【手続補正書】
【提出日】平成19年12月18日(2007.12.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
用語とＷｅｂサイトのコンテンツとの間の関連性を検証する方法であって、
入札ＵＲＬからサイトのコンテンツを取り出すステップと、
履歴クエリ用語の高い出現頻度の観点からサーチエンジンによりマイニングされた少なくとも１つの入札用語に意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する拡張用語を構築するステップと、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を生成するステップであって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、および／または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示すステップと、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を計算するステップであって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたＷｅｂサイトのコンテンツからトレーニングされているステップと、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を計算するステップであって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含み、前記信頼度は前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供するステップと、
前記入札用語を識別するために前記信頼度を解析するステップと、
サイトの露出を得るためにサイトへのトラフィックを増加するために識別された前記入札用語を使用するステップとを備え、
前記カテゴリの類似度測定値を生成するステップはさらに、
前記ディレクトリデータに関連付けられているＷｅｂサイトのコンテンツから特徴を抽出するステップであって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、およびページレイアウト分析情報による要約の中の少なくとも１つを含むステップと、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減するステップと、
分類器モデルを介して前記特徴をカテゴリ化して前記類似性分類器を生成するステップと、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成するステップと、
前記類似性分類器の関数として前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記カテゴリの類似度測定値を決定するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記類似性分類器は、Ｎ−ｇｒａｍ統計ベースのナイーブベイズ（Ｎ−Ｇｒａｍ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、最近傍法（ＫＮＮ）、決定ツリー、ｃｏ−ｔｒａｉｎｉｎｇ、またはブースト分類モデルに基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記拡張用語を構築するステップは、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを生成するステップであって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含むステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コンテンツの類似度測定値を生成するステップは、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成するステップと、前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記拡張の類似度測定値を生成するステップは、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成するステップと、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記信頼度を計算するステップは、
承諾／拒否閾値を考慮して、＜用語、Ｗｅｂサイトのコンテンツ、承諾／拒否＞の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングするステップと、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値（ＲＳＶＭ）の特徴ベクトルを生成するステップと、
前記結合済み関連性分類器を介して前記ＲＳＶＭ特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアをマッピングするステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、
前記入札用語および入札ＵＲＬを入札データベースにキャッシュするステップと、
検索クエリの受信に応答して、前記検索クエリの用語が前記入札用語に正確には一致していない確率を考慮して、前記検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連しているかどうかを決定するステップと、
検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連していると決定されると、前記入札ＵＲＬを前記エンドユーザに伝えるステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記方法は、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定するステップであって、前記適切な名前の類似度測定値は、１組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示すステップ
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記適切な名前の類似度測定値を決定するステップは、
前記入札用語または前記サイトのコンテンツの少なくとも１つを含む適切な名前の検出に応答して、
Ｐｒｏｐ＿Ｓｉｍ（用語、サイトのコンテンツ）
の適切な名前の類似度スコアを算出するステップ
をさらに含み、Ｐｒｏｐ＿Ｓｉｍ（用語、サイトのコンテンツ）は、用語が適切な名前Ｐを含み、サイトのコンテンツが適合する適切な名前Ｑを含む場合は１、用語が適切な名前Ｐを含み、サイトのコンテンツが適合しない適切な名前のみを含む場合は０、そうでない場合は０．５に等しい
ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、
前記信頼度は相対的に低いと決定するステップと、
前記決定に応答して、前記入札ＵＲＬに意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する１つまたは複数の他の用語を識別するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
識別するステップは、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから１組の用語クラスタを生成するステップであって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有するステップと、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する１つまたは複数の用語を識別するステップであって、前記用語は前記１つまたは複数の他の用語であるステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
用語とＷｅｂサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読記録媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は
入札ＵＲＬからサイトのコンテンツを取り出す命令と、
履歴クエリ用語の高い出現頻度の観点からサーチエンジンによりマイニングされた少なくとも１つの入札用語に意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する拡張用語を構築する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を生成する命令であって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示す命令と、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を計算する命令であって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたＷｅｂサイトのコンテンツからトレーニングされている命令と、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を計算する命令であって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含む、信頼度を計算する命令と、
前記入札用語と前記信頼度により指示された前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供する命令と、
前記入札用語を識別するために前記信頼度を解析する命令と、
サイトの露出を得るためにサイトへのトラフィックを増加するために識別された前記入札用語を使用する命令とを備え、
前記カテゴリの類似度測定値を生成するコンピュータ実行可能命令はさらに、
前記ディレクトリデータに関連付けられているＷｅｂサイトのコンテンツから特徴を抽出する命令であって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、およびページレイアウト分析情報による要約の中の少なくとも１つを含むものである命令と、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減する命令と、
分類器モデルを介して前記特徴をカテゴリ化して前記類似性分類器を生成する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記類似性分類器の関数として前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記カテゴリの類似度測定値を決定する命令と
を含むことを特徴とするコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１３】
前記類似性分類器は、Ｎ−ｇｒａｍ統計ベースのナイーブベイズ（Ｎ−Ｇｒａｍ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、最近傍法（ＫＮＮ）、決定ツリー、ｃｏ−ｔｒａｉｎｉｎｇ、またはブースト分類モデルに基づくことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１４】
前記拡張用語を構築する前記コンピュータ実行可能命令は、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含む命令をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１５】
前記コンテンツの類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成する命令、および前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定する命令をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１６】
前記拡張の類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１７】
前記信頼度を計算する前記コンピュータ実行可能命令は、
承諾／拒否閾値を考慮して、＜用語、Ｗｅｂサイトのコンテンツ、承諾／拒否＞の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングする命令と、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値（ＲＳＶＭ）の特徴ベクトルを生成する命令と、
前記結合済み関連性分類器を介して前記ＲＳＶＭ特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアをマッピングする命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１８】
前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語および入札ＵＲＬを入札データベースにキャッシュする命令と、
検索クエリの受信に応答して、前記検索クエリの用語が前記入札用語に正確には一致していない確率を考慮して、前記検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連しているかどうかを決定する命令と、
検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連していると決定されると、前記入札ＵＲＬを前記エンドユーザに伝える命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１９】
前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定する命令であって、前記適切な名前の類似度測定値は、１組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示す命令
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項２０】
前記適切な名前の類似度測定値を決定する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語または前記サイトのコンテンツの少なくとも１つを含んだ適切な名前の検出に応答して、
Ｐｒｏｐ＿Ｓｉｍ（用語、サイトのコンテンツ）
の適切な名前の類似度スコアを算出する命令
をさらに含み、Ｐｒｏｐ＿Ｓｉｍ（用語、サイトのコンテンツ）は、用語が適切な名前Ｐを含み、サイトのコンテンツが適合する適切な名前Ｑを含む場合は１、用語が適切な名前Ｐを含み、サイトのコンテンツが適合しない適切な名前のみを含む場合は０、そうでない場合は０．５に等しい
ことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項２１】
前記コンピュータ実行可能命令は、
前記信頼度は相対的に低いと決定する命令と、
前記決定に応答して、前記入札ＵＲＬに意味上および／またはコンテキスト上関連する１つまたは複数の他の用語を識別する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項２２】
識別する前記コンピュータ実行可能命令は、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから１組の用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有する命令と、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上および／またはコンテキスト上関連する１つまたは複数の用語を識別する命令であって、前記用語は前記１つまたは複数の他の用語である命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項２１に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項２３】
用語とＷｅｂサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するコンピューティングデバイスであって、
プロセッサと、
入札ＵＲＬからサイトのコンテンツを取り出す命令と、
入札用語に意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する拡張用語を構築する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を生成する命令であって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示す命令と、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を計算する命令であって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたＷｅｂサイトのコンテンツからトレーニングされている命令と、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を計算する命令であって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含む、信頼度を計算する命令と、
前記入札用語と前記信頼度により指示された前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供する命令と、
前記入札用語を識別するために前記信頼度を解析する命令と、
サイトの露出を得るためにサイトへのトラフィックを増加するために識別された前記入札用語を使用する命令と
を前記プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラム命令を含む、前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、
前記カテゴリの類似度測定値を生成するコンピュータ実行可能命令はさらに、
前記ディレクトリデータに関連付けられているＷｅｂサイトのコンテンツから特徴を抽出する命令であって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、およびページレイアウト分析情報による要約の中の少なくとも１つを含むものである命令と、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減する命令と、
分類器モデルを介して前記特徴をカテゴリ化して前記類似性分類器を生成する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記類似性分類器の関数として前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記カテゴリの類似度測定値を決定する命令と
を含むことを特徴とするコンピューティングデバイス。
【請求項２４】
前記類似性分類器は、Ｎ−ｇｒａｍ統計ベースのナイーブベイズ（Ｎ−Ｇｒａｍ）、ナイーブベイズ（ＮＢ）、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、最近傍法（ＫＮＮ）、決定ツリー、ｃｏ−ｔｒａｉｎｉｎｇ、またはブースト分類モデルに基づくことを特徴とする請求項２３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２５】
前記拡張用語を構築する前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含む命令をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２６】
前記コンテンツの類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成する命令、および前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定する命令をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２７】
前記拡張の類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２８】
前記信頼度を計算する前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、
承諾／拒否閾値を考慮して、＜用語、Ｗｅｂサイトのコンテンツ、承諾／拒否＞の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングするステップと、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値（ＲＳＶＭ）の特徴ベクトルを生成する命令と、
前記結合済み関連性分類器を介して前記ＲＳＶＭ特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアをマッピングする命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２９】
前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定する命令であって、前記適切な名前の類似度測定値は、１組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示す命令
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項２３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０】
前記適切な名前の類似度測定値を決定する前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、
前記入札用語または前記サイトのコンテンツの少なくとも１つを含む適切な名前の検出に応答して、
Ｐｒｏｐ＿Ｓｉｍ（用語、サイトのコンテンツ）
の適切な名前の類似度スコアを算出する命令
をさらに含み、Ｐｒｏｐ＿Ｓｉｍ（用語、サイトのコンテンツ）は、用語が適切な名前Ｐを含み、サイトのコンテンツが適合する適切な名前Ｑを含む場合は１、用語が適切な名前Ｐを含み、サイトのコンテンツが適合しない適切な名前のみを含む場合は０、そうでない場合は０．５に等しい
ことを特徴とする請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３１】
前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、
前記信頼度は相対的に低いと決定する命令と、
前記決定に応答して、前記入札ＵＲＬに意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する１つまたは複数の他の用語を識別する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３２】
識別する前記コンピュータ実行可能な記憶された命令は、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから１組の用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有する命令と、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する１つまたは複数の用語を識別する命令であって、前記用語は前記１つまたは複数の他の用語である命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項３１に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３３】
用語とＷｅｂサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するコンピューティングデバイスであって、
入札ＵＲＬからサイトのコンテンツを取得する取り出し手段と、
入札用語に意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する拡張用語を識別する構築手段と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を作成する生成手段あって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示す手段と、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を決定する計算手段であって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたＷｅｂサイトのコンテンツからトレーニングされている手段と、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を生成する計算手段であって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含み、前記信頼度は前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供する手段と、
前記入札用語を識別するために前記信頼度を解析する解析手段と、
サイトへのトラフィックを増加するために識別された前記入札用語を使用する増加手段とを備え、
前記生成手段はさらに、
前記ディレクトリデータに関連付けられているＷｅｂサイトのコンテンツから特徴を抽出する抽出手段であって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、およびページレイアウト分析情報による要約の中の少なくとも１つを含むものである、抽出手段と、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減する低減手段と、
分類器モデルを介して前記特徴をカテゴリ化して前記類似性分類器を生成する分類手段と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する生成手段と、
前記類似性分類器の関数として前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記カテゴリの類似度測定値を決定する計算手段と
を含むことを特徴とするコンピューティングデバイス。
【請求項３４】
前記コンピュータ構築手段は、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを作成する生成手段であって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含む手段をさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３５】
前記生成手段は、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成する作成手段と、前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を決定して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定する計算手段をさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３６】
前記生成手段は、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する作成手段と、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を決定して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定する計算手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３７】
前記計算手段は、
承諾／拒否閾値を考慮して、＜用語、Ｗｅｂサイトのコンテンツ、承諾／拒否＞の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングするトレーニング手段と、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値（ＲＳＶＭ）の特徴ベクトルを生成する生成手段と、
前記結合済み関連性分類器を介して前記ＲＳＶＭ特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアを関連付けるマッピング手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３８】
前記コンピューティングデバイスは、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定する決定手段であって、前記適切な名前の類似度測定値は、１組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示す手段
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは、前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項３３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３９】
前記適切な名前の類似度測定値を決定する前記決定手段は、前記入札用語または前記サイトのコンテンツの少なくとも１つを含む適切な名前の検出に応答して、適切な名前の類似度スコアを算出する計算手段をさらに含むことを特徴とする請求項３８に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項４０】
前記コンピューティングデバイスは、
前記信頼度は相対的に低いと決定する決定手段と、
前記決定に応答して、前記入札ＵＲＬに意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する１つまたは複数の他の用語を識別する識別手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項３３に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項４１】
前記識別手段は、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから１組の用語クラスタを生成する生成手段であって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有する手段と、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上またはコンテキスト上の少なくとも１つに関連する１つまたは複数の用語を識別する評価手段であって、前記用語は前記１つまたは複数の他の用語である手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項４０に記載のコンピューティングデバイス。