JP5721818B2 - 検索におけるモデル情報群の使用 - Google Patents

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、あらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれる、２０１０年３月１８日に出願された、発明の名称を「METHOD FOR RECORDING USER ACCESSING OF MERCHANDISE INFORMATION AND METHOD AND SERVER FOR SEARCHING（商品情報のユーザアクセスを記録するための方法、並びに検索のための方法及びサーバ）」とする中国特許出願第２０１０１０１７６８００．０号に基づく優先権を主張する。

本出願は、コンピュータ技術の分野に関し、特に、商品情報の検索及び取り出しに関する。

ユーザは、企業・個人ユーザ間（例えば企業・消費者間、Ｂ２Ｃ）又は個人ユーザ同士間（例えば消費者同士間、Ｃ２Ｃ）を伴うウェブサイトにおいて商品検索を行うときに、クエリ対象とする商品の名前を、ウェブサイトによって提供されるインターフェースを通じて入力するのが一般的である。ウェブサイトがユーザに返信する検索結果は、１つをクエリ対象商品に関連付けられたナビゲーション情報、もう１つをクエリ対象商品に関連付けられたその他の情報とする、２つのタイプの情報の一方又は両方を主に含む。

従来、大量の商品情報は商品のカテゴリにしたがってまとめてツリー構造の形に体系化されている。商品カテゴリは、データベースに対応するデータ表に記憶されることもあり、この場合、データの入力及び維持は、商品カテゴリツリー内のノードごとに人工的になされ、Ｂ２Ｃウェブサイト又はＣ２Ｃウェブサイトにおける各商品情報の表示は、商品カテゴリツリー内の１つ又は２つ以上のノードに属している。

Ｂ２Ｃウェブサイト又はＣ２Ｃウェブサイトにおいて商品情報のクエリを行うときに、ウェブサイトによってユーザに返信された結果が、クエリ対象商品に関連付けられたナビゲーション情報（例えば、ユーザが商品カテゴリツリーをトラバースすることを助ける情報）を含む場合、ユーザは、受信されたナビゲーション情報に基づいて、商品カテゴリツリーのルートに沿って上から下へ所望のクエリ検索結果を探すことができる。ウェブサイトによってユーザに返信された結果が、商品に関連付けられた情報を含む場合、ウェブサイトは、クエリ対象商品に関連付けられた商品カテゴリツリー内の全てのノードに関する情報をユーザに返信する。

現行の電子商取引ウェブサイトにおける商品の一覧は、膨大になることがあり、ウェブサイトによっては、商品の量が億単位に及ぶかもしれない。商品のクエリに対して返信される商品情報は、大量で、ユーザによる処理が難しいことがある。また、ウェブサイトサーバがクエリ元のユーザに送信する膨大な量の商品情報は、サーバのシステムリソース及びネットワーク帯域幅を大量に費やすだろう。更には、ウェブサイトにおいて、ユーザがクエリしようとした商品を正確に且つ迅速に見つけることが難しくなるだろう。

上述の問題を解決する従来のやり方は、ユーザに返信される商品カテゴリの数を制限し、ユーザに返信される商品情報の量を減らすやり方である。ユーザに返信される商品情報の量を制限することによって、商品情報を送信するにあたってウェブサイトのサーバによって利用されるリソースが軽減される。また、クエリに基づいて情報を返信するのに要する時間も短縮される。しかしながら、返信される商品情報の量の制限には、ユーザによるクエリに関わりが深い商品情報を排除してしまうリスクも伴う。

発明の様々な実施形態が、以下の詳細な説明及び添付の図面で開示される。

ユーザアクセスを記録するための及び記録されたユーザアクセスを使用するためのシステムの一実施形態を示す図である。

ユーザアクセスを記録することの一実施形態を示すフローチャートである。

記録されたユーザアクセスを使用して商品情報の検索を行うことの一実施形態を示すフローチャートである。

ユーザアクセスを管理するシステムの一実施形態を示す図である。

記録されたユーザアクセスを使用するシステムの一実施形態を示す図である。

本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータによって読み取り可能なストレージ媒体に実装されたコンピュータプログラム製品、並びに／又は結合先のメモリに記憶された命令及び／若しくは結合先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されたプロセッサなどのプロセッサを含む、数々の形態で実装することができる。本明細書では、これらの実装形態、又は本発明がとりえるその他のあらゆる形態を、技術と称することができる。総じて、開示されたプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で可変である。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されるとして説明されるプロセッサ又はメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成される汎用コンポーネントとして、又はタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実装することができる。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された１つ又は２つ以上のデバイス、回路、及び／又は処理コアを言う。

本発明の原理を例示す添付の図面とともに、以下で、発明の１つ又は２つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態との関連のもとで説明されているが、いかなる実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、数々の代替形態、変更形態、及び均等物を内包している。以下の説明では、本発明の完全な理解を可能にするために、数々の具体的詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されるものであり、本発明は、これらの詳細の一部又は全部を伴わずとも、特許請求の範囲にしたがって実施することができる。明瞭さを期するため、本発明に関連する技術分野において知られる技術要素は、本発明が不必要に不明瞭にされないように詳細な説明を省略される。

ユーザアクセスを記録すること及び記録を使用して検索を補助することが開示される。一部の実施形態では、ウェブページのユーザアクセスに基づいて、ジャーナルファイルが作成される。一部の実施形態では、作成されたジャーナルファイルに関連付けられた商品カテゴリが決定される。一部の実施形態では、ジャーナルファイルに基づいて、商品カテゴリの属性情報が決定される。一部の実施形態では、商品カテゴリの属性情報は、その商品カテゴリについて記憶されるモデル情報群に含められる。一部の実施形態では、モデル情報群は、商品情報の検索を行うにあたって参照される。

図１は、ユーザアクセスを記録するための及び記録されたユーザアクセスを使用するためのシステムの一実施形態を示す図である。デバイス１０２は、ネットワーク１０４を通じてジャーナルサーバ１０６と通信し合う。ネットワーク１０４は、様々な高速データネットワーク及び／又は電気通信ネットワークを含む。

デバイス１０２は、ノート型パソコンとして示されているが、任意のタイプのコンピュータ、手持ち式の機器、携帯型の機器、携帯電話、又はタブレットを含みえる。デバイス１０２は、電子商取引ウェブサイトにアクセスするように構成されている。一部の実施形態では、デバイス１０２は、ウェブブラウザを通じたウェブサイトへのアクセスを可能にする。一部の実施形態では、デバイス１０２は、ユーザ（例えば、ウェブサイトを熟読しようとする者）による制御下でウェブサイトの様々なウェブページを閲覧するように構成されている。一部の実施形態では、デバイス１０２は、アクセスされたウェブページに関連付けられた情報をジャーナルサーバ１０６に送信し、対応するジャーナルファイルをジャーナルサーバ１０６が作成することができるようにする。

一部の実施形態では、デバイス１０２は、（例えば、ジャーナルサーバ１０６によってサポートされている又はそれ以外の形で関連付けられている）ウェブベースのユーザインターフェースにおいてユーザによって入力されたクエリを受信するように構成されている。一部の実施形態では、デバイス１０２は、クエリに基づく検索結果を受信するために、受信されたクエリ入力をジャーナルサーバ１０６に送信する。

各種の実施形態において、ジャーナルサーバ１０６は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられている。ジャーナルサーバ１０６は、ユーザアクセスを記録するように構成されている。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、１つ又は２つ以上のユーザが電子商取引ウェブサイトのどのウェブページにアクセス（例えば閲覧）したかに関する情報を、デバイス１０２から受信する。ジャーナルサーバ１０６は、ウェブページがアクセスされるたびに、そのアクセスされたウェブページに表示された及び／又はそれ以外の形で提示された商品情報に基づいてジャーナルファイルを作成する。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、商品情報の少なくとも１つの属性に関する情報を表示するページを含む。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、また、アクセスされるウェブページを検索結果として返信される、クエリに関連付けられているキーワードも含む。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、所定の期間中に作成された一連のジャーナルファイルについての１つ又は２つ以上の商品カテゴリを決定する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、決定された各カテゴリについての少なくとも１つの属性情報を決定するために、一連のジャーナルファイルを使用する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、商品カテゴリについての属性情報（例えば、属性のタイプ及びそれらの対応する量を含む）を、その商品カテゴリについてのモデル情報群として記憶させるように構成される。一部の実施形態では、１つのモデル情報群が１つの商品カテゴリに対応しており、ジャーナルファイルが作成された所定の期間中における商品情報へのアクセスについてのユーザ意図を表している。一部の実施形態では、１つの検索クエリについて、その検索クエリに基づいて決定されえる１つ又は２つ以上の商品カテゴリ、及びそれらの商品カテゴリのモデル情報群を取り出すことができる。次いで、取り出されたモデル情報群から抽出された属性情報を、検索結果の少なくとも一部として（例えばウェブページの中で又はウェブページへのリンクの形で）ユーザに提示することができる。

ジャーナルサーバ１０６は、また、記録されたユーザアクセスを使用するようにも構成されている。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、電子商取引ウェブサイトに関連付けられているウェブベースのユーザインターフェースをサポートするように構成されている。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、ユーザによって（例えば電子商取引ウェブサイトにおいて）入力されたクエリをデバイス１０２から受信する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、クエリに含まれている１つ又は２つ以上のキーワードに基づいて、そのクエリに関連付けられた商品カテゴリを決定する。商品カテゴリが決定されたら、一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、決定された商品カテゴリに関連付けられた記憶されたモデル情報群を取り出す。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、取り出されたモデル情報群の属性情報のうちクエリのキーワードと一致する属性情報を識別するように構成される。一部の実施形態では、クエリのキーワードのうち取り出されたモデル情報の属性情報と一致しないキーワードが排除され、残りのキーワードは、新しい検索を実施するために使用される且つ／又は新しく生成されるジャーナルファイルに含められる。一部の実施形態では、残りのキーワードを、取り出されたモデル情報群に追加することができる。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、属性情報に対応する量に基づいて、取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出する。一部の実施形態では、ジャーナルサーバ１０６は、抽出された情報を、クエリを入力したユーザに対してディスクプレイ（例えばユーザインターフェース）の中で提示する。一部の実施形態において、或るクエリについて、そのキーワードに基づいて商品カテゴリを決定することができない場合は、それらのキーワードを様々なモデル情報群の属性情報と突き合わせることができる。

図２は、ユーザアクセスを記録する一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス２００は、電子商取引ウェブサイトにおけるユーザアクセスを記録するために使用される。一部の実施形態では、プロセス２００は、システム１００において実行することができる。

ステップ２０１では、所定の期間にわたってジャーナルファイルが作成される。ジャーナルファイルは、アクセスされるウェブページに関連付けられた商品情報を含む。

一部の実施形態では、ジャーナルサーバは、（例えばサーバの管理者によって設定された）所定の期間にわたってジャーナルファイルを作成するように構成されている。

一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、電子商取引ウェブサイトに関連付けられているウェブページをユーザがクリックするたびに作成される。一部の実施形態では、作成されたジャーナルファイルは、ジャーナルサーバに又はジャーナルサーバによってアクセス可能な別の場所（例えばデータベース）に記憶される。

一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、商品情報の少なくとも１つの属性に関する情報を表示するページを含む。商品情報の属性の例として、商品ブランド情報、商品メーカ情報、商品在庫情報、商品モデル番号情報、商品カラー情報、及び／又は商品が属しているカテゴリＩＤ情報が挙げられる。例えば、提供されている商品が携帯電話である電子商取引ウェブサイトにユーザがアクセスするときは、（例えばそのウェブサイトをサポートしているサーバによって）作成されるジャーナルファイルは、以下の属性情報、すなわち、携帯電話ブランド情報としての「ＡＢＣ」、携帯電話モデル番号情報としての「１２３」、携帯電話カラー情報としての「赤」、属しているカテゴリＩＤ情報としての「携帯電話」を含むことができる。

一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、ユーザが商品カテゴリページ又は商品情報ページをクリックするときにジャーナルサーバによって自動的に作成されるテキストファイルである。一部の実施形態では、ジャーナルサーバに記憶される各ジャーナルファイルに含まれる情報のフォーマットは、（例えば、ユーザによって入力される文字又はテキストが言語又は文法にばらつきがあるゆえに、）一様でないことがある。一部の実施形態では、或るジャーナルサーバについて、そのジャーナルファイルの情報のフォーマットが一様でない場合に、それらのジャーナルファイル内のコンテンツに対して正規化プロセスを行うことができる。正規化プロセスの例として、不要なワードの除去、余分なスペースの除去、手書き文字のサイズ変換、全角・半角変換、繁体字（旧字体）から簡体字（新字体）への変換、句読点の変換、漢数字から英数字への変換、及び１つの言語から別の言語への翻訳が挙げられるがこれらに限定はされない。

一部の実施形態において、ユーザが、電子商取引ウェブサイトの検索エンジンによって提供されるナビゲーション情報を使用してページにアクセスする場合は、ジャーナルファイルは、ユーザによって検索エンジンに提供される検索キーワード情報も含むことができる。例えば、ユーザが、キーワード「ＡＢＣ赤」について検索するときは、検索エンジンによって返信されるナビゲーション情報に基づいてアクセスされるウェブページは、ブランド「ＡＢＣ」、モデル番号「１２３」、及びカラー「赤」を伴った携帯電話を提供する。すると、この場合のユーザアクセスについて作成されるジャーナルファイルは、携帯電話ブランド情報としての「ＡＢＣ」、携帯電話モデル番号情報としての「１２３」、携帯電話カラー情報としての「赤」、及び検索キーワード情報としての「ＡＢＣ赤」を含むことができる。

ステップ２０２では、商品カテゴリについて、作成されたジャーナルファイルに少なくとも部分的に基づいて、属性に関連する情報が決定される。

一部の実施形態では、設定された期間（例えば２４時間）における、商品情報に対するクエリ意図、すなわち特定の商品情報に対するユーザの関心を決定するために、この期間中に作成されるジャーナルファイルを使用して、定期的に統計解析を実施することができる。一部の実施形態では、設定された期間中に作成されるジャーナルファイルは、商品情報を提供するウェブサイトに複数のユーザがアクセスするときに作成されるジャーナルファイルであることができる。一部の実施形態では、設定された期間中に作成されるジャーナルファイルは、１つ又は２つ以上の商品カテゴリに関連した情報を含みえる。一部の実施形態では、各ジャーナルファイルは、１つ又は２つ以上の商品カテゴリに関連した情報を含むことができる。

一部の実施形態では、生成されたジャーナルファイルに関連付けられるものとして、複数の異なるカテゴリが識別される。例えば、生成された一連のジャーナルファイルは、携帯電話と女性スカートのように、複数の異なる商品カテゴリについての情報を含むことができる。一部の実施形態では、各商品カテゴリについての属性を決定することができる。一部の実施形態では、全ての商品カテゴリが同じ属性（例えばブランド、モデル、及びカラー）を含む。

一部の実施形態では、生成されたジャーナルファイルは、カテゴリデータを生成するためのサポートベクターマシンを通じて商品カテゴリ別に、次いで（例えば決定された各商品カテゴリについての）属性情報別に分類、すなわち分けられる。一部の実施形態では、サポートベクターマシンは、一連の入力データが使用される管理された学習方法である。マシンは、与えられた各入力について、その入力がどのクラスの一員であるかを予測することができる。言い換えると、一部の実施形態では、サポートベクターマシンは、ジャーナルファイルを１つ又は２つ以上の商品カテゴリに分類するのを補助するために使用することができる。

ステップ２０３では、商品カテゴリに関連付けられたジャーナルファイルから、属性に関連付けられた情報が集約される。集約された情報は、商品カテゴリに関連付けられたモデル情報群に含められる。

一部の実施形態では、商品カテゴリは、１つ又は２つ以上の属性に関連付けられる。一部の実施形態では、商品カテゴリの属性についての情報は、その属性に関連付けられた情報が、解析されたジャーナルファイルのなかで出現する回数を含む。属性に関連付けられた情報が出現する回数は、次いで、商品のカテゴリに関連付けられたモデル情報群に含められる。一部の実施形態では、商品のカテゴリに関連付けられた１つ又は２つ以上の属性についての集約情報は、属性モデル情報として言及される。一部の実施形態では、商品カテゴリについての属性モデル情報は、商品ブランドモデル情報、商品モデル番号モデル情報、商品カラーモデル情報などのうちの、１つ又は２つ以上を含む。例えば、商品カテゴリ（例えば携帯電話）に関連付けられたジャーナルファイルは、ブランド情報、モデル番号情報、カラー情報、カテゴリ情報などの属性を含む。すると、携帯電話という商品カテゴリに関連付けられたモデル情報群情報の中のブランドという属性についての集約情報は、各タイプのブランド情報に関連付けられた識別子（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ携帯電話やＡｐｐｌｅ携帯電話）と、各ブランド情報が出現する回数（例えば、Ｇｏｏｇｌｅは６５回出現し、Ａｐｐｌｅは２３０回出現した）とを含むだろう。同様に、モデル番号情報という属性についての集約情報は、各タイプのモデル情報に関連付けられた識別子（例えば、ＧｏｏｇｌｅのＡｎｄｒｏｉｄ Ｘ携帯電話やＡｐｐｌｅのｉＰｈｏｎｅ ４携帯電話）と、各モデル情報が出現する回数（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ Ｘ携帯電話は５９回出現し、ＡｐｐｌｅのｉＰｈｏｎｅ ４携帯電話は２８９回出現した）とを含む。また、カラーモデル情報についての集約情報は、各タイプのカラー情報に関連付けられた識別子（例えば、白の携帯電話や黒の携帯電話）と、それが出現する回数（例えば、白は２１０回出現し、黒は４０２回出現した）とを含む。

一部の実施形態では、各ジャーナルファイルに１つの商品情報が対応することができるように、各ジャーナルファイルは、特定の商品情報を提供するウェブページにユーザがアクセスするときに作成される。一部の実施形態では、しかしながら、何らかの商品情報の１つ又は複数の属性が、異なるカテゴリに関連付けられているにもかかわらず、それらの属性に関する情報のコンテンツが、同一又は極めて類似していることがある。例えば、異なるカテゴリである携帯電話及びコンピュータに関連付けられた属性が、（例えば、Ａｐｐｌｅというブランドが、携帯電話及びコンピュータの両商品に関連付けられているゆえに、）同じであることがある。一部の実施形態では、属性情報は、各商品カテゴリについて集約される。例えば、各ジャーナルファイルは、１つの商品カテゴリに関連付けることができ、そのジャーナルファイル内に含まれる属性情報は、集約されて、そのジャーナルファイルのそのカテゴリに関連付けられたモデル情報群に含められる。以下は、指定された期間中に作成されたジャーナルファイルの処理を示す一例である。この例では、所定の期間中にＮ個のジャーナルファイルが作成された。

２つの商品カテゴリに対応するモデル情報群の追加及び／又は更新に使用される各ジャーナルファイルに含まれる属性情報を決定するために、Ｎ個のジャーナルファイル（１、２、……、ｎ０、ｎ１、ｎ２、ｎ３、……、Ｎ）に対し、順次、解析が実施される。所定の期間中に集められた情報を投入されるモデル情報群を説明するために、この例では、ジャーナルファイル１からｎ０は、この期間にわたって作成されたジャーナルファイルを表すものとする。ジャーナルファイルｎ１、ｎ２、ｎ３は、この例では、新しく作成される各ジャーナルファイルに応答して成される既存のモデル情報への更新を説明するために、個別に言及される。

先ず、ジャーナルファイル１からｎ０を使用して、解析が実施される。解析の結果は、以下の表１に提示される。

この例では、ジャーナルファイルｎ１は、特定の携帯電話に関する情報を提供するウェブページにユーザがアクセスしたときに作成されるジャーナルファイルであるする。したがって、ジャーナルファイルｎ１に含まれる属性情報は、「商品ブランド情報：ＡＢＣ」、「商品モデル番号情報：１２３」、及び「商品カラー情報：赤」を含む。

この例では、ジャーナルファイルｎ２は、別の携帯電話に関する情報を提供するウェブページにユーザがアクセスしたときに作成されるジャーナルファイルであるとする。ジャーナルファイルｎ２に含まれる属性情報は、「商品ブランド情報：ＤＥＦ」、「商品モデル番号情報：４５６」、及び「商品カラー情報：赤」を含む。

この例では、ジャーナルファイルｎ３は、女性用スカートに関する情報を提供するウェブページにユーザがアクセスしたときに作成されるジャーナルファイルであるとする。ジャーナルファイルｎ３に含まれる属性情報は、「商品ブランド情報：ｑｗｅ」、「商品モデル番号情報：Ｓ」、及び「商品カラー情報：白」を含む。

次に、この例では、ジャーナルファイルｎ１、ｎ２、及びｎ３が、解析され、集約され、先のジャーナルファイル１、２、……、ｎ０の解析の結果に追加される。更新されたモデル情報群の表は、以下の表２に示される。

表２に示された、複数のモデル情報群からなる組み合わせは、ジャーナルファイル１、２、……、ｎ３が作成された期間中における様々な商品カテゴリへのアクセスについてのユーザ意図のモデルを表すことができる。同様に、ジャーナルファイルｎ１、ｎ２、及びｎ３の解析に続き、ジャーナルファイルｎ４からＮまでを解析し、それらの結果を、表２の情報を更新するために使用することができる。

一部の実施形態では、各商品カテゴリとそのモデル情報群との間の関係も記憶される。例えば「モデル情報群１：携帯電話」のカテゴリ行に対応する列の中の全ての情報が、そのカテゴリとともに記憶される。

ステップ２０４では、その後の、商品カテゴリに対応する商品情報の検索において、モデル情報群に関連付けられた情報に少なくとも部分的に基づく検索結果が返信される。

一部の実施形態では、商品カテゴリに対応する商品情報のその後の検索において、検索結果は、モデル情報群に関連付けられた情報に少なくとも部分的に基づく。例えば、或る検索クエリについて、対応する商品カテゴリを識別することができる。次いで、商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、商品カテゴリからの属性情報を抽出して検索結果に含めることができる。

図３は、記録されたユーザアクセスを使用して商品情報の検索を行うことの一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス３００は、プロセス２００のステップ２０４を実行するために使用することができる。

ステップ３０１では、クエリに関連付けられている商品カテゴリが、そのクエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定される。

一部の実施形態では、ジャーナルサーバは、ジャーナルファイル及び／又はジャーナルファイルの解析（例えばモデル情報群の作成／更新）の結果を使用した商品情報のユーザ検索を補助することもサポートしている。一部の実施形態では、電子商取引ウェブサイトにおいて（例えばウェブベースのユーザインターフェースにおいて）ユーザによって入力されたクエリは、ジャーナルサーバによって受信される。一部の実施形態では、クエリは、特定の商品カテゴリ（例えば携帯電話）に関する商品情報を探すことを目的としている。一部の実施形態では、クエリは、１つ又は２つ以上のキーワードを含む。一部の実施形態では、クエリに関連付けられた商品カテゴリは、クエリのキーワードを、記憶されたキーワードと商品カテゴリとの間の関係と比較することによって決定される。クエリのキーワードと、記憶された関係のキーワードとの間に一致が見つかったときは、決定された商品カテゴリは、その一致したキーワードに対応するカテゴリである。

ステップ３０２では、決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群が取り出される。

各種の実施形態では、（例えばプロセス２００を使用して、）商品カテゴリについてのモデル情報群が決定されて記憶される。例えば、特定の商品カテゴリに対応するモデル情報群が、そのカテゴリＩＤとともに記憶される。したがって、決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群は、（例えば適切なカテゴリＩＤを使用して、）識別して取り出すことができる。

例えば、あるユーザが、「携帯電話」及び「ＤＥＦ」というキーワードを含むクエリを電子商取引ウェブサイトにおいて入力する。これらのキーワードに基づいて、ユーザが探している商品情報の商品カテゴリが携帯電話であること、及び商品ブランド情報がＤＥＦであることが決定される。「携帯電話」という商品カテゴリは、表２のモデル情報群１の行に対応する。一部の実施形態では、クエリのキーワードをもとにして、（例えば商品カテゴリに加えて）属性情報も決定することができる。

ステップ３０３では、取り出されたモデル情報群の属性情報のうちクエリに関連付けられたキーワードと一致する属性情報が識別される。

先述の例に戻ると、取り出されたモデル情報群１の場合は、モデル情報群１から識別される属性モデル情報は、商品ブランドモデル情報、商品モデル番号モデル情報、及び商品カラーモデル情報を含む。一部の実施形態では、モデル情報群の属性情報は、商品ブランドモデル情報、商品モデル番号モデル情報、及び商品カラーモデル情報よりも多い又は少ないタイプの情報を含むことができる。クエリキーワード「ＤＥＦ」と一致するモデル情報群１の属性情報は、商品ブランドモデル情報「ＤＥＦ」、商品モデル番号モデル情報「１２３、４５６」、及び商品カラーモデル情報「赤、黒」を含む。

一部の実施形態において、クエリのキーワードが、取り出されたモデル情報群の、記憶された属性情報と一致する場合は、それは、このクエリキーワードが高頻度のワードであること、及びこのクエリが（例えばプロセス２００を使用して得られた）モデル情報群を使用して実施できることを意味する。

一部の実施形態において、クエリのキーワードが、取り出されたモデル情報群の、記憶された属性情報と一致しない場合は、それは、このクエリキーワードが低頻度であることを意味する。一部の実施形態では、取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しないクエリキーワードは、排除される。一部の実施形態では、１つ又は２つ以上のクエリキーワードが排除された後に、残りのクエリキーワードを使用して検索が実施される。例えば、ユーザ入力クエリのキーワードが、「携帯電話」及び「ＡＢＤ」を含むとする。この例では、モデル情報群１のなかに、「ＡＢＤ」ブランドの携帯電話が含まれない（すなわち、モデル情報群１の属性情報に、キーワード「ＡＢＤ」と一致するものがない）ゆえに、キーワード「ＡＢＤ」は、クエリキーワードから排除されるとする。その後、元のクエリに関わりがある属性情報を決定するための新しい検索において、残りのクエリキーワード「携帯電話」が使用される。

一部の実施形態では、ユーザのクエリ意図のリアルタイム解析を行うために、低頻度のクエリキーワード（例えば、取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しないクエリキーワード）が用いられる。一部の実施形態では、このシナリオでは、取り出されたモデル情報群のコンテンツに、（例えば、キーワードに関連付けられた識別子と、また、量１とを追加することによって、）低頻度のキーワードを追加することができる。先述の例に戻ると、「ＡＢＤ」は、低頻度のキーワードであると見なされたので、それは、表２をモデル情報群１について更新するために使用することができる。結果得られた表は、以下で、表３に示される。

ステップ３０４では、属性に関連付けられた量に少なくとも部分的に基づいて、取り出されたモデル情報群から属性情報が抽出される。

一部の実施形態では、取り出されたモデル情報から属性情報が抽出される。一部の実施形態では、抽出される属性情報は、量が最大の属性情報（例えば、より厳密には、そのタイプの識別子）を含む。一部の実施形態では、属性情報ごとにタイプが複数ある。例えば、表２において、モデル情報群１の場合は、属性情報「商品ブランドモデル情報」下に２タイプのブランド「ＤＥＦ」及び「ＡＢＤ」、並びにそれらのそれぞれの量「９」及び「３」がある。一部の実施形態では、抽出される情報は、対応する量が特定の所定の閾値を超えるような属性情報を含む。

例えば、表２のモデル情報群１が、キーワード「携帯電話」及び「ＤＥＦ」を伴うクエリについて決定される。すると、３０４から取り出される属性情報は、商品ブランド情報「ＤＥＦ」、商品モデル番号情報「１２３」及び「４５６」、並びに商品カラー情報「赤」及び「黒」を含む。（例えば、モデル情報群１の属性情報と一致するクエリキーワードが「ＤＥＦ」であったがゆえに、）表２から、商品ブランド情報は「ＤＥＦ」であると決定できるので、「ＤＥＦ」の量に関係なく、（例えば、クエリのキーワードと一致しない「ＡＢＣ」ではなく）「ＤＥＦ」が、抽出される属性情報である。再び表２を参照すると、商品モデル情報「１２３」の量は、７であり、商品モデル番号情報「４５６」の量は、２１である。モデル番号「４５６」に関連付けられた量は、モデル番号「１２３」に関連付けられた量よりも大きいので、「４５６」が、抽出される属性情報として機能することができる。表２に戻り、商品カラー情報「赤」の量は、１２であり、商品カラー情報「黒」の量は、６０である。「黒」の方が、「赤」よりも量が多いので、「黒」が、抽出される属性情報として機能することができる。したがって、抽出される属性情報は、商品ブランドモデル情報「ＤＥＦ」、商品モデル番号モデル情報「４５６」、及び商品カラーモデル情報「黒」を含む。

ステップ３０５では、抽出された属性情報が提示される。

一部の実施形態では、抽出される属性情報は、（例えば、モデル情報群を記憶されている）ストレージから取り出される。一部の実施形態では、抽出される属性情報は、フォーマットを整えられ、ユーザインターフェースに表示可能な形式で入れられる。一部の実施形態では、抽出される属性情報は、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）及び／又はＸＭＬの形式にされて、ウェブページに表示される。一部の実施形態では、抽出される属性情報を含むウェブページへのリンクが、ユーザに対して表示される。

一部の実施形態では、商品情報は、商品情報カテゴリツリーの形でデータベースに記憶される。そのため、抽出される属性情報は、商品情報カテゴリツリーのノードに対応している。先述の例に戻り、抽出される情報である商品ブランド「ＤＥＦ」、商品モデル番号「４５６」、及び商品カラー「黒」を含むツリーノードを、ＸＭＬフォーマットにしたがって（例えば、ノート又はノードへの参照から取り出されたコンテンツとして）ユーザに返信することができる。一部の実施形態では、例えば、商品価格、商品の販売元の名称、及び購買者のフィードバック情報など、抽出される属性情報以外のその他の情報を、カテゴリツリーから返信することができる。

一部の実施形態において、プロセス３００において、ユーザ入力クエリのキーワードから商品カテゴリを決定することができない場合は、そのクエリのキーワードを、様々なモデル情報群の属性情報と突き合わせることができる。キーワードの１つ又は２つ以上とモデル情報群の属性情報との間に一致が見つかった場合は、クエリが関わっている商品カテゴリを決定するために、そのモデル情報群を使用することができる。一部の実施形態において、キーワードの１つ又は２つ以上とモデル情報群の属性情報との間に一致が見つかった場合は、それらの一致するキーワードを使用し、検索のために返信された情報に基づいて、新しい検索を実施することができる。一部の実施形態では、１つ又は２つ以上のキーワードについて検索が実施されるときに、関わりのある情報（例えば、統一リソースロケータ（ＵＲＬ）の形をとった、返信先となるウェブページ）を求めて商品情報のデータベースが検索される。一部の実施形態では、返信されたＵＲＬにユーザがアクセスするときに、ジャーナルファイルが作成され、これらのファイルは、モデル情報群を更新するために使用することができる。

例えば、３０１においてユーザによって入力されるクエリキーワードが、「ＡＢＣ」であるならば、（例えば、クエリキーワードとモデル情報群の属性情報との間に一致を探すことによって、）クエリが関連付けられている商品カテゴリは、携帯電話であると決定される。

別の例において、３０１においてユーザによって入力されるクエリキーワードが、「ＡＢＤ」である場合は、クエリが関連付けられている商品カテゴリを決定することができない。言い換えると、クエリキーワードとモデル情報群の属性情報との間に一致が存在しないゆえに、そのような一致を探すことによって一致を見つけることはできない。このようなやり方では、クエリの商品カテゴリを決定することができないので、「ＡＢＤ」は、記憶されている商品カテゴリ情報（例えば、データベースに記憶されている商品カテゴリツリー）のなかで検索され、関わりのある一致が返信される（例えば、関わりのあるツリーノードの全ての情報がユーザに返信される）。例えば、記憶されている商品カテゴリ情報内における一致を、関わりのある情報を含むウェブページを指し示すＵＲＬとして返信することができる。したがって、ユーザが、関連付けられたウェブページにアクセスするためにこのようなＵＲＬにアクセスするたびに、（例えば、プロセス２００を使用して）ジャーナルファイルが作成される。例えば、ＡＢＤブランド携帯電話の商品情報を提供するウェブページにユーザがアクセスするときは、このアクセスについて作成されるジャーナルファイルは、携帯電話ブランド情報は「ＡＢＤ」であるという属性情報を含むことができる。この情報は、次いで、表２を更新して以下に示されるような表３を得るために、表２に追加することができる。

上述のように、ユーザ入力クエリキーワード「ＡＢＤ」は、（例えば商品カテゴリツリーに記憶されている）既存の商品情報のコンテンツであるかもしれないし、或いはユーザによる誤った入力であるかもしれない。例えば、ユーザが実際に入力したかったクエリキーワードが「ＡＢＣ」であり、しかしながらユーザが誤って「ＡＢＤ」と入力した場合は、キーワード「ＡＢＤ」は、特定の商品カテゴリに関連付けられていないと決定され、関連付けられているモデル情報群を最初に取り出すことなしにユーザに検索結果が返信される。検索結果は、（例えば商品カテゴリツリー内で見つかった）商品属性情報を伴うウェブページへの少なくとも１つのＵＲＬを含むことができる。ユーザがこのようなウェブページにアクセスすると、そのページの実際の属性情報と、ユーザ入力クエリキーワード「ＡＢＤ」とを含む対応するジャーナルファイルが作成される。例えば、ユーザは、ＡＢＣブランドの携帯電話に関する情報を含むウェブページにアクセスするかもしれない。すると、このアクセスに対して作成されるジャーナルファイルは、少なくとも、携帯電話ブランド情報「ＡＢＣ」及び「ＡＢＤ」という属性情報を含むことができる。したがって、表２は、表４に示されるようなモデル情報群を導き出すために、（例えば、プロセス２００などの後続のプロセス中に、）目下作成されているジャーナルファイルに基づいて更新することができる。

「ＡＢＤ」がユーザによる誤った入力であるとして、３００のプロセスでは、属性情報を抽出するために表４が参照される。なぜならば、誤った入力「ＡＢＤ」に対応する量は、その他のブランドの量と比べて比較的小さく、誤った入力は、クエリ結果の正確さに大きく影響しないからである。しかしながら、「ＡＢＤ」がユーザによる誤った入力ではなく、実際は新しいタイプの携帯電話ブランドを表すことを意図している場合は、その後、ユーザが「ＡＢＤ」を含むクエリを入力したときは、更新された表４に基づいて、正確なクエリ結果をユーザに提供することができる。

図４は、ユーザアクセスを管理するシステムの一実施形態を示す図である。例に示されるように、システム４００は、ジャーナル作成モジュール１１と、情報決定モジュール１２と、記録モジュール１３とを含む。一部の実施形態では、プロセス２００は、システム４００を使用して実行することができる。

モジュールは、１つ又は２つ以上の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、プログラマブルロジックデバイス及び／若しくは特定の機能を実施するように設計された特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、又はそれらの組み合わせとして実装することができる。一部の実施形態では、モジュールは、本発明の実施形態で説明された方法を（パソコン、サーバ、ネットワーク機器などの）コンピュータデバイスに実行させるための幾つかの命令を含み且つ（光ディスク、フラッシュストレージデバイス、モバイルハードディスクなどの）不揮発性のストレージ媒体に記憶させることができるソフトウェア製品の形で具現化することができる。モジュールは、１つのデバイスに実装する又は複数のデバイスに分散させることができる。

ジャーナル作成モジュール１１は、商品情報を含む、（例えば電子商取引ウェブサイトに関連付けられた）ウェブページへのユーザアクセスに関する情報の受信に応えて、ジャーナルファイルを作成するように構成される。一部の実施形態では、ジャーナルファイルは、アクセスされたウェブページに表示される又はそれ以外の形で提示される商品情報の少なくとも１つの属性に関する情報を含む。

情報決定モジュール１２は、作成されたジャーナルファイルに関連付けられた１つ又は２つ以上のカテゴリを決定するように構成される。一部の実施形態では、情報決定モジュール１２は、決定された各商品カテゴリについて、（例えば作成されたジャーナルファイルを使用して、）対応する属性情報を決定するように構成される。一部の実施形態では、情報決定モジュール１２は、また、各商品カテゴリについて、各属性情報に対応する量を決定するようにも構成される。例えば、携帯電話という商品カテゴリについて、ブランド情報などの属性情報に対応する量は、携帯電話というカテゴリに関連付けられたジャーナルファイルのなかでそのブランド情報が出現した回数に基づいて決定することができる。一部の実施形態では、各属性情報下に２つ以上のタイプがあり、各タイプについて量が決定される。例えば、携帯電話という商品カテゴリ及びブランド情報という属性情報の場合は、２タイプの携帯電話ブランド、すなわち、「Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ」及び「Ａｐｐｌｅ ｉＰｈｏｎｅ」があるだろう。この例において、解析されたジャーナルファイルのなかで「Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ」が３８回出現した場合は、携帯電話というカテゴリについて、「Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ」というブランドタイプ属性情報に対応する量は、３８である。

記録モジュール１３は、各商品カテゴリについて、モデル情報群を記録及び記憶するように構成される。一部の実施形態では、モデル情報群は、データベースに記憶される。各種の実施形態では、商品カテゴリについてのモデル情報群は、その商品カテゴリに対応する属性情報（例えば、ブランド、モデル、及びカラー）と、各属性情報に関連付けられた量とを少なくとも含む。一部の実施形態では、特定のカテゴリについての属性情報が、複数のタイプを含んでおり、したがって、携帯電話について記憶されているモデル情報群は、各タイプの識別子と、また、関連付けられた量とを含む。例えば、携帯電話という商品カテゴリ及びブランド情報という属性情報の場合は、２タイプの携帯電話ブランド、すなわち、「Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ」及び「Ａｐｐｌｅ ｉＰｈｏｎｅ」があるだろう。この例において、解析されたジャーナルファイルのなかで「Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ」が３８回出現した場合は、携帯電話というカテゴリについて、モデル情報群において「Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ」というブランドタイプ属性情報に対応する量は、３８である。

図５は、記録されたユーザアクセスを使用するシステムの一実施形態を示す図である。例に示されるように、システム５００は、カテゴリ決定モジュール２１と、検索モジュール２２と、属性情報決定モジュール２３と、抽出モジュール２４と、返信モジュール２５とを含む。一部の実施形態では、プロセス３００は、システム５００を使用して実行することができる。

カテゴリ決定モジュール２１は、クエリが関連付けられている商品カテゴリを、クエリのキーワードに基づいて決定するように構成されている。一部の実施形態では、クエリは、電子商取引ウェブサイトにおいて、そのウェブサイトで商品情報を検索することを目的としてユーザによって入力される。

検索モジュール２２は、決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出すように構成されている。一部の実施形態では、モデル情報群は、モデル情報群を記憶するためのデータベースから取り出される。

属性情報決定モジュール２３は、取り出されたモデル情報群の属性情報がクエリのキーワードのどれかと一致するか否かを決定するように構成されている。

抽出モジュール２４は、取り出されたモデル情報群の属性情報を抽出するように構成されている。一部の実施形態では、各属性情報に関連付けられたタイプのうち対応する量が最大であるものが抽出される。一部の実施形態では、属性情報と、特定の閾値を超える量のそのタイプとが抽出される。

返信モジュール２５は、抽出情報を提示するように構成されている。

検索モジュール２２は、キーワードを１つ又は２つ以上のモデル情報群の属性情報と突き合わせるように構成されている。

属性情報決定モジュール２３は、クエリのキーワードでモデル情報群の属性情報との一致が見つからなかった１つ又は２つ以上のキーワードを排除するように構成されている。属性情報決定モジュール２３は、また、これらのキーワードが排除された後に、残りのキーワードを１つ又は２つ以上のモデル情報群からの属性情報と突き合わせるようにも構成されている。

更新モジュール２６は、クエリからのキーワードの排除に基づいて、取り出されたモデル情報群をクエリのキーワードに基づいて更新するように構成されている。更新モジュール２６は、新しく作成されたジャーナルファイルに基づいて１つ又は２つ以上のモデル情報群を更新するように構成されている。

返信モジュール２５は、属性情報を提示するように構成されている。一部の実施形態において、（例えば、クエリのキーワードとモデル情報群との間に一致が存在しないゆえに、）モデル情報群が取り出されなかった場合、属性情報は、商品カテゴリツリーから抽出される。クエリの１つ又は２つ以上のキーワードと一致する情報を含む商品カテゴリツリーのノードが、抽出される情報を含むウェブページへのＵＲＬの形で、又は抽出される情報の表示／提示の形でユーザに返信される。

ジャーナル作成モジュール２７は、返信モジュール２５から返信された情報を含むようにジャーナルファイルを作成するように構成されている。

一部の実施形態では、システム２００及び３００は、１つのシステムとして実装することができる。

本出願の実施形態は、方法、システム、又はコンピュータプログラム製品として提供することができる。したがって、本出願は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、又はハードウェアの側面とソフトウェアの側面とを統合した実施形態の形態をとることができる。更に、本出願は、コンピュータが使用することができるプログラムコードを含む１つ又は２つ以上のストレージ媒体（磁気ディスクストレージデバイス、ＣＤ−ＲＯＭ、及び光ストレージデバイスなどを含むがこれらに限定はされない）にコンピュータプログラム製品を実装した形態をとることができる。

本出願は、本出願の実施形態に基づいて、方法、機器（システム）、及びコンピュータプログラム製品の、フローチャート及び／又はブロック図を参照にして説明された。フローチャート及び／又はブロック図における各フロー手順及び／又は各ブロック、並びにフローチャート及び／又はブロック図におけるフロー手順及び／又はブロックの組み合わせを実現するために、コンピュータプログラムコマンドを使用できることが理解されるべきである。これらのコンピュータプログラムコマンドを汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、埋め込みマシン又は処理マシン、及びその他のプログラマブルデータ処理機器に提供することができるプロセッサは、１つのマシンとして形成することができ、これは、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器のプロセッサを通じて実行されるためのコマンドを、フローチャートの１つ若しくは複数のフロー手順及び／又はブロック図の１つ若しくは複数のブロックで指定の機能を実現するデバイスにおける使用のために作成させる。

一部の実施形態では、これらのコンピュータプログラムコマンドは、また、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器を誘導することができる特殊なモードで動作するコンピュータによって読み取り可能なストレージデバイスに記憶することもでき、これは、これらのコンピュータによって読み取り可能なストレージデバイスに記憶されているコマンドに、フローチャートの１つ若しくは複数のフロー手順及び／又はブロック図の１つ若しくは複数のブロックで指定の機能を実現するコマンドデバイスの製造品を構成させる。

これらのコンピュータプログラムコマンドは、コンピュータ又はその他のプログラマブルデータ処理機器に取り込むこともでき、これは、コンピュータ又は処理を実現するコンピュータを形成するその他のプログラマブル機器において一連の動作ステップを実行させる。コマンドは、このようにして、コンピュータ又はその他のプログラマブル機器において実行され、フローチャートの１つ若しくは複数のフロー手順及び／又はブロック図の１つ若しくは複数のブロックで指定の機能を実現するために使用されるステップを提供する。

本出願の幾つかの実施形態が説明されてきたが、当業者ならば、ひとたび基本的な発明的概念を捉えれば、これらの実施形態に対してその他の変更又は修正を加えることが可能である。したがって、添付された特許請求の範囲は、幾つかの実施形態のみならず、本出願の範囲内に入るそのような実施形態のあらゆる変更及び修正をも含むものとして解釈される。

明らかに、当業者ならば、本出願の趣旨及び範囲から逸脱することなく本出願に対して様々な変更及び修正を加えることができる。したがって、本出願に対するこれらの修正及び変更が、本出願の特許請求の範囲及びその均等技術の範囲内に入るならば、本出願は、これらの変更及び修正も含むことを意図している。

以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供された詳細に限定されない。本発明の実現には、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示のためであって、限定的なものではない。
適用例１：商品情報のユーザアクセスを管理するための方法であって、所定の期間にわたってジャーナルファイルを作成し、前記ジャーナルファイルはアクセスされるウェブページに関連付けられている商品情報を含み、商品カテゴリについて、前記作成されたジャーナルファイルに少なくとも部分的に基づいて属性に関連する情報を決定し、前記商品カテゴリに関連付けられているジャーナルファイルから、前記属性に関連付けられている情報を集約し、前記集約された情報は前記商品カテゴリに関連付けられているモデル情報群に含められ、その後の、前記商品カテゴリに対応する商品情報の検索において、前記モデル情報群に関連付けられている情報に少なくとも部分的に基づく検索結果を返信すること、を備える方法。
適用例２：適用例１に記載の方法であって、属性に関連する情報は、商品ブランド情報、商品モデル番号情報、商品カラー情報、及び商品カテゴリ情報のうちの、１つ又は２つ以上を含む、方法。
適用例３：適用例１に記載の方法であって、情報を集約させることは、前記属性が前記ジャーナルファイルの中で出現する回数に少なくとも部分的に基づいて、前記属性に関連付けられている量を生成することを含む、方法。
適用例４：商品情報の検索を行うための方法であって、クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定し、前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出し、前記抽出された属性情報を提示すること、を備える方法。
適用例５：適用例４に記載の方法であって、
属性情報を抽出することは、対応する量が所定の閾値を超える属性情報を抽出することを含む、方法。
適用例６：適用例４に記載の方法であって、属性情報を抽出することは、前記属性に関連付けられている複数のタイプのうち対応する量が最大である属性情報を抽出することを含む、方法。
適用例７：適用例４に記載の方法であって、更に、前記取り出されたモデル情報群の属性情報のうち前記クエリに関連付けられているキーワードと一致する属性情報を識別することを備える方法。
適用例８：適用例７に記載の方法であって、更に、前記前記クエリに関連付けられているキーワードが前記取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しない場合に、前記キーワードを前記クエリから排除することを備える方法。
適用例９：適用例８に記載の方法であって、更に、前記クエリに関連付けられているキーワードのうち排除されなかったキーワードを使用して、前記取り出されたモデル情報群を更新することを備える方法。
適用例１０：適用例４に記載の方法であって、更に、クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定することができない場合に、前記受信されたキーワードを使用して商品カテゴリツリーを検索し、前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから情報を返信することを備える方法。
適用例１１：適用例１０に記載の方法であって、更に、前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから返信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、ジャーナルファイルを更新することを備える方法。
適用例１２：商品情報の検索を行うためのシステムであって、プロセッサと、前記プロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、を備え、
前記プロセッサは、クエリに関連付けられた商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定し、前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出し、前記抽出された属性情報を提示するように、構成されている、システム。
適用例１３：適用例１２に記載のシステムであって、属性情報を抽出するように構成されている前記プロセッサは、対応する量が所定の閾値を超える属性情報を抽出することを含む、システム。
適用例１４：適用例１２に記載のシステムであって、属性情報を抽出するように構成されている前記プロセッサは、前記属性に関連付けられている複数のタイプのうち対応する量が最大である属性情報を抽出することを含む、システム。
適用例１５：適用例１２に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記取り出されたモデル情報群の属性情報のうち前記クエリに関連付けられているキーワードと一致する属性情報を識別するように構成されていることを備えるシステム。
適用例１６：適用例１５に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記前記クエリに関連付けられているキーワードが前記取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しない場合に、前記キーワードを前記クエリから排除するように構成されていることを備えるシステム。
適用例１７：適用例１６に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記クエリに関連付けられているキーワードのうち排除されなかったキーワードを使用して、前記取り出されたモデル情報群を更新するように構成されていることを備えるシステム。
適用例１８：適用例１２に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定することができない場合に、前記受信されたキーワードを使用して商品カテゴリツリーを検索し、前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから情報を返信するように構成されていることを備えるシステム。
適用例１９：適用例１８に記載のシステムであって、更に、前記プロセッサが、前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから返信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、ジャーナルファイルを更新するように構成されていることを備えるシステム。
適用例２０：商品情報の検索を行うためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータによって読み取り可能なストレージ媒体に実装され、クエリに関連付けられた商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定するためのコンピュータ命令と、前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出すためのコンピュータ命令と、属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出するためのコンピュータ命令と、前記抽出された属性情報を提示するためのコンピュータ命令と、を備えるコンピュータプログラム製品。

Claims (19)

1. コンピュータによって実行される、商品情報のユーザアクセスを管理するための方法であって、
   所定の期間にわたってジャーナルファイルを作成し、前記ジャーナルファイルはアクセスされるウェブページに関連付けられている商品情報を含み、
   商品カテゴリについて、前記作成されたジャーナルファイルに少なくとも部分的に基づいて前記商品カテゴリに関連付けられている属性に関連する情報を決定し、前記属性に関連する情報は、少なくとも、前記属性に関連付けられている第１のタイプを含み、
   前記商品カテゴリに関連付けられているジャーナルファイルから前記属性に関連付けられている情報を集約することに少なくとも部分的に基づいて前記商品カテゴリについてのモデル情報群を生成し、前記情報を集約することは、前記属性に関連付けられている前記第１のタイプが前記ジャーナルファイル中に出現する回数に少なくとも部分的に基づいて前記属性に関連付けられている前記第１のタイプに関連付けられている量を生成することを含み、前記モデル情報群は、前記商品カテゴリに関連付けられている前記ジャーナルファイルから集約された複数の属性に関連付けられている情報を含むように構成されており、
   その後の、前記商品カテゴリに対応する商品情報の検索において、前記モデル情報群に関連付けられている情報に少なくとも部分的に基づく検索結果を返信すること、
   を備える方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   属性に関連する情報は、商品ブランド情報、商品モデル番号情報、商品カラー情報、及び商品カテゴリ情報のうちの、１つ又は２つ以上を含む、方法。
3. コンピュータによって実行される、商品情報の検索を行うための方法であって、
   クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定し、
   前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、前記取り出されたモデル情報群は、前記商品カテゴリに関連付けられている生成されたジャーナルファイルのセットからの複数の属性に関連付けられている集約された情報を含むように構成され、
   属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出し、前記属性は前記属性に関連付けられている第１のタイプを少なくとも含み、前記属性に関連付けられている前記量は、前記生成されたジャーナルファイルのセット中に前記属性に関連付けられている前記第１のタイプが出現する数に少なくとも部分的に基づいており、
   前記抽出された属性情報を提示すること、
   を備える方法。
4. 請求項３に記載の方法であって、
   属性情報を抽出することは、対応する量が所定の閾値を超える属性情報を抽出することを含む、方法。
5. 請求項３に記載の方法であって、
   属性情報を抽出することは、前記属性に関連付けられている複数のタイプのうち対応する量が最大である属性情報を抽出することを含む、方法。
6. 請求項３に記載の方法であって、更に
   前記取り出されたモデル情報群の属性情報のうち前記クエリに関連付けられているキーワードと一致する属性情報を識別することを備える方法。
7. 請求項６に記載の方法であって、更に、
   前記前記クエリに関連付けられているキーワードが前記取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しない場合に、前記キーワードを前記クエリから排除することを備える方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、更に、
   前記クエリに関連付けられているキーワードのうち排除されなかったキーワードを使用して、前記取り出されたモデル情報群を更新することを備える方法。
9. 請求項３に記載の方法であって、更に、
   クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定することができない場合に、前記受信されたキーワードを使用して商品カテゴリツリーを検索し、前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから情報を返信することを備える方法。
10. 請求項９に記載の方法であって、更に、
    前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから返信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、ジャーナルファイルを更新することを備える方法。
11. 商品情報の検索を行うためのシステムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、
    を備え、
    前記プロセッサは、
    クエリに関連付けられた商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定し、
    前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出し、前記取り出されたモデル情報群は、前記商品カテゴリに関連付けられている生成されたジャーナルファイルのセットからの複数の属性に関連付けられている集約された情報を含むように構成され、
    属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出し、前記属性は前記属性に関連付けられている第１のタイプを少なくとも含み、前記属性に関連付けられている前記量は、前記生成されたジャーナルファイルのセット中に前記属性に関連付けられている前記第１のタイプが出現する数に少なくとも部分的に基づいており、
    前記抽出された属性情報を提示するように、
    構成されている、システム。
12. 請求項１１に記載のシステムであって、
    属性情報を抽出するように構成されている前記プロセッサは、対応する量が所定の閾値を超える属性情報を抽出することを含む、システム。
13. 請求項１１に記載のシステムであって、
    属性情報を抽出するように構成されている前記プロセッサは、前記属性に関連付けられている複数のタイプのうち対応する量が最大である属性情報を抽出することを含む、システム。
14. 請求項１１に記載のシステムであって、更に、
    前記プロセッサが、前記取り出されたモデル情報群の属性情報のうち前記クエリに関連付けられているキーワードと一致する属性情報を識別するように構成されていることを備えるシステム。
15. 請求項１４に記載のシステムであって、更に、
    前記プロセッサが、前記前記クエリに関連付けられているキーワードが前記取り出されたモデル情報群の属性情報と一致しない場合に、前記キーワードを前記クエリから排除するように構成されていることを備えるシステム。
16. 請求項１５に記載のシステムであって、更に、
    前記プロセッサが、前記クエリに関連付けられているキーワードのうち排除されなかったキーワードを使用して、前記取り出されたモデル情報群を更新するように構成されていることを備えるシステム。
17. 請求項１１に記載のシステムであって、更に、
    前記プロセッサが、クエリに関連付けられている商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定することができない場合に、前記受信されたキーワードを使用して商品カテゴリツリーを検索し、前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから情報を返信するように構成されていることを備えるシステム。
18. 請求項１７に記載のシステムであって、更に、
    前記プロセッサが、前記商品カテゴリツリーの１つ又は２つ以上の一致ノードから返信された前記情報に少なくとも部分的に基づいて、ジャーナルファイルを更新するように構成されていることを備えるシステム。
19. 商品情報の検索を行うためのコンピュータプログラムであって、
    クエリに関連付けられた商品カテゴリを、前記クエリに関連付けられている受信されたキーワードに少なくとも部分的に基づいて決定するための機能と、
    前記決定された商品カテゴリに対応するモデル情報群を取り出すための機能と、前記取り出されたモデル情報群は、前記商品カテゴリに関連付けられている生成されたジャーナルファイルのセットからの複数の属性に関連付けられている集約された情報を含むように構成され、
    属性に関連付けられている量に少なくとも部分的に基づいて、前記取り出されたモデル情報群から属性情報を抽出するための機能と、前記属性は前記属性に関連付けられている第１のタイプを少なくとも含み、前記属性に関連付けられている前記量は、前記生成されたジャーナルファイルのセット中に前記属性に関連付けられている前記第１のタイプが出現する数に少なくとも部分的に基づいており、
    前記抽出された属性情報を提示するための機能と、
    をコンピュータによって実現させる、コンピュータプログラム。

Images