JP4839295B2

JP4839295B2 - クエリ抽出方法、クエリ抽出装置およびクエリ抽出プログラム

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Publication number: JP4839295B2
Application number: JP2007285707A
Authority: JP
Inventors: 基裕小間; 洋信井上; 健吾海老原; 達洋丹羽
Original assignee: Yahoo Japan Corp
Current assignee: Yahoo Japan Corp
Priority date: 2007-11-02
Filing date: 2007-11-02
Publication date: 2011-12-21
Anticipated expiration: 2027-11-02
Also published as: JP2009116422A

Description

本発明は、インターネットのポータルサイト等における検索技術に関する。

インターネット上には膨大な量の情報が存在するため、その中から所望の情報を効率的に発見するツールとして各種の検索サービスがポータルサイト等において提供されている。ユーザは、クエリ（キーワード、ターム）を入力して検索を行い、検索結果の一覧から所望のサイトを選択するといった検索操作によりサイトを閲覧する。

ところで、検索サービスは、知りたい情報を掲載しているページ（記事）を探すためだけではなく、ある特定のサイトに移動するのが目的で用いられていることが多々ある。例えば、会社名、サイト名、大学名、個人名等を入力して、その主体が運営しているサイトを検索する場合である。このような場合に入力されるクエリをナビゲーショナルクエリという。

また、ウェブブラウザには、ユーザが所望のウェブページのＵＲＬを予め登録しておくブックマーク機能がある。このブックマークへの登録は、一般には、ユーザが所望のウェブページをウェブブラウザ上に表示させた状態でブックマーク登録のメニュー操作を行うことで実行される。

しかし、ユーザは複数のサイトを次々と辿って閲覧するため、他のウェブページへの遷移後にブックマークに登録する場合には、所望のウェブページを改めて表示させてから登録操作を行う必要があり、その操作が煩雑である。特に、ブックマークに登録されるウェブページは、そのサイトのトップページであることが多いため、ユーザの閲覧履歴を辿るのも時間がかかってしまう。

そのため、ブックマークの代わりに検索サイトが用いられることがある。すなわち、ユーザが所望のサイトが検索結果として出力されるようなクエリを検索サイトにて選定して入力し、検索結果から所望のサイトを閲覧するのである。このことからも、ナビゲーショナルクエリは、ユーザがブックマークしていないサイトを閲覧するために入力するクエリとも換言することができる。

検索サービスを提供するポータルサイト側でこのようなナビゲーショナルクエリと、そのナビゲーショナルクエリに対応するサイトの対応関係の情報を抽出できることは検索サービスの向上に有効である。例えば、ナビゲーショナルクエリで検索が行なわれた場合に、ナビゲーショナルクエリに対応するサイトを検索結果の先頭に持っていくこともできるし、ナビゲーショナルクエリに対応するサイトにユーザを誘導することもできるようになる。
特開２００１−３１２５１８号公報

上述したように、ナビゲーショナルクエリと対応するサイトの対応関係の情報を抽出できることは有用であるが、従来、そのための有効な方法が存在しなかった。すなわち、ナビゲーショナルクエリを抽出する方法としては、サイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）やサイトのタイトル等を静的に解析する方法が考えられるが、ナビゲーショナルクエリに対応するサイトは時間的に変動する可能性があり、上記のような静的な解析方法では十分に対応できないものであった。例えば、ある有名人の公式サイトとブログサイトがあり、通常であれば多くのユーザが有名人名のクエリで検索して公式サイトにアクセスしていたものが、ニュース等の時事的な影響によりユーザがブログサイトへアクセスするようになることがある。このように、ナビゲーショナルクエリは時期により変動する可能性がある。

一方、特許文献１には、所定のキーワードに対して１つのＵＲＬが対応するように記憶されたデータベースを用いて検索を行ない、検索結果からのリンクに対してアクセス数をカウントすることで、ホームページに対するニーズをカウントできるようにした検索システムが開示されている。しかしながら、上述したナビゲーショナルクエリの性質を考慮したものではなく、ナビゲーショナルクエリを抽出する方法としては使用できない。

本発明は上記の従来の問題点に鑑み提案されたものであり、その目的とするところは、ナビゲーショナルクエリと対応するサイトの対応関係の情報を十分な精度で抽出することのできるクエリ抽出方法、クエリ抽出装置およびクエリ抽出プログラムを提供することにある。

上記の課題を解決するため、本発明にあっては、請求項１に記載されるように、コンピュータが、クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する工程と、前記コンピュータが、前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する工程と、前記コンピュータが、算出された前記第１の分散値が所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する工程とを備えるクエリ抽出方法を要旨としている。

また、請求項２に記載されるように、コンピュータが、クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する工程と、前記コンピュータが、前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する工程と、前記コンピュータが、前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数率に基づく第２の分散値を算出する工程と、前記コンピュータが、算出された前記第１の分散値および前記第２の分散値がそれぞれ所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する工程とを備えるクエリ抽出方法として構成することができる。

また、請求項３に記載されるように、請求項１または２のいずれか一項に記載のクエリ抽出方法において、前記第１の分散値を算出する工程は、最大クリック回数の偏差２乗からその他のクリック回数の偏差２乗和を差し引くことで前記第１の分散値を算出するようにすることができる。

また、請求項４に記載されるように、請求項３に記載のクエリ抽出方法において、前記クエリに対する検索一覧を表示する画面には、当該検索一覧を変更するためのボタンが表示され、前記第１の分散値を算出する工程は、更に、前記表示されたボタンのクリック回数の偏差２乗を差し引くことで前記第１の分散値を算出するようにすることができる。

また、請求項５に記載されるように、請求項２に記載のクエリ抽出方法において、前記第２の分散値を算出する工程は、最大クリック回数率の偏差２乗からその他のクリック回数率の偏差２乗和を差し引くことで前記第２の分散値を算出するようにすることができる。

また、請求項６に記載されるように、請求項５に記載のクエリ抽出方法において、前記クエリに対する検索一覧と、表示された検索一覧を変更するためのボタンとが一画面上に表示され、前記第２の分散値を算出する工程は、更に、前記表示されたボタンのクリック回数率の偏差２乗を差し引くことで前記第２の分散値を算出するようにすることができる。

また、請求項７に記載されるように、請求項１乃至６のいずれか一項に記載のクエリ抽出方法において、前記クリックログを集計する工程は、ユーザ毎に前記クリックログを集計し、前記分散値を算出する工程は、前記ユーザ毎のクリックログに基づいて、ユーザが２回目以降に入力したクエリに対応するクリックログを前記分散値の算出に用いるようにすることができる。

また、請求項８、９に記載されるように、クエリ抽出装置として構成することができる。

また、請求項１０、１１に記載されるように、クエリ抽出プログラムとして構成することができる。

本発明のクエリ抽出方法、クエリ抽出装置およびクエリ抽出プログラムにあっては、検索サービスのクリックログに基づいて各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく分散値を算出し、その分散値が所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出するようにしているので、ナビゲーショナルクエリと対応するサイトの対応関係の情報を十分な精度で抽出することができる。

以下、本発明の好適な実施形態につき説明する。

＜システム構成＞
図１は本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。

図１において、インターネット等のネットワーク２には、ユーザが利用する複数のクライアント端末１と、検索および閲覧の対象となるコンテンツを提供する複数のＷｅｂサーバ４と、本発明を適用した検索サーバ３とが接続されている。

クライアント端末１は、ユーザからクエリを入力するクエリ入力部１０１と、ユーザから検索実行指示を受け付ける検索実行指示受付部１０２と、クエリ入力部１０１でクエリが入力される都度に検索サーバ３に対してクエリを送信するとともに、検索実行指示受付部１０２で検索実行指示を受け付けた際に検索サーバ３に対してクエリを送信するクエリ送信部１０３とを備えている。

また、クライアント端末１は、検索サーバ３から推奨サイト（ナビゲーショナルクエリとして特に推奨するサイトの要約およびＵＲＬ）を受信する推奨サイト受信部１０４と、検索サーバ３から検索一覧（検索によりヒットしたサイトの要約およびＵＲＬの一覧）を受信する検索一覧受信部１０５と、推奨サイト受信部１０４で受信した推奨サイトおよび検索一覧受信部１０５で受信した検索一覧に基づいて画面表示を制御する表示制御部１０６とを備えている。なお、推奨サイトおよび検索一覧に含まれるＵＲＬは、検索結果からのユーザによるサイト選択の履歴をクリックログとして検索サーバ３側で取得するため、サイトを直接に示すＵＲＬではなく、いったん検索サーバ３にアクセスし、そこから目的のサイトにリダイレクトするリダイレクトＵＲＬとなっている。このリダイレクトＵＲＬには、検索サーバ３へのエントリとなるＵＲＬのほか、検索に用いられたクエリや選択されたサイトを特定する情報が含まれている。

また、クライアント端末１は、表示制御部１０６によって表示された推奨サイトもしくは検索一覧からユーザによるサイト選択を受け付けるサイト選択受付部１０７と、このサイト選択受付部１０７で選択されたサイトのＵＲＬ（リダイレクトＵＲＬ）に応じて検索サーバ３にアクセスを行い、検索サーバ３から目的のサイトのＵＲＬへのアクセス切り替えを指示するリダイレクトレスポンスを受けて目的のサイトであるＷｅｂサーバ４にアクセスを行なうリダイレクト処理部１０８とを備えている。

クライアント端末１における機能部１０１〜１０８は、コンピュータハードウェア上で実行されるコンピュータソフトウェア（プログラム）により実現される。

一方、検索サーバ３は、クライアント端末１からネットワーク２を介してクエリ（単にユーザにより入力されただけのクエリの場合と、検索実行指示を伴う場合とがある）を受信するクエリ受信部３０１と、このクエリ受信部３０１で受信したクエリに基づいて、単にユーザにより入力されただけのクエリの場合、ナビゲーショナルクエリＤＢ３１２を検索してナビゲーショナルクエリが見つかった場合に推奨サイトとして出力するとともに、検索実行指示を伴うクエリの場合、コンテンツＤＢ３１１を検索して検索一覧を出力する検索処理部３０２とを備えている。

また、検索サーバ３は、検索処理部３０２から出力された推奨サイトをネットワーク２を介してクライアント端末１に送信する推奨サイト送信部３０３と、検索処理部３０２から出力された検索一覧をネットワーク２を介してクライアント端末１に送信する検索一覧送信部３０４とを備えている。

また、検索サーバ３は、クライアント端末１からネットワーク２を介してリダイレクトＵＲＬによるアクセスを受け付け、リダイレクトレスポンスを返送するリダイレクト処理部３０５と、このリダイレクト処理部３０５が処理を行ったタイミングでリダイレクトＵＲＬからクエリおよび選択されたサイトを特定し、クリックログをクエリログＤＢ３１３に記録するクリックログ収集部３０６とを備えている。

また、検索サーバ３は、所定のタイミングで、クエリログＤＢ３１３のクエリログに基づいて、クエリ毎にクリック回数によるナビゲーショナルクエリとしての確からしさを示す指標である第１スコア（第１の分散値）を算出してスコアリングＤＢ３１４に登録する第１スコア算出部３０７と、クエリ毎にクリック回数率によるナビゲーショナルクエリとしての確からしさを示す指標である第２スコア（第２の分散値）を算出してスコアリングＤＢ３１４に登録する第２スコア算出部３０８と、スコアリングＤＢ３１４のスコアリング結果に基づいてナビゲーショナルクエリを抽出し、ナビゲーショナルクエリＤＢ３１２に登録するナビゲーショナルクエリ抽出部３０９とを備えている。

検索サーバ３における機能部３０１〜３０９は、コンピュータハードウェア上で実行されるコンピュータソフトウェア（プログラム）により実現される。

図２は検索サーバ３に設けられた各データベースのデータ構造例を示す図である。

図２（ａ）はコンテンツＤＢ３１１のデータ構造例を示しており、「クエリ」フィールドと、そのクエリに対応する「サイトＵＲＬ」フィールドとを含んでいる。「サイトＵＲＬ」フィールドには複数のＵＲＬが含まれてもよい。

図２（ｂ）はナビゲーショナルクエリＤＢ３１２のデータ構造例を示しており、「ナビゲーショナルクエリ」フィールドと、そのナビゲーショナルクエリに対応する「サイトＵＲＬ」フィールドとを含んでいる。ナビゲーショナルクエリに対応するサイトＵＲＬは原則として１つである。

図２（ｃ）はクエリログＤＢ３１３のデータ構造例を示しており、「クエリ」フィールドと、そのクエリに対する検索一覧の表示順序に応じた、「１件目ＵＲＬおよびクリック回数」フィールド、「１件目ＵＲＬのクリック回数率」フィールド、・・・、「Ｎ件目ＵＲＬおよびクリック回数」フィールド、「Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数率」フィールドと、「合計クリック回数」フィールドと、「平均クリック回数」フィールドと、「平均クリック回数率」フィールドと、「「次へ／再検索」クリック回数」フィールドと、「「次へ／再検索」クリック回数率」フィールドとを含んでいる。ここで、１〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数は、そのクエリに対する検索一覧から複数のユーザによりその順位のＵＲＬに対応するサイトが選択された回数の所定期間内における積算値である。合計クリック回数は、そのクエリに対する１〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数の合計値である。平均クリック回数は、そのクエリに対する１〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数の平均値である。「次へ／再検索」クリック回数は、検索時に最初に表示されるＮ件分の検索一覧からユーザによりサイトの選択が行なわれず、次の検索一覧ページへの切り替えや再検索が行なわれた回数である。また、「〜回数率」は、集計対象の全クエリの合計クリック回数の総和を母数にした比率である。

なお、検索一覧の表示順序に応じた１〜Ｎ件目のＵＲＬについては別のテーブルで管理してもよい。また、１〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数率、合計クリック回数、平均クリック回数、平均クリック回数率、「次へ／再検索」クリック回数率等をテーブルに含めず、後述するスコア算出時に計算するようにしてもよい。

図２（ｄ）はスコアリングＤＢ３１４のデータ構造例を示しており、「クエリ」フィールドと、そのクエリに対する「第１スコア」フィールドと、「第２スコア」フィールドと、対応する「最大クリック回数（率）ＵＲＬ」フィールドとを含んでいる。最大クリック回数（率）ＵＲＬは、第１／第２スコア計算にあたって最大クリック回数と把握したサイトに対応するＵＲＬである。なお、最大クリック回数（率）ＵＲＬについては別のテーブルで管理してもよい。

＜動作＞
図３は上述した実施形態の処理例を示すシーケンス図である。

図３において、ユーザがクライアント端末１に対してクエリ入力部１０１によりクエリを入力すると（ステップＳ１０１）、クライアント端末１のクエリ送信部１０３は検索サーバ３に対して検索実行指示を伴わないクエリを送信する（ステップＳ１０２）。

検索サーバ３は、クエリ受信部３０１により検索実行指示を伴わないクエリを受信すると、検索処理部３０２によりナビゲーショナルクエリＤＢ３１２を検索する（ステップＳ１０３）。この際、検索処理部３０２は入力されたクエリがナビゲーショナルクエリＤＢ３１２に存在する場合、そのナビゲーショナルクエリに対応するサイトを推奨サイトとして出力する。そして、検索サーバ３の推奨サイト送信部３０３は検索処理部３０２の検索結果である推奨サイトをクライアント端末１に送信する（ステップＳ１０４）。

クライアント端末１は、推奨サイト受信部１０４により推奨サイトを受信すると、表示制御部１０６により画面に推奨サイトを表示してユーザに提示する（ステップＳ１０５）。図４（ａ）は検索画面の例を示しており、クエリ入力欄１１にクエリ「○○太郎」が入力された結果、推奨サイトを示す吹き出し１２が表示された状態を示している。この場合、ＯＫボタン１３をクリックすることで、そのサイトにアクセスして閲覧を行なうことができる。

図３に戻り、その後、ユーザが検索実行指示を行なって検索実行指示受付部１０２により受け付けられると（ステップＳ１０６）、クライアント端末１のクエリ送信部１０３は検索サーバ３に対して検索実行指示を伴うクエリを送信する（ステップＳ１０７）。

検索サーバ３は、クエリ受信部３０１により検索実行指示を伴うクエリを受信すると、検索処理部３０２によりコンテンツＤＢ３１１を検索し、検索一覧を出力する（ステップＳ１０８）。なお、ここでは検索処理部３０２がコンテンツＤＢ３１１による通常の検索処理を行なうことを想定しているが、コンテンツＤＢ３１１とともにナビゲーショナルクエリＤＢ３１２を検索し、入力されたクエリがナビゲーショナルクエリである場合（ナビゲーショナルクエリＤＢ３１２で検索にヒットしたものがある場合）には、検索一覧の最上位にナビゲーショナルクエリに対応するサイトを表示するよう表示順位の変更を行なうようにしてもよい。

次いで、検索サーバ３の検索一覧送信部３０４は検索処理部３０２の検索結果である検索一覧をクライアント端末１に送信する（ステップＳ１０９）。

クライアント端末１は、検索一覧受信部１０５により検索一覧を受信すると、表示制御部１０６により画面に検索一覧を表示してユーザに提示する（ステップＳ１１０）。図４（ｂ）は検索画面の例を示しており、クエリ入力欄１１にクエリ「○○太郎」が入力され、検索実行指示ボタン１４が押された結果、検索一覧１５として「１．太郎のブログ２．○○太郎公式サイト３．○○太郎のファンクラブ・・・」が表示された状態を示している。なお、検索画面の下部には検索一覧他ページ選択欄１６が併せて表示され、「次へ」をクリックすることで検索一覧の次のページが表示され、ページ番号をクリックすることで任意のページの検索一覧が表示される。

図３に戻り、ユーザは検索一覧もしくは推奨サイトの表示から所望のサイトを選択し、これがサイト選択受付部１０７により受け付けられると（ステップＳ１１１）、クライアント端末１のリダイレクト処理部１０８は検索一覧もしくは推奨サイトに埋め込まれたリダイレクトＵＲＬに基づいて検索サーバ３にアクセスする（ステップＳ１１２）。検索サーバ３のリダイレクト処理部３０５はアクセスを受けると、目的のサイトの本来のＵＲＬへのアクセス切り替えを指示するリダイレクトレスポンスをクライアント端末１に送信する（ステップＳ１１３）。これと並行して、検索サーバ３のクリックログ収集部３０６はリダイレクトＵＲＬからクエリおよび選択されたサイトを特定し、クリックログをクエリログＤＢ３１３に記録する（ステップＳ１１４）。なお、クリックログ収集部３０６は、クライアント端末１から検索サーバ３に対して検索一覧の他のページの表示が要求された場合や、再検索が要求された場合にも、クリックログをクエリログＤＢ３１３に記録する。

そして、クライアント端末１のリダイレクト処理部１０８はリダイレクトレスポンスに基づいてＷｅｂサーバ４にアクセスし（ステップＳ１１５）、Ｗｅｂサーバ４はクライアント端末１にページコンテンツを含むレスポンスを送信する（ステップＳ１１６）。クライアント端末１はこのレスポンスに基づいて表示を行い（ステップＳ１１７）、ユーザはコンテンツの閲覧を行なう。

その後、所定のタイミングによるバッチ処理等により、検索サーバ３の第１スコア算出部３０７はクエリログＤＢ３１３のクエリログに基づいて第１スコアを算出し、算出した第１スコアをスコアリングＤＢ３１４に登録する（ステップＳ１２１）。また、第２スコア算出部３０８はクエリログＤＢ３１３のクエリログに基づいて第２スコアを算出し、算出した第２スコアをスコアリングＤＢ３１４に登録する（ステップＳ１２２）。スコアの算出の詳細については後述する。

次いで、ナビゲーショナルクエリ抽出部３０９はスコアリングＤＢ３１４のスコアリング結果に基づいてナビゲーショナルクエリを抽出し、ナビゲーショナルクエリＤＢ３１２に登録する（ステップＳ１２３）。ナビゲーショナルクエリの抽出の詳細については後述する。

このように、ユーザの入力するクエリおよびその検索結果からのサイトの選択の行動に基づいてナビゲーショナルクエリを抽出し、次回以降の検索に反映するようにしているため、時期により変動する可能性のあるナビゲーショナルクエリに適切に対応することができる。

図５は第１スコア算出部３０７および第２スコア算出部３０８による第１スコアおよび第２スコアの算出の処理例を示す図である。

図５において、第１スコアおよび第２スコアの算出の処理を開始すると（ステップＳ２０１）、第１スコア算出部３０７はクエリログＤＢ３１３から１つのクエリを選択する（ステップＳ２０２）。

次いで、１件目〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数の中で最大のものを変数＄ＭＡＸに設定し（ステップＳ２０３）、平均クリック回数を変数＄ＡＶＥに設定し（ステップＳ２０４）、「次へ／再検索」クリック回数を変数＄ＢＡＤに設定する（ステップＳ２０５）。

そして、クリック回数が最大のものを除く１件目〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数をΣの計算において毎回、変数＄ＥＡＣＨとして、次式で第１スコアを計算する（ステップＳ２０６）。式の意味するところについては後述する。

第１スコア＝（＄ＭＡＸ−＄ＡＶＥ）^２
−Σ（＄ＥＡＣＨ−＄ＡＶＥ）^２
−（＄ＢＡＤ−＄ＡＶＥ）^２
次いで、第２スコア算出部３０８は、１件目〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数率の中で最大のものを変数＄ＭＡＸ_Ｒに設定し（ステップＳ２０７）、平均クリック回数率を変数＄ＡＶＥ_Ｒに設定し（ステップＳ２０８）、「次へ／再検索」クリック回数率を変数＄ＢＡＤ_Ｒに設定する（ステップＳ２０９）。

そして、クリック回数率が最大のものを除く１件目〜Ｎ件目ＵＲＬのクリック回数率をΣの計算において毎回、変数＄ＥＡＣＨ_Ｒとして、次式で第２スコアを計算する（ステップＳ２１０）。式の意味するところについては後述する。

第２スコア＝（＄ＭＡＸ_Ｒ−＄ＡＶＥ_Ｒ）^２
−Σ（＄ＥＡＣＨ_Ｒ−＄ＡＶＥ_Ｒ）^２
−（＄ＢＡＤ_Ｒ−＄ＡＶＥ_Ｒ）^２
次いで、処理対象のクエリと算出された第１スコア、第２スコアとクリック回数（率）が最大のＵＲＬを、スコアリングＤＢ３１４のクエリ、第１スコア、第２スコア、最大クリック回数（率）ＵＲＬに登録する（ステップＳ２１１）。

次いで、対象となるクエリにつき処理済であるか否か判断し（ステップＳ２１２）、処理済でない場合（ステップＳ２１２のＮｏ）は次のクエリの選択（ステップＳ２０２）に戻り、処理済である場合（ステップＳ２１２のＹｅｓ）は第１スコアおよび第２スコアの算出の処理を終了する（ステップＳ２１３）。

図６はナビゲーショナルクエリ抽出部３０９によるナビゲーショナルクエリ抽出の処理例を示すフローチャートである。

図６において、ナビゲーショナルクエリ抽出の処理を開始すると（ステップＳ３０１）、ナビゲーショナルクエリ抽出部３０９はスコアリングＤＢ３１４から１つのクエリを選択する（ステップＳ３０２）。

次いで、第１スコアが所定値以上であるか否か判断し（ステップＳ３０３）、所定値以上である場合（ステップＳ３０３のＹｅｓ）、続いて第２スコアが所定値以上であるか否か判断する（ステップＳ３０４）。

第２スコアが所定値以上である場合（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、処理対象のクエリと最大クリック回数（率）のＵＲＬを、ナビゲーショナルクエリＤＢ３１２のナビゲーショナルクエリとサイトＵＲＬに登録する（ステップＳ３０５）。

第１スコアが所定値以上でない場合（ステップＳ３０３のＮｏ）、第２スコアが所定値以上でない場合（ステップＳ３０４のＮｏ）、もしくは、ナビゲーショナルクエリＤＢ３１２への登録（ステップＳ３０５）の後、対象となるクエリにつき処理済であるか否か判断し（ステップＳ３０６）、処理済でない場合（ステップＳ３０６のＮｏ）は次のクエリの選択（ステップＳ３０２）に戻り、処理済である場合（ステップＳ３０６のＹｅｓ）はナビゲーショナルクエリ抽出の処理を終了する（ステップＳ３０７）。

＜第１スコアおよび第２スコアの意味＞
以下、第１スコアおよび第２スコアの意味について説明する。

本発明では、検索サービスにおけるクリックログのデータを解析し、ナビゲーショナルクエリと非ナビゲーショナルクエリの自動的な選別を行なっている。この際、上記の実施形態では、分散値の計算方法を応用して、ナビゲーショナルクエリとしての確からしさを示す指標である第１スコアおよび第２スコアを算出し（第１スコアおよび第２スコアは一種の分散値でもある。）、その両者が所定の閾値を超えるものをナビゲーショナルクエリとして抽出している。なお、ナビゲーショナルクエリを抽出する精度は若干低下するが、第１スコアのみを用い、その第１スコアが所定の閾値を超えるものをナビゲーショナルクエリとして抽出するようにしてもよい。

ナビゲーショナルクエリは、
（１）検索一覧における一箇所のサイトが集中してクリックされる。
（２）必ず検索一覧の１ページ目に目的のサイトが含まれる。
（３）「次へ」や「再検索」はクリックされない。
という特性を有している。

ここで、ナビゲーショナルクエリの場合は、上記の「検索一覧における一箇所のサイトが集中してクリックされる」という特性があるので、ナビゲーショナルクエリであるか否かの判定には、分散値の使用が適しているとも考えられる。分散値とは、「平均値との偏差２乗和」を「要素数」で割ったものである。一つの要素が他の要素と比べて突出していれば、分散値は高くなるので、ナビゲーショナルクエリである場合は分散値が高くなる。また、全ての要素が平均値に近ければ、分散値は小さくなる。

しかし、それぞれの要素がバラバラであれば、平均値との偏差が大きくなり、分散値も大きくなる。そのため、クリックされる箇所とされない箇所が数箇所に分かれる場合も分散値が高くなってしまい、ナビゲーショナルクエリであるか否かを正確に判定することができない。

そこで、本実施形態では、分散値をそのまま適用するのではなく、最大クリック回数の偏差２乗からその他のクリック回数の偏差２乗和を差し引くようにしている。これにより、「ある一箇所のサイトが集中してクリック」されるナビゲーショナルクエリの場合、クリック回数による偏差２乗の値は大きくなり、その他のクリック回数の偏差２乗和の値は相対的に小さくなり、全体のスコア値は大きくなる。また、クリックされる箇所とされない箇所が数箇所に分かれる場合（ナビゲーショナルクエリではない場合）、その他のクリック回数の偏差２乗和が大きくなり、スコア値を引き下げる。この手法の利点としては、クリック回数にバラつきがある場合は差分が小さくなり、さらに、均等にクリックされるような場合は、差分値が負の値となることである。その結果、一箇所のサイトのみが集中してクリックされている状態を示す指標とすることができる。

また、上述した「必ず検索一覧の１ページ目に目的のサイトが含まれる」というナビゲーショナルクエリの特性に基づき、計算に使用するクリック回数としては、検索一覧の最初の１ページ目に表示されるＮ件（例えば、１０件）に制限することができる。

図７は、横軸に、あるクエリに対する検索一覧の表示順位順のサイトをとり、縦軸に、各サイトに対する選択クリック数を示したものである。第１スコアの算出式の第１項「（＄ＭＡＸ−＄ＡＶＥ）^２」は図７では１番目のサイトに対応するものであり（常に１番目になるとは限らない）、第２項「−Σ（＄ＥＡＣＨ−＄ＡＶＥ）^２」は図７では２番目〜Ｎ番目のサイトについての総和である。

一方、第１スコアの算出式における第３項「−（＄ＢＡＤ−＄ＡＶＥ）^２」は、「「次へ」や「再検索」はクリックされない」というナビゲーショナルクエリの特性に基づき、「次へ／再検索」が行なわれたことによるナビゲーショナルクエリではないとのユーザの判断を反映させたものである。

第２スコアは、第１スコアがクリック回数（絶対回数）に基づいて算出するのに対し、クリック回数率に基づいて算出するものである。すなわち、「検索要求が高いクエリではスコアが高くなりがち」になることから、その影響を除去するためのものである。例えば、検索回数のうちの１％がクリックされた場合を考えたとき、人気のあるサイトであるが故に検索回数が日頃から多いクエリの場合と、そうでないクエリ（検索回数が低い）の場合、クリック回数のみでスコアリングした場合では、検索回数が多いクエリの方がスコアが高くなってしまう。

そこで、第１スコアの算出式と同様の式において、クリック回数をクリック回数率に置き換えて第２スコアを算出することで、「クリック分散の形状」に関してスコアリングを行なう。ただし、クリック回数率に基づいて算出する場合、インプレッションが低いクエリのスコアが高くなってしまうため、単独で用いるのではなく、第１スコアが所定の閾値より大きいものにつき、更に第２スコアが所定の閾値より大きいか否かを確認するのに用いる。これにより、ナビゲーショナルクエリの判定精度を高めることができる。

＜変形例＞
ナビゲーショナルクエリがブックマークの代わりに用いられることに対応するため、ユーザが２回目以降に入力したクエリに対応するクリックログを第１スコアおよび第２スコアの算出に用いるようにすることができる。

この場合の処理の流れは次のようになる。
（１）検索サーバ３は、ユーザＩＤによるログインにより、ユーザ毎の検索履歴を管理する。
（２）クリックログ収集部３０６は、クリックログをユーザＩＤ毎にクエリログＤＢ３１３に記憶する。
（３）第１スコア算出部３０７および第２スコア算出部３０８は、ユーザが始めて入力したクエリに対するクリックログはスコアの算出には用いないで、第１スコアおよび第２スコアを算出する。

これにより、ユーザが一度閲覧したサイトに対するナビゲーショナルクエリを抽出することができる。

＜総括＞
以上説明したように、本発明の実施形態によれば、ナビゲーショナルクエリを精度よく自動的に抽出することができる。

そして、そのナビゲーショナルクエリを検索サービスにおいて用いることにより、例えば、
（１）ナビゲーショナルクエリに対応するサイトが検索結果の２番目以降にある場合には、表示順序を変更して先頭に移動させることで、ユーザのニーズに即応した検索結果とする。
（２）クライアント端末で入力されているクエリを取得し、そのクエリに対応するサイトをユーザにサジェストして誘導することで、ユーザの操作性を向上させる。
等の有用な用途に活用することができる。

以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。

本発明の一実施形態にかかるシステムの構成例を示す図である。各データベースのデータ構造例を示す図である。実施形態の処理例を示すシーケンス図である。検索時の画面表示例を示す図である。第１スコアおよび第２スコアの算出の処理例を示す図である。ナビゲーショナルクエリ抽出の処理例を示すフローチャートである。第１スコアの算出式における第１項および第２項の説明図である。

符号の説明

１クライアント端末
１０１クエリ入力部
１０２検索実行指示受付部
１０３クエリ送信部
１０４推奨サイト受信部
１０５検索一覧受信部
１０６表示制御部
１０７サイト選択受付部
１０８リダイレクト処理部
２ネットワーク
３検索サーバ
３０１クエリ受信部
３０２検索処理部
３０３推奨サイト送信部
３０４検索一覧送信部
３０５リダイレクト処理部
３０６クリックログ収集部
３０７第１スコア算出部
３０８第２スコア算出部
３０９ナビゲーショナルクエリ抽出部
３１１コンテンツＤＢ
３１２ナビゲーショナルクエリＤＢ
３１３クエリログＤＢ
３１４スコアリングＤＢ
４Ｗｅｂサーバ

Claims

コンピュータが、クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する工程と、
前記コンピュータが、前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する工程と、
前記コンピュータが、算出された前記第１の分散値が所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する工程と
を備えたことを特徴とするクエリ抽出方法。
コンピュータが、クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する工程と、
前記コンピュータが、前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する工程と、
前記コンピュータが、前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数率に基づく第２の分散値を算出する工程と、
前記コンピュータが、算出された前記第１の分散値および前記第２の分散値がそれぞれ所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する工程と
を備えたことを特徴とするクエリ抽出方法。
請求項１または２のいずれか一項に記載のクエリ抽出方法において、
前記第１の分散値を算出する工程は、最大クリック回数の偏差２乗からその他のクリック回数の偏差２乗和を差し引くことで前記第１の分散値を算出する
ことを特徴とするクエリ抽出方法。
請求項３に記載のクエリ抽出方法において、
前記クエリに対する検索一覧を表示する画面には、当該検索一覧を変更するためのボタンが表示され、
前記第１の分散値を算出する工程は、更に、前記表示されたボタンのクリック回数の偏差２乗を差し引くことで前記第１の分散値を算出する
ことを特徴とするクエリ抽出方法。
請求項２に記載のクエリ抽出方法において、
前記第２の分散値を算出する工程は、最大クリック回数率の偏差２乗からその他のクリック回数率の偏差２乗和を差し引くことで前記第２の分散値を算出する
ことを特徴とするクエリ抽出方法。
請求項５に記載のクエリ抽出方法において、
前記クエリに対する検索一覧と、表示された検索一覧を変更するためのボタンとが一画面上に表示され、
前記第２の分散値を算出する工程は、更に、前記表示されたボタンのクリック回数率の偏差２乗を差し引くことで前記第２の分散値を算出する
ことを特徴とするクエリ抽出方法。
請求項１乃至６のいずれか一項に記載のクエリ抽出方法において、
前記クリックログを集計する工程は、ユーザ毎に前記クリックログを集計し、
前記分散値を算出する工程は、前記ユーザ毎のクリックログに基づいて、ユーザが２回目以降に入力したクエリに対応するクリックログを前記分散値の算出に用いる
ことを特徴とするクエリ抽出方法。
クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する手段と、
前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する手段と、
算出された前記第１の分散値が所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する手段と
を備えたことを特徴とするクエリ抽出装置。
クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する手段と、
前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する手段と、
前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数率に基づく第２の分散値を算出する手段と、
算出された前記第１の分散値および前記第２の分散値がそれぞれ所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する手段と
を備えたことを特徴とするクエリ抽出装置。
処理装置を構成するコンピュータを、
クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する手段、
前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する手段、
算出された前記第１の分散値が所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する手段、
として機能させるためのクエリ抽出プログラム。
処理装置を構成するコンピュータを、
クエリに対する検索一覧からの複数のサイトに対する個々の選択の履歴を示すクリックログを前記クエリ毎に集計する手段、
前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数に基づく第１の分散値を算出する手段、
前記クリックログに基づいて、各クエリに対するサイト毎のクリック回数率に基づく第２の分散値を算出する手段、
算出された前記第１の分散値および前記第２の分散値がそれぞれ所定値以上のクエリと、当該クエリに対する検索一覧内におけるクリック回数が最上位のサイト情報を抽出する手段、
として機能させるためのクエリ抽出プログラム。