JP2005302041A - キーワードとWebサイトのコンテンツとの間の関連性の検証 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 入札URLからのサイトのコンテンツが取り出される。入札用語に意味上、コンテキスト上関連する拡張用語が計算される。入札用語、サイトのコンテンツ、拡張用語の組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値が計算される。拡張用語とサイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値は、トレーニングされた類似性の分類を考慮して決定される。類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたWebサイトのコンテンツからトレーニングされている。入札用語とサイトのコンテンツとの間の関連性の信頼度は、複数の類似度スコアを評価するコンテンツ類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から決定される。
【選択図】 図1
Description
以下のシステムおよび方法は、従来の用語認定技術の制限に対処するために、用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証する。このために、このシステムおよび方法は、トレーニングされた分類器モデルを介して複数の類似度測定値を結合して、入札用語が特定のWebサイトのコンテンツに関連しているかどうかを示す単一の信頼度を提供する。より詳細には、この実装において、複数の類似度測定値は、コンテンツ、カテゴリ、および適切な名前の類似度スコアを含む。
図面を参照すると、同様の参照番号は同様の要素を示しており、用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するシステムおよび方法が、適当な編集検証コンピューティング環境で実施されるものとして記載され、示されている。必須ではないが、本発明は、パーソナルコンピュータによって実行されるコンピュータ実行可能命令(プログラムモジュール)の一般的なコンテキストで説明する。一般にプログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などを含む。システムおよび方法を上記の状況で説明しているが、以下に記載した動作および操作は、ハードウェアでも実装することができる。
エンドユーザからの入札入力120の受信に応答して、検索用語提案モジュール102は、検索用語提案リスト126を生成して、意味上および/またはコンテキスト上関連する用語によって用語122を拡張する。用語122の複数の意味またはコンテキストは、以下に示すように、追加の用語の意味を提供し得る。表1は、「mail」の用語122に関連すると決定された用語の提案用語リスト126の例を示している。用語122に関連する用語は、この例では「提案用語」という名称の列1に示している。
式中、TFijは用語頻度(i番目のレコード内の用語jの出現回数)、Nはクエリ用語の総数、DFjは用語jを含むレコード数である。検索用語提案モジュール110は、これらのそれぞれの重みを使用して、STSベクトル134からの類似の用語およびコンテキストをグループ化して用語クラスタ136を生成する。このため、この実装形態では、各用語のベクトル表現が与えられると、余弦関数を使用して1対の用語の間の類似性が測定される(用語が正規化されたことを思い出されたい)。
こうした検索用語提案(STS)類似度測定値は、「他のデータ」132のそれぞれの部分として示される。こうした類似度例を、上記の表1の提案用語リスト例126に示している。
Score(qi)=αFOO(qi)+βsim(qi,Q)
ここでは、α+β=1である。
関連性検証モジュール112は、検索用語提案リスト126の提案用語(入札入力120の用語122を拡張する用語)、および入札入力120(すなわち用語122およびURL124からのサイトコンテンツ)を使用して、入札用語122と入札URL124のサイトのコンテンツとの間の関連性を測定する信頼度138を生成する。このために、関連性検証モジュール112は、説明上、関連性検証(RV)の類似度測定値140として示されている複数の類似度測定値から信頼度138を計算する。この実装形態では、RV類似度測定値140は、例えばコンテンツの類似性、分類の類似性、および適切な名前の類似性のスコアを含む。次に、RV類似度測定値140のこうした各タイプについて説明する。
Prop_Sim(term,page)=
・ 1−termが適切な名前Pを含んでおり、pageが適合した適切な名前Qを含んでいる場合
・ 0−termが適切な名前Pを含んでおり、pageは適合しない適切な名前Qのみを含んでいる場合
・ 0.5−その他
適切な名前は、それ自体およびその祖先に適合する。例えばミラノはイタリアに適合するなど、低レベルの地理的位置は、それを含む高レベルの地理的位置に適合する。
関連性検証モジュール112は、ディレクトリデータ(「他のデータ132」参照)に対してΦ:X→Lとして類似性分類器142をトレーニングする。この場合、Xは入力(単一の用語からいくつかのWebページのコンテンツまでのスケールの文字列ストリーム)、Lは出力(カテゴリの上位2レベル全体にわたる確率)である。カテゴリの分類は、階層構造のものである。この実装形態では、LookSmart(登録商標)ディレクトリデータの第2レベルのカテゴリを使用し、これらのカテゴリの合計は、分類の何らかの数(例えば74)である。関連性検証モジュール112は、ディレクトリデータに対して特徴の抽出および特徴の選択の操作を実行する。さらに、関連性検証モジュール112は、ディレクトリデータによって識別されたWebページから説明文(抽出データ)を抽出する。Webページは、例えば「他のプログラムモジュール」118のそれぞれの部分で表されるWebページ巡回プログラムモジュールによって取り出される。特定のWebページの各説明文は、例えばタイトル、メタデータ、本文、アンカーテキスト、フォントサイズ、ハイパーリンク、画像、生のHTML(要約、ページレイアウト情報など)などのうちの1つまたは複数を含む。
トレーニングコーパスからのこの確率の単純な推測が次の観察された頻度によって得られる。
関連性検証モジュール112は、結合済み関連性分類器144を考慮して複数のRV類似性測定値140を評価して信頼度138を生成する。信頼度は、入札用語122の入札URL124のサイトのコンテンツとの客観的関連性を示す。結合済み関連性分類器144は、用語/フレーズの拒否/承諾閾値を考慮して、<用語、Webページ(URL)、承諾/拒否>の形のデータで、例えばSVM分類器など、教師有り学習(supervised learning)でトレーニングされる。説明上、用語の拒否/承諾閾値を「他のデータ」132のそれぞれの部分として示している。
・ 入札入力120:<用語122、URL124>
・ 用語122、URL124のコンテンツベースのRV類似度測定値140。Sim(用語122、URL124)として表される
・ 拡張されたコンテンツベースのRV類似度測定値140−Ex_Sim(拡張用語126、URL124)
・ 類似性分類器142ベースのRV類似度測定値140−Cate_Sim(拡張用語126のカテゴリ、URLのカテゴリ)
・ 適切な名前ベースのRV類似度測定値140−Proper_Sim(適切な名前、用語122、URL124)
関連性検証モジュール112は、<用語、クエリ>のRVSM特徴ベクトル140を結合済み関連性分類器144に適用して、関連性の拒否/承諾閾値を考慮して複数のRV類似度140をマッピングして、それぞれのRV類似度タイプの重み(すなわちコンテンツ、拡張されたカテゴリ、および適切な名前の類似度測定値タイプ)、および最終的な信頼度138を計算する。
設定可能な閾値を考慮して、信頼度138がURL124のサイトのコンテンツとは無関係なものとして用語122を拒否すべきであることを示した場合、分類モジュール114は、エンドユーザがURL124のサイトのコンテンツを考慮して評価できるように、出現頻度(FOO)が低いクエリ用語に基づいて提案用語リスト126を生成する。この実装形態では、提案用語リスト126は、評価するためにエンドユーザに伝えられるメッセージ146として示される。特に、分類モジュール114は、上述したように、出現頻度(FOO)が高いクエリログ用語から生成された用語クラスタ136からのSTS分類器148を使用する。分類モジュール114は、STS分類器148を使用して、それぞれの用語のコンテンツに応じて、高FOOベースの用語クラスタ136を1つまたは複数のSTSカテゴリ(「他のデータ」132参照)にグループ化する。用語クラスタ136は、分類操作に適したベクトル空間モデルにすでにある。さらに、ストップワードの削除およびワードステミング(接頭語の削除)によって、用語クラスタ136のコンテンツの次元数がすでに低減されている。一実装形態では、追加の次元数の低減技術、例えば特徴の選択または再パラメータ化を使用してもよい。
設定可能な閾値を考慮して、信頼度138がURL124のサイトのコンテンツとは無関係なものとして用語122を承諾すべきであることを示した場合、入札入力120は、エンドユーザから受信したその後のクエリ152の解決用に入札データベース150に格納される。例えば、Webページを検索しているエンドユーザからのクエリ152の受信に応答して、用語照合モジュール116は、クエリ152の用語と入札データベース150からの用語との間の距離を編集して、クエリ152の用語の入札用語122との関連を決定する。特に、用語照合モジュール116は、関連性を次のように決定する。
図2は、用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証する手順例200を示している。説明上、手順の操作は、図1の構成要素と関連して説明する(参照番号はすべて、構成要素が最初に導入された図面の数字で始まる)。ブロック202で、検索用語提案モジュール110は、検索エンジン106の検索結果から第1の組の用語クラスタ136を生成する。説明上、こうした検索結果を「他のデータ」132のそれぞれの部分として示す。検索結果を取得するために、検索用語提案モジュール110は、クエリログ130からマイニングされた出現頻度が高い履歴クエリを伝える。用語クラスタ136は、検索用語提案モジュール110によって、提示された出現頻度が高い履歴クエリに意味上および/またはコンテキスト上関連すると決定された説明文、対応する検索クエリ、Webページを含む。
図4は、用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するための図1のシステム100および図2および図3の方法を完全にまたは部分的に実施するのに適したコンピューティング環境例400を示している。コンピューティング環境例400は、適したコンピューティング環境の一例にすぎず、本明細書に記載したシステムおよび方法の使用または機能の範囲に関する限定を示唆するものではない。また、コンピューティング環境400を、コンピューティング環境400に示した構成要素のいずれか1つ、またはその組合せに関連する依存性または必要条件を有しているものと解釈すべきではない。
用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するシステムおよび方法について、構造的な特徴および/または方法の操作または動作に限定した言葉で説明してきたが、添付の特許請求の範囲で定義した実装は、記載した特定の特徴または動作に必ずしも限定されるものではないことを理解されたい。したがって、特定の特徴および動作は、請求した主題を実施する形式例として開示される。
106 検索エンジン
108 プログラムモジュール
110 検索用語提案
112 関連性検証
114 分類モジュール
116 用語照合
118 他のプログラムモジュール
120 入札入力
122 用語
126 提案用語リスト
128 プログラムデータ
130 クエリログ
132 他のデータ
134 用語ベクトル(STSベクトルおよびRVベクトル)
136 用語クラスタ(高/低FOOベースのクラスタ)
138 信頼度
140 RV類似度測定値およびRVSM特徴ベクトル
142 類似性分類器
144 結合済み関連性分類器
148 STS分類器
150 入札データベース
152 クエリ
420 処理ユニット
421 システムバス
430 システムメモリ
434 オペレーティングシステム
435 アプリケーションプログラム
436 他のプログラムモジュール
437 プログラムデータ
440 固定式不揮発性インターフェース
444 オペレーティングシステム
445 アプリケーションプログラム
446 他のプログラムモジュール
447 プログラムデータ
450 取外式不揮発性インターフェース
460 ユーザ入力インターフェース
461 マウス
462 キーボード
470 ネットワークインターフェース
471 ローカルエリアネットワーク
472 モデム
473 広域ネットワーク
480 リモートコンピュータ
485 リモートアプリケーションプログラム
490 ビデオインターフェース
491 モニタ
494 入力周辺インターフェース
495 出力周辺インターフェース
496 プリンタ
497 スピーカ
Claims (45)
- 用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証する方法であって、
入札URLからサイトのコンテンツを取り出すステップと、
入札用語に意味上および/またはコンテキスト上関連する拡張用語を構築するステップと、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を生成するステップであって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、および/または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示すステップと、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を計算するステップであって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたWebサイトのコンテンツからトレーニングされているステップと、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を計算するステップであって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含み、前記信頼度は前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 前記類似性分類器は、N−gram統計ベースのナイーブベイズ(N−Gram)、ナイーブベイズ(NB)、サポートベクトルマシン(SVM)、最近傍法(KNN)、決定ツリー、co−training、またはブースト分類モデルに基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記拡張用語を構築するステップは、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを生成するステップであって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含むステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記コンテンツの類似度測定値を生成するステップは、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成するステップと、前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記拡張の類似度測定値を生成するステップは、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成するステップと、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記カテゴリの類似度測定値を生成するステップは、
前記ディレクトリデータに関連付けられているWebサイトのコンテンツから特徴を抽出するステップであって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、および/またはページレイアウト分析情報による要約の組合せを含むステップと、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減するステップと、
分類器モデルを介して前記特徴をカテゴリ化して前記類似性分類器を生成するステップと、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成するステップと、
前記類似性分類器に応じて前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記カテゴリの類似度測定値を決定するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記信頼度を計算するステップは、
承諾/拒否閾値を考慮して、<用語、Webサイトのコンテンツ、承諾/拒否>の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングするステップと、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値(RSVM)の特徴ベクトルを生成するステップと、
前記結合済み関連性分類器を介して前記RSVM特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアをマッピングするステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記方法は、
前記入札用語および入札URLを入札データベースにキャッシュするステップと、
検索クエリの受信に応答して、前記検索クエリの用語が前記入札用語に正確には一致していない確率を考慮して、前記検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連しているかどうかを決定するステップと、
検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連していると決定されると、前記入札URLを前記エンドユーザに伝えるステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記方法は、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定するステップであって、前記適切な名前の類似度測定値は、1組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示すステップ
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記適切な名前の類似度測定値を決定するステップは、
前記入札用語および/または前記サイトのコンテンツでの適切な名前の検出に応答して、
Prop_Sim(用語、サイトのコンテンツ)
の適切な名前の類似度スコアを算出するステップ
をさらに含み、Prop_Sim(用語、サイトのコンテンツ)は、用語が適切な名前Pを含み、サイトのコンテンツが適合する適切な名前Qを含む場合は1、用語が適切な名前Pを含み、サイトのコンテンツが適合しない適切な名前のみを含む場合は0、そうでない場合は0.5に等しい
ことを特徴とする請求項9に記載の方法。 - 前記方法は、
前記信頼度は相対的に低いと決定するステップと、
前記決定に応答して、前記入札URLに意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の他の用語を識別するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 識別するステップは、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから1組の用語クラスタを生成するステップであって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有するステップと、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の用語を識別するステップであって、前記用語は前記1つまたは複数の他の用語であるステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するコンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は
入札URLからサイトのコンテンツを取り出す命令と、
入札用語に意味上および/またはコンテキスト上関連する拡張用語を構築する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を生成する命令であって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、および/または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示す命令と、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を計算する命令であって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたWebサイトのコンテンツからトレーニングされている命令と、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を計算する命令であって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含み、前記信頼度は前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供する命令と
を含むことを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 前記類似性分類器は、N−gram統計ベースのナイーブベイズ(N−Gram)、ナイーブベイズ(NB)、サポートベクトルマシン(SVM)、最近傍法(KNN)、決定ツリー、co−training、またはブースト分類モデルに基づくことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記拡張用語を構築する前記コンピュータ実行可能命令は、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含む命令をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記コンテンツの類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成する命令、および前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定する命令をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記拡張の類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記カテゴリの類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記ディレクトリデータに関連付けられているWebサイトのコンテンツから特徴を抽出する命令であって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、および/またはページレイアウト分析情報による要約の組合せを含む命令と、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減する命令と、
分類器モデルを介して前記特徴をカテゴリ化して前記類似性分類器を生成する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記類似性分類器に応じて前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記カテゴリの類似度測定値を決定する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記信頼度を計算する前記コンピュータ実行可能命令は、
承諾/拒否閾値を考慮して、<用語、Webサイトのコンテンツ、承諾/拒否>の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングする命令と、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値(RSVM)の特徴ベクトルを生成する命令と、
前記結合済み関連性分類器を介して前記RSVM特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアをマッピングする命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語および入札URLを入札データベースにキャッシュする命令と、
検索クエリの受信に応答して、前記検索クエリの用語が前記入札用語に正確には一致していない確率を考慮して、前記検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連しているかどうかを決定する命令と、
検索クエリの前記用語が前記入札用語に関連していると決定されると、前記入札URLを前記エンドユーザに伝える命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定する命令であって、前記適切な名前の類似度測定値は、1組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示す命令
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記適切な名前の類似度測定値を決定する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語および/または前記サイトのコンテンツでの適切な名前の検出に応答して、
Prop_Sim(用語、サイトのコンテンツ)
の適切な名前の類似度スコアを算出する命令
をさらに含み、Prop_Sim(用語、サイトのコンテンツ)は、用語が適切な名前Pを含み、サイトのコンテンツが適合する適切な名前Qを含む場合は1、用語が適切な名前Pを含み、サイトのコンテンツが適合しない適切な名前のみを含む場合は0、そうでない場合は0.5に等しい
ことを特徴とする請求項21に記載のコンピュータ可読媒体。 - 前記コンピュータ実行可能命令は、
前記信頼度は相対的に低いと決定する命令と、
前記決定に応答して、前記入札URLに意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の他の用語を識別する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。 - 識別する前記コンピュータ実行可能命令は、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから1組の用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有する命令と、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の用語を識別する命令であって、前記用語は前記1つまたは複数の他の用語である命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項23に記載のコンピュータ可読媒体。 - 用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するコンピューティングデバイスであって、
プロセッサと、
入札URLからサイトのコンテンツを取り出す命令と、
入札用語に意味上および/またはコンテキスト上関連する拡張用語を構築する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を生成する命令であって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、および/または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示す命令と、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を計算する命令であって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたWebサイトのコンテンツからトレーニングされている命令と、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を計算する命令であって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含み、前記信頼度は前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供する命令と
を前記プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラム命令を含む、前記プロセッサに結合されるメモリと
を含むことを特徴とするコンピューティングデバイス。 - 前記類似性分類器は、N−gram統計ベースのナイーブベイズ(N−Gram)、ナイーブベイズ(NB)、サポートベクトルマシン(SVM)、最近傍法(KNN)、決定ツリー、co−training、またはブースト分類モデルに基づくことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記拡張用語を構築する前記コンピュータ実行可能命令は、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含む命令をさらに含むことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記コンテンツの類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成する命令、および前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定する命令をさらに含むことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記拡張の類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記カテゴリの類似度測定値を生成する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記ディレクトリデータに関連付けられているWebサイトのコンテンツから特徴を抽出する命令であって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、および/またはページレイアウト分析情報による要約の組合せを含む命令と、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減する命令と、
分類器モデルを介して前記特徴をカテゴリ化して前記類似性分類器を生成する命令と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する命令と、
前記類似性分類器に応じて前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を計算して、前記カテゴリの類似度測定値を決定する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記信頼度を計算する前記コンピュータ実行可能命令は、
承諾/拒否閾値を考慮して、<用語、Webサイトのコンテンツ、承諾/拒否>の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングするステップと、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値(RSVM)の特徴ベクトルを生成する命令と、
前記結合済み関連性分類器を介して前記RSVM特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアをマッピングする命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定する命令であって、前記適切な名前の類似度測定値は、1組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示す命令
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記適切な名前の類似度測定値を決定する前記コンピュータ実行可能命令は、
前記入札用語および/または前記サイトのコンテンツでの適切な名前の検出に応答して、
Prop_Sim(用語、サイトのコンテンツ)
の適切な名前の類似度スコアを算出する命令
をさらに含み、Prop_Sim(用語、サイトのコンテンツ)は、用語が適切な名前Pを含み、サイトのコンテンツが適合する適切な名前Qを含む場合は1、用語が適切な名前Pを含み、サイトのコンテンツが適合しない適切な名前のみを含む場合は0、そうでない場合は0.5に等しい
ことを特徴とする請求項32に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記コンピュータ実行可能命令は、
前記信頼度は相対的に低いと決定する命令と、
前記決定に応答して、前記入札URLに意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の他の用語を識別する命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項25に記載のコンピューティングデバイス。 - 識別する前記コンピュータ実行可能命令は、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから1組の用語クラスタを生成する命令であって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有する命令と、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の用語を識別する命令であって、前記用語は前記1つまたは複数の他の用語である命令と
をさらに含むことを特徴とする請求項34に記載のコンピューティングデバイス。 - 用語とWebサイトのコンテンツとの間の関連性を検証するコンピューティングデバイスであって、
入札URLからサイトのコンテンツを取得する取り出し手段と、
入札用語に意味上および/またはコンテキスト上関連する拡張用語を識別する構築手段と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語のそれぞれの組合せからコンテンツの類似度測定値および拡張の類似度測定値を作成する生成手段あって、前記類似度測定値は前記入札用語、サイトのコンテンツ、および/または拡張用語のそれぞれのものの間の関連性を示す手段と、
類似性分類器を考慮して前記拡張用語と前記サイトのコンテンツとの間のカテゴリの類似度測定値を決定する計算手段であって、前記類似性分類器は、ディレクトリデータに関連付けられたマイニングされたWebサイトのコンテンツからトレーニングされている手段と、
複数の類似度測定値のうちの結合されたものから信頼度を生成する計算手段であって、前記結合されたものはコンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値を含み、前記信頼度は前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の関連性の客観的測定値を提供する手段と
を含むことを特徴とするコンピューティングデバイス。 - 前記コンピュータ構築手段は、計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから用語クラスタを作成する生成手段であって、前記用語ベクトルは履歴クエリから生成され、各履歴クエリは高い出現頻度を有し、前記用語クラスタは前記拡張用語を含む手段をさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記生成手段は、前記入札用語および前記サイトのコンテンツからそれぞれの用語ベクトルを生成する作成手段と、前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を決定して前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の直接の類似性を決定する計算手段をさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記生成手段は、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを生成する作成手段と、
前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を決定して、前記入札用語と前記サイトのコンテンツとの間の前記拡張の類似度測定値を決定する計算手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記生成手段は、
前記ディレクトリデータに関連付けられているWebサイトのコンテンツから特徴を取得する抽出手段であって、前記特徴は、タイトル、メタデータ、本文、ハイパーテキストリンク、視覚的特徴、および/またはページレイアウト分析情報による要約の組合せを含む手段と、
特徴の選択を介して前記特徴の次元数を低減する低減手段と、
分類器モデルを介して前記特徴を整理して前記類似性分類器を生成するカテゴリ化手段と、
前記入札用語、前記サイトのコンテンツ、および前記拡張用語からそれぞれの用語ベクトルを作成する生成手段と、
前記類似性分類器に応じて前記それぞれの用語ベクトル間の類似性を識別して、前記カテゴリの類似度測定値を決定する計算手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記計算手段は、
承諾/拒否閾値を考慮して、<用語、Webサイトのコンテンツ、承諾/拒否>の形のデータで結合済み関連性分類器をトレーニングするトレーニング手段と、
前記コンテンツの類似度測定値、拡張の類似度測定値、およびカテゴリの類似度測定値から関連性検証の類似度測定値(RSVM)の特徴ベクトルを生成する生成手段と、
前記結合済み関連性分類器を介して前記RSVM特徴ベクトルから前記信頼度に複数のスコアを関連付けるマッピング手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記コンピューティングデバイスは、
前記入札用語およびサイトのコンテンツから適切な名前の類似度測定値を決定する決定手段であって、前記適切な名前の類似度測定値は、1組の適切な名前を考慮して前記入札用語で検出された任意の適切な名前と前記サイトのコンテンツとの間の関連を示す手段
をさらに含み、複数の類似度測定値のうちの前記結合したものは、前記適切な名前の類似度測定値を含む
ことを特徴とする請求項36に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記適切な名前の類似度測定値を決定する前記決定手段は、前記入札用語および/または前記サイトのコンテンツでの適切な名前の検出に応答して、適切な名前の類似度スコアを算出する計算手段をさらに含むことを特徴とする請求項42に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記コンピューティングデバイスは、
前記信頼度は相対的に低いと決定する決定手段と、
前記決定に応答して、前記入札URLに意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の他の用語を識別する識別手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項36に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記識別手段は、
計算された用語の類似性に基づいて用語ベクトルから1組の用語クラスタを生成する生成手段であって、前記用語ベクトルは提示された履歴クエリの検索エンジン結果から生成され、各履歴クエリはクエリログ内の他のクエリ用語に比べて相対的に低い出現頻度を有する手段と、
前記用語クラスタによって指定された用語を考慮して前記サイトのコンテンツを評価して意味上および/またはコンテキスト上関連する1つまたは複数の用語を識別する評価手段であって、前記用語は前記1つまたは複数の他の用語である手段と
をさらに含むことを特徴とする請求項44に記載のコンピューティングデバイス。
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