(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索時に用いられたキーワードと、前記キーワードを用いて検索対象データから検索された検索結果に対応する複数のカテゴリとを関連付けて検索履歴情報として記憶させる記憶手段と、
前記記憶手段に記憶される検索履歴情報から、前記キーワードに対する前記複数のカテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度から前記キーワードの曖昧性を評価する曖昧性評価手段と、
を有することを特徴とする曖昧性評価装置。
【請求項２】
前記曖昧性評価手段は、
前記検索対象データに含まれる前記複数のカテゴリ毎に空間上のベクトル表現を生成し、
前記検索履歴情報から得られる前記複数のカテゴリ毎の数に基づき前記キーワードのカテゴリ分布を抽出し、
前記ベクトル表現と、前記カテゴリ分布とに基づいて、前記類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の曖昧性評価装置。
【請求項３】
前記曖昧性評価手段は、
前記キーワードの前記類似度に対応する曖昧性データを前記記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１又は２に記載の曖昧性評価装置。
【請求項４】
新たに検索を行うために入力された前記キーワードに対して、前記曖昧性データから前記キーワードに対する曖昧度を取得し、取得した曖昧度に対応させた検索を行う検索手段を有することを特徴とする請求項３に記載の曖昧性評価装置。
【請求項５】
前記検索手段は、
前記曖昧度と、予め設定した閾値とを比較し、前記曖昧度が前記閾値以上である場合に、前記キーワードに他の情報を補充し、補充した内容で検索を行い、前記曖昧度が前記閾値以上でない場合に、前記キーワードで検索を行うことを特徴とする請求項４に記載の曖昧性評価装置。
【請求項６】
前記記憶手段は、
前記検索対象データから検索された検索結果に対応するカテゴリのうち、ユーザが閲覧指示したカテゴリを前記キーワードと関連付けて検索履歴情報として記憶することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の曖昧性評価装置。
【請求項７】
前記曖昧性評価手段は、
予め設定された前記複数のカテゴリ間のツリー構造のデータに基づいて、前記類似度を算出することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の曖昧性評価装置。
【請求項８】
検索時に用いられるキーワードに関連付けられた複数のカテゴリを、予め設定されたカテゴリ間のツリー構造のデータとして記憶させる記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記複数のカテゴリ間のツリー構造のデータに基づいて、前記キーワードに対する前記複数のカテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度から前記キーワードの曖昧性を評価する曖昧性評価手段と、
を有することを特徴とする曖昧性評価装置。
【請求項９】
検索時に用いられたキーワードと、前記キーワードを用いて検索対象データから検索された検索結果に対応する複数のカテゴリとを関連付けて検索履歴情報として記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶される検索履歴情報から、前記キーワードに対する前記複数のカテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度から前記キーワードの曖昧性を評価する曖昧性評価ステップと、
をコンピュータに実行させる曖昧性評価方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
検索時に用いられたキーワードと、前記キーワードを用いて検索対象データから検索された検索結果に対応する複数のカテゴリとを関連付けて検索履歴情報として記憶させる記憶手段、及び、
前記記憶手段に記憶される検索履歴情報から、前記キーワードに対する前記複数のカテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度から前記キーワードの曖昧性を評価する曖昧性評価手段、
として機能させるための曖昧性評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索時に用いられたキーワードに対する曖昧性を評価する曖昧性評価装置、曖昧性評価方法、及び曖昧性評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、インターネット等の通信ネットワーク上にＷｅｂサイト等を公開し、そのＷｅｂサイトにアクセスしてきた端末に対して、端末のユーザが所望する情報を提示するサービスが存在する。例えば、オンラインショッピング等のサービス形態では、端末からユーザが指定した所定のキーワード（例えば、検索クエリ等）により、予め商品情報が登録されたデータベースを検索し、抽出された商品が、ユーザが目的としている商品であれば、その購入手続き等を行うことで、ユーザにその商品を提供することができる。
【０００３】
また、従来では、ユーザが入力した検索キーワードを入力して「検索」ボタンをクリックすると、検索結果のページにジャンプするだけでなく、ユーザによって入力された検索キーワードに関連する他の検索キーワードを表示する仕組みが存在する（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
特許文献１では、ユーザによって入力された検索キーワードセットを受信し、明確に規定されていない意図に対応する複数の所定の単語と検索キーワードセットとを比較することで、検索キーワードセットがユーザによって明確に規定された意図を示すか否かを判定し、検索キーワードセットが明確に規定された意図を示すと判定された場合に、更なる推薦検索キーワードを取得するための処理を実行している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２０１４−５０１４２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述した手法では、検索キーワードを表示する処理の切り替えを適切に行うために、意図の曖昧性を正確に推定することが必要不可欠である。単純には、クエリ毎のクリック分布に基づき曖昧性の定量化を行うことができても、実際には、クリック同士の関連度に差異があり、より現実問題に則した推定を行うには、さらに踏み込んだ情報の利用が必要となる。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ユーザの意図の曖昧性を定量化してユーザへ適切な検索結果を提示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る曖昧性評価装置は、検索時に用いられたキーワードと、前記キーワードを用いて検索対象データから検索された検索結果に対応する複数のカテゴリとを関連付けて検索履歴情報として記憶させる記憶手段と、前記記憶手段に記憶される検索履歴情報から、前記キーワードに対する前記複数のカテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度から前記キーワードの曖昧性を評価する曖昧性評価手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一実施形態によれば、ユーザの意図の曖昧性を定量化してユーザへ適切な検索結果を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報提示システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】曖昧性評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】情報提示処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】クエリの曖昧性を説明するための図である。
【図５】カテゴリに対する類似度及び曖昧性の関係を説明するための図である。
【図６】類似度の算出結果の一例を示す図である。
【図７】曖昧性データを利用した検索内容の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の各実施形態の詳細について添付の図面を参照しながら説明する。
【００１２】
＜情報提示システムの全体構成＞
図１は、情報提示システムの全体構成の一例を示す図である。図１の例において、情報提示システム１０は、情報提示装置の一例である曖昧性評価装置１１と、１又は複数の端末１２−１〜１２−ｎ（以下、必要に応じて、「端末１２」と総称する）とを有する。曖昧性評価装置１１と、端末１２とは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｃｃｅｓｓ  Ａｒｅａ）やインターネットに代表される通信ネットワーク１３と、データの送受信が可能な状態で接続されている。
【００１３】
曖昧性評価装置１１は、例えばショッピングサイトやニュース・サイト、Ｑ＆Ａサイト、電子商取引サイト、検索サイト等のＷｅｂサイトを公開している。曖昧性評価装置１１は、通信ネットワーク１３を介してアクセスしてきた端末１２からの所定のキーワード（例えば、検索クエリ）等の入力を受け付け、予め記憶されている検索対象データ（例えば、商品データ）等を参照して、対応する商品情報（タイトル、カテゴリ等）や単語、文章等の検索結果を抽出し、キーワードを入力してきた端末１２に提供する。また、曖昧性評価装置１１は、各端末１２からの検索クエリと、その検索クエリを用いて商品データから検索された検索結果に対するカテゴリとを関連付けて、例えば検索ログ（検索履歴情報）として記憶する。
【００１４】
ここで、カテゴリとは、物事を一定の基準に基づいて分類した際の個々の区分のことであり、例えば分類、分野、区分、種類、部門、ジャンル等で区分けされる。例えば、検索クエリが「テーブル」である場合、カテゴリは「ローテーブル」、「センターテーブル」、「サイドテーブル」等であるが、これに限定されるものではない。なお、本実施形態では、曖昧性評価装置１１は、他のＷｅｂサイトを提供している外部装置から、上述した商品データや検索ログの情報を取得してもよい。
【００１５】
また、曖昧性評価装置１１は、上述した商品データ及び検索ログを用いてカテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいてキーワード（クエリ）に関する曖昧性を評価する。例えば、曖昧性評価装置１１は、商品データからカテゴリ毎のベクトル表現を生成し、また検索ログのクリック結果からクエリ毎のカテゴリ分布を抽出し、上述したベクトル表現とカテゴリ分布とを用いて得られたカテゴリ間の類似度に基づいて、クエリ毎の曖昧性を評価する。また、曖昧性評価装置１１は、予め信頼性の高いカテゴリ間のツリー構造のデータ（カテゴリツリー）を有する場合には、そのカテゴリツリーに基づいて、類似度を算出してもよい。この場合、例えば検索時に用いるキーワード（例えば、テーブル）に対し、ツリー構造を参照して、そのキーワードに対応するカテゴリの下位概念のカテゴリ（例えば、ローテーブル等）等の関係性から類似度を算出することができる。
【００１６】
また、曖昧性評価装置１１は、端末１２からの検索クエリを受け付けた場合に、曖昧性の評価結果（曖昧度データ）を参照し、その検索クエリに対する曖昧度に基づいて他の情報（例えば、他の検索クエリ）等による検索クエリの補充等を行い、補充した内容で検索を行う。また、曖昧性評価装置１１は、その検索結果を端末１２に提示する。
【００１７】
曖昧性評価装置１１は、例えば汎用のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やサーバ等でもよく、少なくとも１つの情報処理装置を有するクラウドコンピューティングにより構成されたクラウドサーバでもよいが、これらに限定されるものではない。
【００１８】
端末１２は、各ユーザが曖昧性評価装置１１等からサービスを受けるための装置である。ユーザは、端末１２から通信ネットワーク１３を介して曖昧性評価装置１１にアクセスし、Ｗｅｂサイトに公開されている検索画面等を用いて所望する情報（商品情報）等の検索を行う。なお、検索を行う場合には、ユーザ登録等を行うことで、ユーザ毎の履歴情報を取得することができ、ユーザ毎に適切な検索結果を提示することができる。端末１２は、ＰＣでもよく、タブレット端末やスマートフォン、携帯電話等の通信端末でもよいが、これらに限定されるものではない。
【００１９】
通信ネットワーク１３は、上述したようにＬＡＮやインターネット等である。通信ネットワーク１３は、有線でも無線でも、これらの組み合わせでもよい。
【００２０】
＜曖昧性評価装置１１の機能構成＞
次に、上述した曖昧性評価装置１１の機能構成の一例について、具体的に説明する。図１に示すように、曖昧性評価装置１１は、入力手段２１と、出力手段２２と、記憶手段２３と、曖昧性評価手段２４と、検索手段２５と、情報提示手段２６と、通信手段２７と、制御手段２８とを有する。
【００２１】
入力手段２１は、本実施形態における曖昧度の評価処理や、情報提示処理等の開始／終了、各種設定等の入力を受け付ける。入力手段２１は、例えば曖昧性評価装置１１がＰＣ等の汎用のコンピュータであれば、キーボードやマウス等のポインティングデバイスである。また、入力手段２１は、タッチパネル等でもよい。また、入力手段２１は、例えば音声等により上述した入力が可能なマイク等の音声入力デバイスであってもよい。
【００２２】
出力手段２２は、入力手段２１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容等の出力を行う。出力手段２２は、例えばディスプレイやスピーカ等である。出力手段２２は、入力手段２１と一体型のタッチパネルであってもよい。また、出力手段２２は、処理結果等を紙等の印刷媒体に印刷するプリンタ等の印刷デバイスであってもよい。
【００２３】
記憶手段２３は、本実施形態において必要な各種情報を記憶する。具体的には、記憶手段２３は、入力された検索クエリに対応する商品情報を抽出するための商品データ３１、検索クエリと、検索クエリによる検索結果に対応するカテゴリとを関連付けて記憶した検索ログ３２、検索クエリ毎の曖昧度を記憶した曖昧度データ３３、曖昧度に対応する補充情報や提示情報等が記憶された情報提示データ３４等を記憶する。なお、商品データ３１は、検索対象データの一例であり、商品データに限定されるものではない。
【００２４】
また、記憶手段２３が記憶する情報は、これらに限定されるものではなく、例えば検索時に用いられるキーワードに関連付けられたカテゴリを、予め設定されたカテゴリ間のツリー構造のデータ（カテゴリツリー）として記憶してもよい。また、記憶手段２３は、例えば端末１２と通信を行うためのアドレス情報、ユーザを識別するためのユーザ情報、端末１２を識別するための端末情報、エラー発生時の異常情報等を記憶してもよい。
【００２５】
曖昧性評価手段２４は、検索クエリによる検索結果で得られたカテゴリ間の類似度に基づいて、検索クエリ毎の曖昧度を評価する。例えば、曖昧性評価手段２４は、カテゴリの類似度を算出する際、各カテゴリを言語的な空間上のベクトルに置き換える。
【００２６】
例えば、曖昧性評価手段２４は、商品データ３１からカテゴリ毎のベクトル表現を生成する。なお、ベクトル表現の生成については、例えば潜在的意味索引（ＬＳＩ：Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｉｎｄｅｘｉｎｇ）等の手法を用いることができるが、これに限定されるものではない。また、曖昧性評価手段２４は、検索ログ３２に含まれる各検索クエリに関連付けられたカテゴリ毎の数から、クエリ毎のカテゴリ分布（クリック割合）を抽出する。また、曖昧性評価手段２４は、ベクトル表現及びカテゴリ分布とを組み合わせて類似度を算出し、算出した類似度に基づいてクエリ毎の曖昧性を評価する。
【００２７】
なお、検索ログ３２は、各端末１２のログが集約されていてもよく、端末１２毎（ユーザ毎）であってもよく、所定の条件（例えば、期間、時間帯、地域）等で分類されていてもよい。また、検索ログ３２には、検索結果に対応するカテゴリのうち、ユーザがクリック（閲覧指示）したカテゴリ群を記憶しておいてもよい。この場合、曖昧性評価手段２４は、検索ログ３２に含まれるカテゴリ毎のクリック数（閲覧指示数）からクエリ毎のカテゴリ分布（クリック割合）を抽出し、ベクトル表現及びカテゴリ分布とを組み合わせて類似度を算出する。このように、検索ログ３２の情報量を削減することで、処理の迅速化を図ることができる。また、ユーザが閲覧指示したものは、ユーザが所望する情報である可能性が高いため、その有用な情報のみを用いて類似度を算出することで、適切にクエリ毎の曖昧性を評価し、その評価結果を次の検索時等に役立てることができる。
【００２８】
なお、曖昧性評価手段２４は、上述した類似度の算出において、例えば各カテゴリに対応付けられた単語やジャンル、属性情報、詳細説明等のメタデータ同士を比較し、一致するデータの数や種類により類似度を算出してもよい。
【００２９】
また、曖昧性評価手段２４は、例えば記憶手段２３等に予め設定されたカテゴリツリーが記憶されている場合には、そのカテゴリツリーに基づいて、類似度を算出してもよい。カテゴリツリーとは、例えば「テーブル＞センターテーブル＞ガラス製テーブル」、「テーブル＞センターテーブル＞木製テーブル」等のように、カテゴリ間の関係がツリー構造で形成されたものである。例えば、「テーブル＞ローテーブル」、「テーブル＞センターテーブル」、「テーブル＞サイドテーブル」等のツリー構造がある場合には、同一のカテゴリの配下にある「ローテーブル」、「センターテーブル」、「サイドテーブル」間の類似度は、高いものとして算出される。
【００３０】
また、カテゴリツリーは、信頼性の高い（十分に信頼できる）ツリー構造を有することが好ましい。ツリー構造の編集は、通常、人手で編集されていることが多く、例えば「ＰＣ関連機器＞デジタルカメラ」、「カメラ＞デジタルカメラ」等のように、カテゴリ「デジタルカメラ」が人によって他のカテゴリと結びついてしまうような場合には、信頼性が低いものとなる。このような信頼性の低いカテゴリツリーではなく、所定の条件に基づいて機械的に形成された信頼性の高いカテゴリツリーを用いることで高精度に類似度を算出することができる。
【００３１】
曖昧性評価手段２４は、上述したカテゴリ間の類似度に基づいて得られる各クエリに対する曖昧性の評価結果を、曖昧度データ３３として記憶手段２３に記憶する。
【００３２】
検索手段２５は、端末１２からの検索クエリの入力を受け付けた場合に、その検索クエリに対応する曖昧度データ３３を参照し、その検索クエリが曖昧でない場合には、そのままの検索クエリで商品データ３１への検索を行う。また、検索手段２５は、検索クエリが曖昧である場合、検索クエリの補充処理を行い、補充した内容で検索を行う。
【００３３】
ここで、補充処理とは、例えば入力された検索クエリに対応して予め設定された他の検索クエリを付加して検索範囲を拡張したり、予め登録されているユーザ嗜好情報（例えば、スポーツ好き、ガーデニング好き、ファッション好き）等に対応付けられた検索クエリを付加したり、入力されたクエリを変更して、検索範囲を絞り込む等の処理であるが、これに限定されるものではない。なお、上述した他の検索クエリやユーザ嗜好情報は、例えば情報提示データ３４を参照して取得することができる。また、検索手段２５は、検索クエリと、検索結果に対応するカテゴリ等とを関連付けて検索ログ３２に記憶する。
【００３４】
情報提示手段２６は、検索手段２５により検索された結果を端末１２に提示する。なお、情報提示手段２６は、検索結果を提示する際に、予めユーザ嗜好情報等が登録されていた場合には、検索結果をユーザ嗜好に対応する順に並べ替えて表示してもよい。また、情報提示手段２６は、提示した端末１２から検索結果のカテゴリに対するクリック等の閲覧指示があった場合には、その情報を検索ログ３２に記憶してもよい。
【００３５】
通信手段２７は、通信ネットワーク１３を介して各端末１２とデータの送受信を行う。なお、通信手段２７は、端末１２からアクセスしてきた場合に、ユーザ認証処理を行ってもよい。ユーザ認証処理とは、例えば端末１２から入力されたユーザＩＤやパスワード等の認証情報が、予め記憶手段２３に記憶されたユーザ情報に含まれるユーザＩＤやパスワードに一致するか否かを判断し、一致する場合には、その端末１２からのアクセスを認め、一致しない場合には、ユーザにその旨の通知をし、ユーザが新規登録をしない限り、ユーザに使用させない処理であるが、これに限定されるものではない。
【００３６】
制御手段２８は、曖昧性評価装置１１の各構成部全体の制御を行う。例えば、制御手段２８は、曖昧性評価手段２４による検索クエリ毎の曖昧性の評価、検索手段２５による検索、情報提示手段２６による情報提示等の制御を行うが、これらに限定されるものではない。例えば、制御手段２８は、本実施形態における各種処理の開始や終了等の制御、エラー発生時の制御等を行ってもよい。
【００３７】
＜曖昧性評価装置１１のハードウェア構成＞
ここで、本実施形態では、上述した曖昧性評価装置１１の各機能をコンピュータに実行させる実行プログラム（曖昧性評価プログラム）を生成し、例えば汎用のＰＣ、サーバ等にインストールすることで、本実施形態における情報提示処理等を実現することができる。
【００３８】
図２は、曖昧性評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示す曖昧性評価装置１１のコンピュータ本体には、入力装置４１と、出力装置４２と、ドライブ装置４３と、補助記憶装置４４と、メモリ装置４５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４６と、ネットワーク接続装置４７とを有するように構成され、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００３９】
入力装置４１は、ユーザ等が操作するキーボード、マウス等のポインティングデバイスを有しており、マイク等の音声入力デバイス等を有し、ユーザ等からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。
【００４０】
出力装置４２は、本実施形態における各処理を行うコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ４６が有する制御プログラムにより実行経過や結果等を表示する。
【００４１】
ここで、本実施形態においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体４８等により提供される。記録媒体４８は、ドライブ装置４３にセット可能であり、記録媒体４８に含まれる実行プログラムが、記録媒体４８からドライブ装置４３を介して補助記憶装置４４にインストールされる。
【００４２】
補助記憶装置４４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本実施形態における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行うことが可能である。
【００４３】
メモリ装置４５は、ＣＰＵ４６により補助記憶装置４４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置４５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等である。なお、上述した補助記憶装置４４やメモリ装置４５は、１つの記憶装置として一体型に構成されていてもよい。
【００４４】
ＣＰＵ４６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置４５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、本実施形態における情報提示処理を実現する。なお、プログラム実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置４４から取得し、実行結果等を格納してもよい。
【００４５】
ネットワーク接続装置４７は、インターネットやＬＡＮ等に代表される通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置４７は、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態における実行プログラム自体を他の装置等に提供することが可能である。
【００４６】
記録媒体４８は、上述したように実行プログラム等を格納するコンピュータで読み取り可能な記録媒体である。記録媒体４８は、例えばフラッシュメモリ等の半導体メモリであってもよい。また、記録媒体４８は、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体であってもよいが、これに限定されるものではない。
【００４７】
本実施形態では、上述したコンピュータ本体のハードウェア構成に実行プログラム（例えば、曖昧性評価プログラム等）をインストールすることで、ハードウェア資源とソフトウェアとが協働して本実施形態における曖昧性評価処理等を実現することができる。また、上述した曖昧性評価処理に対応する曖昧性評価プログラムは、例えば装置上で常駐している状態であってもよく、起動指示により起動させてもよい。上述したハードウェア構成は、例えば端末１２に適用してもよい。
【００４８】
＜本実施形態における情報提示処理＞
次に、本実施形態における曖昧性評価処理を含む情報提示処理について、フローチャートを用いて説明する。図３は、情報提示処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、既に曖昧性評価装置１１において、各端末１２等による検索等が行われ、検索ログがある状態を示している。
【００４９】
図３の例において、曖昧性評価手段２４は、予め記憶されている検索対象データの一例としての商品データ３１から、カテゴリ毎のベクトル表現を生成する（Ｓ０１）。次に、曖昧性評価手段２４は、検索ログ３２のクリック結果からクエリ毎のカテゴリ分布を抽出する（Ｓ０２）。なお、Ｓ０２の処理では、検索ログ３２に含まれる検索結果のカテゴリに対するクリック結果ではなく、検索結果のカテゴリを用いてカテゴリ分布を抽出してもよい。
【００５０】
次に、曖昧性評価手段２４は、ベクトル表現とカテゴリ分布とを組み合わせてクエリ毎のカテゴリ間の類似度を算出し（Ｓ０３）、算出した類似度からクエリ毎の曖昧性を評価し、曖昧度データ３３として記憶手段２３に記憶する（Ｓ０４）。なお、Ｓ０１〜Ｓ０４の処理は、Ｓ０５以降の処理よりも前に実行されていればよく、連続して行う必要はない。
【００５１】
次に、検索手段２５は、端末１２からの検索クエリの入力を受け付け（Ｓ０５）、受け付けた検索クエリに対して曖昧度データを参照し、対応する曖昧度を取得する（Ｓ０６）。次に、検索手段２５は、取得した曖昧度が予め設定された閾値以上か否かを判断し（Ｓ０７）、閾値以上である場合（Ｓ０７において、ＹＥＳ）、検索クエリに他の情報（例えば、追加キーワード等）を補充して検索を行う（Ｓ０８）。また、Ｓ０７の処理において、閾値以上でない場合（Ｓ０７において、ＮＯ）、検索手段２５は、補充を行わずに、検索クエリによる検索を行う（Ｓ０９）。
【００５２】
Ｓ０８又はＳ０９の処理後、情報提示手段２６は、検索結果の情報を提示する（Ｓ１０）。また、情報提示手段２６は、提示した検索結果に対する端末１２からのクリック結果等の情報を取得し、検索クエリ、検索結果等と共に検索ログ３２に記憶する（Ｓ１１）。
【００５３】
ここで、検索手段２５は、他の検索クエリの入力を受け付けたか否かを判断し（Ｓ１２）、他の検索クエリの入力を受け付けた場合（Ｓ１２において、ＹＥＳ）、Ｓ０６の処理に戻る。また、他の検索クエリの入力を受け付けてない場合（Ｓ１２において、ＮＯ）、例えば所定時間経過後、又は、端末１２からＷｅｂサイトの画面を閉じる等の処理があった場合に、制御手段２８は、本実施形態における情報提示処理を終了する。
【００５４】
＜クエリの曖昧性＞
ここで、本実施形態におけるクエリの曖昧性について、図を用いて説明する。図４は、クエリの曖昧性を説明するための図である。
【００５５】
例えば、図４（Ａ）に示す例では、検索クエリ「テーブル」に対する検索結果のうち、ユーザがクリックしたカテゴリが「ローテーブル」、「センターテーブル」、「サイドテーブル」等である場合、これらは同じ商品「机」のジャンル（属性）に該当するものであるため、類似度が高い。したがって、各カテゴリの類似度が高い（例えば、予め設定された閾値以上である）場合には、クエリの曖昧性が低いと判断し、「テーブル」のクエリに対する補充処理を行わずに検索が実施される。
【００５６】
また、図４（Ｂ）に示す例では、検索クエリ「バルーン」に対する検索結果のうち、ユーザがクリックしたカテゴリが「バルーン鉢」、「バルーンスカート」、「バルーン電報」であったとする。このような場合には、それぞれが「バルーン」の文字を有するものの、商品のジャンルは同一ではない。したがって、このような場合には、カテゴリ間同士の類似度が低く、クエリ「バルーン」は、曖昧性が高いキーワードとして、上述し補充処理等を行う。例えば、ユーザ情報として「ガーデニング好き」等の嗜好情報がある場合には、検索クエリを「バルーン×ガーデニング」等の複合語によって検索する。これにより、ユーザへ適切な検索結果を提示することができる。
【００５７】
＜曖昧性評価手法＞
次に、本実施形態における曖昧性評価手法の一例について、具体的に説明する。曖昧性評価手段２４は、例えば商品データ３１から得られる商品カテゴリや商品タイトルに関する情報や、検索ログ３２に含まれている検索クエリと、その検索クエリによる検索結果のそれぞれのカテゴリに対する各ユーザのクリック数（閲覧指示の回数）をカウントすることにより、検索クエリの曖昧さを判断する。
【００５８】
例えば、通常、カテゴリと商品との対応付けは、人の判断等により行われるため、不完全性を有する。また、カテゴリ間は、必ずしも独立しているわけではなく、他のカテゴリとの類似性が高いカテゴリも存在する。したがって、本実施形態では、各カテゴリをＬＳＩ等を利用して低次元のベクトル空間にマッピングする。ＬＳＩは、通常、ターム（単語）と文章（ドキュメント）との関連マトリックスに適用されるが、本実施形態では、クエリとカテゴリとの関連マトリックスに適用する。
【００５９】
例えば、本実施形態では、以下の式（１）に示すようなＴＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）−ＩＤＦ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）によるスコアを使用してクエリとカテゴリとの関連マトリックスを構成する。
【００６０】
【数１】
0006664599.tif 000002
ここで、上述した式（１）において、ｔは単語（ターム）を示し、ｃはカテゴリを示し、ｄはドキュメントを示し、商品データにおけるタイトルに相当する。また、ｄｏｃｓ（ｃ）はカテゴリｃに含まれているドキュメント（商品）の集合を示す。また、ｔｅｒｍｓ（ｄ）はドキュメントの中に含まれている単語の集合を示す。また、ｎｔ，ｄは、単語ｔが文章（商品）ｄの中で何回使用されているかを示す。また、Ｄはドキュメント全体の集合を示し、｜Ｄ｜は、ドキュメント全体の数（全商品数）を示す。なお、（１）式を用いた計算において、カテゴリ数は少ないため、通常のターム（単語）と文章（ドキュメント）とを用いたスコア計算よりも迅速に計算することができる。
【００６１】
また、本実施形態では、カテゴリベクトルｃについて、このベクトルの「方向」に基づいて集約することで、クエリに対する曖昧さを定量化する。図５は、カテゴリに対する類似度及び曖昧性の関係を説明するための図である。例えば、図５（Ａ）、（Ｂ）には、言語的な空間ベクトルが示されており、ｃ１〜ｃ３は、それぞれ検索クエリによって抽出され、ユーザによってクリックされたカテゴリを示している。
【００６２】
このカテゴリを図５（Ａ）、（Ｂ）に示す空間に落とし込んだ場合、図５（Ａ）の例では、各カテゴリの方向が離散的であるため、各ベクトルの集約結果も小さなベクトル量となる。したがって、図５（Ａ）のような場合には、カテゴリ間の類似度が低く、クエリの曖昧性が高いと評価する。また、図５（Ｂ）の例では、各カテゴリの方向が近く、各ベクトルの集約結果は大きなベクトル量となる。したがって、図５（Ｂ）のような場合には、カテゴリ間の類似度が高く、クエリの曖昧性が低いと評価する。
【００６３】
なお、本実施形態では、ベクトルの方向の統一性を評価するため、まず各ベクトルに対する方向の中心（重心）を取得する。本実施形態では、例えば以下の（２）式によってカテゴリの方向の中心を算出することができる。
【００６４】
【数２】
0006664599.tif 000003
ここで、上述した式（２）において、Ｃｌｅａｆは、階層構造を有するカテゴリｃの葉（末端）の部分である。なお、本実施形態では、末端カテゴリＣｌｅａｆに限定した例を用いて説明するが、これに限定されるものではなく、例えば全カテゴリＣを用いてもよい。また、ｐ（ｃ｜ｑ）は、クエリｑが与えられたときに、カテゴリｃが出てくる確率を示しており、ｃ∈Ｃｌｅａｆの関係を有する。また、末端カテゴリＣｌｅａｆに限定しない場合には、ｃ∈Ｃの関係を有する。
【００６５】
次に、取得した中心を基準にした各カテゴリベクトルの距離をコサイン類似度等を用いて算出することで、各カテゴリの類似度を算出ができる。なお、類似性の算出には、例えば、以下に示す式（３）等を用いることができる。
【００６６】
【数３】
0006664599.tif 000004
ここで、上述した式（３）において、クエリｑの類似度ｓｉｍ（ｑ）は、０から１の範囲で与えられ、類似性が高いほど、値が１に近くなり、類似性が低いほど値が０に近くなる。
【００６７】
＜類似度の算出結果の例＞
ここで、類似度の算出結果の一例について、図を用いて説明する。図６は、類似度の算出結果の一例を示す図である。図６の例では、実際の商取引サイト等のＷｅｂサイトにおいて使用された検索クエリ（キーワード）や検索結果（クリック数）等から類似度を算出したものである。
【００６８】
図６の例において、クエリとして「テーブル（ｔａｂｌｅ）」と、「バルーン（ｂａｌｌｏｏｎ）との２つの例に対して、検索ログ３２から取得した各カテゴリと、カテゴリ毎のクリック（閲覧指示）割合（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）と、各クエリに対する上述した式（３）による算出結果（ｓｉｍ）が示されている。図６の例において、クエリ「テーブル」の場合には、全２６５個のカテゴリに対してクリック割合（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）の最大が０．０９４であり、その他に上位５個のカテゴリを示している。この上位５個のカテゴリを含め、殆ど全てのカテゴリが、テーブル（Ｔａｂｌｅ）という同一のジャンル、属性に含まれ、上述した式（３）による類似度（ｓｉｍ）も０．８８３と高い数値となった。
【００６９】
一方、図６の例において、クエリ「バルーン」の場合には、全１５２個のカテゴリに対して、クリック割合の最大が０．０９４であり、その他に上位５個のカテゴリを示している。この上位５個のカテゴリには、ガーデニング（Ｇａｒｄｅｎｉｎｇ）や、玩具（Ｔｏｙ）、ファッション（Ｆａｓｈｉｏｎ）等の異なるジャンル、属性のものがあり、上述した式（３）による類似度（ｓｉｍ）も０．３７６と低い数値となった。
【００７０】
本実施形態では、上述した類似度を用いて曖昧性を定量化し、曖昧度データ３３として記憶する。これにより、その後の検索要求に対して、入力された検索クエリに対する曖昧性を曖昧度データ３３より判断し、類似度が低い（曖昧性が高い）場合に、検索キーワードの拡張やユーザ情報の利用によりクエリを補充して、検索処理を行い、結果を提示する。
【００７１】
＜曖昧性データを利用した検索内容＞
次に、本実施形態における曖昧性データを利用した検索内容について、図を用いて説明する。図７は、曖昧性データを利用した検索内容の一例を示す図である。なお、図７の例では、曖昧性データの生成と、生成した曖昧性データを利用した検索内容を示す。
【００７２】
図７の例では、上述したように、商品データ３１と、検索ログ３２とを用いてクエリに対する曖昧度を評価する。本実施形態では、図７の（１）に示すように、商品データ３１に含まれるカテゴリやタイトル（商品名）等からカテゴリ毎のベクトル表現を生成する。ベクトル表現は、例えばＬＳＩ等を用いることができ、また上述した式（１）等を用いて各カテゴリベクトルの方向及び量を算出することができる。
【００７３】
また、本実施形態では、図７の（２）に示すように、検索ログ３２を用いてクエリ（例えば、テーブル）に対してクリック（閲覧）した各カテゴリの分布（クリック割合）を抽出する。
【００７４】
次に、抽出した各カテゴリの分布に基づく各カテゴリベクトルを用いてカテゴリ間の類似度を算出し、算出した結果から曖昧度を評価する。図７の例では、「ローテーブル」、「センターテーブル」、「サイドテーブル」に対応するカテゴリベクトルを用いて、上述した式（２）、式（３）により類似度を算出し、算出結果を曖昧性の評価結果として、曖昧度データ３３に記憶する。図７の（３）の例では、曖昧度の評価結果として式（３）で求めた類似度「０．８８」がクエリ（テーブル）に対応付けられて記憶される。なお、曖昧度データ３３に記憶されるデータは、上述した類似度の算出結果に限定されるものではなく、例えば「曖昧度＝１−類似度」として、類似度を用いて計算された値（例えば、曖昧度＝１−０．８８＝０．１２）を曖昧度データ３３に記憶してもよい。
【００７５】
この曖昧度データ３３を用いることで、例えば図７の（４）に示すように、曖昧性評価装置１１が提供する検索サイトにおいて、「テーブル」の検索クエリが入力された場合、曖昧度データ３３を参照し、テーブルに対する曖昧度が低いため、そのままのクエリで検索を行う。また、他の検索クエリ「バルーン」の場合には、図６の例により、類似度が０．３７６と低い（曖昧度が高い）ため、他の検索キーワードを追加したり、ユーザ情報を利用して嗜好情報に対応したキーワードを補充して検索を行い、その検索結果を提示する。
【００７６】
＜まとめ＞
上述したように、本実施形態によれば、ユーザの意図の曖昧性を定量化することができる。これにより、本実施形態は、ユーザへ適切な検索結果を提示することができる。なお、上述した実施形態では、曖昧性の評価の対象となるクエリを１単語としたが、複数単語からなる複合語の場合にも、その複合語を１つの検索クエリとして、上述したカテゴリ間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて曖昧性の評価を行うことができる。また、上述したカテゴリ間の類似度の算出については、言語的な空間でベクトルに置き換えて類似度を算出してもよく、また予め設定されたカテゴリのツリー構造を用いて類似度を算出してもよく、これらを組み合わせてもよい。
【００７７】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【００７８】
また、上述した各実施形態で述べたフローチャートは、矛盾のない限り順序を入れ替えてもよい。また、上述した各実施形態の全部又は一部を組み合わせることができる。また、上述した各実施形態の全部又は一部は、プログラムによって実装され得る。このプログラムは、記憶媒体に格納することができる。
【００７９】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【００８０】
１０  情報提示システム
１１  曖昧性評価装置
１２  端末
１３  通信ネットワーク
２１  入力手段
２２  出力手段
２３  記憶手段
２４  曖昧性評価手段
２５  検索手段
２６  情報提示手段
２７  通信手段
２８  制御手段
３１  商品データ
３２  検索ログ
３３  曖昧度データ
３４  情報提示データ
４１  入力装置
４２  出力装置
４３  ドライブ装置
４４  補助記憶装置
４５  メモリ装置
４６  ＣＰＵ
４７  ネットワーク接続装置
４８  記録媒体
【図１】
0006664599.tif 000005
【図２】
0006664599.tif 000006
【図３】
0006664599.tif 000007
【図４】
0006664599.tif 000008
【図５】
0006664599.tif 000009
【図６】
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【図７】
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