JP6783133B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
この素性は、一文字の挿入・削除・置換によって、一方の文字列(入力クエリ)をもう一方の文字列(サジェストクエリ)に変形するのに必要な手順の最小回数である。編集距離は、例えば、編集距離が[0〜2,3〜4,5〜6,7〜8,9〜10,11〜12,13〜15,16〜]のどの値の範囲に含まれるかを求め、該当する箇所を1、該当しない箇所をゼロとしたベクトルで表される。
この素性は、固定数が提示されるサジェストクエリのうち、何番目のサジェストクエリが選択されたかを示す情報である。
この素性は、サジェストクエリの文字数が所定数(例えば15)以上であるか、所定数未満であるかを示す情報である。
この素性は、サジェストクエリを形態素解析して得られるトークン数である。トークンとは、分解できない文字列の並びの最小単位である。
この素性は、例えば、検索数が、[0〜2,3〜4,5〜6,7〜8,9〜10,11〜15,16〜20,21〜30,31〜50,51〜100,101〜200,201〜]のどの値の範囲に含まれるかを求め、該当する箇所を1、該当しない箇所をゼロとしたベクトルで表される。
この素性は、サジェストクエリの選択回数を検索数で除算した値で表される。
この素性は、例えば、その検索数が、[0〜10,11〜50,51〜100,101〜1000,1001〜]のどの値の範囲に含まれるかを求め、該当する箇所を1、該当しない箇所をゼロとしたベクトルで表される。
この素性は、例えば、入力クエリを「スマートフォン」、サジェストクエリを「スマートフォン ケース」とした場合、「ケース」に関するCTRである。
この素性は、例えば、検索数が、[0,1,2,3〜4,5〜6,7〜8,9〜10,11〜15,16〜20,21〜30,31〜50,51〜100,101〜200,201〜]のどの値の範囲に含まれるかを求め、該当する箇所を1、該当しない箇所をゼロとしたベクトルで表される。
この素性は、例えば、その検索数が、[0〜2,3〜4,5〜6,7〜8,9〜10,11〜15,16〜20,21〜30,31〜50,51〜100,101〜200,201〜]のどの値の範囲に含まれるかを求め、該当する箇所を1、該当しない箇所をゼロとしたベクトルで表される。
この素性は、1リクエストに最大1クリックまで数えられ、[0〜2,3〜4,5〜6,7〜8,9〜10,11〜15,16〜20,21〜30,31〜50,51〜100,101〜200,201〜]のどの値の範囲に含まれるかを求め、該当する箇所を1、該当しない箇所をゼロとしたベクトルで表される。
この素性は、商品リンクのクリック数(複数リンクをクリックしても1としてカウント)を、リクエスト数で除算した値で表される。
この素性は、商品リンクのクリック数を、商品詳細のリンク数で除算した値で表される。
この素性は、1リクエストにどのくらいの商品詳細リンクがクリックされたかで表される。最大値はクリック数分となる。
この素性は、上記条件に該当する場合に1、該当しない場合にゼロで表される。
この素性は、上記条件に該当する場合に1、該当しない場合にゼロで表される。
この素性は、上記条件に該当する場合に1、該当しない場合にゼロで表される。
Score=Σwi×fi …(1)
Score(iPhone ケース)=0.5×0.1+0.3×3=0.95
Score(iPhone 7)=0.5×0.2+0.3×2=0.7
20 電子店舗サーバ
22 ログ情報
100 ランキング管理装置(情報処理装置)
110 情報管理部
120 学習部
130 順位付け部
150 記憶部
152 ランキングデータ
154 学習用データ
156 重みデータ
Claims (20)
- 電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習する学習部と、
前記学習部により学習された素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けする順位付け部と、
を備え、
前記素性は、前記入力されたクエリと選択されたサジェストクエリのペアをキーとして集計した検索数を含む、
情報処理装置。 - 電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習する学習部と、
前記学習部により学習された素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けする順位付け部と、
を備え、
前記素性は、前記サジェストクエリが選択された前提での前記入力されたクエリの検索数を含む、
情報処理装置。 - 電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習する学習部と、
前記学習部により学習された素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けする順位付け部と、
を備え、
前記素性は、前記サジェストクエリと前記入力されたクエリの差分の文字列で求めたCTRを含む、
情報処理装置。 - 電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習する学習部と、
前記学習部により学習された素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けする順位付け部と、
を備え、
前記素性は、前記サジェストクエリを使わずに前記入力されたクエリが検索された検索数を含む、
情報処理装置。 - 電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習する学習部と、
前記学習部により学習された素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けする順位付け部と、
を備え、
前記素性は、前記入力されたクエリのみで検索された場合と、前記サジェストクエリで検索された場合とを含む検索クエリで検索をした時の商品ヒット数を含む、
情報処理装置。 - 電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習する学習部と、
前記学習部により学習された素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けする順位付け部と、
を備え、
前記素性は、前記入力されたクエリのみで検索された場合と、前記サジェストクエリで検索された場合とを含む検索クエリに関するランキング結果を含む、
情報処理装置。 - 前記学習部は、前記クエリごとに前記サジェストクエリの素性の重みを学習し、
前記順位付け部は、前記クエリごとに前記サジェストクエリを順位付けする、
請求項1から6のうちいずれか1項記載の情報処理装置。 - 前記サジェストクエリの集合は、利用者によって選択された場合に正例、選択されなかった場合に負例と区別がなされており、
前記学習部は、サポートベクタマシンを用いて素性の重みを学習し、判定が間違ったサンプルの超平面からの距離の合計が少なくなるように超平面を求める、
請求項1から7のうちいずれか1項記載の情報処理装置。 - コンピュータが、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習し、
前記学習した素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けし、
前記素性は、前記入力されたクエリと選択されたサジェストクエリのペアをキーとして集計した検索数を含む、
情報処理方法。 - コンピュータが、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習し、
前記学習した素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けし、
前記素性は、前記サジェストクエリが選択された前提での前記入力されたクエリの検索数を含む、
情報処理方法。 - コンピュータが、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習し、
前記学習した素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けし、
前記素性は、前記サジェストクエリと前記入力されたクエリの差分の文字列で求めたCTRを含む、
情報処理方法。 - コンピュータが、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習し、
前記学習した素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けし、
前記素性は、前記サジェストクエリを使わずに前記入力されたクエリが検索された検索数を含む、
情報処理方法。 - コンピュータが、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習し、
前記学習した素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けし、
前記素性は、前記入力されたクエリのみで検索された場合と、前記サジェストクエリで検索された場合とを含む検索クエリで検索をした時の商品ヒット数を含む、
情報処理方法。 - コンピュータが、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習し、
前記学習した素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けし、
前記素性は、前記入力されたクエリのみで検索された場合と、前記サジェストクエリで検索された場合とを含む検索クエリに関するランキング結果を含む、
情報処理方法。 - コンピュータに、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習させ、
前記学習させた素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けさせ、
前記素性は、前記入力されたクエリと選択されたサジェストクエリのペアをキーとして集計した検索数を含む、
プログラム。 - コンピュータに、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習させ、
前記学習させた素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けさせ、
前記素性は、前記サジェストクエリが選択された前提での前記入力されたクエリの検索数を含む、
プログラム。 - コンピュータに、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習させ、
前記学習させた素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けさせ、
前記素性は、前記サジェストクエリと前記入力されたクエリの差分の文字列で求めたCTRを含む、
プログラム。 - コンピュータに、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習させ、
前記学習させた素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けさせ、
前記素性は、前記サジェストクエリを使わずに前記入力されたクエリが検索された検索数を含む、
プログラム。 - コンピュータに、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習させ、
前記学習させた素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けさせ、
前記素性は、前記入力されたクエリのみで検索された場合と、前記サジェストクエリで検索された場合とを含む検索クエリで検索をした時の商品ヒット数を含む、
プログラム。 - コンピュータに、
電子店舗において入力されたクエリに基づいて提示されるサジェストクエリの集合であって、正例、負例の区別がなされたサジェストクエリの集合に基づいて、前記サジェストクエリの素性の重みを学習させ、
前記学習させた素性の重みに基づいて、前記サジェストクエリを順位付けさせ、
前記素性は、前記入力されたクエリのみで検索された場合と、前記サジェストクエリで検索された場合とを含む検索クエリに関するランキング結果を含む、
プログラム。
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