JPWO2018198268A1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体 Download PDF

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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。
特開2013−250677号公報
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
本発明の実施の形態の全体の構成を示す図である。 本実施の形態のコンピュータのブロック図である。 本実施の形態のサジェストワードサーバのブロック図である。 サジェストワードDBに記憶される情報の一例を示す図である。 全体の処理の流れを説明するための図である。 サジェストワード提示処理の例を示すフローチャートである。 サジェストワードの提示態様を説明するための図である。 ジャンル関係情報取得処理の第1例についてのフローチャートである。 ジャンル関係情報取得処理の第2例についてのフローチャートである。 短期注目ジャンル推定処理の第1例についてのフローチャートである。 短期注目ジャンル推定処理で実行する処理の例についてのフローチャートである。 短期注目ジャンル推定処理で実行する処理の例についてのフローチャートである。 短期注目ジャンル推定処理で実行する処理の例についてのフローチャートである。 短期注目ジャンル推定処理の第2例についてのフローチャートである。 短期注目ジャンル推定処理の第3例についてのフローチャートである。 短期注目ジャンル推定処理の第4例についてのフローチャートである。
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>
<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。
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。
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。
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。
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。
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。
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、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。
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。
<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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
<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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
<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
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。
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。
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。
[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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
[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。
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。
[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。
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。
[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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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。
  9. 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。
  10. 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。
  11. 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。
  12. 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。
  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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