JP5049223B2 - Webクエリに対する検索要求属性を自動推定する検索装置、検索方法及びプログラム - Google Patents
Webクエリに対する検索要求属性を自動推定する検索装置、検索方法及びプログラムInfo
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Description
Lu,Y. Peng,F. Li,X. and Ahmed,N.(2006)Coupling feature selection and machine learning methods for navigational query identification, In Proceedings of CIKM 2006.
なお、検索要求の属性(以下、検索要求属性という)とは、ナビゲーション指向型やトランザクション指向型等に留まらず、より詳細な利用者の検索意図に関連する属性を指す。
図1は、本発明の検索装置の一実施形態に係る検索システム1の概略を示す図である。検索サーバ(検索装置)10、端末装置20及び外部サーバ30は、通信回線40を介して接続されている。端末装置20のユーザは、検索サーバ10にアクセスし、所定の検索エンジンに対して、所望のWeb文書に辿り着くためのクエリ(検索キーワード)を入力することにより、検索結果を取得する。ユーザは、この検索結果にリストされたURLを選択し、外部サーバ30にて管理されるWebページを閲覧する。
図2は、本発明の一実施形態である検索サーバ10のハードウェア構成を示す図である。図2に示すように、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及び半導体メモリ390を備える。なお、ハードディスク370、光ディスクドライブ380及び半導体メモリ390はまとめて記憶装置410と呼ばれる。
また、訓練データ作成部21、機械学習実行部22、属性推定部23、検索実行部24、検索結果併合部25、提示部26及びクラスタリング部27は、主として制御部300により構成される。
(数1)
a1=(s1=1,s2=0,s3=0,s4=1,s5=0,・・・,sm=0)
a2=(s1=0,s2=1,s3=0,s4=1,s5=0,・・・,sm=0)
・・・
an=(s1=0,s2=0,s3=0,s4=0,s5=1,・・・,sm=0)・・・式(1)
そして、属性推定部23は、推定した検索要求属性と、クエリとをクエリ属性辞書16に記憶する。
図6は、クエリ属性辞書16の一例を示す図である。図6では、クエリの検索要求属性が関連性の高いグループに分けられている。例えば、クエリ「カ○ーラ」に対応する検索要求属性1(図6中では属性1と表記)「自動車」、検索要求属性2(図6中では属性2と表記)「中古車」、及び検索要求属性3(図6中では属性3と表記)「国産車」が検索要求属性グループ1として記憶されている。
この場合には、訓練データ作成部21は、クリックログDB11に記憶されたクエリの頻度の大きいものから100万件ほどについて訓練用クリックログDB12に記憶する。
機械学習実行部22は、この訓練データを用いて検索要求属性を有するか否かを判別する2値分類器を上述した公知の機械学習手法を用いて機械学習を実行する。
属性推定部23は、端末装置20から受け付けたユーザ入力クエリと、作成されたリストに含まれるクエリとが一致する場合には、このユーザ入力クエリの検索要求属性を作成されたクエリに対応する検索要求属性であると推定する。
上述した式(1)では、クリック素性についてベクターで表現した。ところで、このベクターは、クリックログDB11に記憶されるクエリについて、
(数2)
q1=(s1=1,s2=0,s3=0,s4=1,s5=0,・・・,sm=0)
q2=(s1=0,s2=1,s3=0,s4=1,s5=0,・・・,sm=0)
・・・
qn=(s1=0,s2=0,s3=0,s4=0,s5=1,・・・,sm=0)・・・式(2)
と表現することができる。式(2)は、n個のクエリとm個のクリック素性というn×mの2次元の行列で表現される。これにより、クラスタリング部27は、式(2)をクエリごとに分けたベクターを用いてクエリのクラスタリングを実行することができる。また、クラスタリング部27は、式(2)をクリック素性ごとに分けたベクターを用いてクリック素性のクラスタリングを実行することができる。
図8は、本実施形態の検索サーバ10における検索要求属性の推定処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS1:訓練データ作成部21は、訓練用クリックログDB12に記憶された入力クエリに属性を付与する。具体的には、訓練データ作成部21は、入力クエリに対して予め用意されたクエリを人手により付与される。
ステップS11:検索実行部24は、端末装置20からのユーザ入力クエリを受け付ける。
ステップS12:検索実行部24は、クエリ属性辞書16に記憶されたクエリ及び検索要求属性と検索要求属性対応DB17とに基づいて、ステップS11において受け付けたユーザ入力クエリを検索エンジンにより検索要求属性に応じた検索処理を実行する。
ステップS14:検索結果併合部25は、ステップS12において得られた検索結果と、ステップS13において得られた検索結果とで重複する検索結果を併合する。
ステップS21:クラスタリング部27は、クリックログDB11に記憶されたクエリ又は/及びクリックログDB11に記憶されたクリックURLのクラスタリングを実行する。
ステップS23:クラスタリング部27は、ステップS21においてクラスタリングされた複数のクリックURLをグループ化する。
11 クリックログDB
12 訓練用クリックログDB
13 セッションログDB
14 訓練データDB
15 学習データDB
16 クエリ属性辞書
17 検索要求属性対応DB
20 端末装置
21 訓練データ作成部
22 機械学習実行部
23 属性推定部
24 検索実行部
25 検索結果併合部
26 提示部
27 クラスタリング部
Claims (10)
- ユーザが操作する端末装置と通信可能に接続され、当該端末装置により入力された入力クエリに応じてウェブページを検索する検索エンジンを備える検索装置において、
前記入力クエリと、当該入力クエリが前記検索エンジンにより検索された検索結果のURLのうち、前記ユーザが選択したクリックURLとを対応付けて、クリックログとして記憶する検索履歴記憶手段と、
前記検索履歴記憶手段に記憶された前記クリックログの一部分を記憶する訓練データ記憶手段と、
前記訓練データ記憶手段に記憶された前記クリックログに対応する入力クエリと、当該入力クエリに対応するクリックURLの少なくとも一部分を用いたクリック素性と、当該入力クエリに対応する検索要求属性とが関連付けられた訓練データを作成する訓練データ作成手段と、
前記訓練データ作成手段により作成された前記訓練データを用いて学習データの機械学習を実行する機械学習実行手段と、
前記機械学習実行手段により機械学習された学習データに基づいて、前記検索履歴記憶手段に記憶され、且つ前記訓練データ記憶手段には記憶されていない入力クエリに対し、検索要求属性を推定する属性推定手段と、
前記属性推定手段により推定された前記入力クエリの検索要求属性と、当該入力クエリとを記憶するクエリ属性記憶手段と、
を備え、
前記訓練データ作成手段が作成する訓練データ内の検索要求属性は、前記クリック素性毎に該クリック素性が関連するか否かを示す値の組であるベクターとして作成する
ことを特徴とする検索装置。 - 前記訓練データ作成手段は、前記クリック素性として、ドメイン名、サイト名、ディレクトリ等の前記クリックURLの一部分を用いることを特徴とする請求項1に記載の検索装置。
- 前記訓練データ作成手段は、前記入力クエリとして、前記検索履歴記憶手段に記憶された複数の前記入力クエリを含むクエリグループを用いることを特徴とする請求項1に記載の検索装置。
- セッションと、当該セッション内における前記クリックURLとを対応付けて記憶するセッション履歴記憶手段を更に備え、
前記訓練データ作成手段は、前記入力クエリに対する前記検索エンジンによる検索結果において、前記セッション履歴記憶手段に記憶された前記セッション内で最後のクリック対象となった前記クリックURLが示すファイルの属性を前記検索要求属性として用いることを特徴とする請求項1に記載の検索装置。 - 前記訓練データ作成手段は、前記入力クエリに対する前記検索エンジンによる検索結果において、所定期間内又は所定操作数内に予め属性が設定されたファイルに前記端末装置がアクセスした場合に、当該ファイルの属性を前記検索要求属性として用いることを特徴とする請求項1に記載の検索装置。
- 前記クエリ属性記憶手段に記憶された前記入力クエリ及び前記検索要求属性と当該検索要求属性に応じた所定の条件とに基づいて、前記端末装置により入力されたユーザ入力クエリを用いて前記検索エンジンにより前記検索要求属性に応じた検索処理を実行する検索実行手段と、
前記端末装置により入力された前記ユーザ入力クエリを用いて前記検索エンジンにより通常検索処理を実行する通常検索実行手段と、
前記検索実行手段により得られた検索結果と、前記通常検索実行手段により得られた検索結果とで重複する検索結果を併合する検索結果併合手段と、
前記検索結果併合手段により併合された前記検索結果を前記端末装置に提示する提示手段と、を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の検索装置。 - 前記クエリ属性記憶手段に記憶された前記入力クエリ及び前記検索要求属性に基づいて、前記検索履歴記憶手段に記憶された複数の前記クリック素性にクラスタリングを実行してクリック素性グループを作成するクリック素性クラスタリング手段を更に備えることを特徴とする請求項2に記載の検索装置。
- 前記クエリ属性記憶手段に記憶された前記入力クエリ及び前記検索要求属性に基づいて、前記検索履歴記憶手段に記憶された複数の前記入力クエリにクラスタリングを実行してクエリグループを作成するクエリクラスタリング手段を更に備えることを特徴とする請求項3に記載の検索装置。
- ユーザが操作する端末装置と通信可能に接続され、当該端末装置により入力された入力クエリに応じてウェブページを検索する検索エンジンを備える検索装置の検索方法において、
前記入力クエリと、当該入力クエリが前記検索エンジンにより検索された検索結果のURLのうち、前記ユーザが選択したクリックURLとを対応付けて、クリックログとして記憶する検索履歴記憶手段に記憶された前記クリックログの少なくとも一部分を記憶する訓練データ記憶手段に記憶された前記クリックログに対応する入力クエリと、当該入力クエリに対応するクリックURLの少なくとも一部分を用いたクリック素性と、当該入力クエリに対応する検索要求属性とが関連付けられた訓練データを作成する訓練データ作成ステップと、
前記訓練データ作成ステップにより作成された前記訓練データを用いて学習データの機械学習を実行する機械学習実行ステップと、
前記機械学習実行ステップにより機械学習された学習データに基づいて、前記検索履歴記憶手段に記憶され、且つ前記訓練データ記憶手段には記憶されていない入力クエリに対し、検索要求属性を推定する属性推定ステップと、
前記属性推定ステップにより推定された前記入力クエリの検索要求属性と、当該入力クエリとを記憶するクエリ属性記憶手段に記憶させる属性記憶制御ステップと、
を備え、
前記訓練データ作成ステップにより作成された訓練データ内の検索要求属性は、前記クリック素性毎に該クリック素性が関連するか否かを示す値の組であるベクターとして作成される
ことを特徴とする検索方法。 - ユーザが操作する端末装置と通信可能に接続され、当該端末装置により入力された入力クエリに応じてウェブページを検索する検索エンジンを備える検索装置のコンピュータにより実行されるコンピュータプログラムにおいて、
前記入力クエリと、当該入力クエリが前記検索エンジンにより検索された検索結果のURLのうち、前記ユーザが選択したクリックURLとを対応付けて、クリックログとして記憶する検索履歴記憶手段に記憶された前記クリックログの少なくとも一部分を記憶する訓練データ記憶手段に記憶された前記クリックログに対応する入力クエリと、当該入力クエリに対応するクリックURLの少なくとも一部分を用いたクリック素性と、当該入力クエリに対応する検索要求属性とが関連付けられた訓練データを作成する訓練データ作成ステップと、
前記訓練データ作成ステップにより作成された前記訓練データを用いて学習データの機械学習を実行する機械学習実行ステップと、
前記機械学習実行ステップにより機械学習された学習データに基づいて、前記検索履歴記憶手段に記憶され、且つ前記訓練データ記憶手段には記憶されていない入力クエリに対し、検索要求属性を推定する属性推定ステップと、
前記属性推定ステップにより推定された前記入力クエリの検索要求属性と、当該入力クエリとを記憶するクエリ属性記憶手段に記憶させる属性記憶制御ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記訓練データ作成ステップにより作成された訓練データ内の検索要求属性は、前記クリック素性毎に該クリック素性が関連するか否かを示す値の組であるベクターとして作成される
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
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