(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類し、各実際価格区間は、前記複数の製品価格の部分集合を含み、前記製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、複数の実際価格区間に分類することは、
前記複数の製品価格についての複数の訓練価格区間を、前記過去ユーザ行為に基づいて決定し、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類し、前記複数のユーザクラスタの各々は、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応し、
前記複数の  ユーザクラスタを使用して、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応する複数の実際価格区間境界点を決定し、
少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間境界点に基づいて、複数の実際価格区間を決定すること、を含み、
現ユーザについての購買力区間を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている前記製品に関係して前記現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、決定し、
前記カテゴリに関係付けられている前記製品のうちの１つ以上の製品に関係付けられている製品情報を、少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間のうちで前記購買力区間に対応する実際価格区間に基づいて、前記現ユーザに推薦されるものとして決定するように構成されている少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、前記少なくとも１つのプロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、
を備えるシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの一訓練価格区間について、中間ユーザクラスタを決定し、
少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、
少なくとも一部には、前記調整後の価格加重に基づいて、前記中間ユーザクラスタをアップデートし、
反復計算終了条件が満たされているか否かを決定し、前記反復計算終了条件が満たされている場合には、少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、前記反復計算終了条件が満たされていない場合には、前記中間ユーザクラスタを、前記訓練価格区間についてのユーザクラスタとして使用すること、
を含む、システム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、
前記反復計算終了条件は、前記調整後の価格加重が決定された回数を含む、システム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、
前記複数の実際価格区間境界点を決定することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの一訓練価格区間に関係付けられている製品価格についてユーザに関係付けられるユーザ行為の予測確率を、少なくとも一部には、前記訓練価格区間に関係付けられている製品価格に関係して前記ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為の度数に基づいて、決定し、前記ユーザは、前記訓練価格区間に対応する前記複数のユーザクラスタのうちの一ユーザクラスタに含まれ、
少なくとも一部には、前記予測確率に基づいて、前記製品価格についてのユーザ行為安定性係数を決定し、
前記訓練価格区間の製品価格のうちで最も高いユーザ行為安定性係数に関係付けられている被選択製品価格を、前記訓練価格区間についての実際価格区間境界点として使用するために選択すること、
を含む、システム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、
前記現ユーザについての購買力区間を決定することは、前記複数の実際価格区間の各実際価格区間についてのユーザ行為確率を決定することを含む、システム。
【請求項６】
請求項５に記載のシステムであって、
前記複数の実際価格区間のうちで最も高いユーザ行為確率に関係付けられている実際価格区間が、前記現ユーザの購買力区間として決定される、システム。
【請求項７】
方法であって、
少なくとも１つのプロセッサを使用し、製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類し、各実際価格区間は、前記複数の製品価格の部分集合を含み、前記製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、複数の実際価格区間に分類することは、
前記複数の製品価格についての複数の訓練価格区間を、前記過去ユーザ行為に基づいて決定し、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類し、前記複数のユーザクラスタの各々は、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応し、
前記複数のユーザクラスタを使用して、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応する複数の実際価格区間境界点を決定し、
少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間境界点に基づいて、複数の実際価格区間を決定すること、を含み、
現ユーザについての購買力区間を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている前記製品に関係して前記現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、決定し、
前記カテゴリに関係付けられている前記製品のうちの１つ以上の製品に関係付けられている製品情報を、少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間のうちで前記購買力区間に対応する実際価格区間に基づいて、前記現ユーザに推薦されるものとして決定すること、
を備える方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの訓練価格区間のための中間ユーザクラスタを決定し、
少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、
少なくとも一部には、前記調整後の価格加重に基づいて、前記中間ユーザクラスタをアップデートし、
反復計算終了条件が満たされているか否かを決定し、前記反復計算終了条件が満たされている場合には、少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、前記反復計算終了条件が満たされていない場合には、前記中間ユーザクラスタを、前記訓練価格区間についてのユーザクラスタとして使用すること、
を含む、方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法であって、
前記反復計算終了条件は、前記調整後の価格加重が決定された回数を含む、方法。
【請求項１０】
請求項７に記載の方法であって、
前記複数の実際価格区間境界点を決定することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの一訓練価格区間に関係付けられている製品価格についてユーザに関係付けられるユーザ行為の予測確率を、少なくとも一部には、前記訓練価格区間に関係付けられている製品価格に関係して前記ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為の度数に基づいて、決定し、前記ユーザは、前記訓練価格区間に対応する前記複数のユーザクラスタのうちの一ユーザクラスタに含まれ、
少なくとも一部には、前記予測確率に基づいて、前記製品価格についてのユーザ行為安定性係数を決定し、
前記訓練価格区間の製品価格のうちで最も高いユーザ行為安定性係数に関係付けられている被選択製品価格を、前記訓練価格区間についての実際価格区間境界点として使用するために選択すること、
を含む、方法。
【請求項１１】
請求項７に記載の方法であって、
前記現ユーザについての購買力区間を決定することは、前記複数の実際価格区間の各実際価格区間についてのユーザ行為確率を決定することを含む、方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、
前記複数の実際価格区間のうちで最も高いユーザ行為確率に関係付けられている実際価格区間が、前記現ユーザの購買力区間として決定される、方法。
【請求項１３】
コンピュータプログラムであって、
製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類するための機能と、各実際価格区間は、前記複数の製品価格の部分集合を含み、前記製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、複数の実際価格区間に分類するための機能は、
前記複数の製品価格についての複数の訓練価格区間を、前記過去ユーザ行為に基づいて決定し、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類し、前記複数のユーザクラスタの各々は、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応し、
前記複数のユーザクラスタを使用して、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応する複数の実際価格区間境界点を決定し、
少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間境界点に基づいて、複数の実際価格区間を決定すること、を含み、
現ユーザについての購買力区間を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている前記製品に関係して前記現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、決定するための機能と、
前記カテゴリに関係付けられている前記製品のうちの１つ以上の製品に関係付けられている製品情報を、少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間のうちで前記購買力区間に対応する実際価格区間に基づいて、前記現ユーザに推薦されるものとして決定するための機能と、
をコンピュータによって実現させ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、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,
２０１２年１０月１６日に出願された、発明の名称を「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＤＥＶＩＣＥ  ＦＯＲ  ＰＵＳＨＩＮＧ  ＣＯＭＭＯＤＩＴＹ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ（商品情報をプッシュするための方法及び装置）」とする中国特許出願第２０１２１０３９２５９９．９号に基づく優先権を主張する。
【０００２】
本出願は、情報処理技術の分野に関する。本出願は、特に、製品情報を推薦するための技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
提供される製品に関する製品情報を管理するために、電子商取引ウェブサイトは、様々な製品を論理形態に基づくカテゴリツリーの形に編成することがある。カテゴリツリー内のノードには、ルートカテゴリ、サブカテゴリ、及びリーフカテゴリがある。リーフカテゴリはサブカテゴリに属し、サブカテゴリはルートカテゴリに属する。例えば、婦人服カテゴリのためのカテゴリツリーでは、ルートカテゴリは婦人服である。婦人服ルートカテゴリ下のサブカテゴリは、トップスのサブカテゴリと、パンツのサブカテゴリとを含む。トップスサブカテゴリ下のリーフカテゴリは、ブラウスのリーフカテゴリと、セータのリーフカテゴリとを含む。
【０００４】
電子商取引ウェブサイトは、また、通常は、カテゴリに関係付けられている製品に対応する価格も分類する。場合によっては、電子商取引ウェブサイトは、同じカテゴリに関係付けられている製品価格を複数の連続する価格区間に分類する。各価格区間は、カテゴリの全製品に関係付けられている価格範囲の部分集合を含む。従来、価格区間は、領域等分技術を使用して決定されている。例えば、或るカテゴリについて、様々な製品価格が決定され、そのカテゴリの各製品価格と、その製品価格の製品に関係したオンラインショッピング行為を実施するユーザの数とを乗算した積が、その製品価格についての価格合計として決定される。そのカテゴリに関係付けられている様々な製品価格についての価格合計が合算された後、それらの価格合計は、２つの値分割点に基づいて、カテゴリに対応する３つの価格区間に分割される。これらの３つの価格区間は、高価格区間と、中価格区間と、低価格区間とに相当する。カテゴリに関係付けられている各製品は、次いで、その製品の価格を、各価格区間に関係付けられている価格範囲と比較することに基づいて、３つの価格区間のうちの１つに関係付けられると決定される。
【０００５】
各カテゴリについて決定される各製品価格区間は、様々な応用のための基準として使用されえる。例えば、或る製品カテゴリについてのユーザの購買力が決定されてよく、そのカテゴリ内の製品のうちでユーザの購買力に対応する価格区間に関係付けられている製品がユーザに推薦されてよい。例えば、ユーザの購買力は、電子商取引ウェブサイトに関係付けられているユーザの過去ユーザ行為に基づいて決定される。電子商取引ウェブサイトに関係付けられているユーザ行為の例には、電子商取引ウェブサイトで提供される１つ以上の製品に関係した購入行為、閲覧行為、及び／又は保存行為がある。ユーザが、カテゴリに関係付けられている製品のうちでそのカテゴリについて決定された高価格区間に対応する製品に関係した過去ユーザ行為を多く実施する場合は、そのカテゴリにおけるユーザの購買力は、高購買力区間であると決定される。ユーザに製品情報が推薦されるべきときは、カテゴリ内において、ユーザの購買力区間に一致する製品の製品情報が検索されるので、ここでは、ユーザの高購買力区間に対応する価格区間である高価格区間に関係付けられている製品の製品情報が、ユーザに推薦される。
【０００６】
しかしながら、製品情報を推薦するための上述された領域分割均分技術には、幾つかの欠点がある。以下は、そのような欠点のうちの２つである。
【０００７】
第１の欠点は、カテゴリ内における異常製品価格の存在に関係する。異常製品価格は、同じカテゴリに関係付けられているその他の製品価格と大きく異なる価格である。例えば、或るカテゴリに関係付けられている大半の製品が各々＄５０であり、しかしながら、そのカテゴリに関係付けられている１つの製品が＄１０，０００である場合は、領域等分技術では、一般的に、＄１０，０００のような異常製品価格は、（例えば、正しくないと想定されるゆえに）オペレータによって価格区間決定から手動で除外されるだろう。しかしながら、異常製品価格を手動で除外することの有効性は、オペレータの経験及び製品に対するオペレータの精通度に関係する。場合によっては、製品価格は、たとえ異常に見えても正しいかもしれず、それがオペレータによって手動で除外された場合は、決定された価格区間は、不正確になる恐れがある。
【０００８】
第２の欠点は、製品カテゴリに関係付けられている製品価格の範囲が狭いことに関係する。カテゴリの製品価格の範囲が狭い場合は、重複しない価格区間をそのカテゴリについて決定することが困難であり、したがって、このような不完全な価格区間に基づいて製品情報推薦を決定することはできないだろう。
【０００９】
ユーザに製品情報が推薦されるときは、上述された欠点によってもたらされる不正確で不完全なカテゴリ価格区間データの使用が、少なくとも２つの問題を引き起こす。１つ目の問題は、ユーザにとって重要なカテゴリが適切な価格区間を有さないと、システムは、適切な製品情報をユーザに推薦することができない、ということである。２つ目の問題は、ユーザにとって重要なカテゴリ内において、ユーザに推薦するための一致する製品情報が見つからないと、システムは、複数の突き合わせプロセスを実施することになり、突き合わせプロセスを終了させる条件が満たされるまで停止しない、ということである。突き合わせプロセスの反復は、多くのシステムリソースを消費し、システム全体の処理効率を低下させる恐れがある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
以下の詳細な説明及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。
【００１１】
【図１】製品を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。
【００１２】
【図２】実際価格区間に基づいて製品を推薦するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【００１３】
【図３】カテゴリに関係付けられている複数の実際価格区間と、現ユーザの購買力区間とを決定するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【００１４】
【図４】訓練価格区間に対応するユーザクラスタを決定するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【００１５】
【図５】訓練価格区間に対応する実際価格区間境界点を決定するプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【００１６】
【図６】製品情報を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
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記憶媒体に実装されたコンピュータプログラム製品、並びに／又は結合先のメモリに記憶された命令及び／若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た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、又は本発明がとりえるその他のあらゆる形態が、技術と称されてよい。総じて、開示されるプロセスの各段階の順番は、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るものとして説明されるプロセッサ又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、又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装されてよい。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た１つ以上の機器、回路、並びに／又は処理コアを言う。
【００１８】
本発明の原理を例示す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、及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るものであり、本発明は、これらの詳細の一部又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。明瞭を期するために、本発明に関係した技術分野で知られる技術要素は、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。
【００１９】
製品情報の推薦の実施形態が、本明細書で説明される。製品カテゴリに関係付けられている製品価格が、少なくとも一部には、その製品カテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザの関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類される。実際価格区間は、カテゴリに関係付けられている複数の製品価格の部分集合を含む。製品情報を推薦される現ユーザについて、少なくとも一部には、カテゴリに関係付けられている製品に関係して現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、現ユーザの購買力区間が決定される。各種の実施形態では、現ユーザの購買力区間は、実際価格区間に対応するように選択される。現ユーザの購買力区間に対応する実際価格区間に対応する価格に関係付けられている製品の情報が、ユーザに推薦される。例えば、製品情報には、製品に関係付けられている説明、画像、及び／又はユーザフィードバックがある。
【００２０】
図１は、製品を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例では、システム１００は、装置１０２と、ネットワーク１０４と、ウェブサーバ１０６と、推薦サーバ１０８と、データベース１１０とを含む。ネットワーク１０４は、高速データネットワーク及び／又は電気通信ネットワークを含む。装置１０２、ウェブサーバ１０６、及び推薦サーバ１０８は、ネットワーク１０４を通じて互いと通信するように構成される。
【００２１】
装置１０２は、この例ではラップトップコンピュータとして示されているが、装置１０２のその他の例として、デスクトップコンピュータ、スマートフォン、タブレット型端末、モバイル機器、及び／又は別のタイプの計算装置が挙げられる。ユーザは、装置１０２を使用してよく、装置１０２で実行されるウェブブラウザアプリケーションを使用して、ウェブサーバ１０６によって運営されているウェブサイトにアクセスする。例えば、ウェブサイトは、電子商取引ウェブサイトを含む。電子商取引ウェブサイトは、販売される様々な製品に対応する様々なウェブページを含んでいてよい。ユーザは、ウェブサイトにおいて様々な製品に関係付けられているウェブページを閲覧する間に、様々なユーザ行為を実施してよい。ユーザ行為の例として、クリック行為、閲覧行為、購入行為、検索行為、及び／又はブックマーク行為が挙げられる。各ユーザ行為は、製品、（例えば、ウェブサイトのカテゴリ分け方式に基づいて）その製品が属しているカテゴリ、及びその製品に関係付けられている価格に関係付けられる。装置１０２のユーザ及びその他の様々なユーザに関係付けられているこのようなユーザ行為の記録が、データベース１１０に記憶される。ウェブサーバ１０６によって運営されているウェブサイトに関係付けられている製品の説明、価格、及び／又は画像などのその他の製品情報も、同様に、データベース１１０に記憶されてよい。
【００２２】
推薦サーバ１０８は、ウェブサーバ１０６によって運営されているウェブサイトに関係付けられている製品に関係付けられている製品情報を、少なくとも一部には、データベース１１０によって記憶されている過去ユーザ行為に基づいて、現ユーザに推薦するように構成される。先ず、推薦サーバ１０８は、製品カテゴリに関係付けられている製品価格を、少なくとも一部には、そのカテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類するように構成される。各実際価格区間は、複数の製品価格の部分集合を含む。推薦サーバ１０８は、現ユーザの（例えば、データベース１１０に記憶されている）過去ユーザ行為に基づいて、現ユーザの購買力区間を決定するように構成される。カテゴリについて決定された実際価格区間のうちで現ユーザの購買力区間に一致する実際価格区間が、一致する実際価格区間として決定される。推薦サーバ１０８は、カテゴリの製品のうちで上記一致する実際価格区間に関係付けられている価格の製品に関係付けられている製品情報を、現ユーザ（例えば、現ユーザによって使用されている装置）に送信するように構成される。
【００２３】
図２は、実際価格区間に基づいて製品を推薦するためのプロセスの一実施形態を示す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、図１のシステム１００において実行に移される。
【００２４】
実際価格区間は、１つ以上の製品カテゴリについて決定されるが、プロセス２００は、１つのカテゴリについて実際価格区間を決定し、そのカテゴリについて決定された実際価格区間と、決定されたユーザの購買力区間とに基づいて、ユーザに推薦するためのそのカテゴリからの製品を決定する例を示している。プロセス２００は、ユーザに製品を推薦される各カテゴリ又は複数のカテゴリについて繰り返されてよい。
【００２５】
ステップ２０２では、製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格が、少なくとも一部には、そのカテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類される。ここでは、各実際価格区間は、複数の製品価格の部分集合を含む。
【００２６】
本明細書で使用される「ユーザ行為」という用語は、ウェブサイトにおける、或るカテゴリの及び或る製品価格の製品に関係したユーザ行為を言う。例えば、ウェブサイトは、電子商取引ウェブサイトを含む。ユーザ行為の例として、ユーザのクリック行為、閲覧行為、購入行為、検索行為、及び／又はブックマーク行為が挙げられる。ユーザ行為の対象は、製品情報、又は製品情報を提供するページを含んでよい。
【００２７】
カテゴリは、複数の価格に対応する製品を含んでいてよい。１つの価格には、カテゴリに関係付けられている１つ以上の製品が関係付けられてよい。カテゴリに関係付けられている価格範囲は、そのカテゴリに関係付けられている製品の価格のなかで最低の価格と最高の価格とを含む。例えば、この例のカテゴリに関係付けられている価格の集合は、＄１０、＄１４、＄１９、及び＄２７を含む。
【００２８】
各種の実施形態では、カテゴリに対応する製品価格が、２つ以上の部分集合に分割される。ここでは、製品価格の各部分集合は、「実際価格区間」と呼ばれる。各種の実施形態では、製品カテゴリについての実際価格区間が、そのカテゴリの製品に関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて決定される。各過去ユーザ行為は、１つの製品に関係付けられ、その製品は、１つの製品価格に関係付けられるので、過去ユーザ行為もやはり、その製品価格に関係付けられる。一部の実施形態では、過去ユーザ行為は、（例えば電子商取引ウェブサイトの）一人以上のユーザに関係付けられてよい。一部の実施形態では、実際価格区間の決定を行うために使用された過去ユーザ行為データが、所定の時間間隔に関係付けられてよい。カテゴリに関係付けられている各製品価格について、度数（過去ユーザ行為をカウントした数）が決定される。
【００２９】
様々な製品価格に関係したユーザの過去ユーザ行為の度数は、それらの製品価格に対するユーザの傾向を表すと想定される。例えば、１つのカテゴリ内において、より低い価格区間内の製品価格に対応する製品に関係付けられているユーザＡの過去ユーザ行為の度数が、より高い価格区間内の製品価格に対応する製品に関係付けられているユーザＡの過去ユーザ行為の度数よりも高いと想定する。この例では、ユーザＡが低めの価格区間を好む傾向にあることが、容易に決定される。しかしながら、実際は、製品を選択するときのユーザのユーザ行為は、一般的に、同じ１つのカテゴリに関係付けられている製品のなかでも様々な価格区間に対応する製品に向けられている。そして、多くの場合、これらの複数の価格区間に対応する製品に関係付けられている過去ユーザ行為度数間の区別は大きくない。要するに、多くの状況では、ユーザの価格傾向を合理的に具現化するために使用されえる価格区間を解明することは、容易でない。
【００３０】
この問題に対処するために、或るカテゴリの製品価格が、予備的に複数の訓練価格区間に分割される。過去ユーザ行為に関係付けられているユーザは、これらの訓練価格区間に基づいて、１つ以上のユーザクラスタに属すると決定される。訓練価格区間について決定されたユーザクラスタに含まれるユーザは、その訓練価格区間内の価格に関係付けられている製品を、より好む傾向があると決定される。決定されたユーザクラスタは、各訓練価格区間内において、その価格に対応する製品に関係した過去ユーザ行為が最も安定している製品価格を決定するために使用される。訓練価格区間内における、最も安定した過去ユーザ行為に関係付けられているこの価格は、「実際価格区間境界点」と呼ばれる。次いで、訓練価格区間に対応するとして決定された実際価格区間境界点は、カテゴリに関係付けられている実際価格区間を決定するために使用される。
【００３１】
カテゴリに関係付けられている訓練価格区間、ユーザクラスタ、及び実際価格区間を決定する例が、図３、図４、及び図５とともに、以下で説明される。
【００３２】
一部の実施形態では、上述された２０２を実行する前に、カテゴリ内の製品価格の次元数を減らすために、そのカテゴリに関係付けられている製品価格を離散化することができる。このようにして、計算量を簡略化することができる。例えば、各製品価格は、所定の離散パラメータ（例えば、所定の離散パラメータは１０である）で除算されて、最も近い一桁目のドル数に切り上げられてよく又は切り下げられてよく、この修正後の製品価格が、新しい価格として使用される。次いで、この修正後の製品価格に基づいて、実際価格区間が決定される。
【００３３】
ステップ２０４では、少なくとも一部には、カテゴリに関係付けられている製品に関係して現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、現ユーザの購買力区間が決定される。
【００３４】
現ユーザの購買力区間は、現ユーザの過去ユーザ行為（例えば、過去の期間中に実施されたユーザ行為）に基づいて決定され、現ユーザが購入する可能性が最も高い製品の価格範囲を表すために使用される。現ユーザの購買力区間は、カテゴリについて決定された複数の実際価格区間からの一実際価格区間であると決定される。現ユーザの購買力区間を決定する一例が、図５とともに、以下で説明される。
【００３５】
ステップ２０６では、カテゴリに関係付けられている１つ以上の製品に関係付けられている製品情報が、少なくとも一部には、複数の実際価格区間のうちで購買力区間に対応する実際価格区間に基づいて、現ユーザに推薦されるとして決定される。カテゴリに関係付けられている実際価格区間のうちで購買力区間に一致する実際価格区間が、一致する実際価格区間として決定される。カテゴリの製品のうちで上記一致する実際価格区間内に入る価格を有する製品に関係付けられている情報が、現ユーザに推薦される。例えば、このような製品情報は、電子商取引ウェブサイトにおいて現ユーザに提示されてよい、又は現ユーザに関係付けられている電子メールアドレスに送信されてよい。このように、現ユーザの過去ユーザ行為をもとにして、現ユーザが購入する可能性が高いと予測された実際価格区間から、現ユーザに推薦される製品情報が決定される。
【００３６】
図３は、カテゴリに関係付けられている複数の実際価格区間と、現ユーザの購買力区間とを決定するためのプロセスの一実施形態を示す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、図１のシステム１００において実行に移される。一部の実施形態では、図２のプロセス２００の２０２及び２０４の少なくとも一部分が、プロセス３００を使用して実現される。
【００３７】
ステップ３０２では、カテゴリに関係付けられている複数の製品価格について、少なくとも一部には、そのカテゴリに関係付けられている製品に関係した過去ユーザ行為に基づいて、複数の訓練価格区間が決定される。
【００３８】
カテゴリの製品に関係付けられている製品価格は、少なくとも２つの連続する訓練価格区間に分割され、各訓練価格区間は、そのカテゴリに関係付けられている製品の、少なくとも１つの製品価格を含む。一部の実施形態では、カテゴリの製品に関係付けられている製品価格は、製品価格に対応する製品に関係付けられている過去ユーザ行為の度数に基づいて、少なくとも２つの訓練価格区間に分割される。過去ユーザ行為は、１人以上のユーザに関係付けられており、所定の時間間隔に関係付けられてよい。各種の実施形態では、この過去ユーザ行為データの集合に関係付けられているユーザの少なくとも一部が、「ユーザサンプル」と呼ばれてよい。
【００３９】
以下は、カテゴリの製品価格を１つ以上の訓練価格区間に分割する第１の例である。
【００４０】
第１の例では、カテゴリの、ユーザサンプルに関係付けられている製品価格が、その値が低い順にリストにランキングされ、各製品価格について、製品に関係付けられている過去ユーザ行為の度数が決定される。ランキングリストでは、最も低い値を有する製品価格が先頭に（すなわち、ランキングリストのなかで最も高い順位に）ランク付けされる。或る特定の製品価格について、製品に関係付けられている過去ユーザ行為の度数は、カテゴリ内の製品のうちで上記製品価格に関係付けられている１つ以上の製品に関係して実施された１つ以上のタイプの過去ユーザ行為をカウントした数を含む。カテゴリに関係付けられている全製品価格に関係した過去ユーザ行為の合計度数も決定される。過去ユーザ行為の合計度数は、カテゴリに関係付けられている全製品価格にわたる過去ユーザ行為の全度数を合計したものを含む。カテゴリに関係付けられている全製品価格に関係した過去ユーザ行為の合計度数は、所定の量に基づいて等分される。各種の実施形態では、所定の量は、（例えばシステム管理者によって、）２以上であるように選択され、カテゴリについて決定されるべき訓練価格区間の数を表している。例えば、１つのカテゴリ内の製品価格が２つの訓練価格区間に分割される（例えば、所定の量が２である）ならば、その１つのカテゴリ内の製品に関係して実施された過去ユーザ行為の合計度数は、２つに等分される。第１の例では、等分点は、合計度数の値を所定の量で除算した商を言う。例えば、或るカテゴリに関係付けられている過去ユーザ行為の合計度数が８であり、所定の量が２であるならば、（合計度数）／（所定の量）＝８／２＝４の過去ユーザ行為である。したがって、この第１の例では、合計度数は、サイズが等しい２つの等部分に分割され、各部分は、４つの過去ユーザ行為を含む。したがって、合計度数が８である２つの部分は、等分点４に関係付けられてよい。各種の実施形態では、「訓練価格区間境界点」は、訓練価格区間の基準とされる点（製品価格）を言う。例えば、１つの訓練価格区間境界点が見つかったならば、第１の訓練価格区間は、その訓練価格区間境界点に関係付けられている製品価格と、カテゴリに関係付けられている製品価格のうちで更に高いランクにある全製品価格とを含み、第２の訓練価格区間は、その訓練価格区間境界点と、カテゴリに関係付けられている製品価格のうちで更に低いランクにある全製品価格とを含む。第１の例では、訓練価格区間境界点は、以下の例で説明されるように、等分点に基づいて決定される。したがって、先の例に戻ると、第１位の訓練価格区間は、（例えば、訓練価格区間境界点４を含んで）訓練価格区間境界点４未満である（以下である）価格を含み、第２の訓練価格区間は、訓練価格区間境界点４よりも大きい（以上である）価格を含む。一部の実施形態では、訓練価格区間境界点は、或いは、隣り合う２つの訓練価格区間のうちの１つに含められる。
【００４１】
以下は、カテゴリの製品価格を１つ以上の訓練価格区間に分割する第２の例である。
【００４２】
第２の例では、ユーザサンプルに関係付けられているカテゴリの製品価格が、その値が低い順にリストにランキングされ、カテゴリについての製品価格のランキングリスのなかの各製品価格について、過去ユーザ行為の度数の累計値が決定される。ランキングリストでは、最も低い値を有する製品価格が先頭に（すなわち、ランキングリストのなかで最も高い順位に）ランク付けされる。或る製品価格についての累計値は、その製品価格に対応する過去ユーザ行為の度数と、もしあれば、ランキングリストのなかでその製品価格よりも高いランクにある全製品価格（検討されている製品価格よりも低い値を有する製品価格）に対応する過去ユーザ行為の度数との和である。最も低いランクにある製品価格（最も高い値を有する製品価格）の累計値は、全製品価格に対応する過去ユーザ行為の度数の和であり、これは、カテゴリの製品価格についての累計合計として決定される。累計合計は、所定の量に基づいて等分される。各種の実施形態では、所定の量は、（例えばシステム管理者によって、）２以上であるように選択され、カテゴリについて決定されるべき訓練価格区間の数を表している。第２の例では、等分点は、累計合計の値を所定の量で除算した商を言う。第２の例では、等分点に最も近い累計値を有する製品価格が、訓練価格区間境界点として選択される。一部の実施形態では、訓練価格区間境界点は、等分点に最も近く且つ等分点以上でもある累計値を有する製品価格として決定される。例えば、所定の量が２である場合は、第１の訓練価格区間は、訓練価格区間境界点未満（以下）である価格を含み、第２の訓練価格区間は、訓練価格区間境界点よりも大きい（以上である）価格を含む。
【００４３】
以下は、カテゴリの製品価格を１つ以上の訓練価格区間に分割する第２の例を適用した一例である。製品カテゴリに関係付けられている製品価格は、「＄２０」、「＄３０」、「＄４０」、及び「＄５０」である。これらの４つの製品価格は、低い物から順に、「＄２０」、「＄３０」、「＄４０」、及び「＄５０」でランキングされる。各製品価格に関係した過去ユーザ行為の度数が決定される。製品価格「＄２０」に対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数は、５０である。製品価格「＄３０」対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数は、８０である。製品価格「＄４０」に対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数は、６０である。製品価格「＄５０」に対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数は、１１０である。次いで、カテゴリに関係付けられている各製品価格について過去ユーザ行為の度数の累計値を得るために、連続計算が実施される。上述のように、或る製品価格についての累計値は、その製品価格に対応する過去ユーザ行為の度数と、それよりも高いランクの製品価格に対応する過去ユーザ行為の度数との和である。したがって、第１の価格＄２０、第２のランクの製品価格＄３０、第３のランクの製品価格＄４０、及び第４のランクの製品価格＄５０に対応する累計値は、それぞれ、５０、１３０（＝５０＋８０）、１９０（＝５０＋３０＋６０）、及び３００（＝５０＋８０＋６０＋１１０）である。３００は、カテゴリに関係付けられている累計合計を表している。この例では、所定の量は２であり、したがって、２つの訓練価格区間が決定される。累計合計３００は２で除算され、等分点１５０が得られる。等分点を１５０とすると、該等分点以上で且つ該等分点に最も近い値の累計値は１９０であり、これは、第３のランクの製品価格「＄４０」に対応する。このようにして、製品価格「＄４０」が、訓練価格区間を決定するために使用される訓練価格区間境界点として決定される。この例では、製品価格「＄３０」を含む「＄２０」から「＄４０」の価格区間が、第１の訓練価格区間を構成するように構成され、「＄４０」から「＄５０」の価格区間が、第２の訓練価格区間を構成するように構成される。一部の実施形態では、訓練価格区間境界点は、それを使用して作成された直近の訓練価格区間のいずれか一方又は両方に含められてよい。一部の実施形態では、訓練価格区間境界点は、等分点に最も近いが等分点よりも必ずしも大きくはない累計値に対応する製品価格として決定される。上述された例では、等分点に最も近いが等分点よりも必ずしも大きくはない累計値は１３０であり、これは、製品価格「＄３０」に対応する。したがって、一部の実施形態では、「＄３０」が、訓練価格区間を決定するために使用される訓練価格区間境界点として決定されてよい。
【００４４】
以下は、カテゴリの製品価格を１つ以上の訓練価格区間に分割する第３の例である。
【００４５】
この第３の例では、訓練価格区間は、各製品価格の数値と、その製品価格に対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数とを乗算した積に基づいて決定されてよい。先ず、ユーザサンプルに関係付けられているカテゴリの製品価格が、その値が低い順にリストにランキングされる。各製品価格と、その製品価格に対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数とを乗算した積が計算される。
【００４６】
カテゴリについての製品価格のランキングリストのなかの各製品価格について、乗算した積の累計乗算積が決定される。ランキングリストでは、最も低い値を有する製品価格が先頭に（すなわち、ランキングリストのなかで最も高い順位に）ランク付けされる。或る製品価格についての累計乗算値は、その製品価格に対応する乗算積と、もしあれば、ランキングリストのなかでその製品価格よりも高いランクにある全製品価格（検討されている製品価格よりも低い値を有する製品価格）に対応する乗算積との和である。最も低いランクにある製品価格（最も高い値を有する製品価格）の累積乗算値は、全製品価格に対応する乗算積の和であり、これは、カテゴリの製品価格についての累計乗算積合計として決定される。累計乗算積合計は、所定の量に基づいて等分される。各種の実施形態では、所定の量は、（例えばシステム管理者によって、）２以上であるように選択され、カテゴリについて決定される訓練価格区間の数を表している。第３の例では、等分点は、累計乗算積合計の値を所定の量で除算した商を言う。第３の例では、等分点に最も近いが等分点よりも必ずしも大きくはない累計乗算値を有する製品価格が、訓練価格区間境界点として選択される。一部の実施形態では、訓練価格区間境界点は、等分点に最も近く且つ等分点以上でもある累計乗算値を有する製品価格として決定される。
【００４７】
ステップ３０４では、過去ユーザ行為に関係付けられている複数のユーザが、複数のユーザクラスタに分類される。ここでは、複数のユーザクラスタの各々が、複数の訓練価格区間のそれぞれに対応している。
【００４８】
ユーザの傾向は、様々な訓練価格区間に関係付けられている製品に関係したそれらのユーザの過去ユーザ行為をもとに決定されえる。したがって、各訓練価格区間に対するユーザ行為の傾向は、ユーザを各訓練価格区間に対応する集合に分割するための基準として使用されてよい。例えば、或る製品カテゴリについて、２つの訓練価格区間が決定されている。より低い価格範囲に関係付けられている訓練価格区間は、低価格訓練価格区間と呼ばれ、より高い価格範囲は、高価格訓練価格区間と呼ばれる。この例では、ユーザＡの過去ユーザ行為のうちの多くが、高価格訓練価格区間に関係付けられている製品に対応しているゆえに、ユーザＡは、低価格訓練価格区間におけるユーザ行為よりも高価格訓練価格区間におけるユーザ行為への傾向が強いと決定される。したがって、ユーザは、高価格訓練価格区間に対応する既定の高価格傾向ユーザクラスタに割り当てることができる。反対に、ユーザＢの過去ユーザ行為のうちの多くが、高価格訓練価格区間に関係付けられている製品よりも低価格訓練価格区間に関係付けられている製品に対応していると決定されるならば、ユーザＢは、低価格訓練価格区間に対応する既定の低価格傾向ユーザクラスタに割り当てることができる。
【００４９】
一部の実施形態では、少なくとも一部には、カテゴリに関係付けられている様々な製品価格に対応する製品に関係した、ユーザサンプルに含まれるユーザによる過去ユーザ行為に基づいて、各訓練価格区間に対応する１つ以上のユーザクラスタが決定される。ユーザクラスタに対応する訓練価格区間は、これらのユーザクラスタ内のユーザが傾倒している訓練価格区間である。
【００５０】
上述のように、ユーザは、広い価格範囲の製品に関係してユーザ行為を実施するだろうゆえに、ユーザの価格傾向は、はっきりしないのが一般的である。しかしながら、ユーザが、様々なユーザクラスタに分類されたときは、明確なユーザ傾向が、より良く区別される。以下の図４は、ユーザを様々なユーザクラスタに分類する及びユーザクラスタと訓練価格区間との間の対応関係を決定する一例を示している。
【００５１】
ステップ３０６では、複数のユーザクラスタを使用して、複数の訓練価格区間のそれぞれに対応する複数の実際価格区間境界点が決定される。
【００５２】
各種の実施形態では、実際価格区間境界点は、対応する訓練価格区間内の一製品価格である。一部の実施形態では、訓練価格区間内の各製品価格に対応するユーザ行為の予測確率が、その訓練価格区間について決定されたユーザクラスタを使用して決定される。一部の実施形態では、訓練価格区間について決定される実際価格区間境界点は、最も大きいユーザ行為安定性係数に関係付けられている製品価格である。訓練価格区間についての実際価格区間境界点を決定する一例が、図５とともに、以下で更に詳しく説明される。
【００５３】
ステップ３０８では、少なくとも一部には、複数の実際価格区間境界点に基づいて、複数の実際価格区間が決定される。ここでは、各実際価格区間は、複数の製品価格の部分集合を含む。
【００５４】
対応する各訓練価格区間について、実際価格区間境界点が決定される。各種の実施形態では、訓練価格区間について決定された実際価格区間境界点は、対応する数の実際価格区間を決定するために使用される。例えば、隣接する２つの訓練価格区間に対応する実際価格区間境界点が、１つの実際価格区間を形成する。また、例えば、最小製品価格から始まって最も近い実際価格区間境界点に至るまでの製品価格が、１つの実際価格区間を形成する。更に、例えば、最大製品価格から始まって最も近い実際価格区間境界点に至るまでの製品価格が、１つの実際価格区間を形成する。
【００５５】
ステップ３１０では、少なくとも一部には、現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、現ユーザについての購買力区間が決定される。ここでは、購買力区間は、複数の実際価格区間のうちの一実際価格区間に対応している。
【００５６】
各購買力区間は、決定された実際価格区間に対応している。後述されるように、各ユーザについて、そのユーザについて様々な実際価格区間において決定された過去ユーザ行為の確率統計値に基づいて、購買力区間が選択される。
【００５７】
カテゴリ内における各製品価格に対応する製品に関係した現ユーザによる過去ユーザ行為の度数は、カテゴリ内における各実際価格区間内の各製品価格に関係付けられている製品に関係した現ユーザによるユーザ行為の予測確率を決定するために使用される。実際価格区間内の製品価格に関係したユーザによるユーザ行為の予測確率を組み合わせたものが、その実際価格区間についてのユーザ行為の確率を得るために使用される。最も高いユーザ行為確率に関係付けられている実際価格区間が、ユーザの購買力区間として決定される。
【００５８】
例えば、実際価格区間内の或る製品価格に関係付けられている製品に関係した現ユーザによるユーザ行為の確率は、次式を使用して表されてよい。
【数１】
0005976943.tif 000002
ここで、Ｐt（ｓ）は、実際価格区間内の価格ｔに関係したユーザｓによるユーザ行為の予測確率であり、Ｎt（ｓ）は、実際価格区間内の価格ｔに対応する製品に関係してユーザｓによってなされた過去ユーザ行為の度数であり、Ｎj（ｓ）は、実際価格区間内の価格ｊに対応する製品に関係してユーザｓによってなされた過去ユーザ行為の度数であり、ｈは、カテゴリ内における全製品価格の数である。式（１）において、ｓ、ｔ、ｊ、及びｈは、自然数である。ユーザ行為の例として、製品に関係付けられている購入行為、閲覧行為、ブックマーク行為、リスト行為、及び検索行為が挙げられる。
【００５９】
実際価格区間における現ユーザによるユーザ行為の予測確率は、次式を使用して表すことができる。
【数２】
0005976943.tif 000003
ここで、Ｕl（ｓ）は、実際価格区間ｌにおけるユーザｓによるユーザ行為の予測確率であり、Ｐt（ｓ）は、ユーザｓによる、実際価格区間ｌ内の価格ｔに関係するユーザ行為の予測確率であり、ｆは、実際価格区間ｌ内の製品価格の数であり、ｓ、ｌ、ｔ、及びｆは、自然数である。
【００６０】
したがって、現ユーザに対応する購買力区間は、最も大きいユーザ行為予測確率Ｕl（ｓ）に関係付けられている実際価格区間ｌとして決定される。図２のプロセス２００について上述されたように、決定された現ユーザの購買力区間は、現ユーザに推薦する製品情報を決定するために使用される。例えば、現ユーザの購買力区間（現ユーザによる最も大きいユーザ行為予測確率に対応する実際価格区間である）に関係付けられている価格を有する製品に関係付けられている製品情報が、現ユーザに推薦される。
【００６１】
図４は、訓練価格区間に対応するユーザクラスタを決定するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス４００は、図１のシステム１００において実行に移される。一部の実施形態では、プロセス３００の３０４は、少なくとも一部には、プロセス４００を使用して実現される。
【００６２】
プロセス４００は、ユーザサンプルの（少なくとも一部の）ユーザをユーザクラスタに分ける技術の一例を説明している。ここでは、各ユーザクラスタは、一訓練価格区間に対応している。
【００６３】
ステップ４０２では、複数の訓練価格区間のうちの一訓練価格区間について、中間ユーザクラスタが決定される。
【００６４】
ユーザサンプル内の一人のユーザについて、１つの訓練価格区間内の１つの製品価格の製品に関係したそのユーザによるユーザ行為の度数と、その価格のための価格加重との乗算積が、その製品価格に対するユーザの価格傾向係数として使用される。価格加重は、第１の中間ユーザクラスタ決定の際に、所定のパラメータ（例えば、所定のパラメータは１である）であってよい。後に続く反復の際に、ユーザクラスタ分類がアップデートされるときは、その後に続く反復において、価格加重が調整されてよい。
【００６５】
１つの訓練価格区間に対応する全製品価格に対応するユーザの価格傾向係数の和は、その訓練価格区間に対するそのユーザのユーザ行為傾向係数を構成する。次式は、ユーザ行為傾向係数を計算するために使用されえる式の一例である。
【数３】
0005976943.tif 000004
ここで、Ｑr（ｓ）は、訓練価格区間ｒにおけるユーザｓについてのユーザ行為傾向係数であり、ｑiは、価格の価格加重であり、Ｎj（ｓ）は、価格ｉに対応する製品に関係したユーザｓによるユーザ行為の度数であり、ｋは、訓練価格区間ｒ内の価格の総数であり、ｓ、ｉ、ｒ、及びｋは、自然数である。
【００６６】
各ユーザについて、カテゴリに関係付けられている各訓練価格区間に関係したそのユーザによるユーザ行為の傾向係数が決定される。次いで、最も高いユーザ行為傾向係数に関係付けられている訓練価格区間が、ユーザが傾倒している訓練価格区間として決定される。同じ訓練価格区間に傾倒しているユーザは、その訓練価格区間に対応する同じ中間ユーザクラスタに分類される。ユーザが、特定の訓練価格区間に対応するユーザクラスタに属しているということは、そのユーザによるユーザ行為が、その訓練価格区間内の製品価格への傾倒が強い（例えば、その訓練価格区間内の製品価格に関係して実施される可能性が高い）ことを示している。
【００６７】
ステップ４０４では、少なくとも一部には、中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重が決定される。一部の実施形態では、価格加重は、「反復変数」と呼ばれる。
【００６８】
決定された中間ユーザクラスタにおける、各製品価格に対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数が、その製品価格のための調整後の価格加重を計算する基準として使用される。
【００６９】
反復計算を実施するときは、或る製品価格を関係付けられている或る訓練価格空間に対応する同じ中間ユーザクラスタ内の一人以上のユーザによる、その製品価格に対応する製品に関係したユーザ行為の、平均度数が決定される。この平均度数は、全てのユーザについて、その価格のための調整後の価格加重として使用される。
【００７０】
ステップ４０６では、少なくとも一部には、調整後の価格加重に基づいて、中間ユーザクラスタがアップデートされる。
【００７１】
例えば、訓練価格区間ｒにおけるユーザｓについてのアップデート後のユーザ行為傾向係数を決定するために、上述された式（３）
【数４】
0005976943.tif 000005
に、調整後の価格加重ｑiが入力される。ユーザは、次いで、訓練価格区間に対応するそのそれぞれの対応するアップデート後のユーザ行為傾向係数に基づいて、それぞれの訓練価格区間に対応するユーザクラスタに分類しなおされる。したがって、中間ユーザクラスタは、各訓練価格区間についてアップデートされる。
【００７２】
ステップ４０８では、反復計算終了条件が満たされているかどうかが決定される。条件が満たされている場合は、制御は４１０に移される。そうでない場合は、制御はステップ４０４に移される。プロセス４００は、反復計算を含むので、ステップ４０４及び４０６は、反復計算終了条件が満たされるまで、１回以上にわたって実施されてよい。
【００７３】
反復が無限に進むのを防ぐために、反復計算終了条件が設定されてよい。反復計算終了条件の一例は、調整後の価格加重を計算する回数が、既定の反復カウント閾値を満たすことであってよい。反復計算の回数がこの閾値に達すると、反復計算は終了する。
【００７４】
反復計算終了条件の別の一例は、以下のとおりである。すなわち、１つの訓練価格区間内の１つの価格について、その価格についての２つの前後する事例に関して決定された価格加重の間の差の二乗が反復成分として使用され、カテゴリ内の全反復成分の和が反復ベクトルとして使用され、２つの事例に関して決定された前後する反復ベクトルの間の差が所定の閾値範囲内に入るかどうかが決定され、この差が所定の閾値範囲内に入るならば、反復計算終了条件は満たされて、プロセスは停止し、そうでないならば、反復計算は継続する。
【００７５】
ステップ４１０では、訓練価格区間についてのユーザクラスタとして、中間ユーザクラスタが決定される。反復計算終了条件が満たされる前に各訓練価格区間について決定されたアップデート後の中間ユーザクラスタが、上記訓練価格区間に対応するユーザクラスタとして、更なる処理に使用するために決定される。
【００７６】
一部の実施形態では、ユーザサンプルに関係付けられている全ユーザの部分集合が、１つ以上の反復価格加重を決定するために使用されてよい。次いで、その反復価格加重は、ユーザサンプルの全ユーザに関係付けられているユーザクラスタを決定するために使用されてよい。ユーザサンプルのユーザの部分集合のみを使用して価格加重を決定することによって、ユーザクラスタの決定におけるプロセス４００のパフォーマンスが迅速化されるだろう。
【００７７】
図５は、訓練価格区間に対応する実際価格区間境界点を決定するプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス５００は、図１のシステム１００において実行に移される。一部の実施形態では、図３のプロセス３００の３０６は、少なくとも一部には、プロセス５００を使用して実現される。
【００７８】
プロセス５００は、訓練価格区間についての実際価格区間境界点を決定するために使用されるプロセスの一例である。
【００７９】
ステップ５０２では、訓練価格区間に関係付けられている製品価格についてユーザに関係付けられるユーザ行為の予測確率が、少なくとも一部には、上記訓練価格区間に関係付けられている複数の製品価格に関係してユーザに関係付けられている過去ユーザ行為の度数に基づいて、決定される。ここでは、ユーザは、上記訓練価格区間に対応するユーザクラスタに含まれる。
【００８０】
訓練価格区間内の或る特定の価格に関係したユーザによるユーザ行為の予測確率は、その価格に対応する１つ以上の製品に関係してユーザがユーザ行為を実施すると予測される確率である。予測確率を決定されるユーザは、（例えば、図４のプロセル４００などのプロセスを使用して）その訓練価格区間について決定されたユーザクラスタに含まれる。訓練価格区間内の或る特定の価格に関係したユーザによるユーザ行為の予測確率は、訓練価格区間に関係付けられているユーザクラスタ内の各ユーザについて、及び各訓練価格区間に対応するユーザクラスタ内のユーザについて決定される。
【００８１】
製品価格に関係したユーザによるユーザ行為の予測確率は、例えば、その製品価格に対応する製品に関係したそのユーザによる過去ユーザ行為の度数を、訓練価格区間内の全製品価格にわたる製品に関係したそのユーザによるユーザ行為の合計度数で除算した商として決定することができる。要するに、製品価格についてのユーザによるユーザ行為の予測確率は、例えば、次式を使用して決定されてよい。
【数５】
0005976943.tif 000006
ここで、Ｐi（ｓ）は、訓練価格区間の価格ｉに関連付けられた製品についてのユーザｓによるユーザ行為の予測確率であり、Ｎi（ｓ）は、訓練価格区間の価格ｉに関係付けられている製品に関係したユーザｓによる過去ユーザ行為の度数であり、Ｎj（ｓ）は、訓練価格区間の価格ｊに関係付けられている製品に関係したユーザｓによる過去ユーザ行為の度数であり、ｋは、訓練価格区間内の価格の総数である。
【００８２】
ステップ５０４では、少なくとも一部には、予測確率に基づいて、製品価格についてのユーザ行為安定性係数が決定される。
【００８３】
或る製品価格についてのユーザ行為安定性係数は、その価格を含む訓練価格区間に対応するユーザクラスタ内の全ユーザに対応するその価格についてのユーザ行為の予測確率に基づいて決定されてよい。例えば、或る価格についてのユーザ行為安定性係数は、その価格が位置している訓練価格区間に対応するユーザクラスタ内の全ユーザに関係したその価格についてのユーザ行為確率のエントロピ値の逆数として決定される。要するに、或る製品価格についての安定性係数は、例えば、次式によって決定されてよい。
【数６】
0005976943.tif 000007
ここで、Ｈ（Ｐi）は、価格ｉについてのユーザ行為安定性係数であり、
【数７】
0005976943.tif 000008
は、価格ｉが関係付けられている訓練価格区間に対応するユーザクラスタ内の全ユーザに関係した価格ｉについてのユーザ行為確率のエントロピ値であり、Ｐi（ｓ）は、価格ｉについてのユーザｓによるユーザ行為の予測確率であり、Ｍは、価格ｉが関係付けられている訓練価格区間に対応するユーザクラスタ内の全ユーザの数である。
【００８４】
ステップ５０６では、訓練価格区間内の製品価格のうちで最も高いユーザ行為安定性係数に関係付けられている製品価格が、上記訓練価格区間についての実際価格区間境界点として使用するために選択される。各訓練価格区間の各製品価格についてのユーザ行為安定性係数が決定されたら、各訓練価格区間の製品価格のうちで最も高いユーザ行為安定性係数に関係付けられている製品価格が、その訓練価格区間に対応する実際価格区間境界点として選択される。
【００８５】
上述のように、様々な製品価格に対応する製品に関係した過去ユーザ行為の度数は、実際価格区間を決定する基準として使用され、これらの実際価格区間は、従来の価格区間の決定では１つ又は数個の係数に基づくのに対し、幾つかの係数に基づいて決定される。過去ユーザ行為度数を基準とした実際価格区間の決定は、価格を手動でフィルタリングにかける必要がない。したがって、全ての価格を保持することができ、信頼できる価格である可能性がある価格をフィルタリングによって排除してしまう問題が回避される。過去ユーザ行為の度数を基準として実際価格区間を決定することによって、製品カテゴリに関係付けられているいっそう狭い価格範囲から価格区間を作成する問題を回避することが可能である。更には、ユーザについての購買力区間が、実際価格区間として決定されてよく、したがって、購入価格区間として機能するその実際価格区間に関係付けられている製品が、ユーザに推薦されえる。
【００８６】
図６は、製品情報を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例では、システム６００は、第１の決定モジュール３１と、第２の決定モジュール３２と、推薦モジュール３３とを含む。
【００８７】
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、又は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実装することができる。構成要素は、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。モジュールは、１つの装置に実装されてよい、又は複数の装置に分散されてよい。
【００８８】
第１の決定モジュール３１は、製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、少なくとも一部には、そのカテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類するように構成される。ここでは、各実際価格区間は、複数の製品価格の部分集合を含む。
【００８９】
一部の実施形態では、複数の実際価格区間を決定するに際し、第１の決定モジュール３１は、複数の製品価格について複数の訓練価格区間を決定するようにも構成される。次いで、第１の決定モジュール３１は、過去ユーザ行為に関係付けられている複数のユーザを複数のユーザクラスタに分類するように構成される。ここでは、複数のユーザクラスタの各々は、複数の訓練価格区間のそれぞれに対応している。例えば、反復計算を経て、複数の訓練価格区間のそれぞれに対応するユーザクラスタが決定される。第１の決定モジュール３１は、複数のユーザクラスタを使用して、複数の訓練価格区間のそれぞれに対応する複数の実際価格区間境界点を決定するように構成される。
【００９０】
一部の実施形態では、第１の決定モジュール３１は、訓練価格区間についての実際価格区間境界を、少なくとも一部には、その訓練価格区間に関係付けられている複数の製品価格に関係してユーザに関係付けられている過去ユーザ行為の度数に基づいて、その訓練価格区間に関係付けられている製品価格についてそのユーザに関係付けられるユーザ行為の予測確率を決定することによって、決定するように構成される。ここでは、ユーザは、訓練価格区間に対応するユーザクラスタに含まれる。次いで、第１の決定モジュール３１は、少なくとも一部には、予測確率に基づいて、製品価格についてのユーザ行為安定性係数を決定するように、及び訓練価格区間の製品価格うちで最も高いユーザ行為安定性係数に関係付けられている製品価格を訓練価格区間についての実際価格区間境界として使用するために選択するように構成される。
【００９１】
第１の決定モジュール３１は、少なくとも一部には、複数の実際価格区間境界点に基づいて、複数の実際価格区間を決定するように構成される。
【００９２】
第２の決定モジュール３２は、第１の決定モジュール３１に接続されており、現ユーザについての購買力区間を決定するように構成される。一部の実施形態では、第２の決定モジュール３２は、現ユーザの購買力区間を、少なくとも一部には、その現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて決定するように構成される。ここでは、購買力区間は、複数の実際価格区間のうちの一実際価格区間に対応している。
【００９３】
推薦モジュール３３は、第２の決定モジュール３２に接続されており、現ユーザの購買力区間に基づいて、ユーザに製品情報を推薦するように構成される。一部の実施形態では、推薦モジュール３３は、現ユーザの購買力区間に一致する実際価格区間を決定するように構成され、次いで、その一致する実際価格区間に対応する製品に関係付けられている製品情報が、現ユーザに推薦される。
【００９４】
言うまでもなく、当業者ならば、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく本出願を変更及び多様化することができる。したがって、本出願のこれらの変更形態及び多様化形態が、本出願の特許請求の範囲の範囲内であるならば、本出願は、これらの変更形態及び多様化形態も同様にその対象範囲に含んでいる。
【００９５】
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、提供された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、例示的であり、限定的ではない。
適用例１：システムであって、
製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類し、各実際価格区間は、前記複数の製品価格の部分集合を含み、
現ユーザについての購買力区間を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている前記製品に関係して前記現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、決定し、
前記カテゴリに関係付けられている前記製品のうちの１つ以上の製品に関係付けられている製品情報を、少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間のうちで前記購買力区間に対応する実際価格区間に基づいて、前記現ユーザに推薦されるものとして決定するように構成されている少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに接続され、前記少なくとも１つのプロセッサに命令を提供するように構成されているメモリと、
を備えるシステム。
適用例２：適用例１に記載のシステムであって、
前記製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、複数の実際価格区間に分類することは、
前記複数の製品価格についての複数の訓練価格区間を、前記過去ユーザ行為に基づいて決定し、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類し、前記複数のユーザクラスタの各々は、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応し、
前記複数のユーザクラスタを使用して、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応する複数の実際価格区間境界点を決定し、
少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間境界点に基づいて、複数の実際価格区間を決定すること、
を含む、システム。
適用例３：適用例２に記載のシステムであって、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの一訓練価格区間について、中間ユーザクラスタを決定し、
少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、
少なくとも一部には、前記調整後の価格加重に基づいて、前記中間ユーザクラスタをアップデートし、
反復計算終了条件が満たされているか否かを決定し、前記反復計算終了条件が満たされている場合には、少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、前記反復計算終了条件が満たされていない場合には、前記中間ユーザクラスタを、前記訓練価格区間についてのユーザクラスタとして使用すること、
を含む、システム。
適用例４：適用例３に記載のシステムであって、
前記反復計算終了条件は、前記調整後の価格加重が決定された回数を含む、システム。
適用例５：適用例２に記載のシステムであって、
前記複数の実際価格区間境界点を決定することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの一訓練価格区間に関係付けられている製品価格についてユーザに関係付けられるユーザ行為の予測確率を、少なくとも一部には、前記訓練価格区間に関係付けられている製品価格に関係して前記ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為の度数に基づいて、決定し、前記ユーザは、前記訓練価格区間に対応する前記複数のユーザクラスタのうちの一ユーザクラスタに含まれ、
少なくとも一部には、前記予測確率に基づいて、前記製品価格についてのユーザ行為安定性係数を決定し、
前記訓練価格区間の製品価格のうちで最も高いユーザ行為安定性係数に関係付けられている被選択製品価格を、前記訓練価格区間についての実際価格区間境界点として使用するために選択すること、
を含む、システム。
適用例６：適用例１に記載のシステムであって、
前記現ユーザについての購買力区間を決定することは、前記複数の実際価格区間の各実際価格区間についてのユーザ行為確率を決定することを含む、システム。
適用例７：適用例６に記載のシステムであって、
前記複数の実際価格区間のうちで最も高いユーザ行為確率に関係付けられている実際価格区間が、前記現ユーザの購買力区間として決定される、システム。
適用例８：方法であって、
少なくとも１つのプロセッサを使用し、製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類し、各実際価格区間は、前記複数の製品価格の部分集合を含み、
現ユーザについての購買力区間を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている前記製品に関係して前記現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、決定し、
前記カテゴリに関係付けられている前記製品のうちの１つ以上の製品に関係付けられている製品情報を、少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間のうちで前記購買力区間に対応する実際価格区間に基づいて、前記現ユーザに推薦されるものとして決定すること、
を備える方法。
適用例９：適用例８に記載の方法であって、
前記製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、複数の実際価格区間に分類することは、
前記複数の製品価格についての複数の訓練価格区間を、前記過去ユーザ行為に基づいて決定し、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類し、前記複数のユーザクラスタの各々は、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応し、
前記複数のユーザクラスタを使用して、前記複数の訓練価格区間のそれぞれに対応する複数の実際価格区間境界点を決定し、
少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間境界点に基づいて、複数の実際価格区間を決定すること、
を含む、方法。
適用例１０：適用例９に記載の方法であって、
前記過去ユーザ行為に関係付けられている前記複数のユーザを、複数のユーザクラスタに分類することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの訓練価格区間のための中間ユーザクラスタを決定し、
少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、
少なくとも一部には、前記調整後の価格加重に基づいて、前記中間ユーザクラスタをアップデートし、
反復計算終了条件が満たされているか否かを決定し、前記反復計算終了条件が満たされている場合には、少なくとも一部には、前記中間ユーザクラスタのユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、調整後の価格加重を決定し、前記反復計算終了条件が満たされていない場合には、前記中間ユーザクラスタを、前記訓練価格区間についてのユーザクラスタとして使用すること、
を含む、方法。
適用例１１：適用例１０に記載の方法であって、
前記反復計算終了条件は、前記調整後の価格加重が決定された回数を含む、方法。
適用例１２：適用例９に記載の方法であって、
前記複数の実際価格区間境界点を決定することは、
前記複数の訓練価格区間のうちの一訓練価格区間に関係付けられている製品価格についてユーザに関係付けられるユーザ行為の予測確率を、少なくとも一部には、前記訓練価格区間に関係付けられている製品価格に関係して前記ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為の度数に基づいて、決定し、前記ユーザは、前記訓練価格区間に対応する前記複数のユーザクラスタのうちの一ユーザクラスタに含まれ、
少なくとも一部には、前記予測確率に基づいて、前記製品価格についてのユーザ行為安定性係数を決定し、
前記訓練価格区間の製品価格のうちで最も高いユーザ行為安定性係数に関係付けられている被選択製品価格を、前記訓練価格区間についての実際価格区間境界点として使用するために選択すること、
を含む、方法。
適用例１３：適用例８に記載の方法であって、
前記現ユーザについての購買力区間を決定することは、前記複数の実際価格区間の各実際価格区間についてのユーザ行為確率を決定することを含む、方法。
適用例１４：適用例１３に記載の方法であって、
前記複数の実際価格区間のうちで最も高いユーザ行為確率に関係付けられている実際価格区間が、前記現ユーザの購買力区間として決定される、方法。
適用例１５：非一時的な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コンピュータプログラム製品であって、
製品カテゴリに関係付けられている複数の製品価格を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている製品に関係して複数のユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、複数の実際価格区間に分類するためのコンピュータ命令と、各実際価格区間は、前記複数の製品価格の部分集合を含み、
現ユーザについての購買力区間を、少なくとも一部には、前記カテゴリに関係付けられている前記製品に関係して前記現ユーザに関係付けられている過去ユーザ行為に基づいて、決定するためのコンピュータ命令と、
前記カテゴリに関係付けられている前記製品のうちの１つ以上の製品に関係付けられている製品情報を、少なくとも一部には、前記複数の実際価格区間のうちで前記購買力区間に対応する実際価格区間に基づいて、前記現ユーザに推薦されるものとして決定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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【図５】
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【図６】
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