JP5321777B2 - Product search device and product search method having function of presenting reference keyword - Google Patents
Product search device and product search method having function of presenting reference keyword Download PDFInfo
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Description
本発明は、ユーザが入力した検索キーワードに適合する商品データをデータベースから検索する技術に関し、更に詳しくは、検索キーワードの入力ミスに対処する技術に関する。 The present invention relates to a technology for searching for product data that matches a search keyword input by a user from a database, and more particularly to a technology for dealing with an input error of a search keyword.
インターネット上に開設されているショッピングサイトや実店舗(例えば、書籍店、音楽ソフト販売店、家電量販店など)には、ユーザが、ショッピングサイトや実店舗で取扱っている商品の中から希望する商品を速やかに検索できることが求められている。 For shopping sites and actual stores established on the Internet (for example, book stores, music software stores, home appliance mass retailers, etc.), the products that the user desires from the products handled at the shopping sites and actual stores Must be able to search quickly.
しかし、ユーザは、商品の名称など商品に係る単語のスペルを正確に覚えていることは少なく、商品の名称を検索キーワードとして商品検索をするとき、商品に係る単語の入力ミスが原因で、商品検索に失敗してしまうケースがあるため、商品を検索する際には、ユーザが入力した検索キーワードから推測される単語を、ユーザに提示できることが望ましい。 However, users rarely remember the spelling of words related to products, such as the name of the product, and when searching for products using the name of the product as a search keyword, Since there are cases where the search fails, it is desirable that when searching for products, it is possible to present to the user words that are estimated from the search keywords entered by the user.
ユーザが入力した検索キーワード以外のキーワードをユーザに提示する発明としては、例えば、特許文献1において、同義語・類義語辞典を備え、ユーザが入力した検索キーワードに対応する同義語若しくは類義語を、対応同義語・類義語情報として抽出する情報検索システムが開示されている。
しかしながら、特許文献1で開示されている発明を用いれば、ユーザが入力した検索キーワードに対応する同義語若しくは類義語をユーザに提示させることができるようになるが、特許文献1で開示されている発明は、検索キーワードの入力ミスに対処するための発明ではない。
However, if the invention disclosed in
そこで、本発明は、ユーザが入力した検索キーワードに適合する商品情報をデータベースから検索する際に、検索キーワードの入力ミスがあった場合、ユーザが入力した検索キーワードから推測され、かつ商品を検索できる単語をユーザに提供できる装置および方法を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention can search for a product that is inferred from the search keyword input by the user when there is an input error of the search keyword when searching the database for product information that matches the search keyword input by the user. An object of the present invention is to provide an apparatus and a method capable of providing a word to a user.
上述した課題を解決する第1の発明は、ユーザが入力した検索キーワードに適合する商品データを検索する商品検索方法であって、商品に係る単語である商品関連語を含む商品データが記憶された商品データベースを備えた装置が、前記ユーザが操作する端末装置から前記商品データの検索要求を受けたとき、前記装置が、前記端末装置から送信された前記検索キーワードを前記商品関連語として含む前記商品データを前記商品データベースから検索するステップa、前記ステップaで前記商品データの検索に失敗したと前記装置が判断したとき、前記装置が、前記商品データベースに記憶されている前記商品関連語と前記検索キーワードとの類似度を、前記検索キーワードから得られる第1の部分文字列が前記商品関連語に含まれる個数を前記第1の部分文字列の総数で除算した値と、前記商品関連語から得られる第2の部分文字列が前記検索キーワードに含まれる個数を前記第2の部分文字列の総数で除算した値とを乗算することにより演算し、類似度が定められた判定基準に適合する前記商品関連語を参考キーワードとして抽出するステップb、前記装置が、前記ステップbで抽出した前記参考キーワードを前記端末装置に表示させる表示データを生成し、前記端末装置に送信するステップc、を含むことを特徴とする商品検索方法である。 A first invention for solving the above-described problem is a product search method for searching for product data that matches a search keyword input by a user, in which product data including a product related word that is a word related to the product is stored. When the device provided with the product database receives a search request for the product data from the terminal device operated by the user, the device includes the search keyword transmitted from the terminal device as the product-related word. Step a for retrieving data from the product database, and when the device determines that the product data search has failed in step a, the device stores the product related words and the search stored in the product database. the number of the similarity between the keywords, the first sub-string obtained from the search keyword included in the product related word The value obtained by dividing the total number of the first partial character strings and the value obtained by dividing the number of the second partial character strings obtained from the product related words included in the search keyword by the total number of the second partial character strings. calculated by multiplying the bets, step b extracting the items related words meet the criterion similarity is defined by reference keyword, the device, the terminal device the reference keywords extracted in step b A product search method comprising: generating display data to be displayed on the terminal device and transmitting the display data to the terminal device.
第2の発明は、第1の発明に記載の商品検索方法であって、前記商品関連語は、前記商品データベースに記憶された商品の仕様または説明文に含まれる単語を利用して、生成されたものであることを特徴とする。 2nd invention is the goods search method as described in 1st invention, Comprising : The said goods related word is produced | generated using the word contained in the specification or description of goods memorize | stored in the said goods database. It is characterized by that .
第3の発明は、第1または第2の発明に記載の商品検索方法であって、前記ステップbにおいて、前記装置は、前記部分文字列として、異なる文字数の部分文字列を利用することを特徴とする。 A third invention is a commodity search method according to the first or second invention, wherein in the step b, the device uses partial character strings having different numbers of characters as the partial character strings. And
第4の発明は、第1の発明から第3の発明のいずれか一つに記載の商品検索方法であって、前記ステップbにおいて、前記装置は、前記検索キーワードを前記商品関連語として含む前記商品データの件数が、0件、或いは、定められた件数以下のとき、前記装置は、前記商品データの検索に前記装置が失敗したと判断することを特徴とする。 4th invention is the goods search method as described in any one of 1st invention from 3rd invention, Comprising: In the said step b, the said apparatus contains the said search keyword as the said product related word. When the number of product data is 0 or less than a predetermined number, the device determines that the device has failed in the search for the product data.
第5の発明は、第1の発明から第4の発明のいずれか一つに記載の商品検索方法であって、前記装置は、前記商品のカテゴリーごとに前記商品データベースを備え、前記ステップaは、前記ユーザが操作する端末装置から前記商品データの検索要求を受けたとき、前記装置が、前記端末装置から送信された前記検索キーワードを前記商品関連語として含む前記商品データを、前記端末装置から送信された前記商品のカテゴリーに対応する前記商品データベースから検索するステップで、前記ステップbは、前記ステップaで前記商品データの検索に失敗したと前記装置が判断したとき、前記装置が、前記端末装置から送信された前記商品のカテゴリーに対応する前記商品データベースに記憶されている前記商品関連語と前記検索キーワードとの類似度を演算し、類似度が定められた判定基準に適合する前記商品関連語を参考キーワードとして抽出するステップであることを特徴とする。 5th invention is the goods search method as described in any one of 1st invention from 4th invention, Comprising: The said apparatus is equipped with the said goods database for every category of the said goods, The said step a is When the product data search request is received from the terminal device operated by the user, the device includes the product data including the search keyword transmitted from the terminal device as the product related word, from the terminal device. In the step of searching from the product database corresponding to the category of the transmitted product, when the device determines that the search of the product data has failed in the step a, the device the product-related words stored in the product database corresponding to the transmitted said category of items from the device and said search keyword Calculates the degree of similarity, characterized in that it is a step of extracting the product related words meet the criterion similarity is defined by reference keyword.
更に、第6の発明は、ユーザが入力した検索キーワードに適合する商品データを検索する商品検索装置であって、商品に係る単語である商品関連語を含む商品データが記憶された商品データベースと、ユーザが操作する端末装置から前記商品データの検索要求を受けたとき、前記端末装置から送信された前記検索キーワードを前記商品関連語として含む前記商品データを前記商品データベースから検索する商品検索手段と、前記商品検索手段が前記商品データの検索に失敗したとき、前記商品データベースに記憶されている前記商品関連語と前記検索キーワードとの類似度を、前記検索キーワードから得られる第1の部分文字列が前記商品関連語に含まれる個数を前記第1の部分文字列の総数で除算した値と、前記商品関連語から得られる第2の部分文字列が前記検索キーワードに含まれる個数を前記第2の部分文字列の総数で除算した値とを乗算することにより演算し、類似度が定められた判定基準に適合する前記商品関連語を参考キーワードとして抽出する参考キーワード抽出手段と、前記参考キーワード抽出手段が抽出した前記参考キーワードを前記端末装置に表示させる表示データを生成し、生成した前記表示データを前記端末装置に送信する参考キーワード表示手段と、を備えていることを特徴とする商品検索装置である。 Further, a sixth invention is a product search device for searching for product data that matches a search keyword input by a user, a product database storing product data including product related words that are words related to the product, A product search means for searching the product database for the product data including the search keyword transmitted from the terminal device as the product related word when receiving a search request for the product data from a terminal device operated by a user; When the product search unit fails to search the product data, the similarity between the product related word stored in the product database and the search keyword is obtained as a first partial character string obtained from the search keyword. A value obtained by dividing the number included in the product-related word by the total number of the first partial character strings, and a value obtained from the product-related word. Substring is calculated by multiplying the value of the number obtained by dividing by the total number of the second partial character string included in the search keyword, the product related words meet the criterion similarity is defined A reference keyword extracting means for extracting the reference keyword as a reference keyword, display data for displaying the reference keyword extracted by the reference keyword extraction means on the terminal device, and transmitting the generated display data to the terminal device And a display means.
第7の発明は、第6の発明に記載の商品検索装置であって、前記商品関連語は、前記商品データベースに記憶された商品の仕様または説明文に含まれる単語を利用して、生成されたものであることを特徴とする。 A seventh invention is the product search device according to the sixth invention, wherein the product-related word is generated by using a word included in a product specification or an explanatory text stored in the product database. and wherein the der Rukoto thing was.
第8の発明は、第6または第7の発明に記載の商品検索装置であって、前記参考キーワード抽出手段は、前記部分文字列として、異なる文字数の部分文字列を利用することを特徴とする。 Eighth invention is the product search device according to the sixth invention or the seventh, the reference keyword extracting means, as the partial string, and characterized to have access to a substring of the different characters To do.
第9の発明は、第6の発明から第8の発明のいずれか一つに記載の商品検索装置であって、前記商品検索手段は、前記検索キーワードを前記商品関連語として含む前記商品データの件数が、0件、或いは、定められた件数以下のとき、前記商品データの検索に失敗したと判断することを特徴とする。 9th invention is the goods search apparatus as described in any one of 6th invention to 8th invention , Comprising : The said goods search means of the said product data containing the said search keyword as said goods related word When the number of cases is 0 or less than a predetermined number, it is determined that the product data search has failed.
第10の発明は、第6の発明から第9の発明のいずれか一つに記載の商品検索装置であって、前記商品検索装置は、インターネット上に配置されたウェブサーバで、前記参考キーワード表示手段は、前記商品検索手段を作動させる前記商品検索装置のURLが埋め込まれたハイパーリンクの形式で前記参考キーワードを表示するHTMLデータを前記表示データとして生成することを特徴とする。 A tenth invention is the product search device according to any one of the sixth invention to the ninth invention, wherein the product search device is a web server arranged on the Internet, and the reference keyword display The means generates HTML data for displaying the reference keyword in the form of a hyperlink in which a URL of the product search device for operating the product search means is embedded as the display data.
第11の発明は、第6の発明から第10の発明のいずれか一つに記載の商品検索装置であって、前記商品検索装置は、前記商品のカテゴリーごとに前記商品データベースを備え、前記商品検索手段は、前記ユーザが操作する端末装置から前記商品データの検索要求を受けたとき、前記端末装置から送信された前記検索キーワードを前記商品関連語として含む前記商品データを、前記端末装置から送信された前記商品のカテゴリーに対応する前記商品データベースから検索する手段で、前記参考キーワード抽出手段は、前記商品検索手段が前記商品データの検索に失敗したとき、前記端末装置から送信された前記商品のカテゴリーに対応する前記商品データベースに記憶されている前記商品関連語と前記検索キーワードとの類似度を演算し、類似度が定められた判定基準に適合する前記商品関連語を参考キーワードとして抽出する手段であることを特徴とする。
An eleventh invention is the product search device according to any one of the sixth invention to the tenth invention, wherein the product search device includes the product database for each category of the product, and the product When the search unit receives a search request for the product data from the terminal device operated by the user, the search unit transmits the product data including the search keyword transmitted from the terminal device as the product-related word from the terminal device. In the means for searching from the product database corresponding to the category of the product that has been made, the reference keyword extracting means, when the product search means fails to search for the product data, of the product sent from the terminal device calculating the product-related words and similarity between the search keywords stored in the item database corresponding to the category, class Degrees, characterized in that it is a means for extracting reference keyword matching the items related terms the criteria defined.
上述した発明によれば、ユーザが端末装置に入力した検索キーワードを用い、商品データの検索に失敗したときに、検索キーワードとの類似度が定められた基準に適合する商品関連語を参考キーワードとして抽出し、抽出した参考キーワードを端末装置に表示させることで、入力ミスした検索キーワードに対して正しい可能性のある商品関連語をユーザに提示することができ、ユーザの知識不足および不注意による入力ミスを補うことできる。 According to the above-described invention, when the search keyword input by the user to the terminal device is used and the search for the product data fails, the product related word that meets the criteria for which the similarity to the search keyword is determined is used as the reference keyword. By extracting and displaying the extracted reference keywords on the terminal device, it is possible to present to the user product-related words that may be correct with respect to the input search keyword, and input due to lack of user knowledge and carelessness Can make up for mistakes.
商品検索装置が記憶している商品データが多ければ多いほど、商品検索装置が記憶している商品関連語の数も多くなるため、検索キーワードと商品関連語の類似度の演算は効率的に行われることが望ましく、検索キーワードと商品関連語の類似度の演算を効率的に行うためには、商品関連語と検索キーワードとの編集距離や、検索キーワードから得られる部分文字列が商品関連語に含まれる個数を利用して、検索キーワードと商品関連語の類似度を演算すると、類似度の計算量が少なくて済む。 The more product data stored in the product search device, the greater the number of product related words stored in the product search device. Therefore, the similarity between the search keyword and the product related word can be calculated efficiently. In order to efficiently calculate the similarity between the search keyword and the product related word, the edit distance between the product related word and the search keyword and the partial character string obtained from the search keyword are used as the product related word. By calculating the similarity between the search keyword and the product related word using the number included, the calculation amount of the similarity can be reduced.
更に、入力ミスの判定基準を0件ではなく定められた件数以下とすることで、入力ミスした検索キーワードに該当する商品データが仮に検索されたとしても、正しい可能性のある商品関連語をユーザに提示できるようになる。 Furthermore, by setting the judgment criterion for input mistakes to not more than 0 and a predetermined number or less, even if product data corresponding to a search keyword with an input error is searched, product related terms that may be correct are displayed to the user. Can be presented.
なお、本発明に係る商品検索装置をウェブサーバで実現するときは、前記商品検索手段を作動させる前記商品検索装置のURLが埋め込まれたハイパーリンクの形式で参考キーワードを表示すると、ユーザが参考キーワードを入力する手間を省くことができるようになる。 When the product search device according to the present invention is realized by a web server, when the reference keyword is displayed in the form of a hyperlink in which the URL of the product search device that operates the product search means is embedded, the user can use the reference keyword. It becomes possible to save the trouble of inputting.
ここから、本発明に係る商品検索装置1および商品検索方法について、図を参照しながら詳細に説明する。図1は、本発明に係る商品検索装置1の実施形態を説明する図である。図1で図示した実施形態において、本発明に係る商品検索装置1は、ネットワーク4上に設置されたウェブサーバで実現され、ユーザ3が操作する端末装置となるクライアント2もネットワーク4に接続されている。
From here, the
本発明に係る商品検索装置1は、中央演算処理装置10(CPU: Central Processing Unit)、ランダムアクセスメモリ11(RAM: Random Access Memory)、大容量の記憶装置13(例えば、ハードディスク)、ネットワークインターフェース12などを備え、同様に、クライアント2は、CPU20、ランダムアクセスメモリ21、大容量の記憶装置23(例えば、ハードディスク)、ネットワークインターフェース22を備えている。
A
図2は、商品検索装置1およびクライアント2の機能ブロック図である。図2に図示したように、クライアント2には、クライアント2のCPU20を動作させるコンピュータプログラムとして、マークアップ言語であるHTML(HyperText Markup Language)で記述されたHTMLデータを解釈し、文字や画像などをクライアント2のディスプレイに表示させるブラウザ200が備えられ、クライアント2のユーザ3は、クライアント2に備えられたブラウザ200を利用して、商品検索装置1にアクセスする。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
図2に図示したように、商品検索装置1には、データベースとして、商品の識別データ、仕様、説明文および画像などの商品データに関連付けて、商品の仕様・説明文などから得られる単語で、商品の検索に利用される様々な商品関連語が記憶される商品データベース110(DB: DataBase)と、商品関連語の辞書となる商品関連語DB111を備え、本発明を実現するための手段として、クライアント2のブラウザ200からのアクセス要求を処理するウェブサーバ手段100と、商品検索装置1の固有の処理を実行する手段として、クライアント2から送信された検索キーワードに適合する商品データを商品DB110から検索する商品検索手段101と、クライアント2から受信した検索キーワードに適合する商品の検索に失敗したときに、商品関連語DB111に記憶されている商品関連語の中から、クライアント2から受信した検索キーワードと類似度の高い商品関連語を参考キーワードとして抽出する参考キーワード抽出手段102を備えている。
As shown in FIG. 2, the
商品検索装置1に備えられた各々の手段は、商品検索装置1のCPU10を各々の手段として機能させるためのコンピュータプログラムで実現され、これらのコンピュータプログラムは、商品検索装置1の記憶装置13に記憶されている。
Each means provided in the
商品検索装置1に備えられた商品DB110には、商品に係る商品データが商品ごとに記憶され、各々の商品データには、商品の識別データ、仕様、説明文および画像などのデータに加え、商品の仕様や説明文などから得られる単語である複数の商品関連語が含まれる。
In the product DB 110 provided in the
商品の仕様や説明文などから得られる単語である商品関連語は、商品の仕様や説明文に含まれる単語や語句を形態素解析によって品詞に分解し、定められた名詞句抽出ルールを適用することで生成される。定められた名詞句抽出ルールとは、隣接する名詞の連結や隣接する未知語の連結などを意味し、例えば、「顔」、「検出」および「機能」からは、「顔」、「検出」および「機能」の商品関連語に加え、「顔」、「顔検出」、「検出機能」および「顔検出機能」などの商品関連語が生成される。 Product-related words, which are words obtained from product specifications and explanations, etc., shall be applied to the noun phrase extraction rules determined by decomposing words and phrases contained in product specifications and explanations into parts of speech by morphological analysis. Is generated. The defined noun phrase extraction rule means concatenation of adjacent nouns, concatenation of adjacent unknown words, etc. For example, from “face”, “detection” and “function”, “face”, “detection” And product-related words such as “face”, “face detection”, “detection function”, and “face detection function” are generated in addition to the product-related words of “function”.
形態素解析によって、商品の仕様や説明文などから商品関連語を生成する機能は、商品検索装置1に備えられていてもよく、或いは、他の装置が生成した商品関連語を商品検索装置1が用いてもよい。
The
商品検索装置1に備えられた商品関連語DB111は、商品DB110に記憶されている商品関連語が、商品関連語の重複がないように記憶される。
The product related
クライアント2のブラウザ200から商品検索装置1にアクセスがあったときに作動する手段はウェブサーバ手段100で、ウェブサーバ手段100は、本発明に係る参考キーワード表示手段の機能を備えている。
The means that operates when the
商品検索装置1のウェブサーバ手段100は、ユーザ3に検索キーワードを入力させるためのHTMLデータを利用して、クライアント2から検索キーワードを取得し、検索キーワードを用いた商品データの検索に成功するときは、検索結果をクライアント2のブラウザ200に表示させるHTMLデータを生成し、検索キーワードを用いた商品データの検索に失敗したときは、検索キーワードの参考キーワードを表示するHTMLデータを生成する。
The web server means 100 of the
クライアント2のブラウザ200から商品検索装置1にアクセスがあると、商品検索装置1のウェブサーバ手段100は、ユーザ3に検索キーワードを入力させるためのHTMLデータをクライアント2に送信する。このHTMLデータには、ユーザ3に検索キーワードを入力させるためのフォームを定義するタグと、このフォームに入力された検索キーワードに適合する商品データを検索させ、検索結果を表示させるためのボタンを定義するタグが少なくとも記述されている。
When the
図3は、検索キーワードを入力するフォームを含むウェブページ5を説明する図である。ユーザ3に検索キーワードを入力させるためのHTMLデータがブラウザ200で解釈されることで、ウェブページ5には、ユーザ3が検索キーワードを入力するためのフォーム50と、商品検索装置1に検索要求するための検索ボタン51が表示される。
FIG. 3 is a diagram for explaining a
検索ボタン51には、フォーム50に入力された検索キーワードの送信先を示すアクションタグが記述され、ここでは、アクションタグに記述されている検索キーワードの送信先は、商品検索装置1の商品検索手段101を実行させるときに呼出すURLが記述されている。
In the
ユーザ3が検索キーワードをフォーム50に入力した後、マウスなどのポインティングデバイスによって検索ボタン51をクリックすると、フォーム50に入力された検索キーワードが商品検索装置1に送信されて、商品検索装置1の商品検索手段101が作動し、商品検索手段101は、商品DB110の中から、クライアント2から引渡された検索キーワードを商品関連語として含む商品データを検索する。
When the
商品検索手段101が、クライアント2から引渡された検索キーワードを商品関連語として含む商品データを検索できたときは、検索された商品データをウェブサーバ手段100に引渡し、ウェブサーバ手段100は、引渡された商品データのリストを表示させるためのHTMLデータを生成する。
When the
ウェブサーバ手段100が生成したこのHTMLデータは、ネットワーク4を介して、クライアント2に送信され、クライアント2のブラウザ200によって、商品の検索結果がクライアント2のディスプレイに表示される。
The HTML data generated by the web server means 100 is transmitted to the
商品検索手段101が、クライアント2から引渡された検索キーワードを商品関連語として含む商品データを検索できなかったとき、すなわち、検索結果が0件のとき、商品検索手段101は検索キーワードを参考キーワード抽出手段102に引渡し、クライアント2から引渡された検索キーワードの参考キーワードの抽出を参考キーワード抽出手段102に委任する。
When the
参考キーワード抽出手段102は、商品関連語DB111に記憶されている商品関連語それぞれと、検索キーワードとの類似度を演算し、定められた基準に類似度が適合する商品関連語を、検索キーワードの参考キーワードとして抽出する。
The reference
ここで、類似度に基づき参考キーワードとして抽出する基準は任意でよく、例えば、類似度がある閾値以上の商品関連語を参考キーワードとして抽出してもよく、或いは、類似度が高い順に数点の商品関連語を参考キーワードとして抽出してもよい。 Here, the criteria for extracting as a reference keyword based on the similarity may be arbitrary. For example, product-related words having a similarity equal to or higher than a certain threshold may be extracted as a reference keyword, You may extract a product related word as a reference keyword.
商品関連語DB111に記憶されている商品関連語と検索キーワードの類似度を算出するには如何なる手法を用いてもよいが、商品関連語と検索キーワードの類似度を算出する手法として、商品関連語と検索キーワード間の編集距離を演算することで類似度を演算する第1の類似度演算方法、或いは、部分文字列の出現頻度から類似度を演算する第2の類似度演算方法のいずれかを選択して利用すると、商品関連語と検索キーワードの類似度を効率良く演算することができる。
Any method may be used to calculate the similarity between the product related word stored in the product related
まず、編集距離を演算する第1の類似度演算方法について説明する。第1の類似度演算方法においては、定められた編集距離アルゴリズムを利用して、クライアント2から取得した検索キーワードと、商品関連語DB111に記憶された商品関連語それぞれの編集距離を算出し、算出した編集距離の逆数を類似度として利用する。
First, the first similarity calculation method for calculating the edit distance will be described. In the first similarity calculation method, the edit distance between the search keyword acquired from the
一般的に、2つの文字列間の編集距離を演算するときには、編集操作と編集操作に対応する距離が定義される。例えば、1文字の削除に対応する距離は「1」、1文字の挿入に対応する距離は「1」、および、1文字の置換に対応する距離は「1」である。そして、2つの文字列間の編集距離とは、片方の文字列を他方の文字列に変換する最小の編集操作の回数である。 Generally, when calculating an edit distance between two character strings, an edit operation and a distance corresponding to the edit operation are defined. For example, the distance corresponding to deletion of one character is “1”, the distance corresponding to insertion of one character is “1”, and the distance corresponding to replacement of one character is “1”. The edit distance between two character strings is the minimum number of editing operations for converting one character string into the other character string.
2つの文字列間の編集距離をコンピュータで演算するための編集距離アルゴリズムは様々であるが、ここでは、公知技術である動的計画法を用いた方法について説明する。商品の検索に失敗した検索キーワードの長さを「m」、類似度を演算する商品関連語の長さを「n」としたとき、検索キーワードに含まれる文字を格納する文字列S(長さm)と、類似度を演算する商品関連語に含まれる文字を格納する文字列T(長さn)と、2次元配列D(m+1、n+1)が、商品検索装置1のRAM11に形成され、数式1で示される漸化式に従い、2次元配列D(m+1、n+1)のそれぞれの要素の値を演算し、2次元配列D(m+1、n+1)の値が、文字列Sと文字列T間の編集距離として演算される。
There are various editing distance algorithms for calculating the editing distance between two character strings by a computer. Here, a method using dynamic programming which is a known technique will be described. A character string S (length) that stores characters included in the search keyword, where “m” is the length of the search keyword for which the product search has failed and “n” is the length of the product-related word for calculating the similarity. m), a character string T (length n) for storing characters included in the product-related word for calculating the similarity, and a two-dimensional array D (m + 1, n + 1) are formed in the RAM 11 of the
ここから、具体例を例示しながら、上述した内容について説明する。図4は、第1の演算方法の具体例を説明する図である。図4において、検索に失敗した検索キーワードは「Laincup」の7文字で、類似度が演算される商品関連語は「Linecup」の7文字である。 From here, the above-mentioned content is demonstrated, demonstrating a specific example. FIG. 4 is a diagram illustrating a specific example of the first calculation method. In FIG. 4, the search keyword that failed to be searched is 7 characters “Laincup”, and the product-related word whose similarity is calculated is 7 characters “Linecup”.
図4(a)は、数1の(3)に従い初期値を設定した後の2次元配列D(m+1、n+1)を説明する図である。数式1の(3)で示されているように、2次元配列D(0、0)には「0」が代入され、2次元配列D(i、0)にはiの番号「1~7」がそれぞれ代入され、そして、2次元配列D(0、j)にはjの番号「1~7」がそれぞれ代入される。
FIG. 4A is a diagram for explaining the two-dimensional array D (m + 1, n + 1) after the initial value is set according to Equation (3). As indicated by (3) in
図4(b)は、i=1が終了したときの2次元配列D(m+1、n+1)を説明する図である。2次元配列D(1、1)の演算には、点線枠内の値が利用され、数式1の(1)および(2)から演算される値である「0」が代入され、同様に、2次元配列D(1、2)から2次元配列D(1、7)には、数式1の(1)および(2)から演算される値がそれぞれ代入される。
FIG. 4B illustrates the two-dimensional array D (m + 1, n + 1) when i = 1 is completed. For the calculation of the two-dimensional array D (1, 1), the value in the dotted line frame is used, and “0” that is the value calculated from (1) and (2) of
図4(c)は、i=7が終了したときの2次元配列D(m+1、n+1)を説明する図である。2次元配列D(7、7)の演算には、点線枠内の値が利用され、数式1の(1)および(2)から演算される値である「2」が代入される。2次元配列D(7、7)の値が、検索キーワード「Laincup」と商品関連語「Linecup」の編集距離となり、検索キーワード「Laincup」と商品関連語「Linecup」の類似度は、上述しているように編集距離の逆数で、その値は「0.5」である。
FIG. 4C illustrates the two-dimensional array D (m + 1, n + 1) when i = 7 is completed. For the calculation of the two-dimensional array D (7, 7), the value in the dotted line frame is used, and “2” that is the value calculated from (1) and (2) of
このように、第1の類似度演算方法においては、類似度の演算量は、2次元配列D(m+1、n+1)に依存し、単純演算で済むため、商品関連語と検索キーワードの類似度を効率良く演算することができる。 As described above, in the first similarity calculation method, the amount of calculation of the similarity depends on the two-dimensional array D (m + 1, n + 1) and can be simply calculated. It is possible to calculate efficiently.
次に、部分文字列に基づく第2の類似度演算方法について説明する。第2の類似度演算方法においては、検索に失敗した検索キーワードと商品関連語それぞれから、連続するn個の並び(N−gram)、好ましくは2−gramの部分文字列をすべて取り出し、数式2に従い類似度を演算する。 Next, a second similarity calculation method based on the partial character string will be described. In the second similarity calculation method, n consecutive rows (N-gram), preferably all 2-gram partial character strings, are extracted from each of the search keyword and the product related word that have failed to be searched, The similarity is calculated according to
数式2によれば、検索キーワードから得られる部分文字列Sが商品関連語に含まれる個数を部分文字列Sの総数で除算した値と、商品関連語から得られる部分文字列Tが検索キーワードに含まれる個数を部分文字列Tの総数で除算した値とを乗算することで、検索キーワードと商品関連語の類似度は演算される。
According to
例えば、検索キーワードが「Laincup」で、商品関連語を「Linecup」とし、部分文字列の長さを2文字としたときの例について説明する。検索キーワード「Laincup」から得られる2文字の部分文字列Sは、「La」、「ai」、「in」、「nc」、「cu」および「up」の6個で、商品関連語「Linecup」に含まれる検索キーワードの部分文字列Sの数は3個である。 For example, an example in which the search keyword is “Laincup”, the product related word is “Linecup”, and the length of the partial character string is 2 characters will be described. The two-character partial character string S obtained from the search keyword “Laincup” includes six characters “La”, “ai”, “in”, “nc”, “cu”, and “up”, and the product-related word “Linecup”. The number of partial character strings S of the search keyword included in “” is three.
また、商品関連語「Linecup」から得られる2文字の部分文字列Tは、「Li」、「in」、「ne」、「ec」、「cu」および「up」の6個で、検索キーワード「Laincup」に含まれる検索キーワードの部分文字列Tの数は3個である。 In addition, the two-character partial character string T obtained from the product-related word “Linecup” is “Li”, “in”, “ne”, “ec”, “cu”, and “up”, and the search keyword The number of partial character strings T of search keywords included in “Laincup” is three.
よって、検索キーワード「Laincup」と商品関連語「Linecup」の類似度は、数式2に従えば「0.250」になる。
Therefore, the similarity between the search keyword “Laincup” and the product-related word “Linecup” is “0.250” according to
このように、第2の類似度演算方法において部分文字列の文字数を2文字とすると、検索キーワードに含まれる部分文字列の個数は「検索キーワードの文字数―1」になり、同様に、商品関連語に含まれる部分文字列の個数は「商品関連語の文字数―1」になるため、商品関連語と検索キーワードの類似度を演算する計算量が少なくて済む。 In this way, if the number of characters in the partial character string is 2 in the second similarity calculation method, the number of partial character strings included in the search keyword is “number of characters in the search keyword−1”. Since the number of partial character strings included in the word is “number of characters of product-related words—1”, the amount of calculation for calculating the similarity between the product-related word and the search keyword is small.
なお上述した例では、2−gramの部分文字列としているが、N−gramは2−gramに限定されず、3−gram或いは4−gramの部分文字列を類似度の演算に利用してもよく、更には、Nが異なる複数のN−gramから得られる部分文字列を類似度の演算に利用してもよい。 In the example described above, a 2-gram partial character string is used. However, N-gram is not limited to 2-gram, and a 3-gram or 4-gram partial character string may be used for similarity calculation. In addition, partial character strings obtained from a plurality of N-grams having different N values may be used for similarity calculation.
例えば、2−gramおよび3−gramの部分文字列を利用し、数2に従い類似度を演算することもできる。2−gramおよび3−gramの部分文字列を類似度の演算に利用するとき、部分文字列Sは、検索キーワードから得られる2−gramおよび3−gramの部分文字列で、検索キーワードを「Laincup」とすると、部分文字列Sは、「La」、「ai」、「in」、「nc」、「cu」、「up」、「Lai」、「ain」、「inc」、「ncu」および「cup」の11個になる。
For example, the similarity can be calculated according to
また、部分文字列Tは、商品関連語から得られる2−gramおよび3−gramの部分文字列で、商品関連語を「Linecup」とすると、部分文字列Tは、「Li」、「in」、「ne」、「ec」、「cu」、「up」、「Lin」、「ine」、「nec」、「ecu」および「cup」の11個になる。 The partial character string T is a 2-gram and 3-gram partial character string obtained from the product-related words. If the product-related word is “Linecup”, the partial character string T is “Li”, “in”. , “Ne”, “ec”, “cu”, “up”, “Lin”, “ine”, “nec”, “ecu”, and “cup”.
よって、数式2に従えば、2−gramおよび3−gramの部分文字列を利用したときの類似度SIM(S,T)は、4/11×4/11で演算され、その値は、約0.132になる。
Therefore, according to
更には、2−gram、3−gramおよび4−gramの部分文字列を利用し、数2に従い類似度を演算することもできる。2−gram、3−gramおよび4−gramの部分文字列を類似度の演算に利用するとき、部分文字列Sは、検索キーワードから得られる2−gram、3−gramおよび4−gramの部分文字列で、検索キーワードを「Laincup」とすると、部分文字列Sは、「La」、「ai」、「in」、「nc」、「cu」、「up」、「Lai」、「ain」、「inc」、「ncu」、「cup」、「Lain」、「ainc」、「incu」および「ncup」の15個になる。
Furthermore, the similarity can be calculated according to
また、部分文字列Tは、商品関連語から得られる2−gram、3−gramおよび4−gramの部分文字列で、商品関連語を「Linecup」とすると、部分文字列Tは、「Li」、「in」、「ne」、「ec」、「cu」、「up」、「Lin」、「ine」、「nec」、「ecu」、「cup」、「Line」、「inec」、「necu」および「ecup」の15個になる。 The partial character string T is a 2-character, 3-gram, and 4-gram partial character string obtained from the product-related word. If the product-related word is “Linecup”, the partial character string T is “Li”. , “In”, “ne”, “ec”, “cu”, “up”, “Lin”, “ine”, “nec”, “ecu”, “cup”, “Line”, “inec”, “ necu "and" ecup ".
よって、数式2に従えば、2−gram、3−gramおよび4−gramの部分文字列を利用したときの類似度SIM(S,T)は、4/15×4/15で演算され、その値は、約0.071になる。
Therefore, according to
Nが異なる複数のN−gramから得られる部分文字列を利用して類似度を演算すると、計算量が増えてしまうが、Nが異なる複数のN−gramを利用しているので、類似度の精度が向上する利点がある。 If the similarity is calculated using partial character strings obtained from a plurality of N-grams with different N, the amount of calculation increases. However, since a plurality of N-grams with different N are used, the similarity There is an advantage that accuracy is improved.
参考キーワード抽出手段102は、上述したような内容で、検索に失敗した検索キーワードと商品関連語の類似度の演算を、商品関連語DB111に記憶されているすべての商品関連語について行うと、定められた基準に類似度が適合する商品関連語を参考キーワードとして抽出する。
The reference
参考キーワード抽出手段102は、検索キーワードの参考キーワードとして抽出すると、抽出した参考キーワードをウェブサーバ手段100に引渡し、ウェブサーバ手段100は、クライアント2から送信された検索キーワードを用いた商品データの検索に失敗したことを示すメッセージに加え、参考キーワード抽出手段102から引渡された参考キーワードを表示する表示データとしてHTMLデータを生成し、生成したこのHTMLデータをクライアント2に送信する。
When the reference
図5は、参考キーワードが表示されるウェブページ6を説明する図である。図3に図示したように、図3で図示したウェブページ5の内容に加えて、クライアント2から取得した検索キーワードを用いた検索に失敗したことを示すメッセージ62(ここでは、検索結果0件)と、参考キーワード抽出手段102から引渡された参考キーワードのテキスト63(ここでは、Linecup)が表示される。
FIG. 5 is a diagram for explaining the
図5のウェブページ6において、参考キーワードのテキスト63を表示させるときに、テキスト63に参考キーワードをリンクさせ、ハイパーリンクがクリックされると参考キーワードが商品検索装置1に送信させるようにしておくと、ユーザが参考キーワードを入力する手間を省くことができるようになる。
When the
なお、本実施形態において、参考キーワードを表示する表示データとして、商品検索装置1はHTMLデータを生成するようにしているが、商品検索装置1が生成する表示データの形式は、HTMLデータ以外の形式であってもよい。当然のことながら、商品検索装置1が生成する表示データの形式は、表示データが表示される端末装置の仕様に依存する。
In the present embodiment, the
ここから、本発明に係る商品検索方法について説明する。図6は、本発明に係る商品検索方法の手順を示したフロー図である。本発明に係る商品検索方法は、これまで説明した商品検索装置1のような装置内で実行される方法で、まず、商品検索装置1は商品データを検索するために、検索要求したクライアント2から、商品データを検索するときに利用する検索キーワードを取得する(S1)。上述した商品検索装置1のウェブサーバ手段100は、図3で図示したようなウェブページ5を利用することで、クライアント2から検索キーワードを取得する。
From here, the product search method according to the present invention will be described. FIG. 6 is a flowchart showing the procedure of the product search method according to the present invention. The product search method according to the present invention is a method executed in a device such as the
商品検索装置1のウェブサーバ手段100は、クライアント2から検索キーワードを取得すると、検索キーワードを商品検索手段101に引渡し、商品検索手段101は、様々な商品データが記憶されている商品DB110から、取得した検索キーワードを商品関連語として含む商品データを検索する(S2)。
When the web server means 100 of the
商品検索装置1の商品検索手段101は、商品データの検索結果によって処理を分岐させ(S3)、商品データの検索に成功したときは、商品データの検索結果をウェブサーバ手段100に引渡し、ウェブサーバ手段100は、商品データの検索結果を表示するHTMLデータを生成し、生成したHTMLデータをクライアント2に送信して(S4)、この手順を終了する。
The
商品データの検索に失敗したとき、商品検索装置1の商品検索手段101は、クライアント2から取得した検索キーワードを参考キーワード抽出手段102に引渡し、参考キーワード抽出手段102は、商品関連語DB111に記憶された商品関連語すべてと検索キーワードとの類似度を、上述した第1の類似度演算方法或いは第2の類似度演算方法に従い演算し、定められた基準に類似度が適合する商品関連語を参考キーワードとして抽出する(S5)。
When the product data search fails, the
商品検索装置1の商品検索手段101は、抽出した参考キーワードをウェブサーバ手段100に引渡し、商品検索装置1のウェブサーバ手段100は、参考キーワード抽出手段102から引渡された参考キーワードを表示するHTMLデータを生成し、生成したHTMLデータをクライアント2に送信することで、参考キーワード抽出手段102が抽出した参考キーワードはクライアント2に表示される(S6)。
The
なお、本発明は、これまで説明した実施形態に限定されることなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、これまでは商品検索装置1を1台の装置として説明してきたが、商品検索装置1は複数台のサーバから構成されていてもよく、商品検索装置1の機能は、ショッピングサイトの一つの機能として提供することも可能である。
The present invention is not limited to the embodiments described so far, and various modifications and changes can be made. For example, the
商品検索装置1をショッピングサイトに適用することを想定すると、ショッピングサイトにおいて、商品データは、商品のカテゴリーごとに分類して管理されるため、商品検索装置1に備えられた商品DB110および商品関連語DB111も、商品のカテゴリーごとに設けられることが望ましい。
Assuming that the
商品DB110および商品関連語DB111を商品のカテゴリーごとに設ける場合、商品検索装置1のウェブサーバ手段100は、検索キーワードをクライアント2から取得する前に、商品のカテゴリーを取得するためのHTMLデータを送信し、クライアント2から商品のカテゴリーを取得する。
When the
そして、クライアント2から商品のカテゴリーを取得すると、商品検索装置1の商品検索手段101は、クライアント2から取得した商品のカテゴリーに対応する商品DB110から、商品データの検索を行い、また、商品検索装置1の参考キーワード抽出手段102は、クライアント2から取得した商品のカテゴリーに対応する商品関連語DB111から、参考参考キーワードの抽出を行う。
When the product category is acquired from the
このように、商品検索装置1が、商品DB110および商品関連語DB111を商品のカテゴリーごとに備え、クライアント2から取得した商品のカテゴリーに対応する商品DB110および商品関連語DB111を選択して利用することで、検索キーワードと類似度が演算される商品関連語は、クライアント2から取得した商品のカテゴリーに対応する商品関連語DB111に記憶されている商品関連語に限定されるため、検索キーワードと商品関連語との類似度の演算量を抑えることができるようになる。
As described above, the
更に、上述した実施形態では、本発明に係る商品検索装置1をウェブサーバとして説明したが、本発明に係る商品検索装置1は、実店舗に設置される店舗端末にも適用できる。
Furthermore, although the
本発明に係る商品検索装置1を店舗端末とするときは、端末装置は実店舗に設置され、商品検索装置1はLAN(LAN: Local Area Network)を介して端末装置と接続する構成で実現されるか、或いは、端末装置と商品検索装置1が一体化された装置として実現される。
When the
更に、上述した実施形態において、本発明に係る商品検索装置1は、ユーザ3が入力した検索キーワードに適合する商品データの検索結果が0件のときに、商品データの検索に失敗したと判断し、参考キーワードを抽出していたが、ユーザ3が入力した検索キーワードに適合する商品データの検索結果が定められた件数以下のときに、商品データの検索に失敗したと判断し、参考キーワードを抽出するようにしてもよい。
Further, in the above-described embodiment, the
このとき、商品検索装置1の商品検索手段101は、ユーザ3が入力した検索キーワードに適合する商品データの検索結果が定められた件数以下のときに、商品データの検索に失敗したと判断し、参考キーワード抽出手段102に参考キーワードの抽出を依頼し、ウェブサーバ手段100に、検索結果に含まれる商品データと参考キーワードを引渡して、検索結果に含まれる商品データと参考キーワードを表示するHTMLデータの生成を依頼する。
At this time, the
このように、入力ミスの判定基準を0件ではなく定められた件数以下とすることで、入力ミスした検索キーワードに該当する商品データが仮に検索されたとしても、正しい可能性のある商品関連語をユーザに提示できるようになる。 In this way, by setting the input error judgment criterion to be equal to or less than the predetermined number instead of 0, even if product data corresponding to the search keyword with the input error is searched, product related terms that may be correct Can be presented to the user.
なお、当然のことながなら、本発明で取り扱う商品は、パソコン、パソコン周辺機器、家電、スポーツ用品、書籍、音楽ソフト、映像ソフト、インターネットプロバイダ、不動産、乗物(自動車・バイク・自転車等)、食品などの物であってもよく、金融、保険、旅行の予約などのサービスであってもよい。 Of course, the products handled in the present invention include personal computers, computer peripherals, home appliances, sports equipment, books, music software, video software, Internet providers, real estate, vehicles (cars, motorcycles, bicycles, etc.), It may be a food item, or a service such as finance, insurance, or travel reservation.
上述したように、本実施形態に係る商品検索装置および商品検索方法によれば、ユーザが端末装置に入力した検索キーワードを用いた商品データの検索に失敗したときに、検索キーワードと類似度が定められた基準に適合する商品関連語を参考キーワードとして抽出し、抽出した参考キーワードを端末装置に表示させることで、入力ミスした検索キーワードに対して正しい可能性のある商品関連語をユーザに提示することができ、ユーザの知識不足および不注意による入力ミスを補うことできるようになる。 As described above, according to the product search device and the product search method according to the present embodiment, when the search for product data using the search keyword input by the user to the terminal device fails, the similarity with the search keyword is determined. Product-related terms that meet the specified criteria are extracted as reference keywords, and the extracted reference keywords are displayed on the terminal device, so that the product-related terms that are likely to be correct for the input keyword are presented to the user. It is possible to compensate for input errors due to lack of knowledge and carelessness of the user.
例えば、本実施形態に係る商品検索装置をショッピングサイトに適用すれば、ユーザがショッピングサイトに入力した検索キーワードによる検索結果が0件の場合に、ユーザがショッピングサイト上に商品が無いと勘違いして、ショッピングサイト離反(ユーザがショッピングサイトの利用を終了すること)を防止できる。 For example, if the product search device according to the present embodiment is applied to a shopping site, the user misunderstands that there is no product on the shopping site when the search result by the search keyword input by the user to the shopping site is zero. , Shopping site separation (the user ending use of the shopping site) can be prevented.
1 商品検索装置
100 ウェブサーバ手段
101 商品検索手段
102 参考キーワード抽出手段
110 商品データベース
111 商品関連語データベース
1
Claims (11)
The product search device according to any one of claims 6 to 10, wherein the product search device includes the product database for each category of the product, and the product search unit is operated by the user. When the product data search request is received from the terminal device, the product data including the search keyword transmitted from the terminal device as the product related word corresponds to the category of the product transmitted from the terminal device. The reference keyword extracting means is a means for searching from the product database, wherein the reference keyword extracting means stores the product database corresponding to the product category transmitted from the terminal device when the product search means fails to search the product data. Calculation of similarity between stored product related words and search keyword, and determination of similarity Product search device, characterized in that the means for extracting quasi in conforming the items related word by reference keyword.
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