JP4908214B2 - サーチクエリのリファインメントを提供するシステム及び方法。 - Google Patents

Description

本発明は、一般的には、クエリ処理に関する。特に、サーチクエリのリファインメントを提供するシステム及び方法に関する。

インターネット技術は１９６０年代後半まで遡るが、個人によるコンピュータの使用及びインターネットワークが広範囲にわたり利用可能になったことで、情報共有化技術が爆発的に成長し、前例のない進歩がもたらされた。特に、ワールドワイド・ウェブ（「ウェブ」）は、世界中の情報の受け取り手に対して、アーカイブ及びリアルタイム形式の両者による書かれ話され（オーディオ）画像化され（画像及びビデオ）も含む電子形式で格納された莫大な情報へのアクセスの簡便性を革命的に変えた。つまり、ウェブにより、世界中のほぼ全ての言語での情報に満ちた仮想の無限に広がる図書館に、全ての接続ユーザが、デスクトップ上からアクセスできるようになった。

サーチエンジンはウェブの使用が増加するにつれて進化し、ユーザは、効率よく適時に、関連するウェブコンテンツを見つけ、検索することが出来るようになった。ウェブコンテンツの量および種類が増加するにつれ、サーチエンジンは高度化し、精度も同様に改善されてきた。一般に、サーチエンジンは、サーチクエリへの応答において最も精度の高い結果を提供するように構成されている。しかし、検索されたウェブコンテンツのサーチ能力は、本質的に主観的であり、ユーザの興味や知識および取り組み方に依存するものであるため、精度を確定するのは困難である。

サーチエンジンが用いる従来の方法は、ウェブページから索引された用語に、サーチクエリの用語をマッチングさせることに基づいている。検索されたウェブコンテンツの重要性を決定するより高度な方法には、例えば、ハイパーリンクを用いた構造分析がある。詳しくは、以下の文献に詳しい。

典型的なサーチクエリの流れは、自然言語による質問あるいは個々の用語のいずれかを、大抵はキーワードの形をとって、サーチエンジンに送信することから始まる。サーチエンジンは、潜在的に検索可能なウェブコンテンツの情報特性を記録するデータレポジトリ（データ蓄積）に対してサーチを実行し、候補となるウェブページを特定する。

サーチは、しばしば何千もの更には何万もの件数の結果を返すため、大抵のサーチエンジンは、通例、最も見込みのある結果の一部分のみに順位や評価をつける。上位のウェブページは、通常、ウェブコンテンツのタイトルやハイパーリンク及びウェブページから抜粋したテキストの断片といったその他記述的な情報の形式で、ユーザに提示される。
Ｓ．Ｂｒｉｎ及びＬ．Ｐａｇｅ"Ｔｈｅ Ａｎａｔｏｍｙ ｏｆ ａ Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔｕａｌ Ｓｅａｒｃｈ Ｅｎｇｉｎｅ"（１９９８） 米国特許６，２８５，９９９

質の高いサーチ結果を提供することは、サーチクエリ自体が持つ文字どおりの範囲及び潜在的な範囲から複雑になってしまうことがある。不十分に枠組みされたサーチクエリは、曖昧であったり、あるいは一般的または特定的になりすぎることがあり、対応する高い精度のサーチ結果を出すことができない。例えば、サーチクエリにおける用語は、構文論または意味上のレベルで曖昧になりうる。構文的に曖昧な表現は、同音でひょっとしたら同じスペルを有するが、単語の実際の意味とは別の意味を持つ間違った単語を特定してしまい、不注意にも同音異義語の結果となることもある。

例えば、単語“ｂｅａｒ”は、運ぶ、動物の熊、あるいは衣服のない状態の裸等を意味することがある。意味上の曖昧な表現は、不適当な文脈の結果でもある。例えば、単語“ｊａｇｕａｒ”は動物のアメリカヒョウ、マッキントッシュのオペレーティングシステムの一バージョンあるいはジャガーという自動車の商標を指すことがある。同様に、一般的すぎるサーチ用語は過度に広いサーチ結果となり、一方で、狭すぎるサーチ用語は、過度に限定的で希望しないサーチ結果となってしまう。

従って、不十分に枠組みされたサーチクエリで発生する曖昧さ、過度の一般化、過度の限定化を解消するようなサーチクエリのリファインメントを行う提案を提供するアプローチが必要となる。好ましくは、そのようなアプローチは、サーチクエリが出された場合、オリジナルのサーチクエリの意図が潜在する実際の話題に密接に関連したサーチ結果となるようなリファインされたサーチクエリを提供し、潜在的なサーチ用語として、概念上の独立性および明確な意味を反映した提案を提供する。

本発明の一実施形態は、クエリのリファインメント提案を作成するシステムと方法を提供する。クエリに応じて検索された少なくとも一つのサーチドキュメントは、一つ以上の格納されたクエリ（以下、格納クエリという。）にマッチングさせられる。格納クエリは、潜在的なクエリリファインメント提案としてスコア付けされる。

更なる実施形態は、サーチクエリリファインメントを提供するシステムと方法を提供する。格納クエリおよび格納されたドキュメント（以下、格納ドキュメントという。）は、論理的ペアとして関連付けられる。重み付けが、論理的ペアに割り当てられる。サーチクエリが発行され、サーチドキュメントの集合が生成される。少なくとも一つのサーチドキュメントは、少なくとも一つの格納ドキュメントにマッチさせられる。格納クエリと少なくとも一つの格納ドキュメントのマッチングと関連付けられた割り当てられた重み付けが検索される。

格納クエリと少なくとも一つの格納ドキュメントのマッチングと関連付けられた割り当てられた重み付けに基づき、少なくとも一つのクラスタが形成される。少なくとも一つの格納ドキュメントのマッチングと関連付けられた格納クエリはスコア付けされ、そのスコア付けは少なくとも一つの他のクラスタと関連する少なくとも一つのクラスタについてなされる。少なくとも一つのそのようなスコアが付けられたサーチクエリは、クエリリファインメントの集合として提案される。

更なる実施形態は、クエリリファインメントの候補を統合する方法およびシステムを提供する。クエリに反応して検索された少なくとも一つのサーチドキュメントは、格納クエリおよび重み付けに関連付けられた一つ以上の格納ドキュメントとマッチングさせられる。少なくとも一つのクラスタは、格納クエリと、クエリと反応してマッチングした各格納ドキュメントと関連付けられたおよび重み付けに基づいて形成される。候補クエリに反応して検索された少なくとも一つの更なるサーチドキュメントは、一つ以上の格納ドキュメントにマッチさせられる。

少なくとも一つの更なるクラスタは、格納クエリと、候補クエリに反応してマッチングした各格納ドキュメントに関連付けられた重み付けに基づき形成される。少なくとも一つのクラスタと少なくとも一つの更なるクラスタが結合される。少なくとも一つの他のクラスタに関連する結合されたクラスタの格納クエリは、潜在的なクエリリファインメント提案としてスコア付けられる。

本発明に関するその他の実施形態は、本発明の実施形態として本発明を実施するにあたっての最良の実施形態（ベストモード）が記載されている下記の詳細な説明から、当業者にとって明白である。

明白ではあるが、本発明の主旨及び範囲から逸脱しない範囲で、本発明は他の違った実施形態で実施することもでき、いくつかの部分は様々な自明の点において変更が可能である。従って、図面と詳細な説明は、本質的に一例としてみなされ、限定としてみなされない。

本発明の一実施形態によれば、サーチエンジン２１は、最適に、サーチ特性と最もマッチしたウェブコンテンツ２２を特定し、高い精度のウェブページを提供する。

（実施例１）
図１は、本発明に従い、サーチクエリリファインメントを提供するシステム１０を示すブロック図である。複数の個々のクライアント１２は、インターネットやその他通信ネットワーク形式等の当業者に認識されているインターネットワーク１３を介して、サーバ１１と通信的にインターフェースで接続される。ウェブコンテンツへの要求や各クライアント１２を通じて他の処理を行うユーザ１９により、個々のクライアント１２は操作される。

一般的に、各クライアント１２は、インターネット１３等のネットワークに接続可能で、アプリケーションプログラムと相互利用できるいかなる形式のコンピュータプラットホームでもよい。

代表的な個々のクライアントの例として、当業者に認識されている、コンピュータ、携帯情報端末、「スマート（知的）」携帯電話やポケットベル、軽量クライアント、ワークステーション、アプリケーションサーバとインターフェース接続された「ダム（空）」端末や様々な装置や構成等を含むがこれに限定されない。インターネットワーク１３は、様々なトポロジ、設定、ネットワークに相互接続できる部品の装置を含み、上記は企業が提供する広域及びローカルなネットワークと相互運用が可能なように設定され、同業者に認識されている従来の有線、無線、衛星、工学および同等のネットワーク技術を含むがこれに限定されない。

ウェブコンテンツの変換、特にサーチ処理については、各クライアント１２は、ウェブブラウザ１８（「ウェブブラウザ」）を実行し、グラフィカル・ユーザ・インターフェースを好適に実行し、サーバ１１上で実行しているウェブサーバ２０にサーチクエリは送信される。各サーチクエリは、一般的にウェブコンテンツの形式で、ウェブサーバ２０を介して潜在的に検索可能な情報を記述または特定する。

サーチクエリはサーチ特性を提供し、サーチ特性はキーワードおよびこれに類似するものといった個々の用語で一般的に表現され、言語等の文字の暗号化などを行い、それによってサーバ１１上で実行中のサーチエンジン２１が、通常ウェブ形式によるサーチ結果ドキュメントを識別し、返送することができる。当業者にとって認識されているサーチクエリおよび特性のその他の形式、様式、定義は可能である。

ウェブページは、通常、ウェブコンテンツのタイトル、ハイパーリンク、ウェブページから抜粋したテキストの断片等のその他記述的情報の形をとり、提示するためウェブブラウザ１８に返送される。ユーザは、グラフィカル・ユーザ・インターフェース上でウェブページを閲覧またはアクセスすることができ、テキストのタイプ入力、クリックまたはその両方を行う形式で、選択や応答を入力することが出来る。

サーバ１１は、ウェブコンテンツ２２が保存されているサーチデータベース１５を有している。ウェブコンテンツ２２は、直接的にまたは間接的にインターネットワーク１３を介して相互に接続され、好ましくは各クライアント１２によりアクセス可能な他のウェブサーバ上（図示せず）において、遠隔で維持することができる。

更なる実施形態では、サーバ１１は、キャッシュされたドキュメント２４およびキャッシュされたクエリ２５が保存されているキャッシュ２３を保持する。当技術分野で知られているように、キャッシュ２３は、サーチパフォーマンスを向上するため、一つ以上のキャッシュされたクエリ２５と各キャッシュされたドキュメント２４を関連付ける。最後に、更なる実施形態では、サーチエンジン２１は、前のサーチクエリ２７の記録を追跡するクエリログ２６を維持する。

サーチエンジン２１は、好適に、サーチ特性と最もマッチしたウェブコンテンツ２２を特定し、高い精度のウェブページを提供する。詳しくは、Ｓ．Ｂｒｉｎ及びＬ．Ｐａｇｅによる文献“Ｔｈｅ Ａｎａｔｏｍｙ ｏｆ ａ Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔｕａｌ Ｓｅａｒｃｈ Ｅｎｇｉｎｅ”（１９９８）、及びＰａｇｅに付与された２００１年９月４日発行の米国特許６，２８５，９９９に記載され、その開示内容を参照文献とする。

マッチするウェブコンテンツ２２を識別するにあたり、サーチエンジン２１は、潜在的に検索可能なウェブコンテンツを記載する情報特性について実行する。ウェブサーバ２０及びサーチエンジン２１を含むサーバ２０により提供される機能は、ユニプロセッシング（単一処理）環境に加えて、疎結合または密結合の分散平行計算処理を用いることができることに注意されたい。

サーチクエリは、潜在的に曖昧であったり、一般性や限定性が欠如していたりすることがある。このように不十分な枠組みのサーチクエリは、サーチクエリの発行に応答して提供されるサーチクエリリファインメントを通じて改善される。サーチクエリリファインメントは、２部構成の処理として生成、示唆される。

第１に、サーチクエリは一対一関連でサーチ結果ドキュメントに関連付けられ、重み付けは、各サーチクエリサーチ結果ドキュメント関連に割り当てられる。これについては、図２を参照し更に下記に詳述される。

第２に、サーチクエリ−サーチ結果ドキュメント関連および割り当てられた重み付けは、スコアの付けられたクラスタを形成するため、少なくとも１つの新しいサーチクエリとマッチする。これについては、図３を参照し更に下記に詳述される。

クラスタは、構成クエリ用語に基づいた多次元空間から投射され、各クラスタにおけるいかなるドキュメントと関連付けられた特有のサーチクエリにスコアが付けられる。クラスタは、スコアに基づき名づけられ、好ましくは最も高いスコアにより名付けられる。名前の付いたクラスタはソートされ、オリジナルのサーチクエリに提示するリファインメントとして提供される。

サーバ１１およびクライアント１２を含む個々のコンピュータシステムは、中央処理装置（各プロセッサ１３および１６）、ランダムアクセスメモリ（各メモリ１４および１７）、ハードドライブまたはＣＤ−ＲＯＭドライブ等の不揮発性補助記憶装置１５、ネットワークまたはワイヤレスのインターフェース、キーボードとディスプレイ等のユーザインターフェースをする手段を含む周辺機器からなる一般的な用途のプログラムされたデジタル計算装置を含む。ソフトウェアプログラムを含むプログラムコードおよびデータはＲＡＭにロードされ、ＣＰＵが実行と処理を行い、結果はディスプレイ、出力、伝達あるいは記憶装置に生成される。

ウェブブラウザ１８は、ＨＴＴＰと互換性のあるウェブブラウザとし、例えば、当技術分野で知られているワシントン州レドモンドに所在するＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによりライセンスされているインターネットエクスプローラ、または、カリフォルニア州マウンテンビューに所在するNｅｔｓｃａｐｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎにより許諾されているＮａｖｉｇａｔｏｒ、あるいは他のウェブブラウザなどがある。

図２は、本発明による、前計算サーバ３４を示す機能ブロック３０である。前計算システム３１は、関連付けられたクエリおよびドキュメントの集合を好ましくはオフライン処理で構築する。前計算システム３１は、前計算エンジン３４を含み、前計算エンジン３４は、格納ドキュメントと格納クエリを関連付け、重み付け４３を各アソシエーション４２に割り当てる。これについては、図５を参照し、更に下記に記述される。

前計算システム３１はアソシエーションデータベース３９を構築し維持する。データベース３９は、格納クエリ４０、格納ドキュメント４１、アソシエーション４２および重み付け４３を格納し、クエリリファインメントを定式化し、提案するためクエリリファインメントサーバにより使用される。これについては、図３を参照し、更に下記に記述される。更なる実施形態において、前計算システム３１は、サーチデータベース１５に格納されるクエリログ２６とキャッシュに格納されたキャッシュドキュメント２４及びキャッシュクエリ２５（両方とも図１で図示される）を参照する。

前計算エンジン３４は、論理上４つのモジュールを含む。当業者によって認識される、他の論理的配置および機能的モジュールの定義も可能である。第１に、関連付け装置（アソシエータ）３５は、格納ドキュメント４１と格納クエリ４０を関連付け、格納クエリを有する格納ドキュメントのペアは、アソシエーション４２の一組としてアソシエーションデータベース３９の中で保持される。各格納されたクエリ４０は、一つの格納されたドキュメントとのみ関連付けられるが、いかなる任意の格納クエリは、一対複数という関係で、一つ以上の格納ドキュメントとペアになることができる。個々の各ペアは、それぞれアソシエーションデータベース３９にある独立のアソシエーション４２として保持される。

しかし、明示的にアソシエーション４２の形式で個々のペアを格納する必要はなく、代りに、例えば、当業者によって認識されるであろうマッピングやテーブル及び格納ドキュメント４１と格納クエリ４０とをマッチングさせるための他の手段を用いることにより、論理的に記録または追跡することができる。

アソシエータ３５は、さらに各アソシエーション４２に重み付け４３を割り当てる。重み付け４３はそれぞれ、格納ドキュメント４１と関連付けられた格納クエリ４０との関連性を評価する。複数のアソシエーション４２が、同じ格納クエリを有する格納ドキュメントのペアに対して発生した場合、各複数のアソシエーションに対する重み付け４３が合計される。クエリ頻度データが利用可能な場合、例えばサーチクエリ５９がキャッシュされた場合、重み付け４３にサーチクエリ頻度、すなわちサーチクエリ５９が出された時の回数を掛ける。

第２に、セレクタ３６は、発行されたサーチに基づき格納クエリ４０と関連付けられた格納ドキュメント４１の１つ以上を選択する。当該実施形態において、セレクタ３６は格納ドキュメント４１を選択し、格納ドキュメント４１は、発行されたサーチに続いてまたは発行されたサーチから受け取ったサーチ結果の一組から選択されたサーチドキュメントに基づき格納クエリ４０と関連付けられる。これについては、それぞれ図６と図７を参照して後述される。

第３に、リジェネレータ３７は、クエリログ２６に基づき、格納クエリ４０と別々に関連付けられた格納ドキュメント４１の一つ以上を選択する。更なる実施形態において、リジェネレータ３７は、クエリログ２６に反映された前に追跡したクエリ２７からサーチ結果を再生成する。リジェネレータ３７は、格納ドキュメント４１として再生成されたサーチ結果を選択し、前に追跡したクエリ２７とそれぞれ別々に関連付けられる。これについては、図８を参照して後述する。

第４に、インバータ３８は、一つ以上の格納ドキュメントを選択し、格納ドキュメントは、キャッシュされたデータに基づく格納クエリ４０とそれぞれ別に関連付けられる。更なる実施形態では、インバータ３８はキャッシュされたドキュメント２４およびキャッシュされたクエリ２５を評価し、キャッシュドキュメントとキャッシュクエリのペアをキャッシュクエリとキャッシュドキュメントのペアに反転する。インバータ３８は、キャッシュドキュメント２４を格納ドキュメント４１として反転し、キャッシュクエリ２５とそれぞれ別々に関連付けられる。詳しくは、図９を参照して後述する。

前計算システム３１を含む個々のコンピュータシステムは、一般的な用途のプログラムされたデジタルの計算機器を含み、それはハードドライブ、ＣＤ ＲＯＭドライブ、ネットワークまたはワイヤレスインターフライス等の中央処理装置（プロセッサ３３）、ランダムアクセスメモリ（メモリ３２）、不揮発性補助記録装置からなり、キーボードやディスプレィ等のユーザインターフェイス手段を含む周辺機器等を含む。

ソフトウェアプログラムを含むプログラムコードおよびデータは、ＲＡＭにロードされ、ＣＰＵで実行及び処理される。また、結果はディスプレイ、出力、伝達あるいは記憶装置に生成される。前計算システム３１により提供される機能性は、単一処理環境に加えて疎結合または密結合の分散並列処理設定により提供される。

図３は、本発明に従って、クエリリファインメントシステム５１を示す機能ブロック図５０である。クエリリファインメントシステム５１は、１つ以上のクエリリファインメント６７を定式化し、提案する。サーチクエリ発行に続くオンライン処理として、または任意のサーチクエリのセットの前計算に基づき、クエリリファインメントは、定式化することができる。

クエリリファインメントシステム５１は、クエリリファインメントエンジン５４を含み、実際のサーチクエリ５９に応答して、クエリリファインメント６７を提案として定式化され得る。詳しくは、下記に図１０（Ａ及びＢ）を参照して記載される。また、クエリリファインメントシステム５１は、クエリリファインメント候補４８を統合し、図１１（Ａ及びＢ）を参照し下記に記載される。

クエリリファインメントエンジン５４は、論理上４つのモジュールを含む。当業者によって認識されるであろう、他の論理的な配置および機能的モジュールの定義も可能である。第１に、マッチャ５５は、一つ以上の格納ドキュメント４１をサーチクエリ５９の発行に応答してサーチエンジン２１（図１に図示）に生成された実際のサーチドキュメント６０にマッチングさせる。サーチエンジン２１は、サーチクエリ発行の一部として、関連スコア６０を生成する。マッチャ５５は、マッチングした格納ドキュメント４１に対応するアソシエーション４３を用いて、格納クエリ４０を識別し、重み付け４３を割り当てる。

第２に、クラスタラ５６は、マッチングした格納クエリ４０に発生した用語及び重み付け４３に対応する用語から形成された用語ベクタに基づき、一つ以上のクラスタ６２を形成する。用語ベクタ６２は、正規化されたベクタであり、多次元の空間に投射され、各次元は各用語に対応し、それは個々の単語でも単語の組み合わせでもよい。

クラスタ６２はマッチングした格納ドキュメント４１及び各クラスタ６２に発生した格納ドキュメント数に対応するサーチドキュメント６０に割り当てられた関連スコアに基づき、ランク付けされる。最もランクの高いクラスタ６２は、潜在的なリファインメントクラスタ６４として選択される。当該実施形態において、階層的かつ塊的なクラスタリングアルゴリズムを用いて、クラスタ６２は形成される。詳しくは、「Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ）」（Ｗ． Ｆｒａｋｅｓ ＆ Ｒ． Ｂａｅｚａ−Ｙａｔｅｓ ｅｄｓ． １９９２）中に記載される「Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）」に記載され、その開示内容は参考引例として組み込まれる。しかし、当業者に認識されている他の種類のクラスタリングアルゴリズムも可能である。

第３に、スコアラ（ｓｃｏｒｅｒ；スコア付け装置）５７は、以下セントロイド（ｃｅｎｔｒｏｉｄｓ；重心）６５として参照される、中央に重みを付けられた用語ベクタを計算し、各クラスタ６３の用語ベクタ６２の重み付けされた中央部として、それぞれ提示される。

セントロイド６５は、潜在的リファインメントクラスタ６４のそれぞれから計算される。スコアラ５７は、スコア６６をサーチクエリが関連付けられた格納ドキュメント数とセントロイド６５からの距離に基づき、各潜在的リファインメントクラスタ６４における各特有の格納クエリに割り当てる。セントロイド６５を計算する他の試みは可能であり、当業者に認識されているような、重み付けをしていない値を用いたり、重み付けや平均化の形式を変更することができる。

最後に、プレゼンタ（ｐｒｅｓｅｎｔｅｒ）５８は、実質的に最高スコアのサーチクエリを一つ以上のクエリリファインメント６７としてユーザ１９に特定する。重要なこととして、用語ベクタ６２、クラスタ６３、潜在的リファインメントクラスタ６４、セントロイド６５、スコア６６を含むサーチクエリリファインメントの定式化の詳細は、クエリリファインメントエンジン５４により、小分けにされる。ユーザ１９は、実際に提示されたクエリリファインメント６７のみ認識することになる。

クエリリファインメントシステム５１を含む個々のコンピュータシステムは、一般的な用途のプログラムされたデジタルの計算機器を含み、それはハードドライブ、ＣＤ ＲＯＭドライブ、ネットワークまたはワイヤレスインターフライス等の中央処理装置（プロセッサ３３）、ランダムアクセスメモリ（メモリ３２）、不揮発性補助記録装置からなり、キーボードやディスプレィ等のユーザインターフェイス手段を含む周辺機器等を含む。ソフトウェアプログラムを含むプログラムコードおよびデータは、ＲＡＭにロードされ、ＣＰＵで実行及び処理される。また、結果は、ディスプレイ、アウトプット、送信、送付、あるいは記憶として生成される。クエリリファインメントシステム５１により提供される機能性は、単一処理環境に加えて疎結合または密結合の分散並列処理設定により提供されることに注意されたい。

図４は、本発明に従って、サーチクエリリファインメントを提供する方法７０を示すフロー図である。方法７０は、プロセス処理または段階の流れを記載したものであり、例えば、図２における前計算エンジン３４や図３におけるクエリリファインメントエンジン５４または同等の部品により実行される。

方法７０は、前計算（ブロック７１）とクエリリファインメント（ブロック７２）を行う。前計算（ブロック７１）は、アソシエーションデータベース３９（図２に示す）を構築し、代表的な格納クエリ４０をアソシエーション４２と重み付け４３を伴って、格納ドキュメント４１と関連付けし、格納する。このことについては、図５を参照し下記に記される。当該実施形態においては、前計算は、いかなる特定のサーチクエリと無関係にオフライン処理として行なわれる。

クエリリファインメント（ブロック７２）は、ユーザが登録したサーチクエリの枠組みをより改善するよう構築されたクエリリファインメント提案を定式化する。実施形態の一つとして、クエリリファインメントの提案は、発行されたサーチクエリに従ったサーチクエリ結果に基づきオンライン処理にて行われ、アソシエーションデータベース３９に保持されるデータとマッチングされ適応される。詳しくは、図１０（Ａ及びＢ）を参照して後述する。更なる実施形態において、クエリリファインメント候補６８は、クエリリファインメント提案に統合され、アソシエーションデータベース３９に保持されるデータとマッチングされ適応される。詳しくは、図１１（Ａ及びＢ）を参照して下記に記載される。

当該方法は、最後のクエリリファインメント処理が完了次第、終了する。

図５は、図４における方法７０で使用される前計算を行なうルーチン８０を示すフロー図である。本ルーチンの目的は、アソシエーションデータベース３９（図３に示す）を構築し、格納ドキュメント４１と格納クエリ４０を関連付け、アソシエーション４２を形成し重み付け４３を割り当てる。

初めに、クエリ供給ソースは、アソシエーションデータベース３９に保持された格納クエリ４０と格納ドキュメント４１を構築するため参照される。簡潔には、クエリ供給ソースの参照は、実行中で格納されキャッシュされたサーチクエリの発行を含む実際のサーチクエリ発行に基づく適切なサーチクエリとサーチ結果のドキュメントのペアを識別することを言う。

このように、格納クエリ４０は、詳しくは下記に図６及び図７を参照して記載される実際のサーチクエリ、図８を参照して下記に更に記載されるクエリログ２６で追跡された前のサーチクエリ２７、図９を参照して下記に更に記載されるキャッシュ１３で保持されるキャッシュされたクエリ２５から起こすことができる。

さらに、格納ドキュメント４１は、実際のサーチクエリ５９に応答し検索されたサーチドキュメント６０であることも可能で、再生成されたサーチ結果であったり、キャッシュ１３に保持されたキャッシュされたドキュメント２４であることも可能である。当業者に認識されるであろう、その他のサーチクエリのソースと格納クエリ４０と格納ドキュメント４１についてのアソシエーションのためのドキュメントも可能である。

一旦、アソシエーションデータベース３９の格納クエリ４０が特定され、格納されると、格納クエリのそれぞれは、下記のように反復的に処理される（ブロック８２）。格納クエリ４０は、別々に格納ドキュメント４１（ブロック８３）のそれぞれに関係付けられる。一対一のアソシエーション４２が形成される。但し、各関連付けられた格納ドキュメント４１は、対応する関連付けられた格納クエリ４０の発行に基づく。

各格納クエリ４０は、別々に一つの格納ドキュメントとのみ関連付けられるが、いかなる任意の格納クエリ４０も一対複数の関係で一つ以上の格納ドキュメント４１とペアになることができる。重み付け４３がアソシエーション４２に割り当てられ（ブロック８４）、格納クエリ４０と格納ドキュメント４１の関連性を反映する。処理は、残りの格納クエリそれぞれについて継続され（ブロック８５）、その後ルーチンに戻る。

図６〜図９は、図５における方法８０で使用されるクエリソースを参照するルーチンを示すフロー図である。このルーチンの目的は、アソシエーションデータベース３９に保持された格納クエリ４０と格納ドキュメント４１を取り込むことである。各ルーチンは、サーチクエリ５９と関連するサーチドキュメント６０を特定し、それぞれ格納クエリ４０と格納ドキュメント４１として使用される。

アソシエーション４２にある各格納クエリ４０は、格納ドキュメント４１と関連付けられるが、いかなる任意の格納クエリ４０は、一対複数の関係で一つ以上の格納クエリ４１とペアになることができる。個々のペアのそれぞれは、別個のアソシエーション４２として保持される。

しかし、個々のペアは、明確にアソシエーション４２の形式で格納される必要はなく、例えば、マッピング、テーブル、格納ドキュメントと格納クエリをマッチングさせる当業者が認識するであろうその他の方法などを使用することにより、論理的に記録、追跡されることができる。

アソシエーションデータベースにおいて、各格納クエリ４０は、サーチクエリ５９の形式をとり、例えば、キーワードや用語により表現される。用語とは、個々の単語または単語の組み合わせを含む。各格納ドキュメント４１は、好ましくは、参照先として格納され、実際のコンテンツとしては格納しない。

一般的に、各格納ドキュメント４１は、例えば、ＵＲＬ形式、ハイパーリンク、アンカ（ａｎｃｈｏｒ）またはドキュメント抜粋の形式を取ってもよい。

図６は、選ばれたサーチドキュメントに基づき前計算を行なうルーチン９０を示すフロー図である。このルーチンの目的は、サーチクエリ５９と選択されたサーチドキュメント６０が一対一のペアになる関係を識別することである。一対一の関係は、例えば、ユーザ１９が特定のサーチドキュメント６０をサーチクエリ５９の発行に続くサーチ結果のセットから選択した場合に起こる。第一に、サーチクエリ５９が発行され（ブロック９１）、サーチドキュメント６０（図３に示す）からなるサーチ結果が受領される（ブロック９２）。

実際のサーチクエリ５９は、格納クエリ４０として選択される（ブロック９３）。サーチドキュメント５９がサーチ結果の中からサーチを実行するユーザ１９により選択された場合、サーチドキュメント５９は、格納ドキュメント４１として選択される。その後、ルーチンに戻る。

図７は、サーチ結果に基づく前計算を行うルーチンを示すフロー図である。本ルーチンの目的は、サーチクエリ５９とサーチ結果６０のセットとの間の一対複数のペアの関係を特定することである。一対複数の関係は、サーチ結果のセットがサーチクエリ５９の発行に続いて特定された場合に発生する。

サーチクエリは発行され（ブロック１０１）、サーチドキュメント６０（図３に示す）からなるサーチ結果が受領される（ブロック１０２）。実際のサーチクエリ５９は、格納クエリ４０として選択される（ブロック１０３）。サーチドキュメント５９のセットは、格納ドキュメント４１として選択される（ブロック１０４）。各サーチクエリは、別々に一つのサーチドキュメントとのみ関連付けられ、複数のクエリサーチとサーチドキュメントのアソシエーションは、いかなる任意のサーチクエリについても形成されることに注意されたい。その後、ルーチンに戻る。

図８は、以前に追跡されたクエリに基づく前計算を行なうルーチン１１０を示すフロー図である。本ルーチンの目的は、前のサーチクエリ２７のクエリログ２６（図１に示す）を参照し、これら以前に追跡したクエリ２７に基づくサーチ結果を再生成することである。

最初に、前のサーチクエリ２７はクエリログ２６（ブロック１１１）を用いて追跡される。前のサーチクエリ２７の各々は、格納クエリ４０として選択され（ブロック１１２）、前のサーチクエリに基づくサーチ結果が再生成される（ブロック１１３）。再生成された結果は、格納ドキュメント４１として選択される（ブロック１１４）。各前のサーチクエリは、別々に一つの再生成されたサーチ結果ドキュメントとのみ関連付けられ、複数の前のクエリサーチにより再生成されたサーチ結果ドキュメントアソシエーションは、いかなる任意の前のサーチクエリのために形成することができる。更に前のサーチクエリ２７がクエリログ２６に残っていた場合（ブロック１１５）、処理は、次の前のサーチクエリ２７を用いて継続する（ブロック１１２）。そうでない場合には、ルーチンに戻る。

図９は、キャッシュされたドキュメントおよびクエリに基づき前計算を行なうルーチン１２０を示すフロー図である。本ルーチンの目的は、使用するキャッシュ２３に保持されたキャッシュされたドキュメントとキャッシュされたクエリとのペアを格納クエリ４０と格納ドキュメント４１に反転することである。
キャッシュされたドキュメント２４とキャッシュされたクエリ２５は、キャッシュ２３（図１に示す）に保持される。

キャッシュされたドキュメント２４とキャッシュされたクエリ２５は、キャッシュ２３の中で、キャッシュクエリとキャッシュドキュメントのペアとして組織化される。しかし、アソシエーション４２と重み付け４３（図３に示す）は格納ドキュメントと格納クエリのペアに基づく。従って、キャッシュ２３の組織において暗示のキャッシュクエリ―キャッシュドキュメントのペアは、ドキュメントがキャッシュされたキャッシュクエリのペアを形成するよう反転される。

反転したサーチクエリは格納クエリとして選択され（ブロック１２３）、対応する反転されたドキュメントは、格納ドキュメント４１として選択される（ブロック１２４）。各反転されたサーチクエリは、別々に一つの反転されたドキュメントと関連付けられ、複数の反転されたクエリが反転されたサーチドキュメントアソシエーションは、いかなる任意の反転したサーチクエリのために形成されることができることに注意されたい。

更にクエリがキャッシュされたキャッシュドキュメントのペアが残っている場合（ブロック１２５）、次の反転されたペアの選択を用いて処理が継続する（ブロック１２３）。そうでなければ、つまり、更にドキュメントがキャッシュされたキャッシュクエリのペアが残っていない場合には（ブロック１２５）、ルーチンに戻る。

図１０（Ａ及びＢ）は、図４の方法８０で使用されるオンライン・クエリリファインメントを行なうルーチン１３０を示すフロー図である。本ルーチンの目的は、一つ以上のサーチクエリリファインメント６７を好ましくはオンラインで定式化することで、実際にサーチクエリ５９が発行された後で提示することができる。初めに、サーチクエリ５９が発行され（ブロック１３１）、サーチドキュメント６０の形式をとるサーチ結果と関連するスコア６１が受領される（ブロック１３２）。

可能であれば、サーチドキュメント４１は、サーチ結果とマッチングされる（ブロック１３３）。理想としては、少なくとも一つのサーチ結果が格納ドキュメントとマッチさせられる。しかし、アソシエーションデータベース３９は、好ましくはオフライン処理で構築されるので、格納ドキュメント４１のセットは完全に全ての可能性のあるサーチ結果とマッチングしないかもしれない。したがって、マッチする格納ドキュメント４１を持たないこれらのサーチ結果は省略される。

次に、各マッチングしたサーチ結果について、マッチングした格納ドキュメント４１に対応するアソシエーション４２は決定され、関連付けられた格納クエリ４０と重み付け４３を検索するため使用される（ブロック１３４）。用語ベクタ６２は、マッチングした格納クエリ４０と対応するウェイト４３で発生した用語から計算される。各用語ベクタ６２は、各次元が別個の用語に対応しており、各用語は個々の単語または単語の組み合わせを表している多次元空間におけるベクタである。

各次元での用語ベクタ６２の長さは、関連付けられたクエリのセットにおける対応する用語の重み付けの合計と等しい。オリジナルのサーチクエリ５９からの用語に対応するこれらの用語ベクタの要素は、オリジナルのサーチクエリ５９からの独立を実施するため、下方に用語に重み付けする定数で掛け算される。用語ベクタ６２は正規化される（ブロック１３６）。記述された実施形態において、用語ベクタ６２は、一つの長さに正規化された長さであるが、当業者により認識される他の正規化も可能である。

クラスタ６３は、次に、用語ベクタ６２と共通のオリジナルからの距離に基づき形成される（ブロック１３７）。記述された実施形態において、クラスタ６２は、階層的集塊性クラスタリングアルゴリズムを用いて形成され、前述のE．Ｒａｓｍｕｓｓｅｎにおいて記載され、その開示内容は参考例として組み込まれる。ただし、当業者に認識されているような他の形式のクラスタも適応することができる。

結果として出たクラスタ６３は、マッチングした格納ドキュメント４１と各クラスタ６３に発生した格納ドキュメント４１の数に対応するサーチドキュメント６０に割り当てられた関連性のあるスコアを用いてランク付けされる（ブロック１３８）。最も高いランクのクラスタは、潜在的なリファインメントクラスタ６４として選択される（ブロック１３９）。記載された実施形態において、潜在的なリファインメントクラスタ６３は、予め定義した閾値に基づき選択されるが、当業者が認識するであろう他のクラスタ選択の基準も可能である。

各潜在的なリファインメントクラスタ６４（ブロック１４０）に対して、セントロイド６５が計算される（ブロック１４１）。各セントロイド６５は、各クラスタ６３における用語ベクタ６２の重み付けされた中心をオリジナルのサーチクエリ５９とマッチングした格納ドキュメント４１に対応するサーチドキュメント６０に割り当てられた各格納クエリ４０と関連性のあるスコア６１の用語ベクタ６２の製品の正規化された合計として表す。当業者に認識されている重み付けを用いずに値を使用したり、重み付けや平均化の形式を変更する等といったセントロイド６５を計算するその他の方法も可能である。

スコア６６は、次に、潜在的なリファインメントクラスタ６４に発生した特有のサーチクエリ５９のそれぞれを計算する（ブロック１４３）。各スコア６６は、格納クエリ４０の用語ベクタ６２からクラスタ６３におけるセントロイド６５まで測定されたベクタ距離の長さを計算したクラスタ６３に対する格納クエリ４０の回数の製品として計算される。

当業者に認識されている、スコア付けや順位付けおよびランク付けのその他の形式は可能である。最高スコア６６を有する格納クエリ４０は、クラスタ６３という名前で選択される（ブロック１４３）。代わりになるものとして、当業者に認識される最高値、平均値、最低値またはスコア付け、順位付けおよびランク付けといったその他形式を用いた、名前を付けるその他選択基準も可能である。特有の格納クエリ６０に対するスコア６６が、既定の閾値を超えた場合は（ブロック１４４）、クエリリファインメント６７のセットに名前が追加される（ブロック１４５）。各残りの潜在的リファインメントクラスタ６４について処理が続く（ブロック１４６）。

最後に、多数の格納ドキュメント４１におけるクラスタ６３の大きさに加えて各クラスタ６３に現れたマッチングした格納ドキュメント４１に対応するサーチドキュメント６０に割り当てられた関連するスコア６１の機能として、リファインメント６７のセットがランク別にソートされる。任意の手順として、リファインメント６７のセットは、補足クエリで拡張される（ブロック１４８）。当該実施形態において、各補足クエリは、初めのサーチクエリ５９に現れ、リファインメント６７のセットに現れた全ての用語の形式を無効にしたものであるが、オリジナルのサーチクエリに現れていない用語からなる。当業者に認識されている拡張するリファインメント６７のセットのその他形式は可能である。

リファインメント６７のセットは、ランク及び任意でクラスタスコアに基づいて表示される（ブロック１４９）。そして、ルーチンに戻る。
（実施例２）

図１１（Ａ及びＢ）は、更なる実施形態に従い、図４における方法８０で使用される候補となるクエリリファインメントを統合するルーチン１６０を示すフロー図である。本ルーチンの目的は、候補のクエリリファインメント６８を統合して提案することができる一つ以上のサーチクエリリファインメント６７を定式化することである。

候補のクエリリファインメント６８は、当業者に認識される、ユーザ１９によるユーザが特定するクエリリファインメント、第三者及び不十分に枠組みされたサーチクエリを治癒するよう試みるその他アプローチを含むいかなる外部のソースを起源とすることができる。簡潔にするため、図１０（Ａ及びＢ）を参照し上記に表示されたこれら詳述された処理は、適用できる部分については、要約の形式で詳述する。

例として、不十分に枠組みされたサーチクエリを治癒するその他アプローチは、オリジナルのサーチクエリに対する補足または代わりとして、ユーザにより検討および選択されたリファインメントを提示することにより可能である。一つのアプローチは、その他の用語と共にオリジナルのサーチクエリで使用された用語を含む前の繰り返し起こるサーチクエリを提案する。

しかし、提案されたクエリは、オリジナルのサーチクエリと意味が重複することもあり、用語の同時発生および頻発により、概念的に独立した仕切りでサーチ空間を不十分に分割することもある。その他の関連するアプローチは、他のユーザにより入力されたサーチクエリリファインメントを追跡し、オリジナルのサーチクエリを修正する頻繁に使用されるリファインメントを提示する。

しかし、頻繁に発生するリファインメントのみに頼ることは、概念的に独立した仕切りでサーチ空間を不十分に分割することもある。しかし、その他関連するアプローチにより、各ドキュメントに発生した用語に基づくオリジナルのサーチクエリに反応して受領されたドキュメントはクラスタされる。各クラスタを特徴付ける用語は、クラスタ名をして使用され、リファインメントとして提示される。

しかし、リファインメントの結果は、ユーザが特定したサーチクエリに一般的に発生する用語からしばしば構成され、結果として、リファインメントの結果は理解が難しくなり、サーチクエリとして使用された場合に、不十分に実行することもある。

初めに、前述の通り、サーチクエリ５９が発行され（ブロック１６１）、サーチドキュメント６０の形式のサーチ結果と関連のあるスコア６１が受領される（ブロック１６２）。サーチ結果をマッチングさせ、用語ベクタの計算と正規化に続き、初めのクラスタ６３のセットが、用語ベクタ６２の距離に基づき形成される（ブロック１６３）。各候補となるクエリリファインメント６８について（ブロック１６４）、クラスタ６３の一つに候補となるクエリリファインメントを割り当てる試みがなされる。

候補となるクエリリファインメント６８が、クラスタ６３に割り当てられなかった場合（ブロック１６６）、候補なるクエリリファインメント６８が、直交クエリのセットに追加される（ブロック１６７）。各残りの候補となるクエリリファインメント６８について、処理が継続される（ブロック１６８）。

次に、直交クエリのセットで候補となる各クエリリファインメントにおいて（ブロック１６９）、サーチクエリ５９が発行され（ブロック１７０）、サーチドキュメント６０の形式を取るサーチ結果および関連するスコア６１が、再度、受領される（ブロック１７１）。サーチ結果は、第２のドキュメントのセット（ブロック１７２）にプールされる。サーチ結果をマッチングさせ、用語ベクタの計算と正規化に続いて、第２のクラスタ６３のセットが、用語ベクタ６２との距離に基づき形成される（ブロック１７３）。

初期と第２のクラスタ６３とのセットによる結合が形成される（ブロック１７４）。クラスタのランク付けに続き、潜在的リファインメントクラスタ６４の選択、セントロイド６５の計算、特有のクエリのスコア付け、結合におけるクラスタ６３は、最高スコアを用いた特有のクエリにちなんで名前を付けられる（ブロック１７５）。最後に、リファインメント６７のセットが、順位及び任意でクラスタスコアに基づき表示される。その後、ルーチンに戻る。

例えば、ユーザ１９は、個々の単語“ｊａｇｕａｒ”を含むサーチクエリ５９を提出する。発行したら直ちに、サーチドキュメント６０のセットは受領され、上位１００個のドキュメントがクラスタリングのために選択される。１００個のドキュメントのセットは、単に例として使用されたものであり、当業者に認識されるいかなる他の限定も同じ程度に適切であることに注意されたい。

サーチドキュメント６０は、自然にいくつかの関連する意味上のグループ化を特定し、例えば、米国、英国の公式のジャガー株式会社のウェブサイト及びジャガーブランドの自動車所有者協会へのハイパーリンクへの参照を含むジャガー株式会社が製造する自動車に関するドキュメントを含む。意味上のグループ化は、ジャガーという名前のマッキントッシュ（Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ）のオペレーションシステムのバージョンコードに関するドキュメント、動物のジャガーに関するドキュメント、または同様に、結合力のあるドキュメントクラスタ６３にグループ化することができないその他多数の雑多なトピックに関するドキュメントを含むかもしれない。

クラスタリングの段階の間、用語ベクタ６２は、関連するスコアにランク付けされたトップ１００のドキュメントのそれぞれについて計算される。上記の通り、１００個のドキュメントのセットは単に例として使用されたものであり、当業者に認識されているいかなる他の限定も同じ程度に適切である。各選択されたサーチドキュメント６０は、アソシエーションデータベース３９における格納ドキュメント４１とマッチングされ、対応する格納クエリ４０は、各マッチングした格納ドキュメント４１に対するアソシエーション４２を調べることにより決定される。

用語ベクタ６２は、各対応する格納クエリ４０について構成用語を単調化して単純なベクタスペースに形成される。クラスタ６３は、上記に詳述したグループ等の関連する意味上のグループを典型的に抜粋する用語ベクタ６２から発生する。

クラスタセントロイド６５は、各クラスタ６３について計算される。クラスタ６３におけるサーチドキュメント６０と関連付けられた全てのサーチクエリ５９は、クラスタセントロイド６５と各格納ドキュメント４１が関連付けられたクラスタ６３に発生した格納ドキュメント４１のパーセントからの距離により、スコア付けされる。

例えば、クラスタ６３が、ジャガーブランドの自動車についてのドキュメントを含む意味上のグループをサーチするため、例として“ｊａｇｕａｒ”というサーチクエリについて計算されると仮定する。対応するクラスタセントロイド６５において、主要な用語は、“ｊａｇｕａｒ”、“ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ”、“ａｕｔｏ”、“ｃａｒ”、“ＵＳＡ”、“ＵＫ”等といった単語を含む。提示されたクエリリファインメント６７として最もマッチングしたクエリ名は、“ｊａｇｕａｒ ｃａｒ”であり、クラスタ全体を十分にカバーし、クラスタセントロイド６５における最高の重み付けをもつ二つの用語を含んでいる。

同様に、さらに、マッキントッシュのコード名がｊａｇｕａｒであるオペレーティングシステムについてのドキュメントを含むクラスタ６３が意味上のグループについて計算されると仮定する。対応するクラスタセントロイド６５において、主要な用語は、“ｊａｇｕａｒ”、“ｘ”、“Ｍａｃ”、“ＯＳ”等といった用語を含む。提示されたクエリリファインメント６７として適切な最もマッチングしたクエリ名は、単純な場合を想定すると、“ｍａｃ ｏｓ ｘ ｊａｇｕａｒ”となり、全ての上位のサーチクエリ用語の全てを含み、クラスタ６３における多数のドキュメントに現れる。

提示されたクエリリファインメント６７として適切なその他の発生されたクラスタ６３とクエリ名は、“ｊａｇｕａｒ ｒａｃｉｎｇ”というジャガーの自動車レースクラブに関するドキュメントと“ｊａｇｕａｒ ｃａｔ”という動物のジャガーについてのドキュメントを含む。

最後に、リファインメント６７は、多数の格納ドキュメント４１におけるクラスタの大きさに加えて各クラスタ６３に現れたマッチングした格納ドキュメント４１に対応するサーチドキュメント６０に割り当てられた関連するスコア６１の機能として、ソートされる。

もしクラスタ６３がより大きいか、またはより高位の関連するスコア６１を有する格納ドキュメントを有しているかのいずれかの場合において、クラスタ６３は、その他のクラスタ６３よりも高位にランク付けされる。例としては、リファインメント６７の最終的な順位は、“ｊａｇｕａｒ ｃａｒ”、“ｍａｃ ｏｓ ｘ ｊａｇｕａｒ”、“ｊａｇｕａｒ ｒａｃｉｎｇ”、“ｊａｇｕａｒ ｃａｔ”を含む。順位及び任意でクラスタスコアは、プレゼンテーション目的で使用される。
（実施例３）

さらなる実施形態において、リファインメント６７は、リファインメント６７のセットに現れたが、オリジナルのサーチクエリでは現れていない全ての用語の無効になった形式を含む。従って、代替のリファインメント６７は、“ｊａｇｕａｒ−ｃａｒ−ｍａｃ−ｏｓ−ｘ−ｒａｃｉｎｇ−ｃａｔ”を含む。
（実施例４）

さらなる実施形態において、過去のユーザクエリから選択された既定のサーチクエリ５９のセットは、既定のクエリに対する可能性のあるリファインメント６７のセットを前計算する時に使用される。既定のクエリは発行され、サーチ結果は、既定のクエリに基づいたユーザからのサーチ要求に反応して調べられたデータベースに保存される。

本発明は詳細に示され、本明細書に記載される実施形態を参照とし記述されたので、当業者は上記を理解し、形式または詳細事項についてのその他変更は、本発明の趣旨および範囲から逸脱しない範囲で行うことができる。

本発明に従い、サーチクエリリファインメントを提供するシステムを示すブロック図である。 本発明に従い、前計算サーバを示す機能ブロック図である。 本発明に従い、クエリリファインメントサーバを示す機能ブロック図である。 本発明に従いサーチクエリリファインメントを提供する方法を示すフロー図である。 図４の方法で使用される前計算を行なうルーチンを示すフロー図である。 図５の方法で使用されるクエリソースを参照するルーチンを示すフロー図である。 図５の方法で使用されるクエリソースを参照するルーチンを示すフロー図である。 図５の方法で使用されるクエリソースを参照するルーチンを示すフロー図である。 図５の方法で使用されるクエリソースを参照するルーチンを示すフロー図である。 図４の方法で使用されるオンライン上のクエリリファインメントを行なうルーチンを示すフロー図である。 図４の方法で使用されるオンライン上のクエリリファインメントを行なうルーチンを示すフロー図である。 更なる実施形態に従い、図４の方法で使用される候補のクエリリファインメントを統合するルーチンを示すフロー図である。 更なる実施形態に従い、図４の方法で使用される候補のクエリリファインメントを統合するルーチンを示すフロー図である。

符号の説明

３９ アソシエーションデータベース
４０ 格納クエリ
４１ 格納ドキュメント
４２ アソシエーション
４３ 重み付け
５１ クエリリファインメントシステム
５２ メモリ
５３ プロセッサ
５４ クエリリファインメントエンジン
５５ マッチャ
５６ クラスタ
５７ スコアラ
５８ プレゼンタ
５９ サーチクエリ
６０ サーチドキュメント
６１ 適切なスコア
６２ 用語ベクタ
６３ クラスタ
６４ 潜在的なリファインメントクラスタ
６５ セントロイド
６６ スコア
６７ リファインメント
６８ 候補のリファインメント

Claims (19)

1. サーチクエリリファインメント（６７）を提供するシステム（３１、５１）において、
   前記システム中のプロセッサを用いて、
   データベースに格納された格納クエリ（４０）と該格納クエリによるサーチ結果である格納ドキュメント（４１）とをサーチクエリと該サーチクエリによるサーチ結果であるサーチ結果ドキュメントとの一対一のペア（４２）として関連づけ、各一対一の前記ペア（４２）に対して前記格納クエリ（４０）と前記格納ドキュメント（４１）との関連性を表す重み付け（４３）を割り当てるアソシエータ（３５）と、
   サーチクエリ（５９）を発行し、サーチドキュメント（６０）のセットを生成するサーチャ（２１）と、
   前記サーチドキュメント（６０）のセットを前記格納ドキュメント（４１）にマッチングさせ、前記マッチングさせた格納ドキュメントに前記一対一のペアとして関連付けられた前記格納クエリ（４０）と、関連付けられた前記格納クエリ（４０）と前記マッチングさせた格納ドキュメント（４１）との関連性を表す前記重み付け（４３）とを検索するマッチャ（５５）と、
   前記検索された格納クエリ（４０）中の単語と、前記検索された重み付け（４３）に基づき計算される複数の用語ベクタ（６２）の、共通のオリジナルのサーチクエリからの距離に基づいて少なくとも一つの意味の集合であるクラスタ（６３）をクラスタリングアルゴリズムを用いて形成するクラスタラ（５６）と、
   少なくとも一つの前記クラスタ（６３）に関連する前記検索された格納クエリ（４０）を前記少なくとも一つのクラスタ（６３）との関連性の高さに基づいてランク付けし、前記サーチクエリリファインメント（６７）のセットとして、１つ以上のランク付けされた前記格納クエリ（４０）をユーザに提示するスコアラ（５７）と、
   を具備することを特徴とするシステム。
2. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   前記サーチドキュメント（６０）のセットとして、前記サーチャ（２１）により発行された前記サーチクエリ（５９）に対応して前記サーチャ（２１）により生成された前記サーチドキュメント（６０）のセットから選択された複数の前記サーチドキュメント（６０）のうちの１つを選択するセレクタ（３６）
   を具備することを特徴とするシステム。
3. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   前記ペア（４２）について、前記格納クエリ（４０）と前記格納ドキュメント（４１）との関連性を評価し、前記重み付け（４３）がされることを特徴とするシステム。
4. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   閾値に関連する前記マッチする少なくとも一つの格納ドキュメント（４１）に関連付けられる前記格納クエリ（４０）を選択するセレクタ（３６）を具備することを特徴とするシステム。
5. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   前記サーチクエリリファインメント（６７）のセットをソートするソータを具備することを特徴とするシステム。
6. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   前記サーチクエリリファインメント（６７）のセットをユーザに提示するプレゼンタを具備することを特徴とするシステム。
7. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   前記サーチクエリ（５９）において存在しない前記サーチクエリリファインメント（６７）の前記セットにおける各用語を無効化し、少なくとも一つの補足的なサーチクエリリファインメント（６７）として前記サーチクエリ（５９）と組み合わせて前記無効化された用語を使用する補足的なサーチクエリリファインメント（６７）のセットを更に具備することを特徴とするシステム。
8. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   前記ペア（４２）を保持するアソシエーションデータベース（３９）を具備することを特徴とするシステム。
9. 請求項１記載のシステム（３１及び５１）において、
   少なくとも１つの各々のかかる格納ドキュメント（４１）と各々のかかるサーチドキュメント（６０）がユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）、ハイパーリンク、アンカ、及びドキュメントの引用の少なくとも１つとして、特定されていることを特徴とするシステム。
10. サーチクエリ（５９）のサーチクエリリファインメント（６７）を提供するためのコンピュータシステムにより実行される方法（７０）において、
    コンピュータシステムにより、
    サーチクエリとサーチ結果ドキュメントとの一対一のペア（４２）として格納クエリ（４０）と格納ドキュメント（４１）を関連付けて（８３）、前記格納クエリへの前記格納ドキュメントの関連性に基づき各一対一の前記ペア（４２）に対する重み付けを割り当て（８４）、
    前記サーチクエリ（５９）を発行し（９１）、前記サーチドキュメント（６０）のセットを生成し（９２）、
    前記サーチドキュメント（６０）を前記格納ドキュメント（４１）にマッチングさせ（１３３）、前記一対一のペアにおいて前記マッチングさせた格納ドキュメントに関連付けられた前記格納クエリ（４０）と、関連付けられた前記格納クエリ（４０）と前記マッチングさせた格納ドキュメント（４１）に関連付けられた前記割り当てられた重み付け（４３）とを検索し（１３４）、
    前記マッチングさせた格納ドキュメントに対応する検索された前記格納クエリ（４０）と前記検索された重み付け（４３）に基づき計算される複数の用語ベクタ（６２）の、共通のオリジナルのサーチクエリからの距離に基づいて、少なくとも１つの意味の集合であるクラスタ（６３）をクラスタリングアルゴリズムを用いて形成（１３７）し、
    少なくとも他の１つのクラスタ（６３）に関連する前記少なくとも１つのクラスタ（６３）について前記格納クエリ（４０）をスコア付けし（１４２）、一組の前記サーチクエリリファインメント（６７）として少なくとも一例としての格納サーチクエリ（５９）をユーザに提示する（１４９）
    ことを特徴とする方法。
11. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    前記サーチドキュメント（６０）のセットとして前記サーチクエリ（５９）の発行に対応する前記サーチドキュメント（６０）のセットから選択される一例としてのサーチドキュメント（６０）を選択する（９４）ことを具備することを特徴とする方法。
12. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    各前記ペア（４２）について、前記格納クエリと前記格納ドキュメントとの関連性を評価し、前記重み付け（４３）がされることを特徴とする方法。
13. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    前記格納クエリ（４０）と前記格納ドキュメント（４１）に対応する複数のペア（４２）に対する各々のかかる割り当てられた重み付け（４３）を合計することを特徴とする方法。
14. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    閾値に関連する前記マッチする少なくとも１つの格納ドキュメント（４１）に関連付けられる前記格納クエリ（４０）を選択する(１４５)ことを特徴とする方法。
15. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    前記サーチクエリリファインメント（６７）の前記セットをソートする(１４７)ことを特徴とする方法。
16. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    前記サーチクエリリファインメント（６７）の前記セットを提示する(１４９)ことを特徴とする方法。
17. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    前記サーチクエリ（５９）において現に存在しないクエリリファインメント（６７）の前記セットにおける各用語を無効化し、少なくとも一つの補足的な前記サーチクエリリファインメント（６７）として、前記サーチクエリ（５９）と組み合わせ前記無効化された用語を使用することを更に具備することを特徴とする方法。
18. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    データベースにおいて前記ペア（４２）を保持することを更に具備することを特徴とする方法。
19. 請求項１０記載の方法（７０）において、
    少なくとも一つのユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）、ハイパーリンク、アンカ、及びドキュメントの引用として、少なくとも１つの各格納ドキュメント（４１）と各サーチドキュメント（６０）を特定することを特徴とする方法。

Images