(57)【要約】【課題】検索ユーザの意図する特定の行動を支援するモデルの精度を向上させる。【解決手段】フラグ付与部１は、検索に供されたクエリのキーワードに行動語，地名語，属性語のいずれかのフラグを付与する。行列変換部２は、前記検索によって得られた所定クリック頻度のＵＲＬ情報若しくは所定キーワード共起頻度の文書情報を要素とする行列を分解して次元変換することにより当該キーワードの特徴値を要素とする行例を作成する。特徴抽出部３は、前記フラグが付与されたキーワードの集合と前記特徴値を要素とする行列と前記フラグに加えて行動の種類を示す行動タイプ情報が付与されたキーワードの集合とに基づきキーワードの行動タイプ情報に依存した特徴ベクトルを算出する。予測モデル生成部４は、前記特徴ベクトルを訓練データとする学習によってクエリに基づく検索ユーザの意図する行動タイプの予測モデルを作成する。【選択図】図１
2016018286.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索に供されたクエリに基づき検索ユーザの意図する行動タイプを予測する行動タイプ判定装置であって、
検索に供されたクエリのキーワードに対して行動語、地名語、属性語のいずれかのフラグを付与するフラグ付与手段と、
前記検索によって得られた所定クリック頻度のＵＲＬ情報若しくは所定キーワード共起頻度の文書情報を要素とする行列を分解して次元変換することにより当該キーワードの特徴値を要素とする行例を作成する行列変換手段と、
前記フラグが付与されたキーワードの集合と、前記フラグに加えて行動の種類を示す行動タイプ情報が付与されたキーワードの集合と、前記特徴値を要素とする行列とに基づき、キーワードの行動タイプ情報に依存した特徴ベクトルを算出する特徴抽出手段と、
前記キーワードの行動タイプに依存した特徴ベクトルを訓練データとする学習によってクエリに基づく検索ユーザの意図する行動タイプの予測モデルを作成する予測モデル作成手段と
を備えたこと
を特徴とする行動タイプ判定装置。
【請求項２】
所定クリック頻度のＵＲＬ情報は、クリック頻度が上位の所定数のＵＲＬ情報であることを特徴とする請求項１に記載の行動タイプ判定装置。
【請求項３】
所定キーワード共起頻度の文書情報は、共起頻度が上位の所定数の文書情報であることを特徴とする請求項１に記載の行動タイプ判定装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、前記フラグが付与されたキーワードの集合から行動語フラグが付与されたキーワードを取得し、前記行動タイプ情報が付与されたキーワードの集合における前記取得されたキーワードに対応したキーワードの特徴ベクトルを算出し、この特徴ベクトルの要素と前記特徴値を要素とする行例の要素との組み合わせにより、キーワードの行動タイプ情報に依存した特徴ベクトルを算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の行動タイプ判定装置。
【請求項５】
検索に供されたクエリに基づき検索ユーザの意図する行動タイプを予測する行動タイプ判定方法であって、
フラグ付与手段が、検索に供されたクエリのキーワードに対して行動語、地名語、属性語のいずれかのフラグを付与するステップと、
行列変換手段が、前記検索によって得られた所定クリック頻度のＵＲＬ情報若しくは所定キーワード共起頻度の文書情報を要素とする行列を分解して次元変換することにより当該キーワードの特徴値を要素とする行例を作成するステップと、
特徴抽出手段が、前記フラグが付与されたキーワードの集合と、前記フラグに加えて行動の種類を示す行動タイプ情報が付与されたキーワードの集合と、前記特徴値を要素とする行列とに基づき、キーワードの行動タイプ情報に依存した特徴ベクトルを算出するステップと、
予測モデル作成手段が、前記キーワードの行動タイプに依存した特徴ベクトルを訓練データとする学習によってクエリに基づく検索ユーザの意図する行動タイプの予測モデルを作成するステップと
を有することを特徴とする行動タイプ判定方法。
【請求項６】
コンピュータを請求項１から４のいずれか１項に記載の行動タイプ判定装置を構成する各手段として機能させる行動タイプ判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検索に供されたクエリに基づき検索ユーザの意図する行動タイプを分類するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ウェブ検索のような情報検索サービスでは、検索意図に応じて適切な検索結果を提示する取組みが行われている。その取組の１つとして、入力されたキーワードで構成されるクエリが予め用意した複数のカテゴリのうち、ある特定のカテゴリに該当していれば、その種類に応じて検索結果を変化させるというものがある。例えば、「箱根  観光」というクエリが入力されたとき、システムが観光に関するカテゴリに該当していると判別し、ウェブページの一覧とともに箱根周辺の観光名所一覧を検索結果として出力することにより、ユーザが必要としていると考えられる情報を一度に提供することができる。本明細書では、このようなカテゴリを、ユーザの意図する特定の行動を支援するためのものとして、行動タイプと称する。
【０００３】
従来の技術は、予め人手でクエリに行動タイプをラベル付けした評価データセットや外部データを使い、機械学習法を用いて分類器を自動生成することにより、クエリに行動タイプを付与している。そして、分類器を生成する際には、外部データを利用して作成した行列を、行列分解で次元圧縮したものを利用する方法が知られている（非特許文献１）。また、外部データとしてクリックログデータを利用してクエリをカテゴリ分けする方法が知られている（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】廣嶋伸章、戸田浩之、松浦由美子、片岡良治，「概念ベースに基づくWeb検索のクエリタイプ判定手法とその評価」，情報処理学会論文誌，データベース，2010)，3(3)，pp. 33-45
【非特許文献２】Lee, U., Liu, Z., ＆ Cho, J. (2005). Automatic identification of user goals in web search. In Proceedings of the 14th international conference on World Wide Web (pp. 391-400).
【非特許文献３】Amitay, E., Har'El, N., Sivan, R., ＆ Soffer, A. (2004). Web-a-where: Geotagging web content. In Proceedings of the 27th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (pp. 273-280).
【非特許文献４】Pashca, M. (2007). Organizing and searching the world wide web of facts-step two: harnessing the wisdom of the crowds. In Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web (pp. 101-110).（尚、非特許文献４は環境依存文字を含むため、原文表記は詳細な説明にイメージで示した。）
【非特許文献５】Lee, D. D., ＆ Seung, H. S. (1999). Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. Nature, 401(6755), 788-791.
【非特許文献６】Mika, S., Schoelkopf, B., Smola, A. J., Mueller, K. R., Scholz, M., & Raetsch, G (1998). Kernel PCA and De-Noising in Feature Spaces.  In Proceedings of the 1998 Conference on Advances in Neural Information Processing Systems II (pp.536-542)（尚、非特許文献６は環境依存文字を含むため、原文表記は詳細な説明にイメージで示した。）
【非特許文献７】Cortes, C., ＆ Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20(3), 273-297.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術を用いて、クリックデータを外部データとして利用して行列分解を行った場合、特徴計算のために生成する行列は、外部データのすべての頻度情報を含むため、全体のユーザ傾向からみるとノイズと考えられる少数ユーザの頻度情報を含んでいた。その結果、次元削減のために行う行列分解の結果にノイズが含まれるおそれがあった。
【０００６】
特に、ノイズを含んだ結果を特徴として利用するため、この特徴を用いて学習を行うと、不必要な情報を含んだ状態で行動タイプを判定するモデルが生成されるので、分類モデルの予測精度が低下するおそれがあった。
【０００７】
本発明は、上記の事情に鑑み、検索ユーザの意図する特定の行動を支援するモデルの精度を向上させることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、検索ユーザの意図する特定の行動を支援するためのモデルを生成するための訓練データを作成する際、キーワード検索によって得られたＵＲＬ情報（若しくは文書情報）のうち絶対的なクリック頻度（若しくはキーワード共起頻度）が低いＵＲＬ情報（若しくは文書情報）をフィルタリングする。
【０００９】
本発明の行動タイプ判定装置としての態様は、検索に供されたクエリに基づき検索ユーザの意図する行動タイプを予測する行動タイプ判定装置であって、検索に供されたクエリのキーワードに対して行動語、地名語、属性語のいずれかのフラグを付与するフラグ付与手段と、前記検索によって得られた所定クリック頻度のＵＲＬ情報若しくは所定キーワード共起頻度の文書情報を要素とする行列を分解して次元変換することにより当該キーワードの特徴値を要素とする行例を作成する行列変換手段と、前記フラグが付与されたキーワードの集合と、前記フラグに加えて行動の種類を示す行動タイプ情報が付与されたキーワードの集合と、前記特徴値を要素とする行列とに基づき、キーワードの行動タイプ情報に依存した特徴ベクトルを算出する特徴抽出手段と、前記キーワードの行動タイプに依存した特徴ベクトルを訓練データとする学習によってクエリに基づく検索ユーザの意図する行動タイプの予測モデルを作成する予測モデル作成手段とを備える。
【００１０】
本発明の行動タイプ判定方法としての態様は、検索に供されたクエリに基づき検索ユーザの意図する行動タイプを予測する行動タイプ判定方法であって、フラグ付与手段が、検索に供されたクエリのキーワードに対して行動語、地名語、属性語のいずれかのフラグを付与するステップと、行列変換手段が、前記検索によって得られた所定クリック頻度のＵＲＬ情報若しくは所定キーワード共起頻度の文書情報を要素とする行列を分解して次元変換することにより当該キーワードの特徴値を要素とする行例を作成するステップと、特徴抽出手段が、前記フラグが付与されたキーワードの集合と、前記フラグに加えて行動の種類を示す行動タイプ情報が付与されたキーワードの集合と、前記特徴値を要素とする行列とに基づき、キーワードの行動タイプ情報に依存した特徴ベクトルを算出するステップと、予測モデル作成手段が、前記キーワードの行動タイプに依存した特徴ベクトルを訓練データとする学習によってクエリに基づく検索ユーザの意図する行動タイプの予測モデルを作成するステップとを有する。
【００１１】
尚、本発明は上記装置の各手段としてコンピュータを機能させるプログラムまたは上記方法のステップをコンピュータに実行させるプログラムの態様とすることもできる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、検索ユーザの意図する特定の行動を支援するモデルの精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態における行動タイプ判定装置のブロック構成図。
【図２】同実施形態における行動タイプ判定過程のフロー図。
【図３】同実施形態における行動タイプ判定装置のハードウェア構成図。
【図４】同実施形態におけるフラグ付与過程のフローチャート。
【図５】同実施形態における行列変換過程のフローチャート。
【図６】同実施形態における特徴抽出過程のフローチャート。
【図７】同実施形態における予測モデル生成過程のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明するが本発明はこの実施形態に限定されるものではない。
【００１５】
［概要］
図１に示された本実施形態の行動タイプ判定装置１０は、検索ユーザの意図する行動タイプを予測する予測モデルを生成するための訓練データを作成する際、キーワード検索によって得られたＵＲＬ情報のうち絶対的なクリック頻度が低いＵＲＬ情報をフィルタリングする。または、キーワード検索によって得られた文書情報のうち絶対的なキーワード共起頻度が低い文書情報をフィルタリングする。これによりノイズの原因となる頻度情報を削除できる。したがって、予測モデルの作成に供される近似行列を得るための行列分解を行う際にノイズを含まない形でロスを計算でき、当該行列分解の結果にノイズを含まないことが可能となる。さらに、この行列分解によって得られた近似行列をキーワードの特徴として利用することが可能となり、このキーワードの特徴を用いて学習することにより、検索者の行動タイプを高精度に予測できる予測モデルを得る。行動タイプ判定装置１０は例えば検索エンジンに具備されることにより検索者の意図とする特定行動の支援に寄与する。
【００１６】
［装置の構成］
行動タイプ判定装置１０は、図１，３に示されたように、フラグ付与部１、行列変換部２、特徴抽出部３、予測モデル生成部４、ＤＢ（データベース）１１〜２０を備える。この機能部１〜４，ＤＢ１１〜２０はコンピュータのハードウェアリソースによって実現される。すなわち、図３に示したように、行動タイプ判定装置１０は、少なくとも、ＣＰＵ２１、入力装置２２、出力装置２３、記憶装置２４〜２７（例えば、メモリ、ハードディスク装置）等のコンピュータのハードウェアリソースを備える。これらのハードウェアリソースがソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーション等）と協働することにより機能部１〜４，ＤＢ１１〜２０がコンピュータに実装される。また、機能部１〜４，ＤＢ１１〜２０の各々を各コンピュータに実装させるようにしてもよい。
【００１７】
フラグ付与部１は、検索システムに供されたクエリの各キーワードをクエリＤＢ１１から引き出し、このキーワードに対して行動語、地名語、属性語のいずれかのフラグを付与する。このフラグが付与されたキーワードは行動語フラグ付きＤＢ１２に格納される。
【００１８】
行列変換部２は、前記キーワードによる検索によって得られた所定クリック頻度のＵＲＬ情報若しくは所定キーワード共起頻度の文書情報をクリックログＤＢ１３から引き出してこの頻度情報を要素とする行列を分解して次元変換することにより当該キーワードの特徴値を要素とする行例を作成する。この作成された行列は行列変換ＤＢ１４に格納される。
【００１９】
特徴抽出部３は、行動語フラグ付きＤＢ１２，行列変換ＤＢ１４，正解アノテーションＤＢ１５の情報に基づき、前記検索に供されたクエリのキーワードの行動タイプ情報に依存した特徴ベクトルを算出し、このベクトルの要素を行動語特徴ＤＢ１６に格納する。尚、正解アノテーションＤＢ１５は、クエリＤＢ１１のキーワード情報に付与された行動語フラグに対して、さらに行動タイプ情報（行動の種類を示す情報）が付与されたものである。
【００２０】
予測モデル生成部４は、行動語特徴ＤＢ１６の情報を訓練データとする学習によってクエリに基づく検索ユーザの意図する行動タイプの予測モデルを作成する。この得られた予測モデルは、予測モデルＤＢ１７に格納される。予測モデルＤＢ１７には、Ｎ次元の重みベクトルが分類する行動タイプ毎に格納されている。
【００２１】
［本実施形態の行動タイプ判定過程］
図２〜７を参照しながら行動タイプ判定の過程Ｓ１〜Ｓ４について説明する。
【００２２】
（フラグの付与）
Ｓ１：フラグ付与部１は、検索システムに供されたクエリの各キーワードをクエリＤＢ１１から引き出し、このキーワードに対して行動語、地名語、属性語の何れかのフラグを付与し、これを行動語フラグ付きＤＢ１２に格納する。
【００２３】
クエリＤＢ１１のデータ構造の一例を表１に示す。クエリＤＢ１１には、検索システムに投入されたクエリの検索日時の情報がキーワード単位で格納されている。表１の事例では、「品川  居酒屋  安い」というクエリと「ホテル  品川」というクエリがキーワード単位で格納されている。尚、外部からレコードを指定するために各レコードにはキーワードＩＤが付与されている。
【００２４】
【表１】
2016018286.tif 000003
【００２５】
行動語フラグ付きＤＢ１２のデータ構造の一例を表２に示す。行動語フラグ付きＤＢ１２は、クエリＤＢ１１の情報に、キーワードに対して付与された地名語，属性語，行動語のフラグが追加されたものである。ここで各キーワードは、排他的に行動語・地名語・属性語のいずれか一つのフラグを付与されている。
【００２６】
ここで、行動語、地名語、属性語について説明する。行動語は行われる行動を示唆する単語、例えば「居酒屋」や「観光」などに対して付与される。地名語は市区町村名やランドマーク名などの実世界の地域や場所を指し示す単語、例えば「品川」や「六本木駅」などに対して付与される。属性語は他のキーワードに対して条件を付与するはたらきをもった単語、例えば「おいしい」や「格安」などに対して付与される。
【００２７】
【表２】
2016018286.tif 000004
【００２８】
図４を参照しながらＳ１の具体的な過程Ｓ１０１〜Ｓ１０８について説明する。
【００２９】
Ｓ１０１：クエリＤＢ１１から読み出した未処理のキーワードをｗと定義する。
【００３０】
Ｓ１０２：キーワードｗが地名語と判別されたときはＳ１０３へ進み、地名語でないと判別された場合はＳ１０４へ進む。地名語の判定には、例えば非特許文献３に記載の方法を適用できる。
【００３１】
Ｓ１０３：キーワードｗに地名語フラグを付与する。
【００３２】
Ｓ１０４：キーワードｗが属性語と判別されたときはＳ１０５へ進み、属性語でないと判別された場合はＳ１０６へ進む。属性語の判定には、例えば非特許文献４に記載の方法を適用できる。
【００３３】
［非特許文献４の原文表記］
2016018286.tif 000005
【００３４】
Ｓ１０５：キーワードｗに属性語フラグを付与する。
【００３５】
Ｓ１０６：キーワードｗに行動語フラグを付与する。
【００３６】
Ｓ１０７：フラグ付きのレコード情報を行動語フラグ付きＤＢ１２に格納する。
【００３７】
Ｓ１０８：未処理のキーワードｗが存在する場合は、Ｓ１０１に戻り、そうでない場合は処理を終了する。
【００３８】
（行列変換）
Ｓ２：行列変換部２は、前記キーワードによる検索によって得られた所定クリック頻度のＵＲＬ情報をクリックログＤＢ１３から引き出してこのＵＲＬ情報を要素とする行列を分解して次元変換することにより当該キーワードの特徴値を要素とする行例を作成する。そして、この行列を行列変換ＤＢ１４に格納する。
【００３９】
クリックログＤＢ１３のデータ構造を表３に示す。クリックログＤＢ１３は、検索システムに投入されたクエリに基づく検索によって得られてクリックされたＵＲＬ情報をキーワード単位で格納している。表３の事例では、ある検索ユーザが「六本木  ランチ  禁煙」というクエリを入力して得られたＵＲＬ「http://r.gnavi.co.jp/area/aream2132/」をクリックしたという情報が格納されている。また、外部からレコードを指定するために各レコードにはクリックキーワードＩＤが付与されている。尚、本事例では、説明の便宜のために、行列変換に供される情報として、クリックログが供されているが、他の情報として、ブログ記事やｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）記事内の共起語などを利用して行列変換を行うこともできる。
【００４０】
【表３】
2016018286.tif 000006
【００４１】
行列変換ＤＢ１４のデータ構造の一例を表４に示す。行列変換ＤＢ１４はクリックログＤＢ１３に格納された各キーワードに対応する特徴次元を、行列分解によって次元ｄに変換した結果の特徴値が格納されている。次元ｄは、予め手入力で設定されたものである。
【００４２】
【表４】
2016018286.tif 000007
【００４３】
図５を参照しながらＳ２の具体的な過程Ｓ２０１〜Ｓ２０９について説明する。
【００４４】
Ｓ２０１：集合Ｎを用意し、空集合と定義する。
【００４５】
Ｓ２０２：クリックログＤＢ１３のキーワードカラムを全て読み込み、重複のないキーワードの集合をＶと定義する。
【００４６】
Ｓ２０３：集合Ｖから未処理の要素（キーワード）を一つ取出し、この要素をｖと定義する。
【００４７】
Ｓ２０４：クリックログＤＢ１３からキーワードカラムが要素ｖと一致するレコードを選択する。
【００４８】
Ｓ２０５：選択されたレコードのクリックＵＲＬカラムの情報に基づいてＵＲＬ情報のクリック頻度を集計し、上位ｋ件を抽出する。クリック頻度はそのキーワードでＵＲＬが何回クリックされたかを表す値である。ｋの値は予め任意に手入力で設定可能な値であり、例えば、ｋ＝２０が設定される。また、クリック頻度を集計するためのＵＲＬ情報の単位としては、例えば、そのままクリックされたＵＲＬの情報を利用する方法や、クリックされたＵＲＬをドメイン名に変換したものを用いる方法等が挙げられる。この抽出した情報はノイズ除去後ＤＢ１８に格納する。
【００４９】
Ｓ２０６：ノイズ除去後ＤＢ１８から単語ｖを取り出し、この単語ｖに対応する各ＵＲＬ情報について、単語ｖ，ＵＲＬ情報，ＵＲＬ情報のクリック頻度の３つ組要素を集合Ｎに追加する。例えば、ｋ＝２０と設定されている場合には、２０個の要素が集合Ｎに追加される。
【００５０】
本事例では説明の便宜のため、入力データとしてクリックログを用いた例で説明しているが、他にも、例えば、ブログ記事やｔｗｉｔｔｅｒ記事等のユーザの意図履歴を示すデータを用いることができる。例えば、ブログ記事やｔｗｉｔｔｅｒ記事を使った場合、３つ組要素として（単語ｖ，記事情報，記事内単語の共起頻度）を用いることにより、クリックログのときと同様の処理を行うことができる。
【００５１】
Ｓ２０７：未処理の要素ｖが存在する場合、Ｓ２０４へ進み、要素ｖが存在しない場合はＳ２０８へ進む。
【００５２】
Ｓ２０８：集合Ｎの情報に基づき｜Ｖ｜×｜Ｕ｜の行列Ｓを作成する。このとき集合Ｕは、集合Ｎに含まれる３つ組要素のうち、ＵＲＬ情報に関する集合を表している。行列Ｓは、行が単語ｖに対応し、列がＵＲＬ情報ｕに対応する。すなわち、Ｖに含まれる単語をある規則（例えば文字列順序）に基づいて並べた系列を行に対応させ、Ｕをある規則（例えば文字列順序）に基づいて並べた系列を列に対応させる。行列Ｓをこのように設定すると、ｉ行ｊ列の要素は単語ｖi，ＵＲＬ情報ｕjの頻度ｎij情報に該当し、集合Ｎに含まれる情報を用いて行列Ｓを作成することができる。この行列Ｓは行列ＤＢ１９に格納する。
【００５３】
Ｓ２０９：行列ＤＢ１９から行列Ｓを引き出し、この行列Ｓの行列分解によって、｜Ｖ｜次元をｄ次元に変換する｜Ｖ｜×｜ｄ｜の行列を生成する。そして、この｜Ｖ｜×｜ｄ｜の行列を行列変換ＤＢ１４に格納し、処理を終了する。行列分解の方法としては、特異値分解（ＳＶＤ）や非負値行列因子分解（ＮＭＦ）（非特許文献５）等、次元削減の効果がある任意の手法を適用できる。本実施形態においては説明の便宜のため、線形変換の次元削減方法を用いた例で説明しているが、非線形変換を用いた次元削減の方法（例えば、非特許文献６）も適用できる。
【００５４】
［非特許文献６の原文表記］
2016018286.tif 000008
【００５５】
（特徴抽出）
Ｓ３：特徴抽出部３は、行動語フラグ付きＤＢ１２，行列変換ＤＢ１４，正解アノテーションＤＢ１５の情報に基づき、前記検索に供されたクエリのキーワードの行動タイプに依存した特徴ベクトルを算出し、このベクトルの要素を行動語特徴ＤＢ１６に格納する。
【００５６】
正解アノテーションＤＢ１５のデータ構造を表５に示す。正解アノテーションＤＢ１５は、クエリＤＢ１１に格納されていたキーワード情報に、地名語フラグ，属性語フラグ，行動語フラグ，行動タイプ情報が追加されたものである。行動タイプ情報は、行動フラグが付されたキーワードに対してさらに付与される情報であって、行動の種類を示す情報である。行動タイプ情報としては、例えば、食や宿泊，観光，買い物，趣味，受診，求職等が挙げられる。
【００５７】
【表５】
2016018286.tif 000009
【００５８】
行動語特徴ＤＢ１６のデータ構造を表６に示す。行動語特徴ＤＢ１６は、行動語フラグ付きＤＢ１２において行動語フラグが付与されているキーワードと、そのキーワードに対応するＮ次元の特徴ベクトルｘ＝（ｘ1，ｘ2，…，ｘN）Tの要素を格納している。尚、外部からレコードを指定するために各レコードには行動語ＩＤが付与されている。
【００５９】
【表６】
2016018286.tif 000010
【００６０】
図６を参照しながらＳ３の具体的な過程Ｓ３０１〜Ｓ３０６について説明する。
【００６１】
Ｓ３０１：行動語フラグ付きＤＢ１２のうち、行動語フラグが付与されているキーワード集合を検索し、キーワードＩＤとキーワードのペアの集合をＡと定義する。キーワードＩＤを用いるのは同じキーワードでも事例として区別するためである。
【００６２】
Ｓ３０２：集合Ａから要素を１つ取り出し、要素のキーワードをａと定義する。
【００６３】
Ｓ３０３：正解アノテーションＤＢ１５のうち、キーワードカラムがキーワードａと一致するレコードを検索し、キーワード特徴ベクトルｘWを計算する。キーワード特徴ベクトルの計算には周知の方法が適用される。例えば、キーワードａの共起語情報を用いた特徴を特徴ベクトルにする手法が考えられる。
【００６４】
Ｓ３０４：行列変換ＤＢ１４のうち、キーワードカラムがキーワードａと一致するレコードを検索し行列変換特徴ベクトルｘmと定義する。行列変換ＤＢ１４の情報から、キーワードａに対応する行列変換特徴ベクトルは、ｘm＝（ｍ1，ｍ2，…，ｍd）Tとなる。
【００６５】
Ｓ３０５：以上得られた２つの特徴ベクトルｘW，ｘmを１つのベクトルにまとめた特徴ベクトルｘ＝（ｘW，ｘm）の要素を行動語特徴ＤＢ１６に格納する。
【００６６】
Ｓ３０６：未処理のキーワードａが存在する場合、Ｓ３０２に進み、未処理のキーワードａが存在しない場合は処理を終了する。
【００６７】
（予測モデル生成）
Ｓ４：予測モデル生成部４は、行動語特徴ＤＢ１６の情報を訓練データとする学習によってクエリに基づく検索ユーザの意図する行動タイプの予測モデルを作成し、このモデルを予測モデルＤＢ１７に格納する。
【００６８】
予測モデルＤＢ１７のデータ構造を表７に示す。予測モデルＤＢ１７は、Ｎ次元の重みベクトルの要素が分類される行動タイプ毎に格納されている。本事例は、予測モデルが線形識別モデルであり（非特許文献７）、線形識別モデルのパラメータが格納されている。線形識別モデルにて複数のクラス分類を行う際は、各クラスに対応する重みベクトルを予測モデルとして保持し、入力されたクエリのキーワードの特徴ベクトルに対して内積の和が最大であるクラスに分類するという方法を用いることができる。そのため、クラスの数だけＮ次元の重みベクトルを格納する必要がある。
【００６９】
【表７】
2016018286.tif 000011
【００７０】
図７を参照しながらＳ４の具体的な過程Ｓ４０１〜Ｓ４０３について説明する。
【００７１】
Ｓ４０１：行動語特徴ＤＢ１６から全レコードを読み出し、これを訓練事例集合Ｅと定義する。
【００７２】
Ｓ４０２：訓練事例集合Ｅを訓練データとする学習によって行動タイプの予測モデルＣを生成する。本ステップは、入力されたクエリの特徴ベクトルを用いて複数のクラスの中から一つのクラスを予測するマルチクラス分類を行う予測モデルを作成する。マルチクラス分類を行う予測モデルの構築には、例えば非特許文献７に記載の機械学習法が適用される。それ以外にもマルチクラス分類ができる教師あり機械学習法であれば、周知の学習法を任意に適用できる。本事例は、特徴ベクトルと同じ次元の重みベクトルの内積によって予測を行う線形識別モデルの例であるが、本ステップに利用可能なアルゴリズムは線形識別モデルに限定されるものではない。非線形モデルを適用する場合には、予測モデルＤＢ１７のデータ構造をアルゴリズムに合わせたスキーマに変更する。
【００７３】
Ｓ４０３：予測モデルＣのパラメータを予測モデルＤＢ１７に格納して処理を終了する。
【００７４】
以上の行動タイプ判定装置１０を有する検索システムに対して検索ユーザからクエリが入力されると同装置１０は入力装置２２から受けた当該クエリに対して予測モデルＤＢ１７から引き出した予測モデルＣを用いたパターン識別により当該ユーザの意図する行動タイプを予測する。この予測によって得られた行動タイプは出力装置２３から出力される。
【００７５】
［本実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態の行動タイプ判定装置１０によれば、キーワード毎にそのキーワード検索によって得られたＵＲＬ情報（若しくは文書情報）のクリック頻度（若しくはキーワード共起頻度）が計算され、その絶対的なクリック頻度（若しくはキーワード共起頻度）が低いＵＲＬ情報（若しくは文書情報）がフィルタリングされるので、ノイズの原因となる頻度情報を削除できる。これにより、行列分解を行う際、ノイズを含まない形でロスを計算でき、行列分解の結果にノイズを含ませないことが可能となる。また、この行列分解によって得られた近似行列をキーワードの特徴として利用でき、この近似行列を用いて学習を行い、ノイズ情報を除去した特徴を用いて行動タイプを判定するモデルを作成すると、高精度な予測を行う予測モデルが得られる。すなわち、予測モデルを使って得られた結果と正解データの差が小さくなる。
【００７６】
特に、抽出される所定クリック頻度のＵＲＬ情報をクリック頻度が上位の任意所定数のＵＲＬ情報とすること、または、抽出される所定キーワード共起頻度の文書情報を共起頻度が上位の任意所定数の文書情報とすることにより、予測モデルの訓練データの作成に供されるＵＲＬ情報または文書情報を任意に抽出できる。これにより行動タイプの予測モデルの精度を高めることができる。
【００７７】
以上説明した本実施形態の行動タイプの予測モデルの産業上のメリットとしては、検索キーワードからユーザの意図する行動タイプを推定し、行動タイプに応じた専門検索結果を提示できるので、従来よりもユーザの操作負荷が低減する検索システムが実現できる。
【００７８】
［本発明の他の態様］
本発明は、行動タイプ判定装置１０を構成する上記の機能部１〜４の一部若しくは全てとしてコンピュータを機能させるプログラムで構成しこれを当該コンピュータに実行させることにより実現できる。または、同装置１が実行する上記の過程Ｓ１〜Ｓ４の一部若しくは全てをコンピュータに実行させるプログラムで構成しこれを当該コンピュータに実行させることにより実現できる。そして、このプログラムをそのコンピュータが読み取り可能な周知の記録媒体（例えば、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等）に格納して提供できる。または、前記プログラムをインターネットや電子メール等でネットワークを介して提供できる。
【００７９】
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】
【００８０】
１…フラグ付与部（フラグ付与手段）
２…行列変換部（行列変換部）
３…特徴抽出部（特徴抽出手段）
４…予測モデル生成部（予測モデル生成手段）
１０…行動タイプ判定装置
【図１】
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【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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