(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
クエリ結果を多様化するための方法であって、
コンピュータが、所与のクエリの各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築するステップと、
前記コンピュータが、関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するステップと、
前記コンピュータが、それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築するステップと、
前記コンピュータが、構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するステップと、
前記コンピュータが、各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築した後に、
関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、組み合わせ内のすべてのキーワードを連結する最小サブグラフを領域オントロジから抽出するステップと、
を備え、
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得する前記ステップは、
最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定するステップと、
各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得するステップと、
クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定するステップとを含み、
前記最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有し、最も近い方法ですべての関連キーワードを連結するサブグラフである、
ことを特徴とするクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項２】
所与のクエリの各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築する前記ステップが、
所与のクエリのクエリキーワード毎に、前記領域オントロジからキーワードの関連キーワードを抽出するステップと、
前記関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築するステップを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項３】
前記関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築する前記ステップが、
関連キーワードの組み合わせセットを、Ｓ（Ｑ）＝｛（ｃ１，ｃ２，…，ｃｍ）｜ｃ１∈Ｃ１＆＆ｃ２∈Ｃ２＆＆…ｃｍ∈Ｃｍ｝として構築する
ここでＣｉは、所与のクエリにおけるｍ個のキーワードの中のｉ番目のキーワードの関連キーワードセットである
ことを特徴とする請求項２に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項４】
それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することにより、最終的なクエリ結果セットを構築する前記ステップが、
所与のクエリに対する各サブクエリの関連性に従って、各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出するステップと、
各サブクエリ結果セットから取得したクエリ結果を結合するステップとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項５】
所与のクエリに対する各サブクエリの関連性に従って、各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出する前記ステップが、
各最小サブグラフのサブグラフ重みを
【数１２】
0005486667.tif 000013
ｍはクエリキーワードの数を表し、ｒｉはクエリキーワードに対するクエリキーワードについて領域オントロジから抽出された関連キーワードのマッチ値を表し、｜Ｅ｜はサブグラフにおけるエッジの数を表す
として決定するステップと、
最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結
果セットから対応する数のクエリ結果を抽出するステップとを含む
ことを特徴とする請求項４に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項６】
最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出する前記ステップにおいて、
最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから抽出されたクエリ結果は、最小サブグラフに最も関連する上位ｋ＊ａ個のクエリ結果であり、ここで、ａはすべての最小サブグラフのサブグラフ重みの合計に対する現在の最小サブグラフのサブグラフ重みの比率を表し、ｋは最終的なクエリ結果セットのスケールを表すあらかじめ定められた値であり、ｋ＊ａはｋとａとの積未満の最大の整数を表す
ことを特徴とする請求項４に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項７】
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得する前記ステップが、
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値を決定するステップと、
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の重みを決定するステップと、
クエリ結果の重みによって最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果をランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するステップとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項８】
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対する
クエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の
重みを決定する前記ステップが、
クエリ結果の重みを、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値と最小
サブグラフのサブグラフ重みとの積として決定する
ことを特徴とする請求項７に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【請求項９】
クエリ結果を多様化するための装置であって、
それぞれのクエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築するように構成された関連キーワード組み合わせセット構築ユニットと、
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するように構成されたクエリユニットと、
それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築するように構成された最終クエリ結果セット構築ユニットと、
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するように構成されたランク付けユニットと、
各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築した後に、関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、組み合わせ内のすべてのキーワードを連結する最小サブグラフを領域オントロジから抽出する抽出ユニットと、
を備え、
前記クエリユニットは、
最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定し、
各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得し、
クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定し、
前記最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有し、最も近い方法ですべての関連キーワードを連結するサブグラフである、
ことを特徴とするクエリ結果を多様化するための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報検索技術に関し、特にクエリ結果を多様化するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報検索技術では、例えばサーチ結果をクラスタ化または分類する、平均分散分析などによって結果をランク付けし直すなど、検索された文書を後処理またはランク付けし直すことによって一般的に多様化が行われる。
【０００３】
情報検索技術の発展と共に、サーチ結果の多様化および情報検索のクエリの曖昧性除去におけるユーザの要求はますます高まっている。特に、サーチ結果の多様化とは、ユーザによるクエリキーワード入力にはいくつかの解釈がある可能性があり、取得されたクエリ結果は、これらの異なる解釈をカバーする結果でなければならないことを意味する。サーチ結果の多様化の目的は、サーチ結果の関連性および新規性のバランスをとることによってユーザが満足しないリスクを可能な限り低下させることである。クエリの曖昧性除去は、ユーザの入力キーワードに基づいて可能性があるすべてのクエリの意図を識別し、より正確な方法で意図を表すことに重点を置いている。
【０００４】
クエリの曖昧性除去は、サーチの多様化をサポートする新しい方法として働き、これによって特に結果のスケールが大きい時は、計算コストが効率的に節約され結果がよりわかりやすくなり得る。多様化されたサーチは、従来技術では一般的にクエリログにおいて統計分析(または機械学習など)を使用することによって実行される。
【０００５】
具体的にはクエリ結果を多様化するための既存の方法は、図１に示されるようなクエリ間の変換の形を採用しており、以下を含む。
【０００６】
ステップＳ１０１は、クエリログの大きいサンプルの分析を行うことによって、所与のクエリＱについてｋ個の関連するクエリＲ（Ｑ）を生成することである。
【０００７】
ステップＳ１０２は、クエリ結果の各組からｎ／（ｋ＋１）個（ｎはユーザ文書の数を表す）の結果を抽出することによって、最初のＤＯＣリストを取得することである。そして
【０００８】
ステップＳ１０３は、最初のＤＯＣリストを関連性フィードバック手法でランク付けし直すことである。
【０００９】
図２に示されるようなクエリ結果を多様化するための対応する装置は、
【００１０】
ユーザのクエリキーワードを格納するように構成されたクエリユニット２０１と、
【００１１】
ユーザのクエリログを格納するように構成されたクエリログメモリユニット２０２と、
【００１２】
ユーザのクエリキーワードおよびクエリログに従ってターゲットクエリに関連するクエリキーワードを決定するように構成されたクエリ曖昧性除去ユニット２０３と、
【００１３】
ターゲットクエリに関連するクエリキーワードを格納するように構成されたサブクエリメモリユニット２０４と、
【００１４】
サーチされた文書を格納するように構成された文書メモリユニット２０５と、
【００１５】
サブクエリのキーワードを使用して、文書メモリユニット２０５内の文書をサーチするように構成されたキーワードサーチユニット２０６と、
【００１６】
各サブクエリによるサーチのクエリ結果を格納するように構成されたサブクエリ結果メモリユニット２０７と、
【００１７】
それぞれのクエリ結果を結合するように構成されたクエリ結果結合ユニット２０８と、
【００１８】
結合されたクエリ結果を格納するように構成されたクエリ結果メモリユニット２０９と、
【００１９】
結合されたクエリ結果をランク付けするように構成されたクエリ結果ランク付けユニット２１０と、
【００２０】
ターゲットクエリの最終的な多様化されたクエリ結果を格納するように構成された多様化済みランクリストメモリユニット２１１とを含む。
【００２１】
具体的には、例えばクエリキーワード「ウィンドウ」およびターゲットクエリｑ＝（ウィンドウ）が与えられると、クエリキーワードおよびクエリログに従ってサブクエリのキーワードが「ウィンドウＸＰ」、「ハウスウィンドウ」、……として取得され、次いでｑの１組のサブクエリは、Ｒ（ｑ）＝｛（ｑ１，ｑ，ウィンドウＸＰ），（ｑ２，ｑ，ハウスウィンドウ），……｝となり、ターゲットクエリｑによるサーチ、および１組のサブクエリＲ（ｑ）におけるそれぞれのサブクエリによるサーチは、１組の文書リストＳ（ｑ）＝｛（ｑ，文書リスト１），（ｑ１，文書リスト２），（ｑ２，文書リスト３），……｝を形成する文書リストをそれぞれ取得し、ｑの新しい１組のクエリ結果ＲＦ（ｑ）を形成するためにｎ／（ｋ＋１）文書が各文書リストから選択される。ここでｎは結果のスケールを表すあらかじめ定められた値であり、ｋはサブクエリの数を表し、ＲＦ（ｑ）における文書は文書とユーザの関心との間のマッチ度に基づいてランク付けされ、それによってユーザクエリの多様化されたクエリ結果が取得される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
クエリ結果を多様化する上記の方法からわかるように、１組のサブクエリは、従来技術ではクエリログに基づいて決定されるが、本発明の発明者が識別しているのは、その時点ではユーザの本当のクエリの意図を正確に表すことができない可能性があるユーザ入力クエリキーワードに基づいてクエリログが生成され、さらに企業サーチまたは他のサーチ状況においてもクエリログを使用することができない、またはクエリログのサイズがクエリの曖昧性除去をサポートするのに十分ではない可能性があるので、クエリログは信頼できないデータソースである可能性があり、従って正確ではない多様化されたクエリ結果が生成されるということである。
【００２３】
本発明の実施例は、正確な多様化されたクエリ結果を取得するために、クエリ結果を多様化する方法および装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
本発明の好ましい態様によるクエリ結果を多様化するための方法は、
コンピュータが、所与のクエリの各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築するステップと、
前記コンピュータが、関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するステップと、
前記コンピュータが、それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築するステップと、
前記コンピュータが、構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するステップと、
前記コンピュータが、各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築した後に、
関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、組み合わせ内のすべてのキーワードを連結する最小サブグラフを領域オントロジから抽出するステップと、
を備え、
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得する前記ステップは、
最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定するステップと、
各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得するステップと、
クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定するステップとを含み、
前記最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有し、最も近い方法ですべての関連キーワードを連結するサブグラフである、
ことを特徴とする。
【００２５】
本発明の好ましい態様によるクエリ結果を多様化するための装置は、
それぞれのクエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築するように構成された関連キーワード組み合わせセット構築ユニットと、
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するように構成されたクエリユニットと、
それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築するように構成された最終クエリ結果セット構築ユニットと、
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するように構成されたランク付けユニットと、
各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築した後に、関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、組み合わせ内のすべてのキーワードを連結する最小サブグラフを領域オントロジから抽出する抽出ユニットと、
を備え、
前記クエリユニットは、
最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定し、
各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得し、
クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定し、
前記最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有し、最も近い方法ですべての関連キーワードを連結するサブグラフである、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明のクエリ結果を多様化するための方法および装置によれば、領域オントロジにおいて所与のキーワードクエリについて１組の関連キーワードの組み合わせが決定され、これらの関連キーワードの組み合わせによって拡張されたクエリセットが構築され、それによって信頼できないクエリログから拡張されたクエリセットが決定されることが回避され、従って多様化されたクエリ結果がより正確になる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】従来技術におけるクエリ結果を多様化するための方法のフローチャートである。
【図２】従来技術におけるクエリ結果を多様化するための装置の概略構造図である。
【図３】本発明の一実施例によるクエリ結果を多様化するための方法のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例による最小サブグラフを取得するための方法のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例による１組のクエリ結果を決定するための方法のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施例によるクエリ結果を取得するための方法のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施例によるランク付け方法のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施例による類似性によるランク付けの方法のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施例によるクエリ結果を多様化するための装置の概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の実施例は、クエリ結果を多様化するための方法および装置を提供しており、領域オントロジにおいて所与のキーワードクエリについて１組の関連キーワードの組み合わせが決定され、これらの関連キーワードの組み合わせによって拡張されたクエリセットが構築され、それによって信頼できないクエリログから拡張されたクエリセットが決定されることが回避され、従って多様化されたクエリ結果がより正確になる。
【００２９】
図３に示されるように、本発明の一実施例によるクエリ結果を多様化するための方法は、以下を含む。
【００３０】
ステップＳ３０１は、それぞれのクエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築することである。
【００３１】
ステップＳ３０２は、関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得することである。
【００３２】
ステップＳ３０３は、それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築することである。
【００３３】
ステップＳ３０４は、構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得することである。
【００３４】
各関連キーワードは領域オントロジから抽出され、従って関連キーワードの選択がより正確になる。さらに、関連キーワードの組み合わせに基づいてクエリグラフを構築することで所与のクエリを解釈することによって、解釈がユーザの本当の意図により近くなり、それによって多様化されたクエリ結果がより正確になる。領域オントロジは概念間の関係と共に１組の概念として領域知識を表す。
【００３５】
具体的には、ステップＳ３０１で最初に、所与のクエリのキーワード毎にそのキーワードの関連キーワードが領域オントロジから抽出され、次いで関連キーワードの組み合わせセットが関連キーワードから構築される。構築された関連キーワードの組み合わせセットは、Ｓ（Ｑ）＝｛（ｃ１，ｃ２，…，ｃｍ）｜ｃ１∈Ｃ１＆＆ｃ２∈Ｃ２＆＆…ｃｍ∈Ｃｍ｝であり、ここでＣｉは、所与のクエリにおけるｍ個のキーワードの中のｉ番目のキーワードの関連キーワードセットである。
【００３６】
所与のクエリキーワードの関連キーワードを抽出する時、クエリキーワードとオントロジ概念との間で単語マッチングを行うことができ、次いで取得されたマッチするオントロジ概念が関連キーワードとして設定される。当業者は当然、他の方法によって領域オントロジから関連キーワードを抽出することができる。
【００３７】
クエリ結果をより正確にするために関連キーワードの組み合わせをさらにフィルタに通すことができ、それによってユーザの意図により近いものが取得される。
【００３８】
具体的にはステップＳ３０１において、領域オントロジに従って所与のクエリについて関連キーワードの組み合わせセットを構築した後、
【００３９】
関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、組み合わせ内のすべてのキーワードを連結する最小サブグラフが領域オントロジから抽出される。ここで最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有し、最も近い方法ですべての関連キーワードを連結するサブグラフである。
【００４０】
図４に示されるように、関連キーワードの組み合わせにおける５つのキーワードが与えられると、抽出されたサブグラフは５つのキーワードすべてを連結し、最小数のエッジを有する。
【００４１】
この時、図５に示されるように関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するステップＳ３０２は特に以下を含む。
【００４２】
ステップＳ５０１は最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定することである。
【００４３】
ステップＳ５０２は、各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得する。そして
【００４４】
ステップＳ５０３は、クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定することである。
【００４５】
例えばユーザはｍ個のキーワード、Ｑ＝｛ｋ１，……，ｋｍ｝を含むクエリを入力し、任意のキーワードｋｉについて１組の関連キーワード、Ｃｉ＝｛ｃｉ１，ｃｉ２，……，ｃｉｎｉ｝を領域オントロジから抽出することができ、ｎｉは、ｋｉについての関連キーワードの数を示し、またｋｉに対する各関連キーワードの関連度の値、Ｒｉ＝｛ｒｉ１，ｒｉ２，……、ｒｉｎｉ｝を領域オントロジに基づいて計算することができる。合計で
【数１】
0005486667.tif 000002
であり、ユーザの入力クエリについて関連キーワードの組み合わせ、Ｓ（Ｑ）＝｛（ｃ１，ｃ２，…，ｃｍ）｜ｃ１∈Ｃ１＆＆ｃ２∈Ｃ２＆＆…ｃｍ∈Ｃｍ｝を決定することができる。
【００４６】
関連キーワードの組み合わせ毎に領域オントロジから最小のクエリセマンティックグラフを決定することができ、最小のクエリセマンティックグラフは組み合わせの中のそれぞれのキーワードを含み、各キーワードがクエリセマンティックグラフのノードであり、最小のクエリセマンティックグラフは結合されるそれぞれのキーワードについての他のノードも含み得る。最小のクエリセマンティックグラフは、所与のユーザクエリのサブクエリとして表すこともでき、それぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有するサブグラフである。
【００４７】
関連キーワードの組み合わせにおいて、あるキーワードをランダムに選択し、選択されたキーワードをトラバースが始まる最初のノードとして設定し、領域オントロジにおいてキーワードを別のノードに連結する各パスをトラバースし、それぞれのキーワードを連結する最小サブグラフが決定されるまでターゲットノードへの最短のパスを最小サブグラフにおけるパスとして選択することによって、最小サブグラフを取得することができる。ここで同じパス長を有するパスが２つある場合、そのうちの一方をランダムに選択することができる。ここでのターゲットノードは、関連キーワードの組み合わせにおけるキーワードを指す。
【００４８】
ステップＳ３０３において、それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することにより、最終的なクエリ結果セットを構築する方法は２つある。第１の方法は、各サブクエリ結果セットからあらかじめ設定された数のクエリ結果を抽出することである。第２の方法は、所与のクエリに対するサブクエリの関連性に従って、各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することであり、それによってサブクエリが所与のクエリに関連すればするほど、サブクエリ結果セットからより多くの結果が選択され、最終的なクエリ結果セットに追加されることになる。
【００４９】
具体的には図６に示されるように、所与のクエリに対する各サブクエリの関連性に従って、特に以下の通り各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を取得することができる。
【００５０】
ステップＳ６０１は、各最小サブグラフのサブグラフ重みを
【数２】
0005486667.tif 000003
として決定することであり、式中ｍはクエリキーワードの数を表し、ｒｉはクエリキーワードに対するクエリキーワードについて領域オントロジから抽出された関連キーワードのマッチ値を表し、｜Ｅ｜はサブグラフにおけるエッジの数を表す。
【００５１】
ステップＳ６０２は、最小サブグラフのサブグラフ重みに従って各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することである。
【００５２】
ステップＳ６０２では、対応する数のクエリ結果は、最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、特に以下の通り各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから取得することができる。
【００５３】
最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから抽出されたクエリ結果は、上位ｋ＊ａ個の結果であり、ここでａはすべての最小サブグラフのサブグラフ重みの合計に対する現在の最小サブグラフのサブグラフ重みの比率を表し、ｋは最終的なクエリ結果セットのスケールを表すあらかじめ定められた値であり、ｋ＊ａはｋとａとの積未満の最大の整数を表す。
【００５４】
さらに本発明の一実施例は、ユーザがより便利にそのクエリの意図に近いクエリ結果を見ることができるようにクエリ結果にランク付けする方法を提供し、この時、図７に示されるように、構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして多様化されたクエリ結果を取得するステップＳ３０４は、以下を含む。
【００５５】
ステップＳ７０１は、最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値を決定することである。
【００５６】
ステップＳ７０２は、最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の重みを決定することである。そして
【００５７】
ステップＳ７０３は、クエリ結果の重みによって最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果をランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得することである。
【００５８】
具体的にはステップＳ７０２で、クエリ結果の重みを、特に以下の通り対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値と、最小サブグラフのサブグラフ重みに従って決定することができる。
【００５９】
クエリ結果の重みは、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値と最小サブグラフのサブグラフ重みとの積として決定される。
【００６０】
さらにステップＳ７０３で、クエリ結果の重みに従って取得されたクエリ結果を直接ランク付けすることにより、またはさらにクエリ結果の間の類似性を考慮に入れることにより、取得されたクエリ結果をクエリ結果の重みに従ってランク付けすることができ、この時、図８に示されるようにステップＳ７０３は特に以下を含む。
【００６１】
ステップＳ８０１は、最も高い重みを有するクエリ結果を第１位にランク付けされたクエリ結果として決定し、各２つのクエリ結果の間の類似性を決定することである。
【００６２】
ステップＳ８０２は、ランク付けすべき各クエリ結果の類似性の重みを
【数３】
0005486667.tif 000004
として決定することであり、式中ｓはクエリ結果の重みを表し、ｄは現在のクエリ結果を表し、Ｄはすでにランク付けされている１組のクエリ結果を表し、類似性（ｄ，ｄ´）はｄとｄ´との間の類似性を表す。そして
【００６３】
ステップＳ８０３は、第１位にランク付けされたクエリ結果を除くクエリ結果を類似性の重みによって繰り返してランク付けすることである。
【００６４】
本発明の一実施例によるクエリ結果を多様化するための方法を示す具体的な例について、以下で説明する。
【００６５】
ユーザのクエリキーワードが「牡丹」および「北京」である場合、Ｃ（「牡丹」）＝｛（「牡丹花」，０．５），（「牡丹ＴＶ」，０．２），（「牡丹江」，０．２），…｝およびＣ（「北京」）＝｛（「北京市」，０．８）（「北京の腕時計」，０．０７），（「北京故事」，０．０５），…｝を領域オントロジから決定することができ、ここで（「牡丹花」，０．５）は、「牡丹」に対する「牡丹」の関連キーワード「牡丹花」のマッチ値を表す。
【００６６】
それぞれの関連キーワードの組み合わせが決定された後、それぞれのキーワードを連結するサブグラフが取得され、例えば１組の最小サブグラフはＳ（グラフ）＝｛（ｇ１，牡丹花，北京市，０．６５），（ｇ２，牡丹ＴＶ，北京市，０．５），（ｇ３，牡丹花，李勤勤，北京故事，０．１３８），…｝であり、容易に導き出すことができるように、サブグラフｇ１は０．６５のサブグラフ重みを有し、ｇ２は０．５のサブグラフ重みを有し、ｇ３は０．１３８のサブグラフ重みを有する。
【００６７】
それぞれのサブグラフにおけるキーワードおよび他のノードによるサーチによって、サブクエリ結果のそれぞれの組、例えばここでは、サブクエリ結果の組における文書毎に、結果（ｇ１）＝｛（ｄｏｃ１，ωｇ＝０．６５，ωｒ＝０．９），（ｄｏｃ２，ωｇ＝０．６５，ωｒ＝０．７），…｝、結果（ｇ２）＝｛（ｄｏｃ３，ωｇ＝０．５，ωｒ＝０．８），（ｄｏｃ４，ωｇ＝０．５，ωｒ＝０．６）…｝…が得られ、ｗｇはそれに対する最小サブグラフのサブグラフ重みを表し、ｗｒは最小サブグラフに対する文書の関連度を表し、サブクエリ結果の各組における文書はｗｒによってランク付けされる。
【００６８】
最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから取得されたクエリ結果は、サブグラフに最も関連する上位３＊ａ個のクエリ結果であり、例えば上位
【数４】
0005486667.tif 000005
個の文書が結果（ｇ１）から選択され、最終的なクエリ結果セットＲＦ（ｑ）に追加され、上位
【数５】
0005486667.tif 000006
個の文書が結果（ｇ２）から選択され、最終的なクエリ結果セットＲＦ（ｑ）に追加される。ここで３は、ＲＦ（ｑ）の予想されるスケールを意味する。
【００６９】
ＲＦ（ｑ）が｛（ｄｏｃ１，０．６５，０．９），（ｄｏｃ２，０．６５，０．７），（ｄｏｃ３，０．５，０．８）｝である場合、
【００７０】
取得されたクエリ結果は、クエリ結果の重みによって直接ランク付けすることができ、３つの文書の重みはそれぞれｓ１＝０．６５×０．９、ｓ２＝０．６５×０．７、ｓ３＝０．５×０．８であるので、ランク付けされたクエリ結果は、ＲＦ（ｑ）＝｛ｄｏｃ１，ｄｏｃ２，ｄｏｃ３｝である。
【００７１】
あるいは取得されたクエリ結果は、さらに類似性を使用してランク付けすることができ、この時、類似性（ｄｏｃ１，ｄｏｃ２）＝０．５、類似性（ｄｏｃ１，ｄｏｃ３）＝０．１、および類似性（ｄｏｃ２，ｄｏｃ３）＝０．２である場合、ランク付けされたクエリ結果は、ＲＦ（ｑ）＝｛ｄｏｃ１，ｄｏｃ３，ｄｏｃ２｝である。
【００７２】
本発明の一実施例は、対応してクエリ結果を多様化するための装置をさらに提供し、図９に示されるように装置は以下を含む。
【００７３】
所与のクエリのそれぞれのクエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築するように構成された関連キーワード組み合わせセット構築ユニット９０１と、
【００７４】
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するように構成されたクエリユニット９０２と、
【００７５】
それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築するように構成された最終クエリ結果セット構築ユニット９０３と、
【００７６】
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するように構成されたランク付けユニット９０４とを含む。
【００７７】
特に、関連キーワード組み合わせセット構築ユニット９０１は、
【００７８】
所与のクエリのクエリキーワード毎に、領域オントロジからキーワードの関連キーワードを抽出し、
【００７９】
それぞれの関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築するように構成される。
【００８０】
それぞれの関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築する関連キーワード組み合わせセット構築ユニット９０１は、特に以下を含む。
【００８１】
関連キーワードの組み合わせセットは、Ｓ（Ｑ）＝｛（ｃ１，ｃ２，…，ｃｍ）｜ｃ１∈Ｃ１＆＆ｃ２∈Ｃ２＆＆…ｃｍ∈Ｃｍ｝として構築され、ここでＣｉは、所与のクエリにおけるｍ個のキーワードの中のｉ番目のキーワードの関連キーワードセットである。
【００８２】
特に、関連キーワード組み合わせセット構築ユニット９０１は、さらに
【００８３】
所与のクエリのクエリキーワード毎に、領域オントロジからキーワードの関連キーワードを抽出した後、
【００８４】
領域オントロジにおける所与のクエリのキーワードセットの関連キーワードの組み合わせセットを構築した後、
【００８５】
関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、関連キーワードの組み合わせ内のそれぞれのキーワードを連結する最小サブグラフを領域オントロジから抽出するように構成されており、ここでは、最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有するサブグラフである。
【００８６】
クエリユニット９０２は特に、
【００８７】
最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定し、
【００８８】
各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得し、
【００８９】
クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定するように構成される。
【００９０】
最終クエリ結果セット構築ユニット９０３は特に、
【００９１】
所与のクエリに対する各サブクエリの関連性に従って、各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出し、
【００９２】
それぞれのサブクエリ結果セットから取得されたクエリ結果を結合するように構成される。
【００９３】
さらに、最終クエリ結果セット構築ユニット９０３は特に、
【００９４】
各最小サブグラフのサブグラフ重みを
【数６】
0005486667.tif 000007
として決定し、式中ｍはクエリキーワードの数を表し、ｒｉはクエリキーワードに対するクエリキーワードについて領域オントロジから抽出された関連キーワードのマッチ値を表し、｜Ｅ｜はサブグラフにおけるエッジの数を表し、
【００９５】
最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出し、
【００９６】
それぞれのサブクエリ結果セットから取得されたクエリ結果を結合するように構成される。
【００９７】
具体的には、最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出する最終クエリ結果セット構築ユニット９０３は、特に以下を含む。
【００９８】
最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから抽出されたクエリ結果は、最小サブグラフに最も関連する上位ｋ＊ａ個のクエリ結果であり、ここでａはすべての最小サブグラフのサブグラフ重みの合計に対する現在の最小サブグラフのサブグラフ重みの比率を表し、ｋは最終的なクエリ結果セットのスケールを表すあらかじめ定められた値であり、ｋ＊ａはｋとａとの積未満の最大の整数を表す。
【００９９】
ランク付けユニット９０４は特に、
【０１００】
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値を決定し、
【０１０１】
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の重みを決定し、
【０１０２】
クエリ結果の重みによって最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果をランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するように構成される。
【０１０３】
クエリ結果の重みを、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従って決定するランク付けユニット９０４は、特に以下を含む。
【０１０４】
クエリ結果の重みは、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値と最小サブグラフのサブグラフ重みとの積として決定される。
【０１０５】
クエリ結果の重みによって取得されたクエリ結果をランク付けするランク付けユニット９０４は、特に以下を含む。
【０１０６】
クエリ結果は、クエリ結果の重みに従って直接ランク付けされる。または
【０１０７】
最も高い重みを有するクエリ結果は、第１位にランク付けされたクエリ結果として決定され、各２つのクエリ結果の間の類似性が決定され、ランク付けされる各クエリ結果の類似性の重みは、
【数７】
0005486667.tif 000008
として決定される。式中ｓはクエリ結果の重みを表し、ｄは現在のクエリ結果を表し、Ｄはすでにランク付けされている１組のクエリ結果を表し、類似性（ｄ，ｄ´）はｄとｄ´との間の類似性を表し、第１位にランク付けされたクエリ結果を除くクエリ結果が類似性の重みによって繰り返してランク付けされる。
【０１０８】
本発明の実施例は、クエリ結果を多様化するための方法および装置を提供し、所与のクエリの１組のキーワードの１組の関連キーワードの組み合わせが領域オントロジにおいて決定され、これらの関連キーワードの組み合わせによって拡張されたクエリセットが構築され、それによって、信頼できないクエリログから拡張されたクエリセットが決定されることが回避され、従って多様化されたクエリ結果がより正確になる。
【０１０９】
本発明の実施例を、方法、システム、またはコンピュータプログラム製品として具体化することができることを、当業者であれば理解されたい。従って本発明は、すべてハードウェアの実施例、すべてソフトウェアの実施例、またはソフトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施例の形で具体化することができる。さらに、本発明は、コンピュータ使用可能プログラムコードが含まれる１つまたは複数のコンピュータ使用可能記憶媒体（ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光メモリなどを含むが、これに限定されるものではない）において具体化されるコンピュータプログラム製品の形で具体化することができる。
【０１１０】
本発明について、本発明の実施例による方法、デバイス（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャート／ブロック図で説明してきた。フローチャート／ブロック図のそれぞれのフロー／ブロック、ならびにフローチャート／ブロック図のフロー／ブロックの組み合わせをコンピュータプログラム命令で具体化することができることを理解されたい。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ、または他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ上で実行される命令がフローチャートのフロー／ブロック図のブロックで指定されている機能を実行するための手段を構築できるマシンを生産するために、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、埋込み型プロセッサ、または別のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ上にロードすることができる。
【０１１１】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置に特定の方法で動作するよう指示することができるコンピュータ可読メモリに格納することもできる。これによってコンピュータ可読メモリに格納された命令が、フローチャートのフロー／ブロック図のブロックで指定されている機能を実行する命令手段を含む製品を作成できるようになる。
【０１１２】
これらのコンピュータプログラム命令は、一連の操作ステップがコンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置上で実行され、コンピュータまたは他のプログラム可能なデバイス上で実行される命令が、フローチャートのフロー／ブロック図のブロックで指定されている機能を実行するためのステップを提供するようなコンピュータ実施プロセスを作成するために、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置上にロードすることもできる。
【０１１３】
本発明の好ましい実施例について説明してきたが、基礎をなす発明の概念から恩恵を受ける当業者は、これらの実施例に追加の変更および変形を行うことができる。従って添付の特許請求の範囲は、好ましい実施例および本発明の範囲に含まれるすべての変更および変形を含むものと解釈されるものとする。
【０１１４】
当業者は、本発明の意図および範囲から逸脱することなく、本発明に様々な変更および変形を行うことができることは明らかである。従って変更および変形が本発明およびその同等物に添付される特許請求の範囲に含まれる限り、本発明はこれらの変更および変形も含むものとする。
【０１１５】
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
【０１１６】
（付記１）
クエリ結果を多様化するための方法であって、
所与のクエリの各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築するステップと、
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するステップと、
それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築するステップと、
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するステップと
を含むことを特徴とするクエリ結果を多様化するための方法。
【０１１７】
（付記２）
所与のクエリの各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築する前記ステップが、
所与のクエリのクエリキーワード毎に、前記領域オントロジからキーワードの関連キーワードを抽出するステップと、
前記関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築するステップを含む
ことを特徴とする付記１に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１１８】
（付記３）
前記関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築する前記ステップが、
関連キーワードの組み合わせセットを、Ｓ（Ｑ）＝｛（ｃ１，ｃ２，…，ｃｍ）｜ｃ１∈Ｃ１＆＆ｃ２∈Ｃ２＆＆…ｃｍ∈Ｃｍ｝として構築する
ここでＣｉは、所与のクエリにおけるｍ個のキーワードの中のｉ番目のキーワードの関連キーワードセットである
ことを特徴とする付記２に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１１９】
（付記４）
各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築した後に、
関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、組み合わせ内のすべてのキーワードを連結する最小サブグラフを領域オントロジから抽出するステップを含み、
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得する前記ステップは、
最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定するステップと、
各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得するステップと、
クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定するステップとを含み、
前記最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有し、最も近い方法ですべての関連キーワードを連結するサブグラフである
ことを特徴とする付記１に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１２０】
（付記５）
それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することにより、最終的なクエリ結果セットを構築する前記ステップが、
所与のクエリに対する各サブクエリの関連性に従って、各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出するステップと、
各サブクエリ結果セットから取得したクエリ結果を結合するステップとを含む
ことを特徴とする付記４に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１２１】
（付記６）
所与のクエリに対する各サブクエリの関連性に従って、各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出する前記ステップが、
各最小サブグラフのサブグラフ重みを
【数８】
0005486667.tif 000009
ｍはクエリキーワードの数を表し、ｒｉはクエリキーワードに対するクエリキーワードについて領域オントロジから抽出された関連キーワードのマッチ値を表し、｜Ｅ｜はサブグラフにおけるエッジの数を表す
として決定するステップと、
最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出するステップとを含む
ことを特徴とする付記５に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１２２】
（付記７）
最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出する前記ステップにおいて、
最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから抽出されたクエリ結果は、最小サブグラフに最も関連する上位ｋ＊ａ個のクエリ結果であり、ここで、ａはすべての最小サブグラフのサブグラフ重みの合計に対する現在の最小サブグラフのサブグラフ重みの比率を表し、ｋは最終的なクエリ結果セットのスケールを表すあらかじめ定められた値であり、ｋ＊ａはｋとａとの積未満の最大の整数を表す
ことを特徴とする付記５に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１２３】
（付記８）
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得する前記ステップが、
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値を決定するステップと、
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の重みを決定するステップと、
クエリ結果の重みによって最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果をランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するステップとを含む
ことを特徴とする付記４に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１２４】
（付記９）
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の重みを決定する前記ステップが、
クエリ結果の重みを、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値と最小サブグラフのサブグラフ重みとの積として決定する
ことを特徴とする付記８に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１２５】
（付記１０）
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得する前記ステップが、
クエリ結果を、クエリ結果の重みに従って直接ランク付けするか、あるいは
最も高い重みを有するクエリ結果を、第１位にランク付けされたクエリ結果として決定し、各２つのクエリ結果の間の類似性を決定し、ランク付けされる各クエリ結果の類似性の重みを、
【数９】
0005486667.tif 000010
ここで、ｓはクエリ結果の重みを表し、ｄは現在のクエリ結果を表し、Ｄはすでにランク付けされている１組のクエリ結果を表し、類似性（ｄ，ｄ´）はｄとｄ´との間の類似性を表す
として決定し、第１位にランク付けされたクエリ結果を除くクエリ結果を類似性の重みによって繰り返してランク付けする
ことを特徴とする付記８に記載のクエリ結果を多様化するための方法。
【０１２６】
（付記１１）
クエリ結果を多様化するための装置であって、
それぞれのクエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築するように構成された関連キーワード組み合わせセット構築ユニットと、
関連キーワードの組み合わせセットにおけるそれぞれの関連キーワードの組み合わせでサーチして、クエリ結果セットを取得するように構成されたクエリユニットと、
それぞれのクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出することによって、最終的なクエリ結果セットを構築するように構成された最終クエリ結果セット構築ユニットと、
構築された最終的なクエリ結果セットをランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するように構成されたランク付けユニットと
を備えることを特徴とするクエリ結果を多様化するための装置。
【０１２７】
（付記１２）
前記関連キーワード組み合わせセット構築ユニットが、
所与のクエリのクエリキーワード毎に、前記領域オントロジからキーワードの関連キーワードを抽出し、
前記関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築するように構成される
ことを特徴とする付記１１に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１２８】
（付記１３）
前記関連キーワードに基づいて、関連キーワードの組み合わせセットを構築する前記関連キーワード組み合わせセット構築ユニットが、
関連キーワードの組み合わせセットを、Ｓ（Ｑ）＝｛（ｃ１，ｃ２，…，ｃｍ）｜ｃ１∈Ｃ１＆＆ｃ２∈Ｃ２＆＆…ｃｍ∈Ｃｍ｝として構築するように構成され、
ここでＣｉは、所与のクエリにおけるｍ個のキーワードの中のｉ番目のキーワードの関連キーワードセットである
ことを特徴とする付記１２に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１２９】
（付記１４）
前記関連キーワード組み合わせセット構築ユニットが、
各クエリキーワードについて領域オントロジから関連キーワードを抽出することによって、関連キーワードの組み合わせセットを構築した後に、
関連キーワードの組み合わせセットにおける関連キーワードの組み合わせ毎に、組み合わせ内のすべてのキーワードを連結する最小サブグラフを領域オントロジから抽出するように構成され、
前記クエリユニットが、
最小サブグラフ毎に、最小サブグラフにおけるキーワードおよび他のノードから成るサブクエリを決定し、
各サブクエリにおけるキーワードおよび他のノードでサーチして、最小サブグラフの数と同じ数のサブクエリ結果セットを取得し、
クエリ結果セットをそれぞれのサブクエリ結果セットから成るセットとして決定するように構成され、
前記最小サブグラフは、領域オントロジにおけるそれぞれのキーワードを連結するサブグラフの中の最小数のエッジを有し、最も近い方法ですべての関連キーワードを連結するサブグラフである
ことを特徴とする付記１１に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１３０】
（付記１５）
前記最終クエリ結果セット構築ユニットが、
所与のクエリに対する各サブクエリの関連性に従って、各サブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出し、
各サブクエリ結果セットから取得したクエリ結果を結合するように構成される
ことを特徴とする付記１４に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１３１】
（付記１６）
前記最終クエリ結果セット構築ユニットが、
各最小サブグラフのサブグラフ重みを
【数１０】
0005486667.tif 000011
ｍはクエリキーワードの数を表し、ｒｉはクエリキーワードに対するクエリキーワードについて領域オントロジから抽出された関連キーワードのマッチ値を表し、｜Ｅ｜はサブグラフにおけるエッジの数を表す
として決定し、
最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出し、
各サブクエリ結果セットから取得したクエリ結果を結合するように構成される
ことを特徴とする付記１５に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１３２】
（付記１７）
最小サブグラフのサブグラフ重みに従って、各最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから対応する数のクエリ結果を抽出する前記最終クエリ結果セット構築ユニットにおいて、
最小サブグラフに対応するサブクエリ結果セットから抽出されたクエリ結果は、最小サブグラフに最も関連する上位ｋ＊ａ個のクエリ結果であり、ここで、ａはすべての最小サブグラフのサブグラフ重みの合計に対する現在の最小サブグラフのサブグラフ重みの比率を表し、ｋは最終的なクエリ結果セットのスケールを表すあらかじめ定められた値であり、ｋ＊ａはｋとａとの積未満の最大の整数を表す
ことを特徴とする付記１６に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１３３】
（付記１８）
前記ランク付けユニットが、
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値を決定し、
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の重みを決定し、
クエリ結果の重みによって最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果をランク付けして、多様化されたクエリ結果を取得するように構成される
ことを特徴とする付記１４に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１３４】
（付記１９）
最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果毎に、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値、および最小サブグラフのサブグラフ重みに従ってクエリ結果の重みを決定する前記ランク付けユニットが、
クエリ結果の重みを、対応する最小サブグラフに対するクエリ結果の関連度の値と最小サブグラフのサブグラフ重みとの積として決定するように構成される
ことを特徴とする付記１８に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【０１３５】
（付記２０）
クエリ結果の重みによって最終的なクエリ結果セットにおけるクエリ結果をランク付けする前記ランク付けユニットが、
クエリ結果を、クエリ結果の重みに従って直接ランク付けするか、あるいは
最も高い重みを有するクエリ結果を、第１位にランク付けされたクエリ結果として決定し、各２つのクエリ結果の間の類似性を決定し、ランク付けされる各クエリ結果の類似性の重みを、
【数１１】
0005486667.tif 000012
ここで、ｓはクエリ結果の重みを表し、ｄは現在のクエリ結果を表し、Ｄはすでにランク付けされている１組のクエリ結果を表し、類似性（ｄ，ｄ´）はｄとｄ´との間の類似性を表す
として決定し、第１位にランク付けされたクエリ結果を除くクエリ結果を類似性の重みによって繰り返してランク付けするように構成される
ことを特徴とする付記１８に記載のクエリ結果を多様化するための装置。
【符号の説明】
【０１３６】
２０１：クエリユニット
２０２：クエリログメモリユニット
２０３：クエリ曖昧性除去ユニット
２０４：サブクエリメモリユニット
２０５：文書メモリユニット
２０６：キーワードサーチユニット
２０７：サブクエリ結果メモリユニット
２０８：クエリ結果結合ユニット
２０９：クエリ結果メモリユニット
２１０：クエリ結果ランク付けユニット
２１１：多様化済みランクリストメモリユニット
９０１：関連キーワード組み合わせセット構築ユニット
９０２：クエリユニット
９０３：最終クエリ結果セット構築ユニット
９０４：ランク付けユニット
【図１】
0005486667.tif 000014
【図２】
0005486667.tif 000015
【図３】
0005486667.tif 000016
【図４】
0005486667.tif 000017
【図５】
0005486667.tif 000018
【図６】
0005486667.tif 000019
【図７】
0005486667.tif 000020
【図８】
0005486667.tif 000021
【図９】
0005486667.tif 000022