JP2011002972A - クエリ分析装置、クエリ分析方法及びプログラム、並びに情報検索装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザによって指定されたクエリに連動して有用な情報を提供するための技術を提供する。
【解決手段】クエリ分析装置により、検索サービスにおいて指定されたクエリのジャンルを分析する。そのために、クエリ分析装置は、インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベースと、検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度を算出し、この選択頻度から前記クエリと関連性の高いウェブページを抽出する関連ページ抽出手段と、前記関連ページ抽出手段により抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、前記サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、前記クエリのジャンルを判定するジャンル決定手段と、を備えて構成される。
【選択図】図８

Description

本発明は、インターネットを利用した情報検索の分野に属し、特に、ユーザによって指定されたクエリに基づいて有用な情報を提供するためのクエリ分析装置、クエリ分析方法及びプログラム、並びに情報検索装置に関する。

従来、インターネットを利用した一般的な検索サービスでは、ユーザがクエリ（キーワードなどの検索条件）による検索要求を行うと、これに応答してクエリに適合するウェブページの情報（例えば、タイトル、ＵＲＬ、スニペットなど）が検索結果として提供されるようになっている。このとき、検索結果とともにクエリに関連する情報を提供することが行われている。例えば、検索サービスの他、ショッピング、オークション、天気、ニュース等の様々なジャンルのサービス（以下、プロパティ）を提供するポータルサイトでは、検索結果とともにクエリに関連するポータルサイト内のプロパティに誘導するための情報を提供することが試みられている。
また、特許文献１には、種類キーワード（ジャンルキーワード）と行為キーワード（目的キーワード）からなるクエリを指定することで、ユーザの目的にあった情報を検索できる情報検索方法が開示されている。

特開２００２−１８３２０３号公報

ところで、インターネットによる検索サービスの利用価値は、情報の豊富さと新しさ（更新頻度の高さ）にあるといえる。つまり、ユーザが検索サービスを利用するのは、時事・流行に応じた旬な情報を入手したい場合が多く、同じクエリにより検索したユーザの検索意図（どのようなジャンルの情報を入手したいかということ）はほぼ同じであると考えることができる。したがって、クエリごとにユーザの検索意図を把握できれば、同じクエリにより検索したユーザに対して、その検索意図に応じた有用な情報を提供することができる。

しかしながら、従来の検索サービスでは、あるクエリが属するジャンルを一意に決定できないため、クエリに連動してユーザに有用な情報を提供することは困難となっている。
例えば、“ＡＢＣ”というタイトルの小説が出版された後、テレビドラマ化又は映画化された場合、検索サービスにおいて“ＡＢＣ”というクエリが指定されると、少なくとも書籍販売、テレビ、映画がこのクエリに関連するジャンルに該当する。このような場合、どのジャンルの情報がユーザにとって有用なのか（検索意図に合致しているか）は、ジャンルに関するクエリが指定されない限り、検索サービス側で判断することは困難である。また、“ＡＢＣ”というクエリによる大多数のユーザの検索意図は、小説が出版された直後は“書籍販売”、テレビドラマ化された直後は“テレビ”、映画化された直後は”映画”というように、時事・流行に応じて変化することとなる。

一方で、ポータルサイトのプロパティには、サイト内検索可能となっているプロパティがある。このような場合、クエリの使用頻度を解析することで、クエリの盛り上がりを把握することができる。例えば、映画のプロパティにおいて、“ＡＢＣ”というクエリによる検索頻度が高ければ、“ＡＢＣ”の映画に関する情報を入手したいユーザが多数いると判断できる。
しかしながら、プロパティによってはサイト内検索可能となっていないプロパティや、サイト内検索の利用頻度が低いプロパティもあるため、プロパティごとにクエリの利用状況の記録（クエリログ）を取っても、単純に比較することはできない。また、プロパティで提供されるサイト内検索を行うユーザは、ネット知識が豊富で自分が入手したい情報を明確に認識している一部のユーザであると考えられる。
したがって、プロパティごとのクエリログを解析しても、世間一般のユーザの検索意図が反映されるとはいえないので、クエリに連動してユーザに有用な情報を提供することは困難となっている。

本発明は、ユーザによって指定されたクエリに連動して有用な情報を提供するために、ユーザの検索意図を適切に判定できるクエリ分析装置、クエリ分析方法及びプログラム、並びに情報検索装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベースと、
検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度を算出し、この選択頻度から前記クエリと関連性の高いウェブページを抽出する関連ページ抽出手段と、
前記関連ページ抽出手段により抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、前記サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、前記クエリのジャンルを判定するジャンル決定手段と、を備えることを特徴とするクエリ分析装置である。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のクエリ分析装置において、前記関連ページ抽出手段は、前記クリックログを一定期間ごとに取得して、関連ページを抽出することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載のクエリ分析装置において、前記関連ページ抽出手段は、前記選択頻度がしきい値以上のウェブページを抽出することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか一項に記載のクエリ分析装置において、前記ジャンル決定手段は、前記関連ページ抽出手段により抽出されたそれぞれのウェブページを各ジャンルに分類したジャンル分布を算出し、このジャンル分布における分布度に基づいて当該クエリのジャンルを判定することを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベースを備えたクエリ分析装置におけるクエリ分析方法であって、
検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度を算出するステップと、
この選択頻度から前記クエリと関連性の高いウェブページを抽出するステップと、
前記抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、前記サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、前記クエリのジャンルを判定するステップと、を有することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベースを備えたクエリ分析装置のコンピュータに、
検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度を算出するステップと、
この選択頻度から前記クエリと関連性の高いウェブページを抽出するステップと、
前記抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、前記サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、前記クエリのジャンルを判定するステップと、を実行させるためのプログラムである。

請求項７に記載の発明は、請求項１から４のいずれか一項に記載のクエリ分析装置と、
インターネットを介して接続されたクライアント端末からの検索要求を受け付ける検索要求受付手段と、
前記検索要求受付手段により受け付けた検索要求に含まれるクエリに適合するサイトを検索する検索実行手段と、
前記検索実行手段により取得された検索結果を前記クライアント端末に提供する検索結果提供手段と、を備えた情報検索装置であって、
前記検索結果提供手段は、前記クエリ分析装置により決定されたクエリのジャンルに基づいて前記検索結果を編集して提供することを特徴とする。

本発明によれば、ユーザがクエリによりどのような情報を入手したいのかを適切に判定できるので、そのクエリに連動して有用な情報を提供することができる。

本発明に係る情報検索装置を適用したネットワーク構成の一例について示す図である。 検索サーバのクエリ分析装置としての機能を実現するハードウェア構成の一例を示す図である。 サイト分類データベースのデータ構成の一例を示す図である。 クエリ分類データベースのデータ構成の一例を示す図である。 検索データベースのデータ構成の一例を示す図である。 クリックログデータベースのデータ構成の一例を示す図である。 一般的な検索結果画面の表示例について示す図である。 クエリ分析処理の一例について示すフローチャートである。 検索処理の一例について示すフローチャートである。 本発明が適用された検索結果画面の表示例について示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明に係る情報検索装置を適用したネットワーク構成の概要について示す図である。本実施形態では、検索サーバ１が本発明に係る情報検索装置を構成している。
図１に示すように、検索サーバ１には、パーソナルコンピュータ２ａや携帯端末２ｂ等のクライアント端末２、及び様々な情報を公開しているウェブサーバ３が通信ネットワークＮを介して接続され、互いにデータ通信可能となっている。通信ネットワークＮは、インターネットや電気通信事業者等の電話回線網、携帯電話通信網等である。

図１において、検索サーバ１は、クライアント端末２に対して一般的な検索サービスを提供する。具体的には、クライアント端末２においてクエリによる検索要求がなされると、検索サーバ１は指定されたクエリに適合する検索結果（例えば、ウェブサーバ３が提供するウェブページ等）をクライアント端末２に提供する。そして、クライアント端末２においてユーザが所望の検索結果を選択すると、そのウェブページに遷移するようになっている。
検索サーバ１は、本発明に係るクエリ分析装置１Ａとしての機能、及びクエリによる検索を実行する検索エンジン１Ｂとしての機能を備えている。検索サーバ１にクエリ分析装置１Ａとしての機能を設けることで、検索エンジン１Ｂがクライアント端末２に検索結果を提供するときに、ユーザにとって有用な情報を付加できるようにしている。

ここで、検索サーバ１による検索サービスは、例えば、ポータルサイトの１サービスとして提供されるものとする。すなわち、ポータルサイトは、検索サービスの他、ショッピング、オークション、天気、ニュース等の様々なジャンルのサービス（プロパティ）を提供する。そして、本実施形態では、検索サーバ１は、クエリによる検索要求に応答してクエリに適合する検索結果を提供するとともに、クエリが属するジャンルに対応するプロパティに誘導するための情報を提供するようになっている。

図２は、検索サーバ１のクエリ分析装置１Ａとしての機能を実現するハードウェア構成の一例を示す図である。
図２に示すように、クエリ分析装置１Ａは、制御部１１、記憶部（補助記憶）１２、入出力部１３、通信部１４、サイト分類データベース１５及びクエリ分類データベース１６等を備えた一般的なコンピュータによって実現される。各ブロックはバスライン２０により電気的に接続されている。

制御部１１は、演算／制御装置としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、主記憶装置としてのＲＡＭ（Random Access Memory）１１２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１１３で構成される。
ＲＯＭ１１３には、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）と呼ばれるプログラムや基本的な設定データが記憶されている。ＲＡＭ１１２には、記憶部１２から読み出されたＯＳや各種アプリケーションなどのプログラムが展開される。
ＣＰＵ１１１は、ＲＡＭ１１２に展開されたプログラムに従って各種処理を実行し、各ブロックを制御する。

記憶部１２は、例えばハードディスク等で構成され、ＯＳ、各種アプリケーションプログラム（例えば、サーバ用プログラムやウェブアプリケーションプログラム）、及び各種データ等が記憶されている。
入出力部１３は、検索サーバ１の管理者が利用するためのユーザインターフェースを構成する。
通信部１４は、ＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルに従って処理を行い、通信ネットワークＮを介してクライアント端末２とデータの送受信を行う。

サイト分類データベース１５は、個々のウェブページが属するジャンル、ここではクエリに対応する検索結果が属するジャンルを判定するときに参照される。クエリに対応する検索結果とは、クエリによる検索要求に応答して実行された検索の結果である。このサイト分類データベース１５は、例えば、予めポータルサイト運営者によって構築される。
図３は、サイト分類データベースのデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、ジャンルとそのジャンルを代表するウェブサイトのドメイン情報、及びそのジャンルに関する有用な情報（推奨サイト）が対応付けて登録されている。
ここで、ドメイン情報とは、ウェブサイトを公開しているコンピュータ（ウェブサーバ）を識別するための情報である。したがって、同一ウェブサイトを構成するウェブページであれば、ＵＲＬには同じドメイン情報が含まれることになる。
また、サイト分類データベース１５におけるジャンルは、ポータルサイトが提供するプロパティに対応して設けられている。すなわち、図３に示すジャンル“映画”は劇場公開されている話題の映画に関する情報などを提供するプロパティに対応し、“仕事探し”は就職、転職、求人募集に関する情報などを提供するプロパティに対応し、“お笑い”はお笑い芸人のおすすめ動画などを配信するプロパティに対応し、“書籍販売”は出版されている本・雑誌に関する情報の提供及び本・雑誌を販売するプロパティに対応している。

図３におけるジャンル“映画”について説明すると、代表サイトのドメイン情報として“eiga.com”、“movies.co.jp”、“cinema.co.jp”、・・が登録されている。このようなドメイン情報をＵＲＬに含んでいるウェブページ、すなわち、代表サイトを構成しているウェブページは、ジャンル“映画”に分類されることとなる。また、ジャンル“映画”の推奨サイトとして“ｙａｈ！映画”（ポータルサイトが提供するプロパティ）が登録されている。クライアント端末２からジャンル“映画”に属するクエリによる検索要求がなされたときに、この推奨サイトの情報が提供されることとなる。
なお、ジャンルごとの代表サイトとしては、例えば、そのジャンルに関連する情報を提供しているウェブサイトであってページビューが多いウェブサイトや、主要企業が提供しているウェブサイト（例えば、ジャンル“映画”に対しては映画配給会社のウェブサイトなど）が選定される。

図２において、クエリ分類データベース１６は、クエリが属するジャンルを判定するときに参照される。このクエリ分類データベース１６は、検索エンジン１Ｂで蓄積されているクリックログに基づいて、後述するクエリ分析処理によって所定期間ごとに更新される。
図４は、クエリ分類データベース１６のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、クエリ別にジャンルとその分布度が登録されている。すなわち、クエリ分類データベース１６では、検索サービスにおいて、個々のクエリがどのようなジャンルの情報検索に用いられたかが示される。

図４におけるクエリ“ＡＢＣ”について説明すると、映画２０％、お笑い５％、書籍販売７０％という分布になっている。この分布は、クエリ“ＡＢＣ”による検索結果から、映画関連のウェブページにアクセスしたユーザが２０％、お笑い関連のウェブページにアクセスしたユーザが５％、書籍販売関連のウェブページにアクセスしたユーザが７０％であったことを示している。
それぞれのクエリについて分布度が最も高いジャンルが、そのクエリによるユーザの検索意図を表すジャンルであると判断できる。例えば、クエリ“ＡＢＣ”についていえば、“書籍販売”がクエリ“ＡＢＣ”によるユーザの検索意図を表している、すなわち書籍を購入（又は購入検討）するために“ＡＢＣ”というクエリで検索を行ったユーザが最も多かったということになる。

検索サーバ１の検索エンジン１Ｂとしての機能は、図２に示すクエリ分析装置１Ａを実現するハードウェア構成とほぼ同様の構成により実現される。図２におけるサイト分類データベース１５及びクエリ分類データベース１６の代わりに、検索データベース（図５参照）及びクリックログデータベース（図６参照）を備えている。すなわち、検索エンジン１Ｂは、制御部１１、記憶部（補助記憶）１２、入出力部１３、通信部１４、検索データベース及びクリックログデータベース等を備えた一般的なコンピュータによって実現される。

図５は、検索データベースのデータ構成の一例を示す図である。
検索データベースは、クエリによる検索要求に応答して情報を検索するときに参照される。この検索データベースには、個々のクエリに対して、このクエリに適合する複数のウェブページが登録されている。例えば、データ収集プログラムがインターネット上を巡回して公開されているウェブページを自動収集し、収集したウェブページを登録することによって検索データベースが構築される。

図５に示すように、検索データベースは、例えばインデックス部ＩＤＸとデータベース部ＤＢで構成されている。
インデックス部ＩＤＸには、キーワードごとにウェブＩＤが登録されている。図５（ａ）では、キーワード“ＹＡＨ”に対してウェブＩＤ“＃０１，＃０２，＃１１，・・”が登録され、キーワード“ＸＹＺ”に対してウェブＩＤ“＃２１，＃０３，＃２１１，・・”が登録されている。
データベース部ＤＢにはウェブＩＤごとに、例えばウェブページのタイトル、ＵＲＬ、サイト説明（本文の抜粋、スニペット）などが登録されている。なお、データベース部ＤＢに含まれるデータはこれに限定されず、検索結果としてクライアント端末２に提供する内容（例えば、画像ファイル等）が適宜登録されている。図５（ｂ）では、ウェブＩＤ“＃０１”の内容として、タイトル“ＹＡＨ！Ｊａｐａｎ”、ＵＲＬ“http://www.yah.co.jp”、“最大級のポータルサイト！・・”という説明が登録されている。

図６は、クリックログデータベースのデータ構成の一例を示す図である。
クリックログデータベースには、クエリごとに、そのクエリに対応する検索結果の中から選択（クリック）されたウェブページ及びクリック日時が逐一記録されて蓄積される。図６では、例えば、クエリ“ＡＢＣ”による検索結果の中から“ＵＲＬ１”のウェブページが“２００９／０６／０６／１０：００”に選択されたこと、“ＵＲＬ２”のウェブページが“２００９／０６／０６／１２：３０”に選択されたこと等々が記録されている。このクリックログデータベースを利用して、ウェブページごとのクリック率（ＣＴＲ，クリック回数÷表示回数）を算出することができる。

検索サーバ１のクエリ分析装置１Ａ及び検索エンジン１Ｂとしての機能は、上述した構成により実現されている。すなわち、検索エンジン１Ｂとしての検索サーバ１のＣＰＵ１１１は、サーバ用ソフトウェアを実行することにより、クライアント端末２で起動されたウェブブラウザからの検索要求に応答してウェブページの検索を実行し、検索結果を提供する。クライアント端末２において検索結果の選択が行われると、このクリック状況をクリックログに記録する。
例えば、図７（ａ）に示すように、検索窓に“ＡＢＣ”と入力されクエリ“ＡＢＣ”による検索要求がなされると、検索データベースを参照して適合するウェブページを抽出し、検索結果をクライアント端末２に提供する。図７（ａ）では、クエリ“ＡＢＣ”による検索結果として、（１）ドラマ“ＡＢＣ”に関する情報が公開されているウェブページ、（２）小説“ＡＢＣ”に関する情報が公開されているウェブページ、(３)小説“ＡＢＣ”を購入できる書籍販売のウェブページが提供されている。
図７（ａ）に示す検索結果画面において、（３）書籍販売のウェブページが選択されると、図７（ｂ）に示す書籍販売のウェブページに遷移する。このとき、検索結果の中から書籍販売のウェブページがクリックされたことを示すクリックログが記録される。

さらに本実施形態では、クエリ分析装置１Ａとしての検索サーバ１のＣＰＵ１１１が、検索エンジン１Ｂにより生成されるクリックログに基づいてクエリのジャンル分布を解析し、クエリのジャンルを判定するようになっている。これにより、クエリによる検索要求がなされたときに、検索結果とともにクエリに関連する有用な情報を提供することが可能となる。

図８は、検索サーバ１におけるクエリ分析処理の一例について示すフローチャートである。このクエリ分析処理がクエリ分析装置１Ａとしての機能に他ならない。このクエリ分析処理は、所定期間ごとに実行されるようになっている。
ステップＳ１０１では、クリックログデータベース（図６参照）からクエリごとに蓄積されたクリックログを取得する。なお、図６では省略しているが、クリックログデータベースには、検索結果の累積表示回数も記録されている。
ステップＳ１０２では、個々のクエリについて、検索結果ごと、すなわちウェブページ（ＵＲＬ）ごとにクリック率を算出する。具体的には、クリックログに記録されているウェブページごとのクリック回数を、当該クエリの検索結果として表示された回数で除算した値がクリック率となる。クリック率が高いほどユーザによる選択頻度が高いウェブページとなる。

ステップＳ１０３では、クエリごとにクリック率の高いウェブページ、例えばクリック率が上位所定数分のウェブページ又はクリック率がしきい値以上のウェブページを抽出する。つまり、クエリに対応する検索結果の中でユーザの選択頻度が高いウェブページが、当該クエリによるユーザの検索意図を反映しているウェブページとなるので。このようなウェブページを抽出する。
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３で抽出したウェブページのＵＲＬからドメイン情報を特定する。例えば、抽出したウェブページのＵＲＬが“http://www.eiga.com/roadshow/featured/ABC・・”であれば、“eiga.com”の部分をドメイン情報として特定する。このドメイン情報は、例えば、ＵＲＬの記述に基づいて‘／’の位置に基づいて特定してもよいし、正規表現を用いて特定することとしてもよい。

ステップＳ１０５では、サイト分類データベース１５を参照して、ステップＳ１０４で特定したドメインが属するジャンルを判定する。つまり、ステップＳ１０３で抽出したウェブページが属するジャンルを、そのドメイン情報に基づいて判定する。例えば、特定したドメイン情報が“eiga.com”となる場合、図３に示すサイト分類データベース１５に従うと、このドメインが属するジャンルは“映画”となる。したがって、ドメイン情報として“eiga.com”がＵＲＬに含まれているウェブページのジャンルは“映画”となる。ＵＲＬの細部が異なっていてもドメイン情報が同じであれば、同じジャンルに分類されることとなる。
ステップＳ１０３で抽出したウェブページのすべてについて、これらが属するジャンルを判定する。ステップＳ１０５までの処理により、クエリによるユーザの検索意図を反映しているウェブページ（クリック率の高いウェブページ）がどのジャンルに属するか判定されることとなる。

ステップＳ１０６では、クエリごとにジャンル分布を算出する。具体的には、各ジャンルに属するウェブページを計数し、それに基づいて分布度（ジャンル別の計数値／全ジャンルの計数値）を算出する。このとき、ウェブページごとのクリック率により重み付けして分布度を算出するようにしてもよい。
ステップＳ１０７では、算出したジャンル分布をクエリ分類データベース１６に反映して更新する。クエリ分類データベースに登録されているクエリごとのジャンル分布により、そのクエリが属するジャンル、すなわちそのクエリによるユーザの検索意図を適切に把握することができる。
例えば、“ＡＢＣ”というタイトルの小説が出版された後、テレビドラマ化又は映画化された場合、検索サービスにおいて“ＡＢＣ”というクエリが指定されると、少なくとも書籍販売、テレビ、映画がこのクエリに関連するジャンルに該当する。このような場合であっても、クエリ“ＡＢＣ”による検索意図を適切に把握することができる。
例えば、映画化された直後には、クエリ“ＡＢＣ”によるジャンル分布において“映画”が大きな割合を占めることとなるので、クエリ“ＡＢＣ”の映画に関する情報を検索したいというユーザの検索意図を認識できる。すなわち、時事・流行に応じてクエリによるユーザの検索意図が変化した場合に対応することができる。

このように、実施形態に係るクエリ分析装置としての検索サーバ１は、インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベース(１５)と、検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度（クリック率）を算出し、この選択頻度からクエリと関連性の高いウェブページを抽出する関連ページ抽出手段（図８のステップＳ１０２，Ｓ１０３）と、関連ページ抽出手段により抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、クエリのジャンルを判定するジャンル決定手段（図８のステップＳ１０４〜Ｓ１０６）と、を備えている。

これにより、クエリによるユーザの検索意図（検索傾向、どのジャンルの情報を入手したいか）を示すクリックログに基づいて、当該クエリと関連性の高いジャンル、つまりユーザがクエリによりどのような情報を入手したいのかを適切に判定できるので、そのクエリに連動して有用な情報を提供することができる。また、ドメイン情報を利用してジャンルを特定するので、サイト分類データベース１５の構築が簡単（ウェブページごとのＵＲＬを登録しておく必要はない）で、検索結果の中から選択されたウェブページがいずれかのジャンルに属する可能性も高くなる。したがって、クリックログに基づく正確なクエリの分析が可能となり、クエリのジャンルを適切に決定することができる。

また、検索サーバ１が備える関連ページ抽出手段は、クリックログを一定期間ごとに取得して、関連ページを抽出する。すなわち、図８に示すクエリ分析処理は、一定期間ごとに更新される。これにより、時々刻々と変化するクリックログに基づいてクエリのジャンルが判定されることとなるので、時事・流行に応じてクエリによるユーザの検索意図が変化しても、現時点で最適なクエリのジャンルを判定することができる。

さらに、検索サーバ１が備える関連ページ抽出手段は、選択頻度がしきい値以上の（検索意図が表れていると考えられる）ウェブページを抽出する。すなわち、クエリによるユーザの検索意図が表れていると考えられる場合にだけ、そのウェブページを抽出して分析するようにしている。これにより、判定されたクエリのジャンルが的外れなものとなるのを防止できる。

またさらに、検索サーバ１が備えるジャンル決定手段は、関連ページ抽出手段により抽出されたそれぞれのウェブページを各ジャンルに分類したジャンル分布を算出し、このジャンル分布における分布度に基づいて当該クエリのジャンルを判定する。これにより、ジャンル分布を考慮したうえでクエリのジャンルを適切に判定でき、例えば、分布度が突出しているジャンルが複数あるときには、この複数のジャンルをクエリのジャンルとして判定することもできる。

図９は、検索サーバ１における検索処理の一例について示すフローチャートである。この検索処理が検索エンジン１Ｂとしての機能に他ならない。
ステップＳ２０１では、クライアント端末２からクエリによる検索要求があったか否かを判定する。具体的には、クライアント端末２において起動されたウェブブラウザにより、検索サーバ１により提供される検索サービス（例えば、ポータルサイトのトップページ）にアクセスされ、検索窓にクエリが入力されて検索を指示する操作（検索ボタンのクリック操作）が行われると、検索サーバ１に対してクエリによる検索要求が送信される。ステップＳ２０１では、この検索要求の有無を判定することとなる。そして、クライアント端末２から検索要求があったと判定した場合はステップＳ２０２に移行し、検索要求がないと判定した場合は処理を終了する。

ステップＳ２０２では、検索要求に含まれるクエリを取得する。
ステップＳ２０３では、検索データベースを参照して、クエリに適合するウェブページを検索結果として抽出する。例えば、クエリ“ＹＡＨ”が指定された場合、図５に示す検索データベースに従うと、ウェブＩＤ“＃０１，＃０２，・・”に対応するウェブページ、すなわち“ＹＡＨ！Ｊａｐａｎ”や“ＹＡＨメール”などがクエリ“ＹＡＨ”に適合するウェブページとして抽出される。
ステップＳ２０４では、クエリ分類データベース１６を参照して、クエリのジャンルを取得する。例えば、クエリ“ＡＢＣ”が指定された場合、図４に示すクエリ分類データベースに従うと、分布度が最も高い“書籍販売”というジャンルが取得される。

ステップＳ２０５では、抽出した検索結果を含めて提供する情報を編集し、検索結果画面を生成する。このとき、ステップＳ２０４で取得されたクエリのジャンルに関連する情報であって、ユーザに有用な情報（例えば、クエリのジャンルに対応するプロパティに誘導するための情報）を検索結果画面において提供する。本実施形態では、クエリ分析装置１Ａによりクエリのジャンルが判定されているので、このような情報の提供が可能となる。
例えば、クエリ“ＡＢＣ”のジャンルが“書籍販売”となっていれば、ポータルサイトが提供する書籍販売のプロパティに誘導するための情報をサイト分類データベース１５から読み出して、検索結果画面内に配置する。

ステップＳ２０６では、検索要求したクライアント端末２に対して検索結果画面のファイルを送信する。クライアント端末２のウェブブラウザ上では、クエリによる検索結果と、クエリのジャンルに対応するプロパティに誘導するための情報を含んで構成された検索結果画面が表示されることとなる（図１０参照）。
ステップＳ２０７では、検索結果画面においてユーザが検索結果を選択する操作を行ったか否かを判定する。そして、検索結果が選択されたと判定した場合はステップＳ２０８に移行し、検索結果が選択されないと判定した場合は処理を終了（又は選択されるまで待機）する。
ステップＳ２０８では、指定されたクエリに対応するクリックログに、選択された検索結果とその日時を記録する。

例えば、図１０に示すように、クエリ“ＡＢＣ”による検索要求がなされると、ウェブ検索結果の他に、おすすめサイトとしてポータルサイトが提供する書籍販売プロパティに誘導するための広告情報が提供される。なお、図１０に示す広告情報は、サイト分類データベース１５にて特定される推奨サイトにおいて、クエリ“ＡＢＣ”で検索したサイト内検索の検索結果である。この広告情報が選択されると、書籍販売プロパティで小説“ＡＢＣ”を紹介し、容易に購入可能となっているウェブページに遷移することとなる。クエリ“ＡＢＣ”により小説“ＡＢＣ”を購入するための情報を検索しようとしていたユーザにとっては、極めて有用な情報となる。

このように、情報検索装置としての検索サーバ１は、クエリ分析装置（１Ａ）と、インターネットを介して接続されたクライアント端末（２）からの検索要求を受け付ける検索要求受付手段（図９のステップＳ２０１，Ｓ２０２）と、検索要求受付手段により受け付けた検索要求に含まれるクエリに適合するサイトを検索する検索実行手段（ステップＳ２０３）と、検索実行手段により取得された検索結果（ウェブ検索結果）をクライアント端末に提供する検索結果提供手段（ステップＳ２０４〜Ｓ２０６）と、を備えて構成されている。
そして、検索結果提供手段は、クエリ分析装置により決定されたクエリのジャンルに基づいて検索結果を編集して提供する。具体的には、クエリのジャンルに対応するプロパティに誘導するための情報を検索結果に追加する。

これにより、クエリによる検索に伴い、ユーザに有用な情報が効果的に提供されることとなるので、ユーザにとって利便性に優れた検索サービスが実現される。一方、検索サービスを提供するポータルサイトにとっては、ユーザに有用な自社サイト（プロパティ）を推薦することにより潜在的な顧客を誘導することができるので、新規顧客の獲得に有効であるとともに、広告効果も期待できる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記実施形態では、検索結果の編集の一例として、クエリのジャンルに対応するプロパティに誘導するための情報を検索結果に追加する場合について説明したが、クエリのジャンルに基づいて検索結果の絞込み又は並び替えを行うようにしてもよい。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 検索サーバ（クエリ分析装置、情報検索装置）
２ クライアント端末
３ ウェブサーバ
Ｎ 通信ネットワーク
１１ 制御部（関連ページ抽出手段、ジャンル判定手段、検索要求受付手段、検索実行手段、検索結果提供手段）
１２ 記憶部
１３ 入出力部
１４ 通信部
１５ サイト分類データベース
１６ クエリ分類データベース
２０ バスライン

Claims (7)

1. インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベースと、
   検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度を算出し、この選択頻度から前記クエリと関連性の高いウェブページを抽出する関連ページ抽出手段と、
   前記関連ページ抽出手段により抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、前記サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、前記クエリのジャンルを判定するジャンル決定手段と、
   を備えることを特徴とするクエリ分析装置。
2. 前記関連ページ抽出手段は、前記クリックログを一定期間ごとに取得して、関連ページを抽出することを特徴とする請求項１に記載のクエリ分析装置。
3. 前記関連ページ抽出手段は、前記選択頻度がしきい値以上のウェブページを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載のクエリ分析装置。
4. 前記ジャンル決定手段は、前記関連ページ抽出手段により抽出されたそれぞれのウェブページを各ジャンルに分類したジャンル分布を算出し、このジャンル分布における分布度に基づいて当該クエリのジャンルを判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のクエリ分析装置。
5. インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベースを備えたクエリ分析装置におけるクエリ分析方法であって、
   検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度を算出するステップと、
   この選択頻度から前記クエリと関連性の高いウェブページを抽出するステップと、
   前記抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、前記サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、前記クエリのジャンルを判定するステップと、
   を有することを特徴とするクエリ分析方法。
6. インターネット上で公開されているサイトのドメイン情報を予めジャンル別に分類して登録したサイト分類データベースを備えたクエリ分析装置のコンピュータに、
   検索サービスにおいて指定されたクエリに対するクリックログに基づいて、検索結果ごとの選択頻度を算出するステップと、
   この選択頻度から前記クエリと関連性の高いウェブページを抽出するステップと、
   前記抽出されたそれぞれのウェブページのドメイン情報と、前記サイト分類データベースに登録されたドメイン情報に対応付けられたジャンルに基づいて、前記クエリのジャンルを判定するステップと、
   を実行させるためのプログラム。
7. 請求項１から４のいずれか一項に記載のクエリ分析装置と、
   インターネットを介して接続されたクライアント端末からの検索要求を受け付ける検索要求受付手段と、
   前記検索要求受付手段により受け付けた検索要求に含まれるクエリに適合するサイトを検索する検索実行手段と、
   前記検索実行手段により取得された検索結果を前記クライアント端末に提供する検索結果提供手段と、を備えた情報検索装置であって、
   前記検索結果提供手段は、前記クエリ分析装置により決定されたクエリのジャンルに基づいて前記検索結果を編集して提供することを特徴とする情報検索装置。

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