JP5579140B2 - Document search apparatus, method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、文書検索装置及び方法及びプログラムに係り、特に、文書の検索結果を表示するための文書検索装置及び方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a document search apparatus, method, and program, and more particularly, to a document search apparatus, method, and program for displaying a search result of a document.
ウェブ検索のような膨大な検索結果の中から、ユーザが入力したクエリの検索結果ページに素早くアクセスするため、検索結果を閲覧することなく、システムが最良と判断したページに自動的に遷移するような機能を有する検索エンジンがある。例えば、Google(登録商標)検索では、検索クエリとI'm feeling luckyボタンを押すことにより、自動的に当該クエリの検索結果の最上位のページに遷移する(例えば、特許文献1参照)。 In order to quickly access the search result page of the query entered by the user from a huge amount of search results such as web search, the system automatically transitions to the page that the system determines to be the best without browsing the search result There are search engines with various functions. For example, in a Google (registered trademark) search, when a search query and an I'm feeling lucky button are pressed, a transition is automatically made to the top page of the search result of the query (see, for example, Patent Document 1).
上記従来の技術は、例えば、ブックマークの変わりに「辞書」というクエリを検索エンジンに入力することによって、検索結果の中から普段使っている辞書サービスを提供しているサイトを選択することにより、手軽に目的のページに到達することが可能である。このように、ユーザがブックマークのように、目的のページに到達するために検索エンジンに入力するクエリを「ブックマーククエリ」と呼ぶ。例え、同じクエリであってもユーザによって目的とするページが異なることがあるため、従来技術の場合には、入力されたクエリに対する遷移先のページが、ユーザが目的とするウェブページであるとは限らないという可能性がある。そのため、ユーザが目的とするウェブページでないページに遷移された場合、ユーザは検索エンジンの画面に戻り、再び検索操作を行う必要があり、検索行動に時間がかかるという問題がある。 For example, the conventional technique described above can be easily performed by inputting a query “dictionary” into a search engine instead of a bookmark, and selecting a site that provides a dictionary service that is usually used from the search results. It is possible to reach the target page. In this way, a query that a user inputs to a search engine to reach a target page like a bookmark is called a “bookmark query”. For example, since the target page may be different depending on the user even if it is the same query, in the case of the prior art, the transition destination page for the input query is the user's target web page. There is a possibility that it is not limited. Therefore, when the user transitions to a page that is not the target web page, the user needs to return to the search engine screen and perform a search operation again, which causes a problem that the search action takes time.
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ユーザが検索結果を閲覧することなく、高い確率で目的のページに到達することが可能な文書検索装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and it is an object of the present invention to provide a document search apparatus, method, and program capable of reaching a target page with high probability without browsing a search result. And
上記の課題を解決するため、本発明(請求項1)は、入力されたクエリに対して目的とするページを検索するための文書検索装置であって、
検索ログ記憶手段から指定された期間内の検索ログを抽出し、選択済み検索ログ記憶手段に格納するログ期間選択手段と、
前記検索ログ記憶手段の検索ログからユーザIDとクエリを選択し、該ユーザIDと該クエリに対応するレコードを該検索ログ記憶手段から取得して、該レコードをURL毎に集約し、該ユーザIDのユーザが該クエリにおいて、当該URL(ページ)をクリックした回数を取得して、該ユーザが該クエリにおけるクリックの偏りを求め、所定の条件を満たす場合に、{ユーザID,クエリ,ページ}の組をブックマーククエリ記憶手段に出力するブックマーククエリ選択手段と、
ユーザからユーザIDと検索クエリが入力されると、前記ブックマーククエリ記憶手段を参照して、該検索クエリがブックマーククエリである場合は対象ページへの遷移を行う検索手段と、を有し、
前記ブックマーククエリ選択手段は、
前記クリックの偏りが最大のとき多様なページをクリックしているとし、小さいほど特定のページをクリックしているものとするクリックエントロピーを求め、該クリックエントロピーが、所定の閾値A以下で、かつ、クエリにおいて最もクリックされたページのクリック回数が所定の閾値B以上のであれば、前記{ユーザID,クエリ,ページ}の組をブックマーククエリとして、ブックマーククエリ記憶手段に出力する手段を含む。
In order to solve the above problems, the present invention (Claim 1) is a document search device for searching a target page for an input query,
A log period selection means for extracting a search log within a specified period from the search log storage means and storing it in the selected search log storage means;
A user ID and a query are selected from the search log in the search log storage unit, the user ID and a record corresponding to the query are acquired from the search log storage unit, the records are aggregated for each URL, and the user ID The number of times the user has clicked the URL (page) in the query, the user obtains the click bias in the query, and if the predetermined condition is satisfied, {user ID, query, page} Bookmark query selection means for outputting the set to the bookmark query storage means;
When the user ID and the search query are input from the user, the bookmark query storage unit is referred to, and when the search query is a bookmark query, the search unit performs a transition to the target page, and
The bookmark query selection means includes:
It is assumed that the user clicks on various pages when the click bias is maximum, the click entropy that the smaller page is clicked on the specific page is determined, the click entropy is equal to or less than a predetermined threshold A, and If the number of clicks on the page most clicked in the query is greater than or equal to a predetermined threshold value B, a means for outputting the set of {user ID, query, page} to the bookmark query storage means as a bookmark query is included.
本発明によれば、検索ログを用いて、ユーザ毎にブックマーククエリを判別することにより、ユーザが検索結果を閲覧することなく、高い確率で目的のページに到達することが可能となり、ユーザの検索時間を短縮することが可能となる。 According to the present invention, by using a search log to determine a bookmark query for each user, the user can reach a target page with a high probability without browsing the search result. Time can be shortened.
以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
最初に以下で用いる用語について説明する。 First, terms used below will be described.
・ブックマーククエリ:ユーザが検索エンジンに対してクエリを入力し、目的のページを選択することで、ブラウザのブックマーク機能の代わりに検索エンジンを利用する際に用いられるクエリ。 Bookmark query: A query used when a user inputs a query to a search engine and selects a target page to use the search engine instead of the bookmark function of the browser.
・ブックマークページ:ブックマーククエリの閲覧対象となるページ。 ・ Bookmark page: A page to be browsed by a bookmark query.
・クリックエントロピー:ユーザが当該クエリにおいてどれだけ特定のページをクリックしているかという情報量。小さいほど、特定のエージをクリックしており、大きいほど、多様なページをクリックしていることを表す。 Click entropy: Amount of information on how much a user clicks on a particular page in the query. The smaller the button, the more clicked on a specific age, and the larger the button, the more clicked on various pages.
以下の実施の形態では、最初に前処理として、ブックマーククエリを抽出するブックマーククエリ抽出部の処理について示し、次に、当該ブックマーククエリ抽出部により出力されたブックマーククエリを用いて文書を検索する文書検索装置について説明する。 In the following embodiment, processing of a bookmark query extraction unit that extracts a bookmark query is first shown as preprocessing, and then a document search that searches for a document using the bookmark query output by the bookmark query extraction unit The apparatus will be described.
[第1の実施の形態]
本実施の形態では、後述する第2の実施の形態の文書検索装置において入力される検索クエリとのマッチングを行うためのブックマーククエリDBを生成する処理を示す。
[First Embodiment]
In the present embodiment, a process for generating a bookmark query DB for matching with a search query input in a document search apparatus according to a second embodiment to be described later will be described.
図1は、本発明の第1の実施の形態におけるブックマーククエリ抽出部の構成を示す。 FIG. 1 shows a configuration of a bookmark query extraction unit in the first embodiment of the present invention.
同図に示すブックマーククエリ抽出装置1は、ログ期間選択部40、選択済み検索ログDB50、ブックマーククエリ抽出部20から構成され、ログ期間選択部40は検索ログDB10に接続され、ブックマーククエリ抽出部20は、ブックマーククエリDB30に接続されている。ブックマーククエリ抽出装置1は、検索ログDB10のデータを入力として受け取り、ブックマーククエリを抽出しブックマーククエリDB30に出力する。
The bookmark
図2に、検索ログDB10の例を示す。検索ログDB10は、検索エンジンにおけるユーザの検索履歴を格納しており、ユーザがどのクエリで、どのようなページをいつクリックしたのかという情報を格納している。ここで、検索ログDB10のユーザIDは、検索を行ったユーザID、クエリは入力クエリ、URLはクリックされたURL、時刻はクリックされた時刻を表している。
FIG. 2 shows an example of the
図3に、選択済み検索ログDB50の例を示す。それぞれのカラムは検索ログDB10と同じ意味である。
FIG. 3 shows an example of the selected
図4にブックマーククエリDB30の例を示す。ブックマーククエリDB30は、一つのレコードがユーザID、クエリ、ブックマーク対象のURLを保持する。
FIG. 4 shows an example of the
以下に、ブックマーククエリ抽出装置1の構成要素の機能を説明する。
Below, the function of the component of the bookmark
ログ期間選択部40は、検索ログDB10のデータを読み込み、予め設定された期間(開始時刻、終了時刻)に従って絞り込んだ結果を選択済み検索ログDB50に出力する。
The log
図5にログ期間選択部40における、ログ期間のフィルタリング処理の流れを示す。処理を行う前に、事前に開始時刻Tbと終了時刻Teが設定されているものとする。
FIG. 5 shows a flow of log period filtering processing in the log
ステップ101)検索ログDB10から未処理のレコードを読み込む。
Step 101) Read an unprocessed record from the
ステップ102)読み込んだユーザの検索履歴を時間で絞り込む。具体的には、レコードの時刻が開始時刻Tbと終了時刻Teの範囲に含まれているかを判定する。含まれていればステップ103に移行し、含まれていなければステップ104に移行する。
Step 102) The search history of the read user is narrowed down by time. Specifically, it is determined whether the time of the record is included in the range of the start time Tb and the end time Te. If it is included, the process proceeds to
ステップ103)当該レコードを選択済み検索ログDB50に出力する。
Step 103) The record is output to the selected
ステップ104)検索ログDB10に未処理のレコードがある場合はステップ101に戻る。存在しない場合には処理を終了する。
Step 104) If there is an unprocessed record in the
上記のように、事前にログ期間選択部40において、指定された期間のレコードを抽出することで、ユーザの指定された期間のみの検索履歴を用いることにより高精度なブックマーククエリ判別が可能となる。
As described above, the log
次に、ブックマーククエリ選択部20の処理について説明する。
Next, the processing of the bookmark
図6にブックマーククエリ選択部20の処理の流れを示す。
FIG. 6 shows a processing flow of the bookmark
ステップ201) 選択済み検索ログ50のデータのうち、未処理のユーザIDとクエリを選択し、ユーザui、クエリqjとする。
Step 201) Of the data in the
ステップ202) 選択済み検索ログDB50からユーザui、クエリqjに該当するレコードを取得し、URL毎に集約する。この集合Pとする。
Step 202) Records corresponding to the user u i and the query q j are acquired from the selected
ステップ203) URL集合Pから未処理のURLを取得し、ページpkとする。 Step 203) to obtain the URL of unprocessed from URL set P, and page p k.
ステップ204) 選択済み検索ログDB50からui、qj,pk,qjが含まれるレコード数を取得し、ユーザuiがクエリqjにおいてページpkをクリックした回数c(ui,qj,pk,)として、一時的にメモリ(図示せず)に記憶する。
Step 204) The number c (u i , q) of obtaining the number of records including u i , q j , p k , q j from the selected
ステップ205) 集合Pに未処理のURLがあればステップ203に戻り、そうでなければステップ206に移行する。 Step 205) If there is an unprocessed URL in the set P, the process returns to Step 203; otherwise, the process proceeds to Step 206.
ステップ206) ユーザの検索履歴から、ユーザがあるクエリにおいて、どれだけ特定のページを集中してクリックしているかという情報を用いてブックマーククエリを判別する。具体的には、ユーザのクエリにおけるクリックエントロピーH(ui,qj)を式(1)にしたがって計算する。クリックエントロピーH(ui,qj)は、ユーザのクエリにおけるクリックの偏りを表し、偏りが最大のとき、すなわちユーザuiがクエリqjにおいて、ただ一つのページをクリックした場合に値が0となり、最小となる。 Step 206) From the search history of the user, the bookmark query is determined by using information indicating how much a specific page is clicked in a certain query. Specifically, the click entropy H (u i , q j ) in the user query is calculated according to equation (1). The click entropy H (u i , q j ) represents the click bias in the user's query, and the value is 0 when the bias is the maximum, that is, when the user u i clicks only one page in the query q j . And the minimum.
ステップ207)予め設定されたクリックエントロピーに対する閾値 Step 207) Preset threshold for click entropy
上記の処理は、エントロピーが閾値以下、すなわち、ある程度以上偏ってクリックされており、かつ、該クエリにおいて最もクリックされたページがクリック数c(ui,qj,pk)が閾値以上であるときに、ブックマーククエリと判別する。これにより、特定のページが、ある程度以上クリックされているという特徴に基づいて判断することができる。 In the above processing, when the entropy is clicked below the threshold, that is, when the clicked page is biased to a certain degree and the most clicked page in the query has the click count c (ui, qj, pk) above the threshold, Judged as a bookmark query. Thereby, it can be determined based on the feature that a specific page is clicked to some extent.
ステップ208) ブックマーククエリDB30に、ユーザui、クエリqj、ページpkの組{ui,qj,pk}を出力する。ここでのページpkの候補が複数ある場合は、その中でクリック数が最大のもの、すなわち、
Step 208) A set {u i , q j , p k } of the user u i , query q j , and page p k is output to the
ステップ209)選択済み検索ログDB50に未処理のユーザ、クエリがある場合にはステップ201に戻る。そうでなければ処理を終了する。
Step 209) If there are unprocessed users and queries in the selected
上記のブックマーク抽出部20において、各ユーザの検索履歴を入力として、ユーザ毎にクエリのクリックエントロピーを計算し、予め設定されたクリックエントロピーとクリック数の閾値によって判断することで、ブックマーククエリを判別する。従来技術では、当該クエリにおいて、あるページへのクリック履歴は利用していたものの、当該クエリその他へのページへのクリック情報を利用していなかったが、本発明では、当該クエリにおける全ページに対するクリックの偏り具合(クリックエントロピー)を考慮することで、ブックマークのクエリの判別が可能となる。
In the
[第2の実施の形態]
次に、本実施の形態では、上記の第1の実施の形態のブックマーククエリ抽出装置1により出力されたブックマーククエリDB30を用いて検索を行う場合について説明する。
[Second Embodiment]
Next, in the present embodiment, a case will be described in which a search is performed using the
図7は、本発明の第2の実施の形態における文書検索装置の構成を示す。 FIG. 7 shows a configuration of a document search apparatus according to the second embodiment of the present invention.
同図に示す文書検索装置2は、第1の実施の形態で生成されたブックマーククエリDB30、ブックマーククエリ処理部100、文書インデクスDB60、クエリ処理部70、検索スコア計算部80、検索結果提示部90から構成され、ブックマーククエリ処理部100は、ブックマーククエリDB30に、クエリ処理部70は文書インデクスDB60に接続されている。
The
文書検索装置2は、ユーザIDと検索クエリを入力として受け取り、入力がブックマーククエリだった場合には、対象ページへの遷移を行う。
The
以下に、文書検索装置2の各構成要素の機能について図8のフローチャートに沿って説明する。
Below, the function of each component of the
ステップ301) ブックマーク処理部100は、入力されたユーザID、検索クエリについてブックマーククエリDB30を走査する。
Step 301) The
ステップ302) ブックマーク処理部100は、該当するURLが存在する場合には、当該URLへページ遷移を行う。該当するURLが存在しない場合には、通常の検索処理を行うため、クエリ処理部70の処理を行う。
Step 302) If there is a corresponding URL, the
ステップ303) クエリ処理部70は、クエリを入力として受け取り、文書インデクスDB60から文書の取得を行い、スコア要因値行列Dを算出する。具体的には、M個のスコア要因を用いて、文書インデクスDB60からN件の検索結果集合を取得した際、そのスコア要因行列Dは、
Step 303) The
ステップ304)検索スコア計算部80は、クエリ処理部70が出力したスコア要因値行列Dを入力として受け取り、各文書の検索スコアを計算する。
Step 304) The search
スコア要因行列の各行要素dkのスコア、すなわち、k番目の文書に対する検索スコアskは、予め設定されたスコア要因に対する重みベクトルwとの内積
sk=wTdk (5)
によって算出する。
Scores of each line element d k score factors matrix, i.e., k-th search score s k for a document, the inner product of the weight vector w for scoring factors preset
s k = w T d k (5)
Calculated by
ステップ305) 検索結果提示部90は、検索スコアベクトルsを受け取り、検索スコアskの降順に、降順にクエリに対する検索結果を表示する。
Step 305) the search
なお、本実施の形態で示した文書検索装置2は、第1の実施の形態のブックマーククエリ抽出装置2を包含した構成であってもよく、この場合は、ブックマーククエリDB30を予め作成しておくものとする。
The
上記のように、ユーザから入力された検索クエリに対して、ブックマーククエリ抽出装置1で生成したブックマーククエリDB30に、該ユーザと該クエリと同一のレコードが存在する場合には、当該レコードのページを用いることで、高い確率でユーザが当該クエリで目的とするページを推定することが可能となり、ユーザが目的のページに遷移することが可能となる。このため、ユーザがクエリの入力操作を行うだけで、即座に目的のページに遷移することができる。また、検索ランキング上位にユーザの目的のページを表示することができる。
As described above, when a search query input from a user has the same record as the user and the query in the
なお、前述の図1のブックマーククエリ抽出装置及び図7に示す文書検索装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、ブックマーククエリ抽出装置、文書検索装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。 The operation of the components of the bookmark query extraction device of FIG. 1 and the document search device shown in FIG. 7 is constructed as a program, and is installed and executed on a computer used as the bookmark query extraction device and the document search device. Alternatively, it can be distributed via a network.
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and applications can be made within the scope of the claims.
1 ブックマーククエリ抽出装置
2 文書検索装置
10 検索ログDB
20 ブックマーククエリ抽出部
30 ブックマーククエリDB
40 ログ期間選択部
50 選択済み検索ログDB
60 文書インデクスDB
70 クエリ処理部
80 検索スコア計算部
90 検索結果提示部
100 ブックマーククエリ処理部
1 bookmark
20
40
60 Document index DB
70
Claims (3)
検索ログ記憶手段から指定された期間内の検索ログを抽出し、選択済み検索ログ記憶手段に格納するログ期間選択手段と、
前記検索ログ記憶手段の検索ログからユーザIDとクエリを選択し、該ユーザIDと該クエリに対応するレコードを該検索ログ記憶手段から取得して、該レコードをURL毎に集約し、該ユーザIDのユーザが該クエリにおいて、当該URL(ページ)をクリックしたクリック回数を取得して、該ユーザが該クエリにおけるクリックの偏りを求め、所定の条件を満たす場合に、{ユーザID,クエリ,ページ}の組をブックマーククエリ記憶手段に出力するブックマーククエリ選択手段と、
ユーザからユーザIDと検索クエリが入力されると、前記ブックマーククエリ記憶手段を参照して、該検索クエリがブックマーククエリである場合は対象ページへの遷移を行う検索手段と、
を有し、
前記ブックマーククエリ選択手段は、
前記クリックの偏りが最大のとき多様なページをクリックしているとし、小さいほど特定のページをクリックしているものとするクリックエントロピーを求め、該クリックエントロピーが、所定の閾値A以下で、かつ、クエリにおいて最もクリックされたページのクリック回数が所定の閾値B以上のであれば、前記{ユーザID,クエリ,ページ}の組をブックマーククエリとして、ブックマーククエリ記憶手段に出力する手段を含む
ことを特徴とする文書検索装置。 A document search device for searching a target page for an input query,
A log period selection means for extracting a search log within a specified period from the search log storage means and storing it in the selected search log storage means;
A user ID and a query are selected from the search log in the search log storage unit, the user ID and a record corresponding to the query are acquired from the search log storage unit, the records are aggregated for each URL, and the user ID If the user obtains the number of clicks that the user clicked on the URL (page) in the query, and the user obtains a click bias in the query and satisfies a predetermined condition, {user ID, query, page} Bookmark query selection means for outputting a set of the above to the bookmark query storage means;
When a user ID and a search query are input from a user, referring to the bookmark query storage unit, if the search query is a bookmark query, a search unit that makes a transition to a target page;
Have
The bookmark query selection means includes:
It is assumed that the user clicks on various pages when the click bias is maximum, the click entropy that the smaller page is clicked on the specific page is determined, the click entropy is equal to or less than a predetermined threshold A, and Means for outputting the set of {user ID, query, page} to the bookmark query storage means as a bookmark query if the number of clicks of the most clicked page in the query is equal to or greater than a predetermined threshold B; A document search apparatus characterized by that.
ログ期間選択手段が、検索ログ記憶手段から指定された期間内の検索ログを抽出し、選択済み検索ログ記憶手段に格納するログ期間選択ステップと、
ブックマーククエリ選択手段が、前記検索ログ記憶手段の検索ログからユーザIDとクエリを選択し、該ユーザIDと該クエリに対応するレコードを該検索ログ記憶手段から取得して、該レコードをURL毎に集約し、該ユーザIDのユーザが該クエリにおいて、当該URL(ページ)をクリックした回数を取得して、該ユーザが該クエリにおけるクリックの偏りを求め、所定の条件を満たす場合に、{ユーザID,クエリ、ページ}の組をブックマーククエリ記憶手段に出力するブックマーククエリ選択ステップと、
を有するブックマーククエリ抽出過程と、
検索手段が、ユーザからユーザIDと検索クエリが入力されると、前記ブックマーククエリ記憶手段を参照して、該検索クエリがブックマーククエリである場合は対象ページへの遷移を行う検索過程と、
を行い、
前記ブックマーククエリ選択ステップにおいて、
前記クリックの偏りが最大のとき多様なページをクリックしているとし、小さいほど特定のページをクリックしているものとするクリックエントロピーを求め、該クリックエントロピーが、所定の閾値A以下で、かつ、クエリにおいて最もクリックされたページのクリック回数が所定の閾値B以上のであれば、前記{ユーザID,クエリ、ページ}の組をブックマーククエリとして、ブックマーククエリ記憶手段に出力する
ことを特徴とする文書検索方法。 A document search method for searching a target page for an inputted query,
A log period selection step in which the log period selection means extracts a search log within a specified period from the search log storage means and stores it in the selected search log storage means;
The bookmark query selection unit selects a user ID and a query from the search log in the search log storage unit, acquires the user ID and a record corresponding to the query from the search log storage unit, and stores the record for each URL. When the number of times the user with the user ID clicks the URL (page) in the query is acquired and the user obtains a click bias in the query and satisfies a predetermined condition, {user ID , Query, page} to output a bookmark query storage means to a bookmark query storage means;
Bookmark query extraction process with
When the search means receives a user ID and a search query from the user, the search process refers to the bookmark query storage means, and if the search query is a bookmark query, a search process for making a transition to the target page;
It was carried out,
In the bookmark query selection step,
It is assumed that the user clicks on various pages when the click bias is maximum, the click entropy that the smaller page is clicked on the specific page is determined, the click entropy is equal to or less than a predetermined threshold A, and If the number of clicks on the page most clicked in the query is equal to or greater than a predetermined threshold B, the set of {user ID, query, page} is output as a bookmark query to the bookmark query storage means . Method.
請求項1に記載の文書検索装置の各手段として機能させるための文書検索プログラム。 Computer
A document search program for functioning as each unit of the document search apparatus according to claim 1 .
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