(57)【要約】【課題】検索者が面倒な作業をすることなく、検索者に対して、検索キーワードに関連する幅広い連想語群を提供する。【解決手段】検索者などによって操作されるＰＣ２００と、ＰＣ２００から送信された検索キーワードに関連性が高い連想語群を抽出するためのウェブサイト検索支援装置１００と、ウェブサイトが格納されているＤＢ３００と、ＤＢ３００に格納されているウェブサイトを検索する検索エンジン４００と、ウェブサイト検索支援装置１００とＰＣ２００とＤＢ３００と検索エンジン４００とを相互に接続するインターネットなどのネットワーク５００とを備える。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたキーワードを含んでいるウェブサイト群を検索する検索手段と、
前記検索手段によって検索されたウェブサイト群のうちのいくつかのウェブサイトに含まれているテキストデータの分割処理を実行する実行手段と、
前記実行手段の分割処理によって得られる単語のうち前記各ウェブサイトへの出現回数が所定以上の単語を前記キーワードの連想語群として出力する出力手段とを備える連想語群検索装置。
【請求項２】
前記出現回数が所定以上の単語と前記キーワードとに基づいて、前記単語をフィルタリングするフィルタ手段を有する、請求項１記載の連想語群検索装置。
【請求項３】
前記フィルタ手段は、
前記出現回数が所定以上の単語と前記キーワードとの双方を含むウェブサイトのヒット件数と、
前記キーワードを含むウェブサイトのヒット件数と、
前記出現回数が所定以上の単語を含むウェブサイトのヒット件数と、を用いた統計処理に基づいて前記単語をフィルタリングする、請求項２記載の連想語群検索装置。
【請求項４】
前記統計処理は、相互情報量又はｔスコアに基づく処理を含む、請求項３記載の連想語群検索装置。
【請求項５】
前記出現回数が所定以上の単語を含むウェブサイトのヒット件数が所定の閾値以下の場合に、当該単語を除外する除外手段を有する請求項１記載の連想語群検索装置。
【請求項６】
前記連想語群を分類する分類手段を備える、請求項１記載の連想語群検索装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか記載の連想語群検索装置と、
前記連想語群検索装置から出力される連想語群が格納される格納媒体とを備える連想語群検索システム。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか記載の連想語群検索装置と、
前記連想語群検索装置から出力される連想語群が固有識別子とともに格納される連想語群格納媒体と、
広告枠を有するコンテンツに掲載可能な広告と当該広告に対応する前記固有識別子とが格納される広告格納媒体と、
前記連想語群格納媒体に格納されている連想語群とコンテンツとのマッチングを行うことによって当該コンテンツに対応する前記固有識別子を割り出し、当該固有識別子が割り当てられている広告のいずれかを前記広告格納媒体から読み出すマッチング装置とを備える、コンテンツマッチ型広告システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、連想語群検索装置、システム及びコンテンツマッチ型広告システムに関し、例えば、キーワードマッチング型の検索エンジンを用いたウェブサイト検索を支援する連想語群検索装置、システム及びコンテンツマッチ型広告システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ウェブサイトの検索を行おうとした場合には、検索者はキーワードマッチング型などの検索エンジンに対して、検索対象の情報に関連するキーワードを入力するという手法が採られている。この種の検索エンジンは、当該キーワードに基づいて、ウェブサイトが蓄積されているデータベースを参照することによって、当該キーワードが含まれているウェブサイトの検索を行い、検索結果を検索者へ出力している。
【０００３】
しかし、検索者が入力したキーワードが適切でない場合には、検索者が意図しているウェブサイトが検索結果に含まれない場合がある。係る場合には、検索者は、キーワードを変えてチェックアンドエラーを繰り返して、必要な情報が含まれているウェブサイトを探し当てるという面倒な作業が強いられる。
【０００４】
このような不都合を回避すべく、ウェブサイトの検索に最適なキーワードを取得するために、ブラウザにより表示されたホームページと、該ホームページに関連付けられたキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、該キーワード抽出手段で抽出したキーワードを表示するキーワード表示手段とを備えたソフトウェアに関する発明が開示されている（特許文献１）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１４９６６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に開示されている発明は、以下の点で問題がある。
【０００７】
第１に、検索者が面倒な作業を強いられる。例えば、検索者は、「自動車販売をキーワードとしてホームページ検索をする場合には車を分類として選択する」といった作業、「検索式を検索式入力ボックス４に入力する」といった作業を行う必要がある。
【０００８】
第２に、キーワードの抽出対象が限定的である。したがって、例えば、
（１）検索エンジンで用いている検索条件如何によっては、検索者に対して幅広い連想語群を提供することが困難であるし、
（２）検索者が入手したい情報と検索者が入力した検索キーワードとの関係が希薄であった場合にも、検索者に対して幅広い連想語群を提供することが困難である。
【０００９】
具体的には、
（１）検索エンジンで用いている検索条件が、検索キーワードを含んでいて、かつ、リンク数が多いウェブサイトを検索結果の上位として出力するというものである場合、或いは、
（２）検索者が入手したい情報が「中古車販売を開業するために必要な幅広い情報」であるものの、検索者が入力した検索キーワードが「自動車販売」である場合には、
検索結果として、新車販売店の情報、自動車ディーラの情報など、多岐に渡る情報が得られるものの、これらは、「中古車販売」に特化した情報は得られにくい。一方で、通常、「開業」のために必要な開業資金調達、経理、営業等の情報を得ることができない。
【００１０】
そこで、本発明は、検索者が面倒な作業をすることなく、検索者に対して幅広い連想語群を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の連想語群検索装置は、
入力されたキーワードを含んでいるウェブサイト群を検索する検索手段と、
前記検索手段によって検索されたウェブサイト群のうちのいくつかのウェブサイトに含まれているテキストデータの分割処理を実行する実行手段と、
前記実行手段の分割処理によって得られる単語のうち前記各ウェブサイトへの出現回数が所定以上の単語を前記キーワードの連想語群として出力する出力手段とを備える。
【００１２】
すなわち、本発明は、複数のウェブサイトをコーパスとして用いて、入力されたキーワードの連想語群を検索する。
【００１３】
また、本発明は、前記出現回数が所定以上の単語と前記キーワードとに基づいて、前記単語をフィルタリングするフィルタ手段を有していてもよい。これにより、最終的に提供する連想語群を絞り込むことができる。
【００１４】
前記フィルタ手段は、
前記出現回数が所定以上の単語と前記キーワードとの双方を含むウェブサイトのヒット件数と、
前記キーワードを含むウェブサイトのヒット件数と、
前記出現回数が所定以上の単語を含むウェブサイトのヒット件数と、を用いた統計処理に基づいて前記単語をフィルタリングすることも可能である。
【００１５】
これにより、連想語群の絞り込み精度を高めることができる。
【００１６】
前記出現回数が所定以上の単語を含むウェブサイトのヒット件数が所定の閾値以下の場合に、当該単語を除外する除外手段を有するとよい。最終的に出力する連想語群にとって貢献度が少ないと考えられる処理対象の単語を減らすことで、連想語群の検索に要する装置の負荷軽減が図れるからである。
【発明の実施の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において、同様の部分には、同一符号を付している。
（実施形態１）
図１は、本発明の実施形態１の連想語群検索装置であるところのウェブサイト検索支援装置１００を備えるウェブサイト検索支援システムの模式的な構成を示すブロック図である。
【００１８】
図１には、検索者などによって操作されるパーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」と称する。）２００と、ＰＣ２００から送信された検索キーワードに対して関連性が高い連想語群を抽出するためのウェブサイト検索支援装置１００と、ウェブサイトが格納されているデータベース（以下、「ＤＢ」と称する。）３００と、ＤＢ３００に格納されているウェブサイトを検索する検索エンジン４００と、ウェブサイト検索支援装置１００とＰＣ２００とＤＢ３００と検索エンジン４００とを相互に接続するインターネットなどのネットワーク５００とを示している。
【００１９】
ウェブサイト検索支援装置１００は、以下説明する、受信手段１０と、検索手段２０と、格納手段２５と、抽出手段３０と、読出手段４０と、実行手段５０と、選択手段６０と、取得手段７０と、フィルタ手段８０と、分類手段８５と、作成手段９０と、送信手段９５とを備えている。
【００２０】
受信手段１０は、検索者等によってＰＣ２００に入力され、その後、ネットワーク５００を介して送信されてきた検索キーワードを受信するものである。受信手段１０によって受信された検索キーワードは、格納手段２５によって図示しないメモリに格納される。
【００２１】
ここで、ウェブサイト検索支援装置１００の管理者等は、ウェブページ検索者が検索キーワードを入力するための検索用ウェブページ、及び、ウェブページの検索結果及びそれに合致する広告をはめ込むための検索結果ページを用意しておくとよい。
【００２２】
検索手段２０は、受信手段１０で受信された検索キーワードを含むウェブサイト群Ａ（ウェブサイトＡ１，Ａ２，Ａ３．．．の総称）を、検索エンジン４００を用いてＤＢ３００内から検索するものである。検索手段２０は、上記検索の際、検索キーワードを含むウェブサイト数（ヒット件数）も、併せて取得するものである。また、検索手段２０は、同様に、
（１）後述する連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．をそれぞれ含むウェブサイト群の検索及びそれぞれに係るヒット件数の取得と、
（２）後述する連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．をそれぞれを含むウェブサイト群の検索及びそれぞれに係るヒット件数の取得と、
（３）連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．のそれぞれと受信手段１０によって受信された検索キーワードとの双方を含むウェブサイト群の検索及びそれぞれに係るヒット件数の取得と、
（４）連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．のそれぞれと受信手段１０によって受信された検索キーワードとの双方を含むウェブサイト群の検索及びそれぞれに係るヒット件数の取得も行うものである。
【００２３】
なお、連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．は、連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．の部分集合となるため、上記（３）に示す取得工程を割愛してもよい。
【００２４】
格納手段２５は、受信手段１０によって受信された検索キーワード、検索手段２０の検索によって取得された検索結果及び各ヒット件数などを、図示しないメモリ等に格納するものである。
【００２５】
抽出手段３０は、検索手段２０の検索によって得られるウェブサイトＡ１，Ａ２，Ａ３．．．を示すウェブサイトが所定数を超える場合に、例えば上位１０件又は間引いて或いはランダムに選択した１０件のウェブサイトＢ（ウェブサイトＢ１，Ｂ２，．．．，Ｂ１０の総称）を抽出するものである。なお、ウェブサイトＢの抽出件数を１０件とすることは例示であり、抽出件数は、例えば、５件でもよいし２０件でもよい。抽出手法については後述する。
【００２６】
読出手段４０は、抽出手段３０によって抽出されたウェブサイトＢを、実際に、ＤＢ３００から読み出し、更に、それらに含まれているテキストデータを、必要に応じて、ウェブラッパーなどを用いて読み出すものである。
【００２７】
実行手段５０は、読出手段４０によって読み出された各テキストデータに対して、図示しないメモリなどに記憶されている確率モデルなどを使用して、分割処理に含まれる形態素解析を実行するものである。
【００２８】
選択手段６０は、実行手段５０によって実行された形態素解析で得られる単語のうち、ＴＦ（Term Frequency）値またはＤＦ（Document Frequency）値が例えば２以上の単語を、ユーザに提供する連想語候補ａ（連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．の総称）として選択するものである。
【００２９】
取得手段７０は、検索手段２０における（１）連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．に係るヒット件数が例えば５０００件以下のウェブサイトに係る連想語候補を、連想語候補ａから除外した連想語候補ｂ（連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．の総称）を取得するものである。取得手段７０による処理は、既述の検索手段２０における（３）連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．のそれぞれと検索キーワードとの双方を含むウェブサイト群の検索負担を軽減するために、選択的になされるものであり、必ず行わなければならないものではない。なお、連想語候補ａから連想語候補ｂを取得するための取得条件である５０００件という件数は例示である。この件数は、例えば、ＤＢ３００に蓄積されているウェブサイト数、ＰＣ２００から送信されてきた検索キーワードを含むウェブサイトのヒット件数等に応じて決定すればよい。一例としては、ＰＣ２００から送信されてきた検索キーワードを含むウェブサイトのヒット件数が５０万件の場合に連想語候補ｂの取得条件は５０００件とし、６０万件の場合に取得条件は６０００件とすればよい。
【００３０】
フィルタ手段８０は、格納手段２５に格納されている各ヒット件数を用いた相互情報量又はｔスコアなどの統計処理に基づいて、連想語候補ｂをフィルタリングして、検索キーワードの連想語群を取得するためのものである。もっとも、フィルタリング処理は、連想語候補ｂの数に対して、ＣＰＵが十分な処理能力を有している場合には、必ずしも実行しなくてもよい。
【００３１】
分類手段８５は、フィルタ手段８０によって取得された連想語群を、相互情報量又はχ２乗値などを用いて連想語群の相互ネットワークを作成し、Ｎｅｗｍａｎ法を用いた分類を行うなどの処理を行うものである。なお、χ２乗値は、例えば、Kok Leongらによる「Feature Selection, Perceptron Learning Usability Case Study for Text Categorization、Proc of ACM SIGIR'97, 1997」を用いて算出することができる。
【００３２】
作成手段９０は、分類手段８５によって分類された連想語群を含む表示画面（ウェブサイト）を作成するものである。
【００３３】
送信手段９５は、作成手段９０によって作成された表示画面（ウェブサイト）を、ネットワーク５００を介して、ＰＣ２００へ送信するものである。
【００３４】
図２は、図１に示すウェブサイト検索支援装置１００の動作の概要説明図である。ウェブサイト検索支援装置１００は、まず、検索キーワードを受信すると、検索エンジン４００を用いて、ＤＢ３００内に記憶されているウェブサイトの中から、その検索キーワードが含まれているウェブサイト群Ａを検索する。この結果、ウェブサイト検索支援装置１００は、当該検索キーワードが含まれているウェブサイト群Ａなどを示すウェブサイトを取得することができる。
【００３５】
このウェブサイトには、通常、ウェブサイトＡ１，Ａ２，．．．，Ａｎをそれぞれ特定する特定情報（例えばＵＲＬ）と、検索キーワードのヒット件数とが記載される。
【００３６】
ウェブサイト検索支援装置１００は、ウェブサイトＡ１，Ａ２，．．．，Ａｎのいくつかを実際にＤＢ３００から読み出して、更に、各ウェブサイトＡ１等内のテキストデータを抽出する。その後、ウェブサイト検索支援装置１００は、テキストデータ内から形態素解析などを行って名詞等の単語を取り出す。
【００３７】
ウェブサイト検索支援装置１００は、その単語のうち使用頻度が高いものをｎ−ｇｒａｍ処理などによって特定し、特定した単語と検索キーワードとに基づいて、当該検索キーワードの連想語群を選択する。そして、その連想語群をＮｅｗｍａｎ法などを用いて分類（クラスタリング）する。
【００３８】
図３は、図１に示すウェブサイト検索支援装置１００の動作を示すフローチャートである。以下、図３を参照しながら、図２を用いて説明した動作概要を実現するための具体的手法について説明する。
【００３９】
まず、ウェブサイト検索支援装置１００は、稼動時には、ＰＣ２００からの検索キーワードの送信待ち状態に遷移している（ステップＳ１）。
【００４０】
この状態で、ウェブサイト検索支援装置１００のユーザが、ＰＣ２００を操作することによって入力した検索キーワードを、ネットワーク５００を通じてウェブサイト検索支援装置１００に対して送信したとする。この場合、ウェブサイト検索支援装置１００は、送信されてきた検索キーワードを、受信手段１０によって受信して、格納手段２５及び検索手段２０へ出力する。
【００４１】
検索手段２０は、受信手段１０から出力された検索キーワードを入力すると、検索エンジン４００を用いて、ＤＢ３００内から当該検索キーワードが含まれているウェブサイト群Ａを検索するというウェブサイト群Ａの検索処理を実行する（ステップＳ２）。
【００４２】
この結果、検索手段２０は、ウェブサイトＡ１，Ａ２，Ａ３．．．をそれぞれ特定する特定情報（例えばＵＲＬ）と、検索キーワードのヒット件数とが記載されているウェブサイトを取得することができる。
【００４３】
その後、検索手段２０は、ウェブサイト内のタグに基づいて又は「検索結果 約○○件」などの記載箇所をテキストマッチングなどによって抽出する。こうして、検索手段２０は、検索キーワードのヒット件数を取得する。もっとも、このヒット件数は、検索エンジンＡＰＩ（Application Interface）を用いて取得してもよい。それから、検索手段２０は、上記特定情報を抽出手段３０へ出力するとともに、当該特定情報及びヒット件数を格納手段２５に出力する。
【００４４】
格納手段２５は、検索手段２０から特定情報が出力されると、当該特定情報に対応する検索キーワードと紐付けて、メモリに格納するという格納処理を実行する（ステップＳ３）。
【００４５】
抽出手段３０は、検索手段２０から出力されたウェブサイトＡ１，Ａ２，Ａ３，．．．の特定情報のうち、例えば検索結果の上位１０件に含まれるウェブサイトＢ１，Ｂ２，．．．，Ｂ１０の特定情報を抽出して、読出手段４０へ出力するという抽出処理を実行する（ステップＳ４）。
【００４６】
なお、上記のように、検索結果の上位１０件を抽出する場合には、検索エンジン４００によって生成される検索結果上位１０件を示すウェブサイト内から、「http」などを含んでおりハイパーリンクが付されている文字を、ウェブサイトＢ１，Ｂ２，．．．，Ｂ１０の特定情報として抽出することも可能である。ウェブサイトＡ群の中からランダムにウェブサイトＢ１，Ｂ２，．．．，Ｂ１０を選択する場合には、検索結果を示す任意のウェブサイト内から、「http」などを含む文字を任意に抽出すればよい。
【００４７】
読出手段４０は、抽出手段３０から出力されたウェブサイトＢ１，Ｂ２，．．．，Ｂ１０の特定情報に基づいて、実際にウェブサイトＢをＤＢ３００から読み出し、ウェブラッパーなどを用いてウェブサイトＢに含まれている各テキストデータを抽出して、実行手段５０へ出力するという読出処理を実行する（ステップＳ５）。
【００４８】
テキストデータの抽出対象は、ウェブサイトＢ１，Ｂ２，．．．，Ｂ１０のそれぞれを構成する全ページとしてもよいし、各々のトップページなどのように特定の幾つかのページとしてもよい。
【００４９】
実行手段５０は、読出手段４０から出力された各テキストデータに対して、茶筅、和布蕪（ともに商品名）などの形態素解析ソフトウェアを用いて形態素解析を実行する（ステップＳ６）。実行手段５０は、その結果得られる単語を選択手段６０へ出力する。ここでは、形態素解析ソフトウェアで用意されている形態素種別を適宜選択することによって、例えば名詞、未知語を取り出す一方で、接尾辞、数字、非自立語、代名詞などを取り出さないように設定すればよい。
【００５０】
なお、形態素解析に代えて、又はこれとともに、ｎ−ｇｒａｍ分割などを行ってもよい（例えばｎ＝５とする。）。この場合、必要に応じて、出現度が例えば０．７以上の単語を相互に同じ単語として取り扱うようにするなどして、複合語処理を行うとよい。
【００５１】
選択手段６０は、実行手段５０から出力された単語のＴＦ値またはＤＦ値が例えば２以上の単語を、ユーザに提供する連想語候補ａとして選択するという連想語候補ａの選択処理を実行する（ステップＳ７）。こうして、高頻度或いは低頻度で出現する単語を、連想語候補から除外していく。
【００５２】
検索手段２０は、選択手段６０から出力された連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．を入力すると、検索エンジン４００を用いてＤＢ３００内から連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．をそれぞれ含むウェブサイトを検索することによって、それぞれの検索結果に係るヒット件数を取得するというヒット件数取得処理を実行する（ステップＳ８）。
【００５３】
そして、検索手段２０は、連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．と、これらに対応する各ヒット件数とを、一対で取得手段７０及び格納手段２５へ出力する。格納手段２５は、これらの情報を、既に格納されている対応する検索キーワードと紐付けてメモリに格納する。
【００５４】
取得手段７０は、検索手段２０から出力された連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．のうち、対応するヒット件数が例えば５０００件以下である連想語候補を、連想語候補ａの中から削除して、連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．を取得するという連想語候補ｂの取得処理を実行する（ステップＳ９）。
【００５５】
取得手段７０は、取得した連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．を、検索手段２０へ出力する。検索手段２０は、取得手段７０から出力された連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．を入力すると、検索エンジン４００を用いてＤＢ３００内から連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．をそれぞれ含むウェブサイトを検索することによって、それぞれの検索結果に係るヒット件数を取得するというヒット件数取得処理を実行する（ステップＳ１０）。
【００５６】
そして、検索手段２０は、連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．と、これらに対応する各ヒット件数とを、一対で格納手段２５に格納するというヒット件数格納処理を実行する（ステップＳ１１）。
【００５７】
また、検索手段２０は、連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．のいずれかと受信手段１０によって受信され格納手段２５に格納されている検索キーワードとの双方を含むウェブサイトを、検索エンジン４００を用いて検索することによって、それぞれの検索結果に係るヒット件数を取得するというヒット件数取得処理を実行する（ステップＳ１２）。
【００５８】
そして、検索手段２０は、各ヒット件数を格納手段２５に格納するというヒット件数格納処理を実行する（ステップＳ１３）。
【００５９】
この結果、格納手段２５には、
（１）連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．のいずれかと受信手段１０によって受信され格納手段２５に格納されている検索キーワードとの双方を含むウェブサイトに係るヒット件数と、
（２）連想語候補ａ１，ａ２，ａ３，．．．を含むウェブサイトに係るヒット件数と、
（３）連想語候補ｂ１，ｂ２，ｂ３，．．．を含むウェブサイトに係るヒット件数と、
（４）受信手段１０によって受信され格納手段２５に格納されている検索キーワードを含むウェブサイトに係るヒット件数とが格納されることになる。
【００６０】
フィルタ手段８０は、格納手段２５によって格納されているヒット件数のうち所要のものを読み出して、数式１にこれらを代入することで相互情報量を算出する。そして、フィルタ手段８０は、算出結果のうち例えば数値が大きい上位１００件を取り出すために、連想語候補ｂをフィルタリングするというフィルタ処理を実行する（ステップＳ１４）。
【数１】
2008065417.tif 000003
ここで、
数式１の右辺分母のhit（連想語候補ｂ）とは、連想語候補ｂを含むウェブサイト、つまり、連想語候補ｂをクエリとして検索した場合のウェブサイトのヒット件数である。
【００６１】
数式１の右辺分母のhit（検索キーワード）とは、検索キーワードをクエリとして検索した場合のウェブサイトのヒット件数である。
【００６２】
数式１の右辺分子のhit（連想語候補ｂ，検索キーワード）とは、連想語候補ｂと検索キーワードとの双方をクエリとして検索した場合のウェブサイトのヒット件数である。
【００６３】
Ｎは係数であり、本実施形態では、例えば１００×１０６〜１０７としている。
【００６４】
このために、フィルタ手段８０は、図示しない記憶領域に、数式１を用いた演算プログラムを格納しておき、フィルタ処理に先立って、当該プログラムを読み出し、かつ、格納手段２５から所要のヒット件数を読み出し、数式１を用いた演算を行う。そして、フィルタ手段８０は、演算結果を例えば数値の大きいものから降べきの順に並べて、上位１００以外連想語候補を削除して、残りを連想語群として、分類手段８５へ出力する。
【００６５】
分類手段８５は、フィルタ手段８０によって取得された連想語群を、以下に示す手法を用いて分類する。
【００６６】
図４，図５は、図１の分類手段８５による連想語群の分類手法の説明図である。図４には、連想語群を相互にネットワーク接続した状態を示している。当該接続は、χ２乗値が近いものを相互に接続するなど既知の手法によって実現すればよい。図５には、ネットワーク接続された連想語群を分類した状態を示している。当該分類は、Ｎｅｗｍａｎ法などを用いた既知の手法によって実現すればよい。
【００６７】
作成手段９０は、フィルタ手段８０から出力された連想語群を示す情報の表示画面を作成するという画面作成処理を実行する（ステップＳ１５）。
【００６８】
送信手段９５は、作成手段９０によって作成された表示画面を、ネットワーク５００を介して、ＰＣ２００へ送信するという送信処理を実行する（ステップＳ１６）。
【００６９】
この結果、ＰＣ２００のユーザは、ウェブサイト検索支援装置１００に対して送信した検索キーワードとの間の関連性が高い連想語群を取得することができる。このため、ユーザは、上記検索キーワードに基づく検索で所望の検索結果が得られなかった場合であっても、取得した連想語群に基づく絞り込み検索を行うことで、所望の検索結果が得られやすくなる。
【００７０】
（実施形態２）
つぎに、本発明の実施形態２のコンテンツマッチ型広告システム１０００について説明する。コンテンツマッチ型広告システム１０００は、広告掲載が可能なウェブサイト内に、そのウェブサイトに含まれている内容との関連性が高い広告を掲載するものである。コンテンツマッチ型広告システム１０００は、実施形態１で説明したウェブサイト検索支援装置１００に対応する連想語群検索装置１００を備えている。
【００７１】
なお、連想語群検索装置１００は、ウェブサイト検索支援装置１００の作成手段９０及び送信手段９５に代えて、格納手段２５に対して連想語群ＤＢ６００への連想語群を格納する手段を備えている。
【００７２】
図６（ａ）は、本発明の実施形態２のコンテンツマッチ型広告システム１０００の概要説明図である。なお、比較のため、従来の広告システムの概要説明も図６（ｂ）に示している。
【００７３】
図６（ａ）に示すように、本実施形態のコンテンツマッチ型広告システム１０００は、以下説明する、連想語群検索装置１００と、連想語群ＤＢ６００と、マッチング装置７００と、広告ＤＢ８００とを備えている。
【００７４】
連想語群検索装置１００は、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者からキーワードが入力されると、そのキーワードに対応する連想語群を検索して、各連想語群に対して固有識別子であるところの固有のクラスタＩＤを割り当てるものである。クラスタＩＤについては後述する。
【００７５】
連想語群ＤＢ６００は、連想語群検索装置１００によって検索された連想語群と当該連想語群に対応して割り当てられたクラスタＩＤとが紐付けて格納されるものである。なお、連想語群等に対して、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者から入力されたキーワードも、併せて紐付けて格納してもよい。
【００７６】
マッチング装置７００は、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者からの指示に従って、連想語群ＤＢ６００に格納されている連想語群とＤＢ３００に格納されているコンテンツであるところのウェブサイト内のテキストデータとのマッチングを行い、当該ウェブサイトに合致するクラスタＩＤを割り出すものである。
【００７７】
広告ＤＢ８００は、広告主から寄せられた広告と当該広告に合致するクラスタＩＤとが一対で格納されるものである。
【００７８】
つぎに、コンテンツマッチ型広告システム１０００の動作について、具体例を交えつつ説明する。まず、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者等は、広告対象に関連するキーワードを選択して、そのキーワードを連想語群検索装置１００に入力する。
【００７９】
例えば、「○×△」という雑誌が存在していて、その広告主に対して広告掲載の打診を行いたいと考えている場合には、「雑誌」、そのテレビコマーシャルを担当する「俳優名」、その雑誌の「販売社名」、その雑誌の「キャッチフレーズ」などのキーワードを含むウェブサイトをキーワードとして選択されるであろう。
【００８０】
連想語群検索装置１００は、このようにして選択されたキーワードが入力された場合には、実施形態１で説明した場合と同様に、各々のキーワードに対応する連想語群を検索する。連想語群検索装置１００は、連想語群の検索を実行し終えると、検索した連想語群に対して固有のクラスタＩＤを割り当て、これらを紐付けて連想語群ＤＢ６００に格納する。
【００８１】
一方、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者は、雑誌「○×△」の広告主に対して提示して、入力したキーワードに対応する連想語群ベースでの広告掲載の打診、つまり、連想語群ベースでの広告枠の購入の打診を行う。連想語群ベースでの広告掲載とは、その連想語群を構成する連想語が含まれているウェブサイトの広告枠に、その広告主から寄せられた広告を掲載することを意味する。
【００８２】
実際に、雑誌「○×△」の広告主が、上記打診に応じて、連想語群ベースでの広告枠の購入をしたならば、広告主が購入した連想語群に対応するクラスタＩＤを、広告主から提供される広告と一対で、広告ＤＢ８００に登録する。
【００８３】
この状態で、例えば、広告枠を有する、日記形式のブログ（weblog）、掲示板などのウェブサイトが作成されたとする。さらに、そのウェブサイトがＤＢ３００にアップロードされ、つづいて、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者に対して、当該ウェブサイトのＵＲＬが通知され又は当該ウェブサイトのテキストデータが送信される等の処理がなされたとする。
【００８４】
この場合には、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者は、マッチング装置７００に対して、そのＵＲＬ等を入力する。
【００８５】
マッチング装置７００は、そのＵＲＬが入力されると、当該ＵＲＬに対応するウェブページのテキストデータの抽出処理を実行し、抽出したテキストデータと連想語群ＤＢ６００に格納されている連想語群及び／又はキーワードのマッチング処理を行う。もっとも、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者に対して、上記ウェブサイトのテキストデータが送信されている場合には、この抽出処理は割愛される。
【００８６】
マッチング装置７００は、マッチング処理によって得られるマッチング結果に基づいて、マッチング対象のウェブサイトに対応するクラスタＩＤを割り出す。そして、当該ウェブサイトに合致するクラスタＩＤを割り出して、ＤＢ３００に格納されているウェブサイトに付記する。
【００８７】
この結果、何人かによって、ＤＢ３００に格納されているウェブサイトがダウンロードされる場合には、既知の手法と同様に、そのウェブサイトに係るクラスタＩＤに対応する広告が広告ＤＢ８００から読み出されて、そのウェブサイトの広告枠に当てはめられる。
【００８８】
ここで、従来の広告システムを利用した広告の場合には、システム管理者等は、広告主に対して、広告に関連するキーワードベースで広告掲載の打診を行っていた。具体的には、例えば、上記の例でいえば、「雑誌」、そのテレビコマーシャルを担当する「俳優名」、その雑誌の「販売社名」、その雑誌の「キャッチフレーズ」などのキーワードベースで広告枠の購入の打診を行っていた。キーワードベースでの広告掲載とは、そのキーワードが含まれているウェブサイトの広告枠に、その広告主から寄せられた広告を掲載するということを意味する。したがって、広告主は、適当な広告を行うためには、複数のキーワードに係る広告枠を購入することが強いられていた。
【００８９】
なお、マッチング対象のウェブサイトに対応するクラスタＩＤを割り出すタイミングは上記例に限定されるものではない。例えば、ＤＢ３００に格納されているウェブサイトがダウンロードされる指示を受けたとき、又は、タイマなどを備えて例えば１０日ごとのように定期的に、或いはアクセスカウンタを設けておきウェブサイトへのアクセス回数が１０回ごとのように時間的に非定期的とすることもできる。こうすると、ブログのように内記載内容が逐次更新されるウェブサイトの場合にも、記載内容に合致する広告を掲載することが可能となる。
【００９０】
（実施形態３）
図８は、本発明の実施形態３のコンテンツマッチ型広告システム１０００の概要説明図である。
【００９１】
図８に示すコンテンツマッチ型広告システム１０００は、連想語群検索装置１００における連想語群の検索手法が、実施形態２の場合と相違する。具体的には、実施形態２の場合には、一つのキーワードに基づいて一つの連想語群の検索を行うのに対して、実施形態３の場合には、一つのキーワードに基づいて複数の連想語群の検索を行う。
【００９２】
このような検索を行った場合には、キーワードに対する連想語群がクラスタリングされて得られることになる。
【００９３】
図７は、図６（ａ）に示す連想語群ＤＢ６００に格納されるデータ例を示す図である。図７には、連想語群とこれらに対応するクラスタＩＤとを示している。
【００９４】
ここで、例えば、「○×△」というタイトルが付された雑誌が存在していて、かつ、「○×△」という商品名のジュースも存在していたとする。このような状況下で、ユーザが検索エンジンに対して「○×△」という検索キーワードを入力して、ウェブサイトの検索を行ったとする。その結果、上記ジュースに関するウェブサイトと上記雑誌に関するウェブサイトとの双方が含まれている検索結果ページが作成されることになる。
【００９５】
したがって、一般的な広告システムの場合には、ジュース「○×△」に関するウェブサイトを閲覧したときであっても、雑誌「○×△」の広告が表示される場合がある。
【００９６】
これに対して、本実施形態のコンテンツマッチ型広告システム１０００は、ウェブサイトの記事内容がジュース「○×△」と雑誌「○×△」とのいずれに関するものであるのかを判別し、ジュース「○×△」に関するウェブサイトに、雑誌「○×△」の広告が表示されることを回避する。
【００９７】
コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者が、単に「○×△」というキーワードを連想語群検索装置１００入力した場合に、「ジュース」及び「○×△」に係る連想語群（図７のクラスタＩＤ＝１に係る連想語群）と、「雑誌」及び「○×△」に係る連想語群（図７のクラスタＩＤ＝２に係る連想語群）という、少なくとも二つの連想語群がクラスタリングされた状態で得られることになる。
【００９８】
このように、本実施形態のコンテンツマッチ型広告システム１０００は、例えば、商品名である「○×△」というキーワードが連想語群検索装置１００に入力されると、このキーワードに対応する連想語群がクラスタリングされて出力される。このため、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者等は、ジュース「○×△」の広告主に対して図７のクラスタＩＤ＝１に係る連想語群、雑誌「○×△」の広告主に対して図７のクラスタＩＤ＝２に係る連想語群をベースとして広告掲載の打診を行えばよくなる。その後の動作は、実施形態２で説明したとおりである。
【００９９】
（実施形態４）
図９は、本発明の実施形態４のコンテンツマッチ型広告システム１０００の概要説明図である。
【０１００】
図９に示すコンテンツマッチ型広告システム１０００は、広告の掲載対象が、実施形態２の場合と相違する。具体的には、本実施形態の場合には、広告の掲載対象をウェブサイトの検索結果ページとしている。以下、これを実現するための手法について説明する。
【０１０１】
まず、コンテンツマッチ型広告システム１０００の管理者等は、ウェブページ検索者が検索キーワードを入力するための検索用ウェブページ、及び、ウェブページの検索結果及びそれに合致する広告をはめ込むための検索結果ページを用意しておく。
【０１０２】
また、連想語群検索装置１００は、既述のように、広告に関連するキーワードが入力されると、当該キーワードを含む連想語群を検索して、検索結果として連想語群とこれに対応するクラスタＩＤとを連想語群ＤＢ６００に格納する。また、広告ＤＢ８００には、既述のように、広告とそれに合致するクラスタＩＤとが一対で記憶される。
【０１０３】
この状態で、何人かから、上記検索用ウェブページに検索キーワードが入力され、その検索キーワードがインターネットなどを介して、連想語群検索装置１００に送信されると、連想語群検索装置１００は、既述の場合と同様に、受信した検索キーワードが含まれているウェブサイトを、検索エンジン等を用いて検索して、検索結果をクラスタリングし、クラスタ毎に検索結果ページを作成して、当該検索結果ページに対応するクラスタＩＤとともにマッチング装置７００へ出力する。
【０１０４】
マッチング装置７００は、連想語群検索装置１００から出力されたコンテンツであるところの検索結果ページを入力すると、その検索結果ページに対応するクラスタＩＤに合致する広告を広告ＤＢ８００から読み出して、その検索結果ページの広告枠に当てはめてから、インターネットなどを介して検索者に対して送信するための処理をする。
【０１０５】
この結果、検索者は、ウェブサイトの内容に基づいてクラスタリングされ、かつ、その内容に合致する検索結果ページを取得することができる。したがって、例えば、検索者が、「○×△」という検索キーワードを入力した場合には、少なくとも、（１）ジュース「○×△」に関する内容が記載されているウェブサイトのＵＲＬ等及びジュース「○×△」に係る広告とが掲載された検索結果ページが得られ、かつ、（２）雑誌「○×△」に関する内容が記載されているウェブサイトのＵＲＬ等及び雑誌「○×△」に係る広告とが掲載された検索結果ページが得られることになる。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】本発明の実施形態１の連想語群検索装置であるところのウェブサイト検索支援装置１００を備えるウェブサイト検索支援システムの模式的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示すウェブサイト検索支援装置１００の動作の概要説明図である。
【図３】図１に示すウェブサイト検索支援装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図４】図1の分類手段８５による連想語群の分類手法の説明図である。
【図５】図1の分類手段８５による連想語群の分類手法の説明図である。
【図６】本発明の実施形態２のコンテンツマッチ型広告システム１０００の概要説明図である。
【図７】図６に示す連想語群ＤＢ６００に格納されるデータ例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態３のコンテンツマッチ型広告システム１０００の概要説明図である。
【図９】本発明の実施形態４のコンテンツマッチ型広告システム１０００の概要説明図である。
【符号の説明】
【０１０７】
受信手段１０、検索手段２０、格納手段２５、抽出手段３０、読出手段４０、実行手段５０、選択手段６０、取得手段７０、フィルタ手段８０、分類手段８５、作成手段９０、送信手段９５、ウェブサイト検索支援装置１００、ＰＣ２００、ＤＢ３００、エンジン４００、ネットワーク５００
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図４】
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【図５】
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