JP2014533407A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. 一または複数のプロセッサにより実行される際に、
   ストリングを含むクエリを受信することと、
   前記ストリングの一部が関連データのカテゴリと一致することを判定することと、
   前記ストリングの一部を前記カテゴリのラベルと置換して変更クエリを生成することと、
   前記変更クエリを解析して、検索モデルに基づいて前記クエリの目的を判定することと、
   前記目的に基づいて検索を行うことと、を含む動作を行うように前記一または複数のプロセッサに指示する、コンピュータが実行可能な指示を記憶した一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
2. 前記変更クエリを解析して、前記検索モデルに基づいて前記クエリの目的を特定することは、前記変更クエリを解析して、前記変更クエリと一致する前記検索モデルのうちの一つのモデルを使用して前記クエリの目的を判定することを含む、請求項１に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
3. 前記ストリングに含まれる目的インジケータを特定することをさらに含み、前記変更クエリは前記目的インジケータと前記ラベルを備える、請求項１に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
4. 前記動作は、
   過去の検索データから複数のクエリを収集することと、
   前記複数のクエリの個々のクエリの一部が前記関連データの一つのカテゴリと一致することを判定することと、
   前記個々のクエリの一部を前記関連データの一つのカテゴリの一つのラベルと置換することにより前記個々のクエリを変更し、個々の変更クエリを生成すること、
   前記個々の変更クエリが前記過去の検索データで出現する頻度を計算することと、
   前記頻度に基づいて、前記個々の変更クエリを使用して前記検索モデルを生成することと、
   をさらに含む請求項１に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
5. 前記頻度に基づいて、前記個々の変更クエリを使用して前記モデルを生成することは、 前記頻度に基づいて前記過去の検索データ中の前記複数のクエリにランクを付けることと、
   所定数を上回る頻度を有する前記複数のクエリのクエリを使用して前記検索モデルを生成することと
   を含む、請求項４に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
6. 前記モデルは、過去の検索データと前記関連データを分析することにより生成される、請求項１に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
7. 前記過去の検索データは、検索エンジンシステムによって生成されたログデータに基づいて判定される、請求項６に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
8. 前記ストリングは、単語、文字、シンボル、フレーズ及び文章の少なくとも一つを含む、請求項１に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
9. 前記関連データは、固有の分野において関連するデータ構造を備える、請求項１に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
10. 前記固有の分野は、ニュース、画像、地図及び音楽の少なくとも一つである、請求項９に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
11. 前記判定することは、前記ストリングの分割を実行すること無しに判定することを含む、請求項１に記載の一または複数のコンピュータ可読記憶媒体。
12. 検索ストリングを含むクエリを受信することと、
    検索ストリングの一部が関連データのカテゴリと一致することを判定することと、
    前記検索ストリングに含まれる目的インジケータを特定することと、
    前記関連データのカテゴリのラベルと前記目的インジケータを含む変更検索ストリングを生成することと、
    前記変更検索ストリングとモデルとに基づいて前記クエリの目的を判定することと、
    前記判定された目的に基づいて検索を行うことと、を含むコンピュータ実装方法。
13. 過去の検索データから複数のクエリを収集することと、
    前記複数のクエリのうち個々のクエリの一部が前記関連データのカテゴリと一致することを判定することと、
    前記個々のクエリを変更することと、
    前記個々の変更クエリが前記過去の検索データに出現する頻度を計算することと、
    前記頻度に基づいて、前記個々の変更クエリを使用して前記モデルを生成することと、
    をさらに含む請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
14. 前記個々のクエリを変更することは、前記個々のクエリの一部を前記関連データのカテゴリの一つのラベルと置換することにより前記個々のクエリを変更して個々の変更クエリを生成することを含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
15. 前記頻度に基づいて、前記個々の変更クエリを使用してモデルを生成することは、
    前記頻度に基づいて前記過去の検索データ中の前記複数のクエリにランクを付けることと、
    所定数を上回る頻度を有する前記複数のクエリのクエリを使用して前記モデルを生成することと、を含む請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
16. 前記関連データは、固有の分野において関連するデータ構造を備える、請求項１２に記載のコンピュータ実装方法。
17. 前記固有の分野は、ニュース、画像、地図及び音楽の少なくとも一つである、請求項１６に記載のコンピュータ実装方法。
18. 一または複数のプロセッサと、
    前記一または複数のプロセッサが実行可能な複数のコンポーネントを保持するメモリとを備え、前記複数のコンポーネントは、
    ストリングを含むクエリを受信する入力モジュールと、
    前記ストリングの一部が関連データのカテゴリと一致することを判定するリアルタイム・マッチング・モジュールと、
    前記ストリングの一部を前記カテゴリのラベルに置換して変更クエリを生成する置換モジュールと、
    過去の検索データと前記関連データを分析して生成されたモデルに基づいて前記クエリの目的を判定し、前記クエリと前記判定された目的に基づいて検索を行うリアルタイム出力モジュールと、を備えるコンピューティング・デバイス。
19. 過去の検索データから複数のクエリを収集し、
    前記複数のクエリのうち個々のクエリの一部が前記関連データの一つのカテゴリと一致することを判定し、
    前記一部を前記関連データの一つのカテゴリの一つのラベルと置換することにより前記個々のクエリを変更して個々の変更クエリを生成し、
    前記個々の変更クエリが前記過去の検索データに出現する頻度を計算し、
    前記頻度に基づいて前記過去の検索データ中の前記複数のクエリにランクを付け、
    所定数を上回る頻度を有する前記複数のクエリのクエリを使用して前記モデルを生成する、モデル生成モジュールをさらに備える、請求項１８に記載のコンピューティング・デバイス。
20. 前記ストリングは、単語、文字、シンボル、フレーズ及び文章の少なくとも一つを含む、請求項１８に記載のコンピューティング・デバイス。