(57)【要約】  コンピュータ化されたシステムのデータベースにおける不正データ点を検出するための方法およびシステムは、ユーザインターフェースから、１つまたは複数の不正データ点を検出するよう求める要求を受け取ることと、データベース内のデータ点をクラスタ化する際に使用するためのｋの最小値および最大値を選択することであって、ｋがクラスタ数である、ことと、データ点に対応する空の外れ値スコアを生成することとを含む。方法およびシステムは、ｋの最小値から開始して、ｋの最大値に達するまで、反復的または再帰的に関数を実行することをさらに含む。関数は、ｋ個のランダム点を重心として選択することと、選択した重心に対してｋ平均クラスタリングを行うことと、データ点の総数に達するまで反復的または再帰的にデータ点の各々の仮の外れ値スコアを計算することとを含む。関数は、対応する外れ値スコアに仮の外れ値スコアを加算して外れ値スコアを更新することと、更新された外れ値スコアを格納することとをさらに含む。ｋの最大値に達したときに、方法およびシステムは、格納された外れ値スコアを正規化することと、一貫した度数を指示する正規化された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することとをさらに含む。
2021530013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ実装システムであって、
命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、
前記命令を実行して動作を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサと、
を備え、
前記動作は、
ユーザデバイスから、１つまたは複数の不正データ点を検出するよう求める要求を受け取ることと、
データベース内の前記データ点をクラスタ化する際に使用するためのｋの最小値および最大値を選択することであって、ｋがクラスタ数である、ことと、
前記データ点に対応する空の外れ値スコアを生成することと、
ｋの前記最小値から開始して、ｋの前記最大値に達するまで、反復的または再帰的に関数を実行することと、
を含み、
前記関数は、
ｋ個のランダム点を重心として選択することと、
前記選択した重心に対してｋ平均クラスタリングを行うことと、
データ点の総数に達するまで反復的または再帰的に前記データ点の各々の仮の外れ値スコアを計算することと、
前記対応する外れ値スコアに前記仮の外れ値スコアを加算して前記外れ値スコアを更新することと、
前記更新された外れ値スコアを格納することと、
を含み、
前記動作は、さらに、
前記格納された外れ値スコアを正規化することと、
一貫した度数を指示する前記正規化された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することと、
を含む、コンピュータ実装システム。
【請求項２】
ｋ平均クラスタリングを計算することが、
前記データ点の各々を、前記データ点の各重心までの距離を計算することによって最も近いクラスタに割り当てることと、
前記割り当てられたデータ点の平均を取ることによって新しいクラスタ中心を見つけることと、
を含み、
前記割り当てるステップおよび前記見つけるステップが、クラスタ割り当てが変化しなくなるまで繰り返し行われる、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項３】
ｋ平均クラスタリングを計算することが、
前記データ点の各々を、前記データ点の各重心までの距離を計算することによって最も近いクラスタに割り当てることと、
前記割り当てられたデータ点の平均を取ることによって新しいクラスタ中心を見つけることと、
を含み、
前記割り当てるステップおよび前記見つけるステップが、一定の反復回数にわたって繰り返し行われる、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項４】
仮の外れ値スコアを計算することが、全データ点の数に対する前記クラスタ内のデータ点の数の割合を使用することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項５】
格納された外れ値スコアを正規化することが、前記格納された外れ値スコアを、ｋの前記最大値とｋの前記最小値との差で除算することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項６】
１に近い前記正規化された外れ値スコアが高い一貫性を指示し、０に近い前記正規化された外れ値スコアが低い一貫性を指示する、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項７】
前記不正データ点が、不正支払い、アカウント乗っ取り、転売、および買い手企業の不正を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項８】
前記データ点が、商人ＩＤ、取引日、平均金額／取引／日、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および１日のチャージバック平均金額を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項９】
前記動作が、自動監査システムによって前記データベース内の前記データ点を修正することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項１０】
コンピュータ実装方法であって、
前記方法は、
ユーザデバイスから、１つまたは複数の不正データ点を検出するよう求める要求を受け取ることと、
データベース内の前記データ点をクラスタ化する際に使用するためのｋの最小値および最大値を選択することであって、ｋがクラスタ数である、ことと、
前記データ点に対応する空の外れ値スコアを生成することと、
ｋの前記最小値から開始して、ｋの前記最大値に達するまで、反復的または再帰的に関数を実行すること、
を含み、
前記関数は、
ｋ個のランダム点を重心として選択することと、
前記選択した重心に対してｋ平均クラスタリングを行うことと、
データ点の総数に達するまで反復的または再帰的に前記データ点の各々の仮の外れ値スコアを計算することと、
前記対応する外れ値スコアに前記仮の外れ値スコアを加算して前記外れ値スコアを更新することと、
前記更新された外れ値スコアを格納することと、
を含み、
前記方法は、さらに、
前記格納された外れ値スコアを正規化することと、
一貫した度数を指示する前記正規化された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することと、
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項１１】
ｋ平均クラスタリングを計算することが、
前記データ点の各々を、前記データ点の各重心までの距離を計算することによって最も近いクラスタに割り当てることと、
前記割り当てられたデータ点の平均を取ることによって新しいクラスタ中心を見つけることと、
を含み、
前記割り当てるステップおよび前記見つけるステップが、クラスタ割り当てが変化しなくなるまで繰り返し行われる、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
ｋ平均クラスタリングを計算することが、
前記データ点の各々を、前記データ点の各重心までの距離を計算することによって最も近いクラスタに割り当てることと、
前記割り当てられたデータ点の平均を取ることによって新しいクラスタ中心を見つけることと、
を含み、
前記割り当てるステップおよび前記見つけるステップが、一定の反復回数にわたって繰り返し行われる、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
仮の外れ値スコアを計算することが、前記全データ点の数に対する前記クラスタ内のデータ点の数の割合を使用することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
格納された外れ値スコアを正規化することが、前記格納された外れ値スコアを、ｋの前記最大値とｋの前記最小値との差で除算することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
１に近い前記正規化された外れ値スコアが高い一貫性を指示し、０に近い前記正規化された外れ値スコアが低い一貫性を指示する、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
前記不正データ点が、不正支払い、アカウント乗っ取り、転売、および買い手企業の不正を含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
前記データ点が、商人ＩＤ、取引日、平均金額／取引／日、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および１日のチャージバック平均金額を含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
前記動作が、自動監査システムによって前記データベース内の前記データ点を修正することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、システムのデータベースにおける不正データ点を検出するためのコンピュータ化されたシステムおよび方法に関する。本開示の実施形態は、システム上で拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して、不正取引などの不正データ点を検出するための発明的な非従来型のシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及と共に、ますます多くのユーザがインターネットを使用して商品を購入している。電子取引の範囲および量が増加し続けるにつれて、不正取引を検出するシステムおよび方法が開発された。しかしながら、検出方法およびシステムが発展するにつれて不正取引が進化した。不正取引は全く異なるパターンを呈する様々な形態に変化した。
【０００３】
従来の方法およびシステムは、静的な規則を使用して非例外の中から例外を検出することに重点を置いている。それらのシステムは、まず少なくとも１つの例外を識別し、次いでその例外を検出する規則を作成する。規則は、パターンマイニング技術を使用して識別され得る。静的な規則の前提は、大部分の例外は少数の例外タイプに属し、よってシステムは、それらの例外タイプを記述する少数の規則を見つけることによって大部分の例外を検出し得るというものである。しかしながら、静的な規則は、規則をかわす異なるパターンを呈する例外を検出しない場合もある。
【０００４】
したがって、電子取引における不正データ点を検出するための改善された方法およびシステムが求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示の一態様は、命令を格納するメモリと、拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して不正データ点を検出するための方法を行う命令を実行するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサとを含むシステムを対象とする。方法は、ユーザデバイスから、１つまたは複数の不正データ点を検出するよう求める要求を受け取ることと、データベース内のデータ点をクラスタ化する際に使用するためのｋの最小値および最大値を選択することであって、ｋがクラスタ数である、ことと、データ点に対応する空の外れ値スコアを生成することとを含む。方法は、ｋの最小値から開始して、ｋの最大値に達するまで、反復的または再帰的に関数を実行することをさらに含む。関数は、ｋ個のランダム点を重心として選択することと、選択した重心に対してｋ平均クラスタリングを行うことと、データ点の総数に達するまで反復的または再帰的にデータ点の各々の仮の外れ値スコアを計算することとを含む。関数は、対応する外れ値スコアに仮の外れ値スコアを加算して外れ値スコアを更新することと、更新された外れ値スコアを格納することとをさらに含む。ｋの最大値に達したときに、方法は、格納された外れ値スコアを正規化することと、一貫した度数を指示する正規化された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することとをさらに含む。
【０００６】
本開示の別の態様は、拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して不正データ点を検出するための方法を対象とする。方法は、ユーザデバイスから、１つまたは複数の不正データ点を検出するよう求める要求を受け取ることと、データベース内のデータ点をクラスタ化する際に使用するためのｋの最小値および最大値を選択することであって、ｋがクラスタ数である、ことと、データ点に対応する空の外れ値スコアを生成することとを含む。方法は、ｋの最小値から開始して、ｋの最大値に達するまで、反復的または再帰的に関数を実行することをさらに含む。関数は、ｋ個のランダム点を重心として選択することと、選択した重心に対してｋ平均クラスタリングを行うことと、データ点の総数に達するまで反復的または再帰的にデータ点の各々の仮の外れ値スコアを計算することとを含む。関数は、対応する外れ値スコアに仮の外れ値スコアを加算して外れ値スコアを更新することと、更新された外れ値スコアを格納することとをさらに含む。ｋの最大値に達したときに、方法は、格納された外れ値スコアを正規化することと、一貫した度数を指示する正規化された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することとをさらに含む。
【０００７】
本開示のさらに別の態様は、拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して不正データ点を検出するための方法を行うためにプロセッサによって実行され得る命令を含む非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を対象とする。方法は、ユーザデバイスから、１つまたは複数の不正データ点を検出するよう求める要求を受け取ることと、データベース内のデータ点をクラスタ化する際に使用するためのｋの最小値および最大値を選択することであって、ｋがクラスタ数である、ことと、データ点に対応する空の外れ値スコアを生成することとを含む。方法は、ｋの最小値から開始して、ｋの最大値に達するまで、反復的または再帰的に関数を実行することをさらに含む。関数は、ｋ個のランダム点を重心として選択することと、選択した重心に対してｋ平均クラスタリングを行うことと、データ点の総数に達するまで反復的または再帰的にデータ点の各々の仮の外れ値スコアを計算することとを含む。関数は、対応する外れ値スコアに仮の外れ値スコアを加算して外れ値スコアを更新することと、更新された外れ値スコアを格納することとをさらに含む。ｋの最大値に達したときに、方法は、格納された外れ値スコアを正規化することと、一貫した度数を指示する正規化された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することとをさらに含む。
【０００８】
本明細書では他のシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体も説明される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】開示の実施形態と一致する、出荷、輸送、および物流の業務を可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを含むネットワークの例示的な実施形態を示す概略ブロック図である。
【図１Ｂ】開示の実施形態と一致する、検索要求を満たす１つまたは複数の検索結果をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む検索結果ページ（ＳＲＰ）のサンプルを示す図である。
【図１Ｃ】開示の実施形態と一致する、製品および製品に関する情報をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む単一表示ページ（ＳＤＰ）のサンプルを示す図である。
【図１Ｄ】開示の実施形態と一致する、仮想ショッピングカート内のアイテムをインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含むカートページのサンプルを示す図である。
【図１Ｅ】開示の実施形態と一致する、仮想ショッピングカートからのアイテムならびに購入および出荷に関する情報をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む注文ページのサンプルを示す図である。
【図２】開示の実施形態と一致する、開示のコンピュータ化されたシステムを利用するように構成された例示的なフルフィルメントセンタの概略図である。
【図３】開示の実施形態と一致する、内部フロントエンドシステム上で拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して不正データ点を検出するための例示的な方法を示す図である。
【図４Ａ】開示の実施形態と一致する、取引データ点のサンプルを示す図である。
【図４Ｂ】開示の実施形態と一致する、取引データ点の別のサンプルを示す図である。
【図４Ｃ】開示の実施形態と一致する、取引データ点のさらに別のサンプルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の詳細な説明は、添付の図面を参照する。可能な限り、図面および以下の説明では、同一または類似の部分を参照するために、同一の参照番号が使用される。いくつかの例示的な実施形態が本明細書で説明されるが、修正、適応、および他の実装が可能である。例えば、置換、追加、もしくは修正が図面に示された構成要素およびステップに行われてもよく、本明細書に記載された例示的な方法は、開示された方法にステップを置換、並べ替え、除去、もしくは追加することによって、または互いに並列に非依存ステップを行うことによって修正されてもよい。したがって、以下の詳細な説明は、開示された実施形態および例に限定されない。むしろ、本発明の適切な範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。
【００１１】
本開示の実施形態は、拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して不正データ点を検出するためのコンピュータ実装システムおよび方法を対象とする。開示の実施形態は、ユーザが信頼できる挙動を知ることによって不正データ点を検出することを可能にする革新的な技術的特徴を提供する。不正な挙動とは異なり、信頼できる挙動は経時的に変化しない。よって、信頼できる挙動を表すデータ点は、様々なグループ化の下で一貫した空間的配置を有する。例えば、開示の実施形態は、データ点間の一貫性を表す各データ点の外れ値スコアを計算し、一貫性のない度数を有する外れ値スコアと関連付けられたデータ点を選択することによって不正データ点を検出する。
【００１２】
図１Ａを参照すると、出荷、輸送、および物流動作を可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを含むシステムの例示的な実施形態を示す概略ブロック図１００が示されている。図１Ａに示すように、システム１００は様々なシステムを含むことができ、その各々は、１つまたは複数のネットワークを介して互いに接続することができる。システムはまた、例えばケーブルを使用して、直接接続を介して互いに接続されてもよい。図示のシステムは、出荷権限技術（ＳＡＴ）システム１０１、外部フロントエンドシステム１０３、内部フロントエンドシステム１０５、輸送システム１０７、モバイルデバイス１０７Ａ、１０７Ｂ、１０７Ｃ、売り手ポータル１０９、出荷および注文追跡（ＳＯＴ）システム１１１、フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３、フルフィルメントメッセージングゲートウェイ（ＦＭＧ）１１５、サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７、労働力管理システム１１９、モバイルデバイス１１９Ａ、１１９Ｂ、１１９Ｃ（フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００の内部にあるものとして図示）、第三者パーティフルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、１２１Ｃ、フルフィルメントセンタ認証システム（ＦＣ認証）１２３、労働管理システム（ＬＭＳ）１２５を含む。
【００１３】
ＳＡＴシステム１０１は、いくつかの実施形態では注文状態および配送状態を監視するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＳＡＴ装置１０１は注文がその約束配送日（ＰＤＤ）を過ぎているかどうかを判定し、新しい注文を開始すること、配達されていない注文でアイテムを再出荷すること、配達されていない注文をキャンセルすること、注文カスタマとのコンタクトを開始することなどを含む適切な処置をとることができる。ＳＡＴ装置１０１は、出力（特定の期間中に出荷された荷物の数のよう）及び入力（出荷に使用するために受け取った空のボール紙箱の数のよう）を含む他のデータを監視することもできる。また、ＳＡＴシステム１０１はシステム１００内の異なるデバイス間のゲートウェイとして機能し、外部フロントエンドシステム１０３およびＦＯシステム１１３などのデバイス間の通信（例えば、ストアアンドフォワードまたは他の技術を使用する）を可能にしてもよい。
【００１４】
いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３は外部ユーザがシステム１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、システム１００がシステムの提示を可能にして、ユーザがアイテムのための注文を配置することを可能にする実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が検索リクエストを受信し、アイテムページを提示し、決済情報を要請するウェブサーバとして実装されてもよい。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実施することができる。他の実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が外部デバイス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂ）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得した情報に基づいて受信した要求に対する応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。
【００１５】
いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、または支払いシステムのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（例えば、サーバ間、データベース間、または他のネットワーク接続）を備えることができる。
【００１６】
図１Ｂ、図１Ｃ、図１Ｄ、および図１Ｅによって示されるステップの例示的な組は、外部フロントエンドシステム１０３のいくつかの動作を説明するのに役立つことができる。外部フロントエンドシステム１０３は提示および／またはディスプレイのために、システム１００内のシステムまたはデバイスから情報を受け取ることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索結果を含む１つ以上のウェブページをホスティングまたは提供することができる： ページ(ＳＲＰ)(例えば、図１Ｂ）、単一ディテールページ(ＳＤＰ)(例えば、図１Ｃ）、カードページ（例えば、図１Ｄ）、または注文ページ（例えば、図１Ｅ）。ユーザデバイス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂを使用する）は外部フロントエンドシステム１０３にナビゲートし、サーチボックスに入力することによってサーチをリクエストすることができる。外部フロントエンドシステム１０３は、システム１００内の１つまたは複数のシステムからリクエストすることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索要求を満たす情報をＦＯシステム１１３に要求してもよい。また、外部フロントエンドシステム１０３は検索結果に含まれる商品ごとに、約束配送日または「ＰＤＤ」を（ＦＯシステム１１３から）リクエストし、受信することもできる。
ＰＤＤはいくつかの実施形態では、特定の期間内に、例えば、その日の最後（午後１１時５９分）までに注文された場合、製品を含む荷物が、いつユーザの所望の場所に到着するか、または製品がユーザの所望の場所に配送されることを約束される日付かのいずれかの推定値を表すことができる（ＰＤＤはＦＯシステム１１３に関して以下でさらに説明される）。
【００１７】
外部フロントエンドシステム１０３がその情報に基づいてＳＲＰ(例えば、図１Ｂ）を準備することができる。ＳＲＰは、検索要求を満たす情報を含むことができる。例えば、これは、検索要求を満たす製品の写真を含むことができる。ＳＲＰはまた、各製品についてのそれぞれの価格、または各製品についての強化された配送オプション、ＰＤＤ、重み、規模、オファー、割引などに関する情報を含んでもよい。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＲＰを送信することができる。
【００１８】
次いで、ユーザデバイスは例えば、ユーザインターフェースをクリックまたはタップすることによって、または別のインプットデバイスを使用して、ＳＲＰから製品を選択して、ＳＲＰ上に表される製品を選択し得る。ユーザデバイスは選択されたプロダクトに関するリクエストを作成し、それを外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。これに応じて、外部フロントエンドシステム１０３は、選択された商品に関する情報をリクエストすることができる。例えば、情報は、それぞれのＳＲＰ上の製品について提示される情報を超える追加の情報を含むことができる。これには、例えば、貯蔵寿命、原産国、体重、大きさ、荷物中のアイテムの個数、取扱説明書、または生成物に関する他の事項が含まれ得る。また、情報は（例えば、この製品および少なくとも１つの他の製品を購入した顧客のビッグデータおよび／または機械学習分析に基づく）類似の製品に対する推奨、頻繁に質問される質問に対する回答、顧客からのレビュー、製造業者情報、写真などを含むことができる。
【００１９】
外部フロントエンドシステム１０３は受信したプロダクトインフォメーションに基づいて、ＳＤＰ(単一ディテールページ）（例えば、図１Ｃ）を準備することができる。ＳＤＰはまた、「今すぐ買う」ボタン、「カードに追加する」ボタン、数量欄、アイテムの写真等のような他の対話型要素を含んでもよい。ＳＤＰは、製品を提供する売り手のリストをさらに含むことができる。リストは各売り手が提供する価格に基づいて注文されてもよく、その結果、最低価格で製品を販売することを提案する売り手は最上位にリストされてもよい。リストは最高ランクの売り手が最上位にリストされるように、売り手ランキングに基づいて注文されてもよい。売り手ランキングは例えば、約束されたＰＤＤを満たす売り手の過去の実績を含む、複数の要因に基づいて定式化されてもよい。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＤＰを配信することができる。
【００２０】
依頼元ユーザデバイスは、商品情報を記載したＳＤＰを受け取る場合がある。ＳＤＰを受信すると、ユーザデバイスはＳＤＰと対話することができる。例えば、要求ユーザデバイスのユーザは、ＳＤＰ上の「カートに入れる」ボタンをクリックするか、あるいは他の方法で対話することができる。これは、ユーザに関連付けられたショッピングカートに製品を追加する。ユーザデバイスはこのリクエストを送信して、商品をショッピングカートに追加し、外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。
【００２１】
外部フロントエンドシステム１０３はカートページ（例えば、図１Ｄ）を生成することができる。カートページはいくつかの実施形態ではユーザが仮想の「買物かご」に追加した商品をリストし、ユーザデバイスは、ＳＲＰ、ＳＤＰ、または他のページ上のアイコンをクリックするか、または他の方法で対話することによって、カートページをリクエストしてもよい。いくつかの実施形態では、カートページがユーザがショッピングカートに追加したすべての製品、ならびに各製品の数量、各製品のアイテム当たりの価格、関連する数量に基づく各製品の価格、ＰＤＤに関する情報、配送方法、出荷費用、ショッピングカート内の製品を修正するためのユーザインターフェース要素（例えば、数量の削除または修正）、他の製品を注文するかまたは製品の定期的な配送を設定するためのオプション、利息支払いを設定するためのオプション、購入を進めるためのユーザインターフェース要素などのカート内の製品に関する情報を列挙することができる。ユーザデバイスのユーザはショッピングカート内の商品の購入を開始するために、ユーザインターフェース要素（例えば、「今すぐ買う」と読むボタン）をクリックするか、または他の方法でユーザインターフェース要素と対話することができる。そうすると、ユーザデバイスは、このリクエストを送信して、外部フロントエンドシステム１０３への購入を開始することができる。
【００２２】
外部フロントエンドシステム１０３は購入を開始するためのリクエストの受信に応じて、注文頁（例えば、図１Ｅ）を発生することができる。注文頁はいくつかの実施形態ではショッピングカートからのアイテムを再リストし、支払及び出荷に関するインプットを要求する。例えば、注文ページはショッピングカート内のアイテムの購入者に関する情報（例えば、名前、住所、電子メールアドレス、電話番号）、受取人に関する情報（例えば、名前、住所、電話番号、配送情報）、出荷情報（例えば、配送および／または集荷の速度／方法）、支払情報（例えば、クレジットカード、銀行振込、小切手、記憶クレジット）、現金受領を要求するためのユーザインターフェース要素（例えば、税務目的のための）などを要求する区画を含むことができる。外部フロントエンドシステム１０３は、注文頁をユーザデバイスへ送信することが可能である。
【００２３】
ユーザデバイスは注文頁に情報を入力し、その情報を外部フロントエンドシステム１０３に送信するユーザインターフェース要素をクリックするか、または他の方法で対話することができる。そこから、外部フロントエンドシステム１０３はショッピングカート内の製品との新しい注文の作成および加工を可能にするために、システム１００内の様々なシステムに情報を送信することができる。
【００２４】
いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が売り手が注文に関する情報を送受信することを可能にするようにさらに構成されてもよい。
【００２５】
内部フロントエンドシステム１０５はいくつかの実施形態では内部ユーザ（例えば、システム１００を所有し、運営し、またはリースする団体の従業員）がシステム１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ネットワーク１０１がシステムの提示を可能にして、ユーザが注文のための注文を配置できるようにする実施形態では、内部ユーザが注文に関する診断および統計情報を見たり、アイテム情報を修正したり、またはアイテムに関する統計を見直したりできるようにする、内部フロントエンドシステム１０５をウェブサーバとして実装することができる。例えば、内蔵フロントエンドシステム１０５は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実現することができる。他の実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がシステム１００に示されるシステムまたはデバイス（ならびに図示されない他のデバイス）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得された情報に基づいて受信された要求への応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。
【００２６】
いくつかの実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、支払いシステム、分析システム、注文監視システムなどのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（たとえば、サーバ間、データベース間、または他のネットワーク接続）を備えることができる。
【００２７】
輸送システム１０７は、いくつかの実施形態ではシステム１００内のシステムまたはデバイスとモバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃとの間の通信を可能にするコンピュータシステムとして実施することができる。いくつかの実施形態では、トランスポーテーションシステム１０７が１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。例えば、いくつかの実施形態では、モバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃが配送作業員によって操作されるデバイスを含んでもよい。配送作業員は、正社員、臨時社員、または交替社員であってもよく、モバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃを利用して、ユーザによって注文された製品を含む荷物の配送を行うことができる。例えば、荷物を配信するために、配送作業員は、どの荷物を配信すべきか、およびそれをどこに配信すべきかを示す通知をモバイルデバイス上で受信することができる。配送位置に到着すると、配送作業員は荷物を（例えば、トラックの後ろに、または荷物の箱に）配置し、モバイルデバイスを使用して荷物上の識別子に関連するデータ（例えば、バーコード、イメージ、文字列、ＲＦＩＤタグなど）を走査または他の方法で捕捉し、荷物を（例えば、前扉に置いたままにし、警備員を置いたままにし、受信者に渡すなどによって）配信することができる。いくつかの実施形態では、配送作業員が荷物の写真をキャプチャすることができ、および／またはモバイルデバイスを使用してシグネチャを取得することができる。モバイルデバイスは例えば、時刻、日付、ＧＰＳ位置、写真、配送作業員に関連付けられた識別子、モバイルデバイスに関連付けられた識別子などを含む配送に関する情報を含む情報を輸送機関１０７に送信することができる。輸送システム１０７はシステム１００内の他のシステムによるアクセスのために、この情報をデータベース（図示せず）に記憶することができる。輸送システム１０７はいくつかの実施形態ではこの情報を使用して、特定の荷物の位置を示す追跡データを準備し、他のシステムに送信することができる。
【００２８】
いくつかの実施形態ではあるユーザが１つの種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、永久作業員はバーコードスキャナ、スタイラス、および他のデバイスなどのカスタムハードウェアと共に専用のＰＤＡを使用することができる）が他のユーザは他の種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、一時的または移動作業員は既製の携帯電話および／またはスマートフォンを利用することができる）。
【００２９】
いくつかの実施形態では、交通機関１０７がユーザをそれぞれのデバイスに関連付けることができる。例えば、輸送システム１０７はユーザ（例えば、ユーザ識別子、従業員識別子、または電話番号）とモバイルデバイス（例えば、国際移動装置アイデンティティ（ＩＭＥＩ）、国際移動加入識別子（ＩＭＳＩ）、電話番号、汎用一意識別子（ＵＵＩＤ）、またはグローバル一意（ＧＵＩＤ）によって表される）との間の関連を記憶することができる。トランスポートシステム１０７はこの関連付けを、配送上で受信されたデータと併せて使用して、とりわけ、作業員の位置、作業員の有効性、または作業員のスピードを決定するために、注文内のデータベースに格納されたデータを分析することができる。
【００３０】
売り手ポータル１０９は、いくつかの実施形態では売り手または他の外部エンティティがシステム１００内の１つまたは複数のシステムと電子的に通信することを可能にするコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、売り手は、コンピュータシステム（図示せず）を利用して、売り手が売り手ポータル１０９を使用してシステム１００を通して売りたい製品について、製品情報、注文情報、連絡先情報などをアップロードまたは提供することができる。
【００３１】
出荷および注文追跡システム１１１はいくつかの実施形態では（例えば、デバイス１０２Ａ〜１０２Ｂを使用するユーザによって）顧客によって注文された製品を含む荷物の位置に関する情報を受信し、記憶し、転送するコンピュータシステムとして実装されてもよい。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１は顧客が注文した製品を含む荷物を配送する出荷会社によって運営されるウェブサーバ（図示せず）からの情報をリクエストまたは記憶することができる。
【００３２】
いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡システム１１１がシステム１００に示されたシステムからの情報をリクエストし、記憶することができる。例えば、出荷および注文追跡システム１１１は、輸送システム１０７にリクエストすることができる。上述のように、交通機関１０７はユーザ（例えば、配送作業員）または乗り物（例えば、配送車）のうちの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１がフルフィルメントセンタ（例えば、フルフィルメントセンタ２００）内の個々の製品の位置を決定するために、労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９にリクエストすることもできる。出荷および注文追跡システム１１１は輸送システム１０７またはＷＭＳ １１９のうちの１つまたは複数からデータを要求し、それを処理し、要求に応じてそれをデバイス（たとえば、ユーザデバイス１０２Ａおよび１０２Ｂ）に提示することができる。
【００３３】
フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３はいくつかの実施形態では他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３および／または出荷および注文追跡システム１１１）からのカスタマ注文のための情報を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。また、ＦＯシステム１１３は、特定のアイテムがどこに保持されているか、またはどこに記憶されているかを記述する情報を記憶することもできる。たとえば、特定のアイテムは１つのフルフィルメントセンタにのみ格納でき、他の特定のアイテムは複数のフルフィルメントセンタに格納できる。さらに他の実施形態では、特定のフルフィルメントセンタが特定の組のアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍食品）のみを格納するように設計されてもよい。ＦＯシステム１１３はこの情報ならびに関連する情報（例えば、数量、サイズ、受領日、有効期限など）を格納する。
【００３４】
また、ＦＯシステム１１３は、商品毎に対応するＰＤＤ(約束配送日）を計算してもよい。ＰＤＤは、いくつかの実施形態では１つまたは複数の要因に基づくことができる。例えば、ＦＯシステム１１３は製品に対する過去の需要（例えば、その製品がある期間中に何回注文されたか）、製品に対する予想需要（例えば、来るべき期間中にその製品を注文するために何人の顧客が予想されるか）、ある期間中にいくつの製品が注文されたかを示すネットワーク全体の過去の需要、来るべき期間中にいくつの製品が注文されることが予想されるかを示すネットワーク全体の予想需要、各フルフィルメントセンタ２００に格納された製品の１つ以上のカウント、その製品に対する各製品、予想または現行注文などに基づいて、製品に対するＰＤＤを計算することができる。
【００３５】
いくつかの実施形態では、ＦＯシステム１１３が定期的に（例えば、１時間ごとに）商品ごとにＰＤＤを決定し、それを検索または他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）に送信するためにデータベースに格納することができる。他の実施形態では、ＦＯシステム１１３が１つまたは複数のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）から電子要求を受信し、オンデマンドでＰＤＤを計算することができる。
【００３６】
フルフィルメントメッセージングゲートウェイ１１５はいくつかの実施形態ではＦＯシステム１１３などのシステム１００内の１つ以上のシステムから１つのフォーマットまたはプロトコルで要求または応答を受信し、それを別のフォーマットまたはプロトコルに変換し、変換されたフォーマットまたはプロトコルで、ＷＭＳ １１９または３パーティフルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、または１２１Ｃなどの他のシステムに転送するコンピュータシステムとして実装することができる。
【００３７】
サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７は、いくつかの実施形態では予測機能を実行するコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ＳＣＭシステム１１７は例えば、製品に対する過去の需要、製品に対する予想される需要、ネットワーク全体の過去の需要、ネットワーク全体の予想される需要、各フルフィルメントセンタ２００に格納された計数製品、各製品に対する予想または現行注文などに基づいて、特定の製品に対する需要の水準を予測することができる。この予測された水準およびすべてのフルフィルメントセンタにわたるそれぞれの製品の量に応じて、ＳＣＭシステム１１７は特定の製品に対する予測された需要を満たすのに充分な量を購入し、ストックするための１つまたは複数の購入注文を生成することができる。
【００３８】
労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９は、いくつかの実施形態ではワークフローをモニタするコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＷＭＳ １１９は個別イベントを示す個別デバイス（例えば、デバイス１０７Ａ−１０７Ｃまたは１１９Ａ−１１９Ｃ）からイベントデータを受信することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は、荷物を走査するためにこれらのデバイスの１つの使用を示すイベントデータを受信してもよい。フルフィルメントセンタ２００および図２に関して以下で論じるように、フルフィルメントプロセス中に、荷物識別子（例えば、バーコードまたはＲＦＩＤタグデータ）は特定の段階で機械によってスキャンまたは読み取ることができる（例えば、自動またはハンドヘルドバーコードスキャナ、ＲＦＩＤリーダ、高速カメラ、タブレット１１９Ａ、モバイルデバイス／ＰＤＡ １１９Ｂ、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイス）。ＷＭＳ １１９は荷物識別子、時刻、日時、位置、ユーザ識別子、または他の情報と共に、荷物識別子の走査または読取りを示す各々の事象を対応するデータベース（図示せず）に記憶することができ、この情報を他のシステム（例えば、出荷および注文追跡システム１１１）に提供することができる。
【００３９】
ＷＭＳ １１９はいくつかの実施形態では１つまたは複数のデバイス（例えば、デバイス１０７Ａ〜１０７Ｃまたは１１９Ａ〜１１９Ｃ）を、システム１００に関連付けられた１つまたは複数のユーザに関連付ける情報を記憶してもよい。例えば、いくつかの状況では、ユーザ（パートまたはフルタイムの従業員など）は、ユーザがモバイルデバイスを所有する（例えば、モバイルデバイスがスマートフォンである）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。他の状況では、ユーザは、ユーザが一時的にモバイルデバイスの管理下にある（例えば、ユーザは日の始めにモバイルデバイスを借り、日中にそれを使用し、日の終わりにそれを返す）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。
【００４０】
ＷＭＳ １１９は、いくつかの実施形態ではシステム１００に関連する各ユーザの作業ログを維持することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は任意の割り当てられたプロセス（例えば、トラックのアンローディング、ピックゾーンからのアイテムのピッキング、仕分け装置ワーク、パッキングアイテム）、ユーザ識別子、位置（例えば、フルフィルメントセンタ２００内のフロアまたはゾーン）、従業員によってシステム内を移動されたユニットの数（例えば、ピックされたアイテムの数、パックされたアイテムの数）、デバイスに関連付けられた識別子（例えば、デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃ）などを含む、各従業員に関連付けられた情報を記憶することができる。いくつかの実施形態では、ＷＭＳ １１９がデバイス１１９Ａ〜１１９Ｃ上で動作するタイムキーピングシステムなどのタイムキーピングシステムからチェックインおよびチェックアウト情報を受信することができる。
【００４１】
第三者フルフィルメント（３ＰＬ）システム１２１Ａ〜１２１Ｃは、いくつかの実施形態ではロジスティクスおよび製品のサードパーティプロバイダに関連するコンピュータシステムを表す。例えば、（図２に関して以下に説明するように）いくつかの製品がフルフィルメントセンタ２００に格納されている間、他の製品は、オフサイトで格納されてもよく、オンデマンドで生産されてもよく、またはフルフィルメントセンタ２００に格納するために利用できなくてもよい。３ＰＬシステム１２１Ａ〜１２１ＣはＦＯシステム１１３から（例えば、ＦＭＧ １１５を介して）注文を受信するように構成することができ、製品および／またはサービス（例えば、配送または設置）を顧客に直接的に提供することができる。いくつかの実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ〜１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の一部とすることができ、他の実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ〜１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の外部（例えば、サードパーティプロバイダによって所有または運営される）とすることができる。
【００４２】
フルフィルメントセンタ自動システム（ＦＣ認証）１２３は、いくつかの実施形態では様々な機能を有するコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、いくつかの実施形態では、ＦＣ認証１２３がシステム１００内の１つまたは複数の他のシステムのためのシングルサインオン（ＳＳＯ）サービスとして動作することができる。例えば、ＦＣ認証１２３はユーザが内部フロントエンドシステム１０５を介してログインすることを可能にし、ユーザが出荷および注文追跡系１１１においてリソースにアクセスするための同様の特権を有していることを決定し、ユーザが２回目のログイン処理を必要とせずにそれらの特権にアクセスすることを可能にしてもよい。他の実施形態では、ＦＣ認証１２３は、ユーザ（例えば、従業員）が自分自身を特定の作業に関連付けることを可能にしてもよい。例えば、従業員の中には、電子デバイス（デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃなど）を持たない者もいれば、その代わりに、１日の過程中に、フルフィルメントセンタ２００内でタスクからタスクへ、およびゾーンからゾーンへ移動するしてもよい。ＦＣ認証１２３は、それらの従業員は、彼らがどの仕事をしているか、および彼らが様々な時刻にどの区域にいるかを示すことを可能にするように構成されてもよい。
【００４３】
労働管理システム（ＬＭＳ）１２５は、いくつかの実施形態では従業員（フルタイムおよびパートタイムの従業員を含む）のための出勤および残業を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＬＭＳ １２５は、ＦＣ認証１２３、ＷＭＡ １１９、デバイス１１９Ａ−１１９Ｃ、輸送装置１０７、及び／又はデバイス１０７Ａ−１０７Ｃから受信することができる。
【００４４】
図１Ａに示される特定の構成は単なる例である。例えば、図１ＡはＦＯシステム１１３に接続されたＦＣ認証システム１２３を示すが、全ての実施形態がこの特定の構成を必要とするわけではない。実際、いくつかの実施形態では、システム１００内のシステムがインターネット、イントラネット、ＷＡＮ(ワイドエリアネットワーク）、ＭＡＮ(メトロポリタンエリアネットワーク）、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ規格に準拠する無線ネットワーク、専用線などを含む１つまたは複数の公衆またはプライベートネットワークを介して互いに接続され得る。いくつかの実施形態では、システム１００内のシステムの１つ以上がデータセンター、サーバファームなどに実装された１つ以上の仮想サーバとして実装されてもよい。
【００４５】
図２は、フルフィルメントセンタ２００を示す。フルフィルメントセンタ２００は、注文時に顧客に出荷するためのアイテムを格納する物理的な場所の実例である。フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００は多数のゾーンに分割することができ、その各々を図２に示す。これらの「ゾーン」はいくつかの実施形態ではアイテムを受け取り、アイテムを保管し、アイテムを取り出し、アイテムを出荷する処理の様々な段階の間の仮想分割と考えることができ、したがって、「ゾーン」は図２に示されているが、ゾーンの他の分割も可能であり、いくつかの実施形態では図２のゾーンを省略、複製、または修正することができる。
【００４６】
インバウンドゾーン２０３は、図１Ａの装置１００を使用して製品を販売しようとする売り手からアイテムを受け取るＦＣ ２００の領域を表す。例えば、売り手は、台車２０１を使用してアイテム２０２Ａ及び２０２Ｂを配送することができる。アイテム２０２Ａはそれ自体の出荷パレットを占有するのに十分な大きさの単一のアイテムを表すことができ、アイテム２０２Ｂは、空間を節約するために同じパレット上に一緒に積み重ねられた１組のアイテムを表すことができる。
【００４７】
作業員はインバウンドゾーン２０３でアイテムを受け取り、コンピュータシステム（図示せず）を使用して、アイテムの破損および正当性を任意選択で検査することができる。例えば、作業員は、コンピュータシステムを使用して、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂの数量をアイテムの注文数量と比較することができる。数量が合致しない場合、その作業員は、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂのうちの１つまたは複数を拒否することができる。数量が一致すれば、作業員はそれらのアイテムを緩衝地帯２０５まで（例えば、１ドル、ハンドトラック、フォークリフト、手動で）移動させることができる。緩衝ゾーン２０５は例えば、予測される需要を満たすのに十分な量のアイテムがピッキングゾーンにあるため、ピッキングゾーンで現在必要とされていないアイテムのための一時保管領域であってもよい。いくつかの実施形態では、フォークリフト２０６が緩衝ゾーン２０５の周り、および入りゾーン２０３と落下ゾーン２０７との間でアイテムを移動させるように動作する。ピッキングゾーンにアイテム２０２Ａまたは２０２Ｂが必要な場合（例えば、予想される需要のため）、フォークリフトは、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂを落下ゾーン２０７に移動させることができる。
【００４８】
ドロップゾーン２０７は、アイテムがピッキングゾーン２０９に移動される前にそれらを保管するＦＣ ２００の領域であってもよい。ピッキングタスクに割り当てられた作業員（「ピッカー」）はピッキングゾーン内のアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに接近し、ピッキングゾーンのバーコードをスキャンし、モバイルデバイス（例えば、デバイス１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに関連するバーコードをスキャンすることができる。次いで、ピッカーはアイテムをピッキングゾーン２０９まで（例えば、それをカート上に置くか、またはそれを運ぶことによって）取り込むことができる。
【００４９】
ピッキングゾーン２０９は、アイテム２０８が保管ユニット２１０に保管されるＦＣ ２００の領域であってもよい。いくつかの実施形態では、貯蔵ユニット２１０が物理的な棚、本棚、箱、運搬箱、冷蔵庫、冷凍庫、冷蔵庫などのうちの１つまたは複数を含むことができる。いくつかの実施形態では、ピッキングゾーン２０９が複数のフロアに編成されてもよい。いくつかの実施形態では、作業員または機械が例えば、フォークリフト、エレベータ、コンベアベルト、カート、ハンドトラック、台車、自動ロボットもしくはデバイス、または手動を含む多数の方法で、ピッキングゾーン２０９内にアイテムを移動させることができる。例えば、ピッカーは、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂを降下ゾーン２０７の手押し車または台車に載せ、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂをピッキングゾーン２０９まで歩くことができる。
【００５０】
ピッカーは、保管ユニット２１０上の特定の空間のようなピッキングゾーン２０９内の特定のスポットにアイテムを配置する（又は「収納する」）命令を受け取ることができる。例えば、ピッカーはモバイルデバイス（例えば、デバイス１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａを走査することができる。デバイスは例えば、通路、棚、及び位置を示す装置を使用して、ピッカーがアイテム２０２Ａを収納すべき場所を示すことができる。次に、デバイスはアイテム２０２Ａをその位置に格納する前に、その位置でバーコードを走査するようにピッカーを促すことができる。デバイスは（例えば、ワイヤレスネットワークを介して）図１ＡのＷＭＳ １１９のようなコンピュータシステムにデータを送信し、アイテム２０２Ａがデバイス１１９Ｂを使用してユーザによってその位置に格納されたことを示すことができる。
【００５１】
ユーザが注文を置くと、ピッカーは、保管ユニット２１０から１つまたは複数のアイテム２０８を取り出すための命令をデバイス１１９Ｂ上で受け取ることができる。ピッカーはアイテム２０８を取り出し、アイテム２０８上のバーコードを走査し、それを搬送メカニズム２１４上に置くことができる。搬送機構２１４はスライドとして表されているが、いくつかの実施形態では搬送機構がコンベヤーベルト、エレベータ、カート、フォークリフト、ハンドトラック、台車、カートなどのうちの１つまたは複数として実施することができる。次いで、アイテム２０８は、充填領域２１１に到達することができる。
【００５２】
パッキングゾーン２１１は、アイテムがピッキングゾーン２０９から受け取られ、最終的に顧客に出荷するためにボックスまたはバッグにパッキングされる、ＦＣ ２００の領域であってもよい。パッキングゾーン２１１において、受信アイテム（「リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員」）に割り当てられた作業員はピッキングゾーン２０９からアイテム２０８を受信し、それがどの注文に対応するかを決定する。例えば、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員はアイテム２０８上のバーコードを走査するために、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイスを使用することができる。コンピュータ１１９Ｃはどの注文アイテム２０８が関連付けられているかを視覚的に示すことができる。これは例えば、注文に対応する壁面２１６上の空間または「セル」を含むことができる。注文が完了すると（例えば、セルが注文のためのすべてのアイテムを含むため）、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員は、注文が完了したことをパッキング作業員（または「パッカー」）に示すことができる。梱包業者はセルからアイテムを回収し、輸送のために箱または袋に入れることができる。その後、パッカーは例えば、フォークリフト、カート、ドリー、ハンドトラック、コンベヤーベルトを介して、又は他の方法で、箱又はバッグをハブゾーン２１３に送ることができる。
【００５３】
ハブゾーン２１３は、パッキングゾーン２１１から全てのボックスまたはバッグ（「荷物」）を受け取るＦＣ ２００の領域であってもよい。ハブゾーン２１３内の作業員および／またはマシンは荷物２１８を検索し、それぞれの荷物が行こうとする配送領域の一部を決定し、荷物を適切なキャンプゾーン２１５にルーティングすることができる。例えば、配送領域が２つのより小さいサブ領域を有する場合、荷物は２つのキャンプゾーン２１５のうちの１つに進む。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物をキャンプゾーン２１５にルーティングすることは、例えば、荷物が向けられている地理的エリアの一部を（例えば、郵便番号に基づいて）決定することと、地理的エリアの一部に関連付けられたキャンプゾーン２１５を決定することとを含むことができる。
【００５４】
キャンプゾーン２１５はいくつかの実施形態では１つまたは複数の建物、１つまたは複数の物理的な空間、または１つまたは複数のエリアを備えることができ、荷物は、ルートおよび／またはサブルートに分類するためにハブゾーン２１３から受け取られる。いくつかの実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００から物理的に分離されているが、他の実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００の一部を形成することができる。
【００５５】
キャンプゾーン２１５内の作業員および／またはマシンは例えば、目的地と現存するルートおよび／またはサブルートとの照合、ルートおよび／またはサブルートごとの作業負荷の算出、時刻、出荷方法、荷物２２０を出荷する費用、荷物２２０内のアイテムに関連付けられたＰＤＤなどに基づいて、荷物２２０がどのルートおよび／またはサブルートに関連付けられるべきかを決定することができる。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物２２０が特定のルートおよび／またはサブルートに割り当てられると、作業員および／またはマシンは、出荷される荷物２２０を移動させることができる。例示的な図２において、キャンプゾーン２１５は、トラック２２２、かご２２６、および配送作業員２２４Ａおよび２２４Ｂを含む。いくつかの実施形態では、トラック２２２が配送作業員２２４Ａによって駆動されてもよく、配送作業員２２４ＡはＦＣ ２００の荷物を配信する常勤の従業員であり、トラック２２２はＦＣ ２００を所有し、リースし、または運営する同じ企業によって所有され、リースされ、または運営される。いくつかの実施形態では、自動車２２６が配送作業員２２４Ｂによって駆動されてもよく、ここで、配送作業員２２４Ｂは必要に応じて（例えば、季節的に）送達する「屈曲」または時折の作業員である。自動車２２６は、配送作業員２２４Ｂによって所有され、リースされ、または操作され得る。
【００５６】
本開示の一態様によれば、拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して不正データ点を検出するためのコンピュータ実装システムは、命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、動作を行うために命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサとを含み得る。不正データ点は、不正支払い、アカウント乗っ取り、転売、および買い手企業の不正を含み得るが、これに限定されない。いくつかの実施形態では、開示の機能およびシステムは、内部フロントエンドシステム１０５の一部として実施され得る。好ましい実施形態は、開示の機能およびシステムを内部フロントエンドシステム１０５上で実施することを含むが、他の実施態様も可能であることを当業者は理解するであろう。
【００５７】
図３に、内部フロントエンドシステム１０５上で拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用して不正データ点を検出するための例示的な方法３００を示す。方法または方法の一部は、内部フロントエンドシステム１０５によって行われ得る。例えば、システムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、システムに、図３に示されるステップを行わせる命令を格納するメモリとを含み得る。
【００５８】
ステップ３０１で、内部フロントエンドシステム１０５は、図１Ａを参照して上述したように、内部ユーザ（例えば、システム１００を所有、運営、またはリースする組織の従業員）がシステム１００内の１つまたは複数のシステムとインタラクトすることを可能にするコンピュータシステムとして実装され得るので、内部フロントエンドシステム１０５は、内部ユーザと関連付けられたユーザデバイス（図示されていない）から１つまたは複数の不正データ点を検出するよう求める要求を受け取り得る。例えば、内部フロントエンドシステム１０５は、データベース（図示されていない）に格納された１つまたは複数の不正データ点を検出するよう要求するユーザデバイスからの（例えば、ボタン、キーボード、マウス、ペン、タッチスクリーン、またはその他のポインティングデバイスからの）ユーザ入力を受け取り得る。内部フロントエンドシステム１０５は、図１Ａを参照して上述したように、ウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、支払いシステム、分析システム、注文監視システム等のうちの１つまたは複数を含み、取引と関連付けられたデータ点をデータベースに格納し得る。ユーザデバイスは、一定の時間間隔が経過するか、または蓄積されたトラフィックフローが事前定義された閾値を超えて、データ点のパターンを識別するのに十分なデータ点を収集したときに、不正データ点の検出を要求し得る。例えば、データ点は電子取引を表していてもよく、電子取引は、商人ＩＤ、取引日、平均金額／取引／日、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および１日のチャージバック平均金額を含み得るが、これに限定されない。内部フロントエンドシステム１０５は、自動監査システムによってデータベース内のデータ点を修正し得る。
【００５９】
ステップ３０２で、内部フロントエンドシステム１０５は、データ点を格納するデータベースにアクセスし得る。内部フロントエンドシステム１０５は、データベースにアクセスするときに、データ点の属性を抽出し得る。属性は、特徴または変数とも呼ばれ、データ点を特徴付けることができる。抽出された属性に基づいて、内部フロントエンドシステム１０５はデータ点を、正常または異常のどちらかに分類し得る。データ点の属性は、商人ＩＤ、取引日、取引または１日あたりの平均金額、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および１日の平均チャージバック金額を含み得るが、これに限定されない。内部フロントエンドシステム１０５は、ｋ平均クラスタリングアルゴリズムが数値しか扱うことができないので、抽出された属性を数値にスケーリングし得る。図４Ａに示されるように、二次元データ点４００がデカルト座標に分散され得る。データ点は点の集合体として表示され、各点が、横軸の位置を決定する一方の変数の値と、縦軸の位置を決定する他方の変数の値とを有する。例えば、横軸は、抽出およびスケーリングされた属性のうちの１つ、取引のタイプを表し、縦軸は、別の抽出およびスケーリングされた属性、取引金額を表し得る。図４Ａは、二次元データ点４００に関して記載されているが、不正データ点を検出するために多次元データ点が使用され得ることを当業者は理解するであろう。
【００６０】
データ点４００は、１つまたは複数のシステムによって保持される１つまたは複数のデータベースから取得され得る。例えば、データ点４００は、顧客によって出された注文を履行することと関連付けられたフルフィルメント最適化システム１１３などによって生成されたデータを含み得る。データは、これに加えて、または代替として、注文および顧客注文の配達状況を監視することと関連付けられたＳＡＴシステム１０１などによって生成されたデータを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、取引データは、システム内で各取引を一意に識別する取引ＩＤを含み、残りのデータ項目の一部または全部が、取引ＩＤに基づく１つまたは複数のデータベース問い合わせによって適切なデータベースから取得され得る。
【００６１】
ステップ３０３で、内部フロントエンドシステム１０５は、データ点をクラスタ化する際に使用するためのｋ（クラスタ数）の最小値および最大値を決定し得る。ｋの最小値および最大値は、２からデータ点４００の数までの中から選択され得る。拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムは、データ点をクラスタ化するためのクラスタの適正な数（ｋ）を見つけるために異なるｋの値について行われ得る。
【００６２】
ステップ３０５で、内部フロントエンドシステム１０５は、データ点４００に対応する外れ値スコアを生成し得る。例えば、各データ点の初期外れ値スコアはゼロである。外れ値スコアは、データ点に対して拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムが行われる際に更新され得る。
【００６３】
ステップ３０７からステップ３１５では、不正データ点を決定するためにデータ点に対して拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムが行われる。例えば、以下のｋ平均クラスタリングアルゴリズムが使用され得る。
０１  Ｒｅｑｕｉｒｅ：＝
０２  Θ←ｄａｔａｓｅｔ  ｗｉｔｈ  ｎ  ｄａｔａ  ｐｏｉｎｔｓ
０３  ＯｕｔｌｉｅｒＳｃｏｒｅ  ←ｎ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ａｒｒａｙ
０４  Ｎ＝ａ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｄａｔａ  ｐｏｉｎｔｓ
０５  ｆｏｒ  ｋ＝ｍｉｎｉｍｕｍ  ｋ…ｍａｘｉｍｕｍ  ｋ
０６              ｃｏｍｐｕｔｅ  ｋ−ｍｅａｎｓ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｏｎ  Θ
０７              ｆｏｒ  ｉ＝１…ｎ  ｄｏ
０８                          ｘi〜Θ＝Ｓｅｔ（ｎ1，ｎ2．．ｎN）／／ｗｈｅｒｅ  ｎk  ｉｓ  ｔｈｅ  ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  ｄａｔａ  ｐｏｉｎｔｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｃｌｕｓｔｅｒ  ｘi  ｂｅｌｏｎｇｓ  ｔｏ
０９                          ＯｕｔｌｉｅｒＳｃｏｒｅ（ｉ）＝
【数１】
2021530013.tif 000003
１０              Ｅｎｄ  ｆｏｒ
１１  Ｅｎｄ  ｆｏｒ
【００６４】
ステップ３０７で、内部フロントエンドシステム１０５は、ｋ個のランダム点を重心として選択し得る。クラスタ数ｋは、データベース内のデータ点をｋ個の異なるクラスタに分類する際に使用され得る。内部フロントエンドシステム１０５は、各クラスタの中心がどこにあるかをまだ知らないので、初期重心としてデータ点の中からｋ個のサンプル（データ点）をランダムに選択し得る。
【００６５】
ステップ３０９で、内部フロントエンドシステム１０５は、ｋ平均クラスタリングを行い得る。内部フロントエンドシステム１０５は、各データ点を、クラスタを形成するはずの最も近い重心に割り当て得る。内部フロントエンドシステム１０５がデータ点とあらゆる重心との間の（図４Ａ〜図４Ｃに示されるような）デカルト距離を使用する場合、２つの重心間に直線が引かれ、次いで、垂直二等分線（境界線）がこの線を２つのクラスタに分割する。初期割り当ての後、内部フロントエンドシステム１０５は、各重心に割り当てられたデータ点に基づいて重心を更新し得る。例えば、内部フロントエンドシステム１０５は、クラスタ内のすべてのデータ点を合計し、データ点の総数で除算することによってクラスタの質量中心を見つける。質量中心は、クラスタの新しい中心（重心）として割り当てられ得る。システムは、割り当ておよび重心の更新を、一定の反復回数にわたって、または重心が変化しなくなるまで繰り返し得る。図４Ｂに、各データ点が４つの異なる重心のうちの１つ割り当てられ、４つの異なるクラスタ４０２、４０４、４０６、および４０８のうちの１つに分類される、ｋ＝４での例示的な割り当てを示す。
【００６６】
ステップ３１１で、内部フロントエンドシステム１０５は、データ点の各々の仮の外れ値スコアを計算し得る。例えば、内部フロントエンドシステム１０５は、仮の外れ値スコアを、ＯｕｔｌｉｅｒＳｃｏｒｅ（ｉ）＝
【数２】
2021530013.tif 000004
によって計算し、式中、ｉ＝各データ点、Ｎ＝データ点の総数、ｎk＝ｘiが属するクラスタ内のデータ点の数である。
【００６７】
ステップ３１３で、システムは、外れ値スコアを更新し得る。システムは、各データ点の外れ値スコアを、ステップ３１１からの対応する仮の外れ値スコアを加算することによって更新し得る。ｋが最小値ｋと等しい場合、外れ値スコアが拡張ｋ平均クラスタリングアルゴリズムによって計算されていないので、各データ点の外れ値スコアはゼロである。しかしながら、ステップ３０７〜ステップ３１５は最大値ｋに達するまで繰り返されるので、各データ点の外れ値スコアは、ステップ３１１からの仮の外れ値スコアを集計することによって更新されることになる。
【００６８】
ステップ３１５で、内部フロントエンドシステム１０５は、ｋが最大値ｋと等しいかどうかを判断し得る。ｋが最大値ｋと等しくない場合、システムは、ステップ３１９で、ｋをｋ＝ｋ＋１で更新し得る。ｋが最大値ｋと等しい場合、システムは、ステップ３１７で、外れ値スコアを正規化し得る。例えば、システムは、最大値ｋと最小値ｋとの差を見つけ、外れ値スコアをその差で除算し得る。
【００６９】
内部フロントエンドシステム１０５は、外れ値スコアを正規化するために様々な方法を行い得る。第１の方法は、ｍｉｎ−ｍａｘ正規化を使用するものである。ｍｉｎ−ｍａｘ正規化は、スケーリング係数を除いて外れ値スコアの元の分布を保持し、すべての外れ値スコアを０から１までの共通範囲内に変換し得る。第２の方法は、標準化（Ｚ−スコア正規化）を使用するものである。標準化は、外れ値スコアの算術平均および標準偏差を使用して計算される。第３の方法は、中央絶対偏差（ＭＡＤ）を使用するものである。ＭＡＤは、各外れ値スコアから外れ値スコアの中央値を減算し、その結果を中央絶対偏差で除算することによって外れ値スコアを正規化し得る。ＭＡＤ正規化の後、各外れ値スコアは、正規化前の外れ値スコア平均だけシフトされ、正規化前のサンプル中央絶対偏差によって再スケーリングされる。第４の方法は、Ｔａｎｈ推定器である。Ｔａｎｈ推定器の正規化法の結果は、Ｚ−スコア正規化によって生成された結果と同様であるが、Ｔａｎｈ推定器の正規化法では、変換された領域における真のスコア分布の平均値が０．５であり、標準偏差が約０．０１であると仮定する。
【００７０】
ステップ３１８で、内部フロントエンドシステム１０５は、正規化された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出し得る。正規化された外れ値スコアは、あるデータ点の正規化されたスコアが事前定義された一貫性の程度を下回る場合にデータ点が不正であるかどうかを指示し得る。例示的な不正データ点が図４Ｃに示されている。図４Ｃに示されるように、例えば、システムは、データ点の１つ以上の正規化された外れ値スコアが最低の９５パーセントを下回る場合に、不正データ点４１０を決定し得る。
【００７１】
いくつかの実施形態では、内部フロントエンドシステム１０５は、不正データ点を検出した後、検出された不正データ点と関連付けられた電子取引と関連付けられた買い手／売り手をブラックリストに登録し得る。いくつかの実施形態では、ブラックリストに登録された買い手／売り手は、内部フロントエンドシステム１０５がそのブラックリストに登録された買い手／売り手をブラックリストから除くまでいかなる電子取引も行うことができない。
【００７２】
本開示はその特定の実施形態を参照して示され、説明されてきたが、本開示は修正なしに、他の環境において実施され得ることが理解されるであろう。前述の説明は、例示の目的で提示されている。これは、網羅的ではなく、開示された正確な形態または実施形態に限定されない。当業者には、開示された実施形態の仕様および実施を考慮することによって、修正および適合が明らかになるであろう。加えて、開示された実施形態の態様はメモリに格納されるものとして記載されているが、当業者はこれらの態様を、二次記憶デバイス、例えば、ハードディスクもしくはＣＤ  ＲＯＭ、または他の形態のＲＡＭもしくはＲＯＭ、ＵＳＢ媒体、ＤＶＤ、ブルーレイ、または他の光学ドライブメディアなどの他のタイプのコンピュータ可読媒体に格納することもできることを理解するであろう。
【００７３】
記載された説明および開示された方法に基づくコンピュータプログラムは、熟練した開発者の技術の範囲内である。様々なプログラムまたはプログラムモジュールを、当業者に公知の技法のいずれかを使用して作成することができ、または既存のソフトウェアに関連して設計することができる。例えば、プログラムセクションまたはプログラムモジュールを、．Ｎｅｔ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、．Ｎｅｔ  Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ（およびＶｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｃなどの関連言語）、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、ＨＴＭＬ、ＨＴＭＬ／ＡＪＡＸの組み合わせ、ＸＭＬ、またはＪａｖａアプレットを含むＨＴＭＬで、またはそれらによって設計することができる。
【００７４】
さらに、例示的な実施形態が本明細書で説明されてきたが、本開示に基づいて当業者によって理解されるような同等の要素、修正、省略、組み合わせ（例えば、様々な実施形態にわたる態様の）、適応、および／または変更を有する任意のおよびすべての実施形態の範囲。請求項の限定は、請求項で使用されている文言に基づいて広く解釈されるべきであり、本明細書に記載されている例に、または出願の審査中に限定されない。例は、非排他的であると解釈されるべきである。さらに、開示された方法のステップは、ステップを並べ替えること、および／またはステップを挿入もしくは削除することによるものを含む、任意の方法で修正されてもよい。したがって、本明細書および例は単に例示的なものとみなされ、真の範囲および精神は以下の特許請求の範囲およびそれらの均等物の全範囲によって示されることが意図される。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【国際調査報告】
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