JP6100832B2 - メッセンジャの対話内容に基づいて推薦検索語を提供する方法とシステム、および記録媒体 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、推薦検索語を提供する技術に関する。

最近は情報通信技術の発達により、いつどこででもインターネットに接続することができる環境が提供されているが、これに伴って時間と空間にとらわれずに情報を検索しながら、自身が所望するコンテンツとサービスを利用することができる。

さらに、移動通信技術の発達によってスマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、タブレット（ｔａｂｌｅｔ）、ウェアラブルコンピュータ（ｗｅａｒａｂｌｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などのようなモバイル端末の普及が大きく増加するに伴い、モバイル端末を利用して情報を検索するモバイル検索ユーザが極めて増加した。

通常、検索エンジンでは、ユーザの検索の便宜のために検索語を推薦するサービスを提供している。検索語推薦技術の一例として、韓国公開特許公報第１０−２０１２−００９６８０６号（公開日２０１２年０８月３１日）「検索語推薦システムおよび検索語推薦方法」には、ユーザ端末の位置情報に基づいた推薦検索語を選定してユーザに提供する技術が開示されている。

一方、モバイル端末の使用が普遍化するに伴い、モバイルメッセンジャ（ｍｏｂｉｌｅ ｍｅｓｓｅｎｇｅｒ）は熱い関心分野の１つとして浮上したが、これによってモバイルメディアとユーザとの相互作用を考慮することがさらに重要となっている。

本発明は、モバイルメッセンジャで推薦検索語を提供する検索語推薦方法およびシステムを提供することを目的とする。

また、本発明は、モバイルメッセンジャの対話内容に基づいて推薦検索語を提供する検索語推薦方法およびシステムを提供することを他の目的とする。

コンピュータによって実現される検索語推薦方法であって、メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断し、前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供する段階を含む検索語推薦方法を提供する。

メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断する分析部と、前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供する提供部を備える検索語推薦システムとを提供する。

コンピュータシステムが推薦検索語を提供するように制御する命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を含むコンピュータで読み取り可能な媒体であって、前記命令は、メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場するキーワード間の関連度を判断し、前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記キーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供することを含む方法によって前記コンピュータシステムを制御する、コンピュータで読み取り可能な格納媒体を提供する。

本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャでビジネスと関連する検索語を提供することによって新たなモデルのトラフィックを誘導できると同時に、メッセンジャの使用性と活用性を向上させることができる。

また、本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャの対話内容に基づいて推薦検索語を提供することにより、メッセンジャの特性を反映した新たな検索環境と共に、個人に最適化した関連検索語を提案することができる。

本発明の一実施形態において、ユーザ端末と検索語推薦システムの間の概括的な様子を示した図である。 本発明の一実施形態において、検索語推薦システムの内部構成を説明するためのブロック図である。 本発明の一実施形態において、検索語推薦方法を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、推薦検索語を提供する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、推薦検索語を提供する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、推薦検索語を提供する過程を説明するための例示図である。 本発明の一実施形態において、コンピュータシステムの内部構成の一例を説明するためのブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。

本実施形態は、モバイルメッセンジャで対話内容に基づいて関連検索語を推薦する検索語推薦技術に関し、検索語基盤の検索システムや広告システムなどに適用することができる。

図１は、本発明の一実施形態において、ユーザ端末と検索語推薦システムとの間の概括的な様子を示した図である。図１では、検索語推薦システム１００およびユーザ端末１０１を示している。図１において矢印は、検索語推薦システム１００とユーザ端末１０１との間に有／無線ネットワークを介してデータが送受信されることを意味してもよい。

ユーザ端末１０１は、スマートフォン、タブレット、ＰＣ、ノート型パソコンなどであって、検索語推薦システム１００と関連するウェブ／モバイルサイトの接続またはサービス専用アプリケーションのインストールおよび実行が可能なすべての端末装置を意味してもよい。このとき、ユーザ端末１０１は、ウェブ／モバイルサイトまたは専用アプリケーションの制御下に、サービス画面の構成、データ入力、データ送受信、データ格納などのようなサービス全般の動作を実行してもよい。

検索語推薦システム１００は、メッセンジャサービスを提供するメッセンジャプラットフォーム上に実現されてもよく、メッセンジャサービスを利用するクライアント（ｃｌｉｅｎｔ）であるユーザ端末１０１を対象に検索語推薦サービスを提供してもよい。特に、検索語推薦システム１００は、メッセンジャのビジネス関連の対話内容および個人のソーシャルグラフを分析してキーワード間の関連度を判断し、これに基づいて関連検索語を推薦してもよい。このとき、検索語推薦システム１００は、メッセンジャサービスを提供するメッセンジャサーバ（図示せず）のプラットフォームに含まれる形態で実現されてもよいが、これに限定されることはなく、メッセンジャサーバとは別途のシステムで構築され、メッセンジャサーバとの連動によってメッセンジャを利用して推薦検索語を提供する形態で実現されることも可能である。さらに、検索語推薦システム１００は、少なくとも一部の構成要素がユーザ端末１０１上にインストールされるアプリケーション形態で実現されたり、あるいはクライアント−サーバ環境でサービスを提供するプラットフォームに含まれる形態で実現されることも可能である。

図２は、本発明の一実施形態において、検索語推薦システムの内部構成を説明するためのブロック図であり、図３は、本発明の一実施形態において、検索語推薦方法を示したフローチャートである。

本実施形態に係る検索語推薦システム２００は、プロセッサ２１０、バス２２０、ネットワークインタフェース２３０、メモリ２４０、およびデータベース２５０を備えてもよい。メモリ２４０は、オペレーティングシステム２４１および検索語推薦ルーチン２４２を備えてもよい。プロセッサ２１０は、認知部２１１、分析部２１２、および提供部２１３を備えてもよい。他の実施形態において、検索語推薦システム２００は、図２の構成要素よりもさらに多くの構成要素を備えてもよい。しかし、大部分の従来の技術的な構成要素を明確に図示する必要はない。例えば、検索語推薦システム２００は、ディスプレイやトランシーバ（ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ）のような他の構成要素を備えてもよい。

メモリ２４０は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような非消滅性大容量記録装置（ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｓｓ ｓｔｏｒａｇｅ ｄｅｖｉｃｅ）を含んでもよい。また、メモリ２４０には、運営体制２４１と検索語推薦ルーチン２４２のためのプログラムコードが格納されてもよい。このようなソフトウェア構成要素は、ドライブメカニズム（ｄｒｉｖｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）（図示せず）を利用してメモリ２４０とは別途のコンピュータで読み取り可能な記録媒体からローディングされてもよい。このような別途のコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、フロッピ（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ−ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体（図示せず）を含んでもよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体ではない、ネットワークインタフェース２３０を利用してメモリ２４０にローディングされてもよい。

バス２２０は、検索語推薦システム２００の構成要素間の通信およびデータ送信を可能にしてもよい。バス２２０は、高速シリアルバス（ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｓｅｒｉａｌ ｂｕｓ）、並列バス（ｐａｒａｌｌｅｌ ｂｕｓ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、および／または他の適切な通信技術を利用して構成されてもよい。

ネットワークインタフェース２３０は、検索語推薦システム２００をコンピュータネットワークに連結するためのコンピュータハードウェア構成要素であってもよい。ネットワークインタフェース２３０は、検索語推薦システム２００を無線または有線コネクションを介してコンピュータネットワークに連結させてもよい。

データベース２５０は、推薦対象となる検索語を格納および保持する役割をし、特に、ビジネスと関連する分野の検索語を含んでもよい。一例として、検索語は、ＰＣやモバイルを対象とした広告ＤＢや検索ＤＢなどによって事前に収集された商業的検索語に該当してもよく、データベース２５０は、商品名、カテゴリ名、会社名、サイト名などを含んでもよい。また、データベース２５０は、検索語および検索語と関連する検索語を互いに関連付けて格納したデータ集合として関連検索語データベースを意味してもよい。図２では、検索語推薦システム２００の内部にデータベース２５０を構築して備えたものを示しているが、これに限定されることはなく、システムの実現方式や環境などに応じて省略されてもよく、あるいは全体または一部のデータベースが別途の他のシステム上に構築された外部データベースとして存在することも可能である。

プロセッサ２１０は、基本的な算術、ロジック、および検索語推薦システム２００の入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてもよい。命令は、メモリ２４０またはネットワークインタフェース２３０により、さらにバス２２０を介してプロセッサ２１０に提供されてもよい。プロセッサ２１０は、認知部２１１と分析部２１２、および提供部２１３のためのプログラムコードを実行するように構成されてもよい。このようなプログラムコードは、メモリ２４０のような記録装置に格納されてもよい。

認知部２１１と分析部２１２および提供部２１３は、図３の段階を実行するために構成されてもよい。

段階３１０で、認知部２１１は、メッセンジャに入力される文字列から事前に定義されたシードキーワード（ｓｅｅｄ ｋｅｙｗｏｒｄ）を認知してもよい。このとき、シードキーワードとは、ビジネス性向をもつキーワードであって、広告プラットフォームに含まれた広告ＤＢあるいは検索エンジン上の検索ＤＢなどによって予め指定しておいてもよい。一例として、認知部２１１は、メッセンジャのチャット機能を利用して入力される対話内容にシードキーワードまたはシードキーワードが含まれたリンク（例えば、ａｂｃｄｅ．ｃｏｍ／…ｑｕｅｒｙ＝“ｓｅｅｄ ｋｗｄ”）が含まれているかを確認してもよい。他の例として、認知部２１１は、メッセンジャの検索機能（例えば、住所検索、商号検索、友達検索、対話検索など）を利用して入力された検索語にシードキーワードが含まれているかを確認してもよい。

段階３２０で、分析部２１２は、推薦検索語を提供するための基準として活用されるキーワード間の関連度を分析して判断してもよい。特に、分析部２１２は、メッセンジャの対話内容に基づいてキーワード間の関連度（以下、「対話関連度」とする）を分析して判断してもよく、メッセンジャでシードキーワードが認知された時点の対話内容を利用してシードキーワードとシードキーワードの前後に登場するキーワード間の関連度を分析して判断してもよい。このとき、分析部２１２は、ソーシャルグラフに属する人物、すなわち、ユーザと関係が設定された人物の対話内容に基づいてキーワード間の関連度（以下、「ソーシャル関連度」とする）を分析して判断してもよい。ここで、対話関連度は、メッセンジャの全体ユーザの対話内容に基づいて判断されるものであり、ソーシャル関連度は、ユーザそれぞれのソーシャルグラフにいる人物の対話内容に基づいて判断されるものである。これにより、分析部２１２は、対話関連度とソーシャル関連度を利用してキーワード間の最終的な関連度を算出して判断してもよい。このとき、分析部２１２は、既存の関連度分析技術として検索エンジンや広告プラットフォームで判断されるキーワード間の関連度（以下、「基本関連度」とする）を最終的な関連度の判断に共に活用してもよい。キーワード間の関連度を分析する技術については、以下で詳しく説明する。

段階３３０で、提供部２１３は、ユーザが入力した特定のキーワードに対し、キーワード間の関連度に基づいてユーザに提供する推薦検索語を決めてもよい。一例として、提供部２１３は、メッセンジャの画面に推薦検索語を提供してもよく、例えば、チャット機能や検索機能などのように文字入力が可能な入力ウィンドウ付近の所定の位置に推薦検索語を提供してもよい。このとき、提供部２１３は、現在検索されたクエリに対する類似キーワードや検索語ヒストリを基盤とした関連キーワードとして推薦検索語を提供してもよい。他の例として、提供部２１３は、メッセンジャの他にも、ＰＣやモバイルなどのその他の検索環境を提供する他の媒体でユーザを識別することができる場合、メッセンジャの対話内容に基づいて決められた推薦検索語を提供することも可能である。言い換えれば、メッセンジャの対話内容によって収集されたキーワード間の関連度は、メッセンジャはもちろん、ＰＣおよびモバイルにおいてキーワード間の関連点数加重値として使用されてもよく、各種デモ（Ｄｅｍｏ）や個人のソーシャルグラフを利用してオーダメード型推薦として使用されてもよい。

図４は、本発明の一実施形態において、キーワード間の関連度を分析する過程を説明するためのフローチャートである。図４の関連度分析過程は、図３の段階３２０に属するものであり、図２〜図３を参照しながら説明した分析部２１２によってそれぞれの段階が実行されてもよい。

関連度分析過程に先立ち、認知部２１１は、データベース２５０を利用してメッセンジャの対話内容に予め指定しておいたシードキーワードが登場するか否かを認知してもよい。例えば、図５を参照すると、認知部２１１は、メッセンジャのチャット機能を利用してユーザ間で取り交わされる対話メッセージ５００からビジネス性向をもつシードキーワード５０１を認知してもよい。

図４の段階４０１で分析部２１２は、メッセンジャの対話内容でシードキーワードが認知された場合、シードキーワードが認知された時点を基準として関連度分析のための単位セッションを決めてもよい。このとき、分析部２１２は、対話内容に登場するシードキーワードとシードキーワードの前後の対話内容に登場するキーワード間の関連度を分析し判断するために、対話内容の少なくとも一部に対するセッションを分離してもよい。一例として、分析部２１２は、図６に示すように、対話内容でシードキーワードが登場した時点（Ｔ１）を基準とし、シードキーワードが登場する一定時間（ｔ１）前の時点（Ｔ１−ｔ１）から、シードキーワードが登場した後に一定時間（ｔ１）が経過した時点（Ｔ１＋ｔ１）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。他の例として、分析部２１２は、対話内容でシードキーワードが登場した時点（Ｔ１）から、シードキーワードが登場した後に一定時間（ｔ１）が経過した時点（Ｔ１＋ｔ１）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。さらに他の例として、分析部２１２は、図７に示すように、登場したシードキーワードが含まれた該当の対話が始まった時点（Ｔ０）から、最後のメッセージが入力された時点（Ｔ２）後の一定時間（ｔ２）（例えば、１時間）内に応答がなかった時間（Ｔ２＋ｔ２）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。さらに他の例として、分析部２１２は、図８に示すように、登場したシードキーワードが含まれた該当の対話が始まった時点（Ｔ０）から、シードキーワードが登場した時点（Ｔ１）後に一定時間（ｔ１）が経過した時点（Ｔ１＋ｔ１）までの区間を分析セッションとして分離してもよい。したがって、分析部２１２は、対話内容でシードキーワードが認知された時点を基準とした一定区間の対話内容を関連度分析のための単位セッションとして分離してもよい。

図４の段階４０２で、分析部２１２は、対話内容をセッション単位で分析し、対話関連度とソーシャル関連度を分析してもよい。一例として、分析部２１２は、メッセンジャ対話にキーワードが登場する回数に基づいてキーワード間の類似度を示す関連度を計算して判断してもよい。言い換えれば、分析部２１２は、あるセッション内で共に登場する単語の組み合わせによって対話関連度とソーシャル関連度を分析してもよく、キーワード間の登場回数が多いときには、キーワード相互間に類似度が高いと判断してもよい。例えば、セッション別の対話で「ジーンズ」と「起毛ジーンズ」が共に登場する回数が５回であり、「ジーンズ」と「スリムジーンズ」が共に登場する回数が２回である場合、「起毛ジーンズ」が「スリムジーンズ」よりも「ジーンズ」との類似度が高いと判断してもよい。このとき、対話関連度は、全体ユーザのメッセンジャ対話での登場回数に基づいて判断されたキーワード間の類似度を示し、ソーシャル関連度は、対話関連度と同じ方法によってキーワード間の登場回数を利用するが、ソーシャルグラフ内のメッセンジャ対話のみを分析するという点が対話関連度とは異なる。さらに、対話関連度とソーシャル関連度は、イシュー終了を考慮した上で満了期間（ｅｘｐｉｒｅ ｔｉｍｅ）が存在してもよい。言い換えれば、キーワード間の関連関係は、期間の経過に応じて変わることがあるため、時間経過に応じて変動するキーワード間の関連関係を反映するために、メッセンジャ対話を利用した周期的な関連度分析が必要となる。

図４の段階４０３で、分析部２１２は、対話関連度とソーシャル関連度および基本関連度を総合してキーワード間の最終的な関連度を計算してもよい。このとき、キーワード間の関連度としては、対話関連度とソーシャル関連度のうちいずれか１つが単一ファクタとして選択的に利用されてもよく、または基本関連度を除いて対話関連度とソーシャル関連度を合算した最終的な関連度が利用されてもよい。

一例として、キーワード間の関連度は、数式１のように定義されてもよい。

ここで、ａ、ｂ、ｃは、各ファクタに対する加重値であって、ファクタ別の重要度に応じて事前に予め決められてもよい。

基本関連度は、検索基盤の既存のシステム（例えば、検索エンジンや広告プラットフォームなど）で判断される検索語間の関連点数を示すものである。ここで、ユーザが特定の検索語を入力した後に続けて入力する検索語、またはユーザが特定の検索語を入力した後に特定のＵＲＬを訪問してから再び入力する検索語が、特定の検索語と関連関係をもつ関連検索語として判断されてもよく、特定の検索語と関連検索語を互いに関連付けて関連検索語データベースに格納してもよい。また、辞書上の類似語や同じ文書に多数の頻度で共に登場する単語を検索語と関連検索語として互いに関連付けて関連検索語データベースに格納してもよい。図９の表は、特定の検索語「花宅配」と「自動車」に対して関連関係をもつ関連検索語の一例を示している。このように、基本関連度は、検索や広告分野で利用した、予め公知された関連度判断技術のうち少なくとも１つを利用して取得が可能である。基本関連度も同じように、関連検索語データベースに格納されている検索語間の関連関係は、期間の経過に応じて変わることがあり、逆の場合として短い期間にはアビュージング発生の可能性が存在する。したがって、検索エンジンや広告プラットフォームなどでは、アビュージングを排除して期間の経過に応じて変わる検索語間の関連関係を反映するために、単位期間（例えば、２週）ごとに関連検索語データベースを生成または更新してもよい。

上述した構成によると、検索語推薦システムは、メッセンジャの対話内容で分析されたキーワード間の関連度を判断して推薦検索語を提供してもよい。一例として、提供部２１３は、メッセンジャの検索画面または対話画面で入力された特定キーワードに対し、特定キーワードと関連するキーワードを抽出した後、キーワード間の関連度を基準としながら、抽出されたキーワードのうち少なくとも１つのキーワードを推薦検索語として決めて提供してもよい。このとき、検索画面は、住所検索、商号検索、友達検索、対話検索などのように、メッセンジャで支援するすべての検索機能に該当するものであってもよい。推薦検索語は、メッセンジャの検索画面または対話画面の所定の位置に表示されて提供されてもよい。例えば、図１０に示すように、提供部２１３は、メッセンジャ検索画面１０００の上端に検索ウィンドウ１０１０が位置する場合、検索ウィンドウ１０１０の下に推薦検索語１００１を提供してもよい。他の例として、図１１に示すように、提供部２１３は、メッセンジャ検索画面１１００の下端に検索ウィンドウ１１１０が位置する場合、検索ウィンドウ１１１０の上に推薦検索語１１０１を提供してもよい。さらに他の例として、提供部２１３は、検索ウィンドウ１０１０、１１１０の位置とは関係なく、メッセンジャ検索画面１０００、１１００の上端または下端に推薦検索語１００１、１１０１を提供してもよい。さらに他の例として、提供部２１３は、図１２に示すように、メッセンジャの対話画面１２００で対話メッセージに商業的キーワードが登場した場合、このキーワードに対して対話画面１２００の所定の位置に推薦検索語１２０１を提供することも可能である。これは、対話画面で対話内容に基づいた推薦検索語を提供し、対話内に推薦検索語をクエリとする検索機能をすぐに利用できるようにサポートすることが可能となる。

図１３は、本発明の一実施形態において、コンピュータシステムの内部構成の一例を説明するためのブロック図である。コンピュータシステム１３００は、少なくとも１つのプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）１３１０、メモリ（ｍｅｍｏｒｙ）１３２０、周辺装置インタフェース（ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１３３０、入／出力サブシステム（Ｉ／Ｏ ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ）１３４０、電力回路１３５０、および通信回路１３６０を少なくとも備えてもよい。このとき、コンピュータシステム１３００は、ユーザ端末に該当してもよい。

メモリ１３２０は、一例として、高速ランダムアクセスメモリ（ｈｉｇｈ−ｓｐｅｅｄ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク、エスラム（ＳＲＡＭ）、ディーラム（ＤＲＡＭ）、ロム（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、または非揮発性メモリを含んでもよい。メモリ１３２０は、コンピュータシステム１３００の動作に必要なソフトウェアモジュール、命令語集合、またはその他の多様なデータを含んでもよい。このとき、プロセッサ１３１０や周辺装置インタフェース１３３０などの他のコンポーネントからメモリ１３２０にアクセスすることは、プロセッサ１３１０によって制御されてもよい。

周辺装置インタフェース１３３０は、コンピュータシステム１３００の入力および／または出力周辺装置をプロセッサ１３１０およびメモリ１３２０に結合させてもよい。プロセッサ１３１０は、メモリ１３２０に格納されたソフトウェアモジュールまたは命令語集合を実行し、コンピュータシステム１３００のための多様な機能を実行してデータを処理してもよい。

入／出力サブシステム１３４０は、多様な入／出力周辺装置を周辺装置インタフェース１３３０に結合させてもよい。例えば、入／出力サブシステム１３４０は、モニタやキーボード、マウス、プリンタ、または必要によってはタッチスクリーンやセンサなどの周辺装置を周辺装置インタフェース１３３０に結合させるためのコントローラを含んでもよい。他の側面によると、入／出力周辺装置は、入／出力サブシステム１３４０を経ずに周辺装置インタフェース１３３０に結合してもよい。

電力回路１３５０は、端末機のコンポーネントの全部または一部に電力を供給してもよい。例えば、電力回路１３５０は、電力管理システム、バッテリや交流（ＡＣ）などのような１つ以上の電源、充電システム、電力失敗感知回路（ｐｏｗｅｒ ｆａｉｌｕｒｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｃｉｒｃｕｉｔ）、電力変換器やインバータ、電力状態表示子、または電力生成、管理、分配のための任意の他のコンポーネントを含んでもよい。

通信回路１３６０は、少なくとも１つの外部ポートを利用して他のコンピュータシステムと通信を可能にしてもよい。または、上述したように、必要によって通信回路１３６０はＲＦ回路を含み、電磁気信号（ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｓｉｇｎａｌ）とも知られたＲＦ信号を送受信することにより、他のコンピュータシステムと通信を可能にしてもよい。

このような図１３の実施形態は、コンピュータシステム１３００の一例に過ぎず、コンピュータシステム１３００は、図１３に示された一部のコンポーネントが省略されたり、図１３に示されていない追加のコンポーネントをさらに備えたり、２つ以上のコンポーネントを結合させる構成または配置を有してもよい。例えば、モバイル環境の通信端末のためのコンピュータシステムは、図１３に示すコンポーネントの他にも、タッチスクリーンやセンサなどをさらに備えてもよく、通信回路１３６０に多様な通信方式（ＷｉＦｉ、３Ｇ、ＬＴＥ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）など）のＲＦ通信のための回路が含まれてもよい。コンピュータシステム１３００に含まれることができるコンポーネントは、１つ以上の信号処理またはアプリケーションに特化された集積回路を含むハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって実現されてもよい。

本発明の実施形態に係る方法は、多様なコンピュータシステムによって実行されることができるプログラム命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）形態で実現され、コンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。

本実施形態に係るプログラムは、ＰＣ基盤のプログラムまたはモバイル端末専用のアプリケーションで構成されてもよい。本実施形態における推薦検索語提供のためのアプリケーションは、独立的に動作するプログラム形態で実現されたり、あるいは特定のアプリケーション（メッセンジャプログラムなど）のイン−アプリ（ｉｎ−ａｐｐ）形態で構成され、前記特定のアプリケーション上で動作が可能なように実現されてもよい。

また、本発明の実施形態に係る方法は、推薦検索語を提供するためのアプリケーションがユーザ端末機を制御して実行されてもよい。このようなアプリケーションは、ファイル配布システムが提供するファイルを利用してユーザ端末機にインストールされてもよい。一例として、ファイル配布システムは、ユーザ端末機の要請に応じて前記ファイルを送信するファイル送信部（図示せず）を備えてもよい。

このように、本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャでビジネスに関連する商業的キーワードを提供することにより、新たなモデルのトラフィックを誘導することができると同時に、メッセンジャの使用性と活用性を向上させることができる。さらに、本発明の実施形態によると、モバイルメッセンジャの対話内容を基盤とした推薦検索語を提供することにより、メッセンジャの特性を反映した新たな検索環境と共に、個人に最適化した関連検索語を提案することができる。

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素およびソフトウェア構成要素の組み合わせによって実現されてもよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答することができる異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてもよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してもよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データをアクセス、保存、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されると説明される場合もあるが、該当する技術分野において通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）および／または複数類型の処理要素を含んでもよい。例えば、処理装置は、複数のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、所望とおりに動作するように処理装置を構成したり、独立的または結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置を命令したりしてもよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令またはデータを提供したりするために、ある類型の機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ記録媒体または装置、または送信される信号波（ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）に永久的または一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークによって連結したコンピュータシステム上に分散し、分散した方法によって格納されたり実行されたりしてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行が可能なプログラム命令形態で実現されてコンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されたものであってもよく、コンピュータソフトウェア当業者に公知されて使用可能なものであってもよい。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｍｅｄｉａ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。上述したハードウェア装置は、実施形態の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして動作するように構成されてもよく、その逆も同じである。

以上のように、実施形態を限定された実施形態と図面に基づいて説明したが、該当する技術分野において通常の知識を有する者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であることが理解できるであろう。例えば、説明された技術が説明された方法とは異なる順序で実行されたり、および／または説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法とは異なる形態で結合または組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。

２００：検索語推薦システム
２１１：認知部
２１２：分析部
２１３：提供部

Claims (18)

1. コンピュータによって実現される検索語推薦方法であって、
   メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場する複数のキーワード間の関連度を判断し、
   前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記複数のキーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供すること
   を含み、
   前記複数のキーワード間の関連度を判断することは、広告プラットフォームに含まれた広告データベースまたは検索エンジン上の検索データベースに基づいてシードキーワードを設定し、前記シードキーワードが前記対話内容に登場した場合、前記シードキーワードが登場した時点を基準として、一定時間で区分されるセッションを分析セッションとし、
   前記分析セッション別に前記複数のキーワードが一緒に登場する回数を利用して、前記複数の前記キーワード間の類似度を示す関連度を判断することを特徴とする検索語推薦方法。
2. 前記キーワード間の関連度を判断することは、
   前記メッセンジャを利用する全体ユーザの対話内容に基づいて前記キーワード間の関連度を判断すること
   を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。
3. 前記キーワード間の関連度を判断することは、
   前記ユーザおよび前記ユーザと関係が設定された人物との対話内容を分析して前記キーワード間の関連度を判断すること
   を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。
4. 前記キーワード間の関連度を判断することは、
   前記メッセンジャを利用する全体ユーザの対話内容を分析して前記キーワード間の第１関連度を判断し、
   前記ユーザおよび前記ユーザと関係が設定された人物との対話内容を分析して前記キーワード間の第２関連度を判断し、
   前記第１関連度と前記第２関連度を利用して前記キーワード間の最終的な関連度を判断すること
   を含む、請求項１に記載の検索語推薦方法。
5. 前記キーワード間の関連度を判断することは、
   前記対話内容に事前に定められたシードキーワード（ｓｅｅｄ ｋｅｙｗｏｒｄ）が登場した場合、前記シードキーワードと前記シードキーワードが登場する前後に登場するキーワードの関連度を判断すること
   を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。
6. 前記キーワード間の関連度を判断することは、
   前記対話内容に事前に定められたシードキーワードが登場した場合、前記シードキーワードが登場した時点を基準として前記対話内容から少なくとも一部のセッションを分離し、
   前記シードキーワードと前記セッション内の対話内容に登場するキーワードの関連度を判断すること
   を含む、請求項１に記載の検索語推薦方法。
7. 前記セッションを分離することは、
   前記シードキーワードが登場した時点を基準とし、前記シードキーワードが登場した一定時間前の時点から前記シードキーワードが登場した後に前記一定時間が経過した時点までのセッションを分離すること
   を特徴とする、請求項６に記載の検索語推薦方法。
8. 前記セッションを分離することは、
   前記シードキーワードが登場した時点から前記シードキーワードが登場した後に一定時間が経過した時点までのセッションを分離すること
   を特徴とする、請求項６に記載の検索語推薦方法。
9. 前記セッションを分離することは、
   前記シードキーワードが登場した対話が始まった時点から前記対話内で最後のメッセージが入力された時点後に、一定時間内に応答がなかった時間までのセッションを分離すること
   を特徴とする、請求項６に記載の検索語推薦方法。
10. 前記セッションを分離することは、
    前記シードキーワードが登場した対話が始まった時点から前記シードキーワードが登場した時点後に一定時間が経過した時点までのセッションを分離すること
    を特徴とする、請求項６に記載の検索語推薦方法。
11. 前記推薦検索語を提供することは、
    前記メッセンジャまたは前記ユーザの識別が可能な他の媒体を利用して前記推薦検索語を提供すること
    を特徴とする、請求項１〜１０のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。
12. 前記推薦検索語を提供することは、
    前記メッセンジャの検索画面および対話画面のうち少なくとも１つの画面に前記推薦検索語を提供すること
    を特徴とする、請求項１〜１０のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。
13. 前記推薦検索語を提供することは、
    前記メッセンジャで現在検索されたクエリに対する類似キーワードとして前記推薦検索語を提供すること
    を特徴とする、請求項１〜１０のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。
14. 前記推薦検索語を提供することは、
    前記メッセンジャ上の検索語ヒストリに対する関連キーワードとして前記推薦検索語を提供すること
    を特徴とする、請求項１〜１０のうちいずれか一項に記載の検索語推薦方法。
15. メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場する複数のキーワード間の関連度を判断する分析部と、
    前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記複数のキーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供する提供部と
    を備え、
    前記分析部は、広告プラットフォームに含まれた広告データベースまたは検索エンジン上の検索データベースに基づいてシードキーワードを設定し、前記シードキーワードが前記対話内容に登場した場合、前記シードキーワードが登場した時点を基準として、一定時間で区分されるセッションを分析セッションとし、
    前記分析セッション別に前記複数のキーワードが一緒に登場する回数を利用して、前記複数の前記キーワード間の類似度を示す関連度を判断することを特徴とする検索語推薦システム。
16. 前記分析部は、
    前記メッセンジャを利用する全体ユーザの対話内容を分析して前記キーワード間の第１関連度を判断し、
    前記ユーザおよび前記ユーザと関係が設定された人物との対話内容を分析して前記キーワード間の第２関連度を判断し、
    前記第１関連度と前記第２関連度を利用して前記キーワード間の最終的な関連度を判断すること
    を特徴とする、請求項１５に記載の検索語推薦システム。
17. 前記分析部は、
    前記対話内容に事前に定められたシードキーワードが登場した場合、前記シードキーワードが登場した時点を基準として前記対話内容から少なくとも一部のセッションを分離し、
    前記シードキーワードと前記セッション内の対話内容に登場するキーワードの関連度を判断すること
    を特徴とする、請求項１５に記載の検索語推薦システム。
18. コンピュータシステムが推薦検索語を提供するように制御する命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を含むコンピュータプログラムであって、
    前記命令は、
    メッセンジャの対話内容を分析し、前記対話内容に登場する複数のキーワード間の関連度を判断し、
    前記メッセンジャを利用するユーザを対象に、前記複数のキーワード間の関連度に基づいて推薦検索語を提供すること
    を含み、
    前記キーワード間の関連度を判断することは、広告プラットフォームに含まれた広告データベースまたは検索エンジン上の検索データベースに基づいてシードキーワードを設定し、前記シードキーワードが前記対話内容に登場した場合、前記シードキーワードが登場した時点を基準として、一定時間で区分されるセッションを分析セッションとし、
    前記分析セッション別に前記複数のキーワードが一緒に登場する回数を利用して、前記複数の前記キーワード間の類似度を示す関連度を判断することを特徴とする方法によって前記コンピュータシステムを制御する、コンピュータプログラム。