(57)【要約】【課題】  クエリに対する適切な関連クエリを発見し、文書に適切なスコアを付与する。【解決手段】  検索応答手段６は、ユーザ端末２の検索履歴中のクエリと検索結果に対してアクセスされた文書とを対応付けたログをクリックログデータベース８に格納する。クリックログ分析手段９は、ログ中の検索結果に対してアクセスされた電子文書のアクセス度合を集計し、分析結果データベース１０に格納する。クエリ関連性特定手段１１は、ログに含まれたクエリ間の包含関係を利用して関連クエリを特定し、両クエリ間の関連度を求めてクエリ関連性データベース１２に格納する。クエリ・文書関連度算出手段１３は、両クエリ間の関連度と関連クエリからのアクセス度合とを用いて文書のスコアを算出し、文書データベース５に格納する。検索実行手段７は、該スコアを反映した検索結果をもってユーザ端末２へ応答する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末から検索指示されたクエリを含む電子文書を検索する文書検索装置であって、
検索履歴中に含まれるクエリと、該クエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書とを組み合わせたログを保存する保存手段と、
前記ログに含まれるクエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書のアクセス度合を集計する集計手段と、
前記ログに含まれるクエリ間の包含関係および置換履歴を利用して関連クエリを特定し、該両クエリ間の関連度を求める関連性特定手段と、
前記関連クエリからのアクセス度合と前記両クエリ間の関連度とを用いて、電子文書のスコアを算出する算出手段とを備え、
前記スコアを反映させた検索結果をもってユーザ端末に応答することを特徴とする文書検索装置。
【請求項２】
前記集計手段が、前記ログに含まれるクエリの使用頻度を求めるとともに、
前記関連性特定手段が、前記両クエリの使用頻度の比を前記関連度として求めることを特徴とする請求項１記載の文書検索装置。
【請求項３】
前記関連性特定手段が、前記両クエリ間において置き換えられた度合をさらに求め、
該置換度合および前記使用頻度の比を基に前記関連度を求めることを特徴とする請求項２記載の文書検索装置。
【請求項４】
ユーザ端末から検索指示されたクエリを含む電子文書を検索する文書検索方法であって、
検索履歴中に含まれるクエリと、該クエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書とを組み合わせたログを保存手段に保存する第１ステップと、
集計手段が、前記ログに含まれるクエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書のアクセス度合を集計する第２ステップと、
関連性特定手段が、前記ログに含まれるクエリ間の包含関係および置換履歴を利用して関連クエリを特定し、該両クエリ間の関連度を求める第３ステップと、
算出手段が、前記関連クエリからのアクセス度合と前記両クエリ間の関連度とを用いて電子文書のスコアを算出する第４ステップとを有し、
検索実行手段が、前記スコアを反映させた検索結果をもってユーザ端末に応答することを特徴とする文書検索方法。
【請求項５】
前記第２ステップが、前記ログに含まれるクエリの使用頻度を求めるとともに、
前記第３ステップが、前記両クエリの使用頻度の比を前記関連度として求めることを特徴とする請求項４記載の文書検索方法。
【請求項６】
前記第３ステップが、前記両クエリ間において置き換えられた度合をさらに求め、
該置換度合および前記使用頻度の比を基に前記関連度を求めることを特徴とする請求項５記載の文書検索方法。
【請求項７】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の文書検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする文書検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子文書群中からクエリに該当する電子文書を検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂページなどの文書コレクションを検索するシステムにおいて、文書の内容とは独立に、ユーザの判断に基づいた文書のスコア付けが行われ、検索結果のランキングに利用されている。
【０００３】
最も単純な方法としては、人手で有益な文書に重み付けを行う手法が挙げられるが、文書数が膨大になると、網羅性を持たせるには非常に大きなコストがかかり現実的ではない。
【０００４】
そのため、一つの手法として、検索エンジンのログ（検索ログ）を解析し、ユーザが入力したクエリと到達した検索結果のＷｅｂページ（文書）との関係およびクエリ間の関係を利用し、過去に頻繁に閲覧されたＷｅｂページを優先的に提示する手法が非特許文献１に提案されている。
【非特許文献１】Ｒｉｃａｒｄｏ  Ｂａｅｚａ−Ｙａｔｅｓ  ｅｔ  ａｌ．：“Ｑｕｅｒｙ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌｏｇｓ  ｉｎ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅｓ”，Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ＥＣＩＲ  ２００５，ｐｐ．５８８−５９６
【非特許文献２】村田眞哉，戸田浩之，松浦由美子，片岡良治，“検索結果中のアクセス集中サイトを利用したクエリ拡張法の提案”．データベースとＷｅｂ情報システムに関するシンポジウム（ＤＢＷｅｂ２００７）：２００７．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の手法では、クエリ間の類似度を評価するためにクエリから得られる検索結果間の類似度を利用している。しかしながら、このような評価方法では、クエリが十分に詳細化されていない場合、検索結果が含む話題も曖昧となり、必ずしも関連するクエリが発見できるとは限らない。
【０００６】
そこで本発明は、このような問題に鑑み、クエリに対する適切な関連クエリを発見し、文書に適切なスコアを付与することを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、前記課題を解決するため、ログ情報に含まれるクエリの包含関係および置換履歴を基に関連クエリおよび関連度を特定し、該関連度と関連クエリからのアクセス度合とを用いて文書のスコアを算出している。
【０００８】
具体的には、請求項１記載の発明は、ユーザ端末から検索指示されたクエリを含む電子文書を検索する文書検索装置であって、検索履歴中に含まれるクエリと、該クエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書とを組み合わせたログを保存する保存手段と、前記ログに含まれるクエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書のアクセス度合を集計する集計手段と、前記ログに含まれるクエリ間の包含関係および置換履歴を利用して関連クエリを特定し、該両クエリ間の関連度を求める関連性特定手段と、前記関連クエリからのアクセス度合と前記両クエリ間の関連度とを用いて、電子文書のスコアを算出する算出手段とを備え、前記スコアを反映させた検索結果をもってユーザ端末に応答することを特徴としている。
【０００９】
また、請求項２記載の発明は、前記集計手段が、前記ログに含まれるクエリの使用頻度を求めるとともに、前記関連性特定手段が、前記両クエリの使用頻度の比を前記関連度として求めることを特徴としている。
【００１０】
また、請求項３記載の発明は、前記関連性特定手段が、前記両クエリ間において置き換えられた度合をさらに求め、該置換度合および前記使用頻度の比を基に前記関連度を求めることを特徴としている。
【００１１】
また、請求項４記載の発明は、ユーザ端末から検索指示されたクエリを含む電子文書を検索する文書検索方法であって、検索履歴中に含まれるクエリと、該クエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書とを組み合わせたログを保存手段に保存する第１ステップと、集計手段が、前記ログに含まれるクエリの検索結果に対してアクセスされた電子文書のアクセス度合を集計する第２ステップと、関連性特定手段が、前記ログに含まれるクエリ間の包含関係および置換履歴を利用して関連クエリを特定し、該両クエリ間の関連度を求める第３ステップと、算出手段が、前記関連クエリからのアクセス度合と前記両クエリ間の関連度とを用いて電子文書のスコアを算出する第４ステップとを有し、検索実行手段が、前記スコアを反映させた検索結果をもってユーザ端末に応答することを特徴としている。
【００１２】
また、請求項５記載の発明は、前記第２ステップが、前記ログに含まれるクエリの使用頻度を求めるとともに、前記第３ステップが、前記両クエリの使用頻度の比を前記関連度として求めることを特徴としている。
【００１３】
また、請求項６記載の発明は、前記第３ステップが、前記両クエリ間において置き換えられた度合をさらに求め、該置換度合および前記使用頻度の比を基に前記関連度を求めることを特徴としている。
【００１４】
また、請求項７記載の発明は、文書検索プログラムであり、請求項１〜３のいずれか１項に記載の文書検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１〜７記載の発明によれば、ログ情報に含まれるクエリ間の包含関係および置換履歴を利用することで、適切な関連クエリを発見することができる。
【００１６】
この両クエリ間の関連度および関連クエリからのアクセス度合を用いることで、文書に対して適切なスコアが付与され、かかるスコアが検索結果に反映され、この点で検索の精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る文書検索装置１を示している。この文書検索装置１は、ネットワークを介して検索条件（クエリ）を指示するユーザ端末（ＰＣ）２および電子文書群が格納されているコンテンツサーバＳと通信可能に接続されている。なお、この文書検索装置１には、通常は前記ユーザ端末２が複数台接続される。
【００１８】
ここでは、前記文書検索装置１がインターネット上の前記コンテンツサーバＳに存在するコンテンツなどを検索するサーバ（例えば検索エンジンなど）として構成されたものとする。なお、文書検索装置１は、例えばネットワークに接続可能で文書検索の処理ロジックを実行可能な計算機などでもよく、また前記文書検索装置１を社内ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのインターネット以外のネットワークに接続してもよい。
【００１９】
前記ユーザ端末２は、ユーザとのインタフェースとしてのブラウザ３を備えている。なお、該ユーザ端末２は、前記文書検索装置１と通信可能で前記ブラウザ３を備えていれば、携帯電話などのモバイル端末であってもよい。
【００２０】
前記文書検索装置１は、図１に示すように、主に検索エンジンとして機能し、情報収集手段であるクローラ４，文書データベース５，検索応答手段６，検索実行手段７，クリックログデータベース８，クリックログ分析手段９，分析結果データベース１０，クエリ関連性特定手段１１，クエリ関連性データベース１２，クエリ・文書関連度算出手段１３を備えている。
【００２１】
前記クローラ４は、前記通信デバイスを通じて前記コンテンツサーバＳにアクセスし、検索対象となる電子文書群を収集して、該電子文書群を前記文書データベース５に格納する。
【００２２】
前記検索応答手段６は、ユーザが前記ブラウザ３をもって入力したクエリを前記ユーザ端末２から受信し、該クエリを前記検索実行手段７へ送信する。
【００２３】
前記検索実行手段７は、前記検索応答手段６から受信したクエリをもって前記文書データベース５を検索し、取得した文書のリストを検索結果として前記検索応答手段６へ返信する。この検索実行手段７は、検索エンジンのプログラムなどに組み込んで実現される。
【００２４】
前記検索応答手段６は、前記検索実行手段７から受信した前記検索結果を前記ユーザ端末２へ返信する。そして、該検索結果に対してユーザが閲覧した文書の情報と、この検索時に入力されたクエリとを組み合わせたログをクリックログとして前記クリックログデータベース８に格納する。この検索応答手段６は、検索アプリケーションなどに組み込んで実現される。
【００２５】
前記クリックログ分析手段９は、前記クリックログデータベース８に格納されているクリックログを分析し、該クリックログに含まれるクエリとその使用頻度を求め、前記分析結果データベース１０に格納する。また、これと同時に、各クエリによる検索でユーザが到達した文書とその到達度合を求め、前記分析結果データベース１０に格納する。
【００２６】
前記クエリ関連性特定手段１１は、前記分析結果データベース１０および前記クリックログデータベース８の格納情報を用いて、前記クリックログに含まれるクエリ間の関連度を求め、前記クエリ関連性データベース１２に格納する。
【００２７】
前記クエリ・文書関連度算出手段１３は、前記クエリ関連性データベース１２および前記分析結果データベース１０の格納情報を用いて、クエリと文書間の関連度（スコア）を算出し、これを前記文書データベース５に格納する。
【００２８】
そして、前記スコア算出後に前記ユーザ端末２から検索指示を受け付けると、前記検索実行手段７は該スコアに従って文書をランキングし、該ランキングされた文書のリストを検索結果として、前記検索応答手段６を介して前記ユーザ端末２に返信する。
【００２９】
前記各機能ブロック４〜１３の機能は、前記文書検索装置１の制御部（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ等）が文書検索プログラムを読み込んで実現されている。また、前記文書検索装置１は、コンピュータの通常の構成要素、例えば図示省略のキーボードやマウスなどの入力部と、処理データなどを一時記憶する書き換え可能なメモリ（ＲＡＭ）と、前記ユーザ端末２および前記コンテンツサーバＳとのネットワーク接続に使用する通信デバイスと、ハードディスクドライブ装置などの記憶部と、ディスプレイなどの表示部とを備えている。このうち前記各データベース５．８．１０．１２は、前記ハードディスクドライブ装置上に構築されている。なお、前記文書データベース５は、前記コンテンツサーバＳ内に実装した態様であってもよく、この場合には前記文書データベース５への接続は前記通信デバイスを介して行われる。以下、前記各機能ブロック４〜１３の実行するスコアの算出処理について、図２のフローチャートに基づき説明する。
【００３０】
Ｓ０１：まず、前記クローラ４は、前記コンテンツサーバＳから検索対象となる電子文書群をネットワーク経由で収集し、前記文書データベース５に格納する。
【００３１】
前記文書データベース５のデータ例を表１に示す。なお、Ｓ０１の段階では文書情報（文書ＩＤ、タイトル、本文）を前記文書データベース５に格納し、各文書のスコアなどは後述するステップ（Ｓ０５）で格納する。
【００３２】
【表１】
2010122932.tif 000003
【００３３】
この後、前記文書検索装置１は、前記文書データベース５に格納された電子文書群に対するユーザからの検索指示を受け付ける。すなわち、前記検索応答手段６は、前記ユーザ端末２からのアクセスを受け付けると、前記ブラウザ３に検索インタフェース画面を提示し、かかる画面からユーザが入力したクエリをネットワーク経由で受信して、該クエリを前記検索実行手段７へ送信する。
【００３４】
前記検索実行手段７は、受信したクエリをもって前記文書データベース５を検索し、該クエリに該当する文書のリストを検索結果として前記検索応答手段６へ返信する。
【００３５】
前記検索応答手段６は、受信した検索結果を前記ユーザ端末２へ返信し、前記ブラウザ３を介してユーザへ提示する。ユーザは、提示された検索結果から任意の文書を選択し、文書を閲覧する。
【００３６】
Ｓ０２：前記検索応答手段６は、ユーザの検索履歴および検索結果に対するアクセス履歴を組み合わせたログを前記クリックログデータベース８に格納する。
【００３７】
すなわち、前記検索応答手段６は、ユーザが検索時に入力したクエリと、該クエリによる検索結果に対してユーザが実際に閲覧した文書の情報（文書ＩＤなど）とを対応付け、クリックログとして前記クリックログデータベース８に格納する。このクリックログデータベース８のデータ例を表２に示す。なお、ユーザの閲覧した文書のＩＤなどは、前記ユーザ端末２の閲覧履歴から取得するようにしてもよい。
【００３８】
【表２】
2010122932.tif 000004
【００３９】
Ｓ０３：前記クリックログ分析手段９は、前記クリックログデータベース８からクリックログを読み出し、以下の２点について分析する。
【００４０】
（１）クエリの使用頻度の集計
前記クリックログ分析手段９は、読み込んだ前記クリックログに含まれる各クエリの使用頻度を集計し、集計結果を使用頻度情報として前記分析結果データベース１０に格納する。前記分析結果データベース１０の使用頻度情報のデータ例を表３に示す。
【００４１】
【表３】
2010122932.tif 000005
【００４２】
（２）クエリ別到達ページの集計
前記クリックログ分析手段９は、前記クリックログに含まれる各クエリでの検索結果において、実際にユーザが到達した文書（ページ）とその到達度合を集計し、集計結果をクエリ別到達ページ情報として前記分析結果データベース１０に格納する。
【００４３】
到達度合の最も単純な例としては、文書へのアクセス回数を利用する方法が挙げられる。しかし、単純なアクセス回数は、検索結果の上位に提示される文書の方が多くなるというバイアス（偏向）が含まれる。そのため、非特許文献２のように、検索結果のランキングにおける前後のサイトとの関係のような相対的な値を到達度合の程度を表す指標として利用してもよい。
【００４４】
また、外部の検索サイトの情報収集ロボットによる文書へのアクセス履歴などを前記クリックログデータベース８から排除するために、機械的なアクセスパターンを発見し、それらを無効にしてもよい。なお、ここでは文書へのアクセス回数を前記到達度合として利用した例を説明する。このときの分析結果データベース１０のクエリ別到達ページ情報のデータ例を表４に示す。
【００４５】
【表４】
2010122932.tif 000006
【００４６】
Ｓ０４：前記クエリ関連性特定手段１１は、前記分析結果データベース１０の使用頻度情報に含まれるクエリ間の関係を特定する。
【００４７】
ここでは、クエリの包含関係を利用して、クエリを発行したユーザの情報要求が類似しているクエリ間の関係を特定する。ここで言う包含関係とは、例えば「横須賀」と「横須賀  市役所」のように、一つのクエリを完全に含む別のクエリが存在する場合を表す。これら両クエリ間の関連度を関連度１とすると、該関連度１は例えば以下の式（１）に基づき算出される。なお、算出した関連度１のデータは前記メモリ（ＲＡＭ）や前記記憶部に記憶してもよい。
【００４８】
【数１】
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【００４９】
このとき、上述した関連度１を補足するための指標として、クエリの置換履歴を利用する。ここで言う置換履歴とは、ユーザが「横須賀」というクエリで検索した後、「横須賀  市役所」というクエリで検索し直す、といったクエリ間の置き換え履歴を表す。
【００５０】
すなわち、前記クエリ関連性特定手段１１は、前記クリックログデータベース８のクリックログを解析し、上記のようなクエリの置き換えが行われた度合（置換率）を求める。このとき、「横須賀」を入力したユーザと「横須賀  市役所」を入力したユーザとが同一である場合に、クエリの置き換えが行われたと判断するようにしてもよい。
【００５１】
この置換度合（置換率）に基づく両クエリ間の関連度を関連度２とすると、該関連度２は例えば以下の式（２）により算出できる。なお、算出した関連度２のデータは前記メモリ（ＲＡＭ）や前記記憶部に記憶してもよい。
【００５２】
【数２】
2010122932.tif 000008
【００５３】
前記クエリ関連性特定手段１１は、このように求めた前記関連度１および関連度２を用いて、クエリとそれに関連するクエリとの関連度を算出し、前記クエリ関連性データベース１２に格納する。この関連度は、例えば以下の式（３）により算出できる。ここで、ｑ1，ｑ2はクエリを表す。このときの前記クエリ関連性データベース１２のデータ例を表５に示す。
【００５４】
【数３】
2010122932.tif 000009
【００５５】
【表５】
2010122932.tif 000010
【００５６】
Ｓ０５：前記クエリ・文書関連度算出手段１３は、前記クエリ関連性データベース１２および前記分析結果データベース１０の格納情報を用いて、クエリと文書間の関連度（スコア）を算出する。
【００５７】
すなわち、前記クエリ・文書関連度算出手段１３は、前記クエリ関連性データベース１２を参照して、クエリｑiおよび関連クエリｑxの関連度を読み出す。また、前記分析結果データベース１０を参照して、関連クエリｑxによる検索結果から文書ｄjへの到達度合を読み出す。そして、これらを用いて、例えば以下の式（４）によりクエリ・文書関連度（スコア）を算出し、算出したスコアを表１の前記文書データベース５へ格納する。なお、Ｑrel＿to＿qiはクエリｑiの関連クエリの集合を表す。
【００５８】
【数４】
2010122932.tif 000011
【００５９】
表１によれば、文書ＩＤが「ｈｔｔｐ：／／ｙｏｋｏｓｕｋａ．ｃｉｔｙ．ｊｐ／」の文書とクエリ「横須賀」との関連度（スコア）は「１０００」、クエリ「横須賀  市役所」との関連度（スコア）は「２０００」となっている。なお、式（１）〜（４）は、前記文書検索装置１のプログラムに定義されているものとする。
【００６０】
このように算出されたスコアは、以降の検索指示に対する検索結果を生成する際、文書のランキングに使用される。すなわち、前記スコア算出後に前記ユーザ端末２からの検索指示を受け付けると、前記検索実行手段７は、ユーザによって入力されたクエリと各文書間の関連度（スコア）や類似度などに従って文書をランキングする。そして、ユーザにより指定された件数分の文書をランキングの上位から選択し、選択した文書のリストを検索結果として前記検索応答手段６へ返信する。前記検索応答手段６は、受信した検索結果を前記ユーザ端末２へ返信し、前記ブラウザ３を介してユーザに提示する。
【００６１】
なお、Ｓ０１〜０５で説明したスコアの算出処理は一定期間ごとに行ってもよく、これにより最新のスコアが検索結果に反映される。
【００６２】
以上のように、本実施形態に係る文書検索装置１によれば、クリックログに含まれるクエリ間の包含関係および置換履歴を利用していることから、十分に詳細化されていないクエリに対しても適切な関連クエリを発見することができる。
【００６３】
また、両クエリ間の関連度および関連クエリからの到達度合を利用して文書のスコアを求めることから、クエリを入力したユーザが望むであろう文書に対して高いスコアが付与され、該文書を優先的に提示することができる。
【００６４】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、例えばコンピュータを前記文書検索装置１の各機能ブロック４〜１３として機能させる文書検索プログラムとしても提供することができる。このプログラムは、コンピュータに前記各機能ブロック４〜１３の全ての機能を実現させるものでもよく、あるいは一部の機能を実現させるものであってもよい。
【００６５】
このプログラムは、Ｗｅｂサイトなどからのダウンロードによってコンピュータに提供される。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体に格納してコンピュータに提供してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の第１実施形態に係る文書検索装置の構成図。
【図２】同  スコア算出の処理フロー図。
【符号の説明】
【００６７】
１…文書検索装置
２…ユーザ端末
３…ブラウザ
４…クローラ（情報収集手段）
５…文書データベース
６…検索応答手段（検索アプリケーション）
７…検索実行手段（検索エンジン）
８…クリックログデータベース（保存手段）
９…クリックログ分析手段（集計手段）
１０…分析結果データベース
１１…クエリ関連性特定手段
１２…クエリ関連性データベース
１３…クエリ・文書関連度算出手段
Ｓ…コンテンツサーバ
【図１】
2010122932.tif 000012
【図２】
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