# ユーザ意図を考慮したE コマースにおける 商品検索クエリの調査と分析

浅野孝平 稲田和明 張信鵬
株式会社 MonotaRO
\{kohei.asano,kazuaki.inada,xinpeng_zhang\}@monotaro.com

## 概要

Eコマースの商品検索において，クエリに含まれ るユーザの意図を正しく解釈することは重要あり，検索結果にその意図を適切に反映することで，さら なるユーザ体験の向上につながると考えられる. 本研究では，Eコマースの商品検索におけるログデー タを用いて検索されたクエリをクラスタリングし， その結果に対して詳細な分析を行うことで，クエリ に含まれるユーザ意図についての理解を深める. さ らに，類似した意図を持つクエリのひとつのバリ エーションである表記ゆれの問題に着目し，ユー ザーの意図を正しく反映できるクエリ集合が作成で きたことを示す.

## 1 はじめに

近年 Eコマースが活発に利用されることに伴い，日々膨大なログデータが蓄積されている。蓄積され たログデータは，各 $\mathrm{E}$ コマースの商品検索や推薦と いったサービスにおけるユーザ体験の向上に活用さ れている. 商品検索では，ユーザが入力したクエリ にマッチする検索結果を提示することが重要である が，入力されるクエリにはユーザの意図が反映され ることで多くの曖昧性が含まれているため，クエリ からユーザの意図を正しく読み取って検索結果に反映することは難しい，さらに，クエリに含まれる意図の推定精度が十分に高くない商品検索サービス を提供すると，ユーザへ悪い印象を与える可能性が あり，コマースサービスの全体的な信頼度の低下や Custer Lifetime Value の低下を招くと恐れがある．そ のため，実際の商品検索のサービスとして提供する ためには，非常に高精度なクエリの意図推定が必要 となると考えられる。

商品検索におけるクエリの分析として，様々な研究が実施されている. Guo らは，クエリに適切な分割を与えたり，逆に結合したりすることで，検索精度を向上させるクエリ整形の手法を提案している

索のクエリに対して，商品の詳細を示す属性値の抽出・活用したクエリ整形を実施しているが，その調査規模は限定的である [2]. このように，特に日本語を対象とした Eコマースの商品検索におけるクエ リの理解に関する研究は少なく，クエリに生じる曖昧性に関する分析も十分であるとは言えない。また クエリの分析には，ユーザ意図の類似したクエリを クラスタリングするアプローチが有用であること が知られており [3]，Cao ら [4] のクラスタリングを ベース手法として採用した。

そこで本論文では，Eコマースの商品検索におけ るクエリと商品クリックなどのログデータの関係 に着目してクエリをクラスタリングすることで，意図が類似したクエリの集合を抽出し，その特徴を分析してクエリの理解を深める. 目視の観察によっ て，同じ商品を求めているクエリには，表記ゆれや 言い換えによる曖昧性によって異なる表現や，絞り 込みを目的とした属性値，意味的な含意が生じてい るクエリペアが存在することを確認した。さらに，分析によって発見した表記ゆれの問題に対して，高 い精度の同義関係の判定ルールを提案し，検証を 行った.

## 2 クエリのクラスタリング

## 2.1 クエリクラスタリングのベース手法

本研究では， Cao ら [4] のクエリクラスタリング 手法をべースとする. Algorithm 1 に Cao らのクエ リクラスタリング手法を示す. Cao らは，クエリと 結びつきのある商品ページの URLを重み付き 2 部 グラフとみなし， 2 部グラフが類似しているクエリ 間をクラスタ化している。

以下に，Algorithm 1 で用いる表記について記 す. クエリの集合を $Q=\left.\{q_{1}, \ldots, q_{n}\right.\}$, 商品の集合 を $P=\left.\{p_{1}, \ldots, p_{m}\right.\}$ とする. $n, m$ はそれぞれクエ リ数と商品数である. クエリ $q_{i}$ による商品検索 によってクリックされた商品 $p_{j}$ の間にはパス $e_{i, j}$ が発生し，そのパスのクリック数を $w_{i, j}$ とする. また，クエリの集合であるクラスタを $C_{k} \in \Theta$ を $C_{k}=\left.\{q_{1}, \ldots, q_{l}\right.\}$ とする. $k, l$ はそれぞれクラスタ ID とクラスタに含まれるクエリ数である.

各クエリ $q_{i}$ のベクトル表現 $\vec{q}_{i} \in \mathbb{R}^{m}$ の $j$ 番目の要素は，式 (1)で定義される.

$
\vec{q}_{i}[j]= \begin{cases}\frac{w_{i, j}}{\sqrt{\sum_{\forall j} w_{i, j}^{2}}} & \left(e_{i, j} \text { が存在する場合 }\right) \\ 0 & (\text { 上記以外 })\end{cases}
$

クラスタ $C_{k}$ のセントロイドベクトル $\overrightarrow{c_{k}} \in \mathbb{R}^{m}$ は, ク ラスタ $C_{k}$ に属するクエリベクトル $\left.\{\vec{q}_{1}, \ldots, \vec{q}_{l}\right.\}$ の $L_{2}$正規化された平均べクトルで求められる. $\operatorname{dist}(q, C)$ と diameter $(C)$ はそれぞれ式 (2), (3) で定義される.

$
\begin{aligned}
\operatorname{dist}(q, C) & =\sqrt{\sum_{p_{j} \in P}(\vec{q}[j]-\vec{c}[j])^{2}} \\
\operatorname{diameter}(C) & =\sqrt{\frac{\sum_{q \in C} \sum_{q^{\prime} \in C}\left.\|\vec{q}-\vec{q}^{\prime}\right.\|^{2}}{|C|(|C|-1)}}
\end{aligned}
$

また， $D_{\max }$ はクラスタサイズを調整するためのハ イパーパラメータである.表 1 クラスタリング結果

## 2.2 クラスタの拡張

Algorithm 1 によるクラスタリングでは，ひとつク ラスタに含まれるクエリがひとつのみあるシングル トンクラスタが多数生成される [4] が，シングルト ンクラスタに属するクエリは，比較対象のクエリが 存在しないため意図分析が困難である．そこで本研究では，類似したクラスタをさらにグループ化して シングルトンクラスタの数を減らすことで，解析対象のクラスタ数の拡大を行う.

各クラスタのセントロイドベクトル $\overrightarrow{c_{k}}$ において $\overrightarrow{c_{k}}[j] \neq 0$ を満たす次元を 1 ，それ以外の次元を 0 と するバイナリベクトル $b_{k}$ を作成する. ある二つのク ラスタ $C_{x}, C_{y}$ について, $\overrightarrow{b_{x}}=\vec{b}_{x} \odot \overrightarrow{b_{y}} \neq \overrightarrow{0}$ を満たす とき， $C_{x}$ と $C_{y}$ が関連しているとみなす. さらに $\vec{b}_{k}$ に対して $\vec{b}_{k} \odot \vec{b}_{k^{\prime}}=\vec{b}_{k}$ を満たす $C_{k^{\prime}}$ が $\Theta$ に存在し ない場合， $C_{k}$ を極大クラスタと定義する. ある極大クラスタ $C_{k}$ を基準として，式 (4)で得られるクラ スタの和集合を，類似したクラスタをグループ化し た拡張クラスタ $\mathscr{C}_{k}$ を獲得する。

$
\mathscr{C}_{k}=\bigcup_{i \in\left.\{i: \vec{b}_{k} \odot \vec{b}_{i}=\vec{b}_{i}\right.\}} C_{i}
$

同様に極小なクラスタを基準とした拡張クラスタも 獲得する。

## 2.3 クラスタリング結果

クラスタリング対象のクエリとして, monotaro.com¹)の 2022 年 1 月〜12 月における検索頻度の 高いクエリ約 17 万 5 千件を採用した. なお前処理 として，公序良俗に反する表現などを含むクエリ，信頼性の低いと考えられるクリック数の少ないクエ リ-商品間のパス，各クエリにおいて他の商品より も相対的に重みの小さいクエリ-商品間のパスを削除している.

表 1 に Algorithm 1 のクラスタリング結果と, 2.2 節のクラスタ拡張を適用した結果を示す.なお， $D_{\text {max }}=0.75$ とした.

導出された拡張クエリクラスタの例を表 2 に示

表 2 拡張クエリクラスタの例

す. 例 1 と例 2 から，ひとつの商品を指す言葉に 様々なクエリが存在していることがわかる。 また例 3 と例 4 では，俗称や固有商品名を用いて，ひとつ の商品を異なる表現で表現で検索されていること が確認できる。 さらに例 5 では，クエリに商品名の 「ボルト/六角ボルト」に加え材質である「sus」や寸法を指す「男8」などの属性值が使用されていること

る寸法を指す属性値であるが, monotaro.com では属性值のみが異なる同一商品を，まとめてひとつの商品ページで取り扱っていることが原因である．以上 の観察結果から，ユーザ意図が類似したクエリをグ ループ化できていることが確認できた.

なお以降の分析では， $\mid$ ஜ $\mid>1$ を満たす拡張クエ リクラスタに含まれるクエリのみを用いた。

## 3 クエリクラスタの分析

類似した意図を示すクエリにどのような事例があ るかを調査するために，拡張クラスタからランダム サンプルした 200 個のクラスタに対して目視チェッ クを実施した。本研究では，類似した意図を示すク エリに表れる事例を，表記ゆれ，言い換え，絞り込 み，含意，その他の 5 種類に分類し, 各事例の観察結果を表 3 に示す. ただし, ひとつのクラスタに複数の事例が混在しているため, 表 3 のクラスタ数の 合計は 200 を超える点に注意されたい.

表記ゆれ 表記ゆれとは，文字の変換の有無，誤字，長音や促音の有無，濁音・半濁音の差異によっ て，同じ単語を指す表現が異なる文字列となって いることを指す. テキストベースの TFIDF や BM25 を用いた一般的な全文検索では，表記ゆれの生じた クエリ間の検索結果がそれぞれ異なる $[5,6]$. また，表 3 類似した意図を持つクエリの観察結果

 \\

表記ゆれの差異による意図の差はほぼなく，基本的 にあるひとつの意図を示していると考えられる. そ のため表記ゆれにより，十分な検索件数が得られな い場合や，ユーザが意図しない検索結果を提示して しまうことは，ユーザ体験の大きな悪化に繋がると 考えられるため, 4 章で表記ゆれに焦点を当てた同一意図のクエリ抽出について詳しく分析する.

言い換え 言い換えとは，あるひとつの商品を指 す表現が複数存在することを指す. たとえば，商品 の一般的な名称と固有商品名による検索，業界固有 の商品呼称による検索，型番による検索などによっ て発生する. 特に業界固有の商品呼称に関しては,商品説明文などに明示的に記述されていたり, 言語資源が存在したりしないため，言い換えの中でも特 に困難な問題であるといえる。

絞り込み 絞り込みとは，商品の絞り込みを目的 としたブランドや大きさ・色などの属性値の有無に よって，クエリとしての表現が異なる物を指す. 2.3 節で説明したとおり, monotaro.com では属性値のみ が異なる商品をまとめてひとつの商品ぺージで取り 扱っていることで，類似した意図を持つクエリとし て複数の事例が観測された。

含意 含意とは, クエリ内のある表現がすでに他 の表現を含意していることで，異なるクエリでも 同じ意図を示す事例を指す．たとえば「雨傘/ジャ ンプ傘」では，ジャンプ傘は雨傘の一種であるた め, 雨傘がジャンプ傘を含意しているといえる.意味的含意の判断には, ドメイン知識を反映させ た WordNet [7]のような意味関係を持つ言語資源の 作成が必要であり，対応が困難な問題であると言 える。

その他 また上記以外にも，スペースの有無や単語の並び順が異なるだけの軽微な差異である事例が 18 件，分類自体が困難な事例が 13 件存在した. 分類が困難な事例は，2 部グラフでユーザの意図を適切に捉えられていないようなクリックログや商品検索結果を持つクエリであり，本手法で抽出した類似 していない意図を持つクエリ集合，すなわち負例と いえる.

## 4 同じ意図の表記ゆれクエリの獲得

## 4.1 表記ゆれの判定

まず，表記ゆれによって表層が異なるが同じ意図 を指すクエリ郡を獲得する基本的な対応方法とし て，クエリのカナ読みに着目する。しかし，「さら さ」という読みを持つ商品には以下の三つ異なる商品が存在するため, 同じ読みの意図が異なるクエリ を同じ意図として判定してしまう危険性がある.

・さらさ（P\&G 社の洗剤）

・サラサ (ゼブラ社のボールペン)
- SARASA（ファロス社の鍼）

そこで表記ゆれによる同じ意図のクエリ獲得では， 2.2 節で獲得した拡張クラスタ内 $\mathscr{C}$ で行う. 拡張ク ラスタ内のクエリはユーザーの意図が類似してるた め，上述の三つのクエリをひとつにまとめた不適切 なクエリ集合の抽出を防ぐことができると考えら れる.

本研究では，クエリをスペース区切りで分割 $q=\left[t_{1}, \ldots, t_{L}\right]$ した上で，拡張クラスタ内の全ての クエリの構成要素のペア $\left(t_{i}, t_{j}\right)$ に対して，カナ読 みの完全一致と編集操作 [8]（挿入・削除・置換） を用いた比較を適用する．編集操作として，「エア チューブ」と「エアーチュウブ」間のような表記ゆ れを吸収できるように，ふたつの文字列間における 長音の挿入・削除・置換，かな読みの大文字小文字 の置換，濁音・半濁音への置換といった特定の文字の操作を許容した. なお，カナ読みの付与には SudachiPy ${ }^{2}$ を用い， $t$ が英数字のみの文字列である 場合， $t$ の訓令式ローマ字とみなしてカナ読みを求 める.表 4 表記ゆれの解消

 \\

## 4.2 分析結果

2.3 節のクエリに対して，提案した「表記ゆれ」に よる類似した意図を示すクエリ集合の抽出手法を適用したところ，5,468 ペア，12,892クエリが抽出さ れた。表 4 に抽出された表記ゆれ表現のペアの例を 示す.

表 4 の例 1 では，「オイルフィルター」の意図を 持つ表記ゆれのクエリ郡をひとつのグループとして 集約できていることが確認できた。一方例 2 では，「タフレッド」はアトム社が販売するゴム手袋の商品名，「タフレット」は NACHI (不二越) 社が販売 するロールタップの商品名であるため，異なる意図 のクエリを集約してしまった. クエリ「タフレッ 卜」における商品検索結果で，ユーザーが「タフ レッド」の商品をクリックすることが多数あったこ とが，クラスタの誤判定の原因であるとわかった.

## 5 おわりに

本論文では，ユーザ行動に基づいたクラスタリン グ手法を用いて，Eコマースの商品検索におけるク エリの分析を行った. クエリクラスタリングによっ てユーザ意図が類似したクエリをグループ化するこ とができ，類似したクエリとして表記ゆれや商品名 の言い換えなどが含まれていることと，それぞれの 課題について確認した。さらに，表記ゆれが生じて いる単語の同義関係の判定方法を提案した.

今後の課題として，より多くのクエリの意味関係 を捉えるためには，本研究の分析で発見した言い換 えや含意についても考慮する必要がある。そのため にも，言い換えや含意，業界固有の商品呼称に関す る言語資源の作成が長期的な課題であると言える. また，クエリに含まれる絞り込みを目的とした属性値について正しく同定し，検索結果に反映すること で，より良い検索体験の提供につながることが期待 できる.


## 参考文献

[1] Jiafeng Guo, Gu Xu, Hang Li, and Xueqi Cheng. A unified and discriminative model for query refinement. In Proceedings of the 31st annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, pp. 379-386, 2008.

[2] 中山祐輝, Chen Zhao, Erick Mendieta, 村上浩司, 新里圭司. Eコマースにおける検索クエリの整形と属性值抽出への適用. 言語処理学会 第 28 回年次大会 発表論文集, pp. 1578-1582, 2022.

[3] Claudio Carpineto and Giovanni Romano. A survey of automatic query expansion in information retrieval. Acm Computing Surveys (CSUR), Vol. 44, No. 1, pp. 1-50, 2012.

[4] Huanhuan Cao, Daxin Jiang, Jian Pei, Qi He, Zhen Liao, Enhong Chen, and Hang Li. Context-aware query suggestion by mining click-through and session data. In Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp. 875-883, 2008.

[5] Yuki Amemiya, Tomohiro Manabe, Sumio Fujita, and Tetsuya Sakai. How do users revise zero-hit product search queries? In Advances in Information Retrieval, pp. 185192. Springer International Publishing, 2021.

[6] Gyanit Singh, Nish Parikh, and Neel Sundaresan. Rewriting null e-commerce queries to recommend products. In Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web, pp. 73-82, 2012.

[7] George A Miller. Wordnet: a lexical database for english. Communications of the ACM, Vol. 38, No. 11, pp.39-41, 1995.

[8] Dan Gusfield. Algorithms on Strings, Trees, and Sequences - Computer Science and Computational Biology. Cambridge University Press, 1997.
 浅野孝平 稲田和明 張信鵬 株式会社 MonotaRO \{kohei.asano,kazuaki.inada,xinpeng_zhang\}@monotaro.com  