JPWO2018198268A1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストすることを目的とする。このために、情報処理装置は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得部と、ジャンルに係る情報からユーザが直前に興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定部と、テキスト情報と短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出部と、抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示部と、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、検索の際にユーザへ提示するサジェストワードの技術に関する。
ユーザが所望する情報を検索によって得る場合には、検索のためのキーワード（以降、検索クエリとする）を指定することが一般的である。その際、ユーザに検索クエリの全ての文字を入力させるのではなく、入力された一部の検索クエリに応じて残りの文字列を補完することにより、ユーザの負担を軽減することが行われている。具体的には、ユーザが入力した一部の文字列から推測した完成形の文字列の候補をサジェストワードとしてユーザに提示する。ユーザは、提示されたサジェストワードを選択することで検索クエリの入力作業の一部を省略することができる。
サジェストワードの提示の際には、検索の際に最も多く利用されているキーワードを提示することもあれば、ユーザの属性情報に応じたキーワードを提示することもある。他にも、例えば、周期的な流行を加味してサジェストワードを提示する技術などが特許文献１に開示されている。
特許文献１に記載されている周期的な流行は、多くのユーザの傾向から推定されたものであるため、ユーザごとに適切なキーワードがサジェストワードとして提示されているとは限らない。
また、ユーザごとに周期的に検索されるキーワードを推定したとしても、それらのキーワードはそれ以前にユーザが検索した経験があるために推定可能になるのであって、新たにユーザが興味を持ったキーワードをサジェストすることは困難である。
そこで、本発明はこのような状況を考慮し、ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストすることを目的とする。
また、ユーザごとに周期的に検索されるキーワードを推定したとしても、それらのキーワードはそれ以前にユーザが検索した経験があるために推定可能になるのであって、新たにユーザが興味を持ったキーワードをサジェストすることは困難である。
そこで、本発明はこのような状況を考慮し、ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストすることを目的とする。
本発明に係る情報処理装置は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得部と、前記ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定部と、前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出部と、前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示部と、を備えたものである。
検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページはユーザが直近で興味を抱いたウェブページである可能性が高く、直前に閲覧していたウェブページに基づいてジャンル情報を取得し、そのジャンル情報に基づいて抽出したサジェストワードを短期サジェストワードとしてユーザに提示することは、ユーザの所望の検索クエリをサジェストワードとして提示できる可能性が高い。
検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページはユーザが直近で興味を抱いたウェブページである可能性が高く、直前に閲覧していたウェブページに基づいてジャンル情報を取得し、そのジャンル情報に基づいて抽出したサジェストワードを短期サジェストワードとしてユーザに提示することは、ユーザの所望の検索クエリをサジェストワードとして提示できる可能性が高い。
上記した情報処理装置において、前記ウェブページに基づいたジャンルに係る情報は、ユーザが前記ウェブページを閲覧するために入力した検索クエリを含むようにしてもよい。
これにより、ユーザがどのような意図を持ってウェブページを閲覧したかを推定することができる。
これにより、ユーザがどのような意図を持ってウェブページを閲覧したかを推定することができる。
上記した情報処理装置の前記ジャンル情報推定部は、前記ジャンルに係る情報の少なくとも一部が同一ジャンルとなるウェブページが前記所定期間に連続して閲覧された場合に該同一ジャンルを前記短期注目ジャンルとして推定するようにしてもよい。
これにより、直前にユーザが興味を持ったジャンルを適切に推定する可能性が高まる。
これにより、直前にユーザが興味を持ったジャンルを適切に推定する可能性が高まる。
上記した情報処理装置において、前記検索の前の所定の複数回で閲覧された前記ウェブページそれぞれに基づく前記ジャンルに係る情報が不一致である場合に、前記ジャンル情報推定部は前記短期注目ジャンルが存在しないと推定し、前記抽出部は、前記短期サジェストワードを抽出しないようにしてもよい。
これにより、ユーザが興味を持っていない誤ったサジェストワードの提示を防止する。
これにより、ユーザが興味を持っていない誤ったサジェストワードの提示を防止する。
上記した情報処理装置において、前記ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルとして複数のジャンルが抽出された場合、前記ジャンル情報推定部は、前記複数のジャンルのうちで最も下位ジャンルとなるものを前記短期注目ジャンルとして推定してもよい。
これにより、ユーザの入力文字列が少ない段階で長い文字数のサジェストワードや複数のキーワードが含まれたサジェストワードを提示できる可能性を高めることができる。
これにより、ユーザの入力文字列が少ない段階で長い文字数のサジェストワードや複数のキーワードが含まれたサジェストワードを提示できる可能性を高めることができる。
上記した情報処理装置において、前記抽出部は前記短期注目ジャンルを用いずに通常サジェストワードも抽出し、前記提示部は前記短期サジェストワードと前記通常サジェストワードの双方をユーザに提示するようにしてもよい。
これにより、ユーザは比較的狭い範囲とされた短期注目ジャンルに即した短期サジェストワードと、通常のサジェストワードの双方から適切な検索クエリを選択することが可能となる。
これにより、ユーザは比較的狭い範囲とされた短期注目ジャンルに即した短期サジェストワードと、通常のサジェストワードの双方から適切な検索クエリを選択することが可能となる。
上記した情報処理装置において、前記所定期間の間に所定回数のウェブページ閲覧が行われなかった場合、前記抽出部は前記短期注目ジャンルを用いずに通常サジェストワードを抽出し、前記提示部は前記通常サジェストワードをユーザに提示するようにしてもよい。
これにより、状況に応じて提示されるサジェストワードの種類が選択される。
これにより、状況に応じて提示されるサジェストワードの種類が選択される。
上記した情報処理装置において、表音情報とジャンル情報が紐付けられたサジェストワード管理部を備えていてもよい。
これにより、サジェストワードの抽出等の処理が効率化される。
これにより、サジェストワードの抽出等の処理が効率化される。
上記した情報処理装置において、前記所定期間は所定の時間よりも短い時間とされてもよい。
これにより、最適な短期注目ジャンルが推定される可能性を高めることができる。
これにより、最適な短期注目ジャンルが推定される可能性を高めることができる。
上記した情報処理装置において、前記所定期間は、所定回数前のウェブページの閲覧から前記検索までの間の期間とされてもよい。
これにより、検索の前に閲覧したウェブページが文章量の多いものであったりする場合に対応する。
これにより、検索の前に閲覧したウェブページが文章量の多いものであったりする場合に対応する。
本発明に係る情報処理方法は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得ステップと、前記ジャンルに係る情報からユーザが直前に興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定ステップと、前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出ステップと、前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示ステップと、を情報処理装置が実行するものである。
この情報処理方法により、ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストするための処理が実行される。
この情報処理方法により、ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストするための処理が実行される。
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コンピュータ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、上記プログラムをコンピュータ装置が読み取り可能に記憶した記憶媒体である。
本発明に係る記憶媒体は、上記プログラムをコンピュータ装置が読み取り可能に記憶した記憶媒体である。
本発明によれば、ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストすることができる。
以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．全体構成＞
＜２．コンピュータ装置のハードウェア構成＞
＜３．サジェストサーバの機能構成及びＤＢ＞
＜４．全体の流れ＞
＜５．サジェストワード提示処理＞
＜６．ジャンル関係情報取得処理の例＞
［６−１．第１例］
［６−２．第２例］
＜７．短期注目ジャンル推定処理の例＞
［７−１．第１例］
［７−２．第２例］
［７−３．第３例］
［７−４．第４例］
＜８．まとめ＞
＜９．プログラム＞
＜２．コンピュータ装置のハードウェア構成＞
＜３．サジェストサーバの機能構成及びＤＢ＞
＜４．全体の流れ＞
＜５．サジェストワード提示処理＞
＜６．ジャンル関係情報取得処理の例＞
［６−１．第１例］
［６−２．第２例］
＜７．短期注目ジャンル推定処理の例＞
［７−１．第１例］
［７−２．第２例］
［７−３．第３例］
［７−４．第４例］
＜８．まとめ＞
＜９．プログラム＞
＜１．全体構成＞
本実施の形態としての検索サーバ７を含むネットワークシステム全体の構成について、図１を用いて説明する。
ネットワークシステム１は、ＥＣ（ＥＣ：Electronic Commerce（電子商取引））システムとして機能する。
ネットワークシステム１は、例えばインターネット等の通信ネットワーク２を介して、ショッピングサイト運営システム３、複数のユーザ端末４が複数の店舗端末５が互いに通信可能に構成されている。
本実施の形態としての検索サーバ７を含むネットワークシステム全体の構成について、図１を用いて説明する。
ネットワークシステム１は、ＥＣ（ＥＣ：Electronic Commerce（電子商取引））システムとして機能する。
ネットワークシステム１は、例えばインターネット等の通信ネットワーク２を介して、ショッピングサイト運営システム３、複数のユーザ端末４が複数の店舗端末５が互いに通信可能に構成されている。
なお、図１等に示した通信ネットワーク２の構成は特に限定されるものではなく、上記したインターネット以外にも、例えばイントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、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２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２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。
ショッピングサイト運営システム３は、それぞれコンピュータ装置で構成されたショッピングサーバ６、検索サーバ７、サジェストサーバ８、会員ＤＢ（Database）５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、サジェストワードＤＢ５３を備えている。これらの各装置は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して互いに通信可能とされている。
ショッピングサイト運営システム３を構成する各装置間の通信を可能とするためのネットワークは、通信ネットワーク２と同様に特に限定されるものではない。
ショッピングサイト運営システム３を構成する各装置間の通信を可能とするためのネットワークは、通信ネットワーク２と同様に特に限定されるものではない。
ショッピングサイト運営システム３は、ショッピングサーバ６等により管理された仮想商店街のウェブサイト（ショッピングサイト）をユーザに提供する。ショッピングサイト内には複数の店舗（仮想商店街の加盟店）が存在する。各店舗のスタッフは、店舗端末５としてのコンピュータ装置を介して自店舗の商品をショッピングサイト運営システム３（例えばショッピングサーバ６）に登録することで、様々な店舗の様々な商品の情報がショッピングサイト上にアップロードされる。ユーザはユーザ端末４によりショッピングサイトにアクセスして所望の商品を購入することができる。
ここで、ユーザは、ショッピングサイトを利用するにあたり、ショッピングサイト運営システム３が提供する各種のサービスを受けるための会員登録を行うことができる。会員登録の際にユーザは、ユーザＩＤ（Identification）や商品の送付先情報（住所情報）、クレジットカード番号等の必要情報を登録する。ユーザは、登録したユーザＩＤによりショッピングサイトにログインすることで、ショッピングサイトでの商品の購入の際に必要情報を再度入力する手間が省かれる。ショッピングサーバ６は、これらの会員情報を管理するための各種の処理を行う。
ショッピングサーバ６は、ユーザ端末４から送られてきたＨＴＴＰリクエストに基づいて様々な処理を行う。例えば、各種ウェブページデータ（例えば商品ウェブページ、買い物かごウェブページ、注文ウェブページなど）の生成及び送信や、ユーザによる注文確定操作に応じた購入処理等を実行する。
ウェブページデータは、例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）やＸＨＴＭＬ（Extensible HyperText Markup Language）などの構造化文書ファイルである。構造化文書ファイルには、商品の名称や説明文などのテキストデータや商品に関する画像などの画像データと、それらの配置や表示態様（文字色やフォントや大きさや装飾など）が記述されている。
ウェブページとしては、例えば、ユーザにログイン情報を入力させるためのログインページや、商品の検索を行うための検索ページや、商品の詳細情報を表示するための商品詳細ページなどである。
ウェブページデータは、例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）やＸＨＴＭＬ（Extensible HyperText Markup Language）などの構造化文書ファイルである。構造化文書ファイルには、商品の名称や説明文などのテキストデータや商品に関する画像などの画像データと、それらの配置や表示態様（文字色やフォントや大きさや装飾など）が記述されている。
ウェブページとしては、例えば、ユーザにログイン情報を入力させるためのログインページや、商品の検索を行うための検索ページや、商品の詳細情報を表示するための商品詳細ページなどである。
ショッピングサーバ６により提供されるウェブページには、商品検索にあたっての検索クエリを入力するための入力欄が検索フォームとして配置されており、ユーザは該検索フォームに対して検索のためのキーワードを入力できる。検索フォームの近傍には検索ボタンが配置され、ユーザは該検索ボタンを操作することで検索フォームへの入力キーワードに基づく検索の実行指示を行うことができる。この実行指示に応じて、ユーザ端末４は入力キーワードを検索クエリとした検索リクエストを検索サーバ７に対して行う。
検索サーバ７は、いわゆる検索エンジンとして機能し、検索リクエストにより指定された検索クエリをユーザ端末４から受信し、該検索クエリに基づきショッピングサーバ６が管理している各種の商品ウェブページのうちから検索クエリに関連する商品ウェブページを検索する。
検索サーバ７は、ショッピングサーバ６が管理している上記の商品情報や商品ウェブページのファイルに含まれる文字情報（テキスト情報）等に基づき、受信した検索クエリに関連する商品ウェブページ、例えば検索クエリと一致する文字情報を含む商品ウェブページを検索する。なお、検索処理の効率化のため、検索クエリと検索結果を予め紐付けてＤＢ等に記憶しておいてもよい。この場合には、検索サーバ７は、検索クエリに応じた検索結果をＤＢ等から取得してユーザ端末４へ送信すればよい。
検索サーバ７は、ショッピングサーバ６が管理している上記の商品情報や商品ウェブページのファイルに含まれる文字情報（テキスト情報）等に基づき、受信した検索クエリに関連する商品ウェブページ、例えば検索クエリと一致する文字情報を含む商品ウェブページを検索する。なお、検索処理の効率化のため、検索クエリと検索結果を予め紐付けてＤＢ等に記憶しておいてもよい。この場合には、検索サーバ７は、検索クエリに応じた検索結果をＤＢ等から取得してユーザ端末４へ送信すればよい。
後述するように、本実施の形態のネットワークシステム１においては、ショッピングサーバ６により提供されるウェブページにおける検索フォームに文字が入力された場合には、検索フォームへの入力文字に応じたサジェストワードが当該ウェブページ上に提示される。例えば、「ごるふ」という入力文字に応じて「ゴルフウェア」や「ゴルフボール 送料無料」等のサジェストワードが提示される。
提示されたサジェストワードのうちの一つがユーザにより選択されると、ユーザ端末４は選択されたサジェストワードを検索クエリとした検索リクエストを検索サーバ７に対して行い、検索サーバ７が該検索の結果を提示するための検索結果ページをユーザ端末４に送信する。
これによりユーザは、入力しようとした検索クエリについて全ての文字を入力せずとも該検索クエリによる検索を実行させることができるため、目的の商品を検索する際のユーザの文字入力負担の軽減が図られている。
提示されたサジェストワードのうちの一つがユーザにより選択されると、ユーザ端末４は選択されたサジェストワードを検索クエリとした検索リクエストを検索サーバ７に対して行い、検索サーバ７が該検索の結果を提示するための検索結果ページをユーザ端末４に送信する。
これによりユーザは、入力しようとした検索クエリについて全ての文字を入力せずとも該検索クエリによる検索を実行させることができるため、目的の商品を検索する際のユーザの文字入力負担の軽減が図られている。
サジェストサーバ８は、サジェストワードの提示等に係る各種の処理を実行する情報処理装置である。具体的な処理については後述する。
なお、上記の説明からも理解されるように、サジェストワードとは、検索フォームに入力された文字列から推測される、ユーザが入力するであろう検索文字列の完成形として提示される選択肢である。具体的には「ご」と入力された際に提示される「ゴルフウェア」や「ゴルフボール」であり、「ごるふう」と入力された際に提示される「ゴルフウェア」や「ゴルフウォッチ」である。また、「ゴルフボール」と入力された場合に提示される「ゴルフボール 新品」や「ゴルフボール 中古」など複数の単語を羅列した文字列もサジェストワードの一つである。
なお、上記の説明からも理解されるように、サジェストワードとは、検索フォームに入力された文字列から推測される、ユーザが入力するであろう検索文字列の完成形として提示される選択肢である。具体的には「ご」と入力された際に提示される「ゴルフウェア」や「ゴルフボール」であり、「ごるふう」と入力された際に提示される「ゴルフウェア」や「ゴルフウォッチ」である。また、「ゴルフボール」と入力された場合に提示される「ゴルフボール 新品」や「ゴルフボール 中古」など複数の単語を羅列した文字列もサジェストワードの一つである。
ユーザ端末４は、ウェブブラウザを備えたコンピュータ装置である。ユーザ端末４としては、例えば高機能携帯電話機（スマートフォン）や携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）、携帯型又は据置型のパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）などが挙げられるが、ユーザ端末４の種類はこれらに限定されない。
ユーザ端末４は、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエストをショッピングサイト運営システム３（特にショッピングサーバ６や検索サーバ７）に送信することで所望のウェブページデータの送信や所定の処理を要求する。またユーザ端末４は、ＨＴＴＰリクエストに応じて送られてきたウェブページデータを受信してウェブブラウザにより表示する。これにより、ユーザ端末４を利用するユーザは所望のウェブページを閲覧したり操作したりすることができる。
店舗端末５は、ショッピングサイト運営システム３が提供する電子商取引サービスを利用して、商品の販売を行う販売者が利用する端末である。
ユーザ端末４や店舗端末５では、必要に応じて各種の送受信処理や表示処理などが実行される。また、ユーザ端末４や店舗端末５は、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。
なお、ユーザ端末４や店舗端末５は、利用する人物が商品を購入する立場にいる人物なのか、または、商品を販売する立場にいる人物なのかによって便宜上名前を使い分けているだけであり、実質的に端末の構成などは同じである。
なお、ユーザ端末４や店舗端末５は、利用する人物が商品を購入する立場にいる人物なのか、または、商品を販売する立場にいる人物なのかによって便宜上名前を使い分けているだけであり、実質的に端末の構成などは同じである。
なお、上記では、ユーザ端末４が直接検索サーバ７に対して検索リクエストを送信することにより入力キーワードや選択されたサジェストワードを検索クエリとした検索が実行される例を示したが、ユーザ端末４が入力キーワード又は選択されたサジェストワードなどの検索クエリがショッピングサーバ６を介して検索サーバ７に送信される構成とされていてもよい。この場合には、ショッピングサーバ６は、検索サーバ７から検索結果情報を受信し、受信した検索結果情報に基づいて検索結果を表すウェブページデータを生成し、生成したウェブページをユーザ端末４に送信するようにしてもよい。
＜２．コンピュータ装置のハードウェア構成＞
図２において、図１で示したショッピングサーバ６や検索サーバ７やサジェストサーバ８をはじめとした各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、サジェストワードＤＢ５３、ユーザ端末４、及び店舗端末５）を構成す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、入出力インタフェース１０５も接続されている。
入出力インタフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９が接続されている。
入力部１０６はキーボード、マウス、タッチパネルなどにより構成される。
出力部１０７は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により構成される。
記憶部１０８はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などにより構成される。
通信部１０９はネットワーク２を介しての通信処理や機器間通信を行う。
入出力インタフェース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２において、図１で示したショッピングサーバ６や検索サーバ７やサジェストサーバ８をはじめとした各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、サジェストワードＤＢ５３、ユーザ端末４、及び店舗端末５）を構成す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、入出力インタフェース１０５も接続されている。
入出力インタフェース１０５には、入力部１０６、出力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９が接続されている。
入力部１０６はキーボード、マウス、タッチパネルなどにより構成される。
出力部１０７は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により構成される。
記憶部１０８はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ装置などにより構成される。
通信部１０９はネットワーク２を介しての通信処理や機器間通信を行う。
入出力インタフェース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る。また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、ショッピングサーバ６や検索サーバ７やサジェストサーバ８をはじめとした各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、サジェストワードＤＢ５３、ユーザ端末４、及び店舗端末５）としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、ショッピングサーバ６や検索サーバ７やサジェストサーバ８をはじめとした各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、サジェストワードＤＢ５３、ユーザ端末４、及び店舗端末５）を構成する情報処理装置は、図２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、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ等により遠隔地に配置されたものでもよい。複数の情報処理装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なサーバ群（クラウド）としての情報処理装置が含まれてもよい。
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、ショッピングサーバ６や検索サーバ７やサジェストサーバ８をはじめとした各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、サジェストワードＤＢ５３、ユーザ端末４、及び店舗端末５）としての必要な情報処理や通信が実行される。
なお、ショッピングサーバ６や検索サーバ７やサジェストサーバ８をはじめとした各装置（会員ＤＢ５０、商品ＤＢ５１、店舗ＤＢ５２、サジェストワードＤＢ５３、ユーザ端末４、及び店舗端末５）を構成する情報処理装置は、図２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、複数のコンピュータ装置がシステム化されて構成されてもよい。複数のコンピュータ装置は、ＬＡＮ等によりシステム化されていてもよいし、インターネット等を利用したＶＰＮ等により遠隔地に配置されたものでもよい。複数の情報処理装置には、クラウドコンピューティングサービスによって利用可能なサーバ群（クラウド）としての情報処理装置が含まれてもよい。
＜３．サジェストサーバの機能構成及びＤＢ＞
図３に１又は複数の情報処理装置で構成されるサジェストサーバ８としての機能構成および各種のＤＢを示す。
サジェストサーバ８としての各機能は、情報処理装置においてＣＰＵ１０１でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部又は一部の各構成の処理をハードウェアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウエアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。１つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、１つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。
図３に１又は複数の情報処理装置で構成されるサジェストサーバ８としての機能構成および各種のＤＢを示す。
サジェストサーバ８としての各機能は、情報処理装置においてＣＰＵ１０１でプログラムに応じて実行される処理により実現される機能である。但し以下説明する全部又は一部の各構成の処理をハードウェアにより実現してもよい。
また各機能をソフトウエアで実現する場合に、各機能がそれぞれ独立したプログラムで実現される必要はない。１つのプログラムにより複数の機能の処理が実行されてもよいし、１つの機能が複数のプログラムモジュールの連携で実現されてもよい。
サジェストサーバ８は、管理部８ａ、情報取得部８ｂ、ジャンル情報推定部８ｃ、抽出部８ｄ、提示部８ｅを備える。
管理部８ａは、ユーザに提示するサジェストワードを管理するための各種処理を実行する。具体的にはサジェストワードＤＢ５３に新たなサジェストワードを登録する処理や、登録内容を変更する処理などを行う。
管理部８ａは、ユーザに提示するサジェストワードを管理するための各種処理を実行する。具体的にはサジェストワードＤＢ５３に新たなサジェストワードを登録する処理や、登録内容を変更する処理などを行う。
情報取得部８ｂは、ユーザによって入力された入力文字の情報を取得する処理を実行する。特に、本実施の形態では、入力が完了したキーワードごとに取得するだけでなく、ユーザによって文字が入力されるごと（例えばキーボードの入力キーが１回押されるごと）に、入力された文字情報を取得する。
また、情報取得部８ｂは、検索クエリの入力前に閲覧していたウェブページの情報を取得する。本実施の形態で情報取得部８ｂが取得するウェブページの情報とは、少なくともジャンル情報が推定可能なウェブページの情報である。例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）情報からジャンル情報が推定できる場合であればＵＲＬ情報であってもよいし、ウェブページに紐付けられたキーワードの情報であってもよい。また、ウェブページが何のジャンルによるものかを示すジャンル情報であってもよい。更には、ウェブページを閲覧するために入力された検索クエリであってもよい。
また、情報取得部８ｂは、検索クエリの入力前に閲覧していたウェブページの情報を取得する。本実施の形態で情報取得部８ｂが取得するウェブページの情報とは、少なくともジャンル情報が推定可能なウェブページの情報である。例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）情報からジャンル情報が推定できる場合であればＵＲＬ情報であってもよいし、ウェブページに紐付けられたキーワードの情報であってもよい。また、ウェブページが何のジャンルによるものかを示すジャンル情報であってもよい。更には、ウェブページを閲覧するために入力された検索クエリであってもよい。
ジャンル情報推定部８ｃは、ユーザが検索クエリの入力直前に閲覧していたウェブページに基づくジャンルを推定する。いくつかの例について後述する。なお、以降の説明においては、このようなウェブページを「直前閲覧ウェブページ」と記載する。
抽出部８ｄは、情報取得部８ｂが取得した検索クエリに関する情報（例えば入力途中の文字列）とジャンル情報推定部８ｃが推定したジャンル情報に基づいて、サジェストワードＤＢ５３からユーザに提示するのに適切なサジェストワードを抽出する。
提示部８ｅは、抽出部８ｄが抽出したサジェストワードをユーザ端末４に提示する。このとき、抽出したサジェストワードの提示順を決定し、該提示順に基づいた表示をさせるために優先度情報を付してユーザ端末４に送信してもよい。
抽出部８ｄは、情報取得部８ｂが取得した検索クエリに関する情報（例えば入力途中の文字列）とジャンル情報推定部８ｃが推定したジャンル情報に基づいて、サジェストワードＤＢ５３からユーザに提示するのに適切なサジェストワードを抽出する。
提示部８ｅは、抽出部８ｄが抽出したサジェストワードをユーザ端末４に提示する。このとき、抽出したサジェストワードの提示順を決定し、該提示順に基づいた表示をさせるために優先度情報を付してユーザ端末４に送信してもよい。
これまで説明してきた各種機能を実現するために、ショッピングサイト運営システム３は、図３に示す各ＤＢを備えている。
図３に示す各ＤＢは、ショッピングサイト運営システム３を構成する各情報処理装置が必要に応じてアクセス可能とされていればどのような形態で実現されていてもよい。例えばショッピングサイト運営システム３と同一システム内の記憶部に各ＤＢのすべてが形成されていてもよいし、各ＤＢの一部又は全部が別体、遠隔地等のコンピュータシステムに設けられていてもよい。もちろん各ＤＢが一つの装置（例えば一つのＨＤＤ等）内に形成されている必要はない。また各ＤＢのそれぞれが、それぞれ１つのＤＢとして構成される必要もない。例えば会員ＤＢ５０に記憶される情報が、複数の会員ＤＢ（例えばログイン用の会員ＤＢと取引用の会員ＤＢなど）により記憶管理されてもよい。以下説明する各ＤＢは、実施の形態の処理に関連する情報の記憶部を、それぞれ１つのＤＢの形態で例示したものに過ぎない。
図３に示す各ＤＢは、ショッピングサイト運営システム３を構成する各情報処理装置が必要に応じてアクセス可能とされていればどのような形態で実現されていてもよい。例えばショッピングサイト運営システム３と同一システム内の記憶部に各ＤＢのすべてが形成されていてもよいし、各ＤＢの一部又は全部が別体、遠隔地等のコンピュータシステムに設けられていてもよい。もちろん各ＤＢが一つの装置（例えば一つのＨＤＤ等）内に形成されている必要はない。また各ＤＢのそれぞれが、それぞれ１つのＤＢとして構成される必要もない。例えば会員ＤＢ５０に記憶される情報が、複数の会員ＤＢ（例えばログイン用の会員ＤＢと取引用の会員ＤＢなど）により記憶管理されてもよい。以下説明する各ＤＢは、実施の形態の処理に関連する情報の記憶部を、それぞれ１つのＤＢの形態で例示したものに過ぎない。
会員ＤＢ５０にはショッピングサイト運営システム３が提供する各種サービスを利用するユーザの情報がユーザごとに記憶されている。例えば、一人のユーザを特定可能な一つのユーザＩＤに対して、ログインパスワード、氏名、年齢、性別、年収、住所、メールアドレス、趣味などの個人的な情報が紐付けられて記憶される。また、決済情報や商品の購入履歴、商品のお気に入り登録情報などが記憶されていてもよい。勿論、一つのユーザＩＤに対してこれら全ての情報が必ず紐付けられている必要は無く、ユーザの開示意思のない情報は無くてもよい。
商品ＤＢ５１には、ショッピングサイト運営システム３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。例えば、商品を一意に識別可能な商品ＩＤに対して、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、在庫情報、商品紹介文などが紐付けられて記憶される。
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ＤＢ５１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。
なお、商品ＤＢ５１には、商品ページなどのウェブページデータも記憶されている。
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ＤＢ５１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。
なお、商品ＤＢ５１には、商品ページなどのウェブページデータも記憶されている。
店舗ＤＢ５２には、ショッピングサイトに出店している加盟店舗の情報が記憶される。
例えば、それぞれの店舗を一意に識別可能な店舗ＩＤに対して、ログインパスワード、店舗名、店舗ロゴ、取扱商品の商品ＩＤ（ショッピングサイト運営システム３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、店舗ページのＵＲＬ、連絡先（電話番号やメールアドレスなど）などの各情報が紐付けられて記憶される。
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販売店舗が異なる場合には、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。
これらの情報は、ショッピングサイト運営システム３におけるオペレータや店舗の従業員等により登録される。
例えば、それぞれの店舗を一意に識別可能な店舗ＩＤに対して、ログインパスワード、店舗名、店舗ロゴ、取扱商品の商品ＩＤ（ショッピングサイト運営システム３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、店舗ページのＵＲＬ、連絡先（電話番号やメールアドレスなど）などの各情報が紐付けられて記憶される。
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販売店舗が異なる場合には、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。
これらの情報は、ショッピングサイト運営システム３におけるオペレータや店舗の従業員等により登録される。
サジェストワードＤＢ５３には、ユーザの検索クエリの入力時に提示されるサジェストワードに係る情報が記憶されている。具体的に図４を参照して説明する。なお、図４は、サジェストワードＤＢ５３に記憶されたサジェストワードの中から本実施の形態の説明で用いるサジェストワードを抜粋したものである。
一つのサジェストワードは、該サジェストワードを一意に特定するためのＳ＿ＩＤとユーザに提示する文字列情報とサジェストワードの検索に用いられる表音情報と第１乃至第ｎ番目のジャンル情報を備えて構成されている。
表音情報は、例えば、ヘボン式のローマ字表記とされている。
ジャンル情報は、ジャンルの階層構造を表した情報とされており、第１ジャンルが最も大きなカテゴリを表している。即ち、第２ジャンルは、第１ジャンルのサブジャンルとされている。同様に第３ジャンルは第２ジャンルのサブジャンルとされている。
具体的には、ＩＤ＝Ｓ＿２１５２とされたサジェストワードは「ヘッドカバー」とされており、表音情報が「ｈｅｄｄｏｋａｂａ−」とされている。また、ジャンル情報は、第１ジャンルが「スポーツ」とされ、第２ジャンルが「ゴルフ」とされ、第３ジャンルが「小物」とされ、第４ジャンルが「ヘッドカバー」とされている。
一つのサジェストワードは、該サジェストワードを一意に特定するためのＳ＿ＩＤとユーザに提示する文字列情報とサジェストワードの検索に用いられる表音情報と第１乃至第ｎ番目のジャンル情報を備えて構成されている。
表音情報は、例えば、ヘボン式のローマ字表記とされている。
ジャンル情報は、ジャンルの階層構造を表した情報とされており、第１ジャンルが最も大きなカテゴリを表している。即ち、第２ジャンルは、第１ジャンルのサブジャンルとされている。同様に第３ジャンルは第２ジャンルのサブジャンルとされている。
具体的には、ＩＤ＝Ｓ＿２１５２とされたサジェストワードは「ヘッドカバー」とされており、表音情報が「ｈｅｄｄｏｋａｂａ−」とされている。また、ジャンル情報は、第１ジャンルが「スポーツ」とされ、第２ジャンルが「ゴルフ」とされ、第３ジャンルが「小物」とされ、第４ジャンルが「ヘッドカバー」とされている。
＜４．全体の流れ＞
ショッピングサイト運営システム３が提供するショッピングサイトを利用していくつかの商品ページを閲覧した後に、商品検索のために検索欄に文字を入力する場合の全体の処理の流れについて説明する（図５参照）。
ショッピングサイト運営システム３が提供するショッピングサイトを利用していくつかの商品ページを閲覧した後に、商品検索のために検索欄に文字を入力する場合の全体の処理の流れについて説明する（図５参照）。
先ず、ユーザ端末４とショッピングサーバ６の間でログインに関する処理が実行される。
具体的に、ユーザ端末４はステップＳ１０１において、ユーザがログインページを表示させる操作を行ったことに応じたログイン画面要求処理を実行する。ログイン画面要求処理とは、ログイン情報を入力するためのウェブページに関するウェブページデータを要求することである。ログイン画面要求処理によりユーザ端末４からショッピングサーバ６へログイン画面要求が送信されると、ショッピングサーバ６はステップＳ２０１において、ログイン画面送信処理を実行する。
これにより、例えば、ショッピングサーバ６から受信したショッピングサイトへのログイン画面（ウェブページ）がユーザ端末４上に表示される。
具体的に、ユーザ端末４はステップＳ１０１において、ユーザがログインページを表示させる操作を行ったことに応じたログイン画面要求処理を実行する。ログイン画面要求処理とは、ログイン情報を入力するためのウェブページに関するウェブページデータを要求することである。ログイン画面要求処理によりユーザ端末４からショッピングサーバ６へログイン画面要求が送信されると、ショッピングサーバ６はステップＳ２０１において、ログイン画面送信処理を実行する。
これにより、例えば、ショッピングサーバ６から受信したショッピングサイトへのログイン画面（ウェブページ）がユーザ端末４上に表示される。
次に、ユーザ端末４はステップＳ１０２において、ユーザによって入力されたログイン情報（ユーザＩＤとパスワード）をショッピングサーバ６へ送信するログイン情報送信処理を実行する。ユーザ端末４からショッピングサーバ６へログイン情報が送信されると、ショッピングサーバ６はステップＳ２０２において認証処理を実行し、続くステップＳ２０３において認証結果通知処理を実行する。
具体的には、ショッピングサーバ６は、ユーザ端末４上で入力されたユーザＩＤとパスワードを会員ＤＢ５０に記憶された情報と比較して当該ユーザのログイン可否を判定し、認証結果をユーザ端末４へ通知する。なお、認証結果をユーザ端末４へ返すと共に、ショッピングサイトのトップページのウェブページデータを送信してもよい。これにより、ユーザ認証がなされると共に、ユーザ端末４上にショッピングサイトのトップページが表示される。
なお、図５に示す一連の流れは、ステップＳ２０２の認証処理においてログイン可と判定された場合を示している。ステップＳ２０２においてログイン不可と判定した場合は、ユーザ端末４は再度ステップＳ１０２の処理を実行し、これに応じてショッピングサーバ６はステップＳ２０２の処理を実行する。
具体的には、ショッピングサーバ６は、ユーザ端末４上で入力されたユーザＩＤとパスワードを会員ＤＢ５０に記憶された情報と比較して当該ユーザのログイン可否を判定し、認証結果をユーザ端末４へ通知する。なお、認証結果をユーザ端末４へ返すと共に、ショッピングサイトのトップページのウェブページデータを送信してもよい。これにより、ユーザ認証がなされると共に、ユーザ端末４上にショッピングサイトのトップページが表示される。
なお、図５に示す一連の流れは、ステップＳ２０２の認証処理においてログイン可と判定された場合を示している。ステップＳ２０２においてログイン不可と判定した場合は、ユーザ端末４は再度ステップＳ１０２の処理を実行し、これに応じてショッピングサーバ６はステップＳ２０２の処理を実行する。
続いて、ユーザが行う商品検索操作に基づいて、ユーザ端末４、サジェストワードサーバ８及び検索サーバ７が各種の処理を実行する。図５では、ユーザが１回の検索操作を行い、提示された検索結果から一つの商品情報を選択して閲覧する例について示している。
ユーザが商品検索のために検索ボックス（検索のためのキーワードを入力するための入力フォーム）に文字を入力すると、ユーザ端末４はステップＳ１０３で検索文字列入力操作を受け付けると共に、サジェストサーバ８はステップＳ３０１でユーザに適した検索クエリをサジェストワードとして提示するサジェストワード提示処理を実行する。
ステップＳ１０３の検索文字列入力操作受付処理は、ユーザが検索クエリとしての文字入力を一回行うごとに、例えば文字入力のためのキーボードのキーを１回押下するたびに、入力途中の検索クエリを入力中検索文字列としてサジェストワードサーバ８に送信する。
入力中検索文字列の送信は、文字を追加するためのキー操作だけでなく入力文字を一文字消去するためのキー操作の際にも行われる。具体的には、「ｇ」と入力した際には「ｇ」が入力中検索文字列として送信され、次に「ｏ」が押下された際には「ご」が入力中検索文字列として送信され、更に「ｋ」が押下された際には「ごｋ」が入力中検索文字列として送信される。次にユーザがバックスペースキーを押下した際には「ｋ」が消去された「ご」が入力中検索文字列としてサジェストワードサーバ８に送信される。
サジェストワードサーバ８は、入力中検索文字列を受信するごとにユーザにサジェストワードを提示するための処理を実行する。詳しくは後述する。
ユーザが商品検索のために検索ボックス（検索のためのキーワードを入力するための入力フォーム）に文字を入力すると、ユーザ端末４はステップＳ１０３で検索文字列入力操作を受け付けると共に、サジェストサーバ８はステップＳ３０１でユーザに適した検索クエリをサジェストワードとして提示するサジェストワード提示処理を実行する。
ステップＳ１０３の検索文字列入力操作受付処理は、ユーザが検索クエリとしての文字入力を一回行うごとに、例えば文字入力のためのキーボードのキーを１回押下するたびに、入力途中の検索クエリを入力中検索文字列としてサジェストワードサーバ８に送信する。
入力中検索文字列の送信は、文字を追加するためのキー操作だけでなく入力文字を一文字消去するためのキー操作の際にも行われる。具体的には、「ｇ」と入力した際には「ｇ」が入力中検索文字列として送信され、次に「ｏ」が押下された際には「ご」が入力中検索文字列として送信され、更に「ｋ」が押下された際には「ごｋ」が入力中検索文字列として送信される。次にユーザがバックスペースキーを押下した際には「ｋ」が消去された「ご」が入力中検索文字列としてサジェストワードサーバ８に送信される。
サジェストワードサーバ８は、入力中検索文字列を受信するごとにユーザにサジェストワードを提示するための処理を実行する。詳しくは後述する。
次にユーザが商品検索のための検索クエリの入力を終え検索ボタンを押下すると、ユーザ端末４はステップＳ１０４において、検索操作受付処理を実行する。
この処理では、最終的にユーザに指定された検索クエリを検索サーバ７に送信すると共に、検索指示がなされたことを検索サーバ７に通知する。
なお、ユーザは検索ボタンを押下する代わりにＥｎｔｅｒキーを押下することにより検索を指示してもよい。
この処理では、最終的にユーザに指定された検索クエリを検索サーバ７に送信すると共に、検索指示がなされたことを検索サーバ７に通知する。
なお、ユーザは検索ボタンを押下する代わりにＥｎｔｅｒキーを押下することにより検索を指示してもよい。
検索クエリを受信した検索サーバ７は、ステップＳ４０１で検索結果提示処理を実行する。検索結果提示処理では、例えば、検索結果として抽出された複数の商品が一覧表示されたウェブページの情報がユーザ端末４に送信される。
検索結果としてのウェブページデータを受信したユーザ端末４は、ステップＳ１０５で該検索結果を例えばモニタなどの表示装置上に表示させるための処理を実行する。これにより、ユーザ端末４上に検索結果として各種の商品の情報が提示される。
検索結果としてのウェブページデータを受信したユーザ端末４は、ステップＳ１０５で該検索結果を例えばモニタなどの表示装置上に表示させるための処理を実行する。これにより、ユーザ端末４上に検索結果として各種の商品の情報が提示される。
次にユーザが検索結果として一覧提示された商品から一つの商品を選択する操作を行うと、ユーザ端末４はステップＳ１０６で商品選択操作受付処理を実行する。この処理では、選択された商品の商品ページ情報をショッピングサーバ６に要求する。
商品ページ情報を要求されたショッピングサーバ６は、ユーザ端末４に対して商品ページのウェブページデータを送信する処理をステップＳ２０４で実行する。
商品ページのウェブページデータを受信したユーザ端末４は、ステップＳ１０７で商品ページを表示させるための処理を実行する。
これにより、ユーザは自身が選択した商品の詳細な情報を閲覧することができる。
商品ページ情報を要求されたショッピングサーバ６は、ユーザ端末４に対して商品ページのウェブページデータを送信する処理をステップＳ２０４で実行する。
商品ページのウェブページデータを受信したユーザ端末４は、ステップＳ１０７で商品ページを表示させるための処理を実行する。
これにより、ユーザは自身が選択した商品の詳細な情報を閲覧することができる。
図５に示す各処理のうち、ステップＳ１０３の処理からステップＳ１０７の処理までが一つの商品ページを閲覧するために行われる処理の一例である。これ以外にも、検索結果ページを経由せずに直接商品ページを閲覧する場合もある。また、一つの検索結果ページから複数の商品ページを閲覧することもある。
なお、ユーザがログインをせずにステップＳ１０３以降の各処理を行ってもよい。例えば、ユーザがログインしていない場合、ショッピングサーバ６は、該ユーザが使用するユーザ端末４或いはユーザ端末４上で動作しているソフトウェア（ウェブブラウザ等）に対してセッションＩＤを発行し、該セッションＩＤの有効期限内においては、同一ユーザが使用していると推定して以降の各処理を実行してもよい。
＜５．サジェストワード提示処理＞
図５のステップＳ３０１で示したサジェストワード提示処理の具体的な処理例について、図６を参照して説明する。
サジェストワードをユーザに提示するためには、ユーザ端末４から入力中の検索文字列が送られてくる必要がある。サジェストワードサーバ８は、ステップＳ５０１で入力中検索文字列を受信したか否かを判定する処理を実行する。なお、ステップＳ５０１の処理は、入力中検索文字列を受信するまで繰り返し実行される必要はなく、ユーザ端末４から入力中検索文字列が送られてくるまでサジェストワードサーバ８が待機状態とされ、入力中検索文字列を受信したことをトリガとしてステップＳ５０２以降の処理を実行するように構成されていてもよい。
図５のステップＳ３０１で示したサジェストワード提示処理の具体的な処理例について、図６を参照して説明する。
サジェストワードをユーザに提示するためには、ユーザ端末４から入力中の検索文字列が送られてくる必要がある。サジェストワードサーバ８は、ステップＳ５０１で入力中検索文字列を受信したか否かを判定する処理を実行する。なお、ステップＳ５０１の処理は、入力中検索文字列を受信するまで繰り返し実行される必要はなく、ユーザ端末４から入力中検索文字列が送られてくるまでサジェストワードサーバ８が待機状態とされ、入力中検索文字列を受信したことをトリガとしてステップＳ５０２以降の処理を実行するように構成されていてもよい。
入力中検索文字列を受信したサジェストワードサーバ８は、ステップＳ５０２で、ジャンル関係情報を取得する処理を実行する。ジャンル関係情報は、ユーザが直近で興味を抱いている可能性の高いジャンルを推測可能な情報であり、例えば、閲覧したウェブページから取得可能な商品ジャンルの情報である。具体的な例は後述する。
ユーザが閲覧したウェブページからジャンルに係る情報（ジャンル関係情報）を取得したサジェストワードサーバ８は、続くステップＳ５０３でユーザが短期的に注目している商品ジャンル（短期注目ジャンル）を推定する処理を実行する。
短期注目ジャンルの推定では、特定のジャンルがユーザの短期注目ジャンルとして推定される場合と、ユーザが短期的に注目しているジャンルは無いと推定される場合とがある。具体的な例については後述する。
短期注目ジャンルの推定では、特定のジャンルがユーザの短期注目ジャンルとして推定される場合と、ユーザが短期的に注目しているジャンルは無いと推定される場合とがある。具体的な例については後述する。
続いて、サジェストワードサーバ８はステップＳ５０４で、短期注目ジャンルとして推定されたジャンルがあるか否かを判定する。ある場合には、ステップＳ５０５で短期サジェストワード抽出処理を実行する。
短期サジェストワード抽出処理では、例えば図４に示すようなサジェストワードＤＢ５３から適したサジェストワードを抽出する。例えば、ユーザが検索クエリを入力中であり、且つ入力中検索文字列が「ヘッド」である場合に、ユーザが短期的に「登山」ジャンルに注目していると推定できる場合には、「ヘッド」で始まる種々のサジェストワードの中から「登山」ジャンルに関係のあるサジェストワードを提示する。具体的には、図７Ａに示すように、検索ボックス９に入力中検索文字列「ヘッド」が表示されており、その下方に設けられたサジェストワード提示欄１０に「ヘッド」から始まるサジェストワードが提示されている。上方に位置するサジェストワードほど提示優先度が高いサジェストワードとなっており、図示するように「登山」ジャンルに基づく「ヘッドライト」が最上位に提示され、その次にも「登山」ジャンルに基づく「ヘッドライト ＬＥＤ」が提示されている。
短期サジェストワード抽出処理では、例えば図４に示すようなサジェストワードＤＢ５３から適したサジェストワードを抽出する。例えば、ユーザが検索クエリを入力中であり、且つ入力中検索文字列が「ヘッド」である場合に、ユーザが短期的に「登山」ジャンルに注目していると推定できる場合には、「ヘッド」で始まる種々のサジェストワードの中から「登山」ジャンルに関係のあるサジェストワードを提示する。具体的には、図７Ａに示すように、検索ボックス９に入力中検索文字列「ヘッド」が表示されており、その下方に設けられたサジェストワード提示欄１０に「ヘッド」から始まるサジェストワードが提示されている。上方に位置するサジェストワードほど提示優先度が高いサジェストワードとなっており、図示するように「登山」ジャンルに基づく「ヘッドライト」が最上位に提示され、その次にも「登山」ジャンルに基づく「ヘッドライト ＬＥＤ」が提示されている。
また、ステップＳ５０５の括弧書きや図７Ａに示すように、短期注目ジャンルである「登山」に属するサジェストワードだけでなく、それ以外のサジェストワード（図７Ａでは、「ゴルフ」ジャンルに属する「ヘッドカバー」）を合わせて提示してもよい。これはあくまで一例であり、短期注目ジャンルに属するサジェストワードのみを提示してもよいし、短期注目ジャンルに属するサジェストワードが所定数未満である場合には他の方法で抽出した通常サジェストワードを合わせて提示してもよい。他の方法で抽出した通常サジェストワードとは、例えばユーザの普段の購買履歴や閲覧履歴などから推定した興味ジャンルに即したサジェストワードであってもよいし、全ユーザの検索クエリの傾向から最も利用される検索クエリをサジェストワードとしてもよいし、検索クエリを入力中のユーザと属性情報が一致したユーザの傾向から抽出したサジェストワードであってもよい。
短期注目ジャンルに応じたサジェストワードのみを提出することにより、ユーザの所望している検索クエリを迷わずに選択することが可能となる。また、他の方法により抽出した通常サジェストワードを合わせて提示することにより、ユーザが短期注目ジャンルに属する商品以外を検索する場合であっても、ユーザに適切なサジェストワードを提示できる可能性を高めることができる。
短期注目ジャンルに応じたサジェストワードのみを提出することにより、ユーザの所望している検索クエリを迷わずに選択することが可能となる。また、他の方法により抽出した通常サジェストワードを合わせて提示することにより、ユーザが短期注目ジャンルに属する商品以外を検索する場合であっても、ユーザに適切なサジェストワードを提示できる可能性を高めることができる。
なお、細分化されたジャンルが短期注目ジャンルとして推定できた場合には、可能な限り細かいジャンルに基づいて短期サジェストワードを提示することが有効である。
具体的には、普段「ゴルフ」ジャンルに興味があるユーザが直前に「ゴルフ」ジャンルに関するウェブページ（商品ページなど）を閲覧していたとしても、ユーザに提示されるサジェストワードは変わらない（図７Ｂ参照）。ところが、ユーザが直前に閲覧していたウェブページが「ゴルフ」ジャンルの中でも「ゴルフシューズ」ジャンルに関するものばかりであった場合、短期注目ジャンルは「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」となる。このとき、「ゴルフシューズ」ジャンルは「ゴルフ」ジャンルのサブジャンルであるため（図４参照）、より細分化された「ゴルフシューズ」ジャンルに基づいてサジェストワードの提示が行われる。
具体的には、図７Ｃに示すように、入力中検索文字列が「ゴルフ」である場合に、短期サジェストワードが「ゴルフシューズ」や「ゴルフシューズ スパイクレス」や「ゴルフシューズ 鋲」などのように「ゴルフシューズ」ジャンルに基づいたものとなっている。即ち、図７Ｂと比較して入力中検索文字列が同じ「ゴルフ」であるのに対し、図７Ｃの方がより細かいジャンルに絞られた検索クエリがサジェストワードとして提示されている。従って、同じ文字数を入力したとしても、絞り込みがなされたサジェストワードが提示される分、ユーザの入力する検索クエリが少なくて済む可能性を高めることができる。
具体的には、普段「ゴルフ」ジャンルに興味があるユーザが直前に「ゴルフ」ジャンルに関するウェブページ（商品ページなど）を閲覧していたとしても、ユーザに提示されるサジェストワードは変わらない（図７Ｂ参照）。ところが、ユーザが直前に閲覧していたウェブページが「ゴルフ」ジャンルの中でも「ゴルフシューズ」ジャンルに関するものばかりであった場合、短期注目ジャンルは「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」となる。このとき、「ゴルフシューズ」ジャンルは「ゴルフ」ジャンルのサブジャンルであるため（図４参照）、より細分化された「ゴルフシューズ」ジャンルに基づいてサジェストワードの提示が行われる。
具体的には、図７Ｃに示すように、入力中検索文字列が「ゴルフ」である場合に、短期サジェストワードが「ゴルフシューズ」や「ゴルフシューズ スパイクレス」や「ゴルフシューズ 鋲」などのように「ゴルフシューズ」ジャンルに基づいたものとなっている。即ち、図７Ｂと比較して入力中検索文字列が同じ「ゴルフ」であるのに対し、図７Ｃの方がより細かいジャンルに絞られた検索クエリがサジェストワードとして提示されている。従って、同じ文字数を入力したとしても、絞り込みがなされたサジェストワードが提示される分、ユーザの入力する検索クエリが少なくて済む可能性を高めることができる。
図６の説明に戻る。ステップＳ５０４で短期注目ジャンルがなかった場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ５０６で通常サジェストワードの抽出処理を実行する。
続けてサジェストワードサーバ８は、ステップＳ５０７でサジェストワードの提示処理を行う。これにより、ステップＳ５０５で抽出した短期サジェストワードやステップＳ５０６で抽出した通常サジェストワードがユーザ端末４の表示装置上に提示される。
なお、ステップＳ５０６の処理は必須ではなく、短期注目ジャンルが無い場合にはサジェストワードを提示しなくてもよい。この場合、サジェストワードがユーザに提示される場合には短期サジェストワードが提示されるため、自身の短期的な興味を確実に捉えたサジェストワードが提示されることをユーザに印象づけることができる。
続けてサジェストワードサーバ８は、ステップＳ５０７でサジェストワードの提示処理を行う。これにより、ステップＳ５０５で抽出した短期サジェストワードやステップＳ５０６で抽出した通常サジェストワードがユーザ端末４の表示装置上に提示される。
なお、ステップＳ５０６の処理は必須ではなく、短期注目ジャンルが無い場合にはサジェストワードを提示しなくてもよい。この場合、サジェストワードがユーザに提示される場合には短期サジェストワードが提示されるため、自身の短期的な興味を確実に捉えたサジェストワードが提示されることをユーザに印象づけることができる。
＜６．ジャンル関係情報取得処理の例＞
図６のステップＳ５０２に示すジャンル関係情報取得処理について、いくつかの例を図に基づいて説明する。
［６−１．第１例］
ジャンル関係情報取得処理の第１例について、図８を参照して説明する。
第１例では、サジェストワードサーバ８はステップＳ６０１で直前の所定期間に閲覧したウェブページデータを取得する。続けて、サジェストワードサーバ８はステップＳ６０２でウェブページデータからキーワードを抽出する。
ここで、直前の所定期間について説明する。直前の所定期間の例を以下に示す。
・ケース１：今回の検索の所定時間前から今回の検索までの期間
・ケース２：今回の検索前のｎ件前のウェブページ閲覧から今回の検索までの期間
図６のステップＳ５０２に示すジャンル関係情報取得処理について、いくつかの例を図に基づいて説明する。
［６−１．第１例］
ジャンル関係情報取得処理の第１例について、図８を参照して説明する。
第１例では、サジェストワードサーバ８はステップＳ６０１で直前の所定期間に閲覧したウェブページデータを取得する。続けて、サジェストワードサーバ８はステップＳ６０２でウェブページデータからキーワードを抽出する。
ここで、直前の所定期間について説明する。直前の所定期間の例を以下に示す。
・ケース１：今回の検索の所定時間前から今回の検索までの期間
・ケース２：今回の検索前のｎ件前のウェブページ閲覧から今回の検索までの期間
例えばケース１では、所定時間を５分とし、現在の検索操作から５分前の間に閲覧したウェブページのウェブページデータを対象とする。所定時間は１時間などとしてもよいが、ユーザが短期的に興味を持ったジャンルについて調べる（検索する）ときの多くは、連続的に複数のウェブページを閲覧する傾向が高い。そのため、ある程度短い数分などのような時間を所定時間とすることで、ユーザが短期的に注目したウェブページを対象としてステップＳ６０２のキーワード抽出を行うことができる。
直前の所定時間の間に閲覧したウェブページが無い場合には、ジャンル関係情報の取得は行わない。また、直前の所定時間の間に閲覧したウェブページの数が少ない（例えば１件のみなど）場合はジャンル関係情報の取得を行わないとしてもよい。
直前の所定時間の間に閲覧したウェブページが無い場合には、ジャンル関係情報の取得は行わない。また、直前の所定時間の間に閲覧したウェブページの数が少ない（例えば１件のみなど）場合はジャンル関係情報の取得を行わないとしてもよい。
ケース２では、今回の検索操作の前に閲覧したウェブページのうち、例えば５件前の閲覧から今回の検索操作までの期間を所定期間とする。最後に閲覧したウェブページほどユーザの短期的な興味に基づいたウェブページである可能性が高いため、これに応じてキーワード抽出を行うことにより、最適な短期サジェストワードが抽出される可能性を高めることができる。
なお、ケース１とケース２を混合して所定期間を定めることも考えられる。例えば、直近の５分間に３０件のウェブページを閲覧している場合には、ケース２を加味して直近の５件をキーワード抽出対象のウェブページとすることで、最適な短期サジェストワードをユーザに提示できる可能性が高まる。また、直近の５分間に２件しか閲覧していない場合、ケース２では５分以上前に閲覧したウェブページを含む５件のウェブページからキーワードを抽出することになるが、これにケース１を加味することで、直近に閲覧した２件分を対象としたキーワード抽出を行うことができる。
また、ケース１とケース２を加味した結果、キーワード抽出対象のウェブページが少ない場合は、ジャンル関係情報の取得を行わなくてもよい。
また、ケース１とケース２を加味した結果、キーワード抽出対象のウェブページが少ない場合は、ジャンル関係情報の取得を行わなくてもよい。
ステップＳ６０２のキーワード抽出は、ウェブページデータに含まれる各種の文章や画像に付与されたファイル名などからジャンル情報を取得するのに適したキーワードを抽出する処理である。単にウェブページデータ内に出現したキーワードを抽出してもよいし、出現数を加味して抽出してもよい。
また、同一のジャンルや類似したジャンルに属する他のキーワードが出てくるものを抽出してもよい。例えば、「釣り竿」というキーワードが出現しているが、他に「釣り」ジャンルに属するキーワードが出現しない場合は、「釣り竿」というキーワードを抽出せず、「ゴルフボール」というキーワードが出現しており且つ「ゴルフウェア」や「マーカー」や「アプローチ」などの「ゴルフ」ジャンルに属するキーワードが出現している場合は、それらのキーワードを抽出してもよい。
また、同一のジャンルや類似したジャンルに属する他のキーワードが出てくるものを抽出してもよい。例えば、「釣り竿」というキーワードが出現しているが、他に「釣り」ジャンルに属するキーワードが出現しない場合は、「釣り竿」というキーワードを抽出せず、「ゴルフボール」というキーワードが出現しており且つ「ゴルフウェア」や「マーカー」や「アプローチ」などの「ゴルフ」ジャンルに属するキーワードが出現している場合は、それらのキーワードを抽出してもよい。
［６−２．第２例］
ジャンル関係情報取得処理の第２例について、図９を参照して説明する。
第２例では、サジェストワードサーバ８はステップＳ６１１において、所定期間に閲覧したウェブページを検索する際に指定した検索クエリを取得する。所定期間は、先のケース１やケース２、或いはケース１とケース２の双方を加味したものである。
ジャンル関係情報取得処理の第２例について、図９を参照して説明する。
第２例では、サジェストワードサーバ８はステップＳ６１１において、所定期間に閲覧したウェブページを検索する際に指定した検索クエリを取得する。所定期間は、先のケース１やケース２、或いはケース１とケース２の双方を加味したものである。
例えば、直前閲覧ウェブページが「ゴルフ」ジャンルに関する商品ページであり、閲覧するために指定した検索クエリが「ゴルフシューズ Ａ社」などの検索クエリであった場合、それらの検索クエリをジャンル関係情報として取得する。
なお、第１例ではウェブページデータ（例えばＨＴＭＬファイル）に含まれる情報からキーワードを抽出する例を説明したが、第１例及び第２例の双方を考慮してジャンル関係情報を取得してもよい。具体的には、直前閲覧ウェブページを検索するために指定した検索クエリと直前閲覧ウェブページに含まれるキーワード情報の双方をジャンル関係情報として取得してもよい。
＜７．短期注目ジャンル推定処理の例＞
図６のステップＳ５０３で示した短期注目ジャンル推定処理の各例について、図を参照しながら説明する。
［７−１．第１例］
短期注目ジャンル推定処理の第１例について、図１０を参照して説明する。
第１例では、サジェストワードサーバ８はステップＳ７０１において、ジャンル関係情報を取得できたか否かを判定する。取得できた場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ７０２において、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出し短期注目ジャンルとして推定する。一方、取得出来ない場合には、サジェストワードサーバ８はステップＳ７０３において、短期注目ジャンルは無いと推定する。
ジャンル関係情報は、前述したように、ウェブページから抽出したキーワードや検索クエリなどである。このようなキーワードや検索クエリからジャンル情報を抽出する際には、例えば図４に示したサジェストワードＤＢ５３を用いてもよい。サジェストワードＤＢ５３に記憶された各サジェストワードは、ジャンル情報と紐付けられているため、キーワードや検索クエリをサジェストワードと見なしてサジェストワードＤＢ５３から検索することにより、当該キーワードや検索クエリがどのジャンルに属するのかを把握することが可能である。勿論、キーワードや検索クエリからジャンル情報を取得するための専用のＤＢを設けてもよい。
図６のステップＳ５０３で示した短期注目ジャンル推定処理の各例について、図を参照しながら説明する。
［７−１．第１例］
短期注目ジャンル推定処理の第１例について、図１０を参照して説明する。
第１例では、サジェストワードサーバ８はステップＳ７０１において、ジャンル関係情報を取得できたか否かを判定する。取得できた場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ７０２において、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出し短期注目ジャンルとして推定する。一方、取得出来ない場合には、サジェストワードサーバ８はステップＳ７０３において、短期注目ジャンルは無いと推定する。
ジャンル関係情報は、前述したように、ウェブページから抽出したキーワードや検索クエリなどである。このようなキーワードや検索クエリからジャンル情報を抽出する際には、例えば図４に示したサジェストワードＤＢ５３を用いてもよい。サジェストワードＤＢ５３に記憶された各サジェストワードは、ジャンル情報と紐付けられているため、キーワードや検索クエリをサジェストワードと見なしてサジェストワードＤＢ５３から検索することにより、当該キーワードや検索クエリがどのジャンルに属するのかを把握することが可能である。勿論、キーワードや検索クエリからジャンル情報を取得するための専用のＤＢを設けてもよい。
ジャンル関係情報取得処理では、多数のキーワードや検索クエリがジャンル関係情報として取得される可能性がある。多数のジャンル関係情報に基づいて短期注目ジャンル推定処理を行うと、短期注目ジャンルも多数となってしまい、ユーザの所望した検索クエリが短期サジェストワードとして提示される可能性が低くなってしまう虞がある。
従って、前述したようにジャンル関係情報取得処理においてキーワードの絞り込みを行っていたとしても、ステップＳ７０２の処理で改めてキーワードや検索クエリの絞り込みを行った上で短期注目ジャンルを推定してもよい。
従って、前述したようにジャンル関係情報取得処理においてキーワードの絞り込みを行っていたとしても、ステップＳ７０２の処理で改めてキーワードや検索クエリの絞り込みを行った上で短期注目ジャンルを推定してもよい。
例えば、直前閲覧ウェブページがページＡ乃至ページＥの５個であり、５個のウェブページから取得されたジャンル関係情報が「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「スパイクレス」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」、「ゴルフシャツ」、「ポロシャツ」、「釣り竿」などのキーワードであったとする。具体的には、各ページから取得されたキーワードが以下であったとする。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「ゴルフ」、「スパイクレス」、「釣り竿」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」、「ゴルフシャツ」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ポロシャツ」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」、「ポロシャツ」
サジェストワードサーバ８は、これらのキーワードをジャンル情報に変換する。例えば、各ページから抽出されるジャンル情報は以下となる。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「スパイクレス」、「釣り」、「釣り竿」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
なお、「ポロシャツ」というキーワード自体は「ゴルフ」ジャンルとは限らないが、前後の文脈等からゴルフウェアとしてのポロシャツだと判定して「ゴルフウェア」ジャンルに変換している。
ここで、最も多くのウェブページから抽出された商品ジャンルが「ゴルフ」であり、次が「ゴルフシューズ」である。従って、短期注目ジャンルは「ゴルフ」及び「ゴルフシューズ」とすることが考えられる。また、最も多くのウェブページに関連した「ゴルフ」ジャンルを短期注目ジャンルとしてもよい。更に、複数のウェブページから取得されたジャンルである「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」を短期注目ジャンルとして推定してもよい。
なお、上記のキーワードの階層構造を考えると、「ゴルフ」ジャンルが最も大きなジャンル情報とされ、「ゴルフ」ジャンルのサブジャンルとして「ゴルフシューズ」ジャンル、「ゴルフボール」ジャンル、「ゴルフウェア」ジャンルが位置している。また、「ゴルフシューズ」の更にサブジャンルとして「スパイクレス」ジャンルが位置している。このことから、最も上位ジャンルである「ゴルフ」ジャンルを短期注目ジャンルとしてしまうと、直近のユーザの閲覧行動に基づいてユーザに提示する短期サジェストワードが普段ユーザに提示されるサジェストワードと何ら変わりないものとなってしまう可能性がある。
そこで、例えば、複数のウェブページから取得されたジャンルなどのような所定条件を満たすジャンルの中で、最も下位ジャンルのものを短期注目ジャンルとしてもよい。本例によれば、複数のウェブページから取得された各ジャンルの中で下位ジャンルとなる「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」を短期注目ジャンルとしてもよい。これにより、ユーザにとってまさに直前閲覧していたウェブページに関連が深く、且つ、掘り下げた狭いジャンルに基づいた検索クエリが短期サジェストワードとして提示されるため、ユーザが入力する文字数を少なくすることができ、利便性を高めることができる。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「ゴルフ」、「スパイクレス」、「釣り竿」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」、「ゴルフシャツ」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ポロシャツ」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」、「ポロシャツ」
サジェストワードサーバ８は、これらのキーワードをジャンル情報に変換する。例えば、各ページから抽出されるジャンル情報は以下となる。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「スパイクレス」、「釣り」、「釣り竿」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
なお、「ポロシャツ」というキーワード自体は「ゴルフ」ジャンルとは限らないが、前後の文脈等からゴルフウェアとしてのポロシャツだと判定して「ゴルフウェア」ジャンルに変換している。
ここで、最も多くのウェブページから抽出された商品ジャンルが「ゴルフ」であり、次が「ゴルフシューズ」である。従って、短期注目ジャンルは「ゴルフ」及び「ゴルフシューズ」とすることが考えられる。また、最も多くのウェブページに関連した「ゴルフ」ジャンルを短期注目ジャンルとしてもよい。更に、複数のウェブページから取得されたジャンルである「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」を短期注目ジャンルとして推定してもよい。
なお、上記のキーワードの階層構造を考えると、「ゴルフ」ジャンルが最も大きなジャンル情報とされ、「ゴルフ」ジャンルのサブジャンルとして「ゴルフシューズ」ジャンル、「ゴルフボール」ジャンル、「ゴルフウェア」ジャンルが位置している。また、「ゴルフシューズ」の更にサブジャンルとして「スパイクレス」ジャンルが位置している。このことから、最も上位ジャンルである「ゴルフ」ジャンルを短期注目ジャンルとしてしまうと、直近のユーザの閲覧行動に基づいてユーザに提示する短期サジェストワードが普段ユーザに提示されるサジェストワードと何ら変わりないものとなってしまう可能性がある。
そこで、例えば、複数のウェブページから取得されたジャンルなどのような所定条件を満たすジャンルの中で、最も下位ジャンルのものを短期注目ジャンルとしてもよい。本例によれば、複数のウェブページから取得された各ジャンルの中で下位ジャンルとなる「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」を短期注目ジャンルとしてもよい。これにより、ユーザにとってまさに直前閲覧していたウェブページに関連が深く、且つ、掘り下げた狭いジャンルに基づいた検索クエリが短期サジェストワードとして提示されるため、ユーザが入力する文字数を少なくすることができ、利便性を高めることができる。
具体的には、サジェストサーバ８が図１０のステップＳ７０２の代わりに図１１に示す各処理を行うことによって実現可能である。
先ず、サジェストワードサーバ８は、ステップＳ８０１で、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出する。
次に、サジェストワードサーバ８は、ステップＳ８０２で、抽出ジャンル情報から短期注目ジャンルの候補を選定する。短期注目ジャンルの候補の選定方法は、先のステップＳ７０２で行った短期注目ジャンルの推定方法と同様に種々の方法が考えられる。
続いて、サジェストワードサーバ８はステップＳ８０３で、短期注目ジャンルの候補の中で、ジャンル階層が最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。同一階層となる短期注目ジャンルの候補が複数ある場合には、その全てを短期注目ジャンルとして推定してもよいし、複数の候補の中から一つを選択してもよい。一つを選択する場合には、例えば、ステップＳ８０１でジャンル関係情報からジャンル情報を抽出した際に最もユーザの興味が高そうなキーワードや検索クエリなどから抽出したジャンル情報を短期注目ジャンルとしてもよい。具体的には、直前閲覧ウェブページに最も出現したキーワードから抽出したジャンル情報などである。
先ず、サジェストワードサーバ８は、ステップＳ８０１で、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出する。
次に、サジェストワードサーバ８は、ステップＳ８０２で、抽出ジャンル情報から短期注目ジャンルの候補を選定する。短期注目ジャンルの候補の選定方法は、先のステップＳ７０２で行った短期注目ジャンルの推定方法と同様に種々の方法が考えられる。
続いて、サジェストワードサーバ８はステップＳ８０３で、短期注目ジャンルの候補の中で、ジャンル階層が最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。同一階層となる短期注目ジャンルの候補が複数ある場合には、その全てを短期注目ジャンルとして推定してもよいし、複数の候補の中から一つを選択してもよい。一つを選択する場合には、例えば、ステップＳ８０１でジャンル関係情報からジャンル情報を抽出した際に最もユーザの興味が高そうなキーワードや検索クエリなどから抽出したジャンル情報を短期注目ジャンルとしてもよい。具体的には、直前閲覧ウェブページに最も出現したキーワードから抽出したジャンル情報などである。
なお、短期注目ジャンルは、一つとすることが望ましいこともある。例えば複数の短期注目ジャンルからサジェストワードを抽出すると、ユーザに提示するサジェストワードの方向性がぶれてしまう。具体的には、「ゴルフシューズ」及び「ゴルフウェア」を短期注目ジャンルとした場合、ユーザ端末４の表示領域上、数限りある短期サジェストワードは、入力中検索文字列が「ゴルフ」である場合に「ゴルフシューズ」、「ゴルフシューズ スパイクレス」、「ゴルフウェア」、「ゴルフウェア メンズ」などのようになる。
ところが、短期注目ジャンルを「ゴルフシューズ」一つに絞ることにより、ユーザに提示する短期サジェストワードを「ゴルフシューズ」、「ゴルフシューズ スパイクレス」、「ゴルフシューズ 鋲」、「ゴルフシューズ スパイクレス Ａ社」などのように、より一つのジャンルに特化したものとすることができる。換言すれば、「ゴルフシューズ」に注目しているユーザが所望している検索クエリがサジェストワードに含まれる可能性を高めることができる。また、「ゴルフシューズ スパイクレス Ａ社」のように、より多くのキーワードを含む複合検索クエリを提示することが可能となる。これにより、ユーザは「ゴルフ」と３文字入力するだけで「ゴルフシューズ スパイクレス Ａ社」のような長い検索クエリを選択することが可能となり、入力時間の短縮により一層寄与することができる。
ところが、短期注目ジャンルを「ゴルフシューズ」一つに絞ることにより、ユーザに提示する短期サジェストワードを「ゴルフシューズ」、「ゴルフシューズ スパイクレス」、「ゴルフシューズ 鋲」、「ゴルフシューズ スパイクレス Ａ社」などのように、より一つのジャンルに特化したものとすることができる。換言すれば、「ゴルフシューズ」に注目しているユーザが所望している検索クエリがサジェストワードに含まれる可能性を高めることができる。また、「ゴルフシューズ スパイクレス Ａ社」のように、より多くのキーワードを含む複合検索クエリを提示することが可能となる。これにより、ユーザは「ゴルフ」と３文字入力するだけで「ゴルフシューズ スパイクレス Ａ社」のような長い検索クエリを選択することが可能となり、入力時間の短縮により一層寄与することができる。
なお、より下位ジャンルを短期注目ジャンルとするために、短期注目ジャンルの選定基準をジャンル階層により変えることが考えられる。例えば、最も上位ジャンルである場合には、直前閲覧ウェブページの８０％から抽出されたキーワードに基づいたジャンルを短期注目ジャンルとする。一つ下位のジャンルである場合には、直前閲覧ウェブページの６０％から抽出されたキーワードに基づいたジャンルとする。更にもう一つ下位のジャンルである場合には、直前閲覧ウェブページの４０％から抽出されたキーワードに基づいたものとする。このようにすることにより、下位ジャンルが短期注目ジャンルとして推定されやすくなるため、ユーザにとって利便性の高いサジェストワードを提示する可能性を高めることができる。このようにして抽出した短期注目ジャンルが複数ある場合には、前述したようにその中で最も下位ジャンルとなるものを短期注多寡目ジャンルとしてもよい。
具体的には、サジェストサーバ８が図１０のステップＳ７０２の代わりに図１２に示す各処理を行うことによって短期注目ジャンルの選定基準をジャンル階層に応じて変えることが可能である。
先ず、サジェストワードサーバ８はステップＳ８１１で、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出する。この処理は、先のステップＳ８０１と同様の処理である。
続いて、サジェストワードサーバ８はステップＳ８１２で、ジャンルの階層に応じた基準に基づいて短期注目ジャンルの候補を選定する。階層に応じた基準は、前述のように最も上位ジャンルである場合には、直前閲覧ウェブページの８０％から抽出されたキーワードに基づいたジャンルを短期注目ジャンルとしてもよいし、短期注目ジャンルの候補の元となるキーワードや検索クエリとして出現した回数を階層に応じた基準としてもよい。具体的には、上位階層となるジャンルほど、キーワードや検索クエリに多く出現しないと短期注目ジャンルの候補としないことが考えられる。
先ず、サジェストワードサーバ８はステップＳ８１１で、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出する。この処理は、先のステップＳ８０１と同様の処理である。
続いて、サジェストワードサーバ８はステップＳ８１２で、ジャンルの階層に応じた基準に基づいて短期注目ジャンルの候補を選定する。階層に応じた基準は、前述のように最も上位ジャンルである場合には、直前閲覧ウェブページの８０％から抽出されたキーワードに基づいたジャンルを短期注目ジャンルとしてもよいし、短期注目ジャンルの候補の元となるキーワードや検索クエリとして出現した回数を階層に応じた基準としてもよい。具体的には、上位階層となるジャンルほど、キーワードや検索クエリに多く出現しないと短期注目ジャンルの候補としないことが考えられる。
また、他にも、普段のユーザの興味ジャンルが同一である場合は、そのジャンルよりも下位ジャンルとなるジャンルを短期注目ジャンルとしてもよい。例えば、普段「ゴルフ」に関するウェブページの閲覧や商品の購入を行っているユーザに対して、そのユーザに特化したサジェストワードを提示する場合には、普段から「ゴルフウェア」や「ゴルフボール」などのゴルフ関連のキーワードがサジェストされている。
そのような状況でユーザがスパイクレスのゴルフシューズの商品や記事を閲覧した場合には、単に「ゴルフ」や「ゴルフシューズ」のジャンルを短期注目ジャンルとするのではなく、「ゴルフシューズ」の更に下位ジャンルである「スパイクレス」ジャンルを短期注目ジャンルとすることが望ましい。これにより、ユーザの所望する検索クエリをサジェストワードとして提示する可能性を高めることができる。
そのような状況でユーザがスパイクレスのゴルフシューズの商品や記事を閲覧した場合には、単に「ゴルフ」や「ゴルフシューズ」のジャンルを短期注目ジャンルとするのではなく、「ゴルフシューズ」の更に下位ジャンルである「スパイクレス」ジャンルを短期注目ジャンルとすることが望ましい。これにより、ユーザの所望する検索クエリをサジェストワードとして提示する可能性を高めることができる。
逆に、普段「釣り」ジャンルの商品やウェブページを閲覧しないユーザが、「スピニングリール」に関するウェブページを閲覧した場合に、「釣り」ジャンルの下位ジャンルである「リール」ジャンルの更に下位ジャンルである「スピニングリール」ジャンルを短期注目ジャンルとしてしまうと、ユーザの知識が浅いジャンルを不要に掘り下げたサジェストワードが提示されてしまう可能性がある。そこで、そのような場合は、上位ジャンルである「釣り」ジャンルや「リール」ジャンルを短期注目ジャンルとすることで、ユーザにとって適切且つ利便性の高い短期サジェストワードを提示することができる。
具体的には、サジェストサーバ８が図１０のステップＳ７０２の代わりに図１３に示す各処理を行うことによって普段のユーザの興味ジャンルを加味した短期注目ジャンルの推定を行うことが可能である。
先ず、サジェストワードサーバ８はステップＳ８２１で、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出する。この処理は、先のステップＳ８０１と同様の処理である。
次に、サジェストワードサーバ８はステップＳ８２２で、普段の興味ジャンルが抽出したジャンル情報に含まれるか否かを判定する。
含まれている場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ８２３でジャンル階層が最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。なお、様々なジャンルが抽出したジャンル情報に含まれている場合には、普段の興味ジャンルの下位に含まれるジャンルの中で最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。具体的には、普段の興味ジャンルが「ゴルフ」であって、抽出したジャンル情報が「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「スピニングリール」であった場合、最も下位ジャンルとなるのは第４ジャンルである「スピニングリール」ジャンル（図４参照）であるが、普段の興味ジャンルが「ゴルフ」であるため、「ゴルフ」ジャンルに含まれるジャンルで最も下位となる「ゴルフシューズ」が短期注目ジャンルとして推定される。
先ず、サジェストワードサーバ８はステップＳ８２１で、ジャンル関係情報からジャンル情報を抽出する。この処理は、先のステップＳ８０１と同様の処理である。
次に、サジェストワードサーバ８はステップＳ８２２で、普段の興味ジャンルが抽出したジャンル情報に含まれるか否かを判定する。
含まれている場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ８２３でジャンル階層が最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。なお、様々なジャンルが抽出したジャンル情報に含まれている場合には、普段の興味ジャンルの下位に含まれるジャンルの中で最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。具体的には、普段の興味ジャンルが「ゴルフ」であって、抽出したジャンル情報が「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「スピニングリール」であった場合、最も下位ジャンルとなるのは第４ジャンルである「スピニングリール」ジャンル（図４参照）であるが、普段の興味ジャンルが「ゴルフ」であるため、「ゴルフ」ジャンルに含まれるジャンルで最も下位となる「ゴルフシューズ」が短期注目ジャンルとして推定される。
一方、抽出したジャンル情報に普段の興味ジャンルが含まれていない場合は、サジェストワードサーバ８はステップＳ８２４で所定のジャンル階層のジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。
所定のジャンル階層とは、例えば一律第２階層（図４の例では、「ゴルフ」ジャンルや「登山」ジャンル）や、第３階層（図４の例では、「キャディバッグ」ジャンルや「ゴルフボール」ジャンル）などとしてもよい。また、下位ジャンル数に応じてもよい。例えば、第１ジャンルとされた「Ａ」ジャンルの下位ジャンルの数が少なければ第１ジャンルである「Ａ」ジャンルを短期注目ジャンルとして推定してもよいし、第３ジャンルである「Ｂ」ジャンルの下位ジャンルの数が多ければ、第４ジャンルを短期注目ジャンルとして推定してもよい。
所定のジャンル階層とは、例えば一律第２階層（図４の例では、「ゴルフ」ジャンルや「登山」ジャンル）や、第３階層（図４の例では、「キャディバッグ」ジャンルや「ゴルフボール」ジャンル）などとしてもよい。また、下位ジャンル数に応じてもよい。例えば、第１ジャンルとされた「Ａ」ジャンルの下位ジャンルの数が少なければ第１ジャンルである「Ａ」ジャンルを短期注目ジャンルとして推定してもよいし、第３ジャンルである「Ｂ」ジャンルの下位ジャンルの数が多ければ、第４ジャンルを短期注目ジャンルとして推定してもよい。
［７−２．第２例］
短期注目ジャンル推定処理の第２例について、図１４を参照して説明する。
第２例では、サジェストワードサーバ８は、ステップＳ７１１でジャンル関係情報の取得有無を判定する。取得できていない場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ７１４で短期注目ジャンルは無いと判定して処理を終える。
取得できている場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ７１２で、直前閲覧ウェブページから取得したキーワードや検索クエリから得たジャンル情報が２回連続で同一ジャンルを含むか否かを判定する。
具体的には、直前閲覧ウェブページがページＡ乃至Ｅの５個とされ、各ページから取得されたキーワードから変換したジャンル情報が以下であったとする。なお、ページＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの順で閲覧したとする。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「釣り」、「釣り竿」、「釣り糸」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＤ：「登山」、「トレッキングシューズ」、「水筒」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
この例では、同一ジャンルに関するウェブページが連続して閲覧されていないため、ステップＳ７１２の判定は「Ｎｏ」となる。従って、サジェストワードサーバ８はステップＳ７１４で短期注目ジャンルは無しと判定する。
一方、各ページから取得されたキーワードから変換したジャンル情報が以下であったとする。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「釣り」、「釣り竿」、「釣り糸」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
・ページＥ：「登山」、「トレッキングシューズ」、「水筒」
この例では、ページＣの閲覧後に同一ジャンルの情報が含まれたページＤを閲覧しているため、ステップＳ７１２の判定は「Ｙｅｓ」となる。具体的には、「ゴルフ」ジャンル、「ゴルフウェア」ジャンルの二つのジャンルが短期注目ジャンルの候補となる。
短期注目ジャンル推定処理の第２例について、図１４を参照して説明する。
第２例では、サジェストワードサーバ８は、ステップＳ７１１でジャンル関係情報の取得有無を判定する。取得できていない場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ７１４で短期注目ジャンルは無いと判定して処理を終える。
取得できている場合、サジェストワードサーバ８はステップＳ７１２で、直前閲覧ウェブページから取得したキーワードや検索クエリから得たジャンル情報が２回連続で同一ジャンルを含むか否かを判定する。
具体的には、直前閲覧ウェブページがページＡ乃至Ｅの５個とされ、各ページから取得されたキーワードから変換したジャンル情報が以下であったとする。なお、ページＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの順で閲覧したとする。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「釣り」、「釣り竿」、「釣り糸」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＤ：「登山」、「トレッキングシューズ」、「水筒」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
この例では、同一ジャンルに関するウェブページが連続して閲覧されていないため、ステップＳ７１２の判定は「Ｎｏ」となる。従って、サジェストワードサーバ８はステップＳ７１４で短期注目ジャンルは無しと判定する。
一方、各ページから取得されたキーワードから変換したジャンル情報が以下であったとする。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「釣り」、「釣り竿」、「釣り糸」
・ページＣ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
・ページＥ：「登山」、「トレッキングシューズ」、「水筒」
この例では、ページＣの閲覧後に同一ジャンルの情報が含まれたページＤを閲覧しているため、ステップＳ７１２の判定は「Ｙｅｓ」となる。具体的には、「ゴルフ」ジャンル、「ゴルフウェア」ジャンルの二つのジャンルが短期注目ジャンルの候補となる。
ステップＳ７１２で「Ｙｅｓ」と判定したサジェストワードサーバ８は、続くステップＳ７１３で、短期注目ジャンルの候補から短期注目ジャンルを推定する処理を実行する。
何れのジャンルを短期注目ジャンルとするか、或いは双方のジャンルを短期注目ジャンルとするかは、第１例で説明したように各種の例が考えられる。
何れのジャンルを短期注目ジャンルとするか、或いは双方のジャンルを短期注目ジャンルとするかは、第１例で説明したように各種の例が考えられる。
［７−３．第３例］
短期注目ジャンル推定処理の第３例について、図１５を参照して説明する。
第３例では、直前の二つのウェブページに着目する。具体的に、サジェストワードサーバ８はステップＳ７２１でジャンル関係情報を取得できたか否かを判定する。この処理は、図１４のステップＳ７１１などと同様の処理である。
続けて、サジェストワードサーバ８はステップＳ７２２で、直前閲覧ウェブページのうち、最後の所定回数（図１５に示す例では２回）で閲覧したウェブページから取得できたジャンル情報が同一ジャンルを含むか否かを判定する。
具体的に、直前閲覧ウェブページＡ乃至Ｅの各ページを例に挙げる。各ページから取得されたキーワードから変換したジャンル情報が以下であったとする。なお、ページＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの順で閲覧したとする。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「釣り」、「釣り竿」、「釣り糸」
・ページＣ：「登山」、「トレッキングシューズ」、「水筒」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
この例では、最後の２回の直前閲覧ウェブページがページＤ及びページＥとなるため、
ページＤ及びページＥから同一ジャンルが取得できた場合にステップＳ７２２の判定結果が「Ｙｅｓ」となり、取得できなかった場合にステップＳ７２２の判定結果が「Ｎｏ」となる。即ち、上記の例では「Ｙｅｓ」の判定結果となる。
短期注目ジャンル推定処理の第３例について、図１５を参照して説明する。
第３例では、直前の二つのウェブページに着目する。具体的に、サジェストワードサーバ８はステップＳ７２１でジャンル関係情報を取得できたか否かを判定する。この処理は、図１４のステップＳ７１１などと同様の処理である。
続けて、サジェストワードサーバ８はステップＳ７２２で、直前閲覧ウェブページのうち、最後の所定回数（図１５に示す例では２回）で閲覧したウェブページから取得できたジャンル情報が同一ジャンルを含むか否かを判定する。
具体的に、直前閲覧ウェブページＡ乃至Ｅの各ページを例に挙げる。各ページから取得されたキーワードから変換したジャンル情報が以下であったとする。なお、ページＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの順で閲覧したとする。
・ページＡ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」
・ページＢ：「釣り」、「釣り竿」、「釣り糸」
・ページＣ：「登山」、「トレッキングシューズ」、「水筒」
・ページＤ：「ゴルフ」、「ゴルフボール」、「ゴルフウェア」
・ページＥ：「ゴルフ」、「ゴルフシューズ」、「ゴルフウェア」
この例では、最後の２回の直前閲覧ウェブページがページＤ及びページＥとなるため、
ページＤ及びページＥから同一ジャンルが取得できた場合にステップＳ７２２の判定結果が「Ｙｅｓ」となり、取得できなかった場合にステップＳ７２２の判定結果が「Ｎｏ」となる。即ち、上記の例では「Ｙｅｓ」の判定結果となる。
ステップＳ７２２の判定が「Ｙｅｓ」であった場合には、サジェストワードサーバ８はステップＳ７２３で、短期注目ジャンルの候補から短期注目ジャンルを推定する処理を実行する。何れのジャンルを短期注目ジャンルとするか、或いは双方のジャンルを短期注目ジャンルとするかは、第１例で説明したように各種の例が考えられる。
一方、ステップＳ７２２の判定が「Ｎｏ」であった場合には、サジェストワードサーバ８はステップＳ７２４で、短期注目ジャンルが無いと判定する。
一方、ステップＳ７２２の判定が「Ｎｏ」であった場合には、サジェストワードサーバ８はステップＳ７２４で、短期注目ジャンルが無いと判定する。
［７−４．第４例］
短期注目ジャンル推定処理の第４例について、図１６を参照して説明する。
第４例では、直前閲覧ウェブページの数に着目する。
サジェストワードサーバ８は、ステップＳ７３１において、直前閲覧ウェブページが所定数（例えば２件）以上か否かを判定する。
直前閲覧ウェブページ数が所定数以上であれば、サジェストワードサーバ８はステップＳ７３２でジャンル関係情報から抽出したジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。この推定では、前述した各種の例の何れであってもよい。
また、直前閲覧ウェブページ数が所定数未満であれば、サジェストワードサーバ８はステップＳ７３３で、短期注目ジャンルは無いと判定する。
短期注目ジャンル推定処理の第４例について、図１６を参照して説明する。
第４例では、直前閲覧ウェブページの数に着目する。
サジェストワードサーバ８は、ステップＳ７３１において、直前閲覧ウェブページが所定数（例えば２件）以上か否かを判定する。
直前閲覧ウェブページ数が所定数以上であれば、サジェストワードサーバ８はステップＳ７３２でジャンル関係情報から抽出したジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。この推定では、前述した各種の例の何れであってもよい。
また、直前閲覧ウェブページ数が所定数未満であれば、サジェストワードサーバ８はステップＳ７３３で、短期注目ジャンルは無いと判定する。
例えば、所定時間が５分であり、今回の検索の前の５分間でウェブページを一つしか閲覧していない場合は、該ユーザがそのウェブページに関連する検索を行おうとしているか否かを適切に判定することが難しいため、短期注目ジャンルを設定せずに通常のサジェストワードを行うことが考えられる。一方、検索前の５分間で二つのウェブページを閲覧しており、それらのウェブページが同じ商品ジャンルに基づいたものである場合は、今回の検索も同様のジャンルに基づいた商品を検索しようとしていると考えられるため、短期注目ジャンルを設定して短期サジェストワードを提示することで、ユーザの入力補助を適切に行う。
＜８．まとめ＞
上記した各例で説明したサジェストワードサーバ８は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報（検索クエリの一部、入力中検索文字列）と、検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページ（直前閲覧ウェブページ）に基づいたジャンルに係る情報（ジャンル関係情報）と、を取得する情報取得部８ｂと、ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定部８ｃと、テキスト情報と短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出部と８ｄ、抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示部８ｅと、を備えている。
検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページはユーザが直近で興味を抱いたウェブページである可能性が高い。このようなウェブページに基づいてジャンル情報を取得し、そのジャンル情報に基づいて抽出したサジェストワードを短期サジェストワードとしてユーザに提示することは、ユーザの所望の検索クエリをサジェストワードとして提示できる可能性が高く、ユーザの入力補助の観点からユーザの利便性の向上に貢献することができる。
例えば、商品検索を行うユーザがそれまでに見ていたウェブページが、ある特定のジャンルに偏った商品である場合には、続けて同一の商品ジャンルに属する商品を検索する可能性が高く、このような場合であっても、上記構成によればユーザの所望の検索クエリをサジェストワードとして提示することが可能となり、ユーザの入力時間の短縮を図ることができる。
また、直前に閲覧していたウェブページに基づいてジャンル情報を限定することにより、全てのジャンルに属するキーワードからサジェストワードを選定してユーザに提示するよりもユーザに提示されるサジェストワードの数が少なくなる。提示されたサジェストワードの中からユーザが選択する際に、提示されているサジェストワードの数が少ないため、また、ユーザが所望しているキーワードがサジェストワードとして提示されている可能性が高いため、非常に効率よくサジェストワードを選択することが可能となる。
また、単にユーザがそれまでに閲覧したことがあるウェブページからジャンル情報を取得してサジェストワードを抽出するのではなく、検索前の所定期間に閲覧したウェブページに期間を限定することで、ユーザが短期的に興味を抱いたジャンルやユーザの関心が急激に高まったジャンルに基づいてサジェストワードを提示することができる。これによって、ユーザが普段興味を抱いている商品ジャンルや一般的によく検索されている商品ジャンルに捕らわれずにユーザが今現在所望している検索クエリを柔軟にサジェストすることができる。
もちろん、ユーザが常に興味を持っているジャンルであっても、所定期間に同ジャンルのウェブページを閲覧していればサジェストワードとして提示されるため、通常のサジェストワードの提示が全くされなくなるわけではない。
なお、本構成によれば、短期注目ジャンルに基づいた適切なサジェストワードの提示がユーザによる検索クエリの入力過程の早い段階で行うことができる。これにより、ユーザの入力負担が軽減されるのはもちろんのこと、一文字ごとに行われる入力文字の取得処理及びサジェストワードの抽出・提示処理を行う情報処理装置の負担を軽減することができる。例えば、５文字入力した後に適切なサジェストワードが提示される場合と比較して、１文字入力しただけで適切なサジェストワードが提示されれば、その後の入力ごとに行われる取得処理及びサジェストワード抽出処理・提示処理を情報処理装置が行わなくて済むため、情報処理装置の処理負担の軽減を図ることができる。
上記した各例で説明したサジェストワードサーバ８は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報（検索クエリの一部、入力中検索文字列）と、検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページ（直前閲覧ウェブページ）に基づいたジャンルに係る情報（ジャンル関係情報）と、を取得する情報取得部８ｂと、ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定部８ｃと、テキスト情報と短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出部と８ｄ、抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示部８ｅと、を備えている。
検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページはユーザが直近で興味を抱いたウェブページである可能性が高い。このようなウェブページに基づいてジャンル情報を取得し、そのジャンル情報に基づいて抽出したサジェストワードを短期サジェストワードとしてユーザに提示することは、ユーザの所望の検索クエリをサジェストワードとして提示できる可能性が高く、ユーザの入力補助の観点からユーザの利便性の向上に貢献することができる。
例えば、商品検索を行うユーザがそれまでに見ていたウェブページが、ある特定のジャンルに偏った商品である場合には、続けて同一の商品ジャンルに属する商品を検索する可能性が高く、このような場合であっても、上記構成によればユーザの所望の検索クエリをサジェストワードとして提示することが可能となり、ユーザの入力時間の短縮を図ることができる。
また、直前に閲覧していたウェブページに基づいてジャンル情報を限定することにより、全てのジャンルに属するキーワードからサジェストワードを選定してユーザに提示するよりもユーザに提示されるサジェストワードの数が少なくなる。提示されたサジェストワードの中からユーザが選択する際に、提示されているサジェストワードの数が少ないため、また、ユーザが所望しているキーワードがサジェストワードとして提示されている可能性が高いため、非常に効率よくサジェストワードを選択することが可能となる。
また、単にユーザがそれまでに閲覧したことがあるウェブページからジャンル情報を取得してサジェストワードを抽出するのではなく、検索前の所定期間に閲覧したウェブページに期間を限定することで、ユーザが短期的に興味を抱いたジャンルやユーザの関心が急激に高まったジャンルに基づいてサジェストワードを提示することができる。これによって、ユーザが普段興味を抱いている商品ジャンルや一般的によく検索されている商品ジャンルに捕らわれずにユーザが今現在所望している検索クエリを柔軟にサジェストすることができる。
もちろん、ユーザが常に興味を持っているジャンルであっても、所定期間に同ジャンルのウェブページを閲覧していればサジェストワードとして提示されるため、通常のサジェストワードの提示が全くされなくなるわけではない。
なお、本構成によれば、短期注目ジャンルに基づいた適切なサジェストワードの提示がユーザによる検索クエリの入力過程の早い段階で行うことができる。これにより、ユーザの入力負担が軽減されるのはもちろんのこと、一文字ごとに行われる入力文字の取得処理及びサジェストワードの抽出・提示処理を行う情報処理装置の負担を軽減することができる。例えば、５文字入力した後に適切なサジェストワードが提示される場合と比較して、１文字入力しただけで適切なサジェストワードが提示されれば、その後の入力ごとに行われる取得処理及びサジェストワード抽出処理・提示処理を情報処理装置が行わなくて済むため、情報処理装置の処理負担の軽減を図ることができる。
また、ジャンル関係情報取得処理の第２例や図９等で説明したように、ウェブページに基づいたジャンルに係る情報は、ユーザがウェブページを閲覧するために入力した検索クエリを含むものであってもよい。
ユーザが閲覧したウェブページからキーワードを抽出してウェブページのジャンル情報を取得するだけでなく、閲覧ウェブページの検索に用いたキーワード（検索クエリなど）に基づいてジャンル情報を抽出する。これにより、ユーザが興味を持ったジャンル情報を正しく推定することができる。
例えば、ユーザが閲覧したウェブページには「ゴルフ」の情報と「釣り」の情報が記載されている場合、閲覧ウェブページからジャンルに係る情報を取得すると「ゴルフ」と「釣り」の双方のジャンルがユーザの興味を引いた短期注目ジャンルとして推定される。しかし、ユーザが「ゴルフ」という検索クエリ（或いは「ゴルフ」に関連した「アイアン」などのキーワード）を用いた結果そのウェブページの閲覧にたどり着いていた場合、ユーザは「釣り」よりも「ゴルフ」のジャンルに興味を抱いている可能性が高い。本構成によれば、ユーザの検索クエリも加味してジャンル情報の推定を行うため、ユーザが所望した検索クエリがサジェストされる可能性を高めることができ、ユーザの利便性向上を図ることができる。
ユーザが閲覧したウェブページからキーワードを抽出してウェブページのジャンル情報を取得するだけでなく、閲覧ウェブページの検索に用いたキーワード（検索クエリなど）に基づいてジャンル情報を抽出する。これにより、ユーザが興味を持ったジャンル情報を正しく推定することができる。
例えば、ユーザが閲覧したウェブページには「ゴルフ」の情報と「釣り」の情報が記載されている場合、閲覧ウェブページからジャンルに係る情報を取得すると「ゴルフ」と「釣り」の双方のジャンルがユーザの興味を引いた短期注目ジャンルとして推定される。しかし、ユーザが「ゴルフ」という検索クエリ（或いは「ゴルフ」に関連した「アイアン」などのキーワード）を用いた結果そのウェブページの閲覧にたどり着いていた場合、ユーザは「釣り」よりも「ゴルフ」のジャンルに興味を抱いている可能性が高い。本構成によれば、ユーザの検索クエリも加味してジャンル情報の推定を行うため、ユーザが所望した検索クエリがサジェストされる可能性を高めることができ、ユーザの利便性向上を図ることができる。
更に、短期注目ジャンル推定処理の第２例や図１４等で説明したように、ジャンル情報推定部８ｃは、ジャンルに係る情報の少なくとも一部が同一ジャンルとなるウェブページが所定期間に連続して閲覧された場合に該同一ジャンルを短期注目ジャンルとして推定してもよい。
検索前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページは、全てユーザの興味を引くウェブページとは限らない。そのため、検索前の所定期間に閲覧したというだけで当該ウェブページからジャンル情報を推定することは、ユーザが短期的にも興味を持っていないジャンル情報に基づいてサジェストワードを提示してしまう可能性がある。
本構成によれば、所定期間に閲覧された複数のウェブページの中に同一のジャンルによるものがあり、且つそれらのウェブページが連続して閲覧されていた場合には、当該ジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。これにより、ユーザが興味を持ったジャンルに基づくサジェストワードが提示される可能性を高めることができる。
なお、連続して閲覧されたそれらのウェブページが検索前の直前のものであればあるほど（例えば直前の１分での閲覧や、直前の３回の閲覧）、ユーザの短期的な興味に即した適切なサジェストワードを提示できる可能性を高めることができる。
検索前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページは、全てユーザの興味を引くウェブページとは限らない。そのため、検索前の所定期間に閲覧したというだけで当該ウェブページからジャンル情報を推定することは、ユーザが短期的にも興味を持っていないジャンル情報に基づいてサジェストワードを提示してしまう可能性がある。
本構成によれば、所定期間に閲覧された複数のウェブページの中に同一のジャンルによるものがあり、且つそれらのウェブページが連続して閲覧されていた場合には、当該ジャンルを短期注目ジャンルとして推定する。これにより、ユーザが興味を持ったジャンルに基づくサジェストワードが提示される可能性を高めることができる。
なお、連続して閲覧されたそれらのウェブページが検索前の直前のものであればあるほど（例えば直前の１分での閲覧や、直前の３回の閲覧）、ユーザの短期的な興味に即した適切なサジェストワードを提示できる可能性を高めることができる。
更にまた、短期注目ジャンル推定処理の第３例などで説明したように、検索の前の所定の複数回で閲覧されたウェブページそれぞれに基づくジャンルに係る情報が不一致である場合に、ジャンル情報推定部８ｃは短期注目ジャンルが存在しないと推定し、抽出部８ｄは、短期サジェストワードを抽出しなくてもよい。
ユーザが検索前の所定期間に種々のウェブページを閲覧していたとしても、それらのウェブページに共通するジャンルがない場合は、ユーザが短期的に興味を持ったジャンルを推定することが好ましくない場合がある。即ち、適切な短期サジェストワードが提示できない可能性がある。
本構成によれば、検索前の閲覧したウェブページのうち直近に閲覧した複数回のウェブページ（例えば最後の２回で閲覧した二つのウェブページ）に共通するジャンルが無い場合には短期サジェストワードの抽出及び提示を行わないことで、ユーザが興味を持っていない誤ったサジェストワードが提示されてしまうことを防止することができる。
ユーザが検索前の所定期間に種々のウェブページを閲覧していたとしても、それらのウェブページに共通するジャンルがない場合は、ユーザが短期的に興味を持ったジャンルを推定することが好ましくない場合がある。即ち、適切な短期サジェストワードが提示できない可能性がある。
本構成によれば、検索前の閲覧したウェブページのうち直近に閲覧した複数回のウェブページ（例えば最後の２回で閲覧した二つのウェブページ）に共通するジャンルが無い場合には短期サジェストワードの抽出及び提示を行わないことで、ユーザが興味を持っていない誤ったサジェストワードが提示されてしまうことを防止することができる。
加えて、短期注目ジャンル推定処理の第１例で説明したように、ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルとして複数のジャンルが抽出された場合、ジャンル情報推定部８ｃは、複数のジャンルのうちで最も下位ジャンルとなるものを短期注目ジャンルとして推定してもよい。
最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定することで、ユーザが入力した入力中検索文字列が少なくても、文字数の多い検索クエリや複合検索クエリなどがサジェストワードとして提示される可能性が高くなるため、ユーザの入力時間の短縮に寄与することができる。また、ユーザによる入力中検索文字列の文字数が少ない段階でユーザの所望している検索クエリをサジェストワードとして提示することができるほど、サジェストワードの提示処理などを行うユーザ端末４の処理負担を軽減することが可能となる。
最も下位となるジャンルを短期注目ジャンルとして推定することで、ユーザが入力した入力中検索文字列が少なくても、文字数の多い検索クエリや複合検索クエリなどがサジェストワードとして提示される可能性が高くなるため、ユーザの入力時間の短縮に寄与することができる。また、ユーザによる入力中検索文字列の文字数が少ない段階でユーザの所望している検索クエリをサジェストワードとして提示することができるほど、サジェストワードの提示処理などを行うユーザ端末４の処理負担を軽減することが可能となる。
そしてまた、サジェストワード提示処理や図７Ａ等で説明したように、抽出部８ｄは短期注目ジャンルを用いずに通常サジェストワードも抽出し、提示部８ｅは短期サジェストワードと通常サジェストワードの双方をユーザに提示してもよい。
本構成によれば、短期注目ジャンルが特定できた場合には、短期サジェストワードが提示される。更に、直前に閲覧したウェブページによらない通常のサジェストワードも同時に提示される。これにより、ユーザが直前に閲覧したウェブページに関係の無い検索を行う場合であっても、直前に閲覧したウェブページに関係した検索を行う場合であっても対応可能なサジェストワード提示処理を行うことができる。従って、ユーザの入力の手間を省くことができ、利便性の向上を図ることができる。
本構成によれば、短期注目ジャンルが特定できた場合には、短期サジェストワードが提示される。更に、直前に閲覧したウェブページによらない通常のサジェストワードも同時に提示される。これにより、ユーザが直前に閲覧したウェブページに関係の無い検索を行う場合であっても、直前に閲覧したウェブページに関係した検索を行う場合であっても対応可能なサジェストワード提示処理を行うことができる。従って、ユーザの入力の手間を省くことができ、利便性の向上を図ることができる。
また、短期注目ジャンル推定処理の第４例や図１６等で説明したように、所定期間の間に所定回数のウェブページ閲覧が行われなかった場合、抽出部８ｄは短期注目ジャンルを用いずに通常サジェストワードを抽出し、提示部８ｅは通常サジェストワードをユーザに提示してもよい。
検索前の所定期間に例えば２回のような所定回数のウェブページ閲覧が行われなかった場合には、ユーザの短期注目ジャンルを適切に推定することが難しい可能性が高い。そのような場合には、通常のサジェストワードの提示処理に切り換える。これによって、ユーザに適切でないサジェストワードが提示されてしまうことを防止する。
検索前の所定期間に例えば２回のような所定回数のウェブページ閲覧が行われなかった場合には、ユーザの短期注目ジャンルを適切に推定することが難しい可能性が高い。そのような場合には、通常のサジェストワードの提示処理に切り換える。これによって、ユーザに適切でないサジェストワードが提示されてしまうことを防止する。
更に、サジェストサーバの機能構成や図３で説明したように、表音情報とジャンル情報が紐付けられたサジェストワード管理部８ａを備えていてもよい。
表音情報とジャンル情報が一体の情報として紐付けられて管理されることで、短期注目ジャンルに応じたサジェストワードの提示を効率よく行うことができ、情報処理装置の負担を軽減することができる。特に、通常サジェストワードも合わせてユーザに提示する場合においては、短期サジェストワードの抽出と通常サジェストワードの抽出において同じＤＢを参照することが可能となるため、処理の効率化を図ることができる。
表音情報とジャンル情報が一体の情報として紐付けられて管理されることで、短期注目ジャンルに応じたサジェストワードの提示を効率よく行うことができ、情報処理装置の負担を軽減することができる。特に、通常サジェストワードも合わせてユーザに提示する場合においては、短期サジェストワードの抽出と通常サジェストワードの抽出において同じＤＢを参照することが可能となるため、処理の効率化を図ることができる。
そして、ジャンル関係情報取得処理の第１例や図８等で説明したように、所定期間は所定の時間よりも短い時間とされてもよい。
検索の前の所定期間が一定の時間とされることにより、ユーザが短期的に注目しているジャンルを適切に推定することができる。例えば、所定時間を５分や１０分などとすることにより、短期注目ジャンルをより適切に推定することが可能となる。
検索の前の所定期間が一定の時間とされることにより、ユーザが短期的に注目しているジャンルを適切に推定することができる。例えば、所定時間を５分や１０分などとすることにより、短期注目ジャンルをより適切に推定することが可能となる。
また、ジャンル関係情報取得処理の第１例や図８等で説明したように、所定期間は、所定回数前のウェブページの閲覧から検索までの間の期間とされてもよい。
検索の前に閲覧したウェブページが文章量の多いものであったりすることがある。また、ユーザが当該ウェブページをじっくり読み込んだ場合も考えられる。その場合に所定期間を一定の時間としてしまうと、短期的に注目しているジャンルに関係するウェブページを閲覧していたにも関わらず当該閲覧が所定期間外の閲覧となってしまい、適切な短期注目ジャンルを推定できない可能性がある。本構成によれば、検索前の所定回数の閲覧の対象となったウェブページに応じて短期注目ジャンルを推定するため、ユーザが所望する検索クエリがサジェストワードとして提示される可能性を高めることができる。
また、短期的に注目しているジャンルであったが、検索の前にたまたま他の作業を行ったために時間が経過してしまい、注目していたことを失念してしまった場合であっても、当該検索の際にサジェストワードとして短期注目ジャンルに関するキーワードが提示されることにより、ユーザが当該ジャンルを注目していたことを思い出すことができ、適切な検索を行うための支援を行うことができる。特に、短期注目ジャンルは、普遍的に注目しているジャンルとは異なり、ユーザが失念してしまう可能性が高いことから、本構成を採用することにより高い効果を得ることができる。
検索の前に閲覧したウェブページが文章量の多いものであったりすることがある。また、ユーザが当該ウェブページをじっくり読み込んだ場合も考えられる。その場合に所定期間を一定の時間としてしまうと、短期的に注目しているジャンルに関係するウェブページを閲覧していたにも関わらず当該閲覧が所定期間外の閲覧となってしまい、適切な短期注目ジャンルを推定できない可能性がある。本構成によれば、検索前の所定回数の閲覧の対象となったウェブページに応じて短期注目ジャンルを推定するため、ユーザが所望する検索クエリがサジェストワードとして提示される可能性を高めることができる。
また、短期的に注目しているジャンルであったが、検索の前にたまたま他の作業を行ったために時間が経過してしまい、注目していたことを失念してしまった場合であっても、当該検索の際にサジェストワードとして短期注目ジャンルに関するキーワードが提示されることにより、ユーザが当該ジャンルを注目していたことを思い出すことができ、適切な検索を行うための支援を行うことができる。特に、短期注目ジャンルは、普遍的に注目しているジャンルとは異なり、ユーザが失念してしまう可能性が高いことから、本構成を採用することにより高い効果を得ることができる。
上記した各例では、ショッピングサイト運営システム３の一部であるショッピングサーバ６が提示したウェブページを閲覧した後に同じショッピングサーバ６が提示したウェブページ上で商品検索を行い、同様にショッピングサイト運営システム３の一部である検索サーバ７とサジェストサーバ８を利用して商品検索やサジェストワードの提示を行うため、直前閲覧ウェブページの情報などの各種情報の送受信を装置間でスムーズに行うことができる。具体的には、各種のウェブページデータだけでなく、それに付随した情報を送受信することも可能である。従って、予め商品ページや各種の特集ページにジャンル情報を紐付けて管理しておき、該管理されているジャンル情報に基づいて短期注目ジャンルを推定することにより、キーワードの抽出等の処理を行うことなく上記の各種効果を得ることが可能である。
しかし、特にこれらの構成に捕らわれずに、ショッピングサイト運営システム３の管理下にあるウェブページ以外の外部ウェブページを閲覧した後にショッピングサイト運営システム３を利用した商品検索を行う場合であっても、該外部ウェブページのデータ（ＨＴＭＬデータ）の取得や、ウェブページ閲覧の際の検索クエリなどの情報を取得可能であれば、ウェブページデータからキーワードを抽出して商品ジャンルを特定することが上記構成により可能であるため、上述した各種の効果を得ることができる。
しかし、特にこれらの構成に捕らわれずに、ショッピングサイト運営システム３の管理下にあるウェブページ以外の外部ウェブページを閲覧した後にショッピングサイト運営システム３を利用した商品検索を行う場合であっても、該外部ウェブページのデータ（ＨＴＭＬデータ）の取得や、ウェブページ閲覧の際の検索クエリなどの情報を取得可能であれば、ウェブページデータからキーワードを抽出して商品ジャンルを特定することが上記構成により可能であるため、上述した各種の効果を得ることができる。
また、上記の例では商品検索を例に挙げたが、これだけでなく、何らかの情報を検索で得る場合に、検索クエリの入力工程があれば適用可能である。
＜９．プログラム＞
各実施の形態におけるプログラムは、サジェストサーバ８が備える演算処理装置（ＣＰＵ１０１など）に実行させるプログラムである。
各実施の形態におけるプログラムは、サジェストサーバ８が備える演算処理装置（ＣＰＵ１０１など）に実行させるプログラムである。
このプログラムは、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得手順を演算処理装置に実行させる。
また、前記ジャンルに係る情報からユーザが直前に興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定手順を演算処理装置に実行させる。
更に、前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出手順を演算処理装置に実行させる。
更にまた、前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示手順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５のステップＳ３０１の処理、図６，図８乃至図１６で説明した各処理を実行させるプログラムである。
また、前記ジャンルに係る情報からユーザが直前に興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定手順を演算処理装置に実行させる。
更に、前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出手順を演算処理装置に実行させる。
更にまた、前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示手順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５のステップＳ３０１の処理、図６，図８乃至図１６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、上述したサジェストサーバ８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 ネットワークシステム、２ 通信ネットワーク、３ ショッピングサイト運営システム、４ ユーザ端末、５ 店舗端末、６ ショッピングサーバ、７ 検索サーバ、８ サジェストサーバ、８ａ 管理部、８ｂ 情報取得部、８ｃ ジャンル情報推定部、８ｄ 抽出部、８ｅ 提示部、５０ 会員ＤＢ、５１ 商品ＤＢ、５２ 店舗ＤＢ、５３ サジェストワードＤＢ
本発明に係る情報処理方法は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報としてユーザが前記ウェブページを閲覧するために入力した検索クエリを含む情報と、を取得する情報取得ステップと、前記ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルを注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定ステップと、前記テキスト情報と前記注目ジャンルに基づいてサジェストワードを抽出する抽出ステップと、前記抽出したサジェストワードをユーザに提示する提示ステップと、を情報処理装置が実行するものである。
また、本発明に係る第２の情報処理方法は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得ステップと、前記ジャンルに係る情報の少なくとも一部が同一ジャンルとなるウェブページが前記所定期間に連続して閲覧された場合に該同一ジャンルをユーザが興味を持った注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定ステップと、前記テキスト情報と前記注目ジャンルに基づいてサジェストワードを抽出する抽出ステップと、前記抽出したサジェストワードをユーザに提示する提示ステップと、を情報処理装置が実行するものである。
これらの情報処理方法により、ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストするための処理が実行される。
また、本発明に係る第２の情報処理方法は、検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得ステップと、前記ジャンルに係る情報の少なくとも一部が同一ジャンルとなるウェブページが前記所定期間に連続して閲覧された場合に該同一ジャンルをユーザが興味を持った注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定ステップと、前記テキスト情報と前記注目ジャンルに基づいてサジェストワードを抽出する抽出ステップと、前記抽出したサジェストワードをユーザに提示する提示ステップと、を情報処理装置が実行するものである。
これらの情報処理方法により、ユーザが新たに興味を持ったキーワードを適切にサジェストするための処理が実行される。
Claims (13)
- 検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得部と、
前記ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定部と、
前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出部と、
前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示部と、を備えた
情報処理装置。 - 前記ウェブページに基づいたジャンルに係る情報は、ユーザが前記ウェブページを閲覧するために入力した検索クエリを含む
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記ジャンル情報推定部は、
前記ジャンルに係る情報の少なくとも一部が同一ジャンルとなるウェブページが前記所定期間に連続して閲覧された場合に該同一ジャンルを前記短期注目ジャンルとして推定する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記検索の前の所定の複数回で閲覧された前記ウェブページそれぞれに基づく前記ジャンルに係る情報が不一致である場合に、
前記ジャンル情報推定部は前記短期注目ジャンルが存在しないと推定し、
前記抽出部は、前記短期サジェストワードを抽出しない
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記ジャンルに係る情報からユーザが興味を持ったジャンルとして複数のジャンルが抽出された場合、
前記ジャンル情報推定部は、前記複数のジャンルのうちで最も下位ジャンルとなるものを前記短期注目ジャンルとして推定する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記抽出部は前記短期注目ジャンルを用いずに通常サジェストワードも抽出し、
前記提示部は前記短期サジェストワードと前記通常サジェストワードの双方をユーザに提示する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記所定期間の間に所定回数のウェブページ閲覧が行われなかった場合、
前記抽出部は前記短期注目ジャンルを用いずに通常サジェストワードを抽出し、
前記提示部は前記通常サジェストワードをユーザに提示する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 表音情報とジャンル情報が紐付けられたサジェストワード管理部を備えた
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記所定期間は所定の時間よりも短い時間とされた
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記所定期間は、所定回数前のウェブページの閲覧から前記検索までの間の期間とされた
請求項１に記載の情報処理装置。 - 検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得ステップと、
前記ジャンルに係る情報からユーザが直前に興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定ステップと、
前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出ステップと、
前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示ステップと、を
情報処理装置が実行する情報処理方法。 - 検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得手順と、
前記ジャンルに係る情報からユーザが直前に興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定手順と、
前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出手順と、
前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示手順と、を
コンピュータ装置に実行させるプログラム。 - 検索のためにユーザが入力しているテキスト情報と、前記検索の前の所定期間にユーザが閲覧したウェブページに基づいたジャンルに係る情報と、を取得する情報取得手順と、
前記ジャンルに係る情報からユーザが直前に興味を持ったジャンルを短期注目ジャンルとして推定するジャンル情報推定手順と、
前記テキスト情報と前記短期注目ジャンルに基づいて短期サジェストワードを抽出する抽出手順と、
前記抽出した短期サジェストワードをユーザに提示する提示手順と、を
コンピュータ装置に実行させるコンピュータ装置が読み取り可能なプログラムを記憶した記憶媒体。
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2017
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