JP5290041B2

JP5290041B2 - 情報検索装置及び情報検索方法

Info

Publication number: JP5290041B2
Application number: JP2009108222A
Authority: JP
Inventors: 純佐々木; 大祐鳥居
Original assignee: NTT Docomo Inc
Current assignee: NTT Docomo Inc
Priority date: 2008-05-16
Filing date: 2009-04-27
Publication date: 2013-09-18
Anticipated expiration: 2029-04-27
Also published as: JP2009301540A

Description

本発明は、検索クエリに対応する検索結果をユーザに提供する情報検索装置及び情報検索方法に関する。

現在インターネットには膨大な情報が蓄積されており、ユーザは検索などの手法で所望の情報を情報提供装置に要求することで、情報にアクセスしている。従来の検索エンジンなどの情報提供装置は、ユーザが入力する検索クエリ情報と、格納している文書群のキーワード分布などの文書情報との関係を用いて、条件に合致する情報を提供するものが一般的であった。従来のキーワードによる検索手法としては特許文献１などがある。

特開２００２−１４９６８３号公報

しかしながら、検索クエリと文書のキーワード分布により合致度を算出する方法では、ユーザが意図していない意味で検索クエリのキーワードが使われている場合においても、その出現頻度が大きければ検索結果の上位としてランキングされてしまうという問題がある。

例えば、商品名やｗｅｂサイト名、ＴＶ番組名、ソフトウェア名、店舗名などの固有名詞の中には、一般的な名詞がつけられる場合があり、ユーザがこうした固有名詞に関する情報を入手したくて検索クエリとして入力した場合でも、従来の検索エンジンでは、同じ言葉が一般的な名詞の意味で使われているＷｅｂページであっても、検索結果として上位に表示されてしまい、検索ユーザの意図と異なる検索結果が提供されてしまうことがある。

このように、従来の検索手法では、検索クエリとして入力される言葉が複数の意味を持ち、検索クエリを入力するユーザの多くが特定の意味に関する情報を入手しようとしている場合において、高い精度で検索結果を提示する方法が課題となっている。

そこで本発明は、より多くのユーザにとって精度の高い検索結果を提供可能な情報検索装置及び情報検索方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の情報検索装置は、予め収集したユーザ属性情報を格納したユーザ属性情報格納手段と、ユーザ毎のネットワークあるいは検索結果の文書へのアクセス履歴を蓄積するアクセス履歴蓄積手段と、ユーザ属性情報格納手段に格納されたユーザ属性情報と、アクセス履歴蓄積手段に蓄積されたアクセス履歴と、に基づいて、アクセスしたユーザに関するＵＲＬ毎のユーザ属性分布としてのＵＲＬ属性分布を生成するＵＲＬ属性分布生成手段と、ユーザ毎の検索履歴を蓄積する検索履歴蓄積手段と、ユーザ属性情報格納手段に格納されたユーザ属性情報と、検索履歴蓄積手段に蓄積されたユーザ毎の検索履歴と、に基づいて、検索クエリ毎に入力したユーザ属性分布としての検索クエリ属性分布を生成する検索クエリ属性分布生成手段と、ＵＲＬ属性分布と、検索クエリ属性分布と、の類似度を基に、ユーザに提示する検索結果を生成する検索結果生成手段と、を備えることを特徴としている。

これにより、検索クエリを入力しているユーザ群の属性の特徴と適合度の高いＵＲＬを検索結果として提示することが可能となる。ＵＲＬにアクセスする手法は、ポータルサイトからのリンククリック、ブログや掲示板からのリンククリック、ＵＲＬの直接入力、検索エンジンの検索結果からのリンククリックなど多岐に渡る。こうした様々な方法によってＵＲＬにアクセスするユーザの属性に偏りがある場合、そのＵＲＬにアクセスする一手段である検索エンジンを利用する際に入力される検索クエリの属性分布にも同様の偏りが存在する可能性が高い。そこで、ＵＲＬに対応するページの記述内容の適合度だけでなく、属性分布の類似度を考慮することで、検索クエリが複数の意味を持つような場合においても、より多くのユーザが意図している意味と関連度の高いＵＲＬを上位にランキングした、精度の高い検索結果が提示できるという効果がある。

また、本発明の情報検索装置においては、ＵＲＬ属性分布生成手段は、アクセスした日時毎に分離して抽出したアクセス履歴に基づいて、ＵＲＬ属性分布を生成し、検索クエリ属性分布生成手段は、検索した日時毎に分離して抽出したユーザ毎の検索履歴に基づいて検索クエリ属性分布を生成することが好適である。これにより、時系列のアクセス情報、及び検索情報を含めて属性分布を生成することで、時系列によって同一の検索クエリでユーザが入手したい情報の傾向が異なる場合にも、時間帯、曜日等に応じてユーザの入手したい情報を高い精度で反映した検索結果の提示ができるとういう効果がある。

また、本発明の情報検索装置においては、アクセス履歴蓄積手段は、検索エンジンの検索結果一覧からＵＲＬへアクセスした場合の履歴のみを蓄積し、これに基づいてＵＲＬ属性分布を生成することとしても良い。これにより、ユーザのネットワークへのアクセス履歴が利用できない場合においても、検索エンジンを提供している事業者であれば、本発明の情報検索装置を提供可能であるという効果がある。また、ＵＲＬ属性分布を生成するにあたり、対象となる履歴の数が小さくなるため、アクセス履歴蓄積手段において必要となるストレージの容量が少なくなり、さらに、ＵＲＬ属性分布の生成に要する処理時間を短縮することができるという効果がある。また、検索エンジンの検索結果一覧からＵＲＬへのアクセスのみを利用することで、他のＵＲＬやスパムメールからのリンク等による、ユーザの意図と無関係なアクセスを除去することが可能となる。検索行為は確実にユーザの意図により行われるものであり、検索結果へのアクセスも、文書のタイトルや要約分を閲覧した上でユーザの判断でクリックされるため、より高い精度でユーザ意図を反映したＵＲＬ属性分布を生成することが可能となり、より高い精度の検索結果をユーザに提示することができるという効果がある。

上記課題を解決するために本発明の情報検索方法は、情報を提供する情報検索装置により実行される情報検索方法であって、予め収集したユーザ属性情報を格納するユーザ属性情報格納ステップと、ユーザ毎のネットワークあるいは検索結果の文書へのアクセス履歴を蓄積するアクセス履歴蓄積ステップと、ユーザ属性情報格納ステップにおいて格納されたユーザ属性情報と、アクセス履歴蓄積ステップにおいて蓄積されたアクセス履歴と、に基づいて、アクセスしたユーザに関するＵＲＬ毎のユーザ属性分布としてのＵＲＬ属性分布を生成するＵＲＬ属性分布生成ステップと、ユーザ毎の検索履歴を蓄積する検索履歴蓄積ステップと、格納されたユーザ属性情報と、蓄積されたユーザ毎の検索履歴と、に基づいて、検索クエリ毎に入力したユーザ属性分布としての検索クエリ属性分布を生成する検索クエリ属性分布生成ステップと、ＵＲＬ属性分布と、検索クエリ属性分布と、の類似度を基に、ユーザに提示する検索結果を生成する検索結果生成ステップと、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、より多くのユーザにとって精度の高い検索結果を提供可能な情報検索装置及び情報検索方法を提供することが可能となる。

本発明の実施形態に係る情報検索システムの構成を示す図である。情報検索システムにおいて取得されて用いられる、ユーザのアクセス先の情報の履歴を示すアクセス履歴情報を示す図である。情報検索システムにおいて取得されて用いられる、ユーザの検索要求の履歴を示す検索履歴情報を示す図である。情報検索システムにおいて取得されて用いられる、ユーザの属性を示すユーザ属性情報を示す図である。情報検索システムにおいて生成されて用いられる、ＵＲＬの属性分布を示す図である。情報検索システムにおいて生成されて用いられる、検索クエリの属性分布を示す図である。本発明の実施形態に係る情報検索システムで実行される処理（情報検索方法）を示すフローチャートである。実施形態の変形例に係る情報検索システムの構成を示す図である。

以下、図面と共に本発明に係る情報検索システム及び情報検索方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に本実施形態に係る情報検索システムの構成を示す。情報検索システムは、クライアント携帯端末１００に対して情報を提供するシステムである。クライアント携帯端末１００へ提供される情報は、具体的にはクライアント携帯端末１００から送信される検索クエリに対する検索結果の情報である。情報検索は、上記のようにクライアント携帯端末１００からの要求に応じて行われる。図１に示すように情報検索システムは、クライアント携帯端末１００への情報提供のための主要機能を有する情報検索サーバ１４０を含んで構成される。また、情報検索システムは、アクセス履歴収集システム１０１と、検索エンジン１０２とを含んでいてもよい。情報検索サーバ１４０、アクセス履歴収集システム１０１及び検索エンジン１０２は、互いに接続されており、情報を送受信することができる。

クライアント携帯端末１００は、ユーザにより用いられる端末装置であり、ネットワークＮへのアクセス機能を有している。具体的には、ネットワークＮは、例えば、移動体通信網であり、クライアント携帯端末１００は、携帯電話機等の移動通信端末である。クライアント携帯端末１００は、所定の方法でネットワークＮ上の情報にアクセスする。具体的には、クライアント携帯端末１００は、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を含むＨＴＴＰ（Hyper Text Transfer Protocol）リクエストをネットワークＮに送信することで、ＵＲＬに対応するＷｅｂサーバにアクセスしてコンテンツ（情報）を受信する。

クライアント携帯端末１００は、ネットワークＮを介して情報検索システムを構成する各装置（情報検索サーバ１４０、アクセス履歴収集システム１０１及び検索エンジン１０２）との間で情報の送受信を行うことができる。また、クライアント携帯端末１００は、検索クエリを含む検索要求を情報検索システムに送信することによって、当該検索クエリに応じた検索結果の情報を受信する。クライアント携帯端末１００は、受信した検索結果の情報を表示出力等して、ユーザへの情報の提示を行う。

アクセス履歴収集システム１０１は、ネットワーク上に設けられており、ユーザのアクセス先の情報の履歴を示すアクセス履歴情報を取得する手段であるシステムである。即ち、アクセス履歴収集システム１０１は、ユーザ毎のアクセス履歴情報を取得するアクセス履歴蓄積手段の一機能としてもよい。アクセス履歴収集システム１０１は、どのクライアント携帯端末１００がどのコンテンツ（情報）にいつアクセスしたかという情報を取得する。具体的には、アクセス履歴収集システム１０１は、図２のテーブルに示すように、クライアント携帯端末１００を特定する情報であるユーザＩＤ、クライアント携帯端末１００により送信されたＨＴＴＰリクエストに含まれるＵＲＬ、及びクライアント携帯端末１００がＨＴＴＰリクエストを送信した時刻（タイムスタンプ）の各情報を対応付けて取得する。ここで、クライアント携帯端末１００がＨＴＴＰリクエストを送信した時刻は、ユーザがコンテンツにアクセスした時刻を示している。

各情報の取得方法としては、例えば、アクセス履歴収集システム１０１がクライアント携帯端末１００のプロキシサーバとして機能しており、クライアント携帯端末１００から、ユーザＩＤを含むＨＴＴＰリクエストを受信して解析することにより行われる。また、例えば、クライアント携帯端末１００から各情報を受信する等の他の方法により各情報を取得してもよい。アクセス履歴収集システム１０１は、取得したアクセス履歴情報を情報検索サーバ１４０に送信する。また、アクセス履歴収集システム１０１がプロキシサーバである場合等には、クライアント携帯端末１００から受信したＨＴＴＰリクエストを対応するＵＲＬのＷｅｂサーバに転送する。

検索エンジン１０２は、クライアント携帯端末１００から検索クエリを含む検索要求を受信して、当該検索クエリを用いて検索を行う装置である。ここで検索クエリは、例えば、検索に用いられるキーワードに相当する。また、検索エンジン１０２による検索の対象は、通常の検索エンジンと同様に、例えば、インターネット上のＷｅｂサーバのコンテンツである。

検索エンジン１０２は、検索結果として、検索クエリに適合したＵＲＬの一覧、及びその適合度合ＳｃｏｒｅＭの一覧を取得（算出）する。適合度合ＳｃｏｒｅＭは、検索クエリに対して、どの程度、Ｗｅｂページが適合しているかを示す指標値である。検索エンジン１０２は、取得した情報を情報検索サーバ１４０に送信する。なお、検索エンジン１０２における検索自体は、既存の方法に従って行われる。

また、検索エンジン１０２はユーザから検索クエリを受信した際に、どのユーザが、どのような検索クエリを入力したかという検索履歴情報を情報検索サーバ１４０に送信する。具体的には、図３のテーブルに示すように、クライアント携帯端末１００を特定する情報であるユーザＩＤ、クライアント携帯端末１００により送信された検索クエリ、及びクライアント携帯端末１００が検索クエリを送信した時刻（タイムスタンプ）の各情報を対応付けて取得する。

引き続いて、情報検索システムにおける、クライアント携帯端末１００への情報提供のための主要機能を有する情報検索サーバ１４０の機能について説明する。図１に示すように、情報検索サーバ１４０は、機能的な構成ブロックとして、ＵＲＬ属性分布生成ブロック１１０と、検索クエリ属性分布生成ブロック１２０と、検索結果生成ブロック１３０とを備えて構成されている。

ＵＲＬ属性分布生成ブロック１１０は、ユーザのアクセス履歴情報に基づいて、ＵＲＬ毎にアクセスユーザの属性を集計し、ＵＲＬ属性分布を生成する。図１に示すように、ＵＲＬ属性分布生成ブロック１１０は、更に詳細な機能的な構成要素として、アクセス履歴蓄積部１１１と、ユーザ属性情報格納部１１４と、ＵＲＬ属性分布生成部１１２と、ＵＲＬ属性分布格納部１１３とを備えて構成される。

アクセス履歴蓄積部１１１は、アクセス履歴収集システム１０１から送信されるアクセス履歴情報を受信して、一定期間にわたり蓄積するアクセス履歴蓄積手段である。アクセス情報の蓄積は、例えば、図２に示すテーブルに各情報を格納することにより行われる。アクセス履歴蓄積部１１１にアクセス履歴情報が蓄積される上記の一定期間については、予め定められている。

ユーザ属性情報格納部１１４は、ユーザの属性を示す属性情報を格納する属性情報格納手段である。ユーザ属性情報格納部１１４は、各属性情報をユーザＩＤに対応付けて格納する。ユーザ属性情報格納部１１４に格納される属性情報は、例えば、年齢、性別及び住所等である。ユーザ属性情報格納部１１４に格納される属性情報は、クライアント携帯端末１００からユーザＩＤに対応付けられる形式で通知する、あるいは通信サービスの利用を開始する際にユーザが申告した情報を用いることで予め登録される。属性情報として年齢と性別を利用する場合は、図４のテーブルに示すように、ユーザＩＤと年齢と性別を対応付けて属性情報が格納される。

ＵＲＬ属性分布生成部１１２は、ＵＲＬ毎にアクセスしたユーザの属性を集計し、ＵＲＬ属性分布を生成する手段である。ＵＲＬ属性分布生成部１１２はアクセス履歴蓄積部１１１と、ユーザ属性情報格納部１１４を参照し、ユーザＩＤをキーとして組み合わせることで、個々のＵＲＬにアクセスした人数、あるいはアクセスした回数を属性別にカウントし、ＵＲＬ属性分布を生成する。ここで属性別とは、性別と年齢の組み合わせをそのまま利用してもよいし、男性１０歳代、女性１０歳代のように一定の年齢の範囲毎に集約した属性を利用してもよい。ＵＲＬ属性分布Ａは分類する属性の種類ｎを次元とし、属性毎のアクセス人数、あるいはアクセス回数を要素とするベクトル形式で表現され、Ａ＝｛a₁,a₂,a₃,…,a_n｝と表される。

ＵＲＬ属性分布生成部１１２によるＵＲＬ属性分布の生成は、アクセス履歴蓄積部１１１にアクセス履歴情報が蓄積される毎に蓄積が行われたＵＲＬについて行われてもよいし、一定時間間隔毎に全ＵＲＬについて行われてもよい。

また、ＵＲＬ属性分布生成部１１２は、アクセスの曜日帯、あるいは時間帯毎にＵＲＬ属性分布を生成しても良い。この場合、ＵＲＬ属性分布生成部１１２はアクセス履歴蓄積部１１１が保持するタイムスタンプから、ユーザがコンテンツにアクセスした時刻としてのＨＴＴＰリクエストを送信した時刻を得て、当該時刻から、アクセスした曜日毎、又は時間帯毎に属性分布を生成する。時間帯は、例えば、１時間毎、２時間毎、又は朝（４時から１２時）昼（１２時から２０時）夜（２０時から翌日４時）等、予め決めることができる。

ＵＲＬ属性分布生成部１１２は、生成したＵＲＬ属性分布を、ＵＲＬ属性分布格納部１１３に出力する。

ＵＲＬ属性分布格納部１１３は、ＵＲＬ属性分布生成部１１２により生成されたＵＲＬ毎の属性分布を格納するＵＲＬ属性分布格納手段である。ＵＲＬ属性分布の格納は、例えば、図５のテーブルに示すようにＵＲＬと属性分布とを対応付けて格納することにより行われる。ＵＲＬ属性分布生成部１１２から既に属性分布を格納しているＵＲＬに対応するＵＲＬ属性分布が入力された場合は、入力されたＵＲＬ属性分布で格納する情報を更新する。

検索クエリ属性分布生成ブロック１２０は、ユーザが入力した検索履歴情報に基づいて、検索クエリ毎に入力ユーザの属性を集計し、検索クエリ属性分布を生成する。図１に示すように、検索クエリ属性分布生成ブロック１２０は、更に詳細な機能的な構成要素として、検索履歴蓄積部１２１と、ユーザ属性情報格納部１１４と、検索クエリ属性分布生成部１２２と、検索クエリ属性分布格納部１２３とを備えて構成される。ここで、ユーザ属性情報格納部１１４はＵＲＬ属性分布生成ブロック１１０と共用で用いられる。

検索履歴蓄積部１２１は、検索エンジン１０２から送信される検索履歴情報を受信して、一定期間にわたり蓄積する検索履歴蓄積手段である。検索情報の蓄積は、例えば、図３に示すテーブルに各情報を格納することにより行われる。検索履歴蓄積部１２１に検索履歴情報が蓄積される上記の一定期間については、予め定められている。

検索クエリ属性分布生成部１２２は、検索クエリ毎に入力したユーザの属性を集計し、検索クエリ属性分布を生成する手段である。検索クエリ属性分布生成部１２２は検索履歴蓄積部１２１と、ユーザ属性情報格納部１１４を参照し、ユーザＩＤをキーとして組み合わせることで、個々の検索クエリを入力した人数、あるいは入力した回数を属性別にカウントし、検索クエリ属性分布を生成する。ここで属性別とは、ＵＲＬ属性分布で利用した属性分類と同様のものを利用する。検索クエリ属性分布Ｂは分類する属性の種類ｎを次元とし、属性毎の入力人数、あるいは入力回数を要素とするベクトル形式で表現され、Ｂ＝｛b₁,b₂,b₃,…,b_n｝と表される。

検索クエリ属性分布生成部１２２による検索クエリ属性分布の生成は、検索履歴蓄積部１２１に検索履歴情報が蓄積される毎に蓄積が行われた検索クエリについて行われてもよいし、一定時間間隔毎に全検索クエリについて行われてもよい。

また、検索クエリ属性分布生成部１２２は、アクセスの曜日帯、あるいは時間帯毎に検索クエリ属性分布を生成しても良い。この場合、検索クエリ属性分布生成部１２２は検索履歴蓄積部１２１が保持するタイムスタンプから、検索クエリを送信した時刻を得て、当該時刻から、曜日毎、又は時間帯毎に属性分布を生成する。時間帯は、例えば、１時間毎、２時間毎、又は朝（４時から１２時）昼（１２時から２０時）夜（２０時から翌日４時）等、予め決めることができる。

検索クエリ属性分布生成部１２２は、生成した検索クエリ属性分布を、検索クエリ属性分布格納部１２３に出力する。

検索クエリ属性分布格納部１２３は、検索クエリ属性分布生成部１２２により生成された検索クエリ毎の属性分布を格納する検索クエリ属性分布格納手段である。検索クエリ属性分布の格納は、例えば、図６のテーブルに示すように検索クエリと属性分布とを対応付けて格納することにより行われる。検索クエリ属性分布生成部１２２から既に属性分布を格納している検索クエリに対応する検索クエリ属性分布が入力された場合は、入力された検索クエリ属性分布で格納する情報を更新する。

検索結果生成ブロック１３０は、ＵＲＬ属性分布と検索クエリ属性分布に基づいて、ユーザに提供する検索結果を生成して提供を行う。検索結果生成ブロック１３０は、更に詳細な機能的な構成要素として、一次検索結果取得部１３１と、検索クエリとＵＲＬの属性分布属性分布類似度算出部１３２と、スコア再計算部１３３と、最終検索結果生成部１３４とを備えて構成される。

一次検索結果取得部１３１は、検索エンジン１０２から送信される検索結果として、検索クエリ、検索クエリに適合したＵＲＬ、及びその適合度合ＳｃｏｒｅＭの一覧を受信する手段である。一次検索結果取得部１３１は、取得した情報を、検索クエリとＵＲＬの属性分布属性分布類似度算出部１３２に出力する。

検索クエリとＵＲＬの属性分布属性分布類似度算出部１３２は、一次検索結果取得部１３１から入力される、検索クエリとＵＲＬに対して、それぞれの属性分布の類似度を計算する手段である。属性分布の類似度は、例えば、検索クエリ属性分布のベクトル表現Ｂ＝｛b₁,b₂,b_3,…,b_n｝と、ＵＲＬ属性分布のベクトル表現Ａ＝｛a₁,a₂,a_3,…,a_n｝のコサイン距離ｃｏｓθにより算出する。ｃｏｓθは両ベクトルの内積（Ａ・Ｂ）を両ベクトルの絶対値の積（｜Ａ｜・｜Ｂ｜）で割った値であり、次式で算出される。

ｃｏｓθは０〜１の値をとり、両ベクトルの属性分布が類似していれば１に近くなり、属性分布が乖離していれば０に近くなる。すなわち、検索クエリを入力しているユーザの属性分布がＵＲＬにアクセスしているユーザの属性分布に近いほど大きい値となる。ｃｏｓθは、検索結果として取得した全てのＵＲＬに対して計算する。検索クエリとＵＲＬの属性分布属性分布類似度算出部１３２は、検索クエリ、各ＵＲＬのＳｃｏｒｅＭ、及びｃｏｓθをスコア再計算部１３３に出力する。

スコア再計算部１３３は、検索クエリとＵＲＬの属性分布属性分布類似度算出部１３２から入力される検索結果ＵＲＬに対して、属性分布類似度を考慮したＳｃｏｒｅＬを計算する手段である。ＳｃｏｒｅＬは検索クエリとＵＲＬの適合度ＳｃｏｒｅＭと、検索クエリとＵＲＬの属性分布類似度であるｃｏｓθを合成することで算出する。スコア再計算部１３３は、ＳｃｏｒｅＬを、例えば予めスコア再計算部１３３に記憶された以下の式により算出する。

ＳｃｏｒｅＬ＝（１−α）＊ＳｃｏｒｅＭ＋α＊ｃｏｓθ…（２）
ここで、αは（０＜α＜１）を満たす値であり、検索クエリとＵＲＬの属性分布の類似度を検索結果に反映させたい度合いに応じて予め設定されて、スコア再計算部１３３に記憶されている。なお、検索エンジン１０２からの出力に、ＳｃｏｒｅＭが含まれない場合は、ｃｏｓθをＳｃｏｒｅＬとしてもよい。スコア再計算部１３３は、各ＵＲＬを示す情報と、ＵＲＬに対応するＳｃｏｒｅＬとを最終検索結果生成部１３４に出力する。

最終検索結果生成部１３４は、スコア再計算部１３３から入力された情報を基にクライアント携帯端末１００に送信する情報を生成して送信する検索結果提供手段の一機能である。最終検索結果生成部１３４は、入力されたＵＲＬを、ＳｃｏｒｅＬの値が大きいものからソートして、最終検索結果として生成して、クライアント携帯端末１００に送信して、ユーザに提示する。以上が、本実施形態に係る情報検索サーバ１４０の機能構成である。

引き続いて、図７のフローチャートを用いて、本実施形態に係る情報検索システムにより実行される処理（情報検索方法）について説明する。

情報検索システムでは、まず、クライアント携帯端末１００からユーザＩＤに対応付けられる形式で通知する、あるいは通信サービスの利用を開始する際にユーザが申告した情報を用いることで、ユーザの属性情報がユーザ属性情報格納部１１４に登録される（Ｓ１１）。

続いて、情報検索サーバ１４０のアクセス履歴蓄積部１１１、及び検索履歴蓄積部１２１によって、クライアント携帯端末１００のアクセス履歴情報、検索履歴が一定期間取得されて蓄積される（Ｓ１２）。アクセス履歴情報の蓄積は、具体的には、以下のように行われる。クライアント携帯端末１００からのアクセス要求であるＨＴＴＰリクエストが、アクセス履歴収集システム１０１により受信される。それに基づいて、アクセス履歴収集システム１０１によってアクセス履歴情報が生成される。生成されたアクセス履歴情報が、アクセス履歴収集システム１０１から情報検索サーバ１４０に送信されて、アクセス履歴蓄積部１１１によって受信される。

検索履歴情報の蓄積は、具体的には、以下のように行われる。クライアント携帯端末１００からの検索要求が、検索エンジン１０２により受信される。検索エンジン１０２は、検索要求に含まれる検索クエリを、ユーザＩＤ、タイムスタンプと共に、情報検索サーバ１４０に送信し、検索履歴蓄積部１２１が受信する。

続いて、ＵＲＬ属性分布生成部１１２、及び検索クエリ属性分布生成部１２２によって、ＵＲＬ属性分布、及び検索クエリ属性分布ＵＲＬが生成される（Ｓ１３）。ＵＲＬ属性分布の生成は、具体的には以下のように行われる。ＵＲＬ属性分布生成部１１２は、アクセス履歴蓄積部１１１、及びユーザ属性情報格納部１１４に格納された、アクセス履歴情報、及びユーザ属性情報を参照し、ユーザＩＤをキーとして集計し、各ＵＲＬのアクセス人数、あるいはアクセス回数を属性毎に算出する。検索クエリ属性分布の生成は、具体的には以下のように行われる。検索クエリ属性分布生成部１２２は、検索履歴蓄積部１２１、及びユーザ属性情報格納部１１４に格納された、検索履歴情報、及びユーザ属性情報を参照し、ユーザＩＤをキーとして集計し、各検索クエリの入力人数、あるいは入力回数を属性毎に算出する。

また、検索クエリ属性分布生成部１２２は、アクセスの曜日帯、あるいは時間帯毎に検索クエリ属性分布を生成しても良い。この場合、検索クエリ属性分布生成部１２２は検索履歴蓄積部１２１が保持するタイムスタンプから、検索クエリを送信した時刻を得て、当該時刻から、曜日毎、又は時間帯毎に属性分布を生成する。

以上が、ＵＲＬ及び、検索クエリの属性分布を生成するまでの処理である。

その後、クライアント携帯端末１００から検索クエリを含む検索要求が検索エンジン１０２に送信（Ｓ１４）されると以降の処理が行われる。検索エンジン１０２によって当該検索要求に係る検索が行われて、検索クエリ、及び検索結果を示す情報が検索エンジン１０２から情報検索サーバ１４０に送信される。情報検索サーバ１４０では、一次検索結果取得部１３１により検索クエリ、及び検索結果を示す情報が受信されて取得される（Ｓ１５）。

続いて、検索クエリとＵＲＬの属性分布類似度算出部１３２によって、取得された検索クエリと、検索結果であるＵＲＬ群の属性分布類似度が算出される（Ｓ１６）。属性分布類似度は、検索クエリ属性分布格納部１２３、及びＵＲＬ属性分布格納部１１３から、検索クエリの属性分布、及びＵＲＬの属性分布を取得し、上述した方法によりコサイン距離ｃｏｓθを算出することで計算される。

続いて、スコア再計算部１３３によって、属性分布の類似度を考慮したＵＲＬ検索スコアＳｃｏｒｅＬが計算される（Ｓ１７）。ＳｃｏｒｅＬは一次検索結果のスコアであるＳｃｏｒｅＭと、属性分布類似度ｃｏｓθを用いて上述した方法で計算される。

続いて、最終検索結果生成部１３４によって、ＳｃｏｒｅＬの大きい順に検索結果のＵＲＬがソートされた、最終検索結果を示す情報が生成され、ネットワークＮを介して、クライアント携帯端末１００に送信される（Ｓ１８）。

クライアント携帯端末１００では、最終検索結果を示す情報が受信されて、表示等の出力がなされる。以上が、本実施形態に係る情報検索システムにより実行される処理である。

上述した本実施形態に係る情報検索システムでは、ユーザの各アクセス先であるＷｅｂページＵＲＬのユーザ属性分布の偏り、及び検索クエリを入力するユーザの属性分布の偏りが抽出され、両者の属性分布の類似度が生成される。この類似度に基づいて検索結果のＵＲＬのスコアが算出されて、このスコアに基づいてＵＲＬが並び替えられてユーザに検索結果として提供される。

上記のように本実施形態に係る情報検索システムでは、検索クエリとＷｅｂページの一致度合いだけでなく、検索クエリ、及びＷｅｂページのＵＲＬの属性分布の類似度にも基づいて、ユーザに検索結果情報が提供される。ＵＲＬの属性分布に偏りがある場合、そのＵＲＬを参照するために検索エンジンに入力される検索クエリも同様の偏りを持つ可能性が高い。従って、本実施形態に係る情報検索システムによれば、検索クエリの属性分布を考慮することで、ユーザが参照したいＵＲＬをより高い精度で検出して、検索結果として提示することが可能となる。

上記のように本実施形態に係る情報検索システムでは、ＵＲＬ属性分布生成部１１２及び検索クエリ属性分布生成部１２２は、時系列のアクセス情報、及び検索情報を含めて属性分布を生成することで、時系列によって同一の検索クエリでユーザが入手したい情報の傾向が異なる場合にも、時間帯、曜日等に応じてユーザの入手したい情報を高い精度で反映した検索結果の提示ができるとういう作用・効果がある。

検索クエリが複数の意味を持ち、その内のひとつが例えば番組名や、店舗名であり、番組の放送時間前後や、店舗の営業時刻など、対応する情報にアクセスされる時間に偏りがある場合、こうした時間に検索した場合に、他の意味に対応する情報に比べ、当該情報が優先的に検索結果の上位に表示され、多くのユーザにとって求めている情報と合致する確率が高くなる。

上述した実施形態では、提供される情報であるＵＲＬを並べ替えてユーザに提供していたが、例えば、並べ替えでなく、スコアが高い情報のみをユーザに提供する等のユーザに提供される情報を判断することとしてもよい。

また、上述した実施形態のＵＲＬ属性分布の生成、及び検索クエリの生成において、ユーザが情報にアクセスした時刻、または、ユーザが検索クエリを送信した時刻を示す情報に基づいて、時間帯や曜日に応じたＵＲＬ属性分布、及び検索クエリ属性分布を生成することとしてもよい。この場合、任意の粒度に時間、曜日を分割し、分割したそれぞれの時間、あるいは曜日毎に、アクセスあるいは検索を実行したユーザの属性分布を生成し、ＵＲＬ属性分布格納部、及び検索クエリ属性分布格納部に格納する。検索結果は、検索が行われた時間と対応するこれらの属性分布に基づいて、前述の方法でＳｃｏｒｅＬを算出し、検索結果を提示する。

この構成によれば、時系列によって同一の検索クエリでユーザが入手したい情報の傾向が異なる場合にも、時間帯、曜日等に応じてユーザの入手したい情報を高い精度で反映した検索結果の提示ができる。

続いて、図８を用いて、本実施形態の変形例について説明する。

上述した実施形態では、アクセス履歴蓄積部１１１において、ユーザ毎のネットワークへのアクセス履歴を蓄積していたが、検索エンジン１０２の検索結果一覧からＵＲＬへアクセスした場合の履歴（ユーザ毎の検索結果の文書へのアクセス履歴）のみを蓄積し、これに基づいてＵＲＬ属性分布を生成することとしても良い。検索結果一覧からのＵＲＬの取得は、例えば検索結果一覧に含まれるＵＲＬを、アクセス履歴収集システム１０１を経由するリダイレクト方式として記述することで行われる。ここでアクセス履歴収集システム１０１の機能は検索エンジン１０２の機能として含んでも良い。収集されたアクセス履歴は、上述の実施形態と同様に集計処理が行われ、以後も同様のステップにより動作する。

図８に、変形例における情報検索システムの構成を示す。この図で示したように、アクセス履歴収集システム１０１は、検索エンジン１０２からユーザ毎の検索結果の文書へのアクセス履歴のみを受け取る。アクセス履歴収集システム１０１は、当該ユーザ毎の検索結果の文書へのアクセス履歴のみをアクセス履歴とする以外は、上述した実施形態と同様の機能を備える。

図８においては、アクセス履歴収集システム１０１は、検索エンジン１０２とは別に記載されているが、上述の通り、アクセス履歴収集システム１０１が備える機能は、図８に示す検索エンジン１０２の中に含めてもよい。

続いて、本変形例の作用及び効果について説明する。

この構成によれば、ユーザのネットワークへのアクセス履歴が利用できない場合においても、検索エンジンを提供している事業者であれば、本発明の情報検索装置を提供可能となる。また、ＵＲＬ属性分布を生成するにあたり、対象となる履歴の数が小さくなるため、アクセス履歴蓄積手段において必要となるストレージの容量が少なくなり、さらに、ＵＲＬ属性分布の生成に要する処理時間を短縮することができるという効果・作用がある。また、検索エンジンの検索結果一覧からＵＲＬへのアクセスのみを利用することで、他のＵＲＬやスパムメールからのリンク等による、ユーザの意図と無関係なアクセスを除去することが可能となる。検索行為は確実にユーザの意図により行われるものであり、検索結果へのアクセスも、文書のタイトルや要約分を閲覧した上でユーザの判断でクリックされるため、より高い精度でユーザ意図を反映したＵＲＬ属性分布を生成することが可能となり、より高い精度の検索結果をユーザに提示することができるという効果・作用がある。

１００…クライアント携帯端末、１０１…アクセス履歴収集システム、１０２…検索エンジン、１１０…ＵＲＬ属性分布生成ブロック、１１１…アクセス履歴蓄積部、１１２…ＵＲＬ属性分布生成部、１１３…ＵＲＬ属性分布格納部、１１４…ユーザ属性情報格納部、１２０…検索クエリ属性分布生成ブロック、１２１…検索履歴蓄積部、１２２…検索クエリ属性分布生成部、１２３…検索クエリ属性分布格納部、１３０…検索結果生成ブロック、１３１…一次検索結果取得部、１３２…検索クエリとＵＲＬの属性分布類似度算出部、１３３…スコア再計算部、１３４…最終検索結果生成部、１４０…情報検索サーバ。

Claims

予め収集したユーザ属性情報を格納したユーザ属性情報格納手段と、
ユーザ毎のネットワークあるいは検索結果の文書へのアクセス履歴を蓄積するアクセス履歴蓄積手段と、
前記ユーザ属性情報格納手段に格納されたユーザ属性情報と、前記アクセス履歴蓄積手段に蓄積されたアクセス履歴と、に基づいて、アクセスしたユーザに関するＵＲＬ毎のユーザ属性分布としてのＵＲＬ属性分布を生成するＵＲＬ属性分布生成手段と、
ユーザ毎の検索履歴を蓄積する検索履歴蓄積手段と、
前記ユーザ属性情報格納手段に格納されたユーザ属性情報と、前記検索履歴蓄積手段に蓄積されたユーザ毎の検索履歴と、に基づいて、検索クエリ毎に入力したユーザ属性分布としての検索クエリ属性分布を生成する検索クエリ属性分布生成手段と、
前記ＵＲＬ属性分布と、前記検索クエリ属性分布と、の類似度を基に、前記ユーザに提示する検索結果を生成する検索結果生成手段と、
を備えることを特徴とする情報検索装置。
前記ＵＲＬ属性分布生成手段は、アクセスした日時毎に分離して抽出した前記アクセス履歴に基づいて、前記ＵＲＬ属性分布を生成し、
前記検索クエリ属性分布生成手段は、検索した日時毎に分離して抽出した前記ユーザ毎の検索履歴に基づいて前記検索クエリ属性分布を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
前記アクセス履歴蓄積手段は、ユーザ毎の検索結果の文書へのアクセス履歴のみを蓄積し、
前記ＵＲＬ属性分布生成手段は、前記ユーザ属性情報と、前記蓄積されたユーザ毎の検索結果の文書へのアクセス履歴と、に基づいて、前記ＵＲＬ属性分布を生成する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報検索装置。
情報を提供する情報検索装置により実行される情報検索方法であって、
予め収集したユーザ属性情報を格納するユーザ属性情報格納ステップと、
ユーザ毎のネットワークあるいは検索結果の文書へのアクセス履歴を蓄積するアクセス履歴蓄積ステップと、
前記ユーザ属性情報格納ステップにおいて格納されたユーザ属性情報と、前記アクセス履歴蓄積ステップにおいて蓄積されたアクセス履歴と、に基づいて、アクセスしたユーザに関するＵＲＬ毎のユーザ属性分布としてのＵＲＬ属性分布を生成するＵＲＬ属性分布生成ステップと、
ユーザ毎の検索履歴を蓄積する検索履歴蓄積ステップと、
前記格納されたユーザ属性情報と、前記蓄積されたユーザ毎の検索履歴と、に基づいて、検索クエリ毎に入力したユーザ属性分布としての検索クエリ属性分布を生成する検索クエリ属性分布生成ステップと、
前記ＵＲＬ属性分布と、前記検索クエリ属性分布と、の類似度を基に、ユーザに提示する検索結果を生成する検索結果生成ステップと、
を備えることを特徴とする情報検索方法。