JP2022024449A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】検索結果の順位付けの精度と検索結果の応答速度とをバランスを最適化する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】端末装置と、情報処理装置とがネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置１００の制御部１３０は、検索要求に基づくデータ検索を行う検索部１３１と、検索部による全ての検索結果に対して、第１の順位付け手法により順位付けを行い、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のデータを抽出して、抽出した順位が上位のデータに対し、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法により順位付けを行う順位付け部１３２と、を備える。【選択図】図９

Description

特許法第３０条第２項適用申請有り 公開日 令和１年１２月４日 外部登壇 ｈｔｔｐｓ：／／ｓｅａｒｃｈ－ｔｅｃｈ．ｃｏｎｎｐａｓｓ．ｃｏｍ／ｅｖｅｎｔ／１５６０１４／ 公開日 令和２年３月１８日 投稿情報 ｈｔｔｐｓ：／／ｔｅｃｈｂｌｏｇ．ｙａｈｏｏ．ｃｏ．ｊｐ／ｅｎｔｒｙ／２０２００３１８８１９０６１／
本出願は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
情報技術の発展と普及により、様々な検索技術が提案されている。例えば、データの特徴量を利用して検索を行う術では、データ間の特徴量の類似性に基づいて、クエリとして与えられたデータに類似するデータの検索が行われる。
また、検索技術は、ＥＣ（ＥＣ：Electronic Commerce）サービスにおいても、キーワード（キーワードクエリ）を用いることにより、ユーザ自身で探している商品を検索するための仕組みとして提供されている。また、この仕組みでは、一般的に、検索結果に対してランキング（順位付け）が行われた状態でユーザに提示される。
特開２０１０－７９８７１号公報
しかしながら、商品の検索結果の提供において、検索結果の順位付けの精度と、検索結果の応答速度とはトレードオフの関係にあり、両立が難しい。つまり、ユーザが指定するキーワードクエリに基づいて検索結果の順位付けの精度を高めようとすれば応答速度が遅くなり、検索結果の応答速度を速めようとすれば検索結果の順位付けの精度が低くなる。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、検索結果の順位付けの精度と検索結果の応答速度とのバランスを最適化できる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
本願に係る情報処理装置は、検索部と、順位付け部とを備える。検索部は、検索ワードに基づくデータ検索を行う。順位付け部は、検索部による検索結果に対して、第１の順位付け手法により順位付けを行い、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のデータを抽出して、抽出した順位が上位のデータに対し、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法により順位付けを行う。
実施形態の態様の１つによれば、検索結果の順位付けの精度と検索結果の応答速度とのバランスを最適化できる。
図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る順位付け処理の概要を示す図である。 図３は、実施形態に係る順位付け処理の概要を示す図である。 図４は、実施形態に係る順位付け処理の概要を示す図である。 図５は、実施形態に係る順位付け処理の概要を示す図である。 図６は、実施形態に係る順位付け処理の概要を示す図である。 図７は、実施形態に係る順位付け処理の概要を示す図である。 図８は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図９は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。 図１１は、実施形態に係る情報処理装置による検索処理の手順を示すフローチャートである。 図１２は、変形例に係る機械学習モデルの構築例を示す図である。 図１３は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下に説明する複数の実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する複数の実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下に説明する複数の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
［１．情報処理の概要］
図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例において、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と、複数の情報処理装置１００とを有する。端末装置１０と、情報処理装置１００ａとは、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。また、情報処理装置１００ａと、情報処理装置１００ｂ～１００ｄとは、ネットワークを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。以下では、情報処理の一例として、情報処理装置１００がＥＣサイトにおけるサイト内検索を管理する場合について説明する。
図１に示す端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の各種センサや、液晶ディスプレイ等の表示デバイス（以下、「画面」と適宜記載する。）や、マイク等の音声入力デバイスを有する。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、スマートフォンや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、ウェアラブルデバイス等である。
情報処理装置１００ａ～１００ｄは、ＥＣサイトにおける端末装置１０からの検索要求を分散処理する検索システムを構成するサーバ装置である。図１に示す例において、例えば、情報処理装置１００ａが端末装置１０からの検索要求を受け付けるサーチヘッドとしての役割を担い、情報処理装置１００ｂ～１００ｄが検索要求を分散処理する処理サーバとしての役割を担う。なお、小規模な検索システムであれば、情報処理装置１００ａが検索システムの処理を全て実行してもよい。以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理について説明する。なお、以下の実施形態では、情報処理装置１００ａ～１００ｄが、端末装置１０から検索要求として受け付けた検索ワードに基づく検索処理を実行する例について説明するが、この例には特に限定される必要はない。例えば、情報処理装置１００ａ～１００ｄが、端末装置１０からの検索要求として、画像による類似検索要求や、音声入力によりウェブ検索要求などを受け付けて検索処理を行う場合にも、以下に説明する実施形態を同様に適用できる。
図１に示すように、情報処理装置１００ａは、端末装置１０のユーザから検索要求を取得すると（ステップＳ１）、検索要求に含まれる検索ワード（キーワードクエリ）を取得し、情報処理装置１００ｂ～１００ｄにそれぞれ転送する（ステップＳ２）。
情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、情報処理装置１００ａから取得した検索ワードに基づく検索処理を実行する（ステップＳ３）。情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、検索処理により、検索ワードに合致する商品に関するドキュメント（文書）を検索結果として取得する。検索結果として取得される商品に関するドキュメントは、検索処理により検索ワードに合致すると判定された商品の固有名称である商品名、マーケティングコピーとして文書内に記述された商品説明、及び商品に対する評価として文書内に記録されたレビューのうちの少なくともいずれかを含む。検索結果として取得されるドキュメントは、例えばＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）文書、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）文書、ＸＨＴＭＬ（Extensible HyperText Markup Language）文書等である。なお、ドキュメントには、商品をユーザに提示するための画像や、音声や、映像等のマルチメディアデータ、及び、商品名や、商品説明や、レビューなどのテキストデータなどを含んで構成されてもよい。
まず、情報処理装置１００ｂ～１００ｄの各々は、第１の順位付け手法により検索結果の順位付けを行う（ステップＳ４）。なお、ドキュメントの順位付けは、そのまま商品の順位付けとなる。続いて、情報処理装置１００ｂ～１００ｄの各々は、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のドキュメントを抽出し、抽出したドキュメントについて、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法による順位付けを、順位付けに用いる情報を変更しつつ、規定の回数に到達するまで繰り返し実行する（ステップＳ５）。第２の順位付け手法については、以下に詳述する。そして、情報処理装置１００ｂ～１００ｄの各々は、検索処理の処理結果を情報処理装置１００ａに送信する（ステップＳ６）。
情報処理装置１００ａは、情報処理装置１００ｂ～１００ｄのそれぞれから、検索処理の処理結果を受信すると、処理結果に含まれるドキュメントをスコア順に並べて、検索結果の最終的なランキングを生成する（ステップＳ７）。
そして、情報処理装置１００ａは、最終的な検索結果を端末装置１０に提供する（ステップＳ８）。
以下、図２～図７を用いて、情報処理装置１００による順位付け処理について具体的に説明する。図２～図７は、実施形態に係る順位付け処理の概要を示す図である。
図２に示すように、情報処理装置１００ａは、端末装置１０のユーザＹ１から受信する検索要求から、検索ワードとして「スマートフォン＋ケース」を取得する。そして、情報処理装置１００ａは、取得した検索ワード「スマートフォン＋ケース」を情報処理装置１００ｂ～１００ｄにそれぞれ転送する。
図３に示すように、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、情報処理装置１００ａから取得した検索ワードに基づいて、検索ワードに合致する全レコードを走査する。例えば、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、検索ワード：「スマートフォン」の索引（インデックス）と、検索ワード：「ケース」の索引（インデックス）とに基づいてデータベースに記録されているドキュメントの中から、検索ワードに合致するドキュメントを検索する。そして、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、検索ワード：「スマートフォン」、及び検索ワード：「ケース」の両方を含む、例えば１００万件の検索ドキュメントのリストを作成する。ドキュメントリストに含まれる検索ドキュメント（ドキュメントＩＤ）の数は、検索システムの管理者が任意に設定できる。
また、図３に示すように、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、作成したドキュメントリストを用いて、第１の順位付け手法により検索ドキュメントの順位付けを行う。第１の順位付け手法は、順位付けの精度よりも応答速度に比重を置いた高速な順位付け手法である。例えば、第１の順位付け手法による順位付けに用いる情報として、検索ワードに対応する商品（ドキュメント）の閲覧回数などが考えられる。
また、図３に示すように、順位付けの結果は、例えば、「ランク」の項目と、「ドキュメントＩＤ」の項目と、「スコア」の項目とで構成される。「ランク」の項目には、順位付けの結果に基づく順位が記録される。「ドキュメントＩＤ」の項目には、ドキュメントに対して付与されている識別子が記録される。「スコア」の項目には、順位付けにおける点数が記録される。図３に示す「スコア」の項目に記録される点数の算出方法について一例を説明する。例えば、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、ドキュメントごとに、検索ワードに対して検索結果としてユーザに提示した提示回数と、検索結果として提示した後にユーザにより閲覧された閲覧回数とに基づいてスコアを算出できる。例えば、ある検索ワードに対して提示された回数が「１００回」で、各提示においてユーザにより閲覧された閲覧回数の合計が「６７回」のドキュメントがある場合、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、閲覧回数と提示回数との比である「０．６７」を、該当ドキュメントのスコアとすることが考えられる。一方、ユーザに提示されたことないドキュメントについては、各検索ワードに対する検索結果としてユーザに提示されたことのある全てのドキュメントについて、閲覧回数と提示回数との比を算出し、その平均値を該当ドキュメントのスコアとすることが考えられる。図３に示す例によれば、第１の順位付け手法による順位付けの結果、ドキュメントＩＤ：「ｍ」のドキュメントがランクキング第１位であり、ドキュメントＩＤ：「ｒ」のドキュメントが第２位、そして、ドキュメントＩＤ：「ｏ（オー）」のドキュメントが第３位と続く。情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、第１の順位付け手法による全ての順位付け結果（例えば、１００万件）の中から、例えば、上位１０００件のドキュメントを抽出して順位付け結果として保持する。なお、順位付け結果を抽出して保持する数は、検索システムの管理者が任意に変更できる。
続いて、図４に示すように、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、保持した第１の順位付け手法による順位付け結果について、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法による順位付けを行う。第２の順位付け手法は、応答速度よりも順位付けの精度に比重を置いた高精度な順位付け手法である。第２の順位付け手法は、第１の順位付け手法よりも順位付けに用いる情報の数が多く、第１の順位付け手法よりも高精度な順位付けを実現できる。また、第２の順位付け手法は、順位付けに用いる情報の数が、第１の順位付け手法に順位付けに用いる情報の数と同数、又はそれ以下であっても、第１の順位付け手法よりも情報をより複雑に処理する結果、高精度な順位付けを実現できる。この場合、第２の順位付け手法は、第１の順位付け手法よりも情報処理装置１００のリソース（ＣＰＵの占有時間及び消費電力）を多く費やすことにより、第１の順位付け手法よりも情報をより複雑に処理できる。例えば、第１の順位付け手法による順位付けに用いる情報として検索ワードに対応する商品（ドキュメント）の閲覧回数が用いられた場合、第２の順位付け手法に用いる情報として、第１の順位付け手法で用いた情報に加えて、ドキュメントに含まれる商品名と検索ワードとのマッチ度をさらに用いることが考えられる。
また、情報処理装置１００ｂ～ｄは、第２の順位付け手法による順位付けを、順位付けを行うたびに、抽出するデータの順位をより上位に変更するとともに、順位付けに用いる情報を変更して、規定の回数に到達するまで繰り返し実行する。なお、第２の順位付け手法による順位付けを繰り返し実行する規定の回数は、検索システムの管理者が任意に変更できる。
図４に示す例によれば、１回目の第２の順位付け手法による順位付けの結果、ドキュメントＩＤ：「ｖ」のドキュメントがランクキング第１位であり、ドキュメントＩＤ：「ｘ」のドキュメントが第２位、そして、ドキュメントＩＤ：「ｔ」のドキュメントが第３位と続く。また、図４に示す例によれば、ドキュメントＩＤ：「ｕ」のドキュメントが最下位となっている。図４に示す「スコア」の項目に記録される点数の算出方法について一例を説明する。例えば、情報処理装置１００は、第１の順位付け手法のスコアと、ドキュメントに含まれる商品名と検索ワードとのマッチ度を評価した評価値とに基づいて、１回目の第２の順位付け手法によるスコアを算出できる。ドキュメントに含まれる商品名と検索ワードとのマッチ度を評価した評価値は、以下に説明するように、商品名中の検索ワードの出現回数と商品名の語数とに基づいて評価できる。具体的には、情報処理装置１００は、商品名中の検索ワードの出現回数と商品名の語数との比を評価値Ｆ１とし、第１の順位付け手法によるスコアをスコアＳＣ１とするとき、以下の式（１）で表される値を１回目の第２の順位付け手法によるスコアＳＣ２１とすることが考えられる。つまり、情報処理装置１００は、１回目の第２順位付け手法として、第１の順位付け手法によるスコアを考慮しつつ、ドキュメントに含まれる商品名と検索ワードとのマッチ度に基づくスコアリングを行う。
スコアＳＣ２１＝０．９×評価値Ｆ１＋０．１×スコアＳＣ１・・・（１）
続いて、図５に示すように、情報処理装置１００は、１回目の第２の順位付け手法による順位付けの結果（上位１０００件）から、例えば、上位１００件のドキュメントを抽出する。そして、情報処理装置１００は、抽出した上位１００件のドキュメントについて、前回とは異なる情報を用いて、２回目の第２の順位付け手法による順位付けを行う。例えば、第２の順位付け手法に用いる情報として、第１の順位付け手法で用いた情報と、１回目の第２の順位付け手法で用いた情報に加えて、商品の詳細説明と検索ワードとのマッチ度をさらに用いることが考えられる。
図５に示す例によれば、２回目の第２の順位付け手法による順位付けの結果、ドキュメントＩＤ：「ｗ」のドキュメントがランクキング第１位であり、ドキュメントＩＤ：「ｔ」のドキュメントが第２位、そして、ドキュメントＩＤ：「ｖ」のドキュメントが第３位と続く。また、図５に示す例によれば、ドキュメントＩＤ：「ｘ」のドキュメントが最下位となっている。図５に示す「スコア」の項目に記録される点数の算出方法について一例を説明する。例えば、情報処理装置１００は、第１の順位付け手法のスコアＳＣ１と、１回目の第２の順位付け手法で算出した評価値Ｆ１と、商品の詳細説明と検索ワードとのマッチ度を評価した評価値とに基づいて、２回目の第２の順位付け手法によるスコアを算出できる。ドキュメントに含まれる商品説明と検索ワードとのマッチ度を評価した評価値は、以下に説明するように、商品説明中の検索ワードの出現回数と商品説明の語数とに基づいて評価できる。具体的には、情報処理装置１００は、商品説明中の検索ワードの出現回数と商品説明の語数との比を評価値Ｆ２とするとき、以下の式（２）で表される値を２回目の第２の順位付け手法によるスコアＳＣ２２とすることが考えられる。つまり、情報処理装置１００は、２回目の第２順位付け手法として、第１の順位付け手法によるスコアＳＣ１と、第２の順位付け手法で算出した評価値Ｆ１とを考慮しつつ、ドキュメントに含まれる商品説明と検索ワードとのマッチ度に基づくスコアリングを行う。
スコアＳＣ２２＝１００×評価値Ｆ２＋１０×評価値Ｆ１＋スコアＳＣ１・・・（２）
続いて、図６に示すように、情報処理装置１００は、２回目の第２の順位付け手法による順位付けの結果から、例えば、上位１０件のドキュメントを抽出する。そして、情報処理装置１００は、抽出した上位１０件のドキュメントについて、前回とは異なる情報を用いて、３回目の第２の順位付け手法による順位付けを行う。例えば、３回目の第２の順位付け手法に用いる情報として、第１の順位付け手法で用いた情報と、１回目の第２の順位付け手法で用いた情報と、２回目の第２の順位付け手法で用いた情報とに加えて、ドキュメントに含まれる商品のレビューと検索ワードとのマッチ度をさらに用いることが考えられる。
図６に示す例によれば、３回目の第２の順位付け手法による順位付けの結果、ドキュメントＩＤ：「ｖ」のドキュメントがランキング第１位であり、ドキュメントＩＤ：「ｎ」のドキュメントが第２位、そして、ドキュメントＩＤ：「ｐ」のドキュメントが第３位と続く。また、図６に示す例によれば、ドキュメントＩＤ：「ｓ」のドキュメントが最下位（第１０位）となっている。図６に示す「スコア」の項目に記録される点数の算出方法について一例を説明する。例えば、情報処理装置１００は、第１の順位付け手法のスコアＳＣ１と、１回目の第２の順位付け手法で算出した評価値Ｆ１と、２回目の第２の順位付け手法で算出した評価値Ｆ２と、商品のレビューと検索ワードとのマッチ度を評価した評価値とに基づいて、３回目の第２の順位付け手法によるスコアを算出できる。ドキュメントに含まれるレビューと検索ワードとのマッチ度を評価した評価値は、以下に説明するように、レビュー中の検索ワードの出現回数とレビューの語数とに基づいて評価できる。具体的には、情報処理装置１００は、レビュー中の検索ワードの出現回数とレビューの語数との比を評価値Ｆ３とするとき、以下の式（３）で表される値を３回目の第２の順位付け手法によるスコアＳＣ２３とすることが考えられる。つまり、情報処理装置１００は、３回目の第２順位付け手法として、第１の順位付け手法によるスコアＳＣ１と、１回目の第２の順位付け手法で算出した評価値Ｆ１と、２回目の第２の順位付け手法で算出した評価値Ｆ２とを考慮しつつ、ドキュメントに含まれるレビューと検索ワードとのマッチ度に基づくスコアリングを行う。
スコアＳＣ２３＝１９００×評価値Ｆ３＋９０×評価値Ｆ２＋９×評価値Ｆ１＋スコアＳＣ１・・・（３）
第２の順位付け手法による順位付けの規定回数が３回である場合、情報処理装置１００ａは、検索ドキュメントをスコア順に並べて、最終的な検索結果のランキングを作成し、順位付けの処理を終了する。そして、情報処理装置１００ａは、図７に示すように、作成した検索結果のランキングの中から、ユーザＹ１が閲覧中のウェブページに対応する検索結果を提供する。例えば、ユーザＹ１に対して検索結果を提供するウェブページの１ページに、５つの検索結果が表示される場合、情報処理装置１００ａは、ユーザＹ１が閲覧中のページに応じて検索結果を提供する。例えば、ユーザＹ１が閲覧中のウェブページが１ページ目である場合は、情報処理装置１００ａは、ランキング第１位～第５位のドキュメントを提供する。また、例えば、ユーザＹ１が閲覧中のウェブページが２ページ目である場合は、情報処理装置１００ａは、図７に示すように、ランキング第６位～第１０位のドキュメントを提供する。
このようにして、実施形態に係る情報処理装置１００ａ～１００ｄで構成される検索システムは、端末装置１０のユーザＹ１から取得した検索要求に基づく検索結果について、応答速度に比重を置いた第１の順位付け手法による順位付けを行う。また、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、第１の順位付け手法の結果から順位が上位のドキュメントを抽出し、抽出したドキュメントについて順位付けの精度に比重を置いた第２の順位付け手法による順位付けを行う。また、情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、第２の順位付け手法による順位付け処理を、抽出するデータの順位をより上位に変更するとともに、順位付けに用いる情報を変更して、規定の回数に到達するまで繰り返し実行する。このようなことから、実施形態によれば、検索結果の順位付けの精度と検索結果の応答速度とをバランスを最適化できる。
［２．情報処理システムの構成］
図８を用いて、実施形態にかかる情報処理システム１の構成について説明する。図８は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。図８に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００ａ～１００ｄとを有する。
端末装置１０及び複数の情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。なお、情報処理システム１は、図８に示す例には特に限定されず、図８に示す数よりも多くの情報処理装置１００で構成されてもよいし、１台の情報処理装置１００で構成されてもよい。
端末装置１０は、ユーザによって利用される端末装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。端末装置１０は、情報処理装置１００が管理するサイト内検索用の検索要求を送信する。端末装置１０のユーザは、ＥＣサイト内の検索入力欄に、所望の検索ワード（キーワードクエリ）を入力することにより検索要求を行う。
また、端末装置１０は、端末装置１０にプリインストールされたウェブブラウザ又はアプリケーションにより、情報処理装置１００から取得する検索結果のウェブページをディスプレイに表示する。端末装置１０は、情報処理装置１００によって提供される情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。
情報処理装置１００は、端末装置１０のユーザからの検索要求に応じて、検索結果を提供（返却）するサーバ装置である。複数の情報処理装置１００により、検索処理を分散処理する検索システムを構成する。例えば、図１に例示するように、情報処理装置１００ａは、検索システムにおける検索処理を管理するサーチヘッドの役割を担う情報処理装置１００ａと、検索要求を分散処理する処理サーバとしての役割を担う情報処理装置１００ｂ～１００ｄとを含んで構成される。情報処理装置１００ａ～１００ｄは、ＥＣサイトにデプロイされた検索入力欄に対する検索ワードに基づいて、検索処理を実行する。図１に示す例では、情報処理装置１００ａがサーチヘッドとして機能するが、情報処理装置１００ｂ～１００ｄのいずれかがサーチヘッドして機能してもよい。情報処理装置１００ａ～１００ｄは、それぞれが同一の処理機能を備えてよい。
［３．情報処理装置の構成］
図９を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図９に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続される。情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、ドキュメントＤＢ１２１と、サイト情報ＤＢ１２２とを有する。
ドキュメントＤＢ１２１は、情報処理装置１００が管理するサイトにおいて、端末装置１０に提供するドキュメントデータを記憶する。ドキュメントＤＢ１２１が記憶するドキュメントデータは、商品名や、商品の詳細説明や、商品に対するレビューの情報を含む。サイト情報ＤＢ１２２は、情報処理装置１００が管理するサイトにおけるユーザの行動ログを記憶する。サイト情報ＤＢ１２２が記憶する行動ログは、ＥＣサイトにおいて端末装置１０のユーザに閲覧された検索ワードに対応する商品の閲覧回数を含む。
（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
図９に示すように、制御部１３０は、検索部１３１と、順位付け部１３２と、提供部１３３とを有する。制御部１３０は、これらの各部により、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
（検索部１３１について）
検索部１３１は、端末装置１０から送信された検索要求に含まれる検索ワードに基づくデータ検索（ドキュメント検索）を行う。検索部１３１は、検索ワードに合致するドキュメントＤＢ１２１の全レコードを走査する。例えば、検索部１３１は、検索ワード「スマートフォン＋ケース」を取得すると、検索ワード：「スマートフォン」の索引（インデックス）と、検索ワード：「ケース」の索引（インデックス）とに基づいて、ドキュメントＤＢ１２１に記録されているドキュメントの検索を行う。
（順位付け部１３２について）
順位付け部１３２は、検索部１３１による検索結果について順位付けを実行する。具体的には、順位付け部１３２は、検索部１３１による全ての検索結果に対して、第１の順位付け手法により順位付けを行い、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のデータを抽出して、抽出した順位が上位のデータに対し、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法により順位付けを行う。
第１の順位付け手法は、順位付けの精度よりも応答速度に比重を置いた高速な検索手法である。例えば、第１の順位付け手法による順位付けに用いる情報として、検索ワードに対応する商品（ドキュメント）の閲覧回数や検索ワードに紐付く購入回数（検索ワードに対応する検索結果から購入に至った回数）などが考えられる。第２の順位付け手法は、応答速度よりも順位付けの精度に比重を置いた高精度な検索手法である。第２の順位付け手法は、第１の順位付け手法よりも順位付けに用いる情報の数が多く、第１の順位付け手法よりも高精度な順位付けを実現できる。例えば、第１の順位付け手法による順位付けに用いる情報として検索ワードに対応する商品（ドキュメント）の閲覧回数が用いられた場合、第２の順位付け手法に用いる情報として、第１の順位付け手法で用いた情報に加えて、ドキュメントに含まれる商品名と検索ワードとのマッチ度をさらに用いることが考えられる。
また、順位付け部１３２は、第２の順位付け手法による順位付けを、順位付けを行うたびに、抽出するデータの順位をより上位に変更するとともに、順位付けに用いる情報を変更して、規定の回数に到達するまで繰り返し実行する。順位付け部１３２により実行される第２の順位付け手法による順位付けの繰り返し実行する規定の回数は、検索システムの管理者により任意に変更が可能である。
例えば、順位付け部１３２は、１回目の第２の順位付け手法による順位付けの結果（上位１０００件）から、例えば、上位１００件のドキュメントを抽出する。そして、情報処理装置１００は、抽出した上位１００件のドキュメントについて、前回とは異なる情報を用いて、２回目の第２の順位付け手法による順位付けを行う。例えば、第２の順位付け手法に用いる情報として、第１の順位付け手法で用いた情報、及び１回目の第２の順位付け手法で用いた情報（ドキュメントに含まれる商品名と検索ワードとのマッチ度）に加えて、商品の詳細説明と検索ワードとのマッチ度をさらに用いることが考えられる。
順位付け部１３２は、第２の順位付け手法による順位付けの実行回数が規定の回数に到達した場合、最終的な検索結果のランキングを作成し、順位付けの処理を終了する。
（提供部１３３について）
提供部１３３は、順位付け部１３２により作成された最終的な検索結果のランキングを検索結果として端末装置１０に提供する。
［４．処理手順］
以下、図１０を用いて、実施形態に係る情報処理システムにおける処理の流れについて説明する。図１０は、実施形態に係る情報処理システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。
図１０に示すように、端末装置１０は、検索要求を情報処理装置１００ａに送信する（ステップＳ１０１）。情報処理装置１００ａは、端末装置１０から取得した検索要求から検索ワードを取得する（ステップＳ１０２）。
情報処理装置１００ａは、取得した検索ワードを情報処理装置１００ｂ～１００ｄにそれぞれ転送する（ステップＳ１０３）。
情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、情報処理装置１００ａから取得した検索ワードに基づいて、検索処理を実行する（ステップＳ１０４）。情報処理装置１００ｂ～１００ｄは、検索処理の処理結果を情報処理装置１００ａに送信する（ステップＳ１０５）。
情報処理装置１００ａは、情報処理装置１００ｂ～１００ｄから取得した検索処理の処理結果に基づいて、最終的な検索結果のランキングを作成する（ステップＳ１０６）。そして、情報処理装置１００ａは、検索結果を端末装置１０に送信する（ステップＳ１０７）。
端末装置１０は、情報処理装置１００ａから受信した検索結果を表示する（ステップＳ１０８）。
以下、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理装置による検索処理について説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理装置による検索処理の手順を示すフローチャートである。図１１に示す処理手順は、情報処理装置１００（１００ｂ～１００ｄ）の制御部１３０により実行される。図１１に示す処理手順は、情報処理装置１００（１００ｂ～１００ｄ）の稼働中、繰り返し実行される。
検索部１３１は、検索ワードに基づいて、検索ワードに合致する全レコードを走査し、検索ワードに合致する検索ドキュメントのドキュメントリストを作成する（ステップＳ２０１）。
順位付け部１３２は、検索部１３１により作成されたドキュメントリストを用いて、第１の順位付け手法により検索ドキュメントの順位付けを行う。（ステップＳ２０２）。
続いて、順位付け部１３２は、第１の順位付け手法による順位付け結果から、順位が上位（例えば、上位１０００件）のドキュメントを抽出する（ステップＳ２０３）。
続いて、順位付け部１３２は、抽出した順位が上位のドキュメントを第２の順位付け手法により順位付けを行う（ステップＳ２０４）。
続いて、順位付け部１３２は、第２の順位付け手法による順位付けの実行回数が規定回数に到達しているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
順位付け部１３２は、第２の順位付け手法による順位付けの実行回数が規定回数に到達していると判定した場合（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、最終的な検索結果のランキングを作成し（ステップＳ２０６）、図１１に示す処理手順を終了する。
一方、順位付け部１３２は、第２の順位付け手法による順位付けの実行回数が規定回数に到達していないと判定した場合（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、検索ドキュメントの抽出順位をより上位に変更し（ステップＳ２０７）、順位付けに用いる情報を変更して（ステップＳ２０８）、上記ステップＳ２０３の処理手順に戻り、再び、第２の順位付け手法による順位付けを実行する。
［５．変形例］
上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
上記実施形態において、情報処理装置１００（１００ｂ～１００ｄ）は、ルールベースの第２の順位付け手法を用いて、検索ドキュメントの順位付けを行う例を説明したが、この例には特に限定される必要はない。例えば、情報処理装置１００（１００ｂ～１００ｄ）は、第２の順位付け手法の代わりに、順位付けするデータに付与されたラベルの順序関係に従ってモデルの出力するスコアが高くなるように機械学習された学習済みモデルを用いて、検索結果の順位付けを行ってもよい。
例えば、機械学習の手法の１つに、ドキュメント間の順序関係を学習するランキング学習という手法がある。図１２は、変形例に係る機械学習モデルの構築例を示す図である。図３に示すように、検索キーワードに対し、各ドキュメントに「優」、「良」、「悪」の３段階のラベルが振られているとする。
「優」（Excellent）は、検索結果の上位に出て欲しいドキュメント（以下、「文書」と称する。）に振られるラベルである。例えば、ユーザＹ１がクリックし、さらに購入等のコンバージョン（conversion：CV）に至った文書であれば、「優」のラベルが振られる。「優」のラベルは、数値「２」であってもよい。
「良」（Good）は、検索結果の上位に出ていても違和感はない程度の文書に振られるラベルである。例えば、ユーザＹ１がクリックしたが、コンバージョンには至らなかった文書であれば、「良」のラベルが振られる。「良」のラベルは、数値「１」であってもよい。
「悪」（Bad）は、検索結果に出て欲しくない文書に振られるラベルである。例えば、ユーザＹ１がクリックすらしなかった文書であれば、「悪」のラベルが振られる。「悪」のラベルは、数値「０」であってもよい。
ラベルの順序関係は、「優」＞「良」＞「悪」の順である。なお、上記の３段階のラベルは一例に過ぎない。実際には、「必」＞「優」＞「良」＞「可」＞「悪」のような５段階のラベルであってもよい。すなわち、ラベルの種類および段階の数は任意である。
「必」（Perfect）は、検索結果の最上位に出て欲しい文書に振られるラベルである。例えば、ユーザＹ１が商品購入のために普段使いしているサイト等、クリックした際には必ず（又は高確率で）コンバージョンに至る文書であれば、「必」のラベルが振られる。
「可」（Fair）は、検索結果に出ていても許される程度の文書に振られるラベルである。例えば、単にユーザＹ１がクリックしただけの文書であれば、「可」のラベルが振られる。なお、最終的にコンバージョンには至らなかったが、ユーザＹ１がコンバージョンを検討（商品をカートに入れる等）した文書や、ユーザＹ１が長時間（所定時間以上）滞在・視聴した文書であれば、「良」のラベルが振られる。
また、同じ行動についても、文書に対してその行動が行われた回数（行動階数）に応じてラベルを分けてもよい。例えば、購入が１回だけなら「優１」、複数回であれば「優２」、定期的に繰り返し購入されている場合は「優３」等のラベルが振られるようにしてもよい。この場合、ラベルの順序関係は、「優３」＞「優２」＞「優１」の順である。
また、情報処理装置１００は、同一の文章について、検索クエリ（検索ワード）ごとに異なるラベルを付与する。例えば、「しょうゆさし」の文章について、検索クエリに「しょうゆ」と入れたときに「しょうゆさし」の文章は「良」もしくは「悪」のラベルとなるが、検索クエリに「しょうゆさし」と入れたときに「しょうゆさし」の文章は「優」のラベルとなる。すなわち、同一の「しょうゆさし」の文章について、検索クエリが「しょうゆ」の場合には「良」もしくは「悪」のラベルが付与され、検索クエリが「しょうゆさし」の場合には「優」のラベルが付与される。このように、同一の文章であっても、検索クエリごとに異なるラベルが付与されて学習がなされる。
ラベルの付与は、ガイドラインを定めて付与する、ユーザＹ１の行動ログ（文書のクリックログなど）を活用して付与する、などの方法が取られる。
また、各文書には、その文書の情報を表す特徴量が与えられている。
図１２に示すように、ランキング学習では、ラベルの順序関係に従ってモデルの出力するスコアが高くなるように、学習が進む。スコアは、例えばラベル値の合計値等である。
変形例に係る情報処理装置１００は、上述したランキング学習を用いた機械学習モデル（ランキングモデル）をユーザＹ１の行動ログから構築する。そして、変形例に係る情報処理装置１００は、構築した機械学習モデルから出力されるスコアを用いて、第２の順位付け手法に代わる文書（商品）の順位付けを行う。
［６．ハードウェア構成］
実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１３は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワーク（通信網）Ｎを介して他の機器へ送信する。
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
［７．その他］
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
上記実施形態において、第１の順位付け手法及び第２の順位付け手法は、情報処理装置１００の処理機能を提供するプログラムに対するアドオンとして実現してもよいし、軽量なプログラミング言語などを用いて柔軟に記述してもよい。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
［８．効果］
実施形態に係る情報処理装置１００は、検索部１３１と、順位付け部１３２とを有する。検索部１３１は、検索ワードに基づくデータ検索を行う。順位付け部１３２は、検索部１３１による検索結果に対して、第１の順位付け手法により順位付けを行い、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のデータを抽出して、抽出した順位が上位のデータに対し、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法により順位付けを行う。
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、検索結果に対して、高速な順位付け手法による順位付けを行い、順位付け結果の絞込みを行った後、高精度な順位付け手法による順位付けを行う。このため、情報処理装置１００は、検索結果の順位付けの精度と検索結果の応答速度とをバランスを最適化できる。
また、情報処理装置１００において、順位付け部１３２は、第２の順位付け手法による順位付けを、順位付けを行うたびに、抽出するデータの順位をより上位に変更するとともに、順位付けに用いる情報を変更して、規定の回数に到達するまで繰り返し実行する。このため、情報処理装置１００は、順位付けの精度を高めることができる。
また、情報処理装置１００において、第２の順位付け手法は、第１の順位付け手法よりも順位付けに用いる情報数が多い。このため、情報処理装置１００は、第１の順位付け手法よりも第２の順位付け手法の順位付けの精度を高めることができる。
また、情報処理装置１００において、第２の順位付け手法は、第１の順位付け手法により用いられる情報数と同数以下の情報を用いる場合であっても、第１の順位付け手法より情報を処理する際に費やすリソース及び電力よりも、リソース及び電力を多く費やして情報を処理する。このため、情報処理装置１００は、第１の順位付け手法よりも第２の順位付け手法の順位付けの精度を高めることができる。
また、情報処理装置１００において、順位付け部１３２は、第１の順位付け手法として、検索ワードに合致する検索結果の閲覧回数又は検索ワードに紐付く購入回数に基づいて、検索結果の順位付けを行う。このため、情報処理装置１００は、応答速度に比重をおいた軽量な順位付けを実現できる。
また、情報処理装置１００において、順位付け部１３２は、第２の順位付け手法として、検索ワードと検索ワードに合致する検索結果とのマッチ度に基づいて、第１の順位付け手法による順位付け結果のうちの上位のデータの順位付けを行う。このため、情報処理装置１００は、応答速度よりも精度に比重をおいた順位付けを実現できる。
また、情報処理装置１００において、検索結果は、電子商取引におけるサイト内検索に入力された検索ワードに合致する商品に関する文書である。また、文書は、検索処理により検索ワードに合致すると判定された商品の固有名称である商品名、マーケティングコピーとして文書内に記述された商品説明、及び商品に対する評価として文書内に記録されたレビューのうちの少なくともいずれかを含む。このため、情報処理装置１００は、検索ワードと検索結果のマッチ度を様々な角度から評価して順位付け結果に反映できる。
また、情報処理装置１００において、順位付け部１３２は、第２の順位付け手法の代わりに、順位付けするデータに付与されたラベルの順序関係に従ってモデルの出力するスコアが高くなるように機械学習された学習済みモデルを用いて、検索結果の順位付けを行う。このため、高精度の順位付けを迅速に行うことができる。
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ドキュメントＤＢ
１２２ サイト情報ＤＢ
１３０ 制御部
１３１ 検索部
１３２ 順位付け部
１３３ 提供部

Claims (10)

  1. 検索要求に基づくデータ検索を行う検索部と、
    前記検索部による検索結果に対して、第１の順位付け手法により順位付けを行い、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のデータを抽出して、抽出した順位が上位のデータに対し、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法により順位付けを行う順位付け部と
    を備えることを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記順位付け部は、
    前記第２の順位付け手法による順位付けを、順位付けを行うたびに、抽出するデータの順位をより上位に変更するとともに、順位付けに用いる情報を変更して、規定の回数に到達するまで繰り返し実行する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記第２の順位付け手法は、
    前記第１の順位付け手法よりも順位付けに用いる情報数が多い
    ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 前記第２の順位付け手法は、
    前記第１の順位付け手法により用いられる情報数と同数以下の情報を用いる場合であっても、前記第１の順位付け手法より情報を処理する際に費やすリソース及び電力よりも、リソース及び電力を多く費やして情報を処理する
    ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  5. 前記順位付け部は、
    前記第１の順位付け手法として、検索要求に合致する検索結果の閲覧回数又は前記検索結果に紐付く購入回数に基づいて、前記検索結果の順位付けを行う
    ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
  6. 前記順位付け部は、
    前記第２の順位付け手法として、検索要求と検索要求に合致する検索結果とのマッチ度に基づいて、前記第１の順位付け手法による順位付け結果のうちの上位のデータの順位付けを行う
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
  7. 前記検索結果は、
    電子商取引におけるサイト内検索に入力された検索ワードに合致する商品に関する文書であり、
    当該文書は、前記検索ワードに合致すると判定された商品の固有名称である商品名、マーケティングコピーとして文書内に記述された商品説明、及び商品に対する評価として文書内に記録されたレビューのうちの少なくともいずれかを含む
    ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 前記順位付け部は、
    前記第２の順位付け手法の代わりに、順位付けするデータに付与されたラベルの順序関係に従ってモデルの出力するスコアが高くなるように機械学習された学習済みモデルを用いて、前記検索結果の順位付けを行う
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  9. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    検索要求に基づくデータ検索を行う検索工程と、
    前記検索工程による検索結果に対して、第１の順位付け手法により順位付けを行い、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のデータを抽出して、抽出した順位が上位のデータに対し、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法により順位付けを行う順位付け工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
  10. コンピュータに、
    検索要求に基づくデータ検索を行う検索手順と、
    前記検索手順による全ての検索結果に対して、第１の順位付け手法により順位付けを行い、第１の順位付け手法による順位付け結果のうち順位が上位のデータを抽出して、抽出した順位が上位のデータに対し、第１の順位付け手法よりも高精度な第２の順位付け手法により順位付けを行う順位付け手順と
    を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008299655A (ja) * 2007-05-31 2008-12-11 Ntt Resonant Inc 情報検索装置
US20130124534A1 (en) * 2011-11-15 2013-05-16 Long Van Dinh Apparatus and method for information access, search, rank and retrieval
JP2017509070A (ja) * 2014-03-28 2017-03-30 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドＡｌｉｂａｂａ Ｇｒｏｕｐ Ｈｏｌｄｉｎｇ Ｌｉｍｉｔｅｄ データ検索処理
JP2018151995A (ja) * 2017-03-14 2018-09-27 ヤフー株式会社 情報提供装置、情報提供方法、および情報提供プログラム
JP2018181145A (ja) * 2017-04-19 2018-11-15 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2019067226A (ja) * 2017-10-03 2019-04-25 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2019125316A (ja) * 2018-01-19 2019-07-25 日本電信電話株式会社 検索装置、検索方法、およびプログラム
US20200183985A1 (en) * 2018-10-24 2020-06-11 Alibaba Group Holding Limited Intelligent customer services based on a vector propagation on a click graph model

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008299655A (ja) * 2007-05-31 2008-12-11 Ntt Resonant Inc 情報検索装置
US20130124534A1 (en) * 2011-11-15 2013-05-16 Long Van Dinh Apparatus and method for information access, search, rank and retrieval
JP2017509070A (ja) * 2014-03-28 2017-03-30 アリババ・グループ・ホールディング・リミテッドＡｌｉｂａｂａ Ｇｒｏｕｐ Ｈｏｌｄｉｎｇ Ｌｉｍｉｔｅｄ データ検索処理
JP2018151995A (ja) * 2017-03-14 2018-09-27 ヤフー株式会社 情報提供装置、情報提供方法、および情報提供プログラム
JP2018181145A (ja) * 2017-04-19 2018-11-15 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2019067226A (ja) * 2017-10-03 2019-04-25 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2019125316A (ja) * 2018-01-19 2019-07-25 日本電信電話株式会社 検索装置、検索方法、およびプログラム
US20200183985A1 (en) * 2018-10-24 2020-06-11 Alibaba Group Holding Limited Intelligent customer services based on a vector propagation on a click graph model

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