JPWO2018070026A1 - 商品情報表示システム、商品情報表示方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

所望の商品を見つけるのに有用な情報を提示する。商品情報表示システム（１）の取得手段（１０１）は、キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する。特定手段（１０２）は、複数のユーザがそれぞれ入力したキーワードに対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを前記商品データに基づいて特定する。記録手段（１０３）は、特定手段（１０２）により同じキーワードに対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせを記憶手段（１００）に記録する。表示制御手段（１０４）は、組み合わせに基づく情報を表示手段（２５）に表示させる。

Description

本発明は、商品情報表示システム、商品情報表示方法、及びプログラムに関する。

従来、オンラインショッピングでは、ユーザが入力した検索条件に基づいて商品を検索する技術が知られている。例えば、特許文献１には、ユーザが入力したキーワードに基づいて商品を検索したり、ユーザが選択したカテゴリに基づいて商品を検索したりするシステムが記載されている。

特開２０１４−９６１５５号公報

しかしながら、キーワードに基づく検索では、単純な文字列一致により商品が検索されるので、所望の商品とは無関係の商品がたまたまヒットしてしまうことがある。一方、カテゴリに基づく検索では、ユーザが選択したカテゴリに多数の商品が属しているので、やはり無関係な商品がヒットしてしまう。更に、所望の商品は、１つのカテゴリに集中するわけではなく、互いに関連する複数のカテゴリに分散することが多い。このため、ユーザがカテゴリを選択しても、所望の商品の一部しか表示されず、関連性のある別カテゴリ内の商品は表示されない。

この点、カテゴリの名前が似ていたとしても、その中にある商品の種類が全く違うことも多いので、どのカテゴリに関連性があるかをユーザが判断するのは難しい。特許文献１の技術では、関連性のあるカテゴリの組み合わせに基づく情報をユーザに提供することができず、上記説明したように、無関係な商品が多い検索結果になったり、所望の商品の一部しかない検索結果になったりするので、ユーザは所望の商品を見つけにくかった。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、所望の商品を見つけるのに有用な情報を提示することである。

上記課題を解決するために、本発明に係る商品情報表示システムは、キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する取得手段と、複数のユーザがそれぞれ入力したキーワードに対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを前記商品データに基づいて特定する特定手段と、前記特定手段により同じキーワードに対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせを記憶手段に記録する記録手段と、前記組み合わせに基づく情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、を含むことを特徴とする。

本発明に係る商品情報表示方法は、キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する取得ステップと、複数のユーザがそれぞれ入力したキーワードに対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを前記商品データに基づいて特定する特定ステップと、前記特定ステップにより同じキーワードに対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせを記憶手段に記録する記録ステップと、前記組み合わせに基づく情報を表示手段に表示させる表示制御ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する取得手段、複数のユーザがそれぞれ入力したキーワードに対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを前記商品データに基づいて特定する特定手段、前記特定手段により同じキーワードに対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせを記憶手段に記録する記録手段、前記組み合わせに基づく情報を表示手段に表示させる表示制御手段、としてコンピュータを機能させる。

また、本発明に係る情報記憶媒体は、上記のプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体である。

また、本発明の一態様では、前記記録手段は、前記組み合わせが示す複数のカテゴリに含まれる複数の商品の各々の商品説明に基づいて、当該商品の属性と属性値を抽出して前記記憶手段に記録し、前記表示制御手段は、前記属性と前記属性値とに基づく前記情報を前記表示手段に表示させる、ことを特徴とする。

また、本発明の一態様では、前記商品説明は、テーブル形式の説明と半構造化テキスト形式の説明の少なくとも一つを含み、前記記録手段は、前記商品説明の中の前記テーブル形式の説明と前記半構造化テキスト形式の説明の少なくとも一つから前記属性と前記属性値を抽出する。

また、本発明の一態様では、前記商品説明は、自由入力テキスト形式の説明を更に含み、前記記録手段は、少なくとも一つの商品から抽出した前記属性と前記属性値に基づいて、他の商品の前記自由入力テキスト形式の説明から前記属性と前記属性値を抽出する。

また、本発明の一態様では、前記記録手段は、表記の異なる複数の前記属性が互いに同じ意味であるかを判定し、同じ意味であると判定した前記複数の属性を統合する。

また、本発明の一態様では、前記記録手段は、前記複数の属性間で共通の属性値の種類数に基づく類似度が閾値以上であるかを判定することによって、当該複数の属性が互いに同じ意味であるかを判定する。

また、本発明の一態様では、前記表示制御手段は、前記属性と前記属性値の少なくとも一つを選択可能な画面を各ユーザに提供し、当該画面に対する選択結果に基づく前記情報を前記表示手段に表示させる。

また、本発明の一態様では、前記表示制御手段は、各ユーザが商品ページの表示を要求した商品の前記属性と前記属性値の少なくとも一つと一致する他の商品を検索し、当該検索した他の商品へのリンクを前記商品ページに含ませることによって、前記情報を前記表示手段に表示させる。

また、本発明の一態様では、前記特定手段又は前記記録手段は、各カテゴリに属する商品の数に基づいて、自身の処理対象とするカテゴリを決定する。

また、本発明の一態様では、各商品は、ツリー構造で定義されたカテゴリに属し、前記記録手段は、前記特定手段により同じキーワードに対して複数の兄弟ノードのカテゴリが特定された場合に、当該複数の兄弟ノードのカテゴリの組み合わせを記録し、前記表示制御手段は、前記組み合わせの親ノードのカテゴリが選択された場合に前記情報を前記表示手段に表示させる。

本発明によれば、所望の商品を見つけるのに有用な情報を提示することである。

商品情報表示システムの全体構成を示す図である。 ユーザが商品を検索する様子を示す図である。 属性と属性値がユーザに提供される様子を示す図である。 商品情報表示システムで実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。 カテゴリ定義データの一例を示す図である。 商品データの一例を示す図である。 検索クエリデータの一例を示す図である。 ＰＶシードデータの一例を示す図である。 拡張商品メタデータの一例を示す図である。 メタデータ生成処理を示すフロー図である。 情報表示処理を示すフロー図である。

［１．商品情報表示システムのハードウェア構成］
以下、本発明に関わる商品情報表示システムの実施形態の例を説明する。図１は、商品情報表示システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、商品情報表示システム１は、サーバ１０及びユーザ端末２０を含み、これらはネットワークを介してデータ送受信可能に接続される。なお、図１では、サーバ１０及びユーザ端末２０を１台ずつ示しているが、これらは複数台あってもよい。

サーバ１０は、サーバコンピュータであり、例えば、制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３を含む。制御部１１は、少なくとも１つのプロセッサを含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムやデータに従って処理を実行する。記憶部１２は、主記憶部及び補助記憶部を含む。例えば、主記憶部はＲＡＭなどの揮発性メモリであり、補助記憶部は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発性メモリである。通信部１３は、有線通信又は無線通信用の通信インタフェースを含み、例えば、ネットワークを介してデータ通信を行う。

ユーザ端末２０は、ユーザが操作するコンピュータであり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末（タブレット型コンピュータを含む）、又は携帯電話機（スマートフォンを含む）等である。ユーザ端末２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、操作部２４、及び表示部２５を含む。制御部２１、記憶部２２、及び通信部２３のハードウェア構成は、それぞれ制御部１１、記憶部１２、及び通信部１３と同様であってよい。操作部２４は、ユーザが操作を行うための入力デバイスであり、例えば、タッチパネルやマウス等のポインティングデバイスやキーボード等である。操作部２４は、ユーザの操作内容を制御部２１に伝達する。表示部２５は、例えば、液晶表示部又は有機ＥＬ表示部等である。

なお、記憶部１２，２２に記憶されるものとして説明するプログラム及びデータは、ネットワークを介してこれらに供給されるようにしてもよい。また、サーバ１０及びユーザ端末２０のハードウェア構成は、上記の例に限られず、種々のハードウェアを適用可能である。例えば、サーバ１０及びユーザ端末２０は、それぞれコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を読み取る読取部（例えば、光ディスクドライブやメモリカードスロット）や外部機器と直接的に接続するための入出力部（例えば、ＵＳＢ端子）を含んでもよい。この場合、情報記憶媒体に記憶されたプログラムやデータが読取部又は入出力部を介して、サーバ１０又はユーザ端末２０に供給されるようにしてもよい。

［２．商品情報表示システムの概要］
商品情報表示システム１は、オンラインショッピングモールで取り扱われる商品の検索が可能である。商品情報表示システム１では、キーワードを利用した検索が可能であってもよいし、カテゴリを利用した検索が可能であってもよいし、これらを組み合わせた検索が可能であってもよい。例えば、ユーザがユーザ端末２０を操作してサーバ１０にアクセスすると、オンラインショッピングモールのトップページが表示部２５に表示され、商品の検索が可能となる。

図２は、ユーザが商品を検索する様子を示す図である。図２に示すように、トップページＧ１は、キーワードの入力とカテゴリの選択とが可能となっている。本実施形態では、カテゴリがツリー構造で定義されており、個々のカテゴリは、ノードに相当する。例えば、トップページＧ１には、一部のカテゴリのみが表示される。ユーザがトップページＧ１に表示されたカテゴリを選択すると、当該カテゴリの子ノードのカテゴリが選択可能になるようにしてよい。

例えば、ユーザがトップページＧ１から「ビール・洋酒」というカテゴリを選択すると、当該カテゴリの子ノードである「ビール」、「ウイスキー」、及び「ワイン」のカテゴリが選択可能になる。そして、ユーザが「ワイン」というカテゴリを選択すると、当該カテゴリの子ノードである「赤ワイン」、「白ワイン」、及び「ワイングッズ」のカテゴリが選択可能になる。以降、子ノードが存在しない葉ノードのカテゴリに至るまで、各カテゴリを順番に選択可能であってよい。

例えば、ユーザが「ワイン」というカテゴリを選択し、かつ、「ボルドー」というキーワードを入力すると、図２の検索結果画面Ｇ２に示すように、これら２つの条件にヒットする商品の一覧が表示される。ここでは、「ワイン」の子ノードとして、「赤ワイン」、「白ワイン」、及び「ワイングッズ」の３つが存在するので、検索結果画面Ｇ２には、これら３つのカテゴリの何れかに属し、かつ、「ボルドー」というキーワードにヒットする商品が表示される。

図２の例では、ボルドー産の赤ワインである商品Ａ、ボルドー産の白ワインである商品Ｂ、及びボルドーで製造されたワイングラスである商品Ｃが、同じ検索結果画面Ｇ２に表示される。即ち、検索結果画面Ｇ２には、ワインそのものである商品Ａ及びＢとともに、ワインではない商品Ｃが表示される。ボルドー産のワインは世界的に人気があるので、上記の条件は多数のユーザによって入力されるが、各ユーザは、ワインそのものを探している蓋然性が高く、ワイングッズを探している蓋然性は低い。このため、検索結果画面Ｇ２からは、商品Ａの商品ページＧ３や商品Ｂの商品ページＧ４に遷移することがほとんどであり、たまたまヒットした商品Ｃの商品ページには遷移しない。

サーバ１０は、検索結果画面Ｇ２から各ユーザが選択した商品を分析し、関連性のあるカテゴリの組み合わせを特定する。関連性のあるカテゴリとは、商品の特徴に共通項が存在するカテゴリである。別の言い方をすれば、関連性のあるカテゴリは、ユーザが興味を持つ商品の特徴が似ているカテゴリである。図２の例の場合、兄弟ノードの３つのカテゴリのうち、よく選択される「赤ワイン」と「白ワイン」は、ワインそのものが属するカテゴリであり、関連性のあるカテゴリの組み合わせである。一方、選択されない「ワイングッズ」は、ワインそのものは属しないカテゴリであり、他の兄弟ノードとは関連性のないカテゴリである。このように、カテゴリの定義上は兄弟の関係にあったとしても、表記が部分的に一致するだけで実際には関連性の薄いカテゴリも存在するので、サーバ１０は、検索結果画面Ｇ２からユーザが実際に選択した商品が属するカテゴリの組み合わせに基づいて、カテゴリの関連性を特定する。

本実施形態では、サーバ１０は、過去に入力されたキーワードごとに、検索結果画面Ｇ２から選択された商品のカテゴリを記録している。このため、サーバ１０は、商品が選択された場合に何のキーワードが入力されたかを、カテゴリごとに特定可能となっている。サーバ１０は、複数のカテゴリ間で共通のキーワードが閾値以上存在すれば、当該複数のカテゴリに関連性があると判断する。この閾値は、任意であってよく、１でもよいし、２以上であってもよい。例えば、図２の「ワイン」のカテゴリであれば、閾値を２とすると、２つ以上の共通のキーワードに対して、「赤ワイン」の商品と「白ワイン」の商品とが選択されていた場合、「赤ワイン」と「白ワイン」が関連性のあるカテゴリの組み合わせとして特定される。

なお、上記の説明では、あるカテゴリの商品が１つでも選択されていれば、関連性のある組み合わせの候補となる場合を説明したが、商品が複数選択された場合に、関連性のある組み合わせの候補となるようにしてもよい。この数は、任意であってよく、２つであってもよいし、３つ以上であってもよい。このようにすれば、例えば、ユーザが間違って「ワイングッズ」の商品を選択してしまったとしても、この１回の誤選択によって、「ワイングッズ」が関連性のあるカテゴリの組み合わせに含まれてしまうことを防止できる。

サーバ１０は、「赤ワイン」と「白ワイン」の関連性を特定すると、これら２つのカテゴリ内の商品の共通項を見つけるために、「赤ワイン」に属する全商品の商品説明と、「白ワイン」に属する全商品の商品説明と、を参照し、各商品の属性と属性値を抽出する。属性は、商品の特徴を分類する文字列であり、属性値は、その具体的な内容を示す文字列又は数値である。

例えば、サーバ１０は、商品Ａの商品説明（図２の商品ページＧ３）から、属性「産地」と属性値「フランス」、属性「生産年」と属性値「２０１６」、属性「種類」と属性値「赤」、及び属性「度数」と属性値「１１％」を抽出する。また例えば、サーバ１０は、商品Ｂの商品説明（図２の商品ページＧ４）から、属性「産地」と属性値「フランス」、属性「生産年」と属性値「２０１５」、属性「種類」と属性値「白」、及び属性「度数」と属性値「１２％」を抽出する。サーバ１０は、抽出した属性と属性値の組み合わせを商品に関連付けて記憶し、当該属性と属性値をユーザに提供する。

図３は、属性と属性値がユーザに提供される様子を示す図である。図３に示すように、トップページＧ１が表示された後に、ユーザが「ビール・洋酒」の子ノードである「ワイン」のカテゴリを選択すると、属性表示画面Ｇ５に遷移し、「赤ワイン」と「白ワイン」の商品から抽出した属性と、当該属性の代表的な属性値と、が選択可能に表示される。

例えば、ユーザが属性表示画面Ｇ５の中から属性「産地」の属性値「フランス」を選択すると、「フランス」が属性値の商品の一覧が検索結果画面Ｇ６に表示される。また例えば、ユーザが属性表示画面Ｇ５の中から属性「生産年」を選択すると、「生産年」の属性が抽出された商品の一覧が検索結果画面Ｇ７に表示される。なお、この場合、「生産年」の属性が選択されただけなので、属性値は特に参照されない。

検索結果画面Ｇ６及びＧ７には、属性と属性値が抽出されなかった商品は検索結果にヒットしないので、キーワード検索とは異なり、無関係の商品が文字列一致でたまたまヒットすることを回避できる。例えば、関連性がないとされた「ワイングッズ」の商品は、属性と属性値が抽出されないので、検索結果画面Ｇ６及びＧ７には、「ワイングッズ」の商品は表示されない。更に、属性と属性値は、「赤ワイン」と「白ワイン」との間で共通なので、これらのカテゴリをまたいで商品を探すことが可能となる。更に、属性と属性値は、商品説明から抽出されたものなので、システム管理者が予め用意した属性のキーワードよりも、商品の特徴をより的確に表した情報を提供できる。

以上のように、商品情報表示システム１は、ユーザが入力したキーワードの検索結果に対して選択した商品に基づいて、関連性のあるカテゴリの組み合わせを特定する。そして、商品情報表示システム１は、当該組み合わせの中で抽出した属性と属性値をユーザに提供する。このため、一部無関係の商品が検索結果に表示されることを防止しつつ、関連性のあるカテゴリ間をまたいだ情報の提供が可能になり、所望の商品を見つけるのに有用な情報を提供することができる。以降、商品情報表示システム１が有する構成の詳細を説明する。

［３．本実施形態において実現される機能］
図４は、商品情報表示システム１で実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図４に示すように、本実施形態では、データ記憶部１００、取得部１０１、特定部１０２、記録部１０３、及び表示制御部１０４がサーバ１０で実現される。データ記憶部１００は、記憶部１２を主として実現され、取得部１０１、特定部１０２、記録部１０３、及び表示制御部１０４は、制御部１１を主として実現される。

［３−１．データ記憶部］
データ記憶部１００は、オンラインショッピングモールに関する種々のデータを記憶する。ここでは、データ記憶部１００が記憶するデータとして、カテゴリ定義データ、商品データ、検索クエリデータ、ＰＶ（Property-Value）シードデータ、及び拡張商品メタデータを説明する。

図５は、カテゴリ定義データの一例を示す図である。図５に示すように、カテゴリ定義データは、オンラインショッピングモールにおいて用意された全カテゴリを定義したマスタデータである。先述したように、本実施形態では、各商品はツリー構造で定義されたカテゴリに属するので、カテゴリ定義データには、カテゴリのツリー構造が定義される。カテゴリのツリーは、複数の階層（深さ）を有する。

例えば、カテゴリ定義データには、カテゴリを一意に識別するカテゴリＩＤに関連付けて、カテゴリのパスが格納される。カテゴリのパスとしては、根ノードから当該カテゴリに至るまでの情報が格納される。なお、図５の「＞＞」の文字列は、ノード間の枝を意味する。図５に示すように、階層が上位であるほどカテゴリ名が一般化され、階層が下位であるほどカテゴリ名が具体化される。

図６は、商品データの一例を示す図である。図６に示すように、商品データには、商品に関する種々の情報が格納される。例えば、商品データには、商品を一意に識別する商品ＩＤに関連付けて、商品名、カテゴリＩＤ、及び商品説明が格納される。なお、商品データには、商品のタイトル、取り扱いショップ、単価、在庫数、又は商品ページのＵＲＬなどの種々の情報が格納されてよい。

商品説明は、ショップ担当者により入力され、例えば、テーブル形式の説明、半構造化テキスト形式の説明、及び自由入力テキスト形式の説明を含む。なお、商品説明は、これら全てを含む必要はなく、何れか１つ又は２つだけ含んでいてもよい。例えば、商品説明は、テーブル形式の説明と半構造化テキスト形式の説明の少なくとも一つを含んでよい。テーブル形式の説明には、ショップ担当者が入力した属性と属性値の組み合わせが格納される。テーブルを構成する行数及び列数は任意であってよい。半構造化テキストの説明には、定型文の一部の単語をショップ担当者が入力したテキストが格納される。例えば、複数の半構造化テキストが用意されており、ショップ担当者が入力可能な単語の位置は予め決まっている。自由入力テキスト形式の説明には、ショップ担当者が自由に入力したテキストが格納される。自由入力テキストとして、ＨＴＭＬのタグ情報を入力可能であってもよい。

図７は、検索クエリデータの一例を示す図である。図７に示すように、検索クエリデータには、ユーザが入力した検索条件と、検索結果に対するユーザのアクションと、の関係が格納される。例えば、検索クエリデータには、ユーザが入力したキーワードと、検索結果から実際にユーザが選択した商品の商品ＩＤ、及び当該商品のカテゴリＩＤが関連付けられている。

なお、キーワード検索は、複数のキーワードを組み合わせることもできるので、検索クエリデータには、複数のキーワードの各々と、これらの組み合わせの条件（「ＡＮＤ」又は「ＯＲ」）が格納されるようにしてよい。また、キーワードだけでなく、ユーザが検索の際に選択したカテゴリも検索クエリデータに格納されていてもよい。

本実施形態では、ユーザがキーワードを入力して検索するたびに、検索クエリデータが更新される。例えば、サーバ１０は、ユーザが入力したキーワードを受信すると、当該キーワードを検索クエリデータに格納する。そして、サーバ１０は、検索結果に対する選択結果を受信すると、ユーザが選択した商品の商品ＩＤ及びカテゴリＩＤを検索クエリデータに格納する。

図８は、ＰＶシードデータの一例を示す図である。ＰＶシードとは、属性と属性値の組み合わせを定義するマスタデータである。即ち、ＰＶシードは、商品説明から属性と属性値の組み合わせを抽出するために参照される辞書（見本）の役割を果たす。例えば、ＰＶシードデータには、関連性のあるカテゴリの組み合わせに関連付けて、当該組み合わせの中で抽出されたＰＶシードが格納される。

なお、本実施形態では、同じ意味であっても表記が異なる属性は１つに統合される。例えば、「産地」という属性は、ショップによっては「生産地」や「原産地」と記載されていることがある。これらの意味は同じなので、図８に示すように１つの属性として統合される。このため、ある１つの属性は、複数通りの表記から構成されることがある。この点は、属性値も同じであり、１つの属性値は、複数通りの表記から構成されてもよい。

また、統合された属性の中で代表的な表記を識別する情報がＰＶシードデータに格納されるようにしてよい。例えば、「産地」、「生産地」、「原産地」の中で、「産地」が代表的な表記とされてよい。また、ある１つの属性には、複数個の属性値が存在するので、その中で代表的な属性値を識別する情報が、ＰＶシードデータに格納されるようにしてよい。例えば、属性「産地」の中で、属性値として多く登場する「フランス」、「イタリア」、「スペイン」などが代表的な属性値とされてもよい。代表的な属性及び属性値は、これらが抽出される商品数に基づいて定まってよいし、システム管理者が指定してもよい。商品数に基づいて定まる場合には、最も商品数が多い属性及び属性値が代表値になってもよいし、商品数が多い順番に所定個数のものが代表値になってもよい。

図９は、拡張商品メタデータの一例を示す図である。図９に示すように、拡張商品メタデータは、各商品に関連付けられた属性と属性値の組み合わせを示すデータである。例えば、拡張商品メタデータには、商品ＩＤに関連付けて、属性と属性値の組み合わせが格納される。拡張商品メタデータに格納される属性と属性値は、ＰＶシードデータに格納された属性と属性値のうち、各商品の商品説明でヒットしたものである。

なお、データ記憶部１００に記憶されるデータは、上記の例に限られない。データ記憶部１００は、実施形態に係る処理のために必要なデータを記憶すればよい。例えば、データ記憶部１００は、各画面のＨＴＭＬデータを記憶してもよい。

［３−２．取得部］
取得部１０１は、キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する。取得部１０１は、データ記憶部１００から商品データを取得する。なお、データ記憶部１００が、商品情報表示システム１とは異なるシステム内にある場合には、取得部１０１は、当該異なるシステムから商品データを取得するようにしてよい。

［３−３．特定部］
特定部１０２は、複数のユーザがそれぞれ入力したキーワード（キーワードは、１つでもよいし、複数でもよい。）に対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを商品データに基づいて特定する。本実施形態では、商品データに基づいて更新される検索クエリデータにカテゴリＩＤが格納されるので、特定部１０２は、検索クエリデータを参照し、キーワードを入力した各ユーザが検索結果から実際に選択した商品のカテゴリを特定する。なお、検索クエリデータにカテゴリＩＤが格納されない場合には、特定部１０２は、商品データを参照し、検索クエリデータに格納された商品ＩＤに関連付けられたカテゴリＩＤを取得することになる。

［３−４．記録部］
記録部１０３は、特定部１０２により同じキーワード（キーワードは、１つでもよいし、複数でもよい。）に対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせをデータ記憶部１００に記録する。別の言い方をすれば、記録部１０３は、複数のカテゴリに共通のキーワードが存在する場合、当該複数のカテゴリを関連性のある組み合わせとして特定する。

本実施形態では、記録部１０３は、カテゴリの組み合わせに基づいて、当該組み合わせに含まれる複数のカテゴリをまたいだ検索を可能とする検索情報を生成する。検索情報は、商品検索で使用可能な情報であればよく、文字列であってもよいし、数値であってもよいし、これらの組み合わせであってもよい。検索情報は、関連性のある複数のカテゴリ間をまたいで検索するものであり、関連性のないカテゴリ内の商品はヒットしない。例えば、関連性のある複数のカテゴリ内の商品から生成された検索情報は、当該複数のカテゴリ内の商品に関連付けられ、それ以外のカテゴリの商品には関連付けられない。検索情報は、関連性のあるカテゴリの組み合わせ内の商品の共通項といえる。なお、検索情報は、属性と属性値の組み合わせでなくてもよく、ある商品の特徴を示す文字列であってもよいし、商品名の一部の文字列であってもよい。

また、関連性のあるカテゴリの組み合わせは、必ずしも検索に利用されなくてもよく、情報の提示に利用されるようにすればよい。例えば、記録部１０３が記録したカテゴリの組み合わせが、そのまま表示部２５に表示されるようにしてもよいし、抽出された属性と属性の組み合わせが、特に検索可能ではない状態で単に情報として提示されるようにしてもよい。更に、関連性のあるカテゴリの組み合わせが、当該組み合わせを特定する際に参照されたキーワードとともに情報として提示されるようにしてもよい。

本実施形態では、記録部１０３は、主に下記の６つの処理を実行する場合を説明する。
（１）カテゴリ抽出処理
（２）カテゴリ統合処理
（３）ＰＶシード抽出処理
（４）属性統合処理
（５）属性値拡張処理
（６）リンク処理

［カテゴリ抽出処理］
カテゴリ抽出処理は、カテゴリ統合処理以降の対象となるカテゴリを特定する処理である。即ち、カテゴリ抽出処理は、関連性を判定する対象となるカテゴリを特定する処理である。別の言い方をすれば、カテゴリ抽出処理は、属性と属性値の組み合わせを抽出する対象となるカテゴリを特定する処理である。

例えば、カテゴリ内の商品数が多すぎると、商品が多様すぎるため属性と属性値を抽出してもあまり意味がなく、逆に商品数が少なすぎると、商品の種類が少なすぎるため属性と属性値を抽出してもあまり役に立たない。このため、本実施形態では、カテゴリ抽出処理によって、程よい商品数のカテゴリを処理対象としている。

例えば、記録部１０３は、カテゴリ定義データ及び商品データに基づいて、ツリー全体の中から、商品数が第１閾値（例えば、２^７）以上であり、かつ、第２閾値（例えば、２^１５）未満である部分木を特定し、当該部分木の根ノードのカテゴリを抽出する。なお、記録部１０３は、根ノードだけではなく、当該部分木に含まれる全てのカテゴリを抽出してもよい。また、第１閾値と第２閾値は、データ記憶部１００に記憶されており、固定値であってもよいし、可変値であってもよい。

［カテゴリ統合処理］
カテゴリ統合処理は、関連性のあるカテゴリの組み合わせを特定する処理である。即ち、カテゴリ統合処理は、関連性のあるカテゴリの組み合わせを１つのグループとして統合する処理である。記録部１０３は、カテゴリ抽出処理で抽出したカテゴリと、検索クエリデータと、に基づいて、カテゴリ統合処理を実行する

本実施形態では、カテゴリ抽出処理により、ある一定数の商品が属する部分木の根ノードが抽出されるので、カテゴリ統合処理では、記録部１０３は、当該根ノードの子ノードのカテゴリごとに、当該カテゴリの商品が選択された場合に入力されたキーワードを集計する。そして、記録部１０３は、複数のカテゴリの中で共通するキーワードが基準個数（例えば、３０個）以上存在する場合、当該複数のカテゴリを、関連性のあるカテゴリの組み合わせとして特定する。記録部１０３は、特定したカテゴリの組み合わせをＰＶシードデータに格納する。

なお、カテゴリ間の関連性の判定方法は、上記の例に限られない。例えば、記録部１０３は、あるキーワードに対して複数のカテゴリが特定され、かつ、キーワードを入力したユーザが基準人数以上である場合に、カテゴリ間の関連性があると判定してもよい。即ち、例えば、ある１組のユーザだけが選択したのではなく、多数のユーザが商品を選択したカテゴリ同士を、関連性があるカテゴリの組み合わせとしてもよい。更に、先述したように、あるキーワードに対してカテゴリ内の複数の商品が選択された場合に、当該カテゴリが関連性の判定の候補とされるようにしてもよい。

［ＰＶシード抽出処理］
ＰＶシード抽出処理は、商品説明の中からＰＶシードを抽出する処理である。ＰＶシード抽出処理により抽出されるＰＶシードは、初期値であり、後述する属性統合処理と属性値拡張処理によって、同意の属性が統合されたり属性値のバリエーションが増加されたりする。

記録部１０３は、カテゴリ統合処理で特定したカテゴリの組み合わせと、商品データと、に基づいて、ＰＶシード抽出処理を実行する。例えば、ＰＶシードを抽出するアルゴリズムに、商品説明の中で属性が格納されている場所が定められている。属性の格納場所は、過去に入力された商品説明の傾向から予め定めておけばよい。記録部１０３は、商品説明のうち、当該アルゴリズムにより定まる場所の文字列を属性として抽出する。更に、このアルゴリズムには、属性の格納場所に対する属性値の相対的な格納場所が定められている。記録部１０３は、抽出した属性と所定の位置関係を有する場所にある文字列又は数値を属性値として抽出する。

例えば、テーブル形式の説明は、セルごとに文字列が入力されるので、テキスト形式の商品説明に比べて、属性と属性値の格納場所を特定しやすい。このため、記録部１０３は、テーブル形式の説明から属性と属性値を抽出するようにしてよい。テーブル形式の説明では、特定の列（例えば、第１列）に属性が格納されており、その隣の列（例えば、第２列）に属性値が格納されていることが多い。このため、記録部１０３は、特定の列のセルに格納された文字列を属性とし、その隣の列に格納された文字列を属性値として取得する。そして、記録部１０３は、これらの組み合わせをＰＶシードとして抽出し、ＰＶシードデータに格納する。

例えば、図２の商品Ａ及びＢの場合、商品ページＰ３及びＰ４に示すように、テーブル形式の商品説明のうち、１列目に属性の名称が格納され、２列目に属性値が格納される。このため、記録部１０３は、１列目の各セルに格納された文字列を属性とし、２列目の各セルに格納された文字列を属性値として取得する。例えば、記録部１０３は、商品Ａから、属性「産地」と属性値「フランス」、属性「生産年」と属性値「２０１６」、属性「種類」と属性値「赤」、及び属性「度数」と属性値「１１％」の４つの組み合わせをＰＶシードとして抽出する。また例えば、商品Ｂから、属性「産地」と属性値「フランス」、属性「生産年」と属性値「２０１５」、属性「種類」と属性値「白」、及び属性「度数」と属性値「１２％」の４つの組み合わせをＰＶシードとして抽出する。

なお、テーブルによっては、特定の列はなく特定の行に属性が格納されている場合もあるので、この場合は、記録部１０３は、特定の行のセルに格納された文字列を属性とし、その隣の行のセルに格納された文字列を属性値として取得するようにしてよい。

また例えば、半構造化テキスト形式の説明は、単語の挿入場所が決まっているので、属性と属性値の格納場所を特定しやすい。このため、記録部１０３は、半構造化テキストに基づいて、ＰＶシードを抽出してもよい。半構造化テキストは、全体のフォーマットが決まっているため、第１の位置に挿入される単語が属性であり、第２の位置に挿入される単語が属性値である蓋然性が高い。このため、記録部１０３は、半構造化テキストの第１の位置を参照して属性を取得し、第２の位置を参照して属性値を取得し、これらの組み合わせをＰＶシードとして抽出するようにしてもよい。

更に、記録部１０３は、抽出したＰＶシードを、自由入力テキスト形式の説明を利用して拡張してもよい。この場合、記録部１０３は、自由入力テキスト形式の説明の中に、テーブル形式又は半構造化テキスト形式の説明から抽出されたＰＶシードの属性と属性値の少なくとも一方と類似する文字列が存在するかを判定する。例えば、記録部１０３は、現在のＰＶシードと類似する文字列が文章形式の説明の中にある場合、当該文字列を新たな属性としてＰＶシードに追加する。また例えば、記録部１０３は、現在のＰＶシードの属性値と類似する文字列又は数値が文章形式の説明にある場合、当該文字列又は数値を新たな属性値としてＰＶシードに追加する。

なお、文字列の類否を判定する方法自体は、公知の種々の類否判定アルゴリズムを適用可能である。以降の他の処理において、文字列の類否を判定する場合も同様である。例えば、入力した文字列の特徴量ベクトルを返すＷｏｒｄ２ｖｅｃというアルゴリズムを利用してもよい。例えば、２つの文字列の特徴量ベクトルの差が閾値未満である場合に類似と判定され、差が閾値以上である場合に非類似と判定されるようにしてよい。また、日本語のように単語同士の間にスペースがない言語の場合、記録部１０３は、単語の区切り位置を判定するためのアルゴリズムを利用し、文章形式の説明を単語に分割したうえで、ＰＶシードに格納された属性と属性値の類否判定を実行してもよい。更に、区切った単語の集合を利用して文字列の類似を判定してもよいし、複数の単語からなる連語を利用して文字列の類似を判定してもよい。

［属性統合処理］
属性統合処理は、ＰＶシードとして抽出した属性のうち、表記は異なるが同じ意味の属性同士を統合する処理である。属性統合処理により、同種の属性が１つに統合され、ＰＶシードの冗長性が軽減される。

例えば、同じ属性であったとしても、異なる言い回しが存在するので、属性統合処理では、異なる言い回しがなされた複数の属性が同じ属性として統合される。例えば、「製造元」と記載された属性と、「メーカ」と記載された属性と、がＰＶシードに存在する場合、これらは単に日本語と英語の違いだけであり、意味は同じなので、属性統合処理により、これらが同じ属性として統合される。

また例えば、日本語のように複数種類の文字が混在する言語では、同じ言葉でも、使用される文字の種類が異なることがある。例えば、ひらがな、カタカナ、及び漢字の３種類の文字が混在する日本語の場合、ある単語が、ひらがなで記載された場合、カタカナで記載された場合、及び漢字で記載された場合、意味は同じなので、属性統合処理により、これらが同じ属性として統合される。

記録部１０３は、ＰＶシード抽出処理で抽出したＰＶシードに基づいて、属性統合処理を実行する。本実施形態では、属性値の共通性に基づいて属性の類否が判定される場合を説明する。例えば、記録部１０３は、下記の数式１に基づいて、ＰＶシードに格納された属性同士の類似度Ｌを算出する。

数式１のＰ_１とＰ_２は、それぞれ、ＰＶシードに抽出された任意の属性である。即ち、属性を統合するか否かの判定対象となる２つの属性の組みあわせである。数式１の左辺は、２つの属性Ｐ_１とＰ_２の類似度Ｌである。ここでは、類似度Ｌが高いほど属性Ｐ_１とＰ_２が類似し、これらを同じ属性として統合すべきことを示す。一方、類似度Ｌが低いほど属性Ｐ_１とＰ_２が類似しておらず、これらを同じ属性として統合すべきでないことを示す。

数式１のｍ_１は、属性Ｐ_１のレンジサイズであり、ｍ_２は、属性Ｐ_２のレンジサイズである。なお、レンジサイズは、属性が及ぶ範囲であり、ここでは、属性値の多様性を意味する。例えば、ある属性の属性値の種類が多いほどレンジサイズが大きくなり、属性値の種類が少ないほどレンジサイズが小さくなる。また例えば、属性値が数値で表されるのであれば、属性値の最大値と最小値の差が大きいほどレンジサイズが大きくなり、当該差が小さいほどレンジサイズが小さくなる。数式１のｎは、ｍ_１とｍ_２の共通部分のサイズである。即ち、属性Ｐ_１の属性値と属性Ｐ２の属性値との間で共通する属性値の種類数である。

数式１のＬ_ｃｏｎｆは、２つの属性が似ている確率を返す増加関数である。この確率は、属性Ｐ_１の属性値と属性Ｐ_２の属性値との共通部分が大きいほど（即ち、共通する属性値の個数が多いほど）大きくなり、共通部分が小さいほど小さくなる。関数Ｌ_ｃｏｎｆは、属性Ｐ_１と属性Ｐ_２との間で、どの程度属性値が共通しているかを評価するために用いられる。

数式１のＬ_ｓｉｚｅは、Ｌ_ｃｏｎｆが示す確率を和らげるための減少関数である。関数Ｌ_ｓｉｚｅは、属性Ｐ_１のレンジサイズと、属性Ｐ_２のレンジサイズと、の差が小さい場合に大きくなり、当該差が大きい場合に小さくなる。属性Ｐ_１と属性Ｐ_２との間で共通部分が多かったとしても、そのサイズに差があるときは、これらを同じとみなしてよいか疑わしいため、関数Ｌ_ｓｉｚｅは、これらが統合されることを防止するために用いられる。数式１のＬ_{ｅｒｒｏｒ}は、右辺第１項が非常に大きい場合又は非常に小さい値である場合に、類似度Ｌを調整するための増加関数である。

数式１に示すように、関数Ｌ_ｃｏｎｆは、ｍ_１、ｍ_２、及びｎを変数とする数式であり、関数Ｌ_ｓｉｚｅは、ｍ_１及びｍ_２を変数とする数式であり、関数Ｌ_ｓｉｚｅは、ｎを変数とする数式である。例えば、Ｌ_ｃｏｎｆ（ｘ）＝ｘであり、Ｌ_ｓｉｚｅ＝ｅｘｐ（−ａｘ）であり、かつ、Ｌ_{ｅｒｒｏｒ}（ｘ）＝ｂｘであってよい。なお、ａとｂは係数であり、例えば、ａ＝０．３３であり、かつ、ｂ＝０．１であってよい。

記録部１０３は、ある２つの属性の類似度Ｌが基準値（例えば、０．１）以上である場合に、これら２つの属性を同種として統合する。なお、関連性のあるカテゴリの中で同種の属性が統合されるので、２つの属性が抽出された商品のカテゴリ同士が関連していることも、統合のための条件である。

なお、属性統合処理は、上記の例に限られず、他の評価方法によって同種の属性が推定されてもよい。例えば、公知の類語判定アルゴリズムを利用し、記録部１０３は、類語判定アルゴリズムに基づいて同意と判定した属性同士を統合してもよい。類語判定アルゴリズムでは、類語を定義した類語辞書データに基づいて、類語が判定されるようにしてよい。また例えば、記録部１０３は、ＰＶシードとして抽出された複数の属性の各々の属性値を参照し、特定の属性値を有する属性同士を同種として推定してもよい。当該特定の属性値は、予め指定された属性値であってよいが、例えば、業者間で一般的に用いられる業界用語であってよい。

また例えば、記録部１０３は、ある同じ属性について、１つの商品説明の中で複数の言い回しが共存することは考えにくいので、ある商品説明の中で重複して登場した属性は同種と推定しないように制限してもよい。また、属性統合処理において、記録部１０３は、属性値のフィルタリング処理を実行してもよい。属性値のフィルタリング処理では、ＰＶシードデータとして抽出された属性値が破棄されたり、ある属性値と他の属性値が同種として統合されたりしてもよい。例えば、記録部１０３は、検索クエリデータに格納されたキーワードとして登場しない属性値は破棄してもよい。

［属性値拡張処理］
属性値拡張処理は、属性値のバリエーションを増加させ、属性のレンジサイズを拡張する処理である。即ち、属性値拡張処理は、各属性に対して新たな属性値を追加する処理である。

例えば、記録部１０３は、商品データに基づいて、属性値拡張処理を実行する。記録部１０３は、カテゴリ統合処理で特定した組み合わせに含まれるカテゴリに属する商品の商品説明の中から、新たな属性値の候補を抽出する。例えば、記録部１０３は、現在のＰＶシードに格納された属性値と類似する文字列又は数値を属性値の候補として抽出してよい。また例えば、記録部１０３は、現在のＰＶシードに格納された属性と一致する文字列の付近にある文字列又は数値を属性値の候補として抽出してよい。

記録部１０３は、上記のように抽出した候補を、ＰＶシードに追加するかを判定する。記録部１０３は、新たな候補が無くなるまで、この処理を繰り返す。例えば、記録部１０３は、２つの条件が満たされた場合に、抽出した候補を新たな属性値としてＰＶシードに追加するようにしてよい。第１の条件は、文字の類否判定アルゴリズムに基づいて、候補が現在の属性値と類似すると判定されることである。第２の条件は、候補と似ている属性値を有する属性が他にないことである。もし、候補と似ている属性値を有する属性が他にある場合には、当該他の属性に属性値が追加されるようにしてよい。

例えば、記録部１０３は、数式２に基づいて、評価値を計算するようにしてもよい。数式２の左辺は評価値である。Ｓ_Ｐは、属性である。Ｍｉは、利用する文字の類否判定アルゴリズムである。右辺は、候補が示す文字の特徴量ベクトルと、既存の属性値の特徴量ベクトルと、ずれ具合である。右辺に示すようにこれらの余弦を取っているので、ベクトルが同じ方向を向いているほど（即ち、文字として似ているほど）評価値が高くなる。記録部１０３は、評価値が閾値以上であれば候補を新たな属性値として追加し、評価値が閾値未満の候補は破棄する。

［リンク処理］
リンク処理は、関連性があるとされた各カテゴリの商品に対して属性と属性値を付与する処理である。先述したように、ＰＶシードは、あくまで辞書として利用するので、ＰＶシードを抽出した時点では、まだ商品に属性と属性値は付与されていない。リンク処理によって、商品に属性と属性値が付与されて、拡張商品メタデータが生成される。

例えば、記録部１０３は、商品データとＰＶシードデータとに基づいて、リンク処理を実行する。記録部１０３は、各商品のテーブル形式の説明と、ＰＶシードデータと、に基づいて、属性と属性値を抽出する。即ち、記録部１０３は、各商品のテーブル形式の説明の中に、ＰＶシードが示す属性と属性値の組み合わせと一致するものがあれば、当該商品の属性と属性値として抽出する。

また例えば、記録部１０３は、各商品の半構造化テキスト形式又は自由入力テキスト形式の説明と、ＰＶシードデータと、に基づいて、属性と属性値を抽出する。即ち、記録部１０３は、これらのテキスト形式の説明の中に、ＰＶシードが示す属性と属性値の組み合わせと一致するものがあれば、当該商品の属性と属性値として抽出する。

なお、属性と属性値の抽出の際には、上記のような一致ではなく、先述した文字列の類似を判定するための類似判定アルゴリズムが用いられてもよい。また例えば、属性値が数値であれば、記録部１０３は、商品説明の数値とＰＶシード内の属性値との差が閾値未満であれば、当該属性値が商品説明の中にあるとみなしてもよい。

以上のように、本実施形態の記録部１０３は、組み合わせが示す複数のカテゴリに含まれる複数の商品の各々の商品説明に基づいて、当該商品の属性と属性値を抽出してデータ記憶部１００に記録する。本実施形態では、記録部１０３は、関連性があるものとして特定された複数のカテゴリ内の全ての商品に対して属性と属性値を抽出する。ただし、全ての商品を必ず属性と属性値の抽出対象としなければならないわけではなく、当該複数のカテゴリ内の一部の商品だけが属性と属性値の抽出対象となってもよい。

また例えば、記録部１０３は、商品説明の中のテーブル形式の説明と半構造化テキスト形式の説明の少なくとも一つから属性と属性値を抽出する。例えば、記録部１０３は、商品説明の中のテーブル形式の説明から属性と属性値を抽出する。記録部１０３は、テーブル形式の説明内の特定のセルの文字列を属性として抽出し、当該セルと所定の位置関係にある他のセルの文字列又は数値を属性値として抽出する。また例えば、記録部１０３は、半構造化テキスト形式の説明の所定位置の文字列を属性として抽出し、当該位置と所定の位置関係にある他の位置の文字列又は数値を属性値として抽出する。この位置関係は、使用される言語によって異なってよい。例えば、主語が属性であり述語が属性値である蓋然性が高いので、日本語の場合は、属性は文章の最初の名詞であり、属性値は述語の前の名詞とし、英語の場合は、属性は文章の最初の名詞であり、属性値は述語の後の名詞としてよい。

例えば、記録部１０３は、テーブル形式の説明からＰＶシードの属性を抽出し、テーブル形式の説明と半構造化テキスト形式の説明の両方からＰＶシードの属性値を抽出するようにしてよい。記録部１０３は、これら抽出した属性と属性値を含むＰＶシードに基づいて、自由入力テキスト形式の説明から属性と属性値を抽出して商品と関連付けて保存するようにしてよい。

また例えば、記録部１０３は、少なくとも一つの商品から抽出した属性と属性値に基づいて、他の商品の自由入力テキスト形式の説明から属性と属性値を抽出する。なお、記録部１０３は、別々の商品から抽出された属性と属性値に基づいて、他の商品の属性と属性値を抽出してもよい。即ち、記録部１０３は、商品Ｘから抽出した属性と、商品Ｙから抽出した属性値と、に基づいて、商品Ｚから属性と属性値を抽出してもよい。例えば、記録部１０３は、少なくとも一つの商品のテーブル形式又は半構造化テキスト形式の説明から抽出した属性と一致又は類似する文字列を、他の商品の自由入力テキスト形式の説明から特定した場合は、新たな属性として抽出する。同様に、記録部１０３は、少なくとも一つの商品のテーブル形式又は半構造化テキスト形式の説明から抽出した属性値と一致又は類似する文字列又は数値を、他の商品の自由入力テキスト形式の説明から見つけた場合は、新たな属性値として抽出する。

また例えば、記録部１０３は、表記の異なる複数の属性が互いに同じ意味であるかを判定し、同じ意味であると判定した複数の属性を統合する。先述したように、本実施形態では、記録部１０３は、複数の属性間で共通の属性値の種類数に基づく類似度Ｌ（例えば、数式１）が閾値以上であるかを判定することによって、当該複数の属性が互いに同じ意味であるかを判定する。例えば、記録部１０３は、属性同士の類似度Ｌが閾値以上であれば、同じ意味の属性として判定し、これらを統合する。なお、類似度の算出方法は、数式１に限られず、他の数式を用いてもよい。この数式は、共通の属性値の種類数を引数とした数式であってよく、当該種類数が多いほど類似度が高くなるような数式であってよい。他にも例えば、共通の属性値の種類数がそのまま類似度となるようにしてもよい。また、単語同士の類似を判定する方法は、他の方法を利用してもよく、例えば、データ記憶部１００に類語辞書データを記憶させておき、記録部１０３は、類語辞書データに基づいて、複数の属性を統合してもよい。

また例えば、記録部１０３は、各カテゴリに属する商品の数に基づいて、自身の処理対象とするカテゴリを決定する。記録部１０３は、一定範囲の商品数があるカテゴリに対し、他のカテゴリとの関連性を判定したり、属性と属性値を抽出したりする。また例えば、本実施形態では、カテゴリがツリー構造なので、記録部１０３は、特定部１０２により同じキーワードに対して複数の兄弟ノードのカテゴリが特定された場合に、当該複数の兄弟ノードのカテゴリの組み合わせを記録する。そして、記録部１０３は、特定部１０２により同じキーワードに対して兄弟ノードのカテゴリの組み合わせが特定された場合に属性と属性値の組み合わせを生成することになる。

［３−５．表示制御部］
表示制御部１０４は、組み合わせに基づく情報を表示部２５に表示させる。例えば、表示制御部１０４は、属性と属性値に基づく情報を表示部２５に表示させる。例えば、表示制御部１０４は、表示部２５に表示された属性と属性値のうち、ユーザが選択したものに基づく検索結果を表示部２５に表示させてもよい。また例えば、先述したように、表示制御部１０４は、抽出された属性と属性値を表示部２５に表示させるようにしてもよいし、検索に関する情報以外の情報を表示部２５に表示させるようにしてもよい。他にも例えば、表示制御部１０４は、カテゴリツリーの中で関連性のあるサブカテゴリ同士を識別可能に表示部２５に表示させてもよい。表示制御部１０４が情報を提供するのは、オンラインショッピングモールを利用するユーザだけではなく、オンラインショッピングモールの管理者であってもよい。即ち、表示制御部１０４は、ユーザ端末２０の表示部２５以外の任意の表示部に情報を表示可能であってよい。

本実施形態では、表示制御部１０４は、属性と属性値の組み合わせに基づいて、関連性のあるカテゴリの組み合わせが示す各カテゴリをまたいだ検索を実行する。カテゴリをまたいだ検索とは、複数のカテゴリを横断的に検索することであり、ある１つの検索条件に基づいて、第１のカテゴリ内の商品と、第２のカテゴリ内の商品と、を同時に検索することである。

例えば、表示制御部１０４は、属性と属性値の少なくとも一つを選択可能な属性表示画面Ｇ５，Ｇ６を各ユーザに提供し、当該画面に対する選択結果に基づく検索結果を、表示部２５に表示させることになる。例えば、表示制御部１０４は、属性表示画面Ｇ５，Ｇ６に対する選択結果に基づいて、組み合わせが示す各カテゴリをまたいだ検索を実行するようにしてよい。表示制御部１０４は、ユーザが属性を選択した場合、拡張商品メタデータを参照し、当該属性が関連付けられた商品を検索結果に表示させる。また、表示制御部１０４は、ユーザが属性値を選択した場合、拡張商品メタデータを参照し、当該属性値が関連付けられた商品を検索結果に表示させる。

本実施形態では、カテゴリがツリー構造で定義されているので、表示制御部１０４は、関連性のあるカテゴリの組み合わせの親ノードのカテゴリが選択された場合に情報を表示部２５に表示させることになる。例えば、表示制御部１０４は、親ノードのカテゴリが選択された場合に、属性と属性値の組み合わせに基づいて、関連性のあるカテゴリの組み合わせが示す各カテゴリをまたいだ検索を実行することになる。即ち、表示制御部１０４は、ユーザが選択したカテゴリの子ノードのうち、関連性のあるカテゴリから抽出された属性と属性値を示す属性表示画面Ｇ５，Ｇ６を表示させ、当該画面に対する選択結果に基づいて、関連性のある子ノードをまたいだ検索を実行することになる。

［４．本実施形態において実行される処理］
次に、商品情報表示システム１で実行される処理の流れを説明する。ここでは、関連性のあるカテゴリの組み合わせを特定して拡張商品メタデータを生成するメタデータ生成処理と、拡張商品メタデータに基づいて商品を検索する情報表示処理と、を説明する。メタデータ生成処理及び情報表示処理は、図４に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。

［４−１．メタデータ生成処理］
図１０は、メタデータ生成処理を示すフロー図である。メタデータ生成処理は、制御部１１が、記憶部１２に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。メタデータ生成処理は、所定のタイミングで実行されるようにすればよく、例えば、システム管理者の指示に応じて実行されてもよいし、予め定められた日時に実行されてもよい。

図１０に示すように、まず、制御部１１は、カテゴリ定義データ及び商品データに基づいて、カテゴリ抽出処理を実行する（Ｓ１）。Ｓ１においては、制御部１１は、全カテゴリの中から、ある一定の商品数を有するカテゴリを特定し、以降の処理対象として当該カテゴリを抽出する。制御部１１は、Ｓ１で抽出したカテゴリと、検索クエリデータと、に基づいて、カテゴリ統合処理を実行する（Ｓ２）。Ｓ２においては、制御部１１は、共通のキーワードによって商品ページが表示された商品のカテゴリの組み合わせを特定し、関連性のあるカテゴリの組み合わせとして保持する。

制御部１１は、カテゴリ統合処理で特定したカテゴリの組み合わせと、商品データと、に基づいて、ＰＶシード抽出処理を実行する（Ｓ３）。Ｓ３においては、制御部１１は、テーブル形式又は半構造化テキスト形式の商品説明からＰＶシードを抽出し、それを自由入力テキスト形式の商品説明に展開する。制御部１１は、ＰＶシードデータに基づいて、属性統合処理を実行する（Ｓ４）。Ｓ４においては、制御部１１は、表記が異なる複数の属性が同じ意味であるかを判定し、同じ意味の複数の属性同士を統合する。

制御部１１は、商品データに基づいて、属性値拡張処理を実行する（Ｓ５）。Ｓ５においては、制御部１１は、商品説明の中から新たな属性値を抽出して、ＰＶシードに追加する。制御部１１は、商品データとＰＶシードデータとに基づいて、リンク処理を実行し（Ｓ６）、本処理は終了する。Ｓ６においては、制御部１１は、商品説明の中にＰＶシードと一致又は類似するものがあれば、属性及び属性値の組み合わせとして抽出し、商品に関連付けて拡張商品メタデータに記録する。

［４−２．情報表示処理］
図１１は、情報表示処理を示すフロー図である。情報表示処理は、制御部１１が、記憶部１２に記憶されたプログラムに従って動作し、制御部２１が、記憶部２２に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。

図１１に示すように、まず、ユーザ端末２０において、制御部２１は、ユーザが操作部２４からトップページＧ１のリンクを選択したことに応じて、トップページＧ１の表示要求をサーバ１０に送信する（Ｓ１０）。なお、ユーザ端末２０からサーバ１０に対してデータが送信される場合には、ユーザ端末２０のＩＰアドレスやセッションＩＤなどが送信され、サーバ１０は、どのユーザ端末２０がアクセスしているかを特定可能となっている。

サーバ１０においては、トップページＧ１の表示要求を受信すると、制御部１１は、トップページＧ１の表示データを生成してユーザ端末２０に送信する（Ｓ１１）。Ｓ１１においては、制御部１１は、カテゴリ定義データに基づいて選択可能なカテゴリを含むトップページＧ１を生成したり、商品データに基づいて任意の商品を選択して当該商品のリンクを含むトップページＧ１を生成したりする。トップページＧ１は、任意のデータ形式であればよく、例えば、ＨＴＭＬデータであってよい。

ユーザ端末２０において、トップページＧ１の表示データを受信すると、制御部２１は、トップページＧ１を表示させる（Ｓ１２）。制御部２１は、操作部２４の検出信号に基づいて、トップページＧ１に対するユーザの操作内容をサーバ１０に送信する（Ｓ１３）。ここでは、キーワードの入力と、カテゴリの選択と、の何れかが行われるものとするが、他の操作が可能であってもよい。

サーバ１０においては、ユーザの操作内容を受信すると、制御部１１は、ユーザがカテゴリを選択したかを判定する（Ｓ１４）。ユーザがカテゴリを選択したと判定されない場合（Ｓ１４；Ｎ）、本処理は終了し、制御部１１は、操作内容に基づいた処理を実行する。例えば、ユーザがキーワードを入力した場合は、制御部１１は、キーワード検索を実行して検索結果をユーザ端末２０に送信する。その後に、ユーザが選択した商品を示す情報をサーバ１０が受信した場合には、ユーザが入力したキーワードと検索結果から選択した商品のカテゴリとを関連付けて検索クエリデータに格納する。

一方、ユーザがカテゴリを選択したと判定された場合（Ｓ１４；Ｙ）、制御部１１は、ＰＶシードデータに基づいて、属性と属性値を選択可能な属性表示画面の表示データを生成してユーザ端末２０に送信する（Ｓ１５）。Ｓ１５においては、制御部１１は、ユーザが選択したカテゴリの子ノードのうち、関連性のあるカテゴリとして抽出された組み合わせを特定する。そして、制御部１１は、当該組み合わせに関連付けられたＰＶシードを選択可能な属性表示画面を生成する。なお、属性表示画面には、ＰＶシードの全てが表示される必要はなく、その代表的な属性及び属性値のみが表示されればよい。

ユーザ端末２０において、画面の表示データを受信すると、制御部２１は、属性表示画面を表示させる（Ｓ１６）。制御部２１は、操作部２４の検出信号に基づいて、ユーザの操作内容をサーバ１０に送信する（Ｓ１７）。ここでは、属性の選択又は属性値の選択が行われるものとするが、他の操作が可能であってもよい。

サーバ１０においては、ユーザの操作内容を受信すると、制御部１１は、その操作内容を参照する（Ｓ１８）。ユーザが属性を選択したと判定された場合（Ｓ１８；属性）、制御部１１は、拡張商品メタデータに基づいて、ユーザが選択した属性が関連付けられた商品を検索する（Ｓ１９）。Ｓ１９においては、制御部１１は、ユーザが選択した属性と、拡張商品メタデータに格納された属性と、を比較し、ユーザが選択した属性にヒットする商品を抽出する。

一方、ユーザが属性値を選択したと判定された場合（Ｓ１８；属性値）、制御部１１は、拡張商品メタデータに基づいて、ユーザが選択した属性値が関連付けられた商品を検索する（Ｓ２０）。Ｓ２０においては、制御部１１は、ユーザが選択した属性値と、拡張商品メタデータに格納された属性値と、を比較し、ユーザが選択した属性値にヒットする商品を抽出する。

制御部１１は、Ｓ１９又はＳ２０の検索結果に基づいて、検索結果画面の表示データを生成してユーザ端末２０に送信する（Ｓ２１）。検索結果画面には、Ｓ１９又はＳ２０でヒットした商品のサムネイル画像やリンクなどが含まれている。

ユーザ端末２０において、検索結果画面の表示データを受信すると、制御部２１は、検索結果画面を表示させ（Ｓ２２）、本処理は終了する。以降、ユーザは検索結果画面から所望の商品を選択して商品ページに遷移することになる。

以上説明した商品情報表示システム１によれば、関連性のあるカテゴリの組み合わせを記録して、当該組み合わせに基づく情報が表示されるので、複数のカテゴリに商品が分散していたとしても、所望の商品を見つけるのに有用な情報を提示することができる。例えば、関連性のあるカテゴリの組み合わせに共通する検索情報に基づいて複数のカテゴリをまたいだ検索を実行するようにすれば、複数のカテゴリに分散する商品を１つの検索結果に載せることができ、所望の商品を見つけやすい検索結果を提示することができる。他にも例えば、関連性のあるカテゴリの組み合わせをそのまま表示させたとしても、ユーザはどのカテゴリに所望の商品が分散しているかを把握することができるので、ユーザにとって有用な情報を提示することができる。また、商品情報表示システム１は、実際にユーザが選択した商品に基づいてカテゴリ間の関連性を特定するので、実状に沿ったカテゴリ間の関連性を見出すことができる。また、先述したように、特定部１０２は、複数のカテゴリ間で共通のキーワードが閾値以上存在する場合に、これら複数のカテゴリを関連性のある組み合わせとして特定するが、当該閾値を２以上（複数）とした場合には、ユーザが間違って商品を選択したことにより、関連性のないカテゴリが関連性のあるものとして特定されてしまうことを防止することができる。更に、関連性のあるカテゴリの候補とするために、２以上の商品が選択されたことを条件とすることでも、ユーザの誤選択によって関連性のないカテゴリが関連性のあるものとして特定されてしまうことを防止することができる。

また、商品情報表示システム１は、商品説明から抽出した属性と属性値に基づく情報を提示するので、関連性のあるカテゴリ間の共通項を情報として提示することができる。ユーザは、当該共通項をもとに、複数のカテゴリに分散する商品を探すヒントを得ることができる。例えば、属性と属性値を検索情報とするようにすれば、関連性のあるカテゴリ間の共通項に基づいて検索を実行することができる。このため、関連性のある商品が複数のカテゴリ間に分散していたとしても、各カテゴリ内にある所望の商品をピンポイントで抽出して検索結果に載せることができる。更に、属性と属性値は、商品説明から抽出されたものなので、システム管理者が予め用意した属性のキーワードよりも、商品の特徴をより的確に表した情報を提示することが可能になる。

また、商品情報表示システム１は、属性と属性値の格納場所を特定しやすいテーブル形式の説明から各商品の属性と属性値を抽出する場合には、商品の特徴を示さない情報が誤って抽出されることを防止することができ、属性と属性値の精度を高めることができる。また、商品情報表示システム１は、属性と属性値の格納場所を特定しやすい半構造化テキスト形式の説明から各商品の属性と属性値を抽出する場合にも、商品の特徴を示さない情報が誤って抽出されることを防止することができ、属性と属性値の精度を高めることができる。

また、商品情報表示システム１は、テーブル形式と半構造化テキスト形式の説明の少なくとも一つから抽出した属性と属性値を使って、自由入力テキストの中から属性と属性値を抽出するので、より情報量の多い自由入力テキストを利用して属性と属性値のバリエーションを増やすことができる。

また、商品情報表示システム１は、表記は異なるが同じ意味の属性同士を統合することで、同じ意味の属性が異なる属性として抽出されてしまうことを防止することができ、属性の冗長性を軽減することができる。

また、商品情報表示システム１は、属性間で共通の属性値の種類数に基づく類似度を参照して同じ意味の属性であるかを判定することで、同義語の判定の精度を高めることができる。例えば、属性値の個数によって同義語を判定する場合には、ある店舗が同じ属性値を繰り返し商品説明で使用すると、個数が増加してしまい、この店舗の商品説明のせいで本当は同義ではない属性同士が同義とされてしまう可能性がある。これに対し、実施形態で説明したように、属性値の種類数によって同義語を判定する場合には、商品説明として何回使用されたとしても、種類数としては１つに変わりはないので、上記のように同義ではない属性同士が同義とされてしまうことを防止でき、同義語の判定精度を高めることができる。

また、商品情報表示システム１は、属性と属性値の少なくとも一方を選択可能な属性表示画面をユーザ端末２０に表示させることで、どのような観点で共通項があるかをユーザに把握させることができる。例えば、ユーザが選択した属性又は属性値により検索を実行すれば、ユーザの好みに応じた観点での検索が可能となる。

また、商品情報表示システム１は、一定の商品数があるカテゴリの子ノードに相当するカテゴリ同士の関連性を判定して属性と属性値を抽出することにより、より効果的な情報の提供が可能となる。例えば、「ドリンク」のように、一般的な名称のカテゴリが存在した場合、当該カテゴリに属する商品の数が多すぎるので、このカテゴリ内の商品は、特徴が違いすぎてしまい、属性と属性値を分析しても意味がない。逆に商品数が少なすぎるカテゴリでは、所望の商品がすぐ見つかるため分析しても意味がないため、属性と属性値による検索が効果的なカテゴリ内で検索を実行することができる。このため、例えば、「ワイン」のように、程よく具体的なカテゴリであり、程よい数の商品が存在するカテゴリを処理対象とし、「ワイン」の子ノードに相当するカテゴリ（ここでは、「赤ワイン」、「白ワイン」、「ワイングッズ」）の中で、関連性があるカテゴリの組み合わせを特定することで、ユーザにとってより有益な情報を提供することができる。

また、商品情報表示システム１は、ユーザが選択したカテゴリの子ノードのカテゴリ同士に関連性がある場合、これらを横断する情報を提供することができる。このため、ユーザに大まかなカテゴリを選択させた後に、属性と属性値の観点から関連性のあるカテゴリをまたいだ情報を提供することができる。

［５．変形例］
なお、本発明は、以上に説明した実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。

（１）例えば、実施形態では、抽出された属性と属性値を選択可能な属性表示画面が表示される場合を説明したが、抽出された属性と属性値に基づく検索結果がユーザに提示されればよく、属性と属性値に基づいて検索した商品をユーザにリコメンドしてもよい。

変形例（１）の表示制御部１０４は、各ユーザが商品ページの表示を要求した商品の属性と属性値の少なくとも一つと一致する他の商品を検索し、当該検索した他の商品へのリンクを商品ページに含ませることによって、情報を表示部２５に表示させる。商品ページの要求は、検索結果画面から商品が選択されることにより行われるようにしてよい。

例えば、表示制御部１０４は、拡張商品メタデータに基づいて、商品ページの表示が要求された商品の属性と属性値を取得し、これらと同じ属性と属性値を有する商品を検索して、当該商品のリンクを商品ページに含ませるようにしてもよい。また例えば、表示制御部１０４は、商品データに基づいて、商品ページの表示が要求された商品のカテゴリＩＤを特定し、ＰＶシードデータに当該カテゴリＩＤが登録されていれば、当該カテゴリＩＤに関連付けられたＰＶシードの何れかを取得する。そして、表示制御部１０４は、拡張商品メタデータと取得したＰＶシードとに基づいて商品を検索し、当該商品のリンクを商品ページに含ませるようにしてもよい。

上記変形例（１）によれば、ユーザが興味を湧く商品をリコメンドすることができる。また、属性と属性値に基づいてリコメンドすることで、より興味が湧く蓋然性の高い商品に関する情報を提供することができるので、効果的なリコメンドをすることができる。

（２）また例えば、実施形態では、記録部１０３が、各カテゴリに属する商品の数に基づいて、自身の処理対象とするカテゴリを決定したが、特定部１０２が、各カテゴリに属する商品の数に基づいて、自身の処理対象とするカテゴリを決定してもよい。即ち、特定部１０２は、ある一定の商品数があるカテゴリしか検索クエリデータから参照しないようにしてもよい。

（３）また例えば、カテゴリは特にツリー構造でなくてもよい。即ち、カテゴリは、階層的を有しておらず、全てのカテゴリが同列の扱いであってもよい。この場合でも、実施形態と同様に、キーワード検索の検索結果に対するユーザの選択結果に基づいて、互いの関連性が判定されるようにすればよい。

また例えば、実施形態では、属性と属性値の組み合わせが検索情報として用いられる場合を説明したが、属性だけが抽出されて検索情報として用いられてもよい。更に、特に属性は関係なく、関連性のあるカテゴリの組み合わせ内の商品で共通するキーワードを抜き出して検索情報としてもよい。更に、カテゴリの組み合わせ自体が検索情報として用いられてもよい。この場合、例えば、ユーザが「ワイン」というカテゴリを選択すると、関連性のある「赤ワイン」と「白ワイン」のカテゴリの商品だけが検索結果に載るようにしてもよい。

また例えば、テーブル形式の説明から属性と属性値の組み合わせが抽出される場合を説明したが、自由入力テキスト形式の説明だけから属性と属性値の組み合わせが抽出されてもよい。同様に、半構造化テキスト形式の説明から属性と属性値の組み合わせが抽出されなくてもよい。また例えば、同意の属性を統合する処理は必須でなく、表記の異なる文字列を互いに異なる属性としてもよい。また例えば、商品数が一定のカテゴリが処理対象とされるのではなく、全カテゴリ又は管理者が指定したカテゴリが処理対象とされてもよい。

また例えば、取得部１０１、特定部１０２、記録部１０３、及び表示制御部１０４は、それぞれユーザ端末２０で実現されるようにしてもよい。この場合、これら各機能は、制御部１１を主として実現される。取得部１０１は、サーバ１０からネットワークを介して各データを取得し、特定部１０２、記録部１０３、及び表示制御部１０４が、当該データに基づいて処理を実行すればよい。

Claims (12)

1. キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する取得手段と、
   複数のユーザがそれぞれ入力したキーワードに対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを前記商品データに基づいて特定する特定手段と、
   前記特定手段により同じキーワードに対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせを記憶手段に記録する記録手段と、
   前記組み合わせに基づく情報を表示手段に表示させる表示制御手段と、
   を含むことを特徴とする商品情報表示システム。
2. 前記記録手段は、前記組み合わせが示す複数のカテゴリに含まれる複数の商品の各々の商品説明に基づいて、当該商品の属性と属性値を抽出して前記記憶手段に記録し、
   前記表示制御手段は、前記属性と前記属性値とに基づく前記情報を前記表示手段に表示させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の商品情報表示システム。
3. 前記商品説明は、テーブル形式の説明と半構造化テキスト形式の説明の少なくとも一つを含み、
   前記記録手段は、前記商品説明の中の前記テーブル形式の説明と前記半構造化テキスト形式の説明の少なくとも一つから前記属性と前記属性値を抽出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の商品情報表示システム。
4. 前記商品説明は、自由入力テキスト形式の説明を更に含み、
   前記記録手段は、少なくとも一つの商品から抽出した前記属性と前記属性値に基づいて、他の商品の前記自由入力テキスト形式の説明から前記属性と前記属性値を抽出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の商品情報表示システム。
5. 前記記録手段は、表記の異なる複数の前記属性が互いに同じ意味であるかを判定し、同じ意味であると判定した前記複数の属性を統合する、
   ことを特徴とする請求項２〜４の何れかに記載の商品情報表示システム。
6. 前記記録手段は、前記複数の属性間で共通の属性値の種類数に基づく類似度が閾値以上であるかを判定することによって、当該複数の属性が互いに同じ意味であるかを判定する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の商品情報表示システム。
7. 前記表示制御手段は、前記属性と前記属性値の少なくとも一つを選択可能な画面を各ユーザに提供し、当該画面に対する選択結果に基づく前記情報を前記表示手段に表示させる、
   ことを特徴とする請求項２〜６の何れかに記載の商品情報表示システム。
8. 前記表示制御手段は、各ユーザが商品ページの表示を要求した商品の前記属性と前記属性値の少なくとも一つと一致する他の商品を検索し、当該検索した他の商品へのリンクを前記商品ページに含ませることによって、前記情報を前記表示手段に表示させる、
   ことを特徴とする請求項２〜７の何れかに記載の商品情報表示システム。
9. 前記特定手段又は前記記録手段は、各カテゴリに属する商品の数に基づいて、自身の処理対象とするカテゴリを決定する、
   ことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の商品情報表示システム。
10. 各商品は、ツリー構造で定義されたカテゴリに属し、
    前記記録手段は、前記特定手段により同じキーワードに対して複数の兄弟ノードのカテゴリが特定された場合に、当該複数の兄弟ノードのカテゴリの組み合わせを記録し、
    前記表示制御手段は、前記組み合わせの親ノードのカテゴリが選択された場合に前記情報を前記表示手段に表示させる、
    ことを特徴とする請求項１〜９の何れかに記載の商品情報表示システム。
11. キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する取得ステップと、
    複数のユーザがそれぞれ入力したキーワードに対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを前記商品データに基づいて特定する特定ステップと、
    前記特定ステップにより同じキーワードに対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせを記憶手段に記録する記録ステップと、
    前記組み合わせに基づく情報を表示手段に表示させる表示制御ステップと、
    を含むことを特徴とする商品情報表示方法。
12. キーワード検索が可能な複数の商品の各々のカテゴリを示す商品データを取得する取得手段、
    複数のユーザがそれぞれ入力したキーワードに対し、検索結果の中から選択された商品のカテゴリを前記商品データに基づいて特定する特定手段、
    前記特定手段により同じキーワードに対して複数のカテゴリが特定された場合、当該複数のカテゴリの組み合わせを記憶手段に記録する記録手段、
    前記組み合わせに基づく情報を表示手段に表示させる表示制御手段、
    としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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