(57)【要約】本開示は、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティを通じて、ユーザに、地理的に局在化した推薦を提供する。これは、インターネットの情報源から推薦を収集し、推薦は、興味度の側面と地理的位置の側面とを有していると判断され、収集された推薦を、導かれたユーザの好みとユーザの現在の地理的位置と比較し、比較の処理に基づいて、少なくとも１つのユーザへの推薦を決定し、ユーザのモバイル通信装置に、少なくとも１つの推薦を配布し、ユーザは、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティ上に少なくとも部分的に常駐するアプリケーションを使って、推薦を見る、保存する、共有する、の少なくとも１つを可能とされる。
2014510323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに基づいたアドバイスファシリティを通じて、ユーザに、地理的に局在した推薦を提供する方法であって、
インターネットの情報源から、興味度の側面と地理的位置の側面を有すると判断された推薦を収集し、
前記収集された推薦を、導かれたユーザの好みと前記ユーザの現在の地理的位置と比較し、
前記比較の処理に基づいて、前記ユーザへの少なくとも１つの推薦を決定し、
ユーザのモバイル通信装置に、少なくとも１つの推薦を配布し、
前記ユーザは、前記コンピュータに基づいたアドバイスファシリティに少なくとも部分的に常駐するアプリケーションによって、前記推薦を、見る、保存する、共有する少なくとも１つを可能とされることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記コンピュータに基づいたアドバイスファシリティは、モバイル通信装置であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モバイル通信装置は、スマートフォンであることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記見ることは、前記インターネットの情報源からソースの情報を提供することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ソースの情報は、元の推薦を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ソースの情報は、レーティングを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記ソースの情報は、前記インターネットの情報源に関連した画像を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記画像は、前記推薦を提供した個人の写真であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ソースの情報は、前記推薦を行なった少なくとも１人の好みの類似性の度合いのビジュアルなインジケータを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記ソースの情報は、推薦を行なった個人以上の好みの類似性の度合いのビジュアルなインジケータを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
前記ビジュアルなインジケータは、好みの類似性の度合いに基づいて、個人をソートすることを示すことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
個人は、類似性の減少する順番でリストアップされることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記興味度の側面は、前記インターネットに出現した日にちによって決定される、新しいトピックの情報であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記興味度の側面は、前記アドバイスファシリティによって、前記ユーザにとって新しいとみなされたトピックの情報であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記興味度の側面は、既存のトピックに対して新しい側面を有するトピックの情報であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記興味度の側面は、ユーザがレーティングを付けたアイテムの、ユーザが保存したアイテムに対する比に関係して決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記興味度の側面は、前記トピックの情報に関連したソーシャルアクティビティの加速によって決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記興味度の側面は、ユーザのプロファイルに似ており、ユーザの履歴には似ていないと判定された情報であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記興味度の側面は、更に、ユーザの現在の位置と一時的なファクタの少なくとも一つであると決定されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記興味度の側面は、更に、前記インターネットに出現した日にちによって決定される、新しいトピックの情報に基づいていることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記興味度の側面は、更に、前記アドバイスファシリティによって、前記ユーザにとって新しいとみなされたトピックの情報に基づいていることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記興味度の側面は、更に、既存のトピックに対し新しい側面を有しているトピックの情報に基づいていることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記興味度の側面は、更に、ユーザがレーティングを付けたアイテムの、ユーザが保存したアイテムに対する比に関連して決定されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
前記興味度の側面は、更に、前記トピックの情報に関連したソーシャルアクティビティの加速によって決定されることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２５】
前記地理的側面は、前記トピックの情報に関連した地理的位置であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記地理的位置は、イベントの位置であることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記地理的位置は、店の位置であることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記地理的位置は、レストランの位置であることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２９】
前記地理的位置は、興味対象の位置であることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項３０】
前記地理的位置は、少なくとも１つの商品の位置であることを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項３１】
前記導かれたユーザの好みは、レーティングに基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
前記レーティングは、前記ユーザによって提供されることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記レーティングは、前記ユーザの友達によって提供されることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記レーティングは、前記ユーザと似た好みを有する人々によって提供されることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記レーティングは、権威ある情報源によって提供されることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３６】
前記レーティングは、有名人によって提供されることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３７】
前記レーティングは、ユーザの振る舞いから推論されることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３８】
前記ユーザの振る舞いは、買い物の振る舞い、ブラウジングの振る舞い、ソーシャルネットワーキングの振る舞い、位置に基づいた振る舞いの少なくとも1つを含む、オンラインでの振舞いであることを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記導かれたユーザの好みは、ユーザのオンラインでの振る舞いについてのマシンラーニングに基づいていることを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項４０】
前記推薦は、買うべきアイテム、訪れるべき場所、参加すべきイベント、及び食事を取るべき場所の少なくとも1つであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４１】
前記推薦は、レーティングと、前記ユーザの現在の地理的位置からの、前記ユーザと同様な好みの少なくとも１人の他のユーザの推薦との１つに基づいていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４２】
前記同様な好みは、前記他のユーザのレーティングと、前記他のユーザのオンラインでの振舞いの少なくとも１つを用いたマシンラーニングによって決定されることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記推薦は、局所的発見の推薦の供給の一部として提供されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
前記推薦の保存は、欲しいものリスト、ｔｏ ｄｏリスト、イベントリスト、取引リストのうちの少なくとも１つであるリストに保存することであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４５】
前記保存された推薦は、前記保存された推薦の前記地理的位置の側面が、前記ユーザの現在位置に一致した場合に、前記局所的発見アプリケーションによって、前記ユーザに示されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４６】
推薦は、少なくとも１人の他のユーザからの推薦に基づいて、ユーザに送信され、前記アドバイスファシリティは、前記他のユーザの推薦の使用に当たって、前記ユーザの現在位置周辺の適用可能半径を決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４７】
前記アプリケーションは、局所的発見アプリケーションであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４８】
前記局所的発見アプリケーションは、少なくとも、ニュースと保存された推薦の１つを天候と関連付けることを特徴とする請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記局所的発見アプリケーションは、少なくとも、ニュースと保存された推薦の１つと、一日のうちの時間とを関連付けることを特徴とする請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
前記局所的発見アプリケーションは、少なくとも、ニュースと保存された推薦の１つを、前記ユーザのソーシャルアクティビティと関連付けることを特徴とする請求項４７に記載の方法。
【請求項５１】
前記局所的発見アプリケーションは、前記アドバイスファシリティが、前記ユーザが、各推薦と各トピックの少なくとも１つにどれほど興味を持っていると考えるかに基づいて、画像を表示することを特徴とする請求項４７に記載の方法。
【請求項５２】
前記表示された画像は、左から右、上から下への配列が、前記アドバイスファシリティが、前記ユーザが、各推薦と各トピックの少なくとも１つにどれほど興味を持つと考えるかに基づく、不規則なグリッドに表示されることを特徴とする請求項５１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、集合的ナレッジシステムに関し、特には、ユーザとのやり取りを介してのマシンラーニングに基づいて、自然言語のコンピュータを使ったトピックのアドバイスを提供することに関する。
【０００２】
［関連する出願への言及］
本出願は、２０１１年６月８日に出願された米国特許出願番号１３／１５５、９６４号、２０１１年４月２０日に出願された米国仮出願番号６１／４７７、２７６号、２０１１年２月２日に出願された米国仮出願番号６１／４３８、６８４号、２０１１年１月６日に出願された米国仮出願番号６１／４３０、３１８号に対し優先権を主張するものであり、ここに、これらの全体を参照文献として併合する。
【背景技術】
【０００３】
トピックについてのアドバイスをオンラインで検索することは、インターネットによって提供されるようなコンピュータ資源の重要な使用にあたる。コンピュータのユーザは、特定のトピックについてのアドバイスを検索するためにさまざまな検索ツールを使用するが、そのためには、サーチエンジンを使用する専門知識が必要とされ、ふるいわけし、解釈し、比較するために時間がかかる大量の検索結果を生成するだろう。人々は、ダイアログで、自然言語を使って、アドバイスを他人にたずねることになれており、したがって、人々が互いにやり取りする様をより忠実に再現するコンピュータを用いたアドバイスツールを有することは、とても便利である。更に、トピックに関するアドバイスは、時間と共に変わるであろうし、アドバイスの静的なデータベースは、すぐに遅れたものとなってしまうだろう。したがって、自然言語を使うようにされた、連続的に内容が改良する、改良されたトピックのアドバイスの検索機能に対するニーズが存在する。  
【発明の概要】
【０００４】
本発明は、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティによるユーザへの推薦を提供する。これは、トピックに興味ある程度に関連した側面、あるいは、興味側面を含む収集トピック情報を収集し、興味側面に基づいて、収集トピック情報をフィルタリングし、収集トピック情報から、コンピュータを用いたアドバイスファシリティによって、興味度を決定し、興味度に基づいて、トピック情報に関連した推薦をユーザに提供する、ことを含む。
【０００５】
本発明の、これら、及び、他のシステム、方法、目的、特徴、利点は、以下の、実施形態及び図面の詳細な説明から当業者によれば、明らかになるだろう。ここで述べる全ての文書は、その全体を参照文献として、ここに併合される。
【０００６】
本発明、及び、以下の、その、ある実施形態の詳細な説明は、以下の図面を参照して理解されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】ユーザが決定を受けるシステムにおけるトピックのリストを示す。
【図２】システムがユーザに尋ねるであろう質問の例を示す。
【図３】システムがユーザに尋ねるであろう画像質問の例を示す。
【図４】特定の決定をする場合に、システムがユーザに示す情報のタイプの例を示す。
【図５】カメラ用のリストの例を示す。
【図６】カメラ用のリストの第２の例を示す。
【図７】ユーザホームページの実施形態を示す。
【図８】ユーザが覚えている回答の実施形態を示す。
【図８Ａ】ユーザが覚えている回答の実施形態を示す。
【図９】ユーザが専門知識に貢献するだろう選択を示す。
【図１０】ユーザの質問の例を示す。
【図１１】回答フォーマットの実施形態を示す。
【図１１Ａ】回答フォーマットの実施形態を示す。
【図１２】トピックにおける全決定の例示的リストを示す。
【図１３】本発明の処理フローの実施形態を示す。
【図１４】本発明の処理フローの実施形態を示す。
【図１５】本発明のブロック図の実施形態を示す。
【図１６】提出者／専門家インタフェースホームページの実施形態を示す。
【図１７】決定する場合にヘルプを見るユーザへの客観的質問の実施形態を示す。
【図１８】特定の推薦される決定を示す決定結果の実施形態を示す。
【図１９】属性と決定結果間の関係をユーザが設定するためのインタフェースの実施形態を示す。
【図２０】ユーザがどのように決定結果を編集するかを示す実施形態を示す。
【図２１】内容への事前改定と、２つの事前改定間の変更を示す実施形態を示す。
【図２２】ユーザによって編集される質問を示す実施形態を示す。
【図２３】属性の改定履歴を示す実施形態を示す。
【図２４】新しく加えられたアドバイス領域を表示するワークショップインタフェースの実施形態を示す。
【図２５】システムが、ユーザの嗜好を学習するための、ユーザに主観的質問を尋ねる実施形態を示す。
【図２６】提出者からの最近のアクティビティのアクティビティフィードを示す実施形態を示す。
【図２７】多重次元に基づいた結果表示の実施形態を示す。
【図２８】ユーザの不定形の入力に対する複数の質問と回答結果を示す実施形態を示す。
【図２９】ユーザの嗜好を尋ねる、ユーザへの例示的質問を示す実施形態を示す。
【図３０】本発明の実施形態で決定される、ニュースパーソナリティ・グレンベックの類似性プロファイルを示す。
【図３１】本発明の実施形態で決定される、パーソナリティ・マーサスチュワードの類似性プロファイルを示す。
【図３２】ユーザに関する学習を支援するサードパーティーのＡＰＩを用いる場合の実施形態を示す。
【図３３】ユーザに関する学習を支援し、ユーザの質問からユーザに返信される返答を目指すためにサードパーティーのＡＰＩを用いる場合の実施形態を示す。
【図３４】インターネット・ソーシャル・インタラクティブ・グラフィック表現を用いて、未知のユーザの嗜好を決定する場合の実施形態を示す。
【図３５】ユーザの好み及び嗜好プロファイル作成を改善する場合の実施形態を示す。
【図３６】グラフ構成を用いてインタフェースするウェブを用いたアドバイスファシリティの実施形態を示す。
【図３７】興味性推薦処理ブロック図の実施形態を示す。
【図３８】ユーザへの推薦の、局地発見適用ビジュアル表現の実施形態を示す。
【図３９】ユーザへの推薦のための、リンクされた詳細の局地発見適用ビジュアル表現の実施形態を示す。
【図４０】ユーザへの推薦の局地発見適用ビジュアル表現の実施形態を示す。
【図４１】レストランのレビューの実施形態を示す。
【図４２】興味性推薦処理フロー図の実施形態を示す。
【図４３】地理的に局在化した推薦処理フロー図の実施形態を示す。
【０００８】
本発明を、特定の実施形態との関連で説明するが、他の実施形態も、当業者によれば理解されるであろうし、ここに含める。
【０００９】
ここに参照される全ての文書は、参照文献として、ここに併合される。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明は、ユーザ１３１４に対し質問１３２０を尋ね、ユーザの回答に基づいて、システムは、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定を提案する。内部的には、システムは、どの質問１３２０をすべきか、処理の最後にどのような決定１３１０をすべきかを最適化するために、マシンラーニングを使用する。システムは、ユーザが、決定１３１０が有用であったか否かという、最終決定をフィードバックすることによって、学習する。有用な解は、強化され、処理の進行と共になされた質問１３２０及び 回答１３２２と関連付けられる。ユーザ１３１４が、決定１３１０が有用であったと言うときには、システムは、どの質問１３２０を尋ねたか、各質問１３２０への回答１３２２は何であったか、を記憶し、これらの質問１３２０と回答１３２２とを最終決定と関連付ける。これらの関連付けは、ユーザ１３１４がシステムに次に来たときに、どの質問１３２０を尋ねるべきかを、長期にわたって学習するマシンラーニングの基礎である。
【００１１】
例えば、ユーザ１３１４は、行くべきバーを取り上げるアドバイスを得ようとするかもしれない。システムは、「貴方は何歳ですか？」と質問を尋ね、「３０代です。」という回答を得るかもしれない。最終的には、システムは、ユーザ１３１４に、決定「ケリーズ・アイリッシュ・バー」を示すかもしれない。ユーザ１３１４が、この決定は有用だ、と言ったとする。システムは、質問「貴方は何歳ですか？」、回答「３０代です。」、決定「ケリーズ・アイリッシュ・バー」間の関連を増加させる。ユーザ１３１４が、バーのアドバイスを探して当該サイトに来る次回は、システムは、ユーザ１３１４に、「貴方は何歳ですか？」質問１３２０を尋ねる可能性が高くなる。というのも、過去にこの質問１３２０がユーザにとって有用であったからである。ユーザ１３１４が、質問１３２０に、以前のユーザ１３１４（「３０代です。」と言った）と同様に回答した場合、システムは、最終的な決定が 「ケリーズ・アイリッシュ・バー」であるという信念を強化する。
【００１２】
システムは、各ユーザの好み、美的嗜好などのプロファイルを構築し、どのタイプの人々において、どの決定１３１０が可能性が高いかというフィードバックを介して学習する。あるいは、専門家のユーザは、どの種類の人々によって、どの種類の決定１３１０が可能性が高いか指定するかもしれない。ユーザの好みのプロファイルの学習は、特定のトピックにおいてシステムによって尋ねられた質問１３２０及び回答１３２２のダイアログとは別の処理によって起こるかもしれない。例えば、ユーザ１３１４は、システムに、彼らの好みの選択を、ユーザの美的嗜好を理解するために特別に設計された、異なる質問及び回答のダイアログについて別々に述べるかもしれない。
【００１３】
ユーザ１３１４は、システムに彼らの好みの嗜好の全てを教えるために時間を費やしたくとは思わないかも知れず、そのかわり、１つの特定の決定１３１０を行なうユーザ１３１４の文脈において、全ての好みの質問１３２０のうちのどれが、最も重要な好みの質問か、 システムが学習するか、専門家が特定するかもしれない。全ての質問の領界から、システムは、好みプロファイルについて発見することについて知るかも知れず、例えば、システムは、ユーザ１３１４が、２５，０００ドル以下のセダンを見つけようとしている場合に最適な、３つの特定の質問１３１０があることを学習しているかもしれない。あるいは、４５，０００ドル以上のSUVに興味があるユーザ１３１４に尋ねるべき、３つの好みの質問のまったく異なるセットがあるかもしれない。
【００１４】
ユーザ１３１４は、また、システムに、なんらかの客観的な質問についてではなく、彼らの好みの嗜好についてのみ述べるかもしれない。この場合、システムは、純粋に好みに基づいたアドバイスの領域における全ての決定１３１０のランキングを提供するかもしれない。そのため、ユーザ１３１４が、２００ドルのコンパクトカメラをほしいと言うのではなく、効果的に、ユーザ１１３１４がやっているだろうことは、スポーツよりもコンピュータを好む、他の都会の３５歳の男性が欲しいカメラを、彼らが欲しいと言うことである。ユーザ１３１４は、検索インタフェースを用い、「どのカメラをわたしは買うべきか」と言う領域のアドバイスではなく、「３０代の都会の男性用のカメラ」と明示的にラベル付けされたアドバイスの領域を選択することにより、この嗜好を示すかもしれない。あるいは、ユーザ１３１４は、カメラについての決定１３１０をすることに興味を見せ、システムからのQ&Aダイアログのいずれの質問にも回答しないことを選択し、そして、システムは、ユーザ１３１４にカメラを推薦する際に使用する、ユーザ１３１４についての主観的な情報のみを有しているだけかもしれない。あるいは、ユーザ１３１４は、客観的であり、かつ、主観的なダイアログ中の質問１３２０に回答し、システムは、カメラについての、客観的データと主観的データに基づいて、カメラを推薦するかもしれない。
【００１５】
ユーザは、また、新しい質問、回答、最終決定を入力するかもしれない。システムは、将来のユーザに対し、質問１３２０が、これらのユーザを助けるのに有用化どうか見るために、新しい質問１３２０を試してみるかもしれない。例えば、バー推薦サービスのユーザ１３１４は、質問「貴方は、音の大きな場所が好みですか、それとも、静かな、くつろげる状況が好みですか？」に貢献するかもしれない。システムは、バー推薦サービスの将来の使用にこの質問１３２０を尋ね、上記された処理にわたって、この質問１３２０の回答と、ユーザが有用と判断した推薦間の相関を観察することを決定するかもしれない。他方、ユーザ１３１４は、ユーザの助けになんの価値も無い質問１３２０を提供するかもしれない。例えば、ユーザ１３１４は、質問「貴方は、キャノンのカメラを持っていますか？」を提供するかもしれない。システムは、将来のユーザに対し、この質問１３２０を試し、この質問１３２０への回答と、ユーザが有用と判断したバーの推薦間に何の相関も見つけられないかもしれない。この場合、質問１３２０は、こっち、あるいは、他方の推薦が有用であるか否かを示さないので、あまり、尋ねられないかもしれない。 
【００１６】
システムは、数個の可能な決定について、高い自信を感じるまで、質問１３２０を問い続けるかもしれない。システムは、また、多すぎる質問１３２０をすでにして、ユーザをイライラさせる危険があると感じると、早めにやめるかもしれない。システムは、また、ユーザ１３１４が、システムは、たぶん、知性のある決定をするのに十分尋ねていないと感じることを避けるため、少なくとも最小数の質問１３２０を尋ねるかもしれない。
【００１７】
システムは、ユーザからの不正確な回答を許容する機構を有するかもしれない。不正確な回答は、ユーザ１３１４が、質問を理解していないか、回答１３２２を理解していないか、質問に対する回答１３２２を知らないゆえになされるかもしれない。ユーザ１３１４によって与えられる回答の多くが、特定の決定を支持するなら、システムは、全てのユーザの回答がその決定を支持するわけではなくても、その決定をするかもしれない。
【００１８】
実施形態においては、本発明は、システムとユーザ間の、少なくとも１つの質問１３２０と回答１３２２、ユーザへの決定、決定を改善するために使用されるマシンラーニングを適用する。システムは、質問１３２０と回答１３２２を生成する改善された方法、ユーザに決定を提供する改善された方法、システムによって与えられる質問１３２０と決定を改善するためのマシンラーニングを利用する改善された方法、を提供し、これらの機能は、別個に、あるいは、組み合わせて、スタンドアロンシステムとして使用されるか、改善機能としてサードパーティシステムに組み込まれる。実施形態においては、これらの改善機能のそれぞれは、記載したように、マシンラーニングのある形態を利用するかもしれない。例えば、システムは、どのような状況で、ユーザ１３１４が、特定の情報を探しているかを学習することによって、ユーザ１３１４との、質問１３２０及び回答１３２２セッションを実行する改善された方法を提供するかも知れない。例えば、気候が、一日の時間及び気象条件に依存して、ユーザが異なる嗜好を持つ条件であることをシステムによって学習されるかもしれない。１位日中雨が降っており、ユーザ１３１４が映画を探しているとき、ユーザ１３１４は、映画のチケットと、映画がやっている場所を探している可能性がより高いかもしれない。夜中中雨が降っており、ユーザ１３１４が映画を探しているとき、ユーザ１３１４は、映画の説明を探している可能性がより高いかもしれない。他の例では、システムは、ユーザが、日中対夜中で、年齢に基づいて、選択対単一決定１３１０を提供し、特定のフォーマットを好むと言うこと、ユーザの地理的所在などに基づいての決定１３１０の提示の前に多くの数の質問１３２０を好むと言うことを学習するような、ユーザへの決定を提供する改良された方法を提供するかも知れない。他の例では、システムは、年齢及び教育に基づいて、多くの専門家の情報を利用する、トピックがファッションの場合に一般人の意見を利用する、ユーザ１３１４は、若者対、ユーザ１３１４が年が多い場合には、より伝統習慣を利用する、トピックが個人的な場合などは、友達にユーザの選択についてより多く質問１３２０を尋ねる、など、ユーザのために、どのような選択をすることを決定１３１０するかを学習する改善された方法を提供する。
【００１９】
実施形態においては、本発明は、質問１３２０と回答の組み合わせを提供し、決定を提供し、これらがサードパーティシステムによって提供される場合、これらの１つがシステムによって提供されないときには、どれを提供するかを決定することを学習する。例えば、サードパーティーの検索エンジンのウェブアプリケーションは、ユーザの検索問い合わせからソートされたリストを提供する機能を改善し、キーワード検索とソートアルゴリズムを補強するために、質問１３２０と回答１３２２を生成する本発明のファシリティを利用したいかもしれない。この場合には、サードパーティーの検索エンジンは、彼らのサービスが、決定の限定された集合ではなく、ソートされたリストを提供するビジネスなので、本発明の決定を生成する機能には興味は無いかもしれない。しかし、本発明は、ユーザへの質問１３２０と回答１３２２を常に改善する本発明の能力は、検索エンジンプロバイダに、本発明の能力に基づいて、ユーザへのソート結果を改善することを可能とするという点において、検索エンジンプロバイダの重要な新しい能力を提供する。
【００２０】
実施形態においては、アドバイスの最初の領域の主題は、検索インタフェースで特定される。例えば、「イタリアでのロマンチックなハネムーン」を探しているユーザ１３１４は、どこに休暇に行きたいですか？どんなタイプの休暇をお探しですか？などのユーザクエッションを最初に尋ねるのではなく、イタリアのどこにハネムーンに行くかをユーザ１３１４が決定するのに助けとなるウェブページへ導く。あるいは、ユーザ１３１４は、イタリアの特定の場所を検索でき、
１）特定の場所が、彼らのニーズ（例えば、「この休暇は、ハネムーンやロマンチックゲートによく、家族旅行には良くない」）の１つによい場合、ユーザ１３１４が決定する助けとなる、
２）別のあるいは潜在的に休暇に行くのによいイタリアの場所をユーザ１３１４が見つけることを助けるダイアログを開始する提案をする、
ウェブページに導く。あるいは、ユーザ１３１４は、特定の商品を検索しており、これらのうちのどの商品が彼らに最も良いか絞るためのダイアログに入る。ケース＃１、＃２の両方の場合、示される情報は、他のユーザが、決定ダイアログにおいて、どのように質問に回答したか、そして、その決定にポジティブなフィードバックを与えたかに基づいている。したがって、「休暇にどこに行くべきでしょうか？」トピックを用いる多くの人が、質問「ロマンチックな休暇が欲しいですか？」に「はい」で答え、ついで、「イタリア」にポジティブなフィードバックを与えたならば、システムは、検索エンジン経由でやってきたユーザ１３１４のロマンチック先は、イタリアであると表示するだろう。あるいは、決定「イタリア」あるいは、質問「ロマンチック休暇が欲しいですか？」をシステムに入力したユーザ１３１４は、質問「ロマンチック休暇が欲しいですか？」への回答「はい」は、イタリアに関連付けられ、したがって、検索エンジン経由でやってきたユーザ１３１４にイタリアがロマンチック休暇であることを示すことを明示的に示したことになる。
【００２１】
実施形態においては、本発明は、質問を問いかけること、決定を行なうこと、より良い決定を行なうための本発明のファシリティを使うが、専門家からの入力のみを使うなどの、より良い決定を学習すること、の部分集合の他の組み合わせを提供する。特定のユーザに質問１３２０と回答１３２２のセッションを提供するのではなく、決定を行なうために、前のユーザ１３１４のシステムとのやり取りを使うとか、将来の決定に関連して、システムに学習可能とさせるために、ユーザ１３１４への質問１３２０と回答１３２２を投げかけるが、ユーザ１３１４に決定を与えるのではなく、報酬を与えるとか、単純に結果にフィルタリングをかけて絞るなどの、なんらかの学習をすることなしに、質問１３２０と回答を投げかけ、決定１３１０を行なうとか、より良い決定をどのように行なうかを学習するための本発明の機能を使うが、質問１３２０と回答１３２２を介して、ユーザにではなく、エキスパートシステムにその能力を提供するとか、などである。実施形態においては、システムは、全ての質問１３２０、回答１３２２ユーザ１２１４セッションの要素を提供し、ユーザに決定を提供し、どのように決定を改善するかを学習する。 
【００２２】
実施形態においては、質問１３２０を入力するユーザ１３１４は、質問の従属性と重要性を選択的に指定するかもしれない。従属性は、いつ質問をすることができるかを制御するかもしれない。重要性は、ユーザ１３１４の回答を重み付けするために、異なる質問１３２０間の相対的重要性を指定するかもしれない。どの決定１３１０の結果もユーザ１３１４によって指定された全ての回答１３２２に一致しないために、システムがトレードオフを考慮しなくてはならないならば、システムは、低い重要性の質問に対し高い重要性の質問に一致する決定結果を推薦しようとするかもしれない。システムは、また、低い重要性の質問に対し高い重要性の質問をするのを優先するかもしれない。例えば、「合衆国内でどこに休暇に行きたいですか」などの新しい質問を入力するユーザ１３１４は、新しい質問「合衆国内でどこに休暇に行きたいですか」を尋ねる前に、「世界中でどこに行きたいですか」などの既存の質問に「合衆国」と答えてもらうことを要求する従属性を設定するかもしれない。
【００２３】
実施形態では、本発明は、ユーザ１３１４がシステムのファシリティとやり取りすることができるようなユーザ１３１４インタフェースをシステムに提供するかもしれない。システムは、いくつかの部品を含むかも知れず、それらのいくつかは、ウェブサイトとか、スーパバイザとか、ウィジェットの集まりである。ウィジェットは、コードの集まりとか、プロセスとかであり、ウェブサイト上の単一のコンテンツをレンダリングするかもしれない。ウェブサイトは、決定を取得し、決定を編集し、システムパフォーマンスについてレポートを見るための、エンドユーザ、スタッフメンバー、登録されたユーザに対するインタフェースからなる。スーパバイザは、ユーザ１３１４が、そのコンテンツのレンダリングを要求する前に、時間のかかるデータ収集や処理をウィジェットが行なえる様に、ウィジェットを走らせるためのコンテナかもしれない。 
【００２４】
例えば、ウィジェットは、インターネットから決定に関するビデオを収集するかもしれない。ウィジェットは、スーパバイザにおいては、各決定１３１０についてのビデオを探してウェブを巡り、データベースで見つけたビデオを格納するかもしれない。ユーザ１３１４がウェブサイトに来て、特定の決定を得る場合、ウェブサイトは、ビデオウィジェットに、ビデオをレンダリングし、以前に見つけた、なんらかのビデオを表示するように要求するかもしれない。 
【００２５】
複数のスーパバイザのインスタンスは、ウィジェットの処理をスケールアップするために、複数のコンピュータ上で動作するかもしれない。各ウィジェットは、自身のコンピュータ上で動作するかもしれない。同様に、多くのコンピュータは、サードパーティーのウェブサイトに埋め込まれて、ウェブサーバ、インスタントメッセージ、音声ゲートウェイ、電子メール、プログラム様ＡＰＩなどを介して、システムにインタフェースを提供するかもしれない。 
【００２６】
実施形態においては、属性は、質問１３２０と、その質問に対する特定の回答１３２２の組み合わせかもしれない。例えば、質問１３２０が、「何歳ですか」というもので、その質問１３２０に対する回答が、「18歳以下」、「２０〜３０歳」、「３０歳より多い」であった場合には、属性は、「何歳ですか？１８歳以下」かもしれない。システムは、属性と決定間の関係を学習することによって動作するかもしれない。システムが質問１３２０をし、ユーザ１３１４が、回答１３２２を与える場合、システムは、その属性を取得し、どの決定がそれに関連付けられているか探すかもしれない。 
【００２７】
実施形態においては、システムは、ある属性は、連続値であり、他のものは、離散値であることを理解するかもしれない。連続値の属性を使用する場合、システムは、ユーザ１３１４が尋ねるよりもコストの低い商品を推薦することがしばしば受け入れられるが、ユーザ１３１４が尋ねるよりもコストが高い商品を提供することは、めったに受け入れられないことを理解するような、より知的なトレードオフを考慮することができるかもしれない。 
【００２８】
実施形態においては、属性と決定間の関係は、システムに明示的に与えられる、あるいは、それらの組み合わせなど、ユーザから学習することができるかもしれない。例えば、「いくら使いたいですか？２００ドル以下」の価格属性は、専門家、商取引サイト／ＡＰＩなどからのデータに基づいた、その価格範囲に入るカメラに明示的にリンクされているかもしれない。しかし、属性「カメラをどのように使いますか？休暇中に。」と、可能な休暇の行き先間の関係は、十分に学習されるかもしれない。 
【００２９】
新しい質問１３２０、回答１３２２、及び結果を入力する場合、ユーザ１３１４は、選択的に、属性と決定結果の関係を指定するかもしれない。例えば、ユーザ１３１４は、「どのカメラを買うべきか」トピックにおいて、質問「いくら使うべきか」を入力するのであれば、ユーザ１３１４は、また、システムに対し、回答「２００ドル以下」は、カメラZではなく、カメラX及びYに関連付けられるべきと、指定するかもしれない。そして、将来のユーザが「どのカメラを買うべきか」トピックを用い、「いくら使いたいですか」と言う質問に対し、回答「２００ドル以下」と答えるのであったならば、そのユーザ１３１４は、カメラZよりも、カメラX及びYを推薦される可能性が高くなるかもしれない。
【００３０】
システムからのアドバイスを求め、決定結果を受け取った後、ユーザ１３１４は、システムから、なぜその特定の決定結果が推薦されたかの理由も与えられるかもしれない。この説明は、また、ユーザ１３１４に対し、ユーザ１３１４が、その決定結果がシステムによって、間違って推薦されたと考える場合には、その決定結果の属性を変えることができるようにするかもしれない。
【００３１】
一般に、学習された関係は、ユーザ、専門家、被雇用者、サードパーティーからの自動データ供給、あるいは、これらの組み合わせからの訓練を含む。 
【００３２】
実施形態においては、システムがソリューションを推薦し、ユーザに尋ねるべき次の質問１３２０を選択する方法はいろいろある。可能なマシンラーニングシステムは、最近接などの幾何的システムであるかもしれず、ベクトルマシン、確率的システム、ジェネティックアルゴリズムなどの進化的システム、決定木、決定木に関連したニューラルネットワーク、ベイズ推定、ランダムフォーレスト、ブースティング、ロジスティック回帰、ファセティッドナビゲーション、質問精錬、質問拡張、特異値分解などをサポートする。これらのシステムは、完全ゲームプレイ（例えば、決定を得る前にユーザ１３１４から与えられる全ての属性など）、個々の質問／ゲームプレイの部分集合への回答、ポジティブなフィードバックのみ、ネガティブなフィードバックのみ、あるいは、これらの組み合わせから、学習すること周辺に基づいているかもしれない。更に、システムは、以前回答を受けた質問、ユーザ１３１４が好んだ、あるいは、好まなかった決定、ユーザ１３１４が、以前アドバイスを求めたアドバイスの領域などを覚えているなど、ユーザ１３１４との以前のやり取りを考慮に入れるかもしれない。更に、システムは、１日の中の時間、ユーザ１３１４がシステムを使用した日、ユーザのIPアドレス、クライアントの種類（例えば、Firefox, IE, cell phone, SMS など）、他のそのようなデータなどの、ユーザ１３１４によって陰に提供されたファクタを考慮するかもしれない。 
【００３３】
実施形態においては、本発明は、ユーザの振る舞いに基づいて、陰に学習するのではなくて、明示的に質問１３２０を尋ねるなど、システムが、ユーザの意図や雰囲気を推測するのに任せられるわけではないので、より強力な、協調フィルタリングの能力を十分超えたマシンラーニングシステムを提供する。また、すでに何を答えたかに基づいて、ユーザ１３１４に尋ねる質問１３２０を選択することにより、本発明は、そうでなければ見逃していた、ニュアンスに合わせることができるかもしれない。本発明は、「X、Y、Zを買ったほかの人は、また、品Aも好む」などの、過去の振る舞いからの単純な外挿を超えた結締を提供するなど、決定を説明することができるかもしれない。そうではなくて、本発明は、ユーザ１３１４に、「ユーザ１３１４は、Xを欲しいと思い、Yを好み、Zを信じると言ったので、Aをする」べきであると言うことができる。更に、本発明は、ユーザに、有用な新しい質問１３２０を提供させ、自動的にどのような文脈で、質問１３２０が有用かを学習することが可能となる。他の差異のある領域は、本発明のマシンラーニング技術は、協調フィルタリングが、非商品／メディアアプリケーションに適用する場合に困難を生じるユーザ１３１４の非常にバラエティに富んだ興味領域における結締を提供することができる。例えば、協調フィルタリングは、タトゥーを入れるべきかなどの、かなり個人的なトピックや、ユーザの所得税の申告から特定の消費を控除できるかなどの珍しい質問などについての決定１３１０をユーザ１３１４がするのを助けるように適用するのは容易ではないだろう。本発明は、そのような応用に適用可能である。実施形態では、本発明は、ユーザに決定を与えるために、ユーザのグループから学習されたアドバイスと互いにミックスされた、予め組み込まれた専門家のアドバイスを使うことができる。
【００３４】
実施形態においては、システムは、システム上の全てのデータを編集するための、ウィキ・ウェブインタフェースを備えるかもしれない。このウェブインタフェースは、質問、回答、属性、及び解を編集／生成／削除するために使用されるかもしれない。各解は、また、関連したさまざまな情報を有しており、その解を推薦する場合、決定ページに示される。例えば、カンクンでの休暇を推薦する場合には、推薦ページには、カンクンについてのビデオを見せるかもしれない。解に関する、すべてのこの補助的なデータは、また、ウィキを介して、編集可能かもしれない。 
【００３５】
実施形態では、ウィキは、スーパバイザ上で動くウィジェットによって収集されたデータを編集するのに使われるかもしれない。これにより、ウィジェットは、予めデータを収集することができ、レビューして、人間による質の確保のための処理を可能とし、収集されたデータを変更することを可能とする。 
【００３６】
実施形態では、システムは、ウィジェットあるいは人間によってなされた全ての変更の履歴を保持する。例えば、この履歴の一つの使い道は、コンテンツの質を確保するために雇われた契約者によって行なわれる仕事をレビューするために用いられることかもしれない。この履歴の他の使い道は、ウィジェットが人間によって行なわれた仕事を元に戻してしまうことが起こらないようにすることかもしれない。例えば、ウィジェットが特定のビデオを収集し、人間が、適当でないとして、このビデオを削除した場合、ウィジェットが、将来のどこかの時点で、このビデオを再び追加しないように、履歴を使うことができる。最後に、データが劣化したり、間違って削除された場合、履歴によってリカバリの対策を施すことができるかもしれない。 
【００３７】
実施形態では、ウィジェットが新しいコンテンツを発見したときには、そのコンテンツを有効化し、編集するための人間のワークフローに仕事を並べるかもしれない。
【００３８】
実施形態では、学習する為に、システムは、システムが有用とは予期しないが、有用と判明する何かを推薦することができるかもしれないので、ランダムあるいは半ランダムな決定を時々するかもしれない。システムが、すでに学習したことを使用したい場合には、どの質問１３２０を尋ね、どの決定１３１０をするかについて、ランダムな選択は行なわないかもしれない。すでに知っていることを使用すること、利用という、と、潜在的に何か新しいことを学習すること、調査ともいう、との間のトレードオフが存在する。利用は、ユーザをより満足させ、調査は、システムをより賢くする。
【００３９】
実施形態においては、尋ねるべき質問１３２０を選択する場合に、このトレードオフを行なう一方法は、ユーザ１３１４が、決定１３１０をするに当たって有効であることにシステムが自信がある質問１３２０を尋ね、次に、尋ねるべきいくつかのランダムな質問１３２０を採用することである。トレードオフを行なう他の方法は、固定された質問１３２０の集合については、利用に基づき、次の集合は、調査に基づく、という、各ユーザ１３１４のやり取りにおいて、固定された予算を持つことであろう。 
【００４０】
実施形態においては、決定も、調査され、あるいは、利用される。システムが学習したい場合には、ランダムな決定を示すだろう。純粋にランダムな決定を示すのではなく、システムは、また、ユーザ１３１４が指定したいくつかの条件に合いつつ、残りの条件の範囲で純粋な調査である決定１３１０を示すかも知れない。例えば、ユーザ１３１４に示すのに、ランダムなカメラを採用するのではなく、システムは、ユーザの価格条件に合うランダムなカメラを採用することができるだろう。これにより、システムは、ユーザのニーズに合う可能性のない決定１３１０を示す可能性が低くなるので、より効果的なトレーニングが行なえるだろう。調査のとき、ランダムな決定１３１０を示すのではなくて、システムは、利用に基づいた決定１３１０と、調査に基づいた解の両方を示し、ユーザからそれぞれに別個にフィードバックを得るかも知れない。あるいは、システムは、限定された数のランダム性を導入し、何がシステムの最適な推測か、決定「のような」を採用することもできるだろう。例えば、システムは、リーズナブルな決定１３１０をすることと、まだユーザから新しい情報を学習していることのバランスを取るため、ユーザ１３１４は、ある特定のカメラを好むだろうが、そうではなく、似たような、しかし、同じではない他のカメラを推薦することもできるだろう、という予測を行なうかもしれない。実施形態では、システムは、質問１１３２０をし、調査対利用を介して決定を行なうときに、ユーザ１３１４を特定するかもしれないし、しないかもしれない。 
【００４１】
実施形態においては、システムは、推薦しているさまざまなものについて、ユーザを調べていると見られるだろう。例えば、システムは、キャノンSD1000カメラについて、ユーザに１０の質問１３２０を尋ねているかもしれない。これにより、各カメラについての豊富なデータの集合を提供でき、システムにどのような種類のユーザ１３１４が、このカメラを好む可能性が高いかのリストを作成し始めさせることができる。システムは、属性を与えられると、最も好まれる可能性の高いものから最も好まれる可能性の引くものなど、各属性についての決定のランク付けされたリストを生成するかもしれない。例えば、システムは、「貴方は何歳ですか？５０歳より上」と答える人々に最も好かれる可能性の高い順のカメラのリストを生成するかもしれない。これは、５０歳より上のユーザに対するトップ１０のカメラとして、システムにより示される。いろいろなこれらトップ１０リストは、システムのデータに基づいて作成されるだろう。これらのリストは結合されて新しいリストを生成する。例えば、属性「貴方は何歳ですか？５０歳より上」に対するカメラのランクかされたリストと、属性「なぜ、カメラを買うのですか？旅行」の他のリストを与えられると、システムは、「旅行用カメラが欲しい、５０歳より上のユーザ」に対するカメラの、新しいランク付けされたリストを生成することができる。トップリストのこのような組み合わせは、予め生成されていてもよいし、新しいトップリストを選択するために、一つ一つユーザ１３１４に尋ねながら、オンデマンドで生成したりしても良い。 
【００４２】
実施形態では、これらの「トップリスト」は、さまざまな目的に使うことができる。あるユーザは、決定を受け取る前に、一連の質問１３２０に答えたくないかもしれない。そうではなく、彼らは、これらのリストを見ることができ、目的の決定を見つけることができるかもしれない。システムは、それぞれが自身のウェブページを有する、千あるいは、万などの、多数のトップリストを有しているかもしれない。更に、これらのページは、検索エンジンによってインデックス付けされ、システムのウェブサイトにユーザを誘導する、大量のコンテンツを含んでいるかもしれない。あるいは、ユーザ１３１４は、決定が欲しいアドバイスの領域を見つけるために、システム自体の検索インタフェースを使うかもしれない。さまざまなトップリストは、トップリストに基づいて、ダイアログ内のいくつかの質問１３２０に暗に答えることによって、ダイアログをショートカットするのに使われるかもしれない。例えば、「休暇」と呼ばれるアドバイスの領域があり、「イタリアでのロマンチックハネムーン休暇」と呼ばれるトップリストがあり、このトップリストは、すでに回答された、以下のような「休暇」ダイアログからのいくつかの質問１３２０と共に、「休暇」トピックへのショートカット、あるいはゲートウェイとなる：「どこに行きたい？ヨーロッパ」、「ヨーロッパのどこに行きたい？イタリア」、「貴方は特別な機会に旅行をするのですか？はい」。「特別な機会とは何ですか？ハネムーン」。これは、従来型の検索インタフェースを用いて、アドバイスを求めるユーザ１３１４にとって、質問と回答ダイアログに関わることのない、他のインタフェースとなる。
【００４３】
実施形態では、サイトのさまざまなページは、ウィジェットと呼ばれる、情報の内蔵型の表示を有するかもしれない。例えば、決定ページは、この質問１３２０を好む他の人たちは、どのようにさまざまな質問１３２０に答えたか、決定に関するビデオ/画像、決定に関する情報を有する他のウェブサイトへのリンク、ユーザ１３１４がどのように質問に答えたかに基づいた、この決定１３１０の個人用の賛否両論、似た他の決定のリスト、質問１３２０に違うように答えた場合になされただろう他の決定のリスト、この決定に対する報酬/栄誉のリスト（例えば、推薦される消費者リポート）など、を示すウィジェットを有する。 
【００４４】
実施形態においては、システムは、通常は得られない次元に沿って、決定の領界（例えば、カメラ、休暇の行き先）内をユーザがナビゲートすることを可能とする。例えば、カメラだけが表示され、ユーザ１３１４に、「より高い／より安いカメラを見せて」と言わせるのみではなく、システムは、「若者に人気のカメラを見せて」、「旅行用に良く、流行でないカメラを見せて」などをユーザ１３１４に言わせることが出きる。「スタイル」」、「旅行に良い」、「若者に良くない」などの次元は、ユーザに質問１３２０を尋ね、これらの回答をえたときに、何が良い決定１３１０かを学習することによる副作用として生成されるだろう。 
【００４５】
実施形態においては、ユーザ１３１４がアドバイスを求める領域を選び、ダイアログを行なうのではなく、他の次元に沿ってナビゲートすることは、ユーザ１３１４にとってのスタート地点として使用できるだろう。ユーザ１３１４は、商品名や、旅行先などの特定の決定結果を検索するために、検索インタフェース、あるいは、外部の検索エンジンを使うことによって、システムとやり取りすることを始めることができる。システムは、その特定の決定結果についてのユーザ情報を示し、ユーザ１３１４に他の決定結果を調べさせ、ユーザ１３１４が探しているものを細かく指定するためにダイアログを行なわせ、この特定の決定結果について、システムが学習した（マシンラーニング、専門家のアドバイス、あるいは、いくつかの組み合わせによる）情報をユーザ１３１４に示すことができる。例えば、ユーザ１３１４は、キャノンDS1100カメラについての情報を示すウェブページをナビゲートするのに検索インタフェースを使用することができる。システムは、キャノンDS１１００カメラを探している人々がやはり好きな他のカメラを示し、ユーザ１３１４に、スポーツイベントで写真を撮るのに適したカメラのような従来型ではない特徴の次元に沿った、同様のカメラを見つけさせることができ、「旅行に良い」、「写真を学んでいる人には良くない」、「２００ドルより安く買える」、「デザインのよいものを好むと自負する人に好まれる」などの、システムがキャノンDS11100について知っていることも示すことができる。
【００４６】
実施形態においては、他の可能なインタフェースとしては、ユーザに決定のリストを見せ、各決定１３１０がどうしてなされたのかの簡単な説明を表示するものである。例えば、カメラを推薦する場合、システムは、３つのカメラを見せ、一つは「安い」、一つは、「大望遠」である、他は、「旅行に良い」と言う。これにより、ユーザ１３１４が、決定１３１０までに、どのように質問１３２０に答えたかに基づいて、そうでなければ見なかったであろう選択肢をみることを助けることが出きる。
【００４７】
実施形態においては、ユーザは、推薦されるアイテムについての質問１３２０（価格、色など）、それらについての質問１３２０などの異なるタイプの質問について尋ねられるだろう。システムは、心理学的な次元、人口統計学的な次元などの次元に沿って、ユーザを区別するだろう。予測可能なユーザの性質は、ユーザの年齢、性別、結婚の有無、田舎／都会暮らしか否か、教会にいく頻度、政治的所属、美的嗜好、皮肉屋か／ユーモアのセンスがあるか、社会的経済的バックグラウンド、好み、きれい好きか／物が散らばっているか、将来をどの程度計画的にしているか、などを含むだろう。 
【００４８】
実施形態においては、直接質問１３２０を尋ねるのは難しいであろうから、そうではなく、システムは、関連しているものを計測しようとするだろう。例えば、収入について尋ねるのではなく、システムは、ユーザ１３１４は、どこで買い物をするのを好むか（例えば、Wal-Mart, Target, Saks など）を尋ねるかもしれない。美的感覚は、芸術、居間、服などの写真を見せ、そのスタイルをユーザ１３１４は好むかを尋ねることにより決定されるだろう。実施形態においては、写真は、質問に用いられ（回答は、貴方がどのようにこの写真に反応するかについてである）、あるいは、「以下のどれが、貴方が着たいと思う服にもっとも似ているか」などの質問１３２０への回答として用いられる。 
【００４９】
実施形態においては、システムは、質問が推薦されるアイテムについてのものか、ユーザについてのものかで、質問１３２０をグループ化するだろう。システムは、ユーザが、そうでなければ、驚くような、そして、潜在的に攻撃的な、尋ねられる質問１３２０の価値を理解するのを助けるために、どのような種類の質問１３２０を尋ねているかを説明するだろう。システムは、また、質問をしている間、ユーザ１３１４に、後いくつの質問１３２０が残っているか、システムがすでにどのような決定１３１０をしようとしているか推測したと言うことによって、ユーザ１３１４を冷やかすなどの他のメッセージを表示するだろう。 
【００５０】
実施形態では、インスタントメッセンジャー（IM）システムは、システムの質問１３２０及び回答１３２２ダイアログの自然なインタフェースを提供するだろう。例えば、ユーザ１３１４は、システムを彼らの「友達リスト」に招待し、IM上で、決定１３１０を得るダイアログを開始するかもしれない。システムは、最終的に、システムがユーザ１３１４に決定のリンクをインスタントメッセージするか、直接、ユーザに決定１３１０の名前をインスタントメッセージするまで、第１の質問１３２０をユーザにインスタントメッセージし、ユーザ１３１４は、回答１３２２をインスタントメッセージで返送するなどを行なうかもしれない。実施形態では、携帯電話、SMS、電子メールなどの他の形態の通信も利用可能である。 
【００５１】
実施形態においては、アプリケーションの形態のようなシステムは、サードパーティーのウェブサイトに埋め込まれるかもしれない。例えば、システムは、カメラを売るウェブサイトに置かれ、ユーザに関係のあるカメラを推薦する提案をするだろう。あるいは、ユーザ１３１４がカメラを検索し、興味のある、潜在的なカメラのリストを得た後、システムは、カメラのリスト内から、ユーザ１３１４が行なう決定を助けるために、質問１３２０を尋ねるかもしれない。例えば、ユーザ１３１４が考えていたカメラの全てが、旅行に良いものであった場合には、システムは、ユーザ１３１４がカメラをどのように使いたいかは尋ねず、システムは、取替え可能なレンズが欲しいか尋ねることは、他に比べ一つを推薦するのに使えることを理解するかもしれない。 
【００５２】
実施形態においては、システムは、以下のような、複数のトピック領域において、決定をするだろう。例えば、商品（例えば、カメラ、テレビ、GPS／ナビゲータ、家庭用オーディオ、ノート型PC、風呂及び美容、乳児、庭/アウトドア、自動車、宝石、時計、装飾品、靴など）、旅行（例えば、どこへ行く、どこに泊まる、どこを訪れる、そこで何をするなど）、経済（例えば、どの物件、借り換えをするか、どのクレジットカード、あるものが税金の控除の対象となるか、どのタイプの年金を貯金するか、投資のための資産の割り当てなど）、さまざまな休日や機会のための贈り物、他の、日付に基づく決定（ハロウィーンに何を着るかなど）、パーソナリティ（例えば、ユーザのパーソナリティについて、彼らの関係について、彼らのキャリアなど）、好ましいペットを推薦する、飲み物や他の夜を過ごすためのもの、本、映画館、映画、音楽、コンサート、テレビ番組、ビデオゲーム、どこで食事するか、どこに注文するか、ユーザ１３１４に最も似ている有名人などに関係した有名人、贈り物の推薦、どの近くに住むか、どのテレビの番組を見るか、など。 
【００５３】
実施形態においては、システムは、テクノロジー／IT（例えば、コンピュータ、ソフトウェア、プリンタ、ホームネットワーキング、無線、ビジネスネットワーク、性能の問題、など）、医療／健康、自動車、人間関係あるいは人間関係の問題、家及び建物の問題などの問題を診断するのに用いられるだろう。
【００５４】
実施形態においては、システムのユーザは、不特定か、ログインしたユーザのいずれかである。ログインしたユーザ１３１４は、サイトでアカウントを作成した者である。ログインしたユーザ１３１４は、彼らについてのプロファイルページも持っているだろう。プロファイルページの内容は、ユーザに関する基本情報（ニックネーム、写真など）、受け取り、気に入った決定、そのトピック領域でユーザ１３１４は、質問１３２０に答えなかったが、システムがユーザ１３２０が好むだろうと予測する決定、ユーザ１３１４が決定のためにシステムを使うたびに繰り返しする必要がないように、ユーザ１３１４が与えた、ユーザ１３１４についての事実のリスト（例えば、ユーザの年齢や、１度与えられ、ユーザがシステムを使う異なる時間にわたって記憶される美的嗜好など）、ユーザ１３１４が、ウィキを介して、することを許可され、興味のあるとシステムが考える仕事のリスト（新しいユーザ１３１４が提出したコンテンツをリビューすること、ユーザ１３１４が提出したコンテンツのスペルミスを修正すること、ウィジェットによって発見された新しいコンテンツをレビューすることなど）、質問に同じように回答した他のユーザなどを含むだろう。
【００５５】
実施形態においては、ユーザは、システムに何ができるかに影響を与える、さまざまな名称、ランク、レベルも有している。例えば、あるユーザは、あるトピックのある側面を編集できる、そのトピックにおける「モデレータ」の名称を与えられているかもしれない。ランクと名称は、手作業で与えたり、何回決定を与えたか、システムにいくつの新しい質問１３２０あるいは解を提供したか、いくつの仕事をウィキを使って成し遂げたか、さまざまなトピックにおいて、ある質問１３２０にどのくらい良く回答１３２２を与えたかなどに基づくことを含む自動の手段によって、与えられる。
【００５６】
実施形態においては、ログインしていないユーザは、プロファイルにすでに登録された、美的あるいは好みに基づいた嗜好の大量の選択と共にシステムを使う利益は得られないだろう。学習やログインしたユーザ１３１４からの手動でのトレーニングに基づいて、システムは、ログインしていないユーザが、特定のトピック領域においてアドバイスを求める場合、質問ダイアログに尋ねる美的な質問を選択するだろう。例えば、ログインしたユーザが自身の好みに関する質問に答え、どの車が好みで、好みでないかについてフィードバックを与えることに基づいて、システムは、ログインしていないユーザがトヨタとレキサスのいずれかを選ぼうとする場合に尋ねるのに、ユーザがグルメを楽しむことについての質問１３２０が有用か学習するだろう。学習された、あるいは、ログインしたユーザによって手動で指定された属性関係を用いることで、システムは、ログインしていないユーザに、トヨタかレキサスかいずれを推薦するか調整するだろう。
【００５７】
実施形態においては、システムは、決定に対し、ユーザがフィードバックを提出することから学習する。あるユーザは、意図的にか非意図的にかで、間違ったフィードバックを与えるかもしれない。例えば、ベンダは、彼らの商品を高く推薦してもらうために、システムに対し競争しようとするかもしれない。あるいは、ビデオゲームについてあまりしならないユーザ１３１４は、実際には良いビデオゲームでないビデオゲームを推薦するかもしれない。システムは、さまざまな方法で、これらのユーザからのフィードバックをフィルタリングで取り除こうとするだろう。システムは、特定のユーザ１３１４が提出できるフィードバックの数を絞るだろう（そして、ユーザ１３１４がログインしている場合や、高いランク／名称を有している場合には、高い絞込み限度を有する）。システムは、また、ユーザの、主題に対する知識をテストするために、質問１３２０＆回答１３２２フェーズでのある「テスト」質問１３２０に対してどれほど良くユーザ１３１４が回答したかに基づいて、フィードバックを絞ったり、重み付けしたりし、知識のないユーザよりも知識のあるユーザからのフィードバックを重く重み付けるだろう。システムは、また、ユーザ１３１４に、フィードバックが考慮され、あるいは、決定を受け取る前に、「captcha」（コンピュータと人間に別々に伝える、完全に自動化されたパブリックチューリングテスト）に受かることも要求するかもしれない。システムは、また、ユーザ１３１４によって与えられる一連の回答を見て、その一連の回答に基づいて、ユーザのフィードバックを重み付けるだろう。例えば、ユーザ１３１４が、いつも最初の回答１３２２をクリックするか、ユーザ１３１４が、とてもありえない方法でクリックした場合には、システムは、そのユーザのフィードバックを低く重み付けるだろう。最後に、システムは、以前のゲームプレイの履歴に基づいて、ユーザのフィードバックの重みを変更し、決定１３１０を示さないことを決定するだろう。例えば、ユーザ１３１４が、１０回目にカメラの決定１３１０を得ようとしたら、システムは、９回目よりも、フィードバックの重みを軽くするだろう。 
【００５８】
実施形態においては、システムは、検索エンジン最適化（SEO）、主な検索エンジン内でのシステムのウェブサイトのランキングを改良する処理を含むだろう。この処理は、ユーザが検索しているキーワードを見つけ、これらのワードを検索したとき、サイトのページが出てこさせるために、検索エンジン内での競争を理解し、検索エンジンがどのようにサイトをランク付けするかを理解し、一般的な検索に対するサイトのランキングを上げるために、どのような変更がシステムのウェブサイトになされるべきかを理解する、などの、いくつかの、ほとんど自動化されたステップにブレークダウンされるだろう。 
【００５９】
実施形態においては、ユーザが探しているキーワードを発見することは、サードパーティデータプロバイダからライセンスされた履歴検索についてのデータを用い、どのようなワードが用いられているか他のウェブサイトを探すなどの、グーグルやヤフーが提供しているような、キーワード示唆ツールを用いるなど、異なる手段で見つけることができる。これらのキーワードがいったん見つけられたならば、システムは、検索エンジンマーケティング（SEM）を介したこれらのワードへの賭け、将来検索トラフィックを得られるように、これらのキーワードについて、システムのサイトでコンテンツを作成する、これらのキーワードを競合者は、どのように用いているかを見る、など、多くの方法で、このデータを使うことができるだろう。
【００６０】
実施形態においては、システムは、他のサイトはどうしているか、キーワードを検索エンジンにかけることにより、また、だれが、各キーワードについて宣伝しており、各キーワードについての自然な検索結果のトップは何かを見ることにより、検索エンジン内で、どのようにランクされているか、を理解するだろう。この処理によって発見されたサイトは、更に潜在的なキーワードを見つけるために探索されるだろう。システムは、新しいコンテンツを開発すること、あるいは、この競合情報に基づいてマーケットを避けることを決定するかもしれない。コンテンツの領域には、すこしの高くランク付けされたサイトしか存在する場合、システムは、その領域のコンテンツを開発するかもしれない。 
【００６１】
実施形態においては、システムは、ユーザ１３１４をサイトに連れてくる有料の広告は、そのサイトのあるトピック領域では比較的安く、他では高いことを理解するかもしれない。したがって、システムは、ローコストのトラフィックに対して広告をし、決定を与えることによって、これらのユーザ１３１４を助け、これらのユーザ１３１４が、広告するのに高いトピック領域のシステムを使い、トラフィックを買うことを推薦しようとするかもしれない。例えば、システムは、どの犬用の餌がよいか見つけたい人々に対し広告をし、どの犬用の餌がよいかについてこれらのユーザ１３１４が決定することを助け、どこでペット用の薬を買うべきかを見つけるように、彼らを導くかもしれない。後者のトピック領域は、システムがトラフィックを引き込むには、高価な広告率のために、高価となってしまうかも知れず、前者のトピック領域は、どの種類の犬を買うべきかのアドバイスを欲する顧客の獲得の競争をしている既存の会社が少ないので、比較的安いかもしれない。 
【００６２】
実施形態においては、システムは、検索をしたときに上がってくるサイトとこれらのサイトのファクタ間の関係を調べることにより、検索エンジンが、どのように、自然な（スポンサーが付いていない）検索結果をランク付けしているかを理解するだろう。高いランキングで上がってくるサイト間で相関している、ありうるファクタは、サイトのコンテンツ、このサイトにリンクしている他のサイトの数や質、これらの他のサイト上のコンテンツのタイプ、などのファクタがあるだろう。以前のステップから、システムは、検索エンジンでサイトのランキングを上げる能力などでランキングされたサイトのファクタのリストを作るだろう。システムは、サイト全体、あるいは、サイトの特定のページが、検索エンジンで、高くランクされる可能性を高めるためのサイトへの変更をするために、このランク付けされたリストを使うだろう。
【００６３】
検索エンジンは、一般に、ユーザの検索に関係した文書を見つけるのに、キーワードインデックスを使う。実施形態では、本発明は、やはり、ユーザの入力を関連した文書にマップする「決定インデックス」を利用するだろう。このインデックスは、自動的に構築されたり、専門家が手動でインデックスを構築したり、インデックスは、システムをトレーニングするために、暗に、あるいは、明示的に決定を行なう異なるタイプのユーザからのフィードバックによって学習されるなどがある。決定インデックスを利用する検索結果は、文書のリスト、単一の文書などとして表示されるだろう。
【００６４】
図1を参照すると、ユーザが決定を受けるシステムにおけるトピック１０２のリストの実施形態が示され、カメラ、携帯電話、コーヒーとエスプレッソ、飲み物、好みの有名人、GPS装置、グリル、ハロウィーン、ノート型PC、パーソナリティ、トーリング、テレビ、休暇、ビデオゲーム、時計などが含まれる。更に、４３，９２１個のユーザレーティングから学習するなど、ユーザレーティングから学習された決定１０４の数についてのインジケータが存在するだろう。
【００６５】
図２を参照すると、システムがユーザ１３１４に尋ねるだろう例示的質問１３２０の実施形態が与えられている。この例では、ユーザ１３１４は、カメラの購入に関する決定１３１０を尋ねており、質問１３２０は、「いくら使ってもよいですか？」である。ユーザ１３１４は、200ドルより安い、300ドルまで、500ドルまで、500ドルより高い、気にしない、などの選択肢２０４から選択をする。更に、「10個以下の質問で、貴方のような人々が好むカメラの決定を得よ」など、いくつの質問１３２０が尋ねられる２０２かの指示があるだろう。実施形態では、ユーザは、彼ら自身の質問、彼ら自身の回答、彼ら自身の決定などを提供し、システムは、この情報を現在あるいは将来の決定セッションに利用するだろう。実施形態では、ユーザ１３１４は、ユーザからえら得るより少ない情報に基づいて、他の決定を受ける場合、ユーザ１３１４は、質問２０８をスキップすることを選択し、システムは、スキップされた質問２０８を補うために、他の質問１３２０をユーザに尋ね、質問１３２０は、テスト用質問であったり、結果の決定１３１０に影響与えないものであったりするだろう。
【００６６】
図３を参照すると、システムがユーザ１３１４に尋ねるだろう写真の質問１３２０の例の実施形態が示される。この例では、システムは、その回答１３２０が、システムがユーザ１３１４の個人的特性をよりよく決定できるようにする質問１３２０を尋ねるだろう。例えば、図示された質問１３２０は、写真選択が、汚染、経済、防衛、健康など、特定のトピックを示す場合、「これらの原因のうち、最も気になるのはどれですか？」を尋ねるだろう。この質問１３２０は、現在のユーザをターゲットとするか、実験的質問に挿入されるだろう。実施形態では、ユーザ１３１４は、質問１３２０は、「最後に、他のユーザによって提出された実験的質問にお答えください。」などのヘッダを有する図3に示されるような、実験的質問３０２であることを教えられるだろう。
【００６７】
図４を参照すると、特定の決定１３１０を行なう場合に、システムがユーザ１３１４に示すであろう情報４０２の種類の例の実施形態が示されている。例えば、決定１３１０は、あるカメラについてのものであろう。ここで、説明、誰が使うか、カメラの最適なコスト、他のカメラと比較して４０４どうか、などのカメラについての情報が提供される。実施形態では、他の決定１３１０は、スコアや、パーセンテージマッチングなどによって、相対的ランキング４０８を付けて提供される。ユーザ１３１４は、また、決定１３１０が良い決定であったかを尋ねるなど、フィードバック１３１２のために質問されるだろう。更に、ユーザ１３１４は、商品４１０についてのもっと多くの情報、最適な価格のファインダ４１２、更なるアドバイスのウェブサイトなど、決定１３１０について更に多く見つける機会が与えられるだろう。
【００６８】
図５及び図６を参照すると、ユーザ１３１４は、決定関して示されたもの、ユーザのトップリストを見たいという要求に関して示されたものなど、説明したように、トピックに関連したさまざまなトップリスト５０２が提供されるだろう。
【００６９】
実施形態においては、本発明は、ユーザ１３１４のＩＤ７０２、個人的説明、過去に行なった決定、将来考慮するためのトピック、今日すべき決定１３１０などを含むホームページ７００をユーザに提供するだろう。図７は、ユーザがシステムアカウントにログインした場合に、ユーザ１３１４が何を見るかなど、ユーザホームページ７００の例が提供される。ここで、システムが推薦した最近の決定、決定を得るための良くあるトピック７０８のリスト、トピックを見つけるための検索インタフェース７１０、ユーザ１３１４がシステムに貢献することによって得る利益についてのステータスアップデート、最近のアクティビティ７０４、ユーザのプロファイル７１２へのアクセスなどを表示する。
【００７０】
図８及び８Ａは、ユーザの情報及びアカウントを示すユーザプロファイル７１２のページの例を示す。ユーザ１３１４は、ユーザの電子メールアドレス、パスワードなどのユーザ情報８０２を管理するだろう。彼らは、また、彼ら自身についての質問１３２０に答え、この答えを記憶させ８１０、システムの決定トピックを使用する場合に自動的に使用させる。ユーザ１３１４は、また、「バッジ」などの報酬８０４を受け、他のユーザを助けたことや、システムに貢献したことなどにたいして受け取ったことが表示されるのを見るだろう。これらの報酬のいくつかは、ユーザの貢献の質、貢献の量などに基づいている。更に、ユーザは、彼ら自身について同様に質問１３２０に回答した人々の人口統計学上のグループ８０８に割り当てられる。
【００７１】
実施形態においては、ユーザは、「システムを教育する」モードにおけるように、システムに専門知識９０２を提出したいと決定することが出きる。図９は、さまざまな決定についてのトレーニングをシステムに行なう、写真及びユーザが提出した散文の質のレーティングを付ける、重複したアイテムや質問を見つける、新しい決定トピックを提出する、既存のトピックに新しい質問１３２０を提出するなど、ユーザ１３１４が提出可能とするさまざまなリンク／ページの例を示す。
【００７２】
実施形態においては、ユーザは、システムが決定を行なうトピックを選択した後、質問を受けるだろう。図１０は、質問１３２０が、どのようにユーザに提示１０００されるかの例を示す。示されているように、質問１３２０のユーザ１３１４への提示は、トピックの見出し１００２、トピック１００４に関連した写真やイラスト、質問、回答選択肢の集合などの異なった要素を提供するだろう。
【００７３】
質問に答えた後、ユーザ１３１４は、ユーザの元の質問に関連した回答１３２２あるいは決定１３１０が提供されるだろう。図１１及び１１Ａは、決定１３１０が、どのようにユーザに提示１１００されるかの例を示し、主決定、決定を要約する情報、他の決定、決定のバリエーションなどを含むだろう。更に、ユーザ１３１４は、ユーザ１３１４が、決定１３１０に同意するか否かなどのシステムへのフィードバック１３１２をする機会が与えられるだろう。ユーザ１３１４は、また、現在のトピック、与えた回答、回答の履歴、ユーザのプロファイル、ユーザの質問の履歴、他のユーザが有用と考えたトピックに基づくなどして、他の示唆的なトピック１１０２が提示されるだろう。 
【００７４】
図１２は、トピックにおける決定１２００の例示的リストを示す。示されているような商品トピックでは、「決定」は、どの商品を買うべきかであろう。他のトピックでは、決定１３１０は、「はい。彼を首にしろ。」あるいは「いいえ。タトゥーをしない。」かもしれない。決定は、ユーザに対する関連性や、ユーザ１３１４がどのように質問に回答したかや、ユーザ１３１４がどのように、トピックの質問１３２０に回答したかに基づくなどで、ランク付けされ、順序付けられる。更に、アイテムは、価格、名称などによってランク付けされる。
【００７５】
図１６は、最近のシステム１６０２への提出及び他のユーザの提出１６０４を示す、提出者／専門家インタフェースホームページ１６００の例を示す。右上角には、ユーザの好み嗜好１６０８を学習するための質問がある。
【００７６】
図１７は、客観的な質問１７００をするシステムとのダイアログ内の質問の例を示し、例えば、新しい子犬になんと名前をつけたらよいかを決定する際の助けを探しているユーザへのものである。
【００７７】
図１８は、特定の推薦決定１８００（この場合、犬にラスティと名づける）を示す決定結果、他のユーザ１８０２からの、この決定についてのレビュー（ユーザとの類似性などでランク付けされる）、はい／いいえボタン１８０４（この決定についてフィードバックを受信するため、ユーザが好むような他の決定領域などのためなど）、示唆的なトピック１８０８の例を示す。この例では、システムの2番目、3番目に良い推薦決定は、＃２タブ１８１０、＃３タブ１８１２の下にリストされる。システムは、部分的にランダムに取り上げられた決定である、「ワイルドカード」決定も推薦することによって、調査も行なうだろう。示唆的なトピック１８０８は、ユーザにとって、これらのトピックはどの程度関連しているとシステムが考えるか、及び／あるいは、これらの他の領域を使用しているユーザが、どの程度の利益を生み出すことができるとシステムが考えるかに基づいて選択される。
【００７８】
図１９は、ユーザ１９００が、属性と決定結果間の関連を設定するためのインタフェースの例を示す。この例では、決定結果「ラスティ」は、属性「この名前は、メスあるいはオスに対する名前？オス」に関連付けられるべきである。
【００７９】
図２０は、ユーザがシステム２０００のコンテンツをどのように編集するかの例を示す。この例では、ユーザは、決定結果を編集することができる。例えば、その名前、説明、更なる情報を得るためのＵＲＬなどである。
【００８０】
図２１は、ユーザが編集可能なコンテンツが、また、コンテンツへの以前の改定２１００を見るための、2回の以前の改定間の変更を示すインタフェースをどのように有しているかの例を示す。ユーザは、また、それらの変更が関係ない、あるいは、有用でないとみなす場合には、他のユーザによってなされた変更を元に戻すだろう。この場合、この例は、結果の説明が変更された決定結果への２つの改定間の差異を示している。
【００８１】
図２２は、ユーザ２２００によって編集される質問を示す例を示す。新しい回答が追加されるだろうし、既存の回答の順序が変更されるだろうし、質問と回答のテキスト自身が編集される、などするだろう。質問は、パッドロックアイコン２２０２によって示されるなどによって、他のユーザがそれを変更するのを防止するために、選択的に「ロック」されるだろう。
【００８２】
図２３は、他の編集可能なコンテンツ２３００のように、属性の編集が改定履歴を有していることを示す例を示す。この例は、決定結果「ラスティ」と属性「名前に何音節欲しいですか？2以下、あるいは、３、あるいは、もっとでもＯＫ」間の属性関連の２つの改定間の差異を示している。
【００８３】
図２４は、新しく追加されたアドバイス領域を最初に表示する、「ワークショップ」スクリーン２４００を示す例を示す。実施形態では、専門知識を有するユーザは、進行中の処理を通常のユーザが見ることなしに、追加をするかもしれない。問題がある、関係がない、質が低いとみなされるコンテンツは、システム上に投票され、削除されるだろう。
【００８４】
図２５は、ユーザから、好みと主観的嗜好を学習するために、ユーザの好み／主観的質問２５００を尋ねるシステムを示す例を示す。これらの質問に答えた後、システムは、他のユーザがどのように同じ質問に回答したかについての統計を示すだろう。
【００８５】
図２６は、新しく追加されたコンテンツと専門家のトレーニングを示すサイトに渡った提出者による、最近のアクティビティのアクティビティフィード２６００の例を示す。
【００８６】
実施形態においては、本発明は、商品、パーソナル、健康、ビジネス、政治、教育、エンタテインメント、環境などを含む、広範なカテゴリのトピックにわたった質問１３２０と共に、ユーザ１３１４に決定を提供する改善された方法を提供するファシリティを提供する。例えば、システムは、ユーザ１３１４は、彼氏と別れたか否かから、タトゥーを彫るべきか否か、商品決定に加え、所得税から控除ができるかなどまで、全てについての決定を提供するだろう。実施形態においては、システムは、ユーザ１３１４が持っているだろう、あらゆる興味についての決定を提供するだろう。
【００８７】
実施形態においては、本発明は、柔軟で、変更や成長可能な決定システムを提供するだろう。これは、一部には、システムが、決定を行なう質問１３２０と回答のダイアログを用い、システムが改善するように、ユーザ１３１４からフィードバックを得ることにより可能となる。実施形態では、このアプローチは、システムがあらゆる質問１３２０をし、したがって、彼等の希望についてユーザ１３１４から、より良い情報を得るので、かなりよりパワフルなものであろう。更に、ユーザは、システムが尋ねるよう自分の質問１３２０と回答を入力し、システムが行なう新しい決定を入力するなどによって、システムを拡張することが可能である。システムは、新しく入力された情報が、有用、あるいは、助けになるか、見るために自動的に試してみて、この新しい情報を、有用か決定するために使用し、ユーザにとって助けにならないだろう質問／決定を尋ねる／用いるのをやめるだろう。実施形態では、このアプローチは、潜在的に全てのトピックについて、大衆の知恵に基づいた決定エキスパートシステムを構築するために使えるだろう。
【００８８】
実施形態においては、本発明は、また、非従来型特徴次元に渡ってランキングすることによる決定を提供することにより、ユーザ１３１４に、改善された決定ファシリティを提供するだろう。例えば、単に、カメラを価格やサイズでランキングするのではなく、システムは、引退した人たちにどの程度好まれているか、どの位セクシーに見えるか、などに基づいて、カメラをランクするだろう。システムは、これらの次元に渡ってユーザが探し回ることを助けるだろう。例えば、ユーザが単に「このカメラは好きだが、もっと安いのが欲しい」と言えるのではなく、システムは、「このカメラは好きだが、写真を学習するのによりよいものが欲しい」や「この休暇は好きだが、よりアクティブなソーシャルシーンのものがよい」と言うことなどのことを彼らにやらせるだろう。
【００８９】
実施形態では、本発明は、ウェブインタフェース、インスタントメッセージ、音声、携帯電話、ＳＭＳ／インスタントメッセージ、サードパーティーの使用（例えば、サードパーティーのウィジェット、サードパーティーに売られたウェブサービス）など、のさまざまな異なったユーザインタフェースを使用するだろう。例えば、音声インタフェースは、単に各質問への可能な回答などをシステムが認識しなくてはならない場合は、とても限定された語彙しか使わないので、システムに良くマッチしている。このように、システムがユーザの応答を理解できない場合、何回も回答を聞きなおすことによって、ユーザ１３１４をいらだたせるのではなく、他の質問１３２０に単に移動するだろう。他の例においては、本発明は、Ｅコマースのウェブサイト上のテレビ用の検索などの、サードパーティーのサイトに組み込まれ、本発明は、ユーザ１３１４が結果を絞り込むのを助けるウィジェットであり、あるいは、ユーザ１３１４に合った家を見つけるためのＭＬＳクエリを構築するために、不動産ウェブサイトに関連したウィジェットとして、本発明を使うだろう。実施形態においては、本発明は、物理インタフェースとして、及び、質問、回答、決定を提供する方法として、ユーザインタフェースを提供し、非常に多いバラエティに富んだトピックについての決定を得るためのかなり改善された方法をユーザ１３１４に提供するだろう。
【００９０】
実施形態においては、本発明は、サードパーティーのユーザインタフェースとユーザの満足度を改善するように、サードパーティーの商品に組み込まれる。例えば、あるウェブサイトサービスは、過去の購買履歴からの予測を提供する。この場合、本発明は、明示的な質問をするなどして、ユーザのムードや意図を調べることができるだろう。検索エンジンの場合、本発明は、いつユーザ１３１４が決定１３１０をしようとしているか検出することができ、彼らに質問を追うように尋ね始めるだろう。フォーラムサイト、メーリングリスト、ニュースグループなどの場合には、本発明は、決定への改善されたアクセスを提供し、ユーザに似た人々によってなされた決定を提供するだろう。例えば、本発明は、ユーザと同じ状況下の人々を探すために、全てのフォーラムの投稿を検索することができ、フォーラムのコミュニティがどの決定を彼らに推薦したかを提供するだろう。
【００９１】
実施形態においては、本発明は、Ｅコマースのウェブアプリケーションのユーザインタフェースを拡張することができるだろう。例えば、ユーザ１３１４は、キーワード検索で商品検索を始め、結果をユーザにとって最も良い決定１３１０に絞込むために、質問１３２０を尋ねるだろう。本発明は、ユーザ１３１４がクリックして、いったんカテゴリページに入ったならば、商品を取り上げるためのＱ＆Ａインタフェースを提供することができるだろう。例えば、ウェブサイト上のカメラをクリックした後、ユーザ１３１４は、第1の質問を見るかもしれない。本発明は、ユーザがどのように質問に回答したかに基づいた次元に沿って、商品をランク付けることができる。例えば、カメラは、人々が、質問「何のためにカメラが必要ですか。」回答「旅行」に回答した１３２２か、そうして、特定のカメラに、ポジティブな、あるいは、ネガティブなフィードバックを与えたか、に基づいて、「旅行用カメラ」を最適から最悪にランク付けるかもしれない。これにより、Ｅコマースウェブサイトは、カメラのキーワード検索結果のリストを最適から最悪の旅行カメラにランク付けできるだろう。
【００９２】
実施形態においては、本発明は、いつユーザ１３１４が決定１３１０をしようとしているかを検出し、キーワード検索からの検索結果に基づいて、Ｑ＆Ａインタフェースに切り替え、結果を絞込み、再ランキング化するために、フォローアップ質問１３２０を尋ね、キーワード検索クエリを構築するか、検索クエリを精錬するために質問１３２０を尋ね、質問を尋ねられた後、ユーザ１３１４は、どのリンクをクリックしたかに基づいて、フィードバックを学習する等、改善された検索エンジン機能を提供することができるだろう。更に、本発明は、ユーザ１３１４について、暗に学習し、1日のうちの何時にシステムを使っているのか、世界のどこにいるのか、どの種類のブラウザを使っているのか、天気はどうか、などの暗黙の事実に基づいて、ランキングを変更するだろう。
【００９３】
実施形態においては、本発明は、ユーザによって情報が収集され、利用される方法を提供することができるだろう。例えば、ウィキペディアは、エンドユーザ１３１４が、ある程度、自分で、後に供給される、情報の正確性を自分で確認しなくてはならないような情報のユーザによる提供方法である。同様に、本発明は、ユーザが提出したコンテンツを利用するウェブアプリケーションのホストをすることができるだろう。例えば、カメラの値段はいくらかを学習するのではなく、ウェブアプリケーションは、ユーザにカメラの価格を入力させ、これを他のユーザに自分で確かめることができるようにするだろう。このように、提出された情報の範囲は、ユーザがシステムとやり取りすることにより、組織的に成長させることができるだろう。
【００９４】
実施形態においては、あるＥコマースアプリケーションは、個人的な嗜好に関連した商品及び／あるいはサービスを提供し、本発明の利点を享受するだろう。例えば、ユーザ１３１４が、郵便により、家に配達される映画を選択する、いくつかの映画レンタルウェブサービスが現在ある。また、ユーザ１３１４が過去に何を選択したかに基づいて、決定がユーザ１３１４に供給される。しかし、映画を選択することは、ムード、意図、天気、一人で行くか誰かと行くか、彼等の個人的な関係などのように、過去の選択によっては決定できない、レンタル時の個人的興味を含むだろう。このようなタイプの興味は、質問を通して、本発明によって調べられ、レンタル時におけるユーザの興味によりマッチしたものを提供できるだろう。
【００９５】
実施形態においては、ローカルな検索アプリケーションは、本発明の使用によって改善されるだろう。例えば、ユーザ１３１４が、どこで夕食を食べたいかについて決定１３１０を欲しいとすると、「ニューヨークでの夕食」を検索し、クエリに対する示唆を含むウェブサイトを見つけるかもしれない。しかし、このインタフェースは、ユーザが、どのキーワードを含めたらよいか明確なアイデアがない場合には、物足りない。例えば、ユーザ１３１４は、料理についてのキーとなるオプションを知らないかも知れず、「ニューヨークでのエチオピア料理」を検索することは考えないかもしれない。本発明は、可能性を絞り込むために、どのような質問１３２０をしたらよいかを見つけることができるという利点があるだろう。実施形態では、本発明は、検索クエリの構築の救援となることができるだろう。
【００９６】
実施形態においては、本発明は、ユーザと専門家、ユーザと他の知識のあるユーザとなどをマッチアップする改善された方法を提供するだろう。例えば、サービスは、異なるトピックにユーザと専門家を集めるために提供されるだろう。ユーザは、サービスのウェブインタフェースに来て、ベストマッチが決定されるＱ＆Ａのセッションに入るだろう。質問の結果、システムは、専門家あるいは他のユーザ１３１４のプロファイルが提供され、ユーザ１３１４が推薦された個人に同意するか尋ねられるだろう、決定を提供するだろう。実施形態では、ユーザ１３１４は、以前のマッチアップと通信が保持され、友達やレートが付けられた専門家などに送られるホームページを提供されるだろう。
【００９７】
実施形態においては、本発明は、コミュニティに基づいた質問１３２０及び回答１３２２アプリケーションのためのプラットホームを提供するだろう。例えば、ユーザは、システムに質問１３２０を投稿し、他のユーザが返事をすることが許されるだろう。そのようなシステムにおいては、ユーザ１３１４は、ユーザ１３１４がどの回答１３２２が正しいと感じるか選択できる、一人のユーザ、複数のユーザ、自動システムなどから回答を受け取ることができるだろう。この回答１３２２は、秘密に保持され、他の人が見るために投稿され、正しい解答として投稿され、システムに提供されるなどするだろう。実施形態においては、システムは、システムを更に開発するために、質問１３２０と回答を使用し、ユーザにより正確な解答を提供し、ユーザによって提供された回答をソートし、ユーザに与えられた回答をフィルタリングするなどするだろう。更に、システムのユーザは、他のユーザから提供された回答へのフィードバックを提供し、正しくない回答を削除するためのフィルタリング基準を提出するなどするだろう。
【００９８】
実施形態においては、本発明は、ここで説明したマシンラーニング機能を介して、エンタテインメント通して使用されるかもしれない。例えば、ユーザ１３１４は、トピック、キーワード、カテゴリ、質問、フィーリングなどのアイデアを考えたり、入力を行なったりし、システムは、一連の質問１３２０と回答から、それが何かを推測するだろう。例えば、ユーザ１３１４は、野球ボールなどの物体を考え、システムは、ユーザに質問１３２０を与えるため、幾何学的システムなどのマシンラーニング機能を利用するだろう。典型的な質問１３２０は、「それは、トースターより大きいですか？」などのサイズに関係しているかもしれない。これらの質問１３２０は、複数回答選択、空白への書き込み、真／偽、自由応答などを介して、ユーザによって回答されるだろう。システムは、推測ができ、この推測をユーザに提供するまで、質問１３２０及び回答１３２２シーケンスを継続するだろう。実施形態では、この処理は、固定数の質問、ランダムな数の質問、ユーザが指定した数の質問、システムが決定した数の質問、システムが指定した数の質問などについて、継続するだろう。実施形態では、システムは、ウェブサイトを介したインターネット経由、スタンドアロンのコンピュータ装置、モバイルコンピュータ装置、電話サービス、音声インタフェース、インスタントメッセージサービス関連、テキストメッセージなどの、ユーザインタフェースを、ユーザ１３１４に提供するだろう。実施形態においては、システムは、他のウェブサイトへのウィジェットとして、サードパーティーアプリケーションへのＡＰＩとして、などで、サードパーティーに提供されるだろう。実施形態では、本発明は、ゲームをプレイするなど、エンタテインメントアプリケーションのために、非ニューラルネットワークを用いるだろう。
【００９９】
実施形態においては、本発明は、システムが新薬を作るための分子を選択し、組み合わせる際の援助を提供する、新薬の発見をアシストするシステムを提供するだろう。例えば、システムは、溶解率、反応度、毒性などの化学的パラメータに関連した情報について、ユーザ１３１４に尋ね、分子の構造を理解するにおけるユーザの専門知識を調べるため、これらを質問１３２０と組み合わせるだろう。質問１３２０及び回答１３２２シーケンスが進むにつれ、システムは、ユーザ１３１４に、どの分子の構造が安定で、合成できるかの見識を与えるだろう。実施形態では、処理は、ユーザ１３１４が、どの分子の組み合わせが新薬を作るだろうかについての改善された感覚を与えるまで、新しい研究ルートの選択がユーザに提供するために得られるまで、新しい潜在的な薬が特定されるまで、など、継続されるだろう。
【０１００】
実施形態においては、本発明は、必ずしもユーザが明示的に自覚していない、主観的基準に適合する画像を特定するのに、ユーザ１３１４のアシストとなる、画像発見アプリケーションを提供するだろう。例えば、ユーザ１３１４は、パンフレットのテキストはあるが、テキストが伝えようとするアイデアや感情をサポートする画像を選択しなくてはならない場合、会社のパンフレットの開発に携わっているかもしれない。ユーザ１３１４は、この場合、どのタイプの写真が必要か、の主観的アイデアをもっているだろうが、必ずしもキーワードで検索を特定できるほどではないだろう。ユーザ１３１４は、そうではなく、最初に、ファイル、データベース、ウェブサイトサービスからとか、グーグルイメージからとか、広告主画像バンクからなど、画像のソースを特定するだろう。それから、ユーザ１３１４は、一連の質問を尋ねられ、選択する、一連の画像を示されるだろう。ユーザ１３１４が選択する回答及び／あるいは選択は、ユーザに次に提示される選択肢を精錬するのに利用され、そこから、更なる質問１３２０及び／あるいは画像選択が提供されるだろう。実施形態においては、この処理は、ユーザ１３１４が、最終画像として選択する画像を見つけるまで継続するだろう。更に、システムは、ユーザの「最終選択」を採用し、ユーザに提示するのに、他の同様な画像のグループを選択し、このとき、ユーザ１３１４は、選択精錬の処理を続けることを選択するだろう。
【０１０１】
実施形態においては、本発明は、ユーザ１３１４が、どんな名前がよいかあいまいな感覚しかない場合の、新生児の名前付けのアプリケーションに使用することができるだろう。ユーザ１３１４は、家族、友達、教育、相続、地理的配置、誕生した場所、趣味、読んだ本、見た映画などについての質問１３２０など、ユーザの嗜好を学習するのに助けとなる情報をシステムに提供する意図で、異なるタイプの質問１３２０を最初に尋ねられるだろう。システムは、名前にレーティングをつけたり、名前のリストから選択したり、名前に関する質問１３２０に答えたりして、複数の方法で名前の嗜好に関する質問１３２０を提示することによって、学習を継続するだろう。実施形態では、この処理は、最終の名前として、選択する名前をユーザ１３１４が見つけるまで継続するだろう。更に、システムは、ユーザの「最終選択」を取得し、ユーザに提示する為に、他の似た名前のグループから選択し、このときに、ユーザ１３１４は、選択の精錬の処理を継続することを選択するだろう。
【０１０２】
実施形態においては、本発明は、以下のようなものを含むが、これらには限定されない複数のトピックについての決定を提供するだろう。例えば、ビデオゲーム、ノート型ＰＣ、休暇、カメラ、一般的なパーソナリティ、飲み物、携帯電話、テレビ、グリル、時計、コーヒーマシン、トーリング、ハロウィーン、ＧＰＳ装置、旬な有名人、個人的な英雄、大統領選、子供玩具、ブログ、ビデオカメラ、自動車、あなたはどのスターウォーズのキャラクタである何か、クレジットカード、ヘアケア、肌ケア、セックス・アンド・ザ・シティ、タトゥーをすべきか、専門、どのくらい許すか、住むべき都市、犬の種類、香水、ニューヨーク、近隣選択、ソフトウェア、デスクトップコンピュータ、ＤＶＤプレイヤー・レコーダ、タバコ、チャリティ、ブロードウェイショー、演説者、ホームシアターシステム、ＭＰ３プレーヤー、コンピュータネットワーキング装置、ヘッドフォン、メモリカード、雑誌、本、オプラピック、本、ニューヨークタイムズベストセラー、ビジネス／カジュアル服、フランチャイズ、調理器具、玩具、玩具−教育、ビューティーアパレル、エスプレッソマシン、ギリシャに行くべきか、両親に合うべきか、昇給を要求すべきか、飲酒問題があるか、自分のＡＤＤ／ＡＤＨＤの子供を病院に通わせるべきか、電気掃除機、服洗浄機・乾燥機、最初に仕事をするのは正しいか、加湿器、貴方は良い友達か、糖尿病になる危険性、どの外国語を勉強すべきか、電子レンジ、カーオーディオ、貴方はどんな顧客か、ワイン、軍隊に入るべきか、どの軍隊の部隊に入るべきか、どんな種類の芸術を楽しむか、チャイルドシート、ベビーカー、幼児用旅行アクセサリ、自然・有機美容商品、化粧、家庭用オーディオ受信機・アンプ、コピー機・ファックスマシン、プリンタ、 恋人との別れ、貴方はどのギリシャ神か、どのゲームショーを好むか、コンピュータアクセサリ、どのスーパーパワーを持っているか、大学、オンライン学位認定プログラム、大学の専攻を選択する、ＩＤの盗難防止、個人的なトレーナを雇うべきか、車を買うべきか、あるいは、借りるべきか、目のレーザ手術を受けるべきか、頭が薄くなってきたことへどう対処するか、独立起業すべきか、子供に幼稚園に行かせるべきか、ＮＹＣへの家族旅行をどのように楽しいものにするか、処方箋のいらない鎮痛剤、生前の意志を表明すべきか、次のフライトのためのマイルあるいはキャッシュ、歯を白くする最も良い方法、娘に化粧を許すか、催眠は悪い習慣を治せるか、ＥＤのための選択肢、睡眠導入、処方箋なしのアレルギー剤、結婚式のお祝いにどのくらい使うか、拡張保証を買うべきか、ＳＡＴあるいはＡＣＴを受けるほうがよいか、個人用オーディオアクセサリ、コーヒー／エスプレッソはおいしいか、ビデオゲームコンソール、ジーンズ、ダウンロード可能なＰＣゲーム、スナック、ビタミンとサプリメント、自分はどのスーパーヒーローか、サングラス、台所用小物類、枕、きれいなアクセサリ、きれいなバッグとケース、スポーツグッズ、どの楽器がよいか、デコレータを雇うべきか、電子リーダ、ショッピングモールのどこに属するか、パワーウォッシャー、小規模ビジネス、電話システム、いくらチップを払うべきか、ボトックス��試すべきか、脂肪吸引をするべきか、皮膚がんのリスク、家のローンを借り替えるか、自動車サービス（ＮＹＣ）、地ビール、グルメチョコレート、引退後のために十分貯蓄しているか、エンタテインメントセンタ／テレビスタンド、料理本、電気かみそり、姪／甥に誕生日ギフトを送り続ける、荷物、コンピュータプロジェクタ、エネルギー／トレーニング用の棒、かみそり、グルメアイスクリーム、オンラインデート、ニュースキャスト、化粧、道具とブラシ、美容用鏡とコンパクト、ビジネス本、最初のデートのあとどのくらいで電話するか、引退後の場所、外部ハードドライブ、ユニバーサルリモートコントロール、ウォーキングシューズ、生命保険を売るべきか、貴方はどのくらい未熟か、食事の摂取に問題があるか、幼児用ベッド、ダイエットとダイエット本、携帯電話のプラン、結婚と婚約指輪、自分はちゃんと主張しているか、うちの子供はビデオゲームのしすぎか、納税調整（個人還付）、住宅担保年金を得るべきか、デートの予定をキャンセルするか、子供向けテレビショー、台所のカウンタートップ、風呂場用品、防虫剤、癌の専門家、ホスピタル、ナショナルチェーンのレストラン、シリアル、子供を今つくるべきか、乳母を雇うべきか、映画、牛肉片、1日の目標カロリー、強迫性障害があるか、家庭用空気清浄機、自動空気清浄機、ｉＰｈｏｎｅアプリ、ゲイ／レズビアンの休暇、同僚をデートに誘ってよいか、10歳以下の自分の子供をベビーシッターに任せてよいか、スポーツ／エナジードリンク、テレビ番組、オフィス家具、オートバイ、良いレポートカードに対して子供にほうびを与える、芝刈り機、ストレスを感じすぎていないか、宗教、第一印象はよいか、オンラインに時間を使いすぎか、ヘアスタイルを新しくすべきか、子供に家で教育すべきか、おむつバッグ、布又は使い捨ておむつを使うべきか、犬用おもちゃ、私のパートナーがごまかしているか、古典の本、年老いた親は運転をやめるべきか、以前の連れを忘れるべきか、これは欲か愛か、歩数計と心拍数モニタ、チューイングガム、気候装置、ガソリンへの添加剤は車によいか、オーランドテーマパーク、どのくらい大きい七面鳥を買うべきか、ポピュラー音楽−新譜、セルフタンニング、税金及びお金管理、ソフトウェア、哺乳瓶と幼児用カップ、乳幼児用ハイチェアと子供用補助座席、乳幼児用テザー、トースターとトースターオーブン、気持ちの良いシートとベッドライナー、銀食器類セット、ペットキャリアと犬小屋、チーズ、台所用蛇口、カジュアルシューズ、ドレスシューズ、美容電子機器、引退後のために十分貯金しているか、ミューチュアルファンドの選択、ステーキ片、自分のＤ＆Ｄアラインメント、にきびと吹き出物治療、風呂用蛇口、屋外照明、ランドスケープ照明、芝刈り機、食前酒、コニャック、ジン、ラム、スコッチ、テキーラ、ボドカ、ウイスキー、ラスベガスショー、日よけ、ランニングシューズ、ＵＳ ＭＢＡプログラム、テラスと屋外家具、台所用ナイフ、貴方は本当のファンか、自動車保険、個人向け法律相談、ファイナンシャルアドバイザーを雇うべきか、屋内植物の選択、デリバリサービス、控除可能か、プールヒータ、ソファ、番地、コンタクトレンズ、誕生日プレゼント、自分のキ���リアはピークに達したか、電子書籍、ドアノブと鍵セット、除雪道具、家の緑化、子供洋服と水着、オートバイ用ヘルメット、自転車用ヘルメット、ジューサー、ゴルフクラブ、冷蔵庫、ワインクーラー、レンジとオーブン、エアーコンディショナー、クリスマスプレゼント、別れ言葉、発疹治療、糖尿病モニタ装置、禁煙、髪の毛の後ろはどうするか、更年期障害に対するホルモン、ハイキング用バックパック、ランドセル、ウェブサイト／ドメイン取得、電子メールサービス、ウェブホスティング、カーペット、動力工具、タイル、湯沸かし器、屋外ペイント、窓取扱法、暖炉スクリーン、屋内用ランプ、小規模ビジネス法律相談、ブランチのレシピ、天井扇風機、マットレス、ラスベガスホテルとカジノ、サルサ、バレンタイン用恋愛クイズ、お客様へのプレゼントにいくら使うべきか、記念日のプレゼント、屋外用上着、カジュアルな上着、キャンピングテント、寝袋、タイヤ、冒険的な休日、音楽ダウンロード、ビデオダウンロード、ウエディングドレス、ウエディングテーマ、マンハッタンのジム、バジェットホテルチェーン、ゴルフコース、スキー休暇、ＵＳスパ、ＥＴＦファンド、デザイナーハンドバッグ、自己破産するべきか、家の頭金としての４０１ｋ、精神科医に見てもらうべきか、自己防御、食器類、皿洗い機、政党、新年の目標、クルーズライン、家族の休暇、乳幼児食、乳幼児の健康ケア商品、頭を剃るべきか、Ｔシャツ、オンライン写真サービス、卒業指輪を買う、サマージョブ／インターンシップ、どこにボランティアに行くか、家庭用警報システム、人間関係の問題を診断、彼女／彼は自分に夢中か、養子を取るべきか、年を取っている両親は運転を続けるべきか、オンライン銀行アカウント、バーベキューソース、フローズンピザ、レシピファインダー、再度プレゼントすべきか、ボディビルディングサプリメント、家庭でのエキササイズ装置、何時間寝るべきか、整形手術を考えるべきか、関節炎のリスク、心臓病のリスク、骨粗しょう症のリスク、ギャンブル癖に問題はないか、学ぶのに最も良いダンス、自転車、キャットフード、ドッグフード、趣味の進め、格闘技、ポスターアート、屋外の花を選択する、貴方はどのマペット？、子供の遊び、どのくらい貴方は倫理的か、自分の子供に洗礼を受けさせるべきか、マイアミホテル、米国国立公園、モータオイル、自動車のビデオ、ブラウス、コート、ドレス、メガネフレーム、靴下類、面会用の服、ジャケット、ネグリジェ、パンツ、シャツ、スカート、帽子、電話−地上配線、ステーキハウス、どの分娩方法がよいか、サマーキャップの推薦、マーチマッドネスブラケットの選択、粉ミルク、ニューヨークベーカリー、部分的なジェット機の所有、私はどの程度自分に自信があるか、デジタル写真フレーム、会計士が必要か、自分の子はＡＤＤ／ＡＤＨＤであるか、文書シュレッダー、乳幼児モニタ、家の緑化、会議電話などである。
【０１０３】
実施形態においては、図１３に示されているように、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３０２の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、ユーザ１３１４から、最初の質問１３２０がマシンラーニングファシリティ１３１８によって受け取られることから始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０とユーザ１３１４によって提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づいて、推薦、診断、結論、アドバイスなどの、最初の質問１３０４に関連した決定１３１０をユーザに提供するだろう。実施形態においては、マシンラーニングファシリティ１３１８によって与えられる、将来の質問１３２０と決定１３１０は、ユーザ１３１４によって提供されるフィードバック１３１２によって改善されるだろう。
【０１０４】
実施形態においては、ユーザ１３１４によってなされる最初の質問１３０４は、客観的な質問、主観的な質問などであるだろう。質問１３２０は、商品、個人情報、個人の健康、経済的健全性、ビジネス、政治、教育、エンタテインメント、環境などに関連したトピックなどの、トピックの広範なカテゴリからのものになるだろう。質問１３２０は、複数の中から選択する質問、はい／いいえ形式の質問、レーティング、画像の選択、個人的な質問などの形式であるだろう。質問１３２０は、他のユーザから提供された、専門家から提供された、などの、ユーザ１３１４についてのものであるだろう。質問１３２０は、ユーザ１３１４との現在のダイアログ１３０８からとか、格納された、ユーザ１３１４との以前のダイアログ１３０８からとか、格納された、他のユーザとの以前のダイアログ１３０８からとか、以前の回答に基づいたものであろう。質問１３２０は、テスト質問、擬似ランダム決定１３１０が有効と判明する可能性がある場合に、擬似ランダム決定１３１０を選択するのに助けになる調査質問などの、擬似ランダム質問であろう。質問１３２０は、質問の一部として、少なくとも１つの画像を含むだろう。質問１３２０は、心理学的次元に沿ったものであるだろう。実施形態においては、質問１３２０は、ユーザ１３１４に直接尋ねるのではなく、ＩＰアドレス、ユーザの所在地、ユーザの所在地の天候、ドメイン名や、経路情報に関連したものや、最近ダウンロードしたものに関連したものや、最近のネットワークアクセスに関連したものや、最近のファイルアクセスに関連したものなど、文脈情報から決定されるものであろう。
【０１０５】
実施形態においては、ダイアログ１３０８は、マシンラーニングファシリティ１３１８に、ユーザに提示された決定の、絞られた集合とか、ユーザに提示された単一の決定１３１０とかの、決定の、絞られた集合についての高い自信が出てくるまで、継続されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８によって提供される決定１３１０は、ダイアログ１３０８内の質問の順番からは独立しているだろう。決定１３１０は、ダイアログの、少なくとも１つの質問１３２０が無視された場合には、他の決定１３１０を提供し、この他の決定１３１０は、ユーザ１３１４からの情報がより少ないマシンラーニングファシリティ１３１８に基づく、異なるものとなるだろう。決定１３１０は、非従来型の特徴次元に渡ったランキング決定のような、決定の選択のランキングを表示するだろう。決定１３１０は、決定１３１０に関連した、少なくとも１つの画像を表示するだろう。決定１３１０は、擬似ランダム決定が、調査のシステムの一部で、調査のシステムが、システムの有効性を改善し、マシンラーニング機能１３１８が、調査から学習するなど、擬似ランダム決定１３１０が有用と判明する場合に、擬似ランダム決定であるだろう。
【０１０６】
実施形態においては、提供されるフィードバック１３１２は、ユーザ１３１４が、ダイアログ１３０８において、どのように質問１３２０に回答したか、ユーザ１３１４が、どのようにマシンラーニングファシリティ１３１８が提供する決定１３１０に応答したかなど、に関連して、あるいは、から導かれるだろう。実施形態においては、フィードバック１３１２は、ユーザ１３１４から求められるだろう。
【０１０７】
実施形態においては、ユーザ１３１４は、彼ら自身のトピック、質問、回答、決定などの新しい情報を入力することによって、マシンラーニングファシリティ１３１８の学習を拡張するだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、新しい情報が、ユーザにとって有用か決定するために、新しい情報を用いるだろう。
【０１０８】
実施形態においては、ユーザインタフェースは、ウェブインタフェース、インスタントメッセージ、音声インタフェース、携帯電話、ＳＭＳによるものなどに関連するような、マシンラーニングファシリティ１３１８とユーザのやり取りのために設けられるだろう。
【０１０９】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザが決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、ユーザ１３１４から、マシンラーニングファシリティ１３１８によって受け取られる最初の質問１３０４から始まり、最初の質問１３０４は、商品、個人、健康、ビジネス、政治、教育、エンタテインメント、環境などの広範なカテゴリのトピックの１つに関連しているだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４によって提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づいて、最初の質問に関連した、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４に提供するだろう。実施形態においては、マシンラーニングファシリティ１３１８によって提供される将来の質問１３２０と決定１３１０は、ユーザ１３１４によって提供されるフィードバックによって改善されるだろう。
【０１１０】
実施形態においては、図１４に示されるように、本発明は、コンピューティングファシリティ１４０２の使用を介して、ユーザが決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、ユーザ１３１４からの、コンピューティングファシリティ１４１８によって受け取られる最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、コンピューティングファシリティ１４１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１４０８を提示されるだろう。コンピューティングファシリティ１４１８は、複数のユーザ１４１２からのフィードバックを集めたフィードバックに基づいて、ユーザ１３１４へ決定１３１０を提供するだろう。実施形態では、コンピューティングファシリティ１４１８は、ユーザからのフィードバック１４１２を受信することに基づいて、コンピューティングファシリティ１４１８によって提供される将来の質問１３２０と決定１３１０を改善するだろう。
【０１１１】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザが決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、ユーザ１３１４からの、マシンラーニングファシリティ１３１８によって受信される最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４によって提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示され、ダイアログ１３０８を介して提供される質問１３２０と回答１３２２の数は、決定１３１０の質を決定するだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づいて、最初の質問１３０４に関連した、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザへ提示するだろう。実施形態においては、マシンラーニングファシリティ１３１８によって提供される将来の質問１３２０と決定１３１０は、ユーザによって提供されるフィードバック１３１２を介して改善されるだろう。実施形態においては、質問が１０個より多い、質問が１５個より多い、質問が１０個より多いなど、質問１３２０と回答１３２２の数が多いと、質も高くなるだろう。実施形態においては、質問が１０個より少ない、質問が５個より少ない、質問が３個より少ない、１つの質問など、質問１３２０と回答１３２２の数が少ないと、質は、良いものとなるだろう。
【０１１２】
実施形態においては、図１５に示されるように、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、決定１３１０をするだろう。システムは、ユーザ１３１４から最初の質問１３０４を受け取るマシンラーニングファシリティ１３１８と、マシンラーニングファシリティ１３１８に設けられた、ユーザ１３１４に質問１３２０を提供し、ユーザから回答１３２２を受け取るダイアログファシリティ１５０などを含み、マシンラーニングファシリティ１３１８は、ユーザ１３１４に、決定ファシリティ１５０４からの決定１３１０を提供する。実施形態では、ユーザ１３１４に提供される決定１３１０は、ユーザ１３１４とマシンラーニングファシリティ１３１８間のダイアログ１３０８の交換に基づいており、最初の質問１３０４に関連しているだろう。更に、マシンラーニングファシリティ１３１８は、マシンラーニングファシリティ１３１８によって提供される将来の質問１３２０と決定１３１０を改善するために、ユーザ１３１４からのフィードバック１３１２を、フィードバックファシリティ１５０８を介して、受け取るだろう。
【０１１３】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、検索アプリケーション、ソーシャルネットワークアプリケーション、サービスプロバイダ、比較ショッピングエンジン、メディア企業のウェブ環境などのサードパーティーを介して、マシンラーニングファシリティ１３１８がユーザ１３１４から受け取る、最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、マシンラーニングファシリティ１３１８によって提供される将来の質問１３２０と決定１３１０は、ユーザ１３１４によって提供されるフィードバック１３１２を介して、改善されるだろう。
【０１１４】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、サードパーティーの検索アプリケーションを介して、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まり、ユーザ１３１４は、サードパーティーの検索アプリケーションでのキーワード検索から始め、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、決定１３１０をユーザ１３１４へ提供し、決定１３１０は、ソートリストの形式などで、サードパーティーの検索アプリケーションへ返されるだろう。
【０１１５】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示され、マシンラーニングファシリティ１３１８は、サードパーティーの情報、機能、ユーティリティなどを利用するだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、サードパーティーの情報、機能、ユーティリティなどは、コスト情報、商品情報、個人情報、トピック情報などの収集を可能とするアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を含むだろう。
【０１１６】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、サードパーティーの検索アプリケーションを介して、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まり、ユーザ１３１４は、サードパーティーの検索アプリケーションを用いたキーワード検索から始め、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、決定１３１０は、少なくとも部分的に、協調フィルタリングに基づいて、サードパーティーの検索アプリケーションに返されるだろう。
【０１１７】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０を、少なくとも１つの画像と共にユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、画像は、写真、絵画、ビデオ画像、広告などだろう。
【０１１８】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニング機能１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニング機能１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニング機能１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示され、質問１３２０は、少なくとも部分的には、マシンラーニングファシリティ１３１８の他のユーザからの学習によって決定されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０を、少なくとも１つの画像と共にユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、決定１３１０は、少なくとも部分的には、マシンラーニングファシリティ１３１８の他のユーザが提供する決定１３１０からの学習に基づくだろう。
【０１１９】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、決定１３１０は、少なくとも部分的には、協調フィルタリングに基づくだろう。
【０１２０】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、決定１３１０は、協調フィルタリングの文脈を提供する少なくとも１つの質問のように、少なくとも部分的には、文脈がダイアログ１３０８を介して提供される協調フィルタリングに基づくだろう。
【０１２１】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、決定１３１０は、マシンラーニングファシリティ１３１８の複数のユーザ１３１４を介して収集された情報にのみ基づき、最初の質問１３０４に関しており、マシンラーニングファシリティ１３１８の複数のユーザ１３１４の少なくとも一人は、ダイアログ１３０８に関連したユーザ１３１４だろう。
【０１２２】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、最初の質問１３０４の主題に関する、限定された初期マシンラーニングファシリティ１３１８の知識に基づいた、決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態においては、限定された、マシンラーニングファシリティ１３１８の初期知識は、種となる知識で、最初の質問１３０４の主題に関する基本知識に限定されており、最初の質問１３０４の主題に関する基本知識に限定されており、基本知識は、専門家の知識だろう。
【０１２３】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、最初の質問１３０４の主題に関する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの決定１３１０をユーザ１３１４へ提供し、決定１３１０は、専門家とユーザからの入力の組み合わせからの学習に基づくだろう。
【０１２４】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、最初の質問１３０４の主題に関する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの、カテゴリに基づいた決定１３１０をユーザ１３１４へ提供するだろう。
【０１２５】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４が決定１３１０をするのを助けるだろう。処理は、マシンラーニングファシリティ１３１８が、ユーザ１３１４から受け取る最初の質問１３０４から始まるだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示されるだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、決定１３１０をユーザ１３１４へ提供し、マシンラーニングファシリティ１３１８は、カテゴリ化するために、マシンラーニングファシリティ１３１８の複数のユーザ１３１４からの応答を利用し、少なくとも心理学的及び人口統計学的次元のうちの1つに沿った決定１３１０を提供するだろう。
【０１２６】
実施形態においては、本発明は、マシンラーニングファシリティ１３１８の使用を介して、ユーザ１３１４に応答を提供するだろう。ユーザ１３１４は、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０と、ユーザ１３１４から提供される回答１３２２からなるダイアログ１３０８を提示され、マシンラーニングファシリティ１３１８からの質問１３２０は、エンタテイメントへの応用、薬剤発見への応用、新生児の名前への応用などの応答に関連しているだろう。マシンラーニングファシリティ１３１８は、ダイアログ１３０８に基づき、最初の質問１３０４に関連する、最初の質問１３０４の主題に関する、推薦、診断、結論、アドバイスなどの応答をユーザ１３１４へ提供するだろう。実施形態では、マシンラーニングファシリティ１３１８が提供する将来の質問１３２０と決定１３１０は、ユーザ１３１４によって提供されるフィードバック１３１２を介して改善されるだろう。
【０１２７】
実施形態においては、本発明は、ユーザ入力からテキスト照合に基づいた結果、ユーザの好みについてのプロファイルに基づいた結果など、複数の次元に基づいた結果を提供するだろう。図２７は、ユーザクエリ「ｆｉｏｓ」に対する検索結果を示す検索インタフェースの例を示す。この例では、ランキングは、ユーザクエリに、テキスト一致でよく合う、最初に発見された決定と決定結果（推薦）、及び、システムがユーザの好みについてのプロファイルについて持っている知識による2番目のランキングの決定結果に基づく。この例では、「ｆｉｏｓ」は、「どのＩＳＰを使うべきか」２７０２と、「どの米国衛星／ケーブルサービスプロバイダを使うべきか」２７０４に対する推薦としては、決定結果「ベリゾン ＦＩＯＳ」に対し、よいテキスト一致であり、両者は、ユーザの好みの嗜好に基づいた、このユーザの＃１ランキングの結果である。
【０１２８】
実施形態においては、本発明は、ユーザの不定形の入力に応答し、複数の質問と、回答「結果」を提供するだろう。例えば、図２８は、ユーザクエリが「ｓｕｖ」の場合を示している。最初の結果は、「どの新車を買うべきか？」というトピックのものだが、「ｓｕｖ」とすでに回答された質問「どのタイプの車が欲しいか？」を伴ったものである。これは、不定形の検索と、システムが格納する、定型のＱ＆Ａデータとの橋渡しをするだろう。更に、この例に示されるように、ユーザのトップ３の結果は、彼等の好みのプロファイルに基づいて、個人用として表示される。効果的には、ユーザは、例示で示したような他の質問、「どのＢＭＷを買うべきか？」２８０４、「どのレートモデルの中古車を買うべきか？」２８０８、「車あるいはトラックにどのタイヤを使うべきか？」２８０１に対するように、従来型のＱ＆Ａインタフェースを通して、質問に明示的に回答することなしに、キーワード検索し、結果を取得していた。
【０１２９】
実施形態では、本発明は、互いに矛盾するか、相互に排他的か、それぞれが個別にユーザの結果のランキングに重要な影響を与えるか、の質問に対する回答を与える場合、ユーザに嗜好を表明するよう尋ねるかもしれない。例えば、ユーザは、「どの新車を買うべきか」トピックを開始し、１８，０００ドルより安く、贅沢ではなく、より実用的なＳＵＶが欲しいと回答しているだろう。システムは、車がＳＵＶか、１８，０００ドルより安いか、どれがより重要かについて、ユーザの嗜好を取得したいかもしれない。図２９は、嗜好を尋ねる、ユーザへの質問の例である。
【０１３０】
実施形態では、システムは、ユーザごと、決定結果ごと、質問への回答ごとの決定結果ごとなど、質問の重要性の集合を学習するだろう。例えば、システムは、ユーザＡが、小型カメラを買う場合には、値段よりも重さをより重要視するが、自動車を買うときには、値段を何よりも重要視するということを学習するだろう。
【０１３１】
実施形態においては、ユーザは、新しい決定結果を追加することによって、システムを発展させるだろう。そのような新しい決定結果は、任意に、決定結果についてより多く読むためのウェブページへのリンクを含むだろう。システムは、リンクが指すサイトから、システムが委任を受けるために、これらのリンクを自動的に変換し、リンクと提携するだろう。更に、ユーザが提出したリンクに基づいて、システムは、このリンクはどの種類のものかを認識し、Ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍからのようなものであれば、商品の価格などの情報をどのように解釈し、商品コードに基づいて、商品情報を見ることができるように、ベンダ特有のＡＰＩ呼び出しを行えるように、商品コードをどのように解釈するか理解するだろう。
【０１３２】
実施形態においては、ユーザは、特異値分解(ＳＶＤ)、固有値ベクトル、他の同様な方法など、次元減縮技術を用いて、グループにクラスタ化されるだろう。システムは、ユーザのグループがどうして一緒にクラスタ化されたかについての情報を表示するだろう。これを行なう一つの方法は、一般平均からクラスタが全体として最も異なる低次元空間内のトップＸ次元を発見することである。部分空間内の各次元の一般的な大衆の分布からの回答のクラスタの分布の広がりは、各クラスタの何がユニークなのかをいかにうまく説明するかという点について、次元をランク付けすることに使われるだろう。
【０１３３】
実施形態においては、部分空間における次元は、人々がどのように質問に回答したか、あるいは、どの決定結果を好んだか、などの多くの異なる特徴からなることにより、記述し、解釈することは容易ではないだろう。各次元が何を意味するかを説明する一つの方法は、次元の異なる極値にもっとも相関する質問と回答を発見し、これらの質問／回答で次元をラベル付けすることであろう。
【０１３４】
実施形態においては、ユーザをクラスタ化する一方法は、ユーザの最初のランダムなグルーピングを採用し、再帰的に、自クラスタ内で、互いにユーザがどの程度違うかを最小化するように、ユーザをクラスタ間で移動することであろう。何回か再帰的に処理した後、処理は停止され、あるいは、処理は、誤差の閾値量に至るまで継続されるだろう。
【０１３５】
実施形態においては、本発明は、ユーザの類似性によって、照合を容易にするだろう。ユーザ名、電子メールアドレス、ユーザＩＤなどを与えられると、なんらかの意味で、似通っている、あるいは、異なっている他のユーザのリストが提供される。例えば、フェイスブックのユーザ名が与えられたならば、全体的な、あるいは、電子機器など特定の意味で、嗜好の似ている他のフェイスブックユーザのランク付けがされたリストが提供されるだろう。更に、このリストは、第1のユーザからソーシャルグラフにおいて、1度離れている他のユーザへなど（例えば、最も自分に近い人に質問を尋ねられるように、自分への類似度でフェイスブック上の友達をランク付ける）、任意に限定されるだろう。実施形態においては、ユーザの類似度は、ユーザに自身に関する質問を尋ね、ソーシャルグラフを見て、所在地、ＩＰアドレス、時間などの文脈を用いることによって計算されるだろう。ソーシャルグラフは、ユーザ名、電子メールアドレス、苗字、名前、誕生日、住所、性別、他の同様な情報の発見的な手法に基づいて、ソーシャルグラフのユーザを他のデータ集合の既知のユーザへマッピングすることにより使用されるだろう。隣接する人々は、「三角化」しようとする人からより離れていたとしても、より多くの人々を考慮に入れるために、ソーシャルグラフ内で探すことができるだろう。例えば、もっとも自分に似たフェイスブック上のユーザを探す為に、アマゾンにレビューを書いたユーザと、フェイスブックからのソーシャルグラフを結合し、ノートブック型ＰＣの推薦を得るために、アマゾンで、好みのノートブック型PCを見るだろう。他の例は、レビューは、Ｙｅｌｐ、Ｔｒｉｐａｄｖｉｓｏｒ，Ａｍａｚｏｎなどのサイト上で、自分に似た人々に基づいて、フィルタリングされるだろう。この情報は、ツイッターで、「フォロー」するなどのために、フェイスブック上の「友達」へユーザを推薦するように、ユーザを助けるのに使われるだろう。図３０及び３１は、本発明で提供されてもよい類似度プロファイルの例を示す。
【０１３６】
実施形態においては、本発明は、交互にあるものを好む／嫌う人々を推薦するよりも推薦間の間接のレベルを提供するだろう。本発明は、同様なユーザがアマゾンで何を買ったかに基づいて買うもの、Ｙｅｌｐ、Ｚａｇａｔ、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅなどにおける同様なユーザに基づいて食事をする場所、同様な人々がなにをクリックしたかに基づいて、グーグル検索結果のクリックするべきものなど、を推薦するだろう。例えば、ツイッターの新しいユーザがどのユーザをフォローすべきかを推薦する問題を考えてみよう。本発明は、彼らをフォローするツイッター上の全てのユーザを探し、自身について解答した質問に基づいて、各ユーザについて知った上で、それらフォロワーの幾人かと本発明のデータ集合との照合を行なうだろう。これは、また、彼等についての他のことを学習するために、アマゾンユーザや、Ｙｅｌｐユーザなどの他のユーザとフォロワーとを照合するだろう。これに基づき、本発明は、ツイッターユーザなどの、特定のユーザのフォロワーについての推論を行なうだろう。ここで、新しいユーザは、彼ら自身について尋ねられ、この新しいユーザは、既存のユーザのフォロワーのうちのどれにもっとも似ているかを見つけるだろう。推薦は、新しいユーザにそのフォロワーが最も似ている既存のツイッターユーザをフォローすることが、この新しいツイッターユーザについて生成されるだろう。
【０１３７】
実施形態においては、本発明は、推薦を再ランキングする、あるいは、結果を改善するために、ユーザからの新しい情報をすぐに反映した推薦を行なったり、ソーシャルグラフや、彼らについての新しい事実や、所在地を変えたなどの文脈をすぐに使ったりなどして、リアルタイムでのパーソナリゼーションを促進するだろう。
【０１３８】
実施形態においては、本発明は、ユーザが食べたり、飲んだり、行って見たかったり、などする近くの場所や、やるべきことを示すために、暗に、所在地を使うなど、所在地、時間、天候、ソーシャルグラフなどの文脈に基づいて、マッチングを行なうだろう。例えば、この処理は、ＧＰＳを介して、所在地のデータにアクセスできる、移動サービスの応用に用いられるかもしれない。または、推薦は、現在の天候（例えば、雨が降っている場合には、人々がテラスだけ目的の場所は推薦しないように）、現在の時刻(例えば、朝10時にナイトクラブを推薦しないように)、カレンダー（例えば、ユーザが忙しい時間とか、将来行かなくてはならない場所を知る）、ソーシャルグラフ（例えば、ユーザの友達がその他ではまったく同等である場所を推薦する）など、ユーザの文脈の他の部分によって通知されるだろう。
【０１３９】
実施形態では、本発明は、助けて欲しい決定や推薦についてのユーザからの不定形あるいは定型の入力を許可するなどの、自然言語による質問及び回答を提供するだろう。入力は、ユーザに尋ねる、質問の他のユーザにレビューさせる、自然言語処理のような自動技術を使う（すなわち、「この質問は、電子機器、旅行、自動車あるいは他のトピックについてですか？」）などによって、カテゴリ化されるだろう。
【０１４０】
実施形態においては、本発明は、質問のカテゴリにおいて専門知識を有している、リクエストしているユーザに似通ったユーザを見つけるだろう。例えば、ユーザは、ホテルに関して同様の好みを持ち、ロスアンゼルスのホテルについて知識がある人々（彼等の行動に基づき、自己紹介した知識、あるいは、公表された知識）、からロスアンゼルスのホテルについてアドバイスが欲しいかもしれない。例えば、本発明は、新しい質問について、それら同様のユーザに注意を促し、解決するための援助を要求するかもしれない。いくつ、以前質問／注意を送ったか、いくつ返答したか、返答はどの程度有用だったか、などを考慮するだろう。同様なユーザは、リクエストしているユーザの決定、あるいは、推薦の問題を通知するのを助けるために、リクエストしているユーザとダイアログを行なうことが許可されるだろう。結果のダイアログは、他者が使用するために格納され、同様なユーザに対し、他のリクエストをするユーザが後に思い出すのを助けるため、ダイアログを定型になるようにインデックス付けするのを促すだろう。
【０１４１】
本発明は、ユーザについて学習し、同様なユーザを見つけ、ユーザのシステムとの直接のやり取りとは独立なような、推薦をする能力を持つ、サードパーティーのサイトを提供するだろう。実施形態では、本発明は、自身のウェブサイトのホストをしているようなサードパーティーが、ユーザが、ダイアログをしない、あるいは、本発明のコンピューティングファシリティと直接にやり取りしている場合、好み、嗜好、好き、嫌い、ユーザの他の属性について学習にするのに使用するだろう、好みと嗜好ＡＰＩを提供するだろう。例えば、ユーザは、Ａｍａｚｏｎ．ｃｏｍなどのウェブサイトに行き、商品について質問するだろう。この例の場合、アマゾンは、ユーザの好み、嗜好などをよりよく決定し、サードパーティーがユーザの質問に付いてユーザに目標とした意味のある応答をよりよくすることができるように、ユーザの好みと嗜好プロファイルの生成あるいは改良を可能にする、本発明のＡＰＩを有するだろう。実施形態では、サードパーティーは、この例では、アマゾンのようなサードパーティーサイト上での以前のやり取りから、あるいは、同様なＡＰＩのホストをする他のウェブサイトとの以前のやり取りから、あるいは、本発明のファシリティとの直接のやり取りなど、ユーザとの以前のやり取りから彼等の好みと嗜好を決定するなどして、ユーザとやり取りすることなく、ユーザの好み、嗜好などを決定するために、このＡＰＩを使うだろう。実施形態では、ＡＰＩは、ユーザとのやり取りを他の同様なユーザを特定するために使い、現在のユーザへの推薦の選択に助けとなる、これら他の同様のユーザの選択、決定、選考、推薦などを使うなどして、複数のユーザによって使用されるだろう。実施形態においては、これら他の同様なユーザは、サードパーティーがホストをするＡＰＩと関連しているか、他のホストされているＡＰＩサイトからか、本発明のファシリティから来たものであろう。実施形態においては、サードパーティーサイトによってホストされている本発明のＡＰＩの使用は、ユーザの好み、嗜好、好き、嫌い、属性などに関係した推薦について、サードパーティーサイトに大きな利点を提供する。
【０１４２】
実施形態においては、ユーザの好みと嗜好は、他の同様なユーザ、ソーシャルネットワークのユーザとつながった他のユーザ、個人的あるいは専門的なアクティビティを介して関係した他のユーザ、友達や家族などの他のユーザなど、他のユーザによって、決定され、増強されるだろう。実施形態においては、これは、ユーザに質問を尋ねる必要なしに行なわれるだろう。例えば、ユーザは、本発明によって確立されたように、既存の好みと嗜好プロファイルを持っており、このプロファイルは、ソーシャルネットワーク、家族、職場などの他のユーザについての情報を収集し、あるいは、推論することによって、改善されるだろう。実施形態では、ユーザのプロファイルは、他の同様なユーザ、あるいは、ソーシャルネットワークを介してなど、ユーザとなんらかのつながりのあると示されたユーザからの追加好みと嗜好を推論することにより、改善されるだろう。実施形態においては、ユーザのプロファイルは、商品選択、推薦などにおける、他の同様なユーザによってなされる選択によって改善されるだろう。実施形態においては、システムは、彼等のレーティング、彼等の好きなものと嫌いなものによって、あるいは、ユーザがどのように彼らのユーザプロファイルをタグ付けするか解析することにより、好みプロファイルを推論するなど、自然言語処理の使用により、既知のユーザの好みプロファイルについて学習するだろう。
【０１４３】
図３２を参照すると、実施形態においては、本発明は、1以上のコンピュータで実行すると、サードパーティーウェブサイトが、コンピュータファシリティ３２０２を使うことにより、ユーザについて学習することを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）コンピュータファシリティ３２０４の拡張として実行される、サードパーティーのマーケットに適用された場合、ユーザ３２１８の嗜好を決定するために、サードパーティーのウェブサイト３２２０へユーザ嗜好学習ＡＰＩを提供し、（２）サードパーティー３２０８のマーケットに関連したサードパーティーの情報を受信し、（３）ユーザ３２１８の嗜好を収集し、ユーザ嗜好プロファイル３２１０として格納し、（４）サードパーティー３２１２のマーケットに関連したサードパーティーのウェブサイト３２２０において、ユーザからクエリを受信し、（５）サードパーティーが受信したクエリ３２１４に回答するのを助けるために、ユーザ嗜好プロファイルとサードパーティーの情報に基づいて、サードパーティーに推薦を供給するステップを行なう。実施形態においては、嗜好を決定することは、自然言語処理を用いてなされるだろう。コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであるだろう。サードパーティーの情報は、商品製造者からの商品情報、ウェブ店主からの商品情報、他のウェブサイトからの価格情報、店主からの在庫状況、レビュー、コメント、レーティングのうちの少なくとも1つからになるだろう。嗜好学習ＡＰＩは、コスト情報、商品情報、個人情報、トピック情報のうちの少なくとも１つの収集を可能にするだろう。更に、ユーザプロファイル嗜好は、更に、ユーザが、ユーザとコンピュータファシリティとの間の追加のダイアログを受けない、ユーザのソーシャルネットワークから推論された情報に基づいているだろう。
【０１４４】
図３３を参照すると、本発明は、広告のターゲットを定める、同様なユーザからのレビューを示し、商品を推薦し、ソーシャルネットワーク上の同様な人々を示し、同様なユーザがもっともクリックした結果に基づいて検索結果をランク付けするなどのような、ユーザへ返される応答のターゲットを絞るために、好みと嗜好ＡＰＩの使用を提供するだろう。実施形態においては、本発明は、1以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティ３２０２を使うことにより、ユーザへの応答へのターゲットの絞り込みを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）コンピュータファシリティ３２０４の拡張として実行される、サードパーティーのマーケットに関連したユーザの嗜好を決定するために、サードパーティーのウェブサイト３２２０へユーザ嗜好学習ＡＰＩを提供し、（２）サードパーティー３２０８のマーケットに関連したサードパーティーの情報を受信し、（３）ユーザ３２１８の嗜好を収集し、ユーザ嗜好プロファイル３２１０として格納し、（４）サードパーティーのウェブサイト３２１２において、ユーザ３３１８からクエリを受信し、（５）ユーザ嗜好学習ＡＰＩにおいて、サードパーティーのマーケットに関連したサードパーティーの情報と、ユーザ嗜好プロファイルに格納されたユーザ３３１８の嗜好を用いて、ユーザのクエリに関係した応答を返すステップを行なう。実施形態においては、コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであろう。
【０１４５】
応答は、ユーザに広告を提供し、広告は、ユーザ嗜好プロファイルに格納されているユーザ嗜好に基づいているだろう。広告は、コンピュータファシリティによりサードパーティーを介して供給され、コンピュータファシリティからサードパーティーへ供給される嗜好により可能とされ、ユーザのソーシャルネットワークの他のユーザに供給されるなどする。応答は、サードパーティーのマーケットに関連した、商品、サービスなどの推薦を提供するだろう。少なくとも第2のユーザの嗜好を収集することは、第2のユーザに対するユーザ嗜好プロファイルを生成し、嗜好プロファイルの比較に基づいて、第2のユーザがユーザに似ていると決定するだろう。応答は、第2のユーザによって作られる推薦を提供するだろう。第2のユーザに対して嗜好を収集することは、インターネットに基づいたソーシャルコンストラクトから行なわれ、応答は、第2のユーザを、当該コンストラクト上の同様な人として示すユーザへの情報として提供され、インターネットに基づいたソーシャルコンストラクトは、ソーシャルネットワークであるだろう。少なくとも第2のユーザに対して嗜好を収集することは、検索結果の選択を含み、クエリは、検索要求で、応答は、少なくとも第2のユーザの検索結果の選択に従った、ランク付けされた検索結果であるであろう。収集は、ユーザによってなされる、推薦、購買、検索結果選択からなされるであろう。収集は、ユーザの居場所の移動を明らかにする情報源からなされるであろう。情報源は、ウェブサービスｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ、ｙｅｌｐ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｇｏｗａｌｌａ、Ｆａｃｅｂｏｏｋなどからのユーザ位置情報であるだろう。情報源は、サービスプロバイダからのユーザ位置情報であるであろう。サードパーティーの情報は、商品製造者からの商品情報、ウェブ店主からの商品情報、他のウェブサイトからの価格情報、他のウェブサイトからの在庫状況、店主からの価格情報、店主からの在庫状況、レビュー、コメント、レーティングのうちの少なくとも１つからなるであろう。決定的な嗜好は、自然言語処理の使用によるものだろう。ＡＰＩは、コスト情報、商品情報、個人情報、トピック情報などの収集を可能にするだろう。収集は、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブコンストラクトに代表されるようなユーザのやり取りからであり、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブコンストラクトは、ソーシャルネットワークであるであろう。応答は、レビューを読むユーザへのレビュー筆者の類似性によってソートされたレビューのリストであろう。ユーザの嗜好を収集することは、サードパーティーのウェブサイトを介してであろう。収集は、サードパーティーのウェブサイトを見て回ることによるだろう。
【０１４６】
実施形態においては、本発明は、ユーザが、ダイアログをしない、あるいは、本発明のコンピューティングファシリティと直接にやり取りする場合、ユーザの嗜好に基づいて、サードパーティーがユーザへの広告のターゲットを絞るために使用する、好みと嗜好ＡＰＩを利用するだろう。例えば、ユーザは、システムと質問と回答のダイアログを以前に経験しており、そのダイアログを介して、システムは、ユーザに対する好みと嗜好プロファイルを生成するだろう。実施形態においては、ダイアログは、本発明のファシリティに直接提供されるか、本発明によって設けられるサードパーティーのＡＰＩによって提供されるだろう。あるいは、ユーザは、ユーザの好みと嗜好プロファイルがユーザのやり取り、応答、推薦、レビューなどを介して生成され、更新されてもよいが、本発明のファシリティとは、やり取りしたことがないかもしれない。実施形態においては、システムは、好きなもの、嫌いなもののレーティングを介して、あるいは、ユーザがどのようにユーザプロファイルにタグを付けるかを解析することによる、好みプロファイルの推論など、自然言語処理の使用を介して、既知のユーザの好みのプロファイルについて学習するだろう。ユーザに対する好みと嗜好プロファイルは、ユーザの好みと嗜好にマッチした広告など、ユーザへ広告のターゲットを絞るのに使われるだろう。例えば、サードパーティーの好みと嗜好ＡＰＩは、Ｌ．Ｌ．Ｂｅａｎ、ＲＥＩ、ＥＭＳなどのような、アウトドアの店のウェブサイトに関連しており、アウトドアの店は、顧客に対する広告のターゲットを改善しようとしているだろう。顧客は、アウトドアの店のウェブサイトを訪れ、ハイキングブーツなどの商品に対するクエリを行なうだろう。好みと嗜好ＡＰＩは、ユーザのブラウザに対する広告配置のマッチングをなすために、ユーザの好みと嗜好の閲覧を可能とするだろう。この例では、ユーザの好みと嗜好プロファイルは、ユーザが、ニューイングランドへの旅行を楽しむとか、キャンプが好きとか、子供のいる家庭を持っているとか、を示すだろう。結果として、ウェブサイトに関連した広告ファシリティは、ユーザのクエリ、この例では、ハイキングブーツ、の情報と、彼らの好みと嗜好プロファイルからの情報を利用した広告を選択するだろう。この場合、広告は、ユーザのハイキングブーツのクエリとニューイングランドへの旅行の嗜好を組み合わせた、ホワイトマウンテンのロッジに泊まることに対してだろう。更に、宿泊は、ユーザが家族で旅行することを好むということと、ユーザの嗜好を反映した属性によって、家族での宿泊であるであろう。実施形態では、サードパーティーの好みと嗜好ＡＰＩは、サードパーティーに、広告主からの、所定の広告をなしたことに対する収入の増加を可能とするように、ユーザへの広告のターゲットを改善可能とするであろう。実施形態では、ユーザの好みと嗜好プロファイルは、直前のクエリに注目して、リアルタイムで構築されるだろう。好みと嗜好は、商品検索の後の精錬の間、購入時など、ユーザへの広告のターゲットをよりよく絞るように、収集されるだろう。
【０１４７】
実施形態においては、広告は、ユーザのソーシャルネットワークを介して推論された好みと嗜好に基づく、ユーザ、あるいは、ユーザに関係した個人のグループにターゲットを絞るだろう。例えば、サードパーティーによって使用される好みと嗜好ＡＰＩは、ユーザのソーシャルネットワークにおけるように、グループ、ノードクラスタなどの好みと嗜好を確立するために使用されるだろう。実施形態においては、ソーシャルネットワークから推論された好みと嗜好は、サードパーティーのサイトによって、あるいは、本発明に直接関連したファシリティによって、などで、以前に形成された好みと嗜好プロファイルを利用するだろう。これらの好みと嗜好は、ユーザやユーザのソーシャルネットワークのメンバーへ広告のターゲットをよりよく絞るために使用されるだろう。例では、サードパーティーは、ユーザが、本発明のファシリティに格納された、構築された好みと嗜好プロファイルを有している場合には、ユーザへ広告のターゲットを絞りたいだろう。サードパーティーは、広告のターゲットを絞るために、ユーザのプロファイルの情報を使用するだろう。あるいは、サードパーティーは、追加的に、ソーシャルネットワークのトピックに関連した情報、ソーシャルネットワーク内のユーザに関したユーザの共通の興味など、ユーザが参加しているソーシャルネットワークから推論された情報を用いるだろう。例えば、ユーザは、中年だとか、政治的に保守的だとか、田舎者だとか、を示し、主な興味として狩猟を持っているソーシャルネットワークのユーザに関連した、好みと嗜好プロファイルを有しているだろう。この例の場合、サードパーティーは、狩猟器具、狩猟旅行などに広告のターゲットを絞り、広告が、ユーザの既存の好みと嗜好プロファイルに加え、ユーザのソーシャルネットワークから推論されたものに基づいて選択されるだろう。実施形態では、これは、ユーザが、説明したダイアログを行なう必要なしに、しかし、サードパーティーのウェブサイト上などのユーザのやり取り、本発明がサードパーティーのＡＰＩなどを有する他のウェブサイト上など、サードパーティーが提供する情報によって、間接的に、なされるだろう。実施形態においては、サードパーティーは、また、ユーザのソーシャルネットワークの他のメンバーへ、広告のターゲットを絞るために、ユーザからの好みと嗜好を利用するだろう。
【０１４８】
実施形態においては、ユーザへの広告は、同様な好みと嗜好を有するユーザの、商品選択や推薦などに基づいて、ターゲットが絞られる。例えば、第１のユーザは、第２のユーザと同様な好みと嗜好を有しており、第１のユーザは、既存の好みと嗜好プロファイルを有しており、ある商品選択、推薦などをしただろう。広告は、第１のユーザの決定に基づいて、第２のユーザにターゲットを絞るだろう。例えば、第１のユーザは、歳を取っている、引退している、カリフォルニアに住んでいる、旅行を楽しむなどを示すプロファイルを持っており、旅行かばんの商品選択を以前にしただろう。第２のユーザは、２人のユーザの好みと嗜好の類似性に基づいて、同様の旅行かばんの推薦を受けるだろう。実施形態においては、これは、どちらのユーザもダイアログをする必要なく実行されるだろう。
【０１４９】
実施形態においては、本発明は、１以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティを使うことにより、ユーザに広告のターゲットを絞ることを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）コンピュータファシリティ３２０４の拡張として実行される、サードパーティーのマーケットに適用された場合、ユーザ３２１８の嗜好を決定するために、サードパーティーのウェブサイトへユーザ嗜好学習ＡＰＩを提供し、（２）サードパーティーのマーケットに関連したサードパーティーの情報を受信し、（３）ユーザの嗜好を収集し、ユーザ嗜好プロファイルとして格納し、（４）サードパーティーのマーケットに関連したサードパーティーのウェブサイトにおいて、ユーザからクエリを受信し、（５）ユーザの判明した嗜好に基づいて、サードパーティーに広告を供給するステップを行なう。実施形態においては、嗜好を決定することは、自然言語処理を用いてなされるだろう。広告は、コンピュータファシリティによって提供されるだろう。広告は、サードパーティーを介して提供され、コンピュータファシリティからサードパーティーに提供される嗜好に基づいて、可能とされるだろう。ＡＰＩは、コスト情報、商品情報、個人情報、トピック情報の少なくとも一つの収集を可能にするだろう。決定は、ユーザのソーシャルネットワークから推論される情報に基づいているだろう。広告は、ソーシャルネットワークを介してなど、ユーザに関連した他のユーザに配布されるだろう。
【０１５０】
実施形態においては、本発明は、ユーザと同様のユーザが、ダイアログを使わず、本発明のコンピュータファシリティを直接には使わない場合に、サードパーティーがユーザに、同様のユーザのレビューを提供するために使用されるだろう、好みと嗜好ＡＰＩを提供するだろう。例えば、好みと嗜好ＡＰＩは、本発明が、ユーザから好みと嗜好情報を収集することを可能とし、以前に確定した好みと嗜好プロファイルから、ユーザの好みと嗜好情報をサードパーティーに提供し、サードパーティーに、ユーザの直近のアクションに基づいて、ユーザに対する好みと嗜好情報を提供するなどを可能にするだろう。実施形態においては、ユーザの好みと嗜好プロファイルは、ユーザのやり取り、応答、推薦、レビューなどから生成され、更新されてもよいが、ユーザは、本発明のファシリティとやり取りしていなくてもよい。実施形態においては、システムは、好き、嫌いのレーティングから、あるいは、ユーザがユーザプロファイルをどのようにタグ付けたかを解析することにより、好みプロファイルを推論するような、自然言語処理の使用によって、既知のユーザの好みプロファイルを学習するかもしれない。この場合、同様なユーザは、以前に確立された好みと嗜好プロファイルを有しているかも知れず、ユーザにマッチするだろう好みと嗜好プロファイルを有しているかも知れない。更に、これらの同様なユーザは、彼らのプロファイルに関連したレビューを有しているかもしれない。システムは、ユーザと同様なユーザのマッチングを行ない、ユーザに関連するレビューを提供するだろう。例えば、ユーザは、直接コンピュータファシリティとやり取りすることによって、あるいは、少なくとも１つのサードパーティーのＡＰＩを介して、システムを用いての既存の好みと嗜好プロファイルを有しており、いくつかの商品、サービス、人、イベントなどについて、他の同様なユーザが何を考えているか知りたいかもしれない。システムは、当該ユーザが興味がある主題について、同様なユーザの好みと嗜好プロファイルを検索するかもしれない。このように、システムは、当該ユーザへ、同様のユーザからのレビューなどを提供でき、当該ユーザが、彼らの好みと嗜好に基づいて、何をしたいか決定するのを助けるだろう。例えば、ユーザは、本発明の好みと嗜好ＡＰＩを利用する商品ウェブサイトに行き、デジタルカメラのレビューに興味を持つかもしれない。サードパーティーは、同様のユーザを見つけ、それらの同様なユーザによるデジタルカメラを検索し、現在のユーザにレビューを提供するだろう。実施形態においては、レビューは、サードパーティーのファシリティ、他のサードパーティーのファシリティ、本発明のファシリティなどに存在するだろう。実施形態においては、同様なユーザのレビューを示せることは、ユーザにより効率的に、関連したレビューにアクセスすることを可能とし、ＡＰＩのサードパーティーのユーザは、彼らのユーザに、よりターゲットを絞った、関連したサポートを提供できるだろう。
【０１５１】
実施形態においては、本発明は、ユーザが、同様なユーザが本発明を介してダイアログに参加しないで、同様であると決定されるところ、サードパーティーが、ユーザに同様なユーザからのレビューを提供するのに使うだろう好みと嗜好ＡＰＩを提供するだろう。例えば、同様なユーザは、ソーシャルネットワーク、友達、家族、仕事、などに基づいて、同様であると特定されるだろう。例えば、ユーザは、ソーシャルネットワークを介して第1のユーザに関係しており、この関係から、年齢や興味などにより、「同様」と決定されるだろう。同様なユーザは、商品やアクティビティなどのレビューを提供するだろう。このレビューは、他のユーザとの類似性を介して、関連しているとしてユーザに提供されるだろう。実施形態においては、同様なユーザは、社会的な関係などと組み合わせるなどして、他のトピックへの同様な推薦を介して、決定されるだろう。
【０１５２】
実施形態においては、本発明は、１以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティを使うことにより、ユーザが同様なユーザのレビューを見つけることを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）コンピュータファシリティの拡張として実行される、サードパーティーのマーケットに適用された場合、ユーザの嗜好を決定するために、サードパーティーのウェブサイトへユーザ嗜好学習ＡＰＩを提供し、（２）ユーザを含む複数のユーザの嗜好を収集し、（３）複数の好みと嗜好プロファイルを含む、好みと嗜好データベースにユーザの嗜好を格納し、（４）サードパーティーの好みと嗜好学習ＡＰＩを介して、同様な好みと嗜好を有するユーザからのトピックのレビューについての、ユーザからのリクエストを受信し、（５）ユーザの嗜好と、好みと嗜好データベースにある他のユーザの嗜好の少なくとも1つとマッチングを行い、（６）マッチした他のユーザの中からのトピックのレビューについてのリクエストと関連したレビューを検索し、（７）ユーザにレビューを提供するステップを行なう。実施形態においては、嗜好を決定することは、自然言語処理を用いてなされるだろう。レビューは、コンピュータファシリティ、サードパーティーのファシリティなどに存在するだろう。嗜好学習ＡＰＩは、コスト情報、商品情報、個人情報、トピック情報などの少なくとも一つの収集を可能にするだろう。レビューは、ソーシャルネットワークなどのソーシャル関係からユーザが同様であると決定されるところ、好みと嗜好プロファイルを持たない同様なユーザによって提供されるだろう。
【０１５３】
実施形態においては、本発明は、サードパーティーが、商品やサービスなどを推薦するために使用するだろう、好みと嗜好ＡＰＩを提供するだろう。例えば、ユーザは、商品の推薦を探して、サードパーティーのウェブサイトにやってきて、サードパーティーは、ユーザが典型的には何を好むかをよりよく理解するために、好みと嗜好ＡＰＩを利用し、この嗜好を用いて、商品を推薦するだろう。例えば、ユーザは、ｉＰｈｏｎｅから音楽をプレイするオーディオシステムについての推薦を探して、オーディオストアのウェブサイトに来るだろう。サードパーティーは、ＡＰＩを介して、ユーザの既存の好みと嗜好を利用するだろう。この例では、ユーザの好みと嗜好は、彼らが大学生で、ソーシャルライフをしばしば楽しんでいることを示すだろう。この情報から、サードパーティーは、携帯可能な、小さい、強力ななどのオーディオシステムの推薦などの推薦を行なうだろう。あるいは、サードパーティーは、問い合わせにターゲットを絞った、サードパーティーのコンテンツ、一般のユーザ向けなどのユーザの問い合わせの際に、彼らの好みと嗜好を決定するために、好みと嗜好ＡＰＩを使うだろう。サードパーティーは、推薦を行なうために、この新しい好みと嗜好情報を、単独で、あるいは、本発明に従った、以前の好みと嗜好プロファイルと組み合わせて、使用するだろう。サードパーティーによって確立された好みと嗜好は、また使用できるように、あるいは、他のサードパーティーのＡＰＩによって生成された新しい好みと嗜好プロファイルと組み合わせて、あるいは、直接に本発明のファシリティによって、本発明のファシリティに格納されるだろう。実施形態においては、好みと嗜好ＡＰＩを使用できることは、サードパーティーのサイトを介して行なわれる、商品、サービスなどの推薦を改善するために使用されるだろう。
【０１５４】
実施形態においては、本発明は、同様のユーザのアクティビティに基づいて、サードパーティーは、商品、サービスなどをユーザに推薦するために使うであろう、好みと嗜好ＡＰＩを提供するだろう。例えば、２人のユーザは、本発明の、以前に確立された好みと嗜好プロファイルを有しており、ユーザの一人は、商品、サービスなどを選択しており、サードパーティーは、彼らのプロファイルから決定されるなど、彼らの類似性に基づいて、他のユーザに推薦を行なうだろう。例えば、２人のユーザは、年齢、所在地、政治的意見、ソーシャルアクティビティなどによって、彼らの好みと嗜好から類似性が決定されているだろう。第１のユーザは、車などの商品を選択するだろう。第２の同様なユーザが、検索、広告選択、本発明への明示的な質問などにより、車への関心を示さなくてはならない場合、本発明は、彼らの類似性により、潜在的に合うであろうものとして、第２のユーザに自動車の選択肢を提供するだろう。実施形態では、これは、一方あるいは両方のユーザに提供されるダイアログなしで行なわれるだろう。
【０１５５】
実施形態においては、本発明は、１以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティを使うことにより、ユーザが推薦を見つけることを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）コンピュータファシリティの拡張として実行される、サードパーティーの商品及びサービスに適用された場合、ユーザの嗜好を決定するために、サードパーティーのウェブサイトへユーザ嗜好学習ＡＰＩを提供し、（２）サードパーティーの商品及びサービスに関連したサードパーティー情報を受信し、（３）ユーザの嗜好を収集し、インターネット上のユーザのやり取りから得られた情報をユーザ嗜好プロファイルとして格納し、（４）サードパーティーの商品およびサービスの少なくとも一つに関連したサードパーティーのウェブサイトにおいて、ユーザからのクエリを受信し、（５）ユーザのクエリと確認された嗜好に基づいて、コンピューティングファシリティからユーザへ、商品とサービスの少なくとも１つについて推薦を提供するステップを行なう。実施形態においては、嗜好を決定することは、自然言語処理を用いてなされるだろう。収集は、インターネット上のサードパーティーのウェブサイト、インターネット上の複数のサードパーティーのウェブサイト、ユーザによってなされる、推薦、購買、検索結果の選択の少なくとも一つからのものであろう。コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであろう。サードパーティーの情報は、商品製造者からの商品情報、ウェブ店主からの商品情報、他のウェブサイトからの価格情報、他のウェブサイトからの在庫情報、店主からの価格情報、店主からの在庫情報、レビュー、コメント、レーティング、などであろう。ＡＰＩは、コスト情報、商品情報、個人情報、トピック情報、などの収集を可能とするだろう。嗜好は、第２の同様なユーザの行動から導かれ、類似性は、ユーザと第２の同様なユーザについての好みと嗜好プロファイルから決定されるだろう。第２の同様なユーザの行動は、商品とサービスの少なくとも１つの選択であるだろう。
【０１５６】
実施形態においては、本発明は、サードパーティーのソーシャルネットワークサイトが、ソーシャルネットワーク上で、ユーザたちに類似したユーザたちを示すために使うであろう、好みと嗜好ＡＰＩを提供するだろう。これらの類似な人々は、写真として、あるいは、領域、年齢、性別などによって、リストとして示されるだろう。例えば、ユーザは、ソーシャルネットワークへ来て、彼等に似た人々と会い、繋がることを要求するだろう。ソーシャルネットワークサイトは、一般的な、あるいは、社会的状況、ソーシャルネットワーキング、アクティビティ、音楽、パーソナリティなどについての好みと嗜好を決定するダイアログをユーザに示すために、好みと嗜好ＡＰＩを利用するだろう。あるいは、ユーザは、すでに、本発明のファシリティを直接に用いて、あるいは、他のサードパーティーのＡＰＩを介して、ソーシャルネットワークサイトを介してなど、により決定された、好みと嗜好プロファイルを有しているだろう。ソーシャルネットワークは、以前に決定された他の人々の好みと嗜好プロファイルを介して、ソーシャルネットワークを介して得られるような、他の人々について得られる情報を介してなど、ソーシャルネットワーク上の他の人々とユーザとのマッチングのためにこの情報を使うだろう。例えば、ユーザの好みと嗜好は、彼らは若く、ＮＹＣのクラブに行くことを楽しむということを示すだろう。ソーシャルネットワーキングサイトは、リストによって、あるいは、写真、カテゴリ、都市の領域などによって、ソーシャルネットワーク上の同様な人々とユーザとのマッチングを取ることができるだろう。実施形態においては、ソーシャルネットワークと共に使う、好みと嗜好ＡＰＩは、社交を持つ他の同様な人々を見つけたいユーザに、強化されたマッチングを経験させることができるだろう。
【０１５７】
実施形態においては、本発明は、１以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティを使うことにより、ユーザがソーシャルネットワーキングサイト上の他の同様なユーザを見つけることを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）ソーシャルネットワーク上の他の同様なユーザを見つけるための最初のリクエストを、サードパーティーのソーシャルネットワーキングサイトのＡＰＩを介してユーザから受信し、（２）ソーシャルネットワーキングサイトのＡＰＩを介して、ユーザの嗜好を確認し、（３）同様の嗜好をしている、ソーシャルネットワーク上の他のユーザとユーザの嗜好をマッチングし、（４）ユーザの嗜好が一致する他のユーザを含むユーザにマッチング結果を提示するステップを行なう。実施形態においては、嗜好を確認することは、自然言語処理を用いてなされるだろう。マッチング結果は、同様なユーザのリストとして、ユーザに提示されるだろう。マッチング結果は、同様なユーザのプロファイルとして、ユーザに提示されるだろう。マッチング結果は、ソーシャルネットワーク内の同様なユーザへのリンクとしてユーザに提示されるだろう。コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであろう。
【０１５８】
実施形態においては、本発明は、同様なユーザがどの結果を最も選択したかに基づいて、サードパーティーの検索ファシリティが、検索結果をランキング付けするのに用いるだろう、好みと嗜好ＡＰＩを提供するだろう。例えば、検索ファシリティは、本発明の好みと嗜好ＡＰＩによって提供される、好みと嗜好プロファイルによって、検索結果がどのようにリストされるかにおける関係性を改良する機械をユーザに与えるだろう。好みと嗜好プロファイルデータベース等は、他の同様なユーザによる以前に選択された結果から、ユーザの検索結果を、検索ファシリティがランク付けするために、集積され、維持されるだろう。例えば、ユーザは、ヨットが好きで、ちょっと冒険好きな、引退した男性を示す好みと嗜好プロファイルを有しているだろう。ユーザが、カリブの休暇の行き先を検索する場合、島でのヨットレンタルパッケージ、島でのハイキング、奇妙な場所など、最初にリストされる、これらの好みと嗜好属性を持つ検索結果を、検索ファシリティがランク付けするだろう。実施形態においては、検索ファシリティに与えられた好みと嗜好ＡＰＩのユーザは、ユーザへのランク付けされた検索結果の関連性を改善するだろう。
【０１５９】
実施形態においては、本発明は、１以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティを使うことにより、ユーザが検索結果をランク付けることを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）ユーザからの検索リクエストを、サードパーティーの検索ファシリティを介して受信し、（２）ユーザの嗜好を確認し、ユーザからの確認された嗜好は、ユーザの好みと嗜好プロファイルを生成し、他のユーザの好みと嗜好プロファイルを含む、好みと嗜好格納ファシリティに格納され、プロファイルはまた、以前の検索において、他のユーザが選択した検索結果の履歴を含み、（３）同様の嗜好をしている他のユーザとユーザをマッチングし、（４）ユーザの検索リクエストに対し、検索結果の集合を決定し、（５）同様の好みと嗜好プロファイルを有する他のユーザによって選択された検索結果の履歴と検索結果の集合とのマッチングをとり、（６）同様の好みと嗜好プロファイルを有する他のユーザによって選択されたマッチングした結果にしたがって、ランク付けされた検索結果をユーザに提示するステップを行なう。実施形態においては、嗜好を確認することは、自然言語処理を用いてなされるだろう。コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであろう。検索ファシリティは、検索エンジンであろう。
【０１６０】
図３４を参照すると、本発明は、既知の好みと嗜好を持つ人々への、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブコンストラクトを介した経路を見つけることによって、未知のユーザの好みと嗜好を推論するために、ソーシャルグラフを利用するだろう。このように、本発明は、システムが以前は知らなかったユーザのデータを得る方法を提供する。実施形態においては、本発明は、１以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティ３４０２上の、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブグラフィック表示を使用した、未知の嗜好を決定することを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）複数の既知のユーザ３４０４であり、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブコンストラクトの一部である複数のユーザの嗜好を確認し、（２）複数の既知のユーザ３４０８に対して、インターネットに基づいたソーシャルインタラクティブグラフィック表示３４１２を決定し、（３）グラフィック表示３４１０内の未知のユーザと複数の既知のユーザ間の相互関係に基づいて、複数の既知のユーザの、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブグラフィック表示３４１２にある未知のユーザの嗜好を推論するステップを行なう。実施形態において、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブグラフィック表示は、ソーシャルネットワーク、ソーシャルグラフ、ソーシャルダイアグラムなどであろう。未知のユーザは、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブグラフィック表示において、最近接の既知のユーザから、３度、５度、など離れているだろう。未知のユーザの推論された嗜好は、未知のユーザを新しい既知のユーザとし、新しい既知のユーザは、第２の未知のユーザの嗜好を推論するのに使われるだろう。嗜好は、ユーザとのやり取りに関連した、個人情報、トピック情報、などを含み、やり取りは、インターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブグラフィック表示によるであろう。やり取りは、サードパーティーのウェブサイトに提供されるＡＰＩを介してなされるだろう。推論は、ユーザのインターネットに基づいた、ソーシャルインタラクティブコンストラクト内のユーザに関連した他の既知のユーザに連動して提供されるだろう。嗜好の確認は、自然言語処理の使用によるだろう。コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであろう。推論された嗜好は、未知のユーザに広告のターゲットを絞るため、未知のユーザとレビューを共有するために使用されるだろう。推論された嗜好は、未知のユーザに、商品、サービスなどを推薦するのに使われるだろう。推論された嗜好は、未知のユーザのために、検索結果をランク付けする助けとして使用されるだろう。未知のユーザの近傍の既知のユーザは、推論アルゴリズムにおいて、より大きい重みを有しているだろう。推論された嗜好は、他の情報源からの情報によって精錬され、他の情報源は、サードパーティーの情報源、複数の既知のユーザによってなされた推薦、複数の既知のユーザによる検索クエリ、複数の既知のユーザの一人が選択した検索結果、複数の既知のユーザの少なくとも一人によるウェブでのやり取りを介して決定された、個人的な嗜好、を含むだろう。他の情報源は、サードパーティーの嗜好学習ＡＰＩを含むだろう。
【０１６１】
実施形態においては、本発明は、既知の好みの人々へのソーシャルネットワークを介しての経路を見つけることにより、未知のユーザの好みと嗜好を推論するために、あるいはその逆においても、ソーシャルネットワークグラフ、ダイアグラム、グラフィック表示などを利用するだろう。ソーシャルダイアグラムは、一般に言うと、複数のユーザと彼らがどう関係しているかをマッピングしたものである。ソーシャルダイアグラムを使用することによって、既知及び未知のユーザの好みと嗜好は、ダイアグラム内の相互関係から決定されるだろう。例えば、既知の好みと嗜好プロファイルを有するユーザは、ソーシャルダイアグラムに表示されるように、複数の他のユーザと直接関係しているだろう。第１の近似では、これらの複数の他のユーザは、ユーザに似ており、似た好みと嗜好を有していると仮定されるだろう。これらの他のユーザは、ここに説明したように、ユーザの好みと嗜好を知るという利点を生かして、精錬されたサービスを提供されるだろう。例えば、ロッククライマーであると言うことを示す既知の好みと嗜好プロファイルを有したユーザがいるとすると、ユーザのソーシャルダイアグラムの第１のリンク内のユーザは、同じくロッククライマーであると仮定されるだろう。実際には、これは、一般的過ぎる過程であることが証明される。しかし、ユーザが他のロッククライマーと関係があるという過程はよいものであり、システムは、ソーシャルダイアグラムを探して、ロッククライミングを楽しむ他の既知のユーザを探すだろう。この例では、同じくロッククライミングを楽しむ、３リンクはなれた、他の既知のユーザがいることが見つかり、このユーザは、第１のユーザと繋がるクラスタにいることが見つけられるだろう。これより、このクラスタがロッククライマーのグループであり、ロッククライマーは、皆、互いに似た好みと嗜好の集合を共有するということは、良い仮定であろう。実施形態では、好みと嗜好は、ソーシャルネットワークダイアグラム内の関連から推論され、ここに説明した本発明から利益を得るだろう。
【０１６２】
実施形態においては、本発明は、1以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティ上の、ソーシャルネットワークグラフィック表示を使用した、未知のユーザの好みと嗜好を決定することを助ける、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）既知のユーザである、ユーザの嗜好を確認し、（２）既知のユーザの、ソーシャルネットワークグラフィク表示を決定し、（３）既知のユーザのソーシャルネットワークグラフィク表示内の他の既知のユーザの存在を決定し、（４）ネットワークグラフィック表示内の、未知のユーザ、既知のユーザ及び他の既知のユーザ間の相互関係に基づいて、既知のユーザのソーシャルネットワークグラフィック表示内に存在する未知のユーザの嗜好を推論するステップを行なう。実施形態においては、嗜好を確認することは、自然言語処理の使用によるだろう。ソーシャルネットワークグラフィック表示は、ソーシャルグラフ、ソーシャルダイアグラムなどであろう。コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであろう。
【０１６３】
実施形態においては、本発明は、２以上のサードパーティーＡＰＩによって提供される推薦を改善するための、２以上のサードパーティーのＡＰＩによって決定される、ユーザの好みと嗜好を結合するだろう。例えば、１つ以上のサードパーティーのＡＰＩによって作られる好みと嗜好プロファイルが存在し、本発明による、これら異なる好みと嗜好のプロファイルを結合することによって、結合された好みと嗜好プロファイルが生成されるだろう。更に、更なる好みと嗜好プロファイルがサードパーティーのＡＰＩによって生成されるので、ユーザの結合された好みと嗜好プロファイルを連続的に更新するのに使用されるだろう。サードパーティーは、推薦を改善するために、結合された好みと嗜好プロファイルを利用するだろう。これは、特に、異なるサードパーティーが、商品、個人の人間関係、サービス、有名人などの異なる領域について、好みと嗜好のプリファイリングに注力する場合に当たる。いくつかのより特定的なプロファイルを結合プロファイルに結合することは、より内容の豊富な好みと嗜好プロファイルを提供し、より特定的なプロファイルの任意の一つから生成できることが理解されるだろう。更に、ユーザは、好みと嗜好を時間を経るごとに変更し、１つのサードパーティーのＡＰＩ上での、より多くの最近のユーザプロファイルのやり取りを結合することによって、最近は、ユーザがやり取りしていないが、そのユーザのプロファイルを最新のものにしておきたい、他のサードパーティーに利益を与えるだろう。
【０１６４】
図３５を参照すると、実施形態においては、本発明は、1以上のコンピュータで実行すると、コンピュータファシリティ３５０２の使用によって、改善された好みと嗜好のプロファイルを提供する、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録されたコンピュータプログラム製品を提供するだろう。これは、（１）第１の嗜好学習サードパーティーＡＰＩ３５０４を介して、第１のサードパーティーのウェブサイト３５１４とユーザとのやり取りにより、ユーザ３５１２の第１の好みと嗜好プロファイルを生成し、（２）第２のサードパーティーのＡＰＩ３５０８を介して、第２のサードパーティーのウェブサイト３５１４とユーザの更なるやり取りの情報を収集し、（３）好みと嗜好プロファイル３５１０を改善するために、好みと嗜好のプロファイルと更なるユーザのやり取りの情報とを結合するステップを行なう。実施形態においては、第１の好みと嗜好プロファイルを生成することは、自然言語処理の使用を通じての、ユーザ嗜好の確認によるだろう。コンピューティングファシリティは、マシンラーニングファシリティであろう。ＡＰＩは、コスト情報、商品情報、個人情報、トピック情報の少なくとも１つの収集を可能にするだろう。
【０１６５】
図３６を参照すると、実施形態においては、グラフコンストラクト３６２０は、ウェブに基づいたアドバイスファシリティ３６０２によって、開発され、利用されるだろう。例えば、それは、インターネット３６０４を介してユーザ３６０８とのダイアログにより、ユーザ３６０８に推薦を提供するのに助けとなるもので、グラフコンストラクトが、推薦に導く処理を増強する場合の、ユーザへ推薦を提供するために、ユーザとの最小限のダイアログを用い、グラフコンストラクトを用いることは、ユーザへの推薦を作るために、ユーザとのダイアログを継続する必要性を削除する、などである。実施形態においては、グラフコンストラクトは、サードパーティーのサイト３６１０からの情報により構築されるだろう。実施形態においては、人々、エンティティ、タグ、など、グラフにおける、複数のタイプのノード３６１２が存在するだろう。例えば、人々は、ウェブサイト、アプリケーション、モバイルデバイス、店の買い物客、ユニークなクッキーＩＤで表される匿名のウェブブラウザーなどの使用者であるであろう。エンティティは、人々が好み、嫌い、買い、検索し、研究するなどのものであるであろう。タグは、エンティティ、人々などの短いテキストによる説明であろう。実施形態においては、グラフのノードは、嗜好データ、タグデータなどの、複数のタイプのエッジ３６１４によって接続されているだろう。例えば、エンティティは、人がそのエンティティを好むか好まないかの度合いを表す嗜好エッジによって、人々ノードに接続されているだろう。タグは、これらの人々やエンティティが、それらのタグでタグ付けされているかによって、人々とエンティティノードに接続されているだろう。
【０１６６】
実施形態においては、グラフデータは、ユーザ（例えば、ユーザ「Ａ」は、「Ｂ」が好きだと言う）によって明示的に与えられるか、公共的に利用できるウェブサイトを巡ることによって、あるいは、サードパーティーの情報源から提供されるなど、によるものであるだろう。データが受信されると、システムは、システムに既存のデータに「別名付け」しようとするだろう。例えば、データが、システムに、ユーザ「A」は、レストラン「Ｂ」を好むと言うとすると、システムは、名前、住所、電話番号、他の情報などをマッチングさせるなどして、レストラン「B」についてすでに何を知っているかを特定しようとする。これにより、システムは、トレーニングデータなど、レストラン「Ｂ」を表す同じエンティティに対して、複数の情報源全てから、データを集積することができる。システムは、ユーザに対し、別名付けを行なうだろう。例えば、ユーザjsmith99は、２つの異なるウェブサイト上で、john_smithと同じユーザかもしれない。システムは、異なるウェブサイトに渡って、ユーザを関連付け、システムを特定するために、ユーザ名、電子メールアドレス、写真、フルネーム、地理的所在地などの類似性を使用するだろう。
【０１６７】
実施形態においては、グラフのノードは、数値を有するなど、「好みプロファイル」を有しているだろう。人は、彼らの好みプロファイルに基づいて、エンティティあるいは、タグを好み、あるいは、嫌うと、予測されるだろう。同様に、２人の人は、彼らの好みプロファイルに基づいて、似ている、あるいは、似ていない、と予測されるだろう。エンティティは、また、これらの好みプロファイルを用いて、互いに、どのくらい似ているか見るために比較されるだろう。システムのグラフは、最初は、あるノードに割り当てられた好みプロファイルを有しており、好みプロファイルを有していないノードに、それらの好みプロファイルを伝搬する。この伝搬は、プロファイルを有しているノードからプロファイルを有していないノードへ、好みプロファイルを「流す」、再帰的処理であるだろう。あるいは、再帰的処理は、隣接したノードのプロファイルに基づいて、プロファイルを既に有しているノードのプロファイルを更新するだろう。新しいデータは、新しいノード、あるいは、エッジを加え、隣接のノードを単に用いて、新しい、あるいは、変更されたノードを更新することによって、グラフに併合されるだろう。あるいは、システムは、グラフ全体について、更新の複数の再起処理を走らせるだろう。
【０１６８】
多くの異なる種類のデータは、「好き」あるいは「嫌い」としてみることができるように、フィットされるだろう。例えば、ウェブページを見ることは、ウェブページを見ている人と、ウェブページを表すエンティティ間の弱い結合のエッジとしてグラフに表すことができる。本を買う人は、本を買う人と、本自身間の強い結合をなすエッジによって表すことができる。３つの互いに排他的な回答を有する質問に回答する人は、その人と、回答した回答間のエッジと、ユーザが回答しなかった２つの回答への２つの負のエッジで表すことができる。
【０１６９】
実施形態においては、方法とシステムは、ここで、「興味度」と呼ぶ、推薦が新しいか、興味がわくか、などの度合いに基づいて、ユーザに推薦を提供するだろう。実施形態では、興味度は、興味の沸く主題、トピック、商品であることと、アイデアがどれほど新しい、あるいは、改定されているかの組み合わせであろう。実例においては、ユーザは、米国住んでおり、イタリア料理を作ることに興味があり、システムは、したがって、ユーザに料理の推薦をするだろう。この例では、パルメザンチーズとして、「新しい」チーズの味を試してみることを推薦することは、パルメザンチーズを使用することは、米国では新しいことではなく、むしろ多用されているので、低い興味度を有しているだろう。あるいは、ペコリーノチーズは、羊のミルクから作られたイタリアのチーズで、パスタ料理に、パルメザンチーズの代わりに使うことができ、シャープな味わいを望むなら、しばしば好ましいことである。このように、パルメザンの代わりにペコリーノを差し替える推薦は、少なくとも、パルメザンのそれに対して相対的意味で、高い興味度を有していると考えられるだろう。興味度は、標準的な、あるいは、典型的なものに相対して、過去の推薦に相対して、新しいファクタに相対して、などで決定されるだろう。この例では、ペコリーノの興味度は、パルメザンの興味度に比べ、相対的に高くレート付けされるだろう。
【０１７０】
実施形態においては、興味度は、既知の好みのプロファイルに関連しており、ユーザにとって新鮮であり、新鮮であるとは、新しい（世界中で新しいなど）、ユーザの過去の経験ではなかった（ユーザの既知の履歴を参照するとなど）などを意味するだろう。あるいは、「新鮮」とは、世界やユーザにとって必ずしも新しくなくても、新しく興味を持った何かに関連した新しい事実や話であるだろう。例えば、「２１番街のチポトレ」は、新しくも無く、興味がわくものでもないだろうが、「オプラがブリトーを買うチポトレでブリトーを買う」という推薦をするならば、それは、興味のあるものである。システムは、ユーザにどうしてそれを推薦するのかの理由を書くことを要求することによって、これを薦める。興味度は、ユーザのアイテムのレーティングの、ユーザによって保存されたアイテムに対する比に関連して、決定されるだろう。例えば、ブックマーク、後で保存、欲しいものリストに追加、などのファシリティがある場合には（例えば、スターのレーティングファシリティ）、興味がないとして「低く保存された」アイテムである、高いレートのアイテム間で関連があることが見て取れるだろう。この例の場合、皆そのアイテムについては知っていて、それにレーティングを付けることはできるが、後のために保存するほどの価値は無く、興味がないことがあるだろう。あるいは、高くレーティングされ、ユーザによってしばしば保存されるアイテムは、興味のあるものと考えられる。なぜなら、アイテムは、高くみなされ（すなわち、高くレーティングされ）、更に考えるため、保存する価値があるからである。興味度は、ソーシャルアクティビティの加速であるだろう。例えば、いつも近くにあり、ユーザが知っているが、天気の良いウィークエンドには、ずっと多くのｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ．ｃｏｍ ｃｈｅｃｋ−ｉｎｓを得出すレストランがあるだろう。これは、そこで何か面白いことが起こっていることを示すサインであろう。実施形態においては、アドバイスファシリティは、また、本質的に新しいと考えられる、本、映画、アルバム、商品などのリリース日を見る、ウェブ上で最初のレビューが書かれた日を見る、映画のリリース、コンサート、著者の公演などのイベントを見るなどのことによって、新しい、あるいは、ユーザにとって新しいことを判断し、その興味度を判定するために、そのアイテムがインターネット上で見つけられる最先の日を採用するだろう。アドバイスファシリティは、ユーザが既に知っているものにレーティングを付けることをユーザに依頼し、システムは、ユーザがレーティングを付けなかったアイテムは、ユーザにとって新しいと仮定するだろう。アドバイスファシリティは、ユーザがそれをまだ知らないが、チェックしたいと思っている場合、ユーザに、「保存」フィーチャーを使用することを促すだろう。
【０１７１】
したがって、「興味度」は、ここで使用されるように、従来の意味での関連性（より具体的には、関連性により定量的に評価される）を含み、特に、ユーザのプロファイル（あるいは、好みプロファイル）と新しいコンテンツ間の関係と関係する。広範な種類の、解析的、数学的、ルールに基づいた、及び／あるいは、発見的な技術が、関連性を評価するのに知られており、それらのいずれも、ここで述べたように、関連性（より一般的には、興味度）を決定するのに有用であるだろう。しかし、興味度は、更に、例えば、時間、所在地、ユーザ履歴などに基づいて、ユーザとコンテンツ間のダイナミックな関係も含む。
【０１７２】
例えば、時間は、現在の統計は、同じ統計の古い測定よりもより興味があるかなどのように、新しさの基準として、単純に重要であるだろう。逆に、ユーザが、明示的な時間（メタデータ、コンテンツ、年代学などで決定されるように）を含む、ある時間の特定の点、あるいは、履歴の期間、古い統計、事実、意見などにおいて興味を示すことは、より興味深いだろう。新しさ、すなわち、アイテムがどれほど最近のものかのものさし、は、トピックについての数多くのさまざまな情報のアイテムがあり、さまざまなアイテムの特定のものの現在の人気、あるいは、への興味における、ある程度の増加がある興味度にとって、特に重要である。このタイプの人気は、ブログにおけるアクティビティ、新しくインテックス付けされたウェブコンテンツの受動的な測定、あるいは、ユーザの興味の他のインターネットに基づいた測定などと、ヒットや、トラフィック、あるいは、ウェブサーバでの他のアクティビティ、クライアントの行動のグループあるいは個人でのモニタリングなどのアクティブな測定などの数多くの方法で、測定することができる。時間は、また、時間がユーザの問い合わせにおいて、明示的あるいは暗示的である、例えば、今週やるべきこと、今夜ある映画など、などの場合、他の文脈において、アイテムの興味度にとって重要である。
【０１７３】
所在地は、また、興味度に大きな影響を与えるだろう。これは、適当な所在地探知技術を用いた、単純な、地理的近傍を含み、特定の場所（例えば、料理、芸術、エンタテインメント）やユーザに関連した現在のアクティビティに対する興味など、ユーザプロファイルの他の側面を含めるだろう。しかし、ユーザが使用できるさまざまな移動手段（例えば、自動車や公共交通機関など）を用いての隣接場所の利便性や、直近のあるいは、長期にわたる旅行計画のための可能なユーザの予算についての推論など、場所に関係したアイテムも含むだろうことが理解されるだろう。更に、場所と、これに対応した興味度の文脈は、ソーシャルネットワークの友達の場所、友達の地理的集合場所への近さや距離などの、他のダイナミックな場所属性に依存するだろう。
【０１７４】
ユーザの履歴は、興味度をパラメータ化するのにも用いられるだろう。例えば、新しいアイテムが、ユーザの問い合わせに対応する、あるいは、ユーザプロファイルによくマッチするが、ユーザによって取得された以前のコンテンツとかなり異なっている場合、この異なり具合は、計算された関連性が、他の結果の関係性以下であったとしても、そのアイテムを、より定量的に興味のあるものとするだろう。したがって、ある側面では、興味度は、同時に、類似性（あるいは、関連性など）と非類似性、あるいは、ユーザ履歴の中で、アイテムを以前のコンテンツと非類似にする特徴のものさしに依存するだろう。あるいは、情報のアイテムは、ユーザの現在の文脈の他の側面に基づいて、控えめにする関連性の一般的なものさしに基づいて、うまくランク付けできていないかもしれない。したがって、興味度は、ユーザの履歴内での情報の非類似性に基づいて、あるいは、ユーザの文脈に基づいた関連性を採用する客観的基礎に基づいて、明示的に計測されるように、ユーザにとっての新しさによって、更に強調される、適切な類似性あるいはマッチング計量に基づいて、ユーザに、関連性のものさしを提供するだろう。ある側面では、興味度は、ユーザの履歴と、時間や場所などのユーザの現在の文脈の１以上の側面に対する非類似度と共に、ユーザプロファイルに基づいて、関連性として、客観的に測定されるだろう。このように測定されることにより、多くの客観的に高い関連性のあるアイテムは、ユーザにとって特に興味のあるものではなく、やや関連しているアイテムは、とても興味があるものであるだろう。
【０１７５】
図３７を参照すると、推薦は、ウェブに基づいたアドバイスファシリティ３７０２の一部として、推薦ファシリティ３７０４を介して提供されるだろう。実施形態においては、推薦ファシリティは、ユーザ３７２２への推薦を生成する処理において、興味度フィルタリング３７０８を利用するだろう。推薦の情報源は、友達３７１８、同様なユーザ３７１４、影響力のある人々３７２０、情報源のウェブサイト３７１２などを含むだろう。推薦は、インターネット３７１０を介して、電話ファシリティ３７２４（例えば、携帯電話ネットワーク）を介してなどにより、ユーザに提供されるだろう。
【０１７６】
実施形態においては、興味度の決定は、他の個人の「ソーシャルアクティビティ」（例えば、友達、有名人、権威者）、商品、場所、イベントの「生まれた」日（例えば、レストランのオープン日、映画、新商品のリリース日）などに関係しているだろう。他の個人のソーシャルアクティビティは、トピックに高いレーティングをつける友達、トピックに高いレーティングをつける、同様の好みの友達、トピックに高いレーティングをつける影響力のある非友達、このトピックに高いレーティングを付ける同様な好みの非友達、などの、ユーザに影響力のある個人が関係しているだろう。これらの他の個人は、友達、ユーザが必ずしも知らないが、このトピックにおいて、同様な好みを示す人々、ユーザと必ずしも同じ好みを有しないが、有名である、裕福な、よく知られている人々、このトピックの批評家（例えば、映画評論家）などの、異なるカテゴリに分類されるだろう。システムは、この特定のトピックにおいて、ユーザのどの友達が同様な好みを持っているかについても気をつけるだろう。例えば、テッドが、ユーザと同様なレストランの好みを持っているが、アリスはそうではないとすると、レストランは、テッドがそれを好きな場合には、ユーザにとって興味があるものであるが、アリスが好きな場合には、必ずしも興味のあるものではないだろう。あるものがユーザにとって興味があると考えられる他の理由は、友達が後に推薦を保存した場合とか、友達がアクティブに推薦についてコメントしたり議論したりしているなどの場合である。
【０１７７】
実施形態においては、推薦は、ユーザが要求する場合には、電子メール、ソーシャルネットワーク、サードパーティーのサイトを介して、データフィード、プッシュサービスとして、定期的に、検索トピックに関して、現在の地理的位置、家庭用コンピュータ、モバイルコンピュータ、モバイル通信ファシリティ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ）などに関連して、ユーザに供給されるだろう。例えば、ユーザは、現在の地理的位置に基づいて、その領域の店の商品推薦（例えば、発売商品、新商品、手に入れるのが難しい商品）、見るべき場所、試すべきレストランなど、携帯電話に興味度の推薦を提供し、推薦は、興味度に基づいているだろう。このように、ユーザは、単に推薦を受け取るだけではなく、新しいアイデア、場所、商品などを「発見」など、ユーザが推薦に興味を持つ可能性を増加するように、推薦のより興味ある集合を受け取るだろう。そして、発見が特定のジャンルに関連している場合には、「局所的発見」「レストランの発見」「テクノロジーの発見」、「料理の発見」などとなるだろう。
【０１７８】
実施形態においては、本発明は、ユーザに「局所的発見」を提供し、「局所的発見」は、ユーザが検索ボックスに何かをタイピングすることや、あるいは、検索結果を「持ってくる」のに依存するのではなく、ユーザへ、新しく、興味のあるものを提供することを含んでいる。これは、装置入力が限定された入力である（例えば、キーボードが小さい、小さいディスプレイ、ユーザが動いている（歩いている、運転している）など）場合、タイピングがより難しい携帯装置にとって、より有用であろう。ここでの局所的発見の説明は、携帯装置への応用について主に記載しているが、当業者によれば、ノート型PC、デスクトップ、ナビゲーション装置などの、いずれのコンピューティングファシリティにも実装できることが理解されるだろう。局所的発見ファシリティは、ウェブインタフェースを介して、ユーザにとって「新しいもの」の電子メールを介して、ツイッターを介して、ブロックのプラットホームに投稿する（例えば、Ｗｏｒｄｐｒｅｓｓ、Ｔｕｍｂｌｒなど）を介してなどにより得ることもできる。更に、局所的発見のコンテンツは、リクエストにより、ユーザへ提供され、ユーザに転送され（例えば、電子メール）、ユーザに新しい興味のあることをプッシュする（例えば、毎週）、などするだろう。
【０１７９】
実施形態においては、携帯装置の局所的発見の応用は、過去にその応用においてレーティングを付けた、彼らの友達がレーティングを付けた、ユーザと好みが似ている人々がレーティングを付けた、権威のある情報源がレーティングを付けた、有名人がレーティングを付けたなど、近くの場所をユーザに示し、「レーティング」は、人の振る舞い（例えば、オンラインあるいはオフラインでの）から推論された推測であるだろう。実施形態においては、示された場所は、レストラン、バー、ブティック、ホテルなどであろう。例えば、近くの「イタリアレストラン」や、他の人に推薦されるなどした、特定の場所など、ユーザに絞られたリストにフィルタリングさせるためのナビゲーション要素も存在するだろう。
【０１８０】
場所を示す代わりに、局所的発見は、また、ユーザに、買うべきアイテム、行くべきイベント、見るべきこと（暇つぶしをしたいなら）などを示すだろう。例えば、局所的発見は、ユーザが読みたいかもしれない推薦本のリストを提供し、選択的に、近くのどこでそれを買うべきかを示すかもしれない。局所的発見は、ユーザの友達が最近何が好きだったか、本の嗜好が似ている人々は、最近何を好んだか、人気の／すばらしい評論家は、最近何を好んだかなど、あるいは、単純に、全体的に何が人気があるか、あるいは、ユーザの近辺で何が人気があるかなど、マシンラーニングに基づいて、アイテムを選択し、推薦を提供するなどするかもしれない。同様に、これは、また、他の種類の商品、行くべきイベント、などに適用される。
【０１８１】
実施形態においては、局所的発見は、各領域において（レストラン、本など）、同様な好みの人々を見つけ、ユーザに、彼らがレーティングを付けたものをフォローさせるだろう。モバイルに応用する場合、局所的発見は、近くの、ユーザと同様な人々が好むもののリストをフィルタリングして絞るのに、ユーザの位置を使うだろう。局所的発見は、マシンラーニングを介して、他の人がユーザと似た好みを有しているか判断し、この場合、双方に、さまざまな場所と物にレーティングを付けることをたずね、双方に、類似性を計るために、質問に答えるよう尋ねるなどするだろう。局所的発見は、アドバイスファシリティによるなどにより、共にぼんやりしたことを好むとか、共に人気のあるものを嫌うとか、他の人が書いたレビューを示すとか、他の人の特色（人口統計、場所など）を説明するとか、何人の他の人々が、他のユーザをフォローしているかとか、に基づくなどして、ユーザと他の人との間の類似性を確認しようとするだろう。
【０１８２】
実施形態では、ある領域の、推薦する場所、もの、イベントのリストを生成するのではなく、局所的発見が、また、高い興味度レーティングを持つなどのように、ユーザに興味深いものの「発見」提供を生成するだろう。これは、ユーザがオフィスに近い所を探すたびに、同じ１０個のレストランの推薦を見るのではなく、毎日数個の異なる結果を見ることを意味するだろう。理想的には、これら新しいレストランは、近場のある新しい場所を好む、同様な好みの、ユーザの友達あるいは人々に基づいて表示され、これらは、また、局所的発見の実装スタッフメンバーが、常時新しい場所を発見し、ユーザの装置に送信する、部分的に、編集処理でもあろう。
【０１８３】
実施形態においては、ユーザは、また、後の利用のために、「欲しいものリスト」「to doリスト」などに保存するだろう。商品、場所、イベントなどの、この保存されたリストは、また、ユーザに興味のあることだけ注意を向けさせるように、これらの商品、場所、イベントの、取引、利用可能性、新しいレビューなどについて、ユーザに注意を向けさせるために使われるだろう。例えば、ユーザの電話が、通り過ぎようとしている店において、ある靴が買えることを告げるために振動するのは、それらの靴が欲しいと「欲しいものリスト」において以前に示されていなかったならば、イライラするものかもしれない。
【０１８４】
実施形態においては、局所的発見の応用のためのユーザインタフェースは、マップ、テキストリスト、めくるように操作するインタフェースのような「カバーフロー」（アップルコンピュータのカバーフローの実装のような）などであろう。インタフェースは、また、友達、あるいは、同様な好みの人が近くの何かを好んでいる、欲しいものリストにユーザが保存した何かを好んでいるなどのときに、ユーザに注意を促す知らせを行なうだろう。
【０１８５】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、天候に関連しており、推薦を欲しい領域の実際の、あるいは、予想の天候に基づいて、アプリケーションが、部分的に、推薦を決定するだろう。例えば、アプリケーションは、天候が暖かく、雨が降っていないならば、アウトドアで座っているにはとても良い場所を推薦し、天候が良いなら、アウトドアを楽しむためのものを推薦し、天候が悪いならば、美術館に行くことの推薦により重みをつけるだろう。
【０１８６】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、活動時間、その場所への距離を、推薦を行なう場合に考慮入れるなど、一日のうちの時間に関係しているだろう。例えば、食事を取る場所を今欲しているとすると、システムは、閉まっている、あるいは、閉まりそうな場所は推薦しないだろう。同様に、システムは、既に売切れてしまった、予想移動時間を考慮すると、時間内に到着しないだろう、などのことをすることは進めないだろう。
【０１８７】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、単に近場のユーザ間で人気のあるものを示すのではなく、推薦するときにその人の好みを用いるなど、好みに関連しているだろう。実施形態では、好みは、ここで説明したように、ユーザが好きなもの、ソーシャルネットワークでフォローした人々などから推論されるだろう。
【０１８８】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、推薦するときに、その人の位置を使うとか、推薦を受けることができるトピックのリストをユーザに提供するときに、彼らの位置を使うなど、位置に関係しているだろう。例えば、近くにヘアーサロンがない場合、システムは、ユーザにヘアーサロンの推薦を得るための選択肢は提供しないだろう。同様に、メキシコ料理のレストランやビデオゲーム店がない場合には、システムは、これらのトピックの推薦の選択肢を提供しないだろう。ユーザの位置が店内の場合には、システムは、店が在庫をおいていない、あるいは、販売していないトピックについての推薦は提供しないだろう。
【０１８９】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、友達、トピックについて尊敬を集めている権威者、ユーザと同様な好みの人々などからの、ある領域のアクティビティを受け取った推薦を示すなど、ソーシャルアクティビティに関係しているだろう。
【０１９０】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、ここで、興味度に関連して説明したように、新しいとか、新しく人気があるとか、ソーシャルアクティビティを受けたとか、新しくはないが、また、ユーザが既に知っている可能性が十分低いほど人気ではないしるしがあるなど、興味がある推薦に関しているだろう。
【０１９１】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、人がモバイルアプリケーションを用いて興味のある推薦や、店で見たもの、散歩している間に見たものを「後のために保存」したときなど、携帯装置にユーザが保存したアイテムに関連しているだろう。例えば、本屋で好きな本を見つけたとき、バーコードをスキャンして、後のために保存するだろう。好きなレストランを見かけたら、写真を撮り、ＧＰＳなどで、その位置を捕獲し、後のために保存するだろう。保存されたコンテンツは、後のモバイルアプリケーションにおいて使われる推薦の元となり、コンテンツは、ウィークリーの電子メールリマインダなどの他のチャネルを介して、ウェブアプリケーションを介して、などによって、ユーザに送られるだろう。保存は、また、他のユーザには、あるものが興味のあるコンテンツであることを示すなど、ソーシャルインジケータとしてシステムによって利用されるだろう。
【０１９２】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、ユーザがどのアイテムをインターネット上に保存したかに関係しているだろう。これは、携帯装置に保存することに似ており、ユーザは、ウェブで見つけたコンテンツを保存し、モバイルアプリケーションで後に使用するだろう。例えば、ユーザがブックレビューを見て、これを後のために保存した場合、後に携帯端末を用いて本の推薦を探しているとき、それについてリマインドされるだろう。同様に、レストランやすべきことを保存し、後に携帯端末でそれについてリマインドされるだろう。
【０１９３】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、モバイルアプリケーションが、推薦を得られるトピックを表すことを最初に始めたとき、写真のグリッドを表示するなど、推薦を提供しようとするトピックを表示することに関連しているだろう。選択肢は、ユーザの所在地、アプリケーションの利用履歴などに基づいており、アプリケーションは、ユーザが興味のあるものを予測するだろう。例えば、ユーザに近いレストランを推薦され、及びユーザがｉＰｈｏｎｅアプリとビデオゲームに興味があるというアプリケーションの信念に基づいて、アプリケーションをスタートさせたとき、他のもののうち、レストラン、ｉＰｈｏｎｅアプリ、ビデオゲームの写真があるかもしれない。実際の写真は、ユーザのアプリケーションの知識に基づいてピックアップされるだろう。例えば、レストラントピックの写真は、アプリケーションがユーザが好むだろうと予測する近くのレストランの写真であろう。写真のサイズと配列は、図３８のように、ユーザがもっとも盛んに使用するトピックがリストのトップに来て、最も大きい写真でしめされるように、そのトピックにおいてユーザがどの程度興味を持っているかアプリケーションが予測することに基づいているだろう。ユーザは、図３９に示されるように、推薦のうちの一つを選択し、推薦に関連したもっと詳細な情報にリンクされているだろう。
【０１９４】
実施形態においては、推薦は、システムが、ユーザが、各推薦や各トピックにどの程度興味を持っているかに基づいて、左から右に、上から下に配列する、不規則なグリッドにおけるように、ユーザの興味の関数としての配列で、画像を表示するだろう。例えば、図４０に示されている様に、システムは、ユーザは、コーヒーショップよりレストランにより興味があると予測し、コーヒーショップタイルよりも前にレストランタイルがリストアップされる。また、各タイルのコンテンツは、ユーザが好むだろうそのトピックにおける推薦である。したがって、レストランタイルは、近くのユーザが好むであろうレストランを示し、映画タイルは、音楽が好みだろう映画を表示するなどである。
【０１９５】
実施形態においては、局所的発見アプリケーションは、アプリケーションが、推薦がユーザの位置からどの程度はなれているかの半径をピックアップしなければならないような、推薦が得られる半径を決定することに関係しているだろう。半径は、ユーザの周囲の領域の人口密度などに基づいて、ユーザによって選択されるだろう。例えば、ＮＹＣでは、半径は、０．０２５マイルかもしれないが、田舎のＳＣでは、半径は、６０マイルかもしれない。
【０１９６】
実施形態では、局所的発見アプリケーションは、推薦をアプリケーションに表示するとき、それは、レビュー、レーティング、あるいは、人々からの他の推薦を伴っているだろうように、どの人々からのレビューを表示すべきか決定することに関連しているだろう。アプリケーションは、図４１に示すように、アプリケーションを使っている人と同様な好みを持っているか、ユーザの友達か、権威のある評論家か、など、に基づいて、どの人々に示すか選択するだろう。
【０１９７】
図４２を参照すると、方法及びシステムは、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティ４２０２によって、ユーザに推薦を提供するだろう。そして、トピックの情報を収集し、収集されたトピックの情報は、トピックが興味がある程度に関係した側面や、興味度の側面を含んでおり、興味度の側面４２０２に基づいて、収集されたトピックの情報をフィルタリングし、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティ４２０８を用いて、収集されたトピックの情報から、興味度のレーティングを決定し、興味度のレーティング４２１０に基づいて、トピックの情報に関連した推薦をユーザに提供するだろう。実施形態では、興味度の側面は、トピックについての推薦を示す他の個人のソーシャルアクティビティから少なくとも部分的には導くことができるだろう。他の個人は、友達、有名人、権威のある人などであろう。他の個人は、全般的に、あるいは、特定のカテゴリについて、あるいは、興味の種類について、ユーザと同様の好みを持っているだろう。ソーシャルアクティビティは、推薦を保存することであろう。ソーシャルアクティビティは、少なくとも、コメントをする、アクティブに推薦について議論する内の１つであろう。ソーシャルアクティビティは、ソーシャルネットワーキングアクティビティなどのインターネット上の情報源に対しての、他の個人のアクティビティから収集されるだろう。トピックの情報の興味度の側面は、また、トピックの情報が、フレッシュさや新しさのなんらかの側面を有しているしるしに基づいて決定されるだろう。新しさは、トピックの情報が、所定の期間において、新しいトピックの情報であるしるしであるだろう。新しさは、トピックの情報が新たに人気の出たしるしであるだろう。新しく人気の出たというステータスは、ウェブでのアクティビティレベルから決定されるだろう。新しさは、ソーシャルネットワーク内での新しい人気のトピックの出現とかの一般的なものとか、ソーシャルネットワーク全体ではそうでなくても、古いトピックが初めてユーザにさらされ、ユーザにとって新しくなったというような、ユーザに特有なものであるだろう。トピックの情報の興味度の側面は、少なくとも、レビュー、推薦、ブログエントリ、ツイート、権威ある情報源、ニュースソース、電子文書、購買、閲覧、閲覧時間などの１つに、少なくとも部分的に基づいているだろう。限定なしに、興味度の側面は、時間データに基づいているだろう。時間データは、映画、商品などのリリース日であろう。時間データは、レストランのオープン、カルチャーイベントのオープンなどのイベントのオープニングなどであろう。興味度の側面は、どの程度頻繁に、トピックの情報が、オンラインソースで参照されているかなどの、頻度データなどであろう。興味度の側面は、コンピュータ装置とユーザのやり取りに関係しているだろう。ユーザのやり取りは、ユーザによる、トピックの情報の嗜好レベルを示すユーザの振る舞いとして、マシンラーニングファシリティにより解釈されるだろう。ユーザのやり取りは、ウェブリンクの選択だろう。ユーザのやり取りは、コンピュータ装置のスクリーンのタッピング、タッチ、クリックの少なくとも一つであろう。コンピュータに基づいたアドバイスファシリティは、マシンラーニングファシリティを含んでいるだろう。コンピュータに基づいた、アドバイスファシリティは、推薦ファシリティを含んでいるだろう。フィルタリングは、協調フィルタリングを含むだろう。推薦は、ユーザの現在の地理的領域における推薦を提供するために、ユーザのモバイルコミュニケーションファシリティに送られるだろう。これらは、ユーザへ提供される推薦を精錬する能力をユーザに提供するモバイルコミュニケーションファシリティのグラフィックユーザインタフェースであろう。推薦は、ユーザに、少なくとも、買うべきアイテム、行くべきイベント、見るべきものなどの１つを示すだろう。推薦は、地域の店に関連しているだろう。推薦は、地域のレストランに関連しているだろう。推薦は、地域のバーに関連しているだろう。推薦は、エンタテインメントに関連しているだろう。推薦は、地域的領域に特有の興味度に基づいて、更にユーザ用にフィルタリングされるだろう。推薦の供給は、ユーザが存在している現在の地理的領域について、ユーザに送られるだろう。推薦は、自信と、システムが、ユーザがどのくらい推薦を好むだろうかの閾値に合うユーザにのみ送られるだろう。自信の閾値は、興味度のレーティングに関係しているだろう。自信の閾値は、システムによって以前に提供された推薦に関連している、ユーザの過去の振る舞いに基づいた、マシンラーニングファシリティによって決定されるだろう。ユーザは、モバイルコミュニケーションファシリティの記憶装置に推薦を保存することができるだろう。ユーザは、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティの記憶装置に推薦を保存することができるだろう。
【０１９８】
図４３を参照すると、方法とシステムは、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティ４３０２を用いて、ユーザに地理的に局在化した推薦を提供し、興味度の側面を持っていると判断された推薦を、インターネットの情報源から収集するだろう。推薦は、更に、地理的な位置の側面４３０４に基づいて、決定されるだろう。更に、オプションは、収集された推薦を、導かれたユーザの好みとユーザの現在の地理的位置４３０８と比較し、比較４３１０についての処理に基づくユーザへの少なくとも１つの推薦を決定し、ユーザのモバイルコミュニケーション装置へ少なくとも１つの推薦を配布することを含み、ユーザは、少なくとも部分的に、コンピュータに基づいたアドバイスファシリティ４３１２に常駐するアプリケーションを介してなどで、少なくとも推薦を見て、保存して、共有することの１つを可能とされるだろう。
【０１９９】
実施形態においては、コンピュータに基づいた、アドバイスファシリティは、モバイルコミュニケーション装置であるだろう。モバイルコミュニケーション装置は、スマートフォンであるだろう。閲覧は、インターネット情報源からのソース情報を提供することを含むだろう。ソース情報は、元の推薦、レーティング、インターネット情報源に関連した画像などを含むだろう。画像は、推薦を提供した個人の写真、あるいは、そのような個人を表すアイコンなどの他のしるしであろう。ソース情報は、推薦をした少なくとも一人の好みの類似性の度合いのビジュアルなインジケータを含むであろう。しるしは、定性的（例えば、「この個人は、貴方と非常に似た好みを持っている」）あるいは、相対的類似性を計る計量を示すような（例えば、「貴方は、この個人と２０カテゴリのうちの１０個の興味を共有しています」）、定量的なものであるであろう。ソース情報は、推薦をした個人以上の好みの類似性の程度のビジュアルなインジケータを含むであろう。ビジュアルなインジケータは、好みの類似性の度合いに基づいて、個人をソートしたものを示すであろう。個人は、類似性が減る順序でリストアップされるだろう。
【０２００】
実施形態においては、興味度の側面は、インターネットドメイン、インターネットニュースソースの集まり、企業ネットワーク、ソーシャルネットワークあるいはインターネット全体などのドメイン内に情報が現れた日付によって決定されるような、新しいトピックの情報であるだろう。
【０２０１】
興味度の側面は、ユーザのブラウザの履歴によって、ユーザのアクティビティを1以上の装置でトラッキングしたりすることによって反映されているような、ユーザによってレビューされた、ユーザにアクセスされたなどの過去のコンテンツと比較して、アドバイスファシリティがユーザにとって新しいとみなすトピックの情報であるだろう。
【０２０２】
実施形態においては、興味度の側面は、ユーザのフィードバックや、アイテムへのアクセス、レビューに費やした時間などのユーザのアクティビティに反映されているような、ユーザが過去に興味を示した新しいアイテムへの更新など、既存のトピックへの新しい側面を有しているトピックの情報であるだろう。
【０２０３】
興味度の側面は、ユーザのアイテムへのレーティング、あるいは、ユーザによって保存されたアイテムに対する比に関係して決定されるだろう。
【０２０４】
実施形態においては、興味度の側面は、トピックの情報に関連したソーシャルアクティビティの加速によって決定されるだろう。
【０２０５】
実施形態においては、興味度の側面は、ユーザプロファイルが似ている（例えば、ユーザが過去に興味を示した、ユーザの興味のカテゴリのマッチングを行い、同様の好みを有する他のユーザに関連性あるいは興味を示したなどの、アイテムに似ている）一方、同時に、ユーザの履歴とは似ていない（例えば、上記のうちの1つにおいて、このユーザにとって新しい）と判断されたなどの、1以上の側面を有する情報に基づいて決定されるだろう。したがって、例えば、過去に特定の有名人に興味を示したユーザは、その有名人についての新しいブレーキングニュースアイテムに非常に高い関心を有していると予想されるかもしれない。
【０２０６】
実施形態においては、興味度の側面は、更に、ユーザの現在の位置と、ドメインにとって新しい（全体のインターネットを含むが、任意に、ユーザの現在の位置にリンクしたドメインについて新しいことに基づく）など、本開示で説明したファクタの１つによって決定される新しいトピックの情報に基づく、アドバイスファシリティによって、ユーザに新しいとみなされたトピックの情報に基づく、ユーザのレーティングしたアイテムの比に関連して決定された、既存のトピックの新しい面を有するトピックの情報に基づく、トピックの情報に関連したソーシャルアクティビティの加速によって決定される、ユーザによって保存されたアイテムに基づくなどの一時的なファクタとに基づいて決定されるだろう。地理的な側面は、トピックの情報に関連した地理的位置であり、地理的位置は、イベントの位置、店の位置、レストランの位置、興味の対象の位置、少なくとも１つの商品の位置などであろう。
【０２０７】
さまざまな実施形態においては、導かれたユーザの好みは、レーティングに基づき、レーティングは、ユーザ、ユーザの友達、ユーザと似た好みの人々、権威のある情報源、有名人、ユーザの振る舞いから推論されたもの、ユーザのオンラインでの振舞いについてのマシンラーニングなどによって提供されるだろう。ユーザの振る舞いは、買い物の振る舞い、ブラウジングの振る舞い、ソーシャルネットワーキングでの振舞い、所在地での振舞い、などを含むオンラインの振る舞いであろう。推薦は、買うべきアイテム、訪れるべき場所、参加すべきイベント、食事を取るべき場所、そして類似物であってもよい。推薦は、ユーザの現在の地理的位置からの、ユーザに好みの似た少なくとも１人の他のユーザのレーティングと推薦の１つに基づいているだろう。同様な好みは、他のユーザからのレーティングと、他のユーザのオンラインでの振舞いの少なくとも1つを介したマシンラーニングによって決定されるだろう。推薦は、局所的発見の推薦の供給の一部として供給されるだろう。推薦は、リストに推薦を保存する保存であり、リストは、欲しいものリスト、to doリスト、イベントリスト、取引リスト、などであろう。保存された推薦は、保存された推薦の地理的位置の側面がユーザの現在の位置にマッチする場合には、局所的発見アプリケーションを介してユーザに示されるだろう。推薦は、少なくとも1人の他のユーザからの推薦に基づいて、ユーザに送られ、アドバイスファシリティは、他のユーザの推薦を使うにあたり、ユーザの現在の位置周辺の適用可能半径を決定するだろう。アプリケーションは、局所的発見アプリケーションで、局所的発見アプリケーションは、天候についての、新しいものと保存された推薦の少なくとも一つを関連付け、一日のうちの時間についての、新しいものと保存された推薦の少なくとも一つを関連付け、ユーザのソーシャルアクティビティについての、新しいものと保存された推薦の少なくとも一つを関連付けるなどをするだろう。局所的発見アプリケーションは、アドバイスファシリティが、どれほど、ユーザが、各推薦と各トピックの少なくとも１つに興味を持つか考えることに基づいて、画像を表示するだろう。表示された画像は、左から右、上から下の順序が、アドバイスファシリティが、どれほど、ユーザが、各推薦と各トピックの少なくとも１つに興味を持つか考えることに基づいている、不規則なグリッドに表示されるだろう。
【０２０８】
ここで説明した方法とシステムは、部分的あるいは全体として、コンピュータソフトウェア、プログラムコード、及び／あるいは、プロセッサへの命令を実行するマシンを介して展開されるだろう。本発明は、マシン上の方法、マシンの一部あるいは関連したシステムあるいは装置、あるいは、1以上のマシンで実行される、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納されたコンピュータプログラム製品として、実装されるだろう。プロセッサは、サーバ、クライアント、ネットワークインフラ、モバイルコンピューティングプラットホーム、固定コンピューティングプラットホーム、あるいは、他のコンピューティングプラットホームの一部であるだろう。プロセッサは、プログラム命令、コード、バイナリ命令、などを実行できる、計算あるいは処理装置の任意の種類のものであるだろう。プロセッサは、直接に、あるいは、間接に、格納されたプログラムコード、あるいは、プログラム命令を実行する、信号プロセッサ、デジタルプロセッサ、埋め込みプロセッサ、マイクロプロセッサ、あるいは、任意のコプロセッサの種類（数学コプロセッサ、グラフィックコプロセッサ、通信コプロセッサなど）などであり、あるいは、含むだろう。更に、プロセッサは、複数のプログラム、スレッド、コードの実行を可能とするだろう。スレッドは、プロセッサの性能を増強するために、そして、アプリケーションの同時実行を進めるために、同時に実行されるだろう。実装により、ここに説明する、方法、プログラムコード、プログラム命令などは、1以上のスレッドで実装されるだろう。スレッドは、優先権を与えた他のスレッドを発生させるだろう。プロセッサは、プログラムコードによって提供される命令に基づいて、優先権あるいは任意の他の順序に基づいて、これらのスレッドを実行するだろう。プロセッサは、ここで説明される、あるいは、他の、方法、コード、命令及びプログラムを格納するメモリを含むだろう。プロセッサは、ここで説明される、あるいは、他の、方法、コード、命令を格納するインタフェースを介して、記憶媒体にアクセスするだろう。コンピューティングあるいはプロセッシング装置によって実行可能な、方法、プログラム、コード、プログラム命令、あるいは、他の種類の命令を格納するための、プロセッサに関連した記憶媒体は、１以上のＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ、ハードディスク、フラッシュドライブ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キャッシュなどを含むが、これらには限定されない。
【０２０９】
プロセッサは、マルチプロセッサのスピードと性能を増強する、１以上のコアを含むだろう。実施形態では、プロセスは、２以上の独立なコア（ダイと呼ぶ）を組み合わせる、デュアルコアプロセッサ、クワッドコアプロセッサ、他のチップレベルのマルチプロセッサなどであるだろう。
【０２１０】
ここで説明した方法とシステムは、部分的に、あるいは、全体として、サーバ、クライアント、ファイヤーウォール、ゲートウェイ、ハブ、ルータ、あるいは、他のコンピュータ及び／あるいは、ネットワーキングハードウェア上のコンピュータソフトウェア、を実行するマシンを介して展開されるだろう。ソフトウェアプログラムは、ファイルサーバ、プリントサーバ、ドメインサーバ、インターネットサーバ、イントラネットサーバ、及び、他の、第２サーバ、ホストサーバ、分散サーバなどの変形装置を含むサーバに関連しているだろう。サーバは、１以上のメモリ、プロセッサ、コンピュータ読み取り可能な媒体、記憶媒体、ポート（物理的、及び、仮想的）、通信装置、他のサーバ、クライアント、マシン、装置に有線あるいは無線の媒体を介してアクセスすることのできるインタフェースを含むだろう。ここで説明する、及び、他の、方法、プログラムあるいはコードは、サーバによって実行されるだろう。更に、本出願で説明される方法を実行するのに要求される他の装置は、サーバに関連したインフラの一部と考えられるだろう。
【０２１１】
サーバは、限定しないが、クライアント、他のサーバ、プリンタ、データベースサーバ、プリントサーバ、ファイルサーバ、通信サーバ、分散サーバなどを含む他の装置へのインタフェースを提供するだろう。更に、この結合及び／あるいは、接続は、ネットワークに渡った、プログラムのリモート実行を可能にするだろう。これらの装置のいくつか、あるいは、全部のネットワーキングは、本発明の範囲をそれることなく、１以上の場所における、プログラムあるいは方法の並列処理を可能とするだろう。更に、インタフェースを介して、サーバに接続される任意の装置は、方法、プログラム、及び／あるいは、命令を格納できる、少なくとも１つの記憶媒体を含むだろう。セントラルリポジトリは、異なる装置上で実行されるべきプログラム命令を提供するだろう。この実装においては、リモートリポジトリは、プログラムコード、命令、プログラムの記憶媒体として機能するだろう。
【０２１２】
ソフトウェアプログラムは、ファイルクライアント、プリントクライアント、ドメインクライアント、インターネットクライアント、イントラネットクライアント、他の、第2のクライアント、ホストクライアント、分散クライアントなどの変形装置を含むクライアントに関連しているだろう。クライアントは、1以上の、メモリ、プロセッサ、コンピュータ読み取り可能な媒体、記憶媒体、ポート（物理的及び仮想的）、通信装置、有線あるいは無線媒体を介して、他のクライアント、サーバ、マシン、装置にアクセス可能なインタフェースなどを含むだろう。ここで説明する、及び、他の、方法、プログラム、あるいは、コードは、クライアントで実行されるだろう。更に、本出願で説明した方法を実行するために要求される他の装置は、クライアントに関連したインフラの一部であると考えられるだろう。
【０２１３】
クライアントは、限定しないが、サーバ、他のクライアント、プリンタ、データベースサーバ、プリントサーバ、ファイルサーバ、通信サーバ、分散サーバなどを含む、他の装置へのインタフェースを提供するだろう。更に、この結合及び／あるいは接続は、ネットワークに渡ってのプログラムのリモート実行を可能にするだろう。それらの装置のあるもの、あるいは、全てのネットワーキングは、本発明の範囲を離れることなく、1以上の場所におけるプログラムあるいは方法の並列処理を可能とするだろう。更に、インタフェースを介してクライアントに接続される任意の装置は、少なくとも１つの、方法、プログラム、アプリケーション、コード及び／あるいは、命令を格納できる記憶媒体を含むだろう。セントラルリポジトリは、異なる装置上で実行されるべきプログラム命令を提供するだろう。この実装では、リモートリポジトリは、プログラムコード、命令、プログラムの記憶媒体として機能するだろう。
【０２１４】
ここで説明した方法とシステムは、部分的に、あるいは、全体として、ネットワークインフラを介して展開されるだろう。ネットワークインフラは、当技術分野で知られている、コンピューティング装置、サーバ、ルータ、ハブ、ファイヤーウォール、クライアント、パーソナルコンピュータ、通信装置、ルーティング装置、他のアクティブ及びパッシブな装置、モジュール及び部品などの要素を含むだろう。ネットワークインフラに関連した、コンピューティング及び／あるいは、非コンピューティング装置は、他の部品とは別に、フラッシュメモリ、バッファ、スタック、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶媒体を含むだろう。ここで説明した、及び、他の、処理、方法、プログラムコード、命令は、1以上のネットワークインフラ要素によって実行されるだろう。
【０２１５】
ここで説明した、及び、他の、方法、プログラムコード、命令は、複数のセルを有するセルラネットワークに実装されるだろう。セルラネットワークは、周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）ネットワークあるいは、符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）ネットワークであろう。セルラネットワークは、携帯装置、セルサイト、基地局、中継装置、アンテナ、タワーなどを含むだろう。セルラネットワークは、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、３Ｇ、ＥＶＤＯ、メッシュ、あるいは、他のネットーワークタイプのものであろう。
【０２１６】
ここで説明した、及び、他の、方法、プログラムコード、及び、命令は、携帯装置上に、あるいは、これを介して実装されるだろう。携帯装置は、ナビゲーション装置、携帯電話、モバイル電話、モバイルパーソナルデジタルアシスタント、ノート型PC、パームトップ、ネットブック、ページャ、電子書籍リーダ、音楽プレーヤーなどを含むだろう。これらの装置は、他の部品とは別に、フラッシュメモリ、バッファ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、１以上のコンピューティング装置などの記憶媒体を含むだろう。携帯装置に関連したコンピューティング装置は、格納されたプログラムコード、方法、命令を実行可能とされるだろう。あるいは、携帯装置は、他の装置と協働して命令を実行するよう構成されるだろう。携帯装置は、サーバとのインタフェースをする基地局と通信し、プログラムコードを実行するよう構成されるだろう。携帯装置は、ピアー・ツー・ピアーネットワーク、メッシュネットワーク、他の通信ネットワーク上で通信を行うだろう。プログラムコードは、サーバに関連した記憶媒体に格納され、サーバ内に埋め込まれたコンピューティング装置によって実行されるだろう。基地局は、コンピューティング装置と記憶媒体を含むだろう。記憶媒体は、基地局に関連したコンピューティング装置によって実行される、プログラムコードと命令を格納するだろう。
【０２１７】
コンピュータソフトウェア、プログラムコード、及び／あるいは、命令は、マシンが読み取り可能な媒体上に格納され、及び／あるいは、アクセスされるだろう。マシンが読み取り可能な媒体は、コンピュータ部品、装置、所定の期間演算のためにデジタルデータを保持する記録媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）として知られる半導体ストレージ、光ディスクや、ハードディスク、テープ、ドラム、カード、や他の種類のような磁気ストレージの形態、プロセッサレジスタ、キャッシュメモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＣＤ、ＤＶＤのような光ストレージ、フラッシュメモリ（例えば、ＵＳＢスティック、あるいは、キー）、フロッピーディスク、磁気テープ、紙テープ、パンチカード、スタンドアロンＲＡＭディスク、ジップドライブ、取り外し可能なマスストレージ、オフラインなどの取り外し可能な媒体、ダイナミックメモリ、スタティックメモリ、読み書きストレージ、ミュータブルストレージ、読み取り専用、ランダムアクセス、順次アクセス、ロケーションアドレッサブル、ファイルアドレッサブル、コンテンツアドレッサブル、ネットワーク接続ストレージ、ストレージエリアネットワーク、バーコード、磁気インクなどの他のコンピュータメモリを含むだろう。
【０２１８】
ここに説明した方法とシステムは、物理的、及び／あるいは、実体のないアイテムを1つの状態から他のものへ変換するだろう。ここに説明された方法とシステムは、また、物理的、及び／あるいは、実体のないアイテムを表すデータを1つの状態から他のものへ変換するだろう。
【０２１９】
ここに説明し、図示した、図面に渡るフローチャートとブロック図を含む要素は、要素間の論理的境界を示す。しかし、ソフトウェアあるいはハードウェアエンジニアリングの実務に従えば、記載された要素とその機能は、プロセッサを、格納されたプログラム命令を実行可能とするコンピュータ実行可能な媒体を介して、モノリシックなソフトウェア構造として、単独のソフトウェアモジュールとして、あるいは、外部ルーチン、コード、サービスなどや、これらの任意の組み合わせとして、マシン上に実装され、全てのこのような実装は、本開示の範囲内であろう。そのようなマシンの例は、これらに限定されないが、パーソナルデジタルアシスタント、ノート型PC、パーソナルコンピュータ、モバイル電話、他の携帯可能なコンピューティング装置、医療装置、有線あるいは無線の通信装置、トランスデューサ、チップ、計算機、衛星、タブレットＰＣ、電子書籍、ガジェット、電子装置、人工知能を有する装置、コンピューティング装置、ネットワーキング装置、サーバ、ルータなどを含むだろう。更に、フローチャートとブロック図に示した要素、あるいは、任意の他の論理的コンポーネントは、プログラム命令を実行可能なマシン上に実装されるだろう。したがって、前述の図や説明は、開示のシステムの機能的側面を記述するが、明示的に述べられているか、あるいは、文脈から明らかでないならば、これらの機能的側面を実装するためのソフトウェアの特定の構成を導出すべきものではない。同様に、上記において特定され記述されたさまざまなステップは、変更されるだろうし、ステップの順番は、開示された技術の特定の応用に適合されるだろうことが理解されるだろう。そのような全てのバリエーションや変更は、本開示の範囲内になることを意図している。したがって、さまざまなステップの順番の記載及び／あるいは説明は、特定の応用において要求される、あるいは、明示的に述べられる、あるいは、文脈から明らかでないならば、それらのステップの実行の特定の順番を要求するとは理解されるべきではない。
【０２２０】
上記した方法及び／あるいは処理とそのステップは、ハードウェア、ソフトウェア、あるいは、特定の応用に適したハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせによって実現されるだろう。ハードウェアは、汎用コンピュータ及び／あるいは専用コンピューティング装置、あるいは、特殊なコンピューティング装置、あるいは、特定の側面、あるいは、特定のコンピューティング装置の部品を含んでいるだろう。処理は、内部及び／あるいは外部メモリと共に、1以上の、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、埋め込みマイクロコントローラ、プログラマブルデジタル信号プロセッサ、あるいは、他のプログラマブル装置によって実現されるだろう。処理は、また、あるいは、そうではなくて、応用用の特別の集積回路、プログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、あるいは、任意の他の装置、あるいは、電子信号を処理するように構成された装置の組み合わせに埋め込まれるだろう。1以上の処理は、マシンが読み取り可能な媒体上で実行されることのできる、コンピュータ実行可能なコードとして実現されるだろうことが、更に理解されるだろう。
【０２２１】
コンピュータ実行可能なコードは、上記装置、及び、プロセッサ、プロセッサアーキテクチャの異種の組み合わせ、あるいは、異なるハードウェアとソフトウェアの組み合わせ、プログラム命令を実行できる任意の他のマシンによって、実行するために格納され、コンパイルされ、解釈される、Ｃなどの構造化プログラミング言語、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、あるいは、任意の他のハイレベルあるいはローレベルプログラミング言語（アセンブリ言語、ハードウェア記述言語、データベースプログラミング言語などの技術を含む）を用いて生成されるだろう。
【０２２２】
したがって、一側面では、ここで記述した各方法及びそれらの組み合わせは、1以上のコンピューティング装置で実行されると、それらのステップを行なうコンピュータ実行可能なコードに埋め込まれるだろう。他の側面では、この方法は、そのステップを行なうシステムに埋め込まれ、さまざまな方法で装置間に分散され、あるいは、全ての機能は、専用、スタンドアロンの装置、あるいは、他のハードウェアに集積されるだろう。他の側面では、上記した処理に関連したステップを行なう手段は、上記した任意のハードウェア及び／あるいはソフトウェアを含むだろう。すべてのそのような入れ替えと組み合わせは、本開示の範囲内に入ることを意図している。
【０２２３】
本発明は、図示され、詳細に説明された好適実施形態との関連で、開示されたが、さまざまな変更や改良は、当業者によれば、容易に明からとなるだろう。したがって、本発明の範囲は、前述の例には限定されず、法が許す限りの最も広い意味に理解されるべきである。
【０２２４】
ここで参照した全ての文書は、参照文献として、ここに併合される。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図８Ａ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１１Ａ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図２１】
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【図２３】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３７】
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【図４２】
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【図４３】
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【図９】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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【図２４】
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【図３６】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【手続補正書】
【提出日】平成25年9月2日(2013.9.2)
【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】
コンピュータに基づいたアドバイスファシリティを通じて、ユーザに、地理的に局在した推薦を提供する方法であって、
インターネットの情報源から、興味度の側面と地理的位置の側面を有すると判断された推薦を収集し、
前記収集された推薦を、導かれたユーザの好みと前記ユーザの現在の地理的位置と比較し、
前記比較の処理に基づいて、前記ユーザへの少なくとも1つの推薦を決定し、
ユーザのモバイル通信装置に、少なくとも１つの推薦を配布し、
前記ユーザは、前記コンピュータに基づいたアドバイスファシリティに少なくとも部分的に常駐するアプリケーションによって、前記推薦を、見る、保存する、共有するの少なくとも1つを可能とされる事を特徴とする方法。
【請求項２】
前記コンピュータに基づいたアドバイスファシリティは、モバイル通信装置であり、
前記モバイル通信装置は、スマートフォンである事を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記見る事は、前記インターネットの情報源からソースの情報を提供し、
前記ソースの情報は、
元の推薦、
レーティング
前記インターネットの情報源に関連した、前記推薦を提供した個人の写真である画像
前記推薦を行なった少なくとも1人の好みの類似性の度合いのビジュアルなインジケータ
推薦を行なった１人の以上の個人の好みの類似性の度合いの、好みの類似性の度合いに基づいて、個人をソートすることを示し、個人が類似性の減少する順番でリストアップされるビジュアルなインジケータ
の少なくとも１つを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記興味度の側面は、前記インターネットに出現した日にちによって決定される、新しいトピックの情報であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記興味度の側面は、前記アドバイスファシリティによって、前記ユーザにとって新しいとみなされたトピックの情報である事を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記興味度の側面は、既存のトピックに対して新しい側面を有するトピックの情報であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記興味度の側面は、ユーザがレーティングを付けたアイテムの、ユーザが保存したアイテムに対する比に関係して決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記興味度の側面は、前記トピックの情報に関連したソーシャルアクティビティの加速によって決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記興味度の側面は、ユーザのプロファイルに似ており、ユーザの履歴には似ていないと判定された情報であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記興味度の側面は、更に、
ユーザの現在の位置と一時的なファクタ
前記インターネットに出現した日にちによって決定される、新しいトピックの情報
前記アドバイスファシリティによって、前記ユーザにとって新しいとみなされたトピックの情報
既存のトピックに対し新しい側面を有しているトピックの情報
ユーザがレーティングを付けたアイテムの、ユーザが保存したアイテムに対する比
前記トピックの情報に関連したソーシャルアクティビティの加速
の少なくとも一つに基づいて決定されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記地理的側面は、前記トピックの情報に関連した地理的位置であり、
前記地理的位置は、イベント、店、レストラン、興味対象、商品のうちの少なくとも１つの位置
あることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記導かれたユーザの好みは、レーティングに基づき、
前記レーティングは、前記ユーザ、前記ユーザの友達、前記ユーザと似た好みを有する人々、権威ある情報源、有名人の内の少なくとも１つによって提供され、あるいは、
ユーザの振る舞いから推論され、
前記ユーザの振る舞いは、買い物の振る舞い、ブラウジングの振る舞い、ソーシャルネットワーキングの振る舞い、位置に基づいた振る舞いの少なくとも1つを含む、オンラインでの振舞いである
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記導かれたユーザの好みは、ユーザのオンラインでの振る舞いについてのマシンラーニングに基づいていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記推薦は、買うべきアイテム、訪れるべき場所、参加すべきイベント、及び食事を取るべき場所の少なくとも1つであり、
推薦の保存は、欲しいものリスト、ｔｏ  ｄｏリスト、イベントリスト、取引リスト農地の少なくとも１つであるリストに保存することであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記推薦は、レーティングと、前記ユーザの現在の地理的位置からの、前記ユーザと同様な好みの少なくとも１人の他のユーザの推薦との１つに基づいており
前記同様な好みは、前記他のユーザのレーティングと、前記他のユーザのオンラインでの振舞いの少なくとも１つを通じたマシンラーニングによって決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記推薦は、局所的発見の推薦の供給の一部として提供される事を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記保存された推薦は、前記保存された推薦の前記地理的位置の側面が、前記ユーザの現在位置に一致した場合に、前記局所的発見アプリケーションによって、前記ユーザに示されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
推薦は、少なくとも１人の他のユーザからの推薦に基づいて、ユーザに送信され、前記アドバイスファシリティは、前記他のユーザの推薦の使用に当たって、前記ユーザの現在位置周辺の適用可能半径を決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記アプリケーションは、局所的発見アプリケーションである事を特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記局所的発見アプリケーションは、少なくとも、ニュースと保存された推薦の１つを天候、一日のうちの時間、ユーザのソーシャルアクティビティの少なくとも１つと関連付け、
前記局所的発見アプリケーションは、前記アドバイスファシリティが、前記ユーザが、各推薦と各トピックの少なくとも１つにどれほど興味を持っていると考えるかに基づいて、画像を表示し、
前記表示された画像は、左から右、上から下への配列が、前記アドバイスファシリティが、前記ユーザが、各推薦と各トピックの少なくとも１つにどれほど興味を持つと考えるかに基づく、不規則なグリッドに表示される
ことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【国際調査報告】
2014510323.tif 000048