(57)【要約】【課題】  他のユーザが欲しいページが見つかっているクエリをユーザに推薦する。【解決手段】  本発明は、検索クエリが入力されると、該クエリと同一のクエリを含むクリックログを検索クエリログ記憶手段から検索し、該クリックログ内のURLに対するクリック分布を用いてクリック特徴量算出ルールに基づいて、該クエリのクリック特徴量を算出し、URL情報記憶手段のURLに対する情報を基に、URL特定性算出ルールに基づいてクエリに対するURL特徴量を算出し、クリック特徴量とURL特徴量を用いてクエリ特徴量を算出する。【選択図】  図１
2011191805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索サービスの検索クエリの特徴量を算出するクエリ特徴量算出方法であって、
前記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した検索クエリログ記憶手段と、
URLに対する情報を格納したURL情報記憶手段と、
ユーザへのクエリ推薦のためのクエリ特徴量を算出するクエリ特徴量算出手段を有する装置において、
前記クエリ特徴量算出手段は、
検索クエリが入力されると、該クエリと同一のクエリを含むクリックログを前記検索クエリログ記憶手段から検索し、該クリックログ内のURLに対するクリック分布を用いてクリック特徴量算出ルールに基づいて、該クエリのクリック特徴量を算出するリック特徴量算出ステップと、
前記URL情報記憶手段の前記URLに対する情報を基に、URL特定性算出ルールに基づいて前記クエリに対するURL特徴量を算出するURL特徴量算出ステップと、
前記クリック特徴量と前記URL特徴量を用いてクエリ特徴量を算出するクエリ特徴量算出ステップと、
を行うことを特徴とするクエリ特徴量算出方法。
【請求項２】
前記クリック特徴量算出ルールの内容は、
同一クエリを含むクリックログに対し、クリックログ内に含まれるURLのエントロピーを算出した数値と、クリックログ内に含まれるURLの検索ランキング順位の平均値を乗じて算出する
請求項１記載のクエリ特徴量算出方法。
【請求項３】
前記URL特定性算出ルールの内容は、
同一クエリを含むクリックログに含まれるURLのページランク値に対し、各URLのページランク値をユニークURLのページランク値の総和で割った値を用いて、同一クエリを含むクリックログ内の全URLを対象としたエントロピーを算出する
請求項１記載のクエリ特徴量算出方法。
【請求項４】
検索サービスの検索クエリの特徴量を算出するクエリ特徴量算出装置であって、
前記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した検索クエリログ記憶手段と、
URLに対する情報を格納したURL情報記憶手段と、
入力されたクエリと同一のクエリを含むクリックログを前記検索クエリログ記憶手段から検索し、該クリックログ内のURLに対するクリック分布を用いてクリック特徴量算出ルールに基づいて、該クエリのクリック特徴量を算出するリック特徴量算出手段と、
前記URL情報記憶手段の前記URLに対する情報を基に、URL特定性算出ルールに基づいて前記クエリに対するURL特徴量を算出するURL特徴量算出手段と、
前記クリック特徴量と前記URL特徴量を用いてクエリ特徴量を算出するクエリ特徴量算出手段と、
を有することを特徴とするクエリ特徴量算出装置。
【請求項５】
前記クリック特徴量算出ルールは、
同一クエリを含むクリックログに対し、クリックログ内に含まれるURLのエントロピーを算出した数値と、クリックログ内に含まれるURLの検索ランキング順位の平均値を乗じて算出する
請求項４記載のクエリ特徴量算出装置。
【請求項６】
前記URL特定性算出ルールは、
同一クエリを含むクリックログに含まれるURLのページランク値に対し、各URLのページランク値をユニークURLのページランク値の総和で割った値を用いて、同一クエリを含むクリックログ内の全URLを対象としたエントロピーを算出する
請求項４記載のクエリ特徴量算出装置。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれか１項に記載のクエリ特徴量算出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ためのクエリ特徴量算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クエリ特徴量算出方法及び装置及びプログラムに係り、特に、ユーザへの検索クエリを推薦する場合に、推薦されるクエリによる検索効率の向上を目的とし、検索クエリのクリック分布の偏りに着目した欲しいページの見つかるクエリの特徴量を算出するためのクエリ特徴量算出方法及び装置及び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、図７に、検索クエリログの例を示す。一般に、ログファイルには同図に示すような項目（日付、ユーザＩＤ、クエリ名、クリックURL、ランキング順位）の情報が含まれている。
【０００３】
図７の「日付」の項目は、ユーザがURLをクリックした日付である。「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。「クエリ名」は、ユーザが検索に利用したクエリ名である。「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。「URL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。
【０００４】
これらのログは、ユーザが検索した結果のURLに対しての優劣判断であり、検索結果の精度を計るのに利用される。また、クエリとURLの結びつきを解析することで、同じ検索意図のクエリをクラスタリングしたり、クエリの重要度などの算出にも用いられる。
【０００５】
これらログファイルを用いて、ユーザが欲しいページを見つけやすいクエリを推薦する技術が存在する（例えば、非特許文献１参照）。この技術では、クエリとURLの関連性を二部グラフを用いて、クエリとURL間の関連性を算出ている。ここで、同じ検索意図のクエリが同じURL群にアクセスしている性質を利用し、同じ検索意図のクエリをクラスタリングしている。クラスタリングしたクエリにおいて、関連度の高いクエリを代表クエリとしている。ユーザにクエリを推薦する場合は、ユーザが利用しようとするクエリに対し、そのクエリが属するクラスタリング内のクエリ群から関連度の高いクエリを推薦する。この技術により、ユーザはより検索精度の高いクエリで検索が行える。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Hongbo Deng, Irwin King, Michael R. Lyu: Entropy-biased Models for Query Representation on the Click Graph, ACM SIGIR, pages 339-346, 2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述の従来技術では、利用頻度の高いクエリがユーザに推薦される傾向がある。そのため、欲しいページが見つかっていないようなクエリが多くのユーザに利用されている場合、そのクエリがユーザに推薦されることにより、ユーザの検索効率が低下する問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、他のユーザが欲しいページが見つかっているクエリをユーザに推薦することが可能なクエリ特徴量算出方法及び装置及びプログラムを提供すること目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１０】
本発明（請求項１）は、検索サービスの検索クエリの特徴量を算出するクエリ特徴量算出方法であって、
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した検索クエリログ記憶手段と、
URLに対する情報を格納したURL情報記憶手段と、
ユーザへのクエリ推薦のためのクエリ特徴量を算出するクエリ特徴量算出手段を有する装置において、
クエリ特徴量算出手段は、
検索クエリが入力されると、該クエリと同一のクエリを含むクリックログを検索クエリログ記憶手段から検索し、該クリックログ内のURLに対するクリック分布を用いてクリック特徴量算出ルールに基づいて、該クエリのクリック特徴量を算出するリック特徴量算出ステップ（ステップ１）と、
URL情報記憶手段のURLに対する情報を基に、URL特定性算出ルールに基づいてクエリに対するURL特徴量を算出するURL特徴量算出ステップ（ステップ２）と、
クリック特徴量とURL特徴量を用いてクエリ特徴量を算出するクエリ特徴量算出ステップ（ステップ３）と、を行う。
【００１１】
また、本発明（請求項２）は、請求項１のクエリ特徴量算出方法において、同一クエリを含むクリックログに対し、クリックログ内に含まれるURLのエントロピーを算出した数値と、クリックログ内に含まれるURLの検索ランキング順位の平均値を乗じて算出するクリック特徴量算出ルールを用いる。
【００１２】
また、本発明（請求項３）は、請求項１のクエリ特徴量算出方法において、同一クエリを含むクリックログに含まれるURLのページランク値に対し、各URLのページランク値をユニークURLのページランク値の総和で割った値を用いて、同一クエリを含むクリックログ内の全URLを対象としたエントロピーを算出するURL特定性算出ルールを用いる。
【００１３】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００１４】
本発明（請求項４）は、検索サービスの検索クエリの特徴量を算出するクエリ特徴量算出装置であって、
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した検索クエリログ記憶手段５と、
URLに対する情報を格納したURL情報記憶手段６と、
入力されたクエリと同一のクエリを含むクリックログを検索クエリログ記憶手段５から検索し、該クリックログ内のURLに対するクリック分布を用いてクリック特徴量算出ルールに基づいて、該クエリのクリック特徴量を算出するリック特徴量算出手段２と、
URL情報記憶手段６のURLに対する情報を基に、URL特定性算出ルールに基づいてクエリに対するURL特徴量を算出するURL特徴量算出手段３と、
クリック特徴量とURL特徴量を用いてクエリ特徴量を算出するクエリ特徴量算出手段１と、を有する。
【００１５】
また、本発明（請求項５）は、請求項４のクリック特徴量算出ルールを、
同一クエリを含むクリックログに対し、クリックログ内に含まれるURLのエントロピーを算出した数値と、クリックログ内に含まれるURLの検索ランキング順位の平均値を乗じて算出するものとする。
【００１６】
また、本発明（請求項６）は、請求項４のURL特定性算出ルールは、
同一クエリを含むクリックログに含まれるURLのページランク値に対し、各URLのページランク値をユニークURLのページランク値の総和で割った値を用いて、同一クエリを含むクリックログ内の全URLを対象としたエントロピーを算出するものとする。
【００１７】
本発明（請求項７）は、請求項４乃至６のいずれか１項に記載のクエリ特徴量算出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ためのクエリ特徴量算出プログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
従来技術において推薦されるクエリの特徴がユーザの利用率の高いクエリであるのに対し、上記のように本発明では、クエリの特徴量として、検索クエリログのクリック分布の偏り大きさをエントロピーとして算出する。さらに、検索結果のURL群にユーザの欲しいURLが含まれているかを特徴量として表すため、URL群のページランク値に対するエントロピーを算出し、それら２つのエントロピーを組み合わせた値でクエリの特徴量を算出する。これにより、ユーザにとって良い検索結果が得られる可能性の高いクエリを推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるクエリ特徴量算出装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるクエリ特徴量計算のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態における検索クエリログ記憶部のデータ例である。
【図６】本発明の一実施の形態におけるURL情報記憶部のデータ例である。
【図７】検索クエリログの例である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２１】
本発明では、クエリの特徴量として、検索クエリログのクリック分布の偏り大きさをエントロピーとして算出する。さらに、検索結果のURL群にユーザの欲しいURLが含まれているかを特徴量として表すため、URL群のページランク値に対するエントロピーを算出し、それら２つのエントロピーを組み合わせた値でクエリの特徴量を算出する。
【００２２】
図３は、本発明の一実施の形態におけるクエリ特徴量算出装置の構成を示す。
【００２３】
クエリ特徴量算出装置は、クエリ特徴量算出部１、クリックエントロピー算出部２、ページランクエントロピー算出部３、クエリ抽出部４、検索クエリログ記憶部５、URL情報記憶部６から構成される。
【００２４】
クエリ特徴量算出部１は、クエリが入力されると、クリックエントロピー算出部２とページランクエントロピー算出部３に対して計算要求としてクエリ名を送信し、クリックエントロピー算出部２からクリックエントロピーを受け取り、ページエントロピー算出部３からページランクエントロピーを取得して、クエリ特徴量を算出する。
【００２５】
クリックエントロピー算出部２は、クエリ特徴量算出部１からクエリ名を取得すると、クエリ抽出部４に対して当該クエリ名に対する検索クエリログの収集命令を送信する。
【００２６】
クエリ抽出部４は、クリックエントロピー算出部２から取得した検索クエリログの収集命令に基づいて、検索クエリログ記憶部５からクエリ名に対応する検索クエリログを抽出し、クリックエントロピー算出部３に返却する。また、ページランクエントロピー算出部３から取得したクエリに基づいて検索クエリログ記憶部５からクリックURLを抽出し、当該URLに基づいてURL情報記憶部６を検索してURLに関するページランク値を抽出し、ページランクエントロピー算出部５に返却する。
【００２７】
クリックエントロピー算出部２は、クエリ抽出部４からクエリ名に関する検索クエリログを取得すると、所定のルールに基づいてクリックエントロピーを算出し、クエリ特徴量算出部１に返却する。
【００２８】
ページエントロピー算出部３は、クエリ特徴量算出部１からクエリ名を取得すると、クエリ抽出部４に対してクエリ名を送信し、クエリ名に対応する検索クエリログとURLに関するページランク値を取得し、所定のルールに基づいてページランク値によりページランクエントロピーを算出し、クエリ特徴量算出部１に送信する。
【００２９】
検索クエリログ記憶部５は、前述の図７と同様の項目のデータが格納されている。
【００３０】
URL情報記憶部６は、URL、ページランク値、タイトルの各項目のデータが格納されている。
【００３１】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００３２】
図４は、本発明の一実施の形態におけるクエリ特徴量計算のフローチャートである。
【００３３】
ステップ１０１）  クエリ特徴量算出部１は、クエリが入力されると、当該クエリ名をクリックエントロピー算出部２に送る。次に、クリックエントロピー算出部２は、当該クエリ名をクエリ抽出部４に送り、クエリ抽出部４は、当該クエリ名で検索クエリログ記憶部５を検索し、クリックログをクリックエントロピー算出部２に返却する。
【００３４】
ステップ１０２）  クリックエントロピー算出部２は、取得したクリックログに対し、URL毎の出現回数を算出する。
【００３５】
ステップ１０３）  クリックエントロピー算出部２は、以下の式（クリック特徴量算出ルール）でクリックエントロピーを算出する。
【００３６】
ここで、P(u）は、クエリを含む同一クエリのログ内のURLの出現回数であり、
P(u）＝URLｕの総数／クエリｑ
のログ内での総URL出現回数で算出される。また、平均ランキング順位は、クエリｑのログ内でのURLランキング順位の平均順位である。
【００３７】
ClickEntropy(q)＝平均ランキング順位×（−1.0×Σ（P(u)×log(P(u))）
求められたクリックエントロピーをクエリログと共にクエリ特徴量算出部１に返却する。
【００３８】
ステップ１０４）  クエリ特徴量算出部１は、クリックログ内に含まれる各URLページのランク値（ランキング順位）を抽出する。また、クエリをページランクエントロピー算出部３に送信する。ページランクエントロピー算出部３は、クエリをクエリ抽出部４に送信する。クエリ抽出部４は、クエリに基づいて検索クエリログ記憶部５からクエリに対応するクリックURLを抽出し、次に、当該クリックURLに基づいてURL情報記憶部６から各URLのページランク値を抽出してページランクエントロピー算出部３に送信する。
【００３９】
ページランクエントロピー算出部３は、URLに関するページランク値を受信すると、下記の式（URL特定性算出ルール）でページランクエントロピーを算出する。ここでPagerank(u)は、クエリを含む同一クエリのログ内のユニークURL（URLu）に対するページランク値の存在割合であり、Pagerank(u)＝URLｕのページランク値／ユニークURLの総ページランク値で算出される。
【００４０】
PagerankEntropy(q)＝−1.0×Σ｛Pagerank(u)×log(Pagerank(u))｝
算出されたページランクエントロピーをクエリ特徴量算出部１に送信する。
【００４１】
ステップ１０５）  ステップ１０３，１０４で算出されたエントロピーに対し、クエリ特徴量算出部１は、下記に示す式で、クリックエントロピーとページランクエントロピーを乗じた値をクエリの特徴量とする。
【００４２】
クエリｑの特徴量＝ClickEntropy(q)×PagerankEntropy
上記のQueryEntropy(q)が小さいほど、クエリqを使ったユーザが満足できるURLが得られていることを示しており、PagerankEntropy(q)が小さいほど、クエリqに対する検索結果に特定し易いページ（企業ホームページや目的とする明確なパージ）が含まれており欲しいページが見つかっていることを示している。
【００４３】
以下に、上記の具体例を示す。
【００４４】
以下では、検索クエリログ記憶部５内に図５に示すような複数の検索クエリログが格納されているものとし、また、URL情報記憶部６には、複数のURLに対するURL名、検索クエリログに含まれるURLのページランク値、及び、タイトルが格納されているものとする。
【００４５】
以下、上記の図４のフローチャートに沿って説明する。
【００４６】
ステップ１０１）  クエリ特徴量算出部１にクエリが入力されると、クエリ特徴量算出部１は、クリックエントロピー算出部２に計算要求としてクエリ名を送信する。ここでは、クエリ名として「misuho」が入力されたものとする。
【００４７】
クリックエントロピー算出部２は、クエリ特徴量算出部１からクエリである「misuho」を受信すると、クエリ抽出部４へ検索クエリログの収集命令を送信する。
【００４８】
クエリ抽出部４は、クリックエントロピー算出部１からクエリを受信すると、検索クエリログ記憶部５からクエリ名に「misuho」を持つ検索クエリログを抽出する。ここでは、図５に示す検索クエリログ記憶部５から５つのクリックログが抽出される。そして、抽出した検索クエリログをクリックエントロピー算出部２へ送信する。
【００４９】
ステップ１０２）  クリックエントロピー算出部２は、クエリ抽出部４から「misuho」に関する検索クエリログを受信すると、URLランキング順位（１，４，１０，３，７）を抽出し、下記の式でクリックエントロピーを算出する。
【００５０】
ClickEntropy(q)＝平均ランキング順位×（−1.0×Σ(P(u)×log(P(u)))
＝（1＋4＋10＋3＋7）/5×(−1.0))×
(1/5×log1/5＋1/5×log1/5＋
1/5×log1/5＋1/5×log1/5＋1/5×log1/5)
=25/5×(−1.0)×(0.2×(−0.698)＋0.2×(−0.698)+
0.2×(−0.698)＋0.2×(−0.698)＋
0.2×（−0.698）)
=5×（−1.0）×(−0.698)
=3.494
上記で算出したクリックエントロピーの値をクエリ特徴量算出部1に送信する。
【００５１】
ステップ１０３）  ページランクエントロピー算出部３は、クエリ特徴量算出部1からクエリ名「misuho」を受信すると、クエリ抽出部４にクエリ名「misuho」を送信する。
【００５２】
クエリ抽出部４は、ページランクエントロピー算出部３からクエリ名「misuho」を受信すると、検索クエリログ記憶部５からクエリ名「misuho」を持つ検索クエリログを抽出する。本例では、図５に示す検索ログ記憶部５から５つのクリックログが抽出される。
【００５３】
次に、抽出したクリックログ内に含まれる５つのURLに対し、URL情報記憶部６から５つのURLに関するページランク値を抽出し、ページランクエントロピー算出部３へ送信する。
【００５４】
ステップ１０４）  ページランクエントロピー算出部３は、クエリ抽出部４からURLに関するページランク値を受信すると、下記の式でページランクエントロピーを算出する。ここで、５つのURLに対するページランク値の総和は 0.4 + 0.3 + 0.3 + 0.2 + 0.1 = 1.3を利用する。
【００５５】
PagerankEntropy(q)  ＝−1.0 × Σ{Pagerank(u) × log(Pagerank(u))}
= −1.0 × (0.4/1.3 ×(−0.512) + 0.3/1.3×(−0.637) +
0.3/1.3 ×(−0.637) + 0.2/1.3 ×(−0.813) +
0.1/1.3 ×(−1.114)
= −1.0×((−0.158) + (−0.147) + (−0.147) + (−0.125) +
(‐0.086))
=  0.663
上記で算出したページランクエントロピー値をクエリ特徴量算出部１に送信する。
【００５６】
ステップ１０５）  クエリ特徴量算出部１は、クリックエントロピー算出部２とページランクエントロピー算出部３から、それぞれクリックエントロピー値とページランクエントロピー値を受信すると、下記の式を用いてクエリ名「misuho」のクエリ特徴量を算出する。
【００５７】
クエリ特徴量(misuho) = 3.494 × 0.663
= 2.317
次に、クエリ特徴量算出部１にクエリ名として「みすほ銀行」が入力された場合は、上記と同様に計算し、下記のクエリ特徴量が得られる。
【００５８】
ClickEntropy(q)  ＝平均ランキング順位 × (−1.0 × Σ(P(u)×log(P(u))))
= (1 + 1 + 2 + 1 + 1 + 2)/6 ×(−1.0) × (4/6 ×(−0.176) +
2/6 ×(−0.477))
=   1.33 × (−1.0) × ((−0.117) + (−0.159))
=   1.33 × 0.276
=   0.367
PagerankEntropy(q) ＝ −1.0 × Σ{Pagerank(u) × log(Pagerank(u))}
＝ −1.0 ×(0.9/1.2 × (−0.125) + 0.3/1.2 × (−0.602))
＝ −1.0 ×  ((−0.094) + (−0.150))
＝ −1.0 ×  0.244
＝  0.244
クエリ特徴量(みすほ銀行) = 0.367 × 0.244
= 0.090
上記のクエリ特徴から、クエリ名「misuho」よりも「みすほ銀行」の値が小さいため(エントロピーであるため)、クエリ名「みすほ銀行」が推薦されやすくなる。
【００５９】
上記の図３に示すクエリ特徴量算出装置の構成要素の各動作をプログラムとして構築し、クエリ特徴量算出装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００６０】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００６１】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１  クエリ特徴量算出手段、クエリ特徴量算出部
２  クリック特徴量算出手段、クリックエントロピー算出部
３  URL特徴量算出手段、ページランクエントロピー算出部
４  クエリ抽出部
５  検索クエリログ記憶手段、検索クエリログ記憶部
６  URL情報記憶手段、URL情報記憶部
【図１】
2011191805.tif 000003
【図２】
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【図３】
2011191805.tif 000005
【図４】
2011191805.tif 000006
【図５】
2011191805.tif 000007
【図６】
2011191805.tif 000008
【図７】
2011191805.tif 000009