JP2013511085A - 検索方法およびシステム - Google Patents

Abstract

本開示は検索方法およびシステムを開示する。この方法は、クライアントが提示するクエリデータに関連する第１の検索結果の第１の検索結果セットを取得する。第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよびプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを算出する。プリセット多様性フィールドは、第１の検索結果各々の属性カテゴリを表す。第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々に関する関連パラメータスコアを生成する。第２の検索結果のプリセット数および関連パラメータスコアに従い第１の検索結果セットから第２の検索結果の存在数を抽出し、クライアントに表示する。この技術は、システム資源における消費量の低減、計算の高速化、および検索結果の多様性に関する柔軟性の向上を達成する。

Description

関連出願の相互参照
本願は、中国特許出願第２００９１０２１１７８８．Ｘ号（２００９年１１月１２日出願）である題名「ＳＥＡＲＣＨ ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ」の優先権を主張するものであり、その全体は参照により本明細書に組み込まれる。

本開示は、ネットワークデータ処理の分野に関するものであり、より詳細には、検索方法およびシステムに関するものである。

検索エンジンを利用した検索処理では、検索結果はいくつかの属性（地域、ソースまたは主題など）に従い第２にランク付けされ得るため、上位ｎ（ｎは１以上）の検索結果は、これらの属性に関する区分の多様性を示す。これは検索結果の多様性と呼ばれる。電子商取引検索に関して言えば、検索結果は多くの場合に、関連性または時間に従いランク付けされる。それ故、販売会社が既定の製品を検索結果のトップページに表示することを目的として、その製品の情報を継続的に公表することにより、１つ以上の他の販売会社が製品を表示する機会を不当に奪い、一般ユーザが他の販売会社の製品を探すことが困難になる。

このような問題を避けるために、現在の技術は関連性に基づく検索結果を抽出および類別する検索方法を提供している。詳細な実行プロセスは下記するように、その検索結果を関連性に基づいて事前に類別し、類似する関連スコアを有する検索結果を同一カテゴリに分類し、次に、各カテゴリから検索結果を抽出する。抽出は、例えば、ｕｉｄ（販売会社固有の識別番号）などの、多様性に関する基準としてフィールドの選択を含む。この結果、検索結果には、多様性のある販売会社の製品が含まれる。実際には、検索結果をｕｉｄスコアに従う多くのサブセットに分類する。同一のｕｉｄに関する検索結果を同一のサブセットに分類し、同一のサブセット内の関連スコアの高低に従いランク付けする。各サブセット内のｍ（ｍは１以上）個の最も関連性のある検索結果を抽出し、検索結果の上位数ページに表示する。それ故、上位数ページの検索結果は、種々のｕｉｄまたは販売会社の製品を含み得る。

現在の技術に基づく前述の処理には、ｕｉｄに従うサブセットの分類およびランク付けが要求される。このような処理は検索結果をある程度多様化し得るが、現在の技術は、抽出および分類処理における全ての検索結果を再編成する必要がある。これはシステムメモリに検索結果をコピーする必要があるため、ハードウェアシステムの処理時間および消費量などの、検索エンジンサーバにおける大量の資源を消費する。そして検索エンジンの性能を低下させる可能性がある。さらに、各サブセットのランク付けは、実際には必ずしも必要な訳ではない。それ故、現在の技術は一部の余計な計算を実行することもあり、このような計算のためのシステム資源を無駄に消費する。さらに、現在の技術は関連性に基づいて分類し、検索結果の多様性と関連性とのバランスをある程度保つが、全ての検索結果を正確に分類するための固定された分類区間を利用できない。図１に示すように、区間分類はクエリＡでは適切であるが、クエリＢでは適切ではない。クエリＡでは、類似する関連性を有する検索結果が同一区間に分類されることを示す。しかしながら、クエリＢでは、類似する関連性を有する検索結果は通常、同一区間には分類されない。それ故、現在の技術には柔軟性が欠如している。

概して、当業者が直面する未解決の課題は、サーバ資源の過剰消費の問題を解決する検索方法を独創的に提示することである。

本開示は、現在の技術に基づく、サーバ資源の過剰消費に起因する検索エンジンサーバの性能低下の問題を解決する検索方法を提供する。検索方法はさらに、検索の柔軟性を向上する。

本開示はまた、前述の方法の実施および利用を保証する検索システムを提供する。

一態様では、検索方法は、クライアントが提示するクエリデータに従い、クエリデータに関連する第１の検索結果の第１の検索結果セットを取得することと、第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよび第１の検索結果各々の属性カテゴリを表すプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを計算することと、第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々に関する関連パラメータスコアを生成することと、第２の検索結果のプリセット数および関連パラメータスコアに従い、第１の検索結果セットから第２の検索結果の存在数を抽出し、クライアントに表示することと、を含み得る。一実施形態では、第１の検索結果各々の第２の関連スコアの計算は、第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々のプリセット多様性フィールドに従い第１の検索結果セットを分類して、第１の検索結果セットの各属性カテゴリに対応する各サブセットを取得することと、各サブセットの第１の関連スコアに従い第１の検索結果各々に対応するランキング位置を取得することと、第１の検索結果各々のランキング位置と第２の関連スコアとのプリセット関係に従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを取得することと、を含み得る。

一実施形態では、第１の検索結果セットからの第２の検索結果のプリセット数の抽出、およびそれのクライアントへの表示は、第１の検索結果の分類後に、関連パラメータスコアに従い各サブセットをランク付けすることと、ランキング順位に従いランク付けされたサブセット各々から、多様性値の数と反復抽出の数との積である第２の検索結果のプリセット数を抽出することと、を含み得る。

一実施形態では、この方法は、クエリデータ、第２の検索結果のプリセット数、およびクエリデータと第２の検索結果のプリセット数との対応関係をデータベースに記憶することをさらに含み得る。

一実施形態では、クエリデータに関連する第１の検索結果の第１の検索結果セットの取得は、第１の関連スコアに従いクライアントが提示するクエリデータに基づいて検索を実行することと、プリセット多様性フィールドに従いその検索の検索結果から第１の検索結果を抽出することと、を含み得る。

一実施形態では、この方法は、第２の検索結果のプリセット数をクライアントに表示することをさらに含み得る。

一実施形態では、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアの生成は、第１の関連スコアと第２の関連スコアとを合計して、第１の検索結果各々に関する関連パラメータスコアを算出することを含み得る。

別の態様では、検索システムは、クライアントが提示するクエリデータに従い、クエリデータに関連する第１の検索結果の第１の検索結果セットを取得する読み出しユニットと、第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよび第１の検索結果各々の属性カテゴリを表すプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを算出する演算ユニットと、第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する設定ユニットと、第２の検索結果のプリセット数および関連パラメータスコアに従い、第１の検索結果セットから第２の検索結果の存在数を抽出して、クライアントに表示する抽出ユニットと、を含み得る。

一実施形態では、演算ユニットは、プリセット多様性フィールドに従い第１の検索結果セットを分類して、第１の検索結果セットの各属性カテゴリに対応する各サブセットを取得する第１の読み出しサブユニットと、各サブセットの第１の関連スコアに従い第１の検索結果各々に対応するランキング位置を取得する第２の読み出しサブユニットと、第１の検索結果各々のランキング位置と第２の関連スコアとのプリセット関係に従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを取得する照合ユニットと、を含み得る。

一実施形態では、抽出ユニットは、関連パラメータスコアに従い第１の検索結果各々をランク付けするランク付けサブユニットと、ランキング順位に従いランク付けされたサブセットから多様性値の数と反復抽出の数との積である第２の検索結果のプリセット数を抽出する第１の抽出サブユニットと、を含み得る。

一実施形態では、システムは、クエリデータ、第２の検索結果のプリセット数、およびクエリデータと第２の検索結果のプリセット数との対応関係をデータベースに記憶する記憶ユニットをさらに含み得る。

一実施形態では、読み出しユニットは、第１の関連スコアに従いクライアントが提示するクエリデータに基づいて検索を実行する検索サブユニットと、プリセット多様性フィールドに従いその検索の検索結果から第１の検索結果を抽出する第２の抽出サブユニットと、を含み得る。

一実施形態では、システムは、第２の検索結果のプリセット数をクライアントに表示する表示ユニットをさらに含み得る。

一実施形態では、設定ユニットは、第１の関連スコアと第２の関連スコアとを合計して、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを算出し得る。

現在の技術と比較した本開示の利点を下記する。

本開示は関連パラメータとして、現在の技術に基づく第１の関連スコアに加えて、算出した第２の関連スコアを用いる。本開示は関連パラメータを用いて検索結果の第２の抽出を実行することにより、検索結果をさらに多様化する。本開示はまた、多様化処理における最適化をさらに実行し、システム資源の消費量の低減、計算の高速化、および柔軟性の向上を保証することにより、検索エンジンサーバの性能を向上する。本開示の全ての実施形態が、前述の全ての利点を必ずしも有する訳では無いことが理解される。

本開示の実施形態または現在の技術手法をよりよく説明するために、実施形態の記述に用いられる図面の簡単な説明を以下に記述する。以下の図面は、本開示の一部の実施形態のみに関連する。当業者は、独創的な努力をせずとも、本開示の図面に準じる他の図面を取得できる。

現在の技術における分類境界を示す図である。 本開示に従う検索方法の第１の実施形態を説明する例示のフローチャートである。 本開示に従う検索方法の第２の実施形態を説明する例示のフローチャートである。 本開示に従う検索方法の第３の実施形態を説明する例示のフローチャートである。 本開示に従う検索システムの第１の実施形態を示す図である。 本開示に従う検索システムの第２の実施形態を示す図である。 本開示に従う検索システムの第３の実施形態を示す図である。

本開示は、示す図面を参照して、実施形態の方法を明確かつ十分に説明する。本開示の全ての実施形態ではなく、いくつかの実施形態のみに関連する図面を示す。当業者は、独創的な努力をせずとも、本開示の実施形態に準じた他の実施形態を実現できる。全てのこのような実施形態は本開示の範囲内に含まれる。

本開示は、汎用または専門のコンピュータシステム環境または設定において用いられ得る。この例には、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、携帯用デバイスまたは携帯機器、タブレットデバイス、マルチプロセッサシステム、および前述のあらゆるシステムまたはデバイスを含む分散コンピューティング環境が含まれる。

本開示は、プログラムモジュールなどの、コンピュータが実行するコンピュータ実行可能命令における一般状況の範囲内で記述され得る。通常、プログラムモジュールは、特定タスクを実行または特定の抽象データ型を実施するためのルーティン、プログラム、オブジェクト、モジュール、およびデータ構造などを含む。本開示はまた、分散コンピューティング環境においても実行され得る。分散コンピューティング環境では、通信ネットワークを通じて接続された遠隔処理デバイスを用いてタスクが実行され得る。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、１つ以上のローカルおよび／またはリモートコンピュータの１つ以上の（記憶装置を含む）記憶媒体に配置され得る。

本開示の一主題を以下に要約する。現在の技術は、クライアントが提示するクエリデータに従い、クエリデータに関連する第１の検索結果セットを取得するために用いられ得る。第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよびプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを算出する。プリセット多様性フィールドは第１の検索結果各々の属性カテゴリを表し、これは本発明概念の重要な手段である。第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々の関連スコアを生成する。最後に、１つ以上の第２の検索結果のプリセット数および関連スコアに従い、第１の検索結果セットから１つ以上の第２の検索結果を抽出して、クライアントに表示する。

このようにして抽出した第２の検索結果は検索結果の多様性を示し得、ハードウェアシステムの処理時間および消費などの、検索エンジンサーバにおける多くの資源の消費を回避することにより、検索エンジンサーバの性能を向上する。本開示の方法はさらに、より多くの検索結果セットの区分にも適応するため、柔軟性が向上する。

図２は本開示に従う第１の実施形態の例示の方法を説明する。この方法を以下に記述する。

この方法は２０１において、クライアントが提示するクエリデータに従い、クエリデータに関連する第１の検索結果セットを取得する。

検索エンジンに関連する技術分野では、ユーザのクエリは、通常、記号クエリまたはＱｕｅｒｙを照合した結果がＤｏｃとして表されるＱｕｅｒｙとして表され、Ｑｕｅｒｙを照合した結果セットは、「Ｄｏｃ」として表されるＤｏｃセットである。

このステップでは、クライアントがＱｕｅｒｙを提示した後に、検索エンジンサーバの内部処理手順の第１のステップにおいて、例えば、記号「→」がマッピングを表すＱｕｅｒｙ→「Ｄｏｃ」において、「Ｄｏｃ」におけるＱｕｅｒｙをマッピングし得る。その間の時間に、検索エンジンサーバは、「Ｄｏｃ」内のＤｏｃごとの第１の関連スコア（スコア１）を算出する。スコア１は、最新のＤｏｃと最新のＱｕｅｒｙとを照合する範囲を表すのに用いられ、例えば、記号型「Ｄｏｃ」→「Ｄｏｃ，スコア１」である。マッピング処理はＱｕｅｒｙに基づいて検索結果を照合する処理である。スコア１の算出には、伝統的な用語頻度−逆文書頻度（ＴＦ−ＩＤＦ）アルゴリズムなどの関連する任意のアルゴリズムを用いてもよい。情報利得（ＩＧ）、相互情報量（ＭＩ）、およびエントロピなどのいくつかの他の方法を用いてもよい。

第１の検索結果を取得するための任意のアルゴリズムを検索エンジンサーバが規定し得ることに留意されたい。本開示は、第１の検索結果セットを取得するための特定のアルゴリズムを、検索エンジンサーバが選択することを制限しない。それ故、このステップにおいて関連するアルゴリズムが相違する場合には、後に取得される第１の検索結果もまた相違し得る。本開示は第１の検索結果の多様性を目的としているため、この相違はこの方法のその後のステップに影響を及ぼさず、第１の検索結果の取得方法を制限しない。

この方法は２０２において、第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよび第１の検索結果各々の属性カテゴリを表すプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを算出する。

第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々のスコア１の計算後、プリセット多様性フィールドおよびスコア１に基づいて第２の関連スコア（スコア２）を算出する。プリセット多様性フィールドは、例えば、電子商取引のバーティカル検索における各検索結果のｕｉｄ（販売会社の識別番号）または地理的位置情報などの、第１の検索結果各々の属性カテゴリを表す。スコア２は第１の検索結果各々のスコア１と多様性フィールドに基づくランク付けに基づくスコアを表すのに用いられる。実際の適用では、スコア２にはプリセット関数が用いられ得、スコア１および第１の検索結果各々のランキング位置としてプリセット関数に関するパラメータが設定される。関数の戻り値はスコア２の値である。関数において設定されたランキング位置は、スコア２に特に関連する。例えば、第１の検索結果のランク付けをより高くすると、スコア２の値はより大きくなる。種々の状況に基づいて、当業者はランキング位置とスコア２との他の関連性を示す方法を利用することができる。

この方法は２０３において、第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する。

このステップにおける現在の技術との相違点は、スコア１および２０２において算出したスコア２に基づいて関連パラメータスコアを生成することである。一実施形態における、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する詳細な方法を下記する。すなわち、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアとして、スコア１とスコア２との合計値を用いるか、スコア１と、スコア２と加重値とを乗算した積との合計と関連パラメータスコアが等しくなるように加重値を設定する。例えば、仮に加重値を２に設定すると、関連するパラメータ値はスコア１＋２×スコア２の値である。本開示は、スコア１およびスコア２に基づいて、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する方法を制限しない。本開示の主題に従うあらゆる変更は本開示の範囲内に含まれる。この実施形態では、第１の検索結果セットは、単にスコア１に従い分類されず、スコア１およびスコア２のパラメータから生成された新規のパラメータによりさらに処理される。

この方法は２０４において、１つ以上の第２の検索結果のプリセット数および関連スコアに従い、第１の検索結果セットから１つ以上の第２の検索結果を抽出して、クライアントに表示する。

このステップでは、多様性フィールドをｕｉｄとして仮にプリセットすると、この実施形態に必要なパラメータには、第２の検索結果の存在数も含まれる。第２の検索結果の詳細なプリセット数は、多様性値の数と反復抽出の数をプリセットすることにより、例えば、抽出される第２の検索結果の数を取得するための、多様性値のプリセット数と反復抽出の数との積を計算することにより取得できる。多様性値の数は、その後抽出される第２の検索結果において抽出される種々のｕｉｄの第１の検索結果の数を表すのに用いられる。例えば、多様性値の数が３である場合には、ｕｉｄが異なる３個の検索結果を抽出されることを示す。反復抽出の数は、抽出された第２の検索結果を後にクライアントに表示するときの数を表す。これをより具体的に言うと、反復抽出の数が１である場合には、３個の第２の検索結果をクライアントに戻し、反復抽出の数が２である場合には、６個の第２の検索結果を戻し、以下も同様である。このような抽出された第２の検索結果は、種々のｕｉｄに関連する検索結果を含む。

図３は本開示に従う第２の実施形態の例示の方法を説明する。この方法を以下に記述する。

この方法は３０１において、クライアントが提示するクエリデータに従い、クエリデータに関連する第１の検索結果セットを取得する。

実際の適用では、検索エンジンサーバの検索結果が多様性を有していない場合に、本実施形態が利用される。換言すれば、取得された第１の検索結果が第１の関連スコアに従いランク付けされた後でも、なおも同一の属性を有する検索結果が集中しているときに利用される。例えば、検索エンジンサーバが提供する上位いくつかの検索結果が全て同一の販売会社に関連する場合である。３０１の次に、第１の検索結果セットはさらに処理されるか、例えば、第１の検索結果セットの上位いくつかの結果が同一カテゴリに属するか否かが決定される。第１の検索結果セットの上位いくつかの結果が同一カテゴリに属する場合には、次のステップが実行され得る。

この方法は３０２において、プリセット多様性フィールドに従い第１の検索結果セットを分類して、第１の検索結果セットの各カテゴリに対応する各サブセットを取得する。

この実施形態では、下の表１に示すように、受信したプリセット多様性フィールドをｕｉｄとして仮に設定し、この多様性フィールドであるｕｉｄは３つの値「Ａ，Ｂ，Ｃ」がある。この実施形態では、第１の検索結果セットであるｕｉｄに関連する「Ｄｏｃ」のサブセットは、「Ａ１，Ａ２，Ａ３」、「Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３」および「Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３」を含む。Ａ１〜Ａ３のｕｉｄはＡであり、Ａ１〜Ａ３は販売会社Ａに関する検索結果である。Ｂ１〜Ｂ３のｕｉｄはＢであり、Ｂ１〜Ｂ３は販売会社Ｂに関する検索結果である。Ｃ１〜Ｃ３のｕｉｄはＣであり、Ｃ１〜Ｃ３は販売会社Ｃに関する検索結果である。

この方法は３０３において、各サブセットの第１の関連スコアに従い第１の検索結果に対応する位置を取得する。

この実施形態では、各サブセットにおける第１の検索結果は、スコア１に従いランク付けされる。表１に、第１の検索結果セット「Ｄｏｃ」、対応するｕｉｄ、および各Ｄｏｃの第１の関連スコア（スコア１）を示す。

この方法は３０４において、第２の関連スコアと各サブセットにおける第１の検索結果各々の位置とのプリセット関係に従い、第１の検索結果各々の第２の実在スコアを取得するための照合を実行する。

実際の適用では、各サブセットにおける第１の検索結果各々の位置とスコア２との関係は、プリセット関数により表され得る。例えば、第１の検索結果各々の第２の関連スコアは、第２の関連スコアのプリセット読み出し関数を用いた計算により取得され得る。読み出し関数パラメータは、各サブセットおよび第２の関連スコアにより分類した後の、第１の検索結果各々の位置である。各サブセットにおける第１の検索結果各々の位置と第２の関連スコアとの関係は、第１の関連スコアに従いランク付けした後の各サブセットにおける各検索結果の位置と、多様性フィールドおよび第２の関連スコアに従う分類との関係として理解され得る。このような関係は関数ｆ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ｓｃｏｒｅ１）により表すことができる。このような関数は、ユーザの要求または実際の状況に応じて、いかなる形態および容量にも適応し得る。本開示は、関数形の詳細な実施を制限しない。例えば、実際の関数の例を以下に示す。
ｆｌｏａｔｆ（ｉｎｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｆｌｏａｔ ｓｃｏｒｅ）｛
ｉｆ（ｐｏｓｉｔｉｏｎ＝＝１）
ｒｅｔｕｒｎ３００．０ｆ；
ｅｌｓｅ
ｒｅｔｕｒｎ０．０ｆ；
｝

前述の関数の意図は、サブセットにおける第１の検索結果のランキング位置が１である場合には、３００が戻るか、スコア２の値が３００であり、そして他のランキング位置における第１の検索結果のスコア２は０である。

この方法は３０５において、第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、サブセットにおける第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する。

一実施形態では、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する本開示に基づく詳細な方法は、３０４において取得した第２の関連スコアと、第１の検索結果の第１の関連スコアとの合計値を、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアとして利用することを含み得る。下の表２に、サブセットにおける第１の関連スコア、第２の関連スコア、および第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを示す。本開示は関連パラメータスコアを生成する方法を制限しない。本開示の主題に従うあらゆる簡単な変更が本開示の範囲内に含まれる。

この方法は３０６において、第１の検索結果の分類後に、関連パラメータスコアに従いサブセットをランク付けする。

第１の検索結果の分類後に、３０５において取得した新規のパラメータスコアに従い各サブセットをランク付けする。新規のランク付け後に、各サブセットにおける各検索結果の新規の順位を取得する。この実施形態では、第１の検索結果の新規のランク付け後の各サブセットの上位３つはＡ１、Ｂ１およびＣ１である。

この方法は３０７において、ランキング順位に従いランク付けされたサブセットから第２の検索結果のプリセット数を抽出し、第２の検索結果をクライアントに戻す。

第２の検索結果のプリセット数は、多様性値の数と反復抽出の数とのプリセットすることにより、例えば、抽出される第２の検索結果の数を取得するための、多様性値のプリセット数と反復抽出の数との積を計算することにより取得できる。

多様性フィールドは第１の検索結果の属性を示すために用いられる。多様性フィールド値は第１の検索結果の属性値を表す。この実施形態では、多様性フィールドはｕｉｄであり、多様性値はＡ、ＢおよびＣである。第１の検索結果は、多様性フィールドに従いＡ、ＢおよびＣなどの３つのサブセットに分類され得る。抽出される第２の検索結果の数は、直接プリセットするか、多様性値の数および反復抽出の数をプリセットすることにより取得され得る。多様性値の数は、その後抽出される第２の検索結果において抽出される種々のｕｉｄの第１の検索結果の数を表すのに用いられる。例えば、多様性値の数が３である場合には、販売会社Ａ、ＢおよびＣ各々に関する３個の第１の検索結果を抽出したことを表す。この実施形態では、第２の検索結果は、反復抽出の数にも基づいて抽出され得る。反復抽出の数は、各カテゴリに関して反復的に抽出される第２の検索結果の数を表す。例えば、この実施形態では、反復抽出の数（ｄｉｓｔｉｎｃｔ＿ｔｉｍｅｓ）は、それが１である場合には、第２の検索結果として各販売会社の検索結果から３個のみが抽出され、それが２である場合には、第２の検索結果として各販売会社の検索結果から６個（３×２）が抽出されたとして理解され得る。抽出数が２である場合などの抽出方法は、抽出数が１である場合と同じであり、以下同様に行われる。

ｄｉｓｔｉｎｃｔ＿ｃｏｕｎｔが１であり、かつｄｉｓｔｉｎｃｔ＿ｔｉｍｅｓが１である設定に従い第２の検索結果を抽出すると、最終的に取得される第２の検索結果は、Ａ１〜Ｂ１〜Ｃ１である。ｄｉｓｔｉｎｃｔ＿ｃｏｕｎｔが１であり、かつｄｉｓｔｉｎｃｔ＿ｔｉｍｅｓが３である設定に従い第２の検索結果を抽出すると、最終的に取得される第２の検索結果は、Ａ１〜Ｂ１〜Ｃ１〜Ａ２〜Ａ３〜Ｂ２〜Ｂ３〜Ｃ２〜Ｃ３である。当業者は、異なるｄｉｓｔｉｎｃｔ＿ｃｏｕｎｔ、ｄｉｓｔｉｎｃｔ＿ｔｉｍｅｓ、およびｆ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ，Ｓｃｏｒｅ１）を設定することにより、種々の多様化効果を達成し得、これにより、検索結果の多様性と関連性とのバランスを保ち得ることを理解する。

この実施形態に示す方法では、第２の検索結果の上位３つの履歴が、ｕｉｄがそれぞれＡ、ＢおよびＣである３つの検索結果を含むことが示される。それ故、クライアントに最終的に戻される第２の検索結果は多様性を有し得、検索結果に関する多様化要求を満たす。多様化処理はさらに最適化を実行する。それ故、この実施形態に示す方法では、システム資源の消費量の低減、計算の高速化、および柔軟性の向上が達成される。

図４は本開示に従う検索方法の第３の実施形態を説明する。この実施形態は、本開示の検索方法に適用できる詳細な例示として理解され得る。この方法を以下に記述する。

この方法は４０１において、第１の関連スコアに従いクライアントが提示するクエリデータに基づいて検索を実行する。

この実施形態では、検索エンジンサーバは第１の検索結果を取得した後に、第１の関連スコアに従い最新クエリデータの検索を実行する。

この方法は４０２において、プリセット多様性フィールドに従い検索結果から第１の検索結果セットを抽出する。

多様性フィールドはプリセットする必要がある。例えば、第２の実施形態では、多様性フィールドはｕｉｄとしてプリセットされる。

この方法は４０３において、プリセット多様性フィールド値に従い第１の検索結果セットを分類して、第１の検索結果セットの各カテゴリに対応する各サブセットを取得する。

第１の検索結果セットにおいて選択されたｕｉｄに従い、販売会社Ａ、ＢおよびＣに関連する全ての検索結果が、第１の検索結果のｕｉｄに関連するサブセットとして用いられる。

この方法は４０４において、第１の関連スコアに従い各サブセットにおける第１の検索結果に対応する位置を取得する。

この方法は４０５において、各サブセットの分類後、第２の関連スコアと第１の検索結果各々の位置とのプリセット関係に従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを取得するための照合を実行する。

この方法は４０６において、第１の関連スコアと第２の関連スコアとを合計して、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを算出する。

この方法は４０７において、第１の検索結果の分類後に、関連パラメータスコアに従いサブセットをランク付けする。

この方法は４０８において、ランキング順位に従いランク付けされたサブセットから第２の検索結果のプリセット数を抽出する。

ステップ４０４〜４０８の間の実行プロセスは、第２の実施形態における記述を参照できる。

この方法は４０９において、クエリデータ、第２の検索結果、およびクエリデータと第２の検索結果との対応関係をデータベースに記憶する。

この実施形態では、この方法は、ユーザの最新クエリデータ、第２の検索結果、およびクエリデータと第２の検索結果との対応関係の取得後に、このような情報をデータベースに記憶する。このようなデータを記憶する形態として、例えば、データ表または任意の他の不変のデータ構造が用いられてもよい。

この方法は４１０において、第２の検索結果をクライアントに表示する。

その間の時間に、第２の検索結果をクライアントに示す。例えば、第２の実施形態における第２の検索結果の上位３個、例えば、Ａ１、Ｂ２およびＣ２のみを示し得る。代替的に、サブセットにおける全ての検索結果、例えば、Ａ１〜Ｂ１〜Ｃ１〜Ａ２〜Ａ３〜Ｂ２〜Ｂ３〜Ｃ２〜Ｃ３を示してもよい。

簡潔さのために、前述の方法各々は一連の動作の組み合わせとして記述した。しかしながら、本開示に従ういくつかのステップが他の順序または同時に実行され得、本開示が動作のいかなる特定の順序を制限しないことを当業者は理解する。当業者はさらに、本開示における実施形態が好ましい実施形態であり、いくつかの関連ステップまたはモジュールが、本開示では必ずしも必須ではないことを理解する。

図５を参照して、本開示の第１の実施形態として開示する方法に対応する検索システムの第１の実施形態を説明する。このシステムは、読み出しユニット５０１、演算ユニット５０２、設定ユニット５０３、および抽出ユニット５０４を含み得る。

読み出しユニット５０１は、クライアントが提示するクエリデータに従い、クエリデータに関連する第１の検索結果セットを取得するように構成される。

検索エンジンに関連する技術分野では、ユーザのクエリは、通常、記号Ｑｕｅｒｙとして表され、Ｑｕｅｒｙを照合した結果はＤｏｃとして表され、Ｑｕｅｒｙを照合した結果セットは、「Ｄｏｃ」として表されるＤｏｃセットである。

演算ユニット５０２は、第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよび第１の検索結果各々の属性カテゴリを表すプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを算出するように構成される。プリセット多様性フィールドは、第１の検索結果各々の属性カテゴリを表す。

第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々のスコア１の計算後、プリセット多様性フィールドおよびスコア１に基づいて、第２の関連スコア（スコア２）を算出する。プリセット多様性フィールドは、各検索結果のｕｉｄ（販売会社の識別番号）または地理的位置情報などの第１の検索結果各々の属性カテゴリを表す。スコア２はスコア１に基づくスコアを表し、多様性フィールドに基づいて第１の検索結果各々をランク付けするのに用いられる。

設定ユニット５０３は、第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成するように構成される。

第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する詳細な方法は、スコア１とスコア２とを合計した値を、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアとして用いることを含み得る。

抽出ユニット５０４は、１つ以上の第２の検索結果のプリセット数および関連スコアに従い、第１の検索結果セットから１つ以上の第２の検索結果を抽出して、クライアントに表示するように構成される。

ここで、多様性フィールドを仮にｕｉｄとしてプリセットすると、この実施形態に必要なパラメータは、第２の検索結果のプリセット数をさらに含み得る。第２の検索結果の詳細なプリセット数は、多様性値の数と反復抽出の数とのプリセット、例えば、抽出される第２の検索結果の数を取得するための、多様性値のプリセット数と反復抽出の数との積を計算することにより取得できる。多様性値の数は、その後抽出される第２の検索結果において抽出される種々のｕｉｄの第１の検索結果の数を表すのに用いられる。例えば、多様性値の数が３である場合には、ｕｉｄが異なる３個の検索結果が抽出されることを示す。

本実施形態に記述するシステムは、検索エンジンサーバに組み込まれてもよいし、検索エンジンサーバに接続されて独立して存在してもよい。本開示に示す方法またはシステムがソフトウェアで実行される場合には、それは検索エンジンサーバの追加機能でもよく、それ固有の対応するコーディングを有してもよいことに留意されたい。本開示は、開示する方法またはシステムを実施する構造を制限しない。

図６を参照して、本開示の第２の実施形態として開示する方法に対応する検索装置のさらなる第２の好ましい実施形態を説明する。装置は、読み出しユニット５０１、第１の読み出しサブユニット６０１、第２の読み出しサブユニット６０２、照合サブユニット６０３、設定ユニット５０３、ランク付けサブユニット６０４、および第１の抽出サブユニット６０５を含み得る。

読み出しユニット５０１は、クライアントが提示するクエリデータに従い、クエリデータに関連する第１の検索結果セットを取得するように構成される。

第１の読み出しサブユニット６０１は、プリセット多様性フィールドに従い第１の検索結果セットを分類して、第１の検索結果セットの各カテゴリに対応する各サブセットを取得するように構成される。

第２の読み出しサブユニット６０２は、各サブセットにおける第１の関連スコアに従い、第１の検索結果に対応する位置各々を取得するように構成される。

照合ユニット６０２は、第２の関連スコアと各サブセットにおける第１の検索結果各々の位置とのプリセット関係に従い、第１の検索結果各々の第２の実在スコアを取得するための照合を実行するように構成される。

設定ユニット５０３は、第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成するように構成される。

第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する詳細な方法は、第１の関連スコアと第２の関連スコアとを合計して、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを算出することを含み得る。

ランク付けサブユニット６０４は、第１の検索結果の分類後に、関連パラメータスコアに従い各サブセットをランク付けするように構成される。

第１の抽出サブユニット６０５は、ランキング順位に従いランク付けされたサブセットから第２の検索結果のプリセット数を抽出して、第２の検索結果をクライアントに戻すように構成される。

図７を参照して、本開示の第３の実施形態として開示する方法に対応する検索システムのさらなる類似の実施形態を説明する。システムは、検索サブユニット７０１、第２の抽出サブユニット７０２、第１の読み出しサブユニット６０１、第２の読み出しサブユニット６０２、照合サブユニット６０３、設定ユニット５０３、ランク付けサブユニット６０４、第１の抽出サブユニット６０５、記憶ユニット７０３、および表示ユニット７０４を含み得る。

検索サブユニット７０１は、第１の関連スコアに従いクライアントが提示するクエリデータを検索するように構成される。

第２の抽出サブユニット７０２は、プリセット多様性フィールドに従い検索結果から第１の検索結果を抽出するように構成される。

第１の読み出しサブユニット６０１は、プリセット多様性フィールド値に従い第１の検索結果セットを分類して、第１の検索結果セットの各カテゴリに対応する各サブセットを取得するように構成される。

第２の読み出しサブユニット６０２は、各サブセットの第１の関連スコアに従い第１の検索結果に対応する位置を取得するように構成される。

照合サブユニット６０３は、各サブセットの分類後、第２の関連スコアと第１の検索結果各々の位置とのプリセット関係に従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを取得するための照合を実行するように構成される。

設定ユニット５０３は、第１の関連スコアおよび第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成するように構成される。

第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する詳細な方法は、第１の関連スコアと第２の関連スコアとを合計して、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを算出することを含み得る。

ランク付けサブユニット６０４は、第１の検索結果の分類後に、関連パラメータスコアに従い各サブセットをランク付けするように構成される。

第１の抽出サブユニット６０５は、ランキング順位に従いランク付けされたサブセットから第２の検索結果のプリセット数を抽出して、第２の検索結果をクライアントに戻すように構成される。

記憶ユニット７０３は、クエリデータ、第２の検索結果、およびクエリデータと第２の検索結果との対応関係をデータベースに記憶するように構成される。

表示ユニット７０４は、第２の検索結果をクライアントに表示するように構成される。

種々の例示的な実施形態を本開示に進歩的に記述する。例示的な実施形態における同一または類似する部分は相互に参照され得る。各例示的な実施形態は、他の例示的な実施形態とは焦点が相違する。例えば、例示の装置の実施形態は、その原理が例示の方法と一致するため比較的単純な方法で記述した。その詳細は、例示の方法の対応する部分を参照されたい。

最後に、この文書における「第１の」および「第２の」などの関係性を示すあらゆる用語が、ある構成要素と他の構成要素との区別、またはある工程と他の工程との区別を単に意味するものであり、いかなる実際の関係性の存在、またはこれらの構成要素または工程間の序列を必ずしも要求または暗示しないことに留意されたい。さらに、「含む」、「有する」または任意の他の変形用語が、非独占的に「備える」ことが意図される。それ故、一群の特性を個々に含む処理、方法、部材またはデバイスは、これらの特性に限定されず、記述しない他の特性、またはこれらの処理、方法、部材またはデバイスに任意の固有の特性をさらに含み得る。いかなるさらなる限定無しに、「〜を含む」という句に規定された特性は、特性を列挙する処理、方法、部材またはデバイスが他の同等の特性を有し得る可能性を排除しない。

本開示に示す検索方法およびシステムを前に詳細に記述した。前述の例示的な実施形態は、本開示の概念および実施を説明するのに用いられる。例示的な実施形態は、本開示の技術および個々の中心概念の理解を容易にするために提供される。当業者は本開示の概念に基づいて、実際の実施および利用範囲に応じて変更できる。要するに、本開示の内容は、本開示を限定するものとして解釈されない。

Claims (14)

1. クライアントが提示するクエリデータに従い、前記クエリデータに関連する第１の検索結果の第１の検索結果セットを取得することと、
   前記第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよび第１の検索結果各々の属性カテゴリを表すプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを計算することと、
   前記第１の関連スコアおよび前記第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々に関する関連パラメータスコアを生成することと、
   第２の検索結果のプリセット数および前記関連パラメータスコアに従い、前記第１の検索結果セットから第２の検索結果の存在数を抽出し、前記クライアントに表示することと、を含む、検索方法。
2. 第１の検索結果各々の前記第２の関連スコアの計算は、前記第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の前記プリセット多様性フィールドに従い前記第１の検索結果セットを分類して、前記第１の検索結果セットの各属性カテゴリに対応する各サブセットを取得することと、
   各サブセットの前記第１の関連スコアに従い第１の検索結果各々に対応するランキング位置を取得することと、
   前記第１の検索結果各々の前記ランキング位置と前記第２の関連スコアとのプリセット関係に従い、第１の検索結果各々の前記第２の関連スコアを取得することと、を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の検索結果セットからの第２の検索結果の前記プリセット数の抽出、およびそれの前記クライアントへの表示は、
   前記第１の検索結果の分類後に、前記関連パラメータスコアに従い各サブセットをランク付けすることと、
   ランキング順位に従い前記ランク付けされたサブセット各々から、多様性値の数と反復抽出の数との積である第２の検索結果の前記プリセット数を抽出することと、を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記クエリデータ、第２の検索結果の前記プリセット数、および前記クエリデータと第２の検索結果の前記プリセット数との対応関係をデータベースに記憶することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記クエリデータに関連する第１の検索結果の前記第１の検索結果セットの取得は、
   前記第１の関連スコアに従い前記クライアントが提示する前記クエリデータに基づいて検索を実行することと、
   前記プリセット多様性フィールドに従い前記検索の検索結果から前記第１の検索結果を抽出することと、を含む、請求項１に記載の方法。
6. 第２の検索結果の前記プリセット数を前記クライアントに表示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 第１の検索結果各々の前記関連パラメータスコアの生成は、
   前記第１の関連スコアと前記第２の関連スコアとを合計して、第１の検索結果各々に関する前記関連パラメータスコアを算出することを含む、請求項１に記載の方法。
8. クライアントが提示するクエリデータに従い、前記クエリデータに関連する第１の検索結果の第１の検索結果セットを取得する読み出しユニットと、
   前記第１の検索結果セット内の第１の検索結果各々の第１の関連スコアおよび第１の検索結果各々の属性カテゴリを表すプリセット多様性フィールドに従い、第１の検索結果各々の第２の関連スコアを算出する演算ユニットと、
   前記第１の関連スコアおよび前記第２の関連スコアに従い、第１の検索結果各々の関連パラメータスコアを生成する設定ユニットと、
   第２の検索結果のプリセット数および前記関連パラメータスコアに従い、前記第１の検索結果セットから第２の検索結果の存在数を抽出して、前記クライアントに表示する抽出ユニットと、を備えている、検索システム。
9. 前記演算ユニットは、
   前記プリセット多様性フィールドに従い前記第１の検索結果セットを分類して、前記第１の検索結果セットの各属性カテゴリに対応する各サブセットを取得する第１の読み出しサブユニットと、
   各サブセットの前記第１の関連スコアに従い第１の検索結果各々に対応するランキング位置を取得する第２の読み出しサブユニットと、
   第１の検索結果各々の前記ランキング位置と前記第２の関連スコアとのプリセット関係に従い、前記第１の検索結果各々の前記第２の関連スコアを取得する照合ユニットと、を備えている、請求項８に記載のシステム。
10. 前記抽出ユニットは、
    前記関連パラメータスコアに従い第１の検索結果各々をランク付けするランク付けサブユニットと、
    ランキング順位に従い前記ランク付けされたサブセットから多様性値の数と反復抽出の数との積である第２の検索結果の前記プリセット数を抽出する第１の抽出サブユニットと、を備えている、請求項９に記載のシステム。
11. 前記クエリデータ、第２の検索結果の前記プリセット数、および前記クエリデータと第２の検索結果の前記プリセット数との対応関係をデータベースに記憶する記憶ユニットをさらに備えている、請求項８に記載のシステム。
12. 前記読み出しユニットは、
    前記第１の関連スコアに従い前記クライアントが提示する前記クエリデータに基づいて検索を実行する検索サブユニットと、
    前記プリセット多様性フィールドに従い前記検索の検索結果から第１の検索結果を抽出する第２の抽出サブユニットと、を備えている、請求項８に記載のシステム。
13. 第２の検索結果の前記プリセット数を前記クライアントに表示する表示ユニットをさらに備えている、請求項８に記載のシステム。
14. 前記設定ユニットは、前記第１の関連スコアと前記第２の関連スコアとを合計して、第１の検索結果各々の前記関連パラメータスコアを算出する、請求項８に記載のシステム。