JP5916947B2 - オンライン商品検索方法およびシステム - Google Patents
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適用例1:検索方法であって、クエリワード列を受信し、前記クエリワード列に関連する複数の商品情報エントリを検索し、メモリ内の前記クエリワード列から第1のコア商品ワードを抽出し、前記第1のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、前記商品情報エントリからの複数の第2のコア商品ワードを前記メモリから抽出し、前記複数の第2のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、各第2のコア商品ワードに関して、キー商品ワードに関連する候補商品ワードリストに前記各第2のコア商品ワードが存在するか否かをチェックし、前記第1のコア商品ワードは前記キー商品ワードとマッチされ、前記各第2のコア商品ワードが候補商品ワードリストに存在する場合には、前記各第2のコア商品ワードに対応する商品情報エントリの重み付けを小さくし、前記候補商品ワードリストは候補商品ワードを含み、前記候補商品ワードに前記キー商品ワードを組み合わせることにより得られる合成商品ワードと前記キー商品ワードとは同じカテゴリーに属さず、前記商品情報エントリの調整された重み付けに従って、前記商品情報エントリをソートして出力すること、を備える方法。
適用例2:適用例1に記載の方法において、さらに、前記候補商品ワードリストを設定することであって、データベースに含まれる前記商品情報エントリの各々に関して、最も大きな意味的単位による粗い粒度のセグメンテーションを実施して、前記セグメンテーションの結果に含まれる第3のコア商品ワードを抽出し、前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出されたか否かを判定することを含む、前記候補商品ワードリストを設定すること、前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出された場合に、最も小さな意味的単位による細かい粒度のセグメンテーションを実施して、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードであるか否かを判定し、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードである場合には、最初の商品ワードをキー商品ワードとして用いるとともに、最後の商品ワードを前記キー商品ワードの候補商品ワードとして用い、各キー商品ワードと各候補商品ワードとの相関性を算出し、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性が閾値を満たすか否かを判定し、前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択し、同じキー商品ワードに関して、前記選択された候補商品ワードに基づいて、候補商品ワードリストを作成すること、を備える、方法。
適用例3:適用例2に記載の方法において、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性を算出すること、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性が前記閾値を満たすか否かを判定すること、及び、前記閾値を満たす相関性を有する前記候補商品ワードを選択することは、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、前記各キー商品ワードのカテゴリーに対するクリック率に基づいて前記各キー商品ワードをベクトル化してベクトルを取得し、前記各候補商品ワードのカテゴリーに対するクリック率に基づいて前記各候補商品ワードをベクトル化してベクトルを取得し、前記キー商品ワードに対応するベクトルと前記候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出し、前記角度値の間の相関性を算出し、角度値に基づいて、各候補商品ワードの相関性が閾値を満たすか否かを判定し、前記角度値に基づいて、前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択すること、を備える、方法。
適用例4:適用例3に記載の方法において、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、前記キー商品ワードのカテゴリーに対する前記クリック率を用いて前記各キー商品ワードをベクトル化してベクトルを取得し、前記各候補商品ワードのカテゴリーに対する前記クリック率を用いて前記各候補商品ワードをベクトル化してベクトルを取得することは、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、検索ログから、それぞれの関連カテゴリーのクリック率を別々に分析及び作表することにより、各関連カテゴリーに関する重み付けのリストを取得し、前記各キー商品ワードの重み付けのリストにおける個々の値をベクトルに変換し、前記各候補商品ワードの重み付けのリストにおける個々の値をベクトルに変換すること、を備える方法。
適用例5:適用例4に記載の方法において、前記各キー商品ワードに対応するベクトルと前記各候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出すること、及び、前記角度値に基づいて前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択することは、前記ベクトルの余弦角度値を算出し、前記余弦角度値が前記閾値よりも大きいか否かを判定し、前記余弦角度値が前記閾値よりも大きい場合に、候補商品ワードを削除すること、を備える方法。
適用例6:適用例2に記載の方法であって、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性を算出すること、及び、前記閾値を満たす相関性を有する前記候補商品ワードを選択することは、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、各キー商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各キー商品ワードを別々にベクトル化し、各候補商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各候補商品ワードを別々にベクトル化し、各次元に関して、前記3つの次元の前記各キー商品ワードに対応するベクトルと前記各候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出し、前記3つの次元に関して得られた角度値に基づいて、前記各候補商品ワードの相関性が前記閾値を満たすか否かを判定し、前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択すること、を備える方法。
適用例7:適用例6に記載の方法において、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、各キー商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各キー商品ワードをベクトル化し、各候補商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各候補商品ワードをベクトル化することは、前記各候補商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、検索ログの分析及び検索を行い、前記各キー商品ワードを介してクリックされた商品情報エントリと前記候補商品ワードを介してクリックされた各商品情報エントリとを検索し、前記キー商品ワードに対応する第1のカテゴリークリック率リストと、前記商品情報エントリの属性に関する対応する第1の属性クリック率リストと、前記商品情報エントリのコア商品ワードに関する対応する第1の商品ワードクリック率リストとの表を作成し、前記候補商品ワードに対応する第2のカテゴリークリック率リストと、前記商品情報エントリの属性に関する対応する第2の属性クリック率リストと、前記商品情報エントリのコア商品ワードに関する対応する第2の商品ワードクリック率リストとの表を作成し、前記第1のカテゴリークリック率リストと、前記第1の属性クリック率リストと、前記第1の商品ワードクリック率リストと、前記第2のカテゴリークリック率リストと、前記第2の属性クリック率リストと、前記第2の商品ワードクリック率リストとを対応するベクトルに変換すること、を備える方法。
適用例8:適用例7に記載の方法であって、各次元に関して、前記各キー商品ワードに対応するベクトルと前記各候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出すること、及び、前記3つの次元に関して得られた角度値に基づいて前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択することは、カテゴリークリック率相関性を取得するために、前記第1のカテゴリークリック率に対応するベクトルと前記第2のカテゴリークリック率に対応するベクトルとの間の余弦角度値を算出し、属性クリック率相関性を取得するために、前記第1の属性クリック率に対応するベクトルと前記第2の属性クリック率に対応するベクトルとの間の余弦角度値を算出し、商品ワードクリック率相関性を取得するために、前記第1の商品ワードクリック率に対応するベクトルと前記第2の商品ワードクリック率に対応するベクトルとの間の余弦角度値を算出し、前記キー商品ワードと前記候補商品ワードとの全体的な類似性を取得するために、前記カテゴリークリック率相関性と、前記属性クリック率相関性と、前記商品ワードクリック率相関性との線形的重み付けを行い、前記全体的な類似性が閾値よりも大きいか否かを判定し、前記全体的な類似性が前記閾値よりも大きい場合に、候補商品ワードを削除すること、を備える方法。
適用例9:適用例2に記載の方法において、前記キー商品ワードの前記候補商品ワードとして最後の商品ワードを用いることは、前記最後の商品ワードを、関連商品情報エントリの第2のコア商品ワードとして設定し、前記対応する商品情報エントリを記憶させること、を備える方法。
適用例10:適用例9に記載の方法において、前記商品情報エントリに対応する第2のコア商品ワードを抽出することは、前記メモリから、前記商品情報エントリの前記第2のコア商品ワードを抽出すること、を備える方法。
適用例11:適用例1に記載の方法において、前記第2のコア商品ワードを抽出することは、解析ワードを取得するために、クエリワード列又は商品情報エントリのテキストを解析し、前記解析ワードのワード特性をラベル付けし、前記文脈的に無関係なワードのリストに含まれる等位接続詞を識別するために、演算子ワードのワード特性を有する文脈的に無関係なワードのリストをチェックし、前記等位接続詞に基づいて、前記クエリワード列又は商品情報エントリのテキストをセグメント化し、前記クエリワード列の各セグメントについて、ある商品ワードのワード特性を有する少なくとも2つの解析ワードが前記各セグメントに含まれるか否かを判定し、前記ある商品ワードのワード特性を有する少なくとも2つの解析ワードが前記各セグメントに含まれる場合に、前記解析ワードのうちの最後のワードのワード特性をコア商品ワードとして設定すること、を備える方法。
適用例12:検索するためのシステムであって、前記システムは、少なくとも1つのプロセッサであって、クエリワード列を受信し、前記クエリワード列に関連する複数の商品情報エントリを検索し、前記クエリワード列から第1のコア商品ワードを抽出し、前記第1のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、前記商品情報エントリから複数の第2のコア商品ワードを抽出し、前記第2のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、各第2のコア商品ワードについて、キー商品ワードに関連する候補商品ワードリストに前記各第2のコア商品ワードが存在するか否かをチェックし、前記第1のコア商品ワードは前記キー商品ワードとマッチされ、前記各第2のコア商品ワードが候補商品ワードリストに存在する場合には、前記各第2のコア商品ワードに対応する商品情報エントリの重み付けを小さくし、前記候補商品ワードリストは候補商品ワードを含み、前記候補商品ワードに前記キー商品ワードを組み合わせることにより得られる合成商品ワードと前記キー商品ワードとは同じカテゴリーに属さず、前記商品情報エントリの調整された重み付けに従って、前記商品情報エントリをソートして出力するように構成されている少なくとも1つのプロセッサと、前記少なくとも1つのプロセッサに接続され、前記少なくとも1つのプロセッサに命令を与えるように構成されているメモリと、を備え、システム。
適用例13:適用例12に記載のシステムにおいて、前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、前記候補商品ワードリストを設定することように構成され 前記候補商品ワードリストを設定することは、データベースに含まれる前記商品情報エントリの各々に関して、最も大きな意味的単位による粗い粒度のセグメンテーションを実施し、前記セグメンテーションの結果に含まれる第3のコア商品ワードを抽出し、前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出されたか否かを判定し、前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出された場合に、最も小さな意味的単位による細かい粒度のセグメンテーションを実施し、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードであるか否かを判定し、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードである場合には、最初の商品ワードをキー商品ワードとして用い、最後の商品ワードを前記キー商品ワードの候補商品ワードとして用い、各キー商品ワードと各候補商品ワードとの相関性を算出し、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性が閾値を満たすか否かを判定し、前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択し、同じキー商品ワードに関して、前記選択された候補商品ワードに基づいて、候補商品ワードリストを作成することを備える、システム。
適用例14:検索を行うためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に体現化され、クエリワード列を受信し、前記クエリワード列に関連する複数の商品情報エントリを検索し、メモリにおける、前記クエリワード列から第1のコア商品ワードを抽出し、前記第1のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、前記メモリにおける、前記商品情報エントリから複数の第2のコア商品ワードを抽出し、前記第2のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、各第2のコア商品ワードについて、キー商品ワードに関連する候補商品ワードリストに前記各第2のコア商品ワードが存在するか否かをチェックし、前記第1のコア商品ワードは前記キー商品ワードとマッチされ、前記各第2のコア商品ワードが候補商品ワードリストに存在する場合には、前記各第2のコア商品ワードに対応する商品情報エントリの重み付けを小さくし、前記候補商品ワードリストは候補商品ワードを含み、前記候補商品ワードに前記キー商品ワードを組み合わせることにより得られる合成商品ワードと前記キー商品ワードとは同じカテゴリーに属さず、前記商品情報エントリの調整された重み付けに従って、前記商品情報エントリをソートして出力すること、を行わせるコンピュータ命令を備えるコンピュータプログラム製品。
Claims (14)
- 検索方法であって、
クエリワード列を受信し、
前記クエリワード列に関連する複数の商品情報エントリを検索し、
メモリ内の前記クエリワード列から第1のコア商品ワードを抽出し、前記第1のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、
前記商品情報エントリからの複数の第2のコア商品ワードを前記メモリから抽出し、前記複数の第2のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、
各第2のコア商品ワードに関して、キー商品ワードに関連する候補商品ワードリストに前記各第2のコア商品ワードが存在するか否かをチェックし、前記第1のコア商品ワードは前記キー商品ワードに対応し、
前記各第2のコア商品ワードが候補商品ワードリストに存在する場合には、前記各第2のコア商品ワードに対応する商品情報エントリの重み付けを小さくし、前記候補商品ワードリストは候補商品ワードを含み、前記候補商品ワードに前記キー商品ワードを組み合わせることにより得られる合成商品ワードと前記キー商品ワードとは同じカテゴリーに属さず、
前記商品情報エントリの調整された重み付けに従って、前記商品情報エントリをソートして出力すること、を備える方法。 - 請求項1に記載の方法において、さらに、
前記候補商品ワードリストを設定することであって、
データベースに含まれる前記商品情報エントリの各々に関して、最も大きな意味的単位による粗い粒度のセグメンテーションを実施して、前記セグメンテーションの結果に含まれる第3のコア商品ワードを抽出し、
前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出されたか否かを判定することを含む、前記候補商品ワードリストを設定すること、
前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出された場合に、最も小さな意味的単位による細かい粒度のセグメンテーションを実施して、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードであるか否かを判定し、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードである場合には、最初の商品ワードをキー商品ワードとして用いるとともに、最後の商品ワードを前記キー商品ワードの候補商品ワードとして用い、
各キー商品ワードと各候補商品ワードとの相関性を算出し、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性が閾値を満たすか否かを判定し、
前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択し、
同じキー商品ワードに関して、前記選択された候補商品ワードに基づいて、候補商品ワードリストを作成すること、を備える、方法。 - 請求項2に記載の方法において、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性を算出すること、前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性が前記閾値を満たすか否かを判定すること、及び、前記閾値を満たす相関性を有する前記候補商品ワードを選択することは、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、前記各キー商品ワードのカテゴリーに対するクリック率に基づいて前記各キー商品ワードをベクトル化してベクトルを取得し、前記各候補商品ワードのカテゴリーに対するクリック率に基づいて前記各候補商品ワードをベクトル化してベクトルを取得し、
前記各キー商品ワードに対応するベクトルと前記各候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出し、
算出した前記角度値を相関性として用いて、各候補商品ワードの相関性が閾値を満たすか否かを判定し、
前記閾値を満たす前記相関性を有する候補商品ワードを選択すること、を備える、方法。 - 請求項3に記載の方法において、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、前記キー商品ワードのカテゴリーに対する前記クリック率を用いて前記各キー商品ワードをベクトル化してベクトルを取得し、前記各候補商品ワードのカテゴリーに対する前記クリック率を用いて前記各候補商品ワードをベクトル化してベクトルを取得することは、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、検索ログから、それぞれの関連カテゴリーのクリック率を別々に分析及び作表することにより、各関連カテゴリーに関する重み付けのリストを取得し、
前記各キー商品ワードの重み付けのリストにおける個々の値をベクトルに変換し、
前記各候補商品ワードの重み付けのリストにおける個々の値をベクトルに変換すること、を備える方法。 - 請求項4に記載の方法において、
前記各キー商品ワードに対応するベクトルと前記各候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出すること、及び、前記閾値を満たす前記相関性を有する候補商品ワードを選択することは、
第1のキー商品ワードに対応する第1のベクトルと、第1の候補商品ワードに対応する第2のベクトルの余弦角度値を算出し、
前記余弦角度値が前記閾値よりも大きいか否かを判定し、
前記余弦角度値が前記閾値よりも大きい場合に、前記第1の候補商品ワードを削除すること、を備える方法。 - 請求項2に記載の方法であって、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性を算出すること、及び、前記閾値を満たす相関性を有する前記候補商品ワードを選択することは、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、各キー商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各キー商品ワードを別々にベクトル化し、各候補商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各候補商品ワードを別々にベクトル化し、
各次元に関して、前記3つの次元の前記各キー商品ワードに対応するベクトルと前記各候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出し、
前記3つの次元に関して得られた角度値に基づいて、前記各候補商品ワードの相関性が前記閾値を満たすか否かを判定し、
前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択すること、を備える方法。 - 請求項6に記載の方法において、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、各キー商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各キー商品ワードをベクトル化し、各候補商品ワードのカテゴリークリック率、属性クリック率及び商品ワードクリック率の3つの次元を用いて前記各候補商品ワードをベクトル化することは、
前記各候補商品ワードと前記各候補商品ワードとについて、検索ログの分析及び検索を行い、前記各キー商品ワードを介してクリックされた商品情報エントリと前記候補商品ワードを介してクリックされた各商品情報エントリとを検索し、
前記キー商品ワードに対応する第1のカテゴリークリック率リストと、前記商品情報エントリの属性に関する対応する第1の属性クリック率リストと、前記商品情報エントリのコア商品ワードに関する対応する第1の商品ワードクリック率リストとの表を作成し、
前記候補商品ワードに対応する第2のカテゴリークリック率リストと、前記商品情報エントリの属性に関する対応する第2の属性クリック率リストと、前記商品情報エントリのコア商品ワードに関する対応する第2の商品ワードクリック率リストとの表を作成し、
前記第1のカテゴリークリック率リストと、前記第1の属性クリック率リストと、前記第1の商品ワードクリック率リストと、前記第2のカテゴリークリック率リストと、前記第2の属性クリック率リストと、前記第2の商品ワードクリック率リストとを対応するベクトルに変換すること、を備える方法。 - 請求項7に記載の方法であって、
各次元に関して、前記各キー商品ワードに対応するベクトルと前記各候補商品ワードに対応するベクトルとの間の角度値を算出すること、及び、前記3つの次元に関して得られた角度値に基づいて前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択することは、
カテゴリークリック率相関性を取得するために、前記第1のカテゴリークリック率に対応するベクトルと前記第2のカテゴリークリック率に対応するベクトルとの間の余弦角度値を算出し、
属性クリック率相関性を取得するために、前記第1の属性クリック率に対応するベクトルと前記第2の属性クリック率に対応するベクトルとの間の余弦角度値を算出し、
商品ワードクリック率相関性を取得するために、前記第1の商品ワードクリック率に対応するベクトルと前記第2の商品ワードクリック率に対応するベクトルとの間の余弦角度値を算出し、
前記キー商品ワードと前記候補商品ワードとの全体的な類似性を取得するために、前記カテゴリークリック率相関性と、前記属性クリック率相関性と、前記商品ワードクリック率相関性との線形的重み付けを行い、
前記全体的な類似性が閾値よりも大きいか否かを判定し、
前記全体的な類似性が前記閾値よりも大きい場合に、候補商品ワードを削除すること、を備える方法。 - 請求項2に記載の方法において、
前記キー商品ワードの前記候補商品ワードとして最後の商品ワードを用いることは、
前記最後の商品ワードを、関連商品情報エントリの第2のコア商品ワードとして設定し、
前記対応する商品情報エントリを記憶させること、を備える方法。 - 請求項9に記載の方法において、
前記商品情報エントリに対応する第2のコア商品ワードを抽出することは、
前記メモリから、前記商品情報エントリの前記第2のコア商品ワードを抽出すること、を備える方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記第2のコア商品ワードを抽出することは、
解析ワードを取得するために、クエリワード列又は商品情報エントリのテキストを解析し、
前記解析ワードのワード特性をラベル付けし、
前記文脈的に無関係なワードのリストに含まれる等位接続詞を識別するために、演算子ワードのワード特性を有する文脈的に無関係なワードのリストをチェックし、
前記等位接続詞に基づいて、前記クエリワード列又は商品情報エントリのテキストをセグメント化し、
前記クエリワード列の各セグメントについて、ある商品ワードのワード特性を有する少なくとも2つの解析ワードが前記各セグメントに含まれるか否かを判定し、前記ある商品ワードのワード特性を有する少なくとも2つの解析ワードが前記各セグメントに含まれる場合に、2以上の前記解析ワードのうちの最後の解析ワードをコア商品ワードとして設定すること、を備える方法。 - 検索するためのシステムであって、
前記システムは、
少なくとも1つのプロセッサであって、
クエリワード列を受信し、
前記クエリワード列に関連する複数の商品情報エントリを検索し、
前記クエリワード列から第1のコア商品ワードを抽出し、前記第1のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、
前記商品情報エントリから複数の第2のコア商品ワードを抽出し、前記第2のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、
各第2のコア商品ワードについて、キー商品ワードに関連する候補商品ワードリストに前記各第2のコア商品ワードが存在するか否かをチェックし、前記第1のコア商品ワードは前記キー商品ワードに対応し、
前記各第2のコア商品ワードが候補商品ワードリストに存在する場合には、前記各第2のコア商品ワードに対応する商品情報エントリの重み付けを小さくし、前記候補商品ワードリストは候補商品ワードを含み、前記候補商品ワードに前記キー商品ワードを組み合わせることにより得られる合成商品ワードと前記キー商品ワードとは同じカテゴリーに属さず、
前記商品情報エントリの調整された重み付けに従って、前記商品情報エントリをソートして出力するように構成されている少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに接続され、前記少なくとも1つのプロセッサに命令を与えるように構成されているメモリと、を備える、システム。 - 請求項12に記載のシステムにおいて、
前記少なくとも1つのプロセッサは、さらに、
前記候補商品ワードリストを設定することように構成され 前記候補商品ワードリストを設定することは、
データベースに含まれる前記商品情報エントリの各々に関して、最も大きな意味的単位による粗い粒度のセグメンテーションを実施し、前記セグメンテーションの結果に含まれる第3のコア商品ワードを抽出し、
前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出されたか否かを判定し、
前記第3のコア商品ワードが前記セグメンテーションの結果から抽出された場合に、最も小さな意味的単位による細かい粒度のセグメンテーションを実施し、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードであるか否かを判定し、取得されたワードのうち少なくとも2つが商品ワードである場合には、最初の商品ワードをキー商品ワードとして用い、最後の商品ワードを前記キー商品ワードの候補商品ワードとして用い、
各キー商品ワードと各候補商品ワードとの相関性を算出し、
前記各キー商品ワードと前記各候補商品ワードとの相関性が閾値を満たすか否かを判定し、
前記閾値を満たす相関性を有する候補商品ワードを選択し、
同じキー商品ワードに関して、前記選択された候補商品ワードに基づいて、候補商品ワードリストを作成することを備える、システム。 - 検索を行うためのコンピュータプログラムであって、
クエリワード列を受信するための機能と、
前記クエリワード列に関連する複数の商品情報エントリを検索するための機能と、
メモリにおける、前記クエリワード列から第1のコア商品ワードを抽出するための機能と、前記第1のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、
前記メモリにおける、前記商品情報エントリから複数の第2のコア商品ワードを抽出するための機能と、前記第2のコア商品ワードは最も小さな意味的単位であり、
各第2のコア商品ワードについて、キー商品ワードに関連する候補商品ワードリストに前記各第2のコア商品ワードが存在するか否かをチェックするための機能と、前記第1のコア商品ワードは前記キー商品ワードに対応し、
前記各第2のコア商品ワードが候補商品ワードリストに存在する場合には、前記各第2のコア商品ワードに対応する商品情報エントリの重み付けを小さくするための機能と、前記候補商品ワードリストは候補商品ワードを含み、前記候補商品ワードに前記キー商品ワードを組み合わせることにより得られる合成商品ワードと前記キー商品ワードとは同じカテゴリーに属さず、
前記商品情報エントリの調整された重み付けに従って、前記商品情報エントリをソートして出力するための機能と、をコンピュータによって実現させるコンピュータプログラム。
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