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2016/02/19

検索クエリのパターン抽出の効率的手法を開発／Web検索ユーザーの意図の推測根拠をより簡単・高速・的確に

大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構国立情報学研究所（NII、所長：喜連川 優、東京都千代田区）のビッグデータ数理国際研究センター 特任研究員 小西 卓哉、同特任研究員 大輪 拓也（現 株式会社富士通研究所）、同 特任助教 林 浩平と、ヤフー株式会社 Yahoo! JAPAN研究所の藤田澄男 上席研究員、奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科の池田 和司 教授は、「JST ERATO 河原林巨大グラフプロジェクト」の研究の一環として、ヤフー株式会社（東京都港区）と共同で、Web検索で使用される検索クエリ（問い合わせ）からユーザーの意図を推測するためのパターン（傾向）を抽出する新たな手法を開発しました。

この結果は、現地時間の2月22日から米国・サンフランシスコで開催されるWeb検索とデータマイニングに関する最重要の国際会議「WSDM2016」で発表されます。

検索クエリに込められたユーザー意図の推測は、Web検索システムの機能を考える際の重要な検討課題になっています。ユーザーの興味を把握できれば、それに従って検索結果を並び替えることで、Web検索の性能を改善できます。また、ユーザーの興味や嗜好に基づくターゲット広告などのマーケティングも、より高精度かつ動的に行うことが可能となります。

本共同研究では、ユーザー意図推測の根拠となる検索クエリのパターンを、機械学習の技術を応用して発見する新たな手法を開発しました。この手法を使うと、ヒトの知識に頼ることなく完全に自動的にパターンの抽出を行い、対象とする検索クエリデータが大規模になっても、ユーザー意図を高精度に推測できる可能性を示しました。

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