JPH11328221A - Data retrieval method, device thereof, and recording medium - Google Patents
Data retrieval method, device thereof, and recording mediumInfo
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- JPH11328221A JPH11328221A JP10150679A JP15067998A JPH11328221A JP H11328221 A JPH11328221 A JP H11328221A JP 10150679 A JP10150679 A JP 10150679A JP 15067998 A JP15067998 A JP 15067998A JP H11328221 A JPH11328221 A JP H11328221A
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Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 入力された検索式に含まれる検索語だけでは
なく、その関連語も含めて、検索式と検索データとの関
連度を求めて順位付けすることによって、利用者の欲す
る情報を優先して出力させることができ、操作性の向上
した情報検索方法および装置を提供することを目的とす
るものである。
【解決手段】 所定の語と、この所定の語に関連する関
連語とが対応して格納され、サーバに設けられている関
連語辞書と、検索式に含まれている検索語の関連語を、
上記関連語辞書を用いて抽出する関連語抽出手段と、上
記関連語を用いて、上記検索式と検索結果である検索デ
ータとの関連度を計算する関連度計算手段と、上記関連
度計算手段が計算した結果に基づいて、上記検索データ
を順位付けする検索データ順位付け手段とを有するもの
である。
(57) [Summary] [Problem] A user is determined by determining the degree of relevance between a search expression and search data, including not only search words included in an input search expression but also related words thereof, and thereby ranking users. It is an object of the present invention to provide an information search method and apparatus which can output information desired by the user with priority and have improved operability. A predetermined word and a related word related to the predetermined word are stored in correspondence with each other, and a related word dictionary provided in a server and a related word of a search word included in a search expression are stored. ,
Related word extracting means for extracting using the related word dictionary, relevance calculating means for calculating the relevance between the search formula and search data as a search result using the related words, and the relevance calculating means And a search data ranking means for ranking the search data based on the calculation result.
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータネッ
トワークを用いたデータ検索装置およびその方法に係
り、特に、検索の結果、多数のデータが選択された場合
に、自動的に検索データを分類し、出力するデータ検索
装置および方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus and a method for retrieving data using a computer network. More particularly, the present invention relates to a method of automatically classifying retrieval data when a large number of data are selected as a result of retrieval. The present invention relates to an output data retrieval apparatus and method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】データ検索とは、文書等の集合をデータ
ベース等に蓄積し、利用者が与えた検索式に関連する文
書を、そのデータベースから取り出す技術である。検索
式とは、たとえば「通信」のような１つの単語だけでは
なく、「通信ＡＮＤ計算機」のように、「通信」と「計
算機」との両方の単語に関連する文書の取り出しを指定
したり、「通信ＯＲ計算機」のように、「通信」と「計
算機」とのうちのいずれかの単語に関連する文書の取り
出しを指定する式である。ここで「単語に関連する文
書」とは、ある文書にキーワードとしてある単語が予め
付与されている場合、そのキーワードに対応する文書で
あり、また、ある文書中にある単語が含まれている場
合、その単語に対応する文書である。2. Description of the Related Art Data retrieval is a technique in which a set of documents and the like is stored in a database or the like, and a document related to a retrieval formula given by a user is retrieved from the database. For example, the search expression specifies not only one word such as “communication” but also retrieval of documents related to both words of “communication” and “computer” such as “communication AND calculator”. , "Communication OR computer", is an expression that specifies retrieval of a document related to any one of the words "communication" and "computer". Here, the "document related to a word" is a document corresponding to the keyword when a certain word is given in advance as a keyword, and when a certain document contains a word. , A document corresponding to the word.
【０００３】従来、入力された検索式に従って検索し、
照合したデータを提供するデータ検索システムにおい
て、適合するデータが複数である場合、データベースに
格納されている順序で出力、表示されることが一般的で
ある。しかし、多数のデータが選択された場合、検索デ
ータの中から利用者が所望のデータを得ることが困難で
あり、利用者の作業が膨大になるという問題がある。Conventionally, a search is performed according to an input search formula,
In a data search system that provides collated data, when there are a plurality of matching data, the data is generally output and displayed in the order stored in the database. However, when a large number of data are selected, it is difficult for the user to obtain desired data from the search data, and there is a problem that the user's work becomes enormous.
【０００４】そこで、文献（Donna Harman,"Ranking Al
gorithms",in William B.Frakesand Ricardo Baeza-Yat
es eds. Information Retrieval, pp.363-392, Prentic
eHall, 1992)には、入力された検索式に含まれる各検索
語の使用頻度に基づいて、検索式と各検索データとの関
連度を求める方法について記載されている。[0004] Therefore, the literature (Donna Harman, "Ranking Al
gorithms ", in William B. Frakesand Ricardo Baeza-Yat
es eds.Information Retrieval, pp.363-392, Prentic
eHall, 1992) describes a method of determining the degree of relevance between a search formula and each search data based on the frequency of use of each search word included in the input search formula.
【０００５】また、特開平０４−２５２３７６に記載さ
れているデータベース検索装置は、ユーザ別フリーキー
ワード格納部を設け、キーワードを含有する数の多い順
に検索データを並び替え、つまり、検索データを順位付
けし、この順位付けされた検索データを表示するように
している。The database search apparatus described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 04-252376 has a user-specific free keyword storage unit, and sorts search data in descending order of the number of keywords, that is, ranks search data. Then, the ranked search data is displayed.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の順位
付け装置または方法では、検索式に含まれる各検索語
と、検索データであるデータとの関連度とに基づいて、
検索データを順位付けしている。このため、対象となる
データが変わらなければ、同一の検索式に対する検索デ
ータの順位は、常に同じである。By the way, in the conventional ranking apparatus or method, based on each search word included in the search formula and the degree of relevance to the search data,
The search data is ranked. Therefore, if the target data does not change, the order of the search data with respect to the same search expression is always the same.
【０００７】しかし、実際には、利用者が検索しようと
するデータは、同じ検索語を用いた場合でも、その時々
で変化する。たとえば、「天気」という同一の検索語を
用いて検索しようとするデータは、各地の天気であった
り、台風の現在位置や進路であったり、大雪の状況や道
路の交通規制・鉄道などの運行状況であったり、夏休み
期間の天気の一覧であったり、というように、検索した
いデータは、同じ検索語を用いた場合でも、その時々で
異なる。[0007] However, actually, the data that the user seeks to search changes from time to time, even when the same search word is used. For example, the data to be searched using the same search term "weather" is the weather in each place, the current location and route of a typhoon, heavy snow conditions, road traffic regulations, railway operation, etc. Data to be searched, such as a situation or a list of weather during the summer vacation, differs from time to time even when the same search word is used.
【０００８】または、「オリンピック」という検索語を
用いて検索しようとするデータは、オリンピックの開催
中では競技結果に関するデータであったり、開催後は次
のオリンピックに関するデータであったり、というよう
に検索したいデータは、その時々で変わる。[0008] Alternatively, the data to be searched using the search term "Olympic" may be data relating to the result of the competition during the Olympic Games, or data relating to the next Olympic Games after the Olympics. The data you want changes from time to time.
【０００９】ところが、従来のデータ検索システムでは
このような情報ニーズの変化には対応できていない。However, the conventional data retrieval system cannot cope with such a change in information needs.
【００１０】本発明は、入力された検索式に含まれる検
索語だけではなく、その関連語も含めて、検索式と検索
データとの関連度を求めて順位付けすることによって、
利用者の欲する情報を優先して出力させることができ、
操作性の向上した情報検索方法および装置を提供するこ
とを目的とするものである。According to the present invention, not only search terms contained in an input search term but also related terms are obtained and ranked by obtaining the degree of relevance between the search term and the search data.
Information desired by the user can be given priority and output,
It is an object of the present invention to provide an information search method and apparatus with improved operability.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】本発明は、端末装置から
入力された検索式に基づいて、所定のサーバが、所定デ
ータを検索し、この検索されたデータを上記端末装置に
提供するデータ検索装置において、所定の語と、この所
定の語に関連する関連語とが対応して格納され、上記サ
ーバに設けられている関連語辞書と、上記検索式に含ま
れている検索語の関連語を、上記関連語辞書を用いて抽
出する関連語抽出手段と、上記関連語を用いて、上記検
索式と検索結果である検索データとの関連度を計算する
関連度計算手段と、上記関連度計算手段が計算した結果
に基づいて、上記検索データを順位付けする検索データ
順位付け手段とを有することを特徴とするデータ検索装
置である。According to the present invention, a predetermined server retrieves predetermined data based on a retrieval formula input from a terminal device, and provides the retrieved data to the terminal device. In the apparatus, a predetermined word and a related word related to the predetermined word are stored in correspondence, a related word dictionary provided in the server, and a related word of the search word included in the search expression. A related word extracting unit that extracts the related word using the related word dictionary, a related degree calculating unit that calculates a related degree between the search formula and search data that is a search result using the related word, A search data ranking means for ranking the search data based on a result calculated by the calculation means.
【００１２】[0012]
【発明の実施の形態および実施例】図１は、本発明の一
実施例であるデータ検索装置ＤＳ１を示すブロック図で
ある。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a block diagram showing a data search device DS1 according to one embodiment of the present invention.
【００１３】データ検索装置ＤＳ１は、情報サーバに設
けられている装置であり、ネットワークを介して端末装
置から送られた検索式を受信する検索式受信部１０と、
情報データベースＤＢ１と、データ検索部２０と、関連
語抽出部３０と、関連語辞書Ｄと、関連度計算部４０
と、検索データ順位付け部５０と、検索データ送信部６
０とを有する装置である。The data search device DS1 is a device provided in the information server, and includes a search expression receiving unit 10 for receiving a search expression sent from a terminal device via a network,
Information database DB1, data search unit 20, related word extraction unit 30, related word dictionary D, related degree calculation unit 40
, Search data ranking unit 50, search data transmission unit 6
0.
【００１４】データ検索装置ＤＳ１は、端末装置から入
力された検索式に含まれる検索語の関連語を検索し、こ
の関連語を用いて、検索結果である検索データを順位付
けして端末装置に出力するものであり、また、関連語
と、検索語と関連語との関連度とを関連語辞書に格納
し、この関連語と関連度とを用いて、検索データに優先
順位を付与して端末装置に出力するものである。The data search device DS1 searches for a related word of the search word included in the search formula input from the terminal device, ranks the search data as a search result using the related word, and sends it to the terminal device. Also, the related word and the degree of relevance between the search word and the related word are stored in the related word dictionary, and the priority is given to the search data by using the related word and the degree of relevance. This is output to the terminal device.
【００１５】関連語辞書Ｄは、所定の語と、この所定の
語に関連する関連語とが対応して格納され、上記サーバ
に設けられている辞書であり、過去の所定期間に行われ
た検索におけるデータを解析し、この解析されたデータ
に基づいて、予め作成された辞書である。The related word dictionary D stores a predetermined word and a related word related to the predetermined word, and is a dictionary provided in the server. This is a dictionary created in advance by analyzing data in a search and based on the analyzed data.
【００１６】関連語抽出部３０は、上記検索式に含まれ
ている検索語の関連語を、関連語辞書Ｄを用いて抽出す
る手段である。The related word extracting section 30 is a means for extracting a related word of the search word included in the above-mentioned search formula using the related word dictionary D.
【００１７】図２は、上記実施例の動作を示すフローチ
ャートである。FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the above embodiment.
【００１８】まず、ネットワークを介して端末装置から
入力された検索式を検索式受信部１０が受信し（Ｓ
１）、この入力された検索式に基づいて、情報データベ
ースＤＢ１から所定データを検索する（Ｓ２）。そし
て、受信された検索式を各検索語に分解し（Ｓ３）、こ
の分解された各検索語に関する関連語を、関連語辞書Ｄ
を用いて抽出し（Ｓ４）、この抽出された関連語を用い
て、上記検索された各検索データと検索式との関連度を
求める（Ｓ５）。First, the search expression receiving unit 10 receives a search expression input from a terminal device via a network (S).
1) Based on the input search formula, search for predetermined data from the information database DB1 (S2). Then, the received search formula is decomposed into search terms (S3), and related words relating to each of the decomposed search terms are stored in a related word dictionary D.
(S4), and using the extracted related words, the degree of relevance between each of the searched search data and the search formula is obtained (S5).
【００１９】そして、この求められた関連度に基づい
て、ステップＳ２で検索された検索データを順位付けし
（Ｓ６）、この順位付けされた検索データを端末装置に
送信する（Ｓ７）。Then, based on the obtained degree of relevance, the search data searched in step S2 is ranked (S6), and the ranked search data is transmitted to the terminal device (S7).
【００２０】なお、上記フローチャートにおいて、各検
索語へ分解し、検索語の関連語を抽出した（Ｓ３、Ｓ
４）後に、検索式に基づいてデータを検索する（Ｓ２）
ようにしてもよい。In the above flow chart, each search term is decomposed and a related term of the search term is extracted (S3, S3).
4) Later, data is searched based on the search formula (S2)
You may do so.
【００２１】関連語辞書Ｄは、過去の所定期間に行われ
た検索におけるデータを解析する後述のデータ関連付け
装置７０を用いて作成したものである。The related word dictionary D is created by using a data associating device 70 described later which analyzes data in a search performed in a past predetermined period.
【００２２】図３は、上記実施例におけるデータ関連付
け装置７０を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing the data association device 70 in the above embodiment.
【００２３】図３（１）に示すデータ関連付け装置７０
は、同一の利用者によって使用された検索語は、その使
用時間間隔が短ければ同じデータを求めるために使用さ
れた検索語であり、その使用時間間隔が長ければ別のデ
ータを求めるために使用された検索語であり、使用時間
間隔が短い程、関連の度合い（関連度）が高いという考
えに基づく装置である。また、データ関連付け装置７０
は、ユーザ別検索時刻・検索式抽出部７１と、検索式分
解部７２と、最小時刻差計算部７３と、関連度計算・集
計部７４とを有する。The data association device 70 shown in FIG.
Is a search term used by the same user to find the same data if its use time interval is short, and is used to find another data if its use time interval is long This is a device based on the idea that the shorter the use time interval, the higher the degree of relevance (degree of relevance). Further, the data association device 70
Has a user-specific search time / search formula extraction unit 71, a search formula decomposition unit 72, a minimum time difference calculation unit 73, and an association degree calculation / aggregation unit 74.
【００２４】ユーザ別検索時刻・検索式抽出部７１は、
過去の所定期間中に行われた検索におけるデータから、
検索ユーザ毎に、検索時刻と検索式とを抽出する手段で
ある。検索式分解部７２は、ユーザ別検索時刻・検索式
抽出部７１によって抽出された複数の検索式のうちの１
つの検索式が使用された時刻と、上記抽出された複数の
検索式のうちの別の検索式が使用された時刻との時刻差
のうちの最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎
に計算する手段である。The user-specific search time / search formula extraction unit 71
From data from searches performed during the past predetermined period,
This is a means for extracting a search time and a search formula for each search user. The search expression decomposing unit 72 stores one of the plurality of search expressions extracted by the user-specific search time / search expression extraction unit 71.
The minimum time difference, which is the minimum value of the time difference between the time when one search formula is used and the time when another search formula is used among the plurality of extracted search formulas, is calculated for each search user. Means to calculate.
【００２５】最小時刻差計算部７３は、所定の検索ユー
ザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻差
に対応する上記１つの検索式と上記別の検索式との関連
度を、上記所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の上記検
索ユーザについて計算された上記関連度を集計する手段
である。関連度計算・集計部７４は、最小時刻差に基づ
いて、２つの検索語同士の関連度を求め、全ユーザにつ
いて集計するものである。The minimum time difference calculating section 73 determines the degree of association between the one search formula corresponding to the minimum time difference and the another search formula based on the minimum time difference of the predetermined search user. Is a means for calculating for each search user, and summing up the relevance calculated for a plurality of the search users. The degree-of-association calculation / aggregation unit 74 calculates the degree of association between the two search terms based on the minimum time difference, and sums up all users.
【００２６】また、最小時刻差計算部７３は、上記検索
式を検索語に分解し、上記分解された検索語のうちの１
つの検索語が使用された時刻と、上記分解された検索語
のうちの別の検索語が使用された時刻との時刻差のうち
の最小値である最小時刻差を、上記検索ユーザ毎に計算
する手段である。Further, the minimum time difference calculating section 73 decomposes the above-mentioned search expression into search terms, and outputs one of the decomposed search terms.
The minimum time difference that is the minimum value of the time difference between the time when one search word is used and the time when another search word is used in the decomposed search words is calculated for each search user. It is a means to do.
【００２７】関連度計算・集計部７４は、所定の検索ユ
ーザにおける上記最小時刻差に基づいて、上記最小時刻
差に対応する上記１つの検索語と上記別の検索語との関
連度を、所定の検索ユーザ毎に計算し、複数の検索ユー
ザについて計算された上記関連度を集計する手段であ
る。The relevance calculation / aggregation unit 74 determines the relevancy between the one search word corresponding to the minimum time difference and the another search word based on the minimum time difference for a predetermined search user. Is a means for calculating for each search user, and summing up the relevance calculated for a plurality of search users.
【００２８】また、関連度計算は、たとえば、最小時刻
差が０秒であれば（同一検索式に２つの検索語が存在す
れば）、検索語同士の関連度を「２」とし、最小時刻差
が０〜６０秒であれば、関連度を「１」とし、最小時刻
差が３００秒以上であれば、関連度を「０」とし、６０
〜３００秒の間は、１次関数を用いて求める。Also, for example, if the minimum time difference is 0 seconds (if two search words exist in the same search expression), the relevance between search words is set to “2” and the minimum time difference is calculated. If the difference is 0 to 60 seconds, the relevance is set to “1”. If the minimum time difference is 300 seconds or more, the relevance is set to “0”.
The period from to 300 seconds is obtained using a linear function.
【００２９】図３（２）は、相関係数検出装置８０を示
すブロック図である。FIG. 3B is a block diagram showing the correlation coefficient detecting device 80.
【００３０】相関係数検出装置８０は、ある一定の時期
に、多数の利用者が同一のデータを求めた場合、その検
索に使用された検索語の使用頻度傾向は似ているという
考えに基づく装置であり、２つの検索語の使用頻度に応
じて２つの検索語の間の相関係数を求める装置である。
また、相関係数検出装置８０は、時間別・ユーザ別集計
部８１と、検索式分解部８２と、検索語集計部８３と、
相関係数計算部８４とを有する装置である。The correlation coefficient detecting device 80 is based on the idea that when a large number of users search for the same data at a certain time, the use frequency tendencies of the search words used in the search are similar. The apparatus is an apparatus that calculates a correlation coefficient between two search words according to the frequency of use of the two search words.
Further, the correlation coefficient detection device 80 includes a time-based / user-based totaling unit 81, a search formula decomposing unit 82, a search term totaling unit 83,
This is a device having a correlation coefficient calculation unit 84.
【００３１】時間別・ユーザ別集計部８１は、使用され
た検索式を、日毎、ユーザ毎にまとめるものであり、つ
まり、過去の所定期間中に行われた検索におけるデータ
から、所定時間毎に検索ユーザ毎に、検索式を抽出する
手段である。検索式分解部８２は、検索ユーザ毎に、検
索式を検索語へ分解し、重複を除く手段である。The time-based / user-based totaling section 81 summarizes the used search formulas for each day and for each user. That is, based on the data obtained in the search performed during the past predetermined period, the search formulas are used at predetermined time intervals. This is a means for extracting a search formula for each search user. The search formula decomposing unit 82 is a means for decomposing the search formula into search terms for each search user and eliminating duplication.
【００３２】検索語集計部８３は、日毎、検索語毎の使
用頻度を集計するものであり、つまり、所定時間毎にお
ける各検索語の使用回数を検索ユーザ毎に計算し、検索
ユーザ毎に計算された各検索語の使用回数を、全ての検
索ユーザについて集計する手段である。相関係数計算部
８４は、日毎に集計された各検索語の使用頻度に基づ
き、それぞれの時系列間における２つの検索語の相関係
数を求めるものであり、集計された所定時間毎における
各検索語の使用回数に基づいて、２つの検索語相互間の
相関係数を計算する手段である。The search term totaling section 83 counts the frequency of use of each search term for each day, that is, calculates the number of times each search term is used for each predetermined time for each search user, and calculates for each search user. This is a means for counting the number of times of use of each of the search words thus performed for all search users. The correlation coefficient calculator 84 calculates the correlation coefficient between the two search terms between the respective time series based on the frequency of use of each search term tabulated for each day. This is a means for calculating a correlation coefficient between two search terms based on the number of times the search terms are used.
【００３３】上記実施例は、上記２つの関連度を用いて
関連語辞書Ｄを作成するので、データニーズを直接反映
した、タイムリーな関連語を求めることができ、一般的
な同義語ではなく、その時期に同義語的に用いられた関
連語を集約した関連語辞書Ｄを得ることができる。この
ように、上記実施例は、この関連語辞書Ｄを用いて広告
データベースＤＢ２を検索するので、データニーズを反
映した、利用者が欲しい広告を選択することができ、宣
伝効果を上げることができる。In the above embodiment, since the related word dictionary D is created using the above two degrees of relevance, a timely related word that directly reflects data needs can be obtained, and not a general synonym. And a related word dictionary D in which related words used synonymously at that time are collected. As described above, in the above-described embodiment, since the advertisement database DB2 is searched using the related word dictionary D, it is possible to select the advertisement desired by the user, reflecting the data needs, and to increase the advertisement effect. .
【００３４】次に、上記実施例において、検索式と各検
索データとの関連度の求め方について説明する。Next, a description will be given of a method of determining the degree of association between a search formula and each search data in the above embodiment.
【００３５】上記実施例では、入力された検索語をＸと
し、データＤ1 、Ｄ2 、……、Ｄmは、検索されたデー
タであるとする。In the above embodiment, it is assumed that the input search word is X, and the data D 1 , D 2 ,..., D m are the searched data.
【００３６】図４は、上記実施例における関連語辞書Ｄ
の一例を示す図である。FIG. 4 shows a related word dictionary D in the above embodiment.
It is a figure showing an example of.
【００３７】関連語辞書Ｄには、各検索語毎に、それと
関連する関連語と、検索語とこの検索語と関連する関連
語との関連度とが格納されている。The related word dictionary D stores, for each search word, a related word related to the search word, and the degree of relevance between the search word and the related word related to the search word.
【００３８】図４に示す例において、検索語はＸであ
り、関連語Ｙ1 、Ｙ2 、Ｙ3 、……、Ｙn は、検索語Ｘ
と関連する関連語であり、関連度Ｚ1 、Ｚ2 、Ｚ3 …、
Ｚn は、検索語Ｘと、関連語Ｙ1 、Ｙ2 、Ｙ3 、……、
Ｙn のそれぞれとの関連度である。[0038] In the example shown in FIG. 4, the search term is X, related words Y 1, Y 2, Y 3 , ......, Y n is the search term X
And a related word that is associated, relevance Z 1, Z 2, Z 3 ...,
Z n is the search term X, related words Y 1, Y 2, Y 3 , ......,
Y n is the degree of association with each.
【００３９】次に、検索データＤj と検索語Ｘとの関連
度ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）を求める計算について説明す
る。ただしｊ＝１、２、……、ｍである。なお、関連度
ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）は、文書（検索データＤj ）と
語（検索語Ｘ）との関連度であり、一方、関連度Ｚは、
語と語との関連度である。Next, the calculation for finding the degree of association SCORE (D j , X) between the search data D j and the search word X will be described. Here, j = 1, 2,..., M. The relevance SCORE (D j , X) is the relevancy between the document (search data D j ) and the word (search term X), while the relevancy Z is
The degree of relevance between words.
【００４０】関連度ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）は、次の式
１で示される。なお、関数ｆ（Ｘ，Ｄj ）は、検索デー
タＤj に含まれる検索語（単語）Ｘの数であり、ＳＩＺ
Ｅ（Ｄj ）は、検索データＤj の大きさ（バイト数）で
あり、Ｚi ’は、各関連度Ｚi を０から１の間に正規化
した値であり、たとえば、Ｚi ’＝Ｚi ／（Ｚ1 ＋Ｚ2
＋……＋Ｚn ）である。また、関数ｆ（Ｙ1 ，Ｄj ）
は、検索データＤj に含まれる関連語Ｙの数である。The degree of association SCORE (D j , X) is expressed by the following equation 1. The function f (X, D j ) is the number of search words (words) X included in the search data D j , and
E (D j ) is the size (the number of bytes) of the search data D j , and Z i ′ is a value obtained by normalizing each relevance Z i between 0 and 1, for example, Z i ′ = Z i / (Z 1 + Z 2
+... + Z n ). Also, the function f (Y 1 , D j )
Is the number of related words Y included in the search data D j.
【００４１】 ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）＝ｆ（Ｘ，Ｄj ）＋ｆ（Ｙ1 ，Ｄj ）＋ｆ（Ｙ2 ，Ｄ j ）＋……＋ｆ（Ｙn ，Ｄj ） （式１） この式１は、各検索データに含まれている関連語の数に
応じて、検索語Ｘとの関連度ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）を
求める式である。SCORE (Dj , X) = f (X, Dj ) + F (Y1 , Dj ) + F (YTwo , D j ) + ... + f (Yn , Dj (Equation 1) This equation 1 represents the number of related words included in each search data.
Accordingly, the degree of relevance SCORE (Dj , X)
This is the formula to be obtained.
【００４２】 ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）＝｛ｆ（Ｘ，Ｄj ）＋ｆ（Ｙ1 ，Ｄj ）＋ｆ（Ｙ2 ， Ｄj ）＋……＋ｆ（Ｙn ，Ｄj ）｝／ＳＩＺＥ（Ｄj ） （式２） 式２は、検索データが大きな場合における関連度ＳＣＯ
ＲＥ（Ｄj ，Ｘ）を求める式であり、大きな検索データ
には、出てくる関連語の数も多くなるので、データの大
きさＳＩＺＥ（Ｄj ）で正規化することによって、関連
度ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）を求める。SCORE (D j , X) = {f (X, D j ) + f (Y 1 , D j ) + f (Y 2 , D j ) +... + F (Y n , D j )} / SIZE ( D j ) (Equation 2) Equation 2 shows the relevance SCO when the search data is large.
This is an expression for calculating RE (D j , X). Since the number of related words that appear in large search data increases, the relevance SCORE is normalized by normalizing the data size SIZE (D j ). (D j , X) is obtained.
【００４３】 ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）＝ｆ（Ｘ，Ｄj ）＋Ｚ1 ・ｆ（Ｙ1 ，Ｄj ）＋Ｚ2 ・ ｆ（Ｙ2 ，Ｄj ）＋……＋Ｚn ・ｆ（Ｙn ，Ｄj ） （式３） 式３は、検索語Ｘと各関連語Ｙi とが含まれる数と、関
連度Ｚi とを掛け合わせることによって、関連の高い関
連語Ｙi が多く出現する程、検索語Ｘとの関連度も大き
くなることを考慮した式である。SCORE (D j , X) = f (X, D j ) + Z 1 · f (Y 1 , D j ) + Z 2 · f (Y 2 , D j ) +... + Z n · f (Y n , D j ) (Equation 3) In Expression 3, by multiplying the number including the search word X and each related word Y i by the degree of relevance Z i , many related words Y i having a high relation appear. The expression takes into account that the degree of relevance to the search word X increases as the value increases.
【００４４】 ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）＝｛ｆ（Ｘ，Ｄj ）＋Ｚ1 ・ｆ（Ｙ1 ，Ｄj ）＋Ｚ2 ・ｆ（Ｙ2 ，Ｄj ）＋……＋Ｚn ・ｆ（Ｙn ，Ｄj ）｝／ＳＩＺＥ（Ｄj ） （式４） 式４は、式３を、データの大きさで正規化した式であ
る。SCORE (D j , X) = ｛f (X, D j ) + Z 1 · f (Y 1 , D j ) + Z 2 · f (Y 2 , D j ) +... + Z n · f (Y n , D j )｝ / SIZE (D j ) (Equation 4) Equation 4 is an equation obtained by normalizing Equation 3 with the data size.
【００４５】 ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）＝ｆ（Ｘ，Ｄj ）＋Ｚ1 ’・ｆ（Ｙ1 ，Ｄj ）＋Ｚ2 ’・ｆ（Ｙ2 ，Ｄj ）＋……＋Ｚn ’・ｆ（Ｙn ，Ｄj ） （式５） 式５は、各関連度Ｚi を正規化して掛け合わせた式であ
る。SCORE (D j , X) = f (X, D j ) + Z 1 ′ · f (Y 1 , D j ) + Z 2 ′ · f (Y 2 , D j ) +... + Z n ′ · f (Y n , D j ) (Equation 5) Equation 5 is an equation obtained by normalizing and multiplying each degree of association Z i .
【００４６】 ＳＣＯＲＥ（Ｄj ，Ｘ）＝｛ｆ（Ｘ，Ｄj ）＋Ｚ1 ’・ｆ（Ｙ1 ，Ｄj ）＋Ｚ 2 ’・ｆ（Ｙ2 ，Ｄj ）＋……＋Ｚn ’・ｆ（Ｙn ，Ｄj ）｝／ＳＩＺＥ（Ｄj ） （式６） 式６は、式５を、データの大きさで正規化した式であ
る。SCORE (Dj , X) = ｛f (X, Dj ) + Z1 ’· F (Y1 , Dj ) + Z Two ’· F (YTwo , Dj ) + …… + Zn ’· F (Yn , Dj )｝ / SIZE (Dj (Equation 6) Equation 6 is an equation obtained by normalizing Equation 5 with the data size.
You.
【００４７】上記式１〜式６は、検索語Ｘと、検索語Ｘ
によって検索された検索データＤjとの関連度を求める
計算式の例であるが、検索語Ｘと、関連語または関連度
とを用いた計算法であれば、上記式以外の式を使用する
ようにしてもよい。Equations (1) to (6) represent the search term X and the search term X
It is an example of a calculation formula for obtaining the relevance to the search search data D j by the search term X, if calculation method using the related word or relevance, using equation other than the equation You may do so.
【００４８】上記のように計算されたデータの関連度に
基づいて、検索データをソートすることによって、関連
性の高いデータから優先順位付けされて出力される。The search data is sorted based on the degree of relevance of the data calculated as described above, so that data having a high relevance is prioritized and output.
【００４９】次に、「サッカー」という検索語を例にと
って、関連度の計算を具体的に説明する。Next, the calculation of the degree of relevance will be specifically described with reference to the search term "soccer" as an example.
【００５０】１９９７年に、サッカーのワールドカップ
・フランス大会のアジア地区予選が行われ、１１月１６
日にマレーシアで行われたイランチームとの試合に日本
チームが勝利し、翌年のフランス大会への出場を決め
た。In 1997, the qualifying for the Asian region of the World Cup France tournament for soccer was held.
The Japanese team won the match against the Iranian team in Malaysia on Sunday and decided to participate in the French tournament the following year.
【００５１】ここで、利用者が、「サッカー」という語
を用いて検索したい情報は、地区予選時には相手チーム
の情報や試合の速報結果等であり、フランス大会への出
場を決めた１６日以降は、フランスでの大会に関連した
情報であると推測できる。Here, the information that the user wants to search using the word “soccer” is the information of the opponent team and the preliminary results of the game at the time of the regional qualifying, and after 16 days when he decides to participate in the French tournament. Can be inferred to be information related to the tournament in France.
【００５２】図５は、上記実施例において、検索語「サ
ッカー」との関連語と、これらの関連度との例を示す図
である。FIG. 5 is a diagram showing an example of related words to the search word "soccer" and their relevance in the above embodiment.
【００５３】図５（１）は、上記実施例において、１１
月の１０日〜１６日の１週間における検索ログ（過去の
所定期間に行われた検索におけるデータ）に基づいて求
めた検索語「サッカー」との関連語と、検索語「サッカ
ー」と上記関連語との関連度とを示す図である。FIG. 5A shows an example in which 11
A related term of the search term “soccer” obtained based on a search log (data of a search performed in a past predetermined period) for one week from the 10th to 16th of the month, and the related term of the search term “soccer” It is a figure which shows the relevance with a word.
【００５４】図５（２）は、１１月１７日〜２３日の１
週間における検索ログ（過去の所定期間に行われた検索
におけるデータ）に基づいて求めた検索語「サッカー」
との関連語と、検索語「サッカー」と上記関連語との関
連度とを示す図であり、図５（１）に示す推測と一致し
ている。FIG. 5 (2) shows the data on November 17-23.
Search term "soccer" found based on weekly search logs (data from searches performed in the past predetermined period)
FIG. 5 is a diagram showing a related word of, and the degree of relevance between the search word “soccer” and the related word, which is consistent with the guess shown in FIG.
【００５５】さて、上記実施例を用いて、「サッカー」
と、「サッカー」によって検索された各検索データとの
関連度を計算する。Now, using the above-described embodiment, the "soccer"
And the degree of relevance with each piece of search data searched for “soccer”.
【００５６】アジア地区予選時には、「ワールドカッ
プ」、「日本代表」、「イラン」、「速報」、「マレー
シア」という語を多く含むほど、各検索データにおける
「サッカー」との関連度は高くなる。At the time of qualifying for the Asian region, the more the words "World Cup", "Japan National Team", "Iran", "breaking news", and "Malaysia" are included, the higher the degree of relevance to "soccer" in each search data. .
【００５７】図６は、上記実施例において、キーワード
として「サッカー」を使用して検索した場合、検索語
「サッカー」とその検索データとを示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a search word "soccer" and its search data when a search is performed using "soccer" as a keyword in the above embodiment.
【００５８】サッカーに関連するデータには、学生サッ
カーやプロサッカーに関するもの、ルールや基本技術等
に関するもの等様々であるが、この時期には、その中で
も、特に、ワールドカップのアジア予選に関連した、チ
ーム紹介や試合の速報等のデータが上位に順位付けさ
れ、図６（１）に示すように構成され、利用者に提供さ
れる。There are various data relating to soccer, such as those relating to student soccer and professional soccer, and those relating to rules and basic techniques, etc. During this period, among them, particularly relating to the Asian qualifying for the World Cup Then, data such as team introductions and breaking news of the game are ranked in the higher order, configured as shown in FIG. 6A, and provided to the user.
【００５９】一方、本戦出場の決定後は、「ワールドカ
ップ」、「フランス」、「ツアー」、「チケット」、
「観戦」という語を多く含んでいるデータとの関連度が
大きくなるので、「サッカー」に関するデータの中で
も、特に、翌年の本大会のチケット情報や観戦ツアー等
のデータが上位に順位付けされ、図６（２）に示すよう
に構成され、利用者に提供される。On the other hand, after the decision to participate in the main battle, the “World Cup”, “France”, “tour”, “ticket”,
Since the degree of relevance with the data containing a lot of the word "watching" increases, among the data on "soccer", the data of the ticket information of the main tournament of the following year and the data of the watching tour are ranked higher. It is configured as shown in FIG. 6 (2) and provided to the user.
【００６０】このように、関連語を用いてデータを順位
付けして出力するので、多くの利用者が望んでいるデー
タを常に上位に提示することができ、利用者の検索を著
しく効率化することができる。As described above, data is ranked and output using related words, so that data desired by many users can always be presented at the top, and user search can be made more efficient. be able to.
【００６１】図７は、本発明の他の実施例であるデータ
検索装置ＤＳ２を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a data search device DS2 according to another embodiment of the present invention.
【００６２】このデータ検索装置ＤＳ２は、基本的に
は、データ検索装置ＤＳ１と同じであり、情報関連付け
部９０が設けられている点が、データ検索装置ＤＳ１と
異なる点である。The data search device DS2 is basically the same as the data search device DS1, and is different from the data search device DS1 in that an information association section 90 is provided.
【００６３】データ関連づけ部９０は、過去の所定期間
に行われた検索における情報データベースと、データ関
連づけ装置７０とを有し、検索式が入力されるとその過
去の所定期間に行われた検索におけるデータに基づいて
関連語を作成し、関連語辞書Ｄを更新するものであり、
これによって、常に、データニーズを反映した関連語が
得られるようになっている。The data associating section 90 has an information database in a search performed in a predetermined period in the past and a data associating device 70. A related word is created based on the data, and the related word dictionary D is updated.
As a result, related words that reflect data needs are always obtained.
【００６４】データ検索装置ＤＳ２は、情報関連付け部
９０を有するので、常に情報ニーズを反映した関連語を
得ることができる。Since the data search device DS2 has the information associating unit 90, it is possible to always obtain related words reflecting information needs.
【００６５】上記実施例によれば、従来と同様に入力さ
れた検索式を用いてデータベースから情報を選択するこ
とができるとともに、関連語辞書Ｄから得られる関連語
を用いて検索データを順位付けするので、利用者の意図
に沿ったデータから順に優先的に出力され、利用者が所
望の情報を得るまでの時間、負担を軽減することができ
る。According to the above-described embodiment, information can be selected from the database using a search formula input in the same manner as in the prior art, and the search data can be ranked using the related words obtained from the related word dictionary D. Therefore, the data is output preferentially in order from the data according to the user's intention, and the time and the load until the user obtains the desired information can be reduced.
【００６６】そして、多数の利用者が所定期間に使用し
た検索ログを解析して作成した関連語辞書Ｄを用いれ
ば、一般的な同義語ではなく、その時期に同義語的に用
いられた関連語を集約できるので、現在の情報ニーズを
反映した抽出が可能であり、多くの利用者が欲した情報
が上位に提示される。If a related word dictionary D created by analyzing a search log used by a large number of users for a predetermined period is used, not a general synonym but a synonym used at that time is used. Since words can be aggregated, extraction that reflects the current information needs is possible, and information desired by many users is presented at the top.
【００６７】また、上記実施例を記録媒体の発明として
把握することができる。つまり、上記実施例は、端末装
置から入力された検索式に基づいて、所定のサーバが、
所定データを検索し、この検索されたデータを上記端末
装置に提供するデータ検索装置において、所定の語と、
この所定の語に関連する関連語とが対応して格納されて
いる関連語辞書をサーバに設ける関連語辞書設置手順
と、端末装置から入力された検索式に含まれている検索
語の関連語を、上記関連語辞書を用いて抽出する関連語
抽出手順と、上記関連語を用いて、上記検索式と検索結
果である検索データとの関連度を計算する関連度計算手
順と、上記関連度計算手順で計算した結果に基づいて、
上記検索データを順位付けする検索データ順位付け手順
とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体の例である。この記
憶媒体の例としては、ＣＤ、ＦＤ、ハードディスク、半
導体メモリ等がある。The above embodiment can be understood as a recording medium invention. That is, in the above embodiment, based on the search formula input from the terminal device, the predetermined server
In a data search device that searches for predetermined data and provides the searched data to the terminal device, a predetermined word,
A related word dictionary setting procedure for providing a related word dictionary in which a related word related to the predetermined word is stored in the server, and a related word of the search word included in the search formula input from the terminal device A related word extraction procedure for extracting the related word using the related word dictionary, a related degree calculating procedure for calculating a related degree between the search expression and search data as a search result using the related word, Based on the result calculated in the calculation procedure,
It is an example of a computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to execute the search data ranking procedure for ranking the search data is recorded. Examples of the storage medium include a CD, an FD, a hard disk, and a semiconductor memory.
【００６８】[0068]
【発明の効果】本発明によれば、多くの利用者が使用し
た所定期間の検索データを解析することによって得られ
た関連語辞書を設け、検索語の関連語を検索し、検索デ
ータを自動的に順位付けして出力するので、利用者が欲
する情報を優先して出力させることができ、したがっ
て、情報提供システムの操作性が極めて向上するという
効果を奏する。According to the present invention, a related word dictionary obtained by analyzing search data for a predetermined period used by many users is provided, a related word of the search word is searched, and the search data is automatically obtained. Since the information is output in a prioritized manner, the information desired by the user can be preferentially output, so that the operability of the information providing system is extremely improved.
【図１】本発明の一実施例であるデータ検索装置ＤＳ１
を示すブロック図である。FIG. 1 shows a data search device DS1 according to an embodiment of the present invention.
FIG.
【図２】上記実施例の動作を示すフローチャートであ
る。FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the embodiment.
【図３】上記実施例におけるデータ関連付け装置７０を
示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a data association device 70 in the embodiment.
【図４】上記実施例における関連語辞書Ｄの一例を示す
図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a related word dictionary D in the embodiment.
【図５】上記実施例において、検索語「サッカー」との
関連語と、これらの関連度との例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of related words to a search word “soccer” and their relevance in the embodiment.
【図６】上記実施例において、キーワードとして「サッ
カー」を使用して検索した場合、検索語「サッカー」と
その検索データとを示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a search word “soccer” and its search data when a search is performed using “soccer” as a keyword in the embodiment.
【図７】本発明の他の実施例であるデータ検索装置ＤＳ
２を示すブロック図である。FIG. 7 is a data retrieval apparatus DS according to another embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a second example.
ＤＳ１、ＤＳ２…データ検索装置、 ＤＢ１…情報データベース、 Ｄ…関連語辞書、 １０…検索式受信部、 ２０…データ検索部、 ３０…関連語抽出部、 ４０…関連度計算部、 ５０…検索データ順位付け部、 ６０…検索データ送信部、 ７０…データ関連付け装置、 ８０…相関係数検出装置、 ９０…データ関連付け部。 DS1, DS2: Data search device, DB1: Information database, D: Related word dictionary, 10: Search expression receiving unit, 20: Data search unit, 30: Related word extraction unit, 40: Relevance calculation unit, 50: Search data Ranking unit, 60: search data transmission unit, 70: data association device, 80: correlation coefficient detection device, 90: data association unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 一男 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continued on the front page (72) Inventor Kazuo Tanaka Nippon Telegraph and Telephone Corporation 3-19-2 Nishishinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo
Claims (9)
て、所定のサーバが、所定データを検索し、この検索さ
れたデータを上記端末装置に提供するデータ検索装置に
おいて、 所定の語と、この所定の語に関連する関連語とが対応し
て格納され、上記サーバに設けられている関連語辞書
と；上記検索式に含まれている検索語の関連語を、上記
関連語辞書を用いて抽出する関連語抽出手段と；上記関
連語を用いて、上記検索式と検索結果である検索データ
との関連度を計算する関連度計算手段と；上記関連度計
算手段が計算した結果に基づいて、上記検索データを順
位付けする検索データ順位付け手段と；を有することを
特徴とするデータ検索装置。1. A data search device, wherein a predetermined server searches for predetermined data based on a search formula input from a terminal device and provides the searched data to the terminal device, wherein a predetermined word, A related word dictionary stored in the server, in which related words related to the predetermined word are stored in correspondence with each other; a related word of a search word included in the search expression is converted using the related word dictionary. Related word extracting means for calculating and extracting, by using the related word, a relevance calculating means for calculating a relevance between the search formula and search data as a search result; based on a result calculated by the relevance calculating means And a search data ranking means for ranking the search data.
合、各検索データに含まれる上記関連語の数を用いて計
算する手段であることを特徴とするデータ検索装置。2. The method according to claim 1, wherein the relevance calculating means calculates the relevancy between the search formula and the search data using the number of the related words included in each search data. A data search device, characterized in that:
辞書であり、 上記関連度計算手段は、 上記検索式と上記各検索データとの関連度を計算する場
合、上記各検索データに含まれる上記関連語の数と上記
関連度とを用いて計算手段であることを特徴とするデー
タ検索装置。3. The related word dictionary according to claim 2, wherein the related word dictionary is a dictionary that stores a related word and a degree of relevance between the related word and a search word. When calculating the degree of relevance with each piece of search data, the data search apparatus is a calculation means using the number of the related words included in each piece of the search data and the degree of relevance.
て、 上記関連語辞書は、 過去の所定期間に行われた検索におけるデータを解析
し、この解析されたデータに基づいて、予め作成された
辞書であることを特徴とするデータ検索装置。4. The at least one of claims 1 to 3, wherein the related word dictionary analyzes data in a search performed in a past predetermined period, and is created in advance based on the analyzed data. A data search device characterized by being a dictionary.
て、所定のサーバが、所定データを検索し、この検索さ
れたデータを上記端末装置に提供するデータ検索装置に
おいて、 所定の語と、この所定の語に関連する関連語とが対応し
て格納されている関連語辞書を上記サーバに設ける関連
語辞書設置段階と；上記検索式に含まれている検索語の
関連語を、上記関連語辞書を用いて抽出する関連語抽出
段階と；上記関連語を用いて、上記検索式と検索結果で
ある検索データとの関連度を計算する関連度計算段階
と；上記関連度計算段階で計算した結果に基づいて、上
記検索データを順位付けする検索データ順位付け段階
と；を有することを特徴とするデータ検索方法。5. A data search device, wherein a predetermined server searches for predetermined data based on a search formula input from a terminal device, and provides the searched data to the terminal device. Setting a related word dictionary in which the related word dictionary storing the related word related to the predetermined word is stored in the server; A related word extraction step of extracting using a word dictionary; a relevance calculation step of calculating a relevance between the search formula and search data as a search result using the relevant word; and a calculation of the relevance calculation step A search data ranking step of ranking the search data based on the result obtained.
合、各検索データに含まれる上記関連語の数を用いて計
算する段階であることを特徴とするデータ検索方法。6. The relevance calculating step according to claim 5, wherein, when calculating the relevance between the search formula and the search data, calculating using the number of the related words included in each search data. A data search method, characterized in that:
辞書であり、 上記関連度計算段階は、 上記検索式と上記各検索データとの関連度を計算する場
合、上記各検索データに含まれる上記関連語の数と上記
関連度とを用いて計算段階であることを特徴とするデー
タ検索方法。7. The related word dictionary according to claim 6, wherein the related word dictionary is a dictionary that stores a related word and a degree of relevance between the related word and the search word. A method of calculating a degree of relevance with each piece of search data, wherein the calculation step is performed using the number of the related words included in each piece of the search data and the degree of relevancy.
て、 上記関連語辞書は、 過去の所定期間に行われた検索におけるデータを解析
し、この解析されたデータに基づいて、予め作成された
辞書であることを特徴とするデータ検索方法。8. The at least one of claims 5 to 7, wherein the related word dictionary analyzes data in a search performed in a past predetermined period, and is created in advance based on the analyzed data. A data search method characterized by being a dictionary.
て、所定のサーバが、所定データを検索し、この検索さ
れたデータを上記端末装置に提供するデータ検索装置に
おいて、 所定の語と、この所定の語に関連する関連語とが対応し
て格納されている関連語辞書をサーバに設ける関連語辞
書設置手順と；端末装置から入力された検索式に含まれ
ている検索語の関連語を、上記関連語辞書を用いて抽出
する関連語抽出手順と；上記関連語を用いて、上記検索
式と検索結果である検索データとの関連度を計算する関
連度計算手順と；上記関連度計算手順で計算した結果に
基づいて、上記検索データを順位付けする検索データ順
位付け手順と；をコンピュータに実行させるプログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。9. A data search device, wherein a predetermined server searches for predetermined data based on a search formula input from a terminal device and provides the searched data to the terminal device, wherein a predetermined word; A related word dictionary setting procedure for providing a related word dictionary in which a related word related to the predetermined word is stored in a server; a related word of a search word included in a search formula input from a terminal device A related word extraction procedure for extracting the related word using the related word dictionary; a related degree calculating procedure for calculating a related degree between the search formula and search data as a search result using the related word; And a search data ranking procedure for ranking the search data based on a result calculated in the calculation procedure.
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| JPH11328221A true JPH11328221A (en) | 1999-11-30 |
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