 Bennett James D Search engine using prior search terms, results and prior interaction to construct current search term results
WO2010006334A1 (en) * 2008-07-11 2010-01-14 Videosurf, Inc. Apparatus and software system for and method of performing a visual-relevance-rank subsequent search
US8090715B2 (en) * 2008-07-14 2012-01-03 Disney Enterprises, Inc. Method and system for dynamically generating a search result
US20100121840A1 (en) * 2008-11-12 2010-05-13 Yahoo! Inc. Query difficulty estimation
WO2010096479A1 (en) 2009-02-17 2010-08-26 Fuhu, Inc. System and method for providing expert search in a modular computing system
US20100325035A1 (en) * 2009-06-18 2010-12-23 Nancy Hilgers Fraud/risk bureau
US20110202521A1 (en) * 2010-01-28 2011-08-18 Jason Coleman Enhanced database search features and methods
US8560536B2 (en) * 2010-03-11 2013-10-15 Yahoo! Inc. Methods, systems, and/or apparatuses for use in searching for information using computer platforms
US9069843B2 (en) * 2010-09-30 2015-06-30 International Business Machines Corporation Iterative refinement of search results based on user feedback
US20130144864A1 (en) 2011-08-31 2013-06-06 Boathouse Group, Inc. Systems and Methods for Aggregation of Online Social Network Content
US20130167059A1 (en) * 2011-12-21 2013-06-27 New Commerce Solutions Inc. User interface for displaying and refining search results
US9298856B2 (en) * 2012-04-23 2016-03-29 Sap Se Interactive data exploration and visualization tool
US9063972B1 (en) * 2012-07-17 2015-06-23 Google Inc. Increasing user retention and re-engagement in social networking services
US8965909B2 (en) * 2012-12-24 2015-02-24 Yahoo! Inc. Type-ahead search optimization
US9613131B2 (en) * 2013-01-25 2017-04-04 International Business Machines Corporation Adjusting search results based on user skill and category information

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008003721A (ja) * 2006-06-20 2008-01-10 Canon Software Inc 情報検索システムおよび情報検索方法およびプログラムおよび記録媒体
JP2012248020A (ja) * 2011-05-27 2012-12-13 Canon Inc 情報処理装置、データ検索方法、及びプログラム
WO2014057529A1 (ja) * 2012-10-09 2014-04-17 富士通株式会社 情報探索支援方法及び情報処理装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018195169A (ja) * 2017-05-19 2018-12-06 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 情報処理装置、情報処理システム、その制御方法及びプログラム
CN111143590A (zh) * 2019-12-25 2020-05-12 上海云从企业发展有限公司 图像过滤方法、系统、设备及机器可读介质

Also Published As

Publication number Publication date
JP6658515B2 (ja) 2020-03-04
US20200089685A1 (en) 2020-03-19
JPWO2015174061A1 (ja) 2017-04-20
JP6958647B2 (ja) 2021-11-02
JP2020074215A (ja) 2020-05-14
US20170031924A1 (en) 2017-02-02
US10885043B2 (en) 2021-01-05
US11544276B2 (en) 2023-01-03
US20200089686A1 (en) 2020-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9846708B2 (en) Searching of images based upon visual similarity
US8521727B2 (en) Search apparatus, search method, and computer readable medium
JP5693369B2 (ja) 情報処理装置、その制御方法及びコンピュータプログラム
JP6958647B2 (ja) 検索装置、方法、およびプログラム
CN109359188B (zh) 一种组件编排方法和系统
CN110399722B (zh) 一种病毒家族生成方法、装置、服务器及存储介质
CN109582155B (zh) 输入联想词的推荐方法、装置、存储介质及电子设备
US9036946B2 (en) Image processing apparatus that retrieves similar images, method of controlling the same, and storage medium
US9176954B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium for presenting associated information upon selection of information
CN111931256A (zh) 配色推荐的方法、装置、设备及存储介质
CN110728113A (zh) 一种电子表格的信息筛选方法、装置及终端设备
JP2011060246A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP6420162B2 (ja) 画像検索装置、画像検索方法および画像検索プログラム
JP6578685B2 (ja) 関係推定方法、関係推定プログラムおよび情報処理装置
CN103886031A (zh) 浏览图像的方法和设备
US9449098B2 (en) System and method for performing a multiple pass search
CN113806113B (zh) 一种事件处理方法、装置、设备及存储介质
JP5262733B2 (ja) 表データ縮退装置、表データ縮退方法および表データ縮退プログラム
JP2009042962A (ja) 検索システム
KR20160133809A (ko) 시네마그래프의 태그 정보 관리 방법 및 장치
US20200012652A1 (en) Method and server for ranking documents on a seerp
JP2011008619A (ja) 情報提示装置、情報提示方法、及びプログラム
CN105989016B (zh) 信息处理装置
JP2012043366A (ja) データ検索装置、データ検索方法及びプログラム
US20170212904A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and computer-readable storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15792857

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2016519105

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15303965

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15792857

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1