JP4869292B2 - 検索キーワードを推薦するサーバ、方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、入力された検索キーワードに対して新たな推薦キーワードを提示するサーバ、方法、およびプログラムに関する。

従来、インターネットにおけるＷｅｂページの検索システムでは、キーワードの入力を受け付けることにより、このキーワードを含むＷｅｂページを抽出して、ユーザに提供する。このようなシステムでは、ユーザから入力されたキーワードに検索結果が依存しているため、類似するキーワードであっても、同一Ｗｅｂページが検索されるとは限らない。

そこで、ユーザが所望するＷｅｂページを検索し易くするため、推薦キーワードを追加もしくは置換する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、ユーザが利用したコンテンツに関連するキーワードの履歴から、互いに共起関係にあるキーワード同士をグループ分けし、この同一グループのキーワードを追加もしくは置換することが示されている。
特開２００５−３１００９４号公報

しかしながら、特許文献１の方法では、推薦キーワードは共起関係にあるキーワードに限られるため、同じ分野に属するが共起関係にない有用なキーワードを推薦することができなかった。

ところで、検索キーワードに関する分野に興味を持つユーザの中には、その分野に特有の用語や、最新用語、あるいは広く知られていない名称等の特殊なキーワードを使用する者も存在し、ユーザは、このような特殊なキーワードに関するＷｅｂページを必要とすることも多い。

そこで本発明は、検索時に、同じ分野（カテゴリ）に属する有用なキーワードを推薦できるサーバ、方法、およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

（１） 入力された検索キーワードに対して新たな推薦キーワードを提示するサーバであって、
複数のユーザそれぞれの属性として、各ユーザが使用した語句および当該語句の使用回数を取得し、当該ユーザと関連付けて記憶する属性記憶手段と、
カテゴリおよび当該カテゴリを特徴付ける少なくとも１のカテゴリ判定キーワードを予め記憶するカテゴリ記憶手段と、
前記カテゴリ記憶手段により記憶されたカテゴリ判定キーワードの全てについて、前記属性記憶手段により記憶された語句との類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数を算出し、当該算出した類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数に基づいて、当該カテゴリに属する前記ユーザを、代表ユーザとして決定する決定手段と、
前記検索キーワードが入力されたことに応じて、当該検索キーワードを前記カテゴリ判定キーワードに基づいて分類し、当該検索キーワードのカテゴリを判定する判定手段と、
前記判定手段により判定されたカテゴリに属する前記代表ユーザを抽出し、当該抽出された代表ユーザに関連付けて前記属性記憶手段により記憶された語句を、前記推薦キーワードとして抽出する抽出手段と、を備えるサーバ。

このような構成によれば、当該サーバは、複数のユーザそれぞれの属性として、各ユーザが使用した語句および当該語句の使用回数を取得し、当該ユーザと関連付けて記憶し、カテゴリおよび当該カテゴリを特徴付ける少なくとも１のカテゴリ判定キーワードを予め記憶し、当該カテゴリ判定キーワードの全てについて、記憶された語句との類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数を算出し、当該算出した類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数に基づいて、当該カテゴリに属するユーザを、代表ユーザとして決定し、検索キーワードが入力されたことに応じて、当該検索キーワードをカテゴリ判定キーワードに基づいて分類し、当該検索キーワードのカテゴリを判定し、判定されたカテゴリに属する代表ユーザを抽出し、当該抽出された代表ユーザに関連付けて記憶された語句を、推薦キーワードとして抽出する。

このことにより、当該サーバは、カテゴリそれぞれに関するカテゴリ判定キーワードに類似度が高い語句をより多く、より頻繁に使用する代表ユーザを決定し、この代表ユーザが使用した語句を、推薦キーワードとして抽出するので、ユーザが入力した検索キーワードに対して、同じカテゴリに属する有用なキーワードを推薦できる可能性がある。

更に、当該サーバは、カテゴリ判定キーワードとの類似度に基づいて、代表ユーザを決定するので、このカテゴリに造詣の深いキーパーソンを決定できる。したがって、カテゴリをリードするキーパーソンが使用する鮮度の高いキーワードを、一般のユーザが検索に活用することができる。

（２） 前記属性記憶手段は、前記ユーザが使用した語句のうち、所定の期間に使用された語句を記憶することを特徴とする（１）に記載のサーバ。

このような構成によれば、当該サーバは、例えば１ヶ月以内や１年以内等の所定の期間に使用された語句を記憶するので、時間の経過に従って使用されなくなった語句等を排除し、最新の傾向を反映することができる。このことにより、各カテゴリに対して、適切な代表ユーザを決定できる可能性がある。

（３） 前記決定手段は、所定の周期で、新たな前記代表ユーザを決定することを特徴とする（１）または（２）に記載のサーバ。

このような構成によれば、当該サーバは、所定の周期で新たな代表ユーザを決定するので、時間の経過に従って、その時々において適切な代表ユーザを決定、更新できる。このことにより、検索キーワードを入力したユーザに対して、その時々において適切なキーワードを推薦できる可能性がある。

（４） 前記決定手段は、前記類似度に基づいて、複数の代表ユーザを順位付けて決定し、
前記抽出手段は、前記決定手段による代表ユーザの順位付けに基づいて、前記推薦キーワードに優先順位を付与することを特徴とする（１）から（３）のいずれかに記載のサーバ。

このような構成によれば、当該サーバは、記憶された語句とカテゴリ判定キーワードとの類似度に基づいて、複数の代表ユーザを順位付けて決定し、この代表ユーザの順位付けに基づいて、推薦キーワードに優先順位を付与する。

このことにより、当該サーバは、複数の代表ユーザに対する順位付けに基づいて、推薦キーワードに優先順位を付与するので、検索キーワードを入力したユーザに対して、有用な推薦キーワードを優先的に提示できる可能性がある。

（５） 前記カテゴリに関して、前記決定手段により決定された代表ユーザが使用した語句に基づいて、当該カテゴリへの分類ルールを決定し、当該代表ユーザとは異なるユーザが使用した語句が当該決定されたルールにより当該カテゴリへ分類された場合に、当該カテゴリへ分類された語句を、前記推薦キーワードとして追加する追加手段を更に備える（１）から（４）のいずれかに記載のサーバ。

このような構成によれば、当該サーバは、代表ユーザが使用した語句に基づいて、カテゴリへの分類ルールを学習し、他のユーザが使用した語句に関しても、このカテゴリとの関連度合いを算出することができる。そして、当該サーバは、関連度合いが強く、このカテゴリに分類されると判断された語句について、推薦キーワードとして提示できる。

このことにより、当該サーバは、代表ユーザ以外のユーザが使用した語句であっても、入力された検索キーワードのカテゴリと深く関係する語句を、ユーザに対して推薦することができる。

（６） 入力された検索キーワードに対して新たな推薦キーワードをコンピュータが提示する方法であって、
複数のユーザそれぞれの属性として、各ユーザが使用した語句および当該語句の使用回数を取得し、当該ユーザと関連付けて記憶する属性記憶ステップと、
カテゴリおよび当該カテゴリを特徴付ける少なくとも１のカテゴリ判定キーワードを予め記憶するカテゴリ記憶ステップと、
前記カテゴリ記憶ステップにより記憶されたカテゴリ判定キーワードの全てについて、前記属性記憶ステップにより記憶された語句との類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数を算出し、当該算出した類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数に基づいて、当該カテゴリに属する前記ユーザを、代表ユーザとして決定する決定ステップと、
前記検索キーワードが入力されたことに応じて、当該検索キーワードを前記カテゴリ判定キーワードに基づいて分類し、当該検索キーワードのカテゴリを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにより判定されたカテゴリに属する前記代表ユーザを抽出し、当該抽出された代表ユーザに関連付けて前記属性記憶ステップにより記憶された語句を、前記推薦キーワードとして抽出する抽出ステップと、を含む方法。

このような構成によれば、当該方法を実行することにより、（１）と同様の効果が期待できる。

（７） （６）に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。

このような構成によれば、当該プログラムをコンピュータに実行させることにより、（１）と同様の効果が期待できる。

本発明によれば、ユーザが検索を行う際に、同じカテゴリに属する有用なキーワードを推薦することができる。

以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。

［システム全体構成］
図１は、本実施形態に係るサーバ１０と関連要素との全体構成を示す図である。サーバ１０は、ネットワーク４０を介して、ユーザ端末２０、３０と接続されている。

サーバ１０は、ユーザ端末２０から、各ユーザに関して、それぞれのユーザが入力した検索クエリや、ブログ等のＷｅｂページから抽出される語句を収集する。そして、サーバ１０は、ユーザ毎に使用される語句と、その使用回数とを収集することにより、複数のユーザそれぞれを比較し、カテゴリを代表する代表ユーザ（カテゴリリーダ）を決定する。

その後、ユーザ端末３０から検索キーワードが入力されると、サーバ１０は、代表ユーザが使用した語句に基づいて、検索キーワードと同一カテゴリに属する別の推薦キーワードを提示する。

［ハードウェア構成］
図２は、本実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成を示す図である。サーバ１０は、制御部３００を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ３２０等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン２００、通信Ｉ／Ｆ（Ｉ／Ｆ：インタフェース）３３０、メインメモリ３４０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）３５０、Ｉ／Ｏコントローラ３６０、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに半導体メモリ３９０を備える。尚、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに、半導体メモリ３９０はまとめて記憶装置４１０と呼ばれる。

制御部３００は、サーバ１０を統括的に制御する部分であり、ハードディスク３７０（後述）に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。

通信Ｉ／Ｆ３３０は、サーバ１０が、ネットワークを介して図１のユーザ端末２０、３０等、他の装置と情報を送受信する場合のネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ３３０は、モデム、ケーブル・モデムおよびイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。

ＢＩＯＳ３５０は、サーバ１０の起動時にＣＰＵ３１０が実行するブートプログラムや、サーバ１０のハードウェアに依存するプログラム等を記録する。

Ｉ／Ｏコントローラ３６０には、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、および半導体メモリ３９０等の記憶装置４１０を接続することができる。

ハードディスク３７０は、本ハードウェアをサーバ１０として機能させるための各種プログラム、本発明の機能を実行するプログラムおよび後述するテーブル等を記憶する。なお、サーバ１０は、外部に別途設けたハードディスク（図示せず）を外部記憶装置として利用することもできる。

光ディスクドライブ３８０としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク４００を使用する。光ディスク４００から光ディスクドライブ３８０によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ３６０を介してメインメモリ３４０またはハードディスク３７０に提供することもできる。

なお、本発明でいうコンピュータとは、記憶装置、制御部等を備えた情報処理装置をいい、サーバ１０は、記憶装置４１０、制御部３００等を備えた情報処理装置により構成され、この情報処理装置は、本発明のコンピュータの概念に含まれる。

［機能構成］
図３は、本実施形態に係るサーバ１０の機能構成を示す図である。サーバ１０の制御部３００は、ユーザ属性解析部１１と、カテゴリ指定部１２と、カテゴリリーダ抽出部１３と、検索制御部１４と、を備える。また、サーバ１０の記憶装置４１０は、ユーザ属性ＤＢ２１と、カテゴリリーダＤＢ２２と、を備える。

ユーザ属性解析部１１は、ユーザ端末２０から、ユーザが作成したブログ等のＷｅｂページ内のテキストや、情報検索時に入力された検索クエリ等を受信し、これらに含まれる語句を抽出する。そして、ユーザ属性解析部１１は、これらの語句から、所定の種類のキーワードを選択し、ユーザ属性として、このキーワードと、当該キーワードが使用された回数と、をユーザ属性ＤＢ２１に記憶する。

ここで、所定の種類のキーワードは、例えば、名詞や動詞等として予め設定してもよい。また、語句の出現頻度に基づく重要度を算出することにより、重要語を選択することとしてもよい。

なお、ユーザ属性解析部１１は、キーワードの最近の使用傾向を反映させるため、現在までの１ヶ月間や１年間等、所定の期間に作成されたＷｅｂページや入力された検索クエリを選択し、所定の期間に使用されたキーワードを記憶することとしてよい。また、記憶されるキーワードは常に新しいことが好ましいので、ユーザ属性解析部１１は、所定の周期で処理を繰り返し、ユーザ属性ＤＢ２１を最新の状態に保つ。

図４は、本実施形態に係るユーザ属性としてのキーワードを記憶した、ユーザ属性テーブルを示す図である。ここでは、ユーザＩＤに対して、ブログテキストから抽出されたキーワードと、検索クエリから抽出されたキーワードと、がそれらの使用回数と共に記憶される。

ここで、ユーザ属性テーブルには、キーワードの情報源別にフィールドを用意したが、これには限られず、単一のフィールドに併せて格納してもよい。なお、情報源別に記憶することによれば、サーバ１０は、推薦キーワードを情報源別に分類して提示することができる。

カテゴリ指定部１２は、サーバ１０の管理者から、カテゴリの指定を受け付ける。具体的には、例えば「アキバ系」、「バイク」等の複数のカテゴリを設定し、各カテゴリに属する１以上のキーワードを指定する入力を受け付ける。そして、受け付けたカテゴリ指定のデータを、カテゴリリーダＤＢ２２に記憶する。

カテゴリリーダ抽出部１３は、カテゴリ指定部１２により記憶されたカテゴリ指定のデータに基づいて、ユーザ属性ＤＢ２１から、各カテゴリを代表するユーザであるカテゴリリーダを抽出する。抽出するカテゴリリーダは複数であってよく、カテゴリリーダ抽出部１３は、カテゴリリーダの識別データを、カテゴリリーダＤＢ２２に各カテゴリと関連付けて記憶する。

ここで、カテゴリリーダを抽出する際には、カテゴリリーダ抽出部１３は、カテゴリリーダテーブル（図５）に記憶されたカテゴリ判定キーワードの全てについて、ユーザ属性テーブル（図４）に記憶されたブログテキストやクエリ等のキーワードとの一致度を算出する。ここで、カテゴリ判定キーワードのそれぞれに対して、類似するキーワードの使用回数が多いほど、一致度に重み付けを行ってユーザ属性を高く評価する。そして、カテゴリリーダ抽出部１３は、この評価が上位の所定数、あるいは所定以上の評価値となったユーザを、カテゴリリーダとして抽出する。これにより、カテゴリ判定キーワードと類似するキーワードをより多く、より頻繁に使用したユーザが、全体として高く評価され、カテゴリリーダとして抽出される。

なお、上述の評価において、カテゴリ判定キーワードのそれぞれについて算出した類似度、使用回数、類似する語句がユーザ属性テーブルに記憶されていると判定したカテゴリ判定キーワードの数、のそれぞれについて、どの程度の重み付けを行うかについては、抽出されたカテゴリリーダを実際に検証しながら適宜設計してよい。

また、抽出の方法はこれには限られず、例えば、カテゴリ判定キーワードにより学習した分類ルールに基づいて、ユーザ属性テーブル（図４）のキーワードを分類し、カテゴリへの類似傾向が強いユーザをカテゴリリーダとして抽出してもよい。

図５は、本実施形態に係るカテゴリおよびカテゴリリーダを記憶した、カテゴリリーダテーブルを示す図である。

ここでは、まず、カテゴリ指定部１２により受け付けたカテゴリ指定により、カテゴリＩＤおよびカテゴリ名称に対して、カテゴリ判定キーワードが記憶される。そして、カテゴリリーダ抽出部１３により抽出されたカテゴリリーダのＩＤが各カテゴリに関連付けて記憶される。

更に、カテゴリリーダ抽出部１３は、カテゴリ判定キーワードや、カテゴリリーダに対応してユーザ属性テーブル（図４）に記憶されたキーワードに基づいて、このカテゴリの分類ルールを決定し、カテゴリに関連付けて記憶してもよい。このことにより、関連付けがされていないキーワードについても、カテゴリ分類が可能となるため、多数の推薦キーワードを提示できる可能性がある。

なお、分類ルールの決定には、既存の技術が利用可能であり、例えば、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）等の学習機械により実現できる。

ここで、カテゴリリーダ抽出部１３は、所定の周期で新たなカテゴリリーダを決定し、カテゴリリーダテーブル（図５）を更新する。このことにより、ユーザ属性テーブル（図４）が更新されるに従って、カテゴリリーダも更新されるので、各カテゴリに対して、常に最新のカテゴリリーダを選択することができる。

また、カテゴリリーダテーブル（図５）において、カテゴリリーダ抽出部１３は、カテゴリリーダに順位付けを行うこととしてよい。このことにより、上位のカテゴリリーダが使用したキーワードの重要度が高く判断され得る。

検索制御部１４は、ユーザ端末３０において入力された検索キーワードを受信したことに応じて、ユーザ属性ＤＢ２１およびカテゴリリーダＤＢ２２に基づいて、推薦キーワードを抽出し、ユーザ端末３０に送信する。

このとき、検索制御部１４は、カテゴリリーダテーブル（図５）を参照して、受信した検索キーワードが属するカテゴリを判定する。そして、検索制御部１４は、判定したカテゴリのカテゴリリーダを抽出し、ユーザ属性テーブル（図４）に記憶されたカテゴリリーダが使用したキーワードを、推薦キーワードとして抽出する。なお、推薦キーワードは、使用回数により順位付けして抽出してもよい。

また、検索キーワードが属するカテゴリは、カテゴリリーダテーブル（図５）のカテゴリ判定キーワードとの一致、あるいは類似を検出することにより判定できる。あるいは、カテゴリに対して決定された分類ルールに基づいて、検索キーワードをいずれかのカテゴリへ分類してもよい。

ここで、検索制御部１４は、推薦キーワードとして、カテゴリリーダが使用したキーワードを抽出したが、これには限られない。例えば、カテゴリリーダ以外のユーザが使用したキーワードに関してもユーザ属性テーブル（図４）から抽出し、カテゴリの分類ルールに基づいて分類した結果、このカテゴリに分類されると判定されたキーワードを、推薦キーワードとしてユーザ端末３０に送信してよい。これにより、カテゴリリーダに限らず、様々なユーザが使用したキーワードの中から、有用なキーワードを推薦することができる。

また、検索制御部１４は、カテゴリリーダ抽出部１３により順位付けがされたカテゴリリーダの順位に基づいて、このカテゴリリーダが使用したキーワードに重み付けを行う。このことにより、ユーザ端末３０に送信する推薦キーワードに優先順位を付与することとなるので、ユーザに対して、有用なキーワードを優先的に推薦できる可能性がある。

［処理フロー］
図６は、本実施形態に係るサーバ１０における、カテゴリリーダの決定処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１では、制御部３００は、サーバ１０の管理者等から、カテゴリ指定の入力を受け付け、カテゴリリーダテーブル（図５）に記憶する。

ステップＳ２では、制御部３００は、ユーザ属性テーブル（図４）から、各ユーザが使用したキーワード（ブログテキスト、検索クエリ等）およびその使用回数をユーザ属性として読み込む。

ステップＳ３では、制御部３００は、カテゴリリーダテーブル（図５）のカテゴリ判定キーワードと、ステップＳ２で読み込んだユーザ属性との類似度を算出する。

ステップＳ４では、制御部３００は、ステップＳ３にて算出した類似度、および類似度が高いキーワードの使用回数に基づいて、各カテゴリに対して、１または複数のカテゴリリーダを選出する。選出したカテゴリリーダは、カテゴリリーダテーブル（図５）に記憶される。

ステップＳ５では、制御部３００は、ステップＳ４にて選出したカテゴリリーダが使用したキーワードに基づいて、所定の学習機械により、各カテゴリへの分類ルールを学習し、カテゴリリーダテーブル（図５）に記憶する。

図７は、本実施形態に係るサーバ１０における、推薦キーワードの出力処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１１では、制御部３００は、ユーザ端末３０において入力された検索キーワードを受信する。

ステップＳ１２では、制御部３００は、カテゴリリーダテーブル（図５）のカテゴリ判定キーワードに基づいて、ステップＳ１１にて受信した検索キーワードを、いずれかのカテゴリに分類する。なお、いずれのカテゴリ判定キーワードとも類似しない場合には、いずれのカテゴリにも分類しない。

ステップＳ１３では、制御部３００は、ステップＳ１２にて検索キーワードがいずれかのカテゴリに分類されたか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合は、ステップＳ１４に移り、判定がＮＯの場合は、推薦キーワードの出力は行わず処理を終了する。

ステップＳ１４では、制御部３００は、ステップＳ１２にて分類されたカテゴリについて選出されたカテゴリリーダを抽出し、ユーザ属性テーブル（図４）から、カテゴリリーダが使用したキーワードを抽出する。

ステップＳ１５では、制御部３００は、ステップＳ１４にて抽出されたカテゴリリーダとは別のユーザが使用したキーワードに関して、同一のカテゴリに分類されるか否かを判断する。そして、制御部３００は、分類されると判断されたキーワードを抽出する。

ステップＳ１６では、制御部３００は、ステップＳ１４およびステップＳ１５にて抽出されたキーワードを推薦キーワードとして、ユーザ端末３０へ送信し、ユーザが選択可能なリストとして画面表示する。

なお、本実施形態では、検索キーワードが入力されたことに応じて、推薦キーワードを抽出（ステップＳ１４〜Ｓ１５）したが、これには限られない。制御部３００は、予め、各カテゴリに関して推薦キーワードを抽出し、記憶しておいてもよい。このことによれば、ユーザ端末３０に対して、素早く推薦キーワードを送信することができるので、ユーザの操作性が向上される。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

本発明の実施形態に係るサーバ１０と関連要素との全体構成を示す図である。 本発明の実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成を示す図である。 本発明の実施形態に係るサーバ１０の機能構成を示す図である。 本発明の実施形態に係るユーザ属性テーブルを示す図である。 本発明の実施形態に係るカテゴリリーダテーブルを示す図である。 本発明の実施形態に係るカテゴリリーダの決定処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る推薦キーワードの出力処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ サーバ
１１ ユーザ属性解析部
１２ カテゴリ指定部
１３ カテゴリリーダ抽出部
１４ 検索制御部
２１ ユーザ属性ＤＢ
２２ カテゴリリーダＤＢ
２０、３０ ユーザ端末
４０ ネットワーク
３００ 制御部
４１０ 記憶装置

Claims (7)

1. 入力された検索キーワードに対して新たな推薦キーワードを提示するサーバであって、
   複数のユーザそれぞれの属性として、各ユーザが使用した語句および当該語句の使用回数を取得し、当該ユーザと関連付けて記憶する属性記憶手段と、
   カテゴリおよび当該カテゴリを特徴付ける少なくとも１のカテゴリ判定キーワードを予め記憶するカテゴリ記憶手段と、
   前記カテゴリ記憶手段により記憶されたカテゴリ判定キーワードの全てについて、前記属性記憶手段により記憶された語句との類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数を算出し、当該算出した類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数に基づいて、当該カテゴリに属する前記ユーザを、代表ユーザとして決定する決定手段と、
   前記検索キーワードが入力されたことに応じて、当該検索キーワードを前記カテゴリ判定キーワードに基づいて分類し、当該検索キーワードのカテゴリを判定する判定手段と、
   前記判定手段により判定されたカテゴリに属する前記代表ユーザを抽出し、当該抽出された代表ユーザに関連付けて前記属性記憶手段により記憶された語句を、前記推薦キーワードとして抽出する抽出手段と、を備えるサーバ。
2. 前記属性記憶手段は、前記ユーザが使用した語句のうち、所定の期間に使用された語句を記憶することを特徴とする請求項１に記載のサーバ。
3. 前記決定手段は、所定の周期で、新たな前記代表ユーザを決定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のサーバ。
4. 前記決定手段は、前記類似度に基づいて、複数の代表ユーザを順位付けて決定し、
   前記抽出手段は、前記決定手段による代表ユーザの順位付けに基づいて、前記推薦キーワードに優先順位を付与することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のサーバ。
5. 前記カテゴリに関して、前記決定手段により決定された代表ユーザが使用した語句に基づいて、当該カテゴリへの分類ルールを決定し、当該代表ユーザとは異なるユーザが使用した語句が当該決定されたルールにより当該カテゴリへ分類された場合に、当該カテゴリへ分類された語句を、前記推薦キーワードとして追加する追加手段を更に備える請求項１から請求項４のいずれかに記載のサーバ。
6. 入力された検索キーワードに対して新たな推薦キーワードをコンピュータが提示する方法であって、
   複数のユーザそれぞれの属性として、各ユーザが使用した語句および当該語句の使用回数を取得し、当該ユーザと関連付けて記憶する属性記憶ステップと、
   カテゴリおよび当該カテゴリを特徴付ける少なくとも１のカテゴリ判定キーワードを予め記憶するカテゴリ記憶ステップと、
   前記カテゴリ記憶ステップにより記憶されたカテゴリ判定キーワードの全てについて、前記属性記憶ステップにより記憶された語句との類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数を算出し、当該算出した類似度および当該類似度が高い語句の前記使用回数に基づいて、当該カテゴリに属する前記ユーザを、代表ユーザとして決定する決定ステップと、
   前記検索キーワードが入力されたことに応じて、当該検索キーワードを前記カテゴリ判定キーワードに基づいて分類し、当該検索キーワードのカテゴリを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにより判定されたカテゴリに属する前記代表ユーザを抽出し、当該抽出された代表ユーザに関連付けて前記属性記憶ステップにより記憶された語句を、前記推薦キーワードとして抽出する抽出ステップと、を含む方法。
7. 請求項６に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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