JP2016071849A - Method and system for providing recommended search word based on details of conversation in messenger, and storage medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、推薦検索語を提供する技術に関する。 Embodiments described herein relate generally to a technique for providing recommended search terms.
最近は情報通信技術の発達により、いつどこででもインターネットに接続することができる環境が提供されているが、これに伴って時間と空間にとらわれずに情報を検索しながら、自身が所望するコンテンツとサービスを利用することができる。 Recently, the development of information communication technology has provided an environment where you can connect to the Internet anytime and anywhere. With this, you can search for information regardless of time and space, You can use the service.
さらに、移動通信技術の発達によってスマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、タブレット（ｔａｂｌｅｔ）、ウェアラブルコンピュータ（ｗｅａｒａｂｌｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などのようなモバイル端末の普及が大きく増加するに伴い、モバイル端末を利用して情報を検索するモバイル検索ユーザが極めて増加した。 Furthermore, with the development of mobile communication technology, as mobile terminals such as smart phones, tablets, wearable computers, etc. are widely used, information is searched using mobile terminals. Mobile search users have increased significantly.
通常、検索エンジンでは、ユーザの検索の便宜のために検索語を推薦するサービスを提供している。検索語推薦技術の一例として、韓国公開特許公報第１０−２０１２−００９６８０６号（公開日２０１２年０８月３１日）「検索語推薦システムおよび検索語推薦方法」には、ユーザ端末の位置情報に基づいた推薦検索語を選定してユーザに提供する技術が開示されている。 Usually, a search engine provides a service for recommending a search term for the convenience of a user search. As an example of a search word recommendation technique, Korean Published Patent Publication No. 10-2012-0096806 (publication date: August 31, 2012) “Search word recommendation system and search word recommendation method” is based on location information of a user terminal. A technique for selecting a recommended search word and providing it to a user is disclosed.
一方、モバイル端末の使用が普遍化するに伴い、モバイルメッセンジャ（ｍｏｂｉｌｅ ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ）は熱い関心分野の１つとして浮上したが、これによってモバイルメディアとユーザとの相互作用を考慮することがさらに重要となっている。 On the other hand, as the use of mobile terminals becomes universal, mobile messengers have emerged as one of the hot areas of interest, which makes it more important to consider the interaction between mobile media and users. ing.
本発明は、モバイルメッセンジャで推薦検索語を提供する検索語推薦方法およびシステムを提供することを目的とする。 It is an object of the present invention to provide a search word recommendation method and system for providing recommended search words with a mobile messenger.
また、本発明は、モバイルメッセンジャの対話内容に基づいて推薦検索語を提供する検索語推薦方法およびシステムを提供することを他の目的とする。 Another object of the present invention is to provide a search word recommendation method and system for providing a recommended search word based on the interactive contents of a mobile messenger.
コンピュータによって実現される検索語推薦方法であって、メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断し、前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供する段階を含む検索語推薦方法を提供する。 A method for recommending a search term realized by a computer, which analyzes a conversation content of a messenger, determines a degree of association between keywords appearing in the conversation content, and targets a user who uses the messenger between the keywords A search word recommendation method including a step of providing a recommended search word based on a degree of relevance.
メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断する分析部と、前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供する提供部を備える検索語推薦システムとを提供する。 Analyzing the messenger's dialogue content and determining the degree of association between keywords appearing in the dialogue content, and providing recommended search terms based on the degree of association between the keywords for users using the messenger And a search word recommendation system including a providing unit.
コンピュータシステムが推薦検索語を提供するように制御する命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を含むコンピュータで読み取り可能な媒体であって、前記命令は、メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断し、前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供することを含む方法によって前記コンピュータシステムを制御する、コンピュータで読み取り可能な格納媒体を提供する。 A computer-readable medium including instructions for controlling a computer system to provide a recommended search word, wherein the instructions analyze a messenger's dialog content, and between keywords appearing in the dialog content. A computer-readable storage medium for controlling the computer system by a method including determining a relevance and providing a recommended search word based on a relevance between the keywords for a user who uses the messenger. I will provide a.
本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャでビジネスと関連する検索語を提供することによって新たなモデルのトラフィックを誘導できると同時に、メッセンジャの使用性と活用性を向上させることができる。 According to an embodiment of the present invention, a new model of traffic can be induced by providing a search term related to a business with a mobile messenger, and at the same time, the usability and utilization of the messenger can be improved.
また、本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャの対話内容に基づいて推薦検索語を提供することにより、メッセンジャの特性を反映した新たな検索環境と共に、個人に最適化した関連検索語を提案することができる。 In addition, according to the embodiment of the present invention, by providing a recommended search word based on the conversation contents of the mobile messenger, a related search word optimized for an individual is proposed together with a new search environment reflecting the characteristics of the messenger. be able to.
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
本実施形態は、モバイルメッセンジャで対話内容に基づいて関連検索語を推薦する検索語推薦技術に関し、検索語基盤の検索システムや広告システムなどに適用することができる。 The present embodiment relates to a search word recommendation technique for recommending related search words based on the content of dialogue by a mobile messenger, and can be applied to a search word-based search system, an advertisement system, and the like.
図１は、本発明の一実施形態において、ユーザ端末と検索語推薦システムとの間の概括的な様子を示した図である。図１では、検索語推薦システム１００およびユーザ端末１０１を示している。図１において矢印は、検索語推薦システム１００とユーザ端末１０１との間に有／無線ネットワークを介してデータが送受信されることを意味してもよい。 FIG. 1 is a diagram illustrating a general state between a user terminal and a search word recommendation system in an embodiment of the present invention. FIG. 1 shows a search word recommendation system 100 and a user terminal 101. In FIG. 1, an arrow may mean that data is transmitted and received between the search word recommendation system 100 and the user terminal 101 via a wired / wireless network.
ユーザ端末１０１は、スマートフォン、タブレット、ＰＣ、ノート型パソコンなどであって、検索語推薦システム１００と関連するウェブ／モバイルサイトの接続またはサービス専用アプリケーションのインストールおよび実行が可能なすべての端末装置を意味してもよい。このとき、ユーザ端末１０１は、ウェブ／モバイルサイトまたは専用アプリケーションの制御下に、サービス画面の構成、データ入力、データ送受信、データ格納などのようなサービス全般の動作を実行してもよい。 The user terminal 101 is a smartphone, tablet, PC, laptop computer, or the like, and means any terminal device that can connect to a web / mobile site or install and execute a service-dedicated application related to the search word recommendation system 100. May be. At this time, the user terminal 101 may perform overall service operations such as service screen configuration, data input, data transmission / reception, and data storage under the control of a web / mobile site or a dedicated application.
検索語推薦システム１００は、メッセンジャサービスを提供するメッセンジャプラットフォーム上に実現されてもよく、メッセンジャサービスを利用するクライアント（ｃｌｉｅｎｔ）であるユーザ端末１０１を対象に検索語推薦サービスを提供してもよい。特に、検索語推薦システム１００は、メッセンジャのビジネス関連の対話内容および個人のソーシャルグラフを分析してキーワード間の関連度を判断し、これに基づいて関連検索語を推薦してもよい。このとき、検索語推薦システム１００は、メッセンジャサービスを提供するメッセンジャサーバ（図示せず）のプラットフォームに含まれる形態で実現されてもよいが、これに限定されることはなく、メッセンジャサーバとは別途のシステムで構築され、メッセンジャサーバとの連動によってメッセンジャを利用して推薦検索語を提供する形態で実現されることも可能である。さらに、検索語推薦システム１００は、少なくとも一部の構成要素がユーザ端末１０１上にインストールされるアプリケーション形態で実現されたり、あるいはクライアント−サーバ環境でサービスを提供するプラットフォームに含まれる形態で実現されることも可能である。 The search term recommendation system 100 may be implemented on a messenger platform that provides a messenger service, or may provide a search term recommendation service for the user terminal 101 that is a client that uses the messenger service. In particular, the search word recommendation system 100 may analyze the messenger's business-related dialogue contents and personal social graphs to determine the degree of association between keywords, and may recommend related search words based on this. At this time, the search word recommendation system 100 may be realized in a form included in a platform of a messenger server (not shown) that provides a messenger service, but is not limited thereto, and is separate from the messenger server. It is also possible to realize a recommended search word using a messenger in conjunction with a messenger server. Further, the search word recommendation system 100 is realized in an application form in which at least a part of components are installed on the user terminal 101, or in a form included in a platform that provides a service in a client-server environment. It is also possible.
図２は、本発明の一実施形態において、検索語推薦システムの内部構成を説明するためのブロック図であり、図３は、本発明の一実施形態において、検索語推薦方法を示したフローチャートである。 FIG. 2 is a block diagram for explaining an internal configuration of a search word recommendation system in one embodiment of the present invention. FIG. 3 is a flowchart showing a search word recommendation method in one embodiment of the present invention. is there.
本実施形態に係る検索語推薦システム２００は、プロセッサ２１０、バス２２０、ネットワークインタフェース２３０、メモリ２４０、およびデータベース２５０を備えてもよい。メモリ２４０は、オペレーティングシステム２４１および検索語推薦ルーチン２４２を備えてもよい。プロセッサ２１０は、認知部２１１、分析部２１２、および提供部２１３を備えてもよい。他の実施形態において、検索語推薦システム２００は、図２の構成要素よりもさらに多くの構成要素を備えてもよい。しかし、大部分の従来の技術的な構成要素を明確に図示する必要はない。例えば、検索語推薦システム２００は、ディスプレイやトランシーバ（ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ）のような他の構成要素を備えてもよい。 The search term recommendation system 200 according to the present embodiment may include a processor 210, a bus 220, a network interface 230, a memory 240, and a database 250. The memory 240 may include an operating system 241 and a search word recommendation routine 242. The processor 210 may include a recognition unit 211, an analysis unit 212, and a provision unit 213. In other embodiments, the search term recommendation system 200 may include more components than the components of FIG. However, it is not necessary to clearly illustrate most conventional technical components. For example, the search term recommendation system 200 may include other components such as a display and a transceiver.
メモリ２４０は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような非消滅性大容量記録装置（ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｓｓ ｓｔｏｒａｇｅ ｄｅｖｉｃｅ）を含んでもよい。また、メモリ２４０には、運営体制２４１と検索語推薦ルーチン２４２のためのプログラムコードが格納されてもよい。このようなソフトウェア構成要素は、ドライブメカニズム（ｄｒｉｖｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）（図示せず）を利用してメモリ２４０とは別途のコンピュータで読み取り可能な記録媒体からローディングされてもよい。このような別途のコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、フロッピ（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ−ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体（図示せず）を含んでもよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体ではない、ネットワークインタフェース２３０を利用してメモリ２４０にローディングされてもよい。 The memory 240 is a computer-readable recording medium, and includes a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a non-extinguishable mass storage device such as a disk drive. But you can. The memory 240 may store program codes for the operating system 241 and the search word recommendation routine 242. Such a software component may be loaded from a computer-readable recording medium separate from the memory 240 using a drive mechanism (not shown). Such a separate computer-readable recording medium includes a computer-readable recording medium (not shown) such as a floppy (registered trademark) drive, a disk, a tape, a DVD / CD-ROM drive, and a memory card. But you can. In other embodiments, the software component may be loaded into the memory 240 using the network interface 230, which is not a computer readable recording medium.
バス２２０は、検索語推薦システム２００の構成要素間の通信およびデータ送信を可能にしてもよい。バス２２０は、高速シリアルバス（ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｓｅｒｉａｌ ｂｕｓ）、並列バス（ｐａｒａｌｌｅｌ ｂｕｓ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、および／または他の適切な通信技術を利用して構成されてもよい。 Bus 220 may allow communication and data transmission between components of search term recommendation system 200. The bus 220 may be configured using a high-speed serial bus, a parallel bus, a SAN (Storage Area Network), and / or other suitable communication technology.
ネットワークインタフェース２３０は、検索語推薦システム２００をコンピュータネットワークに連結するためのコンピュータハードウェア構成要素であってもよい。ネットワークインタフェース２３０は、検索語推薦システム２００を無線または有線コネクションを介してコンピュータネットワークに連結させてもよい。 The network interface 230 may be a computer hardware component for connecting the search term recommendation system 200 to a computer network. The network interface 230 may connect the search word recommendation system 200 to a computer network via a wireless or wired connection.
データベース２５０は、推薦対象となる検索語を格納および保持する役割をし、特に、ビジネスと関連する分野の検索語を含んでもよい。一例として、検索語は、ＰＣやモバイルを対象とした広告ＤＢや検索ＤＢなどによって事前に収集された商業的検索語に該当してもよく、データベース２５０は、商品名、カテゴリ名、会社名、サイト名などを含んでもよい。また、データベース２５０は、検索語および検索語と関連する検索語を互いに関連付けて格納したデータ集合として関連検索語データベースを意味してもよい。図２では、検索語推薦システム２００の内部にデータベース２５０を構築して備えたものを示しているが、これに限定されることはなく、システムの実現方式や環境などに応じて省略されてもよく、あるいは全体または一部のデータベースが別途の他のシステム上に構築された外部データベースとして存在することも可能である。 The database 250 serves to store and hold search terms to be recommended, and may include, in particular, search terms in a field related to business. As an example, the search term may correspond to a commercial search term collected in advance by an advertisement DB or a search DB for PC or mobile, and the database 250 includes a product name, a category name, a company name, The site name may be included. The database 250 may mean a related search term database as a data set in which search terms and search terms related to the search terms are stored in association with each other. Although FIG. 2 shows a database 250 built in the search word recommendation system 200, the present invention is not limited to this and may be omitted depending on the system implementation method, environment, and the like. It is also possible that the entire database or a part of the database exists as an external database built on another system.
プロセッサ２１０は、基本的な算術、ロジック、および検索語推薦システム２００の入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてもよい。命令は、メモリ２４０またはネットワークインタフェース２３０により、さらにバス２２０を介してプロセッサ２１０に提供されてもよい。プロセッサ２１０は、認知部２１１と分析部２１２、および提供部２１３のためのプログラムコードを実行するように構成されてもよい。このようなプログラムコードは、メモリ２４０のような記録装置に格納されてもよい。 The processor 210 may be configured to process computer program instructions by performing basic arithmetic, logic, and input / output operations of the search term recommendation system 200. The instructions may be provided to the processor 210 by the memory 240 or the network interface 230 and further via the bus 220. The processor 210 may be configured to execute program codes for the recognition unit 211, the analysis unit 212, and the providing unit 213. Such a program code may be stored in a recording device such as the memory 240.
認知部２１１と分析部２１２および提供部２１３は、図３の段階を実行するために構成されてもよい。 The recognition unit 211, the analysis unit 212, and the providing unit 213 may be configured to perform the steps of FIG.
段階３１０で、認知部２１１は、メッセンジャに入力される文字列から事前に定義されたシードキーワード（ｓｅｅｄ ｋｅｙｗｏｒｄ）を認知してもよい。このとき、シードキーワードとは、ビジネス性向をもつキーワードであって、広告プラットフォームに含まれた広告ＤＢあるいは検索エンジン上の検索ＤＢなどによって予め指定しておいてもよい。一例として、認知部２１１は、メッセンジャのチャット機能を利用して入力される対話内容にシードキーワードまたはシードキーワードが含まれたリンク（例えば、ａｂｃｄｅ．ｃｏｍ／…ｑｕｅｒｙ＝“ｓｅｅｄ ｋｗｄ”）が含まれているかを確認してもよい。他の例として、認知部２１１は、メッセンジャの検索機能（例えば、住所検索、商号検索、友達検索、対話検索など）を利用して入力された検索語にシードキーワードが含まれているかを確認してもよい。 In step 310, the recognition unit 211 may recognize a seed keyword defined in advance from a character string input to the messenger. At this time, the seed keyword is a keyword having a business tendency, and may be designated in advance by an advertisement DB included in the advertisement platform or a search DB on a search engine. As an example, the recognition unit 211 includes a seed keyword or a link including a seed keyword (for example, abcde.com/...query=“seed kwd ”) in the dialog content input using the chat function of the messenger. You may check if As another example, the recognition unit 211 confirms whether a seed keyword is included in a search term input using a search function of a messenger (for example, address search, business name search, friend search, interactive search, etc.). May be.
段階３２０で、分析部２１２は、推薦検索語を提供するための基準として活用されるキーワード間の関連度を分析して判断してもよい。特に、分析部２１２は、メッセンジャの対話内容に基づいてキーワード間の関連度（以下、「対話関連度」とする）を分析して判断してもよく、メッセンジャでシードキーワードが認知された時点の対話内容を利用してシードキーワードとシードキーワードの前後に登場するキーワード間の関連度を分析して判断してもよい。このとき、分析部２１２は、ソーシャルグラフに属する人物、すなわち、ユーザと関係が設定された人物の対話内容に基づいてキーワード間の関連度（以下、「ソーシャル関連度」とする）を分析して判断してもよい。ここで、対話関連度は、メッセンジャの全体ユーザの対話内容に基づいて判断されるものであり、ソーシャル関連度は、ユーザそれぞれのソーシャルグラフにいる人物の対話内容に基づいて判断されるものである。これにより、分析部２１２は、対話関連度とソーシャル関連度を利用してキーワード間の最終的な関連度を算出して判断してもよい。このとき、分析部２１２は、既存の関連度分析技術として検索エンジンや広告プラットフォームで判断されるキーワード間の関連度（以下、「基本関連度」とする）を最終的な関連度の判断に共に活用してもよい。キーワード間の関連度を分析する技術については、以下で詳しく説明する。 In operation 320, the analysis unit 212 may analyze and determine the degree of association between keywords used as a reference for providing recommended search terms. In particular, the analysis unit 212 may analyze and determine the degree of association between keywords (hereinafter referred to as “interaction relevance”) based on the conversation content of the messenger, and the time when the seed keyword is recognized by the messenger. You may judge by analyzing the degree of association between the seed keyword and the keywords appearing before and after the seed keyword using the content of the dialogue. At this time, the analysis unit 212 analyzes the degree of relevance between keywords (hereinafter referred to as “social relevance degree”) based on the conversation contents of the person who belongs to the social graph, that is, the person whose relation with the user is set. You may judge. Here, the degree of dialog relevance is determined based on the contents of the conversation of all users of the messenger, and the degree of social relevance is determined based on the contents of conversation of the person in each social graph of the user. . Accordingly, the analysis unit 212 may calculate and determine the final degree of association between keywords using the degree of interaction relevance and the degree of social relevance. At this time, the analysis unit 212 uses the relevance level between keywords (hereinafter referred to as “basic relevance level”) determined by a search engine or an advertising platform as an existing relevance level analysis technique to determine the final relevance level. It may be used. The technique for analyzing the degree of association between keywords will be described in detail below.
段階３３０で、提供部２１３は、ユーザが入力した特定のキーワードに対し、キーワード間の関連度に基づいてユーザに提供する推薦検索語を決めてもよい。一例として、提供部２１３は、メッセンジャの画面に推薦検索語を提供してもよく、例えば、チャット機能や検索機能などのように文字入力が可能な入力ウィンドウ付近の所定の位置に推薦検索語を提供してもよい。このとき、提供部２１３は、現在検索されたクエリに対する類似キーワードや検索語ヒストリを基盤とした関連キーワードとして推薦検索語を提供してもよい。他の例として、提供部２１３は、メッセンジャの他にも、ＰＣやモバイルなどのその他の検索環境を提供する他の媒体でユーザを識別することができる場合、メッセンジャの対話内容に基づいて決められた推薦検索語を提供することも可能である。言い換えれば、メッセンジャの対話内容によって収集されたキーワード間の関連度は、メッセンジャはもちろん、ＰＣおよびモバイルにおいてキーワード間の関連点数加重値として使用されてもよく、各種デモ（Ｄｅｍｏ）や個人のソーシャルグラフを利用してオーダメード型推薦として使用されてもよい。 In step 330, the providing unit 213 may determine a recommended search word to be provided to the user based on the degree of association between the keywords for the specific keyword input by the user. For example, the providing unit 213 may provide a recommended search word on the messenger screen. For example, the providing unit 213 may display the recommended search word at a predetermined position near an input window where characters can be input, such as a chat function or a search function. May be provided. At this time, the providing unit 213 may provide a recommended search word as a related keyword based on a similar keyword or a search word history for the currently searched query. As another example, the providing unit 213 is determined based on the content of the messenger's interaction when the user can be identified by other media that provide other search environments such as a PC and mobile in addition to the messenger. It is also possible to provide recommended search terms. In other words, the degree of relevance between keywords collected by the messenger's dialogue content may be used as a weighted value of the relevance score between keywords as well as messenger, various demos (Demo) and personal social graphs. May be used as an order-made recommendation.
図４は、本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するためのフローチャートである。図４の関連度分析過程は、図３の段階３２０に属するものであり、図２〜図３を参照しながら説明した分析部２１２によってそれぞれの段階が実行されてもよい。 FIG. 4 is a flowchart for explaining a process of analyzing the degree of association between keywords in an embodiment of the present invention. The relevance analysis process of FIG. 4 belongs to the step 320 of FIG. 3, and each step may be executed by the analysis unit 212 described with reference to FIGS.
関連度分析過程に先立ち、認知部２１１は、データベース２５０を利用してメッセンジャの対話内容に予め指定しておいたシードキーワードが登場するか否かを認知してもよい。例えば、図５を参照すると、認知部２１１は、メッセンジャのチャット機能を利用してユーザ間で取り交わされる対話メッセージ５００からビジネス性向をもつシードキーワード５０１を認知してもよい。 Prior to the relevance analysis process, the recognizing unit 211 may recognize whether or not a seed keyword designated in advance appears in the messenger's dialogue content using the database 250. For example, referring to FIG. 5, the recognition unit 211 may recognize a seed keyword 501 having a business tendency from an interactive message 500 exchanged between users using a chat function of a messenger.
図４の段階４０１で分析部２１２は、メッセンジャの対話内容でシードキーワードが認知された場合、シードキーワードが認知された時点を基準として関連度分析のための単位セッションを決めてもよい。このとき、分析部２１２は、対話内容に登場するシードキーワードとシードキーワードの前後の対話内容に登場するキーワード間の関連度を分析し判断するために、対話内容の少なくとも一部に対するセッションを分離してもよい。一例として、分析部２１２は、図６に示すように、対話内容でシードキーワードが登場した時点（Ｔ１）を基準とし、シードキーワードが登場する一定時間（ｔ１）前の時点（Ｔ１−ｔ１）から、シードキーワードが登場した後に一定時間（ｔ１）が経過した時点（Ｔ１＋ｔ１）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。他の例として、分析部２１２は、対話内容でシードキーワードが登場した時点（Ｔ１）から、シードキーワードが登場した後に一定時間（ｔ１）が経過した時点（Ｔ１＋ｔ１）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。さらに他の例として、分析部２１２は、図７に示すように、登場したシードキーワードが含まれた該当の対話が始まった時点（Ｔ０）から、最後のメッセージが入力された時点（Ｔ２）後の一定時間（ｔ２）（例えば、１時間）内に応答がなかった時間（Ｔ２＋ｔ２）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。さらに他の例として、分析部２１２は、図８に示すように、登場したシードキーワードが含まれた該当の対話が始まった時点（Ｔ０）から、シードキーワードが登場した時点（Ｔ１）後に一定時間（ｔ１）が経過した時点（Ｔ１＋ｔ１）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。したがって、分析部２１２は、対話内容でシードキーワードが認知された時点を基準とした一定区間の対話内容を関連度分析のための単位セッションとして分離してもよい。 In step 401 of FIG. 4, when the seed keyword is recognized in the messenger dialogue content, the analysis unit 212 may determine a unit session for relevance analysis based on the point in time when the seed keyword is recognized. At this time, the analysis unit 212 separates a session for at least a part of the conversation contents in order to analyze and determine the degree of association between the seed keywords appearing in the conversation contents and the keywords appearing in the conversation contents before and after the seed keywords. May be. As an example, as illustrated in FIG. 6, the analysis unit 212 uses, as a reference, the time point (T1) when the seed keyword appears in the conversation content, and starts from a time point (T1-t1) before a certain time (t1) when the seed keyword appears. The section from the time when the seed keyword appears until the time (T1 + t1) when a certain time (t1) has elapsed may be separated as an analysis session. As another example, the analysis unit 212 separates an interval from the time point (T1) when the seed keyword appears in the conversation content to the time point (T1 + t1) when a certain time (t1) has elapsed after the seed keyword appears as an analysis session. May be. As yet another example, as shown in FIG. 7, the analysis unit 212 starts from the time when the corresponding dialogue including the seed keyword that has appeared (T0) to the time after the last message is input (T2). A period until a time (T2 + t2) when no response is received within a certain time (t2) (for example, 1 hour) may be separated as an analysis session. As yet another example, as shown in FIG. 8, the analysis unit 212 performs a certain period of time after the point of appearance of the seed keyword (T 1) from the point of time when the corresponding conversation including the seed keyword that has appeared starts (T 0). You may isolate | separate the area to the time (T1 + t1) when (t1) passed as an analysis session. Therefore, the analysis unit 212 may separate the conversation contents in a certain section based on the point in time when the seed keyword is recognized in the conversation contents as a unit session for relevance analysis.
図４の段階４０２で、分析部２１２は、対話内容をセッション単位で分析し、対話関連度とソーシャル関連度を分析してもよい。一例として、分析部２１２は、メッセンジャ対話にキーワードが登場する回数に基づいてキーワード間の類似度を示す関連度を計算して判断してもよい。言い換えれば、分析部２１２は、あるセッション内で共に登場する単語の組み合わせによって対話関連度とソーシャル関連度を分析してもよく、キーワード間の登場回数が多いときには、キーワード相互間に類似度が高いと判断してもよい。例えば、セッション別の対話で「ジーンズ」と「起毛ジーンズ」が共に登場する回数が５回であり、「ジーンズ」と「スリムジーンズ」が共に登場する回数が２回である場合、「起毛ジーンズ」が「スリムジーンズ」よりも「ジーンズ」との類似度が高いと判断してもよい。このとき、対話関連度は、全体ユーザのメッセンジャ対話での登場回数に基づいて判断されたキーワード間の類似度を示し、ソーシャル関連度は、対話関連度と同じ方法によってキーワード間の登場回数を利用するが、ソーシャルグラフ内のメッセンジャ対話のみを分析するという点が対話関連度とは異なる。さらに、対話関連度とソーシャル関連度は、イシュー終了を考慮した上で満了期間（ｅｘｐｉｒｅ ｔｉｍｅ）が存在してもよい。言い換えれば、キーワード間の関連関係は、期間の経過に応じて変わることがあるため、時間経過に応じて変動するキーワード間の関連関係を反映するために、メッセンジャ対話を利用した周期的な関連度分析が必要となる。 In step 402 of FIG. 4, the analysis unit 212 may analyze the content of the dialog on a session basis, and analyze the dialog relevance level and the social relevance level. As an example, the analysis unit 212 may calculate and determine the degree of association indicating the degree of similarity between keywords based on the number of times the keyword appears in the messenger dialogue. In other words, the analysis unit 212 may analyze the dialogue relevance level and the social relevance level by a combination of words appearing together in a session, and when the number of appearances between keywords is large, the similarity between the keywords is high. You may judge. For example, if “Jeans” and “Raised Jeans” appear both times in a session-specific dialogue, and “Jeans” and “Slim Jeans” appear twice, “Raised Jeans” May be determined to have a higher degree of similarity with “jeans” than with “slim jeans”. At this time, the dialogue relevance indicates the similarity between keywords determined based on the number of appearances in the messenger dialogue of all users, and the social relevance uses the number of appearances between keywords in the same way as the dialogue relevance. However, it differs from the dialogue relevance in that only the messenger dialogue in the social graph is analyzed. In addition, the interaction relevance level and the social relevance level may have an expire time after considering the end of the issue. In other words, since the relationship between keywords may change over time, the degree of periodic relationship using messenger dialogue is used to reflect the relationship between keywords that change over time. Analysis is required.
図４の段階４０３で、分析部２１２は、対話関連度とソーシャル関連度および基本関連度を総合してキーワード間の最終的な関連度を計算してもよい。このとき、キーワード間の関連度としては、対話関連度とソーシャル関連度のうちいずれか１つが単一ファクタとして選択的に利用されてもよく、または基本関連度を除いて対話関連度とソーシャル関連度を合算した最終的な関連度が利用されてもよい。 In step 403 of FIG. 4, the analysis unit 212 may calculate the final degree of association between keywords by combining the degree of interaction relevance, the degree of social relevance, and the degree of basic relevance. At this time, as the degree of association between keywords, either one of the degree of interaction and the degree of social relevance may be selectively used as a single factor, or the degree of association between the conversation and the social relation except for the basic degree of association. The final relevance degree obtained by adding the degrees may be used.
一例として、キーワード間の関連度は、数式１のように定義されてもよい。 As an example, the degree of association between keywords may be defined as in Equation 1.
ここで、ａ、ｂ、ｃは、各ファクタに対する加重値であって、ファクタ別の重要度に応じて事前に予め決められてもよい。 Here, a, b, and c are weight values for each factor, and may be determined in advance according to the importance for each factor.
基本関連度は、検索基盤の既存のシステム（例えば、検索エンジンや広告プラットフォームなど）で判断される検索語間の関連点数を示すものである。ここで、ユーザが特定の検索語を入力した後に続けて入力する検索語、またはユーザが特定の検索語を入力した後に特定のＵＲＬを訪問してから再び入力する検索語が、特定の検索語と関連関係をもつ関連検索語として判断されてもよく、特定の検索語と関連検索語を互いに関連付けて関連検索語データベースに格納してもよい。また、辞書上の類似語や同じ文書に多数の頻度で共に登場する単語を検索語と関連検索語として互いに関連付けて関連検索語データベースに格納してもよい。図９の表は、特定の検索語「花宅配」と「自動車」に対して関連関係をもつ関連検索語の一例を示している。このように、基本関連度は、検索や広告分野で利用した、予め公知された関連度判断技術のうち少なくとも１つを利用して取得が可能である。基本関連度も同じように、関連検索語データベースに格納されている検索語間の関連関係は、期間の経過に応じて変わることがあり、逆の場合として短い期間にはアビュージング発生の可能性が存在する。したがって、検索エンジンや広告プラットフォームなどでは、アビュージングを排除して期間の経過に応じて変わる検索語間の関連関係を反映するために、単位期間（例えば、２週）ごとに関連検索語データベースを生成または更新してもよい。 The basic relevance indicates the number of relevance points between search terms determined by an existing search infrastructure system (for example, a search engine or an advertising platform). Here, a search term that is input after the user inputs a specific search term, or a search term that is input again after visiting a specific URL after the user inputs a specific search term is a specific search term. The related search terms may be determined as related search terms, and the specific search terms and the related search terms may be associated with each other and stored in the related search term database. Further, similar words in the dictionary or words that appear together at a high frequency in the same document may be stored in the related search word database in association with each other as search words and related search words. The table of FIG. 9 shows an example of related search terms having a related relationship with respect to specific search terms “flower delivery” and “car”. As described above, the basic relevance can be obtained by using at least one of the known relevance determination techniques used in the search and advertising fields. Similarly for the basic relevance, the relationship between search terms stored in the related search term database may change over time, and conversely, there is a possibility that abusing may occur in a short period. Exists. Therefore, in search engines and advertising platforms, a related search term database is generated for each unit period (for example, 2 weeks) in order to reflect the relationship between search terms that changes with the passage of time by eliminating abusing. Or you may update.
上述した構成によると、検索語推薦システムは、メッセンジャの対話内容で分析されたキーワード間の関連度を判断して推薦検索語を提供してもよい。一例として、提供部２１３は、メッセンジャの検索画面または対話画面で入力された特定キーワードに対し、特定キーワードと関連するキーワードを抽出した後、キーワード間の関連度を基準としながら、抽出されたキーワードのうち少なくとも１つのキーワードを推薦検索語として決めて提供してもよい。このとき、検索画面は、住所検索、商号検索、友達検索、対話検索などのように、メッセンジャで支援するすべての検索機能に該当するものであってもよい。推薦検索語は、メッセンジャの検索画面または対話画面の所定の位置に表示されて提供されてもよい。例えば、図１０に示すように、提供部２１３は、メッセンジャ検索画面１０００の上端に検索ウィンドウ１０１０が位置する場合、検索ウィンドウ１０１０の下に推薦検索語１００１を提供してもよい。他の例として、図１１に示すように、提供部２１３は、メッセンジャ検索画面１１００の下端に検索ウィンドウ１１１０が位置する場合、検索ウィンドウ１１１０の上に推薦検索語１１０１を提供してもよい。さらに他の例として、提供部２１３は、検索ウィンドウ１０１０、１１１０の位置とは関係なく、メッセンジャ検索画面１０００、１１００の上端または下端に推薦検索語１００１、１１０１を提供してもよい。さらに他の例として、提供部２１３は、図１２に示すように、メッセンジャの対話画面１２００で対話メッセージに商業的キーワードが登場した場合、このキーワードに対して対話画面１２００の所定の位置に推薦検索語１２０１を提供することも可能である。これは、対話画面で対話内容に基づいた推薦検索語を提供し、対話内に推薦検索語をクエリとする検索機能をすぐに利用できるようにサポートすることが可能となる。 According to the configuration described above, the search word recommendation system may provide a recommended search word by determining the degree of association between keywords analyzed by the messenger's dialog content. As an example, the providing unit 213 extracts a keyword related to the specific keyword from the specific keyword input on the messenger search screen or dialog screen, and then extracts the extracted keyword based on the degree of association between the keywords. Of these, at least one keyword may be determined and provided as a recommended search term. At this time, the search screen may correspond to all search functions supported by the messenger, such as address search, business name search, friend search, and interactive search. The recommended search word may be displayed and provided at a predetermined position on the messenger search screen or the dialogue screen. For example, as illustrated in FIG. 10, when the search window 1010 is located at the upper end of the messenger search screen 1000, the providing unit 213 may provide the recommended search word 1001 under the search window 1010. As another example, as illustrated in FIG. 11, the providing unit 213 may provide a recommended search word 1101 on the search window 1110 when the search window 1110 is located at the lower end of the messenger search screen 1100. As yet another example, the providing unit 213 may provide the recommended search words 1001 and 1101 at the top or bottom of the messenger search screens 1000 and 1100 regardless of the positions of the search windows 1010 and 1110. As yet another example, when the commercial keyword appears in the dialogue message on the messenger dialogue screen 1200, the providing unit 213 performs a recommended search at a predetermined position on the dialogue screen 1200 as shown in FIG. It is also possible to provide the word 1201. This makes it possible to provide a recommended search word based on the content of the dialog on the dialog screen and support the search function that uses the recommended search word as a query in the dialog so that it can be used immediately.
図１３は、本発明の一実施形態において、コンピュータシステムの内部構成の一例を説明するためのブロック図である。コンピュータシステム１３００は、少なくとも１つのプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）１３１０、メモリ（ｍｅｍｏｒｙ）１３２０、周辺装置インタフェース（ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１３３０、入／出力サブシステム（Ｉ／Ｏ ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ）１３４０、電力回路１３５０、および通信回路１３６０を少なくとも備えてもよい。このとき、コンピュータシステム１３００は、ユーザ端末に該当してもよい。 FIG. 13 is a block diagram for explaining an example of the internal configuration of a computer system in an embodiment of the present invention. Computer system 1300 includes at least one processor 1310, memory 1320, peripheral interface 1330, input / output subsystem 1340, power circuit 1350, and communication circuit 1360. May be provided. At this time, the computer system 1300 may correspond to a user terminal.
メモリ１３２０は、一例として、高速ランダムアクセスメモリ（ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク、エスラム（ＳＲＡＭ）、ディーラム（ＤＲＡＭ）、ロム（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または非揮発性メモリを含んでもよい。メモリ１３２０は、コンピュータシステム１３００の動作に必要なソフトウェアモジュール、命令語集合、またはその他の多様なデータを含んでもよい。このとき、プロセッサ１３１０や周辺装置インタフェース１３３０などの他のコンポーネントからメモリ１３２０にアクセスすることは、プロセッサ１３１０によって制御されてもよい。 The memory 1320 may include, for example, a high-speed random access memory, a magnetic disk, an esram (SRAM), a DRAM (DRAM), a ROM (ROM), a flash memory, or a non-volatile memory. . The memory 1320 may include software modules, instruction word sets, or various other data necessary for the operation of the computer system 1300. At this time, access to the memory 1320 from other components such as the processor 1310 and the peripheral device interface 1330 may be controlled by the processor 1310.
周辺装置インタフェース１３３０は、コンピュータシステム１３００の入力および／または出力周辺装置をプロセッサ１３１０およびメモリ１３２０に結合させてもよい。プロセッサ１３１０は、メモリ１３２０に格納されたソフトウェアモジュールまたは命令語集合を実行し、コンピュータシステム１３００のための多様な機能を実行してデータを処理してもよい。 Peripheral device interface 1330 may couple the input and / or output peripheral devices of computer system 1300 to processor 1310 and memory 1320. The processor 1310 may execute software modules or instruction word sets stored in the memory 1320 and perform various functions for the computer system 1300 to process data.
入／出力サブシステム１３４０は、多様な入／出力周辺装置を周辺装置インタフェース１３３０に結合させてもよい。例えば、入／出力サブシステム１３４０は、モニタやキーボード、マウス、プリンタ、または必要によってはタッチスクリーンやセンサなどの周辺装置を周辺装置インタフェース１３３０に結合させるためのコントローラを含んでもよい。他の側面によると、入／出力周辺装置は、入／出力サブシステム１３４０を経ずに周辺装置インタフェース１３３０に結合してもよい。 The input / output subsystem 1340 may couple various input / output peripheral devices to the peripheral device interface 1330. For example, the input / output subsystem 1340 may include a controller for coupling peripheral devices such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or optionally a touch screen or sensor to the peripheral device interface 1330. According to another aspect, the input / output peripheral device may couple to the peripheral device interface 1330 without going through the input / output subsystem 1340.
電力回路１３５０は、端末機のコンポーネントの全部または一部に電力を供給してもよい。例えば、電力回路１３５０は、電力管理システム、バッテリや交流（ＡＣ）などのような１つ以上の電源、充電システム、電力失敗感知回路（ｐｏｗｅｒ ｆａｉｌｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｃｉｒｃｕｉｔ）、電力変換器やインバータ、電力状態表示子、または電力生成、管理、分配のための任意の他のコンポーネントを含んでもよい。 The power circuit 1350 may supply power to all or some of the components of the terminal. For example, the power circuit 1350 may be a power management system, one or more power sources such as a battery or an alternating current (AC), a charging system, a power failure detection circuit, a power converter or inverter, a power status display. May include a child, or any other component for power generation, management, distribution.
通信回路１３６０は、少なくとも１つの外部ポートを利用して他のコンピュータシステムと通信を可能にしてもよい。または、上述したように、必要によって通信回路１３６０はＲＦ回路を含み、電磁気信号（ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｓｉｇｎａｌ）とも知られたＲＦ信号を送受信することにより、他のコンピュータシステムと通信を可能にしてもよい。 The communication circuit 1360 may enable communication with other computer systems using at least one external port. Alternatively, as described above, the communication circuit 1360 may include an RF circuit as necessary, and may communicate with another computer system by transmitting and receiving an RF signal also known as an electromagnetic signal.
このような図１３の実施形態は、コンピュータシステム１３００の一例に過ぎず、コンピュータシステム１３００は、図１３に示された一部のコンポーネントが省略されたり、図１３に示されていない追加のコンポーネントをさらに備えたり、２つ以上のコンポーネントを結合させる構成または配置を有してもよい。例えば、モバイル環境の通信端末のためのコンピュータシステムは、図１３に示すコンポーネントの他にも、タッチスクリーンやセンサなどをさらに備えてもよく、通信回路１３６０に多様な通信方式（ＷｉＦｉ、３Ｇ、ＬＴＥ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）など）のＲＦ通信のための回路が含まれてもよい。コンピュータシステム１３００に含まれることができるコンポーネントは、１つ以上の信号処理またはアプリケーションに特化された集積回路を含むハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって実現されてもよい。 The embodiment of FIG. 13 is merely an example of a computer system 1300, and the computer system 1300 may omit some components shown in FIG. 13 or add additional components not shown in FIG. It may further comprise or have a configuration or arrangement that couples two or more components. For example, a computer system for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen, a sensor, and the like in addition to the components illustrated in FIG. 13, and the communication circuit 1360 may include various communication methods (WiFi, 3G, LTE). , Bluetooth (registered trademark), NFC, Zigbee (registered trademark), etc.) may be included. The components that can be included in the computer system 1300 may be realized by hardware, software, or a combination of hardware and software that includes one or more signal processing or application specific integrated circuits.
本発明の実施形態に係る方法は、多様なコンピュータシステムによって実行されることができるプログラム命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）形態で実現され、コンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。 The method according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer systems and recorded on a computer-readable medium.
本実施形態に係るプログラムは、ＰＣ基盤のプログラムまたはモバイル端末専用のアプリケーションで構成されてもよい。本実施形態における推薦検索語提供のためのアプリケーションは、独立的に動作するプログラム形態で実現されたり、あるいは特定のアプリケーション（メッセンジャプログラムなど）のイン−アプリ（ｉｎ−ａｐｐ）形態で構成され、前記特定のアプリケーション上で動作が可能なように実現されてもよい。 The program according to the present embodiment may be configured as a PC-based program or an application dedicated to a mobile terminal. The application for providing recommended search terms in the present embodiment is realized in the form of a program that operates independently, or is configured in an in-app form of a specific application (such as a messenger program). You may implement | achieve so that operation | movement on a specific application is possible.
また、本発明の実施形態に係る方法は、推薦検索語を提供するためのアプリケーションがユーザ端末機を制御して実行されてもよい。このようなアプリケーションは、ファイル配布システムが提供するファイルを利用してユーザ端末機にインストールされてもよい。一例として、ファイル配布システムは、ユーザ端末機の要請に応じて前記ファイルを送信するファイル送信部（図示せず）を備えてもよい。 In addition, the method according to the embodiment of the present invention may be executed by an application for providing a recommended search term controlling a user terminal. Such an application may be installed in the user terminal using a file provided by the file distribution system. For example, the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file in response to a request from a user terminal.
このように、本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャでビジネスに関連する商業的キーワードを提供することにより、新たなモデルのトラフィックを誘導することができると同時に、メッセンジャの使用性と活用性を向上させることができる。さらに、本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャの対話内容を基盤とした推薦検索語を提供することにより、メッセンジャの特性を反映した新たな検索環境と共に、個人に最適化した関連検索語を提案することができる。 Thus, according to the embodiment of the present invention, by providing commercial keywords related to business in mobile messenger, it is possible to induce a new model of traffic, and at the same time, the usability and usability of messenger are increased. Can be improved. Furthermore, according to the embodiment of the present invention, by providing a recommended search word based on the conversation contents of the mobile messenger, a related search word optimized for an individual is proposed together with a new search environment reflecting the characteristics of the messenger. can do.
上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素およびソフトウェア構成要素の組み合わせによって実現されてもよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答することができる異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてもよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してもよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データをアクセス、保存、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されると説明される場合もあるが、該当する技術分野において通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）および／または複数類型の処理要素を含んでもよい。例えば、処理装置は、複数のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。 The apparatus described above may be realized by hardware components, software components, and / or a combination of hardware and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments include, for example, a processor, a controller, an ALU (arithmetic logic unit), a digital signal processor (digital signal processor), a microcomputer, an FPA (field programmable array), and a PLU (programmable logarithm). It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a unit, a microprocessor, or a different device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the OS. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to software execution. For ease of understanding, one processing device may be described as being used, but those having ordinary knowledge in the relevant technical field may recognize that the processing device has multiple processing elements and / or Alternatively, a plurality of types of processing elements may be included. For example, the processing device may include multiple processors or a processor and a controller. Also, other processing configurations such as a parallel processor are possible.
ソフトウェアは、コンピュータプログラム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、所望とおりに動作するように処理装置を構成したり、独立的または結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置を命令したりしてもよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令またはデータを提供したりするために、ある類型の機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ記録媒体または装置、または送信される信号波（ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）に永久的または一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークによって連結したコンピュータシステム上に分散し、分散した方法によって格納されたり実行されたりしてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。 The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing unit to operate as desired, or independently The processing device may be commanded in a collective or collective manner. Software and / or data can be interpreted by a processing device or provide instructions or data to a processing device to provide some type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer It may be permanently or temporarily embodied in a recording medium or device, or a transmitted signal wave. The software may be distributed over computer systems connected by a network and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行が可能なプログラム命令形態で実現されてコンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されたものであってもよく、コンピュータソフトウェア当業者に公知されて使用可能なものであってもよい。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｍｅｄｉａ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。上述したハードウェア装置は、実施形態の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして動作するように構成されてもよく、その逆も同じである。 The method according to the embodiment may be realized in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer-readable medium. A computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable by those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include a hard disk, a floppy (registered trademark) disk, and a magnetic medium such as a magnetic tape, an optical recording medium such as a CD-ROM and a DVD, Magneto-optical media such as a floppy disk and hardware specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, etc. Device included. Examples of program instructions include not only machine language code such as that generated by a compiler, but also high-level language code executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
以上のように、実施形態を限定された実施形態と図面に基づいて説明したが、該当する技術分野において通常の知識を有する者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であることが理解できるであろう。例えば、説明された技術が説明された方法とは異なる順序で実行されたり、および／または説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法とは異なる形態で結合または組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。 As described above, the embodiments have been described based on the limited embodiments and the drawings, but various modifications and variations can be made from the above description as long as they have ordinary knowledge in the corresponding technical field. You will understand that. For example, the described techniques may be performed in a different order than the described method and / or the components of the described system, structure, apparatus, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the described method. Appropriate results can be achieved, even if placed, replaced or replaced by other components or equivalents.
したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。 Accordingly, even different embodiments belong to the appended claims as long as they are equivalent to the claims.
２００：検索語推薦システム
２１１：認知部
２１２：分析部
２１３：提供部
200: Search term recommendation system 211: Recognition unit 212: Analysis unit 213: Provision unit
Claims (20)
メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断し、
前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供すること
を含む、検索語推薦方法。 A search word recommendation method realized by a computer,
Analyzing the messenger's dialogue content, determining the relevance between keywords appearing in the dialogue content,
A search word recommendation method comprising: providing a recommended search word to a user who uses the messenger based on a degree of association between the keywords.
前記対話内容に前記キーワードが登場する回数に基づいて前記キーワード間の関連度を判断すること
を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。 Determining the degree of association between the keywords
The search word recommendation method according to claim 1, wherein the degree of association between the keywords is determined based on the number of times the keyword appears in the conversation content.
前記メッセンジャを利用する全体ユーザの対話内容に基づいて前記キーワード間の関連度を判断すること
を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。 Determining the degree of association between the keywords
The search word recommendation method according to claim 1, wherein a degree of association between the keywords is determined based on a conversation content of all users who use the messenger.
前記ユーザおよび前記ユーザと関係が設定された人物との対話内容を分析して前記キーワード間の関連度を判断すること
を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。 Determining the degree of association between the keywords
The search term recommendation method according to claim 1, wherein the degree of association between the keywords is determined by analyzing the contents of dialogue between the user and a person who has a relationship with the user.
前記メッセンジャを利用する全体ユーザの対話内容を分析して前記キーワード間の第１関連度を判断し、
前記ユーザおよび前記ユーザと関係が設定された人物との対話内容を分析して前記キーワード間の第２関連度を判断し、
前記第１関連度と前記第２関連度を利用して前記キーワード間の最終的な関連度を判断すること
を含む、請求項１に記載の検索語推薦方法。 Determining the degree of association between the keywords
Analyzing the contents of dialogue of all users using the messenger to determine the first relevance between the keywords;
Analyzing the content of dialogue between the user and a person who has a relationship with the user to determine a second degree of association between the keywords;
The search word recommendation method according to claim 1, further comprising: determining a final degree of association between the keywords using the first degree of association and the second degree of association.
前記対話内容に事前に定められたシードキーワード（ｓｅｅｄ ｋｅｙｗｏｒｄ）が登場した場合、前記シードキーワードと前記シードキーワードが登場する前後に登場するキーワードの関連度を判断すること
を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。 Determining the degree of association between the keywords
The method according to claim 1, wherein when a predetermined seed keyword appears in the dialogue content, a degree of association between the seed keyword and a keyword appearing before and after the seed keyword appears is determined. Search term recommendation method described in.
前記対話内容に事前に定められたシードキーワードが登場した場合、前記シードキーワードが登場した時点を基準として前記対話内容から少なくとも一部のセッションを分離し、
前記シードキーワードと前記セッション内の対話内容に登場するキーワードの関連度を判断すること
を含む、請求項１に記載の検索語推薦方法。 Determining the degree of association between the keywords
When a predetermined seed keyword appears in the conversation content, at least a part of the session is separated from the conversation content based on a point in time when the seed keyword appears,
The search word recommendation method according to claim 1, further comprising: determining a degree of association between the seed keyword and a keyword appearing in the conversation content in the session.
前記シードキーワードが登場した時点を基準とし、前記シードキーワードが登場した一定時間前の時点から前記シードキーワードが登場した後に前記一定時間が経過した時点までのセッションを分離すること
を特徴とする、請求項７に記載の検索語推薦方法。 Separating the session is
The session from the point in time when the seed keyword appears to the point in time after the seed keyword has appeared to be separated from the point in time when the seed keyword has appeared, is based on the time when the seed keyword appears. Item 8. The search word recommendation method according to Item 7.
前記シードキーワードが登場した時点から前記シードキーワードが登場した後に一定時間が経過した時点までのセッションを分離すること
を特徴とする、請求項７に記載の検索語推薦方法。 Separating the session is
The search word recommendation method according to claim 7, wherein a session from a time when the seed keyword appears to a time when a certain time has elapsed after the seed keyword appears is separated.
前記シードキーワードが登場した対話が始まった時点から前記対話内で最後のメッセージが入力された時点後に、一定時間内に応答がなかった時間までのセッションを分離すること
を特徴とする、請求項７に記載の検索語推薦方法。 Separating the session is
The session from the time when the dialogue in which the seed keyword appears to the time when the last message is input in the dialogue to the time when there is no response within a certain time is separated from the beginning of the dialogue. Search term recommendation method described in.
前記シードキーワードが登場した対話が始まった時点から前記シードキーワードが登場した時点後に一定時間が経過した時点までのセッションを分離すること
を特徴とする、請求項７に記載の検索語推薦方法。 Separating the session is
The search term recommendation method according to claim 7, further comprising: separating sessions from a point in time when a conversation in which the seed keyword has appeared to a point in time when a certain amount of time has passed after the seed keyword has appeared.
前記メッセンジャまたは前記ユーザの識別が可能な他の媒体を利用して前記推薦検索語を提供すること
を特徴とする、請求項１〜１１のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。 Providing the recommended search terms includes:
The search word recommendation method according to any one of claims 1 to 11, wherein the recommended search word is provided using the messenger or another medium capable of identifying the user.
前記メッセンジャの検索画面および対話画面のうち少なくとも１つの画面に前記推薦検索語を提供すること
を特徴とする、請求項１〜１１のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。 Providing the recommended search terms includes:
The search word recommendation method according to any one of claims 1 to 11, wherein the recommended search word is provided on at least one of a search screen and an interaction screen of the messenger.
前記メッセンジャで現在検索されたクエリに対する類似キーワードとして前記推薦検索語を提供すること
を特徴とする、請求項１〜１１のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。 Providing the recommended search terms includes:
The search word recommendation method according to any one of claims 1 to 11, wherein the recommended search word is provided as a similar keyword to a query currently searched by the messenger.
前記メッセンジャ上の検索語ヒストリに対する関連キーワードとして前記推薦検索語を提供すること
を特徴とする、請求項１〜１１のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。 Providing the recommended search terms includes:
The search word recommendation method according to any one of claims 1 to 11, wherein the recommended search word is provided as a related keyword for a search word history on the messenger.
前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供する提供部と
を備える、検索語推薦システム。 Analyzing the messenger's dialogue content and determining the relevance between keywords appearing in the dialogue content;
A search word recommendation system comprising: a providing unit that provides a recommended search word based on a degree of association between the keywords for a user who uses the messenger.
前記対話内容にキーワードが登場する回数に基づいて前記キーワード間の関連度を判断すること
を特徴とする、請求項１６に記載の検索語推薦システム。 The analysis unit
The search word recommendation system according to claim 16, wherein the degree of association between the keywords is determined based on the number of times the keyword appears in the conversation content.
前記メッセンジャを利用する全体ユーザの対話内容を分析して前記キーワード間の第１関連度を判断し、
前記ユーザおよび前記ユーザと関係が設定された人物との対話内容を分析して前記キーワード間の第２関連度を判断し、
前記第１関連度と前記第２関連度を利用して前記キーワード間の最終的な関連度を判断すること
を特徴とする、請求項１６に記載の検索語推薦システム。 The analysis unit
Analyzing the contents of dialogue of all users using the messenger to determine the first relevance between the keywords;
Analyzing the content of dialogue between the user and a person who has a relationship with the user to determine a second degree of association between the keywords;
The search word recommendation system according to claim 16, wherein a final relevance level between the keywords is determined using the first relevance level and the second relevance level.
前記対話内容に事前に定められたシードキーワードが登場した場合、前記シードキーワードが登場した時点を基準として前記対話内容から少なくとも一部のセッションを分離し、
前記シードキーワードと前記セッション内の対話内容に登場するキーワードの関連度を判断すること
を特徴とする、請求項１６に記載の検索語推薦システム。 The analysis unit
When a predetermined seed keyword appears in the conversation content, at least a part of the session is separated from the conversation content based on a point in time when the seed keyword appears,
The search word recommendation system according to claim 16, wherein a degree of association between the seed keyword and a keyword appearing in conversation contents in the session is determined.
前記命令は、
メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断し、
前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供すること
を含む方法によって前記コンピュータシステムを制御する、コンピュータプログラム。 A computer program comprising instructions for controlling a computer system to provide recommended search terms, comprising:
The instructions are
Analyzing the messenger's dialogue content, determining the relevance between keywords appearing in the dialogue content,
A computer program for controlling the computer system by a method including providing a recommended search word to a user who uses the messenger based on a degree of association between the keywords.
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