JP6653374B2

JP6653374B2 - ユーザニーズを決定するための方法及び装置

Info

Publication number: JP6653374B2
Application number: JP2018505522A
Authority: JP
Inventors: チュー，チュン; リー，フォン
Original assignee: バイドゥオンラインネットワークテクノロジー（ベイジン）カンパニーリミテッド
Priority date: 2015-10-12
Filing date: 2016-07-20
Publication date: 2020-02-26
Anticipated expiration: 2036-07-20
Also published as: JP2018514047A; WO2017063420A1; CN105302879A; CN105302879B; KR20170129219A

Description

本願は２０１５年１０月１２日に提出した、出願番号が２０１５１０６５９４３３．２で、名称が「ユーザニーズを決定するための方法及び装置」である中国特許出願に基づく優先権を主張し、当該出願の全文を引用により本願に組み込む。

本発明は電子情報分野に関し、具体的にはユーザニーズを決定するための方法及び装置に関する。

電子商取引及びモバイルネットワークの興起に伴い、インターネットはますます日常生活に深く入り込みつつあり、より多くの人々はインターネットで様々な情報を検索して様々な商品やサービスを購入し、どのようにユーザが自分のニーズ情報を迅速に取得することを可能にするかは特に重要になるが、従来技術において、ウェブページには常に以前検索した物品やサービスが表示されており、例えばユーザが靴を１足購入した後に、ウェブページにおいていくつかの靴又は靴屋がユーザに表示されるが、ユーザは、再び靴を１足購入するニーズが全くない場合が多く、この場合、ユーザに役立つどころか、情報の重複のせいでユーザの時間を無駄にしてしまう。

本発明は、ユーザが自分に必要な情報をより容易、迅速に検索することに役立つユーザニーズを決定するための方法及び装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、ユーザニーズを決定するための方法を提供し、当該方法は、
対応する、時系列に基づくユーザ検索の相関ルールを、ユーザの履歴検索記録に基づいて問い合わせるステップと、
ユーザ検索の相関ルールに基づいてユーザのニーズ情報を決定するステップと、を含む。

本発明の他の態様によれば、さらにユーザのニーズ情報を決定するための装置を提供し、当該装置は、
対応する、時系列に基づくユーザ検索の相関ルールを、ユーザの履歴検索記録に基づいて問い合わせるための装置と、
ユーザ検索の相関ルールに基づいてユーザのニーズ情報を決定するための装置と、を含む。

従来技術に比べて、本発明は、時系列（又は動的数列と呼ばれる）に基づく相関ルールを使用してユーザのニーズを決定し、時系列とは同一の統計指標の数値をその発生時間の前後順序でソートされ数列であり、時系列に基づく分析の主な目的は既存の履歴データに基づいて将来を予測することであり、具体的には、人は、実際に物品やサービスを検索する時に、その情報ニーズが時間上の前後順序を有することが多いため、本技術案は時系列に基づいて、ユーザがウェブページを閲覧する時に、本方法はその履歴検索記録、及び予め設定された相関ルールに基づいて、履歴検索記録に関連するいくつかの情報を先見的にプッシュし、ユーザが自分に必要な情報をより容易、迅速に検索できることを可能にする利点を有する。

以下の図面を参照しながら行った非限定的な実施例についての詳細な説明に基づいて、本願の他の特徴、目的や利点はより明瞭になる。

本発明の一実施例に係るユーザニーズを決定するための方法を示すフローチャートである。本発明の一実施例に係るユーザニーズを決定するための方法におけるユーザ検索の相関ルールの生成プロセスを示す図である。本発明の一実施例に係るユーザニーズを決定するための装置の模式図である。

図面中の同一又は類似の符号は同一又は類似の要素を示す。

なお、例示的な実施形態をさらに詳しく検討する前に、一部の例示的な実施形態はフローチャートとして記述される処理又は方法で説明されることがある。フローチャートでは、各操作を順序に従う処理として示すが、多くの操作は並行的で、同時に発生してもよく、又は同時に実行することも可能である。また、各操作の順序は変更してもよく、再配置しても可能である。操作の完了時に前記処理を終了してもよいが、図面に含まれていない追加ステップをさらに含んでもよい。前記処理は、方法、関数、ルーチン、サブルーチン、サブプログラムなどに対応することも可能である。

前後文関係で言及する「コンピュータ機器」は、「コンピュータ」ともいい、所定のプログラム又は命令を実行することによって数値計算及び／又は論理計算などの所定処理手順を実行することができるインテリジェント電子機器であり、プロセッサやメモリを含んでもよい。所定処理手順は、プロセッサがメモリに予め記憶された命令を実行することによって実行されてもよく、又はＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰなどのハードウェアによって実行されてもよく、又は上記両方の組み合わせによって実現されてもよい。コンピュータ機器はサーバ、パソコン、ノートパソコン、タブレットコンピュータ、スマートフォンなどを含むが、これらに限定されない。

前記コンピュータ機器は、例えばユーザ機器とネットワーク機器を含む。前記ユーザ機器はパーソナルコンピュータ、スマートフォン、ＰＤＡなどを含むが、これらのものに限定されない。前記ネットワーク機器は単一のネットワークサーバ、複数のネットワークサーバで構成されるサーバグループ、或いはクラウドコンピューティング（ＣｌｏｕｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ）に基づいて大量のコンピュータ又はネットワークサーバで構成されるクラウドを含むが、これらのものに限定されない。ここで、クラウドコンピューティングは分散型コンピューティングの一種であり、疎結合される複数のコンピュータセットで構成されるスーパーバーチャルコンピュータである。前記コンピュータ機器は、単独に動作することによって本発明を実現してもよく、ネットワークにアクセスしてネットワークにおける他のコンピュータ機器とのインタラクティブ操作によって本発明を実現してもよい。前記コンピュータ機器が属するネットワークはインターネット、広域ネットワーク、メトロポリタンエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ＶＰＮネットワークなどを含むが、これらのものに限定されない。

なお、前記ユーザ機器、ネットワーク機器及びネットワークなどは例示的なものにすぎず、ほかの従来の又は今後現れる可能性のあるコンピュータ機器やネットワークも本発明に適用することができる。また、本発明の保護範囲にも含まれるべきであり、引用によって本願に組み込まれる。

以下に検討する方法（一部はフローチャートとして示される）はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語又はそれらの任意の組み合わせによって実現可能である。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア又はマイクロコードによって実施する場合に、必要なタスクを実施するためのプログラムコード又はコードスニペットはデバイス又はコンピュータ読み取り可能な媒体（例えば記憶媒体）に記憶されてもよい。１つ又は複数のプロセッサは必要なタスクを実行できる。

ここで開示する具体的な構造や機能の詳細は代表的なものにすぎず、かつ本発明の例示的な実施形態を説明することを目的とする。本発明は、多くの代替形態によって具体的に実現されてもよく、ここで説明する実施形態のみに制限されるものと解釈されるべきでない。

なお、ここで各ユニットを説明する時に用語「第１」、「第２」などを使用するが、これらのユニットはこれらの用語に制限されないことを理解すべきである。一のユニットと他の一のユニットとを区別するために、これらの用語を使用している。例えば、例示的な実施形態の範囲を脱逸しなければ、第１ユニットは第２ユニットと称されてもよく、同様に、第２ユニットは第１ユニットと称されてもよい。ここで使用する用語「及び／又は」は１つ又は複数の列記した関連項目の任意の組み合わせと全ての組み合わせを含む。

一のユニットを他の一のユニットに「接続」又は「連結」する場合に、他の一のユニットに直接「接続」又は「連結」してもよく、それらの間に介在するユニットが存在してもよいことを理解すべきである。それに対して、一のユニットが他の一のユニットに「直接接続」又は「直接連結」する場合に、介在するユニットは存在しない。ユニット間の関係を説明するために用いられる他の用語は類推して解釈すべきである（例えば、「…の間に介在する」と「…の間に直接介在する」、「…に隣接する」と「…に直接隣接する」など）。

ここで使用する用語は具体的な実施形態を説明するために用いられるものにすぎず、例示的な実施形態を制限する意図はない。前後文関係で明確に断らない限り、使用する単数形式の「１つ」、「１項」は複数を含むことも意図する。さらに、ここで使用する用語「含む」及び／又は「包含」は記述する特徴、整数、ステップ、操作、ユニット及び／又は部品の存在を示し、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、操作、ユニット、部品及び／又はその組み合せの存在や追加を排除するものではないことを理解すべきである。

さらに、一部の置換実施形態では、言及した機能／動作は図面に示される順序と異なる順序で発生してもよい。例えば、関連の機能／動作によって、順次に示した２枚の図については、実際にほぼ同時に実行されてもよく、場合によっては逆順で実行されてもよい。

以下では図面を参照しながら本発明をさらに詳細に説明する。

図１は本発明の一実施例に係るユーザニーズを決定するための方法を示すフローチャートであり、
対応する、時系列に基づくユーザ検索の相関ルールを、ユーザの履歴検索記録に基づいて問い合わせるステップＳ１０１と、
ユーザ検索の相関ルールに基づいてユーザのニーズ情報を決定するステップＳ１０２とを含む。

従来技術に比べて、本発明に係る方法は、時系列（又は動的数列と呼ばれる）に基づく相関ルールを使用してユーザのニーズを決定し、時系列とは同一の統計指標の数値をその発生時間の前後順序でソートされ数列であり、時系列に基づく分析の主な目的は既存の履歴データに基づいて将来を予測することであり、具体的には、人は、実際に物品やサービスを検索する時に、その情報ニーズが時間上の前後順序を有することが多いため、本技術案は時系列に基づいて、ユーザがウェブページを閲覧する時に、その履歴検索記録、及び予め設定された相関ルールに基づいて、履歴検索記録に関連するいくつかの情報を先見的にプッシュし、ユーザが自分に必要な情報をより容易、迅速に検索できることを可能にする利点を有する。

図２は本発明の一実施例に係るユーザニーズを決定するための方法におけるユーザ検索の相関ルールの生成プロセスを示す図である。以下では図１及び図２を参照して当該実施例を説明する。

対応する、時系列に基づく相関ルールを、ユーザの履歴記録に基づいて問い合わせるステップＳ１０１（図１に示されるように）の前に、さらに、
ユーザからの問い合わせ要求を受信する時に、当該ユーザの履歴記録から当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードを取得するステップＳ２０１と、
当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードに基づいて当該ユーザの履歴検索の時系列を生成するステップＳ２０２と、
時系列の類似性を測定するステップＳ２０３と、
前記測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するステップＳ２０４とを含み、
ここで、時系列は履歴検索時間でソートされたキーワードを含む。

履歴記録は様々であり、履歴記録同士に前後順序が存在しなければ、必ず因果関係が存在し、本技術案は時系列の類似性を測定することにより、複雑な時系列において、因果関係が存在する時系列と時間の前後順序が存在する時系列とを関連付け、ニーズ情報を先見的にプッシュする正確さを向上させる。

具体的には、前記に測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するステップＳ２０４には、
時系列に基づいてモードで表現された一組のモードサブシーケンスを生成するステップと、
当該一組のモードサブシーケンスの間の類似性を計算するステップと、
モードサブシーケンスの間の類似性に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するステップと、を含む。

より詳細には、本発明の方法では、単調距離法、ベクトル距離法等に限定されないアルゴリズムで類似性測定関数を定義してモードサブシーケンスの間の類似性を計算し、類似性を測定した後に、どれらのモードサブシーケンスを同一の頻出モードに合併かを決定し、次にＡｐｒｉｏｒｉアルゴリズム等に限定されない方法で頻出モードを取得し且つ対応する相関ルールを生成する。時系列は同一の統計指標の数値をその発生時間の前後順序でソートしたシリーズであるが、時系列はそのまま類似性を測定できなかったり、又は類似性の測定難度が高かったりする場合が多く、それをモードサブシーケンスに変換することで、類似性を容易に計算することができる。Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムは相関ルールをマイニングする頻出アイテムセットアルゴリズムであり、候補セットの生成及びプロットの下方閉鎖検出の２つの段階により頻出アイテムセットをマイニングすることを核心思想とする。

ここで、シーケンスモードとは、異なるシーケンスで構成された１つのセットを与え、各シーケンスは異なる要素を順に規則的にソートし、各要素（取引）は異なるアイテムで構成されると同時に、１つのユーザにより指定された最小サポート閾値を与え、シーケンスモードのマイニングはすべての頻出サブシーケンスを検索し、即ち当該サブシーケンスがシーケンスセットにおいて発生する頻度がユーザにより指定された最小サポート閾値以上であることを指す。本発明は当該シーケンスモードを参考している。

オプションとして、図２に示すように、ユーザ検索の相関ルールを生成するステップＳ２０４の後に、さらに、
生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するステップＳ２０５と、
検証結果に基づいて、生成されたユーザ検索の相関ルールから一部又は全部のユーザ検索の相関ルールを選別するＳ２０６と、を含んでもよい。具体的には、ステップＳ２０６において、テストデータ検証と手動評価を参照し、生成されたユーザ検索の相関ルールに評価及び検証を行い、解釈可能性及び信頼度が高いルールを記録し、情報の方向を指示することに用いられ、ユーザがニーズ情報を迅速に決定することに寄与する。

オプションとして、当該一部又は全部のユーザ検索の相関ルールを選別するステップにおいて、所定の時間間隔でユーザ検索の相関ルールの有効性を検出し、無効なユーザ検索の相関ルールを除去し、そのうちの一部又は全部の有効なユーザ検索の相関ルールを保持する。

具体的には、ユーザ検索の相関ルールの有効性を検出する前記操作過程は、
情報ＣＴＲの変化状況を監視し、ＣＴＲの変化が所定の閾値を超える時に、対応する相関ルールが無効であると判定するステップを含む。情報ＣＴＲの変化が所定の閾値を超える場合、現在又は対応する相関ルールが無効になかったり先見性が不十分であったりすると示され、このように、無効な相関ルールをクリアし、相関ルールを追加及び更新しやすくにさせ、また、解釈可能性及び信頼度が高い相関ルールがユーザに良好且つ迅速に役立つことを可能にさせ、ユーザに利便性を与える。ＡＤＷＩＮスライディング・ウィンドウ・アルゴリズムで情報ＣＴＲの変化状況を監視する。

オプションとして、時系列の類似性を測定するステップには、
時系列を前処理し、データのノイズを除去し、ノイズが除去された時系列を生成するステップと、
ノイズが除去された時系列の類似性を測定するステップと、を含む。

当該時系列は人々に必要なユーザの履歴記録内容を含むことに加えて、有効データ以外のいくつかの干渉データを不可避的に含み、時系列に対してノイズ除去処理を行うことにより後続の時系列に基づく処理及び操作を効果的に行うことを確保できるとともに、ユーザニーズ情報を決定する正確さを向上させることに寄与する。

オプションとして、除去されたノイズは、尤度比又は確率統計等の方式で算出された、期待値から外れるノイズデータである。計算により、期待値から外れるいくつかのデータを検索することができ、これらのデータは除去すべきノイズデータである。

データが期待値から外れて所定の閾値に達した時に、当該データをノイズデータと見なす。あるデータは期待値から外れるが、外れる程度が小さい場合、当該データは有効データである可能性が高く、伝送及び計算過程において発生した誤差のため期待値から外れ、期待値の所定の閾値を設定し、誤差が存在するいくつかの有効データを残しており、有効データが削除されて後続処理及び計算においてより大きな誤差が発生する現象を軽減させることができる。

オプションとして、時系列を前処理し、データのノイズを除去し、ノイズが除去された時系列を生成した後に、ノイズが除去された時系列を圧縮処理し、圧縮された時系列を生成し、
次に圧縮された時系列の類似性を測定してもよい。

時系列、特に大量の時系列は情報の方向及び表示の正確さを確保できる一方、大量のデータは、データが輻輳し、プロセッサ負荷が大きすぎ、処理速度が遅い等の問題を引き起こす可能性があり、時系列を圧縮処理し、相関ルールをマイニングする時の処理時間を短縮することができ、且つ当該圧縮処理過程において、さらに時系列を一連のモードで表現されたサブシーケンスに変換することができ、後続のルールマイニングに寄与する。

オプションとして、圧縮処理は平均値圧縮法又は段階的圧縮法を用いる。

ここで、オプションとして、ユーザ検索の相関ルールに基づいて決定された前記ユーザニーズ情報は将来の少なくとも２つの異なる期間内のユーザニーズ情報を含み、上記ステップＳ１０２の後に、さらに、
異なる期間内にそれぞれ対応するユーザニーズ情報をユーザに用いられるクライアントに提供して表示するステップを含む。

具体的には、ユーザ検索の相関ルールに基づいて決定されたユーザニーズ情報は将来の少なくとも２つの異なる期間内のユーザニーズ情報を含み、且つ異なる期間内にそれぞれ自動的にロードして表示する。例えばある人はインターネットで自動車の衝突防止ステッカー、シートクッション等の物品を検索する場合、１台の新車を購入したばかりであることをよく示す。今後１ヶ月内に、さらに新車にドライブレコーダー、タイヤゲージ、消火器等の物品を購入する必要の可能性がある。今後数ヶ月後に新車が保守期間に入り、オイル、オイルフィルタ等の物品を購入する必要の可能性がある。異なる期間によって、それぞれ異なるニーズ情報をマッチングし且つ自動的にロードし、ユーザは自分のニーズにより合致する情報を見ることができ、ユーザに利便性を与えるとともに、情報配信者は、情報をより正確でニーズのある人々に表示することができる。また、広告主に対しては、短期間のニーズの場合、成果ベースの広告が好ましく、中長期のニーズの場合、ディスプレイ広告が好ましい。従って、本技術案は期間によってユーザに異なるニーズ情報を自動的にロードして表示し、ユーザがニーズ情報を検索することをやすくさせる。

オプションとして、本方法は、さらに、
ニーズ情報に対して信頼度測定を行うステップと、
前記ニーズ情報の信頼度が所定の条件を満たす時に、ユーザに用いられるクライアントが待機シーンにあるか否かを判断するステップと、
当該クライアントが待機シーンにある場合、前記ユーザニーズ情報を当該クライアントに提供して表示するステップと、を含む。

具体的には、当該待機シーンはＰＣ又は携帯端末の大量データ伝送シーン、ウェブページリフレッシュシーン及びアプリケーションインストール待機シーン等であってもよい。

ウェブページ表示グラデーションに具体化し、ウェブページに複数のニーズ情報を表示する時に、
ユーザニーズの時間順序に基づいて、所定の時間間隔で順番に表示してもよい。例えば、カルーセル形式で広告を表示する時に、ユーザの最近のニーズを満たす広告を最初に表示する。

ウェブページの容量はあくまでも限られ、所定の時間間隔で順番に表示し、限られたレイアウトにより多くの内容を表示できるとともに、表示内容の占有面積を減少させ、ユーザが目の中に広告等の内容が溢れてわずらわしくなることを回避することができる。

オプションとして、ウェブページに複数のニーズ情報を表示する時に、時間順序で左から右へ又は上から下へ並べて表示する。例えば、広告を左から右へ並べる場合、最近のニーズを満たす広告が最左側に並べられる。且つ、広告の下方にさらに時間軸でユーザニーズのおおよその時間をマークしてもよい。

オプションとして、広告を並べて表示する時にさらにニーズ時間情報を付注する。

退屈なロード待機に対して、このきっかけにユーザの将来のニーズを満たす情報を自動的に開いて表示することができる。例えば、生き生きしている形式で（ミニゲーム）広告を表示する。この方法はユーザの印象を深め、ユーザの焦燥を軽減させ、ユーザ体験を向上させ且つ変換率を向上させる。

図３は本発明の他の実施例に係るユーザニーズを決定するための装置であり、当該装置１は、
対応する、時系列に基づくユーザ検索の相関ルールを、ユーザの履歴検索記録に基づいて問い合わせるための装置（「問い合わせ装置２」と略称する）と、
ユーザ検索の相関ルールに基づいてユーザのニーズ情報を決定するための装置（「ニーズ情報決定装置３」と略称する）とを含む。

従来技術に比べて、本発明に係る方法は、時系列（又は動的数列と呼ばれる）に基づく相関ルールを使用してユーザのニーズを決定し、時系列とは同一の統計指標の数値をその発生時間の前後順序でソートされ数列であり、時系列に基づく分析の主な目的は既存の履歴データに基づいて将来を予測することであり、具体的には、人は、実際に物品やサービスを検索する時に、その情報ニーズが時間上の前後順序を有することが多いため、本技術案は時系列に基づいて、ユーザがウェブページを閲覧する時に、その履歴検索記録、及び予め設定された相関ルールに基づいて、履歴検索記録に関連するいくつかの情報を先見的にプッシュし、ユーザが自分に必要な情報をより容易、迅速に検索できることを可能にする利点を有する。本発明の装置は一般的にクラウドネットワーク装置を用いる。

オプションとして、当該装置１は、さらに、
ユーザからの問い合わせ要求を受信する時に、当該ユーザの履歴記録から当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードを取得するための装置（図示せず）と、
当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードに基づいて当該ユーザの履歴検索の時系列を生成するための装置（図示せず）と、
前記時系列の類似性を測定するための装置（図示せず）と、
前記測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置（図示せず）とを含み、
ここで、時系列は履歴検索時間でソートされたキーワードを含む。

履歴記録は様々であり、履歴記録同士に前後順序が存在しなければ、必ず因果関係が存在し、本発明に係る装置は時系列の類似性を測定することにより、複雑な時系列において、因果関係が存在する時系列と時間の前後順序が存在する時系列とを関連付け、ニーズ情報を先見的にプッシュする正確さを向上させる。

前記の測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置は、
時系列に基づいてモードで表現された一組のモードサブシーケンスを生成するための装置（図示せず）と、
当該一組のモードサブシーケンスの間の類似性を計算するための装置（図示せず）と、
モードサブシーケンスの間の類似性に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置（図示せず）と、を含む。

より詳細には、本発明の装置では、単調距離法、ベクトル距離法等に限定されないアルゴリズムで類似性測定関数を定義してモードサブシーケンスの間の類似性を計算し、類似性を測定した後に、どれらのモードサブシーケンスを同一の頻出モードに合併かを決定し、次にＡｐｒｉｏｒｉアルゴリズム等に限定されない方法で頻出モードを取得し且つ対応する相関ルールを生成する。時系列は同一の統計指標の数値をその発生時間の前後順序でソートしたシリーズであるが、時系列はそのまま類似性を測定できなかったり、又は類似性の測定難度が高かったりする場合が多く、それをモードサブシーケンスに変換することで、類似性を容易に計算することができる。Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムは相関ルールをマイニングする頻出アイテムセットアルゴリズムであり、候補セットの生成及びプロットの下方閉鎖検出の２つの段階により頻出アイテムセットをマイニングすることを核心思想とする。

オプションとして、当該測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置は、さらに、
生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するための装置（図示せず）を含み、
ここで、前記の生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するための装置は、検証結果に基づいて、生成されたユーザ検索の相関ルールから一部又は全部のユーザ検索の相関ルールを選別する。

具体的には、前記の生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するための装置はテストデータ検証と手動評価を参照して、生成されたユーザ検索の相関ルールに評価及び検証を行って、その中に可解釈性及び信頼度が高いルールを記録し、情報の方向を指示することに用いられ、ユーザがニーズ情報を迅速に決定することに寄与する。

オプションとして、当該生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するための装置は、さらに所定の時間間隔でユーザ検索の相関ルールの有効性を検出し、無効なユーザ検索の相関ルールを除去することに用いられる。

具体的には、前記のユーザ検索の相関ルールの有効性を検出する操作過程は、
情報ＣＴＲの変化状況を監視し、ＣＴＲの変化が所定の閾値を超える時に、対応する相関ルールが無効であると判定するステップを含む。情報ＣＴＲの変化が所定の閾値を超える場合、現在又は対応する相関ルールが無効になかったり先見性が不十分であったりすると示され、このように、無効な相関ルールをクリアし、相関ルールを追加及び更新しやすくにさせ、また、解釈可能性及び信頼度が高い相関ルールがユーザに良好且つ迅速に役立つことを可能にさせ、ユーザに利便性を与える。ＡＤＷＩＮスライディング・ウィンドウ・アルゴリズムで情報ＣＴＲの変化状況を監視する。

オプションとして、当該時系列の類似性を測定するための装置は、
時系列を前処理し、データのノイズを除去し、ノイズが除去された時系列を生成するためのサブ装置（図示せず）と、
ノイズが除去された時系列の類似性を測定するためのサブ装置（図示せず）と、を含む。

データが期待値から外れて所定の閾値に達した時に、当該データをノイズデータと見なす。あるデータは期待値から外れるが、外れ程度が小さいと、当該データは有効データである可能性が高く、伝送及び計算過程における誤差のため期待値から外れ、期待値の所定の閾値を設定し、誤差が存在するいくつかの有効データを保持し、有効データが削除され、後続処理及び計算においてより大きな誤差が発生する現象を軽減させることができる。

オプションとして、前記の時系列の類似性を測定するための装置は、
時系列を前処理し、データのノイズを除去するためのサブ装置（図示せず）と、
ノイズが除去された時系列を生成するためのサブ装置（図示せず）と、
ノイズが除去された時系列を圧縮処理し、圧縮された時系列を生成するためのサブ装置（図示せず）と、
圧縮された時系列の類似性を測定するためのサブ装置（図示せず）と、を含む。

オプションとして、ユーザニーズを決定するための装置は、さらに、
異なる期間内にそれぞれ対応するユーザニーズ情報をユーザに用いられるクライアントに提供して表示するための装置（「表示装置４」と略称する）を含む。

具体的には、ユーザ検索の相関ルールに基づいてユーザニーズ情報を決定する装置は、将来の少なくとも２つの異なる期間内のユーザニーズ情報を決定する。例えばある人はインターネットで自動車の衝突防止ステッカー、シートクッション等の物品を検索する場合、１台の新車を購入したばかりであることをよく示す。今後１ヶ月内に、さらに新車にドライブレコーダー、タイヤゲージ、消火器等の物品を購入する必要の可能性がある。今後数ヶ月後に新車が保守期間に入り、オイル、オイルフィルタ等の物品を購入する必要の可能性がある。異なる期間によって、それぞれ異なるニーズ情報をマッチングし且つ自動的にロードし、ユーザは自分のニーズにより合致する情報を見ることができ、ユーザに利便性を与えるとともに、情報配信者は、情報をより正確でニーズのある人々に表示することができる。また、広告主に対しては、短期間のニーズの場合、成果ベースの広告が好ましく、中長期のニーズの場合、ディスプレイ広告が好ましい。従って、本技術案は期間によってユーザに異なるニーズ情報を自動的にロードして表示し、ユーザがニーズ情報を検索することをやすくさせる。

オプションとして、前記のユーザニーズを決定するための装置は、さらに、
ニーズ情報に対して信頼度測定を行うための装置を含み、
ニーズ情報の信頼度が所定の条件を満たす時に、ユーザに用いられるクライアントが待機シーンにあるか否かを判断し、
当該クライアントが待機シーンにある場合、前記ユーザニーズ情報を当該クライアントに提供して表示する。

ウェブページの容量はあくまでも限られ、所定の時間間隔で順番に表示し、限られたレイアウトにより多くの内容を表示できるとともに、表示内容の占有面積を減少させ、ユーザは目の中に広告等の内容が溢れてわずらわしくなることを回避することができる。

注意すべきことは、本発明が、ソフトウェア及び／又はソフトウエアとハードウェアとの組合せにおいて実施することができ、例えば、特定用途向け集積回（ＡＳＩＣ）、汎用コンピュータ又は任意の他の種類のハードウエアを用いて実現することができる。本発明のソフトウェアプログラムはプロセッサに実行されることで以上の前記ステップ又は機能を実現できる。同様に、本発明のソフトウェアプログラム（関連するデータ構造を含む）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、ＲＡＭメモリ、磁気ドライブ又は光学ドライブ又はフロッピーディスク及び類似装置に記録されてもよい。また、本発明の一部のステップ又は機能はハードウェア、例えば、プロセッサと協力して各機能又はステップを実行する電気回路によって実現できる。

当業者であれば、本発明は、上記の例示的な実施例の詳細に制限されず、本発明の主旨又は基本的な特徴を脱逸せずにその他の形態で本発明を実現できることが明らかなことである。従って、いずれにしても、実施例は例示的なものに過ぎず、非限定的であり、本発明の範囲は上記説明ではなく添付している請求項により限定され、従って、請求項の同等要件を満たす意味及び範囲を有するすべての変化は本発明内に含まれる。請求項における任意の図面符号を、係る請求項を制限するものとしてはならない。また、「含む」という単語は、他のユニット又はステップを排除せず、単数形を使用する場合も複数を含む。請求項に説明した複数のユニット又は装置は、一つのユニット又は装置によりソフトウェア又はハードウェアを通じて実現されてもよい。第１、第２等の単語は名称を示すことに用いられ、順番を特定するものではない。

Claims

コンピュータ機器により実行される方法であって、
対応する、時系列に基づくユーザ検索の相関ルールを、ユーザの履歴検索記録に基づいて問い合わせるステップと、
ユーザ検索の相関ルールに基づいてユーザのニーズ情報を決定するステップと、を含み、
前記の対応する、時系列に基づく相関ルールを、ユーザの履歴記録に基づいて問い合わせるステップの前に、さらに、
ユーザからの問い合わせ要求を受信する時に、当該ユーザの履歴記録から当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードを取得するステップと、
当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードに基づいて当該ユーザの履歴検索の時系列を生成するステップと、
前記時系列の類似性を測定するステップと、
前記測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するステップと、を含んでおり、
ここで、時系列は履歴検索時間でソートされたキーワードを含み、
前記の測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成する前記ステップには、
時系列に基づいてモードで表現された一組のモードサブシーケンスを生成するステップと、
当該一組のモードサブシーケンスの間の類似性を計算するステップと、
モードサブシーケンスの間の類似性に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するステップと、を含み、
ユーザ検索の相関ルールに基づいて決定されたユーザニーズ情報は将来の少なくとも２つの異なる期間内のユーザニーズ情報を含み、
当該方法は、さらに、
異なる期間内にそれぞれ対応するユーザニーズ情報をユーザに用いられるクライアントに提供して表示するステップを含む
ことを特徴とするユーザニーズを決定するための方法。
前記の測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するステップには、
生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するステップと、
検証結果に基づいて、生成されたユーザ検索の相関ルールから一部又は全部のユーザ検索の相関ルールを選別するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記の前記時系列の類似性を測定するステップには、
時系列を前処理し、データのノイズを除去し、ノイズが除去された時系列を生成するステップと、
ノイズが除去された時系列の類似性を測定するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
前記の時系列の類似性を測定するステップには、
時系列を前処理し、データのノイズを除去し、ノイズが除去された時系列を生成するステップと、
ノイズが除去された時系列を圧縮処理し、圧縮された時系列を生成するステップと、
圧縮された時系列の類似性を測定するステップと、を含む
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
前記ニーズ情報に対して信頼度測定を行うステップと、
前記ニーズ情報の信頼度が所定の条件を満たす時に、ユーザに用いられるクライアントがウエイト待機シーンにあるか否かを判断するステップと、
当該クライアントが待機シーンにある場合、前記ユーザニーズ情報を当該クライアントに提供して表示するステップと、をさらに含む
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
ユーザニーズを決定するための装置であって、
対応する、時系列に基づくユーザ検索の相関ルールを、ユーザの履歴検索記録に基づいて問い合わせるための装置と、
ユーザ検索の相関ルールに基づいてユーザのニーズ情報を決定するための装置と、を含み、
ユーザからの問い合わせ要求を受信する時に、当該ユーザの履歴記録から当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードを取得するための装置と、
当該ユーザの履歴検索時間及びキーワードに基づいて当該ユーザの履歴検索の時系列を生成するための装置と、
前記時系列の類似性を測定するための装置と、
前記測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置と、をさらに含み、
ここで、時系列は履歴検索時間でソートされたキーワードを含み、
前記測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置は、
時系列に基づいてモードで表現された一組のモードサブシーケンスを生成するための装置と、
当該一組のモードサブシーケンスの間の類似性を計算するための装置と、
モードサブシーケンスの間の類似性に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置と、を含み、
ユーザ検索の相関ルールに基づいて決定されたユーザニーズ情報は将来の少なくとも２つの異なる期間内のユーザニーズ情報を含み、
前記ユーザのニーズ情報を決定するための装置は、さらに、
異なる期間内にそれぞれ対応するユーザニーズ情報をユーザに用いられるクライアントに提供して表示するための装置を含む
ことを特徴とするユーザニーズを決定するための装置。
前記測定結果に基づいてユーザ検索の相関ルールを生成するための装置は、
生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するための装置を含み、
前記の生成されたユーザ検索の相関ルールを検証するための装置は、検証結果に基づいて、生成されたユーザ検索の相関ルールから一部又は全部のユーザ検索の相関ルールを選別する
ことを特徴とする請求項６に記載の装置。
前記の前記時系列の類似性を測定するための装置は、
時系列を前処理し、データのノイズを除去し、ノイズが除去された時系列を生成するためのサブ装置と、
ノイズが除去された時系列の類似性を測定するためのサブ装置と、を含む
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の装置。
前記時系列の類似性を測定するための装置は、
時系列を前処理し、データのノイズを除去するためのサブ装置と、
ノイズが除去された時系列を生成するためのサブ装置と、
ノイズが除去された時系列を圧縮処理し、圧縮された時系列を生成するためのサブ装置と、
圧縮された時系列の類似性を測定するサブ装置と、を含む
ことを特徴とする請求項６〜８のいずれか一項に記載の装置。
前記ニーズ情報に対して信頼度測定を行うための装置と、
前記ニーズ情報の信頼度が所定の条件を満たす時に、ユーザに用いられるクライアントが待機シーンにあるか否かを判断する装置と、
当該クライアントが待機シーンにある場合、前記ユーザニーズ情報を当該クライアントに提供して表示する装置と、をさらに含む
ことを特徴とする請求項６〜９のいずれか一項に記載の装置。
不揮発性コンピュータ可読媒体であって、
前記コンピュータ可読媒体がコンピュータコードを含み、前記コンピュータコードが実行される時に、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法が実行される
ことを特徴とする不揮発性コンピュータ可読媒体。
コンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムがコンピュータ機器により実行される時に、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法が実行される
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
コンピュータコードを記憶するメモリと、
プロセッサと、を含んでおり
前記プロセッサが、前記コンピュータコードを実行することによって請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法を実行するように配置される
ことを特徴とするコンピュータ機器。