Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Similar to 「いい検索」を考える
Similar to 「いい検索」を考える (20)
Recently uploaded
Recently uploaded (9)
「いい検索」を考える
- 2. 自己紹介 内田 臣了 (Shinryo Uchida) 株式会社リクルートテクノロジーズ ITエンジニアリング本部 プロダクトエンジニアリング部 APプロダクト開発グループ ● 2017/4 新卒入社 リクルートグループの運営するwebサービスの 検索改善業務に従事 ● 大学時代の専門も情報検索 2
- 3. 今日 話すこと 3
- 5. 今日 話さないこと 5
- 6. ● リクルートのサービス事例 ● 検索エンジンについて （Elasticsearch, Solrなど） 6
- 7. 「いい検索」の前に 7
- 8. 検索とは？ 8
- 9. 情報検索（Infomation retrieval, IR）は （通常、コンピューターに格納されている）大規模 なコレクションから、必要な情報を 含む非構造的な資料を見つけることである。 出典：情報検索の基礎 (Introduction to Information Retrieval) 9
- 13. 検索システム 13
- 17. 簡単に表すと 17 検索システムユーザー コレクション 1. クエリの入力 3. 結果の出力 2. 探す
- 18. 検索システムの構成要素 18 検索システムユーザー コレクション 1. クエリの入力 3. 結果の出力 2. 探す フィルタリング・ランキング
- 19. 検索システムの構成要素 19 検索システムユーザー コレクション 1. クエリの入力 3. 結果の出力 2. 探す ユーザインタフェース
- 21. フィルタリング 21
- 22. 莫大な候補から絞り込む機能 22
- 25. 適合率と再現率 25 適合率 ＝ 検索結果に含まれる正解の割合 再現率 ＝ 正解のうち検索結果がカバーした割合 全ドキュメント集合 システムの返す ドキュメント集合 （検索結果） ユーザーが 求めている ドキュメント集合 （正解）
- 26. 適合率を上げるために ● クエリ意図推定 ● パーソナライズ 26 アップル お菓子 アップル 株価 りんごのお菓子 Appleの株価 東京都渋谷区 カフェ 渋谷近辺のカフェ
- 27. 再現率を上げるために ● 同義語展開 ● クエリ正規化 27 PC PC OR パソコン OR パーソナルコンピュータ Ｍａｄｅ in ＪＡＰＡＮ made in japan （文書中の表記と揃える）
- 31. まとめ：フィルタリング ● ユーザーが探している情報と システムの検索結果が完全に一致すると最強 ● フィルタリングの評価指標 ○ 適合率：検索結果に含まれる正解の割合 ○ 再現率：正解のうち検索結果がカバーした割合 ● フィルタリングの質を高めるために ○ 適合率改善：クエリ意図推定、パーソナライズ ○ 再現率改善：同義語展開、ストップワード除去 ● 適合率と再現率はトレードオフ ○ Ｆ値： 適合率と再現率の重み付き調和平均 31
- 32. ランキング 32
- 34. Googleのようなウェブサイト検索だと 上位数件しか閲覧されないことが多い という調査結果も 出典：Accurately Interpreting Clickthrough Data as Implicit Feedback (Joachims et al. 2005) 34
- 36. ランキングの評価指標 Precision@k 36 Precision@k: 上位k件の適合率 ● 探しているもの（関連文書）の全体数がわかっていなくても 測定可能 ● 上位k件に含まれていれば何位でも等価 ● クエリごとに関連文書の全体数に影響を受けるので安定しない 検索クエリ1 検索クエリ2 検索クエリ3 1位 ○ × × 2位 × × × 3位 × ○ × 4位 ○ × × 5位 ○ × ○ Precision@5 = 3/5 Precision@5 = 1/5 Precision@5 = 1/5
- 38. ランキングの評価指標 MAP MAP (Mean Average Precision)：平均適合率の平均 ● 関連文書が上位に出るほど高スコア ● 色んな検索クエリでの結果の総合点が出せる ● 適合文書がすべてわかっている必要がある 38 検索クエリ1（適合3件） 検索クエリ2（適合2件） 検索クエリ3（適合2件） 1位 ○ × × 2位 × × ○ 3位 × ○ × 4位 ○ ○ × 5位 ○ × ○ 1/1 2/4 3/5 平均適合率 = (1/1 + 2/4 + 3/5) / 3 = 0.70 平均適合率 = (1/3 + 2/4) / 2 = 0.41 平均適合率 = (1/2 + 2/5) / 2 = 0.45 MAP = (0.70 + 0.41 + 0.45) / 3 = 0.52 1/3 2/4 1/2 2/5
- 39. 探しているものかどうかを ○ / ✕ では決め切れない？ 39
- 40. ランキングの評価指標 NDCG NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) ● 関連 or 非関連の二値ではなく、段階的な関連度（点数）を考慮 ● 点数の総和を計算するが、下位にいくほど点数が減衰 40 文書 点数 重み 1位 A 10 x 1 2位 B 8 x ½ 3位 C 5 x ⅓ 4位 D 2 x ¼ 文書 点数 重み 1位 C 5 x 1 2位 A 10 x ½ 3位 D 2 x ⅓ 4位 B 8 x ¼ 理想順のランキング評価対象のランキング NDCG = 評価対象のスコア / 理想順のスコア = 12.7/16.2 = 0.783 スコア = 5 x 1 + 10 x ½ + 2 x ⅓ + 8 x ¼ = 12.7 スコア = 10 x 1 + 8 x ½ + 5 x ⅓ + 2 x ¼ = 16.2
- 41. 多様性を考慮したランキング MAPやNDCGは上位に関連文書が多く来れば高スコア しかし、内容が似たり寄ったりになりがち ▶ 多様性を考慮したランキングが適する場合もある 41 タイトル 1位 ナスについて - お野菜百科 2位 ナスのレシピ 3位 ナスの保存方法 4位 ナスの歴史 5位 ナス嫌いを克服する方法 タイトル 1位 ナスについて - お野菜百科 2位 ナス - Wikipedia 3位 ナスの特徴 4位 ナスとは 5位 ナス - 野菜辞書 多様性のないランキング 多様性のあるランキング それぞれの文書に含まれる 情報がかぶってて冗長 ナスに関する情報を 網羅的に得ることができる
- 42. 多様性を考慮したランキング MMR (Maximum Marginal Relevance) ● ユーザーの探しているものと文書の間の関連性の他に 文書間の関連性（周辺関連性）を考慮 ● 上位に選ばれた文書と内容が似ていないものを次に選ぶ ● 多様性重視なのでPrecisionベースの評価手法は不適 42 タイトル 1位 ナスについて - お野菜百科 2位 ナスのレシピ 3位 ナスの保存方法 4位 ナスの歴史 5位 ナス嫌いを克服する方法 ← 内容が百科辞書ではない ← AND レシピではない ← AND 保存方法ではない ← AND 歴史ではない
- 43. まとめ：ランキング 43 ● 基本的にはユーザーが探しているものが 上位に来るといいランキング ● ランキングの評価指標 ○ Precision@k ○ MAP ○ NDCG ○ 他にも色々ある ● 多様性のあるランキングが適する場合もある ○ MMR
- 44. ユーザインタフェース 44
- 45. 再掲：検索システムの構成要素 45 検索システムユーザー コレクション 1. クエリの入力 3. 結果の出力 2. 探す ユーザインタフェース
- 46. いいユーザインタフェースって？ ユーザビリティの三要素 （ISO 9241-11, JIS Z8521 で定義） ● 有効さ： 利用者が、指定された目標を達成する上での正確さ 及び完全さ ● 効率： 利用者が、目標を達成する際に正確さと完全さに 関連して費やした資源 ● 満足度： 不快さのないこと、及び製品仕様に対しての 肯定的な態度 46
- 50. キーワード入力型インタフェースを考える 50 ● メリット ○ 対象がハッキリしていると周辺知識を調べやすい ○ 条件の足し引きが容易 など ● デメリット ○ 対象について十分な知識が必要 ○ 適切なクエリの作成が難しい ○ 表記ゆれが起きやすい など ブリタニースパニエルgood good bad フランス 中型 猟犬 茶色くてかわいい犬
- 51. 入力インタフェースを考える ● キーワード入力型 ● カテゴリ選択型 ○ good: 表記ゆれがなく、紐づく属性も明示される ○ bad: 選択肢に網羅性が必要 / 多すぎたら見ていられない ● カテゴリツリー型 ○ good: 段階的に絞り込みができる ○ bad: 検索プロセスが長くなる / 木構造が変だと辿り着けない ● BOT型 ○ good: 対話でクエリを構築するので目的物をどう探せば いいかわからないユーザーを支援できる ○ bad: 入力の解釈を間違えると検索プロセスが泥沼になる 51
- 52. 検索結果はどう出力されると嬉しい？ 52 ブリタニー・スパニエル 犬の品種 寿命： 14歳から15歳 出生： フランス、 ブルターニュ 体重： オス: 14–18 kg、 メス: 14–18 kg 体高： オス: 47–52 cm、 メス: 46–51 cm ブリタニー・スパニエルとは？ ブリタニー・スパニエル（英：Brittany Spaniel）はフランスブルターニュ地 方原産の中型の鳥猟犬。フランス語ではエパニュール・ブルトン（フラン ス語: Epagneul Breton）という。......... ブリタニー・ スパニエル とは？ ブリタニー・ スパニエル の飼い方 ペットショップ ブリタニー・スパニエル ¥ 150,000 ~ … 一致部を表示 タイトルのみ 百科辞書式
- 54. 検索インタラクション 多くの場合、クエリの入力 → 結果の出力は 一度では終わらず繰り返される ▶ その繰り返しを支援するのもUIの役割 54 クエリの 作成・修正 検索結果の 確認・評価 検索の実行 探したいものの 把握・修正
- 55. ブリタニースパニエル 飼い方 ブリタニースパニエル ブログ ブリタニースパニエル トリミング 検索インタラクション支援の例 ● クエリ修正 ● クエリ提案 55 ブリタニースニパエル もしかして：ブリタニースパニエル ブリタニースニパエル 関連する検索キーワード： ブリタニースパニエル ブリーダー ブリタニースパニエル ブログ スパニエル 種類
- 56. 参考：検索ユーザインタフェースのガイドライン 1. 有益なフィードバックを提供する 2. ユーザのコントロールと 自動的な制御のバランスをとる 3. 短期記憶の負荷を軽減する 4. ショートカットを提供する 5. エラーを減らす 6. 細部の重要性を理解する 7. 美的意識の重要性を理解する 56 出典：情報検索のためのユーザインタフェース（共立出版）
- 57. まとめ：検索UI ● 正確に効率よく満足して使えれば いいユーザインタフェース ● ユーザーに合わせて 入出力のインタフェースを設計しよう ○ 探している条件を直感的に入れられる入力 ○ 検索結果に探しているものがあるか判断しやすい出力 ● インタラクションを支援する機能を用意しよう ○ 検索は1回では終わらない 57
- 60. 例：図書館の書籍検索サービスで検索改善 60 利用者 書籍 ● ユーザーは検索条件を入力し書籍を探して借りる ● 図書館はどの書籍が貸出されても構わない ● 調査の結果、検索結果上位５位までに入る書籍が よく借りられることがわかっている ● 高評価数が多い順にランキングを作成
- 61. 61 借りる 利用者 （同じ条件で検索） 書籍（高評価順） ・・・ ● 高評価数 1000 ● 高評価数 300 ● 高評価数 10 ● 高評価数 5 上位5位 好きな本を 借りていいよ
- 63. 例：動画投稿サービスで検索改善 63 動画視聴者 動画投稿者 ● 動画視聴者は気になる題材についての動画を視聴 ● 動画投稿者は見てもらうために作成した動画を投稿 ● 調査の結果、検索結果上位５位までに入る動画が よく視聴されることがわかっている ● 動画視聴者の満足度を上げるため 高評価数が多い順にランキングを作成
- 64. 64 視聴 視聴者 （同じ条件で検索） 動画（高評価数順） ・・・ ● 高評価数 1000 ● 高評価数 300 ● 高評価数 10 ● 高評価数 5 上位5位
- 70. サービスの役割に合わせた指標の設計 70 多くの人に自分の動画を 見てもらいたい 自分の好みの動画を 見つけたい 探す側の指標（検索指標） ● 1クエリあたりの動画視聴数 （Precision@k） ● 1回以上動画視聴があった 検索の割合（Immediate Accuracy） ● 視聴された動画の ランキングでの位置（MRR） ● 0-クリック検索回数 ● 1セッションでの平均検索回数 探される側の指標 ● 視聴数 ● 検索結果上位への表出回数 ● 視聴数が規定値以下の動画数
- 72. まとめ：サービスにおける「いい検索」 ● サービスごとに「いい検索」は異なる ○ 従来の検索の評価指標は被検索者に意思がある場合を 考慮していない ● サービスの役割と紐づくように指標を設定し それに貢献するよう検索機能を設計する ● フィルタリング・ランキングと ユーザインタフェースの両面から改善する 72
- 73. おわりに 73
- 78. まとめ 78 ● 検索システム ＝ フィルタリング・ランキング ✕ ユーザインタフェース ● 探しているものを早く見つけられれば いいフィルタリング・ランキング ● 正確に効率よく満足して使えれば いいユーザインタフェース ● サービスの役割を意識して指標を決め 検索をデザインしよう