(57)【要約】開示される実施形態は、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別するためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品を提供する。いくつかの実施形態では、協調フィルタは、選好に一致する程度に基づいて、アイテムユーザをランク付けるために使用されてもよい。協調フィルタは、階層的であってもよく、種々の要因を考慮してもよい。例示的要因として、観察可能特徴に基づくアイテム間の類似性、複数のユーザにわたる集約オンライン検索挙動の集計、個々のユーザに最も重要であると判定されるアイテム特徴、および選択されている別のアイテムの条件付き確率が測定される基準アイテムが挙げられ得る。
2014521145.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
協調フィルタを実装するために、少なくとも１つのプロセッサによって翻訳可能な命令を記憶する少なくとも１つの非一過性コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品であって、前記協調フィルタは、
観察可能特徴に基づいて、複数のアイテム間の類似性を判定するように構成される、第１の構成要素と、
複数のユーザにわたって、オンライン検索挙動を集約するように構成される、第２の構成要素と、
前記観察可能特徴のどの特徴が個々のユーザに最も重要であるかを判定するように構成される第３の構成要素であって、前記協調フィルタの前記第３の構成要素は、基準アイテムおよび少なくとも１つの次のアイテム内の観察可能特徴を利用して、多次元にわたって、前記個々のユーザのアイテム発見挙動を検証し、前記基準アイテムは、前記個々のユーザによって確立される、第３の構成要素と
を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項２】
前記協調フィルタの前記第１の構成要素はさらに、
ａ）第１の観察と第２の観察との間の個々の特徴差異を算出し、
ｂ）前記第１の観察と前記第２の観察との間の複合的類似性を算出し、
ｃ）前記第１の観察および前記第２の観察の全可能性として考えられる値に対して、ａ）およびｂ）を繰り返す、
ように構成される、請求項１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項３】
前記協調フィルタの前記第２の構成要素はさらに、アイテム発見のシーケンスにおいて、前記個々のユーザによる各ホップに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成される、請求項１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４】
前記協調フィルタの前記第２の構成要素はさらに、アイテム発見のシーケンスにおいて、前記個々のユーザによる全ホップに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成される、請求項１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項５】
前記協調フィルタの前記第２の構成要素はさらに、アイテム発見のシーケンスにおいて、全対のアイテムに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成される、請求項１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項６】
個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別するための方法であって、
複数のアイテムの各個々のアイテムに対して、前記個々のユーザが前記個々のアイテムを選択するであろう確率を判定するステップであって、前記確率は、
観察可能特徴に基づく前記複数のアイテム間の類似性と、
複数のユーザにわたるオンライン検索挙動の集約と、
基準アイテムにおける前記個々のユーザの選好であって、前記基準アイテムは、前記個々のユーザによって確立される、選好と
に基づいて判定される、ステップと、
減少順に、前記複数のアイテムに対して判定される確率をランク付けるステップであって、前記個々のユーザによって購入される可能性が高いアイテムは、前記個々のユーザによって購入される可能性が低いアイテムより高くランク付けされる、ステップと
を含む、方法。
【請求項７】
前記複数のアイテム間の類似性を判定するステップはさらに、
ａ）第１の観察と第２の観察との間の個々の特徴差異を算出するステップと、
ｂ）前記第１の観察と前記第２の観察との間の複合的類似性を算出するステップと、
ｃ）前記第１の観察および前記第２の観察の全可能性として考えられる値に対して、ａ）およびｂ）を繰り返すステップと
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
アイテム発見のシーケンスにおいて、前記個々のユーザによる各ホップに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
アイテム発見のシーケンスにおいて、前記個々のユーザによる全ホップに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
アイテム発見のシーケンスにおいて、全対のアイテムに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
基準アイテムと関連付けられた各対合観察に対して、どの第１の次のアイテムが選択されると見込まれるかを判定するステップと、
前記基準アイテムと関連付けられた全観察を検証し、どの第２の次のアイテムが選択されると見込まれるかを判定するステップと
をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２の次のアイテムが、前記基準アイテム後に選択されるたびに、所与の半径に対するカーネルを画定するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記個々のユーザが、前記基準アイテム後、前記第１の次のアイテムを選択するであろう条件付き確率を判定するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記個々のユーザが選択するであろう次のアイテムに関する予測を行うステップと、
前記予測を前記個々のユーザによって選択される実際の次のアイテムと比較するステップと、
前記予測が正しくない場合、ペナルティ値を前記予測に割り当てるステップと
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記予測は、複数の予測のうちの１つであって、
前記複数の予測における正しくない予測の全てに対する総ペナルティ値を判定するステップと、
前記総ペナルティを最小限にする、一式の加重値を判定するステップと
をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
コンピュータ上で起動し、協調フィルタを実装するために連動して作業する、第１のソフトウェア構成要素、第２のソフトウェア構成要素、および第３のソフトウェア構成要素を備え、
前記第１のソフトウェア構成要素は、観察可能特徴に基づいて、複数のアイテム間の類似性を判定するように構成され、
前記第２のソフトウェア構成要素は、複数のユーザにわたって、オンライン検索挙動を集約するように構成され、
前記第３のソフトウェア構成要素は、前記観察可能特徴のどの特徴が個々のユーザに最も重要であるかを判定するように構成され、前記協調フィルタの前記第３の構成要素は、基準アイテムおよび少なくとも１つの次のアイテムにおける前記観察可能特徴を利用して、多次元にわたって、前記個々のユーザのアイテム発見挙動を検証し、前記基準アイテムは、前記個々のユーザによって確立される、
システム。
【請求項１７】
前記協調フィルタの前記第１のソフトウェア構成要素はさらに、
ａ）第１の観察と第２の観察との間の個々の特徴差異を算出し、
ｂ）前記第１の観察と前記第２の観察との間の複合的類似性を算出し、
ｃ）前記第１の観察および前記第２の観察の可能性として考えられる値の全てに対して、ａ）およびｂ）を繰り返す、
ように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記協調フィルタの前記第２のソフトウェア構成要素はさらに、アイテム発見のシーケンスにおいて、前記個々のユーザによる各ホップに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記協調フィルタの前記第２のソフトウェア構成要素はさらに、アイテム発見のシーケンスにおいて、前記個々のユーザによる全ホップに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記協調フィルタの前記第２のソフトウェア構成要素はさらに、アイテム発見のシーケンスにおいて、全対のアイテムに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成される、請求項１６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、市場において使用される協調フィルタに関する。より具体的には、本明細書に開示される実施形態は、ある消費者アイテムを識別するための協調フィルタを具現化する、システム、方法、およびコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、協調フィルタは、アイテムが、比較的に低価格が付けられ（例えば、パッケージ化された食料雑貨類）、頻繁に消費され（例えば、映画のレンタル）、他のアイテムとセットで販売され（例えば、カミソリを購入する消費者はまた、交換用の刃も購入し得る）、および／またはアイテム間に測定可能な類似性がほとんどない（例えば、書籍）市場においてその役割を果たすために存在する。消費者が、具体的に所望する製品に関連する情報を有していない、またはそのような情報を理解していないとき、消費者は、深刻な交渉上の不利な立場にあることになり得る。本問題を悪化させているのは、複雑な交渉取引が、ローカル需要と製品または製品特徴の可用性との間の相互依存、取引が生じる製品寿命の時点、および相互に対する種々の取引の相互関係を含め、種々の要因のため、消費者にとって、理解することが困難であり得るという事実である。例えば、販売者は、ある取引の一側面では、マージンを犠牲にし、同一の（または、異なる）顧客との別の取引からマージンを回収し得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
複合取引を伴うアイテムに対して、現在利用可能なデータは、概して、単一次元的である。具体的実施例を用いて例証すると、アイテムＡに対して推奨される価格（例えば、＄２０，０００）は、どれだけその価格に対して影響を受けるかどうか（「＄１９，０００は、このアイテムに対して適切または不適切な価格か？」）、またはほぼ同一の価格において、アイテムＡがどれだけアイテムＢに匹敵するかどうかを考慮していない場合がある。その結果、常時、改良の余地がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本明細書に開示される実施形態は、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別するためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品を提供する。いくつかの実施形態では、協調フィルタは、ユーザ選好に一致する程度に基づいて、アイテムをランク付けるために使用されてもよい。協調フィルタは、階層的であってもよく、種々の要因を考慮してもよい。例示的要因として、観察可能特徴に基づくアイテム間の類似性、複数のユーザにわたる集約オンライン検索挙動の集計、個々のユーザに最も重要であると判定されるアイテム特徴、および選択されている別のアイテムの条件付き確率が測定される基準アイテムが挙げられ得る。例示的観察可能特徴として、価格、色、サイズ等が挙げられ得るが、それらに限定されない。
【０００５】
いくつかの実施形態では、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別する方法は、観察可能特徴に基づいて、アイテム間の類似性を判定するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、本明細書に開示される協調フィルタは、観察可能特徴に基づいて、アイテム間の類似性を判定するための第１の構成要素を含む、複数のソフトウェア構成要素を備えてもよい。いくつかの実施形態では、フィルタの第１の構成要素は、第１の観察と第２の観察との間の個々の特徴差異を算出し、第１の観察と第２の観察との間の複合的類似性を算出し、第１の観察および第２の観察の全可能性として考えられる値に対して、これらの算出を繰り返すように構成されてもよい。
【０００６】
いくつかの実施形態では、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別する方法はさらに、複数のユーザにわたって、オンライン検索またはアイテム発見挙動を集約するステップを含んでもよい。いくつかの実施形態では、本明細書に開示される協調フィルタはさらに、複数のユーザにわたって、オンライン検索挙動を集約するための第２の構成要素を備えてもよい。フィルタの第２の構成要素は、種々の方法で実装されてもよい。例えば、一実施形態では、第２の構成要素は検索パス（アイテム発見のシーケンス）における各「ホップ」に対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成されてもよい。別の実施形態では、第２の構成要素は、検索パスにおける全「ホップ」に対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成されてもよい。さらに別の実施形態では、第２の構成要素は、検索された順序にかかわらず、検索パスにおける全対のアイテムに対してのみ、アイテム閲覧頻度を収集するように構成されてもよい。
【０００７】
いくつかの実施形態では、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別する方法はさらに、個々のユーザに最も重要なアイテム特徴を判定するステップを含んでもよい。新しいユーザは、他のユーザと顕著に異なるアイテム発見挙動を呈するであろうことが可能性として考えられる。本明細書に開示されるフィルタは、新しいユーザのアイテム発見挙動を通して、どの特徴が、個々のユーザに最も重要であり得るかを判定することができる、第３の構成要素を含んでもよい。いくつかの実施形態では、加重アルゴリズムが、利用される。ユーザが、その基準アイテムを確立するとき、各特徴に割り当てられた加重値は、アイテム間の類似性を算出するために使用されるものと同一である。初期特徴加重値は、ヒューリスティックに判定することができる。第１のホップ後、ユーザが、次のアイテムを選定すると、基準アイテムおよび次のアイテムにおける特徴が、比較され、多次元にわたって、どれだけ異なるかを判定する。本プロセスは、ユーザのアイテム発見が終了するまで、継続することができる。
【０００８】
単一ホップ検索挙動に基づいて、履歴アイテム発見ログの観察毎に、２つのアイテム間の黙示的対合が存在し得る。ユーザが、基準アイテムを設定すると、本明細書に開示される実施形態は、その次の移動がどのようになり得るかを予測するように動作することができる。いくつかの実施形態では、ユーザのアイテム選好を予測する方法は、以下を含んでもよい。
−基準アイテムｉとの各対合観察に対して、どの次の選択アイテムｊが、見込まれるかを判定する。次に、全他の観察を検証し、どの次の選択アイテムｔが、基準アイテムがｉである全例に該当したかを判定する。
−アイテムｉの後に選択されたアイテムがｔであった例毎に、所与の半径に対するカーネルＫ（ｄｉｔ）を算出する。
−ユーザがｉの後にアイテムｊを選択するであろう条件付き確率を判定する。これは、集約挙動ｑｉｊ（ｈ）によって加重された両方の構造的特徴ベースの類似性を反映し得る。一実施形態では、その逆は、ｄｉｊ＝１-ｓｉｊとなり得る。
−各アイテムｔに対して、基準アイテムｉを前提とすると、選択されるアイテムを予測し、選択された実際の次のアイテムと比較し、正しくない予測にペナルティを割り当てることが可能であり得る。アイテムの基準をｉ、予測された次のアイテム選択をｊ、および実際の次のアイテム選択をｋと仮定すると、ペナルティは、以下となり得る。
ｊ＝ｋの場合、Ｌｊ，ｋ（ｉ）＝０
ｊ≠ｋの場合、Ｌｊ，ｋ（ｉ）＝ｍａｘ（Ｒｋ−Ｒｊ，０）
本実施例では、Ｒｋは、アイテムｋの１単位を販売することによって生み出され得る収益となり得る。
−履歴データセットにおける観察毎に、ペナルティ値が、算出されてもよく、正しくない予測Ｌに対するペナルティの和が、合計され得る。
−予測誤差は、加重された類似性ｓｉｊによって決定される。したがって、加重値ｗｐを変化することによって、Ｌの値を変化させ得る。
−一実施形態では、Ｅｐａｎｅｃｈｎｉｋｏｖカーネルが、半径０．５を用いて使用されてもよい。ｐ＝１，…，ｍ特徴に対して選択された初期加重値ｗｐ＝１／ｍから開始し、種々の一式の加重値を使用して、総ペナルティＬを最小限にする、一式の加重値を判定してもよい。
−Ｍ回の反復を行うことができ、それぞれ、前回の反復の加重値のわずかな摂動を表す、別個の一式の加重値が制約され、したがって、条件
【０００９】
【数１】
2014521145.tif 000003
が当てはまる。
【００１０】
本明細書に開示される実施形態を実装するソフトウェアは、１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体上に常駐し得る、好適なコンピュータ実行可能命令内に実装されてもよい。本開示では、用語「コンピュータ可読媒体」は、少なくとも１つのプロセッサによって読み取ることができる、全タイプのデータ記憶媒体を包含する。コンピュータ可読媒体の実施例として、ランダムアクセスメモリ、読取専用メモリ、ハードドライブ、データカートリッジ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスケット、フラッシュメモリドライブ、光学データ記憶デバイス、コンパクトディスク読取専用メモリ、ならびに他の適切なコンピュータメモリおよびデータ記憶デバイスが挙げられ得る。
【００１１】
本明細書に開示される協調フィルタの実施形態は、多くの利点を提供することができる。例えば、従来の協調フィルタは、類似消費者商品の提案を行うために、電子市場において利用され得るが、代替の提案には非効果的である。本明細書に開示される協調フィルタの実施形態は、特に、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別し、ユーザのアイテム選好を予測し、ユーザが実際に購入を行う可能性を増加させる際に有用であり得る。
【００１２】
本開示のこれらおよび他の側面は、以下の説明および付随の図面と併せて検討されることによって、さらに認識および理解されるであろう。しかしながら、以下の説明は、本開示の種々の実施形態およびその多数の具体的詳細を示すが、限定ではなく、例証として与えられることを理解されたい。多くの代用、修正、追加、および／または再配列が、その精神から逸脱することなく、本開示の範囲内で行われてもよく、本開示は、全てのそのような代用、修正、追加、および／または再配列を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
付随の本明細書の一部を形成する図面は、本開示のある側面を描写するために含まれる。図面に図示される特徴は、必ずしも、正確な縮尺で描かれていないことに留意されたい。本開示およびその利点のより完全な理解は、付随の図面（類似参照番号は、類似特徴を示す）と関連して検討される、以下の説明を参照することによって得られ得る。
【図１】図１は、車両データシステムを含む、トポロジの一実施形態を描写する。
【図２】図２は、購入される可能性が高い消費者アイテムを判定するための方法の一例示的実施形態を図示する、流れ図を描写する。
【図３】図３は、車両間の類似性を算出するための方法の一例示的実施形態を図示する、流れ図を描写する。
【図４】図４は、可能性として考えられるカーネルの一例示的実施形態を図示する、グラフィカル表現を描写する。
【図５】図５は、購入される可能性がある消費者アイテムを判定するデータフローの一例示的実施形態を図示する、略図を描写する。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本開示およびその種々の特徴および有利な詳細は、付随の図面に図示され、以下の説明に詳述される、例示的、したがって、非限定的である、実施形態を参照して、より完全に説明される。公知のプログラミング技法、コンピュータソフトウェア、ハードウェア、オペレーティングプラットフォーム、およびプロトコルの説明は、本開示の詳細を不必要に曖昧にしないように、省略され得る。しかしながら、発明を実施するための形態および具体的実施例は、好ましい実施形態を示すが、限定としてではなく、例証として与えられるにすぎないことを理解されたい。本発明の根本概念の精神および／または範囲内にある種々の代用、修正、追加、および／または再配列は、本開示から、当業者に明白となるであろう。
【００１５】
本明細書で使用されるように、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｅ（含む）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」、「ｈａｓ（有する）」、「ｈａｖｉｎｇ（有する）」、またはその任意の他の変形例は、非排他的含有を網羅することが意図される。例えば、要素のリストを備える、プロセス、製品、物品、または装置は、必ずしも、それらの要素のみに限定されず、明示的にリストされていない、あるいはそのようなプロセス、プロセス、物品、または装置に固有の他の要素を含んでもよい。さらに、そうではないことが明示的に述べられない限り、「ｏｒ（または）」は、排他的「ｏｒ」ではなく、包含的「ｏｒ」を指す。例えば、条件ＡまたはＢは、いかのうちの任意の１つによって充足される：Ａは、真（または、存在）であって、Ｂは、偽（または、不在）である、Ａは、偽（または、不在）であって、Ｂは、真（または、存在）である、ならびにＡおよびＢの両方が、真の（または、存在）である。
【００１６】
加えて、本明細書に与えられる任意の実施例または例証は、いかようにも、それらがともに利用される任意の用語または複数の用語の制限、限定、またはその定義を表現するものとして、見なされない。代わりに、これらの実施例または例証は、ある特定の実施形態に関して説明されており、例証にすぎないものと見なされるべきである。当業者は、これらの実施例または例証とともに利用される任意の用語または複数の用語が、それとともに、または明細書のいずれかに与えられ得る、あるいは与えられない場合もある、他の実施形態ならびにその実装および適応を包含し、全てのそのような実施形態が、その用語または複数の用語の範囲内に含まれることが意図されることを理解するであろう。そのような非限定的実施例および例証を指定する用語として、「ｆｏｒ  ｅｘａｍｐｌｅ（例えば）」、「ｆｏｒ  ｉｎｓｔａｎｃｅ（例えば）」、「ｅ．ｇ．（例えば）」、「ｉｎ  ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（一実施形態では）」、および同等物が挙げられるが、それらに限定されない。
【００１７】
本明細書に開示されるシステムおよび方法の実施形態は、本明細書に開示されるシステムおよび方法の実施形態を実装するために使用され得る、トポロジの一実施形態を描写する、図１を参照してさらに説明され得る。トポロジ１００はネットワーク１７０を通して、コンピューティングデバイス１１０（例えば、コンピュータシステム、携帯情報端末、キオスク、専用端末、携帯電話、スマートフォン等）に連結される、車両データシステム１２０（本明細書では、ＴｒｕｅＣａｒシステムとも称される）と、在庫会社１４０、相手先商標製品製造会社（ＯＥＭ）１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、外部情報ソース１８４、陸運局（ＤＭＶ）１８０、および１つ以上の関連付けられた販売場所、本実施形態では、自動車売買業者１３０における１つ以上のコンピューティングデバイスとを含む、一式のエンティティを備える。ネットワーク１７０は、例えば、無線または有線通信ネットワーク、例えば、インターネットまたは広域ネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話網（ＰＴＳＮ）、あるいは任意の他のタイプの電子または非電子通信リンク、例えば、郵便、宅配便、もしくは同等物であってもよい。
【００１８】
車両データシステム１２０は、１つ以上のコンピュータ可読媒体上で具現化される命令を実行する中央処理ユニットを伴う、１つ以上のコンピュータシステムを備えてもよく、命令は、本明細書に開示される実施形態と関連付けられた機能性のうちの少なくともいくつかを行うように構成される。これらのアプリケーションとして、インターフェースモジュール１９２、データ収集モジュール１９４、および車両データシステム１２０によって利用される処理モジュール１９６を実装するように構成される、１つ以上のアプリケーション（１つ以上の非一過性コンピュータ可読媒体上で具現化される命令）を備える、車両データアプリケーション１９０を含んでもよい。さらに、車両データシステム１２０は、得られたデータ１２４を記憶するように動作可能なデータ記憶１２２と、動作の間判定されるデータ１２６と、一式の販売業者コストモデルまたは価格比モデル、あるいは本明細書に開示される実施形態と関連付けられた、またはそれらの実施形態の実装の間に判定された任意の他のタイプのデータを備え得る、モデル１２８とを含んでもよい。
【００１９】
車両データシステム１２０は、例えば、コンピューティングデバイス１１０におけるユーザからのクエリを受信し、それに応答する、在庫会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１７０、ＤＭＶ１８０または販売業者１３０とインターフェースをとり、データを取得する、あるいは車両データシステム１２０によって得られた、または判定されたデータを、在庫会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データソース１８４、または販売業者１３０のいずれかに提供するように構成される１つ以上のインターフェース１９２を利用することを含め、幅広い機能性を提供し得る。所与の状況において利用される特定のインターフェース１９２は、車両データシステム１２０によって実装される機能性、任意の特定のエンティティと通信するために利用されるネットワーク１７０のタイプ、得られる、または提示される、データのタイプ、データがエンティティから得られる時間間隔、種々のエンティティにおいて利用されるシステムのタイプ等に依存し得ることを理解されるであろう。したがって、これらのインターフェースは、例えば、ウェブページ、ウェブサービス、データがオペレータによって入力または同様にアクセスされ得る、データ入力またはデータベースアプリケーション、あるいは特定の状況において利用されることが所望される、ほぼ任意の他のタイプのインターフェースを含んでもよい。
【００２０】
一般に、次いで、これらのインターフェース１９２を使用して、車両データシステム１２０は、在庫会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データソース１８４、または販売業者１３０のうちの１つ以上を含む、種々のソースからデータを取得し、そのようなデータをデータ記憶１２２に記憶してもよい。本データは、次いで、車両データシステム１２０によって、グループ化、分析、または別様に処理され、同様に、データ記憶１２２内に記憶される、所望のデータ１２６またはモデル１２８を判定してもよい。コンピューティングデバイス１１０におけるユーザは、提供されるインターフェース１９２を通して、車両データシステム１２０にアクセスし、該当する場合、ユーザが適用を所望する所望の車両構成または誘因データ等、あるパラメータを指定してもよい。車両データシステム１２０は、ユーザ指定パラメータに基づいて、データ記憶１２２内の特定の一式のデータを選択し、処理モジュール１９６およびモデル１２８を使用して、一式のデータを処理し、インターフェースモジュール１９２を使用して、選択されたデータセットおよび処理から判定されたデータを用いて、インターフェースを生成し、これらのインターフェースをユーザのコンピューティングデバイス１１０においてユーザに提示することができる。より具体的には、一実施形態では、インターフェース１９２は、非常に直感的かつ有用様式において、選択されたデータセットをユーザに視覚的に提示し得る。
【００２１】
特に、一実施形態では、視覚的インターフェースは、選択されたデータセットの少なくとも一部を、参照価格データ点（例えば、仕切り価格、ＭＳＲＰ、販売業者手数料、市場平均、インターネット平均等）と比較して、定量化可能価格または価格範囲（例えば、「平均」、「良」、「優良」、「高過ぎる」等）を反映する、価格曲線、棒グラフ、柱状グラフ等として、提示してもよい。これらのタイプの視覚的提示の使用は、ユーザが、具体的車両構成に関連する価格データをより理解することを可能にし得る。加えて、実質的に同じ様式において、異なる車両構成に対応するデータを提示することによって、ユーザは、異なる車両構成と関連付けられた価格データ間の比較を容易に行うことができる。ユーザが提示されたデータを理解するようさらに支援するために、インターフェースはまた、提示されたデータを判定するために利用された誘因に関連するデータ、またはそのような誘因がどのように提示されたデータを判定するために適用されたかを提示してもよい。
【００２２】
トポロジ１００内の種々の他のエンティティを参照すると、販売業者１３０は、ＯＥＭ１５０のうちの１つ以上によって製造された車両の小売店であってもよい。販売、財務、部品、サービス、在庫、および事務処理業務ニーズの追跡または別様に管理するために、販売業者１３０は、販売業者管理システム（ＤＭＳ）１３２を採用してもよい。多くのＤＭＳ１３２は、アクティブサーバページ（ＡＳＰ）ベースであるため、取引データ１３４は、直接、ＤＭＳ１３２から、データがＤＭＳシステム１３２から読み出されることを可能にする、「キー」（例えば、ＤＭＳシステム１３２内のアクセス権設定を伴う、ＩＤおよびパスワード）を用いて、取得されてもよい。多くの販売業者１３０はまた、ネットワーク１７０を経由してアクセスされ得る、１つ以上のウェブサイトを有してもよく、販売業者１３０に関する価格データが、任意の所定の、すなわち、先行価格を含め、それらのウェブサイト上に提示されてもよい。本価格は、典型的には、「値段交渉なしの」価格（すなわち、交渉を伴わない価格）であって、車両データシステム１２０によって、「適正」価格と見なされ得る。
【００２３】
在庫会社１４０は、販売業者１３０（例えば、そのようなデータをＤＭＳ１３２から取得する）のうちの１つ以上から在庫データを取得および記憶し得る、１つ以上の在庫ポーリング会社、在庫管理会社、またはリスティングアグリゲータであってもよい。在庫ポーリング会社は、典型的には、販売業者によって委託され、ＤＭＳ１３２からデータを引き出し、ウェブサイト上および他のシステムによって使用するために、データをフォーマットする。在庫管理会社は、販売業者の代わりに、在庫情報（写真、説明、仕様）を手動でアップロードする。リスティングアグリゲータは、在庫コンテンツを表示するウェブサイトを「抽出する」またはその「リンクを張り」、リスティングウェブサイト（例えば、ＡｕｔｏＴｒａｄｅｒ．ｃｏｍ、ＦｏｒｄＶｅｈｉｃｌｅｓ．ｃｏｍ等）から直接フィードを受信することによって、そのデータを得る。
【００２４】
ＤＭＶ１８０は、集合的に、ユーザが車両に関連するデータを提供する、任意のタイプの政府エンティティを含み得る。例えば、ユーザが、車両を購入すると、税金および権原取得目的のために、その州（例えば、ＤＭＶ、州務長官等）に登録しなければならない。本データは、典型的には、車両属性（例えば、型式年度、製造者、型式、走行距離等）および税金目的のための販売取引価格を含む。
【００２５】
金融機関１８２は、車両の購入に関与する当事者に任意のタイプの金融サービスを提供する、銀行、貯蓄貸付組合、信用金庫等の任意のエンティティであってもよい。例えば、購入者は、車両を購入するとき、金融機関からのローンを利用し得るが、ローンプロセスは、通常、２つのステップを要求する。すなわち、ローンの申請およびローンの契約である。これらの２つのステップは、金融機関が、ローンのリスクプロファイルを適切に査定および理解するために、車両および消費者情報を利用し得る。典型的には、ローンの申請およびローンの契約は両方とも、車両の提案および実際の販売価格を含む。
【００２６】
販売データ会社１６０は、任意のタイプの車両販売データを収集する、任意のエンティティを含んでもよい。例えば、配給提携した販売データ会社は、特定の販売業者１３０のＤＭＳ１３２システムから新品および中古品販売取引データを集約する。これらの会社は、他のデータ会社、販売業者、およびＯＥＭによるデータの内部分析または外部購入の目的のため、収集されたデータを配給するために、販売業者１３０からデータを読み出すことを可能にする、販売業者１３０との正式な契約を締結し得る。
【００２７】
製造業者１５０は、販売業者１３０によって販売される車両を実際に構築する、それらのエンティティである。その車両の価格を導き出すために、製造業者１５０は、販売業者手数料および価格の一般的指標として使用されるべき、車両およびそれらの車両のオプションの両方に対する仕切り価格およびメーカー希望小売価格（ＭＳＲＰ）を提供してもよい。これらの固定価格は、製造業者によって設定され、地理的地域によって、若干変動し得る。
【００２８】
外部情報ソース１８４は、任意の数の他の種々のソース、オンライン、またはその他を備えてもよく、他のタイプの所望のデータ、例えば、車両、価格、人口統計、経済情勢、市場、地域、消費者等に関するデータを提供してもよい。
【００２９】
ここでは、トポロジ１００内に描写される種々のエンティティの全てが、本明細書に開示される実施形態において、必要なわけではなく、または所望されるわけでもなく、トポロジ１００内に描写されるエンティティに関して説明される機能性の一部は、単一エンティティに組み合わせられてもよく、または完全に排除されてもよいことに留意されたい。加えて、いくつかの実施形態では、トポロジ１００内に示されない他のデータソースが、利用されてもよい。トポロジ１００は、したがって、例示にすぎず、いかようにも、本明細書に開示される実施形態にいかなる限定も課すものと捉えられるべきではない。
【００３０】
個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別するために、フィルタは、ユーザ選好に一致する程度に基づいて、アイテムをランク付けるために使用されてもよい。フィルタは、階層的であってもよく、種々の要因を考慮してもよい。図２に示されるように、アイテム間の類似性２００、集約オンライン検索挙動２０５、個々の検索挙動２１０、および基準アイテム２１５が、階層フィルタ２２０に考慮されてもよい。これは、購入される可能性が高い消費者アイテム２２５をもたらし得る。
【００３１】
一実施形態では、アイテム間の類似性２００は、観察可能特徴に基づいてもよい。例示的観察可能特徴として、価格、色、サイズ等が挙げられ得るが、それらに限定されない。集約オンライン検索挙動の集計２０５は、複数のユーザにわたり得る。個々の検索挙動２１０は、個々のユーザに最も重要であると判定されるアイテム特徴を含んでもよい。基準アイテム２１５は、選択されている別のアイテムの条件付き確率が測定されるアイテムを含んでもよい。
【００３２】
フィルタの目的の１つは、ユーザが、基準アイテムｉに関心を示したことを前提として、アイテムｊを選択するであろう確率：
Ｐ（ｊ｜ｉ）＝ｆ（アイテム間の類似性、アイテム間の集約検索挙動、個々の検索挙動）を判定することであり得る。
【００３３】
確率が、全対のアイテムに対して判定されると、それらは、減少順にランク付けされてもよい。ユーザが、そのアイテム発見セッションの間、アイテムｉを選択すると、最高ランクの条件付き確率を伴うアイテムが、ユーザに、「ｙｏｕ  ｍａｙ  ａｌｓｏ  ｌｉｋｅ  ｔｈｅｓｅ  ｉｔｅｍｓ（これらのアイテムも気に入るかも知れません）」と提案されてもよい。「ｙｏｕ  ｍａｙ  ａｌｓｏ  ｌｉｋｅ．．．」提案を伴わずに、履歴ユーザ選好を正確に予測するフィルタは、新しいアイテム発見セッションの間、ユーザの選好に一致するアイテムを提示するために活用され得る。また、ユーザにとっても魅力的であって、かつ販売者にとっても、より高い見込み収益をもたらし得る、特徴を伴うアイテムを提示するために使用されてもよい。
【００３４】
多くの既存の協調フィルタは、消費者アイテムが、比較的に低価格が付けられ、頻繁に消費され、他のアイテムとセットで販売され、および／またはアイテム間に測定可能な類似性がほとんどない市場においてその役割を果たすために存在する。比較的に低価格であり得る、消費者アイテムの実施例として、パッケージ化された食料雑貨類が挙げられ得るが、それらに限定されない。頻繁に消費され得る、消費者アイテムの実施例として、映画のレンタルが挙げられ得るが、それらに限定されない。アイテムとセットで販売され得る、消費者アイテムの実施例として、カミソリおよびカミソリの交換用の刃が挙げられ得るが、それらに限定されない。それらの間に測定可能な類似性がほとんどない場合がある、消費者アイテムの実施例として、書籍が挙げられ得るが、それらに限定されない。
【００３５】
本明細書に提示されるフィルタは、高価格が付けられ、独立アイテムとして稀に購入され、構造上の差異が、観察可能かつ測定可能である、消費者商品に適用され得るという点において、従来の協調フィルタと異なる。一実施例は、新車または中古車であり得る。これらは、比較的に稀に購入され（数年または数十年毎）、高価格が付けられ（数万ドル）、セットで購入されず、車両間の類似性が、比較的に僅かな特徴（年式、製造者、型式、ボディタイプ、シリンダ、燃料タイプ等）の比較によって特徴付けられ得る。本明細書に開示される新しいフィルタは、「ある消費者が、あるアイテムを購入するとした場合、他に購入を希望するものは何か？」というような質問に回答することを意図するものではない。むしろ、「ある消費者が、あるタイプのある唯一のアイテムを購入しようとしている場合、どの候補アイテムが、提案されるべきか？」というような質問に回答し得る。したがって、「アイテムＡおよびアイテムＢ」ではなく、「アイテムＡまたはアイテムＢ」に関わる決定に焦点が当てられ得る。
【００３６】
いくつかの実施形態では、フィルタは、以下の表記法を採用する。
【００３７】
あるアイテム（ｘｉ）は、特性または変数としても知られ得る、そのｐ＝１，…，ｍ特徴によって記述することができる。
ｘｉ＝｛ｘｉ，１，ｘｉ，２，…，ｘｉ，ｍ｝
全ｎ個の別個のアイテムは、以下のような行列形態で表され得る。
【００３８】
【数２】
2014521145.tif 000004
いくつかのオプションに対するデータの形式は、数値でなくてもよいが、類似性は、依然として、最初に、データを数値スケールに変換することによって、特徴にわたって確立され得る。
【００３９】
２値特徴：一実施形態では、ある特徴が、２つの可能性として考えられる状態（例えば、はい／いいえ、オン／オフ、黒色／白色等）のみとり得るとき、一方の状態を１に、他方の状態を０に設定することによって、非常に単純に本特徴を数値スケールにマップすることができる。例えば、以下のルールが適用され、「はい」／「いいえ」として表される特徴を数値スケールに変換し得る。
ｘｉ，ｐ＝「はい」の場合、ｘｉ，ｐ＝１
ｘｉ，ｐ＝「いいえ」の場合、ｘｉ，ｐ＝０
どの状態に１の値が割り当てられるかの選択は、フィルタにおける類似性算出に影響を及ぼさないため、重要とはなり得ない。
【００４０】
順序特徴：一実施形態では、ある特徴の値が、黙示的順番（例えば、「低」／「中」／「高」、「不良」／「普通」／「良」等）を伴う、非数値形式をとるとき、単純変換によって、そのランクを使用したそのような特徴を表してもよい。例えば、以下のルールが適用され、「低」／「中」／「高」として表される特徴を数値スケールに変換し得る。
ｘｉ，ｐ＝「低」の場合、ｘｉ，ｐ＝１
ｘｉ，ｐ＝「中」の場合、ｘｉ，ｐ＝２
ｘｉ，ｐ＝「高」の場合、ｘｉ，ｐ＝３
種々の状態を非均一に分ける必要性に対応する情報が存在する場合、より複雑な変換が、適用されてもよい。
【００４１】
カテゴリ特徴：一実施形態では、ある特徴の値が、黙示的順番を伴わない、非数値形式をとるとき（例えば、「赤色」／「白色」／「緑色」）、観察にわたるその特徴に対する類似性を確立することができる。一実施形態では、本データは、以下に説明されるフィルタの後の段階まで、そのまま残すことができる。特徴がとり得る、２つの状態のみ存在する場合、同様に、単に、特徴を２値と見なし得る。
【００４２】
例えば、フィルタが、３つの車両タイプが存在し、それぞれ、表１に示されるように、４つの特徴｛価格、燃料効率、ターボ、色｝を有する、「中間サイズの車」のカテゴリにおける自動車購入に適用されると想定する。
【００４３】
【表１】
2014521145.tif 000005
本実施例では、数値スケールへの変換（カテゴリ特徴を除く）は、表２に示される結果をもたらし得る。
【００４４】
【表２】
2014521145.tif 000006
数値形式に変換された全特徴は、次いで、以下のように、［０，１］で有界されたスケールで表すことができる。
【００４５】
【数３】
2014521145.tif 000007
【００４６】
特徴を共通スケールに再スケールするプロセスは、「標準化」と呼ばれる。例えば、フィルタが、「中間サイズの車」のカテゴリにおける自動車の購入に適用され、中間サイズの車のカテゴリ中の最も安価な車が、＄１８，０００であって、中間サイズの車のカテゴリ中の最も高価な車が、＄２８，０００であると想定する。最も安価、最も高価、およびカテゴリ内のある車が＄２６，０００である価格特徴のスケール化された値は、以下となり得る。
最も安価な車：ｘｉ，ｐ＝（１８，０００−１８，０００）／（２８，０００−１８，０００）＝０／１０，０００＝０．０
最も高価な車：ｘｉ，ｐ＝（２８，０００−１８，０００）／（２８，０００−１８，０００）＝１０，０００／１０，０００＝１．０
＄２６，０００の車：ｘｉ，ｐ＝（２６，０００−１８，０００）／（２８，０００−１８，０００）＝８，０００／１０，０００＝０．８
本実施例における特徴の標準化された数値表現は、表３に示される。
【００４７】
【表３】
2014521145.tif 000008
いくつかの実施形態では、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別する方法は、観察可能特徴に基づいて、アイテム間の類似性を判定するステップを含んでもよい。一実施形態では、観察可能特徴に基づいて、アイテム間の類似性を判定する方法は、ａ）第１の観察と第２の観察との間の個々の特徴差異を算出するステップと、ｂ）第１の観察と第２の観察との間の複合的類似性を算出するステップと、ｃ）第１の観察および第２の観察の全可能性として考えられる値に対して、ステップａ）およびｂ）を繰り返すステップとを含んでもよい。
【００４８】
一実施形態では、ｍ個の観察可能特徴ｓｉｊの比較に基づく、アイテムｉとアイテムｊとの間の類似性は、公知のＭｉｎｋｏｗｓｋｉの計量を使用して算出することができる。
【００４９】
【数４】
2014521145.tif 000009
式中、
【００５０】
【数５】
2014521145.tif 000010
である。特徴が、カテゴリ（例えば、赤色／白色／緑色）である場合、
カテゴリが一致する場合、｜ｘｉ，ｐ−ｘｊ，ｐ｜、そうでなければ、１となる。
【００５１】
図３を参照すると、ステップ３０２では、観察ｉとｊとの間の個々の特徴差異が、算出され得る。ｉとｊとの間の個々の特徴差異が算出されると、ステップ３０４では、観察ｉとｊとの間の類似性が算出され得る。ステップ３０６では、ｉおよびｊの全可能性として考えられる値に対して、ステップ３０２および３０４が、繰り返される。いくつかの実施形態では、観察とそれ自体との間の類似性が、定義によって、１であるため、観察とそれ自体ｄｉｉとの間の差異の値を算出する必要がない場合がある。
【００５２】
実施例として、車両１と車両２（λ＝２）との間の類似性を判定するために、価格特徴（ｐ＝１）に対してｗｐ＝０．５、燃料効率特徴（ｐ＝２）に対して０．２、ターボ特徴（ｐ＝３）に対して０．１、および色特徴（ｐ＝４）に対して０．３、したがって、
【００５３】
【数６】
2014521145.tif 000011
とする。車両１と車両２との間の類似性は、以下のように、方法３００の一実施形態を使用して判定されてもよい。
【００５４】
ステップ３０２：観察ｉとｊとの間の個々の特徴差異を算出する。
【００５５】
【数７】
2014521145.tif 000012
ステップ３０４：観察ｉとｊとの間の複合的類似性を算出する。
【００５６】
【数８】
2014521145.tif 000013
ステップ３０６：ｉおよびｊの全可能性として考えられる値に対して、前述のステップを繰り返す。本実施例では、定義によって、観察とそれ自体との間の類似性が、１であるため、ｄｉｉの値を算出する必要はない。
【００５７】
いくつかの実施形態では、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別する方法はさらに、複数のユーザにわたる集約オンライン検索挙動の集計ｑｉｊ（ｈ）を収集するステップを含んでもよい。オンライン検索挙動は、種々の方法において、複数のユーザにわたって、集約されてもよい。
【００５８】
ユーザが、アイテム発見セッションを確立するとき、基準アイテムｉから開始してもよい。一実施形態では、セッションが、他のアイテムを吟味せずに終了しない限り、閲覧されたアイテムおよび閲覧された順番を含有する使用ログが、アップデートされ得る。ログが、多くのユーザに対して、使用履歴を含有する場合、アイテム閲覧頻度の集約が、利用可能となってもよく、アイテムにわたる集約類似性を測定するために使用することができる。特徴ベースの類似性計量ｓｉｊと異なり、本計量は、履歴検索挙動を反映してもよい。いくつかの実施形態では、ログから、アイテムｉを閲覧した後、ユーザがアイテムｊを閲覧した例の頻度ｎｉｊが、正方行列において算出されてもよい。表４は、３つのアイテム：ｉ、ｊ、ｋのみ存在する場合の実施例を提供する。
【００５９】
【表４】
2014521145.tif 000014
アイテム発見が、１つのみのアイテムが１度に閲覧可能であるように限定されると、アイテム閲覧履歴は、制約され得る。例えば、ユーザが、アイテムｉを基準として選択し、両方のアイテムｊおよびｋに関心がある場合、一方または他方を最初に閲覧するよう選定し得る。ユーザが、全３つのアイテムの閲覧を所望し、ｋの前に、ｊを閲覧した場合、２つの可能性として考えられるシーケンスは、以下となる。
ｉ→ｊ、ｉ→ｋ（ｊを閲覧後、ユーザは、ｉに戻り、次いで、ｋを選定した）
ｉ→ｊ→ｋ（ｊを閲覧後、ユーザは、ｋを選定した）
これは、フィルタの本構成要素の異なる実施形態につながり得る。
【００６０】
一実施形態では、頻度は、検索パスにおける各「ホップ」に対してのみ収集されてもよく、したがって、集約頻度は、ｑｉｊ（１）＝ｎｉｊとなり得る。提供される実施例では、アイテム発見の第１のシーケンスは、ｎｉｊおよびｎｉｋの総値を１増加させ、ｎｊｋを０増加させ得る。アイテム発見の第２のシーケンスは、ｎｉｊおよびｎｊｋの総値を１増加させ、ｎｉｋを０増加させ得る。
【００６１】
別の実施形態では、頻度は、検索パスにおける全ｈ「ホップ」に対してのみ収集されてもよく、したがって、集約頻度は、全アイテムｒ≠ｉに対して
【００６２】
【数９】
2014521145.tif 000015
となり得る。提供される実施例では、アイテム発見の第１のシーケンスは、ｎｉｊおよびｎｉｋの総値を１増加させ、ｎｊｋを０増加させ得る。アイテム発見の第２のシーケンス（ｈ＝２）は、ｎｉｊおよびｎｊｋの総値を１増加させ、ｎｉｋを２／３増加させ得る。
【００６３】
さらに別の実施形態では、頻度は、検索された順番にかかわらず、検索パスにおける全対のアイテムに対してのみ収集されてもよい。これは、ユーザのアイテム検索履歴が既知であるが、検索された順番が既知ではないとき、魅力的であり得る。提供される実施例では、アイテム発見の第１および第２のシーケンスは、ｎｉｊ、ｎｉｋ、およびｎｊｋの総値を１増加させ得る。
【００６４】
いくつかの実施形態では、個々のユーザによって購入される可能性が高い消費者アイテムを識別する方法はさらに、個々のユーザに最も重要なアイテム特徴ｕｉｊ（ｈ）を判定するステップを含んでもよい。前述のように、任意の所与のアイテムに対して、多数の観察可能かつ測定可能特徴が存在し得る。アイテム類似性の第１の２つの構成要素は、集約ユーザ発見挙動およびアイテム間の構造上の差異を反映し得るが、新しいユーザは、他と顕著に異なるアイテム発見挙動を呈し得ることが可能性として考えられる。最初に、新しいユーザが、その基準アイテムｉを選択するとき、他のユーザと区別する情報が存在しない場合がある。しかしながら、次のアイテムが選択されると、ユーザが好み得る他のアイテムのより精密な提案を提供するために利用することができる、付加的情報が、利用可能となり得る。
【００６５】
特徴に基づくアイテム間の構造上の類似性の算出では、ｓｉｊの算出は、特徴における加重差異を検討し、特徴ｐに割り当てられる加重値は、ｗｐによって示された。フィルタのユーザレベル構成要素は、新しいユーザのアイテム発見挙動を通して、最も重要であると判定された特徴に基づくｓｉｊに対する調整を反映する：ｕｉｊ（ｈ）＝ｓｉｊ＋δｉｊ（ｈ）。本構成要素は、以下のステップにおいて算出され得る。
【００６６】
ステップ１：ユーザが、その基準アイテムｉを確立するとき、各特徴に割り当てられる加重値ｗｐ（ｈ）＝ｗｐ（０）は、ｓｉｊを算出するために使用されるものと同一であってもよい。種々のｗｐの初期値が、どのようにヒューリスティックに判定されるかは、本願の後半で説明される。
【００６７】
ステップ２：第１のホップ後、ユーザが、次のアイテムｊを選定すると、アイテムｉおよびｊにおける特徴が比較され、ｍ次元にわたって、どれだけ異なるかが検証される。次元ｐに対して、差異は、ｄｉｊ（ｐ）＝｜ｘｉ，ｐ-ｘｊ，ｐ｜となり得、したがって、加重値ｗｐ（ｈ）は、ｗ＊ｐ（ｈ）＝［１-｜ｄｉｊ（ｐ）｜］ｘｗｐ（ｈ-１）となるように調整され得る。これが、全特徴ｐに対して行われると、加重値は、再スケーリングされ、以下のように、総和１となる。
【００６８】
【数１０】
2014521145.tif 000016
ステップ３：ユーザが、ホップｈを選択後、構造上のそのユーザレベル類似性は、以下のように算出され得る。
【００６９】
【数１１】
2014521145.tif 000017
前述の実施例では、価格、燃料効率、ターボ、および色特徴に対するｗｐ（０）の原値は、それぞれ、ｗ＝｛０．５、０．２、０．１、０．３｝であった。特定のユーザが、その検索を車両１から開始し、次いで、ホップｈ＝１において、車両３に進んだ場合、総和１となるように再スケーリングする前の改訂された加重値は、以下となり得る。
【００７０】
【数１２】
2014521145.tif 000018
加重値が総和１となる条件となるように標準化後、改訂された特徴加重値は、以下となり得る：｛０．４、０．１、０．１、０．３｝／（０．４＋０．１＋０．１＋０．３０）＝｛０．４４，０．１１，０．１１，０．３４｝。
【００７１】
ｓｉｊおよびｕｉｊ（０）を算出するために使用される特徴加重値の判定は、ヒューリスティックに算出され得る。ｗｐの値は、あるアイテムを別のアイテムと分離する際、各特徴の相対的重要性を反映することができる。より高い加重値（１により近い）は、特徴が、アイテムを区別する際、より重要であることを示し得、より低い加重値（０により近い）は、あまり重要ではないことを示し得る。フィルタの本段階では、我々は、最適加重値をヒューリスティックに判定し得る。
【００７２】
例えば、ｄｉｊ＝１-ｓｉｊを２つのアイテム間の相違として定義する場合、カーネルＫ（ｄｉｊ）が、所与の半径、０≦ｒ≦１に対して定義され得る。可能性として考えられるカーネルのいくつかの実施例は、図４において、ｒ＝０．５に対して示される。均一カーネルは、ｄｉｊ≦ｒの場合、
【００７３】
【数１３】
2014521145.tif 000019
であって、そうでなければ、０である。線４００は、均一カーネルを表す。線４０５は、標準カーネルを表す。線４１０は、Ｅｐａｎｅｃｈｎｉｋｏｖカーネルを表す。
【００７４】
履歴アイテム発見ログにおける観察毎に、単一ホップ検索挙動に基づく、２つのアイテムｉとｊとの間の黙示的対合が存在し得る。ユーザが、ｉの基準アイテムを設定すると、その次の動きが、アイテムｊ、アイテムｋ、またはいくつかの他のアイテムｔとなるかを予測することができる。本予測は、以下のように行われてもよい。
【００７５】
（Ａ）基準アイテムｉとの各対合観察に対して、どの次の選択アイテムｊが見込まれるかを判定する。次に、全他の観察を検証し、どの次の選択アイテムｔが、基準アイテムがｉである全例に該当したかを判定する。
【００７６】
（Ｂ）アイテムｉの後に選択されたアイテムがｔであった例毎に、カーネルＫ（ｄｉｔ）を算出する。
【００７７】
（Ｃ）ユーザがｉの後にアイテムｊを選択するであろう条件付き確率は、次いで、以下となり得る。
【００７８】
【数１４】
2014521145.tif 000020
これは、集約挙動ｑｉｊ（ｈ）によって加重された両方の構造的特徴ベースの類似性を反映し得る。一実施形態では、その逆は、ｄｉｊ＝１-ｓｉｊとなり得る。
【００７９】
（Ｄ）選択された各アイテムｔに対して、基準アイテムｉを前提とすると、選択されるアイテムを予測し、選択された実際の次のアイテムと比較し、正しくない予測にペナルティを割り当てることが可能であり得る。アイテムの基準をｉ、予測された次のアイテム選択をｊ、および実際の次のアイテム選択をｋと仮定すると、ペナルティは、以下となり得る。
ｊ＝ｋの場合、Ｌｊ，ｋ（ｉ）＝０
ｊ≠ｋの場合、Ｌｊ，ｋ（ｉ）＝ｍａｘ（Ｒｋ−Ｒｊ，０）
本実施例では、Ｒｋは、アイテムｋの１単位を販売することによって生み出され得る収益となり得る。
【００８０】
（Ｅ）履歴データセットにおける観察毎に、ペナルティ値が、算出されてもよく、正しくない予測Ｌに対するペナルティの和が、合計され得る。
【００８１】
（Ｆ）予測誤差は、加重された類似性ｓｉｊによって決定されるため、加重値ｗｐを変化することによって、Ｌの値を変化させ得る。
【００８２】
（Ｇ）一実施形態では、Ｅｐａｎｅｃｈｎｉｋｏｖカーネルが、半径０．５を用いて使用されてもよい。ｐ＝１，…，ｍ特徴に対して選択された初期加重値ｗｐ＝１／ｍから開始し、種々の一式の加重値を使用して、総ペナルティＬを最小限にする、一式の加重値を判定してもよい。
【００８３】
（Ｈ）Ｍ回の反復を行うことができ、それぞれ、前回の反復の加重値のわずかな摂動を表す、別個の一式の加重値が制約され、したがって、条件
【００８４】
【数１５】
2014521145.tif 000021
が当てはまる。
【００８５】
図５は、本明細書に開示される階層フィルタの実施形態を実装する、例示的データフロー５００を描写する。データフロー５００は、１つ以上のデータソース５０５、５１５、５３０、５７５内に記憶される種々のタイプのデータを利用してもよい。
【００８６】
例えば、コンフィギュレータデータ５０５は、車両装備品：年式、製造業者、型式、ボディタイプ、シリンダ数、吸気、ドア数、総車両重量、マイル／ガロン（高速道路および都市）、駆動（４ＷＤ、ＡＷＤ、２ＷＤ）、燃料タイプ、および排気量のそれぞれに対する特徴を含有してもよい。本データベース内の一致のために使用される一意のキーは、ステップ５１０における‘装備品＿ｉｄ’であってもよい。
【００８７】
現在の価格データ５７５は、郵便番号別に編成されてもよく、ベースＭＳＲＰ、設定ＭＳＲＰ、販売業者仕切り価格、販売業者取扱手数料、価格（誘因に対して未調整）等を含んでもよい。価格データは、履歴取引データに基づいて、各装備品および郵便番号に対して価格を生成する、統計モデルの出力であってもよい。本データベース内の一致のために使用される一意のキーは、ステップ５１０における‘装備品＿ｉｄ’であってもよい。誘因データと一致するために使用される二次キーは、‘郵便番号’であってもよい。
【００８８】
誘因データ５１５は、日付、郵便番号、および車両装備品別の販売業者および顧客の金銭的誘因を含んでもよい。ある誘因が、ユーザによって指定された車両装備品および郵便番号に対して、検索時に該当する場合、その誘因は、価格データに追加されることができ、価格は、ステップ５２０において、‘装備品＿ｉｄ’および‘郵便番号’の一致に基づいて、誘因の量によって調整されてもよい。
【００８９】
履歴取引ログ５３０は、一意の訪問者ＩＤ、訪問時間、訪問日、郵便番号、検索された車両装備品、および車両装備品が検索された順番を含んでもよい。
【００９０】
ライブ訪問者ログは、現在ベースウェブサイト上にいる訪問者に対して実施されてもよい。セッションの開始に応じて、一意の訪問者ＩＤ、訪問時間、訪問日、郵便番号が、記憶されてもよい。各後続ホップにおいて、閲覧されている車両装備品が、訪問の順番で記憶されることができる。各ホップに対して、アルゴリズムによって現在の閲覧に最も類似すると選択された提案される車両は、表示されてもよく、装備品レベルＩＤは、保存される。
【００９１】
次に、階層フィルタの使用に対する付加的例示的実施形態に注意が向けられ得る。
【００９２】
例示的実施形態１：一般化フィルタは、加重特徴類似性および１つのみのホップ挙動を使用する履歴集約ユーザ挙動の組み合わせに基づき得る。本フィルタの加重値は、不正確な予測による見込まれる収益の損失が最小限になるように、最適化されてもよい。ユーザが、アイテム発見ツールを訪問するとき、アイテムｉの後に、アイテムｊを選定する条件付き確率は、フィルタの第１の２つの構成要素に基づき得る。すなわち、加重特徴レベル類似性および集約ユーザ挙動（１ホップデータのみ使用する）データである。選択されている全他のアイテムｔの条件付き確率は、ある基準のアイテムを前提として、Ｐ（ｊ｜ｉ）＝（１-α）ｇ１（ｔ｜ｉ）＋（α）ｕｉｔ（１）として算出され得（α＝｜δｉｊ（１）｜＝｜ｓｉｊ-ｕｉｊ（１）｜）、ユーザの挙動がその集約と異なる程度に比例するユーザレベル挙動を重視し得る。アイテムの各選択（第１のものを含む）後、全他のアイテムに対する条件付き確率が、ランク付けされてもよく、上位Ｓ（利用可能なウェブページ面積に基づいて）が、表示されることができる。アイテムの比較は、無制限である。多数のアイテム中のアイテム対ｉ、ｊが全て、条件付き確率の算出において使用され得る。
【００９３】
例示的実施形態２：一般化フィルタは、加重特徴類似性および履歴集約ユーザ挙動の組み合わせに基づくことができ、ユーザによって開始される全ホップを考慮してもよい。本フィルタの加重値は、不正確な予測による収益の見込まれる損失を最小限にするように最適化されてもよい。ユーザが、アイテム発見ツールを訪問するとき、アイテムｉの後にアイテムｊを選定する条件付き確率は、フィルタの第１の２つの構成要素に基づく。すなわち、加重特徴レベル類似性および集約ユーザ挙動（ｈホップデータの全てを使用する）データである。選択されている全他のアイテムｔの条件付き確率は、ある基準のアイテムを前提として、Ｐ（ｊ｜ｉ）＝（１−α）ｇｈ（ｔ｜ｉ）＋（α）ｕｉｔ（ｈ）として算出され得（α＝｜ｓｉｊ−ｕｉｊ（１）｜）、ユーザの挙動がその集約と異なる程度に比例するユーザレベル挙動が重視され得る。アイテムの各選択（第１のものを含む）後、全他のアイテムに対する条件付き確率が、ランク付けされてもよく、上位Ｓ（利用可能なウェブページ面積に基づく）が、表示されることができる。アイテムの比較は、無制限であってもよい。多数のアイテム中のアイテム対ｉ、ｊが全て、条件付き確率の算出において使用され得る。
【００９４】
例示的実施形態３：一般化フィルタは、加重特徴類似性および履歴集約ユーザ挙動の組み合わせに基づくことができ、ユーザによって開始される全ホップを考慮する。本フィルタは、ホップが実行された順番を区別しない。フィルタの加重値は、不正確な予測による見込まれる収益の損失が最小限にされるように最適化されてもよい。ユーザが、アイテム発見ツールを訪問するとき、アイテムｉ後にアイテムｊを選定する条件付き確率は、フィルタの第１の２つの構成要素に基づいてもよい。すなわち、加重特徴レベル類似性および集約ユーザ挙動（ｈホップデータの全てを使用する）データである。選択されている全他のアイテムｔの条件付き確率は、ある基準のアイテムを前提として、Ｐ（ｊ｜ｉ）＝（１−α）ｇｈ（ｔ｜ｉ）＋（α）ｕｉｔ（ｈ）として算出され得（α＝｜ｓｉｊ−ｕｉｊ（１）｜）、ユーザの挙動が、その集約と異なる程度に比例するユーザレベル挙動が重視され得る。アイテムの各選択（第１のものを含む）後、全他のアイテムに対する条件付き確率が、ランク付けされることができ、上位Ｓ（利用可能なウェブページ面積に基づく）が、表示されることができる。アイテムの比較は、無制限であってもよい。多数のアイテム中のアイテム対ｉ、ｊが全て、条件付き確率の算出において使用され得る。
【００９５】
例示的実施形態４：本例示的実施形態は、例示的実施形態１に類似するが、３つの例外を伴う。第１に、アイテムの比較は、その小売価格が、相互の２０％以内であるアイテム対ｉ、ｊのみ、比較されるように制限され得る。集約レベル挙動を算出するために使用される履歴データは、地理的に制限され得る。「ｙｏｕ  ｍａｙ  ａｌｓｏ  ｌｉｋｅ」のランク付けおよび表示は、その価格帯内のそれらのアイテムのみに制限され得、新しいユーザが位置する地理的面積からの履歴データを反映する。
【００９６】
例示的実施形態５：本例示的実施形態は、例示的実施形態２に類似するが、３つの例外を伴う。第１に、アイテムの比較は、その小売価格が、相互の２０％以内であるアイテム対ｉ、ｊのみ、比較されるように制限され得る。集約レベル挙動を算出するために使用される履歴データは、地理的に制限され得る。「ｙｏｕ  ｍａｙ  ａｌｓｏ  ｌｉｋｅ」のランク付けおよび表示は、その価格帯内のそれらのアイテムのみに制限され得、新しいユーザが位置する地理的面積からの履歴データを反映する。
【００９７】
例示的実施形態６：本例示的実施形態は、例示的実施形態３に類似するが、３つの例外を伴う。第１に、アイテムの比較は、その小売価格が、相互の２０％以内であるアイテム対ｉ、ｊのみ、比較されるように制限され得る。集約レベル挙動を算出するために使用される履歴データもまた、地理的に制限され得る。最後に、「ｙｏｕ  ｍａｙ  ａｌｓｏ  ｌｉｋｅ」のランク付けおよび表示は、その価格帯内のそれらのアイテムのみに制限され得、新しいユーザが位置する地理的面積からの履歴データを反映する。
【００９８】
本開示は、具体的実施形態に関して説明されたが、これらの実施形態は、単に、例証であって、本明細書に開示される本発明の制限ではない。本発明の図示される実施形態の本明細書における説明は、要約および概要における説明を含め、包括的であること、または本発明を本明細書に開示される精密な形態に限定することを意図しない（および、特に、要約または概要内の任意の特定の実施形態、特徴、または機能の包含は、発明の範囲をそのような実施形態、特徴、または機能に限定することを意図しない）。むしろ、説明は、当業者に、要約または概要に説明される任意のそのような実施形態特徴または機能を含め、本発明を任意の特に説明される実施形態、特徴、または機能に限定せず、本発明を理解するための背景を提供するために、例証的実施形態、特徴、および機能を説明することを意図する。本発明の具体的実施形態およびその実施例は、例証的目的のためだけに本明細書に説明されるが、種々の均等修正も、当業者が認識および理解するであろうように、本発明の精神および範囲内において可能である。示されるように、これらの修正は、本発明の図示される実施形態の前述の説明に照らして、本発明に行われてもよく、本発明の精神および範囲内に含まれるものとする。したがって、本発明は、その特定の実施形態を参照して、本明細書に説明されるが、様々な修正、種々の変更および代用が、前述の開示内で意図され、いくつかの事例では、記載されるような本発明の範囲および精神から逸脱することなく、本発明の実施形態のいくつかの特徴が、他の特徴の対応する使用を伴わずに、採用されるであろうことを理解されるであろう。したがって、多くの修正は、特定の状況または材料を本発明の本質的範囲および精神に適合させるために行われ得る。
【００９９】
本明細書全体を通しての「ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（一実施形態）」、「ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（ある実施形態）」、または「ａ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（具体的実施形態）」、あるいは類似専門用語の参照は、実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造、または特性が、少なくとも、一実施形態に含まれ、必ずしも、全実施形態に存在しなくてもよいことを意味する。したがって、語句「ｉｎ  ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（一実施形態では）」、「ｉｎ  ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（ある実施形態では）」、または「ｉｎ  ａ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（具体的実施形態では）」、あるいは本明細書全体を通した種々の場所における類似専門用語の個別の表出は、必ずしも、同一の実施形態を参照するわけではない。さらに、任意の特定の実施形態の特定の特徴、構造、または特性は、任意の好適な様式において、１つ以上の他の実施形態と組み合わせられてもよい。本明細書に説明および図示される実施形態の他の変形例および修正も、本明細書の教示に照らして可能であって、本発明の精神および範囲の一部として見なされるべきであることを理解されたい。
【０１００】
本明細書の説明では、多数の具体的詳細が、構成要素および／または方法の実施例等、本発明の実施形態の完全理解を提供するために提供される。しかしながら、当業者は、実施形態が、具体的詳細のうちの１つ以上を伴わずに、あるいは他の装置、システム、アセンブリ、方法、構成要素、材料、部品、および／または同等物を伴って、実践可能であり得ることを認識するであろう。他の事例では、公知の構造、構成要素、システム、材料、または動作は、本発明の実施形態の側面を曖昧にすることを回避するために、具体的には、詳細に図示または説明されない。本発明は、特定の実施形態を使用することによって図示され得るが、これは、任意の特定の実施形態ではなく、本発明をそれに限定するわけでもなく、当業者は、付加的実施形態が、容易に理解可能であって、本発明の一部であることを認識するであろう。
【０１０１】
任意の好適なプログラミング言語を使用して、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、アセンブリ言語等を含む、本明細書に説明される本発明の実施形態のルーチン、方法、またはプログラムを実装することができる。手続き指向またはオブジェクト指向等、異なるプログラミング技法を採用することができる。任意の特定のルーチンが、単一コンピュータ処理デバイスまたは複数のコンピュータ処理デバイス、単一コンピュータプロセッサまたは複数のコンピュータプロセッサ上で実行することができる。データは、単一記憶媒体内に記憶される、または複数の記憶媒体を通して分散されてもよく、単一データベースまたは複数のデータベース（または、他のデータ記憶技法）内に常駐してもよい。ステップ、動作、または算出は、具体的順番で提示され得るが、本順番は、異なる実施形態では、変更されてもよい。いくつかの実施形態では、複数のステップが、本明細書に順次的として示される範囲において、代替実施形態におけるそのようなステップのいくつかの組み合わせは、同時に、行われてもよい。本明細書に説明される動作のシーケンスは、オペレーティングシステム、カーネル等の別のプロセスによって中断、一時停止、または別様に制御されることができる。ルーチンは、オペレーティングシステム環境内において、または独立ルーチンとして、動作することができる。本明細書に説明される機能、ルーチン、方法、ステップ、および動作は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または任意のそれらの組み合わせにおいて行われることができる。
【０１０２】
本明細書に説明される実施形態は、ソフトウェア、またはハードウェア、または両方の組み合わせにおいて、制御論理の形態で実装されることができる。制御論理は、情報処理デバイスに、種々の実施形態に開示される一式のステップを行うよう指示するように適合された複数の命令として、コンピュータ可読媒体等の情報記憶媒体内に記憶されてもよい。本明細書に提供される本開示および教示に基づいて、当業者は、本発明を実装するための他の手法および／または方法を理解するであろう。
【０１０３】
ソフトウェアプログラミングまたはコード内に、本明細書に説明されるステップ、動作、方法、ルーチン、またはその一部のいずれかを実装することもまた、本発明の精神および範囲内であって、そのようなソフトウェアプログラミングまたはコードは、コンピュータ可読媒体内に記憶されることができ、プロセッサによって、コンピュータに、本明細書に説明されるステップ、動作、方法、ルーチン、またはその一部のいずれかを行わせるように動作されることができる。本発明は、１つ以上の汎用デジタルコンピュータ内のソフトウェアプログラミングまたはコードを使用することによって実装されてもよく、特定アプリケーション向け集積回路、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、光学的、化学的、生物学的、量子力学的、またはナノ加工システム、構成要素および機構が、使用されてもよい。一般に、本発明の機能は、当技術分野において公知のような任意の手段によって達成することができる。例えば、分散またはネットワーク化システム、構成要素、および回路を使用することができる。別の実施例では、データの通信または転送（または別様に、ある場所から別の場所に移動する）は、有線、無線、または任意の他の手段によるものであってもよい。
【０１０４】
「コンピュータ可読媒体」は、命令実行システム、装置、システム、またはデバイスによって、あるいはそれと併せて使用するために、プログラムを含有、記憶、通信、伝搬、もしくはトランスポートすることができる、任意の媒体であってもよい。コンピュータ可読媒体は、限定ではなく、単なる一例として、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、または半導体システム、装置、システム、デバイス、伝搬媒体、あるいはコンピュータメモリであることができる。そのようなコンピュータ可読媒体は、概して、機械可読であって、ヒト可読（例えば、ソースコード）または機械可読（例えば、オブジェクトコード）であり得る、ソフトウェアプログラミングまたはコードを含むであろう。
【０１０５】
「プロセッサ」は、データ、信号、または他の情報を処理する、任意のハードウェアシステム、機構、または構成要素を含む。プロセッサは、汎用中央処理ユニット、複数の処理ユニット、機能性を達成するための専用回路、または他のシステムを伴うシステムを含むことができる。処理は、地理的場所に限定される、または時間的制限を有する必要はない。例えば、プロセッサは、「リアルタイム」、「オフライン」、「バッチモード」等でその機能を行うことができる。処理の一部は、異なる時間および異なる場所で、異なる（または、同一の）処理システムによって行うことができる。
【０１０６】
また、図面／図に描写される要素のうちの１つ以上は、特定の用途に従って有用であるようなある場合には、より分離される、または統合される様式において、実装される、あるいは除去される、または動作不能にさえされ得ることを理解されたい。加えて、図面／図の任意の信号矢印は、別様に具体的に記載されない限り、限定ではなく、例示にすぎないと見なされるべきである。
【０１０７】
さらに、用語「ｏｒ（または）」は、本明細書で使用されるように、別様に示されない限り、概して、「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」を意味すると意図される。本明細書で使用されるように、以下の請求項を含め、「ａ」または「ａｎ」（および、先行詞が「ａ」または「ａｎ」であるときは、「ｔｈｅ」）によって先行される用語は、別様に請求項内で明確に示されない限り、そのような用語の単数形および複数形の両方を含む（すなわち、「ａ」または「ａｎ」の参照は、単数形のみまたは複数形のみを明確に示す）。また、本明細書の説明および以下の請求項全体を通して使用されるように、「ｉｎ（の中に）」の意味は、文脈によって明確に別様に示されない限り、「ｉｎ（の中に）」および「ｏｎ（の上に）」を含む。本開示の範囲は、以下の請求項およびその法的均等物によって決定されるべきである。
【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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【国際調査報告】
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