JP5144594B2 - サーバ装置、サーバ装置における予測方法及びプログラム - Google Patents
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Description
入力された検索クエリの種類毎に検索クエリデータ群を抽出する抽出手段と、
前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果に基づいて、前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群との類似度を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定によって前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群とが類似しないと判定された場合には、前記検索クエリデータ群を新たな種類のパターンデータ群とし、前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群とが類似すると判定された場合には、前記検索クエリデータ群を前記パターンデータ群と同一の種類とする分類手段と、
を備えることを特徴とするサーバ装置。
前記抽出手段は、入力された前記検索クエリの種類毎に単位時間当たりの前記検索クエリデータ数を前記検索クエリデータ群として抽出し、前記比較手段は、前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群との相関係数を演算することを特徴とする(1)に記載のサーバ装置。
前記ピーク抽出手段によって抽出されたピークを中心として前記ピークの前後の前記検索クエリデータ群に対して窓関数を演算する窓関数演算手段と、
前記窓関数演算手段によって前記窓関数が演算された後の前記検索クエリデータ群のパターンの特徴を抽出する特徴抽出手段と、
を更に備えることを特徴とする(1)又は(2)に記載のサーバ装置。
入力された検索クエリの種類毎に検索クエリデータ群を抽出する抽出工程と、
前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群とを比較する比較工程と、
前記比較工程における比較結果に基づいて、前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群との類似度を判定する判定工程と、
前記判定工程における判定によって前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群とが類似しないと判定された場合には、前記検索クエリデータ群を新たな種類のパターンデータ群とし、
前記パターンデータ群と前記検索クエリデータ群とが類似すると判定された場合には、前記検索クエリデータ群を前記パターンデータ群と同一の種類とする分類工程と、
を備えることを特徴とするサーバ装置における分類方法。
[システム全体構成]
図1には、本実施形態に係るサーバ10と、パーソナルコンピュータ、携帯電話、携帯端末等のユーザ端末20とから構成される情報処理システム1を示す。なお、図1においては、情報処理システム1は、サーバ10と、ユーザ端末20とがそれぞれ一つずつで示されているが、これに限られず、それぞれ複数台で構成されていてもよい。
ここで、本発明を適用した場合において実現され得る具体的な処理手順について、図4に示すフローチャートを参照して説明する。なお、以下に示す処理手順は、一例であってこれ以外にも実現され得る処理手順は無数に存在する。
次に図5(a)〜(d)を用いて、パターンデータ群データベース(DB)19に記憶されているパターンデータ群の一例について説明する。
ここで、本発明を適用した場合において実現され得る具体的な他の処理手順について、図6に示すフローチャートを参照して説明する。なお、以下に示す処理手順は、一例であってこれ以外にも実現され得る処理手順は無数に存在する。
検索クエリデータ群とパターンデータ群データベース(DB)19に記憶されている時系列パターンを有するパターンデータ群とに共通する特徴軸を正規化する。
図8は、本実施形態に係るサーバ10の機能的な構成を示す実施例2の機能ブロック図である。サーバ装置としてのサーバ10は、実施例1のサーバ10の構成に加えて、最低落札価格データベースとして最低落札価格DB40と、期間予測手段として期間予測部31と、最低落札価格設定手段として最低落札価格設定部32とを備えている。
図13は、本実施形態に係るサーバ10の機能的な構成を示す実施例3の機能ブロック図である。サーバ装置としてのサーバ10は、実施例2のサーバ10の構成に加えて、属性判定手段として属性判定部33と、同一属性データ抽出手段として同一属性データ抽出部34とを備えている。
10 サーバ
20 ユーザ端末
11 抽出部
12 正規化部
13 比較部
14 判定部
15 分類部
16 ピーク抽出部
17 窓関数演算部
18 特徴抽出部
19 パターンデータ群DB
31 期間予測部
32 最低落札価格設定部
33 属性判定部
34 同一属性データ抽出部
40 最低落札価格DB
Claims (9)
- 前後のデータ数の増減傾向に特徴がある、単位時間当たりのデータ数のピークを少なくとも1つ含む予め定められた時系列パターン群を記憶する記憶手段と、
入力された検索クエリの種類毎に検索クエリデータ群を抽出する抽出手段と、
前記時系列パターン群のそれぞれの時系列パターンと前記検索クエリデータ群とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果に基づいて、前記時系列パターン群のそれぞれの時系列パターンと前記検索クエリデータ群との類似度を判定する判定手段と、
前記判定手段の判定によって前記検索クエリデータ群に類似すると判定された前記時系列パターンに含まれる前記ピークの前後のデータ数の増加傾向に基づいて、前記検索クエリデータ群の時系列推移上のピークを予測する予測手段と、
を備えることを特徴とするサーバ装置。 - 前記判定手段の判定によって前記時系列パターン群の全ての時系列パターンに類似しないと判定された前記検索クエリデータ群を、新たな時系列パターンとして前記記憶手段に記憶させる分類手段を更に備えることを特徴とする請求項1記載のサーバ装置。
- 前記判定手段の判定によって前記時系列パターン群のいずれかの時系列パターンに類似すると判定された前記検索クエリデータ群から単位時間当たりの前記検索クエリデータ数のピークを抽出するピーク抽出手段と、
前記ピーク抽出手段によって抽出されたピークを中心として前記ピークの前後の前記検索クエリデータ群に対して窓関数を演算する窓関数演算手段と、
前記窓関数演算手段によって前記窓関数が演算された後の前記検索クエリデータ群のパターンの特徴を抽出する特徴抽出手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項1又は2に記載のサーバ装置。 - 前記特徴抽出手段は、前記検索クエリデータ群の前記ピークにおける前記検索クエリデータ数と前記窓関数が演算された後の前記検索クエリデータ群の前記単位時間当たりの平均検索クエリデータ数との比、及び前記窓関数が演算された後の前記ピーク前後の前記検索クエリデータ数と前記窓関数が演算された後の前記検索クエリデータ群の前記検索クエリデータ数との比に基づいて前記検索クエリデータ群のパターンの特徴を抽出することを特徴とする請求項3に記載のサーバ装置。
- 前記予測手段は、前記判定手段によって前記検索クエリデータ群に類似すると判定された前記時系列パターンに基づいて、前記検索クエリデータ群の時系列推移上のピークの前後の期間を更に予測し、
前記予測手段が予測した前記時系列推移のピークとその前後の期間に、広告キーワード入札における最低落札価格を設定して最低落札価格データベースに記憶する最低落札価格設定手段と、を更に備え、
前記比較手段は、前記抽出された検索クエリデータ群が有する期間に対応した前記時系列パターンと、該検索クエリデータ群とを比較する、ことを特徴とする請求項1乃至4の何れかに記載のサーバ装置。 - 前記最低落札価格設定手段は、前記予測手段が予測した前記ピークとその前後の期間での前記検索クエリデータ群の推移に基づいて、前記最低落札価格の値を決定することを特徴とする請求項5に記載のサーバ装置。
- 前記最低落札価格設定手段により最低落札価格が設定される検索クエリデータの属性を判定する属性判定手段と、
前記属性判定手段により判定された属性と同一の属性を有する他の検索クエリデータと組み合わせて入力されるキーワードをクエリログから抽出する同一属性データ抽出手段と、を更に備え、
前記最低落札価格設定手段は、
前記最低落札価格が設定された検索クエリデータと、前記抽出されたキーワードとを組み合わせた検索クエリデータに、前記時系列推移のピークとその前後の期間に関連付けて前記最低落札価格を設定することを特徴とする請求項5又は6に記載のサーバ装置。 - 前後のデータ数の増減傾向に特徴がある、単位時間当たりのデータ数のピークを少なくとも1つ含む予め定められた時系列パターン群を記憶する記憶工程と、
入力された検索クエリの種類毎に検索クエリデータ群を抽出する抽出工程と、
前記時系列パターン群のそれぞれの時系列パターンと前記検索クエリデータ群とを比較する比較工程と、
前記比較工程における比較結果に基づいて、前記時系列パターン群のそれぞれの時系列パターンと前記検索クエリデータ群との類似度を判定する判定工程と、
前記判定工程における判定によって前記検索クエリデータ群に類似すると判定された前記時系列パターンに含まれる前記ピークの前後のデータ数の増加傾向に基づいて、前記検索クエリデータ群の時系列推移上のピークを予測する予測工程と、
を備えることを特徴とするサーバ装置における予測方法。 - 請求項8に記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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