JP2010118021A - トピックグラフを利用したドキュメント検索サーバ及び方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ドキュメント検索サーバ10は、蓄積されたクエリを構成する複数のトークンのそれぞれの間にユーザの入力順序に基づいた有向リンクを設定すると共に、同一のトークンを統合することによりトピックグラフを作成し、トピックグラフに基づいてクエリログDB20に蓄積したトークンのトピック度を算出し、算出したトピック度が所定の閾値より高いトークンであるソーストークンを抽出し、抽出したソーストークンを含むクエリをクエリログDB20から抽出し、抽出したクエリをクラスタリングしてトピッククラスタを作成し、受け付けたクエリに対応するトピッククラスタに属するクエリで高頻度に選択されているドキュメントをレコメンドする。
【選択図】図1
Description
クエリログDB20に出現する全てのトークンnの基本尺度の計算をする。すなわち、次の計算式によりトークン強度(エントロピー)E(n)と、トピック度F(n)を算出する。
(2−1)トピック度が高い上位のトークンNt個(ソーストークン)を選ぶ。
(2−2)ソーストークンt1について、2トークンクエリの全てのリンク先トークンを含めたトークン集合Tnを集める。
(2−3)Tnのソーストークン以外の全トークンについて自己相互情報量PMI(Pointwise Mutual Information)から自己相互情報量比RPMI(Ratio of Pointwise Mutual Information)を求める。
(2−5)ソーストークンについてそれぞれ(2−1)〜(2−4)の処理を行いトピッククラスタ集合を求める。
(2−6)トークンが含まれるクラスタを調べトピックトークンを次の(1)〜(4)に分類する。
(1)ソーストークンは、(2−1)で定義したNt個のトークンである。
(2)トピックスペシフィックトークンは、1つのトピッククラスタにのみ存在する(一般トークンでもソーストークンでもない)トピックトークンである。
(3)マルチトピックトークンは、複数のトピッククラスタに存在する(一般トークンでもソーストークンでもない)トピックトークンである。
(4)一般トークンは、トピック度が低いトークンを下位(マイナス)からNg個の、一般性が強いトークンである。
(2−7)クラスタ分類
ソーストークンの包含関係からクラスタ間の包含関係を見つける。
(2−8)トピッククラスタTnに含まれる全トークンのトークン強度の単純和を求め、トピッククラスタ単位のトレンド強度を求める。
ステップ3では、類似トークンを検出する。ステップ2とは異なり直接リンクはないがトークン同士の有向リンクの入出力の関係が類似しているソーストークンを検出する。下記の係数が大きいソーストークンペアを見つけ類似性リンクを張る。ここで、類似性係数は、t1がt2に属している場合の係数Sim(t1→t2)と、t2がt1に属している場合の係数Sim(t2→t1)とは次の式で求めることができる。
同様に、Nb(t2|t1∩t2)は、t1とt2にリンクされる共通なリンク元トークンのt2に対するリンク元トークンの頻度合計である。
Nf(t1|t1∩t2)は、t1とt2からリンクされる共通なリンク先トークン(有向リンクの出力先)のt1のリンク先トークンの頻度合計である。
Nf(t2|t1∩t2)は、t1とt2からリンクされる共通なリンク先トークンのt2に対するリンク先トークンの頻度合計である。
Nb(t1)は、t1のリンク元トークンの頻度合計である。
Nb(t2)は、t2のリンク元トークンの頻度合計である。
Nf(t1)は、t1のリンク先トークンの頻度合計である。
Nf(t2)は、t2のリンク先トークンの頻度合計である。
類似性係数は、式を見て明らかなように、一方がもう一方に含まれる度合いの内で大きい方を取る。そのため、類似性は方向性を持つ。
(1)トピック関連性(トピックグループ)についての性質
あるノードとその下にリンクした単一トピッククエリTsで形成されるノード集合はあるトピックに強く関連する。
(2)あるノードと複数トピッククエリTmでグラフを分類し、ソースクエリS、複数トピッククエリTmの関連性の高いノードでリンクを作ったサブグラフについての性質
(2−1)サブクラスタ同士は類似性がある。
(2−2)同じトピック集合であればサブクラスタ集合同士の類似性が強くなる。
(2−3)双方向リンクが存在する2つのノードx1、x2が有意に重複する同じ上位のノードからのリンクと下位ノードへのリンクを持つと強い意味の類似性がある(文脈類似度)。しかし、これは使用の文脈が類似しているだけなのでカテゴリ意味の観点からは必要条件ではあるが十分条件ではない。
(3)多義性がある。
(3−1)あるノードxから下方にリンクする複数ノードの一つ一つはノードxの異なる意味を持つ。
(3−2)下位ノードでも一般クエリG,単一トピッククエリTs、複数トピッククエリTmでは異なる意味を持つ。
(1)ソースクエリ
単一クエリで高頻度に抽出される。ソースクエリを構成するトークンは、2トークンクエリの第1トークンになる傾向が強い(グラフの始点になる)。
(2)一般クエリ
単一クエリで低頻度に抽出される。一般クエリを構成するトークンは、2トークンクエリの第2トークンになる傾向が強く第1トークンにはほとんどならない(グラフの終点になる)。複数のソースクエリのツリーに共有される。
(3)単一トピッククエリ
あるソースクエリのツリーの下にのみ出現する一般クエリでないクエリである。
(4)複数トピッククエリ
複数のソースクエリのツリーに共有される一般クエリでないクエリである。
(1)トピックグラフの1つのトピックを選択し1トークンクエリと2トークンクエリを作る。
すなわち、トピックT(i)={q(i,j)}、
クエリ頻度Nq(j)、
クエリ表層表現q(j)=({t(k)})、とする。
ここで、i=トピックID、j=クエリID、k=トークンID、
{t(k)}=トークンIDの列、である。
(2)ドキュメントの情報を得る。
ドキュメントごとに、ドキュメントを表示した全てのクエリのスニペットから集めた単語(形態素)ベクトルを作る。
すなわち、ドキュメントの単語ベクトルu(i)=[w(j)]´
ここで、i=ドキュメントID、j=単語ID、である。
そうすると、ドキュメントごとのクリック数合計Nu(i)=Σj{u(i,j)}である。
ここで、uはクエリjに対するあるドキュメントiのクリック数、
i=ドキュメントID、j=クエリIDでのクリック数、である。
(3)クエリとドキュメントの関係性データを集める。
すなわち、クエリごとのドキュメント別CTRr(i,j)とする。
ここで、i=ドキュメントID、j=クエリID、である。
(4)単語コレクションを使い正規化コサイン距離でドキュメントを階層クラスタリングする。すなわち、各ドキュメントクラスタで頻度が最も多い中心ドキュメントを求める。各ドキュメントクラスタの単語ベクトルvを求め、これをトピックベクトルとする。
ドキュメントクラスタベクトルv(i)
(5)各クエリでのドキュメントのCTR(rの比)でクエリをベクトル化し、ドキュメントクラスタ上にマッピングする。
すなわち、クエリベクトルz(j)=[u(i)*r(i,j)]´
もし、クエリベクトルが、あるドキュメントに強く関連する場合には、ナビゲーショナルクエリとドキュメントとのペアといえる。図5を参照して説明する。
(1)芋づる検索(つい間違ってしまうドキュメント)
クエリの多義性を検知し、異なるトピックに対応する複数のドキュメントの推薦、あるいは複数のクエリサジェッションを行う。例えば、「ハブ」というクエリに対して、そのクエリが属するトピックからコンピュータのハブと蛇のハブの2つのドキュメントをサジェストする。あるいは、ユーザが行う連続した一定時間内の検索操作を1つのセッションと考え、1セッション内において、前のクエリを用いてトピックの多義性解消を行い関係が深い方のトピックについてのみドキュメント推薦を行う。
クエリに対応するトピックがカバーする関連ドキュメント集合中で最もポピュラーなドキュメントを推薦する。例えば、「DS」というトピックに対して、今一番流行のDSのゲームソフトのページを提示する。トピックグループで最もポピュラーなドキュメントを推薦する手法と、トピック内のローカルなサブトピックス内でポピュラーなドキュメントを推薦する手法の2つがある。
あるトピックのサブトピックに対応するクエリの場合にトピック中の別のサブトピックに対応するドキュメントで最もポピュラーなドキュメントを推薦する。又は各サブトピックでポピュラーなドキュメントを一覧にして提示する。例えば、「itune」というトピックに対して、様々なサブトピックスの一覧に対応するドキュメント(故障、動画、アップル等)を推薦する。一般クエリの場合は関係するトピック性の強い話題を提供することができる(クラスタとインスタンス的推薦)。例えば、「レシピ」というトピックでたまたま人気がある湯豆腐、マツタケご飯、レバニラ炒め等を推薦する。
(1)検索結果に出てくるドキュメントは推薦しない。
(2)トピックグラフから生成されるトピックに基づくクエリ間リンクを辿り以下の条件に基づくトピック選択を行う、どの条件をとるかはクエリ自体の属性から判断する。
(2−1)クエリがトピックトークン及びトピックトークン+一般トークンから構成される場合
(2−1−1)芋づる検索とBUZZレコメンデーションの場合、クエリが属するトピックが対象となる。そのトピックがサブトピックか、大きなメイントピックかで、芋づる検索によるレコメンデーションか、BUZZレコメンデーションかを選択する。
(2−1−2)セレンディビティレコメンデーションの場合、クエリが属するトピックと親トピックを共有する別のサブトピックを探す。
(2−2)一般トークンの場合
グラフ上でリンクがあるトピックを探す。様々な手法を選択できるが、リンクのあるトピッククエリが属するサブトピックス、あるいはその親トピック、又は全体トピックもありえる。
(2−3)トピックトークン+トピックトークンの場合
もし、同じクエリがトピックにあれば、(2−1)の手法が取れるが、もしトピック内に同じクエリがなければ、クエリをトークンごとに分解し、複数のトピックで処理を行う。
(3)トピックが選択されたドキュメントのポピュラー性をみて推薦ドキュメントの特定を行う。
11 クエリ受付部
12 トピックグラフ作成部
13 トピック度算出部
14 ソーストークン抽出部
15 トピッククラスタ作成部
16 類似トークン検出部
17 レコメンド部
20 クエリログDB
30 クリックログDB
Claims (4)
- ユーザから受け付けたクエリに基づいてドキュメントを検索するドキュメント検索サーバであって、
複数のユーザから受け付けた前記クエリを蓄積するクエリログ蓄積手段と、
前記クエリにより検索されたドキュメントのうち前記ユーザによって選択されたドキュメントを当該クエリに対応付けて蓄積するクリックログ蓄積手段と、
前記クエリログ蓄積手段に蓄積された前記クエリを構成する複数のトークンのそれぞれの間に前記ユーザの入力順序に基づいた有向リンクを設定すると共に、同一のトークンを統合することによりトピックグラフを作成するトピックグラフ作成手段と、
前記トピックグラフに基づいてクエリログ蓄積手段に蓄積したトークンのトピック度を算出するトピック度算出手段と、
前記算出したトピック度が所定の閾値より高いトークンであるソーストークンを抽出するソーストークン抽出手段と、
前記抽出したソーストークンを含むクエリを前記クエリログ蓄積手段から抽出し、抽出したクエリをクラスタリングしてトピッククラスタを作成するトピッククラスタ作成手段と、
前記ドキュメントの検索時に受け付けたクエリに対応するトピッククラスタに基づいて、トピッククラスタ内に属するクエリで検索され選択されているドキュメントの内で高頻度に前記選択されているドキュメントを前記クリックログ蓄積手段に基づいて選択してレコメンドするレコメンド手段と、
を備えることを特徴とするドキュメント検索サーバ。 - 前記ソーストークンの中から、前記トピックグラフに基づいて略同一のリンク関係を有する異なる複数のソーストークンを抽出し、それらのソーストークン間に双方向の有向リンクを設定する類似トークン検出手段を更に備えることを特徴とする請求項1に記載のドキュメント検索サーバ。
- 前記トピッククラスタ作成手段は、
前記抽出したソーストークンを含むクエリにより検索され、前記ユーザによって選択されたドキュメント間の意味的な距離に基づいて当該クエリをクラスタリングすることを特徴とする請求項1又は2に記載のドキュメント検索サーバ。 - ユーザから受け付けたクエリに基づいてドキュメントを検索する方法であって、
複数のユーザから受け付けた前記クエリをクエリログ蓄積手段に蓄積するステップと、
前記クエリにより検索されたドキュメントのうち前記ユーザによって選択されたドキュメントを当該クエリに対応付けてクリックログ蓄積手段に蓄積するステップと、
前記クエリログ蓄積手段に蓄積された前記クエリを構成する複数のトークンのそれぞれの間に前記ユーザの入力順序に基づいた有向リンクを設定すると共に、同一のトークンを統合することによりトピックグラフを作成するステップと、
前記トピックグラフに基づいてクエリログ蓄積手段に蓄積したトークンのトピック度を算出するステップと、
前記算出したトピック度が所定の閾値より高いトークンであるソーストークンを抽出するステップと、
前記抽出したソーストークンを含むクエリを前記クエリログ蓄積手段から抽出し、抽出したクエリをクラスタリングしてトピッククラスタを作成するステップと、
前記ドキュメントの検索時に受け付けたクエリに対応するトピッククラスタに基づいて、トピッククラスタ内に属するクエリで検索され選択されているドキュメントの内で高頻度に前記選択されているドキュメントを前記クリックログ蓄積手段に基づいて選択してレコメンドするステップと、
を備えることを特徴とする方法。
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