JP5727512B2 - 検索提案のクラスタ化及び提示 - Google Patents
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Description
本出願は、2009年12月28日に出願された米国特許出願第12/648,220号の利益を主張するものであり、この特許出願は全ての目的のために引用により本明細書に組み入れられる。
2又はそれ以上の提案グループを、これらの提案グループ間で提案セットが分割されるように生成することは、数学的問題として定義することができる。
ユーザが検索クエリをタイプするにつれて提供される提案の多くは、ユーザ入力をプレフィクスとして処理する完全形である。たまに、このユーザ入力がサフィックス又はインフィクスとして処理されることがある。この結果、組Sが、語彙レベルで既に非常に類似していることがある。一般に、ユーザが提供したクエリプレフィクスをpとし、特定の提案siに追加された追加コンテキスト(1又はそれ以上の文字など)をciとした場合、提案siを、
と見なすことができる。ユーザにより入力されたクエリ部分をクエリプレフィクスとする場合、追加コンテキストciを、クエリプレフィクスに続く1又はそれ以上の文字とすることができる。或いは、追加コンテキストciは、このクエリ部分の前の1又はそれ以上の文字及び/又はこのクエリ部分の後の1又はそれ以上の文字を含むことができる。入力されたクエリ部分の前及び/又は後の(単複の)文字は、1又はそれ以上の単語又はその一部を含むことができる。
式中、counts(x)は、xを含む文献の組であり、nはコーパスサイズ(検索結果数など)である。2つの提案間の類似性は、見出語間の類似性とすることができる。
ウェブクエリの平均長さが短いことにより、追加コンテキストciは、単一の用語を含むことが多い。従って、この単一の用語を提案siの見出語として使用することができる。しかしながら、追加コンテキストciが2又はそれ以上の用語を含む場合もある。従って、特定の提案siの見出語を選択するための様々な方法を使用して、これらの用語から見出語を選択することができる。以下、いくつかの方法例を説明する。
tf・idf値が最も高い単語を選択することにより、特定の提案siの見出語を選択することができる。
2つのクエリ提案間の類似性を確認するために、クエリ提案の各々に関連する検索結果を活用することができる。対応するクエリ提案の上位N個にランクされる検索結果(文献など)内で見出される用語の対応するtf・idf値を使用して、提案クエリの各々を表すことができる。従って、提案セット内の各提案に関連する特徴セットは、対応する検索結果セット内の単語セットを含むことができ、或いはこれに基づくことができる。
Sim(Si,Sj)=vsi・vsj
提案セットSを2又はそれ以上のグループに分割するために、検索エンジンが保持するクリックスルーデータを活用することができる。クリックスルーデータは、1又はそれ以上のユーザがクリックした、このユーザに提示される検索結果のURLに関する情報を含むことができる。例えば、検索ログが、「pineapple salsa」という特定のクエリ提案に関する、複数のユーザにわたる3つの異なるクリックされたURLを含むものとする。
URL1:www.allrecipes.com/pineapple−salsa/detail.aspx
URL2:www.cooks.com/rec/pineapple_salsa.html
URL3:www.blogchef.net/pineapple−salsa−recipe/
提案sとjの間にエッジが存在する場合:
そうでない場合:0。
式中、Uは、クリックスルーグラフ内のURLの組であり、Wsjは、クリックスルーグラフ内のエッジs−>jに関連する重みである。プレフィクスpに関する2つの提案間の類似性を計算するために、余弦類似性関数などの類似性関数を使用して、以下のように類似性メトリックを生成することができる。
S内の全ての提案対間の類似性が得られると、上述した3つの方法の1つを使用してクエリプレフィクスを定義し、これをクラスタ化のための類似性尺度として使用することができる。次に、クラスタ化アルゴリズムを使用し、対応する類似性尺度を使用して、類似する提案がともにグループ化されるように提案をグループ化することができる。より詳細には、2つの異なる提案間の類似性が推定されると、階層凝集型クラスタ化などの教師なしクラスタ化アルゴリズムを使用して、提案を2又はそれ以上のクラスタに区分することができる。
提案セットSが2又はそれ以上のグループに区分されると、各提案グループに異なるラベル又は画像を割り当て、対応する提案グループに関連して表示することができる。このようにして、対応する提案グループの主題を示すための視覚キューを提供することができる。以下、提案グループにラベル又は画像を割り当てる様々な方法について詳細に説明する。
クエリ提案のクラスタのラベル(又は画像)を選択する1つの方法は、クラスタ内の最も代表的な提案を選択することである。クラスタ内の提案は全てクエリであるため、最も代表的な提案を選択する1つの方法は、(クエリログになど基づいて)ユーザにより提示及び/又はクリックされた頻度が最も高い提案を選択することである。より詳細には、MFSによって提案Sの特定のクラスタに割り当てられるラベルは、以下のようになる。
式中、Freq(x)は、クエリログ内でxが観察される回数である。
多くの場合、文字列は、他のクラスタ内の提案と共有されるのではなく、クラスタ内の提案間で共有される。例えば、ユーザにより提出された「us a」というクエリの一部を、(両方とも1つのクラスタ内にある)「us airways」及び「us airways flights」、並びに(異なるクラスタ内にある)「us army」及び「us army jobs」に完成させることができる。クエリ提案のクラスタのラベルとして(或いは画像を選択するために)、提案の最も長い共通部分列を使用することが望ましいことがある。提案セットSのLCSは、以下のように示すことができる。
LCS(S)=
式中、Q(S)は、いずれかの提案の部分列の組s∈Sである。例えば、LCS法により、「nursing home」、「nursing home compare」、及び「nursing home costs」を含む検索クエリ提案セットに割り当てることができるラベルは、「nursing home」である。従って、2又はそれ以上の提案グループに共通する文字列が識別されると、この提案グループに共通する文字列に関連する(例えば、これを識別する)ラベル又は画像を提供(例えば、表示)することができる。
MFS及びLCS法の1つの欠点は、そのクラスタに属する提案からクラスタのラベルを生成する点である。しかしながら、提案クラスタによっては、クラスタ内の提案からだけでは意味のあるラベルを確認できないものもある。これらの場合、クラスタ外の資源を使用してクラスタのラベルを取得することができる。例えば、「los angels daily news」、「los angels times」、及び「los angels times newspapers」という提案を含むクラスタでは、有用なラベルを「los angels newspapers」とすることができ、このラベルは、クラスタ内の提案の全てと部分的にしか重ならない。
とし、文献dに含まれる単語セットnグラムをNG(d)とし、提案クラスタの上位にランクされた文献全てにおける全てのnグラムの組をNG(R(S))とすると、
となる。そして、MFRS法により提案セットSに割り当てられるラベルは以下のようになる。
MFRS(S)=li:li∈NG(R(S)),
例えば、MFRS法では、「los angels daily news」、「los angels times」、及び「los angels times newspaper」という提案を含む提案クラスタに「news」というラベルを割り当てることができる。
検索提案は、エンティティの集合として、高度の語彙オーバーラップを有するクラスタに一意である。長い共通部分列を含むクラスタでは、ラベル付けに興味のある要素が、クラスタの全ての要素間で共有されない提案部分内に最も良く表されることがある。従って、追加のラベル付け機構MRFS*を適用することができる。MFRS*はMFRSに類似するが、(検索提案を全体的に実行するのではなく)クラスタ内の異なる提案部分のみを実行することにより、上位にランクされた文献の組を取得するために実行されるクエリを取得することができる。例えば、「los angels public library」、「los angels police department」、及び「los angels unified school district」という提案を含む提案クラスタでは、「public library」及び「police department」、及び「unified school district」という検索クエリを実行することができる。MFRS*機構は、以下のように定義することができる。
とすると、MFRS*によってSに割り当てられるラベルは以下のようになる。
MFRS*(S)=MFRS(S*)
例えば、MFRS*法では、「los angels public library」、「los angels police department」、及び「los angels unified school district」という提案を含む提案クラスタに「サービス(services)」というラベルを割り当てることができる。
上述したような1又はそれ以上のラベル付け機構を別個に又は互いに組み合わせて適用して、様々な提案グループにラベル(又は画像)を割り当てることができる。提案クラスタは異なる特性を有することができ、従って異なるラベル付け法から恩恵を受けることができる。従って、選択され適用される(単複の)ラベル付け機構は、これらを適用するシステムによって変化することができる。さらに、選択され適用される(単複の)ラベル付け機構は、クラスタのクラスタ特性によって変化することができる。
開示する実施形態を適用して、クエリを完成させるための提案セットを提示し、ユーザが提案セットから所望の提案を特定する努力を軽減することができる。提案セットをグループ化する態様により、ユーザ努力の量を軽減することができる。同様に、提案グループを提示する順序、及び特定の提案グループ内に提案を提示する順序も、提示された提案セットから所望の提案を特定するために費やされるユーザ努力の量に影響を与えることができる。
として定義することができる。単純にするために、いずれかのクラスタラベルを読み取るためのコストは全てのクラスタで同じであり、すなわちTlbであると仮定することができる。同様に、クラスタ内の提案をスキャンするコストid Tscも提案に関わらず同じであると仮定することができる。この結果、クラスタm内の位置kに存在する提案sのT(s)は、T(s)=m・Tlb+k・Tscとなる。
式中、P(s|p)は、プレフィクスを入力したときにユーザが提案sを気に入る確率を示し、Tpは、提案sのランク付けRの関数である。P(s|p)は、プレフィクスpを入力したときに観察されるユーザの好みに基づいてクエリログから推定することができる。より詳細には、ユーザ(又は一般に複数のユーザ)により提出又は選択されたプレフィクスpを含むクエリを識別することができる。その後、識別されたクエリから、プレフィクスsを含むクエリの総数に対するクエリsが提出又は選択された回数を確認することができる。詳細には、(1又は複数の)ユーザによりプレフィクスが入力された回数(例えば、1又は複数のユーザによってプレフィクスを含むクエリが提出された回数)をf(p)とし、提案sがユーザクエリとして提出された回数をf(s)とする場合、次式のようになる。
なお、ユーザが提案セット内に存在しないクエリを入力したとも考えられるので、一般に
は1未満になる。ユーザが提案セット内に存在しない提案に関心を持ったことに対するコストは、提示する提案セットのランク付けとは無関係であると仮定することができる。
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Claims (23)
- ユーザインターフェイスの検索クエリ欄を通じて、ユーザによって提出された検索クエリの一部であるテキストの一部を、前記ユーザインターフェイスの前記検索クエリ欄を通じたテキストの前記一部の入力に応答して取得するステップと、
各々が、前記テキストの一部を含むように提案された前記検索クエリのコンプリーションである提案を含む提案セットを取得するステップと、
各々が異なる提案セット部分を含む2又はそれ以上の提案グループを生成するステップであって、前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれは、ユーザによって提出された前記検索クエリの前記一部の異なる解釈に対応するステップと、
前記2又はそれ以上の提案グループを、これらの各々が前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の別個の区分内に表示されるように提供するステップと、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対応するラベル又は画像を、前記ラベル又は画像が前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応する1つの近傍の前記ユーザインターフェイス内に表示されるように提供するステップと、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対して、対応する前記提案セット部分におけるそれぞれの提案の少なくとも一部である文字列を識別するステップと、を含み、 前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対応するラベル又は画像を提供するステップは、提案の前記対応部分におけるそれぞれの提案の少なくとも一部である前記文字列に関連するラベル又は画像を提供するステップを含む、ことを特徴とする方法。 - 前記ラベル又は画像は、これらが前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の前記対応する区分に関連して表示されるように提供される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記2又はそれ以上の提案グループを生成するステップが、
前記提案セット内の各提案に関連する1又はそれ以上の特徴セットを取得するステップと、
前記提案セット内の各提案に関連する1又はそれ以上の特徴セットを適用して前記2又はそれ以上の提案グループを生成するステップと、
を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記提案セット内の各提案を解析して、前記対応する提案の1又はそれ以上の単語セットを取得するステップをさらに含み、
前記提案セット内の各提案に関連する1又はそれ以上の前記特徴セットが、前記対応する1又はそれ以上の単語セット内の代表的な単語を含む、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - ユーザインターフェイスの検索クエリ欄を通じて、検索クエリの一部であるテキストの一部を取得するステップと、
各々が前記テキストの一部に関する提案検索クエリである提案を含む提案セットを取得するステップと、
前記提案セット内の各提案に関連する検索結果セットを取得するステップであって、前記検索結果セットの各検索結果が、対応するタイトル、要約、及びユニフォームリサーチロケータ(URL)を含むステップと、
前記提案セット内の各提案に関連する1又はそれ以上の特徴セットを取得するステップであって、前記提案セット内の各提案に関連する前記1又はそれ以上の特徴セットが、前記対応する検索結果セット内の単語セットを含み、又はこれに基づくステップと、
前記提案セット内の各提案に関連する1又はそれ以上の特徴セットを適用して、各々が異なる提案セット部分を含む2又はそれ以上の提案グループを生成するステップと、
前記2又はそれ以上の提案グループを、これらの各々が前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の別個の区分内に表示されるように提供するステップと、
ことを特徴とする方法。 - 前記対応する検索結果セット内の前記単語セットが、前記検索結果セットの少なくとも一部のタイトル内の単語、前記検索結果セットの少なくとも一部の要約内の単語、又は前記検索結果セットの少なくとも一部のURL内の単語のうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - それぞれがユニフォームリソースロケータ(URL)を含む、前記提案セットのそれぞれの提案に関連する、それぞれがユニフォームリソースロケータ(URL)を含む検索結果を取得するステップと、
前記提案セット内の各提案に関連するクリックスルーデータを取得するステップと、をさらに含み、
前記提案セット内の各提案に関連する前記1又はそれ以上の特徴のセットが、前記対応する提案に関連する前記検索結果のURLに関連する前記取得したクリックスルーデータを含む、
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 前記2又はそれ以上の提案グループを提示するかどうかを判定するステップをさらに含み、
前記2又はそれ以上の提案グループを提供するステップが、前記2又はそれ以上の提案グループを提示すべきと判定されたかどうかに基づいて行われる、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記2又はそれ以上の提案グループの各々における前記提案セット部分を提供すべき順序を確認するステップをさらに含み、
前記2又はそれ以上の提案グループを提供するステップが、前記2又はそれ以上の提案グループの各々の提案セット部分が、前記確認した順序に従って前記ユーザインターフェイスの前記検索支援部分の対応する区分内に表示されるように行われる、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記2又はそれ以上の提案グループを提供する前に、該2又はそれ以上の提案グループを提供すべき順序を確認するステップをさらに含み、
前記2又はそれ以上の提案グループを提供するステップが、前記2又はそれ以上の提案グループが、前記確認した順序に従って前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の別個の区分内に表示されるように行われる、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - ユーザインターフェイスの検索クエリ欄を通じて、検索クエリの一部であるテキストの一部を取得するステップと、
各々が前記テキストの一部に関する提案検索クエリである提案を含む提案セットを取得するステップと、
各々が異なる提案セット部分を含む2又はそれ以上の提案グループを生成するステップと、
前記2又はそれ以上の提案グループを提供すべき順序を確認するステップであって、前記2又はそれ以上の提案グループ内から提案を特定する予想コストを表す数値を生成するためのコスト評価基準を適用するステップ、及び前記2又はそれ以上の提案グループ内から提案を特定する前記予想コストを最小にするステップを含むステップと、
前記2又はそれ以上の提案グループを、これらの各々が前記確認した順序に従って前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の別個の区分内に表示されるように提供するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - コンピュータ読取可能命令を記憶した非一時的なコンピュータ読取可能記録媒体であって、
ユーザインターフェイスの検索クエリ欄を通じて、ユーザによって提出された検索クエリの一部であるテキストの一部を、前記ユーザインターフェイスの前記検索クエリ欄を通じたテキストの前記一部の入力に応答して取得するための命令と、
各々が、前記テキストの一部を含むように提案された前記検索クエリのコンプリーションである提案を含む提案セットを取得するための命令と、
前記提案セットから、前記提案セットのクラスタ化のために、前記ユーザによって提出された前記検索クエリが曖昧なクエリであると判定するための命令と、
各々が異なる提案セット部分を含む2又はそれ以上の提案グループを生成するための命令であって、前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれは、ユーザによって提出された前記検索クエリの前記一部の異なる解釈に対応する命令と、
前記2又はそれ以上の提案グループを、これらの各々が前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の別個の区分内に表示されるように提供するための命令と、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対応するラベル又は画像を、前記ラベル又は画像が前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応する1つの近傍の前記ユーザインターフェイス内に表示されるように提供するための命令と、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対して、対応する前記提案セット部分におけるそれぞれの提案の少なくとも一部である文字列を識別するための命令と、を含み、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対応するラベル又は画像を提供することは、提案の前記対応部分におけるそれぞれの提案の少なくとも一部である前記文字列に関連するラベル又は画像を提供することを含むことを特徴とする非一時的なコンピュータ読取可能記録媒体。 - 前記ラベル又は画像は、これらが前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の前記対応する区分に関連して表示されるように提供される、
ことを特徴とする請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読取可能記録媒体。 - 第1の2又はそれ以上の提案グループの組を生成するための命令をさらに含み、前記第1の2又はそれ以上の提案グループの組の各々が異なる提案セット部分を含み、
前記提案セットから前記検索クエリが曖昧なクエリであると判定することが、前記第1の2又はそれ以上の提案グループの組の各々における提案数に基づいて行われる、
ことを特徴とする請求項12に記載の非一時的なコンピュータ読取可能記録媒体。 - ユーザインターフェイスの検索クエリボックスを通じて、ユーザによって提出された検索クエリの一部であるテキストの一部を、前記ユーザインターフェイスの前記検索クエリ欄を通じたテキストの前記一部の入力に応答して取得する手段と、
各々が、前記テキストの一部を含むように提案された前記検索クエリのコンプリーションである提案を含む提案セットを取得する手段と、
前記提案セットから、前記提案セットのクラスタ化のために、前記ユーザによって提出された前記検索クエリが曖昧なクエリであると判定する手段と、
各々が異なる提案セット部分を含む2又はそれ以上の提案グループを生成する手段であって、前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれは、ユーザによって提出された前記検索クエリの前記一部の異なる解釈に対応する手段と、
前記2又はそれ以上の提案グループの各々を、これらが前記ユーザインターフェイスの検索支援部分の別個の区分内に表示されるように提供する手段と、
前記2又はそれ以上の提案グループの各々に関連するラベル又は画像を、前記ユーザインターフェイスの前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応するグループのごく近くに表示されるように提供する手段と、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対応するラベル又は画像を、前記ラベル又は画像が前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応する1つの近傍の前記ユーザインターフェイス内に表示されるように提供する手段と、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対して、対応する前記提案セット部分におけるそれぞれの提案の少なくとも一部である文字列を識別する手段と、を有し、
前記2又はそれ以上の提案グループのそれぞれに対応するラベル又は画像を提供することは、提案の前記対応部分におけるそれぞれの提案の少なくとも一部である前記文字列に関連するラベル又は画像を提供することを含む、ことを特徴とする装置。 - 前記2又はそれ以上の提案グループの各々に関連する前記ラベル又は画像は、前記ユーザインターフェイスの前記検索支援部分の前記対応する区分に提供される、
ことを特徴とする請求項15に記載の装置。 - 前記2又はそれ以上の提案グループの各々について、前記提案部分から代表的な提案を識別する手段と、
前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応するグループ内の前記代表的な提案に関連する代表的なラベル又は画像を取得する手段と、
をさらに含み、
前記2又はそれ以上の提案グループの各々に関連する前記ラベル又は画像を提供する手段が、前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応するグループ内の前記代表的な提案に関連する代表的なラベル又は画像を提供する手段を含む、
ことを特徴とする請求項15に記載の装置。 - 前記代表的な提案が、前記提案部分のうちの、クエリログに基づいて最も頻繁に発生する提案である、
ことを特徴とする請求項17に記載の装置。 - 前記2又はそれ以上の提案グループの各々について、前記対応する提案セット部分に関連する検索結果セットを取得する手段であって、前記検索結果セットの各検索結果が、対応するタイトル、要約、及びユニフォームリサーチロケータ(URL)を含む手段と、
前記対応する検索結果セットを使用して、前記2又はそれ以上の提案グループの各々のラベルを識別又は生成する手段と、をさらに有する、
ことを特徴とする請求項15に記載の装置。 - 前記検索結果セットを取得する手段が、前記対応する提案セット部分内の1又はそれ以上の提案を求める検索クエリを実行する、
ことを特徴とする請求項19に記載の装置。 - 前記検索結果セットを取得する手段が、前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応するグループ内の前記対応する提案セット部分内の別個の提案部分のみを使用して検索クエリを実行する、
ことを特徴とする請求項19に記載の装置。 - 前記2又はそれ以上の提案グループの各々について、前記2又はそれ以上の提案グループの1つにおける前記提案セット部分により共有され、前記提案セット内の他の提案部分により共有されない主題又は側面を識別する手段と、
前記2又はそれ以上の提案グループの各々について、前記主題又は側面を表すラベル又は画像を取得し、これにより前記2又はそれ以上の提案グループのうちの対応するグループに関連して前記ラベル又は画像を提供できるようにする手段と、
をさらに有する請求項15に記載の装置。 - 前記2又はそれ以上の提案グループの各々について、前記2又はそれ以上の提案グループの1つの結合度を確認する手段と、
前記2又はそれ以上の提案グループの各々について、前記2又はそれ以上の提案グループの1つの結合度に基づいて、前記2又はそれ以上の提案グループの1つの外部の情報を使用して前記2又はそれ以上の提案グループの1つに関連するラベル又は画像を取得する手段と、
をさらに有する請求項15に記載の装置。
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