JP2010231271A - Content search device, content search method, and content search program - Google Patents
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Abstract
【課題】所望のコンテンツをより簡単に検索できるコンテンツ検索装置、コンテンツ検索方法、コンテンツ検索プログラムの提供。
【解決手段】コンテンツ検索装置は、複数のコンテンツと、複数の項目から構成されるコンテンツ情報とが記憶された第1の記憶部と、選択された任意のコンテンツのコンテンツ情報および他のコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の一致・不一致を判定し、複数のコンテンツを第1の記憶部から抽出する抽出部と、抽出されたコンテンツ毎に、選択されたコンテンツのコンテンツ情報および抽出部により抽出されたコンテンツのコンテンツ情報との一致・不一致を判定し、選択されたコンテンツとの関連度を算出する関連度算出部と、算出された関連度に応じて、抽出されたコンテンツの配置位置を算出する配置位置算出部と、算出された配置位置に、抽出部により抽出された複数のコンテンツを表示する表示部と、を具備する。
【選択図】図1A content search apparatus, a content search method, and a content search program that can more easily search for desired content.
A content search apparatus includes a first storage unit storing a plurality of contents and content information including a plurality of items, content information of an arbitrary selected content, and content of other contents An extraction unit that determines whether all or part of the information matches or does not match, and extracts a plurality of contents from the first storage unit, and the extracted content information is extracted by the content information and extraction unit of the selected content. The degree of matching with the content information of the selected content is determined, a degree of association calculation unit that calculates the degree of association with the selected content, and the arrangement position of the extracted content is calculated according to the calculated degree of association An arrangement position calculation unit; and a display unit that displays a plurality of contents extracted by the extraction unit at the calculated arrangement position.
[Selection] Figure 1
Description
この発明は、複数のコンテンツから所望のコンテンツを検索するコンテンツ検索装置、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索プログラムに関する。 The present invention relates to a content search apparatus, a content search method, and a content search program for searching for desired content from a plurality of contents.
PCでは、検索機能は日常の業務で幅広く用いられる一般的な技術となっている。PCでは、ユーザがキーワードを入力して所望の対象物(例えばコンテンツなど)を検索している。一方、TVやDVDレコーダ、HDDレコーダといったAV機器にもコンテンツの検索機能を備えたものがある(特許文献1)。 In the PC, the search function is a general technique widely used in daily work. In the PC, a user searches for a desired object (for example, content) by inputting a keyword. On the other hand, some AV devices such as a TV, a DVD recorder, and an HDD recorder have a content search function (Patent Document 1).
近年、AV機器に内蔵または外付けされた記憶装置の容量が増大していることや、AV機器がインターネットに接続されたことで、ユーザが検索可能なコンテンツ数が急速に増加している。このため、この膨大な数のコンテンツから所望するコンテンツを検索することが困難となっている。
上記に鑑み、本発明は、所望のコンテンツをより簡単に検索できるコンテンツ検索装置、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索プログラムを提供することを目的とする。
In recent years, the number of contents that can be searched for by users has increased rapidly due to an increase in the capacity of storage devices built in or externally attached to AV equipment and the connection of AV equipment to the Internet. For this reason, it is difficult to search for a desired content from this enormous number of contents.
In view of the above, an object of the present invention is to provide a content search device, a content search method, and a content search program that can more easily search for desired content.
本発明の一態様に係るコンテンツ検索装置は、複数のコンテンツと、これら複数のコンテンツに対応する複数の項目から構成されるコンテンツ情報とが記憶された第1の記憶部と、複数のコンテンツから任意のコンテンツを選択する選択指示を受け付ける指示受付部と、選択されたコンテンツのコンテンツ情報および第1の記憶部に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて複数のコンテンツを第1の記憶部から抽出する抽出部と、抽出部により抽出されたコンテンツ毎に、選択されたコンテンツのコンテンツ情報および抽出部により抽出されたコンテンツのコンテンツ情報との項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて、選択されたコンテンツとの関連度を算出する関連度算出部と、算出部により算出された関連度に応じて、抽出部により抽出されたコンテンツの配置位置を算出する配置位置算出部と、配置位置算出部により算出された配置位置に、抽出部により抽出された複数のコンテンツを表示する表示部と、を具備する。 A content search device according to an aspect of the present invention includes a first storage unit in which a plurality of contents and content information including a plurality of items corresponding to the plurality of contents are stored, and an arbitrary one of the plurality of contents An instruction receiving unit that receives a selection instruction to select the content, and the content information of the selected content and the content information of the content stored in the first storage unit are determined to match or not match An extraction unit that extracts a plurality of contents from the first storage unit based on the determination result, and content information of the selected content and content of the content extracted by the extraction unit for each content extracted by the extraction unit Judge whether the item matches information or not, and based on the result of the decision, relevance to the selected content A degree-of-association calculation unit that calculates the arrangement position of the content extracted by the extraction unit according to the degree of association calculated by the calculation unit, and an arrangement position calculated by the arrangement position calculation unit And a display unit for displaying a plurality of contents extracted by the extraction unit.
本発明の一態様に係るコンテンツ検索方法は、複数のコンテンツと、これら複数のコンテンツに対応する複数の項目から構成されるコンテンツ情報とが記憶された第1の記憶部から任意のコンテンツを選択するステップと、選択されたコンテンツのコンテンツ情報および第1の記憶部に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて複数のコンテンツを第1の記憶部から抽出するステップと、抽出されたコンテンツ毎に、選択されたコンテンツのコンテンツ情報および抽出部により抽出されたコンテンツのコンテンツ情報との項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて、選択されたコンテンツとの関連度を算出するステップと、算出された関連度に応じて、抽出部により抽出されたコンテンツの配置位置を算出するステップと、配置位置算出部により算出された配置位置に、抽出部により抽出された複数のコンテンツを表示するステップと、を具備する。 A content search method according to an aspect of the present invention selects arbitrary content from a first storage unit in which a plurality of contents and content information including a plurality of items corresponding to the plurality of contents are stored. Determining whether or not all or a part of the content information of the selected content and the content information of the content stored in the first storage unit are coincident or inconsistent, and selecting a plurality of contents based on the determination result The step of extracting from the first storage unit, and for each extracted content, the content information of the selected content and the content information of the content extracted by the extraction unit are determined to match, and the determination result And calculating the relevance level with the selected content based on the Calculating a position of the extracted contents by part, on the calculated position by position calculation unit comprises a step of displaying a plurality of content extracted by the extraction unit.
本発明の一態様に係るコンテンツ検索プログラムは、コンピュータを、複数のコンテンツと、これら複数のコンテンツに対応する複数の項目から構成されるコンテンツ情報とが記憶された第1の記憶部と、複数のコンテンツから任意のコンテンツを選択する選択指示を受け付ける指示受付部と、選択されたコンテンツのコンテンツ情報および第1の記憶部に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて複数のコンテンツを第1の記憶部から抽出する抽出部と、抽出部により抽出されたコンテンツ毎に、選択されたコンテンツのコンテンツ情報および抽出部により抽出されたコンテンツのコンテンツ情報との項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて、選択されたコンテンツとの関連度を算出する関連度算出部と、算出部により算出された関連度に応じて、抽出部により抽出されたコンテンツの配置位置を算出する配置位置算出部と、配置位置算出部により算出された配置位置に、抽出部により抽出された複数のコンテンツを表示する表示部と、して動作させる。 A content search program according to an aspect of the present invention includes a computer that includes a first storage unit in which a plurality of contents and content information including a plurality of items corresponding to the plurality of contents are stored; An instruction accepting unit that accepts a selection instruction for selecting arbitrary content from the content, and the content information of the selected content and the content information of the content stored in the first storage unit, all or some of the items match or mismatch And extracting the plurality of contents from the first storage unit based on the determination result, and the content information of the selected content and the extraction unit for each content extracted by the extraction unit It is determined whether the item matches the content information of the content, and the selected item is selected based on the determination result. A degree-of-association calculation unit that calculates a degree of relevance to the content, a position-position calculation unit that calculates a position of the content extracted by the extraction unit according to the degree of relevance calculated by the calculation unit, and a position-position calculation unit The display unit is operated as a display unit that displays a plurality of contents extracted by the extraction unit at the arrangement position calculated by the above.
本発明によれば、所望のコンテンツをより簡単に検索できるコンテンツ検索装置、コンテンツ検索方法およびコンテンツ検索プログラムを提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide a content search device, a content search method, and a content search program that can more easily search for desired content.
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
(第1の実施形態)
初めに、この第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置1の概要を説明する。上述したように、AV機器に内蔵または外付けされた記憶装置の容量が増大していることや、AV機器がインターネットに接続されたことで、ユーザが検索可能なコンテンツ数が急速に増加している。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(First embodiment)
First, an outline of the
しかし、ユーザは、検索対象であるコンテンツの内容全てを把握しているわけではない。このため、ユーザがキーワードを入力してコンテンツを検索する方法では、所望のコンテンツを検索することは困難であると考えられる。 However, the user does not grasp all the contents of the search target content. For this reason, it is considered that it is difficult to search for desired content by a method in which a user inputs a keyword and searches for content.
この第1の実施形態では、あるコンテンツ(以下、基準コンテンツと称する)と関連性を有するコンテンツを、類似性の強さ(関連度)に応じて配置する。この第1の実施形態では、基準コンテンツとの関連度が高いコンテンツほど、基準コンテンツに近い位置に配置している(図3A、3B参照)。 In the first embodiment, content having relevance with a certain content (hereinafter referred to as reference content) is arranged according to the strength of similarity (relationship). In the first embodiment, the content having a higher degree of association with the reference content is arranged at a position closer to the reference content (see FIGS. 3A and 3B).
ユーザは、基準コンテンツに対する関連度に応じて配置されたコンテンツ群から任意のコンテンツを選択する。すると、選択されたコンテンツを新たな基準コンテンツとして、この基準コンテンツとの関連度に応じて、基準コンテンツの周りにコンテンツが再配置される。ユーザは、さらに新たに配置されたコンテンツ群から任意のコンテンツを選択する。この操作を繰り返すことで、ユーザは所望のコンテンツを検索する。 The user selects arbitrary content from the content group arranged according to the degree of association with the reference content. Then, using the selected content as a new reference content, the content is rearranged around the reference content according to the degree of association with the reference content. The user further selects arbitrary content from the newly arranged content group. By repeating this operation, the user searches for desired content.
(コンテンツ検索装置1の構成)
図1は、第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置1の構成の一例を示した図である。第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置1は、STB(Set Top Box)10にアンテナ102、スピーカ106およびモニタ107を接続した構成を有する。STB10は、HDD101、受信部103、分離部104、AVデコーダ105、CPU108、メモリ109、受信部110、端子112、I/F113、ユーザI/F114を具備する。受信部110およびユーザI/F114は、指示受付部として機能する。
(Configuration of content search device 1)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a
HDD101は、複数のコンテンツおよび各コンテンツのメタデータ(コンテンツ情報)などを記憶しているコンテンツデータベースである。各コンテンツには固有番号(ID)が付与される。HDD101の代わりに、例えば、フラッシュメモリを用いた記憶装置であるSSD(Solid State Drive)などを使用してもよい。 The HDD 101 is a content database that stores a plurality of contents and metadata (content information) of each content. Each content is given a unique number (ID). Instead of the HDD 101, for example, an SSD (Solid State Drive) that is a storage device using a flash memory may be used.
HDD101には、画像、映像、音声、テキスト、人物、書籍、商品、出来事など様々なコンテンツが記憶されている。コンテンツ情報は、HDD101に記憶されている各コンテンツの付加情報でありコンテンツの検索に利用される。例えば、デジタル放送によるテレビ番組をHDD101に録画(記憶)している場合を考える。この場合、録画したテレビ番組がコンテンツとなる。そして、テレビ番組の放映時間、タイトル、放送局などのEPG情報がコンテンツ情報となる。 The HDD 101 stores various contents such as images, videos, sounds, texts, people, books, products, and events. The content information is additional information of each content stored in the HDD 101 and is used for content search. For example, consider a case where a television program by digital broadcasting is recorded (stored) in the HDD 101. In this case, the recorded television program becomes the content. Then, EPG information such as the broadcast time, title, and broadcasting station of the TV program becomes the content information.
また、デジタルカメラなどで撮影した写真をHDD101に記憶している場合、写真がコンテンツ、写真のタイトル、参加者、撮影日時、撮影場所などの情報がコンテンツ情報となる。しかし、写真の顔検出の結果が一致しているかどうかということや、写真のヒストグラムが似通っているかどうかといった点から写真そのものも検索で用いられることがある。この場合は、写真は、コンテンツそのものであるが、コンテンツ情報にもなり得る。また、コンテンツが書籍であれば、書籍のタイトル、著者名、発行年月日などの情報がコンテンツ情報となる。 When a photograph taken with a digital camera or the like is stored in the HDD 101, information such as a photograph is content, a title of the photograph, a participant, a photographing date / time, and a photographing place is content information. However, the photo itself may be used in the search in terms of whether the face detection results of the photo match or whether the photo histograms are similar. In this case, the photograph is the content itself, but can also be content information. If the content is a book, information such as the title, author name, and date of issue of the book is the content information.
なお、HDD101に記憶されているコンテンツのうち、動画コンテンツには、コンテンツを構成するフレーム単位で、当該フレームに関する情報がタグ情報等の形式により各フレームに予め付与されている。このフレームに付与された情報(フレーム情報)は、各フレームに固有の特性を示した情報群である。 Note that among the contents stored in the HDD 101, the moving picture content is pre-assigned to each frame in the form of tag information or the like in units of frames constituting the content. The information (frame information) given to this frame is a group of information indicating characteristics unique to each frame.
例えば、フレームに含まれる画像に映っている出演者の氏名などの情報、映っている場所や物、状態、ジャンルなどの人物やシーンを示す情報や、動画像中にチャプタが存在する場合は、チャプタタイトル、チャプタ内容などがフレーム情報となる。また、フレーム単位での録画情報や番組タイトル、サブタイトル、ジャンル、コンテンツ概要、詳細等をフレーム情報としてもよい。 For example, information such as the name of the performer shown in the image included in the frame, information showing the person or scene such as the location, object, state, genre, etc. The chapter title, chapter content, etc. are frame information. Further, recording information in units of frames, program titles, subtitles, genres, content outlines, details, etc. may be used as frame information.
このフレーム情報は、コンテンツの作者や配信者(例えば、TV局やコンテンツ制作会社)により設定されることとしてもよいし、そのようなサービスを提供している会社や第三者(例えば、第三者のコンテンツ視聴者、動画像共有サービスの他のユーザなど)によって設定されることとしてもよい。また、ユーザ自身が入力する態様としてもよい。 This frame information may be set by a content creator or distributor (for example, a TV station or a content production company), or a company or third party that provides such a service (for example, a third party). May be set by a user's content viewer, another user of the moving image sharing service, or the like. Moreover, it is good also as an aspect which a user himself inputs.
アンテナ102は、放送局から送信されるデジタル放送信号を受信する。受信部103は、アンテナ102で受信されたデジタル放送信号から所望のチャンネルを選局する。受信部103は、選局したデジタル放送信号を復調してTS(トランスポートストリーム)を生成する。
The
分離部104は、受信部103で生成したTSから放送信号(音声ES(音声信号)、映像ES(映像信号))、SI/PSIなどを分離する。
The
TSは、放送信号、SI/PSIを含む多重化された信号である。放送信号は,例えば,MPEG−2の放送信号である。放送信号は、映像・音声のそれぞれを符号化した音声ES(Audio Elementary Stream)と映像ES(Video Elementary Stream)である。PSIは、TSにどのようなプログラムが存在し、TSに含まれる各ESがどのプログラムに属しているかを記した情報である。また、SIは、EPG(Electric Program Guide)情報を含んでいる。 TS is a multiplexed signal including a broadcast signal and SI / PSI. The broadcast signal is, for example, an MPEG-2 broadcast signal. Broadcast signals are audio ES (Audio Elementary Stream) and video ES (Video Elementary Stream) obtained by encoding video and audio. The PSI is information describing what programs exist in the TS and which programs each ES included in the TS belongs to. The SI includes EPG (Electric Program Guide) information.
AVデコーダ105は、分離部104で分離された放送信号をデコードして、映像信号、音声信号を生成する。通常時(録画しないでそのまま再生する場合)には、映像信号はモニタ107に、音声信号はスピーカ106へそれぞれ出力される。また、録画時には、映像信号、音声信号は、HDD101へ記憶される。この際、映像信号および音声信号と共にSI/PSIbに含まれるEPG情報がHDD101に記憶される。このEPG情報はコンテンツを検索する際のコンテンツ情報として利用される。
The
CPU(Central Processing Unit)108は、この放送受信装置1全体を制御する。メモリ109は,ROM、RAMなどで構成される。ROMは,CPU108が動作するためのプログラムなどを記憶する。RAMは、CPU108の動作時に利用される作業領域である。
A CPU (Central Processing Unit) 108 controls the entire
図2は、第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置の機能構成の一例を示した図である。CPU108が、ROMに記憶されているプログラムを実行することにより、検索条件取得部201、検索式生成部202、検索部203、検索結果解析部204、関連度算出部205、配置位置算出部206、表示情報取得部207および検索結果提示部208の各機能が実現される。上記検索条件取得部201、検索式生成部202、検索部203および検索結果解析部204は、抽出部として機能する。検索式生成部202は、選択部として機能する。なお、各機能の詳細については後述する。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the content search apparatus according to the first embodiment. When the
受信部110は、リモートコントローラ20(以下、リモコン20と称する)から赤外線などの無線により送信される操作信号を受信する。リモコン20は、「カーソル」キー、「決定」キーなど、コンテンツ検索装置1の操作に必要な各種キーを備える。
The receiving
ユーザI/F114は、図示しないキー入力部に接続されている。ユーザI/F114は、ユーザがキー入力部を操作した操作信号を受け付ける。キー入力部は、コンテンツ検索装置1本体の操作ボタンである。キー入力部は、リモコン20と同様に、コンテンツ検索装置1の操作に必要な各種キーを備える。
The user I /
端子112は、USBメモリ、SDメモリカード、DVDレコーダやHDDレコーダなどの外部記憶装置が接続される端子である。I/F(Inter Face)114は、端子112に接続された記憶装置とCPU108との間でデータの送受信を行うためのインターフェースである。
The terminal 112 is a terminal to which an external storage device such as a USB memory, an SD memory card, a DVD recorder, or an HDD recorder is connected. An I / F (Inter Face) 114 is an interface for transmitting and receiving data between the storage device connected to the terminal 112 and the
ユーザは、リモコン20または入力キーを操作して、端子112へ接続された外部記憶装置からコンテンツをHDD101へ複写(コピー)できる。なお、端子112へLANケーブルを接続して、インターネット上のコンテンツをHDD101へダウンロードするよう構成してもよい。
The user can copy (copy) content from the external storage device connected to the terminal 112 to the
スピーカ106は、AVデコーダ105から入力される音声信号を出力する音声出力装置である。モニタ107は、AVデコーダ105から入力される映像信号などを表示する表示装置である。表示装置としては、例えば、LCDやCRTなどがある。表示部111は、基準コンテンツ選択画面や検索条件入力画面をモニタ107に表示する。
The
(基準コンテンツ選択画面)
図3Aは、モニタ107に表示される基準コンテンツ選択画面の一例を示した図である。図3Aでは、円錐面状からなる位置座標系をコンテンツ選択画面に用いた例を示している。この第1の実施形態では、円錐面状の位置座標系を使用している。
(Standard content selection screen)
FIG. 3A is a diagram illustrating an example of a reference content selection screen displayed on the
配置スロット301、302aないし302eには、そのコンテンツを最も良く表わす情報(以下、代表情報と称する)が表示される。例えば、コンテンツがテレビ番組であれば、テレビ番組の画像と共にタイトル、放送局などが枠内に表示される。また、コンテンツが動画であれば、代表的なフレームと共に該動画の情報が枠内に表示される。さらにコンテンツが書籍であれば、書籍のタイトル、著者名、発行年月日などの情報が枠内に表示される。
In the
配置スロット302aないし302eは、配置スロット301に表示された基準コンテンツ対する関連度に応じて配置されている。Z軸上での値が大きいほど関連度が高いコンテンツが配置され、Z軸上での値が小さいほど関連度が低いコンテンツが配置される。
The
図3Aに示した例では、配置スロット302a、302bに割り当てられたコンテンツが基準コンテンツとの関連度が高く、配置スロット302cないし302eに割り当てられたコンテンツが、次に基準コンテンツとの関連度が高い。
In the example shown in FIG. 3A, the content assigned to the
この第1の実施形態では、図3Aに示す円錐面状からなる位置座標系で構成される仮想的な三次元空間にコンテンツの代表情報を表示する。この仮想空間は、観察(レンダリング)する視点(観察視点)を変更可能であり、ユーザは、円錐面状からなる一座標系を観察する視点を変更することで様々な表示形態を設定できる。 In the first embodiment, content representative information is displayed in a virtual three-dimensional space constituted by a position coordinate system having a conical surface shape shown in FIG. 3A. In this virtual space, the viewpoint (observation viewpoint) to be observed (rendered) can be changed, and the user can set various display forms by changing the viewpoint to observe one coordinate system having a conical surface shape.
例えば、図3Bに示されるような表示形態を選択することもできる。さらに、ユーザがコンテンツ表示データを選択した場合に、選択されたコンテンツ表示データを基準としてコンテンツ表示データの配置変更がおこなわれる。なお、コンテンツの代表情報を配置する仮想空間は、図3A、3Bに示した円錐面状の座標系以外に限られない。例えば、三次元グリッド状や二次元グリッド状に表示してもよい。 For example, a display form as shown in FIG. 3B can be selected. Further, when the user selects the content display data, the arrangement of the content display data is changed based on the selected content display data. Note that the virtual space in which the content representative information is arranged is not limited to the conical surface coordinate system shown in FIGS. 3A and 3B. For example, it may be displayed in a three-dimensional grid or a two-dimensional grid.
ユーザは、リモコン20またはキー入力部を操作して、配置されたコンテンツ群302aないし302eから任意のコンテンツを選択する。例えば、コンテンツ302aを選択すると、選択されたコンテンツ302aが新たな基準コンテンツとして配置され、この基準コンテンツとの関連度に応じて他のコンテンツが再配置される。ユーザは、モニタ107に表示されたコンテンツの選択を繰り返すことで所望のコンテンツを検索する。
The user operates the
なお、図3Aに示す画面を表示する際には、基準コンテンツを決定しておく必要がある。この時の基準コンテンツの決定は、種種の方法を採用できる。例えば、HDD101に記憶されている各コンテンツの視聴状態(再生状態)を監視し、現在視聴中のコンテンツを基準コンテンツとしてもよい。コンテンツが視聴されていない場合は、直近に視聴されたコンテンツを基準コンテンツとしてもよい。また、HDD101に記憶されているコンテンツを一覧表示し、ユーザに選択させてもよい。
When displaying the screen shown in FIG. 3A, it is necessary to determine the reference content. Various methods can be used to determine the reference content at this time. For example, the viewing state (playback state) of each content stored in the
(検索条件入力画面)
図4Aは、モニタ107に表示される検索条件設定画面の一例を示した図である。検索条件とは、検索したコンテンツをユーザに提示する際の条件である。ユーザは、リモコン20またはキー入力部を操作して、「コンテンツ数」、「関連度」、または「コンテンツ数および関連度」のいずれかを指定する。また、その際、ユーザは、「段階提示」を行うかどうかを指定できる。図4Aに示した例では、「コンテンツ数および関連度」を指定する場合、ユーザは、「コンテンツ数」と「関連度」の両方を設定する。
(Search condition input screen)
FIG. 4A is a diagram illustrating an example of a search condition setting screen displayed on the
検索条件として「コンテンツ数」を指定する場合、ユーザは、提示されるコンテンツ数、コンテンツ数の上限、コンテンツ数の下限、またはコンテンツ数の許容範囲(上限および下限)のうちのいずれかを指定できる。図4Aに示した例では、コンテンツ数の許容範囲を指定する場合、ユーザは、コンテンツ数の上限と下限の両方を設定する。 When “number of contents” is specified as a search condition, the user can specify any of the number of contents to be presented, the upper limit of the number of contents, the lower limit of the number of contents, or the allowable range (upper limit and lower limit) of the number of contents. . In the example shown in FIG. 4A, when specifying the allowable range of the number of contents, the user sets both the upper limit and the lower limit of the number of contents.
このような検索条件の指定は、提示できるコンテンツ数が制限されているアプリケーションや、関連度の大小に関わらず一定の数だけコンテンツを提示するようなアプリケーションに向いている。このようなアプリーションには、例えば映像データベースの検索装置がある。 Such a search condition specification is suitable for an application in which the number of contents that can be presented is limited or an application that presents a certain number of contents regardless of the degree of relevance. Such applications include, for example, a video database search device.
検索条件として「関連度」を指定する場合、ユーザは、提示されるコンテンツの関連度、関連度の上限、関連度の下限、または関連度の許容範囲(上限および下限)のいずれかを指定できる。図4Aに示した例では、関連度の許容範囲を指定する場合、ユーザは、関連度の上限と下限の両方を設定する。 When specifying “relevance” as a search condition, the user can specify the relevance of the presented content, the upper limit of the relevance, the lower limit of the relevance, or the allowable range (upper and lower limits) of the relevance. . In the example illustrated in FIG. 4A, when specifying the allowable range of relevance, the user sets both the upper limit and the lower limit of the relevance.
一般的には、関連度がある数値以上になるような指定(下限の指定)を行うことが多いと考えられる。このような検索条件の設定は、提示できるコンテンツ数に幅を持たせることができ、関連度の大小に応じてコンテンツを提示するようなアプリケーションに向いている。このようなアプリーションには、例えば映像データベースの検索装置がある。 In general, it is considered that designation (designation of the lower limit) is often performed so that the degree of relevance is a certain numerical value or more. Such setting of search conditions can provide a wide range of contents that can be presented, and is suitable for applications that present contents according to the degree of relevance. Such applications include, for example, a video database search device.
検索条件として、「コンテンツ数および関連度」を指定する場合、ユーザは、提示されるコンテンツを「コンテンツ数」および「関連度」の両方を設定する。ユーザは、例えば、「コンテンツ数が100以上、400未満で、かつ、関連度が0.6以上」といった指定ができる。 When “the number of contents and the degree of association” is designated as the search condition, the user sets both the “number of contents” and the “degree of association” for the presented content. The user can specify, for example, “the number of contents is 100 or more and less than 400 and the relevance is 0.6 or more”.
検索条件として「コンテンツ数」を設定する場合、「段階提示」を設定すると、ユーザは、図4Aに示すように、10件、30件、60件といったようにコンテンツ数を3回に分けて指定できる。この場合、最初にコンテンツが10件提示され、さらに30件、最後に60件の合計100件が3段階に分けて提示される。 When “number of contents” is set as a search condition, when “stage presentation” is set, the user designates the number of contents divided into three times such as 10, 30, 60, as shown in FIG. 4A. it can. In this case, 10 content items are presented first, and 30 items in total and 60 items in total are presented in three stages.
また、検索条件として「関連度」を設定する場合には、関連度が0.8以上、関連度が0.7以上、関連度が0.6以上といったように関連度を3回に分けて指定できる。この場合、最初に関連度が0.8以上のコンテンツ、次に関連度が0.7以上のコンテンツ、最後に関連度が0.6以上のコンテンツが3段階に分けて提示される。なお、提示回数は、3回に限られず、任意の回数を設定できる。 In addition, when “relevance” is set as a search condition, the relevance is divided into three times such that the relevance is 0.8 or higher, the relevance is 0.7 or higher, and the relevance is 0.6 or higher. Can be specified. In this case, content with a relevance level of 0.8 or higher is presented first, content with a relevance level of 0.7 or higher, and finally content with a relevance level of 0.6 or higher are presented in three stages. The number of presentations is not limited to three, and an arbitrary number can be set.
つまり、「段階提示」を選択すると、ユーザが設定した検索条件を満たすような検索結果が得られてから一度にその検索結果を提示するのではなく、何段階かに分けて検索結果を提示できる条件を与えることができる。なお、検索条件として、「段階検索」が選択されている場合、ユーザは、検索結果が提示された後に残りの検索を行うように指示することになる。また、設定された検索条件を満たす場合には、残りの検索を中止することができる。検索条件を満たす場合とは、例えば検索条件として「コンテンツ数」を設定する場合には、設定されたコンテンツ数以下の件数が検索された場合である。また、例えば検索条件として「関連度」を設定する場合には、設定された関連度以上の検索結果が得られた場合である。 In other words, when “stage presentation” is selected, search results that satisfy the search conditions set by the user can be presented in several stages, instead of presenting the search results at once. Conditions can be given. When “stage search” is selected as the search condition, the user instructs to perform the remaining search after the search result is presented. Further, if the set search condition is satisfied, the remaining search can be canceled. When the search condition is satisfied, for example, when “number of contents” is set as the search condition, the number of cases equal to or less than the set number of contents is searched. Further, for example, when “relevance” is set as a search condition, a search result equal to or higher than the set relevance is obtained.
また、ユーザは、検索方法を指定してコンテンツを検索する。この第1の実施形態ではコンテンツの検索方法として、第1ないし第5の検索方法が用意されている。各検索方法には、それぞれ固有の番号(ID)が付与されている。ユーザは、このID(No.1〜No.5)を指定することで、検索方法を指定する。検索方法の指定は、オプションとしてもよい。この場合デフォルトで設定されている検索方法が自動的に指定される。 In addition, the user searches for content by specifying a search method. In the first embodiment, first to fifth search methods are prepared as content search methods. Each search method is given a unique number (ID). The user designates the search method by designating this ID (No. 1 to No. 5). The search method may be specified as an option. In this case, the default search method is automatically specified.
図4Bは、モニタ107に表示される検索条件設定画面の一例を示した図である。図4Bは、検索式生成部202で生成される検索式の条件要素および重み係数を設定する画面の一例である。条件要素および重み係数については後述する。
FIG. 4B is a diagram illustrating an example of a search condition setting screen displayed on the
図4Bに示した例では、「タイトル」、「出演者」、「番組内容」、「ジャンル」、「放送時間」、「放送局」を条件要素として設定している。また、各条件要素の重み係数a0ないしa5を、0.5、0.3、0.1、0.05、0.03、0.01と設定している。この条件要素および重み係数の設定は、オプションとしてもよい。 In the example shown in FIG. 4B, “title”, “performer”, “program content”, “genre”, “broadcast time”, and “broadcast station” are set as condition elements. Further, the weighting factors a 0 to a 5 of each condition element are set to 0.5, 0.3, 0.1, 0.05, 0.03, and 0.01. The setting of the condition element and the weighting factor may be optional.
この第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置1では、上述のように検索条件設定画面を使用して検索条件をユーザが設定できる。このため、図3Aで説明した画面により提示された検索結果を見ながら検索条件を柔軟に操作することでより効率的に所望のコンテンツが得られる。
In the
(検索条件の取得)
図3Aで説明したように、ユーザがモニタ107に表示されているコンテンツ群から任意のコンテンツを選択すると、検索条件取得部201は、ユーザにより選択されたコンテンツに対応するコンテンツ情報をHDD101から取得する。
(Get search conditions)
As described with reference to FIG. 3A, when the user selects arbitrary content from the content group displayed on the
(検索式の生成)
検索式生成部202は、検索条件取得部201が取得したコンテンツ情報に基づいてコンテンツの検索式を生成する。以下、検索式の生成について説明するが、その前に関連度の算出方法について説明しておく。
(Generation of search expression)
The search
(関連度の算出)
この第1の実施形態では、基準コンテンツに対する関連度RCを算出し、この関連度に応じてコンテンツを配置している。コンテンツ間の関連度RCは、以下の(1)式を用いて算出される。
RC=a0x0+a1x1+…+anxn…(1)
(1)式において、(x0、x1、…、xn)は、条件要素(項目)である。また、(a0、a1、…、an)は、重み係数である。
(Calculation of relevance)
In the first embodiment, the relevance level RC with respect to the reference content is calculated, and the content is arranged according to the relevance level. The degree of association RC between contents is calculated using the following equation (1).
RC = a 0 x 0 + a 1 x 1 + ... + a n x n ... (1)
In the formula (1), (x 0 , x 1 ,..., X n ) is a conditional element (item). Further, (a 0 , a 1 ,..., An ) are weighting factors.
(条件要素x)
条件要素(x0、x1、…、xn)は、検索条件の最小単位である。例えば、図3においてユーザがコンテンツとしてテレビ番組を選択した場合、選択されたコンテンツの「タイトル」、「出演者」、「番組内容」、「ジャンル」、「放送時間」や「放送局」などが条件要素として設定される。
(Condition element x)
The condition elements (x 0 , x 1 ,..., X n ) are minimum units of search conditions. For example, when the user selects a TV program as content in FIG. 3, the “title”, “performer”, “program content”, “genre”, “broadcast time”, “broadcast station”, etc. of the selected content are displayed. Set as a condition element.
また、コンテンツとして書籍が選択された場合には、「タイトル」、「著者名」、「キーワード」、「出版社」、「分類」、「ISBN(International Standard Book Number)」、「ISSN(International Standard Serial Number)」や「出版年月日」などが条件要素として設定される。 When a book is selected as the content, “title”, “author name”, “keyword”, “publisher”, “classification”, “ISBN (International Standard Book Number)”, “ISSN (International Standard Book Number)” Serial Number) ”and“ Publishing Date ”are set as condition elements.
各条件要素x0ないしxnは、1または0のブール(真理)値で表わされる。すなわちユーザにより選択されたコンテンツのコンテンツ情報と一致する条件要素があれば、条件要素の値は1となり、一致する条件要素がなければ値は0となる。 Each condition element x 0 to x n is represented by a Boolean value of 1 or 0. That is, if there is a condition element that matches the content information of the content selected by the user, the value of the condition element is 1, and if there is no condition element that matches, the value is 0.
(重み係数a)
重み係数(a0、a1、…、an)は、各条件要素の重みづけするためのパラメータである。ユーザにとって重要度が高いと考えられる条件要素ほど高い係数が設定される。この第1の実施形態では、重み係数a0ないしanは、以下の(2)式、(3)式を満たすように設定される。
a0+a1+…+an=1…(2)
a0>a1>…>an…(3)
(Weight coefficient a)
The weighting factors (a 0 , a 1 ,..., A n ) are parameters for weighting each condition element. A higher coefficient is set for a condition element that is considered to be more important to the user. In the first embodiment, to a n weighting coefficient a 0, the following equation (2) is set to satisfy the equation (3).
a 0 + a 1 +... + a n = 1 (2)
a 0 > a 1 >...> a n (3)
例えば、HDD101に記憶されているコンテンツとして所望のテレビ番組を検索する場合を考える。この場合、コンテンツ情報としてEPG情報をもとに条件要素を設定する。テレビ番組の場合、一般的には、「タイトル」、「出演者」、「番組内容」、「ジャンル」、「放送時間」、「放送局」の順に重要度が高いと考えられる。この場合、各構成要素の重み係数a0ないしa5は、例えば、0.5、0.3、0.1、0.05、0.03、0.01と設定できる。
For example, consider a case where a desired television program is searched for as content stored in the
なお、この重み係数の値は一例である。この第1の実施形態では、各重み係数a0ないしanの合計を1に設定しているが、重み係数毎に異なる値域を設定してもよい。また、検索式は、必ずしも重み付けを加算する形式でなくてもよい。検索結果として妥当かどうかを判断するための関連度が算出できるものであればよい。 Note that the value of the weight coefficient is an example. In the first embodiment, is set sum to one to each weighting coefficient a 0 not a n, it may be set range different for each weighting coefficient. In addition, the search formula does not necessarily have to have a form in which weights are added. What is necessary is just to be able to calculate the relevance for determining whether or not the search result is appropriate.
各構成要件に対する重み係数は、例えば、コンテンツのジャンル毎に構成要素の優先度および優先度に対する重み係数を予め決定しておき、テーブルデータとして記憶しておけばよい。そして、ユーザが選択したコンテンツのコンテンツ情報からコンテンツのジャンルを判定し、テーブルデータを参照して、各条件要素の重み係数を設定すればよい。 As the weighting factor for each constituent requirement, for example, the priority of the constituent element and the weighting factor for the priority may be determined in advance for each genre of content and stored as table data. Then, the content genre is determined from the content information of the content selected by the user, and the weighting coefficient of each condition element is set by referring to the table data.
上述したように、この第1の実施形態では、基準コンテンツに対応するコンテンツ情報が条件要素として設定される。また、優先度に応じて各条件要素に対する重み係数が設定される。そして、HDD101に記憶されているコンテンツ毎に、条件要素および重み係数が設定された(1)式を計算して選択されたコンテンツに対する関連度RCが算出される。
As described above, in the first embodiment, content information corresponding to the reference content is set as a condition element. A weighting factor for each condition element is set according to the priority. Then, for each content stored in the
しかし、ここでコンテンツ情報として取得される情報は多岐に渡る。さらにHDD101に記憶されているコンテンツ数は膨大である。このような条件下で、HDD101に記憶されている全てのコンテンツに対して各条件要素(x0、x1、…、xn)の一致・不一致を判定して、(1)式の関連度RCを算出すると演算量が膨大となり現実的でない。
However, there is a wide variety of information acquired as content information here. Furthermore, the number of contents stored in the
ここで、(1)式は、条件要素が一致すれば値が加算される。このため、すべての条件要素について、一致・不一致を判定しなくとも最終的に算出される(1)式の関連度の最小値を知ることができる。例えば、x0のブール値が1であれば、関連度は、重み係数a0の値以上となる。また、x1のブール値が1であれば関連度RCは、重み係数a1の値以上となり、x0、x1のブール値がともに1であれば、関連度RCは重み係数a1、a0を合計した値以上となる。
Here, a value is added to the expression (1) if the condition elements match. For this reason, it is possible to know the minimum value of the relevance of the expression (1) that is finally calculated without determining whether the condition elements match or not. For example, if the boolean value of x 0 is 1, the degree of association equal to or greater than the value of the weighting factor a 0. Moreover, the relevance RC if boolean x 1 is 1, becomes equal to or greater than the value of the weighting coefficients a 1, x 0, if both 1 Boolean x 1, relevance
つまり、全てのコンテンツに対して(1)式の関連度RCを算出しなくとも、基準コンテンツに関連するコンテンツ数を、検索条件、つまりユーザに提示するコンテンツ数にまで絞り込むことが可能である。 That is, the number of contents related to the reference content can be narrowed down to the search condition, that is, the number of contents to be presented to the user, without calculating the relevance level RC of equation (1) for all the contents.
例えば、関連度RCを算出する場合の条件要素として「タイトル」、「出演者」、「番組内容」、「ジャンル」、「放送時間」、「放送局」が設定されている場合を考える。この場合、この5つの項目全てについて一致・不一致を判定しなくとも、5つの項目のうちのいずれかについて一致・不一致を判定すれば、コンテンツ数を絞り込むことができる。 For example, consider a case where “title”, “performer”, “program content”, “genre”, “broadcasting time”, and “broadcasting station” are set as condition elements when calculating the relevance RC. In this case, the number of contents can be narrowed down by determining match / mismatch for any of the five items without determining match / mismatch for all the five items.
そして、検索条件を満たすまで、もしくは検索条件に近い値にまでコンテンツ数を絞り込んだ後、この絞り込んだコンテンツに対して全ての条件要素の一致・不一致を判定することで関連度RCを算出する。このようにコンテンツを絞り込んだ後で、関連度RCを算出するようにすればコンテンツ検索時の演算量を減らすことができ、結果として効率的な検索ができる。 Then, after narrowing down the number of contents until the search condition is satisfied or a value close to the search condition, the relevance RC is calculated by determining whether all the condition elements match or not with respect to the narrowed content. If the relevance level RC is calculated after narrowing down the content in this way, the amount of calculation during content search can be reduced, and as a result, efficient search can be performed.
(コンテンツ検索方法)
図5は、コンテンツ数と関連度RCとの関係の一例を示した図である。(1)式の構成からわかるように、関連度RCが大きいと一致する条件要素数が多く、関連度RCが小さいと一致する条件要素が少ない。つまり、関連度RCが大きいと検索条件が厳しくなり、関連度RCが小さいと検索条件が緩くなる。
(Content search method)
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the relationship between the number of contents and the degree of association RC. As can be seen from the configuration of equation (1), the number of matching condition elements is large when the relevance level RC is large, and the number of matching condition elements is small when the relevance level RC is small. That is, when the relevance level RC is large, the search condition becomes severe, and when the relevance level RC is small, the search condition becomes loose.
このため、一般には、コンテンツを検索する際の関連度RCが大きければ検索されるコンテンツ数が少なくなり、関連度RCが小さければ検索されるコンテンツ数が多くなる傾向がある。上記説明を踏まえ、この第1の実施形態におけるコンテンツ検索方法を以下に説明する。 For this reason, generally, if the relevance level RC when searching for content is large, the number of content items to be searched tends to decrease, and if the relevance level RC is small, the number of content items to be searched tends to increase. Based on the above description, the content search method in the first embodiment will be described below.
(第1の検索方法)
第1の検索方法は、関連度RCの高い検索式で検索を行い、検索されるコンテンツ数が、ユーザに提示するコンテンツ数となるまで関連度RCの値を小さくしながらコンテンツを検索する方法である。
この第1の検索方法は、検索条件を満たすコンテンツの関連度RCが比較的高い場合に有効である。言い換えると、ユーザに提示されるコンテンツ数が比較的少ない場合に有効である。
(First search method)
The first search method is a method in which a search is performed with a search formula having a high degree of relevance RC, and content is searched while decreasing the value of the relevance RC until the number of searched contents reaches the number of contents presented to the user. is there.
This first search method is effective when the relevance level RC of the content satisfying the search condition is relatively high. In other words, it is effective when the number of contents presented to the user is relatively small.
例えば、下記(4)式を検索式として用いることを考える。
RC=a0x0+a1x1+a2x2…(4)
(x0、x1、x2)は、条件要素である。(a0、a1、a2)は、重み係数である。
For example, consider using the following formula (4) as a search formula.
RC = a 0 x 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 ... (4)
(X 0 , x 1 , x 2 ) are condition elements. (A 0 , a 1 , a 2 ) are weighting factors.
ここで(4)式の関連度RCが、0以外の値となるためには、(x0、x1、x2)の値が、(0、0、0)とならなければよい。ゆえに、(4)式の関連度RCが、0以外の値となる検索式は、以下の(5)式から(11)式の7通りのパターンが考えられる。 Here, in order for the relevance RC in the equation (4) to be a value other than 0, the value of (x 0 , x 1 , x 2 ) need not be (0, 0, 0). Therefore, as the search expression in which the relevance RC of the expression (4) is a value other than 0, the following seven patterns of the following expressions (5) to (11) are conceivable.
パターン1:RC=a0x0+a1x1+a2x2…(5)
パターン2:RC=a0x0+a1x1…(6)
パターン3:RC=a0x0+a2x2…(7)
パターン4:RC=a0x0…(8)
パターン5:RC=a1x1+a2x2…(9)
パターン6:RC=a1x1…(10)
パターン7:RC=a2x2…(11)
Pattern 1: RC = a 0 x 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 (5)
Pattern 2: RC = a 0 x 0 + a 1 x 1 ... (6)
Pattern 3: RC = a 0 x 0 + a 2 x 2 (7)
Pattern 4: RC = a 0 x 0 (8)
Pattern 5: RC = a 1 x 1 + a 2 x 2 (9)
Pattern 6: RC = a 1 x 1 (10)
Pattern 7: RC = a 2 x 2 (11)
重み係数(a0、a1、a2)にa0>a1>a2の関係があることを考慮すると、関連度RCが最も高くなるのは、パターン1の場合である。そこで、この第1の検索方法では、パターン1の場合の検索式を用いてコンテンツを検索する。検索結果が検索条件に一致しなければ、パターン2の場合の検索式を用いてコンテンツを検索し、最終的にコンテンツ数が検索条件に一致するまで、パターン3、パターン4と徐々に関連度RCの低い検索式を用いて検索を繰り返すことでコンテンツを絞り込む。
Considering that the weighting factors (a 0 , a 1 , a 2 ) have a relationship of a 0 > a 1 > a 2 , the relevance level RC is highest in the case of
(第2の検索方法)
第2の検索方法は、関連度RCの低い検索式で検索を行い、検索条件に一致するコンテンツ数が得られるまで、関連度RCの値を高くしながらコンテンツを検索する方法である。この第2の検索方法は、検索条件を満たすコンテンツの関連度RCが比較的低い場合に有効である。言い換えると、ユーザに提示されるコンテンツ数が比較的多い場合に有効である。
(Second search method)
The second search method is a method in which a search is performed with a search formula having a low relevance level RC, and content is searched for while increasing the relevance level RC until the number of content items that match the search conditions is obtained. This second search method is effective when the relevance RC of the content satisfying the search condition is relatively low. In other words, it is effective when the number of contents presented to the user is relatively large.
この第2の検索方法では、関連度RCが最も低いパターン7の場合の検索式を用いて、コンテンツを検索する。そして、検索結果が検索条件に一致しなければ、パターン6の場合の検索式を用いてコンテンツを検索し、最終的にコンテンツ数が検索条件に一致するまで、パターン5、パターン4と徐々に関連度RCの高い検索式を用いて検索を繰り返すことでコンテンツを絞り込む。 In the second search method, the content is searched using the search formula in the case of the pattern 7 having the lowest relevance level RC. If the search result does not match the search condition, the content is searched using the search formula in the case of pattern 6 and gradually associated with patterns 5 and 4 until the number of contents finally matches the search condition. The content is narrowed down by repeating the search using a search formula with a high degree RC.
(第3の検索方法)
第3の検索方法は、考えうる関連度RCの中間値に最も近い関連度RCの検索式を用いてコンテンツの検索を行い、その後は、二分探索の要領でコンテンツを検索する方法である。この検索方法は、最終的な検索結果が得られるまでに係る時間のばらつき(標準偏差)を抑制できる。
(Third search method)
The third search method is a method of searching for content using a search formula of the relevance level RC that is closest to the median value of possible relevance levels RC, and thereafter searching for content in the manner of binary search. This search method can suppress variations in time (standard deviation) until a final search result is obtained.
この第1の実施形態では、関連度RCの最大値は「1」であるから、関連度RCが「0.5」に最も近い値となる検索式を用いてコンテンツを検索する。この検索式を用いてコンテンツを検索した場合、検索されたコンテンツ数が、検索条件に満たない場合は、検索されるコンテンツ数を増やす必要がある。そして、検索されるコンテンツ数を増やすには、関連度RCを低くする必要がある。そこで、関連度RCが「0」と、「0.5」の中間値「0.25」に最も近い値となる検索式を用いてコンテンツの検索を行うことでコンテンツを絞り込む。 In the first embodiment, since the maximum value of the relevance level RC is “1”, the content is searched using a search formula that makes the relevance level RC closest to “0.5”. When searching for content using this search formula, if the number of searched content does not satisfy the search condition, it is necessary to increase the number of searched content. In order to increase the number of contents to be searched, it is necessary to lower the relevance RC. Therefore, the content is narrowed down by searching for the content using a search formula having a relevance level RC that is closest to the intermediate value “0.25” of “0” and “0.5”.
また、検索されたコンテンツ数が、検索条件を超える場合は、検索されるコンテンツ数を減らす必要がある。そして、検索されるコンテンツ数を減らすには、関連度RCを高くする必要がある。そこで、関連度RCが「0.5」と、「1」の中間値「0.75」に最も近い値となる検索式を用いてコンテンツの検索を行うことでコンテンツを絞り込む。 Further, when the number of searched contents exceeds the search condition, it is necessary to reduce the number of searched contents. And in order to reduce the number of contents searched, it is necessary to raise the relevance RC. Therefore, the content is narrowed down by searching for the content using a search formula that has a relevance level “0.5” and a value closest to the intermediate value “0.75” of “1”.
(第4の検索方法)
第4の検索方法は、関数フィッティングによりコンテンツを検索する方法である。この第4の検索方法は、条件要素の数が多く、関連度RCの取りうる値が多岐にわたっている場合や関連度RCと検索されるコンテンツ数との関係が複雑な場合に有効である。
(Fourth search method)
The fourth search method is a method for searching for content by function fitting. This fourth search method is effective when the number of condition elements is large and the relevance level RC can take a wide range of values, or when the relationship between the relevance level RC and the number of searched contents is complex.
この第4の検索方法では、初めに、関連度RCの値が最高値、最低値および中間値となる3つの検索式を用いてコンテンツを検索する。そして、関連度RCの値とコンテンツ数との関係(関数=P(RC))をフィッティングにより算出する。 In the fourth search method, first, content is searched using three search formulas in which the value of relevance RC is the highest value, the lowest value, and the intermediate value. Then, a relationship (function = P (RC)) between the value of the relevance RC and the number of contents is calculated by fitting.
そして、検索条件で指定されたコンテンツ数となる関連度RCをフィッティングにより得られた関数=P(RC)から算出する。次に、算出された関連度RCに一致もしくは最も近い値となる検索式を用いてコンテンツを検索する。検索式を用いた場合に検索されたコンテンツ数が検索条件と一致しない場合、先に行った検索結果をさらに加えて、関連度RCの値とコンテンツ数との関係(関数=P(RC))をフィッティングにより算出する。そして、新たに算出した関数を用いて関連度RCを算出し、該関連度RCに最も近い値となる検索式を算出してコンテンツを検索する。このような動作を、検索条件と一致するコンテンツ数が検索されるまで繰り返すことでコンテンツを絞り込む。 Then, the relevance level RC corresponding to the number of contents designated by the search condition is calculated from the function = P (RC) obtained by the fitting. Next, the content is searched using a search expression that matches or is closest to the calculated relevance RC. If the number of contents searched when using the search formula does not match the search condition, the relation between the value of relevance RC and the number of contents is further added by adding the result of the previous search (function = P (RC)) Is calculated by fitting. Then, the relevance level RC is calculated using the newly calculated function, and a search expression that is the closest value to the relevance level RC is calculated to search for the content. By repeating such an operation until the number of contents matching the search condition is searched, the contents are narrowed down.
(第5の検索方法)
検索条件を関連度RCで設定することもできる。この場合、設定された関連度RCとなる検索式を生成しコンテンツを検索する。例えば、検索条件として関連度RCが0.6と設定された場合、検索式の関連度RCが0.6以上となる条件要素の組み合わせについて検索式を生成する。
(Fifth search method)
Search conditions can also be set with the relevance RC. In this case, a search expression having the set relevance level RC is generated to search for content. For example, when the relevance level RC is set as 0.6 as a search condition, a search formula is generated for a combination of condition elements that has a relevance level RC of 0.6 or more.
検索部203は、検索式生成部202が生成した検索式を用いてHDD101に記憶されているコンテンツを検索する。検索部203は、検索式生成部202が生成した検索式の条件要素(項目)と、HDD101に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の項目とを一つ一つ照合する。なお、この検索部203は、コンテンツ間の条件要素の一致・不一致を判定するだけであり、最終的な関連度は算出しない。コンテンツの関連度は、後述する関連度算出部205で算出する。
The
例えば、コンテンツがテキストであれば、全文一致、部分一致、辞書データ(オントロジーデータベースやシソーラスデータベースなどを含む)との一致などを調べ、各条件要素の一致、不一致を判定する。また、コンテンツが画像、映像、音声などであれば画像、映像、音声に含まれる色情報、画素数、アスペクト比、フレーム数、ヒストグラム、波形データなど、画像、映像、音声から得られる情報のマッチングをとることによって各条件要素の一致、不一致を判定する。 For example, if the content is text, full-text matching, partial matching, matching with dictionary data (including ontology database, thesaurus database, etc.), etc. are examined to determine whether each condition element matches or does not match. Also, if the content is an image, video, audio, etc., matching information obtained from the image, video, audio, such as color information contained in the image, video, audio, number of pixels, aspect ratio, number of frames, histogram, waveform data, etc. By matching, it is determined whether each condition element matches or does not match.
なお、検索条件として関連度RCだけではなくコンテンツ数での条件が指定されているような場合には、上に示した検索条件がコンテンツ数で指定されている場合の検索式の生成方法を併用して検索式が生成される。 In addition, when a condition based not only on the relevance level RC but also on the number of contents is specified as a search condition, the search expression generation method when the search condition shown above is specified on the number of contents is also used. Thus, a search expression is generated.
(検索結果の解析)
検索結果解析部204は、検索部203の検索結果が検索条件を満たしているかどうかを判定する。検索部203の検索結果が検索条件を満たしていない場合、検索結果解析部204は、次の検索式を生成するように検索式生成部202へ指示する。検索部203の検索結果が検索条件を満たしている場合、検索結果解析部204は、検索されたコンテンツ毎に、基準コンテンツに対する関連度RCを算出するように関連度算出部205へ指示する。
(Analysis of search results)
The search
(例外処理)
なお、設定された検索条件によっては、検索条件と検索結果に矛盾が生ずる可能性がある。そこで、この第1の実施形態では、ユーザが設定した検索条件と検索結果との間に矛盾が生じた場合、モニタ107へ検索条件設定画面を表示し、ユーザに検索条件を再入力させる。ユーザは、提示された検索結果を見ながら検索条件を柔軟に操作することで、より効率的に所望のコンテンツが得られる。
(Exception handling)
Depending on the set search condition, there is a possibility that a contradiction occurs between the search condition and the search result. Therefore, in the first embodiment, when a contradiction occurs between the search condition set by the user and the search result, the search condition setting screen is displayed on the
以下、提示結果に矛盾が生ずるケースについて説明する。以下のケースが生じた場合、検索結果解析部204は、図4A、図4Bで説明した検索条件入力画面をモニタ107へ表示するよう表示部111へ指示する。ユーザは、モニタ107に表示された検索条件入力画面で検索条件を再設定する。
Hereinafter, a case where a contradiction occurs in the presentation result will be described. When the following case occurs, the search
(第1の例外)
検索条件として「コンテンツ数および関連度RC」を指定した場合、より厳密にコンテンツを絞り込める反面、検索結果と検索条件との間に矛盾が生じることが考えられる。例えば、検索条件を「コンテンツ数」を「100以上、400以下」「関連度RC」を「0.6以上」に設定した場合に、関連度RCが0.6以上となるコンテンツ数が100件未満であることが考えられる。また、関連度RCが0.6以上となるコンテンツ数が400件を超える場合が考えられる。
(First exception)
When “the number of contents and the degree of relevance RC” is designated as the search condition, it is possible to narrow down the contents more strictly, but there is a possibility that a contradiction occurs between the search result and the search condition. For example, when the number of contents is set to “100 or more and 400 or less” and the “relevance RC” is set to “0.6 or more” as the search condition, the number of contents with a relevance RC of 0.6 or more is 100. It is thought that it is less than. Moreover, the case where the number of contents whose relevance RC is 0.6 or more exceeds 400 is considered.
(第2の例外)
図5に示したように、一般には、関連度RCが大きければコンテンツ数が少なく、関連度RCが小さければコンテンツ数が多いという傾向がある。しかし、局所的に関連度RCとコンテンツ数との関係が逆の傾向となる場合がある。図6は、そのような場合のコンテンツ数と関連度RCとの関係の一例を示した図である。
(Second exception)
As shown in FIG. 5, there is a general tendency that the number of contents is small when the relevance level RC is large, and the content number is large when the relevance level RC is small. However, there is a case where the relationship between the degree of relevance RC and the number of contents is locally reversed. FIG. 6 is a diagram showing an example of the relationship between the number of contents and the relevance level RC in such a case.
図6に示すように局所的に傾向が変化する場合、検索結果のコンテンツ数が少なければより関連度RCの小さい検索式を用い、検索結果のコンテンツ数が多ければより関連度RCの大きい検索式を用いるという処理を繰り返していると無限ループに落いる可能性がある。 As shown in FIG. 6, when the tendency changes locally, a search formula with a lower relevance RC is used if the number of contents in the search result is small, and a search formula with a higher relevance RC if the number of contents in the search result is large. If you repeat the process of using, you may fall into an infinite loop.
(第3の例外)
また、検索条件として「段階提示」が指定されている場合、検索方法の指定には注意が必要となる。例えば、最初に関連度RCが0.8以上、次に関連度RCが0.7以上、最後に関連度RCが0.6以上といったように関連度RCを指定し、3段階に分けて最終的に関連度RCが0.6以上のコンテンツを提示するような条件を与える場合を考える。
(Third exception)
In addition, when “stage presentation” is designated as the search condition, care must be taken in specifying the search method. For example, the relevance RC is specified such that the relevance RC is 0.8 or higher first, the relevance RC is 0.7 or higher, and finally the relevance RC is 0.6 or higher. Consider a case in which a condition for presenting content with a relevance RC of 0.6 or more is given.
この場合、検索条件が関連度RCで指定されている場合と同様にして検索式を生成すればよい。最初に10件、次に30件、最後に60件といったようにコンテンツ数を指定し、3段階に分けて最終的に100件のコンテンツを提示するような条件を与える場合には、検索条件がコンテンツ数で指定されている場合の一つ目の方法で検索式を生成する必要がある。 In this case, the search expression may be generated in the same manner as when the search condition is specified by the relevance level RC. When the number of contents is specified such as first 10 cases, then 30 cases, and finally 60 cases, and conditions are given so as to finally present 100 contents in three stages, the search condition is It is necessary to generate the search formula by the first method when it is specified by the number of contents.
例えば、図6に示すように、コンテンツ数が局所的に少ない場合(a1+a2の部分)に、第2の検索方法(関連度RCの小さい方から検索式を生成)によりコンテンツを検索することを考える。この場合、関連度RCが低い場合に提示されるコンテンツ数が、関連度RCが高い場合に提示されるコンテンツ数より少なくなる逆転現象が生じる。 For example, as shown in FIG. 6, when the number of contents is locally small (part of a 1 + a 2 ), the contents are searched by the second search method (a search expression is generated from the one having the lower relevance RC). Think about it. In this case, a reverse phenomenon occurs in which the number of contents presented when the relevance level RC is low is smaller than the number of contents presented when the relevance level RC is high.
図6を用いて説明すると、上述した(9)式の検索式で検索した結果を提示した後に、(8)式や(7)式の検索式で検索した結果を提示する。すると、後に提示したコンテンツの方が前に提示したコンテンツよりも関連度RCが高くなってしまう。検索条件がコンテンツ数で指定されている場合であっても、関連度RCの高いコンテンツを検索する必要があるため、このような注意が必要である。場合によっては、段階的な提示が指定されていない場合であってもこれと同様の注意が必要である。 Referring to FIG. 6, after presenting the search result by the above-described search formula (9), the search result by the search formula (8) or (7) is presented. Then, the degree of relevance RC is higher for the content presented later than the content presented earlier. Even when the search condition is specified by the number of contents, it is necessary to search for contents having a high degree of relevance RC. In some cases, the same caution is required even when step-by-step presentation is not specified.
以上のような例外が発生した場合、モニタ107に図4A、4Bで説明した検索条件設定画面を表示し、ユーザに検索条件を再設定させる。例えば、第1の例外が発生した場合には、関連度RCをさらに小さな値に再設定し直すことにより、コンテンツ数が100以上または400未満となるように再検索する処理が可能となる。
When such an exception occurs, the search condition setting screen described with reference to FIGS. 4A and 4B is displayed on the
なお、第2の例外が発生した場合、検索式を生成した回数をカウントしておき、カウント数が所定の数となった時点で処理を中断する、もしくは、その時点での検索結果を保持した上で、検索式を変更することで無限ループ処理から抜け出すようにしてもよい。 If the second exception occurs, the number of times the search expression is generated is counted, and the process is interrupted when the count reaches a predetermined number, or the search result at that time is retained. Above, you may make it escape from the infinite loop processing by changing the retrieval formula.
上記のように、検索条件と検索結果に矛盾が生じた場合に、ユーザに検索条件を再入力させことにより、多数のコンテンツが記憶されているHDD101から所望のコンテンツを効率良く検索できる。
As described above, when there is a contradiction between the search condition and the search result, it is possible to efficiently search for desired content from the
(関連度RCの算出)
関連度算出部205は、検索結果解析部204からの指示に基づき、検索部203で検索されたコンテンツ毎に基準コンテンツとの関連度RCを算出する。関連度算出部205は、関連度RCの算出対象となる基準コンテンツC1を決定する。次に、この基準コンテンツC1に関連付けられたコンテンツ情報C11をHDD101から取得する。
(Calculation of relevance RC)
Based on an instruction from the search
続いて、関連度算出部205は、関連度RCの算出対象となるコンテンツC2を決定すると、このコンテンツC2に関連付けられたコンテンツ情報C21をHDD101から取得する。次いで、関連度算出部205は、上述した(1)式を用いて基準コンテンツC1に対するコンテンツC2の関連度RCを算出する。
Subsequently, when the degree-of-
ここでコンテンツ情報として取得される情報は、多岐に渡るが、以下、説明を簡略化するため、コンテンツ情報は、{録画日時、コンテンツのタイトル、チャンネル、ジャンル、出演者リスト}の5つの集合であるとし、これら5つのコンテンツ情報を先頭から条件要素x0ないしx4であるとして説明を進める。 The information acquired as content information here is diverse, but for the sake of simplicity, the content information is composed of five sets of {recording date and time, content title, channel, genre, performer list}. Assume that these five pieces of content information are conditional elements x 0 to x 4 from the top.
すると、コンテンツC1に対するC2の関連度RCは、下記に示した5つの関連度RCRC1〜RC5 の重み付き線形和で表すことができる。
RC1=a0x0(コンテンツ情報C11の録画日時、コンテンツ情報C21の録画日時)
RC2=a1x1(コンテンツ情報C11のタイトル、コンテンツ情報C21のタイトル)
RC3=a2x2(コンテンツ情報C11のチャンネル、コンテンツ情報C21のチャンネル)
RC4=a3x3(コンテンツ情報C11のジャンル、コンテンツ情報C21のジャンル)
RC5=a4x4(コンテンツ情報C11の出演者リスト、コンテンツ情報C21の出演者リスト)
Then, the relevance level RC of C2 with respect to the content C1 can be expressed by a weighted linear sum of the following 5 relevance levels RCRC1 to RC5.
RC1 = a 0 x 0 (recording date and time, recording date and time of content information C21 of content information C11)
RC2 = a 1 x 1 (title of content information C11, title of content information C21)
RC3 = a 2 x 2 (channel of content information C11, channel of content information C21)
RC4 = a 3 x 3 (genre of content information C11, genre of content information C21)
RC5 = a 4 x 4 (Performer list of content information C11, Performer list of content information C21)
上記では、コンテンツに対応するコンテンツ情報をコンテンツ情報としてコンテンツ間の関連度RCを算出する方法について説明した。しかし、動画コンテンツの場合、関連度RCの算出に顔認識情報や輝度ヒストグラムなどを用いてもよい。また、上述したフレーム情報を用いてもよい。 In the above description, the method for calculating the degree of association RC between contents using the contents information corresponding to the contents as the contents information has been described. However, in the case of moving image content, face recognition information, a luminance histogram, or the like may be used to calculate the relevance level RC. Further, the frame information described above may be used.
(配置スロットの配置位置)
配置位置算出部206は、配置スロットを仮想三次元空間内(以下、仮想空間という)に配置する。配置スロットの配置位置は、ユーザに提示するコンテンツ数および関連度算出部205で算出された関連度RCに応じて決定される。
(Arrangement position of arrangement slot)
The arrangement
配置スロットの配置位置は、図3Aに示すように、仮想空間の原点(x,y)=(0,0)に基準コンテンツの配置スロットを配置する。そして、そのコンテンツの法線方向をz軸(法線ベクトル=(0,0,1))として他のコンテンツの配置スロットを配置する。 As shown in FIG. 3A, the placement slot of the reference content is placed at the origin (x, y) = (0, 0) of the virtual space. Then, an arrangement slot for another content is arranged with the normal direction of the content as the z-axis (normal vector = (0, 0, 1)).
この時、配置位置算出部206は、関連度算出部205で算出された関連度RCに基づいて、仮想空間内におけるZ軸上での配置位置を決定する。具体的には、図3Aに示したように、仮想空間内に円錐形状の配置座標系を設け、配置対象コンテンツを配置する円錐台のZ軸上の位置を決定する。ここで円錐台の中心はZ軸と直交しており、Z軸上での値(Z値)が大きいほど関連度RCが大きく、Z値が小さいほど関連度RCが小さいものを配置する。
At this time, the arrangement
なお、配置スロットの配置位置を決定する際に、コンテンツ情報、例えばジャンル情報を利用してもよい。例えば、図3Bの図中中央を原点(x,y)=(0,0)とし、この原点(x,y)=(0,0)を中心とするXY平面での各方位方向にジャンルの種類が予め割り振っておく。そして配置対象コンテンツのコンテンツ情報に含まれたジャンル情報に基づいて、仮想空間内におけるXY平面上での配置位置を決定する。具体的には、配置対象コンテンツのジャンル情報とXY平面における各方位に割り振られたジャンル情報とを比較し、一致した方位をXY平面上での配置位置として決定する。 Note that content information, for example, genre information, may be used when determining the placement position of the placement slot. For example, the center of FIG. 3B is the origin (x, y) = (0, 0), and the genre is set in each azimuth direction on the XY plane centered on the origin (x, y) = (0, 0). Types are assigned in advance. Based on the genre information included in the content information of the content to be arranged, the arrangement position on the XY plane in the virtual space is determined. Specifically, the genre information of the content to be arranged is compared with the genre information assigned to each direction on the XY plane, and the coincident direction is determined as the arrangement position on the XY plane.
なお、各方位への割り振りは固定的であるとは限らず、利用時の環境に応じて動的に変化させることとしてもよい。例えば、ユーザの過去の操作履歴(図示せず)を参照し、頻繁に視聴している番組のジャンル順に、各方位に割り振ることとしてもよい。また、ユーザから操作装置を介して入力される指示情報により、各方位への割り振りを変えることとしてもよい。さらに、各方位に割り振る情報は、1つの情報であるとは限らず、例えば、ある方位にはジャンルを、他の方位には録画日時を、といったように、複数の種別の情報を同時に割り当てる態様としてもよい。
(表示情報の取得)
The allocation to each direction is not necessarily fixed, and may be dynamically changed according to the environment at the time of use. For example, referring to a user's past operation history (not shown), it may be assigned to each direction in the order of the genre of a program that is frequently viewed. Moreover, it is good also as changing the allocation to each azimuth | direction by the instruction information input via the operating device from a user. Furthermore, the information allocated to each direction is not necessarily one piece of information. For example, a mode in which a plurality of types of information are simultaneously allocated, such as a genre in one direction and a recording date and time in another direction. It is good.
(Get display information)
表示情報取得部207は、検索部203で検索されたコンテンツの代表情報をHDD101に記憶されているコンテンツ情報から取得する。
The display
(検索結果の提示)
検索結果提示部208は、配置位置算出部207により仮想空間に配置された配置スロットに、この配置スロットに対応するコンテンツの代表情報を表示した画像を生成する。そして、この画像をモニタ107に表示して検索結果をユーザへ提示する。
(Presentation of search results)
The search
(コンテンツ検索装置1の動作)
図7は、第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置1の動作の一例を示したフローチャートである。以下、第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置1の動作について説明する。
(Operation of Content Search Device 1)
FIG. 7 is a flowchart showing an example of the operation of the
検索条件取得部201は、ユーザにより選択されたコンテンツに対応するコンテンツ情報、および検索条件を取得する(ステップS101)。
The search
検索式生成部202は、ユーザにより指定されている、もしくはデフォルト設定されている検索方法に基づいて検索式を生成する。(ステップS102)。
The search
検索部203は、HDD101に記憶されているコンテンツ群から検索式生成部202で生成した検索式を満たすコンテンツを検索する(ステップS103)。
The
検索結果解析部204は、検索部203での検索結果が、検索条件取得部201が取得した検索条件を満たしているかどうかを判定する(ステップS104、S105)。
The search
検索結果が検索条件を満たしている場合、検索結果解析部204は、検索されたコンテンツ毎に、基準コンテンツに対する関連度RCを算出するように関連度算出部205へ指示する(ステップS105のYes)。
When the search result satisfies the search condition, the search
関連度算出部205は、検索結果解析部204からの指示に基づき、検索部203で検索されたコンテンツ毎に基準コンテンツとの関連度RCを算出する(ステップS106)。
Based on the instruction from the search
配置位置算出部206は、関連度算出部205で算出された関連度RCに応じて、配置スロットを仮想空間に配置する(ステップS107)。
The arrangement
表示情報取得部207は、検索部203で検索されたコンテンツの代表情報をHDD101に記憶されているコンテンツ情報から取得する(ステップS108)。
The display
検索結果提示部208は、配置位置算出部207により仮想空間に配置された配置スロットに、この配置スロットに対応するコンテンツの代表情報を表示した画像を生成する。そして、この画像をモニタ107に表示して検索結果をユーザへ提示する(ステップS109)。
The search
また、検索結果が検索条件を満たさない場合(ステップS105のNo)、検索結果解析部204は、提示結果に矛盾が生じたかどうか、つまり例外処理が必要かどうかを判定する(ステップS110)。
If the search result does not satisfy the search condition (No in step S105), the search
例外処理が必要ない場合(ステップS110のNo)、検索結果解析部204は、検索式を再生成するよう検索式生成部202へ指示する。検索式生成部202は、検索結果解析部204の指示に応じて検索式を再生成する。この際、検索式生成部202は、ユーザにより指定されている、もしくはデフォルト設定されている検索方法に基づいて検索式を再生成する。
When exception processing is not necessary (No in step S110), the search
提示結果に矛盾が生じている場合(ステップS110のYes)、検索結果解析部204は、図4A、4Bで説明した検索条件入力画面を表示するよう表示部111へ指示する。ユーザは、検索条件を入力し、検索条件取得部201は、ユーザにより入力された検索条件を取得する(ステップS101)。
If there is a contradiction in the presentation result (Yes in step S110), the search
検索式生成部202ないし検索結果解析部204は、検索結果が検索条件を満たすまで、ステップS101からS105およびステップS110の動作を繰り返す。
The search
以上のように、第1の実施形態に係るコンテンツ検索装置1は、検索条件を満たすコンテンツを抽出後、この抽出したコンテンツに対して関連度RCを算出する。このため、コンテンツ検索時の演算量を減らすことができ高速な検索ができる。また、検索条件を満たすコンテンツを、基準コンテンツとの関連度に応じて表示する。ユーザは、この表示されたコンテンツを確認しながらコンテンツを検索できるので、所望のコンテンツをより簡単に検索できる。
As described above, the
また、提示された検索結果を見ながら検索条件を柔軟に操作することによって、より効率的に要求するコンテンツが得られる。さらに、ユーザが検索条件を設定できるので、モニタ107に表示された検索結果を確認しながら、ユーザが検索条件を操作することにより、さらに効率的に所望のコンテンツを検索できる。なお、検索条件を満たすコンテンツを、モニタ107へ単にリスト表示する構成としてもよい。この場合、コンテンツが関連度に応じて配置されないが、一定の条件を満たすコンテンツがモニタ107に表示されるので、ユーザは、所望のコンテンツを効果的に検索できる。
Further, the requested content can be obtained more efficiently by flexibly manipulating the search conditions while looking at the presented search results. Furthermore, since the user can set search conditions, the user can search for desired content more efficiently by operating the search conditions while checking the search results displayed on the
(第2の実施形態)
図8は、第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置の構成の一例を示した図である。図9は、第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置の機能構成の一例を示した図である。図10A、10Bは、検索履歴(抽出履歴)DBに記憶されている情報(検索履歴)の一例を示した図である。この第2の実施形態では、検索履歴(抽出履歴)を記憶しておき、この検索履歴を利用する実施形態について説明する。
(Second Embodiment)
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a configuration of a content search apparatus according to the second embodiment. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the content search apparatus according to the second embodiment. 10A and 10B are diagrams illustrating an example of information (search history) stored in the search history (extraction history) DB. In the second embodiment, an embodiment in which a search history (extraction history) is stored and this search history is used will be described.
(コンテンツ検索装置2の構成)
初めに、第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置2の構成について説明する。図8に示すように、第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置2は、STB(Set Top Box)10にアンテナ102、スピーカ106およびモニタ107を接続した構成を有する。STB10は、HDD101、受信部103、分離部104、AVデコーダ105、CPU108、メモリ109、受信部110、端子112、I/F113、ユーザI/F114およびHDD115を具備する。受信部110およびユーザI/F114は、指示受付部として機能する。
(Configuration of content search device 2)
First, the configuration of the
図9は、第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置の機能構成の一例を示した図である。第1の実施形態と同様に、CPU108が、ROMに記憶されているプログラムを実行することにより、図9に示す検索条件取得部201、検索式生成部202A、検索部203、検索結果解析部204、関連度算出部205、配置位置算出部206、表示情報取得部207、検索結果提示部208、検索履歴更新部209および検索履歴取得部210の各機能が実現される。検索条件取得部201、検索式生成部202A、検索部203および検索結果解析部204は、抽出部として機能する。検索式生成部202Aは、選択部として機能する。なお、図1、図2で説明した構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付して重複した説明を省略する。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the content search apparatus according to the second embodiment. Similar to the first embodiment, the
HDD115は、検索部203での検索結果を履歴として記憶している検索履歴データベースである。図10Aに示すように、HDD115には、基準コンテンツのID、コンテンツの検索に使用した検索式、該検索式により検索されたコンテンツ数、および検索されたコンテンツのIDが関連付けて記憶されている。なおHDD115に、検索結果解析部204での解析結果を検索履歴として記憶するように構成してもよい。
The
HDD115に、検索部203での解析結果を記憶しておくことにより同一のコンテンツが基準コンテンツとして選択された場合にコンテンツの絞り込みを行う必要がなくなる。このため、コンテンツを絞り込む際の演算量を効果的に低減でき、効率の良くコンテンツを検索できる。
By storing the analysis result in the
また、全く同じ検索式でなくとも、既に格納されている検索式のサブセットでの検索を行いたい場合にも、その検索履歴を母集合として検索を行うことによって、余計なコンテンツを検索の対象に含めずにより効率のよい処理を実現することができる。 Even if the search formulas are not exactly the same, if you want to search with a subset of the search formulas that are already stored, you can search for extra content by searching the search history as a mother set. More efficient processing can be realized without including.
なお、図10Bに示すように、検索部203での検索結果を転置インデックスの形式で記憶してもよい。検索履歴を転置インデックスの形式で記憶する場合、条件要素毎にコンテンツ数およびコンテンツIDを記憶する。転置インデックス形式で検索履歴を記憶することで、条件要素毎に検索されるコンテンツ数を見積もることができる。
As shown in FIG. 10B, the search result in the
例えば、図10B示した検索履歴から、条件要素X1が一致するコンテンツ数が512件あることがわかる、また、条件要素X2が一致するコンテンツ数1194件あることがわかる。例えば、検索条件が1000件である場合には、検索式の条件要素としてX2を使用すれば、より早く検索条件を満たした検索結果を得ることができる。上述のように、この第2の実施形態では、検索式生成部202が検索式を生成する際に、HDD115に記憶されている検索履歴を利用する。
For example, the search history shown FIG. 10B, it is understood that the number of contents condition elements X 1 match is
(検索履歴の更新)
検索履歴更新部209は、検索部203での検索結果を検索履歴としてHDD115に格納する。検索履歴更新部209は、検索部203での解析結果を、HDD115に記憶できるデータフォーマットに変換後、記憶する。
(Update search history)
The search
検索部203での検索結果をHDD115へ記憶する際、検索履歴更新部209は、検索部203での検索結果がすでにHDD115に記憶されているかどうかを判定する。検索結果がHDD115に記憶されている場合、検索履歴更新部209は、HDD115の検索履歴を更新しない。検索結果がHDD115に記憶されていない場合、検索履歴更新部209は、HDD115の検索履歴を更新する。
When storing the search result in the
例えば、x0&X1といった検索式で検索した結果を転置インデックスとして格納する場合、今回の検索では、x0の条件要素とx1の条件要素のいずれにも当てはまるコンテンツを検索できたこととなる。このため、検索履歴更新部209は、双方の条件要素のコンテンツIDリストに追加登録を行い、コンテンツ数を更新する。
For example, in the case where the result of the search using a search expression such as x 0 & X 1 is stored as a transposed index, in this search, content that matches both the x 0 condition element and the x 1 condition element can be searched. . Therefore, the search
(検索履歴の取得)
検索履歴取得部210は、検索式生成部202Aからの指示に基づいて、HDD115から検索履歴を取得する。
(Get search history)
The search
(検索式の生成)
検索式生成部202Aは、検索条件に近い検索結果が得られる検索式を生成するため、HDD115の検索履歴を用いて検索式を生成する。検索履歴の利用方法は、第1ないし第4の検索方法のうちどの検索方法が選択されているかにより異なる。以下、検索履歴を利用した検索式の生成について説明する。
(Generation of search expression)
The search
(第1の検索方法)
第1の検索方法は、ユーザに提示するコンテンツ数となるまで関連度RCの値を小さくしながらコンテンツを検索する方法である。第1の検索方法が指定されている場合、検索式生成部202Aは、検索履歴更新部209が取得した検索履歴から、検索条件に最も近く、かつ、検索されるコンテンツ数が少ない検索式を生成する。
(First search method)
The first search method is a method for searching for content while decreasing the value of the relevance RC until the number of contents to be presented to the user is reached. When the first search method is specified, the search
例えば、検索条件で指定されたコンテンツ数が600件であれば、検索式生成部202Aは、図10Aに示す検索履歴から、下記(15)式を生成する。その後の検索方法については、第1の実施形態で説明した第1の検索方法と同じであるため重複した説明を省略する。
E=a1x1…(15)
For example, if the number of contents specified by the search condition is 600, the search
E = a 1 x 1 (15)
(第2の検索方法)
第2の検索方法は、関連度RCの値を高くしながらコンテンツを検索する方法である。第2の検索方法が指定されている場合、検索式生成部202Aは、検索履歴更新部209が取得した検索履歴から、検索条件に最も近く、かつ、検索されるコンテンツ数が多い検索式を生成する。
(Second search method)
The second search method is a method for searching for content while increasing the value of the relevance RC. When the second search method is specified, the search
例えば、検索条件で指定されたコンテンツ数が600件であれば、検索式生成部202Aは、図10Aに示す検索履歴から、下記(16)式を生成する。その後の検索方法については、第1の実施形態で説明した第2の検索方法と同じであるため重複した説明を省略する。
E=a2x2…(16)
For example, if the number of contents specified by the search condition is 600, the search
E = a 2 x 2 (16)
(第3の検索方法)
第3の検索方法は、二分探索の要領でコンテンツを検索する方法である。第3の検索方法が指定されている場合、検索式生成部202Aは、検索履歴更新部209が取得した検索履歴から二分探索の要領でコンテンツを検索する。
(Third search method)
The third search method is a method for searching for content in the manner of binary search. When the third search method is designated, the search
例えば、検索条件で指定されたコンテンツ数が600件であれば、検索式生成部202Aは、図10Aに示す検索履歴から、検索されるコンテンツ数が600件に最も近い上記(15)式の関連度RCと、上記(16)式の関連度RCの中間値となる検索式を生成する。その後の検索方法については、第1の実施形態で説明した第3の検索方法と同じであるため重複した説明を省略する。
For example, if the number of contents specified by the search condition is 600, the search
(第4の検索方法)
第4の検索方法は、関数フィッティングによりコンテンツを検索する方法である。第3の検索方法が指定されている場合、検索式生成部202Aは、検索履歴更新部209が取得した検索履歴にフィッティングする関数=P(E)を算出する。その後の検索方法については、第1の実施形態で説明した第4の検索方法と同じであるため重複した説明を省略する。
(Fourth search method)
The fourth search method is a method for searching for content by function fitting. When the third search method is designated, the search
また、検索式生成部202で生成された検索式によって、検索部203で検索を行う場合、その検索式が既に検索したことのある検索式のサブセットであるような場合がある。そのような場合には、検索式生成部2において、その既に検索したことのある検索式の検索結果をHDD115から取得するように検索履歴更新部209に命令を出す。検索履歴更新部209は、上記命令に従い、HDD115から検索履歴を取得する。
検索式生成部202Aでは、生成した検索式と、ここで取得した既に検索したことのある検索式の検索結果とを合わせて検索部203に伝える。そして、検索部203は、既に検索したことのある検索式の検索結果を母集合として、新たに生成された検索式に対する検索結果を得る。
In addition, when the
In the search
(コンテンツ検索装置2の動作)
図11は、第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置2の動作の一例を示したフローチャートである。以下、第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置2の動作について説明する。
(Operation of Content Search Device 2)
FIG. 11 is a flowchart showing an example of the operation of the
検索条件取得部201は、ユーザにより選択されたコンテンツに対応するコンテンツ情報および検索条件を取得する(ステップS201)。
The search
検索履歴更新部209は、検索式生成部202Aからの指示に基づいてHDD115から検索履歴を取得する(ステップS202)。ここでは、ステップS201で取得した検索条件に応じて、検索履歴がHDD115から取得される。
The search
検索式生成部202Aは、検索条件取得部201が取得した検索条件、検索履歴更新部209が取得した検索履歴に基づいて検索式を生成する。(ステップS203)。この第2の実施形態では、ステップS201で取得した検索履歴に応じて検索式が生成される。
The search
検索部203は、HDD101に記憶されているコンテンツ群から検索式生成部202で生成した検索式を満たすコンテンツを検索する(ステップS204)。
The
検索履歴取得部210は、検索部203での検索結果をHDD115に記憶(更新)する(ステップS205)。なお、検索結果がHDD115に記憶されている場合、検索履歴更新部209は、HDD115の検索履歴を更新しない。
The search
次に、コンテンツ検索装置2は、図7で説明したステップS104からステップS110までの処理(第1の処理)を実施する(ステップS206)。図9で説明したコンテンツ検索装置2の動作は、検索結果が検索条件を満たすまで実施される。
Next, the
以上にように第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置2は、検索部203での検索結果を検索履歴としてHDD115に記憶し、この検索履歴を利用して検索式を生成する。このため、検索条件で指定された条件に近い検索結果が得られる検索式を生成することができる。その結果、第1の実施形態に比べ、効率良くコンテンツを絞り込むことができる。その他の効果は、第1の実施形態と同じである。
As described above, the
(第3の実施形態)
第3の実施形態では、HDD101のコンテンツを更新する際に、更新されたコンテンツの検索履歴を事前に作成する実施形態について説明する。更新されたコンテンツの検索履歴を事前に作成しておくことで、より効率良く検索を行うことができる。
(Third embodiment)
In the third embodiment, an embodiment will be described in which a search history of updated content is created in advance when the content of the
図12は、この第3の実施形態に係るコンテンツ検索装置の機能構成の一例を示した図である。第3の実施形態に係るコンテンツ検索装置3の構成については、図8で説明した第2の実施形態に係るコンテンツ検索装置2の構成と同じであるため重複した説明を省略する。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the content search apparatus according to the third embodiment. The configuration of the content search device 3 according to the third embodiment is the same as the configuration of the
第1の実施形態と同様に、CPU108が、ROMに記憶されているプログラムを実行することにより、図12に示す検索条件取得部201、検索式生成部202B、検索部203、検索結果解析部204、関連度算出部205、配置位置算出部206、表示情報取得部207および検索結果提示部208、検索履歴更新部209、検索履歴取得部210およびコンテンツ更新部211の各機能が実現される。ここで、検索条件取得部201、検索式生成部202B、検索部203および検索結果解析部204は、抽出部として機能する。検索式生成部202Bは、選択部として機能する。なお、図1、図9で説明した構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付して重複した説明を省略する。
Similar to the first embodiment, the
(コンテンツの更新)
コンテンツ更新部211は、コンテンツデータベースであるHDD115のコンテンツを更新する。コンテンツ更新部211は、コンテンツ更新の際に、コンテンツの更新情報を合わせて記憶する。例えば、更新フラグや更新日時をコンテンツに関連付けて記憶する。
(Content update)
The
コンテンツ更新部211は、TV番組の録画時に、コンテンツがHDD101へ記憶された場合、更新フラグや更新日時を該コンテンツと共に記憶する。また、コンテンツ更新部211は、ユーザがリモコン20または入力キーを操作して、端子112へ接続された記憶装置またはLANケーブルからインターネット上のコンテンツをHDD101へ複写(コピー)した場合、更新フラグや更新日時を該コンテンツと共に記憶する。
If the content is stored in the
コンテンツがテレビ番組である場合、アンテナ102で受信した地上波放送、衛星放送またはネットワークから自動的にテレビ番組が録画またはダウンロード(更新)される。また、コンテンツが製造もしくは販売された商品のデータである場合、コンテンツ更新部211は、商品群の製造システムまたは販売システムに同期して、HDD115のコンテンツを更新する。
When the content is a television program, the television program is automatically recorded or downloaded (updated) from the terrestrial broadcast, satellite broadcast or network received by the
(検索履歴の作成)
検索式生成部202B、検索部203および検索履歴更新部209は、HDD101のコンテンツが更新されると、このコンテンツを基準コンテンツとした検索履歴を作成する。なお、この更新されたコンテンツの検索履歴の作成は、バックグラウンドで行われる。
(Create search history)
When the content of the
(検索履歴の作成)
図13は、第3の実施形態に係るコンテンツ検索装置3の動作の一例を示した図である。以下、コンテンツ検索装置3による検索履歴の作成について説明する。HDD101に記憶されるコンテンツが更新されると、検索式生成部202Bは、検索式を生成する(ステップS301)。
(Create search history)
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the operation of the content search apparatus 3 according to the third embodiment. Hereinafter, creation of a search history by the content search device 3 will be described. When the content stored in the
例えば、更新されたコンテンツのコンテンツIDが100で、このコンテンツの条件要素がx0、x1、x2である場合、検索式生成部202Bは、以下の(17)式から(21)式の検索式を順次生成する。 For example, when the content ID of the updated content is 100 and the condition elements of this content are x 0 , x 1 , x 2 , the search expression generation unit 202B uses the following expressions (17) to (21): Generate search expressions sequentially.
E=a0x0+a1x1+a2x2…(17)
E=a0x0+a1x1…(18)
E=a0x0+a2x2…(19)
E=a0x0…(20)
E=a1x1+a2x2…(21)
E=a1x1…(22)
E=a2x2…(23)
E = a 0 x 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 (17)
E = a 0 x 0 + a 1 x 1 ... (18)
E = a 0 x 0 + a 2 x 2 (19)
E = a 0 x 0 (20)
E = a 1 x 1 + a 2 x 2 (21)
E = a 1 x 1 (22)
E = a 2 x 2 (23)
上記検索式の生成は、どの順番で行っても構わない。例えば、第1の検索方法にように関連度RCの高い検索式から生成してもよいし、第2の検索方法のように関連度RCの低い検索式から生成してもよい。また、条件要素x0、x1、x2についてのみ検索式((20)式、(22)式、(23)式)を生成するようにしてもよい。 The search formulas may be generated in any order. For example, it may be generated from a search expression having a high relevance level RC as in the first search method, or may be generated from a search expression having a low relevance level RC as in the second search method. Alternatively, a search expression (expression (20), expression (22), expression (23)) may be generated only for the condition elements x 0 , x 1 , x 2 .
検索部203は、検索式生成部202Bで生成された検索式を満たすコンテンツをHDD101から検索する(ステップS302)。検索履歴更新部209は、検索部203での検索結果をHDD115に記憶する。図10Aで説明したように、HDD115には、基準コンテンツのID、コンテンツの検索に使用した検索式、該検索式により検索されたコンテンツ数、および検索されたコンテンツのIDが関連付けて記憶される。また、図10Bで説明したように転置インデックスの形式で検索部203での検索履歴を記憶してもよい。
The
検索式生成部202Bは、更新されたコンテンツに対して、全て条件要素の組み合わせについて検索式((17)式から(23)式)を生成する。そして検索部203での検索結果をHDD115へ記憶するまで、ステップS301からステップS303の処理を実施する(ステップS304のNo)。
The search expression generation unit 202B generates a search expression (expression (17) to expression (23)) for all combinations of condition elements for the updated content. Then, the process from step S301 to step S303 is performed until the search result in the
一定時間毎に更新されたコンテンツを検索し、検索されたコンテンツの検索履歴を生成してもよい。この場合、更新されたコンテンツに対してすでに検索式を生成し、検索結果がHDD115に記憶されている可能性がある。このような場合、検索式生成部202Bは、HDD115に記憶されている検索結果以外の検索式を生成する。検索部203は、検索式生成部202Bで生成された検索式に従いHDD101のコンテンツを検索する。検索履歴更新部209は、検索部203での検索結果をHDD115へ記憶して、検索履歴を更新する。
The content updated at regular intervals may be searched to generate a search history of the searched content. In this case, there is a possibility that a search expression is already generated for the updated content and the search result is stored in the
例えば、条件要素x1、x2に関する検索履歴がHDD115に記憶されていない場合、検索式生成部202Bは、上記(21)式および(22)式を生成する。検索部203は、検索式生成部202Bで生成された検索式に従いコンテンツを検索し、検索履歴更新部209は、検索部203での検索結果をHDD115へ記憶して検索履歴を更新する。
For example, if the search history related to the condition elements x1 and x2 is not stored in the
検索式生成部202Bが、更新されたコンテンツに対して、全て条件要素の組み合わせについて検索式を生成し、検索履歴更新部209が検索部203での検索結果を記憶して検索履歴を更新すると検索履歴作成の処理は終了する(ステップS304のYes)。なお、検索時の動作は、図11で説明した第2の実施形態と同じであるため、重複した説明を省略する。
The search formula generation unit 202B generates a search formula for all combinations of condition elements for the updated content, and the search
なお、更新されたコンテンツの検索履歴の作成は、検索処理のタイミングで行ってもよい。この場合、更新されたコンテンツを予め抽出しておき、更新されたコンテンツが検索式の対象になっている場合に、検索履歴を利用せずに新たにHDD115から検索を行う。もしくは、検索履歴を利用した上で、新たに更新コンテンツに対する検索結果を追加することもできる。
The search history of the updated content may be created at the search processing timing. In this case, the updated content is extracted in advance, and when the updated content is the target of the search formula, a new search is performed from the
また、更新コンテンツがその検索式の対象になっていない場合(例えば、更新コンテンツの更新されていない部分から、検索式の対象とならない事が明らかな場合)には、検索履歴を利用して検索を行うことができる。そして、検索履歴更新部209において、HDD115で更新コンテンツを対象に含めた検索が行われた場合にも、その検索結果を検索履歴データベースに格納する処理を行うことになる。
In addition, if the updated content is not the target of the search expression (for example, if it is clear that the updated content is not the target of the search expression from the unupdated portion of the update content), search using the search history It can be performed. Even when the search
以上のように、この第3の実施形態に係るコンテンツ検索装置3は、HDD101のコンテンツが更新された場合、更新されたコンテンツの検索履歴を事前に作成し、HDD115に記憶している。このため、より効率良くコンテンツを検索できる。その他の効果は、第1、第2の実施形態と同じである。
As described above, when the content of the
(その他の実施形態)
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
(Other embodiments)
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
1〜3…コンテンツ検索装置、101…HDD(コンテンツDB)、102…アンテナ、103…受信部、104…分離部、105…AVデコーダ、106…スピーカ、107…モニタ、108…CPU、109…メモリ、110…受信部、111…表示部、112…端子、113…I/F、114…ユーザI/F、115…HDD(検索履歴DB)、201…検索条件取得部、202…検索式生成部、203…検索部、204…検索結果解析部、205…関連度算出部、206…配置位置算出部、207…表示情報取得部、208…検索結果提示部、検索履歴更新部209、検索履歴取得部210(抽出履歴取得部)、コンテンツ更新部211。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1-3 ... Content search apparatus, 101 ... HDD (content DB), 102 ... Antenna, 103 ... Reception part, 104 ... Separation part, 105 ... AV decoder, 106 ... Speaker, 107 ... Monitor, 108 ... CPU, 109 ... Memory , 110 ... receiving part, 111 ... display part, 112 ... terminal, 113 ... I / F, 114 ... user I / F, 115 ... HDD (search history DB), 201 ... search condition acquisition part, 202 ... search formula generation part , 203 ... search unit, 204 ... search result analysis unit, 205 ... relevance calculation unit, 206 ... arrangement position calculation unit, 207 ... display information acquisition unit, 208 ... search result presentation unit, search
Claims (6)
前記複数のコンテンツから任意のコンテンツを選択する選択指示を受け付ける指示受付部と、
前記選択されたコンテンツのコンテンツ情報および前記第1の記憶部に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて複数のコンテンツを前記第1の記憶部から抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出されたコンテンツ毎に、前記選択されたコンテンツのコンテンツ情報および前記抽出部により抽出されたコンテンツのコンテンツ情報との項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて、前記選択されたコンテンツとの関連度を算出する関連度算出部と、
前記算出部により算出された関連度に応じて、前記抽出部により抽出されたコンテンツの配置位置を算出する配置位置算出部と、
前記配置位置算出部により算出された配置位置に、前記抽出部により抽出された複数のコンテンツを表示する表示部と、
を具備することを特徴とするコンテンツ検索装置。 A first storage unit storing a plurality of contents and content information including a plurality of items corresponding to the plurality of contents;
An instruction receiving unit that receives a selection instruction to select any content from the plurality of contents;
The content information of the selected content and the content information of the content stored in the first storage unit are determined to match or not match all or a part of items, and a plurality of content is determined based on the determination result An extraction unit for extracting from the first storage unit;
For each content extracted by the extraction unit, the content information of the selected content and the content information of the content extracted by the extraction unit are determined to match or not, and based on the determination result, A relevance calculator for calculating relevance with the selected content;
An arrangement position calculation unit that calculates an arrangement position of the content extracted by the extraction unit according to the degree of association calculated by the calculation unit;
A display unit for displaying a plurality of contents extracted by the extraction unit at the arrangement position calculated by the arrangement position calculation unit;
A content search apparatus comprising:
前記コンテンツ情報を構成する項目の全部または一部を選択する選択部と、
前記選択された項目に基づいて、前記第1の記憶部のコンテンツを検索する検索部と、
を具備し、
前記選択部は、前記検索部で検索されるコンテンツ数が前記抽出部で抽出されるコンテンツ数または前記関連度を満たすまで、前記項目を選択することを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ検索装置。 The extraction unit includes:
A selection unit for selecting all or part of the items constituting the content information;
A search unit that searches for content in the first storage unit based on the selected item;
Comprising
The content search according to claim 1, wherein the selection unit selects the item until the number of contents searched by the search unit satisfies the number of contents extracted by the extraction unit or the relevance. apparatus.
前記抽出部は、前記指示受付部で受け付けられた前記設定指示に基づいて前記第1の記憶部からコンテンツを抽出することを特徴とする請求項2に記載のコンテンツ検索装置。 The instruction receiving unit receives a setting instruction of at least one of the number of contents extracted by the extraction unit or the relevance level,
The content search apparatus according to claim 2, wherein the extraction unit extracts content from the first storage unit based on the setting instruction received by the instruction reception unit.
前記第1の記憶部に記憶されているコンテンツを更新する更新部をさらに具備し、
前記抽出部は、
前記第2の記憶部に記憶されている前記コンテンツの抽出履歴に基づいて、前記第1の記憶部から前記複数のコンテンツを抽出し、
前記更新部によりコンテンツが更新されると、
前記更新されたコンテンツのコンテンツ情報および前記第1の記憶部に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて複数のコンテンツを前記第1の記憶部から抽出し、該抽出履歴を前記第2の記憶部へ記憶することを特徴とする請求項3に記載のコンテンツ検索装置。 A second storage unit storing a content extraction history by the extraction unit;
An update unit for updating the content stored in the first storage unit;
The extraction unit includes:
Based on the content extraction history stored in the second storage unit, the plurality of contents are extracted from the first storage unit,
When the content is updated by the update unit,
The content information of the updated content and the content information of the content stored in the first storage unit are determined to match or not match some items, and a plurality of contents are determined based on the determination result The content search apparatus according to claim 3, wherein extraction is performed from the first storage unit, and the extraction history is stored in the second storage unit.
前記選択されたコンテンツのコンテンツ情報および前記第1の記憶部に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて複数のコンテンツを前記第1の記憶部から抽出するステップと、
前記抽出されたコンテンツ毎に、前記選択されたコンテンツのコンテンツ情報および前記抽出部により抽出されたコンテンツのコンテンツ情報との項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて、前記選択されたコンテンツとの関連度を算出するステップと、
前記算出された関連度に応じて、前記抽出部により抽出されたコンテンツの配置位置を算出するステップと、
前記配置位置算出部により算出された配置位置に、前記抽出部により抽出された複数のコンテンツを表示するステップと、
を具備することを特徴とするコンテンツ検索方法。 Selecting any content from a first storage unit in which a plurality of contents and content information including a plurality of items corresponding to the plurality of contents are stored;
The content information of the selected content and the content information of the content stored in the first storage unit are determined to match or not match all or a part of items, and a plurality of content is determined based on the determination result Extracting from the first storage unit;
For each of the extracted contents, the content information of the selected content and the content information of the content extracted by the extraction unit are determined to match or mismatch, and the selected content is determined based on the determination result. Calculating the relevance to the content;
Calculating an arrangement position of the content extracted by the extraction unit according to the calculated relevance;
Displaying a plurality of contents extracted by the extraction unit at the arrangement position calculated by the arrangement position calculation unit;
A content search method comprising:
複数のコンテンツと、これら複数のコンテンツに対応する複数の項目から構成されるコンテンツ情報とが記憶された第1の記憶部と、
前記複数のコンテンツから任意のコンテンツを選択する選択指示を受け付ける指示受付部と、
前記選択されたコンテンツのコンテンツ情報および前記第1の記憶部に記憶されているコンテンツのコンテンツ情報の全部または一部の項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて複数のコンテンツを前記第1の記憶部から抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出されたコンテンツ毎に、前記選択されたコンテンツのコンテンツ情報および前記抽出部により抽出されたコンテンツのコンテンツ情報との項目の一致・不一致を判定し、該判定結果に基づいて、前記選択されたコンテンツとの関連度を算出する関連度算出部と、
前記算出部により算出された関連度に応じて、前記抽出部により抽出されたコンテンツの配置位置を算出する配置位置算出部と、
前記配置位置算出部により算出された配置位置に、前記抽出部により抽出された複数のコンテンツを表示する表示部と、
して動作させることを特徴とするコンテンツ検索プログラム。 Computer
A first storage unit storing a plurality of contents and content information including a plurality of items corresponding to the plurality of contents;
An instruction receiving unit that receives a selection instruction to select any content from the plurality of contents;
The content information of the selected content and the content information of the content stored in the first storage unit are determined to match or not match all or a part of items, and a plurality of content is determined based on the determination result An extraction unit for extracting from the first storage unit;
For each content extracted by the extraction unit, the content information of the selected content and the content information of the content extracted by the extraction unit are determined to match or not, and based on the determination result, A relevance calculator for calculating relevance with the selected content;
An arrangement position calculation unit that calculates an arrangement position of the content extracted by the extraction unit according to the degree of association calculated by the calculation unit;
A display unit for displaying a plurality of contents extracted by the extraction unit at the arrangement position calculated by the arrangement position calculation unit;
A content search program characterized in that the program is operated as described above.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009075045A JP2010231271A (en) | 2009-03-25 | 2009-03-25 | Content search device, content search method, and content search program |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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|---|---|---|---|
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