(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
販売者に関しての提案をもたらすコンピュータベースドな方法であって、該方法はメモリ装置に接続されたレコメンダコンピュータ装置を用いて実装されており、該方法は、
複数のアカウント所有者と複数の販売者との間の金融取引を記した金融取引データを受信するステップと、
販売者対応マトリクスを生成するステップであって、該マトリクスは前記複数の販売者と前記複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標とを含んでおり、前記複数の相互作用指標は前記複数の販売者についての前記ペアの少なくとも１つのペアの両販売者にて前記複数のアカウント所有者によってなされた金融取引を記録する、ステップと、
販売者に関しての提案を求めるクエリをアカウント所有者又は他のユーザから受信するステップと、
レコメンダモジュールに基づいて販売者に関してのランク付けリストを、前記販売者対応マトリクスを用いて生成するステップであって、該レコメンダモジュールは前記アカウント所有者によって訪問された前記複数の販売者についての属性から、前記アカウント所有者のユーザ選好を推測する、ステップとを含む、方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータベースドな方法において、前記販売者対応マトリクスを生成するステップは、前記複数のアカウント所有者の各々と前記複数の販売者の各々との間の相互作用を相互関連させることによって前記販売者対応マトリクスを生成することを含む、方法。
【請求項３】
請求項２に記載のコンピュータベースドな方法において、前記販売者に関してのランク付けリストを生成するステップは、前記アカウント所有者のユーザ選好の明示的リストに基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成することを含む、方法。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピュータベースドな方法において、前記アカウント所有者の前記ユーザ選好の明示的リストに基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成するステップは、アカウント所有者のアカウントの登録済み主アカウント番号（ＰＡＮ、primary account number）に関連付けられている前記アカウント所有者のユーザ選好に基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成することを含む、方法。
【請求項５】
請求項３に記載のコンピュータベースドな方法において、前記アカウント所有者の前記ユーザ選好の明示的リストに基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成するステップは、前記提案に関してのクエリより先にアカウント所有者から受信された前記アカウント所有者のユーザ選好に基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成することを含む、方法。
【請求項６】
請求項３に記載のコンピュータベースドな方法において、前記アカウント所有者の前記ユーザ選好の明示的リストに基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成するステップは、前記提案に関してのクエリと同時期にアカウント所有者又は他のユーザから受信された前記アカウント所有者のユーザ選好に基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成することを含む、方法。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピュータベースドな方法において、前記販売者に関してのランク付けリストを生成するステップは、ユーザ選好ベクトルを前記販売者対応マトリクスに対して選択可能な反復回数だけ適用することを含む、方法。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータベースドな方法において、前記ユーザ選好ベクトルを前記販売者対応マトリクスに対して前記選択可能な反復回数だけ適用することは、前記販売者対応マトリクスの以前訪問された場所の前記複数の販売者に対して第１の量のアクティベーションを適用することを含み、前記第１の量のアクティベーションは以前の訪問回数に基づいて販売者の前記ランクを向上させる、方法。
【請求項９】
請求項７に記載のコンピュータベースドな方法において、前記ユーザ選好ベクトルを前記販売者対応マトリクスに対して前記選択可能な反復回数だけ適用することは、第１の量のアクティベーションを前記販売者対応マトリクス内の前記複数の販売者にわたって分配することを含む、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載のコンピュータベースドな方法において、前記販売者に関してのランク付けリストを生成するステップは、
前記販売者対応マトリクスに基づいて、前記アカウント所有者の明示的なユーザ選好を用いずに第１の暫定の販売者ランク付けリストを生成することと、
前記販売者対応マトリクスに基づいて、前記アカウント所有者の明示的なユーザ選好を用いて第２の暫定販売者ランク付けリストを生成することと、
前記第２の暫定の販売者ランク付けリストと前記第１の暫定の販売者ランク付けリストとの間での販売者の順位変動数に基づいて、前記販売者の最終ランキングを割り当てることとを含む、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載のコンピュータベースドな方法において、前記販売者に関してのランク付けリストを生成するステップは、
第１の都市部についての第１の販売者ランク付けリストを作成することと、
上位にランク付けされた販売者の一部を用いて第２の販売者対応マトリクスをシーディングする（seed）ことと、
前記シーディングされた第２の販売者対応マトリクスを用いて第２の都市部についての第２の販売者ランク付けリストを作成することとを含む、方法。
【請求項１２】
１つ以上のメモリ装置に通信可能に接続された１つ以上のプロセッサを備える、販売者に関しての提案をもたらすレコメンダシステムであって、前記１つ以上のプロセッサは、
複数のアカウント所有者と複数の販売者との間の金融取引を記した金融取引データを受信するステップと、
販売者対応マトリクスを生成するステップであって、該マトリクスは前記複数の販売者と前記複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標とを含んでおり、前記複数の相互作用指標は前記複数の販売者についての前記ペアの少なくとも１つのペアの両販売者にて前記複数のアカウント所有者によってなされた金融取引を記録する、ステップと、
販売者に関しての提案を求めるクエリをアカウント所有者から受信するステップと、
レコメンダアルゴリズムに基づいて販売者に関してのランク付けリストを、前記販売者対応マトリクスを用いて生成するステップであって、該レコメンダアルゴリズムは前記アカウント所有者によって訪問された前記複数の販売者についての属性からユーザ選好を推測する、ステップとを行うように構成されている、システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムにおいて、前記１つ以上のプロセッサは、前記複数のアカウント所有者の各々と前記複数の販売者の各々との間の相互作用を相互関連させることによって前記販売者対応マトリクスを生成するように構成されている、システム。
【請求項１４】
請求項１２に記載のシステムにおいて、前記１つ以上のプロセッサは、ユーザ選好の明示的リストに基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成するように構成されている、システム。
【請求項１５】
請求項１２に記載のシステムにおいて、前記１つ以上のプロセッサは、アカウント所有者のアカウントの登録済み主アカウント番号（ＰＡＮ、primary account number）に関連付けられているユーザ選好に基づいて前記販売者に関してのランク付けリストを生成するように構成されている、システム。
【請求項１６】
コンピュータ実行可能命令が実装された１つ以上の非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、該コンピュータ実行可能命令が少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記プロセッサに
複数のアカウント所有者と複数の販売者との間の金融取引を記した金融取引データを受信するステップと、
販売者対応マトリクスを生成するステップであって、該マトリクスは前記複数の販売者と前記複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標とを含んでおり、前記複数の相互作用指標は前記複数の販売者についての前記ペアの少なくとも１つのペアの両販売者にて前記複数のアカウント所有者によってなされた金融取引を記録する、ステップと、
販売者に関しての提案を求めるクエリをアカウント所有者から受信するステップと、
レコメンダアルゴリズムに基づいて販売者に関してのランク付けリストを、前記販売者対応マトリクスを用いて生成するステップであって、該レコメンダアルゴリズムは前記アカウント所有者によって訪問された前記複数の販売者についての属性からユーザ選好を推測する、ステップとを行わせる、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
請求項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体において、販売者に関してのランク付けリストを生成する前記ステップは、ユーザ選好ベクトルを前記販売者対応マトリクスに対して選択可能な反復回数だけ適用することを含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータ可読記憶媒体において、前記ユーザ選好ベクトルを前記販売者対応マトリクスに対して選択可能な反復回数だけ適用することは、前記販売者対応マトリクスの以前訪問された場所の前記複数の販売者に対して第１の量のアクティベーションを適用することを含み、前記第１の量のアクティベーションは以前の訪問回数に基づいて販売者の前記ランクを向上させる、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１９】
請求項１７に記載のコンピュータ可読記憶媒体において、前記ユーザ選好ベクトルを前記販売者対応マトリクスに対して選択可能な反復回数だけ適用することは、第１の量のアクティベーションを前記販売者対応マトリクス内の前記複数の販売者にわたって分配することを含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
請求項１６に記載のコンピュータ可読記憶媒体において、販売者に関してのランク付けリストを生成する前記ステップは、
前記販売者対応マトリクスに基づいて、明示的なユーザ選好を用いずに第１の暫定の販売者ランク付けリストを生成することと、
前記販売者対応マトリクスに基づいて明示的なユーザ選好を用いて第２の暫定販売者ランク付けリストを生成することと、
前記第２の暫定の販売者ランク付けリストと前記第１の暫定の販売者ランク付けリストとの間での販売者の順位変動数に基づいて、前記販売者の最終ランキングを割り当てることとを含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は概して情報ネットワークに関するのであり、リンク付けされた要素を有するデータについてのコーパスに基づいてなされる提案（レコメンデーション）生成及び不正挙動検出に特に関する。
関連出願の相互参照
本願は２０１５年１２月１１日に出願された米国仮特許出願第６２／２６６，４１９号の優先権及び利益を主張し、該出願全体は参照により取り込まれる。
【背景技術】
【０００２】
既知のレコメンダシステムの少なくとも一部は履歴的データを用いてユーザ選好を決定するのであり、該ユーザ選好を新たなデータに適用してユーザが関心を持ち得る情報を新たなデータから見分ける。例えば、支払カード（payment card）のカード所有者（cardholder）の金融取引についての金融取引データを監視することによって、カード所有者選好に関してのパターンを生成することができる。例えば、アカウント所有者（account holder）がアウトドア系デパートで頻繁に購買をなし且つ書店ではより少ない購買がなされている場合、該カード所有者によって好まれる娯楽活動についての選好についての推測を得ることができる。これらのレコメンダシステムでは、例えば新たな地理的位置に関してクエリを発した場合、カード所有者に対して他のアウトドア系店舗を提供する傾向がみられる。
【０００３】
しかし、ユーザについての選好についての個人的プロファイルがないユーザに関しては、販売者に関しての有意義な提案を提供することは困難又は一部の場合では不可能となる。
【発明の概要】
【０００４】
１つの実施形態では、販売者に関しての提案をもたらす方法は、複数のアカウント所有者と複数の販売者との間の金融取引を記した金融取引データを受信するステップと、販売者対応マトリクスを生成するステップであって該マトリクスは複数の販売者及び複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標を含んでいるステップとを含む。複数の相互作用指標は複数の販売者についてのペアの両販売者にて複数のアカウント所有者によってなされた金融取引を記録する。該方法は、販売者に関しての提案を求めるクエリをアカウント所有者から受信するステップ、及び、レコメンダアルゴリズムに基づいて販売者に関してのランク付けリストを生成するステップとをさらに含む。レコメンダアルゴリズムはカード所有者によって訪問された複数の販売者についての属性からユーザ選好を推測する。
【０００５】
別の実施形態では、販売者に関しての提案をもたらすレコメンダシステムは、１つ以上のメモリ装置に通信可能に接続された１つ以上のプロセッサを備える。１つ以上のプロセッサは、複数のアカウント所有者と複数の販売者との間の金融取引を記した金融取引データを受信するステップと、販売者対応マトリクスを生成するステップであって該マトリクスは複数の販売者及び複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標を含んでおり複数の相互作用指標は複数の販売者についてのペアの両販売者にて複数のアカウント所有者によってなされた金融取引を記録するステップとを行うように構成されている。１つ以上のプロセッサは、販売者に関しての提案を求めるクエリをアカウント所有者から受信するステップと、レコメンダアルゴリズムに基づいて販売者に関してのランク付けリストを生成するステップであって該レコメンダアルゴリズムはカード所有者によって訪問された複数の販売者についての属性からユーザ選好を推測するステップとを行うようにさらに構成されている。
【０００６】
また別の実施形態では、１つ以上の非一時的コンピュータ可読記憶媒体はコンピュータ実行可能命令を含む。コンピュータ実行可能命令が少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、プロセッサは、複数のアカウント所有者と複数の販売者との間の金融取引を記した金融取引データを受信するステップと、販売者対応マトリクスを生成するステップであって該マトリクスは複数の販売者及び複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標を含んでおり複数の相互作用指標は複数の販売者についてのペアの両販売者にて複数のアカウント所有者によってなされた金融取引を記録するステップとを行うことになる。コンピュータ実行可能命令はプロセッサに次のステップをさらに行わせる：販売者に関しての提案を求めるクエリをアカウント所有者から受信するステップ、及び、レコメンダアルゴリズムに基づいて販売者に関してのランク付けリストを生成するステップであって該レコメンダアルゴリズムはカード所有者によって訪問された複数の販売者についての属性からユーザ選好を推測するステップ。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１〜１１は、開示される方法及びシステムについての例示的実施形態を示す。
【図１】レコメンダモジュールを有する例示的な複数当事者支払カードネットワークシステムについての概略図である。
【図２】レコメンダモジュールを含む複数のコンピュータ装置を含む支払カードネットワークシステムについての簡略化ブロック図である。
【図３Ａ】図１の支払カードネットワークシステムのサーバシステムのアーキテクチャについての例示的実施形態に関しての詳細なブロック図である。
【図３Ｂ】サーバシステムのデータベースサーバ内のデータベースについての構成を、他の関連するサーバコンポーネントと共に示す概略図である。
【図４】図１のカード所有者等のユーザによって操作されるユーザシステムについての構成例を示す概略図である。
【図５】図２、３Ａ及び３Ｂに図示されているサーバシステム等のサーバシステムについての構成例を示す概略図である。
【図６】図１のChangeRankレコメンダモジュールと共に用いることのできる、グラフ形式で表示されたスパース販売者対応マトリクスについての図である。
【図７】レコメンダモジュール３４にて行われるステップについて例示する図である。
【図８】図７に図示の販売者対応マトリクスのレストランを含む領域についてのマップ図である。
【図９】セントルイス及びニューヨークの都市部を含む販売者対応マトリクスであって、異なる都市部からのシードに基づいて他の都市部についての提案を決定するために用いられるマトリクスについての図である。
【図１０】様々な尺度にわたってレコメンダモジュール３４の各バリエーションを評価する表についての図である。
【図１１】販売者についての提案をするための例示的方法についての流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
ChangeRankモジュール又はレコメンダモジュール３４と称される特別にプログラミングされたコンピュータモジュールについての実施形態について開示する。ChangeRankモジュールは、ChangeRankモジュールによってアクセス可能な又はChangeRankモジュールに提供される情報量に応じて、複数の特化型アルゴリズムのうちの１つ以上を選択的に用いる。ChangeRankモジュールは複数の販売者にてなされた購買に関するマトリクス（行列）を用いて販売者間のリンクを生成するのであり、これに際しては次の仮定がなされている：即ち、或る購買者が第１の販売者にて商品を購入しそれから第２の販売者にて商品を購入した場合には販売者らが購買者の選好によって関連付けられている、との仮定。ChangeRankモジュールはこの仮定を数百又は数千又は数百万件の取引に敷衍するのであり、マトリクスを用いて取引における販売者らを相互に関連付ける。このマトリクス内にて捕捉された情報は、購買者選好データが僅かしか利用可能な場合においても販売者に関しての提案を生成するために用いることができる。ChangeRankモジュールはまた、追加の情報を活用して、クエリに応答して提供される提案の正確性を向上させることもできる。
【０００９】
ChangeRankモジュールは、支払カード又は類似の装置を用いてなされた購買を介してどのように顧客が販売者らをリンク付け（link）しているかに基づいて販売者をランク付け（rank）するように構成されている。ChangeRankモジュールは、ユーザ選好についての事前知識なくとも、ユーザが頻繁に通う販売者に基づいて選好を推測することによって、関連性を有する提案を提供する。販売者データは、ChangeRankモジュールがアクセスできるようにしてある金融取引データから、検索される。ユーザ選好を知らずとも有意義な提案を提供できるということに加えて、ChangeRank手法は次の利点をもたらすようにスケールさせることができる：即ち、例えば製品データを利用可能金融取引データに包含させることに関してユーザが許可してオプトインした場合等に受信された追加的ユーザ情報に基づいてより良質な提案を提供できるという利点。また、ユーザは、提案についてのクエリ要求（query request）時に自身の選好を明示的に指示することもできる。
【００１０】
ChangeRankモジュールは、グラフ内のノードの重要性を、それらの接続態様に基づいて導出する。本願では、ノードは販売者を表し、エッジは該エッジが接続する販売者間でのカード所有者についての共通的訪問事象（co-visit）の件数を表す。
【００１１】
ChangeRankモジュールは、ユーザについての既知の選好を何ら伴わずにして、専らグラフ接続性に基づいて、販売者に関しての重要性の序列を確立する。そして、クエリ時においては、合致する検索事項を有する販売者だけが、それらの序列順で、渡される。
【００１２】
第１の実施形態では、ChangeRankモジュールが販売者のランクを確立し、ユーザの意図（例えば、「イタリアン」、「家族連れに優しい」、ＮＹＣ等）が検索クエリとしての役割を担い、そして、ChangeRankモジュールが合致する販売者をそれらのランク順で返す。ChangeRankモジュールのこの例示的実施形態は高度にスケーラブルであるが、提案をなす際にはユーザの取引履歴を用いていない。
【００１３】
第２の実施形態では、ChangeRankモジュールは、アカウント所有者の実際の取引履歴を用いて、（「イタリアン」や「家族連れに優しい」等のタグを用いた抽象化を伴わずにして）直接的に影響を結果に対して及ぼしていく。この実施形態における個人化は訪問された具体的な販売者に基づいてなされているのであり、提案のために何らのタグ付け処理も要されていないが、該実施形態におけるChangeRankモジュールの計算は計算料的に高負荷となり得る。アルゴリズムについての第１及び第２のバージョンについてのバリエーションによって、クエリ時における現レコメンデーション要求及び利用可能計算資源についてのニーズに合わせていくことができる。
【００１４】
本願では、「取引カード」（transaction card）、「金融取引カード」及び「支払カード」との用語は、クレジットカード、デビットカード、プリペイドカード、チャージカード、会員カード、プロモーションカード、頻繁搭乗者カード、ＩＤカード、プリペイドカード、ギフトカード等の、任意の適切な支払カード、並びに／又は、携帯電話、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、キーフォブ、及び／若しくはコンピュータ等の、支払アカウントデータを保持し得る任意の他の装置を表す。各タイプの取引カードは、取引を行うに際しての決済手段として用いられ得る。
【００１５】
１つの実施形態では、コンピュータプログラムが与えられ、プログラムがコンピュータ可読媒体上に実装されている。例示の実施形態では、システムは単体のコンピュータシステム上で実行され、サーバコンピュータへの接続は要求されない。更に例示の実施形態では、システムは、ウインドウズ（登録商標）環境内で稼動している（ウインドウズは、ワシントン州レッドモンドのマイクロソフトコーポレーション社の登録商標である。）。更に別の実施形態では、システムは、メインフレーム環境、及び、UNIX（登録商標）環境で稼動する（UNIXは、ニューヨーク州ニューヨークのAT&T社の登録商標である。）。アプリケーションは柔軟であり、どの主要機能も損なうこと無く種々の様々な環境で稼動するように設計されている。ある実施形態では、システムは、複数のコンピュータ装置間に分散された多数のコンポーネントを含む。１つ以上のコンポーネントは、コンピュータ可読媒体に埋め込まれたコンピュータ実行可能命令の形式であってもよい。システム及びプロセスは、本明細書に記載する特定の実施形態に限定されるものではない。さらに、各システム及び各プロセスのコンポーネントは、本明細書に記載する他のコンポーネント及びプロセスから、独立して及び分離して実施され得る。各システム及びプロセスは、他のアセンブリパッケージ及びプロセスとも組み合わせて用いられてもよい。
【００１６】
本願では、「データベース」との用語は、データ本体若しくは関係データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）のいずれか、又は両方を言い得る。データベースは、階層型データベース、関係データベース、フラットファイルデータベース、オブジェクト関係データベース、オブジェクト指向データベース等を含む任意のデータ集合、及びコンピュータシステムに格納される記録又はデータについてのその他の構造化された集合を含んでもよい。上記の例は例示のみのためであって、したがってデータベースとの用語の定義及び／又は語義を何らの態様で限定する意図はない。ＲＤＢＭＳの例は、オラクル（登録商標）データベース（Oracle Database）、マイエスキューエル（登録商標）（MySQL）、アイビーエム（登録商標）ディービー２（IBM DB2）、マイクロソフト（登録商標）エスキューエルサーバ（Microsoft SQL Server）、サイベース（登録商標）（Sybase）、及びポストグレエスキューエル（PostgreSQL）を含むが、それらに限定するものではない。もっとも、本明細書に記載するシステム及び方法を利用可能にする任意のデータベースを用いることができる。（オラクルはカリフォルニア州レッドウッドショアーズのオラクルコーポレーション（Oracle Corporation）の登録商標であり、アイビーエムはニューヨーク州アーモンクのインターナショナルビジネスマシンズコーポレーション（International Business Machines Corporation）の登録商標であり、マイクロソフトはワシントン州レドモンドのマイクロソフトコーポレーションの登録商標であり、サイベースはカリフォルニア州ダブリンのサイベース（Sybase）の登録商標である。）
以下の詳細な説明は、例示として本発明の実施形態を示すのであり、限定として示すものではない。本発明は、工業的・商業的・住居的な用途において金融取引データを処理することに一般的に適用されると想定されている。
【００１７】
本願では、単数で記載され、単語「ａ」又は「ａｎ」を前置された要素又はステップは、そのような除外が明確に記載されていない限り、複数の要素又はステップを除外するものではないものとして理解されるべきである。さらに、本開示での「一例の実施形態」又は「１つの実施形態」への参照に関しては、記載された特徴をも包含する追加の実施形態の存在を除外するものとして解釈されることは意図されていない。
【００１８】
図１は、レコメンダモジュール３４を有する例示的な複数当事者支払カードネットワークシステム２０についての概略図である。例示的実施形態においては、レコメンダモジュール３４はChangeRankモジュールとも称される。複数当事者支払カードネットワークシステム２０は、販売者（merchant）とカード所有者（cardholder）若しくはアカウント所有者（account holder）との間での支払カード取引（payment card transaction）を可能とする。レコメンダモジュール３４は特別にプログラミングされたコンピュータシステムであり、該モジュールは、ユーザが購買に際してでの販売者にあたるべきかとのクエリをレコメンダモジュール３４に発した際に、ユーザ選好を推知するために複数当事者支払カードネットワークシステムの販売者位置データを用いることを可能とする。レコメンダモジュール３４には複数のアルゴリズムが特別にプログラミングされており、これらアルゴリズムはユーザから様々な量のユーザ選好データを受信するようにも構成されており、これらユーザ選好データはクエリ入力データ、販売者データ、並びに他のソース若しくは他の通信から推測されたデータの形式をとる。そして、組み合わせたデータを用いて販売者に関しての提案を提供する。一部の事例においては、ユーザは、支払カードネットワークシステム２０によって処理される取引を開始するアカウント所有者である。他の事例では、ウェブサイト又はスマートフォンアプリを介してレコメンダモジュール３４にアクセスできる任意の者が、ユーザたり得る。
【００１９】
本明細書に記載の実施形態は、MasterCard（登録商標）International Incorporated社によって運営される支払カードネットワークシステム等の金融取引カードシステムに関するものたり得る。本明細書に記載の支払カードネットワークは４当事者支払カードネットワークであり、該ネットワークは、複数の特殊用途プロセッサと、プロセッサに通信可能な態様で接続された１つ以上のメモリ装置内に格納されたデータ構造と、支払カードネットワークの顧客である金融機関間での金融取引データ交換及び資金決済のためのMasterCard International Incorporated社によって制定されたプロプライエタリな通信標準のセットとを、含む。本明細書においては、金融取引データは、発行者によって発行された支払カードを使用するアカウント所有者（account holder）に関連付けられた一意的なアカウント番号と、カード所有者（cardholder）によってなされた購買行為を表す購買データとを含むのであり、該購買データには販売者のタイプ、購買量、購買日、及び他のデータが含まれるのであり、それらは複数当事者支払カードネットワークシステム２０の任意の当事者間で送受信され得る。
【００２０】
通常の支払カードシステムでは、「発行者」と称される金融機関は、クレジットカード等の支払カードを消費者或いはカード所有者２２に発行し、同人は、販売者２４からの購買のための支払をなすために支払カードを用いる。支払カードによる支払を受け入れるために、販売者２４は、通常、金融支払処理システムの一部である金融機関にてアカウントを開設しなければならない。この金融機関は、通常、「マーチャントバンク」、「承継銀行」又は「取得者」と称される。カード所有者２２が購買のための支払を支払カードでなす場合、販売者２４は、購買の金額についてマーチャントバンク２６に対して承認を求める。リクエストは電話を介してなされ得るが、通常ＰＯＳ端末の利用により実施され、該ＰＯＳ端末は、支払カード上の磁気ストライプ、チップ、若しくはエンボス文字からカード所有者２２のアカウント情報を読み出し、マーチャントバンク２６の取引処理コンピュータと電子的に通信する。代替的には、マーチャントバンク２６は、自らの代わりに取引処理を実施するように第三者に承認を与えてもよい。この場合、ＰＯＳ端末は第三者と通信するように構成される。このような第三者は通常、「マーチャントプロセッサ」、「承継プロセッサ」若しくは「第三者プロセッサ」と称される。
【００２１】
支払カードネットワーク２８を用いることによってマーチャントバンク２６のコンピュータ又はマーチャントプロセッサは発行元銀行３０と通信するのであり、カード所有者２２のアカウント３２の状態が良好であるか及び購買がカード所有者２２の利用可能クレジット枠に収まっているのかを決定する。これらの決定に基づいて、承認を求めるリクエストが拒絶又は認容される。リクエストが認容された場合、承認コードが販売者２４に発行される。
【００２２】
承認を求めるリクエストが認容されると、カード所有者２２のアカウント３２の利用可能クレジット枠が減じられる。通常、支払カード取引のためのチャージは、カード所有者２２のアカウント３２に即座にポストされるわけでは無い。なぜならば、マスターカードインターナショナルインコーポレイテッド（Ｒ）等の、バンクカード協会は、商品が出荷されるまで若しくは役務がなされるまで販売者２４に取引をチャージさせない即ち「キャプチャ」させないというルールを制定しているからである。しかしながら、少なくとも幾つかのデビットカード取引に関しては、チャージは取引の時点にてポストされ得る。販売者２４が商品や役務を出荷等すると、販売者２４は、例えば、ＰＯＳ端末上の適切なデータエントリ手順により、取引をキャプチャする。このことは、標準的な小売購買に対して日々、承認された取引を集合することを含み得る。カード所有者２２が取引がキャプチャされる前にそれをキャンセルすれば、「ボイド」（無効）が生成される。取引がキャプチャされた後にカード所有者２２が商品を返品すれば、「クレジット」が生成される。支払ネットワーク２８及び／又は発行元銀行３０は、販売者のタイプ、購買額、購買日等の金融取引データを（図２に示す）データベース１２０内に格納する。
【００２３】
デビットカード取引に関しては、ＰＩＮ承認に関するリクエストが発行者によって是認された場合、消費者のアカウントを減じる。通常は、即座にチャージを消費者のアカウントに対してポストする。そして、発行元銀行３０は支払ネットワーク２８を介して承認をマーチャント銀行２６へと送信するのであり、終極的には、商品／役務又は情報について引き渡し等するように或いはＡＴＭの場合には現金を与えるようにとの通知が販売者２４に対してなされる。
【００２４】
購買がなされた後、精算プロセスが発生し、マーチャントバンク２６、支払カードネットワーク２８、及び発行元銀行３０等の取引当事者間で購買に関する更なるデータを移転する。特に、精算プロセスの間及び／若しくは後、購買日時、販売者名称、販売者タイプ、購買情報、カード所有者アカウント情報、取引タイプ、販売に付された商品／役務情報、購買された物品及び／若しくは役務についての情報、並びに／又は、他の適切な情報等の、更なるデータが、取引と関連付けされて取引データとして取引当事者間で送受信され、取引当事者のいずれによっても格納され得る。
【００２５】
取引が承認され精算された後、取引は、販売者２４、マーチャントバンク２６、及び発行元銀行３０間で決済される。決済とは、取引に関連する、販売者２４のアカウントと、マーチャントバンク２６と、発行元銀行３０との間での、金融データ又は資金の移転を意味する。通常、取引はキャプチャされて「バッチ」内に蓄積されて、これは一群として決済される。より具体的には、取引は通常、発行元銀行３０と支払カードネットワーク２８との間で、次いで支払カードネットワーク２８とマーチャントバンク２６の間で、次いでマーチャントバンク２６と販売者２４との間で、決済される。
【００２６】
支払カードネットワーク２８は、レコメンダモジュール３４と相互作用するように構成されている。レコメンダモジュール３４は、支払カードネットワーク２８から金融取引データを受信してスパースな販売者対応マトリクスを生成するように構成されている。スパースな販売者対応マトリクスは、２次元グラフの各軸（ｘ軸及びｙ軸）と関連付けられている複数の販売者についてのリストを含む。換言すれば、販売者についての同じリストが、グラフの第１の軸（例えば、ｘ軸）及び第２の軸（例えば、ｙ軸）と関連付けられている。共通的訪問事象があった販売者を含む行と列との交差箇所が、各共通的訪問事象について記録される。グラフは、アカウント所有者が両方の販売者を訪問したと認められる、販売者についてのペアについて、一覧化する。若干の共通的訪問事象しか記録されていない場合、グラフ中では僅かな情報しか顕わになっていない。しかし、より多くの共通的訪問事象が金融取引データから決定されてグラフ内において記録されるにつれて、傾向は認識可能なものとなっていき、ユーザに提案をもたらすことに関してデータはより有用となっていく。
【００２７】
図２は、例示的な支払カードネットワークシステム１００についての簡略化されたブロック図であり、該システムは、レコメンダモジュール３４を含む複数のコンピュータ装置を含む。例示的実施形態では、複数のコンピュータ装置は、例えばサーバシステム１１２、クライアントシステム１１４、及びレコメンダモジュール３４を含む。１つの実施形態では、支払カードネットワークシステム１００は、販売者位置についての提案を生成するための処理を実施する。より具体的には、サーバシステム１１２と通信可能なレコメンダモジュール３４は、金融取引データの少なくとも一部を受信するように構成されており、該金融取引データは複数の販売者とカード所有者若しくはアカウント所有者との間での金融取引に関するものである。金融取引データは販売者の位置に関する情報を含むのであり、受信された少なくとも一部の金融取引データはメモリ装置内に格納される。
【００２８】
例示的実施形態においてより具体的には、支払カードネットワークシステム１００は、サーバシステム１１２と、サーバシステム１１２に接続しクライアントシステム１１４とも称される複数のクライアントサブシステムとを含む。１つの実施形態では、クライアントシステム１１４は、ウェブブラウザを含むコンピュータであり、サーバシステム１１２はインターネットを用いてクライアントシステム１１４がアクセスできるようになっている。クライアントシステム１１４は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ダイヤルイン接続、ケーブルモデム、及び超高速デジタル総合サービス網（ＩＳＤＮ）ライン等の、ネットワークを含む多数のインタフェースを介して、インターネットと相互接続する。クライアントシステム１１４は、ウェブベースドな電話、ＰＤＡ、又は他のウェブベースドな接続可能器具を含む、インターネットに相互接続可能な任意の装置であることができる。
【００２９】
支払カードネットワークシステム１００は、ＰＯＳ端末１１８も含み、該ＰＯＳ端末１１８はクライアントシステム１１４に接続し得るのであり、更にサーバシステム１１２に接続し得る。ＰＯＳ端末１１８は、ＬＡＮ若しくはＷＡＮ、ダイヤルイン接続、ケーブルモデム、無線モデム、及び／又は、超高速ＩＳＤＮライン等の、ネットワークを含む多数のインタフェースを介して、インターネットと相互接続する。ＰＯＳ端末１１８は、インターネットと相互接続し得るどんな装置でもよく、消費者の金融取引カードから情報を読み出すことができる入力装置を含む。
【００３０】
データベースサーバ１１６はデータベース１２０に接続し、該データベース１２０は以下により詳細に記載するように種々の事項に関する情報を含む。
１つの実施形態では、集中データベース１２０は、サーバシステム１１２上に格納され、クライアントシステム１１４の１つを介してサーバシステム１１２にログオンすることにより、クライアントシステム１１４の１つにおける潜在的ユーザによりアクセスされ得る。別途の実施形態では、データベース１２０はサーバシステム１１２との関係でリモートに格納され、非集中型であってもよい。
【００３１】
データベース１２０は、分離されたセクション若しくはパーティションを有する単体のデータベースを含んでもよく、又は、複数のデータベースを含んでもよく、その場合各々は相互に分離されている。データベース１２０は、処理ネットワークに亘って行われる販売活動の一部として生成される取引データであって、販売者、アカウント所有者若しくは顧客、発行者、取得者や、実施済み購買を含む、取引データを格納し得る。データベース１２０は、アカウント所有者の名前、アカウント所有者の住所、アカウント所有者の名前と関連付けられた主アカウント番号（ＰＡＮ、primary account number）、及び他のアカウント識別子を含むアカウントデータの少なくとも１つをも格納し得る。データベース１２０は、ネットワーク使用について登録された個々の販売者を識別する販売者識別子を含む販売者データ、及び、マーチャントバンク口座情報を含む取引決済のための命令をも格納し得る。
データベース１２０は、アカウント所有者により販売者から購入されるアイテムと関連付けられた購買データ、及び、承認リクエストデータをも格納してもよい。本願開示の方法によれば、データベース１２０は、販売者としてのユーザによって販売される物品又は役務に関連付けられている画像ファイル、名称、価格、説明、出荷及び配送情報、取引促進のための命令、及び、処理促進のための他の情報を格納していることができる。
【００３２】
例示の実施形態では、クライアントシステム１１４の１つが（図１に示す）承継銀行２６と関連し得るのであり、クライアントシステム１１４の別の１つが（図１に示す）発行元銀行３０と関連し得る。ＰＯＳ端末１１８は、（図１に示す）加入販売者２４と関連し得るのであり、又は、オンライン購買若しくは支払をなす（図１に示す）アカウント所有者によって用いられるコンピュータシステム及び／若しくは携帯システムであってもよい。サーバシステム１１２は、支払カードネットワーク２８と関連付けられていることができる。例示の実施形態では、サーバシステム１１２は、支払カードネットワーク２８等の金融取引処理ネットワークと関連付けられており、これは交換コンピュータシステムとも称される。サーバシステム１１２は、取引データを処理するのに用いられ得る。更に、クライアントシステム１１４及び／又はＰＯＳ１１８は、オンライン銀行、請求書支払アウトソーサ、承継銀行、承継プロセッサ、取引カードと関連する発行元銀行、発行元プロセッサ、遠隔支払処理システム、請求書作成者及び／又はレコメンダモジュール３４のうちの少なくとも１つと関連する、コンピュータシステムを含んでもよい。レコメンダモジュール３４は、支払カードネットワーク２８と関連付けられているか、支払カードネットワーク２８と契約上の関係にある外部の第三者と関連付けられていることができる。したがって、取引データの処理に関与している各当事者は支払カードネットワークシステム１００内に図示されたコンピュータシステムと関連付けられているのであり、当事者らは本願開示のように互いに通信できる。
【００３３】
図３Ａは、支払カードネットワークシステム１００のサーバシステム１２２のアーキテクチャについての例示的実施形態についての拡大されたブロック図である。（図２に示す）支払カードネットワークシステム１００のコンポーネントと同じである、システム１２２内のコンポーネントが、図２で用いられるのと同じ符号を用いて図３Ａで特定されている。例えば、レコメンダモジュール３４は、図１、２及び３Ａにおいて同様に付番されている。システム１２２は、サーバシステム１１２、クライアントシステム１１４，１１５、ＰＯＳ端末１１８、及び少なくとも１つの入力装置１１９を含む。サーバシステム１１２は更に、データベースサーバ１１６、取引サーバ１２４、ウエブサーバ１２６、ファクシミリサーバ１２８、ディレクトリサーバ１３０、及びメールサーバ１３２を含む。記憶装置１３４は、データベースサーバ１１６とディレクトリサーバ１３０とに接続されている。サーバ１１６，１２４，１２６，１２８，１３０，１３２は、ＬＡＮ１３６内で接続されている。更に、システム管理者のワークステーション１３８、ユーザのワークステーション１４０、及びスーパバイザのワークステーション１４２は、ＬＡＮ１３６に接続されている。代替的には、ワークステーション１３８，１４０，１４２は、インターネットリンクを用いてＬＡＮ１３６に接続されているか、イントラネットを介してＬＡＮ１３６に接続されている。
【００３４】
個々のワークステーション１３８，１４０，１４２は、ウェブブラウザを備えるパーソナルコンピュータである。ワークステーションで実施される機能は通常、個々のワークステーション１３８、１４０及び１４２にて実施されるものとして示されるが、それら機能は、ＬＡＮ１３６に接続する多数のパーソナルコンピュータのでれにおいても実施されてよい。ワークステーション１３８，１４０，１４２は、別個の機能に関連するものとして示されており、これによってＬＡＮ１３６へのアクセスを備える個々のものにより実施され得る様々なタイプの機能に関する理解を促進することとなる。
【００３５】
サーバシステム１１２は、レコメンダモジュール３４、並びに、従業員１４４及び第三者１４６即ちアカウント所有者、顧客、監査人、開発者、消費者、販売者、取得者、発行者等を含む、様々な個人（個体）とＩＳＰインターネット接続１４８を用いて通信可能な態様で接続するように構成されている。例示の実施形態での通信はインターネットを用いて実施されるものとして示されるが、他の実施形態では任意の他のＷＡＮタイプ通信が利用されてもよく、即ち、システム及びプロセスは、インターネットを用いて実施されるものに限定はされない。更に、ＷＡＮ１５０ではなく、ＷＡＮ１５０の代わりにＬＡＮ１３６が用いられてもよい。
【００３６】
例示の実施形態では、ワークステーション１５４を有する任意の承認された個人がシステム１１２にアクセスし得る。クライアントシステム１１４のうちの少なくとも１つは、遠隔位置に配置されたマネジャ用ワークステーション１５６を含む。ワークステーション１５４及び１５６は、ウェブブラウザを備えるパーソナルコンピュータである。更に、ワークステーション１５４及び１５６は、サーバシステム１１２と通信するように構成されている。更に、ファクシミリサーバ１２８は、電話回線接続を用いて、クライアントシステム１５８を含む遠隔配置クライアントシステムと通信する。ファクシミリサーバ１２８は、他のクライアントシステム１３８，１４０，１４２とも同様に通信するように構成されている。
【００３７】
図３Ｂは、他の関連するサーバコンポーネントが伴ったサーバシステム１１２のデータベースサーバ１１６内のデータベース１２０の構成を示す。より具体的には、図２，３Ａに図示のサーバシステム１１２のデータベースサーバ１１６と通信可能なデータベース１２０の構成を、図３Ｂは示す。データベース１２０はサーバシステム１１２内の幾つかの別個のコンポーネントに接続されており、これらは特定のタスクを行うものである。
【００３８】
サーバシステム１１２は下記のコンポーネントを含む：複数のカード所有者若しくはアカウント所有者と複数の販売者との間での金融取引を記する金融取引データを受信する受信コンポーネント１６０と；複数の販売者と、複数の販売者についてのペアに関連付けられている複数の相互作用指標とを含む販売者対応マトリクスを生成する生成コンポーネント１６２であって、該複数の相互作用指標は複数の販売者についてのペアの両方の販売者にて複数のカード所有者又はアカウント所有者によってなされた金融取引を記録するものである、コンポーネントと；アカウント所有者からの、販売者に関しての提案を求めるクエリを受信するための受信コンポーネント１６４と；レコメンダアルゴリズムに基づいて販売者に関してのランク付けリストを生成するための生成コンポーネント１６６であって、該レコメンダアルゴリズムはカード所有者によって訪問された複数の販売者の属性からユーザ選好を推定する、コンポーネント。
【００３９】
例示的実施形態では、支払カードネットワークシステム１００は、（不図示の）管理用コンポーネントを含むのであり、該コンポーネントは管理機能を捗らせるために入力コンポーネント及び編集コンポーネントを提供する。支払カードネットワークシステム１００は柔軟であり、他の代替的なタイプの報告を提供できるのであり、上述の選択肢に制限されはしない。
【００４０】
例示的実施形態では、データベース１２０は複数の区分に分割されるのであり、非限定的に述べれば、次の区分を含む：取引及び購買データ区分１７０；販売者データ区分１７２；及びカード所有者アカウントデータ区分１７４。データベース１２０内のこれらの区分は相互接続されており、必要に応じてその情報を更新したり検索したりすることができる。
【００４１】
図４は、（図１に図示の）カード所有者２２等のユーザにより操作されるユーザシステム２０２についての構成例を示す。ユーザシステム２０２は、クライアントシステム１１４，１１５，１３８，１４０，１４２，１４４，１４６、ＰＯＳ端末１１８、ワークステーション１５４、並びにマネジャ用ワークステーション１５６を含み得るが、これらに限定されるものではない。例示の実施形態では、ユーザシステム２０２は、命令を実行するためのプロセッサ２０５を含む。ある実施形態では、メモリ領域２１０内に実行可能命令が格納される。プロセッサ２０５は、１つ以上の処理ユニット、例えば、マルチコア構成を含んでもよい。メモリ領域２１０は、実行可能命令及び／又は他のデータを格納でき及びこれらの検索を可能とする任意の装置とされる。メモリ領域２１０は、１つ以上のコンピュータ可読媒体を含み得る。
【００４２】
ユーザシステム２０２は、情報をユーザ２０１に提示するための少なくとも１つのメディア出力コンポーネント２１５も含む。メディア出力コンポーネント２１５は、情報をユーザ２０１に伝達できる任意のコンポーネントとされる。ある実施形態では、メディア出力コンポーネント２１５は、ビデオアダプタ及び／又はオーディオアダプタ等の、出力アダプタを含む。出力アダプタは、プロセッサ２０５と動作可能に接続されており、更に、表示装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、若しくは「電子インク」ディスプレイ等の出力装置、又は、スピーカ若しくはヘッドホン等のオーディオ出力装置と、動作可能に接続可能である。
【００４３】
ある実施形態では、ユーザシステム２０２は、ユーザ２０１からの入力を受信する入力装置２２０を含む。入力装置２２０は、例えば、キーボード、ポインティング装置、マウス、スタイラス、タッチ感応パネル、タッチパッド、タッチスクリーン、ジャイロスコープ、加速度計、位置検出器、若しくは音声入力装置等を、含み得る。タッチスクリーン等の単体のコンポーネントは、メディア出力コンポーネント２１５の出力装置及び入力装置２２０の両方として、機能し得る。ユーザシステム２０２は、通信インタフェース２２５も含み得、該通信インタフェース２２５はサーバシステム１１２等のリモート装置と通信可能な態様で接続可能である。通信インタフェース２２５は、例えば、携帯電話ネットワーク、ＧＳＭ（登録商標）、３Ｇ、４Ｇ、やBluetooth（登録商標）若しくは他のモバイルデータネットワーク、又は、ＷＩＭＡＸ（登録商標）で利用するための有線若しくは無線のネットワークアダプタ、又は無線データ送受信機を、含み得る。
【００４４】
メモリ領域２１０内には、例えば、メディア出力コンポーネント２１５を介してユーザ２０１にユーザインタフェースを提供し、また、随的には、入力装置２２０から入力を受信して処理するためのコンピュータ読み取り可能命令が格納される。ユーザインタフェースは、他の可能なものの中でも、ウェブブラウザ及びクライアントアプリケーションを含み得る。ウェブブラウザにより、ユーザ２０１等のユーザは、サーバシステム１１２のウエブページ若しくはウェブサイト上に通常埋め込まれているメディア及び他の情報を表示でき、これと相互作用することができる。クライアントアプリケーションにより、ユーザ２０１はサーバシステム１１２のサーバアプリケーションと相互作用することができる。
【００４５】
図５は、（図２，３Ａ，３Ｂに示す）サーバシステム１１２等の、サーバシステム３０１の構成例を示す。サーバシステム３０１は、データベースサーバ１１６、取引サーバ１２４、ウエブサーバ１２６、ファクシミリサーバ１２８、ディレクトリサーバ１３０、及びメールサーバ１３２を含み得るがこれらには限定されない。
【００４６】
サーバシステム３０１は、命令を実行するためのプロセッサ３０５を含む。命令は、例えば、メモリ領域３１０内に格納される。プロセッサ３０５は、命令を実行するための（例えば、マルチコア構成の）１つ以上の処理ユニットを含み得る。命令は、UNIX（登録商標）、LINUX（登録商標）、マイクロソフトウインドウズ（登録商標）等の、サーバシステム３０１上の種々の様々なオペレーテングシステムの内部で実行され得る。当然のことながら、コンピュータベースドな方法の開始時（initiation）において、種々の命令が初期化時（initialization）に実行され得る。本明細書に記載の１つ以上の処理を実施するために要求され得るオペレーションがあるが、他のオペレーションは、特定のプログラミング言語（例えば、Ｃ、Ｃ＃、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、若しくは他の適切なプログラミング言語）にとっては、より一般的及び／又は特有なものであり得る。
【００４７】
プロセッサ３０５は、通信インタフェース３１５と動作可能に接続されており、これによりサーバシステム３０１は、ユーザシステム若しくは別のサーバシステム３０１等の、リモート装置と通信することができる。例えば、通信インタフェース３１５は、図２，３Ａ，３Ｂに示すように、ユーザシステム１１４からのリクエストをインターネットを介して受信し得る。
【００４８】
プロセッサ３０５は、記憶装置１３４とも動作可能に接続され得る。記憶装置１３４は、データを格納し及び／又は検索するのに適切な任意のコンピュータ操作型ハードウェアである。ある実施形態では、記憶装置１３４はサーバシステム３０１内に統合される。例えば、サーバシステム３０１は、記憶装置１３４として１つ以上のハードディスクドライブを含み得る。他の実施形態では、記憶装置１３４は、サーバシステム３０１に外付けされ、複数のサーバシステム３０１によりアクセスされ得るものとされる。例えば、記憶装置１３４は、ＲＡＩＤ構成のハードディスク又はＳＳＤ等の、複数の記憶ユニットを含み得る。記憶装置１３４は、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）及び／又はネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）システムを含み得る。
【００４９】
ある実施形態では、プロセッサ３０５は、記憶部インタフェース３２０を介して記憶装置１３４と動作可能に接続されている。記憶部インタフェース３２０は、プロセッサ３０５に記憶装置１３４へのアクセスを提供することができる任意のコンポーネントである。記憶部インタフェース３２０は、例えば、アドバンストテクノロジーアタッチメント（ＡＴＡ）アダプタ、シリアルＡＴＡ（ＳＡＴＡ）アダプタ、小型コンピュータ用周辺機器インタフェース（ＳＣＳＩ）アダプタ、ＲＡＩＤコントローラ、ＳＡＮアダプタ、ネットワークアダプタ、及び／又は、プロセッサ３０５に記憶装置１３４へのアクセスを提供する任意のコンポーネントを、含み得る。
【００５０】
メモリ領域２１０，３１０は、動的ＲＡＭ（ＤＲＡＭ）若しくは静的ＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、及び不揮発性ＲＡＭ（ＮＶＲＡＭ）等の、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み得るが、これらに限定されない。上記メモリタイプは例示に過ぎず、したがってコンピュータプログラムの格納に利用可能なメモリのタイプに関しての限定ではない。
【００５１】
図６は、スパースな販売者対応マトリクス６００について示す図であり、これはグラフとして表示されている（図１図示の）ChangeRankモジュール３４と共に用いられることができる。スパースな販売者対応マトリクス６００においてエントリ（ｉ，ｊ）には、販売者ｉ及びｊの間における共通的訪問事象についてカウントが含まれている（図９に図示）。例示的実施形態では、スパースな販売者対応マトリクス６００のグラフは、セントルイス圏のレストランから導出されるのであり、最も高位でランク付けされているレストランのみが表示されている。各ノード６０２は異なるレストランを表している。各エッジ６０４は２つのノード６０２間の接続を表している。典型的には、接続は、接続されたレストランの両方で取引を行ったアカウント所有者を表すか、単一のカード所有者によってなされた取引を表す。各エッジ６０４の太さ６０６は、接続されたレストランへの共通的訪問事象の頻度を表すか、両方のレストランで取引をなした顧客数を表すか、両方のレストランで同じカード所有者によってなされた取引数を表す。一般的に述べれば、異なるカード所有者の異なるレストランにおける選好を推測することができるのであり、そして、エッジの「太さ」を算定するためにこれを利用することができる。選好は、カード所有者が或るレストランを訪問した回数に基づいて推測されるのであり、同じレストランの他の顧客、及び、該カード所有者による他のレストランへの訪問によってそれが調整される。
【００５２】
図７は、レコメンダモジュール３４で行われる諸ステップについての例示７００である。
【００５３】
レコメンダモジュール３４で用いられるアルゴリズムには、３つの主要ステップが含まれる。即ち、下記の通り：
１．  明示的なユーザ選好を伴わずにして全ての販売者のランクを決定するステップ。
２．  訪問された具体的販売者についてのリストから推測されたを伴って全ての販売者のランクを決定するステップ。
３．  ステップ１及び２の結果を比較してランク変動の降順でソートした販売者を返す。
【００５４】
アルゴリズムのステップ１及び２は、図７に示されたように達成される。アルゴリズムは、代表されるレストランについてのペアが全て含まれた販売者対応マトリクス７０２を伴って開始されるのであるが、販売者に関しての行及び列（ｉ，ｊ）の交差箇所たる各セルに初期値が付与されている（図９に図示）。統一ユーザ選好入力ベクトル７０４を用いて、第１の結果ベクトル７０６を生成する。各々の黙示的又は明示的ユーザエントリについては、エントリｉを１に設定し、そして正規化する。第２のステップでは、トランザクションがなされた販売者の各々について、ユーザ選好入力ベクトル７０４に関してはより大きな値が与えられる。
【００５５】
ステップ２は、視覚的には、以前訪問された場所の販売者についてのネットワークに大きな量のアクティベーションを付与することと等価である。演算を選択可能な回数反復すること、例えば５回頒布することによって、アクティベーションをネットワークにわたって分配する効果が得られる。
【００５６】
最後に、ステップ３では、各販売者の総合的ランクを変化させるユーザの取引履歴由来のアクティベーション量が決定され、また、最も大きいランク変動を伴う販売者が先に返される。
【００５７】
上述した方法は「反復的」アプローチであり、より多くの計算量を甘受することによってより少ない（主メモリ）領域を動員するという利点を有する。Ａが正規化された共通的訪問事象マトリクスであるとし、各列が１となる総和を示すとし、（総和が１である）ｖ０が初期選好ベクトルを表すものとし、ｖｋが第ｋ回目の反復後のスコアを表すものとし、ｄが減衰係数を表すものとすれば、次式が得られる：
ｖｋ＝ｄＡｖｋ−１＋（１−ｄ）ｖ０                          （１）
減衰係数はｄ＝０．８５位のものとして選定され得る。選定された減衰値はスコアに影響を及ぼし、また、反復的手法がどの程度素早く収束するかに影響を及ぼす。
【００５８】
式（１）の計算には行列・ベクトルの乗算が含まれており、これ故に演算量的複雑度が多くもたらされる。要求に応じて乗算を行うという実装形式はスケーラビリティの観点から問題をもたらし得る。なぜならば、行列Ａの大きさと並行する要求の件数がスケーラビリティ問題をもたらし得るからである。
【００５９】
別のアプローチは「power」方法と称され、（少なくとも５反復分迄）全てのパスを予め演算しておく。power方法は早さの観点で利点を有する。なぜならば、（スパース行列の代わりに）完全な行列を用いるという犠牲を払って１回的なオフライン事前演算コストを伴うからである。power方法は、３０，０００〜５０，０００位迄の販売者を有する販売者集合に関して有効である。
【００６０】
図８は、（図７に図示の）販売者対応マトリクス７０２のレストランを含む領域についてのマップ８００である。例示的実施形態では、マップ８００はセントルイス圏についてのものである。上述のレコメンダモジュール３４の各反復回に関しては、アルゴリズムの各反復回に含まれるレストランを表すアイコンによって示されるようにしてネットワークにわたってアクティベーションが分配される。
代替的なChangeRank尺度
２つの主要計算には以下が含まれる：
１．  ランクに基づいたスコア
販売者の最終的ランキングは、ユーザ選好を伴わなかった差異の元のランク位置に対して明示的ユーザ選好故に何スロット分昇位したかに直接的に比例するのであり、そしてそれは元の順位でスケーリングされる。
２．  累積的エネルギーに基づいたスコア
（１）のようにスロット変化に基づいてスコアを決する代わりに、最終的ランキングは、ユーザ選好が考慮される前後において所与の販売者より上位に存するランクエネルギーの比率に基づいて決せられるのであり、即ち、より高いランクスコアを有する販売者は若干名の他の高位ランク販売者しか退けることができないが、ランキングで追い越された販売者に関連付けられている「質量」に基づいてより多くの貢献が付与される。
データ上の利点
レコメンダモジュール３４は、適合させるべきパラメータを有さず、定義域に対して独立であり、従って良好な提案を為すに際しては入力データに完全に依存している。また、提案をもたらすに際して、該モジュールは何らのメタデータにも依存しない。後述でさらに詳述するように、ChangeRankインタフェース内の種々の意図によって包括されるべき販売者の種類に関して、金融取引データ要素たる「履歴」が、良好な第１次パスフィルタを提供する。レコメンダモジュール３４は、料理（キュイジーヌ）・コスト・地理等の販売者対応マトリクスにて捕捉された黙示的メタデータを活用する。究極的には、明示的メタデータタグは、ユーザの顕在化意図にランク付けされた結果を適合させるためのポストフィルタリングのために使用される。例示的実施形態では、１年分のカード所有者金融取引データであって、先述の業界に関しての、そして、セントルイス及びニューヨークのＭＳＡについての、データを用いて、販売者対応マトリクスを生成した。該マトリクスには約３８，０００の販売者が含まれている。
局所的な提案をもたらすことについて
局所的な提案をもたらす能力を実証するために、２つのシード集合（seed set）（或いはピックリスト（pick list））が生成されてレコメンダモジュール３４へと入力されたのであり、これらは、廉価なイタリアンレストランシードリスト（seed list）と高価なイタリアンシードリストである。
【００６１】
各集合（set）に関してのマップは販売者に関しての群（group）を含んでおり、第０番群はシードレストランである。そして、提案は各層毎にグルーピングされて着色されるのであり、即ち第１番群＝トップ１０、第２番群＝１１〜２０位等とする。
【００６２】
各シードリストは、質及びコストの面で元のシードリストに相当する提案を生成するのであり、両者はイタリアンに対してのバイアスを有している。このことが、アルゴリズムがデータ内において捕捉された黙示的特徴を活用していることの証左である。提案は、純粋にシードリストへの近接性のみによって左右されているわけではない。
【００６３】
図９は、セントルイス及びニューヨークの都市部を含む販売者対応マトリクス９００であり、これは異なる都市部のシードに基づいて別の都市部に関しての提案を決定するために用いられる。販売者対応マトリクス９００は、カード所有者と販売者のペアとの間の相互作用を例示するのであり、各販売者については、水平軸に関しては第ｉ〜ｍの販売者に関しての第ｉ番目販売者として表され、垂直軸に関しては第ｊ〜ｎの販売者に関しての第ｊ番目販売者として表される。相互作用は（ｉ，ｊ）交差箇所におけるタリー（tally）印として表され、一部の実施形態では適切な（ｉ，ｊ）交差箇所におけるセルのシェーディングとして表される。
長距離用の提案をもたらす場合
レコメンダモジュール３４の核心部は販売者対応マトリクス９００である。販売者対応マトリクス９００の（左上部から右下部への）対角線９０２は、高度な結合を有している販売者らのブロックを含んでいる。これらは通常は地理的領域であり、例えば、部分マトリクス９０４，９０６はそれぞれセントルイス圏及びニューヨーク圏の高度に結合された販売者を表す。また、異なる２つの地理的領域における販売者間の連結に対応する、対角線を外れた部分マトリクス９０８もある。これらのブロックはより少ない数の共通的訪問事象を有している傾向があり、長距離用提案を可能たらしめるには単純な「増幅係数」で乗じてやることを要する。
長距離提案用のアルゴリズム
１つの実施形態では第１の基礎的増幅アルゴリズムが用いられ、対角線を外れた部分マトリクス９０８のカウントが係数で乗算されて、カウントが領域間においてより比例的となるようにされ、あたかも販売者についての２つの集合が同じ地域にあるようになる。第２の手法たるχ２乗増幅法は、増幅係数を設定するためのより統計学的に厳格な方法である。第３の「地域的」対微視的増幅アルゴリズム（“regional” vs. micro amplification algorithm）では、ブロックレベルではなく、販売者レベルで増幅係数を設定する。
【００６４】
長距離用提案の用途の例について述べるに、セントルイスに関する２つのシードレストラン集合を用いて、個人化した提案をニューヨークに関して生成することができ、レストランのみならず検討中の他の販売者カテゴリについても同様になせる。
【００６５】
「廉価（inexpensive）なイタリアンＳＴＬ」シードリスト（seed list）に属するRigazzi’s等のレストランが、ニューヨークのApertivo等の長距離用提案を生成するのであり、両者ともに中級イタリアンレストランである。他方で、「高価（expensive）なイタリアンＳＴＬ」シードリストに属するTrattoria Marcella等のレストランは、Patsy’s Italian Restaurant等のニューヨーク用提案をもたらす。
【００６６】
「高価なイタリアンＳＴＬ」シードリストについて提案された上位５者のニューヨーク所在ホテルは、平均で４．２のトリップアドバイザ（登録商標）評価を有しており、平均の宿泊料（average room rate）は１室＄５８９／１泊である。「廉価なイタリアンＳＴＬ」シードリストに転じると、上位５者の平均トリップアドバイザ評価は４．０であり、平均コスト（average cost）は＄１７７／１泊である。
【００６７】
Fitflop USA社はサンダルやクロッグ靴等の廉価で心地よい靴類を作っており、物理店舗がニューヨーク州ワイトプレーンズにある。「高級（high-end）イタリアンＳＴＬ」シード群（seed group）では当該店舗（store）は第２１４位にランクされたが、「廉価なイタリアンＳＴＬ」シード群では当該販売者（merchant）は第１２位スロット迄昇位した。
【００６８】
Vineyard Theatre and Workshop Centerはニューヨークの自称「大胆系演劇の殿堂」である。当該販売者は「高級イタリアンＳＴＬ」シード群では第２位にランクされており、「廉価なイタリアンＳＴＬ」シード群では第５７位にランクされた。チケット価格が要因となっているように見受けられる。
【００６９】
レコメンダモジュール３４に関しての短絡的な実装は不必要に複雑となり得る。なぜならば、短絡的な実装では、全ての可能な目的地エリアに関して同時的に予測がなされるからである。提案に関しての要求の圧倒的大多数は、シードデータのために使用された消費パターンとの関係で局所的なものとなり易い。計算量的複雑度とランキングの質及び外部販売者メタデータの必要性とをトレードオフするようなアルゴリズムのバリエーションを選択することができる。以下においてアルゴリズムに関しての４種のバリエーションについて述べるのであり、単純なものから複雑なものまで含まれる。
【００７０】
上述のように、金融取引データを活用するための最も単純かつ最もスケーラブルな手法は、アルゴリズムのステップ１だけを行うことであり、第１のアプローチにおいて全ての販売者についての総合的ランク付けを生成することである。そして、ユーザの意図（例えば、「イタリアン」、「家族連れに優しい」、ＮＹＣ等）を用いて最終提案を篩に掛けていく。以前のクエリの一部として総合的ランク値（rank value）が既生成である場合、これらをＮＹ及びＳＴＬ地域に直接的に適用することができる。第１のアプローチは販売者対応マトリクスのために金融取引データを使用するものの、個人化された提案をもたらすためにはカード所有者に固有のデータを用いることはない。
【００７１】
アルゴリズムの第１のバリエーション（variation）は、ユーザについて観測された取引挙動の地元に関する提案がユーザによって要求された場合に良好にスケールされる傾向がある。第１のバリエーションでは、局所的な提案に関しては純粋なままのアルゴリズムを用いるのであり（部分マトリクスを入力していく反復的方法（method）又はパワー方法のこと）、長距離用提案に関しては上述の第１の手法（approach）を用いることができる。第１のバリエーションによれば、提案の要求の大方についてカード所有者挙動に基づいた個人化がもたらされるという意味での利点がある。主たる短所は、長距離用提案の関連性が本来であれば達成できた水準に至らないという点である。
【００７２】
アルゴリズムの第２のバリエーションは、長距離用スケーラビリティに助力するのであり、即ち２段階領域横断的手法である（two-step cross-region approach）。アルゴリズムとりわけ増幅ステップは、領域横断的提案を直接的になすように設計されておるが、２段階領域横断的提案（two-step cross-region recommendation）はアルゴリズムの性能を向上させる。第２のバリエーションでは、シード又は優先されている販売者が少数回の反復でソース領域に滞留していくのであり、そしてソース領域における最もアクティブな販売者が目的地領域（destination region）のシードに接続するのであり、そこで局所的提案が計算される。換言すれば、（例えば、ニューヨーク市での提案のためにセントルイスのシードが用いられる場合等の）領域を横断する提案（across-region recommendation）をなすに際しては、ターゲット位置（target location）における最上位提案が認識された上で第２ステップたる局所的提案をなすために使用される。
【００７３】
スケーラビリティ向上のためには、例えば１００万掛ける１００万等の過度に大規模な行列を提案のために用いるべきではない。計算量的複雑度に加えて、対角線から外れたブロックについての不適切なスケーリングが局所的な提案にすら相当な影響を及ぼしてしまい得る。殆どの場合において最大で２地域が活用されるとの仮定下では、地域についてのペアに関する共通的訪問事象マトリクスが提案行為の遂行のために用いられる。
【００７４】
長距離用提案は次の極僅かな部分だけを用いてなされることができる：販売者対応マトリクス、シードリストについてのＭＳＡ、目的地についてのＭＳＡ、及び、２つのＭＳＡ間のリンク。この第３のバリエーションでは、販売者対応マトリクスの大部分について作業を要するという犠牲を払った上で、全クエリについて真正な意味での個人化が可能になるという利点がもたらされる。販売者対応マトリクスの関連性を有する部分の選定は、事前乗算ステップによって達成され得る。
【００７５】
地域についてのペアを用いることによって、領域横断的提案に際して少数の都市部をハブ或いはハブ都市として用いることが可能となる。ハブ都市は、航空分野の文脈におけるハブ都市の概念と類比を為す。或る都市から別の都市に直接飛行するのが困難たり得ることと同様に、特定のシード都市（seed city）のシードデータを用いて或る都市についての提案を生成することが困難たり得る。２つの都市間の相関がより低い故に困難性が生じ得る。このような場合、中間的なハブ的な都市又は領域を用いる２段階提案処理が、提案を改善し得る。例えば、合衆国内の上位２０件の都市部についての提案を要する場合、ハブとして地理的位置に基づいて５つの都市部を選択することができる。残余の１５個のエリアは各ハブとペアリングされて、計１５＊５＝７５ペアがもたらされる。さらに、５＊４／２＝１０ペアがハブ間で生成される。ハブ不使用時の２０＊１９／２＝１９０ペアの代わりに、合計８５ペアが用いられることになる。残余の都市の各々が１つだけのハブとペアリングされる場合、上記ペア数をさらに減じることができ、その場合１５＋１０＝２５ペアが用いられることになる。極論においては、１つのハブだけを用いるのであり、合計１９ペアが作成されることになる。複数領域提案は下記の形式でなされる：
（始点都市）−（ハブ都市）−［随意的な別のハブ都市］−（目的都市）
ここで、各遷移において上位Ｋ件の提案が次ラウンドのシードとして用いられる。
【００７６】
異なるアプローチとしては、各都市部について局所的共通的訪問事象マトリクス（local co-visit matrix）を維持して、これを局所的な提案に活用することが挙げられる。複数地域提案のためには、販売者についての「合理的な」部分集合を選択するのであり、該選択は地域間接続及び中心性、ページランクスコア等の他の尺度に基づいてなされる。そして、複数の領域の販売者についてのその部分集合を用いて領域横断的提案用のシードを生成することができ、そしてこれらのシードをターゲット位置に関しての局所的提案エンジンにプラグインする。
【００７７】
第４のバリエーションは上述のようであり、アルゴリズムは、ユーザからの選好を何ら知らずにしてグラフ接続性のみに基づいて販売者に関しての重要度順位を確立する。そして、クエリ時において、合致する検索タームを含むページのみが、それらのランキングに従って返される。アルゴリズムに関しての当該バリエーションは、全ての販売者について同時的に提案をもたらすのであり、多くの場合これは不必要でありまた実行不能となる。
【００７８】
ニューヨーク市のレストランについての提案をセントルイスの人気店（St. Louis favorites）を用いてもたらす例では、元の複数領域共通的訪問事象マトリクス（original multi-region co-visit matrix）が分解されて、そして領域横断的提案がなされる。セントルイス厳選店（St. Louis picks）を用いることによってセントルイスに所在するレストランの市場だけに向かう選好ベクトルが形成される。セントルイスのレストランのみに関する部分マトリクスを用いて結果的なページランクスコアの決定がなされる。ニューヨーク市（ＮＹＣ）及びセントルイス（ＳＴＬ）のレストランに関する部分マトリクスを用いてニューヨーク市のレストラン市場に関する選好ベクトルを計算する。生成されたニューヨーク市の選好ベクトルを用いてニューヨーク市についての局所的提案を行うのであってこの際ニューヨーク市のレストランのみに関する部分マトリクスを用いる。第２のステップは、ＮＹＣ−ＳＴＬ部分行列を用いて合理的な選好ベクトルたるｖ＿ＳＴＬを取得することを含むのであり、該部分マトリクスはＮＹＣのレストラン及びＳＴＬのレストランの間の二部グラフに対応する。単純で素直なアプローチは、マトリクスのＳＴＬ部分から、マトリクスのＮＹＣ部分までへワンステップウォークを行うことである。先ず、行列Ｂの列の総和が１となるように正規化する。そして、次式を用いてＮＹＣ選好ベクトルを生成する：
ｖ＿ＮＹＣ＝Ｂｖ＿ＳＴＬ
当該方法の直接的利点は、領域横断的マトリクス増幅が不要であるという点である。また、ターゲット都市に関しての選好ベクトルがどのように生成されるかによって、第１のステップを行うことを要さない場合があり得る。
【００７９】
図１０は、レコメンダモジュール３４についてのバリエーションの各々に関して、様々な尺度にわたって評価を行う表１０００を示している。１つのバリエーションが全てのクエリにとって最適であるとは限らないが、計算資源利用可能性やネットワーク速度等の（例示的に列挙されており限定的ではない）制約的条件に応じて、諸バリエーションに関してユーザが選択をするか自動的に選択をするかできる。
【００８０】
各尺度は見出し行１００２に列挙されている。第１の尺度１００４は各バリエーションがどの程度良好に実行時においてユーザデータを活用するかについての評価に関する。１〜４の値は、尺度として最も望ましくない（１）から尺度として最も望ましい（４）の意味を表す。この場合においては、時々「純粋」バリエーションとも呼ぶ第４のバリエーションに関しては、最善の評価は次の場合に与えられる：各バリエーションがどの程度良好に実行時においてユーザデータを活用するかを検討した場合。同様に、第２の尺度１００６は、第２、第３、及び第４のいずれのバリエーションも、バリエーションの局所的提案性能が考慮された場合に最も望ましいものとなることを表している。同様に次のものも図示されている：長距離用尺度１００８、各バリエーションにおけるアルゴリズム複雑度に関する尺度１０１０、及び、メタデータ尺度に対しての依存度１０１２。
個人化の制御
ユーザ選好の取得
１つの実施形態では、カード所有者が支払カードのＰＡＮを登録して様々な業界コードについてユーザ履歴を取得して、これについて提案が生成される。もっとも、他の方法も存在するのであり、例えば、文言タイプの検索を用いてユーザは指定された地域（即ち、自宅）に属する人気店リストを選択することができる。そして、このリストからユーザ選好ベクトルが構築される。発見選好宣言を拡張して、リストからの料理名選択肢を含めることができる。ユーザ選好ベクトルは、選択された料理に属する全てのレストランを選択することによって構築できる。選好が取得されなかった場合、アルゴリズムはバイアスなきユーザ入力ベクトルを伴った上で提案をもたらすことができるのであり、実質的には、位置及び発見選好宣言（discovery preference sentence）に従ってフィルタされた全てのレストランに関しての第１のバリエーションに復帰する。
ユーザ選好の重み付け
より多くの又はより少ない個人化を達成するためにユーザの指定選好を重み付けるためには、２つの方法がある。
１．  ユーザ入力ベクトル修正
既定の構成では、ユーザ入力重みのＪ／（Ｊ＋１）％がＪ個の選好／訪問された指定販売者に回され、他方の１／（Ｊ＋１）％が残余の販売者の間に分配される。実際には、分子は０からＪ＋１まで変化できるのであり、下記のことがいえる：
０の場合は純粋に探検的な場合（上述の第３のバリエーションに対応する）であり、
Ｊは、選好に大きな重みが付与されるように選択されたのであるが、全ての販売者にランクが割り当てられるのであり、
Ｊ＋１は純粋に活用的な場合であり、ユーザのお気に入りに向けて結果を強く誘導していく。
２．  主ループ内の反復回数
既定の構成では、主ループを所定の回数実行するのであり、例えば５回とすることができるがこれに限られはしない。経験則的には、５回の反復の後にユーザ選好がネットワークの外縁迄へと伝播していくのであり、最高位ランキングは収束し始める。反復回数は０回から任意の正の整数の値を取ることができ（、或いは何らかの収束条件が充足されるまで反復されることができ）、０回はユーザの選好／履歴を完全に無視するものであり、上述の「ユーザ入力データ修正」をゼロに帰するのに等価であり、換言すれば、単なる普通のChangeRankモジュールである。これに対して５回は、強度の個人化とスケーラビリティとの間での理想的なトレードオフを表している。他の条件に基づいて、より大きな反復回数又は他の収束条件を選択することもできる。双方の方法において、ゼロ案件（個人化なしの案件）から最大値案件（最大限の個人化がなされる案件）までの幅がある。この幅は、探索対活用トレードオフ（explore vs. exploit tradeoff）とも時々称される。なお、正確な解を事前計算することも可能であることに留意されたいのであり、これは無限回の反復まで計算したことと等価になる。このような事前計算は相当の計算資源を消費するため、資源節約の観点から、各提案リクエスト毎にではなく、定期的にしかなされ得ない。
ユーザの意図に関して行う事前フィルタリング
事前フィルタリングの別形式として、地理的フィルタリングがある。ユーザが目的地及び既知の領域を自己の選好に関して指定すると、アルゴリズムは、その余の地理的領域を販売者対応マトリクスから排して計算量を最小化することができるのであり、また、これによって提案がソース選好リスト（source preference list）により直接的な連関を持つようにすることができる。
ユーザの意図に関して行う事後フィルタリング
レコメンダモジュール３４は、次の「発見」宣言を完成させることによってユーザ意図を捕捉する：
「私は選択肢１を同伴しており、選択肢２に関する活動を行いたいのであり、これに関しての価格については選択肢３としたいのであり、選択肢４な場所であることを望む。」
各空欄に関して、選択可能な選択肢がユーザに対して提示される。例えば、選択肢１については、ユーザは次のような選択肢を選択し得る：「自分だけ」、「我が友人」、「我が同僚」、「我が配偶者」等。選択肢２については、「探検」や「活用」等の選択肢を提供することができ、これによってその当時のユーザの冒険心の度合いを捕捉する。選択肢３については、「お安い」、廉価、「高価」等の選択肢を提供することができる。選択肢４については、「地元で人気」、「辺鄙な場所っぽい」、「ロマンティック」、「騒々しい」等の選択肢を提供することができる。
【００８１】
ユーザの意図の強制は、販売者に関して結果として得られる提案リストをフィルタリングすることによって、達成できる。以下の表の各々は先述の宣言文の一部に対応しており、宣言文の当該部分についてフィルタリングをなす方法として提案される方法が含まれている。
【００８２】
「私は．．．を同伴しており」の節に関しては、全ての販売者属性タグ（例えば、「家族連れに優しい」、「団体様に宜しい」、「屋外での食事」等）を可能性のある各々の選択肢に対してマッピングすることによって、取得又は推測された販売者メタデータを活用する。例えば、「屋外での食事」とのタグは、「我がデート相手」へとマッピングするであろう。
【００８３】
【表１】
0006587750.tif 000002
【００８４】
「．．．に関する活動を行いたい」との節に関しては、表２にあるように、販売者対応マトリクスを形成するのに用いた業界コードを可能な応答のそれぞれに割り当てることによって決定することができる。
【００８５】
【表２】
0006587750.tif 000003
【００８６】
【表３】
0006587750.tif 000004
【００８７】
「価格については．．．としたい」との節の処理については、以下の２つのステップが用いられる：
１）  各販売者及び業界コードについて、高位／中位／低位の分岐点を計算するステップであって、「高位」は上位２０％であり、「中位」は中間の２０〜８０％であり、「低位」は底辺の２０％である、ステップと、
２）  販売者毎の利用可能履歴を各々３つのカテゴリたる高位／中位／低位にマッピングして、消費額に関しての最頻レベルを突き止めるステップ。
【００８８】
【表４】
0006587750.tif 000005
【００８９】
宣言文の「．．．な場所であることを望む」の節については、販売者レベルで付加されている属性を用いることによって処理することができる。「地元の人気店」との定義（definition）がありこれは再利用されるか再定義されることができ、「人気」との選択肢（option）は販売者側の提案の受け売りとなり、「新規開設店」との部分（portion）はデータウェアハウスの「begin_date」（開始日）フィールドによって根拠付けられ得るのであるが若干の連続性問題が生じ得るのでありその際には手動介入が必要となり得る。例えば、販売者が承継銀行を変更した場合、新たな場所識別子が生成され得るのであり、既存の浄化（スクラビング）プロセスが新たな場所を元のそれと合致させようと試みて元のbegin_dateが保持され得る。しかし、手動での再検討が必要となり得る場合も時々ある。
【００９０】
【表５】
0006587750.tif 000006
【００９１】
図１１は、販売者に関しての提案をもたらすための例示的方法についての流れ図である。方法１１００は、メモリ装置に接続されたコンピュータ装置を用いて実施される。方法１１００は次のステップを含む：複数のカード所有者若しくはアカウント所有者と複数の販売者との間での金融取引を記した金融取引データを受信するステップ（１１０２）、並びに、販売者対応マトリクスを生成するステップであって、該マトリクスは複数の販売者及び複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標を含んでいる、ステップ（１１０４）。該複数の相互作用指標は複数の販売者についてのペアの両者にて複数のカード所有者若しくはアカウント所有者によって為された金融取引を記録する。方法１１００は次のステップをさらに含む：販売者に関しての提案を求めるクエリをアカウント所有者から受信するステップ（１１０６）、並びに、レコメンダアルゴリズムに基づいて販売者に関してのランク付けリストを生成するステップであって、該レコメンダアルゴリズムはカード所有者によって訪問された複数の販売者についての属性からユーザ選好を推測するステップ（１１０８）。
【００９２】
本明細書では下記のコンピュータベースド方法が開示されている：カード所有者の履歴的購買パターンに基づいて販売者関しての提案をカード所有者に対して行う方法、又は、取引が履歴的購買パターンを逸脱していることに基づいて若しくは取引が既知の不正類型に合致していることに基づいて不正取引を検出する方法。方法は、メモリ装置に接続されたレコメンダコンピュータ装置を用いて実施される。レコメンダコンピュータ装置は、ネットワークを介して、ユーザコンピュータ装置及び支払処理主体と通信可能に接続されている。また、別個のデータ記憶・検索装置上に格納された別個のデータ構造たり得るマトリクスプロセッサも、支払処理主体と通信可能に接続されているのであり、該接続はネットワークを介しているか、ＬＡＮ等の私的ネットワークを介しているのであるがこれらには限定されない。方法は、複数のアカウント所有者と複数の販売者との間での金融取引を記した金融取引データを受信するステップを含む。１つの実施形態では、金融取引データは、ネットワークを介して、支払処理主体から到来してレコメンダコンピュータ装置によって受信される。他の実施形態では、マトリクスプロセッサは、支払処理主体から直接に金融取引データを受信する。
【００９３】
方法は、複数の販売者及び複数の販売者についてのペアに関連付けられた複数の相互作用指標を含んでいる販売者対応マトリクスを生成するステップをも含む。複数の相互作用指標は、複数の販売者についてのペアの少なくとも１つのペアの両販売者にて複数のアカウント所有者によって為された金融取引を記録するために用いられる。相互作用についてのこのような記録動作の視覚的結果は図９に示されている。マトリクスの各軸に沿って複数の販売者が表されているのであり、２つの販売者との間でアカウント所有者が関与する相互作用はこれら２つの販売者の交差箇所で記録されるのであり、列が一方の販売者を表し、行が第２の販売者を表す。それら２つの販売者に関しては、全てのアカウント所有者について、各相互作用毎に、交差箇所にあるセルがインクリメント処理を受ける。そして、該記録をレコメンダ或いは不正検出スキームにて活用することができるのであり、該記録は、アカウント所有者が使用するであろう販売者を束ねる指標として機能する。該記録をレコメンダシステム或いは不正検出スキームにて、アカウント所有者購買パターンの指標として活用することができる。また、履歴的パターンを逸脱する金融取引データが受信された場合、金融取引データを既知の詐欺モデルと比較して、不正取引の存在の確認を支援するような、不正取引に特有なパターンを見出すことができる。例えば、不正取引についての既知のパターンとしては、次のようなパターン逸脱購買活動が含まれ得る：（これらには限定されないが、）宝石類や電子製品等の小型且つ高価且つ容易に現金化可能な商品についての購買活動。特定のパターンを有するアカウント所有者にとって宝石類の購入が希な出来事であるとされている局面において、パターン逸脱購買活動が宝石商にてなされていると察知された場合、潜在的に不正な取引に関して、レコメンダコンピュータ装置は、支払処理主体及び／又はアカウント所有者に対して警告を発することができる。
【００９４】
方法は、販売者に関しての提案を求めるクエリを、アカウント所有者又は他のユーザから、受信するステップをも含む。典型的には、アカウント所有者又は例えばレコメンダコンピュータ装置をサービスとして使用している非アカウント所有者等の別ユーザが、特定の商品又は役務に関しての販売者に関しての提案を要求する。レコメンダコンピュータ装置又はレコメンダモジュールは、アカウント所有者によって訪問された複数の販売者の属性から推測されたユーザ選好に基づいて販売者に関してのランク付けされたリストを生成する。レコメンダコンピュータ装置又はレコメンダモジュールは、潜在的には不正たり得る取引に関してのクエリにも応答することができ、これによって取引が不正である可能性を決定し得る。
【００９５】
本願において「プロセッサ」との用語は、中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、縮小命令セット回路（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、論理回路、及び本明細書に記載する機能を実行することができるその他の回路又はプロセッサを言い得る。
【００９６】
本願において「ソフトウェア」との用語及び「ファームウェア」との用語は可換的に用いられるのであり、以下の装置による実行のためにメモリ内に格納される任意のコンピュータプログラムを含む：携帯型装置、クラスタ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、クライアント、サーバ、及び、プロセッサ２０５，３０５。ここでいうメモリはＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びＮＶＲＡＭを含む。上述のメモリタイプは例示に過ぎず、したがってコンピュータプログラムの格納用途に使用可能なメモリについての制約とはならない。
【００９７】
上述の本願に基づいて理解されるように、上述下本開示の前記実施形態は、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの任意の組合せ若しくはサブセットを含む、コンピュータのプログラミング又はエンジニアリング技術を用いて実施され得る。コンピュータ可読な及び／又はコンピュータ実行可能な命令を有する、そのような結果として生じるプログラムのいずれについても、１つ又はそれ以上のコンピュータ可読媒体内に組み込まれ、又はそれと共に提供され得るのであり、その結果、本開示で説明される実施形態に係るコンピュータプログラム製品、すなわち、製造品を構成する。コンピュータ可読媒体は例えば、固定（ハード）ドライブ、ディスケット（登録商標）、光学ディスク、磁気テープ、ＲＯＭやフラッシュメモリ等の半導体メモリ等であることができ、或いは、インターネットや他の通信ネットワーク若しくはリンク等の伝送／受信媒体等とされ得る。コンピュータコードを含む製造品は、１つの記録媒体から直接命令を実行することによって、又は、１つの記録媒体から別の記録媒体へコードをコピーすることによって、又はコードをネットワーク上で送信することによって、構成され及び／又は利用され得る。次のステップの少なくとも１つを行うことによって、本願の方法及びシステムの技術的作用を実現し得る：（ａ）第１のデータについての第１のコーパスを受信するステップであって、前記第１のデータは、前記第１のデータについての第１のコーパスの第１の要素と、前記第１のデータについての第１のコーパスの第２の要素との間の相互作用についての指標を含む、ステップと、（ｂ）前記第１の要素と前記第２の要素との間の相互作用について相関付けを行う第１のマトリクスを生成するステップと、（ｃ）第２のデータについての第２のコーパスを受信するステップであって、前記第２のデータは、前記第２のデータについての第２のコーパスの第３の要素と、データについての前記第２のコーパスの第４の要素との間の相互作用についての指標を含むステップと、（ｄ）前記第３の要素と前記第４の要素との間の相互作用について相関付けを行う第２のマトリクスを生成するステップと、（ｅ）前記第１及び前記第２の要素間の相互作用並びに前記第３及び前記第４の要素間の相互作用によって定義されるキーを用いて前記第１のマトリクスと前記第２のマトリクスとを結合させることによって第３のマトリクスを生成するステップ。
【００９８】
本願においては、「非一時的コンピュータ可読媒体」との用語は、任意の方法又は技術によって実装された有体的なコンピュータベースドな装置の任意のものを表すものとして意図されており、該媒体は、コンピュータ可読命令やデータ構造やプログラムのモジュールやサブモジュール又は任意の装置における他のデータ等の情報を短期的に又は長期的に記憶するためのものである。したがって、本願開示の方法は、非限定的に列挙すれば、記憶装置及び／又はメモリ装置等の有体的且つ非一時的なコンピュータ可読媒体上に実装された実行可能命令としてエンコードされ得る。プロセッサによってこのような命令が実行されると、上述した命令の少なくとも一部がプロセッサによって行われる。また、本願においては、「非一時的コンピュータ可読媒体」との用語は、全ての種類の有体的なコンピュータ可読媒体を含むのであり、非限定的には非一時的コンピュータ記憶装置が含まれ、これらには非限定的には揮発性及び不揮発性媒体並びに取り外し可能及び取り外し不能媒体が含まれるのであってこれらにはファームウェア、物理及び仮想記憶域、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、及び、ネットワークやインターネット等の他の任意のデジタルソーズ、及び、未だ開発されていないデジタル手段が含まれているのであり、唯一排されるのは一時的な伝播中の信号である。
【００９９】
本願では、「コンピュータ」との用語及び「コンピューティング装置」等の関連用語は、コンピュータの技術分野において集積回路として指称されるものだけには限定されておらず、広義な意味で、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、ＡＳＩＣ、及び他のプログラム可能な回路が指称されており、これらの用語は可換的に本願にて用いられている。
【０１００】
本願では、「モバイルコンピューティング装置」との用語は可搬的な態様で利用される任意のコンピューティング装置を表し、非限定的に例示すれば、スマートフォン、ＰＤＡ、コンピュータタブレット機、ハイブリッド型の電話／コンピュータタブレット機（所謂「ファブレット（phablet）」）、又は、上述のシステムにおいて作動可能な類似の携帯型装置が含まれる。一部の例では、モバイルコンピューティング装置は、様々な周辺機器及びアクセサリを含み得るのであり、非限定的に例示すれば、マイクロフォン、スピーカ、キーボード、タッチスクリーン、ジャイロスコープ、加速度計、及び気象学的装置等が含まれる。また、本願では、「携帯型コンピューティング装置」及び「モバイルコンピューティング装置」との用語は交換可能なものとして使用され得る。
【０１０１】
本明細書及び特許請求の範囲に関しては、関連する基礎的機能に変化がもたらされない程度の変動が起こり得る量的な表現に関して、概略的な表現を用いて修飾がなされ得る。したがって、「約」及び「実質的に」等の用語で修飾された数値に関しては、正確に指定された値に限定はされない。少なくとも一部の場合においては、概略的な用語は値を測定するための機材の精度に対応していることがある。本明細書及び特許請求の範囲においては、範囲限定は組み合わされたり及び／又は交換されたりすることができる。このような範囲は特定されており、文脈又は文言が別段の定めをする場合を除いてその範囲内の全てのサブレンジも含まれる。
【０１０２】
この明細書は例示を用いてベストモードを含む本発明を開示するのであり、更に当業者に、任意の装置若しくはシステムを作成すること及び利用すること並びに任意の組み込まれた方法を実施することを含む、本発明を実施せしめ得るものである。本発明の特許可能な範囲は請求項により規定され、当業者が気付く他の例示も含み得る。それらの他の例は、請求項の文言内容とは異ならない構造要素を有していても、又は、請求項の文言内容とは取るに足らない程度に異なる等価の構造要素を有していても、請求項の範囲内にあることを意図するものである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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