商品情報のユーザアクセスを管理するための方法であって、所定の期間にわたってジャーナルファイルを作成し、前記ジャーナルファイルはアクセスされるウェブページに関連付けられている商品情報を含み、商品カテゴリについて、前記作成されたジャーナルファイルに少なくとも部分的に基づいて属性に関連する情報を決定し、前記商品カテゴリに関連付けられているジャーナルファイルから、前記属性に関連付けられている情報を集約し、前記集約された情報は前記商品カテゴリに関連付けられているモデル情報群に含められ、その後の、前記商品カテゴリに対応する商品情報の検索において、前記モデル情報群に関連付けられている情報に少なくとも部分的に基づく検索結果を返信すること、を備える方法。請求項1に記載の方法であって、属性に関連する情報は、商品ブランド情報、商品モデル番号情報、商品カラー情報、及び商品カテゴリ情報のうちの、1つ又は2つ以上を含む、方法。請求項1に記載の方法であって、情報を集約させることは、前記属性が前記ジャーナルファイルの中で出現する回数に少なくとも部分的に基づいて、前記属性に関連付けられている量を生成することを含む、方法。商品情報の検索を行うための方法であって、クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定し、前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出し、前記抽出された属性情報を提示すること、を備える方法。請求項4に記載の方法であって、属性情報を抽出することは、対応する量が所定の閾値を超える属性情報を抽出することを含む、方法。請求項4に記載の方法であって、属性情報を抽出することは、前記属性に関連付けられている複数のタイプのうち対応する量が最大である属性情報を抽出することを含む、方法。請求項4に記載の方法であって、更に前記取り出されたモデル情報群の属性情報のうち前記クエリに関連付けられているキーワードと一致する属性情報を識別することを備える方法。請求項7に記載の方法であって、更に、前記前記クエリに関連付けられているキーワードが前記取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しない場合に、前記キーワードを前記クエリから排除することを備える方法。請求項8に記載の方法であって、更に、前記クエリに関連付けられているキーワードのうち排除されなかったキーワードを使用して、前記取り出されたモデル情報群を更新することを備える方法。請求項4に記載の方法であって、更に、クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定することができない場合に、前記受信されたキーワードを使用して商品カテゴリツリーを検索し、前記商品カテゴリツリーの1つ又は2つ以上の一致ノードから情報を返信することを備える方法。請求項10に記載の方法であって、更に、前記商品カテゴリツリーの1つ又は2つ以上の一致ノードから返信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、ジャーナルファイルを更新することを備える方法。商品情報の検索を行うためのシステムであって、プロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、を備え、前記プロセッサは、クエリに関連付けられた商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定し、前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出し、前記抽出された属性情報を提示するように、構成されている、システム。請求項12に記載のシステムであって、属性情報を抽出するように構成されている前記プロセッサは、対応する量が所定の閾値を超える属性情報を抽出することを含む、システム。請求項12に記載のシステムであって、属性情報を抽出するように構成されている前記プロセッサは、前記属性に関連付けられている複数のタイプのうち対応する量が最大である属性情報を抽出することを含む、システム。請求項12に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記取り出されたモデル情報群の属性情報のうち前記クエリに関連付けられているキーワードと一致する属性情報を識別するように構成されていることを備えるシステム。請求項15に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記前記クエリに関連付けられているキーワードが前記取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しない場合に、前記キーワードを前記クエリから排除するように構成されていることを備えるシステム。請求項16に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記クエリに関連付けられているキーワードのうち排除されなかったキーワードを使用して、前記取り出されたモデル情報群を更新するように構成されていることを備えるシステム。請求項12に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定することができない場合に、前記受信されたキーワードを使用して商品カテゴリツリーを検索し、前記商品カテゴリツリーの1つ又は2つ以上の一致ノードから情報を返信するように構成されていることを備えるシステム。請求項18に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記商品カテゴリツリーの1つ又は2つ以上の一致ノードから返信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、ジャーナルファイルを更新するように構成されていることを備えるシステム。商品情報の検索を行うためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータによって読み取り可能なストレージ媒体に実装され、クエリに関連付けられた商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定するためのコンピュータ命令と、前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出すためのコンピュータ命令と、属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出するためのコンピュータ命令と、前記抽出された属性情報を提示するためのコンピュータ命令と、を備えるコンピュータプログラム製品。本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータによって読み取り可能なストレージ媒体に実装されたコンピュータプログラム製品、並びに/又は結合先のメモリに記憶された命令及び/若しくは結合先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されたプロセッサなどのプロセッサを含む、数々の形態で実装することができる。本明細書では、これらの実装形態、又は本発明がとりえるその他のあらゆる形態を、技術と称することができる。総じて、開示されたプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で可変である。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されるとして説明されるプロセッサ又はメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成される汎用コンポーネントとして、又はタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実装することができる。本明細書で使用されるプロセッサという用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された1つ又は2つ以上のデバイス、回路、及び/又は処理コアを言う。本発明の原理を例示す添付の図面とともに、以下で、発明の1つ又は2つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態との関連のもとで説明されているが、いかなる実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、数々の代替形態、変更形態、及び均等物を内包している。以下の説明では、本発明の完全な理解を可能にするために、数々の具体的詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されるものであり、本発明は、これらの詳細の一部又は全部を伴わずとも、特許請求の範囲にしたがって実施することができる。明瞭さを期するため、本発明に関連する技術分野において知られる技術要素は、本発明が不必要に不明瞭にされないように詳細な説明を省略される。ユーザアクセスを記録すること及び記録を使用して検索を補助することが開示される。一部の実施形態では、ウェブページのユーザアクセスに基づいて、ジャーナルファイルが作成される。一部の実施形態では、作成されたジャーナルファイルに関連付けられた商品カテゴリが決定される。一部の実施形態では、ジャーナルファイルに基づいて、商品カテゴリの属性情報が決定される。一部の実施形態では、商品カテゴリの属性情報は、その商品カテゴリについて記憶されるモデル情報群に含められる。一部の実施形態では、モデル情報群は、商品情報の検索を行うにあたって参照される。図1は、ユーザアクセスを記録するための及び記録されたユーザアクセスを使用するためのシステムの一実施形態を示す図である。デバイス102は、ネットワーク104を通じてジャーナルサーバ106と通信し合う。ネットワーク104は、様々な高速データネットワーク及び/又は電気通信ネットワークを含む。デバイス102は、ノート型パソコンとして示されているが、任意のタイプのコンピュータ、手持ち式の機器、携帯型の機器、携帯電話、又はタブレットを含みえる。デバイス102は、電子商取引ウェブサイトにアクセスするように構成されている。一部の実施形態では、デバイス102は、ウェブブラウザを通じたウェブサイトへのアクセスを可能にする。一部の実施形態では、デバイス102は、ユーザ例えば、ウェブサイトを熟読しようとする者による制御下でウェブサイトの様々なウェブページを閲覧するように構成されている。一部の実施形態では、デバイス102は、アクセスされたウェブページに関連付けられた情報をジャーナルサーバ106に送信し、対応するジャーナルファイルをジャーナルサーバ106が作成することができるようにする。一部の実施形態では、デバイス102は、例えば、ジャーナルサーバ106によってサポートされている又はそれ以外の形で関連付けられているウェブベースのユーザインターフェースにおいてユーザによって入力されたクエリを受信するように構成されている。一部の実施形態では、デバイス102は、クエリに基づく検索結果を受信するために、受信されたクエリ入力をジャーナルサーバ106に送信する。各種の実施形態において、ジャーナルサーバ106は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられている。ジャーナルサーバ106は、ユーザアクセスを記録するように構成されている。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、1つ又は2つ以上のユーザが電子商取引ウェブサイトのどのウェブページにアクセス例えば閲覧したかに関する情報を、デバイス102から受信する。ジャーナルサーバ106は、ウェブページがアクセスされるたびに、そのアクセスされたウェブページに表示された及び/又はそれ以外の形で提示された商品情報に基づいてジャーナルファイルを作成する。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、商品情報の少なくとも1つの属性に関する情報を表示するページを含む。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、また、アクセスされるウェブページを検索結果として返信される、クエリに関連付けられているキーワードも含む。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、所定の期間中に作成された一連のジャーナルファイルについての1つ又は2つ以上の商品カテゴリを決定する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、決定された各カテゴリについての少なくとも1つの属性情報を決定するために、一連のジャーナルファイルを使用する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、商品カテゴリについての属性情報例えば、属性のタイプ及びそれらの対応する量を含むを、その商品カテゴリについてのモデル情報群として記憶させるように構成される。一部の実施形態では、1つのモデル情報群が1つの商品カテゴリに対応しており、ジャーナルファイルが作成された所定の期間中における商品情報へのアクセスについてのユーザ意図を表している。一部の実施形態では、1つの検索クエリについて、その検索クエリに基づいて決定されえる1つ又は2つ以上の商品カテゴリ、及びそれらの商品カテゴリのモデル情報群を取り出すことができる。次いで、取り出されたモデル情報群から抽出された属性情報を、検索結果の少なくとも一部として例えばウェブページの中で又はウェブページへのリンクの形でユーザに提示することができる。ジャーナルサーバ106は、また、記録されたユーザアクセスを使用するようにも構成されている。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられているウェブベースのユーザインターフェースをサポートするように構成されている。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、ユーザによって例えば電子商取引ウェブサイトにおいて入力されたクエリをデバイス102から受信する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、クエリに含まれている1つ又は2つ以上のキーワードに基づいて、そのクエリに関連付けられた商品カテゴリを決定する。商品カテゴリが決定されたら、一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、決定された商品カテゴリに関連付けられた記憶されたモデル情報群を取り出す。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、取り出されたモデル情報群の属性情報のうちクエリのキーワードと一致する属性情報を識別するように構成される。一部の実施形態では、クエリのキーワードのうち取り出されたモデル情報の属性情報と一致しないキーワードが排除され、残りのキーワードは、新しい検索を実施するために使用される且つ/又は新しく生成されるジャーナルファイルに含められる。一部の実施形態では、残りのキーワードを、取り出されたモデル情報群に追加することができる。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、属性情報に対応する量に基づいて、取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ106は、抽出された情報を、クエリを入力したユーザに対してディスクプレイ例えばユーザインターフェースの中で提示する。一部の実施形態において、或るクエリについて、そのキーワードに基づいて商品カテゴリを決定することができない場合は、それらのキーワードを様々なモデル情報群の属性情報と突き合わせることができる。図2は、ユーザアクセスを記録する一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス200は、電子商取引ウェブサイトにおけるユーザアクセスを記録するために使用される。一部の実施形態では、プロセス200は、システム100において実行することができる。ステップ201では、所定の期間にわたってジャーナルファイルが作成される。ジャーナルファイルは、アクセスされるウェブページに関連付けられた商品情報を含む。一部の実施形態では、ジャーナルサーバは、例えばサーバの管理者によって設定された所定の期間にわたってジャーナルファイルを作成するように構成されている。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、電子商取引ウェブサイトに関連付けられているウェブページをユーザがクリックするたびに作成される。一部の実施形態では、作成されたジャーナルファイルは、ジャーナルサーバに又はジャーナルサーバによってアクセス可能な別の場所例えばデータベースに記憶される。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、商品情報の少なくとも1つの属性に関する情報を表示するページを含む。商品情報の属性の例として、商品ブランド情報、商品メーカ情報、商品在庫情報、商品モデル番号情報、商品カラー情報、及び/又は商品が属しているカテゴリID情報が挙げられる。例えば、提供されている商品が携帯電話である電子商取引ウェブサイトにユーザがアクセスするときは、例えばそのウェブサイトをサポートしているサーバによって作成されるジャーナルファイルは、以下の属性情報、すなわち、携帯電話ブランド情報としてのABC、携帯電話モデル番号情報としての123、携帯電話カラー情報としての赤、属しているカテゴリID情報としての携帯電話を含むことができる。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、ユーザが商品カテゴリページ又は商品情報ページをクリックするときにジャーナルサーバによって自動的に作成されるテキストファイルである。一部の実施形態では、ジャーナルサーバに記憶される各ジャーナルファイルに含まれる情報のフォーマットは、例えば、ユーザによって入力される文字又はテキストが言語又は文法にばらつきがあるゆえに、一様でないことがある。一部の実施形態では、或るジャーナルサーバについて、そのジャーナルファイルの情報のフォーマットが一様でない場合に、それらのジャーナルファイル内のコンテンツに対して正規化プロセスを行うことができる。正規化プロセスの例として、不要なワードの除去、余分なスペースの除去、手書き文字のサイズ変換、全角半角変換、繁体字旧字体から簡体字新字体への変換、句読点の変換、漢数字から英数字への変換、及び1つの言語から別の言語への翻訳が挙げられるがこれらに限定はされない。一部の実施形態において、ユーザが、電子商取引ウェブサイトの検索エンジンによって提供されるナビゲーション情報を使用してページにアクセスする場合は、ジャーナルファイルは、ユーザによって検索エンジンに提供される検索キーワード情報も含むことができる。例えば、ユーザが、キーワードABC赤について検索するときは、検索エンジンによって返信されるナビゲーション情報に基づいてアクセスされるウェブページは、ブランドABC、モデル番号123、及びカラー赤を伴った携帯電話を提供する。すると、この場合のユーザアクセスについて作成されるジャーナルファイルは、携帯電話ブランド情報としてのABC、携帯電話モデル番号情報としての123、携帯電話カラー情報としての赤、及び検索キーワード情報としてのABC赤を含むことができる。ステップ202では、商品カテゴリについて、作成されたジャーナルファイルに少なくとも部分的に基づいて、属性に関連する情報が決定される。一部の実施形態では、設定された期間例えば24時間における、商品情報に対するクエリ意図、すなわち特定の商品情報に対するユーザの関心を決定するために、この期間中に作成されるジャーナルファイルを使用して、定期的に統計解析を実施することができる。一部の実施形態では、設定された期間中に作成されるジャーナルファイルは、商品情報を提供するウェブサイトに複数のユーザがアクセスするときに作成されるジャーナルファイルであることができる。一部の実施形態では、設定された期間中に作成されるジャーナルファイルは、1つ又は2つ以上の商品カテゴリに関連した情報を含みえる。一部の実施形態では、各ジャーナルファイルは、1つ又は2つ以上の商品カテゴリに関連した情報を含むことができる。一部の実施形態では、生成されたジャーナルファイルに関連付けられるものとして、複数の異なるカテゴリが識別される。例えば、生成された一連のジャーナルファイルは、携帯電話と女性スカートのように、複数の異なる商品カテゴリについての情報を含むことができる。一部の実施形態では、各商品カテゴリについての属性を決定することができる。一部の実施形態では、全ての商品カテゴリが同じ属性例えばブランド、モデル、及びカラーを含む。一部の実施形態では、生成されたジャーナルファイルは、カテゴリデータを生成するためのサポートベクターマシンを通じて商品カテゴリ別に、次いで例えば決定された各商品カテゴリについての属性情報別に分類、すなわち分けられる。一部の実施形態では、サポートベクターマシンは、一連の入力データが使用される管理された学習方法である。マシンは、与えられた各入力について、その入力がどのクラスの一員であるかを予測することができる。言い換えると、一部の実施形態では、サポートベクターマシンは、ジャーナルファイルを1つ又は2つ以上の商品カテゴリに分類するのを補助するために使用することができる。ステップ203では、商品カテゴリに関連付けられたジャーナルファイルから、属性に関連付けられた情報が集約される。集約された情報は、商品カテゴリに関連付けられたモデル情報群に含められる。一部の実施形態では、商品カテゴリは、1つ又は2つ以上の属性に関連付けられる。一部の実施形態では、商品カテゴリの属性についての情報は、その属性に関連付けられた情報が、解析されたジャーナルファイルのなかで出現する回数を含む。属性に関連付けられた情報が出現する回数は、次いで、商品のカテゴリに関連付けられたモデル情報群に含められる。一部の実施形態では、商品のカテゴリに関連付けられた1つ又は2つ以上の属性についての集約情報は、属性モデル情報として言及される。一部の実施形態では、商品カテゴリについての属性モデル情報は、商品ブランドモデル情報、商品モデル番号モデル情報、商品カラーモデル情報などのうちの、1つ又は2つ以上を含む。例えば、商品カテゴリ例えば携帯電話に関連付けられたジャーナルファイルは、ブランド情報、モデル番号情報、カラー情報、カテゴリ情報などの属性を含む。すると、携帯電話という商品カテゴリに関連付けられたモデル情報群情報の中のブランドという属性についての集約情報は、各タイプのブランド情報に関連付けられた識別子例えば、Google携帯電話やApple携帯電話と、各ブランド情報が出現する回数例えば、Googleは65回出現し、Appleは230回出現したとを含むだろう。同様に、モデル番号情報という属性についての集約情報は、各タイプのモデル情報に関連付けられた識別子例えば、GoogleのAndroidX携帯電話やAppleのiPhone4携帯電話と、各モデル情報が出現する回数例えば、GoogleAndroidX携帯電話は59回出現し、AppleのiPhone4携帯電話は289回出現したとを含む。また、カラーモデル情報についての集約情報は、各タイプのカラー情報に関連付けられた識別子例えば、白の携帯電話や黒の携帯電話と、それが出現する回数例えば、白は210回出現し、黒は402回出現したとを含む。一部の実施形態では、各ジャーナルファイルに1つの商品情報が対応することができるように、各ジャーナルファイルは、特定の商品情報を提供するウェブページにユーザがアクセスするときに作成される。一部の実施形態では、しかしながら、何らかの商品情報の1つ又は複数の属性が、異なるカテゴリに関連付けられているにもかかわらず、それらの属性に関する情報のコンテンツが、同一又は極めて類似していることがある。例えば、異なるカテゴリである携帯電話及びコンピュータに関連付けられた属性が、例えば、Appleというブランドが、携帯電話及びコンピュータの両商品に関連付けられているゆえに、同じであることがある。一部の実施形態では、属性情報は、各商品カテゴリについて集約される。例えば、各ジャーナルファイルは、1つの商品カテゴリに関連付けることができ、そのジャーナルファイル内に含まれる属性情報は、集約されて、そのジャーナルファイルのそのカテゴリに関連付けられたモデル情報群に含められる。以下は、指定された期間中に作成されたジャーナルファイルの処理を示す一例である。この例では、所定の期間中にN個のジャーナルファイルが作成された。2つの商品カテゴリに対応するモデル情報群の追加及び/又は更新に使用される各ジャーナルファイルに含まれる属性情報を決定するために、N個のジャーナルファイル1、2、......、n0、n1、n2、n3、......、Nに対し、順次、解析が実施される。所定の期間中に集められた情報を投入されるモデル情報群を説明するために、この例では、ジャーナルファイル1からn0は、この期間にわたって作成されたジャーナルファイルを表すものとする。ジャーナルファイルn1、n2、n3は、この例では、新しく作成される各ジャーナルファイルに応答して成される既存のモデル情報への更新を説明するために、個別に言及される。先ず、ジャーナルファイル1からn0を使用して、解析が実施される。解析の結果は、以下の表1に提示される。この例では、ジャーナルファイルn1は、特定の携帯電話に関する情報を提供するウェブページにユーザがアクセスしたときに作成されるジャーナルファイルであるする。したがって、ジャーナルファイルn1に含まれる属性情報は、商品ブランド情報:ABC、商品モデル番号情報:123、及び商品カラー情報:赤を含む。この例では、ジャーナルファイルn2は、別の携帯電話に関する情報を提供するウェブページにユーザがアクセスしたときに作成されるジャーナルファイルであるとする。ジャーナルファイルn2に含まれる属性情報は、商品ブランド情報:DEF、商品モデル番号情報:456、及び商品カラー情報:赤を含む。この例では、ジャーナルファイルn3は、女性用スカートに関する情報を提供するウェブページにユーザがアクセスしたときに作成されるジャーナルファイルであるとする。ジャーナルファイルn3に含まれる属性情報は、商品ブランド情報:qwe、商品モデル番号情報:S、及び商品カラー情報:白を含む。次に、この例では、ジャーナルファイルn1、n2、及びn3が、解析され、集約され、先のジャーナルファイル1、2、......、n0の解析の結果に追加される。更新されたモデル情報群の表は、以下の表2に示される。表2に示された、複数のモデル情報群からなる組み合わせは、ジャーナルファイル1、2、......、n3が作成された期間中における様々な商品カテゴリへのアクセスについてのユーザ意図のモデルを表すことができる。同様に、ジャーナルファイルn1、n2、及びn3の解析に続き、ジャーナルファイルn4からNまでを解析し、それらの結果を、表2の情報を更新するために使用することができる。一部の実施形態では、各商品カテゴリとそのモデル情報群との間の関係も記憶される。例えばモデル情報群1:携帯電話のカテゴリ行に対応する列の中の全ての情報が、そのカテゴリとともに記憶される。ステップ204では、その後の、商品カテゴリに対応する商品情報の検索において、モデル情報群に関連付けられた情報に少なくとも部分的に基づく検索結果が返信される。一部の実施形態では、商品カテゴリに対応する商品情報のその後の検索において、検索結果は、モデル情報群に関連付けられた情報に少なくとも部分的に基づく。例えば、或る検索クエリについて、対応する商品カテゴリを識別することができる。次いで、商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、商品カテゴリからの属性情報を抽出して検索結果に含めることができる。図3は、記録されたユーザアクセスを使用して商品情報の検索を行うことの一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス300は、プロセス200のステップ204を実行するために使用することができる。ステップ301では、クエリに関連付けられている商品カテゴリが、そのクエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定される。一部の実施形態では、ジャーナルサーバは、ジャーナルファイル及び/又はジャーナルファイルの解析例えばモデル情報群の作成/更新の結果を使用した商品情報のユーザ検索を補助することもサポートしている。一部の実施形態では、電子商取引ウェブサイトにおいて例えばウェブベースのユーザインターフェースにおいてユーザによって入力されたクエリは、ジャーナルサーバによって受信される。一部の実施形態では、クエリは、特定の商品カテゴリ例えば携帯電話に関する商品情報を探すことを目的としている。一部の実施形態では、クエリは、1つ又は2つ以上のキーワードを含む。一部の実施形態では、クエリに関連付けられた商品カテゴリは、クエリのキーワードを、記憶されたキーワードと商品カテゴリとの間の関係と比較することによって決定される。クエリのキーワードと、記憶された関係のキーワードとの間に一致が見つかったときは、決定された商品カテゴリは、その一致したキーワードに対応するカテゴリである。ステップ302では、決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群が取り出される。各種の実施形態では、例えばプロセス200を使用して、商品カテゴリについてのモデル情報群が決定されて記憶される。例えば、特定の商品カテゴリに対応するモデル情報群が、そのカテゴリIDとともに記憶される。したがって、決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群は、例えば適切なカテゴリIDを使用して、識別して取り出すことができる。例えば、あるユーザが、携帯電話及びDEFというキーワードを含むクエリを電子商取引ウェブサイトにおいて入力する。これらのキーワードに基づいて、ユーザが探している商品情報の商品カテゴリが携帯電話であること、及び商品ブランド情報がDEFであることが決定される。携帯電話という商品カテゴリは、表2のモデル情報群1の行に対応する。一部の実施形態では、クエリのキーワードをもとにして、例えば商品カテゴリに加えて属性情報も決定することができる。ステップ303では、取り出されたモデル情報群の属性情報のうちクエリに関連付けられたキーワードと一致する属性情報が識別される。先述の例に戻ると、取り出されたモデル情報群1の場合は、モデル情報群1から識別される属性モデル情報は、商品ブランドモデル情報、商品モデル番号モデル情報、及び商品カラーモデル情報を含む。一部の実施形態では、モデル情報群の属性情報は、商品ブランドモデル情報、商品モデル番号モデル情報、及び商品カラーモデル情報よりも多い又は少ないタイプの情報を含むことができる。クエリキーワードDEFと一致するモデル情報群1の属性情報は、商品ブランドモデル情報DEF、商品モデル番号モデル情報123、456、及び商品カラーモデル情報赤、黒を含む。一部の実施形態において、クエリのキーワードが、取り出されたモデル情報群の、記憶された属性情報と一致する場合は、それは、このクエリキーワードが高頻度のワードであること、及びこのクエリが例えばプロセス200を使用して得られたモデル情報群を使用して実施できることを意味する。一部の実施形態において、クエリのキーワードが、取り出されたモデル情報群の、記憶された属性情報と一致しない場合は、それは、このクエリキーワードが低頻度であることを意味する。一部の実施形態では、取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しないクエリキーワードは、排除される。一部の実施形態では、1つ又は2つ以上のクエリキーワードが排除された後に、残りのクエリキーワードを使用して検索が実施される。例えば、ユーザ入力クエリのキーワードが、携帯電話及びABDを含むとする。この例では、モデル情報群1のなかに、ABDブランドの携帯電話が含まれないすなわち、モデル情報群1の属性情報に、キーワードABDと一致するものがないゆえに、キーワードABDは、クエリキーワードから排除されるとする。その後、元のクエリに関わりがある属性情報を決定するための新しい検索において、残りのクエリキーワード携帯電話が使用される。一部の実施形態では、ユーザのクエリ意図のリアルタイム解析を行うために、低頻度のクエリキーワード例えば、取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しないクエリキーワードが用いられる。一部の実施形態では、このシナリオでは、取り出されたモデル情報群のコンテンツに、例えば、キーワードに関連付けられた識別子と、また、量1とを追加することによって、低頻度のキーワードを追加することができる。先述の例に戻ると、ABDは、低頻度のキーワードであると見なされたので、それは、表2をモデル情報群1について更新するために使用することができる。結果得られた表は、以下で、表3に示される。ステップ304では、属性に関連付けられた量に少なくとも部分的に基づいて、取り出されたモデル情報群から属性情報が抽出される。一部の実施形態では、取り出されたモデル情報から属性情報が抽出される。一部の実施形態では、抽出される属性情報は、量が最大の属性情報例えば、より厳密には、そのタイプの識別子を含む。一部の実施形態では、属性情報ごとにタイプが複数ある。例えば、表2において、モデル情報群1の場合は、属性情報商品ブランドモデル情報下に2タイプのブランドDEF及びABD、並びにそれらのそれぞれの量9及び3がある。一部の実施形態では、抽出される情報は、対応する量が特定の所定の閾値を超えるような属性情報を含む。例えば、表2のモデル情報群1が、キーワード携帯電話及びDEFを伴うクエリについて決定される。すると、304から取り出される属性情報は、商品ブランド情報DEF、商品モデル番号情報123及び456、並びに商品カラー情報赤及び黒を含む。例えば、モデル情報群1の属性情報と一致するクエリキーワードがDEFであったがゆえに、表2から、商品ブランド情報はDEFであると決定できるので、DEFの量に関係なく、例えば、クエリのキーワードと一致しないABCではなくDEFが、抽出される属性情報である。再び表2を参照すると、商品モデル情報123の量は、7であり、商品モデル番号情報456の量は、21である。モデル番号456に関連付けられた量は、モデル番号123に関連付けられた量よりも大きいので、456が、抽出される属性情報として機能することができる。表2に戻り、商品カラー情報赤の量は、12であり、商品カラー情報黒の量は、60である。黒の方が、赤よりも量が多いので、黒が、抽出される属性情報として機能することができる。したがって、抽出される属性情報は、商品ブランドモデル情報DEF、商品モデル番号モデル情報456、及び商品カラーモデル情報黒を含む。ステップ305では、抽出された属性情報が提示される。一部の実施形態では、抽出される属性情報は、例えば、モデル情報群を記憶されているストレージから取り出される。一部の実施形態では、抽出される属性情報は、フォーマットを整えられ、ユーザインターフェースに表示可能な形式で入れられる。一部の実施形態では、抽出される属性情報は、ハイパーテキストマークアップ言語HTML及び/又はXMLの形式にされて、ウェブページに表示される。一部の実施形態では、抽出される属性情報を含むウェブページへのリンクが、ユーザに対して表示される。一部の実施形態では、商品情報は、商品情報カテゴリツリーの形でデータベースに記憶される。そのため、抽出される属性情報は、商品情報カテゴリツリーのノードに対応している。先述の例に戻り、抽出される情報である商品ブランドDEF、商品モデル番号456、及び商品カラー黒を含むツリーノードを、XMLフォーマットにしたがって例えば、ノート又はノードへの参照から取り出されたコンテンツとしてユーザに返信することができる。一部の実施形態では、例えば、商品価格、商品の販売元の名称、及び購買者のフィードバック情報など、抽出される属性情報以外のその他の情報を、カテゴリツリーから返信することができる。一部の実施形態において、プロセス300において、ユーザ入力クエリのキーワードから商品カテゴリを決定することができない場合は、そのクエリのキーワードを、様々なモデル情報群の属性情報と突き合わせることができる。キーワードの1つ又は2つ以上とモデル情報群の属性情報との間に一致が見つかった場合は、クエリが関わっている商品カテゴリを決定するために、そのモデル情報群を使用することができる。一部の実施形態において、キーワードの1つ又は2つ以上とモデル情報群の属性情報との間に一致が見つかった場合は、それらの一致するキーワードを使用し、検索のために返信された情報に基づいて、新しい検索を実施することができる。一部の実施形態では、1つ又は2つ以上のキーワードについて検索が実施されるときに、関わりのある情報例えば、統一リソースロケータURLの形をとった、返信先となるウェブページを求めて商品情報のデータベースが検索される。一部の実施形態では、返信されたURLにユーザがアクセスするときに、ジャーナルファイルが作成され、これらのファイルは、モデル情報群を更新するために使用することができる。例えば、301においてユーザによって入力されるクエリキーワードが、ABCであるならば、例えば、クエリキーワードとモデル情報群の属性情報との間に一致を探すことによって、クエリが関連付けられている商品カテゴリは、携帯電話であると決定される。別の例において、301においてユーザによって入力されるクエリキーワードが、ABDである場合は、クエリが関連付けられている商品カテゴリを決定することができない。言い換えると、クエリキーワードとモデル情報群の属性情報との間に一致が存在しないゆえに、そのような一致を探すことによって一致を見つけることはできない。このようなやり方では、クエリの商品カテゴリを決定することができないので、ABDは、記憶されている商品カテゴリ情報例えば、データベースに記憶されている商品カテゴリツリーのなかで検索され、関わりのある一致が返信される例えば、関わりのあるツリーノードの全ての情報がユーザに返信される。例えば、記憶されている商品カテゴリ情報内における一致を、関わりのある情報を含むウェブページを指し示すURLとして返信することができる。したがって、ユーザが、関連付けられたウェブページにアクセスするためにこのようなURLにアクセスするたびに、例えば、プロセス200を使用してジャーナルファイルが作成される。例えば、ABDブランド携帯電話の商品情報を提供するウェブページにユーザがアクセスするときは、このアクセスについて作成されるジャーナルファイルは、携帯電話ブランド情報はABDであるという属性情報を含むことができる。この情報は、次いで、表2を更新して以下に示されるような表3を得るために、表2に追加することができる。上述のように、ユーザ入力クエリキーワードABDは、例えば商品カテゴリツリーに記憶されている既存の商品情報のコンテンツであるかもしれないし、或いはユーザによる誤った入力であるかもしれない。例えば、ユーザが実際に入力したかったクエリキーワードがABCであり、しかしながらユーザが誤ってABDと入力した場合は、キーワードABDは、特定の商品カテゴリに関連付けられていないと決定され、関連付けられているモデル情報群を最初に取り出すことなしにユーザに検索結果が返信される。検索結果は、例えば商品カテゴリツリー内で見つかった商品属性情報を伴うウェブページへの少なくとも1つのURLを含むことができる。ユーザがこのようなウェブページにアクセスすると、そのページの実際の属性情報と、ユーザ入力クエリキーワードABDとを含む対応するジャーナルファイルが作成される。例えば、ユーザは、ABCブランドの携帯電話に関する情報を含むウェブページにアクセスするかもしれない。すると、このアクセスに対して作成されるジャーナルファイルは、少なくとも、携帯電話ブランド情報ABC及びABDという属性情報を含むことができる。したがって、表2は、表4に示されるようなモデル情報群を導き出すために、例えば、プロセス200などの後続のプロセス中に、目下作成されているジャーナルファイルに基づいて更新することができる。ABDがユーザによる誤った入力であるとして、300のプロセスでは、属性情報を抽出するために表4が参照される。なぜならば、誤った入力ABDに対応する量は、その他のブランドの量と比べて比較的小さく、誤った入力は、クエリ結果の正確さに大きく影響しないからである。しかしながら、ABDがユーザによる誤った入力ではなく、実際は新しいタイプの携帯電話ブランドを表すことを意図している場合は、その後、ユーザがABDを含むクエリを入力したときは、更新された表4に基づいて、正確なクエリ結果をユーザに提供することができる。図4は、ユーザアクセスを管理するシステムの一実施形態を示す図である。例に示されるように、システム400は、ジャーナル作成モジュール11と、情報決定モジュール12と、記録モジュール13とを含む。一部の実施形態では、プロセス200は、システム400を使用して実行することができる。モジュールは、1つ又は2つ以上の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、プログラマブルロジックデバイス及び/若しくは特定の機能を実施するように設計された特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、又はそれらの組み合わせとして実装することができる。一部の実施形態では、モジュールは、本発明の実施形態で説明された方法をパソコン、サーバ、ネットワーク機器などのコンピュータデバイスに実行させるための幾つかの命令を含み且つ光ディスク、フラッシュストレージデバイス、モバイルハードディスクなどの不揮発性のストレージ媒体に記憶させることができるソフトウェア製品の形で具現化することができる。モジュールは、1つのデバイスに実装する又は複数のデバイスに分散させることができる。ジャーナル作成モジュール11は、商品情報を含む、例えば電子商取引ウェブサイトに関連付けられたウェブページへのユーザアクセスに関する情報の受信に応えて、ジャーナルファイルを作成するように構成される。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、アクセスされたウェブページに表示される又はそれ以外の形で提示される商品情報の少なくとも1つの属性に関する情報を含む。情報決定モジュール12は、作成されたジャーナルファイルに関連付けられた1つ又は2つ以上のカテゴリを決定するように構成される。一部の実施形態では、情報決定モジュール12は、決定された各商品カテゴリについて、例えば作成されたジャーナルファイルを使用して、対応する属性情報を決定するように構成される。一部の実施形態では、情報決定モジュール12は、また、各商品カテゴリについて、各属性情報に対応する量を決定するようにも構成される。例えば、携帯電話という商品カテゴリについて、ブランド情報などの属性情報に対応する量は、携帯電話というカテゴリに関連付けられたジャーナルファイルのなかでそのブランド情報が出現した回数に基づいて決定することができる。一部の実施形態では、各属性情報下に2つ以上のタイプがあり、各タイプについて量が決定される。例えば、携帯電話という商品カテゴリ及びブランド情報という属性情報の場合は、2タイプの携帯電話ブランド、すなわち、GoogleAndroid及びAppleiPhoneがあるだろう。この例において、解析されたジャーナルファイルのなかでGoogleAndroidが38回出現した場合は、携帯電話というカテゴリについて、GoogleAndroidというブランドタイプ属性情報に対応する量は、38である。記録モジュール13は、各商品カテゴリについて、モデル情報群を記録及び記憶するように構成される。一部の実施形態では、モデル情報群は、データベースに記憶される。各種の実施形態では、商品カテゴリについてのモデル情報群は、その商品カテゴリに対応する属性情報例えば、ブランド、モデル、及びカラーと、各属性情報に関連付けられた量とを少なくとも含む。一部の実施形態では、特定のカテゴリについての属性情報が、複数のタイプを含んでおり、したがって、携帯電話について記憶されているモデル情報群は、各タイプの識別子と、また、関連付けられた量とを含む。例えば、携帯電話という商品カテゴリ及びブランド情報という属性情報の場合は、2タイプの携帯電話ブランド、すなわち、GoogleAndroid及びAppleiPhoneがあるだろう。この例において、解析されたジャーナルファイルのなかでGoogleAndroidが38回出現した場合は、携帯電話というカテゴリについて、モデル情報群においてGoogleAndroidというブランドタイプ属性情報に対応する量は、38である。図5は、記録されたユーザアクセスを使用するシステムの一実施形態を示す図である。例に示されるように、システム500は、カテゴリ決定モジュール21と、検索モジュール22と、属性情報決定モジュール23と、抽出モジュール24と、返信モジュール25とを含む。一部の実施形態では、プロセス300は、システム500を使用して実行することができる。カテゴリ決定モジュール21は、クエリが関連付けられている商品カテゴリを、クエリのキーワードに基づいて決定するように構成されている。一部の実施形態では、クエリは、電子商取引ウェブサイトにおいて、そのウェブサイトで商品情報を検索することを目的としてユーザによって入力される。検索モジュール22は、決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出すように構成されている。一部の実施形態では、モデル情報群は、モデル情報群を記憶するためのデータベースから取り出される。属性情報決定モジュール23は、取り出されたモデル情報群の属性情報がクエリのキーワードのどれかと一致するか否かを決定するように構成されている。抽出モジュール24は、取り出されたモデル情報群の属性情報を抽出するように構成されている。一部の実施形態では、各属性情報に関連付けられたタイプのうち対応する量が最大であるものが抽出される。一部の実施形態では、属性情報と、特定の閾値を超える量のそのタイプとが抽出される。返信モジュール25は、抽出情報を提示するように構成されている。検索モジュール22は、キーワードを1つ又は2つ以上のモデル情報群の属性情報と突き合わせるように構成されている。属性情報決定モジュール23は、クエリのキーワードでモデル情報群の属性情報との一致が見つからなかった1つ又は2つ以上のキーワードを排除するように構成されている。属性情報決定モジュール23は、また、これらのキーワードが排除された後に、残りのキーワードを1つ又は2つ以上のモデル情報群からの属性情報と突き合わせるようにも構成されている。更新モジュール26は、クエリからのキーワードの排除に基づいて、取り出されたモデル情報群をクエリのキーワードに基づいて更新するように構成されている。更新モジュール26は、新しく作成されたジャーナルファイルに基づいて1つ又は2つ以上のモデル情報群を更新するように構成されている。返信モジュール25は、属性情報を提示するように構成されている。一部の実施形態において、例えば、クエリのキーワードとモデル情報群との間に一致が存在しないゆえに、モデル情報群が取り出されなかった場合、属性情報は、商品カテゴリツリーから抽出される。クエリの1つ又は2つ以上のキーワードと一致する情報を含む商品カテゴリツリーのノードが、抽出される情報を含むウェブページへのURLの形で、又は抽出される情報の表示/提示の形でユーザに返信される。ジャーナル作成モジュール27は、返信モジュール25から返信された情報を含むようにジャーナルファイルを作成するように構成されている。一部の実施形態では、システム200及び300は、1つのシステムとして実装することができる。本出願の実施形態は、方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供することができる。したがって、本出願は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、又はハードウェアの側面とソフトウェアの側面とを統合した実施形態の形態をとることができる。更に、本出願は、コンピュータが使用することができるプログラムコードを含む1つ又は2つ以上のストレージ媒体磁気ディスクストレージデバイス、CD-ROM、及び光ストレージデバイスなどを含むがこれらに限定はされないにコンピュータプログラム製品を実装した形態をとることができる。本出願は、本出願の実施形態に基づいて、方法、機器システム、及びコンピュータプログラム製品の、フローチャート及び/又はブロック図を参照にして説明された。フローチャート及び/又はブロック図における各フロー手順及び/又は各ブロック、並びにフローチャート及び/又はブロック図におけるフロー手順及び/又はブロックの組み合わせを実現するために、コンピュータプログラムコマンドを使用できることが理解されるべきである。これらのコンピュータプログラムコマンドを汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、埋め込みマシン又は処理マシン、及びその他のプログラマブルデータ処理機器に提供することができるプロセッサは、1つのマシンとして形成することができ、これは、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器のプロセッサを通じて実行されるためのコマンドを、フローチャートの1つ若しくは複数のフロー手順及び/又はブロック図の1つ若しくは複数のブロックで指定の機能を実現するデバイスにおける使用のために作成させる。一部の実施形態では、これらのコンピュータプログラムコマンドは、また、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器を誘導することができる特殊なモードで動作するコンピュータによって読み取り可能なストレージデバイスに記憶することもでき、これは、これらのコンピュータによって読み取り可能なストレージデバイスに記憶されているコマンドに、フローチャートの1つ若しくは複数のフロー手順及び/又はブロック図の1つ若しくは複数のブロックで指定の機能を実現するコマンドデバイスの製造品を構成させる。これらのコンピュータプログラムコマンドは、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器に取り込むこともでき、これは、コンピュータ又は処理を実現するコンピュータを形成するその他のプログラマブル機器において一連の動作ステップを実行させる。コマンドは、このようにして、コンピュータ又はその他のプログラマブル機器において実行され、フローチャートの1つ若しくは複数のフロー手順及び/又はブロック図の1つ若しくは複数のブロックで指定の機能を実現するために使用されるステップを提供する。本出願の幾つかの実施形態が説明されてきたが、当業者ならば、ひとたび基本的な発明的概念を捉えれば、これらの実施形態に対してその他の変更又は修正を加えることが可能である。したがって、添付された特許請求の範囲は、幾つかの実施形態のみならず、本出願の範囲内に入るそのような実施形態のあらゆる変更及び修正をも含むものとして解釈される。明らかに、当業者ならば、本出願の趣旨及び範囲から逸脱することなく本出願に対して様々な変更及び修正を加えることができる。したがって、本出願に対するこれらの修正及び変更が、本出願の特許請求の範囲及びその均等技術の範囲内に入るならば、本出願は、これらの変更及び修正も含むことを意図している。以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供された詳細に限定されない。本発明の実現には、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示のためであって、限定的なものではない。