オンライン広告の方法であって、売り手によって提供された複数の広告ソースの中から、所定の条件を満たす複数の選択済み広告ソースを選択し、前記複数の選択済み広告ソースに対応する複数のキーワードセットを生成し、前記複数の選択済み広告ソースおよび前記複数のキーワードセットの適合を表す計画モデルを1組の所定の制約条件に従って確立し、前記複数の広告ソースの少なくともいくつかと、前記複数のキーワードセットとの間の実質的に最適な適合を前記計画モデルの解を求めることによって決定すること、を備える、方法。請求項1に記載の方法であって、前記計画モデルは前記1組の所定の制約条件を条件とする目的関数を含み、前記計画モデルの解を求めることは前記目的関数の解を求めるために検索を行うことを含む、方法。請求項1に記載の方法はさらに、潜在的な買い手によって入力されたキーワードセットを受信し、前記受信されたキーワードセットに基づく前記実質的に最適な適合に従って対応する広告ソースを検索すること、を備える、方法。請求項1に記載の方法はさらに、前記検索された対応する広告ソースを前記潜在的な買い手に対してウェブページで表示することを備える、方法。請求項1に記載の方法はさらに、所定の分類基準に従って前記売り手によって提供された前記複数の広告ソースを分類することを備える、方法。請求項5に記載の方法であって、前記所定の条件を満たす前記複数の選択済み広告ソースの選択は、分類された1組の広告ソースと関連して実行される、方法。請求項6に記載の方法であって、カテゴリと関連して、前記所定の条件を満たす前記売り手によって提供された前記広告ソースを選択することは、カテゴリに従って、前記売り手によって提供された前記複数の広告ソースの分布を取得するし、前記分布に従ってそれぞれのカテゴリから所定の数の広告ソースを選択すること、を含み、前記所定の数は、キーワードセットと適合される広告ソースの数に対する売り手指定の制約条件よりも大きい、方法。請求項1に記載の方法であって、前記1組の所定の制約条件は、キーワードセットと適合される前記広告ソースの数を含む、方法。請求項1に記載の方法であって、前記1組の所定の制約条件は、前記広告ソースの各々に対するキーワードセットの最大数を含む、方法。請求項1に記載の方法であって、前記1組の所定の制約条件に従って前記計画モデルを確立することは、行列Xを構築し、前記行列の成分Xijは、i番目のキーワードがj番目の広告ソースに適合するか否かを表し、前記1組の所定の制約条件を条件とする目的関数をとして確立すること、を含み、Pijは、前記i番目のキーワードおよび前記j番目の広告ソースの間の適合による売り手利益を表し、Xijは、前記i番目のキーワードが前記j番目の広告ソースと適合するか否かを表し、Njは、前記j番目の広告ソースが持つことを許されるキーワードの最大数を表し、nは、前記キーワードの総数を表し、mは、前記選択済み広告ソースの総数を表す、方法。請求項10に記載の方法であって、前記目的関数は、検索ベースの解法を用いて解かれる、方法。請求項10に記載の方法であって、前記目的関数を解くことは、前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを取得することであって、前記キーワードの各々と前記選択済み広告ソースの各々との間の適合に対応する広告ソースの利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さをそれぞれ取得し、最大の広告ソースの利益を有する複数の適合組み合わせの中で、前記売り手に対する前記複数の適合組み合わせから複数の売り手利益を計算し、最大の売り手利益を有する1または複数の適合組み合わせを決定し、現行の適合組み合わせにおける前記広告ソースが適合するキーワードの数が前記最大数に達しているか否かを判定し、現行の適合組み合わせにおける前記広告ソースが適合するキーワードの数が前記最大数に達している場合に前記適合組み合わせの対応付けを削除し、達していない場合に前記適合組み合わせを格納すること、を含む、前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを取得することと、前記選択済み広告ソースすべてが前記最大数のキーワードに適合するまで、前記キーワードの各々と前記広告ソースの各々との間の他の適合から前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを繰り返し取得し、前記広告ソースの各々の総利益に従って、前記取得した適合組み合わせをソートし、前記取得した適合組み合わせから前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを前記目的関数の解として選択すること、を備える、方法。オンライン広告システムであって、1または複数のプロセッサであって、売り手によって提供された複数の広告ソースの中から、所定の条件を満たす複数の選択済み広告ソースを選択し、前記複数の選択済み広告ソースに対応する複数のキーワードセットを生成し、前記複数の選択済み広告ソースおよび前記複数のキーワードセットの適合を表す計画モデルを1組の所定の制約条件に従って確立し、前記複数の広告ソースの少なくともいくつかと、前記複数のキーワードセットとの間の実質的に最適な適合を、前記計画モデルの解を求めることによって決定することを実行するように構成されている1または複数のプロセッサと、前記1または複数の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構成されている1または複数のメモリと、を備える、システム。請求項13に記載されたシステムであって、前記プロセッサは、さらに、潜在的な買い手によって入力されたキーワードセットを受信し、前記受信されたキーワードセットに基づいた前記実質的に最適な適合に従って対応する広告ソースを検索するように構成されている、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、前記検索された対応する広告ソースを前記潜在的な買い手に対してウェブページで表示するように構成されている、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記プロセッサは、さらに、所定の分類基準に従って、前記売り手によって提供された前記複数の広告ソースを分類するように構成されている、システム。請求項16に記載のシステムであって、前記所定の条件を満たす前記複数の選択済み広告ソースの選択は、分類された1組の広告ソースと関連して実行される、システム。請求項17に記載のシステムであって、カテゴリと関連して、前記所定の条件を満たす前記売り手によって提供された前記広告ソースを選択することは、カテゴリに従って、前記売り手によって提供された前記複数の広告ソースの分布を取得し、前記分布に従ってそれぞれのカテゴリから所定の数の広告ソースを選択すること、を含み、前記所定の数は、キーワードセットと適合される広告ソースの数に対する売り手指定の制約条件よりも大きい、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記制約条件は、キーワードセットと適合される前記広告ソースの数を含む、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記制約条件は、前記広告ソースの各々に対するキーワードセットの最大数を含む、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記1組の所定の制約条件に従って前記目的関数を確立することは、行列Xを確立し、前記行列の成分Xijは、i番目のキーワードがj番目の広告ソースに適合するか否かを表し、前記目的関数をとして確立すること、を含み、Pijは、前記i番目のキーワードおよび前記j番目の広告ソースの間の適合による売り手利益を表し、Xijは、前記i番目のキーワードが前記j番目の広告ソースと適合するか否かを表し、Njは、前記j番目の広告ソースが持つことを許されるキーワードの最大数を表し、nは、前記キーワードの総数を表し、mは、前記選択済み広告ソースの総数を表す、システム。請求項21に記載のシステムであって、前記目的関数は、検索ベースの解法を用いて解かれる、システム。請求項21に記載のシステムであって、前記目的関数を解くことは、前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを取得することであって、前記キーワードの各々と前記選択済み広告ソースの各々との間の適合に対応する広告ソースの利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さをそれぞれ取得し、最大の広告ソースの利益を有する複数の適合組み合わせの中で、前記売り手に対する前記複数の適合組み合わせから複数の売り手利益を計算し、最大の売り手利益を有する1または複数の適合組み合わせを決定し、現行の適合組み合わせにおける前記広告ソースが適合するキーワードの数が前記最大数に達しているか否かを判定し、現行の適合組み合わせにおける前記広告ソースが適合するキーワードの数が前記最大数に達している場合に、前記適合組み合わせの対応付けを削除し、達していない場合に、前記適合組み合わせを格納すること、を含む、前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを取得することと、前記選択済み広告ソースすべてが前記最大数のキーワードに適合するまで、前記キーワードの各々と前記広告ソースの各々との間の他の適合から前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを繰り返し取得し、前記広告ソースの各々の総利益に従って、前記取得した適合組み合わせをソートし、前記取得した適合組み合わせから前記1組の所定の制約条件を満たす適合組み合わせを前記目的関数の解として選択すること、を備える、システム。本発明は、処理、装置、システム、物質の組成、コンピュータ読み取り可能な格納媒体上に具現化されたコンピュータプログラム製品、および/または、プロセッサプロセッサに接続されたメモリに格納および/またはそのメモリによって提供される命令を実行するよう構成されたプロセッサを含め、様々な形態で実装されうる。本明細書では、これらの実装または本発明が取りうる任意の他の形態を、技術と呼ぶ。一般に、開示された処理の工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてもよい。特に言及しない限り、タスクを実行するよう構成されるものとして記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、ある時間にタスクを実行するよう一時的に構成された一般的な構成要素として、または、タスクを実行するよう製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書では、プロセッサという用語は、1または複数のデバイス、回路、および/または、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構成された処理コアを指すものとする。以下では、本発明の原理を示す図面を参照しつつ、本発明の1または複数の実施形態の詳細な説明を行う。本発明は、かかる実施形態に関連して説明されているが、どの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るものであり、多くの代替物、変形物、および、等価物を含む。以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細事項が記載されている。これらの詳細事項は、例示を目的としたものであり、本発明は、これらの具体的な詳細事項の一部または全てがなくとも特許請求の範囲に従って実施可能である。簡単のために、本発明に関連する技術分野で周知の技術事項については、本発明が必要以上にわかりにくくならないように、詳細には説明していない。本願は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイスまたは携帯型デバイス、フラットパネルデバイス、マルチプロセッサデバイスなどを含む様々な汎用または専用のコンピュータデバイス環境または構成で、ならびに、上述のようなデバイスを含む分散型コンピュータ環境で実施されてよい。本願は、コンピュータによって実行されるコンピュータ実行可能な命令例えば、プログラムモジュールの一般的な文脈で記載されうる。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクの実行または特定の抽象データ型の実装のためのルーチン、プログラム、オブジェクト、アセンブリ、データ構造などを含みうる。本願は、分散型コンピュータ環境で実施されてもよい。分散型コンピュータ環境では、通信ネットワークを介して接続されたリモート処理デバイスによって、タスクが実行される。分散型コンピュータ環境において、プログラムモジュールは、記憶デバイスなど、ローカルまたはリモートコンピュータの記憶媒体に格納されてよい。本願に記載の実施形態において、売り手は、特定のカテゴリに対応する広告ソースを提供する。複数の広告ソースが、それぞれのカテゴリの下で売り手によって提供された広告ソースの分布に従って取得される。広告ソースはこれらのカテゴリにおける広告ソースの分布に従って取得されるので、選択された広告ソースは、売り手によって提供された製品分野をできる限り多く網羅することが好ましい。対応するキーワードセットが、これらの広告ソースに基づいて生成される。選択された広告ソースおよびキーワードセットの実質的に最適な適合を探すために、線形計画技術が用いられる。計画programmingモデルが、目的関数と1組の制約条件とを含むように確立される。検索ベースの技術を用いて目的関数の解が求められる。広告ソースと、適合される対応するキーワードとの間の実質的に最適な適合が取得される。結果として得られる適合は、特定の制約条件下で、売り手の最大利益を表しうる。その後、潜在的な買い手は、所望の製品を検索するキーワードセットを入力した時に、上記で確立された適合に基づいて、売り手によって提供された最も関連性の高い広告ソースを検索できる。したがって、潜在的な買い手の購入体験および売り手の販売体験が両方とも改善される。また、この技術は、他の既存のシステムによって生成された広告ソースおよびキーワードの間の適合によって引き起こされる検索の繰り返しという問題を回避し、オンライン商取引プラットフォームサーバの性能の低下を防ぐ。図1は、広告ソースとキーワードセットと間の適合を生成するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。処理100は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドデバイスまたは携帯型デバイス、フラットパネルデバイス、マルチプロセッサデバイスなどを含む様々な汎用または専用のコンピュータデバイス環境または構成において、ならびに、上述のようなデバイスを含む分散型コンピュータ環境において実装、実行されてよい。工程101では、特定の売り手によって提供され所定の条件を満たす広告ソースが選択される。いくつかの実施形態において、この選択は、広告ソースのカテゴリと関連して行われる。売り手によって提供された広告ソースは、テキスト、画像、ビデオ、音声ファイル、および、ユーザに提示するのに適した任意の他の適切なフォーマットなど、様々なフォーマットを有しうる。いくつかの実施形態では、売り手によって提供された広告ソースが、特定のルールに従って分類される。例えば、広告ソースのカテゴリは、ルートノードが衣料品であり、サブノードが男性衣料、女性衣料、および、子ども服を含むツリーとして組織化されてよい。サブノード男性衣料は、異なるスタイル、異なる季節などに対応する衣料をさらに含みうる。広告ソースを分類するためのアプローチは、よく知られている。特定の条件を満たす同じタイプの広告ソースが、同じカテゴリに含まれる限りは、売り手によって提供された広告ソースを分類するために、様々な技術が用いられてよい。したがって、広告ソースは、それぞれのカテゴリに関連して選択される。所定の条件は、どの広告ソースが選択されるかを特定する。例えば、売り手は、かかる適合がなされる前に、キーワードと適合される広告ソースの数を設定してよい。所定の条件は、選択される広告ソースの数が、キーワードと適合される広告ソースの数よりも多くなることを求めてよく、そうすれば、すべての広告ソースが少なくとも1つのキーワードセットと適合される。いくつかの実施形態において、広告ソースの選択基準は、広告ソースがいつ作成されたか、広告ソースがすでに以前に用いられたか否か、などを含む。工程102では、対応するキーワードセットが、売り手によって提供された選択済み広告ソースに基づいて生成される。見出し語選択および拡張適合など周知の技術が、キーワードを生成するために用いられてよい。キーワードセットを生成するための基準は、生成されたキーワードセットが、ある程度のレベルで広告ソースに関連し、潜在的な買い手の購入意図を表すことを求める。例えば、売り手によって提供された広告ソースが、テキスト各種ノキア携帯電話の販売である場合、生成されたキーワードセットは、携帯電話、ノキア携帯電話、および、各種携帯電話を含みうる。工程103では、計画モデルが確立される。計画モデルは、1または複数の所定の制約条件に従う目的関数を含む。計画モデルは、売り手によって提供された選択済み広告ソースと生成されたキーワードセットとの間の適合を表す。適合は、売り手によって提供された広告ソースおよび対応するキーワードセットの対応付けと呼ばれる場合もある。この実施形態において、所定の制約条件は、キーワードセットと適合される広告ソースの数、各広告ソースが対応するキーワードセットの数、などを含む。別の実施形態では、別の制約条件が事前設定されてもよい。制約条件の値は、通常は、売り手によって事前設定される。広告ソースの数と、各広告ソースが対応するキーワードの数は限られているため、上記の制約条件を満たす計画モデルを確立する際には、特定の広告ソースが特定のキーワードセットに対応付けられるか否かを表すために、0または1の値を有する整数変数が導入される。この例において、値1を持つエントリは対応を表し、値0を持つエントリは対応なしを表す。以下で詳述するように、売り手の利益を最大化するための目的関数が、所定の制約条件下で設定される。本明細書で用いられているように、売り手の利益とは、特定の広告ソースと特定のキーワードセットとの間に確立された適合によって売り手にもたらされる利益を表す。例えば、売り手についてのクリックスルーレートを用いて、利益を測ることができる。以下では、計画モデルを確立するための詳細な処理について説明する。工程104では、目的関数は、広告ソースとキーワードセットとの間の実質的に最適な適合対応を得るために、検索ベースの解法を用いて解を求められる。計画モデルが工程103において確立された後、検索ベースの解法が、計画モデルの目的関数を解くために用いられてよく、その結果は、広告ソースとキーワードとの間の実質的に最適な適合である。検索ベースの解法を用いて目的関数を解く方法の詳細について以下で説明する。適合内の広告ソースの総数は、キーワードセットと適合される広告ソースの数と呼ばれ、売り手によって予め指定される。売り手によって予め指定される制約条件は、キーワードセットと適合される広告ソースの数と、各広告ソースが適合するキーワードセットの数の上限とを含む。いくつかの実施形態において、広告ソースとキーワードとの間の適合は、生成されると売り手に送信され、売り手は、その適合が自身の要件を満たすか否かを決定し、その適合を受け入れる、拒否する、および/または、修正することを許される。この用途で解かれた適合は、繰り返し利用できる。広告ソースとキーワードセットとの間の適合は、一旦確立されると、様々な用途で利用されてよい。一般に、潜在的な買い手がキーワードを入力した時に、オンライン商取引プラットフォームサーバは、予め生成された適合に基づいて、売り手によって提供された広告ソースを検索してよく、潜在的な買い手に広告ソースのコンテンツを戻す。本願の実施形態において確立された適合は、売り手の製品情報を表すため、潜在的な買い手が広告によって購入を行う可能性を高める。図2は、図1に示した処理100に従って構成されたオンライン商取引プラットフォームから広告ソースを検索するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。すなわち、この例では、売り手のための広告ソースおよびキーワードセットの適合が生成されると、オンライン商取引プラットフォームサーバ側に格納される。工程201では、クエリキーワードセットが潜在的な買い手によって入力される。工程202では、対応する広告ソースが、図1に示した処理100に従って予め確立されたキーワードセットおよび広告ソースの間の適合に基づいて検索される。潜在的な買い手がキーワードセットすなわち、所望の製品または品物のキーワードセットを入力すると、対応する広告ソースが、処理100の結果として得られた適合に基づいてサーバによって検索される。この実施形態で格納された適合に基づいて検索された広告ソースは、売り手の実際の製品情報および潜在的な買い手の購入意図を正確に反映する。したがって、この技術によると、潜在的な買い手は、検索を繰り返したりクエリキーワードを変更したりする必要なしに、より正確に所望の製品を見つけ出すことができる。さらに、本願の実施形態で確立された適合内の広告ソースはカテゴリに従って選択されるため、オンライン商取引プラットフォームサーバは、広告ソースが属するカテゴリに従って検索を実行するだけでよい。したがって、オンライン商取引プラットフォームサーバによって実行される検索の回数が低減され、それにより、オンライン商取引プラットフォームサーバの検索性能が改善される。工程203では、検索された広告ソースが、潜在的な買い手に対して表示される。いくつかの実施形態において、サーバは、広告ソースに基づいて、潜在的な買い手に対して表示される広告を構成し、ウェブページに広告を表示するため、その結果として、潜在的な買い手は、広告をクリックすることによって、特定の製品の情報の取得および/または購入を行うことができる。図3は、広告ソースとキーワードとの間の適合を生成するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。工程301では、現行のオンライン商取引プラットフォームシステムにおいて売り手によって提供された広告ソースが、所定の分類基準に従って分類される。任意の適切な分類技術が用いられてよい。分類された広告ソースは、後に特定のカテゴリの広告ソースから広告ソースを容易に選択できるように格納される。工程302では、それぞれのカテゴリの下で売り手によって提供された広告ソースの分布が取得される。工程303では、所定の数の広告ソースが、分布に従ってそれぞれのカテゴリから選択される。分布は、後に、各カテゴリ内の広告ソースの数に比例して広告ソースを選択するために用いられる。それぞれのカテゴリの下で広告ソースの分布に従って広告ソースを選択することにより、1つのカテゴリも除外せずに、各カテゴリから、少なくともいくつかの広告ソースが選択され、クエリと適合される。このように、売り手によって提供された適切な広告ソースが、潜在的な買い手に対して提示されるため、ユーザクリックスルーおよび/または購入の可能性が向上される。いくつかのオンライン商取引プラットフォームにおいて、正のユーザフィードバックが対応付けを強化する。したがって、潜在的な買い手が後に同じ検索キーワードを入力した場合、オンライン商取引プラットフォームサーバが、広告ソースに対するキーワードの同じ適合を見出す可能性が高くなる。例えば、カテゴリAおよびカテゴリBの下で売り手によって提供された広告ソースの分布が1:2である場合、カテゴリAおよびカテゴリBから選択される広告ソースも1:2の比を有する。いくつかの実施形態において、選択される広告ソースの総数は、特定の条件を満たす必要がある。この例において、選択される広告ソースの数は、複数の広告ソースが1つのキーワードセットに対応しうるため、キーワードセットの適合に用いられる広告ソースの数よりも大きい必要がある。いくつかの実施形態において、システムは、キーワード適合に必要な数の2倍の広告ソースを選択する。しかしながら、一般に、オンライン商取引プラットフォームサーバの検索速度および性能を考慮すると、通常、1つのキーワードが、1つの広告ソースまたは1群の広告ソースに対応する。したがって、後にキーワードに基づいて広告ソースを検索する際に、すべての広告ソースをトラバースする必要がない。各キーワードが、異なる広告ソースを検索しうることにより、オンライン商取引プラットフォームサーバの検索速度が向上する。例えば、広告ソース各種携帯電話の販売は、キーワードセット携帯電話に対応付けられ、広告ソース携帯電話の販売も、キーワードセット携帯電話に対応付けられる。2つの広告ソースおよびそれぞれの適合関係は、それらが同じキーワードセットに対応しうるように共存できる。キーワード適合のために、売り手によって提供された広告ソースを選択した後、工程304において、計画モデルが、売り手の利益を最大化する目的で確立される。特に、n行m列の行列Xが確立される。行列の行はキーワードセットに対応し、列は広告ソースに対応する。したがって、行列の成分Xijは、i番目のキーワードがj番目の広告ソースと適合するか否か、すなわち、i番目のキーワードとj番目の広告ソースとの間の対応が存在するか否かを意味しており、ここで、i=1、、nであり、j=1、、mである。工程305では、行列はベクトルに変換され、変換後にベクトルに基づいて、0-1型整数計画モデルが確立される。行列からベクトルへ変換するために、行列の第2列が第1列の後ろに結合され、第3列が第2列の後ろに結合され、以下同様に結合が行われ、最後に、行列の最後の列が最後から2番目の列の後ろに結合される。このように、行列は、nmの成分を持つベクトルに変換される。計画モデルは、ベクトルおよび制約条件に基づいて以下の目的関数を確立する。ここで、Pijはi番目のキーワードがj番目の広告ソースに適合する場合の利益を表し、Xijはi番目のキーワードがj番目の広告ソースに適合するか否かについて、1で適合を表し、0で非適合を表し、Njはj番目の広告ソースが持ちうるキーワードの最大数を表し、nはキーワードの総数を表し、mは選択された広告ソースの総数を表す。目的関数は、制約条件下で、最大の売り手利益を提供する選択済み広告ソースおよびキーワードセットの間の適合の解を見出すために、検索ベースの技術を用いて解かれる。i番目のキーワードとj番目の広告ソースとの間の適合は、1組の値で表される。いくつかの実施形態において、広告ソースの利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さが、適合を表すために用いられる。工程306では、それぞれのキーワードと広告ソースとの間の各適合に対応する広告ソースの利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さが取得される。この例では、行列Xのi番目のキーワードとj番目の広告ソースとの間の適合に対応する広告ソースの利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さが取得される。広告ソースの幅とは、1つのキーワードセットが広告ソースに適合する最大の範囲を表す。広告ソースの深さとは、1つの広告ソースがキーワードセットに適合する最大の範囲を表す。実際的には、利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さは、本願の実施形態で見られる数値である。類似度は、広告ソースとキーワードとの間の類似性を表しており、周知の技術を用いて計算できる。いくつかの実施形態において、広告ソースの幅および広告ソースの深さは、以下のように計算される。広告ソースの幅=1つの広告ソースに対して制限されたキーワードの数-現在広告ソースに適合しているキーワードの数、広告ソースの深さ=1つの広告ソースに対して制限されたキーワードの数。工程307では、広告ソースにとっての最大の利益を有する複数の適合組み合わせの中で、これらの適合組み合わせによって達成される売り手の利益が、それぞれ計算される。最初に、ベクトル内のすべての適合組み合わせが、広告ソースの利益に従ってソートされる。広告ソースに対する最大の利益を有する最上位の適合組み合わせが決定される。それぞれの最上位の適合組み合わせによる売り手の利益が計算される。売り手の利益は以下のように計算される。売り手の利益=特定の広告ソースおよびキーワードセットの適合の最大利益-適合によって引き起こされる売り手の損失。ここで、特定の適合によって引き起こされる売り手の損失は、同じキーワードセットに対する別の広告ソースの適合による最大利益、として定義される。売り手の利益は、評価関数を用いて計算でき、すなわち、特定の適合による売り手の利益は評価関数を構築することによって得られることに注意されたい。一例において、評価関数は以下のように定義される。特定の適合による売り手の利益=広告ソースとキーワードとの間の適合からの最大利益-適合によって引き起こされる売り手の損失。工程308では、最大の売り手利益を有する複数の適合組み合わせが存在するか否かが判定され、存在する場合、最大の売り手利益を有する複数の適合組み合わせは類似度、広告ソースの幅、および/または、広告ソースの深さに従ってソートされ、最上位の適合組み合わせが最終的なソート結果から選択され、存在しない場合、最大の売り手利益を有する1つの適合組み合わせが直接取得される。この工程において、最大の売り手利益を有する適合組み合わせが1つだけ存在する場合、最大の売り手利益を有する1つの適合組み合わせが取得され、次の工程が実行される。最大の売り手利益を有する適合組み合わせが複数存在する場合、最大の売り手利益を有する複数の適合組み合わせは類似度に従ってソートされ、最大の類似度を有する適合組み合わせがソートの結果に従って取得される。さらに、最大の類似度を有する適合組み合わせが1つだけ存在する場合、最大の売り手利益を有する1つの適合組み合わせが取得され、最大の類似度を有する適合組み合わせが複数存在する場合、最大の類似度を有する複数の適合組み合わせが広告ソースの幅に従ってソートされ、最上位の適合組み合わせがこの工程の結果として取得される。この工程において、最適な適合組み合わせの関係性が、利益、類似度、広告ソースの幅、および/または、広告ソースの深さの順に取得される。工程309では、現在取得されている適合組み合わせにおける広告ソースが適合するキーワードの数が、上限に達しているか否かが判定される。上限に達している場合、その適合組み合わせの対応付けが削除され、上限に達していない場合、その適合組み合わせは格納される。この例では、各広告ソースが適合を許されるキーワードの数に所定の制約条件があるため、この工程において、前の工程で取得された適合がこの制約条件に対して検証される。換言すると、適合内の広告ソースが適合するキーワードの数が閾値に達するか否かが確認される;閾値に達する場合、適合組み合わせの対応付けが削除されて、次の工程が実行され;閾値に達しない場合、適合によって示される広告ソースおよびキーワードの間の対応付けが格納され、次のトラバースでその適合を再び検索できないことが求められるため、適合の対応関係も削除されることが好ましく、そして、次の工程が実行される。工程310では、選択された広告ソースすべてが上限の数のキーワードに適合するまで、制約条件を満たす適合組み合わせが、キーワードセットと広告ソースとの間の他の適合から取得され続ける。広告ソースとキーワードセットとの間の適合を取得した後、別のキーワードと別の広告ソースとの間の他の適合が、行列をトラバースすることによって見出される。トラバースを通して適合を取得するアプローチは、工程302において選択された広告ソースすべてが上限の数のキーワードに適合するまでは、工程306~工程309と同じであってよい。工程311では、取得された適合組み合わせは各広告ソースの総利益に従ってソートされ、ソート後に制約条件を満たす適合組み合わせが解と見なされる。次いで、選択された広告ソースの総利益が計算される。例えば、広告ソースが2つのキーワードに適合する場合、総利益は、広告ソースが2つのキーワードのそれぞれに適合する場合の利益の合計に等しい。次いで、結果として得られた適合組み合わせは、総利益に従ってソートされ、特定の数の適合組み合わせが、ソートの結果から解として選択される。適合組み合わせの数は、適合のために用いられた広告ソースの数に等しい。潜在的な買い手によって入力されたキーワードセットに基づいて処理200で生成された適合に基づき、売り手によって提供された広告ソースを検索するために、工程311の後に、処理200の工程201および202を備えてもよい。この検索方法を用いることによって、表示される広告ソースは、売り手によって提供された製品分野をよりよく網羅しつつ、潜在的な買い手の購入意図に近いものになりうる。したがって、オンライン商取引プラットフォームでの商取引において潜在的な買い手が、検索のために繰り返しキーワードを入力する必要がなくなる。これは、オンライン商取引プラットフォームサーバの検索の回数を削減し、検索の速度および性能を向上しうる。説明のために、処理300と関連して詳細な例を示す。所与の売り手によって提供された広告ソースがすでに分類されており、ソースの分布が処理工程301および302に従って取得されているとする。工程303では、売り手によって提供され所定の条件を満たす広告ソースが、カテゴリに関連して取得される。この例では、所定の条件は、少なくとも3つの適合する広告ソースが、少なくとも2つのキーワードを各々有することを求める。この例では、売り手Aによって提供された100の広告ソースがあり、選択された広告ソースは、1、2、3、4、5、および、6としてラベルをつけられる。次に、対応するキーワードセットが、取得された広告ソースから生成される。この例では、広告ソース1によって生成されるキーワードセットはa、bおよびcであり、広告ソース2によって生成されるキーワードセットはc、dおよびeであり、広告ソース3によって生成されるキーワードセットはdおよびeであり、広告ソース4によって生成されるキーワードセットはaおよびdであり、広告ソース5によって生成されるキーワードセットはa、dおよびeであり、広告ソース6によって生成されるキーワードセットはa、bおよびdである。工程304では、行列Xが確立される。この例において、行列の行はキーワードに対応し、行列の列は広告ソースに対応する。行列の成分Xijは、i番目のキーワードがj番目の広告ソースに適合するか否かを示す。工程305では、行列はベクトルに変換され、以下の計画モデルがベクトルに従って確立される。計画モデルは、変換後のベクトルに従って確立される。いくつかの実施形態では、各キーワードと各広告ソースとの間の適合の特定の状況を参照しつつ検索ベースの解法を用いて、計画モデルの目的関数の実質的に最適な結果が計算される。以下では、検索ベースの解法の計算処理について説明する。工程306では、各キーワードと各広告ソースとの間の適合に対応する広告ソースの利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さがそれぞれ取得される。この例において、6つの広告ソースの各々と5つのキーワードの各々との間の適合の利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さを表1に示す。ここで、各入力ボックスの4つの連続した数字は、利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さをそれぞれ表す。工程307では、最大の広告ソース利益を有する複数の適合組み合わせの中で、複数の適合組み合わせによる売り手についての複数の売り手利益がそれぞれ計算される。適合組み合わせは、広告ソースの利益に従ってソートされる。最大の広告ソースの利益5を有する適合組み合わせは、以下を含む。キーワードaと広告ソース1との適合:5、3、2、1、キーワードaと広告ソース5との適合:5、2、1、4、キーワードaと広告ソース6との適合:5、2、1、3、キーワードcと広告ソース1との適合:5、3、2、4、キーワードdと広告ソース2との適合:5、3、5、3、キーワードeと広告ソース2との適合:5、3、3、1。各キーワードに対する適合組み合わせによってもたらされる売り手に対する売り手利益が計算される。売り手利益は、広告ソースとキーワードとの間の適合の最大の利益から、適合によって引き起こされる売り手の損失を減算することによって計算される。したがって、この工程において、各適合による売り手についての売り手利益は、以下のように計算される。キーワードaと広告ソース1との適合:5-5=0キーワードaと広告ソース5との適合:5-5=0キーワードaと広告ソース6との適合:5-5=0キーワードcと広告ソース1との適合:5-4=1キーワードdと広告ソース2との適合:5-4=1キーワードeと広告ソース2との適合:5-4=1工程308では、最大の売り手利益を有する複数の適合組み合わせは、類似度、広告ソースの幅、および/または、広告ソースの深さに従って順番に再びソートされ、最終的なソートの結果から最上位の適合組み合わせが選択される。最大の売り手利益を有する適合組み合わせは、前の工程における売り手利益の順に選択される。最大の売り手利益を提供する3つの適合関係は、c:1、d:2、e:2である。次いで、他の3つの値に従って、さらにソートを実行すると、以下が得られる。キーワードdと広告ソース2との適合:1、3、5、3、キーワードeと広告ソース2との適合:1、3、3、1、キーワードcと広告ソース1との適合:1、3、2、4。工程309では、現在取得されている適合における広告ソースが適合するキーワードの数が、上限に達しているか否かが判定される。上限に達している場合、その適合組み合わせの対応付けは削除され、上限に達していない場合、その適合組み合わせは格納される。複数の適合が同じ売り手利益および類似度を有するため、第1の適合が広告ソース2とキーワードセットdとの間の適合として選択されるが、2-dの適合は、残りの適合に比べて最大の幅の値を有する。広告ソース2が適合するキーワードの数が限界この場合、2に達したか否かがさらに判定される。限界に達していない場合、その適合は格納され、限界に達している場合、後に処理が繰り返された時に同じ適合が再び見出されないように広告ソース2とキーワードセットdとの間の適合が削除されるすなわち、キーワードdおよび広告ソース2のためのすべての対応する値が0に設定される。工程310では、結果として得られた適合組み合わせは各広告ソースの総利益に従ってソートされ、ソート後に制約条件を満たす適合組み合わせが解と見なされる。工程311では、6つの広告ソースについて得られたすべての適合組み合わせが、6つの広告ソースの総利益、すなわち、6つの広告ソースに対応するそれぞれの2つのキーワードについての利益の合計、に従ってソートされる。次いで、ソート後の上位3つの広告ソースが、解と見なされる。解は、さらに、広告ソースとキーワードとの間の適合として売り手に戻されてよい。実際には、アルゴリズムの性能を考慮すると、最大の売り手利益を有する適合組み合わせ内で選択を行うために、欲張りアルゴリズムが用いられてよい。実際の状況に応じて、異なるアルゴリズムおよび実装プロセスが用いられてよい。本願の広告ソースの検索は、本願によって生成される特定の適合に基づいてなされるため、検索された広告ソースは、潜在的な買い手が、より少ないクエリで、より正確な広告ソースを検索することを可能にし、したがって、オンライン商取引プラットフォームによる検索の回数を削減し、オンライン商取引プラットフォームの検索性能を高めることができる。説明の簡単のため、上述の方法の実施形態は、一連の動作の組み合わせとして説明されている。しかしながら、工程のいくつかは本願に従って別の順番でまたは同時に実行されてもよいため、本願は、記載されている動作の順番に限定されないことを当業者は理解すべきである。さらに、本明細書に示した実施形態は好ましい実施形態であること、および、それらに関連する動作およびモジュールが本願の実施に必須ではないことも理解されたい。図4は、広告ソースとキーワードとの間の適合を生成するためのデバイスの一実施形態を示すブロック図である。この例において、デバイスは、売り手によって提供され所定の条件を満たす広告ソースを、カテゴリに関連して選択するよう適合された選択モジュール401と、売り手によって提供された選択済み広告ソースから対応するキーワードを生成するよう適合されたキーワード生成モジュール402と、所定の制約条件に従った目的関数を含み、売り手によって提供された選択済み広告ソースと生成されたキーワードとの間の適合を表す計画モデルを確立するよう適合された計画モデル確立モジュール403と、広告ソースと、適合されるキーワードとの間の適合を取得するために、検索ベースの解法を用いて目的関数を解くよう適合された適合取得モジュール404と、を備える。図5は、オンライン商取引プラットフォームにおける検索システムの一実施形態を示すブロック図である。システムは、適合生成部503を備えており、適合生成部503は、売り手によって提供され所定の条件を満たす広告ソースを、カテゴリに関連して選択し、売り手によって提供された選択済み広告ソースから対応するキーワードを生成し、所定の制約条件に従った目的関数を含み、売り手によって提供された選択済み広告ソースと生成されたキーワードとの間の適合を表す計画モデルを確立し、広告ソースと、適合されるキーワードとの間の適合を取得するために、検索ベースの解法を用いて目的関数を解くよう適合されている。システムは、さらに、潜在的な買い手によって入力され受信されたキーワードに基づいた適合に従って、対応する広告ソースを検索するよう適合された検索ユニット501と、検索された対応する広告ソースを潜在的な買い手に対してウェブサイトページで表示するよう適合された表示ユニット502と、を備える。表示ユニットは、音声、ビデオ、または、潜在的な買い手が知覚できる任意のその他の適切な情報を表示してもよい。この実施形態で提供されたデバイスは、検索エンジンサーバに統合されてもよいし、別個のデバイスとして検索エンジンサーバに接続されてもよい。本願の方法がソフトウェアに実装される場合、検索エンジンサーバに新たに追加された機能として実装されてもよいし、別個のコンポーネントとして実装されてもよい。本願は、記載されている方法およびデバイスの実装例に限定されない。図6は、広告ソースとキーワードとの間の適合を生成するためのシステムの別の実施形態を示すブロック図である。この例において、デバイスは、所定の分類基準に従って現在のオンライン商取引プラットフォームシステムにおいて売り手によって提供されたすべての広告ソースを分類するよう適合された分類モジュール601と、それぞれのカテゴリの下で売り手によって提供されたすべての広告ソースの分布を取得するよう適合された分布取得サブモジュール602と、分布に従って各カテゴリの下で所定の数の広告ソースを選択するよう適合された選択サブモジュール603と、ここで、所定の数は適合される広告ソースの数よりも大きい、行列Xを確立するよう適合された行列確立サブモジュール604と、ここで、行列の成分Xijは、i番目のキーワードがj番目の広告ソースと適合するか否かを表す、列によって行列をベクトルに変換し、ベクトルに従って以下の目的関数を持つ計画モデルを確立するよう適合された変換サブモジュール605と、を備える。システムは、さらに、各キーワードと各広告ソースとの間の適合に対応する広告ソースの利益、類似度、広告ソースの幅、および、広告ソースの深さをそれぞれ取得するよう適合されたパラメータ取得サブモジュール606を備える。システムは、さらに、最大の広告ソースの利益を有する複数の適合組み合わせの中で、売り手に対する複数の適合組み合わせによる複数の売り手利益を計算するよう適合された計算サブモジュール607と、最大の売り手利益を有する複数の適合組み合わせが存在するか否かを判定し、存在する場合には、類似度、広告ソースの幅、および/または、広告ソースの深さに従って最大の売り手利益を有する複数の適合組み合わせをソートして、最終的なソート結果の中で最上位の適合組み合わせを選択し、存在しない場合には、最大の売り手利益を有する1つの適合組み合わせを直接的に取得するよう適合された第1の適合取得サブモジュール608と、を備える。システムは、さらに、現在取得されている適合組み合わせにおける広告ソースが適合するキーワードの数が上限に達しているか否かを判定して、上限に達している場合には、その適合組み合わせの対応付けを削除し、上限に達していない場合には、その適合組み合わせを格納するよう適合された判定サブモジュール609を備える。システムは、さらに、選択された広告ソースすべてが上限の数のキーワードに適合するまで、キーワードの各々と広告ソースの各々との間の他の適合から、制約条件を満たす適合組み合わせを連続的に取得するよう適合された第2の適合取得サブモジュール610を備える。システムは、さらに、広告ソースの各々の総利益に従って、取得された適合組み合わせをソートし、ソート後に制約条件を満たす適合組み合わせを解とするよう適合された順序付けサブモジュール611を備える。上述のモジュールおよび/またはユニットは、1または複数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、特定の機能を実行するよう設計されたプログラム可能論理デバイスおよび/または特定用途向け集積回路などのハードウエアとして、もしくは、それらの組み合わせとして実装することができる。いくつかの実施形態において、モジュールは、コンピュータデバイスパーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク装置などに本発明の実施形態に記載された方法を実行させるための複数の命令など、不揮発性記憶媒体光学ディスク、フラッシュ記憶装置、携帯用ハードディスクなどに格納することができるソフトウェア製品の形態で具現化されてよい。モジュールおよび/またはユニットは、単一のデバイス上に実装されてもよいし、複数のデバイスにわたって分散されてもよい。モジュールおよびユニットの機能は、互いに統合されてもよいし、複数のサブモジュールまたはサブユニットにさらに分割されてもよい。最後に、第1および第2などの関係語は、1つの物または動作を別の物または動作と区別するために使われているに過ぎず、これらの物または動作間の実際の関係性または順番を主張するものでも示唆するものでもないことに注意されたい。さらに、備える、含む、または、それらの変化形は、非排他的な包含を意図しているため、一連の要素を備える処理、方法、物品、または、装置は、これらの要素を含むだけでなく、明示的に列挙されていない要素、もしくは、処理、方法、物品、または、装置に元より備えられている要素を含む他の要素をも含む。さらなる限定が与えられない限り、単数形の要素を備えるという表現によって規定される要素は、その要素を含む処理、方法、物品、または、装置内にさらなる同一の要素が存在することを排除するものではない。上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。