JP5308593B2 - ジャンル生成装置 - Google Patents

Description

本発明は、ジャンル生成装置、ジャンル生成プログラム、ジャンル生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及びジャンル生成方法に関する。

従来から、複数のフォルダを有し、かつ当該複数のフォルダそれぞれの属性を表す複数のフォルダ属性情報を記憶した記憶手段と、音楽データ等の主データと、当該主データで表される楽曲の曲名等の属性を表す副データと、を取得する手段と、を有する記録装置が知られている（例えば、特許文献１）。この記録装置は、取得された副データで表される属性と同じ属性を表すフォルダ属性情報が存在しない場合に、新たなフォルダを生成すると共に、生成された新たなフォルダに対して当該主データを記録する。

特開２００９−２６２５８号公報

ここで、特許文献１の技術では、既に生成されたディレクトリの階層に関わらず新たなディレクトリを生成する。このため、ディレクトリ毎に音楽のジャンルが対応付けられており、これらのジャンルが階層をなす場合には、上記新たなディレクトリに対応したジャンルを当該階層の適切な層に生成できないという問題があった。

本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、複数のジャンルで構成される階層の適切な層に新たなジャンルを生成できるジャンル生成装置、ジャンル生成プログラム、ジャンル生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及びジャンル生成方法を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係るジャンル生成装置は、
商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得部、
前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成部、
前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出部、を備え、
前記生成部は、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
ことを特徴とする。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記算出部は、前記ジャンル階層に属するいずれかのジャンルである指定ジャンルを表す指定キーワードと、前記指定ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルを表す異層キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する異層共起度合を、さらに算出し、
前記生成部は、前記算出された異層共起度合を前記度合用の閾値とする、
前記算出部は、前記ジャンル階層に属するいずれかのジャンルである指定ジャンルを表す指定キーワードと、前記指定ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルを表す異層キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する異層共起度合を、さらに算出し、
前記生成部は、前記算出された異層共起度合を前記度合用の閾値とする、
ことを特徴とする。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記算出部は、前記指定ジャンルを表す指定キーワードと、前記指定ジャンルが属する層と同じ層に属する同層ジャンルを表す同層キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する同層共起度合を、さらに算出し、
前記生成部は、
（ａ）前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記異層共起度合との差異である異層差異が、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記同層共起度合との差異である同層差異よりも小さい場合に、前記異層差異が前記差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルの異層ジャンルとして生成し、
（ｂ）前記異層差異が前記同層差異以上である場合に、前記同層共起度合が前記差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルの同層ジャンルとして生成する、
ことを特徴とする。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記生成部が前記第１ジャンルを生成すると、前記第１ジャンルよりも先に生成された前記第２ジャンルに分類されている商品若しくはサービスを説明するキーワード又は当該商品若しくは当該サービスの名称と、前記第１ジャンルを表す第１キーワード及び前記第２ジャンルを表す第２キーワードと、に基づいて、前記第２ジャンルに分類されている商品若しくはサービスを前記第１ジャンル若しくは前記第２ジャンルに再分類する再分類部、をさらに備える、 としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記生成部は、前記第２ジャンルに分類された商品若しくはサービスの数である分類数及び販売回数並びに前記第２キーワードに基づいて商品若しくはサービスが検索された検索回数及び前記検索回数の単位時間当たりの変化量、のいずれかが、それぞれに対して予め定められた閾値を上回ると、前記第２ジャンルが属する層と同じ層若しくは異なる層に前記第１ジャンルを生成する、
としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記算出部は、前記第１キーワードが前記第２キーワードよりも先行して同層演算子によらずに連結されている検索クエリが取得された回数である先行クエリ取得回数と、前記第１キーワードが前記第２キーワードよりも後行して当該同層演算子によらずに連結されている検索クエリが取得された回数である後行クエリ取得回数と、をさらに算出し、
前記生成部は、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルの属する層と異なる層に生成する場合、
（ｃ）前記先行クエリ取得回数が前記後行クエリ取得回数より大きければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも上位の層に生成し、
（ｄ）前記先行クエリ取得回数が前記後行クエリ取得回数より小さければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも下位の層に生成する、
としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記算出部は、前記第１キーワードに基づいて商品若しくはサービスが検索された回数である第１検索回数と、前記第２キーワードに基づいて商品若しくはサービスが検索された回数である第２検索回数と、をさらに算出し、
前記生成部は、前記第１ジャンルと前記第２ジャンルとを異なる層に生成する場合、
（ｃ）前記第１検索回数が前記第２検索回数より大きければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも上位の層に生成し、
（ｄ）前記第１検索回数が前記第２検索回数より小さければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも下位の層に生成する、
としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記算出部は、前記第１キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスの数である第１検索結果数と、前記第２キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスの数である第２検索結果数と、をさらに算出し、
前記生成部は、前記第１ジャンルと前記第２ジャンルとを異なる階層に生成する場合、
（ｃ）前記第１検索結果数が前記第２検索結果数より大きければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも上位の層に生成し、
（ｄ）前記第１検索結果数が前記第２検索結果数より小さければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも下位の層に生成する、 としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記第２ジャンルは、それぞれ同一の層に属する第３ジャンルと第４ジャンルとが属する当該層に属し、
前記算出部は、前記第１キーワードと当該第１キーワードよりも後行する前記第２キーワードとがＮＯＴ演算子によって連結された検索クエリが取得されると、前記第３ジャンルを表す第３キーワードと前記第４ジャンルを表す第４キーワードとが前記同層演算子であるＯＲ演算子によって連結された連結ワードと、前記第１キーワードと、がＡＮＤ演算子によってさらに連結された検索クエリが取得されたとみなす、 としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記第２ジャンルに対して所定期間以内に新たな商品若しくはサービスが分類されない場合に、前記第２ジャンルと、前記第２ジャンルが属する層と同一の層に属する前記第３ジャンルと、を併合することで、前記第２ジャンルを削除する削除部をさらに備える、 としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記取得部は、前記第１キーワードからなる検索クエリと、前記第２キーワードからなる検索クエリと、をさらに取得し、
前記算出部は、前記第１キーワードからなる検索クエリが取得されてから所定時間が経過する前若しくは所定数のウェブページが閲覧される前に、前記第２キーワードからなる検索クエリが取得されると、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが前記同層演算子によって連結された検索クエリが取得されたとみなす、 としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記取得部は、前記第１キーワードからなる検索クエリを取得した後に、前記第２キーワードと、前記第１キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスを前記第２キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスに基づいて絞り込む検索を指示する絞込指示と、を含む検索クエリをさらに取得し、
前記算出部は、前記第１キーワードからなる検索クエリと、前記第２キーワードと前記絞込指示とを含む検索クエリと、が取得されると、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが前記同層演算子によらずに連結された検索クエリが取得されたとみなす、 としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記異層共起度合は、前記指定キーワードと、前記ジャンル階層の頂上から当該指定ジャンルを経由する経路上にあり、前記指定ジャンルが属する層よりも上若しくは下の層に属する直列ジャンルを表す直列キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する直列共起度合を含み、
前記同層共起度合は、前記指定キーワードと、前記指定ジャンルの直近上位のジャンルの直近下位にある並列ジャンルを表す並列キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する並列共起度合を含み、
前記異層差異は、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記直列共起度合との差異である直列差異を含み、
前記同層差異は、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記並列共起度合との差異である並列差異を含み、
前記生成部は、
（ａ）前記直列差異が前記並列差異よりも小さい場合に、前記直列差異が前記差異用の閾値よりも小さければ、前記第１キーワードにより表される第１ジャンルを、前記第２ジャンルの直列ジャンルとして生成し、
（ｂ）前記直列差異が前記並列差異以上である場合に、前記並列差異が前記差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、当該第２ジャンルの並列ジャンルとして生成する、 としても良い。

また、第１の観点に係るジャンル生成装置において、
前記指定ジャンルは、前記第２ジャンルである、
としても良い。

上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係るジャンル生成プログラムは、
コンピュータを、
商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得部、
前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成部、
前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出部、として機能させ、
前記生成部は、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
ことを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明の第３の観点に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータを、
商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得部、
前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成部、
前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出部、として機能させ、
前記生成部は、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
ことを特徴とするジャンル生成プログラムを記録している。

上記目的を達成するため、本発明の第４の観点に係るジャンル生成方法は、
取得部、生成部、及び算出部を備えるジャンル生成装置が実行する方法であって、
前記取得部が、商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得ステップ、
前記生成部が、前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成ステップ、
前記算出部が、前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出ステップ、とを有し、
前記生成ステップでは、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、前記生成部が、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
ことを特徴とする。

本発明に係るジャンル生成装置、ジャンル生成プログラム、ジャンル生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及びジャンル生成方法によれば、複数のジャンルで構成される階層の適切な層に新たなジャンルを生成できる。

ジャンル生成システムの一構成例を表すシステム構成図である。 ジャンル生成システムで競売される商品等のジャンル階層を説明するための図である。 本発明の実施例に係るジャンル生成装置の一構成例を表すハードェア構成図である。 ジャンル生成装置が実行する商品等分類処理の一例を表すフローチャートである。 ジャンル生成装置が有する機能の一例を表す機能ブロック図である。 ジャンル生成装置が記憶するジャンルテーブルの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が記憶するジャンル階層テーブルの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が記憶する商品等テーブルの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が記憶する商品等キーワードテーブルの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が実行する商品等競売処理の一例を表すフローチャートである。 ジャンル生成装置が記憶する取得回数テーブルの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が記憶する順序テーブルの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が記憶する検索回数テーブルの一例を表す図である。 入札者側端末装置が表示する入力ページの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が実行する検索前クエリ修正処理の一例を表すフローチャートである。 ジャンル生成装置が実行する検索結果ページ出力処理の一例を表すフローチャートである。 端末装置が表示する検索結果ページの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が実行する検索後クエリ修正処理の一例を表すフローチャートである。 端末装置が表示する広告ページの一例を表す図である。 ジャンル生成装置が実行する算出処理の一例を表すフローチャートである。 端末装置が表示する検索結果ページの一例を表す図である。 本実施例において、ジャンル生成装置が実行するジャンル生成処理の一例を表すフローチャートである。 ジャンル生成装置が実行する注目ジャンル決定処理の一例を表すフローチャートである。 ジャンル生成装置が実行する生成ジャンル決定処理の一例を表すフローチャートである。 ジャンル生成装置が実行する異層注目共起度合算出処理の一例を表すフローチャートである。 本実施例において、ジャンル生成装置が実行する生成処理の一例を表すフローチャートである。 ジャンル生成処理の実行により生成されたジャンルの第１例を表す図である。 ジャンル生成処理が実行される前のジャンル階層を表す図である。 ジャンル生成処理の実行により生成されたジャンルの第２例を表す図である。 ジャンル生成処理の実行により生成されたジャンルの第３例を表す図である。 ジャンル生成装置が実行するジャンル削除処理の一例を表すフローチャートである。 変形例１２において、ジャンル生成装置が実行するジャンル生成処理の一例を表すフローチャートである。 変形例１２において、ジャンル生成装置が実行する同層注目共起度合算出処理の一例を表すフローチャートである。 変形例１２において、ジャンル生成装置が実行する第２生成処理の一例を表すフローチャートである。

以下、本発明の実施例について添付図面を参照しつつ説明する。

本発明の実施例に係るジャンル生成装置２００は、図１に示すようなジャンル生成システム１を構成する。本実施例において、ジャンル生成システム１は、オークションサイトにおいて、商品若しくはサービス（以下、商品等という）のオークションを行うとして説明するが、これに限定される訳ではない。ジャンル生成システム１は、例えば、インターネット上に開設された電子商店（つまり、オンラインショップ）において商品等の販売若しくは提供（以下、販売等という）を行うとしても良い。また、本実施例で提供されるサービスは、例えば、インターネットを通じた動画の配信サービスを含むとして説明を行うが、これに限定される訳ではない。

ジャンル生成システム１でオークションに出品される商品等は、複数の種別（つまり、ジャンル）に分類され、複数のジャンルは、それぞれ階層構造をなすジャンル階層に属している。

具体例として、図２に示すジャンル階層を挙げて以下説明を行う。
図２に示すジャンル階層は、頂上のジャンルである「トップ」を有する。また、商品等は、「トップ」の直近下位のジャンルである「ファッション」、「食品」、若しくはその他の不図示のジャンルに分類される。ジャンル「ファッション」は、洋服などの商品が分類されるジャンルであり、「食品」は、食品が分類されるジャンルである。

また、「ファッション」というジャンルに分類される商品は、靴が分類される「靴」か、女性用衣類が分類される「レディースファッション」か、男性用衣類が分類される「メンズファッション」か、若しくはその他の不図示のジャンルに分類される。さらに、「靴」というジャンルに分類される商品は、男性用の靴が分類される「メンズシューズ」か、その他複数の不図示のジャンルに分類され、「メンズシューズ」というジャンルに分類される商品は、運動靴が分類される「メンズスポーツシューズ」か、その他複数の不図示のジャンルに分類される。

ジャンル「ファッション」は、ジャンル「靴」、ジャンル「レディースファッション」、及びジャンル「メンズファッション」がそれぞれ属する層よりも上位の層に属している。さらに、ジャンル「ファッション」は、ジャンル「靴」、ジャンル「レディースファッション」、及びジャンル「メンズファッション」を含んでいる。

同様に、「食品」というジャンルに分類される商品等は、牛肉が分類される「牛肉」というジャンルか、豚肉が分類される「豚肉」というジャンルか、牛及び豚以外の動物の肉が分類される「その他」というジャンルに分類される。また、ジャンル「食品」は、ジャンル「牛肉」、ジャンル「豚肉」、及びジャンル「その他」がそれぞれ属する層よりも上位の層に属し、これらのジャンルを含んでいる。

さらに、「牛肉」というジャンルに分類される商品等は、リブロースという部位の肉が分類される「リブロース」というジャンルか、カルビといわれる肉が分類される「カルビ」というジャンルか、タンといわれる部位の肉が分類されるジャンル「タン」か、その他複数の不図示のジャンルに分類される。つまり、ジャンル「牛肉」は、ジャンル「リブロース」、「カルビ」、及び「タン」がそれぞれ属する層よりも上位の層に属し、これらのジャンルを含んでいる。

またさらに、「リブロース」というジャンルに分類される商品等は、主にステーキの材料として用いられる肉が分類される「ステーキ用」というジャンルか、その他複数の不図示のジャンルに分類される。つまり、ジャンル「リブロース」は、ジャンル「ステーキ用」が属する層よりも上位の層に属し、このジャンルを含んでいる。

さらに、ジャンル「ファッション」及びジャンル「食品」は、頂上のジャンルである「トップ」の直近下位の第１層に属する。また、ジャンル「靴」、ジャンル「レディースファッション」、ジャンル「メンズファッション」、ジャンル「牛肉」、ジャンル「豚肉」、及びジャンル「その他」は、第１層の直近下位の第２層に属する。またさらに、ジャンル「メンズシューズ」、「リブロース」、「カルビ」、及び「タン」は、第２層の直近階の第３層に属する。また、ジャンル「メンズスポーツシューズ」及び「ステーキ用」は、第２層の直近階の第４層に属する。

ここで、あるジャンルと同じ層に属するジャンルの内で、当該ジャンルの直近上位のジャンルの直近下位のジャンルであって、当該ジャンルとは異なるジャンルを、並列ジャンルという。つまり、ジャンル「ファッション」の並列ジャンルは、ジャンル「食品」である。また、ジャンル「靴」の並列ジャンルは、ジャンル「レディースファッション」及び「メンズファッション」であるが、ジャンル「牛肉」、「豚肉」、及び「その他」は、並列ジャンルではない。

さらに、トップのジャンルからあるジャンルを経由して最下位のジャンルに至る経路上にあるジャンルの内で、トップのジャンル及び当該ジャンルのいずれでもないジャンルを、直列ジャンルという。具体的には、図２に示すジャンル「トップ」からジャンル「リブロース」を経由して最下位のジャンル「ステーキ用」までの経路には、ジャンル「食品」、「牛肉」、及び「ステーキ用」がある。このため、ジャンル「食品」、「牛肉」、及び「ステーキ用」が、ジャンル「リブロース」の直列ジャンルである。

次に、上記の各ジャンルに分類された商品等についてオークションを行うジャンル生成システム１の構成について説明する。ジャンル生成システム１は、ジャンル生成装置２００の他に、図１に示すようなコンピュータ通信網１０（以下単に、通信網１０という）と、出品者側端末装置１０１及び入札者側端末装置１０２と、で構成される。

通信網１０は、例えば、インターネットで構成される。通信網１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）又は公衆回線網であっても良い。

出品者側端末装置１０１及び入札者側端末装置１０２は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示部と、キーボード及びマウスなどの入力部と、を備えたパーソナル・コンピュータで構成される。

ジャンル生成装置２００は、図３に示すようなサーバ機である。このサーバ機は、互いにバス２００ｚで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）２００ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）２００ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２００ｃ、ハードディスク２００ｄ、メディアコントローラ２００ｅ、ＬＡＮカード（Local Area Network）２００ｆ、ビデオカード２００ｇ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）２００ｈ、キーボード２００i、スピーカ２００ｊ、及びタッチパッド２００ｋで構成される。

ＣＰＵ２００ａは、ＲＯＭ２００ｂ又はハードディスク２００ｄに保存されたプログラムに従ってソフトウェア処理を実行することで、ジャンル生成装置２００の全体制御を行う。ＲＡＭ２００ｃは、ＣＰＵ２００ａによるプログラムの実行時において、処理対象とするデータを一時的に記憶する。

ハードディスク２００ｄは、各種のデータを保存したテーブルを記憶する情報記憶部である。尚、ジャンル生成装置２００は、ハードディスク２００ｄの代わりに、フラッシュメモリを備えても良い。

メディアコントローラ２００ｅは、フラッシュメモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、及びブルーレイディスク（Blu-ray Disc）（登録商標）を含む記録媒体から各種のデータ及びプログラムを読み出す。

ＬＡＮカード２００ｆは、通信網１０を介して接続する出品者側端末装置１０１及び入札者側端末装置１０２との間でデータを送受信する。キーボード２００i及びタッチパッド２００ｋは、ユーザの操作に応じた信号又は情報を入力する。ＬＡＮカード２００ｆは、取得部及び提示部を構成する。

ビデオカード２００ｇは、ＣＰＵ２００ａから出力されたデジタル信号に基づいて画像を描画（つまり、レンダリング）すると共に、描画された画像を表す画像信号を出力する。ＬＣＤ２００ｈは、ビデオカード２００ｇから出力された画像信号に従って画像を表示する。なお、ジャンル生成装置２００は、ＬＣＤ２００ｈの代わりに、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）又はＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイを備えても良い。スピーカ２００ｊは、ＣＰＵ２００ａから出力された信号に基づいて音声を出力する。

以下、商品等の分類について説明を行う。
出品者側端末装置１０１は、商品等の出品者によって行われた入力部の操作に従って、当該商品等の名称（以下、商品等名という）を表す情報を入力する。また、出品者側端末装置１０１は、入力部の操作に従って、当該商品等が分類される最も下位のジャンルとして当該出品者に指定されたジャンル（以下、分類ジャンルという）を識別する情報を入力する。さらに、出品者側端末装置１０１は、入力部の操作に従って、当該商品等を広告する広告情報と、当該商品等の出品期限を表す情報と、を入力する。その後、出品者側端末装置１０１は、入力された商品等名を表す情報と、分類ジャンルを識別する情報（以下、分類ジャンルＩＤという）と、広告情報と、出品期限を表す情報と、をジャンル生成装置２００へ送信する。

図３に示したジャンル生成装置２００のＬＡＮカード２００ｆは、出品者側端末装置１０１から商品等名を表す情報などを受信する。図２に示したＬＡＮカード２００ｆが商品等名を表す情報などを受信すると、ＣＰＵ２００ａは、図４に示すような商品等分類処理を実行する。尚、図４に示す商品等分類処理は、ＬＡＮカード２００ｆが受信した情報で名称を表される商品等を、当該分類ジャンルＩＤで識別されたジャンルに分類する処理である。

これにより、ＣＰＵ２００ａは、図５に示すような分類部２２５として機能する。また、ＣＰＵ２００ａは、ハードディスク２００ｄと協働して情報記憶部２１０として機能する。さらに、ＣＰＵ２００ａは、ＬＡＮカード２００ｆと協働して取得部２２０として機能する。

ここで、図４の商品等分類処理について説明する前に、当該処理の実行に用いられるデータについて説明を行う。

図５の情報記憶部２１０は、図６に示すようなジャンルテーブルを記憶している。ジャンルテーブルには、ジャンルＩＤと、ジャンル名と、分類日時と、分類数と、販売回数と、出品可否フラグと、が対応付けられた情報が保存されている。ジャンルＩＤは、図２に示すようなジャンルを識別する情報をいう。ジャンルＩＤに対応付けられたジャンル名は、当該ジャンルＩＤで識別されるジャンルの名称を表す情報である。ジャンルＩＤに対応付けられた分類日時は、当該ジャンルＩＤで識別されるジャンルに商品等が最後に分類された日時を表す情報である。ジャンルＩＤに対応付けられた分類数は、当該ジャンルＩＤで識別されるジャンルに分類された商品等の数（をいう。ジャンルＩＤに対応付けられた販売回数を表す情報は、当該ジャンルＩＤで識別されるジャンルに分類された商品等が落札（つまり、販売）された回数を表す情報である。ジャンルＩＤに対応付けられた出品可否フラグは、当該ジャンルＩＤで識別されるジャンルに分類される商品等の出品を許可するか否かを表すフラグをいう。

また、情報記憶部２１０は、図７に示すようなジャンル階層テーブルを記憶している。ジャンル階層テーブルには、図６のジャンルテーブルに保存されたジャンルＩＤと、ジャンル名情報と、下位ジャンルＩＤと、下位ジャンル名を表す情報と、が対応付けられた情報が保存されている。ジャンルＩＤに対応付けられた下位ジャンルＩＤは、当該ジャンルＩＤで識別されるジャンルの直近下位の階層に属するジャンル（以下、下位ジャンルという）のジャンルＩＤである。また、下位ジャンルＩＤに対応付けられた下位ジャンル名を表す情報は、当該下位ジャンルＩＤで識別された下位ジャンルの名称を表す情報である。

またさらに、情報記憶部２１０は、図８に示すような商品等テーブルを記憶している。商品等テーブルには、商品等を識別する情報（以下、商品等ＩＤという）と、商品等の名称を表す情報と、当該商品等の分類ジャンルを識別する分類ジャンルＩＤと、当該分類ジャンルの名称（以下、分類ジャンル名という）を表す情報と、当該商品等の競売に関する競売情報と、当該商品等を広告する広告情報と、が対応付けられた情報が保存されている。

尚、競売情報は、商品等の最高の入札価格を表す情報と、当該入札価格で当該商品等を入札した入札者を識別する情報（以下、入札者ＩＤという）と、当該商品等を出品する出品者を識別する情報（以下、出品者ＩＤという）と、出品期限を表す情報と、が対応付けられた情報である。

また、広告情報は、商品等の広告を表す画像ファイルの名称（以下、広告ファイル名という）を表す情報と、広告ページのＵＲＬ（以下、広告ページＵＲＬという）を表す情報と、が対応付けられた情報である。

またさらに、情報記憶部２１０は、図９に示すような商品等キーワードテーブルを記憶している。商品等キーワードテーブルには、商品等を識別する商品等ＩＤと、当該商品等の商品等名を表す情報と、当該商品等を説明するキーワードを表す情報と、が対応付けられた情報が保存されている。

尚、図９の商品等キーワードテーブルにおいて商品等ＩＤに対応付けられるキーワードを表す情報は、当該商品等ＩＤで識別される商品等の広告ファイルから抽出されたキーワードを表す情報であっても良い。特に、広告ファイルから抽出されたキーワードは、当該広告ファイルに保存された広告画像で表される文字列（つまり、広告コンテンツの内容から抽出された）であってもよい。またこれに限定される訳ではなく、商品等ＩＤに対応付けられるキーワードを表す情報は、当該商品等ＩＤで識別される商品の出品者が選択したキーワードを表す情報であっても良い。

次に、上記のデータを用いて実行される商品等分類処理について説明を再開する。
図４の商品等分類処理の実行が開始されると、図５の取得部２２０は、出品者側端末装置１０１から受信された商品等名を表す情報と、分類ジャンルＩＤと、広告情報と、を、図３のＬＡＮカード２００ｆから取得する（ステップＳ０１）。

次に、図５の分類部２２５は、図６のジャンルテーブルから、ステップＳ０１で取得された分類ジャンルＩＤと同じジャンルＩＤに対応付けられた出品可否フラグを参照する。次に、分類部２２５は、参照した出品可否フラグに基づいて、当該指定された分類ジャンルが出品可能か否かを判別する（ステップＳ０２）。このとき、分類部２２５は、指定された分類ジャンルが出品不能であると判別すると（ステップＳ０２；Ｎｏ）、商品等分類処理の実行を終了する。

これに対して、分類部２２５は、指定された分類ジャンルが出品可能であると判別すると（ステップＳ０２；Ｙｅｓ）、出品される商品等の商品等ＩＤを生成する（ステップＳ０３）。次に、分類部２２５は、図８の商品等テーブルに対して、ステップＳ０３で生成された商品等ＩＤと、ステップＳ０１で取得された商品等名を表す情報、分類ジャンルＩＤ、分類ジャンル名を表す情報、及び広告情報と、を対応付けた情報を保存する（ステップＳ０４）。

次に、分類部２２５は、ＯＳ（Operating System）が管理するシステム日時を取得し、取得されたシステム日時を、分類ジャンルに商品等が最後に分類された分類日時とする。次に、分類部２２５は、図６のジャンルテーブルに対して、分類ジャンルＩＤと分類日時を表す情報とを対応付けた情報を保存する（ステップＳ０５）。

次に、分類部２２５は、ステップＳ０１で取得された広告情報で表されるＵＲＬに在る広告ページからキーワードを抽出する（ステップＳ０６）。

ステップＳ０６において、分類部２２５は、広告ページにおいて、キーワード抽出用の所定回数より多く使用されている単語をキーワードとして抽出するとしても良い。また、分類部２２５は、広告ページにおいて、キーワード抽出用の所定回数より多く使用されている単語をキーワードとして抽出する一方で、当該所定回数より少なく使用されている単語をキーワードとして抽出しないとしても良い。尚、キーワード抽出用の所定回数を表す情報は、情報記憶部２１０に記憶されている。

その後、分類部２２５は、図９の商品等キーワードテーブルに対して、抽出された１又は複数のキーワードと、ステップＳ０３で生成された商品等ＩＤと、を対応付けた情報を保存した後に（ステップＳ０７）、商品等分類処理の実行を終了する。

次に、入札する商品等の検索に用いられる検索クエリについて説明する。
図１の入札者側端末装置１０２は、出品された商品等を入札しようとするユーザに入力部を操作されて、検索クエリなどの各種情報を入力し、入力された情報をジャンル生成装置２００へ送信する。また、入札者側端末装置１０２は、ジャンル生成装置２００から送信された情報を受信し、受信された情報を表示部へ表示する。

本実施例では、入力される検索クエリの種類は、以下で説明する４つの種類のいずれかであるとして説明を行う。１つ目の種類は、商品等を説明する１つのキーワードからなる検索クエリである。２つ目の種類は、１つのキーワードと絞込指示からなる検索クエリである。３つ目の種類は、複数のキーワードと当該複数のキーワードを連結するブール検索用の演算子とからなる検索クエリである。４つ目の種類は、複数のキーワードからなる（つまり、複数のキーワードを含むが演算子を含まない）検索クエリである。尚、入力される検索クエリの種類は、上記４つの種類に限定される訳ではない。

以下、検索クエリの種類について説明する。
１つのキーワードからなる検索クエリは、オークションに出品されている商品等の内で、当該キーワードで説明される商品等を検索した結果を返信するようにジャンル生成装置２００に指示するクエリである。

１つのキーワードと絞込指示からなる検索クエリは、前回に送信した検索クエリに基づいて検索された商品等（つまり、検索結果）を、当該キーワードでさらに説明される商品等に基づいて絞り込むことを指示するクエリである。

ブール検索用の演算子は、ＡＮＤ演算子、ＯＲ演算子、及び−演算子を含むとして説明するが、これに限定される訳ではない。複数のキーワードと当該複数のキーワードを連結するブール検索用の演算子からなる検索クエリは、例えば、以下の式（１）から（３）で表されるクエリを含む。

第１キーワード ＡＮＤ 第２キーワード・・・（１）
第１キーワード ＯＲ 第２キーワード・・・（２）
第１キーワード − 第２キーワード・・・（３）

式（１）で表される検索クエリは、第１キーワードで説明され、かつ第２キーワードでも説明される商品等を検索した結果を返信するように指示するクエリである。すなわち、式（１）で表される検索クエリは、第１キーワードで説明された商品等から、第２キーワードでも説明される商品等をさらに絞り込んだ結果、若しくは、第２キーワードで説明された商品等から、第１キーワードでも説明される商品等をさらに絞り込んだ結果を返信するように指示するクエリである。

式（２）で表される検索クエリは、第１キーワード若しくは第２キーワードで説明される商品等を検索した結果を返信するように指示するクエリである。すなわち、式（２）で表される検索クエリは、第１キーワードで説明される商品等と、第２キーワードで説明される商品等と、の双方を検索した結果を返信するように指示するクエリである。

式（３）で表される検索クエリは、第１キーワードで説明されるが、第２キーワードでは説明されない商品等を検索した結果を返信するように指示するクエリである。すなわち、式（３）で表される検索クエリは、第１キーワードで説明される商品等の検索結果から、第２キーワードで説明される商品等を除外した結果を返信するように指示するクエリである。

ここで、ＯＲ演算子により第１キーワードと第２キーワードとが連結された検索クエリをユーザが指定する場合には、当該ユーザは、第１キーワードで表される第１ジャンルと第２キーワードで表される第２ジャンルとが、ジャンル階層において同じ層に属すると判断している場合が多い。商品等が、第１キーワードで説明される商品等でも、第２キーワードで説明される商品等でも、当該ユーザは落札しようとするためである。

具体例としては、「牛肉 ＯＲ 豚肉」というクエリを指定するユーザは、キーワード「牛肉」で説明される商品が分類されるジャンル「牛肉」と、キーワード「豚肉」で説明される商品が分類されるジャンル「豚肉」と、が、肉類の商品が分類される同一の層に属すると考えている場合が多い。このため、第１キーワードと第２キーワードとを連結するＯＲ演算子を、第１ジャンルと第２ジャンルとが同じ層に属することを表す同層演算子と称する。

これに対して、ＡＮＤ演算子により第１キーワードと第２キーワードとが連結された検索クエリをユーザが指定する場合には、当該ユーザは、第１キーワードで表される第１ジャンルと第２キーワードで表される第２ジャンルとが、ジャンル階層において異なる層に属すると判断している場合が多い。第１キーワードで説明される商品等から、第２キーワードでも説明される商品等に絞り込まれた商品等、若しくは、第２キーワードで説明される商品等から、第１キーワードでも説明される商品等にさらに絞り込まれた商品等を、当該ユーザは落札しようとするためである。

具体例としては、「牛肉 ＡＮＤ リブロース」というクエリを指定するユーザは、第１キーワード「牛肉」で説明される商品等から、第２キーワード「リブロース」でも説明される商品等に絞り込まれた商品等を落札しようとするためである。つまり、当該ユーザは、キーワード「牛肉」で説明される商品が分類されるジャンル「牛肉」と、キーワード「リブロース」で説明される商品が分類されるジャンル「リブロース」と、が、それぞれ異なる層に属すると考えている場合が多い。このため、第１キーワードと第２キーワードとを連結するＡＮＤ演算子を、第１ジャンルと第２ジャンルとが異なる層に属することを表す異層演算子と称する。

次に、商品等の入札について説明する。
図３に示したジャンル生成装置２００のＣＰＵ２００ａは、ＬＡＮカード２００ｆが入札者側端末装置１０２から検索クエリなどの情報を受信すると、図１０に示すような商品等競売処理を実行する。商品等競売処理は、当該検索クエリに基づいて検索された商品等の競売を行う処理である。

商品等競売処理の実行により、ＣＰＵ２００ａは、図５に示すような算出部２３５、検索部２４０、及び入札部２４５としてさらに機能する。さらに、ＣＰＵ２００ａは、ＬＡＮカード２００ｆと協働して提示部２３０としてさらに機能する。

ここで、図１０の商品等競売処理について説明する前に、当該処理の実行に用いられるデータについて説明を行う。

情報記憶部２１０は、図１１に示すような取得回数テーブルを記憶している。取得回数テーブルには、第１キーワードとして指定された語を表す情報と、第２キーワードとして指定された語を表す情報と、異層クエリ取得回数を表す情報と、同層クエリ取得回数を表す情報と、が対応付けられた情報が保存されている。

尚、異層クエリ取得回数とは、異層演算子で連結された当該第１キーワードと当該第２キーワードとで構成される検索クエリ（以下、異層クエリという）が取得された回数をいう。また、同層クエリ取得回数とは、同層演算子で連結された当該第１キーワードと当該第２キーワードとで構成される検索クエリ（以下、同層クエリという）が取得された回数をいう。

ここで、ＡＮＤ演算子は、異層演算子と称されるので、異層クエリをＡＮＤクエリともいい、異層クエリ取得回数をＡＮＤクエリ取得回数ともいう。また、ＯＲ演算子は、同層演算子と称されるので、同層クエリをＯＲクエリともいい、同層クエリ取得回数をＯＲクエリ取得回数ともいう。

また、情報記憶部２１０は、図１２に示すような順序テーブルを記憶している。順序テーブルには、第１キーワードとして指定された語を表す情報と、第２キーワードとして指定された語を表す情報と、第１キーワードの先行回数を表す情報と、第１キーワードの後行回数を表す情報と、が対応付けられた情報が保存されている。

第１キーワードの先行回数とは、当該第１キーワードと当該第２キーワードとを連結する演算子としてＡＮＤ演算子が指定された場合に、第１キーワードが第２キーワードよりも先に指定された（つまり、検索クエリにおいて第１キーワードが第２キーワードよりも先行する）回数をいう。また、第１キーワードの後行回数とは、第１キーワードが第２キーワードよりも後に指定された（つまり、検索クエリにおいて第１キーワードが第２キーワードよりも後行する）回数をいう。

具体例として、第１キーワードを「リブロース」とし、第２キーワードを「国産」とする場合を挙げて説明する。図１２の順序テーブルには、第１キーワードが第２キーワードに先行した検索クエリ「リブロース ＡＮＤ 国産」が指定された回数（つまり、先行クエリ取得回数ともいう）が「200」回であることを表す情報が保存されている。また、図１２の順序テーブルには、検索クエリ「国産 ＡＮＤ リブロース」が指定された回数（つまり、後行クエリ取得回数ともいう）が「30」回であることを表す情報が保存されている。

さらに、情報記憶部２１０は、図１３に示すような検索回数テーブルを記憶している。検索回数テーブルには、商品等の検索に用いられたキーワードを表す情報と、当該キーワードを用いて商品等が検索された回数（以下、検索回数という）を表す情報と、が対応付けられた情報が保存されている。

次に、上記のデータを用いて実行される商品等競売処理について、１つのキーワードからなる検索クエリを、所定時間内にジャンル生成装置２００が２度取得する場合を例に挙げて説明を行う。

図３に示すジャンル生成装置２００のＬＡＮカード２００ｆが、入力ページを返信するように求める入力リクエストを、入札者側端末装置１０２から受信すると、ＣＰＵ２００ａは、図１０に示す商品等販売処理の実行を開始する。尚、入力ページは、検索クエリの入力に用いられるページをいう。

図１０の商品等競売処理の実行が開始されると、図５の取得部２２０は、入札者側端末装置１０２から受信した情報を、図３のＬＡＮカード２００ｆから取得する。次に、取得部２２０が、入札者側端末装置１０２から入力リクエストを取得したと判別すると（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、図５の提示部２３０は、図１４に示すような入力ページＰＩを表す情報を情報記憶部２１０から取得する。次に、提示部２３０は、取得された入力ページＰＩを表す情報を、図３のＬＡＮカード２００ｆへ出力する（図１０のステップＳ１２）。その後、ＬＡＮカード２００ｆは、出力された情報を入札者側端末装置１０２へ返信する。

入札者側端末装置１０２は、入力ページＰＩを表す情報を受信すると、受信された情報で表される入力ページＰＩを表示部へ表示する。次に、入札者側端末装置１０１は、入力ページＰＩを視認したユーザによって操作される。入札者側端末装置１０１は、当該操作に従って、当該ユーザによって指定された検索クエリ「国産」と、当該クエリで検索される商品等が属するジャンルとして指定されたジャンル「食品」のジャンルＩＤ「J00002」と、を入力する。その後、入札者側端末装置１０１は、入力された検索クエリ「国産」とジャンルＩＤ「J00002」とをジャンル生成装置２００へ送信する。尚、入力される検索クエリ及びジャンルＩＤはこれらに限定される訳ではない。

図１０のステップＳ１２の後に、図３に示したジャンル生成装置２００のＬＡＮカード２００ｆが、検索クエリ「国産」とジャンルＩＤ「J00002」とを入札者側端末装置１０２から受信する。次に、図５の取得部２２０は、ＬＡＮカード２００ｆからこれらの検索クエリ「国産」とジャンルＩＤ「J00002」とを取得する。その後、取得部２２０が、入札者側端末装置１０２から入力リクエストを取得したのではなく（図１０のステップＳ１１；Ｎｏ）、検索クエリを取得したと判別すると（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、図１５に示すような検索前クエリ修正処理が実行される（ステップＳ１４）。

図１５の検索前クエリ修正処理が開始されると、図５の算出部２３５は、検索クエリに含まれるキーワードが「国産」１つであると判別する（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）。次に、算出部２３５は、後述する図１８のステップＳ７７で情報記憶部２１０に保存されたキーワード（以下、保存キーワードという）を表す情報を読み出す（ステップＳ３２）。このとき、図１８のステップＳ７７の処理は未だ実行されていないので、算出部２３５は、保存キーワードを表す情報が情報記憶部１００に記憶されていないと判別し（ステップＳ３３；Ｎｏ）、検索前クエリ修正処理の実行を終了する。

図１０のステップＳ１４の後に、図１６に示すような検索結果ページ出力処理が実行される（ステップＳ１５）。

図１６の検索結果ページ出力処理が開始されると、図５の検索部２４０は、図７のジャンル階層テーブルから、取得されたジャンルＩＤ「J00002」に対応付けられた下位ジャンルＩＤ「J00021」から「J00023」を検索する。また、検索部２４０は、下位ジャンルＩＤ「J00021」と同じジャンルＩＤに対応付けられた下位ジャンルＩＤ「J00211」から「J00213」を検索する。さらに、検索部２４０は、下位ジャンルＩＤ「J00211」と同じジャンルＩＤに対応付けられた下位ジャンルＩＤ「J02111」を検索する。

次に、検索部２４０は、ＯＳからシステム日時を取得する。その後、検索部２４０は、図８の商品等テーブルから、取得されたジャンルＩＤ「J00002」、下位ジャンルＩＤ「J00021」から「J00023」、「J00211」から「J00213」、及び「J02111」のいずれかと同じ分類ジャンルＩＤと、システム日時よりも後の出品期限を表す情報と、に対応付けられた商品ＩＤ「M001」から「M006」及び「M010」を検索する。

その後、検索部２４０は、図９の商品等キーワードテーブルから、取得された商品ＩＤ「M001」から「M006」及び「M010」の内で、取得された検索クエリ「国産」と同じキーワードを表す情報に対応付けられた商品等ＩＤ「M001」から「M003」を検索する（図１６のステップＳ６１）。

次に、検索部２４０は、図８の商品等テーブルから、ステップＳ６１で検索された商品等ＩＤ「M001」から「M003」に基づき、当該ＩＤで識別される商品等を広告する広告ファイル名を表す情報と、広告ページＵＲＬを表す情報と、商品等名を表す情報と、をそれぞれ検索する（ステップＳ６２）。この処理により、検索部２４０は、商品等名「ＸＡビーフ」を表す情報、「ＸＢビーフ」を表す情報、及び「ＸＣビーフ」を表す情報等を取得する。

次に、図５の提示部２３０は、図１７に示すような検索結果ページＰＣ１を生成する（ステップＳ６３）。この検索結果ページＰＣ１は、図１６のステップＳ６２で取得された情報で表される広告ファイル名の電子ファイルで表される広告画像ＰＲ０１からＰＲ０３を掲載している。また、掲載された広告画像には、当該広告画像で広告される商品等を広告する広告ページがリンクされている。その後、提示部２３０は、生成された検索結果ページＰＣ１を表す情報を、図３のＬＡＮカード２００ｆへ出力する（ステップＳ６４）。ＬＡＮカード２００ｆは、出力された情報を入札者側端末装置１０２へ返信する。その後、提示部２３０は、検索結果ページ出力処理の実行を終了する。

図１０のステップＳ１５の実行が終了すると、算出部２３５は、図１８に示すような検索後クエリ修正処理を実行する（ステップＳ１６）。

図１８の検索後クエリ修正処理が開始されると、算出部２３５は、図１５のステップＳ３１及びステップＳ３２と同様の処理を実行する（ステップＳ７１及びステップＳ７２）。その後、算出部２３５は、保存キーワードが情報記憶部１００に記憶されていないと判別する（ステップＳ７３；Ｎｏ）。その後、算出部２３５は、今回取得された検索クエリに含まれるキーワード「国産」を表す情報を、保存キーワードを表わす情報として情報記憶部２１０へ保存する（ステップＳ７７）。

次に、算出部２３５は、保存キーワード「国産」を含む検索クエリが指定された日時（以下、クエリ指定日時という）からの経過時間を計測するソフトウェアタイマ（以下、経過時間タイマという）をクリアしてからスタートさせる（ステップＳ７８）。また、算出部２３５は、入札者側端末装置１０２のユーザがクエリ指定日時より後に閲覧したウェブページの数を算出する閲覧ページカウンタの値を「0」とすることでクリアしてから（ステップＳ７９）、検索後クエリ修正処理の実行を終了する。

図１０のステップＳ１６の後に、算出部２３５は、図１８のステップＳ７９でクリアされた閲覧ページカウンタの値を「1」だけ増加させる（ステップＳ１７）。入札者側端末装置１０２のユーザが、検索結果ページＰＣ１を閲覧するためである。

次に、算出部２３５が、検索クエリに含まれるキーワードが「国産」１つであると判別すると（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１から上記処理が繰り返される。

ここで、入札者側端末装置１０２のユーザは、図１７の検索結果ページＰＣ１を視認し、検索結果ページＰＣ１に掲載された広告画像ＰＲ０１からＰＲ０３でそれぞれ広告される商品等から、入札を検討する商品として商品「ＸＡビーフ」を決定する。

次に、入札者側端末装置１０２の入力部は、ユーザに操作されて、入札を検討された商品「ＸＡビーフ」を広告する広告画像ＰＲ０１を選択する信号を入力する。その後、入札者側端末装置１０１は、当該リンクされた広告ページの返信を要求する返信リクエストをジャンル生成装置２００へ送信する。尚、この返信リクエストは、入力された信号で選択される広告画像ＰＲ０１にリンクされた広告ページのＵＲＬ「./public_dir/C001.html」を表す情報を含む。

図５の取得部２２０は、ＬＡＮカード２００ｆで入札者側端末装置１０２から受信された情報を取得し、当該取得された情報が入力リクエストでないと判別する（図１０のステップＳ１１；Ｎｏ）。次に、取得部２２０は、検索クエリでもなく（ステップＳ１３；Ｎｏ）、返信リクエストであると判別する（ステップＳ２０；Ｙｅｓ）。その後、取得部２２０は、当該リクエストで返信を要求された広告ページを出力する要求ページ出力処理が実行される（ステップＳ２１）。

この要求ページ出力処理では、図５の取得部２２０が、返信リクエストから広告ページのＵＲＬ「./public_dir/C001.html」を表す情報を抽出する。その後、検索部２４０が、図８の商品等テーブルにおいて、広告ページＵＲＬを表す情報と対応付けられた入札価格「3000」を表す情報を検索する。次に、検索部２４０が、広告ページＵＲＬに在る、図１９に示すような広告ページＰＡを情報記憶部２１０から読み出す。この広告ページＰＡには、広告の対象とされる商品等の画像ＰＤ及び当該商品等の広告文ＴＡが掲載されている。

次に、図５の提示部２３０は、検索された入札価格「3,000」を表す情報を、読み出された広告ページＰＡに掲載させた後に、当該広告ページＰＡを表す情報を、要求ページを表す情報としてＬＡＮカード２００ｆへ出力する。その後、算出部２３５は、閲覧ページカウンタの値を「1」増加させる（図１０のステップＳ２２）。その後、ＬＡＮカード２００ｆは、入札者側端末装置１０１へ広告ページを表す情報を返信する。

入札者側端末装置１０２は、ジャンル生成装置２００から受信された情報で表される図１９の広告ページＰＡを表示する。入札者側端末装置１０２のユーザは、広告ページＰＡを視認し、当該広告ページＰＡで広告される商品「ＸＡビーフ」を入札する意思が生じたことを確認すると、入札者側端末装置１０２の入力部を操作する。これにより、入札者側端末装置１０２は、入札意思が示された商品等の入札を受け付けるように要求する入札リクエストをジャンル生成装置２００へ送信する。尚、当該入札リクエストには、入札意思が示された商品等の商品等ＩＤ「M001」、ユーザに指定された入札価格「4000」を表す情報、及び当該ユーザの入札者ＩＤ「B101」を含む。

図１０のステップＳ２２の処理が終了すると、図５の取得部２２０は、入札者側端末装置１０２から受信された情報をＬＡＮカード２００ｆから取得する。次に、取得部２２０は、当該取得された情報が入力リクエストでなく（図１０のステップＳ１１；Ｎｏ）、検索クエリでもなく（ステップＳ１３；Ｎｏ）、返信リクエストでもなく（ステップＳ２０；Ｎｏ）、入札リクエストであると判別する（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）。次に、図５の入札部２４５は、入札リクエストに応じて入札処理を実行する（ステップＳ２４）。この入札処理は、図８の商品等テーブルに対して、商品等ＩＤ「M001」と、入札者ＩＤ「B101」と、入札価格「4,000」を表す情報と、を対応付けた情報を保存する処理である。尚、ステップＳ２３において、取得された情報は入札リクエストでないと判別されると（ステップＳ２３；Ｎｏ）、ステップＳ１１から上記処理が繰り返される。

ここで、図１９の広告ページＰＡには、入力ページにリンクされた文字列「トップ」ＬＴが記載されている。このため、広告ページＰＡを視認した入札者側端末装置１０２のユーザは、入札者側端末装置１０２の入力部を操作し、表示部に表示されたカーソルＣＳを文字列「トップ」ＬＴに重ねた後にクリック操作を行う。新たな商品等の検索を再度行うためである。その後、入札者側端末装置１０２は、入力リクエストをジャンル生成装置２００へ送信し、ジャンル生成装置２００から返信された入力ページを表示する。次に、入札者側端末装置１０２は、ユーザに操作されて、当該ユーザに指定された検索クエリ「オーストラリア産」を入力した後に、当該検索クエリをジャンル生成装置２００へ送信する。

次に、図５の取得部２２０は、図３のＬＡＮカード２００ｆで入札者側端末装置１０２から受信された情報を取得する。次に、取得部２２０は、当該取得された情報が入力リクエストでなく（図１０のステップＳ１１；Ｎｏ）、検索クエリであると判別すると（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、図１５の検索前クエリ修正処理が再実行される（ステップＳ１４）。

図１５の検索前クエリ修正処理が開始されると、図５の算出部２３５は、ステップＳ３１及びステップＳ３２の処理を実行した後に、保存キーワード「国産」を表す情報が情報記憶部２１０に既に保存されていると判別する（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）。その後、算出部２３５は、今回取得された検索クエリに絞込指示が含まれていないと判別し（ステップＳ３４；Ｎｏ）、検索前クエリ修正処理の実行を終了する。

図１０のステップＳ１４の後に、検索結果出力処理が再実行される（ステップＳ１５）。この処理によって、検索クエリ「オーストラリア産」に基づいて、図９の商品等キーワードテーブルから検索された商品「ＸＤビーフ」、「ＸＥビーフ」、「ＸＦビーフ」、及び「ＹＡポーク」を掲載した検索結果ページが、入札者側端末装置１０２へ送信される。

その後、算出部２３５は、図１８に示すような検索後クエリ修正処理を再実行する（ステップＳ１６）。図１８の検索後クエリ修正処理を開始すると、算出部２３５は、ステップＳ７１からステップＳ７３の処理を実行する。その後、算出部２３５は、ステップＳ７８でスタートさせた経過時間タイマのタイマ値と、ステップＳ７９でクリアした閲覧ページカウンタの値と、を参照する。次に、算出部２３５は、参照したタイマ値と閲覧ページカウンタの値とに基づいて、クエリ指定日時から所定時間内であり、かつユーザがウェブページを所定ページだけ閲覧する前であるか否かを判別する（ステップＳ７４）。

具体的には、算出部２３５は、経過時間タイマのタイマ値がタイマ値用の閾値よりも小さい場合に、クエリ指定日時から所定時間内であると判別する。また、算出部２３５は、閲覧ページカウンタの値が閲覧ページカウンタ用の閾値よりも小さい場合に、ユーザが所定ページ数だけウェブページを閲覧する前であると判別する。このタイマ値用の閾値を表す情報及び閲覧ページカウンタ用の閾値を表す情報は、情報記憶部２１０に記憶されている。

ステップＳ７４において、算出部２３５は、クエリ指定日時から所定時間内であり、かつユーザがウェブページを所定ページだけ閲覧する前であると判別する（ステップＳ７４；Ｙｅｓ）。その後、算出部２３５は、検索クエリ「オーストラリア産」に絞込指示が含まれないと判別する（ステップＳ７４；Ｎｏ）。その後、算出部２３５は、保存キーワード「国産」と今回取得されたキーワード（以下、今回取得キーワードという）「オーストラリア産」とをＯＲ演算子で連結した検索クエリ「国産 ＯＲ オーストラリア産」を生成する。次に、算出部２３５は、今回取得された検索クエリ「オーストラリア産」を、生成された検索クエリ「国産 ＯＲ オーストラリア産」に修正した後に（ステップＳ７６）、検索後クエリ修正処理の実行を終了する。

検索クエリ「国産」を指定してから所定時間以内、かつ当該指定を行った日時からウェブページを所定ページだけ閲覧する前に、検索クエリ「オーストラリア産」をユーザが指定した場合を例に挙げて説明すると、以下の２つのアクションは、当該ユーザにとって違いが少ないと考えられるためである。１つ目のアクションは、検索クエリ「国産」で検索された商品等から入札する商品等を選択し、かつ検索クエリ「オーストラリア産」で検索された商品等から入札する商品等を選択するというものである。また、２つ目のアクションは、検索クエリ「国産 ＯＲ オーストラリア産」で検索される商品等から入札する商品等を選択するというものである。すなわち、当該ユーザが、ＯＲ演算子の使用方法を熟知していれば、当該ユーザは、検索クエリ「国産」を指定してから検索クエリ「オーストラリア産」を指定するのではなく、検索クエリ「国産 ＯＲ オーストラリア産」を指定したであろうと考えられるためである。

尚、ステップＳ７４において、算出部２３５は、クエリ指定日時から所定時間経過しているか、又はユーザがクエリ指定日時からウェブページを所定ページ以上閲覧していると判別すると（ステップＳ７４；Ｎｏ）、ステップＳ７７からステップＳ７９の処理を実行した後に、検索後クエリ修正処理の実行を終了する。つまり、ステップＳ７７において、算出部２３５は、情報記憶部２１０に保存されたキーワードを表す情報を、今回取得されたキーワードを表す情報で上書きする。次に、ステップＳ７８及びステップＳ７９において、算出部２３５は、経過時間タイマをクリアしてから再スタートさせ、閲覧ページカウンタをクリアする。

前回の検索クエリが指定された日時から所定時間経過した、又はユーザがウェブページを所定ページ以上閲覧した後にユーザが検索クエリを指定した場合には、例え、ユーザがＯＲ演算子の使用方法を熟知していても、前回の検索クエリと今回取得されたキーワードとをＯＲ演算子で連結した検索クエリを指定することが少ないためである。また、この場合には、前回の検索クエリに基づいて検索された商品等を今回取得されたキーワードに基づいて絞り込む意思がユーザに無いことが多いためでもある。

図１０のステップＳ１６の後に、算出部２３５は、閲覧カウンタの値を「1」増加させた後に（ステップＳ１７）、補正後の検索クエリ「国産 ＯＲ オーストラリア産」に含まれるキーワード数が「2」であって値「1」でないと判別する（ステップＳ１８；Ｎｏ）。その後、算出部２３５は、図２０に示すような算出処理を実行した後に（ステップＳ１９）、ステップＳ１１から上記処理が繰り返される。

図２０の算出処理を開始すると、算出部２３５は、補正された検索クエリ「国産 ＯＲ
オーストラリア産」に基づいて、図１１の取得回数テーブルを更新する（ステップＳ９１）。具体的には、算出部２３５は、キーワード「国産」とキーワード「オーストラリア産」とを含む同層クエリが取得された回数である同層クエリ取得回数（つまり、ＯＲクエリ取得回数）「108」を表す情報を、取得回数「109」を表す情報に更新する。

その後、算出部２３５は、図１３の検索回数テーブルにおいて、検索クエリに含まれるキーワード「国産」を表す情報に対応付けられた検索回数「340」を表す情報を、検索回数「341」を表す情報に更新する。また、算出部２３５は、検索クエリに含まれるキーワード「オーストラリア産」を表す情報に対応付けられた検索回数「320」を表す情報を、検索回数「321」を表す情報に更新する（図２０のステップＳ９３）。

その後、算出部２３５は、検索クエリ「国産 ＯＲ オーストラリア産」に含まれる演算子がＯＲ演算子であると判別し（ステップＳ９４；Ｎｏ）、算出処理の実行を終了する。

次に、既に説明した商品等競売処理について、絞込指示を含む検索クエリをジャンル生成装置２００が取得する場合を例に挙げて説明を行う。

入札者側端末装置１０２が検索クエリ「国産」を、ジャンル生成装置２００へ送信すると、図１７に示すような検索結果ページＰＣ１がジャンル生成装置２００から返信される。入札者側端末装置１０２のユーザは、検索結果ページＰＣ１に掲載された商品等を、キーワード「肩ロース」で説明される商品に絞り込むための操作を、入札者側端末装置１０２の入力部に対して行う。次に、入札者側端末装置１０２は、ユーザに指定されたキーワード「肩ロース」と絞込指示とからなる検索クエリをジャンル生成装置２００へ送信する。

図５に示したジャンル生成装置２００の取得部２２０は、ＬＡＮカード２００ｆで受信された情報を取得し、当該取得された情報が入力リクエストでなく（図１０のステップＳ１１；Ｎｏ）、検索クエリであると判別する（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）。その後、図１５の検索前クエリ修正処理が再度実行される（ステップＳ１４）。

図１５の検索前クエリ修正処理が開始されると、図５の算出部２３５は、ステップＳ３１からステップＳ３３の処理を実行する。次に、算出部２３５は、前回取得した検索クエリに含まれていたキーワード「国産」が情報記憶部２１０に既に記憶されていると判別する（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）。その後、算出部２３５は、今回取得された検索クエリに絞込指示が含まれているか否かを判別する（ステップＳ３４）。このとき、算出部２３５は、検索クエリに絞込指示が含まれていると判別し（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）、今回取得された検索クエリを、保存キーワード「国産」と今回取得キーワード「肩ロース」とがＡＮＤ演算子で連結されたクエリとみなす。次に、算出部２３５は、今回取得された検索クエリを「国産 ＡＮＤ 肩ロース」と修正する（ステップＳ３５）。絞込指示に従った検索を行うためである。その後、算出部２３５は、保存キーワード「国産」を第１キーワードとし、今回取得されたキーワード（今回取得キーワードという）「肩ロース」を第２キーワードとした後に、検索クエリ修正処理の実行を終了する。

図１０のステップＳ１４の後に、検索結果出力処理が実行される（ステップＳ１５）。ステップＳ１５の処理において、第１キーワード（つまり、保存キーワード）「国産」に基づいて検索された商品等「ＸＡビーフ」、「ＸＢビーフ」、及び「ＸＣビーフ」が、図９の商品等キーワードテーブルにおいて第２キーワード（つまり、今回取得キーワード）「肩ロース」にも対応付けられた商品等「ＸＡビーフ」及び「ＸＢビーフ」に絞り込まれる。次に、絞り込まれた商品等を掲載する、図２１に示すような検索結果ページＰＣ２が入札者側端末装置１０２へ返信される。

その後、算出部２３５は、図１８に示すような検索後クエリ修正処理を再実行する（ステップＳ１６）。図１８の検索後クエリ修正処理を開始すると、算出部２３５は、検索前クエリ修正処理で修正された検索クエリに含まれるキーワードが「国産」と「肩ロース」との２つであって、１つでないと判別する（ステップＳ７１；Ｎｏ）。次に、算出部２３５は、ステップＳ７７で保存された保存キーワードを削除する（ステップＳ８０）。保存キーワードを用いた補正を行う必要が無くなったためである。その後、算出部２３５は、検索クエリに−演算子が含まれていないと判別し（ステップＳ８１；Ｎｏ）、検索後クエリ修正処理の実行を終了する。

図１０のステップＳ１６の後に、算出部２３５は、閲覧カウンタの値を「1」増加させる（ステップＳ１７）。次に、検索クエリに含まれるキーワードが「国産」と「肩ロース」の「2」つであって「1」より多いと判別する（ステップＳ１８；Ｎｏ）。その後、算出部２３５は、図２０に示すような算出処理を実行してから（ステップＳ１９）、上記ステップＳ１１の処理を繰り返す。

図２０の算出処理を開始すると、算出部２３５は、図１１の取得回数テーブルにおいて、キーワード「国産」とキーワード「肩ロース」とを連結する異層クエリが取得された回数である異層クエリ取得回数（つまり、ＡＮＤクエリ取得回数）「100」を表す情報を、取得回数「101」を表す情報に更新する（ステップＳ９１）。

その後、算出部２３５は、ステップＳ９３の処理を実行した後に、検索クエリ「国産 ＡＮＤ 肩ロース」に含まれる演算子がＡＮＤ演算子であると判別する（ステップＳ９４；Ｙｅｓ）。

次に、算出部２３５は、図１２の順序テーブルにおいて、キーワード「国産」を表す情報と、キーワード「肩ロース」を表す情報と、に対応付けられた、キーワード「国産」の先行回数「20」を表す情報を、先行回数「21」を表す情報に更新する（ステップＳ９５）。その後、算出部２３５は、算出処理の実行を終了する。

次に、既に説明した商品等競売処理について、第１キーワードと第２キーワードとを含むが、演算子を含まない検索クエリをジャンル生成装置２００が取得する場合を例に挙げて説明を行う。

入札者側端末装置１０２が、検索クエリ「国産 肩ロース」を、ジャンル生成装置２００へ送信すると、ジャンル生成装置２００の取得部２２０は、ＬＡＮカード２００ｆで受信された情報を取得する。次に、取得部２２０は、当該取得された情報が入力リクエストでなく（図１０のステップＳ１１；Ｎｏ）、検索クエリであると判別する（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）。次に、図１５の検索前クエリ修正処理が再度実行されてから（ステップＳ１４）、ステップＳ１５からステップＳ１９の処理が実行された後に、上記ステップＳ１１から上記処理が繰り返される。

図１０のステップＳ１４において、図１５の検索前クエリ修正処理が開始されると、図５の算出部２３５は、検索クエリに含まれるキーワードが第１キーワード「国産」及び第２キーワード「肩ロース」の「2」個であって「1」個でないと判別する（ステップＳ３１；Ｎｏ）。次に、算出部２３５は、検索クエリに演算子が含まれていないと判別する（ステップＳ３６；Ｎｏ）。その後、算出部２３５は、第１キーワードと第２キーワードとを予め定められた演算子であるＡＮＤ演算子で連結した検索クエリ「国産 ＡＮＤ 肩ロース」に、取得された検索クエリを修正した後に（ステップＳ３７）、検索前クエリ修正処理の実行を終了する。尚、予め定められた演算子を表す情報は、情報記憶部２１０に記憶されている。また、予め定められた演算子は、ＡＮＤ演算子に限定される訳ではなく、ＯＲ演算子又は−演算子であっても良い。

尚、例えば、検索クエリ「国産 ＡＮＤ 肩ロース」のような第１キーワードと第２キーワードとをＡＮＤ演算子で連結したクエリが取得された場合には、算出部２３５は、検索クエリに演算子が含まれていると判別する（ステップＳ３６；Ｙｅｓ）。また、例えば、検索クエリ「国産 ＯＲ 肩ロース」のような第１キーワードと第２キーワードとをＯＲ演算子で連結したクエリが取得された場合には、算出部２３５は、検索クエリに演算子が含まれていると判別する（ステップＳ３６；Ｙｅｓ）。検索クエリに演算子が含まれていると判別した場合には、その後に、算出部２３５は、ステップＳ３７の処理を実行せずに、検索前クエリ修正処理の実行を終了する。

次に、既に説明した商品等競売処理について、第１キーワードと第２キーワードとを−演算子で連結した検索クエリをジャンル生成装置２００が取得する場合を例に挙げて説明を行う。

入札者側端末装置１０２は、検索クエリ「ファッション − メンズファッション」と、ジャンル「ファッション」を識別するジャンルＩＤ「J00001」と、をジャンル生成装置２００へ送信する。ジャンル生成装置２００の取得部２２０は、ＬＡＮカード２００ｆで入札者側端末装置１０２から受信された情報を取得する。その後、取得部２２０は、当該取得された情報が入力リクエストでなく（図１０のステップＳ１１；Ｎｏ）、検索クエリであると判別する（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）。次に、図５の算出部２３５は、検索前クエリ修正処理を再度実行するが（ステップＳ１４）、検索クエリを修正しない。

その後、図１６の検索結果ページ出力処理が実行される（ステップＳ１５）。検索結果ページ出力処理が開始されると、図５の検索部２４０は、図７のジャンル階層テーブルから、取得されたジャンルＩＤ「J00001」に対応付けられた下位ジャンルＩＤ「J00011」から「J00013」を検索する。次に、検索部２４０は、ＯＳからシステム日時を取得する。その後、検索部２４０は、図８の商品等テーブルから、取得されたジャンルＩＤ「J00001」及び下位ジャンルＩＤ「J00011」から「J00013」のいずれかと同じ分類ジャンルＩＤと、システム日時よりも後の出品期限を表す情報とに対応付けられた商品ＩＤ「M100」から「M103」を検索する。

その後、検索部２４０は、図９の商品等キーワードテーブルから、取得された商品ＩＤ「M100」から「M103」の内で、取得された検索クエリに含まれる「ファッション」と同じキーワードを表す情報に対応付けられた商品等ＩＤ「M100」から「M102」を検索する。次に、検索部２４０は、キーワード「メンズファッション」に基づいて商品等ＩＤ「M102」を検索し、キーワード「ファッション」に基づいて検索された商品等ＩＤ「M100」から「M102」から当該検索された商品等ＩＤ「M102」を除外する（図１６のステップＳ６１）。

次に、検索部２４０は、ステップＳ６２からステップＳ６４の処理を実行する。これにより、商品等ＩＤ「M100」で識別される商品「ＺＡサンダル」及び商品等ＩＤ「M101」で識別される商品「ＺＢスカート」を表す情報を掲載した検索結果ページを表す情報が入札者側端末装置１０２へ返信される。

図１０のステップＳ１５の実行が終了すると、算出部２３５は、図１８に示すような検索後クエリ修正処理を実行する（ステップＳ１６）。

図１８の検索後クエリ修正処理が開始されると、算出部２３５は、ステップＳ７１及びステップＳ８０の処理を実行した後に、取得された検索クエリに−演算子が含まれていると判別する（ステップＳ８１；Ｙｅｓ）。次に、算出部２３５は、第２キーワード「メンズファッション」で表されるジャンルが属する層と同じ層に属する並列ジャンルを表すキーワード（以下、並列キーワードという）を取得する（ステップＳ８２）。

具体的には、算出部２３５は、図６のジャンルテーブルから、第２キーワード「メンズファッション」と同じジャンル名を表す情報に対応付けられたジャンルＩＤ「J00012」を検索する。次に、算出部２３５は、図７のジャンル階層テーブルから、検索されたジャンルＩＤ「J00012」と同じ下位ジャンルＩＤに対応付けられたジャンルＩＤ「J00001」を検索する。また、算出部２３５は、検索されたジャンルＩＤ「J00001」に対応付けられた下位ジャンルＩＤ「J00011」から「J00013」を取得する。その後、算出部２３５は、図６のジャンルテーブルから、下位ジャンルＩＤ「J00011」から「J00013」と同じジャンルＩＤにそれぞれ対応付けられたジャンル名を表す情報を取得する。次に、算出部２３５は、当該取得された情報でそれぞれ表されるキーワード「靴」、「レディースファッション」、及び「メンズファッション」を取得する。その後、算出部２３５は、取得したワード「靴」、「レディースファッション」、及び「メンズファッション」の内で、第２キーワード「メンズファッション」以外の「靴」及び「レディースファッション」を並列キーワードとする。

次に、算出部２３５は、並列キーワード「靴」及び「レディースファッション」をＯＲ演算子で連結した連結キーワード「靴 ＯＲ レディースファッション」を生成する。次に、算出部２３５は、検索クエリ「ファッション − メンズファッション」を、クエリ「ファッション ＡＮＤ （靴 ＯＲ レディースファッション）」と補正した後に（ステップＳ８３）、検索後クエリ修正処理の実行を終了する。尚、クエリ「ファッション ＡＮＤ （靴 ＯＲ レディースファッション）」は、第１キーワード「ファッション」と連結キーワード「靴 ＯＲ レディースファッション」とをＡＮＤ演算子で連結したクエリである。

図１０のステップＳ１６の後に、算出部２３５が、ステップＳ１７及びステップＳ１８の処理を実行する。その後、算出部２３５は、検索クエリ「ファッション ＡＮＤ （靴
ＯＲ レディースファッション）」を、異層クエリ「ファッション ＡＮＤ 靴」と、異層クエリ「ファッション ＡＮＤ レディースファッション」と、同層クエリ「靴 ＯＲ レディースファッション」とみなして、算出処理を実行する（ステップＳ１９）。その後、ステップＳ１１から上記処理が繰り返される。

「ファッション − メンズファッション」という検索クエリを指定したユーザは、ジャンル「ファッション」とジャンル「メンズファッション」とが異なる層に属していると認識していることが多いためである。また、「ファッション − メンズファッション」という検索クエリに基づく商品等の検索結果と、「ファッション ＡＮＤ （靴 ＯＲ レディースファッション）」という検索クエリに基づく商品等の検索結果とが等しい場合には、ユーザは、ジャンル「ファッション」とジャンル「靴」とが異なる層に属し、ジャンル「ファッション」とジャンル「レディースファッション」とが異なる層に属し、ジャンル「靴」とジャンル「レディースファッション」とが同じ層に属していると認識している場合が多いためである。

次に、出品された商品等の落札について説明を行う。
図３に示したジャンル生成装置２００のＣＰＵ２００ａは、所定時間周期で、不図示の落札処理を実行する。これにより、ＣＰＵ２００ａは、図５に示すような落札部２５０として機能する。

落札処理が開始されると、落札部２５０は、ＯＳからシステム日時を取得する。次に、落札部２５０は、図８の商品等テーブルにおいて、取得された日時よりも上記所定時間前までの時刻と対応付けられた（つまり、所定時間前から現在までに出品期間が終了した商品の）商品等ＩＤ、商品等名を表す情報、分類ジャンルＩＤ、入札価格を表す情報、入札者ＩＤ、及び出品者ＩＤを取得する。

次に、落札部２５０は、入札者ＩＤで識別される入札者へ、落札された商品等の商品等ＩＤ、商品等名を表す情報、入札価格を表す情報、及び出品者ＩＤなどを、例えば、電子メールで通知する。また、落札部２５０は、落札者ＩＤで識別される落札者へ、落札された商品等の商品等ＩＤ、商品等名を表す情報、入札価格を表す情報、及び入札者ＩＤなどを、例えば同様に、電子メールで通知する。その後、落札部２５０は、図６のジャンルテーブルにおいて、落札された商品等の分類ジャンルＩＤと同じジャンルＩＤに対応付けられた販売回数を表す情報を、当該情報で表される回数を値「1」増加させた販売回数を表す情報に更新する。

次に、ジャンルの生成について説明を行う。
図３に示したジャンル生成装置２００のＣＰＵ２００ａは、図２２のジャンル生成処理を所定周期で実行することで、図５に示すような変更部２６０、生成部２６５、及び再分類部２６９としてさらに機能する。

図２２のジャンル生成処理が開始されると、図５の生成部２６５は、図２３に示すような注目ジャンル決定処理を実行する（ステップＳ１０２）。

図２３の注目ジャンル決定処理が開始されると、生成部２６５は、図６のジャンルテーブルから、ジャンル名を表す情報と、当該ジャンル名のジャンルに分類された商品等の数（つまり、分類数）を表す情報と、を複数取得する（ステップＳ１１１）。

次に、生成部２６５は、図１３の検索回数テーブルから、キーワードを表す情報と、当該キーワードの検索回数（以下、今回検索回数という）を表す情報と、を複数読み出す（ステップＳ１１２）。また、生成部２６５は、情報記憶部２１０から、後述するステップＳ１１６の処理で前回に保存されたキーワードを表す情報と、当該キーワードの検索回数（以下、前回検索回数という）を表す情報と、を読み出す（ステップＳ１１３）。

次に、生成部２６５は、ステップＳ１１３において、前回検索回数を表す情報を読み出せたか否かを判別する（ステップＳ１１４）。このとき、生成部２６５は、前回検索回数を表す情報を読み出せたと判別すると（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、同じキーワードを表す情報にそれぞれ対応付けられた情報で表される今回検索回数から前回検索回数を減算する。これにより、生成部２６５は、検索回数の変化量を算出する（ステップＳ１１５ａ）。これに対して、生成部２６５は、前回検索回数を表す情報を読み出せなかったと判別すると（ステップＳ１１４；Ｎｏ）、検索回数の変化量を値「0」とする（ステップＳ１１５ｂ）。

ステップＳ１１５ａの後に、生成部２６５は、情報記憶部２１０に既に保存されている前回検索回数を表す情報を、今回検索回数を表す情報で更新する。また、ステップＳ１１５ｂの後に、生成部２６５は、今回検索回数を表す情報を、前回検索回数を表す情報として情報記憶部２１０に新たに保存する（ステップＳ１１６）。

次に、生成部２６５は、図６のジャンルテーブルから、ジャンル名を表す情報と、販売回数を表す情報と、を複数取得する（ステップＳ１１７）。

その後、生成部２６５は、ステップＳ１１１で取得された分類数、ステップＳ１１２で取得された今回検索回数、ステップＳ１１５ａ若しくはステップＳ１１５ｂで算出された検索回数の変化量、及びステップＳ１１７で取得された販売回数のいずれかがそれぞれの閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ１１８）。

このとき、生成部２６５は、分類数、今回検索回数、検索回数の変化量、及び販売回数のいずれかがそれぞれの閾値以上であると判別すると（ステップＳ１１８；Ｙｅｓ）、閾値以上であると判別された数に対応するジャンルを注目ジャンルと決定とした後に（ステップＳ１１９）、注目ジャンル決定処理の実行を終了する。

具体的には、生成部２６５は、ステップＳ１１１で取得された分類数のいずれかが分類数用の閾値以上であると判別すると、当該閾値以上であると判別された分類数を表す情報に対応付けられたジャンル名を表す情報を特定する。次に、生成部２６５は、特定された情報で表されるジャンル名のジャンルを注目ジャンルとする。

同様に、生成部２６５は、ステップＳ１１２で取得された今回検索回数のいずれかが検索回数用の閾値以上であると判別すると、当該閾値以上であると判別された今回検索回数を表す情報に対応付けられたキーワードを表す情報を特定する。次に、生成部２６５は、特定された情報で表されるキーワードが表すジャンルを注目ジャンルとする。

さらに同様に、生成部２６５は、ステップＳ１１５ａ若しくはステップＳ１１５ｂで算出された検索回数の変化量のいずれかが変化量用の閾値以上であるであると判別すると、当該閾値以上であると判別された変化量の算出に用いられた検索回数を表す情報を特定する。次に、生成部２６５は、特定された検索回数を表す検索回数を表す情報に対応付けられたキーワードを表す情報を特定し、特定した情報で表されるキーワードが表すジャンルを注目ジャンルとする。

また同様に、生成部２６５は、ステップＳ１１７で取得された販売回数のいずれかが販売回数用の閾値以上であると判別すると、当該閾値以上であると判別された販売回数を表す情報に対応付けられたジャンル名を表す情報を特定する。次に、生成部２６５は、特定された情報で表されるジャンル名のジャンルを注目ジャンルとする。

ステップＳ１１８において、生成部２６５は、分類数、今回検索回数、検索回数の変化量、及び販売回数のいずれもがそれぞれの閾値より小さいと判別すると（ステップＳ１１８；Ｎｏ）、注目ジャンルを決定せずに（ステップＳ１２０）、注目ジャンル決定処理の実行を終了する。

図２２のステップＳ１０２の後に、生成部２６５は、ステップＳ１０２の処理で注目ジャンルが決定されたか否かを判別する（ステップＳ１０３）。このとき、生成部２６５は、注目ジャンルが決定されなかったと判別すると（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、ジャンル生成処理の実行を終了する。

以下、注目ジャンルが「リブロース」に決定されたとして説明を行う。
ステップＳ１０３において、生成部２６５が、注目ジャンルが決定されたと判別すると（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、生成部２６５は、図２４に示すような生成ジャンル決定処理を実行する（ステップＳ１０６）。

図２４の生成ジャンル決定処理の実行を開始すると、生成部２６５は、図８の商品等テーブルにおいて、決定された注目ジャンル「リブロース」のジャンルＩＤ「J02111」と対応付けられた広告ページＵＲＬを表す情報を複数検索する。次に、生成部２６５は、検索された複数の情報でそれぞれ表されるＵＲＬにある広告ページを複数取得する（ステップＳ１２１）。

次に、生成部２６５は、取得された複数の広告ページから、キーワードを抽出し（ステップＳ１２２）、抽出されたキーワードの広告ページにおける使用回数を算出する（ステップＳ１２３）。

その後、生成部２６５は、図２に示した階層構造を構成するジャンルを表すキーワードを特定するために、図６のジャンルテーブルに保存されたジャンル名を表す情報を取得する。次に、生成部２６５は、ステップＳ１２２で抽出されたキーワードから、取得された情報で表されるキーワードと異なるキーワードを特定する。

次に、生成部２６５は、特定されたキーワードから、キーワードの使用回数に基づいて１つのキーワードを選択し、選択したキーワードを、これから作成するジャンル（以下、生成ジャンルという）を表すキーワードと決定する（ステップＳ１２４）。その後、生成ジャンル決定処理の実行を終了する。

以下、「ローストビーフ用」というキーワードが、生成ジャンルを表すキーワードと決定されたとして説明を行う。

図２２のステップＳ１０６が実行された後に、生成部２６５は、生成ジャンル「ローストビーフ用」を生成した後にＯＮとされるジャンル生成フラグを「OFF」とする（ステップＳ１０７）。

次に、算出部２３５は、検索クエリにおいて複数のキーワードが、異層演算子で互いに連結されて用いられる（共起する）程度を表す指標を算出する異層注目共起度合算出処理を実行する。

図２５に示す異層注目共起度合算出処理を開始すると、算出部２３５は、注目ジャンル「ローストビーフ用」の直列ジャンルを検索する（ステップＳ１３１）。

具体的には、図２に示すジャンル「トップ」から注目ジャンル「リブロース」を経由して最下位のジャンル「ステーキ用」までの経路には、ジャンル「食品」、「牛肉」、及び「ステーキ用」がある。このため、ジャンル「食品」、「牛肉」、及び「ステーキ用」が、注目ジャンル「リブロース」の直列ジャンルである。

ここで、算出部２３５は、注目ジャンル「リブロース」からジャンル「トップ」までの経路を辿るために、図７に示すジャンル階層テーブルから、注目ジャンル「リブロース」のジャンルＩＤ「J02111」と同じ下位ジャンルＩＤに対応付けられたジャンル「牛肉」のジャンルＩＤ「J00021」を検索する。次に、算出部２３５は、検索されたジャンル「牛肉」を、注目ジャンル「リブロース」の直近上位のジャンルと特定し、ジャンル「牛肉」を直列ジャンルとする。

次に、算出部２３５は、ジャンル「牛肉」のジャンルＩＤ「J00021」に対応付けられたジャンル「食品」のジャンルＩＤ「J00002」を検索し、ジャンル「食品」を直列ジャンルとする。さらに、算出部２３５は、ジャンル「食品」のジャンルＩＤ「J00002」に対応付けられたジャンル「トップ」のジャンルＩＤ「J00000」を検索し、経路の一端に到達したと判別する。

その後、算出部２３５は、注目ジャンル「リブロース」から最下位のジャンルまで経路を辿るため、注目ジャンル「リブロース」のジャンルＩＤ「J02111」に対応付けられたジャンル「ステーキ用」のジャンルＩＤ「J21111」を検索する。次に、算出部２３５は、検索されたジャンル「ステーキ用」を直列ジャンルとする。次に、算出部２３５は、ジャンル「ステーキ用」のジャンルＩＤ「J02111」に対応付けられた下位ジャンルＩＤが、図７に示すジャンル階層テーブルに保存されていないため、経路の他端に到達したと判別する。

このようにして、算出部２３５は、トップのジャンルから注目ジャンル「リブロース」を経由して最下位のジャンルまで到達する経路上にある直列ジャンル「食品」、「牛肉」、及び「ステーキ用」を特定する。

図２５のステップＳ１３１の後に、算出部２３５は、検索した直列ジャンルのそれぞれについて、直列ジャンルを表すキーワードである直列キーワードを特定する。次に、算出部２３５は、検索した直列ジャンルのそれぞれについて、注目キーワードと直列キーワードとが検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標（以下、異層直列共起度合という）を算出する（ステップＳ１３２）。

先ず、直列ジャンル「食品」を表す直列キーワード「食品」と、注目ジャンルを表す注目キーワード「リブロース」と、の異層直列共起度合の算出方法について説明する。

算出部２３５は、図１３の検索回数テーブルから、直列キーワード「食品」に対応付けられた検索回数「300」と、注目キーワード「リブロース」に対応付けられた検索回数「120」と、を検索する。次に、算出部２３５は、図１１の取得回数テーブルから、直列キーワード「食品」と注目キーワード「リブロース」とに対応付けられた異層クエリ取得回数（つまり、ＡＮＤクエリ取得回数）「220」を検索する。この、直列キーワード「食品」と注目キーワード「リブロース」とに対応付けられた異層クエリ取得回数は、直列キーワード「食品」と注目キーワード「リブロース」とが検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起した回数である。

その後、算出部２３５は、下記の数式（４）を用いて、異層直列共起度合「0.52」を算出する。

尚、直列ジャンル「牛肉」を表す直列キーワード「牛肉」と、注目ジャンルを表す注目キーワード「リブロース」と、の異層直列共起度合の算出方法も同様である。つまり、算出部２３５は、直列キーワード「牛肉」の検索回数「150」と、注目キーワード「リブロース」の検索回数「120」と、直列キーワード「牛肉」と注目キーワード「リブロース」との異層クエリ取得回数「140」と、を、上記の数式（４）に用いて、異層直列共起度合「0.52」を算出する。

また、算出部２３５は、直列キーワード「ステーキ用」の検索回数「60」と、注目キーワード「リブロース」の検索回数「120」と、直列キーワード「ステーキ用」と注目キーワード「リブロース」との異層クエリ取得回数「90」と、を、上記の数式（４）に用いて、異層直列共起度合「0.50」を算出する。

図２５のステップＳ１３２の後に、算出部２３５は、上記３つの直列キーワード「食品」、「牛肉」、及び「ステーキ用」について算出した３つの異層直列共起度合「0.52」、「0.52」、及び「0.50」の算術平均「0.51」を算出する（ステップＳ１３３）。

次に、算出部２３５は、注目ジャンル「ローストビーフ用」の並列ジャンルを検索し、図２に示すジャンル「カルビ」及び「タン」を、注目ジャンル「リブロース」の並列ジャンルと特定する（ステップＳ１３４）。

ここで、算出部２３５は、図７に示すジャンル階層テーブルから、注目ジャンル「リブロース」の直近上位ジャンル「牛肉」のジャンルＩＤを検索する。次に、算出部２３５は、「牛肉」のジャンルＩＤに対応づけられた下位ジャンルＩＤ「J02111」、「J02112」、及び「J02113」を検索する。次に、算出部２３５は、検索されたジャンルＩＤの内で、注目ジャンル「リブロース」のジャンルＩＤ「J02111」と異なるジャンルＩＤ「J02112」で識別されるジャンル「カルビ」及びジャンルＩＤ「J02113」で識別されるジャンル「タン」を並列ジャンルと特定する。

ステップＳ１３４の後に、算出部２３５は、検索した並列ジャンルのそれぞれについて、並列ジャンルを表すキーワードである並列キーワードを特定する。次に、算出部２３５は、検索した並列ジャンルのそれぞれについて、注目キーワードと並列キーワードとが検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標（以下、異層並列共起度合という）を算出する（ステップＳ１３５）。

先ず、並列ジャンル「カルビ」を表す直列キーワード「カルビ」と、注目ジャンルを表す注目キーワード「リブロース」と、の異層並列共起度合の算出方法について説明する。

算出部２３５は、図１３の検索回数テーブルから、並列キーワード「カルビ」に対応付けられた検索回数「100」と、注目キーワード「リブロース」に対応付けられた検索回数「120」と、を検索する。次に、算出部２３５は、図１１の取得回数テーブルから、直列キーワード「カルビ」と注目キーワード「リブロース」とに対応付けられた異層クエリ取得回数「22」を検索する。

その後、算出部２３５は、下記の数式（５）を用いて、異層並列共起度合「0.10」を算出する。

尚、並列ジャンル「タン」を表す並列キーワード「タン」と、注目ジャンルを表す注目キーワード「リブロース」と、の異層直列共起度合の算出方法も同様である。つまり、算出部２３５は、並列キーワード「タン」の検索回数「100」と、注目キーワード「リブロース」の検索回数「120」と、並列キーワード「タン」と注目キーワード「リブロース」との異層クエリ取得回数「23」と、を、上記の数式（５）に用いて、異層並列共起度合「0.10」を算出する。

ステップＳ１３５の後に、算出部２３５は、上記２つの並列キーワード「カルビ」及び「タン」について算出した２つの異層並列共起度合「0.10」及び「0. 10」の算術平均「0.10」を算出する（ステップＳ１３６）。

ステップＳ１３６の後に、算出部２３５は、図２４のステップＳ１２４で決定された生成ジャンルを表すキーワード「ローストビーフ用」を第１キーワードとし、注目ジャンルを表す注目キーワード「リブロース」を第２キーワードとする（ステップＳ１３７）。

次に、算出部２３５は、第１キーワードと注目ジャンルを表す第２キーワードとが検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標（以下、異層注目共起度合という）を算出する（ステップＳ１３８）。

具体的には、算出部２３５は、図１３の検索回数テーブルから、第１キーワード「ローストビーフ用」に対応付けられた検索回数「80」と、第２キーワード「リブロース」に対応付けられた検索回数「120」と、を検索する。次に、算出部２３５は、図１１の取得回数テーブルから、第１キーワード「ローストビーフ用」と第２キーワード「リブロース」とに対応付けられた異層クエリ取得回数「100」を検索する。

その後、算出部２３５は、下記の数式（６）を用いて、異層注目共起度合「0.50」を算出する。

その後、算出部２３５は、異層注目共起度合算出処理の実行を終了する。

図２２のステップＳ１０８が実行された後に、図２６に示すような生成処理が実行される。

生成処理の実行が開始されると、算出部２３５は、図２５のステップＳ１３３で算出された異層直列共起度合の平均値「0.51」と、ステップＳ１３８で算出された異層注目共起度合「0.50」と、を以下の数式（７）に用いて、異層直列差異「0.01」を算出する（ステップＳ１４１）。

異層直列差異＝｜異層直列共起度合の平均値−異層注目共起度合の平均値｜・・・（７）

次に、算出部２３５は、図２５のステップＳ１３６で算出された異層並列共起度合の平均値「0.10」と、ステップＳ１３８で算出された異層注目共起度合「0.50」と、を以下の数式（８）に用いて、異層並列差異「0.40」を算出する（ステップＳ１４２）。

異層並列差異＝｜異層並列共起度合の平均値−異層注目共起度合の平均値｜・・・（８）

その後、生成部２６５は、異層直列差異「0.01」が異層並列差異「0.40」よりも小さいと判別する（ステップＳ１４３；Ｙｅｓ）。すなわち、生成ジャンルを表す第１キーワードと、注目ジャンルを表す第２キーワードと、が共起する度合は、注目ジャンルを表す第２キーワードと、注目ジャンルの並列ジャンルを表すキーワードと、が共起する度合よりも、注目ジャンルを表す第２キーワードと、注目ジャンルの直列ジャンルを表すキーワードと、が共起する度合いに近いと判別する。

次に、生成部２６５は、異層直列差異「0.01」が、予め定められた閾値（以下、差異用の閾値という）「0.10」よりも小さいと判別する（ステップＳ１４４）。尚、差異用の閾値は、「0.10」に限定される訳ではなく、当業者は、実験により好適な値を定めることができる。

次に、生成部２６５は、図１２に示す順序テーブルから、第１キーワード「ローストビーフ用」が第２キーワード「リブロース」よりも先行して検索クエリで用いられた先行回数「10」と、後行して用いられた後行回数「90」と、を取得する（ステップＳ１４５）。

生成部２６５は、新規ジャンルを表す第１キーワード「ローストビーフ用」が注目ジャンルを表すキーワード「リブロース」よりも先行した回数「10」が、後行した回数「90」よりも少ないと判別する（ステップＳ１４６；Ｎｏ）。その後、生成部２６５は、図２７に示すように、新規ジャンル「ローストビーフ用」を、注目ジャンル「リブロース」の直近下位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４８）。

つまり、生成部２６５は、ジャンル「ローストビーフ用」のジャンルＩＤを生成した後に、図６のジャンルテーブルに対して、生成されたジャンルＩＤと、当該ジャンルのジャンル名を表す情報と、を保存する。次に、生成部２６５は、ジャンルテーブルから、既に生成されているジャンル「リブロース」のジャンルＩＤを検索する。その後、生成部２６５は、ジャンル「ローストビーフ用」のジャンルＩＤを下位ジャンルＩＤとし、図７のジャンル階層テーブルへ、検索されたジャンル「リブロース」のジャンルＩＤと、ジャンル「ローストビーフ用」のジャンルＩＤと、を対応付けた情報を保存する。

ステップＳ１４８の後に、生成部２６５は、ジャンル生成フラグを「ON」とした後に（ステップＳ１４９）、生成処理の実行を終了する。

図２２のステップＳ１０９を実行した後に、生成部２６５は、ジャンル生成フラグが「ON」であると判別する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。

次に、図５の再分類部２６９は、注目ジャンル「リブロース」に分類されていた商品等を、既存のジャンル「リブロース」並びに新たに生成されたジャンル「ローストビーフ用」のいずれかに再分類する再分類処理を実行する（ステップＳ１１４）。

具体的には、再分類部２６９は、図８の商品等テーブルから、注目ジャンル「リブロース」を表す情報と同じ分類ジャンル名を表す情報に対応付けられた商品等ＩＤを検索する。次に、再分類部２６９は、図９の商品等キーワードテーブルから、検索された商品等ＩＤに対応付けられた商品等名を表す情報とキーワードを表す情報とを検索する。その後、再分類部２６９は、商品等ＩＤで識別される商品等の商品等名を表す情報及びキーワードを表す情報のいずれか１つ以上に基づいて、商品等を既存のジャンル「リブロース」及び新たに生成されたジャンル「ローストビーフ用」のいずれかに再分類する。

具体的には、再分類部２６９は、商品等の名称と一致又は部分一致するキーワードで表されるジャンルへ当該商品等を分類しても良い。また、再分類部２６９は、「リブロース」を表す情報及び「ローストビーフ用」を表す情報の双方が商品等ＩＤに対応付けられている場合に、ジャンル「リブロース」よりも下位の層に属し、ジャンル「リブロース」に含まれるジャンル「ローストビーフ用」に当該商品を分類しても良い。

その後、再分類部２６９は、図８の商品等テーブルにおいて、再分類された商品等ＩＤと対応づけられた分類ジャンルＩＤ及び分類ジャンル名を表す情報を、当該商品等ＩＤで識別される商品等が再分類されたジャンルのジャンルＩＤ及びジャンル名を表す情報に更新する。

その後、再分類部２６９は、ジャンル生成処理の実行を終了する。

次に、図２８に示すように、ジャンル「リブロース」の直近下位にジャンル「オーストラリア産」が生成されているが、ジャンル「ステーキ用」が生成されていないジャンル階層を例に挙げて説明を行う。この場合、図６のジャンルテーブルには、ジャンル「オーストラリア産」のジャンルＩＤやジャンル名などが保存されているが、ジャンル「ステーキ用」のジャンルＩＤやジャンル名などが保存されていない。また、図７のジャンル階層テーブルには、ジャンル「オーストラリア産」のジャンルＩＤが、ジャンル「リブロース」のジャンルＩＤに対応付けられた下位ジャンルＩＤとして保存されている。

この場合に、注目ジャンルが「オーストラリア産」と決定され、「ステーキ用」というキーワードが、生成ジャンルを表すキーワードと決定される場合を例に挙げて、図２２に示すジャンル生成処理について再度説明する。

ジャンル生成処理の実行が開始されると、ステップＳ１０２の処理が実行され、注目ジャンルが「オーストラリア産」と決定される。次に、ステップＳ１０３及びステップＳ１０６の処理が順に実行され、「ステーキ用」というキーワードが、生成ジャンルを表すキーワードと決定される。

次に、ステップＳ１０７の処理が実行された後に、図２５に示す異層注目共起度合算出処理が実行される（ステップＳ１０７）。

異層注目共起度合算出処理の実行が開始されてから、ステップＳ１３１からステップＳ１３６の処理が実行されることで、異層直列共起度合の平均値「0.51」と異層直列共起度合の平均値「0.10」とが算出される。

次に、ステップＳ１３７において、生成ジャンルを表すキーワード「ステーキ用」が第１キーワードとされ、注目ジャンルを表すキーワード「オーストラリア産」が第２キーワードとされる。

その後、ステップＳ１３８において、算出部２３５は、図１３の検索回数テーブルから、第１キーワード「ステーキ用」に対応付けられた検索回数「60」と、第２キーワード「オーストラリア産」に対応付けられた検索回数「320」と、を検索する。次に、算出部２３５は、図１１の取得回数テーブルから、第１キーワード「ステーキ用」と第２キーワード「オーストラリア産」とに対応付けられた異層クエリ取得回数「190」を検索する。

その後、算出部２３５は、上記の数式（６）を用いて、異層注目共起度合「0.50」を算出した後に、異層注目共起度合算出処理の実行を終了する。

図２２のステップＳ１０８が実行された後に、図２６に示す生成処理が実行される（ステップＳ１０９）。

生成処理の実行が開始されると、算出部２３５は、異層直列共起度合の平均値「0.51」から異層注目共起度合「0.50」を減算した値の絶対値である異層直列差異「0.01」を算出する（ステップＳ１４１）。

次に、算出部２３５は、異層並列共起度合の平均値「0.10」から異層注目共起度合「0.50」を減算した値の絶対値である異層並列差異「0.40」を算出する（ステップＳ１４２）。

その後、算出部２３５は、異層直列差異「0.01」が異層並列差異「0.40」よりも小さく（ステップＳ１４３；Ｙｅｓ）、異層直列差異「0.01」が差異用の閾値「0.10」よりも小さい（ステップＳ１４４；Ｙｅｓ）と、判別する。

次に、生成部２６５は、図１２に示す順序テーブルから、第１キーワード「ステーキ用」が第２キーワード「オーストラリア産」よりも先行して検索クエリで用いられた先行回数「97」と、後行して用いられた後行回数「13」と、を取得する（ステップＳ１４５）。

次に、生成部２６５は、新規ジャンルを表す第１キーワード「ステーキ用」が注目ジャンルを表すキーワード「オーストラリア産」よりも先行した回数「97」が、後行した回数「13」よりも多いと判別する（ステップＳ１４６；Ｙｅｓ）。その後、生成部２６５は、図２９に示すように、新規ジャンル「ステーキ用」を、注目ジャンル「オーストラリア産」の直近上位の直列ジャンルとして生成する（ステップＳ１４７）。

つまり、生成部２６５は、ジャンル「ステーキ用」のジャンルＩＤを生成し、図６のジャンルテーブルに対して、生成されたジャンルＩＤと、ジャンル「オーストラリア産」のジャンル名を表す情報と、を保存する。また、生成部２６５は、図７のジャンル階層テーブルから、注目ジャンル「オーストラリア産」のジャンルＩＤと同じ下位ジャンルＩＤに対応づけられたジャンル（つまり、注目ジャンルの上位ジャンル）「リブロース」のジャンルＩＤを検索する。その後、生成部２６５は、ジャンル「ステーキ用」のジャンルＩＤを下位ジャンルとし、ジャンル階層テーブルへ、ジャンル「リブロース」のジャンルＩＤとジャンル「ステーキ用」のジャンルＩＤとを対応づけて保存する。また、ジャンル階層テーブルにおいて、ジャンル「オーストラリア産」のジャンルＩＤと同じ下位ジャンルＩＤに対応づけられたジャンル「リブロース」のジャンルＩＤを、ジャンル「ステーキ用」のジャンルＩＤで更新する。

ステップＳ１４７の後に、生成部２６５は、ジャンル生成フラグを「ON」とした後に（ステップＳ１４９）、生成処理の実行を終了する。

図２２のステップＳ１０９を実行した後に、生成部２６５は、ジャンル生成フラグが「ON」であると判別する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。次に、図５の再分類部２６９は、注目ジャンル「オーストラリア産」に分類されていた商品等を、既存のジャンル「オーストラリア産」並びに新たに生成されたジャンル「ステーキ用」のいずれかに再分類する再分類処理を実行する（ステップＳ１１４）。その後、再分類部２６９は、ジャンル生成処理の実行を終了する。

次に、図２に示したジャンル階層において、注目ジャンルが「リブロース」と決定され、「肩ロース」というキーワードが、生成ジャンルを表すキーワードと決定される場合を例に挙げて、図２２に示すジャンル生成処理について再度説明する。

ジャンル生成処理の実行が開始されると、ステップＳ１０２の処理が実行され、注目ジャンルが「リブロース」と決定される。次に、ステップＳ１０３及びステップＳ１０６の処理が順に実行され、「肩ロース」というキーワードが、生成ジャンルを表すキーワードと決定される。

次に、ステップＳ１０７の処理が実行された後に、図２５に示す異層注目共起度合算出処理が実行される（ステップＳ１０７）。

異層注目共起度合算出処理の実行が開始されてから、ステップＳ１３１からステップＳ１３６の処理が実行されることで、異層直列共起度合の平均値「0.51」と異層直列共起度合の平均値「0.10」とが算出される。

次に、ステップＳ１３７において、生成ジャンルを表すキーワード「肩ロース」が第１キーワードとされ、注目ジャンルを表すキーワード「リブロース」が第２キーワードとされる。

その後、ステップＳ１３８において、算出部２３５は、図１３の検索回数テーブルから、第１キーワード「肩ロース」に対応付けられた検索回数「160」と、第２キーワード「リブロース」に対応付けられた検索回数「120」と、を検索する。次に、算出部２３５は、図１１の取得回数テーブルから、第１キーワード「肩ロース」と第２キーワード「リブロース」とに対応付けられた異層クエリ取得回数「30」を検索する。

その後、算出部２３５は、上記の数式（６）を用いて、異層注目共起度合「0.11」を算出した後に、異層注目共起度合算出処理の実行を終了する。

図２２のステップＳ１０８が実行された後に、図２６に示す生成処理が実行される（ステップＳ１０９）。

生成処理の実行が開始されると、算出部２３５は、異層直列共起度合の平均値「0.51」から異層注目共起度合「0.11」を減算した値の絶対値である異層直列差異「0.40」を算出する（ステップＳ１４１）。

次に、算出部２３５は、異層並列共起度合の平均値「0.10」から異層注目共起度合「0.11」を減算した値の絶対値である異層並列差異「0.01」を算出する（ステップＳ１４２）。

その後、算出部２３５は、異層直列差異「0.40」が異層並列差異「0.01」よりも大きく（ステップＳ１４３；Ｎｏ）、異層並列差異「0.01」が差異用の閾値「0.10」よりも小さい（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）と、判別する。

次に、生成部２６５は、図３０に示すように、新規ジャンル「肩ロース」を、注目ジャンル「リブロース」の並列ジャンルとして生成する（ステップＳ１５１）。

つまり、生成部２６５は、ジャンル「肩ロース」のジャンルＩＤを生成した後に、図６のジャンルテーブルに対して、生成されたジャンルＩＤと、当該ジャンルのジャンル名を表す情報と、を保存する。次に、生成部２６５は、ジャンルテーブルから、既に生成されているジャンル「リブロース」のジャンルＩＤを検索する。次に、生成部２６５は、図７のジャンル階層テーブルから、検索されたジャンル「リブロース」のジャンルＩＤと同じ下位ジャンルＩＤに対応付けられたジャンル「牛肉」のジャンルＩＤ（つまり、ジャンル「リブロース」より直近上位のジャンルのジャンルＩＤ）を検索する。その後、生成部２６５は、ジャンル「肩ロース」のジャンルＩＤを下位ジャンルＩＤとし、図７のジャンル階層テーブルへ、ジャンル「牛肉」のジャンルＩＤと、ジャンル「肩ロース」のジャンルＩＤと、を対応付けた情報を保存する。

ステップＳ１４７の後に、生成部２６５は、ジャンル生成フラグを「ON」とした後に（ステップＳ１４９）、生成処理の実行を終了する。

図２２のステップＳ１０９を実行した後に、生成部２６５は、ジャンル生成フラグが「ON」であると判別する（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）。次に、図５の再分類部２６９は、注目ジャンル「リブロース」に分類されていた商品等を、既存のジャンル「リブロース」並びに新たに生成されたジャンル「肩ロース」のいずれかに再分類する再分類処理を実行する（ステップＳ１１４）。その後、再分類部２６９は、ジャンル生成処理の実行を終了する。

尚、算出部２３５が、図２６のステップＳ１４４で、異層直列差異が差異用の閾値以上である（ステップＳ１４４；Ｎｏ）と判別した場合、及びステップＳ１５０で、異層並列差異が差異用の閾値以上である（ステップＳ１５０；Ｎｏ）と判別した場合、生成部２６５は、ジャンルを生成しない。生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、が判別不能であるためである。
このため、生成部２６５は、ジャンル生成フラグを「ON」にせず、生成処理を終了する。このため、図２２のステップＳ１１０で、生成部２６５は、ジャンル生成フラグが「OFF」であると判別し（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、再分類処理を実行せず、ジャンル生成処理の実行を終了する。

次に、ジャンルの削除について説明する。
図３に示したジャンル生成装置２００のＣＰＵ２００ａは、図３１のジャンル削除処理を所定周期で実行することで、図５に示すような削除部２７０としてさらに機能する。

図３１のジャンル削除処理が開始されると、図５の削除部２７０は、図６のジャンルテーブルから、ジャンルＩＤと、分類日時を表す情報（以下、分類日時情報という）と、を複数検索する（ステップＳ１６１）。次に、削除部２７０は、ＯＳからシステム日時を取得する。その後、削除部２７０は、検索された情報で表される分類日時からシステム日時までの経過時間を算出する。次に、削除部２７０は、算出された経過時間が経過時間用の閾値を超える分類日時情報に対応付けられたジャンルＩＤを特定し、特定されたジャンルＩＤで識別されるジャンルを不人気ジャンルと判別する。次に、削除部２７０は、不人気ジャンルと判別されたジャンルがあったか否かを判別し（ステップＳ１６２）、不人気ジャンルがなかったと判別すると（ステップＳ１６２；Ｎｏ）、ジャンル削除処理の実行を終了する。

これに対して、削除部２７０は、不人気ジャンルがあったと判別すると（ステップＳ１６２；Ｙｅｓ）、図６のジャンルテーブルにおいて、不人気ジャンルのジャンルＩＤに対応付けられた出品可否フラグを、出品不可を表すフラグに更新する（ステップＳ１６３）。これ以降、出品される商品等を当該ジャンルに分類させないようにするためである。

その後、削除部２７０は、不人気ジャンルに出品中の商品があるか否かを判別する（ステップＳ１６４）。具体的には、先ず、削除部２７０は、ＯＳからシステム日時を取得する。次に、削除部２７０は、図８の商品等テーブルに、システム日時よりも後の出品期限を表す情報と、不人気ジャンルのジャンルＩＤと、に対応付けられた商品等ＩＤが保存されている場合に、当該不人気ジャンルに出品中の商品があると判別する。

ステップＳ１６４において、削除部２７０は、不人気ジャンルに出品中の商品があると判別すると（ステップＳ１６４；Ｙｅｓ）、ジャンル削除処理の実行を終了する。不人気ジャンルの商品等の出品期間が終了するまで、ジャンルの削除を行わないためである。これに対して、削除部２７０は、不人気ジャンルに出品中の商品がないと判別すると（ステップＳ１６４；Ｎｏ）、当該不人気ジャンルの並列ジャンルを特定する。

その後、削除部２７０は、特定された並列ジャンルの１つと、当該不人気ジャンルと、を併合することで、当該不人気ジャンルを削除した後に（ステップＳ１６６）、ジャンル削除処理の実行を終了する。具体的には、削除部２７０は、図６のジャンルテーブルに保存された不人気ジャンルのジャンルＩＤ、ジャンル名を表す情報、分類日時を表す情報、分類数を表す情報、落札回数を表す情報、及び出品可否を表す情報を削除する。また、削除部２７０は、不人気ジャンルと併合された同層ジャンルのジャンル名を表す情報を、同層ジャンルのジャンル名に対して文字列「等」を追加したジャンル名を表す情報に更新する。

ここで、不人気ジャンルのジャンル名が「肩ロース」であり、不人気ジャンルの並列ジャンルが「リブロース」である場合を例に挙げて説明する。この場合、削除部２７０は、不人気ジャンルと並列ジャンルとを併合したジャンル（以下、併合ジャンルという）のジャンル名を「リブロース等」とする。

しかし、これに限定される訳ではなく、削除部２７０は、併合ジャンルのジャンル名を、並列ジャンルのジャンル名と不人気ジャンルのジャンル名とを連結した名称としても良い。つまり、不人気ジャンルのジャンル名が「肩ロース」であり、並列ジャンルのジャンル名が「リブロース」である場合に、削除部２７０は、併合ジャンルのジャンル名を「リブロース・肩ロース」としても良い。

さらに、削除部２７０は、併合ジャンルのジャンル名を、並列ジャンルのジャンル名と不人気ジャンルのジャンル名とに共通した文字列で表される名称としても良い。つまり、不人気ジャンルのジャンル名が「肩ロース」であり、並列ジャンルのジャンル名が「リブロース」である場合に、削除部２７０は、併合ジャンルのジャンル名を「ロース」としても良い。

またさらに、削除部２７０は、併合ジャンルのジャンル名を、並列ジャンルのジャンル名と不人気ジャンルのジャンル名との上位概念を表す名称としても良い。つまり、不人気ジャンルのジャンル名が「肩ロース」であり、並列ジャンルのジャンル名が「リブロース」である場合に、削除部２７０は、併合ジャンルのジャンル名を「ロース」としても良い。

ジャンル生成装置２００は、生成ジャンルを表す第１キーワードと、注目ジャンルを表す第２キーワードと、が共起する度合が、異層直列共起度合よりも異層並列共起度合に近ければ、生成ジャンルを、注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する。また、ジャンル生成装置２００は、生成ジャンルを表す第１キーワードと、注目ジャンルを表す第２キーワードと、が共起する度合が、異層並列共起度合よりも異層直列共起度合に近ければ、生成ジャンルを、注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する。このため、ジャンル生成装置２００は、複数のジャンルで構成される階層の適切な層に新たなジャンルを生成できる。

また、検索クエリに基づいて生成ジャンルが生成される層が決定され、当該決定された層に生成ジャンルが生成される。このため、例えば、生成ジャンルが生成される層を決定するために当該ジャンルに分類される商品等を広告するウェブページ又は販売等するウェブページを用いる場合と異なり、当該商品等が広告又は販売等される前であっても、検索クエリを取得しさえすれば、当該商品等が分類される生成ジャンルを適切な層に生成できる。

通常、ユーザは、上位ジャンルを表すキーワードを先に指定してから当該上位ジャンルに含まれる下位ジャンルを表すキーワードを指定することが多い。このため、これらの構成によれば、第１キーワードの先行回数が後行回数より小さければ、第１キーワードで表される生成ジャンルを第２キーワードで表される注目ジャンルよりも下位の層に生成し、先行回数が後行回数より大きければ、生成ジャンルを注目ジャンルよりも上位の層に生成するため、生成ジャンルが生成される層としてより適切な層に生成ジャンルを生成できる。

第１キーワードと当該第１キーワードよりも後行する第２キーワードとがＮＯＴ演算子によって連結された検索クエリは、第１ジャンルに分類される商品等から第２ジャンルに分類される商品等を除いた商品若しくはサービスの検索を指示するクエリである。このため、当該クエリを指定したユーザは、通常、第１キーワードで表される第１ジャンルが、第２キーワードで表される第２ジャンルを含み、当該第２ジャンルの属する層よりも上位の層に属すると考えていることが多い。このため、これらの構成によれば、第１キーワードと当該第１キーワードよりも後行する第２キーワードとがＮＯＴ演算子によって連結された検索クエリが取得されると、第３ジャンルを表す第３キーワードと第４ジャンルを表す第４キーワードとがＯＲ演算子によって連結された連結ワードと、第１キーワードとがＡＮＤ演算子によってさらに連結された検索クエリが取得されたとみなすので、第３ジャンル及び第４ジャンルが属する層を基準とした適切な層に、第１ジャンルを生成できる。

また、これらの構成によれば、第２ジャンルに対して所定期間以内に新たな商品若しくはサービスが分類されなかったと判別されると、第２ジャンルと、第２ジャンルが属する層と同一の層に属する第３ジャンルとを併合するため、ジャンル階層に属するジャンルを、商品若しくはサービスの分類に使用されている状態に維持できる。また、商品若しくはサービスの分類に使用されなくなったジャンルを他のジャンルと併合するため、ユーザは、ジャンル階層に基づいて商品若しくはサービスを検索し易くなる。

さらに、これらの構成によれば、分類数、検索回数、変化量、及び販売回数のいずれか１つ以上が、それぞれに対して予め定められた閾値を上回ると判別された場合に、第２ジャンルが属する層と同じ層若しくは異なる層に第１ジャンルを生成する。このため、例えば、第２ジャンルに分類された商品若しくはサービスの数である分類数が当該分類数用の閾値を上回ることで、ユーザが第２ジャンルに分類された商品若しくはサービスを検索し難くなったとしても、例えば、第２ジャンルが属する層よりも下位の層に第１ジャンルを生成すれば、ユーザが商品若しくはサービスを検索し易くなる。

また、同層演算子及び異層演算子の指定方法を知らないユーザも多い。さらに、通常、第１キーワードからなる検索クエリを指定してから所定時間が経過する前若しくは所定数のウェブページが閲覧される前に、第２キーワードからなる検索クエリを指定するユーザは、第１キーワードで説明される商品等の検索結果だけでなく、第２キーワードで説明される商品等の検索結果をも必要としていることが多い。

これらのため、これらの構成によれば、第１キーワードからなる検索クエリが取得されてから所定時間が経過する前若しくは所定数のウェブページが閲覧される前に、第２キーワードからなる検索クエリが取得されると、第１キーワードと第２キーワードとが同層演算子で連結された検索クエリが取得されたとみなす。このため、第１ジャンルが生成される層としてより適切な層に第１ジャンルを生成できる。

また、これらの構成によれば、第１キーワードからなる検索クエリと、第２キーワードと絞込指示とを含む検索クエリと、が取得されると、第１キーワードと第２キーワードとが同層演算子によらずに連結された検索クエリが取得されたとみなす。このため、同層演算子及び異層演算子の指定の仕方を知らないユーザが多くとも、第１ジャンルが生成される層としてより適切な層に第１ジャンルを生成できる。

また、新たなジャンルが生成されると、既存の注目ジャンルに分類されていた商品若しくはサービスを、当該商品若しくは当該サービス説明するキーワード又は当該商品若しくは当該サービスの名称と、生成された新たなジャンルを表すキーワード及び既存のジャンルを表すキーワードと、に基づいて、新たなジャンル若しくは既存のジャンルに再分類する。このため、商品若しくはサービスを適切なジャンルに再分類できるので、ジャンルに基づいた商品等の検索が容易になる。

＜変形例１＞
本実施例では、図５の提示部２３０は、図３のＣＰＵ２００ａが、ＬＡＮカード２００ｆと協働することで実現され、ウェブページを出品者側端末装置１０１及び入札者側端末装置１０２へ送信するとして説明した。また、送信されたウェブページは、出品者側端末装置１０１及び入札者側端末装置１０２で受信され、出品者側端末装置１０１の表示部及び入札者側端末装置１０２の表示部に表示されるとして説明した。しかし、これに限定される訳ではなく、例えば、提示部２３０は、ＣＰＵ２００ａが、図２のＬＣＤ２００ｈと協働することで実現され、ウェブページを表示しても良い。

＜変形例２＞
本実施例では、図５の生成部２６５は、図２６のステップＳ１４６において、第１キーワードが第２キーワードよりも先行した先行回数が後行回数よりも多い場合に（ステップＳ１４６；Ｙｅｓ）、第１キーワードで表される生成ジャンルを第２キーワードで表される注目ジャンルの直近上位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４７）と説明した。また、生成部２６５は、先行回数が後行回数よりも少ない場合に（ステップＳ１４６；Ｎｏ）、生成ジャンルを注目ジャンルの直近下位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４８）として説明した。

本変形例では、生成部２６５は、図２４のステップＳ１４６において、図１３の検索回数テーブルから、第１キーワードと同じキーワードを表す情報に対応付けられた検索回数（以下、第１検索回数という）を表す情報と、第２キーワードと同じキーワードで商品等が検索された検索回数（以下、第２検索回数という）を表す情報と、を検索する。次に、生成部２６５は、第１検索回数が第２検索回数よりも多い場合に、第１キーワードで表される生成ジャンルを第２キーワードで表される注目ジャンルの直近上位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４７）。また、生成部２６５は、第１検索回数が第２検索回数よりも少ない場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの直近下位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４８）。

通常、上位ジャンルを表すキーワードの方が下位ジャンルを表すキーワードよりも多く検索に使用される。これは、上位ジャンルを表すキーワードに基づいて検索される商品等の数の方が、下位ジャンルを表すキーワードに基づいて検索される商品等の数よりも多いからである。このため、これらの構成によれば、第１キーワードで表される生成ジャンルが生成される層としてより適切な層に生成ジャンルを生成できる。

＜変形例３＞
本実施例では、図５の生成部２６５は、図２６のステップＳ１４５において、図１２に示す順序テーブルから、第１キーワードが第２キーワードよりも先行して検索クエリで用いられた先行回数と、後行して用いられた後行回数とを取得すると説明した。また、ステップＳ１４６において、生成部２６５は、第１キーワードの先行回数が後行回数よりも多い場合に（ステップＳ１４６；Ｙｅｓ）、第１キーワードで表される生成ジャンルを第２キーワードで表される注目ジャンルの直近上位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４７）と説明した。さらに、生成部２６５は、先行回数が後行回数よりも少ない場合に（ステップＳ１４６；Ｎｏ）、生成ジャンルを注目ジャンルの直近下位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４８）として説明した。

本変形例では、生成部２６５は、図２６のステップＳ１４５において、図９の商品等キーワードテーブルから、第１キーワードと同じキーワードを表す情報に対応付けられた商品等ＩＤを検索すると共に、当該検索された商品等ＩＤの数を第１検索結果数とする。また、生成部２６５は、第２キーワードと同じキーワードを表す情報に対応付けられた商品等ＩＤを検索すると共に、当該検索された商品等ＩＤの数を第２検索結果数とする。その後、生成部２６５は、第１検索結果数が第２検索結果数より多い場合に、第１キーワードで表される生成ジャンルを第２キーワードで表される注目ジャンルの直近上位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４７）。また、生成部２６５は、第１検索結果数が第２検索結果数よりも少ない場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの直近下位のジャンルとして生成する（ステップＳ１４８）。

通常、上位ジャンルを表すキーワードに基づいて検索される商品等の数の方が、下位ジャンルを表すキーワードに基づいて検索される商品等の数よりも多い。このため、これらの構成によれば、ジャンルが生成される層としてより適切な層にジャンルを生成できる。

＜変形例４＞
本実施例では、ジャンル生成装置２００は、検索クエリに含まれるキーワードが複数である場合に（図１０のステップＳ１８；Ｎｏ）実行される算出処理において、図１３の検索回数テーブルに保存された検索回数を更新する（図２０のステップＳ９３）と説明した。このため、ジャンル生成装置２００は、検索クエリにおいて他のキーワードと共にキーワードが検索に用いられた回数を、上記数式（４）から（６）に用いることで、異層直列共起度合、異層並列共起度合、及び異層注目共起度合を算出する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、検索クエリに含まれるキーワードが１つである場合のみ、図１３の検索回数テーブルに保存された当該キーワードの検索回数を更新する。このため、ジャンル生成装置２００は、検索クエリにおいて単独で検索に用いられた検索回数を、上記数式（４）から（６）に用いて、異層直列共起度合、異層並列共起度合、及び異層注目共起度合を算出する。

＜変形例５＞
本変形例では、ジャンル生成装置２００は、検索クエリに含まれるキーワードが異層演算子で連結されている場合のみ、図１３の検索回数テーブルに保存された検索回数を更新する。このため、ジャンル生成装置２００は、検索クエリにおいて他のキーワード及び異層演算子の双方と共にキーワードが検索に用いられた回数を、上記数式（４）から（６）に用いることで、異層直列共起度合、異層並列共起度合、及び異層注目共起度合を算出する。

＜変形例６＞
本実施例では、ジャンル生成装置２００は、図２５に示した異層注目共起度合算出処理において、全ての直列ジャンルについて異層直列共起度合を算出し、算出した全ての直列ジャンルの異層直列共起度合の平均値を算出する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルから予め定められた層数よりも少ない層数だけ異なる層に属する直列ジャンルについてのみ異層直列共起度合を算出し、算出した直列ジャンルの異層直列共起度合の平均値を算出する。

＜変形例７＞
本実施例では、ジャンル生成装置２００は、図２５に示した異層注目共起度合算出処理において、全ての並列ジャンルについて異層並列共起度合を算出し、算出した全ての並列ジャンルの異層並列共起度合の平均値を算出する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、予め定められた数の並列ジャンルについてのみ異層並列共起度合を算出し、算出した並列ジャンルの異層並列共起度合の平均値を算出する。

＜変形例８＞
本実施例では、ジャンル生成装置２００は、図２５に示した異層注目共起度合算出処理のステップＳ１３３において、複数の直列ジャンルについてそれぞれ算出した複数の異層直列共起度合について算術平均値を算出する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、複数の直列ジャンルについてそれぞれ算出した複数の異層直列共起度合について重み付け平均値を算出する。特に、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルの属する層から遠い層に属する直列ジャンルの異層直列共起度合ほど、重みが軽くなる重み付き平均を算出しても良い。また、これに限定される訳ではなく、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルの属する層から遠い層に属する直列ジャンルの異層直列共起度合ほど、重みが重くなる重み付き平均を算出しても良い。

＜変形例９＞
本変形例では、ジャンル生成装置２００は、数式（４）から（６）をそれぞれ用いて、異層直列共起度合、異層並列共起度合、及び異層注目共起度合を算出する、と説明した。しかし、ジャンル生成装置２００は、数式（９）から（１１）をそれぞれ用いて、異層直列共起度合、異層並列共起度合、及び異層注目共起度合を算出しても良い。

また、ジャンル生成装置２００は、数式（１２）から（１４）をそれぞれ用いて、無次元の指標である異層直列共起度合、異層並列共起度合、及び異層注目共起度合を算出しても良い。

＜変形例１０＞
本実施例において、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さいと判別した場合に、異層直列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する、と説明した。これに対して、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さいと判別した場合に、異層直列差異が所定の差異用の閾値以上であると判別すると、生成ジャンルを生成しない、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、本実施例と同様に、異層直列差異が異層並列差異よりも小さいと判別した場合に、異層直列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する。これに対して、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さいと判別した場合に、異層直列差異が所定の差異用の閾値以上であると判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する。

＜変形例１１＞
本実施例において、ジャンル生成装置２００は、異層直列共起度合の平均値を算出し、算出した異層直列共起度合の平均値を、異層注目共起度合と比較される閾値（以下、度合用の閾値）とする、と説明した。この度合用の閾値は、生成ジャンルが注目ジャンルの直列ジャンルとして生成されるべきかを判別するための閾値でもある。また、ジャンル生成装置２００は、算出した異層直列共起度合の平均値と異層注目共起度合との差異である異層直列差異が異層並列差異よりも小さいか否かを判別する、と説明した。その後、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さい、と判別した場合に、異層直列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、度合用の閾値とされる異層直列共起度合の平均値を算出せず、図３に示すキーボードからジャンル生成装置２００のユーザが入力した値を度合用の閾値とする。
＜変形例１２＞
本実施例では、ジャンル生成装置２００は、異層演算子と複数のキーワードとが共起する度合のみを用いて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するか、並列ジャンルとして生成するか、生成しないか、を判別する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、異層演算子と複数のキーワードとが共起する度合だけでなく、同層演算子と複数のキーワードとが共起する度合をも用いて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するか、並列ジャンルとして生成するか、生成しないか、を判別する。尚、本実施例と本変形例との相違点について主に説明し、共通点については、説明を省略する。

本変形例において、ジャンル生成装置２００は、図３２に示すようなジャンル生成処理を実行する。

本変形例のジャンル生成装置２００は、本実施例で説明したステップＳ１０２、Ｓ１０３、及びＳ１０６からＳ１０８の処理を実行する。

次に、ジャンル生成装置２００は、第１生成処理を実行する（ステップＳ１０９ａ）。第１生成処理は、図２６に示した生成処理と同様の処理である。

つまり、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が差異用の閾値以上である（ステップＳ１４４；Ｎｏ参照）と判別した場合、及び異層並列差異が差異用の閾値以上である（ステップＳ１５０；Ｎｏ参照）と判別した場合、ジャンルを生成しない。

ステップＳ１０９ａを実行した後に、ジャンル生成装置２００は、ジャンル生成フラグが「ON」であるか（すなわち、ジャンルを生成したか）否かを判別する（ステップＳ１１０）。このとき、ジャンル生成フラグが「OFF」である（すなわち、ジャンルを生成しなかった）と判別すると（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、ジャンル生成装置２００は、図３１に示すような同層注目共起度合算出処理を実行する（ステップＳ１１１）。

図３１に示す同層注目共起度合算出処理を開始すると、ジャンル生成装置２００は、図２５のステップＳ１３１で検索された直列ジャンルのそれぞれについて、下記の数式（１５）を用いて、同層直列共起度合を算出する（ステップＳ１７２）。

尚、同層直列共起度合とは、注目キーワードと直列キーワードとが検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標をいう。

ステップＳ１７２の後に、ジャンル生成装置２００は、算出した複数の同層直列共起度合の算術平均を算出する（ステップＳ１７３）。

次に、ジャンル生成装置２００は、図２５のステップＳ１３４で検索された並列ジャンルのそれぞれについて、下記の数式（１６）を用いて、同層並列共起度合を算出する（ステップＳ１７５）。

尚、同層並列共起度合とは、注目キーワードと並列キーワードとが検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標をいう。

ステップＳ１７５の後に、ジャンル生成装置２００は、算出した複数の同層並列共起度合の算術平均を算出する（ステップＳ１７６）。

その後、ジャンル生成装置２００は、図２５のステップＳ１３７で決定した第１キーワード（つまり、生成ジャンルを表すキーワード）と、第２キーワード（つまり、注目ジャンルを表すキーワード）と、の同層注目共起度合を、下記の数式（１７）を用いて算出する（ステップＳ１７８）。

尚、同層注目共起度合とは、第１キーワードと注目ジャンルを表す第２キーワードとが検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標をいう。

ステップＳ１７８の後、ジャンル生成装置２００は、同層注目共起度合算出処理の実行を終了する。

図３２のステップＳ１１１が実行された後に、ジャンル生成装置２００は、図３４に示すような第２生成処理を実行する（ステップＳ１１２）。尚、第２生成処理は、図２６に示した生成処理を、異層直列共起度合、異層並列共起度合、及び異層注目共起度合ではなく、同層直列共起度合、同層並列共起度合、及び同層注目共起度合を用いて実行する処理であるので、説明を省略する。

ステップＳ１１２を実行した後に、ジャンル生成装置２００は、ジャンル生成フラグが「ON」であるか否かを判別する（ステップＳ１１３）。このとき、ジャンル生成装置２００は、ジャンル生成フラグが「OFF」であると判別すると（ステップＳ１１３；Ｎｏ）、ジャンル生成処理の実行を終了する。

ステップＳ１１０若しくはステップＳ１１３において、ジャンル生成フラグが「ON」であると判別した場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ若しくはステップＳ１１３；Ｙｅｓ）、ジャンル生成装置２００は、本実施例で説明した再分類処理を実行した後に、ジャンル生成処理の実行を終了する。

＜変形例１３＞
本実施例並びに本実施例の変形例１から１１において、ジャンル生成装置２００は、異層直列共起度合の平均値と異層注目共起度合との差異の絶対値である異層直列差異と、異層並列共起度合の平均値と異層注目共起度合との差異の絶対値である異層並列差異と、のどちらが小さいかを判別する、と説明した。次に、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さいと判別すると、異層直列差異が所定の差異用の閾値より小さい場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する、と説明した。これに対して、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異以上であると判別すると、異層並列差異が所定の差異用の閾値より小さい場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、同層直列共起度合の平均値と同層注目共起度合との差異の絶対値である同層直列差異と、同層並列共起度合の平均値と同層注目共起度合との差異の絶対値である同層並列差異と、のどちらが小さいかを判別する。次に、ジャンル生成装置２００は、同層直列差異が同層並列差異よりも小さいと判別すると、同層直列差異が所定の差異用の閾値より小さい場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する。これに対して、ジャンル生成装置２００は、同層直列差異が同層並列差異以上であると判別すると、同層並列差異が所定の差異用の閾値より小さい場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する。

＜変形例１４＞
本実施例並びに本実施例の変形例１２において、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さいと判別した場合に、異層直列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する、と説明した。これに対して、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異以上であると判別した場合に、異層並列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する、と説明した。

また、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さく、かつ異層直列差異が所定の差異用の閾値以上であると判別した場合、若しくは、異層直列差異が異層並列差異以上であり、かつ異層並列差異が所定の差異用の閾値以上であると判別した場合に、以下の処理を実行する、と説明した。その処理とは、同層直列共起度合の平均値と同層注目共起度合との差異の絶対値である同層直列差異と、同層並列共起度合の平均値と同層注目共起度合との差異の絶対値である同層並列差異と、のどちらが小さいかを判別する処理である。

次に、ジャンル生成装置２００は、同層直列差異が同層並列差異よりも小さいと判別すると、同層直列差異が所定の差異用の閾値より小さい場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する、と説明した。これに対して、ジャンル生成装置２００は、同層直列差異が同層並列差異以上であると判別すると、同層並列差異が所定の差異用の閾値より小さい場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、同層直列差異が同層並列差異よりも小さいと判別した場合に、同層直列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する。これに対して、ジャンル生成装置２００は、同層直列差異が同層並列差異以上であると判別した場合に、同層並列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する。

また、ジャンル生成装置２００は、同層直列差異が同層並列差異よりも小さく、かつ同層直列差異が所定の差異用の閾値以上であると判別した場合、若しくは、同層直列差異が同層並列差異以上であり、かつ同層並列差異が所定の差異用の閾値以上であると判別した場合に、異層直列差異と異層並列差異とのどちらが小さいかを判別する。次に、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異よりも小さいと判別すると、異層直列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別した場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成する。これに対して、ジャンル生成装置２００は、異層直列差異が異層並列差異以上であると判別すると、異層並列差異が所定の差異用の閾値より小さいと判別した場合に、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する。

＜変形例１５＞
本実施例及び本実施例の変形例１から１４において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの直列ジャンルを表す直列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、異層直列共起度合を算出すると説明した。また、本実施例及び本実施例の変形例１から１４において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの並列ジャンルを表す並列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、異層並列共起度合を算出すると説明した。

しかし、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する異層直列共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの直列ジャンルを表す直列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。また、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する異層並列共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの並列ジャンルを表す並列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。

具体的には、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルの属するジャンル階層に属するいずれかのジャンル（つまり、注目ジャンル若しくは注目ジャンルと異なるジャンル）を指定し、指定したジャンルを指定ジャンルとする。次に、ジャンル生成装置２００は、当該指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの直列ジャンルを表す直列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、異層直列共起度合を算出する。また、ジャンル生成装置２００は、当該指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの並列ジャンルを表す並列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、異層並列共起度合を算出する。

さらに、本実施例の変形例１２及び１４において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの直列ジャンルを表す直列キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、同層直列共起度合を算出すると説明した。また、本実施例の変形例１２及び１４において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの並列ジャンルを表す並列キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、同層並列共起度合を算出すると説明した。

しかし、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する同層直列共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの直列ジャンルを表す直列キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。また、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する同層並列共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの並列ジャンルを表す並列キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。

具体的には、ジャンル生成装置２００は、上記指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの直列ジャンルを表す直列キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、同層直列共起度合を算出する。また、ジャンル生成装置２００は、当該指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの並列ジャンルを表す並列キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、同層並列共起度合を算出する。

＜変形例１６＞
本実施例及び本実施例の変形例１から１１及び１３において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの直列ジャンルを表す直列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、異層直列共起度合を算出すると説明した。また、注目ジャンルの直列ジャンルは、トップのジャンルから注目ジャンルを経由して最下位のジャンルに至る経路上にあるジャンルの内で、トップのジャンル及び当該注目ジャンルのいずれでもないジャンルをいうと説明した。さらに、ジャンル生成装置２００は、当該経路上にある複数の直列ジャンルの一部若しくは全部について異層直列共起度合をそれぞれ算出し、算出した複数の異層直列共起度合の平均値を算出すると説明した。またさらに、ジャンル生成装置２００は、生成ジャンルを表す第１キーワードと注目ジャンルを表す第２キーワードとが検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、異層注目共起度合を算出すると説明した。さらに、ジャンル生成装置２００は、異層直列共起度合の平均値と異層注目共起度合とに基づいて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、を判別すると説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、異層直列共起度合の代わりに、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの属する層と異なる層に属するジャンル（以下、異層ジャンルという）を表すキーワード（以下、異層キーワードという）と、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標（以下、第１異層共起度合という）を算出する。また、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルの複数の異層ジャンルの内、一部若しくは全部について第１異層共起度合をそれぞれ算出し、算出した複数の第１異層共起度合の平均値を算出する。その後、ジャンル生成装置２００は、第１異層共起度合の平均値と異層注目共起度合とに基づいて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、を判別する。

また、本実施例及び本実施例の変形例１から１１及び１３において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの並列ジャンルを表す並列キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、異層並列共起度合を算出すると説明した。また、注目ジャンルの並列ジャンルは、当該注目ジャンルの直近上位のジャンルの直近下位のジャンルであり、かつ当該注目ジャンルと異なるジャンルをいうと説明した。さらに、ジャンル生成装置２００は、複数の並列ジャンルの一部若しくは全部について異層並列共起度合をそれぞれ算出し、算出した複数の異層並列共起度合の平均値を算出すると説明した。ジャンル生成装置２００は、異層並列共起度合の平均値と異層直列共起度合の平均値と異層注目共起度合とに基づいて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、を判別する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、異層並列共起度合の代わりに、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの属する層と同じ層に属するジャンル（以下、同層ジャンルという）を表すキーワード（以下、同層キーワードという）と、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標（以下、第１同層共起度合という）を算出する。また、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルの複数の同層ジャンルの内、一部若しくは全部について第１同層共起度合をそれぞれ算出し、算出した複数の第１同層共起度合の平均値を算出する。その後、ジャンル生成装置２００は、第１同層共起度合の平均値と第１異層共起度合の平均値と異層注目共起度合とに基づいて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、を判別する。

本実施例の変形例１２及び１４において、ジャンル生成装置２００は、異層直列共起度合の平均値と異層並列共起度合の平均値と異層注目共起度合とに基づいて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、を判別不能である場合がある、と説明した。また、判別不能である場合に、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルの複数の直列ジャンルに対して同層直列共起度合の平均値を算出し、注目ジャンルの複数の並列ジャンルに対して同層並列共起度合の平均値を算出する。さらに、この場合に、ジャンル生成装置２００は、同層直列共起度合の平均値と同層並列共起度合の平均値と同層注目共起度合とに基づいて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、を判別する、と説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、同層直列共起度合の代わりに、注目キーワードと、異層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標（以下、第２異層共起度合という）を算出する。また、ジャンル生成装置２００は、同層並列共起度合の代わりに、注目キーワードと、同層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標（以下、第２同層共起度合という）を算出する。さらに、ジャンル生成装置２００は、第２異層共起度合の平均値と第２同層共起度合の平均値と同層注目共起度合とに基づいて、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成するべきか、並列ジャンルとして生成するべきか、を判別する。

＜変形例１７＞
本実施例の変形例１６において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの異層ジャンルを表す異層キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第１異層共起度合を算出すると説明した。また、本実施例の変形例１６において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの同層ジャンルを表す同層キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第１同層共起度合を算出すると説明した。

しかし、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する第１異層共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの異層ジャンルを表す異層キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。また、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する第１同層共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの同層ジャンルを表す同層キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。

具体的には、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルの属するジャンル階層に属するいずれかのジャンル（つまり、注目ジャンル若しくは注目ジャンルと異なるジャンル）を指定し、指定したジャンルを指定ジャンルとする。次に、ジャンル生成装置２００は、当該指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの異層ジャンルを表す異層キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第１異層共起度合を算出する。また、ジャンル生成装置２００は、当該指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの同層ジャンルを表す同層キーワードと、が検索クエリにおいて異層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第１同層共起度合を算出する。

さらに、本実施例の変形例１６において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの異層ジャンルを表す異層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第２異層共起度合を算出すると説明した。また、本実施例の変形例１６において、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの同層ジャンルを表す同層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第２同層共起度合を算出すると説明した。

しかし、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する第２異層共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの異層ジャンルを表す異層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。また、本変形例では、ジャンル生成装置２００が算出する第２同層共起度合は、注目ジャンルを表す注目キーワードと、注目ジャンルの同層ジャンルを表す同層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標に限定されない。

具体的には、ジャンル生成装置２００は、上記指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの異層ジャンルを表す異層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第２異層共起度合を算出する。また、ジャンル生成装置２００は、当該指定ジャンルを表す指定キーワードと、当該指定ジャンルの同層ジャンルを表す同層キーワードと、が検索クエリにおいて同層演算子で互いに連結されて共起する程度を表す指標として、第２同層共起度合を算出する。

＜変形例１８＞
本実施例では、ジャンル生成装置２００は、生成ジャンルを表す第１キーワードと注目ジャンルを表す第２キーワードとの同層注目共起度合が、第２キーワードと注目ジャンルの直列ジャンルを表すキーワードとの同層直列共起度合と、注目ジャンルの並列ジャンルを表すキーワードとの同層並列共起度合と、のいずれに近いかを判別する、と説明した。また、ジャンル生成装置２００は、当該同層注目共起度合が、当該直列共起度合よりも当該同層並列共起度合に近いと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成すると説明した。これに対して、ジャンル生成装置２００は、当該同層注目共起度合が、当該同層並列共起度合よりも当該直列共起度合に近いと判別すると、生成ジャンルを注目ジャンルの直列ジャンルとして生成すると説明した。

本変形例では、ジャンル生成装置２００は、注目ジャンルがジャンル「その他」であるか否かを、注目ジャンルの名称に基づいて判別し、注目ジャンルが「その他」であると判別すると、同層注目共起度合、同層並列共起度合、及び直列共起度合のいずれも算出せず、生成ジャンルを注目ジャンルの並列ジャンルとして生成する。

ユーザが、出品する商品等を、ある層に属するジャンルのいずれかに分類しようとしたものの、当該商品等が分類されるジャンルとして適当と考えられるものが無いと判断した場合に、当該層に属するジャンル「その他」に当該商品を分類することが多い。このため、これらの構成によれば、ジャンル「その他」に分類された商品等が分類されるジャンルを、ジャンル「その他」が属する層と同じ層に生成するため、新たなジャンルを適切な層に生成できる。

本実施例及び本実施例の変形例１から１８は、互いにそれぞれ組み合わせることができる。本実施例及び本実施例の変形例１から１８のいずれかに係る機能を実現するための構成を備えたジャンル生成装置２００として提供できることはもとより、複数の装置で構成されるシステムであって、本実施例に係る機能を実現するための構成をシステム全体として備えたシステムとして提供することもできる。

尚、本実施例と、上記複数の変形例とは、互いに組み合わせることができる。
本実施例及び本実施例の変形例１から１８のいずれかに係る機能を実現するための構成を予め備えたジャンル生成装置２００として提供できることはもとより、プログラムの適用により、既存のジャンル生成装置を本実施例に係るジャンル生成装置２００として機能させることもできる。すなわち、上記本実施例及び本実施例の変形例１から１８のいずれかで例示したジャンル生成装置２００による各機能構成を実現させるためのジャンル生成プログラムを、既存のジャンル生成装置を制御するコンピュータ（ＣＰＵなど）が実行できるように適用することで、本実施例に係るジャンル生成装置２００として機能させることができる。

このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ、又はＤＶＤ−ＲＯＭなドの記録媒体に格納して配布できる他、インターネットなドの通信媒体を介して配布することもできる。また、本発明に係るジャンル生成方法は、本実施例に係るジャンル生成装置２００を用いて実施できる。

以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

本出願は、２０１１年７月２５日に出願された日本国特許出願２０１１−１６１９９９号に基づく。本明細書中に日本国特許出願２０１１−１６１９９９号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。

本発明は、商品等が分類されるジャンルを生成するジャンル生成装置、ジャンル生成プログラム、ジャンル生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及びジャンル生成方法に適する。

１０：通信網
１０１：出品者側端末装置
１０２：入札者側端末装置
２００：ジャンル生成装置
２００ａ：ＣＰＵ
２００ｂ：ＲＯＭ
２００ｃ：ＲＡＭ
２００ｄ：ハードディスク
２００ｅ：メディアコントローラ
２００ｆ：ＬＡＮカード
２００ｇ：ビデオカード
２００ｈ：ＬＣＤ
２００i：キーボード
２００ｊ：スピーカ
２００ｋ：タッチパッド
２１０：情報記憶部
２２０：取得部
２２５：分類部
２３０：提示部
２３５：算出部
２４０：検索部
２４５：入札部
２５０：落札部
２６０：変更部
２６５：生成部
２６９：再分類部
２７０：削除部

Claims (17)

1. 商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得部、
   前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成部、
   前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出部、を備え、
   前記生成部は、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
   ことを特徴とするジャンル生成装置。
2. 前記算出部は、前記ジャンル階層に属するいずれかのジャンルである指定ジャンルを表す指定キーワードと、前記指定ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルを表す異層キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する異層共起度合を、さらに算出し、
   前記生成部は、前記算出された異層共起度合を前記度合用の閾値とする、
   ことを特徴とする請求項１に記載のジャンル生成装置。
3. 前記算出部は、前記指定ジャンルを表す指定キーワードと、前記指定ジャンルが属する層と同じ層に属する同層ジャンルを表す同層キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する同層共起度合を、さらに算出し、
   前記生成部は、
   （ａ）前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記異層共起度合との差異である異層差異が、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記同層共起度合との差異である同層差異よりも小さい場合に、前記異層差異が前記差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルの異層ジャンルとして生成し、
   （ｂ）前記異層差異が前記同層差異以上である場合に、前記同層共起度合が前記差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルの同層ジャンルとして生成する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のジャンル生成装置。
4. 請求項１から３のいずれか一項に記載のジャンル生成装置であって、
   前記生成部が前記第１ジャンルを生成すると、前記第１ジャンルよりも先に生成された前記第２ジャンルに分類されている商品若しくはサービスを説明するキーワード又は当該商品若しくは当該サービスの名称と、前記第１ジャンルを表す第１キーワード及び前記第２ジャンルを表す第２キーワードと、に基づいて、前記第２ジャンルに分類されている商品若しくはサービスを前記第１ジャンル若しくは前記第２ジャンルに再分類する再分類部、をさらに備える、
   ことを特徴とするジャンル生成装置。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載のジャンル生成装置であって、
   前記生成部は、前記第２ジャンルに分類された商品若しくはサービスの数である分類数及び販売回数並びに前記第２キーワードに基づいて商品若しくはサービスが検索された検索回数及び前記検索回数の単位時間当たりの変化量、のいずれかが、それぞれに対して予め定められた閾値を上回ると、前記第２ジャンルが属する層と同じ層若しくは異なる層に前記第１ジャンルを生成する、
   ことを特徴とするジャンル生成装置。
6. 請求項４又は５に記載のジャンル生成装置であって、
   前記算出部は、前記第１キーワードが前記第２キーワードよりも先行して同層演算子によらずに連結されている検索クエリが取得された回数である先行クエリ取得回数と、前記第１キーワードが前記第２キーワードよりも後行して当該同層演算子によらずに連結されている検索クエリが取得された回数である後行クエリ取得回数と、をさらに算出し、
   前記生成部は、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルの属する層と異なる層に生成する場合、
   （ｃ）前記先行クエリ取得回数が前記後行クエリ取得回数より大きければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも上位の層に生成し、
   （ｄ）前記先行クエリ取得回数が前記後行クエリ取得回数より小さければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも下位の層に生成する、
   ことを特徴とするジャンル生成装置。
7. 請求項４又は５に記載のジャンル生成装置であって、
   前記算出部は、前記第１キーワードに基づいて商品若しくはサービスが検索された回数である第１検索回数と、前記第２キーワードに基づいて商品若しくはサービスが検索された回数である第２検索回数と、をさらに算出し、
   前記生成部は、前記第１ジャンルと前記第２ジャンルとを異なる層に生成する場合、
   （ｃ）前記第１検索回数が前記第２検索回数より大きければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも上位の層に生成し、
   （ｄ）前記第１検索回数が前記第２検索回数より小さければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも下位の層に生成する、
   ことを特徴とするジャンル生成装置。
8. 請求項４又は５に記載のジャンル生成装置であって、
   前記算出部は、前記第１キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスの数である第１検索結果数と、前記第２キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスの数である第２検索結果数と、をさらに算出し、
   前記生成部は、前記第１ジャンルと前記第２ジャンルとを異なる階層に生成する場合、
   （ｃ）前記第１検索結果数が前記第２検索結果数より大きければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも上位の層に生成し、
   （ｄ）前記第１検索結果数が前記第２検索結果数より小さければ、前記第１ジャンルを前記第２ジャンルよりも下位の層に生成する、
   ことを特徴とするジャンル生成装置。
9. 請求項４から８のいずれか一項に記載のジャンル生成装置であって、
   前記第２ジャンルは、それぞれ同一の層に属する第３ジャンルと第４ジャンルとが属する当該層に属し、
   前記算出部は、前記第１キーワードと当該第１キーワードよりも後行する前記第２キーワードとがＮＯＴ演算子によって連結された検索クエリが取得されると、前記第３ジャンルを表す第３キーワードと前記第４ジャンルを表す第４キーワードとが前記同層演算子であるＯＲ演算子によって連結された連結ワードと、前記第１キーワードと、がＡＮＤ演算子によってさらに連結された検索クエリが取得されたとみなす、
   ことを特徴とするジャンル生成装置。
10. 請求項９に記載のジャンル生成装置であって、
    前記第２ジャンルに対して所定期間以内に新たな商品若しくはサービスが分類されない場合に、前記第２ジャンルと、前記第２ジャンルが属する層と同一の層に属する前記第３ジャンルと、を併合することで、前記第２ジャンルを削除する削除部をさらに備える、
    ことを特徴とするジャンル生成装置。
11. 請求項１０に記載のジャンル生成装置であって、
    前記取得部は、前記第１キーワードからなる検索クエリと、前記第２キーワードからなる検索クエリと、をさらに取得し、
    前記算出部は、前記第１キーワードからなる検索クエリが取得されてから所定時間が経過する前若しくは所定数のウェブページが閲覧される前に、前記第２キーワードからなる検索クエリが取得されると、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが前記同層演算子によって連結された検索クエリが取得されたとみなす、
    ことを特徴とするジャンル生成装置。
12. 請求項１１に記載のジャンル生成装置であって、
    前記取得部は、前記第１キーワードからなる検索クエリを取得した後に、前記第２キーワードと、前記第１キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスを前記第２キーワードに基づいて検索された商品若しくはサービスに基づいて絞り込む検索を指示する絞込指示と、を含む検索クエリをさらに取得し、
    前記算出部は、前記第１キーワードからなる検索クエリと、前記第２キーワードと前記絞込指示とを含む検索クエリと、が取得されると、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが前記同層演算子によらずに連結された検索クエリが取得されたとみなす、
    ことを特徴とするジャンル生成装置。
13. 請求項３に記載のジャンル生成装置であって、
    前記異層共起度合は、前記指定キーワードと、前記ジャンル階層の頂上から当該指定ジャンルを経由する経路上にあり、前記指定ジャンルが属する層よりも上若しくは下の層に属する直列ジャンルを表す直列キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する直列共起度合を含み、
    前記同層共起度合は、前記指定キーワードと、前記指定ジャンルの直近上位のジャンルの直近下位にある並列ジャンルを表す並列キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する並列共起度合を含み、
    前記異層差異は、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記直列共起度合との差異である直列差異を含み、
    前記同層差異は、前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と前記並列共起度合との差異である並列差異を含み、
    前記生成部は、
    （ａ）前記直列差異が前記並列差異よりも小さい場合に、前記直列差異が前記差異用の閾値よりも小さければ、前記第１キーワードにより表される第１ジャンルを、前記第２ジャンルの直列ジャンルとして生成し、
    （ｂ）前記直列差異が前記並列差異以上である場合に、前記並列差異が前記差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、当該第２ジャンルの並列ジャンルとして生成する、
    ことを特徴とするジャンル生成装置。
14. 請求項３若しくは１３に記載のジャンル生成装置であって、
    前記指定ジャンルは、前記第２ジャンルである、
    ことを特徴とするジャンル生成装置。
15. コンピュータを、
    商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得部、
    前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成部、
    前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出部、として機能させ、
    前記生成部は、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
    ことを特徴とするジャンル生成プログラム。
16. コンピュータを、
    商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得部、
    前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成部、
    前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出部、として機能させ、
    前記生成部は、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
    ことを特徴とするジャンル生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
17. 取得部、生成部、及び算出部を備えるジャンル生成装置が実行する方法であって、
    前記取得部が、商品若しくはサービスを検索するために用いられる検索クエリを取得する取得ステップ、
    前記生成部が、前記商品若しくは前記サービスが分類されるジャンルを生成する生成ステップ、
    前記算出部が、前記生成されるジャンルである第１ジャンルを表す第１キーワードと、複数のジャンルで構成されるジャンル階層において注目されたジャンルである第２ジャンルを表す第２キーワードと、が、前記取得された検索クエリにおいて共起する度合を算出する算出ステップ、とを有し、
    前記生成ステップでは、前記算出された前記第１キーワードと前記第２キーワードとが共起する度合と、当該度合用の閾値と、の差異が、当該差異用の閾値よりも小さければ、前記生成部が、当該第１ジャンルを、前記ジャンル階層において、前記第２キーワードにより表される第２ジャンルが属する層と異なる層に属する異層ジャンルとして生成する、
    ことを特徴とするジャンル生成方法。

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