(57)【要約】エンタープライズ内及び周囲の人々を第一に、日々の行動として表出される、人々の脳内に記憶されたエンタープライズ及び仕事パターンを検知及び取得する。行動に基づくナレッジインデックスが生成され、それはエキスパートに誘導され、パーソナライズされた情報を生成するのに用いられる。
2010536102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツレコメンデーションのためにコンピュータによって実行される方法であって、
ユーザの動作の結果としての情報を前記コンピュータが受け、現在のユーザコンテキストを特定するステップ、
前記特定に基づいて、前記コンピュータが前記特定されたコンテキストで現在のユーザに最も似ている他のユーザを表す適切な仲間グループを見付けるステップ、
前記コンピュータが、前記仲間グループが前記現在のコンテキストに最も関係するものであると特定するコンテンツを見付けるステップ、及び
前記コンピュータが、前記現在のユーザに表示するためにレコメンデーションされたコンテンツを含む出力を生成するステップ、
を含む方法。
【請求項２】
幅広いユーザの行動を含む入力を考慮するステップ、
これらのユーザの行動の全てを他のページ上での現在のユーザの行動に対応する記憶された情報、並びに現在のページ上でのコミュニティの残り及び特定された仲間の行動とも相互関連付けをするステップ、
この解析から、前記コンピュータは現在のユーザがコンテンツのある特定の一部に価値を見出した確率を生成するステップ、及び
前記コンピュータが前記確率を学習システムでの使用のために記憶するステップ、
によってフルスペクトル行動フィンガープリントを生成するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
コンピュータによって実行されるコンテキスト中心的コンテンツレコメンデーション方法であって、
前記コンピュータが、ウェブサイトにおけるユーザに対する現在のコンテキストを、前記ウェブサイトにおけるユーザの動作を代表する入力に基づいて確立するステップ、
前記コンピュータが、ウェブサイトに埋め込まれたオブザーバータグを用いて、ユーザの現在のコンテキスト情報を取得するステップ、
前記コンピュータが、オブザーバータグによって収集された様々なユーザ行動に基づいて、前記ユーザの興味を決定するステップ、
前記コンピュータが、前記行動を解析するためにフルスペクトル行動フィンガープリント技術を用いるステップ、
前記コンピュータが全ての結果情報をメモリに、ユーザの現在のコンテキストベクトルとして記憶するステップであって、前記コンテキストベクトルは、用語及びドキュメントの混成ベクトルであって、各エントリーはその用語又はドキュメントがどれだけ強くユーザの現在のコンテキストを反映するかを表す重みを有する混成ベクトルを含んでいるステップ、
前記コンピュータは、表現された興味を取得するために、ユーザが検索用語を入力する及び／又はナビゲーションリンクをクリックするときに、入力又はクリックされた用語又はフレーズに対応する前記コンテキストベクトルエントリーを増加させるステップ、
前記コンピュータが、ユーザ動作がさらに過去になって行くときに、対応するエントリーを減少又は減衰させるステップ、
前記コンピュータが、ユーザの暗黙の行動に基づいて決定されたときに、ユーザがそれをクリックした又はそれに興味を示した対応するベクトルエントリードキュメントを増加させるステップ、及び
前述より、前記コンピュータが、前記ユーザにコンテンツのレコメンデーションをする際に用いるために、ユーザの現在のコンテキストの表現をコンテキストベクトルとして生成するステップ、
を含む方法。
【請求項４】
さらに、
前記コンピュータは、長時間にわたって全体的に、コミュニティ上での観察から収集された統合知恵から学習されたアフィニティ及び関連に基づいて、コンテキストベクトルをインテントベクトルに展開及び精密化するステップ、
を含み、
前記インテントベクトルは、他の用語に対するコンテキストベクトル中の用語及びドキュメントの間のアフィニティを見ることによって生成される、請求項３の方法。
【請求項５】
さらに、
前記コンピュータは、アフィニティエンジンを用いてコンテキストベクトルのインテントベクトルへの展開ができるようにするアフィニティを決定するステップ、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、ユーザと他のユーザ、ドキュメント、及び用語の関連と同時に、ドキュメントと用語、ドキュメントとドキュメント、用度と用語の間の結び付きを、興味及び関連を決定するためにウェブサイト上のユーザコミュニティの暗黙の行動の全てを注視し、行動フィンガープリンティング及び使用ランクアルゴリズムを応用することによって学習する、請求項４の方法。
【請求項６】
さらに、
前記コンピュータが、現在のインテントに関するアフィニティを共有するユーザと同様に、そのインテントのコンテキスト内で現在のユーザに最も似た行動を示すユーザの仲間グループを特定するステップであって、前記仲間グループは、ユーザベクトルによって表現され、前記ユーザベクトル中の各ユーザエントリーは、現在のコンテキストにおいて、現在のユーザとどれだけ強い仲間なのか、を示す重みを有し得るステップ、
を含む、請求項５の方法。
【請求項７】
さらに、
前記コンピュータが、現在のインテント内で、どのドキュメントが特定された仲間に最も高いアフィニティを有するかを特定するステップ、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、仲間の重みにしたがって重み付けされた仲間に関連する活性度ベクトル、用語−ドキュメントマトリクス、及びネクストステップマトリクスを見て、現在の興味に最も高いアフィニティを有するドキュメントを計算するための集計でこれらを用い、
前記ドキュメントはフィルタされていないレコメンデーションである、請求項６の方法。
【請求項８】
さらに、
前記コンピュータが、前記レコメンデーションの各々に基づいてコミュニティ情報に関してアフィニティエンジンに尋ねるステップ、
を含み、
前記情報は、他のアセット情報と組み合わされ、レコメンデーションに潜在するコミュニティの知恵を理解するのを助けるためにユーザに表示される、請求項７の方法。
【請求項９】
前記表示される情報は、ドキュメントに価値を見出したユーザの全体のメンバー、ドキュメントを現在のコンテキスト及び／又はインテントに関連付けた仲間のメンバー、並びに、仲間コミュニティがドキュメントに関連付けた用語及び／又はフレーズのいずれかを含む、請求項８の方法。
【請求項１０】
前記用語及び／又はフレーズはコミュニティがドキュメントに関係付けた用語を表す仮想フォークソノミーを含み、
前記仮想フォークソノミーは、ユーザコミュニティの暗黙の操作に基づいて前記アフィニティエンジンによって自動的に生成される、請求項９の方法。
【請求項１１】
コンテンツレコメンデーションのための装置であって、
現在のユーザコンテキストを特定することに用いるための入力情報を受ける手段、
前記特定に基づいて、前記コンピュータが前記特定されたコンテキストで現在のユーザに最も似ている他のユーザを適当な仲間グループを見付ける手段、
現在のユーザコンテキストを特定することに用いるための入力情報を受ける手段、
前記コンピュータが、前記仲間グループが前記現在のコンテキストに最も関係するものであると特定するコンテンツを見付ける手段、及び
前記コンピュータが、前記現在のユーザに表示するためにレコメンデーションされたコンテンツを含む出力を生成する手段、
を含む装置。
【請求項１２】
さらに、
幅広いユーザの行動を含む入力を考慮するステップ、
これらユーザの行動の全てを他のページ上の現在のユーザの行動に対応する記憶された情報と、並びに現在のページ上でのコミュニティの残り及び特定された仲間の行動とも相互関連付けをするステップ、
この解析から、前記コンピュータは現在のユーザがコンテンツのある特定の一部に価値を見出している確率を生成するステップ、及び
前記コンピュータが前記確率を学習システムによって使用されるために記憶するステップ、
によってフルスペクトル行動フィンガープリントを生成する手段を含む、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
コンテキスト中心的コンテンツレコメンデーション装置であって、
ユーザの動作を代表する入力を受け、それからウェブサイトにおける現在のユーザコンテキストを確立する手段、
前記ユーザの現在のコンテキスト情報を取得するためにウェブサイトに埋め込まれたオブザーバータグ、
オブサーバータグによって収集された様々なユーザ行動に基づいて、前記ユーザの興味を決定する手段、
前記行動を解析するためにフルスペクトル行動フィンガープリント技術を用いる手段、
全ての結果情報をメモリに、ユーザの現在のコンテキストベクトルとして記憶する手段であって、前記コンテキストベクトルは、用語及びドキュメントの混成ベクトルであって、各エントリーはその用語又はドキュメントがどれだけ強くユーザの現在のコンテキストを反映するかを表す重みを有する混成ベクトルを含んでいる手段、
表現された興味を取得するために、ユーザが検索用語を入力する及び／又はナビゲーションリンクをクリックするときに、入力又はクリックされた用語又はフレーズに対応する前記コンテキストベクトルエントリーを増加させる手段、
ユーザ動作がさらに過去になって行くときに、対応するエントリーを減少又は減衰させる手段、
ユーザの暗黙の行動に基づいて決定されたときに、ユーザがそれをクリックした又はそれに興味を示した対応するベクトルエントリードキュメントを増加させる手段、及び
前述より、前記コンピュータが、前記ユーザにコンテンツを前記ユーザにレコメンデーションする際に用いるために、ユーザの現在のコンテキストの表現を、コンテキストベクトルとして生成する手段、
を含む装置。
【請求項１４】
さらに、
前記コンピュータは、長時間にわたって全体的に、コミュニティ上での観察から収集された統合知恵から学習されたアフィニティ及びアソシエーションに基づいて、コンテキストベクトルをインテントベクトルに展開及び精密化する手段、
を含み、
前記インテントベクトルは、他の用語に対するコンテキストベクトル中の用語及びドキュメントの間のアフィニティを見ることによって生成される、請求項１３の装置。
【請求項１５】
さらに、
アフィニティエンジンを用いてコンテキストベクトルのインテントベクトルへの展開ができるようにするアフィニティを決定する手段、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、ユーザと他のユーザ、ドキュメント、及び用語の関連と同様、ドキュメントと用語、ドキュメントとドキュメント、用度と用語の間の関連を、興味及びアソシエーションを決定するためにウェブサイト上のユーザコミュニティの暗黙の行動の全てを観察し、行動フィンガープリンティング及び使用ランクアルゴリズムを応用することによって学習する、請求項１４の装置。
【請求項１６】
さらに、
現在のインテントに関するアフィニティを共有するユーザと同様に、そのインテントのコンテキスト内で現在のユーザに最も似た行動を示すユーザの仲間グループを特定するステップであって、前記仲間グループは、ユーザベクトルによって表現され、前記ユーザベクトル中の各ユーザエントリーは、現在のコンテキストにおいて、現在のユーザとどれだけ強い仲間なのか、を示す重みを有し得る手段、
を含む、請求項１５の方法。
【請求項１７】
さらに、
現在のインテント内で、どのドキュメントが特定された仲間に最も高いアフィニティを有するかを見る手段、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、前記アフィニティエンジンは、仲間の重みにしたがって重み付けされた仲間に関連する活性度ベクトル、用語−ドキュメントマトリクス、及びネクストステップマトリクスを見て、現在の興味に最も高いアフィニティを有するドキュメントを計算するための集計でこれらを用い、
前記ドキュメントはフィルタされていないレコメンデーションである、請求項１６の装置。
【請求項１８】
さらに、
前記レコメンデーションの各々に基づいてコミュニティ情報に関してアフィニティエンジンに問う手段、
を含み、
前記情報は、他のアセット情報と組み合わされ、レコメンデーションに潜在するコミュニティの知恵を理解するのを助けるためにユーザに表示される、請求項１７の装置。
【請求項１９】
前記表示される情報は、ドキュメントに価値を見出したユーザの全体のメンバー、ドキュメントを現在のコンテキスト及び／又はインテントに関連付けた仲間のメンバー、並びに、仲間コミュニティがドキュメントに関連付けた用語及び／又はフレーズのいずれかを含む、請求項１８の装置。
【請求項２０】
前記用語及び／又はフレーズはコミュニティがドキュメントに関連付けた用語を表す仮想フォークソノミーを含み、
前記仮想フォークソノミーは、ユーザコミュニティの暗黙の動作に基づいて前記アフィニティエンジンによって自動的に生成される、請求項１９の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願についての相互参照］
本出願は、２００８年８月８日に出願された米国特許出願シリアル番号第１２／１８８，８５０及び２００７年８月８日に出願された米国仮出願シリアル番号６０／９５４，６７７の優先権を主張するものであり、これらは共にこの参照により、これらの内容全体が本明細書に組み入れられる。
【背景技術】
【０００２】
［技術分野］
本発明は情報への電子アクセスに関する。特に、本発明はコンテキストに基づくコンテンツレコメンデーションの方法及び装置に関する。
【０００３】
［従来技術］
電子ネットワーク中で情報を見付けるのに伴う一つの問題は、如何にして人々が出来るだけ素早くかつ有効的に、要求に合う情報／製品／サービスに繋がるか、に関係する。これは、ワールド・ワイド・ウェブの始まり以来、ウェブページ及びサーチエンジンの主要な目標であった。そうすることができないことは、イーコマース、イートラベル、及びイーマーケティングサイトの場合はビジネスの喪失に繋がり、イーサポートサイト上の不満を抱く顧客に繋がり、その顧客は次にはカスタマーサポートに電話をするかも知れず、よって多くの会社のお金を浪費し、イーメディアサイト上の無関心な閲覧者／読み手に繋がり、その閲覧者／読み手はすぐにそのサイトを離れてしまい、よって広告収入のための機会を逸し、並びにイントラネット上の非生産的な従業員に繋がる。
【０００４】
ウェブサイトデザインは、情報発見の問題を解決するための手動的試みであり、ユーザが探しているものを見付ける助けをデザイナーが想定するという方法で情報を構成する。ある場合には有効であるが、この方法で情報を探す試みは、多くの場合、ユーザが必要とする情報を探しながらサイトを巡りに行くには、遅く非有効的である。実際のところ、ほとんどのユーザは、もし探しているものが３クリック以内に見つからなければ、サイトを離れる。一つの問題は、サイトは静的であることである。より近年では、この問題を改善するための試みとして、ウェブ解析が現れている。デザイナーは、サイト上で起こる動作の全てを見て、サイトは如何にしてより有効的に再設計又は再構成され得るかについて何らかのガイダンスを与えることを目的とするレポートに集めることができる。いくらか便宜を与えるものの、提供される情報は、しばしばあいまいで、改善のための具体的な示唆よりむしろヒントのみを提供する。良くても、工程は退屈であり、デザイナーが知見に従ってサイトを再設計するのに膨大な手作業を要求し、そして長い時間が掛る。よってフィードバックループは遅く、非有効的である。
【０００５】
自動的コンテンツレコメンデーションは、ウェブ出現後の非常に初期に現れた全く異なる戦略である。グーグル、ヤフー、及びＡｓｋなどの検索エンジンは、そのような技術の一般的な現れである。基本的なアイデアは、ユーザは、探しているものを検索クエリフォームにおいて明示的に記述し、そして自動的工程は、クエリと最も適合するコンテンツの要素、ほとんどの場合はウェブページを特定しようと試みるというものである。これを行うアプローチは、全ての可能なドキュメントを調べ、目的クエリが最も頻繁にテキスト中に生じる、即ち、キーワードマッチするものをレコメンデーションすることを意味する。この基本的技術の最新の応用は、例えば自然言語処理などの精巧化を加えているが、しかし、これらのアプローチでの鍵は、相変わらずコンテンツ自身の特性、例えば、ドキュメント中の単語を、最終的な関連性ランキングを決定するために使用することである。これは、コンテンツレコメンデーションの第一のコンテンツ中心的フェーズを表している（図１を見よ）。
【０００６】
このアプローチへの多くの変形が存在し、変形は中でもとりわけメタタギングを含んでいる。このアプローチでは、コンテンツクリエータは少数の用語を選択しコンテンツを記述する。これらの用語は、コンテンツ中に、しばしばＨＴＭＬメタタグとして埋め込まれるが、コンテンツの消費者に見えるようには必ずしもなっていない。これは、検索エンジンが、ビデオクリップのようにテキストに基づいていないコンテンツが検索できるようになるための一つの方法である。このアプローチは、１９９０年代後半には大変に一般的であったが、メタタグを最新に及びコンテンツの変化と同調して保守するのに要する膨大な労力のため、以来、人気が下落してしまった。
【０００７】
多くの点で、この第一のコンテンツ中心的アプローチは一見、大いに道理、即ち、もしコンテンツをレコメンデーションしたければ、コンテンツ自身を考慮せよという道理に適っている。このアプローチの重要な問題は、それがしばしば、関連するかも知れないが有用ではない多くのドキュメントを返すことである。多くのドキュメントは、強いキーワードマッチを示すかも知れないが、しかし、古くなっていたり又はユーザの現在の興味に対して本当に関連するものではなかったりする。もし、ユーザが最初の幾つかの結果の中に有用な結果を見出さなければ、ユーザは大概検索をやめてしまう。
【０００８】
キーワードマッチは、我々が現実世界では如何にして最も効果的に情報を見つけるのを、全く反映していない。日々の生活で、我々が探している情報／製品／サービスを見付ける最適な方法は、正しい方向に我々を向けさせることを知っている人に尋ねることである。コンテンツレコメンデーションの第二フェーズは、よって、焦点をコンテンツからユーザに移している（図１を参照せよ）。グーグルの“ＰａｇｅＲａｎｋ”アルゴリズムは、それをフェーズ１に置いたが、本当はフェーズ２の到来に耳を傾けた過渡期技術であった。ページランクアルゴリズムのブレークスルーは、ページのコンテンツ自身のみならず、そのページが如何に、他のウェブサイトデザイナーによって他のページからリンクされているか、を考慮することであった。これは、ウェブページの重要性を投票の形式で表した。つまり、より頻繁にリンクされたページは、より価値があるとみなされた。人々をその方程式に導いたが、投票した人々は、コンテンツの消費者、つまりユーザよりむしろウェブデザイナーであった。コンテンツレコメンデーションのフェーズ２は、ユーザに関する全てである。フェーズ２に属する３つの最もよく知られたアプローチは、フォークソノミー、プロファイリング／行動ターゲティング、及び協調フィルタリングである。
【０００９】
フォークソノミー
一番目、つまりフォークソノミーは、フェーズ１への最も率直な追加を表している。ここで、ユーザはユーザ自身でコンテンツにタグを付けることが許容される。そして、フォークソノミーは、ウェブサイトデザイナーまたは一人のデザイナーよりむしろ、コミュニティにコンテンツを記述するキーワードの最適な組を提示する責任を負わせる。一旦、それがなされると、そうしたコミュニティが生成したタグは、本質的にコンテンツの一部となり、フェーズ１で開発された従来の情報収集／検索技術を用いて検索され得る。このアプローチの大きな仮定は、ページに明示的にタグ付けをすることに時間を費やすコミュニティの部分集団が、最終的には、正しく、より大きいコミュニティの意見を代表する記述を生成するというものである。これはしばしば真ではない。
【００１０】
プロファイリング／行動ターゲティング
一般的な形式のプロファイリング／行動ターゲティングもまた、フェーズ１技術を大量に受け継いでいる。ここで、あるサイト上でのユーザの以前の動作、例えば、クリックしたページ又は購入した製品に基づいて、そのユーザに対するプロファイルが作られる。このプロファイルは、簡単な場合には、クリックされたページ又は購入された製品の集合に基づき得る。プロファイルはまた、コンテンツ自体又はメタタグを使用してユーザの興味のトピックの履歴を識別することを試み得る。例えば、もしユーザが、過去にコンテンツプロバイダによって“ホラー”とタグ付けされた多くの映画を購入したならば、すると行動ターゲティングシステムは、そのユーザにもっと“ホラー”映画をレコメンデーションしようとするだろう。ここでの主な仮定は、ユーザの行動履歴は、将来の興味の良い予測因子であるというものである。時には正しいが、この仮定は、少なくともそれが上手く行くのと同じくらいしばしば上手く行かない傾向がある。上手く行かない理由は、人々は、現在の興味、コンテキスト、及び目標に依存して多様な行動を示すことである。例えば、数週間前に彼の奥さんへの一回限りのギフトとしてギターに関する数冊の本を買った人は、そのトピックスにもはや興味が無くなってしまったかも知れないにもかかわらず、行動ターゲティングアプローチによって、ギターの本をレコメンデーションされ続け得る。プロファイリングアプローチはまた、しばしば、年齢、性別、及び地理的位置などの、ユーザの人口統計学的データも考慮に入れる。そのようなアプローチに横たわる核心的な信念は、もしユーザについて十分に知っていさえすれば、ユーザが欲しいものを正確に予測することができる、というものである。しかしながら、初歩的な内省によって、このアプローチに横たわる誤信が露呈される。例えば、私は私の妻についてどの人又はどの機械よりもよく知っているだろう。私はこの点では、彼女に対する理想的なプロファイリングシステムである。しかしながら、私は、コンテキストなしには、彼女が現在オンラインで探しているかも知れないものを予測することは不可能である。
【００１１】
協調フィルタリング
協調フィルタリングは、おそらく最も厳密にユーザ中心的である別のユーザ中心的アプローチである。ここで、ユーザは共通の買い物、クリック履歴、又は明示的な評価に基づいて互いに比較される。例えば、映画サイトでのある人の以前の映画の評価に基づいて、その人の評価に最も一致する他の人を見付け、その別の人が好んだ他の映画をレコメンデーションする。標準的な“これを買った人はあれも買った”アプローチは、実際には、協調フィルタリングアプローチの変形で、ユーザの最も新しい動作を、似たようなユーザを特定するための唯一の根拠として役立てる。このアプローチは、アマゾンのレコメンデーションエンジンによって一般的になった。このアプローチの大きな仮定は、過去の行動に基づくユーザ間のある大局的類似度指標が、将来の興味を予測する有用な方法であるというものである。しかしながら、これは弱点のある仮定である。ある人は、仕事のコンテキストでは彼の共働者の何人かと非常に似ているかも知れず、例えば、彼らは全員Ｊａｖａ技術者であって、プログラミングに関しては似たような興味を持っている、しかし、オフィスの外にいるとき、例えばゴルフコース上では、これらの共働者とは全く異なっているかも知れない。ゴルフのコンテキストでは、ある人は非常に異なる仲間グループを持っていることであろう。大局レベルでのユーザのグループ分けは、有益であるよりずっとしばしば紛らわしいものである。
【００１２】
フェーズ２のユーザ中心的アプローチの全てにおける別の弱点は、好みの明示的な指標又は過度に単純化した暗黙の指標のいずれかに依存することである。明示的な指標は、コンテンツの特定の部分の好みを、例えば、１−５スケールで示すようにユーザに尋ねることを含んでいる。そうしたアプローチは、そのようなユーザは人口のほんの一握りしか表さないので、ほぼ必ず偏る。さらに、これらの評価をするために時間を費やす人々は、全体としてのコミュニティの代表ではない。彼らは非常に自説に固執する傾向があり、又は自分の意見を主張するために時間を惜しまないような特定の個性を映す傾向がある。
【００１３】
明示的な観察を利用するこれらのアプローチは、概して、クリック又は購入のいずれかを見る。クリックは、好みを評価するには弱点のある方法であり、それは誰かにある結果をクリックさせることは、興味をそそるような、恐らく曖昧でさえあるようなページ上のタイトルや場所と大きく関係しているからである。一旦、あるコンテンツが閲覧のために選択されると、ユーザがそのコンテンツに関してどのように感じたかについて、クリックは何も語らない。対極では、多くのシステムが好みの指標として購入を用いている。購入は好みを評価する道理に適った方法であるが、あまりにも限定されている。例えば、カメラを買うとき、人は決断を下す前に、多くの製品を慎重に検討するであろう。その情報の全ては、最終的に購入された製品以上に、カメラに興味を持つ他の人々にとっては重要であり得る。
【発明の概要】
【００１４】
本発明のある実施形態は、コンテンツレコメンデーションの発展におけるフェーズ３を表す（図１を参照せよ）。ここで、アイデアは、現在のユーザのコンテキスト、すなわち、彼らのインテント（意図）は何か、彼らは何を探しているのか、を理解することから始まる。この理解に基づいて、次に、この特定された興味のコンテキストにおいて、現在のユーザに最も似ている他のユーザを表す適切な仲間グループを見付ける。そこから、その仲間グループが現在のコンテキストに最も関係があると特定するコンテンツを探す。
【００１５】
本発明で採用されるアプローチは、コンテキスト中心的、又は言い換えるなら、インテント中心的である。このアプローチを実行するのに用いられる技術は以下で記述され、基本的には、２００５年１２月２７日に出願され、この参照によりその内容全体が本明細書に組み入れられる米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８に、部分的に記載されたＵｓｅＲａｎｋ技術及びアフィニティエンジンに基づいている。注意すべきは、コンテンツ中心的及びユーザ中心的アプローチを含む、全ての以前のアプローチは、本発明で明らかになったフェーズ３アプローチによって包含され、改善されることである。本発明は、ユーザ及びコンテンツの上の描写に、コンテキストの次元を加えるので、コンテキストを無視して、協調フィルタリング又は行動ターゲティング／プロファイリングのようなフェーズ２の機能性を提供するシステムを使用することをいつでも選択することが可能である。しかしながら、これらの以前に知られていたアプローチさえも、フルスペクトル（又は全範囲）行動フィンガープリントを与える本発明の重要な側面に基づく機能性において、大きく改善されている。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明にまで繋がるコンテンツレコメンデーションの発展の概観図である。
【図２】本発明に従う、コンテキストに基づくコンテンツレコメンデーションの方法及び装置を示す構成的概略図である。
【図３】本発明に従うアフィニティエンジン統合を示す概略的構成図である。
【図４】本発明に従うコミュニティの知恵及びコミュニティ誘導型ウェブの動的、適応型、リアルタイムプラットフォームを表す概略的構成図である。
【図５】本発明に従うコミュニティの知恵プラットフォームを示す構成的概略図である。
【図６】コンテキストをレコメンデーションに変換する工程を示す概略的流れ図である。
【図７】本発明に従う仮想フォークソノミーを実現する工程を示す概略的流れ図である。
【図８】本発明に従うトピックアトラクション、トピックマッチ、及び活動度を示す概略的図である。
【図９】本発明に従う行動フィンガープリンティング工程を示す概略的流れ図である。
【図１０】本発明に従う構成的オーバーレイを有するロングテールマーケティングモデルを示す図である。
【図１１】“群集の知恵”偽方程式である。
【図１２】本発明に従うアフィニティーエンジンメモリ予想機械を示す概略的流れ図である。
【図１３】本発明に従うカスタマーポータルの歓迎スクリーンのスクリーンショットである。
【図１４】本発明に従うカスタマーポータル内のリフトレポートのスクリーンショットである。
【図１５】本発明に従う競合品及び補完財のレコメンデーションを含む、本発明に従うコミュニティ誘導型イーコマースを示すスクリーンショットである。
【図１６】本発明に従うコミュニティ誘導型イートラベルを示すスクリーンショットである。
【図１７】本発明に従うコミュニティ誘導型マーケティングを示すスクリーンショットである。
【図１８】本発明に従うソーシャル検索及びコミュニティ情報ポップアップ／オーバーレイを示すスクリーンショットである。
【図１９】本発明に従うコミュニティ誘導型オンラインサポートを示すスクリーンショットである。
【図２０】本発明に従うコミュニティイントラネット／ナレッジポータルを示すスクリーンショットである。
【図２１】本発明に従うコミュニティ誘導型メディアを示すスクリーンショットである。
【図２２】本発明に従うメディアのためのコミュニティ誘導型ソーシャル検索を示すスクリーンショットである。
【図２３】本発明に従うメディアのためのコミュニティ誘導型クロスサイトレコメンデーションを示すスクリーンショット及び概略図である。
【図２４】本発明に従うコミュニティ誘導型ビデオレコメンデーションを示すスクリーンショットである。
【図２５】本発明に従うコミュニティ誘導型トピックレコメンデーションを示すスクリーンショットである。
【図２６】本発明に従うコミュニティ誘導型コンテキスト関連広告レコメンデーションを示す概略的流れ図である。
【図２７】本発明に従うライブ接続を示す概略的流れ図である。
【図２８】本発明の好適な実施形態のシステム構成を示すブロック概略図である。
【図２９】本発明の好適な実施形態中のＪａｖａＳｃｒｉｐｔタグ及びＲＥＳＴを介したクライアント統合のコードスニペットを示すブロック概略図である。
【図３０】本発明に従うＡＪＡＸプラットフォームを示すブロック概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明のある実施形態は、コンテンツレコメンデーションの発展におけるフェーズ３を表す（図１を参照せよ）。ここで、アイデアは、現在のユーザのコンテキスト、すなわち、彼らのインテント（意図）は何か、彼らは何を探しているのか、を理解することから始まる。この理解に基づいて、次に、この特定された興味のコンテキストにおいて、現在のユーザに最も似ている他のユーザを表す適切な仲間グループを見付ける。そこから、その仲間グループが現在のコンテキストに最も関係があると特定するコンテンツを探す。
【００１８】
本発明で採用されるアプローチは、コンテキスト中心的、又は言い換えるなら、インテント中心的である。このアプローチを実行するのに用いられる技術は以下で記述され、基本的には、２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８に、部分的に記載されたＵｓｅＲａｎｋ技術及びアフィニティエンジンに基づいている。注意すべきは、コンテンツ中心的及びユーザ中心的アプローチを含む、全ての以前のアプローチは、本発明で明らかになったフェーズ３アプローチによって包含され、改善されることである。本発明は、ユーザ及びコンテンツの上の絵に、コンテキストの次元を加えるので、コンテキストを無視して、協調フィルタリング又は行動ターゲティング／プロファイリングのようなフェーズ２の機能性を提供するシステムを使用することをいつでも選択することが可能である。しかしながら、これらの以前に知られていたアプローチさえも、機能性において、フルスペクトル行動フィンガープリントを与える本発明の重要な側面に基づいて、大きく改善されている。
【００１９】
図２は本発明に従うコンテキストに基づくコンテンツレコメンデーションの方法及び装置を示す構成的概略図である。
【００２０】
フルスペクトル行動フィンガープリントは、本質的にクリック解析及び購入行動に等しい現在の技術水準の暗黙的評価より、著しい進歩を与える。第一に、フルスペクトル行動フィンガープリントは、限定されないが、クリック、あるページ上で費やす時間、スクロール及びマウス動作、印刷、電子メール、ブックマーク、使用されたリンク、再訪問の頻度、及び実行された検索といった明示的動作を含む、広く多様なユーザ行動を考慮している。第二に、これらの行動の全ては、他のページ上での現在のユーザの行動、並びに現在のページ上でのコミュニティの他の人々及び特定された仲間の行動にもまた相互に関連し得る。この解析から、ユーザがコンテンツの特定の部分に価値を見出した確率が分かり得て、学習システムに送り込まれる。
【００２１】
本発明のさらなる側面は、検索エンジン３０１及びプロファイリングシステム３０２、及び広告サーバ３０３、並びにマーチャンダイジング（又は商品化計画）ルール及びシステム３０４を含む手動レコメンデーションのためのシステムを含む、自動コンテンツレコメンデーションのための既存の戦略のシームレス統合に関連している（図３を参照せよ）。本発明はまた、表示、フィルタリング又は学習を目的として用いられ得る、製品カタログ３０５のようなコンテンツに関係する他の情報源とシームレスに統合される。
【００２２】
最後に、集められた情報及び学習されたアフィニティの包括的な特質によって、システムは、その上に、ソーシャル検索５０２、コンテンツ５０３及び製品５０４レコメンデーション、インサイト５０５、電子メール５０６、並びに、例えばイーコマース、イーマーケティングなどの様々なアプリケーションに合わせて作られたライブ接続５０７のような、多くのアプリケーションが構築され得る、一般的知恵プラットフォーム５０１を表している（図４及び図５を参照せよ）。追加のアプリケーションは、検索エンジン最適化のためのレポート及びビッドマネージメントシステムとの統合、並びに、検索エンジンマーケティング５０８、モバイル及びＩＰＴＶ５０９、及びカスタムアプリケーション又はマッシュアップ５１０を含む。これらのアプリケーションの一部は後に記述する。ここでは、これらの重要な側面の各々を、より詳細に記述する。
【００２３】
コンテキスト及びインテント中心的
本発明によって具体化されるコンテンツレコメンデーションの発展における核心的な進歩は、ユーザの現在の興味のトピックを特定し、表現し、その興味を有用なレコメンデーション及び情報の組に変換する工程である。この工程のステップを図６に示し、以下で概説する。
【００２４】
ステップ１
ユーザがウェブサイトに来ると、ユーザはすぐに現在のコンテキストの確立を始める。これは、クエリをサイト上の検索ボックスに入力すること、特定のセクションにナビゲーションすることによってなされ得るし、又は、このサイトに導いたグーグル又はヤフーのような外部検索エンジン上で検索を行うことによって、このサイトに到達する前に、あるコンテキストはすでに出来上がってさえいても構わない。この情報の全ては、オブザーバータグ、即ち、ウェブサイトに埋め込まれたＨＴＭＬ／ＪａｖａＳｃｒｉｐｔの一部によって取得される。ユーザがサイト中を動き続けると、ユーザはまた、暗黙の動作に基づく特定のページ又はコンテンツの一部への興味を表し得る。興味は、オブサーバータグによって集められた様々な行動に基づいて決定され、（以下でより詳細に記載される）本発明のフルスペクトル行動フィンガープリント技術６０１を用いて解析される。これらの興味のページは、さらにユーザのコンテキストに寄与する。
【００２５】
この情報の全ては、各エントリーに重みが付けられた用語とドキュメントの混成ベクトルである、ユーザの現在のコンテキストベクトル６０２として記憶されるが、この重みは、その用語又はドキュメントが如何に強く、ユーザの現在のコンテキストを反映しているのかを反映する。ユーザが検索用語を入力、及び／又はナビゲーションリンクをクリックすると、入力又はクリックされた用語及びフレーズに対応するベクトルエントリーは、表現された興味を捉えるために増加（インクリメント）される。さらにこれらの動作が過去のものになって行くと、対応するエントリーは減少（デクリメント）又は減衰させられる。同様に、ユーザがクリックするドキュメント、又はユーザの暗黙の動作に基づいて興味を示すと決定されたドキュメントは、本発明によって決定された興味のレベル及び確信のレベルに基づく度合いだけ、対応するベクトルエントリーを増加させる。結果として、ユーザの現在のコンテキストがコンテキストベクトルとして表現される。ユーザの動作履歴及び興味のあるコンテキストの履歴に基づいて、さらにコンテキストベクトルを増加させることも可能である。そのような情報は紛らわしいものであり得るので好適な実施形態では一般的には実行されないが、行動履歴が関連すると考えられるアプリケーションではこれらコンテキスト履歴に基づいて、コンテキストベクトルをより小さな度合いだけ増加させることも可能である。
【００２６】
ステップ２
長い期間に渡って全体としてのコミュニティの観察から収集された統合知恵６０４から学習したアフィニティ／関連に基づいて、コンテキストベクトルをインテントベクトル６０３に展開及び精密化する。例えば、ユーザがデジタルＳＬＲカメラに関するクエリを入力し、ニコンのページに暗黙の興味を示したとする。コンテキストベクトルでは、興味のある特定のニコンのページに対応するベクトルエントリーがそうであるように、 “デジタルＳＬＲカメラ”に対応するエントリーと、同様に“デジタル”、“ＳＬＲ”、及び“カメラ”に対応するエントリーは少ない度合いだけ、増加される。インテントベクトルを生成するために、システムは、他の用語に対するコンテキストベクトル中の用語とドキュメントの間のアフィニティを見る。例えば、“高解像”なる用語が、“ニコン”なる用語、並びに、興味のある特定のニコンのページの両方に高く関連し得ることを、コミュニティの知恵が発見したとする。インテントベクトルは、よって“高解像”に対応するエントリーにおいて増加される。同様に、コンテキストベクトル中の用語に関連する他のドキュメントが、コミュニティの知恵に基づいて発見され得て、インテントベクトル中で増加される。例えば、キヤノンカメラページは、“ＳＬＲカメラ”に強いアフィニティを有し、ある程度、インテントベクトルの一部となり得る。コンテキストベクトルのインテントベクトルへの展開を許容するアフィニティ６０４は、以下に及び２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８に詳細に記載されるアフィニティエンジンによって決定される。まとめると、アフィニティエンジンは、サイト上のユーザコミュニティの暗黙の行動の全てを監視することによって、並びに、行動フィンガープリント及びＵｓｅＲａｎｋアルゴリズムを適用することによって、ドキュメントと用語、ドキュメントとドキュメント、用語と用語の間の結び付き、並びにユーザと他のユーザ、ドキュメント、及び用語の間の結び付きを学習し、興味及び関連を決定する。有効的にコンテキストをインテントに変換できる能力は、本発明の鍵となる側面である。
【００２７】
ステップ３
現在のインテントへのアフィニティを共有するユーザのグループ、並びにそのインテントのコンテキスト内で現在のユーザに最も似た行動を示すユーザを特定する。２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８では、これらはそれぞれ、“エキスパート” 及び“仲間”と呼ばれているが、ここでは “仲間”という名前の下にそれら両方を合併させる。この仲間グループは、ユーザベクトル６０５によって表され、ベクトル中の各ユーザエントリーは、このコンテキストにおいて各ユーザがどれだけ強く、現在のユーザの仲間であるのかを示す重みを有し得る。一般には推奨されないが、システムはまた、年齢、性別、所在地、又は他の人口統計学的変数など予め定められた属性の組に基づいて、仲間グループを、現在のユーザに合致するユーザに限定することもできる。同様に、仲間グループを一日の同じ時間、例えば朝、昼、夜にそのサイトを訪問したユーザに限定することもできる。時として、これら予め定められた変数に従ってユーザに最も合致もするユーザに若干大きな仲間重みを与えるなど、これらの属性をユーザの仲間重みに影響を与えるために使用することができる。本発明はまた、予め定められた属性群の各々の中で及び各々にまたがって、行動パターン、例えば最も簡単な場合は有用であることが分かったドキュメント、を比較することによって、これらの重みを学習することができる。グループ間類似度と比較して、行動における高いグループ内類似度は、グループは区別化され、よって仲間グループに影響を及ぼすときには、集団性に対して高い影響の重みが保障されるということを示す。類似度は、ユーザの統合された興味ベクトル上の、例えばコサイン類似度といった多くの類似度計算のうちの一つを通して、用いられたドキュメント及び用語の類似度を見ることによって、測定され得る。
【００２８】
ステップ４
現在のインテント６０６の中でどのドキュメントが、特定された仲間に最も高いアフィニティを有するかを見る。これをするために、アフィニティエンジンは、活性度ベクトルによって表されるようなコンテンツの一部分の全体的な有用性、用語−ドキュメント行列によって表されるような用語とコンテンツの間の学習されたアフィニティ、ネクストステップ行列によって表されるような予測されたナビゲーションパターンを含み、因子が仲間重みに従って重み付けされる仲間に関連し、現在のインテントに最も高いアフィニティを有するドキュメントを全体として推定することに用いられる因子の組み合わせを見る。これらのドキュメントは、フィルタされていないレコメンデーション６０７になる。以下でより詳細に記述するフィルタリングは、ここではこれらのコミュニティレコメンデーションを限定、又は拡大させるために適用され得る。
【００２９】
ステップ５
ここでは、レコメンデーションは特定され、適切にフィルタされており、最後のオプションのステップは、各レコメンデーション上のコミュニティ情報６０８についてアフィニティエンジンに尋ねることである。この情報は、タイトル、サイズ、又は価格などの他のアセット情報と組み合わされ、レコメンデーションに潜在するコミュニティの知恵の理解の助けのためにユーザに表示され得る。アフィニティエンジン中のドキュメントに関連付けられているコミュニティの知恵の多くの側面は、目に見えるようにし得るが、しかし一般的な実装では、そのドキュメントに価値を見出したユーザの数の全体、そのドキュメントを現在のコンテキスト／インテントに関連付けた仲間の数、及び、仲間コミュニティがそのドキュメントと関連付けた用語／フレーズが見えるようにする。
【００３０】
この後者の部分、即ち、ドキュメントに関連付けられた用語は、コミュニティがドキュメントに関連付けた用語を表すので、仮想フォークソノミーと呼ばれるが、上で議論したユーザが明示的にアソシエートを形成しなければならない従来のフォークソノミーとは異なり、仮想フォークソノミーは、ユーザコミュニティの暗黙的動作に基づいて、アフィニティエンジンによって自動的に生成される。検索された用語、又はナビゲーションリンクとしてクリックされ、一つ以上のステップ以内で有用なコンテンツに導く用語は、行動フィンガープリントによって決定されるが、自動的に関連付けられる。これらの用語−ドキュメント接続は、レコメンデーションを与える工程、及び各レコメンデーションに関連するトピックスについてユーザに有用なフィードバックを与える工程の両方にとって基本的である。これらの用語がユーザに表示されると、それらはクリック可能となり、ユーザは現在のインテントに関するさらなる入力を与えるために、クリックすることができるようになる。そして、この情報はユーザのコンテキストベクトルの一部となり、全工程を繰り返し、そしてこの新しい情報に基づいて新しいレコメンデーションが与えられ得る。図７は、用語をコンテンツに結び付ける従来のアプローチとは対照的な、仮想フォークソノミーの概念図を与える。
【００３１】
時間（減衰、傾向、及び流行検出）
時間は、コンテキストからレコメンデーションに移る全ての計算に、大量に因数として入り込んでいる。第一に、アフィニティエンジンによって収集された全ての情報は時間減衰を受ける。このことは、例えば、一ヶ月前に得られた情報は、今日得られた情報より、計算に対して少ない影響しか有しないことを意味する。これは重要であり、なぜなら例えば新しいコンテンツが加えられたり又は削除されたりしてサイトは変化し得るし、例えば、人の興味が変化し得るように、人はそれぞれ変化し得るし、例えば新しい流行のように、コミュニティが全体として興味をシフトし得るからである。全ての情報に対してデフォルト減衰率が存在するが、もし必要であると決定されたならば、情報によっては、より速く減衰し得る。例えば、素早く遣ってきては過ぎ去るクリスマス商品への興味のような流行行動は、クリスマスが過ぎ去ってしまった後に、あまりにも長くクリスマス商品をレコメンデーションすることを防ぐために、より急速に減衰させる必要があり得る。これを避けるために、システムは周期的に、例えば、一日一回、又は非常に時間に敏感なサイトに対しては５分ごとに、全てのコンテンツを横断する傾向検出システムを走らせる。傾向検出は、幾つかの方法で実行され得るが、一つの方法はマン・ケンドールアルゴリズムを用いるものである。他の方法には、最小二乗フィットを用いる様々な回帰技術が含まれる。もしコンテンツの所定の一部に対して強い負の傾向が検出されると、アフィニティエンジン中でそのコンテンツに関連付けられている情報は、より速い速度で減衰させられる。結果は、コンテンツのこの部分をレコメンデーションするアフィニティエンジンの尤度が減る、ということである。
【００３２】
周期的に実行される流行検出の別のアルゴリズムは、循環的流行検出である。もし、コンテンツの一部が強い正の傾向を示し、それと同じ傾向が過去の定期的期間に見出すことができるとすれば、すると、来るべき傾向を予想して、コンテンツのその部分は自動的に重要性が押し上げられ得る。
【００３３】
従来のウェブサイトでは、サイトの所有者がカスタマーの行動を理解しようする場合でさえ、典型的に用いられる技術は、カスタマーを調査し、カスタマーの反応を解析してレポートを作成する。レポートが解析されているうちに、レポートの結果は、レポートが見直されるときの実際の状況とは異なるものになっている。例えば、従来のシステムでは、コマースサイトはクリスマスシーズン中にフィードバックを集め、２月にその情報に応じてサイトを再設計したであろう。要するに、コマースサイトはクリスマス商品を２月に売ろうとしているのである。あるいは、解析レポートはオフラインで生成され、専門家のチームによって解析され、傾向を推測し適切な行動を決定し得る。これは数週間又はひと月掛かり、再び時期を逸したサイト修正に繋がり得る工程である。このように、本明細書中の本発明の自動特性は、ウェブサイトが、リアルタイムで発見された傾向及び流行に適合されるようにし、現在のコンテキスト及び時間に合致するレコメンデーションをユーザに与える。
【００３４】
しかしながら、自動的コンテンツレコメンデーションの工程への寄与に加え、本発明によって用いられる傾向及び流行検出アルゴリズムはまた、コンテンツシステム、例えばウェブサイトの所有者に、カスタマーポータル内のレポートを介して目に見えるようにすることができる。好適な実施形態では、そのようなコミュニティ傾向及び流行に関するレポートは、例えば、小売商によって適切な時間にある製品又はコンテンツを売り込むために用いられ、そのようなプロモーションをより効果的にすることができる。クリスマスシーズン中に販売される製品の例では、もしそのようなセールスがクリスマス後に消滅するなら、コマースサイトの所有者は、ウェブサイトとのコミュニティ相互作用に基づく販売曲線に従うことが可能である。一方、もし、緊急ニュース記事が素早く製品需要を掘り起こすなら、本発明は、小売商に需要曲線を観察し、リアルタイムに反応するようにする。よって、もし人々がコンテンツ又は製品の特定の一部に突然に非常に大きな興味を持つならば、ウェブサイトの所有者はコンテンツ又は製品をより迅速に供給することができる。例えば興味が流行に基づいたものであって、もし需要が急速に消滅するれば、すると、サイトの所有者はその事実にもよく順応することができる。
【００３５】
アフィニティエンジン
すでに言及し、２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８により詳細に議論されているように、アフィニティエンジンは、用語−ドキュメント、用語−用語、用語−ユーザ、ドキュメント−ドキュメント、ドキュメント−ユーザ、及びユーザ−ユーザ間の結び付き／アフィニティを学習する。（注：用語、ドキュメント、コンテンツ、及びアセットは本明細書を通じて交換可能に使用される。どの場合でも、これらの用語は、限定されないが例えば、ウェブページ、ワード文書、ｐｄｆ、ビデオ、オーディオファイル、ウィジェット、及び／又は製品を含む情報又はサービスを提供するあらゆるタイプのメディアを指す。）。好適な実施形態では、全てのアフィニティは、スパース行列及びベクトルとして記憶されている。しかしながら、当業者に知られている、そのような情報を記憶する数多くの代替方法がある。どの二つのエントリー間、例えば、ドキュメントと用語間のアフィニティを表すために計算され得る単一の数が究極的には存在するが、通常は、その単一の数に到達するために加重和で組み合わされる幾つかのサブアフィニティが存在する。その和の重みはコンテキストに依存し得る。例えば、ドキュメントは、他のドキュメントに対して少なくとも３種類のアフィニティを有する。それは、仮想フォークソノミーの類似度、即ちコミュニティがドキュメントに関連付けた用語、ユーザグループ中の類似度、即ちどれだけ多くのユーザが両方のドキュメントを用いたか、及び、ナビゲーションパターン利用における類似度、例えば、他のドキュメントを利用した後にあるドキュメントに価値を見出すパターンをユーザが示すか否か、である。ベクトル空間モデル及びカスタム確率的技法の組み合わせが、現在、本発明の好適な実施形態で使用されているが、様々な数学的技法が、データの種類の各々に対して必要に応じて用いられ得る。さらなる議論は、２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８を見よ。
【００３６】
本発明のひとつの重要な側面は、全てのサブアフィニティは常に双方向的に計算されることである。この双方向性を示すために、仮想フォークソノミーから導出される用語−ドキュメントサブアフィニティへの応用を記述する。図８は、一般活性度に加え、用語とドキュメントの間の双方向的仮想フォークソノミー接続を形成する二次元である、トピックアトラクション及びトピックマッチを含む本発明の側面を示す構造図である。図８の例では、クエリが与えられ８０１、３つの例示されたドキュメントのひとつに最終的に価値を見出す回答者の割合が示されている。クエリは特定のニコンのカメラを含み、回答者の２０％が高解像度カメラに焦点を当てたウェブページ８０２に価値を見出し、７８％が特定のカメラに対する概観ページ８０３に価値を見出し、そしてこのクエリを作成したユーザのたった２％がカメラの詳細な仕様書８０４に価値を見出したことを見ることができる。付則的注釈として、値は、ユーザによって与えられたページ上で示された行動のフルスペクトルによって決定されることを覚えておくこと（以下で詳細に記述される）。
【００３７】
クエリと各例示されたドキュメントの間の仮想フォークソノミー接続を考慮する二つの方法が存在する。トピックアトラクションはクエリから始まり、“ニコン５８０Ｘ”を検索し、その後各ドキュメントに価値を見出したユーザの割合を考慮する。この例では、概観ページ８０３は最も高いトピックアトラクションを有し、ユーザの７８％がそこに価値を見出しており、以下、２０％が高解像度カメラページ８０２に、そしてたった２％が仕様書に価値を見出している。この例は例示の目的のために簡単化されていることに注意されたい。実際には、クエリを要素部分に分割し、各ドキュメントに対するそれらのアフィニティを考慮すると同時に、この用語と似たような意味を持つとアフィニティエンジンが学習した他の用語間のアフィニティを考慮したりもする。このように、トピックアトラクションは、クエリによって表されるインテントが与えられたとき、ユーザが所定のドキュメントに価値を見出す確率を予想する問題として考えることができる。好適な実施形態では、この確率への到達は、ベイズ推論を含む、確率的技法の組み合わせを用いて実行される。
【００３８】
トピックマッチは、仮想フォークソノミー接続を、各ドキュメントから出発し、他のユーザの行動を通じて各ドキュメントに関連付けられた他の用語の全てを考慮するという別の傾向から見る。そして、例えば、高解像度カメラページ８０２は、それに結び付く多くの他のカメラ名を含むかも知れず、よって入力された特定のクエリへの注目の度合いは、用語−ドキュメント接続が、具体的には“ニコン５８０Ｘ”の周りにより多く集中している他の二つのページの両方より小さい。事実、仕様書８０４は、最も低いトピックアトラクションを有するにもかかわらず、“ニコン５８０Ｘ”の周りに最も集中した用語接続を有し、よってこのクエリに対して最も高いトピックマッチを有するドキュメントであることが分かり得る。実際には、トピックアトラクションと同様に、トピックマッチも、クエリを要素部分に分解し、クエリにない他の用語間のアフィニティを考慮する。このように、トピックマッチは、クエリによって表されたインテントにトピックが最も全般的に合致するドキュメントを見つけ出すこととして見ることができる。好適な実施形態では、従来のフルテキスト検索で用いられた技法と同様、ベクトル空間モデル及び修正コサイン類似度技法が合致の度合いを決定するのに用いられる。
【００３９】
クエリに対する各ドキュメントのアフィニティを考慮するこれら二つの方法、即ち、トピックアトラクションとトピックマッチは、全体的な活性度の最終因子、即ち有用さ、と共に、非線形重み付け和で組み合わされ、仮想フォークソノミーサブアフィニティの値となる。このサブアフィニティは、次に、ナビゲーションパターンに基づくサブアフィニティのような、他のサブアフィニティと組み合わされ、仲間グループのレンズを通してフィルタされ、ＵｓｅＲａｎｋと呼ばれる、クエリに対するドキュメントの最終ランキングに到達する。特定のウェブページにレコメンデーションを出す際、並びにフルコンテキスト及びインテントベクトルを考慮する際に、同様の双方向的技法がＵｓｅＲａｎｋを計算するために用いられる。
【００４０】
特定のユーザ及びコンテキストに対するドキュメントの最終ＵｓｅＲａｎｋに到達するために、様々なサブアフィニティとその中の双方向的次元を組み合わせる幾つかの方法がある。好適な実施形態では、算術−幾何学的混合重み付き平均に基づいて互いを組み合わせる前に、絶対及び相対しきい値を含む一つ以上のしきい値が各次元に適用される。結果としてのサブアフィニティの各々は、次に、再び算術−幾何学的混合重み付き平均に基づいて他のサブアフィニティと組み合わされる前に、同様にしきい値の適用を受ける。しきい値は一般には固定されているが、しかしながら、重み付けられた平均に対する個々の重みはまた、アフィニティエンジンによって返された一連の結果の組に基づいて調整され、学習され得る。
【００４１】
フルスペクトル行動フィンガープリント
本明細書中で議論されているように、本発明の核心的特徴は、例えば、明示的なフィードバックを用いる技術での従来のアプローチと対比すると、ウェブサイトが実際に使用されている間になされる暗黙の観察の処理及び解析である。本発明のひとつの鍵となる利点は、科学的研究を通して確認されているように、及び人間の心理学及び社会学から理解されるように、人間は、もしフィードバックを明白に与えないといけないのであれば特に、フィードバックを与えることについて非常に苦手であることである。もしある人が調査されているとすると、その人はフィードバックの形式で実際の正確なことを与える動機を持たない。本発明のひとつの側面は、あるコミュニティ内の個人によってウェブ上の特定の構成要素が使用されている間に観察される暗黙の行動を用いることによって、そのような調査バイアスを消すことである。よって、本発明は、人がすることは信用するが、人が言うことは注視しない。本発明は、実際の行動、暗黙の行動を通じて人の行動を注視し、彼らの真のインテントは何か、及び彼らは何かが嫌いなのか又は好きなのか否かを正確に解釈することができる。よって、本発明は、クリック動作と対比すると、行動を観察する。
【００４２】
現在の技術は、ウェブリンククリックのようなクリックに焦点が当たっている。もし、人がリンクをクリックすると、そのクリックは報告される。クリックは、たとえ人がクリックをしたページ上でそれほど長い時間を過ごさなくても、閲覧されたウェブページという結果になったとして報告され得る。つまり、この既知の方法は、もしページが良くても又は悪くても、いずれにせよ、良い指標ではない。もしリンクがウェブページの目立つ位置に置かれていれば、すると人々はそれをクリックしたがるだろう。しかしながら、人々がリンクによって示されている場所に達すると、そのサイトをすぐに去ってしまうかも知れない。これが、ブラウザで一番使用されるボタンが戻りボタンである理由である。戻りボタンの使用は、サイトの好き又は嫌いを示し得る。従って、本発明は、重要なことはクリック後のユーザの動作であって、クリック自体ではないことを認識している。本発明は、ページが良いか又は悪いかを決定するために、クリック後の行動を追跡する。よって、もし人がページから引き下がるならば、それは負のフィードバック、即ちその人はそのページを好きではなかった、と考える。このように、クリックは本発明の非常にネガティブな反応を特定することができる。もし、人がリンクに行き、するとリンクダウンし、そこで時間を過ごし、他のことをするならば、その行動もまた同様に追跡される。もし、仲間グループがその行動を首尾一貫していると認めるならば、例えば、そのページに反応するときにグループメンバーの十分な数が同じ行動を示せば、するとそのページは良いページだと考えられる。
【００４３】
本発明の実施形態は、さらに一ステップ進む。本発明は行動フィンガープリントに基づいてアセットが有用であるかどうかを決定するだけでなく、有用さに関連するコンテキストも学習する。例えば、本発明は、特定のカメラページが高解像度カメラに興味とインテントを示すユーザにとって非常に有用であるが、インテントがコンパクトカメラであればそうではないことを学習することができる。このように、アフィニティエンジンは、ユーザの暗黙の動作を通じて、ユーザによって表現されたコンテキスト及びインテントに基づいてアセットの有用さを区別することができる。
【００４４】
学習された関連（アフィニティ）の全てを駆動する、アフィニティエンジンへの主な入力は、サイト上のユーザの行動である。好適な実施形態では、全ての行動はオブザーバータグ、即ちウェブサイト中、典型的にはヘッダ又はフッタテンプレート中に埋め込まれたＨＴＭＬ／ＪａｖａＳｃｒｉｐｔの一部、によって取得される。これはユーザ行動を取得する好適な方法であるが、ブラウザプラグイン、又はより低いレベルのネットワーク伝送アナライザを用いて、ユーザ行動を取得することも可能である。取得される行動には、
●  訪問されたページとその順序
●  各ページで費やされた時間
●  クリックされたリンク
●  実行された検索
●  ページをスクロールするのに費やされた時間
●  ブラウザウィンドで見ることが可能なページの割合、及びどれだけの長さか
●  開かれた／閉じられたページのサブ要素
●  ローンチされたメディア、そのメディアの閲覧に費やされた時間、及びそのメディア上で行われた明示的動作
●  戻りボタンの使用
●  コンテンツの特定の部分の繰り返し閲覧
●  ページにいる間のマウス動作
●  閲覧された広告及びクリックされた広告
●  例えば、カートへの追加、購入、電子メール、保存、印刷、印刷プレビューなどの暗黙の動作
●  仮想印刷、即ち、数時間又は数日の期間にわたって頻繁に立ち戻ったコンテンツ
●  仮想ブックマーク、即ち、間欠的な活動周期で、数時間又は数日にわたって開きっぱなしであったコンテンツ
●  入り口及び出口経路
が含まれる。
【００４５】
取得された情報は、処理のためにアフィニティエンジンに送り返される。図９は、様々なユーザインターフェイスデバイスから取得されたこれらの行動又は他の暗黙のデータを解析する工程を示している。この工程への入力は、訪問された全てのアセット及びそれらのアセット上で観察された暗黙の（及び明示的な）動作を含むユーザ追跡９０１である。行動を処理する２つの主要ステップが存在し、それらは結び付いて、何のコンテンツが有用であるのか、及び、何のコンテキストで有用であるのかについての理解を与える。第一ステップは、ユーザがコンテンツの特定の部分に価値（有用さ）を見出すかを決定することである。概念的には、思索モードで、即ちユーザが情報を処理しながら、ページ上で費やす時間が長ければ長いほど、そのページが有用であるという尤度が高くなる。スクロール又はマウス動作が特定の時間範囲で検知されている場合、思索モードはページ上でのスクロールしない時間によって近似され得る。繰り返し訪問及び見られたページの割合はまた、一般には、好み又は有用さの良い指標でもある。各ユーザ及びコンテンツの部分に対して、エントリーを有する行動ベクトル９０２であって、ベクトル中の各エントリーは、上に一覧にした特徴のひとつ又は特徴の所定の組み合わせを表す行動ベクトルを生成することができる。しかしながら、全てのコンテンツが平等に生成されるわけでも、全てのユーザが平等に生成されるわけでもない。行動ベクトルは幾つかの方法で規格化される。第一に、ユーザによって規格化し、ユーザ人口の残りと比較可能である行動ベクトル９０３を作成する。例えば、何人かのユーザは他のユーザよりゆっくりと読み、ページ上で費やされるユーザの平均時間に影響を及ぼし得る。何人かのユーザは、他のユーザよりもよくマウスを使用するかも知れない。この規格化を実行する一つの方法は、全てのエントリーを、そのユーザに特定の平均及び標準偏差に調節するｚスコアに変換することによるものである。
【００４６】
第二の規格化は、コンテンツに基づいて規格化をする。これは、コンテンツの固有の又は特定の性質に基づいてなされる。例えば、ある単一パラグラフドキュメント上で費やされる３０秒はおそらく、１０ページドキュメント上で費やされる３０秒とは異なる意味を持っている。よって滞在時間はページの長さ又はワード数に基づいて規格化され得る。同様に、３０秒のビデオを見るのに費やされる３０秒は、５分のビデオを見るのに費やされる３０秒とは異なる意味を持っている。多くの場合、オブザーバータグは、ＤＯＭ（ドキュメントオブジェクトモデル）中の情報を通じてこれらのページ特性を取得することができる。しかしながら、ＤＯＭ中では入手可能ではないとき、本発明は、オフラインカタログ、例えば製品又はメディアカタログから必要とされる情報を収集する、又はウェブサイトデザイナーが、例えば、メタタグとして、若しくは追加のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ変数として、ページ自体に明示的な情報を加えることができるようにする他の機構を提供する。例えば、あるイーコマースサイトでは、あるページが、情報対製品ページとして定義され得る。システムは、これらコンテンツグループの各々に対して独立に行動ベクトルを規格化することができる。このように、好みを示すのに必要な滞在時間は、コンテンツのタイプに対して適応可能であり得る。全ての行動（特徴）は、このように適応され得る。現在の実装では、これらの規格化戦略は、変更不能（ハードコード）である。しかしながら、本発明は、適切な規格化を学習するために様々な機械学習技法をプラグインする可能性を許容する。
【００４７】
目下、我々はユーザ及びコンテンツに規格化された行動ベクトル９０４を持っている。現在のシステムでは、予め定義されたルールの組が適用され、この行動ベクトルが好み／有用さを表すかどうかを決定する。規格化された特徴の各々は、今度は、それが有用さを示す所定のしきい値を満たすかどうかを決定するために考慮される。合格した各特徴は、有用さの確率９０５を増やす。場合によっては、与えられた特徴に対するしきい値は予め特定され、以前の経験に基づいてシステムを実装した人によって調整される。他の場合では、これらのしきい値はシステムによって動的に決定される。例えば、ある特徴は二項分布を示すことが知られており、しきい値は２つのモードの間に収まるように動的に決定され得る。本発明はまた、どの特徴が最も重要であるのか、を学習するための様々な機械学習技法をプラグインする機構を提供し、よって行動ベクトルから有用さの確率への変換のためのルールを動的に学習する。
【００４８】
一旦、有用さ又は有用さの確率が決定されると、行動の解析の第二ステップは、使用前に行われた検索、以前にクリックされたリンク、以前に用いられたページを含む、コンテンツのその部分の使用を取り巻く全コンテキストを理解することである。この情報の全ては、ユーザに関する情報と組み合わされて、アフィニティ９０６を左右する（アフィニティは、２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８により詳細に記述されている幾つかの方法によって学習され、記憶され得る。）。しかしながら、そうする前に、一つの最終ステップ、即ちバリデーションが存在する。バリデーションはノイズフィルタリングの形式であって、十分に類似のユーザが、行動を通じてあるアフィニティ接続を承認する時かつその時に限り、このアフィニティ接続が、例えば、ドキュメントと用語の間で確立される。一人のユーザが接続をするだけではアフィニティが現れるには十分ではない。同じコンテキスト（仲間）におけるユーザの最小数が似たような行動を示し、そのアフィニティに対する接続がバリデートされなければならない。これを仲間によってバリデートされた行動と呼ぶ。
【００４９】
ＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）
学習されたアフィニティ及びフルスペクトル行動フィンガープリントに基づく、即ち、ユーザのコンテキスト及びインテントに基づくコンテンツの有用さの最終的なランキングであるＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）は、グーグルによって有名になった非常にポピュラーなＰａｇｅＲａｎｋ戦略と比較し得る。ページランクでは、各ウェブページは、それにリンクする他のページの数に基づく値を所与される。加えて、それ自身が高い値であるページから来るリンクは、ページランクをさらに増加させる。この民主的な戦略は、ユーザのグーグルクエリに基づいてユーザを有用なウェブサイトに連れて行くには、大変有効であるが、一旦、ユーザがウェブサイト自体の内部のさらなる情報を探し始めると、一般に上手くいかない。この主な理由は、ウェブサイト内のページ、特にコンテンツのロングテールにあるものは、外部的、又は内部的のいずれにも大量にはリンクされないためである。内部的には、リンクはウェブサイトの構造のみによって決定され、リンクされればされるほど、より高価値であることを必ずしも意味しない。加えて、そのようなサイト上のページの多くは、ＨＴＭＬ以外のフォーマット、例えば、ＰＤＦ、ワード文書、又はビデオであり、他のコンテンツと全くリンクしない。
【００５０】
ウェブサイト上のユーザ行動に基づく、ＵｓｅＲａｎｋ方法論は、これらの問題の全てを改善する。ウェブデザイナーによるドキュメントのリンクを頼みにする代わりに、任意のウェブサイト上の情報の豊かな源泉である、ウェブユーザによるドキュメントの利用を頼みにする。利用は、何のコンテンツが最も価値があるのか、を学習する真に民主主義的な方法である。事実、ＰａｇｅＲａｎｋのデザイナーは、彼らのアプローチがユーザアクティビティの近似であると理解していた。全ウェブにわたるユーザ行動の追跡と関連するプライバシー問題を考えるならば、ＰａｇｅＲａｎｋに基づいてユーザ価値を近似するグーグルの選択は意味をなす。ＵｓｅＲａｎｋの好適な実施形態では、オブザーバータグを備えたサイト上のユーザの行動のみを追跡し、オブザーバータグを配置するウェブサイトによって構成されない限り、常に匿名方式である。
【００５１】
ロングテール
本発明の別の重要な側面は、アフィニティエンジンに潜在するコンテキスト駆動型アプローチから現れる。コンテキスト中心的、又はユーザ中心的である多くの以前のシステムは、最もポピュラーな製品／コンテンツだけがこれまでレコメンデーションされていたという問題を抱えていた。これらのシステムは、ユーザの現在のコンテキスト／インテントの深い理解に欠けているので、こうしたシステムができるのはここまでである。本発明は、仮に万物の体系において現在のユーザのインテントが特にポピュラーではないとしても、アフィニティエンジンが、現在のユーザのコンテキスト／インテントに合致するユーザ（仲間）及びコンテンツの部分集合にその焦点を絞ることが可能なコンテキスト中心的アプローチを提供する。これは、製品のロングテール、即ち、小さいけれど重要なコミュニティの部分集合のニーズを強く満たすので、全般的に最もポピュラーではないかも知れないが、非常に重要な製品、として知られている（Ｃ．Ａｎｄｅｒｓｏｎ、Ｌｏｎｇ  Ｔａｉｌ：Ｗｈｙ  ｔｈｅ  Ｆｕｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｉｓ  Ｓｅｌｌｉｎｇ  Ｌｅｓｓ  Ｍｏｒｅ、Ｈｙｐｅｒｉｏｎ  Ｐｒｅｓｓ（２００６）を参照せよ）。本発明は、関連する仲間グループ及び関係するコンテンツに加え、ロングテールにある興味を特定することができ、よって、適当な時に、これら重要なロングテール製品／コンテンツをレコメンデーションすることができる（図１０を参照せよ）。これは製品／コンテンツプロバイダにとっては重要であり、なぜなら、コミュニティにとって最も有用で、しばしば企業自身にとって最も粗利益又は利益を生むのは、しばしばこうしたロングテール製品であるからである。
【００５２】
よって、本発明は、従来技術で知られている個人向け問題個人化及び興味履歴を用いる代わりに、同じ意見を持った仲間をイネーブラとして用いて、ロングテールにある小さな目標セグメントを目標とする。本発明は、コンテキスト的ターゲッティングを提供する。所定のコンテキストの内部の人々の要求は、一般的には同じ意見を持った人々内では似たようなものである。本発明の洞察は、人々は数百のプロファイルを持っているが、数千のプロファイルは持っていないということである。これらのプロファイルは現実とは相互接続がないので、コンテキストなしには、個人の使用レベルを予測することは難しい。一旦、個人が特定のコンテキスト、即ち、同じ意見を持った仲間の中に入るならば、個人は、グループコンテキスト内の他の誰とも類似に行動する。よって、もしある人がゴルフのドライバー又はクラブを買うためにゴルフ用品サイトに訪れているなら、その人は他のゴルファーと似た仕方で振舞う。これは、その人の政治的偏向は何か、又は文化的背景は何かの問題ではない。個人のこのような側面は関係が無く、それは、グループへの帰属に基づくその人の現在コンテキストがより関連するからである。
【００５３】
群集の知恵
本発明は、暗黙のコミュニティの知恵を利用して、適応性のあるウェブサイト及び他の情報ポータルを生成する新しいアプローチを表す。群集の知恵という本の中で、ジェームス・スロウィッキは平均的な個人の大きなグループの集合知がいかにして、ほとんどいつも専門家たちの知を凌ぐのかを説明している。この概念を示すために、スロウィッキはフェア参加者が牛の重さを推測することを試みるカントリフェアからの例を用いている。いわゆる専門家の集団、例えば、肉屋、酪農家など、も彼らなりの推測を行った。最終的に、専門家は全て、大きく推測を外した。しかしながら、非専門家の群集によって推測された平均重量は、牛の実際の重量の１ポンド以内に収まった。スロウィッキは、似たような現象が証券取引推測から、民主的政治体制までの何にも見ることができることを示している。個人的な行為者のグループは、集団的に、個々の行為者自体の総和さえも超えた集団的知性のレベルを示し得るという概念は、生物学及び人工知能の分野で、創発的振る舞い及び集団的知性として知られてきた。蟻又はミツバチのように、非常に単純化した個々の動物が、集団で、食料の探索又は巣の建築などグループの要望の処理において、驚くべき知性及び問題解決力を示す例が、自然界には数多く存在する。
【００５４】
ウェブサイトデザインのコンテキストでは、スロウィッキの意味の専門家はウェブデザイナーである。これらの専門家は、どのウェブページが他のどんなものにリンクされるべきかを正しく判断して、訪問者が探しているものを最も上手く見出すことができるようにしようと試みる。ウェブデザイナーはまた、検索結果が訪問者の期待する要望に合致するように調整する努力に長い時間を費やし得る。このコンテキストでの群集は、サイトにやってくるウェブサイト訪問者の大きなグループである。一般に、群集はウェブサイトの構成になんら直接的な影響を持たない。群集は物言わぬままである。本発明は、この群集に声を与え、集団的行動、即ち、表現された意見の形式が収集され、レコメンデーションされたコンテンツに対する影響を通じてウェブサイト構成に自動的に判断を下すことができるようにする。本発明は、よって、有用なウェブサイトを生成する目的のために群集の知恵を引き出す。好適な実施形態では、群集の知恵の影響はレコメンデーションの特定の領域、及びウェブサイト中のソーシャル検索に分割されるが、ウェブサイトの全構成、例えばそのリンク及びメニューの全てが、ウェブサイト訪問者の行動によって最終的に駆動され、かつウェブサイト訪問者の行動に適合するような拡張された実装を想像することは容易である。このように、複数の互いに接続されたサイトから形成される全インターネットは、インターネットユーザの要望に最もよく合致する形式に発展及び適合し始め得るだろう。
【００５５】
図１１は、本発明の実施形態によって例示されるように、群集の知恵の概念を拡大するために、コンテキスト／インテントは如何に一般化された方法に組み込まれ得るのか、を示す群集の知恵の擬似方程式を与えている。この擬似方程式では、各ユーザの暗黙の投票は、現在のユーザのコンテキストとユーザがその投票をしたコンテキストの間の類似度にしたがって重み付けられる。この方程式は、さらにユーザ間の類似度を組み込むように拡張され得るだろう。全てのコンテキストが同一であるならば、この方程式は単純な平均に、正しく簡略化される。
【００５６】
メモリ予測機械
アフィニティエンジンの動作はまた、メモリ予測機械の形式で考えることができる。認知科学からの最近の知見によると、脳はメモリの目標とされた領域内のオブジェクト及び概念間並びにそれら内部の関連を取得し符号化するように構成され、それらの関連を概略から詳細へと変化する階層に組織化する。新しい刺激に反応し、その結果は、以前の刺激から生成されたメモリに基づいて予測され、よって学習された関連が符号化される。アフィニティエンジンは同様に、ユーザ、オブジェクト、及びコンテキスト間の関連を、ウェブサイトの環境におけるそれらの間の相互作用を観察することによって学習し、メモリに、階層的にそれらのパターンを階層的に記憶して覚える。ユーザが、アフィニティエンジンによって以前に既に学習されているコンテキストを示すとき、現在のユーザ及びコンテキストの要望に最も合致するオブジェクトの予測を引き起こす、メモリ内部の適切な関係に光を当てる。図１２は、メモリ予測機械として機能するアフィニティエンジンの構成的概略図である。
【００５７】
外部システムとのシームレス統合
本発明の重要な側面は、他のレコメンデーションシステム、ポリシー、及び情報源とシームレスに統合することができることである。幾つかの例を図３に示した。
【００５８】
検索エンジン
ユーザが、本発明が実装されたサイト上で検索を行うと、検索用語は処理のためにアフィニティエンジンに送られる。アフィニティエンジンは、その検索のコンテキストがあるならば、過去のコミュニティ行動から学んだアフィニティに基づいて、最も有用なコンテンツの組を決定する。しかしながら、アフィニティはまた、検索エンジンなどの外部ソースからの意見を考慮することができる。検索エンジン３０１は、アフィニティエンジンが認めることができるそれ自身のレコメンデーションの組を持っている。検索エンジンによる関連性評価は、アフィニティエンジンに埋め込まれた情報と組み合わされて、（２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８でより完全に議論されている）レコメンデーションの単一の統一された組を生成し得る。ＸＭＬフィードはシステムが検索エンジンにインターフェイスで接続する一般的な方法である。
【００５９】
製品カタログ
本発明はまた、製品又はメディアカタログ３０５を自動的にインポートする機構を与える。それを行う好適な手段は、システムにアクセス可能なＸＭＬフィードを用いることである。カタログが用いられ得る３つの方法がある。
１）カタログからの情報、例えば要約又は価格が、レコメンデーションと共に表示され得る。
２）カタログの属性が結果の組のフィルタリングに用いられ得る。例えばウェブサイトデザイナーはレコメンデーションをウェブサイトの特定のセクションの製品のみ、又はＰＤＦのみに制限したいかも知れない。
３）コンテンツカテゴリ化が、上述の行動フィンガープリンティング工程での規格化の目的のためにコンテンツをグループ化するのに用いられ得る。
【００６０】
広告サーバ
本発明の別の側面は、それはコンテンツ不可知論的であることである。システムは、ウェブページ、画像、ビデオ、ドキュメント、ブログ、ダウンロード、及び広告においてさえ行動を観察し、これらをレコメンデーションする。広告レコメンデーションの場合には、しばしば、広告サーバを統合する必要がある。広告サーバ３０３は、上述のような検索エンジン及びカタログシステムの両方に似ている機能性を提供し得る。本発明は、一般的にはＸＭＬを介して、検索エンジン及びカタログシステムにインターフェイスで接続するのと同じ方法で、広告サーバにインターフェイスで接続する。
【００６１】
マーチャンダイジングシステム
一般の場合、マーチャンダイジングシステム３０４は、ウェブサイトの所有者に、ユーザにレコメンデーションされる製品／コンテンツは何かを左右する機構を与える。本発明では、好適にはコミュニティがレコメンデーションの主たる駆動者であろう。しかしながら、所有者が、コミュニティが表現した興味とは独立に満たされなければならない特定の要望を持っている場合がある。例えば、所有者は、例えば、ある製品に対してプロモーションをしているなど特定のコンテキストでは、常に特定の製品、又はコンテンツの部分を最初にレコメンデーションすることを選択し得る。所有者はまた、コミュニティに影響を与えて、より高い粗利益を有する製品を購入する、又はある価格のコンテンツがレコメンデーションされることを妨げるようにしたいかも知れない。本発明がそのような影響を与え得る二つの方法がある。一番目は本発明の一つのコンポーネントであるカスタムルールインターフェイスによるものである。ここで、ウェブサイト所有者はログインして、ピニング、即ち特定のレコメンデーションが現れるように強制すること、ブラックリスティング、即ち、所定のレコメンデーション又はレコメンデーションのクラスが現れないようにすること、及びブースティング、即ち、あるレコメンデーション又はレコメンデーションのクラスが現れる機会を増やすが、相変わらずコミュニティの知恵を重用すること、を含む予め定義された様々なタイプのルールから選択することができる。これらのルールのタイプ全ては、大域的に、又は、例えば、特定のページ上、所定の検索用語に対して、所定のユーザのクラスに対して、特定の時間領域において、など所定のコンテキストのみにおいて、適用することができる。別のタイプのルールは、所有者にコミュニティの知恵を完全に重用するが、レコメンデーションの目標に影響を及ぼすことができるようにする。例えば、有用な製品をレコメンデーションすることに焦点を当てるよりむしろ、アフィニティエンジンに、ユーザが最も購入したがりそうな製品をレコメンデーションするように言い渡すことが出来る。別の例としては、アフィニティエンジンは、ユーザを目的ページの特定の組に最も導きやすいコンテンツをレコメンデーションするように要求されていても良い。カスタムルールインターフェイスに加え、本発明は、外部のマーチャンダイジングアプリケーションからＸＭＬフォーマットで、ルールをインポートする機構を与える。本発明の内部に既に存在していないタイプのルールが外部システムに存在するときには、外部ルールのタイプの所望の行動に合致するカスタムルールプラグインを、発明されたシステムに対して設計し得る。
【００６２】
ユーザプロファイリング
アフィニティエンジンが統合することが可能なさらなるタイプのシステムは、ユーザプロファイリングシステム３０２である。その最も単純な形式では、プロファイリングシステムは属性の組、例えば、ユーザに関連する人工統計学的属性である。これらの属性は、レコメンデーション要求を受けてアフィニティエンジンに転送され得る。以前に議論したように、アフィニティエンジンは、仲間グループを特定するときにこれらの属性を考慮することができ、このことによって、返されるレコメンデーションに影響を及ぼす。より洗練されたプロファイリングシステムは、他の外部コンポーネントと同様に、ＸＭＬ統合を要求する。ここで、アフィニティエンジンは、仲間特定プロセス中は外部プロファイリングシステムと動的に連絡しなくてはならないことがあり得る。
【００６３】
（好適な実施形態）
本発明の好適な実施形態では、レコメンデーションシステムはソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）モデルに実装され、ウェブサイト訪問者が好む又は要求する製品又はコンテンツを探すのを助ける自動的な示唆を与える。図２は、コンテキストに基づくコンテンツレコメンデーションのための方法及び装置の構成的概略図である。図２では、ユーザのウェブサイトとの相互作用は、暗黙の創発的行動を引き起こす。そのようなユーザの相互作用は、ページ参照、リンク、入力追跡、クエリ、ページサイズ、マウス動作、仲間、ネガティブな経験、仮想ブックマーク、消費時間、仮想印刷、出口追跡などを含む。そのような行動は、本発明に従うレコメンデーション／アフィニティエンジンで処理され、ソーシャル検索及びナビゲーションガイドの形式で自動的にコンテンツ及び製品レコメンデーションを与え、また、訪問者クラブに関してマーチャントにリアルタイムフィードバックを与え、コンテンツギャップを特定する（これらの各々は以下でより詳細に議論する）。次のような鍵となる工程がレコメンデーションシステムを構成する。
【００６４】
暗黙の行動の取得
レコメンデーションシステムへの入力として機能する暗黙のウェブサイト行動２０１は、ウェブサイトページ内に埋め込まれたＪａｖａＳｃｒｉｐｔコードの小さなスニペットによって、例えば、ウェブサイトテンプレートを介して、クライアントサイドで取得される。この行動は、次にリモートレコメンデーションエンジンに送られ、本明細書で記述されているフルスペクトル行動フィンガープリンティング技術を用いて処理される。
【００６５】
集団的知恵の抽出
レコメンデーション／アフィニティエンジン２０２は、入ってくる情報全てを処理して、ウェブサイト訪問者の中で創発するインテントを特定し、群集の集団的知恵を取得する。レコメンデーションエンジンはユーザ、コンテンツ、及び用語の間及びそれらの内部のアフィニティを特定及び学習し、行動の一貫性のあるパターンを特定し、ノイズを除去する。アフィニティエンジンはまた、変化する流行及び傾向、並びに、季節的パターンなどの行動の周期的パターン、及びユーザの興味の他のシフトをリアルタイムで理解及び調整する。
【００６６】
レコメンデーション及び検索結果の配信
訪問者があるページに到達すると、レコメンデーションエンジンは、レコメンデーションタグと呼ばれるクライアント上のＪａｖａＳｃｒｉｐｔのスニペットによって、又はウェブサイトサーバによってのいずれかで、ユーザの現在のコンテキストに関する情報が渡され、適切なレコメンデーションの要求がなされる。レコメンデーションエンジンは、本出願に記載されている技術を用いて、ユーザのコンテキストをインテントに変換し、仲間の適切なグループを特定し、そして計算されたＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）に基づいて順序付けされたコンテンツレコメンデーション２０３の組を最終的に返す。これらのレコメンデーションは、次にユーザのブラウザ上のウェブページ内に表示される。これらのレコメンデーションはナビゲーションリンク又は強調された検索結果の形式を取り得る。レコメンデーション結果を配信するときに、レコメンデーションシステムは、追加的に、ウェブサイトフルテキスト検索エンジン、製品カタログ、又は広告サーバなどの他の外部サービスに接続し得る（図３を参照のこと）。
【００６７】
カスタマーポータル
好適な実施形態では、ウェブサイトの所有者はまた、インサイト２０４と呼ばれるカスタマーポータルを通じて、レコメンデーションエンジンによって学習された情報及びパターンにアクセスできる。カスタマーポータルは、レコメンデーションシステムを構成し、マーチャンダイジングルールを加えると同時に、コミュニティ並びにシステムによって学習された行動のパターン及びアフィニティによってウェブサイトの使用に関する情報を提供する報告の組を閲覧する能力を提供する。図１３は、好適な実施形態のカスタマーポータルホームページのスクリーンショットを示している。このポータル内のリンクを用いて多くの異なるレポート及び構成が利用可能である。例えば、本発明は、製品／コンテンツギャップ検出を考慮に入れており、ギャップはサイトの利用パターンに基づいて検出され、サイト所有者は、ギャップが検出された領域に新しい製品又はコンテンツを導入する手助けを受ける。別の例として、カスタマーポータルはまた、レコメンデーションエンジンがウェブサイトに与えている進行中の値を追跡するために、ウェブサイト所有者にレポートの組を与える。図１４は、ウェブサイトへのレコメンデーションの存在による収入上昇を追跡するＡ／Ｂレポートのスクリーンショットである。本発明人らは、首尾一貫して、２０から３０パーセント又はそれを超える収入改善を見てきた。ポータル内部で入手可能な他のリフトレポートには、ページ閲覧、従事時間、サイト粘着性、平均オーダー値、及びウェブサイト内の特定の“ビジネスターゲット”へのユーザコンバージョンの改善が含まれる。
【００６８】
応用
以下の議論は、前述の技術の異なる応用を含む。
【００６９】
図１５は、コミュニティ誘導型イーコマースを示すスクリーンショットである。図１５には、製品レコメンデーションの５つの異なる能力が示されている。
【００７０】
１）比較製品、また類似又は競合製品として知られているものが、比較ショッピング及びアップセリングを目的に、製品考察上で同じ意見を持った仲間のアフィニティに基づいて、即ち以前に議論した観察されたフルスペクトル行動フィンガープリントに基づいて示される。考察に基づく仲間レコメンデーションは、ハイエンド／ニッチ製品の販売を促進し、あるサイトに対してより多くの収入及び利益を生む。
【００７１】
２）アフィリエートされた製品はまた、アクセサリーのようなクロスセリング関連／非競合製品に対して示され、全オーダーサイズが増大する。
【００７２】
３）本発明はまた、全サイトに渡って又はカテゴリ内で最も魅力を有する製品のような、最もポピュラーな製品を示す。
【００７３】
４）本発明はまた、インテント駆動型ランディングページ、又は広告ガイド及びサイトコンシェルジュとしても知られているものを、グーグル、ヤフー、又はＭＳＮのような標準的なウェブ検索エンジン上で訪問者が検索したことに基づくレコメンデーションと共に生成する。もし、訪問者がグーグル上で“Ｖｉｋｉｎｇ  Ｃｏｏｋｔｏｐ”を検索し、あるカスタマーサイトに到着すると、広告ガイドは、訪問者に無関係なものを示す代わりに、ランディングページ上で訪問者に、動的に、最適なバイキング社製レンジのレコメンデーションを提供する。
【００７４】
５）本発明はまた、前述に基づいて製品に関してコミュニティによってフィルタリングされた検索を提供する。
【００７５】
仲間駆動型レコメンデーションでは、本発明は、固有の興味を有する小さな及び大きな人口セグメントを自動的に特定し、個人を、ポピュラーな製品、競合製品、及びアクセサリー製品に案内する。本発明は、買い物客のインテントを仲間によってバリデートされた製品又はブランドに変換する、ユーザインテント及び製品マッピングを与える。本発明人らは、独自の研究に基づいて７００パーセントのコンバージョン能力を見出した。本発明は、流行及び傾向検出を与え、季節的、プロモーション的、及び買い物客の興味の他の変動をリアルタイムで認識し、且つそれらに適合する。本発明はまた、製品ギャップ検出を考慮に入れており、製品ギャップが検出され、サイト所有者は、ギャップが検出された領域に新しい製品又はコンテンツを導入する手助けを受ける。本発明は、リアルタイムカスタマーフィードバックを有するマーチャンダイジングを支援する。これは、既存のマーチャンダイジング、プロモーション、セグメンテーション及び検索に働き掛け、製品及び製品ファミリーを拡大する。本発明は、ビルドイン同時的Ａ／Ｂ測定を提供し、顔の見えない群集によって生成されたネット総収入をリアルタイムで報告する。
【００７６】
図１６は、コミュニティ誘導型製品検索を旅行の例と共に示しているスクリーンショットである。図１６では、ユーザはニューヨーク市のホテルを問い合わせた。類似の目的に対するこのウェブサイトの類似のユーザの結果として、及びユーザが返された情報をどのように使ったか、を観察することによって、その人にニューヨーク市内で選ぶホテルに関するレコメンデーションをする。この場合には、“Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｈｏｔｅｌｓ”というキーワード又はメタデータの単純なマッチングによる多くの無関係な結果を示す代わりに、検索結果は、同じ意見の仲間の興味及びインテントに基づくはるかにずっと有効で関連があるものである。
【００７７】
図１７は、コミュニティ誘導型マーケティング及びオンラインリードジェネレーションを示すスクリーンショットである。イーコマース応用の場合と同様に、５つの異なる能力がマーケティングウェブサイトに提供される。
【００７８】
１）本発明のこの特徴の側面は、ＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）及び暗黙の学習に関連するソーシャル検索を含む。このアプローチは、上述のように、インテント駆動型であり、適合型であり、並びに、暗黙のフォークソノミー、ユーザが用いるリンクテキストのようなコミュニティ用語、及びユーザが入力する検索クエリを利用する。本発明は、一般的な検索エンジンがコンテンツ自体を文法的に解析しなければならず、したがってテキストコンテンツ及びメタデータのみに限定されるのに対し、本発明はコンテンツ自体を文法的に解析する必要はないので、オーディオ、ビデオ、バイナリコード、及び他のコンテンツのタイプ全てをサポートする。
【００７９】
２）本発明はまた、同じ意見を持つユーザの暗黙の行動に関するフィードバックに基づいて、関連する又は類似のコンテンツを提供する。本発明は、コンテキスト及びインテントに基づいて、有用さ及びオンターゲットネスによってレコメンデーションを評価する。
【００８０】
３）本発明はまた、全サイト又はサイトのサブポーションの中で最大の価値を持つコンテンツを与える、最もポピュラーなカテゴリを与える。この情報のプロモーションは、追跡／ダウンロード／レジストレーションコンバージョンのようなビジネスターゲットコンバージョンの増加を導き、あるサイト又はトピックレベルで与えられ得る。
【００８１】
４）カスタマーコンバージョンに繋がる共通ネクストステップに関連するネクストステップフューチャが提供される。ネクストステップは、ビジネス工程の中のどんなネクストステップ、又は工程に関連して読むべきコンテンツの自然なネクストセットであり得る。
【００８２】
５）上述のイーコマースアプリケーションの場合と同様、マーケティングウェブサイトに対して、同様のインテント駆動ランディングページが利用可能である。
【００８３】
図１８は、本発明に従うソーシャル検索を示すスクリーンショットである。実施例では、検索は、ストレージデバイスに対して行われる。情報が目的に適っているか、及びどれだけの訪問者に対するものなのかについての情報、並びに人気評価及びコミュニティランク、即ちＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）がユーザに提供される。オンターゲット値もまた、結果と一緒に与えられる。さらに、結果は、アフィニティエンジン内部の情報に基づいて、有用さによってソートされる。ＩＲ又はフルテキスト検索エンジンからのオリジナルキーワードランクもまた、前後比較として与えられる。この例では、もしＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）が用いられなければ、この良質な主要ストレージ製品情報は、ランク８７即ち９番目の検索結果ページの７番目の結果として葬り去られ、誰もそれを見付けて使うことはできないだろう。ＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）は、それを検索結果の１番目のページ上の３番目の位置に動かす。インターフェイスレベルでは、もし、本発明がそこで用いられなければ、未加工の結果リンクが提供され、ユーザにオリジナルな結果を与える。これはＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）の前後インパクトを見る別の方法である。
【００８４】
図１９は、カスタマーベースの中で自己サービス及び満足を奨励するコミュニティ誘導型オンラインサポートを示すスクリーンショットである。そのページは、最も助けになる記事、一番のＦＡＱ、及びヘルプフォーラム、並びにブログ記事を含む一番の課題解決を示している。このページはまた、その題目に関する詳細な記事、代替解決法、及び最後にリマインダを含む関連ヘルプを示している。さらに、解決のための自然なネクストステップ、共通ダウンロード、並びに追加のサポート情報及びコンタクト情報を含む共通ネクストステップが与えられる。最後に、本発明は、本発明のこの実施形態の核心的な側面である、ＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）及び暗黙の学習に基づく、ソーシャル検索を示す。よって、ソーシャル検索は、インテント駆動型であり、適合型であり、暗黙のフォークソノミーを利用し、並びにあらゆるコンテンツのタイプをサポートする。この使用のための他の良いサポートアプリケーションは、ナレッジマネージメント（ＫＭ）ポータル、コミュニティフォーラム及びディスカッションスレッド、チャット、ｗｉｋｉ並びに開発者ネットワークなどを含む。
【００８５】
図２０は、コミュニティ誘導型イントラネット及びナレッジポータルを示している。この実施例では、ソーシャル検索はイントラネット内部で用いられる。検索は、そのトピックにおいて類似のページであって、仲間の過去の経験によって分かっているページを含む関連ページを返し、偶発的発見が可能である。さらに、検索は、低価値のコンテンツをフィルタリングして取り除く。本発明はまた、最大価値を有するコンテンツ、会社で一番のアプリケーション、及び部署特有の情報又は会社横断的情報を含む、最もポピュラーな検索結果を提供する。最後に、本発明は、人々が彼らの目標を達成するためにこのページからどこに行くのか、ビジネスプロセスにおけるネクストステップ、及びトピックについて読むべきコンテンツのネクストセット、を含むネクストステップを与える。内科医−患者ポータル、ディーラーネット、カスタマーポータルなどのエクストラネットは、他のアプリケーション例である。
【００８６】
図２１は、メディアサイト上に実装されたレコメンデーションを示しており、図２２は、メディアサイト上に実装されたソーシャル検索を示している。図２３は、コミュニティ誘導型メディア及びクロスサイトコンテキスト型レコメンデーションを示すスクリーンショットである。類似の記事及びブログが、類似のコンテキストに基づいてレコメンデーションされる。もしタイガーウッズゴルフ物語を読んでいるならば、他の類似の仲間の興味に基づいて、３つの他の関連するタイガーニュースが、同一の訪問者にプロモートされる。訪問者はより多くのコンテンツを得て、満足する。サイトはより高いＣＰＭ及びＣＰＡを獲得するが、これらは訪問者コンバージョンレートの現在の業界指標、及び広告の観点でのサイト値である。ＵｓｅＲａｎｋ（登録商標）、又はベイノートではＢｒａｎｄＲａｎｋ（登録商標）としても知られているものは、ランダムに又はキーワードマッチに基づいて広告及び製品を置く代わりに、メディア上の広告及び製品を再評価するためにも用いられ得る。仲間によってバリデートされた広告は、十分に高いＣＰＭ及びＣＰＡ値を持ち、したがってメディアサイトに対する収入を増加させる。加えて、これらの様々なソースに含まれる情報は、様々なサイト中のクロスサイトアフィニティを発見するアフィニティエンジンに応用される。その結果、目的のコンテンツ及び製品が提供される。
【００８７】
図２４は、ビデオコンテンツをレコメンデーションするために用いられた本発明の実施例である。本出願で議論されているように、本発明は、コンテンツ不可知論的であり、用語、ユーザ及びコンテンツの間のアフィニティを暗黙のユーザ動作に全面的に基づいて、学習することができる。
【００８８】
図２５は、暗黙のトピッククラウドのスクリーンショットである。本発明の別の応用は、コミュニティボキャブラリー又は用語を収集し、表示することである。表面的には、トピッククラウドは、Ｄｅｌｉ−ｃｉｏ−ｕｓ、ソーシャルブックマーク他などの明示的なタグ化されたクラウドに類似しているように見えるかも知れない。しかし、核心的な違いは、暗黙さである。暗黙のトピッククラウドは、サイト上の実際のユーザの活動、即ち、ユーザが入力したクエリ及びユーザが用いたリンクテキストに基づいて構築される。言葉より動作の方が雄弁である。暗黙のトピッククラウドは、物事にタグ付けをしたがる少数の大きな声の訪問者ではなく、サイト訪問者の１００％の興味を反映する。物言わぬ大多数は、真のコミュニティの知恵を収集する鍵である。
【００８９】
図２６は、本発明と広告サーバの間の統合の構成図を示している。最適な広告をユーザに給仕するために、統合されたシステムは、人口統計的情報又は他の情報が与えられると、最初に既存の広告サーバに接続し、ユーザに表示するために利用可能な広告のリストを獲得する。このリストは次に、広告、ユーザ及びコンテキスト間の学習されたアフィニティに基づいて、現在のユーザに表示するために最良広告を選択するアフィニティエンジンに送られる。このことは、給仕される広告が、ユーザに対してと同時に、ユーザの現在のコンテキスト及びインテントに対しても適切となるようにする。
【００９０】
ソーシャル検索及びオンサイトコンテンツ／製品レコメンデーションに加え、レコメンデーションエンジンによって引き出されたコミュニティの知恵を利用する多くの方法がある。ＡＰＩを介してレコメンデーションエンジンにこの知恵を直接的に送るために、多くのアプリケーションが構築又は変形され得る。図４は、コミュニティの知恵プラットフォームとしての本発明の役割を示す構成的概略図である。コミュニティの知恵プラットフォームはまた、コンテキスト的電子メールマーケティング、携帯アプリケーション、ＩＰＴＶシステム、ＳＥＯ／ＳＥＭアプリケーション、及びカスタムアプリケーション中のマッシュアップのような項目を含み得る。これらのシステムの中で、レコメンデーションエンジンからの入力は、動的に、ユーザに提出する最も適切な情報及び／又は情報の構造を決定するために用いられ得る。それらのプラットフォームは、（以下で議論される）ＡＪＡＸ及びＲＥＳＴなどの特徴を含むウェブサービス上に構築される。よって、本発明は、顔の見えない群集を正しく理解すること、同じ意見を持った仲間からの情報をかき集めること、コンテンツ又は製品のレコメンデーションをすること、オンサイトソーシャル検索、暗黙のコミュニティに基づくレポートなどを供給することを含む新しいＷｅｂ２．０ファンダメンタル上に構築される。以下の記述では、それらがどのようにデプロイされたかについての詳細を与える。
【００９１】
電子メールレコメンデーション
マーケティングは、カスタマー及びプロスペクトとのコミュニケーションに、膨大な電子メールを利用する。しかし、電子メールキャンペーンのコンテンツは、一般にはマーケティングスタッフにより決定される。本発明は、同じ意見の仲間にクラウドソーシングをすることによって、電子メールキャンペーンの質を向上させる。電子メールのコンテンツは、評判が良いものは何か、又は電子メールの同じ意見の読み手が興味を持ったことに類似しているものは何か、によって決定される。マーケターは単に、一人のカスタマーにコンテンツを別のカスタマーに暗黙のうちにプロモートさせる工程を促進する。
【００９２】
モバイルレコメンデーション
モバイルレコメンデーションの品質要求は、携帯電話及びパーソナルデバイスのような携帯デバイスの小さなフットプリントのため、ウェブよりもずっと高い。本発明による同じ考えの仲間及びインテント駆動型アプローチは、協調フィルタリング、ページ閲覧、及び人口統計学的データ又は購入データに基づく従来のアプローチより良いものである。インテント／コンテキスト駆動型の仲間は、競合するアプローチよりずっと良く人々の要求を予想する。
【００９３】
ＩＰＴＶレコメンデーション
類似のレコメンデーションは、インターネット配信映画及びビデオプログラムを見るためにデジタルＴＶ／ＨＤＴＶを用いることにも有効である。数千の映画及びテレビ番組セレクションと共に、“これらの映画も好きかも知れませんよ”のような特徴は、映画及びテレビ番組のアップセル及びクロスセルにとって非常に重要である。コンテキスト駆動型仲間レコメンデーションは、閲覧者がレコメンデーションを気に入る最も有効な方法である。
【００９４】
ライブ接続
図２７は、ライブ接続システムの構成図を示している。本発明は、集団的知恵を暗黙に手に収めること、及び各個人に仲間レコメンデーションをすることに加えて、同じ考えの仲間を特定することができるので、本発明は各個人を同じ考えの仲間に結び付け、情報、ナレッジ及び体験を交換させることができる。これは、互いを知らないかも知れない同じ考えの仲間の現実世界での体験と類似している。ベストバイでテレビの買い物をしていることを想像すると、他の同じ考えの仲間もまたテレビの買い物をしていることが分かり、ある製品の体験を尋ねることができる。
【００９５】
ＳＥＯ／ＳＥＭレコメンデーション
本発明はまた、サイトにランディングしたときに、ウェブサイト訪問者を誘導するために用いられる。この特徴は“広告ガイド”、“サイトコンシェルジュ”、及び“サイト支配人”と呼ばれる。このアプリケーションは、人々がグーグル、ヤフー、ＭＳＮ、ＡＳＫ及び他の主要なウェブ検索エンジン上で検索したクエリを調べ、次に、それらをユーザインテントの代理として用いて、人々がサイト、予め設計されたランディングページ（ＳＥＭ）又は自然な検索結果ページ（ＳＥＯ）のいずれかに立ち寄るとき、訪問者に対して、正しい製品又はコンテンツを表示する。例えば、もし訪問者がグーグル上で“Ｖｉｋｉｎｇ  Ｃｏｏｋｔｏｐ”を検索し、ベイノートカスタマーサイトに到着すると、広告ガイドは、単にキーワードに合致させることによって無関係な又はそれほど重要ではないものを訪問者に示す代わりに、動的に、ランディングページ上で訪問者に、同じ考えの仲間の集合的興味に基づいて、最適なバイキング社製レンジのレコメンデーションを提供する。
【００９６】
アフィニティエンジンによって学習されたアフィニティに基づいて、本発明はまた、市場で売買する人々に示唆を与えるキーワードレコメンデーションシステムを提供することが可能であり、キーワードレコメンデーションシステムの上ではキーワードは、外部検索エンジン上でＳＥＯ／ＳＥＭ動作の一部として取得されるはずである。例えば、本発明は、コミュニティがウェブサイト上のコンテンツを記述するのに最も頻繁に用いる用語と同時に、サイト内部で有用なコンテンツに導く可能性が最も高い用語を示唆し得る。また、キーワードの特定の集合が既に取得されているならば、本発明は、既存の組に対し高いアフィニティを有するコミュニティによって用いられた他の単語を示唆することができる。これらのレコメンデーションは、カスタマーポータル内のレポートを通じてＳＥＯ／ＳＥＭマーチャンダイジングを行う人々に提供され得るし、又は動的に及び自動的にレコメンデーションキーワードを告知するために、外部ＳＥＯ／ＳＥＭシステムと直接的に統合され得る。
【００９７】
ブログ、フォーラム、及びディスカッションスレッドレコメンデーション
本発明は、ブログ、フォーラム、ディスカッション、ポッドキャスト、ビデオコンテンツ他のようなコミュニティ生成コンテンツによって用いられる。包含するコンテンツの量ゆえに、正しい順序で正しいコンテンツを明らかにすることは、専門家によって生成されたウェブサイトよりずっと重要でさえある。レコメンデーション及びソーシャル検索に同じ意見の仲間を用いることは、非常に重要で効果的である。これらのウェブサイトは、公衆向け（パブリックフェイシング）ブログサイト、又はパートナーポータル若しくは患者−医師ポータルのようなログイン要求サイト、又は開発者ネットワーク若しくはイントラネットであり得る。“類似のコンテンツ”、“アクセサリー製品”、“ネクストステップ”、“最もポピュラー”のような特徴及びソーシャル検索は、非常に有用であり、有効である。
【００９８】
インサイト（訪問者クラブ、コンテンツギャップ、他）
インサイトというカスタマーポータルは本出願の前の部分で議論されている。本発明の主要な使用は自動レコメンデーションシステムとしての使用であるが、サイト管理者がレコメンデーションシステムの行動を変えたくなる、又はアフィニティエンジンによって学習された知識に基づくレポートを見たくなることがある。インサイトは、現在、ＵＩを介した３つの主要な機能性のカテゴリ、即ち、コンフィギュレーション、マネージメント、およびレポート、を提供する。コンフィギュレーションは、サイト管理者が、フルテキスト検索エンジン及び広告サーバのような外部の情報ソースとの統合を含む、完全機能性及びデプロイメントのために要求されるレコメンデーションエンジンの全側面を完全に構成できるようにする。マネージメントは、サイト管理者が、全体論的方法で、又は、例えば、特定の検索用語又はページ位置若しくはユーザといった定義されたコンテキストに特定の方法で、レコメンデーション及びソーシャル検索の行動を修正できるようにする。例えば、管理者は、セットされた期間にわたってコミュニティの知恵をオーバーライドするために製品／コンテンツプロモーションをしたり、レコメンデーションされないように特定の製品／コンテンツをブラックリストに載せたり、所定のクラスの製品／コンテンツを人為的に拡大若しくはブーストしたり、又は、特定のコンテキストでレコメンデーションに容認可能な製品／レコメンデーションのクラスを制限するようなビジネスルールを設定したりすることができる。レポートは、アフィニティエンジンによって引き出されたコミュニティの知恵の様々な見方を提供する。レポートは従来の解析に見られるクリックに基づく情報、及び購入に基づく情報の部分セットを含んでいるが、フルスペクトル行動フィンガープリンティング及びアフィニティエンジンによって学習された結びつきを介して引き出されたコミュニティの知恵について多くの詳細を与える点で、従来のものを凌いでいる。レポートの例を以下で議論する。
【００９９】
コンテンツギャップレポートはアフィニティエンジンを用いて、サイト上に存在するコンテンツでは合致しないユーザの興味を解析する。フルスペクトル行動フィンガープリンティング技術を用いて、及びこの出願で前に議論されているようにコミュニティ行動を解析することによって、アフィニティエンジンはコミュニティの興味を特定することができる。アフィニティエンジンは次に、あるユーザによって特定の興味が表現された全ての場合、及びコンテンツ及び引き出された価値レベルの使用を含むそのユーザのその後の行動と同時に、その後の検索又は退出を解析することができる。特定の興味を持つユーザ人口の大部分が、有用なコンテンツを見付けることができなければ、その興味はコンテンツギャップとして指定される。アフィニティエンジンによってギャップが推測される程度もまた報告され得る。管理者は次に、新しいコンテンツを加えることによってギャップを軽減するのに必要な操作を行い、そして引き続きコンテンツギャップレポートを用いて、ギャップの存在への効果を見ることができる。
【０１００】
訪問者クラブレポートは、アフィニティエンジンによって学習されたアフィニティへの最も包括的な見方を与える。そのサイトへの訪問者は、共有された興味に基づいて暗黙のうちにグループ分けされる。各興味グループ又は訪問者クラブは、クラブ内の訪問者の数、全活動レベル、そのクラブを記述する用語の仮想フォークソノミー、及びクラブの興味のコンテキストでのそのクラブに最も有用なコンテンツ／製品、と共にインターフェイス中に表示される。加えて、クラブの特徴全てが、時間と共に図示され、時間と共にどのように興味がどのような傾向をとるのかの理解を得ることができる。クラブはまた、会員に重複があるかどうかについて互いに比較され得る。このレポートは管理者に、ユーザ、コンテンツ／製品、及び用語／コンテキスト間の学習された関連を探る能力を与える。そのような関連は次に、インサイトのマネージメントセクションの中でプロモーション又は他のマーチャンダイジング活動を駆動することができる。訪問者クラブ情報はまた、発明されたシステムのコンテキストの外部で、様々なビジネス判断を行うことに用いることもできる。
【０１０１】
アーキテクチャ
レコメンデーションサーバ
図３は、本発明に従うアフィニティエンジン統合を示す構成的概略図である。図３では、特定のコンテンツサイト内で現在位置又は／及び検索のような観察可能な行動を示す現在のユーザは、以前の動作、又はユーザ特性に基づいてアフィニティエンジンにアクセスするが、アフィニティエンジンはアセット／製品、ユーザ、及び用語を含み、これら全てはアフィニティに基づいてグループ分けされて配列されている。ユーザには、製品、カテゴリ、情報、メディアなどと関連するアセットレコメンデーションが提供される。アフィニティエンジンには、管理的入力を与え、管理的影響を行使するサイト所有者が居る。情報はＸＭＬ／直接入力によって与えられる。管理的入力は及び影響は、アフィニティエンジンをフィルタリング、制約、及びシードをしたり、マーチャンダイジングルールに適用したり、並びに、例えば、特定の製品の使用の見込み又は購入の見込みといった目標の表示をしたりする。アセット情報はまた、例えば、製品カタログ又はフルテキスト検索設備などのＸＭＬ情報の形式で提供される。アフィニティエンジンは、訪問者コミュニティから暗黙の観察を収集し、現在のユーザにそのようなアセットレコメンデーションをする。これらの暗黙の観察には、あるページ上で費やされた時間、スクロール、マウス動作又はクリック、ページ対話、及び仮想印刷又はブックマークなどのアセット動作を含む。即ち、例えば、入口経路、出口経路、使用されたリンク、繰り返しの訪問及び訪問の頻度、戻りボタンの使用、及びレコメンデーションの使用を含む、アセットナビゲーション及びアセットナビゲーションパターン、並びに、入力された及び／又は再入力された用語、クリックされた結果、使用された結果、及び、引き続きのナビゲーションを含む、訪問者コミュニティ検索を含む。
【０１０２】
図２８は、本発明の好適な実施形態のシステムアーキテクチャを示すブロック概略図である。このアーキテクチャの様々な側面のより詳細な議論を、以下で与える。より詳細に図２８を理解するためには、この参照によりその内容全体が本明細書に組み入れられ、本発明に関連して使用される好適なシステムをより詳細に記述している、本出願人の同時係属中の、２００５年１２月２７日に出願された米国特許出願シリアル番号１１／３１９，９２８が参照され得る。
【０１０３】
アーキテクチャは、サーバファーム２０、カスタマーエンタープライズ２２、及びユーザブラウザ２１から構成される。ユーザブラウザは、エクステンション２３を備え、カスタマーエンタープライズ２２にあるカスタマーサーバ２５及びロードバランサ２７を介してサーバファーム２０の両方にアクセスする。サーバファームとの通信は、今のところＨＴＴＰＳプロトコルを用いて行われる。カスタマーサーバへのユーザのアクセスは、エンタープライズプロトコルに従う。ブラウザエクステンション２３は、以下でより詳細に議論する。
【０１０４】
本発明に関連して注目すべきは、フェイルセーフの用意である。エクステンション２３、及びエンタープライズエクステンション２４は、もしサーバファーム２０が成功するやり方で応答しなければ、エクステンションはシャットダウンし、エンタープライズ及びブラウザは通常の方法で相互作用するように構成される。サーバがアクティブでその動作を正しく実行している場合にのみ、本発明の特徴は提供される。従って、サーバの故障は、どの場合でも、エンタープライズのユーザに対するエンタープライズの動作を決して損なわない。
【０１０５】
上で議論したように、エクステンション２４はまた、エンタープライズに備えられ、エクステンションはサーバファーム２０にあるロードバランサ２７とＨＴＴＰＳプロトコルを介して通信する。
【０１０６】
エンタープライズはまた、ＨＴＴＰＳプロトコルを用いてエージェンシー３１を介してサーバファームと通信するヘルパ２６を含む。エージェンシーはエンタープライズからログ情報を回収し、使用済リポジトリ２９に提示される結果を生成するログアナライザ２９にログ情報を与える。エージェンシーはまた、情報をアフィニティエンジン３２にロードする目的で、エンタープライズにアクセス可能ないかなるデータソースとも通信する。そのような情報は、カタログデータベース情報、使用プロファイルデータ、認証データ、並びにレコメンデーション及び検索結果を決定する又はフィルタする目的に有用であり得る他のいかなる形式のデータをも含む。
【０１０７】
情報は、アフィニティエンジン３２並びにブラウザ及びエンタープライズの間で、様々なディスパッチャ３０を介して交換される。ブラウザ自体は、サーバに観察を提供し、検索又はレコメンデーション要求に応答してサーバから表示を受け取る。あるいは、カスタマーサーバ２５は、ＲＥＳＴを用いてベイノートエクステンション２４を介してアフィニティエンジン３２から直接的に、検索又はレコメンデーション結果を直接的に要求することができる。
【０１０８】
本発明の鍵となる特徴は、複数のプロセッサ３３／３４及びコンフィギュレーションアドミニストレーションファシリティ３５を含むアフィニティエンジン３２である。本発明の動作中、知恵とも称される情報の形式は、知恵データベース３６に収集される。
【０１０９】
クライアントサイド統合
ベイノートエクステンション２３の好適な実施形態は、クライアントからのウェブサイト行動を収集するため、及びクライアントへのレコメンデーションを提供するための、特注タグに基づくＡＪＡＸアーキテクチャを用いる。図２９は、クライアントとのＪａｖａＳｃｒｉｐｔ統合用のコードスニペットを与えている。図３０は、本発明に従うＡＪＡＸタグプラットフォームを示すブロック概略図である。図３０で、ウェブページは、クライアント上に表示され、特定のスクリプトを含む。この実施例では、システムからの全てのファイル及び結果は、動的に＜ｓｃｒｉｐｔ＞要素としてＤＯＭＳに挿入される。信頼できるウェブサーバ上のコーディネータは、そのようなものをフェイルセーフ機構、共通コード、ポリシー、ハンドラ、及び通信ファシリティとして提供する。システムサーバはそのような要素を、ハートビート、共通ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、ポリシー、オブザーバ及びガイドのようなハンドラ、及びアフィニティエンジンとして提供する。図３０では、コーディネータは、信頼できるウェブサイト上に位置するコードの一部である。現在の好適な実施形態では、コーディネータはカスタマーのウェブサイトに属している。よって、コーディネータの役割を果たし、特定のカスタマーウェブサイト上に属しているファイルがあるが、このファイルは他のどの信頼できるウェブサイト上に属していても良い。本発明のこの側面は、フェイルセーフの理由での、信頼できるウェブサーバの概念に関する。もし発明されたシステムがクラッシュしたら、信頼できるウェブサーバはクラッシュしていないか又はカスタマーウェブサイトを保持しているかを確かめることは重要である。よって、コーディネータコードは、フェイルセーフ手続きとして提供される。フェイルセーフ手続きを通じて、サーバのウェブサイトのクラッシュの後の適切な修復が保障される。
【０１１０】
コードのアーキテクチャは、共通コードが使用されるように分割される。共通コード又はコードの一部はあらゆるタイプのレコメンデーションに使用される。よって、タグは共通コードを要求するだろう。ポリシーは、カスタマーに特有であり得るし、又はユーザに特有であることも可能である。これは、どのようにレコメンデーションがなされ得るのかに関連する。ポリシー情報は、別々にロードされる。そして、特定のタグに必要なコードも、ロードされる。例えば、もし最もポピュラーなレコメンデーションのためのタグ、及びレコメンデーションである別のタグがあるならば、次にそれらのタグがロードされる。次にシステムは、特定のタグ付け動作の実行に必要なコードをロードする。タグ又はコードの更なるタイプは、上述のように、ユーザが何をしているかを観察するオブザーバである。ユーザはタグを見ないが、これもやはりタグである。タグはまた、システムに戻す通信が可能でなければならない。これらの機能の各々は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔといったコードの一部によって実行され、ウェブページにロードされる。ＪａｖａＳｃｒｉｐｔは、動的スクリプトインジェクションを通じてページにロードされる。
【０１１１】
本発明のこの側面は、ウェブページがより動的になり得るということを認める。例えば、それ自体があるページに動的に追加されるようにする動的ＨＴＭＬ及びＪａｖａＳｃｒｉｐｔのようなものがある。もしスクリプトタグが情報の特定の一部を必要とするならば、次にそのコードはそのページにインジェクトされる。例えば、もしポリシーが必要ならば、するとＪａｖａＳｃｒｉｐｔタグはポリシーにアクセスするページにインジェクトされる。ポリシーは、ハンドラなどの更なる情報のインジェクションを要求するかも知れない。従って、ハンドラは今や、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔの一部として、動的にページにインジェクトされる。通信は、同様の方法で処理される。
【０１１２】
前述のアプローチの一つの利点は、ファーストパーティクッキー又はサードパーティクッキーを使用するというオプションを提供することである。カスタマーがアクセスする主要なウェブページは、小売商のウェブサイトであろう。小売商はシステムと通信し、レコメンデーションなどに関係する情報を獲得する。この場合、小売商はファーストパーティであり、システムがサードパーティである。動的スクリプトインジェクションの結果として、本発明はファーストパーティドメイン及びサードパーティドメインの両方にクッキーが設定できるようにする。ファースト及びサードパーティクッキーを設定する能力はまた、本発明をクロスドメインで実行することができるようにする。
【０１１３】
本発明を好適な実施形態を参照しながら、明細書中で記述してきたが、当業者は容易に、本発明の範囲及び主旨から逸脱することなく、他の応用が、本明細書中で明らかにした応用に取って代わり得ることを察するだろう。従って、本発明は、以下に含まれるクレームによってのみ限定されるべきである。
【図１３】
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【図１４】
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【図１６】
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【図１８】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１５】
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【図１７】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年1月6日(2009.1.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツレコメンデーションのためにコンピュータによって実行される方法であって、
ユーザの動作の結果としての情報を前記コンピュータが受け、現在のユーザコンテキストを特定するステップ、
前記特定に基づいて、前記コンピュータが前記特定されたコンテキストで現在のユーザに最も似ている他のユーザを表す適切な仲間グループを見付けるステップ、
前記コンピュータが、前記仲間グループが前記現在のコンテキストに最も関係するものであると特定するコンテンツを見付けるステップ、及び
前記コンピュータが、前記現在のユーザに表示するためにレコメンデーションされたコンテンツを含む出力を生成するステップ、
幅広いユーザの行動を含む入力を考慮するステップ、
これらのユーザの行動の全てを他のページ上での現在のユーザの行動に対応する記憶された情報、並びに現在のページ上でのコミュニティの残り及び特定された仲間の行動とも相互関連付けをするステップ、
この解析から、前記コンピュータは現在のユーザがコンテンツのある特定の一部に価値を見出した確率を生成するステップ、及び
前記コンピュータが前記確率を学習システムでの使用のために記憶するステップ、
によってフルスペクトル行動フィンガープリントを生成するステップを含む方法。
【請求項２】
コンピュータによって実行されるコンテキスト中心的コンテンツレコメンデーション方法であって、
前記コンピュータが、ウェブサイトにおけるユーザに対する現在のコンテキストを、前記ウェブサイトにおけるユーザの動作を代表する入力に基づいて確立するステップ、
前記コンピュータが、ウェブサイトに埋め込まれたオブザーバータグを用いて、ユーザの現在のコンテキスト情報を取得するステップ、
前記コンピュータが、オブザーバータグによって収集された様々なユーザ行動に基づいて、前記ユーザの興味を決定するステップ、
前記コンピュータが、前記行動を解析するためにフルスペクトル行動フィンガープリント技術を用いるステップ、
前記コンピュータが全ての結果情報をメモリに、ユーザの現在のコンテキストベクトルとして記憶するステップであって、前記コンテキストベクトルは、用語及びドキュメントの混成ベクトルであって、各エントリーはその用語又はドキュメントがどれだけ強くユーザの現在のコンテキストを反映するかを表す重みを有する混成ベクトルを含んでいるステップ、
前記コンピュータは、表現された興味を取得するために、ユーザが検索用語を入力する及び／又はナビゲーションリンクをクリックするときに、入力又はクリックされた用語又はフレーズに対応する前記コンテキストベクトルエントリーを増加させるステップ、
前記コンピュータが、ユーザ動作がさらに過去になって行くときに、対応するエントリーをデクリメント又は減衰させるステップ、
前記コンピュータが、ユーザの暗黙の行動に基づいて決定されたときに、ユーザがそれをクリックした又はそれに興味を示した対応するベクトルエントリードキュメントを増加させるステップ、及び
前述より、前記コンピュータが、前記ユーザにコンテンツのレコメンデーションをする際に用いるために、ユーザの現在のコンテキストの表現をコンテキストベクトルとして生成するステップ、
を含む方法。
【請求項３】
さらに、
前記コンピュータは、長時間にわたって全体的に、コミュニティ上での観察から収集された統合知恵から学習されたアフィニティ及び関連に基づいて、コンテキストベクトルをインテントベクトルに展開及び精密化するステップ、
を含み、
前記インテントベクトルは、他の用語に対するコンテキストベクトル中の用語及びドキュメントの間のアフィニティを見ることによって生成される、請求項２の方法。
【請求項４】
さらに、
前記コンピュータは、アフィニティエンジンを用いてコンテキストベクトルのインテントベクトルへの展開ができるようにするアフィニティを決定するステップ、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、ユーザと他のユーザ、ドキュメント、及び用語の関連と同時に、ドキュメントと用語、ドキュメントとドキュメント、用度と用語の間の結び付きを、興味及び関連を決定するためにウェブサイト上のユーザコミュニティの暗黙の行動の全てを注視し、行動フィンガープリンティング及び使用ランクアルゴリズムを応用することによって学習する、請求項３の方法。
【請求項５】
さらに、
前記コンピュータが、現在のインテントに関するアフィニティを共有するユーザと同様に、そのインテントのコンテキスト内で現在のユーザに最も似た行動を示すユーザの仲間グループを特定するステップであって、前記仲間グループは、ユーザベクトルによって表現され、前記ユーザベクトル中の各ユーザエントリーは、現在のコンテキストにおいて、現在のユーザとどれだけ強い仲間なのか、を示す重みを有し得るステップ、
を含む、請求項４の方法。
【請求項６】
さらに、
前記コンピュータが、現在のインテント内で、どのドキュメントが特定された仲間に最も高いアフィニティを有するかを特定するステップ、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、仲間の重みにしたがって重み付けされた仲間に関連する活性度ベクトル、用語−ドキュメントマトリクス、及びネクストステップマトリクスを見て、現在の興味に最も高いアフィニティを有するドキュメントを計算するための集計でこれらを用い、
前記ドキュメントはフィルタされていないレコメンデーションである、請求項５の方法。
【請求項７】
さらに、
前記コンピュータが、前記レコメンデーションの各々に基づいてコミュニティ情報に関してアフィニティエンジンに尋ねるステップ、
を含み、
前記情報は、他のアセット情報と組み合わされ、レコメンデーションに潜在するコミュニティの知恵を理解するのを助けるためにユーザに表示される、請求項６の方法。
【請求項８】
前記表示される情報は、ドキュメントに価値を見出したユーザの全体のメンバー、ドキュメントを現在のコンテキスト及び／又はインテントに関連付けた仲間のメンバー、並びに、仲間コミュニティがドキュメントに関連付けた用語及び／又はフレーズのいずれかを含む、請求項７の方法。
【請求項９】
前記用語及び／又はフレーズはコミュニティがドキュメントに関係付けた用語を表す仮想的フォークソノミーを含み、
前記仮想的フォークソノミーは、ユーザコミュニティの暗黙の操作に基づいて前記アフィニティエンジンによって自動的に生成される、請求項８の方法。
【請求項１０】
コンテンツレコメンデーションのための装置であって、
現在のユーザコンテキストを特定することに用いるための入力情報を受ける手段、
前記特定に基づいて、前記コンピュータが前記特定されたコンテキストで現在のユーザに最も似ている他のユーザを適当な仲間グループを見付ける手段、
現在のユーザコンテキストを特定することに用いるための入力情報を受ける手段、
前記コンピュータが、前記仲間グループが前記現在のコンテキストに最も関係するものであると特定するコンテンツを見付ける手段、及び
前記コンピュータが、前記現在のユーザに表示するためにレコメンデーションされたコンテンツを含む出力を生成する手段、
幅広いユーザの行動を含む入力を考慮するステップ、
これらユーザの行動の全てを他のページ上の現在のユーザの行動に対応する記憶された情報と、並びに現在のページ上でのコミュニティの残り及び特定された仲間の行動とも相互関連付けをするステップ、
この解析から、前記コンピュータは現在のユーザがコンテンツのある特定の一部に価値を見出している確率を生成するステップ、及び
前記コンピュータが前記確率を学習システムによって使用されるために記憶するステップ、
によってフルスペクトル行動フィンガープリントを生成する手段を含む装置。
【請求項１１】
コンテキスト中心的コンテンツレコメンデーション装置であって、
ユーザの動作を代表する入力を受け、それからウェブサイトにおける現在のユーザコンテキストを確立する手段、
前記ユーザの現在のコンテキスト情報を取得するためにウェブサイトに埋め込まれたオブザーバータグ、
オブサーバータグによって収集された様々なユーザ行動に基づいて、前記ユーザの興味を決定する手段、
前記行動を解析するためにフルスペクトル行動フィンガープリント技術を用いる手段、
全ての結果情報をメモリに、ユーザの現在のコンテキストベクトルとして記憶する手段であって、前記コンテキストベクトルは、用語及びドキュメントの混成ベクトルであって、各エントリーはその用語又はドキュメントがどれだけ強くユーザの現在のコンテキストを反映するかを表す重みを有する混成ベクトルを含んでいる手段、
表現された興味を取得するために、ユーザが検索用語を入力する及び／又はナビゲーションリンクをクリックするときに、入力又はクリックされた用語又はフレーズに対応する前記コンテキストベクトルエントリーを増加させる手段、
ユーザ動作がさらに過去になって行くときに、対応するエントリーをデクリメント又は減衰させる手段、
ユーザの暗黙の行動に基づいて決定されたときに、ユーザがそれをクリックした又はそれに興味を示した対応するベクトルエントリードキュメントを増加させる手段、及び
前述より、前記コンピュータが、前記ユーザにコンテンツを前記ユーザにレコメンデーションする際に用いるために、ユーザの現在のコンテキストの表現を、コンテキストベクトルとして生成する手段、
を含む装置。
【請求項１２】
さらに、
前記コンピュータは、長時間にわたって全体的に、コミュニティ上での観察から収集された統合知恵から学習されたアフィニティ及びアソシエーションに基づいて、コンテキストベクトルをインテントベクトルに展開及び精密化する手段、
を含み、
前記インテントベクトルは、他の用語に対するコンテキストベクトル中の用語及びドキュメントの間のアフィニティを見ることによって生成される、請求項１１の装置。
【請求項１３】
さらに、
アフィニティエンジンを用いてコンテキストベクトルのインテントベクトルへの展開ができるようにするアフィニティを決定する手段、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、ユーザと他のユーザ、ドキュメント、及び用語の関連と同様、ドキュメントと用語、ドキュメントとドキュメント、用度と用語の間の関連を、興味及びアソシエーションを決定するためにウェブサイト上のユーザコミュニティの暗黙の行動の全てを観察し、行動フィンガープリンティング及び使用ランクアルゴリズムを応用することによって学習する、請求項１2の装置。
【請求項１４】
さらに、
現在のインテントに関するアフィニティを共有するユーザと同様に、そのインテントのコンテキスト内で現在のユーザに最も似た行動を示すユーザの仲間グループを特定するステップであって、前記仲間グループは、ユーザベクトルによって表現され、前記ユーザベクトル中の各ユーザエントリーは、現在のコンテキストにおいて、現在のユーザとどれだけ強い仲間なのか、を示す重みを有し得る手段、
を含む、請求項１３の方法。
【請求項１５】
さらに、
現在のインテント内で、どのドキュメントが特定された仲間に最も高いアフィニティを有するかを見る手段、
を含み、
前記アフィニティエンジンは、前記アフィニティエンジンは、仲間の重みにしたがって重み付けされた仲間に関連する活性度ベクトル、用語−ドキュメントマトリクス、及びネクストステップマトリクスを見て、現在の興味に最も高いアフィニティを有するドキュメントを計算するための集計でこれらを用い、
前記ドキュメントはフィルタされていないレコメンデーションである、請求項１４の装置。
【請求項１６】
さらに、
前記レコメンデーションの各々に基づいてコミュニティ情報に関してアフィニティエンジンに問う手段、
を含み、
前記情報は、他のアセット情報と組み合わされ、レコメンデーションに潜在するコミュニティの知恵を理解するのを助けるためにユーザに表示される、請求項１５の装置。
【請求項１７】
前記表示される情報は、ドキュメントに価値を見出したユーザの全体のメンバー、ドキュメントを現在のコンテキスト及び／又はインテントに関連付けた仲間のメンバー、並びに、仲間コミュニティがドキュメントに関連付けた用語及び／又はフレーズのいずれかを含む、請求項１６の装置。
【請求項１８】
前記用語及び／又はフレーズはコミュニティがドキュメントに関連付けた用語を表す仮想的フォークソノミーを含み、
前記仮想的フォークソノミーは、ユーザコミュニティの暗黙の動作に基づいて前記アフィニティエンジンによって自動的に生成される、請求項１７の装置。
【国際調査報告】
2010536102.tif 000033