JP7492994B2 - Search result providing method, system, and computer program - Google Patents
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Description
以下の説明は、クエリの意図に合ったアイテム検索結果を提供する技術に関する。 The following description relates to techniques for providing item search results that match the intent of a query.
各種アイテムに対するユーザレビューとして、星レビュー、テキストレビュー、写真レビューなどの多様な評価体系が活用されている。 A variety of rating systems are used for user reviews of various items, including star reviews, text reviews, and photo reviews.
場所をアイテムとするレビューサービスでは、場所予約機能やレシート認証機能などを利用してユーザが訪問したり利用した場所を認証した後、認証された場所情報をレビューとともに提出する。 In a review service that uses locations as items, the locations a user has visited or used are authenticated using functions such as location reservation and receipt authentication, and the authenticated location information is then submitted along with the review.
例えば、特許文献１（公開日２０２０年１月６日）は、拡張現実を利用して売場レビュー情報を作成する技術を開示している。 For example, Patent Document 1 (published on January 6, 2020) discloses a technology that uses augmented reality to create sales floor review information.
場所に対するユーザレビューは、場所レビューサービスではもちろん、検索サービスや地図サービスなどのような場所情報を提供する他のサービスと連動して表示される場合もある。 User reviews of places may be displayed not only by the place review service, but also in conjunction with other services that provide place information, such as search services and map services.
アイテムと該当のアイテムが保有している下位アイテムとの関係に基づいて、検索クエリによって検索結果に含まれたアイテム別に下位アイテム推薦リストを動的に構成して提供することを目的とする。 The purpose is to dynamically construct and provide a list of recommended subitems for each item included in the search results based on the relationship between the item and the subitems it possesses.
コンピュータシステムで実行される検索結果提供方法であって、前記コンピュータシステムは、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記検索結果提供方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、検索クエリに対応するアイテムを検索結果として提供する段階を含み、前記提供する段階は、前記検索結果に含まれたアイテム別に、該当のアイテムに付属する下位アイテムのうちで前記検索クエリに対応する下位アイテムを推薦することを特徴とする、検索結果提供方法を提供する。 A method for providing search results executed in a computer system, the computer system including at least one processor configured to execute computer-readable instructions stored in a memory, the method for providing search results including a step of providing items corresponding to a search query as search results by the at least one processor, the step of providing including, for each item included in the search results, recommending sub-items corresponding to the search query among sub-items attached to the corresponding item.
一側面によると、前記検索結果提供方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記検索クエリに対応する下位アイテムを検索する段階をさらに含み、前記提供する段階は、前記検索された下位アイテムが属するアイテムをアイテム検索結果として選定する段階を含んでよい。 According to one aspect, the search result providing method further includes a step of searching for subitems corresponding to the search query by the at least one processor, and the providing step may include a step of selecting an item to which the searched subitem belongs as an item search result.
他の側面によると、前記検索結果提供方法は、前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記検索クエリに対応する下位アイテムを検索する段階、および前記少なくとも１つのプロセッサにより、各アイテムに登録されたレビューのうちから前記検索クエリに対応するレビューを検索する段階をさらに含み、前記提供する段階は、前記検索された下位アイテムが属するアイテムと前記検索されたレビューが登録されたアイテムをアイテム検索結果として選定する段階を含んでよい。 According to another aspect, the method for providing search results further includes a step of searching, by the at least one processor, for lower-level items corresponding to the search query, and a step of searching, by the at least one processor, for reviews corresponding to the search query from among reviews registered for each item, and the providing step may include a step of selecting, as item search results, an item to which the searched lower-level items belong and an item in which the searched reviews are registered.
また他の側面によると、前記提供する段階は、前記検索クエリに対応する下位アイテムが属するアイテムを候補アイテムとして選定する段階、および前記候補アイテムの人気度を利用して前記候補アイテムのうちの一部を最終アイテムとして選定する段階を含んでよい。 In another aspect, the providing step may include a step of selecting items to which subordinate items corresponding to the search query belong as candidate items, and a step of selecting some of the candidate items as final items using the popularity of the candidate items.
また他の側面によると、前記提供する段階は、前記最終アイテムの属性情報と前記最終アイテムに付属する候補アイテム、および前記最終アイテムに登録されたレビューのうちの少なくとも１つを利用して前記最終アイテムをランキングする段階を含んでよい。 In another aspect, the providing step may include a step of ranking the final items using at least one of attribute information of the final items, candidate items associated with the final items, and reviews registered for the final items.
また他の側面によると、前記提供する段階は、前記検索クエリに対する前記最終アイテムの属性情報とのマッチング率を利用して前記最終アイテムをランキングする段階、および前記検索クエリに対する前記最終アイテムに付属する候補アイテムとのマッチング率と前記最終アイテムに登録されたレビューとのマッチング率のうちの少なくとも１つを利用して前記最終アイテムのランキングをブースティング（ｂｏｏｓｔｉｎｇ）する段階を含んでよい。 In another aspect, the providing step may include ranking the final item using a matching rate between the search query and attribute information of the final item, and boosting the ranking of the final item using at least one of a matching rate between the search query and candidate items attached to the final item and a matching rate between the search query and reviews registered for the final item.
また他の側面によると、前記提供する段階は、前記検索結果に含まれたアイテム別に、該当のアイテムに登録されたレビューのうちで前記検索クエリに対応するレビューを前記検索クエリに対応する下位アイテムとともに推薦してよい。 In another aspect, the providing step may include, for each item included in the search results, recommending reviews that correspond to the search query from among reviews registered for the corresponding item, together with sub-items that correspond to the search query.
また他の側面によると、前記提供する段階は、前記検索クエリとの埋め込み（ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）類似度を利用して前記検索クエリに対応するレビューを選定する段階を含んでよい。 In another aspect, the providing step may include selecting reviews corresponding to the search query using an embedding similarity with the search query.
また他の側面によると、前記提供する段階は、前記選定されたレビューの肯定否定スコアリングに基づいて前記選定されたレビューをランキングする段階をさらに含んでよい。 In another aspect, the providing step may further include ranking the selected reviews based on positive/negative scoring of the selected reviews.
さらに他の側面によると、前記提供する段階は、前記選定されたレビューの文章の長さ、最新性、人気度、作成者等級のうちの少なくとも１つを利用して前記選定されたレビューをランキングする段階をさらに含んでよい。 In yet another aspect, the providing step may further include a step of ranking the selected reviews using at least one of the length of the selected reviews, recency, popularity, and author rating.
前記検索結果提供方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを提供する。 A computer program is provided to cause a computer to execute the search result providing method.
コンピュータシステムであって、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、検索クエリに対応するアイテムを検索結果として提供する検索結果提供部を含み、前記検索結果提供部は、前記検索結果に含まれたアイテム別に、該当のアイテムに付属する下位アイテムのうちで前記検索クエリに対応する下位アイテムを推薦することを処理する、コンピュータシステムを提供する。 A computer system is provided that includes at least one processor configured to execute computer-readable instructions included in a memory, the at least one processor including a search result providing unit that provides items corresponding to a search query as search results, and the search result providing unit processes, for each item included in the search results, recommending sub-items that correspond to the search query from among sub-items attached to the corresponding item.
本発明の実施形態によると、アイテムと該当のアイテムが保有している下位アイテムとの関係に基づいて、検索クエリによって検索結果に含まれたアイテム別に下位アイテム推薦リストを動的に構成して提供することにより、検索結果がユーザの検索意図に近づくように高度化することができる。 According to an embodiment of the present invention, a subitem recommendation list is dynamically constructed and provided for each item included in the search results based on the relationship between the item and the subitems it possesses, thereby improving the search results to be closer to the user's search intent.
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しく説明する。 The following describes in detail an embodiment of the present invention with reference to the attached drawings.
本発明の実施形態は、クエリの意図に合ったアイテム検索結果を提供する技術に関する。 Embodiments of the present invention relate to a technology that provides item search results that match the intent of a query.
本明細書で具体的に開示される事項を含む実施形態は、アイテムと該当のアイテムが保有している下位アイテムとの関係に基づいて、検索クエリによって検索結果に含まれたアイテム別に下位アイテム推薦リストを動的に構成して提供することができる。 Embodiments including those specifically disclosed herein may dynamically construct and provide a subitem recommendation list for each item included in search results from a search query based on the relationship between the item and the subitems it possesses.
本明細書において、アイテムとは、検索または推薦対象を包括したものを意味してよい。一例として、アイテムは、訪問や利用、購入などによるユーザ経験をレビューすることのできる対象を含んでよい。また、下位アイテムとは、アイテムが保有している、言い換えれば、アイテムに副次的に属する対象を意味してよい。ユーザレビューは、アイテムに対するレビューはもちろん、下位アイテムそれぞれに対する個別レビューを含んでよい。 In this specification, an item may refer to a search or recommendation target inclusively. As an example, an item may include a target that allows a user to review the user's experience by visiting, using, purchasing, etc. Also, a subitem may refer to a target that is owned by an item, in other words, that belongs secondarily to the item. User reviews may include individual reviews of each of the subitems as well as reviews of the item.
レストランや商店、名所、ホットプレイス（ｈｏｔｐｌａｃｅ）などのような場所をアイテムの代表的な一例として挙げることができる。レストランの場合にはレストランで販売しているメニューが下位アイテムに該当してよく、商店の場合には商店で販売している物品が下位アイテムに該当してよい。 Representative examples of items include places such as restaurants, shops, famous places, and hot places. In the case of a restaurant, the menu items sold at the restaurant may correspond to the sub-items, and in the case of a shop, the items sold at the shop may correspond to the sub-items.
本発明の実施形態に係る検索結果提供システムは、少なくとも１つのコンピュータシステムによって実現されてよく、本発明の実施形態に係る検索結果提供方法は、検索結果提供システムに含まれる少なくとも１つのコンピュータシステムによって実行されてよい。このとき、コンピュータシステムにおいては、本発明の一実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてよく、コンピュータシステムは、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって本発明の実施形態に係る検索結果提供方法を実行してよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータシステムと結合して検索結果提供方法をコンピュータに実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。 The search result providing system according to the embodiment of the present invention may be realized by at least one computer system, and the search result providing method according to the embodiment of the present invention may be executed by at least one computer system included in the search result providing system. In this case, a computer program according to an embodiment of the present invention may be installed and executed in the computer system, and the computer system may execute the search result providing method according to the embodiment of the present invention according to the control of the executed computer program. The above-mentioned computer program may be recorded on a computer-readable recording medium in combination with the computer system to cause the computer to execute the search result providing method.
図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０、複数のサーバ１５０、１６０、およびネットワーク１７０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。また、図１のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境のうちの一例を説明したものに過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図１のネットワーク環境に限定されることはない。 Figure 1 is a diagram showing an example of a network environment in one embodiment of the present invention. The network environment in Figure 1 shows an example including multiple electronic devices 110, 120, 130, 140, multiple servers 150, 160, and a network 170. Figure 1 is merely an example for explaining the invention, and the number of electronic devices and the number of servers are not limited to those shown in Figure 1. Furthermore, the network environment in Figure 1 is merely an example of an environment applicable to this embodiment, and the environment applicable to this embodiment is not limited to the network environment in Figure 1.
複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ）、タブレット、ゲームコンソール（ｇａｍｅ ｃｏｎｓｏｌｅ）、ウェアラブルデバイス（ｗｅａｒａｂｌｅ ｄｅｖｉｃｅ）、Ｉｏｔ（ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ ｔｈｉｎｇｓ）デバイス、ＶＲ（ｖｉｒｔｕｌａ ｒｅａｌｉｔｙ）デバイス、ＡＲ（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ）デバイスなどがある。一例として、図１では、電子機器１１０の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器１１０は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１７０を介して他の電子機器１２０、１３０、１４０および／またはサーバ１５０、１６０と通信することができる多様な物理的なコンピュータ装置のうちの１つを意味してよい。 The electronic devices 110, 120, 130, and 140 may be fixed terminals or mobile terminals realized by computer devices. Examples of the electronic devices 110, 120, 130, and 140 include smartphones, mobile phones, navigation systems, personal computers (PCs), notebook PCs, digital broadcasting terminals, personal digital assistants (PDAs), portable multimedia players (PMPs), tablets, game consoles, wearable devices, internet of things (IoT) devices, virtual reality (VR) devices, and augmented reality (AR) devices. As an example, FIG. 1 shows a smartphone as an example of the electronic device 110, but in an embodiment of the present invention, the electronic device 110 may refer to one of a variety of physical computer devices that can communicate with other electronic devices 120, 130, 140 and/or servers 150, 160 via a network 170 using a substantially wireless or wired communication method.
通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１７０が含むことのできる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク１７０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１７０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター－バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。 The communication method is not limited, and may include not only a communication method using a communication network that the network 170 can include (for example, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, or a broadcast network), but also short-range wireless communication between devices. For example, the network 170 may include any one or more of a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), a broadband network (BBN), the Internet, and the like. Furthermore, the network 170 may include any one or more of a network topology including, but not limited to, a bus network, a star network, a ring network, a mesh network, a star-bus network, a tree or a hierarchical network.
サーバ１５０、１６０それぞれは、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０とネットワーク１７０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１５０は、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に第１サービスを提供するシステムであってよく、サーバ１６０も、ネットワーク１７０を介して接続した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に第２サービスを提供するシステムであってよい。より具体的な例として、サーバ１５０は、複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０にインストールされて実行されるコンピュータプログラムであるアプリケーションを通じて、該当のアプリケーションが目的とするサービス（一例として、アイテムレビューサービスなど）を第１サービスとして複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に提供してよい。他の例として、サーバ１６０は、上述したアプリケーションをインストールして実行するためのファイルを複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０に配布するサービスを第２サービスとして提供してよい。 Each of the servers 150 and 160 may be realized by one or more computer devices that communicate with the multiple electronic devices 110, 120, 130, and 140 via the network 170 to provide instructions, codes, files, content, services, and the like. For example, the server 150 may be a system that provides a first service to the multiple electronic devices 110, 120, 130, and 140 connected via the network 170, and the server 160 may be a system that provides a second service to the multiple electronic devices 110, 120, 130, and 140 connected via the network 170. As a more specific example, the server 150 may provide a service (such as an item review service, for example) targeted by an application, which is a computer program installed and executed on the multiple electronic devices 110, 120, 130, and 140, as a first service to the multiple electronic devices 110, 120, 130, and 140. As another example, the server 160 may provide, as the second service, a service of distributing files for installing and executing the above-mentioned application to multiple electronic devices 110, 120, 130, and 140.
図２は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器１１０、１２０、１３０、１４０それぞれやサーバ１５０、１６０それぞれは、図２に示したコンピュータ装置２００によって実現されてよい。 Figure 2 is a block diagram showing an example of a computer device in one embodiment of the present invention. Each of the multiple electronic devices 110, 120, 130, and 140 and each of the servers 150 and 160 described above may be realized by the computer device 200 shown in Figure 2.
このようなコンピュータ装置２００は、図２に示すように、メモリ２１０、プロセッサ２２０、通信インタフェース２３０、および入力／出力インタフェース２４０を含んでよい。 Such a computing device 200 may include a memory 210, a processor 220, a communication interface 230, and an input/output interface 240, as shown in FIG. 2.
メモリ２１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ２１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置２００に含まれてもよい。また、メモリ２１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ２１０にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース２３０を通じてメモリ２１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置２００のメモリ２１０にロードされてよい。 The memory 210 is a computer-readable recording medium and may include a RAM (random access memory), a ROM (read only memory), and a permanent mass storage device such as a disk drive. Here, a permanent mass storage device such as a ROM or a disk drive may be included in the computer device 200 as a separate permanent storage device separate from the memory 210. In addition, an operating system and at least one program code may be recorded in the memory 210. Such software components may be loaded into the memory 210 from a computer-readable recording medium separate from the memory 210. Such separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD-ROM drive, a memory card, etc. In another embodiment, the software components may be loaded into the memory 210 through the communication interface 230, which is not a computer-readable recording medium. For example, the software components may be loaded into the memory 210 of the computer device 200 based on a computer program installed by a file received via the network 170.
プロセッサ２２０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２１０または通信インタフェース２３０によって、プロセッサ２２０に提供されてよい。例えば、プロセッサ２２０は、メモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。 The processor 220 may be configured to process computer program instructions by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. The instructions may be provided to the processor 220 by the memory 210 or the communication interface 230. For example, the processor 220 may be configured to execute instructions received according to program code recorded in a recording device such as the memory 210.
通信インタフェース２３０は、ネットワーク１７０を介してコンピュータ装置２００が他の装置（一例として、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータ装置２００のプロセッサ２２０がメモリ２１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース２３０の制御にしたがってネットワーク１７０を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク１７０を経てコンピュータ装置２００の通信インタフェース２３０を通じてコンピュータ装置２００に受信されてよい。通信インタフェース２３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ２２０やメモリ２１０に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータ装置２００がさらに含むことのできる記録媒体（上述した永続的記録装置）に記録されてよい。 The communication interface 230 may provide a function for the computer device 200 to communicate with other devices (for example, the above-mentioned recording device) via the network 170. As an example, requests, commands, data, files, etc. generated by the processor 220 of the computer device 200 according to program code recorded in a recording device such as the memory 210 may be transmitted to other devices via the network 170 under the control of the communication interface 230. Conversely, signals, commands, data, files, etc. from other devices may be received by the computer device 200 through the communication interface 230 of the computer device 200 via the network 170. The signals, commands, data, etc. received through the communication interface 230 may be transmitted to the processor 220 or the memory 210, and the files, etc. may be recorded on a recording medium (the above-mentioned permanent recording device) that the computer device 200 may further include.
入力／出力インタフェース２４０は、入力／出力装置２５０とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、またはマウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置２５０は、コンピュータ装置２００と１つの装置で構成されてもよい。 The input/output interface 240 may be a means for interfacing with the input/output device 250. For example, the input device may include devices such as a microphone, keyboard, or mouse, and the output device may include devices such as a display and a speaker. As another example, the input/output interface 240 may be a means for interfacing with a device in which functions for input and output are integrated into one, such as a touch screen. The input/output device 250 may be configured as a single device together with the computer device 200.
また、他の実施形態において、コンピュータ装置２００は、図２の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータ装置２００は、上述した入力／出力装置２５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。 Also, in other embodiments, computer device 200 may include fewer or more components than those of FIG. 2. However, most prior art components need not be explicitly shown in the figures. For example, computer device 200 may be implemented to include at least some of the input/output devices 250 described above, and may further include other components such as a transceiver, a database, etc.
以下では、検索クエリによって検索結果に含まれたアイテム別に下位アイテム推薦リストを動的に提供する方法およびシステムの具体的な実施形態について説明する。 The following describes specific embodiments of a method and system for dynamically providing subitem recommendation lists for each item included in search results based on a search query.
図３は、本発明の一実施形態における、コンピュータシステムのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示したブロック図であり、図４は、本発明の一実施形態における、コンピュータシステムが実行することのできる検索結果提供方法の一例を示したフローチャートである。 Figure 3 is a block diagram showing an example of components that may be included in a processor of a computer system in one embodiment of the present invention, and Figure 4 is a flowchart showing an example of a method for providing search results that may be executed by a computer system in one embodiment of the present invention.
本実施形態に係るコンピュータシステム２００は、クライアントを対象に、クライアント上にインストールされた専用アプリケーションやコンピュータシステム２００と関連するウェブ／モバイルサイトへの接続によってアイテムレビューサービスを提供してよい。 The computer system 200 according to this embodiment may provide an item review service to a client through a dedicated application installed on the client or through a connection to a web/mobile site associated with the computer system 200.
コンピュータシステム２００は、ユーザ個人のサービスページを通じてアイテムに対するレビュー空間を提供してよく、アイテムと関連して予約／注文サービスとの連動機能やレシート認証機能などによってユーザが訪問したり利用したアイテムを認証した後、認証されたアイテム情報とユーザが作成したレビューを関連付けて登録してよい。ユーザは、アイテムはもちろん、アイテム内で下位アイテムを特定してレビューを作成することができる。このとき、下位アイテムに対するレビューは、下位アイテムおよび下位アイテムが属するアイテムと関連付けて管理されてよい。 The computer system 200 may provide a review space for items through a user's personal service page, and may authenticate items visited or used by the user through a linking function with a reservation/order service or a receipt authentication function in relation to the items, and then register the authenticated item information in association with reviews created by the user. A user may create reviews not only for an item, but also by identifying subitems within an item. In this case, reviews for subitems may be managed in association with the subitems and the item to which the subitems belong.
コンピュータシステム２００は、ユーザを対象に、アイテム基盤の検索および推薦環境を提供してよい。このとき、ユーザ同士のフォロー（ｆｏｌｌｏｗ）を基盤としてアイテムに対するレビューを共有してよい。 The computer system 200 may provide an item-based search and recommendation environment for users. In this case, reviews of items may be shared based on users following each other.
コンピュータシステム２００のプロセッサ２２０は、以下で説明する検索結果提供方法を実行するための構成要素として、図３に示すように、アイテム検索部３１０および検索結果提供部３２０を含んでよい。実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、選択的にプロセッサ２２０に含まれても除外されてもよい。また、実施形態によって、プロセッサ２２０の構成要素は、プロセッサ２２０の機能の表現のために分離されても併合されてもよい。 The processor 220 of the computer system 200 may include an item search unit 310 and a search result providing unit 320 as components for executing the search result providing method described below, as shown in FIG. 3. Depending on the embodiment, the components of the processor 220 may be selectively included or excluded from the processor 220. Also, depending on the embodiment, the components of the processor 220 may be separated or combined to express the functions of the processor 220.
このようなプロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、以下で説明する検索結果提供方法に含まれる段階を実行するようにコンピュータシステム２００を制御してよい。例えば、プロセッサ２２０およびプロセッサ２２０の構成要素は、メモリ２１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。 Such processor 220 and components of processor 220 may control computer system 200 to execute steps included in the search result providing method described below. For example, processor 220 and components of processor 220 may be implemented to execute instructions from operating system code and at least one program code contained in memory 210.
ここで、プロセッサ２２０の構成要素は、コンピュータシステム２００に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ２２０によって実行される、互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。例えば、コンピュータシステム２００が検索クエリに対応するアイテムを検索するように上述した命令にしたがってコンピュータシステム２００を制御するプロセッサ２２０の機能的表現として、アイテム検索部３１０が利用されてよい。 Here, the components of the processor 220 may represent different functions executed by the processor 220 according to instructions provided by the program code recorded in the computer system 200. For example, the item search unit 310 may be used as a functional representation of the processor 220 that controls the computer system 200 according to the above-mentioned instructions so that the computer system 200 searches for items corresponding to the search query.
プロセッサ２２０は、コンピュータシステム２００の制御と関連する命令がロードされたメモリ２１０から必要な命令を読み取ってよい。この場合、前記読み取られた命令は、プロセッサ２２０が以下で説明する検索結果提供方法を実行するように制御するための命令を含んでよい。 The processor 220 may read the necessary instructions from the memory 210, which is loaded with instructions related to the control of the computer system 200. In this case, the read instructions may include instructions for controlling the processor 220 to execute the search result providing method described below.
以下で説明する検索結果提供方法に含まれる段階は、図に示したものとは異なる順序で実行されてもよいし、段階のうちの一部が省略されたり追加の過程がさらに含まれたりしてもよい。 The steps included in the search result providing method described below may be performed in an order different from that shown in the figures, some of the steps may be omitted, or additional processes may be included.
図４を参照すると、段階４１０で、アイテム検索部３１０は、検索クエリが受信された場合、検索クエリに対するアイテムを検索し、検索されたアイテムに関する情報として、アイテムに付属する下位アイテムとアイテムに登録されたレビューを提供してよい。アイテム検索部３１０は、コンテキストに合った検索結果を提供するために、検索クエリに対応する下位アイテムと検索クエリに対応するレビューを検索してよい。 Referring to FIG. 4, in step 410, when a search query is received, the item search unit 310 may search for items corresponding to the search query and provide subitems attached to the item and reviews registered for the item as information about the searched item. The item search unit 310 may search for subitems corresponding to the search query and reviews corresponding to the search query in order to provide search results that fit the context.
アイテムと下位アイテムは、それぞれの属性情報を有する。例えば、アイテムがレストランである場合、属性情報は、レストランの位置、商号名、業種カテゴリ、電話番号、説明、評点、レビュー、写真、予約情報などを含んでよい。レストランの下位アイテムとしてはレストランで販売しているメニューが該当してよく、各メニューは、メニュー名、価格、説明、写真、評点、レビューなどを含む属性情報を有する。 Each item and subitem has its own attribute information. For example, if the item is a restaurant, the attribute information may include the restaurant's location, business name, business category, phone number, description, rating, reviews, photos, reservation information, etc. Subitems of a restaurant may include the menu items sold at the restaurant, and each menu item has attribute information including the menu item name, price, description, photos, rating, reviews, etc.
レビューは、アイテムと下位アイテムに対するユーザフィードバックであって、星レビュー、キーワードレビュー、テキストレビュー、写真レビューなどの多様なレビュー体系で作成されたレビュー内容を含んでよい。 Reviews are user feedback for items and subitems and may include review content created in a variety of review formats, such as star reviews, keyword reviews, text reviews, and photo reviews.
アイテム検索部３１０は、下位アイテムとレビューを対象に、検索クエリとマッチングする属性情報を有する下位アイテム、そして検索クエリとマッチングする内容または検索クエリと意味が類似する内容を含んだレビューを選定してよい。 The item search unit 310 may select, from among sub-items and reviews, sub-items that have attribute information that matches the search query, and reviews that contain content that matches the search query or content that is similar in meaning to the search query.
段階４２０で、検索結果提供部３２０は、下位アイテム検索結果とレビュー検索結果を利用して検索クエリに対するアイテム検索結果を提供してよい。検索結果提供部３２０は、下位アイテム検索結果に含まれる下位アイテムが属するアイテムとレビュー検索結果に含まれるレビューが連係されたアイテムをアイテム検索結果として選定するか、アイテム検索結果のランキングに利用してよい。 In step 420, the search result providing unit 320 may provide item search results for the search query using the subitem search results and the review search results. The search result providing unit 320 may select items to which subitems included in the subitem search results belong and items to which reviews included in the review search results are linked as item search results or may use them for ranking the item search results.
検索結果提供部３２０は、段階４１０で、検索クエリに対して下位アイテムとレビューの両方で検索結果として選定されたアイテムをアイテム検索結果として選定してよい。言い換えれば、下位アイテム検索結果とレビュー検索結果に共通して存在するアイテムを選定してよい。実施形態によっては、下位アイテムとレビューのうちのいずれか１つで検索結果として選定されたアイテムをアイテム検索結果として選定してもよい。 In step 410, the search result providing unit 320 may select items selected as search results in both subitems and reviews for the search query as item search results. In other words, items that are commonly present in the subitem search results and the review search results may be selected. In some embodiments, items selected as search results in either the subitems or reviews may be selected as item search results.
検索結果提供部３２０は、検索クエリに対応する最終検索結果として、アイテム検索結果として選定されたアイテムリストを提供してよい。このとき、アイテム検索結果に含まれたアイテム別に、段階４１０で検索された下位アイテム検索結果とレビュー検索結果のうちの少なくとも一部を検索クエリに対する推薦リストとして提供してよい。 The search result providing unit 320 may provide a list of items selected as item search results as final search results corresponding to the search query. In this case, for each item included in the item search results, at least a portion of the sub-item search results and review search results searched in step 410 may be provided as a recommendation list for the search query.
言い換えれば、検索結果提供部３２０は、検索クエリによって検索結果に含まれたアイテム別に下位アイテムおよびレビュー推薦リストを動的に構成して提供することにより、アイテムと下位アイテムの相互関係に基づいてコンテキストに合った検索結果を提供することができる。検索結果に含まれたアイテムそれぞれに対して該当のアイテムに属する下位アイテムリストとレビューリストを表示することができ、特に、ユーザの検索意図を考慮しながら、検索クエリに合った下位アイテムとレビューを他の下位アイテムとレビューよりもリストの上位に表示してよい。 In other words, the search result providing unit 320 can dynamically configure and provide a list of subitems and review recommendations for each item included in the search results based on the search query, thereby providing search results that fit the context based on the interrelationships between items and subitems. For each item included in the search results, a list of subitems and reviews belonging to the corresponding item can be displayed, and in particular, subitems and reviews that fit the search query can be displayed higher in the list than other subitems and reviews while taking into account the user's search intent.
図５は、本発明の一実施形態における、アイテム検索結果画面の一例を示した図である。 Figure 5 shows an example of an item search results screen in one embodiment of the present invention.
図５を参照すると、プロセッサ２２０は、アイテム検索結果画面５００を通じて、検索クエリ５０１に対応する最終検索結果としてアイテムリスト５１０を提供してよい。 Referring to FIG. 5, the processor 220 may provide an item list 510 as final search results corresponding to the search query 501 via an item search results screen 500.
このとき、アイテムリスト５１０は、検索クエリ（query）５０１に対応する下位アイテム検索結果とレビュー検索結果に基づいて決定されてよい。アイテムリスト５１０は、検索クエリ５０１とマッチングする属性情報を有する下位アイテム（Sub-item）が属するアイテム（item）、検索クエリ５０１とマッチングする内容または検索クエリ５０１と意味が類似する内容が含まれたレビュー（review）が登録されたアイテム、上述した２つの条件に属するアイテムなどで構成されてよい。 At this time, the item list 510 may be determined based on the sub-item search results and review search results corresponding to the search query 501. The item list 510 may be composed of items to which sub-items having attribute information matching the search query 501 belong, items to which reviews containing content matching the search query 501 or content similar in meaning to the search query 501 are registered, items that belong to the two conditions mentioned above, etc.
プロセッサ２２０は、アイテム検索結果画面５００を通じて、アイテムリスト５１０に含まれたアイテムそれぞれに対して下位アイテム推薦リスト５２０とレビュー推薦リスト５３０をともに提供してよい。 The processor 220 may provide both a sub-item recommendation list 520 and a review recommendation list 530 for each item included in the item list 510 via the item search results screen 500.
下位アイテム推薦リスト５２０は、検索クエリ５０１に対応する下位アイテム検索結果で構成されてよく、レビュー推薦リスト５３０も、検索クエリ５０１に対応するレビュー検索結果で構成されてよい。 The sub-item recommendation list 520 may be composed of sub-item search results corresponding to the search query 501, and the review recommendation list 530 may be composed of review search results corresponding to the search query 501.
言い換えれば、プロセッサ２２０は、検索クエリ５０１によって検索結果に含まれたアイテム別に、下位アイテム推薦リスト５２０とレビュー推薦リスト５３０を動的に構成して提供することができる。 In other words, the processor 220 can dynamically construct and provide a sub-item recommendation list 520 and a review recommendation list 530 for each item included in the search results by the search query 501.
例えば、ユーザが、レストランメニューキーワードを検索クエリとして使用した場合、検索結果に同じレストランが表示されたとしても、該当のレストランに関する情報が検索クエリによって異なるように表示されるようになる。 For example, if a user uses restaurant menu keywords as a search query, even if the same restaurant appears in the search results, information about that restaurant will be displayed differently depending on the search query.
図６を参照すると、アイテムに該当する＜レストランI＞が検索結果に含まれたと仮定する。 Referring to Figure 6, assume that the search results include the item <Restaurant I>.
検索クエリとして「江南パスタ」が入力された場合、＜レストランI＞と関連する推薦情報は、＜レストランI＞で販売されているパスタメニューで構成されてもよいし、パスタメニューを上位表示（例えば、リストの一番左または一番上などのようにユーザが認識しやすい位置に表示）した下位アイテム推薦リスト６２１を提供してもよく、さらに、＜レストランI＞に対するレビューにおいてパスタと関連する内容を含んでいるレビューや、＜レストランI＞のパスタメニューに登録されたレビューを上位表示したレビュー推薦リスト６３１をともに提供してもよい。 When "Gangnam Pasta" is entered as a search query, the recommendation information related to <Restaurant I> may consist of pasta menu items sold at <Restaurant I>, or a sub-item recommendation list 621 may be provided in which the pasta menu items are displayed at the top (for example, in a position that is easy for the user to recognize, such as the leftmost or topmost position of the list). In addition, a review recommendation list 631 may be provided in which reviews of <Restaurant I> that contain content related to pasta and reviews registered for the pasta menu items of <Restaurant I> are displayed at the top.
一方、検索クエリとして「江南ピザ」が入力された場合、＜レストランI＞と関連する推薦情報は、＜レストランI＞で販売されているピザメニューで構成されてもよいし、ピザメニューを上位表示（例えば、リストの一番左または一番上のなどのようにユーザが認識しやすい位置に表示）した下位アイテム推薦リスト６２２と、＜レストランI＞に対するレビューにおいてピザと関連する内容を含んでいるレビューや、＜レストランI＞のピザメニューに登録されたレビューを上位表示したレビュー推薦リスト６３２を提供してもよい。 On the other hand, when "Gangnam Pizza" is entered as a search query, the recommendation information related to <Restaurant I> may consist of the pizza menu sold at <Restaurant I>, or a sub-item recommendation list 622 may be provided in which the pizza menu is displayed at the top (for example, in a position that is easy for the user to recognize, such as the leftmost or topmost position of the list), and a review recommendation list 632 may be provided in which reviews of <Restaurant I> that include content related to pizza or reviews registered for the pizza menu of <Restaurant I> are displayed at the top.
言い換えれば、同一アイテムである＜レストランI＞に対して、検索クエリによって下位アイテム推薦リスト６２１、６２２とレビュー推薦リスト６３１、６３２を異なるように構成することができる。 In other words, for the same item <Restaurant I>, the sub-item recommendation lists 621, 622 and the review recommendation lists 631, 632 can be configured differently depending on the search query.
例えば、図７に示すように、検索クエリとして「新宿パスタ」が入力された場合、＜レストランＸ＞のメニューのうちでパスタメニューを上位表示する下位アイテム推薦リスト７２１と、＜レストランＸ＞のレビューのうちでパスタメニューと関連するレビューを上位表示するレビュー推薦リスト７３１を提供してよい。一方、検索クエリとして「新宿ピザ」が入力された場合、＜レストランＸ＞のメニューのうちでピザメニューを上位表示する下位アイテム推薦リスト７２２と、＜レストランＸ＞のレビューのうちでピザメニューと関連するレビューを上位表示するレビュー推薦リスト７３２を提供してよい。 For example, as shown in FIG. 7, when "Shinjuku pasta" is input as a search query, a sub-item recommendation list 721 that displays pasta dishes at the top of the menu of <Restaurant X> and a review recommendation list 731 that displays reviews related to the pasta dishes at the top of the reviews of <Restaurant X> may be provided. On the other hand, when "Shinjuku pizza" is input as a search query, a sub-item recommendation list 722 that displays pizza dishes at the top of the menu of <Restaurant X> and a review recommendation list 732 that displays reviews related to the pizza dishes at the top of the reviews of <Restaurant X> may be provided.
検索結果に含まれた内容のうちで検索クエリとマッチングするキーワードに対しては視覚的表示を追加してよく、例えば、文字のカラーを赤色で表示するかハイライトを利用した強調表示を追加してよい。 A visual indication may be added to search results for keywords that match the search query, for example by displaying the text in red or highlighting it using highlighting.
プロセッサ２２０は、検索クエリに対応する下位アイテム検索結果とレビュー検索結果を利用してアイテム検索結果を決定することにより、コンテキストに合ったアイテムリストを検索結果として提供することができる。 The processor 220 can provide a context-appropriate item list as search results by determining item search results using subitem search results and review search results corresponding to the search query.
さらに、プロセッサ２２０は、検索結果に含まれたアイテムそれぞれに対して、検索クエリに対応する下位アイテムリストとレビューリストをともに表示することにより、アイテムに関する情報のうちでコンテキストに合った推薦情報を提供することができる。このとき、プロセッサ２２０は、アイテムに付属する下位アイテムのうちで検索クエリとマッチングする下位アイテムを、そしてアイテムに登録されたレビューのうちで検索クエリとマッチングするレビューをターゲットとして優先的に表示してよい。 Furthermore, the processor 220 may provide context-appropriate recommendation information among information about the items by displaying a list of subitems and reviews corresponding to the search query for each item included in the search results. In this case, the processor 220 may preferentially display subitems that match the search query among the subitems attached to the item, and reviews that match the search query among the reviews registered for the item.
図８は、本発明の一実施形態における、アイテム検索結果をランキングする過程の一例を説明するためのフローチャートである。 Figure 8 is a flowchart illustrating an example of a process for ranking item search results in one embodiment of the present invention.
プロセッサ２２０は、各アイテムの属性情報と下位アイテム、およびレビューを利用してアイテム検索結果をランキングしてよい。 The processor 220 may rank the item search results using each item's attribute information, subitems, and reviews.
図８を参照すると、段階８０１で、プロセッサ２２０は、検索クエリに対応する下位アイテム検索結果と検索クエリに対応するレビュー検索結果を利用して候補アイテムを選定してよい。一例として、プロセッサ２２０は、検索クエリに対応する下位アイテムが属するアイテムを候補アイテムとして選定してよい。他の例として、プロセッサ２２０は、検索クエリに対応する下位アイテムが属すると同時に検索クエリに対応するレビューが登録されたアイテム、すなわち、下位アイテム検索結果とレビュー検索結果に共通して存在するアイテムを候補アイテムとして選定してよい。 Referring to FIG. 8, in step 801, the processor 220 may select candidate items using subitem search results corresponding to the search query and review search results corresponding to the search query. As an example, the processor 220 may select an item to which a subitem corresponding to the search query belongs as the candidate item. As another example, the processor 220 may select an item to which a subitem corresponding to the search query belongs and to which a review corresponding to the search query is registered, i.e., an item that exists in common in the subitem search results and the review search results, as the candidate item.
段階８０２で、プロセッサ２２０は、アイテムに対する人気度を利用して、候補アイテムのうちの上位から一定の件数や割合のアイテムを最終アイテムとして選定してよい。ここで、人気度とは、ユーザフィードバックスコアを意味してよく、例えば、「いいね」や評点が高いほど、共有回数が多いほど、登録レビュー件数が多いほど、スコアが高く算出されてよい。言い換えれば、プロセッサ２２０は、各アイテムのユーザフィードバックスコアに基づいて人気度ランキングを適用してよい。 In step 802, the processor 220 may use the popularity of the items to select a certain number or percentage of the top candidate items as the final items. Here, popularity may refer to a user feedback score, and for example, the higher the number of likes or ratings, the more shares, or the more registered reviews, the higher the score may be calculated. In other words, the processor 220 may apply a popularity ranking based on the user feedback score of each item.
段階８０３で、プロセッサ２２０は、各アイテムの属性情報と下位アイテム、およびレビューのうちの少なくとも１つを利用したクエリカスタム型関連度フィーチャを利用して、最終アイテムとして構成されたアイテム検索結果をランキングしてよい。一例として、プロセッサ２２０は、クエリカスタム型関連度フィーチャとして、検索クエリと属性情報のマッチング率、検索クエリと下位アイテムのマッチング率、検索クエリとレビューのマッチング率のうちの少なくとも１つを利用してよい。 In step 803, the processor 220 may rank the item search results configured as the final items using a query-customized relevance feature using at least one of the attribute information, subitems, and reviews of each item. As an example, the processor 220 may use at least one of the matching rate between the search query and the attribute information, the matching rate between the search query and the subitems, and the matching rate between the search query and the reviews as the query-customized relevance feature.
プロセッサ２２０は、アイテムデータベースに存在する属性情報として、アイテムと関連するテーマキーワードはもちろん、アイテムの名称、説明、カテゴリなどに基づいて検索クエリとのマッチング率を計算し、検索結果ランキングのためのクエリカスタム型関連度フィーチャとして活用してよい。 The processor 220 may calculate a matching rate with a search query based on the attribute information present in the item database, such as the item's name, description, category, as well as theme keywords related to the item, and use the calculated matching rate as a query-customized relevance feature for ranking search results.
テーマキーワードには、下位アイテムと関連するキーワードと下位アイテムとは関係のないキーワードが存在する。レストランの場合、テーマキーワードは、メニュー性キーワードと非メニュー性キーワードに区分されてよい。レストランのテーマキーワードは、事前に定められたテーマキーワード辞書はもちろん、業種カテゴリやメニュー名などのようなレストランの属性情報によって抽出可能である。 Theme keywords include keywords related to subitems and keywords unrelated to subitems. In the case of a restaurant, the theme keywords may be divided into menu keywords and non-menu keywords. Theme keywords for a restaurant can be extracted from a predefined theme keyword dictionary as well as from restaurant attribute information such as business category and menu name.
プロセッサ２２０は、属性情報とのマッチング率の他にも、アイテムに付属する下位アイテムとのマッチング率、アイテムに登録されたレビューとのマッチング率などを総合してアイテム検索結果をランキングしてよい。 The processor 220 may rank the item search results by taking into account not only the matching rate with the attribute information, but also the matching rate with subordinate items attached to the item, the matching rate with reviews registered for the item, and the like.
プロセッサ２２０は、各アイテムのユーザフィードバックスコアに基づいて検索結果に対する人気度ランキングを維持するが、検索クエリに対して属性情報とのマッチング率を利用してアイテム検索結果をリランキングしてもよい。また、プロセッサ２２０は、下位アイテムとのマッチング率および／またはレビューとのマッチング率を利用して、検索結果リランキングに対するブースティング（ｂｏｏｓｔｉｎｇ）によって属性情報の不正確性に対応するように相互補完的なランキングロジックを適用してよい。 The processor 220 maintains a popularity ranking for the search results based on each item's user feedback score, but may also rerank the item search results using a matching rate with the attribute information for the search query. The processor 220 may also apply complementary ranking logic to address inaccuracies in the attribute information by boosting the search result reranking using a matching rate with lower ranking items and/or a matching rate with reviews.
追加で、「モーニング」、「ランチ」、「ディナー」などのように時間帯を示す時間キーワードや、「飲み会」、「デート」、「集まり」、「家族と」、「友達と」などのように目的を示す目的キーワードを含んだクエリに対しては、レシート認証によるレビューデータに基づいて各キーワードに対する定義を付与してランキングロジックに活用してよい。 Additionally, for queries that include time keywords indicating a time period, such as "morning," "lunch," or "dinner," or purpose keywords indicating a purpose, such as "drinking party," "date," "get-together," "with family," or "with friends," a definition for each keyword may be added based on review data obtained through receipt authentication and used in the ranking logic.
本実施形態は、検索結果に含まれた同一アイテムに対して、検索クエリによって下位アイテム推薦リストを動的に構成して表示することができる。 In this embodiment, for the same item included in the search results, a sub-item recommendation list can be dynamically constructed and displayed based on the search query.
図９は、本発明の一実施形態における、レビューランキングに活用するフィーチャの一例を示した図である。 Figure 9 shows an example of features used for review ranking in one embodiment of the present invention.
プロセッサ２２０は、検索結果に含まれたアイテムそれぞれに対し、アイテムに登録されたレビューのうちでコンテキストに合ったレビューを推薦してよい。このとき、検索クエリに対してより意味があって関連のあるレビューを優先的に表示してよい。 For each item included in the search results, the processor 220 may recommend context-appropriate reviews from among the reviews registered for the item, giving priority to reviews that are more meaningful and relevant to the search query.
図９を参照すると、プロセッサ２２０は、１）レビュー文章の長さ、２）レビュー文章の肯定否定スコアリングによる感情スコア（ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｌ ｓｃｏｒｅ）などを含むテキスト品質、３）レビューに含まれたイメージ数（画像数）、４）レビューに含まれたイメージのうちで高品質レベルに該当するイメージ数などを含むイメージ品質、５）レビュー作成日、６）レビュー作成日とここ最近の消費日の差などを含む最新性、７）レビュー作成者であるユーザのアビューズ等級、８）ユーザの実名認証状況、９）ユーザの総レビュー作成回数、１０）ユーザのフォロワー数、１１）ユーザの訪問認証回数などを含むユーザ等級、１２）レビュー評点、１３）レビューの「いいね」累積数などを含む人気度を利用してレビュー推薦結果をランキングしてよい。 Referring to FIG. 9, the processor 220 may rank the review recommendation results using 1) the length of the review text, 2) text quality including a sentimental score based on positive/negative scoring of the review text, 3) the number of images included in the review, 4) image quality including the number of images included in the review that fall into a high quality level, 5) the review creation date, 6) recency including the difference between the review creation date and the most recent consumption date, 7) abuse rating of the user who created the review, 8) the user's real name authentication status, 9) the total number of reviews created by the user, 10) the number of followers of the user, 11) user rating including the number of visits authenticated by the user, 12) review score, and 13) popularity including the cumulative number of "likes" of the review.
１）レビュー文章の長さ、２）感情スコア、３）イメージ数、４）高品質イメージ数などは、充実した内容のレビューを選定するための基準となり、５）レビュー作成日、６）レビュー作成日とここ最近の消費日の差などは、最新性のあるレビューを選定するための基準となる。また、７）アビューズ等級、８）実名認証状況などは、悪質的な意図が低いレビューを選定するための基準となり、９）総レビュー作成回数、１０）フォロワー数、１１）訪問認証回数などは、専門家が作成したレビューを選定するための基準となる。さらに、１２）評点、１３）「いいね」累積数などは、人気のあるレビューを選定するための基準となる。 1) Review text length, 2) emotion score, 3) number of images, 4) number of high-quality images, etc. are criteria for selecting reviews with substantial content, while 5) review creation date, 6) difference between the review creation date and the most recent consumption date, etc. are criteria for selecting reviews with a high level of recentness. In addition, 7) abuse rating, 8) real name authentication status, etc. are criteria for selecting reviews with low malicious intent, while 9) total number of reviews created, 10) number of followers, 11) number of visits authenticated, etc. are criteria for selecting reviews written by experts. Furthermore, 12) rating, 13) cumulative number of "likes", etc. are criteria for selecting popular reviews.
上述したフィーチャは例示的なものに過ぎず、レビューランキングの加重値となり得るフィーチャであればいくらでも拡大適用が可能である。 The features listed above are merely examples, and can be expanded to any feature that can be used as a weighting factor for review rankings.
図１０は、本発明の一実施形態における、レビュー推薦結果をランキングする過程の一例を説明するためのフローチャートである。 Figure 10 is a flowchart illustrating an example of a process for ranking review recommendation results in one embodiment of the present invention.
図１０を参照すると、段階１００１で、プロセッサ２２０は、検索クエリとレビュー内容の類似度を利用して、検索結果として推薦するレビューを選定してよい。プロセッサ２２０は、レビューを意味のある１つの文章単位で分節し、分節文章から検索クエリに該当するキーワードが発生する確率を抽出する方式によって検索クエリとの類似度を計算してよい。検索クエリと一致するキーワードが含まれたレビューはもちろん、検索クエリと類似する内容のレビューをマッチングするために埋め込み（ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ）基盤の意味論的レビューマッチング技法を使用してよい。意味論的レビューマッチングとは、検索クエリが正確に含まれたレビューの他にも、意味論的に類似する内容のレビューをマッチングする方法である。一例として、検索クエリとレビューのＤｏｃ２Ｖｅｃ埋め込みによる分散表現とのコサイン類似度を抽出し、これを推薦スコアに反映してよい。例えば、検索クエリが「パスタ」である場合、「パスタ」が直接に言及されていなくても、意味論的に「パスタ」と関連する内容が含まれたレビューを推薦対象として選定してよい。 Referring to FIG. 10, in step 1001, the processor 220 may select a review to be recommended as a search result by using a similarity between the search query and the review content. The processor 220 may calculate the similarity with the search query by segmenting the review into meaningful sentence units and extracting the probability of a keyword corresponding to the search query occurring from the segmented sentence. An embedding-based semantic review matching technique may be used to match reviews with content similar to the search query as well as reviews with keywords matching the search query. Semantic review matching is a method of matching reviews with semantically similar content in addition to reviews that exactly include the search query. As an example, a cosine similarity between the search query and a distributed representation of the review by Doc2Vec embedding may be extracted and reflected in the recommendation score. For example, if the search query is "pasta", a review containing content semantically related to "pasta" may be selected as a recommendation target even if "pasta" is not directly mentioned.
段階１００２で、プロセッサ２２０は、検索クエリとの類似度の他に、レビュー選定基準として活用されるテキスト品質（感情スコア）、イメージ品質、最新性、ユーザ等級、人気度のうちの少なくとも１つを利用したスコアリングに基づいてレビュー推薦結果をランキングしてよい。 In step 1002, the processor 220 may rank the review recommendation results based on scoring using at least one of text quality (emotion score), image quality, recency, user rating, and popularity, in addition to similarity to the search query, which are used as review selection criteria.
一例として、プロセッサ２２０は、リッジ（ｒｉｄｇｅ）基盤のキーワード別感情辞書を利用して肯定的なワーディングによる感情スコアを算出してよく、これによってランキング加重値を付与してよい。テキスト品質を示すフィーチャのうちの１つの感情スコアは、レビューとして作成された文章から肯定否定を分類するリッジロジスティック回帰（Ｒｉｄｇｅ Ｌｏｇｉｓｔｉｃ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）方法によって重要変数となる肯定的な単語を抽出し、これらの係数値を点数化したものである。レビュー文章が肯定的であるほど正の数として値が高まり、否定的であればあるほど負の数として値が低くなる。このような感情スコアを使用して、肯定的なワーディングを含んでいるレビュー表示の影響力を高めてよい。 As an example, the processor 220 may use a Ridge-based keyword-specific sentiment dictionary to calculate sentiment scores based on positive wording and may assign ranking weights based on the sentiment scores. The sentiment score, one of the features indicating text quality, is obtained by extracting positive words, which are important variables, using a Ridge Logistic Regression method that classifies a review sentence into positive or negative, and then scoring the coefficient values of these words. The more positive the review sentence, the higher the positive value, and the more negative the review sentence, the lower the negative value. Using such sentiment scores, the influence of reviews containing positive wording may be increased.
他の例として、プロセッサ２２０は、レビュー文章の長さや最新性、評点、「いいね」累積数などに基づいてレビューランキングを決定してよい。プロセッサ２２０は、ここ最近に作成されたレビュー、適当な長さで作成されたレビュー、「いいね」累積数が多いレビュー、評点が高いレビューに高いランキング加重値を付与してよい。 As another example, the processor 220 may determine review rankings based on the length and recency of the review text, the review score, the cumulative number of "likes," etc. The processor 220 may assign a higher ranking weighting to reviews that were created recently, reviews that are of an appropriate length, reviews with a large number of cumulative "likes," and reviews with high scores.
本実施形態は、検索結果に含まれた同一アイテムに対して、検索クエリによってレビュー推薦リストを動的に構成して表示することができる。 This embodiment can dynamically construct and display a review recommendation list for the same item included in the search results based on the search query.
このように、本発明の実施形態によると、アイテムと該当のアイテムが保有している下位アイテムとの関係に基づいて、検索クエリによって検索結果に含まれたアイテム別に下位アイテムおよびレビュー推薦リストを動的に構成して提供することにより、検索結果をユーザの検索意図に近づけて高度化することができる。 In this way, according to an embodiment of the present invention, by dynamically constructing and providing subitems and review recommendation lists for each item included in the search results based on the relationship between the item and the subitems it possesses, it is possible to improve the search results by bringing them closer to the user's search intent.
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とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、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、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、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よい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ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、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者であれば、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個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よい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。 The above-described devices may be realized by hardware components, software components, and/or a combination of hardware and software components. For example, the devices and components described in the embodiments may be realized using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as a processor, controller, arithmetic logic unit (ALU), digital signal processor, microcomputer, field programmable gate array (FPGA), programmable logic unit (PLU), microprocessor, or various devices capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications that run on the OS. The processing device may also respond to the execution of the software and access, record, manipulate, process, and generate data. For ease of understanding, the description may be given as if one processing device is used, but one skilled in the art will understand that the processing device may include multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. For example, a processing unit may include multiple processors or one processor and one controller. Other processing configurations, such as parallel processors, are also possible.
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、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、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。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され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。 The software may include computer programs, codes, instructions, or a combination of one or more of these, and may configure or instruct the processing device to operate as desired, either independently or collectively. The software and/or data may be embodied in any type of machine, component, physical device, computer storage medium, or device to be interpreted based on the processing device or to provide instructions or data to the processing device. The software may be distributed and stored or executed in a distributed manner on computer systems connected by a network. The software and data may be stored on one or more computer-readable storage media.
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可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。ここで、媒体は、コンピュータ実行可能なプログラムを継続して記録するものであっても、実行またはダウンロードのために一時記録するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってよく、あるコンピュータシステムに直接接続する媒体に限定されることはなく、ネットワーク上に分散して存在するものであってもよい。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、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令が記録されるように構成されたものであってよい。また、媒体の他の例として、アプリケーションを配布するアプリケーションストアやその他の多様なソフトウェアを供給または配布するサイト、サーバなどで管理する記録媒体または格納媒体が挙げられる。 The method according to the embodiment may be realized in the form of program instructions executable by various computer means and recorded on a computer-readable medium. Here, the medium may be one that continuously records the computer-executable program or one that temporarily records it for execution or download. The medium may be one of various recording means or storage means in the form of a single or multiple hardware combined, and is not limited to a medium directly connected to a certain computer system, but may be one that is distributed over a network. Examples of the medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and ROMs, RAMs, flash memories, etc., configured to record program instructions. Other examples of the medium include recording media or storage media managed by application stores that distribute applications, or sites, servers, etc. that supply or distribute various other software.
以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、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、かつ／あるいは、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されたり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。 Although the embodiments have been described above based on limited embodiments and drawings, those skilled in the art will appreciate that various modifications and variations can be made from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from that described, and/or the components of the described systems, structures, devices, circuits, etc. may be combined or combined in a manner different from that described, or may be counterbalanced or replaced by other components or equivalents, and still achieve suitable results.
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。 Therefore, different embodiments that are equivalent to the scope of the claims are within the scope of the attached claims.
２２０：プロセッサ
３１０：アイテム検索部
３２０：検索結果提供部
220: Processor 310: Item search unit 320: Search result providing unit
Claims (18)
前記コンピュータシステムは、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記検索結果提供方法は、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、検索クエリに対応するアイテムと前記検索クエリに対応する下位アイテムとを検索する段階、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、各アイテムに登録されたレビューのうちで前記検索クエリに対応するレビューを検索する段階、および
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記検索クエリに対応するアイテムを検索結果として提供する段階
を含み、
前記提供する段階は、
前記検索結果に含まれた、前記検索クエリに対応するアイテムに付属する下位アイテムのうちで前記検索クエリに対応する下位アイテムを推薦し、前記検索クエリとの埋め込み類似度に基づく意味論的レビューマッチングを実行して前記検索クエリに対応するレビューを選定することにより、前記検索する段階で検索された前記検索クエリに対応するアイテムに対して登録されたレビューのうちで前記検索クエリに対応する下位アイテムに関連するレビューを前記検索クエリに対応する下位アイテムに関連付けてともに表示すること
を特徴とする、検索結果提供方法。 A method for providing search results executed on a computer system, comprising:
The computer system includes at least one processor configured to execute computer-readable instructions contained in a memory;
The search result providing method includes:
searching, by the at least one processor, for items corresponding to a search query and sub-items corresponding to the search query;
a step of searching reviews corresponding to the search query among reviews registered for each item by the at least one processor; and a step of providing items corresponding to the search query as search results by the at least one processor,
The providing step comprises:
A method for providing search results, comprising: recommending lower-level items corresponding to the search query from among lower-level items attached to an item corresponding to the search query included in the search results; and selecting reviews corresponding to the search query by performing semantic review matching based on embedding similarity with the search query, thereby associating reviews related to the lower-level items corresponding to the search query from among reviews registered for the item corresponding to the search query searched in the searching step with the lower-level items corresponding to the search query and displaying them together.
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記検索クエリに対応する下位アイテムを検索する段階
をさらに含み、
前記提供する段階は、
前記検索された下位アイテムが属するアイテムをアイテム検索結果として選定する段階
を含む、請求項１に記載の検索結果提供方法。 The search result providing method includes:
searching, by the at least one processor, for subordinate items corresponding to the search query;
The providing step comprises:
The method of claim 1 , further comprising: selecting an item to which the searched subordinate item belongs as an item search result.
前記アイテムとして、前記検索された下位アイテムが属するアイテムと前記検索されたレビューが登録されたアイテムをアイテム検索結果として検索する段階
含む、請求項１に記載の検索結果提供方法。 The step of searching for the item and sub-items corresponding to the search query includes:
The method of claim 1 , further comprising: searching for an item to which the searched sub-item belongs and an item for which the searched review is registered as the item search result.
前記検索クエリに対応する下位アイテムが属するアイテムを候補アイテムとして選定する段階、および
前記候補アイテムの人気度を利用して前記候補アイテムのうちの一部を最終アイテムとして選定する段階
を含む、請求項１に記載の検索結果提供方法。 The providing step comprises:
The method of claim 1 , further comprising: selecting items to which subordinate items corresponding to the search query belong as candidate items; and selecting a portion of the candidate items as final items using popularity of the candidate items.
前記最終アイテムの属性情報と前記最終アイテムに付属する候補アイテム、および前記最終アイテムに登録されたレビューのうちの少なくとも１つを利用して前記最終アイテムをランキングする段階
を含む、請求項４に記載の検索結果提供方法。 The providing step comprises:
The method of claim 4 , further comprising: ranking the final items using at least one of attribute information of the final items, candidate items attached to the final items, and reviews registered on the final items.
前記検索クエリに対する前記最終アイテムの属性情報とのマッチング率を利用して前記最終アイテムをランキングする段階、および
前記検索クエリに対する前記最終アイテムに付属する候補アイテムとのマッチング率と前記最終アイテムに登録されたレビューとのマッチング率のうちの少なくとも１つを利用して前記最終アイテムのランキングをブースティングする段階
を含む、請求項４に記載の検索結果提供方法。 The providing step comprises:
5. The method of claim 4, further comprising: ranking the final item using a matching rate between the search query and attribute information of the final item; and boosting the ranking of the final item using at least one of a matching rate between the search query and candidate items attached to the final item and a matching rate between the search query and reviews registered on the final item.
前記検索クエリに対応する下位アイテムを含む下位アイテム推薦リストを提供することを含み、
前記下位アイテム推薦リストは、それぞれの下位アイテムを示す画像を含み、
前記下位アイテムに関連するレビューは、前記下位アイテム推薦リストに関連付けてともに表示されること
を特徴とする、請求項１に記載の検索結果提供方法。 The providing step comprises:
providing a subitem recommendation list including subitems corresponding to the search query;
the subitem recommendation list includes an image representing each subitem;
The method for providing search results according to claim 1 , wherein reviews related to the lower-level items are displayed together in association with the lower-level item recommendation list.
前記選定されたレビューの肯定否定スコアリングに基づいて前記選定されたレビューをランキングする段階
をさらに含む、請求項１に記載の検索結果提供方法。 The providing step comprises:
The method of claim 1 , further comprising: ranking the selected reviews based on positive/negative scoring of the selected reviews.
前記選定されたレビューの文章の長さ、最新性、人気度、作成者等級のうちの少なくとも１つを利用して前記選定されたレビューをランキングする段階
をさらに含む、請求項１に記載の検索結果提供方法。 The providing step comprises:
The method of claim 1 , further comprising: ranking the selected reviews using at least one of a length of text, recency, popularity, and creator rating of the selected reviews.
メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ
を含み、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
検索クエリに対応するアイテムと前記検索クエリに対応する下位アイテムとを検索し、各アイテムに登録されたレビューのうちで前記検索クエリに対応するレビューを検索する検索部、および
前記検索クエリに対応するアイテムを検索結果として提供する検索結果提供部
を含み、
前記検索結果提供部は、
前記検索結果に含まれた、前記検索クエリに対応するアイテムに付属する下位アイテムのうちで前記検索クエリに対応する下位アイテムを推薦し、
前記検索クエリとの埋め込み類似度に基づく意味論的レビューマッチングを実行して前記検索クエリに対応するレビューを選定することにより、前記検索部で検索された前記検索クエリに対応するアイテムに対して登録されたレビューのうちで前記検索クエリに対応する下位アイテムに関連するレビューを前記検索クエリに対応する下位アイテムに関連付けてともに表示すること
を処理する、コンピュータシステム。 1. A computer system comprising:
at least one processor configured to execute computer readable instructions contained in a memory;
The at least one processor
a search unit that searches for items corresponding to a search query and subordinate items corresponding to the search query, and searches reviews registered for each item for reviews corresponding to the search query; and a search result providing unit that provides the items corresponding to the search query as search results,
The search result providing unit is
recommending a sub-item corresponding to the search query among sub-items attached to the item corresponding to the search query included in the search result;
A computer system that processes: selecting reviews corresponding to the search query by performing semantic review matching based on embedding similarity with the search query, and displaying reviews related to lower-level items corresponding to the search query among reviews registered for an item corresponding to the search query searched by the search unit in association with the lower-level items corresponding to the search query.
前記検索クエリに対応する下位アイテムを検索する検索部
をさらに含み、
前記検索結果提供部は、
前記検索された下位アイテムが属するアイテムをアイテム検索結果として選定すること
を特徴とする、請求項１１に記載のコンピュータシステム。 The at least one processor
a search unit for searching for subordinate items corresponding to the search query;
The search result providing unit is
The computer system according to claim 11 , further comprising: selecting an item to which the searched subordinate item belongs as an item search result.
前記アイテムとして、前記検索された下位アイテムが属するアイテムと前記検索されたレビューが登録されたアイテムをアイテム検索結果として検索すること
を特徴とする、請求項１１に記載のコンピュータシステム。 The search result providing unit is
The computer system according to claim 11 , wherein the item search results include an item to which the searched lower item belongs and an item for which the searched review has been registered.
前記検索クエリに対応する下位アイテムが属するアイテムを候補アイテムとして選定し、
前記候補アイテムの人気度を利用して前記候補アイテムのうちの一部を最終アイテムとして選定すること
を特徴とする、請求項１１に記載のコンピュータシステム。 The search result providing unit is
Selecting items to which subordinate items corresponding to the search query belong as candidate items;
The computer system of claim 11 , further comprising: a popularity level of the candidate items being utilized to select some of the candidate items as final items.
前記最終アイテムの属性情報と前記最終アイテムに付属する候補アイテム、および前記最終アイテムに登録されたレビューのうちの少なくとも１つを利用して前記最終アイテムをランキングすること
を特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータシステム。 The search result providing unit is
The computer system according to claim 14, further comprising: ranking the final items using at least one of attribute information of the final items, candidate items attached to the final items, and reviews registered for the final items.
前記検索クエリに対する前記最終アイテムの属性情報とのマッチング率を利用して前記最終アイテムをランキングし、
前記検索クエリに対する前記最終アイテムに付属する候補アイテムとのマッチング率と前記最終アイテムに登録されたレビューとのマッチング率のうちの少なくとも１つを利用して前記最終アイテムのランキングをブースティングすること
を特徴とする、請求項１４に記載のコンピュータシステム。 The search result providing unit is
ranking the final items using a matching rate between the search query and attribute information of the final items;
The computer system of claim 14, further comprising: boosting a ranking of the final item by using at least one of a matching rate between the search query and candidate items attached to the final item and a matching rate between the search query and reviews registered for the final item.
前記検索クエリに対応する下位アイテムを含む下位アイテム推薦リストを提供し、
前記下位アイテム推薦リストは、それぞれの下位アイテムを示す画像を含み、
前記下位アイテムに関連するレビューは、前記下位アイテム推薦リストに関連付けてともに表示されること
を特徴とする、請求項１１に記載のコンピュータシステム。 The search result providing unit is
providing a sub-item recommendation list including sub-items corresponding to the search query;
the subitem recommendation list includes an image representing each subitem;
12. The computer system of claim 11 , wherein reviews related to the subitems are displayed in association with the subitem recommendation list.
前記選定されたレビューの肯定否定スコアリング、文章の長さ、最新性、人気度、作成者等級のうちの少なくとも１つを利用して前記選定されたレビューをランキングすること
を特徴とする、請求項１７に記載のコンピュータシステム。 The search result providing unit is
20. The computer system of claim 17, further comprising: ranking the selected reviews using at least one of the following: positive / negative scoring, length, recency, popularity, and author rating of the selected reviews.
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