(57)【要約】  ユーザによる第１検索語入力が取得される。少なくとも１つのキーワードをリストから選択するため、第１検索語はオフラインリストなどのリスト上の少なくとも１つのキーワードと一致する。リスト上の各キーワードはそれぞれ、少なくとも１つの検索推奨に対応する。オフラインリストから選択された少なくとも１つのキーワードに対応する検索推奨が取得され、第１検索語の検索推奨としてユーザに提供される。たとえば、キーワードに関連する過去のユーザ行動がログ記録から取得される。過去のユーザ行動によって生成された文書が取得される。少なくとも１つの候補推奨が文書のテキスト分割から取得される。本技術は、検索推奨の広い選択範囲を提供し、ユーザ検索回数を削減し、検索時間及びトラフィックをさらに削減する。
2017508214.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによる第１検索語入力の取得と、
リストから少なくとも１つのキーワードを選択するための、前記第１検索語の前記リスト上の前記少なくとも１つのキーワードとの一致であって、前記リスト上のそれぞれのキーワードが少なくとも１つの検索推奨に対応する前記一致と、
前記少なくとも１つのキーワードに対応する１つ以上の検索推奨の取得と、
を含む方法。
【請求項２】
前記１つ以上の検索推奨の、前記第１検索語の１つ以上の検索推奨としての前記ユーザへの提供をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１つ以上の同義語またはストップワードを利用した、前記それぞれのキーワードに対応する前記少なくとも１つの検索推奨のフィルタリングをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記それぞれのキーワードに対応する前記少なくとも１つの検索推奨の取得をさらに含み、前記それぞれのキーワードに対応する前記少なくとも１つの検索推奨の前記取得が、
前記それぞれのキーワードに関連する過去のユーザ行動のログ記録からの取得と、
前記過去のユーザ行動によって生成された文書の取得と、
１つ以上の候補推奨を取得するための前記文書のテキスト分割の適用と、
前記１つ以上の候補推奨の重要度特性に応じた、前記１つ以上の候補推奨のフィルタリングと、
前記フィルタリングを用いた候補推奨の、前記それぞれのキーワードに対応する検索推奨としての利用と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記それぞれのキーワードに関連する前記過去のユーザ行動の前記ログ記録からの前記取得が、
１人以上の過去のユーザによって利用された１つ以上の検索語の前記ログ記録からの取得と、
前記１人以上の過去のユーザによって利用された前記１つ以上の検索語のクラスタリングと、
前記それぞれのキーワードに対応するクラスタの決定と、
前記それぞれのキーワードに対応する前記クラスタに含まれる検索語に関連するユーザ行動の、前記ログ記録に応じた決定と、
前記それぞれのキーワードに関連する前記過去のユーザ行動としての前記ユーザ行動の利用と、
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記文書の前記テキスト分割の適用が、前記文書のタイトルまたは属性内容の前記テキスト分割の適用を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
関連データに基づく前記１つ以上の候補推奨の前記重要度特性の、事前設定時刻前の取得、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記関連データに基づく前記１つ以上の候補推奨の前記重要度特性の、前記事前設定時刻後の修正、
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記関連データが、
それぞれの候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値と、
前記それぞれの候補推奨及び前記第１検索語の合同検索時間または合同検索頻度と、
前記それぞれの候補推奨が前記過去のユーザ行動に相関する回数または頻度と、
前記それぞれの候補推奨の語属性値と、
前記それぞれの候補推奨のラベル属性値と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザによる第１検索語入力を取得する第１検索語取得ユニットと、
少なくとも１つのキーワードをリストから選択するために、前記第１検索語を前記リスト上の前記少なくとも１つのキーワードに一致させるキーワード一致ユニットであって、それぞれのキーワードが少なくとも１つの検索推奨に対応する前記リスト上にある前記キーワード一致ユニットと、
前記少なくとも１つのキーワードに対応する１つ以上の検索推奨を取得し、前記少なくとも１つのキーワードに対応する前記１つ以上の検索推奨を、前記第１検索語の１つ以上の検索推奨として前記ユーザに提供する、第１検索推奨提供ユニットと、
を含む装置。
【請求項１１】
前記それぞれのキーワードに関連する過去のユーザ行動をログ記録から取得する過去の行動取得ユニットと、
前記過去のユーザ行動によって生成された文書を取得する文書取得ユニットと、
１つ以上の候補推奨を取得するための、前記文書のテキスト分割を適用するテキスト分割ユニットと、
前記１つ以上の候補推奨の重要度特性に応じて前記１つ以上の候補推奨をフィルタリングし、前記フィルタリングを用いた候補推奨を、前記それぞれのキーワードに対応する検索推奨として利用するフィルタリングユニットと、
をさらに含む、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記ユーザ行動取得ユニットが、
１人以上の過去のユーザによって利用された１つ以上の検索語を前記ログ記録から取得する検索語取得サブユニットと、
前記１人以上の過去のユーザによって利用された前記１つ以上の検索語をクラスタリングするクラスタリングサブユニットと、
前記それぞれのキーワードに対応するクラスタを決定するクラスタ決定サブユニットと、
前記それぞれのキーワードに対応する前記クラスタに含まれる検索語に関連するユーザ行動を前記ログ記録に応じて決定し、前記ユーザ行動を前記それぞれのキーワードに関連する前記過去のユーザ行動として利用するユーザ行動決定ユニットと、
を含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記フィルタリングユニットが前記１つ以上の候補推奨の前記重要度特性を、関連データに基づいて事前設定時刻前に取得する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
前記フィルタリングユニットが前記１つ以上の候補推奨の前記重要度特性を、前記関連データに基づいて前記事前設定時刻後に修正する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記関連データが、
それぞれの候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値と、
前記それぞれの候補推奨及び前記第１検索語の合同検索時間または合同検索頻度と、
前記それぞれの候補推奨が前記過去のユーザ行動に相関する回数または頻度と、
前記それぞれの候補推奨の語属性値と、
前記それぞれの候補推奨のラベル属性値と、
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の装置。
【請求項１６】
前記ユーザによる第２検索語入力を取得する第２検索語取得ユニットと、
前記第２検索語に対応する１つ以上の検索推奨を前記ユーザに提供する第２推奨提供ユニットと、
をさらに含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１７】
前記第１検索語取得ユニットが、前記ユーザによって前記第２検索語に対応する前記１つ以上の検索推奨から選択された優先推奨を取得し、前記ユーザによる前記第１検索語入力として前記優先推奨を利用する、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記テキスト分割ユニットが前記文書のタイトルまたは属性内容の前記テキスト分割を適用する、請求項１１に記載の装置。
【請求項１９】
ユーザによる第１検索語入力の取得と、
少なくとも１つのキーワードをリストから選択するための前記第１検索語の前記リスト上の前記少なくとも１つのキーワードとの一致であって、前記リスト上のそれぞれのキーワードが少なくとも１つの検索推奨に対応する前記一致と、
前記少なくとも１つのキーワードに対応する１つ以上の検索推奨の取得と、
を含む操作を実行するために、１つ以上のプロセッサによって実行可能なコンピュータ実行可能命令を記憶した１つ以上の記憶装置。
【請求項２０】
前記１つ以上の検索推奨の、前記第１検索語の１つ以上の検索推奨としての前記ユーザへの提供をさらに含む、請求項１９に記載の１つ以上の記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連特許出願の相互参照）
本出願は、２０１４年３月２１日付で出願され「検索提案の提供のための方法及び装置」と題されて、全体が参照文献として本明細書に援用される、Ｃｈｉｎｅｓｅ  Ｐａｔｅｎｔ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｎｏ．  ２０１４１０１０８６１４．１に対する外国優先権を主張する。
【０００２】
本開示は全体としてネットワーク技術の分野に関連し、より詳細には、検索推奨の提供のための方法及び装置に関連する。
【背景技術】
【０００３】
頻繁に利用される情報検索システムとして、ユーザが必要とする情報をユーザが検索する上で検索エンジンが有用である。たとえばユーザが検索ページにおいて検索語「防煙マスク」と入力する場合、検索エンジンは検索語「防煙マスク」に関連する複数のウェブサイトまたはアプリケーションを検索することができる。
【０００４】
ユーザによる簡便かつ効率的な検索の実行を容易にするため、検索語に関連する複数の検索推奨を自動的に生成し、ユーザが検索語を入力した後に選択するためにユーザに提供することができる。現在、検索推奨の生成は主にユーザ検索履歴に基づく。たとえばユーザが「防煙マスク価格」、「防煙マスクモデル」などの語を検索する場合、ユーザが「防煙マスク」の語を入力した後、「防煙マスク価格」、「防煙マスクモデル」などの検索推奨を検索ページにおいてドロップダウンメニューなどの手段により提供することができる。
【０００５】
しかし、検索履歴に基づく検索推奨の提供のための従来の方法は明らかに検索推奨の選択範囲が狭い。ユーザは検索を何度も行わなければならないことがしばしばあり、そのため多くの時間及びネットワークトラフィックを消費する。
【発明の概要】
【０００６】
発明を実施するための形態において以下にさらに記載する簡略化された形式で概念の選択肢を紹介するために本概要を提供する。本概要は請求項に記載の主題のすべての重要な特徴や本質的特徴を意図するものではなく、請求項に記載の主題の範囲の決定の補助のみとして利用されるべく意図されるものでもない。「技術」という用語はたとえば上述の、また本開示を通しての文脈により許可されるように、（１つまたは複数の）装置、（１つまたは複数の）システム、（１つまたは複数の）方法及び／またはコンピュータ読み取り可能命令を示してもよい。
【０００７】
本技術は、検索推奨の選択範囲を拡大し、検索によって消費されるユーザ検索回数、検索時間及び検索トラフィックを軽減する目的で、例示的な検索推奨の提供のための方法及び機器ならびに技術的問題を解決するための装置を提供する。
【０００８】
本開示は、検索推奨の提供の例示的な方法を提供する。
【０００９】
ユーザによる第１検索語入力が取得される。第１検索語をオフラインリストなどのリスト上の少なくとも１つのキーワードと一致させ、少なくとも１つのキーワードをオフラインリストから選択する。オフラインリスト上の各キーワードは、少なくとも１つの検索推奨にそれぞれ対応する。
【００１０】
オフラインリストから選択された少なくとも１つのキーワードに対応する検索推奨が取得され、第１検索語の検索推奨としてユーザに提供される。
【００１１】
たとえば、オフラインリスト上のキーワードに対応する検索推奨を以下の操作によって取得してもよい。
【００１２】
キーワードに関連する過去のユーザ行動がログ記録から取得される。過去のユーザ行動によって生成された文書が取得される。少なくとも１つの候補推奨が文書のテキスト分割から取得される。少なくとも１つの候補推奨が候補推奨の重要度特性に応じてフィルタリングされる。フィルタリング後の候補推奨がキーワードに対応する検索推奨として利用される。
【００１３】
所望により、ユーザによる第１検索語入力をユーザが取得する前に、例示的な方法に以下の操作がさらに含まれてもよい。
【００１４】
ユーザによる第２検索語入力が取得される。第２検索語に対応する検索推奨がユーザに提供される。
【００１５】
ユーザによる第１検索語入力の取得のための操作には以下の操作が含まれてもよい。
【００１６】
ユーザによって検索推奨から選択された、第２検索語に対応する優先推奨が取得される。優先推奨はユーザによって第１検索語入力として利用される。
【００１７】
所望により、候補推奨の重要度特性が関連データに基づいて事前設定時刻前に取得されてもよい。
【００１８】
所望により、候補推奨の重要度特性が事前設定時刻後に関連データに基づいて事前設定サイクルごとに周期的に修正されてもよい。
【００１９】
所望により、関連データには以下のパラメータの少なくとも１つが含まれてもよい。それぞれの候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値、それぞれの候補推奨及び第１検索語が合わせて検索される回数及び／または頻度、それぞれの候補推奨が過去のユーザ行動に相関する回数及び／または頻度、それぞれの候補推奨の語属性値、ならびにそれぞれの候補推奨ラベル属性値。
【００２０】
所望により、ログ記録上のキーワードに関連する過去のユーザ行動が以下の操作によって取得されてもよい。１人以上の過去のユーザによって利用されたログ記録上の検索語が取得される。過去のユーザによって利用される検索語がクラスタリングされる。キーワードに対応するクラスタが決定される。キーワードに対応するクラスタに含まれる検索語に関連するユーザ行動がログ記録に応じて決定され、このようなユーザ行動はキーワードに関連する過去のユーザ行動として決定される。
【００２１】
所望により、オフラインリスト上のキーワードに対応する検索推奨は、同義語及び／またはストップワードを用いたフィルタリング後の検索推奨であってもよい。
【００２２】
所望により、文書のテキスト分割には文書のタイトル及び／または属性内容のテキスト分割が含まれてもよい。
【００２３】
本開示は、検索推奨の提供のための例示的な装置を提供する。装置には以下のユニットが含まれてもよい。
【００２４】
第１検索語取得ユニットは、ユーザによる第１検索語入力を取得する。キーワード一致ユニットは第１検索語をオフラインリストなどのリスト上の少なくとも１つのキーワードと一致させ、少なくとも１つのキーワードをオフラインリストから選択する。オフラインリスト上の各キーワードはそれぞれ、少なくとも１つの検索推奨に対応する。
【００２５】
第１推奨提供ユニットは、オフラインリストから選択された少なくとも１つのキーワードに対応する検索推奨を取得し、第１検索語の検索推奨として検索推奨をユーザに提供する。
【００２６】
ユーザ行動取得ユニットは、キーワードに関連する過去のユーザ行動をログ記録から取得する。文書取得ユニットは、過去のユーザ行動によって生成された文書を取得する。テキスト分割ユニットは、少なくとも１つの候補推奨を取得するために文書を分割する。フィルタリングユニットは、候補推奨の重要度特性に応じて、少なくとも１つの候補推奨のフィルタリングを行い、キーワードに対応する検索推奨としてフィルタリング後の候補推奨を利用する。
【００２７】
所望により、装置にはさらに第２検索語取得ユニット及び第２推奨提供ユニットが含まれてもよい。
【００２８】
第２検索語取得ユニットは、ユーザによる第２検索語入力を取得する。第２推奨提供ユニットは、第２検索語に対応する検索推奨をユーザに提供する。第１検索語取得ユニットは、第２検索語に対応する検索推奨からユーザによって選択された優先推奨を取得し、ユーザによる第１検索語入力として優先推奨を利用する。
【００２９】
所望により、候補推奨の重要度特性が関連データに基づいて事前設定時刻の前に取得されてもよい。
【００３０】
所望により、候補推奨の重要度特性がフィルタリングユニットによって事前設定時刻後に、関連データに基づいて事前設定サイクルごとに周期的に修正されてもよい。
【００３１】
所望により、関連データには以下のパラメータのうちの少なくとも１つが含まれてもよい。それぞれの候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値、それぞれの候補推奨及び第１検索語が合わせて検索される回数及び／または頻度、それぞれの候補推奨が過去のユーザ行動に相関する回数及び／または頻度、それぞれの候補推奨の語属性値、ならびにそれぞれの候補推奨のラベル属性値。
【００３２】
所望により、ユーザ行動取得ユニットには以下のサブユニットが含まれてもよい。検索語取得サブユニットは、１人以上の過去のユーザによって利用されたログ記録上の検索語を取得する。クラスタリングサブユニットは、過去のユーザによって利用された検索語をクラスタリングする。クラスタ決定サブユニットは、キーワードに対応するクラスタを決定する。ユーザ行動決定サブユニットは、キーワードに対応するクラスタに含まれる検索語に関連するユーザ行動をログ記録に応じて決定し、このようなユーザ行動をキーワードに関連する過去のユーザ行動として決定する。
【００３３】
所望により、オフラインリスト上のキーワードに対応する検索推奨は、同義語及び／またはストップワードを用いたフィルタリング後の検索推奨であってもよい。
【００３４】
所望により、文書のテキスト分割により、文書のタイトル及び／または属性内容のテキスト分割を行ってもよい。
【００３５】
上述のように、本技術は現在のユーザの検索履歴からの検索推奨を必ずしも提供するものではない。本技術はむしろ、ユーザによる第１検索語入力をオフラインリストに一致させ、オフラインリストから少なくとも１つのキーワードを選択し、オフラインリストから選択されたキーワードに対応する検索推奨をユーザに提供する。オフラインリスト上の各キーワードに対応する検索推奨は、テキスト分割及び語の重要度フィルタリングの実行によって、キーワードに関連する過去のユーザ行動によりログ記録から生成された文書から取得される。検索推奨のための選択範囲は明らかに広く、そのために検索推奨がユーザ要件に適合し、ユーザ検索回数を削減し、さらに検索時間及び検索トラフィックを軽減する可能性を向上させる。加えてユーザが第１検索語を入力する前に、オフラインリスト上の各キーワードに対応する検索推奨がオフラインで算出される。したがって、本技術は検索推奨のユーザへの提供の速度に影響しない。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
本技術のよりよい説明のため、本開示の図面について以下に簡潔に記載する。添付図面は明らかに、本開示の実施形態の一部にすぎない。当業者は創意工夫を行うことなく、本図面に基づく他の図面を取得してもよい。
【図１】本開示の第１の例示的な方法の実施形態による、検索推奨の提供のための例示的な方法を示すフロー図である。
【図２】本開示の第１の例示的な方法の実施形態による、キーワード取得のための例示的なプロセスを示すフロー図である。
【図３】本開示の第２の例示的な方法の実施形態による、検索推奨の提供のための別の例示的な方法を示すフロー図である。
【図４】第２検索語に対応する、ユーザに提供される例示的な検索推奨を示す図である。
【図５】本開示の第２の例示的な方法の実施形態による、キーワード取得のための例示的なプロセスを示すフロー図である。
【図６】第１検索語に対応する、ユーザに提供される例示的な検索推奨を示す図である。
【図７】本開示の第１の例示的な装置の実施形態による、検索推奨の提供のための例示的な装置を示す図である。
【図８】本開示の第２の例示的な装置の実施形態による、検索推奨の提供のための別の例示的な装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
ユーザによる簡便かつ効率的な検索の実行を容易にするため、検索語に関連する複数の検索推奨を自動的に生成し、ユーザが検索語を入力した後に選択するためにユーザに提供することができる。現在、検索推奨の生成は主にユーザ検索履歴に基づく。たとえばユーザが「防煙マスク価格」、「防煙マスクモデル」などの語を検索した場合、ユーザが「防煙マスク」の検索語を入力した後、「防煙マスク価格」、「防煙マスクモデル」などの検索推奨を検索ページにおいてドロップダウンメニューなどを利用してユーザに提供することができる。
【００３８】
しかし、検索推奨の提供のためのこのような方法はユーザ検索履歴に基づくが、これは検索推奨の選択範囲が狭いばかりでなく、検索推奨をユーザによる検索語の主観的理解に制限する。たとえばユーザが特定の語を検索したいがユーザが正確な語を記憶しておらず、特定の語の一般的な意味しか思い出せない場合、ユーザは特定の語を発見するまで自身の理解に基づいて繰り返しクエリを入力しなければならず、そのために多くの検索時間及び検索トラフィックを消費する。
【００３９】
本開示は、検索推奨の選択範囲を拡大し、それによってユーザ検索回数を削減し、さらに検索時間及び検索トラフィックを軽減する、検索推奨の提供のための例示的な方法及び装置を提供する。
【００４０】
本開示の技術方案を、本開示の図面を参照して記載する。記載された例示的な実施形態は明らかに、本開示のすべての実施形態ではなく単に本開示の実施形態の一部である。本開示の例示的な実施形態に基づいて創意工夫を行うことなく当業者によって取得される他のすべての実施形態は、本開示の保護範囲内にある。
【００４１】
本開示はパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド装置もしくはポータブル装置、タブレット装置、マルチプロセッサ装置、または上記装置もしくは機器のいずれか１つを含む任意の分散計算環境などの様々な一般的または特別な計算装置環境または構成において適用可能である。
【００４２】
本開示は、プログラムモジュールなどの計算装置によって実行されるコンピュータ実行可能な命令の文脈において記されてもよい。プログラムモジュールには通常、特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データタイプを実装する、ルーチン、プロシージャ、オブジェクト、コンポーネント、データ構造が含まれる。本開示はまた、通信ネットワークを通じて接続される遠隔処理装置によってタスクが実行される分散計算環境において適用されてもよい。分散計算環境において、プログラムモジュールは記憶装置を含むローカル及び遠隔コンピュータ記憶媒体に記憶されてもよい。
【００４３】
図１は、本開示の第１の例示的な方法の実施形態による、検索推奨の提供のための例示的な方法を示すフロー図である。
【００４４】
１０２では、現在のユーザによる第１検索語入力が取得される。
【００４５】
ユーザが検索情報を求める場合、ユーザは検索を実行するために１つ以上の検索語を入力する。したがって、ユーザによる１つ以上の検索語入力が取得され、第１検索語として利用される。第１検索語はまた明らかに、ユーザによる文章または語句の入力のテキスト分割の実行によって取得されてもよい。
【００４６】
ユーザは第１検索語を様々な方法で入力してもよい。たとえば、キーボードまたはオーディオ装置などの入力装置を介してユーザが第１検索語を入力する検索ボックスがユーザに提供される。別の実施例では、ユーザがシングルクリック、ダブルクリック、マウスホバーなどによって第１検索語を選択できるように、選択ボタン、ドロップダウンメニューなどがユーザに提供されてもよい。
【００４７】
１０４では、オフラインリストから少なくとも１つのキーワードを選択するために、第１検索語がオフラインリスト上の少なくとも１つのキーワードと一致する。オフラインリスト上の各キーワードがそれぞれ、少なくとも１つの検索推奨に対応する。
【００４８】
たとえば、オフラインリストには少なくとも１つのキーワードが含まれる。キーワードは１人以上の過去のユーザによって検索された頻出語であってもよい。加えて、オフショアリスト上の各キーワードは少なくとも１つの検索推奨に対応してもよい。たとえばオフラインリストには、「受動喫煙防止」、「疾病予防、抗菌」及び「インフルエンザ」を含む３つの検索推奨に対応するキーワード「防煙マスク」が含まれてもよい。オフラインリストは検索サーバに予め記憶されてもよい。したがって本開示の過去のユーザには、現在のユーザだけでなく、検索履歴または情報が検索サーバに記憶されているユーザの一部またはすべてが含まれてもよい。
【００４９】
この段階では、第１検索語をオフラインリスト上の少なくとも１つのキーワードに一致させ、オフラインリストから少なくとも１つのキーワードを選択する。たとえば、第１検索語との最も高い一致度を有する１つ以上のキーワードをオフラインリストから選択してもよい。別の実施例では、一致度閾値を設定してもよく、第１検索語との一致度が一致度閾値よりも高い１つ以上のキーワードをオフラインリストから選択してもよい。たとえば、ユーザによる第１検索語入力が「煙」であり、オフラインリスト上の語「防煙マスク」が「煙」との最も高い一致度を有する場合、「防煙マスク」がキーワードとして選択される。一致度の算出方法には、従来の技術が利用されてもよいが、本開示においては詳細に記さない。
【００５０】
１０６では、オフラインリストから選択された少なくとも１つのキーワードに対応する検索推奨が取得され、第１検索語の検索推奨として現在のユーザに提供される。
【００５１】
本開示のこの例示的な実施形態においては、オフラインリスト上の各キーワードが少なくとも１つの検索推奨に対応してもよい。たとえば、オフラインリストから選択されたキーワードが「防煙マスク」であり、オフラインリスト上に「防煙マスク」に対応する３つの検索推奨、すなわち、「受動喫煙防止」、「疾病予防、抗菌」及び「インフルエンザ」がある。したがって、３つの検索推奨のうちのいずれか１つ以上の検索推奨がユーザに提供されてもよい。
【００５２】
たとえば、検索推奨がドロップダウンメニュー、サイドバーなどによってユーザに提供されてもよい。本開示は一切の制約を課さない。
【００５３】
本開示の例示的な実施形態において提供される方法が検索サーバにおいて適用されてもよいことに留意すべきである。たとえば、１０２から１０６の操作の実行エンティティは検索サーバであってもよい。検索サーバはユーザによる第１検索語入力に応じて、キーワード及びキーワードに対応する検索推奨をオフラインリストから選択してもよく、その後、ユーザ端末を通じてユーザに検索推奨を提供してもよい。たとえば、本開示における検索サーバは、検索エンジンによって利用されるいかなるタイプのサーバであってもよい。
【００５４】
たとえば、オフラインリストには、少なくとも１つのキーワード及び少なくとも１つの検索推奨にそれぞれ対応するオフラインリスト上の各キーワードが含まれる。オフラインリスト上のキーワードに対応する検索推奨が検索サーバによって取得されてもよい。
【００５５】
たとえば、オフラインリストはオフラインで生成されてもよい。オフラインリスト生成のための例示的なプロセスを以下に示す。
【００５６】
図２は、本開示の第１の例示的な方法の実施形態による、キーワード取得のための例示的なプロセスを示すフロー図である。図２に示すように、オフラインリストのキーワードに対応する検索推奨の取得方法には２０２から２０８の操作が含まれてもよい。
【００５７】
２０２では、キーワードに関連する過去のユーザ行動がログ記録から取得される。
【００５８】
統計データのベースを増加させるために、過去のユーザ行動には、検索サーバのログ記録上のすべてのユーザ記録の過去のユーザ行動、または現在のユーザと同一もしくは同様の属性を有するユーザ（同じ都市からのユーザ、同性のユーザなど）の過去のユーザ行動が含まれてもよい。
【００５９】
キーワードに関連する過去のユーザ行動には特に、キーワードに関連するリンクまたはキーワードに関連する購入のクリック、収集またはコピーが含まれてもよい。
【００６０】
２０２においてキーワードに関連する過去のユーザ行動の取得時に、取得範囲を拡大し、検索推奨のための選択範囲を拡大してもよいことに留意すべきである。２０２の例示的なサブ操作は以下の通りである。
【００６１】
第１操作では、１人以上の過去のユーザによって利用された検索語がログ記録から取得される。
【００６２】
オフラインリスト上のキーワードが過去のユーザによって利用された検索語から選択されてもよい。
【００６３】
第２操作では、過去のユーザによって利用された検索語がクラスタリングされる。たとえば、検索語のクラスタリングは、確率的潜在意味解析法（ＰＬＳＡ）の意味的クラスタリングモデルに基づいてもよい。
【００６４】
第３操作では、キーワードに対応するクラスタが決定される。
【００６５】
２０２の第１操作では、キーワードの同義語または類義語が過去のユーザによって利用された検索語のクラスタリングによって取得されてもよい。
【００６６】
第４操作では、キーワードに対応するクラスタに含まれる検索語に関連する１つ以上のユーザ行動がログ記録に応じて決定され、関連するユーザ行動がキーワードに関連する過去のユーザ行動として利用される。
【００６７】
たとえば、２０８の第４操作における操作には、以下が含まれてもよい。キーワードに対応するクラスタに含まれる検索語が決定される。検索語に関連するユーザ行動は、ログ記録に応じて決定される。
【００６８】
2017508214.tif 000003
【００６９】
このように、キーワードの同義語または類義語がクラスタリングによって取得されてもよく、その後クラスタリングによって取得された同義語または類義語に基づいて過去のユーザ行動が取得され、それによって検索推奨の選択範囲を拡大し、ユーザ検索回数を削減し、検索時間及び検索トラフィックをさらに軽減してもよい。
【００７０】
２０４では、過去のユーザ行動によって生成された文書が取得される。
【００７１】
２０２におけるキーワードに関連する過去のユーザ行動が取得された後に、過去のユーザ行動によって生成された文書が取得される。実際に、各ユーザ行動は生成された文書に対応する。たとえば、ユーザがキーワードに関連するリンクをクリックした後に新規リンクが開かれ、新規リンクに関連する情報（テキスト、画像及び音声など）が文書を形成してもよい。情報（画像、音声など）は、音声認識及び文字認識技術によって対応するテキストメッセージに変換されてもよい。
【００７２】
２０６では、テキスト分割を文書に適用し、少なくとも１つの候補推奨を取得する。
【００７３】
テキスト分割の作業負荷を軽減するために、たとえばテキスト分割を文書のタイトル及び／または属性内容のみに適用し、少なくとも１つの候補推奨を取得してもよい。属性内容はは、文書の属性を表す。たとえば、文書が１本の記事である場合、属性内容は記事の概要または要約であってもよい。文書が製品情報である場合、属性内容は製品紹介であってもよい。
【００７４】
文書のテキスト分割または文書のタイトル及び／もしくは属性内容は、テキスト分割モデル（たとえばｎグラムモデル）などの辞書または統計方法に基づく既存のテキスト分割技術に基づいてもよい。
【００７５】
２０８では、候補推奨が候補推奨の重要度特性に応じてフィルタリングされ、フィルタリングを用いた候補推奨がキーワードに対応する検索推奨として利用される。
【００７６】
たとえば重要度特性に応じたフィルタリング時に、本技術により、最高の重要度特性を有する１つ以上の候補推奨を選択するか、または、特徴閾値を設定して、重要度特性が特徴閾値より高い１つ以上の候補推奨を選択してもよい。
【００７７】
ユーザが検索語を入力する前にオフラインリストが生成されてもよいように、事前設定時刻が設定されてもよい。候補推奨の重要度特性は、事前設定時刻前に取得された関連データに基づいて取得されてもよい。たとえば、候補推奨の重要度特性が当日より前に取得された関連データに基づいて取得される。
【００７８】
重要度特性がリアルタイムであるよう万全を期すため、本開示における候補推奨の重要度特性が事前設定時刻後に、事前設定サイクルごとに取得された関連データに基づいて周期的に修正されてもよい。たとえば、候補推奨の重要度特性が、当日より前に取得された関連データに基づいて予め取得され、その後、当日に事前設定サイクル（２時間など）ごとに取得された関連データに基づいて周期的に修正される。
【００７９】
重要特性は、対応する候補推奨の重要度を表す。それに基づいて重要特性が取得される関連データには、以下のパラメータのうちの少なくとも１つが含まれてもよい。候補推奨の語の出現頻度逆出現頻度（ＴＦ−ＩＤＦ）値、候補推奨及び第１検索語の合同検索時間及び／または検索頻度、候補推奨が過去のユーザ行動に関連する回数または頻度、候補推奨の語属性値、ならびに候補推奨のラベル属性値。
【００８０】
上述の特定のパラメータについて、それぞれ以下に説明する。
【００８１】
候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値。ＴＦ−ＩＤＦ値が、重要特徴の特性値を表すＴＦ−ＩＤＦアルゴリズムに基づいて算出される。ＴＦ−ＩＤＦアルゴリズムは、１つの語のファイルのセット言語コープスからの文書への重要度を評価するための情報検索及びテキストマイニングのために利用される統計アルゴリズムである。たとえば、候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値は文書内の候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値であってもよい。
【００８２】
候補推奨及び第１検索語の合同検索時間及び／または検索頻度。候補推奨及び第１検索語の共起率を表す、候補推奨及び第１検索語が同一の検索において同時に検索語としての役割を果たす回数及び／または頻度。
【００８３】
候補推奨が過去のユーザ行動に関連する回数または頻度。候補推奨または候補推奨に関連するアイテムの購入に関連するリンクのクリック、収集、コピーを含むユーザ行動の回数及び／または頻度。たとえば、異なる過去のユーザ行動に対して異なる加重値が設定されてもよい。たとえば、クリック行動に対してより低い加重値が設定され、購入行動に対してより高い加重値が設定される。
【００８４】
候補推奨の語属性値。候補推奨を事前設定された用語集と一致させて、候補推奨の品詞（名詞、形容詞など）を決定し、候補推奨がブランドに属するか否かを決定する。候補推奨の対応する語属性値がそれぞれに設定される。
【００８５】
候補推奨のラベル属性値。ラベル属性値が候補推奨の属性に基づいて設定されるか、または手動でラベル付けされる。
【００８６】
重要度特性の算出時に、上記パラメータのそれぞれに対して異なる加重値が設定されてもよい。
【００８７】
本開示の例示的な実施形態において、オフラインリスト上のキーワードに対応する検索推奨は、同義語及び／またはストップワードによってフィルタリングされた検索推奨であってもよい。たとえば２０６の操作後に、テキスト分割によって取得された候補推奨が同義語及び／またはストップワードによってフィルタリングされる。あるいは２０８の操作中に、候補推奨がまた、同義語及び／またはストップワードによってフィルタリングされる。
【００８８】
上述の技術方案から、本開示の例示的な実施形態は現在のユーザ検索履歴から検索推奨を提供するものではないことが明らかである。むしろ、本技術により、現在のユーザによる第１検索語入力をオフラインリストと一致させて、オフラインリストから少なくとも１つのキーワードを選択し、オフラインリストから選択されたキーワードに対応する検索推奨を現在のユーザに提供する。オフラインリスト上の各キーワードに対応する検索推奨が、ログ記録からの、また、テキスト分割及び重要度特徴のフィルタリング後のキーワードに関連する過去のユーザ行動によって生成された文書から取得される。本開示によって提供される検索推奨は明らかに、現在のユーザ検索履歴に限定されるものではなく、関連する過去のユーザ行動に基づく。したがって、提供される検索推奨の選択範囲は広い。本技術は、検索推奨がユーザ要件に適合し、ユーザ検索回数を削減し、さらに検索時間及び検索トラフィックを軽減する検索推奨の可能性を向上させる。加えて、ユーザが第１検索語を入力する前に、オフラインリスト上の各キーワードに対応する検索推奨がオフラインで算出される。したがって検索推奨のユーザへの提供速度は影響を受けない。
【００８９】
本開示の例示的な実施形態においては、複数のユーザに関連する過去のユーザ行動がログ記録上に記録されてもよいことに留意すべきである。したがって、本開示の例示的な実施形態によって提供される検索推奨は、現在のユーザによる検索語の主観的理解に限定されない。たとえば、現在のユーザが特定の語の検索を望む場合、現在のユーザはこの語の自身の理解の入力のみを行えばよく、一方他のユーザはこの語の正確な表現を知ることができる。このように、他のユーザの過去のユーザ行動に基づいて、検索推奨において現在のユーザにこの語の正確な表現を提供する可能性を向上させ、それによって現在のユーザによる繰り返しのクエリ回数を削減することができる。
【００９０】
加えて、本開示の例示的な実施形態における検索推奨は現在のユーザの検索履歴に（より詳細には頻出語に）それ以上限定されず、それによって生成された検索推奨が固定された検索語に限定されないように万全を期す。このように、本技術により検索トラフィックを分散させ、マタイ効果を低減させる。さらに本開示の例示的な実施形態における検索推奨は、キーワードに関連する過去のユーザ行動によって生成された文書から、またテキスト分割及び重要度フィルタリング後に取得される。したがって、提供された検索推奨は過去のユーザ行動との高い相関性を有し、ユーザ要件に適合し、データベースにおける既存のデータに近い。このように、検索された内容はより豊富かつ具体的であり、そのため現在のユーザの検索回数を効果的に低減する。
【００９１】
例示的な実施形態では、ユーザによる第１検索語入力が１０２において取得される。実際に、第１検索語は現在のユーザによって直接入力された検索語であってもよい。たとえばユーザは、キーボードまたはオーディオ装置によって「煙」を入力してもよく、「煙」は第１検索語としての役割を果たす。加えて第１検索語は、以下の例示的な実施形態によって示される、検索語に基づいて生成された１つ以上の検索推奨であってもよい。
【００９２】
図３は、本開示の第２の例示的な方法の実施形態による、検索推奨の提供のための別の例示的な方法を示すフロー図である。第１の例示的な実施形態とは異なり、第２の例示的な実施形態において、第１検索語は現在のユーザによって選択された検索推奨である。
【００９３】
３０２では、現在のユーザによって第２検索語入力が取得される。
【００９４】
現在のユーザは、第２検索語を様々な方法で入力してもよい。たとえば、キーボードまたはオーディオ装置などの入力装置によってユーザが第２検索語を入力する検索ボックスがユーザに提供される。別の実施例では、シングルクリック、ダブルクリック、マウスホバーなどによって現在のユーザが第２検索語入力を選択することができるように、選択ボタン、ドロップダウンメニューなどがユーザに提供されてもよい。
【００９５】
第２検索語が、現在のユーザによって直接入力された検索語またはユーザによって直接入力された検索語に基づいて生成された検索推奨のいずれかであってもよいことに留意すべきである。
【００９６】
３０４では、第２検索語に対応する検索推奨が現在のユーザに提供される。
【００９７】
第２検索語に対応する検索推奨をユーザに提供するための特定の方法は限定されない。たとえば現在のユーザが第２検索語「煙」を入力した後、第１の例示的な実施形態における１０４及び１０６の操作によって、第２検索語に対応する検索推奨（「防煙マスク」、「専用防煙マスク」及び「煙マスク３ｍｍ」など）がユーザに提供されてもよい。もちろん、検索推奨提供のための任意の既存の方法が採用されてもよい。たとえば対応する検索推奨が、現在のユーザの検索履歴に基づいてユーザに提供される。本開示では、本明細書に詳細に記載しない。
【００９８】
第２検索語に対応する検索推奨が、ドロップダウンメニュー、サイドバーなどを通じて現在のユーザに提供されてもよく、本開示ではそれについて制限を課さない。
【００９９】
３０６では、第２検索語に対応する検索推奨から現在のユーザによって選択された優先推奨が取得され、優先推奨が現在のユーザによって第１検索語入力として利用される。
【０１００】
第２検索語に対応する検索推奨が現在のユーザに提供された後、現在のユーザはシングルクリック、ダブルクリック、マウスホバーなどによって第１検索語入力を選択してもよい。図４に示すように、ユーザが第２検索語「煙」を入力した後、第２検索語に対応する検索推奨（「防煙マスク」、「専用防煙マスク」、「煙マスク３ｍｍ」など）がドロップダウンメニューによって、ユーザに提供される。マウスホバーなどによってユーザがドロップダウンメニューから「防煙マスク」などの検索推奨を選択したことが検知されると、検索推奨が取得され、ユーザによる第１検索語入力として利用される。
【０１０１】
３０８では、第１検索語をオフラインリスト上の少なくとも１つのキーワードと一致させ、オフラインリストから少なくとも１つのキーワードを選択する。オフラインリスト上の各キーワードはそれぞれ、少なくとも１つの検索推奨に対応する。
【０１０２】
たとえば第１検索語「防煙マスク」が３０６において取得される場合、「防煙マスク」はオフラインリスト上のキーワードに一致する。たとえばキーワード「防煙マスク」がオフラインリスト上に存在する場合、キーワード「防煙マスク」が一致し、取得される。
【０１０３】
３１０では、少なくとも１つのキーワードに対応する検索推奨がオフラインリストから選択され、第１検索語の検索推奨として現在のユーザに提供される。
【０１０４】
オフラインリスト上の各キーワードはそれぞれ、少なくとも１つの検索推奨に対応する。たとえば、キーワード「防煙マスク」が３０８において選択される場合、オフラインリスト上の「防煙マスク」に対応する検索推奨が、第１検索語「防煙マスク」の検索推奨として現在のユーザに提供される。
【０１０５】
３０８及び３１０での操作は第１の例示的な実施形態における１０４及び１０６の操作に類似しているため、簡潔に記載されることに留意すべきである。第１の例示的な実施形態の対応する記載を参照してもよい。
【０１０６】
オフラインリスト上の各キーワードに対応する検索推奨が、検索サーバによって取得されてもよい。図５に示すように、実施例としてキーワード「防煙マスク」の利用により対応する検索推奨の取得のための例示的な方法を以下のように示す。
【０１０７】
５０２では、キーワード「防煙マスク」に関連する過去のユーザ行動がログ記録から取得される。
【０１０８】
たとえば、「防煙マスク」を含むリンクを用いたクリック、収集、コピー、または購入などの、「防煙マスク」に関連するすべてのユーザの過去のユーザ行動が取得される。あるいは、ユーザの過去のユーザ行動すべてが取得されるわけではない。たとえば、第１検索語「防煙マスク」を入力したユーザと同一の属性を有するユーザ（同じ都市からのユーザ、同性のユーザなど）の過去のユーザ行動が取得される。
【０１０９】
５０４では、キーワード「防煙マスク」に関連する過去のユーザ行動によって生成された文書が取得される。
【０１１０】
たとえばユーザが「防煙マスク」に関連するリンクを収集した後、リンクに関連するかまたはリンクに導かれた情報（テキスト、画像、音声、動画など）が文書を形成する。
【０１１１】
５０６では、テキスト分割を文書に適用し、少なくとも１つの候補推奨を取得する。
【０１１２】
５０８では、候補推奨が候補推奨の重要度特性に応じてフィルタリングされ、フィルタリングを用いた候補推奨がキーワードに対応する検索推奨として利用される。
【０１１３】
当日より前に取得された関連データに応じて、候補推奨の重要度特性が取得され、当日に取得された関連データに基づいて修正されてもよい。たとえば最終的に算出された重要度特性は、当日に取得された関連データ及び、当日より前に取得された関連データに応じて算出された重要度特性に応じて算出される重要度特性の和であってもよい。
【０１１４】
たとえば関連データは以下のパラメータの和であってもよい。候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値、候補推奨及び第１検索語の検索時間及び／または検索頻度を合わせた数、候補推奨が過去のユーザ行動に相関する回数及び／または頻度、候補推奨の語属性値、ならびに候補推奨のラベル属性値。異なる加重値が上記パラメータのそれぞれに対して設定されてもよい。
【０１１５】
５０６におけるテキスト分割及び５０８における重要度フィルタリング後に、「受動喫煙防止」、「疾病予防、抗菌」、「インフルエンザ」などの、「防煙マスク」に対応する検索推奨が取得される。図６に示すように、現在のユーザが第１検索語「防煙マスク」を選択した後、「防煙マスク」に対応する検索推奨が、たとえば右のサイドバーによってユーザに提供される。現在のユーザはさらに検索推奨を選択し、検索語の入力を終了してもよい。たとえば、現在のユーザが「受動喫煙防止」を選択する場合、ユーザによって最終的に入力された検索語は「防煙マスク受動喫煙防止」である。検索サーバは、検索語に基づいて対応する検索結果を検索し提供してもよい。
【０１１６】
図７は検索推奨の提供のための第１の例示的な方法の実施形態に対応する、本開示の第１の例示的な装置の実施形態による検索推奨の提供のための例示的な装置７００を示す図である。装置７００には、１つ以上のプロセッサまたはデータ処理ユニット７０２及び記憶装置７０４が含まれてもよい。記憶装置７０４は、コンピュータ読み取り可能媒体の実施例である。
【０１１７】
コンピュータ読み取り可能媒体には、情報記憶を実行するための任意の方法または技術を利用してもよい、永続及び非永続、可動及び非可動媒体が含まれる。情報はコンピュータ読み取り可能命令、データ構造、ソフトウェアモジュールまたは任意のデータであってもよい。コンピュータ記憶媒体の実施例には、相変化メモリ（ＰＣＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのＲＡＭ、ＲＯＭ、電子的消去、プログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、内部記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光学記憶装置、磁気テープ、磁気ディスク、任意の他の磁気記憶装置、または、計算装置によるアクセス可能な情報を記憶することができる任意の他の非通信媒体が含まれてもよいが、それらに限定されない。本明細書において定義されるように、コンピュータ読み取り可能媒体には、変調データ信号及び搬送波などの一時的な媒体が含まれない。
【０１１８】
記憶装置７０４は、第１検索語取得ユニット７０６、キーワード一致ユニット７０８、第１推奨提供ユニット７１０、ユーザ行動取得ユニット７１２、文書取得ユニット７１４、テキスト分割ユニット７１６及びフィルタリングユニット７１８を含む複数のモジュールまたはユニットを格納してもよい。
【０１１９】
第１検索語取得ユニット７０６は、現在のユーザによる第１検索語入力を取得する。第１検索語は１つ以上の検索語を含む。
【０１２０】
キーワード一致ユニット７０８は、第１検索語をオフラインリスト上の少なくとも１つのキーワードに一致させ、オフラインリストから少なくとも１つのキーワードを選択する。たとえばキーワード一致ユニット７０８は、オフラインリストから第１検索語との最も高い一致度を有する１つ以上のキーワードを選択されたキーワードとして利用するか、または一致度閾値を設定して、第１検索語との一致度が一致度閾値よりも高い１つ以上のキーワードを選択されたキーワードとして利用してもよい。
【０１２１】
オフラインリストには、少なくとも１つのキーワードが含まれる。キーワードは過去のユーザによって検索された頻出語であってもよい。オフラインリスト上の各キーワードはそれぞれ、少なくとも１つの検索推奨に対応する。オフラインリストは、検索推奨提供のための装置７００に予め記憶されてもよい。検索推奨提供のための装置７００は、ユーザ端末または検索サーバにおいて設定されてもよい。
【０１２２】
第１推奨提供ユニット７１０は、オフラインリストから選択された少なくとも１つのキーワードに対応する検索推奨を取得し、検索推奨を第１検索語の検索推奨としてユーザに提供する。たとえば、第１推奨提供ユニット７１０はドロップダウンメニュー、サイドバーなどによって検索推奨をユーザに提供してもよい。
【０１２３】
ユーザ行動取得ユニット７１２は、キーワードに関連する過去のユーザ行動をログ記録から取得する。
【０１２４】
統計データのベースを増加させるために、過去のユーザ行動は、検索サーバのログ記録上に記録されたすべてのユーザの過去のユーザ行動または第１検索語を入力している現在のユーザと同一の属性を有するユーザの過去のユーザ行動であってもよい。キーワードに関連する過去のユーザ行動には、たとえばキーワードに関連するリンクを通じたクリック、収集、コピー、または購入などの行動が含まれてもよい。
【０１２５】
検索推奨の選択範囲を拡大するため、ユーザ行動取得ユニット７１２には、検索語取得サブユニット７１２０、クラスタリングサブユニット７１２２、クラスタ決定サブユニット７１２４及びユーザ行動決定サブユニット７１２６が含まれてもよい。
【０１２６】
検索語取得サブユニット７１２０は、過去のユーザによって利用されたログ記録上の検索語を取得する。オフラインリスト上のキーワードが、過去のユーザによって利用された検索語から選択されてもよい。
【０１２７】
クラスタリングサブユニット７１２２は、過去のユーザによって利用された検索語をクラスタリングする。検索語のクラスタリングは、ＰＬＳＡの意味的クラスタリングモデルに基づいてもよい。
【０１２８】
クラスタ決定サブユニット７１２４は、キーワードに対応するクラスタを決定する。キーワードの同義語または類義語が、過去のユーザによって利用された検索語のクラスタリングにより、クラスタリングサブユニット７１２２を通じて取得されてもよい。
【０１２９】
ユーザ行動決定サブユニット７１２６は、キーワードに対応するクラスタに含まれた検索語に関連するユーザ行動をログ記録に応じて決定し、キーワードに関連する過去のユーザ行動として関連するユーザ行動を利用する。
【０１３０】
文書取得ユニット７１４は、過去のユーザ行動によって生成された文書を取得する。
【０１３１】
テキスト分割ユニット７１６は、少なくとも１つの候補推奨を取得するためにテキスト分割を文書に適用する。
【０１３２】
テキスト分割ユニット７１６は、文書のタイトル及び／または属性内容を分割してもよい。属性内容は、文書の属性を表す。たとえば文書が１本の記事である場合、属性内容は記事の概要または要約であってもよい。文書が製品情報である場合、属性内容は製品紹介であってもよい。
【０１３３】
テキスト分割ユニット７１６は、テキスト分割モデル（たとえば、ｎグラムモデル）などに基づく既存のテキスト分割ツール、辞書または統計方法に基づいて、文書または文書のタイトル及び／または属性内容にテキスト分割を適用してもよい。
【０１３４】
フィルタリングユニット７１８は、候補推奨の重要度特性に応じて候補推奨をフィルタリングし、キーワードに対応する検索推奨としてフィルタリングを用いた候補推奨を利用する。
【０１３５】
重要度特性に応じたフィルタリング時に、フィルタリングユニット７１４は最も高い重要度特性を有する１つ以上の候補推奨を選択するか、または特徴閾値を設定して特徴閾値より高い重要度特性を有する１つ以上の候補推奨を選択してもよい。
【０１３６】
ユーザが検索語を入力する前に、オフラインリストが生成されてもよい。したがって、事前設定時刻が設定されてもよい。フィルタリングユニット７１８が候補推奨の重要度特性を取得する際、フィルタリングユニット７１８は事前設定時刻前の関連データに基づいてもよい。たとえば、候補推奨の重要度特性が当日より前の関連データに基づいてフィルタリングユニット７１８によって取得される。重要度特性がリアルタイムであるように万全を期すために、候補推奨の重要度特性はまた、重要度特性が事前設定サイクルごとに修正されるように、事前設定時刻後にフィルタリングユニット７１８によって関連データに基づいて修正されてもよい。
【０１３７】
重要度特性は、候補推奨の重要度を表す。重要度特性がそれに基づいて取得される関連データには、以下のパラメータのうちの少なくとも１つが含まれてもよい。
【０１３８】
候補推奨のＴＦ−ＩＤＦ値、候補推奨及び第１検索語の合同検索時間及び／または検索頻度、候補推奨が過去のユーザ行動に相関する回数及び／または頻度、候補推奨の語の属性値、ならびに候補推奨のラベル属性値。
【０１３９】
重要度特性を算出するため、上記パラメータのそれぞれに対して異なる加重値が設定されてもよい。
【０１４０】
本開示の例示的な実施形態において、オフラインリスト上の任意のキーワードに対応する検索推奨が、同義語及び／またはストップワードによってフィルタリングされてもよい。
【０１４１】
図８は検索推奨提供のための第２の例示的な方法の実施形態に対応する、本開示の第２の例示的な装置の実施形態による、検索推奨提供のための例示的な装置８００を示す図である。検索推奨提供のための第１の例示的な装置７００とは異なり、この例示的な実施形態において、第１検索語は現在のユーザによって選択された検索推奨である。
【０１４２】
装置８００には、１つ以上のプロセッサまたはデータ処理ユニット８０２及び記憶装置８０４が含まれてもよい。記憶装置８０４は、コンピュータ読み取り可能媒体の実施例である。記憶装置８０４は、第１検索語取得ユニット８０６、キーワード一致ユニット８０８、第１推奨提供ユニット８１０、ユーザ行動取得ユニット８１２、文書取得ユニット８１４、テキスト分割ユニット８１６、フィルタリングユニット８１８、第２検索語取得ユニット８２０及び第２推奨提供ユニット８２２を含む複数のモジュールまたはユニットを格納してもよい。
【０１４３】
第２検索語取得ユニット８２０は、現在のユーザによる第２検索語入力を取得する。第２検索語が現在のユーザによって直接入力された検索語または現在のユーザによって直接入力された検索語に基づいて生成された検索推奨のいずれかであってもよいことに留意すべきである。
【０１４４】
第２推奨提供ユニット８２２は、第２検索語に対応する検索推奨をユーザに提供する。
【０１４５】
第２検索語に対応する検索推奨をユーザに提供するための特定の方法は限定されない。たとえば、ユーザが第２検索語「煙」を入力した後、第２検索語に対応する検索推奨が、キーワード一致ユニット８０８及び第１推奨提供ユニット８１０を通じてユーザに提供される。もちろん、検索推奨の提供のための任意の既存の方法が採用されてもよい。たとえば、対応する検索推奨が現在のユーザの検索履歴に基づいてユーザに提供される。本開示では、本明細書に詳細に記載しない。
【０１４６】
第１検索語取得ユニット８０６は、第２検索語に対応する検索推奨から現在のユーザによって選択された優先推奨を取得し、現在のユーザによる第１検索語入力として優先推奨を利用する。
【０１４７】
第２検索語に対応する検索推奨がユーザに提供された後、ユーザはシングルクリック、ダブルクリック、マウスホバーなどによって第１検索語入力を選択してもよい。
【０１４８】
キーワード一致ユニット８０８は、第１検索語をオフラインリストからの少なくとも１つのキーワードを一致させ、オフラインリストから少なくとも１つのキーワードを選択する。オフラインリスト上の各キーワードはそれぞれ、少なくとも１つの検索推奨に対応する。
【０１４９】
第１推奨提供ユニット８１０はオフラインリストから選択された少なくとも１つのキーワードに対応する検索推奨を取得し、それを第１検索語の検索推奨としてユーザに提供する。
【０１５０】
ユーザ行動取得ユニット８１２は、オフラインリスト上のキーワードに関連する過去のユーザ行動をログ記録から取得する。
【０１５１】
文書取得ユニット８１４は、過去のユーザ行動によって生成された文書を取得する。
【０１５２】
テキスト分割ユニット８１６はテキスト分割を文書に適用させ、少なくとも１つの候補推奨を取得する。
【０１５３】
フィルタリングユニット８１８は、候補推奨の重要度特性に応じて候補推奨をフィルタリングし、キーワードに対応する検索推奨としてフィルタリングを用いた候補推奨を利用する。
【０１５４】
キーワード一致ユニット８０８、第１推奨提供ユニット８１０、ユーザ行動取得ユニット８１２、文書取得ユニット８１４、テキスト分割ユニット８１６及びフィルタリングユニット８１８は、図７に示すように第３の例示的な実施形態または第１の装置の例示的な実施形態における対応する内容に類似しているため、簡潔に記される。第３の例示的な実施形態が詳細に参照されてもよい。
【０１５５】
本開示の例示的な実施形態が漸進的に記されることに留意すべきである。各例示的な実施形態は他の例示的な実施形態との違いに焦点を当てている。異なる例示的な実施形態の間の同一のまたは類似の部分を互いに参照してもよい。例示的な装置の実施形態に関しては、例示的な方法の実施形態に類似しているため簡潔に記載され、関連する部分は例示的な方法の実施形態における対応する部分を参照してもよい。
【０１５６】
加えて、「第１（ａ  ｆｉｒｓｔ）」、「第２（ａ  ｓｅｃｏｎｄ）」などの関係語は単に１つのエンティティまたは操作を別のエンティティまたは操作から区別することを意図するものであり、これらのエンティティまたは操作の間の実際の関係または順序を示す、あるいは示唆することを意図するものではないことに留意すべきである。さらに、複数の要素を含むプロセス、方法、製品または装置が、複数の要素だけでなく、明示的に記載されていない任意の他の要素、またはこのようなプロセス、方法、製品または装置に不可欠なまたは固有の任意の他の要素を含むように、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」の語またはそれらのあらゆる変化は、非排他的包含を示す。それ以上の制約なく「を含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ  ａ・・・）」の語句によって定義される要素は、プロセス、方法、製品または装置が要素に加えて別の同一の要素を含むことを排除しない。
【０１５７】
例示的な実施形態が方法、システムまたはコンピュータソフトウェア製品の形式で提示されてもよいことを当業者は理解するであろう。このように、本技術はハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはそれらの組み合わせによって実装されてもよい。加えて、本技術は、コンピュータ実行可能、またはコンピュータ読み取り可能命令を含む１つ以上のコンピュータ記憶媒体（ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、または光学記憶装置を含むがそれらに限定されない）の形式のコンピュータソフトウェア製品として実装されてもよい。
【０１５８】
上述の説明は、検索推奨提供のための例示的な方法及び装置について記載する。本開示は特定の実施例を利用して本開示の原則及び実装について説明する。上述の例示的な実施形態は単に、本開示の方法及び概念の理解の補助のために利用される。当業者は本開示の原則に基づき、本技術に対して任意の修正または変化を加えることができる。このように、本明細書の記載は本開示への制約として利用されるものではない。
【図１】
2017508214.tif 000004
【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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【国際調査報告】
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