(57)【要約】【課題】  ユーザの選好に基づいて検索結果をランク付けする方法およびシステムを提供すること。【解決手段】  この方法は、検索結果のユーザの受信に応答してユーザ選択を監視し、満足度の閾値を示すユーザ選択についてユーザ選択に関連するメタデータを探知するステップを含む。この方法は、さらに、探知されたメタデータをユーザの選好として格納し、ユーザの選好を示す検索結果のランキングを上げるためにユーザの選好の重みを上げるようにランキング機構を調整するステップを含む。この方法は、ユーザ選択が満足度の閾値を超えたと決定すると、ユーザ選択およびキーワード検索を格納するステップをさらに含む。この方法は、反復検索を受信すると格納されているユーザ選択およびキーワード検索を使用してユーザへの新しい検索結果の提示を変更することができる。【選択図】  図１
2006024212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの選好に基づいて検査結果をランク付けする方法であって、
検索結果のユーザの受信に応答してユーザ選択を監視するステップと、
満足度の閾値を示すユーザ選択についてユーザ選択に関連するメタデータを探知するステップと、
前記探知されたメタデータをユーザの選好として格納するステップと、
ユーザの選好を示す検索結果のランキングを上げるためにユーザの選好の重み付けを上げるようにランキング機構を調整するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記探知されたメタデータを格納するステップは、ユーザ選択のファイル属性を記述するデータを格納するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
満足度の閾値を示すユーザ選択を格納し、ユーザ選択をもたらしたキーワード検索を過去の検索として格納するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
反復検索を受信すると前記過去の検索として格納された前記ユーザ選択の前記重みを上げるように前記ランキング機構を調整するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
現在の検索結果から切り離して過去の検索データを提供するようにユーザの表示を変更するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ユーザ選択が前記満足度の閾値を満たすかどうかを決定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記上がったランキングを中核検索エンジンに伝えるステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記メタデータを探知するステップは、ユーザ選択のページ言語を探知するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記メタデータを探知するステップは、ユーザ選択のドメインを探知するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記メタデータを探知するステップは、文書の長さおよび文書の形式のうちの少なくとも一方を探知するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納することを特徴とするコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１２】
ユーザの挙動に基づいて検索結果の表示を変更する方法であって、前記検索結果はユーザのキーワード検索を実行する中核検索エンジンから取得され、前記方法は、
検索結果のユーザの受信に応答してユーザ選択を監視するステップと、
前記ユーザ選択が満足度の閾値を超えたと決定すると、前記ユーザ選択および前記キーワード検索を格納するステップと、
反復検索を受信すると前記格納されているユーザ選択およびキーワード検索を使用して前記ユーザへの新しい検索結果の提示を変更するステップと
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項１３】
ユーザ選択に関連するメタデータを探知するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ユーザの選好格納エリア内にユーザ選択のファイル属性を記述し、満足度の閾値を超える前記探知されたメタデータを格納するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
反復検索を受信すると前記過去の検索として格納された前記ユーザ選択の重み付けを上げるようにランキング機構を調整するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
格納されている過去のユーザ選択の前記ランキングを上げることを推奨するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記提示された結果の順序を変更することによって検索結果の前記提示を変更するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
現在の検索結果から切り離して過去の検索データを提供するようにユーザの表示を変更するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
ユーザ選択が前記満足度の閾値を満たすかどうかを決定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
請求項１２に記載の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を格納することを特徴とするコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項２１】
ユーザの選好に基づいて検査結果をランク付けするシステムであって、
ユーザ選択を監視し、ユーザの満足度を探知する検索満足度トラッカと、
前記探知されたユーザの満足度に基づいて前記ユーザの検索結果をランク付けするパーソナル化ランカーと
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項２２】
前記検索満足度トラッカは、予め設定されている満足度の閾値を超える監視されたユーザ選択に関連するメタデータを探知するメタデータ探知機構を含むことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記検索満足度トラッカは、過去の検索、および予め設定されている満足度の閾値を超える対応するユーザ選択を格納する過去の検索エリアを含むことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２４】
前記予め設定されている満足度の閾値を超えるユーザ選択のメタデータを格納する選好格納エリアをさらに備えたことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２５】
ユーザ選択が予め設定されている満足度の閾値を超えるかどうかを決定する満足度決定構成要素をさらに備えたことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【請求項２６】
統計的標準からの満足度の偏差を決定する偏差検出器をさらに備えたことを特徴とする請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記パーソナル化ランカーは、前記検索満足度トラッカから情報を受信する通信機構、および前記受信された情報に基づく結果ランキングを推奨するランキング機構を含むことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索結果をランク付けするためのシステムおよび方法に関する。より詳細には、本発明は、ユーザの選好に基づいて検索結果をランク付けする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ検索、特にインターネットを介したコンピュータ検索は、情報を探し出す技術として広く知られている。検索エンジンは一般に、ユーザによって入力された用語に基づいて結果を生成する。検索エンジンは一般に、検出された用語とユーザによって入力された用語との類似性に基づいて結果を順序付け、またはランク付けする。ユーザによって入力された要求とまったく同じ単語、および語順を示す結果には、一般に高いランクが与えられ、ユーザに提示されるリストのほぼ上位に配置される。
【０００３】
こうした最近知られているほとんどの技術において、検索結果にユーザの選好（ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）を考慮に入れないことが問題となっている。何らかの要求が与えられた場合、その要求を入力しても各ユーザは、まったく同じ結果を受け取ることとなる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような結果、Ｗｅｂサービスは、次第に、Ｗｅｂサービスが提供する情報を個々のユーザに適応させる方向に向かいつつある。一部の既知のシステムは、ユーザの選好を考慮に入れることができるが、このようなシステムでは、ユーザが自ら積極的に選好を入力しなければならない。現在知られているシステムは、明白にユーザが好みに合わせて設定を変えない限り、ユーザの選好に従って検索結果を自動的にランク付けすることができない。
【０００５】
インターネット検索エンジンは、最適な結果を提供するため、顧客がクエリを発行する過去の挙動についての情報を考慮に入れるべきである。したがって、ユーザの挙動についての関連の情報を有効に探知し、探知された情報を使用して特定のユーザに最も関連のある結果を提供する方法を提供する解決策が必要である。Ｗｅｂ検索エンジンによって提示されたデータを有効な方法で個別設定することによって、ユーザ検索の体験（ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ）を劇的に向上させ、したがって顧客忠誠度および収益を向上させることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、ユーザの選好に基づいて検索結果をランク付けする方法を目的としている。この方法は、検索結果のユーザの受信に応答してユーザ選択を監視し、満足度の閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ  ｌｅｖｅｌ）を示すユーザ選択についてユーザ選択に関連するメタデータを探知する（ｔｒａｃｋ）ステップを含む。この方法は、さらに、探知された（ｔｒａｃｋｅｄ）メタデータをユーザの選好として格納し、ユーザの選好を示す検索結果のランキングを上げるためにユーザの選好の重み付けを上げるようにランキング機構を調整するステップを含む。
【０００７】
本発明の別の態様において、ユーザの挙動に基づいて検索結果の表示を変更する方法が提供される。検索結果は、ユーザのキーワード検索を実行する中核検索エンジンから取得される。この方法は、検索結果のユーザの受信に応答してユーザ選択を監視し、ユーザ選択が満足度の閾値を超えたと決定されると、ユーザ選択およびキーワード検索を格納するステップを含む。この方法は、反復検索を受信すると格納されているユーザ選択およびキーワード検索を使用してユーザへの新しい検索結果の提示を変更するステップをさらに含む。
【０００８】
本発明のさらに別の態様において、ユーザの選好に基づいて検索結果をランク付けするシステムが提供される。このシステムは、ユーザ選択を監視し、ユーザの満足度を探知する検索満足度トラッカ（ｓｅａｒｃｈ  ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ  ｔｒａｃｋｅｒ）、および探知されたユーザの満足度に基づいてユーザの検索結果をランク付けするパーソナル化ランカー（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｒａｎｋｅｒ）を含む。
【０００９】
本発明については、添付の図面を参照して以下で詳しく説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
Ｉ．システムの概要
本発明の実施形態は、検索結果のランキングを個別設定する方法およびシステムを含む。図１は、本発明の一実施形態によるこうしたシステムの概要を示すブロック図である。図１は、検索結果パーソナル化システム２０（ｓｅａｒｃｈ  ｒｅｓｕｌｔ  ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）を備えたユーザコンピュータ１０を示している。ユーザコンピュータ１０は、インターネットなどのネットワーク２２０を介してサーバ２００と接続される。サーバ２００は、中核検索エンジン２１０を実装するＷｅｂサーバとすることができる。
【００１１】
ユーザ検索要求に応答して、中核検索エンジン２１０は、入力された用語に基づいて検索を実行する。検索結果パーソナル化システム２０は、検索エンジン２１０によって探し出された結果を受信し、ユーザの動作を監視することによって探知し、認識したユーザの選好に従ってその結果をランク付けする。図１には検索結果パーソナル化システム２０をクライアント側に示しているが、検索結果パーソナル化システム２０は、サーバ側に実装することもできる。表示されているクライアント側実装において、検索結果パーソナル化システムは、サーバ側に通知することなくユーザの動作を探知することができる。追加の代替方法として、クライアント側実装において、検索結果パーソナル化システム２０は、ユーザの選好を各ユーザクエリに自動的に添付することができる。サーバ側モデルでは、サーバは、一意のユーザ識別子（ＵＩＤ）によってユーザを識別し、識別子とともに格納されているユーザの選好を探し出すことができる。検索結果パーソナル化システム２０の構成要素は、図３〜図７との関係で以下でさらに説明する。
【００１２】
ＩＩ．動作環境例
図２は、検索結果パーソナル化システム２０を実施するのに適したコンピューティングシステム環境１００の例を示している。コンピューティングシステム環境１００は、適したコンピューティング環境の一例にすぎず、本発明の使用または機能の範囲に関する限定を示唆するものではない。また、コンピューティング環境１００を、動作環境１００の例に示した構成要素のいずれか１つ、またはその組み合わせのいずれかに依存し、または必須であると解釈すべきではない。
【００１３】
本発明は、コンピュータによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明することができる。一般にプログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などを含む。さらに、本発明は、ハンドヘルド装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な家庭用電化製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む他のコンピュータシステム構成で実施できることを当業者であれば理解されよう。また、本発明は、タスクが通信ネットワークによってリンクされているリモート処理装置によって実行される分散コンピューティング環境でも実施することができる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールを、メモリ記憶装置を含むローカルおよびリモートのコンピュータ記憶媒体に置くことができる。
【００１４】
図２を参照すると、本発明を実施するシステム例１００は、処理ユニット１２０、システムメモリ１３０、およびシステムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理ユニット１２０に結合するシステムバス１２１を含む汎用コンピューティング装置をコンピュータ１１０の形で含んでいる。
【００１５】
コンピュータ１１０は、一般に様々なコンピュータ読取可能な媒体を備える。コンピュータ読取可能な媒体は、それだけには限定されないが一例として、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含むことができる。システムメモリ１３０は、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１３１やランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３２など、揮発性および／または不揮発性メモリの形のコンピュータ記憶媒体を含む。基本入出力システム１３３（ＢＩＯＳ）は、例えば起動中など、コンピュータ１１０内の要素間での情報の転送を支援する基本ルーチンを含み、一般にＲＯＭ１３１に格納されている。ＲＡＭ１３２は一般に、処理ユニット１２０から直接アクセス可能な、かつ／または処理ユニット１２０が現在処理しているデータおよび／またはプログラムモジュールを含む。図２は、それだけには限定されないが一例として、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、およびプログラムデータ１３７を示している。
【００１６】
コンピュータ１１０は、他の取外式／固定式、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を含むこともできる。一例にすぎないが、図２は、固定式不揮発性磁気媒体から読み取り、あるいはそこに書き込むハードディスクドライブ１４１、取外式不揮発性磁気ディスク１５２から読み取り、あるいはそこに書き込む磁気ディスクドライブ１５１、およびＣＤ−ＲＯＭや他の光媒体など、取外式不揮発性光ディスク１５６から読み取り、あるいはそこに書き込む光ディスクドライブ１５５を示している。動作環境の例で使用できる他の取外式／固定式、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体には、それだけには限定されないが、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、デジタルビデオテープ、半導体ＲＡＭ、半導体ＲＯＭなどがある。ハードディスクドライブ１４１は一般に、インターフェイス１４０などの固定式メモリインターフェイスを介してシステムバス１２１に接続され、磁気ディスクドライブ１５１および光ディスクドライブ１５５は一般に、インターフェイス１５０などの取外式メモリインターフェイスによってシステムバス１２１に接続される。
【００１７】
上述し、図２に示したドライブおよびその関連のコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読取可能命令、データ構造、プログラムモジュール、およびコンピュータ１１０の他のデータの記憶域を提供する。図２では例えば、ハードディスクドライブ１４１は、オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、およびプログラムデータ１４７を格納するものとして示されている。これらの構成要素は、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６、およびプログラムデータ１３７と同じであっても、異なっていてもよいことに留意されたい。オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６、およびプログラムデータ１４７は少なくとも異なるコピーであることを示すために、ここではそれらに異なる番号を付している。ユーザは、キーボード１６２、および一般にマウス、トラックボール、またはタッチパッドと呼ばれるポインティング装置１６１などの入力装置を介してコマンドおよび情報をコンピュータ１１０に入力することができる。他の入力装置（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星パラボラアンテナ、スキャナなどがある。これらおよび他の入力装置は、しばしばシステムバスに結合されているユーザ入力インターフェイス１６０を介して処理ユニット１２０に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）など他のインターフェイスおよびバス構造で接続してもよい。モニタ１９１または他のタイプの表示装置もまた、ビデオインターフェイス１９０などのインターフェイスを介してシステムバス１２１に接続される。モニタに加えて、コンピュータは、出力周辺インターフェイス１９５を介して接続できるスピーカ１９７、プリンタ１９６などの他の周辺出力装置を含むこともできる。
【００１８】
本発明では、コンピュータ１１０は、リモートコンピュータ１８０など１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用してネットワーク式環境で動作することができる。リモートコンピュータ１８０は、パーソナルコンピュータとすることができ、一般にはコンピュータ１１０に関連して上述した多くのまたはすべての要素を含むが、図２にはメモリ記憶装置１８１のみを示している。図２に示した論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１７１および広域ネットワーク（ＷＡＮ）１７３を含むが、他のネットワークを含んでいてもよい。
【００１９】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用する場合、コンピュータ１１０は、ネットワークインターフェイスまたはアダプタ１７０を介してＬＡＮ１７１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用する場合、コンピュータ１１０は一般に、モデム１７２、またはインターネットなどＷＡＮ１７３を介して通信を確立する他の手段を含む。モデム１７２は、内蔵のものでも外付けのものでもよく、ユーザ入力インターフェイス１６０または他の適切な機構を介してシステムバス１２１に接続することができる。ネットワーク式環境では、コンピュータ１１０に関連して示したプログラムモジュール、またはその一部をリモートメモリ記憶装置に格納することができる。図２は、それだけには限定されないが一例として、リモートアプリケーションプログラム１８５をメモリ装置１８１上に存在するものとして示している。図示したネットワーク接続は例であり、コンピュータ間の通信リンクを確立する他の手段を使用してもよいことは理解されよう。
【００２０】
コンピュータ１１０の他の多くの内部構成要素は示していないが、こうした構成要素および相互接続はよく知られていることを当業者には理解できよう。したがって、コンピュータ１１０の内部構造に関する追加の詳細を本発明との関連で開示する必要はない。
【００２１】
ＩＩＩ．本発明のシステムおよび方法
図３は、検索結果パーソナル化システム２０の構成要素を示す。検索結果パーソナル化システム２０は、検索満足度トラッカ（ＳＳＴ）３０およびパーソナル化ランカー（ＰＲ）５０を含むことができる。これら２つの構成要素は、ユーザおよび中核検索エンジン２１０と対話して、ユーザの選好に従って検索結果をランク付けする。
【００２２】
図４は、本発明の一実施形態によるＳＳＴ３０の構成要素を示している。ＳＳＴ３０は、クエリごとに高いユーザ満足度を示す結果のレコードを維持する。ＳＳＴ３０は、ユーザの過去の検索３１および選好３２を格納することができる。過去の検索およびユーザの選好は、コンピュータ化された環境に関連して上述した格納構造物のいずれかに格納することができる。過去の検索の格納は、入力された用語、およびこうした用語と関連して以前受信されたユーザ選択を格納するステップを含むことができる。選好３２は、ユーザの選択の分析に関連し得る。例えば、選好３２は、ページの言語、長さ、場所、文書の形式、それが属するカテゴリ、他の属性などの特徴に基づいて、文書の選択に対するユーザの傾向を反映させることができる。
【００２３】
ＳＳＴ３０は、ユーザ監視機構３３、統計的標準データ（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｎｏｒｍ  ｄａｔａ）３４、満足度決定構成要素３５、偏差検出器３６、およびメタデータ探知機構３８をさらに含むことができる。ユーザ監視機構３３は、他のＳＳＴ構成要素にユーザ選択に関する情報を提供する。ユーザ監視機構３３は、中核検索エンジン２１０によって提供される検索結果に関してユーザの動作を監視する。
【００２４】
満足度決定構成要素３５は、ユーザの監視された動作が満足感を示しているかどうかを決定する。本発明は、ユーザの挙動からユーザの満足度を推定する機能に基づく。これは、本発明の範囲外のいくつかの技術を使用して達成することができる。これらの技術は、ユーザが特定の結果を見るのに費やす回数または時間の長さを監視するステップを含むことができる。
【００２５】
偏差検出器３６は、統計的標準データ３４を使用して、満足度インジケータが、統計的標準データ３４内に格納されている統計的標準からどれだけ逸脱しているかを決定する。検索結果に関するユーザの満足度は、結果の組における位置に、ある程度関連する。効率性のために、ＳＳＴ３０は、クエリ結果の位置に基づいてユーザの満足度の統計的標準から大幅に逸脱する満足度の得点のみを探知する。逸脱のこの閾値は調整可能である。
【００２６】
メタデータ探知機構３８は、ユーザ監視機構３３と対話して、ユーザが満足であると感じる選択の特徴を探知する。探知されたメタデータは、偏差検出器３６の決定に基づいてユーザが大いに満足していると思われる、結果として得られる文書の特徴を含むことができる。メタデータは、ページの言語、長さ、場所、文書の形式、それが属するカテゴリ、および他の属性などの情報を含むことができる。メタデータ探知機構は、．ｅｄｕ、．ｇｏｖ、．ｏｒｇなど特定のドメインを探知することもできる。メタデータ探知機構３８は、ページ属性とユーザの満足度との間の統計的にけた外れに大きい有意な相関関係を識別する。例えば、ユーザが平均ユーザよりはるかに頻繁にＰＤＦ文書に高い満足感を持つ傾向がある場合、ＳＳＴ３０はこれを探知する。この情報は、最終的に、パーソナル化ランカー５０によって、結果をランク付けするときにこれらの基準の重要度を上げるために使用される。
【００２７】
図５は、本発明の一実施形態によるパーソナル化ランカー（ＰＲ）５０を示している。ＰＲ５０は、ＳＳＴ３０からのデータを使用して、所与のクエリについての結果のランキングを調整する。ＰＲ５０は、インターネット検索サーバ２００上またはユーザコンピュータ１０上で動作することができる。ＰＲ５０は、ＳＳＴ３０からのデータを使用して、所与のクエリについての結果のランキングを調整する。パーソナル化ランカー５０は、ランキング機構５２、ＳＳＴ情報交換器５４、および中核検索エンジン情報交換器５６を含むことができる。ＳＳＴ情報交換器５４を介してＳＳＴ３０によって提供される情報に基づいて、ランキング機構５２は、結果が最終的にユーザに提供される検索結果リストの上位近くに表示されるように、中核検索エンジン２１０によって提供された任意の結果のランキングを「昇格させる」または上げるべきかどうかを決定する。
【００２８】
ＰＲ５０は一般に、２つのタイプのランク調整を提供する。まず、検索が反復検索である場合、ＳＳＴ３０は、ユーザの満足度に関連する特定の情報を有している可能性がある。この場合、ランキング機構５２は、過去の満足した結果を昇格させる。ランキング機構５２は、同じクエリの以前の発行中に顧客が満足した結果のランクを上げる。上述したように、ＳＳＴ３０は、過去の検索３１に関連のレコードを維持する。
【００２９】
次に、検索が反復検索ではない場合、ＳＳＴ３０は、メタデータ探知機構３８によって探知された、選好３２に格納されているユーザの選好についての情報を依然として格納している可能性がある。この情報の受信に応答して、ランキング機構５２は、ユーザの満足度に基づいてそのランキングアルゴリズムの重みを調整することができる。ランキング機構５２は、その推奨または重み付け調整を検索エンジン２１０に渡す。ＰＲ５０の推奨に基づいて、検索エンジン２１０は、ユーザが満足しているクエリ結果に不均衡に表されたページ属性に割り当てられた重みを上げることができる。
【００３０】
上記のランキングの状況のうちの第１の例として、ユーザは、「高速車」の反復クエリを入力する。初めて検索用語が入力されたとき、ユーザは、「高速車の雑誌」の３番目のリンク上でクリックをした。ＳＳＴは、この選好を格納し、それをＰＲ５０に渡す。ＰＲ５０は、ランキングの調整を推奨して、「高速車の雑誌」が第１の結果としてリストされることを推奨する。あるいは、ＰＲ５０は、中核検索エンジン２１０が、表示のまったく異なるセクション内に、「高速車の雑誌」のリンク、および他の任意の以前選択したリンクを表示することを推奨することもできる。
【００３１】
第２のシナリオでは、検索は、新しい非反復検索とすることができる。ユーザの選好セクション３２が、ユーザは一般に「．ｅｄｕ」サイトから文書を選択することを示す場合、ＳＳＴ３０はこの情報をＰＲ５０に渡す。ＰＲ５０は、教育に関する結果のランキングを上げるために、それらの重みを上げる。
【００３２】
図６は、検索要求の処理中のＰＲ５０の動作のプロセスフローを示すフローチャートである。ステップ６０２で、検索要求を受信し、中核検索エンジン２１０は結果を生成する。ステップ６０４で、ＰＲ５０は、ＳＳＴ３０に対してクエリを発行し、中核検索エンジン２１０によって提供される結果のうちのどれかを昇格させるべきかどうかを決定する。ステップ６０６で、ＰＲ５０は、任意の情報が使用可能であるかどうかに関するＳＳＴ３０からの指示を受信する。情報が使用可能である場合、ステップ６０８で、ＳＳＴ３０はこの情報をＰＲ５０に渡す。ステップ６１０で、ＰＲ５０は、ランキング機構５２を実行して、ＳＳＴ３０によって推奨される結果を昇格させる。ランキング機構５２は、ユーザの満足度に基づいてそのランキングアルゴリズムの重みを調整することができる。例えば、ＳＳＴ３０は、このユーザに関して、全体として母集団のユーザの満足度との相関関係をかなり、統計的に有意に超えるように、満足度と相関する１組のページ属性（カテゴリ、文書タイプ、文書の長さ、または他のメタデータ）を識別すると、これらの相関関係および標準からの逸脱の強度をＰＲ５０に報告する。ランキング機構５２は、それに応じてそのアルゴリズムを調整する。ステップ６１２で、ＰＲ５０は、その結果を中核検索エンジン２１０に送信する。それ以降、ＳＳＴ３０が相関関係の変化を報告するか、ユーザが別の方法で指示するまで、ＰＲ５０は、コアインターネット検索エンジン２１０に、ランキングでこれらのページの属性をかなり重くするよう指示する。
【００３３】
図７は、ＳＳＴ３０のプロセスフローを示すフローチャートである。ユーザが検索要求を発信し、結果の組を受信したと仮定すると、プロセスはステップ７００から開始する。ステップ７０２で、ＳＳＴ３０は、提供された結果の組に関してユーザの動作を監視する。ステップ７０４で、ＳＳＴ３０は、ユーザ選択に関連するメタデータを格納する。これらの選択は、ユーザの選好を明らかにするものであり、将来使用するために、ＳＳＴ３０のユーザの選好セクション３２に格納される。
【００３４】
ステップ７０６で、ＳＳＴ３０は、ユーザの満足感の存在を決定する。満足感は、いくつかの要因に基づいて検出される。いくつかの要因は本発明の範囲外であるが、ユーザが選択した結果の数、ユーザが結果を調べるのに費やした時間の長さなどの要因を含むことができる。満足感が検出されない場合、プロセスは終了する。ステップ７０８で、ＳＳＴ３０によって満足感が検出された場合、ステップ７１０で、ＳＳＴ３０は、統計的標準からの偏差を決定する。例えば、ＳＳＴ３０は、この特定のユーザの満足度が平均ユーザのものより大幅に大きいかどうかを決定する。任意の閾値を設定することができる。
【００３５】
ステップ７１２で、満足度が予め設定されている閾値を超えない場合、プロセスは終了する。満足度が予め設定されている閾値を超える場合、ステップ７１４で、ＳＳＴ３０は、検索全体を過去の検索に、またユーザの選好を選好セクション３２に保存することによって結果を保存する。ステップ７１６で、ＳＳＴ３０は、満足度探知結果をＰＲ５０に報告する。
【００３６】
インターネット検索エンジンは、最適な結果を提供するために、顧客がクエリを発行する過去の挙動についての情報を考慮に入れる必要がある。本発明は、ユーザの挙動に関する関連の情報を有効に探知し、その情報を使用して最も関連のある結果を提供する技術を提供する。本発明は、ユーザの挙動からユーザの満足度を推定する機能に基づく。このデータが与えられると、検索エンジンは、検索中に過去の満足した結果を昇格させ、ユーザの満足度に基づいてランキングアルゴリズムの重みを調整し、同様の趣向を有するユーザが満足するページを昇格させることによって、ユーザ結果のランキングを上げる。
【００３７】
本明細書に本発明の特定の実施形態を詳しく例示し、説明してきたが、本発明の範囲および意図から逸脱することなく、様々な変更および修正を本発明に加えることができることを理解されたい。本明細書に記載した実施形態は、あらゆる点で、制限的ではなく例示的であるものとする。代替の実施形態は、本発明の範囲から逸脱することなく、本発明が関係する当業者には明らかになるであろう。
【００３８】
上記から、本発明は、上述したすべての目標および目的を、システムおよび方法にとって明白であり固有の他の利点とともに達成するようにうまく構成されていることを理解されよう。いくつかの特徴および下位の組み合わせは、有益であり、他の特徴および下位の組み合わせと無関係に使用することができることを理解されたい。これは企図されており、特許請求の範囲内に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムの概要を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態を実施できるコンピュータ化された環境を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態による検索結果パーソナル化システムを示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態による検索満足度トラッカを示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態によるパーソナル化ランカーを示すブロック図である。
【図６】個別設定されたランキング装置を使用して検索要求を処理する方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態による検索満足度トラッカを実施する技術を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
１０  ユーザコンピュータ
２０  検索結果パーソナル化システム
２００  サーバ
２１０  中核検索エンジン
２２０  ネットワーク
１２０  処理ユニット
１２１  システムバス
１３０  システムメモリ
１３４  システム
１３５  アプリケーションプログラム
１３６  他のプログラムモジュール
１３７  プログラムデータ
１４０  固定式不揮発性メモリインターフェイス
１４４  オペレーティングシステム
１４５  アプリケーションプログラム
１４６  他のプログラムモジュール
１４７  プログラムデータ
１５０  取外式不揮発性メモリインターフェイス
１６０  ユーザ入力インターフェイス
１６１  マウス
１６２  キーボード
１７０  ネットワークインターフェイス
１７１  ローカルエリアネットワーク
１７２  モデム
１７３  広域ネットワーク
１８０  リモートコンピュータ
１８５  リモートアプリケーションプログラム
１９０  ビデオインターフェイス
１９１  モニタ
１９５  出力周辺インターフェイス
１９６  プリンタ
１９７  スピーカ
【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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【外国語明細書】
2006024212000001.pdf