JP5341847B2 - 検索クエリ推薦方法、検索クエリ推薦装置、検索クエリ推薦プログラム - Google Patents
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Description
図2に基づき情報収集処理を説明する。ここでは情報収集対象のテレビ番組の情報としては、「チャンネル」・「時刻」・「番組名」・「出演者」・「番組内容」などを記録したテキストデータD1と、テレビ番組に対するコメントや感想などを投稿しているブログやミニブログのデータ、即ちコメントデータD2とを用いる。このブログやミニブログでは、カテゴリやタグ情報を付与することで、テレビ番組に対するコメントを特定できるものが存在し、これらをコメントデータD2とする。例えば「twitter」ではテレビ局ごとのタグが存在しており、「#xtv」や「#ytv」などはそれぞれテレビチャンネル「X−TV」「Y−TV」を表すコメントと特定できる。ここではテキストデータD1は、人手作成してもよく、あるいは音声や画面認識システムを用いて自動的に作成してもよい。また、コメントデータD2は、ブログサイトやミニブログサイトが用意しているAPIなどを利用して取得すればよい。
図3に基づきクエリログ分析処理を説明する。ここでは検索エンジン3のクエリログDB4に記録されたクエリログには、「クエリの投入時刻」・「クエリ」・「ユーザID」の情報が含まれているものとする。この分析対象となるクエリログは、前記出力機能部29でユーザに提示されたクエリのうちユーザが採択したクエリのみとしてもよく、あるいは検索エンジンに投入されたクエリのうち任意期間内のクエリログとしてもよい。
図4に基づきユーザ興味分析処理を説明する。まず、前記機能部18は、前記テーブル12.17の保存情報に基づき各ユーザの番組毎の興味度を分析し、分析結果のユーザ別番組興味度を前記テーブル21に保存する(ユーザ興味分析ステップ)。このとき図4中の前記テーブル12.17によれば、前記テーブル17におけるユーザID「user_a」の行の保存情報は式(1)のベクトルqとして表すことができ、前記テーブル12の保存情報は式(2)のベクトルW1として表すことができる。なお、式(1)中の「T」は転置を示している。
前記機能部24は、ユーザ端末2を通じてユーザが入力・送信したユーザIDを受信すると、該ユーザIDをキーとして前記テーブル23を探索し、該当するユーザIDの行の情報を取得する。この取得情報中、興味度の数値順に並べ替え(ソートする)、上位から任意数の急上昇ワードを推薦クエリとしてユーザ端末2に送信し、ユーザ端末2のブラウザ上に推薦クエリ群を表示させる(推薦クエリ出力ステップ)。この推薦クエリ群は、例えばユーザがログイン時に入力したユーザIDに応じて、「お勧めの検索ワード」として表示させることができる。
図5に基づきリアルタイム推薦クエリ出力処理を説明する。ここでは事前に図1中で図示省略した現時刻取得機能部30,最新番組情報取得機能部31の処理が実施される。すなわち、前記機能部30は、プログラムが起動しているOSの時刻や外部の時刻サーバなどから現在時刻を取得する。この現在時刻に基づき前記機能部31は、前記テーブル9から最新あるいは直前の番組の情報をチャンネル毎に取得する。ここで取得した番組(foreach番組)毎に前記機能部25〜27の処理が開始される。この処理は前記テーブル10.11の更新に応じて実行される。
本発明は、前記推薦装置の各部5〜29の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる文書検索プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、前記各ステップの一部あるいは全部をコンピュータに実行させることが可能となる。
2…ユーザ端末
3…検索エンジン
4…クエリログDB
5…番組情報抽出機能部
6…番組固有表現抽出機能部
7…コメント固有表現抽出機能部
8…1次固有表現抽出機能部
9…番組情報テーブル
10…番組固有表現テーブル
11…コメント固有表現テーブル
12…1次固有表現テーブル
13…固有表現リスト抽出機能部
14…クエリログフィルタリング機能部
15…急上昇ワード抽出機能部
16…ユーザ別クエリ情報テーブル作成機能部
17…ユーザ別クエリ情報テーブル
18…ユーザ興味分析機能部
19…2次固有表現テーブル作成機能部
20…ユーザ興味語抽出機能部
21…ユーザ興味テーブル
22…2次固有表現テーブル
23…ユーザ興味語テーブル
24…ユーザ興味語取得機能部
25…推薦クエリ候補取得機能部
26…フィルタリング機能部
27…上位固有表現抽出機能部
28…全推薦クエリ候補取得機能部
29…推薦クエリ出力機能部
30…現時刻取得機能部
31…最新番組情報取得機能部
32…一時記憶領域
D1…テキストデータ
D2…コメントデータ
L1…固有表現リスト
L2…急上昇ワードリスト
Claims (9)
- ユーザが検索クエリを検索エンジンに投入して必要な情報を検索するにあたってユーザに検索クエリの推薦を行う方法であって、
クエリログ分析手段が、テレビの番組情報から抽出された各番組の固有表現に基づき検索エンジンのクエリログを限定して分析対象とし、該分析対象をユーザ毎に分類したユーザ別検索ワードと、該分析対象中で出現頻度の上昇している急上昇ワードを求めるクエリログ分析ステップと、
ユーザ興味分析手段が、前記固有表現およびユーザ別検索ワードに基づきユーザ別の番組興味度を求め、ユーザ別の番組興味度と前記固有表現に応じた急上昇ワードとから該急上昇ワードに対するユーザの興味度を算出するユーザ興味分析ステップと、
推薦クエリ出力手段が、前記算出されたユーザの興味度順に前記固有表現に応じた任意数の急上昇ワードをユーザに検索クエリとして推薦する推薦クエリ出力ステップと、
を有することを特徴とする検索クエリ推薦方法。 - 情報収集手段が、テレビの番組情報として該番組情報を記録したデータと、該番組情報に記録された番組に対するコメントデータとを用いて、両データのいずれにも含まれる番組の固有表現を抽出する情報収集ステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項1記載の検索クエリ推薦方法。 - リアルタイム推薦クエリ出力手段が、前記両データのいずれにも含まれている番組の固有表現を出現頻度順にソートし、該出現頻度に応じて任意数の固有表現をリアルタイム推薦クエリとしてユーザに提示するリアルタイム推薦クエリ出力ステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項2記載の検索クエリ推薦装置。 - リアルタイム推薦クエリ出力ステップは、前記各データから抽出した番組の固有表現を保存する保存手段のデータ更新に応じてリアルタイム推薦クエリをユーザに提示する
ことを特徴とする請求項3記載の検索クエリ推薦方法。 - ユーザが検索クエリを検索エンジンに投入して必要な情報を検索するにあたってユーザに検索クエリの推薦を行う装置であって、
テレビの番組情報から抽出された各番組の固有表現に基づき検索エンジンのクエリログを限定して分析対象とし、該分析対象をユーザ毎に分類したユーザ別検索ワードと、該分析対象中で出現頻度の上昇している急上昇ワードを求めるクエリログ分析手段と、
前記固有表現およびユーザ別検索ワードに基づきユーザ別の番組興味度を求め、ユーザ別の番組興味度と前記固有表現に応じた急上昇ワードとから該急上昇ワードに対するユーザの興味度を算出するユーザ興味分析手段と、
前記算出されたユーザの興味度順に前記固有表現に応じた任意数の急上昇ワードをユーザに検索クエリとして推薦する推薦クエリ出力手段と、
を備えることを特徴とする検索クエリ推薦装置。 - テレビの番組情報として該番組情報を記録したデータと、該番組情報に記録された番組に対するコメントデータとを用いて、両データのいずれにも含まれる番組の固有表現を抽出する情報収集手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項5記載の検索クエリ推薦装置。 - 前記両データのいずれにも含まれている番組の固有表現を出現頻度順にソートし、該出現頻度に応じて任意数の固有表現をリアルタイム推薦クエリとしてユーザに提示するリアルタイム推薦クエリ出力手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項6記載の検索クエリ推薦装置。 - 情報収集手段は、前記各データから抽出した番組の固有表現を保存する保存手段を備え、
リアルタイム推薦クエリ出力手段は、前記保存手段のデータ更新に応じてリアルタイム推薦クエリをユーザに提示する
ことを特徴とする請求項7記載の検索クエリ推薦装置。 - 請求項5〜8のいずれか1項に記載された検索クエリ推薦装置としてコンピュータを機能させる検索クエリ推薦プログラム。
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