WO2013157603A1

WO2013157603A1 - 検索クエリ分析装置、検索クエリ分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Info

Publication number: WO2013157603A1
Application number: PCT/JP2013/061498
Authority: WO
Inventors: 注連隆夫; 加藤大志; 大賀暁
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2012-04-20
Filing date: 2013-04-18
Publication date: 2013-10-24
Also published as: US20150081477A1; JPWO2013157603A1

Abstract

　本発明に係る検索クエリ分析装置１は、ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、複数の検索クエリ群のうち、ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定する検索クエリ分類部１３と、ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するキーワード抽出部１２と、第１検索クエリ群とキーワード群との類似度を算出し、類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出する検索クエリ群抽出部１４とを備えている。

Description

検索クエリ分析装置、検索クエリ分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

　本発明は、ある商品の新たな用途を発掘するために検索クエリを分析することのできる検索クエリ分析装置、検索クエリ分析方法、及びこれらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

　近年、インターネットの普及に伴い、ＥＣ（electronic commerce）サイト、又は電子商店街を利用して商品を購入するユーザが増加している。このようにＥＣサイト等を利用して商品を購入する、いわゆるオンラインショッピングでは、検索システムによって商品を手軽に探し出せるため、オンラインショッピングによる商品の購入は今後さらに増加していくものと予想される。

　オンラインショッピングにおいて、ユーザが求める商品をより容易に検索できるようにするため、例えば、特許文献１に記載されたシステムは、ユーザが入力した検索クエリと関連する別の検索クエリを推奨する。この推奨された別の検索クエリによって、検索技術に乏しいユーザであっても、欲しい商品を容易に検索することができる。

　このようなＥＣサイト等におけるオンラインショッピングでは、ユーザは例えば以下のような流れで商品を購入する。まず、ユーザは、購入を希望する商品の商品名等を検索クエリとして入力する。検索システムは、この入力された検索クエリと関連する商品をユーザに提示し、ユーザは、その提示された商品の中に気に入ったものがあれば、その商品を購入する。

　ところで、ユーザがある用途に適した商品を探すために、商品名等ではなく、その用途を検索クエリとして入力することがある。この場合、一般的な検索システムでは、ユーザの入力した用途を説明文内に含んでいる商品を抽出し、この抽出した商品をユーザに提示する。この抽出した商品の中にユーザが求める用途に適した商品があれば、ユーザはその商品を購入する。

特表２００８－５４４３７７号公報

　しかしながら、各商品の説明文に含まれる用途は、その商品の製造者及び販売者等が想定する用途しか記載されていない。このため、一般的な検索システムでは、その商品の説明文に含まれる用途がユーザの求める用途と異なれば、仮にその商品がユーザの求める用途に使用できる場合であっても、その商品をユーザに提示することができない。この結果、一般的な検索システムでは潜在的な顧客を逃がしている可能性があるため、潜在的な顧客を獲得するためにも商品の新たな用途を発掘することは重要である。

　そこで、本発明の目的の一例は、ある商品の新たな用途を発掘するために検索クエリを分析することのできる検索クエリ分析装置、検索クエリ分析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。

　上記目的を達成するため、本発明の一側面における検索クエリ分析装置は、
　ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定する検索クエリ分類部と、
　前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するキーワード抽出部と、
　前記第１検索クエリ群と、前記キーワード抽出部によって抽出された前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出する検索クエリ群抽出部と、
を備えていることを特徴とする。

　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における検索クエリ分析方法は、
（ａ）ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定するステップと、
（ｂ）前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するステップと、
（ｃ）前記第１検索クエリ群と前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出するステップと、
を含むことを特徴とする。

　更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータによって、ユーザが入力する検索クエリを分析するためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定するステップと、
（ｂ）前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するステップと、
（ｃ）前記第１検索クエリ群と前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出するステップと、
を実行させる、命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。

　以上のように本発明によれば、商品の新たな用途を発掘するために検索クエリを分析することができる。

図１は本発明の実施形態に係る検索クエリ分析装置の構成を示すブロック図である。図２は本発明の実施形態に係る検索クエリ分析装置の動作を示すフローチャートである。図３は本発明の実施形態に係る情報記憶部が記憶する検索クエリ情報の一例を示す図である。図４は本発明の実施形態に係る情報記憶部が記憶する購入情報の一例を示す図である。図５は本発明の実施形態に係る検索クエリ分類部により分類された検索クエリ群情報の一例を示す図である。図６は本発明の実施形態に係る検索クエリ群抽出部が取得する各種情報の一例を示す図である。図７は本発明の実施形態に係る検索クエリ群区別部が取得する各種情報の一例を示す図である。図８は本発明の実施形態に係る検索クエリ群区別部が取得する各種情報の一例を示す図である。図９は本発明の実施形態に係る検索クエリ分析装置を実現するコンピュータの構成を示すブロック図である。

　（実施形態）
　以下、本発明の実施形態における検索クエリ分析装置、検索クエリ分析方法、及びプログラムについて、図面を参照しながら説明する。

　［検索クエリ分析装置］
　最初に図１を用いて、本実施形態における検索クエリ分析装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る検索クエリ分析装置の構成を示すブロック図である。

　図１に示すように、本実施形態では、検索クエリ分析装置１はＥＣ（electronic commerce）サイトシステム又は電子モールシステム等のショッピングサイトシステム２に接続されている。そして、検索クエリ分析装置１は、ショッピングサイトシステム２にインターネットなどのネットワーク４を介して接続された端末装置３から入力された検索クエリを分析する装置である。この本実施形態における検索クエリ分析装置１は、検索クエリ分類部１３と、キーワード抽出部１２と、検索クエリ群抽出部１４とを備えている。

　検索クエリ分類部１３は、ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類する。そして、検索クエリ分類部１３は、分類した複数の検索クエリ群のうち、ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定する。

　キーワード抽出部１２は、ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出する。

　検索クエリ群抽出部１４は、第１検索クエリ群とキーワード群との類似度を算出し、この類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出する。

　以上の検索クエリ分析装置１によれば、キーワード群との類似度が低い第１検索クエリ群を抽出することができる。この抽出された第１検索クエリ群は、購入商品の説明文に記載されているキーワード群との類似度が低いため、購入商品の説明文には記載されていない新たな用途の候補として捉えることができる。このように、本実施形態に係る検索クエリ分析装置１は、購入商品の新たな用途を発掘するために検索クエリを分析することができる。

　ここで、検索クエリ分析装置１の構成を更に具体的に説明する。図１に示すように、本実施形態では、検索クエリ分析装置１は、検索クエリ分類部１３、キーワード抽出部１２、及び検索クエリ群抽出部１４に加え、情報記憶部１１及び検索クエリ群区別部１５を更に備えている。

　ショッピングサイトシステム２は、検索エンジン２１、及び購入手続き処理部２２を備えている。

　検索エンジン２１は、ネットワーク４を介して接続された端末装置３から受信した検索クエリに基づき商品を検索する。また、検索エンジン２１は、検索イベント毎に、検索クエリ情報を情報記憶部１１に格納する。なお、検索クエリ情報は、検索を行ったユーザを特定するユーザ情報、検索日時情報、及び検索クエリを含んでいる。

　購入手続き処理部２２は、ユーザが検索した商品の中から商品を購入すると、購入手続き処理を実行する。

　キーワード抽出部１２は、購入手続き処理部２２が購入手続き処理を実行すると、その購入イベントを検出して、商品を購入したユーザ情報、及び購入日時情報を取得する。また、キーワード抽出部１２は、購入商品が掲載されていたＷｅｂページの商品の説明文から複数のキーワードからなるキーワード群を抽出する。

　キーワード抽出部１２は、購入情報を情報記憶部１１に格納する。なお、この購入情報は、商品を購入したユーザを特定するユーザ情報、購入日時情報、及びキーワード群を含んでいる。

　情報記憶部１１は、検索エンジン２１からの検索クエリ情報、及びキーワード抽出部１２からの購入情報を記憶する。

　検索クエリ分類部１３は、本実施形態では、情報記憶部１１に記憶されている検索クエリ情報及び購入情報を取得する。そして、検索クエリ分類部１３は、ユーザ毎に、各検索クエリ間の類似度を時系列順に算出し、この類似度に基づいて検索クエリを複数の検索クエリ群に分類する。

　また、検索クエリ分類部１３は、複数の検索クエリ群のうち、ユーザの商品購入直前に入力された購入検索クエリ群と、この購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定する。

　検索クエリ群抽出部１４は、本実施形態では、検索クエリ分類部１３から第１検索クエリ群を取得するとともに、情報記憶部１１から購入情報を取得する。そして、検索クエリ群抽出部１４は、第１検索クエリ群とキーワード群との類似度を算出し、この類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出する。

　検索クエリ群区別部１５は、検索クエリ群抽出部１４が抽出した第１検索クエリ群を検索クエリ群抽出部１４から取得し、この取得した第１検索クエリ群を、目的検索クエリ群と、非目的検索クエリ群とに区別する。なお、目的検索クエリ群とは、第１検索クエリ群のうち購入商品の検索を目的とした検索クエリ群のことを意味し、非目的検索クエリ群は、第１検索クエリ群のうち購入商品の検索を目的としない検索クエリ群のことを意味する。

　また、検索群区別部１５は、第１検索クエリ群が目的検索クエリ群である場合、第１検索クエリ群を購入商品の新たな用途として、購入商品の販売者、又はショッピングサイトシステム２の運営者等に通知する。

　［検索クエリ分析装置の動作］
　次に、本発明の実施形態における検索クエリ分析装置の動作について、図１を適宜参酌しつつ、図２を用いて説明する。なお、本実施形態では、検索クエリ分析装置１を動作させることによって検索クエリ分析方法が実施されるため、本実施形態における検索クエリ分析方法の説明は以下の検索クエリ分析装置の動作説明に代える。

　図２は、本発明の実施形態に係る検索クエリ分析装置の動作手順を示すフローチャートである。

　まず、端末装置３は、ある用途に適した商品を探すために用途を意味するような検索クエリが入力されると、その検索クエリをネットワーク４を介して検索エンジン２１に送信する。検索エンジン２１は、この検索クエリに基づき商品の検索処理を実行する。そして、検索エンジン２１は、この検索イベント毎に、検索クエリを、ユーザ情報及び検索日時情報とともに検索クエリ情報として情報記憶部１１に送信する。

　図２に示すように、情報記憶部１１は、検索エンジン２１から受信した検索クエリ情報を記憶する（ステップＳ１）。なお、情報記憶部１１に記憶される検索クエリ情報は、例えば、図３に示すように、ユーザ情報１０１、検索日時情報１０２、及び検索クエリ１０３を含んでいる。図３は、本発明の実施形態に係る情報記憶部１１に記憶される検索クエリ情報の一例を示す図である。

　ユーザが、ショッピングサイトシステム２において検索結果として提示された商品の中から商品を購入すると、ショッピングサイトシステム２の購入手続き処理部２２が、購入手続き処理を実行する。すると、検索クエリ分析装置１のキーワード抽出部１２は、その購入イベントを検出する（ステップＳ２）。

　また、キーワード抽出部１２は、購入イベントを検出する度に、その購入イベントに関するユーザ情報及び購入日時情報を取得するとともに、購入商品の説明文からキーワード群を抽出する（ステップＳ３）。例えば、キーワード抽出部１２は、Ｗｅｂページ上に記載された購入商品の説明文を取得し、この説明文に対して形態素解析を行うことでキーワードを抽出することができる。

　そして、キーワード抽出部１２は、ユーザ情報、購入日時情報、及びキーワード群を含む購入情報を、情報記憶部１１に格納する（ステップＳ４）。なお、情報記憶部１１に格納される購入情報は、図４に示すように、ユーザ情報２０１、購入日時情報２０２、及びキーワード群２０３を含んでいる。図４は、本発明の実施形態に係る情報記憶部１１に記憶される購入情報の一例を示す図である。

　以上のステップＳ１～Ｓ４の処理は、予め設定された期間、繰り返し実行され、これにより、検索クエリ情報及び購入情報が情報記憶部１１に蓄積される。

　所定期間、検索クエリ情報及び購入情報を蓄積すると、次に、検索クエリ分類部１３は、情報記憶部１１に格納された検索クエリを複数の検索クエリ群に分類する（ステップＳ５）。

　詳細には、まず、検索クエリ分類部１３は、情報記憶部１１に記憶されている検索クエリ情報及び購入情報を取得する。そして、検索クエリ分類部１３は、検索クエリに対応付けられたユーザ情報及び検索日時情報に基づき、ユーザ毎に検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類する。具体的には、検索クエリ分類部１３は、時系列順に各検索クエリ間の類似度を算出し、この類似度が閾値以下となる部分で各検索クエリを分類する。すなわち、検索クエリ分類部１３は、時系列順に並んだ各検索クエリ間で、類似している検索クエリを一つの検索クエリ群としてまとめる。

　例えば、図３に示すような検索クエリ情報を取得した場合、検索クエリ分類部１３は、１段目の検索クエリと２段目の検索クエリとの類似度を算出する。そして、検索クエリ分類部１３は、この類似度が閾値を超えていると判断し、１段目の検索クエリと２段目の検索クエリとを一つの検索クエリ群としてまとめる。

　同様に、検索クエリ分類部１３は、２段目の検索クエリと３段目の検索クエリとの類似度を算出する。そして、検索クエリ分類部１３は、この類似度が閾値以下であると判断し、２段目の検索クエリと３段目の検索クエリとは別の検索クエリ群とする。

　続いて、検索クエリ分類部１３は、３段目の検索クエリと４段目の検索クエリとの類似度を算出する。検索クエリ分類部１３は、この類似度が閾値を超えていると判断し、３段目の検索クエリと４段目の検索クエリとを一つの検索クエリ群としてまとめる。以上のように、検索クエリ分類部１３は、図３に示すような検索クエリ情報における検索クエリを２つの検索クエリ群に分類する。

　このように検索クエリ分類部１３によって分類された検索クエリ群３０４は、図５に示すように、ユーザ情報３０１、検索開始日時３０２、及び検索終了日時３０３と対応付けられている。なお、図５は、本発明の実施形態に係る検索クエリ分類部１３によって分類された検索クエリ群情報の一例を示す図である。

　なお、各検索クエリ間の類似度の算出方法としては、例えば、時系列順に隣接する各検索クエリによって検索した結果、双方の検索結果に含まれるＷｅｂページの数に基づいて類似度を算出することができる。

　また、検索クエリ分類部１３は、分類した検索クエリ群のうち、ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定する。

　例えば、検索クエリ分類部１３は、図４に示す購入情報を取得し、この購入情報における購入日時情報２０２に基づき、図５の２段目の検索クエリ群を購入検索クエリ群と特定し、図５の１段目の検索クエリ群を第１検索クエリ群と特定する。

　次に、検索クエリ群抽出部１４は、検索クエリ分類部１３によって特定された第１検索クエリ群から、購入商品の新たな用途の候補となる第１検索クエリ群（以下「新用途候補クエリ群」と表記する。）を抽出する（ステップＳ６）。

　具体的には、検索クエリ群抽出部１４は、図６に示すような各種情報を取得する。すなわち、検索クエリ群抽出部１４は、検索クエリ分類部１３より第１検索クエリ群情報を取得するとともに、情報記憶部１１より購入情報を取得する。図６は、本発明の実施形態に係る検索クエリ群抽出部が取得する各種情報の一例を示し、１段目が第１検索クエリ群情報であり、２段目が購入情報である。

　次に、検索クエリ群抽出部１４は、第１検索クエリ群と、ステップＳ３で抽出されたキーワード群との類似度を算出する。そして、検索クエリ群抽出部１４は、キーワード群との類似度が閾値以下となる第１検索クエリ群を、購入商品の新たな用途の候補、即ち、新用途候補クエリ群として抽出する。

　なお、第１検索クエリ群が複数ある場合、検索クエリ群抽出部１４は、検索日時が購入日時と近い第１検索クエリ群から順に、キーワード群との類似度を算出する。

　また、検索クエリ群抽出部１４は、例えば以下のようにして、第１検索クエリ群とキーワード群との類似度を算出することができる。まず、検索クエリ群抽出部１４は、第１検索クエリ群を構成するキーワードから、ＴＦ－ＩＤＦ値を用いてキーワードベクトルを生成する。同様に、検索クエリ群抽出部１４は、ステップＳ３で抽出されたキーワード群を構成する各キーワードから、ＴＦ-ＩＤＦ値を用いてキーワードベクトルを生成する。そして、検索クエリ群抽出部１４は、生成した各キーワードベクトルの内積を算出することで、第１検索クエリ群とキーワード群との類似度を算出することができる。

　次に、検索クエリ群区別部１５は、検索クエリ群抽出部１４より新たな用途の候補となる第１検索クエリ群（新用途候補クエリ群）を取得し、この新用途候補クエリ群が、購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群か否か判定する（ステップＳ７）。

　この検索クエリ群区別部１５は、例えば以下のような方法で、新用途候補クエリ群を、購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群、又は購入商品の検索を目的としない非目的検索クエリ群に区別することができる。

　例えば、検索クエリ群区別部１５は、図７に示すような各種情報を取得する。すなわち、検索クエリ群区別部１５は、検索クエリ群抽出部１４が抽出した新用途候補クエリ群の情報を取得する。また、検索クエリ群区別部１５は、検索クエリ分類部１３より第２検索クエリ群の情報を取得する。図７は、本発明の実施形態に係る検索クエリ群区別部が取得する各種情報の一例を示す図であり、１段目が新用途候補クエリ群の情報であり、２段目が第２検索クエリ群の情報である。また、第２検索クエリ群とは、検索クエリ分類部１３により分類された検索クエリ群のうち、購入検索クエリ群よりも後に入力された検索クエリ群を意味する。

　そして、検索クエリ群区別部１５は、新たな用途の候補として取得した新用途候補クエリ群が、第２検索クエリ群と類似するか否か判定する。この類似判定は、例えば、上述したように各検索クエリ群のキーワードベクトルをそれぞれ生成し、各キーワードベクトルの内積から求めることができる。

　上記類似度が閾値を超えた場合に、検索クエリ群区別部１５は、第１検索クエリ群と第２検索クエリ群とが類似すると判定し、この第２検索クエリ群と類似する新用途候補クエリ群が非目的検索クエリ群であると特定する（ステップＳ７のＮｏ）。すなわち、同じユーザが商品購入後に入力した検索クエリは、その購入商品の検索を目的として入力した検索クエリではない可能性が高い。このため、商品購入後に入力された第２検索クエリ群と類似する新用途候補クエリ群は、非目的検索クエリ群であると推定することができる。

　また、検索クエリ群区別部１５は、他にも以下のような方法で、新用途候補クエリ群を、目的検索クエリ群又は非目的検索クエリ群に区別することができる。

　まず、検索クエリ群区別部１５は、図８に示すような各種情報を取得する。すなわち、検索クエリ群区別部１５は、検索クエリ群抽出部１４が抽出した新用途候補クエリ群を取得する。また、検索クエリ群区別部１５は、他のユーザが他の商品を購入した際に用いた購入検索クエリ群を検索クエリ分類部１３より取得する。図８は、本発明の実施形態に係る検索クエリ群区別部が取得する各情報の一例を示す図であり、１段目が新用途候補クエリ群の情報、２段目が購入検索クエリ群の情報、３段目が購入情報である。

　そして、検索クエリ群区別部１５は、この他のユーザの購入検索クエリ群と、新たな用途の候補となる新用途候補クエリ群との類似度を算出する。なお、この場合の類似度の算出方法としては、上述した方法と同じ方法を用いることができる。検索クエリ群区別部１５は、この算出した類似度が閾値を超えている場合、新用途候補クエリ群が非目的検索クエリ群であると判断する（ステップＳ７のＮｏ）。

　上述したような各方法等によって、検索クエリ群区別部１５が、新用途候補クエリ群が目的検索クエリ群でないと判断すると（ステップＳ７のＮｏ）、検索クエリ分析装置１は、対象ユーザの対象購入商品についての用途発掘処理を終了する。

　一方、検索クエリ群区別部１５は、新用途候補クエリ群が目的検索クエリ群であると判断すると（ステップＳ７のＹｅｓ）、この新用途候補クエリ群が購入商品の新たな用途であるとして、購入商品の販売者、又はショッピングサイトシステム２の運営者等に通知する（ステップＳ８）。

　情報記憶部１１に他にも購入情報が格納されている場合、検索クエリ分析装置１は、購入商品毎に上記ステップＳ５～Ｓ８の処理を実行して新たな用途の発掘を行う。また、複数のユーザの検索クエリ群情報及び購入情報が情報記憶部１１に格納されている場合、検索クエリ分析装置１は、各ユーザの購入商品毎に上記ステップＳ５～Ｓ８の処理を実行して新たな用途の発掘を行う。

　［プログラム］
　本発明の実施形態におけるプログラムは、コンピュータに、図２に示すステップＳ１～Ｓ８を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし実行することによって、本実施形態における検索クエリ分析装置と検索クエリ分析方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、検索クエリ分類部１３、検索クエリ群抽出部１４、キーワード抽出部１２、及び検索クエリ群区別部１５として機能し、処理を行う。

　以上のように本実施形態によって最終的に抽出される第１検索クエリ群（目的検索クエリ群）は、購入商品の説明文から抽出したキーワード群と類似していないが、購入商品の検索を目的としたものである。このため、この第１検索クエリ群（目的検索クエリ群）は、ユーザが購入した商品の新たな用途として捉えることができる。よって、本実施形態によれば購入商品の新たな用途を発掘することができる。

　ここで、実施形態におけるプログラムを実行することによって、検索クエリ分析装置１を実現するコンピュータについて図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施形態における検索クエリ分析装置１を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

　図９に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。

　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。

　例えば、上記検索クエリ分析装置１において、検索クエリ群区別部１５は、目的検索クエリ群とされた第１検索クエリ群を所定回数以上入力したユーザのユーザ情報を抽出し、このユーザをリードユーザとして特定する機能をさらに有していてもよい。なお、本明細書においてリードユーザとは、目的を直接的に解決できる製品がない場合に、既存の製品を工夫して使うことによって、その目的を解決していくユーザのことを意味する。

　また、上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記２１）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
　ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定する検索クエリ分類部と、
　前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するキーワード抽出部と、
　前記第１検索クエリ群と、前記キーワード抽出部によって抽出された前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出する検索クエリ群抽出部と、
を備えた、検索クエリ分析装置。

（付記２）
　前記検索クエリ分類部は、前記複数の検索クエリを、前記各検索クエリ間の類似度に基づき、前記複数の検索クエリ群に分類する、付記１に記載の検索クエリ分析装置。

（付記３）
　前記検索クエリ群抽出部によって抽出された前記第１検索クエリ群を、前記購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群、又は前記購入商品の検索を目的としない非目的検索クエリ群に区別するための検索クエリ群区別部をさらに備えた、付記１に記載の検索クエリ分析装置。

（付記４）
　前記検索クエリ群区別部は、前記検索クエリ群抽出部によって抽出された前記第１検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群の後に入力された第２検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも高い前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、付記３に記載の検索クエリ分析装置。

（付記５）
　前記検索クエリ群区別部は、前記検索クエリ群抽出部によって抽出された前記第１検索クエリ群と、前記ユーザとは別のユーザが前記購入商品とは別の商品を購入した際に用いられた購入検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値以上の場合、前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、付記３に記載の検索クエリ分析装置。

（付記６）
　前記検索クエリ群区別部は、前記目的検索クエリ群とされた前記第１検索クエリ群を所定回数以上入力したユーザのユーザ情報を抽出する、付記３に記載の検索クエリ分析装置。

（付記７）
　前記検索クエリ群抽出部は、前記第１検索クエリ群が複数ある場合、検索日時が購入日時に近い第１検索クエリ群から順に前記キーワード群との前記類似度を算出する、付記１に記載の検索クエリ分析装置。

（付記８）
（ａ）ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定するステップと、
（ｂ）前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するステップと、
（ｃ）前記第１検索クエリ群と、前記（ｂ）のステップで抽出された前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出するステップと、
を含む、検索クエリ分析方法。

（付記９）
　前記ステップ（ａ）において、前記複数のクエリを、前記各検索クエリ間の類似度に基づき、前記複数の検索クエリ群に分類する、付記８に記載の検索クエリ分析方法。

（付記１０）
（ｄ）前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群を、前記購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群、又は前記購入商品の検索を目的としない非目的検索クエリ群に区別するステップをさらに含む、付記８に記載の検索クエリ分析方法。

（付記１１）
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群の後に入力された第２検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも高い前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、付記１０に記載の検索クエリ分析方法。

（付記１２）
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記ユーザとは別のユーザが前記購入商品とは別の商品を購入した際に用いられた購入検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値以上の場合、前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、付記１０に記載の検索クエリ分析方法。

（付記１３）
　前記ステップ（ｄ）において、前記目的検索クエリ群とされた前記第１検索クエリ群を所定回数以上入力したユーザ情報を抽出する、付記１０に記載の検索クエリ分析方法。

（付記１４）
　前記ステップ（ｃ）において、前記第１検索クエリ群が複数ある場合、検索日時が購入日時に近い第１検索クエリ群から順に前記キーワード群との前記類似度を算出する、付記８かに記載の検索クエリ分析方法。

（付記１５）
　コンピュータによって、ユーザが入力する検索クエリを分析するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定するステップと、
（ｂ）前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するステップと、
（ｃ）前記第１検索クエリ群と、前記（ｂ）のステップで抽出された前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出するステップと、
を実行させる、命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１６）
　前記ステップ（ａ）において、前記複数のクエリを、前記各検索クエリ間の類似度に基づき、前記複数の検索クエリ群に分類する、付記１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１７）
（ｄ）前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群を、前記購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群、又は前記購入商品の検索を目的としない非目的検索クエリ群に区別するステップをさらに含む、付記１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１８）
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群の後に入力された第２検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも高い前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、付記１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１９）
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記ユーザとは別のユーザが前記購入商品とは別の商品を購入した際に用いられた購入検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値以上の場合、前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、付記１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２０）
　前記ステップ（ｄ）において、前記目的検索クエリ群とされた前記第１検索クエリ群を所定回数以上入力したユーザ情報を抽出する、付記１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２１）
　前記ステップ（ｃ）において、前記第１検索クエリ群が複数ある場合、検索日時が購入日時に近い第１検索クエリ群から順に前記キーワード群との前記類似度を算出する、付記１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　この出願は、２０１２年４月２０日に出願された日本出願特願２０１２－０９６４００を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　以上、本発明によれば、商品の新たな用途を発掘するために検索クエリを分析することができる。このため、本発明はショッピングサイトシステムなどに有用である。

　１　検索クエリ分析装置
　１２　キーワード抽出部
　１３　検索クエリ分類部
　１４　検索クエリ群抽出部
　１５　検索クエリ群区別部
　１１０　コンピュータ
　１１１　ＣＰＵ
　１１２　メインメモリ
　１１３　記憶装置
　１１４　入力インターフェイス
　１１５　表示コントローラ
　１１６　データリーダ／ライタ
　１１７　通信インターフェイス
　１１８　入力機器
　１１９　ディスプレイ装置
　１２０　記録媒体
　１２１　バス

Claims

　ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定する検索クエリ分類部と、
　前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するキーワード抽出部と、
　前記第１検索クエリ群と、前記キーワード抽出部によって抽出された前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出する検索クエリ群抽出部と、
を備えた、検索クエリ分析装置。
　前記検索クエリ分類部は、前記複数の検索クエリを、前記各検索クエリ間の類似度に基づき、前記複数の検索クエリ群に分類する、請求項１に記載の検索クエリ分析装置。
　前記検索クエリ群抽出部によって抽出された前記第１検索クエリ群を、前記購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群、又は前記購入商品の検索を目的としない非目的検索クエリ群に区別するための検索クエリ群区別部をさらに備えた、請求項１又は２に記載の検索クエリ分析装置。
　前記検索クエリ群区別部は、前記検索クエリ群抽出部によって抽出された前記第１検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群の後に入力された第２検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも高い前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、請求項３に記載の検索クエリ分析装置。
　前記検索クエリ群区別部は、前記検索クエリ群抽出部によって抽出された前記第１検索クエリ群と、前記ユーザとは別のユーザが前記購入商品とは別の商品を購入した際に用いられた購入検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値以上の場合、前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、請求項３又は４に記載の検索クエリ分析装置。
　前記検索クエリ群区別部は、前記目的検索クエリ群とされた前記第１検索クエリ群を所定回数以上入力したユーザのユーザ情報を抽出する、請求項３から５のいずれかに記載の検索クエリ分析装置。
　前記検索クエリ群抽出部は、前記第１検索クエリ群が複数ある場合、検索日時が購入日時に近い第１検索クエリ群から順に前記キーワード群との前記類似度を算出する、請求項１から６のいずれかに記載の検索クエリ分析装置。
（ａ）ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定するステップと、
（ｂ）前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するステップと、
（ｃ）前記第１検索クエリ群と、前記（ｂ）のステップで抽出された前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出するステップと、
を含む、検索クエリ分析方法。
　前記ステップ（ａ）において、前記複数のクエリを、前記各検索クエリ間の類似度に基づき、前記複数の検索クエリ群に分類する、請求項８に記載の検索クエリ分析方法。
（ｄ）前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群を、前記購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群、又は前記購入商品の検索を目的としない非目的検索クエリ群に区別するステップをさらに含む、請求項８又は９に記載の検索クエリ分析方法。
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群の後に入力された第２検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも高い前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、請求項１０に記載の検索クエリ分析方法。
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記ユーザとは別のユーザが前記購入商品とは別の商品を購入した際に用いられた購入検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値以上の場合、前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、請求項１０又は１１に記載の検索クエリ分析方法。
　前記ステップ（ｄ）において、前記目的検索クエリ群とされた前記第１検索クエリ群を所定回数以上入力したユーザ情報を抽出する、請求項１０から１２のいずれかに記載の検索クエリ分析方法。
　前記ステップ（ｃ）において、前記第１検索クエリ群が複数ある場合、検索日時が購入日時に近い第１検索クエリ群から順に前記キーワード群との前記類似度を算出する、請求項８から１３のいずれかに記載の検索クエリ分析方法。
　コンピュータによって、ユーザが入力する検索クエリを分析するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記ユーザが入力した複数の検索クエリを時系列順に複数の検索クエリ群に分類し、前記複数の検索クエリ群のうち、前記ユーザの商品購入直前に入力された検索クエリを含む購入検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群よりも前に入力された第１検索クエリ群とを特定するステップと、
（ｂ）前記ユーザが購入した購入商品の説明文からキーワード群を抽出するステップと、
（ｃ）前記第１検索クエリ群と、前記（ｂ）のステップで抽出された前記キーワード群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも低い第１検索クエリ群を抽出するステップと、
を実行させる、命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　前記ステップ（ａ）において、前記複数のクエリを、前記各検索クエリ間の類似度に基づき、前記複数の検索クエリ群に分類する、請求項１５に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（ｄ）前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群を、前記購入商品の検索を目的とした目的検索クエリ群、又は前記購入商品の検索を目的としない非目的検索クエリ群に区別するステップをさらに含む、請求項１５又は１６に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記購入検索クエリ群の後に入力された第２検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値よりも高い前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　前記ステップ（ｄ）において、前記（ｃ）のステップで抽出された前記第１検索クエリ群と、前記ユーザとは別のユーザが前記購入商品とは別の商品を購入した際に用いられた購入検索クエリ群との類似度を算出し、前記類似度が閾値以上の場合、前記第１検索クエリ群を前記非目的検索クエリ群と判断する、請求項１７又は１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　前記ステップ（ｄ）において、前記目的検索クエリ群とされた前記第１検索クエリ群を所定回数以上入力したユーザ情報を抽出する、請求項１７から１９のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　前記ステップ（ｃ）において、前記第１検索クエリ群が複数ある場合、検索日時が購入日時に近い第１検索クエリ群から順に前記キーワード群との前記類似度を算出する、請求項１５から２０のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。