【手続補正書】
【提出日】平成16年10月18日(2004.10.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  目標基体に関連する消費者からデータの第１の組を受け取り、更に
製品分野内の複数の製品から消費者のための個別化された製品推奨の組を作成し、作成は、データの第１の組を入力として知能型性能ベース製品推奨エンジン内に送り、製品推奨エンジンのデータ処理部分により入力で作動し、更に製品推奨エンジンのデータ処理部分からの出力の組を作ることを含み、出力は個別化された製品推奨の組を含んでいる
ことよりなる個別化された製品推奨の公式化の方法。
【請求項２】  消費者からデータの第２の組を受け取ることを更に含み、データの第２の組は歴史的製品データを含み、更にデータの第１及び第２の組が製品推奨エンジン内への入力よりなる請求項１の方法。
【請求項３】  消費者からデータの第３の組を受け取ることを更に含み、データの第３の組は消費者に関する個人プロフィル情報を含み、更にデータの第１及び第３の組が製品推奨エンジン内への入力を含む請求項１の方法。
【請求項４】  個別化された製品推奨の組を消費者に通信することを更に含む請求項１の方法。
【請求項５】  目標基体を処理するために製品の使用に関する消費者からのフィードバックを受け取ることを更に含んだ請求項１の方法。
【請求項６】  フィードバックに基づいて製品推奨エンジンをリトレーニングすることを更に組む請求項５の方法。
【請求項７】  知能性能ベースの製品推奨エンジンにより、与えられた関心事のための複数の個別化された製品推奨を作り、
関心事を処理するために製品の使用について複数の使用者からフィードバックを受け取り、更に
受け取ったフィードバックに基づいて製品推奨エンジンをリトレーニングすることを含んだ製品推奨の質を改良するための方法。
【請求項８】  リトレーニング段階が、神経回路網において複数の製品属性の値を調整することを含み、神経回路網が製品推奨エンジンの一部分を構成している請求項７の方法。
【請求項９】  リトレーニング段階が、神経回路網において複数のコネクションウエイトの値を調整することを含み、神経回路網が製品推奨エンジンの一部分を構成している請求項７の方法。
【請求項１０】  リトレーニング段階が、フィードバックに基づいて関連消費者区割りを識別すること及び消費者を区割りにグループ化することを含む請求項７の方法。
【請求項１１】  リトレーニング段階が、協同フィルターにおいて協同近隣構成の組を改定することを含み、協同フィルターが製品推奨エンジンの一部分を構成している請求項７の方法。
【請求項１２】  個別化された製品情報を作るためのシステムであって、
製品情報と消費者情報とを含んだデータベース、及び
データベースと通信している知能性能ベースの製品推奨エンジンを備え、
消費者から受け取った要請に応答して製品推奨エンジンにより消費者のための製品推奨が作られ、製品推奨エンジンは製品推奨を作るためにデータベースにおける要請及び情報に含まれるデータを参考にするシステム。
【請求項１３】  製品推奨エンジンが協同フィルターを備え、協同フィルターが要請を作った消費者に似た別の消費者の組を定めている請求項１２のシステム。
【請求項１４】  製品推奨エンジンが、カスケードにされた協同及び内容ベースフィルターを備える請求項１２のシステム。
【請求項１５】  製品推奨エンジンに通信可能に接続された消費者インターフェースを更に備える請求項１２のシステム。
【請求項１６】  要請が目標基体及び或る特定の消費者の識別を含み、データベースに記憶された消費者情報がその特定の消費者についての特性記録を含んでいる請求項１２のシステム。
【請求項１７】  製品推奨が、製品の第１のリスト及びリストされた各製品についての得点付き予測性能ユーティリティを含む請求項１２のシステム。
【請求項１８】  製品推奨が、製品の第１のリスト及びリストされた各製品についての得点付き予測嗜好ユーティリティを含む請求項１２のシステム。
【請求項１９】  複数の消費者が、製品の使用に関する進行しているフィードバックを提供し、フィードバックの部分が製品情報及び消費者情報のデータベース内に記憶されている請求項１２のシステム。
【請求項２０】  製品推奨エンジンが、フィードバックに基づいて周期的にリトレーニングされる請求項１２のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６５】
［結論］
本発明は種々の図面に示された実施例に関連して説明されたが、本発明の精神から離れることなく本発明と同じ機能を実行するために、その他の実施例を使用し得ること、或いは説明された実施例に変更及び追加をなし得ることを理解すべきである。従って、本発明は、ここに明らかに図示され説明されると否とにかかわらず適宜の１個の実施例に限定すべきではない。本発明は、特許請求の範囲により与えられた全範囲を有するように構成されるべきである。
［好ましい態様］
好ましい態様を整理して記載すれば、下記のとおりである。
１．目標基体に関連する消費者からデータの第１の組を受け取り、更に
製品分野内の複数の製品から消費者のための個別化された製品推奨の組を作成し、作成は、データの第１の組を入力として知能型性能ベース製品推奨エンジン内に送り、製品推奨エンジンのデータ処理部分により入力で作動し、更に製品推奨エンジンのデータ処理部分からの出力の組を作ることを含み、出力は個別化された製品推奨の組を含んでいる
ことよりなる個別化された製品推奨の公式化の方法。
２．データの第１の組の受領が基体に関する関心事を受け取ることを含む上記１の方法。
３．関心事の重大度を受け取ることを更に含む上記２の方法。
４．関心事の重要度を受け取ることを更に含む上記２の方法。
５．消費者からデータの第２の組を受け取ることを更に含み、データの第２の組は歴史的製品データを含み、更にデータの第１及び第２の組が製品推奨エンジン内への入力よりなる上記１の方法。
６．歴史的製品データを受け取る段階が、過去に消費者により使用された製品のための性能データを受け取ることを含む上記５の方法。
７．歴史的製品データを受け取る段階が、過去に消費者により使用された製品のための嗜好データを受け取ることを含む上記５の方法。
８．消費者からデータの第３の組を受け取ることを更に含み、データの第３の組は消費者に関する個人プロフィル情報を含み、更にデータの第１及び第３の組が製品推奨エンジン内への入力を含む上記１の方法。
９．製品推奨エンジンのデータ処理部分による入力上での運転の段階が、製品推奨エンジンの神経回路網部分による入力上の運転を含む上記１の方法。
１０．製品推奨エンジンのデータ処理部分による入力上での運転の段階が、製品推奨エンジンの協同フィルター部分による入力上での運転を含む上記１の方法。
１１．製品推奨エンジンのデータ処理部分による入力上での運転の段階が、製品推奨エンジンの内容ベースフィルター部分による入力上での運転を含む上記１の方法。
１２．製品推奨エンジンのデータ処理部分による入力上での運転の段階が、製品推奨エンジンのカスケードにされた内容ベースフィルター及び協同フィルター部分による入力上での運転を含む上記１の方法。
１３．出力の組の作成段階が、製品の第１のリスト及び各リスト化された製品のための採点付き予測性能ユーティリティを備える上記１の方法。
１４．出力の組の作成段階が、上位Ｎ個の製品の第１のリスト及び各リスト化された製品のための採点付き予測性能ユーティリティを備える請求項１の方法。
１５．出力の組の作成段階が、製品の第１のリスト及びリスト化された各製品のための採点付き予測嗜好ユーティリティを備える上記１の方法。
１６．出力の組の作成段階が、上位Ｎ個の製品の第１のリスト及びリスト化された各製品のための採点付き予測嗜好ユーティリティを備える請求項１の方法。
１７．第１の出力の作成段階が、製品の第１のリスト及びリスト化された各製品のための購入価格を備える上記１の方法。
１８．製品推奨エンジン入力から副次的情報出力を作ることを更に含む上記１の方法。
１９．副次的情報の作成段階が、少なくも１個の製品の効果に関する情報を作ることを含む上記１８の方法。
２０．副次的情報の作成段階が、指摘された消費者の母集団に対する目標基体の状態に関する情報を作ることを含む上記１８の方法。
２１．個別化された製品推奨の組を消費者に通信することを更に含む上記１の方法。
２２．通信段階が、推奨を含んだウエブページを作りかつ消費者に送ることを含む上記２１の方法。
２３．目標基体を処理するために製品の使用に関する消費者からのフィードバックを受け取ることを更に含んだ上記１の方法。
２４．フィードバックを受け取る段階が、先行の推奨された製品の使用に関する消費者からのフィードバックを受け取ることを含む上記２３の方法。
２５．フィードバックを受け取る段階が、製品に関する嗜好データを受け取ることを含む上記２３の方法。
２６．フィードバックを受け取ることが、製品に関する性能データを受け取ることを含む上記２３の方法。
２７．フィードバックに基づいて製品推奨エンジンをリトレーニングする
ことを更に組む上記２３の方法。
２８．消費者からデータの第１の組を受け取る段階が消費者の皮膚に関するデータの第１の組を受け取ることを含み、更に消費者のための個別化された製品推奨の組を作る段階が複数のスキンケヤ製品から個別化された製品推奨の組を作ることを含む上記１の方法。
２９．知能性能ベースの製品推奨エンジンにより、与えられた関心事のための複数の個別化された製品推奨を作り、関心事を処理するために製品の使用について複数の使用者からフィードバックを受け取り、更に
受け取ったフィードバックに基づいて製品推奨エンジンをリトレーニングする
ことを含んだ製品推奨の質を改良するための方法。
３０．フィードバックを受け取る段階が、製品嗜好データを受け取ることを含む上記２９の方法。
３１．フィードバックを受け取る段階が、製品性能データを受け取ることを含む上記２９の方法。
３２．製品性能データを受け取る段階が、目標基体の状態データを受け取ることを更に含む上記３１の方法。
３３．フィードバックを受け取る段階が、主観的な製品性能データを受け取ることを更に含む上記３１の方法。
３４．フィードバックを受け取る段階が、客観的な製品性能データを受け取ることを更に含む上記３１の方法。
３５．客観的な製品性能データを受け取る段階が、診断データを受け取ることを含む上記３４の方法。
３６．リトレーニング段階が、神経回路網において複数の製品属性の値を調整することを含み、神経回路網が製品推奨エンジンの一部分を構成している上記２９の方法。
３７．リトレーニング段階が、神経回路網において複数のコネクションウエイトの値を調整することを含み、神経回路網が製品推奨エンジンの一部分を構成している上記２９の方法。
３８．リトレーニング段階が、フィードバックに基づいて関連消費者区割りを識別すること及び消費者を区割りにグループ化することを含む請求項２９の方法。
３９．リトレーニング段階が、協同フィルターにおいて協同近隣構成の組を改定することを含み、協同フィルターが製品推奨エンジンの一部分を構成している上記２９の方法。
４０．リトレーニング段階が、協同フィルターにおいて協同近隣構成の組に個人プロフィル情報フィルターを加えることを含み、協同フィルターが製品推奨エンジンの一部分を構成している上記２９の方法。
４１．個別化された製品情報を作るためのシステムであって、
製品情報と消費者情報とを含んだデータベース、及び
データベースと通信している知能性能ベースの製品推奨エンジンを備え、
消費者から受け取った要請に応答して製品推奨エンジンにより消費者のための製品推奨が作られ、製品推奨エンジンは製品推奨を作るためにデータベースにおける要請及び情報に含まれるデータを参考にするシステム。
４２．製品推奨エンジンが内容ベースのフィルターを備える請求項４１のシステム。
４３．製品推奨エンジンが神経回路網を備える上記４１のシステム。
４４．神経回路網が、複数の製品分野内の複数の製品の各についての複数の属性を含む上記４３のシステム。
４５．神経回路網が、複数の消費者の特性変数を入力として受け取りそして或る母集団の消費者についての性能データを作る上記４３のシステム。
４６．神経回路網が、複数の消費者の特性変数を入力として受け取りそして消費者の或る母集団についての嗜好データを作る上記４３のシステム。
４７．製品推奨エンジンが協同フィルターを備え、協同フィルターが要請を作った消費者に似た別の消費者の組を定めている上記４１のシステム。
４８．製品推奨エンジンが、カスケードにされた協同及び内容ベースフィルターを備える上記４１のシステム。
４９．製品推奨エンジンに通信可能に接続された消費者インターフェースを更に備える上記４１のシステム。
５０．通信可能な接続がコンピューター回路網を備える上記４９のシステム。
５１．通信可能な接続が遠隔通信回路網を備える上記４９のシステム。
５２．通信可能な接続がインターネットを備える上記４９のシステム。
５３．消費者インターフェースがパソコンを備える上記４９のシステム。
５４．消費者インターフェースが診断装置を備える上記４９のシステム。
５５．消費者インターフェースがカメラを備える上記４９のシステム。
５６．消費者インターフェースがキオスクを備える上記４９のシステム。
５７．製品推奨が、キオスクの付近で購入可能な製品に限定される上記５６のシステム。
５８．消費者インターフェースが職業的サービス提供者の事務所に置かれる上記４９のシステム。
５９．消費者インターフェースが消費者の家に置かれる上記４９のシステム。
６０．要請が目標基体及び或る特定の消費者の識別を含み、データベースに記憶された消費者情報がその特定の消費者についての特性記録を含んでいる上記４１のシステム。
６１．記録が関心事の重要度を更に含む上記６０のシステム。
６２．記録が関心事の重大度を更に含む上記６０のシステム。
６３．記録が製品嗜好情報を更に含む上記６０のシステム。
６４．記録が過去の製品嗜好情報を更に含む上記６０のシステム。
６５．記録が過去の製品性能情報を更に含む上記６０のシステム。
６６．記録が個人プロフィル情報を更に含む上記６０のシステム。
６７．製品推奨が、製品の第１のリスト及びリストされた各製品についての得点付き予測性能ユーティリティを含む上記４１のシステム。
６８．製品推奨が、上位Ｎ個の製品の第１のリスト及びリストされた各製品についての得点付き予測性能ユーティリティを含む上記４１のシステム。
６９．製品推奨が、製品の第１のリスト及びリストされた各製品についての得点付き予測嗜好ユーティリティを含む上記４１のシステム。
７０．製品推奨が、上位Ｎ個の製品の第１のリスト及びリストされた各製品についての得点付き予測嗜好ユーティリティを含む上記４１のシステム。
７１．製品推奨が、製品の第１のリスト及びリストされた各製品についての購入価格を含む上記４１のシステム。
７２．要請に応答して製品推奨エンジンにより副次的情報出力を作ることを更に含む上記４１のシステム。
７３．複数の消費者が、製品の使用に関する進行しているフィードバックを提供し、フィードバックの部分が製品情報及び消費者情報のデータベース内に記憶されている上記４１のシステム。
７４．フィードバックが製品性能データを含む上記７３のシステム。
７５．フィードバックが製品嗜好データを含む上記７３のシステム。
７６．フィードバックが主観的フィードバックを含む上記７３のシステム。
７７．フィードバックが客観的フィードバックを含む上記７３のシステム。
７８．製品推奨エンジンが、フィードバックに基づいて周期的にリトレーニングされる上記７３のシステム。
７９．リトレーニングが製品推奨の質を改良する上記７８のシステム。
８０．製品推奨エンジンが、複数の協同近隣を有する協同フィルターを備え、かつリトレーニングが消費者の性能応答パターンに基づき協同近隣を改訂することを含む上記７８のシステム。
８１．性能ベースの知能製品推奨システムにより収入を作るための方法であって、
消費者から推奨に対する要請を受け取り、
要請に応答して製品推奨エンジンにより複数の製品推奨を作り、そして
消費者からの支払いと交換に消費者に製品推奨を送る方法。