(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーチ結果順位を調整するためのシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに結合され、前記１つ以上のプロセッサに命令を提供するように構成された１つ以上のメモリと、を備え、
前記１つ以上のプロセッサは、
ユーザによって行われた、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリを受信することと、
前記１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果を決定することと、
前記中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定することであって、前記信頼レベル値は、前記ユーザによって行われた前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に基づいて決定される、信頼レベル値の決定と、
最終順位結果を決定するために、前記第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた前記決定された信頼レベル値に少なくとも部分的に基づいて、前記中間順位結果に関係付けられた順位付けを調整することと、
を行うように構成され、
前記信頼レベル値は、前記１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に対応する値に関して平均化関数を実施することに少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられたインデックス用語重みに少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられた複合スコアに少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、
前記最終順位結果を決定するために、前記中間順位結果のなかで既定の数のサーチ結果に関係付けられた第１の部分が保持され、前記中間順位結果のなかで前記既定の数のサーチ結果を超える第２の部分が破棄される、システム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、
前記ユーザの識別情報は、前記ユーザに関係付けられたログイン状態と、前記ユーザに関係してデバイスに記憶されているクッキーに関係付けられたデータと、のうちの１つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムであって、
前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録は、前記ユーザの前記識別情報に少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムであって、
前記１つ以上のプロセッサは、さらに、
前記信頼レベル値が既定の信頼レベル閾値を超えるかどうかを決定することと、
前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超える場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をホワイトリストに加え、前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超えない場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をブラックリストに加えることと、
を行うように構成される、システム。
【請求項８】
請求項７に記載のシステムであって、
前記中間順位結果に関係付けられた前記順位付けは、前記ホワイトリストおよび前記ブラックリストに基づいて調整される、システム。
【請求項９】
請求項８に記載のシステムであって、
前記最終順位結果に関係付けられた第２の順位付けにおいて、前記ホワイトリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第１のサーチ結果は、前記ブラックリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第２のサーチ結果よりも高い順位に位置付けられるように決定される、システム。
【請求項１０】
サーチ結果順位を調整する方法であって、
ユーザによって提出された、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリを受信することと、
前記１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果を決定することと、
前記中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定することであって、前記信頼レベル値は、前記ユーザによって行われた前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に基づいて決定される、信頼レベル値の決定と、
最終順位結果を決定するために、前記第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた前記決定された信頼レベル値に少なくとも部分的に基づいて、前記中間順位結果に関係付けられた順位付けを調整することと、
を備え、
前記信頼レベル値は、前記１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に対応する値に関して平均化関数を実施することに少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられたインデックス用語重みに少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の方法であって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられた複合スコアに少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法であって、
前記最終順位結果を決定するために、前記中間順位結果なかで既定の数のサーチ結果に関係付けられた第１の部分が保持され、前記中間順位結果のなかで前記既定の数のサーチ結果を超える第２の部分が破棄される、方法。
【請求項１４】
請求項１０に記載の方法であって、
前記ユーザの識別情報は、前記ユーザに関係付けられたログイン状態と、前記ユーザに関係してデバイスに記憶されているクッキーに関係付けられたデータと、のうちの１つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、
前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録は、前記ユーザの前記識別情報に少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
【請求項１６】
請求項１０に記載の方法であって、さらに、
前記信頼レベル値が既定の信頼レベル閾値を超えるかどうかを決定することと、
前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超える場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をホワイトリストに加え、前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超えない場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をブラックリストに加えることと、
を備える方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、
前記中間順位結果に関係付けられた前記順位付けは、前記ホワイトリストおよび前記ブラックリストに基づいて調整される、方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記最終順位結果に関係付けられた第２の順位付けにおいて、前記ホワイトリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第１のサーチ結果は、前記ブラックリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第２のサーチ結果よりも高い順位に位置付けられるように決定される、方法。
【請求項１９】
サーチ結果順位を調整するためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを使用して、
ユーザによって提出された、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリを受信するための機能と、
前記１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果を決定するための機能と、
前記中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定するための機能であって、前記信頼レベル値は、前記ユーザによって行われた前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に基づいて決定される、機能と、
最終順位結果を決定するために、前記第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた前記決定された信頼レベル値に少なくとも部分的に基づいて、前記中間順位結果に関係付けられた順位付けを調整するための機能と、
を実現させるための、コンピュータプログラムであり、
前記信頼レベル値は、前記１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に対応する値に関して平均化関数を実施することに少なくとも部分的に基づいて決定される、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１２年２月２２日に出願され「Ａ  ＳＥＡＲＣＨ  ＭＥＴＨＯＤ  ＦＯＲ  Ｅ−ＢＵＳＩＮＥＳＳ  ＳＥＡＲＣＨ  ＥＮＧＩＮＥＳ  ＡＮＤ  ＡＮ  Ｅ−ＢＵＳＩＮＥＳＳ  ＳＥＡＲＣＨ  ＥＮＧＩＮＥ（ｅビジネスサーチエンジンのためのサーチ方法、およびｅビジネスサーチエンジン）」と題された中国特許出願第２０１２１００４２８３７．３号の優先権を主張する。該出願は、あらゆる目的のために、参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本出願は、サーチエンジン技術の分野に関するものであり、特に、電子商取引（ｅコマース）サーチエンジンのためのサーチ技術に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータ技術の継続的発展を受けて、ユーザは、コンピュータシステムによって多量に記憶されている情報にますます依存するようになっている。現在広く使用されているサーチエンジンは、ユーザが大量の情報のなかでサーチを行うことおよび迅速で便利なやり方で有用な情報を得ることを助けることが狙いである。サーチエンジンは、情報サーチの分野で大きな成功を収めており、数多くの有益なサーチ技術が開発され採用されてきた。様々なサーチエンジンにおける技術的な改良および最適化は、サーチ結果の最適化に直接反映されてきた。
【０００４】
ｅコマースウェブサイトサーチエンジンのための代表的なサーチ方法は、以下の通りである。すなわち、ｅコマースウェブサイトにおいてユーザによって入力されたサーチクエリのキーワードが受信され、これらのキーワードに一致する製品情報が得られ、これらの製品情報がサーチ結果として順位付けされ、最後に、これらの順位付けされたサーチ結果がユーザのためにディスプレイに出力される。
【０００５】
サーチ精度を上げるために、ｅコマースサーチエンジンは、ユーザが自身が必要とする製品情報を迅速に見つけることを助けるための何らかのサーチ順位付け方策を採用していてよい。代表的なサーチ順位付け技術の一例では、ユーザのサーチクエリに一致する製品情報が、インデックス用語の重みと、製品情報および売り手に関する複合スコアとに基づいて順位付けされてよい。「インデックス」が意味するのは、サーチエンジンインデックスであり、ウェブページは、各ウェブページに含まれるデータに基づいて、サーチに先立ってインデックス付けされる。製品情報および売り手に関する複合スコアは、ワード、フレーズ、人名、概念、文字、記号、数字、および各製品情報に関係付けられるその他の同様な値にスコアを割り振ることと、次いで、各一致する製品情報に関する複合スコアを決定することとに基づいて決定されてよい。代表的なサーチ順位付けの別の一例では、ユーザのサーチクエリに一致する製品情報が、インデックス用語の重みと、１次元の製品価格または特定製品の販売量とに基づいて順位付けされてよい。
【０００６】
まとめると、ｅコマースウェブサイトサーチエンジンによって現在使用されている代表的なサーチ順位付け方策には、主として、製品情報タイトルキーワード、価格、取引量、売り手スコア、および様々なその他の測定値などの、複数の要素の組み合わせに基づく順位付け技術がある。しかしながら、代表的なサーチ順位付け方策の欠点は、１つには、それらが通常は、ユーザの個人差を考慮することなく製品情報を順位付けすることである。言い換えると、代表的なサーチ順位付け方策は、ユーザＡおよびユーザＢが単純に同じキーワードをｅコマースウェブサイトサーチエンジンに入力した場合に、ユーザＡおよびユーザＢに対して同じサーチ結果を返すのが通例である。しかしながら、個人として、異なるユーザは、異なる嗜好を有するだろう。したがって、必然的に、異なるユーザは、異なる消費者行動を有する傾向が非常に強く、その結果、期待するサーチ結果が異なる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
以下の詳細な説明および添付の図面において、本発明の様々な実施形態が開示される。
【０００８】
【図１】売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのシステムの一実施形態を示した図である。
【０００９】
【図２】売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのプロセスの一実施形態を示したフローチャートである。
【００１０】
【図３】売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのプロセスの一例を示したフローチャートである。
【００１１】
【図４】売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのシステムの一実施形態を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体に実装されたコンピュータプログラム製品、ならびに／または結合先のメモリに記憶された命令および／もしくは結合先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されるプロセッサなどのプロセッサのような、数々の形態で実現することができる。本明細書では、これらの実現形態、または本発明がとりうるその他のあらゆる形態が、技術と称されるだろう。総じて、開示されたプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で変更されてよい。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されたものとして説明されるプロセッサまたはメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成された汎用コンポーネントとして、またはタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実現されてよい。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成される１つ以上のデバイス、回路、ならびに／または処理コアを言う。
【００１３】
本発明の原理を例示した添付の図面とともに、以下で、本発明の１つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態との関わりのもとで説明されるが、いずれの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、数々の代替形態、変更形態、および均等物を包含している。以下の説明では、本発明の完全な理解を与えるために、数々の具体的詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されたものであり、本発明は、これらの詳細の一部または全部を伴わずとも、特許請求の範囲にしたがって実施されえる。明瞭さを期するために、本発明に関係する技術分野で知られる技工物は、本発明が不必要に不明瞭にされないように、詳細な説明を省略されている。
【００１４】
個人は、多くの場合、異なる好み、経験、および嗜好を有する。したがって、異なる二人の消費者、例えばユーザＡおよびユーザＢは、異なる買い物嗜好を有するだろう。個人の嗜好を考慮することを怠ると、ユーザＡに提示される順位付けされたサーチ結果リストにおいて、ユーザＡが好まないだろうサーチ結果が高い順位に位置付けられる結果になるだろう。理想なのは、表示されるサーチ結果のなかで、ユーザが効率良く見つけることを望んでいるユーザが好むサーチ結果が高い順位に位置付けられることである。例えば、或るユーザは、ユーザ自身が以前低い評価を付けたことがある特定の売り手に関係付けられた製品情報を飛ばしたいだろう。したがって、特定のユーザに返されるサーチ結果のなかで、そのユーザの不満の原因になったことがある売り手に関係付けられた製品情報を高い順位に位置付けることは、ユーザ体験に悪影響を及ぼすとともに、ユーザの時間を無駄にするだろう。
【００１５】
サーチ結果が最適化されるためには、サーチの順位付けの際に、ユーザの個人差が考慮されることが望ましい。考慮されるべきユーザの個人差は、ユーザの個人差を反映するデータを分析することによって決定されてよい。例えば、或るユーザの嗜好を反映しうる特性として、ユーザの購買力、ユーザの価格感応性、ユーザに関係付けられた地理的地域に関係付けられた地域的特性、ユーザの過去購入記録、ユーザの製品情報評価記録、およびユーザの製品情報嗜好が挙げられる。
【００１６】
上記の購買力、価格感応性、および地域的特性などのユーザの特性は、客観的な評価尺度を有していないかもしれない。したがって、これらの特性は、ユーザの個人差を反映するために客観的に評価することができないかもしれない。しかしながら、ユーザ取引に関する過去データは、過去購入記録、製品情報評価記録、製品情報嗜好、およびユーザの個人差を反映するために客観的に評価可能なその他の特性を含んでいる。このような、客観的に定量化することができるユーザ特性の少なくとも一部は、ユーザの好み、体験、および嗜好をより考慮に入れてサーチ結果の順位付けを実施するために使用されてよい。しかしながら、ユーザの過去製品情報評価記録が、（例えば、このような評価が、数値、または容易に数値に対応付け可能なテキストを含むだろゆえに）定量化することが比較的容易である一方で、ユーザの過去購入記録および製品情報嗜好は、具体的な数値に定量化することが非常に困難である。したがって、様々な実施形態において、ユーザの過去製品情報評価記録の特性が、サーチ結果を最適化するために使用される。一部の実施形態では、例えばユーザの過去購入記録特性および製品情報嗜好特性などのその他のユーザ特性は、サーチ結果を最適化するために、ユーザの過去製品情報評価記録に追加して使用されることはない。様々な実施形態において、製品情報評価記録は、ユーザが行った（user submitted）レビュー、格付け、等級付け、および／または特定の売り手に関係して製品に関係付けられたフィードバックを含む。例えば、製品情報評価記録は、ユーザが既定の段階評価で特定の等級（例えば等級を表す文字もしくは数字）を選択したもの、および／または付随するテキストを含んでいてよい。例えば、ユーザＡは、ＳｐｏｒｔＫｉｎｇという売り手によって販売されたＰｒｉｎｃｅｔｏｎというブランドのテニスラケットについての製品情報評価を行ってよい。
【００１７】
場合によっては、記憶される製品情報評価記録が、特定の製品情報集合に関係付けられる。例えば、製品情報集合が、特定の売り手によって販売されている特定の製品に関係付けられる。一部の実施形態では、各製品情報集合は、特定の製品に関係付けられた（例えば売り手によって入力された）製品情報を宣伝しているｅコマースウェブサイトのウェブページに関係付けられてよい。各製品情報集合は、製品情報識別子に関係付けられてよい。したがって、もし、製品情報評価記録が、特定の製品情報集合に関係付けられるならば、その製品情報評価記録は、場合によっては、その特定の製品情報集合の識別子に関係付けられた記憶データに基づいて、その特定の製品情報集合にリンクされている。しかしながら、場合によっては、売り手が特定の製品情報集合を編集／更新するたびに、その編集／更新後の製品情報集合が、新しい製品情報識別子とともに記憶される。その結果、編集／更新後の製品情報評価記録は、新しい製品識別子に関係付けられ、したがって、ユーザの製品情報評価記録によって低く格付けされた旧ヴァージョンに関係付けられた編集／更新後の製品情報集合が同様にユーザによる低いレビューに関係付けられることはなくなるだろう。したがって、特定の製品情報評価を製品情報識別子に関係付けることによって起こり得る副作用として、製品情報評価記録が編集／更新後のヴァージョンの製品情報集合に関係付けられなくなるだろうことが挙げられる。
【００１８】
したがって、一部の実施形態では、製品情報評価記録が、特定の製品情報識別子ではなく売り手に関係付けられる。このようにすれば、製品情報評価記録は、特定のヴァージョンの製品情報集合に関係付けられることはなく、評価を実施するユーザが評価対象製品、購入プロセス、および／または製品に関係付けられた売り手に関して有する体験を反映することができる。したがって、売り手が特定の製品情報集合を何度編集／更新するかに関係なく、ユーザの製品情報評価記録は、依然としてその売り手に関係付けられている。一部の実施形態では、売り手は、売り手識別子によって識別される。一部のｅコマースウェブサイトでは、売り手の識別子は、ひとたび登録されると変更不可能である。一部の実施形態では、ｅコマースウェブサイトにおける各サーチ結果が、特定の製品情報集合に関係付けられ、サーチ結果の順位付けは、そのサーチ結果の製品情報集合に関係付けられた売り手に関係してサーチ実施ユーザによって行われた１つ以上の過去製品情報評価記録に基づいて調整される。様々な実施形態において、或る売り手について、サーチを実施するユーザによる上記売り手に関係する１つ以上の過去製品情報評価記録に基づいて、信頼レベル値が決定される。様々な実施形態において、サーチユーザに関係付けられた様々な売り手に関する信頼レベル値は、返されるサーチ結果の順位付けを調整するために使用される。
【００１９】
もし、ユーザに関係付けられた信頼レベル値が、ｅコマースウェブサイトに関係付けられた全ての売り手に関して計算されるならば、それらの計算は、そのｅコマースウェブサイトに関係付けられたユーザ数および製品情報量の膨大さゆえに、負担がかかるうえに、時間を食うだろう。例えば、或るｅコマースウェブサイトは、幾千万もの登録ユーザと、幾十万ものユーザに関係付けられた幾億もの製品情報集合とに関係付けられているだろう。もし、各ユーザが、６か月ごとに平均１０の過去製品情報評価を行っていると想定すると、各ユーザについて吟味される必要がある各個別の売り手に関する製品情報評価の数は、依然として途方もない量である。したがって、ｅコマースウェブサイトに関係付けられた各売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定することは、非現実的に過ぎるだろう。
【００２０】
様々な売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値の計算を減らすために、様々な実施形態において、２段階のサーチ結果順位付け技術が使用されている。以下でさらに説明されるように、様々な実施形態において、ユーザが提出したサーチクエリに一致する順位付けされた製品情報集合を含む中間順位結果が決定される。一部の実施形態では、中間順位結果は、既知の技術に基づいて事前に順位付けされる。中間順位結果の数は、既定の量（例えば数千の製品情報集合）に制限される。次いで、様々な実施形態において、中間順位結果に含まれる製品情報集合の順位付けの順序が、サーチ結果に関係付けられた１つ以上の売り手と、ユーザとの間における決定された信頼レベル値に基づいて調整される。中間順位結果の数を既定の数に制限すれば、売り手に関するユーザの信頼レベル値を計算するときに、中間順位結果に含まれる製品情報集合の少なくとも１つに関係付けられた各売り手と、ユーザとの間の信頼レベル値のみを考慮すればよくなる。言い換えると、信頼レベル値を計算するために分析する必要がある製品情報集合の数を、中間順位結果の既定の数に制限することによって、売り手に関係する信頼レベル値の計算が、大幅に軽減される。一部の実施形態では、調整された中間順位結果を含む最終順位結果が、ユーザのために返されて表示されてよい。
【００２１】
ユーザは、自身が信頼している売り手から製品を購入する傾向があるので、ユーザと様々な売り手との間における信頼レベル値に基づいてサーチ結果の順位付けを調整することによって、ユーザは、順位付けされたサーチ結果のなかから（早い段階でおよび／または表示された順位付けされたサーチ結果リストのなかから）さらに早く且ついっそう便利に、より信頼できる売り手に関係付けられたサーチ結果を見つけ出すことが可能になる。なぜならば、このようなサーチ結果は、リスト上において、より高い順位に位置付けられるからである。
【００２２】
図１は、売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのシステムの一実施形態を示した図である。この例では、システム１００は、デバイス１０２と、ネットワーク１０４と、サーチ結果順位付けサーバ１０６と、データベース１０８とを含む。ネットワーク１０４は、高速データネットワークおよび／または電気通信ネットワークを含んでいてよい。デバイス１０２は、ネットワーク１０４を通じてサーチ結果順位付けサーバ１０６とやり取りしてよい。
【００２３】
ユーザは、デバイス１０２を使用し、サーチ結果順位付けサーバ１０６に関係付けられたｅコマースウェブサイトにアクセスしてよい。デバイス１０２は、ラップトップとして示されているが、デバイス１０２のその他の例として、デスクトップコンピュータ、タブレット端末、モバイル機器、スマートフォン、および任意のその他のタイプの計算機器が挙げられる。時間とともに、ユーザは、ウェブサイトから製品を購入するのに伴って、これまでに購入した特定の製品についての製品情報評価を行ってよい。このような製品情報評価は、製品についてのユーザフィードバック、格付け、レビュー、または等級を含んでいてよい。製品情報評価は、データベース１０８に記憶される。さらに、ユーザは、自身が購入したいと考えている製品をサーチするために、ウェブサイトにおいてサーチクエリを提出してよい。提出されたサーチクエリは、サーチ結果順位付けサーバ１０６において受信される。
【００２４】
デバイス１０２からのサーチクエリの受信を受けて、サーチ結果順位付けサーバ１０６は、サーチクエリの（１つ以上の）キーワードに一致する製品情報集合を決定するように構成される。様々な実施形態において、製品情報集合は、その情報を入力した売り手に関係付けられている。製品情報集合は、その売り手によって販売されている特定の製品を記述している。サーチクエリに一致する製品情報集合は、サーチ結果であるとして決定される。一部の実施形態では、決定されたサーチ結果は、中間順位結果を形成するために、既知の技術（例えば、後ほどさらに説明されるような、インデックス用語の重みおよび複合スコア）に基づいて、事前に順位付けされる。一部の実施形態では、中間順位結果のなかで上位から順に既定の数のサーチ結果のみがさらなる処理のために保持され、その一方で、残りのサーチ結果は破棄される。様々な実施形態において、中間順位結果のなかのサーチ結果に関係付けられた各売り手に関し、その売り手に関するユーザによる過去製品情報評価に基づいて、そのユーザに関係付けられる信頼レベル値が決定される。例えば、ユーザによる過去製品情報評価は、データベース１０８から得られてよい。様々な実施形態において、売り手に関するユーザによる信頼レベル値は、その売り手および／またはその売り手によって販売されている製品をユーザがどの程度まで信頼しているかを意味する。ユーザは、より信頼できる売り手に関係付けられたサーチ結果を速く見たいだろうと想定され、したがって、様々な実施形態において、より高い信頼レベル値に関係付けられた売り手に関係付けられたサーチ結果が、表示されるサーチ結果のなかで早い段階で出現する。以下でさらに説明されるように、様々な実施形態において、中間順位結果に含まれるサーチ結果の順位付けは、ユーザに表示されるための最終順位結果を形成するために、決定された売り手の信頼レベル値に基づいて調整される。
【００２５】
図２は、売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのプロセスの一実施形態を示したフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス２００は、システム１００において実行される。
【００２６】
２０２において、ユーザによって提出された、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリが受信される。様々な実施形態において、サーチクエリは、ｅコマースウェブサイトのサーチエンジンにおいて受信される。例えば、ｅコマースウェブサイトにおいて製品を購入することに関心があるユーザが、その所望の製品に関係付けられた１つ以上のキーワードを提出してよい。
【００２７】
２０４では、１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果が決定される。一部の実施形態では、サーチクエリの１つ以上のキーワードに一致する製品情報集合が決定される。例えば、サーチクエリの１つ以上のキーワードに一致するキーワードを含む製品情報集合が、一致する製品情報集合であると見なされてよい。一部の実施形態では、一致する製品情報集合は、順位付け技術を使用して事前に順位付けされる。一部の実施形態では、中間順位結果の順位付けは、第１の順位付けと呼ばれることがある。
【００２８】
事前順位付け技術の第１の例は、一致する製品情報集合についての、インデックス重み用語および複合製品情報・売り手スコアに基づく。この技術は、タイトルキーワード、価格、取引量、売り手スコア、およびその他の特性のうちの１つ以上に基づいて、各製品情報集合についての複合スコアを決定することを要する。以下は、インデックス重み用語および複合スコアを決定する一例である。この例でユーザによって入力されたキーワードが、「Ｃｌｏｖｅｒクラシックスニーカ」であると想定する。サーチエンジンが、これらのキーワードに対応する３つのインデックス用語「Ｃｌｏｖｅｒ」、「クラシック」、および「スニーカ」を見つけると想定する。例えば、或るインデックス用語は、サーチエンジンによってインデックスを付けられた既定の用語を含む。一般に、各インデックス用語は、同じ重みを与えられるが、異なる重みに設定することも可能である。例えば、ブランド用語（「Ｃｌｏｖｅｒ」）の重みを０．２に設定し、名詞用語（「スニーカ」）の重みを０．１に設定し、形容詞（「クラシック」）の重みを０．０５に設定することが可能である。
【００２９】
中間順位結果は、サーチクエリのキーワードに一致する２つの製品情報集合、すなわち製品情報集合Ａおよび製品情報集合Ｂを含む。製品情報集合Ａのタイトルは、「Ａｄｉｄａｓ  Ｃｌｏｖｅｒ  男女兼用スニーカ」である。製品情報集合Ａ自体は、０．８の品質スコアに関係付けられ、製品情報集合Ａに関係付けられた売り手は、０．６の品質スコアに関係付けられている。製品情報集合Ｂのタイトルは、「トップＡ−Ｄｉ−Ｄａ−Ｓｉ  ＡＤＩＤＡＳ  ２０１１ニュースタイルＣｌｏｖｅｒクラシックスタイル」である。製品情報集合Ｂ自体は、０．９の品質スコアに関係付けられ、製品情報集合Ｂに関係付けられた売り手は、０．５の品質スコアに関係付けられている。
【００３０】
製品情報集合Ａのタイトルは、サーチクエリに関係付けられた２つのインデックス用語「Ｃｌｏｖｅｒ」および「スニーカ」を含む。したがって、製品情報集合Ａの製品情報品質スコアは、含まれるインデックス用語のそれぞれの重みの和、すなわち、０．２＋０．１＝０．３である。製品情報集合Ｂは、サーチクエリに関係付けられた２つのインデックス用語「Ｃｌｏｖｅｒ」および「クラシック」を含む。したがって、製品情報集合Ｂの製品情報品質スコアは、含まれるインデックス用語のそれぞれの重みの和、すなわち、０．２＋０．０５＝０．２５である。
【００３１】
最後に、各製品情報集合についての複合スコアを決定するために、製品情報品質スコアと売り手スコアとが組み合わされる。したがって、製品情報集合Ａについての複合スコアは、０．３＋０．８＋０．６＝１．７点になり、製品情報集合Ｂについての複合スコアは、０．２５＋０．９＋０．５＝１．６５点になる。複合スコアは、次いで、中間順位結果に含めるための、一致する製品情報集合の事前順位付けを実施するために使用される。それらのそれぞれの複合スコアに基づくと、製品情報集合Ａは、中間順位結果のなかで、製品情報集合Ｂよりも先の順位に順位付けされるだろう。
【００３２】
上記の例は、インデックス用語重みおよび売り手スコアに基づいて、各サーチ結果（すなわち、一致する製品情報集合）についての複合スコアを決定したが、複合スコアは、各サーチ結果に関係付けられた１つ以上のその他の特性に基づいて決定されてもよい。
【００３３】
一部の実施形態において、もし、中間順位結果が既定の数を超える一致する製品情報集合を含むならば、最も高い順位のものから順に第１の既定の数の一致する製品情報集合がさらなる処理のために保持され、その他の製品情報集合は破棄される。例えば、既定の数の一致する製品情報集合は、４，０００個であってよい。
【００３４】
２０６では、中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値が決定され、該信頼レベル値は、ユーザによって行われた第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に基づいて決定される。少なくとも１つの中間順位結果に関係付けられた各売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値は、売り手に関係付けられた１つ以上の製品情報集合について行われたユーザによる過去製品情報評価に基づいて決定される。例えば、売り手ＳｐｏｒｔｓＫｉｎｇによって販売されている箱入りテニスボールという製品についての製品情報集合が中間順位結果に含まれていたならば、サーチ実施ユーザであるユーザＡと、売り手であるＳｐｏｒｔｓＫｉｎｇとの間における信頼レベル値が決定される。ユーザＡが、以前、ＳｐｏｒｔｓＫｉｎｇによって販売されているＰｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのテニスラケットについてのおよびＰｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのラケットバッグについての製品情報評価を行っていると想定する。すると、ユーザＡと売り手ＳｐｏｒｔｓＫｉｎｇとの間における信頼レベル値は、ＰｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのテニスラケットについておよびＰｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのラケットバッグについてユーザＡによって行われた過去製品情報評価記録に基づいて決定される。
【００３５】
一部の実施形態では、売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値は、その売り手によって販売されている製品についてユーザによって行われた過去製品情報評価記録に対応する値（例えば、売り手に関係付けられた製品情報集合）に対して平均化関数を実施することによって決定される。平均化関数の例には、算術平均、加重平均、または加重移動平均がある。先の例に戻り、ユーザＡが、ＰｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのテニスラケットおよびＰｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのラケットバッグのそれぞれを、５つ星を最も好ましい最高位の格付けとする１つ星から５つ星までの段階に基づいて格付けしたと想定する。ユーザＡは、Ｐｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのラケットに４つ星を、そしてＰｒｉｎｃｅｔｏｎブランドのラケットバッグに３つ星を付与した。すると、選択された平均化関数（例えば演算関数または加重平均関数）を、売り手ＳｐｏｒｔｓＫｉｎｇについて行われた４つ星および３つ星の評価に対して適用することに基づいて、ユーザＡと、売り手ＳｐｏｒｔｓＫｉｎｇとの間における信頼レベル値が決定される。
【００３６】
以下は、ユーザによる過去製品情報評価記録を決定するための代表的な技術である。
【００３７】
ユーザは、先ず、ユーザ評価記録データベースのなかで、ユーザに関係付けられた識別子を探索することによって識別される。ユーザ評価記録データベースは、各ユーザ識別子について、ユーザ情報（例えば氏名や生年月日）、ユーザがこれまでに製品情報評価を行った製品情報集合、ユーザがこれまでに製品情報評価を行った製品情報集合に関係付けられた売り手の区別（アイデンティティ）、およびユーザがこれまでに製品情報評価を行った製品情報集合についての対応する評価記録を記憶している。
【００３８】
一部の実施形態では、（サーチクエリを提出した）ユーザのユーザ識別情報が、以下の例に基づいて決定されてよい。
【００３９】
もし、ユーザが、ｅコマースウェブサイトの登録ユーザであり、サーチクエリを提出する前にウェブサイトにログイン（例えばサインイン）しているならば、現時点でログインしているユーザに関係付けられたユーザ識別情報が、そのユーザの区別（アイデンティティ）として機能する。
【００４０】
しかしながら、もし、ユーザが、サーチクエリを提出する前にｅコマースウェブサイトにログインしていないならば、そのユーザのユーザ識別子は、クッキーを使用して識別されてよい。クッキーは、ユーザの情報を追跡するためにユーザのクライアントデバイスに記憶された少量のデータを含んでいてよい。記憶された情報は、ユーザの閲覧履歴および／またはユーザのログイン情報を含んでいてよい。
【００４１】
クッキーに基づくユーザ識別は、よくあるユーザ識別技術である。例えば、自己定義されたＡｐａｃｈｅ（登録商標）ログフォーマットまたはＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）を通じてクッキーが得られたときは、極めて効果的なユーザ識別手段が得られる。クッキーは、（削除されない限り）、クライアントの特定のデバイスに結び付けられていると見なすことができる。通常、クッキーに基づくユーザ識別は、比較的高精度である。例えば、ユーザが特定のｅコマースウェブサイト（例えばＴａｏｂａｏ．ｃｏｍというｅコマースウェブサイト）に登録したときは、ユーザがそのウェブサイトにアクセスするために使用したデバイスに、クッキー情報が記憶される。したがって、ユーザが次にＴａｏｂａｏ．ｃｏｍを訪問したときは、Ｔａｏｂａｏ．ｃｏｍは、デバイスの指定経路をたどってクッキー情報を得る。もし、クッキー情報が得られたならば、たとえユーザがこの特定の閲覧セッション中にログインしなくても、（以前使用され記憶された）ユーザのログイン名が得られる。もし、ユーザの情報がクッキーから得られないならば、またはクッキーがクライアントデバイス上で見つけられないならば、新しいクッキーがそのクライアントデバイスに記憶される。したがって、サーチクエリを提出する前にｅコマースウェブサイトにログインしていないユーザについてのユーザ識別情報を得るために、記憶されたクッキーが使用されてよい。
【００４２】
製品情報評価の例として、３つのアプローチ、すなわち、動的格付け体系、多等級アプローチ（例えば良い、平均、悪い）、および自由形式のレビュー体系が挙げられる。様々な実施形態において、製品情報評価に含まれる格付け／等級が定量化可能な値を含むまたは定量化可能な値に対応付けることができる限り、任意のタイプの製品情報体系が使用されてよい。製品情報評価記録に含まれる格付け／等級の定量化は、製品情報評価記録に対応する値が売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値を計算するために使用されうるゆえに、有用である。例えば、もし、製品情報評価が、数値の格付け尺度に基づくならば、その格付けは、信頼レベル値の計算に直接的に使用可能な値を含む。また、例えば、もし、製品情報評価が、値に対応付けることが可能なテキストに基づくならば、特定のキーワード（例えば「優」、「良」、「不十分」などの傾向を示すキーワード）を、信頼レベル値の計算に使用されうる値に対応付けることができる。
【００４３】
以下は、ユーザと特定の売り手との間における信頼レベル値を決定する一例である。ユーザＡが、売り手Ｘに関係付けられる購入をこれまでに１０回行ったと想定する。ユーザＡは、売り手Ｘに関係付けられた１０回の購入のそれぞれについて、製品情報評価（「評価記録」と呼ばれることもある）も行っている。ユーザＡは、１０回の評価記録のうちの６回にスコア５（極めて満足している）を、１０回の評価記録のうちの２回にスコア４（かなり満足している）を、１０回の評価記録のうちの２回にスコア３（満足している）を含めている。
【００４４】
もし、売り手Ｘに関するユーザＡに関係付けられた信頼レベル値を決定するために、算術平均が使用されたならば、信頼レベル値は、１０回の評価記録のそれぞれのスコアの和を１０で割ったものとして、すなわち（６×５＋２×４＋２×３）／１０＝４．４として決定されるだろう。
【００４５】
もし、売り手Ｘに関するユーザＡに関連付けられた信頼レベル値を決定するために、加重平均が使用されたならば、各評価記録に（例えば決定された任意のやり方に基づいて）重みが割り当てられた後に、平均をとることができる。各評価記録に重みを割り当てる代表的なやり方は、１つには、評価記録に関係付けられた時期である。各評価記録の重みは、時間の経過とともに徐々に（例えば線形的にまたは指数関数的に）減らされてよい。したがって、より最近に生成された評価記録であるほど大きい重みを割り当てられる一方で、より以前に生成された評価記録であるほど小さい重みを割り当てられる。
【００４６】
２０８では、最終順位結果を決定するために、第１の売り手に関するユーザに関係付けられた決定された信頼レベル値に少なくとも部分的に基づいて、中間順位結果に関係付けられた順位付けが調整される。一部の実施形態では、最終的なサーチ結果の順位付けは、第２の順位付けと呼ばれることがある。中間順位結果における第１の／事前のサーチ結果順位付けは、次いで、ユーザと、中間順位結果に関係付けられた様々な売り手との間における決定された信頼レベル値に基づいて調整される。別の言い方をすると、中間順位結果に含まれるサーチ結果の順番／順序は、サーチ結果に関係付けられた売り手に関係する決定された信頼レベル値ゆえに変更されることがある。様々な実施形態において、第２の順位付けは、ユーザと、サーチ結果に関係付けられた売り手との間における信頼レベル値をもとにして、中間順位結果に含まれるサーチ結果の第１の順位付けを調整することに基づく。様々な実施形態において、もし、最終順位結果が、第１のサーチ結果および第２のサーチ結果を含み、第２のサーチ結果のほうが、より高いユーザとの信頼レベル値に関係付けられた売り手に関係付けられているならば、最終順位結果におけるサーチ結果の第２の順位付けは、第２のサーチ結果を第１のサーチ結果よりも高い順位に位置付ける。上述のように、売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値は、最終順位結果の順位付けにおける、その売り手に関係付けられたサーチ結果の位置付けを決定し、より高い信頼レベル値に関係付けられたサーチ結果は、第２の順位付けにおいて、より低い信頼レベル値に関係付けられた別のサーチ結果よりも早い段階で出現する。
【００４７】
一部の実施形態では、最終順位結果（すなわち、調整後の中間順位結果）のうちの少なくとも一部が、ユーザによる閲覧のためにユーザインターフェースに表示される。ユーザが、より信頼できる売り手に関係付けられたサーチ結果をいっそう便利に見ることができるように、最終順位結果は、第２の順位付けにおいて、ユーザの信頼が高い売り手（すなわち、より高い信頼レベル値に関係付けられた売り手）に関係付けられたサーチ結果（製品情報集合）を、ユーザの信頼が低い売り手（すなわち、より低い信頼レベル値に関係付けられた売り手）よりも高い順位に位置付けることが望ましい。したがって、最終順位結果は、売り手ごとに変動するユーザの信頼レベル値を考慮に入れるように最適化される。例えば、中間順位結果において、製品情報集合Ａが、製品情報集合Ｂよりも前の順位に位置付けられていると想定する。しかしながら、ユーザは、製品情報集合Ａに関係付けられた売り手Ｘに関して以前苦情を申し立てたことがある、または製品情報集合Ａに関係付けられた売り手Ｘに対して以前低い格付けを与えたことがある。したがって、ユーザと、製品情報集合Ａに関係付けられた売り手Ｘとの間における信頼レベル値は、ユーザと、製品情報集合Ｂに関係付けられた売り手Ｙとの間における信頼レベル値よりも低いだろう。したがって、それぞれの信頼レベル値に基づいて、第２の順位付けは、製品情報集合Ｂを、製品情報集合Ａよりも前の順位に位置付ける。
【００４８】
以下は、決定された信頼レベル値を使用して、最終順位結果に関係付けられた第２の順位付けを決定するための、第１の技術の一例である。
【００４９】
様々な売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値が、既定の信頼レベル閾値と比較される。もし、売り手に関する信頼レベル値が、既定の信頼レベル閾値を上回るならば、その売り手は、ホワイトリストに含められる。そうでなく、もし、売り手に関する信頼レベル値が、既定の信頼レベル閾値以下であるならば、その売り手は、ブラックリストに含められる。中間順位結果の第１の順位付けは、次いで、ホワイトリストおよびブラックリストに基づいて調整される。例えば、中間順位結果の順序は、ホワイトリスト上の売り手に関係付けられたサーチ結果がブラックリスト上の売り手に関係付けられたサーチ結果よりも先に出現するように、調整されてよい。次いで、ホワイトリスト上の売り手に関係付けられた全てのサーチ結果のなかで、サーチ結果は、売り手に関するそのそれぞれの信頼レベル値に基づいて順位付けされる（すなわち、より高い信頼レベル値に関係付けられた売り手に関係付けられたサーチ結果が、より低い信頼レベル値に関係付けられた売り手に関係付けられた別のサーチ結果よりも高い順位に位置付けられる）。同様に、ブラックリスト上の売り手に関係付けられた全てのサーチ結果のなかで、サーチ結果は、売り手に関するそのそれぞれの信頼レベル値に基づいて順位付けされる。
【００５０】
ユーザと、中間順位結果のなかの製品情報に関係付けられた売り手との間における信頼レベル値を、既定の信頼レベル閾値と比較することによって、該閾値は、ユーザが信頼している可能性が高い売り手と、ユーザが信頼している可能性が低い売り手との間における線引きをするために使用されてよい。もし、売り手が、閾値よりも高い信頼レベル値に関係付けられているならば、ユーザは、この売り手を信頼している可能性が高い。しかしながら、もし、売り手が、閾値以下の信頼レベル値に関係付けられているならば、ユーザは、この売り手を信頼している可能性が低い。このように、信頼できる売り手を記憶させるためにホワイトリストが使用され、信頼できない売り手を記憶させるためにブラックリストが使用される。
【００５１】
一部の実施形態では、信頼レベル値は、ユーザと、そのユーザによってこれまでに行われた製品情報評価に実際に関係付けられている特定のユーザとの間においてのみ、決定することができる。別の言い方をすると、信頼レベル値は、ユーザと、そのユーザによってこれまでに行われた製品情報評価に関連付けられていない売り手との間では、決定することができないだろう。一部の実施形態では、このような売り手は、いかなる値の信頼レベル値も割り当てられない。（しかしながら、第２の技術に関して後述されるように、一部のその他の実施形態では、信頼レベル値を決定することができない売り手に、特定の信頼レベル値が自動的に割り当てられる）。したがって、第２の順位付けを決定するにあたっては、中間順位結果に含まれるサーチ結果のうち、信頼レベル値を計算された売り手に関係付けられたサーチ結果の順位のみが調整可能である。中間順位結果のなかのサーチ結果に関係付けられた各売り手について信頼レベル値が決定されている可能性は低いので、第１の順位付けにおけるサーチ結果の順位の全てを信頼レベル値に基づいて調整する必要はなく、これは、計算量を減少させる。
【００５２】
一部の実施形態では、信頼レベル閾値は、消費者消費心理またはユーザ−信頼レベル値分布にしたがって設定することができる。ユーザ−信頼レベル値分布を伴う適用の場合は、製品情報に関連付けられた全てのインターネットユーザ評価記録を処理することによって、既定の信頼レベル閾値が得られてよい。ｅコマースウェブサイトが、２００万の売り手と３０００万のユーザとを有すると想定すると、このような処理は、３０００万のユーザによる評価記録から平均評価等級を得ることができる。或いは、３０００万のユーザの評価記録が、それらの評価等級に基づいて低いほうから高いほうへ順に順位付けされ、その６１．８％の順位における記録に対応する数値が、既定の信頼レベル閾値としてとられる。一部の実施形態では、既定の信頼レベル閾値は、設定可能な値であってよい。既定の信頼レベル閾値は、その他の要素に基づいて決定されてもよい。
【００５３】
以下は、決定された信頼レベル値を使用して、最終順位結果に関係付けられた第２の順位付けを決定するための、第２の技術の一例である。
【００５４】
もし、ユーザと、中間順位結果に関連付けられた売り手との間における信頼レベル値を決定することができないならば、売り手は、既定の信頼レベル閾値である信頼レベル値を自動的に割り当てられる。例えば、信頼レベル値を決定することができない売り手は、ユーザがこれまでに製品情報評価を行ったことがない売り手だろう。最終順位結果の第２の順位付けは、サーチ結果のそれぞれの売り手の信頼レベル値に基づいて順位付けされてよい。第１の技術と異なり、ホワイトリストおよびブラックリストは使用されず、中間順位結果のサーチ結果は、むしろ、そのそれぞれに関連付けられた信頼レベル値に基づいて、第２の順位付けになるように直接再位置付けされる。
【００５５】
図３は、売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのプロセスの一例を示したフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス３００は、システム１００において実行される。
【００５６】
３０２では、ユーザによって行われた、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリが受信される。例えば、サーチクエリは、ｅコマースウェブサイトのサーチエンジンにおいて受信されてよい。
【００５７】
３０４では、１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果が決定される。中間順位結果は、第１の順位付けに関連付けられる。一部の実施形態では、中間順位結果は、第１の順位付けの上位から順に既定の数のサーチ結果のみがさらなる処理のために保持される一方で、残りのサーチ結果は破棄されるように、既定の数のサーチ結果に関連付けられる。
【００５８】
３０６では、ユーザに関係付けられたユーザ識別情報が決定される。一部の実施形態では、ユーザ識別情報は、ｅコマースウェブサイトにおいて登録を行った各ユーザについて記憶される。例えば、サーチを実施しているユーザのユーザ識別情報（例えばユーザ識別子）が、そのユーザの現時点におけるログイン状態から決定されてよい、またはもしそのユーザがサーチ実施前にログインしていないならば、ユーザの識別情報を決定するために、ユーザによって使用されているクライアントデバイスに記憶されたクッキー情報が得られてよい。
【００５９】
３０８では、決定されたユーザ識別情報に基づいて、ユーザによってこれまでに行われた複数の過去製品情報評価が得られる。例えば、ｅコマースウェブサイトにおける、製品購入情報などのその他の過去情報のうちの各登録ユーザの過去製品情報評価記録が記憶され、決定されたユーザの識別情報に基づいて、ユーザに属するものが探索されてよい。
【００６０】
３１０では、ユーザによってこれまでに行われた得られた複数の過去製品情報評価に少なくとも部分的に基づいて、中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関するユーザに関連付けられた信頼レベル値が決定される。上述のように、中間順位結果に含まれる少なくとも１つのサーチ結果（サーチクエリに一致した製品情報集合）に関係付けられた売り手の信頼レベル値は、その売り手に関係付けられたユーザによる過去評価記録に基づいて決定される。各評価記録から、直接的な数値による等級もしくは格付け、またはテキストベースの等級もしくはキーワードを値に対応付けたもののいずれかに基づいて、値（例えば等級や格付け）が決定される。次いで、売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定するために、その売り手に関係付けられた評価記録に対応する値に対して平均化関数（例えば算術平均、加重平均、加重移動平均）が実施される。
【００６１】
３１２では、第１の売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値が、既定の信頼レベル閾値を超えるかどうかが決定される。信頼レベル値が既定の信頼レベル閾値を超える場合は、制御は、３１４に引き渡され、第１の売り手に関係付けられた識別情報は、ホワイトリストに含められる。そうでなく、信頼レベル値が既定の信頼レベル閾値以下である場合は、制御は、３１６に引き渡され、第１の売り手に関係付けられた識別情報は、ブラックリストに含められる。
【００６２】
３１８では、第２の順位付けに関係付けられる最終順位結果を得るために、ホワイトリストまたはブラックリストに少なくとも部分的に基づいて、中間順位結果に関係付けられた第１の順位付けが調整される。上述のように、中間順位結果におけるサーチ結果の順序／順番は、ホワイトリストまたはブラックリストに基づいて調整されてよい。例えば、最終順位結果の第２の順位付けでは、ホワイトリストからの（一人以上の）売り手に関係付けられたサーチ結果が、ブラックリストからの（一人以上の）売り手に関係付けられたサーチ結果よりも先の順番／順位に位置付けられる。次いで、ホワイトリスト上の売り手に関係付けられたサーチ結果のうち、より高い信頼レベル値を有する売り手に関係付けられたサーチ結果が、より低い信頼レベル値を有する売り手に関係付けられたサーチ結果よりも先の順番／順位に位置付けられる。同様に、ブラックリスト上の売り手に関係付けられたサーチ結果のうち、より高い信頼レベル値を有する売り手に関係付けられたサーチ結果が、より低い信頼レベル値を有する売り手に関係付けられたサーチ結果よりも先の順番／順位に位置付けられる。最終順位結果では、最も高い信頼レベル値を有する売り手に関係付けられたサーチ結果が、リストの先頭に位置付けられることが望ましい。
【００６３】
一部の実施形態では、ユーザがサーチ結果を閲覧することができるように、最終順位結果の少なくとも一部分が、ユーザのためにユーザインターフェースに表示される。最終順位結果は、ユーザの信頼が高い売り手（例えば、より高い信頼レベル値を有する売り手）に関係付けられたサーチ結果を、ユーザの信頼が低い売り手（例えば、より低い信頼レベル値を有する売り手）に関係付けられたサーチ結果よりも、高い順位に位置付けることが望ましい。
【００６４】
図４は、売り手に関するユーザ信頼レベル値に基づいてサーチ結果順位を調整するためのシステムの一実施形態を示した図である。この例では、システム４００は、インターフェースモジュール４０１と、クエリ突き合わせモジュール４０２と、中間順位付けモジュール４０３と、第２の順位付けモジュール４０５と、出力モジュール４０６と、信頼レベル値決定モジュール４０４とを含む。
【００６５】
モジュールおよびサブモジュールは、１つ以上の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、またはプログラム可能論理装置および／もしくは特定の機能を実施するように設計された特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、またはそれらの組み合わせとして実装することができる。一部の実施形態では、モジュールおよびサブモジュールは、本発明の実施形態で説明される方法を（パソコン、サーバ、ネットワーク機器などの）計算装置に実行させるための幾つかの命令を含み尚且つ（光ディスク、フラッシュストレージデバイス、モバイルハードディスクなどの）不揮発性のストレージ媒体に記憶させることができるソフトウェア製品の形で具現化することができる。モジュールおよびサブモジュールは、１つのデバイスに実装されてよい、または複数のデバイスに分散されてよい。
【００６６】
インターフェースモジュール４０１は、ｅコマースウェブサイトにおいてユーザによって入力されたサーチクエリの１つ以上のキーワードを受信するように構成される。
【００６７】
クエリ突き合わせモジュール４０２は、サーチクエリのキーワードと、記憶されている製品情報集合との間でキーワードの突き合わせを実施するように構成される。
【００６８】
中間順位付けモジュール４０３は、決定された一致する製品情報集合の事前／第１の順位付けを実施するように構成され、これは、中間順位結果として機能する。一部の実施形態では、中間順位結果の事前順位付けを実施した後、もし、既定の数を超えるサーチ結果があるならば、先頭から順に既定の数のサーチ結果のみが、さらなる処理のために保持される。
【００６９】
信頼レベル値決定モジュール４０４は、中間順位結果のサーチ結果に関係付けられた様々な売り手に関し、ユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定するように構成される。
【００７０】
第２の順位付けモジュール４０５は、決定された信頼レベル値に基づいて対応する最終順位結果を得るために、中間順位結果のなかのサーチ結果の第２の順位付けを実施するように構成される。最終順位結果のサーチ結果は、第２の順位付けで順番に並べられ、より高い信頼レベル値を有する売り手に関係付けられたサーチ結果が、より高い順位に位置付けられ、より低い信頼レベル値を有する売り手に関係付けられたサーチ結果が、より低い順位に位置付けられる。
【００７１】
出力モジュール４０６は、最終順位結果の先頭近くまたは先頭から始まって、少なくとも複数のサーチ結果（製品情報集合）をユーザに表示するように構成される。
【００７２】
一部の実施形態では、第２の順位付けモジュール４０５は、さらに、以下を含んでいてよい。
【００７３】
中間順位結果のなかの製品情報に関係付けられた売り手の信頼レベル値を、既定の信頼レベル閾値と比較するように構成された比較サブモジュール。もし、特定の売り手に関係付けられた信頼レベル値が、信頼レベル閾値を上回るならば、対応する売り手のユーザ識別情報は、ホワイトリストに記憶される。或いは、もし、特定の売り手に関係付けられた信頼レベル値が、信頼レベル閾値以下であるならば、対応する売り手のユーザ識別情報は、ブラックリストに記憶される。
【００７４】
第１の順位付けサブモジュールは、ホワイトリスト上の売り手に関係付けられたサーチ結果を、ブラックリスト上の売り手に関係付けられたサーチ結果よりも高い順位に位置付けるように構成される。第１の順位付けサブモジュールは、また、ホワイトリスト上の売り手に関係付けられた各サーチ結果を、そのサーチ結果に関係付けられた売り手の信頼レベル値に基づいて順位付けするようにも構成される。さらに、第１の順位付けサブモジュールは、また、ブラックリスト上の売り手に関係付けられた各サーチ結果を、そのサーチ結果に関係付けられた売り手の信頼レベル値に基づいて順位付けするようにも構成される。
【００７５】
一部の実施形態では、第２の順位付けモジュール４０５は、さらに、以下を含んでいてよい。
【００７６】
ユーザによってこれまでに行われたいずれの過去製品情報評価にも関係付けられていない特定の売り手に関し、そのユーザに関係付けられた信頼レベル値を割り当てるように構成された信頼レベル値割当サブモジュール。一部の実施形態では、信頼レベル値割り当てサブモジュールは、このような売り手に、その売り手の信頼レベル値として既定の信頼レベル閾値を割り当てるように構成される。
【００７７】
最終順位結果のなかのサーチ結果を、それらのサーチ結果に関係付けられた信頼レベル値に基づいて高いほうから低いほうへ順に順位付けるように構成された第２の順位付けサブモジュール。
【００７８】
一部の実施形態では、信頼レベル値決定モジュール４０４は、売り手に関するユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定するために、その売り手に関係付けられた１つ以上のユーザ過去製品情報評価に対して平均化関数を実施するように構成される。
【００７９】
一部の実施形態では、システム４００は、さらに、以下を含んでいてよい。
【００８０】
中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられた売り手に関係してユーザによってこれまでに行われた評価記録を得るように構成された評価記録取得モジュール。一部の実施形態では、評価記録取得モジュールは、さらに、以下を含んでいてよい。
【００８１】
ユーザを識別するように構成された識別サブモジュール。
【００８２】
ユーザに関係付けられたデータベースのなかで、決定されたユーザの識別情報に基づいて、ユーザに関係付けられた評価記録を探索するように構成された記録サーチサブモジュール。
【００８３】
一部の実施形態では、識別サブモジュールは、さらに、以下を含んでいてよい。
【００８４】
ユーザがｅコマースウェブサイトにログインしているときに、そのユーザの識別情報をそのユーザの区別（アイデンティティ）として認識するように構成された第１の識別ユニット。
【００８５】
ユーザがログインすることなくｅコマースウェブサイトを閲覧しているときに、ユーザに関係付けられたクッキーをユーザを識別するために得るように構成された第２の識別ユニット。
【００８６】
本明細書に含まれる各実施形態は、進行的に説明されており、各実施形態の説明は、その他の実施形態との相違箇所に焦点を当てており、その説明は、各実施形態の同一または類似の部分を相互に参照されてよい。
【００８７】
当業者ならば、本出願の実施形態が、方法、システム、またはコンピュータソフトウェア製品として提供可能であることが理解できるはずである。したがって、本出願は、完全にハードウェアで構成される実施形態、完全にソフトウェアで構成される実施形態、またはハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた実施形態の形態をとることができる。また、本出願は、コンピュータプログラムコードを含む１つ以上のコンピュータ操作可能ストレージ媒体（磁気ディスクストレージデバイス、ＣＤ−ＲＯＭ、および光ストレージデバイスを含むがこれらに限定はされない）に実装されたコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。
【００８８】
本出願は、方法、機器（システム）、およびコンピュータプログラム製品に基づくフローチャートおよび／またはブロック図を参照にして説明される。フローチャートおよび／またはブロック図における各プロセスおよび／または各ブロック、ならびにフローチャートおよび／またはブロック図におけるプロセスおよび／またはブロックの組み合わせは、それぞれ、コンピュータプログラムコマンドを通じて達成可能であることが理解されるべきである。これらのコンピュータコマンドは、汎用コンピュータ、特殊用途コンピュータ、埋め込みプロセッサ、またはその他のプログラマブルデータ機器のプロセッサに提供されて、マシンを作動させることができ、その結果、コンピュータ、またはその他のプログラマブルデータ機器のプロセッサを通じて実行されるコマンドは、フローチャートにおける１つ以上のプロセスおよび／またはブロック図における１つ以上のブロックによって指定された機能を実現するために使用されるデバイスを作動させる。
【００８９】
これらのコンピュータプログラムコマンドは、また、コンピュータまたはその他のプログラマブルデータ機器を誘導して特定の方式で動作させることができるコンピュータ読み取り可能ストレージデバイスに記憶させることもでき、その結果、これらのコンピュータ読み取り可能ストレージデバイスに記憶されたコマンドは、コマンドデバイスを含む製品を作動させる。これらのコマンドデバイスは、フローチャートにおける１つ以上のプロセスおよび／またはブロック図における１つ以上のブロックに指定された機能を実現する。
【００９０】
これらのコンピュータプログラムコマンドは、コンピュータまたはその他のプログラマブルデータ機器に取り込むこともでき、その結果、コンピュータまたはその他のプログラマブル機器において一連の作業ステップが実行されて、コンピュータ処理が引き起こされる。このようにして、コンピュータまたはその他のプログラマブル機器において実行されるコマンドは、フローチャートにおける１つ以上のプロセスおよび／またはブロック図における１つ以上のブロックで指定される機能を実現するためのステップを提供する。
【００９１】
上記実施形態の説明は、本出願の方法のおよびその基本的概念の理解を助けることを意図しているに過ぎない。さらに、当業者ならば、本出願の概念をもとにして、特定の適用におよび適用の範囲に対して変更を加えることができるだろう。以上をまとめると、本説明の概念は、本出願を制限するものと理解されるべきでない。
【００９２】
以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供される詳細に限定されない。本発明を実現するには、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的なものであり、非限定的である。
本発明は、たとえば、以下のような態様で実現することもできる。
適用例１：
サーチ結果順位を調整するためのシステムであって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに結合され、前記１つ以上のプロセッサに命令を提供するように構成された１つ以上のメモリと、を備え、
前記１つ以上のプロセッサは、
ユーザによって行われた、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリを受信することと、
前記１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果を決定することと、
前記中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定することであって、前記信頼レベル値は、前記ユーザによって行われた前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に基づいて決定される、信頼レベル値の決定と、
最終順位結果を決定するために、前記第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた前記決定された信頼レベル値に少なくとも部分的に基づいて、前記中間順位結果に関係付けられた順位付けを調整することと、
を行うように構成される、システム。
適用例２：
適用例１のシステムであって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられたインデックス用語重みに少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
適用例３：
適用例１のシステムであって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられた複合スコアに少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
適用例４：
適用例１のシステムであって、
前記最終順位結果を決定するために、前記中間順位結果のなかで既定の数のサーチ結果に関係付けられた第１の部分が保持され、前記中間順位結果のなかで前記既定の数のサーチ結果を超える第２の部分が破棄される、システム。
適用例５：
適用例１のシステムであって、
前記ユーザの識別情報は、前記ユーザに関係付けられたログイン状態と、前記ユーザに関係してデバイスに記憶されているクッキーに関係付けられたデータと、のうちの１つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
適用例６：
適用例５のシステムであって、
前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録は、前記ユーザの前記識別情報に少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
適用例７：
適用例１のシステムであって、
前記１つ以上のプロセッサは、さらに、
前記信頼レベル値が既定の信頼レベル閾値を超えるかどうかを決定することと、
前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超える場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をホワイトリストに加え、前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超えない場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をブラックリストに加えることと、
を行うように構成される、システム。
適用例８：
適用例７のシステムであって、
前記中間順位結果に関係付けられた前記順位付けは、前記ホワイトリストおよび前記ブラックリストに基づいて調整される、システム。
適用例９：
適用例８のシステムであって、
前記最終順位結果に関係付けられた第２の順位付けにおいて、前記ホワイトリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第１のサーチ結果は、前記ブラックリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第２のサーチ結果よりも高い順位に位置付けられるように決定される、システム。
適用例１０：
適用例１のシステムであって、
前記信頼レベル値は、前記１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に対応する値に関して平均化関数を実施することに少なくとも部分的に基づいて決定される、システム。
適用例１１：
サーチ結果順位を調整する方法であって、
ユーザによって提出された、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリを受信することと、
前記１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果を決定することと、
前記中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定することであって、前記信頼レベル値は、前記ユーザによって行われた前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に基づいて決定される、信頼レベル値の決定と、
最終順位結果を決定するために、前記第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた前記決定された信頼レベル値に少なくとも部分的に基づいて、前記中間順位結果に関係付けられた順位付けを調整することと、
を備える方法。
適用例１２：
適用例１１の方法であって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられたインデックス用語重みに少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
適用例１３：
適用例１１の方法であって、
前記中間順位結果は、第１の順位付けに関係付けられ、前記第１の順位付けは、前記中間順位結果に含まれるサーチ結果に関係付けられた複合スコアに少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
適用例１４：
適用例１１の方法であって、
前記最終順位結果を決定するために、前記中間順位結果なかで既定の数のサーチ結果に関係付けられた第１の部分が保持され、前記中間順位結果のなかで前記既定の数のサーチ結果を超える第２の部分が破棄される、方法。
適用例１５：
適用例１１の方法であって、
前記ユーザの識別情報は、前記ユーザに関係付けられたログイン状態と、前記ユーザに関係してデバイスに記憶されているクッキーに関係付けられたデータと、のうちの１つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
適用例１６：
適用例１５の方法であって、
前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録は、前記ユーザの前記識別情報に少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
適用例１７：
適用例１１の方法であって、さらに、
前記信頼レベル値が既定の信頼レベル閾値を超えるかどうかを決定することと、
前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超える場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をホワイトリストに加え、前記信頼レベル値が前記既定の信頼レベル閾値を超えない場合に、前記第１の売り手に関係付けられた識別情報をブラックリストに加えることと、
を備える方法。
適用例１８：
適用例１７の方法であって、
前記中間順位結果に関係付けられた前記順位付けは、前記ホワイトリストおよび前記ブラックリストに基づいて調整される、方法。
適用例１９：
適用例１８の方法であって、
前記最終順位結果に関係付けられた第２の順位付けにおいて、前記ホワイトリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第１のサーチ結果は、前記ブラックリスト上の売り手に関係付けられた前記中間順位結果の第２のサーチ結果よりも高い順位に位置付けられるように決定される、方法。
適用例２０：
適用例１１の方法であって、
前記信頼レベル値は、前記１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に対応する値に関して平均化関数を実施することに少なくとも部分的に基づいて決定される、方法。
適用例２１：
コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に実装された、サーチ結果順位を調整するためのコンピュータプログラム製品であって、
ユーザによって提出された、１つ以上のキーワードを含むサーチクエリを受信するためのコンピュータ命令と、
前記１つ以上のキーワードに一致する複数の製品情報集合を含む中間順位結果を決定するためのコンピュータ命令と、
前記中間順位結果に関係付けられた複数の売り手のうちの第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた信頼レベル値を決定するためのコンピュータ命令であって、前記信頼レベル値は、前記ユーザによって行われた前記第１の売り手に関係付けられた１つ以上の過去ユーザ製品情報評価記録に基づいて決定される、コンピュータ命令と、
最終順位結果を決定するために、前記第１の売り手に関する前記ユーザに関係付けられた前記決定された信頼レベル値に少なくとも部分的に基づいて、前記中間順位結果に関係付けられた順位付けを調整するためのコンピュータ命令と、
を備えるコンピュータプログラム製品。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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