JP5859611B2 - 意味的地域に基づいて検索語を推薦する方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、モバイル検索環境に最適化した検索語推薦方法およびシステムに関する。

最近では情報通信技術の発達により、いつでもどこでもインターネットに接続することができる環境が提供されており、これによって時間と空間に囚われずに情報を検索し、自分が所望するコンテンツとサービスを利用することができる。

さらに、移動通信技術の発達に伴って携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなどのモバイル端末が広く普及し、モバイル端末を利用して情報を検索するモバイル検索ユーザが増大している。

通常の検索エンジンでは、ユーザの検索の便宜のために、検索語を推薦するサービスが提供されている。例えば、韓国登録特許第１０−０９６４０９０号では、各種ログ情報を利用してキーワードを推薦する技術が開示されている。

韓国登録特許第１０−０９６４０９０号

しかし、モバイル検索の場合は、その特性上、ＰＣ基盤の検索に比べてユーザが位置する地域やユーザの生活パターンなどと関連する場合が多いが、既存の検索エンジンの検索語推薦システムでは、このようなモバイルの特性に基づいた検索語の推薦が十分になされていない実情がある。

そこで、本発明は、物理的地域区分を行政区域ではなく意味的地域に再定義し、これに基づいて検索語を推薦する検索語推薦方法およびシステムを提供することを目的とする。

また、本発明は、場所的特性と時間的特性を考慮し、モバイル検索環境に適した検索語推薦方法およびシステムを提供することを他の目的とする。

本発明の一実施形態によると、検索語推薦方法は、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義し、意味的地域に位置するユーザを対象にして意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供することを含んでもよい。

一実施形態によると、意味的地域を再定義することは、検索ログに含まれた検索語を基準として位置情報をクラスタリングして意味的地域を分類してもよい。

他の一実施形態によると、検索語推薦方法は、意味的地域の場所的特性を表す検索語である地域検索語を判別することをさらに含んでもよく、このとき、推薦検索語として提供することは、意味的地域に位置するユーザに地域検索語を推薦検索語として提供してもよい。

さらに他の一実施形態によると、地域検索語を判別することは、意味的地域で検索された検索ログから地域検索語を判別してもよい。

さらに他の一実施形態によると、検索語推薦方法は、意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析することをさらに含んでもよく、このとき、推薦検索語として提供することは、ユーザの接続時間に該当する時間帯に分布された検索語を推薦検索語として提供してもよい。

さらに他の一実施形態によると、意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析することは、週（ｗｅｅｋ）の各曜日および１日（ｄａｙ）の各時間帯のうち少なくとも１つの時間帯別に意味的地域で検索された検索語の発生分布を分析してもよい。

さらに他の一実施形態によると、推薦検索語として提供することは、意味的地域で検索された検索語を順位化して提供してもよい。

さらに他の一実施形態によると、推薦検索語として提供することは、意味的地域で検索された検索語をカテゴリ別に分類した後、カテゴリおよびカテゴリ別検索語を順位化して提供してもよい。

本発明の他の実施形態によると、検索語推薦方法は、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義し、意味的地域別に意味的地域の場所的特性を表す検索語である地域検索語を判別し、地域検索語の発生分布を時間帯別に分析し、意味的地域に位置するユーザを対象にし、該当する意味的地域の地域検索語のうちユーザの接続時間に該当する時間帯に分布された検索語を推薦検索語として提供することを含んでもよい。

本発明のさらに他の実施形態によると、検索語推薦方法は、検索語推薦リクエストを現在位置と共に検索サーバに送信し、検索語推薦リクエストに対して検索サーバで提供する推薦検索語を表示することを含んでもよく、このとき、検索サーバでは、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義した後、現在位置が属する意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供してもよい。

本発明の一実施形態によると、検索語推薦システムは、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義する定義部、および意味的地域に位置するユーザを対象にして意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供する提供部を含んでもよい。

本発明の実施形態によると、検索語推薦のための物理的地域区分として、行政区域や一定半径の領域ではなく意味的な領域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）で再定義して使用することにより、正確かつ細密な地域基盤の検索語を推薦することができる。

本発明の実施形態によると、場所的特性と時間的特性を反映した新たな基準の検索語を推薦することによってユーザの現在位置と時間に適した検索語を推薦することができ、モバイル検索の便宜と検索環境をさらに向上させることができる。

発明の一実施形態において、モバイル機器と検索語推薦システムとの関係を概括的に説明するための図である。 本発明の一実施形態において、意味的地域に基づいて検索語を推薦する検索語推薦方法を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態において、意味的地域クラスタを示した例示図である。 本発明の一実施形態において、意味的地域別特性をもつキーワードの統計量分布を例示的に示したグラフである。 本発明の一実施形態において、意味的地域別に地域特性キーワードの例を示したテーブルである。 本発明の一実施形態において、特定地域で検索されたキーワードの時間帯別分布を例示的に示したグラフである。 本発明の一実施形態において、モバイル機器の検索画面に表示される推薦検索語リストを例示的に示した図である。 本発明の一実施形態において、意味的地域に基づいて検索語を推薦する検索語推薦システムの内部構成を示したブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。

本実施形態は、検索環境を提供する検索エンジンシステムに適用することができ、特に、ユーザの検索の便宜のために最近話題となっている検索語、ユーザが入力した検索語と関連をもつ関連検索語などを推薦するサービスを提供する検索語推薦システムに適用することができる。

本実施形態は、推薦対象としてコンテンツではなくクエリを提供することにより、クエリに特化した推薦サービスを提供することができる。

図１は、本発明の一実施形態において、モバイル機器と検索語推薦システムとの関係を概括的に説明するための図である。図１は、モバイル機器１０１と検索語推薦システム１００を示している。図１において矢印は、モバイル機器１０１と検索語推薦システム１００との間で無線ネットワークを利用してデータが送受信されることを意味する。

検索語推薦システム１００は、クライアント（ｃｌｉｅｎｔ）であるモバイル機器１０１を対象としてモバイル検索環境を提供するサービスプラットホームの役割をなし、特に、モバイル検索基盤のサービスプラットホームを利用してモバイルウェブまたはモバイルアプリ（アプリケーション）環境で検索語を推薦するサービスを提供してもよい。

モバイル機器１０１は、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、タブレット（ｔａｂｌｅｔ）、ノートパソコン（ｌａｐｔｏｐ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、デジタル放送用端末機（ＤＭＢ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、ナビゲーション（ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ）など、モバイルアプリまたはモバイルアプリを利用して検索語推薦システム１００にアクセス可能なすべての端末装置を意味してもよい。このとき、モバイル機器１０１は、モバイルウェブ／アプリの制御下で、サービス画面の構成、データ入力、データ送受信、データ格納などのサービス全般の動作を実行してもよい。

このようなモバイル機器１０１によるモバイル検索は、ＰＣ基盤の検索に比べて我々の生活と密接に関連する。例えば、会社員Ａさんは、朝起きて「天気」を検索して今日の天気を確認し、出勤のために「ＯＯ番バスの時間」を検索することで１日が始まる。そして、昼休みになるとＡさんは「ＯＯ区のおいしい店」で近所の飲食店を検索し、退勤後から就寝前まではＴＶで放送中のプログラムのタイトルを検索することで１日を終える。このような検索パターンは、個人だけではなく特定の位置（場所）にも存在する。特に、駅周辺、大学周辺、観光地のように多くの人が集まる場所ではユーザ個人のユビキタス（ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ）モバイル機器による検索行為が活発化するが、これは規模が大きく多様であり、活用度が高いビックデータ（ｂｉｇ ｄａｔａ）の生成に繋がり得る。

本実施形態では、モバイル機器１０１による検索パターンと行為から収集されたビックデータを活用して特定の位置−時間に検索ユーザが入力する検索語を予測し、これによってユーザターゲット（ｔａｒｇｅｔ）の検索語推薦サービスを提供する。

また、本実施形態では、モバイル機器１０１の場合には画面とキーボードのサイズが制限されていることによって検索語の入力が困難であるという問題を解決するために、特定の位置と時間に応じて適した検索語を推薦し、キー入力することなく推薦検索語の選択だけで直ぐに検索が可能になるようにする。例えば、ユーザが午後７時に江南駅で検索を試みる場合、過去の他のユーザによって午後７時に江南駅で多く入力されたクエリを予め提示することにより、ユーザの活動とニーズに応じてクエリ選択の便宜を提供する。

したがって、本明細書では、モバイル時代に適した新たな検索語推薦モデルとして、場所と時間に基づいてユーザに個人化した検索語を推薦することができるＬＴＰＳ（Ｌｏｃａｌｉｚｅｄ−Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）基盤の検索語推薦サービスを提案する。

本明細書において、「検索を試みる」とは、モバイル機器で検索のためにモバイルウェブ／アプリを実行することを意味してもよく、モバイルウェブ／アプリのサービス画面で検索語を入力するための入力ウィンドウにカーソル（ｃｕｒｓｏｒ）が表示されることを意味してもよい。

図２は、本発明の一実施形態において、意味的地域に基づいて検索語を推薦する検索語推薦方法を示したフローチャートである。一実施形態に係る検索語推薦方法は、図１と図８を参照しながら説明する検索語推薦システムによってそれぞれのステップが実行されてもよい。

ステップＳ２０１で、検索語推薦システムは、物理的地域区分を行政区域ではなく意味的に再定義してもよい。検索語推薦システムは、物理的な地域に基づいたデータを取り扱うにおいて、既存の行政区域情報やモバイル機器から得たＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）位置情報をそのまま使用せず、意味的な地域を別途に再定義して使用してもよい。

検索語推薦システムは、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域を再定義してもよい。このために、検索語推薦システムは、先ずモバイル機器を利用した検索ログを収集してもよく、そのうち位置情報が含まれた検索ログを活用してもよい。例えば、モバイル検索ログのデータフォーマットは表１のとおりとなる。参考までに、固有のＢクッキー値を利用して同一ユーザを区分してもよい。

検索語推薦システムは、密度基盤（ｄｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ）クラスタリングアルゴリズムに基づいて意味的地域を自動分類してもよく、ユーザデータ（検索ログ）に応じて周期的にアップデートしてもよい。一例として、検索語推薦システムは、検索ログに含まれた検索語（すなわち、クエリ）を基準として位置情報をクラスタリングして意味的地域を分類してもよい。例えば、図３を参照すると、Ｂクッキーが１００以上存在する位置を有効クラスタ３０１と定義するとき、同じ検索語が示す有効クラスタ３０１を分類することによって意味的地域を再定義してもよい。図３に示すように、意味的地域を示す有効クラスタ３０１が互いに異なる点で示されてもよい。

再び図２において、ステップＳ２０２で、検索語推薦システムは、再定義された意味的地域の場所的特徴を示す検索語である地域検索語を判別してもよい。一例として、検索語推薦システムは、意味的地域で検索された検索ログから地域検索語を判別してもよい。すなわち、検索語推薦システムは、モバイル機器を利用したユーザが該当地域で検索したデータから場所的特性（ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｐｌａｃｅ）が最もよく表れている検索語を判別してもよい。このような地域特性検索語は、多数の検索語推薦サービス（関連検索語、人気検索語など）によって蓄積された推薦技術と基盤データを利用して判別してもよい。

例えば、図４は、検索語「釜山７７番バス」に対して再定義された意味的地域別の検索回数の統計量分布を示している。すなわち、検索語「釜山７７番バス」は、「Ａｒｅａ−１」の地域検索語として選別されている。このように、検索語推薦システムは、検索語に対する地域別の統計量に応じて一定レベル以上の検索回数となった検索語を、該当地域の特性をもつ地域検索語として判別してもよい。図５に示したテーブルは、上述したような方法によって選別された意味的地域別の地域検索語の例である。

再び図２において、ステップＳ２０３で、検索語推薦システムは、再定義された意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析してもよい。検索語推薦システムは、モバイル機器を利用したユーザの位置だけではなく、検索を実行する時間も重要な要素として考慮してもよい。これは、同じ場所であっても曜日に応じて（月曜日や土曜日）、あるいは時間帯に応じて（午前８時や午後１時）ユーザの検索パターンが異なるためである。一例として、検索語推薦システムは、週（ｗｅｅｋ）の各曜日および１日（１ｄａｙ）の各時間帯のうち少なくとも１つの時間帯別の検索語の発生分布を分析してもよい。

図６は、江南駅付近の地域で収集された検索語の時間帯別分布を示しており、検索語別に検索される時間帯が互いに異なることが分かる。例えば、「天気」と「バス時間」キーワードは、午前の時間帯（７−９時）に最も多く検索されていることが分かる。また、「江南駅おいしい店」キーワードは、昼の時間帯（１２−１４時）と夕方の時間帯（１７時−２０時）に多く検索されている反面、「カフェＯＯ」キーワードは夕食の時間帯（１８−１９時）、夜の時間帯（２１時）に集中的に検索されている。このような点に着眼し、検索語推薦システムは、ユーザが入力する検索語の発生分布を曜日別および／または時間帯別に分析することによって特定時点に多く現われる検索語を予測し、最適な推薦結果を準備することができる。

再び図２において、ステップＳ２０４で、検索語推薦システムは、再定義された意味的地域を基準として検索の試みがあるユーザに推薦検索語を提供してもよい。

一例として、検索語推薦システムは、モバイル機器から得たユーザの現在位置に応じ、現在位置に該当する意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供してもよい。検索語推薦システムは、モバイル検索ログに含まれた検索語を基準として意味的地域を再定義してもよく、これにより、ユーザが位置する行政区域や一定半径とは関係なく、ユーザが位置する意味的地域で多く現れる検索語をユーザに推薦してもよい。同じクラスタに位置するユーザには同じ推薦検索語が提供され、同じ行政区域や一定半径内に位置するユーザであっても各ユーザが位置するクラスタが異なる場合には、ユーザ間に異なる推薦検索語が提供されてもよい。例えば、江南駅の場合に、９番出口に位置するユーザと１１番出口に位置するユーザには互いに異なる推薦検索語が提供されてもよい。

他の例として、検索語推薦システムは、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語のうち、該当地域の場所的特性がよく表れている検索語として判別された地域検索語を推薦検索語として提供してもよい。

さらに他の例として、検索語推薦システムは、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語のうち、ユーザの接続時間に該当する時間帯に分布された検索語を推薦検索語として提供してもよい。

さらに他の例として、検索語推薦システムは、再定義された意味的地域を基準とし、ユーザの現在位置と接続時間を考慮して適したキーワードを推薦してもよい。すなわち、検索語推薦システムは、ユーザの現在位置と接続時間を確認した後にユーザが現在位置する意味的地域を把握し、該当する地域の場所的特性をもつ地域検索語のうちユーザの接続時間に主に検索されると把握された検索語を中心にユーザに推薦してもよい。

さらに、検索語推薦システムは、ユーザの位置と時間に最適化した推薦検索語を順位化して提供してもよい。一例として、検索語推薦システムは、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語を順位化して提供してもよい。他の例として、検索語推薦システムは、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語をカテゴリ別に分類した後、カテゴリと共にカテゴリ別検索語を順位化して提供してもよい。すなわち、検索語推薦システムは、ユーザの位置と時間に最適化した推薦検索語をカテゴリ別および／または検索語別に順位化するランキングモデルを含んでもよい。例えば、交通（地下鉄路線図、ＯＯターミナル時間表、ＯＯバス時間）、飲食店（ＯＯおいしい店、ＯＯピザ）、生活／経済（天気、為替、ロト当選番号）などのようなカテゴリと検索語があるとき、午前中には生活／経済＞交通＞飲食店の順で、昼間には飲食店＞交通＞生活／経済の順でカテゴリ別ランキングが可能となる。さらに、１つのカテゴリ内でさらに適した検索語を優先的に表示することによって検索語入力の便宜性を極大化してもよい。

上述した検索語推薦方法によると、物理的地域区分を行政区域とするのではなく意味的に再定義し、これを基準として検索語を推薦することができ、さらにモバイル検索ユーザの位置と時間によって最適化された検索語を推薦することができる。

一方、モバイル機器では、ユーザが検索を試みる場合に、検索語推薦リクエストを現在位置と共に検索サーバである検索語推薦システムに送信してもよく、これにより、検索語推薦リクエストに対して検索語推薦システムで提供する推薦検索語を表示してもよい。図７は、推薦検索語リストが表示されるモバイル機器の検索画面７００を例示的に示しており、江南駅付近の地域の夕方の時間帯（１８−１９時）に表示されるカテゴリとキーワードの例を示している。例えば、検索画面７００には、ユーザの現在位置に該当する意味的地域で過去に検索された検索語に対し、単純検索語ランキング７０１と、カテゴリランキングとカテゴリ別検索語ランキングが含まれたカテゴリ別ランキング７０２とが区分されて表示されてもよい。このとき、モバイル機器では、検索語推薦システムから位置と時間に基づいた検索語推薦サービスが提供されることにより、検索を試みた位置と時間に応じて表示されるカテゴリ順位と検索語順位が異なってもよい。

本発明の実施形態に係る方法は、多様なコンピュータシステムによって実行が可能なプログラム命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）形態で実現されてコンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。特に、本実施形態では、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義し、意味的地域に位置するユーザを対象にして意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供することを含むプログラムが記録されるコンピュータで読み取り可能な媒体を含んでもよい。

本実施形態に係るプログラムは、ＰＣ基盤のプログラムまたはモバイル端末専用のアプリケーションで構成されてもよい。本実施形態におけるモバイル検索のためのアプリは、独立的に作動するプログラム形態で実現されてもよく、あるいは特定アプリケーションのイン−アプリ（ｉｎ−ａｐｐ）形態で構成されて前記特定アプリケーション上で作動が可能なように実現されてもよい。

また、本実施形態に係る検索語推薦方法は、サーバシステム（検索語推薦システム）と関連するモバイルアプリがユーザ端末機を制御することにより実行されてもよい。例えば、このようなアプリケーションは、上述した検索語推薦方法が含むステップをユーザ端末機が実行するように制御するためのモジュールを備えてもよい。一例として、このようなアプリケーションは、検索語推薦リクエストを現在位置と共に検索サーバに送信するようにユーザ端末を制御するモジュール、および検索語推薦リクエストに対して検索サーバで提供する推薦検索語を表示するようにユーザ端末を制御するモジュールを備えてもよい。また、このようなアプリケーションは、ファイル配布システムが提供するファイルによってユーザ端末機にインストールされてもよい。一例として、ファイル配布システムは、ユーザ端末機のリクエストに応じてファイルを送信するファイル送信部（図示せず）を備えてもよい。

図８は、本発明の一実施形態において、意味的地域に基づいて検索語を推薦する検索語推薦システムの内部構成を示したブロック図である。図８に示すように、検索語推薦システムは、定義部８１０、判別部８２０、分析部８３０、提供部８４０からなるプロセッサ８００と、メモリ８０１と、データベース８０２とを備えて構成されてもよい。

メモリ８０１は、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域を再定義した後、再定義された意味的地域に位置するユーザを対象にして意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供する命令語を含むプログラムを格納してもよい。図１ないし図７を参照しながら説明した検索語推薦システムで実行されるステップは、メモリ８０１に格納されたプログラムによって実行されてもよい。例えば、メモリ８０１は、ハードディスク、ＳＳＤ、ＳＤカード、およびその他の格納媒体であってもよい。

データベース８０２は、検索語推薦サービスを提供するのに必要なすべての情報を格納および保持することができる格納所であって、モバイル検索ログデータ、意味的地域に該当する位置情報、意味的地域別の地域検索語、検索語別の分布時間情報などが格納されてもよい。

プロセッサ８００は、メモリ８０１に格納されたプログラムの命令語に応じて処理する装置であって、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサが備えられてもよい。プロセッサ８００の詳細構成は次のとおりである。

定義部８１０は、物理的地域区分を行政区域ではなく意味的に再定義するためにモバイル機器を利用した検索ログを収集し、そのうち位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域を分類してもよい。一例として、定義部８１０は、密度基盤（ｄｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ）クラスタリングアルゴリズムに基づいて意味的地域を自動分類するものであって、検索ログに含まれた検索語を基準として位置情報をクラスタリングして意味的地域を分類してもよい。さらに、定義部８１０は、モバイル検索ログに応じて意味的地域を周期的にアップデートしてもよい。

判別部８２０は、再定義された意味的地域の場所的特徴を表す検索語である地域検索語を判別してもよい。一例として、判別部８２０は、意味的地域で検索された検索ログを利用し、検索語の地域別の統計量に応じて一定レベル以上の検索回数となった検索語を、該当地域の場所的特性（ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｐｌａｃｅ）がよく表れた地域検索語として判別してもよい。

分析部８３０は、再定義された意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析してもよい。一例として、分析部８３０は、週（ｗｅｅｋ）の各曜日および１日（１ｄａｙ）の各時間帯のうち少なくとも１つの時間帯別の検索語の発生分布を分析してもよい。すなわち、分析部８３０は、ユーザが入力する検索語の発生分布を曜日別および／または時間帯別に分析することにより、時間に最適化した推薦検索語を準備するために、特定時点に多く現れる検索語を予測してもよい。

提供部８４０は、再定義された意味的地域を基準として検索の試みがあるユーザに推薦検索語を提供してもよい。一例として、提供部８４０は、モバイル機器から得たユーザの現在位置に応じ、現在位置に該当する意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供してもよい。他の例として、提供部８４０は、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語のうち、該当地域の場所的特性がよく表れている検索語として判別された地域検索語を推薦検索語として提供してもよい。さらに他の例として、提供部８４０は、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語のうち、ユーザの接続時間に該当する時間帯に分布された検索語を推薦検索語として提供してもよい。さらに他の例として、提供部８４０は、再定義された意味的地域を基準とし、ユーザの現在位置と接続時間を考慮して適したキーワードを推薦してもよい。すなわち、提供部８４０は、ユーザの現在位置と接続時間を確認した後にユーザが現在位置する意味的地域を把握し、該当する地域の場所的特性をもつ地域検索語のうちユーザの接続時間に主に検索されると把握された検索語を中心にユーザに推薦してもよい。

特に、提供部８４０は、ユーザの位置と時間に最適化した推薦検索語を順位化して提供してもよい。一例として、提供部８４０は、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語を順位化して提供してもよい。他の例として、提供部８４０は、ユーザが現在位置する意味的地域で過去に検索された検索語をカテゴリ別に分類した後、カテゴリと共にカテゴリ別検索語を順位化して提供してもよい。すなわち、提供部８４０は、ユーザの位置と時間に最適化した推薦検索語をカテゴリ別および／または検索語別に順位化するランキングモデルを提供してもよい（図７参照）。

上述した構成の検索語推薦システムによると、再定義された意味的地域を基準として検索語を推薦し、モバイル検索ユーザの位置と時間によって最適化された検索語を推薦することができる。

上述した検索語推薦システムは、図１ないし図７を参照しながら説明した検索語推薦方法の詳細内容に基づき、構成要素の一部が省略あるいは追加された構成要素がさらに含まれてもよい。また、２つ以上の構成要素を組み合わせてもよく、構成要素間の動作順や連携方式が変更されてもよい。

このように、本発明の実施形態によると、検索語推薦のための物理的地域区分を行政区域や一定半径の領域ではなく意味的な領域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）で再定義して使用することにより、正確かつ細密な地域基盤の検索語を推薦することができる。さらに、本発明の実施形態によると、場所的特性と時間的特性を反映した新たな基準の検索語を推薦することによってユーザの現在位置と時間に適した検索語を推薦することができ、モバイル検索の便宜と検索環境をさらに向上させることができる。

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素およびソフトウェア構成要素の組み合わせによって実現されてもよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答することができる他の装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてもよい。処理装置は、運営体制（ＯＳ）および運営体制上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してもよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データをアクセス、保存、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されると説明される場合もあるが、該当する技術分野において通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）および／または複数類型の処理要素を含んでもよいことを理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでもよい。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。

ソフトウェアは、コンピュータプログラム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、所望のとおりに動作するように処理装置を構成したり、独立的または結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置を構成したりしてもよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置によって解釈されたり処理装置に命令またはデータを提供したりするために、ある類型の機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピュータ記録媒体または装置、または送信される信号波（ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）に永久的または一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）されてもよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散し、分散した方法によって格納されたり実行されたりしてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行が可能なプログラム命令形態で実現されてコンピュータで読み取り可能な媒体に記録されてもよい。コンピュータで読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されたものであってもよく、コンピュータソフトウェア当業者に公知の使用可能なものであってもよい。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ ｍｅｄｉａ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。上述したハードウェア装置は、実施形態の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されてもよく、その逆も同じである。

以上のように、本発明の実施形態を限定された実施形態と図面に基づいて説明したが、該当する技術分野において通常の知識を有する者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であることを理解できるであろう。例えば、説明された技術が説明された方法とは異なる順序で実行されたり、および／または説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法とは異なる形態で結合または組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。

８１０：定義部
８２０：判別部
８３０：分析部
８４０：提供部

Claims (16)

1. コンピュータが，
   位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義し、
   前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析し、
   前記意味的地域で検索された検索語をカテゴリ別に分類し
   前記意味的地域に位置するユーザを対象にして前記ユーザの接続時間に該当する時間帯に応じて前記カテゴリおよび前記カテゴリ別検索語をそれぞれ順位化して推薦検索語として提供すること
   を含む、検索語推薦方法。
2. 前記意味的地域を再定義することは、
   前記検索ログに含まれた検索語を基準として前記位置情報をクラスタリングして前記意味的地域を分類すること
   を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。
3. 前記意味的地域の場所的特性を表す検索語である地域検索語を判別すること
   をさらに含み、
   前記推薦検索語として提供することは、
   前記意味的地域に位置するユーザに前記地域検索語を前記推薦検索語として提供すること
   を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。
4. 前記地域検索語を判別することは、
   前記意味的地域で検索された検索ログから前記地域検索語を判別すること
   を特徴とする、請求項３に記載の検索語推薦方法。
5. 前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析することは、
   週（ｗｅｅｋ）の各曜日および１日（ｄａｙ）の各時間帯のうち少なくとも１つの時間帯別に前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を分析すること
   を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。
6. 前記推薦検索語として提供することは、
   前記意味的地域で検索された検索語を順位化して提供すること
   を特徴とする、請求項１に記載の検索語推薦方法。
7. コンピュータが，
   位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義し、
   前記意味的地域別に前記意味的地域の場所的特性を示す検索語である地域検索語を判別し、
   前記地域検索語の発生分布を時間帯別に分析し、
   前記意味的地域で検索された検索語をカテゴリ別に分類し
   前記意味的地域に位置するユーザを対象にし、該当の意味的地域の地域検索語のうち前記ユーザの接続時間に該当する時間帯に応じて前記カテゴリおよび前記カテゴリ別検索語をそれぞれ順位化して推薦検索語として提供すること
   を含む、検索語推薦方法。
8. 検索語推薦リクエストを現在位置と共に検索サーバに送信し
   前記検索語推薦リクエストに対して前記検索サーバで提供する推薦検索語を表示すること
   を含み、
   前記検索サーバでは、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義した後、
   前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析し、
   前記意味的地域で検索された検索語をカテゴリ別に分類し
   前記ユーザの接続時間に該当する時間帯に応じて前記カテゴリおよび前記カテゴリ別検索語をそれぞれ順位化して前記推薦検索語として提供すること
   を特徴とする、検索語推薦方法。
9. 位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義する定義部、
   前記意味的地域に位置するユーザを対象にして前記意味的地域と関連する検索語を推薦検索語として提供する提供部、および
   前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析する分析部
   を含み、
   前記提供部は、
   前記ユーザの接続時間に該当する時間帯に応じて検索語をカテゴリ別に分類した後、前記カテゴリおよび前記カテゴリ別検索語をそれぞれ順位化して前記推薦検索語として提供すること
   を含む、検索語推薦システム。
10. 前記定義部は、
    前記検索ログに含まれた検索語を基準として前記位置情報をクラスタリングして前記意味的地域を分類すること
    を特徴とする、請求項９に記載の検索語推薦システム。
11. 前記意味的地域の場所的特性を表す検索語である地域検索語を判別する判別部
    をさらに含み、
    前記提供部は、
    前記意味的地域に位置するユーザに前記地域検索語を前記推薦検索語として提供すること
    を特徴とする、請求項９に記載の検索語推薦システム。
12. 前記判別部は、
    前記意味的地域で検索された検索ログから前記地域検索語を判別すること
    を特徴とする、請求項１１に記載の検索語推薦システム。
13. 前記分析部は、
    週（ｗｅｅｋ）の各曜日および１日（ｄａｙ）の各時間帯のうち少なくとも１つの時間帯別に前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を分析すること
    を特徴とする、請求項９に記載の検索語推薦システム。
14. 前記提供部は、
    前記意味的地域で検索された検索語を順位化して提供すること
    を特徴とする、請求項９に記載の検索語推薦システム。
15. コンピュータシステムが検索語を推薦するように制御する命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を含むコンピュータで読み取り可能な媒体であって、
    前記命令は、
    位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義し、
    前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析し、
    前記意味的地域で検索された検索語をカテゴリ別に分類し
    前記意味的地域に位置するユーザを対象にして前記ユーザの接続時間に該当する時間帯に応じて前記カテゴリおよび前記カテゴリ別検索語をそれぞれ順位化して推薦検索語として提供すること
    を含む方法によって前記コンピュータシステムを制御する、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
16. 検索サービスを提供するためにユーザ端末にインストールされるアプリケーションのファイルを配布するファイル配布システムであって、
    前記ユーザ端末のリクエストに応じて前記ファイルを送信するファイル送信部
    を備え、
    前記アプリケーションは、
    検索語推薦リクエストを現在位置と共に検索サーバに送信するように前記ユーザ端末を制御するモジュール、および
    前記検索語推薦リクエストに対して前記検索サーバで提供する推薦検索語を表示するように前記ユーザ端末を制御するモジュール
    を備え、
    前記検索サーバでは、位置情報が含まれた検索ログを利用して意味的地域（ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｒｅａ）を再定義した後、
    前記現在位置が属する前記意味的地域で検索された検索語の発生分布を時間帯別に分析し、
    前記意味的地域で検索された検索語をカテゴリ別に分類し
    前記ユーザの接続時間に該当する時間帯に応じて前記カテゴリおよび前記カテゴリ別検索語をそれぞれ順位化して前記推薦検索語として提供すること
    を特徴とする、ファイル配布システム。

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