説明

情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び記憶媒体

【課題】ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することを目的とする。
【解決手段】コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、属性と、選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、を有するによって課題を解決する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
近年のデジタル情報化社会においては、ネットワークを通じて電子化された大量の情報が行き交い、各個人が、当該個人の情報処理能力をはるかに上回る量の情報に日常的に接するような状況になっている。このため、ネットワーク上に分散して配置された複数の装置で管理されている様々な情報に対して検索を行うシステムが注目されている。
【0003】
従来の検索システムとしては、ユーザが入力したキーワードに一致するコンテンツを検索するタイプが主流である。これは、正しいキーワードを入力すれば高速に検索結果が得られる反面、ユーザが検索の度に新たにキーワードを考える必要があった。また一般の非熟練ユーザにとっては正しいキーワードを構築することが困難であるという課題があった。
【0004】
このような課題を解決するため、コンテンツに付与されたメタデータを選択肢としてユーザに提示し、ユーザが選択した選択肢項目に基づいて絞り込み検索をおこなうラベル表示型検索が提案されている。
【0005】
特許文献1では、検索されたコンテンツに含まれる属性値をラベルとするときの適合度を求め、適合度の高い属性からユーザに提示する。ユーザによりラベルが選択されると当該ラベルを含むコンテンツを検索する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開2005−208838号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかしながら、上記の従来の技術では、1つの属性に対して予め用意した固定的な選択肢及び1種類のコンテンツ抽出情報を使用しており、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することができていない問題があった。
【0008】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
そこで、本発明は、コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、前記属性と、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、を有する。
かかる構成とすることにより、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することができる。
また、本発明は、情報処理方法、プログラム及び記憶媒体としてもよい。
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】情報検索装置のハードウェア構成の一例を概略的に示すブロック図である。
【図2】検索画面の一例を示す図である。
【図3】図2において「山田」が選択された直後に表示される検索画面の一例を示す図である。
【図4】情報検索装置における検索の処理手順の一例を示したフローチャートである。
【図5】図4におけるステップS405の選択肢生成処理の詳細をしたフローチャートである。
【図6】図5のステップS501選択肢項目の設定を説明するための図(その1)である。
【図7】図5のステップS502の詳細を示したフローチャートである。
【図8】図5の推奨する属性を決定するステップS502の詳細を示したフローチャートである。
【図9】図2の属性選択領域2004をユーザが選択した場合の処理の一例を示すフローチャートである。
【図10】コンテンツ登録処理の一例を示すフローチャートである。
【図11】データベースを構成するコンテンツデータベーステーブルの一例を示す図である。
【図12】図5のステップS501選択肢項目の設定を説明するための図(その2)である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【0013】
<実施形態1>
図1は、情報処理装置(コンピュータ)の一例である情報検索装置のハードウェア構成の一例を概略的に示すブロック図である。
図1に示されるように、情報検索装置100は、情報検索装置100の各構成要素を制御すると共に、コンテンツ検索のための演算、論理判断等を行うマイクロプロセッサ(CPU)11を含む。また、情報検索装置100は、CPU11が実行する処理プログラム等の制御プログラムコードを記憶する読出し専用の固定メモリ(ROM)12を含む。また、情報検索装置100は、各構成要素から送られた各種データの一時記憶に用いられる書き込み可能なランダムアクセスメモリ(RAM)13を含む。また、情報検索装置100は、後述するコンテンツ検索処理を実行するプログラムコードが格納される外部メモリ(DISK)14(DISK14は、ハードディスク等で構成される内部メモリであってもよい)を含む。
【0014】
また、情報検索装置100は、アルファベットキー、ひらがなキー、カタカナキー、句読点等の文字記号入力キー、及びカーソル移動を指示するカーソル移動キー等の各種機能キーを備えるキーボード(KB)15を含む。また、情報検索装置100は、表示すべきデータの表示パターンを蓄える表示用ビデオメモリ(VRAM)16を含む。また、情報検索装置100は、表示用ビデオメモリ(VRAM)16に蓄えられた内容を後述の表示装置(CRT)18に表示する制御を行うCRTコントローラ(CRTC)17を含む。また、情報検索装置100は、CRTC17の制御によりドット構成の表示パターン及びカーソルを表示する陰極線管、液晶パネル等のCRT18を含む。また、情報検索装置100は、情報検索装置100をEthernet(登録商標)等のネットワークに接続する役割を担うネットワークコントローラ(NIC)19と、を含む。これら各構成要素は、アドレスバスAB、コントロールバスCB、及びデータバスDBを介して互いに接続されている。
【0015】
アドレスバスABは、CPU11が制御の対象とする構成要素を指定するためのアドレス信号を転送する。コントロールバスCBは、CPU11が制御の対象とする各構成要素に対してCPU11から印加されるコントロール信号を転送する。データバスDBは、各構成要素相互間のデータ転送を行う。
情報検索装置100は、KB15からの各種の入力及びNIC19から供給されるネットワーク経由の各種の入力に応じて作動するものである。KB15からの入力又はNIC19からの入力が供給されると、まず、インタラプト信号がCPU11に送られる。すると、CPU11が、DISK14内に記憶してある各種の制御信号(プログラム)を読み出し、それらの制御信号に従って各種の制御を行うことによって、情報検索装置100の機能及び後述するフローチャートに係る処理が実現される。
本実施形態では、後述するデータベース、又はコンテンツデータベーステーブルは、情報検索装置100のROM12、RAM13、DISK14内に記憶されていてもよいし、ネットワークを介して接続された所定の他の装置の記憶装置等に記憶されていてもよい。
【0016】
(検索画面)
図2は、検索画面の一例を示す図である。指定されたコンテンツ集合に対して検索を実行すると、情報検索装置100は、200で示す検索初期画面をCRT18に表示する。ここでコンテンツとは、テキスト文書、画像、映像又はこれらを混合したものを含む。2001は、選択肢表示領域であり、検索対象コンテンツ集合に対して最も推奨される選択肢が表示される。2002は、選択肢の属性名である。
2003は、選択肢項目である。図2の例では、コンテンツに付与されている「被写体=山田」のようなメタデータから属性名「被写体」、属性値「山田」を取得し、検索対象文書に含まれている属性値のリストを選択肢「山田」「佐藤」「鈴木」「中村」「その他」として表示したものである。選択肢に含まれる各選択肢項目(属性値)は検索クエリであり、選択された選択肢項目に基づいた検索が行われる。例えば、「山田」が選択された場合、情報検索装置100は、「山田」が写っている画像を検索結果として得ることができる。
【0017】
2004は、属性選択領域である。2001に表示されている選択肢をユーザが選択しづらいと判断した場合、或いは予め選びたい別の属性が決まっている場合、ユーザは、2004から所望の属性を選択する。すると選択された属性と前記属性に関する選択肢項目を複数含む選択肢が2001に展開され、ユーザは所望の選択肢項目を選択することによってコンテンツの検索を実行させることができる。2005は、検索結果が表示される検索結果表示領域である。
【0018】
図3は、図2において「山田」が選択された直後に表示される検索画面の一例を示す図である。「山田」が選択されると「被写体=山田」の検索が行なわれ、検索結果表示領域2005に「山田」が写っている画像が表示される。選択肢表示領域2001には、検索結果表示領域2005に表示されている検索結果に対して最も推奨される選択肢が表示される。ここでは、属性(属性ラベル)「撮影日時」とそれに対する選択肢「1月〜3月」「3月〜6月」「6月〜9月」「9月〜12月」が表示されている。
【0019】
(検索処理)
図4は、情報検索装置における検索の処理手順の一例を示したフローチャートである。ステップS401において、CPU11は、ユーザの検索終了処理を検出する。CPU11は、終了処理を検出すると検索を終了する。ステップS402において、CPU11は、ユーザが検索画面を介して選択肢を選択したか否かを判定する。CPU11は、選択イベントが発生したと判定した場合、検索を行い、選択イベントが発生していないと判定した場合、ステップS401の処理に戻る。ここで、選択イベントとは、ユーザが選択肢項目を選択したことに起因して検知されるイベントである。
ステップS403において、CPU11は、検索画面を介したユーザ操作に基づいて、ユーザによって選択された選択肢項目(選択肢項目に対応する属性値)に基づいて絞り込み検索をする。CPU11は、データベースに登録された[メタデータ−コンテンツIDリスト]で表される転置ファイルから指定されたメタデータ(選択肢項目に対応する属性値)をキーとしてデータを取得し、検索対象コンテンツ集合とのマッチングを行い、検索結果を得る。
【0020】
ステップS404において、CPU11は、得られた検索結果に基づいて図3の検索結果領域3005を更新する。ステップS405において、CPU11は、次の検索のために推奨する選択肢を生成する。CPU11は、複数の選択肢候補から検索対象コンテンツの分布に応じて適切な選択肢を生成する。本処理の詳細は図5以降において後述する。
ステップS406において、CPU11は、ステップS405で生成した選択肢と、属性ラベルとを図3の選択肢表示領域2001に表示する(提示)。ここまでで一回の絞込検索が終了し、CPU11は、次のイベントを待つ。
【0021】
図5は、図4におけるステップS405の選択肢生成処理の詳細をしたフローチャートである。ステップS501において、CPU11は、まず属性名に対してどのような選択肢を表示するかを決定する(選択肢決定)。ステップS501では、CPU11は、まず属性が表す尺度に対するコンテンツの分布状況(分布情報)を取得し、分布が選択肢項目に対して均等に分布しているもの、かつ、分布のピークが選択肢の境界部分に重ならないものを優先して選択肢を決定する。本処理の詳細については図6、図7において後述する。なお、CPU11は、分布情報に基づいて、分布のピークが選択肢の境界部分に重ならないものを優先して選択肢を決定するようにしてもよい。
次に、ステップS502において、CPU11は、全ての属性の中から図3の2001に表示する推奨属性を決定する(属性決定)。ステップS502では、CPU11は、属性のそれぞれの選択肢項目に属するコンテンツの分布が均等になるものを優先して推奨属性とする。本処理の詳細については図8において後述する。
【0022】
図6は、図5のステップS501選択肢項目の設定を説明するための図(その1)である。本実施形態は属性「撮影時間」に対して選択肢を決定する例を用いて説明を行う。601は、一日のうちの時間を示す軸である。602は、検索対象コンテンツを「撮影時間」の属性を示す時間軸601上にマップした分布情報である。棒グラフの高さはその時間軸上にある検索対象のコンテンツのコンテンツ数を示す。
【0023】
603は、属性「撮影時間」に対する選択肢項目の候補である。選択肢候補は、予め異なる境界を持つ選択肢情報を複数、保持している。選択肢候補1は、「6:00−9:00」「9:00−12:00」「12:00−15:00」「15:00−18:00」「18:00−21:00」の6つの選択肢を持つ。選択肢候補2は、「5:00−8:00」「8:00−11:00」「11:00−14:00」「14:00−17:00」「17:00−20:00」の6つの選択肢を持つ。選択肢候補3は、「朝」「昼」「夕方」「夜」の4つの選択肢を持つ。選択肢候補3のそれぞれの選択項目が表す時間の範囲は、「朝(5:00−10:30)」「昼(10:00−15:30)」「夕方(15:00−18:30)」「夜(18:00−23:30)」とする。ここで、選択肢項目の範囲は重複してもよい。また、図6では、朝昼夕夜の選択肢の範囲を予め固定的な時間として決めているが、各ラベルのおおまかな範囲を決めておいてその中で動的に変更するようにしてもよい。また、ここでは説明のために選択肢候補を3つに絞ったが、「午前」「午後」、「朝」「昼」「晩」、「深夜」等、同じ属性に対する異なる範囲を持つ多数の選択肢候補を用意しておいてもよい。又は、CPU11が、属性に基づいて複数の選択肢候補を作成しておいてもよい。
【0024】
本実施形態では、CPU11は、コンテンツ数分布のピークに注目する。CPU11は、分布の山が選択肢候補の境界部分に重ならない候補を優先して「撮影時間」の選択肢とする。図6の例では、分布は9時前後、18時前後にピークを迎えている。選択肢候補1、2、3の中で最もこれらの山に境界が重ならない選択肢候補3が「撮影時間」の選択肢として選ばれる。
【0025】
図7は、図5のステップS502の詳細を示したフローチャートである。
ステップS701において、CPU11は、ある属性に対する複数の選択肢候補の中から1つを取得する。ステップS702において、CPU11は、「撮影時間」の属性が示す時間を軸とした座標に対しコンテンツ数をマップして分布情報を取得する。
ステップS703において、CPU11は、分布情報の均一度(均一度情報)を算出する。CPU11は、分布の分散Sの逆数1/Sを利用して均一度情報を算出する。分散は、コンテンツ数n、各選択肢項目のコンテンツ数Xi、コンテンツ数平均値Xとすると、次の式により算出される。
【数1】

【0026】
ステップS704において、CPU11は、均一度がある閾値より大きいかどうかを判定する処理である。CPU11は、均一度が大きい場合は分布の山や谷がはっきりしない分布であると考えられるため、山、谷に基づいた選択肢スコアの計算は行なわない。CPU11は、均一度が閾値より小さい場合はステップS705へ進む。
ステップS705において、CPU11は、分布のピーク情報を検出する。CPU11は、ピーク情報を、例えば分布ヒストグラムを微分して極大値を求めることにより検出する。ステップS706において、CPU11は、属性に対して表示する選択肢としての適合度を示す選択肢スコアを算出する。CPU11は、選択肢スコアを、分布のピーク位置と選択肢候補の境界位置とを比較し、これらの位置の距離が近いほどスコアが小さくなるような指標を利用し、算出する。
【0027】
ステップS707において、CPU11は、全ての選択肢候補に対して処理が終了したかどうかを判定する。CPU11は、処理が終了していれば次のステップS708へ進む。CPU11は、未処理の選択肢候補が存在すればステップS701へ戻り次の選択肢候補に対して選択肢スコアの算出を行なう。ステップS708において、CPU11は、選択肢スコアが最も高い選択肢を取得し、属性に対して表示する選択肢として決定する。
このようにして、ある属性に対して検索対象コンテンツ集合に応じた適切な選択肢を表示することが可能になる。
【0028】
図8は、図5の推奨する属性を決定するステップS502の詳細を示したフローチャートである。本処理では、CPU11は、属性候補の選択肢項目それぞれに含まれるコンテンツの分布により推奨属性スコアを定め、最も属性スコアが大きい属性を次の推奨属性として取得する。
ステップS801において、CPU11は、検索対象コンテンツ集合で使用されている属性であり、かつ、過去に選択されていない属性を推奨属性候補として抽出する。コンテンツデータベース全体では存在する属性であっても、その部分集合である検索対象コンテンツにおいて使用されない属性は予め除外される。また、過去に検索済みの属性は除外される。
ステップS802において、CPU11は、属性候補のうちある1つを取得する。
ステップS803において、CPU11は、ステップS802で取得した属性が保持する選択肢項目のうち、ある1つを取得する。
【0029】
ステップS804において、CPU11は、検索対象コンテンツ内で「属性=値」となるコンテンツの件数を取得する。CPU11は、件数取得が終わるとステップS805で全ての選択肢項目を処理したかを確認し、未処理の選択肢項目がある場合はステップS803へ戻り次の選択肢項目を取得する。CPU11は、全ての選択肢項目の処理が終了している場合はステップS806に進み、推奨属性スコアを算出する。CPU11は、属性が保持する選択肢項目それぞれに含まれるコンテンツ数の分散を利用して推奨属性スコアを算出する。属性スコアSは、コンテンツ数n、各選択肢項目のコンテンツ数Xi、コンテンツ数平均値Xとすると、次の式により算出される。
【数2】

【0030】
ステップS807において、CPU11は、全ての属性候補を処理したか否かの判定を行い、未処理の属性が残っている場合はステップS802へ戻り次の属性候補を取得する。CPU11は、全ての属性候補に対する処理が終了していればステップS808へ進み、全ての属性候補の推奨属性スコアのうち最も得点が高い属性を取得して終了する。
このようにして、全ての属性の中から絞り込み効果がある属性及び選択肢をユーザに表示することが可能になる。
【0031】
(属性領域選択処理)
図9は、図2の属性選択領域2004をユーザが選択した場合の処理の一例を示すフローチャートである。ユーザが属性選択領域から所望の属性を選択すると選択肢表示領域に選択した属性とその選択肢が展開され、表示される。
ステップS901において、CPU11は、ユーザの検索終了処理を検出する。CPU11は、終了処理が検出されると図9に示す検索を終了する。
ステップS902において、CPU11は、ユーザが検索画面を介して属性を選択したか否かを判定する。CPU11は、選択イベントが発生したと判定した場合、属性に対する選択肢を決定し、選択イベントが発生していないと判定した場合、ステップS901の処理に戻る。ここで、選択イベントとは、ユーザが属性を選択したことに起因して検知されるイベントである。
【0032】
ステップS903において、CPU11は、選択した属性に対して表示する選択肢を決定する処理である。本処理は、図7のフローチャートと同様の処理である。
ステップS904において、CPU11は、ステップS902で選択した属性とステップS903で決定した選択肢とを選択肢表示領域2001に表示する。
CPU11は、ステップS904が終了するとステップS901へ戻りイベント待ちをする。
【0033】
(登録処理)
図10は、コンテンツ登録処理の一例を示すフローチャートである。
ステップS1001において、CPU11は、コンテンツの本体をデータベースに登録する。ステップS1002において、CPU11は、コンテンツ本体の解析を行い、コンテンツ内容情報を抽出する。ステップS1003において、CPU11は、元々コンテンツに付与されていたメタデータ及びステップS1002で抽出したコンテンツ内容情報をメタデータとしてデータベースに登録する。
【0034】
図11は、データベースを構成するコンテンツデータベーステーブルの一例を示す図である。本実施形態はデジタルカメラで撮影した画像をコンテンツとして格納する例を示している。
1011は、コンテンツIDフィールドであり、そのコンテンツを特定するためのIDが格納される。1102は、コンテンツ(画像)が撮影された日時が格納される。撮影日時はカメラによる撮影時に自動的に付与される。1103は、撮影場所を格納するフィールドである。カメラに搭載されるGPS情報から得られる緯度経度情報と地図情報から得られる地名とが付与される。1104は、画像に写っている人物の情報である。CPU11は、図10のステップ1002により画像から人物領域を抽出し、予め登録してある人物情報と顔認識マッチングを行ない、コンテンツ内容情報の一例として人物の情報を抽出する。
これらの情報はリレーショナルデータベースへ格納され、CPU11は、属性に基づいてヒット件数を速やかに求めることができる。
【0035】
<実施形態2>
検索対象コンテンツ集合がはっきりした切れ目のない均一な分布であった場合、排他的な選択肢では選択肢の境界部分の選択が難しい。このような場合、CPU11は、選択肢の境界部分に重複を許す選択肢を優先してユーザに提示する。
図12は、図5のステップS501選択肢項目の設定を説明するための図(その2)である。本実施形態における属性は「作成日時」であり、コンテンツ作成時に例えばデジタルカメラのOS等によって付与される。1201は、作成日時を示す座標軸である。1202は、時間軸上に対するコンテンツ数の分布情報である。1203は、「作成日時」に対する選択肢候補のうちの1つである。選択肢候補は、「春」「夏」「秋」「冬」であり、それぞれの境界部分の範囲は重なっている。
【0036】
CPU11は、図7のステップS704で均一度が閾値よりも大きいと判定した場合、このように境界部分に重複を許す選択肢候補を優先的に選択し、提示する選択肢(提示選択肢)とする。なお、CPU11は、選択肢候補を作成する際等、均一度の大きさに応じて重複部分を変化(又は変更)させてもよい。
このような構成とすることによって、ユーザは境界部分に存在するコンテンツに関してはある程度どちらを選択しても漏れなく検索することができる。
【0037】
<実施形態3>
上述した実施形態は、デジタルカメラで撮影した画像を登録コンテンツとして説明したが、コンテンツはこれに限定されるものではない。オフィスで使用されるテキスト情報の入ったコンテンツに対しても同様にしてシステムにより自動的に付与されているメタデータとコンテンツ内容情報とから抽出したキーワード等のメタデータを使用して同様の登録・検索処理を行なうことができる。
使用するメタデータは、作成日、作成者、撮影日時等のシステムが自動的に付与するデータ、キーワードや固有表現、人物認識等、コンテンツ内容を解析して得られるデータであってもよい。また、メタデータは、印刷、検索等の履歴情報から得られるデータ、イベント名等のユーザが手動で付与するデータ等であってもよい。
【0038】
これまで述べてきた実施形態では、CPU11は、分布のピークと選択肢候補の境界値との比較を行ったが、分布のピークと選択肢の中央値とを比較するようにしてもよい。また、CPU11は、分布の谷(極小値)と境界値とがなるべく近いものを選択してもよく、それらの基準の組み合せを使用してもよい。
また、上述した実施形態では、時間を示す属性により説明を行なったが、場所や色等、同一の属性に対して別表現の選択肢が考えられる他の属性にも上述した処理は適用可能である。
【0039】
<その他の実施形態>
また、上述した実施形態の目的は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、装置の中央演算処理手段(CPUやMPU)が記憶媒体から読み出し実行することによっても達成される。
また、読み出したプログラムコードの指示に基づき、オペレーティングシステム(OS)等が実際の処理の一部又は全部を行うことで上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
上述した実施形態を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体(コンピュータ読み取り可能な記憶媒体)には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【0040】
以上、上述した各実施形態によれば、ある属性に対して絞り込み効果の大きい選択肢を生成することができる。また、上述した各実施形態によれば、ユーザが選択しやすい選択肢を生成することができる。
【0041】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【0042】
11 CPU、12 ROM、13 RAM、14 DISK、15 KB、16 VRAM、17 CRTC、18 CRT、19 NIC

【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、
前記属性と、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項2】
前記提示手段で提示された画面を介したユーザ操作に基づいて、ユーザによって選択された選択肢項目に対応する属性値に基づいて前記コンテンツを検索する検索手段と、
前記検索手段で検索された結果に基づいて前記画面にコンテンツを表示する表示手段と、
を更に有する請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
複数の属性のうち、各属性値に係る選択肢項目に対応するコンテンツの分布が均等となる属性を決定する属性決定手段を更に有し、
前記提示手段は、前記属性決定手段で決定された属性と、前記属性に係る、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する請求項1又は2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記選択肢決定手段は、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の山が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重ならない選択肢候補を選択肢として決定する請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記選択肢決定手段は、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の谷が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重なる選択肢候補を選択肢として決定する請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記選択肢決定手段は、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分にあるコンテンツが前記境界部分の前後にある選択肢項目に含まれる選択肢候補を選択肢として決定する請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
情報処理装置が、コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定ステップと、
情報処理装置が、前記属性と、前記選択肢決定ステップで決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示ステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項8】
情報処理装置が、前記提示ステップで提示された画面を介したユーザ操作に基づいて、ユーザによって選択された選択肢項目に対応する属性値に基づいて前記コンテンツを検索する検索ステップと、
情報処理装置が、前記検索ステップで検索された結果に基づいて前記画面にコンテンツを表示する表示ステップと、
を更に有する請求項7に記載の情報処理方法。
【請求項9】
情報処理装置が、複数の属性のうち、各属性値に係る選択肢項目に対応するコンテンツの分布が均等となる属性を決定する属性決定ステップを更に有し、
前記提示ステップでは、前記属性決定ステップで決定された属性と、前記属性に係る、前記選択肢決定ステップで決定された選択肢と、を含む画面を提示する請求項7又は8に記載の情報処理方法。
【請求項10】
前記選択肢決定ステップでは、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の山が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重ならない選択肢候補を選択肢として決定する請求項7乃至9の何れか1項に記載の情報処理方法。
【請求項11】
前記選択肢決定ステップでは、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、分布の谷が選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分に重なる選択肢候補を選択肢として決定する請求項7乃至9の何れか1項に記載の情報処理方法。
【請求項12】
前記選択肢決定ステップでは、前記分布情報に応じて、前記選択肢候補の中から、選択肢候補に含まれる選択肢項目の境界部分にあるコンテンツが前記境界部分の前後にある選択肢項目に含まれる選択肢候補を選択肢として決定する請求項7乃至9の何れか1項に記載の情報処理方法。
【請求項13】
コンピュータを、
コンテンツに付与されたメタデータの属性が表す尺度に対するコンテンツの分布を表す分布情報に応じて、前記属性の属性値を選択肢項目として複数含む選択肢候補の中から選択肢を決定する選択肢決定手段と、
前記属性と、前記選択肢決定手段で決定された選択肢と、を含む画面を提示する提示手段と、
して機能させるプログラム。
【請求項14】
請求項13に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

【図1】
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【図2】
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【図3】
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【図4】
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【図5】
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【図6】
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【図7】
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【図8】
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【図9】
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【図10】
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【図11】
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【図12】
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【公開番号】特開2010−257144(P2010−257144A)
【公開日】平成22年11月11日(2010.11.11)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2009−105496(P2009−105496)
【出願日】平成21年4月23日(2009.4.23)
【出願人】(000001007)キヤノン株式会社 (59,756)
【Fターム(参考)】