JP2009266204A - Method for classifying content data to category, server, and program - Google Patents
Method for classifying content data to category, server, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2009266204A JP2009266204A JP2009020530A JP2009020530A JP2009266204A JP 2009266204 A JP2009266204 A JP 2009266204A JP 2009020530 A JP2009020530 A JP 2009020530A JP 2009020530 A JP2009020530 A JP 2009020530A JP 2009266204 A JP2009266204 A JP 2009266204A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- content
- category
- data
- additional data
- keyword
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 35
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 27
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
本発明は、コンテンツデータをカテゴリに分類する方法、サーバ、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a method, a server, and a program for classifying content data into categories.
従来、Webページや電子メール等のコンテンツデータに対して、そのコンテンツデータに関連する広告等の付加データを配信する、いわゆるコンテントマッチ広告サービスが行われている。例えば、特許文献1には、閲覧したWebサイトに含まれるWebコンテンツの内容に連動した広告を提供することが示されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, a so-called content match advertisement service has been performed in which additional data such as advertisements related to content data such as Web pages and e-mails is distributed. For example,
このようなサービスでは、広告データを配信する広告主により入札キーワードが指定され、この入札キーワードとコンテンツデータとのマッチングにより、配信する広告データが選択されることが多い。これにより、コンテンツデータに関連した広告データが配信され、無作為に提示される場合に比べて広告効果が上がることが期待できる。 In such a service, a bid keyword is often designated by an advertiser who distributes advertisement data, and the advertisement data to be distributed is often selected by matching the bid keyword with content data. As a result, it can be expected that the advertisement data related to the content data is distributed and the advertisement effect is improved as compared with the case where the advertisement data is randomly presented.
しかしながら、前述のように、コンテンツデータと入札キーワードとのマッチングにより付加データを配信する方法の場合、例えば、コンテンツデータに入札キーワードが含まれたとしても、異なる分野(カテゴリ)の内容である場合もあるため、広告主の意図するコンテンツデータと関連付けられない可能性があった。 However, as described above, in the case of a method for distributing additional data by matching content data and bid keywords, for example, even if a bid keyword is included in the content data, the content may be in a different field (category). Therefore, there is a possibility that the content data is not associated with the content intended by the advertiser.
したがって、広告主の意図するカテゴリと、コンテンツデータのカテゴリとが食い違わないように調整する手順が必要となる。そして、この調整する手順に人手が介することにより、付加データを配信するシステムの省力化と精度の向上を難しくしていた。 Therefore, a procedure for adjusting the category intended by the advertiser and the category of the content data so as not to conflict with each other is necessary. In addition, the manual intervention of this adjustment procedure makes it difficult to save labor and improve the accuracy of the system that distributes the additional data.
更に、コンテンツデータが入札キーワードに関連する内容であったとしても、広告主が配信を避けたいカテゴリ(NGカテゴリ、例えば、刑事事件や訃報等のネガティブなニュース等)のコンテンツデータに配信されてしまうことも考えられる。 Furthermore, even if the content data is related to the bid keyword, the content data is distributed to content data in a category that the advertiser wants to avoid (NG category, for example, negative news such as criminal cases and intelligence). It is also possible.
そこで本発明は、コンテンツデータに対して付加データを配信する処理を省力化し、かつ配信先のコンテンツデータとのマッチング精度を向上させる方法を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a method that saves processing for distributing additional data to content data and improves matching accuracy with content data at a distribution destination.
本発明では、以下のような解決手段を提供する。 The present invention provides the following solutions.
(1) コンテンツデータに付加データ(例えば、広告データ)を付加する方法であって、
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶ステップと、
前記コンテンツデータの出力要求(例えば、Webページ表示要求)を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶ステップにおいて記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加ステップと、を含む方法。
(1) A method of adding additional data (for example, advertisement data) to content data,
Storing the additional data in association with a plurality of types of additional data categories provided in advance;
In response to receiving an output request for the content data (for example, a Web page display request), the degree of association between a reference keyword stored in advance and a content category for classifying the content data is referred to and included in the content data A relevance level calculating step of calculating a relevance level between the content data and the content category based on the reference keyword similar to a feature word;
Based on the relevance calculated in the relevance calculation step, classifying the content data into the content category, and matching the content category into which the content data is classified and the additional data category, An additional step of selecting additional data stored in the storing step and adding the selected additional data to the content data.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶し、コンテンツデータの出力要求を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードとコンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する参照キーワードに基づいて、コンテンツデータとコンテンツカテゴリとの関連度を算出し、算出された関連度に基づいて、コンテンツデータをコンテンツカテゴリに分類し、コンテンツデータが分類されたコンテンツカテゴリと付加データカテゴリとをマッチングすることにより、記憶された付加データを選択して、コンテンツデータに付加する。 According to such a configuration, the server executing the method stores the additional data in association with a plurality of types of additional data categories provided in advance, and in response to receiving the output request for content data. , Referring to the degree of association between the reference keyword stored in advance and the content category for classifying the content data, and calculating the degree of association between the content data and the content category based on the reference keyword similar to the feature word included in the content data Based on the calculated relevance, the content data is classified into content categories, and the stored content data is selected by matching the content category into which the content data is classified and the additional data category, and the content data Append to
このことにより、当該サーバは、出力要求を受け付けたコンテンツデータ(例えば、Webページ)を、予め記憶したコンテンツカテゴリのいずれかに自動的に分類し、分類されたコンテンツカテゴリと付加データカテゴリとのマッチングにより付加データを選択して配信することができる。 As a result, the server automatically classifies the content data (for example, Web page) for which the output request has been received, into one of the previously stored content categories, and matches the classified content category with the additional data category. Thus, additional data can be selected and distributed.
その結果、当該サーバは、カテゴリに基づいて付加データを選択したので、付加データと配信先のコンテンツデータとのマッチング精度を向上させることができる。更に、コンテンツカテゴリへの分類を自動化したことにより、コンテンツデータに対して付加データを配信する処理を省力化することができる。 As a result, since the server has selected the additional data based on the category, the matching accuracy between the additional data and the content data of the delivery destination can be improved. Furthermore, the process of distributing additional data to content data can be saved by automating the classification into content categories.
(2) 前記コンテンツカテゴリに対して、当該コンテンツカテゴリのそれぞれを特徴付ける設定キーワードの入力を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップにより受け付けられた設定キーワードに関連するWebページを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索されたWebページに含まれる前記参照キーワードを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記参照キーワードそれぞれの、前記Webページにおける重要度を示す評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づいて、前記参照キーワードに対する前記コンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成して記憶するインデックス生成ステップと、を更に含み、
前記関連度算出ステップは、前記インデックス生成ステップにより生成された転置インデックスを参照し、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する(1)に記載の方法。
(2) a receiving step for receiving, for the content category, an input of a setting keyword characterizing each content category;
A search step for searching for a web page related to the set keyword received by the receiving step;
An extraction step of extracting the reference keyword included in the web page searched by the search step;
An evaluation value calculating step of calculating an evaluation value indicating the importance in the Web page of each of the reference keywords extracted by the extracting step;
An index generation step of generating and storing a transposed index indicating the degree of relevance of the content category with respect to the reference keyword based on the evaluation value calculated by the evaluation value calculation step;
The method according to (1), wherein the relevance calculation step calculates a relevance between the content data and the content category with reference to the transposed index generated by the index generation step.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、コンテンツカテゴリに対して、当該コンテンツカテゴリのそれぞれを特徴付ける設定キーワードの入力を受け付け、受け付けられた設定キーワードに関連するWebページを検索し、検索されたWebページに含まれる参照キーワードを抽出し、抽出された参照キーワードそれぞれの、Webページにおける重要度を示す評価値を算出し、算出された評価値に基づいて、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成して記憶し、生成された転置インデックスを参照し、コンテンツデータと、コンテンツカテゴリとの関連度を算出する。 According to such a configuration, for the content category, the server that executes the method receives input of setting keywords that characterize each of the content categories, searches for a Web page related to the received setting keyword, A reference keyword included in the searched Web page is extracted, an evaluation value indicating importance of each extracted reference keyword in the Web page is calculated, and based on the calculated evaluation value, a content category for the reference keyword is calculated. An inverted index indicating the degree of association is generated and stored, and the degree of association between the content data and the content category is calculated with reference to the generated inverted index.
このことにより、当該サーバは、指定された設定キーワードに基づいて検索されたWebページに含まれる参照キーワードについて、その重要度を示す評価値を算出する。ここで、検索されたWebページは、指定された設定キーワードに関連しており、すなわち、対象のコンテンツカテゴリに関する内容であると推定できる。したがって、このWebページから抽出された参照キーワードは、このコンテンツカテゴリと関連する可能性が高いため、重要度を示す評価値を算出することによれば、この評価値が大きいほど、コンテンツカテゴリとの関連度が高いこととなる。 Thereby, the server calculates an evaluation value indicating the importance of the reference keyword included in the Web page searched based on the designated setting keyword. Here, it can be presumed that the retrieved Web page is related to the designated setting keyword, that is, the content related to the target content category. Therefore, since the reference keyword extracted from this Web page is highly likely to be related to this content category, by calculating the evaluation value indicating the importance, the larger the evaluation value, the more The relevance will be high.
そこで、当該サーバは、この評価値に基づいて、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成するので、この転置インデックスが示す関連度に基づいて、コンテンツデータとコンテンツカテゴリとの関連度を算出できる。その結果、当該サーバは、コンテンツデータを、例えば、関連度が最上位のコンテンツカテゴリ等へ自動的に分類することができる。 Therefore, the server generates a transposed index indicating the relevance level of the content category with respect to the reference keyword based on the evaluation value. Therefore, the relevance level between the content data and the content category is based on the relevance level indicated by the transposed index. Can be calculated. As a result, the server can automatically classify the content data into, for example, a content category having the highest degree of association.
なお、キーワードに関連するWebページは、複数検索してよい。複数のWebページを検索することにより、多くの関連語が抽出されることとなるため、抽出される参照キーワードの偏りを低減できる可能性がある。 Note that a plurality of Web pages related to the keyword may be searched. Since many related terms are extracted by searching a plurality of Web pages, there is a possibility that the bias of the extracted reference keywords can be reduced.
(3) 前記評価値算出ステップは、前記Webページに含まれる参照キーワードの出現頻度に関する指標であるTFとIDFとの積に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とする(2)に記載の方法。 (3) In the evaluation value calculating step (2), the evaluation value is calculated based on a product of TF and IDF, which is an index related to an appearance frequency of a reference keyword included in the Web page. The method described.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、参照キーワードの出現頻度に関する指標であるTF・IDF値に基づいて評価値を算出する。このことにより、当該サーバは、検索されたWebページに頻出する(TFが大きい)参照キーワード、検索エンジンによる検索範囲のWebページでの出現頻度が低い(IDFが大きい)参照キーワードほど、評価値を大きく算出する。したがって、検索されたWebページを特徴付ける参照キーワードの評価値を大きく算出することができる。 According to such a configuration, the server that executes the method calculates the evaluation value based on the TF / IDF value that is an index related to the appearance frequency of the reference keyword. As a result, the server has an evaluation value for a reference keyword that frequently appears on the searched Web page (large TF) and a reference keyword that has a low appearance frequency (high IDF) on the search page Web page by the search engine. Calculate large. Therefore, the evaluation value of the reference keyword that characterizes the searched Web page can be largely calculated.
(4) 前記関連度算出ステップは、語の出現頻度に関する指標であるTFとIDFとの積に基づいて、前記コンテンツデータに含まれる特徴語を抽出し、当該抽出された特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツカテゴリそれぞれとの関連度を算出することを特徴とする(1)から(3)のいずれかに記載の方法。 (4) The relevance calculation step extracts a feature word included in the content data based on a product of TF and IDF, which is an index related to the appearance frequency of the word, and is similar to the extracted feature word The method according to any one of (1) to (3), wherein a degree of association with each of the content categories is calculated based on a reference keyword.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、出現頻度に関する指標であるTF・IDF値に基づいて、受け付けたコンテンツデータを特徴付ける特徴語を抽出し、抽出した特徴語に基づいてコンテンツカテゴリとの関連度を算出する。よって、当該サーバは、コンテンツデータの内容とは関係の薄い語を排除した上で、精度良くコンテンツカテゴリに分類できる可能性がある。 According to such a configuration, the server that executes the method extracts a feature word that characterizes the received content data based on the TF / IDF value that is an index relating to the appearance frequency, and the content based on the extracted feature word. The degree of association with the category is calculated. Therefore, there is a possibility that the server can accurately classify the contents into content categories after eliminating words that are not closely related to the contents of the content data.
(5) 前記記憶ステップは、前記付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、
前記付加ステップは、前記コンテンツデータを分類したコンテンツカテゴリとマッチングする付加データカテゴリの付加データのうち、当該付加データの入札キーワードが当該コンテンツデータに含まれる付加データを選択することを特徴とする(1)から(4)のいずれかに記載の方法。
(5) The storing step stores a bid keyword in association with the additional data,
The adding step is characterized in that, from the additional data of the additional data category that matches the content category into which the content data is classified, the additional data including the bid keyword of the additional data included in the content data is selected (1). ) To (4).
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、コンテンツデータを分類したコンテンツカテゴリとマッチングする付加データカテゴリの付加データのうち、当該付加データの入札キーワードが当該コンテンツデータに含まれる付加データを選択する。 According to such a configuration, the server that executes the method stores the additional data in association with the bid keyword and stores the additional data in the additional data category that matches the content category into which the content data is classified. A bid keyword selects additional data included in the content data.
このことにより、当該サーバは、付加データとコンテンツデータとの関連付けに関して、コンテンツカテゴリと付加データカテゴリとが一致することに加えて、コンテンツデータが、指定された入札キーワードを含む場合に、付加データを配信する。したがって、当該サーバは、配信する付加データを、コンテンツカテゴリにより絞り込んだ上で、入札キーワードにより、精度良く選択できる可能性がある。 As a result, regarding the association between the additional data and the content data, the server adds the additional data when the content data includes the designated bid keyword in addition to the matching of the content category and the additional data category. To deliver. Therefore, there is a possibility that the server can select the additional data to be distributed with high accuracy by the bid keyword after narrowing down by the content category.
(6) 前記記憶ステップは、前記付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、
前記コンテンツデータが分類された複数の前記コンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し1つにマージする参照キーワード選出ステップと、
前記コンテンツカテゴリとマッチングした前記付加データカテゴリに関連付けられた付加データの入札キーワードを選び出し1つにマージする入札キーワード選出ステップと、
マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出する優先度算出ステップと、を更に含み、
前記付加ステップは、前記優先度算出ステップにより算出された優先度に基づいて、当該優先度が上位の入札キーワードに対応する付加データを選択することを特徴とする(1)から(4)のいずれかに記載の方法。
(6) The storing step associates and stores a bid keyword together with the additional data,
Selecting a reference keyword associated with the plurality of content categories into which the content data is classified, and merging them into one reference keyword;
A bid keyword selection step of selecting bid keywords of additional data associated with the additional data category matched with the content category and merging them into one;
A priority calculation step of weighting the similarities between the merged reference keyword group and each bid keyword included in the merged bid keyword group according to a predetermined condition and calculating the priority of the bid keyword And further including
In any one of (1) to (4), the adding step selects additional data corresponding to a higher-priority bid keyword based on the priority calculated in the priority calculating step. The method of crab.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データと共に入札キーワードを関連付けて記憶し、コンテンツデータが分類された複数のコンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し1つにマージし、コンテンツカテゴリとマッチングした付加データカテゴリに関連付けられた付加データの入札キーワードを選び出し1つにマージし、マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出し、算出された優先度に基づいて、当該優先度が上位の入札キーワードに対応する付加データを選択する。 According to such a configuration, the server executing the method stores the bid keywords together with the additional data, selects the reference keywords associated with the plurality of content categories into which the content data is classified, and merges them into one. The bid keyword of the additional data associated with the additional data category matched with the content category is selected and merged into one, and the similarity between each of the merged reference keyword group and the bid keyword included in the merged bid keyword group is determined. On the other hand, weighting is performed according to a predetermined condition, the priority of the bid keyword is calculated, and additional data corresponding to the bid keyword with the higher priority is selected based on the calculated priority.
このことにより、当該サーバは、コンテンツデータと付加データとのカテゴリが異なることなく、更に所定の条件に従った重み付けにより、優先度の高い入札キーワードと対応する付加データを選択することができる。したがって、当該サーバは、カテゴリのマッチングのみでは対象外となっていた優先度の高い付加データが選択される可能性を高めることができる。 Accordingly, the server can select additional data corresponding to a bid keyword having a high priority by weighting according to a predetermined condition without causing the content data and the additional data to have different categories. Therefore, the server can increase the possibility that additional data with high priority, which has been excluded from the category matching alone, is selected.
(7) 前記優先度算出ステップは、前記所定の条件として、前記入札キーワードの入札価格が高いほど、大きな重み付けを行うことを特徴とする(6)に記載の方法。 (7) The method according to (6), wherein, in the priority calculation step, as the predetermined condition, the higher the bid price of the bid keyword is, the higher weight is given.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、入札価格が高い、すなわちサービスへの投資額が上位の付加データを優先して配信することができる。 According to such a configuration, the server that executes the method can preferentially distribute additional data having a high bid price, that is, a higher investment amount in the service.
(8) 前記付加データを、入札キーワードと共に受け付ける入札ステップを更に含み、
前記記憶ステップは、前記入札ステップにより受け付けた付加データの入札キーワードと類似する前記参照キーワードに基づいて、当該入札キーワードと前記付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて前記付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする(1)から(7)のいずれかに記載の方法。
(8) The method further includes a bid step for receiving the additional data together with a bid keyword.
The storage step calculates a degree of association between the bid keyword and the additional data category based on the reference keyword similar to the bid keyword of the additional data received by the bidding step, and sets the additional data as the degree of association. The method according to any one of (1) to (7), wherein the method associates the additional data category with the additional data category.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データを、入札キーワードと共に受け付け、受け付けた付加データの入札キーワードと類似する参照キーワードに基づいて、入札キーワードと付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて付加データカテゴリに関連付ける。 According to such a configuration, the server that executes the method receives the additional data together with the bid keyword, and associates the bid keyword with the additional data category based on the reference keyword similar to the bid keyword of the received additional data. The degree is calculated, and the additional data is associated with the additional data category based on the degree of association.
このことにより、当該サーバは、前述の参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度(転置インデックス)に基づいて、付加データと共に受け付けた入札キーワードを、いずれかの付加データカテゴリに関連付ける。よって、当該サーバは、コンテンツデータに対して、付加データカテゴリを介して付加データを自動的に配信することができる。 Accordingly, the server associates the bid keyword received together with the additional data with any additional data category based on the relevance (transposition index) of the content category with respect to the reference keyword. Therefore, the server can automatically distribute the additional data to the content data via the additional data category.
(9) 前記付加データを、入札キーワードと共に受け付ける入札ステップと、
前記入札ステップにより受け付けた付加データの入札キーワードに関連するWebページを検索する第2検索ステップと、を更に含み、
前記記憶ステップは、前記第2検索ステップにより検索されたWebページに含まれる語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて前記付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする(1)から(7)のいずれかに記載の方法。
(9) a bid step for receiving the additional data together with a bid keyword;
A second search step of searching for a web page related to the bid keyword of the additional data received by the bidding step,
The storage step calculates a degree of association with the additional data category based on the reference keyword similar to a word included in the Web page searched in the second search step, and sets the additional data as the degree of association. The method according to any one of (1) to (7), wherein the method associates the additional data category with the additional data category.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データを、入札キーワードと共に受け付け、受け付けた付加データの入札キーワードに関連するWebページを検索し、検索されたWebページに含まれる語と類似する前記参照キーワードに基づいて、付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて付加データカテゴリに関連付ける。 According to such a configuration, the server that executes the method receives the additional data together with the bid keyword, searches for a Web page related to the bid keyword of the received additional data, and includes the word included in the searched Web page. The degree of association with the additional data category is calculated based on the reference keyword similar to the above, and the additional data is associated with the additional data category based on the degree of association.
このことにより、当該サーバは、入札キーワードに関連するWebページを検索し、このWebページに含まれる語を抽出することで、入札キーワードに関連する語を取得することができる。この取得した語に類似する参照キーワードを用いることにより、入札キーワードのみから付加データカテゴリを決定することに比べて、算出された付加データカテゴリとの関連度に対する信頼性が高くなると期待できる。 As a result, the server can acquire a word related to the bid keyword by searching a Web page related to the bid keyword and extracting a word contained in the Web page. By using a reference keyword similar to the acquired word, it can be expected that the reliability with respect to the calculated degree of association with the additional data category is higher than when the additional data category is determined only from the bid keyword.
(10) 前記付加データとの関連付けを避ける付加データカテゴリの指定を更に受け付ける指定ステップを更に含み、
前記記憶ステップは、前記入札ステップにより受け付けた付加データを、前記指定ステップにより指定されなかった付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする(8)または(9)に記載の方法。
(10) further including a designation step for further accepting designation of an additional data category that avoids association with the additional data;
The method according to (8) or (9), wherein the storing step associates the additional data received by the bidding step with an additional data category not specified by the specifying step.
このような構成によれば、当該方法を実行するサーバは、付加データとの関連付けを避ける付加データカテゴリの指定を更に受け付け、付加データを、指定されなかった付加データカテゴリに関連付ける。 According to such a configuration, the server that executes the method further accepts designation of the additional data category that avoids association with the additional data, and associates the additional data with the unspecified additional data category.
このことにより、当該サーバは、付加データとの関連付けを避ける付加データカテゴリ(NGカテゴリ)の指定を受け付けることにより、付加データの配信対象として相応しくないコンテンツカテゴリのコンテンツデータに対して付加データが配信されるのを抑制することができる。 Thus, the server receives the designation of the additional data category (NG category) that avoids the association with the additional data, so that the additional data is distributed to the content data of the content category that is not suitable as a distribution target of the additional data. Can be suppressed.
(11) コンテンツデータに付加データを付加するサーバであって、
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶手段と、
前記コンテンツデータの出力要求を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段において算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶手段において記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加手段と、を備えるサーバ。
(11) A server for adding additional data to content data,
Storage means for storing the additional data in association with a plurality of types of additional data categories provided in advance;
The reference keyword similar to the feature word included in the content data by referring to the relevance between the reference keyword stored in advance and the content category for classifying the content data in response to receiving the output request for the content data A degree-of-association calculating means for calculating a degree of association between the content data and the content category,
Based on the relevance calculated by the relevance calculation means, classifying the content data into the content category, and matching the content category into which the content data is classified and the additional data category, A server comprising: additional means for selecting additional data stored in the storage means and adding the selected additional data to the content data.
このような構成によれば、当該サーバを運用することにより、(1)と同様の効果が期待できる。 According to such a configuration, the same effect as in (1) can be expected by operating the server.
(12) サーバにより、コンテンツデータに付加データを付加させるプログラムであって、
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶ステップと、
前記コンテンツデータの出力要求(例えば、Webページ表示要求)を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶ステップにおいて記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加ステップと、を実行させるプログラム。
(12) A program for adding additional data to content data by a server,
Storing the additional data in association with a plurality of types of additional data categories provided in advance;
In response to receiving an output request for the content data (for example, a Web page display request), the degree of association between a reference keyword stored in advance and a content category for classifying the content data is referred to and included in the content data A relevance level calculating step of calculating a relevance level between the content data and the content category based on the reference keyword similar to a feature word;
Based on the relevance calculated in the relevance calculation step, classifying the content data into the content category, and matching the content category into which the content data is classified and the additional data category, An additional step of selecting additional data stored in the storing step and adding the selected additional data to the content data.
このような構成によれば、当該プログラムをサーバに実行させることにより、(1)と同様の効果が期待できる。 According to such a configuration, the same effect as in (1) can be expected by causing the server to execute the program.
本発明によれば、コンテンツデータに対して付加データを配信する処理を省力化し、かつ配信先のコンテンツデータとのマッチング精度を向上させることができる。 According to the present invention, it is possible to save processing for distributing additional data to content data and improve matching accuracy with content data at a distribution destination.
<第1実施形態>
以下、本発明の第1実施形態について図を参照しながら説明する。なお、本実施形態においては、コンテンツデータをWebページのテキストデータとして、付加データを広告データとして説明するが、コンテンツに対して関連する情報を付加する形態であれば、これには限られない。
<First Embodiment>
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the present embodiment, the content data is described as text data of a Web page and the additional data is described as advertisement data. However, the present invention is not limited to this as long as the related information is added to the content.
[システム構成]
図1は、本発明の第1実施形態に係る広告配信システムの構成を示す図である。広告配信サーバ10と、コンテンツサーバ20と、ユーザが操作する端末装置30とは、ネットワーク40を介して接続されている。
[System configuration]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an advertisement distribution system according to the first embodiment of the present invention. The
ユーザは、端末装置30により、コンテンツサーバ20により管理されているWebページの閲覧を要求(1)する。すると、コンテンツサーバ20からの要求(2)に応じて、広告配信サーバ10は、対象のWebページの内容に応じた広告データを配信(3)し、このWebページの一部として、端末装置30に表示(4)させる。
The user requests (1) browsing of the Web page managed by the
ここで、広告配信サーバ10は、本発明の機能を実現するサーバであって、閲覧要求のあったWebページを、複数設けられたコンテンツカテゴリのいずれかに自動的に分類する。そして、広告データの広告カテゴリ(付加データカテゴリ)とのマッチングを行うことにより、Webページと広告データとの関連付けの精度を向上させる。
Here, the
[ハードウェア構成]
図2は、本発明の第1実施形態に係る広告配信サーバ10のハードウェア構成の一例を示す図である。広告配信サーバ10は、制御部101を構成するCPU(Central Processing Unit)1(1010)(マルチプロセッサ構成ではCPU2(1012)等複数のCPUが追加されてもよい)、バスライン1005、通信I/F1040、メインメモリ1050、BIOS(Basic Input Output System)1060、USBポート1090、I/Oコントローラ1070、ならびにキーボードおよびマウス1100等の入力手段や表示装置1022を備える。
[Hardware configuration]
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the
I/Oコントローラ1070には、テープドライブ1072、ハードディスク1074、光ディスクドライブ1076、半導体メモリ1078、等の記憶手段を接続することができる。
Storage means such as a
BIOS1060は、各サーバの起動時にCPU1(1010)が実行するブートプログラムや、各サーバのハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The
記憶部107を構成するハードディスク1074は、広告配信サーバ10がサーバとして機能するための各種プログラムおよび本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、更に必要に応じて各種データベース(後述のカテゴリDB71、広告DB72等)を構成可能である。
The
光ディスクドライブ1076としては、例えば、DVD−ROMドライブ、CD−ROMドライブ、DVD−RAMドライブ、CD−RAMドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク1077を使用する。光ディスク1077から光ディスクドライブ1076によりプログラムまたはデータを読み取り、I/Oコントローラ1070を介してメインメモリ1050またはハードディスク1074に提供することもできる。
As the
広告配信サーバ10に提供されるプログラムは、ハードディスク1074、光ディスク1077、またはメモリーカード等の記録媒体に格納されて提供される。このプログラムは、I/Oコントローラ1070を介して、記録媒体から読み出され、または通信I/F1040を介してダウンロードされることによって、広告配信サーバ10にインストールされ実行されてもよい。
The program provided to the
前述のプログラムは、内部または外部の記憶媒体に格納されてもよい。ここで、記憶部107を構成する記憶媒体としては、ハードディスク1074、光ディスク1077、またはメモリーカードの他に、MD等の光磁気記録媒体、テープ媒体を用いることができる。また、専用通信回線やインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク1074または光ディスクライブラリ等の記憶装置を記録媒体として使用し、通信回線を介してプログラムを広告配信サーバ10に提供してもよい。
The aforementioned program may be stored in an internal or external storage medium. Here, as a storage medium constituting the
ここで、表示装置1022は、ユーザにデータの入力を受け付ける画面を表示したり、広告配信サーバ10による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置(CRT)、液晶表示装置(LCD)等のディスプレイ装置を含む。
Here, the
ここで、入力手段は、ユーザによる入力の受け付けを行うものであり、キーボードおよびマウス1100等により構成してよい。
Here, the input means accepts input by the user, and may be configured by a keyboard, a
また、通信I/F1040は、各サーバを専用ネットワークまたは公共ネットワークを介して端末と接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。通信I/F1040は、モデム、ケーブル・モデムおよびイーサネット(登録商標)・アダプタを含んでよい。
The communication I /
以上の例は、広告配信サーバ10について主に説明したが、コンピュータに、プログラムをインストールして、そのコンピュータをサーバ装置として動作させることにより各機能を実現することもできる。したがって、本実施形態の広告配信サーバ10により実現される機能は、前述の方法を当該コンピュータにより実行することにより、あるいは、前述のプログラムを当該コンピュータに導入して実行することによっても実現可能である。
Although the above example mainly demonstrated the
端末装置30も、前述の広告配信サーバ10と同様な構成を持つ。また、本実施形態ではいわゆるPC(Personal Computer)で実現した例について説明するが、更に、本発明の原理が適用可能である限り、携帯電話、PDA(Personal Data Assistant)、ゲーム機等の様々な端末で実現してよい。
The
[機能構成]
図3は、本発明の第1実施形態に係る広告配信サーバ10の機能を示すブロック図である。制御部101と記憶部107とが協働することにより、本実施形態の機能を実現する。
[Function configuration]
FIG. 3 is a block diagram showing functions of the
制御部101は、設定キーワード受付部11と、Web検索部12と、参照キーワード抽出部13と、インデックス生成部14と、関連度算出部15と、広告データ受付部16と、広告データ記憶部17と、広告データ配信部18と、を備える。また、記憶部107は、カテゴリDB71と、広告DB72と、を備える。
The
設定キーワード受付部11は、予め設けられた複数種類のコンテンツカテゴリに対して、このコンテンツカテゴリそれぞれを特徴付ける設定キーワードの入力を受け付ける。具体的には、設定キーワードは、広告配信サーバ10の管理者により入力されることとしてよく、図4に示すカテゴリ分類定義テーブルに記憶される。
The setting
図4は、本発明の第1実施形態に係るカテゴリ分類定義テーブルを示す図である。カテゴリ分類定義テーブルは、カテゴリDB71に記憶されることとしてよい。ここで、各コンテンツカテゴリは、階層構造により定義され、コンテンツカテゴリそれぞれに対して、少なくとも1の設定キーワードが関連付けて記憶される。
FIG. 4 is a diagram showing a category classification definition table according to the first embodiment of the present invention. The category classification definition table may be stored in the
Web検索部12は、設定キーワード受付部11により受け付けた設定キーワードに基づいて、関連する少なくとも1のWebページを検索する。このとき、検索方法は所定の検索エンジンによるが、閲覧頻度や被リンク数等に基づく順位付けがされることが望ましい。Web検索部12は、このように順位付けされた検索結果の、上位から所定数を抽出することにより、設定キーワードに関連する有用なWebページを取得できる。
The
参照キーワード抽出部13は、Web検索部12により検索されたWebページに含まれる参照キーワードを抽出する。具体的には、Webページに含まれるテキストデータを形態素解析することにより、Webページを構成する語を抽出し、参照キーワードとする。
The reference
インデックス生成部14は、参照キーワード抽出部13により抽出された参照キーワードそれぞれの、Webページにおける重要度を示す評価値を算出する。ここで、重要度を示す評価値とは、例えば、語の出現頻度に関する指標であるTF(Term Frequency)とIDF(Inverse Document Frequency)との積であるTF・IDF値に基づいてよい。
The
このことによれば、Webページに頻出する(TFが大きい)参照キーワード、検索エンジンによる検索範囲のWebページでの出現頻度が低い(IDFが大きい)参照キーワードほど、評価値が大きくなる。したがって、検索されたWebページを特徴付ける参照キーワードの評価値が大きく算出されることとなる。 According to this, a reference keyword that frequently appears on a Web page (large TF) and a reference keyword that has a low appearance frequency (high IDF) on a Web page in a search range by a search engine have a higher evaluation value. Therefore, the evaluation value of the reference keyword that characterizes the searched Web page is greatly calculated.
インデックス生成部14は、このようにして算出した評価値に基づいて、転置インデックスを計算することにより、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を示すインデックスとして、図5のカテゴリ関連度テーブルを生成する。
The
図5は、本発明の第1実施形態に係るカテゴリ関連度テーブルを示す図である。カテゴリ関連度テーブルは、カテゴリDB71に記憶されることとしてよい。ここで、参照キーワード抽出部13により抽出された参照キーワードについて、コンテンツカテゴリとの関連度を記憶する。なお、1の参照キーワードに対して複数のコンテンツカテゴリの関連度を記憶してよい。
FIG. 5 is a diagram showing a category relevance table according to the first embodiment of the present invention. The category relevance table may be stored in the
関連度算出部15は、コンテンツサーバ20から受け付けたWebページ、すなわち端末装置30から閲覧要求のあったWebページについての、コンテンツカテゴリとの関連度を算出する。
The degree-of-
具体的には、関連度算出部15は、まず、インデックス生成部14により生成されたカテゴリ関連度テーブル(図5)に記憶された参照キーワードとコンテンツカテゴリとの関連度に基づいて、Webページに含まれる少なくとも1の語と一致または類似する参照キーワードの組み合わせと、コンテンツカテゴリそれぞれとの関連度を算出する。なお、あるコンテンツカテゴリへの関連度は、このコンテンツカテゴリに対する1または複数の語それぞれの関連度を合計したものであってよい。
Specifically, the
ここで、Webページに含まれる語とは、このWebページを特徴付ける語であることが好ましい。例えば、前述のTF・IDF値等、出現頻度に基づく評価に基づいて選択することとしてよい。あるいは、強調されたフォントを用いた語や、タイトルとして用いられている語等、Webページのスタイル情報に基づいて抽出してもよい。 Here, the word included in the Web page is preferably a word that characterizes the Web page. For example, the selection may be made based on the evaluation based on the appearance frequency such as the above-described TF / IDF value. Or you may extract based on the style information of a web page, such as the word using the emphasized font, the word used as a title.
広告データ受付部16は、広告主から、広告データと、この広告データを表示させるWebページを選択するための入札キーワードと、更に必要に応じて、この広告データが表示されることを避けるWebページのコンテンツカテゴリを指定するNGカテゴリの入力を受け付ける。
The advertisement
広告データ記憶部17は、広告データ受付部16により受け付けた広告データを記憶する。このとき、広告データは、いずれかの広告カテゴリに関連付けて記憶することとする。なお、関連付ける広告カテゴリは、広告データ受付部16が広告データを受け付ける際に、広告主からの入力を求める。
The advertisement
また、広告データを関連付ける広告カテゴリは、自動的に決定してもよい。具体的には、広告データ受付部16により広告データと共に受け付けた入札キーワードに関連するWebページを検索し、検索されたWebページに含まれる語と一致または類似する参照キーワードと、広告カテゴリ(コンテンツカテゴリで代用)それぞれとの関連度を算出する。そして、この関連度に基づいて、広告データを関連付ける広告カテゴリを決定する。例えば、関連度が最上位から所定数の広告カテゴリや、所定以上の関連度の広告カテゴリに決定することとしてよい。また、関連度の順位付けに基づいて、管理者や広告主から広告カテゴリを指定する入力を受け付けてもよい。
Further, the advertisement category associated with the advertisement data may be automatically determined. Specifically, the web page related to the bid keyword received together with the advertisement data by the advertisement
なお、この関連度の算出方法は、前述の関連度算出部15によるものと同様であってよく、Webページを特徴付ける1または複数の語に関して、それぞれの広告カテゴリに対する関連度を集計することにより算出される。
This relevance calculation method may be the same as that by the
また、検索されたWebページに含まれる、関連度を算出するための語は、Webページを特徴付けるものであることが好ましい。具体的には、強調されたフォントを用いた語や、タイトルとして用いられている語等を抽出することとしてよい。また、TF・IDF値が上位の語等、出現頻度に基づいて抽出してもよい。 Moreover, it is preferable that the word for calculating the degree of association included in the searched web page characterizes the web page. Specifically, words using an emphasized font, words used as titles, and the like may be extracted. Moreover, you may extract based on appearance frequency, such as a high-order word, TF * IDF value.
ここで、広告データ記憶部17は、広告データを関連付ける広告カテゴリを、入札キーワードにより検索されたWebページに基づいて決定したが、これには限られない。例えば、広告データ受付部16により受け付けた入札キーワードと、広告カテゴリとの関連度を算出し、算出した関連度に基づいて決定してもよい。
Here, the advertisement
図6は、本発明の第1実施形態に係る広告データテーブルを示す図である。広告データテーブルは、広告DB72に記憶されることとしてよい。ここでは、1の広告データに対して、入札キーワードと、少なくとも1の広告カテゴリとが関連付けられる。
FIG. 6 is a diagram showing an advertisement data table according to the first embodiment of the present invention. The advertisement data table may be stored in the
なお、関連付けられる広告カテゴリは、前述のように広告データ記憶部17により決定されるが、広告データ受付部16によりNGカテゴリの指定を受け付けた場合には、広告データを、指定されたNGカテゴリ以外の広告カテゴリに関連付けることとする。これにより、広告主が望まないコンテンツカテゴリのWebページに対して広告データが配信されるのを抑制することができる。
The advertisement category to be associated is determined by the advertisement
広告データ配信部18は、関連度算出部15により算出した関連度が最上位のコンテンツカテゴリに対して、受け付けたWebページを分類する。なお、分類するコンテンツカテゴリは複数であってもよく、算出した関連度の上位から所定数、あるいは所定以上の関連度を持つコンテンツカテゴリに対して分類することとしてもよい。また、関連度算出部15により関連度の順位付けを行い、管理者により選択するようにしてもよい。これらの方法により、最上位ではないコンテンツカテゴリにも分類することができるため、広告データを配信するWebページの範囲を柔軟に広げることが可能となる。
The advertisement
次に、広告データ配信部18は、広告データ記憶部17により記憶された広告データのうち、Webページが分類されたコンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリに関連付けられた広告データを選択する。そして、広告データ配信部18は、選択した広告データをコンテンツサーバ20に送信することにより、広告データが付加されたWebページを端末装置30にて表示させる。
Next, the advertisement
ここで、広告データ配信部18が選択する広告データは、受け付けたWebページのコンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリに関連付けられた広告データのうち、入札キーワードがこのWebページに含まれる広告データを選択することとしてよい。このことにより、広告データ配信部18は、広告カテゴリにより分野を絞り込んだ上で、広告データを配信するWebページを入札キーワードに基づいて決定することができる。
Here, the advertisement data selected by the advertisement
以上、広告配信サーバ10の機能構成を説明したが、各機能は、適宜複数のサーバに分散させてもよい。
Although the functional configuration of the
[広告データ配信フロー]
図7は、本発明の第1実施形態に係る広告データをWebページに関連付けて配信する処理を示すフローチャートである。
[Advertising data distribution flow]
FIG. 7 is a flowchart showing a process for distributing advertisement data in association with a Web page according to the first embodiment of the present invention.
ステップS31では、関連度算出部15は、広告データの配信対象となるWebページの出力要求を受け付ける。
In step S <b> 31, the
ステップS32では、関連度算出部15は、ステップS31にて受け付けたWebページのテキストデータを形態素解析し、フォントやレイアウト等のスタイル情報や、TF・IDF値等の出現頻度に基づいて、Webページに含まれる特徴語を抽出する。
In step S32, the
ステップS33では、関連度算出部15は、カテゴリ関連度テーブル(図5)に基づいて、ステップS32にて抽出した特徴語と一致または類似する参照キーワードを選択し、コンテンツカテゴリとの関連度を算出する。これにより、Webページと関連度の高いコンテンツカテゴリが決定される。
In step S33, the
ステップS34では、広告データ配信部18は、ステップS33にて算出された関連度に基づいて、Webページをいずれかのコンテンツカテゴリに分類する。続いて、広告データ配信部18は、分類されたコンテンツカテゴリと広告カテゴリとのマッチングを行い、コンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリに関連付けられた広告データを、広告データテーブル(図6)を参照して抽出する。
In step S34, the advertisement
ステップS35では、ステップS34にて抽出された広告データについて、入札キーワードによるWebページとのマッチングを行う。これにより、コンテンツカテゴリと広告カテゴリとが一致し、更にWebページに含まれる語と入札キーワードとが一致または類似する広告データを選択する。なお、Webページとのマッチングは、このWebページを特徴付ける特徴語に対して行ってもよい。 In step S35, the advertisement data extracted in step S34 is matched with a web page based on a bid keyword. Thereby, the advertisement data in which the content category and the advertisement category match and the word included in the Web page and the bid keyword match or are similar are selected. Note that matching with a Web page may be performed on a feature word that characterizes the Web page.
ステップS36では、広告データ配信部18は、ステップS35にて選択された広告データをコンテンツサーバ20に送信する。これにより、ステップS31にて受け付けたWebページに対して、関連する広告データが配信される。
In step S <b> 36, the advertisement
[カテゴリ情報管理フロー]
図8は、本発明の第1実施形態に係るカテゴリ情報を管理する処理を示すフローチャートである。なお、カテゴリ情報とは、カテゴリ分類定義テーブル(図4)およびカテゴリ関連度テーブル(図5)にて記憶されるコンテンツカテゴリに関するデータを示す。
[Category information management flow]
FIG. 8 is a flowchart showing processing for managing category information according to the first embodiment of the present invention. The category information indicates data related to content categories stored in the category classification definition table (FIG. 4) and the category relevance table (FIG. 5).
ステップS11では、設定キーワード受付部11は、コンテンツカテゴリに対する設定キーワードの入力を受け付け、カテゴリ分類定義テーブル(図4)に記憶する。
In step S11, the setting
ステップS12では、Web検索部12は、ステップS11にて受け付けた設定キーワードに基づいて、関連するWebページを検索する。
In step S12, the
ステップS13では、参照キーワード抽出部13は、ステップS12にて検索されたWebページのテキストデータを形態素解析し、Webページに含まれる参照キーワードを抽出する。
In step S13, the reference
ステップS14では、インデックス生成部14は、ステップS13にて抽出した参照キーワードに関して、Webページにおける重要度の尺度として、TF・IDF値を算出する。
In step S <b> 14, the
ステップS15では、インデックス生成部14は、ステップS14にて算出したTF・IDF値に基づいて、転置インデックスを計算することにより、参照キーワードに対するコンテンツカテゴリの関連度を算出してカテゴリ関連度テーブル(図5)に記憶する。
In step S15, the
以上の処理により、カテゴリ分類定義テーブル(図4)およびカテゴリ関連度テーブル(図5)は、設定キーワードが入力、編集されたタイミングで更新され、コンテンツカテゴリへの分類のための参照データとして最新の状態が維持される。 Through the above processing, the category classification definition table (FIG. 4) and the category relevance table (FIG. 5) are updated at the timing when the set keyword is input and edited, and the latest as reference data for classification into content categories. State is maintained.
[広告情報管理フロー]
図9は、本発明の第1実施形態に係る広告情報を管理する処理を示すフローチャートである。なお、広告情報とは、広告データテーブル(図6)にて記憶される広告に関するデータを示す。
[Advertising Information Management Flow]
FIG. 9 is a flowchart showing a process for managing advertisement information according to the first embodiment of the present invention. The advertisement information indicates data related to advertisements stored in the advertisement data table (FIG. 6).
ステップS21では、広告データ受付部16は、広告主による広告データの入力を受け付ける。このとき、広告データ受付部16は、広告データをWebページに配信するための入札キーワードと、配信したくないコンテンツカテゴリであるNGカテゴリの指定を受け付ける。
In step S21, the advertisement
ステップS22では、広告データ記憶部17は、ステップS21にて受け付けた入札キーワードに基づいて、関連するWebページを検索する。
In step S22, the advertisement
ステップS23では、広告データ記憶部17は、ステップS22にて検索されたWebページのテキストデータを形態素解析し、フォントやレイアウト等のスタイル情報や、TF・IDF値等の出現頻度に基づいて、Webページに含まれる特徴語を抽出する。
In step S23, the advertisement
ステップS24では、広告データ記憶部17は、カテゴリ関連度テーブル(図5)に基づいて、ステップS23にて抽出した特徴語と広告カテゴリとのマッチングを行う。具体的には、特徴語と一致または類似する参照キーワードとコンテンツカテゴリとの関連度に基づいて算出する、Webページとコンテンツカテゴリとの関連度が上位のものから所定数を広告カテゴリとして選択する。あるいは、所定以上の関連度を持つコンテンツカテゴリを広告カテゴリとして選択することとしてもよい。
In step S24, the advertisement
ステップS25では、広告データ記憶部17は、ステップS24にて選択した広告カテゴリがNGカテゴリであるか否かを判定する。この判定がYESの場合は、NGカテゴリの選択を取り止め、ステップS24に戻り、他の広告カテゴリを選択する。一方、この判定がNOの場合はステップS26に移る。なお、NGカテゴリを除外しても選択された広告カテゴリが1以上残っている場合には、他の広告カテゴリを選択しなくてもよい。
In step S25, the advertisement
ステップS26では、広告データ記憶部17は、ステップS21にて受け付けた広告データを、入札キーワードと、ステップS24〜S25にて選択した広告カテゴリと共に、広告データテーブル(図6)に記憶する。
In step S26, the advertisement
このように、本実施形態によれば、Webページをコンテンツカテゴリに分類する処理を自動化することで、広告配信のプロセスを省力化でき、また、Webページと広告データとのマッチングの精度が向上する。更に、NGカテゴリの指定を可能とすることで、広告主の意向に近い広告配信が実現できる可能性がある。その結果、広告配信システムの利用価値が高まり、当該システムの利用が促進されることが期待できる。 As described above, according to the present embodiment, by automating the process of classifying the Web page into the content category, it is possible to save the labor of the advertisement distribution process, and the accuracy of matching between the Web page and the advertisement data is improved. . Furthermore, by enabling specification of the NG category, there is a possibility that advertisement distribution close to the intention of the advertiser can be realized. As a result, it can be expected that the use value of the advertisement distribution system is increased and the use of the system is promoted.
<第2実施形態>
以下、本発明の第2実施形態について図を参照しながら説明する。本実施形態においては、前述の第1実施形態に加えて、後述のように新たな構成が追加される。なお、第1実施形態と同様の機能については同一の符号を付し、説明を省略する。
Second Embodiment
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In this embodiment, in addition to the first embodiment described above, a new configuration is added as described later. In addition, the same code | symbol is attached | subjected about the function similar to 1st Embodiment, and description is abbreviate | omitted.
図10は、本発明の第2実施形態に係る広告配信サーバ10aの機能を示すブロック図である。参照キーワード選出部51と、入札キーワード選出部52と、優先度算出部53と、が新たに動作することにより、本実施形態の機能を実現する。
FIG. 10 is a block diagram showing functions of the
参照キーワード選出部51は、関連度算出部15により算出された関連度に基づいて、Webページを分類する1以上のコンテンツカテゴリが決定されると、このコンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出してマージする。
When one or more content categories for classifying the Web page are determined based on the relevance calculated by the
入札キーワード選出部52は、Webページが分類された複数のコンテンツカテゴリと一致する広告カテゴリを選択し、この広告カテゴリに関連付けられている広告データについて、それぞれの入札キーワードを選び出してマージする。
The bid
優先度算出部53は、参照キーワード選出部51により選び出され、マージされた参照キーワード群と、入札キーワード選出部52により選び出され、マージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとを比較し、広告データの配信優先度を示す各入札キーワードの優先度を算出する。この優先度は、参照キーワード群との類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをして算出する。具体的には、広告データ受付部16により広告データおよび入札キーワードを受け付けた際の入札価格に基づいて、この入札価格が高いほど、大きな重み付けを行う。
The
広告データ配信部18は、優先度算出部53により算出された優先度が高い入札キーワードを所定数、あるいは所定以上の優先度をもつ入札キーワードを抽出し、対応する広告データを送信する。
The advertisement
図11は、本発明の第2実施形態に係る優先度に基づく広告データの抽出例を示す図である。ここで、広告配信対象のWebページは、コンテンツカテゴリA、B、およびCと特定されている。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of advertisement data extraction based on priority according to the second embodiment of the present invention. Here, the advertisement delivery target Web pages are identified as content categories A, B, and C.
参照キーワード選出部51は、これらのコンテンツカテゴリA、B、およびCにそれぞれ関連付けられている参照キーワードを選び出して参照キーワード群としてマージする。この例では、各コンテンツカテゴリから参照キーワードを1つずつ選び出しているが、これには限られず、複数の参照キーワードを選び出すこととしてよい。
The reference
コンテンツカテゴリA、B、およびCに対応する広告カテゴリA、B、およびCには、それぞれ、入札価格が異なる複数の広告データおよび入札キーワードが関連付けて記憶されている。入札キーワード選出部52は、これらの入札キーワードを、上記の参照キーワード群との比較対象として選び出す。
The advertisement categories A, B, and C corresponding to the content categories A, B, and C respectively store a plurality of advertisement data and bid keywords having different bid prices in association with each other. The bid
そして、優先度算出部53により、参照キーワード群と入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、入札価格が重み付けされて、入札キーワードの優先度が算出される。具体的には、選び出された入札キーワードのうち、入札価格が高いもの(例えば、100、90、80等)が優先され、この入札キーワードに対応する広告データが配信される可能性が高まる。
Then, the
図12は、本発明の第2実施形態に係る広告データを配信する処理を示すフローチャートである。 FIG. 12 is a flowchart showing a process for distributing advertisement data according to the second embodiment of the present invention.
ステップS31からステップS34までは、第1実施形態(図7)と同様であり、出力要求を受け付けたWebページがコンテンツカテゴリに分類され、対応する広告カテゴリおよび関連付けられた広告データが抽出される。 Steps S31 to S34 are the same as in the first embodiment (FIG. 7), and the Web page that received the output request is classified into the content category, and the corresponding advertisement category and associated advertisement data are extracted.
ステップS41では、参照キーワード選出部51は、ステップS34にてWebページが分類された、1以上のコンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出す。
In step S41, the reference
ステップS42では、入札キーワード選出部52は、ステップS34にて抽出された広告データと対応付けて記憶されている入札キーワードを、入札価格を示すデータと共に選び出す。
In step S42, the bid
ステップS43では、優先度算出部53は、参照キーワード群と入札キーワードとの類似度に対して、入札価格による重み付けをした広告配信に係る優先度を算出する。そして、優先度の高い所定数の入札キーワードに対応する広告データを選択する。
In step S43, the
ステップS36では、広告データ配信部18は、ステップS35にて選択された広告データをコンテンツサーバ20へ送信する。これにより、ステップS31にて受け付けたWebページに関連し、かつ入札価格の高い広告データを配信することができる。
In step S <b> 36, the advertisement
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not restricted to embodiment mentioned above. The effects described in the embodiments of the present invention are only the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are limited to those described in the embodiments of the present invention. is not.
10 広告配信サーバ
11 設定キーワード受付部
12 Web検索部
13 参照キーワード抽出部
14 インデックス生成部
15 関連度算出部
16 広告データ受付部
17 広告データ記憶部
18 広告データ配信部
20 コンテンツサーバ
30 端末装置
40 ネットワーク
51 参照キーワード選出部
52 入札キーワード選出部
53 優先度算出部
71 カテゴリDB
72 広告DB
101 制御部
107 記憶部
DESCRIPTION OF
72 Advertising DB
Claims (12)
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶ステップと、
前記コンテンツデータの出力要求を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶ステップにおいて記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加ステップと、を含む方法。 A method of adding additional data to content data,
Storing the additional data in association with a plurality of types of additional data categories provided in advance;
The reference keyword similar to the feature word included in the content data by referring to the relevance between the reference keyword stored in advance and the content category for classifying the content data in response to receiving the output request for the content data A relevance level calculating step for calculating a relevance level between the content data and the content category,
Based on the relevance calculated in the relevance calculation step, classifying the content data into the content category, and matching the content category into which the content data is classified and the additional data category, An additional step of selecting additional data stored in the storing step and adding the selected additional data to the content data.
前記受付ステップにより受け付けられた設定キーワードに関連するWebページを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索されたWebページに含まれる前記参照キーワードを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記参照キーワードそれぞれの、前記Webページにおける重要度を示す評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値算出ステップにより算出された評価値に基づいて、前記参照キーワードに対する前記コンテンツカテゴリの関連度を示す転置インデックスを生成して記憶するインデックス生成ステップと、を更に含み、
前記関連度算出ステップは、前記インデックス生成ステップにより生成された転置インデックスを参照し、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する請求項1に記載の方法。 An accepting step for receiving an input of a setting keyword characterizing each of the content categories for the content category;
A search step for searching for a web page related to the set keyword received by the receiving step;
An extraction step of extracting the reference keyword included in the web page searched by the search step;
An evaluation value calculating step of calculating an evaluation value indicating the importance in the Web page of each of the reference keywords extracted by the extracting step;
An index generation step of generating and storing a transposed index indicating the degree of relevance of the content category with respect to the reference keyword based on the evaluation value calculated by the evaluation value calculation step;
The method according to claim 1, wherein the relevance calculation step calculates a relevance between the content data and the content category with reference to the transposed index generated by the index generation step.
前記付加ステップは、前記コンテンツデータを分類したコンテンツカテゴリとマッチングする付加データカテゴリの付加データのうち、当該付加データの入札キーワードが当該コンテンツデータに含まれる付加データを選択することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれかに記載の方法。 The storing step associates and stores a bid keyword together with the additional data,
The additional step includes selecting additional data in which the bid keyword of the additional data is included in the content data from the additional data of the additional data category matching the content category into which the content data is classified. The method according to claim 1.
前記コンテンツデータが分類された複数の前記コンテンツカテゴリに関連付けられた参照キーワードを選び出し1つにマージする参照キーワード選出ステップと、
前記コンテンツカテゴリとマッチングした前記付加データカテゴリに関連付けられた付加データの入札キーワードを選び出し1つにマージする入札キーワード選出ステップと、
マージされた参照キーワード群とマージされた入札キーワード群に含まれる入札キーワードそれぞれとの類似度に対して、所定の条件に従った重み付けをし、当該入札キーワードの優先度を算出する優先度算出ステップと、を更に含み、
前記付加ステップは、前記優先度算出ステップにより算出された優先度に基づいて、当該優先度が上位の入札キーワードに対応する付加データを選択することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれかに記載の方法。 The storing step associates and stores a bid keyword together with the additional data,
Selecting a reference keyword associated with the plurality of content categories into which the content data is classified, and merging them into one reference keyword;
A bid keyword selection step of selecting bid keywords of additional data associated with the additional data category matched with the content category and merging them into one;
A priority calculation step of weighting the similarities between the merged reference keyword group and each bid keyword included in the merged bid keyword group according to a predetermined condition and calculating the priority of the bid keyword And further including
5. The method according to claim 1, wherein the adding step selects additional data corresponding to a bid keyword having a higher priority based on the priority calculated in the priority calculating step. The method of crab.
前記記憶ステップは、前記入札ステップにより受け付けた付加データの入札キーワードと類似する前記参照キーワードに基づいて、当該入札キーワードと前記付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて前記付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の方法。 A bid step for accepting the additional data together with a bid keyword;
The storage step calculates a degree of association between the bid keyword and the additional data category based on the reference keyword similar to the bid keyword of the additional data received by the bidding step, and sets the additional data as the degree of association. 8. A method according to any one of claims 1 to 7, characterized in that it is associated with said additional data category.
前記入札ステップにより受け付けた付加データの入札キーワードに関連するWebページを検索する第2検索ステップと、を更に含み、
前記記憶ステップは、前記第2検索ステップにより検索されたWebページに含まれる語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記付加データカテゴリとの関連度を算出し、当該付加データを当該関連度に基づいて前記付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の方法。 A bid step for accepting the additional data together with a bid keyword;
A second search step of searching for a web page related to the bid keyword of the additional data received by the bidding step,
The storage step calculates a degree of association with the additional data category based on the reference keyword similar to a word included in the Web page searched in the second search step, and sets the additional data as the degree of association. 8. A method according to any one of claims 1 to 7, characterized in that it is associated with said additional data category.
前記記憶ステップは、前記入札ステップにより受け付けた付加データを、前記指定ステップにより指定されなかった付加データカテゴリに関連付けることを特徴とする請求項8または請求項9に記載の方法。 Further including a designation step of accepting designation of an additional data category that avoids association with the additional data,
10. The method according to claim 8 or 9, wherein the storing step associates the additional data received by the bidding step with an additional data category not specified by the specifying step.
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶手段と、
前記コンテンツデータの出力要求を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段において算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶手段において記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加手段と、を備えるサーバ。 A server for adding additional data to content data,
Storage means for storing the additional data in association with a plurality of types of additional data categories provided in advance;
The reference keyword similar to the feature word included in the content data by referring to the relevance between the reference keyword stored in advance and the content category for classifying the content data in response to receiving the output request for the content data A degree-of-association calculating means for calculating a degree of association between the content data and the content category,
Based on the relevance calculated by the relevance calculation means, classifying the content data into the content category, and matching the content category into which the content data is classified and the additional data category, A server comprising: additional means for selecting additional data stored in the storage means and adding the selected additional data to the content data.
前記付加データを、予め設けられた複数種類の付加データカテゴリに対して関連付けて記憶する記憶ステップと、
前記コンテンツデータの出力要求(例えば、Webページ表示要求)を受け付けたことに応じて、予め記憶した参照キーワードと前記コンテンツデータを分類するコンテンツカテゴリとの関連度を参照し、前記コンテンツデータに含まれる特徴語と類似する前記参照キーワードに基づいて、前記コンテンツデータと前記コンテンツカテゴリとの関連度を算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度に基づいて、前記コンテンツデータを前記コンテンツカテゴリに分類し、前記コンテンツデータが分類された前記コンテンツカテゴリと前記付加データカテゴリとをマッチングすることにより、前記記憶ステップにおいて記憶された付加データを選択して、当該コンテンツデータに付加する付加ステップと、を実行させるプログラム。 A program for adding additional data to content data by a server,
Storing the additional data in association with a plurality of types of additional data categories provided in advance;
In response to receiving an output request for the content data (for example, a Web page display request), the degree of association between a reference keyword stored in advance and a content category for classifying the content data is referred to and included in the content data A relevance level calculating step of calculating a relevance level between the content data and the content category based on the reference keyword similar to a feature word;
Based on the relevance calculated in the relevance calculation step, classifying the content data into the content category, and matching the content category into which the content data is classified and the additional data category, An additional step of selecting additional data stored in the storing step and adding the selected additional data to the content data.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009020530A JP4962986B2 (en) | 2008-04-01 | 2009-01-30 | Method, server, and program for classifying content data into categories |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008094809 | 2008-04-01 | ||
JP2008094809 | 2008-04-01 | ||
JP2009020530A JP4962986B2 (en) | 2008-04-01 | 2009-01-30 | Method, server, and program for classifying content data into categories |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009266204A true JP2009266204A (en) | 2009-11-12 |
JP4962986B2 JP4962986B2 (en) | 2012-06-27 |
Family
ID=41391913
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009020530A Active JP4962986B2 (en) | 2008-04-01 | 2009-01-30 | Method, server, and program for classifying content data into categories |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4962986B2 (en) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011238019A (en) * | 2010-05-11 | 2011-11-24 | Yahoo Japan Corp | Category processing device and method |
JP2012093864A (en) * | 2010-10-26 | 2012-05-17 | Yahoo Japan Corp | Information selection device, method and program |
WO2012117634A1 (en) * | 2011-02-28 | 2012-09-07 | 楽天株式会社 | Advertisement management device, advertisement selection device, advertisement management method, advertisement management program and storage medium storing advertisement management program |
WO2012117635A1 (en) * | 2011-02-28 | 2012-09-07 | 楽天株式会社 | Advertisement management device, advertisement selection device, advertisement management method, advertisement management program and storage medium storing advertisement management program |
JP2013016174A (en) * | 2011-07-05 | 2013-01-24 | Nhn Corp | Document link system and method for displaying service allowing paste of document stored in clip board of cloud foundation |
JP2013125470A (en) * | 2011-12-15 | 2013-06-24 | Yahoo Japan Corp | Advertisement determination system, advertisement determination method and program |
JP2013210448A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Denso It Laboratory Inc | Information providing system |
JP2013214152A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-17 | Ubic:Kk | Document classification system, document classification method and document classification program |
JP2014521170A (en) * | 2011-07-13 | 2014-08-25 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド | System and method for advertising |
JP2015511051A (en) * | 2012-03-22 | 2015-04-13 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited | Method and apparatus for publishing information |
CN107609916A (en) * | 2017-09-28 | 2018-01-19 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | A kind of method, apparatus and computer equipment of advertisement information |
JP2018160126A (en) * | 2017-03-23 | 2018-10-11 | Necパーソナルコンピュータ株式会社 | Advertisement addition device, advertisement addition method, and advertisement addition program |
JP2019021181A (en) * | 2017-07-20 | 2019-02-07 | Necパーソナルコンピュータ株式会社 | Advertisement attaching device, advertisement attaching method and advertisement attaching program |
CN113192605A (en) * | 2021-04-13 | 2021-07-30 | 复旦大学附属中山医院 | Medical image classification method, medical image retrieval method and medical image retrieval device |
WO2022208706A1 (en) * | 2021-03-31 | 2022-10-06 | 日本電気株式会社 | Information processing device, classification method, and classification program |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002245061A (en) * | 2001-02-14 | 2002-08-30 | Seiko Epson Corp | Keyword extraction |
JP2006202118A (en) * | 2005-01-21 | 2006-08-03 | Yafoo Japan Corp | Attribute evaluation apparatus, method and program |
WO2007056451A2 (en) * | 2005-11-07 | 2007-05-18 | Scanscout, Inc. | Techniques for rendering advertisments with rich media |
JP2007272814A (en) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Cyber Wing Corp | System, method and program for advertisement distribution |
JP2008040613A (en) * | 2006-08-02 | 2008-02-21 | Komu Square:Kk | Advertising method, advertising program and advertising system |
-
2009
- 2009-01-30 JP JP2009020530A patent/JP4962986B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002245061A (en) * | 2001-02-14 | 2002-08-30 | Seiko Epson Corp | Keyword extraction |
JP2006202118A (en) * | 2005-01-21 | 2006-08-03 | Yafoo Japan Corp | Attribute evaluation apparatus, method and program |
WO2007056451A2 (en) * | 2005-11-07 | 2007-05-18 | Scanscout, Inc. | Techniques for rendering advertisments with rich media |
JP2007272814A (en) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Cyber Wing Corp | System, method and program for advertisement distribution |
JP2008040613A (en) * | 2006-08-02 | 2008-02-21 | Komu Square:Kk | Advertising method, advertising program and advertising system |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011238019A (en) * | 2010-05-11 | 2011-11-24 | Yahoo Japan Corp | Category processing device and method |
JP2012093864A (en) * | 2010-10-26 | 2012-05-17 | Yahoo Japan Corp | Information selection device, method and program |
TWI461942B (en) * | 2011-02-28 | 2014-11-21 | Rakuten Inc | An ad management apparatus, an advertisement selecting apparatus, an advertisement management method, an advertisement management program, and a recording medium on which an advertisement management program is recorded |
WO2012117634A1 (en) * | 2011-02-28 | 2012-09-07 | 楽天株式会社 | Advertisement management device, advertisement selection device, advertisement management method, advertisement management program and storage medium storing advertisement management program |
WO2012117635A1 (en) * | 2011-02-28 | 2012-09-07 | 楽天株式会社 | Advertisement management device, advertisement selection device, advertisement management method, advertisement management program and storage medium storing advertisement management program |
JP2012178128A (en) * | 2011-02-28 | 2012-09-13 | Rakuten Inc | Advertisement management device, advertisement selection device, advertisement management method, advertisement management program, and recording medium having the advertisement management program recorded thereon |
JP2012181565A (en) * | 2011-02-28 | 2012-09-20 | Rakuten Inc | Advertisement management device, advertisement selection device, advertisement management method, advertisement management program, and recording medium recording advertisement management program |
US9946805B2 (en) | 2011-07-05 | 2018-04-17 | Nhn Corporation | System and method for displaying services capable of pasting document stored on a cloud-based cross-clipboard |
JP2013016174A (en) * | 2011-07-05 | 2013-01-24 | Nhn Corp | Document link system and method for displaying service allowing paste of document stored in clip board of cloud foundation |
JP2014521170A (en) * | 2011-07-13 | 2014-08-25 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド | System and method for advertising |
US9064263B2 (en) | 2011-07-13 | 2015-06-23 | Alibaba Group Holding Limited | System and method for advertisement placement |
JP2013125470A (en) * | 2011-12-15 | 2013-06-24 | Yahoo Japan Corp | Advertisement determination system, advertisement determination method and program |
JP2015511051A (en) * | 2012-03-22 | 2015-04-13 | アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドAlibaba Group Holding Limited | Method and apparatus for publishing information |
JP2013210448A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Denso It Laboratory Inc | Information providing system |
JP2013214152A (en) * | 2012-03-30 | 2013-10-17 | Ubic:Kk | Document classification system, document classification method and document classification program |
JP2018160126A (en) * | 2017-03-23 | 2018-10-11 | Necパーソナルコンピュータ株式会社 | Advertisement addition device, advertisement addition method, and advertisement addition program |
JP2019021181A (en) * | 2017-07-20 | 2019-02-07 | Necパーソナルコンピュータ株式会社 | Advertisement attaching device, advertisement attaching method and advertisement attaching program |
CN107609916A (en) * | 2017-09-28 | 2018-01-19 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | A kind of method, apparatus and computer equipment of advertisement information |
WO2022208706A1 (en) * | 2021-03-31 | 2022-10-06 | 日本電気株式会社 | Information processing device, classification method, and classification program |
CN113192605A (en) * | 2021-04-13 | 2021-07-30 | 复旦大学附属中山医院 | Medical image classification method, medical image retrieval method and medical image retrieval device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4962986B2 (en) | 2012-06-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4962986B2 (en) | Method, server, and program for classifying content data into categories | |
US8321278B2 (en) | Targeted advertisements based on user profiles and page profile | |
JP5572596B2 (en) | Personalize the ordering of place content in search results | |
US8386469B2 (en) | Method and system for determining relevant sources, querying and merging results from multiple content sources | |
US8099423B2 (en) | Hierarchical metadata generator for retrieval systems | |
US20170116200A1 (en) | Trust propagation through both explicit and implicit social networks | |
US7769771B2 (en) | Searching a document using relevance feedback | |
JP4934169B2 (en) | Apparatus, method, and program for associating categories | |
KR101215791B1 (en) | Using reputation measures to improve search relevance | |
US7620627B2 (en) | Generating keywords | |
US20160042274A1 (en) | Knowledge automation system adaptive feedback | |
US20090287676A1 (en) | Search results with word or phrase index | |
US20050222989A1 (en) | Results based personalization of advertisements in a search engine | |
US20120150861A1 (en) | Highlighting known answers in search results | |
US20060173822A1 (en) | System and method for optimization of results based on monetization intent | |
US20110302149A1 (en) | Identifying dominant concepts across multiple sources | |
US20140324813A1 (en) | Identifying Ranking Scores for Domains of Interest | |
JP2014132493A (en) | Providing content using stored query information | |
US20210209118A1 (en) | Techniques for determining relevant electronic content in response to queries | |
US20200278989A1 (en) | Information processing apparatus and non-transitory computer readable medium | |
US20130031091A1 (en) | Action-based search results and action view pivoting | |
JP4375626B2 (en) | Search service system and method for providing input order of keywords by category | |
JP5226241B2 (en) | How to add tags | |
AU2012202738B2 (en) | Results based personalization of advertisements in a search engine | |
JP2009146013A (en) | Content retrieval method, its device, and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100309 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20111202 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20111213 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120210 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120228 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20120312 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120319 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4962986 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150406 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |