(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
属性に対して第１のユーザをマッピングする第１の表を、コンピューティングデバイスによって記憶することと、
ソースドメインと関連付けられた製品に対して第２のユーザをマッピングする第２の表を、前記コンピューティングデバイスによって記憶することと、
ユーザに関して前記第１の表と前記第２の表とを結合して、第３のユーザの各々に対して前記ソースドメインについての属性および上位スコアの製品を、前記コンピューティングデバイスによって決定することであって、前記製品に対するスコアは前記属性が与えられる製品に対する可能性を表し、前記第３のユーザは前記第１のユーザおよび前記第２のユーザに共通するユーザである、ことと、
ターゲットドメインにおける活動を前記ソースドメインについての属性を使用して予測するモデルを、前記コンピューティングデバイスによって作成することであって、前記ターゲットドメインは前記ソースドメインとは区別され、前記モデルは、前記ソースドメインについての前記属性を有する第３のユーザのうち、前記ターゲットドメインにおける前記活動をすることも観察されたユーザの割合の推定を使用する、ことと、
前記ターゲットドメインにアクセスする特定のユーザからの行動を、前記コンピューティングデバイスによって検出することと、
前記特定のユーザについて前記ソースドメインについての属性を、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記行動を前記検出することに応答して、前記モデルおよび該属性に基づいて前記特定のユーザについての前記ターゲットドメインにおける個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって生成することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記モデルが、前記ソースドメインと前記ターゲットドメインの両方において記録された活動をもつユーザについての情報から作成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特定のユーザが、前記ターゲットドメインにおける記録された行動をもたないことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記特定のユーザが、前記ソースドメインにおける記録された行動をもつことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記ソースドメインにおける前記記録された行動を使用して前記個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって生成することと、
前記特定のユーザについての前記個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって提供することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記製品が、ビデオ、購入した製品、検索クエリ、または提案された活動のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第３のユーザの各々に対して前記ソースドメインの前記上位スコアの製品が、予め決定された期間内に見た製品または購入した製品に由来する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記属性が、実態的人口統計、クラスタ、または実体を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記モデルを作成することが、オフラインで行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ターゲットドメインにおける前記行動を検出することに応答して、前記モデルを、前記コンピューティングデバイスによって作成することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
方法であって、
ターゲットドメインにおける活動をソースドメインについての属性を使用して予測するモデルをコンピューティングデバイスによって作成することであって、前記ターゲットドメインは前記ソースドメインとは区別され、前記モデルは、前記ソースドメインについての前記属性を有するユーザのセットうち、前記ターゲットドメインにおける活動をすることも観察されたユーザのセットの割合の推定を使用する、ことと、
特定のユーザが、前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記特定のユーザが、前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないという決定に応答して、前記特定のユーザが、前記特定のユーザを前記ソースドメインと関連付けられた属性に割り当てるために、プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することであって、前記プロキシドメインは、前記ソースドメインとは区別され、前記ソースドメインと類似のプロパティを有する、ことと、
前記特定のユーザが、前記プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつという決定に応答して、前記プロキシドメインにおける前記記録された行動に基づいて前記特定のユーザについての第１の属性を、前記コンピューティングデバイスによって決定し、前記モデルに前記第１の属性を提供することに基づいて前記特定のユーザについての個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって生成することであって、前記モデルは前記特定のユーザについての前記個別予測を生成する、ことと、を含む、方法。
【請求項１０】
前記特定のユーザについての前記個別予測は、前記特定のユーザが前記ターゲットドメインにアクセスしたことに応答して生成される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記活動が、ビデオを鑑賞すること、項目を閲覧すること、または検索クエリを入力することのうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記モデルを作成することが、オフラインで行われる、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記ターゲットドメインにアクセスする前記特定のユーザを検出することに応答して、前記モデルを、前記コンピューティングデバイスによって作成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記属性が、ユーザのクラスタであり、
前記ユーザのセットの割合の推定は、疑似カウントで平滑化される、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
システムであって、
命令を記憶するメモリと、
前記メモリに操作可能に結合されるとともに前記システムに動作を行わせる前記命令を実行するように構成されたプロセッサであって、前記動作が、
ソースドメインについての属性のセットを決定することと、
ターゲットドメインにおける活動を前記ソースドメインについての前記属性のセットのうちの属性を使用して予測するモデルを作成することであって、前記ターゲットドメインは前記ソースドメインとは区別され、前記モデルは、前記属性を有するユーザのセットうち、前記ターゲットドメインにおける活動をすることも観察されたユーザのセットの割合の推定を使用する、ことと、
前記ターゲットドメインにアクセスする特定のユーザを検出することと、
前記特定のユーザが、前記ターゲットドメインおよび前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないことを決定することと、
前記特定のユーザが、前記ターゲットドメインおよび前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないという決定に応答して、前記特定のユーザが、前記特定のユーザを前記ソースドメインについての前記属性のセットのうちの属性に割り当てるために、プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつことを決定することであって、前記プロキシドメインは、前記ソースドメインとは区別され、前記ソースドメインと類似のプロパティを有する、ことと、
前記特定のユーザが、前記プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつという決定に応答して、前記プロキシドメインにおいて記録された前記行動に基づいて前記特定のユーザについての前記属性のセットのうちの第1の属性を決定し、前記モデルに前記第１の属性を提供することに基づいて前記ターゲットドメインにおける前記特定のユーザについての個別予測を生成することと、を含む、プロセッサと、を備える、システム。
【請求項１６】
前記属性のセットが、監督されていないクラスタリングアルゴリズムを使用して生成されたクラスタによって表される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ソースドメインについての属性のセットを決定することが、前記属性を有するユーザと関連付けられた製品項目のセットに対して前記ソースドメインについての属性のセットのうちの属性をマッピングすることを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記モデルが、前記プロキシドメインにおける前記属性のセットのうちのすべての属性に共通して人気のある活動の重みを減らす、請求項１５から１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記製品が、ビデオ、購入した製品、検索クエリ、または提案された活動のうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記第１の属性が、クラスタであり、
前記特定のユーザが、前記プロキシドメインにおける前記記録された行動に基づいて前記クラスタに割り当てられる、請求項１５から１９のいずれか１項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
この出願は、２０１３年３月１３日に出願され、「Ｔａｉｌｏｒｉｎｇ  Ｕｓｅｒ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ  ｆｏｒ  Ｕｎｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ  ａｎｄ  Ｎｅｗ  Ｕｓｅｒｓ」と題された米国仮特許出願第６１／７８０，１４１号に対する優先権を主張するとともに、その出願を継続するものであり、その仮出願の開示は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
この出願は、一般に、ユーザに推薦を提供することと、検索クエリに応答して検索結果を提供することとに関する。検索エンジンは、例えば１人以上のユーザから、検索クエリを受信して、そのクエリに応答する検索結果を返送する。別の例として、検索エンジンは、任意選択的に、コンピューティングリソースからクエリを受信することができ、検索結果を例えば別の検索エンジンのようなコンピューティングリソースに返送することができる。
【０００３】
例えば、検索エンジンは、検索クエリに応答するリソースを特定することができ、ドキュメントについての情報を有する検索結果を生じることができ、そのクエリに応答して検索結果を提供することができる。リソースの例は、リソース、例えばウェブページ、ビデオ、本、およびサウンドファイルなどを含む。他の種類の検索結果、例えば、ユーザによって提起された質問に対する直接的な回答、またはユーザのクエリに応答する情報の要約がまた、提供され得る。
【発明の概要】
【０００４】
システムは、類似したユーザの種類を特定することによって、ユーザであって、そのユーザについてシステムがオンラインの行動や興味の詳細な履歴がないユーザのためにカスタマイズされた経験を提供する。
【０００５】
１つの実施形態によれば、方法は、属性に対してユーザをマッピングする表を記憶することと、ソースドメインと関連付けられた製品に対してユーザをマッピングする第２の表を記憶することと、コンピュータシステムのプロセッサを使用して、属性のそれぞれについて１組の上位スコアの製品を決定することと、上位スコアの製品を使用して、ソースドメインと区別されるターゲットドメインにおける活動を予測するモデルを生成することと、ターゲットドメインにアクセスする特定のユーザからの行動を検出することと、行動を検出することに応答して、モデルに基づいて特定のユーザについての個別予測を生じることと、を含む。いくつかの実施形態において、ユーザが、ソースドメインとターゲットドメインの両方における活動をする。
【０００６】
実施形態は、以下の特徴のうちの１つ以上を、単独でまたは互いと組み合わせて、含み得る。方法は、特定のユーザが、ターゲットドメインにおける記録された行動をもたないことを決定することと、特定のユーザが、ソースドメインにおける記録された行動をもつことを決定することと、ソースドメインにおける記録された行動を使用して個別予測を生じることと、特定のユーザについての個別予測を提供することと、を含み得る。製品は、ビデオ、購入した製品、検索クエリ、または提案された活動のうちの少なくとも１つを含み得る。１組の上位スコアの製品は、予め決定された期間内に限定され得る。属性は、実態的人口統計、クラスタ、または実体を含み得る。モデルの生成が、オフラインで行われ得る。モデルの生成が、ターゲットドメインにおける活動の検出に応答し得る。
【０００７】
この態様の他の実施形態は、コンピュータストレージデバイス上に符号化された、方法の動作を行うように構成された、対応するシステム、装置、およびコンピュータプログラムを含む。
【０００８】
更に別の実施形態において、方法は、１組の一致する属性を有するユーザを決定することと、ソースドメインと関連付けられるとともにユーザのそれぞれによってアクセスされる１組の製品を記憶することと、１組の一致する属性の各属性に対応するサブセットの製品を決定することと、サブセットの製品を使用して、ソースドメインと区別されるターゲットドメインにおける活動を予測するモデルを生成することと、特定のユーザが、ソースドメインにおける記録された行動をもたないことを決定することと、特定のユーザが、ソースドメインにおける記録された行動をもたないという決定に応答して、特定のユーザが、プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつことを決定することであって、プロキシドメインが、ソースドメインと区別されるとともにソースドメインと類似するプロパティを有する、決定することと、特定のユーザが、プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつという決定に応答して、モデルを使用して、プロキシドメインにおける十分に記録された行動に基づいて特定のユーザについての個別予測を生じることであって、特定のユーザについての個別予測が、ターゲットドメインにアクセスす間活動を行い特定のユーザに応答して生じられる、生じることと、を含む。
【０００９】
実施形態は、以下の特徴のうちの１つ以上を、単独でまたは互いと組み合わせて、含み得る。方法は、属性に対してユーザをマッピングする第１の暗号化されたデータストアにアクセスすることと、製品に対してユーザをマッピングする第２の暗号化されたデータストアにアクセスすることと、を含み得る。製品は、ビデオ、項目、検索クエリまたは提案された活動のうちの少なくとも１つを含み得る。モデルの生成が、オフラインで行われ得る。方法は、ターゲットドメインにおける活動の検出に応答して、モデルを生成することを含み得る。方法はまた、複数のドメインにおける行動からのデータを含む暗号化された表に基づいて、１組の一致する属性を有するユーザを決定することを含む。
【００１０】
この態様の他の実施形態は、コンピュータストレージデバイス上に符号化された、方法の動作を行うように構成された、対応するシステム、装置、およびコンピュータプログラムを含む。
【００１１】
本明細書に記載される主題の実施形態の１つ以上は、以下の利点のうちの１つ以上を提供し得る。個別コンテンツは、ユーザの興味を反映する。システムは、製品において、ユーザであって、それらのユーザについてシステムがオンライン行動や興味の詳細な履歴がないものの、それらのユーザについての詳細な情報が別の製品において存在する場合（ならびに例えばユーザがそのような情報の使用に同意した場合）、ユーザにカスタマイズされたおよび役立つ経験を提供する。
【００１２】
１つ以上の実施形態の詳細が、添付の図面および以下の記載に規定される。他の特徴は、記載や図面、および特許請求の範囲から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】システム例を例示する。
【００１４】
【図２】個別コンテンツを生じるように使用され得るシステム例である。
【００１５】
【図３】ユーザインターフェース例である。
【００１６】
【図４】個別予測を生じる方法例を例示するフローチャートである。
【００１７】
【図５】個別予測を生じる方法例を例示するフローチャートである。
【００１８】
【図６】本明細書に記載される技法を用いて使用され得る汎用コンピュータデバイスの例である。
【００１９】
【図７】本明細書に記載される技法を用いて使用され得る汎用コンピュータデバイスの例である。
【００２０】
個々の図面における同じ参照記号は、同じ要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、検索システム例１０２を例示する。検索システム１０２は、例えばネットワークを通して、通信する１以上のコンピュータ上に実装され得る。システムは、クライアントデバイス１０６からクエリ１０４を受信して、参照コンテンツからの抽出物を含む要約コンテンツを有する結果１０８を生じる。各クエリ１０４は、電子通信、例えば、電子メール、投稿、テキストメッセージ等である。クエリ１０４は、例えば、テキスト形式または他の形式、例えば、音声形式または画像形式であり得る。いくつかの実施形態において、クエリ１０４は、暗示的であり得、ユーザの同意を得てユーザについて集められた情報に基づき得る。例えば、システムは、ユーザの識別子、例えば地理的な位置などのユーザの状況、ならびに他のユーザデータ、またはユーザによる明示的クエリなどに基づいて、推薦を行い得る。
【００２２】
検索システム１０２およびクライアントデバイス１０６は、ネットワーク、例えば、イントラネットまたはインターネットを通して、通信することができる。検索システム１０２およびクライアントデバイス１０６は、２つの別個のデバイスとして示されるが、いくつかの実施形態では、検索システム１０２およびクライアントデバイス１０６は、同じデバイスでありうる。
【００２３】
検索システム１０２は、索引付けエンジン１１０およびランク付けエンジン１１２を含む。索引付けエンジン１１０は、検索システム１０２による使用のために索引１１４を保持する。索引付けエンジン１１０は、ドキュメントを処理して、例えば、従来または他の索引付け技法を使用して、索引１１４における索引エントリを更新する。
【００２４】
いくつかの実施形態において、検索システム１０２は、ユーザ興味データストア１２０を保持し得る。ユーザが、そのようなデータの使用に同意する場合には、ユーザ興味データストア１２０は、１つ以上の実体（「実体」は、人、場所、物事、または概念であり得る）、ウェブサイト、テキスト、検索クエリ、項目購入記録、視聴されるビデオ、再生される音楽、実態的人口統計データ、あるいは検索システム１０２によって使用され得る他のユーザ興味情報を含み得る。いくつかの実施形態において、ユーザ興味データストア１２０は、ユーザがそのようなデータの使用に同意する場合、ユーザによって、頻度によって、位置によって、および日付または時間によって、検索クエリを分類し得る。いくつかの実施形態において、ユーザ興味データストア１２０は、索引１１４の一部として含まれ得る。いくつかの実施形態において、ユーザ興味データストア１２０は、遠隔サーバに記憶され得る。
【００２５】
ランク付けエンジン１１２は、索引１１４を使用し得、例えば、従来のまたは他の情報取り出し技法を使用して、クエリ１０４に応答するドキュメントを特定する。ランク付けエンジン１１２は、例えば、１以上のランキング信号を使用して、クエリに応答するドキュメントについてのスコアを計算する。各信号は、ドキュメント自体、またはドキュメントとメッセージの関係についての情報を提供する。１つの信号例は、ドキュメントの全体的な質の測定値である。別の信号例は、クエリの語句がドキュメント内に発生する回数の測定値である。例えば、図２〜４に関して以下により詳細に記述されるように、ソースドメインにおける行動に基づく個別コンテンツの測定値などの他の信号がまた、使用され得る。ランク付けエンジン１１２は、スコアを使用して、応答性ドキュメントまたはドキュメントの部分をランク付ける。
【００２６】
検索システム１０２は、ランク付けエンジン１１２によって特定されたおよびスコア化されたドキュメントを使用して、結果１０８を生じる。結果１０８は、クエリ１０４に応答するドキュメントに対応する結果を含む。例えば、結果は、ドキュメントのタイトル、ドキュメントに対するリンク、およびクエリに応答するドキュメントからのコンテンツの要約を含むことができる。結果１０８の他の例は、クエリに応答する情報の要約を含む。要約は、クエリに応答するドキュメントからまたは他のソースから生じられ得る。結果１０８の更に他の例は、以下により詳細に記述されるように、個別コンテンツ、例えば、提案されたリンク、ビデオ、音楽、または製品などを含む。
【００２７】
本明細書で呼ばれる際、「製品」は、ビデオ、ウェブアプリケーション、独立型のアプリケーション、ウェブサイト、ゲーム、または任意のオンライン活動を含み得る。本明細書で呼ばれる「属性」は、例として、クラスタ（すなわち、ユーザのグループ）、実体、または実態的人口統計情報を含み得る。
【００２８】
本明細書に記載される際、「ドメイン」は、ユーザが、特定のシステム、例えばウェブサイトもしくはオンラインアプリケーション、例えばウェブアプリケーションなどにおいて相互作用することができる１組の動作、活動、またはデータであり得る。ドメインにおける活動または行動は、ユーザが活動もしくは行動と関連付けられたデータの使用に同意する場合において、例えば、検索クエリ、要求、ビデオ検索もしくは再生、音楽検索もしくは再生、（例えば、本、衣類、歌曲、ビデオ、または他の項目の）オンライン製品購入、メーリングリスト加入等を含み得る。
【００２９】
ソースドメインは、ウェブサイトであり得、ソースドメインにおける活動は、ウェブ検索行動を含み得る。ターゲットドメインは、別のウェブサイトであり得、システムは、ターゲットドメインのユーザのために提案された映画または音楽を提供し得る。簡易化した例として、ユーザは、ターゲットドメインにおいて「ビーチでの休暇」についてのクエリ１０４を入力し得る。検索システム１０２は、クエリ１０４を入力するユーザが、ターゲットドメインの新たなまたは未特定ユーザであること（例えば、ユーザが、ターゲットドメインにログインしていない、ユーザが、ターゲットドメインにおける前に記録された行動をもたない等）を決定し得る。システムはまた、ユーザが、例えば、図２〜５に関して以下により詳細に記載されるように、種々のデータストアを検索することによって、ソースドメインにおけるいくつかの行動をもつことを決定し得る。
【００３０】
図２に関して以下により詳細に記載されるモデルを使用して、検索システム１０２は、例えば、「属性ｘを有したユーザは、流行している製品（ｉｎ−ｐｒｏｄｕｃｔ）項目ｙを好む傾向がある」の形式で、推薦を行い得る。例えば、「クラスタＸＹＺにおけるユーザは、技術ガジェットについてのビデオを好む傾向がある」または「実体ＡＢＣへの興味を有するユーザは、ベジタリアン向けの料理本を好む傾向がある」。上記２つの属性例（すなわち、興味のクラスタおよび実体）は、（ユーザの同意を得て）ユーザ興味データストア１２０内に記憶され得、そのデータストアは、複数のドメインにわたるユーザの活動の要約を含有し得る。
【００３１】
いくつかの実施形態において、システムは、ターゲットドメインにおける新たなユーザが、ソースドメインにおける記録された行動をもたないものの、プロキシドメイン（すなわち、ソースドメインと類似するプロパティを有するドメイン）から利用可能である十分な活動をしないことを決定し得る。例えば、プロキシドメインは、ユーザがユーザアカウントにログインされない、あるバージョンのターゲットドメインであるウェブサイトであり得る。システムは、プロキシドメインにおけるユーザの以前の行動に基づいて、個別予測を行い得る。例えば、ユーザが、そのようなデータの使用に同意した場合、ウェブ履歴を有効にさせたユーザについて、システムは、どのようにウェブページ訪問が、ビデオ検索または再生、音楽検索または再生、本購入、購入した製品等を予測するかというモデルを構築し得る。ログアウトされたユーザであって、その人の閲覧履歴が（例えば、ユーザがそのようなデータの使用に同意した場合、クッキーを使用して）知られるユーザについて、システムは、プロキシドメインにおいてログアウトした閲覧履歴を、それがターゲットドメインにおけるウェブ履歴にログインされたとして取り扱い得、そのモデルを使用して、訪問されたページに基づく推薦を行う。種々の実施形態において、複数のソースドメインまたはプロキシドメインが、１以上のターゲットドメインのために使用され得る。
【００３２】
システムは、図２に関して以下により詳細に記載されるモデルを利用し得、クエリ１０４に基づいて、関連するおよび個別結果１０８をユーザに提供する。システムは、それ故、他の（例えば、ログインされ、特定された）ユーザについての類似の情報に基づいて、類似のユーザの種類を特定することによって、カスタマイズされた経験をユーザに提供し得る。検索システム１０２によって生じられた結果１０８の他の例は、図２〜５に関して以下により詳細に記載される。
【００３３】
図２は、個別コンテンツを生じるために使用され得るシステム例である。システム２００は、ソースドメインデータストア２１０、ターゲットドメインデータストア２２０、およびプロキシドメインデータストア２４０を含む。図２に示されるように、ソースドメインデータストア２１０は、１つ以上の（暗号化され得る）表、表２１２および表２１４を含み得る。システム２００に示される例において、表２１２は、属性に対するユーザのマッピングを含む。例えば、表２１２に示されるように、ユーザＵ１は、属性Ａ１およびＡ２に対してマッピングされて、ユーザＵ２は、属性Ａ１およびＡ３に対してマッピングされて、ユーザＵ３は、属性Ａ４およびＡ５に対してマッピングされる。
【００３４】
表２１４は、製品に対するユーザのマッピングを含む。例えば、表２１４に示されるように、ユーザＵ１は、製品Ｐ１およびＰ２に対してマッピングされて、ユーザＵ２は、製品Ｐ１およびＰ４に対してマッピングされて、ユーザＵ３は、属性Ｐ３およびＰ４に対してマッピングされる。製品は、予め決定された期間内の最近の活動、例えば先週に見たビデオまたは先月に購入した製品などに由来し得る。いくつかの実施形態において、複数の製品を有するユーザは、表２１４における複数の行を有し得る。種々の実施形態において、製品は、提案された活動、例えば、ユーザの地理的な位置に基づいて訪問することを提案されたレストランまたは店舗など、あるいは予約することを提案されたフライト、ホテル、または予約を含み得る。
【００３５】
表２１２および表２１４は、データストア、例えばソースドメインデータストア２１０などから読み取られ得る。
【００３６】
システム２００は、例えば、検索システム１０２を使用して、ソースドメインデータストア２１０（例えば、表２１２および２１４）からのデータを少なくとも使用して、サブセットの製品２１６を生じ得る。例えば、システムは、（例えば、結合手順を使用して）表２１２および表２１４を組み合わせ得、各属性について１組の上位スコアの製品を含むサブセットの製品２１６を作り出す。 結合は、属性を有するユーザの数について、および、項目が、それがスコアを有し得る前に属性と関連付けられる回数について、最小の閾値を確保することによって、プライバシーの漏洩を防ぐように設計され得る。 例えば、１つの実施形態において、システムは、まず、表を結合し得る。システムは、何人のユーザが各属性を有するか、何人のユーザが各製品を有するか、および所与の属性を有する何人のユーザが、所与の製品を有するかを数え得る。システムは、クラスタ（すなわち、ユーザのグループ）における最小数のユーザよりも少ないことに適用できる属性をフィルタリングし（例えば、除き）得る。残りの属性について、最小回数よりも少なく現れる項目は放棄される。システムは、各属性について残りの項目をスコア化し得る。システムは、各属性について予め決定された数（例えば、２００）の上位スコアの項目をランク付け得、項目（例えば、属性毎に１つの項目）を記録し得る。
【００３７】
システムは、サブセットの製品２１６を使用し得、特定のユーザが有する属性に基づいて、特定のユーザのための１組の推薦を生成する。そのような推薦は、動的に、例えば、ユーザがターゲットドメインにアクセスするときに、生じられ得る。いくつかの実施形態において、推薦は、オフラインで生じられ得る。
【００３８】
推薦を生成するために、システムは、サブセットの製品２１６からのデータを使用しておよびターゲットドメインデータストア２２０からの情報を使用して、モデル２２２を生じ得る。システムは、（例えば特定のクライアントのＩＤ空間における製品、例えばビデオに対してユーザをマッピングする）表２１４と表２１２（属性に対してユーザをマッピングする表）を組み合わせ得、各属性についての１組の上位スコアの製品を作り出す。
【００３９】
いくつかの実施形態において、ユーザが、同じ製品を有する複数の属性を有する場合、スコアを割り当てる異なる手法があり得る。１つの手法は、以下により詳細に記載されるように、全ての属性の中から最大スコアを選ぶことである。別の選択肢は、スコアの製品を取ることである。システムは、（例えば、ユーザ識別子に基づいて）各ユーザについて（ユーザの属性の全てにわたって）上位スコアの項目を選択し得る。生じられた表は、次いで、任意の供給基盤にロードされ得る。
【００４０】
システムは、モデル２２２を使用し得、特定のユーザについての個別予測２３０を生じる。システムは、オフラインで個別予測２３０を生じ得、いくつかの実施形態において、（例えば、ビデオウェブサイトホームページなどのターゲットドメインにおいて）特定のユーザについての１組の候補を予め計算する。いくつかの実施形態において、システムは、動的に、例えば、ターゲットドメイン、例えばオンラインアプリケーションストアなどにおけるクエリに応答して、個別予測２３０を生じ得る。
【００４１】
いくつかの実施形態において、システムは、特定のユーザが、（例えば、ソースドメインデータストア２１０を使用して）ソースドメインにおける記録された行動をもたないターゲットドメインにおける新たなユーザであることを決定し得る。そのような場合において、システムは、特定のユーザが、例えばプロキシドメインデータストア２４０を使用して、プロキシドメイン（ソースドメインに類似のプロパティを有するドメイン）における任意の（または十分に）記録された行動をもつかどうかを決定し得る。システムは、例えば、プロキシドメインデータストア２４０を使用して、プロキシドメインにおけるユーザの行動からのデータに基づいて、個別予測２３０を行い得る。いくつかの実施形態において、システムはまた、モデル２２２を利用し得、プロキシドメインデータストア２４０からのデータと共に個別予測を行う。
【００４２】
いくつかの実施形態において、ユーザがそのようなデータの使用に同意した場合に、システム（例えば、システム２００）は、クラスタに対するユーザの割り当てを含む、ユーザの興味および属性の要約を記憶する。ユーザの興味は、種々の要因、例えば、検索活動、ビデオを見る活動、ユーザによって提供される実体、またはユーザの同意を得て取得される他の情報などに基づいて、決定され得る。ユーザは、単一モデルのインスタンスにおいて２以上のクラスタＩＤを割り当てられ得る。いくつかの実施形態において、システムの放棄は、予め決定された時間（例えば、１年）後に、モデルのインスタンスからの含有クラスタ割り当てを含む。システムは、予め決定された総数のクラスタに対するユーザの割り当てを周期的に計算し得る。
【００４３】
類似のユーザは、類似のコンテンツを好み得るので、システムは、ビデオ再生履歴に関してＢｅｎのようであるユーザが、一部のアーティストによる音楽を買う傾向があることを決定し得、それ故、システムは、Ｂｅｎのオンラインウェブストアのホームスクリーン上でそのアーティストを推薦し得る。
【００４４】
以下は、ユーザクラスタから導かれる推薦の実施形態例を含む。この例において、「属性」は、自動的に推定されたクラスタである。所与のドメインについて、システムは、ユーザを１以上のクラスタに割り当てることができる。そうするために、システムは、ユーザ履歴から導かれるいくつかの特徴空間において、Ｋ平均クラスタリングまたは任意の他の監督されていないクラスタリングアルゴリズムを使用し得、クラスタは、実態的人口統計等から推定され得る。重みなしの場合において、各ソースドメインｓについて、関数ｆｓは、１組のドメインに特有のクラスタ識別子Ｃｓから引き出されるクラスタ識別子ｃに対してユーザｕをマッピングする。
【００４５】
【数１】
0006445517.tif 000002
。
【００４６】
ソースドメインが、ユーザｕについて知らない場合には、結果として生じる組は、空、すなわち、
【数２】
0006445517.tif 000003
であり得る。
【００４７】
モデリングのための１組の結果ｘ∈Ｘｔを有するいくつかのターゲットドメインｔについて、関数ｇは、そのユーザと関連付けられた１組の結果に対してユーザをマッピングする。これらの結果Ｘｔは、（ユーザがそのようなデータの使用に同意した場合において）ウェブサイト上でビデオを見ること、オンラインデジタルグッズストアにおいて購入した歌曲、またはユーザによって明示的に提供された興味でさえあり得る。
【００４８】
【数３】
0006445517.tif 000004
【００４９】
ユーザがターゲットドメインにおいて履歴を有さない場合、ｇｔ（ｕ）は空であり得る。
【００５０】
システムは、クラスタｃにおける一般ユーザが項目ｘを有するという可能性を推定し得る。形式的に、これは、パラメータ｛α（ｎｅｇ），α（ｐｏｓ）｝を用いて前に非対称ベータから引き出されたベルヌーイランダム変数ｏｃ，ｘ∈｛０，１｝を用いて表される。システムは、以下のＭＡＰ推定によって、ｏｃ，ｘ＝１である可能性を経験的に推定し得る。
【００５１】
【数４】
0006445517.tif 000005
【００５２】
この推定は、結果ｘを有すると観察されたクラスタｃにおけるユーザの（疑似カウントで平滑化された）割合である。疑似カウント平滑化パラメータαは、結果ｘを有するクラスタｃにおいて観察されたα（ｐｏｓ）（デフォルト＝１）ユーザとその結果ｘを有さないα（ｎｅｇ）（デフォルト＝５０）ユーザがいることに等しい。平滑化は、非常に小さいクラスタの影響を抑制する。
【００５３】
いくつかの状況において、例えば、オンラインデジタルグッズストア上の音楽などに関して、最も人気がある項目は、それらが、全クラスタにわたって大半を占め得るほど人気があり得る。結果として、システムは、非常に人気がある推薦の重みを落とし得、各クラスタについて上位の推薦における多様性を促進する。
【００５４】
システムは、所与のユーザｕのための項目を推薦し得る。システムは、ユーザが１組のクラスタｆｓ（ｕ）内にいるとすると、ユーザが、Ｘｔにおけるそれぞれの所与の項目を有する可能性がどれくらいであるかを決定する。そのような例において、ユーザはソースドメインにおいてクラスタに割り当てられるためにソースドメインにおける十分なデータを有し得る。他の場合において、システムは、プロキシドメインにおけるデータに基づいて、クラスタを割り当て得る。ユーザが所与の項目を有するべきである可能性は、ユーザが、ユーザがその項目を有する傾向がある任意のクラスタにいる場合に、高いであろう。例えば、ユーザが、ゴルファーおよびギタリストのクラスタにいる場合、システムは、そのクラスタ（ゴルファーまたはギタリスト）におけるどちらかの種のユーザの間で人気のあるビデオを推薦し得る。ベルヌーイランダム変数ｈｕ，ｘ∈｛０，１｝は、ユーザが項目を有するかどうかを表わし得る。項目は、以下の可能性によってランク付けられ得る。
【００５５】
【数５】
0006445517.tif 000006
【００５６】
代替または追加の実施形態において、システムは、ターゲットドメインｔにおける全ユーザＵｔにわたる各結果の発生をカウントすることによって、ソースチャネルｓにおける全クラスタ識別子ＣｓについてＸｔにおける結果上の経験的分布を計算することができる。
【００５７】
【数６】
0006445517.tif 000007
【００５８】
ベクトルｏｃは、ターゲットチャネルｔにおいて結果ｘと関連付けられたソースチャネルｓのクラスタｃにおけるユーザの割合を符号化する。システムは、これらのカウントに対して疑似カウント値α∈Ｒ＋を追加し得、その結果をγ乗し得る。これは、結果の経験的結合分布Ｐ（ｘ，ｃ；α，γ）を定義し、それから、システムは、結果上の周辺分布Ｐ（ｘ；α，γ）およびクラスタ上の周辺分布Ｐ（ｃ；α，γ）を計算することができる。
【００５９】
【数７】
0006445517.tif 000008
【００６０】
【数８】
0006445517.tif 000009
【００６１】
【数９】
0006445517.tif 000010
【００６２】
温度パラメータγは、結果として生じる分布がどのようにピークになるかを制御して、非常に人気がある項目の影響を抑制する。システムは、結果上の周辺分布における最低カウント結果に対する最高カウント結果の可能性の最大比率ｒ（＝１００）を限定するためにγを選択し得る。
【００６３】
【数１０】
0006445517.tif 000011
【００６４】
０＜γｃ＜＝１であるので、べき乗は、決して、分布をより急なものにさせないことになる。
【００６５】
最終的に、システムは、少なくとも２つの方法のうちの一方においてそれのクラスタに関して各結果をスコア化し得る。第１の方法は、最大の可能性の推定を使用して、ｋ＝１０，０００を選び、下記の適度にスケールされた値を与える。
【００６６】
【数１１】
0006445517.tif 000012
【００６７】
スコアは、ユーザがクラスタｃ内にいるとすると、ユーザが結果ｘと関連付けられることになる可能性がどれくらいであるかを表わす。このスコアは、先頭にバイアスをかけられる傾向があり、人気のある項目は、それらがクラスタ内で表わされ過ぎ（ｏｖｅｒ−ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ）ないとしても、最高スコアを得る傾向がある。結果として、上位スコアの項目は、必ずしも、特にクラスタの「代表」には見えるとは限らない。
【００６８】
第２の方法において、システムは、点別の相互情報を使用する。
【００６９】
【数１２】
0006445517.tif 000013
スコアは、クラスタｃにおけるユーザからの結果ｘが、結果ｘ全体よりもどのくらい多いか少ないかを（ビット単位で）表わす。これらのスコアは、所与のクラスタにおいて不均衡に表わされる項目を優遇する傾向がある。結果として、上位スコアの項目は、それらの項目がクラスタにおいて特に人気がない場合でさえも、何がクラスタについて固有であるかを特に説明する傾向があり得る。
【００７０】
図３は、ユーザインターフェース例である。図３に示されるように、システム、例えば検索システム１０２などは、ユーザインターフェース３００を提示し得る。この例において、特定のユーザは、クエリ３１０をターゲットドメインの検索ツールバーにタイプし得る。システムは、リンク３２０、リンク３３０、およびリンク３４０の形態で、結果と応答し得る。リンク３２０、リンク３３０、およびリンク３４０は、それぞれ、ユーザについての個別予測、例えば図２に関して上記した個別予測２３０などであり得る。
【００７１】
いくつかの実施形態において、ユーザが、そのようなデータの使用に同意する場合において、検索システム１０２は、送信者がクエリ３１０をタイプする際に自動的に個別予測を生じる。他の実施形態において、システムは、オフラインで個別予測を生じ得、ユーザがウェブページを訪問するときに、ユーザがそのウェブページにおいてクエリを入力することさえなく、ユーザにそれらを提示し得る。
【００７２】
図４は、個別予測を生じる方法例を例示するフローチャートである。便宜上、フローチャートのステップは、ステップを行うシステムを参照にして記載される。システムは、例えば、図１を参照にして上記した検索システム１０２、図２を参照にして上記したシステム２００、または他のシステムであり得る。
【００７３】
図４の例において、システムは、属性に対してユーザをマッピングする表を記憶する（４１０）。例えば、システムは、暗号化された表、例えば図２に示される表２１２などを記憶し得る。表におけるデータは、ユーザの同意を得て、継続的に更新され得る。いくつかの実施形態において、ユーザは、ソースドメインとターゲットドメインの両方における活動をするユーザを含み得る（４１２）。いくつかの実施形態において、属性は、実態的人口統計、製品、または実体を含む（４１４）。
【００７４】
システムは、ソースドメインと関連付けられた製品に対してユーザをマッピングする第２の表を記憶する（４２０）。例えば、システムは、暗号化された表、例えば図２に示される表２１４などを記憶し得る。システムは、例えば表を使用して、属性のそれぞれについて１組の上位スコアの製品を決定する（４３０）。システムは、ターゲットドメインにおける活動を予測するモデルを生成する（４４０）。例えば、システムは、図２に示されるモデル２２２を生成する。いくつかの実施形態において、システムは、モデルをオフラインで生成し得（４４２）、例えば、ビデオウェブサイトの特定のユーザのための１組の候補を予め計算する。いくつかの実施形態において、システムは、ターゲットドメインにおける活動の検出に応答して、モデルを生成し得る（４４４）。システムは、ターゲットドメインにおける新たなユーザによる活動を検出する（４５０）。例えば、システムは、あるトピックについての検索クエリ、または新たなユーザによるウェブページ訪問を受信する。システムは、行動の検出に応答して、モデルに基づいて特定のユーザについての個別予測を生じる（４６０）。
【００７５】
図５、個別予測を生じる方法例を例示するフローチャート。便宜上、フローチャートのステップは、ステップを行うシステムを参照にして記載される。システムは、例えば、図１を参照にして上記した検索システム１０２、図２に関して上記したシステム２００、または他のシステムであり得る。
【００７６】
図５の例において、システムは、ソースドメインにおけるユーザ行動についての情報を集める（５１０）。システムは、ターゲットドメインにおけるユーザ行動についての情報を集める（５２０）。システムは、ソースドメインとターゲットドメインの両方における活動があるユーザを検出する（５３０）。システムは、ターゲットドメインにおける行動とのソースドメインにおける行動の関係のモデルを生成する（５４０）。システムは、ターゲットドメインにおけるユーザによる活動を検出する（５５０）。システムは、ユーザがソースドメインにおける行動をもつかどうかを決定する（５５２）。ユーザが、ソースドメインにおける行動をもつ場合（５５２、はい）、システムは、モデルに基づいて新たなユーザについての個別予測を生じて（５５４）、ターゲットドメインにおける活動を行うユーザに応答して個別予測をユーザに提供する（５７０）。例えば、システムは、ユーザに興味を持たせ得る、個別リンク、提案されたビデオもしくは衣類、または特定の広告を提供し得る。
【００７７】
ユーザが、ソースドメインにおける行動をもたない場合（５５２、いいえ）、システムは、ユーザがプロキシドメインにおける行動をもつかどうかを決定する（５６０）。ユーザが、プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもたない場合（５６０、いいえ）、処理は終了し得る。ユーザが、プロキシドメインにおいて行動をもつ場合（５６０、はい）、システムは、プロキシドメインにおける行動に基づいて、ユーザについての個別予測を生じる（５６２）。いくつかの実施形態において、システムはまた、モデルを使用してまたは他のデータを使用して、個別予測を生じ得る。システムは、ターゲットドメインにおける活動を行うユーザに応答して、個別予測をユーザに提供する（５７０）。
【００７８】
図６は、汎用コンピュータデバイス６００の例を示しており、それは、図１の検索システム１０２であり得、また、本明細書に記載される技法を用いて使用され得る。コンピューティングデバイス６００は、コンピューティングデバイスの種々の形態例、例えば、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、携帯電話、スマートホン、タブレット、サーバ、ならびにウェアラブルデバイスを含む他のコンピューティングデバイスなどを表わすことが意図される。本明細書に示される構成要素、それらのつながりや関係、およびそれらの機能は、単なる例であることを意味するものであり、この文書において記載されるか請求される実施形態を限定することを意味するものではない。
【００７９】
コンピューティングデバイス６００は、インターフェース６０８経由で接続される、プロセッサ６０２、メモリ６０４、ストレージデバイス６０６、および拡張ポート６１０を含む。いくつかの実施形態において、コンピューティングデバイス６００は、インターフェース６０８経由で接続される、いくつかある構成要素の中でも、送受信機６４６、通信インターフェース６４４、およびＧＰＳ（全地球測位システム）レシーバモジュール６４８を含み得る。デバイス６００は、通信インターフェース６４４を通して無線で通信し得、それは、必要に応じて、デジタル信号処理回路を含み得る。構成要素６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６４０、６４４、６４６、および６４８のそれぞれは、必要に応じて、一般的なマザーボード上にまたは他の様式で搭載され得る。
【００８０】
プロセッサ６０２は、メモリ６０４内またはストレージデバイス６０６上に記憶された命令を含む、コンピューティングデバイス６００内の実行のための命令を処理することができ、外部入出力デバイス、例えばディスプレイ６１６などの上にＧＵＩのためのグラフィカル情報を表示する。ディスプレイ６１６は、モニタまたはフラットタッチスクリーンディスプレイであり得る。いくつかの実施形態において、複数のプロセッサまたは複数のバスが、必要に応じて、複数のメモリや複数の種類のメモリと共に、使用され得る。また、複数のコンピューティングデバイス６００は、（例えば、サーババンク、ブレードサーバのグループ、またはマルチプロセッサシステムとして）必要な動作の一部分を提供する各デバイスと、接続され得る。
【００８１】
メモリ６０４は、コンピューティングデバイス６００内に情報を記憶する。一実施形態において、メモリ６０４は、揮発性メモリのユニットまたは複数ユニットである。別の実施形態において、メモリ６０４は、不揮発性メモリのユニットまたは複数ユニットである。メモリ６０４はまた、コンピュータで読み取り可能な媒体の別の形態、例えば磁気もしくは光学ディスクなどであり得る。いくつかの実施形態において、メモリ６０４は、拡張インターフェースを通して提供される拡張メモリを含み得る。
【００８２】
ストレージデバイス６０６は、コンピューティングデバイス６００のためのマスストレージを提供することができる。一実施形態において、ストレージデバイス６０６は、コンピュータで読み取り可能な媒体、例えば、フロッピーディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光学ディスクデバイス、またはテープデバイス、フラッシュメモリもしくは他の類似の固体メモリデバイス、あるいはストレージエリアネットワークもしくは他の構成におけるデバイスを含む、デバイスのアレイなどであり得るか、それらを含み得る。コンピュータプログラム製品は、そのようなコンピュータで読み取り可能な媒体に有形に具体化され得る。コンピュータプログラム製品はまた、実行されるときに、例えば上記したものなどの、１つ以上の方法を行う命令を含み得る。コンピュータまたはマシンで読み取り可能な媒体は、ストレージデバイス、例えばメモリ６０４、ストレージデバイス６０６、またはプロセッサ６０２上のメモリなどである。
【００８３】
インターフェース６０８は、コンピューティングデバイス６００のための帯域幅を利用した動作を扱う高速コントローラ、または低い帯域幅を利用した動作を扱う低速コントローラ、あるいはそのようなコントローラの組み合わせであり得る。外部インターフェース６４０は、他のデバイスとのデバイス６００の近接領域通信を可能にするように、提供され得る。いくつかの実施形態において、コントローラ６０８は、ストレージデバイス６０６および拡張ポート６１４に結合され得る。種々の通信ポート（例えば、ＵＳＢ、ブルートゥース、イーサネット、無線イーサネット）を含み得る拡張ポートは、例えば、ネットワークアダプタを通して、１つ以上の入出力デバイス、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナ、またはネットワーキングデバイス、例えばスイッチもしくはルータなどに結合され得る。
【００８４】
コンピューティングデバイス６００は、図面に示されるように、多くの異なる形態で実装され得る。例えば、それは、標準サーバ６３０として、またはそのようなサーバのグループにおいて複数回、実装され得る。それはまた、ラックサーバシステムの一部として実装され得る。加えて、それは、パーソナルコンピュータ、例えばラップトップコンピュータ６２２、またはスマートホン６３６などに実装され得る。システム全体は、互いと通信する複数のコンピューティングデバイス６００で構成され得る。他の構成が可能である。
【００８５】
図７は、汎用コンピュータデバイス７００の例を示しており、それは、図１の検索システム１０２であり得るとともに本明細書に記載される技法を用いて使用され得る。コンピューティングデバイス７００は、大規模データ処理デバイス、例えばサーバ、ブレードサーバ、データセンター、メインフレーム、および他の大規模コンピューティングデバイスなどの種々の形態例を表わすことが意図される。コンピューティングデバイス７００は、場合によっては１つ以上の通信ネットワークによって相互接続されるネットワーク接続ストレージノードを含む、複数プロセッサを有する分散型システムであり得る。本明細書に示された構成要素、それらのつながりや関係、およびそれらの機能は、単なる例示であることを意味するものであり、この文書において記載されるか請求される実施形態を限定することを意味するものではない。
【００８６】
分散型コンピューティングシステム７００は、任意の数のコンピューティングデバイス７８０を含み得る。コンピューティングデバイス７８０は、ローカルもしくはワイドエリアネットワーク、専用光学リンク、モデム、ブリッジ、ルータ、スイッチ、有線もしくは無線ネットワーク等の上で通信する、サーバまたはラックサーバ、メインフレーム等を含み得る。
【００８７】
いくつかの実施形態において、各コンピューティングデバイスは、複数のラックを含み得る。例えば、コンピューティングデバイス７８０ａは、複数のラック７５８ａ〜７５８ｎを含む。各ラックは、１以上のプロセッサ、例えばプロセッサ７５２ａ〜５５２ｎおよび７６２ａ〜５６２ｎなどを含み得る。プロセッサは、データプロセッサ、ネットワーク接続ストレージデバイス、および他のコンピュータ制御デバイスを含み得る。いくつかの実施形態において、１つのプロセッサは、マスタープロセッサとして動作し得、スケジューリングおよびデータ分散タスクを管理し得る。プロセッサは、１以上のラックスイッチ７５８を通して相互接続され得、１以上のラックが、スイッチ７７８を通して接続され得る。スイッチ７７８は、複数の接続されたコンピューティングデバイス７００間の通信に対処し得る。
【００８８】
各ラックは、メモリ、例えばメモリ７５４やメモリ７６４など、およびストレージ、例えば７５６および７６６などを含み得る。ストレージ７５６および７６６は、マスストレージを提供し得、揮発性もしくは不揮発性ストレージ、例えばネットワーク攻撃ディスク、フロッピーディスク、ハードディスク、光学ディスク、テープ、フラッシュメモリもしくは他の類似の固体メモリデバイス、あるいはストレージエリアネットワークまたは他の構成におけるデバイスを含む、デバイスのアレイなどを含み得る。ストレージ７５６または７６６は、複数のプロセッサ、複数のラック、または複数のコンピューティングデバイス間で共有され得、プロセッサの１以上によって実行可能な命令を記憶するコンピュータで読み取り可能な媒体を含み得る。メモリ７５４および７６４は、例えば、揮発性メモリのユニットまたは複数ユニット、不揮発性メモリのユニットもしくは複数ユニット、あるいはコンピュータで読み取り可能な媒体の他の形態、例えば、磁気もしくは光学ディスク、フラッシュメモリ、キャッシュ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、およびそれらの組み合わせなどを含み得る。メモリ、例えばメモリ７５４などはまた、プロセッサ７５２ａ〜５５２ｎ間で共有され得る。索引などのデータ構造は、例えば、ストレージ７５６やメモリ７５４にわたって、記憶され得る。コンピューティングデバイス７００は、図示されない他の構成要素、例えば、コントローラ、バス、入出力デバイス、通信モジュール等を含み得る。
【００８９】
システム全体、例えば検索システム１０２などは、互いと通信する複数のコンピューティングデバイス７００で構成され得る。例えば、デバイス７８０ａは、デバイス７８０ｂ、７８０ｃ、および７８０ｄと通信し得、これらは、集合的に検索システム１０２として知られ得る。別の例として、図１の検索システム１０２は、索引付けエンジン１１０として１以上のコンピューティングデバイス７００、検索システム１０２として別個のコンピューティングデバイス７００、および索引１１４として１以上のコンピューティングデバイス７００を含み得る。その上、コンピューティングデバイスのうちのいくつかは、互いに地理的に近く位置し得、その他は、地理的に離れて位置し得る。システム７００のレイアウトは、単なる例であり、システムは、他のレイアウトまたは構成を取り得る。
【００９０】
種々の実施形態は、ストレージシステム、少なくとも１つの入力デバイス、および少なくとも１つの出力デバイスからデータや命令を受信するように、ならびにそれらにデータや命令を送信するように、結合される、特殊目的もしくは一般目的であり得る、少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサを含むプログラム可能なシステム上で実行可能または解釈可能である１つ以上のコンピュータプログラムにおける実施形態を含むことができる。
【００９１】
これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーションまたはコードとしても知られる）は、プログラム可能なプロセッサのためのマシン命令を含み、ハイレベルの手続き型もしくはオブジェクト指向のプログラミング言語、またはアセンブリ／マシン言語で、実装され得る。本明細書において使用される際、用語「マシンで読み取り可能な媒体」、「コンピュータで読み取り可能な媒体」は、任意の非一時的なコンピュータプログラム製品、装置もしくはデバイス（例えば、磁気ディスク、光学ディスク、（リードアクセスメモリを含む）メモリ、マシン命令もしくはデータをプログラム可能なプロセッサに提供するために使用されるプログラム可能な論理デバイス（ＰＬＤ）のことを言う。
【００９２】
本明細書に記載されるシステムおよび技法は、例えばデータサーバとして、バックエンド構成要素を含む、または例えばアプリケーションサーバなどの）ミドルウェア構成要素を含む、または、フロントエンド構成要素、例えばグラフィカルユーザインターフェースもしくはウェブブラウザであって、それを通してユーザが本明細書に記載されるシステムや技法の実施形態と相互作用することができる、グラフィカルユーザインターフェースもしくはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータなど、あるいはそのようなバックエンド、ミドルウェア、またはフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含む、コンピューティングシステムにおいて、実装され得る。システムの構成要素は、例えば通信ネットワークなどの）デジタルデータ通信の任意の形式または媒体によって相互接続され得る。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、およびインターネットを含む。
【００９３】
コンピューティングシステムは、クライアントおよびサーバを含むことができる。クライアントおよびサーバは、一般に、互いから遠く離れており、典型的には、通信ネットワークを通して相互作用する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で動作するとともに互いにクライアントとサーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、生じる。
【００９４】
多くの実施形態が、記載された。それにもかかわらず、種々の修正が、開示の趣旨および範囲から逸脱すること無くなされ得る。加えて、図面に描写された論理フローは、所望の結果を達成するために、示された特定の順序、また連続的な順序を要求するものではない。さらに、他のステップが提供されてもよいし、あるいはステップは、記載されたフローから排除されてもよく、他の構成要素が、記載されたシステムに追加されてもよいし、または記載されたシステムから除去されてもよい。従って、他の実施形態は、以下の特許請求の範囲内にある。
【図１】
0006445517.tif 000014
【図２】
0006445517.tif 000015
【図３】
0006445517.tif 000016
【図４】
0006445517.tif 000017
【図５】
0006445517.tif 000018
【図６】
0006445517.tif 000019
【図７】
0006445517.tif 000020