WO2020039730A1 - 検索装置、検索方法及び検索プログラム - Google Patents

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WO2020039730A1
WO2020039730A1 PCT/JP2019/024937 JP2019024937W WO2020039730A1 WO 2020039730 A1 WO2020039730 A1 WO 2020039730A1 JP 2019024937 W JP2019024937 W JP 2019024937W WO 2020039730 A1 WO2020039730 A1 WO 2020039730A1
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search result
search
data
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PCT/JP2019/024937
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Inventor
明子 吉田
清孝 粕渕
清孝 宮井
北村　一博
万理 寺田
Original Assignee
株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9538—Presentation of query results

Definitions

  • the present invention relates to a search device, a search method, and a search program.
  • the search device extracts search result data that matches the search condition from the plurality of search target data, and causes the display to display the extracted search result data. In addition, when there is a plurality of search result data that match the search condition, the search device causes the display to display the plurality of search result data.
  • a user gives a score to all information and search results by showing opinions such as consent, likes, disagreement, and disagreement in a display list of search results. Do (summary). In addition, sorting is automatically performed according to the level of the score value, and the one with the highest score is displayed at the top (summary).
  • the conventional search device has a problem that search result data desired by the user may not be displayed at the top.
  • search results for which the user does not indicate an opinion that raises the evaluation score are not displayed at the top. For this reason, in the search engine sorting method described in Patent Literature 1, the search result desired by the user may not be displayed at the top.
  • An object of the present invention is to provide a search device, a search method, and a search program that increase the possibility that search result data desired by a user is displayed at a higher position.
  • the present invention is directed to a search device.
  • a plurality of search result data matching the search condition is extracted from the plurality of search target data.
  • the plurality of search result data is output by the output device.
  • Similarity information identifying search target data similar to each search target data included in the plurality of search target data is generated.
  • the output order of the plurality of search result data when outputting the plurality of search result data to the output device is determined.
  • the first search result data in which the number of assigned positive evaluations is equal to or greater than the first reference number, and the second search result data similar to the first search result data specified based on the similarity information
  • the output order is set higher than the output order of the third search result data in which the number of assigned positive evaluations is smaller than the first reference number and is not similar to the first search result data.
  • the present invention is also directed to a search method and a search program.
  • the first search result data to which a large number of positive evaluations are given and the second search result data similar to the first search result data are displayed at the top. Therefore, there is a high possibility that the search result data desired by the user is displayed at the top.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating hardware of the search device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a search device according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a change in display order of a plurality of search result data before and after feedback learning in the search device of the first embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating a flow of acquisition of a plurality of search target data and learning of similar search target data performed in the search device of the first embodiment.
  • 5 is a flowchart illustrating a flow of feedback learning performed in the search device of the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a table used for managing a search target document in the search device of the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a table used for managing a search target document in the search device of the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a table used for managing a search target document in the search device of the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a table used for managing similar documents in the search device of the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a table used for browsing similar documents in the search device of the first embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating hardware of the search device according to the first embodiment.
  • the search device 1000 illustrated in FIG. 1 is a personal computer (PC) on which the search program 1020 is installed.
  • the search device 1000 includes a central processing unit (CPU) 1040, a memory 1042, a hard disk drive 1044, an input device 1046, and an output device 1048.
  • the search device 1000 may include elements other than these elements.
  • the search program 1020 is installed in the hard disk drive 1044.
  • the search program 1020 is installed in the hard disk drive 1044 by writing data read from an external storage medium 1060 such as a compact disk (CD), a digital versatile disk (DVD), or a universal serial bus (USB) memory to the hard disk drive 1044. This may be performed, or may be performed by writing data received via the network 1080 to the hard disk drive 1044.
  • the hard disk drive 1044 may be replaced with another type of auxiliary storage device.
  • the hard disk drive 1044 may be replaced with a solid state drive or a random access memory (RAM) disk.
  • the hard disk drive 1044, the external storage medium 1060, the solid state drive, the RAM disk, and the like are computer-readable recording media on which the search program 1020 is recorded.
  • the CPU 1040 loads the search program 1020 into the memory 1042, and executes the loaded search program 1020.
  • the PC functions as the search device 1000.
  • the input device 1046 is a keyboard, a mouse, a touchpad, a trackball, a touch panel, a switch, a dial, a microphone, or the like.
  • the output device 1048 is a display, a printer, a speaker, and the like. In the following, description will be given on the assumption that the output device 1048 is a display, and the data is output by displaying the data on the display.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a search device according to the first embodiment.
  • the search device 1000 includes an input device 1046, an output device 1048, an acquisition unit 1200, a storage unit 1202, a search unit 1204, an output control unit 1206, a reception unit 1208, a generation unit 1210, and a determination unit 1212. Is provided.
  • the search device 1000 may include elements other than these elements.
  • the acquisition unit 1200, the search unit 1204, the output control unit 1206, the reception unit 1208, the generation unit 1210, and the determination unit 1212 are configured by causing the CPU 1040 to execute a search program 1020.
  • the storage unit 1202 includes at least one of the memory 1042 and the hard disk drive 1044.
  • All or a part of the processing performed by the CPU 1040 may be performed by another type of processing device.
  • all or a part of the processing performed by the CPU 1040 may be performed by a graphics processing device (GPU).
  • All or a part of the processing performed by the CPU 1040 may be performed by hardware that does not execute a program.
  • the acquisition unit 1200 acquires the plurality of search target data 1220, and stores the acquired plurality of search target data 1220 in the storage unit 1202.
  • the search unit 1204 extracts search result data matching the search condition from the plurality of search target data 1220 stored in the storage unit 1202.
  • search unit 1204 may extract a plurality of search result data 1240 from a plurality of search target data stored in a storage unit provided in a computer connected to the search device 1000 via the network 1080.
  • the output control unit 1206 causes the output device 1048 to output the extracted plurality of search result data 1240.
  • the output control unit 1206 may output the plurality of search result data 1240 to an output device provided in a computer connected to the search device 1000 via the network 1080.
  • the output device 1048 is a display
  • the output control unit 1206 is a display control unit
  • the plurality of search result data 1240 is output to the output device 1048 by displaying the plurality of search result data 1240 on the display.
  • the description proceeds assuming that the output order of the plurality of search result data 1240 is the display order of the plurality of search result data 1240.
  • the receiving unit 1208 detects that an operation of requesting to give “like” to the search result data selected from the plurality of displayed search result data 1240 has been performed on the input device 1046, Accepting “like” to the search result data is accepted. Also, when the receiving unit 1208 detects that an operation for requesting to give “bad” to the search result data selected from the plurality of displayed search result data 1240 has been performed on the input device 1046. Then, the application of “bad” to the search result data is accepted. The receiving unit 1208 also detects that an operation of requesting cancellation of the addition of “like” to the search result data selected from the plurality of displayed search result data 1240 has been performed on the input device 1046.
  • cancellation of the addition of “like” to the search result data is accepted.
  • the receiving unit 1208 detects that an operation requesting the addition of “like” has been performed on an input device included in a computer connected to the search device 1000 via the network 1080, the reception unit 1208 may perform “like”. May be accepted. The same applies to the assignment of “bad” and the cancellation of the assignment of “like”.
  • the receiving unit 1208 also generates feedback 1260 indicating the content of the assignment of “like”, the cancellation of the assignment of “like”, and the assignment of “bad”.
  • the operation requesting the addition of “like” is, for example, an operation of pressing a “like” button.
  • the operation for requesting the “bad” is, for example, an operation of pressing a “bad” button.
  • An operation for requesting cancellation of “like” is, for example, an operation of pressing a “like cancellation” button.
  • Likes may be replaced by other types of positive ratings. For example, “like” may be replaced with “vote”, “age”, and the like. “Issue” may be replaced by another type of negative evaluation. For example, “bad” may be replaced with “opposite voting”, “sage”, and the like.
  • the generation unit 1210 generates similarity information 1280 that specifies search target data similar to each search target data included in the plurality of search target data 1220 stored in the storage unit 1202.
  • Search target data similar to each search target data is search target data other than each search target data included in the plurality of search target data 1220 stored in the storage unit 1202.
  • the determination unit 1212 calculates display rank scores of the plurality of search result data 1240, and calculates a plurality of search result data 1240 on the display 1048 based on the calculated display rank scores of the plurality of search result data 1240.
  • the display order 1290 of the search result data 1240 is determined.
  • the determining unit 1212 learns the generated feedback 1260, and changes the display order 1290 of the plurality of search result data 1240 according to the learned feedback 1260. Change.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of change in display order of a plurality of search result data before and after feedback learning in the search device of the first embodiment. .
  • the search result data D 1 , D 2 , D 3 , D 4 , D 5 ,..., D n ⁇ 1 , D n illustrated in FIG. 3 are a plurality of search result data 1240 extracted by the search unit 1204. It is.
  • the search result data D 1 , D 2 , D 3 , D 4 , D 5 ,..., D n ⁇ 1 , D n are search result data D 1 , “Like "the number of times a is the search result data D 2 1 times, and" good I "number of times is 0 times the search result data D 3, D 4, D 5 , ⁇ , including the D n-1, D n.
  • the search result data D 1 , D 2 , D 3 , D 4 , D 5 ,..., D n ⁇ 1 , D n are the search result data D 3 and D 4 similar to the search result data D 1.
  • the search result data D 1 , D 2 , D 3 , D 4 , D 5 ,..., D n ⁇ 1 , D n are search result data D n in which the “bad” number of times is one, and
  • the search result data D 1 , D 2 , D 3 , D 4 , D 5 ,..., D n ⁇ 1 in which the number of “bad” times is 0 is included.
  • the determination unit 1212 determines the first search result data D 1 and D 2 whose number of “likes” is 1 or more, and the first search result data D 1 similar to the first search result data D 1 .
  • the display order of the second search result data D 3 and D 4 is changed to the third search result data D 5 ,..., D that is less than one “like” times and is not similar to the first search result data D 1. n-1, to the upper than the display order of D n.
  • the first search result data D 1 and D 2 having a large number of “likes” and the second search result data D 3 and D 4 similar to the first search result data D 1 are associated with each other.
  • Second search result data D 3 and D 4 similar to the first search result data D 1 is specified based on the generated similarity information 1280. For example, if the degree of similarity is the reference similarity above the second search result data D 3 first search result data D 1 of the first search result data D 1 and the second search result data D 3 It is determined to be similar, if the similarity is lower than the reference similarity is determined that the second search result data D 3 not similar to the first search result data D 1.
  • the first reference number compared with the number of “likes” may be other than one.
  • determination unit 1212, the search result data D 1 and D 2 of the plurality of first is included if present, the plurality of first search result data D 1 and D 2 as shown in FIG. 3 As the number of “likes” of each first search result data increases, the display order of each first search result data becomes higher.
  • the determination unit 1212 determines whether the first search result data D 1 and the plurality of second search results similarity between the second search result data is enough to each second top results display order of the data higher in the data D 3 and D 4.
  • the determination unit 1212, the second search results display order of the data D 3, the first search result relatively low data D 1 having a first search result data D 1 and a relatively high degree of similarity to higher order than display order of the second search result data D 4 having a degree of similarity.
  • determination unit 1212 as illustrated in Figure 3, the first search result display order of the data D 1 and D 2, to higher than the display order of the second search result data D 3 and D 4 .
  • First search result display order of the data D 1 is in the higher order than display order of the second search result data D 3 and D 4
  • the first search result display order of the data D 2 is a second search result data D 3 and may be lower than the display order of D 4.
  • the relationship between the display order of the first search result data D 1 and D 2 and the display order of the second search result data D 3 and D 4 can be adjusted by a display order score calculation algorithm described below.
  • determination unit 1212 as illustrated in Figure 3, the third search result display order of the data D n "bad ne" count is equal to or more than once, the first search result data D 1 and D from the display order of 2 and the second search result data D 3 and D 4 are lower. As a result, the "bad it" a large number of times the fourth search result data D n is displayed in the lower. Therefore, there is a high possibility that unnecessary search result data is displayed at a lower position.
  • the second reference number to be compared with the “bad” number may be other than one.
  • FIG. 4 shows a flow of acquisition of a plurality of search target data and learning of similar search target data performed in the search device of the first embodiment. It is a flowchart illustrated.
  • step S101 shown in FIG. 4 acquisition section 1200 determines whether or not a trigger for acquiring all data has been input.
  • the trigger for acquiring all data may be input according to a predetermined schedule or may be input manually. If it is determined that a trigger for acquiring all data has been input, steps S102, S103, and S104 are sequentially performed, and then step S105 is performed. On the other hand, when it is determined that the trigger for acquiring all data has not been input, step S105 is executed without executing steps S102, S103, and S104.
  • step S102 the acquisition unit 1200 starts crawling all data.
  • the acquisition unit 1200 acquires all data during all data crawls, and causes the storage unit 1202 to store all acquired data. All the stored data are included in the plurality of search target data 1220. Further, the acquiring unit 1200 creates a search index of all acquired data.
  • step S103 the generation unit 1210 learns search target data similar to each search target data included in the plurality of search target data 1220 stored in the storage unit 1202, and searches for search target data similar to each search target data. Is generated.
  • the generated similarity information 1280 includes a similarity score indicating the similarity between each search target data and search target data similar to each search target data.
  • step S104 the generation unit 1210 registers the similarity information 1280 generated in step S103 in a database (DB) configured by the storage unit 1202.
  • DB database
  • step S105 the acquisition unit 1200 determines whether a trigger for acquiring difference data has been input.
  • the trigger for acquiring the difference data may be input according to a predetermined schedule, or may be input manually. If it is determined that a trigger for acquiring difference data has been input, steps S106, S107, S108, and S109 are sequentially performed, and then step S110 is performed. On the other hand, if it is determined that the trigger for acquiring the difference data has not been input, step S110 is executed without executing steps S106, S107, S108 and S109.
  • step S106 the acquisition unit 1200 starts differential crawl.
  • the acquisition unit 1200 acquires the difference data during the difference crawl.
  • the difference data includes additional data, deleted data, and updated data.
  • step S107 the acquiring unit 1200 updates the plurality of search target data 1220 according to the acquired difference data.
  • the generation unit 1210 adds additional data to the plurality of search target data 1220, deletes deleted data from the plurality of search target data 1220, and updates the plurality of search target data The search target data included in the data 1220 is replaced.
  • step S108 the generation unit 1210 learns search target data similar to the updated search target data, and generates similarity information 1280 that specifies search target data similar to the updated search target data.
  • the generated similarity information 1280 includes a similarity score indicating the similarity between the updated search target data and the search target data similar to the updated search target data. Also, the generation unit 1210 deletes the similarity information 1280 that specifies search target data similar to the deleted data.
  • step S109 the generation unit 1210 registers the similarity information 1280 generated in step S108 in the DB configured by the storage unit 1202.
  • step S110 it is determined whether or not search device 1000 has been completed. If it is determined that the search device 1000 has not ended, step S101 is executed again. If it is determined that the search device 1000 has ended, the acquisition of a plurality of search target data and the learning of similar search target data end without executing step S101. Thus, steps S101 to S109 are repeatedly executed until the search device 1000 ends.
  • steps S101 to S110 after the plurality of search target data 1220 is obtained, the plurality of search target data 1220 is updated. Therefore, the plurality of search target data 1220 can be kept up to date. Further, similarity information 1280 that specifies search target data similar to each search target data included in the plurality of search target data 1220 can be kept up to date.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a flow of feedback learning performed in the search device of the first embodiment.
  • step S121 illustrated in FIG. 5 the search unit 1204 performs a search on the plurality of search target data 1220 stored in the storage unit 1202, and matches the search condition from the plurality of search target data 1220.
  • a plurality of search result data 1240 is extracted.
  • the display control unit 1206 causes the display 1048 to display the extracted plurality of search result data 1240.
  • receiving unit 1208 performs an operation on input device 1046 to request input of “like” to the search result data selected from the plurality of search result data 1240 displayed on display 1048. It is determined whether or not it has been performed. Further, in step S124, reception unit 1208 determines whether or not an operation requesting cancellation of the addition of “like” to the search result data has been performed on input device 1046. In step S125, receiving unit 1208 determines whether or not an operation for requesting to give “bad” to the search result data is performed on input device 1046.
  • steps S126, S127, and S128 are sequentially performed, and then steps S131 and S128 are performed.
  • S132 is executed sequentially. When it is determined that the operation requesting the “bad” is performed, steps S129 and S130 are sequentially performed, and then steps S131 and S132 are sequentially performed. If it is determined that none of the operation requesting the grant of the "like”, the operation requesting the cancellation of the grant of the "like”, and the operation requesting the grant of the "bad” are performed, S132 is executed.
  • step S126 the determination unit 1212 updates the number of “likes” of the selected search result data.
  • the determination unit 1212 increases the number of “like” by one.
  • the determination unit 1212 reduces the number of “like” by one.
  • step S127 the determination unit 1212 recalculates the display order score of the search result data similar to the selected search result data.
  • the recalculated display ranking score includes “like count” of the selected search result data, and similarity indicating the similarity between the selected search result data and the search result data similar to the selected search result data. The degree score is reflected.
  • step S128 the determination unit 1212 calculates a display rank score of the selected search result data.
  • the calculated display rank score reflects the number of “likes” of the selected search result data and the display rank score of search result data similar to the selected search result data.
  • step S129 the determination unit 1212 updates the number of “bad” of the selected search result data. When it is determined that the operation requesting the “bad” is performed, the determining unit 1212 increases the number of “bad” by one.
  • step S130 the determination unit 1212 calculates a display rank score of the selected search result data.
  • the calculated display ranking score reflects the “number of bad times” of the selected search result data.
  • step S131 the determining unit 1212 determines the display order 1290 of the plurality of search result data 1240 based on the calculated display order scores of the plurality of search result data 1240.
  • the plurality of search result data 1240 is displayed on the display 1048 in accordance with the determined display order 1290 of the plurality of search result data 1240.
  • the display order 1290 of the plurality of search result data 1240 displayed reflects the feedback 1260 from the user.
  • step S132 it is determined whether or not the user has logged out of search device 1000. If it is determined that the user has not logged out, step S121 is executed again. If it is determined that the user has logged out, the feedback learning ends without performing step S121. Thus, steps S121 to S131 are repeatedly executed until the user logs out of the search device 1000.
  • steps S121 to S132 every time an operation requesting the grant of “like”, an operation requesting cancellation of the grant of “like”, or an operation requesting the grant of “bad” is performed,
  • the display order 1290 of the plurality of search result data 1240 is updated.
  • FIGS. 6, 7, and 8 are diagrams illustrating examples of tables used in managing search target documents in the search apparatus of the first embodiment.
  • the tables illustrated in FIGS. 6, 7, and 8 are tables used when the plurality of search target data 1220 is a plurality of search target documents.
  • the table 1300 illustrated in FIG. 6 includes a plurality of document identifiers (ID) 1320, a plurality of document names 1322, a plurality of document uniform resource locators (URLs) 1324, a plurality of “likes” 1326, and a plurality of “likes”.
  • the bad number 1328 is described.
  • the plurality of document names 1322 are respectively associated with the plurality of document IDs 1320.
  • a plurality of document URLs 1324 are associated with a plurality of document IDs 1320, respectively.
  • the plurality of “like” times 1326 are respectively associated with the plurality of document IDs 1320.
  • a plurality of “bad” times 1328 are respectively associated with a plurality of document IDs 1320.
  • the plurality of document IDs 1320 identify a plurality of search target documents, respectively.
  • Each document name included in the plurality of document names 1322 is the name of a document identified by a document ID associated with each document name.
  • Each document URL included in the plurality of document URLs 1324 is a URL of a document identified by a document ID associated with each document URL.
  • the number of “likes” included in the plurality of “likes” times 1326 is the number of “likes” of the document identified by the document ID associated with each “like” number.
  • Each “poor” count included in the plurality of “poor” counts 1328 is the “poor” count of the document identified by the document ID associated with each “poor” count.
  • the plurality of “likes” times 1326 and the plurality of “bad” times 1328 are used in learning the feedback 1260.
  • the plurality of “likes” times 1326 and the plurality of “bad” times 1328 are shared by a plurality of users.
  • the information to be obtained is shared by a plurality of users, and a user without sufficient knowledge can obtain the information to be obtained.
  • a plurality of document file paths 1420 are described in the table 1400 illustrated in FIG.
  • the plurality of document file paths 1420 are paths of files in which a plurality of search target documents are described.
  • paths 1520 of a plurality of morphological analysis result files are described.
  • the paths 1520 of the plurality of morphological analysis result files are paths of files describing the morphological analysis results of the plurality of search target documents, respectively. Morphological analysis results of a plurality of search target documents are used for learning similar search target data.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a table used for managing similar documents in the search device of the first embodiment.
  • the table 1600 illustrated in FIG. 9 is a table used when the plurality of search target data 1220 is a plurality of search target documents.
  • a plurality of document IDs 1620, a plurality of similar document IDs 1622, and a plurality of similarities 1624 are described in the table 1600 shown in FIG.
  • the plurality of similar document IDs 1620 are respectively associated with the plurality of document IDs 1620.
  • the plurality of similarities 1624 are respectively associated with the plurality of document IDs 1620.
  • Each similar document ID included in the plurality of similar document IDs 1620 is a document ID for identifying a document similar to the document identified by the document ID associated with each similar document ID.
  • Each similarity included in the plurality of similarities 1624 is identified by a document identified by the document ID associated with each similarity and a similar document ID associated with the document ID associated with each similarity. The degree of similarity with the document to be processed.
  • FIG. 10 illustrates an example of a table used for browsing similar documents in the search device of the first embodiment.
  • the table 1700 illustrated in FIG. 10 is a table used when the plurality of search target data 1220 is a plurality of search target documents.
  • ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ Table 1700 shown in FIG. 10 describes a plurality of document IDs 1720, a plurality of similar document IDs 1722, a plurality of document URLs 1724, a plurality of similar document URLs 1726, and a plurality of similarities 1728.
  • the plurality of document IDs 1720, the plurality of similar document IDs 1722, and the plurality of similarities 1728 are respectively similar to the plurality of document IDs 1620, the plurality of similar document IDs 1622, and the plurality of similarities 1624 shown in FIG.
  • the plurality of document URLs 1724 are respectively associated with the plurality of document IDs 1720.
  • the plurality of similar document URLs 1726 are respectively associated with the plurality of similar document IDs 1720.
  • Each document URL included in the plurality of document URLs 1724 is a URL of a document identified by a document ID associated with each document URL.
  • Each similar document URL included in the plurality of similar document URLs 1726 is a URL of a document identified by a similar document ID associated with each similar document URL.

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Abstract

ユーザが得たい検索結果データが上位に表示される可能性を高くする。複数の検索対象データから複数の検索結果データが抽出される。複数の検索結果データは、出力機器により出力される。選択された検索結果データへの肯定的評価の付与が受け付けられる。各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報が生成される。複数の検索結果データの出力順位が決定される際には、付与された肯定的評価の数が第１の基準数以上である第１の検索結果データ、及び類似情報に基づいて特定される、第１の検索結果データに類似する第２の検索結果データの出力順位が、付与された肯定的評価の数が第１の基準数より少なく第１の検索結果データに類似しない第３の検索結果データの出力順位より上位にされる。

Description

検索装置、検索方法及び検索プログラム
　本発明は、検索装置、検索方法及び検索プログラムに関する。
　検索装置は、複数の検索対象データから検索条件に合致する検索結果データを抽出し、抽出した検索結果データをディスプレイに表示させる。また、検索装置は、検索条件に適合する複数の検索結果データが存在する場合は、複数の検索結果データをディスプレイに表示させる。
　複数の検索結果データをディスプレイに表示させる場合は、ユーザが得たい検索結果データを上位に表示させることが期待される。
　特許文献１に記載された検索エンジンソーティング方法においては、ユーザが、検索結果の表示リストにおいて同意、好き、同意せず、反対等の意見を示すことですべての情報及び検索結果に対して評点を行う（要約）。また、評点値の高低に応じて自動的にソーティングが行われ、評点の高いものが上位に表示される（要約）。
　特許文献２に記載された文書検索システムにおいては、ユーザの検索履歴データに基づき、当該ユーザが業務上閲覧する可能性がある文書ファイルと、その可能性の無い文書ファイルとを区別する処理が行われる（要約）。また、その後のユーザ検索処理において、可能性の無い文書ファイルを合致度の算出対象から外す選択処理が行われる。その際には、潜在的に上位にランキングされる可能性を評価した上で選択が行われる（要約）。
特表２０１６－５０５１７８号公報 特開２０１２－５３５３５号公報
　従来の検索装置は、ユーザが得たい検索結果データが上位に表示されない場合があるという問題を有する。
　例えば、特許文献１に記載された検索エンジンソーティング方法においては、ユーザが評価点を高める意見を示していない検索結果が上位に表示されない。このため、特許文献１に記載された検索エンジンソーティング方法においては、ユーザが得たい検索結果が上位に表示されない場合がある。
　また、特許文献２に記載された文書検索システムにおいては、ユーザの検索履歴データに基づいて特定された、ユーザが業務上閲覧する可能性の無い文書ファイルが上位に表示されない。このため、特許文献２に記載された文書検索システムにおいては、ユーザの検索履歴データによっては、ユーザが得たい検索結果が上位に表示されない場合がある。
　本発明は、これらの問題に鑑みてなされた。本発明が解決しようとする課題は、ユーザが得たい検索結果データが上位に表示される可能性を高くする検索装置、検索方法、及び検索プログラムを提供することである。
　本発明は、検索装置に向けられる。
　複数の検索対象データから検索条件に合致する複数の検索結果データが抽出される。複数の検索結果データは、出力機器により出力される。
　複数の検索結果データから選択された検索結果データへの肯定的評価の付与が受け付けられる。
　複数の検索対象データに含まれる各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報が生成される。
　複数の検索結果データを出力機器に出力させる際の複数の検索結果データの出力順位が決定される。付与された肯定的評価の数が第１の基準数以上である第１の検索結果データ、及び類似情報に基づいて特定される、第１の検索結果データに類似する第２の検索結果データの出力順位が、付与された肯定的評価の数が第１の基準数より少なく第１の検索結果データに類似しない第３の検索結果データの出力順位より上位にされる。
　本発明は、検索方法及び検索プログラムにも向けられる。
　本発明によれば、多数の肯定的評価が付与されている第１の検索結果データ、及び当該第１の検索結果データに類似する第２の検索結果データが上位に表示される。このため、ユーザが得たい検索結果データが上位に表示される可能性が高くなる。
　この発明の目的、特徴、局面、及び利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。
第１実施形態の検索装置のハードウェアを図示するブロック図である。 第１実施形態の検索装置を図示するブロック図である。 第１実施形態の検索装置におけるフィードバックの学習前後の複数の検索結果データの表示順位の変化の例を図示する図である。 第１実施形態の検索装置において行われる複数の検索対象データの取得、及び類似する検索対象データの学習の流れを図示するフローチャートである。 第１実施形態の検索装置において行われるフィードバックの学習の流れを図示するフローチャートである。 第１実施形態の検索装置において検索対象文書の管理に用いられるテーブルの例を図示する図である。 第１実施形態の検索装置において検索対象文書の管理に用いられるテーブルの例を図示する図である。 第１実施形態の検索装置において検索対象文書の管理に用いられるテーブルの例を図示する図である。 第１実施形態の検索装置において類似文書の管理に用いられるテーブルの例を図示する図である。 第１実施形態の検索装置において類似文書の閲覧に用いられるテーブルの例を図示する図である。
　１　検索装置のハードウェア
　図１は、第１実施形態の検索装置のハードウェアを図示するブロック図である。
　図１に図示される検索装置１０００は、検索プログラム１０２０がインストールされたパーソナルコンピューター（ＰＣ）である。検索装置１０００は、中央処理装置（ＣＰＵ）１０４０、メモリー１０４２、ハードディスクドライブ１０４４、入力機器１０４６及び出力機器１０４８を備える。検索装置１０００がこれらの要素以外の要素を備えてもよい。
　ハードディスクドライブ１０４４には、検索プログラム１０２０がインストールされる。ハードディスクドライブ１０４４への検索プログラム１０２０のインストールは、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）メモリー等の外部記憶媒体１０６０から読み出したデータをハードディスクドライブ１０４４に書き込むことにより行われてもよいし、ネットワーク１０８０を経由して受信したデータをハードディスクドライブ１０４４に書き込むことにより行われてもよい。ハードディスクドライブ１０４４が他の種類の補助記憶装置に置き換えられてもよい。例えば、ハードディスクドライブ１０４４がソリッドステートドライブ、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）ディスクに置き換えられてもよい。ハードディスクドライブ１０４４、外部記憶媒体１０６０、ソリッドステートドライブ、ＲＡＭディスク等は、検索プログラム１０２０を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
　ＣＰＵ１０４０は、検索プログラム１０２０をメモリー１０４２にロードし、ロードした検索プログラム１０２０を実行する。これにより、ＰＣは、検索装置１０００として機能する。
　入力機器１０４６は、キーボード、マウス、タッチパッド、トラックボール、タッチパネル、スイッチ、ダイヤル、マイクロフォン等である。
　出力機器１０４８は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等である。以下では、出力機器１０４８がディスプレイであり、データの出力がディスプレイへのデータの表示により行われるとして説明が進められる。
　２　検索装置
　図２は、第１実施形態の検索装置を図示するブロック図である。
　検索装置１０００は、図２に図示されるように、入力機器１０４６、出力機器１０４８、取得部１２００、記憶部１２０２、検索部１２０４、出力制御部１２０６、受け付け部１２０８、生成部１２１０及び決定部１２１２を備える。検索装置１０００がこれらの要素以外の要素を備えてもよい。
　取得部１２００、検索部１２０４、出力制御部１２０６、受け付け部１２０８、生成部１２１０及び決定部１２１２は、ＣＰＵ１０４０に検索プログラム１０２０を実行させることにより構成される。記憶部１２０２は、メモリー１０４２及びハードディスクドライブ１０４４の少なくとも一方により構成される。
　ＣＰＵ１０４０により行われる処理の全部又は一部が他の種類の処理装置により行われてもよい。例えば、ＣＰＵ１０４０により行われる処理の全部又は一部がグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）により行われてもよい。ＣＰＵ１０４０により行われる処理の全部又は一部がプログラムを実行しないハードウェアにより行われてもよい。
　取得部１２００は、複数の検索対象データ１２２０を取得し、取得した複数の検索対象データ１２２０を記憶部１２０２に記憶させる。
　検索部１２０４は、記憶部１２０２に記憶されている複数の検索対象データ１２２０から検索条件に合致する検索結果データを抽出する。以下では、検索条件に合致する複数の検索結果データ１２４０が存在し、検索部１２０４が複数の検索対象データ１２２０から複数の検索結果データ１２４０を抽出するとして、説明が進められる。検索部１２０４が、検索装置１０００にネットワーク１０８０を介して接続されたコンピュータに備えられる記憶部に記憶された複数の検索対象データから複数の検索結果データ１２４０を抽出してもよい。
　出力制御部１２０６は、抽出された複数の検索結果データ１２４０を出力機器１０４８に出力させる。出力制御部１２０６が、複数の検索結果データ１２４０を、検索装置１０００にネットワーク１０８０を介して接続されたコンピュータに備えられる出力機器に出力させてもよい。
　以下では、出力機器１０４８がディスプレイであり、出力制御部１２０６が表示制御部であり、複数の検索結果データ１２４０を出力機器１０４８に出力させることが複数の検索結果データ１２４０をディスプレイに表示させることであり、複数の検索結果データ１２４０の出力順位が複数の検索結果データ１２４０の表示順位であるとして、説明が進められる。
　受け付け部１２０８は、表示された複数の検索結果データ１２４０から選択された検索結果データへの「いいね」の付与を要求する操作が入力機器１０４６に対して行われたことを検出した場合に、当該検索結果データへの「いいね」の付与を受け付ける。また、受け付け部１２０８は、表示された複数の検索結果データ１２４０から選択された検索結果データへの「わるいね」の付与を要求する操作が入力機器１０４６に対して行われたことを検出した場合に、当該検索結果データへの「わるいね」の付与を受け付ける。また、受け付け部１２０８は、表示された複数の検索結果データ１２４０から選択された検索結果データへの「いいね」の付与の取り消しを要求する操作が入力機器１０４６に対して行われたことを検出した場合に、当該検索結果データへの「いいね」の付与の取り消しを受け付ける。受け付け部１２０８が、「いいね」の付与を要求する操作が検索装置１０００にネットワーク１０８０を介して接続されたコンピュータに備えられる入力機器に対して行われたことを検出した場合に、「いいね」の付与を受け付けてもよい。「わるいね」の付与、及び「いいね」の付与の取り消しについても同様である。また、受け付け部１２０８は、「いいね」の付与、「いいね」の付与の取り消し、及び「わるいね」の付与の内容を示すフィードバック１２６０を生成する。
　「いいね」の付与を要求する操作は、例えば「いいね」ボタンを押す操作である。「わるいね」の付与を要求する操作は、例えば「わるいね」ボタンを押す操作である。「いいね」の付与の取り消しを要求する操作は、例えば「いいね取り消し」ボタンを押下する操作である。「いいね」が他の種類の肯定的評価に置き換えられてもよい。例えば、「いいね」が「投票」、「あげ」等に置き換えられてもよい。「わるいね」が他の種類の否定的評価に置き換えられてもよい。例えば、「わるいね」が「反対投票」、「さげ」等に置き換えられてもよい。
　生成部１２１０は、記憶部１２０２に記憶されている複数の検索対象データ１２２０に含まれる各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報１２８０を生成する。各検索対象データに類似する検索対象データは、記憶部１２０２に記憶されている複数の検索対象データ１２２０に含まれる、各検索対象データ以外の検索対象データである。
　決定部１２１２は、複数の検索結果データ１２４０の表示順位スコアを計算し、計算した複数の検索結果データ１２４０の表示順位スコアに基づいて複数の検索結果データ１２４０をディスプレイ１０４８に表示させる際の複数の検索結果データ１２４０の表示順位１２９０を決定する。
　また、決定部１２１２は、複数の検索結果データ１２４０の表示順位１２９０を決定する際に、生成されたフィードバック１２６０を学習し、学習したフィードバック１２６０に応じて複数の検索結果データ１２４０の表示順位１２９０を変化させる。
　３　フィードバックの学習による複数の検索結果データの表示順位の変化
　図３は、第１実施形態の検索装置におけるフィードバックの学習前後の複数の検索結果データの表示順位の変化の例を図示する図である。
　以下では、検索結果データに付与された「いいね」及び「わるいね」の数をそれぞれ検索結果データの「いいね」回数及び「わるいね」回数という。
　図３に図示される検索結果データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，Ｄｎ－１，Ｄｎは、検索部１２０４により抽出された複数の検索結果データ１２４０である。検索結果データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，Ｄｎ－１，Ｄｎは、「いいね」回数が３回である検索結果データＤ１、「いいね」回数が１回である検索結果データＤ２、及び「いいね」回数が０回である検索結果データＤ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，Ｄｎ－１，Ｄｎを含む。また、検索結果データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，Ｄｎ－１，Ｄｎは、検索結果データＤ１に類似する検索結果データＤ３及びＤ４を含む。また、検索結果データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，Ｄｎ－１，Ｄｎは、「わるいね」回数が１回である検索結果データＤｎ、及び「わるいね」回数が０回である検索結果データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・・，Ｄｎ－１を含む。
　決定部１２１２は、図３に図示されるように、「いいね」回数が１回以上である第１の検索結果データＤ１及びＤ２、並びに第１の検索結果データＤ１に類似する第２の検索結果データＤ３及びＤ４の表示順位を、「いいね」回数が１回より少なく第１の検索結果データＤ１に類似しない第３の検索結果データＤ５，・・・，Ｄｎ－１，Ｄｎの表示順位より上位にする。これにより、「いいね」回数が多い第１の検索結果データＤ１及びＤ２、並びに第１の検索結果データＤ１に類似する第２の検索結果データＤ３及びＤ４が互いに紐づけられた状態で上位に表示される。このため、ユーザが得たい検索結果データが上位に表示される可能性が高くなり、容易かつ効率的に検索を実行することができる。第１の検索結果データＤ１に類似する第２の検索結果データＤ３及びＤ４は、生成された類似情報１２８０に基づいて特定される。例えば、第１の検索結果データＤ１と第２の検索結果データＤ３との類似度が基準類似度以上である場合は第２の検索結果データＤ３が第１の検索結果データＤ１に類似すると判定され、当該類似度が基準類似度より低い場合は第２の検索結果データＤ３が第１の検索結果データＤ１に類似しないと判定される。「いいね」回数と比較される第１の基準数が、１回以外であってもよい。
　また、決定部１２１２は、図３に図示されるように複数の第１の検索結果データＤ１及びＤ２が存在する場合に、複数の第１の検索結果データＤ１及びＤ２に含まれる各第１の検索結果データの「いいね」回数が多くなるほど各第１の検索結果データの表示順位を上位にする。したがって、決定部１２１２は、「いいね」回数が３回である第１の検索結果データＤ１の表示順位を、「いいね」回数が１回である第１の検索結果データＤ２の表示順位より上位にする。
　また、決定部１２１２は、図３に図示されるように複数の第２の検索結果データＤ３及びＤ４が存在する場合に、第１の検索結果データＤ１と複数の第２の検索結果データＤ３及びＤ４に含まれる各第２の検索結果データとの類似度が高くなるほど各第２の検索結果データの表示順位を上位にする。したがって、決定部１２１２は、第１の検索結果データＤ１と相対的に高い類似度を有する第２の検索結果データＤ３の表示順位を、第１の検索結果データＤ１と相対的に低い類似度を有する第２の検索結果データＤ４の表示順位より上位にする。
　また、決定部１２１２は、図３に図示されるように、第１の検索結果データＤ１及びＤ２の表示順位を、第２の検索結果データＤ３及びＤ４の表示順位より上位にする。第１の検索結果データＤ１の表示順位が第２の検索結果データＤ３及びＤ４の表示順位より上位にされ、第１の検索結果データＤ２の表示順位が第２の検索結果データＤ３及びＤ４の表示順位より下位にされてもよい。第１の検索結果データＤ１及びＤ２の表示順位と第２の検索結果データＤ３及びＤ４の表示順位との関係は、下述する表示順位スコアの計算アルゴリズムにより調整することができる。
　また、決定部１２１２は、図３に図示されるように、「わるいね」回数が１回以上である第３の検索結果データＤｎの表示順位を、第１の検索結果データＤ１及びＤ２並びに第２の検索結果データＤ３及びＤ４の表示順位より下位にする。これにより、「わるいね」回数が多い第４の検索結果データＤｎが下位に表示される。このため、不要な検索結果データが下位に表示される可能性が高くなる。「わるいね」回数と比較される第２の基準数が、１回以外であってもよい。
　４　複数の検索対象データの取得、及び類似する検索対象データの学習
　図４は、第１実施形態の検索装置において行われる複数の検索対象データの取得、及び類似する検索対象データの学習の流れを図示するフローチャートである。
　図４に図示されるステップＳ１０１においては、取得部１２００が、全データの取得のトリガーが入力されたか否かを判定する。全データの取得のトリガーは、あらかじめ定められたスケジュールにしたがって入力されてもよいし、手動で入力されてもよい。全データの取得のトリガーが入力されたと判定された場合は、ステップＳ１０２、Ｓ１０３及びＳ１０４が順次に実行されてからステップＳ１０５が実行される。一方、全データの取得のトリガーが入力されていないと判定された場合は、ステップＳ１０２、Ｓ１０３及びＳ１０４が実行されることなくステップＳ１０５が実行される。
　ステップＳ１０２においては、取得部１２００が、全データクロールを開始する。取得部１２００は、全データクロール中に、全データを取得し、取得した全データを記憶部１２０２に記憶させる。記憶させられた全データは、複数の検索対象データ１２２０に含められる。また、取得部１２００は、取得した全データの検索インデックスを作成する。
　ステップＳ１０３においては、生成部１２１０が、記憶部１２０２に記憶された複数の検索対象データ１２２０に含まれる各検索対象データに類似する検索対象データを学習し、各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報１２８０を生成する。生成される類似情報１２８０は、各検索対象データと各検索対象データに類似する検索対象データとの類似度を示す類似度スコアを含む。
　ステップＳ１０４においては、生成部１２１０が、ステップＳ１０３において生成した類似情報１２８０を記憶部１２０２により構成されるデータベース（ＤＢ）に登録する。
　ステップＳ１０５においては、取得部１２００が、差分データの取得のトリガーが入力されたか否かを判定する。差分データの取得のトリガーは、あらかじめ定められたスケジュールにしたがって入力されてもよいし、手動で入力されてもよい。差分データの取得のトリガーが入力されたと判定された場合は、ステップＳ１０６、Ｓ１０７、Ｓ１０８及びＳ１０９が順次に実行されてからステップＳ１１０が実行される。一方、差分データの取得のトリガーが入力されていないと判定された場合は、ステップＳ１０６、Ｓ１０７、Ｓ１０８及びＳ１０９が実行されることなくステップＳ１１０が実行される。
　ステップＳ１０６においては、取得部１２００が、差分クロールを開始する。取得部１２００は、差分クロール中に、差分データを取得する。差分データは、追加データ、削除データ及び更新データを含む。
　ステップＳ１０７においては、取得部１２００が、取得した差分データにしたがって複数の検索対象データ１２２０を更新する。生成部１２１０は、複数の検索対象データ１２２０を更新する際に、追加データを複数の検索対象データ１２２０に追加し、削除データを複数の検索対象データ１２２０から削除し、更新データで複数の検索対象データ１２２０に含まれる検索対象データを置換する。
　ステップＳ１０８においては、生成部１２１０が、更新された検索対象データに類似する検索対象データを学習し、更新された検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報１２８０を生成する。生成される類似情報１２８０は、更新された検索対象データと更新された検索対象データに類似する検索対象データとの類似度を示す類似度スコアを含む。また、生成部１２１０は、削除データに類似する検索対象データを特定する類似情報１２８０を削除する。
　ステップＳ１０９においては、生成部１２１０が、ステップＳ１０８において生成した類似情報１２８０を記憶部１２０２により構成されるＤＢに登録する。
　ステップＳ１１０においては、検索装置１０００が終了したか否かが判定される。検索装置１０００が終了していないと判定された場合は、ステップＳ１０１が再び実行される。検索装置１０００が終了したと判定された場合は、ステップＳ１０１が実行されることなく複数の検索対象データの取得、及び類似する検索対象データの学習が終了する。これにより、検索装置１０００が終了するまでの間はステップＳ１０１からＳ１０９までが繰り返し実行される。
　ステップＳ１０１からＳ１１０までによれば、複数の検索対象データ１２２０が取得された後に、複数の検索対象データ１２２０が更新される。このため、複数の検索対象データ１２２０を最新の状態に保つことができる。また、複数の検索対象データ１２２０に含まれる各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報１２８０を最新の状態に保つことができる。
　５　フィードバックの学習
　図５は、第１実施形態の検索装置において行われるフィードバックの学習の流れを図示するフローチャートである。
　図５に図示されるステップＳ１２１においては、検索部１２０４が、記憶部１２０２に記憶されている複数の検索対象データ１２２０に対して検索を実行し、複数の検索対象データ１２２０から検索条件に合致する複数の検索結果データ１２４０を抽出する。
　続くステップＳ１２２においては、表示制御部１２０６が、抽出された複数の検索結果データ１２４０をディスプレイ１０４８に表示させる。
　続くステップＳ１２３においては、受け付け部１２０８が、ディスプレイ１０４８に表示された複数の検索結果データ１２４０から選択された検索結果データへの「いいね」の付与を要求する操作が入力機器１０４６に対して行われたか否かを判定する。また、ステップＳ１２４においては、受け付け部１２０８が、当該検索結果データへの「いいね」の付与の取り消しを要求する操作が入力機器１０４６に対して行われたか否かを判定する。ステップＳ１２５においては、受け付け部１２０８が、当該検索結果データへの「わるいね」の付与を要求する操作が入力機器１０４６に対して行われたか否かを判定する。
　「いいね」の付与を要求する操作、又は「いいね」の付与の取り消しを要求する操作が行われたと判定された場合は、ステップＳ１２６、Ｓ１２７及びＳ１２８が順次に実行された後にステップＳ１３１及びＳ１３２が順次に実行される。「わるいね」の付与を要求する操作が行われたと判定された場合は、ステップＳ１２９及びＳ１３０が順次に実行された後にステップＳ１３１及びＳ１３２が順次に実行される。「いいね」の付与を要求する操作、「いいね」の付与の取り消しを要求する操作、及び「わるいね」の付与を要求する操作のいずれも行われていないと判定された場合は、ステップＳ１３２が実行される。
　ステップＳ１２６においては、決定部１２１２が、選択された検索結果データの「いいね」回数を更新する。決定部１２１２は、「いいね」の付与を要求する操作が行われたと判定された場合は、「いいね」回数を１回分増加させる。一方、決定部１２１２は、「いいね」の付与の取り消しを要求する操作が行われたと判定された場合は、「いいね」回数を１回分減少させる。
　ステップＳ１２７においては、決定部１２１２が、選択された検索結果データに類似する検索結果データの表示順位スコアを再計算する。再計算される表示順位スコアには、選択された検索結果データの「いいね回数」、及び選択された検索結果データと選択された検索結果データに類似する検索結果データとの類似度を示す類似度スコアが反映される。
　ステップＳ１２８においては、決定部１２１２が、選択された検索結果データの表示順位スコアを計算する。計算される表示順位スコアには、選択された検索結果データの「いいね」回数、及び選択された検索結果データに類似する検索結果データの表示順位スコアが反映される。
　ステップＳ１２９においては、決定部１２１２が、選択された検索結果データの「わるいね」回数を更新する。決定部１２１２は、「わるいね」の付与を要求する操作が行われたと判定された場合は、「わるいね」回数を１回分増加させる。
　ステップＳ１３０においては、決定部１２１２が、選択された検索結果データの表示順位スコアを計算する。計算される表示順位スコアには、選択された検索結果データの「わるいね回数」が反映される。
　ステップＳ１３１においては、決定部１２１２が、計算された複数の検索結果データ１２４０の表示順位スコアに基づいて複数の検索結果データ１２４０の表示順位１２９０を決定する。これにより、次に検索が実行された際には、決定された複数の検索結果データ１２４０の表示順位１２９０にしたがって複数の検索結果データ１２４０がディスプレイ１０４８に表示される。表示される複数の検索結果データ１２４０の表示順位１２９０には、ユーザからのフィードバック１２６０が反映されている。
　ステップＳ１３２においては、ユーザが検索装置１０００からログアウトしたか否かが判定される。ユーザがログアウトしていないと判定された場合は、ステップＳ１２１が再び実行される。ユーザがログアウトしたと判定された場合は、ステップＳ１２１が実行されることなくフィードバックの学習が終了する。これにより、ユーザが検索装置１０００からログアウトするまで、ステップＳ１２１からＳ１３１までが繰り返し実行される。
　ステップＳ１２１からＳ１３２までによれば、「いいね」の付与を要求する操作、「いいね」の付与の取り消しを要求する操作、又は「わるいね」の付与を要求する操作が行われるごとに、複数の検索結果データ１２４０の表示順位１２９０が更新される。
　６　検索装置において用いられるテーブルの例
　図６、図７及び図８は、第１実施形態の検索装置において検索対象文書の管理に用いられるテーブルの例を図示する図である。
　図６、図７及び図８に図示されるテーブルは、複数の検索対象データ１２２０が複数の検索対象文書である場合に用いられるテーブルである。
　図６に図示されるテーブル１３００には、複数の文書識別子（ＩＤ）１３２０、複数の文書名１３２２、複数の文書ユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）１３２４、複数の「いいね」回数１３２６、及び複数の「わるいね」回数１３２８が記述される。複数の文書名１３２２は、それぞれ複数の文書ＩＤ１３２０に対応づけられる。複数の文書ＵＲＬ１３２４は、それぞれ複数の文書ＩＤ１３２０に対応づけられる。複数の「いいね」回数１３２６は、それぞれ複数の文書ＩＤ１３２０に対応づけられる。複数の「わるいね」回数１３２８は、それぞれ複数の文書ＩＤ１３２０に対応づけられる。
　複数の文書ＩＤ１３２０は、それぞれ複数の検索対象文書を識別する。複数の文書名１３２２に含まれる各文書名は、各文書名が対応づけられた文書ＩＤにより識別される文書の名である。複数の文書ＵＲＬ１３２４に含まれる各文書ＵＲＬは、各文書ＵＲＬが対応づけられた文書ＩＤにより識別される文書のＵＲＬである。複数の「いいね」回数１３２６に含まれる各「いいね」回数は、各「いいね」回数が対応づけられた文書ＩＤにより識別される文書の「いいね」回数である。複数の「わるいね」回数１３２８に含まれる各「わるいね」回数は、各「わるいね」回数が対応づけられた文書ＩＤにより識別される文書の「わるいね」回数である。複数の「いいね」回数１３２６、及び複数の「わるいね」回数１３２８は、フィードバック１２６０の学習において用いられる。
　複数の「いいね」回数１３２６、及び複数の「わるいね」回数１３２８は、複数のユーザで共有される。これにより、得たい情報が複数のユーザで共有され、十分な知見を有しないユーザが得たい情報を得ることができるようになる。
　図７に図示されるテーブル１４００には、複数の文書ファイルパス１４２０が記述される。複数の文書ファイルパス１４２０は、それぞれ複数の検索対象文書が記載されたファイルのパスである。
　図８に図示されるテーブル１５００には、複数の形態素解析結果ファイルのパス１５２０が記述される。複数の形態素解析結果ファイルのパス１５２０は、それぞれ複数の検索対象文書の形態素解析結果が記載されたファイルのパスである。複数の検索対象文書の形態素解析結果は、類似する検索対象データの学習に用いられる。
　図９は、第１実施形態の検索装置において類似文書の管理に用いられるテーブルの例を図示する図である。
　図９に図示されるテーブル１６００は、複数の検索対象データ１２２０が複数の検索対象文書である場合に用いられるテーブルである。
　図９に図示されるテーブル１６００には、複数の文書ＩＤ１６２０、複数の類似文書ＩＤ１６２２及び複数の類似度１６２４が記述される。複数の類似文書ＩＤ１６２０は、それぞれ複数の文書ＩＤ１６２０に対応づけられる。複数の類似度１６２４は、それぞれ複数の文書ＩＤ１６２０に対応づけられる。
　複数の類似文書ＩＤ１６２０に含まる各類似文書ＩＤは、各類似文書ＩＤが対応づけられた文書ＩＤにより識別される文書に類似する文書を識別する文書ＩＤである。複数の類似度１６２４に含まれる各類似度は、各類似度が対応づけられた文書ＩＤにより識別される文書と、各類似度が対応づけられた文書ＩＤに対応づけられた類似文書ＩＤにより識別される文書との類似度である。
　図１０は、第１実施形態の検索装置において類似文書の閲覧に用いられるテーブルの例を図示する。
　図１０に図示されるテーブル１７００は、複数の検索対象データ１２２０が複数の検索対象文書である場合に用いられるテーブルである。
　図１０に図示されるテーブル１７００には、複数の文書ＩＤ１７２０、複数の類似文書ＩＤ１７２２、複数の文書ＵＲＬ１７２４、複数の類似文書ＵＲＬ１７２６及び複数の類似度１７２８が記述されている。複数の文書ＩＤ１７２０、複数の類似文書ＩＤ１７２２及び複数の類似度１７２８は、それぞれ図９に図示される複数の文書ＩＤ１６２０、複数の類似文書ＩＤ１６２２及び複数の類似度１６２４と同様のものである。複数の文書ＵＲＬ１７２４は、それぞれ複数の文書ＩＤ１７２０に対応づけられる。複数の類似文書ＵＲＬ１７２６は、それぞれ複数の類似文書ＩＤ１７２０に対応づけられる。複数の文書ＵＲＬ１７２４に含まれる各文書ＵＲＬは、各文書ＵＲＬが対応づけられた文書ＩＤにより識別される文書のＵＲＬである。複数の類似文書ＵＲＬ１７２６に含まれる各類似文書ＵＲＬは、各類似文書ＵＲＬが対応づけられた類似文書ＩＤにより識別される文書のＵＲＬである。
　この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
　１０００　検索装置
　１０４６　入力機器
　１０４８　出力機器（ディスプレイ）
　１２００　取得部
　１２０２　記憶部
　１２０４　検索部
　１２０６　出力制御部（表示制御部）
　１２０８　受け付け部
　１２１０　生成部
　１２１２　決定部
　１２２０　複数の検索対象データ
　１２４０　複数の検索結果データ
　１２６０　フィードバック
　１２８０　類似情報
　１２９０　表示順位
　Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，・・・，Ｄｎ－１，Ｄｎ　検索結果データ

Claims (10)

  1. 　複数の検索対象データから検索条件に合致する複数の検索結果データを抽出する検索部と、
    　前記複数の検索結果データを出力機器に出力させる出力制御部と、
    　前記複数の検索結果データから選択された検索結果データへの肯定的評価の付与を受け付ける受け付け部と、
    　前記複数の検索対象データに含まれる各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報を生成する生成部と、
    　前記複数の検索結果データを前記出力機器に出力させる際の前記複数の検索結果データの出力順位を決定し、付与された肯定的評価の数が第１の基準数以上である第１の検索結果データ、及び前記類似情報に基づいて特定される、前記第１の検索結果データに類似する第２の検索結果データの出力順位を、付与された肯定的評価の数が前記第１の基準数より少なく前記第１の検索結果データに類似しない第３の検索結果データの出力順位より上位にする決定部と、
    を備える検索装置。
  2. 　前記受け付け部は、前記複数の検索結果データから選択された検索結果データへの肯定的評価の付与の取り消しを受け付ける
    請求項１の検索装置。
  3. 　前記受け付け部は、前記複数の検索結果データから選択された検索結果データへの否定的評価の付与を受け付け、
    　前記決定部は、付与された否定的評価の数が第２の基準数以上である第４の検索結果データの出力順位を、前記第１の検索結果データ及び前記第２の検索結果データの出力順位より下位にする
    請求項１又は２の検索装置。
  4. 　前記決定部は、複数の第１の検索結果データが存在する場合に、各第１の検索結果データに付与された肯定的評価の数が多くなるほど前記各第１の検索結果データの出力順位を上位にする
    請求項１から３までのいずれかの検索装置。
  5. 　前記決定部は、複数の第２の検索結果データが存在する場合に、前記第１の検索結果データと各第２の検索結果データとの類似度が高くなるほど前記各第２の検索結果データの出力順位を上位にする
    請求項１から４までのいずれかの検索装置。
  6. 　前記決定部は、
    　前記複数の検索結果データの表示順位スコアを計算し、
    　前記複数の検索結果データに含まれる検索結果データに付与された肯定的評価の数、及び前記検索結果データと前記検索結果データに類似する検索結果データとの類似度を、前記検索結果データに類似する検索結果データの表示順位スコアに反映し、
    　前記検索結果データに付与された肯定的評価の数、及び前記検索結果データに類似する検索結果データの表示順位スコアを、前記検索結果データの表示順位スコアに反映し、
    　前記複数の検索結果データの表示順位スコアに基づいて前記複数の検索結果データの出力順位を決定する
    請求項１から５までのいずれかの検索装置。
  7. 　前記受け付け部は、前記複数の検索結果データから選択された検索結果データへの否定的評価の付与を受け付け、
    　前記決定部は、前記検索結果データに付与された否定的評価の数を前記検索結果データの表示順位スコアに反映する
    請求項６の検索装置。
  8. 　前記決定部は、前記第１の検索結果データの出力順位を、前記第２の検索結果データの出力順位より上位にする
    請求項１から７までのいずれかの検索装置。
  9. 　a) 複数の検索対象データから検索条件に合致する複数の検索結果データを抽出する工程と、
    　b) 前記複数の検索結果データを出力機器に出力させる工程と、
    　c) 前記複数の検索結果データから選択された検索結果データへの肯定的評価の付与を受け付ける工程と、
    　d) 前記複数の検索対象データに含まれる各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報を生成する工程と、
    　e) 前記複数の検索結果データを前記出力機器に出力させる際の前記複数の検索結果データの出力順位を決定し、付与された肯定的評価の数が第１の基準数以上である第１の検索結果データ、及び前記類似情報に基づいて特定される、前記第１の検索結果データに類似する第２の検索結果データの出力順位を、付与された肯定的評価の数が前記第１の基準数より少なく前記第１の検索結果データに類似しない第３の検索結果データの出力順位より上位にする工程と、
    を備える検索方法。
  10. 　a) 複数の検索対象データから検索条件に合致する複数の検索結果データを抽出する工程と、
    　b) 前記複数の検索結果データを出力機器に出力させる工程と、
    　c) 前記複数の検索結果データから選択された検索結果データへの肯定的評価の付与を受け付ける工程と、
    　d) 前記複数の検索対象データに含まれる各検索対象データに類似する検索対象データを特定する類似情報を生成する工程と、
    　e) 前記複数の検索結果データを前記出力機器に出力させる際の前記複数の検索結果データの出力順位を決定し、付与された肯定的評価の数が第１の基準数以上である第１の検索結果データ、及び前記類似情報に基づいて特定される、前記第１の検索結果データに類似する第２の検索結果データの出力順位を、付与された肯定的評価の数が前記第１の基準数より少なく前記第１の検索結果データに類似しない第３の検索結果データの出力順位より上位にする工程と、
    をコンピュータに実行させる検索プログラム。
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