(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実施される方法であって、
カレントユーザのウェブページクリックストリームデータを取得することと、
前記クリックストリームデータを用いて前記カレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算することと、
前記カレントユーザとのクリックパス相関が最も高く順位付けられたＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数であることと、
前記選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成することと、
前記予め設定されたタグ及び前記総合加重に基づいて、前記カレントユーザと前記Ｘ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算することと
を含む、ユーザの行動に基づいてユーザの特徴を抽出する方法。
【請求項２】
前記クリックストリームデータが複数のクリックストリームデータポイントを有し、それぞれの前記クリックストリームデータポイントが、ユーザ識別子、カレントウェブページ、ソースウェブページ、クリック時間、及び滞在の長さを有し、
前記カレントユーザと他のユーザとの間の前記クリックパス相関を計算することが、
前記複数のクリックストリームデータポイントを１または複数のセッションに分割し、前記セッションの前記それぞれのクリック時間によって順に分類された任意の２つの近接したセッションの前記クリック時間の差が、第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しいことと、
それぞれのセッションで、前記それぞれのカレントウェブページ及びそのソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを生成し、前記クリックストリームパスツリーがノード及びパスを有し、前記ノードが前記カレントウェブページであり、前記パスが前記カレントウェブページとそのソースウェブページとの間の関連を示すことと、
前記クリックストリームパスツリーをマージし、それぞれのマージされた前記ノードに階層加重を加え、それぞれのマージされたパスに比率加重を加えることにより加重有向グラフを生成することと、
前記カレントユーザと最高数の共通パスを共有するＹ人の他のユーザを選択し、Ｙは正整数であることと、
前記加重有向グラフを用いて前記カレントユーザと前記Ｙ人の他のユーザとの間の前記クリックパス相関を計算することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
それぞれのマージされたノードへの前記階層加重が前記ノードの滞在の長さの平均によって決定され、それぞれのマージされたパスへの前記比率加重が、それぞれのページビュー数ｐυによって決定され、前記滞在の長さの平均が前記ノードの滞在の長さの合計を前記ノードのページビューの合計で除算することにより計算され、前記合計が、前記複数のクリックストリームデータポイントにわたって加算される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
それぞれのマージされたノードに階層加重を加えることが、
前記ノードの滞在の長さの平均によって分割された複数の加重レベルのうちの１つに前記ノードを配置することと、
前記ノードが配置された前記加重レベルにより前記ノードに前記階層加重を加えることと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
それぞれのノードがルートノードまたは子ノードであってもよく、
前記カレントウェブページ及び前記ソースウェブページを用いて前記クリックストリームパスツリーを生成することが、
予め設定されたマッチング基準により、カレントクリックストリームデータポイントの前記ソースウェブページを、前記カレントクリックストリームデータポイントのクリック時間前にクリック時間を有する他のクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページとマッチングすることと、
前記マッチングに成功した場合、前記カレントクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページを、前記他のマッチングされたクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページの子ノードにすることと、
前記マッチングが不成功である場合、新規のクリックストリームパスツリーの前記ルートノードとして前記カレントクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページを用いて、前記新規のクリックストリームパスツリーを生成することと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記予め設定されたマッチング基準が、予め設定された最大マッチング、及び／または前記カレントクリックストリームデータポイントと前記マッチングするクリックストリームデータポイントのクリック時間の予め設定された最大の差を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記加重有向グラフが、
【数１】
0006511455.tif 000047
式中、＜ｕi，λi＞がウェブページｕi及びそのユーザクリックステータス、ｕiが前記ユーザが訪問した前記カレントウェブページ、λiがウェブページｕiの前記階層加重をそれぞれ表すこと
及び
【数２】
0006511455.tif 000048
式中、＜ｕi，ｕj，δij＞がウェブページｕjからウェブページｕiへのユーザクリックパス方向、ｕiが前記カレントウェブページ、ｕjが前記ソースウェブページ、δijが前記それぞれのユーザクリックパス方向の前記比率加重をそれぞれ表すこと
により規定される、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記カレントユーザと前記Ｙ人の他のユーザとの間の前記クリックパス相関が、式
【数３】
0006511455.tif 000049
を用いて計算され、
式中、
共通パスの最小加重が、前記共通パスの前記比率加重の最小値×前記共通パスに示される前記カレントウェブページの前記階層加重の最小値×前記共通パスに示される前記ソースウェブページの前記階層加重の最小値の乗算の積であり、
共通パスの最大加重が、前記共通パスの前記比率加重の最大値×前記共通パスに示される前記カレントウェブページの前記階層加重の最大値×前記共通パスに示される前記ソースウェブページの前記階層加重の最大値の乗算の積であり、
非共通パスの加重が、前記非共通パスの前記比率加重の値×前記非共通パスに示される前記カレントウェブページの前記階層加重の値×前記非共通パスに示される前記ソースウェブページの前記階層加重の値の乗算の積である、
請求項２に記載の方法。
【請求項９】
それぞれのウェブページがページ加重を有し、それぞれのウェブページ上の前記それぞれの予め設定されたタグが初期加重を有し、前記予め設定されたタグの前記総合加重が、
式
【数４】
0006511455.tif 000050
を用いて計算され、
式中、
【数５】
0006511455.tif 000051
が予め設定されたタグの前記総合加重であり、σｋが前記予め設定されたタグが出現するウェブページの総数であり、ｗiが前記ウェブページｉの前記ページ加重であり、ｐυiが前記ウェブページｉのページビューの総数であり、ｗｐiが前記ウェブページｉ上の前記予め設定されたタグの初期加重である、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記カレントユーザとＸ人の他のユーザとの間の前記ユーザ相関が、
式
【数６】
0006511455.tif 000052
を用いて計算され、
式中、Ｓｉｍ（ｉ，ｊ）がユーザｉとユーザｊとの間の前記ユーザ相関であり、それぞれのユーザがそれぞれのベクトル
【数７】
0006511455.tif 000053
で表され、σが予め設定されたタグを示し、
【数８】
0006511455.tif 000054
が前記予め設定されたタグの前記総合加重を示す、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ユーザ識別子を含むユーザ情報を取得することと、
前記ユーザとのユーザ類似性が最も高く順位付けられたＺ人の他のユーザを選択し、Ｚは正整数であることと、
前記選択されたＺ人の他のユーザの情報に基づいて前記ユーザに推奨を作成することと
を含み、
前記ユーザ類似性が、
前記ユーザのウェブページクリックストリームデータを取得することと、
前記クリックストリームデータを用いて前記ユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算することと、
前記ユーザとクリックパス相関が最も高く順位付けられたＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数であることと、
前記選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成することと、
前記予め設定されたタグ及び前記総合加重に基づいて前記ユーザと前記Ｘ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算することと
を含むプロセスにより生成される、
ユーザの行動に基づいて個人化された推奨を作成する方法。
【請求項１２】
プロセッサ、コンピュータ可読メモリ及び記憶媒体、ならびにＩ／Ｏ装置を有するコンピュータであって、
カレントユーザのウェブページクリックストリームデータを取得するクリックストリームデータ獲得モジュールと、
前記クリックストリームデータを用いて前記カレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算するクリックパス相関計算モジュールと、
前記カレントユーザとクリックパス相関が最も高く順位付けられたＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数である第１の選択モジュールと、
前記選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成する総合加重構成モジュールと、
前記予め設定されたタグ及び前記総合加重に基づいて前記カレントユーザと前記Ｘ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算するユーザ相関計算モジュールと
を含む機能モジュールを有するようプログラムされた、
コンピュータを備える、
ユーザの行動に基づいてユーザ特徴を抽出するコンピュータベースの装置。
【請求項１３】
前記クリックストリームデータが複数のクリックストリームデータポイントを有し、それぞれのクリックストリームデータポイントが、ユーザ識別子、カレントウェブページ、ソースウェブページ、クリック時間、及び滞在の長さを有し、
前記カレントユーザと他のユーザとの間の前記クリックパス相関を計算することが、
前記複数のクリックストリームデータポイントを１または複数のセッションに分割し、前記セッションのそれぞれのクリック時間によって順に分類された任意の２つの近接したセッションの前記クリック時間の差が、第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しいことと、
それぞれのセッションで、前記それぞれのカレントウェブページ及びそのソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを生成し、前記クリックストリームパスツリーがノード及びパスを有し、前記ノードが前記カレントウェブページであり、前記パスが前記カレントウェブページとそのソースウェブページとの間の関連を示すことと、
前記クリックストリームパスツリーをマージし、それぞれのマージされたノードに階層加重を加え、それぞれのマージされたパスに比率加重を加えることにより加重有向グラフを生成することと、
前記カレントユーザと最高数の共通パスを共有するＹ人の他のユーザを選択し、Ｙは正整数であることと、
前記加重有向グラフを用いて前記カレントユーザと前記Ｙ人の他のユーザとの間の前記クリックパス相関を計算することと
を含む、請求項１２に記載のコンピュータベースの装置。
【請求項１４】
それぞれのマージされたノードへの前記階層加重が前記ノードの滞在の長さの平均によって決定され、それぞれのマージされたパスへの前記比率加重が、それぞれのページビュー数ｐυによって決定され、前記滞在の長さの平均が前記ノードの滞在の長さの合計を前記ノードのページビューの合計で除算することにより計算され、前記合計が前記複数のクリックストリームデータポイントにわたって加算される、
請求項１３に記載のコンピュータベースの装置。
【請求項１５】
それぞれのマージされたノードに階層加重を加えることが、
前記ノードの滞在の長さの平均によって分割された複数の加重レベルのうちの１つに前記ノードを配置することと、
前記ノードが配置された前記加重レベルにより前記ノードに前記階層加重を加えることと
を含む、請求項１３に記載のコンピュータベースの装置。
【請求項１６】
それぞれのノードがルートノードまたは子ノードであってもよく、
前記カレントウェブページ及び前記ソースウェブページを用いて前記クリックストリームパスツリーを生成することが、
予め設定されたマッチング基準により、前記複数のクリックストリームデータポイントのカレントクリックストリームデータポイントの前記ソースウェブページを、前記カレントクリックストリームデータポイントのクリック時間の前にクリック時間を有する前記複数のクリックストリームデータポイントの他のクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページとマッチングすることと、
前記マッチングに成功した場合、前記カレントクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページを、前記他のマッチングされたクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページの子ノードにすることと、
前記マッチングが不成功である場合、新規のクリックストリームパスツリーの前記ルートノードとして前記カレントクリックストリームデータポイントの前記カレントウェブページを用いて、前記新規のクリックストリームパスツリーを生成することと
を含む、請求項１３に記載のコンピュータベースの装置。
【請求項１７】
前記加重有向グラフが、
【数９】
0006511455.tif 000055
式中、＜ｕi，λi＞がウェブページｕi及びそのユーザクリックステータス、ｕiが前記ユーザが訪問した前記カレントウェブページ、λiがウェブページｕiの前記階層加重をそれぞれ表すこと
及び
【数１０】
0006511455.tif 000056
式中、＜ｕi，ｕj，δij＞がウェブページｕjからウェブページｕiへのユーザクリックパス方向、ｕiが前記カレントウェブページ、ｕjが前記ソースウェブページ、δijが前記それぞれのユーザクリックパス方向の前記比率加重をそれぞれ表すこと
により規定される、請求項１３に記載のコンピュータベースの装置。
【請求項１８】
前記カレントユーザと前記Ｙ人の他のユーザとの間の前記クリックパス相関が、式
【数１１】
0006511455.tif 000057
を用いて計算され、
式中、
共通パスの最小加重が、前記共通パスの前記比率加重の最小値×前記共通パスに示される前記カレントウェブページの前記階層加重の最小値×前記共通パスに示される前記ソースウェブページの前記階層加重の最小値の乗算の積であり、
共通パスの最大加重が、前記共通パスの前記比率加重の最大値×前記共通パスに示される前記カレントウェブページの前記階層加重の最大値×前記共通パスに示される前記ソースウェブページの前記階層加重の最大値の乗算の積であり、
非共通パスの加重が、前記非共通パスの前記比率加重の値×前記非共通パスに示される前記カレントウェブページの前記階層加重の値×前記非共通パスに示される前記ソースウェブページの前記階層加重の値の乗算の積である、
請求項１３に記載のコンピュータベースの装置。
【請求項１９】
それぞれのウェブページがページ加重を有し、それぞれのウェブページ上のそれぞれの予め設定されたタグが初期加重を有し、前記予め設定されたタグの前記総合加重が、
式
【数１２】
0006511455.tif 000058
を用いて計算され、
式中、
【数１３】
0006511455.tif 000059
が前記予め設定されたタグの前記総合加重であり、σｋが前記予め設定されたタグが出現するウェブページの総数であり、ｗiがウェブページｉの前記ページ加重であり、ｐυiが前記ウェブページｉのページビューの総数であり、ｗｐiが前記ウェブページｉ上の前記予め設定されたタグの初期加重である、
請求項１２に記載のコンピュータベースの装置。
【請求項２０】
前記カレントユーザと前記Ｘ人の他のユーザとの間の前記ユーザ相関が、
式
【数１４】
0006511455.tif 000060
を用いて計算され、
式中、Ｓｉｍ（ｉ，ｊ）がユーザｉとユーザｊとの間の前記ユーザ相関であり、それぞれのユーザはそれぞれのベクトル
【数１５】
0006511455.tif 000061
で表され、σが予め設定されたタグを示し、
【数１６】
0006511455.tif 000062
は前記予め設定されたタグの前記総合加重を示す、
請求項１９に記載のコンピュータベースの装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願）
本願は、２０１３年９月２５日出願の中国特許出願第２０１３１０４４７６５４．４号「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＥＸＴＲＡＣＴＩＮＧ  ＵＳＥＲ  ＢＥＨＡＶＩＯＲ  ＦＥＡＴＵＲＥＳ  ＴＯ  ＰＥＲＳＯＮＡＬＩＺＥ  ＲＥＣＯＭＭＥＮＤＡＴＩＯＮＳ」の外国優先権を主張し、中国特許出願の全ての内容が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本願は、データ処理に関し、より詳細にはユーザ行動の特徴を抽出し、ユーザの行動に基づいて個人化された推奨を作成することに関する。
【背景技術】
【０００３】
インターネットの急速な発展は、人々を情報社会及びネットワーク経済の時代へ導き、企業の発展及び個人生活の両方に大きく影響している。しかし同時に、情報過多により、人々が必要な情報を効率的に得るのが困難となり、情報の使用効率を下げている。
【０００４】
例えば電子商取引は、オープンネットワーク環境における新規のビジネスモデルであり、ブラウザ／サーバベースのアプリケーションを提供して、オンラインショッピング、業者間のオンライン取引、及びオンライン電子決済を可能にする。インターネットの爆発的な発展で、電子商取引は一層広がっている。しかし、サプライチェーン及びロジスティクスの発展により、インターネット上の商品の種類及び量が非常に多いため、それが消費者のショッピングの時間費用を大きく増やし、電子商取引プラットフォームの売上転換率を減少させる。明らかに消費者は、果てしなく存在する商品についてインターネットを検索する時間を過度に費やしたくない。さらにオンラインショッピングは、実際の生活のように商品の質を顧客がチェックすることを可能にしない。顧客は、彼ら自身の興味及び満足感により提案を作成可能な、自動推奨システムを望む。個々のユーザプロファイルにより、またはユーザを異なるユーザグループにクラスタ化することによるパーソナル推奨の対象化は、現在の傾向の適用のうちの１つである。
【０００５】
先行技術においては、ユーザのクラスタ化は、ユーザのアクセスパスまたはユーザの検索キーワードからの一連のウェブページのヒットに基づく。ユーザのアクセスは一般的に繰り返され中断されるので、それぞれの訪問者のクリックパスは毎回正確に同一ではありえない。結果として、既存の技術は、複数のユーザの訪問に起因する違いを平衡させることが不可能で、ユーザのクラスタ化効果の乏しさと非効率的サービスをもたらす。
【０００６】
従って現在、ユーザ間の相関を正確に測定可能で、ユーザグループを効果的及び正確に形成し、効率が改善された対象化サービスを提供可能な個別サービスの推奨を提供するという技術的問題を解決することが差し迫って必要とされている。
【発明の概要】
【０００７】
本概要は、簡略化された形態の概念の選択を紹介するために提供し、それらを詳細な記載でさらに後述する。この要約は、主張する主題の全ての主な機能または重要な機能を確認することを意図するものではなく、主張する主題の範囲を決定する補助として単独で使用されることも意図しない。
【０００８】
本開示は、ユーザの行動に基づいてユーザの特徴を抽出する方法及び装置を提供する。当該方法は、コンピュータシステムを使用して、カレントユーザのウェブページクリックストリームを取得し、クリックストリームデータを用いてカレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算し、カレントユーザとのクリックパス相関が最も高く順位付けられるＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数である。当該方法は、選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成し、予め設定されたタグ及び総合加重に基づいて、カレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算する。
【０００９】
いくつかの実施形態では、当該方法は、クリックストリームデータが複数のクリックストリームデータポイントを有し、それぞれのクリックストリームデータポイントが、ユーザ識別子、カレントウェブページ、ソースウェブページ、クリック時間、及び滞在の長さを有する点でさらに特徴付けられる。カレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算するため、当該方法は複数のクリックストリームデータポイントを１または複数のセッションに分割し、セッションのそれぞれのクリック時間によって順に分類された任意の２つの近接したセッションのクリック時間の差は、第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しく、それぞれのセッションで、それぞれのカレントウェブページ及びそのソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを生成する。クリックストリームパスフリーは、ノード及びパスを有し、ノードはカレントウェブページであり、パスはカレントウェブページとそのソースウェブページの間の関連を示す。当該方法は次いで、クリックストリームパスツリーをマージし、それぞれのマージされたノードに階層加重を加え、それぞれのマージされたパスに比率加重を加えることにより加重有向グラフを生成し、カレントユーザと最高数の共通パスを共有するＹ人の他のユーザを選択し、Ｙは正整数であり、加重有向グラフを用いてカレントユーザとＹ人の他のユーザとの間のクリックパス相関を計算する。
【００１０】
それぞれのマージされたノードへの階層加重を、ノードの滞在の長さの平均により決定してもよく、一方でそれぞれのマージされたパスへの比率加重を、それぞれのページビュー数ｐυにより決定してもよい。滞在の長さの平均はノードの滞在の長さの合計をノードのページビューの合計で除算することにより計算され、合計は複数のクリックストリームデータポイントにわたって加算される。
【００１１】
それぞれのマージされたノードに階層加重を加えることを、ノードの滞在の長さの平均によって分割された複数の加重レベルのうちの１つにノードを配置することにより、及びノードがおかれた加重レベルによりノードに階層加重を加えることにより行ってもよい。
【００１２】
それぞれのノードはルートノードまたは子ノードであってもよく、カレントウェブページ及びソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを生成することを、予め設定されたマッチング基準により、複数のクリックストリームデータポイントのカレントクリックストリームデータポイントのソースウェブページを、カレントクリックストリームデータポイントのクリック時間前にクリック時間を有する複数のクリックストリームデータポイントの他のクリックストリームデータポイントのカレントウェブページとマッチングすることにより、行ってもよい。マッチングに成功した場合、当該方法は、カレントクリックストリームデータポイントのカレントウェブページを、他のマッチングされたクリックストリームデータポイントのカレントウェブページの子ノードにする。マッチングが不成功である場合、当該方法は、新規のクリックストリームパスツリーのルートノードとしてカレントクリックストリームデータポイントのカレントウェブページを用いて、新規のクリックストリームパスツリーを生成する。
【００１３】
予め設定されたマッチング基準は、予め設定された最大マッチング、及び／または
カレントクリックストリームデータポイントとマッチングするクリックストリームデータポイントのクリック時間の間の予め設定された最大の差を含んでもよい。
【００１４】
一実施形態においては、加重有向グラフは、
【００１５】
【数１】
0006511455.tif 000002
【００１６】
式中、＜ｕｉ，λｉ＞はウェブページｕｉ及びそのユーザクリックステータス、ｕｉはユーザが訪問したカレントウェブページ、λｉはウェブページｕｉの階層加重をそれぞれ表す、
及び、
【００１７】
【数２】
0006511455.tif 000003
【００１８】
式中、＜ｕｉ，ｕｊ，δｉｊ＞はウェブページｕｊからウェブページｕｉへのユーザクリックパス方向、ｕｉはカレントウェブページ、ｕｊはソースウェブページ、δｉｊはそれぞれのユーザクリックパス方向の比率加重をそれぞれ表す、により規定される。
【００１９】
カレントユーザとＹ人の他のユーザとの間のクリックパス相関が、式
【００２０】
【数３】
0006511455.tif 000004
【００２１】
を用いて計算される。
【００２２】
式中、共通パスの最小加重は、共通パスの比率加重の最小値×共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の最小値×共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の最小値の乗算の積であり、共通パスの最大加重は、共通パスの比率加重の最大値×共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の最大値×共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の最大値の乗算の積であり、非共通パスの加重は、非共通パスの比率加重の値×非共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の値×非共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の値の乗算の積である。
【００２３】
それぞれのウェブページがページ加重を有し、それぞれのウェブページ上のそれぞれの予め設定されたタグが初期加重を有し、そしてこれらの初期加重に基づいて、予め設定されたタグの総合加重を、式
【００２４】
【数４】
0006511455.tif 000005
【００２５】
を用いて計算してもよい。
【００２６】
0006511455.tif 000006
【００２７】
さらに、カレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関が、式
【００２８】
【数５】
0006511455.tif 000007
【００２９】
を用いて計算される。
【００３０】
0006511455.tif 000008
【００３１】
開示の他の態様は、ユーザの行動に基づいて個人化された推奨を作成する方法である。当該方法は、ユーザ識別子を含むユーザ情報を取得し、ユーザとのユーザ類似性が最も高く順位付けられたＺ人の他のユーザを選択し、Ｚは正整数である。当該方法は次いで、選択されたＺ人の他のユーザの情報に基づいてユーザに推奨を作成する。ユーザ類似性は、前述の方法に記載されたプロセスにより計算され、当該方法は、ユーザのウェブページクリックストリームデータを取得することと、クリックストリームデータを用いてユーザと他のユーザの間のクリックパス相関を計算することと、カレントユーザとクリックパス相関が最も高く順位付けられたＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数であることと、選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成することと、予め設定されたタグ及び総合加重に基づいてカレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算することとを含む。
【００３２】
さらに開示の他の態様は、ユーザの行動に基づいてユーザ特徴を抽出するコンピュータベースの装置である。装置は、プロセッサ、コンピュータ可読メモリ及び（コンピュータ可読媒体のような）記憶媒体、及びＩ／Ｏ装置を有するコンピュータを有し、コンピュータは以下の機能モジュールを有するようプログラムされる。
【００３３】
カレントユーザのウェブページクリックストリームデータを取得するクリックストリームデータ獲得モジュール
【００３４】
クリックストリームデータを用いてカレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算するクリックパス相関計算モジュール
【００３５】
カレントユーザとクリックパス相関が最も高く順位付けられたＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数である第１の選択モジュール
【００３６】
選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成する総合加重構成モジュール
【００３７】
予め設定されたタグ及び総合加重に基づいてカレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算するユーザ相関計算モジュール
【００３８】
いくつかの実施形態では、コンピュータベースの装置は、クリックストリームデータが複数のクリックストリームデータポイントを有し、それぞれのクリックストリームデータポイントは、ユーザ識別子、カレントウェブページ、ソースウェブページ、クリック時間、及び滞在の長さを有し、カレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関が、本明細書に記載された方法を用いて計算されることをさらに特徴とする。例えばコンピュータベースの装置は、複数のクリックストリームデータポイントを１または複数のセッションに分割することができ、セッションのそれぞれのクリック時間によって順に分類された任意の２つの近接したセッションのクリック時間の差は、第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しく、それぞれのセッションで、それぞれのカレントウェブページ及びそのソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを生成し、クリックストリームパスツリーはノード及びパスを有し、ノードはカレントウェブページであり、パスはカレントウェブページとそのソースウェブページの間の関連を示し、クリックストリームパスツリーをマージすることにより、及びそれぞれのマージされたノードに階層加重を加え、それぞれのマージされたパスに比率加重を加えることにより、加重有向グラフを生成し、カレントユーザと最高数の共通パスを共有するＹ人の他のユーザを選択し、Ｙは正整数であり、加重有向グラフを用いてカレントユーザとＹ人の他のユーザとの間のクリックパス相関を計算してもよい。
【００３９】
同様に、それぞれのマージされたノードへの階層加重をノードの滞在の長さの平均によって決定してもよく、それぞれのマージされたパスへの比率加重をそれぞれのページビュー数ｐυによって決定してもよい。滞在の長さの平均はノードの滞在の長さの合計をノードのページビュー数の合計で除算することにより計算され、合計は複数のクリックストリームデータポイントにわたって加算される。
【００４０】
モジュールを、ノードの滞在の長さの平均によって分割された複数の加重レベルのうちの１つにノードを配置することにより、及びノードが配置された加重レベルによりノードに階層加重を加えることにより、それぞれのマージされたノードに階層加重を加えるようプログラムしてもよい。
【００４１】
いくつかの実施形態では、それぞれのノードがルートノードまたは子ノードであってもよく、モジュールを、カレントクリックストリームデータポイントのソースウェブページを、カレントクリックストリームデータポイントのクリック時間の前にクリック時間を有する他のクリックストリームデータポイントのカレントウェブページとマッチングすることにより、カレントウェブページ及びソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを生成してプログラムしてもよい。マッチングは、予め設定されたマッチング基準により実行される。マッチングに成功した場合、モジュールは、カレントクリックストリームデータポイントのカレントページを、他のマッチングされたクリックストリームデータポイントのカレントウェブページの子ノードにする。マッチングが不成功である場合、モジュールは、そのルートノードとしてカレントクリックストリームデータポイントのカレントウェブページを用いて、新規のクリックストリームパスツリーを生成する。
【００４２】
いくつかの実施形態では、加重有向グラフが、
【００４３】
【数６】
0006511455.tif 000009
【００４４】
式中、＜ｕｉ，λｉ＞はウェブページｕｉ及びそのユーザクリックステータス、ｕｉはユーザが訪問した前記カレントウェブページ、λｉはウェブページｕｉの階層加重をそれぞれ表す、
及び、
【００４５】
【数７】
0006511455.tif 000010
【００４６】
式中、＜ｕｉ，ｕｊ，δｉｊ＞はウェブページｕｊからウェブページｕｉへのユーザクリックパス方向、ｕｉはカレントウェブページ、ｕｊはソースウェブページ、δｉｊはそれぞれのユーザクリックパス方向の比率加重を表す、により規定される。
【００４７】
一実施形態においては、カレントユーザとＹ人の他のユーザとの間のクリックパス相関が、式
【００４８】
【数８】
0006511455.tif 000011
【００４９】
を用いて計算される。
【００５０】
式中、共通パスの最小加重は、共通パスの比率加重の最小値×共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の最小値×共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の最小値の乗算の積であり、共通パスの最大加重は、共通パスの比率加重の最大値×共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の最大値×共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の最大値の乗算の積であり、非共通パスの加重は、非共通パスの比率加重の値×非共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の値×非共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の値の乗算の積である。
【００５１】
いくつかの実施形態では、それぞれのウェブページがページ加重を有し、それぞれのウェブページ上のそれぞれの予め設定されたタグが初期加重を有し、コンピュータベースの装置は、予め設定されたタグの総合加重を、式
【００５２】
【数９】
0006511455.tif 000012
【００５３】
を用いてこれらの初期加重に基づいて計算するようにプログラムされている。
【００５４】
0006511455.tif 000013
【００５５】
コンピュータベースの装置を、式
【００５６】
【数１０】
0006511455.tif 000014
【００５７】
を用いて、カレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算するよう、さらにプログラムしてもよい。
【００５８】
0006511455.tif 000015
【００５９】
本開示の他の機能及び利点を後述の記載で説明し、一部は記載から明らかになり、または本願の実践により理解される。本願の目的及び他の利点を、明細書、請求項及び特に実現及び達成されて挙げられた構造の図によって得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】ユーザの行動に基づいてユーザの特徴を抽出する開示された方法のブロックフローチャートである。
【図２】本開示の第１の例のセッション（Ｓ１）のクリックストリームパスツリーの一例の図である。
【図３】本開示の第２の例のセッション（Ｓ２）によるクリックストリームパスツリーのマージの一例の図である。
【図４】本開示の第１の例のセッション（Ｓ１）による加重有向グラフの一例の図である。
【図５】本開示の第３の例のセッション（Ｓ３）による加重有向グラフの一例の図である。
【図６】ユーザの行動に基づいて個人化された推奨を作成するプロセスのブロックフローチャートである。
【図７】ユーザの行動に基づいてユーザの特徴を抽出するシステムのブロック図である。
【図８】ユーザの行動に基づいて個人化された推奨を作成するシステムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００６１】
本開示の前述の目的、特徴及び利点の理解を容易にするため、添付の図及び実施形態例と併せて本開示をさらに詳述する。この記載の中、「技術（複数の技術）」の語は、例えば前述及び本開示全体を通した文脈によって可能な方法、装置、システム、及び／またはコンピュータ可読な命令を言い得る。
【００６２】
この記載で、プロセスが記載される順番は限定として解釈されることを意図せず、方法、または別の方法を実行するために任意の数の記載した処理ブロックを任意の順番で組み合わせてもよい。説明の利便性のみの目的で、実施形態を逐次ステップで記載する。矛盾を起こす場合を除いて、本開示に記載される例及び実施形態、及びその特徴及び機能を自由に組み合わせてもよい。さらに、本開示の技術を実践するため、実施形態に記載された全てのステップが必要とはされない。
【００６３】
図１は、ユーザの行動に基づいてユーザの特徴を抽出する方法の実施形態のブロックフローチャートである。例示的な実施形態は、ブロック内に記載された後述の動作を含む。
【００６４】
ブロック１０１で、カレントユーザのウェブページクリックストリームデータを取得するために、コンピュータベースのシステムが使用される。
【００６５】
クリックストリームデータはユーザのウェブサイト閲覧及びクリック行動を記録するために使用されるウェブサイトログから来るかもしれないが、一方でクリックストリームデータはユーザ閲覧ウェブページのトレースされたパスを示し得ることに留意すべきである。ユーザが訪問したウェブページは１つのウェブサイトからかもしれないが、また複数のウェブサイトにわたりクロスプラットフォームサービスが提供されるとき等は、異なるウェブサイトからかもしれない。そのような相違は、本開示内で限定しない。
【００６６】
特定の適用で、クリックストリームデータは、時間間隔または複数の時間間隔の間に元のクリックストリームデータを捕捉するＡｐａｃｈｅサーバのウェブサイトログであってもよい。クリックストリームデータは、ユーザが訪問したＩＰアドレス、エントリページ（訪問中のカレントページ）、参照元ページ（カレントページのソースページ）、ユーザが訪問したときのカレントページのクリック時間、ＨＴＴＰコード、ＨＴＴＰトラフィック、ＨＴＴＰ応答時間、ブラウザ（またはユーザエージェント）特性、訪問中のユーザ固有のｃｏｏｋｉｅ  ＩＤ等を含んでもよい。
【００６７】
クリックストリームデータの例は以下の通りである。
【００６８】
６１．１８．１８６．１３２−−−［２３／Ｆｅｂ／２０１３：００：００：０３＋０８００］“ＧＥＴ／ｓｅａｒｃｈ．ｃｈｉｎａ．ａｌｉｂａｂａ．ｃｏｍ／ｂｕｓｉｎｅｓｓ／ｋ−３００＿ｙ．ｈｔｍｌ  ＨＴＴＰ／１．１”２００  ２０４０６  ２７５４２０”／ｓｅａｒｃｈ．ｃｈｉｎａ．ａｌｉｂａｂａ．ｃｏｍ／ｂｕｓｉｎｅｓｓ／ｋ−３００＿ｓｏｒｔＰｒｏｍｏｔｉｏｎ−ｆａｌｓｅ＿ｎ−ｙ．ｈｔｍｌ”“Ｍｏｚｉｌｌａ／４．０（ｃｏｍｐａｔｉｂｌｅ；ＭＳＩＥ８．０；Ｗｉｎｄｏｗｓ  ＮＴ  ５．１；Ｔｒｉｄｅｎｔ／４．０；．ＮＥＴ  ＣＬＲ  １．１．４３２２；．ＮＥＴ  ＣＬＲ  ２．０．５０７２７）”６１．１５．７２．１１．１３０５８１４７０６７５４．４“ａ＝；ｂ＝ｍｉｄ＝ｗｏｌｄ；ｃ＝ｃ＿ｋｅｙ＝３００｜ｃ＿ｓｅｆｉｌｔｅｒ＝０”−
【００６９】
サーバは、ユーザ訪問ログ記録を収集し、時折（例えば周期的に）ログ記録からクリックストリームデータを取得してもよい。クリックストリームデータ取得の周期的な時間間隔は、１時間ごと、または１日ごと、またはリアルタイムでさえよく、制限はない。
【００７０】
ウェブサイト訪問中のユーザは頻繁に、後戻り、ページの切り替え、ホームページに戻る、またはページリンクを直接クリックするかもしれない。結果として、ユーザ訪問パスは無作為及び無秩序であるかもしれない。
【００７１】
0006511455.tif 000016
【００７２】
上記処理は、誤伝送データ、及びウェブサイトの企業内の内部訪問、または他の無効の一般的な記録のフィルタリング等、元のクリックストリームデータのデータクリーニングを含んでもよい。
【００７３】
構造化されたクリックストリームデータは、ユーザ識別子、カレントウェブページ、ソースウェブページ、クリック時間及び滞在の長さ等を含んでもよい。
【００７４】
これらの構造化されたクリックストリームデータの例は、以下のようなものである。
【００７５】
ＩＰ＝６１．１８．１８６．１３２
ＤＡＴＥ  ＴＩＭＥ＝２３／Ｆｅｂ／２０１３：００：００：０３
ＥＮＴＲＹ＝／ｓｅａｒｃｈ．ｃｈｉｎａ．ａｌｉｂａｂａ．ｃｏｍ／ｂｕｓｉｎｅｓｓ／ｋ−３００＼ｘｄ４＼ｘａａ＼ｘｃａ＼ｘｃｅ＼ｘｃ６＼ｘｂ７＼ｘｂｂ＼ｘｅｃ＼ｘｃ５＼ｘｆａ＿ｐ−３＿ｏｆｆｓｅｔ−７＿ｓｏｒｔＰｒｏｍｏｔｉｏｎ−ｆａｌｓｅ＿ｎ−ｙ．ｈｔｍｌ
ＲＥＦＥＲＥＲ＝／ｓｅａｒｃｈ．ｃｈｉｎａ．ａｌｉｂａｂａ．ｃｏｍ／ｂｕｓｉｎｅｓｓ／ｋ−３００％Ｄ４％ＡＡ％ＣＡ％ＣＥ％Ｃ６％Ｂ７％ＢＢ％ＥＣ％Ｃ５％ＦＡ＿ｐ−２＿ｏｆｆｓｅｔ−７＿ｓｏｒｔＰｒｏｍｏｔｉｏｎ−ｆａｌｓｅ＿ｎ−ｙ．ｈｔｍｌ
ＣＯＯＫＩＥ  ＩＤ＝６１．１５．７２．１１．１３０５８１４７０６７５４．４
【００７６】
ユーザ識別子がユーザのラベル付けに効果を有することができる限り、ユーザ識別子は、ＩＰアドレス、ｃｏｏｋｉｅ  ＩＤ、及び／またはエージェントであってもよいことを述べておく。この点で、本開示はいかなる制限も有さない。カレントウェブページは、訪問の間ユーザが訪問中のウェブページである。ソースウェブページは、そこからカレントウェブページに訪問があった起点のページである。例えば、ユーザがウェブページＡ上のリンクをクリックしてウェブページＢに行く場合、そのときＡがソースウェブページであり、一方でＢがカレントウェブページである。ユーザが訪問するカレントウェブページのリンクまたはＵＲＬを直接入力することによりユーザがウェブページを訪問するような特定の場合、このカレントウェブページはソースウェブページを有さず、このケースではソースウェブページはヌルである。
【００７７】
クリック時間は、ユーザがカレントページを訪問したときの時間である。滞在の長さは、ユーザがカレントウェブページを閲覧した持続時間である。
【００７８】
ブロック１０２で、システムは、クリックストリームデータを用いてカレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算する。
【００７９】
訪問されたウェブページのクリックパスは、ユーザが閲覧したウェブページの軌跡であり、ユーザの行動傾向または性向にある程度反映することを述べておく。相関、または類似は、２人のユーザが関連する程度を示す。高度の相関を有する２人のユーザは、同一または類似のことに興味を示す機会が多い。
【００８０】
実際には、サーバで利用可能なクリックストリームデータは、複数のクリックストリームデータポイントを含んでもよく、これらはそれぞれ、ユーザ識別子、カレントウェブページ、ソースウェブページ、クリック時間、及び滞在の長さ等を含んでもよい。
【００８１】
ブロック１０２は、以下のステップを有してもよい。
【００８２】
ステップＳ１１は、クリックストリームデータポイントを１または複数のセッションに分割する。セッションのそれぞれのクリック時間順により分類された任意の２つの近接したセッションのクリック時間の差は、第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しい。特に、クリックストリームデータポイントを、それぞれのクリック時間の順番により順次並べてもよい。２つの連続したクリックストリームデータポイントのクリック時間の差が第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しい場合、２つのクリックストリームデータポイントを１つのセッションにマージしてもよい。
【００８３】
セッションに分割された後のクリックストリームデータを、
【００８４】
【数１１】
0006511455.tif 000017
【００８５】
と表すことができる。
【００８６】
0006511455.tif 000018
【００８７】
好適な一実施形態においては、第１の予め設定された時間閾値は３０分に設定される。
【００８８】
ステップＳ１２で、それぞれのセッションについて、システムはカレントウェブページ及びソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを確立する。クリックストリームデータポイントパスツリーは、ノード及びパスを有する。ノードはカレントウェブページであり、一方でパスはカレントウェブページ及びそのソースウェブページの間の関連を示す。
【００８９】
クリックストリームパスツリーは、ユーザが訪問するウェブページの軌跡の表現である。
【００９０】
いくつかの実施形態では、ノードはルートノードまたは子ノードのいずれかであってもよい。従って、ステップＳ１２はさらに、以下のサブステップを有してもよい。
【００９１】
サブステップＳ１２１は、カレントクリックストリームデータポイントのソースウェブページを、カレントクリックストリームデータポイントのクリック時間前にクリック時間を有する他のクリックストリームデータポイントのカレントウェブページとマッチングする。マッチングは、予め設定されたマッチング基準が満たされるまで続けてもよい。マッチングが成功すれば、システムはサブステップＳ１２２を実行する。不成功であれば、システムはサブステップＳ１２３を実行する。
【００９２】
マッチングは、２つの原則を監視してもよく、その１つはカレントクリックストリームデータポイントの参照元ページ（ソースページ）が前のクリックストリームデータポイントのエントリページ（カレントページ）と同一であることを必要とする。
【００９３】
実際には、複数のクリックストリームデータポイントは、クリック時間による順に並べられる。（最新のクリック時間を有する）最後のクリックストリームデータポイントから開始し、マッチングがセッションの第１のクリックストリームデータポイントに到達するまで、もっと早いクリック時間を有する他のクリックストリームデータポイントにマッチングする。
【００９４】
カレントウェブページ及びソースウェブページは、ＵＲＬ（ユニバーサルリソースロケータ）の形態であってもよく、ＵＲＬはさまざまな長さを有し得る。マッチングの間、文字ストリームを元のＵＲＬまたは他の識別情報に基づいて生成し、マッチングを向上し、必要とされる永続的記憶装置のサイズを減少してもよい。
【００９５】
例えば、ＵＲＬの長さが１６文字以下の場合、ＵＲＬを直接マッチングに使用してもよい。しかしＵＲＬの長さが１６文字を超える場合、ＭＤ５（メッセージダイジェストアルゴリズム５）アルゴリズムを使用して１６文字列を生成し、それを次いでマッチングに使用してもよい。
【００９６】
例えば、以下のＵＲＬに基づく。
【００９７】
ｈｔｔｐ：／／ｓａｌｅ．ｓｕｎｉｎｇ．ｃｏｍ／ｉｍａｇｅｓ／ａｄｖｅｒｔｉｓｅ／ｚｙｎ／１３０７２２ｊｉｕｙａｎｇ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ？ｕｔｍ＿ｓｏｕｒｃｅ＝ｕｎｉｏｎ＆ｕｔｍ＿ｍｅｄｉｕｍ＝Ｃ＆ｕｔｍ＿ｃａｍｐａｉｇｎ＝１０２８＆ｕｔｍ＿ｃｏｎｔｅｎｔ＝１０２７，
【００９８】
ＭＤ５アルゴリズムを使用して、Ｂ１１Ａ４Ｃ０Ｂ６２７Ｂ８ＦＥ４の１６文字列を生成する。
【００９９】
短い文字ストリームを生成する前述の方法は、例示の目的のみである。実際には、同様の目的を達成するために他のどのような適切な方法を使用してもよい。この点で、本開示は限定を有さない。
【０１００】
他のマッチング原則は時間の近さであり、これは２つのマッチングするクリックストリームデータポイントの間で時間が最も近い成功したマッチングを探す。
【０１０１】
例えば、セッションＳ１の例で、ユーザはウェブページＡを訪問し、そこに５秒滞在し、ウェブページＡからウェブページＢにクリックしてそこに２秒滞在し、次いでウェブページＢからウェブページＣにクリックしてそこに３秒滞在し、次いでウェブページＣからウェブページＥにクリックしてそこに７秒滞在し、その後ウェブページＢからウェブページＤにクリックしてそこに３秒滞在し、ウェブページＤからウェブページＣにクリックしてそこに１秒滞在し、次いでウェブページＣからウェブページＥにクリックしてそこに５秒滞在する。
【０１０２】
前述のクリックストリームデータは同一のセッションに属し、それはユーザの実際のクリック軌跡によりＡ→Ｂ→Ｃ（１）→Ｅ（１）→Ｄ→Ｃ（２）→Ｅ（２）と表現でき、Ｃ（１）及びＣ（２）はウェブサイトＣへの第１の訪問及び第２の訪問をそれぞれ示し、Ｅ（１）及びＥ（２）は、ウェブサイトＥへの第１の訪問及び第２の訪問をそれぞれ示す。
【０１０３】
カレントページとしてＥ（２）を用いて上方にマッチングすると、Ｃ（１）及びＣ（２）を見つける。しかし、Ｃ（２）のクリック時間がＥ（２）のクリック時間に最も近いので、Ｃ（２）が成功したマッチングと考えられる。
【０１０４】
ステップＳ１２２は、カレントクリックストリームデータポイントのカレントページが、正常にマッチングした新規のカレントクリックストリームデータポイントのカレントページの子ノードであるとみなす。相対的に言って、正常にマッチングした新規のカレントクリックストリームデータポイントのカレントページを、子ノードの親ノードと呼ぶことができる。
【０１０５】
親ノード及び子ノードが正常にマッチングされた場合、ソースページ（親ノード）からカレントページ（子ノード）への訪問軌跡を示すパスも出現する。
【０１０６】
ステップＳ１２３は、ルートノードとしてカレントクリックストリームデータポイントのカレントウェブページを用いて、新規のクリックストリームパスツリーを生成する。
【０１０７】
別の例においては、セッションＳ１の例で、ウェブページＡのクリックストリームデータポイントを用いたマッチングが失敗する場合、システムは親ノードとしてウェブページＡを用いて新規のクリックストリームパスツリーを生成する。
【０１０８】
前述で、ステップＳ１２１のマッチングを停止する基準を予め設定してもよく、基準は以下の条件を有してもよい。
【０１０９】
条件１：マッチングの数が予め設定された最大閾値数を超えた場合、マッチングはない。予め設定された閾値数を、実際の適用条件及び必要条件によって技術者が決定してもよく、この点で、本開示はいかなる制限をも有さない。１つの例では閾値数が５０００に設定され、マッチングの数がこの数を超える場合、クリックストリームデータポイントは機械訪問の結果とみなされ、これはクリックトラフィックを増加するため特定のウェブサイトを繰り返し訪問するよう設計された特殊なソフトウェアによって通常行われ、正常でないとみなされる。
【０１１０】
条件２：カレントクリックストリームデータポイントと新規のマッチングクリックストリームデータポイントのクリック時間の差が第２の時間閾値より大きい場合、マッチングはない。この第２の時間閾値を、ステップＳ１２１のマッチングを終了すべきかの判断に使用してもよい。
【０１１１】
同様に、前述の第２の時間閾値を、実際の適用条件及び必要条件によって技術者が決定してもよく、本開示では制限されない。好適な一実施形態においては、第２の時間閾値は３０分に設定される。
【０１１２】
別の実施形態では、ブロックＳ１２は以下のステップを有してもよい。
【０１１３】
ステップＳ１２４はあらゆる孤立ノードを除去し、孤立ノードは単一のノードのみを有するクリックストリームパスツリーである。孤立ノード内で、単一のノードは親ノード及び子ノードの両方である。
【０１１４】
セッション内のクリックストリームパスツリーは、マッチングがなされた後で決定される。
【０１１５】
セッションＳ１について、クリックストリームパスツリーの例示的な表現が図２で示される。クリックストリームパスツリーを、他の方法を用いて示してもよいことを述べておく。
【０１１６】
例えばクリックストリームパスツリーを、前順走査出力を用いて
【０１１７】
【数１２】
0006511455.tif 000019
【０１１８】
と表すことができる。
【０１１９】
0006511455.tif 000020
【０１２０】
例えば、セッションＳ１で前述の式（１）を、
【０１２１】
【数１３】
0006511455.tif 000021
【０１２２】
と表すことができる。
【０１２３】
前述のタイプの表現で、クリックストリームパスツリー内のパスは直観的に示されない。
【０１２４】
ステップＳ１３は、クリックストリームパスツリーをマージする。特にシステムは、利用可能なクリックストリームパスツリーをマージし、加重を構成し、ユーザウェブサイトクリックパスについて加重有向グラフモデルを構成する。
【０１２５】
クリックストリームパスツリーのマージは、全てのノードに対して行われることに注目すべきである。同一のノードを有するクリックストリームパスツリーを、これらの同一のノードによってマージしてもよい。共通のノードを共有しないクリックストリームパスツリーについては、検討する必要があるツリーとツリーの関係がないので、マージはさらに単純である。しかしこれは、クリックストリームパスツリーのマージのただ１つの特殊なケースである。
【０１２６】
例えば、セッションＳ２が３つのクリックストリームパスツリー、具体的には、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ、Ａ→Ｃ→Ｄ及びＨ→Ｊを有すると仮定する。ここでＡ〜Ｄ、Ｈ及びＪはそれぞれ異なるウェブページを示し、一方で矢印はそれぞれパスを示す。パスツリーＡ→Ｂ→Ｃ→Ｄ及びＡ→Ｃ→Ｄをマージしてもよいが、一方でＨ→Ｊはマージ後も同じままである。上記処置結果が、図３に示される。
【０１２７】
異なる観点から、クリックストリームパスツリーに関して統計分析を行うことが可能である。例えば１つは、ユーザウェブページクリックステータスに関して行ってもよく、他はウェブページクリック方向に関してもよい。前者はグラフ内で点で表され、一方で後者はグラフ内で角で表される。
【０１２８】
ユーザウェブページクリックステータスは、ユーザまたは複数のユーザによる、あるウェブページのページビューの数ｐυ、及びウェブページの滞在の長さの平均を通常計算する。直観的に、ページビューの数ｐυ、及び滞在の長さは両方とも、ウェブページ内のユーザの興味のレベルを反映する。ｐυが大きいほど、及び滞在の長さが長いほど、ウェブページ内のユーザの興味が大きいことを示し得る。
【０１２９】
ウェブページクリック方向を、クリック傾向及びその割合を記載するために使用してもよい。カレントページの訪問後、ユーザは退出するかもしれないし、またはこのページ及び他のページ上でクリックし続けるかもしれない。そのような指向情報は、通常有益である。
【０１３０】
ステップＳ１４は、それぞれのマージされたノードに階層加重を加える。それぞれの結び付けられたノードへの階層加重を、ノードの滞在の長さの平均により決定してもよく、これは、ノードの滞在の長さの合計をノードのページビューの総数で除算することによって計算され、当該合計は複数のクリックストリームにわたって加算される。
【０１３１】
ステップＳ１５は、それぞれのマージされたパスに比率加重を加える。それぞれのマージされたパスへの比率加重は、そのページビュー数ｐυ、具体的にはマージされたパス内のカレントページのソースページのページビューの総数を、ソースページからクリックされたカレントページのページビューの総数で除算することにより決定される。
【０１３２】
例えば、マージされたパスがソースページＮ及びカレントページＭを有すると仮定する。ソースページＮのページビューの総数ｐυが１０であり、ソースページＮからクリックされたカレントページＭのビューの総数が５である場合、そのときソースページＮ及びカレントページＭを示すクリックパスは、５／１０＝０．５の比率加重を有する。
【０１３３】
カレントページは、複数のソースページを有するかもしれない。しかし、１つのパスのみが、それぞれのソースページからカレントページまで存在してもよい。すなわち、それぞれのパスは、特定の対のカレントページ及びソースページに対応する。
【０１３４】
ユーザのクリック状況を、
【０１３５】
【数１４】
0006511455.tif 000022
【０１３６】
と記述することができる。
【０１３７】
0006511455.tif 000023
【０１３８】
【数１５】
0006511455.tif 000024
【０１３９】
式中、＜ｕｉ，ｕｊ，ｐνｉｊ＞は、ソースページｕｊからカレントページｕｉへクリックされたページビューの合計がｐνｉｊであることを示す。
【０１４０】
式（２）を用いて前述のセッションＳ１を、
【０１４１】
【数１６】
0006511455.tif 000025
【０１４２】
によって表すことができる。
【０１４３】
式（３）を用いてセッションＳ１を、
【０１４４】
【数１７】
0006511455.tif 000026
【０１４５】
によって表すことができる。
【０１４６】
個々のユーザが個々の読む速度を有することを考えると、ある人は速くある人は遅く、滞在の長さの平均はユーザによって階層的に加重及び順位付けされる。例えば、Ｋ個の異なる階層順位（Ｋは正整数）を使用してもよい。Ｋの例は、７及び１３である。
【０１４７】
従って、式（２）は、下記
【０１４８】
【数１８】
0006511455.tif 000027
【０１４９】
におそらく変換される。式中、ｕｉはｉ番目のカレントページ、ｐνｉはｕｉの合計ページビュー、λｉはｕｉの階層加重である。
【０１５０】
一実施形態において、前述のステップＳ１４は、以下のサブステップを有してもよい。
【０１５１】
サブステップＳ１４１は、ノードの滞在の長さの平均により分けられた複数の加重レベルを用いてノードを順位付けする。
【０１５２】
サブステップＳ１４１は、それぞれの加重レベルに階層加重を加える。
【０１５３】
例えば、前述のセッションＳ１のクリックストリームパスツリーを、Ｋ＝５の加重レベルに分けてもよく、それぞれの与えられた階層加重は以下の通りである。
【０１５４】
【数１９】
0006511455.tif 000028
【０１５５】
実際には、クリックストリームデータポイントは、その滞在の長さの平均に基づいて最長から最短へ順に並べられ、５つの領域に均等に分けられ、それぞれの領域が加重レベルに対応する。第１の領域内のウェブサイトは階層加重λ１を与えられ、第２の領域内のウェブサイトは階層加重λ２を与えられる等である。
【０１５６】
このケースでは、セッションＳ１を、式（４）を用いて
【０１５７】
【数２０】
0006511455.tif 000029
【０１５８】
と表すことができる。
【０１５９】
0006511455.tif 000030
【０１６０】
ステップＳ１６は、加重有向グラフを生成する。
【０１６１】
一実施形態においては、ウェブページのクリックステータスを、式（３）及び式（４）
を組み合わせることにより、
【０１６２】
【数２１】
0006511455.tif 000031
【０１６３】
式中、＜ｕｉ，λｉ＞はウェブページｕｉ（訪問中のカレントウェブページ）のユーザクリック状況、λは階層加重、ｕｉはｉ番目のカレントページ、λｉはｕｉの階層加重である、
及び、
【０１６４】
【数２２】
0006511455.tif 000032
【０１６５】
式中、＜ｕｉ，ｕｊ，δｉｊ＞はウェブページｕｊからウェブページｕｉへクリックするユーザのクリックパスであり、ｕｉはカレントウェブページであり、ｕｊはソースウェブページ、δｉｊは比率加重である。δｉｊは、ソースウェブページｕｊからのクリックの比率δｉｊはカレントウェブページｕｉに向けられたことを示す、と表すことができる。
【０１６６】
ユーザのウェブページ加重有向グラフを、前述の式（５）及び式（６）を用いて生成してもよい。例えば、前述のセッションＳ１を、式（５）を用いて
【０１６７】
【数２３】
0006511455.tif 000033
【０１６８】
と表すことができる。
【０１６９】
セッションＳ１を、式（６）を用いて
【０１７０】
【数２４】
0006511455.tif 000034
【０１７１】
と表すことができる。
【０１７２】
図４は、上記の記述の結果としてのセッションＳ１のウェブページ加重有向グラフを示す。ウェブページ加重有向グラフは、構成された階層加重及び比率加重の両方を有する。
【０１７３】
前述のように、ユーザのクリックストリームデータを、前述の式（５）及び式（６）の記述に基づいて、加重有向グラフモデルに変換可能である。個々のユーザは、ユーザの自身のクリックストリームデータから変換された個々の加重有向グラフを有し得る。結果として、２人のユーザの相関の計算の数量が、同一のユーザの加重有向グラフの相関の計算の数量に変換される。
【０１７４】
ステップＳ１７で，システムはカレントユーザと最高数の共通パスを共有するＹ人の他のユーザを選択し、Ｙは正整数である。２人のユーザがそれぞれ同一のカレントウェブページ及び同一のソースウェブページを有するパスを持つとき、その２人のユーザは共通パスを共有するとみなされる。
【０１７５】
一実施形態においては、Ｙ＝３Ｎであり、Ｎは正整数であり、この意味は後述の記載で明らかになる。
【０１７６】
図５は、前述の他のセッション、すなわちセッションＳ３のウェブページ加重有向グラフを示す。セッションＳ３の加重有向グラフとセッションＳ１の加重有向グラフとの間の比較は、２つのグラフが３つの共通パス、Ａ→Ｂ、Ｂ→Ｄ及びＤ→Ｃを共有することを示す。
【０１７７】
ステップＳ１８は、ユーザの加重有向グラフを使用して、カレントユーザと前述の選択されたＹ人の他のユーザの間のウェブページ訪問パス相関を計算する。
【０１７８】
加重有向グラフの相関の計算の第１のタスクは、グラフが共有する共通パスの数を見つけることである。２人の異なるユーザについて、彼らが共有する共通パスが多いほど、彼らの加重有向グラフ間の重複が多く存在し、その２人のユーザ間の高い相関を示唆する。同時に、共通パス及びそれらのノードの加重が高いほど、ユーザ相関は高いであろう。
【０１７９】
好適な一実施形態においては、カレントユーザと前述の選択されたＹ人の他のユーザの間のクリックパス相関は、以下の式を用いて計算される。
【０１８０】
【数２５】
0006511455.tif 000035
【０１８１】
式中、共通パスの最小加重は、共通パスの比率加重の最小値×共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の最小値×共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の最小値の乗算の積である。共通パスの最大加重は、共通パスの比率加重の最大値×共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の最大値×共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の最大値の乗算の積である。非共通パスの加重は、非共通パスの比率加重の値×非共通パスに示されるカレントウェブページの階層加重の値×非共通パスに示されるソースウェブページの階層加重の値の乗算の積である。
【０１８２】
２人のユーザの共通パスは異なる比率加重を有してもよく、２人の異なるユーザの共通パスのカレントウェブページ及びソースウェブページもまた異なる階層加重を有してもよいことに留意すべきである。相関を計算するとき、比率加重及び階層加重はフェイスバリューとみなされ、ユーザの加重有向グラフが属する特定の値は特に留意する必要はない。
【０１８３】
図４及び図５を参照すると、２人のユーザ間のウェブページ訪問相関は以下のように計算される。
【０１８４】
共通パス：Ａ→Ｂ、Ｂ→Ｄ及びＤ→Ｃである。
【０１８５】
共通パスの最小加重は、０．５×１×０．９９＋０．５×０．９９×１＋０．５×１×０．９９＝１．４８５と計算される。
【０１８６】
共通パスの最大加重は、１×１．０１×０．９９＋１×０．９９×１．０２＋１×１．０２×１．０１＝３．０５と計算される。
【０１８７】
非共通パス：図４はＢ→Ｃ、Ｃ→Ｅを有し、一方で図５はＤ→Ａ、Ａ→Ｃを有する。
【０１８８】
図４の非共通パスの加重は、０．５×０．９９×０．９９＋１×０．９９×１．０２＝１．５００と計算される。
【０１８９】
図５の非共通パスの加重は、０．５×１．０２×１＋０．５×１×１．０１＝１．０１５と計算される。
【０１９０】
従って、図４及び図５の加重有向グラフ間の相関は、以下のようになる。
１．４８５／（１．５００＋１．０１５＋３．０５）＝０．２６７
【０１９１】
ウェブページ訪問パス相関を計算する前述のプロセスは、例示の目的のみである。実際の適用の必要によって、他の適切なパス相関の計算方法もまた使用してもよい。関連後のそのような計算方法の例は、コサイン相関計算、ピアソン相関計算等を含む。この点で、本開示は限定を置かない。
【０１９２】
ブロック１０３で、システムはカレントユーザとのクリックパス相関が最も高く順位付けられたＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数である。
【０１９３】
一実施形態においては、Ｘ＝２Ｎであり、Ｎは正整数である。Ｘ人の他のユーザは予め選択されたＹ人の他のユーザから選択されるので、通常、数Ｘは、数Ｙ（前述の例でＹ＝３Ｎ）より小さい。
【０１９４】
ブロック１０４でシステムは、選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグに関連する総合加重を構成する。
【０１９５】
実際には、ウェブページタグライブラリを作成して、種々のウェブページのタグを収集してもよい。それぞれのウェブページは１または複数のタグを有してもよく、それぞれの予め設定されたタグは自身の初期加重を有してもよい。
【０１９６】
ウェブページを、タグリストによって以下のように説明し得る。
【０１９７】
【数２６】
0006511455.tif 000036
【０１９８】
0006511455.tif 000037
【０１９９】
タグの項目は、２つの構成要素、タグ及びタグ加重を含む。タグは、ウェブページのタイプ、キーワード、ウェブページ分類、ＩＤ等のインジケータであってもよい。ここでウェブページのタイプはホームページ、ナビゲーションページ、検索ページ、商品ホームページ、企業ホームページ、商品記載ページ、注文ページ、ログオンページ等であってもよく、ＩＤは商品ＩＤ、企業ＩＤ、（化粧品のような）提供物カテゴリ等であってもよい。
【０２００】
前述に挙げたタグは、例示のみである。実際には、タグがウェブサイトの独自性を識別する限り、他のどのようなタグを使用してもよい。この点で、本開示は限定を設けない。
【０２０１】
販売ルータの電子商取引ウェブページを取り上げると、以下のタグを紹介し得る。
【０２０２】
商品モデル＝ＤＩＲ−６１６
商品ブランド＝Ｄ−Ｌｉｎｋ
商品タイプ＝ルータ
商品ＩＤ＝２２５４００６８５３３
販売者名＝ｄｌｉｎｋ  ｓｐｅｃｉａｌｔｙ  ｓｔｏｒｅ
【０２０３】
上記において、等号の左側はタグの名前であり、右側はタグの内容である。
【０２０４】
結果として、前述のウェブサイトは、
【０２０５】
【数２７】
0006511455.tif 000038
【０２０６】
と表すことができる。
【０２０７】
ここで、商品ＩＤの初期加重及び商品モデルの初期加重は両方とも１であり、商品ブランドの初期加重は０．５であり、商品タイプルータの初期加重は０．３であり、一方で販売者名の初期加重は０．７である。
【０２０８】
適用状況により、初期加重を技術者が決定してもよいことが理解される。この点で、本開示は限定を設けない。
【０２０９】
また、ウェブページは総合ページ加重を有してもよい。
【０２１０】
ウェブページを表すのにｕｉを用いて、このウェブページをウェブページ加重及びタグリストにより表してもよい。
【０２１１】
【数２８】
0006511455.tif 000039
【０２１２】
0006511455.tif 000040
【０２１３】
タグの総合加重は、以下の式を用いて計算される。
【０２１４】
【数２９】
0006511455.tif 000041
【０２１５】
0006511455.tif 000042
【０２１６】
ブロック１０５でシステムは、予め設定されたタグ及び総合加重に基づいて、カレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算する。
【０２１７】
式（８）を式（７）に代入し、式（２）と組み合わせるとｋ次元のタグ加重ベクトル空間が得られる。
【０２１８】
【数３０】
0006511455.tif 000043
【０２１９】
0006511455.tif 000044
【０２２０】
それぞれのタグは、ｋ次元のタグ加重ベクトル空間内の次元である。ｋ次元のタグ加重ベクトル空間内のユーザは、ベクトルがそれぞれのタグ次元内で連動するとき、総合加重を有するベクトルで表される。ユーザ間の相関の計算は、タグ加重ベクトル空間内で表現するベクトル間の距離の計算に変換される。
【０２２１】
一実施形態においては、カレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関は、以下の設問を用いて予め設定されたラベル及び総合加重に基づいて計算される。
【０２２２】
【数３１】
0006511455.tif 000045
【０２２３】
0006511455.tif 000046
【０２２４】
前述のユーザ相関の計算例は、例示の目的のみである。実際の適用の必要により、他の適切なユーザ相関計算方法もまた使用してもよい。関係後のそのような計算方法例は、コサイン相関計算、ピアソン相関計算等を含む。この点で、本開示は限定を設けない。
【０２２５】
ユーザ相関を拡張すると、異なる使用の関心の間の類似性を示す。ユーザ相関が高いと、ユーザの関心の間の類似性のレベルが高いことを示す。
【０２２６】
本開示は、クリックストリームデータを使用してユーザウェブサイトクリックパスの加重有向グラフモデルを構成し、ユーザ相関の計算を異なるユーザの加重有向グラフの類似性の計算に変換する。本開示はさらに、ウェブページタグの内容相関の計算をユーザ相関に組み込むのにウェブページタグライブラリを導入する。開示された方法は、ユーザのクラスタ化の精度及び効率を向上するため、ユーザのクリック習性及び個別の行動性向を効果的に発見し、次にユーザの推奨の成功率及び効率を向上する。
【０２２７】
クリックストリームパスツリー内のノードに階層加重を構成すると、個々のユーザの読み出し習性及び能力の影響を減少し、個人化の精度を上げる。
【０２２８】
図６は、ユーザの行動に基づいて個人化された推奨を作成するプロセスのブロックフローチャートである。上記プロセスは、以下のブロックに記載される。
【０２２９】
ブロック６０１でシステムは、ユーザ識別子を含むユーザ情報を取得する。
【０２３０】
ブロック６０２でシステムは、そのユーザとのユーザ類似性が最も高く順位付けられたＺ人の他のユーザを選択し、Ｚは正整数である。
【０２３１】
ブロック６０３でシステムは、選択されたＺ人の他のユーザの情報に基づいてそのユーザに推奨を作成し、ユーザ類似性は以下に記載されるプロセスにより生成される。
【０２３２】
ユーザのウェブページクリックストリームデータを取得する。
【０２３３】
クリックストリームデータを用いてユーザと他のユーザの間のクリックパス相関を計算する。
【０２３４】
カレントユーザとのクリックパス相関が最高水準順位のＸ人の他のユーザを選択し、Ｘは正整数である。
【０２３５】
選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成する。
【０２３６】
予め設定されたタグ及び総合加重に基づいてカレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算する。
【０２３７】
Ｚは通常Ｘより小さい。一実施形態においては、Ｚ＝Ｎで、一方でＸ＝２Ｎであり、Ｎは正整数である。
【０２３８】
ユーザのクラスタ化を、ユーザ情報内へ予め構成してもよい。ユーザがウェブサイトを訪問するとき、システムは取得されたユーザＩＤに基づいて特定のユーザの個人化された推奨情報を直接取得してもよく、よって計算リソースの使用効率及び個人化された推奨の効率を向上する。
【０２３９】
記載のように、本開示による方法はまず、カレントユーザと最高数の共通パスを共有するＹ人の他のユーザを選択し、カレントユーザと選択された他のユーザとの間のクリックパス相関を計算し、次いでカレントユーザとの最も高いクリックパス相関を有するＸ人のユーザを選択し、次いでカレントユーザとの最も高いユーザ相関を有するＺ人のユーザを選択する。その選択はレイヤ構造であり、それぞれのレイヤが計算に最も関連する情報を抽出する。このアプローチは精度を上げ、データ処理要求及び計算資源の使用量を減らす。
【０２４０】
実際の適用で、カレントユーザとの最も高い相関を有する選択されたＸ人の他のユーザに利用可能な推奨情報に基づいて、友達推奨、ブログ推奨、製品推奨等を作成してもよい。
【０２４１】
種々の予め設定された閾値のような規則及びパラメータを、適用の実際の必要に基づいて技術者が設定してもよい。例えば、ユーザ相関を時折、または周期的に計算してもよく、この計算は利用可能なクリックストリームデータの全てまたは一部のいずれかに基づいてもよい。数人のユーザのクリックストリームデータを、特定の時間間隔または複数の時間間隔の間に収集されたデータに限定してもよい。この点で、本開示は限定を設けない。
【０２４２】
いくつかの実施形態では、現在信頼できないユーザ及び信頼できるユーザを記録するためにシステムはブラックリスト及びホワイトリストを有してもよい。ブラックリスト及びホワイトリストは、推奨できるまたは推奨できないユーザ、ブログまたは製品を含んでもよい。
【０２４３】
システムは、ユーザに向けてシステムが作成した推奨へのユーザのフィードバックを受信し、フィードバックを使用して初期加重、ウェブサイト加重、及び／または階層加重を調整してもよい。
【０２４４】
ユーザクラスタ化空間内の特徴次元の抽出に使用される方法はユーザ行動の特徴の抽出に使用される方法と同様であり、そのような方法は本開示では重複して記載せず、本明細書の関連する記載を参照することができる。
【０２４５】
前述の技術を、コンピュータ実行可能な命令を有する１または複数のコンピュータ可読媒体の補助のもとで実行してもよい。コンピュータ実行可能な命令は、コンピュータプロセッサが本明細書に記載された技術により動作を実行するのを可能にする。コンピュータ可読媒体は、コンピュータデータを格納するために適切等のようなメモリ装置であってもよいことが理解される。そのようなメモリ装置は、ハードディスク、フラッシュメモリ装置、光学データ記憶装置、及びフロッピー（登録商標）ディスクを含むが、それらに限定されない。さらに、コンピュータ実行可能な命令を有するコンピュータ可読媒体はローカルシステム内の構成要素からなってもよく、または複数のリモートシステムのネットワーク上に分散された構成要素からなってもよい。コンピュータ実行可能な命令のデータを、有形の物理メモリ装置内に配信、または電子的に送信のいずれかでもよい。本明細書で定義するように、コンピュータ可読媒体は、変調されたデータ信号及び搬送波等のような一時的な媒体を含まない。
【０２４６】
本明細書中に開示される方法に関連して、本開示はまた、本明細書に記載された方法を実行するコンピュータベースの装置を提供する。
【０２４７】
本開示で、「モジュール」は一般に特定のタスクまたは機能を実行するよう設計された機能をいう。モジュールは、特定のタスクまたは機能に関連する目的を達成するハードウェア、ソフトウェア、計画またはスキームの一部、またはそれらの組み合わせであることが可能である。また、分離したモジュールの説明は、物理的に分離した装置が使用されることを必ずしも示唆しない。代わりに上記説明は機能のみであってもよく、いくつかのモジュールの機能を単一の組み合わせた装置または構成要素により実行してもよい。コンピュータベースのシステムで使用されるとき、プロセッサ、記憶装置及びメモリのような標準のコンピュータ構成要素を、種々のそれぞれの機能を実行する１または複数のモジュールとして機能するようプログラムしてもよい。
【０２４８】
図７は、双方向通信での情報交換方法を実行するサーバシステムの機能ブロックの概略図である。
【０２４９】
サーバコンピュータシステム７００は、１または複数のプロセッサ７９０、Ｉ／Ｏ装置７９２、アプリケーションプログラム（複数可）７８０を格納するコンピュータ可読メモリ及び記憶媒体７９４を有する一般的なスマートフォンハードウェアに基づいてよい。サーバコンピュータシステム７００は、以下の機能モジュールを有するようプログラムされる。
【０２５０】
クリックストリームデータ獲得モジュール７０１は、カレントユーザのウェブページクリックストリームを取得するようプログラムされる。
【０２５１】
クリックパス相関計算モジュール７０２は、クリックストリームデータを用いてカレントユーザと他のユーザとの間のクリックパス相関を計算するようプログラムされる。
【０２５２】
ユーザ選択モジュール７０３は、何故ならカレントユーザとのクリックパス相関が最も高く順位付けられたＸ人の他のユーザを選択することをプログラムされ、Ｘは正整数である。
【０２５３】
総合加重構成モジュール７０４は、選択されたＸ人の他のユーザが訪問したウェブページの予め設定されたタグのそれぞれに関連する総合加重を構成するようプログラムされる。
【０２５４】
ユーザ相関計算モジュール７０５は、予め設定されたタグ及び総合加重に基づいてカレントユーザとＸ人の他のユーザとの間のユーザ相関を計算するようプログラムされる。
【０２５５】
実際には、サーバ上で利用可能なクリックストリームデータは複数のクリックストリームデータポイントを有してもよく、それらはそれぞれ、ユーザ識別子、カレントウェブページ、ソースウェブページ、クリック時間、及び滞在の長さ等を有してもよい。
【０２５６】
モジュールは、本開示に記載された方法の機能を実行するようプログラムされる。さらに前述のモジュールは、開示された方法の文脈で本明細書に記載した種々の機能を実行するようプログラムされたサブモジュールを有してもよい。これらのモジュール及びサブモジュールの詳細は、繰り返さない。
【０２５７】
例えば、クリックパス相関計算モジュール７０２は、以下のサブモジュールを有してもよい。
【０２５８】
セッション分割サブモジュールは、クリックストリームデータポイントを１または複数のセッションに分割する。セッションのそれぞれのクリック時間によって順に分類された任意の２つの近接したセッションのクリック時間の差は、第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しい。特に、クリックストリームデータポイントを、それぞれのクリック時間の順によって順に並べてもよい。２つの連続したクリックストリームデータポイントのクリック時間の差が第１の予め設定された時間閾値より少ないかあるいは等しい場合、その２つのクリックストリームデータポイントを１つのセッションにマージしてもよい。
【０２５９】
クリックストリームのこれまでの３つの確立されたサブモジュールは、それぞれのセッションについて、カレントウェブページ及びソースウェブページを用いてクリックストリームパスツリーを確立する。クリックストリームデータポイントパスフリーは、ノード及びパスを有する。ノードはカレントウェブページであり、一方でパスはカレントウェブページとそのソースウェブページの間の関連を示す。
【０２６０】
クリックストリームパスツリーマージサブモジュールは、利用可能なクリックストリームパスツリーをマージし、加重を構成し、及びユーザウェブサイトクリックパスの加重有向グラフモデルを構成する。
【０２６１】
階層加重割り当てサブモジュールモジュールを、ノードの滞在の長さの平均によって分割された複数の加重レベルのうちの１つにノードを配置することにより、及びノードが配置された加重レベルによりノードに階層加重を加えることにより、それぞれのマージされたノードに階層加重を加えるようプログラムしてもよい。
【０２６２】
加重有向グラフ生成サブモジュールは、加重有向グラフを生成する。
【０２６３】
第２の選択サブモジュールは、カレントユーザと最高数の共通パスを共有するＹ人の他のユーザを選択し、Ｙは正整数である。
【０２６４】
計算サブモジュールは、カレントユーザと選択されたＹ人の他のユーザの間のクリックパス相関を計算する。
【０２６５】
特に図８は、ユーザの行動に基づいて個人化された推奨を作成するシステムのブロック図を示す。推奨システム８００は、１または複数のプロセッサ８０１、ネットワークインタフェース８０２、メモリ８０３及び入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース８０４を有してもよいが、それらに限定されない。メモリ８０３は、前述のようなコンピュータ可読媒体を有してもよい。メモリ８０３は、プログラムモジュール８０５及びプログラムデータ８０６を有してもよい。実施形態で、プログラムモジュール８０５は、ユーザ識別子を有し得るユーザ情報を獲得するようプログラムされたユーザ情報獲得モジュール８０７、カレントユーザとの最も高い類似性を有するＺ人の他のユーザを選択し、Ｚは正整数であるユーザ選択モジュール８０８、及び選択されたＺ人の他のユーザの情報に基づいてカレントユーザに個人化された推奨を作成するようプログラムされた推奨モジュール８０９を有してもよい。
【０２６６】
ユーザの類似性は、本明細書に記載された方法を用いて、プログラムされたモジュール及びサブモジュールにより決定される。
【０２６７】
前述の装置の実施形態は、本明細書に記載された方法の実施形態に緊密に関連し、従って当該方法の実施形態の詳細な記載はまた装置の実施形態に適用可能であり、繰り返さない。
【０２６８】
本開示に記載された技術を、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド装置または持ち運び可能な装置、タブレット装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースシステム、セットトップボックス、プログラム可能な消費者装置、ネットワークＰＣ、マイクロコンピュータ及び大規模メインフレームコンピュータ、または前述の例の１または複数を含む任意の分散環境を含むが、それらに限定されない、汎用計算装置または環境、または専用計算装置または環境内で実行してもよい。
【０２６９】
特にモジュールを、機械で実行可能なコマンド及びコードに基づいてコンピュータプログラムモジュールを用いて実行してもよい。一般に、コンピュータプログラムモジュールは、特定のタスクを実行、または特定の抽象データ型のルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を実施し得る。本開示に記載された技術を、分散コンピューティング環境で実践することもまた可能であり、そのような分散コンピューティング環境は、通信ネットワークを通して接続されたリモート処理装置によりタスクを実行する。分散コンピューティング環境で、プログラムモジュールを、メモリ装置を含むローカルまたはリモートコンピュータ記憶媒体のいずれかに設けてもよい。
【０２７０】
本明細書の種々の実施形態を、例及び環境と共に徐々により詳細に記載した。それぞれの実施形態は本開示の特定の態様に焦点を当ててもよく、従って異なる実施形態は互いに異なり得るが、同様の部分を共有してもよい。
【０２７１】
情報検証の方法及び装置を、本開示内の前述の開示で詳細に記載した。本開示において、本発明の概念及び実施を説明するために、例示的な実施形態を採用している。例示的な実施形態は、本開示の方法及び主要な概念のより明瞭な理解のためにのみ使用される。本開示の概念に基づいて、当業者は例示的な実施形態及び適用分野を変更することができる。
【図１】
0006511455.tif 000063
【図２】
0006511455.tif 000064
【図３】
0006511455.tif 000065
【図４】
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【図５】
0006511455.tif 000067
【図６】
0006511455.tif 000068
【図７】
0006511455.tif 000069
【図８】
0006511455.tif 000070