(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索サービスの検索クエリに対するクリックログを格納する検索クエリ記憶手段と、
前記検索クエリ記憶手段に格納されたクリックログから、対象とするクエリに関連するクエリ群、クリックされたＵＲＬ群、ＵＲＬのクリック時刻およびＵＲＬの検索結果の順位をクエリ関連ログ情報として抽出するクエリ関連ログ抽出手段と、
前記クエリ関連ログ抽出手段によって抽出されたクエリ関連ログ情報に基づいて、クエリとクリックされたＵＲＬをエッジで連結させたクリックグラフを作成するクリックグラフ作成手段と、
前記クエリ関連ログ抽出手段によって抽出されたクエリ関連ログ情報に基づいて、クエリとクリックされていないＵＲＬをエッジで連結させたスキップグラフを作成するスキップグラフ作成手段と、
前記クリックグラフ作成手段によって作成されたクリックグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率に基づいて、クリックグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出するクリックグラフ特徴量抽出手段と、
前記スキップグラフ作成手段によって作成されたスキップグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率と、前記クエリ関連ログ情報のＵＲＬのクリック時刻およびＵＲＬの検索結果の順位とに基づいて、スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出するスキップグラフ特徴量抽出手段と、
前記クリックグラフ特徴量抽出手段により算出された特徴量と前記スキップグラフ特徴量抽出手段により算出された特徴量を合成してクエリ間特徴量を算出する特徴量合成手段と、を備え、
前記スキップグラフ特徴量抽出手段は、前記ＵＲＬのクリック時刻をｕｒｌtimeとし、前記ＵＲＬの検索結果の順位をｒａｎｋとし、前記スキップグラフ内の１つのクエリから１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのクエリの投入回数で除して、前記スキップグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬに到達する確率Ｐｉｋを求め、他のクエリから前記１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのＵＲＬの総合クリック回数で除して、前記スキップグラフのエッジが１つのＵＲＬから前記他のクエリに到達する確率Ｐｋｊを求め、
【数３】
0005491348.tif 000009
を計算することによって、
スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出することを特徴とするクエリ推薦装置。
【請求項２】
前記クリックグラフ特徴量抽出手段は、
前記クリックグラフ内の１つのクエリから１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのクエリの投入回数で除して、前記クリックグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬに到達する確率Ｐｉｋを求め、他のクエリから前記１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのＵＲＬの総合クリック回数で除して、前記クリックグラフのエッジが１つのＵＲＬから前記他のクエリに到達する確率Ｐｋｊを求め、ΣＰｉｋ×Ｐｋｊを計算することによって、
クリックグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載のクエリ推薦装置。
【請求項３】
クエリ関連ログ抽出手段が、検索サービスの検索クエリに対するクリックログが格納された検索クエリ記憶手段を参照し、対象とするクエリに関連するクエリ群、クリックされたＵＲＬ群、ＵＲＬのクリック時刻およびＵＲＬの検索結果の順位をクエリ関連ログ情報として抽出するクエリ関連ログ抽出ステップと、
クリックグラフ作成手段が、前記クエリ関連ログ抽出手段によって抽出されたクエリ関連ログ情報に基づいて、クエリとクリックされたＵＲＬをエッジで連結させたクリックグラフを作成するクリックグラフ作成ステップと、
スキップグラフ作成手段が、前記クエリ関連ログ抽出手段によって抽出されたクエリ関連ログ情報に基づいて、クエリとクリックされていないＵＲＬをエッジで連結させたスキップグラフを作成するスキップグラフ作成ステップと、
クリックグラフ特徴量抽出手段が、前記クリックグラフ作成手段によって作成されたクリックグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率に基づいて、クリックグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出するクリックグラフ特徴量抽出ステップと、
スキップグラフ特徴量抽出手段が、前記スキップグラフ作成手段によって作成されたスキップグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率と、前記クエリ関連ログ情報のＵＲＬのクリック時刻およびＵＲＬの検索結果の順位とに基づいて、スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出するスキップグラフ特徴量抽出ステップと、
特徴量合成手段が、前記クリックグラフ特徴量抽出手段により算出された特徴量と前記スキップグラフ特徴量抽出手段により算出された特徴量を合成してクエリ間特徴量を算出する特徴量合成ステップと、を備え、
前記スキップグラフ特徴量抽出ステップは、前記ＵＲＬのクリック時刻をｕｒｌtimeとし、前記ＵＲＬの検索結果の順位をｒａｎｋとし、前記スキップグラフ内の１つのクエリから１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのクエリの投入回数で除して、前記スキップグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬに到達する確率Ｐｉｋを求め、他のクエリから前記１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのＵＲＬの総合クリック回数で除して、前記スキップグラフのエッジが１つのＵＲＬから前記他のクエリに到達する確率Ｐｋｊを求め、
【数４】
0005491348.tif 000010
を計算することによって、
スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出することを特徴とするクエリ推薦方法。
【請求項４】
前記クリックグラフ特徴量抽出ステップは、
前記クリックグラフ内の１つのクエリから１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのクエリの投入回数で除して、前記クリックグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬに到達する確率Ｐｉｋを求め、他のクエリから前記１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのＵＲＬの総合クリック回数で除して、前記クリックグラフのエッジが１つのＵＲＬから前記他のクエリに到達する確率Ｐｋｊを求め、ΣＰｉｋ×Ｐｋｊを計算することによって、
クリックグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出することを特徴とする請求項３に記載のクエリ推薦方法。
【請求項５】
コンピュータを請求項１又は２に記載の各手段として機能させるクエリ推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索クエリのクリックログを用いてクエリを推薦する技術に関し、特に、検索クエリのクリック分布に基づいたグラフを分析し、推薦するクエリを決定したクエリ推薦装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、検索サービスにおけるユーザの検索状況を示すログファイルを分析し、検索サービスの向上に利用する試みが行われている。ここで、一般にログファイルには例えば表１に示すように、日付、ユーザＩＤ、クエリ名、クリックＵＲＬ、ランキング順位などの項目の情報が含まれている。
【０００３】
【表１】
0005491348.tif 000002
【０００４】
前記日付は、ユーザがＵＲＬをクリックした日付である。前記ユーザＩＤは、検索クエリを用いて検索したユーザのＩＤである。前記クエリ名は、ユーザが検索に利用したクエリ名である。前記クリックＵＲＬは、ユーザがクリックした検索結果のＵＲＬである。前記ランキング順位は、ユーザがクリックしたＵＲＬの検索ランキング順位である。
【０００５】
これらのログは、ユーザの検索行動の効率化に利用されている。その利用方法の一つにクエリ推薦がある。このクエリ推薦では、ユーザが投入したクエリとクリックしたＵＲＬが対になった図１のような二部グラフ（クリックグラフ）を用いて推薦している。
【０００６】
図１の左側はユーザが投入したクエリ名であり、右側は検索結果からユーザがクリックしたＵＲＬを表している。また、ユーザがクエリを投入して実際にクリックしたＵＲＬをエッジで連結している。この二部グラフを解析し、結びつきの強いクエリを推薦クエリとして用いている。
【０００７】
ここで、この二部グラフを用いたクエリ推薦では、対象とするクエリに対するログが多い場合に有効に機能する。しかし、利用頻度の少ないクエリの場合は、対象とするクエリに対するログが少ないため有効に機能しない問題がある。
【０００８】
ここで、利用頻度の少ないクエリに対するクエリ推薦技術が存在する（非特許文献１参照）。この技術が解決している問題点は、利用頻度の少ないクエリは、ログが少なく関連するクエリも少ない。そのため、推薦できるクエリが少なくなる問題があり、前記技術によって利用頻度の少ないクエリでも多くのクエリの推薦が可能となっている。
【０００９】
非特許文献１における具体的な実現方法は、ユーザが投入したクエリと、実際にクリックしたＵＲＬを結びつけたクリックグラフと、ユーザが投入したクエリと、実際にはクリックしていないＵＲＬを結びつけたスキップグラフを用いてクエリを推薦している。図２に図１のクリックグラフから得られるスキップグラフの例を示す。このスキップグラフにより、クリックグラフでは繋がりのないクエリ同士が、繋がりをもつようになり、ユーザに推薦するクエリの数が多くなる。
【００１０】
クリックグラフから得られる特徴量は、クリックされたＵＲＬで繋がるクエリ同士の明示的な関連度として扱っている。また、スキップグラフから得られる特徴量は、ユーザのクリックしていないＵＲＬを介して繋がるクエリ同士の暗黙的な関連度として扱っている。
【００１１】
推薦するクエリは、クリックグラフから得られるクエリの特徴量と、スキップグラフから得られる特徴量の和による特徴量を用いて推薦するクエリを抽出している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Ｙａｎｇ  Ｓｏｎｇ、Ｌｉ−ｗｅｉ  Ｈｅ、“Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｒａｒｅ  Ｑｕｅｒｙ  Ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎ  Ｗｉｔｈ  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  Ｕｓｅｒ  Ｆｅｅｄｂａｃｋ”、ＡＣＭ  ＷＷＷ、  ２０１０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
前記の従来手法では、推薦対象としているクエリは検索結果が同じクエリ群のみという制限がある。一般に異なる表記のクエリによる検索結果では、検索結果が異なることがほとんどである。そのため、従来手法が適用できるクエリは非常に少ない。
【００１４】
本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、多くのクエリを推薦することができ、推薦されるクエリによる検索効率の向上を図ったクエリ推薦装置、方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために本発明では、検索結果の異なるクエリでも検索クエリログから関連するクエリを抽出し、検索順位やＵＲＬをクリックした時間をもとにクエリ間の関連度を算出するように構成した。
【００１６】
すなわち、請求項１に記載のクエリ推薦装置は、検索サービスの検索クエリに対するクリックログを格納する検索クエリ記憶手段と、前記検索クエリ記憶手段に格納されたクリックログから、対象とするクエリに関連するクエリ群、クリックされたＵＲＬ群、ＵＲＬのクリック時刻およびＵＲＬの検索結果の順位をクエリ関連ログ情報として抽出するクエリ関連ログ抽出手段と、前記クエリ関連ログ抽出手段によって抽出されたクエリ関連ログ情報に基づいて、クエリとクリックされたＵＲＬをエッジで連結させたクリックグラフを作成するクリックグラフ作成手段と、前記クエリ関連ログ抽出手段によって抽出されたクエリ関連ログ情報に基づいて、クエリとクリックされていないＵＲＬをエッジで連結させたスキップグラフを作成するスキップグラフ作成手段と、前記クリックグラフ作成手段によって作成されたクリックグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率に基づいて、クリックグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出するクリックグラフ特徴量抽出手段と、前記スキップグラフ作成手段によって作成されたスキップグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率と、前記クエリ関連ログ情報のＵＲＬのクリック時刻およびＵＲＬの検索結果の順位とに基づいて、スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出するスキップグラフ特徴量抽出手段と、前記クリックグラフ特徴量抽出手段により算出された特徴量と前記スキップグラフ特徴量抽出手段により算出された特徴量を合成してクエリ間特徴量を算出する特徴量合成手段と、を備え、前記スキップグラフ特徴量抽出手段は、前記ＵＲＬのクリック時刻をｕｒｌtimeとし、前記ＵＲＬの検索結果の順位をｒａｎｋとし、前記スキップグラフ内の１つのクエリから１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのクエリの投入回数で除して、前記スキップグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬに到達する確率Ｐｉｋを求め、他のクエリから前記１つのＵＲＬへのクリック回数を、当該１つのＵＲＬの総合クリック回数で除して、前記スキップグラフのエッジが１つのＵＲＬから前記他のクエリに到達する確率Ｐｋｊを求め、
【数３】
0005491348.tif 000003
を計算することによって、スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量を算出することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１７】
従来の技術では、検索結果が同じクエリを関連クエリとして扱っているため、推薦できるクエリの数が少ないが、本発明によれば、検索結果が異なるクエリでもＵＲＬによる繋がりがあれば関連するクエリとして判断するので、結果として関連する多くのクエリを推薦することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明で利用する二部グラフ（クリックグラフ）の例を示す説明図。
【図２】本発明で利用するスキップグラフの例を示す説明図。
【図３】本発明の一実施形態例を示すシステム構成図。
【図４】本発明の一実施形態例における処理の流れを示すフローチャート。
【図５】本発明の一実施形態例におけるクリックグラフ特徴量抽出部が行なう特徴量算出例を示す説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図３は本発明のクエリ推薦装置の一実施形態例を示すシステム構成図であり、図４は本発明のクエリ推薦方法の一実施形態例を示すフローチャートである。
【００２０】
図３において、クエリ推薦装置１００は、クエリ関連ログ抽出手段としてのクエリ関連ログ抽出部１０１、クリックグラフ作成手段としてのクリックグラフ作成部１０２、クリックグラフ特徴量抽出手段としてのクリックグラフ特徴量抽出部１０３、スキップグラフ作成手段としてのスキップグラフ作成部１０４、スキップグラフ特徴量抽出手段としてのスキップグラフ特徴量抽出部１０５、特徴量合成手段としての特徴量合成部１０６および検索クエリ記憶手段としての検索クエリ記憶部１０７を有する。
【００２１】
前記クエリ推薦装置１００は、例えばコンピュータにより構成され、通常のハードウェアリソース、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ、キーボードなどの入力装置、表示ディスプレイ、プリンターなどの出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体駆動装置等（図示省略）を備えている。
【００２２】
このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーションなど）との協働の結果、前記クエリ推薦装置１００は、図３に示すように、クエリ関連ログ抽出部１０１、クリックグラフ作成部１０２、クリックグラフ特徴量抽出部１０３、スキップグラフ作成部１０４、スキップグラフ特徴量抽出部１０５、特徴量合成部１０６および検索クエリ記憶部１０７を実装する。
【００２３】
検索クエリ記憶部１０７には、検索サービスの検索クエリに対するクエリログ（例えば表１の検索クエリログ）が格納される。
【００２４】
すなわち、まずユーザからクエリ推薦装置１００に、ユーザ使用の端末装置を介してクエリが投入されると、クエリ推薦装置１００は検索クエリログの一覧（リスト）をユーザ側に返却し、その返却された一覧の中からユーザがいずれかのＵＲＬをクリック（選択）した情報が検索クエリ記憶部１０７に格納される。
【００２５】
クエリ関連ログ抽出部１０１は、検索クエリ記憶部１０７に格納されたクリックログから、対象とするクエリに関連するクエリ群、クリックされたＵＲＬ群、ＵＲＬのクリック時刻（表１では日付）およびＵＲＬの検索結果の順位（表１ではランキング順位）をクエリ関連ログ情報として抽出する。
【００２６】
例えば検索クエリ記憶部１０７に格納されている複数の検索クエリログが表１のものであるときに、クエリ関連ログ抽出部１０１にユーザ側からクエリ名「恋愛占い」が入力されると、クエリ関連ログ抽出部１０１では、検索クエリ記憶部１０７にアクセスし、ｑ１（恋愛占い）に関連する検索クエリログを抽出する。
【００２７】
このｑ１に関連する検索クエリログの抽出は、まず検索クエリ記憶部１０７内のｑ１をクエリにもつ検索クエリログを抽出し、次に抽出した検索クエリログのＵＲＬを基に、前記ＵＲＬをクリックＵＲＬにもつ検索クエリログをすべて抽出する。これら抽出した検索クエリログをｑ１の関連ログ（検索ログのサブセット）としてクリックグラフ作成部１０２とスキップグラフ作成部１０４にそれぞれ出力する（図４のステップＳ１）。クエリ関連ログ抽出部１０１で抽出された検索クエリログの例を表２に示す。
【００２８】
【表２】
0005491348.tif 000004
【００２９】
クリックグラフ作成部１０２では、クエリ関連ログ抽出部１０１から受信したｑ１に関連する検索クエリログ（表２）を基にクリックグラフを作成する（図４のステップＳ２）。
【００３０】
クリックグラフの作成方法を以下に説明する。  
【００３１】
表２において、ｑ１に着目すると、ｑ１のクエリからはｕ１、ｕ４のＵＲＬがクリックされているため図１のクリックグラフのようにｑ１からｕ１、ｕ４へそれぞれエッジを連結させる。表２の検索クエリログからｑ２、ｑ３に対しても同様に、ｑ２からｕ３、ｕ５にエッジを連結し、ｑ３からｕ１、ｕ５へエッジを連結させる。これらをクリックグラフとする。
【００３２】
次にクリックグラフ特徴量抽出部１０３は、クリックグラフ作成部１０２によって作成されたクリックグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率に基づいて、クリックグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量（エッジの重み）を算出する（図４のステップＳ３）。
【００３３】
クリックグラフからの特徴量は下記の式で算出する。
【００３４】
【数１】
0005491348.tif 000005
【００３５】
上記式（１）において、ｃｌｉｃｋ_ｖａｌｕｅijはクリックグラフにおけるクエリｑｉとクエリｑｊの関連性を表す特徴量である。ｋはＵＲＬｕｋを表しており、Ｐｉｋ×Ｐｋｊはクエリｑｉを出発してＵＲＬｕｋを経由し、ＵＲＬｕｋからクエリｑｊへ到達する確率を表している。図５に、クリックグラフにおけるクエリｑ１とクエリｑ２の関連性を表す特徴量ｃｌｉｃｋ_ｖａｌｕｅ12を対象とした具体的な計算方法を示す。
【００３６】
尚図５において、確率Ｐ11，Ｐ12以外の、確率Ｐ21＝（ｑ１からｕ２へのクリック回数）／（ｑ１の投入回数）および確率Ｐ22＝（ｑ２からｕ２へのクリック回数）／（ｕ２の総合クリック回数）は図示省略している。
【００３７】
上記のようにして、式（１）を用いて、クリックグラフにおけるすべてのクエリ間の特徴量を計算する。
【００３８】
次にスキップグラフ作成部１０４はクエリ関連ログ抽出部１０１により抽出されたクエリ関連ログ情報に基づいてスキップグラフを作成する（図４のステップＳ４）。
【００３９】
ここでは、抽出した検索クエリログが表２のものであったとする。この時、ｑ１に着目すると、ｕ１、ｕ４はクリックされているが、ｕ２、ｕ３、ｕ５はクリックされていない。そこで、ｑ１からクリックされていないｕ２、ｕ３、ｕ５に図２のようにエッジを連結させる。表２の検索クエリログからｑ２、ｑ３に対しても同様に、ｑ２からクリックされていないｕ１、ｕ２、ｕ４にエッジを連結し、ｑ３からクリックされていないｕ２、ｕ３、ｕ４にエッジを連結させる。これらをスキップグラフとする。
【００４０】
次にスキップグラフ特徴量抽出部１０５は、スキップグラフ作成部１０４によって作成されたスキップグラフのエッジが１つのクエリから１つのＵＲＬを経由して他のクエリに到達する確率と、スキップグラフ内のＵＲＬに関する検索順位とＵＲＬがクリックされた時間とに基づいて、スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の関連性を表す特徴量（エッジの重み）を算出する（図４のステップＳ５）。
【００４１】
スキップグラフの特徴量は下記の式により求める。
【００４２】
【数２】
0005491348.tif 000006
【００４３】
上記式（２）において、ｓｋｉｐ_ｖａｌｕｅijはスキップグラフにおけるクエリｑｉとクエリｑｊの関連性を表す特徴量である。
【００４４】
確率Ｐｉｋ、Ｐｋｊの計算は、前記クリックグラフの特徴量計算方法と同じである。またｒａｎｋはＵＲＬの検索順位を表しており、検索クエリ記憶部１０７内の検索クエリログに格納されたＵＲＬの検索順位を用いる。また、ｔｉｍｅは検索クエリログ内で最後に出現した際の時間であり、その時間を秒に換算した値を用いる。
【００４５】
上記のようにして、式（２）を用いて、スキップグラフにおけるすべてのクエリ間の特徴量を計算する。
【００４６】
次に、前記クリックグラフ特徴量算出部１０３とスキップグラフ特徴量算出部１０５から算出した特徴量を下記の式（３）で合成し、クエリ間特徴量を算出する（図４のステップＳ６）。
【００４７】
ｑij＝α×クリックグラフの特徴量＋（１−α）×スキップグラフの特徴量…（３）
上記式（３）のαは０から１．０までの実数であり、予め設定するものとする。本実施例では、αの値を０．７に設定したものとし、クエリの例として「恋愛占い」、「心理テスト」、「タロット占い」、「姓名判断」、「誕生日占い」を対象とした例について説明する。これら５つのクエリに対してクリックグラフ、スキップグラフから得られた特徴量がそれぞれ表３、表４のように算出されたものとする。
【００４８】
【表３】
0005491348.tif 000007
【００４９】
【表４】
0005491348.tif 000008
【００５０】
この時、「恋愛占い」に関連するクエリの特徴量の計算は、式（３）から、
「恋愛占い」⇒「心理テスト」＝０．７×０．０＋０．３×０．４＝０．１２
「恋愛占い」⇒「タロット占い」＝０．７×０．５＋０．３×０．２＝０．４１
「恋愛占い」⇒「姓名判断」＝０．７×０．０＋０．３×０．３＝０．０９
「恋愛占い」⇒「誕生日占い」＝０．７×０．１＋０．３×０．０＝０．０７
となる。
【００５１】
このように本実施例によれば、クリックグラフのみから得られるクエリ間の特徴量（表３）を見てみると、「恋愛占い」に関連するクエリは「タロット占い」、「誕生日占い」だが、スキップグラフを用いた特徴量（表４）を考慮しているので、全クエリ間での特徴量が得られ関連するクエリの数が大幅に増加するという効果が得られる。
【００５２】
そしてクエリ推薦装置１００は、前記特徴量合成部１０６の計算結果をユーザに提示する（クエリを推薦する）ものである。
【００５３】
また、本実施形態のクエリ推薦装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態のクエリ推薦方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である．また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である．
【符号の説明】
【００５４】
１００…クエリ推薦装置
１０１…クエリ関連ログ抽出部
１０２…クリックグラフ作成部
１０３…クリックグラフ特徴量抽出部
１０４…スキップグラフ作成部
１０５…スキップグラフ特徴量抽出部
１０６…特徴量合成部
１０７…検索クエリ記憶部
【図１】
0005491348.tif 000011
【図２】
0005491348.tif 000012
【図３】
0005491348.tif 000013
【図４】
0005491348.tif 000014
【図５】
0005491348.tif 000015