(57)【要約】動的データセットに対する関連性を判断するためのシステムおよび方法が開示される。インターネット市場における使用のための具体的な実施形態が提示され、その実施形態において、ある項目に関連する記述的ファクタに対する関連性は、ユーザがその項目を選択すると増加する。関連性判断システムの悪用を防ぐために、種々の実施形態は、悪用防止基準を組み込む。一実施形態においては、ユーザ自身の項目のユーザによる選択は、関連性システムには影響を与えない。一実施形態においては、ユーザによる特定の項目の初めての選択のみが関連性システムに影響し、その項目に対するいかなる追加の選択も影響を与えない。別の実施形態においては、特定のユーザの関連性システムに対する選択によってなされる変化の度合いは、そのユーザの評価スコアに比例する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法であって、
検索エンジンのユーザから検索クエリを受け取るステップと、
前記ユーザからの前記検索クエリに応じて一連の検索結果項目を生成するステップと、
前記ユーザへ、前記一連の検索結果項目を表示するステップと、
前記一連の検索結果項目から項目の前記ユーザによる選択を受け取るステップと、
前記ユーザによる前記一連の検索結果項目から選択された前記項目に関連する第一の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変するステップであって、前記調整は、前記ユーザの評価スコアに関連する、ステップと、
を含む、
ことを特徴とする複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項２】
前記ユーザの前記評価スコアは、前記ユーザとの複数の取引に参加した複数の相手によって与えられた格付けによって生成されるスコアを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項３】
前記一連の検索結果項目から選択された前記項目に関連する前記第一の記述的ファクタは、前記検索クエリに含まれていない前記項目の記述フィールド由来の語を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項４】
前記ユーザからの前記検索クエリに応じて一連の検索結果項目を生成するステップは、前記関連性調整ファクタに基づいて、複合関連性スコアを使用して前記複数の検索結果項目を順位付けするステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項５】
前記項目に関連する第一の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変する前記ステップは、前記ユーザが前記項目を掲載した際には実施されない、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項６】
前記項目に関連する前記第一の記述的ファクタに対する前記関連性調整ファクタは、前記ユーザによって入力された前記検索クエリに対してのみ有効である、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項７】
前記ユーザによって選択されなかった前記一連の検索結果における複数の項目に関連する第二の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変するステップであって、前記調整は前記ユーザの評価スコアに関連する、ステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項８】
前記第二の記述的ファクタは、二つ以上の項目であり、前記ユーザによって選択された前記項目には存在しない、
ことを特徴とする請求項７に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項９】
前記関連性調整ファクタは、複数の検索結果項目の関連性スコアを調整するために使用される、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項１０】
前記複数の検索結果項目は、オンライン市場において販売中の複数の項目を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法。
【請求項１１】
コンピュータで読み出し可能な記憶媒体であって、前記コンピュータで読み出し可能な記憶媒体は、複数の検索クエリ結果から関連性を推察するための一連の命令を含み、前記一連の命令は、
検索エンジンのユーザから検索クエリを受け取るステップと、
前記ユーザからの前記検索クエリに応じて一連の検索結果項目を生成するステップと、
前記ユーザへ、前記一連の検索結果項目を表示するステップと、
前記一連の検索結果項目から前記ユーザによる項目の選択を受け取るステップと、
前記ユーザによる前記一連の検索結果項目から選択された前記項目に関連する第一の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変するステップであって、前記調整は、前記ユーザの評価スコアに関連する、ステップと、
を実施する、
ことを特徴とするコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１２】
前記ユーザの前記評価スコアは、前記ユーザとの複数の取引に参加した複数の相手によって与えられた格付けによって生成されるスコアを含む、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１３】
前記一連の検索結果項目から選択された前記項目に関連する前記第一の記述的ファクタは、前記検索クエリに含まれていない前記項目の記述フィールド由来の語を含む、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１４】
前記ユーザからの前記検索クエリに応じて一連の検索結果項目を生成するステップは、前記関連性調整ファクタに基づいて、複合関連性スコアを使用して前記複数の検索結果項目を順位付けするステップを含む、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１５】
前記項目に関連する前記第一の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変する前記ステップは、前記ユーザが前記項目を掲載した際には実施されない、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１６】
前記項目に関連する第一の記述的ファクタに対する前記関連性調整ファクタは、前記ユーザによって入力された前記検索クエリに対してのみ有効である、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記ユーザによって選択されなかった前記一組の検索結果における項目に関連する第二の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変するステップであって、前記調整は前記ユーザの評価スコアに関連する、ステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１８】
前記第二の記述的ファクタは、前記ユーザによって選択されていない二つ以上の項目にあり、前記ユーザによって選択された前記項目には存在しない、
ことを特徴とする請求項１７に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１９】
前記関連性調整ファクタは、複数の検索結果項目の関連性スコアを調整するために使用される、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【請求項２０】
前記複数の項目は、オンライン市場において販売中の複数の検索結果項目を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願＞
本出願は、２００７年１１月３０日に出願された、米国特許出願整理番号１１／９４８，７８８（”USING REPUTATION MEASURES TO IMPROVE SEARCH RELEVANCE”）の利益を主張し、この米国特許出願整理番号１１／９４８，７８８は、その全体が参照として本明細書に組み入れられる。
【０００２】
＜技術分野＞
本発明は、データ検索に関する。より詳細には、本発明は、コンピュータ検索において検索される項目の関連性をスコアリングする技術を開示するが、それに限定はされない。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータは、いまや、非常に莫大な量の情報を格納するために使用されている。興味のある、ある特定の情報を検索するために、有力で直観的な検索メカニズムが開発されている。
【０００４】
例えば、インターネットのワールドワイドウェブは、初めて導入された１９８０年代後半から飛躍的に成長している。ワールドワイドウェブの歴史上、初期には、ウェブサイトのディレクトリは、ユーザを興味のあるウェブサイトへと誘導するために使用されていた。最も有名な初期ウェブサイトディレクトリのうちの一つは、”Jerry’s Guide to the World Wide Web”であり、これは後に”Yahoo!”と改名された。しかしながら、インターネットの急速でリアルタイムな成長によって、ワールドワイドウェブディレクトリは、すぐに管理不可能となり、時代遅れのものとなる傾向にあった。Lycos、Alta VistaおよびGoogleなどのインターネット検索エンジンが、インターネット上でウェブサイトを探す新たな方法となった。インターネット検索エンジンによって、ユーザが興味のあるトピックに関連する数キーワードを入力し、ユーザによって入力されたキーワードを含む多数の検索結果群を返すことが可能になる。
【０００５】
インターネット検索エンジンは、ワールドワイドウェブを“クローリング”することによって動作し、新しいウェブページについて知り、その後、アクセスした全ウェブページの検索可能なインデックスを生成する。ユーザが一連のキーワードを入力すると、検索エンジンは、ユーザによって入力されたキーワードを含む一連のウェブページを返す。しかしながら、検索エンジンユーザによって入力された大部分のクエリは、マッチングキーワードを含む、何千、もしくは何十万もの結果をマップしうる。このような情報のオーバーロードは、ユーザからは望まれていない。したがって、大変適切な検索エンジンを構築するための真の鍵は、何らかの種類の関連性基準によって結果をソートすることである。この方法においては、インターネット検索エンジンのユーザは、所望のコンテンツを迅速に探し出しうる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
図面においては、必ずしも同一の縮尺で描かれているわけではなく、類似の参照記号は、複数の図面を通して、実質的に類似したコンポーネントを示す。異なる添え字を有する類似の参照記号は、実質的に類似したコンポーネントの異なる事例を表す。図面は、本明細書で議論される種々の実施形態を、概略的に示しているが、これは例示の目的のためであって、限定する目的ではない。
【図１】本明細書で議論されるいずれか一つ以上の方法をマシンに実施させる一連の命令が実行されうる、コンピュータシステムの形式の一実施例における、マシンの図表示を示す。
【図２】ユーザ選択に応じて、一実施形態が、如何にして関連性調整ファクタを改変しうるかを示す、高レベルフローチャートを示す。
【図３】本発明の種々の実施形態において使用されうる、幾つかのデータベーステーブルを示す。
【図４】検索結果群における項目に対する関連性スコアを調整するために、図２のシステムにおいて生成される関連性調整ファクタが、如何に使用されうるかを示す、高レベルフローチャートを示す。
【図５】彼ら自身の品目をクリックする攻撃的ユーザによる悪用を防ぐための付加的なステップを伴う、図２において開示された関連性調整ファクタシステムを示す。
【図６】各ユーザと相互に関連付けられた評価スコアが、評価スコアに比例した調整をするために使用される、図５の関連性スコア調整システムを示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下の詳細な説明は、添付の図面に対する参照を含む。この参照は、詳細な説明の一部を形成する。図面は、例示的実施形態に従って、例示する。本明細書では、“実施例”とも称されるこれらの実施形態は、当業者が本発明を実施することが可能なほど十分詳細に記述される。本発明を実施するために、例示的実施形態において、具体的詳細は必要とされないことは、当業者にとって明らかであろう。例示的実施形態は、主として、インターネット市場システムに関して開示されるが、その教示は、検索エンジンを組み込む他のタイプのシステムで使用される可能性がある。例えば、ソーシャルネットワーキングウェブサイトもしくはメディアプレゼンテーションウェブサイトは、本発明の教示を組み入れてもよい。例示的実施形態は、組み合わせられてもよいし、他の実施形態が使用されてもよいし、または、主張される範囲から逸脱することなく、構造的、論理的および電気的変更が加えられてもよい。したがって、以下の詳細な説明は限定する意味としてみなされることはなく、範囲は、添付の請求項およびその均等物によって定義される。
【０００８】
本文書において使用される、“a”または“an”という語は、特許文書では一般的なように、「１」というよりはむしろ「１つ以上」を含むものとして使用される。本文書においては、“or（または）”という語は、他に指示が無ければ非排他的なorを意味し、“A or B”は、「ＢではなくＡ」、「ＡではなくＢ」ならびに「ＡおよびＢ」を含む。さらには、本文書中に参照される全ての刊行物、特許、および特許文書は、個々に参照として組み込まれるように、全体として本明細書に参照として組み込まれる。本文書と上記のように参照として組み込まれた文書との間の矛盾した用法が生じた場合、組み込まれた（複数の）参照中の用法は、本文書中での用法の補足とみなされるべきである。調和しない食い違いに関しては、本文書の用法が優先する。
【０００９】
＜コンピュータシステム＞
図１は、コンピュータシステム１００の例示的な形式におけるマシンの図表示を示す。コンピュータシステム１００においては、本明細書で議論されるいずれか一つ以上の方法をマシンに実施させる一連の命令１２４が実行されうる。別の実施形態においては、マシンは、スタンドアロンデバイスとして動作してもよいし、または、他のマシンに接続され（例えば、ネットワーク接続され）てもよい。ネットワーク配置においては、マシンは、サーバ−クライアントネットワーク環境においては、サーバもしくはクライアントマシンとして機能してもよいし、または、ピアツーピア（もしくは分散型）ネットワーク環境においてはピアマシンとして機能してもよい。マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、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）、携帯電話、ウェブ電化製品、ネットワークサーバ、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、もしくは、マシンによってなされる動作を指示する（連続的またはその他の）一連の命令を実行することが可能な、あらゆるマシンでありうる。さらには、図１においては、ただ一つのマシンが示されているが、“マシン”という用語は、本明細書で議論される、一つ以上のあらゆる方法を実施するための一連（もしくは複数群）の命令を個々に、または合同で実行するあらゆるマシンの集合を含むものとしてもみなされるべきである。
【００１０】
図１に示される例示的コンピュータシステム１００は、プロセッサ１０２（例えば、セントラルプロセシングユニット（ＣＰＵ）、グラフィックスプロセシングユニット（ＧＰＵ）もしくはその両方）、メインメモリ１０４、スタティックメモリ１０６を含み、それらは、バス１０８を介してお互いに通信しうる。コンピュータシステム１００は、さらに、ビデオディスプレイアダプタ１１０を含み、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）もしくはブラウン管（ＣＲＴ）などのビデオディスプレイシステム１１５を駆動する。例示的コンピュータシステム１００は、英数字入力デバイス１１２（例えば、キーボード）、カーソル制御デバイス１１４（例えば、マウスもしくはトラックボール）、ディスクドライブユニット１１６、信号生成デバイス１１８（例えば、スピーカ）およびネットワークインターフェイスデバイス１２０をも含む。なお、コンピュータシステムの種々の実施形態は、これらの周辺デバイスを必ずしも全て含むわけではないことに留意されたい。
【００１１】
ディスクドライブユニット１１６は、機械可読媒体１２２を含み、そこに、本明細書で記述される一つ以上のあらゆる方法もしくは機能を具現化する、またはそれらによって使用される、一群以上のコンピュータ命令およびデータ構造（例えば、‘ソフトウェア’としても知られる命令１２４）を格納する。命令１２４は、コンピュータシステム１００によるその実行中に、完全にもしくは少なくとも部分的に、メインメモリ１０４および／もしくはプロセッサ１０２内にも存在し、メインメモリ１０４とプロセッサ１０２もまた、機械可読媒体を構成する。
【００１２】
コンピュータシステム１００を動作するための命令１２４は、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）などの既知の多数の転送プロトコルのうちのいずれか１つを使用して、ネットワークインターフェイスデバイス１２０を介して、ネットワーク１２６を通して送信または受信されうる。
【００１３】
機械可読媒体１２２は、単一の記憶媒体として例示的実施形態において示されているが、“機械可読媒体”という用語は、一群以上の命令を格納する、単一の記憶媒体もしくは複数の記憶媒体（例えば、集中型もしくは分散型データベース、および／または関連するキャッシュおよびサーバ）を含むものとしてみなされるできである。“機械可読媒体”という用語は、マシンによる実行のための一連の命令を格納し、エンコードし、または伝送することが可能で、本明細書で記述される一つ以上のあらゆる方法論をマシンに実施させるようなあらゆる媒体、または、そのような一連の命令によって使用されるもしくはそれに関連するデータ構造を格納し、エンコードし、または伝送することが可能なあらゆる媒体を含むものとしてみなされるべきでもある。したがって、“機械可読媒体”という用語は、ソリッドステートメモリ、オプティカルメディア、フラッシュメモリ、磁気メディア、およびキャリア波信号を含むものとしてみなされるべきであるが、そのいずれにも限定はされない。
【００１４】
本明細書の目的のために、“モジュール”という用語は、特定の機能、動作、処理、もしくは手順を達成するための、コンピュータコード、コンピュータ処理するもしくは実行可能な命令、データ、またはコンピュータ処理するオブジェクトのうちの識別可能な部分を含む。モジュールは、必ずしもソフトウェアにおいて実装される必要はない。モジュールは、ソフトウェア、ハードウェア／回路、もしくはソフトウェアとハードウェアの組み合わせにおいて実装されてもよい。
【００１５】
＜検索エンジン＞
検索エンジンは、コンピュータユーザに、特定の分野の情報を検索することを可能にするよう設計されたコンピュータプログラムである。典型的には、検索エンジンにおいては、コンピュータユーザが一連の検索キーワードを入力することが可能であり、検索エンジンは、検索ドメインから、ユーザの指定したキーワードを含む一連の検索結果を生成する。
【００１６】
非常に有名な形式の検索エンジンは、インターネット全体で使用可能な、ワールドワイドウェブ検索エンジンである。ワールドワイドウェブ検索エンジンにおいては、ウェブユーザは一連の検索キーワードを入力することが可能であり、ワールドワイドウェブ検索エンジンは、ユーザの指定した検索キーワードを含むワールドワイドウェブページの検索結果群を返す。
【００１７】
ワールドワイドウェブ検索エンジンは、典型的には、新しいウェブページを知る自動プログラム（一般に“ウェブクローラ”として知られる）にワールドワイドウェブページにアクセスさせて、ワールドワイドウェブ上で使用可能なコンテンツについて絶えず学習することによって動作する。自動ウェブクローラプログラムによって獲得された情報は、自動ウェブクローラプログラムによってアクセスされた全ウェブページの検索可能なインデックスを生成するために使用される。この検索可能なインデックスは、インターネット検索エンジンによって使用され、インターネットユーザからの検索要求に対する検索結果を生成する。
【００１８】
＜検索エンジンに対する関連性の判断＞
ユーザが検索エンジンへ一連のキーワードを入力すると、検索エンジンは、ユーザによって入力されたキーワードを含む一連の結果を返す。インターネットユーザによってインターネット検索エンジンに入力された大部分のクエリに対して、入力されたキーワードは、しばしば、何千もしくは何十万ものウェブサイトにマッチする。このような何十万ものウェブサイトを伴う莫大な結果群を単に返す検索エンジンは、あまり実用的ではない。
【００１９】
大量な情報のオーバーロードは、検索エンジンへと入力されたキーワードについての情報を有する適切なウェブサイト単に見つけたいと望んでいる、インターネットユーザによって望まれている結果ではない。それよりはむしろ、インターネットユーザは、インターネットユーザが本当に興味を持っている物に対する高い関連性のある、適切な検索結果を得ることをより好むであろう。したがって、適切な検索エンジンを構築する真の鍵は、数種の関連性基準によって検索結果をスコアリングし、検索結果リストの最上部に、最も関連性のあるとみなされる結果を提示することである。したがって、関連性システムの目的は、ユーザの目的を最も成就する結果を識別するために、インターネット検索を要求するインターネットユーザの真意を推察することである。
【００２０】
多くのインターネット検索エンジンは、そのインターネット検索エンジンによって提供される検索結果の質を改善するために、さまざまなバージョンのこのような関連性スコアリングシステムを実装している。ワールドワイドウェブサイトに対する最もよく知られている関連性判断システムの一つにおいては、各ウェブサイトは、そのウェブサイトへと向けられた外部ハイパーリングの数に依存した関連性スコアを割り当てられる。したがって、特定のウェブサイトに対してより多くの他のウェブサイトが向けられている場合には、その特定のウェブサイトはより関連性があるとみなされる。実際には、ウェブサイトに対する各ハイパーリングは、関連性スコアリングシステムにおいては、そのウェブサイトに対する人気“投票”として作用する。より多くのこのような投票を受けたマッチングウェブサイトは、検索結果の最上部もしくはその近辺に位置するであろう。
【００２１】
このような関連性システムの不都合の一つは、関連性スコアを計算するために使用されるシステムがいったん広く知られるようになると、関連性システムは、自身のウェブサイトのプロファイルを人為的に上げようとする人々により悪用されやすいことである。例えば、特定の商用ウェブサイトがそのウェブサイトに対する多くのトラフィックを生成しようと望む場合、そのウェブサイトは、そのメイン商用ウェブサイトへリンクする多くの外部ウェブサイトを生成しうる。この方法においては、インターネット検索エンジンの関連性スコアリングシステムは、本質的には同一のものがメインウェブサイトへの全複数リンクを生成したという事実にもかかわらず、騙されて、その商用サイトを高く順位づけてしまう。
【００２２】
＜動的データセットの関連性＞
前節で説明されたように、データセットにおける項目の関連性を判断することが可能な方法の一つは、そのデータセット内の項目の相対的人気度に関する幾つかの既知の指標を使用することである。インターネットウェブサイトの検索の状況においては、特定のウェブサイトの相対的人気度は、そのウェブサイトへと、いくつの外部ウェブサイトがリンクしているかということから推察されうる。したがって、特定のウェブサイトに対するリンク数は、インターネット検索エンジン内の関連性スコアの一部として使用されてもよい。
【００２３】
しかしながら、ドメイン内の項目が常に変化しているような非常に動的なデータドメインにおいては、このような人気度の比較的静的な指標は、関連性を判断する上であまり有用ではない。例えば、販売中の新商品を絶えず提示するオンライン市場においては、検索ドメインにおける一連の項目（現在販売中の商品）は、商品が売れたり、新商品が販売されたりすると頻繁に変化する。したがって、販売中の商品は、“動的データドメイン”の典型である。販売中の商品に関連するウェブページへのいかなるリンクも、相対的に見て非実用的である。なぜなら、多くのリンクが販売中の商品に関連するウェブページへとなされる前に、その商品はしばしば売り切れてしまうからである。したがって、動的データドメインに対しては関連性スコアを生成するために他の方法が必要となる。
【００２４】
動的データドメインにおける項目は絶えず変化しているため、動的ドメインにおける特定の項目へ直接接続されたあらゆる情報（データドメインにおける現在の項目に対するウェブページへのリンクなど）は、関連性を判断する上では概して有用ではない。なぜなら、その項目はすぐになくなってしまうからである。それよりはむしろ、データドメインにおいて人気のある特定の項目を表すファクタ（したがって、他の類似する項目を表すためにも使用されうる）は、関連性のために有用である。
【００２５】
さらには、目的は、動的データドメインを検索するユーザの真意を判断することであるため、あらゆる関連性基準は、理想的には、そのユーザによってなされる実際の検索要求と相互に関連付けられる。これらの目的を達するため、ユーザの検索要求に応じてユーザに対して一連の検索結果項目が提示された後でなされるユーザの項目選択に基づいて、関連性順位を生成するシステムが考案された。
【００２６】
開示される動的データドメイン関連性システムにおいては、システムは、ユーザの検索要求の要件を満たす一連の項目を有する検索結果をユーザへと返す。その項目は、通常、限られた付加的な情報を有するリスト形式で表示される。ユーザは、その後、検索結果に提示された中から任意の項目を選択して、その選択された項目についてより多くの情報を得る。ユーザによる検索結果内の項目の選択は、ユーザの元々の検索内容における、その特定の項目に対する人気投票として作用する。将来の関連性判断においてその記述的ファクタを有用に使用するために、選択された項目の幾つかの記述的ファクタは、ユーザの選択から抜粋されなければならない。この方法においては、関連性判断が、同一の検索要求に対して実施されなければならないが、選択された項目はもはや存在しない場合、類似する項目が、選択された項目から抜粋された記述的ファクタを使用して、高い関連性を有するものとして動的データドメインにおいて、識別されうる。
【００２７】
一実施形態においては、将来類似した関連項目を識別するために使用されうる記述的ファクタは、項目に対する記述フィールドにおいてユーザの元々の検索クエリキーワードの一部ではなかった付加的な語句である。例えば、ユーザが、特定の検索クエリを入力し、元々の検索クエリにはなかった特定の語を有する記述フィールドをそれぞれが全て含む一連の項目を選択する場合には、その語を有することによって、その特定の検索クエリに対する項目の関連性が上昇しうる。同様に、そのクエリ結果における一連の項目が、全て特定の語を共有するが、ユーザによってその項目から何も選択されなかった場合には、その語を有することによって、その検索クエリに対する項目の関連性スコアが低下しうる。他のファクタが使用されてもよく、これは、将来において類似項目を識別するために使用されうる記述的ファクタの単なる一実施例にすぎないことに留意されたい。
【００２８】
例えば、携帯デジタル音楽プレイヤーの購入を望むユーザは、オンライン市場に対する検索エンジンに検索クエリ“ipod nano”を入力しうる。オンライン市場に対する“ipod nano”という検索クエリに応じて、システムは、左列に記載された記述フィールドを有する項目を提示しうる。中央列は、元々の検索クエリ（“ipod nano”）と一般的なストップワード（and, or, in, the, forなど）を除去した後の記述フィールドからの種々の単語を含む。
【００２９】
【表１】
2011505628.tif 000003
【００３０】
新しいipod Nanoデバイス購入に興味のあるユーザは、“sealed 4Gb Ipod Nano”“iPod Nano sealed”“New ipod Nano 8GB black”および“new 4GB white ipod nano”に対するエントリをクリックする。したがって、“ipod nano”に対する将来の検索においては、ユーザによって選択された追加の用語を含む項目は、高い関連性スコアを受けるべきである。これを実施する一方法は、可能性のある各追加の語へと関連性調整ファクタを割り当てることである。ある追加の語に関連づけられるこの関連性調整ファクタは、その追加の語を含む記述を有する項目に対して関連性スコアを調整する。ユーザがある項目を選択するとき、選択された項目に関連付けられた追加の語句に対する関連性調整ファクタが増加するであろう。したがって、選択された４項目（sealed, 4Gb, sealed, new, 8GB, black, new, 4GB）に関連付けられた追加の用語は、関連性調整ファクタを増加されるべきである。その用語がユーザによって選択された一項目より多くに存在するときには、その追加の語句は一回より多く記載されてもよいことに留意されたい。
【００３１】
当然の結果として、選択されなかった項目の記述由来の追加の語句は、関連性調整スコアが減少されうる。一実施形態においては、このような用語は、いかなる選択された項目にも存在してはならず、二つ以上の、選択されなかった項目に現われなければならない。このような一実施形態においては、“transmitter”および“leather”という用語は、その関連性調整スコアを減少されうる。
【００３２】
＜関連性調整ファクタの決定＞
図２は、可能性のある一実施形態が、如何にして記述における追加の語句の関連性調整ファクタを改変するよう動作しうるかを示す、高レベルフローチャートを示す。追加の語句に対する最初の関連性調整ファクタは、一（“１”）などの中間値に設定されうる。図３は、本発明の種々の実施形態において使用されうる幾つかのデータベーステーブルを示す。
【００３３】
図２の最上部に関して、ステージ２１０において、システムは、まず検索クエリを受信する。続いて、ステージ２２０において、システムは、ステージ２１０からユーザの検索クエリの要件を満たす一連の検索結果を生成する。この一連の検索結果は、後に記述されるように、関連性によってソートされてもよいことに留意されたい。
【００３４】
ステージ２３０においては、システムは、ユーザへと結果の一部を表示する。インターネット市場の一実施形態においては、結果は、一連の販売中の品目を含みうる。ステージ２４０においては、検索結果の別の部分を表示し、ユーザは、より詳細に閲覧するための品目を選択してもよいし、または、この一連の結果を放置しておいてもよい。ユーザが検索結果の別の部分を閲覧すると決定すると、システムは、検索結果の別の部分を表示することを選択し、ステージ２３０に戻ってその結果を表示する。
【００３５】
ユーザが検索結果由来の品目をより詳細に閲覧すると決定した場合には、システムはステージ２５０へと進行する。ユーザは品目を選択したため、この品目は、ステージ２１０において入力された、特定の検索クエリを入力した人々にとって関連性があるものとしてみなされる。したがって、システムは、この特定の検索クエリに対して選択された品目に関連する記述的ファクタの関連性調整ファクタを増加させる。
【００３６】
先に説明されたように、一実施形態は、将来類似項目を識別するために使用されうる記述的ファクタとして、検索クエリの一部ではなかった項目に対する記述フィールドにおける付加的な語句を使用する。したがって、ステージ２５０においては、システムは、検索クエリの一部ではなかった記述フィールド由来の語句を（もしあれば）識別し、これらの付加的な語句が付加的な記述的語句のデータベーステーブル３２０にまだない場合には、付加的な記述的語句を、人気のある検索クエリ３１０の表における、検索クエリ入力に関連付けられたデータベーステーブル３２０へと加える。
【００３７】
続いて、ステージ２５５においては、システムは、前のステージで識別された付加的な記述的語句に対する関連性調整ファクタを増加させる。関連性調整ファクタは、付加的な記述的語句として同一のデータベーステーブル３２０に保存されうる。記述的語句の関連性は、その項目に依存して大きく変化するため、各語に対する関連性調整ファクタは、各検索クエリ毎になされることに留意されたい。例えば、“Persian”という語は、絨毯に対しては高い関連性を有するが、iPodに対しては完全に無関係である。
【００３８】
選択された品目に対して付加的な語句の関連性調整ファクタを改変した後、システムは、ステージ２６０において、より詳細にユーザへと選択された品目を表示する。ステージ２７０における付加的な処理は、ユーザ入力に依存する。ユーザが次の、もしくはその前の品目を閲覧することを要求する場合には、システムは、その品目に関連付けられた情報を獲得し、適切な関連性調整ファクタの改変およびその品目の表示を処理するためステップ２５０へと戻る。ユーザが検索結果のリスト表示へと戻ることを決定した場合には、システムは、ステージ２３０へと戻り、リスト表示における検索結果を表示する。
【００３９】
ユーザが、ステージ２７０において特定の検索クエリを放置する（または、もっと前のステージ２４０でこの検索クエリを放置する）ことを決定する場合には、システムは、何らかの関連性調整ファクタの減少がなされるべきかどうかを判断しうる。ステージ２８０においては、システムは、少なくとも一品目が閲覧されたかどうかをまず判断する。もし閲覧された品目がない場合には、関連性調整ファクタの変化はなされなくてもよい。なぜなら、ユーザは表示された品目に対して真に興味があったか、または関心を持たなかったかについての情報が不十分だからである。もし、少なくとも一品目が閲覧された場合には、システムは、ステップ２９０へと進行し、選択されなかった品目に関連する一つ以上の関連性調整ファクタを場合によっては減少させる。システムは、選択されなかった品目に存在する共通の付加的な記述的語句を識別する。一実施形態においては、システムは、記述的語句の関連性調整ファクタを減少させる際には、その記述的語句が、選択された品目のうちのいずれにも存在せず、また、ユーザへと提示されたもののユーザによって選択されなかった少なくともニ品目の中に存在することを必要とする。このテストをパスする記述的語句は、その関連性調整ファクタが減少する。全ての関連性システム実施形態が、ステージ６８０および６９０に関して開示された関連性調整ファクタ減少システムを実装するわけではないことに留意されたい。
【００４０】
＜関連性調整ファクタの使用＞
図４は、検索結果群における項目に対する関連性スコアを調整するために、図２のシステムにおいて生成される関連性調整ファクタを、可能性のある一実施形態が如何に使用しうるかを説明する高レベルフローチャートである。図４に示されたシステムは、図２におけるシステムのステージ２２０内で使用されうることに留意されたい。
【００４１】
まず、ステップ４１０において、検索クエリは受信される。続いて、ステージ４２０において、システムは、ステージ４１０で入力された検索クエリの要件を満たす結果の最初の群を生成するため、項目データベースを検索する。最初の検索結果を獲得した後、検索結果は関連性によってソートされなければならない。この目的を達するため、システムは、ステージ４３０において、最初の結果における項目内の付加的な記述的語句に対する関連性調整ファクタを取り出す。
【００４２】
続いて、ステージ４４０において、関連性調整ファクタが、最初の検索結果において各項目へと与えられた関連性調整スコアへと適用される。一実施形態においては、関連性調整ファクタは、その項目の関連性スコアを調整するため、一連の検索クエリ結果内の項目へと与えられた最初の関連性スコアに対して増加しうる。表２は、このような一実施形態に対する関連性調整ファクタの可能性のある一群を示しており、“ipod nano”検索クエリに関連する幾つかの追加の語句が示されている。追加の語句に対する関連性調整ファクタは、定義された範囲内に収まるように標準化されてもよい。例えば、関連性調整ファクタのこの一群は、０から２の範囲内に収まるよう標準化されている。
【００４３】
【表２】
2011505628.tif 000004
【００４４】
表２に与えられた関連性調整ファクタを適用するために、ある項目が記述に関連する追加の語を有する場合には、関連性調整ファクタは、その項目へ与えられた最初の関連性スコアに対して乗算される。したがって、表２に関して、“sealed”“８GB”および“new”など高い関連性を有する付加的な記述的語句を有する、“ipod nano”検索クエリに対する結果群における項目は、それらの項目に対する関連性スコアを増加させる。同様に、“leather”“transmitter”もしくは“case”などのほとんど無関係の付加的な記述的語句を有する、“ipod nano”検索クエリに対する結果群における項目は、それらの項目に対する関連性スコアを減少させる。最初の関連性スコアを改変するために関連性調整ファクタを使用する他の多くの方法が使用されてもよい。
【００４５】
別の実施形態においては、関連性調整ファクタは、ある項目の関連性スコアを調整するために、その項目に対する最初の関連性スコアに対して加えられてもよい。表３は、そのような一実施形態のための、考えられる一連の関連性調整ファクタを示し、“ipod nano”検索クエリに関連する幾つかの追加の語句が記載されている。追加の語句に対する関連性調整ファクタは、−１００から１００までのような、定義された範囲内に収まるよう標準化されてもよい。
【００４６】
【表３】
2011505628.tif 000005
【００４７】
表３において、より望ましい用語（“sealed”“8GB”および“new”）は、正の大きな関連性調整ファクタを有することに留意されたい。同様に、あまり望ましくない用語（“transmitter”“leather”および“case”）は、負の大きなスコアを有する。その他の中間値の用語に対しては、関連性スコアにおいて比較的影響が少ない。
【００４８】
最初の一連の関連性スコアを調整した後、項目は、ステージ４５０において、調製された関連性スコアに従って順序づけられる。関連性によってソートされた一連の項目は、その後、ユーザに提示されうる。その結果群は、最上部に位置する同一のクエリでの以前の検索から、直前に選択された項目に類似した項目でソートされるため、ユーザは、望んでいる項目を迅速に見つけることが可能である。
【００４９】
＜動的データセットに対する関連性システムの悪用防止＞
ウェブサイトの人気度の基準として、そのウェブサイトに対するハイパーリンクに依存するインターネット検索エンジンの議論において説明されたように、このようなインターネット検索エンジンは、特定のウェブサイトへリンクする何千もの関連性のないウェブサイトを作り出す人々によって悪用される可能性がある。特定のウェブサイトに対する数多くのリンクは、そのウェブサイトの人気度の偽りの状況を作り出す。前節で開示された動的データセット関連性システムでも、同様の悪用方法が企てられうる。
【００５０】
例えば、インターネット市場における非常に攻撃的な販売主は、この攻撃的販売主がインターネット市場に売りに出した品目を繰り返し選択するような自動プログラムの生成を企てるかもしれない。この方法においては、このような攻撃的販売主は、彼らがインターネット市場で販売する品目が、人気があるように見せようと企て、その品目が高い関連性スコアを受ける可能性がある。
【００５１】
このような悪用を防ぐために、関連性スコアリングシステムには、一連の種々の異なる制限が与えられ、ユーザが関連性スコアリンスシステムを悪用することを阻止する。このような悪用を防ぐために実施されうる第一の制限は、以前の段落で記述されたシナリオを防ぐように仕向けられうる。図５は、販売中の自身の品目をクリックする攻撃的販売主による悪用を防ぐ為のさらなるステップを有する、図２に開示された関連性調整ファクタシステムを示す。
【００５２】
図５に関して、ステージ５４５は、ユーザがある品目をより詳細に閲覧するために選択した後で加えられる。ステージ５４５においては、システムは、選択された品目が、特定のユーザによって掲載されたものかどうか、または、このユーザは既にこの特定の品目を閲覧したことがあるかどうかを判断する。もしいずれかが当てはまる場合には、システムは、関連性調整ファクタ改変ステージ５５０および５５５をスキップし、その代わりに、システムがその品目をユーザへと表示するステージ５６０へと直接進行する。この方法においては、システムは、ユーザが彼自身の品目を繰り返し選択することを防ぐ。さらには、ステージ５４５は、ユーザが第二のアカウントを生成して、その第二のアカウントから彼自身の品目を繰り返し選択することを防止する。
【００５３】
＜ユーザ評価スコアを用いた関連性システムの悪用防止＞
インターネット市場システムにおいては、インターネット市場に参加する購入者および販売主に対して評価スコアを設け、取引を行うかもしれない相手方を信頼するべきかについて、人々がある種の基準を有することは、一般的なことである。これらの評価スコアは、概して、取引が完了した（もしくは、取引をやめた）後、インターネット市場における取引の相手方に、ユーザからフィードバックを提供させることによって、生成される。開示されたシステムの一実施形態においては、このようなユーザ評価スコアは、関連性システムに組み込まれている。ユーザ評価スコアを関連性システムに組み込むことによって、関連性システムの結果を改善し、関連性システムの悪用される可能性を減少させる。
【００５４】
図６は、各ユーザと相互に関連づけられた評価スコアが関連性システムに組み込まれている、動的データセットに対する関連性スコア調整システムを示す。図６のシステムは、関連性調整ファクタへの変更をする際に、ユーザの評価が考慮されることを除いては、図５のシステムと同一である。特に、ステージ６５５は、システムがユーザの評価スコアに比例した量によって関連性調整ファクタを増加させることを示すために変更されている。同様に、ステージ６９０は、システムがユーザの評価スコアに比例した量によって関連性調整ファクタを減少させることを示すために変更されている。
【００５５】
ユーザ評価スコアを関連性システムへ組み込むことは、関連性システムに対して多くの顕著な利点を提供する。一つの利点は、ユーザのスキルに比例する形で関連性調整ファクタに対してなされる変更がなされうるということである。経験者ユーザはより高い評価スコアを有し、経験者ユーザによる選択は、初心者ユーザよりも、より大きく関連性システムを変更しうる。
【００５６】
別の利点は、関連性システムにユーザ評価スコアを組み入れることは、関連性システムの悪用を防ぐために使用されうるということである。特に、攻撃的販売主は、多数の新規アカウントを生成して、それらの新規アカウント各々からそのユーザ自身の品目を選択することによって、ステージ６４５で説明された制限（特定のユーザが品目を調整するその品目の選択は一度のみ許可する）を妨害しようと企てうる。新規アカウントの評価スコアを０もしくは別の低い値へ設定することによって、そのような新規アカウントによってなされた選択は関連性システムに対して全く影響を与えないか、またはあまり影響を与えない。したがって、多数の新規アカウントを生成することは、関連性システムを悪用するためには使用できなくなる。
【００５７】
一実施形態においては、ユーザは、インターネット市場において利用可能な異なる商品カテゴリに対して異なる評価スコアを有してもよい。例えば、ある人は、電子製品を売買することに対しては高評価を有しうるが、家庭用品を売買することに対しては初心者の評価を有しうる。このような一実施形態においては、システムは、検索された商品のカテゴリを識別し、関連性調整ファクタを変更する際にはそのカテゴリにおけるユーザの評価を使用しうる。この方法においては、システムはある人の特別なスキル群を考慮し、高評価のカテゴリにおける彼らの選択は関連性システムに大きな影響を与えるが、他の領域における選択は関連性システムにそれほど大きな影響を与えない。ユーザの選択が関連性に大きな影響を有する前に、ユーザが多数の成功した取引に関与したことを必要とすることに留意されたい。このことは、ある人が取引毎にそれに参加する多くのアカウントを生成し、関連性システムを悪用するためにそれらの多くのアカウントを使用しようとすることを防ぐのに役立つ。
【００５８】
＜他の関連性システムとの統合＞
開示されてきた動的データセットのための関連性システムは、他のファクタに基づく他の関連性システムと統合されてもよい。例えば、別のシステムは、関連性を判断する際に、高評価の販売主が低評価の販売主よりも、より高い関連性スコアを受けるように、販売主の評価を使用しうる。このようなシステムにおいては、購入者に対して、検索結果の最上部に、より信頼性の高い販売主が提示されうる。動的データセットのために提示された関連性システムは、このようなシステム（もしくは複数の他の関連性システム）と組み合わせられる可能性もあり、その場合、検索結果を提示するために組み合わせられた関連性スコアが使用される。
【００５９】
関連性システムは、概してインターネット市場の一実施形態に関して開示されてきたが、関連性システムは、他の多くの実施形態においても使用される可能性があることは強調されなければならない。他の実施形態においては、ユーザ評価スコアは、システムにおいてのユーザの経験を示す別の類似した基準で置換されてもよい。例えば、メッセージ投稿ボード（掲示板）に対する一実施形態においては、ユーザ評価スコアは、そのユーザによってなされた投稿数で置換されうる。さらには、本発明は、記述フィールド項目における他の語句の記述的ファクタで記述されてきたが、将来において類似した項目を識別するために使用されうる、他のあらゆる記述的ファクタが使用される可能性がある。
【００６０】
上の記述は、例示的であることを意図されたものであり、限定的であることを意図するものではない。例えば、上述された実施形態（または、そのうちの一つ以上の態様）は、お互いの組み合わせとして使用されてもよい。他の実施形態は、上記の記述を再考することによって当業者にとって明らかであろう。したがって、特許請求の範囲は、請求項が権利を付与される均等物の全範囲に沿って、添付の請求項を参照して判断されるべきである。添付の請求項では、用語“including”および“in which”は、各々、用語“comprising”および“wherein”の平易な英語の同等のものとして使用される。また、以下の請求項では、用語“including”および“comprising”は非制限、すなわち、請求項内でその用語の後に記載されたものに加えて要素を含むシステム、デバイス、品目、またはプロセスは、依然として請求項の範囲に入ると見なされる。さらに、以下の請求項では、用語“first”“second”および“third”などは、単に標示として使用され、それらの対象に数字上の要件を課すことを意図しない。
【００６１】
要約は、読者が技術の開示の本質を迅速に解明することを可能とする要約を要求する、３７Ｃ．Ｆ．Ｒ．§１．７２（ｂ）に従うよう提供される。要約は、請求項の範囲または意味を解釈、あるいは限定するために使用されないことを理解した上で提示されている。加えて、前述の詳細な説明においては、種々の特徴が開示を簡素化するためグループ化されうる。このことは、開示されたもののうちの主張されていない特徴があらゆる請求項にとって必要不可欠であるということを意図するものとして解釈されるべきではない。それよりもむしろ、本発明の主題は、開示された具体的実施形態の全特徴よりも少ない特徴からなりうる。したがって、添付する請求項は、本明細書によって詳細な説明内へと組み込まれ、各々の請求項は、独立した実施形態としてそれ自体が成り立つ。
【図１】
2011505628.tif 000006
【図２】
2011505628.tif 000007
【図３】
2011505628.tif 000008
【図４】
2011505628.tif 000009
【図５】
2011505628.tif 000010
【図６】
2011505628.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成22年7月21日(2010.7.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の検索クエリ結果から関連性を推察する方法であって、
検索エンジンのユーザから検索クエリを受け取るステップと、
前記ユーザからの前記検索クエリに応じて一連の検索結果項目を生成するステップと、
前記ユーザへ、前記一連の検索結果項目を表示するステップと、
前記一連の検索結果項目から項目の前記ユーザによる選択を受け取るステップと、
前記ユーザによる前記一連の検索結果項目から選択された前記項目に関連する第一の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変するステップであって、前記調整は、前記ユーザの評価スコアに関連する、ステップと、
を含む、
ことを特徴とする複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項２】
前記ユーザの前記評価スコアは、前記ユーザとの複数の取引に参加した複数の相手によって与えられた格付けによって生成されるスコアを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項３】
前記一連の検索結果項目から選択された前記項目に関連する前記第一の記述的ファクタは、前記検索クエリに含まれていない前記項目の記述フィールド由来の語を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項４】
前記ユーザからの前記検索クエリに応じて一連の検索結果項目を生成するステップは、前記関連性調整ファクタに基づいて、複合関連性スコアを使用して前記複数の検索結果項目を順位付けするステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項５】
前記項目に関連する第一の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変する前記ステップは、前記ユーザが前記項目を掲載した際には実施されない、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項６】
前記項目に関連する前記第一の記述的ファクタに対する前記関連性調整ファクタは、前記ユーザによって入力された前記検索クエリに対してのみ有効である、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項７】
前記ユーザによって選択されなかった前記一連の検索結果における複数の項目に関連する第二の記述的ファクタに対する関連性調整ファクタを改変するステップであって、前記調整は前記ユーザの評価スコアに関連する、ステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項８】
前記第二の記述的ファクタは、二つ以上の項目であり、前記ユーザによって選択された前記項目には存在しない、
ことを特徴とする請求項７に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項９】
前記関連性調整ファクタは、複数の検索結果項目の関連性スコアを調整するために使用される、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項１０】
前記複数の検索結果項目は、オンライン市場において販売中の複数の項目を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の複数の検索クエリ結果から関連性を推察するコンピュータで実施される方法。
【請求項１１】
コンピュータで読み出し可能な記憶媒体であって、前記コンピュータで読み出し可能な記憶媒体は、複数の検索クエリ結果から関連性を推察するための一連の命令を含み、前記一連の命令は、請求項１から請求項１０までのいずれか一項に記載された方法に従って複数の動作を実施する、ことを特徴とする、コンピュータで読み出し可能な記憶媒体。
【国際調査報告】
2011505628.tif 000012