(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行する情報マッチング方法であって、
複数のネットワーク使用者のネットワーク行動の複数のカテゴリーの特性データを収集することと、
前記ネットワーク使用者を前記特性データに基づいて複数のクラスタへグループ化することと、
前記特性データの重み付けを設定することと、
前記複数のネットワーク使用者の特定のネットワーク使用者から検索リクエストを受信することと、
前記検索リクエストに従って検索結果を獲得することと、
前記特定のネットワーク使用者を包含する前記クラスタの１つの中の前記ネットワーク使用者の少なくとも幾らかによって行われた前記検索結果の少なくとも幾つかの上でのクリック動作の履歴記録について問い合わせることと、
前記ネットワーク使用者の前記少なくとも幾らかのクリック動作の前記履歴記録及び前記特性データの前記重み付けに基づいて前記検索結果の前記少なくとも幾つかのそれぞれのランク値を計算することと、
前記検索結果の前記少なくとも幾つかを高ランクから低ランクまで降順で前記それぞれのランク値に応じて配列するように前記検索結果の前記少なくとも幾つかをソートすることと、
前記ソートされた検索結果を表示させることと、を含む方法。
【請求項２】
前記ネットワーク行動は、オンライントレーディング又はウェブコメントを含んでおり、前記特性データは、オンライン取引記録又はウェブコメント記録を含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ネットワーク使用者を前記特性データに基づいて複数のクラスタにグループ化することは、
収集されたネットワーク行動の特性データを有していない前記複数のネットワーク使用者の当該ネットワーク使用者を第１のクラスタへグループ化することと、
ネットワーク行動の前記特性データに応じた前記残りのネットワーク使用者の少なくとも幾らかをクラスタの所定の設定にグループ化することと、
クラスタ化の結果をデータシートとしてデータベースの中に記憶することと、を備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ネットワーク使用者を前記特性データに基づいて複数のクラスタへグループ化することは、
前記ネットワーク行動の前記特性データが、オンライン取引記録である場合、前記オンライン取引記録の中の商品の情報が、他のネットワーク使用者の少なくとも幾らかと類似しているかどうか及び類似の商品を購入したことがある前記ネットワーク使用者が同じクラスタへグループ化されているかどうか、に基づいて前記ネットワーク使用者をグループ化することと、
得られたクラスタの数が所定の数に達する時にクラスタ化を完了させることと、を備えている、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ネットワーク使用者を前記特性のデータに基づいて複数のクラスタへグループ化することは、
前記ネットワーク行動の前記特性データが、ウェブコメント記録である場合、前記ネットワーク使用者の少なくとも幾らかがウェブコメントを行った商業者側使用者の前記クラスタに基づいて前記ネットワーク使用者をグループ化すること、又は、
前記ネットワーク行動の前記特性データが、ウェブコメント記録である場合、ネットワーク使用者の前記数と前記商業者側使用者に満足しないウェブコメントを行ったネットワーク使用者の総数とに基づいて重複割合を獲得するために、全ての２つの商業者側使用者のウェブコメント記録にコメントが現れる前記複数のネットワーク使用者のネットワーク使用者数の統計を取ることによって、前記ネットワーク使用者をグループ化することと、
商業者側使用者間のスペースを計算することと、
前記スペースに基づいてクラスタ化を実行した後、商業者側使用者の前記クラスタ化に基づいてクラスタ化を実行することと、を備えている、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
複数のネットワーク使用者のネットワーク行動のカテゴリーの中の複数カテゴリーの特性データを収集することは、
サーバーログ分析システム、ネットワーク活動ログシステム、地理的情報システム、第３者のインターフェイス又はそれらを組み合わせたものを通じて前記特性データを収集すること、を備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
地理的位置情報の重み付けを設定することと、
地理的位置情報の前記重み付けと前記特性データの前記重み付けとに基づいて、前記検索結果の少なくとも幾つかの前記ランク値を計算することと、
前記検索結果を降順で配列するように前記計算されたランク値に基づいて前記検索結果をソートすることと、を更に備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のネットワーク使用者の１人から検索リクエストを受信することは、前記検索リクエストとして前記複数のネットワーク使用者の前記一人によるキーワード又はクリックを受信することを備えている、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
電子商取引ウェブサイト用の情報マッチングシステムにおいて、
複数のネットワーク使用者のネットワーク行動の複数のカテゴリーの特性データを収集し、前記特性データに応じた且つネットワーク行動の前記複数のカテゴリーに満足しない前記ネットワーク使用者のクラスタ化を実行し、及びクラスタ化を実行するための前記特性データの重み付けを設定する、情報取得システムと、
前記複数のネットワーク使用者の特定のネットワーク使用者の検索リクエストを受信し、検索結果を獲得し、及び前記特定のネットワーク使用者を包含するクラスタ内の他のネットワーク使用者によって行われた前記検索結果の少なくとも幾つかの上で行われたクリック動作の履歴記録について問い合わせ、クリック動作の前記履歴記録と前記クラスタ化を実行するための前記特性データの前記重み付けとに基づいて前記検索結果の前記少なくとも幾つかのそれぞれの個別のランク値を計算し、及び前記検索結果を高ランクから低ランクまで降順で配列するように前記計算されたランク値に応じて前記検索結果をソートする、取り出しシステムと、
前記ソートされた検索結果を表示する結果ページ生成システムと、を備えているシステム。
【請求項１０】
前記取り出しシステムは、
前記特定のネットワーク使用者の前記検索リクエストを受信し、前記検索リクエストに従って前記検索結果を獲得する、検索エンジンサーバーと、
前記特定のネットワーク使用者を包含する前記クラスタ内の他のネットワーク使用者によって行われた前記検索結果の前記少なくとも幾つかのクリック動作の前記履歴記録について問い合わせ、前記他のネットワーク使用者によって行われたクリック動作の前記履歴記録に応じて且つクラスタ化を実行するための前記特性データの前記重み付けに基づいて前記検索結果の前記ランク値を計算し、及び前記検索結果を前記降順で配列するように前記ランク値に応じて前記検索結果をソートする、ソートシステムと、を備えている、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ソートシステムは、
クラスタ化を実行するための前記特性データの前記重み付けを設定する第１の設定モジュールと、
前記検索結果の少なくとも１つに満足しない前記ネットワーク使用者の少なくとも幾らかによって行われるクリック動作の前記履歴記録について問い合わせる問い合わせモジュールと、
統計的データを提供するために前記検索結果の少なくとも幾つかのクリック動作の前記履歴記録の統計的分析を行い、前記統計的データをデータシート形式でデータベースに保存する統計的モジュールと、
前記検索結果に満足しない、前記特定のネットワーク使用者を包含する前記クラスタ内の前記ネットワーク使用者の少なくとも幾らかによって行われるクリック動作の前記履歴記録について問い合わせ、前記特性データの前記重み付けに応じて前記検索結果の前記少なくとも幾つかのそれぞれの前記個別のランク値を計算し、及び前記検索結果を前記降順で配列するように前記計算されたランク値に基づいて前記検索結果をソートするソートモジュールと、を備えている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ソートシステムは、
地理的位置情報の重み付けを設定する第２の設定モジュールを更に備えており、
前記ソートモジュールは、前記検索結果に満足しない、前記特定のネットワーク使用者を包含する前記クラスタ内の前記ネットワーク使用者の少なくとも幾らかによって行われるクリック動作の前記履歴記録について問い合わせ、地理的位置情報の前記重み付けと、
クラスタ化を実行するための特性データの前記重み付けと、に基づいて前記検索結果の少なくとも幾つかのそれぞれの個別のランク値を計算し、及び前記検索結果を前記降順に配列するように前記検索結果をソートする、請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、コンピュータデータ処理技法、より厳密には、電子商取引ウェブサイトのための情報マッチング及び情報システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、2009年8月27日に出願された、中国特許出願第200910171350.3号「電子商取引ウェブサイトでの情報マッチングの方法及びシステム」の優先権を請求し、同出願をそのまま参考文献としてここに援用する。
【０００３】
検索エンジンは、情報を検索及びマッチングするためのツールである。標準的な検索エンジンは、情報の公開、集約及び表示を行う非常に有効的なプラットフォームになっており、電子商取引の分野で広く利用されている。検索エンジンの動作原理は、使用者がキーワードを入力した時に、検索エンジンが、キーワードにマッチする情報を検索し、マッチした情報の結果を使用者へ返送するものである。しかしながら、検索エンジンは、使用者によって入力されたキーワードに基づいて使用者の要求を識別しているものの、使用者の要求は、常に変化している。使用者の要望を正確に表現することは非常に困難である。例えば、使用者が、「防水ケース」という単語を入力する場合、この単語は、「カメラ用防水ケース」を意味している可能性があり、「携帯電話用防水ケース」を意味している可能性もある。使用者は、一つの種の防水ケースを購入したいのかもしれないし、或いは、防水ケースについての関連情報を知りたいだけかもしれない。
【０００４】
異なる使用者の生活様式、習慣及び信仰等の個人的な特性は、使用者毎に多様であるが、検索エンジンは、異なる使用者間の違いを見分けることはできない。従って、検索エンジンは、検索のステレオタイプの結果を使用者へ伝えることしかできない。例えば、「レストラン」と検索する。富裕な使用者は、高級なレストランに関する検索結果を望むであろうが、富裕ではない使用者は、普通のレストランに関する検索結果を望むであろう。従って、高級なレストランの検索結果を富裕ではない使用者に伝えることは、富裕ではない使用者にとって時間とエネルギーの無駄である。その上、その様な結果は、高級なレストランにとっても利得にはならない。
【０００５】
更に、携帯電話の使用者の場合、キーワードの入力が容易ではなく、過度に短縮されたキーワードは、使用者が必要とする情報を明確に表現するものではなくなる。例えば、使用者が「シェンメイ（Ｓｈｅｎ  Ｍｅｉ）理髪店」を検索する場合、理髪店の多くのチェーン店が検索される。使用者へ伝えるべき情報を決定することは困難である。現下のところ、この問題を解決する唯一の方法では、使用者は、キーワードを単純化し、絞り込むことを繰り返し求められる。この方法は、検索効率を低下させ、更に使用者にとって不便さの原因となる。
【０００６】
このような次第で、検索エンジン上の既存の情報マッチング技法を適用する時、情報の検索結果が使用者にとって興味がある可能性を保証することは、困難である。
【０００７】
クリック支払い型（ＰＰＣ）システムも、同じく、情報公開及び情報検索の機能を有している。ＰＰＣシステムの違いは、検索結果のクリック毎に発行者によって支払われる料金に応じて結果をソートすることである。支払料金が高いほど、公開される情報は、検索結果の一覧の中で上位に配置される。これは、使用者に目の前に情報を提示するより多くの機会を発行者に提供する、即ち、発行者は、クリック毎に支払われる料金を管理することによって、広告の表示を管理することができる。
【０００８】
このようにして、ＰＰＣは、より多くの料金を支払う発行者の情報が検索結果の一覧の最上位に現れることを保証することができる。情報が使用者の意図する要望にマッチするかどうかは、ＰＰＣの関心の焦点ではない。従って、ＰＰＣは、例えば、商業者等の発行者の関心に対して多くの関心を寄せているものの、使用者等の情報受信者の関心を軽視している。
【０００９】
伝統的な広告の公開も、同じく、情報公開の機能を有している。インターネットにおける伝統的な広告の発展は、多くの世代を経てきた。選択された主題コラム配信（Ｓｉｎａウェブサイトの自動車チャネルでの自動車広告の配信等）の初期段階から、ウェブページからキーワードを選んでキーワード配信を遂行する（グーグルのＡｄ  Ｓｅｎｓｅ等）段階を経て、使用者の行動分析、クラスタ化及びパス分析を用いたターゲット配信（ダブルクリックによる１０セント課金等）まで、インターネット広告の効果は、より確実なものになってきた。しかしながら、基本的には、伝統的な広告は、消費者の意図に従ったものではなく、広告主に従った情報を配信する必要がある。
【００１０】
このような次第で、伝統的な広告は、使用者が必要とするものにマッチングした情報を提供するためのものではなく、発行者にとって対象となる潜在的な顧客への直接的な広告の配信によって潜在的な顧客を探し出すために考案されたものである。しかしながら、改善されたものの、本質は常に広告にある。広告は、使用者が別の種類の情報を得ようと意図する時に使用者の目前に出現する。これは、使用者の通常の活動を阻害するものである。同様に、伝統的な広告は、更に、発行者、即ち商業者の関心に大きく焦点が合わされており、情報受信者、即ち使用者の関心を軽視するものである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本開示では、電子商取引ウェブサイトのための情報のマッチング方法及びシステムを記載している。情報受信者に最も望ましい情報を提供することによって、情報発行者と情報受信者の双方に利益のある結果を達成することができる。
【００１２】
１つの態様では、本開示で提示される電子商取引ウェブサイトのための情報マッチング方法は、下文で説明される多くのアクションを含んでいる。
【００１３】
ネットワーク使用者のネットワーク行動の異なるタイプの特性データは、検索エンジンサーバーによって収集される。ネットワーク行動のそれぞれのタイプに基づいて、特性データに応じたネットワーク使用者のクラスタ化が実行され、特性データのそれぞれのタイプの重み付けは、クラスタ化プロセスを実行するために構成される。
【００１４】
検索エンジンサーバーは、特定のネットワーク使用者からの検索リクエストを受信し、リクエストされた検索に応じて検索から結果を獲得する。
【００１５】
検索エンジンサーバーは、特定の使用者が属している特定のネットワークのクラスタ内のネットワーク使用者の少なくとも幾らかのクリック動作の履歴記録をリクエストする。
【００１６】
検索エンジンサーバーは、ネットワーク使用者の少なくとも幾らかのクリック動作の履歴記録及びクラスタに関する特性データの異なるタイプの重み付けに基づいて、検索結果のランク値を計算して獲得する。
【００１７】
検索エンジンサーバーは、検索結果を高ランクから低ランクまで降順に配列するようにランク値に基づいて検索結果をソートし、検索のソート結果を特定の使用者の端末装置へ送信する。
【００１８】
ネットワーク行動は、オンライントレーディング又はウェブコメントを含んでいてもよい。
【００１９】
ネットワーク行動の特性データは、オンライン取引記録又はウェブコメント記録を含んでいてもよい。
【００２０】
別の態様では、ネットワーク行動のタイプに基づき、且つ特性データに応じてネットワーク使用者をクラスタ化する方法は、下文で説明される多くのアクションを含んでいる。
【００２１】
ネットワーク行動の特性データが収集されていないあらゆるネットワーク使用者は、同じクラスタにグループ化される。
【００２２】
残りのネットワーク使用者は、ネットワーク行動の特性データに応じてクラスタの所定の設定にグループ化される。
【００２３】
クラスタ化の結果は、データシートの形式で配列され、データベースに保存される。
【００２４】
ネットワーク行動の特性データに応じてクラスタの予め取り決められた設定にクラスタ化する手順は、下文で説明される多くのアクションを含んでいてもよい。
【００２５】
ネットワーク行動の特性データがオンライントレーディングである場合、クラスタ化は、オンライトレーディング記録の商品情報が相互に類似しているかどうかによって実行されてもよく、類似の商品を購入したことのあるネットワーク使用者は、同じクラスタに集められてもよい。
【００２６】
クラスタ化手順は、クラスタの数がクラスタの所定の数に達した時に完了される。
【００２７】
ネットワーク行動の特性データによるクラスタ化の手順及びクラスタの予め取り決められた設定は、下文で説明される多くのアクションを含んでいてもよい。
【００２８】
ネットワーク行動の特性データがウェブコメント記録である場合、ネットワーク使用者のクラスタ化は、商業者が属しているクラスタによって、又は２つの商業者ネットワーク使用者のウェブコメント記録に現れるネットワーク使用者の数によって実行されるであろう。重複割合は、ネットワーク使用者の、商業者ネットワークをクリックするネットワーク使用者の総数に対する割合に基づいてもよい。
【００２９】
重複割合を利用することによって使用される商業者ネットワークの間のスペースが、計算され、そのスペースに基づいてクラスタ化が実行される。
【００３０】
反対に、消費者ネットワーク使用者のクラスタ化は、商業者ネットワーク使用者のクラスタ化の結果によって実行される。
【００３１】
クラスタ化手順は、クラスタの数がクラスタの所定の数の設定に達した時に完了される。
【００３２】
検索エンジンサーバーによってネットワーク使用者のネットワーク行動の特性データを収集するやり方は、以下の、サーバーログ分析システムを通じて収集すること、ネットワーク使用者のアクティビティのログシステムを通じて収集すること、地理情報システムを通じて収集すること、又は第三者のデータインターフェイスを通じて収集すること、又は上述のやり方を集成したものを通じて収集すること、を含んでいてもよい。
【００３３】
ネットワーク使用者のネットワーク行動の特性データを収集するやり方は、下文で説明される多くのアクションを更に含んでいてもよい。
【００３４】
地理的場所情報の重み付けが、構成される。
【００３５】
検索のそれぞれの結果のランク値は、クラスタ化を実行するために地理的場所情報の重み付け及び異なる特性データの重み付けに基づいて計算される。
【００３６】
検索の結果は、高ランク値から低ランク値まで降順で配列される。
【００３７】
検索エンジンサーバーは、特定のネットワーク使用者の検索リクエストを受信する時、特定のネットワーク使用者からのキーワード及び／又は特定のネットワーク使用者によるマウスクリック動作によってトリガーされる検索リクエストを受信し得る。
【００３８】
本開示は、情報マッチングシステムを更に提供しており、当該システムは、ネットワーク使用者のネットワーク行動の特性データを収集するための情報取得システム、取り出しシステム、結果ページ生成システム及びソートシステムを備えている。
【００３９】
情報取得システムは、異なるネットワーク行動の、特性データに応じたネットワーク使用者のクラスタ化を実行し、クラスタ化を実行するために異なる特性データの重み付けを構成する。
【００４０】
取り出しシステムは、特定のネットワーク使用者の検索リクエストを受信し、検索結果を獲得するリクエストに基づいて、特定のネットワーク使用者を包含するクラスタ内の他のネットワーク使用者によるそれぞれの結果に対して行われたクリック動作の履歴記録をリクエストし、他のネットワーク使用者のクリック動作の履歴結果及びクラスタ化のための特性データの重み付けを利用することで検索結果のランク値を獲得した後、ランク値を高ランク値から低ランク値まで降順で配列する。
【００４１】
結果ページ生成システムは、配列された検索結果を情報受信者に表示する。取り出しシステムは、特定のネットワーク使用者の検索リクエストを受信し、検索リクエストに従った検索結果を獲得するように検索を実行するための検索エンジンを含んでいてもよい。
【００４２】
ソートシステムは、クラスタ内のネットワーク使用者によって行われたそれぞれの検索結果に対するクリック動作の履歴記録をリクエストし、他のネットワーク使用者によって行われたクリックの履歴結果及びクラスタ化のための特性データの重み付けを利用することで検索結果のランク値を計算した後、検索結果を高ランク値から低ランク値まで降順で配列する。
【００４３】
ソートシステムは、第１の設定モジュール、問い合わせモジュール、統計的モジュール及びソートモジュールを含んでいてもよい。
【００４４】
第１の設定モジュールは、クラスタ化のための特性データの重み付けを設定する。
【００４５】
問い合わせモジュールは、既に獲得したそれぞれの検索結果に満足しないそれぞれのネットワーク使用者によって行われたそれぞれの検索結果に対するクリック動作の履歴記録をリクエストする。
【００４６】
統計的モジュールは、それぞれの検索結果に対するクリック動作の履歴記録の統計的分析を行い、統計的データをデータシートの形式でデータベースに保存する。
【００４７】
ソートモジュールは、取り出された検索結果に満足しない特定の使用者が検索を実行する時、特定のネットワーク使用者を包含するクラスタ内のネットワーク使用者の少なくとも幾らかのクリック動作の履歴記録について問い合わせる。
【００４８】
それぞれの検索結果のランク値に関する重み付け計算に基づいて、検索結果は、高ランク値から低ランク値まで降順に配列される。
【００４９】
ソートモジュールは、地理的位置情報の重み付けを設定する第２の設定モジュールを含んでいてもよい。
【００５０】
それぞれの検索結果のランク値は、地理的位置情報の重み付けとクラスタ化のための特性データを利用することによって計算される。検索結果は、高ランク値から低ランク値まで降順で配列される。
【発明の効果】
【００５１】
本開示で提供されるような電子商取引のための情報マッチング方法と情報システムは、発行者及び受信者によって発行及び受信された情報を通じて、情報発行者及び受信者の属性を概括的に分析するために利用することができ、受信者によって表現された要求に従ってマッチした情報を情報受信者に提供することで、情報マッチング及び電子商取引を利用する情報発行者及び受信者の双方に利益のある結果を達成することになる。
【００５２】
本開示の実施形態をより明瞭に説明するために、図面の簡単な説明をこれより行う。以下に説明される図面は本開示の単なる実例である。本開示の精神から逸脱すること無く他の類似の実例が、当業者には自明のものであり、故に、類似の実例も添付の特許請求の範囲に含まれる、と考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本開示に関与する役割間の関係を示している概略図である。
【図２】本開示の情報マッチング方法の構造を示している概略図である。
【図３】本開示の実施形態を示しており、情報編集システムで発行される情報分類の選択を図解している演習用図である。
【図４】図３で示されるレストランの分類における選択の一例である。
【図５】情報が情報仲介システムを通じて情報編集システムにどの様に接続されるのかを示している、本開示の実施形態の一例の概略図である。
【図６】電子商取引ウェブサイトで利用される情報マッチング方法の流れ図を示している、本開示の実施形態の一例である。
【図７】電子商取引ウェブサイトで利用される情報マッチング方法の構造を示している、本開示の実施形態の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００５４】
本項では、図を併用しながら本開示の実施形態で利用される技法をより明瞭且つ完全に説明する。本明細書で図解される実施形態は、様々な実施形態の単なる実例であり、発明概念のあらゆる実例を網羅するものではない。従って、本開示の精神から逸脱すること無く当業者によって行われる本開示のどの様な修正も添付の特許請求の範囲に含まれる。
【００５５】
本開示には、３つの役割、即ち情報発行者、情報受信者及び情報マッチングシステムが関与している。情報発行者は、情報を提供する関係者であり、情報受信者は、情報を必要とする関係者である。しかしながら、これらの２つの役割が、概念的に区別されていることを留意されたい。実際には、情報発行者としての機能を果たし、更に情報受信者としての機能を果たすことが可能である。学生を一例として考えると、学生がパートタイムの仕事を探している時、学生は、情報発行者である。その一方で、学生は、広告されたパートタイム業務についての情報を知る必要もあり、故に、同時に情報受信者になっている。本開示に提供される情報マッチングシステムは、情報発行者と情報受信者の間の情報交換のためのプラットフォームとして機能する。その様な３つの役割の間の関係を図１に示している。
【００５６】
図２で示しているのは、本開示の情報マッチングシステムのネットワーク構造の概略図である。
【００５７】
情報取得システム２０１は、情報を収集する。情報取得システムの情報編集システム２０１１は、情報発行者の基本属性情報と公開される情報を収集する。個別化情報取得システム２０１２は、情報受信者の個別化データを収集し、個別化属性情報を獲得するために個別化データのクラスタ化を実行する。情報記憶システム２０３は、情報発行者の基本属性情報、発行者によって公開される情報及び受信者の個別化属性情報を保存又は記憶する。
【００５８】
更に、本開示の情報マッチングシステムのネットワーク構造は、情報取得システム２０１によって収集された発行者の基本属性情報を認証する情報認証システム２０２を随意的に含むことが可能である。取得情報が認証を通過すると、通知が情報記憶システム２０３へ送信され得る。
【００５９】
情報受信者がオンライン活動を経験すると、要求識別システム２０４は、使用者マーク及びトリガー情報に応じた受信者のオンライン活動情報を獲得する。取り出しシステム２０５は、オンライン活動に応じた検索結果を生成する。検索結果は、検索命令にマッチングする発行者から出される公開情報を含んでいる。結果ページ生成システム２０６は、検索結果を情報受信者に表示する。
【００６０】
しかしながら、情報取得システム２０１、情報認証システム２０２、情報記憶システム２０３、要求識別システム２０４、取り出しシステム２０５及び結果ページ生成システム２０６の概念は、論理的な理解であり、これらのシステムは、全てのシステムを１つのサーバーの中に実装する方法で配置することができる、又はそれらの１つ又はそれ以上を１つ又はそれ以上のサーバーの中に実装してもよい。
【００６１】
情報マッチングシステムによって提供される機能には、情報発行者及び受信者からの情報を収集すること、発行者及び受信者の属性情報を分析すること、及び情報受信者によって表現される要求に従ってマッチした情報を提供すること、が含まれる。このように、本開示の実施形態が電子商取引に適用されれば、情報マッチングを達成することが可能であり、情報発行者と情報受信者の双方に利益のある結果を提供することができる。
【００６２】
図２で示されるようにネットワーク構造を結合することによって、情報発行者及び情報受信者の２つの角度から、詳細な説明を提示する。情報発行者に関しては、２つの主な段階が関与しており、下文で説明される。
【００６３】
第１の段階
情報発行者は、公開される情報及びその属性情報を情報編集システム２０１１を通じて情報記憶システム２０３の中へ記入する。情報編集システム２０１１は、プロセスサーバーで作動するソフトウェアシステムであってもよい。サーバーと外部間の通信は、標準ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）を通じて達成することができる。情報発行者は、一般的な閲覧ソフトを通じて情報編集システム２０１１のウェブページを訪れることができ、ウェブページ上にメッセージを記入する。例えば、レストランの情報発行者は、レストランのサービスに関する情報を公開することを望んでいるとする。最初に、情報のカテゴリーを選択し、情報を登録した後、編集システム２０１１は、図３及び図４で示されるようなレストランの業態に応じた関連情報を記入することを求めるであろう。別の業界から入力する場合、図４で示されるウェブページに記入される情報は異なるものであることを理解頂きたい。これは、図３及び図４がレストラン業界専用に作られた一つの実施形態であるためである。他の実行可能な実施形態用のウェブページコンテンツ、レイアウト、絵柄及び色等は、相互に異なっていてもよい。
【００６４】
情報発行者は、更に、携帯電話メッセージ等の他の手段で又は他の端末装置を通じて情報を公開し得る。しかしながら、公開情報がＨＴＴＰを通じて行われない場合、情報仲介システムは、情報編集システム２０１１と通信するために情報をＨＴＴＰへ転送することが求められる。図５で示されるように、情報を、情報仲介システムを通じて携帯電話又は他の端末装置によって情報編集システム２０１１へ転送することができる。
【００６５】
情報の配信後、情報は、１つ又はそれ以上のデータベースを含み得る、例えば、情報記憶システム２０３等の情報記憶システムの中に保存されるであろう。１つ又はそれ以上のデータベースは、分配型又は非分配型であり得る。ここでのデータベースは、一般的な観念のものであり、任意の種類のデータベースであってもよく、Ｏｒａｃｌｅデータベース、Ｍｙ  ＳＱＬデータベース及びＳＱＬサーバー等の特定の型のデータベースに限定されるものではない。
【００６６】
第２の段階
発行者によって配信された情報は、例えば、情報認証システム２０２のような情報認証システムを通じてシステム管理者によって審査される。情報認証システム２０２は、システムサーバーで作動するソフトウェアシステムでもある。外部との通信は、標準ＨＴＴＰを通じて達成することができ、システム認証者は、閲覧ソフトを通じて訪問することができる。
【００６７】
実用目的で必要な場合、システム認証者によって、第三者認証会社が委託され得る。第三者認証会社又は他の第三者機関は、発行者によって公開された情報の信ぴょう性及び信頼性を証明するように、発行者によって公開された情報の審査及び認証を実行し得る。
【００６８】
例えば、上述の事例では、情報発行者は、レストラン名、料理に関する情報、営業登録証、衛生証明等を含むレストランサービスについての情報を提供する。システム認証者は、第三者会社にこの情報の認証を実行することを委託してもよい。第三者会社による異なるルートを通じた異種認証の後、情報が信ぴょう性及び信頼性のあるものとみなされる場合、情報のフィードバックがシステム認証者に受信され、情報は、システム認証者によって処理される審査を通過することになる。
【００６９】
情報が審査に通過しない場合、システム認証者は、情報を拒絶し得る、又は要件に適合するように情報を再編集し得る。
【００７０】
審査を通過後、情報は、他のシステムで使用されるために、情報記憶システム２０３等の認可されたデータベースへ情報審査システムによって転送されるであろう。
【００７１】
前述の段階の目的は、電子商取引活動の信用性をいっそう良好に維持するために、情報提供者によって提供される情報の信ぴょう性及び信頼性を証明するためである。しかしながら、実際の適用において、この段階を省略してもよい。
【００７２】
ここまで、情報発行者向けの手順を述べてきた。下文の説明は、情報受信者に関連するものである。
【００７３】
第１の段階
ネットワーク使用者の特性データは、個別化情報取得システム２０１２を通じて収集される。個別化情報取得システム２０１２は、サーバーで作動するソフトウェアシステムであり、以下のサブシステムを含む。
ａ）サーバーログ分析システム：このシステムは、使用者訪問記録の分析を通じてサーバーログを利用することで使用者特性を分析するためのものである。サーバーログは、サーバーの中で作動する基本サービスソフトウェアであってもよい。
【００７４】
ソフトウェア作動ログの一つの例示的記録として、Ａｐａｃｈｅ  ＨＴＴＰサービスログが挙げられる。サーバーのＡｐａｃｈｅログから、使用者の訪問記録を獲得することができる。単なる例証目的の一例として、使用者は、過去７日間に以下のものを訪問している。
／ｐａｔｃｈ  １／ｆｉｌｅ  １
／ｐａｔｈ  ２／ｆｉｌｅ  ２
―――
―――
これらの訪問記録は、使用者の特性データとして使用され、情報記憶システム２０３の中に保存される。
ｂ）使用者活動ログシステム：このシステムは、使用者活動ログを利用することで使用者の特性を分析するためのものである。使用者の活動ログは、ウェブサイトに提供されたアプリケーションプログラムによって記録された活動を含んでいてもよく、それらのサービスのログ記録を使用することができる。例えば、ウェブサイトによって使用者に提供されたフォーラムプログラムは、使用者によって登録されたＩＰアドレス、登録時間、ログの中の使用者のポストタイトル及びポストコンテンツを記録し得る。使用者ログシステムは、それらのログから使用者の特性データを獲得し、使用者の特性データを情報記憶システム２０３の中に保存することができる。
【００７５】
フォーラムプログラムによって記録された使用者活動の一つの例を表１に示している。
【００７６】
【表１】
0005596152.tif 000002
【００７７】
使用者活動ログは、使用者特性データとして「ページ」、「ポストタイトル」及び「ポストコンテンツ」のキーワードを取り込む。
【００７８】
別の例は、更に使用者のトレーディング記録をログの中に保存し得るオンライントレーディングシステムである。使用者活動ログシステムは、更に、使用者のトレーディング記録から使用者の特性データを獲得し、情報記憶システム２０３の中に特性データを保存することができる。オンライントレーディングシステムによって記録された使用者の活動の一つの例を表２に示している。
【００７９】
【表２】
0005596152.tif 000003
【００８０】
使用者活動ログシステムは、使用者特性データとして「購入商品」及び「取引金額」を取り込み、特性データを情報記憶システム２０３の中に保存する。
ｃ）地理情報システム：このシステムは、使用者の地理的位置情報を収集及び分析するためのものである。使用者の位置座標は、全地球測位システム（ＧＰＳ）又は携帯電話基地局位置システム等の測位システムを通じて獲得することができる。地理情報システムは、地理座標を情報記憶システム２０３の中に記録及び保存するであろう。
ｄ）第三者データインターフェイス：インターネット構造の特性のおかげで、本開示の情報マッチングシステムは、システムの内部から使用者データを獲得することができる。情報取得システム２０１がより有効的であるべき場合、第三者データインターフェイスは、他のサーバーの中のデータを本開示のシステムに統合するのに必要とされ得る。例えば、会社Ａが、本開示のシステムを作動させる時、会社Ｂのウェブサイトの使用者活動ログを会社Ａのシステムと接続するために、会社Ｂのウェブサイトとの連携を探索することができる。インターフェイスを通じて、標準ＨＴＴＰは、サーバーと通信するために活用されてもよい。
【００８１】
上述のサブシステムは、実施形態の実際の状態に応じて柔軟に配列することができる。本開示の全てのサブシステムを含む必要はない。
【００８２】
更に、使用者特性データ、即ち使用者情報源は、オンライン取引記録及びウェブコメント等を含むことが可能である。システムの大部分の使用者は、「無言の使用者」である、即ち大部分の使用者は、システムに自分の特性データを残さないことを理解頂きたい。使用者は、ウェブサイトを随意に閲覧するが、ウェブサイトとの意思疎通は乏しい。これは、情報量を限定することになるが、システムの通常の動作に影響を与えるものではないであろう。
【００８３】
第２の段階
段階１で収集された使用者の特性データのクラスタ化が、実行される。クラスタ化は、クラスタを形成するために類似の特性データを有する使用者又は特性をグループ化することを含んでいてもよい。クラスタの構成員の全体的な特性は、クラスタ内のそれぞれの構成員の特性とみなされる。使用者特性データから、使用者Ａ及び使用者Ｂが、両者共同じ訪問記録を有している、又は両者共類似のキーワードを有している、又は両者共取引記録で類似の商品を購入したことがあることが分かった場合には、使用者Ａ及び使用者Ｂは、１つのクラスタに集められる。クラスタ化の結果は、その後、情報記憶システム２０３の中に保存される。クラスタ化には既存の方法がある。以下において、クラスタ化手順を例示するためにクラスタ化方法を紹介する。
【００８４】
システムは、それぞれの使用者を商業者側使用者又は消費者側使用者として分類し得る。商業者側使用者は、電子商取引ウェブサイトで製品又はサービス情報を公開するものである。消費者側使用者は、電子商取引ウェブサイトから商業者側使用者によって公開された情報を獲得するものである。消費者側使用者は、それぞれの消費者側使用者がその日の何時にオンライントレーディング及びウェブコメントを実行したのか等、消費者側使用者のネットワーク行動の収集された特性データに応じてクラスタ化される。消費者側使用者のクラスタ化は、オンライン取引記録の特性データに応じて実行されてもよい、又はクラスタ化は、更に、ウェブコメント記録の特性データに応じて実行することができる。クラスタ化が特性データに応じて実行される時、情報記録を持たない消費者側使用者は、クラスタを組織するために最初に集められてもよい。残りの消費者側使用者は、システム管理者の構成に応じて幾つかのクラスタに配列されてもよい。ここでは、消費者側使用者を単なる例証目的で３つのクラスタに分類してゆく。
【００８５】
オンライン取引記録で特性データを利用するクラスタ化方法は、以下のように説明することができる。即ち、クラスタ化は、消費者側使用者のオンライ取引記録の商品が、相互に類似しているかどうかに基づいている。この例では、類似の商品を購入したことがある消費者側使用者は、１つのクラスタとして集められ得る。
【００８６】
商業者側使用者によって公開された情報に満足しない消費者側使用者によって行われたウェブコメントを利用することによるクラスタ化に関して、一つの例示的なプロセスを、下文で説明する。
ａ）記録の無い人々が１つのクラスタとして集められ得る。
ｂ）消費者側使用者のクラスタ化は、ウェブコメントの分類に応じて又は商業者側使用者のクラスタカタログに応じて実行される。一般的には、ここで言及されるカタログは、商業者によって公開された情報によって関連付けられる製品の産業又は分野を意味している。
【００８７】
本開示によって提供され且つウェブコメント記録に基づく代替的なクラスタ化方法を、下文で説明する。
【００８８】
ウェブコメント記録の消費者側使用者の情報を分析するために商業者側使用者によって公開された情報に基づいて、２つの商業者側使用者のウェブコメント記録に現れる消費者側使用者の数が数えられ、２つの商業者側使用者のウェブコメント記録に現れる消費者側使用者の数の、商業者側使用者に満足しないウェブコメントを行っている消費者側使用者の総数に対する割合に応じた重複割合が、獲得される。その後、商業者側使用者間のスペースは、重複割合に基づいて計算される。例えば、統計結果が、商業者側使用者Ａのウェブコメント記録の中の消費者側使用者の８０％は、商業者側使用者Ｂに満足しないコメントを更に行っていることを示していると仮定すれば、それ故に、商業者側使用者Ａと商業者側使用者Ｂの間のスペースは以下のようになる。
【００８９】
【数１】
0005596152.tif 000004
【００９０】
事前に選択した０．５のような閾値に基づいて、０．５未満の閾値の商業者側使用者は、１つのクラスタに集められる。このようにして、商業者側使用者Ａ及びＢは、１つのクラスタへ集められる。反対に、消費者側使用者のクラスタ化は、商業者側使用者のクラスタのクラスタカタログに応じて実行され得る。この実例でのクラスタ化の結果は、商業者側使用者Ａ及び商業者側使用者Ｃと共に１つのクラスタへ配列されると仮定すれば、一方で、商業者側使用者Ｄ、商業者側使用者Ｅ及び商業者側使用者Ｆは、別のクラスタの中へ配列される。消費者側使用者のクラスタ化は、商業者側使用者Ａ及び商業者側使用者Ｃに満足しないウェブコメントを行った消費者側使用者を１つのクラスタへ、商業者側使用者Ｄ、商業者側使用者Ｅ及び商業者側使用者Ｆに満足しないウェブコメントを行った消費者側使用者を別のクラスタへ集めてグループ化することによって行われ得る。
ｃ）獲得されたクラスタの数がクラスタの所定の設定の数に達すると、クラスタ化は完了される。高い精度のクラスタの分類を実行すれば、単純に、より多くのクラスタを獲得することができる。クラスタ化の計算は、オフライン状態で成し遂げることが可能である。
ｄ）上述のクラスタ化方法を通じて、クラスタ化を全ての消費者側使用者に対して実行することができ、クラスタ化の結果を別の目的のためにデータベースの中に保存することができる。例えば、下の表３で示される消費者側使用者１、２、３、４、５及び６のクラスタ化の結果を獲得することができる。
【００９１】
【表３】
0005596152.tif 000005
【００９２】
第３の段階
検索エンジンによる検索が実行され、続いて、検索結果をソート及び再配列する。ここで述べる検索エンジンは、一般的な観念のものである。これは、ウェブサイトの検索エンジン又は会社の製品を必ずしも意味しているわけではなく、ただ、以下の特性を有するコンピュータネットワークシステムを意味している。
１．システムの入力は、キーワードであり、幾つかのパラメータを含むことが可能である。
２．システムの出力は、入力情報に応じて獲得された検索結果であり、システムの内部から発せられるものである。
【００９３】
検索エンジンを利用することで検索を実行する手順は、既存の技法である。本開示の関心事は、検索の実施における検索エンジンの適用についてではない。寧ろ、本開示で提供しているは、検索エンジンによって獲得された結果のソート及び再配列を実行する方法である。故に、検索の実施における検索エンジンの適用については、簡略した説明のみを提供する。
【００９４】
検索エンジンを利用する検索の手順を、下文で説明する。
【００９５】
ネットワーク使用者がオンライン活動を実行する時、要求識別システム２０４は、ネットワーク使用者によって送信されたリクエスト、例えば、キーワード入力又はマウスクリック動作を通じてトリガーされる検索リクエスト等、を受信する。ネットワーク使用者のマウスクリック動作を通じてトリガーされる検索リクエストは、一つの所定のカテゴリーをネットワーク使用者がクリックすることであり得、次には、クリックが対応する検索リクエストをトリガーする。要求識別システム２０４は、検索を実行するためにリクエストを取り出しシステムへ転送し、検索リクエストに従った検索結果を生成する。
【００９６】
検索結果のコンテンツは、発行者が公開したいと思っている情報、例えば、発行者の名前及び業種等、更には、情報発行者の名前に関連する記述等を含んでいてもよい。情報は、発行者によって情報記憶システム２０３の中に保存される。更に、発行者が公開を望んでいるあらゆる前述の情報は、概して、構造的データ一式である。構造的データ一式は、データシート等の構造化された形式で情報記憶システム２０３の中に保存されることができるデータを意味している。
【００９７】
検索システム２０５で行われた検索結果のソート及び再配列の手順は、下文で説明される複数のアクションを含んでいる。
【００９８】
１）特性データの重み付けが、クラスタ化を実行するために設定される。本開示の１つの実施形態では、「オンライン取引記録」及び「ウェブコメント記録」のような特性データの２つのカテゴリーを例に取り上げる。「オンライン取引」の重み付けは、４０％に設定され、「ウェブコメント」の重み付けは６０％に設定される。
【００９９】
２）獲得されたそれぞれの検索結果に基づいて、検索エンジンは、それぞれの検索結果に満足しない各使用者のクリック動作の履歴記録について問い合わせる。例えば、検索に１０セットの獲得された記録が存在するとする。これらの検索結果は、結果１、結果２・・・結果１０と付記され得る。使用者の活動の履歴記録は、ログシステムに記録され、結果１、結果２・・・結果１０のそれぞれに満足しない使用者によって行われたクリック動作の回数の履歴記録を含む。
【０１００】
３）それぞれの検索結果のクリック動作の履歴記録の統計的分析を実行し、データをデータベースに保存する。例えば、「水煮魚」について検索され、下の表４で示されるように、結果１：消費者側使用者１は、そこで１回クリックし、消費者側使用者２は、そこで１０回クリックした。
【０１０１】
【表４】
0005596152.tif 000006
【０１０２】
４）使用者が検索を行うと、検索エンジンによって取り出された検索結果に基づいて、特定の使用者が属するクラスタ内の使用者の少なくとも幾らかによって行われた検索結果上でのクリック動作の履歴記録について問い合わされる。上で説明された第１の段階の重み付け設定に基づいて、それぞれの検索結果のランクを計算し、検索結果は、高ランクから低ランクまで降順で再配列される。例えば、消費者側使用者２が、「水煮魚」に関して検索する時、結果１、結果２・・・結果１０のような、検索エンジンによって取り出された結果を再配列する手順を下文で提供する。
【０１０３】
４．１クラスタ表に基づいて、消費者側使用者２が属しているクラスタ内の使用者について問い合わされる。例として表３を使用する場合、以下のものを獲得することができる。即ち、クラスタ化が「オンライン取引記録」に基づく時、使用者１及び使用者２は、同じクラスタに属する。クラスタ化が「ウェブコメント記録」に基づく時、使用者２、使用者３及び使用者４は、同じクラスタに属する。
【０１０４】
４．２使用者のクリック動作の履歴記録から、消費者側使用者２が属しているクラスタの使用者によって行われたクリック動作の履歴記録が獲得される。例として表４を使用する時、結果１と関連させると、消費者側使用者１は１回クリックし、消費者側使用者２は１０回クリックし、消費者側使用者３は２回クリックし、消費者側使用者４は１回クリックした。
【０１０５】
４．３それぞれの検索結果のランクは、問い合わせ結果に基づいて計算される。計算方法は、以下のようになる。即ち、「オンライン取引記録」のクラスタに関すると、結果１消費者側使用者１は１回クリックし、消費者側使用者２は１０回クリックしており、そのため、ランクは以下のように計算され得る。
ランク＝（１＋１０）*４０％＝４．４
「ウェブコメント記録」のクラスタに関して言えば、
結果１：消費者側使用者２は１０回クリックし、消費者側使用者３は２回クリックし、消費者側使用者４は１回クリックした。従って、
ランク＝（１０１＋２＋１）*６０％＝７．８
ランク合計＝４．４＋７．８＝１２．２
検索結果のランクも、同様に獲得することができる。
【０１０６】
４．４計算されたランク値は、高いものから低いものまで降順で配列される。
【０１０７】
地理的測位システムが、本開示のシステムに加えられる場合、地理情報システム（ＧＩＳ）取り出しシステムを含むことが可能である。ＧＩＳ取り出しシステムは、選択可能なサブシステムである。ＧＩＳ取り出しシステムがない場合、本開示のシステムは、もはや地理位置取り出しの機能を保有し得ないが、本開示のシステムの主要な機能は影響を受けないであろう。
【０１０８】
地理的位置情報が、システムに加えられる場合、上述のランク値を以下のように計算し得る。
【０１０９】
ランク＝クラスタ化用特性データの重み付け＋地理的位置情報の重み付け
【０１１０】
地理的測位情報がシステムに加えられない場合、上述のランク値は、クラスタ化用特性データの重み付けと等しい。
【０１１１】
第４の段階
ソートされた結果を使用者に表示するための結果ページ生成システム２０６は、別のシステムと接続されたサーバー内で作動される自動ウェブページ生成システムであり、結果ページを使用者に表示するように予め設定されたウェブページフォーマットに準じて結果ページを形成するためにソート後のコアコンテンツを統合するであろう。
【０１１２】
本開示の方法を従来式の検索エンジンと比較する場合、１つの違いは、本開示のシステムの使用時には、使用者の入力は、キーワード以外の形式の検索リクエストを、これに限定されるわけではないが、含んでいてもよいことであり、例えば、使用者のオンライン活動を、情報マッチングプロセスのための取り出し条件として利用することができる。本開示は、使用者の個別化属性を考慮しているので、異なる使用者には異なる結果を提示することができる。
【０１１３】
本開示の方法をクリック報酬型（ＰＰＣ）の方法と比較する場合、１つの違いは、ＰＰＣにおいては、ソートは、情報発行者によって支払われるクリック毎の料金に応じて行われることである。先行する位置に置かれた情報が、訪問者に提示されるので、発行者は、支払いを通じて広告の表示を管理することができる。しかしながら、本開示では、情報の表示は、情報発行者と情報受信者の間のマッチングの程度に応じて管理される。
【０１１４】
本開示の方法を伝統的な広告と比較する場合、１つの違いは、広告の本質は、どのように見えようとも常に広告であるということである。広告は、その本質から免れることはできない。即ち、情報は、消費者の意図ではなく広告主の意図に従って配信される。本開示では、広告行動分析及びクラスタ化方法が利用されているが、本開示によって追及される目的は、情報発行者と情報受信者の間のマッチングである。従来式の広告とは異なり、本開示は、情報受信者、例えば、消費者側使用者を阻害しないものであろう。
【０１１５】
図６は、電子商取引ウェブサイトで実装された本開示の一つの実施形態の情報マッチング方法の流れ図である。マッチング方法は、下文で説明される複数の段階を含んでいる。
【０１１６】
段階６０１では、情報取得システム２０１は、消費者側使用者の個別化データを収集し、個別化データのクラスタ化を実行し、クラスタ化の結果を保存する。クラスタ化のために情報取得システム２０１を用いて消費者側使用者の個別化データを収集する手順は、下文で説明される複数のアクションを含んでいてもよい。
【０１１７】
最初に、記録を持たない消費者側使用者は、１つのクラスタにグループ化される。次に、特性データ及びクラスタの所定の設定に基づいた残りの消費者側使用者のクラスタ化が実行される。クラスタ化の結果は、データシートの形式でデータベースに保存される。
【０１１８】
特性データがオンライン取引記録である場合、特性データ及びクラスタの既定の設定に基づいたクラスタ化の手順は、下文で説明される複数のアクションを含んでいてもよい。
【０１１９】
クラスタ化は、消費者側使用者のウェブ取引記録の商品情報が相互に類似しているかどうかに基づいて実行される。次に、類似の商品を購入したことがある消費者側使用者は、１つのクラスタへグループ化される。クラスタの数が設定の所定の数に達した時に、クラスタ化は完了される。
【０１２０】
特性データがウェブコメント記録である場合、特性データ及びクラスタの予め取り決められた設定に基づいたクラスタ化の手順は、下文で説明される複数のアクションを含んでいてもよい。
【０１２１】
消費者側使用者のクラスタ化は、商業者側使用者が属しているクラスタに基づいて、又は２つの商業者側使用者のウェブコメント記録に現れる消費者側使用者の数に基づいて、実行される。消費者側使用者の数の、商業者側使用者に満足しないウェブコメントを行った消費者側使用者の総数に対する割合に基づいて、重複割合が獲得される。商業者側使用者間のスペースが計算され、スペースに基づいた商業者側使用者のクラスタ化が実行される。反対に、商業者側使用者のクラスタ化に基づいて、消費者側使用者のクラスタ化が実行される。クラスタ化の数が、予め取り決められた数に達すると、クラスタ化は完了される。
【０１２２】
１つの実施形態では、情報取得システム２０１を用いて情報受信者の個別化データを収集する方法は、１つ又はそれ以上の様々な手段を含んでおり、手段には、サーバーログ分析システムを通じた収集、使用者活動ログを通じた収集、地理情報システムを通じた収集、第三者のデータインターフェイスを通じた収集及び上述の方法を任意で組み合わせたものを通じた収集等が挙げられる。
【０１２３】
段階６０２では、検索システム２０５は、情報受信者のウェブ活動に応じた検索結果を生成し、記憶装置内のクラスタ化の結果に基づいて検索結果をソートする。
【０１２４】
地理的測位情報を含む必要性がない場合には、記憶装置内のクラスタ化結果に基づいて検索結果をソートする手順は、下文で説明される複数のアクションを含んでいる。
【０１２５】
クラスタ化用の特性データの重み付けが設定される。
【０１２６】
それぞれの検索結果に基づいて、各使用者のそれぞれの結果のクリック動作の履歴記録について問い合わされる。
【０１２７】
それぞれの検索結果のクリック動作の履歴記録の統計的分析を実行し、データをデータシートの形式でデータベースに保存する。
【０１２８】
使用者が、取り出された検索結果に基づいて検索を行うと、システムは、検索を行っている使用者を含むクラスタ内の使用者の少なくとも幾らかによって行われたクリック動作の履歴記録について問い合わせる。重み付けに基づいて、それぞれの検索結果のランクは、計算される。計算されたランク値に基づいて、検索結果は、高ランク値から低ランク値まで降順でソート及び再配列される。
【０１２９】
地理的測位情報がシステムに含まれる場合、記憶装置内のクラスタ化結果に基づいた検索結果のソートが、下文で説明される手順を用いて実行されてもよい。
【０１３０】
地理的位置の重み付けを設定する。
【０１３１】
記憶装置内のクラスタ化結果に基づいて検索結果をソートする手順は、クラスタ化用に特性データの重み付けを設定することを含んでいる。
【０１３２】
各使用者によって行われたそれぞれの検索結果のクリック動作の履歴記録について、それぞれの獲得された結果検索に基づいて問い合わされる。
【０１３３】
それぞれの獲得された及び取り出された検索結果のクリック動作の履歴記録に関する統計的分析が実行され、データは、データシートの形式でデータベースの中に保存される。
【０１３４】
使用者による検索が行われる時、取り出された検索結果に基づいて、システムは、使用者が属しているクラスタ内の使用者の少なくとも幾らかのクリック動作の履歴記録について問い合わせ、地理的位置情報の重み付け及びクラスタ化用特性データの重み付けに基づいてそれぞれの検索結果のランクを計算した後、計算されたランク値に基づいて検索結果をソートし、結果を高ランクから低ランクまで降順で配列するであろう。
【０１３５】
段階６０３では、結果ページ生成システム２０６は、ソートされた検索結果を情報受信者に表示する。情報取得システム２０１による情報受信者の個別化データの収集前又は後に、情報取得システム２０１は、更に、情報発行者の基本属性及び公開される情報を収集し、収集したデータを記憶装置に保存する。
【０１３６】
情報発行者の基本属性情報及び発行者によって公開される情報が、情報取得システム２０１によって収集された後、且つ情報が記憶装置内に保存される前、手順は、情報発行者の基本属性情報の認証を更に含んでいてもよい。情報は、認証を通過後、記憶装置内に保存されてもよい。手順の目的は、収集される情報の信ぴょう性及び信頼性を検証することである。幾つかの実施形態では、認証の段階は、本開示の実際の適用では含まれなくてもよい。
【０１３７】
本開示によって提供される電子商取引上の情報マッチング方法を適用すると、発行者及び受信者によって公開及び受信された収集情報を通じて情報発行者及び受信者の属性情報を概括的に分析することができ、情報受信者によって表現される要求にマッチするように情報を提供することができる。この方法は、更に、開示される実施形態を電子商取引で適用することで情報発行者及び受信者の双方に利益のある結果を可能にする。
【０１３８】
本開示は、更に、図７で示されるような電子商取引ウェブサイトのための情報マッチングシステムを提供しており、このシステムは、情報取得システム７０１、取り出しシステム７０２及び結果ページ生成システム７０３を備えている。
【０１３９】
情報取得システム７０１は、情報受信者の個別化データを収集し、個別化データのクラスタ化を実行し、クラスタ化の結果を記憶装置に保存する。
【０１４０】
取り出しシステム７０２は、情報受信者のオンライン活動に基づいて検索結果を生成し、記憶装置内のクラスタ化の結果に基づいて検索結果をソートする。
【０１４１】
結果ページ生成システム７０３は、ソート後の検索結果を情報受信者に表示する。
【０１４２】
取り出しシステム７０２は、下文で説明されるように検索エンジン及びソートシステムを更に含んでいてもよい。
【０１４３】
検索エンジンは、情報受信者のオンライン活動に基づいて検索の結果を生成する。
【０１４４】
ソートシステムは、記憶装置内のクラスタ化の結果に基づいて検索結果をソートする。
【０１４５】
取り出しシステム７０２のソートシステムは、第１の設定モジュール、問い合わせモジュール、統計的モジュール及びソートモジュールを含んでいてもよい。
【０１４６】
第１の設定モジュールは、クラスタ化の特性データの重み付けを設定する。
【０１４７】
問い合わせモジュールは、それぞれの検索結果上での各使用者のクリック動作の履歴記録について問い合わせる。
【０１４８】
統計的モジュールは、それぞれの検索結果のクリック動作の履歴記録の統計的分析を実行し、データをデータシートの形式でデータベースに保存する。
【０１４９】
ソートモジュールは、取り出された検索結果に基づいて、検索を行っている特定の使用者を含むクラスタ内の使用者の少なくとも幾らかのクリック動作の履歴記録について問い合わせる。重み付けに基づいて、ソートモジュールは、それぞれの検索結果のランクを計算した後、結果を高ランクから低ランクまで降順で配列するように計算されたランク値に基づいて検索結果をソートする。
【０１５０】
取り出しシステム７０２のソートシステムは、重み付けの地理的位置情報を設定する第２の設定モジュールを更に含んでいてもよい。
【０１５１】
特性の重み付けを設定する第１の設定モジュールは、クラスタ化を実行する。
【０１５２】
問い合わせモジュールは、それぞれの検索結果上での各使用者のクリックの履歴記録について問い合わせる。
【０１５３】
統計的モジュールは、検索のそれぞれの獲得された検索結果のクリックの履歴記録の統計的分析を行い、データをデータシートの形式でデータベースの中に保存する。
【０１５４】
ソートモジュールは、取り出された検索結果に基づいて、検索を実行している使用者を包含するクラスタ内の使用者の少なくとも幾らかのクリックの履歴記録について問い合わせ、モジュールは、地理的位置情報の重み付け及びクラスタ化用特性データの重み付けに基づいてそれぞれの検索結果のランク値を計算し、それらを高ランクから低ランクまでの順に配列することで検索結果をソートするであろう。
【０１５５】
本開示で提供される情報マッチングシステムは、電子商取引に適用される時、発行者及び受信者によって公開及び受信される情報を通じて情報発行者及び情報受信者の双方の属性の概括的な分析を行うことができ、受信者によって表現された要求にマッチするような情報を提供することができる。開示される技法を用いれば、情報のマッチングが電子商取引で適用される場合、情報のマッチングを達成することができ、情報発行者及び受信者の双方に利益のある結果を達成することができる。
【０１５６】
本出願の文章で使用される関係性を表す用語、例えば、「第１の」及び「第２の」等は、一つの目的物又は動作を別の目的物又は動作と単に区別するためのものであって、目的物又は動作の何らかの実施の関係又は順番を定義又は示唆するためのものではない。用語「含める」、「包含する」又は他の代替用語は、非排他的なものとし、プロセス、方法、目的物又は設備等の一連の要素の含有は、既述の要素のみならず、述べていない要素も含むものであり、プロセス、方法、目的物又は設備につきものである要素を含むものである。しかしながら、限定されない条件下では、「〜を含んでいる」等の文章によって限定される重要な要素の定義は、プロセス、方法、目的物又は設備の前述の重要な要素に加えて、同じ特性の他の重要な要素も上述のプロセス、方法、目的物又は設備に存在し得ることを排除するものではない。説明の便宜上、上述のシステムを説明する時、機能に基づいた区分が行われた。本開示が実行される時、各システムの機能は、１つ以上のソフトウェア又はハードウェアによって達成され得ることは、当然のことである。
【０１５７】
本開示の実効に当たって、ソフトウェア及び必要なハードウェアプラットフォームを利用することは、当業者には自明であることを理解頂きたい。従って、本開示の技術又は既存の技術に寄与している本開示の一部は、コンピュータソフトウェア製品の形式で具現化することができる。コンピュータソフトウェア製品は、コンピュータ設備（パーソナルコンピュータ、サーバー又はネットワーク設備等であってもよい）が本開示の実施形態の実施例又は本開示の幾つかの部分で説明された方法を実行することを可能にし得る幾つかの命令を携えてＲＯＭ／ＲＡＭ、ディスク又はＣＤ等のコンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。
【０１５８】
本開示のこの実施形態の各実施例は、進歩的な様式で説明されている。異なる実施形態間の類似の部分は、相互を対照させる役割を果たすことができ、各実施形態の焦点の説明は、常に、他の実施形態と異なった部分に関するものである。基本的な方法は、同じであるため、一つの実施形態の幾つかの部分は、簡潔にしか説明されていない場合があり、その様な部分は、他の実施形態の説明の関連部分を参照することができる。
【０１５９】
本開示は、パーソナルコンピュータ、サーバー、携帯型又は手持ち型設備、プラテン設備、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースシステム、セットトップボックス、プログラム可能な消費的電子設備、ネットワークＰＣ、小型コンピュータ、大型コンピュータ及び上記の何れかを組み合わせたもので形成された任意の分散型コンピュータシステム等の、異なる種類の汎用の又は特別な目的のコンピュータシステム又は設備で適用することができる。
【０１６０】
本開示は、プログラミングモジュール等のコンピュータの実行可能なコンピュータ命令と関連させて説明することができる。概括的には、プログラミングモジュールは、特定の任務を実行する又は特定の抽象的データを獲得するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素及びデータ構造等を備えており、分散型コンピューティング環境で適用することができる。プログラミングモジュールは、更に、記憶設備を含む構内及び遠隔コンピュータ媒体内に配置することができる。
【０１６１】
上述の説明は、本開示の好適な実施形態に限ったものとなっているが、当該実施形態は、添付の特許請求の範囲を制限するものではなく、本開示へのどの様な修正、等価的な置き換え又は改良も、本開示の添付の特許請求の範囲に含まれるものである。
【図１】
0005596152.tif 000007
【図２】
0005596152.tif 000008
【図３】
0005596152.tif 000009
【図４】
0005596152.tif 000010
【図５】
0005596152.tif 000011
【図６】
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【図７】
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