(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実行される方法であって、
商品情報のデータベースユニットから標準特性集合（standard property unit, ＳＰＵ）を抽出し、抽出された前記ＳＰＵをＳＰＵライブラリに含ませることと、前記標準特性集合は、バックエンドサーバに関連付けられている製品カテゴリに含まれる少なくとも２つの商品に共通する１または複数の特性を含み、
前記標準特性集合のシーケンスドキュメントを生成し、生成された前記シーケンスドキュメントをフロントエンドデバイスに送信することと、前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントは、前記バックエンドサーバに関連付けられている製品カテゴリに関連付けられている識別子および前記少なくとも２つの商品に共通する１または複数の特性を含む、前記標準特性集合に関連付けられているデータを含み、
新しく売りに出された商品が前記標準特性集合と一致するかどうかを判定することと、前記判定は、前記新しく売りに出された商品の１または複数の特性と前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントとを比較することを含み、
前記新しく売りに出された商品が前記シーケンスドキュメントの前記標準特性集合と一致する場合に、前記新しく売りに出された商品と、前記一致した標準特性集合とを紐付けることと、
を備える方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記標準特性集合を抽出することは、
前記商品情報のデータベース内において複数の商品に関連付けられている複数のキー特性を検索して見つけることと、
前記複数の商品から前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品を決定することと、
前記複数のキー特性から前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品に共通する前記１または複数の特徴を決定することと、
前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品に共通する前記１または複数の特徴に少なくとも一部基づいて、前記標準特性集合を生成することと、
を含む、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
前記複数のキー特性から前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品に共通する前記１または複数の特徴を決定することは、データベースマイニングを実施することを含む、方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、
前記標準特性集合を抽出することは、クラスタ分析を実施することを含む、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントはさらに、少なくとも１つの他の標準特性集合を含む、方法。
【請求項６】
システムであって、
１つ又は複数のプロセッサであって、
商品情報のデータベースユニットから標準特性集合（ＳＰＵ）を抽出し、抽出された前記ＳＰＵをＳＰＵライブラリに含ませ、前記標準特性集合は、バックエンドサーバに関連付けられている製品カテゴリに含まれる少なくとも２つの商品に共通する１または複数の特性を含み、
前記標準特性集合のシーケンスドキュメントを生成し、生成された前記シーケンスドキュメントをフロントエンドデバイスに送信し、前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントは、前記バックエンドサーバに関連付けられている製品カテゴリに関連付けられている識別子および前記少なくとも２つの商品に共通する１または複数の特性を含む、前記標準特性集合に関連付けられているデータを含み、
新しく売りに出された商品が前記標準特性集合と一致するかどうかを判定し、前記判定は、前記新しく売りに出された商品の１または複数の特性と前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントとを比較することを含み、
前記新しく売りに出された商品が前記シーケンスドキュメントの前記標準特性集合と一致する場合に、前記新しく売りに出された商品と、前記一致した標準特性集合とを紐付けるように、
構成される１つ又は複数のプロセッサと、
前記１つ又は複数のプロセッサに結合され、前記１つ又は複数のプロセッサに命令を提供するように構成されるメモリと、
を備えるシステム。
【請求項７】
請求項６に記載のシステムであって、
前記１つ又は複数のプロセッサは、
前記商品情報のデータベース内において複数の商品に関連付けられている複数のキー特性を検索して見つけること、
前記複数の商品から前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品を決定することと、
前記複数のキー特性から前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品に共通する前記１または複数の特徴を決定することと、
前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品に共通する前記１または複数の特徴に少なくとも一部基づいて、前記標準特性集合を生成すること、
によることを含み前記標準特性集合を抽出するように構成される、システム。
【請求項８】
請求項７に記載のシステムであって、
前記１つ又は複数のプロセッサは、データベースマイニングの実施によることを含んで、前記複数のキー特性から前記製品カテゴリに関連付けられている前記少なくとも２つの商品に共通する前記１または複数の特徴を決定するように構成される、システム。
【請求項９】
請求項７に記載のシステムであって、
前記標準特性集合を抽出することは、クラスタ分析を実施することを含む、システム。
【請求項１０】
請求項６に記載のシステムであって、
前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントはさらに、少なくとも１つの他の標準特性集合を含む、システム。
【請求項１１】
システムであって、
商品情報及び標準特性集合を格納するように構成されるデータベースと、
標準特性集合サーバであって、
前記データベースからの少なくとも幾らかの前記標準特性集合及び少なくとも幾らかの商品特性、並びにバックエンドサーバからの少なくとも幾らかの前記標準特性集合を含む、前記データベース及び前記バックエンドサーバからのデータをキャッシュに格納し、前記標準特性集合は、前記バックエンドサーバに関連付けられている製品カテゴリに含まれる少なくとも２つの商品に共通する１または複数の特性を含み、
各標準特性集合についてシーケンスドキュメントを生成するように、構成される標準特性集合サーバと、前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントは、前記バックエンドサーバに関連付けられている製品カテゴリに関連付けられている識別子および前記少なくとも２つの商品に共通する１または複数の特性を含む、前記標準特性集合に関連付けられているデータを含み、  
前記標準特性集合サーバからの前記商品特性に基づいて前記標準特性集合を生成するように構成されるバックエンドサーバと、
フロントエンドサーバであって、
前記標準特性集合サーバから前記シーケンスドキュメントのための前記標準特性集合の受信するように、そして
新しく売りに出された商品の１または複数の特性と前記標準特性集合の前記シーケンスドキュメントとを比較することを含む前記新しく売りに出された商品と前記標準特性集合とを突き合わせるように、
構成されるフロントエンドサーバと、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２００８年８月１３日付けで出願された「METHOD AND SYSTEM FOR SAVING DATABASE STORAGE SPACE（データベースストレージスペースを節約するための方法及びシステム）」と題される中国特許出願第２００８１０１４７０５４．５号の優先権を主張する。該出願は、あらゆる目的のために参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、全体として、コンピュータネットワーク技術の分野に関し、特に、データベースストレージスペースを節約するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータネットワーク技術の発展及びオンラインショッピングのブームに伴って、数多くのショッピングサイトが出現している。売り主は、ショッピングサイトに登録し、商品情報をアップロードし、自宅にて取引を完了させるのが一般的である。
【０００４】
例えば、ショッピングサイトであるtaobao.comは、現在、１億８千万ものアイテム（商品とも呼ばれる）を販売している。売り主によって売りに出される各商品は、その対応名、写真、簡単な説明、価格帯、及び関連特性を有する。複数の売り主によって同じ製品が複数の商品として売りに出されることがあるので、これらの商品のデータには、多くの冗長性がある。携帯電話Nokia N73を例にとると、売り主が商品として電話Nokia N73を売りに出すたびに、対応する（１枚又は複数枚の）写真、製品の説明、機能、その他の情報が売り主によって入力され、格納される。多数の売り主が同じ携帯電話を販売している場合は、大量の重複データが保存される。通常のショッピングサイトは、データベースを使用して商品のエントリを格納するので、多数の商品をデータベース内に維持することによって、コストが高くつく可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
以下の詳細な説明及び添付の図面において、発明の種々の実施形態が開示される。
【０００６】
【図１】データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの一実施形態を示したフローチャートである。
【０００７】
【図２】データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの別の実施形態を示したフローチャートである。
【０００８】
【図３】データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの一例を示したフローチャートである。
【０００９】
【図４】データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの別の例を示したフローチャートである
【００１０】
【図５】データベースストレージスペースを節約するためのシステムの一実施形態を示したシステム図である。
【００１１】
【図６】ＤＢの一実施形態を示したシステム図である。
【００１２】
【図７】ＳＰＵサーバの一実施形態を示したブロック図である。
【００１３】
【図８】バックエンドサーバの一実施形態を示したブロック図である。
【００１４】
【図９】フロントエンドサーバの一実施形態を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータによって可読のストレージメディアに盛り込まれたコンピュータプログラム製品、並びに／又は結合先のメモリに格納される命令及び／若しくは結合先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されるプロセッサを含む、数々の形態で実装することができる。本明細書において、これらの実装形態、又は発明が取り得るその他のあらゆる形態は、技術と称することができる。総じて、開示されたプロセスのステップの順序は、発明の範囲内で可変である。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されるものとして説明されるプロセッサ又はメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成される汎用コンポーネントとして、又はタスクを実施するように製造される特殊コンポーネントとして導入されてよい。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成される１つ又は２つ以上のデバイス、回路、及び／又は処理コアを意味する。
【００１６】
発明の原理を例示する添付の図面とともに、以下に、発明の１つ又は２つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。発明は、このような実施形態に関連して説明されるが、いかなる実施形態にも限定されない。発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、数々の代替形態、変更形態、及び均等物を内包する。以下の説明では、発明の完全な理解を可能にするために、数々の詳細が特定されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されるものであり、発明は、これらの詳細の一部又は全部を伴わずとも、特許請求の範囲にしたがって実施され得る。明瞭さを期するため、発明に関連した技術分野で知られている技工物は、発明が不必要に不明瞭にされないように、詳細な説明を省略されている。
【００１７】
図１は、データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの一実施形態を示したフローチャートである。
【００１８】
示されたプロセスでは、１０１において、商品情報から正式な標準特性集合（standard property unit, ＳＰＵ）が抽出され、ＳＰＵライブラリに追加される。本明細書で使用されるＳＰＵという用語は、１つ又は複数の一連の同一特性を共通する１つ又は複数の一連の製品の集まりを意味する。一部の実施形態では、ＳＰＵは、バックエンド標準カテゴリリーフノードの共通特性のグループの集合として実装される。一部の実施形態では、ＳＰＵは、以下の特性、即ち、名称、簡単な説明、１枚又は複数枚の写真、価格、１つ又は複数の主要特性及び１つ又は複数の結合特性、並びにその他のＳＰＵとの関連性を有する。多数の商品の中から、サーバは、共通特性を有する商品を分類し、合わせてＳＰＵを形成することができる。ＳＰＵの属するカテゴリを表わすために、ＳＰＵは、ＳＰＵのＩＤを含むデータテーブルの形で保存され、このデータテーブルは、ＩＤを使用してカテゴリのリストに関連付けられるので、カテゴリ下にあるＳＰＵを、全て見つけることが可能である。ＳＰＵは、再使用することが可能である。
【００１９】
一部の実施形態において、ＳＰＵを抽出すること及び抽出されたＳＰＵをＳＰＵライブラリに含ませることは、商品情報のなかから商品のキー特性を検索すること、見つかった商品のキー特性に少なくとも部分的に基づいて、データベースのデータマイニングなどの技術を使用して商品の共通特性を特定すること、商品の共通特性に少なくとも部分的に基づいて、クラスタ分析を使用して商品の共通特性を含む候補のＳＰＵを抽出すること、候補のＳＰＵが実際に商品の共通特性を含むかどうかを検証すること、並びに検証できた場合に、正式なＳＰＵを生成し、生成されたＳＰＵをＳＰＵライブラリに含ませることを含む。
【００２０】
１０２では、ＳＰＵライブラリ内のＳＰＵに基づいて、ＳＰＵシーケンスドキュメントが生成され、生成されたシーケンスドキュメントは、所定の時間間隔で、定期的にフロントエンドに送信される。
【００２１】
本明細書で使用されるＳＰＵのシーケンスドキュメントという用語は、バックエンドからのカテゴリ、ＳＰＵ、このＳＰＵに関連付けられた他のＳＰＵ、及びその他の適切な情報を含む、データベース内のデータの集合を意味する。例えば、携帯電話Nokia N73についてのＳＰＵのシーケンスドキュメントでは、バックエンドカテゴリは、携帯電話であり、このカテゴリのＳＰＵが発見され得る。ＳＰＵは、以下の情報、即ち、ブランドがNokiaであること、モデルがN73であること、及びオペレーティングシステムがSymbianであることを含む。このＳＰＵに関連付けられたその他のＳＰＵ（Nokia N73のバッテリ又はこの携帯電話モデルのその他のアクセサリのＳＰＵなど）もまた、見つけることが可能である。
【００２２】
一部の実施形態において、ＳＰＵのシーケンスドキュメントを生成することは、バックエンドカテゴリからカテゴリ情報を取得すること、取得されたカテゴリ情報を使用してＳＰＵライブラリを照会することによって、そのカテゴリのＳＰＵを全て取得すること、及び取得されたＳＰＵを使用してシーケンスドキュメントを生成することを含む。
【００２３】
１０３では、新しく売りに出された商品がＳＰＵのシーケンスドキュメント内のＳＰＵと一致するかどうかが判定される。一致する場合は、新しく売りに出された商品と、その一致するＳＰＵとは紐付けられる。新しく売りに出された商品と、一致するＳＰＵとの紐付けは、新しく売りに出された商品と、一致するＳＰＵとの対応関係を確立すること、及びその対応関係を後続の動作のために保存することを含む。
【００２４】
新しく売りに出された商品がシーケンスドキュメント内のＳＰＵと一致する場合は、その一致するＳＰＵと、新しく売りに出された商品との対応関係が確立される。商品の特殊な特性であると見なされる一致しなかった特性は、いずれも、特性のフィールドに保存される。
【００２５】
一部の実施形態では、同じ特性を有する商品のバックエンドカテゴリに対してクラスタ分析などのデータベースマイニング（抽出）技術が適用される。商品の共通特性は、抽出され、商品の共通特性を示すためにＳＰＵに導入される。新しく売りに出された商品がＳＰＵのシーケンスドキュメントと一致する場合は、その商品と、シーケンスドキュメント内のその一致するＳＰＵとは紐付けされる。何十億もの商品を別々に追跡する代わりに、数百万のＳＰＵを追跡するだけですむ。したがって、ストレージスペースは節約され、商品は都合良く共通化される。また、ＳＰＵ写真を使用すれば、写真ストレージスペースを節約し、格納コスト及びネットワークトラフィックを抑えることができる。
【００２６】
図２は、データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの別の実施形態を示したフローチャートである。
【００２７】
この例では、２０１において、データベース内において商品のキー特性が検索される。一部の実施形態では、データベースを予め構築して索引付けするために、検索エンジンが使用される。検索エンジンは、数百万から数十億の商品を集め、商品の各特性と特性値との組み合わせに索引を付けて、索引付きデータベースのフルテキスト検索エンジンを確立する。特定の主要特性を検索するときは、その特性と特性値との組み合わせを含む全ての商品特性が、検索結果として見つかる。
【００２８】
２０２では、２０１で見つけられたキー特性を使用して、商品の共通特性が決定される。一部の実施形態では、商品の共通特性を決定するために、データベースマイニング技術が使用される。
【００２９】
データマイニングは、大規模なデータベースのデータから人々が興味を持っている知識を抽出するために使用される。知識は、内包的であり、事前に知られておらず、且つ有用な可能性のある情報である。抽出された情報は、概念、ルール、規則性、パターン、及びその他の形で表わされる。この定義は、また、データマイニングの対象をデータベースとして定め、一般的に言うと、データマインングは、観測データからなる幾つかの事実又は集合のなかにパターンを見いだすための判定支援プロセスである。データマイニングの対象は、データベースのみならず、ファイルシステム、又はあわせて構築された任意のその他のデータ集合であることも可能である。データマイニングの最終的な目標は、容易に検出できない内包的なモードを発見することにある。一般的に言うと、これらのパターンのなかで最も理解が容易なモードは、統計モデルである。次に、データの外部検出、大規模データ集合の認識、分類、又はクラスタ化がある。最後は、大多数のデータベース管理システムにおける多次元スペース及び巨大データ処理に関連する問題を理論及び計算の側面から解決することである。
【００３０】
検索エンジンがデータベースから商品のキー特性を見つけた後、データベースから商品の特性を更に採掘して商品の共通特性を計算するために、データベースのためのデータマイニング技術が使用される。ここで言及される商品の共通特性とは、大量のデータのなかで異なるキー特性値のあいだに存在する規則性又はルール［IF-THEN］を意味する。
【００３１】
２０３では、２０２で決定された商品の共通特性に基づいて、同じバックエンドカテゴリ内の同じ種類の特性を持つ商品に対してクラスタ分析が適用され、商品の共通特性を持つことを検証されるべき候補のＳＰＵが抽出される。
【００３２】
本明細書で使用されるバックエンドカテゴリという用語は、携帯電話、mp3などの、商品のタイプを意味する。バックエンドカテゴリのデータ構造は、バックエンドからのカテゴリの標準リスト、商品の関連特性、及び関連のＳＰＵからなるテーブルを含む。
【００３３】
２０４では、候補のＳＰＵが検証される。２０３で抽出された候補のＳＰＵは、厳密でない可能性があり、候補のＳＰＵが実際に商品の共通特性を有するかどうかを判断するためには、人間によって検証されることが望ましい。もし検証が成功した場合は、正式なＳＰＵが抽出され、ＳＰＵライブラリに追加される。
【００３４】
２０５では、ＳＰＵのシーケンスドキュメントを生成するために、正式なＳＰＵが計算され、このＳＰＵのシーケンスドキュメントは、フロントエンドに定期的に送信される。
【００３５】
２０６では、新しく売りに出された商品が、２０５で定期的に送信されるＳＰＵのシーケンスドキュメントと一致するかどうかが判定される。売り主は、新しい商品を売りに出すときに、商品の特性を選ぶように求められる。一部の実施形態では、特性の選択肢を伴うユーザインターフェースが提供される。売り主が選ぶ特性は、フロントエンドに定期的に送信されるＳＰＵシーケンスドキュメントと比較される。一致がある場合は、その商品と、一致するＳＰＵとは紐付けされる。一致しなかった特性は、その商品の特殊な特性であると見なされ、その商品の特性のフィールドに保存される。
【００３６】
図３は、データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの一例を示したフローチャートである。
【００３７】
３０１では、検索エンジンを使用して、データベース内において商品のキー特性が自動的に検索される。携帯電話Nokia N73についての検索を例として取り上げる。検索エンジンによって見つけられる携帯電話Nokia N73の特性は、ブランドがNokiaであること、モデルがN73であること、及びオペレーティングシステムがSymbianであることを含む。
【００３８】
３０２では、ステップ３０１で検索されたキー特性にしたがって、データマイニング技術を使用して商品の共通特性が採掘される。例えば、検索によって、携帯電話Nokia N73の特性集合が得られる。データベースマイニング技術によって、検索された携帯電話Nokia N73のキー特性が計算され、携帯電話Nokia N73の共通特性、即ち、ブランドがNokiaであること、モデルがN73であること、メモリカードがmini SDであること、オペレーティングシステムがSymbianであることなどが抽出される。
【００３９】
３０３では、３０２で見つけられた商品の共通特性にしたがって、バックエンドカテゴリ内の同じ種類の特性を持つ商品に対してクラスタ分析を適用することによって、ＳＰＵが抽出され、商品の共通特性を持つことを検証される。このケースでは、バックエンドカテゴリは、携帯電話である。データベースマイニング技術によって決定された商品の共通特性にしたがって、クラスタ分析及びその他の技術を使用して、携帯電話Nokia N73の共通特性が抽出される。候補のＳＰＵが生成され、検証される用意が整う。携帯電話Nokia N73のその他の関連特性（携帯電話アクセサリなど）は、検証されるべき関連の候補のＳＰＵを生成する。
【００４０】
３０４では、候補のＳＰＵが検証され、正式なＳＰＵが承認される。３０３で得られたＳＰＵは、厳密でない可能性があり、ＳＰＵが実際に商品の共通特性を有するかどうかを判定するためには、人間によって検証されることが望ましい。もし検証が成功した場合は、正式なＳＰＵが生成され、ＳＰＵライブラリに投入される。
【００４１】
３０５では、ＳＰＵのシーケンスドキュメントを生成するために、正式なＳＰＵが使用され、このシーケンスドキュメントは、フロントエンドに定期的に送信される。
【００４２】
３０６では、新しく売りに出された商品が、３０５で定期的に送信されるシーケンスドキュメントと一致するかどうかが判定される。売り主は、新しい商品を売りに出すときに、ユーザインターフェースを介して商品の特性を選ぶ。売り主によって選ばれた特性と、フロントエンドに定期的に送信されるシーケンスドキュメントとは比較される。一致がある場合は、その商品と、一致したＳＰＵとは紐付けされる。一致しなかった特性は、その商品の特殊な特性であると見なされ、その商品の特性のフィールドに保存される。したがって、売り主によって新しく売りに出された商品が携帯電話Nokia N73である場合は、この商品は、携帯電話Nokia N73のＳＰＵに結合される。更に、ＳＰＵは、関連のＳＰＵ（携帯電話Nokia N73のバッテリのＳＰＵなど）に関連付けることが可能である。
【００４３】
図４は、データベースストレージスペースを節約するためのプロセスの別の例を示したフローチャートである。この例では、プロセスは、以下のステップを含む。
【００４４】
４０１では、好ましくは検索エンジンを使用して、データベース内において幾つかの商品のキー特性が検索される。例えば、検索エンジンを使用して、携帯電話Nokia N73、N72、及びN76が検索され、ブランド、オペレーティングシステム、メモリカードのタイプ、リング型、任意の拡張機能、画素数などを含む、これらの携帯電話の特性が得られる。
【００４５】
４０２では、４０１で見つけられたキー特性にしたがって、データベースマイニング技術を使用して商品の共通特性が決定される。例えば、検索によって、携帯電話Nokia N73、N72、及びN76についての種々の特性の集合が得られる。特性の集合に基づいて、データマイニング技術が適用され、携帯電話Nokia N73、N72、及びN76の共通特性が抽出される。
【００４６】
４０３では、４０２で決定された商品の共通特性に基づいて、同じ種類の特性を有するバックエンドカテゴリに対してクラスタ分析が適用され、同じ共通特性を有する候補のＳＰＵが抽出される。このケースでは、データベースマイニング技術によって決定された共通特性に基づいて、クラスタ分析及びその他の技術によって携帯電話Nokia N73、N72、及びN76の共通特性が抽出され、検証されるべき候補のＳＰＵが生成される。関連の特性（携帯電話アクセサリなど）は、携帯電話Nokia N73、N72、及びN76について検証されるべき関連のＳＰＵを生成する。
【００４７】
４０４では、候補のＳＰＵが検証され、検証が成功した場合は、正式なＳＰＵが抽出される。４０３で得られた候補のＳＰＵは、厳密でない可能性があり、ＳＰＵが商品の共通特性を有するかどうかを判定するためには、人間によって検証されることが望ましい。ＳＰＵが商品の共通特性を有する場合は、携帯電話Nokia N73、N72、及びN76についての正式なＳＰＵがそれぞれ生成され、ＳＰＵライブラリに追加される。
【００４８】
４０５では、４０４で得られたＳＰＵは、いずれも共通特性を有する詳細なＳＰＵである。携帯電話Nokia Series NのＳＰＵを取得するために、Nokia N73、N72、及びN76の共通特性が計算され、ここでは、１つの粗いＳＰＵに、個々のモデルについての詳細なＳＰＵが含まれる。
【００４９】
４０６では、正式なＳＰＵを使用してＳＰＵのシーケンスドキュメントが生成される。シーケンスドキュメントは、フロントエンドに定期的に送信される。
【００５０】
４０７では、新しく売りに出された商品がシーケンスドキュメントと一致するかどうかが判定される。売り主は、新しい商品を売りに出すときに、ユーザインターフェースを介して商品の特性を選ぶ。売り主によって選ばれる特性と、定期的に送信されるＳＰＵシーケンスドキュメントとは比較される。一致がある場合は、商品と、一致するＳＰＵとは紐付けされる。一致しなかった特性は、いずれも、その商品の特殊な特性であると見なされ、その商品の特性のフィールドに保存される。
【００５１】
図５は、データベースストレージスペースを節約するためのシステムの一実施形態を示したシステム図である。この例で示されたシステム５００は、図１〜４に関連して上述されたプロセスを実現するために使用されてよい。この例では、システム５００は、データベース（ＤＢ）５１０と、ＳＰＵサーバ５２０と、バックエンドサーバ５３０と、フロントエンドサーバ５４０とを含む。
【００５２】
ＤＢ５１０は、商品情報及び正式なＳＰＵを格納するために使用される。例えば、ショッピングサイトTaobao上において、売り主が新しい商品を売りに出そうとするときに、各商品は、ＤＢ５１０に格納される名称、写真、簡単な説明、価格帯、関連特性、及びその他の情報に対応する。サーバ５２０からの正式なＳＰＵもまた、ＤＢ５１０に格納される。
【００５３】
実施形態によっては、ＤＢ５１０は、何らかのデータモデルにしたがって構築されて第２レベルのメモリに格納されるデータ集合である。そのデータ集合は、以下の特性、即ち、高度に非反復性であること、特定の体系の様々なアプリケーションに最適に役立つこと、アプリケーションプログラムから独立したデータ構造を用いること、並びにデータの追加、削除、変更、及び検索が同一のソフトウェアによって管理及び制御されることを有する。
【００５４】
ＳＰＵサーバ５２０は、ＤＢ５１０からの正式なＳＰＵ及び共通特性、並びにバックエンドサーバ５３０からの正式なＳＰＵなどの、ＤＢ５１０及びバックエンドサーバ５３０からのデータを、キャッシュに格納するように構成される。正式なＳＰＵは、ＳＰＵのシーケンスドキュメントを生成するために計算される。ＳＰＵのシーケンスドキュメントは、設定プログラムによる制御のもとで、定期的にフロントエンドサーバ５４０に送信される。商品特性は、バックエンドサーバ５３０に送信される。バックエンドサーバ５３０によって生成される正式なＳＰＵは、ＤＢ５１０に送信される。
【００５５】
バックエンドサーバ５３０は、サーバ５２０からの商品特性にしたがって、プログラムによって検証されるべき候補のＳＰＵを生成するように、及び検証を作動させることによって正式なＳＰＵを生成するように構成される。バックエンドサーバ５３０は、検索エンジンによってサーバ５２０から商品特性を検索し、商品のキー特性を抽出し、データベースマイニング技術を使用して商品の共通特性を採掘してその商品特性に対してクラスタ分析を適用し、商品の共通特性を持つことを検証されるべきＳＰＵを生成し、そのＳＰＵが商品の共通特性であるかどうかを検証する。そうである場合は、バックエンドサーバ５３０は、正式なＳＰＵを生成し、それをＳＰＵサーバ５２０に送信する。
【００５６】
フロントエンドサーバ５４０は、ＳＰＵサーバ５２０によって定期的に送信されるＳＰＵシーケンスドキュメントを受信するように、及び新しく売りに出された商品をシーケンスドキュメント内のＳＰＵと突き合わせるように構成される。フロントエンドサーバ５４０は、ＳＰＵサーバ５２０によって定期的に送信されるシーケンスドキュメントを受信及び保存する。売り主は、新しい商品を売りに出すときに、先ず、ユーザインターフェースを介して商品の特性を選ぶ。フロントエンドサーバ５４０は、売り主によって選ばれた特性と、フロントエンドサーバ５４０に格納されているＳＰＵのシーケンスドキュメント内のＳＰＵとを比較し、商品とＳＰＵとの間に一致があるかどうかを判定する。一致しなかった特性は、その商品の特殊な特性であると見なされ、その商品の特性のフィールドに保存される。
【００５７】
図６は、５１０などのＤＢの一実施形態を示したシステム図である。この例では、ＤＢは、第１の格納モジュール５１１と、第２の格納モジュール５１２とを含むものとして示される。
【００５８】
第１の格納モジュール５１１は、ＳＰＵサーバ５２０からの、商品の共通特性を持つ正式なＳＰＵを格納するように構成される。
【００５９】
第１の格納モジュール５１２は、全ての商品情報を格納するように構成される。
【００６０】
図７は、５２０などのＳＰＵサーバの一実施形態を示したシステム図である。この例では、ＳＰＵサーバは、受信モジュール５２１、計算モジュール５２２、制御モジュール５２３、第１の送信モジュール５２４、及び第２の送信モジュール５２５を含む。
【００６１】
受信モジュール５２１は、データベース５１０からの正式なＳＰＵ及び商品情報、並びに第２の送信モジュール５２５からの正式なＳＰＵを受信するように構成される。ＤＢ５１０からの正式なＳＰＵは、計算モジュール５２２に送信され、ＤＢ５１０からの商品情報は、第２の送信モジュール５２５に送信され、第２の送信モジュール５２５からの正式なＳＰＵは、ＤＢ５１０に送信される。
【００６２】
計算モジュール５２２は、受信モジュール５２１からの正式なＳＰＵに基づいて計算を行って、ＳＰＵのシーケンスドキュメントを生成するように、及びそのＳＰＵのシーケンスドキュメントを第１の送信モジュール５２４に送信するように構成される。
【００６３】
第１の送信モジュール５２４は、制御モジュール５２４による制御のもとで、計算モジュール５２２からのＳＰＵのシーケンスドキュメントを送信するように構成される。
【００６４】
第２のモジュール５２５は、商品情報をバックエンドサーバ５３０に送信するように、及びバックエンドサーバ５３０によって生成される正式なＳＰＵを受信するように構成される。
【００６５】
制御モジュール５２３は、ＳＰＵのシーケンスドキュメントを送信するための時間間隔を設定することによって、ＳＰＵのシーケンスドキュメントを定期的に送信するように第１の送信モジュール５２４を制御するように構成される。
【００６６】
図８は、５３０などのバックエンドサーバの一実施形態を示したブロック図である。示された例では、バックエンドサーバは、アクセスモジュール５３１、検索モジュール５３２、マイニングモジュール５３３、クラスタリングモジュール５３４、及びオペレーティングモジュール５３５を含む。
【００６７】
アクセスモジュール５３１は、ＤＢ５１０からの商品情報にアクセスするように、及び商品情報を検索モジュール５３２に送信するように構成される。
【００６８】
検索モジュール５３２は、アクセスモジュール５３１からの商品情報に検索をかけて、商品のキー特性を得るように構成される。
【００６９】
マイニングモジュール５３３は、検索モジュール５３２によって検索された商品のキー特性を受信するように、及びデータベースマイニング技術を使用して商品の共通特性を抽出するように構成される。
【００７０】
クラスタリングモジュール５３４は、マイニングモジュール５３３によって抽出された商品の共通特性に対してクラスタ分析を適用するように、及び検証されるべきＳＰＵを生成するように構成される。
【００７１】
オペレーティングモジュール５３５は、クラスタリングモジュール５３４によって生成された検証されるべきＳＰＵを受信するために、及びオペレーティングモジュール５３５によってＳＰＵを検証するために、及び検証されるべきＳＰＵが商品の共通特性を有するかどうかを判定するために使用される。もし有する場合は、オペレーティングモジュールは、また、正式なＳＰＵを生成し、それをＳＰＵサーバ５２０に送信することも行う。
【００７２】
図９は、５４０などのフロントエンドサーバの一実施形態を示したブロック図である。この例では、フロントエンドサーバは、受信モジュール５４１、判定モジュール５４２、結合モジュール５４３、及び合体モジュール５４４を含む。
【００７３】
受信モジュール５４１は、ＳＰＵシーケンスドキュメント、並びに売り主が商品を売りに出すときに公表される商品の属するカテゴリのリスト及び特性などを含む商品情報をＳＰＵサーバ５２０から受信する。
【００７４】
判定モジュール５４２は、受信モジュール５４１からの公表された商品特性がＳＰＵのシーケンスドキュメント内のＳＰＵと一致するかどうかを判定するように構成される。
【００７５】
結合モジュール５４３は、判定モジュール５４２によって判断された結果にしたがって、商品とＳＰＵのシーケンスドキュメントとを結合するように構成される。もし一致がある場合は、商品と、一致するＳＰＵとは結合される。
【００７６】
合体モジュール５４４は、結合モジュール５４３によって結合されたＳＰＵからの標準特性と、商品の個人特性とを合体させるように、及び買い主が商品の詳細を閲覧するときに買い主に表示するように構成される。
【００７７】
上述されたモジュールは、１つ又は複数の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、プログラマブルロジックデバイス及び／若しくは特定の機能を実施するように設計された特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、又はそれらの組み合わせとして実装することができる。実施形態によっては、モジュールは、不揮発性の格納媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、Ｕディスク、携帯型ハードディスクなど）に格納可能なソフトウェア製品の形で具現化することができ、本発明の実施形態で説明された方法をコンピュータデバイス（パソコン、サーバ、ネットワーク機器など）に実施させるための幾つかの命令を含む。モジュールは、単一デバイス上に実装されてよい、又は複数のデバイスに跨って分散されてよい。モジュールの機能は、互いに合体されてよい、又は複数のサブモジュールに更に分割されてよい。
【００７８】
商品の共通特性を表わすためにＳＰＵを使用すると、ストレージスペースを節約し、商品を便利に管理できるうえに、ＳＰＵからの写真を使用することによって、写真のストレージスペースを節約し、格納コスト及びネットワークトラフィックを抑えることができる。
【００７９】
以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、発明は、提供された詳細に限定されない。発明を実現するには、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的であって限定的ではない。
適用例１：方法であって、共通情報のデータベースユニットから標準特性集合（standard property unit, ＳＰＵ）を抽出し、抽出された前記ＳＰＵをＳＰＵライブラリに含ませることと、前記標準特性集合のシーケンスドキュメントを生成し、生成された前記シーケンスドキュメントをフロントエンドデバイスに送信することと、新しく売りに出された商品が前記標準特性集合のシーケンスドキュメントの前記標準特性集合と一致するかどうかを判定することと、前記新しく売りに出された商品が前記シーケンスドキュメントの前記標準特性集合と一致する場合に、前記新しく売りに出された商品と、前記一致した標準特性集合とを紐付けることと、を備える方法。
適用例２：適用例１に記載の方法であって、前記標準特性集合を抽出することは、
前記商品情報のデータベース内において商品のキー特性を検索して見つけることと、
前記商品のキー特性に基づいて、前記商品の共通特性を決定することと、
前記商品の共通特性に基づいて、前記商品の共通特性を持つことを検証されるべき候補の標準特性集合を生成することと、
前記候補の標準特性集合が、前記商品の共通特性を含むかどうかを検証することと、
前記候補の標準特性集合が検証された場合に、前記標準特性集合を正式な標準特性集合として承認することと、を含む、方法。
適用例３：適用例２に記載の方法であって、前記商品の共通特性を決定することは、データベースマイニングを実施することを含む、方法。
適用例４：適用例２に記載の方法であって、前記候補の標準特性集合を生成することは、クラスタ分析を実施することを含む、方法。
適用例５：適用例２に記載の方法であって、検証されるべき前記候補の標準特性集合は、前記標準特性集合と、前記商品の関連特性の関連特性集合とを含む、方法。
適用例６：適用例１に記載の方法であって、前記正式な標準特性集合は、粗い標準特性集合を更に含む粗い標準特性集合を含む、方法。
適用例７：システムであって、１つ又は複数のプロセッサであって、共通情報のデータベースユニットから標準特性集合（ＳＰＵ）を抽出し、抽出された前記ＳＰＵをＳＰＵライブラリに含ませ、前記標準特性集合のシーケンスドキュメントを生成し、生成された前記シーケンスドキュメントをフロントエンドデバイスに送信し、新しく売りに出された商品が前記標準特性集合のシーケンスドキュメントの前記標準特性集合と一致するかどうかを判定し、前記新しく売りに出された商品が前記シーケンスドキュメントの前記標準特性集合と一致する場合に、前記新しく売りに出された商品と、前記一致した標準特性集合とを紐付けるように、構成される１つ又は複数のプロセッサと、
前記１つ又は複数のプロセッサに結合され、前記１つ又は複数のプロセッサに命令を提供するように構成されるメモリと、を備えるシステム。
適用例８：適用例７に記載のシステムであって、前記１つ又は複数のプロセッサは、前記商品情報のデータベース内において商品のキー特性を検索して見つけること、前記商品のキー特性に基づいて、前記商品の共通特性を決定することと、前記商品の共通特性に基づいて、前記商品の共通特性を持つことを検証されるべき候補の標準特性集合を生成すること、前記候補の標準特性集合が、前記商品の共通特性を含むかどうかを検証すること、前記候補の標準特性集合が検証された場合に、前記標準特性集合を正式な標準特性集合として承認すること、によることを含んで前記標準特性集合を抽出するように構成される、システム。
適用例９：適用例８に記載のシステムであって、前記１つ又は複数のプロセッサは、データベースマイニングの実施によることを含んで、前記商品の共通特性を決定するように構成される、システム。
適用例１０：適用例８に記載のシステムであって、前記候補の標準特性集合を生成することは、クラスタ分析を実施することを含む、システム。
適用例１１：適用例８に記載のシステムであって、検証されるべき前記候補の標準特性集合は、前記標準特性集合と、前記商品の関連特性の関連特性集合とを含む、システム。
適用例１２：適用例７に記載のシステムであって、前記正式な標準特性集合は、粗い標準特性集合を更に含む粗い標準特性集合を含む、システム。
適用例１３：システムであって、商品情報及び正式な標準特性集合を格納するように構成されるデータベースと、標準特性集合サーバであって、前記データベースからの少なくとも幾らかの前記標準特性集合及び少なくとも幾らかの商品特性、並びにバックエンドサーバからの少なくとも幾らかの前記標準特性集合を含む、前記データベース及び前記バックエンドサーバからのデータをキャッシュに格納し、各標準特性集合についてシーケンスドキュメントを生成するように、構成される標準特性集合サーバと、前記標準特性集合サーバからの前記商品特性に基づいて前記正式な標準特性集合を生成するように構成されるバックエンドサーバと、フロントエンドサーバであって、前記標準特性集合サーバから前記標準特性集合のシーケンスドキュメントを受信するように、そして、新しく売りに出された商品と標準特性集合とを突き合わせるように、構成されるフロントエンドサーバと、を備えるシステム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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