"垂直検索に基づいたクエリの方法であって、ユーザクエリを受信することと、第1のクエリ結果を生成するために、前記ユーザクエリに基づいて、区分モデルウェアハウスから第1の区分モデルを取得することであって、前記第1の区分モデルが、前記ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードに対応する1つ以上の商品区分を含む、第1の区分モデルを取得することと、第2のクエリ結果を生成するために、商品ウェアハウスから、前記ユーザクエリに対応する1つ以上の商品区分を取得することと、前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果を組み合わせることによって、最終クエリ結果を生成することとを含む、方法。前記最終クエリ結果をユーザへ伝送することと、前記ユーザクエリ、および前記最終クエリ結果に応答する前記ユーザのクリック動作に基づいて、ログを生成することと、前記ログの中のデータの統計分析から第2の区分モデルを生成することと、前記第2の区分モデルを用いて前記区分モデルウェアハウスを更新することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記第1の区分モデルは、前記1つ以上の商品区分に対応する1つ以上の属性区分を含み、前記第2のクエリ結果を生成することは、前記ユーザクエリに一致する、1つ以上の商品区分および関連属性区分を取得することを含む、請求項1に記載の方法。前記ユーザクエリが、ユーザによって入力された1つ以上のキーワードから成る場合、前記第1のクエリ結果を生成するために、前記ユーザクエリに基づいて前記区分モデルウェアハウスから前記第1の区分モデルを取得することは、前記第1の区分モデルに対応するキーワードが、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのいずれかに一致するか判定することと、前記第1の区分モデルに対応する前記キーワードが、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのいずれかに一致する場合、前記第1の区分モデルに対応する前記キーワードの中で一致する、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのあるキーワードに一致する、第3の区分モデルを取得することと、前記第3の区分モデル、1つ以上の対応する重み、1つ以上の直接属性のうちの1つ以上の属性区分、および前記1つ以上の属性区分に対応する1つ以上の重みを使用して、前記第1のクエリ結果を生成することと、前記第1の区分モデルに対応するキーワードが、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのいずれも含まない場合、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードを修正し、前記ユーザクエリの中の前記修正された1つ以上のキーワードのうちのいずれかに一致する第4の区分モデルが取得されるまで、前記判定を繰り返すことと、前記第3の区分モデルまたは前記第4の区分モデル、1つ以上の対応する重み、1つ以上の直接属性のうちの1つ以上の属性区分、および前記1つ以上の属性区分に対応する1つ以上の重みを使用して、前記第1のクエリ結果を生成することとを含む、請求項1に記載の方法。前記ユーザクエリが、ユーザによって入力された1つ以上のキーワード、および前記ユーザによって選択された1つ以上の商品区分から成る場合、前記第1のクエリ結果を生成するために、前記ユーザクエリに基づいて前記区分モデルウェアハウスから前記第1の区分モデルを取得することは、前記第1の区分モデルに対応するキーワードが、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのいずれかを含むか判定することと、前記第1の区分モデルに対応するキーワードが、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのいずれかに一致する場合、前記第1の区分モデルに対応する前記キーワードの中で一致する、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのあるキーワードに一致する、第3の区分モデルを取得することと、前記第3の区分モデル、1つ以上の対応する重み、1つ以上の直接属性のうちの1つ以上の属性区分、および前記1つ以上の属性区分に対応する1つ以上の重みを使用して、前記第1のクエリ結果を生成することと、前記第1の区分モデルに対応する前記キーワードが、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードのうちのいずれにも一致しない場合、前記ユーザクエリの中の前記1つ以上のキーワードを修正し、前記ユーザクエリの中の前記修正された1つ以上のキーワードのうちのいずれかに一致する第4の区分モデルが取得されるまで、前記判定を繰り返すことと、前記第3の区分モデルまたは前記第4の区分モデルから、前記ユーザクエリの中の前記ユーザによって選択された前記1つ以上の商品区分に一致する、第5の区分モデルを取得することと、前記第5の区分モデルの中の商品区分およびその対応する重みを使用して、前記第1のクエリ結果を生成することとを含む、請求項1に記載の方法。前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果を組み合わせることによって、前記最終クエリ結果を生成することは、前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果の両方にある商品区分を含む第1の組み合わせ結果を取得することであって、前記第1の組み合わせ結果が、前記第1の組み合わせ結果の中の前記商品区分に対応する重みをさらに含み、前記第1のクエリ結果からおよび前記第2のクエリ結果からのそれらの重みの組み合わせである、第1の組み合わせ結果を取得することと、前記第2のクエリ結果の中の商品区分および対応する重みを含む、第2の組み合わせ結果を取得することと、前記第1の組み合わせ結果の中の前記商品区分に対応する重みが、前記第2の組み合わせ結果の中の前記商品区分に対応する重みよりもそれぞれ高くなるように、前記第1の組み合わせ結果の中の前記重みを増加することと、前記第1の組み合わせ結果をユーザに提供するために、前記対応する重みに従って、前記第1の組み合わせ結果の中の前記商品区分を降順に並べることとを含む、請求項1に記載の方法。前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果を組み合わせることによって、前記最終クエリ結果を生成することは、前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果の両方にある商品区分および関連属性区分を含む第1の組み合わせ結果を取得することであって、前記第1の組み合わせ結果が、前記第1の組み合わせ結果の中の前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みをさらに含み、前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果からのそれらの重みの組み合わせである、第1の組み合わせ結果を取得することと、前記第2のクエリ結果の中の商品区分および関連属性区分を含む第2の組み合わせ結果を取得することであって、前記第2の組み合わせ結果が、前記第2のクエリ結果の中の前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みをさらに含む、第2の組み合わせ結果を取得することと、前記第1の組み合わせ結果の中の前記商品区分に対応する前記商品区分および前記属性区分に対応する重みが、前記第2の組み合わせ結果の中の前記商品区分に対応する前記商品区分および属性区分に対応する前記重みよりもそれぞれ高くなるように、前記第1の組み合わせ結果の中の前記重みを増加することと、前記第1の組み合わせ結果をユーザに提供するために、前記対応する重みに従って、前記第1の組み合わせ結果の中の前記商品区分および前記関連属性区分を降順に並べることとを含む、請求項3に記載の方法。前記ユーザクエリ、および前記最終クエリ結果に応答する前記ユーザのクリック動作に基づいて、前記ログを生成することは、前記最終クエリ結果に応答する、商品区分、前記商品区分に対応する属性区分、および商品に関して、前記ユーザのクリック動作に関するデータを取得することと、前記ユーザのクリック動作に関する前記データに基づいて前記ログを生成することであって、前記ログが、前記ユーザクエリおよび対応するクリック情報を含み、前記クリック情報が、前記ユーザによってクリックされた商品の商品区分および属性区分、前記ユーザによってクリックされた商品区分、ならびに前記ユーザによってクリックされた属性区分を含む、前記ログを生成することと、前記生成されたログを記憶することとを含む、請求項2に記載の方法。前記ログの中のデータの統計分析から前記第2の区分モデルを生成することは、前記ログの中の前記ユーザクエリおよび対応するクリック情報の統計分析に基づいて、統計分析結果を取得することであって、前記統計分析結果が、前記ユーザクエリに対応する、商品区分、関連属性区分、ならびに前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みを含み、前記商品区分および前記関連属性区分に対応する前記重みが、前記商品区分および前記関連属性区分上のクリックの数、前記商品区分および前記関連属性区分に関するクリック確率、またはこれらの組み合わせを含む、統計分析結果を取得することと、前記第2の区分モデルを生成するために、前記統計分析結果を区分ツリーとして並べることとを含む、請求項2に記載の方法。前記第2の区分モデルを生成するために、前記統計分析結果を区分ツリーとして並べることは、前記ユーザクエリに対応する、前記商品区分、関連属性区分、ならびに前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みが、1つ以上の重み閾値に到達するか判定することと、前記1つ以上の重み閾値に到達する場合、前記ユーザクエリに対応する、前記商品区分、関連属性区分、ならびに前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みに基づいて、前記区分モデルを生成することとを含む、請求項9に記載の方法。垂直検索に基づくクエリシステムであって、クエリサーバであって、ユーザクエリを受信し、第1のクエリ結果を生成するために、前記ユーザクエリに基づいて、区分モデルウェアハウスから第1の区分モデルであって、前記ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードに対応する1つ以上の商品区分を含む、第1の区分モデルを取得し、第2のクエリ結果を生成するために、商品ウェアハウスから、前記ユーザクエリに対応する1つ以上の商品区分を取得し、前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果を組み合わせることによって、最終クエリ結果を生成する、クエリサーバと、前記ユーザクエリおよび前記最終クエリ結果に応答するユーザのクリック動作に基づいて、ログを生成する、ログサーバと、前記ログの中のデータの統計分析から第2の区分モデルを生成する、モデリングサーバとを備える、クエリシステム。前記モデリングサーバは、前記第2の区分モデルを前記クエリサーバへ伝送し、前記クエリサーバは、前記最終クエリ結果をユーザに提供し、前記第2の区分モデルを用いて前記区分モデルウェアハウスを更新する、請求項11に記載のクエリシステム。前記第1の区分モデルは、前記1つ以上の商品区分に対応する1つ以上の属性区分を含み、前記クエリサーバは、前記商品ウェアハウスから、前記ユーザクエリに対応する1つ以上の商品区分および属性区分を取得する、請求項11に記載のクエリシステム。前記クエリサーバは、前記最終クエリ結果に応答する、商品区分、前記商品区分に対応する属性区分、および商品に関する前記ユーザのクリック動作に関するデータを取得し、前記ログサーバは、前記ユーザのクリック動作に関するデータに基づいて前記ログを生成し、前記ログは、前記ユーザクエリおよび対応するクリック情報を含み、前記クリック情報は、前記ユーザによってクリックされた商品の商品区分および属性区分、前記ユーザによってクリックされた商品区分、ならびに前記ユーザによってクリックされた属性区分を含み、前記ログサーバはさらに、前記生成されたログを記憶する、請求項11に記載のクエリシステム。前記モデリングサーバはさらに、前記ログの中の前記ユーザクエリおよび対応するクリック情報の統計分析に基づいて、統計分析結果を取得し、前記統計分析結果は、前記ユーザクエリに対応する、商品区分、関連属性区分、ならびに前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みを含み、前記商品区分および前記関連属性区分に対応する前記重みは、前記商品区分および前記関連属性区分上のクリックの数、前記商品区分および前記関連属性区分に関するクリック確率、または両方を含み、前記第2の区分モデルを生成するために、前記統計分析結果を区分ツリーとして並べる、請求項11に記載のクエリシステム。前記モデリングサーバはさらに、前記ユーザクエリに対応する、前記商品区分、関連属性区分、ならびに前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みが、1つ以上の重み閾値に到達するか判定し、前記1つ以上の重み閾値に到達する場合、前記ユーザクエリに対応する、前記商品区分、関連属性区分、ならびに前記商品区分および前記関連属性区分に対応する重みに基づいて、前記区分モデルを生成する、請求項15に記載のクエリシステム。ユーザクエリを取得する獲得モジュールと、前記ユーザクエリに基づいて、第2の検索結果を生成するために、区分モデルウェアハウスから、前記ユーザクエリに一致する区分モデルを呼び出し、前記区分モデルに基づいて第1のクエリ結果を生成し、商品ウェアハウスから、前記ユーザクエリに一致する商品区分を検索するクエリモジュールであって、前記区分モデルは、前記ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードに対応する1つ以上の商品区分を含む、クエリモジュールと、前記第1のクエリ結果および前記第2のクエリ結果を組み合わせて最終クエリ結果を生成する、組み合わせモジュールと、を備える、クエリサーバ。前記最終クエリ結果をユーザへ伝送し、前記ユーザクエリ、および前記最終クエリ結果に応答する前記ユーザのクリック動作に基づいて、ログを生成し、前記ログの中のデータの統計分析から第2の区分モデルを生成し、前記第2の区分モデルを用いて前記区分モデルウェアハウスを更新する伝送モジュールをさらに備える、請求項17に記載のクエリサーバ。前記第1の区分モデルは、前記1つ以上の商品区分に対応する1つ以上の属性区分を含み、前記クエリモジュールは、前記ユーザクエリに一致する、1つ以上の商品区分および関連属性区分を取得する、請求項17に記載のサーバ。本開示の一実施形態は、ユーザのクリック動作に応答して、区分モデルウェアハウスおよび商品ウェアハウスを検索することと、最終の検索結果を形成するために検索結果を組み合わせることと、最終検索結果のウェアハウスをユーザに返すこととを含む。本技法は、ユーザの目的に対する検索結果の関連性を向上し、それによって、ユーザ体験を向上する。区分モデルは、キーワードに対応する商品区分に基づく。区分モデルはまた、検索履歴および対応するクリック履歴のユーザの記録の中のキーワードから派生する商品区分に対応する属性区分にも基づく。区分モデル内の商品区分および属性区分がユーザのクエリのキーワードに基づく場合、検索結果は、区分モデルに従ってツリー様構造に並べられる。商品ウェアハウスとは、商品区分が記憶され、商品区分ツリーに従って並べられたデータベースを言う。商品全体のナビゲーションは、商品の区分を使用することによって実行される。データベースはまた、各商品の属性情報も記憶する。以下に本開示の技術的構造を明確かつ完全な記述で説明する。言うまでもなく、以下は多様な実施形態の例示的な実装形態の事例説明に過ぎない。当業者によって取得される他の実装形態は依然として本開示の範囲内であることが理解される。図2に、本開示の実施形態に係る、垂直検索クエリの方法が示される。本方法は、以下に記載のいくつかの動作を含む。101で、方法は、ユーザからユーザクエリを受信する。ユーザクエリは、ユーザによって入力された1つ以上のキーワード、クエリシステムからユーザによって入力または選択された商品区分、および1つ以上の商品属性を含む。商品区分とは、異なる種類の商品の分類を言う。例えば、洋服、携帯電話等の分類名は、販売される商品全体をナビゲーションするために使用される。さらに、商品区分のレベル、ならびに区分間の垂直関係が存在する。例えば、洋服→男性の衣類→男性のジーンズでは、男性のジーンズは、男性の衣類の子区分であり、洋服は、男性の衣類の親区分である。各商品は、1つ以上の属性を有する場合があり、1つ以上の区分に分類することができる。例えば、所定のブランドのある男性のジーンズは、商品区分男性の衣類として分類される場合がある一方、属性として登録商標:アップル登録商標/スタイル:ストレートシリンダーを含む高級洋服として分類される場合もある。類似の商品分類の別の方式は、例えば、ブランド→国産等の商品属性に基づいて商品を分類することである。例えば、ユーザによって入力されたキーワードがノキア登録商標で、クエリシステムの商品区分または商品属性の選択が全く行われていない場合、ユーザによって入力されたユーザクエリおよびキーワードはノキアである。しかしながら、携帯電話等の選択が存在する場合、ユーザクエリはノキア携帯電話である。102で、ユーザクエリは、次いで、区分モデルウェアハウスからの区分モデルと照合される。区分モデルは、ユーザが入力したキーワードに対応する商品区分を含む。第1のクエリ結果は、呼び出された区分モデルを使用して生成される。異なるユーザクエリに応じて、以下に記載のように2つの可能な状況が存在する。第1の状況では、ユーザクエリは、ユーザによって入力されたキーワードだけを含む。ユーザクエリが呼び出され、区分モデルウェアハウスからの区分モデルおよびその関連属性区分と照合されて、第1のクエリ結果を生成する。対応するプロセスは、以下の動作を含む場合がある。1.区分モデルおよびユーザクエリキーワードが相互に対応するか判定する。2.対応する場合、ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードに基づいて、区分モデルが区分モデルウェアハウスから呼び出される。対応しない場合、ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードは、一致する区分モデルが検出されるまで修正される。3.取得された区分モデルは、ピーク値区分を獲得する。このピーク値区分に基づいて、属性区分の属性が取得される。ピーク区分は、ユーザのクエリ目的およびその最高の重みにあるリクエストされた商品区分を顕著に反映することができる。例えば、商品区分のユーザの履歴クリック頻度または最高のクリック確率を用いて、標的属性は、ピーク値区分の複数の商品属性から抽出される属性区分である。プロセスは、クエリ結果から商品区分目標を取得するための方法に類似した方法を使用し、さらに解説する必要はない。例えば、ユーザクエリの中のキーワードがノキアだけの場合、一致する区分モデルは、携帯電話4000および携帯電話ケース2000である。この例では、4000は、携帯電話の対応する重みであり、2000は、携帯電話ケースの対応する重みである。重み閾値が500である場合、ピーク値区分は携帯電話である。類似のプロセスに従って、携帯電話区分の複数の属性から、標的属性の属性区分が抽出される。例えば、属性ブランド名は、ブランド名属性区分を取得する。ピーク値区分の条件を何も完全に満たさない場合、最高の重みを持つ商品区分が、ピーク値区分または非ピーク区分として機能することができる。単一の商品区分から、標的属性の属性区分を取得する必要はない。この特定の設定条件は、本実施形態の範囲に影響を及ぼすことはない。例えば、最高の重みを持つ2つの商品区分が存在する場合、標的属性の属性区分は、各々の半分をとることができる。4.取得された区分モデルおよび属性区分、ならびにそれらの対応する重みに基づいて、第1のユーザクエリが生成される。具体的には、重みの降順に並べられた商品区分は、第1のクエリ結果の商品区分セットを生成する。同時に、それらの重みの降順に従って並べられた属性区分は、第1のクエリ結果のために属性区分セットを生成する。第1のクエリ結果の商品区分および属性区分が、ユーザに提供される。好ましくは、属性区分は、異なる属性の下に分類される。上記の第3の動作に基づいて、第1のクエリ結果は、携帯電話4000および携帯電話ケース2000を含み、そのような結果は、属性区分を生成するために使用される。属性ブランド名の下の結果は、国産ブランド名2000および西洋ブランド名1000を含む。属性ネットワークシステムの下の結果は、GSM登録商標1000およびCDMA500を含む。第2の状況では、ユーザクエリは、ユーザによって入力されたキーワード、ならびにユーザによって選択された商品区分を含む。ユーザクエリは、区分モデルウェアハウスからの区分モデルと照合される。第1のクエリ結果は、呼び出された区分モデルを使用して生成される。対応するプロセスは、以下の動作を含む場合がある。1.区分モデルおよびユーザクエリキーワードが相互に対応するか判定する。2.対応する場合、ユーザクエリキーワードに基づいて、区分モデルウェアハウスの中に存在する区分モデルが呼び出される。対応しない場合、ユーザクエリキーワードは、一致する区分モデルが検出されるまで、修正される。3.取得された区分モデルは、ユーザクエリの商品区分に一致しなければならない。4.区分モデルに対応することに加えて、商品区分は、第1のクエリ結果を生成するためにその重みにも対応しなければならない。例えば、ユーザクエリがノキア携帯電話である場合、携帯電話は商品の副区分を有さないので、第1のクエリ結果は、属性区分セットのみである。ブランド名の属性に対して、属性区分は、国産ブランド名2000および外国ブランド名1000を含む。ネットワークシステムの属性に対して、結果は、GSM1000およびCDMA500を含む。商品区分携帯電話が副区分を有さない場合、このレベルの区分は、例えば、携帯電話4000および携帯電話ケース2000のように、第1のクエリ結果のための商品区分セットとして使用することができる。103で、方法は、商品ウェアハウスでユーザクエリに一致する商品区分を検索する。これは、第2のクエリ結果を生成する。手順は、現在既存の技術に類似する。商品ツリーに従って商品ウェアハウス内で、方法は、一致する商品区分およびその関連属性区分を探して、両組の商品および属性区分を生成する。第1のクエリ結果の商品区分モデルは、クエリ結果の中のユーザの履歴ヒットに基づいて生成されることに注意されたい。このため、重みの順序は、クリック頻度または確率に対応する。さらに、第2のクエリ結果の商品区分モデルは、商品それ自体の分類および体系化に基づく。このため、重みの順序基準は、全商品の間に分散される商品区分または商品属性に対応する。例えば、第2のクエリ結果によって生成された商品区分は、携帯電話4000および携帯電話チェーン2000を含む。ここで、4000は、商品区分携帯電話の対応する重みであり、2000は、商品区分携帯電話チェーンの対応する重みである。属性がブランド名である、第2のクエリ結果によって生成された属性区分セットは、国産ブランド名2000および外国ブランド名500を含む。104で、第1および第2の結果を結合することによって、最終クエリ結果が生成される。具体的には、第1のクエリ結果および第2のクエリ結果は、商品区分および関連属性区分のセットとは区別される。第1および第2のクエリ結果は組み合わされて、最終クエリ結果のために商品区分および関連属性区分のセットを生成する。このプロセスは、以下に記載の動作を含む。1第1の組み合わせ結果を取得する。第1の組み合わせ結果は、第1および第2のクエリ結果の結合であり、それぞれの重みを含む、対応する商品区分および属性区分を有する。第1の組み合わせの重みは、同一の商品区分または属性区分を有する、2つのクエリ結果の重みを加算することによって得られる。重みは、実際の状況に応じて、例えば、1対1の比、または2対1の比で加算することができる。2第2の組み合わせ結果を取得する。第2の組み合わせ結果は、第2のクエリ結果にのみ表れる、商品区分、それらの重み、関連属性区分、およびそれらの重みを含む。3第1の組み合わせ結果の各重みは、第2の組み合わせ結果の対応する重みよりも大きくなるように増加される。第1の組み合わせ結果の各重みが、第2の組み合わせ結果の各重みよりも既に大きい場合、第1の組み合わせ結果の重みを増加する必要はない。4商品は、商品区分の重みおよび関連属性区分の重みに従って降順で順位付けられ、ユーザに返される。上記の例で、第1のクエリ結果は、携帯電話4000および携帯電話ケース2000を含み、ブランド名の属性の下の分類は、国産ブランド名2000および外国ブランド名1000を含む。得られる第2のクエリ結果は、携帯電話4000および携帯電話チェーン2000を含み、ブランド名の属性の下の分類は、国産ブランド名2000および外国ブランド名500を含む。2つのクエリ結果は、次いで、組み合わされて第1の組み合わせ結果を提供する。具体的には、同じ商品区分携帯電話に対して、第1のクエリ結果の重みは4000であり、第2のクエリ結果の重みは4000である。2:1の重み因子を用いて、商品区分携帯電話の組み合わせ重みは、12000となる。同様に、ブランド名の属性の下の分類に対して得られる重みは、国産ブランド名に対しては6000で、外国ブランド名に対しては2500である。第1のクエリ結果のみに表れる商品、携帯電話ケース2000に対して、2の重み因子が適用されて、第2の組み合わせ結果として4000の新しい重みとなる。好ましくは、上記の組み合わせ結果からの商品のうちの1つ以上は、ユーザに返される最終クエリ結果の一部であるように抽出される。例えば、最高順位の商品区分の最大数のヒット/クリックを有する商品、およびその詳細情報は、最終クエリ結果の一部であるように抽出することができる。105で、最終クエリ結果が表示のためにユーザに戻される。106で、最終クエリ結果および関連のユーザクエリに関して、ユーザのクリック動作に基づいて、ログが生成される。一実施形態において、ログは、表示するためにユーザによってクリックされた、商品区分、関連属性区分、および商品を含むように生成される。すなわち、ログは、ユーザのクリック動作に基づいて生成される。ログは、ユーザクエリおよび対応するクリック情報を含む。クリック関連情報は、ユーザによってクリックされた商品の商品区分および商品属性、クリックされた商品、ならびにクリックされた属性を含むことができる。このように生成されたログは記憶される。例えば、ユーザクエリがノキアである場合の最終クエリ結果では、ユーザによるクリックは、クリック結果の順序が携帯電話→ノキア→1600万色の場合があり、ユーザは次いで、特定の携帯電話を表示するために選択する場合がある。この時点で、ユーザのあらゆるクリック動作がログに記録される。ログに記録される情報は、ユーザクエリ、クリック標的、関連クリック標的例えば、携帯電話および1600万色が関連クリック標的である等を含む場合がある。107で、区分モデルを取得するために、ログに記録された情報に関して統計分析が実行される。一実施形態において、ユーザクエリおよびその対応するクリック情報は、統計分析結果を提供するために、統計的に分析される。統計分析結果は、ユーザクエリに対応する、商品区分、関連重み、商品区分に対応する属性区分、および関連重みを含む。ここで、重みとは、商品区分および関連属性区分のクリック頻度および/またはクリック確率を言う。区分モデルは、統計分析結果に基づいて生成することができる。すなわち、区分モデルは、統計分析結果に基づく商品区分ツリーに従って並べることができる。一実施形態において、ユーザクエリに対応する、商品区分、商品区分の関連重み、商品区分に対応する属性区分、および商品区分に対応する属性区分の関連重み、さらに関連重みが所定の重み閾値に到達したかについての判定が行われる。閾値に到達した場合、ユーザクエリに対応する、商品区分、重み、関連属性区分、および重みに基づいて、区分モデルが確立される。例えば、ログは、日次で統計的に分析される場合がある。ユーザクエリがノキアの場合があり、商品区分携帯電話が1000ヒットを有する場合があり、携帯電話ケースは500ヒットを有する場合があり、携帯電話区分の下のネットワークシステムは300ヒットを有する場合がある。その中でGSMは100ヒットを有し、CDMAは50ヒットを有する。結果の区分モデルは、商品区分:携帯電話1000携帯電話ケース500、属性区分:GSM100およびCDMA50を含む場合がある。108で、区分モデルウェアハウスは、取得された区分モデルを含むように更新される。区分モデルウェアハウスは、ユーザの履歴クリック記録を通して、継続的に更新される。区分モデルウェアハウスの精度を継続的に保守することにより、返されるクエリ結果の正確性を向上する。言うまでもなく、その前の時点のデータは排除されてもよい。動作102および103は、特別な時間系列なしに実行することができることに注意されたい。垂直検索クエリの前述の方法を達成するために、ある実施形態は、垂直検索クエリシステムを提供する。図3に示されるように、システムは、ログサーバと、モデリングサーバと、クエリサーバと、商品ウェアハウスと、商品区分モデルウェアハウスとを備える。クエリサーバは、フロントエンドクエリサーバと、区分クエリサーバと、商品クエリサーバとを備える。商品区分モデルウェアハウスは区分クエリサーバ内に記憶され、一方、商品ウェアハウスは商品クエリサーバ内に記憶される。フロントエンドクエリサーバは、ユーザとバックエンドとの間のインターフェースであり、ユーザからのクエリリクエストを受信し、バックエンドからユーザへクエリ結果を提供する。一方、区分クエリサーバおよび商品クエリサーバは、フロントエンドクエリサーバから、商品ウェアハウスおよび商品区分モデルウェアハウスへクエリリクエストを伝送するために使用される。商品区分モデルウェアハウス内部で、ログサーバ内のログ記録に基づいて、確立されたモデルサーバによって、区分モデルが生成される。システムの多様な構成要素の詳細説明を以下に提供する。図4に示されるように、フロントエンドクエリサーバは、受信モジュールと、組み合わせモジュールと、伝送モジュールとを備える。受信モジュールは、ユーザリクエストを受信し、区分クエリサーバおよび商品クエリサーバからの最終クエリ結果をユーザへ提供する。組み合わせモジュールは、区分クエリサーバおよび商品クエリサーバのクエリ結果を組み合わせて、最終クエリ結果を生成する。伝送モジュールは、ユーザリクエストを区分クエリサーバおよび商品クエリサーバへ伝送し、クエリ結果を返す。図5に示されるように、区分クエリサーバは、受信モジュールと、クエリモジュールと、伝送モジュールとを備える。受信モジュールは、フロントエンドクエリサーバから、ユーザクエリを実行するクエリリクエストを受信する。クエリモジュールは、ユーザクエリに基づいて、区分モデルウェアハウスで、ユーザクエリに対応する、1つ以上の商品区分および重み、ならびに関連の1つ以上の属性区分および重みを検索する。伝送モジュールは、フロントエンドクエリサーバへクエリ結果を伝送する。図6に示されるように、商品クエリサーバは、受信モジュールと、クエリモジュールと、伝送モジュールとを備える。受信モジュールは、フロントエンドクエリサーバから、ユーザクエリを含む、クエリリクエストを受信する。クエリモジュールは、ユーザクエリに基づいて、区分モデルウェアハウスで、ユーザクエリに対応する、1つ以上の商品区分および重み、ならびに関連の1つ以上の属性区分および重みを検索する。伝送モジュールは、フロントエンドクエリサーバへクエリ結果を伝送する。図7に示されるように、確立されたモデルサーバは、受信モジュールと、統計分析モジュールと、生成モジュールと、伝送モジュールとを備える。受信モジュールは、ログサーバによって生成されたログ記録を受信する。統計分析モジュールは、ログ記録内のユーザクエリおよび対応するヒット/クリック情報に基づいて、ログ記録を統計的に分析して、統計分析結果を取得する。統計分析結果は、ユーザクエリに対応する、1つ以上の商品区分および重み、ならびに関連の1つ以上の属性区分および重みに対する区分モデルウェアハウスを含む。重みとは、それぞれ商品区分および属性区分のヒット/クリック頻度および/またはヒット/クリック確率を言う。生成モジュールは、統計分析結果に基づいて区分モデルを生成し、商品区分ツリーに従って統計分析結果を並べる。伝送モジュールは、生成された区分モデルを商品区分モデルウェアハウスへ伝送する。上記の多様なサーバ間の相互作用は、1クエリ段階および2更新段階の2つの段階を含む。クエリ段階では、フロントエンドクエリサーバは、ユーザクエリを含むユーザクエリリクエストを受信する。フロントエンドクエリサーバは、次いで、クエリリクエストを区分クエリサーバおよび商品クエリサーバへ伝送する。ユーザクエリに基づいて、区分クエリサーバは、区分モデルウェアハウスで、ユーザクエリに対応する1つ以上の商品区分および/または1つ以上の属性区分を検索して、第1のクエリ結果を生成する。区分クエリサーバは、次いで、第1のクエリ結果をフロントエンドクエリサーバへ伝送する。ユーザクエリに基づいて、商品クエリサーバは、商品ウェアハウスで、ユーザクエリに対応する1つ以上の商品区分および/または1つ以上の属性区分を検索して、第2のクエリ結果を生成する。商品クエリサーバは、次いで、第2のクエリ結果をフロントエンドクエリサーバへ伝送する。フロントエンドクエリサーバは、次いで、2つのクエリ結果を組み合わせて、最終クエリ結果を生成し、それを表示するためにユーザに提供する。更新段階では、ユーザが最終クエリ結果を表示すると、フロントエンドクエリサーバは、ユーザのクリック動作をログサーバへ伝送して、クリック動作に基づいてログを生成する。ログサーバは、所定の期間のバッチログを確立されたモデルサーバへ伝送し、確立されたモデルサーバは、ログを統計的に分析して、統計分析結果を取得し、統計分析結果に基づいて区分モデルを生成する。区分モデルは、次いで、区分クエリサーバへ伝送されて、受信された区分モデルを用いて、区分モデルウェアハウスを更新する。商品クエリサーバの商品ウェアハウスに関して、区分および属性も保守され、更新される。上記から、クエリ段階および更新段階はサイクルの一部であることがわかる。クエリ結果は、ユーザによるクリック動作に基づいて更新され、今後のクエリは、更新されたデータに基づいて行われる。クエリの関連性を向上させるため、継続的な更新が行われる。以下は、本開示の垂直検索クエリシステムに基づく詳細方法の特定の状況である。図8は、本開示の垂直クエリシステムに基づく方法を示す。クエリリクエストに基づく、区分モデルウェアハウスおよび商品ウェアハウスでのクエリプロセスを以下に記載する。301で、フロントエンドクエリサーバは、ユーザクエリを含む、ユーザクエリリクエストを取得する。フロントエンドクエリサーバは、クエリリクエストを分析して、ユーザクエリを取得する。分析プロセスは、クエリリクエストが、入力欄を介してユーザによって入力されたキーワード、あるいは検索システムによって提供されたいくつかの商品区分または属性区分から、ユーザによって選択された商品区分または属性区分であるかを判定する。したがって、クエリリクエストの中のユーザクエリは、ユーザによって入力されたクエリキーワード、あるいは、ユーザによって入力されたクエリキーワードおよび選択された商品区分または属性区分の組み合わせのいずれかにすることができる。例えば、クエリリクエストがノキア携帯電話スライド式カバーを含むと想定すると、フロントエンドクエリサーバは、クエリリクエストからノキア、携帯電話、およびスライド式カバーを抽出し、ユーザクエリのこれらの3つの部分の入力源を分析する。ノキアがユーザによって入力されたキーワードで、携帯電話がユーザによって選択された商品区分であり、スライド式カバーがユーザによって選択された属性区分である場合、クエリリクエストは、ユーザが入力したキーワードおよびユーザが選択した商品区分または属性区分の組み合わせである。302で、フロントエンドクエリサーバは、受信したユーザクエリを区分クエリサーバおよび商品クエリサーバへ転送する。303で、ユーザクエリに基づいて、区分クエリサーバは、区分モデルウェアハウスで、ユーザクエリに一致する商品区分、ならびに関連属性区分を検索して、第1のクエリ結果を提供し、第1のクエリ結果をフロントエンドクエリサーバへ返す。区分モデルウェアハウスは、大量の区分モデルを含む。各区分モデルは、いくつかの商品区分、それらのそれぞれの重み、ならびに関連の属性区分およびそれらのそれぞれの重みを含み、これらの各々は、1つ以上のそれぞれのキーワードに相関する。商品区分およびそれぞれの重みは、対応するキーワードに基づく商品区分セットを形成し、商品区分は、それぞれの重みに従って降順にリストされる。同様に、属性区分およびそれらの重みは、対応するキーワードに基づく属性区分セットを形成し、属性区分は、それぞれの重みに従って降順にリストされる。いくつかの実施形態では、あらゆる生成された区分モデルは、対応するキーワードの履歴クリックデータに基づくことに注意されたい。生成プロセスの詳細説明を続ける。区分モデルは、キーワードを単位として使用して、商品区分ツリーに従って記憶され、並べられることが好ましい。他の実施形態では、区分モデルは、任意の他の順序に並べられてもよい。例示の目的で、区分モデルのある形式を以下の表1に示す。表1の区分モデルは、商品区分ツリー関係に従って体系化される。他の実施形態では、区分モデルは、商品区分ツリー形式に体系化することもできる。いずれの場合も、本開示の範囲は、任意の特定の形式に限定されない。表1を参照すると、商品区分、各商品区分に対応する複数の商品属性タイプ1つのタイプを含む、および各商品属性タイプに対応する複数の属性という、3つの関係層が存在する。1つの例として、携帯電話区分-ブランド名/ネットワークシステム属性タイプ-ノキア/GSM属性の場合がある。一実施形態において、ユーザクエリに基づいて、区分クエリサーバは、区分モデルウェアハウスの中で、ユーザクエリに一致する、商品区分および属性区分を検索する。図9に示されるように、このプロセスは、以下に記載するいくつかの段階を含む。3031で、区分クエリサーバは、ユーザクエリからキーワードを抽出する。3032で、区分クエリサーバは、キーワードが区分モデルウェアハウスの中にあるか判定する。一実施形態において、キーワードが区分モデルウェアハウスの中にあるか判定することは、以下の2つの状況のいずれかを含むことができる。1キーワードが区分モデルウェアハウスの中にない場合、プロセスは3033に進む。2キーワードが区分モデルウェアハウスの中にある場合、プロセスは3034に進む。3033で、区分クエリサーバは、キーワードを修正する。キーワードの中核目的を保ちながら、区分クエリサーバは、キーワードを修正する。第1に、ユーザクエリがパースされ、重要ではない単語/語句が除去され、類義語に置換される。第2に、パースしたことから得られた各単語/語句には、区分すなわち、商品/ブランド等の単語が注釈される。第3に、区分注釈に基づいて、各単語/語句には、既定の規則に従って対応する重みが割り当てられる。最後に、各単語/語句の重みに従って、修正キーワードが決定される。プロセスは、次いで、3032に戻る。例えば、ユーザクエリは、ノキア携帯電話赤の場合がある。第1に、ユーザクエリがパースされて、ノキア、携帯電話、および赤を得る。第2に、各パースされた単語/語句には、ブランド名としてノキア、商品として携帯電話、および商品区分として赤等が注釈される。第3に、各パースされた単語/語句には、区分注釈と重みとの間の既定の相関度に基づいて、対応する重みが割り当てられる。例えば、ブランド名は50の重みに相関する場合があり、商品は30の重みに相関する場合があり、商品属性は2の重みに相関する場合がある。したがって、ノキアの重みは50、携帯電話の重みは30、赤の重みは2である。最後に、赤の重みは比較的低いので、廃棄されてもよい。このように、修正キーワードはノキア携帯電話である。3034で、区分クエリサーバは、クエリ情報が商品区分を示すか判定する。一実施形態において、ユーザクエリが商品区分を示すか判定することは、以下の2つの状況のいずれかを含むことができる。1クエリ情報が商品区分を示す場合、プロセスは3035に進む。2クエリ情報が商品区分を示さない場合、プロセスは3036に進む。例えば、ユーザクエリがユーザが入力したキーワードノキアだけである場合、ユーザクエリは商品区分を指定しないと判定される場合がある。ユーザクエリキーワードがユーザが入力したキーワードノキアであり、ユーザがクエリシステムによって提供された商品区分の間で商品携帯電話を選択した場合、ユーザクエリは特定の商品区分を指定しないと判定される場合がある。3035で、キーワードおよび指定された商品区分に基づいて、区分クエリサーバは、ウェアハウスを検索して、一致する区分モデルを取得する。プロセスは、次いで、304に進む。1キーワードに基づいて、区分クエリサーバは、区分モデルウェアハウスを検索して、キーワードに対応する区分モデルツリーを取得する。2指定された商品区分に基づいて、区分モデルツリーから、指定された商品区分に対応する区分モデルが取得される。第1のクエリ結果は、結果の商品区分セットおよび属性区分セットを含めて、区分モデルの中の商品区分、それらの対応する重み、商品区分に対応する属性区分、およびそれらの対応する重みに従って、生成される。すなわち、区分ツリーモデルの全ての商品区分分岐が選択され、商品区分が親ノードである、ツリー構造の区分モデルが取得される。例えば、ユーザクエリがノキア携帯電話である場合、携帯電話および携帯電話ケースのレベルから、携帯電話を選択することができ、対応する区分モデルツリー構造を取得することができる。3036で、区分クエリサーバは、取得された対応する区分モデルからピーク区分を抽出し、ピーク区分に対応する属性の属性区分を取得する。一実施形態において、区分クエリサーバによって取得された対応する区分モデルからピーク区分を抽出することは、以下のいくつかの段階を含む。1区分モデルの中の商品区分をそれらの重みに従って、最高の重みから最低の重みへ降順に順位付ける。2順位の中で第1位の商品区分を取得する。3第1位の商品区分の重みが重み閾値aより大きいか判定する。第1位の商品区分の重みが閾値重みaより大きい場合、プロセスは段階4に進む。好ましくは、重み閾値aは、クエリ結果の中の商品区分がユーザによってクリックされた頻度の履歴データに基づいて設定することができる。例えば、商品区分の履歴クリック率が50より大きい場合、この商品区分の重みは、重み閾値aとして設定される。4第1位の商品区分の重みと第2位の商品区分の重みとの間の差が重み閾値bより大きいか判定する。第1位の商品区分の重みと第2位の商品区分の重みとの差が重み閾値bより大きい場合、履歴データに基づいて、第1の商品区分はより高いユーザクリック頻度を有することを示し、したがって、この商品区分には、ユーザに提示する際に優先権が与えられてもよい。すなわち、この商品区分の属性区分はユーザに提示される場合があり、それにより、ユーザによるクエリの頻度を増加する。プロセスは、次いで、5に進む。5第1位の商品区分がピーク区分になるように設定することができる。このピーク区分に基づいて、関連属性区分の1つ以上の対応する直接属性を取得することができる。直接属性の1つ以上の属性区分は、クエリ結果としてユーザに送信される。例えば、ユーザクエリがノキアである場合、親ノードとして携帯電話および携帯電話ケースを含む区分モデルツリー構造がユーザに提示される。携帯電話がピーク区分である場合、携帯電話に対応する属性区分の直接属性ネットワークシステムを選択することができる。次に、どちらもネットワークシステムの区分である、GSMおよびCDMAがユーザに送信される。本開示に記載される例は、第1位の商品区分がピーク区分である場合の状況に関する場合がある。他の実施形態において、ピーク区分は、他の高い順位の商品区分を含む場合があることが理解される。一実施形態において、ピーク区分の1つ以上の直接属性の属性区分が取得される場合があり、属性区分は、それらのそれぞれの重みに従って降順に並べられる、または順位付けられる場合がある。既定の値よりも低い重みを持つこれらの属性区分は、フィルタリングされてもよい。既定の値よりも高い重みを持つ属性区分は、ユーザへ送信される属性区分として設定されてもよい。属性区分を所定の順に並べること、および属性区分をユーザへ送信することは、重みに基づいて順位付けられる点で、商品区分の場合に類似する場合があることに注意されたい。属性区分が商品区分に結合すると、各商品区分の下の属性区分に類似して、まず商品区分が順位付けられ、次いで、ユーザに送信される。ここでは、クエリ結果は、キーワードに一致する区分モデルの中の商品区分の直接属性の属性区分を含む場合がある。304で、商品クエリサーバは、ユーザクエリに一致する、商品区分、それらの重み、関連属性区分およびそれらの重みを検索する。商品クエリサーバは、次いで、第2のクエリ結果を生成し、それをフロントエンドクエリサーバへ返信する。例えば、第2のクエリ結果は、携帯電話4000、携帯電話チェーン2000を含む商品区分を含む場合がある。第2のクエリ結果もまた、ブランドに基づいて、国産ブランド2000、西洋ブランド500の区分を含む属性区分を含む場合がある。305で、フロントエンドクエリサーバは、第1のクエリ結果および第2のクエリ結果を組み合わせて、最終クエリ結果を生成する。いくつかの可能な状況を以下に記載する。状況1:第1のクエリ結果および第2のクエリ結果両方に存在する商品区分および関連属性区分は、履歴的に高いユーザクリック頻度を有する、すなわち、これらは、はるかにユーザの注目を集め、商品ウェアハウスの中に良好に分布している場合がある。この場合、商品区分および関連属性区分の重みは、重ね合わせられる。一実施形態において、2つのクエリ結果の値は、重みが加えられ、重ね合わされて、最終クエリ結果のための各商品区分、その重み、関連属性区分、およびその重みを生成する。さらに、商品区分および属性区分は、第1の組み合わせ結果を生成するために、それらの重みに従って降順に並べられる。状況2:第2のクエリ結果だけに存在する、商品区分および関連属性区分に関して、商品区分は商品ウェアハウスの中に良好に分布している場合があるが、必ずしも高いユーザの注目を受けていない。第2のクエリ結果の中の商品区分、それらの重み、属性区分、およびそれらの重みは、第2の組み合わせ結果を生成するために、重みに従って降順に並べられる。状況3:第1のクエリ結果だけに存在する、商品区分および関連属性区分に関して、商品ウェアハウスの中の商品区分の一致が存在しない場合または一致の確率が低い場合がある。したがって、そのような区分は最終クエリ結果に含まれない。6最終クエリ結果の中の商品区分の並びを決定する。第1の組み合わせ結果の商品区分および属性区分のそれぞれの重みは、以下の既定の指針に従って増加される。第1の組み合わせ結果の商品区分セットおよび属性区分セットのそれぞれの重みは、第2の組み合わせ結果のそれぞれの重みより高くなるように増加される。その後、全ての商品区分および関連属性区分は重みに従って降順に並べられる。例えば、第1の組み合わせ結果の重みは、商品区分a:120、商品区分b:100、および商品区分c:80とすることができる。第2の組み合わせ結果の重みは、商品区分i:110、商品区分j:90、および商品区分k:70とすることができる。増加がない場合、降順の並びは、商品区分a-商品区分i-商品区分b-商品区分j-商品区分c-商品区分kとすることができる。重みを増加するための指針が、増加された重みは本来の重みの2倍であると規定する場合、第1の組み合わせ結果の重みは、商品区分a:240、商品区分b:200、および商品区分c:160とすることができる。降順の並びは、商品区分a-商品区分b-商品区分c-商品区分i-商品区分j-商品区分kとすることができる。306で、フロントエンドクエリサーバは、ユーザがクリックし、表示するために、最終クエリ結果をユーザへ送信する。上記の段階303および304は、提示された順に発生する必要はなく、異なる順に発生する場合があることに注意されたい。上記の重み増加は、本開示において好ましい実装形態である。しかしながら、重み増加は、クエリ結果を組み合わせるプロセスに限定されず、ユーザクエリに基づくクエリプロセス、または例えば、区分モデルの確立等、重みに基づいて並べることを含む場合がある、任意の他のプロセスにおいて使用することができる。本実施形態はまた、属性区分を提供せずに1つ以上の商品区分だけをユーザに提供する際にも使用することができる。図10に示されるように、垂直検索によるクエリの方法が提供される。商品に関するクリックおよび表示のユーザの履歴に基づいて、クエリのために使用された区分モデルウェアハウスおよび商品ウェアハウスが更新される期間を更新。一実施形態において、実装形態は、以下に記載のいくつかの段階を含む。401で、フロントエンドクエリサーバは、ユーザがクリックし、表示するために、最終クエリ結果をユーザへ送信する。フロントエンドクエリサーバがそれぞれ区分クエリサーバおよび商品クエリサーバからクエリ結果を受信した後、2つのクエリ結果を組み合わせて、最終クエリ結果を生成し、最終クエリ結果をユーザへ送信する。例えば、ユーザのクエリがノキアの場合、クエリ結果の中の商品区分は、携帯電話4000、携帯電話チェーン2000の場合がある。関連属性区分はブランドで、国産ブランド2000および西洋ブランド1000を含む場合がある。402で、ログサーバは、ユーザによるクリック動作に関する情報を受信する。ユーザが最終クエリ結果から、選択された項目をクリックすることによって商品区分、属性区分または商品を選択すると、ログサーバは、バックエンドで、ユーザのクリック動作を記録する。ユーザのクリック動作に関する情報は、ユーザによってクリックされた商品区分、属性区分または商品、ならびに特定のクエリに対応するユーザクエリを示すことができる。例えば、情報は、ユーザが商品区分携帯電話をクリックすることによって、国産ブランドの属性区分を直接クリックすることによって、または黒ノキアN97等の任意の正確な商品情報をクリックすることによって、携帯電話の商品区分を選択したことを示すことができる。1つのクエリの中で、ユーザは、複数の商品区分、属性区分または商品をクリックすることができる。したがって、ログサーバは、処理のためにクリックされた項目をデータセットとして処理することによって、情報を処理することができる。403で、ログサーバは、ユーザクリック動作に基づいてログを生成する。例えば、ログサーバは、ブラウザ上のユーザのクリック動作に基づいてテキストファイルを生成する。404で、ログサーバは、ログをバッチでモデリングサーバへ送信する。ログサーバは、既定の周期で日次等、リクエストの受信時または既定の条件の達成時モデリングサーバによる処理のためにログの量が所定の閾値に達した際等等、ログをバッチでモデリングサーバへ送信することができる。いずれのイベントでも、ログサーバがログをモデリングサーバへ送信することをトリガする方法の全ては、本開示の範囲内である。405で、モデリングサーバは、バッチデータに関する統計分析を行い、統計結果を取得する。ログ記録は、以下の状況のうちの任意のものを含むことができる。1ログ記録は、特定の商品に関するユーザのクリックに基づいて生成することができる。2ログ記録は、商品区分に関するユーザのクリックに基づいて生成することができる。3ログ記録は、属性区分に関するユーザのクリックに基づいて生成することができる。ログ記録は、日次ベースで統計的に分析される場合がある。一実施形態において、統計分析は、以下に記載する2つの段階を含むことができる。1受信されたデータの中にある、全てのユーザのために新しい日次ログを処理する。一実施形態において、毎日のユーザログは、多様なキーワードに基づいて統計分析のために抽出され、キーワードの並びに基づいた形式のデータが取得される。多様なキーワードに基づいた統計分析は、指定のキーワードに基づくクエリの下で、指定のキーワードに基づいてクリックされた商品およびその対応する商品属性、ならびに所定のキーワードに基づいてクリックされた商品区分および属性区分をカウントすることを含む場合がある。例えば、キーワードノキアを考えると、商品区分携帯電話のユーザクリック数は1,000の場合があり、属性区分ネットワークシステムのユーザクリック数は300の場合があり、副区分GSMのユーザクリック数は100の場合がある。携帯電話区分の下でGSMネットワークシステムの中で、黒ノキアN97のユーザクリック数は50の場合があり、属性区分のユーザクリック数も50の場合がある。因果関係のあるクリック記録に対して、結果イベントのクリック数が因果関係のあるイベントのクリック数に変換される。例えば、商品黒ノキアN97の属性GSMのクリックは、属性区分GSMのカウントに変換され、商品黒ノキアN97のクリックは、対応する商品区分携帯電話に変換される。変換率は、履歴値または実際のニーズに基づく場合がある。例えば、変換されたカウントは、携帯電話では1,500、ネットワークシステムでは500、およびGSMでは200の場合がある。複数日からのデータは合わせて処理されてもよく、キーワードノキアに対応する日次カウントが累積されて、商品区分のツリー構造に従ってデータを体系化する。ユーザクリック数に対する上記のカウント方法は、本開示の好ましい実装形態である。ログ記録に基づいてユーザクリック数をカウントする全ての方法は、本開示の範囲内である。2期間の最後の日を含めて、ある期間例えば40日等の複数の日からのデータを処理する。406で、モデリングサーバは、統計分析に基づいて区分モデルを生成し、区分モデルを区分クエリサーバへ送信する。一実施形態において、モデリングサーバは、それぞれの重み閾値に、ユーザクエリに対応する、商品区分、それらの重み、商品区分に対応する属性区分、およびそれらの重みによって到達したか判定する。閾値のうちの1つに到達した場合、モデリングサーバは、商品区分、それらの重み、商品区分に対応する属性区分、およびそれらの重みに基づいて、区分モデルを生成するために、商品区分ツリー形式に従った体系化を設定する。407で、区分クエリサーバは、区分モデルを用いて区分モデルウェアハウスを更新する。この段階は、履歴ユーザクリック記録を用いて区分モデルウェアハウスを定期的に更新することができ、更新された区分モデルウェアハウスは、以降のユーザクエリのクエリ結果を提供するために使用される。更新が継続的であるので、区分モデルウェアハウスの精度が保守され、それによって、クエリ結果の正確性を向上する。本開示はまた、垂直検索に基づくクエリシステムも提供する。図11に示されるように、クエリシステムは、クエリサーバ1110と、ログサーバ1120と、モデリングサーバ1130とを備える。クエリサーバ1110は、ユーザクエリを取得する。このユーザクエリから、クエリサーバ1110は、区分モデルウェアハウスから一致する区分モデルを呼び出す。区分モデルは、ユーザクエリの中のキーワードに対応する1つ以上の商品区分を含む場合がある。呼び出された区分モデルに基づいて、第1のクエリ結果が生成される。さらに、商品ウェアハウスから呼び出されたユーザクエリに一致する商品区分に基づいて、第2のクエリ結果が生成される。第1および第2のクエリ結果は組み合わされて、最終クエリ結果を生成する。区分モデルはまた、1つ以上の商品区分に対応する1つ以上の属性区分も含むことができる。クエリサーバ1110はまた、商品ウェアハウスから、ユーザクエリに一致する、1つ以上の商品区分および対応する1つ以上の属性区分も呼び出すことができる。ログサーバ1120は、クエリサーバ1110からの最終クエリ結果に基づくユーザクリック動作およびユーザクエリを使用してログを生成する。ログは次いで、モデリングサーバ1130へ送信される。一実施形態において、ログサーバ1120は、商品区分、ならびに関連属性区分および商品に関するユーザクリック動作を取得する。ユーザクリック動作にしたがって、ログサーバ1120は、ユーザクエリおよび対応するユーザクリック情報を含む場合がある、1つ以上のログを生成する。ユーザクリック情報は、ユーザによってクリックされた商品の商品区分および商品属性、ユーザによってクリックされた商品区分、ならびにユーザによってクリックされた属性区分を含む場合がある。モデリングサーバ1130は、ログを統計的に分析して、区分モデルを生成する。一実施形態において、モデリングサーバ1130は、ログ記録からのユーザクエリおよび対応するユーザクリック情報に基づいて、ログ記録を統計的に分析して、統計分析結果を得る。統計分析結果は、ユーザクエリに対応する、商品区分、それらの重み、関連属性区分、およびそれらの重みを含む場合がある。重みは、商品区分および関連属性区分に関するユーザクリックのカウント数および/またはユーザクリック確率の場合がある。モデリングサーバ1130は、統計分析結果を使用して区分モデルを生成し、商品区分ツリーに従って、統計分析結果を並べる。いくつかの実施形態において、モデリングサーバ1130はまた、ユーザクエリに応答する、商品区分、それらの重み、関連属性区分、およびそれらの重みがそれぞれの重み閾値に到達したか判定する場合もある。重み閾値に到達した場合、モデリングサーバ1130は、商品区分、それらの重み、関連属性区分、およびそれらの重みに基づいて、区分モデルを確立してもよい。モデリングサーバ1130は、区分モデルをクエリサーバ1110へ送信する。応答して、クエリサーバ1110は、最終クエリ結果を表示するためにユーザへ送信し、モデリングサーバ1130から受信された区分モデルを用いて、区分モデルウェアハウスを更新する。本明細書の実施形態に従うクエリサーバは、図12に例示のように、獲得モジュール1210、クエリモジュール1220、および組み合わせモジュール1230を備える場合がある。獲得モジュール1210は、ユーザクエリを取得する。クエリモジュール1220は、ユーザクエリに基づいて、区分モデルウェアハウスからユーザクエリに一致する区分モデルを呼び出し、区分モデルに基づいて、第1のクエリ結果を生成する。区分モデルは、ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードに対応する1つ以上の商品区分を含む場合がある。クエリモジュール1220はまた、商品ウェアハウスの中でユーザクエリに一致する商品区分を検索して、第2の検索結果を生成する。区分モデルはさらに、商品区分に対応する属性区分を含む場合がある。クエリモジュール1220はまた、商品ウェアハウスで、ユーザクエリに一致する商品区分および関連属性区分を検索する。組み合わせモジュール1230は、第1および第2のクエリ結果を組み合わせて、最終クエリ結果を生成する。クエリサーバ1200はさらに、伝送モジュール1240を備えてもよい。伝送モジュール1240は、最終クエリ結果を表示するためにユーザへ伝送する。伝送モジュール1240は、ログサーバに、最終クエリ結果の中のユーザクリック動作に基づいてログを生成させ、ログをモデリングサーバへ送信させ、これによって、モデリングサーバは、統計分析を行って、区分モデルを取得し、区分モデルを用いて、商品区分サーバの中の区分モデルウェアハウスを更新する。ユーザクエリがユーザによって入力された1つ以上のキーワードだけを含む場合、図13に示されるように、クエリモジュール1220は、判定サブモジュール1221、一致サブモジュール1222、抽出サブモジュール1223、および生成サブモジュール1224を含むことができる。判定サブモジュール1221は、区分モデルに一致するキーワードが、ユーザクエリの中の任意の1つ以上のキーワードを含むか判定する。一致サブモジュール1222は、判定モジュール1221による判定結果が肯定である場合に、区分モデルウェアハウスから、ユーザクエリの中のキーワードに一致する区分モデルを呼び出す。否定の場合、ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードは、一致する区分モデルが検出されるまで、行われた別の判定で修正される。抽出サブモジュール1223は、区分モデルからピーク区分を取得し、ピーク区分に対応する直接属性の属性区分を取得する。生成サブモジュール1224は、商品モデル、対応する重み、直接属性の属性区分、およびそれらの重みを使用して、第1のクエリ結果を生成する。ユーザクエリがユーザによって入力された1つ以上のキーワード、および1つ以上のユーザが選択した商品区分を含む場合、前述のサブモジュールは、以下のように異なって実施することができる。判定サブモジュール1221は、区分モデルに対応する1つ以上のキーワードが、ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードのうちのいずれかを含むか判定する。一致サブモジュール1222は、1つ以上のユーザが入力したキーワードに基づいて、区分モデルウェアハウスを検索し、一致する区分モデルを取得する。それ以外の場合、一致サブモジュール1222は、一致する区分モデルが検出されるまで、ユーザクエリの中の1つ以上のキーワードを修正し、一致する区分モデルが検出されるか判定する。抽出サブモジュール1223は、区分モデルから、ユーザクエリの商品区分に一致する区分モデルを取得する。生成サブモジュール1224は、クエリサーバによって取得された、商品区分および商品区分に一致する対応する重みを使用して、第1のクエリ結果を生成する。図14に示されるように、一実施形態において、組み合わせモジュール1230は、第1の組み合わせサブモジュール1231と、第2の組み合わせサブモジュール1232と、重み更新サブモジュール1233と、生成サブモジュール1234とを含む場合がある。第1の組み合わせサブモジュール1231は、第1の組み合わせ結果を取得する。第1の組み合わせ結果は、第1および第2のクエリ結果からの、同一の商品区分、それらの重み、関連属性区分、およびそれらの重みを含む。第1の組み合わせ結果の重みは、第1および第2のクエリ結果から、同じ商品区分または属性区分の重みを加えることによって、取得される。第2の組み合わせサブモジュール1232は、第2の組み合わせ結果を取得する。第2の組み合わせ結果は、商品区分、それらの重み、関連属性区分、およびそれらの重みを含む。重み更新サブモジュール1233は、第1の組み合わせ結果の商品区分および属性区分各々の重みが、第2の組み合わせ結果の商品区分および属性区分各々の重みより大きいように、第1の組み合わせ結果の重みを増加する。生成サブモジュール1234は、商品区分および関連属性区分をそれらの重みに従って降順に並べ、ユーザへ送信する。本開示の実施形態は、いくつかの利点を提供する。例えば、ユーザのクリック動作に基づいて生成される区分モデルウェアハウスおよび商品ウェアハウスをクエリし、2つを組み合わせることによって、ユーザクエリ結果およびユーザの目的に対する相関度を向上することができ、それによってユーザ体験を向上させる。上記の実装形態の説明により、当業者は、開示される技法を実装するために、開示されたハードウェアプラットフォームに任意の必要なソフトウェアを追加することができる。言うまでもなく、技法は、ハードウェアを用いて実装することもできるが、多数の状況では、前者の実装のほうが良いであろう。この理解に基づき、既存の技術を超える本開示の技法の利点は、ソフトウェアの実装により実現される場合がある。そのソフトウェアは、コンピュータ実行可能命令の形式において、開示される方法を実装するために、1つ以上のコンピュータ可読記憶媒体の中に記憶し、1つ以上の機器例えば、携帯電話、パーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク機器等の中で実行することができる。本開示は、好ましい実施形態を記載するに過ぎない。当業者は、本開示の原理から逸脱することなく、本開示を変更、改善することができる。そのような改善もまた本開示の範囲内であると見なされる。"