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特開2019-191686情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】特開2019-191686(P2019-191686A)
(43)【公開日】2019年10月31日
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
   G06F 13/00 20060101AFI20191004BHJP
   G06F 16/00 20190101ALI20191004BHJP
【FI】
   G06F13/00 540R
   G06F17/30 340B
【審査請求】有
【請求項の数】12
【出願形態】OL
【全頁数】17
(21)【出願番号】特願2018-80536(P2018-80536)
(22)【出願日】2018年4月19日
(11)【特許番号】特許第6479239号(P6479239)
(45)【特許公報発行日】2019年3月6日
(71)【出願人】
【識別番号】500257300
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106909
【弁理士】
【氏名又は名称】棚井 澄雄
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100154852
【弁理士】
【氏名又は名称】酒井 太一
(74)【代理人】
【識別番号】100174986
【弁理士】
【氏名又は名称】林 康旨
(72)【発明者】
【氏名】張 天翔
(72)【発明者】
【氏名】前田 英行
(72)【発明者】
【氏名】宰川 潤二
【テーマコード(参考)】
5B084
【Fターム(参考)】
5B084AA01
5B084AA26
5B084AB04
5B084AB30
5B084AB35
5B084BA01
5B084BB15
5B084CD05
5B084CD22
5B084DC02
5B084DC03
(57)【要約】
【課題】周期的にユーザが着目するクエリを精度よく抽出することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムを提供すること。
【解決手段】情報処理装置は、第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力した前記クエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、前記クエリを評価する評価部と、前記評価部の評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する決定部とを備える。
【選択図】図1
【特許請求の範囲】
【請求項1】
第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力した前記クエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、前記クエリを評価する評価部と、
前記評価部の評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する決定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記第2期間は、前記第1期間よりも長い、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記評価部は、前記第1期間における前記ユーザの行動を指標化した第1指標に基づいて前記クエリを評価し、
前記第1指標は、前記サービスの種別に係るサービスをユーザが選択した選択数、前記サービスをユーザが選択した後にユーザが所定の行動をした回数であるコンバージョン数、または、前記サービスをユーザが選択した後に発生した課金額である選択単価のうちいずれか、またはこれらの組み合わせに基づく指標である、
請求項1または2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記評価部は、前記第2期間における前記ユーザの行動を指標化した第2指標に基づいて前記クエリを評価し、
前記第2指標は、前記サービスの種別に係るサービスをユーザが選択した選択数、前記サービスをユーザが選択した後にユーザが所定の行動をした回数であるコンバージョン数、または、前記サービスをユーザが選択した後に発生した課金額である選択単価のうちいずれか、またはこれらの組み合わせに基づく指標である、
請求項1から3のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記評価部は、前記第2期間における前記ユーザの行動を指標化した第3指標に基づいて前記クエリを評価し、
前記第3指標は、前記サービスの種別に係るサービスをユーザが選択した選択数、前記サービスをユーザが選択した後にユーザが所定の行動をした回数であるコンバージョン数、または、前記サービスをユーザが選択した後に発生した課金額である選択単価のうちいずれか、またはこれらの組み合わせに基づく指標の対数である、
請求項1から4のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記周期性クエリと前記サービスの種別とが互いに対応付けられたデータを学習データとして、クエリが入力された場合に前記ユーザにどのサービスの種別の情報を提供すべきかに用いる学習済モデルを生成する学習部を更に備える、
請求項1から5のうちいずれかの1項に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記学習データは、更に、前記学習済モデルが生成される直近の期間にユーザが入力したクエリと前記サービスの種別とが互いに対応付けられたデータを含む、
請求項6に記載の情報処理装置。
【請求項8】
ユーザにより入力されたクエリを前記学習済モデルに入力し、前記学習済モデルが出力した出力結果に基づいて、前記ユーザに提供するサービスの種別を決定する処理部を、更に備える、
請求項6または7に記載の情報処理装置。
【請求項9】
請求項6から8のうちいずれか1項に記載の情報処理装置と、
ユーザにより入力されたクエリを前記情報処理装置に送信し、前記情報処理装置が前記クエリを前記学習済モデルに入力して前記学習済モデルが出力した出力結果に基づいて決定したサービスの種別を取得し、取得したサービスの種別に基づく検索結果に関する情報を前記ユーザに提供するサービスサーバと、
を備える情報処理システム。
【請求項10】
クエリに対してサービスの種別が対応付けられた対応情報を参照し、
第1期間においてユーザが入力したクエリであって、前記対応情報においてサービスの種別が対応付けられたクエリの入力数と、
第2期間においてユーザが入力したクエリであって、前記対応情報においてサービスの種別が対応付けられたクエリの入力数と、に基づいて、クエリを評価する評価部と、
前記評価部の評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する決定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項11】
コンピュータが、
第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力した前記クエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、前記クエリを評価し、
前記評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する、
情報処理方法。
【請求項12】
コンピュータに、
第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力した前記クエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、前記クエリを評価させ、
前記評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、所定のクエリが特定のクエリであるか否かを判別するクエリ判別装置に関する技術が開示されている(例えば、特許文献1参照)。このクエリ判別装置は、クリックログを参照して、所定のクエリに対する検索結果リストに含まれるページへのリンクの総クリック数を集計する総クリック数集計部と、当該クリックログ及び前記所定のクエリに対する検索結果リストに含まれるページが特定のWebページか否かの判断結果に基づいて、所定のクエリに対する検索結果リストのうち、特定のWebページへのリンクのクリック数を集計する特定Webページクリック数集計部と、特定のWebページと判断したページへのリンクのクリック数の総クリック数に対する比を算出する特定Webページクリック率算出部と、この比が所定の値以上である場合に、所定のクエリが特定のクエリであると判別する特定クエリ判別部とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2012−78888号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記従来の技術では、周期的にユーザが着目するクエリを精度よく抽出することができない場合があった。
【0005】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、周期的にユーザが着目するクエリを精度よく抽出することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様は、第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力した前記クエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であって前記サービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、前記クエリを評価する評価部と、前記評価部の評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する決定部とを備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【0007】
本発明の一態様によれば、周期的にユーザが着目するクエリを精度よく抽出することができる。更に、周期的にユーザが着目するクエリを用いて、クエリに応じたサービスの種別を決定するモデルを生成することにより、より適切にマーケティングを行ったり、ユーザに有益な情報を提供したりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
図1】情報処理装置を含む情報処理システム1の機能構成の一例を示す図である。
図2】行動履歴情報122の内容の一例を示す図である。
図3】入力されたクエリに応じたサービスの種別の特定情報をユーザに提供した際に端末装置10の表示される画像IMの一例を示す図である。
図4】解析情報124の内容の一例を示す図である。
図5】スコア情報126の内容の一例を示す図である。
図6】情報処理装置100により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図7】情報処理装置100により導出された周期性クエリの一例を示す図である。
図8】情報処理装置100により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。
図9】学習データ130の内容の一例を示す図である。
図10】学習済モデル132の一例を示す図である。
図11】サービスサーバ20および情報処理装置100により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。
図12】端末装置10の表示される画像IM1、IM2の一例を示す図である。
図13】第2実施形態においてサービスサーバ20が端末装置10の表示部に表示させる画像IM3の一例を示す図である。
図14】第2実施形態の解析情報124Aの一例を示す図である。
図15】第3実施形態の解析情報124Bの内容の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
【0010】
[概要]
情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、ユーザが入力したクエリを評価し、評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する。より具体的には、情報処理装置は、第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、クエリを評価する。
【0011】
「クエリに応答して提供される」とは、入力されたクエリに基づく検索結果を示す画面にリンクが設定されてサービスが提供されることである。また、「クエリに応答して提供される」とは、例えば、入力されたクエリに応じてユーザに提供する画像の所定の領域(ショートカット領域)にサービスが含まれ提供されることである。「サービスの種別」とは、例えば、電子商取引、料理のレシピ、地図情報などに分類される。「ユーザの行動」とは、例えば、クエリの結果を示す画面においてリンクを選択したこと、或いは、選択した後においてコンバージョンに相当する行動をとったこと等である。「選択」とは、クリックやタッチ、タップその他の態様を含む。以下の説明では、一例として「クリック」が行われるものとして説明する。
【0012】
情報処理装置は、周期性クエリとサービスの種別とが対応付けられたデータを学習データとして学習し、学習済モデルを生成する。この学習済モデルは、ユーザによってクエリが入力された場合にユーザにどのサービスの種別の情報を提供すべきかに用いるものである。情報処理装置は、学習済モデルを利用して、クエリに応じたサービスの種別に係るサービスをユーザに提供することを決定する。
【0013】
<第1実施形態>
図1は、情報処理装置を含む情報処理システム1の機能構成の一例を示す図である。情報処理システム1は、例えば、一以上の端末装置10と、一以上のサービスサーバ20と、情報処理装置100とを備える。サービスサーバ20と情報処理装置100とは一体でもよい。これらの装置は、ネットワークNWを介して互いに通信する。ネットワークNWは、例えば、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。
【0014】
[端末装置]
端末装置10は、ユーザによって使用される装置であり、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット型コンピュータ、ノート型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータなどである。端末装置10では、ブラウザやアプリケーションプログラムなどのUA(User Agent)が起動し、以下の動作を行う。ユーザが、端末装置10を操作して、クエリを入力し、入力したクエリに関連する情報を検索するようにサービスサーバ20に依頼する。端末装置10は、サービスサーバ20の検索結果であるクエリに関連する情報を取得し、取得した情報を自装置の表示部に表示される。そして、ユーザは、所望のクエリに関する情報のうち、興味のある情報を提供している提供元の所在を示す領域を選択することで、情報を入手する。
【0015】
[サービスサーバ]
サービスサーバ20は、クエリ入力欄を有する何らかのウェブサイトを提供する。ウェブサイトを提供するのに代えて、アプリケーションプログラムに表示される画像を提供するものであってもよい。以下の説明では、サービスサーバ20は、ウェブサイトを提供するウェブサーバであるものとする。サービスサーバ20は、検索部22を含む。サービスサーバ20は、例えば、端末装置10からクエリを取得し、検索部22に、取得したクエリに関連する情報を、ネットワークNWを介して検索させる。サービスサーバ20は、検索部22の検索結果を端末装置10に提供する。また、サービスサーバ20は、ユーザの行動履歴である行動履歴情報を記憶装置に記憶させる。行動履歴情報は、ユーザが入力したクエリ、サービスの種別、時刻、およびユーザの行動が互いに対応付けられた情報である。詳細は、後述する図2参照。
【0016】
[情報処理装置]
情報処理装置100は、例えば、通信部102と、評価部104と、決定部106と、学習部108と、処理部110と、記憶部120とを備える。評価部104、決定部106、学習部108、および処理部110は、例えば、CPU(Central Processing Unit)等のハードウェアプロセッサが、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、これらの機能部は、LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)等のハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶装置に格納されていてもよいし、DVDやCD−ROMなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体が情報処理装置100のドライブ装置に装着されることで記憶装置にインストールされてもよい。
【0017】
記憶部120は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、SDカード、RAM(Random Access Memory)、HDD(Hard Disc Drive)、レジスタ等によって実現される。また、記憶部120の一部または全部は、NAS(Network Attached Storage)や外部ストレージサーバ装置等であってもよい。記憶部120には、例えば、行動履歴情報122、解析情報124、スコア情報126、周期性クエリ情報128、学習データ130、および学習済モデル132が記憶されている。各情報の詳細については後述する。
【0018】
通信部102は、ネットワークインターフェースカード(Network Interface Card)等の通信インターフェースを含む。
【0019】
評価部104は、第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、クエリを評価する。
【0020】
決定部106は、評価部104の評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する。
【0021】
学習部108は、周期性クエリとサービスの種別とが互いに対応付けられたデータを学習データとして、クエリが入力された場合にユーザにどのサービスの種別の情報を提供すべきかに用いる学習済モデル132を生成する。また、学習データは、更に、学習済モデル132が生成されるときの直近(例えば直近の数か月)の期間にユーザが入力したクエリとサービスの種別とが互いに対応付けられたデータを含む。
【0022】
処理部110は、ユーザに入力されたクエリを学習済モデル132に入力し、学習済モデル132が出力した出力結果に基づいて、ユーザに提供するサービスの種別を決定する。
【0023】
[行動履歴情報]
図2は、行動履歴情報122の内容の一例を示す図である。行動履歴情報122は、サービスサーバ20から送信された行動履歴情報である。図2の例では、ユーザが入力したクエリと、ユーザに提供された特定情報に係るサービスの種別と、特定情報をクリックしたか否かを示す情報と、年月とが互いに対応づけられている。特定情報とは、ユーザがクエリを入力した際に提供された所定のサービスの種別の情報である。特定情報は、例えば、ショートカット領域(図3、領域AR1参照)に含まれる情報(サービスに関する情報)である。特定情報がクリックされると、特定情報に対応付けられているリンク先である、例えば、ショッピングのウェブページや、料理のレシピのウェブページ、地図のウェブページ等に遷移する。
【0024】
以下、サービスサーバ20が、入力されたクエリに応じたサービスの種別の特定情報をユーザに提供した際に端末装置10の表示される画像IMの一例について図3を参照して説明する。例えば、クエリが入力された場合、サービスサーバ20は、評価用学習済モデル(または予め設定された基準)を用いて、クエリに応じたサービスの種別を決定する。
【0025】
例えば、評価用学習済モデルは、領域AR1に含める特定情報のサービスの種別が分かっているクエリを教師データとして学習されたモデルである。教師データには、領域AR1に含めない特定情報のサービスの種別が分かっているクエリを(負例)が含まれていてもよい。評価用学習済モデルは、例えば、ニューラルネットワーク(Neural Network)や、SVM(Support Vector Machine)などを構成要素として生成されている。以下、所定期間において、評価用学習済モデルにクエリ「七草粥」が入力されると、サービスの種別は「レシピ」と判定されるものとして説明する。なお、「七草粥」が入力された場合、所定の基準に従って、または均一にサービスの種別を「レシピ」、「ショッピング」、「地図」と決定してもよい。
【0026】
サービスサーバ20は、クエリ「七草粥」と、決定されたサービスの種別「レシピ」とに基づいて七草粥の作り方を提供しているウェブページに関連する情報(所在や画像等)と、クエリ「七草粥」に関するその他の情報(例えば七草粥を解説している百科事典に関連する情報等)を取得する。そして、サービスサーバ20は、取得した情報に基づいて、端末装置10の表示部に画像IMを表示させるための情報を生成し、生成した情報を端末装置10に送信する。
【0027】
画像IMの領域AR1には、例えば、評価用学習済モデルに基づいて決定されたサービスの種別「レシピ」である七草粥の作り方を提供しているウェブページのリンク先等を示す画像が表示され、画像IMの領域AR2には、例えば、七草粥を解説している百科事典のリンク先等を示す情報が表示される。また、領域AR1の画像、および領域AR2の情報には、それぞれ対応するウェブページに遷移するための情報(URLなどの所在)が対応付けられている。
【0028】
また、例えば、クエリ「入学式」が入力された場合、領域AR1には、サービスの種別「ショッピング」である入学式で着るような洋服を販売しているウェブページに関連する情報(所在や画像等)を含む画像が端末装置10の表示部に表示される。また、クエリ「○○ビル」などの建物名や地名などが入力された場合、領域AR1には、サービスの種別「地図」である○○ビルの位置を示す地図情報や○○ビルの外観などを含む画像が端末装置10の表示部に表示される。
【0029】
[学習済モデルを生成する処理]
以下、入力されたクエリ応じたサービスの種別をより精度よく決定することができる学習済モデル132を生成するための処理について説明する。
【0030】
(クリック数の集計)
評価部104は、行動履歴情報122に基づいて、解析情報124を生成する。図4は、解析情報124の内容の一例を示す図である。図4の縦軸はクリック数を示し、図4の横軸は年月を示している。評価部104は、行動履歴情報122を参照し、クエリとサービスの種別との組み合わせごとに、図3で示した領域AR1がクリックされた回数を導出する。例えば、評価部104は、第1期間P1(例えば1月)において領域AR1がクリックされた回数、および第2期間P2(例えば1〜12月)において領域AR1がクリックされた回数を導出する。第2期間P2は、第1期間P1よりも長い期間である。
【0031】
(第1スコア)
評価部104は、解析情報124に基づいて、第1スコアを導出する。第1スコアは、例えば、第2期間P2を対象とした場合に第1期間P1における評価対象のクエリの重要度を示す指標である。第1スコアScоre1は、例えば、以下の式(1)に基づいて導出される。「P1_CLICK」は第1期間P1におけるクリック数であり、「P2_CLICK」は第2期間P2におけるクリック数である。「P1_CLICK」は第1指標の一例であり、「P2_CLICK」は第2指標の一例である。
Scоre1=(P1_CLICK/P2_CLICK) (1)
【0032】
なお、「P1_CLICK」に代えて(或いは加えて)、以下の第1指標が用いられてもよい。第1指標は、例えば、サービスの種別に係るサービスをユーザが選択した選択数、サービスをユーザが選択した後にユーザが所定の行動をした回数であるコンバージョン数、または、サービスをユーザが選択した後に発生した課金額である選択単価のうちいずれか、またはこれらの組み合わせに基づく指標である。
【0033】
また、「P2_CLICK」に代えて(或いは加えて)、以下の第2指標が用いられてもよい。第2指標は、例えば、サービスの種別に係るサービスをユーザが選択した選択数、サービスをユーザが選択した後にユーザが所定の行動をした回数であるコンバージョン数、または、サービスをユーザが選択した後に発生した課金額である選択単価のうちいずれか、またはこれらの組み合わせに基づく指標である。
【0034】
(第2スコア)
評価部104は、解析情報124に基づいて、第2スコアを導出する。第2スコアは、例えば、第2期間P2を対象とした場合に第1期間P1における、第1スコアを加味した評価対象のクエリの重要度を示す指標である。第2スコアScоre2は、例えば、以下の式(2)に基づいて導出される。「LG」は、例えば「P2_CLICK」の対数である。
Scоre2=Scоre1×LG (2)
【0035】
例えば、「LG」は、10を底とする対数である。「LG」を乗算することにより、より適切なスコアを導出することができる。なぜなら、「LG」を加味することで、検索頻度が低いクエリや検索回数が少ないクエリについて高いスコアが導出され、周期性クエリとして決定されることを抑制するためである。また、「LG」を加味することで、ユーザが入力していないクエリ(スパムなど)が周期性クエリと判定される可能性を抑制するためである。
【0036】
なお、「LG」に代えて(或いは加えて)、以下の第3指標が用いられてもよい。第3指標は、サービスの種別に係るサービスをユーザが選択した選択数、サービスをユーザが選択した後にユーザが所定の行動をした回数であるコンバージョン数、または、サービスをユーザが選択した後に発生した課金額である選択単価のうちいずれか、またはこれらの組み合わせに基づく指標の対数である。
【0037】
図5は、スコア情報126の内容の一例を示す図である。上述した処理が行われ、複数の、クエリとサービスの種別との組み合わせに対して、スコアが導出され、スコア情報126が生成される。スコア情報126は、評価対象のクエリ、第1期間P1、第2期間P2、第1スコア、第2スコアが互いに対応付けられた情報である。
【0038】
(周期性クエリの決定)
決定部106は、スコア情報126に基づいて、周期性クエリを決定する。例えば、決定部106は、第2スコアが閾値以上であり、且つ第2スコアを基準にした場合にランキングで上位所定数のクエリを周期性クエリとして決定する。
【0039】
なお、決定部106は、第2スコア(および/または第1スコア)が閾値以上であるクエリ、または第2スコア(および/または第1スコア)を基準にした場合にランキングで上位所定数のクエリを周期性クエリとして決定してもよい。また、決定部106は、第1スコアと、第2スコアと、第1スコアまたは第2スコアを基準にした場合のランキング結果とのうち、一以上の項目を統計的に処理して周期性クエリを決定してもよい。
【0040】
また、決定部106は、第3スコアに基づいて、周期性クエリを決定してもよい。第3スコアは、例えば、第1指標と第2指標とに基づいて、導出されたスコアである。また、例えば、評価部104は、第1指標〜第3指標のうち、一以上の指標を所定の関数に入力して、所定の関数が出力結果に基づいて、周期性クエリを評価してもよい。
【0041】
[フローチャート(その1)]
図6は、情報処理装置100により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。本処理は、周期性クエリが決定される際の処理である。まず、評価部104が、行動履歴情報122を取得し(S10)、取得した行動履歴情報122を解析する(S12)。これにより、解析情報124が生成される。
【0042】
次に、評価部104は、解析した解析情報124に基づいて第1スコアを導出する(S14)。次に、評価部104は、解析情報124および第1スコアに基づいて、第2スコアを導出する(S16)。
【0043】
決定部106が、導出した第2スコアに基づいて、閾値以上の第2スコアを有し、且つランキングで上位所定数のクエリを周期性クエリとして導出し、導出した周期性クエリを周期性クエリ情報128として記憶部120に記憶させる(S18)。これにより、本フローチャートの1ルーチンの処理は終了する。
【0044】
上述した処理により、情報処理装置100は、周期性クエリを精度よく導出することができる。
【0045】
図7は、情報処理装置100により導出された周期性クエリの一例を示す図である。例えば、情報処理装置100は、過去数年間における月ごとの周期性クエリを導出する。また、例えば、決定部106は、所定の期間(例えば1月などの所定月や所定の季節など)において、過去数年間において閾値以上の第2スコアを有し、且つ上位所定数のクエリを周期性クエリとして抽出してもよい。例えば、過去3年間の1月において、クエリ「七草粥」が閾値以上の第2スコアを有し、且つ上位所定数のクエリを周期性クエリである場合、周期性クエリとして決定されてもよい。これにより流行等により一時的に入力数や検索数が増加したクエリが除外される。
【0046】
[フローチャート(その2)]
図8は、情報処理装置100により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。本処理は、学習済モデル132が生成される際の処理である。なお、以下の説明では、月や年を基準に第1期間または第2期間を定めているが、これに限られない。例えば、第1期間は、あるイベントが発生した所定の期間(商品が発売された期間やオリンピックなどの開催期間)であり、第2期間は、イベントが発生する前(または後)の所定の期間であってもよい。
【0047】
まず、学習部108が、対象月の前の所定期間(例えば2か月間)の学習データ130を取得する(S100)。次に、学習部108は、周期性クエリに関する学習データ130を取得する(S102)。次に、学習部108は、S100およびS102で取得した学習データ130に基づいて、学習を行う(S104)。図9は、学習データ130の内容の一例を示す図である。対象月の前の2か月間の学習データ130は、その期間において入力されたクエリと、サービスの種別とが対応付けられた情報である。周期性クエリに関する学習データ130は、過去の1月(第1期間)において入力されたクエリと、サービスの種別とが対応付けられた情報である。
【0048】
図8に戻る。次に、学習部108は、学習済モデル132を生成する(S106)。なお、学習済モデル132は、例えば、ニューラルネットワークや、SVMなどを構成要素として生成される。これにより、本フローチャートの1ルーチンの処理は終了する。
【0049】
上述した処理により、図10に示すような学習済モデル132が生成される。図10は、学習済モデル132の一例を示す図である。例えば、学習済モデル132は、クエリが入力されると、所定のサービスの種別に該当するか否かを判定するモデルである。学習済モデル132は、例えば、判定するサービスの種別ごとに生成される。学習済モデル132は、例えば、サービスの種別がレシピであるか、サービスの種別がショッピングであるか、サービスの種別が地図であるか等を判定するモデルである。例えば、サービスの種別がレシピであるかを判定する学習済モデル132に、クエリ「七草粥」が入力されると、学習済モデル132は、そのクエリがレシピのサービスの種別に該当すると判定し、判定結果を出力する。
【0050】
[フローチャート(その3)]
図11は、サービスサーバ20および情報処理装置100により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。本処理は、ユーザがクエリを入力した際にユーザにクエリに応じたサービスの種別の特定情報が提供される処理の流れの一例である。
【0051】
まず、サービスサーバ20が、クエリが入力されたか否かを判定する(S200)。そして、サービスサーバ20は、入力されたクエリを情報処理装置100に送信する。
【0052】
次に、情報処理装置100の処理部110が、学習済モデル132を用いて、送信されたクエリに応じたサービスの種別を決定する(S202)。処理部110は、決定したサービスの種別をサービスサーバ20に送信する。次に、サービスサーバ20の検索部22は、クエリに関連する情報をネットワークNWにおいて検索する(S204)。次に、サービスサーバ20は、S202で決定されたサービスの種別に基づいて、検索結果の表示画面に含めるリンクを決定し、決定したリンクをショートカット領域に対応付ける(S206)。このように、サービスサーバ20は、サービスの種別に基づく検索結果に関する情報を生成する。検索結果に関する情報とは、例えば、検索結果の表示画面に含めるリンクであり、画像へのリンクや、テキストへのリンク、または画像へのリンクとテキストへのリンクとの組み合わせ等である。そして、サービスサーバ20が、生成した情報を端末装置10に送信することにより、端末装置10の表示部には生成された情報に基づく画像(特定情報)が表示される。これにより、本フローチャートの1ルーチンの処理は終了する。
【0053】
上述した処理により、情報処理装置100は、より適切なサービスの種別を決定することができる。そして、サービスサーバ20は、決定されたサービスの種別に基づいて、より適切にマーケティングを行えたり、ユーザにとって有益な情報を提供できたりすることができる。
【0054】
[比較例]
例えば、学習済モデル132は、対象の月(または期間)ごとに生成される。例えば、1月に用いられる学習済モデルは、学習するコストを抑制するために直近の数か月(例えば11月、12月)の情報が用いられて生成されている場合がある。例えば、11月、12月において入力されたクエリや、クエリに応じて領域AR1に表示された情報、領域AR1に表示された情報がクリックされた頻度等に基づいて、学習データが生成される。学習データは、クエリと、クエリに応じたサービスの種別とが互いに対応付けられた情報である。
【0055】
この学習データを用いて学習済モデルが生成されるが、この学習済モデルには対象の月で頻繁に入力される周期性クエリについては加味されていない。このため、例えば、1月において、クエリ「XXX」が入力された場合に、サービスの種別を「ショッピング」として決定し、ショッピングに関する情報をユーザに提供したほうがクリックされる確率が高い場合であっても、サービスの種別を「レシピ」や「地図」として決定して、これらのサービスの種別に関する情報をユーザに提供したり、サービスの種別が決定されずに適切な情報をユーザに提供したりすることができない場合がある。
【0056】
具体的には、1月において、クエリ「七草粥」が入力された場合に、サービスの種別を「レシピ」として決定し、レシピに関する情報をユーザに提供したほうがクリックされる確率が高い場合であっても、図12の画像IM1に示すように、サービスの種別を「ショッピング」や「地図」として決定したり、図12の画像IM2に示すように、そもそもサービスの種別を決定せずに領域AR1にサービスの種別に応じた情報を提供できなかったりする場合がある。
【0057】
このように、過去数か月の情報のみを学習データとして用いた場合、例えば、周期性クエリとなるようなクエリが入力される回数や頻度が低いため、学習済モデルに周期性クエリのサービスの種別の内容が反映されず、より適切にマーケティングを行うことができないことがあったり、ユーザにとって有益な情報を提供することができなかったりすることがあった。
【0058】
これに対して、本実施形態では、周期性クエリを決定し、この周期性クエリと周期性クエリのサービスの種別とを学習データに含めることにより、より適切にマーケティングを行ったり、ユーザにとって有益な情報を提供したりすることができる学習済モデル132を生成することができる。具体的には、1月に用いる学習済モデル132の生成には、過去の1月の情報に基づいて決定された周期性クエリと、周期性クエリに応じたサービスの種別とを含む学習データが用いられるためである。
【0059】
以上説明した第1実施形態によれば、情報処理装置100が、第1期間および第2期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動に基づいて、クエリを評価し、評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定することにより、周期的にユーザが着目するクエリを精度よく抽出することができる。
【0060】
<第2実施形態>
以下、第2実施形態について説明する。第1実施形態では、ショートカット領域にクエリに基づいて決定されたサービスの種別の情報が表示され、この情報に対するユーザの行動に基づいて、スコアが導出されるものとした。これに対して、第2実施形態では、ショートカット領域は設けられずに、クエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動に基づいて、スコアが導出される。以下、第2実施形態について説明する。
【0061】
サービスサーバ20は、ユーザによって入力されたクエリに関連する情報を端末装置10に提供する。図13は、第2実施形態においてサービスサーバ20が端末装置10の表示部に表示させる画像IM3の一例を示す図である。クエリが「七草粥」である場合、画像IM3には、例えば、七草粥のレシピを紹介しているウェブページのリンク先L1や、七草粥の商品を販売しているウェブページのリンク先L2、七草粥を提供している店舗のリンク先L3等が含まれる。また、記憶部120には、対応情報が記憶されている。対応情報は、リンク先(L1〜L3)と、リンク先が表示された領域と、サービスの種別とが対応付けられた情報である。サービスの種別は、例えば、リンク先のHTML(Hyper Text Markup Language)や、リンク先のウェブページに含まれる文字情報等に基づいて決定されたサービスの種別である。
【0062】
処理部110は、対応情報に基づいて、ユーザがクリックした領域(リンク先)と、リンク先のサービスの種別とを取得し、取得した情報を行動履歴情報122として記憶部120に記憶させる。そして、評価部104は、行動履歴情報122に基づいて、解析情報124Aを生成する。図14は、第2実施形態の解析情報124Aの一例を示す図である。解析情報124Aは、例えば、クエリに対して、行動履歴を取得した対象期間と、サービスの種別と、クリックされた回数とが対応付けられた情報である。評価部104は、第1実施形態の処理と同等の処理により、第1スコアおよび第2スコアを導出する。
【0063】
以上説明した第2実施形態によれば、情報処理装置100は、クエリに基づく検索結果に対するユーザの行動(クエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動)に基づいて、クエリを評価することにより、第1実施形態の効果と同様の効果を奏することができる。
【0064】
<第3実施形態>
以下、第3実施形態について説明する。第1実施形態では、第1期間および第2期間においてユーザが入力したクエリに関連付けられた第1サービスの種別の情報に対するユーザの行動に基づいて、クエリを評価するものとした。これに対して、第3実施形態では、情報処理装置100は、クエリに対してサービスの種別が対応付けられた対応情報を参照し、第1期間においてユーザが入力したクエリであって、対応情報においてサービスの種別が対応付けられたクエリの入力数と、第2期間においてユーザが入力したクエリであって、対応情報においてサービスの種別が対応付けられたクエリの入力数と、に基づいて、クエリを評価する。以下、第3実施形態について説明する。
【0065】
第3実施形態では、記憶部120にクエリとサービスの種別とが対応付けられた対応情報が記憶されている。そして、評価部104は、対応情報と行動履歴情報122とに基づいて、解析情報124Bを生成する。図15は、第3実施形態の解析情報124Bの内容の一例を示す図である。図15の縦軸は検索数を示し、図15の横軸は年月を示している。評価部104は、解析情報124Bを参照し、所定のクエリ(例えば「七草粥」)が検索された回数を導出する。例えば、評価部104は、第1期間P1(例えば1月)において所定のクエリが検索された回数、および第2期間P2(例えば1〜12月)において所定のクエリが検索された回数を導出する。
【0066】
(第1スコア)
評価部104は、解析情報124Bに基づいて、第1スコアを導出する。第1スコアScоre1は、例えば、以下の式(3)に基づいて導出される。「P1_SEARCH」は第1期間P1における検索数であり、「P2_SEARCH」は第2期間P2における検索数である。「P1_SEARCH」は第1指標の他の一例であり、「P2_SEARCH」は第2指標の他の一例である。
Scоre1=(P1_SEARCH/P2_SEARCH) (3)
【0067】
(第2スコア)
評価部104は、解析情報124Bに基づいて、第2スコアを導出する。第2スコアScоre2は、例えば、以下の式(4)に基づいて導出される。「LG」は「P2_SEARCH」の対数である。「P2_SEARCH」は第3指標の他の一例である。
Scоre2=Scоre1×LG (4)
【0068】
上述したように評価部104は、スコア情報126を生成し、スコア情報126に基づいて、周期性クエリを決定する。そして、決定部106は、スコア情報126に基づいて、周期性クエリを決定する。
【0069】
以上説明した第3実施形態によれば、情報処理装置100は、第1期間および第2期間においてユーザが入力したクエリであって、クエリに対してサービスの種別が対応付けられた対応情報においてサービスの種別が対応付けられたクエリの入力数に基づいて、クエリを評価し、評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定することにより、第1実施形態の効果と同様の効果を奏することができる。
【0070】
以上説明した実施形態によれば、情報処理装置100は、第1期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動と、第2期間においてユーザが入力したクエリに応答して提供されるサービスに対するユーザの行動であってサービスの種別ごとに管理されるユーザの行動とに基づいて、クエリを評価する評価部104と、評価部104の評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する決定部106とを備えることにより、周期的にユーザが着目するクエリを精度よく抽出することができる。
【0071】
また、以上説明した他の実施形態によれば、情報処理装置100は、クエリに対してサービスの種別が対応付けられた対応情報を参照し、第1期間においてユーザが入力したクエリであって、クエリに対してサービスの種別が対応付けられた対応情報においてサービスの種別が対応付けられたクエリの入力数と、第2期間においてユーザが入力したクエリであって、対応情報においてサービスの種別が対応付けられたクエリの入力数と、に基づいて、クエリを評価する評価部104と、評価部104の評価結果に基づいて所定の周期性を有する周期性クエリを決定する決定部106を備えることにより、周期的にユーザが着目するクエリを精度よく抽出することができる。
【0072】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【0073】
1‥情報処理システム、10‥端末装置、20‥サービスサーバ、100‥情報処理装置、102‥通信部、104‥評価部、106‥決定部、108‥学習部、110‥処理部110、120‥記憶部、122‥行動履歴情報、124‥解析情報、126‥スコア情報、128‥周期性クエリ情報、130‥学習データ、132‥学習済モデル
図1
図2
図3
図4
図5
図6
図7
図8
図9
図10
図11
図12
図13
図14
図15