(57)【要約】  多数のデーター・ソースからの製品情報をオンライン・カタログに自動的に合成する方法およびシステムを開示する。具体的には、属性−値対に基づいて製品情報を自動的に合成する。製品についての情報は、エンティティ抽出、フィード採集、および他のメカニズムによって、異なる分類法およびスキーマを有する複数の構造化または非構造化データー・ソースから得ることができる。加えてまたは代わりに、製品情報は、人気データーに基づいて得ること、または導き出すこともできる。製品情報を浄化し、区分し、正規化することができる。製品情報は、最も近い製品、属性名、および属性値が関連付けられるように、クラスター化することもできる。属性名に対する代表値を決定することができ、エントリーが総合的で、意味があり、ユーザーにとって有用であるように、オンライン・カタログを更新することができる。少なくとも５億カ所の異なるデーター・ソースからの更新が、毎日数回という頻度で行われるように予定を組むこともできる。【選択図】図２
2013527958.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数のデーター・ソースからの製品情報をオンライン・カタログに自動的に合成する方法であって、
前記オンライン・カタログにおいて表されている既存製品に対応する過去の情報を、複数の過去データー・ソースから得るステップであって、前記過去の情報が複数の過去属性−値対を備えており、各過去属性−値対が、過去属性名および対応する過去属性値を有する、ステップと、
ソース−対−カタログ属性対応を判定するステップであって、第１過去データー・ソースの第１過去製品スキーマに含まれている第１過去属性名と、前記オンライン・カタログのカタログ・スキーマに含まれている第１カタログ属性との間における対応を判定することを含み、前記カタログ・スキーマが複数のカタログ属性−値対を備えており、各カタログ属性−値対が、異なるカタログ属性名および対応するカタログ属性値を有する、ステップと、
前記ソース−対−カタログ属性対応に基づいて、属性−値対抽出を決定するステップであって、前記過去の情報に含まれている過去属性−値対毎に、既存のカタログ属性名と第１過去属性値の少なくとも一部との間における既存の関連を判定することを含む、ステップと、
前記既存のカタログ属性名と前記第１過去属性値の前記少なくとも一部との間における既存の関連を、前記カタログ・スキーマに格納するステップと、
を備えており、
前記着信情報および過去の情報を前記複数の着信および過去データー・ソースから得るステップが、複数の異なるスキーマの未構造化データーおよび構造化データーを前記複数の着信および過去データー・ソースから得るステップを含む、方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、更に、
前記既存製品または新製品の内少なくとも１つに対応する着信情報を、複数の着信データー・ソースから得るステップであって、前記複数の着信データー・ソースが、前記複数の過去データー・ソースの少なくとも一部または少なくとも１つの新データー・ソースの内少なくとも１つを備えており、前記着信情報が複数の着信属性−値対を備えており、各着信属性−値対が、着信属性名および対応する着信属性値を有する、ステップと、
ソース−対−ソース属性対応を判定するステップであって、第１着信データー・ソースの第１着信製品スキーマに含まれている第１着信属性名と第２着信データー・ソースの第２着信製品スキーマに含まれている第２着信属性名との間における対応を判定することを含む、ステップと、
前記ソース−対−ソース属性対応に基づいて、各クラスターが異なる製品に対応するように、着信属性−値対をクラスター化するステップと、
前記着信情報から属性−値対を抽出するステップであって、
前記オンライン・カタログの特定の既存製品または特定の新製品に対応する特定のクラスターに対応する特定の着信属性値を得て、
前記属性−値対抽出の学習に基づいて、前記特定の着信属性値と、特定の既存カタログ属性名または特定の新カタログ属性名の内１つとの間における新たな関連を判定し、
前記新たな関連を前記カタログ・スキーマに追加することを含む、ステップと、
前記着信情報を融合するステップであって、前記新たな関連および前記カタログ・スキーマに含まれている少なくとも１つの他の関連から、前記特定の既存カタログ属性名または前記特定の新カタログ属性名の内前記１つに対応する代表的カタログ属性値を決定することを含む、ステップと、
前記代表的カタログ属性値を用いて、前記特定の既存製品または前記特定の新製品に対応する前記オンライン・カタログにおいてエントリーを更新するステップと、
を備えている、方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、前記着信情報を前記複数の着信データー・ソースから得るステップが、レビューについての感想、レビューの格付け、レビュー有益指標(review helpfulness indicator)、頻繁に訊かれる質問（ＦＡＱ）、製品に対応する形容詞、質問および回答、関連製品、ビデオ、または価格予測信号の内少なくとも１つから、ウェブサイトからのフィード採集またはエンティティ抽出の内少なくとも１つによって、前記着信情報を得るステップを含む、方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、前記着信情報を得るステップが、更に、売り出し(offers for sale)、クリック・データー、画像、製品ランク、仕様情報、推薦、製品階層、製品スコアカード、オピニオン・インデックス、または製品マニュアルの内少なくとも１つから前記着信情報を得るステップを含む、方法。
【請求項５】
請求項２記載の方法であって、更に、前記複数の着信属性名を区分するステップを備えている、方法。
【請求項６】
請求項２記載の方法であって、更に、前記カタログ・スキーマおよび前記オンライン・カタログに対応するカタログ分類法に基づいて、前記着信属性名および前記着信属性値を正規化するステップを備えている、方法。
【請求項７】
請求項２記載の方法であって、更に、前記着信情報を、カタログ分類法の１つ以上のカテゴリーに類別するステップを備えており、前記カタログ・スキーマが、前記１つ以上のカテゴリーの各々に対して異なるカタログ・スキーマを備えている、方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法において、前記着信属性−値対をクラスター化するステップが、前記カタログ分類法の前記１つ以上のカテゴリーに更に基づいて、前記着信属性−値対をクラスター化するステップを含む、方法。
【請求項９】
請求項２記載の方法であって、更に、前記着信情報を浄化するステップを備えており、符号化の誤り、大文字使用、および綴りを訂正することを含む、方法。
【請求項１０】
請求項２記載の方法であって、更に、前記複数の着信データー・ソースから、更新された着信情報を少なくとも毎日２回得るステップと、前記複数のデーター・ソースの全てから、更新された着信情報を少なくとも毎月得るステップとを備えている、方法。
【請求項１１】
製品情報をオンライン・カタログに自動的に合成するシステムであって、プロセッサーと、メモリーと、前記メモリー上に格納され前記プロセッサーによって実行可能なコンピューター実行可能命令とを有する１つ以上の計算機を備えており、
前記オンライン・カタログが、
複数の製品カテゴリーを備えているカタログ分類法と、
製品カテゴリー毎にカテゴリー・スキーマを備えているカタログ・スキーマであって、各カテゴリー・スキーマが、１組のカタログ属性−値対を備えており、各カタログ属性値−対が、カタログ属性名および対応するカタログ属性値を有する、カタログ・スキーマと、
既存の製品に対応する複数のエントリーであって、前記複数のエントリーの各々が、前記カタログ分類法に基づき、前記カタログ・スキーマに含まれている複数の対応するカタログ属性−値対を備えている、複数のエントリーとを備えており、
前記システムが、
ネットワークに通信可能に接続されており、前記ネットワークにおける複数の着信電子データー・ソースから、１つ以上の既存の製品に対応する着信製品情報と、１つ以上の新製品に対応する着信製品情報とを得るように構成されているデーター取得コンポーネントであって、前記着信製品情報が、各々１組の着信属性−値対を有する着信製品スキーマを備えており、各着信属性−値対が、着信属性名および対応する着信属性値を有し、前記着信製品情報が、レビューについての感想、レビューの格付け、レビュー有益指標、ＦＡＱ、製品に対応する形容詞、質問および回答、関連製品、ビデオ、または価格予測信号を含む、データー取得コンポーネントと、
前記着信製品情報に対して動作するように構成されている計算コンポーネントと、
を備えており、
前記計算コンポーネントが、
ソース−対−ソース属性対応を判定するように構成されているエンティティ関係コンポーネントであって、第１着信電子データー・ソースに対応する第１分類法および第１スキーマに含まれている第１着信属性名と、第２着信電子データー・ソースに対応する第２分類法および第２スキーマに含まれている第２着信属性名との間における対応を判定することを含み、前記第１および第２着信電子データー・ソースが、前記複数の着信電子データー・ソースから選択される、エンティティ関係コンポーネントと、
前記着信製品情報に対して動作し、各製品クラスターが異なる製品に対応するように、前記着信属性名と、前記着信属性値と、前記ソース−対−ソース属性対応とに基づいて１組の製品クラスターを決定するように構成されているクラスター化コンポーネントと、
クラスター属性値と、前記カタログ・スキーマにおける既存のカタログ属性名、または前記カタログ・スキーマに対する新たなカタログ属性名の内の１つとの間において抽出された対応を判定するために、前記１組の製品クラスターに対して動作するように構成されている抽出コンポーネントと、
を備えており、
前記システムが、更に、
１つ以上の抽出された対応に基づいて、前記カタログ・スキーマに含まれている特定のカタログ属性名に対して１つの代表的カタログ属性値を決定するように構成されている融合コンポーネントと、
前記オンライン・カタログと関連があり、前記１つの代表的カタログ属性値を前記オンライン・カタログのエントリーに含ませるように構成されている、公開コンポーネントと、
を備えている、システム。
【請求項１２】
請求項１１記載のシステムであって、更に、
前記着信製品情報に対して動作し、前記着信製品情報に含まれている非カタログ・スキーマに含まれている第１特定属性名と、前記カタログ・スキーマに含まれている第１特定カタログ属性名との間における対応を判定するように構成されている正規化コンポーネントと、
前記着信製品情報に対して動作し、前記着信製品情報において表されている特定新製品または特定既存製品を、前記カタログ分類法における少なくとも１つのカテゴリーと関連付けるように構成されている類別コンポーネントと、
を備えており、
前記エンティティ関係コンポーネントが、更に、ソース−対−カタログ属性対応を判定するように構成されており、前記着信製品情報に含まれている第１非カタログ・スキーマの各特定属性名と、前記カタログ・スキーマに含まれている対応するカタログ属性名との間における対応を判定することを含み、
前記クラスター化コンポーネントが、更に、前記カタログ分類法のカテゴリーに基づいて、前記１組の製品クラスターを決定する、システム。
【請求項１３】
請求項１１記載のシステムにおいて、前記データー取得コンポーネントが、エンティティ・エキストラクターとフィード・インジェスターとを含む、システム。
【請求項１４】
請求項１３記載のシステムであって、更に、前記エンティティ・エキストラクターまたは前記フィード・インジェスターの少なくとも１つに対するアクセスを与える露出ＡＰＩ（アプリケーション・プログラム・インターフェース）を備えている、システム。
【請求項１５】
請求項１１記載のシステムであって、更に、前記データー取得コンポーネント、前記計算コンポーネント、または前記オンライン・カタログの内少なくとも１つに結合されている人間入力コンポーネントを備えており、この人間入力コンポーネントが、モデルまたは規則の内少なくとも１つを含む、システム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[0001]  この背景は、本特許出願の基本的なコンテキストを規定することを意図しており、解決すべき特定の問題を記載することを意図するのではない。非常に総合的なオンライン製品カタログは、電子商取引の成功には不可欠である。無数の製品導入および新たな製造業者にも拘わらず製品カタログを最新に維持するのは、非常に困難な作業である。通例、オンライン・カタログは、多数のソースからの製品フィード(feed)および情報を信頼することによって、製品エントリーを構築する。しかしながら、異なる売買業者または他のソース（レビュー・サイト、製造業者一覧等）が、同じ製品について部分的に異なる情報またはデーターを提供することがあり得る。更に、異なるソースが、異なるスキーマを用いて彼らの製品情報を提供し、製品の属性を表す際に様々な異なった形態を用いることもあり得る。例えば、異なるソースが、製品属性に異なる名称を付けるスキーマを用いることがある（例えば、「寸法」に対して「長さ」、「幅」、および「高さ」）。異なるソースが属性を異なる記述をすることもある（例えば、「メガ画素」または「画素」）。製品カタログのユーザーの観点からは、各用品供給業者から同じ製品に対して別々の製品一覧が出るとすると、最適な体験にならないであろう。同様に、全く同じ概念の製品情報を単に繋ぎ合わせただけでは、最適とはならない。多種多様で多数のデーター・ソースからの情報およびデーター自体に、様々な形式、構造があるために、オンライン製品カタログのユーザーにとって簡潔で、総合的で、意味があり、有用な製品説明で満たそうとすると、手に負えそうもない課題が生ずる。
【発明の概要】
【０００２】
[0002]  この摘要は、詳細な説明の章において以下で更に説明する概念から選択したものを紹介するために、設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求する主題の範囲を限定するために使用されることを意図するのでもない。
【０００３】
[0003]  多数のデーター・ソースからの製品情報を自動的にオンライン製品カタログに合成する実施形態を開示する。この方法は、カタログに含まれている既存の製品についての過去の情報を得るステップを含むことができ、この過去の情報は１つ以上のソースから得ることができる。また、この方法は、過去の情報およびカタログにおいて発見された属性−値対に基づいて、ソース−対−カタログ対応を判定するステップと、過去の情報における属性と値、およびカタログにおける属性と値との間で属性−値対の抽出を決定するステップも含むことができる。この方法は、同じ電子データー・ソースまたは他の電子データー・ソースからの既存のカタログ製品または新たなカタログ製品を取り上げる(reference)着信製品情報(incoming product information)を得るステップと、異なるデーター・ソース間におけるソース−対−ソース対応を判定するステップとを含むことができる。加えて、この方法は、属性−値対に基づいて着信製品情報をクラスター化するステップと、着信情報に基づいて判定されたあらゆる属性−値対を抽出するステップと、属性−値対をカタログ・スキーマに追加するステップ（属性名に対して代表的属性値を決定するステップを含む）と、代表的な属性値を用いてオンライン・カタログを更新するステップとを含むことができる。
【０００４】
[0004]  製品情報を自動的にオンライン・カタログに合成するシステムの実施形態を開示する。このシステムは、１つ以上の計算機を含むことができ、各々、メモリーとプロセッサーとを有する。メモリーは、少なくともオンライン・カタログを提供するための命令と、データー取得コンポーネントと、エンティティ関係コンポーネント、クラスター化コンポーネント、および抽出コンポーネントを含む計算コンポーネントと、人間入力コンポーネントと、人間入力管理コンポーネントとを含むことができる。
【０００５】
[0005]  製品を自動的にオンライン・カタログに合成するコンピューター実行可能命令を備えた１つ以上のコンピューター読み取り可能媒体の実施形態を開示する。コンピューター実行可能命令は、１つ以上のデーター・ソースからのカタログに含まれている既存の製品についての過去のデーターを得る命令を含むことができる。また、本方法は、過去の情報およびカタログに含まれている属性−値対に基づいて、ソース−対−カタログ対応を判定するステップと、属性−値対の抽出を決定するステップとを含むことができる。この方法は、同じまたは異なるデーター／ソースから既存のまたは新たなカタログ製品を取り上げる着信製品情報を得るステップと、ソース−対−ソース対応を判定するステップとを含むことができる。加えて、この方法は、属性−値対に基づいて、着信製品情報をクラスター化するステップと、属性−値対を抽出するステップ（着信属性値と既存のまたは新たなカタログ属性名との間における新しい関連を判定するステップを含む）と、新たな関連に基づいてカタログ・エントリーを表示するステップとを含むことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、計算システム環境の図である。
【図２】図２は、多数のデーター・ソースからの製品情報をオンライン・カタログに自動的に合成する方法の一実施形態を示す。
【図３Ａ】図３Ａは、オンライン・カタログおよび売買業者データー・ソースからの製品情報の一例を示す。
【図３Ｂ】図３Ｂは、図３Ａの製品情報からの属性値の範囲を示す。
【図３Ｃ】図３Ｃは、図３Ｂの属性値間の距離を示す。
【図４】図４は、２つの異なる売買業者からの製品情報を、総合的オンライン・カタログ・エントリーに合わせて合成した例を示す。
【図５】図５は、データー・ソースからの製品情報をオンライン・カタログに自動的に合成するシステム例の一実施形態である。
【図６】図６は、図５からのオンライン・カタログの一実施形態を示す。
【図７】図７は、図５からのデーター取得コンポーネントの一実施形態を示す。
【図８】図８は、図５の計算コンポーネントの一実施形態を示す。
【図９】図９は、図５からの人間入力コンポーネントおよび人間入力管理コンポーネントの実施形態を示す。
【図１０】図１０は、図５のシステムの一実施形態について、種々のデーター・ソースの入力データー更新頻度および規模(scale)を詳細に示す図を含む。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
[0008]  以下の本文は、多数の異なる実施形態の詳細な説明を明記するが、この説明の法的範囲は、本特許の末尾に明記されている特許請求の範囲の文言によって定義されることは言うまでもない。詳細な説明は、例示のみとして解釈すべきであり、あらゆる可能な実施形態について説明することは、不可能ではないにしても、現実的ではないので、あらゆる可能な実施形態について説明はしない。現在の技術または本特許の出願日以降に開発される技術のいずれを用いても、多数の代替実施形態を実現することができ、これらも特許請求の範囲に該当するものとする。
【０００８】
[0019]  また、「本明細書において用いる場合、「＿＿＿」という用語は、ここでは・・・を意味すると定義する」という文章または同様の文章を用いて、本特許において用語を明示的に定義しないのであれば、明示的または暗示的のいずれでも、その平素のまたは通常の意味を超えて、その用語の意味を限定する意図はなく、このような用語は、本特許のいずれの章において行われるいずれの叙述（特許請求の範囲の文言以外）に基づいても、その範囲が限定されるように解釈してはならないことも言うまでもないことである。本特許の末尾にある特許請求の範囲において列挙されている用語は、そのいずれについても、本特許において１つの意味で首尾一貫して言及されている場合、これは、読者を混乱させないように明確化のために行われているに過ぎないのであって、このような請求項の用語が、暗示的にまたはそうでなくても、その１つの意味に限定されることを意図するのではない。最後に、請求項の要素が、いずれの構造の明記もなく「手段」(means)という用語および機能を列挙することによって定義されているのではないならば、いずれの請求項の要素の範囲も、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１２、第６節の適用に基づいて解釈されることは意図されていないものとする。
【０００９】
[0020]  図１は、本明細書によって記載される方法およびシステムの多くの実施形態を実行するように動作することができる、適した計算システム環境１００の一例を示す。尚、計算システム環境１００は、適した計算環境の一例に過ぎず、特許請求の範囲の方法および装置の使用範囲や機能について、何の限定も示唆しようとしているのではないことは、注記してしかるべきである。また、動作環境例１００に図示されているいずれの１コンポーネントまたはコンポーネントの組み合わせに関しても、計算環境１００が何らかの依存性や要件を有するように解釈してはならない。
【００１０】
[0021]  図１を参照すると、特許請求する方法および装置のブロックを実現するシステム例は、コンピューター１１０の形態とした汎用計算機を含む。コンピューター１１０のコンポーネントは、演算装置１２０、システム・メモリー１３０、およびシステム・バス１２１を含むことができるが、これらに限定されるのではない。システム・バス１２１は、システム・メモリーから演算装置１２０までを含む種々のシステム・コンポーネントを結合する。
【００１１】
[0022]  コンピューター１１０は、リモート・コンピューター１８０のような１つ以上のリモート・コンピューターへの論理接続を用いて、モデム１７２または他のネットワーク・インターフェース１７０を介して、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）１７１および／またはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）１７３を通じてネットワーク環境で動作することもできる。
【００１２】
[0023]  コンピューター１１０は、通例、種々のコンピューター読み取り可能媒体を含む。これらのコンピューター読み取り可能媒体は、コンピューター１１０によってアクセスすることができる入手可能な媒体であればいずれでもよく、揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル双方の媒体を含む。システム・メモリー１３０は、リード・オンリー・メモリー（ＲＯＭ）１３１およびランダム・アクセス・メモリー（ＲＡＭ）１３２のような、揮発性および／または不揮発性メモリーの形態とした、コンピューター記憶媒体を含む。ＲＯＭは、基本入力／出力システム１３３（ＢＩＯＳ）を含むことができる。ＲＡＭ１３２は、通例、データー、および／またはオペレーティング・システム１３４、アプリケーション・プログラム１３５、他のプログラム・モジュール１３６、およびプログラム・データー１３７を含むプログラム・モジュールを収容する。また、コンピューター１１０は、ハード・ディスク・ドライブ１４１、磁気ディスク１５２に対する読み出しまたは書き込みを行う磁気ディスク・ドライブ１５１、および光ディスク１５６に対する読み出しおよび書き込みを行う光ディスク・ドライブ１５５のような、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピューター記憶媒体も含むことができる。ハード・ディスク・ドライブ１４１、１５１、および１５５は、インターフェース１４０、１５０を介して、システム・バス１２１とインターフェースすることができる。
【００１３】
[0024]  ユーザーは、キーボード１６２および、一般にはマウス、トラックボール、またはタッチ・パッドと呼ばれているポインティング・デバイス１６１のような入力・デバイスを介して、コンピューター１１０にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲーム・パッド、衛星ディッシュ、スキャナー等を含むことができる。これらおよびその他の入力デバイスは、多くの場合、ユーザー入力インターフェース１６０を介して演算装置１２０に接続されている。入力インターフェース１６０は、システム・バスに結合されているが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、またはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）のような他のインターフェースおよびバス構造によって接続するのであってもよい。モニター１９１または他のタイプのディスプレイ・デバイスも、ビデオ・インターフェース１９０のようなインターフェースを介して、システム・バス１２１に接続することができる。モニターに加えて、コンピューターは、スピーカー１９７およびプリンター１９６のような、出力周辺デバイスも含むことができ、これらは、出力周辺インターフェース１９０を介して接続することができる。
【００１４】
[0025]  コンピューター１１０は、ネットワーク・インターフェース・コントローラー（ＮＩＣ）１７０を介して、リモート・コンピューター１８０のような１つ以上のリモート・コンピューターへの論理接続を用いて、ネットワーク環境で動作することもできる。リモート・コンピューター１８０は、パーソナル・コンピューター、サーバー、ルーター、ネットワークＰＣ、ピア・デバイス、または他のネットワーク・ノードであってもよく、通例、コンピューター１１０に関して先に記載したエレメントの多くまたは全てを含む。図１に示すＮＩＣ１７０とリモート・コンピューター１８０との間における論理接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、または双方を含むことができるが、他のネットワークを含んでもよい。ネットワークは、ワイヤレス、有線、またはこれら２つの組み合わせであってもよい。このようなネットワーク接続環境は、事務所、企業規模のコンピューター・ネットワーク、イントラネット、およびインターネットでは極普通である。
【００１５】
[0026]  計算機１１０は、多くの異なる計算機構成を包括的に含むことができる。例えば、計算機１１０は、ハンドヘルド・デバイス、移動体電話機、多重プロセッサ・システム、マイクロプロセッサーに基づく消費者用電子機器またはプログラマブル消費者電子機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピューター、メインフレーム・コンピューター、携帯用計算機または通信デバイス、ならびに視覚的表示および他の計算機との直接的または間接的通信の双方が可能な他の計算機において実現することができる。
【００１６】
[0027]  図２は、データー・ソースからの製品情報をオンライン・カタログに自動的に合成する方法２００の一実施形態を示す。方法２００は、図１の計算環境１００と共に用いることができる。
【００１７】
[0028]  方法２００は、複数のデーター・ソースから製品情報２０２を得るステップを含むことができる。製品情報は、例えば、ＲＳＳフィード、アトム・フォーマット・フィード(Atom format feed)、または他のタイプのデーター・フィードのフィード採集(feed ingestion)２０５によって得る（２０２）ことができる。あるいはまたは加えて、製品情報は、クローリング(crawling)、スクレーピング(scraping)、または他のデーター収集技法によってウェブサイトおよび他のエンティティからデーターを抽出することによるというようにして、エンティティ抽出２０８によって得る（２０２）こともできる。一般に、データーを抽出する元となるエンティティは、電子データー・ソースであればよく、インターネットおよび／またはクラウド・ネットワークおよびピアツーピア・ネットワークを含むがこれらに限定されない他の公衆ネットワークまたは個人ネットワークを通じてアクセスすることができる。あるいはまたは加えて、製品情報は、データー・ベースから読み取ることによって、ユーザーの入力によって、あるいは電子データーを得る他の既知の手段または方法のいずれでも得る（２０２）ことができる。
【００１８】
[0029]  図２に示す実施形態では、特定の製品に対応する情報が得られる（２０２）エンティティは、売買業者の売り出し(offers for sale)フィード２１０、データー・プロバイダー製品フィード２１２、売買業者ウェブサイト２１５、または製造業者ウェブサイト２１８のような、電子データー・ソースを含むことができる。例えば、特定の製品に対応する情報は、売り出しフィード(offer feed)または１つ以上の売り出しのフィード２１０におけるテキスト記述、売買業者ウェブサイト２１５上にある画像、あるいは製造業者のウェブサイト２１８からのユーザー・マニュアルから得ることができる。特定の製品に対応する情報は、ＦＡＱ（頻繁に尋ねられる質問）および／またはＱｎＡ（質問および回答）から得ることができる。情報が得られる（２０２）データー・ソースは、売買業者、プロバイダー、および製造業者に関係するデーター・ソース２１０、２１２、２１５、および２１８のみに限定されなくてもよい。図２には示されていないが、データー・ソースは、加えてまたは代わりに、レビューについての感想、製品格付け、レビュー有益指標(review helpfulness indicator)、推薦、オピニオン・インデックス(opinion index)、製品階層、または製品番付というような、第三者によって発生されたデーター・ソースも含むことができる。特定の製品に対応する製品情報のデーター・ソースは、販売ウェブサイト、ビデオ、価格予測信号またはデーター、静止画像、メディア・クリップ、製品に対応する形容詞、および／またはその特定の製品に関係がある他の製品に適用される前述のデーター・ソースのいずれでも含むことができる。更に他のデーター・ソースには、検索エンジンおよび／またはウェブ・ブラウザーからの頻度データー、ウェブサイトからのクリック・データー等というようなデーター、価格および／またはトランザクション・データーからの人気傾向情報(popularity trending information)、または他の人気に基づくデーターというような、人気に基づくデーター・ソース、信号、あるいはデーターも含むことができる。製品情報を得る（２０２）ための実施形態は数多く可能であるが、その中で引用するのに相応しい１つ(just one)が、２００９年５月１１日に出願され、"Providing time-Sensitive Information for Purchase Determinations"（購入決定のための時間敏感情報の提供）と題する同時係属中の米国特許出願第１２／４６３，８３１号において見いだすことができる。この出願をここで引用したことにより、その開示内容全体が本願にも含まれるものとする。
【００１９】
[0030]  得られた製品情報は、製品毎に１組の属性−値対を含むことができ、各属性−値対は、属性名および属性値を含む。「属性名」という用語は、本明細書において用いられる場合、製品と関連のある属性の名称であればよく、通例、その製品の１つ以上の態様を記述するか、またはその製品の特性を示す。例えば、ラップトップ・コンピューターについては、属性名は「画面サイズ」、「ハード・ディスク・サイズ」、および「重量」を含むことができる。「属性値」という用語は、本明細書において用いられる場合、製品に対応する属性名に対する値であればよい。例えば、ラップトップ・コンピューターの属性名に対するそれぞれの属性値は、「１５．６インチ」、「５００ギガバイト」、および「７．６ポンド」を含むことができる。したがって、ラップトップに対する１組の属性−値対は、｛画面サイズ−１５．６インチ｝、｛ハード・ディスク・サイズ−５００ギガバイト｝、および｛重量−７．６ポンド｝を含むことができる。本明細書において用いられる場合、属性−値対を指定するために用いられる表記は、中括弧の中に入れられダッシュで分離された２つで１組の要素とし、最初の要素は属性名に対応するテキスト文字列または同等物を示し、２番目の要素は属性値に対応するテキスト文字列または同等物を示す。得られた製品情報と同様、各カタログ・エントリーも１組の対応するカタログ属性−値対を含むことができ、各々、カタログ属性名と対応するカタログ属性値とを含む。
【００２０】
[0031]  ブロック２０２は、複数のデーター・ソースから過去の製品情報を得るステップを含むことができる。ここで、「過去の製品情報」および「過去の情報」は、本明細書では相互交換可能に用いられ、各々、予め分かっておりカタログ・エントリーに対応する製品情報とすることができる。過去の情報は、１つ以上の過去の属性−値対を含むことができ、各過去の属性値対は、過去の属性名および対応する過去の属性値を含む。過去の製品情報を得ることに加えてまたはその代わりに、ブロック２０２は、第２複数のデーター・ソースから着信製品情報を得るステップを含むことができる。第２複数のデーター・ソースは、過去のデーター・ソースと同じデーター・ソース、異なるデーター・ソース、または部分的に異なるデーター・ソースを含むこともでき、少なくとも１つの新たなデーター・ソース、またはカタログとは未だ合成されていない情報を含むデーター・ソースを含むのであればよい。「着信製品情報」および「着信情報」という用語は、本明細書において用いられる場合、相互交換可能に用いられ、各々、その中で取り上げられている製品の既存のカタログ製品に対する関係が知られていないか、またはその着信情報の取得時点では未だ製品カタログと合成されていない製品情報を指す。方法２００の実施形態の中には、過去の製品情報を得るステップおよび着信製品情報を得るステップを異なる時点で実行してもよい場合もある。
【００２１】
[0032]  方法２００は、得られた製品情報を浄化する(cleanse)するブロック２２０を含むことができる。製品情報を浄化するブロック２２０は、得られた製品情報において発見された誤りを訂正するステップを含むことができる。綴りの誤りを訂正することもできる（例えば、"pollyester"を"polyester"に訂正することができる）。既知の技法または今後開発される技法を用いて、文法上の誤りや誤植を訂正することもできる（例えば、"wait"を"weight"に訂正することができ、または"gold necklace"を"gold necklace"に訂正することもできる）。大文字使用の誤り、符号化の誤り、およびその他の誤りというような、他の誤りも製品情報を浄化する（２２０）ときに訂正することができる。方法２００の実施形態の中には、製品情報を浄化するブロック２２０が任意選択肢であってもよい場合や、省略してもよい場合もある。
【００２２】
[0033]  製品情報が得られる（２０２）多種多様なデーター・ソースは、個々の製品を記述するために異なるスキーマ(schema)および分類法を使用することがあり得る。つまり、特定の製品について得られた製品情報（２０２）は、様々なフォーマットで受け取られる可能性がある。製品情報の一部には、未構造化データーを含むこともある。製品情報の一部には、特定のスキーマおよび／または分類法の構造化データーを含むこともある。例えば、ラップトップ・コンピューター製品の例では、第１ソースが、ラップトップ・コンピューターを「ラップトップ」として分類する分類法を用いる場合があり、そのスキーマは、「ハード・ディスク・サイズ」および「解像度」というような属性名を用いる場合がある。同じラップトップ製品について、第２ソースは、ラップトップ・コンピューターを「携帯用コンピューター」として分類する分類法を用いる場合があり、同じ概念属性について、そのスキーマは「容量」および「画素」というような異なる属性名を用いる場合がある。他のデーター・ソースは、画像またはビデオ・クリップのような、テキスト以外の表現を利用することもあり、この表現から属性−値対を決定する場合もある。このように多種多様な分類法、スキーマ、表現、そして実際には、多種多様なタイプのデーター・ソースからの製品情報の合成において生ずる課題に、本開示の方法およびシステムは簡にして要を得て取り組む。
【００２３】
[0034]  具体的には、方法２００は、製品情報を正規化する(normalize)ブロック２２２を含むことができる。典型的な実施形態では、製品情報を正規化するブロック２２２は、属性名および／または属性値を正規化するステップを含むことができ、単位、省略、同義語、頭文字語、および共通値の標準化を決定するステップを含む。一般に、製品情報を正規化するブロック２２２は、オンライン・カタログの分類法に関して製品情報２２２を正規化するステップを含むことができる。例えばそして限定ではなく、属性"tan"（日焼けの色）を"beige"（ベージュ）の同義語として認識することもでき、そのように正規化する（２２２）ことができる。属性「メガ画素」は、カタログ属性「解像度」に正規化することができる。他の例では、値「７．１２メガ画素」は、「７．１メガ画素」に正規化することができ、単位"lbs."および「＃」は「ポンド」に正規化することができ、「０．６メートル」および「６００ミリメートル」は、「６０センチメートル」に正規化することができる。正規化２２２は、過去の製品情報、着信製品情報、または双方に対して行うことができる。実施形態の中には、過去の製品情報および着信製品情報を異なる時点で方法２００によって正規化することができる場合もある。実施形態の中には、製品情報を正規化するブロック２２２が、分類法および／またはデーター・モデリング、機械学習技法、および／または言語分析を用いるステップを含んでもよい場合もある。例えば、方法２００は、言語分析および学習技法を用いて、"tan"および"beige”が1本のズボンに対応する色属性についての同義語であると判断することができ、これを、１対のブラインドに対応する色属性に適用してもよいが、１足のカウボーイ・ブーツには適用することはできない。製品情報を正規化する（２２２）ための実施形態は数多く可能であるが、その中で引用するのに相応しい１つが、２００８年９月２３日に出願され、"Generating Synonyms Based on Query Log Data"（クエリー・ログ・データーに基づく同義語の生成）と題する同時係属中の米国特許出願第１２／２３５，６３５号において見いだすことができる。この特許出願をここで引用したことにより、その開示内容全体が本願にも含まれるものとする。
【００２４】
[0035]  方法２００は、製品情報を区分するブロック２２５を含むことができる。典型的な実施形態では、製品情報を区分するブロック２２５は、種々のデーター・ソースから得られた同様の属性名が一緒に区分されるように、属性名を区分するステップを含むことができる。例えばそして限定ではなく、踏み段式腰掛けに対する１つの特定の売り出しフィードは、属性名「寸法」を含むことができ、他の売り出しフィードは、属性名「高さ」、「幅」、および「長さ」を含むことができる。製品情報を区分するブロック２２５の結果、これらの属性名４つ全てを一緒に区分することができる。コンテナについての他の例では、異なるソースからの属性名「容量」および「ボリューム」を一緒に区分することもできる。実施形態の中には、製品情報を区分するブロック２２５が、埋め込み情報を抽出するステップを含んでもよい場合もある。例えばそして限定ではなく、一人の売買業者が記述属性内において書籍のＩＳＢＮを提供するが、一方他の売買業者はＩＳＢＮをそれ自体についての属性としてリストに纏めることが考えられる。製品情報を区分するブロック２２５は、双方の売買業者のそれぞれの参照を、この書籍の同じ概念ＩＳＢＮにマッピングすることができる。区分２２５は、過去の製品情報、着信製品情報、または双方に対して行うことができる。実施形態の中には、過去の製品情報および着信製品情報を異なる時点において方法２００によって区分する（２２５）ことができる場合もある。
【００２５】
[0036]  方法２００は、製品情報を類別する(classify)ブロック２２８を含むことができる。製品情報を類別するブロック２２８は、ブロック２０２において得られた情報の中に表されている所与の製品を、オンライン・カタログ分類法に含まれている１つ以上の部類(classification)またはカテゴリー(category)と照合するステップを含むことができる。一般に、部類またはカテゴリーは、カタログのユーザーにとって製品を絞り込むのに有用となることができる、カタログ内における製品の何らかの集合体であればよい。例えばそして限定ではなく、ラップトップ・コンピューターの例では、ラップトップ・コンピューターを「電子機器」のカテゴリー、「携帯用計算機」のカテゴリー、または「ラップトップ計算機」のカテゴリーに類別する（２２８）ことができる。方法２００の実施形態の中には、製品情報を類別するブロック２２８が任意選択肢であってもよい場合もあり、そして省略してもよい場合もある。類別２２８は、過去の製品情報、着信製品情報、または双方に対して行うことができる。実施形態の中には、過去の製品情報および着信製品情報を異なる時点において方法２００によって類別する（２２８）ことができる場合もある。製品情報を類別するブロック２２８は、機械学習技法、ウェブ抽出、分類法およびデーター・モデリング、そして場合によっては、人間の入力を用いるステップを含むこともできる。
【００２６】
[0037]  方法２００は、属性対応２３０を判定するブロック２３０を含むことができる。属性対応を判定するブロック２３０は、２つの異なるソースの属性名間において対応を判定するステップを含むことができる。実施形態の中には、２つの異なるソースが、カタログ以外の２つの異なるデーター・ソースであってもよい場合もある。「ソース−対−ソース属性対応」および「ソース−対−ソース対応」という用語は、本明細書では相互交換可能に用いられ、各々、第１データー・ソースによって用いられる特定の属性名（その分類法および／またはスキーマに基づく）と、第２データー・ソースによって用いられる別の属性名（その分類法および／またはスキーマに基づく）との間における対応を含むことができる。例えば、前述のラップトップの例では、ソース−対−ソース属性対応を判定するステップは、第１ソースによって用いられている属性名「容量」が、第２ソースによって用いられている属性名「ハード・ドライブ・サイズ」に対応すると判定することを含むことができる。
【００２７】
[0038]  実施形態の中には、２つの異なるソースの内１つがオンライン・カタログであってもよい場合もある。したがって、「ソース−対−カタログ属性対応」および「ソース−対−カタログ対応」という用語は、本明細書では相互交換可能に用いられ、各々、第１データー・ソースによって用いられる特定の属性名（その分類法および／またはスキーマを含む）とオンライン・カタログの分類法および／またはスキーマによって用いられる属性名との間における対応を含むことができる。ラップトップの例では、ソース−対−カタログ対応を判定するステップは、第１ソースによって用いられている属性名「ＲＰＭ」（１分当たりの回転数）がカタログの属性名「速度」に対応すると判定するステップを含むことができる。
【００２８】
[0039]  属性対応の図示例について、図３Ａに示す情報について検討する。図３Ａにおいて、第１チャート３０２はオンライン製品カタログに含まれるハード・ドライブ製品に対応する情報を含む。第２チャート３０５は、特定の売買業者からのハード・ドライブ製品売り出しに対応する情報を含む。尚、この例において、単純な属性名の一致だけでは、売買業者のスキーマとカタログのスキーマとの間における一致を導き出すには十分でないことを注記しておく。これは、チャート３０２および３０５で用いられている語彙の間には、かなりの違いがあるからである。例えばそして限定ではなく、ハード・ドライブの速度に対応する概念的属性は、カタログでは「速度」３０８ａと呼ばれているが、売買業者はそれを「ＲＰＭ」３０８ｂと呼んでいる。インターフェース・タイプに対応する概念的属性は、カタログでは「インターフェース」３１０ａと呼ばれているが、売買業者はこれを「インターフェース・タイプ」(Int. Type)３１０ｂと呼んでいる。
【００２９】
[0040]  カタログ・リスト３０２と売買業者売り出し３０５との間における属性対応２３０を判定するために、カタログおよび売買業者の売り出しにおける属性名毎にある範囲の単語または値を決定することができ、単語頻度分布(word frequency distribution)または値の距離を判定することができる。１つの可能な実施形態を例示すると、図３Ｂは、図３Ａの属性名毎に決定した単語の範囲即ち「バッグ」(bag)を示し、属性名毎に１組の可能な値を含む。具体的には、範囲即ちバッグ３１２ａは、図３Ａのカタログ３０２からの属性名「速度」３０８ａの値に対応し、範囲即ちバッグ３１５ａは、カタログ３０２からの属性「インターフェース」３１０ａの値に対応し、範囲即ちバッグ３１２ｂは、売買業者の売り出し３０５からの属性「ＲＰＭ」３０８ｂの値に対応し、範囲即ちバッグ３１５ｂは、売買業者の売り出し３０５からの属性「インターフェース・タイプ」３１０ｂの値に対応する。
【００３０】
[0041]  図３Ｃは、図３Ｂのカタログおよび売買業者売り出し属性の異なる組み合わせに対する距離値を示すチャート３１８を含む。チャート３１８は、カタログ３０２からの属性「インターフェース」３１０ａと売買業者売り出し３０５からの属性「インターフェース・タイプ」３１０ｂの方が、「インターフェエース」３１０ａと「ＲＰＭ」３０８ｂよりも近いことを示す。即ち、距離はそれぞれ０．３４（基準３２０）および２．１７（基準３２２）である。チャート３１８では、距離は次のように決定する。Ａが属性であり（カタログからまたは何等かの他のデーター・ソースから）、この属性Ａについていずれかのデーター・ソースに現れる単語全てを含む値Ａ’をその範囲即ちバッグとする場合、それぞれの単語即ち用語ｔについての分布は、次のように表すことができる。
【００３１】
【数１】
2013527958.tif 000003
【００３２】
[0043]  ２つの属性ＡおよびＢについての値分布は、それらのカルバック・ライブラー（ＫＬ：Kullback-Leibler）または情報発散によって決定することができる。
【００３３】
【数２】
2013527958.tif 000004
【００３４】
[0045]  ＡおよびＢ間の距離は、ＡおよびＢ間ならびにＢおよびＡ間におけるＫＬ発散の最小値とすればよい。何故なら、ＫＬ発散は対称ではないからである。
【００３５】
【数３】
2013527958.tif 000005
【００３６】
[0047]  したがって、属性対応を判定するブロック２３０は、１対の属性の距離が所与の閾値未満である、即ち、距離（Ａ，Ｂ）＜閾値である場合、関係があり得ると判定するステップを含むことができる。尚、図３Ａから図３Ｃの例では、売買業者売り出し属性とカタログ属性との間におけるソース−対−カタログ対応を判定するが、当業者であれば、オンライン・カタログ、売買業者の売り出し、または以前に論じたデーター・ソースの内あらゆるものを含む、属性のあらゆる２つのソース間における属性対応を容易に判定することができる。勿論、属性間における距離の判定は、式（１）〜（３）を使用することには限定されない。属性値間の距離を判定する他の実施形態、そして実際に、属性対応を判定する（２３０）他の実施形態も考えられ、方法２００と共に用いることができる。
【００３７】
[0048]  図２に戻って、方法２００は、属性−値対の抽出を決定するブロック２３２を含むことができる。一般に、属性−値対の抽出を決定するブロック２３２は、既存のカタログ属性名とカタログ以外の属性値との間の関連を判定するために、過去の製品情報に対して実行すればよく、好ましい実施形態では、関連を機械学習するステップを含むこともできる。各製品の各カタログ・エントリーが１組のカタログ属性−値対に対応するので、各カタログ属性−値対をカタログ・スキーマに含ませること、またはカタログ・スキーマと共に格納することができる。しかしながら、通例では、カタログ以外のデーター・ソースのスキーマからの属性−値対は、正確にカタログ属性−値対と一致しないこともある。例えばそして限定ではなく、オンライン・カタログ・スキーマは、２つの異なる属性名「メモリー容量」および「メモリー技術」を含むことがあるが、カタログ以外のデーター・ソースは、代わりに、｛メモリー−１２８ＭＢ  ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ｝という属性−値対を用いることがある。この例では、元の属性−値対｛メモリー−１２８ＭＢ  ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ｝から属性−値対の抽出を決定するブロック２３２は、カタログ属性名｛メモリー容量−１２８｝および｛メモリー技術−ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ｝に基づいて、２つの機械学習による属性−値対を得ることができる。
【００３８】
[0049]  実施形態の中には、属性−値対の抽出を決定するブロック２３２が、データー・ソース属性毎に隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）を学習することに基づくことができる場合もある。ブロック２３０において判定したように、過去の製品情報から判定したカタログ−対−ソース属性対応に基づいて、ＨＭＭの状態空間を縮小することができる。実施形態の中には、属性−値対の抽出を決定するブロック２３２が、他のテキスト解析技法または方法に基づくことができる場合もある。勿論、属性−値対の抽出を判定するブロック２３２の他の実施形態も、加えてまたは代わりに、考えられ、方法２００と共に用いることができる。
【００３９】
[0050]  方法２００は、製品情報をクラスター化するブロック２３５を含むことができる。製品情報をクラスター化するブロック２３５は、クラスター内における名称および／または値間の類似性が最大となり、種々のクラスター間の類似性が最小となるように、属性名および属性値を比較することによって、同じ製品に対応する製品情報をクラスター化即ち集合化(grouping)するステップを含むことができる。製品情報をクラスター化するブロック２３５は、分類法および／またはデーター・モデリングならびにドメイン・エキスパート入力技法(domain expert input technique)を用いるステップを含むこともできる。一般に、クラスター化２３５は、着信製品情報に対して行えばよいが、実施形態の中には、加えてまたは代わりに、クラスター化を過去の製品情報に対して行ってもよい場合もある（同時にまたは方法２００の実行中における異なる時点で）。実施形態の中には、製品情報をクラスター化するブロック２３５が、ソース−対−ソース属性対応２３０に基づいて、異なるデーター・ソースの属性−値対間における距離を判定するステップを含んでもよい場合もある。例えば、ＡＶｉがカタログ以外のデーター・ソース・インスタンスｏｉからの属性−値対｛Ａｉ−ｖｉ｝を表し、ＡＶｊがカタログ以外のデーター・ソース・インスタンスｏｊからの属性−値対｛Ａｊ−ｖj｝を表す場合、｛Ａｉ−ｖｉ｝と｛Ａｊ−ｖｊ｝との間の距離は、次のように決定することができる。ここで、ｉはｊに等しくない。
【００４０】
【数４】
2013527958.tif 000006
【００４１】
ここで、Dist(AVｉ, AVｊ)は、ＡiおよびＡjを伴う属性対応に対する属性距離（先に論じたように）であり、cos(vｉ,vｊ)はｖｉとｖｊ間における余弦類似性(cosine similarity)とすることができる。
【００４２】
[0051]  実施形態の中には、製品情報２３５をクラスター化するブロック２３５が、データー・ソース・インスタンス即ち売り出し（offering)間における距離を判定することに基づいてもよい場合もある。例えば、インスタンス即ち売り出しｏｉおよびｏｊは、ｏｉおよびｏｊの対応する値の類似性の加重平均として判定することができ、重みは、属性対応からの属性名称間における距離に対応する。
【００４３】
【数５】
2013527958.tif 000007
【００４４】
ここで、Attrs(o)は、インスタンスｏの全ての属性−値対の集合とすることができ、AttrNames(o)は、インスタンスｏの属性−値対における全ての属性名の集合とすることができる。実施形態の中には、製品情報２３５をクラスター化するブロック２３５が、代わりにまたは加えて、余弦類似性比較に基づいて、異なるデーター・ソースのテキスト記述間における距離を判定するステップを含んでもよい場合もある。勿論、属性−値対および／またはテキスト記述距離を判定する他の実施形態、そして実際、製品情報２３５をクラスター化する他の実施形態も考えられ、方法２００と共に用いることができる。
【００４５】
[0052]  実施形態の中には、階層的凝集クラスター（ＨＡＣ：hierarchical agglomerative cluster）アルゴリズム（例えば、The Elements of Statistical Learning（統計学習の要素）, New York, NY, USA: Springer-Verlag, 2001, by T. Hastie, R. Tibshirani, and J.Friedmanに記載されているように）を用いることによって、クラスター化２３５が、属性−値対間の距離を判定するステップと、テキスト記述間の距離を判定するステップの双方を含んでもよい場合もある。特定のデーター・ソースからの各製品距離を個々のクラスターに置くことができ、所定の停止規準(stopping criteria)または選択されている停止規準よりも高い類似性を有するクラスターがなくなるまで、類似性が最も高いクラスターを繰り返し合併することができる。ＨＡＣアルゴリズムは、製品情報において属性−値対を用いて１回実行し、次いでテキスト記述に基づく類似性に基づいて再度実行することができる。これらの実施形態では、２回のＨＡＣアルゴリズム実行から得られたクラスターが共通の要素を有する場合、これらを合併することができる。１つ以上のクラスターについて、代表的なクラスター属性名およびそれらの対応するクラスター属性値を判定することができる。
【００４６】
[0053]  方法２００は、属性−値対を抽出するブロック２３８を含むことができる。一般に、属性−値対を抽出するブロックは、カタログ以外のデーター・ソースのインスタンスからの属性値、または代表的なクラスター属性値のカタログ属性名に対する関連を判定するために、着信製品情報に対して実行すればよい。抽出した属性−値対は、オンライン・カタログのスキーマに含ませることができる。実施形態の中には、属性−値対を抽出するブロック２３８が、属性−値対の抽出を判定するブロック２３２に基づくことができる場合もある。
【００４７】
[0054]  方法２００は、着信データーまたは情報を融合する(fusing)ブロック２４０を含むことができる。「データーを融合する」という用語は、本明細書では、「データー融合を実行する」と言うこともでき、一般に、多数のソースからのデーターを組み合わせ、推論を遂行するためにその情報を集めることと理解される。着信データーを融合するブロック２４０は、オンライン・カタログにおける特定の属性に対して代表値を決定するステップを含むことができ、更にドメイン・エキスパート入力を用いるステップを含むことができる。通例、オンライン・カタログにおける特定の属性に対して代表値を決定するステップ２４０は、カタログ・スキーマにおける特定の属性名に対応する全ての属性−値対から代表的属性値を決定するステップを含むことができる。実施形態の中には、代表的な値を決定するステップが、絶対属性値または一般化した属性値に基づいて多数決を行うステップを含んでもよい場合もある。絶対値に基づく多数決の非限定的な一例では、４つの属性−値対｛メモリー容量−１０２４｝および１つの属性−値対｛メモリー容量−２０４８｝に対応する属性名「メモリー容量」について、絶対値に基づく多数決によって、「１０２４」が属性「メモリー容量」に対する代表的な値であると決定する。
【００４８】
[0055]  着信データー２４０を融合する他の非限定的な例では、着信属性−値対の例｛オペレーティング・システム−Windows Vista（登録商標）｝、｛オペレーティング・システム−Microsoft（登録商標） Windows Vista（登録商標）｝、および｛オペレーティング・システム−Microsoft Vista｝は、代表的な値に対して絶対多数を有していない。しかしながら、この例では、一般化したデーターに基づく多数決を行って、代表値が"Microsoft Windows Vista"であると判定することができる。一般化した値に基づく多数値は、属性に対して全ての可能な値を含む１組の用語のサイズと等価の寸法(dimension)を有する属性−値対毎に構成ベクトル(constructing vector)を含むことができる。この１組のベクトルの重心を決定し、この重心に対するユークリッド距離が最も近い属性値に、属性に対する代表値を決定することができる。この例に適用すると、ｖ１が"Windows Vista（登録商標）"であり、ｖ２が"Microsoft Windows Vista"であり、ｖ３が”Microsoft Vista"であればよい。属性「オペレーティング・システム」に対して３つの可能な値があるので、対応する三次元ベクトルは、ｖ１に対して＜０，１，１＞、ｖ２に対して＜１，１，１＞、そしてｖ３に対して＜１，０，１＞となる。つまり、この１組のベクトルに対する重心は、＜２／３，２／３，１＞となり、この重心に最も近いベクトルはｖ２となる。これに応じて、この例では、"Microsoft Windows Vista”が、一般化した値に基づいて、属性「オペレーティング・システム」に対する代表値であると決定される。
【００４９】
[0056]  方法２００は、オンライン・カタログをこの代表値で更新するステップ２４２を含むことができる。先の例を続けると、オンライン・カタログ２４２は、"Microsoft Windows Vista”のオペレーティング・システムおよび「１０２４」のメモリー容量で特定の製品を記述するエントリーを含むように更新することができる。このエントリーは、改訂された既存のエントリーであってもよく、または新たな製品がオンライン・カタログに追加されたときのように、新たなエントリーであってもよい。この製品に対応する更新エントリーまたは新たなエントリーを、オンライン・カタログ２４２に含ませることができる。
【００５０】
[0057]  オンライン・カタログを更新するステップ２４２は、カタログ販売(catalog offers)におけるように、製品エントリーを更新することだけに限定されなくてもよい。実施形態の中には、オンライン・カタログを更新するステップ２４２が、加えてまたは代わりに、ブランド情報、製品ライン、製造業者の情報、クエリー、レビュー、または特定の製品に直接結び付けられない他の情報を更新することを含んでもよい場合もある。例えば、前述の"Microsoft Windows Vista”の例を用いると、ブランド"Microsoft”、製品ライン”Vista"、または「オペレーティング・システム」を、オンライン・カタログにおいて代表値（１つまたは複数）で更新することができる。
【００５１】
[0058]  方法２００は、計算機１１０のメモリー１３０、あるいは図１のネットワーク１７１および／または１７３を通じてアクセス可能なリモート・データー記憶位置というような、ローカルまたはリモート・データー記憶位置に、更新したエントリーを格納するステップ２４５を含むことができる。更新したエントリーは、今後引き出すことができるように格納することができる（２４５）。
【００５２】
[0059]  方法２００は、任意に、更新したエントリーを、ユーザーにというように、伝達するステップ２４８も含むことができる。更新したエントリーは、伝達し、表示し、またそうでなければ、ユーザーがこの更新したエントリーにアクセスできる形態で出力する（２４８）ことができる。例えば、更新したエントリーを画面上に表示することができ、電子メールまたはフィードにおいてユーザーの計算機に送ることができ、オーディオ・ファイルに出力することができ、あるいはいずれかの他の既知の方法またはメカニズムを用いて伝達することができる。
【００５３】
[0060]  図４は、図２の方法２００から得ることができるHitachiコンピューター製品についての新たなまたは更新したカタログ・エントリーの少なくとも一部に含まれる製品情報の一例４００を示す。チャート４０２は、第１売買業者から提供された、このHitachiコンピューター製品の属性および値を表す。チャート４１０は、第２売買業者によって提供された、同じコンピューター製品の属性および値を表す。尚、これら２人の売買業者間における属性名には一貫性がないこと、例えば、「モデル」４０２ａおよび「製造業者の部品番号」４１０ａとなっていることを注記しておく。同じ属性値の一部は、チャート４０２および４１０間において異なる属性名と関連付けられている。例えば、７２００ｒｐｍの速度が第１売買業者では「名称」４０２ｂに埋め込まれているが、第２売買業者では別の属性「ＲＰＭ」４１０ｂの下に掲示されている。第１および第２売買業者４０２、４１０からの製品情報の合成４１５（方法２００によって行われるような）によって、簡潔な１組の製品情報（例えば、属性−値対）４２０を製品カタログの製品エントリーに含ませることができる。例えば、合成情報４２０において、製造業者の部品番号は明らかに属性「ＭＰＮ」４２０ａによって明確に叙述されており、コンピューターの速度は別の属性「ストレージ・ハード／ドライブ・スピンドル速度」４２０ｂによって明確に叙述されており、各々が正確な属性値４２０ｃおよび４２０ｄをそれぞれ有している。加えて、第１売買業者の名称４０２ｂの中に埋め込まれた値は、特定的な記述式属性−値対４２０ｅ、４２０ｆ、４２０ｇに明確に記述されている。勿論、合成情報４２０は、図４に示す属性名および値のみに限定されるのではなく、追加の属性および値および／または異なる属性および値も含むことができる。同様に、合成情報４２０は、２人の売買業者４０２、４１０から合成されることに限定されるのではなく、あらゆる数およびタイプのデーター・ソースからでも合成することができる。また、表現４０２、４１０、および４２０はチャート形式で示されているが、これらの表現は属性−値対を表すのであればいずれの形式でもよい。
【００５４】
[0061]  図５は、多数のデーター・ソースからの製品情報５０２をオンライン・カタログ５０５に自動的に合成するシステム例５００を示す。システム５００の実施形態は、図２の方法２００の実施形態と併せて動作することができる。システム５００は、図１に示したような１つ以上の計算環境１００または計算機１１０の実施形態を含むことができる。
【００５５】
[0062]  システム５００は、人間入力コンポーネント５０８、データー取得コンポーネント５１０、計算コンポーネント５１２、およびオンライン・カタログ５０５を含むことができる。また、システム５００は、公開コンポーネント５１５も含むことができる。公開コンポーネント５１５は、（図５に示すように）それ自体は別個のコンポーネントであってもよく、または実施形態の中には（図示せず）、公開コンポーネント５１５の少なくとも一部が、計算コンポーネント５１０および／またはオンライン・カタログ５０５に含まれてもよい場合もある。公開コンポーネント５７１は、包括的な記述をユーザーに伝達できるようにするために、カタログ５０５における情報（属性名および代表属性値を含む）を更新するように構成することができる。加えて、システム５００は人間入力管理コンポーネント５１８も含むことができる。
【００５６】
[0063]  コンポーネント５０２〜５１８の各々の具体的な詳細について、後続の章および図面において更に詳細に説明する。一般的には、システム５００は、１つ以上の既存製品および／または新製品に対応する着信情報５０２を受け取る。着信情報５０２は、データー取得コンポーネント５１０によって受け取ることができ、および／または着信情報は、計算コンポーネント５１２によって直接受け取ることもできる。
【００５７】
[0064]  データー取得コンポーネント５１０および／または計算コンポーネント５１２は、入力、パラメーター、規則、および／または人間入力コンポーネント５０８によって伝達されるその他の条件に基づいて、それらの種々の動作(activities)を実行するように構成することができる。データー取得コンポーネント５１０は、人間入力コンポーネント５０８に基づいて着信情報５０２を得ることができ、着信情報５０２を処理して共通分類を求めることができる。この共通分類は、計算コンポーネント５１２によって用いることができる。計算コンポーネント５１２は、処理された着信情報を受け取り、人間入力コンポーネント５０８からの入力に少なくとも部分的に基づいて、着信情報に含まれている種々のデーター点間の関係を判定し、更に着信情報とカタログ５０５における既存の情報との間の関係を判定することができる。カタログ５０５は、計算コンポーネント５１２によって判定された関係に少なくとも部分的に基づいて更新することができる。
【００５８】
[0065]  人間入力コンポーネント５０８は、人間入力管理コンポーネント５１８からの入力または情報に少なくとも部分的に基づいて、変更または更新することができる。人間入力管理コンポーネント５１８は、オンライン・カタログ５０５からの情報に少なくとも部分的に基づいて、人間入力コンポーネント５０８に伝達された入力または情報を基準にすることができる。
【００５９】
[0066]  図６は、図５のオンライン・カタログ５０５の詳細図６００の一実施形態を含む。カタログ６００は、カタログ分類法６０２およびカタログ・スキーマ６０５を利用することができる。カタログ分類法は、複数のカテゴリー６０２ａ、６０２ｂ、...、６０２ｎを含むことができる。各カテゴリー６０２ａ、６０２ｂ、...、６０２ｎは、対応するカテゴリー・スキーマ６０５ａ、６０５ｂ、...、６０５ｎを、カタログ・スキーマ６０５に含めることができる。各カテゴリー・スキーマ６０５ａ、６０５ｂ、...６０５ｎは、１つ以上のカタログ属性名６０８ａ〜６０８ｎを含むことができる。尚、一部の属性名(例えば、６０８ａ、６０８ｄ）が、１つよりも多いカテゴリー・スキーマ６０５ａ、６０５ｂ、６０５ｎに含まれてもよいことを注記しておく。例えば、属性名「サイズ」は、「シャツ」に対するカテゴリー・スキーマ、および「フラッシュ・ドライブ」に対する異なるカテゴリー・スキーマの双方に含まれていてもよい。
【００６０】
[0067]  製品に関するカタログ・コンテンツ６１０は、カタログ分類法６０２およびカタログ・スキーマ６０５に基づくことができる。具体的には、カタログ・コンテンツ６１０は、複数の合成カタログ・エントリー６１２ａ〜６１２ｎを含むことができ、各エントリーは特定のカタログ製品に対応する。カタログ６００の合成カタログ・エントリーに含まれる製品情報の非限定的な一例を挙げると、図４の合成情報４２０とすることができる。
【００６１】
[0068]  各合成カタログ・エントリー６１２ａ、６１２ｂ、６１２ｃは、対応するカタログ・スキーマ６０５ａ〜６０５ｎに基づいて、対応する１組の属性−値対６１５ａ〜６１５ｎを含むことができる。図６では、製品Ａ（６１２ａ）はカテゴリー１（６０２ａ）に対応し、そのスキーマ６０５ａは２つの属性名６０８ａ、６０８ｂを含む。したがって、製品Ａ（６１２ａ）のエントリーは、属性名６０８ａおよび６０８ｂをそれぞれ有する２つの属性−値対６１５ａ、６１５ｂと、製品Ａ（６１２ａ）に特定な対応する属性値とを含む。属性値は、ＶＡ１およびＶＡ２で示されている。製品Ｂ（６１２ｂ）は、製品Ａ（６１２ａ）と同じカテゴリー６０２ａからの他の製品である。製品Ｂのカタログ・エントリー（６１２ｂ）に含まれている属性−値対６１５ｃおよび６１５ｄも、カテゴリー６０５ａに対応する属性名６０８ａおよび６０８ｂを含むことができるが、製品Ｂ（６１２ｂ）に特定の異なる属性値を有することができる。これらの属性値はＶＢ１およびＶＢ２で示されている。例えば、製品Ａがドレス・シャツで属性−値対｛サイズ−大｝および｛色−白｝を有しており、製品Ｂがポロ・シャツであり属性−値対｛サイズ−中｝および｛色−黄色｝を有しているという場合が考えられる。
【００６２】
[0069]  オンライン・カタログ６００に含まれている製品Ｎ（６１２ｎ）は、カテゴリーｎ（６０２ｎ）に対応し、そのスキーマ６０５ｎは、多数の属性名６０８ａ、６０８ｄ、...、６０８ｎを含む。したがって、製品Ｄ（６１２ｃ）のエントリーは、製品Ｄ（６１２ｃ）に特定の対応する属性値を有する、属性−値対６１５ｅ、６１５ｆ、...、６１５ｎを含むことができる。これらの属性値は、ＶＮ１、ＶＮ４、およびＶＮｎで示されている。尚、異なるカテゴリー（６０２ａ、６０２ｎ）に属するにも拘わらず、製品Ａ（６１２ａ）および製品Ｎ（６１２ｎ）は共通の属性名Ａ１（６０８ａ）を共有できることを注記しておく。しかしながら、これらの対応する属性値対（６１５ａ、６１５ｅ）の各々は、異なる属性値ＶＡ１およびＶＮ１を有するのでもよい。例えばそして限定ではなく、製品Ａがセーターであり属性値対が｛サイズ−大｝であってもよく、製品Ｂがランニング・シューズであり属性値が｛サイズ−７｝であってもよい。
【００６３】
[0070]  カタログ６００は、カタログ売り出し(catalog offers for sale)６２０、レビュー(review)６２２、画像６２５等のような、製品に対応する情報の他のビュー(view)６２０、６２２、６２５、６２８、６３０、６３２、６３５、６４０を含むこともできる。例の中には、製品エントリー６１２および／または他の情報６２０、６２２、６２５を集合化して、例えば、顧客がカタログ６００を容易にナビゲートできるようにしてもよい。例えばそして限定ではなく、製品は、ブランド名６２８（例えば、Hitachi、Dell、Lenovo等）、製品ライン６３０（例えば、入門者レベル、家庭用計算処理、小規模業務用等）、カテゴリー６３２（例えば、ラップトップ、デスクトップ、サーバー、バッテリー等）、売買業者６３５（例えば、Amazon、Battery World、Ebay等）、および／または他の集合体６４０によって集合化することができる。カタログ６００に含まれる情報ビュー６２０、６２２、６２５、６２８、６３０、６３２、６３５、６４０は、カタログ・スキーマ６０５およびカタログ分類法６０２に基づくことができ、実施形態の中には（図示せず）、カタログ製品６１２と同様の属性−値対を含むことができる場合もある。
【００６４】
[0071]  合成カタログ製品エントリー６１２に含まれる情報、およびカタログ６００に含まれる情報ビュー６２０、６２２、６２５、６２８、６３０、６３２、６３５、６４０は、複数の電子データー・ソースから取得することができる。図７は、図５のデーター取得コンポーネント５１０の詳細の実施形態７００を示す。既に論じたように、データー取得コンポーネント７００は、人間入力コンポーネント５０８に基づいて着信情報５０２を得ることができ、着信情報５０２を処理して共通分類を得ることができ、この共通分類は、計算コンポーネント５１２によって用いることができる。データー取得コンポーネント５１０の実施形態７００では、カタログ製品６１０に合成された情報、および情報ビュー６２０、６２２、６２５、６２８、６３０、６３２、６３５、６４０の少なくとも一部は、売り出し７０２ａ、レビュー７０２ｂ、第三者の製品記述７０２ｃ、画像７０２ｄ、および図２に関して既に論じた他のこのような第三者情報７０２ｅというような、第三者の電子データー・ソースから発せられた着信コンテンツ・タイプ情報７０２から得ることができる。
【００６５】
[0072]  第三者コンテンツ・タイプ情報７０２は、データー取得コンポーネント７００を通じて得ることができる。具体的には、データー取得コンポーネント７００には、インターネットおよび／または他の公衆および／または個人ウェブサイトやデーター・ソースをクロール(crawl)またはスクレープ(scrape)してコンテンツ−タイプ情報７０２を抽出することが可能なエンティティ抽出コンポーネント（例えば、エンティティ・エキストラクター）７０５を設けることができる。加えてまたは代わりに、データー取得コンポーネント７００には、第三者データー・ソースからデーター・フィード（例えば、ＲＳＳフィード、アトム・フォーマット・フィード等）を受け取ることが可能なフィード採集コンポーネント（例えば、フィード・インジェスター(feed ingestor)）７０８を設けることもできる。
【００６６】
[0073]  実施形態の中には、データー取得コンポーネント７００が、エンティティ・データー抽出７０５および／またはデーター採集７０８を実行するためにＡＰＩ（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）７１０を露出することができる場合もある。ＡＰＩ７１０は、ターゲットまたはそのタイプの指定または選択を抽出させる（７０５）および／または採集させる（７０８）ことを可能にすることができる。ＡＰＩ７１０は、データー取得の１つ以上の周期性を、ターゲット毎に、機能毎に（例えば、フィードの抽出、受信等）、または双方で指定するために備えることができる。実施形態の中には、データー取得コンポーネントが１つ以上のデーター・コネクター７１２を含んでもよい場合もある。実施形態の中には、データー・コネクター７１２にアクセスするために、同じＡＰＩ７１０または異なるＡＰＩを露出させることができる場合もある。
【００６７】
[0074]  コンテンツ・タイプ情報に加えて、動作タイプ情報(action-type information)７１５もデーター取得コンポーネント７００によって受け取ることができる。図７では、動作タイプ情報７１５は、図５の着信情報５０２に含まれるものとして示されている。動作タイプ情報７１５は、一般に、電子的動作(electronic action)から、そして具体的には、人気(popularity)信号または人気データーから導き出すまたは推論することができる。例えば、動作タイプ情報７１５は、クリック・データー７１５ａ、ブラウザー・データー７１５ｂ（例えば、ウェブ・ブラウザー・ツール・バー・データー）、トランザクション・データー７１５ｃ、または図２に関して既に論じたようなその他の動作タイプ・データー７１５ｄから導き出すことができる。実施形態の中には、データー取得コンポーネント７００が、データー・コネクター７１２を通じて、動作タイプ・データー７１５を取得できる場合もある。実施形態の中には、動作タイプ・データー７１５の少なくとも一部を、加えてまたは代わりに、図５の計算コンポーネント５１２から直接受け取ることができる場合もある。実施形態の中には、動作タイプ・データー７１５を、システム５００によって、導き出された状態で受け取ることができる場合もある。実施形態の中には、動作タイプ・データー７１５を、システム５００によって、導き出されていない状態即ち生の状態で受け取ることができる場合もあり、データー取得コンポーネント５１０、データー計算コンポーネント５１２、またはシステム５００の何らかの他のコンポーネントが、属性−値対を得るために、受け取った動作タイプ・データー７１５に対して派生(derivation)を実行することができる。
【００６８】
[0075]  データー取得コンポーネント７００は、ベース・サービス７１８を含むことができる。ベース・サービス７１８は、正規化コンポーネント７１８ａ、区分コンポーネント７１８ｂ、およびデーター融合コンポーネント７１８ｃを含むことができる。図７の実施形態７００では、コンポーネント７１８ａ、７１８ｂ、および７１８ｃは、それぞれ、方法２００の少なくともブロック２２２、２２５、および２４０を実行するように構成することができる。
【００６９】
[0076]  図８は、図５の計算コンポーネント５１２の実施形態８００を示す。先に論じたように、計算コンポーネント８００は、着信情報をデーター取得コンポーネント５１０から受け取ることができ、人間入力コンポーネント５０８に少なくとも部分的に基づいて、着信情報に含まれている種々のデーター点間の関係を判定し、更に着信情報とカタログ５０５における既存の情報との間の関係を判定することができる。したがって、計算コンポーネント８００は、柔軟なデーター・フローを構成し実行することが可能なデーターフロー・コンポーネント８０２を含んでもよい。データーフロー・コンポーネント８０２は、エンティティ抽出８０５、エンティティ関係の判定８０８、ベース・サービス８１０、および計算コンポーネント８００の他のコンポーネント（図示せず）をサポートすることができる。
【００７０】
[0077]  計算コンポーネント８００は、エンティティ抽出コンポーネント８０５を含むことができる。このエンティティ抽出コンポーネントは、属性−値対の抽出２３２を判定する、および／または方法２００の属性値−対２３８を抽出するというような、抽出タイプ機能を実行するように構成することができる。エンティティ抽出コンポーネント８０５は、製品ブランド８０５ａ、製品ライン８０５ｂ、または製品８０５ｃの売買業者を、過去の製品情報および／または着信製品情報から抽出するサブコンポーネントを含むことができる。
【００７１】
[0078]  計算コンポーネント８００は、１組のベース・サービス８１０を含むことができる。１組のベース・サービス８１０は、類別コンポーネント８１０ａ、浄化コンポーネント８１０ｂ、および合成またはクラスター化コンポーネント８１０ｃを含むことができる。図８の実施形態では、コンポーネント８１０ａ、８１０ｂ、および８１０ｃは、それぞれ、方法２００の少なくともブロック２２８、２２０、および２３５を実行するように構成することができる。実施形態の中には、計算コンポーネント８００が、図７のデーター取得コンポーネント７００において示されているベース・サービス７１８の内１つ以上を含むことができる場合もある。逆に、実施形態の中には、データー取得コンポーネント７００が、図８の計算コンポーネント８００において示されているベース・サービス８１０の内１つ以上を含むことができる場合もある。
【００７２】
[0079]  計算コンポーネント８００は、エンティティ関係コンポーネント８０８を含むことができる。エンティティ関係コンポーネント８０８は、着信製品情報５０２、７０２、および／または７１５に対して動作してデーター関係を判定するように構成することができる。実施形態の中には、エンティティ関係コンポーネントが、ソース−対−ソース対応、および／または図２のブロック２３０に関して先に論じたような、ソース−対−カタログ対応を判定することができる場合もある。図８によって示されている実施形態では、エンティティ関係コンポーネント８０８は、価格予測信号またはデーター８０８ａ、製品の格付け８０８ｂ、推薦８０８ｃ、製品階層８０８ｄ（例えば、どの製品がウェブ・ページまたはリスト上でより高い位置に載せられているか）、製品スコアカード(scorecard)８０８ｅ、関連製品８０８ｆ、オピニオン・インデックス(opinion index)８０８ｇ、画像分析８０８ｈ、および／または静止ランク(static rank)８０８ｉに基づいて、関係を得ることおよび判定することができる。実施形態の中には、図８において今示されている追加の情報または代わりの情報を得て、この情報から関係を判定することができる場合もある。実施形態の中には、エンティティ関係コンポーネント８０８が、機械学習、傾向分析および予想、感想抽出(sentiment extraction)、または言語分析を用いて、データー関係を判定することができる場合もある。実施形態の中には、エンティティ関係コンポーネント８０８が、クラスタリングおよびデーター・マイニング技法を用いて（カタログ８１０ｃに含ませるために絞り込まれる情報の合成およびクラスタリングとは別で異なる）、製品の人気および／または価格予測についてというような、データー関係を判定することができる場合もある。
【００７３】
[0080]  図９は、図５の人間入力コンポーネント５０８および人間入力管理コンポーネント５１８の実施形態９００および９２０をそれぞれ示す。人間入力管理コンポーネント９２０は、ツール９２０ａおよびワークフロー管理９２０ｂ機能を含むことができる。人間入力管理コンポーネント９２０は、少なくとも部分的にオンライン製品カタログ５０５に基づくことができ、ツール９２０ａおよびワークフロー管理９２０ｂを用いて、図６の情報６１２、６２０、６２２、６２５、６２８、６３０、６３２、６３５、および／または６４０のカタログ事後分析(post-catalog analysis)というような、オンライン・カタログ５０２ｂから合成された情報の事後分析(post-analysis)を行うことができる。
【００７４】
[0081]  システム５００は、人間入力コンポーネント５０８の一実施形態９００を含むことができる。人間入力コンポーネント９００は、モデル９００ａ、規則９００ｂ、およびコンテンツ９００ｃを含むことができ、これらの一部または全部を、人間入力管理コンポーネント９２０によって実行される事後分析に少なくとも部分的に基づいて、調節することができる。人間の入力９００は、電子的に行うことができ、データー取得コンポーネント５１０および／または計算コンポーネント５１２に対して境界または制約を形作るまたは規定することができる。例えば、そして限定ではなく、人間入力コンテンツ９００ｃは、どの製品をカタログ５０５に含めるべきか、例えば、靴製品を含めるが、靴紐製品は含めないことを示すことができる。人間モデル９００ａは、例えば、得られた情報の部類（例えば、図８のブロック８１０ａ）または編成についてのマーケティング研究あるいは他の因子に基づいて、モデルを規定することができる。人間入力規則９００ｂは、例えば、第１頻度または周期で製品フィード（例えば、図７のブロック７０８）からデーターを得て、第２頻度または周期で人気信号またはデーター（例えば、図７のブロック７１５）を更新するための規則を示すことができる。人間入力コンポーネント９００は、ドメイン・エキスパート人間入力および／または非エキスパート人間入力を含むことができる。
【００７５】
[0082]  図１０は、システム５００の一実施形態において、種々のデーター・ソース１００５に対して、実用化のために更新頻度１００２を減らした場合を詳細に示すチャート１０００を含む。また、チャート１０００は、入力データーの規模、または更新毎に情報が得られた種々のデーター・ソース１００８の数の詳細も示す。
【００７６】
[0083]  最後に、以上の本文は多数の異なる実施形態の詳細な説明を明記したが、特許の範囲は、本特許の末尾に明示する特許請求の範囲の文言によって定義されることは言うまでもない。詳細な説明は、一例のみとして解釈すべきであり、あらゆる可能な実施形態について説明するのではない。何故なら、あらゆる可能な実施形態について説明することは、不可能ではないにしても、現実的ではないからである。現在の技術、または本特許の出願日以降に開発される技術のいずれかを用いて、多数の代替実施形態を実現することができ、これらも請求項の範囲に該当するものとする。
【００７７】
[0084]  したがって、本請求項の主旨および範囲から逸脱することなく、本明細書において説明および図示した技法および構造には、多くの変更および変形を行うこともできる。それ故に、本明細書において記載した方法および装置は、例示に過ぎず、請求項の範囲を限定するのではないことは言うまでもない。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
2013527958.tif 000010
【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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