(57)【要約】製品タイトルを選択するシステム及び方法が記載される。システムは、ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているアイテムをそれぞれ記述するアイテムリスティングのセットを識別する。各アイテムリスティングは、ネットワークベースのマーケットプレイス上の製品タイトルと一致する製品識別子であって、当該製品タイトルと関連付けられていない製品識別子を含む。各アイテムリスティングはアイテムタイトルも含む。システムはアイテムリスティングから特徴値を抽出して特徴値を処理する。システムは特徴値を評価してアイテムタイトルのセットに含まれるアイテムタイトルから製品タイトルを採用する。システムは、製品タイトルを含む製品ユーザインタフェースを生成する。最後にシステムは、製品ユーザインタフェースをクライアントマシンにおいて表示するためにネットワークを介して伝達する。製品ユーザインタフェースは製品タイトルを含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータ可読媒体上でアクセス可能な命令とを備え、前記命令は、実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているアイテムをそれぞれ記述する第１の複数のアイテムリスティングを識別することであって、前記識別することは、前記ネットワークベースのマーケットプレイス上の製品タイトルと一致する製品識別子であって、該製品タイトルと関連付けられていない製品識別子を含む各アイテムリスティングに基づいており、前記第１の複数のアイテムリスティングは、第１の複数のアイテムタイトルおよび第１のアイテムリスティングを含む、前記第１の複数のアイテムリスティングを識別すること、
特徴値を抽出および処理することであって、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数のアイテム特徴値を抽出して、前記第１の複数のアイテム特徴値を処理し、第２の複数のアイテム特徴値を生成すること、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数の製品特徴値を抽出して、前記第１の複数の製品特徴値を処理し、前記第１のアイテムリスティングと前記第１の複数のアイテムリスティングとの間の比較を記述する第１の製品特徴値を含む第２の複数の製品特徴値を生成すること
を含む、前記抽出および処理すること、
前記第１の複数のアイテムタイトルから、製品タイトルを採用することであって、
製品タイトルモデルを使用する機械学習アルゴリズムを用いて、前記第２の複数のアイテム特徴値および前記第２の複数の製品特徴値を分析して、複数のアイテムタイトルスコアを生成すること、
製品の製品タイトルを識別することであって、前記複数のアイテムタイトルスコアに基づいて前記複数のアイテムタイトルから前記製品タイトルを識別することを含む、前記製品タイトルを識別すること
を含む、前記採用すること、
前記製品タイトルを含む製品ユーザインタフェースを生成すること、
前記製品タイトルを含む前記製品ユーザインタフェースを、クライアントマシンにおいて表示するために、ネットワークを介して伝達すること
を含む、システム。
【請求項２】
前記動作は、前記製品タイトルを修飾することをさらに含み、前記修飾することは、前記製品タイトルの文字を書式変更することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記文字を書式変更することは、前記文字を大文字の書式に設定することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記書式変更することは、国を識別する国識別子に基づいている、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記動作は、第２の複数のアイテムに基づいて前記製品タイトルモデルをトレーニングすることをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記製品識別子は、国際取引商品番号（ＧＴＩＮ）、メーカ部品番号（ＭＰＮ）、共通商品コード（ＵＰＣ）、欧州統一商品番号（ＥＡＮ）、日本統一商品番号（ＪＡＮ）、および国際標準図書番号（ＩＳＢＮ）を含む製品識別子の群から選択される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記製品の製品タイトルを採用することは、前記分析することに基づいて複数のタイトルスコアを生成することを含み、前記複数のタイトルスコアは、前記第１の複数のアイテムタイトルに含まれるアイテムタイトルにそれぞれ関連付けられたタイトルスコアを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記第２の複数の製品特徴値は、最も頻繁に使用されているトークンが第１のアイテムタイトルに含まれるかどうかを記述するブール値を含む第２の製品値を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記第１の複数のアイテム特徴値は、タイトルサイズの範囲を記述する第１のアイテム値を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
方法であって、
ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているアイテムをそれぞれ記述する第１の複数のアイテムリスティングを識別することであって、前記識別することは、前記ネットワークベースのマーケットプレイス上の製品タイトルと一致する製品識別子であって、該製品タイトルと関連付けられていない製品識別子を含む各アイテムリスティングに基づいており、前記第１の複数のアイテムリスティングは、第１の複数のアイテムタイトルおよび第１のアイテムリスティングを含む、前記第１の複数のアイテムリスティングを識別すること、
特徴値を抽出および処理することであって、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数のアイテム特徴値を抽出して、前記第１の複数のアイテム特徴値を処理し、第２の複数のアイテム特徴値を生成すること、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数の製品特徴値を抽出して、前記第１の複数の製品特徴値を処理し、前記第１のアイテムリスティングと前記第１の複数のアイテムリスティングとの間の比較を記述する第１の製品特徴値を含む第２の複数の製品特徴値を生成すること
を含む、前記抽出および処理すること、
前記第１の複数のアイテムタイトルから、製品タイトルを採用することであって、
製品タイトルモデルを使用する機械学習アルゴリズムを用いて、前記第２の複数のアイテム特徴値および前記第２の複数の製品特徴値を分析して、複数のアイテムタイトルスコアを生成すること、
製品の製品タイトルを識別することであって、前記複数のアイテムタイトルスコアに基づいて前記複数のアイテムタイトルから前記製品タイトルを識別することを含む、前記製品タイトルを識別すること
を含む、前記採用すること、
前記製品タイトルを含む製品ユーザインタフェースを生成すること、
前記製品タイトルを含む前記製品ユーザインタフェースを、クライアントマシンにおいて表示するために、ネットワークを介して伝達すること
を含む、方法。
【請求項１１】
前記方法は、前記製品タイトルを修飾することをさらに含み、前記修飾することは、前記製品タイトルの文字を書式変更することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記文字を書式変更することは、前記文字を大文字の書式に設定することを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記書式変更することは、国を識別する国識別子に基づいている、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記方法は、第２の複数のアイテムに基づいて前記製品タイトルモデルをトレーニングすることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記製品識別子は、国際取引商品番号（ＧＴＩＮ）、メーカ部品番号（ＭＰＮ）、共通商品コード（ＵＰＣ）、欧州統一商品番号（ＥＡＮ）、日本統一商品番号（ＪＡＮ）、および国際標準図書番号（ＩＳＢＮ）を含む製品識別子の群から選択される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記製品の製品タイトルを採用することは、前記分析することに基づいて複数のタイトルスコアを生成することを含み、前記複数のタイトルスコアは、前記第１の複数のアイテムタイトルに含まれるアイテムタイトルにそれぞれ関連付けられたタイトルスコアを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
前記第２の複数の製品特徴値は、最も頻繁に使用されているトークンが第１のアイテムタイトルに含まれるかどうかを記述するブール値を含む第２の製品値を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記第１の複数のアイテム特徴値は、タイトルサイズの範囲を記述する第１のアイテム値を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
命令セットを格納したマシン可読ハードウェア記憶装置であって、前記命令セットは、マシンのプロセッサにより実行されると、前記マシンに動作を実行させ、前記動作は、
ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているアイテムをそれぞれ記述する第１の複数のアイテムリスティングを識別することであって、前記識別することは、前記ネットワークベースのマーケットプレイス上の製品タイトルと一致する製品識別子であって、該製品識別子と関連付けられていない製品識別子を含む各アイテムリスティングに基づいており、前記第１の複数のアイテムリスティングは、第１の複数のアイテムタイトルおよび第１のアイテムリスティングを含む、前記第１の複数のアイテムリスティングを識別すること、
特徴値を抽出および処理することであって、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数のアイテム特徴値を抽出して、前記第１の複数のアイテム特徴値を処理し、第２の複数のアイテム特徴値を生成すること、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数の製品特徴値を抽出して、前記第１の複数の製品特徴値を処理し、前記第１のアイテムリスティングと前記第１の複数のアイテムリスティングとの間の比較を記述する第１の製品特徴値を含む第２の複数の製品特徴値を生成すること
を含む、前記抽出および処理すること、
前記第１の複数のアイテムタイトルから、製品タイトルを採用することであって、
製品タイトルモデルを使用する機械学習アルゴリズムを用いて、前記第２の複数のアイテム特徴値および前記第２の複数の製品特徴値を分析して、複数のアイテムタイトルスコアを生成すること、
製品の製品タイトルを識別することであって、前記複数のアイテムタイトルスコアに基づいて前記複数のアイテムタイトルから前記製品タイトルを識別することを含む、前記製品タイトルを識別すること
を含む、前記採用すること、
前記製品タイトルを含む製品ユーザインタフェースを生成すること、
前記製品タイトルを含む前記製品ユーザインタフェースを、クライアントマシンにおいて表示するために、ネットワークを介して伝達すること
を含む、マシン可読ハードウェア記憶装置。
【請求項２０】
マシン可読命令を担持したマシン可読媒体であって、前記マシン可読命令は、マシンのプロセッサにより実行されると、前記マシンに請求項１０〜１８のいずれか１項に記載の方法を実行させる、マシン可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
例示的な実施形態は、広くは、情報検索のためのデータを準備する技術分野に関し、具体的な一例では、製品タイトルの選択を可能とするための製品タイトルモデルを構成することに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているいくつかのアイテムが、ある特定の製品を例示するものである場合がある。加えて、それらのアイテムは、さらに、製品名を含む製品ウェブページを用いて電子コミュニティに提示される場合がある。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
添付の図面の種々のものは、本開示の例示的な実施形態を示すものに過ぎず、その範囲を限定するものとみなすことはできない。
【図１Ａ】一実施形態による、製品タイトルを選択するためのシステムを示す図である。
【図１Ｂ】一実施形態による、製品タイトルを選択する方法を示す図である。
【図２Ａ】一実施形態による、製品タイトルディレクトリを示す図である。
【図２Ｂ】一実施形態による、製品タイトル要素を示す図である。
【図３Ａ】一実施形態による、製品タイトルモデルを示す図である。
【図３Ｂ】一実施形態による、特徴要素を示す図である。
【図４Ａ】一実施形態による、アイテムリスティングを示す図である。
【図４Ｂ】一実施形態による、カテゴリ情報を示す図である。
【図４Ｃ】一実施形態による、カテゴリ要素を示す図である。
【図５】一実施形態による、カテゴリ情報を示す図である。
【図６】一実施形態による、製品タイトルを選択する方法を示す図である。
【図７Ａ】一実施形態による、製品タイトルを採用する方法を示す図である。
【図７Ｂ】一実施形態による、特徴値を評価する方法を示す図である。
【図８】特徴値を抽出および処理する方法を示す図である。
【図９】一実施形態による、製品タイトルモデルをトレーニングする方法を示す図である。
【図１０】一実施形態による、製品タイトルモデルを更新する方法を示す図である。
【図１１】上位のクライアント−サーバベースのネットワークアーキテクチャの例示的な実施形態を示すブロック図である。
【図１２】公開システムの例示的な一実施形態を示すブロック図である。
【図１３】一実施形態による、公開システムで利用するテーブルを示すブロック図である。
【図１４】一実施形態による、ソフトウェアアーキテクチャを示すブロック図である。
【図１５】コンピューティングシステムの例示的な形態のマシンのブロック図であり、このコンピューティングシステム内で、本明細書で論じる方法のいずれか１つまたは複数をマシンに実施させるための命令セットを実行し得る。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
本特許文書の開示の一部は、著作権保護の対象となる資料を含む。著作権者は、特許商標庁の特許ファイルまたは記録に見られるような、特許文書または特許開示の任意の者によるファクシミリ複製に異議を唱えないが、それ以外の場合はすべての著作権を留保する。以下の通知は、以下で説明されているような、および本文書の一部を構成する図面に記載されているようなソフトウェアおよびデータに適用される（Copyright eBay, Inc. 2014, All Rights Reserved）。
【０００５】
以下の説明では、本開示の例示的な実施形態を具現化するシステム、方法、技術、命令シーケンス、およびコンピュータプログラムプロダクトについて記載する。以下の説明では、発明の主題の一実施形態についての理解を与えるため、説明を目的として、様々な具体的詳細が記載される。しかしながら、これら特定の詳細を伴うことなく、発明の主題の実施形態を実施し得ることは、当業者には明らかであろう。一般に、周知の命令インスタンス、プロトコル、構造、および技術については、詳細に示していない。
【０００６】
図１Ａは、一実施形態による、製品タイトルを選択するためのシステム１００を示している。システム１００は、同じ製品を示すアイテムであるがシステム１００によって以前に製品タイトルに関連付けられたことがないアイテムにそれぞれ関連付けられたアイテムタイトルのセットから、製品タイトルを選択し得る。すなわち、ある製品に対する製造業者によるタイトルは、利用可能であるにもかかわらず、使用されない。むしろ、システム１００は、インターネット上の電子コミュニティのユーザによって投稿されているアイテムタイトルのセットから、製品タイトルを選択する。この目的のため、製品タイトルモデルを用いる機械学習アルゴリズムを含む製品タイトルマシンが、製品タイトルを選択するために使用される。機械学習アルゴリズムは、「良い」または「悪い」とタグ付けられたアイテムタイトルをそれぞれ含む複数セットのアイテムリスティングを用いて製品タイトルモデルを繰り返しトレーニングすることにより、いわゆる「良い」アイテムタイトルと「悪い」アイテムタイトルとを判別するように教えられ得る。さらに、製品タイトルモデルは、それらのアイテムリスティングから複数の多様なアイテム特徴および製品特徴を処理および分析のために抽出するように製品タイトルマシンに指示するように特殊に構成されてよく、これにより、製品タイトルのより効率的な選択が可能となる。製品タイトルモデルにおいて規定されるような、アイテム特徴および製品特徴の関連性および顕著性のある選択が、「良い」製品タイトルを選択するための計算資源の使用を低減するという理由で、本開示において記載するように製品タイトルモデルを構成することにより、製品タイトルマシンの機能は向上する。従って、本開示で提示および解決されている１つの問題は、製品タイトルモデルを用いる製品タイトルマシンが、ある製品のための「良い」製品タイトルを効率的に選択することを可能とするために、製品タイトルモデルをどのように構成するかということであり、その場合、「良い」製品タイトルの選択は、インターネット上で取引および通信する電子ユーザコミュニティにおける人間の対話の盛衰を認識している。
【０００７】
本例では、システム１００は、ネットワークベースのマーケットプレイスを含むことができ、これにより、同じ製品をそれぞれ示すアイテムであるがネットワークベースのマーケットプレイスによって以前に製品タイトルに関連付けられたことがないアイテムのセットに関連付けられたアイテムタイトルのセットから、製品タイトルを選択し得る。この目的のため、ネットワークベースのマーケットプレイスは、オンラインモードで機械学習アルゴリズムを実行し、アイテムタイトルのセットから製品タイトルを選択する製品タイトルマシンを含む。機械学習アルゴリズムは、いくつかの実施形態によれば、オフラインモードでトレーニングされた製品タイトルモデルを使用する。製品タイトルモデルは、アイテムタイトルのうちの１つを製品タイトルとして採用するために製品タイトルマシンにより分析されるアイテム特徴および製品特徴を規定する。アイテム特徴は、アイテムリスティングからのデータ抽出、および機械学習アルゴリズムで分析する前の、抽出されたデータの初期処理を規定し得る。例えば、アイテム特徴である「タイトル長」は、アイテムリスティングからのアイテムタイトルの抽出、およびそのアイテムタイトルの文字数をカウントすることを含む初期処理を規定し得る。製品特徴は、アイテムのセットの各アイテムから抽出されるデータ、および機械学習アルゴリズムで処理する前の、抽出されたデータの初期処理を規定し得る。例えば、製品特徴である「平均タイトル長」は、アイテムのセットの各アイテムリスティングからのアイテムタイトルの抽出、および、抽出されたアイテムタイトルの各々の文字数をカウントすること、およびアイテムリスティングのセットのアイテムリスティングの数で除算することを含む初期処理を規定し得る。ネットワークベースのマーケットプレイスは、ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているいくつかのアイテムであって同じ製品を示すアイテムを含む製品ページ上での製品タイトルの提示を支援するために、製品タイトルを選択し得る。
【０００８】
システム１００について、さらに詳細に以下で説明する。システム１００は、ネットワーク１０３を介してクライアントマシン１０５と通信するネットワークベースのマーケットプレイス１０２を含む。ネットワークベースのマーケットプレイス１０２は、物品およびサービスを購入するための電子マーケットプレイス、および売り手と買い手が互いに通信し得る電子フォーラム、を提供する。この目的のため、買い手および売り手は、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２と通信するとともに、物品およびサービス（例えば、アイテム）を移転するための取引を実行するために、クライアントマシン１０５のようなクライアントマシンを操作し得る。ネットワークベースのマーケットプレイス１０２は、製品タイトルアプリケーション１０４、製品タイトル情報１０９、およびアイテムテーブル１１２を有する。製品タイトルアプリケーション１０４は、製品タイトルモジュール１０６および製品タイトルマシン１０８を含み得る。製品タイトルモジュール１０６は、関連付けられた製品タイトルがないアイテムリスティング１１４をアイテムテーブル１１２内で識別し、それらのアイテムリスティング１１４から特徴値を抽出し、抽出された特徴値を処理し、製品タイトルマシン１０８を呼び出して、抽出および前処理された特徴値に基づいて製品タイトルを採用し、その製品タイトルを修飾し（enrich）、その製品タイトルを含む製品ページを生成し、その製品ページを表示し得る。製品タイトルマシン１０８は、アイテムリスティングのセットに対応したアイテムタイトルのセットから製品タイトルを採用するために使用され得る。製品タイトル情報１０９は、製品タイトルモデル１１０および製品タイトルディレクトリ１１１を含む。製品タイトルマシン１０８は、製品タイトルモデル１１０ならびに抽出および前処理された特徴値を用いて、製品タイトルを採用する。製品タイトルマシン１０８は、製品タイトルモデル１１０に保存されている学習知識を用いて、製品タイトルを採用する。製品タイトルマシン１０８は、オフライントレーニングモードで動作している間に学習知識を保存する。製品タイトルディレクトリ１１１は、製品識別子を製品タイトルに関連付けている。アイテムテーブル１１２は、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２で売りに出されているアイテムを記述するアイテムリスティング１１４を格納している。
【０００９】
ネットワークベースのマーケットプレイス１０２は、さらに、データベース１１６およびサードパーティマシン１１８に通信可能に結合されることが図示されている。データベース１１６は、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２によって使用されて、製品タイトル情報１０９、アイテムテーブル１１２、およびその他のデータ構造を持続的に保存することが可能である。他の実施形態によれば、サードパーティマシン１１８は、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２によって、アイテムリスティング１１４の代替ソースとして使用されて、製品タイトルを選択することが可能である。さらに、他の実施形態によれば、サードパーティマシン１１８は、製品タイトルアプリケーション１０４を実行して、製品タイトルを選択することが可能である。
【００１０】
製品ページ１２０は、製品タイトル１２２、製品記述子１２４、および特定の製品を示すいくつかのアイテム１２６を含む。製品タイトルアプリケーション１０４は、製品識別子（例えば、国際標準図書番号（ＩＳＢＮ））に関連付けられた製品タイトル１２２を生成するために使用され得る。例えば、製品ページ１２０は、製品タイトル１２２である「アップル・アイポッドタッチ第３世代（APPLE IPOD TOUCH 3RD GENERATION）」（アイポッド（iPod）は登録商標）、ならびに製品記述子である、製品バリエーションを記述する「製品バリエーション」、オークション、購入などのような購買オプションを提示する「購買オプション」、およびその製品を入手できる最安値を記述する「最安値」を含む。
【００１１】
図１Ｂは、一実施形態による、製品タイトルを選択する方法１３０を示している。製品タイトルを選択するための方法１３０について、さらに詳細に説明する。動作１３２で、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムテーブル１１２内のアイテムリスティング１１４のセットを識別し得る。製品タイトルモジュール１０６は、各アイテムリスティングを、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２において製品タイトル１２２に関連付けられていない特定の製品識別子を含むものとして識別する。動作１３４で、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムリスティングのセットからアイテム特徴値および製品特徴値を抽出するとともに、それらの抽出された特徴値を前処理する。動作１３６で、製品タイトルマシン１０８は、機械学習アルゴリズムを用いて抽出および前処理された特徴値を分析することで、アイテムリスティング１１４のセットの中のアイテムタイトルから、ある製品タイトル１２２を採用する。機械学習アルゴリズムが「良い」製品タイトルを採用することを可能とするために、機械学習アルゴリズムは、オフラインモードで予めトレーニングされた製品タイトルモデル１１０を使用する。製品タイトルモデル１１０は、製品タイトル１２２を選択するために用いられるアイテム特徴および製品特徴を規定するとともに重み付けする。動作１３８で、製品タイトルモジュール１０６は、選択された製品タイトル１２２を修飾し得る。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、その製品タイトルを修飾するために、製品タイトルの特定の単語における大文字小文字の使用を小文字から大文字に変更することがある（例えば、「ｅｂａｙ」＝「ｅＢａｙ」）。その他の修飾を実施してもよい。動作１４０で、製品タイトルモジュール１０６は、その製品タイトル１２２を含む製品ページ１２０を生成し得る。動作１４２で、製品タイトルモジュール１０６は、その製品ページ１２０を、クライアントマシン１０５のモニタに表示するために、ネットワークを介して伝達し得る。
【００１２】
図２Ａは、一実施形態による、製品タイトルディレクトリ１１１を示している。製品タイトルディレクトリ１１１は、ある製品タイトル１２２が採用されているどうかを識別するために製品タイトルアプリケーション１０４により使用される製品タイトル要素２００を含み得る。
【００１３】
図２Ｂは、一実施形態による、製品タイトル要素２００を示している。製品タイトル要素２００は、製品タイトル１２２および製品識別子２０２を含み得る。製品タイトル１２２は、製品タイトル１２２を形成する文字、数字、または特殊文字の列を含み得る。例えば、製品タイトル１２２は、アイテムリスティング１１４のアイテムタイトルから抽出されることがあり、さらに任意選択的に、図１Ａに示すように製品ページ１２０に表示するために修飾されることがある。いくつかの例では、製品タイトル１２２は、初期化されていない場合があり、これにより、その関連付けられた製品識別子２０２に対して製品タイトル１２２が選択されていないことを示している。例えば、製品タイトル１２２は、その関連付けられた製品識別子２０２に対して製品タイトル１２２が採用されていないことを示すヌル値（「０」）を含み得る。
【００１４】
製品識別子２０２は、製品識別子種別および製品識別子値を含み得る。製品識別子種別は、特定の製品識別子体系を示している。例えば、製品識別子種別は、共通商品コード（ＵＰＣ）、欧州統一商品番号（ＥＡＮ）、日本商品番号（ＪＡＮ）、ＩＳＢＮ、メーカ部品番号（ＭＰＮ）などを含み得る。製品識別子値は、その製品識別子種別で、ある製品を一意に識別する。例えば、製品識別子値「１２３４５６」は、あるＵＰＣ製品を一意に識別し得る。
【００１５】
図３Ａは、一実施形態による、製品タイトルモデル１１０を示している。製品タイトルモデル１１０は、ある製品タイトルを採用するために、製品タイトルマシン１０８によって使用され得る。製品タイトルモデル１１０は、いくつかの実施形態によれば、トレーニングモードで獲得される学習知識を、さらに保存していることがある。製品タイトルモデル１１０は、製品タイトルマシン１０８で分析される特徴を規定する複数の特徴要素３００を含み得る。
【００１６】
図３Ｂは、一実施形態による、特徴要素３００を示している。特徴要素３００は、特徴識別子３０２、特徴種別情報３０４、値タイプ情報３０６、特徴リスティング情報３０８、特徴重み付け情報３１０、および特徴ステータス情報３１２を含み得る。特徴識別子３０２は、製品タイトルモデル１１０内で、特徴要素３００を一意に識別する。特徴種別情報３０４は、その特徴が「アイテム特徴」であるか「製品特徴」であるかを示している。「アイテム特徴」は、ある特定のアイテムリスティング１１４を特徴付ける特徴値を規定する。製品特徴は、アイテムリスティングのセット（例えば、製品）との関連で、ある特定のアイテムリスティング１１４を特徴付ける特徴値を規定する。値タイプ情報３０６は、この特徴要素が、ブール型（Boolean）、カテゴリ型（categorical）、または連続型（continuous）のいずれであるかを格納している。ブール型は、ＴＲＵＥまたはＦＡＬＳＥ（真または偽）、ＰＡＳＳまたはＦＡＩＬ（合格または不合格）などの値で特徴要素３００を表す。カテゴリ型は、所定の値の形式で特徴要素３００を表す。例えば、所定の特徴である「カラー」は、「赤色」、「緑色」、「青色」などの所定の値に関連付けられ得る。連続型は、数値形式で特徴要素３００を表す。例えば、特徴である「平均文字数」は、数値「３３」として表されることがある。
【００１７】
特徴リスティング情報３０８は、アイテムリスティング１１４からのデータの抽出、および抽出されたデータの前処理を規定し、ブール型、カテゴリ型、または連続型の形式で特徴値を生成する。その特徴値は、製品タイトルを選択するために、機械学習アルゴリズムによって使用され得る。
【００１８】
例示的な特徴リスティング情報３０８の非網羅的な一覧を、以下で提示する。表１〜４は、アイテム特徴の例を示しており、表５は、製品特徴の例を提示している。
表１は、ブール値を生成するための、アイテムリスティング１１４からのアイテムタイトル１１４の抽出およびアイテムタイトル４００の前処理を規定するアイテム特徴を示している。ブール値は、その後、ある製品タイトル１２２を採用するために、製品タイトルマシン１０８によって使用され得る。
【００１９】
【表１】
2019533246.tif 000003
特徴「１」（例えば、特徴ＩＤ「１」）は、アイテムタイトル４００の中の文字がすべて大文字であるかまたはすべて小文字である場合に、ＰＡＳＳという結果となる。従って、この例「g debr g debrekht kodiak family ornament」の文字のすべてが小文字であるので、ＰＡＳＳが生成される。
【００２０】
特徴「２」は、アイテムタイトル４００の中に数量トークンが見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。従って、この例「Set of 3（３個セット）Saks」は、数量トークン（例えば、「Set of 3（３個セット）」）を含むので、ＦＡＩＬが生成される。
【００２１】
特徴「３」は、アイテムタイトル４００の中にコンディショントークン（単数または複数）が見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。従って、この例のアイテムタイトル４００「Very Volatile Clyde Womens Size 6 Black Fashion Knee-High Boots New/Display（新品／展示品）」は、コンディショントークン「New/Display（新品／展示品）」を含むので、ＦＡＩＬが生成される。
【００２２】
特徴「４」は、アイテムタイトル４００の中に重複トークンが見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。従って、この例のアイテムタイトル４００「G. Loomis NativeRun GLX Fly and Spey Rods FR1147 4 GLX」は、重複トークン「GLX」および「GLX」を含むので、ＦＡＩＬが生成される。
【００２３】
特徴「５」は、アイテムタイトル４００の中にバンドリングを示すトークンが見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。従って、この例のアイテムタイトル４００「Essentials Bundle（エッセンシャルバンドル）for Fuji X-A1 X-E1 X-E2 X-M1 X-T1 with 16-50mm or 18-55mm Lens」は、バンドリングを示すトークン（「Essentials Bundle（エッセンシャルバンドル）」）を含むので、ＦＡＩＬが生成される。バンドリングを示すトークンであるかどうかは、一実施形態によれば、バンドリングトークンリストに基づいて識別されることがある。例えば、特徴「５」は、バンドリングトークンリストの中のトークンに一致するトークンがアイテムタイトル４００の中にない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。
【００２４】
特徴「６」は、アイテムタイトル４００の中にキーワードスタッフィングが見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。従って、この例のアイテムタイトル４００「Fuel Shut Off For Massey Ferguson Tractor 3140 360 3645 364s 3655 396」は、キーワード「3140」、「360」、「3645」、「364s」、「3655」、および「396」を含むので、ＦＡＩＬが生成される。スタッフィングを示すトークンであるかどうかは、一実施形態によれば、スタッフィングキーワードリストに基づいて識別されることがある。例えば、特徴「６」は、スタッフィングキーワードリストの中のトークンに一致するトークンがアイテムタイトル４００の中にない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。
【００２５】
表２は、ブール値を生成するための、アイテムリスティング１１４からのアイテムタイトル１１４の抽出およびアイテムタイトルの前処理を規定するアイテム特徴を示している。そのブール値は、その後、ある製品タイトル１２２を採用するために、製品タイトルマシン１０８によって使用され得る。
【００２６】
【表２】
2019533246.tif 000004
特徴「７」は、そのタイトルの中に配送トークンが見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。この例のアイテムタイトル４００「10' x 10' Rap Mansion and Car Combo Hip Hop Background Backdrop FREE SHIPPING（無料配送） to ...」は、配送トークン「FREE SHIPPING（無料配送）」を含むので、ＦＡＩＬが生成される。
【００２７】
特徴「８」は、アイテムタイトル４００の中に「欠落データ」が見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。アイテムタイトル４００の中に「欠落データ」が見られるかどうかは、一実施形態によれば、必要とされるデータリストに基づいて規定されることがある。例えば、特徴「８」は、アイテムタイトル４００の中のトークンが必要とされるデータリストの中のトークンに一致する場合に、ＰＡＳＳという結果となる。この例では、この例のアイテムタイトル４００「Taylor Three Light Pendant Holder in Merlot Bronze」は、必要とされるブランドデータリストの中の少なくとも１つのトークンに一致するトークンを含まないので、結果はＦＡＩＬとなる。
【００２８】
特徴「９」は、そのタイトル中に特殊文字が見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。この例のアイテムタイトル４００
【００２９】
【数１】
2019533246.tif 000005
特徴「１０」は、そのタイトル中に価格が見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。この例のアイテムタイトル４００「Standard Horizon GX1300B Eclipse Ultra Compact Fixed Mount VHF Black $30 Rebate」は、トークン「$10.00」を含むので、ＦＡＩＬが生成される。
【００３０】
特徴「１１」は、アイテムタイトル４００の中に説明的な語句が見られない場合に、ＰＡＳＳという結果となる。この例のアイテムタイトル４００「Best Of Harry Belafonte - Harry Belafonte 743217894825 (CD Used Very Good（非常に良い）)」は、トークン「Best Of（ベストオブ）」を含むので、ＦＡＩＬが返される。また、このアイテムタイトル４００の中にトークン「Very Good（非常に良い）」が見られることによっても、ＦＡＩＬが生成されるかもしれない。例えば、説明的な語句は、「説明的」として特徴付けられる語句を含むリストに基づいて識別されることがある。
【００３１】
表３は、アイテムリスティング１１４からのデータの抽出を少なくとも規定するアイテム特徴を示している。特徴「１２」、「１３」、および「１４」は、アイテムリスティング１１４から抽出される様々に異なる種類のデータを規定する。また、アイテム特徴「１２」および「１３」は、前処理には関連しておらず、製品タイトルマシン１０８によってカテゴリ型の形式で単に抽出されるものとして使用される。特徴「１４」は、同じくカテゴリ型の形式で特徴値を生成するための、抽出されたデータの前処理をさらに規定する。それぞれのカテゴリ値は、その後、ある製品タイトル１２２を採用するために、製品タイトルマシン１０８によって使用され得る。
【００３２】
【表３】
2019533246.tif 000006
特徴「１２」は、メタカテゴリを抽出する結果となる。メタカテゴリは、アイテムリスティング１１４におけるカテゴリ情報４２０のメタカテゴリ位置から抽出される。例示的メタカテゴリ「ｅｂａｙ」は、図５に示すカテゴリ情報４２０（例えば、「ｅｂａｙ／エレクトロニクス／カーエレクトロニクス／カーオーディオ」）から抽出されるものである。
【００３３】
特徴「１３」は、リーフカテゴリを抽出する結果となる。アイテムリスティング１１４におけるカテゴリ情報４２０のリーフカテゴリ位置から、リーフカテゴリを抽出する。例示的リーフカテゴリ「カーオーディオ」は、図５に示すカテゴリ情報４２０（例えば、「ｅｂａｙ／エレクトロニクス／カーエレクトロニクス／カーオーディオ」）から抽出されるものである。
【００３４】
特徴「１４」は、バケット識別子を識別する結果となる。特徴１４は、アイテムリスティング１１４からのアイテムタイトル４００の抽出、および、そのアイテムタイトル４００の文字数をカウントすること、ある特定のバケットを識別するために、所定の値（例えば、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」、または「Ｅ」）で指定されるバケットにそれぞれ関連付けられた文字範囲（例えば、０１〜１０文字）のセットとその文字数を比較すること、一致するバケットを識別すること、を含む予備処理を規定する。タイトル「Samsung Galaxy Note Edge SM-N915A」は３３文字であり、３３文字はバケット「Ｄ」に関連付けられた長さであるため、一致するバケットとしてバケット「Ｄ」が識別される。
【００３５】
表４は、数値形式で特徴値を生成するための、アイテムリスティング１１４からのアイテムタイトル１１４の抽出および前処理を規定するアイテム特徴を示している。その数値は、その後、ある製品タイトル１２２を採用するために、製品タイトルマシン１０８によって使用され得る。
【００３６】
【表４】
2019533246.tif 000007
特徴「１５」は、タイトルサイズを生成する結果となる。特徴１５は、アイテムリスティング１１４からのアイテムタイトル４００の抽出、およびそのタイトルの文字数をカウントすることを含む予備処理を規定する。この例のアイテムタイトル４００「Samsung Galaxy Note Edge SM-N915A」について、３３文字というタイトルサイズがカウントされる。
【００３７】
表５は、特定のアイテムリスティングと、ある製品を含むアイテムリスティング１１４のセットとの比較を記述する数値形式の連続型特徴値を生成する製品特徴を示している。
【００３８】
【表５】
2019533246.tif 000008
特徴「１６」は、ある製品に関連付けられた平均サイズでアイテムタイトル４００のサイズを除算することにより計算される比を生成する。特徴１６は、ある製品を含むアイテムリスティング１１４のセットからのアイテムタイトル４００（例えば、「Samsung Galaxy Note Edge SM-N915A」，「Samsung Note Edge SM-N915A」，「Samsung Galaxy Note SM-N915A」）の抽出、および、それらのアイテムタイトル４００のそれぞれの文字数をカウントすること、その文字数に基づいて製品平均タイトルサイズを計算すること、特定のアイテムリスティング１１４に関連付けられたアイテムタイトル４００のサイズを製品平均タイトルサイズで除算することを含む予備処理を規定する。例えば、アイテムタイトル４００「Samsung Galaxy Note Edge SM-N915A」において３３文字をカウントし、アイテムタイトル４００「Samsung Note Edge SM-N915A」において２６文字をカウントし、アイテムタイトル４００「Samsung Galaxy Note SM-N915A」において２８文字をカウントする。平均製品タイトルサイズを、２９文字（例えば、３３＋２６＋２８＝２９）と計算する。第２のアイテムタイトル４００「Samsung Note Edge SM-N915A」を試しに選択し得る。第２のアイテムタイトル４００は２６文字であり、これを、製品タイトル平均サイズである２９文字で除算する。これにより、第２のアイテムタイトル４００について、機械学習アルゴリズムで使用される製品特徴値が計算される（２６／２９＝０．８９６）。
【００３９】
特徴「１７」は、ある製品に関連付けられた平均価格（例えば、「製品平均価格」）でアイテムリスティング１１４からの価格（例えば、「アイテム価格」）１８０を除算することにより計算される比を生成する。特徴１７は、アイテムリスティング１１４のセット（例えば、製品）の中のそれらの３つのアイテムリスティング１１４からの価格４０８（例えば、＄１．００，＄２．００，＄３．００）の抽出、および、抽出された３つの価格４０８に基づいて製品平均価格を計算すること、特定のアイテムリスティング１１４に関連付けられた価格４０８を製品タイトル平均価格で除算することを含む予備処理を規定する。例えば、提示されている例示の価格についての平均製品価格を、＄２．００と計算する（（＄１．００＋＄２．００＋＄３．００）／３＝＄２．００）。第１の価格４０８である＄１．００を試しに選択し得る。これにより、＄１．００の価格４０８について、機械学習アルゴリズムで使用される製品特徴値が計算される（＄１．００／＄２．００＝０．５）。
【００４０】
表６は、ブール型特徴値を生成する製品特徴を示している。
【００４１】
【表６】
2019533246.tif 000009
特徴「１８」は、１番目の最頻出トークンを含むアイテムタイトルに対してＰＡＳＳを生成する。特徴１８は、ある製品を含むアイテムリスティング１１４からのアイテムタイトル４００（例えば、「犬 ブラウン」，「猫 ブラウン」，「オウム レッド」）の抽出、および、トークン頻度行列を生成すること、ある特定のアイテムタイトル４００が、最も頻繁に使用されているトークンを含む、トークンを含むものとして識別されたことに応じてＰＡＳＳを返すことを含む予備処理を規定する。例えば、表６の例示のアイテムタイトル４００から生成された以下のトークン／頻度行列について考察する。
【００４２】
【表７】
2019533246.tif 000010
よって、「ブラウン」は最も高いトークン頻度に関連付けられているので、アイテムタイトル４００「犬 ブラウン」およびアイテムタイトル「猫 ブラウン」について、機械学習アルゴリズムで使用される製品特徴値はＰＡＳＳであるが、一方、アイテムタイトル４００「オウム レッド」は、「オウム」も「レッド」も最も高いトークン頻度に関連付けられていないのでＦＡＩＬである。
【００４３】
特徴「１９」は、アイテムタイトル４００が、２番目に最も頻繁に使用されているトークンを含む場合に、ＰＡＳＳを生成する。特徴１９は、特徴１８と同様の抽出および処理を規定するが、ただし、２番目に最も頻繁に使用されているトークンが識別されたことに応じてＰＡＳＳを返す。従って、これらの３つのアイテムタイトル４００のそれぞれは、２番目に最も頻繁に使用されているトークンとして識別されるトークン（例えば、「レッド」、「犬」、「猫」、「オウム」）を含むので、アイテムタイトル４００「犬 ブラウン」、アイテムタイトル４００「猫 ブラウン」、またはアイテムタイトル４００「オウム レッド」について、機械学習アルゴリズムで使用される製品特徴値はＰＡＳＳである。
【００４４】
特徴重み付け情報３１０は、アイテムリスティング１１４の中のアイテムタイトル４００についてのアイテムタイトルスコアの計算に使用される重み付けを格納する。製品タイトルマシン１０８は、学習に応じて重み付けを増減し得る。例えば、製品タイトルマシン１０８は、アイテムタイトルスコアの計算における、対応する特徴要素３００の重要度を高めるために、重み付けを「１０」から「２０」に増加させることがある。また、例えば、製品タイトルマシン１０８は、アイテムタイトルスコアの計算における、特徴要素３００の重要度を低めるために、重み付けを「３０」から「１０」に減少させることがある。他の例として、製品タイトルマシン１０８は、ある特徴要素３００が製品タイトル１２２の選択に関係がないことを、その特徴要素３００の特徴重み付け情報３１０に「０」を格納することによって示すことがある。
【００４５】
特徴ステータス情報３１２は、その特徴要素３００のステータスを示す。例えば、ステータスは、その特徴要素３００が追加されたこと（例えば、ＮＥＷ）、既存であること（ＥＸＩＳＴＩＮＧ）、または削除されたこと（ＲＥＭＯＶＥＤ）、を示し得る。
【００４６】
図４Ａは、一実施形態による、アイテムリスティング１１４を示している。アイテムリスティング１１４は、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２で売りに出されているアイテムを記述する。アイテムリスティング１１４は、アイテムを売りに出している売り手によって入力され得る。アイテムリスティング１１４は、アイテムタイトル４００、アイテム本体情報４０１、およびアイテム固有情報４２３を含み得る。アイテムタイトル４００、アイテム本体情報４０１、およびアイテム固有情報４２３は、ある製品タイトル１２２を採用するために製品タイトルマシン１０８で使用するために、製品タイトル要素２００によって識別され得る。例えば、製品タイトル要素２００は、その製品タイトル１２２を採用するための、アイテムタイトル４００、アイテム本体情報４０１、および／またはアイテム固有情報４２３からの固有のデータ抽出と、さらに場合によっては前処理を、識別し得る。
【００４７】
アイテムタイトル４００は、そのアイテムについてのタイトルである。アイテム本体情報は、すべてのタイプのアイテムに共通であり、アイテム説明４０２、構造化情報４０４、そのアイテムの画像４０６、そのアイテムを購入するための価格４０８、そのアイテムへの現在の最高入札を含む入札４１０、ナビゲート可能なカテゴリ階層においてアイテムリスティング１１４が属し得る１つまたは複数のカテゴリを示すカテゴリ情報４２０、および製品識別子２０２を含む。アイテムタイトル４００は、このアイテムリスティング１１４のタイトルであり、製品タイトル１２２として、製品タイトルマシン１０８により可能な修飾のために採用されることがある。アイテム説明４０２は、そのアイテムを記述する英数字テキストを含み得る。構造化情報４０４は、１つまたは複数の属性／値ペアを含み得る。例えば、このアイテムリスティング１１４で記述されるとともにネットワークベースのマーケットプレイス１０２で売りに出されているアイテムのカラーを識別するために、構造化情報「ＣＯＬＯＲ＝ＢＬＵＥ（色＝青）」を売り手から受け取ることがある。さらに、例えば、構造化情報４０４「ＩＴＥＭ ＴＩＴＬＥ＝ＧＯＯＤ（アイテムタイトル＝良い）」または「ＩＴＥＭ ＴＩＴＬＥ＝ＢＡＤ（アイテムタイトル＝悪い）」がトレーニングタグ４２４（例えば、ラベル）の形式でオペレータから受信されて、アイテムリスティング１１４の中のアイテムタイトル４００が、アイテムリスティング１１４の中の製品識別子２０２に対して、「良い」アイテムタイトル４００であるか、または「悪い」アイテムタイトル４００であることを、機械学習アルゴリズムにトレーニングすることができる。同様に、その他の構造化情報４０４が、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２により自動的に生成され得るか、またはユーザ（例えば、売り手）から受信され得る。製品識別子２０２については前述した。アイテム固有情報４２３は、そのアイテムのタイプに固有の情報を格納する。例えば、電子機器の場合、電子機器に固有のアイテム固有情報４２３を含む。例えば、そのアイテム固有情報４２３は、メモリ容量、マイクロプロセッサのタイプなどを含むことがある。一方、自動車の場合には、タイヤ、エンジンサイズ、加速度計測値などを含む、自動車に固有のアイテム固有情報４２３を有する。
【００４８】
図４Ｂは、一実施形態による、カテゴリ情報４２０を示している。カテゴリ情報４２０は、１つまたは複数のカテゴリ要素４２２を含み得る。１つまたは複数のカテゴリ要素は、カテゴリ階層を含むパスにおけるドメインにそれぞれ対応し得る。例えば、パス「ｅＢａｙ／エレクトロニクス／カーエレクトロニクス／カーオーディオ」は、ドメイン「ｅＢａｙ」、「エレクトロニクス」、「カーエレクトロニクス」、および「カーオーディオ」にそれぞれ対応した４つのカテゴリ要素を含む。
【００４９】
図４Ｃは、一実施形態による、カテゴリ要素４２２を示している。カテゴリ要素４２２は、カテゴリ種別識別子４２４、カテゴリ識別子４２６、およびカテゴリ名４２８を含み得る。カテゴリ種別識別子４２４は、カテゴリ階層における、このカテゴリ要素４２２の位置を識別し得る。例えば、カテゴリ要素４２２「ＳＩＴＥ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（サイトカテゴリ）」は、サイトドメイン（例えば、ｅＢａｙ）を表し、カテゴリ要素４２２「ＭＥＴＡ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（メタカテゴリ）」は、「ＳＩＴＥ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（サイトカテゴリ）」の直下のドメインを表し、カテゴリ要素４２２「ＳＵＢ−ＭＥＴＡ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（サブメタカテゴリ）」は、「ＭＥＴＡ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（メタカテゴリ）」と「ＬＥＡＦ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（リーフカテゴリ）」の間のカテゴリを表し、カテゴリ要素４２２「ＬＥＡＦ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（リーフカテゴリ）」は、「ＭＥＴＡ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（メタカテゴリ）」の下のカテゴリを表し、このカテゴリは、場合によってはアイテムリスティング１１４を含む。カテゴリ名４２８は、カテゴリの名称（例えば、「ｅＢａｙ」）を含む。
【００５０】
図５は、一実施形態による、カテゴリ階層５００を示している。このカテゴリ階層５００は、パス「ｅＢａｙ／エレクトロニクス／カーエレクトロニクス／カーオーディオ」を示している。カテゴリ「ｅＢａｙ」は、ウェブサイトを識別しているので、サイトカテゴリである。カテゴリ「エレクトロニクス」は、メタカテゴリである。カテゴリ「カーエレクトロニクス」は、サブメタカテゴリである。カテゴリ「カーオーディオ」は、アイテムリスティング１１４を含み得るので、リーフカテゴリである。
【００５１】
図６は、一実施形態による、製品タイトルを選択する方法６００を示している。この方法６００は、動作６０２で、製品タイトルモジュール１０６が、製品タイトル１２２を選択するためのアイテムリスティング１１４のセットを識別することによって開始する。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルディレクトリ１１１をスキャンして、製品タイトル１２２に関連付けられていない製品識別子２０２を識別することができる。さらに、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムテーブル１１２をスキャンして、識別された製品識別子２０２に一致するアイテムリスティング１１４のセットを識別することができる。単なる例として、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２に関連付けられていないとして識別された製品識別子２０２を有する５００件のアイテムリスティング１１４のセットを識別し得る。
【００５２】
動作６０４で、製品タイトルモジュール１０６は、それらのアイテムリスティング１１４から特徴値を抽出し、そして任意選択で、抽出された特徴値を前処理する。それらの特徴値は、アイテム特徴値および製品特徴値を含む。動作６０４については、図８に示す方法８００で、さらに説明する。
【００５３】
動作６０８で、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルマシン１０８を呼び出して製品タイトル１２２を採用する。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、抽出および前処理されたアイテム特徴値、抽出および前処理された製品特徴値、および製品タイトルモデル１１０を用いて、製品タイトルマシン１０８を呼び出し得る。動作６０８については、図７Ａに示す方法７００で、さらに説明する。
【００５４】
動作６１０で、製品タイトルモジュール１０６は、選択された製品タイトル１２２を修飾する。修飾は、製品タイトル１２２の中の文字に大文字または小文字を適用することを含み得る。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２「ipod music player for sale」を、「iPod music player for sale」に修飾することが可能である。他の例では、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２「IPOD music player for sale」を、「iPod music player for sale」に修飾することが可能である。製品タイトルモジュール１０６は、アイテムテーブル１１２においてアイテムリスティング１１４をスキャンして、特定のトークンの中の文字について可能性のあるすべての大文字小文字使用を識別し、トークンの中の文字ごとに最頻出の大文字小文字使用の形式を選択することにより、トークンの中の文字に対する正確な大文字小文字使用を識別することが可能となり得る。さらに、製品タイトルモジュール１０６は、国識別子（例えば、米国、ドイツ、フランス、イタリアなど）を利用して、ある特定のトークンの中の文字に対する国特有の大文字小文字使用を識別することがある。例えば、その国識別子は、ドイツのドメインを表すカテゴリ要素４２２「ＳＩＴＥ ＣＡＴＥＧＯＲＹ（サイトカテゴリ）」（例えば、ｅＢａｙＧｅｒｍａｎｙ）に基づいて識別され得る。さらに、例えば、ドイツの国識別子は、製品タイトル１２２を「Deutsche Bank ag」から「Deutsche Bank AG」に改善するために利用されることがあり、この場合、文字「AG」はドイツの慣習では法人企業を表す。これにより、製品タイトルモジュール１０６は、国特有の修飾を実施し得る。さらに、製品タイトルモジュール１０６は、ブランドを追加することにより、製品タイトル１２２を改善することが可能である。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２「iPod music player for sale」を「Apple iPod music player for sale」に修飾することがあり、この場合、ブランド名「Apple」が製品タイトル１２２に追加されている。さらに、製品タイトルモジュール１０６は、モデルを追加することにより、製品タイトル１２２を改善することがある。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２「Apple iPod music player for sale」を「Apple iPod music player for sale - 7th Generation”」に修飾することがあり、この場合、モジュール「7thGeneration」が製品タイトル１２２に追加されている。
【００５５】
動作６１２で、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２を含む製品ページ１２０を生成し得る。例えば、図１Ａに示す製品ページ１２０が生成され得る。
動作６１４で、製品タイトルモジュール１０６は、製品ページ１２０を、クライアントマシン１０５のモニタに表示するために、ネットワークを介して伝達し得る。例えば、図１Ａに示す製品ページ１２０が伝達され得る。
【００５６】
図７Ａは、一実施形態による、製品タイトル１２２を採用する方法７００を示している。この方法７００は、動作７０２で、製品タイトルマシン１０８が、アイテム特徴値、製品特徴値、アイテムリスティング１１４のセット、および製品タイトルモデル１１０を受信することによって開始する。例えば、製品タイトルマシン１０８は、アイテム特徴値および製品特徴値と、それらの特徴値を生成するために用いた５００件のアイテムリスティング１１４のセットと、以前にトレーニングされた製品タイトルモデル１１０とを受信し得る。
【００５７】
動作７０４で、製品タイトルマシン１０８は、機械学習アルゴリズムを選択し得る。例えば、製品タイトルマシン１０８は、アドミニストレータにより選択された構成パラメータに基づいて、機械学習アルゴリズムを選択することができる。機械学習アルゴリズムは、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）分類器、線形計画法アルゴリズム、回帰アルゴリズム、ニューラルネットワークアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、決定木アルゴリズムなどを含み得る。
【００５８】
動作７０６で、製品タイトルマシン１０８は、製品タイトルモデル１１０を用いて、抽出され、かつ任意選択で前処理されたアイテム特徴値、ならびに抽出および前処理された製品特徴値を分析し、アイテムリスティング１１４の各々についてのアイテムタイトルスコアを生成する。本例では、製品タイトルマシン１０８は、５００件のアイテムリスティング１１４の各々について、アイテムタイトルスコアを生成し得る。例えば、製品タイトルマシン１０８は、アイテムリスティング１１４のセットの中のアイテムタイトル４００の各々に関連付けられたアイテム特徴値および製品特徴値を、図７Ｂに示すような方法７２０に従って評価することにより、アイテムタイトルスコアを生成することが可能である。また、製品タイトルモデル１１０のトレーニングについても、図９に示すような方法９００において説明する。
【００５９】
図７Ａに戻って、動作７０８で、製品タイトルマシン１０８は、最も高いアイテムタイトルスコアを有するアイテムタイトル４００を、製品タイトル１２２として識別するとともに、その製品タイトル１２２を製品識別子２０２に関連付けて、製品タイトルディレクトリ１１１に保存する。例えば、製品タイトルマシン１０８は、１２５番目のアイテムリスティング１１４中のアイテムタイトル４００「Apple iPod Touch 3rd Generation」を、最も高いアイテムタイトルスコアに関連付けられたものとして識別し得るとともに、そのアイテムタイトル４００を、製品識別子２０２（例えば、ＵＰＣ１２３４５６）に関連付けられる製品タイトル１２２として、製品タイトルディレクトリ１１１に保存し得る。
【００６０】
図７Ｂは、特徴値を評価するための方法７２０を示している。この方法７２０は、動作７２２で、製品タイトルモジュール１０６が、次の特徴要素３００にインクリメントすることによって開始する。本例では、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルモデル１１０における第１の特徴要素３００にインクリメントする。これにより、その特徴要素３００が、現在の特徴要素３００として登録される。
【００６１】
動作７２４で、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムリスティング１１４のセットにおける次のアイテムリスティング１１４にインクリメントする。本例では、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２を識別するために使用される５００件のアイテムリスティング１１４のセットにおける第１のアイテムリスティング１１４にインクリメントする。これにより、その第１のアイテムリスティング１１４が、現在のアイテムリスティング１１４として登録される。
【００６２】
動作７２６で、製品タイトルモジュール１０６は、そのアイテムリスティング１１４について既に生成された特徴値を読み出す。例えば、図６の動作６０４で、そのアイテムリスティング１１４についての抽出および予備処理が、特徴リスティング情報３０８に基づいて実施済みであり得る。いくつかの例では、アイテム特徴値を生成するために、前処理がさらに実施されている。製品特徴の場合には、前処理は、その製品についてのアイテムリスティング１１４のすべてに基づいて生成された値に基づき得る。図７Ｂに戻る。
【００６３】
動作７２８で、製品タイトルモジュール１０６は、現在のアイテムリスティング１１４のアイテムタイトル４００に関連付けられたアイテムタイトルスコアを更新する。製品タイトルマシン１０８は、そのアイテムタイトルスコアを更新するために、製品タイトルモデル１１０に保存されている学習知識を利用し得る。例えば、製品タイトルマシン１０８は、製品タイトルモデル１１０をトレーニングする際に保存された特徴重み付け情報３１０の形式の学習知識を利用することがある。
【００６４】
判定動作７３０において、製品タイトルモジュール１０６は、さらなるアイテムリスティング１１４があるかどうかを識別する。さらなるアイテムリスティング１１４がある場合には、製品タイトルモジュール１０６は、動作７２４へと分岐する。それ以外の場合は、製品タイトルモジュール１０６は、判定動作７３２へと分岐する。
【００６５】
判定動作７３２において、製品タイトルモジュール１０６は、さらなる特徴要素３００があるかどうかを識別する。さらなる特徴要素３００がある場合には、製品タイトルモジュール１０６は、動作７２２へと分岐する。それ以外の場合は、処理を、図７Ａの動作７０６において継続する。
【００６６】
図８は、特徴値を抽出および処理するための方法８００を示している。この方法８００は、動作８０２で、製品タイトルモジュール１０６が、次の特徴要素３００にインクリメントすることによって開始する。本例では、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルモデル１１０における第１の特徴要素３００にインクリメントする。これにより、その第１の特徴要素３００が、現在の特徴要素３００として登録される。
【００６７】
動作８０４で、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムリスティング１１４のセットにおける次のアイテムリスティング１１４にインクリメントする。本例では、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトル１２２を識別するために使用される５００件のアイテムリスティング１１４のセット（例えば、製品）における第１のアイテムリスティング１１４にインクリメントする。これにより、その第１のアイテムリスティング１１４が、現在のアイテムリスティング１１４として登録される。
【００６８】
動作８０６で、製品タイトルモジュール１０６は、識別された特徴要素３００に従ってアイテムリスティングからデータを抽出する。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、前述のように、特徴リスティング情報３０８に基づいて、アイテムリスティング１１４からデータを抽出することがある。
【００６９】
動作８０８で、製品タイトルモジュール１０６は、抽出されたデータに基づいて予備処理を実施し得る。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、前述のように、特徴リスティング情報３０８に基づいて、予備処理を任意選択的に実施し得る。
【００７０】
判定動作８１０において、製品タイトルモジュール１０６は、さらなるアイテムリスティング１１４があるかどうかを識別する。さらなるアイテムリスティング１１４がある場合には、製品タイトルモジュール１０６は、動作８０４へと分岐する。それ以外の場合は、製品タイトルモジュール１０６は、判定動作８１１へと分岐する。
【００７１】
判定動作８１１において、製品タイトルモジュール１０６は、現在の特徴要素３００が製品特徴またはアイテム特徴のどちらに関するものであるのかを識別する。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、現在の特徴要素３００に格納されている特徴種別情報３０４に基づいて、現在の特徴要素３００が製品特徴に関するものであることを識別し得る。現在の特徴要素３００が製品特徴に関するものである場合には、製品タイトルモジュール１０６は動作８１３へと分岐する。それ以外の場合は、製品タイトルモジュール１０６は、判定動作８１２へと分岐する。
【００７２】
動作８１３で、製品タイトルモジュール１０６は、５００件のアイテムリスティング１１４のセット（例えば、製品）におけるアイテムリスティング１１４のそれぞれについて、製品特徴値を生成するために、予備処理を実施する。
【００７３】
判定動作８１２において、製品タイトルモジュール１０６は、さらなる特徴要素３００があるかどうかを識別する。さらなる特徴要素３００がある場合には、製品タイトルモジュール１０６は、動作８０２へと分岐する。それ以外の場合は、処理を、図６の動作６０４または図９の動作９０６において継続する。
【００７４】
［アイテム特徴の例］
方法８００において、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムリスティング１１４からアイテム特徴値を抽出し、抽出された値を前処理して、抽出および前処理されたアイテム特徴値を生成することができる。処理されたアイテム特徴値は、ブール値、カテゴリ値、または連続値を含み得る。
【００７５】
例えば、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムタイトル４００の中に「コンディション」があることに基づいて、アイテム特徴ブール値を生成し得る。この例を続けると、製品タイトルモジュール１０６は、動作８０６で、アイテムリスティング１１４のセット（例えば、ある製品を含む５００件のアイテムリスティング１１４）における現在のアイテムリスティング１１４からアイテムタイトル４００を抽出し得る。さらに、製品タイトルモジュール１０６は、動作８０８で、現在のアイテムタイトル４００を構文解析（parse）して、アイテムタイトル４００の中にコンディションを表すトークン（例えば、「ＯＬＤ」、「新品（ｎｅｗ）」、「中古（ｕｓｅｄ）」など）があるかどうかを識別することができ、識別されたコンディション（例えば、「IS CONDITION（コンディションである）」または「IS NOT CONDITION（コンディションではない）」）に応じてブール値（「ＰＡＳＳ」、「ＦＡＩＬ」）をアサートし得る。
【００７６】
製品タイトルマシン１０８は、その後、現在のアイテムタイトル４００の中に「コンディション」があるかどうかを示すための、アイテム特徴ブール値を評価し（例えば、図７Ｂに示す方法７２０を参照）、関連するアイテムリスティング１１４についてのアイテムタイトルスコアの生成／更新を行う。
【００７７】
［製品特徴の例］
方法８００において、製品タイトルモジュール１０６は、アイテムリスティング１１４から製品特徴値を抽出し、抽出された製品特徴値を前処理して、抽出および前処理された製品特徴値（単数または複数）を生成することができる。処理された製品特徴値は、ブール型、カテゴリ型、または連続型の製品特徴値を含み得る。
【００７８】
例えば、製品タイトルモジュール１０６は、その製品についての「平均文字数」（例えば、「製品タイトル平均サイズ」）に対するアイテムタイトル４００の文字数（例えば、「タイトルサイズ」）を比較する比の形式で、処理された製品特徴値を生成し得る。具体例を続けると、製品タイトルモジュール１０６は、動作８０６で、現在のアイテムリスティング１１４からアイテムタイトル４００を抽出し得る。さらに、製品タイトルモジュール１０６は、動作８０８で、現在のアイテムタイトル４００を構文解析し、アイテムタイトル４００の文字数を識別することができる。さらに、製品タイトルモジュール１０６は、動作８１３で、各アイテムタイトル４００（例えば、ある製品を含む５００件のアイテムリスティング１１４のアイテムタイトル４００）の文字数を合計して、アイテムリスティング１１４のセット（例えば、製品）についての合計文字数を生成し、その合計文字数をアイテムリスティング１１４の数で除算することにより、その製品についての「平均文字数」を計算し、各アイテムタイトル４００の文字数を「平均文字数」で除算することにより、アイテムリスティング１１４のセットの中の各アイテムタイトル４００についての比を計算する。
【００７９】
製品タイトルマシン１０８は、その後、その製品についての「平均文字数」に対するアイテムタイトル４００の文字数を比較する比を示す比の形式の製品特徴値を評価し（例えば、図７Ｂに示す方法７２０を参照）、関連するアイテムリスティング１１４についてのアイテムタイトルスコアを生成／更新する。
【００８０】
図９は、一実施形態による、製品タイトルモデル１１０をトレーニングするための方法９００を示している。この方法９００は、動作９０２で、製品タイトルモジュール１０６が、製品タイトル１２２を選択するためのアイテムリスティング１１４のセット、およびトレーニングのための製品タイトルモデル１１０を受信することによって開始する。例えば、アドミニストレータは、アイテムリスティング１１４のセットを識別し得るとともに、それらのアイテムリスティングの各々に対して、トレーニングタグ４２５（例えば、トレーニングラベル）でタグ付けし得る。トレーニングタグ４２５は、ある特定のアイテムリスティング１１４の中のアイテムタイトル４００が「良い」か「悪い」かを示すものである。例えば、アドミニストレータは、ある製品（例えば、アイテムリスティングのセット）のネーミングとして「良い」アイテムタイトル４００の例であるとアドミニストレータが考えるアイテムタイトル４００を含むアイテムリスティング１１４の構造化情報４０４に、トレーニングタグ４２５「ＴＲＡＩＮ＝ＧＯＯＤ」を格納し得る。さらに、例えば、アドミニストレータは、ある製品（例えば、アイテムリスティングのセット）のネーミングとして「悪い」アイテムタイトル４００の例であるとアドミニストレータが考えるアイテムタイトル４００を含むアイテムリスティング１１４の構造化情報４０４に、トレーニングタグ４２５「ＴＲＡＩＮ＝ＢＡＤ」を格納し得る。
【００８１】
動作９０４で、製品タイトルモジュール１０６は、それらのアイテムリスティング１１４から特徴値を抽出し、さらに任意選択で、抽出された特徴値を前処理する。特徴値は、アイテム特徴値および製品特徴値を含む。動作９０４については、一実施形態により、図８に示すような方法８００で、さらに説明している。
【００８２】
動作９０６で、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルマシン１０８を呼び出し、製品タイトル１２２を採用する。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、抽出および前処理されたアイテム特徴値、抽出および前処理された製品特徴値、および製品タイトルモデル１１０を用いて、製品タイトルマシン１０８を呼び出し得る。動作６０８については、一実施形態により、図７Ａに示すような方法７００で、さらに説明している。
【００８３】
動作９０８で、製品タイトルモジュール１０６は、選択された製品タイトル１２２に従って、製品タイトルモデル１１０を更新する。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、特徴要素３００の特徴重み付け情報３１０をその能力に応じて更新し、「良い」または「悪い」製品タイトル１２２の選択を容易にすることが可能である。動作９０８については、図１０に示すような方法１０００で、さらに説明する。この方法９００は、製品タイトルモデル１１０をトレーニングするために、異なるアイテムリスティング１１４のセット（例えば、製品）を用いて、数回繰り返され得る。
【００８４】
図１０は、一実施形態による、製品タイトルモデル１１０を更新するための方法１０００を示している。この方法１０００は、動作１００２で、製品タイトルモジュール１０６が、次の特徴要素３００にインクリメントすることによって開始する。本例では、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルモデル１１０における第１の特徴要素３００にインクリメントする。これにより、その第１の特徴要素３００が、現在の特徴要素３００として登録される。
【００８５】
動作１００４で、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルモデル１１０を更新する。例えば、製品タイトルモジュール１０６は、特徴重み付け情報３１０を保存することがある。特徴重み付け情報３１０を増加させることによって、その特徴要素３００は、より高い値でアイテムタイトルスコアが生成されるように寄与することになる。特徴重み付け情報３１０を減少させることによって、その特徴要素３００は、より低い値でアイテムタイトルスコアが生成されるように寄与することになる。
【００８６】
動作１００６で、製品タイトルモジュール１０６は、製品タイトルモデル１１０において、さらなる特徴要素３００があるかどうかを識別する。さらなる特徴要素３００がある場合には、製品タイトルモジュール１０６は、動作１００２へと分岐する。それ以外の場合は、処理を、図９の動作９０８において継続する。
【００８７】
図１１は、一実施形態による、ネットワークアーキテクチャ１１００を示している。ネットワークサーバ側の機能の例示的な一形態において、ネットワーク化システム１１０２は、通信ネットワーク１１０４（例えば、インターネット、無線ネットワーク、セルラネットワーク、またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ））を介して、１つまたは複数のクライアントデバイス１１１０および１１１２に結合されている。ネットワーク化システム１１０２は、図１Ａのシステム１００に相当し、通信ネットワーク１１０４は、図１Ａのネットワーク１０３に相当し、クライアントデバイス１１１０および１１１２は、図６のクライアントマシン１０５に相当する。よって、特に指定がない限り、同一または類似の特徴を示すために、同一または類似の参照符号を用いている。図１１は、例えば、対応するクライアントデバイス１１１０および１１１２上で実行される、（例えば、ワシントン州ＲｅｄｍｏｎｄのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎが開発したＩＮＴＥＲＮＥＴ ＥＸＰＬＯＲＥＲ（登録商標）ブラウザのような）ブラウザによって動作するウェブクライアント１１０６、ならびにプログラマティッククライアント１１０８を示している。
【００８８】
ネットワークアーキテクチャ１１００は、本明細書に記載の方法のいずれかを実行するために利用され得る。クライアントデバイス１１１０および１１１２は、携帯電話機、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、またはネットワーク化システム１１０２にアクセスするためにユーザが使用し得る他の任意の通信装置を含み得る。いくつかの実施形態では、クライアントデバイス１１１０は、（例えば、ユーザインタフェースの形式で）情報を表示するための表示モジュール（図示せず）を備え得る。さらなる実施形態では、クライアントデバイス１１１０は、タッチスクリーン、加速度計、カメラ、マイクロフォン、およびグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）装置のうちの１つまたは複数を備え得る。クライアントデバイス１１１０および１１１２は、ネットワーク化システム１１０２内でデジタル商品に関わる取引を行うために使用されるユーザのデバイスであり得る。一実施形態では、ネットワーク化システム１１０２は、デジタル商品を管理し、ネットワークベースのマーケットプレイスで入手可能な製品のアイテムリスティングを含むパブリケーションを発行し、それらのマーケットプレイス取引の決済を管理するネットワークベースのマーケットプレイスである。また、外部サイト１１２８、１１２８’は、ネットワーク１１０４を介してネットワーク化システム１１０２に結合されたサイトであり得る。これらの外部サイトは、ｅコマースシステムを含む任意の所望のシステムであり得る。
【００８９】
アプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）サーバ１１１４およびウェブサーバ１１１６は、１つまたは複数のアプリケーションサーバ１１１８に結合されているとともに、その１つまたは複数のアプリケーションサーバ１１１８へのプログラマティックインタフェースおよびウェブインタフェースをそれぞれ提供する。アプリケーションサーバ（単数または複数）１１１８は、公開（publication）システム１２００および決済システム１１２２をホストしており、これらの各々は、１つまたは複数のモジュール、アプリケーション、またはエンジンを含んでよく、これらの各々は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせとして実現されてよい。アプリケーションサーバ１１１８は、次に、１つまたは複数の情報格納リポジトリまたはデータベース（単数または複数）１１２６へのアクセスを容易とする１つまたは複数のデータベースサーバ１１２４に結合されている。一実施形態では、これらのデータベース１１２６は、公開システム１２００に投稿される情報（例えば、パブリケーションまたはリスティング）を保存する記憶装置である。また、これらのデータベース１１２６は、例示的な実施形態によれば、デジタル商品情報を保存してもよい。
【００９０】
例示的な実施形態では、公開システム１２００は、ネットワーク（例えば、インターネット）上でコンテンツを公開する。従って、公開システム１２００は、ネットワーク化システム１１０２にアクセスするユーザに対して、複数のパブリケーションならびにマーケットプレイス機能およびサービスを提供する。この公開システム１２００については、図１２に関連して、さらに詳細に解説する。例示的な実施形態では、公開システム１２００について、オンラインマーケットプレイス環境に関して解説する。しかしながら、公開システム１２００は、情報環境（例えば、検索エンジン）またはソーシャルネットワーク環境のような、マーケットプレイス以外の環境に関連付けられてよいことに留意すべきである。
【００９１】
決済システム１１２２は、いくつかの決済サービスおよび機能をユーザに提供する。この決済システム１１２２によって、ユーザは、自身のアカウントに（例えば、米国ドルのような商用通貨、またはポイント、マイル、もしくは私的機関が提供する他の形態の通貨のような独自通貨で）バリューを蓄積することが可能になるとともに、その蓄積されたバリューを、後に、公開システム１２００を介して入手可能となっている商品またはネットワーク１１０４上の他の場所で入手可能となっている商品（例えば、物品またはサービス）と引き換えることが可能となる。また、決済システム１１２２によって、任意の種別および形態のネットワークベースのマーケットプレイスを介したアイテムの購入のための、決済機構（例えば、銀行口座、ＰａｙＰａｌ（登録商標）、またはクレジットカード）からの支払いも容易となる。
【００９２】
公開システム１２００および決済システム１１２２は、両方ともネットワーク化システム１１０２の一部を形成するものとして図１１に示されているが、別の実施形態では、決済システム１１２２は、ネットワーク化システム１１０２とは切り離された別個の決済サービスの一部を形成するものであってよいことは理解されるであろう。また、図１１の例示的なネットワークアーキテクチャ１１００は、クライアント−サーバアーキテクチャを採用しているが、本開示は、そのようなアーキテクチャに限定されないことは、当業者であれば認識するであろう。例示的なネットワークアーキテクチャ１１００は、例えば、分散型またはピアツーピア型のアーキテクチャシステムにおいても同様に応用を見いだすことが十分に可能である。また、公開システム１２００および決済システム１１２２は、別々のハードウェアプラットフォーム下で動作する、必ずしもネットワーキング機能を有していないスタンドアロン・システムまたはスタンドアロン・ソフトウェアプログラムとして実装されてもよい。
【００９３】
ここで図１２を参照すると、一実施形態ではネットワーク化システム１１０２の公開システム１２００内に提供される、多様なコンポーネントを示す、例示的なブロック図を示している。本実施形態では、公開システム１２００は、アイテム（例えば、物品またはサービス）が売りに出されることがあるマーケットプレイスシステムであり、これは、さらに、インタラクティブなクエリの生成および絞り込みのための本明細書に記載の機能を実現する。それらのアイテムとして、デジタル商品（例えば、通貨、ライセンス権）が含まれることがある。公開システム１２００は、専用または共有のサーバマシン（図示せず）でホストされてよく、それらのサーバマシンは、サーバマシン間の通信を可能とするように通信可能に結合される。多様なコンポーネント自体は、これらのコンポーネント間での情報伝達を可能とするため、またはこれらのコンポーネントによる共通データの共有およびそれへのアクセスを可能とするために、互いに、または各種データソースに対して、直接的もしくは間接的に、（例えば、適切なインタフェースを介して）通信可能に結合される。さらに、これらのコンポーネントは、図１１に示すように、１つまたは複数のデータベースサーバ１１２４を介して、１つまたは複数のデータベース１１２６にアクセスし得る。
【００９４】
図１２に戻って、公開システム１２００は、いくつかの公開機構、リスティング機構、価格設定機構を提供し、これにより、買い手は、販売用の物品またはサービスをリスティング（またはそれに関する情報を発行）し得るとともに、買い手は、そのような物品またはサービスに対して関心または購買意欲を示すことができ、さらに、それらの物品またはサービスに関わる取引について価格設定することが可能である。この目的のため、公開システム１２００は、少なくとも１つの公開エンジン１２０２、ならびに、オークション形式のリスティングおよび価格設定機構（例えば、イングリッシュオークション、ダッチオークション、チャイニーズオークション、ダブルオークション、リバースオークションなど）をサポートする１つまたは複数のオークションエンジン１２０４、を有し得る。
【００９５】
価格設定エンジン１２０６は、様々な価格リスティングフォーマットをサポートする。そのようなフォーマットの１つは、固定価格リスティングフォーマット（例えば、従来の案内広告型リスティングまたはカタログリスティング）である。その他のフォーマットとして、買取型リスティングが含まれる。買取型リスティング（例えば、カリフォルニア州Ｓａｎ ＪｏｓｅのｅＢａｙ Ｉｎｃ．が開発したＢｕｙ−Ｉｔ−Ｎｏｗ（ＢＩＮ）技術）は、オークション形式のリスティングと併せて提供されることがあり、これにより、買い手は、オークションでも売りに出されている物品またはサービスを、典型的にはアイテムのオークションの開始価格よりも高い固定価格で購入することが可能となる場合がある。
【００９６】
ストアエンジン１２０８は、買い手が、「仮想」店舗内のリスティングをグループ化することを可能とし、それは、その買い手によって、その買い手のために、ブランド分けまたはその他の方法でパーソナライズされるものであり得る。そのような仮想店舗は、さらに、その買い手に特化およびパーソナライズした、プロモーション、インセンティブ、および特集を提供することもある。一例では、売り手は、複数のアイテムを仮想店舗における「Ｂｕｙ−Ｉｔ−Ｎｏｗ」アイテムとして出品すること、複数のアイテムをオークションに出品すること、またはその両方の組み合わせがあり得る。
【００９７】
レピュテーションエンジン１２１０は、ネットワーク化システム１１０２を利用して取引するユーザが、レピュテーションを確立、構築、および維持することを可能とする。これらのレピュテーションは、潜在的取引相手が利用できるようになること、および潜在的取引相手に公開されることがある。一実施形態によれば、公開システム１２００は、未知のエンティティ間の個人対個人取引をサポートしているので、ユーザは、さもなければ、潜在的取引相手の信用性および信頼性を評価し得る履歴またはその他の参考情報を持たないことがある。レピュテーションエンジン１２１０は、ユーザが、例えば１人以上の他の取引相手が提供するフィードバックによって、時間の経過とともにネットワークベースのマーケットプレイス１０２内でレピュテーションを確立することを可能とする。これにより、他の潜在的取引相手は、信頼性および信用性を評価する目的で、そのレピュテーションを参考にし得る。
【００９８】
ネットワークベースのマーケットプレイス１０２におけるナビゲーションは、ナビゲーションエンジン１２１２によって支援され得る。例えば、ナビゲーションエンジン１２１２のブラウズモジュール（図示せず）によって、ユーザは、様々なカテゴリ、カタログ、または在庫データ構造の閲覧が可能となり、これに従って、公開システム１２００内でリスティングは分類され得る。ナビゲーションエンジン１２１２内の他の各種ナビゲーションアプリケーションは、ブラウジングアプリケーションを補助するために提供されることがある。
【００９９】
ネットワーク化システム１１０２を介して、リスティングを可能な限り視覚的かつ魅力的に通知されるものとして利用できるようにするために、公開システム１２００は、ユーザがパブリケーションに含めるための画像をアップロードすることを可能にするとともに、閲覧されるリスティングに画像を組み込むことを可能とするイメージングエンジン１２１４を含み得る。また、イメージングエンジン１２１４は、ユーザから検索クエリとして画像データを受け取ることもあり、その画像データが描写または記述するアイテムを識別するために、その画像データを用いることがある。
【０１００】
リスティング作成エンジン１２１６は、ユーザ（例えば、売り手）がアイテムのリスティングを簡便に作成（author）することを可能とする。一実施形態では、それらのリスティングは、ユーザ（例えば、売り手）が公開システム１２００を介して取引することを望む物品またはサービスに関するものである。他の実施形態では、ユーザは、広告またはその他の形態のパブリケーションであるリスティングを作成し得る。
【０１０１】
リスティング管理エンジン１２１８は、ユーザが、そのようなリスティングを管理することを可能とする。具体的には、ある特定のユーザが多数のリスティングを作成または発行した場合に、そのようなリスティングの管理は難題となることがある。リスティング管理エンジン１２１８は、そのようなリスティングの管理においてユーザを支援するために、いくつかの機能（例えば、自動再リスティング、在庫レベルモニタなど）を提供する。
【０１０２】
また、ポストリスティング管理エンジン１２２０も、典型的にはリスティング後に発生するいくつかの動作によって、ユーザを支援する。例えば、１つまたは複数のオークションエンジン１２０４の支援による取引が完了すると、買い手は、ある特定の売り手に関するフィードバックを残したい場合がある。この目的のため、ポストリスティング管理エンジン１２２０は、買い手が様々な売り手に関するフィードバックをレピュテーションエンジン１２１０に簡便に提供することを可能とする、レピュテーションエンジン１２１０へのインタフェースを提供する。その他のリスティング後の動作は、販売されたアイテムの配送である場合があり、これにより、ポストリスティング管理エンジン１２２０は、出荷ラベルの印刷、送料の見積もり、および配送運送業者の提案を支援し得る。
【０１０３】
検索エンジン１２２２は、クエリに一致するパブリケーションを、ネットワーク化システム１１０２において検索する。例示的な実施形態では、検索エンジン１２２２は、公開システム１２００を介して発行されたパブリケーションのキーワード検索を可能とする検索モジュール（図示せず）を有する。さらに、例えば、検索エンジン１２２２は、検索エンジン１２２２に関して前述した機能を実行し得る。さらなる実施形態では、検索エンジン１２２２は、検索を行うための入力としてイメージングエンジン１２１４により受信された画像を取得し得る。検索エンジン１２２２は、クエリ入力を取得して、ネットワーク化システム１１０２からの複数の一致（例えば、データベース１１２６に保存されているパブリケーション）を識別する。なお、検索エンジン１２２２の機能は、ナビゲーションエンジン１２１２と併用され得ることに留意すべきである。公開システム１２００内の検索エンジン１２２２は、検索エンジン１２２２に関して前述した機能を実行し得る。
【０１０４】
図１２のユーザアクティビティ検出エンジン１２２４は、ユーザセッション中のユーザアクティビティを監視して、さらに詳細に後述するようにユーザが購入しようとしていることを予測し得るユーザアクティビティレベルの変化を検出することができる。ユーザアクティビティのレベルの正確な変化量は様々であり得る。一般的なガイドラインは、複数のセッションにわたって監視して、顕著な経時的増加（例えば、短期間でのアクティビティレベルの倍増または３倍増）を検出することであり得る。一実施形態では、ユーザアクティビティ検出エンジン１２２４が、そのような状況を検出すると、ユーザが購入する確率を向上させるため、さらに／または、ユーザが、より良い購入品を求めて競合他社のサイトに移動するのではなく、このｅコマースシステムのサイトで購入する動機を与えるために、ｅコマースシステムは、ユーザに対して表示するコンテンツを提供するための介入を行うことがある。つまり、購入アクション前の経時的な様々な時点でのアクティビティは、上述のような介入により、ユーザに対するマーケティングを時間ベースでパーソナライズするための機会を与える。そのマーケティングパーソナライズに時間枠を含むことの、さらなる例については、後述する。公開システム１２００は、さらに、前述のような製品タイトルアプリケーション１０４を含むことがある。
【０１０５】
公開システム１２００の各種コンポーネントについて、様々な個々のモジュールおよびエンジンに関して規定したが、これらの多くを他の形態で結合または編成できること、および、すべてのモジュールまたはエンジンが存在する必要はなく、または例示的な実施形態に従って実現される必要はないことは、当業者であれば分かるであろう。また、公開システム１２００のすべてのコンポーネントが図１２に含まれているわけではない。一般に、例示的な実施形態の機能に直接関係していないコンポーネント、プロトコル、構造、および技術（例えば、紛争解決エンジン、ロイヤルティプロモーションエンジン、パーソナライズエンジン）については、詳細に図示または説明していない。本明細書で提示する説明は、本明細書で用いるシステムおよび方法についての読者の理解を助けるために、単に、種々の例示的実施形態を提供するにすぎない。
【０１０６】
［データ構造］
図１３は、図１１のデータベース１１２６内に維持され得る各種テーブル１２５０を示す、上位エンティティ関係図であり、これらの各種テーブルは、ともに図１１の公開システム１２００および決済システム１１２２によって使用されるとともに、それらを支援する。ユーザテーブル１２５２は、図１１および図１Ａのネットワーク化システム１１０２（例えば、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２）の登録ユーザの各々についてのレコードを含み得る。ユーザは、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２（例えば、図１１および図１Ａ）内で、売り手、買い手、またはその両方として動作し得る。例示的な一実施形態では、買い手は、バリュー（例えば、商用通貨または独自通貨）を蓄積しているユーザであってよく、従って、その蓄積されたバリューを、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２で売りに出されているアイテムと交換することが可能である。
【０１０７】
これらのテーブル１２５０は、さらに、ネットワークベースのマーケットプレイス１０２を介して取引可能な、または取引された物品およびサービス（例えば、アイテム）についてのアイテムレコード（例えば、リスティング）が維持されているアイテムテーブル１２５４を含み得る。アイテムテーブル１２５４内のアイテムレコード（例えば、リスティング）は、さらに、ユーザテーブル１２５２内の１つまたは複数のユーザレコードにリンクされてよく、これにより、売り手および１人以上の実際の買い手または潜在的買い手を、アイテムレコード（例えば、リスティング）に関連付ける。取引テーブル１２５６は、アイテムテーブル１２５４内にそれのレコードが存在するアイテムに関する各取引（例えば、売買取引またはオークション）についてのレコードを含み得る。注文テーブル１２５８は、注文レコードで埋められてもよく、各注文レコードは、ある注文に関連付けられている。各注文は、次に、取引テーブル１２５６内にそれのレコードが存在する１つまたは複数の取引に関連付けられ得る。入札テーブル１２６０内の入札レコードは、図１２のオークションエンジン（単数または複数）１２０４でサポートされるオークション形式のリスティングに関連してネットワークベースのマーケットプレイス１０２で受け付けた入札に関連し得る。フィードバックテーブル１２６２は、例示的な一実施形態では、フィードバックスコアの形でユーザに関するレピュテーション情報を構築および維持するために、図１２の１つまたは複数のレピュテーションエンジン１２１０によって使用されることがある。履歴テーブル１２６４は、ユーザがその当事者であった取引の履歴を維持し得る。１つまたは複数の属性テーブル１２６６は、アイテムテーブル１２５４内にそれのレコードが存在するアイテムに関する属性情報を記録し得る。そのような属性の例を１つだけ考察すると、属性テーブル１２６６は、ある特定のアイテムに関連した通貨属性を示している場合があり、その通貨属性は、売り手が指定した当該アイテムの価格の通貨を識別している。検索テーブル１２６８は、ある特定のタイプのリスティングを探しているユーザ（例えば、買い手）が入力した検索情報を格納し得る。これらのテーブル１２５０は、前述のような製品タイトル情報１０９を含み得る。
【０１０８】
［モジュール、コンポーネント、およびロジック］
本明細書において、いくつかの実施形態は、ロジック、またはいくつかのコンポーネント、モジュール、もしくは機構を含むものとして記載されている。モジュールは、ソフトウェアモジュール（例えば、マシン可読媒体上に具現化されるコード）またはハードウェアモジュールのいずれかを構成し得る。「ハードウェアモジュール」は、いくつかの動作を実行することが可能な有形ユニットであり、何らかの物理的な形で構成または配置されてよい。いくつかの例示的な実施形態では、１つまたは複数のコンピュータシステム（例えば、スタンドアロンコンピュータシステム、クライアントコンピュータシステム、もしくはサーバコンピュータシステム）、またはコンピュータシステムの１つまたは複数のハードウェアモジュール（例えば、プロセッサもしくはプロセッサ群）を、本明細書に記載のいくつかの動作を実行するように動作するハードウェアモジュールとして、ソフトウェア（例えば、アプリケーションもしくはアプリケーション部分）によって構成設定し得る。
【０１０９】
いくつかの実施形態において、ハードウェアモジュールは、機械的に、電子的に、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実装されてよい。例えば、ハードウェアモジュールは、いくつかの動作を実行するように持続的に構成された専用回路またはロジックを含み得る。例えば、ハードウェアモジュールは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のような専用プロセッサであってよい。また、ハードウェアモジュールは、いくつかの動作を実行するようにソフトウェアによって一時的に構成されたプログラマブルロジックまたは回路を含んでもよい。例えば、ハードウェアモジュールは、汎用プロセッサまたは他のプログラマブルプロセッサによって実行されるソフトウェアを含み得る。ハードウェアモジュールは、そのようなソフトウェアによって構成されると、構成された機能を実行するように独自に調整された特有のマシン（またはマシンの特有のコンポーネント）となり、もはや汎用プロセッサではなくなる。なお、ハードウェアモジュールを機械的に実装するか、永続的に構成された専用回路で実装するか、または一時的に構成された（例えば、ソフトウェアで構成設定された）回路で実装するかの判断は、コストおよび時間を考慮した決定であり得ることは理解されるであろう。
【０１１０】
よって、「ハードウェアモジュール」という表現は、何らかの形で動作するように、または本明細書に記載のいくつかの動作を実行するように、物理的に構成されているか、持続的に構成（例えば、ハードワイヤード）されているか、または一時的に構成（例えば、プログラム）されている有形エンティティを包含するものと理解されるべきである。本明細書で使用する場合の「ハードウェア実装モジュール」とは、ハードウェアモジュールを指す。ハードウェアモジュールが一時的に構成（例えば、プログラム）される実施形態を考えた場合、それらのハードウェアモジュールの各々は、いずれか１つの時間インスタンスで構成またはインスタンス化される必要はない。例えば、あるハードウェアモジュールが、専用プロセッサとなるようにソフトウェアによって構成される汎用プロセッサを含む場合、その汎用プロセッサは、その時々でそれぞれ（例えば、異なるハードウェアモジュールを構成する）異なる専用プロセッサとして構成されてよい。このように、ソフトウェアによって、ある特定のプロセッサまたはプロセッサ群を、例えば、ある１つの時間インスタンスでは、ある特定のハードウェアモジュールとなり、異なる時間インスタンスでは異なるハードウェアモジュールとなるように、構成設定する。
【０１１１】
ハードウェアモジュールは、他のハードウェアモジュールに情報を提供し、他のハードウェアモジュールから情報を受け取ることができる。よって、記載のハードウェアモジュールは、通信可能に結合されていると考えてよい。複数のハードウェアモジュールが同時に存在する場合には、それらのハードウェアモジュールの２つ以上の間で、（例えば、適切な回路およびバスを介した）信号伝送によって通信を実現し得る。複数のハードウェアモジュールが異なる時間に構成またはインスタンス化される実施形態では、そのようなハードウェアモジュール間の通信は、例えば、それら複数のハードウェアモジュールがアクセスできるメモリ構造での情報の保存および取得によって実現し得る。例えば、ある１つのハードウェアモジュールは、ある動作を実行して、その動作の出力を、それが通信可能に結合されたメモリデバイスに保存し得る。そして、別のハードウェアモジュールが後ほど、そのメモリデバイスにアクセスして、保存されている出力を取得して処理し得る。また、ハードウェアモジュールは、入力装置または出力装置との通信を開始してもよく、リソース（例えば、情報の集まり）上で動作することが可能である。
【０１１２】
本明細書に記載の例示的な方法の各種動作は、関連動作を実行するように（例えば、ソフトウェアによって）一時的に構成または持続的に構成された１つまたは複数のプロセッサによって、少なくとも部分的に実行され得る。一時的に構成されるか、または持続的に構成されるかに関わりなく、そのようなプロセッサは、本明細書に記載の１つまたは複数の動作または機能を実行するように動作するプロセッサ実装モジュールを構成し得る。本明細書で使用する場合の「プロセッサ実装モジュール」とは、１つまたは複数のプロセッサを用いて実装されるハードウェアモジュールを指す。
【０１１３】
同様に、本明細書に記載の方法は、ハードウェアの一例である特定のプロセッサまたはプロセッサ群を用いて、少なくとも部分的にプロセッサにより実装され得る。例えば、ある方法の動作の少なくともいくつかは、１つまたは複数のプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールによって実行されてよい。さらに、その１つまたは複数のプロセッサは、「クラウドコンピューティング」環境における関連動作の実行、または「サービス型ソフトウェア」（ＳａａＳ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）としての関連動作の実行をサポートするように動作してもよい。例えば、動作の少なくともいくつかは、それらの動作がネットワーク（例えば、インターネット）および１つまたは複数の適切なインタフェース（例えば、ＡＰＩ）を介してアクセス可能な（プロセッサを含むマシンの例としての）コンピュータ群によって実行され得る。
【０１１４】
それらの動作のうちのいくつかの実行を、そのプロセッサの間に分散させてよく、それらを単一のマシン内に常駐させるだけではなく、いくつかのマシン間にデプロイする。いくつかの例示的な実施形態では、それらのプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールを、１つの地理的場所（例えば、家庭環境内、オフィス環境内、またはサーバファーム内）に配置し得る。他の例示的な実施形態では、それらのプロセッサまたはプロセッサ実装モジュールを、いくつかの地理的場所に分散させてよい。
【０１１５】
［マシンおよびソフトウェアアーキテクチャ］
本出願に記載のモジュール、方法、アプリケーションなどは、いくつかの実施形態において、マシンおよび関連したソフトウェアアーキテクチャの文脈で実装される。以下のセクションでは、本開示の実施形態で用いるのに適した代表的なソフトウェアアーキテクチャ（単数または複数）およびマシン（例えば、ハードウェア）アーキテクチャについて説明する。
【０１１６】
ソフトウェアアーキテクチャを、ハードウェアアーキテクチャと併せて用いることで、特定の目的に合わせて調整された装置およびマシンを形成する。例えば、ある特定のハードウェアアーキテクチャを、ある特定のソフトウェアアーキテクチャと組み合わせて、携帯電話機、タブレット装置などのようなモバイルデバイスを形成する。わずかに異なるハードウェアアーキテクチャとソフトウェアアーキテクチャによって、「モノのインターネット（ＩｏＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）」で使用するスマートデバイスが得られることがある一方、さらに別の組み合わせによって、クラウドコンピューティングアーキテクチャで使用するサーバコンピュータが形成される。本明細書における開示とは異なる文脈で本開示の主題をいかに実施すべきかは、当業者であれば容易に理解できるので、そのようなソフトウェアアーキテクチャとハードウェアアーキテクチャのすべての組み合わせを本明細書では提示していない。
【０１１７】
［ソフトウェアアーキテクチャ］
図１４は、本明細書に記載の様々なハードウェアアーキテクチャと併せて使用することができる代表的なソフトウェアアーキテクチャ２００２を示すブロックダイアグラム２０００である。図１４は、単にソフトウェアアーキテクチャの非限定的な例であり、本明細書に記載の機能を容易にするために他の多くのアーキテクチャが実装され得ることが理解されよう。ソフトウェアアーキテクチャ２００２は、とりわけ、プロセッサ２１１０、メモリ／記憶装置２１３０、および入力／出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネント２１５０を含む、図１５のマシン２１００などのハードウェア上で実行することができる。代表的なハードウェア層２００４が示されており、これは、例えば、図１５のマシン２１００を表すことができる。代表的なハードウェア層２００４は、関連する実行可能な命令２００８を有する１つまたは複数の処理ユニット２００６を含む。実行可能な命令２００８は、本願の方法およびモジュールの実装を含む、ソフトウェアアーキテクチャ２００２の実行可能な命令２００８を表す。ハードウェア層２００４は、実行可能命令２００８も有するメモリおよび／または記憶モジュール２０１０も含む。ハードウェア層２００４は、他のハードウェア２０１２も含むことができ、これは、マシン２１００の一部として説明されている他のハードウェアのような、ハードウェア層２００４の任意の他のハードウェアを表す。
【０１１８】
図１４の例示的アーキテクチャでは、ソフトウェアアーキテクチャ２００２は、各層が特定の機能を提供する層のスタックとして概念化することができる。例えば、ソフトウェアアーキテクチャ２００２は、オペレーティングシステム２０１４、ライブラリ２０１６、フレームワーク／ミドルウェア２０１８、アプリケーション２０２０、およびプレゼンテーション層２０４４などの層を含むことができる。動作上、アプリケーション２０２０および／または層内の他のコンポーネントは、ソフトウェアスタックを介してＡＰＩコール２０２４を呼び出し、ＡＰＩコール２０２４に応じて、メッセージ２０２６として説明されている応答、戻り値などを受け取ることができる。示された層は本質的に代表的なものであり、全てのソフトウェアアーキテクチャが全ての層を有するわけではない。例えば、いくつかのモバイルまたは特殊用途のオペレーティングシステムは、フレームワーク／ミドルウェア層２０１８を提供しないかもしれないが、他のものはそのような層を提供するかもしれない。他のソフトウェアアーキテクチャは、追加の層または異なる層を含み得る。
【０１１９】
オペレーティングシステム２０１４は、ハードウェアリソースを管理し、共通のサービスを提供することができる。オペレーティングシステム２０１４は、例えば、カーネル２０２８、サービス２０３０、およびドライバ２０３２を含み得る。カーネル２０２８は、ハードウェアと他のソフトウェア層との間の抽象化層として機能することができる。例えば、カーネル２０２８は、メモリ管理、プロセッサ管理（例えば、スケジューリング）、コンポーネント管理、ネットワーキング、セキュリティ設定などを担当してもよい。サービス２０３０は、他のソフトウェア層に他の共通サービスを提供することができる。ドライバ２０３２は、基礎となるハードウェアを制御またはインタフェースすることを担当することができる。例えば、ドライバ２０３２は、ハードウェア構成に応じて、ディスプレイドライバ、カメラドライバ、ブルートゥース（登録商標）ドライバ、フラッシュメモリドライバ、シリアル通信ドライバ（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ドライバなど）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ドライバ、オーディオドライバ、電源管理ドライバなどを含み得る。
【０１２０】
ライブラリ２０１６は、アプリケーション２０２０および／または他のコンポーネントおよび／または層によって利用され得る共通のインフラストラクチャを提供することができる。ライブラリ２０１６は、典型的には、他のソフトウェアモジュールが、基礎となるオペレーティングシステム２０１４の機能（例えば、カーネル２０２８、サービス２０３０、および／またはドライバ２０３２）と直接インタフェースするよりも簡単な方法でタスクを実行することを可能にする機能を提供し得る。ライブラリ２０１６は、メモリ割り当て機能、文字列操作機能、数学的機能などの機能を提供することができるシステム２０３４ライブラリ（例えば、Ｃ標準ライブラリ）を含むことができる。さらに、ライブラリ２０１６は、メディアライブラリ（例えば、ＭＰＥＧ４、Ｈ．２６４、ＭＰ３、ＡＡＣ、ＡＭＲ、ＪＰＧ、およびＰＮＧなどの様々なメディアフォーマットの提示および操作をサポートするためのライブラリ）、グラフィックライブラリ（例えば、ディスプレイ上のグラフィックコンテンツにおいて２Ｄおよび３Ｄをレンダリングするために使用できるＯｐｅｎＧＬフレームワーク）、データベースライブラリ（例えば、様々なリレーショナルデータベース機能を提供できるＳＱＬｉｔｅ）、ウェブライブラリ（例えば、ウェブブラウジング機能を提供することができるＷｅｂＫｉｔ）などのＡＰＩライブラリ２０３６を含むことができる。ライブラリ２０１６は、本明細書で記載されるような、アプリケーション２０２０および他のソフトウェアコンポーネント／モジュールに、他の多くのＡＰＩを提供するための多種多様な他のライブラリ２０３８も含み得る。
【０１２１】
フレームワーク２０１８（ミドルウェアとも呼ばれる）は、アプリケーション２０２０および／または他のソフトウェアコンポーネント／モジュールによって利用され得るより高いレベルの共通インフラストラクチャを提供し得る。例えば、フレームワーク２０１８は、様々なグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）機能、高レベルのリソース管理、高レベルの位置識別さビスなどを提供することができる。フレームワーク２０１８は、アプリケーション２０２０および／または他のソフトウェアコンポーネント／モジュール（それらのうちのいくつかは特定のオペレーティングシステム２０１４またはプラットフォームに固有のもの）によって利用され得る広範囲の他のＡＰＩを提供し得る。
【０１２２】
アプリケーション２０２０は、ビルトインアプリケーション２０４０および／またはサードパーティアプリケーション２０４２および／または製品タイトルアプリケーション１０４等を含む。代表的なビルトインアプリケーション２０４０の例は、連絡先アプリケーション、ブラウザアプリケーション、ブックリーダーアプリケーション、ロケーションアプリケーション、メディアアプリケーション、メッセージングアプリケーション、および／またはゲームアプリケーションを含み得るが、それらに限定されない。サードパーティアプリケーション２０４２は、ビルトインアプリケーション２０４０のうちの任意のもの、ならびに他のアプリケーションの幅広い組み合わせを含み得る。特定の例においては、サードパーティアプリケーション２０４２（例えば、特定のプラットフォームのベンダ以外のエンティティによるＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）またはｉＯＳ（登録商標）ソフトウェア開発キット（ＳＤＫ）を用いて開発された任意のアプリケーション）は、ｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）フォン、または他のモバイルオペレーティングシステムなどのモバイルオペレーティングシステム上で実行されるモバイルソフトウェアであり得る。この例において、サードパーティアプリケーション２０４２は、本明細書で説明されている機能を容易にするために、オペレーティングシステム２０１４などのモバイルオペレーティングシステムによって提供されるＡＰＩコール２０２４を呼び出すことができる。
【０１２３】
アプリケーション２０２０は、ビルトインオペレーティングシステム機能（例えば、カーネル２０２８、サービス２０３０および／またはドライバ２０３２）、ライブラリ（例えば、システムライブラリ２０１６、ＡＰＩライブラリ２０３６、および他のライブラリ２０３８）およびフレームワーク／ミドルウェア２０１８を利用して、システムのユーザと対話するためのユーザインタフェースを生成することができる。代替的に、または追加で、いくつかのシステムでは、ユーザとの対話は、プレゼンテーション層２０４４などのプレゼンテーション層を介して行われ得る。これらのシステムでは、アプリケーション／モジュールの「ロジック」は、ユーザと対話するアプリケーション／モジュールの態様から切り離すことが可能である。
【０１２４】
一部のソフトウェアアーキテクチャは、仮想マシンを利用している。図１４の例では、これは仮想マシン２０４８によって示されている。仮想マシン２０４８は、アプリケーション２０２０／モジュールがハードウェアマシン（例えば、図１５のマシン２１００など）上で実行されているかのように実行することができるソフトウェア環境を生成する。仮想マシン２０４８は、ホストオペレーティングシステム（図１４のオペレーティングシステム２０１４）によってホストされ、通常、必ずというわけではないが、仮想マシン２０４８の動作ならびにホストオペレーティングシステム（すなわち、オペレーティングシステム２０１４）とのインタフェースを管理する仮想マシンモニタ２０４６を有する。オペレーティングシステム２０５０、ライブラリ２０５２、フレームワーク／ミドルウェア２０５４、アプリケーション２０５６、および／またはプレゼンテーション層２０５８などのソフトウェアアーキテクチャが仮想マシン２０４８内で実行される。仮想マシン２０４８内で実行されるソフトウェアアーキテクチャのこれらの層は、前述の対応する層と同じでもよく、または異なってもよい。
【０１２５】
［例示的マシンアーキテクチャおよびマシン可読媒体］
図１５は、マシン可読媒体（例えば、マシン可読記憶媒体）から命令２１１６を読み取り、本明細書で論じる方法の任意の１つまたは複数を実行することができる、いくつかの例示的な実施形態によるマシン２１００の構成要素を示すブロック図である。具体的には、図１５は、その中でマシン２１００に本明細書で論じられる方法のうちの任意の１つまたは複数を実行させるための命令２１１６（例えば、ソフトウェア、プログラム、アプリケーション２０２０、アプレット、アプリ、または他の実行可能なコード）が実行され得るコンピュータシステムの例示の形態におけるマシン２１００の概略図を示す。例えば、命令２１１６は、マシン２１００に図６−１０のフロー図を実行させることができる。加えて、または代替的に、命令２１１６は、図１Ａのシステム１００、図１１のアーキテクチャ等を実装することができる。命令２１１６は、一般的なプログラムされていないマシン２１００を、説明された方法で説明され図示された機能を実行するようにプログラムされた特定のマシン２１００に変換する。代替の実施形態では、マシン２１００は、スタンドアロンデバイスとして動作するか、または他のマシンに結合されてもよい（例えばネットワーク接続されてもよい）。ネットワーク化されたデプロイメントでは、マシン２１００は、サーバ−クライアントネットワーク環境ではサーバ機器またはクライアント機器のキャパシティで、またはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境ではピア機器として動作することができる。マシン２１００は、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ネットブック、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、エンターテイメントメディアシステム、携帯電話、スマートフォン、モバイルデバイス、ウェアラブルデバイス（例えばスマートウォッチ）、スマートホームデバイス（例えばスマート電化製品）、その他のスマートデバイス、ウェブ電化製品、ネットワークルータ、ネットワークスイッチ、ネットワークブリッジ、またはマシン２１００によってとられるべき動作を指定する命令２１１６を順次または他の方法で実行することができる任意のマシンを含み得るが、これに限定されない。さらに、単一のマシン２１００のみが示されているが、「マシン」という用語は、命令２１１６を個別にまたは共同で実行して本明細書で論じる方法のうちの任意の１つまたは複数を実行するマシンの集合も含むものと解釈されるべきである。
【０１２６】
マシン２１００は、バス２１０２を介するなどして互いに通信するように構成され得るプロセッサ２１１０、メモリ／記憶装置２１３０、およびＩ／Ｏコンポーネント２１５０を含み得る。例示の実施形態では、プロセッサ２１１０（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、縮小命令セット計算（ＲＩＳＣ）プロセッサ、複合命令セット計算（ＣＩＳＣ）プロセッサ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ＡＳＩＣ、無線周波数集積回路（ＲＦＩＣ）、他のプロセッサ、またはそれらの任意の適切な組み合わせ）は、例えば、命令２１１６を実行することができるプロセッサ２１１２およびプロセッサ２１１４を含むことができる。用語「プロセッサ」は、命令２１１６を同時に実行することができる２つ以上の独立したプロセッサ２１１２、２１１４（時に「コア」と呼ばれる）を含むことができるマルチコアプロセッサ２１１０を含むことを意図している。図１５は、複数のプロセッサ２１１２、２１１４を示すが、マシン２１００は、単一のコアを有する単一のプロセッサ２１１２、複数のコアを有する単一のプロセッサ２１１２（例えばマルチコアプロセッサ）、単一のコアを有する複数のプロセッサ２１１２、２１１４、複数のコアを有する複数のプロセッサ２１１２、２１１４、またはそれらの任意の組み合わせを含み得る。
【０１２７】
メモリ／記憶装置２１３０は、メインメモリなどのメモリ２１３２、または他のメモリ記憶装置、およびストレージユニット２１３６を含むことができ、両方ともバス２１０２を介するなどして、プロセッサ２１１０にアクセス可能である。ストレージユニット２１３６およびメモリ２１３２は、本明細書に記載の方法または機能のうちの任意の１つまたは複数を具体化する命令２１１６を格納する。命令２１１６は、マシン２１００によるその実行中、メモリ２１３２内、ストレージユニット２１３６内、プロセッサ２１１０のうちの少なくとも一つ内（例えば、プロセッサのキャッシュメモリ内）、またはそれらの任意の適切な組合せ内に、完全にまたは部分的に存在し得る。したがって、メモリ２１３２、ストレージユニット２１３６、およびプロセッサ２１１０のメモリは、マシン可読媒体の例である。
【０１２８】
本明細書で使用される「マシン可読記憶媒体」は、命令２１１６およびデータを一時的または恒久的に格納することができるデバイスを意味し、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、バッファメモリ、フラッシュメモリ、光学メディア、磁気メディア、キャッシュメモリ、他の種類の記憶装置（例えば、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ））および／またはそれらの任意の適切な組み合わせを含み得るが、これらに限定されない。「マシン可読記憶媒体」という用語は、命令２１１６を格納することができる単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベース、または関連するキャッシュおよびサーバ）を含むと解釈されるべきである。「マシン可読記憶媒体」という用語は、マシン（例えば、機械２１００）による実行のための命令（例えば、命令２１１６）を格納することができる任意の媒体、または複数の媒体の組み合わせを含むものとし、命令２１１６は、マシン２１００の１つまたは複数のプロセッサ（例えば、プロセッサ２１１０）により実行されると、マシン２１００に本明細書に記載の方法のうちの任意の１つまたは複数を実行させる。したがって、「マシン可読記憶媒体」は、単一の記憶装置またはデバイス、ならびに複数の記憶装置またはデバイスを含む「クラウドベースの」記憶システムまたは記憶ネットワークを指す。「マシン可読媒体」という用語は、マシン可読記憶媒体および伝送媒体または信号を含む。
【０１２９】
Ｉ／Ｏコンポーネント２１５０は、入力を受信し、出力を提供し、出力を生成し、情報を送信し、情報を交換し、測定値を捕捉するなどのための多種多様な構成要素を含み得る。特定のマシン２１００に含まれる特定のＩ／Ｏコンポーネント２１５０は、マシン２１００の種類に依存する。例えば、携帯電話などの携帯機器は、タッチ入力デバイスまたは他のそのような入力機構を含む可能性があり、ヘッドレスサーバ機器は、そのようなタッチ入力デバイスを含まない可能性が高いであろう。Ｉ／Ｏコンポーネント２１５０は、図１５には示されていない他の多くの構成要素を含み得ることが理解されよう。Ｉ／Ｏコンポーネント２１５０は、単に以下の説明を単純化するために機能に従ってグループ化されており、そのグループ化は決して限定的なものではない。様々な例示的実施形態では、Ｉ／Ｏコンポーネント２１５０は出力コンポーネント２１５２および入力コンポーネント２１５４を含み得る。出力コンポーネント２１５２は、視覚的構成要素（例えば、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタ、または陰極線管（ＣＲＴ））、音響部品（例えばスピーカ）、触覚部品（例えば振動モータ、抵抗機構）、その他の信号発生器などを含み得る。入力コンポーネント２１５４は、英数字入力構成要素（例えば、キーボード、英数字入力を受け取るように構成されたタッチスクリーン、フォトオプティカルキーボード、または他の英数字入力構成要素）、ポイントベースの入力構成要素（例えば、マウス、タッチパッド、トラックボール、ジョイスティック、モーションセンサ、またはその他のポインティングデバイス）、触覚入力コンポーネント（例えば、物理ボタン、タッチまたはタッチジェスチャの位置および／または力を提供するタッチスクリーン、またはその他の触覚入力構成要素）、音声入力部品（例えば、マイク）などを含み得る。
【０１３０】
さらなる例示的実施形態では、Ｉ／Ｏコンポーネント２１５０は、他の様々なコンポーネントの中で、バイオメトリックコンポーネント２１５６、モーションコンポーネント２１５８、環境コンポーネント２１６０、または位置コンポーネント２１６２を含み得る。例えば、バイオメトリックコンポーネント２１５６は、表情（例えば、手の表情、顔の表情、声の表情、身体のジェスチャ、または目の動き）を検出し、生体信号（例えば、血圧、心拍数、体温、発汗、または脳波）を測定し、人物を識別（例えば、音声識別、網膜識別、顔識別、指紋識別、または脳波に基づく識別）する等のための構成要素を含み得る。モーションコンポーネント２１５８は、加速度センサ構成要素（例えば、加速度計）、重力センサ構成要素、回転センサ構成要素（例えば、ジャイロスコープ）などを含み得る。環境コンポーネント２１６０は、例えば、照明センサ構成要素（例えば、光度計）、温度センサ構成要素（例えば、周囲温度を検出する１つまたは複数の温度計）、湿度センサ構成要素、圧力センサ構成要素（例えば、気圧計）、音響センサ構成要素（例えば、背景雑音を検出する１つまたは複数のマイクロフォン）、近接センサ構成要素（例えば、近くの物体を検出する赤外線センサ）、ガスセンサ（例えば、安全のために有害ガスの濃度を検出、または大気中の汚染物質を測定するためのガス検出センサ）、または周囲の物理的環境に対応する標示、測定値、または信号を提供することができる他の構成要素を含み得る。位置コンポーネント２１６２は、位置センサ構成要素（例えば、ＧＰＳ受信機部品）、高度センサ構成要素（例えば、高度が導出され得る気圧を検出する高度計または気圧計）、方位センサ構成要素（例えば、磁力計）などを含み得る。
【０１３１】
通信は、多種多様な技術を使用して実装することができる。Ｉ／Ｏコンポーネント２１５０は、カップリング２１８２およびカップリング２１７２を介してそれぞれマシン２１００をネットワーク２１８０またはデバイス２１７０に結合するように動作可能な通信コンポーネント２１６４を含み得る。例えば、通信コンポーネント２１６４は、ネットワーク２１８０とインタフェースするためのネットワークインタフェース構成要素または他の適切なデバイスを含み得る。さらなる例では、通信コンポーネント２１６４は、有線通信構成要素、無線通信構成要素、セルラ通信構成要素、近距離無線通信（ＮＦＣ）構成要素、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）構成要素（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）構成要素、および他のモダリティを介して通信を提供するための他の通信構成要素を含み得る。デバイス２１７０は、他のマシンまたは多種多様な周辺デバイス（例えば、ＵＳＢを介して結合された周辺デバイス）のうちのいずれかであってよい。
【０１３２】
さらに、通信コンポーネント２１６４は、識別子を検出するか、または識別子を検出するように動作可能な構成要素を含み得る。例えば、通信コンポーネント２１６４は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグリーダ構成要素、ＮＦＣスマートタグ検出構成要素、光学式リーダ構成要素（例えば、ＵＰＣバーコードなどの１次元バーコード、Ｑｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＱＲ）コード、Ａｚｔｅｃコード、Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ、Ｄａｔａｇｌｙｐｈ、ＭａｘｉＣｏｄｅ、ＰＤＦ４１７、Ｕｌｔｒａ Ｃｏｄｅ、ＵＣＣ ＲＳＳ−２Ｄバーコードなどの多次元バーコード、およびその他の光学コードを検出するための光学センサ）、または音響検出コンポーネント（例えば、タグ付きオーディオ信号を識別するためのマイク）を含み得る。さらに、通信コンポーネント２１６４を介して、インターネットプロトコル（ＩＰ）ジオロケーションによる位置、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）信号三角測量による位置、特定の位置を示すことができるＮＦＣビーコン信号を検出することによる位置などのような、様々な情報が導出され得る。
【０１３３】
［伝送媒体］
様々な例示的実施形態では、ネットワーク２１８０の１つまたは複数の部分は、アドホックネットワーク、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、ＷＡＮ、無線ＷＡＮ（ＷＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、インターネット、インターネットの一部、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）の一部、普通電話サービス（ＰＯＴＳ）ネットワーク、セルラ電話ネットワーク、無線ネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）ネットワーク、他の種類のネットワーク、または２つ以上のそのようなネットワークの組み合わせであり得る。例えば、ネットワーク２１８０またはネットワーク２１８０の一部は、無線またはセルラネットワークを含み得、カップリング２１８２は、符号分割多元アクセス（ＣＤＭＡ）接続、移動体通信用グローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標））接続、またはセルラまたはワイヤレスカップリングの他のタイプのものであり得る。この例では、カップリング２１８２は、シングルキャリア無線伝送技術（１ｘＲＴＴ）、進化データ最適化（ＥＶＤＯ）技術、汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）技術、ＧＳＭ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＥＤＧＥ）テクノロジ用の拡張データレート、3Ｇを含む第３世代パートナーシッププロジェクト（３ＧＰＰ）、第４世代ワイヤレス（４Ｇ）ネットワーク、ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションシステム（ＵＭＴＳ）、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ）、マイクロ波アクセスのための世界的な相互運用性（ＷｉＭＡＸ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）規格、その他様々な規格設定機関によって定義されたもの、他の長距離プロトコル、または他のデータ転送技術などの種々のタイプのデータ転送技術のうちの任意のものを実装し得る。
【０１３４】
命令２１１６は、ネットワークインタフェースデバイス（例えば、通信コンポーネント２１６４に含まれるネットワークインタフェースコンポーネント）を介して伝送媒体を使用し、複数の周知の伝送プロトコル（例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ））のうちの任意の１つを利用して、ネットワーク２１８０を介して送信または受信され得る。同様に、命令２１１６は、カップリング２１７２（例えば、ピアツーピアカップリング）を介して伝送媒体を使用してデバイス２１７０に送信または受信され得る。用語「伝送媒体」は、マシン２１００による実行のために命令２１１６を格納し、符号化し、または搬送することが可能な任意の無形媒体を含むと解釈されるべきであり、そのようなソフトウェアの通信を容易にするためのデジタルまたはアナログ通信信号または他の無形媒体を含む。伝送媒体はマシン可読媒体の一実施形態である。
【０１３５】
以下の番号を付された例は実施形態である。
［例１］
システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、コンピュータ可読媒体上でアクセス可能な命令とを備え、前記命令は、実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているアイテムをそれぞれ記述する第１の複数のアイテムリスティングを識別することであって、前記識別することは、前記ネットワークベースのマーケットプレイス上の製品タイトルと一致する製品識別子であって、該製品タイトルと関連付けられていない製品識別子を含む各アイテムリスティングに基づいており、前記第１の複数のアイテムリスティングは、第１の複数のアイテムタイトルおよび第１のアイテムリスティングを含む、前記第１の複数のアイテムリスティングを識別すること、
特徴値を抽出および処理することであって、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数のアイテム特徴値を抽出して、前記第１の複数のアイテム特徴値を処理し、第２の複数のアイテム特徴値を生成すること、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数の製品特徴値を抽出して、前記第１の複数の製品特徴値を処理し、前記第１のアイテムリスティングと前記第１の複数のアイテムリスティングとの間の比較を記述する第１の製品特徴値を含む第２の複数の製品特徴値を生成すること
を含む、前記抽出および処理すること、
前記第１の複数のアイテムタイトルから、製品タイトルを採用することであって、
製品タイトルモデルを使用する機械学習アルゴリズムを用いて、前記第２の複数のアイテム特徴値および前記第２の複数の製品特徴値を分析して、複数のアイテムタイトルスコアを生成すること、
製品の製品タイトルを識別することであって、前記複数のアイテムタイトルスコアに基づいて前記複数のアイテムタイトルから前記製品タイトルを識別することを含む、前記製品タイトルを識別すること
を含む、前記採用すること、
前記製品タイトルを含む製品ユーザインタフェースを生成すること、
前記製品タイトルを含む前記製品ユーザインタフェースを、クライアントマシンにおいて表示するために、ネットワークを介して伝達すること
を含む、システム。
【０１３６】
［例２］
前記動作は、前記製品タイトルを修飾することをさらに含み、前記修飾することは、前記製品タイトルの文字を書式変更することを含む、例１に記載のシステム。
【０１３７】
［例３］
前記文字を書式変更することは、前記文字を大文字の書式に設定することを含む、例２に記載のシステム。
【０１３８】
［例４］
前記書式変更することは、国を識別する国識別子に基づいている、例３に記載のシステム。
【０１３９】
［例５］
前記動作は、第２の複数のアイテムに基づいて前記製品タイトルモデルをトレーニングすることをさらに含む、例１乃至４のいずれか一つに記載のシステム。
【０１４０】
［例６］
前記製品識別子は、国際取引商品番号（ＧＴＩＮ）、メーカ部品番号（ＭＰＮ）、共通商品コード（ＵＰＣ）、欧州統一商品番号（ＥＡＮ）、日本統一商品番号（ＪＡＮ）、および国際標準図書番号（ＩＳＢＮ）を含む製品識別子の群から選択される、例１乃至５のいずれか一つに記載のシステム。
【０１４１】
［例７］
前記製品の製品タイトルを採用することは、前記分析することに基づいて複数のタイトルスコアを生成することを含み、前記複数のタイトルスコアは、前記第１の複数のアイテムタイトルに含まれるアイテムタイトルにそれぞれ関連付けられたタイトルスコアを含む、例１乃至６のいずれか一つに記載のシステム。
【０１４２】
［例８］
前記第２の複数の製品特徴値は、最も頻繁に使用されているトークンが第１のアイテムタイトルに含まれるかどうかを記述するブール値を含む第２の製品値を含む、例１乃至７のいずれか一つに記載のシステム。
【０１４３】
［例９］
前記第１の複数のアイテム特徴値は、タイトルサイズの範囲を記述する第１のアイテム値を含む、例１乃至８のいずれか一つに記載のシステム。
【０１４４】
［例１０］
方法であって、
ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているアイテムをそれぞれ記述する第１の複数のアイテムリスティングを識別することであって、前記識別することは、前記ネットワークベースのマーケットプレイス上の製品タイトルと一致する製品識別子であって、該製品タイトルと関連付けられていない製品識別子を含む各アイテムリスティングに基づいており、前記第１の複数のアイテムリスティングは、第１の複数のアイテムタイトルおよび第１のアイテムリスティングを含む、前記第１の複数のアイテムリスティングを識別すること、
特徴値を抽出および処理することであって、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数のアイテム特徴値を抽出して、前記第１の複数のアイテム特徴値を処理し、第２の複数のアイテム特徴値を生成すること、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数の製品特徴値を抽出して、前記第１の複数の製品特徴値を処理し、前記第１のアイテムリスティングと前記第１の複数のアイテムリスティングとの間の比較を記述する第１の製品特徴値を含む第２の複数の製品特徴値を生成すること
を含む、前記抽出および処理すること、
前記第１の複数のアイテムタイトルから、製品タイトルを採用することであって、
製品タイトルモデルを使用する機械学習アルゴリズムを用いて、前記第２の複数のアイテム特徴値および前記第２の複数の製品特徴値を分析して、複数のアイテムタイトルスコアを生成すること、
製品の製品タイトルを識別することであって、前記複数のアイテムタイトルスコアに基づいて前記複数のアイテムタイトルから前記製品タイトルを識別することを含む、前記製品タイトルを識別すること
を含む、前記採用すること、
前記製品タイトルを含む製品ユーザインタフェースを生成すること、
前記製品タイトルを含む前記製品ユーザインタフェースを、クライアントマシンにおいて表示するために、ネットワークを介して伝達すること
を含む、方法。
【０１４５】
［例１１］
前記方法は、前記製品タイトルを修飾することをさらに含み、前記修飾することは、前記製品タイトルの文字を書式変更することを含む、例１０に記載の方法。
【０１４６】
［例１２］
前記文字を書式変更することは、前記文字を大文字の書式に設定することを含む、例１１に記載の方法。
【０１４７】
［例１３］
前記書式変更することは、国を識別する国識別子に基づいている、例１２に記載の方法。
【０１４８】
［例１４］
前記方法は、第２の複数のアイテムに基づいて前記製品タイトルモデルをトレーニングすることをさらに含む、例１０乃至１３のいずれか一つに記載の方法。
【０１４９】
［例１５］
前記製品識別子は、国際取引商品番号（ＧＴＩＮ）、メーカ部品番号（ＭＰＮ）、共通商品コード（ＵＰＣ）、欧州統一商品番号（ＥＡＮ）、日本統一商品番号（ＪＡＮ）、および国際標準図書番号（ＩＳＢＮ）を含む製品識別子の群から選択される、例１０乃至１４のいずれか一つに記載の方法。
【０１５０】
［例１６］
前記製品の製品タイトルを採用することは、前記分析することに基づいて複数のタイトルスコアを生成することを含み、前記複数のタイトルスコアは、前記第１の複数のアイテムタイトルに含まれるアイテムタイトルにそれぞれ関連付けられたタイトルスコアを含む、例１０乃至１５のいずれか一つに記載の方法。
【０１５１】
［例１７］
前記第２の複数の製品特徴値は、最も頻繁に使用されているトークンが第１のアイテムタイトルに含まれるかどうかを記述するブール値を含む第２の製品値を含む、例１０乃至１６のいずれか一つに記載の方法。
【０１５２】
［例１８］
前記第１の複数のアイテム特徴値は、タイトルサイズの範囲を記述する第１のアイテム値を含む、例１０乃至１７のいずれか一つに記載の方法。
【０１５３】
［例１９］
命令セットを格納したマシン可読ハードウェア記憶装置であって、前記命令セットは、マシンのプロセッサにより実行されると、前記マシンに動作を実行させ、前記動作は、
ネットワークベースのマーケットプレイスで売りに出されているアイテムをそれぞれ記述する第１の複数のアイテムリスティングを識別することであって、前記識別することは、前記ネットワークベースのマーケットプレイス上の製品タイトルと一致する製品識別子であって、該製品タイトルと関連付けられていない製品識別子を含む各アイテムリスティングに基づいており、前記第１の複数のアイテムリスティングは、第１の複数のアイテムタイトルおよび第１のアイテムリスティングを含む、前記第１の複数のアイテムリスティングを識別すること、
特徴値を抽出および処理することであって、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数のアイテム特徴値を抽出して、前記第１の複数のアイテム特徴値を処理し、第２の複数のアイテム特徴値を生成すること、
前記第１の複数のアイテムリスティングから第１の複数の製品特徴値を抽出して、前記第１の複数の製品特徴値を処理し、前記第１のアイテムリスティングと前記第１の複数のアイテムリスティングとの間の比較を記述する第１の製品特徴値を含む第２の複数の製品特徴値を生成すること
を含む、前記抽出および処理すること、
前記第１の複数のアイテムタイトルから、製品タイトルを採用することであって、
製品タイトルモデルを使用する機械学習アルゴリズムを用いて、前記第２の複数のアイテム特徴値および前記第２の複数の製品特徴値を分析して、複数のアイテムタイトルスコアを生成すること、
製品の製品タイトルを識別することであって、前記複数のアイテムタイトルスコアに基づいて前記複数のアイテムタイトルから前記製品タイトルを識別することを含む、前記製品タイトルを識別すること
を含む、前記採用すること、
前記製品タイトルを含む製品ユーザインタフェースを生成すること、
前記製品タイトルを含む前記製品ユーザインタフェースを、クライアントマシンにおいて表示するために、ネットワークを介して伝達すること
を含む、マシン可読ハードウェア記憶装置。
【０１５４】
［例２１］
マシン可読命令を担持したマシン可読媒体であって、前記マシン可読命令は、マシンのプロセッサにより実行されると、前記マシンに例１０〜１８のいずれか一つに記載の方法を実行させる、マシン可読媒体。
【０１５５】
［言語］
本明細書を通して、複数のインスタンスが、単一のインスタンスとして説明されている構成要素、動作、または構造を実装し得る。１つまたは複数の方法の個々の動作が別々の動作として図示および説明されているが、１つまたは複数の個々の動作は同時に実行されてもよく、動作が図示の順序で実行される必要はない。例示的な構成において別々の構成要素として提示された構造および機能は、組み合わされた構造または構成要素として実装され得る。同様に、単一の構成要素として提示された構造および機能は、別々の構成要素として実装されてもよい。これらおよび他の変形、修正、追加、および改良は、本明細書の主題の範囲内に含まれる。
【０１５６】
本発明の主題の概要を特定の例示的な実施形態を参照して説明したが、本開示のより広い範囲の実施形態から逸脱することなく、これらの実施形態に対して様々な修正および変更を加えることができる。本発明の主題のそのような実施形態は、もし実際に複数が開示されているならば、本出願の範囲を任意の単一の開示または発明の概念に自発的に限定することを意図することなく、単に便宜上、個々にまたは集合的に用語「発明」によって本明細書で言及され得る。
【０１５７】
本明細書に示された例示的な実施形態は、当業者が開示された教示を実践することを可能にするために十分に詳細に説明されている。本開示の範囲から逸脱することなく、構造的および論理的な置換および変更を行うことができるように、他の例示的な実施形態を使用し、それらから導出することができる。したがって、詳細な説明は限定的な意味で解釈されるべきではなく、様々な例示的実施形態の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ定義され、そのような特許請求の範囲に権利が与えられる全範囲の均等物によって定義される。
【０１５８】
本明細書で使用されているように、用語「または」は、包括的または排他的な意味で解釈されることがある。さらに、本明細書で単一のインスタンスとして説明されているリソース、動作、または構造のために複数のインスタンスを提供することができる。さらに、様々なリソース、動作、モジュール、エンジン、およびデータストア間の境界は幾分任意であり、特定の動作は特定の例示的な構成の文脈で示されている。機能の他の割り当ても想定されており、本開示の様々な例示的実施形態の範囲内に含まれ得る。一般に、例示的構成において別々のリソースとして提示された構造および機能は、組み合わされた構造またはリソースとして実装され得る。同様に、単一のリソースとして提示された構造および機能は、別々のリソースとして実装されてもよい。これらおよび他の変形形態、修正形態、追加形態、および改良形態は、添付の特許請求の範囲によって表される本開示の例示的な実施形態の範囲内に含まれる。したがって、明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で見なされるべきである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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