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# 7.20.4. 提案

このセクションでは以下の補完機能について説明します。:

- どのように動作するか

- 使い方

- 学習方法

## 7.20.4.1. どのように動作するか

提案機能は提案する語を計算するために1種類の検索を使います。:

> 1. 学習したデータを共起検索。

### 7.20.4.1.1. 共起検索

共起検索はユーザの入力と関連する語を検索します。共起検索ではユーザの実行したときの検索クエリを使います。このデータはクエリログやアクセスログなどから学習します。

例えば、ユーザが以下のように検索を実行したとします。:

query
search engine
web search realtime

Groongaは以下のような提案ペアを作成します。

入力 | 提案される語
--- | ---
search | search engine
engine | search engine
web | web search realtime
search | web search realtime
realtime | web search realtime

これらのペアは以下の手順で作成します。:

> 1. ユーザの入力をTokenDelimitトークナイザーでトークナイズします。TokenDelimitは空白をトークンの区切りに使います。（例えば、"search engine"は"search"トークンと"engine"トークンの2つのトークンにトークナイズされます。）

> 2. 各トークンについて、トークンと元のクエリからなるペアを作成する。

ユーザが"search"と入力したとき、共起検索は"search engine"と"web search raltime"を返します。これは、"search"が2つの「入力」カラムに含まれていて、対応するそれぞれの「提案される語」カラムの値が"search engine"と"web search realtime"だからです。

## 7.20.4.2. 使い方

Groongaは提案機能を使うために suggest コマンドを用意しています。 --type suggest オプションを使うと提案機能を利用できます。

例えば、"search"と入力した時の提案結果を取得するコマンドは以下の通りです。:

実行例:

    suggest --table item_query --column kana --types suggest --frequency_threshold 1 --query search
    # [
    #   [
    #     0,
    #     1337566253.89858,
    #     0.000355720520019531
    #   ],
    #   {
    #     "suggest": [
    #       [
    #         2
    #       ],
    #       [
    #         [
    #           "_key",
    #           "ShortText"
    #         ],
    #         [
    #           "_score",
    #           "Int32"
    #         ]
    #       ],
    #       [
    #         "search engine",
    #         1
    #       ],
    #       [
    #         "web search realtime",
    #         1
    #       ]
    #     ]
    #   }
    # ]

## 7.20.4.3. 学習方法

共起検索は学習データを使います。学習データはクエリログやアクセスログなどを元に作成します。学習データを作成するには、タイムスタンプ付きの入力シーケンスと、タイムスタンプ付きの検索実行時の入力内容が必要です。

例えば、ユーザが"engine"で検索したいとします。ユーザが以下のようなシーケンスで検索クエリを入力したとします。:

> 1. 2011-08-10T13:33:25+09:00: search engine （検索実行）

> 2. 2011-08-10T13:33:28+09:00: web search realtime （検索実行）

以下のコマンドで上記の検索実行結果から学習します。:

    load --table event_query --each 'suggest_preparer(_id, type, item, sequence, time, pair_query)'
    [
    {"sequence": "1", "time": 1312950803.86057, "item": "search engine", "type": "submit"},
    {"sequence": "1", "time": 1312950808.86057, "item": "web search realtime", "type": "submit"}
    ]

## 7.20.4.4. 学習データを抽出する方法

学習データは、 `item_DATASET` テーブルと `pair_DATASET` テーブルに保存されています。このようなテーブルに対して、selectコマンドを使うことで、全ての学習データを抽出できます。

以下は、全ての学習データを抽出するためのクエリーです。

    select item_DATASET --limit -1
    select pair_DATASET --filter 'freq0 > 0 || freq1 > 0 || freq2 > 0' --limit -1

'--limit -1'が無いと全てのデータを取得できません。pairテーブル内の `freq0` と `freq1` 、 `freq2` カラムの値は0より大きくなければなりません。

莫大な数のレコードを読み込むため、上記のクエリーはHTTPリクエスト経由では実行できません。