JP5719488B1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体 Download PDFInfo
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Abstract
商品検索に用いられたキーワードに基づいて抽出すべきでない商品が検索結果として抽出され、商品検索の精度や品質の低下をユーザが感じてしまう。これを解決するために、情報処理装置は、一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する処理対象商品抽出部と、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する適否判定部と、前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する不適正キーワード対応処理部と、を備える。
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体に関し、具体的には、商品検索における検索結果の適正化に関する。
例えば、電子商取引の際に商品を検索する場合、ウェブページ上などに設置された検索用の入力欄に商品に関するキーワードなどを入力することが一般的である。これにより、ユーザは自身が所望した商品に関する情報を取得することが可能となる。
例えば、特許文献１には、検索のための入力欄（検索入力部）が設けられたウェブページが記載されている。
例えば、特許文献１には、検索のための入力欄（検索入力部）が設けられたウェブページが記載されている。
このような商品検索において抽出された商品は、ユーザの目に触れる機会を得ることができるため、取引が成立する可能性が上昇する。従って、商品提供者は、ユーザが検索の際に用いるキーワードに対して、自身の販売する商品をいかに紐付けるかという点を考慮する。その結果、商品提供者の販売する商品がユーザの商品検索の結果として抽出されやすくするために、本来商品に紐付けるべきでないキーワードなどを紐付けてしまう場合がある。このような商品は、商品検索に用いられたキーワードに基づいて抽出すべきでない商品となることが多い。検索結果として不適正な商品が抽出されてしまうことは、商品検索の精度や品質の低下をユーザに感じさせることとなり、当該電子商取引の利用をユーザが敬遠してしまう理由となり得る。
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、商品検索の精度や品質を向上させることを目的とする。
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、商品検索の精度や品質を向上させることを目的とする。
本発明に係る情報処理装置は、
一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する処理対象商品抽出部と、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する適否判定部と、前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する不適正キーワード対応処理部と、を備えたものである。
これにより、不適正キーワードを用いた商品検索において適切な検索結果が抽出される。
一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する処理対象商品抽出部と、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する適否判定部と、前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する不適正キーワード対応処理部と、を備えたものである。
これにより、不適正キーワードを用いた商品検索において適切な検索結果が抽出される。
上記した情報処理装置における前記適否判定部は、前記処理対象商品が属するジャンル情報を用いて前記判定を行うことが望ましい。
これにより、商品が属する商品ジャンルにおける検索キーワードの付与傾向を反映した判定が行われる。
これにより、商品が属する商品ジャンルにおける検索キーワードの付与傾向を反映した判定が行われる。
上記した情報処理装置における前記適否判定部は、前記処理対象商品の商品情報が記載された商品ページにおける前記不適正キーワードの出現回数を用いて前記判定を行うことが望ましい。
これにより、所定回数以上出現するキーワードは、商品ページに必要なキーワードとされ、不適正な検索キーワードとして判定されない。
これにより、所定回数以上出現するキーワードは、商品ページに必要なキーワードとされ、不適正な検索キーワードとして判定されない。
上記した情報処理装置における前記処理対象商品抽出部は、前記処理対象商品から除外される商品情報が記憶されたデータベースを参照して前記抽出を行うことが望ましい。
これにより、商品ごとの事情を鑑み、処理対象商品から除外されるべき商品が処理対象商品として抽出されることが防止される。
これにより、商品ごとの事情を鑑み、処理対象商品から除外されるべき商品が処理対象商品として抽出されることが防止される。
上記した情報処理装置における前記不適正キーワード対応処理部は、前記不適正キーワード対応処理として、商品ページの情報が記憶されたデータベースにおいて、前記処理対象商品の商品ページに係る前記不適正キーワードの記載に対する適正化処理を実行することが望ましい。
これにより、商品ページの情報が記憶されたデータベースが適正化される。
これにより、商品ページの情報が記憶されたデータベースが適正化される。
上記した情報処理装置における前記不適正キーワード対応処理部は、前記不適正キーワード対応処理として、商品検索の検索結果における前記処理対象商品の表示優先度を低下させる処理を実行することが望ましい。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品の表示が適正化される。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品の表示が適正化される。
上記した情報処理装置における前記不適正キーワード対応処理部は、前記不適正キーワード対応処理として、商品検索の検索結果の表示から前記処理対象商品を除外する非表示処理を実行することが望ましい。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品が表示されない。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品が表示されない。
本発明に係る情報処理方法は、情報処理装置に実行させる情報処理方法であって、一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出し、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定し、前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行するものである。
この情報処理方法により、商品検索における検索結果が適正なものとなるように処理が実行される。
この情報処理方法により、商品検索における検索結果が適正なものとなるように処理が実行される。
本発明に係るプログラムは、上記情報処理方法として実行する処理を演算処理装置に実行させるプログラムである。
本発明に係る記憶媒体は、上記プログラムを記憶した記憶媒体である。これらのプログラムや記憶媒体により上記の情報処理装置を実現する。
本発明に係る記憶媒体は、上記プログラムを記憶した記憶媒体である。これらのプログラムや記憶媒体により上記の情報処理装置を実現する。
本発明によれば、商品検索の精度や品質を向上させることができる。
本実施の形態においては、電子商取引サービスを提供する電子商取引サーバと、商品に紐付けられたキーワードなどの適正を判断する商品監視サーバを例に説明する。
以下、実施の形態を次の順序で説明する。
以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．全体構成＞
＜２．ハードウエア構成＞
＜３．各種データベース＞
＜４．処理の流れ＞
＜５．適否判定処理例＞
［５−１．適否判定処理の第１例］
［５−２．適否判定処理の第２例］
［５−３．適否判定処理の第３例］
＜６．不適正キーワード対応処理例＞
［６−１．不適正キーワード対応処理の第１例］
［６−２．不適正キーワード対応処理の第２例］
［６−３．不適正キーワード対応処理の第３例］
［６−４．不適正キーワード対応処理の第４例］
＜７．変形例＞
＜８．まとめ＞
＜９．プログラム及び記憶媒体＞
＜２．ハードウエア構成＞
＜３．各種データベース＞
＜４．処理の流れ＞
＜５．適否判定処理例＞
［５−１．適否判定処理の第１例］
［５−２．適否判定処理の第２例］
［５−３．適否判定処理の第３例］
＜６．不適正キーワード対応処理例＞
［６−１．不適正キーワード対応処理の第１例］
［６−２．不適正キーワード対応処理の第２例］
［６−３．不適正キーワード対応処理の第３例］
［６−４．不適正キーワード対応処理の第４例］
＜７．変形例＞
＜８．まとめ＞
＜９．プログラム及び記憶媒体＞
＜１．全体構成＞
本実施の形態の電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２を含むネットワークシステム全体の構成を図１及び図２を用いて説明する。
図１に示すように、本実施の形態の電子商取引サーバ１は、通信ネットワーク３を介して、商品監視サーバ２、商品提供者端末４、ユーザ端末５と相互に通信可能な状態に接続されている。
本実施の形態の電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２を含むネットワークシステム全体の構成を図１及び図２を用いて説明する。
図１に示すように、本実施の形態の電子商取引サーバ１は、通信ネットワーク３を介して、商品監視サーバ２、商品提供者端末４、ユーザ端末５と相互に通信可能な状態に接続されている。
電子商取引サーバ１は、商品の取引に関する各種サービスを提供する情報処理装置である。各種サービスとは、例えば、当該電子商取引で扱っている商品群の中からユーザが所望する商品を検索して提示する商品検索サービスや、商品提供者が販売したい商品を管理する商品管理機能や、ユーザ情報を管理し必要に応じて提示するユーザ情報管理サービスや、商品提供者の情報を管理し必要に応じて提示する商品提供者情報管理サービスや、商品の売買が成立した際の代金のやりとりを仲介する決済処理サービスなどである。
また、電子商取引サーバ１は、商品検索サービスを提供するために、検索に用いられるキーワード（検索キーワード）と扱っている商品を直接的、或いは、間接的に紐付けて管理している。直接的に紐付けて管理する例としては、検索キーワードごとに商品を紐付けて管理する。また、間接的に紐付けて管理する例としては、例えば、商品情報が記載されたウェブページ（以降、商品ページと記載）を商品に紐付けて管理する。これにより、商品ページに記載された情報を検索キーワードとして間接的に管理する。
電子商取引サーバ１は、上記した各種のサービスを提供するために、様々なＤＢ（Database）を管理している。例えば、ユーザの情報が記憶されるユーザＤＢ１００Ａ、商品提供者の情報が記憶される商品提供者ＤＢ１００Ｂ、商品情報が記憶される商品ＤＢ１００Ｃ、商品ページの情報が記憶される商品ページＤＢ１００Ｄ、商品検索に用いられる検索ＤＢ１００Ｅなどである。各ＤＢについては、後述する。
商品監視サーバ２は、電子商取引サーバ１によって各種商品に紐付け管理されている検索キーワードが適正であるか否かを判定し、不適正と判定した場合は、後述する各種処理を実行する。このために、商品監視サーバ２は、一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードのセット（以降、キーワードセットと記載）が記憶されたキーワードＤＢ２００Ａを管理する。キーワードＤＢ２００Ａの詳細については、後述する。
商品監視サーバ２は、図２に示すように、処理対象商品抽出部２ａと、適否判定部２ｂと、不適正キーワード対応処理部２ｃと、更新処理部２ｄとを有している。
処理対象商品抽出部２ａは、キーワードＤＢ２００Ａに記憶されたキーワードセットを用いて検索ＤＢ１００Ｅに記憶された情報を検索し、不適正な検索キーワードが紐付けられている可能性のある処理対象商品を抽出する。その際、キーワードＤＢ２００Ａに記憶された例外商品情報などを利用する。
適否判定部２ｂは、抽出された処理対象商品に紐付けられている検索キーワードが不適正キーワードであるか否かを判定する。その際、商品ＤＢ１００Ｃに記憶された商品情報や商品ページＤＢ１００Ｄに記憶された店舗情報などを利用して判定を行う。
処理対象商品抽出部２ａは、キーワードＤＢ２００Ａに記憶されたキーワードセットを用いて検索ＤＢ１００Ｅに記憶された情報を検索し、不適正な検索キーワードが紐付けられている可能性のある処理対象商品を抽出する。その際、キーワードＤＢ２００Ａに記憶された例外商品情報などを利用する。
適否判定部２ｂは、抽出された処理対象商品に紐付けられている検索キーワードが不適正キーワードであるか否かを判定する。その際、商品ＤＢ１００Ｃに記憶された商品情報や商品ページＤＢ１００Ｄに記憶された店舗情報などを利用して判定を行う。
不適正キーワード対応処理部２ｃは、不適正キーワードとして判定された検索キーワードを用いた商品検索において、検索結果が適正なものとなるように不適正キーワード対応処理を行う。詳しくは、いくつかの処理例を後述する。
更新処理部２ｄは、キーワードＤＢ２００Ａに記憶されたキーワードセットの更新や例外商品情報の更新を行う更新処理を実行する。
更新処理部２ｄは、キーワードＤＢ２００Ａに記憶されたキーワードセットの更新や例外商品情報の更新を行う更新処理を実行する。
図１の構成において、通信ネットワーク３の構成は特に限定されるものではなく、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＴＶ（Community Antenna TeleVision）通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網などが想定される。
また通信ネットワーク３の全部又は一部を構成する伝送媒体についても多様な例が想定される。例えばＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、電話線などの有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）のような赤外線、ブルートゥース（登録商標）、８０２．１１無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。
また通信ネットワーク３の全部又は一部を構成する伝送媒体についても多様な例が想定される。例えばＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、電力線搬送、電話線などの有線でも、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）のような赤外線、ブルートゥース（登録商標）、８０２．１１無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網などの無線でも利用可能である。
図１に示す商品提供者端末４は、電子商取引サーバ１が提供するサービスを介して自身の商品の販売を行う商品提供者が利用する端末である。
商品提供者端末４では、必要に応じて各種の送受信処理などが実行される。
ユーザ端末５は、上記の各種サービスを享受するユーザが使用する情報処理装置であり、例えば、通信機能を備えたＰＣ（Personal Computer）やフィーチャーフォンやＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、或いは、スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスなどである。
商品提供者端末４では、必要に応じて各種の送受信処理などが実行される。
ユーザ端末５は、上記の各種サービスを享受するユーザが使用する情報処理装置であり、例えば、通信機能を備えたＰＣ（Personal Computer）やフィーチャーフォンやＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、或いは、スマートフォンやタブレット端末などのスマートデバイスなどである。
＜２．ハードウエア構成＞
図３は、図１に示した電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２、商品提供者端末４及びユーザ端末５のハードウエアを例示する図である。それぞれのサーバや端末におけるコンピュータ装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１０８からＲＡＭ（Random Access Memory）１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４には、入出力インターフェース１０５も接続されている。
入出力インターフェース１０５には、キーボード、マウス、タッチパネルなどよりなる入力装置１０６、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）パネルなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力装置１０７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などより構成される記憶部１０８、通信ネットワーク３を介しての通信処理や機器間通信を行う通信部１０９が接続されている。
入出力インターフェース１０５にはまた、必要に応じてメディアドライブ１１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１が適宜装着され、リムーバブルメディア１１１に対する情報の書込や読出が行われる。
図３は、図１に示した電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２、商品提供者端末４及びユーザ端末５のハードウエアを例示する図である。それぞれのサーバや端末におけるコンピュータ装置のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１０８からＲＡＭ（Random Access Memory）１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３にはまた、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、およびＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４には、入出力インターフェース１０５も接続されている。
入出力インターフェース１０５には、キーボード、マウス、タッチパネルなどよりなる入力装置１０６、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、有機ＥＬ（Electroluminescence）パネルなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力装置１０７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などより構成される記憶部１０８、通信ネットワーク３を介しての通信処理や機器間通信を行う通信部１０９が接続されている。
入出力インターフェース１０５にはまた、必要に応じてメディアドライブ１１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１が適宜装着され、リムーバブルメディア１１１に対する情報の書込や読出が行われる。
このようなコンピュータ装置では、通信部１０９による通信によりデータやプログラムのアップロード、ダウンロードが行われたり、リムーバブルメディア１１１を介したデータやプログラムの受け渡しが可能である。
ＣＰＵ１０１が各種のプログラムに基づいて処理動作を行うことで、電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２、商品提供者端末４及びユーザ端末５のそれぞれにおいて後述する情報処理や通信が実行される。
尚、電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２、商品提供者端末４及びユーザ端末５を構成するそれぞれの情報処理装置は、図３のようなコンピュータ装置が単一で構成されることに限らず、システム化された複数のコンピュータ装置によって構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮなどによりシステム化されていてもよいし、インターネットなどを利用したＶＰＮ（Virtual Private Network）などにより遠隔地に配置されたものでもよい。
ＣＰＵ１０１が各種のプログラムに基づいて処理動作を行うことで、電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２、商品提供者端末４及びユーザ端末５のそれぞれにおいて後述する情報処理や通信が実行される。
尚、電子商取引サーバ１、商品監視サーバ２、商品提供者端末４及びユーザ端末５を構成するそれぞれの情報処理装置は、図３のようなコンピュータ装置が単一で構成されることに限らず、システム化された複数のコンピュータ装置によって構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮなどによりシステム化されていてもよいし、インターネットなどを利用したＶＰＮ（Virtual Private Network）などにより遠隔地に配置されたものでもよい。
＜３．各種データベース＞
ユーザＤＢ１００Ａには、電子商取引サーバ１が提供するサービスを享受する各ユーザの情報が記憶される。
具体的には、例えば図４に示すように、ユーザ情報として、ユーザＩＤ（Identification）やログインＰＷ（Passward）、ユーザの氏名や住所や連絡先（電話番号やメールアドレス）などが記憶される。更に、ユーザごとの購入履歴や閲覧履歴などが記憶されてもよい。
尚、ユーザＤＢ１００Ａには、上記した全ての情報が記憶されている必要はなく、ユーザによって記憶されていない情報があってもよい。但し、少なくともユーザＩＤとログインＰＷは記憶されていることが望ましい。
ユーザＤＢ１００Ａには、電子商取引サーバ１が提供するサービスを享受する各ユーザの情報が記憶される。
具体的には、例えば図４に示すように、ユーザ情報として、ユーザＩＤ（Identification）やログインＰＷ（Passward）、ユーザの氏名や住所や連絡先（電話番号やメールアドレス）などが記憶される。更に、ユーザごとの購入履歴や閲覧履歴などが記憶されてもよい。
尚、ユーザＤＢ１００Ａには、上記した全ての情報が記憶されている必要はなく、ユーザによって記憶されていない情報があってもよい。但し、少なくともユーザＩＤとログインＰＷは記憶されていることが望ましい。
商品提供者ＤＢ１００Ｂには、電子商取引サーバ１を介して商品を提供する商品提供者の情報が記憶される。
具体的には、例えば図５に示すように、商品提供者情報として、商品提供者ＩＤ、ログインＰＷ、店舗名、店舗ロゴ、取扱商品の商品ＩＤ（電子商取引サーバ１が商品ごとに付与する商品固有のコード情報）、商品ページＵＲＬ、商品ごとの価格、商品提供者ページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、連絡先（電話番号やメールアドレスなど）などが記憶される。商品ページＵＲＬは商品ページごとに付されるＵＲＬであり、同一商品であっても商品提供者が異なる場合には、異なる商品ページＵＲＬが付される。
店舗ロゴの情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報（ＵＲＬ情報）などでもよい。
また、取扱商品情報として、商品ＩＤだけでなく商品の在庫情報などを記憶してもよい。
商品提供者ページのＵＲＬとしては、電子商取引サーバ１が提供する商品提供者ページだけでなく、他のサーバによって管理されている商品提供者のウェブページ（例えば店舗のＨＰ（Homepage）など）が記憶されてもよい。
具体的には、例えば図５に示すように、商品提供者情報として、商品提供者ＩＤ、ログインＰＷ、店舗名、店舗ロゴ、取扱商品の商品ＩＤ（電子商取引サーバ１が商品ごとに付与する商品固有のコード情報）、商品ページＵＲＬ、商品ごとの価格、商品提供者ページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、連絡先（電話番号やメールアドレスなど）などが記憶される。商品ページＵＲＬは商品ページごとに付されるＵＲＬであり、同一商品であっても商品提供者が異なる場合には、異なる商品ページＵＲＬが付される。
店舗ロゴの情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報（ＵＲＬ情報）などでもよい。
また、取扱商品情報として、商品ＩＤだけでなく商品の在庫情報などを記憶してもよい。
商品提供者ページのＵＲＬとしては、電子商取引サーバ１が提供する商品提供者ページだけでなく、他のサーバによって管理されている商品提供者のウェブページ（例えば店舗のＨＰ（Homepage）など）が記憶されてもよい。
商品ＤＢ１００Ｃには、電子商取引サーバ１を介して売買が可能な各商品についての情報が記憶される。
具体的には、例えば図６に示すように、商品情報として、商品ＩＤ、商品ジャンル、商品画像、製造者（メーカー）情報、製造者によって付与される型番情報、販売開始日、取扱商品提供者情報などが記憶される。
商品画像の情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報（ＵＲＬ情報など）でもよい。
また、商品ＤＢ１００Ｃには、上記以外にも、生産地や商品のスペック（色、大きさ、性能情報）などが記憶されてもよい。
具体的には、例えば図６に示すように、商品情報として、商品ＩＤ、商品ジャンル、商品画像、製造者（メーカー）情報、製造者によって付与される型番情報、販売開始日、取扱商品提供者情報などが記憶される。
商品画像の情報は、画像データそのものでもよいし、保存されている画像データのリンク情報（ＵＲＬ情報など）でもよい。
また、商品ＤＢ１００Ｃには、上記以外にも、生産地や商品のスペック（色、大きさ、性能情報）などが記憶されてもよい。
商品ページＤＢ１００Ｄには、電子商取引サーバ１を介して売買が可能な各商品ごとの商品ページのＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）データが記憶される。
具体的には、図７Ａに示すように、商品ページごとに、ＨＴＭＬデータやＨＴＭＬデータに記載される画像データなどが紐付けられて記憶される。ＨＴＭＬデータには、例えば図７Ｂに示すように、商品名や型番情報、商品ＩＤ、価格情報、また、商品画像や商品の説明文などが、ウェブページ上における配置情報と共に記憶される。更に、ＨＴＭＬデータには、購入する商品の個数を入力する欄などのいくつかの入力欄や、ＳＮＳ（Social Networking Service）へ当該商品情報を投稿するためのボタンなどの情報も、ウェブページ上における配置情報と共に記憶される。
具体的には、図７Ａに示すように、商品ページごとに、ＨＴＭＬデータやＨＴＭＬデータに記載される画像データなどが紐付けられて記憶される。ＨＴＭＬデータには、例えば図７Ｂに示すように、商品名や型番情報、商品ＩＤ、価格情報、また、商品画像や商品の説明文などが、ウェブページ上における配置情報と共に記憶される。更に、ＨＴＭＬデータには、購入する商品の個数を入力する欄などのいくつかの入力欄や、ＳＮＳ（Social Networking Service）へ当該商品情報を投稿するためのボタンなどの情報も、ウェブページ上における配置情報と共に記憶される。
検索ＤＢ１００Ｅには、例えば図８に示すように、検索キーワードと、当該検索キーワードを用いた商品検索によって抽出される商品ページの商品ページＩＤと、商品ページの優先度と、商品ページの適正フラグとが、紐付けられて記憶される。商品ページの適正フラグには、「適正」と「不適正」の２種類のステータスがあり、「不適正」とされた商品ページは、当該検索キーワードを用いた商品検索の検索結果として抽出されない。
検索ＤＢ１００Ｅに記憶された各種の情報は、定期的に商品ページＤＢ１００Ｄをクローリングすることにより更新される。
検索ＤＢ１００Ｅに記憶された各種の情報は、定期的に商品ページＤＢ１００Ｄをクローリングすることにより更新される。
キーワードＤＢ２００Ａには、前述したように、一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードのセットがキーワードセットとして記憶される。
具体的には、例えば図９に示すように、キーワードセットＩＤに対して、複数の検索キーワードと、例外情報が紐付けて記憶される。
具体的には、例えば図９に示すように、キーワードセットＩＤに対して、複数の検索キーワードと、例外情報が紐付けて記憶される。
複数のキーワードの例としては、例えば、キーワードセットＩＤがＫＳ０００１とされたキーワードセットに対して、ブランドＡ、ブランドＢ、ブランドＣ、ブランドＤが紐付けられている。即ち、検索キーワードとしてのブランドＡ、ブランドＢ、ブランドＣ、ブランドＤは、通常は一つの商品に紐付けられることが不適切として選択されたものである。即ち、これらの検索キーワードは、一つの商品に対して共に付与されにくいといえる。また、キーワードセットＩＤがＫＳ０００１とされたキーワードセットには、例外情報として商品ＩＤ０００１が紐付けられている。商品ＩＤ０００１は、複数のブランド商品を組み合わせて販売される商品のような、例えば福袋などの商品とされる。
また、キーワードセットＩＤ０００２として、ブランドＥ、ブランドＦ、ブランドＧが紐付けられている。更にキーワードセットＩＤがＫＳ０００２とされたキーワードセットには、例外情報としてブランドＥとブランドＧが紐付けられている。ブランドＥとブランドＧは、例えば姉妹ブランドなどとされ、一つの商品に対して共に紐付けられる可能性があるため、例外情報として記憶される。従って、この場合には、ブランドＥ、ブランドＦの組合せが一つの商品に紐付けられている場合と、ブランドＦ、ブランドＧの組合せが一つの商品に紐付けられている場合には、不適切とされる。
また、キーワードセットＩＤ０００２として、ブランドＥ、ブランドＦ、ブランドＧが紐付けられている。更にキーワードセットＩＤがＫＳ０００２とされたキーワードセットには、例外情報としてブランドＥとブランドＧが紐付けられている。ブランドＥとブランドＧは、例えば姉妹ブランドなどとされ、一つの商品に対して共に紐付けられる可能性があるため、例外情報として記憶される。従って、この場合には、ブランドＥ、ブランドＦの組合せが一つの商品に紐付けられている場合と、ブランドＦ、ブランドＧの組合せが一つの商品に紐付けられている場合には、不適切とされる。
更に、他のキーワードセットとして、キーワードセットＩＤがＫＳ０１５４とされたキーワードセットには複数の著作者が紐付けられており、例外情報として、共著した本の商品ＩＤが紐付けられている。
また、キーワードセットＩＤがＫＳ０２６７とされたキーワードセットには複数の歌手が紐付けられ、例外情報として、複数の歌手の曲を一つのＣＤ（Compact Disc）にまとめたオムニバスＣＤの商品ＩＤ（Ｉ２１２９）が紐付けられている。
また、キーワードセットＩＤがＫＳ０２６７とされたキーワードセットには複数の歌手が紐付けられ、例外情報として、複数の歌手の曲を一つのＣＤ（Compact Disc）にまとめたオムニバスＣＤの商品ＩＤ（Ｉ２１２９）が紐付けられている。
尚、キーワードセットは、例えば人手によって手動的に、或いは、演算処理装置によって自動的に、予め選定される。
自動的に選定を行う場合、例えば、商品ジャンルが被っているブランド名を選定し、キーワードセットとして登録することが考えられる。
また、キーワードセットには、２個以上であれば、３個、或いは４個の検索キーワードが紐付けられていてもよい。
自動的に選定を行う場合、例えば、商品ジャンルが被っているブランド名を選定し、キーワードセットとして登録することが考えられる。
また、キーワードセットには、２個以上であれば、３個、或いは４個の検索キーワードが紐付けられていてもよい。
＜４．処理の流れ＞
電子商取引サーバ１が管理する各商品に対して、商品監視サーバ２が不適正キーワードを検出して対応するまでの処理の流れを、図１０を参照して説明する。
以下の説明では、「ブランドＡ」、「ブランドＣ」を含む複数の検索キーワードが紐付けられた「商品Ａ」を用いて、具体的に説明する。
電子商取引サーバ１が管理する各商品に対して、商品監視サーバ２が不適正キーワードを検出して対応するまでの処理の流れを、図１０を参照して説明する。
以下の説明では、「ブランドＡ」、「ブランドＣ」を含む複数の検索キーワードが紐付けられた「商品Ａ」を用いて、具体的に説明する。
先ず、ステップＳ１０１において、商品監視サーバ２の処理対象商品抽出部２ａは、キーワードＤＢ２００ａから一つのキーワードセット（例えば、キーワードセットＩＤがＫＳ０００１とされたキーワードセット）を取得する。尚、キーワードセットが複数ある場合、ステップＳ１０１は実行されるごとに重複しないように一つずつキーワードセットを取得する。
次に、ステップＳ１０２において、処理対象商品抽出部２ａは、ステップＳ１０１で取得したキーワードセット（キーワードセットＩＤ＝ＫＳ０００１）に属する複数の検索キーワード（例えば「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「ブランドＣ」、「ブランドＤ」）の中から一つ（例えば「ブランドＡ」）を選択する。
続いて、ステップＳ１０３において、処理対象商品抽出部２ａは、ステップＳ１０２で選択した検索キーワードを用いた商品検索を行い、検索結果を取得する。商品検索は、例えば、検索ＤＢ１００Ｅを対象として行う。このとき、適正フラグが「不適正」とされた商品ページは検索結果として抽出されない。
続いて、ステップＳ１０３において、処理対象商品抽出部２ａは、ステップＳ１０２で選択した検索キーワードを用いた商品検索を行い、検索結果を取得する。商品検索は、例えば、検索ＤＢ１００Ｅを対象として行う。このとき、適正フラグが「不適正」とされた商品ページは検索結果として抽出されない。
次に、処理対象商品抽出部２ａはステップＳ１０４において、ステップＳ１０１で取得したキーワードセット（キーワードセットＩＤ＝ＫＳ０００１）に紐付けられた複数の検索キーワードの中から、商品検索の検索結果を取得していない検索キーワードがあるか否かを判定する。検索結果を取得していない検索キーワードがある場合は、ステップＳ１０３、Ｓ１０４を繰り返し実行する。
検索結果を取得していない検索キーワードがない場合は、ステップＳ１０１で取得したキーワードセット（キーワードセットＩＤ＝ＫＳ０００１）に紐付けられた検索キーワード全て（即ち、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「ブランドＣ」、「ブランドＤ」の全て）に対して、商品検索の検索結果を取得したこととなる。
この場合、続くステップＳ１０５において処理対象商品抽出部２ａは、ステップＳ１０３で取得した各検索キーワードに基づくそれぞれの検索結果に、同一の商品が含まれているか否かを判定する。同一の商品が含まれている場合、処理対象商品抽出部２ａは、当該商品を処理対象商品と判定する。尚、同一の商品とは、同一の商品ページで販売されている商品であり、換言すれば、同一の商品提供者によって販売されている同一の商品となる。
この場合、続くステップＳ１０５において処理対象商品抽出部２ａは、ステップＳ１０３で取得した各検索キーワードに基づくそれぞれの検索結果に、同一の商品が含まれているか否かを判定する。同一の商品が含まれている場合、処理対象商品抽出部２ａは、当該商品を処理対象商品と判定する。尚、同一の商品とは、同一の商品ページで販売されている商品であり、換言すれば、同一の商品提供者によって販売されている同一の商品となる。
同一の商品が複数の検索結果に含まれていない場合、後述するステップＳ１０６乃至ステップＳ１０９を実行せずにステップＳ１１０の処理へ遷移する。
同一の商品が複数の検索結果に含まれている場合、当該商品には、一つの商品に対して共に紐付けられにくい複数の検索キーワードが紐付けられている。この場合、処理対象商品抽出部２ａは続くステップＳ１０６において、当該商品が処理対象商品の例外に該当するか否かを判定する。具体的には、「ブランドＡ」を用いた商品検索の検索結果と「ブランドＣ」を用いた商品検索の検索結果に「商品Ａ」が含まれている場合、「商品Ａ」が処理対象商品の例外に該当するか否かを判定する。
同一の商品が複数の検索結果に含まれている場合、当該商品には、一つの商品に対して共に紐付けられにくい複数の検索キーワードが紐付けられている。この場合、処理対象商品抽出部２ａは続くステップＳ１０６において、当該商品が処理対象商品の例外に該当するか否かを判定する。具体的には、「ブランドＡ」を用いた商品検索の検索結果と「ブランドＣ」を用いた商品検索の検索結果に「商品Ａ」が含まれている場合、「商品Ａ」が処理対象商品の例外に該当するか否かを判定する。
処理対象商品の例外とは、前述したように、複数の商品が含まれる福袋のような商品や姉妹ブランドを持つブランドの商品などである。また、二つの企業で共同開発したために双方の企業名が検索キーワードとして紐付けられた商品なども処理対象商品の例外とされる。例外についての情報は、例えば、キーワードＤＢ２００Ａに記憶される。
当該商品、即ち、「商品Ａ」が例外に該当すると判定した場合には、次にステップＳ１０９を実行する。
当該商品、即ち、「商品Ａ」が例外に該当すると判定した場合には、次にステップＳ１０９を実行する。
「商品Ａ」が例外に該当しないと判定した場合、適否判定部２ｂはステップＳ１０７において、ステップＳ１０６で処理対象商品と判定された「商品Ａ」に紐付けられた検索キーワードに対する適否判定処理を実行する。適否判定処理では、処理対象商品に紐付けられたそれぞれの検索キーワードのうちで、先のステップＳ１０３で実行した商品検索に用いた検索キーワードのそれぞれが当該商品の検索キーワードとして適正であるか否かを判定する。具体的には、「商品Ａ」に「ブランドＡ」、「ブランドＣ」、「日本製」、「木製」などの検索キーワードが紐付けられている場合、ステップＳ１０３で実行した商品検索の検索キーワードである「ブランドＡ」、「ブランドＣ」のそれぞれが、「商品Ａ」の検索キーワードとして適正であるか否かを判定する。適否判定処理の具体的な処理内容に関しては、いくつかの例を後述する。
次に、不適正キーワード対応処理部２ｃはステップＳ１０８において、処理対象商品が検索結果として抽出され難くする不適正キーワード対応処理を実行する。具体的には、「商品Ａ」が検索結果として抽出され難くする処理を実行する。不適正キーワード対応処理に関しては、いくつかの例を後述する。
次に、ステップＳ１０９で商品監視サーバ２は、ステップＳ１０５において判定した複数の検索結果に含まれる同一の商品が他にあるか判定する。具体的には、「商品Ａ」以外に複数の検索結果に含まれる商品があるか判定する。他の商品がある場合には、ステップＳ１０６乃至Ｓ１０９を繰り返し実行する。
他の商品が無い場合には、続くステップＳ１１０において商品監視サーバ２は、未調査のキーワードセット（即ち、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０９の一連の処理が実行されていないキーワードセット）があるか否かを判定する。
未調査のキーワードセットがある場合、商品監視サーバ２はステップＳ１０１の処理を再び実行する。未調査のキーワードセットが無い場合、商品監視サーバ２は図１０に示す一連の処理を終了する。
次に、ステップＳ１０９で商品監視サーバ２は、ステップＳ１０５において判定した複数の検索結果に含まれる同一の商品が他にあるか判定する。具体的には、「商品Ａ」以外に複数の検索結果に含まれる商品があるか判定する。他の商品がある場合には、ステップＳ１０６乃至Ｓ１０９を繰り返し実行する。
他の商品が無い場合には、続くステップＳ１１０において商品監視サーバ２は、未調査のキーワードセット（即ち、ステップＳ１０２乃至Ｓ１０９の一連の処理が実行されていないキーワードセット）があるか否かを判定する。
未調査のキーワードセットがある場合、商品監視サーバ２はステップＳ１０１の処理を再び実行する。未調査のキーワードセットが無い場合、商品監視サーバ２は図１０に示す一連の処理を終了する。
＜５．適否判定処理例＞
［５−１．適否判定処理の第１例］
ここでは、図１０のステップＳ１０７で説明した適否判定処理の例を説明する。
適否判定処理の第１例では、商品ページにおける検索キーワードの出現回数に基づいて、適否の判定を行う。具体的に、図１１を参照して説明する。
先ず、ステップＳ２０１において適否判定部２ｂは、商品ページＤＢ１００Ｄから、処理対象商品としての「商品Ａ」の商品ページの構成を記載したＨＴＭＬファイルを取得し、ＨＴＭＬファイル内に「ブランドＡ」が出現する回数をカウントする。
続いて、適否判定部２ｂはステップＳ２０２において、出現回数が閾値未満であるか否かを判定する。閾値未満であった場合、続くステップＳ２０３において適否判定部２ｂは「ブランドＡ」は「商品Ａ」に紐付けられるべきでない不適正キーワードとして判定する。
一方、閾値以上であった場合、適否判定部２ｂはステップＳ２０４において、「ブランドＡ」は「商品Ａ」に紐付けられていてもよい適正キーワードとして判定する。
［５−１．適否判定処理の第１例］
ここでは、図１０のステップＳ１０７で説明した適否判定処理の例を説明する。
適否判定処理の第１例では、商品ページにおける検索キーワードの出現回数に基づいて、適否の判定を行う。具体的に、図１１を参照して説明する。
先ず、ステップＳ２０１において適否判定部２ｂは、商品ページＤＢ１００Ｄから、処理対象商品としての「商品Ａ」の商品ページの構成を記載したＨＴＭＬファイルを取得し、ＨＴＭＬファイル内に「ブランドＡ」が出現する回数をカウントする。
続いて、適否判定部２ｂはステップＳ２０２において、出現回数が閾値未満であるか否かを判定する。閾値未満であった場合、続くステップＳ２０３において適否判定部２ｂは「ブランドＡ」は「商品Ａ」に紐付けられるべきでない不適正キーワードとして判定する。
一方、閾値以上であった場合、適否判定部２ｂはステップＳ２０４において、「ブランドＡ」は「商品Ａ」に紐付けられていてもよい適正キーワードとして判定する。
尚、ＨＴＭＬファイル内に出現する回数の替わりに、商品ページに表示される個数としてもよい。これにより、商品ページには表示されないようにＨＴＭＬファイルに「ブランドＡ」という文言を記載して、当該商品が「ブランドＡ」という検索キーワードを用いた商品検索の検索結果として抽出されるようにした場合には、「ブランドＡ」という文言がカウントされず、カウント数が少なくなるため、不適正な検索キーワードとして判定されやすくなる。
［５−２．適否判定処理の第２例］
適否判定処理の第２例では、商品が属するジャンルに基づいて、適否判定処理の第１例で述べた閾値を変更する。具体的に、図１２を参照して説明する。
先ず、適否判定部２ｂはステップＳ３０１において、処理対象商品としての「商品Ａ」の商品ジャンル情報を取得する。
次に、適否判定部２ｂはステップＳ３０２において、商品ジャンルが特定のジャンルであるか否かを判定する。これは、例えば、キーワードＤＢ２００Ａに記憶された情報を基に判断する。特定のジャンルであると判定した場合、適否判定部２ｂは続くステップＳ３０３において閾値を下げる。特定のジャンルに属する「商品Ａ」に紐付けられたメーカー名の出現回数（ＨＴＭＬファイル内や商品ページ内での出現回数）の閾値（適否判定処理の第１例で示した閾値）を下げる処理を実行する。
一方、特定のジャンルでないと判定した場合、図１２に示した一連の処理を終了する。
例えば、「商品Ａ」のジャンル情報が「デスクトップパソコン」であった場合、「商品Ａ」には様々なメーカーの部品が搭載されていることが予想される。
閾値を下げることにより、各メーカー名の出現回数が閾値を超えやすくなるため、不適正な検索キーワードとして判定されにくくすることができる。
適否判定処理の第２例では、商品が属するジャンルに基づいて、適否判定処理の第１例で述べた閾値を変更する。具体的に、図１２を参照して説明する。
先ず、適否判定部２ｂはステップＳ３０１において、処理対象商品としての「商品Ａ」の商品ジャンル情報を取得する。
次に、適否判定部２ｂはステップＳ３０２において、商品ジャンルが特定のジャンルであるか否かを判定する。これは、例えば、キーワードＤＢ２００Ａに記憶された情報を基に判断する。特定のジャンルであると判定した場合、適否判定部２ｂは続くステップＳ３０３において閾値を下げる。特定のジャンルに属する「商品Ａ」に紐付けられたメーカー名の出現回数（ＨＴＭＬファイル内や商品ページ内での出現回数）の閾値（適否判定処理の第１例で示した閾値）を下げる処理を実行する。
一方、特定のジャンルでないと判定した場合、図１２に示した一連の処理を終了する。
例えば、「商品Ａ」のジャンル情報が「デスクトップパソコン」であった場合、「商品Ａ」には様々なメーカーの部品が搭載されていることが予想される。
閾値を下げることにより、各メーカー名の出現回数が閾値を超えやすくなるため、不適正な検索キーワードとして判定されにくくすることができる。
［５−３．適否判定処理の第３例］
適否判定処理の第３例では、商品ページにおける検索キーワードの出現態様に基づいて、適否判定を行う。具体的に、図１３を参照して説明する。
先ず、適否判定部２ｂはステップＳ４０１において、検索キーワードの出現態様を取得する。例えば、検索キーワードが文章中に出現するのか、或いは、羅列された検索キーワードとして出現するのかを取得する。
次に、適否判定部２ｂはステップＳ４０２において、ステップＳ４０１の取得結果が単語（検索キーワード）の羅列であるか否かを判定する。単語の羅列であった場合、適否判定部２ｂはステップＳ４０３において、当該検索キーワードを不適正キーワードとして判定する。
一方、単語の羅列でなかった場合、適否判定部２ｂはステップＳ４０４において、当該検索キーワードを適正キーワードとして判定する。
これにより、例えば、「○○と同品質を確保しつつ、低価格を実現！」という文章中にでてくる「○○」は、不適正な検索キーワードとして判定しない。しかし、「○○、△△、□□」のように、検索結果として当該商品が抽出されやすくするために「○○」、「△△」、□□」という検索キーワードを単に羅列したに過ぎない記載に対しては、不適正な検索キーワードとして判定する。
適否判定処理の第３例では、商品ページにおける検索キーワードの出現態様に基づいて、適否判定を行う。具体的に、図１３を参照して説明する。
先ず、適否判定部２ｂはステップＳ４０１において、検索キーワードの出現態様を取得する。例えば、検索キーワードが文章中に出現するのか、或いは、羅列された検索キーワードとして出現するのかを取得する。
次に、適否判定部２ｂはステップＳ４０２において、ステップＳ４０１の取得結果が単語（検索キーワード）の羅列であるか否かを判定する。単語の羅列であった場合、適否判定部２ｂはステップＳ４０３において、当該検索キーワードを不適正キーワードとして判定する。
一方、単語の羅列でなかった場合、適否判定部２ｂはステップＳ４０４において、当該検索キーワードを適正キーワードとして判定する。
これにより、例えば、「○○と同品質を確保しつつ、低価格を実現！」という文章中にでてくる「○○」は、不適正な検索キーワードとして判定しない。しかし、「○○、△△、□□」のように、検索結果として当該商品が抽出されやすくするために「○○」、「△△」、□□」という検索キーワードを単に羅列したに過ぎない記載に対しては、不適正な検索キーワードとして判定する。
＜６．不適正キーワード対応処理例＞
［６−１．不適正キーワード対応処理の第１例］
ここでは、図１０のステップＳ１０８で説明した不適正キーワード対応処理の例を説明する。
不適正キーワード対応処理の第１例では、検索ＤＢ１００Ｅにおいて、検索キーワードが不適正キーワードとして判定された処理対象商品の商品ページと不適正キーワードの紐付けは維持したまま、不適正キーワードを用いた商品検索の検索結果として処理対象商品が抽出されないように情報を書き換える処理を行う。具体的には、図８に示す検索ＤＢ１００Ｅにおいて、不適正キーワードとして判定された検索キーワードに紐付けられた処理対象商品の商品ページの適正フラグを「適正」から「不適正」に変更する（図１４のステップＳ５０１）。
これにより、不適正キーワードを用いた商品検索の検索結果として、処理対象商品が抽出されなくなる。
［６−１．不適正キーワード対応処理の第１例］
ここでは、図１０のステップＳ１０８で説明した不適正キーワード対応処理の例を説明する。
不適正キーワード対応処理の第１例では、検索ＤＢ１００Ｅにおいて、検索キーワードが不適正キーワードとして判定された処理対象商品の商品ページと不適正キーワードの紐付けは維持したまま、不適正キーワードを用いた商品検索の検索結果として処理対象商品が抽出されないように情報を書き換える処理を行う。具体的には、図８に示す検索ＤＢ１００Ｅにおいて、不適正キーワードとして判定された検索キーワードに紐付けられた処理対象商品の商品ページの適正フラグを「適正」から「不適正」に変更する（図１４のステップＳ５０１）。
これにより、不適正キーワードを用いた商品検索の検索結果として、処理対象商品が抽出されなくなる。
［６−２．不適正キーワード対応処理の第２例］
不適正キーワード対応処理の第２例では、商品ページＤＢ１００Ｅにおいて、検索キーワードが不適正キーワードとして判定された処理対象商品の商品ページのＨＴＭＬデータから、不適正キーワードの削除を行う（図１５のステップＳ６０１）。これにより、商品ページＤＢ１００Ｅの更新時における商品ページのクローリング作業において、不適正キーワードと処理対象商品の紐付けが解消される。従って、以降の不適正キーワードを用いた商品検索において、紐付けが解消された処理対象商品が検索結果として抽出されなくなる。
尚、ＨＴＭＬデータから不適正キーワードの削除を行う替わりに、ＨＴＭＬデータに記載された不適正キーワードを別の文言に書き換えてもよい。具体的には、不適正キーワードを「削除されました」等の文言に書き換えるなどである。これによっても、上記した効果を得ることができる。
不適正キーワード対応処理の第２例では、商品ページＤＢ１００Ｅにおいて、検索キーワードが不適正キーワードとして判定された処理対象商品の商品ページのＨＴＭＬデータから、不適正キーワードの削除を行う（図１５のステップＳ６０１）。これにより、商品ページＤＢ１００Ｅの更新時における商品ページのクローリング作業において、不適正キーワードと処理対象商品の紐付けが解消される。従って、以降の不適正キーワードを用いた商品検索において、紐付けが解消された処理対象商品が検索結果として抽出されなくなる。
尚、ＨＴＭＬデータから不適正キーワードの削除を行う替わりに、ＨＴＭＬデータに記載された不適正キーワードを別の文言に書き換えてもよい。具体的には、不適正キーワードを「削除されました」等の文言に書き換えるなどである。これによっても、上記した効果を得ることができる。
［６−３．不適正キーワード対応処理の第３例］
不適正キーワード対応処理の第３例では、検索ＤＢ１００Ｅに記憶された優先度（表示優先度）を低下させる処理を行う。具体的には、検索キーワードに紐付けられた各商品ページの一覧の中で、当該検索キーワードが不適正キーワードとして判定された処理対象商品の商品ページの優先度情報を低下させる（図１６のステップＳ７０１）。これにより、不適正キーワードを用いた商品検索の検索結果として、処理対象商品が上位に表示されなくなる。
不適正キーワード対応処理の第３例では、検索ＤＢ１００Ｅに記憶された優先度（表示優先度）を低下させる処理を行う。具体的には、検索キーワードに紐付けられた各商品ページの一覧の中で、当該検索キーワードが不適正キーワードとして判定された処理対象商品の商品ページの優先度情報を低下させる（図１６のステップＳ７０１）。これにより、不適正キーワードを用いた商品検索の検索結果として、処理対象商品が上位に表示されなくなる。
［６−４．不適正キーワード対応処理の第４例］
不適正キーワード対応処理の第４例では、検索ＤＢ１００Ｅにおいて処理対象商品が紐付けられた全ての検索キーワードに対して、当該処理対象商品の適正フラグを「適正」から「不適正」に変更する非表示処理を実行する（図１７のステップＳ８０１）。この処理は、例えば、当該商品が検索結果として表示される機会を増やすために様々な検索キーワードを商品ページに記載しているような悪質な商品ページに対して行われる。これにより、何れの検索キーワードを用いて商品検索を行っても、検索結果に当該処理対象商品が抽出されなくなる。即ち、商品検索の検索結果から処理対象商品が除外される。
不適正キーワード対応処理の第４例では、検索ＤＢ１００Ｅにおいて処理対象商品が紐付けられた全ての検索キーワードに対して、当該処理対象商品の適正フラグを「適正」から「不適正」に変更する非表示処理を実行する（図１７のステップＳ８０１）。この処理は、例えば、当該商品が検索結果として表示される機会を増やすために様々な検索キーワードを商品ページに記載しているような悪質な商品ページに対して行われる。これにより、何れの検索キーワードを用いて商品検索を行っても、検索結果に当該処理対象商品が抽出されなくなる。即ち、商品検索の検索結果から処理対象商品が除外される。
＜７．変形例＞
先のステップＳ１０５の説明において、同一の商品が複数の検索結果に含まれているか否かを判定したが、所定の数の検索結果に含まれているか否かを判定してもよい。具体的に、図１８を参照して説明する。尚、図１０で説明した処理と同様の処理は、図１０と同じ符号を付して説明を省略する。
例えば、所定の数として３を選択した場合、ステップＳ１０１とステップＳ１０２の間のステップＳ７０１において、処理対象商品抽出２ａは、取得したキーワードセットに所定の数（＝３）以上の検索キーワードが含まれているかを判定する。
所定の数以上の検索キーワードが含まれていなかった場合、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ１１０の処理で次のキーワードセットを取得するか否かを判定する。
所定の数以上の検索キーワードが含まれていた場合、ステップＳ１０２の検索キーワード取得処理を実行する。
尚、処理対象商品抽出２ａは、図１０のステップＳ１０５の替わりに図１８のステップＳ７０２として、所定の数（＝３）以上の検索結果に該当する商品があるか否かを判定する。
これにより、商品が過剰に処理対象商品として判定されてしまうことを抑制することができる。
先のステップＳ１０５の説明において、同一の商品が複数の検索結果に含まれているか否かを判定したが、所定の数の検索結果に含まれているか否かを判定してもよい。具体的に、図１８を参照して説明する。尚、図１０で説明した処理と同様の処理は、図１０と同じ符号を付して説明を省略する。
例えば、所定の数として３を選択した場合、ステップＳ１０１とステップＳ１０２の間のステップＳ７０１において、処理対象商品抽出２ａは、取得したキーワードセットに所定の数（＝３）以上の検索キーワードが含まれているかを判定する。
所定の数以上の検索キーワードが含まれていなかった場合、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ１１０の処理で次のキーワードセットを取得するか否かを判定する。
所定の数以上の検索キーワードが含まれていた場合、ステップＳ１０２の検索キーワード取得処理を実行する。
尚、処理対象商品抽出２ａは、図１０のステップＳ１０５の替わりに図１８のステップＳ７０２として、所定の数（＝３）以上の検索結果に該当する商品があるか否かを判定する。
これにより、商品が過剰に処理対象商品として判定されてしまうことを抑制することができる。
先のステップＳ１０３乃至Ｓ１０５において、複数の商品検索の検索結果に該当する商品を処理対象商品として抽出する際に、ステップＳ１０２で選択した一つの検索キーワードごとに商品検索を行ったが、複数の検索キーワードを用いたアンド検索を行ってもよい。
具体的に図１９を参照して説明する。尚、図１０で説明した処理と同様の処理は、図１０と同じ符号を付し、図１８で説明した処理と同様の処理は図１８と同じ符号を付し、説明を省略する。
具体的に図１９を参照して説明する。尚、図１０で説明した処理と同様の処理は、図１０と同じ符号を付し、図１８で説明した処理と同様の処理は図１８と同じ符号を付し、説明を省略する。
処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ１０１でキーワードセットを取得した後、ステップＳ７０１で所定の数以上の検索キーワードが含まれているかを判定する。所定の数未満であった場合、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ１１０の処理で次のキーワードセットを取得するか否かを判定する。
検索キーワードが所定の数以上含まれているキーワードセットであった場合、続いて、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ８０１において、キーワードセットに属する検索キーワードから所定の数の検索キーワードを一つの組合せとして選択する。次のステップＳ８０２では、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ８０１で選択した所定の数の検索キーワードを用いた商品検索を実行する。このときの商品検索は、複数の検索キーワード全てに紐付けられた商品が抽出されるアンド検索となる。
検索キーワードが所定の数以上含まれているキーワードセットであった場合、続いて、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ８０１において、キーワードセットに属する検索キーワードから所定の数の検索キーワードを一つの組合せとして選択する。次のステップＳ８０２では、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ８０１で選択した所定の数の検索キーワードを用いた商品検索を実行する。このときの商品検索は、複数の検索キーワード全てに紐付けられた商品が抽出されるアンド検索となる。
続いて、処理対象商品抽出２ａはステップＳ８０３において、商品検索の検索結果として抽出された商品があるか否かを判定する。抽出された商品が無かった場合、ステップＳ８０４で、処理対象商品抽出２ａは、ステップＳ１０１で取得したキーワードセットに含まれる検索キーワードの組合せの中で、商品検索（アンド検索）を実行していない組合せがあるか否かを判定する。実行していない組合せがある場合には、処理対象商品抽出２ａは、は再びステップＳ８０１の処理を実行する。
実行していない組合せが無い場合、処理対象商品抽出２ａはステップＳ１１０において、未調査のキーワードセットがあるか否かを判定する。
ステップＳ８０３において、アンド検索の検索結果として抽出された商品があると判定した場合、処理対象商品抽出２ａは、先のステップＳ１０６乃至ステップＳ１０８を実行する。
実行していない組合せが無い場合、処理対象商品抽出２ａはステップＳ１１０において、未調査のキーワードセットがあるか否かを判定する。
ステップＳ８０３において、アンド検索の検索結果として抽出された商品があると判定した場合、処理対象商品抽出２ａは、先のステップＳ１０６乃至ステップＳ１０８を実行する。
以上の処理により、例えば、２つの検索キーワードの商品結果に同一の商品が含まれているときに当該商品を処理対象商品と判定する場合、キーワードセットに属する検索キーワードの中から二つの検索キーワードを用いたアンド検索を実行し、検索結果として抽出された商品を処理対象商品と判定する。二つの検索キーワードの全ての組合せを用いてアンド検索を実行することにより、漏れなく処理対象商品を抽出することができる。
＜８．まとめ＞
これまで説明してきたように、本実施の形態の商品監視サーバ２は、一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているキーワードＤＢ２００Ａを参照し、一つのキーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベース（商品ＤＢ１００Ｃ、商品ページＤＢ１００Ｄ、検索ＤＢ１００Ｅなど）を対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する処理対象商品抽出部２ａと、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する適否判定部２ｂと、不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する不適正キーワード対応処理部２ｃと、を備えている。
これにより、不適正キーワードを用いた商品検索において適切な検索結果が抽出される。
従って、商品検索の精度や品質を向上させることができる。
これまで説明してきたように、本実施の形態の商品監視サーバ２は、一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているキーワードＤＢ２００Ａを参照し、一つのキーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベース（商品ＤＢ１００Ｃ、商品ページＤＢ１００Ｄ、検索ＤＢ１００Ｅなど）を対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する処理対象商品抽出部２ａと、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する適否判定部２ｂと、不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する不適正キーワード対応処理部２ｃと、を備えている。
これにより、不適正キーワードを用いた商品検索において適切な検索結果が抽出される。
従って、商品検索の精度や品質を向上させることができる。
適否判定部２ｂは、処理対象商品が属するジャンル情報を用いて不適正キーワードであるか否かの判定を行う。
これにより、商品が属する商品ジャンルにおける検索キーワードの付与傾向を反映した判定が行われる。例えば、複数のメーカー名が紐付けられた商品が多い商品ジャンルにおいては、前述した適否判定処理の第２例のように、閾値を下げることで、各メーカー名が不適正な検索キーワードとして判定されてしまうことを防止することができる。
これにより、商品が属する商品ジャンルにおける検索キーワードの付与傾向を反映した判定が行われる。例えば、複数のメーカー名が紐付けられた商品が多い商品ジャンルにおいては、前述した適否判定処理の第２例のように、閾値を下げることで、各メーカー名が不適正な検索キーワードとして判定されてしまうことを防止することができる。
適否判定部２ｂは、処理対象商品の商品情報が記載された商品ページにおける不適正キーワードの出現回数を用いて不適正キーワードであるか否かの判定を行う。
商品ページにおいて所定回数以上出現するキーワードは、単に商品ページが商品検索に掛かりやすくするために記載されたものでなく、商品の説明を行う上で必要なものである可能性が高い。従って、上記の判定を実行することにより、商品ページにおいて所定回数以上出現するキーワードは、必要なキーワードとされ、不適正な検索キーワードとして判定されない。
これにより、商品の説明に必要なキーワードなどが不適正キーワードとして判定されることを抑制することができる。
商品ページにおいて所定回数以上出現するキーワードは、単に商品ページが商品検索に掛かりやすくするために記載されたものでなく、商品の説明を行う上で必要なものである可能性が高い。従って、上記の判定を実行することにより、商品ページにおいて所定回数以上出現するキーワードは、必要なキーワードとされ、不適正な検索キーワードとして判定されない。
これにより、商品の説明に必要なキーワードなどが不適正キーワードとして判定されることを抑制することができる。
処理対象商品抽出部２ａは、処理対象商品から除外される商品情報が記憶されたキーワードＤＢ２００Ａを参照して処理対象商品の抽出を行う。
これにより、商品ごとの事情を鑑み、処理対象商品から除外されるべき商品が処理対象商品として抽出されることが防止される。例えば、様々な商品によって構成される福袋などの商品は、様々なキーワードが紐づけられる可能性が高いことは明らかである。そこで、そのような商品は、処理対象商品から除外されることが望ましい。
先のステップＳ１０６で説明した処理を実行することにより、このような商品が処理対象商品から除外され、適切に処理対象商品の抽出を行うことができる。
これにより、商品ごとの事情を鑑み、処理対象商品から除外されるべき商品が処理対象商品として抽出されることが防止される。例えば、様々な商品によって構成される福袋などの商品は、様々なキーワードが紐づけられる可能性が高いことは明らかである。そこで、そのような商品は、処理対象商品から除外されることが望ましい。
先のステップＳ１０６で説明した処理を実行することにより、このような商品が処理対象商品から除外され、適切に処理対象商品の抽出を行うことができる。
不適正キーワード対応処理部２ｃは、不適正キーワード対応処理として、商品ページの情報が記憶されたデータベース（商品ＤＢ１００Ｃ、商品ページＤＢ１００Ｄ、検索ＤＢ１００Ｅなど）において、処理対象商品の商品ページに係る不適正キーワードの記載に対する適正化処理を実行する。
具体的には、先の不適正キーワード対応処理の第２例で説明したように、商品ページのＨＴＭＬデータから当該不適正キーワードを削除する処理や、書き換える処理などを実行する。
これにより、商品ページの情報が記憶されたデータベースが適正化される。
従って、商品検索によって抽出される検索結果の適正化が図られる。
具体的には、先の不適正キーワード対応処理の第２例で説明したように、商品ページのＨＴＭＬデータから当該不適正キーワードを削除する処理や、書き換える処理などを実行する。
これにより、商品ページの情報が記憶されたデータベースが適正化される。
従って、商品検索によって抽出される検索結果の適正化が図られる。
適正キーワード対応処理部２ｃは、先の不適正キーワード対応処理の第３例で説明したように、不適正キーワード対応処理として、商品検索の検索結果における処理対象商品の表示優先度を低下させる処理を実行する。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品の表示が適正化される。
従って、商品検索の精度が向上すると共に、不適正な記載のある商品ページをユーザが閲覧する頻度が低下し、商品検索の品質の低下を感じさせることを抑制することができる。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品の表示が適正化される。
従って、商品検索の精度が向上すると共に、不適正な記載のある商品ページをユーザが閲覧する頻度が低下し、商品検索の品質の低下を感じさせることを抑制することができる。
不適正キーワード対応処理部２ｃは、先の不適正キーワード対応処理の第４例で説明したように、不適正キーワード対応処理として、商品検索の検索結果の表示から処理対象商品を除外する非表示処理を実行する。
例えば、処理対象商品が紐付けられた全ての検索キーワードに対して、当該処理対象商品の適正フラグを「適正」から「不適正」に変更する処理を実行する。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品が表示されない。
従って、不適正な記載のある商品ページをユーザが閲覧する頻度が更に低下し、商品検索の品質の低下を感じさせることを、より抑制することができる。
例えば、処理対象商品が紐付けられた全ての検索キーワードに対して、当該処理対象商品の適正フラグを「適正」から「不適正」に変更する処理を実行する。
これにより、商品検索の検索結果において、処理対象商品が表示されない。
従って、不適正な記載のある商品ページをユーザが閲覧する頻度が更に低下し、商品検索の品質の低下を感じさせることを、より抑制することができる。
＜９．プログラム及び記憶媒体＞
以上、本発明の商品監視サーバ２を説明してきたが、実施の形態のプログラムは、商品監視サーバ２における処理を演算処理装置（ＣＰＵなど）に実行させるプログラムである。
以上、本発明の商品監視サーバ２を説明してきたが、実施の形態のプログラムは、商品監視サーバ２における処理を演算処理装置（ＣＰＵなど）に実行させるプログラムである。
実施の形態のプログラムは、一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照する処理を演算処理装置に実行させる。
また、一つのキーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い処理対象商品を抽出する処理を演算処理装置に実行させる。
更に、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する処理を演算処理装置に実行させる。
加えて、不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を演算処理装置に実行させる。
即ちこのプログラムは、演算処理装置に対して、図１０で説明したステップＳ１０１乃至ステップＳ１１０の各処理、図１１で説明したステップＳ２０１乃至ステップＳ２０４の各処理、図１２で説明したステップＳ３０１乃至ステップＳ３０３の各処理、図１３で説明したステップＳ４０１乃至ステップＳ４０４の各処理、図１４のステップＳ５０１の処理、図１５のステップＳ６０１の処理、図１６のステップＳ７０１の処理、図１７のステップＳ８０１の処理、図１８で説明した各処理、図１９で説明した各処理を実行させるプログラムである。
また、一つのキーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い処理対象商品を抽出する処理を演算処理装置に実行させる。
更に、抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する処理を演算処理装置に実行させる。
加えて、不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を演算処理装置に実行させる。
即ちこのプログラムは、演算処理装置に対して、図１０で説明したステップＳ１０１乃至ステップＳ１１０の各処理、図１１で説明したステップＳ２０１乃至ステップＳ２０４の各処理、図１２で説明したステップＳ３０１乃至ステップＳ３０３の各処理、図１３で説明したステップＳ４０１乃至ステップＳ４０４の各処理、図１４のステップＳ５０１の処理、図１５のステップＳ６０１の処理、図１６のステップＳ７０１の処理、図１７のステップＳ８０１の処理、図１８で説明した各処理、図１９で説明した各処理を実行させるプログラムである。
このようなプログラムにより、上述した商品監視サーバ２を実現できる。
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置などの機器に内蔵されている記憶媒体としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭなどに予め記憶しておくことができる。或いはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記憶媒体に、一時的或いは永続的に格納（記憶）しておくことができる。またこのようなリムーバブル記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記憶媒体からパーソナルコンピュータなどにインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。
そしてこのようなプログラムはコンピュータ装置などの機器に内蔵されている記憶媒体としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭなどに予め記憶しておくことができる。或いはまた、半導体メモリ、メモリカード、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスクなどのリムーバブル記憶媒体に、一時的或いは永続的に格納（記憶）しておくことができる。またこのようなリムーバブル記憶媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記憶媒体からパーソナルコンピュータなどにインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。
１ 電子商取引サーバ、２ 商品監視サーバ、２ａ 処理対象商品抽出部、２ｂ 適否判定部、２ｃ 不適正キーワード対応処理部、２ｄ 更新処理部、３ 通信ネットワーク、４ 商品提供者端末、５ ユーザ端末、１００Ａ ユーザＤＢ、１００Ｂ 商品提供者ＤＢ、１００Ｃ 商品ＤＢ、１００Ｄ 商品ページＤＢ、１００Ｅ 検索ＤＢ、２００Ａ キーワードＤＢ
Claims (10)
- 一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する処理対象商品抽出部と、
抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する適否判定部と、
前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する不適正キーワード対応処理部と、を備えた
情報処理装置。 - 前記適否判定部は、前記処理対象商品が属するジャンル情報を用いて前記判定を行う
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記適否判定部は、前記処理対象商品の商品情報が記載された商品ページにおける前記不適正キーワードの出現回数を用いて前記判定を行う
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記処理対象商品抽出部は、前記処理対象商品から除外される商品情報が記憶されたデータベースを参照して前記抽出を行う
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記不適正キーワード対応処理部は、前記不適正キーワード対応処理として、商品ページの情報が記憶されたデータベースにおいて、前記処理対象商品の商品ページに係る前記不適正キーワードの記載に対する適正化処理を実行する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記不適正キーワード対応処理部は、前記不適正キーワード対応処理として、商品検索の検索結果における前記処理対象商品の表示優先度を低下させる処理を実行する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記不適正キーワード対応処理部は、前記不適正キーワード対応処理として、商品検索の検索結果の表示から前記処理対象商品を除外する非表示処理を実行する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置に実行させる情報処理方法であって、
一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出し、
抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定し、
前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する
情報処理方法。 - 一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する手順と、
抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する手順と、
前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する手順とを
演算処理装置に実行させるプログラム。 - 一つの商品に対して共に付与されにくい複数の検索キーワードの組み合わせがキーワードセットとして予め選定され、登録されているデータベースを参照し、一つの前記キーワードセットに属する各検索キーワードを用いて、商品情報が記憶されたデータベースを対象とした商品検索を行い、処理対象商品を抽出する手順と、
抽出された処理対象商品について、処理対象商品抽出に用いたキーワードセットの各検索キーワードのうちで、当該処理対象商品に付与されるべきでない検索キーワードを不適正キーワードとして判定する手順と、
前記不適正キーワードと判定された検索キーワードを用いた商品検索の検索結果を適正化させる不適正キーワード対応処理を実行する手順とを
演算処理装置に実行させるプログラムを記憶した記憶媒体。
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|---|---|---|---|
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