(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末装置、および検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続されたサーバが、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに対してのスコアを算出する方法であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積ステップと、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクが高いほど値が大きく算出される各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとして、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出ステップと、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、ＵＲＬを介して複数のクエリが結ばれるグラフ構造において、各クエリを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ユーザから入力されるクエリそれぞれのスコアを算出する算出ステップと、を前記サーバが実行する方法。
【請求項２】
端末装置、および検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続されたサーバが、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに関連したＵＲＬに対してのスコアを算出する方法であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積ステップと、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクが高いほど値が大きく算出される各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとして、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出ステップと、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、クエリを介して複数のＵＲＬが結ばれるグラフ構造において、各ＵＲＬを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ＵＲＬそれぞれのスコアを算出する算出ステップと、を前記サーバが実行する方法。
【請求項３】
前記端末装置から新たにクエリが入力されたことに応じて、当該新たに入力されたクエリに関連したクエリを、前記グラフ構造および前記スコアに基づいて推薦情報として抽出し、当該端末装置に送信する第１の送信ステップを更に前記サーバが実行する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記端末装置から新たにクエリが入力されたことに応じて、当該新たに入力されたクエリに関連したＵＲＬを、前記グラフ構造および前記スコアに基づいて推薦情報として抽出し、当該端末装置に送信する第１の送信ステップを更に前記サーバが実行する請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の送信ステップは、前記推薦情報のうち、前記スコアが互いに所定値以内のものを、グループ化して抽出することを特徴とする請求項３から請求項４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記第１の送信ステップは、前記スコアに基づいて、前記新たに入力されたクエリに対する前記推薦情報それぞれの評価値を算出し、当該評価値が所定値に満たないものを除外して抽出することを特徴とする請求項３から請求項５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記第１の送信ステップにおいて前記推薦情報が抽出されない場合に、前記新たに入力されたクエリに基づいて、前記検索エンジンによる検索結果を送信する第２の送信ステップを更に前記サーバが実行する請求項３から請求項６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記第１の送信ステップは、前記グラフ構造の中から、前記新たに入力されたクエリと所定以上の類似度を持つクエリを選択し、当該選択されたクエリを基点として前記推薦情報を抽出することを特徴とする請求項３から請求項７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記蓄積ステップは、前記ＵＲＬのクリック頻度を含むクリックスルーデータを更に蓄積し、
前記抽出ステップは、前記ランクが高いほど、かつ、前記クリック頻度が高いほど値が大きく算出される各クエリの評価値が上位のクエリを前記推薦先クエリとすることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
サーバが検索エンジンへの入力であるクエリに関するスコアを算出する方法であって、
前記クエリとしてのキーワードと、前記検索エンジンによる検索結果としてのＵＲＬと、当該ＵＲＬのランクと、を含むクエリログ、および当該ＵＲＬに関するクリックスルーデータ、を含む履歴データを保存する保存ステップと、
前記履歴データを解析することにより、前記クエリをノードとし、当該ノードのクエリに応じた検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬのうち、複数のノードに共通するＵＲＬにより、当該ノード間が結ばれたクエリ定義のグラフ構造を生成する解析ステップと、
前記グラフ構造から、ＵＲＬにより結ばれた複数のクエリの組み合わせを抽出する抽出ステップと、
前記クリックスルーデータおよび前記クエリログに基づいて、前記抽出するステップにより抽出された組み合わせの各クエリに対するスコアを、前記クリックスルーデータにおけるクリック頻度が高く、かつ、前記クエリログにおけるランクが高いほど値が大きくなるように算出する算出ステップと、
前記抽出するステップにより抽出された組み合わせに含まれるクエリのうち、少なくとも前記スコアが最も高い推薦先クエリを、当該推薦先クエリよりもスコアが低い推薦元クエリに関連付ける関連付けステップと、を前記サーバが実行する方法。
【請求項１１】
入力クエリを受け付ける受付ステップと、
前記入力クエリを受け付けたことに応じて、当該入力クエリが前記推薦元クエリとして関連付けられている前記推薦先クエリから、少なくとも一の推薦先クエリを出力する出力ステップと、を更に前記サーバが実行する請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
端末装置、および検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続され、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに対してのスコアを算出するスコア算出装置であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクが高いほど値が大きく算出される各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとし、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出手段と、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、ＵＲＬを介して複数のクエリが結ばれるグラフ構造において、各クエリを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ユーザから入力されるクエリそれぞれのスコアを算出する算出手段と、を備えるスコア算出装置。
【請求項１３】
端末装置、および検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続され、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに関連したＵＲＬに対してのスコアを算出するスコア算出装置であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクが高いほど値が大きく算出される各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとし、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出手段と、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、クエリを介して複数のＵＲＬが結ばれるグラフ構造において、各ＵＲＬを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ＵＲＬそれぞれのスコアを算出する算出手段と、を備えるスコア算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索クエリに関するスコアを算出する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｗｅｂ上の検索サービスにおいては、ユーザが入力したキーワードをクエリとし、このキーワードを含むＷｅｂページを検索する。そして、検索の結果として抽出されたＷｅｂページのＵＲＬを、リストとして画面表示する方法がとられる。このとき、より効率的に所望のＷｅｂページへ導くため、Ｗｅｂページの注目度や検索頻度等を示す所定の指標に基づいて、検索結果の順位付けを行うことが多い。
【０００３】
また、ユーザが所望する、あるいはユーザにとって必要性の高いＷｅｂページへ導くためには、他のユーザも含めた過去の閲覧履歴を用いる方法も提案されている。例えば、特許文献１には、ユーザ群のＷｅｂページに対する操作履歴およびＥＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｍｍｅｒｃｅ）サイトの商品の購入履歴をサーバ蓄積し、ユーザから商品の名称等を指定した要求があると、商品を購入したユーザ群のユーザが閲覧したＷｅｂページを抽出することが示されている。
【特許文献１】特開２００４−３２６５３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に示された方法によっても、ユーザにより入力されたキーワードに適合するＷｅｂページを検索することに変わりない。したがって、適切なキーワードが入力されなければ、ユーザが所望するＷｅｂページに容易に辿り着くことはできない。すなわち、検索結果の信頼性がユーザにより入力されるクエリに大きく依存するため、クエリの正確性が要求されるという課題があった。
【０００５】
そのため、ユーザが所望するＷｅｂページに辿り着くためには、新たに効果的なクエリを入力する必要があり、これが推薦情報として提供されれば好ましい。そこで本発明は、入力された検索クエリに対して、ユーザの検索意図に応じた推薦情報の候補となる新たなクエリやＵＲＬを評価するスコアを自動的に算出する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【０００７】
（１）  検索エンジンへの入力であるクエリに関するスコアを算出する方法であって、
前記クエリとしてのキーワードと、前記検索エンジンによる検索結果としてのＵＲＬと、当該ＵＲＬのランクと、を含むクエリログ、および当該ＵＲＬに関するクリックスルーデータ、を含む履歴データを保存する保存ステップと、
前記クエリをノードとし、当該ノードのクエリに応じた検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬのうち、複数のノードに共通するＵＲＬにより、当該ノード間が結ばれたクエリ定義のグラフ構造を生成するために、前記履歴データを解析する解析ステップと、
前記グラフ構造から、ＵＲＬにより結ばれた推薦元クエリと推薦先クエリの組み合わせを抽出する抽出ステップと、
前記クリックスルーデータおよびランクデータに基づいて、前記抽出するステップにより抽出された組み合わせに対するスコアを算出する算出ステップと、
前記抽出するステップにより抽出された少なくとも一の組み合わせを、一の推薦元クエリに関連付ける関連付けステップと、を含む方法。
【０００８】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、クエリとしてのキーワードと、検索エンジンによる検索結果としてのＵＲＬと、当該ＵＲＬのランクと、を含むクエリログ、および当該ＵＲＬに関するクリックスルーデータ（ＵＲＬのクリック回数や、ＵＲＬの表示回数に対するクリック回数の割合等）、を含む履歴データを保存し、クエリをノードとし、当該ノードのクエリに応じた検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬのうち、複数のノードに共通するＵＲＬにより、当該ノード間が結ばれたクエリ定義のグラフ構造を生成するために、履歴データを解析する。そして、このグラフ構造から、ＵＲＬにより結ばれた推薦元クエリと推薦先クエリの組み合わせを抽出し、クリックスルーデータおよびランクデータに基づいて、抽出された組み合わせに対するスコアを算出し、抽出された少なくとも一の組み合わせを、一の推薦元クエリに関連付ける。
【０００９】
このことにより、当該サーバは、クエリログおよびクリックスルーデータを含む履歴データに基づいて、クエリをノードとし、共通するＵＲＬによりノード間が結ばれたグラフ構造を生成することができる。そして、このグラフ構造から抽出される推薦元クエリと推薦先クエリの組み合わせに対して、クリックスルーデータおよびランクデータに基づくスコアを算出し、一の推薦元クエリに関連付けるので、一の推薦元クエリに対する推薦先クエリそれぞれのスコアを求めて評価することができる。
【００１０】
（２）  入力クエリを受け付け、前記推薦元クエリを特定する特定ステップと、
前記入力クエリを受け付けたことに応じて、当該入力クエリに関連付けられて抽出された組み合わせから、少なくとも一の推薦先クエリを出力する出力ステップと、を更に含む（１）に記載の方法。
【００１１】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、入力クエリを受け付け、推薦元クエリを特定し、入力クエリを受け付けたことに応じて、当該入力クエリに関連付けられて抽出された組み合わせから、少なくとも一の推薦先クエリを出力する。
【００１２】
このことにより、当該サーバは、入力クエリを受け付けたことに応じて、この入力クエリを推薦元クエリとした場合の、少なくとも一の推薦先クエリを出力することができる。したがって、履歴データに基づいて算出されたスコアに応じて、入力クエリとは異なる推薦先クエリを提示することができる。
【００１３】
（３）  端末装置および、検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続されたサーバにおいて、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに対してのスコアを算出する方法であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積ステップと、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクによる各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとし、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出ステップと、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、ＵＲＬを介して複数のクエリが結ばれるグラフ構造において、各クエリを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ユーザから入力されるクエリそれぞれのスコアを算出する算出ステップと、を含む方法。
【００１４】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、端末装置において検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積し、蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、ランクによる各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとし、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する。そして、この組み合わせの集合により構成され、ＵＲＬを介して複数のクエリが結ばれるグラフ構造において、各クエリを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、ユーザから入力されるクエリそれぞれのスコアを算出する。
【００１５】
このことにより、当該サーバは、ユーザが過去に検索し閲覧したＵＲＬに関する履歴データ（クリックログ）に基づいて、あるクエリに対する推薦先クエリおよびＵＲＬを抽出し、ＵＲＬを介して複数のクエリが結ばれるグラフ構造を構成できる。そして、このグラフ構造における各クエリをノードしたエッジの入出力関係、すなわち、ＵＲＬのリンク関係を分析することで、クエリそれぞれの注目度を示すスコアを算出するので、クリックログという動的に蓄積されるデータに対して、ユーザの検索意図に応じたスコアを算出することができる。
【００１６】
すなわち、当該サーバは、グラフ構造内の各ノードに対するエッジの入出力関係に基づく、インターネット上の静的なハイパーリンク構造に用いられる分析手法を、クリックログという動的なデータに対して適用することができる。
【００１７】
なお、上記のスコアは、ＰａｇｅＲａｎｋ（登録商標）、ＨＩＴＳ、ＳＡＬＳＡ等の既存の分析手法を適用して算出することができる（例えば、“mining  the  web-Discovering  Knowledge  from  Hypertext  Data”（Soumen  Chakrabarti,  Morgan  Kaufmann  Publishers,  2003）”参照）。これらの手法は、インターネット上のハイパーリンク構造の分析手法であるが、上記グラフ構造も、クエリ間をＵＲＬでリンクした構造であるため、応用可能である。
【００１８】
また、これら複数の分析手法を採用し、複数種類のスコアを算出してもよい。更に、これら複数種類のスコアを、例えば加重平均を求める等の方法により統合し、別の評価値を求めてもよい。
【００１９】
（４）  端末装置および、検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続されたサーバにおいて、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに関連したＵＲＬに対してのスコアを算出する方法であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積ステップと、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクによる各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとし、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出ステップと、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、クエリを介して複数のＵＲＬが結ばれるグラフ構造において、各ＵＲＬを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ＵＲＬそれぞれのスコアを算出する算出ステップと、を含む方法。
【００２０】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、（３）と同様にして推薦元クエリ、ＵＲＬ、および推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する。そして、この組み合わせの集合により構成され、クエリを介して複数のＵＲＬが結ばれるグラフ構造において、各ＵＲＬを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、ＵＲＬそれぞれのスコアを算出する。
【００２１】
このことにより、当該サーバは、ユーザが過去に検索し閲覧したＵＲＬに関する履歴データ（クリックログ）に基づいて、あるクエリに対する推薦先クエリおよびＵＲＬを抽出し、クエリを介して複数のＵＲＬが結ばれるグラフ構造を構成できる。そして、このグラフ構造におけるＵＲＬをノードしたエッジの入出力関係、すなわち、クエリとの検索関係を分析することで、ＵＲＬそれぞれの注目度を示すスコアを算出するので、クリックログという動的に蓄積されるデータに対して、ユーザの検索意図に応じたスコアを算出することができる。
【００２２】
すなわち、当該サーバは、グラフ構造内の各ノードに対するエッジの入出力関係に基づく、インターネット上の静的なハイパーリンク構造に用いられる分析手法を、クリックログという動的なデータに対して適用することができる。
【００２３】
なお、上記のスコアは、（３）と同様に、既存の分析手法を適用して算出することができる。また、複数の分析手法を採用し、複数種類のスコアを算出してもよい。更に、これら複数種類のスコアを、例えば加重平均を求める等の方法により統合し、別の評価値を求めてもよい。
【００２４】
（５）  前記端末装置から新たにクエリが入力されたことに応じて、当該新たに入力されたクエリに関連したクエリを、前記グラフ構造および前記スコアに基づいて推薦情報として抽出し、当該端末装置に送信する第１の送信ステップを更に含む（３）に記載の方法。
【００２５】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、グラフ構造および算出したスコアに基づいて、推薦情報としてのクエリを抽出し、ユーザに提示することができる。
【００２６】
このように、算出されたスコアに基づいて新たなクエリを推薦することにより、過去に実行された検索における注目度の高いクエリを効果的に推薦できるため、ユーザが所望のＷｅｂページに容易に辿り着くことが期待できる。
【００２７】
ここで、推薦情報として出力するクエリは、グラフ構造上での下位に位置するクエリ、すなわち、推薦元クエリに対する推薦先クエリを候補として抽出してよいが、これには限られない。例えば、上位に位置するクエリ、すなわち推薦先クエリに対する推薦元クエリを候補として抽出してもよい。更には、上位あるいは下位を問わずグラフ構造を辿り、その距離に応じた評価値により、近傍のクエリを優先することとしてもよい。また、下位に位置するクエリの近傍のクエリを下位概念として出力し、上位に位置するクエリの近傍のクエリを上位概念として出力してもよい。
【００２８】
このように、当該サーバは、状況に応じた評価の方法が設定されることで、効果的な推薦情報を提供できる可能性がある。
【００２９】
（６）  前記端末装置から新たにクエリが入力されたことに応じて、当該新たに入力されたクエリに関連したＵＲＬを、前記グラフ構造および前記スコアに基づいて推薦情報として抽出し、当該端末装置に送信する第１の送信ステップを更に含む（４）に記載の方法。
【００３０】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、グラフ構造および算出したスコアに基づいて、推薦情報としてのＵＲＬを抽出し、ユーザに提示することができる。
【００３１】
このように、算出されたスコアに基づいて新たなＵＲＬを推薦することにより、過去に実行された検索における注目度の高いＵＲＬを効果的に推薦できるため、ユーザが所望のＷｅｂページに容易に辿り着くことが期待できる。
【００３２】
ここで、推薦情報として出力するＵＲＬは、（５）と同様に、グラフ構造上での下位に位置するＵＲＬ、すなわち、推薦元クエリに対して推薦先クエリとの間に位置するＵＲＬを候補として抽出してよいが、これには限られない。例えば、上位に位置するＵＲＬ、すなわち推薦先クエリに対して推薦元クエリとの間に位置するＵＲＬを候補として抽出してもよい。更には、上位あるいは下位を問わずグラフ構造を辿り、その距離に応じた評価値により、近傍のＵＲＬを優先することとしてもよい。また、下位に位置するＵＲＬの近傍のＵＲＬを下位概念として出力し、上位に位置するＵＲＬの近傍のＵＲＬを上位概念として出力してもよい。
【００３３】
このように、当該サーバは、状況に応じた評価の方法が設定されることで、効果的な推薦情報を提供できる可能性がある。
【００３４】
（７）  前記第１の送信ステップは、前記新たに入力されたクエリに対して、前記スコアが所定値以内のクエリを上位に順位付けて抽出することを特徴とする（５）に記載の方法。
【００３５】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、入力されたクエリに対してスコアが一致、あるいは近似したクエリを優先的に推薦することができる。ここで、スコアが一致、あるいは近似したクエリは、同義語や類義語であることが多いため、同様な情報を取得可能なクエリを効果的に提示できる可能性がある。
【００３６】
（８）  前記第１の送信ステップは、前記推薦情報のうち、前記スコアが互いに所定値以内のものを、グループ化して抽出することを特徴とする（５）から（７）のいずれかに記載の方法。
【００３７】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、スコアが互いに一致、あるいは近似したクエリをグループ化できる。このことにより、例えば、同義語や類義語に関して、代表のみを表示したり、別グループと区別して表示したりすることで、ユーザが推薦情報を把握しやすくなることが期待できる。
【００３８】
また、当該サーバは、スコアが互いに一致、あるいは近似したＵＲＬをグループ化できる。このことにより、例えば、同一Ｗｅｂページに対する別表記のＵＲＬや、類似した内容のＷｅｂページに対するＵＲＬ等について、代表のみを表示したり、別グループと区別して表示したりすることができる。
【００３９】
（９）  前記第１の送信ステップは、前記スコアに基づいて、前記新たに入力されたクエリに対する前記推薦情報それぞれの評価値を算出し、当該評価値が所定値に満たないものを除外して抽出することを特徴とする（５）から（８）のいずれかに記載の方法。
【００４０】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、新たに入力されたクエリに対して、推薦情報の候補となるクエリやＵＲＬを評価できる。そして、評価が低い場合には推薦情報から除外することにより、効果的な推薦情報をユーザに提示できる可能性がある。
【００４１】
（１０）  前記第１の送信ステップにおいて前記推薦情報が抽出されない場合に、前記新たに入力されたクエリに基づいて、前記検索エンジンによる検索結果を送信する第２の送信ステップを更に含む（５）から（９）のいずれかに記載の方法。
【００４２】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、推薦すべき情報が存在しない場合に、従来の検索手法によって、入力されたクエリに関連するＵＲＬを提示することができる。
【００４３】
（１１）  前記第１の送信ステップは、前記グラフ構造の中から、前記新たに入力されたクエリと所定以上の類似度を持つクエリを選択し、当該選択されたクエリを基点として前記推薦情報を抽出することを特徴とする（５）から（１０）のいずれかに記載の方法。
【００４４】
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、推薦情報を抽出する際に、用意されたグラフ構造の中から、入力されたクエリと一致、あるいは類似するデータを選択する。
【００４５】
このことにより、当該サーバは、グラフ構造の中から、完全に一致するクエリに限らず、部分マッチング、あるいは文字列の編集距離によって測られる類似度等により、同義と推定されるクエリを選択することができる。よって、ユーザが入力するクエリの表記ゆれ等を吸収し、それらを同一のクエリとして効果的に処理できる可能性がある。
【００４６】
（１２）  端末装置および、検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続され、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに対してのスコアを算出するスコア算出装置であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクによる各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとし、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出手段と、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、ＵＲＬを介して複数のクエリが結ばれるグラフ構造において、各クエリを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ユーザから入力されるクエリそれぞれのスコアを算出する算出手段と、
を備えるスコア算出装置。
【００４７】
このような構成によれば、当該スコア算出装置を運用することにより、（３）と同様の効果が期待できる。
【００４８】
（１３）  端末装置および、検索エンジンを備えた検索サーバと、ネットワークを介して接続され、前記検索エンジンへのユーザからの入力であるクエリに関連したＵＲＬに対してのスコアを算出するスコア算出装置であって、
前記端末装置において前記検索エンジンへ入力されたクエリ、当該クエリの入力に応じた当該検索エンジンの検索結果に基づいて閲覧されたＵＲＬ、および当該検索結果の中での当該閲覧されたＵＲＬのランクを、互いに関連付けて履歴データとして蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積された履歴データに基づいて、同一ＵＲＬに関連付けられた複数のクエリのうち、前記ランクによる各クエリの評価値が上位のクエリを推薦先クエリとし、当該推薦先クエリ以外のクエリを推薦元クエリとし、当該推薦元クエリ、当該ＵＲＬ、および当該推薦先クエリからなる組み合わせを抽出する抽出手段と、
前記抽出された組み合わせの集合により構成され、クエリを介して複数のＵＲＬが結ばれるグラフ構造において、各ＵＲＬを当該グラフ構造のノードとした場合のエッジの入出力関係を分析することで、前記ＵＲＬそれぞれのスコアを算出する算出手段と、を備えるスコア算出装置。
【００４９】
このような構成によれば、当該スコア算出装置を運用することにより、（４）と同様の効果が期待できる。
【発明の効果】
【００５０】
本発明によれば、入力された検索クエリに対して、ユーザの検索意図に応じた推薦情報の候補となる新たなクエリやＵＲＬを評価するスコアを自動的に算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。
【００５２】
［システム構成］
図１は、本発明の好適な実施形態の一例に係る検索システムを示すブロック図である。
【００５３】
推薦サーバ１０、検索サーバ２０、コンテンツサーバ３０、および端末装置４０は、ネットワークを介して接続されている。端末装置４０のユーザは、検索サーバ２０にアクセスし、所定の検索エンジンに対して、所望のＷｅｂページに辿り着くためのクエリ（検索キーワード）を入力することにより、検索結果を取得する。ユーザは、この検索結果にリストされたＵＲＬを選択し、コンテンツサーバ３０にて管理されるＷｅｂページを閲覧する。
【００５４】
推薦サーバ１０は、検索サーバ２０の検索エンジンに入力されたクエリに対して、ユーザが検索結果に基づいて閲覧したＵＲＬ等の履歴データ（クリックデータ）を蓄積する。推薦サーバ１０は、入力されたクエリに関連して、新たに推薦する推薦情報としての推薦クエリまたは推薦ＵＲＬを、この履歴に基づいた注目度を示すスコアにより決定し、端末装置４０に送信する。端末装置４０のユーザは、自ら入力したクエリとは別の、推薦クエリにより新たな検索を実行し、あるいは推薦ＵＲＬを辿ることにより、所望のＷｅｂページに辿り着く。
【００５５】
ここで、推薦サーバ１０が推薦情報を決定するためには、まず、クリックデータに基づいて、クエリとＵＲＬとが連続して結ばれるグラフデータを生成、蓄積し、このグラフデータに含まれるクエリおよびＵＲＬの注目度を評価するスコアを算出しておく。その後、端末装置４０から新たにクエリを受信したことにより、算出しておいたスコアに基づいて、推薦すべきクエリまたはＵＲＬを決定する。以下、これらの処理の詳細を説明する。
【００５６】
なお、推薦サーバ１０は単一のサーバとして説明するが、これには限られず、後述の各種機能毎に適宜、複数のサーバに分散してもよい。
【００５７】
［機能ブロック］
図２は、本発明の好適な実施形態の一例に係る推薦サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
【００５８】
推薦サーバ１０は、クリックデータ取得部１１０、クリックデータ蓄積部１１５、グラフ作成部１２０、グラフデータ記憶部１２５、クエリスコア算出部１３０、同義クエリ抽出部１４０、ＵＲＬスコア算出部１５０、スコア蓄積部１５５、クエリ受信部１６０、検索処理部１７０、推薦データ表示部１８０、および検索エンジン呼出部１９０を備える。
【００５９】
クリックデータ取得部１１０は、検索サーバ２０から、クリックデータを取得し、クリックデータ蓄積部に履歴データとして記憶する。クリックデータは、例えば、図３に示すクリックデータテーブルとして蓄積的に記憶され、少なくとも、クエリ、ランク、およびＵＲＬからなる。
【００６０】
このクリックデータに含まれるクエリは、検索サーバ２０が備える検索エンジンに対して、端末装置４０のユーザにより入力された文字列である。また、クリックデータのＵＲＬは、この検索エンジンによる検索結果として得られたＵＲＬのリストのうち、ユーザによりクリックされたＵＲＬを示す。また、ランクは、検索結果のリストにおけるクリックされたＵＲＬのランクを示し、例えば、検索結果のリストの上位からの順番がこれに当たる。
【００６１】
グラフ作成部１２０は、クリックデータ蓄積部１１５に記憶されたクリックデータを読み出し、グラフデータを作成してグラフデータ記憶部１２５に記憶する。なお、グラフデータを作成する処理の詳細は後述する（図１０）。
【００６２】
作成したグラフデータは、例えば、図４に示すクエリ定義グラフデータテーブル、または図５に示すＵＲＬ定義グラフデータテーブルとして記憶する。図４において、グラフデータには、第１クエリ（推薦元クエリ）に対する推薦先クエリとして第２クエリが存在し、第１クエリと第２クエリの双方から検索可能なＵＲＬと共に記憶される。推薦先クエリは、推薦元クエリおよび推薦先クエリに対応付けられたＵＲＬを検索結果として得るために、そのランキングが推薦元クエリで検索したときよりも上位にランキングするクエリである。
【００６３】
また、図４において、１行目の第２クエリ（□□）と、２行目の第１クエリとが同一であるように、クエリ定義グラフデータテーブルで同一である第１クエリと第２クエリとを関連付けて組み合わせることにより、図５の第１ＵＲＬ（推薦元ＵＲＬ）と第２ＵＲＬ（推薦先ＵＲＬ）とクエリとを対応付けたグラフデータを記憶したＵＲＬ定義グラフデータテーブルを作成する。
【００６４】
ここで、図４に示すクエリ定義グラフデータの集合は、図６に示すように、推薦元クエリ（例えば、ｑ１）に対して推薦される推薦先クエリ（ｑ２）を、双方のクエリから検索可能なＵＲＬ（ｕ１）を介してリンクした、クエリ定義のグラフ構造を構成する。
【００６５】
また、図５に示すＵＲＬ定義グラフデータの集合は、図７に示すように、推薦先クエリ（例えば、ｑ４）により検索されるＵＲＬ（ｕ１）と、更に先の推薦先クエリにより検索される（ｕ２）とを、推薦先クエリ（ｑ２）を介してリンクした、ＵＲＬ定義のグラフ構造を構成する。
【００６６】
なお、図６のように、クエリをノードしたグラフを、「クエリ定義」のグラフといい、図７のようにＵＲＬをノードとしたグラフを「ＵＲＬ定義」のグラフという。これら２種類のグラフ構造は、図６に示すようなツリー型には限られず、インターネット上のハイパーリンク構造と同様に、リンクがループした構造となることが多い。
【００６７】
クエリスコア算出部１３０は、グラフデータ記憶部１２５からクエリ定義のグラフデータ（図４）を取得し、各クエリの注目度を示すスコア（クエリスコア）を算出する。算出するスコアは、インターネット上のハイパーリンク構造を分析する既存の手法により、ページランク（登録商標）スコアと、ＨＩＴＳ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｉｎｄｕｃｅｄ  Ｔｏｐｉｃ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）アルゴリズムによるオーソリティスコアとハブスコアとを採用する。これらは、グラフ構造におけるエッジの入出力関係に基づいて、ノードのスコアを算出する手法である。クエリ定義のグラフ定義によれば、エッジとしてのＵＲＬの入出力関係に基づいて、ノードとしてのクエリのスコアを算出する。なお、グラフ構造におけるノードのスコアを算出する手法であれば、これら以外のスコアを利用してもよい。
【００６８】
ＵＲＬスコア算出部１５０は、グラフデータ記憶部１２５からＵＲＬ定義のグラフデータ（図５）を取得し、各ＵＲＬの注目度を示すスコア（ＵＲＬスコア）を算出する。算出方法はクエリのスコアと同様であり、ＵＲＬ定義のグラフ定義によれば、エッジとしてのクエリの入出力関係に基づいて、ノードとしてのＵＲＬのスコアを算出する。このとき、クエリスコア算出部１３０により算出されたスコアを、分析の初期パラメータとして入力する。
【００６９】
このようにして算出されたＵＲＬスコアは、更にクエリスコア算出部１３０の初期パラメータとして入力され、推薦サーバ１０は、クエリスコアの算出とＵＲＬスコアの算出を繰り返す。これにより、クエリおよびＵＲＬのスコアは収束し、収束した値は、例えば、図８に示すクエリ定義スコアテーブル、および図９に示すＵＲＬ定義スコアテーブルとしてスコア蓄積部１５５に記憶される。図８では、第２クエリ（推薦先クエリ）に対するスコアが記憶され、図９では、第２ＵＲＬ（推薦先ＵＲＬ）に対するスコアが記憶されている。
【００７０】
クエリ受信部１６０は、端末装置４０から、新たに検索のためのクエリを受信し、検索処理部１７０に渡す。
【００７１】
検索処理部１７０は、クエリ受信部１６０から受け取ったクエリに対して、スコア蓄積部１５５を参照し、記憶されたスコアに基づいて、推薦情報としてのクエリまたはＵＲＬを検索する。
【００７２】
推薦データ表示部１８０は、検索処理部１７０において検索された推薦情報としてのクエリまたはＵＲＬを端末装置４０に送信し、検索結果として表示させる。端末装置４０のユーザは、この表示された推薦情報に基づいて、更に検索を実行したり、推薦されたＵＲＬを閲覧したりすることができる。
【００７３】
検索エンジン呼出部１９０は、検索処理部１７０において推薦情報が検索されなかった場合に、検索サーバ２０の検索エンジン、あるいは他の検索エンジンを呼び出し、クエリ受信部１６０が受信したクエリに基づいて、従来の手法によるＵＲＬ検索を実行する。これにより、推薦サーバ１０は、推薦情報を出力できない場合においても、検索結果をユーザに提供することができる。
【００７４】
［グラフデータ作成処理］
図１０は、本発明の好適な実施形態の一例に係るグラフデータを作成する処理のフローチャートである。
【００７５】
ステップＳ１１では、グラフ作成部１２０は、クリックデータ蓄積部１１５から、クリックデータを読み込む。
【００７６】
ステップＳ１２では、グラフ作成部１２０は、読み込んだクリックデータに基づいて、推薦クエリ、すなわち各ＵＲＬに辿り着きやすいクエリを抽出する。
【００７７】
具体的には、クリックデータの中から、同一のＵＲＬを保持するレコードをまとめ、ランクまたはクリック頻度に基づく評価値の降順にソートする。この評価値は、例えば、「ｌｏｇ（クリック頻度）／ランク」として算出する。この計算式によれば、クリック頻度が高く、ランクが高い（数値が小さい）場合に大きな評価値となる。これにより、ソートしたレコードの上位に位置するクエリは、下位に位置するクエリに比べて所定のＵＲＬに辿り着きやすいと判別できるので、先頭または先頭付近のクエリを下位のクエリに対する推薦先クエリとして抽出する。
【００７８】
なお、クリック頻度は、検索結果のＵＲＬをユーザがクリックした回数としてよいが、これには限られず、例えば、同一のクエリによる検索回数（セッション数）に対するクリック数の割合としてもよい。
【００７９】
図１１は、抽出された推薦先クエリと、その推薦先クエリを推薦するトリガとなるクエリ（推薦元クエリ）との関係を示すテーブルである。図１１によれば、推薦先クエリと推薦元クエリとにより、いずれも同一のＵＲＬが検索されるが、その中で、クリック頻度（クリック数／セッション数）とランクに基づく評価値が最も高いクエリが推薦先クエリとなる。この場合、第１〜第３推薦元クエリのいずれかがクエリとして入力された場合には対応する推薦先クエリを推薦情報の候補とする。
【００８０】
ステップＳ１３では、グラフ作成部１２０は、抽出した推薦先クエリに基づいて、グラフデータを抽出する。
【００８１】
具体的には、図１１に示されるデータテーブルの対応関係により、グラフデータとして、推薦元クエリ、ＵＲＬ、推薦先クエリの組み合わせを抽出する。図１２は、抽出したグラフデータの組み合わせを示すテーブルである。推薦元クエリと、推薦先クエリとが記憶され、推薦元クエリと推薦先クエリから共通して検索されるＵＲＬを介して紐付けられる。
【００８２】
なお、抽出する組み合わせは、上述のランクまたはクリック頻度に基づく評価値が所定値以上のものとしてよいが、これには限られず、例えば、同一の推薦元クエリに対して、この評価値が上位の所定数を抽出することとしてもよい。
【００８３】
ステップＳ１４では、グラフ作成部１２０は、抽出したグラフデータをグラフデータ記憶部１２５に記憶する。具体的には、上述したように、図４および図５に示すテーブルとして、クエリ定義のグラフデータおよびＵＲＬ定義のグラフデータを記憶する。なお、各テーブルには、図１２にあるランク、セッション数、クリック数を含めてもよく、また、これらに基づく上述の評価値を含めてもよい。
【００８４】
［スコアデータ作成処理］
図１３は、本発明の好適な実施形態の一例に係るスコアデータを作成する処理を示すフローチャートである。
【００８５】
ステップＳ２１では、クエリスコア算出部１３０は、グラフデータ記憶部１２５に記憶したクエリ定義のグラフデータにより、各クエリの注目度を示すスコアを算出する。このスコアは、様々な手法（例えば、ページランク（登録商標）や、ＨＩＴＳ）を用いて算出できるが、クエリとＵＲＬの結びつきに対しては、当該クエリにより検索される中での当該ＵＲＬの注目度を反映した重み付けを行う。更に、この重み付けには、ユーザに提示されたＵＲＬの順位に関するバイアスを付与してもよい。すなわち、ユーザは、検索結果の下位に表示されたＵＲＬをクリックすることは稀であるため、下位であるほど、大きな重み付けを行うこととしてよい。
【００８６】
ステップＳ２２では、ＵＲＬスコア算出部１５０は、グラフデータ記憶部１２５に記憶したＵＲＬ定義のグラフデータのグラフ関係に対してハイパーリンク構造の分析手法を用いて各ＵＲＬの注目度を示すスコアを算出する。このとき、算出するための初期パラメータとして、ステップＳ２１にて算出したクエリのスコアを用いることとする。
【００８７】
続いて、ステップＳ２２にて算出したＵＲＬのスコアは、ステップＳ２１の初期パラメータとして入力され、ステップＳ２１〜Ｓ２２が繰り返される。これにより、クエリのスコアとＵＲＬのスコアは一定値に収束していく。
【００８８】
ここで、ステップＳ２３では、ステップＳ２１およびステップＳ２２にて算出したクエリのスコア、およびＵＲＬのスコアが一定値に収束したか否かを判別する。収束したと判別（ＹＥＳと判別）された場合には、算出するステップは終了してステップＳ２４に移り、まだ収束していないと判別（ＮＯと判別）された場合には、ステップＳ２１に戻り、スコアの算出を繰り返す。
【００８９】
ステップＳ２４では、ステップＳ２３にて収束したと判別されたクエリのスコアおよびＵＲＬのスコアをスコア蓄積部１５５に記憶する。
【００９０】
［検索実行処理］
図１４は、本発明の好適な実施形態の一例に係る検索実行の処理を示すフローチャートである。
【００９１】
ステップＳ３１では、クエリ受信部１６０は、端末装置４０から検索のための新たなクエリを受信し、このクエリに基づいて検索処理部１７０が検索処理を実行する。
【００９２】
ステップＳ３２では、検索処理部１７０は、クエリに伴う端末装置４０からの要求が、推薦データとしての推薦先クエリや推薦先ＵＲＬの検索であるか否かを判別する。ＹＥＳと判別された場合には、推薦データの検索が要求されたので、ステップＳ３３に移る。一方、ＮＯと判別された場合には、推薦データの検索ではなく、受信したクエリに対する関連ＵＲＬの検索が要求されているので、ステップＳ３７に移る。
【００９３】
ステップＳ３３では、検索処理部１７０は、受信したクエリに基づいて、推薦データとしての推薦先クエリまたは推薦先ＵＲＬを抽出する。このとき、スコア蓄積部１５５に記憶したスコアにより推薦データを評価し、スコアが上位の推薦データを抽出することとしてよい。抽出する推薦データの例を以下の（１）〜（７）に示す。
【００９４】
（１）クエリ定義のグラフデータ（図４）において、受信クエリと同一の推薦元クエリに対する推薦先クエリを推薦データとして抽出する。このとき、推薦先クエリのスコアに基づいて順位付けを行う。これにより、推薦サーバ１０は、受信したクエリに対して、ユーザが望むＵＲＬに辿り着くために、当該ＵＲＬを高ランクな検索結果として検索できる可能性のある下位概念のクエリをユーザに推薦できる。
【００９５】
（２）クエリ定義のグラフデータ（図４）において、受信クエリと同一の推薦先クエリに対する推薦元クエリを推薦データとして抽出する。このとき、推薦元クエリのスコアに基づいて順位付けを行う。これにより、推薦サーバ１０は、受信したクエリに対して、ユーザが望むＵＲＬに辿り着くために、当該ＵＲＬを検索結果として検索できる可能性のある上位概念のクエリをユーザに推薦できる。
【００９６】
（３）グラフ構造上で受信クエリのノードの近傍に位置するノードのクエリを推薦データとして抽出する。ここで、近傍とは、例えば、グラフ構造のエッジとなるＵＲＬを介して２つ先までのノード上のクエリを指す。これにより、推薦サーバ１０は、受信したクエリと関連性の高いクエリを推薦できる可能性がある。
【００９７】
（４）クエリ定義のグラフデータ（図４）において、受信クエリと同一の推薦元クエリに対する推薦先クエリを抽出し、グラフ構造上で推薦先クエリの近傍に位置するクエリを推薦データとして抽出する。これにより、推薦サーバ１０は、受信したクエリの下位概念に関連したクエリを推薦できる可能性がある。
【００９８】
（５）クエリ定義のグラフデータ（図４）において、受信クエリと同一の推薦先クエリに対する推薦元クエリを抽出し、グラフ構造上で推薦元クエリの近傍に位置するクエリを推薦データとして抽出する。これにより、推薦サーバ１０は、受信したクエリの上位概念に関連したクエリを推薦できる可能性がある。
【００９９】
（６）クエリ定義のグラフデータまたはＵＲＬ定義のグラフデータにおいて、受信したクエリの近傍に位置するＵＲＬを推薦データとして抽出する。これにより、推薦サーバ１０は、受信したクエリに関連し、かつ注目度の高いＵＲＬを推薦できる可能性がある。
【０１００】
（７）（１）〜（５）の手法により推薦したクエリに対応付けて、そのクエリに紐付くＵＲＬ（推薦先クエリの根拠となるＵＲＬ）を推薦データとして抽出する。これにより、推薦サーバ１０は、推薦したクエリと共に注目度の高いＵＲＬを提示できる可能性がある。
【０１０１】
以上のような推薦データの抽出方法において、受信したクエリとグラフデータとのマッチングは、文字列が完全一致することが望ましいが、これには限られない。例えば、形態素解析により分解された部分文字列のマッチングや、文字列の編集距離によって測られる類似度に基づいて判断してもよい。
【０１０２】
また、スコアに基づく推薦データの評価は、スコア蓄積部１５５に記憶されたスコアそのものであってよいが、これには限られない。例えば、受信したクエリ（基点）に対する相対的な評価を求めるため、基点からの距離や、ＵＲＬのクリック頻度等を要素に加えた加重平均を評価値として算出してもよい。
【０１０３】
なお、基点からの距離が遠いほど評価値を低くすれば、受信したクエリに近い、すなわち関連度の高いクエリやＵＲＬが優先されて抽出される。また、クリック頻度により評価値を高めることによれば、より注目度の高い推薦データが優先される可能性がある。
【０１０４】
また、受信したクエリに対して、スコアの近いもの、すなわちスコアが所定の範囲内にあるクエリを優先して抽出してもよい。これにより、内容の近い推薦データが優先的に提示され、受信クエリに関連した情報を効率的に検索できる可能性がある。
【０１０５】
上述のようにステップＳ３３において推薦データの抽出を行った後、ステップＳ３４では、検索処理部１７０は、推薦データが抽出できたか否かを判別する。ＹＥＳと判別された場合には、推薦データが抽出できたのでステップＳ３５に移り、ＮＯと判別された場合には、推薦データがないのでステップＳ３７に移る。
【０１０６】
ステップＳ３５では、推薦データ表示部１８０は、ステップＳ３３にて抽出された推薦データを端末装置４０に送信して表示させる。図１５および図１６は、推薦データを表示した画面例を示す図である。
【０１０７】
図１５では、第１の例として、ユーザから入力されたクエリ「自動車」に対して「おすすめキーワード」として推薦先クエリを表示している。
【０１０８】
図１６では、第２の例として、ユーザから入力されたクエリ「自動車」に対して、順位付けされた推薦先クエリを「お薦めクエリ」として表示している。そして、表示された各推薦先クエリについては、それぞれ推薦の根拠となったＵＲＬ（推薦先クエリに結びつくＵＲＬ）を併せて表示する。また、図１６では、推薦先クエリのスコアに基づく評価値と、ＵＲＬのクリック頻度も表示している。
【０１０９】
更に、推薦先クエリは、スコアが互いに接近しているものを、同義クエリとしてグループ化して表示している。ここで、同義クエリについては、それらの代表となるクエリのみを表示してもよく、これにより表示件数を抑えてユーザの視認性を高めることができる。
【０１１０】
ステップＳ３６では、クエリ受信部１６０は、表示された推薦データの中から、更なる検索の要求としてクエリの選択を受け付け、ステップＳ３２に戻る。具体的には、例えば、図１６において「お薦めクエリ」がクリックされることにより、関連ＵＲＬの検索要求を受け付ける。また、推薦クエリに対して「さらにお薦め」がクリックされることにより、該当の推薦先クエリを推薦元クエリとした推薦データの検索要求を受け付ける。
【０１１１】
ステップＳ３７では、検索エンジン呼出部１９０は、検索サーバ２０の検索エンジン等、従来の検索エンジンを呼び出し、クエリに関連したＵＲＬを検索する。これにより、推薦サーバ１０が推薦データとして表示させた推薦データに基づくＵＲＬの検索を実行することができる。
【０１１２】
［サーバのハードウェア構成］
図１７は、本発明の好適な実施形態の一例に係る推薦サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。推薦サーバ１０は、図２の各機能を実現する制御部１０１を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ１０１２等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン１００５、通信Ｉ／Ｆ１０４０、メインメモリ１０５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０６０、ＵＳＢポート１０９０、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０、ならびにキーボードおよびマウス１１００等の入力手段や表示装置１０２２を備える。
【０１１３】
Ｉ／Ｏコントローラ１０７０には、テープドライブ１０７２、ハードディスク１０７４、光ディスクドライブ１０７６、半導体メモリ１０７８、等の記憶手段を接続することができる。
【０１１４】
ＢＩＯＳ１０６０は、推薦サーバ１０の起動時にＣＰＵ１０１０が実行するブートプログラムや、推薦サーバ１０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１１５】
記憶部１０７を構成するハードディスク１０７４は、推薦サーバ１０がサーバとして機能するための各種プログラムおよび本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、更に必要に応じて各種データベース（例えば、クリックデータ蓄積部１１５、グラフデータ記憶部１２５、スコア蓄積部１５５等）を構成可能である。
【０１１６】
光ディスクドライブ１０７６としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク１０７７を使用する。光ディスク１０７７から光ディスクドライブ１０７６によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介してメインメモリ１０５０またはハードディスク１０７４に提供することもできる。
【０１１７】
推薦サーバ１０に提供されるプログラムは、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、またはメモリーカード等の記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、Ｉ／Ｏコントローラ１０７０を介して、記録媒体から読み出され、または通信Ｉ／Ｆ１０４０を介してダウンロードされることによって、推薦サーバ１０にインストールされ実行されてもよい。
【０１１８】
前述のプログラムは、内部または外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶部１０７を構成する記憶媒体としては、ハードディスク１０７４、光ディスク１０７７、またはメモリーカードの他に、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク１０７４または光ディスクライブラリ等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してプログラムを推薦サーバ１０に提供してもよい。
【０１１９】
ここで、表示装置１０２２は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、推薦サーバ１０による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。
【０１２０】
ここで、入力手段は、ユーザによる入力の受け付けを行うものであり、キーボードおよびマウス１１００等により構成してよい。
【０１２１】
また、通信Ｉ／Ｆ１０４０は、推薦サーバ１０を専用ネットワークまたは公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ１０４０は、モデム、ケーブル・モデムおよびイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【０１２２】
以上の例は、推薦サーバ１０について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータをサーバ装置として動作させることにより上記で説明した機能を実現することもできる。したがって、本発明において一実施形態として説明した推薦サーバ１０により実現される機能は、上述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、あるいは、上述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。
【０１２３】
［端末装置のハードウェア構成］
端末装置４０も、上述の推薦サーバ１０と同様な構成を持つ。また、上述の例ではいわゆるコンピュータで実現した例について説明したが、更に、本発明の原理が適用可能である限り、携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ゲーム機等の様々な端末で実現してよい。
【０１２４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本発明の好適な実施形態の一例に係る検索システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の好適な実施形態の一例に係る推薦サーバ１０の機能構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の好適な実施形態の一例に係るクリックデータテーブルを示す図である。
【図４】本発明の好適な実施形態の一例に係るクエリ定義グラフデータテーブルを示す図である。
【図５】本発明の好適な実施形態の一例に係るＵＲＬ定義グラフデータテーブルを示す図である。
【図６】本発明の好適な実施形態の一例に係るクエリ定義のグラフ構造を示す図である。
【図７】本発明の好適な実施形態の一例に係るＵＲＬ定義のグラフ構造を示す図である。
【図８】本発明の好適な実施形態の一例に係るクエリ定義スコアテーブルを示す図である。
【図９】本発明の好適な実施形態の一例に係るＵＲＬ定義スコアテーブルを示す図である。
【図１０】本発明の好適な実施形態の一例に係るグラフデータを作成する処理のフローチャートである。
【図１１】本発明の好適な実施形態の一例に係る推薦先クエリと推薦元クエリとの関係を示す図である。
【図１２】本発明の好適な実施形態の一例に係るグラフデータとして抽出した組み合わせを示す図である。
【図１３】本発明の好適な実施形態の一例に係るスコアデータを作成する処理を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の好適な実施形態の一例に係る検索実行の処理を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の好適な実施形態の一例に係る推薦データを表示した画面の第１の例を示す図である。
【図１６】本発明の好適な実施形態の一例に係る推薦データを表示した画面の第２の例を示す図である。
【図１７】本発明の好適な実施形態の一例に係る推薦サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１２６】
１０  推薦サーバ
２０  検索サーバ
３０  コンテンツサーバ
４０  端末装置
１１０  クリックデータ取得部
１１５  クリックデータ蓄積部
１２０  グラフ作成部
１２５  グラフデータ記憶部
１３０  クエリスコア算出部
１５０  スコア算出部
１５５  スコア蓄積部
１６０  クエリ受信部
１７０  検索処理部
１８０  推薦データ表示部
１９０  検索エンジン呼出部
【図１】
0004848388.tif 000002
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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