JP2005309760A - 検索語ランキング算出方法及び装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 従来の検索語ランキング方法ではランキング上位に出現しなかった、近い将来入力頻度が上昇するであろうと予測できる検索語を、ランキング上位に出現させる。
【解決手段】 本発明は、従来の一定期間内における単語の入力頻度に加え、長時間出現し続ける単語よりも新しく出現したランキング評価値が高くなる（上位にランキングされる）よう単語の出現期間における重み付けを実施し、さらに、最近入力頻度が増加傾向にある検索語、即ち、これから話題となるであろうと推測できる検索語ほど、ランキング評価値が高くなるよう重み付けを実施する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、検索語ランキング算出方法及び装置及びプログラムに係り、特に、インターネット等のネットワークに接続された１つ以上の情報提供サーバ上で公開されているキーワード検索サイトから収集した検索語のランキングを算出する検索語のランキング算出方法及び装置及びプログラムに関する。

従来、インターネットなどのネットワーク上で公開されているコンテンツを検索する手段として、キーワード検索が利用されている。検索サイトの利用者によって入力された検索語自体が利用者のニーズを表しているものとみなし、これをトレンドの指標として、入力された検索語別の入力回数を１週間単位で集計し、ランキング付けし、ランキング上位の検索語を一般の利用者へ提供する技術がある（例えば、非特許文献１参照）。
http://www.infoseek.co.jp/Keyword?pg-ranking.html

しかしながら、トレンドとは、経済変動の長期的動向や、ファッションの動向といった世の中の事象の動向であり、時代を反映したものであるにもかかわらず、入力頻度のみをトレンドの指標として用い、入力頻度の高い検索語を上位にランキングする前述した従来技術では、図９に示すように、検索語ランキングの上位の検索語は常に同じ単語が連続して出現してしまうことが多く、必ずしも時代を反映しているとはいえない。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、従来の検索語ランキング方法ではランキング上位に出現しなかった、入力頻度が上昇し始めたばかりの検索語を、ランキング上位に出現させることができる検索語のランキング算出方法及び装置及びプログラムを提供することを目的とする。

図１は、本発明の原理を説明するための図である。

本発明は、一定期間における検索語のランキングを算出する検索語ランキング算出方法において、
検索語、該検索語の入力時刻、該検索語の入力者を特定する利用者識別情報からなる検索ログ情報が格納されている記憶手段から読み出す読み出しステップ（ステップ１）と、
読み出した検索ログ情報の検索語、検索語の入力時刻、利用者識別情報を利用し、ランキング評価期間中に出現している検索語Ｋの該ランキング評価期間と該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間中（Ｎは自然数）の各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと、当該ランキング評価期間中に出現している検索語の各期間における入力者数ｕ（Ｋ）を集計し、各期間における検索語Ｋの利用率ＵＲ（Ｋ）＝ｕ（Ｋ）／Ｕを算出する利用率算出ステップ（ステップ２）と、
検索語Ｋの過去Ｎ期間での平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を算出する平均利用率算出ステップ（ステップ３）と、
隣接する期間毎に検索語別の利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）、を算出する利用率差分算出ステップ（ステップ４）と、
過去Ｎ期間での検索語Ｋの平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）に応じた重み係数Ｗ（Ｋ）を算出する重み係数算出ステップ（ステップ５）と、
利用率算出ステップで算出したランキング評価期間での利用率ＵＲ（Ｋ）、利用率差分算出ステップで算出した平均利用率△ＵＲ（Ｋ）、重み算出ステップで算出した重み係数Ｗ（Ｋ）の３つの値から検索語Ｋの総合ランキング値を算出する総合ランキング評価値算出ステップ（ステップ６）と、
ランキング評価期間、該ランキング評価期間内に出現する検索語Ｋと該検索語Ｋの総合ランキング評価値からなるランキング情報を生成するランキング情報生成ステップ（ステップ７）と、
生成した検索語のランキング情報の総合ランキング評価値を記憶手段に記憶するランキング情報書き出しステップ（ステップ８）と、からなる。

図２は、本発明の原理構成図である。

本発明は、一定期間における検索語のランキングを算出する検索語ランキング算出装置であって、
検索語、該検索語の入力時刻、該検索語の入力者を特定する利用者識別情報からなる検索ログ情報が格納されている検索ログ情報記憶手段１と、
検索ログ情報記憶手段１から検索ログ情報を読み出す検索ログ情報読み出し手段３と、
読み出した検索ログ情報の検索語、検索語の入力時刻、利用者識別情報を利用し、ランキング評価期間中に出現している検索語Ｋの該ランキング評価期間と該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間中（Ｎは自然数）の各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと、当該ランキング評価期間中に出現している検索語の各期間における入力者数ｕ（Ｋ）を集計する利用集計手段４と、
ランキング評価期間と該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間の各期間での検索語別の利用率ＵＲ（Ｋ）＝ｕ（Ｋ）／Ｕを算出する利用率算出手段５と、
検索語Ｋの過去Ｎ期間での平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を算出する平均利用率算出手段６と、
隣接する期間毎に検索語別の利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）、を算出する利用率差分算出手段７と、
過去Ｎ期間での検索語Ｋの平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）に応じた重み係数Ｗ（Ｋ）を算出する重み係数算出手段８と、
利用率算出手段５で算出したランキング評価期間での利用率ＵＲ（Ｋ）、利用率差分算出手段７で算出した平均利用率△ＵＲ（Ｋ）、重み係数算出手段８で算出した重み係数Ｗ（Ｋ）の３つの値から検索語Ｋの総合ランキング値を算出する総合ランキング評価値算出手段９と、
ランキング評価期間、該ランキング評価期間内に出現する検索語Ｋと該検索語Ｋの総合ランキング評価値からなるランキング情報を生成するランキング情報生成手段１０と、
生成した検索語のランキング情報の総合ランキング評価値をランキング情報記憶手段１２に記憶するランキング情報書き出し手段１１と、を有する。

上述のように、本発明では、検索語を用いたトレンドを算出する際の検索語ランキング方法として、従来の一定期間内における単語の入力頻度に加え、長時間出現し続ける単語よりも新しく出現したランキング評価値が高くなる（上位にランキングされる）よう単語の出現期間における重み付けを実施し、さらに、最近の入力頻度が増加傾向にある検索語、即ち、これから話題となるであろうと推測できる検索語ほど、ランキング評価値が高くなるよう重み付けを実施することにより、時代を反映したトレンド情報を提供する。

つまり、検索語のランキング値（順位ではなく評価値）を定めるにあたり、検索語Ｋの利用率（評価期間におけるその検索語Ｋを利用した人の割合）が大きいほどランキング値をよくする。これは、全体の利用回数の影響をなくす意味で、利用頻度（絶対値）ではない。また、検索語Ｋが過去に遡っても多数利用されていれば、ランキング値を下げる。これにより、日常茶飯事に利用される検索語の評価を下げることが可能となる。また、直前の期間の利用率との差分が大きいほどランキング値を上げる。これにより、最近利用が増えた検索語の評価を上げることが可能となる。

上記から、従来の検索語ランキング方法では、ランキング上位に出現しなかった、近い将来入力頻度が上昇するであろうと予測できる検索語を、ランキング上位に出現させることができるため、従来のランキング評価方法では実現されていなかった時代を反映したトレンド情報を提供することができる。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

本実施の形態では、インターネット上の一つ以上のキーワード検索サイトにて入力された検索語に対して、ランキング評価期間を直近の一定期間Term_0とし、Term_0内に入力された検索語に対し、入力頻度と検索語の出現期間、入力頻度の変動度合を考慮したランキング評価式により、検索語のランキング評価を実施する。

図３は、本発明の一実施の形態における検索語ランキング装置の構成を示す。

同図に示す検索語ランキング装置１０２は、インターネット上の一つ以上のキーワード検索サイトにて入力された検索語Ｋ、検索語入力時刻Time、検索語を入力した利用者を特定する利用者識別情報ＵＩＤからなる検索語ログ情報を日別のファイル形式で記憶しておくための検索ログ情報ＤＢ１０１と、当該検索語ランキング装置１０２により生成された各検索語のランキング情報として集計期間Term、検索語Ｋ、総合ランキング評価値Rank（Ｋ）を日別のファイル形式で記憶しておくランキング情報ＤＢ１１１とに接続されている。図４に検索ログ情報ＤＢ１０１のデータの例を、図５にランキング情報ＤＢ１１２のデータの例を示す。

ここで、入力者を特定するための情報としては、Cookieが一例として挙げられるが、これ以外にも入力者または入力者が利用した端末を特定するための識別情報であればどれでもよい。

検索語ランキング装置１０２は、検索ログ読み出し部１０３、利用者集計部１０４、利用率算出部１０５、平均利用率算出部１０６、利用率差分算出部１０７、重み係数算出部１０８、総合ランキング評価値算出部１０９、ランキング情報生成部１１０、及びランキング情報書き出し部１１１から構成される。

利用者集計部１０４は、検索ログ読み出し部１０３により検索ログ情報記憶装置１０１から読み出した検索語、検索語入力時刻、利用者識別情報を利用し、ランキング評価期間中に出現する検索語Ｋのランキング評価期間と当該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間の各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと、当該ランキング評価期間中に出現している検索語の各期間における入力者数ｕ（Ｋ）を集計する。

利用率算出部１０５は、当該ランキング評価期間とランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間中の各期間での検索語別の利用率ＵＲ（Ｋ）＝ｕ（Ｋ）／Ｕを算出する。

平均利用率算出部１０６は、検索語Ｋの過去Ｎ期間での平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を算出する。

利用率差分算出部１０７は、隣接する期間毎に検索語別の利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）を算出する。

重み係数算出部１０８は、過去Ｎ期間での検索語Ｋの平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）に応じた重み係数Ｗ（Ｋ）を算出する。

総合ランキング評価値算出部１０９は、利用率算出部１０５にて算出したランキング評価期間での利用率ＵＲ（Ｋ）、利用率差分算出部１０７にて算出した利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）、重み係数算出部１０８にて算出したＷ（Ｋ）の３つの値から検索語Ｋの総合ランキング値を算出する。

ランキング情報生成部１１０は、ランキング評価期間、ランキング評価期間内に出現する検索語ＫとＫの総合ランキング評価値からなるランキング情報を生成する。

ランキング情報書き出し部１１１は、生成した検索語のランキング情報の総合ランキング評価値をランキング情報記憶装置１１２に記憶させる。

以下、上記の構成における動作を詳細に説明する。

図６は、本発明の一実施の形態におけるランキング評価値算出処理のフローチャートである。

ステップ１０１） 検索ログ読み出し部１０３は、検索ログ情報記憶装置１０１から、ランキング評価期間Term_0及び、ランキング評価期間Term_0から過去に遡る連続したＮ期間Term_N（Ｎは自然数）分に該当する期間の検索語、検索入力時刻、Time、利用者識別情報ＵＩＤを読み込む。

ステップ１０２） 読み込んだ検索ログ情報は、利用者集計処理部１０４にて、Term_i（ｉ＝０〜Ｎ）期間毎に入力された全検索語への入力者数Ｕ（Term_i）（ｉ＝０〜Ｎ）と、ランキング評価期間Term_0とTerm_0から過去に遡る連続したＮ期間の各期間Term_n（ｎ＝１〜Ｎ）における検索語Ｋへの入力者数ｕ（Term_i）を（ｉ＝１〜Ｎ）を算出する。

ステップ１０３） ステップ１０２の処理が終了すると、利用率算出部１０５にて、式（１）を利用して、Term_i（ｉ＝０〜Ｎ）毎の検索語Ｋ別の利用率ＵＲ（Term_i,K）（ｉ＝０〜Ｎ）を算出する。

ステップ１０４） ステップ１０３の処理後、平均利用率算出部１０６にてランキング評価期間Term_0直前の連続したＮ期間Term_n（ｎ＝１〜Ｎ）での検索語Ｋの平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を算出する。

ステップ１０５） ステップ１０４の処理後、利用率差分算出部１０７にて式（２）を利用して、ランキング評価期間Term_0とその１期間前Term_1とのTerm_0に出現する検索語別の利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）を算出する。

△ＵＲ（Ｋ）＝△ＵＲ（Term_0，Ｋ）−△ＵＲ（Term_1，Ｋ） （２）
なお、本実施の形態では、利用率の変動度を表す指標として、過去１期間前と利用率の差分を用いているが、これに限定するものではなく、例えば、他には、過去Ｎ期間における利用率の平均変化率や、回帰直線の傾き等を利用してもよい。

ステップ１０６） ステップ１０５の処理後、重み係数算出部１０８にて、総合ランキング評価算出時に用いる検索語別の重み係数Ｗ（Ｋ）の算出を行う。この重み係数Ｗ（Ｋ）は、平均利用率算出部１０６にて算出された平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）によって変動し、ランキング評価期間Term_0直前の連続した期間において数多く利用されている検索語ほど重み係数の値が小さくなるようにしてある。こうすることにより、従来技術の入力頻度のみでのランキング上位に出現する日常的に出現し続ける一般的な検索語（図９の「無料」や「攻略」といった語彙）のランキング評価値を低くすることができる。

この重み係数Ｗ（Ｋ）としては、例えば、検索語Ｋの過去の平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を式（３）の指数関数に代入することにより求める。

（但し、Ａ：Ａ＞１の定数）
ステップ１０７） 重み係数算出部１０８での処理後、総合ランキング評価値算出部１０９にて、検索語別の総合ランキング評価値Rank（Ｋ）を算出する。Rank（Ｋ）は、ランキング評価期間での検索語Ｋの利用度合を表す利用率ＵＲ（Ｋ）と、日常的に比較的多数の利用者が入力するような一般的な検索語の総合ランキング評価値を下げる作用を持つ利用率平均による重み係数Ｗ（Ｋ）と、急激に利用者が興味・関心を持ち始めてきた検索語ほど、総合ランキング評価値が上昇するように作用するような値を持つ利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）の関数Ｇ（△ＵＲ（Ｋ））とを利用して、総合ランキング評価値Rank（Ｋ）を算出する。

例えば、関数Ｇ（△ＵＲ（Ｋ））には、図７に示すような式（４）で表わされるシグモイド関数を採用する場合がある。

（但し、Ｔは、正の定数）
また、Rank（Ｋ）の算出式として、例えば、式（１）のランキング評価期間Term_0でのUR（Term_0，K）と式（３）のW(K)と、式（４）のG(△UR(K))の積で表すことができる。

（但し、Ａ：Ａ＞１の定数、Ｔは正の定数）
上記の式（５）の有効性を説明するために、以下の通りモデルケースを考える。

日常的に多数入力される検索語をキーワードＡ、最近入力回数が単調減少している検索語をキーワードＢ、最近入力回数が単調増加している検索語をキーワードＣとする。

それぞれ、過去４期間における利用率ＵＲの値は図８に示すとおりである。

今、式（５）を用いてＡ＝２，Ｔ＝１とすると、それぞれの総合ランキング評価値Rankは、次の表の通りとなる。

この結果により、急激に利用者が興味・関心を持ち始めてきた検索語（キーワードＣ）が、日常的に多数入力されている検索語（キーワードＡ）よりもランキングが上位になっていることがわかる。

即ち、本実施の形態における総合ランキング値を用いることにより、日常的に多数の利用者によって入力されている検索語よりも、ある程度利用率が大きくなってきており、これから利用者の興味・関心を集めるであろうと考えられる検索語をランキング上位にすることができる。

ステップ１０８） ステップ１０７の処理が終了すると、ランキング情報生成部１１０は、算出した検索語別の総合ランキング評価値の大きな順にソートし、ソートした検索語に順位付けを行い、順位情報と検索語、ランキング評価期間をランキング情報としてファイル（図示せず）に書き出す。

ステップ１０９） ステップ１０８の処理が終了すると、ランキング情報書き出し部１１１が、ファイルとして書き出されたランキング情報をランキング情報記憶装置１１２へ書き込むことで検索語のランキング評価処理が終了する。

なお、上記のステップ１０１〜１０９の動作をプログラムとして構築し、検索語ランキング装置として利用されるコンピュータにインストールし、ＣＰＵ等の制御手段により実行させる、または、ネットワークを介してインストールすることも可能である。

また、構築されたプログラムを検索語ランキング装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスクや、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、コンピュータにインストールして実行させることも可能である。

なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。

本発明は、情報処理分野において、インターネット等のネットワークに接続された情報提供サーバで公開されているキーワード検索サイトから検索語を収集する技術に適応可能である。

本発明の原理を説明するための図である。 本発明の原理構成図である。 本発明の一実施の形態における検索語ランキング装置の構成図である。 本発明の一実施の形態における検索ログ情報ＤＢ内でのデータ情報の例である。 本発明の一実施の形態におけるランキング情報ＤＢ内でのデータ情報の例である。 本発明の一実施の形態におけるランキング評価値算出処理のフローチャートである。 本発明の一実施の形態における重み係数算出部で用いるシグモイド関数を示す図である。 本発明の一実施の形態におけるサンプルデータである。 従来技術における１ヶ月間での検索語ランキングである。

符号の説明

１ 検索ログ情報記憶手段
２ 検索語ランキング装置
３ 検索ログ読み出し手段
４ 利用者集計手段
５ 利用率算出手段
６ 平均利用率算出手段
７ 利用率差分算出手段
８ 重み係数算出手段
９ 総合ランキング評価値算出手段
１０ ランキング情報生成手段
１１ ランキング情報書き出し手段
１２ ランキング情報記憶手段
１０１ 検索ログ情報記憶装置
１０２ 検索語ランキング装置
１０３ 検索ログ読み出し部
１０４ 利用者集計部
１０５ 利用率算出部
１０６ 平均利用率算出部
１０７ 利用率差分算出部
１０８ 重み係数算出部
１０９ 総合ランキング評価値算出部
１１０ ランキング情報生成部
１１１ ランキング情報書き出し部
１１２ ランキング情報記憶装置

Claims (15)

1. 一定期間における検索語のランキングを算出する検索語ランキング算出方法において、
   検索ログ情報が格納されている記憶手段から検索ログ情報を読み出すステップと、
   読み出した前記検索ログ情報を利用して、ランキング評価期間中に出現する検索語をＫとし、該検索語Ｋの利用が多いほど、ランキング評価値を上げる第１の値を定めるステップと、
   前記検索語Ｋが過去に遡って多数利用されているほど、ランキング評価値を下げる第２の値を定めるステップと、
   前記検索語Ｋの最近の利用が多いほど、ランキング評価値を上げる第３の値を定めるステップと、
   前記第１、第２、第３の値により、前記検索語Ｋの総合ランキングを定めるステップと、
   からなることを特徴とする検索語ランキング算出方法。
2. 前記検索ログ情報は、検索語、該検索語の入力時刻、該検索語の入力者を特定する利用者識別情報からなり、
   前記第１の値は、前記検索ログ情報を利用し、各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと各検索語Ｋの入力者数ｕ（Ｋ）を定め、ｕ（Ｋ）をＵで除した値ｕ（Ｋ）／Ｕ（以下、利用率と記す）とする請求項１記載の検索語ランキング算出方法。
3. 前記第２の値は、指数関数により算出される値である請求項１または、２記載の検索語ランキング算出方法。
4. 前記第３の値は、シグモイド関数により算出される値である請求項１乃至３記載の検索語ランキング算出方法。
5. 前記ランキング評価期間を含まない該ランキング評価期間直前の連続したＮ期間での、前記検索語Ｋの各期間における平均利用率を求め、該平均利用率を前記指数関数の入力値とする請求項３記載の検索語ランキング算出方法。
6. 直前の期間との利用率の差分△ＵＲを求め、△ＵＲを前記シグモイド関数の入力値とする請求項４記載の検索語ランキング算出方法。
7. 一定期間における検索語のランキングを算出する検索語ランキング算出方法において、
   検索語、該検索語の入力時刻、該検索語の入力者を特定する利用者識別情報からなる検索ログ情報が格納されている記憶手段から読み出す読み出しステップと、
   読み出した前記検索ログ情報の前記検索語、前記検索語の入力時刻、前記利用者識別情報を利用し、ランキング評価期間中に出現している検索語Ｋの該ランキング評価期間と該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間中（Ｎは自然数）の各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと、当該ランキング評価期間中に出現している検索語の各期間における入力者数ｕ（Ｋ）を集計し、各期間における検索語Ｋの利用率ＵＲ（Ｋ）＝ｕ（Ｋ）／Ｕを算出する利用率算出ステップと、
   前記検索語Ｋの過去Ｎ期間での平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を算出する平均利用率算出ステップと、
   隣接する期間毎に検索語別の利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）、を算出する利用率差分算出ステップと、
   過去Ｎ期間での前記検索語Ｋの平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）に応じた重み係数Ｗ（Ｋ）を算出する重み係数算出ステップと、
   前記利用率算出ステップで算出した前記ランキング評価期間での前記利用率ＵＲ（Ｋ）、前記利用率差分算出ステップで算出した前記平均利用率△ＵＲ（Ｋ）、前記重み算出ステップで算出した前記重み係数Ｗ（Ｋ）の３つの値から検索語Ｋの総合ランキング値を算出する総合ランキング評価値算出ステップと、
   前記ランキング評価期間、該ランキング評価期間内に出現する検索語Ｋと該検索語Ｋの総合ランキング評価値からなるランキング情報を生成するランキング情報生成ステップと、
   生成した検索語の前記ランキング情報の総合ランキング評価値を記憶手段に記憶するランキング情報書き出しステップと、
   からなることを特徴とする検索語ランキング算出方法。
8. 一定期間における検索語のランキングを算出する検索語ランキング算出装置であって、
   検索ログ情報が格納されている検索ログ情報記憶手段と、
   前記検索ログ記憶手段から検索ログ情報を読み出す手段と、
   読み出した前記検索ログ情報を利用して、ランキング評価期間中に出現する検索語をＫとし、該検索語Ｋの利用が多いほど、ランキング評価値を上げる第１の値を定める手段と、
   前記検索語Ｋが過去に遡って多数利用されているほど、ランキング評価値を下げる第２の値を定める手段と、
   前記検索語Ｋの最近の利用が多いほど、ランキング評価値を上げる第３の値を定める手段と、
   前記第１、第２、第３の値により、前記検索語Ｋの総合ランキングを定める手段と、
   を有することを特徴とする検索語ランキング算出装置。
9. 前記検索ログ情報は、検索語、該検索語の入力時刻、該検索語の入力者を特定する利用者識別情報からなり、
   前記第１の値は、前記検索ログ情報を利用し、各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと各検索語Ｋの入力者数ｕ（Ｋ）を定め、ｕ（Ｋ）をＵで除した値ｕ（Ｋ）／Ｕ（以下、利用率と記す）とする請求項８記載の検索語ランキング算出装置。
10. 前記第２の値は、指数関数により算出される値である請求項８または、９記載の検索語ランキング算出装置。
11. 前記第３の値は、シグモイド関数により算出される値である請求項８乃至１０記載の検索語ランキング算出装置。
12. 前記ランキング評価期間を含まない該ランキング評価期間直前の連続したＮ期間での、前記検索語Ｋの各期間における平均利用率を求め、該平均利用率を前記指数関数の入力値とする手段を含む請求項１０記載の検索語ランキング算出装置。
13. 直前の期間との利用率の差分△ＵＲを求め、△ＵＲを上記シグモイド関数の入力値とする請求項１１記載の検索語ランキング算出装置。
14. 一定期間における検索語のランキングを算出する検索語ランキング算出装置であって、
    検索語、該検索語の入力時刻、該検索語の入力者を特定する利用者識別情報からなる検索ログ情報が格納されている検索ログ情報記憶手段と、
    前記検索ログ情報記憶手段から前記検索ログ情報を読み出す検索ログ情報読み出し手段と、
    読み出した前記検索ログ情報の前記検索語、前記検索語の入力時刻、前記利用者識別情報を利用し、ランキング評価期間中に出現している検索語Ｋの該ランキング評価期間と該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間中（Ｎは自然数）の各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと、当該ランキング評価期間中に出現している検索語の各期間における入力者数ｕ（Ｋ）を集計する利用集計手段と、
    前記ランキング評価期間と該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間の各期間での検索語別の利用率ＵＲ（Ｋ）＝ｕ（Ｋ）／Ｕを算出する利用率算出手段と、
    前記検索語Ｋの過去Ｎ期間での平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を算出する平均利用率算出手段と、
    隣接する期間毎に検索語別の利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）、を算出する利用率差分算出手段と、
    過去Ｎ期間での前記検索語Ｋの平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）に応じた重み係数Ｗ（Ｋ）を算出する重み係数算出手段と、
    前記利用率算出手段で算出した前記ランキング評価期間での前記利用率ＵＲ（Ｋ）、前記利用率差分算出手段で算出した前記平均利用率△ＵＲ（Ｋ）、前記重み係数算出手段で算出した前記重み係数Ｗ（Ｋ）の３つの値から検索語Ｋの総合ランキング値を算出する総合ランキング評価値算出手段と、
    前記ランキング評価期間、該ランキング評価期間内に出現する検索語Ｋと該検索語Ｋの総合ランキング評価値からなるランキング情報を生成するランキング情報生成手段と、
    生成した検索語の前記ランキング情報の総合ランキング評価値をランキング情報記憶手段に記憶するランキング情報書き出し手段と、
    を有することを特徴とする検索語ランキング算出装置。
15. 一定期間における検索語のランキングを算出する検索語ランキング算出プログラムであって、
    コンピュータに、
    検索語、該検索語の入力時刻、該検索語の入力者を特定する利用者識別情報からなる検索ログ情報が格納されている記憶手段から読み出す読み出しステップと、
    読み出した前記検索ログ情報の前記検索語、前記検索語の入力時刻、前記利用者識別情報を利用し、ランキング評価期間中に出現している検索語Ｋの該ランキング評価期間と該ランキング評価期間から過去に遡る連続したＮ期間中（Ｎは自然数）の各期間内に入力された全検索語への入力者数Ｕと、当該ランキング評価期間中に出現している検索語の各期間における入力者数ｕ（Ｋ）を集計し、各期間における検索語Ｋの利用率ＵＲ（Ｋ）＝ｕ（Ｋ）／Ｕを算出する利用率算出ステップと、
    前記検索語Ｋの過去Ｎ期間での平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）を算出する平均利用率算出ステップと、
    隣接する期間毎に検索語別の利用率の差分△ＵＲ（Ｋ）、を算出する利用率差分算出ステップと、
    過去Ｎ期間での前記検索語Ｋの平均利用率Ave_ＵＲ（Ｋ）に応じた重み係数Ｗ（Ｋ）を算出する重み係数算出ステップと、
    前記利用率算出ステップで算出した前記ランキング評価期間での前記利用率ＵＲ（Ｋ）、前記利用率差分算出ステップで算出した前記平均利用率△ＵＲ（Ｋ）、前記重み算出ステップで算出した前記重み係数Ｗ（Ｋ）の３つの値から検索語Ｋの総合ランキング値を算出する総合ランキング評価値算出ステップと、
    前記ランキング評価期間、該ランキング評価期間内に出現する検索語Ｋと該検索語Ｋの総合ランキング評価値からなるランキング情報を生成するランキング情報生成ステップと、
    生成した検索語の前記ランキング情報の総合ランキング評価値を記憶手段に記憶するランキング情報書き出しステップと、
    を実行させることを特徴とする検索語ランキング算出プログラム。

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