(57)【要約】【課題】コンテンツに対して適切なメタ情報を付与することができる情報解析装置、情報解析方法、および情報解析プログラムを提供する。【解決手段】情報解析装置は、コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、着目コンテンツに対応付けられた検索クエリを抽出する抽出部と、抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する付与部と、付与部により重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する生成部と、を備える。【選択図】図２
2018032304.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツに対応付けられた検索クエリを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する付与部と、
前記付与部により重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する生成部と、
を備える情報解析装置。
【請求項２】
前記検索クエリと、前記検索クエリが変換されたクエリベクトルとが対応付けられた組み合わせを複数含むベクトル変換情報を取得する取得部を更に備え、
前記抽出部は、前記取得部により取得された前記ベクトル変換情報を検索することで、前記抽出した検索クエリに対応付けられている前記クエリベクトルを抽出する、
請求項１に記載の情報解析装置。
【請求項３】
前記履歴情報に含まれる前記検索クエリを前記クエリベクトルに変換する変換部を更に備え、
前記付与部は、前記変換部により変換された前記クエリベクトルの中から、前記抽出部により抽出された検索クエリから変換されたクエリベクトルを検索し、前記検索して得られたクエリベクトルに対して前記重みを付与する、
請求項１に記載の情報解析装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記履歴情報において、前記着目コンテンツに複数の検索クエリが対応付けられている場合、前記複数の検索クエリを抽出し、
前記付与部は、前記抽出部により抽出された前記複数の検索クエリの各々がベクトルに変換された複数のクエリベクトルに対して前記重みを付与し、
前記生成部は、前記付与部により前記重みが付与された前記複数のクエリベクトルを加算したベクトルを、前記メタ情報として生成する、
請求項１から３のうちいずか１項に記載の情報解析装置。
【請求項５】
前記履歴情報は、提供するコンテンツが互いに異なる複数のウェブサービスの各々において前記検索クエリが入力される場合に、前記複数のウェブサービスの各々に基づいて生成され、
前記検索クエリが前記クエリベクトルに変換される際に、前記複数のウェブサービスの各々に基づいて生成された履歴情報のうち、他の履歴情報に含まれる内容を包含する履歴情報が用いられる、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項６】
前記付与部は、前記抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記検索クエリが入力された対象のサービスにおいて前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項７】
前記抽出部により抽出された前記検索クエリがベクトルに変換される際に用いられるコーパスが共通する複数のサービスにおける、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づいて生成したメタ情報を、互いに関連する情報として出力する、
請求項１から６のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項８】
前記着目コンテンツに関連付けられた前記メタ情報に対してクラスタリング処理を行って、前記着目コンテンツを分類する分類部を更に備える、
請求項１から７のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項９】
コンテンツの検索時に入力された検索クエリの集合と、前記集合に含まれる検索クエリのそれぞれをベクトル化したクエリベクトルに基づいて、前記コンテンツにメタ情報を付与する情報解析装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツに対応付けられた検索クエリを抽出し、
前記抽出した検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与し、
前記重みを付与したクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する、
情報解析方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツに対応付けられた検索クエリを抽出させ、
前記抽出させた検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与させ、
前記重みを付与させたクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成させる、
情報解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報解析装置、情報解析方法、および情報解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像などの複数のコンテンツの中から、あるコンテンツに類似したコンテンツを、近似最近傍探索手法などを用いて検索する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、コンテンツを高次元の特徴ベクトルで表現し、特徴ベクトル間の距離に基づいて類似検索を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−７８９３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、コンテンツ自体を特徴ベクトルに変換するため、特定のニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）での利用に制限されたり、機械学習モデルの素性として利用する利便性が低下したりする場合があった。また、コンテンツ自体の特徴ベクトルをコンテンツのメタ情報として用いる場合、利用者の意図が反映されず、メタ情報が適切でなくなる場合があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、コンテンツに対して適切なメタ情報を付与することができる情報解析装置、情報解析方法、および情報解析プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツに対応付けられた検索クエリを抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する付与部と、前記付与部により重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する生成部と、を備える情報解析装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、コンテンツに対して適切なメタ情報を付与することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態における情報解析装置１００を含む情報解析システム１の一例を示す図である。
【図２】第１実施形態における情報解析装置１００の一例を示す図である。
【図３】ログ情報１３１の一例を示す図である。
【図４】コーパス１３２の一例を示す図である。
【図５】ベクトル変換情報１３３の一例を示す図である。
【図６】画像ベクトルの生成方法を説明するための図である。
【図７】コンテンツベクトル情報１３５の一例を示す図である。
【図８】第１実施形態における情報解析システム１による一連の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】サービス提供装置２０による分析処理結果の一例を示す図である。
【図１０】第２実施形態における情報解析装置１００Ａの一例を示す図である。
【図１１】ショッピングログ情報１４０の一例を示す図である。
【図１２】コーパス１３２の他の例を示す図である。
【図１３】転置アイテム検索ログ情報１３４ｂの一例を示す図である。
【図１４】コンテンツベクトルのクラスタリングの様子を示す図である。
【図１５】画像と位置情報との関連性について分析した分析結果の利用例を模式的に示す図である。
【図１６】第３実施形態における情報解析装置１００Ｂの一例を示す図である。
【図１７】実施形態のサービス提供装置２０および情報解析装置１００、１００Ａ、１００Ｂのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を適用した情報解析装置、情報解析方法、および情報解析プログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
［概要］
情報解析装置は、一以上のプロセッサによって実現される。情報解析装置は、コンテンツの検索時に入力された検索クエリが、ベクトルに変換されたクエリベクトルを取得または導出し、当該クエリベクトルに対してコンテンツの選択に寄与した程度に基づく重みを付与し、重みを付与したクエリベクトルに基づいて、メタ情報を生成してコンテンツに付与する装置である。コンテンツに付与されたメタ情報は、コンテンツ間の類似検索や、検索クエリ−コンテンツ間の類似検索など、種々の類似検索に利用することができる。
【００１１】
検索クエリとは、例えば、インターネット上のウェブ画像、或いは端末装置により表示されるアプリ画像の検索窓に入力された、単語や文章（複合語）のことをいう。また、コンテンツは、例えば、画像や、音声、動画などであってもよいし、画像などを参照するための参照子（例えばＵＲＬ（Uniform Resource Locator））であってもよい。
【００１２】
また、ウェブ画像やアプリ画像が、ショッピングサイトやオークションサイトなどのように、商品またはサービス（以下、アイテムと称する）を販売するための画像である場合、コンテンツは、その画像で販売されるアイテムそのもの、或いはアイテムの画像などであってもよい。そして、上述したクエリベクトルは、例えば、検索クエリに対して分散表現の考え方に基づいて導出されたものである。以下、検索クエリは画像検索サイトに入力され、コンテンツは画像検索サイトで提供される画像であるものとして説明する。
【００１３】
＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、第１実施形態における情報解析装置１００を含む情報解析システム１の一例を示す図である。第１実施形態における情報解析システム１は、例えば、ログ取得装置１０と、サービス提供装置２０と、クエリ‐ベクトル変換装置３０と、情報解析装置１００とを備える。これらの装置は、ネットワークＮＷを介して接続される。なお、情報解析システム１に含まれる複数の装置の一部または全部は、一つの情報解析装置１００内に集約されていてもよい。
【００１４】
図１に示す各装置は、ネットワークＮＷを介して種々の情報を送受信する。ネットワークＮＷは、例えば、無線基地局、Ｗｉ‐Ｆｉアクセスポイント、通信回線、プロバイダ、インターネットなどを含む。なお、図１に示す各装置の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワークＮＷは、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。
【００１５】
ログ取得装置１０は、画像検索サイトにおいて入力された検索クエリ、検索結果として提示された画像の中から選択された画像などを含むログを取得する。ログには、入力または選択された時刻、或いは、取得された時刻が付与されていてよい。ログ取得装置１０は、自らが画像検索サイトを提供するウェブサーバ装置であってもよいし、別体のウェブサーバ装置（不図示）からログを取得する装置であってもよい。ログ取得装置１０は、取得したログに基づくログ情報を、情報解析装置１００に送信する。
【００１６】
サービス提供装置２０は、情報解析装置１００により送信された情報を分析して、種々のサービスを提供する。例えば、サービス提供装置２０は、端末装置に広告を表示させる広告サービスを提供してもよいし、ウェブサイトのアクセスログを分析する分析サービスを提供してもよい。また、サービス提供装置２０は、地図情報などを提供する地図検索サービスを提供してもよい。サービス提供装置２０は、例えば、画像検索サイトに検索クエリを入力したユーザと、検索クエリの入力によって提示された画像との関連性を分析したり、情報解析装置１００により送信された情報を機械学習したり、画像同士の関連性を分析したりすることで、自身が提供するサービスに分析結果を反映させてもよい。
【００１７】
クエリ‐ベクトル変換装置３０は、情報解析装置１００から受信したコーパスに含まれる検索クエリを、例えば分散表現としてのクエリベクトルに変換する。例えば、クエリ‐ベクトル変換装置３０は、ｗｏｒｄ２ｖｅｃと称されているツール（プログラム）を利用して、検索クエリをクエリベクトルに変換する。ｗｏｒｄ２ｖｅｃとは、ニューラルネットワークと呼ばれるモデルを利用したツールであり、入力されたコーパスに含まれる単語（検索クエリ）を、その単語の特徴を示す特徴ベクトルに変換して出力するものである。コーパスとは、複数の単語などが記載されたテキスト情報である。
【００１８】
情報解析装置１００は、画像検索サイトにおいて検索された画像に、当該画像を検索する際に入力された検索クエリから変換されたクエリベクトルに基づいて多次元のコンテンツベクトルを生成し、検索クエリの入力に応じて検索されたコンテンツに対して、生成したコンテンツベクトルをメタ情報として関連付ける。
【００１９】
［情報解析装置の構成］
以下、図を参照して情報解析装置１００の構成について説明する。図２は、第１実施形態における情報解析装置１００の一例を示す図である。図示のように、情報解析装置１００は、例えば、通信部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。
【００２０】
通信部１０２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースやＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラを含む。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、ログ取得装置１０、サービス提供装置２０、またはクエリ‐ベクトル変換装置３０と通信する。例えば、通信部１０２は、ログ取得装置１０からログ情報を受信し、記憶部１３０にログ情報１３１として記憶させる。ログ情報１３１は、「履歴情報」の一例である。また、通信部１０２は、クエリ‐ベクトル変換装置３０により送信された情報を受信し、ベクトル変換情報１３３として記憶部１３０に記憶させる。通信部１０２は、「取得部」の一例である。
【００２１】
図３は、ログ情報１３１の一例を示す図である。ログ情報１３１は、例えば、一つの検索クエリに対して、一以上の画像の識別子（図中画像ＩＤ）と、時刻とが対応付けられた情報である。ログ情報１３１において検索クエリに対応付けられる画像の識別子は、検索クエリの入力に応じて提示された複数の画像のうち、クリックやタップなどのユーザの操作によって選択された画像の識別子である。
【００２２】
また、ログ情報１３１において検索クエリに対応付けられる時刻は、検索クエリが入力された時刻であってもよいし、検索クエリの入力に応じて提示された画像が選択された時刻であってもよい。一つの検索クエリの入力に応じて提示された複数の画像から、ユーザの操作によって複数の画像が選択された場合には、図示のように、複数の検索クエリに対して同じ画像の識別子が対応付けられてよい。その逆に、複数の単語から構成される文章が検索クエリとして入力された場合は、複数の単語すなわち複数の検索クエリに対して一つの画像の識別子が対応付けられてよい。
【００２３】
なお、ログ情報１３１は、検索クエリや画像ＩＤを示す情報であるものとしたが、画像ＩＤに代えて（或いは、加えて）、その画像ＩＤを参照するための参照子（例えばＵＲＬ）や画像データそのものがログ情報１３１に格納されてもよい。
【００２４】
ここで、図２の説明に戻る。制御部１１０は、例えば、コーパス生成部１１２と、抽出部１１４と、重み付与部１１６と、コンテンツベクトル生成部１１８と、コンテンツ関連付部１２０とを備える。
【００２５】
これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが記憶部１３０に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また制御部１１０の構成要素の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェア（回路部；circuitry）により実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００２６】
記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）、或いはこれらのうち複数を組み合わせたハイブリッド型記憶装置により実現される。記憶部１３０は、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムなどを記憶する他、ログ情報１３１、コーパス１３２、ベクトル変換情報１３３、転置ログ情報１３４、コンテンツベクトル情報１３５などの情報を記憶する。
【００２７】
コーパス生成部１１２は、記憶部１３０に記憶されたログ情報１３１を参照して、クエリ‐ベクトル変換装置３０に送信するコーパス１３２を生成する。図４は、コーパス１３２の一例を示す図である。例えば、コーパス生成部１１２は、ログ情報１３１に含まれる検索クエリを、画像検索サイトにおいて検索クエリを入力した一人のユーザのセッションごとに集約することで、一つのコーパス１３２を生成する。
【００２８】
セッションとは、例えば、クッキー等の状態管理機能の有効期間である。例えば、画像検索サイト内のあるウェブページにアクセスしてから所定時間経過（タイムアウト）するまでの期間が一つのセッションとして扱われる。また、セッションとは、画像検索サイト内のあるウェブページにアクセスしてから、当該画像検索サイト内の他のウェブページ、または他のウェブサイト内のウェブページに切り替わるまでの期間であってもよい。また、セッションとは、画像検索サイト内のあるウェブページにアクセスしてから、当該ウェブページを表示するウェブブラウザを閉じるまでの期間であってもよい。
【００２９】
コーパス生成部１１２は、例えば、ログ情報１３１の各検索クエリの入力時刻を参照して各セッションの期間を導出することで、セッションごとに検索クエリを集約する。そして、コーパス生成部１１２は、一人のユーザの各セッションにおいて入力された検索クエリを集約したコーパス１３２を、通信部１０２を用いてクエリ‐ベクトル変換装置３０に送信する。これを受けて、クエリ‐ベクトル変換装置３０は、コーパス１３２に含まれる検索クエリを示す単語をクエリベクトルに変換して、検索クエリとクエリベクトルとの組み合わせ（ペア）を複数含むベクトル変換情報１３３を、情報解析装置１００に送信する。
【００３０】
図５は、ベクトル変換情報１３３の一例を示す図である。図示のように、ベクトル変換情報１３３は、検索クエリに対して、その検索クエリから変換されたクエリベクトルが対応付けられている。
【００３１】
抽出部１１４は、例えば、まず、記憶部１３０に記憶されたログ情報１３１に基づいて、転置ログ情報１３４を生成する。なお、抽出部１１４による転置ログ情報１３４の生成機能は、ログ取得装置１０が備えてもよく、この場合、情報解析装置１００は、ログ取得装置１０から、転置ログ情報１３４と同等の情報を取得する。転置ログ情報１３４は、「履歴情報」の他の例である。
【００３２】
図６は、転置ログ情報１３４の一例を示す図である。転置ログ情報１３４は、例えば、ログ情報１３１における検索クエリおよび画像の識別子のフィールド情報（列の情報）を入れ替え、一つの画像の識別子に対して、一以上の検索クエリと、時刻とが対応付けられた情報である。ログ情報１３１において複数の検索クエリにそれぞれ、共通する一つの画像の識別子が対応付けられている場合、転置ログ情報１３４において、当該一つの画像の識別子に複数の検索クエリが対応付けられてよい。
【００３３】
そして、抽出部１１４は、転置ログ情報１３４に含まれる複数の画像の識別子のうち、着目する画像の識別子（以下、着目画像ＩＤと称する）を選択して、着目画像ＩＤに対応付けられた検索クエリ（以下、着目検索クエリと称する）を転置ログ情報１３４から抽出する。なお、抽出部１１４は、転置ログ情報１３４を生成する処理を省略してもよい。この場合、抽出部１１４は、ログ情報１３１から直接、着目画像ＩＤに対応付けられた着目検索クエリを抽出する。着目画像ＩＤが示す画像は、「着目コンテンツ」の一例である。
【００３４】
重み付与部１１６は、通信部１０２によってクエリ‐ベクトル変換装置３０から受信されたベクトル変換情報１３３を検索し、抽出部１１４により抽出された着目検索クエリに対応付けられたクエリベクトルに対して、所定の評価値に基づく重みを付与する。
【００３５】
所定の評価値とは、検索クエリのそれぞれに関する、着目画像ＩＤにより示される着目画像が選択されたことへの寄与の程度を示す指標値である。具体的には、評価値は、例えば、セッション中において、着目検索クエリが入力されることに応じた着目画像の選択回数を、全ての検索クエリが入力されることに応じた着目画像の選択回数で除算した値である。また、評価値は、本実施例がショッピングサイトやオークションサイトに適用される場合、セッション中において、着目検索クエリが入力されることに応じた着目アイテム（着目画像をアイテムに置き換えたもの）のコンバージョン回数を、セッション中において、全ての検索クエリが入力されることに応じた着目アイテムのコンバージョン回数で除算した値であってもよい。なお、コンバージョンとは、アイテムの購買や詳細情報の問い合わせなど、アイテムの提供主が期待する所定の行動をとったことを意味する。
【００３６】
また、これらはＣＴＲ（Click Through Rate）やＣＶＲ（Conversion Rate）の考え方に準じた評価値であるが、これらに限らず、インプレッション数やＣＰＡ（Cost Per Acquisition）、ＣＰＯ（Cost per Order）など、他の観点からコンテンツが選択されたことへの寄与の程度が評価されてもよい。
【００３７】
例えば、重み付与部１１６は、転置ログ情報１３４を参照して、着目検索クエリに対応付けられている着目画像の一セッション中の選択回数をカウントし、カウントした着目画像の選択回数を、検索クエリを問わない一セッション中の着目画像の選択回数で除算することで、評価値を導出する。そして、重み付与部１１６は、着目クエリのクエリベクトルに対して、導出した評価値を重みとして付与する。
【００３８】
コンテンツベクトル生成部１１８は、重み付与部１１６によって重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、コンテンツベクトルを生成する。本実施形態では、コンテンツが画像であることを前提としているため、コンテンツベクトルを特に「画像ベクトル」と称して説明する。
【００３９】
図７は、画像ベクトルの生成方法を説明するための図である。例えば、一セッション中に、Ｑ１からＱ３のそれぞれの検索クエリが画像検索サイトに入力されて、各検索クエリが入力される度に画像ＩＭａと画像ＩＭｂが提示されたとする。このとき、図示のように、画像ＩＭａのクリック回数が、「人工衛星」という単語が検索クエリＱ１として入力されたときには５０回、「地球」という単語が検索クエリＱ２として入力されたときには１０回、「宇宙」という単語が検索クエリＱ３として入力されたときには１回であった場合、画像ベクトルは、以下の数式（１）に基づいて生成される。
【００４０】
【数１】
2018032304.tif 000003
【００４１】
数式中、ｖｅｃ（ＩＭａ）は、画像ＩＭａの画像ベクトルを表している。また、ｖｅｃ（人工衛星）は、検索クエリＱ１のクエリベクトルを表し、ｖｅｃ（地球）は、検索クエリＱ２のクエリベクトルを表し、ｖｅｃ（宇宙）は、検索クエリＱ３のクエリベクトルを表している。数式（１）に示すように、画像ベクトルは、重みが付与された複数のクエリベクトルを加算した多次元ベクトルである。また、式中ｗ１は、検索クエリＱ１が入力されたことに応じた画像ＩＭａのクリック回数（上述した例では５０）を表し、ｗ２は、検索クエリＱ２が入力されたことに応じた画像ＩＭａのクリック回数（上述した例では１０）を表し、ｗ３は、検索クエリＱ３が入力されたことに応じた画像ＩＭａのクリック回数（上述した例では１）を表している。数式（１）に示すように、各検索クエリＱのクエリベクトルｖｅｃ（Ｑ）は、全てのクエリベクトルに対して乗算されるクリック回数の総和で除算されている。すなわち、数式（１）は、クエリベクトルに対して上述した評価値を重みとして付与（乗算）し、加重和を求めた式である。
【００４２】
なお、上述した数式（１）は、画像ＩＭａの画像ベクトルの導出式を表すものであるが、他の画像についても同様に画像ベクトルを導出してよい。この際、各クエリベクトルに乗算するｗ１からｗ３の値は、適宜変更するものとする。例えば、画像ＩＭｂの画像ベクトルｖｅｃ（ＩＭｂ）の導出時には、ｗ１からｗ３に対して、各検索クエリが入力されたときの画像ＩＭｂのクリック回数が代入される。また、上述した例では、検索クエリが３種類の場合について説明したがこれに限られず、１、２種類、あるいは４種類以上であってもよい。この場合、数式（１）の右辺の分子におけるクエリベクトルの数を変更してよい。
【００４３】
コンテンツ関連付部１２０は、コンテンツベクトル生成部１１８により生成された画像ベクトルを、その画像ベクトルが示す画像（すなわち着目画像）にメタ情報として関連付ける。例えば、コンテンツ関連付部１２０は、画像に対して画像ベクトルを関連付けた情報を生成し、生成した当該情報をコンテンツベクトル情報１３５として記憶部１３０に記憶させる。
【００４４】
図８は、コンテンツベクトル情報１３５の一例を示す図である。例えば、コンテンツベクトル情報１３５は、画像の識別子に対して画像ベクトルが対応付けられた情報である。コンテンツ関連付部１２０は、例えば、画像に対して画像ベクトルを関連付けたコンテンツベクトル情報１３５を、通信部１０２を用いてサービス提供装置２０に送信する。これを受けて、サービス提供装置２０は、コンテンツベクトル情報１３５を種々のサービスに利用する。
【００４５】
［情報解析システム全体の処理フロー］
以下、情報解析システム１による処理についてフローチャートを用いて説明する。図９は、第１実施形態における情報解析システム１による一連の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われる。
【００４６】
まず、ログ取得装置１０は、画像検索サイトにおいて入力された検索クエリのログを取得し（Ｓ１００）、取得したログに基づくログ情報を情報解析装置１００に送信する。これを受けて、情報解析装置１００の通信部１０２は、ログ取得装置１０からログ情報を受信し、記憶部１３０にログ情報１３１として記憶させる。
【００４７】
次に、情報解析装置１００のコーパス生成部１１２は、ログ情報１３１を参照して、コーパス１３２を生成し（Ｓ１０２）、生成したコーパス１３２をクエリ‐ベクトル変換装置３０に送信する。
【００４８】
次に、クエリ‐ベクトル変換装置３０は、情報解析装置１００から受信したコーパス１３２に含まれる検索クエリをクエリベクトルに変換し（Ｓ１０４）、変換したクエリベクトルと検索クエリとの組み合わせを複数含むベクトル変換情報１３３を情報解析装置１００に送信する。これを受けて、情報解析装置１００の通信部１０２は、クエリ‐ベクトル変換装置３０からベクトル変換情報１３３を受信し、記憶部１３０に記憶させる。
【００４９】
次に、情報解析装置１００の抽出部１１４は、ログ情報１３１を参照して、検索クエリと画像の識別子との対応関係を反転させた転置ログ情報１３４を生成する（Ｓ１０６）。次に、抽出部１１４は、生成した転置ログ情報１３４に含まれる複数の画像の識別子の中から、着目画像ＩＤを選択して、当該着目画像ＩＤに対応付けられた着目検索クエリを転置ログ情報１３４から抽出する（Ｓ１０８）。
【００５０】
次に、情報解析装置１００の重み付与部１１６は、ベクトル変換情報１３３を検索し、抽出部１１４により抽出された着目検索クエリに対応付けられたクエリベクトルに対して、所定の評価値に基づく重みを付与する（Ｓ１１０）。
【００５１】
次に、情報解析装置１００のコンテンツベクトル生成部１１８は、重み付与部１１６によって重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、画像ベクトルを生成する（Ｓ１１２）。
【００５２】
次に、情報解析装置１００のコンテンツ関連付部１２０は、コンテンツベクトル生成部１１８により生成された画像ベクトルを、その画像ベクトルが示す画像にメタ情報として関連付け（Ｓ１１４）、画像に対して画像ベクトルを関連付けたコンテンツベクトル情報１３５を、通信部１０２を用いてサービス提供装置２０に送信する。
【００５３】
次に、サービス提供装置２０は、コンテンツベクトル情報１３５に含まれる画像ベクトルに基づいて種々の分析を行い（Ｓ１１６）、その分析結果を、例えばウェブサービス上で提供するサービスに反映させる。これによって、本フローチャートの処理が終了する。
【００５４】
［第１実施形態におけるコンテンツベクトルの利用例］
以下、第１実施形態において生成されたコンテンツベクトルの利用例について説明する。例えば、サービス提供装置２０は、あるユーザが画像検索サイトに入力した検索クエリを、クエリ‐ベクトル変換装置３０に依頼する等してベクトル（以下、ユーザベクトルと称する）に変換し、ユーザベクトルと、画像などのコンテンツをベクトル化したコンテンツベクトル（上述した画像ベクトルに相当するベクトル）との類似性について分析する。ユーザベクトルは、例えば、ユーザを識別することが可能な情報（例えば氏名や電話番号など）をベクトルに変換したものである。
【００５５】
例えば、サービス提供装置２０は、ユーザベクトルおよびコンテンツベクトルのノルムと、これらのベクトルの内積とを用いて、コサイン類似度を導出する。以下の数式（２）は、コサイン類似度の導出式を表す。式中ｘ、ｙのいずれか一方はユーザベクトルを表し、他方はコンテンツベクトルを表している。
【００５６】
【数２】
2018032304.tif 000004
【００５７】
図１０は、サービス提供装置２０による分析処理結果の一例を示す図である。図示のように、分析処理結果を示す情報において、ユーザベクトルに対し、コンテンツベクトルと、コサイン類似度を示す値とが対応付けられている。例えば、サービス提供装置２０は、ユーザベクトルに対して、最も類似度の高いコンテンツベクトルや、類似度が所定値（例えば平均値）以上のコンテンツベクトルなどを抽出する。このようなコンテンツベクトルによって表されるコンテンツは、他のコンテンツに比べてユーザの関心の高いコンテンツであると評価することができる。例えば、「サッカー」に高い関心を示すユーザが入力する検索クエリは、「サッカー」に関連した単語であることが多く、また「サッカー」に関連した単語の入力頻度は他の単語の入力頻度に比べて高くなりやすい。そのため、「サッカー」に関連した単語が検索クエリとして入力されると、この検索クエリから変換されたクエリベクトルを用いて生成されたコンテンツベクトルは、他の検索クエリ（例えば野球やバスケットボールなどの検索クエリ）から変換されたクエリベクトルを用いて生成されたコンテンツベクトルに比して、ユーザベクトルとの類似度が高く導出される傾向がある。従って、類似度の高いコンテンツベクトルを抽出して、その抽出したコンテンツベクトルが関連付けられたコンテンツを分析することにより、ユーザの趣味嗜好に合ったコンテンツを特定することができる。例えば、「サッカー」に関連した単語を検索クエリとして頻繁に入力するユーザには、サッカーの試合のチケットの購入案内などを広告することにより、チケットの販売事業の収益をより向上させることができる。
【００５８】
また、サービス提供装置２０は、情報解析装置１００により生成されたコンテンツベクトルを素性として機械学習を行ってもよい。例えば、サービス提供装置２０は、ＧＢＤＴ（Gradient Boosting Decision Tree）やＳＶＭ（Support Vector Machine）などの機械学習モデルを利用して、コンテンツベクトルを素性ベクトルとして機械学習モデルに入力する。これによって、例えば、入力されたコンテンツベクトルが二値に分類される。例えば、「きれい」、「美しい」といったポジティブな内容の検索クエリで検索された画像を正例として学習させ、「汚い」、「醜い」といったネガティブな内容の検索クエリで検索された画像を負例として学習させる。これによって、画像そのものの特徴量などから画像を評価するのではなく、その画像の検索時に入力された検索クエリの内容から画像を評価することができる。
【００５９】
以上説明した第１実施形態によれば、コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられたログ情報１３１或いは転置ログ情報１３４に基づいて、これらのログ情報に含まれる着目するコンテンツに関して、着目するコンテンツに対応付けられた着目検索クエリを抽出し、着目検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、着目するコンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与し、重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、着目するコンテンツに関連付けるメタ情報を生成することにより、コンテンツに対して適切なメタ情報を付与することができる。この結果、コンテンツに付与されたメタ情報を基に、コンテンツとそのコンテンツを検索したユーザとの関係性について分析したり、メタ情報に含まれる検索クエリを基に、コンテンツそのものを評価したりすることができる。
【００６０】
＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態における情報解析システム１Ａでは、提供するコンテンツが互いに異なる複数のウェブサービスの各々において検索クエリが入力された場合に、各ウェブサービスで提供されるコンテンツのそれぞれについて、コンテンツベクトルを生成する点で上述した第１実施形態と相違する。第２実施形態では、一例として、画像およびアイテムの２つのコンテンツについてコンテンツベクトルを生成するものとして説明するが、種類の異なる３つ以上のコンテンツについてコンテンツベクトルが生成されてもよい。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第２実施形態の説明において、第１実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。
【００６１】
第２実施形態におけるログ取得装置１０は、例えば、画像検索サイトにおいて入力された検索クエリや、検索クエリの入力に対する検索結果として提示された画像の中から選択された画像（或いは画像の識別子）などを含むログを取得する。また、ログ取得装置１０は、ショッピングサイトにおいて入力された検索クエリや、検索クエリの入力に対する検索結果として提示されたアイテムの中から選択されたアイテム（或いはアイテムの識別子）などを含むログを取得する。そして、ログ取得装置１０は、取得したログに基づく複数のログ情報を情報解析装置１００に送信する。
【００６２】
図１１は、第２実施形態における情報解析装置１００Ａの一例を示す図である。第２実施形態における通信部１０２は、ログ取得装置１０から２つのウェブサイトのログ情報を受信する。そして、通信部１０２は、受信したログ情報のうち、画像検索サイトにおけるログ情報を、画像検索ログ情報１３１ａとして記憶部１３０Ａに記憶させると共に、ショッピングサイトにおけるログ情報を、アイテム検索ログ情報１３１ｂとして記憶部１３０Ａに記憶させる。
【００６３】
第２実施形態における情報解析装置１００Ａのコーパス生成部１１２は、記憶部１３０に記憶された画像検索ログ情報１３１ａとアイテム検索ログ情報１３１ｂを参照して、コーパス１３２を生成する。
【００６４】
図１２は、コーパス１３２の他の例を示す図である。図中（ａ）に示すコーパスは、画像検索ログ情報１３１ａに基づくコーパスを表し、図中（ｂ）に示すコーパスは、アイテム検索ログ情報１３１ｂに基づくコーパスを表している。これらのコーパスのうち、図中（ａ）のコーパスの方が（ｂ）のコーパスを包含している。例えば、画像検索サイトで検索される画像に、ショッピングサイト上で掲載されるアイテムの画像が含まれ得る場合には、図中（ａ）のコーパスが（ｂ）のコーパスを包含することになる。第２実施形態におけるコーパス生成部１１２は、これらのコーパスのうち、他のコーパスに含まれる検索クエリを包含するコーパス（図示の例では（ａ）のコーパス）を、クエリ‐ベクトル変換装置３０に送信する対象のコーパスとして選択する。これによって、クエリ‐ベクトル変換装置３０により生成されるベクトル変換情報１３３は、画像検索サイトで入力された検索クエリを変換したクエリベクトルと、ショッピングサイトで入力された検索クエリを変換したクエリベクトルとの双方を兼ねることになる。この結果、ショッピングサイト上で掲載されるアイテムに関連付けるメタ情報も、画像検索サイトで入力された検索クエリを用いて生成することができる。
【００６５】
すなわち、コーパス生成部１１２が、複数のコーパスのうち、他のコーパスに含まれる検索クエリを包含するコーパスを、クエリ‐ベクトル変換装置３０に送信する対象のコーパスとして選択することにより、コーパスが共通する複数のサービスにおける指標値に基づいて生成したメタ情報（コンテンツベクトル）を、互いに関連する情報として出力することができる。なお、送信対象のコーパス１３２として選択されるコーパスは、他のコーパスに含まれる全ての検索クエリを包含している必要はなく、例えば、９割程度以上同じ検索クエリを包含していればよい。
【００６６】
第２実施形態における情報解析装置１００Ａの抽出部１１４は、画像検索ログ情報１３１ａに基づいて、画像検索ログ情報１３１ａ内の情報を入れ替えた転置画像検索ログ情報１３４ａを生成すると共に、アイテム検索ログ情報１３１ｂに基づいて、アイテム検索ログ情報１３１ｂ内の情報を入れ替えた転置アイテム検索ログ情報１３４ｂを生成する。転置画像検索ログ情報１３４ａについては、上述した図６の転置ログ情報１３４と同様であるため説明を省略する。
【００６７】
図１３は、転置アイテム検索ログ情報１３４ｂの一例を示す図である。図示のように、転置アイテム検索ログ情報１３４ｂは、アイテムの識別子（図中アイテムＩＤ）に対して、検索クエリとして入力された単語と、検索クエリが入力された時刻などが対応付けられている。例えば、ある検索クエリがショッピングサイト上に入力されて、当該検索クエリの入力に対する応答として複数のアイテムが提示された場合に、ユーザが提示された複数のアイテムの中から一つのアイテムを選択すると、その選択されたアイテムの識別子には、検索時に入力された検索クエリが対応付けられる。なお、アイテムが選択された後にさらにそのアイテムが購入された場合に、購入されたアイテムの識別子に対して、そのアイテムの検索時に入力された検索クエリが対応付けられてもよい。
【００６８】
そして、抽出部１１４は、転置画像検索ログ情報１３４ａと転置アイテム検索ログ情報１３４ｂとの各々から、着目するコンテンツの識別子に対応付けられた着目検索クエリを抽出する。
【００６９】
第２実施形態における情報解析装置１００Ａの重み付与部１１６は、ベクトル変換情報１３３を検索し、抽出部１１４により転置画像検索ログ情報１３４ａから抽出された着目検索クエリに対応付けられたクエリベクトルと、転置アイテム検索ログ情報１３４ｂから抽出された着目検索クエリに対応付けられたクエリベクトルとのそれぞれに対して、ウェブサイトごとの評価値に基づく重みを付与する。
【００７０】
例えば、重み付与部１１６は、画像検索サイト上で入力された検索クエリから変換されたクエリベクトルに対しては、ＣＴＲに基づく重みを付与する。また、重み付与部１１６は、ショッピングサイト上で入力された検索クエリから変換されたクエリベクトルに対しては、ＣＶＲに基づく重みを付与する。
【００７１】
第２実施形態における情報解析装置１００Ａのコンテンツベクトル生成部１１８は、例えば、以下の数式（３）に基づき、画像のコンテンツベクトルである画像ベクトルｖｅｃ（ＩＭ）と、アイテムのコンテンツベクトルであるアイテムベクトルｖｅｃ（Ｉｔｅｍ）とを生成する。式中ｖｅｃ（ＩＭ）は、画像ベクトルを表し、ｖｅｃ（Ｉｔｅｍ）は、アイテムベクトルを表している。また、例えば、ｗＩＭは、検索クエリが入力されたときの画像のクリック回数を表し、ｗＩｔｅｍは、検索クエリが入力されたときのアイテムのコンバージョン数（例えば購入数など）を表している。なお、数式（３）として例示したコンテンツベクトルの導出式は、あくまでも一例であり、クエリベクトルの数に応じて適時変更してよい。
【００７２】
【数３】
2018032304.tif 000005
【００７３】
［第２実施形態におけるコンテンツベクトルの利用例］
以下、第２実施形態において生成されたコンテンツベクトルの利用例について説明する。例えば、第２実施形態におけるサービス提供装置２０は、クエリ‐ベクトル変換装置３０によって、一つのコーパス１３２から作成された複数のクエリベクトルに基づいて生成された複数のコンテンツベクトルを、そのコンテンツベクトル同士の関連性に基づいてクラスタリング処理を行って分類する。第２実施形態におけるサービス提供装置２０は、「分類部」の一例である。
【００７４】
図１４は、コンテンツベクトルのクラスタリングの様子を示す図である。例えば、サービス提供装置２０は、一つのコーパス１３２から作成された複数のクエリベクトルのそれぞれを次元とした特徴空間において、ｋ−ｍｅａｎｓ法などのクラスタリング手法を用いてコンテンツベクトルをクラスタリングする。
【００７５】
具体的には、サービス提供装置２０は、特徴空間上において、複数の重心Ｇ（図中Ｇ１、Ｇ２）を設定して、各コンテンツベクトルについて最短距離の重心Ｇを探索する。そして、サービス提供装置２０は、最短距離の重心Ｇが共通するコンテンツベクトルを、互いに関連したコンテンツベクトルの集合としてクラスタ化する。図示の例では、コンテンツベクトルが２つのクラスタＣ１、Ｃ２に分類されている。このような処理によって、例えば、動画およびアイテムといったように異なる種類のコンテンツの関連性について一括して評価することができる。例えば、あるアイテムが販売されるショッピングサイトに、当該アイテムと同カテゴリに属する画像（或いは動画など）を合わせて掲載することによって、ユーザの購買意欲をより向上させることができる。
【００７６】
なお、上述した第２実施形態では、コンテンツが画像およびアイテムの組み合わせであるものとして説明したがこれ限られず、例えば、画像と位置情報の組み合わせであってもよい。この場合、コンテンツベクトル生成部１１８は、画像ベクトルと、位置情報のコンテンツベクトルである位置情報ベクトルとを生成する。これを受けて、サービス提供装置２０は、画像ベクトルと位置情報ベクトルとに基づいて、画像と位置情報との関連性について分析する。例えば、サービス提供装置２０は、上述したクラスタリング手法を用いて、画像および位置情報の２つのコンテンツを関連付ける。
【００７７】
図１５は、画像と位置情報との関連性について分析した分析結果の利用例を模式的に示す図である。図示のように、サービス提供装置２０は、地図検索ウェブサービスなどにおいて、位置情報ベクトルによって表される地図上の座標に、同カテゴリに属する画像を表示させる。これによって、サービス提供装置２０は、位置情報をユーザに提供すると共に、その位置での景観やその位置の建物に関連した画像（例えば購入可能な商品の画像など）を合わせて提供することができる。この結果、ユーザの利便性をより向上させることができる。
【００７８】
以上説明した第２実施形態によれば、提供するコンテンツが互いに異なる複数のウェブサービスの各々において検索クエリが入力された場合に、各ウェブサービスで提供されるコンテンツのそれぞれについて、コンテンツベクトルを生成することにより、互いに異なるコンテンツのそれぞれに対して適切なメタ情報を付与することができる。この結果、画像やアイテム、位置情報など、異なるコンテンツ同士でも互いに関連付けることができる。
【００７９】
＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態について説明する。第３実施形態における情報解析装置１００Ｂは、クエリ‐ベクトル変換装置３０の機能を有する点で上述した第１および第２実施形態と相違する。以下、第１および第２実施形態との相違点を中心に説明し、これらの実施形態と共通する点については説明を省略する。
【００８０】
図１６は、第３実施形態における情報解析装置１００Ｂの一例を示す図である。第３実施形態における制御部１１０Ｂは、上述したコーパス生成部１１２、抽出部１１４、重み付与部１１６、コンテンツベクトル生成部１１８、およびコンテンツ関連付部１２０の他に、クエリ‐ベクトル変換部１２２を備える。
【００８１】
クエリ‐ベクトル変換部１２２は、コーパス生成部１１２により生成されたコーパス１３２に含まれる検索クエリをクエリベクトルに変換して、検索クエリとクエリベクトルの組み合わせを複数含むベクトル変換情報１３３を生成し、記憶部１３０に記憶させる。
【００８２】
重み付与部１１６は、ベクトル変換情報１３３を検索することで、クエリ‐ベクトル変換部１２２により変換されたクエリベクトルの中から、抽出部１１４により抽出された着目検索クエリに対応するクエリベクトル（着目クエリから変換されたクエリベクトル）を選び出し、当該クエリベクトルに対して重みを付与する。
【００８３】
これによって、第３実施形態における情報解析装置１００Ｂは、上述した第１および第２実施形態と同様に、コンテンツに対して適切なメタ情報を付与することができる。
【００８４】
＜ハードウェア構成＞
上述した実施形態の情報解析システムに含まれる複数の装置のうち、少なくともサービス提供装置２０および情報解析装置１００、１００Ａ、１００Ｂは、例えば、図１７に示すようなハードウェア構成により実現される。図１７は、実施形態のサービス提供装置２０および情報解析装置１００、１００Ａ、１００Ｂのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００８５】
サービス提供装置２０は、ＮＩＣ２０−１、ＣＰＵ２０−２、ＲＡＭ２０−３、ＲＯＭ２０−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置２０−５、およびドライブ装置２０−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置２０−６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置２０−５、またはドライブ装置２０−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ２０−３に展開され、ＣＰＵ２０−２によって実行される。ＣＰＵ２０−２が参照するプログラムは、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。
【００８６】
情報解析装置１００、１００Ａ、１００Ｂは、ＮＩＣ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ１００−３、ＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００−６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５、またはドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、制御部１１０が実現される。制御部１１０が参照するプログラムは、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００８７】
１…情報解析システム、１０…ログ取得装置、２０…サービス提供装置、３０…クエリ‐ベクトル変換装置、１００…情報解析装置、１０２…通信部、１１０…制御部、１１２…コーパス生成部、１１４…抽出部、１１６…重み付与部、１１８…コンテンツベクトル生成部、１２０…コンテンツ関連付部、１３０…記憶部、１３１…ログ情報、１３２…コーパス、１３３…ベクトル変換情報、１３４…転置ログ情報、１３５…コンテンツベクトル情報、ＮＷ…ネットワーク
【図１】
2018032304.tif 000006
【図２】
2018032304.tif 000007
【図３】
2018032304.tif 000008
【図４】
2018032304.tif 000009
【図５】
2018032304.tif 000010
【図６】
2018032304.tif 000011
【図７】
2018032304.tif 000012
【図８】
2018032304.tif 000013
【図９】
2018032304.tif 000014
【図１０】
2018032304.tif 000015
【図１１】
2018032304.tif 000016
【図１２】
2018032304.tif 000017
【図１３】
2018032304.tif 000018
【図１４】
2018032304.tif 000019
【図１５】
2018032304.tif 000020
【図１６】
2018032304.tif 000021
【図１７】
2018032304.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成29年1月12日(2017.1.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツの検索時に入力された一以上の検索クエリを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された一以上の検索クエリが、予め与えられたテキスト情報内におけるワード同士の共起性に基づいてそれぞれベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する付与部と、
前記付与部により重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する生成部と、
を備える情報解析装置。
【請求項２】
前記クエリベクトルは、前記着目コンテンツの内容に依存せずに、前記検索クエリから変換されたベクトルである、
請求項１に記載の情報解析装置。
【請求項３】
前記検索クエリと、前記検索クエリが変換されたクエリベクトルとが対応付けられた組み合わせを複数含むベクトル変換情報を取得する取得部を更に備え、
前記抽出部は、前記取得部により取得された前記ベクトル変換情報を検索することで、前記抽出した検索クエリに対応付けられている前記クエリベクトルを抽出する、
請求項１または２に記載の情報解析装置。
【請求項４】
前記履歴情報に含まれる前記検索クエリを前記クエリベクトルに変換する変換部を更に備え、
前記付与部は、前記変換部により変換された前記クエリベクトルの中から、前記抽出部により抽出された検索クエリから変換されたクエリベクトルを検索し、前記検索して得られたクエリベクトルに対して前記重みを付与する、
請求項１または２に記載の情報解析装置。
【請求項５】
前記抽出部は、前記履歴情報において、前記着目コンテンツに複数の検索クエリが対応付けられている場合、前記複数の検索クエリを抽出し、
前記付与部は、前記抽出部により抽出された前記複数の検索クエリの各々がベクトルに変換された複数のクエリベクトルに対して前記重みを付与し、
前記生成部は、前記付与部により前記重みが付与された前記複数のクエリベクトルを加算したベクトルを、前記メタ情報として生成する、
請求項１から４のうちいずか１項に記載の情報解析装置。
【請求項６】
前記履歴情報は、提供するコンテンツが互いに異なる複数のウェブサービスの各々において前記検索クエリが入力される場合に、前記複数のウェブサービスの各々に基づいて生成され、
前記検索クエリが前記クエリベクトルに変換される際に、前記複数のウェブサービスの各々に基づいて生成された履歴情報のうち、他の履歴情報に含まれる内容を包含する履歴情報が用いられる、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項７】
前記付与部は、前記抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記検索クエリが入力された対象のサービスにおいて前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する、
請求項１から６のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項８】
前記生成部は、前記抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換される際に用いられるコーパスが共通する複数のサービスにおける、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づいて生成したメタ情報を、前記複数のサービスのそれぞれにより提供される前記着目コンテンツに関連付けるための情報として出力する、
請求項１から７のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項９】
前記着目コンテンツに関連付けられた前記メタ情報に対してクラスタリング処理を行って、前記着目コンテンツを分類する分類部を更に備える、
請求項１から８のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項１０】
コンテンツの検索時に入力された検索クエリの集合と、前記集合に含まれる検索クエリのそれぞれをベクトル化したクエリベクトルに基づいて、前記コンテンツにメタ情報を付与する、
情報解析装置。
【請求項１１】
コンピュータが、
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツの検索時に入力された一以上の検索クエリを抽出し、
前記抽出部により抽出された一以上の検索クエリが、予め与えられたテキスト情報内におけるワード同士の共起性に基づいてそれぞれベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与し、
前記重みを付与したクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する、
情報解析方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツの検索時に入力された一以上の検索クエリを抽出させ、
前記抽出部により抽出された一以上の検索クエリが、予め与えられたテキスト情報内におけるワード同士の共起性に基づいてそれぞれベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与させ、
前記重みを付与させたクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成させる、
情報解析プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成29年4月20日(2017.4.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツの検索時に入力された一以上の検索クエリを抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された一以上の検索クエリが、予め与えられたテキスト情報内におけるワード同士の共起性に基づいてそれぞれベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する付与部と、
前記付与部により重みが付与されたクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する生成部と、
を備える情報解析装置。
【請求項２】
前記クエリベクトルは、前記着目コンテンツの内容に依存せずに、前記検索クエリから変換されたベクトルである、
請求項１に記載の情報解析装置。
【請求項３】
前記検索クエリと、前記検索クエリが変換されたクエリベクトルとが対応付けられた組み合わせを複数含むベクトル変換情報を取得する取得部を更に備え、
前記抽出部は、前記取得部により取得された前記ベクトル変換情報を検索することで、前記抽出した検索クエリに対応付けられている前記クエリベクトルを抽出する、
請求項１または２に記載の情報解析装置。
【請求項４】
前記履歴情報に含まれる前記検索クエリを前記クエリベクトルに変換する変換部を更に備え、
前記付与部は、前記変換部により変換された前記クエリベクトルの中から、前記抽出部により抽出された検索クエリから変換されたクエリベクトルを検索し、前記検索して得られたクエリベクトルに対して前記重みを付与する、
請求項１または２に記載の情報解析装置。
【請求項５】
前記抽出部は、前記履歴情報において、前記着目コンテンツに複数の検索クエリが対応付けられている場合、前記複数の検索クエリを抽出し、
前記付与部は、前記抽出部により抽出された前記複数の検索クエリの各々がベクトルに変換された複数のクエリベクトルに対して前記重みを付与し、
前記生成部は、前記付与部により前記重みが付与された前記複数のクエリベクトルを加算したベクトルを、前記メタ情報として生成する、
請求項１から４のうちいずか１項に記載の情報解析装置。
【請求項６】
前記履歴情報は、提供するコンテンツが互いに異なる複数のウェブサービスの各々において前記検索クエリが入力される場合に、前記複数のウェブサービスの各々に基づいて生成され、
前記検索クエリが前記クエリベクトルに変換される際に、前記複数のウェブサービスの各々に基づいて生成された履歴情報のうち、他の履歴情報に含まれる内容を包含する履歴情報が用いられる、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項７】
前記付与部は、前記抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記検索クエリが入力された対象のサービスにおいて前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与する、
請求項１から６のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項８】
前記生成部は、前記抽出部により抽出された検索クエリがベクトルに変換される際に用いられるコーパスが共通する複数のサービスにおける、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づいて生成したメタ情報を、前記複数のサービスのそれぞれにより提供される前記着目コンテンツに関連付けるための情報として出力する、
請求項１から７のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項９】
前記着目コンテンツに関連付けられた前記メタ情報に対してクラスタリング処理を行って、前記着目コンテンツを分類する分類部を更に備える、
請求項１から８のうちいずれか１項に記載の情報解析装置。
【請求項１０】
コンテンツの検索時に入力された検索クエリの集合と、前記集合に含まれる一以上の検索クエリが、予め与えられたテキスト情報内におけるワード同士の共起性に基づいてそれぞれベクトルに変換されたクエリベクトルに基づいて、前記コンテンツにメタ情報を付与する、
情報解析装置。
【請求項１１】
コンピュータが、
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツの検索時に入力された一以上の検索クエリを抽出し、
前記抽出部により抽出された一以上の検索クエリが、予め与えられたテキスト情報内におけるワード同士の共起性に基づいてそれぞれベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与し、
前記重みを付与したクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成する、
情報解析方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
コンテンツの検索時に入力された検索クエリと、前記検索クエリの入力に応じて選択されたコンテンツとが対応付けられた履歴情報に基づいて、前記履歴情報に含まれる着目コンテンツに関して、前記着目コンテンツの検索時に入力された一以上の検索クエリを抽出させ、
前記抽出部により抽出された一以上の検索クエリが、予め与えられたテキスト情報内におけるワード同士の共起性に基づいてそれぞれベクトルに変換されたクエリベクトルに対して、前記着目コンテンツが選択されたことへの寄与度を示す指標値に基づく重みを付与させ、
前記重みを付与させたクエリベクトルに基づいて、前記着目コンテンツに関連付けるメタ情報を生成させる、
情報解析プログラム。