JP2014507712A - 個人のニーズに基づいたクエリ結果の順位付け - Google Patents

Abstract

【解決手段】クエリ結果の提供は、ユーザが送信した検索クエリを受信し、ユーザに対応するユーザ情報を取得し、オンライン取引システムにおいて、検索クエリに対応する商品情報を決定し、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係情報に基づいて、受信したユーザ情報および取得した検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定し、最大ニーズレベルカテゴリは、検索クエリに応答して商品情報に対するユーザの個々のニーズを最もよく反映するように決定されたカテゴリであり、決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従って商品情報を順位付けすることを備える。
【選択図】図１

Description

他の出願の相互参照
本願は、すべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる、発明の名称を「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＲＡＮＫＩＮＧ ＳＥＡＲＣＨ ＲＥＳＵＬＴＳ（検索結果を順位付けするための方法および装置）」とする、２０１１年１月１４日出願の中国特許出願第２０１１１０００７８４７．９号に基づく優先権を主張する。

本願は、データ処理の分野に関し、特に、検索結果の順位付けに関する。

現行のオンライン取引システムによる既存の順位付け技術は、通常、テキスト相関および市場メカニズムに基づいており、すなわち、順位付けは、情報のテキスト相関およびビジネス要素の影響を受ける。例えば、情報の質および供給業者の要素を、順位付けに影響を与えるものとして利用できる。

かかる技術の核心は、クエリ結果のテキスト相関およびビジネス要素に基づいて順位付けを行うことである。その欠点は、全ユーザが同じクエリワードに対して同じ結果を受信するために、順位付けの結果が個々の購入者のニーズをあまり良好に満たしえないことである。何故なら、かかる順位付け方法によって生成される順位付け結果は、各情報が個々のユーザのニーズをどれだけ満たすのかを識別することなしに、主にテキスト相関およびその他のビジネス要素を考慮しているからである。そのため、一部のユーザの個別のニーズが満たされず、質の悪い購入体験につながりうる。

かかる方法によって生成された順位付け結果では、しばしば、クエリ結果のクリックスルー率がかなり低くなる。本明細書で用いられているように、クエリ結果のクリックスルー率は、総クリック量（例えば、クリック数）を総エクスポージャ（例えば、結果が示された総回数）で割った値である。購入者のニーズがクエリ結果によって満たされないと、クリックスルー率が低下することにより、オンライン取引システムは、より低いトラフィック品質およびより低いクリックスルー率を有することになる。

さらに、かかる方法は、通常、商品情報を区別しない。通常は、サーバが、クライアントからのユーザクエリに応答する度に、区別なく混在する全商品情報をクライアントに伝送する。結果的に、ネットワークにおけるデータ伝送量が増大し、応答速度が遅くなる。さらに、ユーザのニーズによくマッチした商品情報が、ユーザのニーズにあまりマッチしない商品情報と混在していることから、ユーザは、しばしば、自分の実際のニーズにマッチしない大量の商品情報を目にすることになる。結果として、ユーザは、自分のニーズと実際にマッチしない多くの選択を行うことにより、クライアントによって大量の無駄なクエリ要求をサーバに送信させ、サーバへの動作圧を増大させ、さらに、サーバの応答速度を低下させうる。

さらに、かかる技術は、しばしば、市場資源の効果的な分配にとって有害である。かかる方法を利用すると、購入者のニーズのタイプが商品情報とマッチしないことから、クリックスルー率が低下する。結果として、高い需要のある商品を販売する一部の販売者が、表示の機会を失うため、市場効率の改善が妨げられる。

以下の詳細な説明と添付の図面において、本発明の様々な実施形態を開示する。

オンライン取引システムの一実施形態を示すシステム図。

商品情報順位付け処理の一実施形態を示すフローチャート。

ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を取得するための処理の一実施形態を示すフローチャート。

商品情報順位付け処理の別の実施形態を示すフローチャート。

カテゴリグレード情報および属性グレード情報を取得するための処理の一実施形態を示すフローチャート。

商品情報順位付け処理の別の実施形態を示すフローチャート。

本願の検索結果順位付けデバイスの第１の実施形態を示すシステム図。

図７の第２の前処理モジュール１４の一実施形態を示す構造図。

本願の検索結果順位付けデバイスの別の実施形態を示す構造図。

図９の第２の前処理モジュールの一実施形態を示す構造図。

本願の検索結果順位付けデバイスの別の実施形態を示す構造図。

本発明は、処理、装置、システム、物質の組成、コンピュータ読み取り可能な格納媒体上に具現化されたコンピュータプログラム製品、および／または、プロセッサ（プロセッサに接続されたメモリに格納および／またはそのメモリによって提供される命令を実行するよう構成されたプロセッサ）を含め、様々な形態で実装されうる。本明細書では、これらの実装または本発明が取りうる任意の他の形態を、技術と呼ぶ。一般に、開示された処理の工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてもよい。特に言及しない限り、タスクを実行するよう構成されるものとして記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、ある時間にタスクを実行するよう一時的に構成された一般的な構成要素として、または、タスクを実行するよう製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書では、「プロセッサ」という用語は、１または複数のデバイス、回路、および／または、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するよう構成された処理コアを指すものとする。

以下では、本発明の原理を示す図面を参照しつつ、本発明の１または複数の実施形態の詳細な説明を行う。本発明は、かかる実施形態に関連して説明されているが、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定されるものであり、多くの代替物、変形物、および、等価物を含む。以下の説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細事項が記載されている。これらの詳細事項は、例示を目的としたものであり、本発明は、これらの具体的な詳細事項の一部または全てがなくとも特許請求の範囲に従って実施可能である。簡単のために、本発明に関連する技術分野で周知の技術事項については、本発明が必要以上にわかりにくくならないように、詳細には説明していない。

ユーザクエリに応答して最大ニーズレベルカテゴリに基づいて商品情報の順位付けを行うことを開示する。本明細書で用いられているように、最大ニーズレベルカテゴリとは、クエリの生成時に、情報に対するユーザの個々のニーズを最も厳密に反映するように（例えば、既存のデータおよび公式に基づいた計算によって）決定された商品情報のカテゴリのことである。ユーザ情報に対応するログに基づいて、ユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリが取得され、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係が取得される。

ユーザ情報および検索クエリとそれぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの対応関係を用いると、ユーザが検索クエリを入力した時にユーザに対応する最大ニーズレベルカテゴリを取得して、より高く順位付けられている最大ニーズレベルカテゴリに対応する商品情報を有する最大ニーズレベルカテゴリに従って、商品情報を順位付けすることができる。そのため、オンライン取引システムのトラフィック品質と、クリックスルー率が改善される。さらに、商品情報がユーザの個別のニーズを具現化しうるので、ユーザは、クライアント側からサーバ側に大量の無駄なクエリ要求を送信する必要がない。結果として、このスキームは、サーバへの動作圧を軽減し、サーバの応答速度を高める。

また、本願は、検索結果順位付け方法を提供しており、その方法では、ユーザ情報に対応する上述の最大ニーズレベルカテゴリを用いてユーザクエリ要求に応答して、商品情報が順位付けされる。

図１は、オンライン取引システムの一実施形態を示すシステム図である。システム１００は、クライアントデバイス１０２、ネットワーク１０４、検索サーバ１０６、データベース１０８、および、ウェブサーバ１１０を備える。いくつかの実施形態において、ネットワーク１０４は、高速データネットワークおよび／または遠隔通信ネットワークを用いて実装される。いくつかの実施形態において、検索サーバ１０６およびウェブサーバ１１０は、別個に動作するが互いに連携するよう構成される。いくつかの実施形態において、検索サーバ１０６およびウェブサーバ１１０は、協働するよう構成されており、同じマシンまたは同じマシン群を用いて実装されてよい。いくつかの実施形態において、ウェブサーバ１１０は、ウェブサイトおよび／または検索エンジンをサポートする。

クライアントデバイス１０２の例としては、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、スマートフォン、携帯デバイス、タブレットデバイス、または、任意のその他のコンピュータデバイスが挙げられる。クライアントデバイス１０２は、検索サーバ１０６と通信するよう構成される。様々な実施形態において、検索サーバ１０６との通信を可能にするために、ウェブブラウザなどのアプリケーションがデバイス１０２にインストールされる。例えば、クライアントデバイス１０２のユーザは、ウェブブラウザのアドレスバーに特定のユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）を入力することにより、ウェブサーバ１１０に関連付けられたウェブサイト／ウェブサーバ１１０がホストとなるウェブサイトにアクセスできる。例えば、ウェブサーバ１１０は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられうる。ユーザは、クライアントデバイス１０２で１または複数の検索キーワードを含む検索クエリを検索サーバ１０６に送信できる。いくつかの実施形態において、検索サーバ１０６は、様々なユーザの検索履歴に関するログ情報を格納しうる。例えば、検索サーバ１０６は、検索クエリ、検索クエリを入力したユーザのユーザ情報、返された検索結果のいずれかをユーザがクリックしたか否か、および、どの検索結果が選択されたか、などのログ情報を（例えば、データベース１０８に）格納しうる。いくつかの実施形態において、検索サーバ１０６は、ログ情報を用いて検索クエリおよびユーザ情報に対応する最大ニーズカテゴリを決定すると共に、検索クエリおよびユーザ情報と、最大ニーズカテゴリとの対応関係を格納するよう構成される。以下で詳述するように、検索サーバ１０６は、格納された対応関係を用いて、ユーザによって入力された所与の検索クエリに対する最大ニーズカテゴリを決定すると共に、最大ニーズカテゴリに少なくとも部分的に基づいて商品情報を順位付けするよう構成される。順位付けされた商品情報は、検索サーバからクライアントに直接返されるかもしくはウェブサーバを介して返される。順位付けに基づいて、より関連性の高い商品情報が、クライアントデバイス１０２で最初に表示される。

図２は、商品情報順位付け処理の一実施形態を示すフローチャートである。処理２００は、オンライン取引システム（図１の１００など）で実行されてよい。

工程２０２では、検索クエリ（１または複数のクエリワードを含みうる）およびユーザ情報が受信される。検索クエリは、クライアントデバイスを介してユーザによって入力されてよく、ユーザ情報は、予め格納されたユーザアカウント／登録情報からオンライン取引システムによって取得されてよい。

工程２０４では、検索クエリに対応する商品情報が決定される。

工程２０６では、記録されたユーザ情報および記録された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の予め格納された対応関係に基づいて、受信されたユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリが決定される。

工程２０８では、最大ニーズレベルカテゴリに従って、商品情報が順位付けされる。

いくつかの実施形態において、検索結果は、複数の商品情報を含みうる。処理２００は、ユーザ情報に対応する取得済みの最大ニーズレベルカテゴリに従って、商品情報を順位付けする。したがって、商品情報がユーザの個別のニーズを反映し、最大ニーズレベルカテゴリに対応する商品情報がより高く順位付けされる。結果として、ユーザは、自分のニーズを満たす商品情報を素早く見つけることができる。ひいては、これが、オンライン取引システムのトラフィックの品質を改善し、クリックスルー率を高め、ユーザの体験を向上させうる。さらに、商品情報がユーザの個別のニーズを反映するので、ユーザは、クライアント側からサーバ側に大量の無駄なクエリ要求を送信する必要がない。結果として、このスキームは、サーバへの動作圧を軽減し、サーバの応答速度を高める。さらに、かかる順位付け技術は、市場資源の効果的な分配に役立つ。高い需要のある商品の販売者に関連情報を表示する機会をより多く提供できるため、クリックスルー率が高くなる。

いくつかの実施形態では、処理２００の前に、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの対応関係が取得される。具体的には、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係が、ユーザ情報および検索クエリのログに基づいて取得される。カテゴリは、商品情報の分類を表すために用いられる。商品情報はいずれも、それに対応する分類を有する。例えば、携帯電話に関する商品情報は、携帯電話カテゴリに属する。

ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係は、（例えば、オフラインで）予め決定されてもよく、商品取引中に実行される必要はない。したがって、検索クエリおよびユーザ情報の取得後、オンライン取引システムは、ユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルを直接検索して、最大ニーズレベルカテゴリに従って商品情報を順位付けすることができる。このように、商品取引処理中にユーザの最大ニーズレベルカテゴリを取得する工程を実行する必要がない。これにより、商品取引処理中のデータ処理速度を高め、ユーザの体験を向上させることができる。

本願の一実施形態によると、ユーザ情報は、ＩＤ、電子メールアドレス、および、その他のかかる情報を含みうる。

図３は、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を取得するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。処理３００は、オンライン取引システム（１００など）で実行されてよい。

工程３０２では、ユーザ行動情報のログが記録される。いくつかの実施形態において、ログは、クリックログおよびエクスポージャログを含む。ログに格納されたデータは以下を含む。ユーザによって検索された検索クエリ、カテゴリエクスポージャ、カテゴリクリック頻度、商品情報クリック頻度、および、カテゴリごとの商品情報エクスポージャ。

工程３０４では、ユーザ情報に対応するログに基づいて、ログ内の各検索クエリについて、第１の前提条件を満たすと共に検索クエリに対応するカテゴリが決定される。具体的には、例えば、システムは、カテゴリエクスポージャ率が所定のエクスポージャ閾値（例えば、５％）より大きく、クリックスルー率が所定のクリックスルー率（例えば、５０％の平均検索クエリクリックスルー率）よりも大きいカテゴリを取得しうる。データ解析によると、かなりの程度で、カテゴリエクスポージャおよびクリックスルー率がカテゴリおよび検索クエリの間の相関を決定することが示された。これらの２つの特徴（カテゴリエクスポージャおよびクリックスルー率）を測定することにより、システムは、検索クエリに関連するカテゴリを取得できる。第１の条件を予め設定することで、検索クエリと明らかに関連しないカテゴリを除外することができる。

工程３０６では、ログ内の各検索クエリについて、第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大のカテゴリエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャに基づいて、検索クエリが単一ニーズ検索クエリであるか複数ニーズ検索クエリであるかが判定される。

複数ニーズ検索クエリは、複数のニーズタイプに対応する。この実施形態において、カテゴリはニーズタイプの記述に用いられ、各ニーズタイプはカテゴリに対応する。すなわち、各複数ニーズ検索クエリは、複数のカテゴリに対応する。例えば、「アップル」のニーズタイプは、果物、電子製品、または、服飾品でありうる。すなわち、ユーザが検索クエリ「アップル」を入力した場合、そのユーザのクエリの対象は、果物、もしくは、アップルブランドの電子製品または服飾品でありうる。換言すると、「アップル」という単語は、複数ニーズ検索クエリである。単一ニーズ検索クエリは、１つのニーズタイプのみに対応する。すなわち、各単一ニーズ検索クエリは、単一カテゴリに対応する。例えば、「携帯電話」は、携帯電話カテゴリのみに対応する単一ニーズ検索クエリである。

第１の前提条件を満たすカテゴリは、所定のエクスポージャ閾値（５％など）よりも大きいカテゴリエクスポージャと、所定のクリックスルー率閾値（例えば、検索クエリについての平均クリックスルー率５０％）よりも大きいクリックスルー率とを有するカテゴリであってよい。

単一ニーズクエリについて、第１の前提条件を満たす全カテゴリの中で最大のエクスポージャを有する対応するカテゴリは、閾値よりも大きいカテゴリエクスポージャを有する。複数ニーズクエリについて、第１の前提条件を満たす全カテゴリの中で最大のエクスポージャを有する対応するカテゴリは、閾値以下のカテゴリエクスポージャを有する。

工程３０６で、所与の検索クエリについて、第１の前提条件を満たす全カテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャが閾値よりも大きい場合、検索クエリは、単一ニーズ検索クエリであると判定される。第１の前提条件を満たす全カテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャが閾値以下である場合、検索クエリは、複数ニーズ検索クエリであると判定される。例えば、第１の閾値は、検索クエリに対応する（第１の前提条件を満たすカテゴリと第１の前提条件を満たさない全カテゴリとを含む）全カテゴリの総エクスポージャの８０％であってよい。単一ニーズ検索クエリに関しては、１つのカテゴリのみに対応するので、ユーザがクエリを実行するために単一ニーズ検索クエリを入力した場合、取得されたクエリ結果の大部分が同一のカテゴリに対応する。したがって、このカテゴリは、より大きいエクスポージャを有することになる。複数ニーズ検索クエリの場合、複数のカテゴリに対応するので、ユーザがクエリを実行するために複数ニーズ検索クエリを入力した場合、取得されたクエリ結果に対応するカテゴリが複数存在する。これらの複数のカテゴリは、ユーザに対して同時に表示されない。したがって、検索クエリに対応するカテゴリエクスポージャは、より小さい。

本願の一実施形態によると、最大のカテゴリエクスポージャは、単一ニーズ検索クエリの場合、第１の閾値よりも大きい。このタイプの検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリは、様々なユーザに対して同一である。したがって、このタイプの検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを取得する必要はない。そのため、検索クエリが工程３０６にて単一ニーズクエリであると判定された場合、さらなる処理は必要なく、次の検索クエリに対して工程３０６が繰り返される。

最大のカテゴリエクスポージャは、複数ニーズ検索クエリの場合、第１の閾値以下である。このタイプの検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリは、様々なユーザに対して異なっている。したがって、このタイプの検索クエリに対応する最大ニーズレベルを取得する必要がある。

検索クエリが複数ニーズ検索クエリである場合、工程３０８では、第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大ニーズレベルカテゴリが決定され、ユーザ情報および検索クエリと、最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係が確立される。

検索クエリは、検索クエリの下での動作の頻度の違いに従って、既クリック検索クエリと未クリック検索クエリとに区別されうる。ユーザが既クリック検索クエリを検索した場合、カテゴリクリック動作または商品情報クリック動作が存在する。ユーザが未クリック検索クエリを検索した場合、カテゴリクリック動作も商品情報クリック動作も存在しない。

工程３０８では、検索クエリがクリックされたかクリックされていないかに応じて、ユーザ情報と、最大ニーズレベルカテゴリおよび検索クエリの間の対応関係とを取得するために、様々な技術を用いることができる。

既クリック検索クエリの場合、第１の前提条件を満たすカテゴリ、商品情報クリック頻度（すなわち、カテゴリに対応する各商品情報のクリック頻度）、および、第１の前提条件を満たす全カテゴリについてのカテゴリクリック頻度が、ログから取得されうる。次いで、商品情報クリック頻度と、選択されたカテゴリのカテゴリクリック頻度とに基づいて、第１の前提条件を満たす全カテゴリのニーズ値が取得され、最大のニーズ値を有するカテゴリが、最大ニーズレベルカテゴリとして決定される。本願の一実施形態によると、カテゴリのニーズ値を計算するための式は、以下の通りである。
カテゴリのニーズ値＝（２×（カテゴリクリック頻度＋商品情報クリック頻度））／カテゴリでの情報エクスポージャ （１）

未クリック検索クエリの場合、システムは、ユーザのバックグラウンド（例えば、ユーザの職種または職歴、登録時にユーザが関心を示した業界など）に対応する予め取得されたカテゴリリストから最も頻度の高いカテゴリを選択して、最も頻度の高いカテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たすか否かを評価することができる。最も頻度の高いカテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たさない場合、２番目に頻度の高いカテゴリが選択されて、２番目に頻度の高いカテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たすか否かが評価され、クリックスルー率が第２の前提条件を満たすカテゴリが見つかるまで同様に続く。

選択されたカテゴリをすべて調べても、システムが、第２の前提条件を満たすクリックスルー率を有するカテゴリを見つけられなかった場合、ユーザに対応する既知のカテゴリに対するこの検索クエリでのクリックスルー率が低すぎるために、パーソナライズには不適切であると決定される。すなわち、この検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを取得する必要はない。

本願の一実施形態によると、第２の前提条件は、クリックスルー率が第２の閾値以上であるという条件であってよく、例えば、第２の閾値は、全検索クエリカテゴリの平均クリックスルー率の５０％または７５％であってよい。

本願の一実施形態によると、未クリック検索クエリでの最大ニーズレベルカテゴリを決定する場合に、ユーザのバックグラウンドに対応するカテゴリリストを予め取得することができる。このカテゴリリストは、降順にリストされた全カテゴリを含みうる。いくつかの実施形態において、カテゴリリストは、頻度の降順で並べられた全カテゴリと共に、ログから抽出されたユーザの検索した検索クエリ、検索クエリの検索頻度、商品情報クリック頻度およびカテゴリクリック頻度、カテゴリの各々の頻度などの情報を含む。いくつかの実施形態において、各カテゴリの頻度統計値は、以下の３つの要素に基づいて計算される。所与の検索クエリについて第１の前提条件を満たすカテゴリの数、商品情報クリックスルー頻度、および、カテゴリクリックスルー頻度。表１は、カテゴリ頻度を計算するために用いられる要素の一例を示す。

未クリック検索クエリに対して最大ニーズレベルカテゴリを決定する一例を以下に示す。

例えば、ユーザＺが検索クエリ「アップル」を入力したとする。この検索クエリ「アップル」は、既クリック検索クエリである（すなわち、検索クエリに応答してカテゴリ情報または商品情報がユーザによって以前にクリックされている）ユーザのバックグラウンドおよびこの検索クエリに対応する所定のカテゴリリストが、「携帯電話」、「ＭＰ３」、「婦人服」、および、「果物」を含むと仮定する。「携帯電話」が第１の前提条件を満たさず、破棄されると仮定すると、第１の前提条件を満たすと共に検索クエリ「アップル」に対応するカテゴリの数は、３である。カテゴリ「ＭＰ３」の頻度を計算する際、システムは、検索クエリの検索頻度、商品情報クリック頻度、および、カテゴリクリック頻度を考慮する。カテゴリリスト内の情報に基づいて、検索クエリ「アップル」について、この検索クエリに応じたカテゴリ「ＭＰ３」の検索頻度が１，０００である場合、カテゴリ「ＭＰ３」の頻度に（１／３）×１０００を加算する。カテゴリ「ＭＰ３」に属する商品情報のクリック頻度が１００である場合、カテゴリ「ＭＰ３」の頻度に１００を加算する。カテゴリ「ＭＰ３」のクリック頻度が１０である場合、カテゴリ「ＭＰ３」の頻度に１０を加算する。したがって、表１で概説した計算に従って、システムは、「ＭＰ３」カテゴリ頻度（１／３）×１，０００＋１×１００＋１×１０を得る。計算は、カテゴリ「婦人服」および「果物」のカテゴリ頻度を決定するために繰り返される。

この例において、カテゴリは、頻度の降順でソートされる。例示の目的で、この３つのカテゴリの順序が、「ＭＰ３」、「果物」、「婦人服」の順であると仮定する。

ユーザＺが検索クエリ「アップル」のみを検索したと仮定すると、ユーザＺのユーザバックグラウンドに対応するカテゴリリストに含まれるカテゴリは、「ＭＰ３」、「果物」、および、「婦人服」である。ユーザＺは、次に、検索クエリ「アップルＭＰ３」を入力する。この検索クエリが未クリック検索クエリ（例えば、検索クエリに応答してカテゴリ情報または商品情報を以前にクリックしたユーザがいない）である場合、システムは、ユーザバックグラウンドに対応する予め取得されたカテゴリリストからカテゴリ「ＭＰ３」を選択しうる。このカテゴリ「ＭＰ３」のクリックスルー率が検索クエリ「アップル」についての全カテゴリの平均クリックスルー率の７５％以上である場合、カテゴリ「ＭＰ３」は最大ニーズレベルを有すると判定される。そうでない場合、システムは、２番目に頻度の高いカテゴリ「果物」を続いて選択し、「果物」カテゴリのクリックスルー率が検索クエリ「アップル」についての全カテゴリの平均クリックスルー率の７５％未満であるか否かを評価する。「果物」カテゴリのクリックスルー率が検索クエリ「アップル」についての全カテゴリの平均クリックスルー率の７５％以上である場合、システムは、「果物」カテゴリが最大ニーズレベルカテゴリであると決定しうる。そうでない場合、システムは、カテゴリ「婦人服」を続いて選択し、次の評価を実行する。カテゴリリスト全体を調べても、システムが、検索クエリ「アップル」についての全カテゴリの平均クリックスルー率の７５％以上のクリックスルー率を有するカテゴリを見つけられなかった場合、この検索クエリ「アップルＭＰ３」に対応する最大ニーズレベルカテゴリを取得する必要がないと決定される。

工程３０８を完了した後、制御は、次の検索クエリを処理するために工程３０４に戻される。処理は、全検索クエリが完了すると終了し、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係が確立される。

いくつかの実施形態において、上述の工程３０２から工程３０８において取得されたユーザ情報および検索クエリとそれぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの対応関係は、データベースに格納される。いくつかの実施形態において、格納された情報は、ユーザ情報および検索クエリとそれぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係がユーザの最近の個別のニーズを反映しうるように、周期的に更新される。

図２に戻ると、工程２０８は、最大ニーズレベルカテゴリに従って商品情報を順位付けする。換言すると、最大ニーズレベルカテゴリに属する商品情報は、結果の中でより上位にリストされる。

例えば、クエリキーワードの最大ニーズレベルカテゴリがカテゴリ「果物」であると仮定する。その場合、システムは、カテゴリ「果物」に属する商品情報をより上位に順位付ける。したがって、「果物」カテゴリの商品情報は、ユーザへの表示の際に優先されうる。

いくつかの実施形態において、システムは、取得された最大ニーズレベルカテゴリに基づいて、見つかった全商品情報に対応するカテゴリのグレードを設定し、設定されたカテゴリグレードに基づいて、取得した全商品情報に対応するユーザニーズ値を取得し、ユーザのニーズ値に従って全商品情報を順位付けする。

図４は、商品情報順位付け処理の別の実施形態を示すフローチャートである。工程４０２では、検索クエリおよびユーザ情報が取得される。いくつかの実施形態において、検索クエリは、クライアントを介してユーザによって入力され、対応するユーザ情報が、予め構成されたユーザデータベースで検索される。

工程４０４では、検索クエリに対応する商品情報が見つけられ、各商品情報のカテゴリおよび属性が抽出される。

属性は、商品情報を記述するために用いられる。どの商品情報も、それに対応する複数の属性を有しうる。例えば、携帯電話に関する商品情報は、ブランド、規格、スクリーンサイズなどの属性を含みうる。

工程４０６では、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係に基づいて、ユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定する。取得された商品情報のカテゴリグレード情報および属性グレード情報に基づいて、抽出されたカテゴリのグレードおよび最高重み属性の数をルックアップする。

商品情報は、最大ニーズレベルカテゴリに従って順位付けされる。具体的には、工程４０８では、抽出された各カテゴリについて、最大ニーズレベルカテゴリである場合には、このカテゴリのグレードを最高重みグレードに調整する。最大ニーズレベルカテゴリではない場合、このカテゴリのグレードを２番目に高い重みグレード（実装に応じて絶対的または他のカテゴリに対して相対的に２番目に高い重みグレードであってよい）に調整する。工程４１０では、調整されたカテゴリグレードと最高重み属性の数とに基づいて、全商品情報のユーザニーズ値が取得される。工程４１２では、商品情報は、取得されたユーザニーズ値に従って順位付けされる。

工程４１０において、システムは、調整されたカテゴリグレード、最高重み属性の数、および、ユーザ嗜好重みを用いて、全商品情報のユーザニーズ値を計算する。いくつかの実施形態において、ユーザニーズ値は、以下のように計算される：
Ｖ＝Ｗ×α／Ｃ１＋Ｗ×β×Ｎ１／Ｎｗ （２）

上述の式（２）において、Ｖはユーザニーズ値、Ｗはユーザ嗜好重み、Ｃ１はカテゴリグレード、Ｎ１は最も高い重みを有する属性の数、Ｎｗは属性の総数、αおよびβは、合計して１になる０から１までの予め設定された値を表す。例えば、αの値は０．８、βの値は０．２であってよい。Ｗならびにαおよびβの値は、実際の状況に基づいて決定されてよく、上述の式に与えられた数値に限定されない。Ｎｗは、工程４０４において抽出された属性の総数である。

各商品情報のユーザニーズ値が、式（２）に基づいて決定されると、様々な商品情報が、ユーザニーズ値に従って順位付けされる。

いくつかの実施形態では、工程４０２の前に、カテゴリグレード情報および属性グレード情報が、商品情報のカテゴリおよび属性に基づいて取得される。この工程は、オフラインで実行されてもよく、取引中に実行される必要はない。検索クエリおよびユーザ情報の取得後、オンライン取引システムは、このユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを直接検索して、最大ニーズレベルカテゴリに従って商品情報を順位付けすることができる。これにより、商品取引処理中のデータ処理速度を高め、ユーザの体験を向上させることができる。

図５は、カテゴリグレード情報および属性グレード情報を取得するための処理の一実施形態を示すフローチャートである。

工程５０２では、オンライン取引システム内の全商品情報のカテゴリおよび属性が抽出される。

工程５０４では、オンライン取引システムのクリックログおよびエクスポージャログに基づいて、検索クエリに対応する商品情報のクリックスルー率が計算される。

工程５０６では、商品情報のクリックスルー率をカテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率として、カテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率に従ってカテゴリおよび属性をグレード付けし、カテゴリグレード情報および属性グレード情報を取得する。各商品情報のクリックスルー率は、すでに工程５０４において計算されている。各商品情報はカテゴリおよび属性のセットの形態で表現できるので、工程５０６の商品情報クリックスルー率を、カテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率と見なすことができる。例えば、特定の商品情報のカテゴリがＭであり、属性がＮ１、Ｎ２・・・Ｎｎであると仮定する。所与の検索の過程でユーザが商品情報をクリックした場合、商品情報に対応するカテゴリＭおよび属性Ｎ１、Ｎ２・・・Ｎｎはすべて、クリックを受けたと見なされ；ユーザがその情報をクリックしなかった場合、商品情報に対応するカテゴリおよび属性は、クリックを受けなかったと見なされる。

本願の実施形態において、上述の工程５０２および５０４は、順序通りに実行されてもよいし、実際の条件に従って実行されてもよい。例えば、それらは同調して実行されてもよいし、工程５０４を最初に実行した後に工程５０２を実行してもよい。

この例において、工程５０４の検索クエリは、所定の期間中にオンライン取引システムによって予め受信されたユーザ入力検索クエリを指す。所定の期間は、実際の条件に基づいて決定されてよい。例えば、１週間であってもよいし、数ヶ月であってもよい。

一実施形態によると、工程５０４は、上述のオンライン取引システム内のクリックログおよびエクスポージャログに従ってユーザのニーズを反映できないデータを特定してフィルタリングする工程を含んでもよい。エクスポージャログは、商品情報がユーザに対して表示された回数を記録し、クリックログは、ユーザに対して表示された商品情報がクリックされた回数を記録する。例えば、クリックログおよびエクスポージャログの解析を通して、所与の検索において、提示されたすべての商品情報がクリックされたとわかった場合、この検索行動は、ユーザのニーズを反映しえないと見なされうる。したがって、この検索行動は無効に設定され、クリックログおよびエクスポージャログに記録されたこの検索行動に関するクリックデータおよびエクスポージャデータは、検索クエリに対応する商品情報のクリックスルー率を計算する際に用いられない。

工程５０６では、カテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率に従ったカテゴリおよび属性のグレード付けは、カテゴリクリックスルー率および／またはカテゴリトラフィックに従ってカテゴリをグレード付けする工程と、属性クリックスルー率および／または属性トラフィックに従って属性をグレード付けする工程とを含みうる。

カテゴリグレード情報および属性グレード情報は、工程５０６にて取得される。カテゴリグレード情報は、全カテゴリのグレードと、各グレードに対応する特定のカテゴリとを含んでよい。表２は、本願のいくつかの実施形態におけるカテゴリのグレード情報を示す。

グレード付けの方法に関する詳細については、表３を参照できる。本願のカテゴリグレードに関する記述情報を、表３に示す。各グレードの記述情報は、その基準を説明するためのものである。

属性グレード情報は、全属性のグレードと、各グレードに対応する特定の属性とを含んでよい。表４は、本願の実施形態に従って、属性のグレード情報の一例を示す。

グレード付けの方法に関する詳細については、表５を参照できる。本願における属性グレード記述情報の例を表５に示す。各グレードの記述情報は、その基準を説明するために用いられる。

表３において、高ＰＶカテゴリとは、トラフィックが所定の期間内に第３の閾値を超えるカテゴリを指す。第３の閾値は、検索クエリに対応する全カテゴリの総トラフィックの閾値の１０％に設定されてもよいし、固定された回数（例えば、１００回または２００回）に設定されてもよい。所定の期間は、２週間であってもよいし、任意の他の適切な期間の長さであってもよく、データ処理の実際の条件に応じて決定されうる。

低ＰＶカテゴリとは、トラフィックが設定期間内に第４の閾値未満であるカテゴリを指す。第４の閾値は、検索クエリに対応する全カテゴリの総トラフィックの１％に設定されてもよいし、固定された回数（例えば、５回）に設定されてもよい。

中間ＰＶカテゴリとは、トラフィックが設定期間内に第３の閾値と第４の閾値との間にあるカテゴリ、すなわち、高ＰＶカテゴリでも低ＰＶカテゴリでもないカテゴリを指す。

表１、表２、表３、表４および表５は、本願が提供する表の例にすぎない。当業者は、実際の条件に応じて、様々な変形または置換を行うことができる。例えば、カテゴリグレード記述情報において、グレードを決定するための基準としてカテゴリトラフィックを用いることなく、検索クエリについての平均カテゴリクリックスルー率をグレード決定のための唯一の基準として用いてもよいし、グレードを決定するための基準としてカテゴリトラフィックのみを用いてもよい。あるいは、例えば、検索クエリについての平均カテゴリクリックスルー率がカテゴリのグレードを決定するための基準として用いられる場合に、検索クエリについての平均カテゴリクリックスルー率と同じ機能を奏しうる他のデータをカテゴリのグレードを決定するための基準としてさらに用いてもよい。あるいは、例えば、検索クエリについての平均カテゴリクリックスルー率がカテゴリのグレードを決定するための基準として用いられる場合に、表３に示した７５％および９０％以外の数値を用いてもよい。属性グレード記述情報において、グレードを決定するための基準として属性トラフィックを用いることなく、検索クエリについての平均属性クリックスルー率が、グレードを決定するための唯一の基準として用いられてもよい。さらに、グレードを決定するための基準として検索クエリについての平均属性クリックスルー率を用いることなく、グレードを決定するための唯一の基準として属性トラフィックを用いてもよいし、属性トラフィックと、検索クエリについての平均属性クリックスルー率との両方を、グレードを決定するための基準として用いてもよい。

表２において、グレード１は、最も高い重みを有するグレードであり、グレード２は、２番目に高い重みを有するグレードであり、グレード３は、最も低い重みを有するグレードである。表４において、グレード１は、最も高い重みを有するグレードであり、グレード０は次に高い重みを有するグレードである。もちろん、本願の実施形態は例示にすぎない。具体的な応用例において、定義されたグレードは、実際の状況に従って調整されてよい。予め取得されるカテゴリグレード情報および属性グレード情報がより多くのグレードを備える場合、各グレードの重みは、実際の状況に従って設定できる。

上述の図５の処理５００は、オンライン取引システムの全ユーザに対する処理である。取得されたクリックログ、エクスポージャログ、カテゴリクリックスルー率、属性クリックスルー率、カテゴリグレード情報、および、属性グレード情報は、一般大衆のニーズを反映する。上記は、個々のユーザのニーズを反映しない。図３の処理３００は、単一ユーザについてのものである。ユーザ情報と検索クエリとの間で取得された対応関係、および、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリは、単一ユーザのニーズタイプを反映する。

以下では、具体的な例を用いて、取得済みの最大ニーズレベルカテゴリに従って商品情報を順位付ける方法について説明する。

例えば、ユーザＩＤ「Ｉ３」のユーザが検索クエリ「アップル」を入力したとする。オンライン取引システムは、「Ｉ３」および検索クエリ「アップル」をユーザからの入力として受信し、検索クエリ「アップル」に対応する商品情報を検索し、商品情報のカテゴリおよび属性を抽出する。例えば、抽出されたカテゴリは、「果物」、「婦人服」、および、「ＭＰ３」を含む。

オンライン取引システムは、予め取得したユーザ情報、検索クエリ、および、最大ニーズレベルカテゴリに従って、ＩＤ３および検索クエリ「アップル」に対応する最大ニーズレベルカテゴリを取得する。例えば、この特定のユーザの場合、最大ニーズレベルカテゴリは、「果物」であるとする。

さらに、オンライン取引システムは、商品情報について予め取得したカテゴリグレード情報および属性グレード情報に従って、３つのカテゴリ「果物」、「婦人服」、および、「ＭＰ３」に属するグレードをルックアップすることができる。さらに、抽出された属性に属するグレードをルックアップすることができる。例えば、「果物」カテゴリのグレードはグレード３、「婦人服」カテゴリのグレードはグレード２、「ＭＰ３」カテゴリのグレードはグレード１である。すべての抽出された属性のグレードを同様にルックアップすることが可能であり、抽出された属性の総数と同様に、最高重み属性の数をルックアップすることができる。

「果物」カテゴリが最大ニーズレベルカテゴリであるため、「果物」カテゴリのグレードは、最も高い重みグレード（すなわち、グレード１）に調整されうる。

２つのカテゴリ「婦人服」および「ＭＰ３」は、最大ニーズレベルグレードを持たない。したがって、これら２つのカテゴリのグレードは、２番目に高い重みグレード（すなわち、グレード２）に調整されうる。

ユーザニーズ値は、式（２）を用いて、各商品情報に対して取得できる。

「果物」カテゴリでの商品情報ベースのユーザ値を計算する時、式（２）のＣ１の値は、「果物」カテゴリのグレードが最も高い重みグレードにすでに調整されているので、１に設定されてよい。

「婦人服」および「ＭＰ３」カテゴリでの商品情報ユーザ値を計算する時、式（２）のＣ１の値は、「婦人服」および「ＭＰ３」カテゴリのグレードが２番目に高い重みグレードにすでに調整されているので、２に設定されてよい。

様々なカテゴリのグレードへの上述の調整は、式（２）で計算を実行する時に、現在抽出された全カテゴリのグレードの値を決定するためのものであり、オフラインで取得されたカテゴリグレード情報を調整するためのものではないことを、ここで説明する必要がある。

式（２）を用いて全商品情報のユーザ値を計算した後、システムは、ユーザ値に従って商品情報を順位付けできる。例えば、システムは、最初にテキスト相関に従って商品情報をグレード付けした後に、ユーザ値に基づいて、各グレード内の商品情報の順位付けにグレード内での調整を行うことができる。各グレード内の商品情報の順位付けを調整する際、市場要素も組み込むことができる。

図２に示した実施形態において、システムは、商品情報について取得されたカテゴリグレード情報および属性グレード情報に従って、抽出されたカテゴリグレードと最高重み属性の数とをルックアップし、取得された最大ニーズレベルカテゴリに従って、抽出された全カテゴリのグレードを調整する。結果として、調整されたカテゴリグレードは、特定のユーザの個別のニーズを反映する。次いで、調整されたカテゴリグレードと、最高重み属性の数とに基づいて、システムは、全商品情報のユーザ値を取得する。式（２）からわかるように、カテゴリグレードが最高重みに設定された場合、計算されたユーザ値も高くなる。商品情報がユーザニーズ値に従って順位付けされる際に、高いユーザニーズ値を有する商品情報が上位に順位付けされうる。このように、商品情報の順位付けは、特定のユーザの個別のニーズを反映することができ、結果として、最大ニーズレベルカテゴリに対応する商品情報を上位に順位付けることができるため、ユーザは、ニーズに見合う商品情報を見つけることができる。したがって、この方法は、オンライン取引システムのトラフィック品質を改善し、クリックスルー率を高め、ユーザの体験を向上させうる。さらに、商品情報がユーザの個別のニーズを反映するので、ユーザは、クライアント側からサーバ側に大量の無駄なクエリ要求を送信する必要がない。結果として、この方法は、サーバへの動作圧を軽減し、サーバの応答速度を高める。

本願は、さらなる実施形態を提供しており、その実施形態では、個別の特徴重みを設定することによって商品情報を順位付けできる。

図６は、商品情報順位付け処理の別の実施形態を示すフローチャートである。

工程６０２では、検索クエリおよびユーザ情報が取得される。

工程６０４では、検索クエリに対応する商品情報が決定され、各商品情報のカテゴリおよび属性が抽出される。

工程６０６では、取得されたユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの対応関係に基づいて、ユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリが決定される。

工程６０８〜６１０では、最大ニーズレベルカテゴリに従って、商品情報が順位付けされる。具体的には、工程６０８では、最大ニーズレベルカテゴリの商品情報の内のｍ％の個別の特徴重みに加算値が加えられる。この例において、ｍは、０より大きく１００より小さい値を持つ定数である。例えば、ｍ％は７５％であってよい。

最大ニーズレベルカテゴリであるカテゴリの商品情報の内の１〜ｍ％の個別の特徴重みは、変更されないままでよい。個別の特徴重みは、各商品情報の個別の特徴のパラメータである。個別の特徴重みは、各商品情報に対して設定できる。最大ニーズレベルカテゴリであるカテゴリについての商品情報の場合、この商品情報の一部についての個別の特徴重みに値を加算できる。例えば、各商品情報の予め設定された個別の特徴重みがＱであり、加算値がＰであるとすると、最大ニーズレベルカテゴリであるカテゴリの商品情報の一部についての個別の特徴重みはＱ＋Ｐに設定され、最大ニーズレベルのカテゴリであるカテゴリの残りの商品情報についての個別の特徴重みはＱのままである。

工程６１０では、各商品情報は、個別の特徴重みに従って順位付けされる。

具体的には、システムは、ユーザ嗜好重みおよびその他の重みに照らして、各商品情報を順位付けできる。例えば、システムは、各商品情報の個別の特徴重みにユーザ嗜好重みを加算して、各商品情報の総重みを得ることができる。商品情報は、総重みに従って順位付けされる。

最大ニーズレベルカテゴリであるカテゴリの商品情報の内のｍ％の個別の特徴重みに加算値を加える工程（工程６０８）は、最大ニーズレベルカテゴリに属する商品情報のみが提示されるという状況を回避する。様々なカテゴリの全商品情報を特定の確率で提示することができる。さらに、ｍを調整することで、順位付けの結果をより合理的にすることができる。

上述の実施形態すべてにおいて、オンライン取引システムは、ユーザの情報および検索クエリに基づいて最大ニーズレベルカテゴリを見つける際に、順位付けされた商品情報をキャッシュし、検索クエリおよび最大ニーズレベルカテゴリと、順位付けされた情報との間の対応関係を確立できる。

検索クエリおよび別のユーザの情報に基づいて取得された最大ニーズレベルカテゴリが、キャッシュされた最大ニーズレベルカテゴリと同じである場合、システムは、キャッシュされた検索クエリおよびニーズレベルに対応する順位付けされた商品情報をその別のユーザに対して表示することができる。

ユーザ情報は多様であり、最大ニーズレベルカテゴリはより単純であるので、順位付けされた商品情報をキャッシュすると、その後のユーザクエリ要求を迅速に処理できるようになる。ひいては、データ処理速度を高めると共に、ユーザの体験を向上させる。

例えば、１００人のユーザの情報に対応する最大ニーズレベルカテゴリが、１０のカテゴリを含みうるとする。換言すると、平均１０人のユーザが、同じ最大ニーズレベルカテゴリに対応しうる。ユーザＡおよびユーザＢが検索クエリｂを入力し、特定された対応する最大ニーズレベルカテゴリが両方のケースでカテゴリａであったと仮定すると、オンライン取引システムがユーザＡの情報および検索クエリｂに基づいて見つけるニーズレベルは、カテゴリａになる。さらに、商品情報は、カテゴリａに従って順位付けされる。続いて、オンライン取引システムがユーザＢのユーザ情報および検索クエリｂに基づいて見つける最大ニーズレベルカテゴリも、カテゴリａになる。したがって、オンライン取引システムは、最大ニーズレベルカテゴリに従って商品情報を順位付けしなおす必要なく、以前にキャッシュされた検索クエリｂに対応する順位付けされた商品情報をユーザＢに直接表示できる。

本願の実施形態のいずれによって提供される方法も、Ｃ＋＋を用いて実現されることができ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）システム上で実行されうる。

図７は、本願の検索結果順位付けデバイスの第１の実施形態を示すシステム図である。デバイスは、取得モジュール１１、処理モジュール１２、および、順位付けモジュール１３を備える。取得モジュール１１は、検索クエリおよびユーザ情報を取得するためのモジュールである。第１の処理モジュール１２は、取得モジュール１１に接続されており、検索クエリに対応する商品情報を見つけると共に、ユーザ情報および検索クエリと、最大ニーズレベルカテゴリとの間の取得済みの対応関係に基づいて、ユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを取得するためのモジュールである。順位付けモジュール１３は、処理モジュール１２に接続されており、最大ニーズレベルカテゴリに従って、商品情報を順位付けするためのモジュールである。

デバイスは、図７に示すように、第２の前処理モジュール１４を備えてもよい。第２の前処理モジュール１４は、第１の処理モジュール１２に接続されており、オンライン取引システム内のログに基づいて、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を取得するためのモジュールである。

図８は、図７の第２の前処理モジュール１４の一実施形態を示す構造図である。この前処理モジュール１４は、第１の抽出ユニット１４１、第１の取得ユニット１４２、判定ユニット１４３、および、第２の取得ユニット１４４を備える。第１の抽出ユニット１４１は、ユーザ情報に対応するログを抽出するためのユニットである。第１の取得ユニット１４２は、第１の抽出ユニット１４１に接続されており、ユーザ情報に対応するログに基づいて、第１の前提条件を満たすと共に検索クエリに対応するカテゴリを取得するためのユニットである。判定ユニット１４３は、第１の取得ユニット１４２に接続されており、第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最も大きいエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャに基づいて、検索クエリが単一ニーズ検索クエリであるか複数ニーズ検索クエリであるかを判定するためのユニットである。第２の取得ユニット１４４は、判定ユニット１４３および図７の処理モジュール１２に接続されており、検索クエリが単一ニーズ検索クエリであるか複数ニーズ検索クエリであるかを判定ユニット１４３が判定する際に第１の前提条件を満たすカテゴリの中から最大ニーズレベルカテゴリを決定し、ユーザ情報および検索クエリと最大ニーズレベルカテゴリとの対応関係を確立するためのユニットである。

判定ユニット１４３は、具体的には：第１の前提条件を満たす全カテゴリの内で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャが閾値よりも大きい場合に、検索クエリが単一ニーズ検索クエリであるとを判定し、第１の前提条件を満たす全カテゴリの内で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャが閾値以下である場合に、検索クエリが複数ニーズ検索クエリであると判定するためのユニットである。

第２の取得ユニット１４４は、具体的には、検索クエリが複数ニーズ検索クエリかつ既クリック検索クエリである場合に、選択されたカテゴリについての商品情報クリック頻度およびカテゴリクリック頻度をログから取得し、選択されたカテゴリについての商品情報クリック頻度およびカテゴリクリック頻度に基づいて、第１の前提条件を満たすカテゴリのニーズ値を取得し、第１の前提条件を満たすカテゴリのニーズ値を決定し、最大ニーズ値カテゴリを最大ニーズレベルカテゴリとし、それによって、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を取得するためのユニットである。

あるいは、第２の取得ユニット１４４は、具体的には、検索クエリが複数ニーズかつ未クリック検索クエリである場合に、ユーザの業界バックグラウンドに対応する予め取得されたカテゴリリストから、最も高い頻度を有するカテゴリを選択して、最高頻度カテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たすか否かを評価し、最高頻度カテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たさない場合、２番目に高い頻度を有するカテゴリを選択して、２番目に高い頻度のカテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たすか否かを評価し、カテゴリクリックスルー率が第２の前提条件を満たすカテゴリが見つかるまで以下同様に続け、カテゴリクリックスルー率が第２の前提条件を満たすカテゴリを最大ニーズレベルカテゴリとし、それによって、ユーザ情報および検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応を取得するためのユニットである。

一実施形態によると、順位付けモジュール１３は、具体的には、最大ニーズレベルカテゴリに属する商品情報を上位に最も近く順位付けするために利用されうる。

図９は、本願の検索結果順位付けデバイスの別の実施形態を示す構造図である。この実施形態について図示されたデバイスは、第２の前処理モジュール１５を備える。第２の前処理モジュール１５は、カテゴリグレード情報および属性グレード情報を取得するためのモジュールである。

処理モジュール１２は、第１の処理ユニット１２１、第２の処理ユニット１２２、および、第３の処理ユニット１２３を備えてよい。第１の処理ユニット１２１は、取得モジュール１１に接続されており、検索クエリに対応する商品情報を見つけるためのユニットである。第２の処理ユニット１２２は、取得モジュール１１および前処理モジュール１４に接続されており、第１の前処理モジュール１４によって取得されたユーザ情報および検索クエリとそれぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの対応関係に基づいて、ユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルのカテゴリを取得するためのユニットである。第３の処理ユニット１２３は、第１の処理ユニット１２１および第２の前処理モジュール１５に接続されており、検索クエリに対応する商品情報を取得した後に商品情報に基づいてカテゴリおよび属性を抽出し、第２の処理モジュール１５によって取得された商品情報のカテゴリグレード情報および属性グレード情報に基づいて、抽出されたカテゴリのグレードと最高重み属性の数とをルックアップするためのユニットである。

順位付けモジュール１３は、グレード調整ユニット１３１および第１の順位付けユニット１３２を備えてよい。グレード調整ユニット１３１は、第３の処理ユニット１２３および第２の処理ユニット１２２に接続されており、第３の処理ユニット１２３によって抽出されたカテゴリが第２の処理ユニット１２２によって取得された最大ニーズレベルカテゴリである場合に、抽出されたカテゴリのグレードを最も高い重みグレードに調整し、第３の処理ユニット１２３によって抽出されたカテゴリが第２の処理ユニット１２２によって取得された最大ニーズレベルカテゴリではない場合に、抽出されたカテゴリのグレードを２番目に高い重みグレードに調整するためのユニットである。第１の順位付けユニット１３２は、グレード調整ユニット１３１に接続されており、グレード調整ユニット１３１によって調整されたカテゴリグレードと、ルックアップされた最高重み属性の数とに基づいて、商品情報のユーザニーズ値を取得し；取得されたユーザニーズ値に従って商品情報を順位付けするためのユニットである。

具体的には、第１の順位付けユニット１３２は、調整されたカテゴリグレードおよびルックアップされた最高重み属性の数と、ユーザ嗜好重みとを用いて、商品情報のユーザニーズ値を計算し；取得されたユーザニーズ値に従って商品情報を順位付けするためのユニットである。

図１０は、図９の第２の前処理モジュールの一実施形態を示す構造図である。第２の前処理モジュール１５は、第２の抽出ユニット１５１、計算ユニット１５２、および、第３の抽出ユニット１５３を備えてよい。第２の抽出ユニット１５１は、オンライン取引システムにおける全商品情報のカテゴリおよび属性を抽出するためのユニットである。計算ユニット１５２は、オンライン取引システム内のクリックログおよびエクスポージャログに基づいて、検索クエリに対応する商品情報のクリックスルー率を計算するためのユニットである。第３の取得ユニット１５３は、第２の抽出ユニット１５１、計算ユニット１５２、および、図９の第３の処理ユニット１２３に接続されており、商品情報のクリックスルー率をカテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率とし、カテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率に従ってカテゴリおよび属性をグレード付けし、カテゴリグレード情報および属性グレード情報を取得するためのユニットである。

図１１は、本願の検索結果順位付けデバイスの別の実施形態を示す構造図である。このデバイスは、取得モジュール１１、第１の処理モジュール１２、順位付けモジュール１３、第２の前処理モジュール１４、および、抽出モジュール１６を備える。抽出モジュール１６は、第１の処理モジュール１２に接続されており、第１の処理モジュール１２が検索クエリに対応する商品情報を見つけた後に、商品情報カテゴリを抽出するためのモジュールである。

この実施形態において、順位付けモジュール１３は、設定ユニット１３３および第２の順位付けユニット１３４を備えてもよい。設定ユニット１３３は、抽出モジュール１６および処理モジュール１２に接続されており、最大ニーズレベルカテゴリであるカテゴリの商品情報の内のｍ％の個別の特徴重みに加算値を加えるためのユニットである。第２の順位付けユニット１３４は、設定ユニット１３３に接続されており、個別の特徴重みに従って、全商品情報を順位付けするためのユニットである。

本願に記載した様々な実施形態によって提供されたデバイスは、キャッシュモジュールを備えてもよい。このキャッシュモジュールは、順位付けモジュールに接続可能であり、順位付けされた商品情報をキャッシュし、検索クエリおよび最大ニーズレベルカテゴリと、それぞれの順位付けされた商品情報との間の対応関係を確立するためのモジュールである。

上述のモジュールは、１または複数の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、特定の機能を実行するよう設計されたプログラム可能論理デバイスおよび／または特定用途向け集積回路などのハードウェアとして、もしくは、それらの組み合わせとして実装することができる。いくつかの実施形態において、モジュールは、コンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバ、ネットワーク装置など）に本発明の実施形態に記載された方法を実行させるための複数の命令など、不揮発性記憶媒体（光学ディスク、フラッシュ記憶装置、携帯用ハードディスクなど）に格納することができるソフトウェア製品の形態で具現化されてよい。モジュールは、単一のデバイス上に実装されてもよいし、複数のデバイスにわたって分散されてもよい。モジュールの機能は、互いに統合されてもよいし、複数のサブモジュールにさらに分割されてもよい。

本願によって提供されたデバイス内の様々なモジュールの具体的な動作処理については、方法の実施形態の記載を参照のこと。

本願によって提供されたクエリ結果順位付けデバイスは、オンライン取引システム内の装置であってよい。例えば、サーバであってよい。本願によって提供されたクエリ結果順位付け方法は、サーバ上のアプリケーションによって実現されてよい。

本願によって提供された検索結果順位付けデバイスにおいて、順位付けモジュールは、取得された最大ニーズレベルカテゴリに基づいて商品情報を順位付けする。これらの最大ニーズレベルカテゴリは、ユーザ情報に対応する。したがって、商品情報は、ユーザの個別のニーズを具現化しうる。最大ニーズレベルカテゴリに対応する検索結果を上位に順位付けすることにより、ユーザが必要とする商品情報を素早く見つけられるようにすることができる。これは、オンライン取引システムのトラフィック品質を改善し、クリックスルー率を高め、ユーザの体験を向上させうる。さらに、商品情報がユーザの個別のニーズを具現化しうるので、ユーザは、クライアント側からサーバ側に大量の無駄なクエリ要求を送信する必要がない。結果として、このスキームは、サーバへの動作圧を軽減し、サーバの応答速度を高める。

さらに、かかる順位付け方法は、市場資源の効果的な分配に役立つ。高い需要のある商品の販売者に情報を表示する機会をより多く提供できるため、クリックスルー率を高めることができる。

本願によって提供されたクエリ結果順位付けデバイスは、オンライン取引システム内の装置であってよい。例えば、サーバであってよい。本願によって提供されたクエリ結果順位付け方法は、サーバ上のアプリケーションによって実現されてよい。

本願の記載は典型的な実施形態を参照しているが、用いられている用語は、説明および例示を目的としたものであり、限定的な用語ではないことを理解されたい。本願は、本発明の精神からも本質からも逸脱することなく、様々な形態で具体的に実装されうるため、上述の実施形態は、上述の詳細事項のいずれにも限定されず、添付の特許請求の範囲に規定された精神および範囲内で広く解釈されるべきであることを理解されたい。したがって、特許請求の範囲または等価物の範囲内にあるすべての変更例および変形例が、添付の特許請求の範囲によって網羅される。

上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。

処理モジュール１２は、第１の処理ユニット１２１、第２の処理ユニット１２２、および、第３の処理ユニット１２３を備えてよい。第１の処理ユニット１２１は、取得モジュール１１に接続されており、検索クエリに対応する商品情報を見つけるためのユニットである。第２の処理ユニット１２２は、取得モジュール１１および前処理モジュール１４に接続されており、第１の前処理モジュール１４によって取得されたユーザ情報および検索クエリとそれぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの対応関係に基づいて、ユーザ情報および検索クエリに対応する最大ニーズレベルのカテゴリを取得するためのユニットである。第３の処理ユニット１２３は、第１の処理ユニット１２１および第２の前処理モジュール１５に接続されており、検索クエリに対応する商品情報を取得した後に商品情報に基づいてカテゴリおよび属性を抽出し、第２の前処理モジュール１５によって取得された商品情報のカテゴリグレード情報および属性グレード情報に基づいて、抽出されたカテゴリのグレードと最高重み属性の数とをルックアップするためのユニットである。

上述の実施形態は、理解しやすいようにいくぶん詳しく説明されているが、本発明は、提供された詳細事項に限定されるものではない。本発明を実施する多くの代替方法が存在する。開示された実施形態は、例示であり、限定を意図するものではない。
適用例１：クエリ結果を提供するためのシステムであって、１または複数のプロセッサであって、ユーザが送信した１または複数のクエリワードを含む検索クエリを取得し、前記ユーザに対応するユーザ情報を取得し、前記検索クエリに対応する商品情報を決定し、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係情報に基づいて、前記受信したユーザ情報および取得した検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定し、前記最大ニーズレベルカテゴリは前記検索クエリに応答して商品情報に対する前記ユーザの個々のニーズを最もよく反映するように決定されたカテゴリであり、前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従って前記商品情報を順位付けするように構成されている１または複数のプロセッサと、前記１または複数のプロセッサに接続され、前記１または複数のプロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、を備える、システム。
適用例２：適用例１に記載のシステムであって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、前記オンライン取引システムによって記録されたログ情報に基づいて決定される、システム。
適用例３：適用例１に記載のシステムであって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、ユーザ行動のログ情報を取得し、前記ログ情報に含まれる各検索クエリについて、前記ログ情報に基づいて、第１の前提条件を満たすと共に前記各検索クエリに対応するカテゴリを取得し、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャに基づいて、前記各検索クエリが単一ニーズクエリであるか複数ニーズクエリであるかを判定し、前記各検索クエリが複数ニーズクエリであった場合に、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中で前記最大ニーズレベルカテゴリを決定し、前記ユーザ情報および前記各検索クエリと、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中の前記最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を確立することによって決定される、システム。
適用例４：適用例３に記載のシステムであって、前記各検索クエリが単一ニーズ検索クエリであるか複数ニーズクエリであるかの判定は、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリの前記カテゴリエクスポージャが閾値よりも大きい場合に、前記各検索クエリが単一ニーズ検索クエリであると判定し、前記第１の前提条件を満たす全カテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリの前記カテゴリエクスポージャが閾値以下である場合に、前記各検索クエリが複数ニーズ検索クエリであると判定すること、を含む、システム。
適用例５：適用例４に記載のシステムであって、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で前記最大ニーズレベルカテゴリの決定は、前記各検索クエリが既クリック検索クエリである場合に、前記ログ情報から、商品情報クリック頻度と、前記第１の前提条件を満たすカテゴリのカテゴリクリック頻度とを取得し、前記商品情報クリック頻度と、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの前記カテゴリクリック頻度とに基づいて、前記第１の前提条件を満たすカテゴリのニーズ値を取得し、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最も高いニーズ値を有するカテゴリを前記最大ニーズレベルカテゴリとして決定し、前記各検索クエリが未クリック検索クエリである場合に、ユーザのバックグラウンドに対応する予め取得されたカテゴリリストから、最も高い頻度を有するカテゴリを選択し、最も高い頻度を有する前記選択されたカテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たすか否かを判定すること、を含む、システム。
適用例６：適用例１に記載のシステムであって、前記最大ニーズレベルカテゴリに属する商品情報がより高い順位を受ける、システム。
適用例７：適用例１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記商品情報に関連付けられたカテゴリおよび属性を抽出し、前記抽出されたカテゴリおよび属性に基づいて、前記抽出されたカテゴリのグレードと、最も高く重み付けされた属性の数とをルックアップするように構成されている、システム。
適用例８：適用例７に記載のシステムであって、前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従う前記商品情報の順位付けは、抽出されたカテゴリが最大ニーズレベルカテゴリである場合に、前記抽出されたカテゴリに対応するグレードを最も高い重みグレードに調整し、前記抽出されたカテゴリが最大ニーズレベルカテゴリではない場合に、前記抽出されたカテゴリに対応する前記グレードを２番目に高い重みグレードに調整し、前記調整されたカテゴリグレードと、最高重み属性の前記ルックアップされた数とに基づいて、前記商品情報のユーザニーズ値を決定し、前記ユーザニーズ値に少なくとも部分的に基づいて前記商品情報を順位付けすること、を含む、システム。
適用例９：適用例７に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記オンライン取引システム内の前記商品情報の前記カテゴリおよび属性に基づいて、カテゴリグレード情報および属性グレード情報を決定するよう構成されている、システム。
適用例１０：適用例８に記載のシステムであって、前記カテゴリグレード情報および前記属性グレード情報の決定は、前記オンライン取引システム内の全商品情報のカテゴリおよび属性を抽出し、ログ情報に基づいて、前記検索クエリに対応する商品情報のクリックスルー率を計算し、前記商品情報の前記クリックスルー率を前記商品情報のカテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率として用いて、前記カテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率に基づいて前記カテゴリおよび属性をグレード付けし、前記カテゴリグレード情報および属性グレード情報を取得すること、を含む、システム。
適用例１１：適用例１０に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記調整されたカテゴリグレードおよび前記最高重み属性の数と、ユーザ嗜好重みとを組み合わせて、前記ユーザニーズ値を計算するように構成されている、システム。
適用例１２：適用例１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記商品情報に基づいてカテゴリを抽出するように構成され、前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従う前記商品情報の順位付けは、前記最大ニーズレベルカテゴリの前記商品情報の内のｍ％の個別の特徴重みに加算値を加え、ｍは０より大きく１００より小さい値を有する定数であり、前記個別の特徴重みに従って前記商品情報を順位付けすること、を含む、システム。
適用例１３：適用例１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、順位付けされた商品情報をキャッシュするように構成されている、システム。
適用例１４：適用例１３に記載のシステムであって、前記検索クエリは第１の検索クエリであり、前記ユーザ情報は第１のユーザ情報であり、前記１または複数のプロセッサは、さらに、第２のユーザからの第２の検索クエリと第２のユーザ情報とを取得し、前記第２の検索クエリおよび前記第２のユーザ情報に対応する最大ニーズレベルカテゴリが前記第１の検索クエリおよび前記第１のユーザ情報に対応する前記最大ニーズレベルカテゴリに一致すると共に、前記第２の検索クエリが前記第１の検索クエリに一致する場合に、前記第２のユーザに表示されるためにキャッシュされた前記順位付けされた商品情報を送信するように構成されている、システム。
適用例１５： クエリ結果を提供するための方法であって、ユーザが送信した検索クエリを受信し、前記ユーザに対応するユーザ情報を取得し、オンライン取引システムにおいて、前記検索クエリに対応する商品情報を決定し、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係情報に基づいて、前記受信したユーザ情報および取得した検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定し、前記最大ニーズレベルカテゴリは、前記検索クエリに応答して商品情報に対する前記ユーザの個々のニーズを最もよく反映するように決定されたカテゴリであり、前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従って前記商品情報を順位付けすること、を備える、方法。
適用例１６：適用例１５に記載の方法であって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、前記オンライン取引システムによって記録されたログ情報に基づいて決定される、方法。
適用例１７：適用例１５に記載の方法であって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、ユーザ行動のログ情報を取得し、前記ログ情報に含まれる各検索クエリについて、前記ログ情報に基づいて、第１の前提条件を満たすと共に前記各検索クエリに対応するカテゴリを取得し、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャに基づいて、前記各検索クエリが単一ニーズクエリであるか複数ニーズクエリであるかを判定し、前記各検索クエリが複数ニーズクエリであった場合に、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中で前記最大ニーズレベルカテゴリを決定し、前記ユーザ情報および前記各検索クエリと、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中の前記最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を確立することによって決定される、方法。
適用例１８：適用例１５に記載の方法であって、前記最高頻度ニーズレベルカテゴリに属する商品情報がより高い順位を受ける、方法。
適用例１９：適用例１５に記載の方法であって、さらに、前記商品情報に関連付けられたカテゴリおよび属性を抽出し、前記抽出されたカテゴリおよび属性に基づいて、前記抽出されたカテゴリのグレードと、最も高く重み付けされた属性の数とをルックアップすること、を備える、方法。
適用例２０： クエリ結果を提供するためのコンピュータプログラム製品であって、有形の持続性コンピュータ読み取り可能記憶媒体内に具現化され、ユーザが送信した検索クエリを受信するためのコンピュータ命令と、前記ユーザに対応するユーザ情報を取得するためのコンピュータ命令と、オンライン取引システムにおいて、前記検索クエリに対応する商品情報を決定するためのコンピュータ命令と、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係情報に基づいて、前記受信したユーザ情報および取得した検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定するためのコンピュータ命令と、前記最大ニーズレベルカテゴリは、前記検索クエリに応答して商品情報に対する前記ユーザの個々のニーズを最もよく反映するように決定されたカテゴリであり、前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従って前記商品情報を順位付けするためのコンピュータ命令と、を備える、コンピュータプログラム製品。

Claims (20)

1. クエリ結果を提供するためのシステムであって、
   １または複数のプロセッサであって、
   ユーザが送信した１または複数のクエリワードを含む検索クエリを取得し、
   前記ユーザに対応するユーザ情報を取得し、
   前記検索クエリに対応する商品情報を決定し、
   以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係情報に基づいて、前記受信したユーザ情報および取得した検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定し、前記最大ニーズレベルカテゴリは前記検索クエリに応答して商品情報に対する前記ユーザの個々のニーズを最もよく反映するように決定されたカテゴリであり、
   前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従って前記商品情報を順位付けするように構成されている１または複数のプロセッサと、
   前記１または複数のプロセッサに接続され、前記１または複数のプロセッサに命令を提供するよう構成されている１または複数のメモリと、
   を備える、システム。
2. 請求項１に記載のシステムであって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、前記オンライン取引システムによって記録されたログ情報に基づいて決定される、システム。
3. 請求項１に記載のシステムであって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、
   ユーザ行動のログ情報を取得し、
   前記ログ情報に含まれる各検索クエリについて、
   前記ログ情報に基づいて、第１の前提条件を満たすと共に前記各検索クエリに対応するカテゴリを取得し、
   前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャに基づいて、前記各検索クエリが単一ニーズクエリであるか複数ニーズクエリであるかを判定し、
   前記各検索クエリが複数ニーズクエリであった場合に、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中で前記最大ニーズレベルカテゴリを決定し、
   前記ユーザ情報および前記各検索クエリと、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中の前記最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を確立することによって決定される、システム。
4. 請求項３に記載のシステムであって、前記各検索クエリが単一ニーズ検索クエリであるか複数ニーズクエリであるかの判定は、
   前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリの前記カテゴリエクスポージャが閾値よりも大きい場合に、前記各検索クエリが単一ニーズ検索クエリであると判定し、
   前記第１の前提条件を満たす全カテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリの前記カテゴリエクスポージャが閾値以下である場合に、前記各検索クエリが複数ニーズ検索クエリであると判定すること、
   を含む、システム。
5. 請求項４に記載のシステムであって、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で前記最大ニーズレベルカテゴリの決定は、
   前記各検索クエリが既クリック検索クエリである場合に、
   前記ログ情報から、商品情報クリック頻度と、前記第１の前提条件を満たすカテゴリのカテゴリクリック頻度とを取得し、
   前記商品情報クリック頻度と、前記第１の前提条件を満たすカテゴリの前記カテゴリクリック頻度とに基づいて、前記第１の前提条件を満たすカテゴリのニーズ値を取得し、
   前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最も高いニーズ値を有するカテゴリを前記最大ニーズレベルカテゴリとして決定し、
   前記各検索クエリが未クリック検索クエリである場合に、
   ユーザのバックグラウンドに対応する予め取得されたカテゴリリストから、最も高い頻度を有するカテゴリを選択し、
   最も高い頻度を有する前記選択されたカテゴリのクリックスルー率が第２の前提条件を満たすか否かを判定すること、
   を含む、システム。
6. 請求項１に記載のシステムであって、前記最大ニーズレベルカテゴリに属する商品情報がより高い順位を受ける、システム。
7. 請求項１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、
   前記商品情報に関連付けられたカテゴリおよび属性を抽出し、
   前記抽出されたカテゴリおよび属性に基づいて、前記抽出されたカテゴリのグレードと、最も高く重み付けされた属性の数とをルックアップするように構成されている、システム。
8. 請求項７に記載のシステムであって、前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従う前記商品情報の順位付けは、
   抽出されたカテゴリが最大ニーズレベルカテゴリである場合に、前記抽出されたカテゴリに対応するグレードを最も高い重みグレードに調整し、
   前記抽出されたカテゴリが最大ニーズレベルカテゴリではない場合に、前記抽出されたカテゴリに対応する前記グレードを２番目に高い重みグレードに調整し、
   前記調整されたカテゴリグレードと、最高重み属性の前記ルックアップされた数とに基づいて、前記商品情報のユーザニーズ値を決定し、
   前記ユーザニーズ値に少なくとも部分的に基づいて前記商品情報を順位付けすること、
   を含む、システム。
9. 請求項７に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記オンライン取引システム内の前記商品情報の前記カテゴリおよび属性に基づいて、カテゴリグレード情報および属性グレード情報を決定するよう構成されている、システム。
10. 請求項８に記載のシステムであって、前記カテゴリグレード情報および前記属性グレード情報の決定は、
    前記オンライン取引システム内の全商品情報のカテゴリおよび属性を抽出し、
    ログ情報に基づいて、前記検索クエリに対応する商品情報のクリックスルー率を計算し、
    前記商品情報の前記クリックスルー率を前記商品情報のカテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率として用いて、前記カテゴリクリックスルー率および属性クリックスルー率に基づいて前記カテゴリおよび属性をグレード付けし、前記カテゴリグレード情報および属性グレード情報を取得すること、
    を含む、システム。
11. 請求項１０に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、
    前記調整されたカテゴリグレードおよび前記最高重み属性の数と、ユーザ嗜好重みとを組み合わせて、前記ユーザニーズ値を計算するように構成されている、システム。
12. 請求項１に記載のシステムであって、
    前記１または複数のプロセッサは、さらに、前記商品情報に基づいてカテゴリを抽出するように構成され、
    前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従う前記商品情報の順位付けは、
    前記最大ニーズレベルカテゴリの前記商品情報の内のｍ％の個別の特徴重みに加算値を加え、ｍは０より大きく１００より小さい値を有する定数であり、
    前記個別の特徴重みに従って前記商品情報を順位付けすること、
    を含む、システム。
13. 請求項１に記載のシステムであって、前記１または複数のプロセッサは、さらに、順位付けされた商品情報をキャッシュするように構成されている、システム。
14. 請求項１３に記載のシステムであって、前記検索クエリは第１の検索クエリであり、前記ユーザ情報は第１のユーザ情報であり、前記１または複数のプロセッサは、さらに、
    第２のユーザからの第２の検索クエリと第２のユーザ情報とを取得し、
    前記第２の検索クエリおよび前記第２のユーザ情報に対応する最大ニーズレベルカテゴリが前記第１の検索クエリおよび前記第１のユーザ情報に対応する前記最大ニーズレベルカテゴリに一致すると共に、前記第２の検索クエリが前記第１の検索クエリに一致する場合に、前記第２のユーザに表示されるためにキャッシュされた前記順位付けされた商品情報を送信するように構成されている、システム。
15. クエリ結果を提供するための方法であって、
    ユーザが送信した検索クエリを受信し、
    前記ユーザに対応するユーザ情報を取得し、
    オンライン取引システムにおいて、前記検索クエリに対応する商品情報を決定し、
    以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係情報に基づいて、前記受信したユーザ情報および取得した検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定し、前記最大ニーズレベルカテゴリは、前記検索クエリに応答して商品情報に対する前記ユーザの個々のニーズを最もよく反映するように決定されたカテゴリであり、
    前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従って前記商品情報を順位付けすること、
    を備える、方法。
16. 請求項１５に記載の方法であって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、前記オンライン取引システムによって記録されたログ情報に基づいて決定される、方法。
17. 請求項１５に記載の方法であって、以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の前記対応関係情報は、
    ユーザ行動のログ情報を取得し、
    前記ログ情報に含まれる各検索クエリについて、
    前記ログ情報に基づいて、第１の前提条件を満たすと共に前記各検索クエリに対応するカテゴリを取得し、
    前記第１の前提条件を満たすカテゴリの中で最大のエクスポージャを有するカテゴリのカテゴリエクスポージャに基づいて、前記各検索クエリが単一ニーズクエリであるか複数ニーズクエリであるかを判定し、
    前記各検索クエリが複数ニーズクエリであった場合に、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中で前記最大ニーズレベルカテゴリを決定し、
    前記ユーザ情報および前記各検索クエリと、前記第１の前提条件を満たす前記カテゴリの中の前記最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係を確立することによって決定される、方法。
18. 請求項１５に記載の方法であって、前記最高頻度ニーズレベルカテゴリに属する商品情報がより高い順位を受ける、方法。
19. 請求項１５に記載の方法であって、さらに、
    前記商品情報に関連付けられたカテゴリおよび属性を抽出し、
    前記抽出されたカテゴリおよび属性に基づいて、前記抽出されたカテゴリのグレードと、最も高く重み付けされた属性の数とをルックアップすること、
    を備える、方法。
20. クエリ結果を提供するためのコンピュータプログラム製品であって、有形の持続性コンピュータ読み取り可能記憶媒体内に具現化され、
    ユーザが送信した検索クエリを受信するためのコンピュータ命令と、
    前記ユーザに対応するユーザ情報を取得するためのコンピュータ命令と、
    オンライン取引システムにおいて、前記検索クエリに対応する商品情報を決定するためのコンピュータ命令と、
    以前に格納されたユーザ情報および以前に格納された検索クエリと、それぞれの最大ニーズレベルカテゴリとの間の対応関係情報に基づいて、前記受信したユーザ情報および取得した検索クエリに対応する最大ニーズレベルカテゴリを決定するためのコンピュータ命令と、前記最大ニーズレベルカテゴリは、前記検索クエリに応答して商品情報に対する前記ユーザの個々のニーズを最もよく反映するように決定されたカテゴリであり、
    前記決定された最大ニーズレベルカテゴリに少なくとも部分的に従って前記商品情報を順位付けするためのコンピュータ命令と、
    を備える、コンピュータプログラム製品。

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