(57)【要約】【解決手段】  ユーザをユーザグループに分類することが説明される。これは、複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を取得し、操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定し、嗜好値に少なくとも一部には基づいて、ユーザについての要求嗜好分散値を決定し、要求嗜好分散値は、ユーザが複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表しており、要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられるかどうかを決定することを含む。【選択図】図２
2015509222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザをユーザグループに分類するためのシステムであって、
１つ以上のプロセッサであって、
複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を取得し、
前記複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、前記ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定し、前記決定は前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいてなされ、
前記嗜好値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザについての要求嗜好分散値を決定し、前記要求嗜好分散値は、前記ユーザが前記複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表し、
前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定するように構成されている１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに接続され、前記１つ以上のプロセッサに命令を提供するように構成されている１つ以上のメモリと、
を備える、システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、
前記嗜好値は、前記操作記録情報に含まれるユーザ活動のうち前記情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの数の、前記操作記録情報に含まれる前記複数の情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの総数に対する比に基づいて決定される、システム。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、
前記要求嗜好分散値は、
【数２】
2015509222.tif 000004
として決定され、ここで、Ｈは、前記要求嗜好分散値を表し、Ｎは、前記複数の情報カテゴリの数を表し、Ｐｉは、情報カテゴリｉについての嗜好値を表している、システム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、
前記１つ以上のプロセッサは、更に、
前記複数の情報カテゴリのうち、嗜好値閾値未満である嗜好値に関連付けられている情報カテゴリをフィルタ除去するように構成されている、システム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、
前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定することは、
前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値以下である場合に、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定し、
前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値よりも大きい場合に、前記ユーザが前記要求分散ユーザグループに関連付けられていると決定すること、
を含む、システム。
【請求項６】
請求項１に記載のシステムであって、
前記１つ以上のプロセッサは、更に、
前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていることを決定し、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられているとの決定を受けて、前記ユーザに関連付けられている前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定し、
前記クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を、推薦される製品情報として前記ユーザに送信するように構成されている、システム。
【請求項７】
請求項６に記載のシステムであって、
前記複数の情報カテゴリは、複数の製品カテゴリを含み、前記クラスタ化製品情報の集合は、前記複数の製品カテゴリのうちのある製品カテゴリについてキーワードの集合を抽出すること、及び前記製品カテゴリに含まれる製品情報のうち前記キーワードの集合の少なくとも一部を含む製品情報のクラスタを決定することに、少なくとも一部には基づいて決定される、システム。
【請求項８】
請求項６に記載のシステムであって、
前記クラスタ化製品情報の集合の前記少なくとも一部分は、
前記クラスタ化製品情報の集合に対応する訪問量及び訪問頻度を決定すること、
前記クラスタ化製品情報の集合のうち訪問量閾値以上の訪問量に関連付けられ尚且つ訪問頻度閾値以上の訪問頻度に関連付けられている部分を決定すること、
に少なくとも一部には基づいて決定される、システム。
【請求項９】
ユーザをユーザグループに分類するための方法であって、
複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を取得し、
前記複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、前記ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定し、前記決定は、前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいてなされ、
前記嗜好値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザについての要求嗜好分散値を決定し、前記要求嗜好分散値は、前記ユーザが前記複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表し、
１つ以上のプロセッサを使用して、前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定すること、
を備える方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、
前記嗜好値は、前記操作記録情報に含まれるユーザ活動のうち前記情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの数の、前記操作記録情報に含まれる前記複数の情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの総数に対する比に基づいて決定される、方法。
【請求項１１】
請求項９に記載の方法であって、
前記要求嗜好分散値は、
【数３】
2015509222.tif 000005
として決定され、ここで、Ｈは、前記要求嗜好分散値を表し、Ｎは、前記複数の情報カテゴリの数を表し、Ｐｉは、情報カテゴリｉについての嗜好値を表している、方法。
【請求項１２】
請求項９に記載の方法であって、更に、
前記複数の情報カテゴリのうち、嗜好値閾値未満である嗜好値に関連付けられている情報カテゴリをフィルタ除去することを備える方法。
【請求項１３】
請求項９に記載の方法であって、
前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられるかどうかを決定することは、
前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値以下である場合に、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定すること、
前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値よりも大きい場合に、前記ユーザが前記要求分散ユーザグループに関連付けられていると決定すること、
を含む、方法。
【請求項１４】
請求項９に記載の方法であって、更に、
前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定し、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられているとの決定を受けて、前記ユーザに関連付けられている前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定し、
前記クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を、推薦される製品情報として前記ユーザに送信すること、
を備える方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、
前記複数の情報カテゴリは、複数の製品カテゴリを含み、前記クラスタ化製品情報の集合は、前記複数の製品カテゴリのうちのある製品カテゴリについてキーワードの集合を抽出すること、及び前記製品カテゴリに含まれる製品情報のうち前記キーワードの集合の少なくとも一部を含む製品情報のクラスタを決定することに、少なくとも一部には基づいて決定される、方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の方法であって、
前記クラスタ化製品情報の集合の前記少なくとも一部分は、前記クラスタ化製品情報の集合に対応する訪問量及び訪問頻度を決定すること、前記クラスタ化製品情報の集合のうち訪問量閾値以上の訪問量に関連付けられ尚且つ訪問頻度閾値以上の訪問頻度に関連付けられる部分を決定すること、に少なくとも一部には基づいて決定される、方法。
【請求項１７】
コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に実装された、ユーザをユーザグループに分類するためのコンピュータプログラム製品であって、
複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を得るためのコンピュータ命令と、
前記複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、前記ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定するためのコンピュータ命令と、前記決定は、前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいてなされ、
前記嗜好値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザについての要求嗜好分散値を決定するコンピュータ命令と、前記要求嗜好分散値は、前記ユーザが前記複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表し、
前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定するためのコンピュータ命令と、
を備えるコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
請求項１８に記載のコンピュータプログラム製品であって、更に、
前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定し、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられているとの決定を受けて、前記ユーザに関連付けられている前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定し、
前記クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を前記ユーザに送信すること、
を備えるコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
ユーザに情報を推薦するためのシステムであって、
１つ以上のプロセッサであって、
前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、
製品情報のうち製品カテゴリに関連付けられている部分を含むクラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を、推薦される製品情報として前記ユーザに送信するように構成されている１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに接続され、前記１つ以上のプロセッサに命令を提供するように構成されている１つ以上のメモリと、
を備える、システム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のシステムであって、
前記１つ以上のプロセッサは、更に、
前記製品カテゴリに関連付けられている前記製品情報から１つ以上のキーワードを抽出し、
前記製品カテゴリに関連付けられている前記製品情報のうち前記１つ以上のキーワードの少なくとも一部を含む製品情報を、前記クラスタ化製品情報の集合に含められる製品情報のクラスタに含めるように構成されている、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］
本出願は、あらゆる目的のために、参照によって本明細書に組み込まれる、２０１１年１２月２７日に出願された発明の名称を「Ａ  ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＯＦ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ  ＵＳＥＲ  ＧＲＯＵＰＳ，ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ  ＱＵＥＲＩＥＳ，ＡＮＤ  ＲＥＣＯＭＭＥＮＤＡＴＩＯＮＳ（ユーザグループ、情報クエリ、及び推薦を決定する方法とシステム）」とする、中国特許出願第２０１１１０４４５０５２．６号に基づく優先権を主張する。
【０００２】
本出願は、情報推薦の分野に関し、特に、ユーザグループを決定するための及び決定されたユーザグループに基づいて情報推薦を提供するための技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
電子商取引ウェブサイトでは、多くのタイプのユーザがショッピングしているだろう。例えば、法人ユーザ（例えば、企業の代理として購入を行うユーザ）と、個人ユーザ（例えば、個人的な使用のために品物の購入を行うユーザ）とが存在し得る。法人ユーザは、更に、例えば原料販売業者、製造業者、卸売業者、小売業者、貿易業者などのカテゴリに分類することができる。人の個人的な関心が、より頻繁に変化するだろう一方で、企業のニーズは、時間とともにそれほど大きくは変化しないであろうゆえに、代表的な法人ユーザの対製品の関心は、個人ユーザよりも一貫性があり尚且つ集中している傾向がある。また、原料販売業者及び製造業者の対製品の関心は、例えば卸売業者、小売業者、貿易業者よりも集中している傾向もある。ユーザの対製品の関心の集中度、ユーザが属しているユーザグループ、並びに各ユーザグループについて製品／情報クエリ及び推薦がどのように取り扱われるかを特定することができれば、ユーザに対してなされる推薦は、大幅に向上されるだろう。
【０００４】
代表的なシステムでは、推薦は、ユーザのこれまでの嗜好、及び／又は異なるユーザ間における関心の相関性に基づいてなされる。しかしながら、代表的な推薦システムは、ユーザタイプ間で区別しないのが一般的である。例えば、代表的な推薦システムでは、個人ユーザ及び法人ユーザの両方に対して同じ推薦技術が使用されるだろう。例えば、このような推薦システムは、ユーザによって頻繁に訪問されているウェブページを有する特定の製品／情報カテゴリを決定し、次いで、これらのカテゴリから格付けが高い及び／又は新しい製品／情報をユーザに推薦するだろう。このような推薦システムは、例えば、第１の製品のウェブページを閲覧しているユーザに対し、第１の製品に関係している第２の製品を及び／又はそのユーザに類似するその他のユーザによって閲覧されている第３の製品を推薦するなどのように、製品／情報の相関性に基づいて推薦を決定するだろう。また、代表的な推薦システムは、異なるタイプのユーザに対する推薦を同様に処理する。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
以下の詳細な説明及び添付の図面において、本発明の様々な実施形態が開示される。
【０００６】
【図１】ユーザグループに基づいて情報を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。
【０００７】
【図２】ユーザをユーザグループに分類するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【０００８】
【図３】ユーザに関連付けられているユーザグループに基づいてユーザに製品情報を推薦するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。
【０００９】
【図４】ユーザをユーザグループに分類するためのシステムの一実施形態を示す図である。
【００１０】
【図５】ユーザに関連付けられているユーザグループに基づいてユーザに製品情報を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。
【００１１】
【図６】ユーザグループ決定ユニットの一例を示す図である。
【００１２】
【図７】クエリ分析ユニットの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明は、プロセス、装置、システム、合成物、コンピュータ読み取り可能なストレージ媒体に実装されたコンピュータプログラム製品、並びに／又は結合先のメモリに記憶された命令及び／若しくは結合先のメモリによって提供される命令を実行するように構成されるプロセッサなどのプロセッサのような、数々の形態で実現することができる。本明細書では、これらの実現形態、又は本発明がとりうるその他のあらゆる形態が、技術と称されるだろう。総じて、開示されたプロセスのステップの順序は、本発明の範囲内で変更されてよい。別途明記されない限り、タスクを実施するように構成されたものとして説明されるプロセッサ又はメモリなどのコンポーネントは、所定時にタスクを実施するように一時的に構成された汎用コンポーネントとして、又はタスクを実施するように製造された特殊コンポーネントとして実現されてよい。本明細書で使用される「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成される１つ以上のデバイス、回路、並びに／又は処理コアを言う。
【００１４】
本発明の原理を例示した添付の図面とともに、以下で、本発明の１つ以上の実施形態の詳細な説明が提供される。本発明は、このような実施形態との関わりのもとで説明されるが、いずれの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、数々の代替形態、変更形態、及び均等物を包含している。以下の説明では、本発明の完全な理解を与えるために、数々の具体的詳細が明記されている。これらの詳細は、例示を目的として提供されたものであり、本発明は、これらの詳細の一部又は全部を伴わずとも、特許請求の範囲にしたがって実施されえる。明瞭さを期するために、本発明に関係する技術分野で知られる技術要素は、本発明が不必要に不明瞭にされないように、詳細な説明を省略されている。
【００１５】
本明細書では、ユーザグループタイプに基づく情報推薦が説明される。様々な実施形態において、ウェブサイトにおける情報又は製品の各カテゴリは、ツリータイプのデータ構造に記憶されていてよい。各カテゴリは、情報の一集合に関連付けられる（例えば、その製品カテゴリ下の製品に関連付けられる）。ツリータイプのデータ構造において、カテゴリは、階層状に配置され、そのツリーの中の少なくとも１つの親カテゴリ下に、下位カテゴリが配置される。様々な実施形態において、「リーフ」カテゴリは、最も詳細なカテゴリ層であって、したがってツリーの中でその下に下位カテゴリ又は子カテゴリを有していないカテゴリ層を言う。ウェブサイトにおけるユーザの活動は、時間の経過に伴って操作記録情報として記憶される。例えば、ユーザ活動は、ユーザによるウェブページの閲覧、ユーザによる製品の購入、及びユーザによる製品及び／又は情報のフィードバックの提供に関するものであってよい。
【００１６】
操作記録情報は、その操作記録情報に関連付けられているユーザを複数のユーザグループの１つに分類するために分析される。一部の実施形態では、ユーザを特定のタイプのユーザグループに分類するために、「情報エントロピ」の理論が使用される。情報エントロピは、情報理論において不確実性又は無作為性を測るために使用される概念である。システムが秩序立っているほど、その情報エントロピは低くなる。反対に、システムが不確実であるほど、その情報エントロピは高くなる。一部の実施形態では、ユーザは、要求集中ユーザグループ又は要求分散ユーザグループのいずれかに分類されてよい。一部の実施形態では、要求集中ユーザグループのユーザが、より少ない製品／情報カテゴリに関心が集中していると見なされるのに対し、要求分散ユーザグループのユーザは、より広範囲に幾つかの製品／情報カテゴリに関心がわたっていると見なされる。ゆえに、要求集中ユーザグループのユーザに対しては、要求分散ユーザグループのユーザとは異なるやり方で情報が推薦される。
【００１７】
一部の実施形態では、やはり操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、１つ以上のクラスタ化製品情報集合が決定される。一部の実施形態では、要求集中ユーザグループに関連付けられているユーザに製品／情報をサブミットする指示を受けて、クラスタ化製品情報集合の少なくとも一部分がユーザに送信される。
【００１８】
図１は、ユーザグループに基づいて情報を推薦するためのシステムの一実施形態を示した図である。この例では、システム１００は、デバイス１０２と、ネットワーク１０８と、推薦サーバ１１０と、操作記録情報データベース１１２と、製品情報データベース１１４とを含む。ネットワーク１０８は、高速ネットワーク及び／又は電気通信ネットワークを含む。
【００１９】
一部の実施形態では、デバイス１０２を使用しているユーザが、推薦サーバ１１０に関連付けられているウェブサーバ（不図示）によってサポートされているウェブサイトを閲覧してよい。例えば、ウェブサイトは、電子商取引ウェブサイトであってよい。デバイス１０２は、ラップトップとして示されているが、デバイス１０２のその他の例として、デスクトップコンピュータ、タブレット型端末、スマートフォン、モバイル機器、及び／又は任意の計算機器が挙げられる。ウェブサイトにおいてユーザによって実施される活動の少なくとも一部は、推薦サーバ１１０によって追跡されて、ユーザに関連付けられている操作記録情報として操作記録情報データベース１１２に記憶されてよい。電子商取引ウェブサイトに表示されるべき製品情報は、製品情報データベース１１４に記憶されてよい。例えば、電子商取引ウェブサイトには、幾つかの製品カテゴリがあってよく、製品情報集合は、製品情報データベース１１４においてこのような各製品カテゴリ下に記憶されてよい。例えば、操作記録情報データベース１１２に記憶されているユーザ活動の各インスタンスが、それぞれ１つの製品カテゴリに関連付けられてよい。
【００２０】
一部の実施形態では、ユーザは、以下で更に論じられるように、推薦サーバ１１０によって分類されて、記憶されているユーザの操作記録情報に基づいて特定のユーザグループに関連付けられる。例えば、ユーザは、２つのグループ、すなわち要求集中ユーザグループ又は要求分散ユーザグループのいずれかに入るものと決定されてよい。要求集中ユーザグループは、より少ない情報カテゴリに関心が集中している（すなわち、関心があまり分散していない）ユーザを含み、一方で、要求分散ユーザグループは、より広範囲に多くの情報カテゴリに関心がわたっている（すなわち、関心がより分散している）ユーザを含む。
【００２１】
ユーザに製品情報を推薦する指示を（例えばデバイス１０２から）受けて、推薦サーバ１１０は、ユーザが属しているユーザグループに基づいて、推薦される製品情報を選択する。以下で更に説明されるように、推薦サーバ１１０が、ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられると決定した場合には、推薦サーバ１１０は、ユーザに推薦されるクラスタ化製品情報を決定する。クラスタ化製品情報は、製品情報のうちユーザに関連付けられている操作記録情報を少なくとも使用して製品カテゴリから決定された部分を含む。一部の実施形態では、或る製品カテゴリに関連付けられている製品情報のクラスタは、その製品カテゴリに含まれる情報の全部ではなく一部を含む。そうでなく、推薦サーバ１１０が、ユーザが要求分散ユーザグループに関連付けられると決定した場合には、推薦サーバ１１０は、ユーザに情報を推薦するために既知の情報推薦技術を使用する。
【００２２】
図２は、ユーザをユーザグループに分類するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、プロセス２００は、システム１００において実行に移されてよい。一部の実施形態では、分類は、上述のように、「情報エントロピ」の概念に少なくとも一部には基づいて実施される。
【００２３】
ステップ２０２では、複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報が取得される。情報のカテゴリは、一部の実施形態では、ツリータイプのデータ構造の形に配置された情報のリーフカテゴリを含んでいてよい。一部の実施形態では、情報のカテゴリは、電子商取引ウェブサイトにおいて販売されている製品の製品情報のカテゴリを含む。一部の実施形態では、情報のカテゴリは、マルチメディアウェブサイト（例えばビデオストリーミングウェブサイト）において利用可能な音声、視覚、及び／又は視覚情報のカテゴリを含む。情報のカテゴリは、任意のタイプであってよく、上述された製品及びマルチメディアの例に限定されない。
【００２４】
一部の実施形態では、ユーザに関連付けられている操作記録情報は、様々な情報カテゴリに関連付けられている、ウェブサイトにおけるユーザの活動を記述している記録データである。例えば、ユーザによるウェブページの閲覧、ユーザによる製品の購入、及びユーザによる製品及び／又は情報のフィードバックの提供に関するものであってよい。例えば、ユーザ活動の各インスタンスが、１つの操作記録として記録されてよく、ユーザ活動のインスタンスからなる集合が、そのユーザについての操作記録情報として言及されてよい。一部の実施形態では、各操作記録は、少なくとも、ユーザ活動に関連付けられているユーザ、ユーザ活動のタイプ、やり取りが発生した先のウェブページ、及びそのウェブページに関連付けられている情報カテゴリを示すデータを含む。例えば、ユーザＡｌｉｃｅが、売りに出されているテニスラケットに関連付けられているウェブページを訪問する場合、対応する記憶されている操作記録は、そのユーザがＡｌｉｃｅであったこと、そのユーザがウェブページを閲覧したこと、訪問されたウェブページがテニスラケットについてのものであること、及びウェブページに関連付けられている製品カテゴリがスポーツ用品のページであることを示すだろう。
【００２５】
一部の実施形態では、このような操作記録情報は、ユーザによって使用されているウェブブラウザ及び／又はウェブサイトに関連付けられているウェブサーバによって記録されてよい。一部の実施形態では、操作記録情報は、ユーザにとってローカルなデバイスによって記憶されてよい。一部の実施形態では、操作記録情報は、ウェブサイトに関連付けられているリモートサーバによって記憶される。
【００２６】
一例では、ユーザＡｌｉｃｅについて、得られたその操作記録情報内にＭ個の製品カテゴリが示されたと想定する。Ｍは、１以上の整数である。
【００２７】
ステップ２０４では、操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、複数の情報カテゴリのうちの少なくとも１つについて、ユーザの嗜好を示す嗜好値が決定される。一部の実施形態では、各情報カテゴリについて、ユーザに関連付けられる嗜好値が決定される。一部の実施形態では、各情報カテゴリについての嗜好値を決定するために、先ず、操作記録情報の中のユーザ活動のインスタンスの数が数えられる。すると、特定の情報カテゴリについての嗜好値は、操作記録情報のうち上記情報カテゴリに関するものであるユーザ活動のインスタンスの数の、操作記録情報のうち全ての情報カテゴリに関するものであるユーザ活動のインスタンスの総数に対する比である。
【００２８】
先の例に戻り、Ｍ個の情報カテゴリのそれぞれについて、嗜好値Ｐが決定される。例えば、Ｍ個の情報カテゴリのｉ番目の情報カテゴリについての嗜好値は、Ｐｉによって表されてよい。Ｐｉは、［操作記録情報のうち情報カテゴリｉに関するものであるユーザ活動のインスタンスの数］／［操作記録情報のうち全ての情報カテゴリに関するものであるユーザ活動のインスタンスの総数］として決定されてよい。したがって、０≦Ｐｉ≦１である。
【００２９】
一部の実施形態では、対応する嗜好値が嗜好値閾値未満である情報カテゴリがユーザグループの決定に使用されないようにするために、嗜好値閾値が設定されてよい。したがって、対応する嗜好値が嗜好値閾値以上である情報カテゴリのみが、ユーザグループの決定に使用される。例えば、Ｍ個の情報カテゴリのうち、Ｎ個の情報カテゴリのみが（Ｎ≦Ｍ）、嗜好値閾値以上の対応する嗜好値に関連付けられていると想定すると、Ｎ個の情報カテゴリのみが、ユーザグループの決定に使用されることになる。
【００３０】
ステップ２０６では、嗜好値に少なくとも一部には基づいて、ユーザについて要求嗜好分散値が決定される。ここで、要求嗜好分散値は、ユーザが複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表している。
【００３１】
先の例に戻り、ウェブサイトが電子商取引ウェブサイトであると想定すると、ユーザについての要求嗜好分散値Ｈを決定するために、残るＮ個の情報カテゴリが使用されてよい。一例では、要求嗜好分散値Ｈは、情報エントロピに関連付けられている式を使用して決定されてよい。例えば、ユーザについての要求嗜好分散値Ｈは、次式を使用して決定されてよい。
【００３２】
【数１】
2015509222.tif 000003
【００３３】
ここで、Ｈは、要求嗜好分散値を表し、Ｎは、対応する嗜好値が嗜好値閾値以上である情報カテゴリの数を表し、Ｐｉは、情報カテゴリｉについての嗜好値を表している。
【００３４】
例えば、以下は、嗜好値が同じ場合について、異なる数の情報カテゴリに対応して要求嗜好分散値Ｈを計算する幾つかの例である。
【００３５】
１）情報カテゴリが１つのみであり、その嗜好値がＰ１＝１であると想定すると、要求嗜好分散値は、Ｈ＝−１×ｌｏｇ２（１）＝０である。
【００３６】
２）情報カテゴリが２つであり、その嗜好値がＰ１＝０．５及びＰ２＝０．５であると想定すると、要求嗜好分散値は、Ｈ＝−０．５×ｌｏｇ２（０．５）−０．５×ｌｏｇ２（０．５）＝１である。
【００３７】
３）情報カテゴリが４つであり、その嗜好値がＰ１＝０．５、Ｐ２＝０．５、Ｐ３＝０．５、Ｐ４＝０．５であると想定すると、要求嗜好分散値は、Ｈ＝４×（−０．２５×ｌｏｇ２（０．２５））＝２である。
【００３８】
上記の例に示されるように、情報エントロピ、及びしたがって要求嗜好分散値Ｈは、嗜好値が０を超える情報カテゴリの数に直接的に相関している。言い換えると、情報エントロピ、及びしたがって要求嗜好分散値Ｈは、嗜好値が０を超える情報カテゴリの数が増えるにつれて増加する。
【００３９】
例えば、現実的には、ユーザ嗜好値は、情報カテゴリごとに異なるだろう。以下は、嗜好値が様々な場合について、異なる数の情報カテゴリに対応して要求嗜好分散値Ｈを計算する幾つかの例である。
【００４０】
３つのユーザ（ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣ）が、情報カテゴリ１、情報カテゴリ２、及び情報カテゴリ３のそれぞれについて０を超える嗜好値をそれぞれ有すると想定する。
【００４１】
３つの情報カテゴリについてのユーザＡの嗜好値が、それぞれ０．３、０．３、及び０．４である場合、ユーザＡの要求嗜好分散値は、Ｈ＝−０．３×ｌｏｇ２（０．３）−０．３×ｌｏｇ２（０．３）−０．４×ｌｏｇ２（０．４）＝１．５７である。
【００４２】
３つの情報カテゴリについてのユーザＢの嗜好値が、それぞれ０．２、０．２、及び０．６である場合、ユーザＢの要求嗜好分散値は、Ｈ＝−０．２×ｌｏｇ２（０．２）−０．２×ｌｏｇ２（０．２）−０．６×ｌｏｇ２（０．６）＝１．２２である。
【００４３】
３つの情報カテゴリについてのユーザＣの嗜好値が、それぞれ０．０５、０．１、及び０．８５である場合、ユーザＢの要求嗜好分散値は、Ｈ＝−０．０５×ｌｏｇ２（０．０５）−０．１×ｌｏｇ２（０．１）−０．８５×ｌｏｇ２（０．８５）＝０．７５である。
【００４４】
したがって、少ない数のカテゴリにユーザ操作が集中しているほど、エントロピ値は小さく、したがって、要求嗜好分散値Ｈも小さくなることが明らかである。したがって、エントロピ値、及びそれゆえに要求嗜好分散値は、ユーザ要求の集中度が増すにつれて減少する。
【００４５】
ステップ２０８では、要求嗜好分散閾値に少なくとも一部には基づいて、ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられるかどうかが決定される。一部の実施形態では、要求嗜好分散閾値以下である要求嗜好分散値に関連付けられているユーザが要求集中ユーザグループに分類されるものと決定されるように、及び要求嗜好分散閾値よりも大きい要求嗜好分散値に関連付けられているユーザが要求分散ユーザグループに分類されるように、要求嗜好分散閾値が設定される。一部の実施形態では、要求集中ユーザグループ又は要求分散ユーザグループのいずれかにユーザを関連付ける情報が記録される。
【００４６】
ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣについてのそれぞれの要求嗜好分散値が１．５７、１．２２、及び０．７５である先の例に戻り、要求嗜好分散値が１に設定される場合、ユーザＣは、要求集中ユーザグループに関連付けられ、ユーザＡ及びユーザＢは、要求分散ユーザグループに加えられる。
【００４７】
ユーザが、要求集中ユーザグループ又は要求分散ユーザグループのいずれかに分類された後は、それぞれのユーザグループに対して異なる情報推薦技術が適用されてよい。
【００４８】
図３は、ユーザに関連付けられているユーザグループに基づいてユーザに製品情報を推薦するためのプロセスの一実施形態を示すフローチャートである。一部の実施形態では、先ず、ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているかどうかが決定される。一部の実施形態では、操作記録情報が電子商取引ウェブサイトに関連付けられている場合、要求集中ユーザグループに関連付けられているユーザに情報を推薦する機会がある場合にそのユーザに推薦される情報のタイプは、クラスタ化製品情報である。一部の実施形態では、製品情報のクラスタは、或る製品カテゴリの中でその製品カテゴリを表すものと決定された製品情報の部分である。一部の実施形態では、製品情報のクラスタは、ユーザに関連付けられている操作記録情報に少なくとも一部には基づく特定のキーワードを含む。
【００４９】
プロセス３００は、要求集中ユーザグループに関連付けられているユーザに情報を推薦する機会を受けてそのユーザに推薦されるクラスタ化製品情報を決定するために使用される。一部の実施形態では、プロセス３００は、システム１００上で実施することができる。
【００５０】
ステップ３０２では、ユーザに製品情報を推薦する指示が受信される。例えば、ユーザに製品情報を推薦する指示は、推薦される製品の選択をユーザが行うときに生成されるだろう。別の例では、ユーザに製品情報を推薦する指示は、ユーザが電子商取引ウェブサイトにおいて様々なウェブページを閲覧しているときに生成されるだろう。更に別の例では、ユーザに製品情報を推薦する指示は、ユーザが電子商取引ウェブサイトに最初にログインするときに生成されるだろう。
【００５１】
ステップ３０４では、ユーザは、要求集中ユーザグループに関連付けられるものと決定される。一部の実施形態では、少なくとも一部には記録情報に基づいて、ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられるかどうかが決定される。例えば、ユーザは、図２のプロセス２００のようなプロセスを使用して、要求集中ユーザグループ又は要求分散ユーザグループのいずれかに入ると決定されてよい。
【００５２】
ユーザがユーザ分散ユーザグループに関連付けられると決定された場合は、製品推薦は、既知の製品推薦技術に基づいて決定されてよく、該技術は、以下で更に説明されることはない。
【００５３】
ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられると決定された場合は、推薦情報は、ユーザに関連付けられている操作記録情報に基づいて決定されてよく、該技術は、以下で更に説明される。
【００５４】
ステップ３０６では、ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられるとの決定を受けて、そのユーザに関連付けられている操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合が決定される。
【００５５】
各製品カテゴリは、可能性として幾百の又はひいては幾千もの製品情報を含んでおり、要求集中ユーザグループのユーザは、より収集した要求を比較的少ない製品に対して有すると見なされるので、要求集中ユーザグループに関連付けられているユーザに推薦される製品情報は、先ず、ユーザに推薦されうる小さ目の製品情報集合を形成するためにクラスタ化されてよい。製品カテゴリの中の製品情報は、例えば、製品名称、製品記述、価格、製品の販売主に関連付けられている情報などを含んでいてよい。一部の実施形態では、ユーザについての製品情報のクラスタを決定することは、各製品カテゴリ下の製品情報部分集合を見つけることを含み、製品情報部分集合は、その部分集合内にない残りの製品情報よりもユーザに関心を持たれている可能性があるものとして決定される。一部の実施形態では、クラスタ化製品情報は、ユーザに関連付けられている操作記録情報に少なくとも一部には基づいて決定される。製品情報をクラスタ化した結果、各製品情報クラスタは、製品カテゴリ全体よりも小さく、製品情報クラスタは、推薦の機会ごとにその製品カテゴリの全製品情報を検索する代わりに照会されてユーザに推薦されてよい。
【００５６】
製品情報をクラスタ化する技術の一例は、以下のとおりである。
【００５７】
クラスタ化製品情報を決定されるＳ個の製品カテゴリがあると想定する。ここで、Ｓは、１以上の整数である。
【００５８】
第１に、Ｓ個の製品カテゴリの中の各製品カテゴリに含まれる製品名称と製品情報記述とに対し、ワードの区分化が実施される。
【００５９】
第２に、各製品カテゴリについて、製品情報のキーワード集合が決定される。キーワードは、１つ以上のフレーズを含んでいてよい。例えば、或る製品カテゴリについてのキーワード集合は、その製品カテゴリ内で最も頻繁に出現する及び／又は最も影響力のあるキーワードを含んでいてよい。キーワードは、システムに製品情報を入力する人間によって手動で指定されてよい、又はワードの出現頻度及び／又は影響力を評価することによって自動的に抽出されてよい。最も影響力を有するものとして特定されるキーワードは、ユーザに関連付けられている操作記録情報に基づいて特定されてよい。例えば、操作記録情報は、ユーザクエリに含まれるキーワード、又はユーザによってクリックされたキーワードを含んでいてよく、このような操作情報は、最も影響力の大きいキーワードを決定するために、既知の影響力決定技術によって使用されてよい。
【００６０】
第３に、製品カテゴリについてのキーワード集合の少なくとも１つを含む製品情報が、その製品カテゴリについての製品情報クラスタに含められる。
【００６１】
以下は、上述された製品情報をクラスタ化する技術の例を使用した一例である。
【００６２】
製品カテゴリ「シャツ」について、そのカテゴリからの製品名称は、冬のファッション、レジャー、フリース、チェック柄シャツ、長袖シャツ、パッド付き、紳士用シャツである。
【００６３】
１．キーワード：冬のファッション、レジャー、フリース、チェック柄、シャツ、紳士用、長袖、パッド付きを得るために、製品名称に対してワードの区分化が実施される。
【００６４】
２．最も頻繁に出現し尚且つ比較的大きい影響力を有するキーワードを抽出するために、パターンマイニング技術が実施される。
【００６５】
（例えば、全製品カテゴリの中で又は製品カテゴリ「シャツ」のみの中で）最も頻繁に発生することがわかったワードが、レジャー、チェック柄、シャツ、及び冬のファッションであると想定する。
【００６６】
３．例えば、過去のユーザクエリやユーザによってクリックされた過去のキーワードなどの、ユーザの操作記憶情報が、影響力のある属性ワードを特定するために使用される。
【００６７】
最も頻繁に検索されたワード及び／又はユーザによるやり取りが最も多かったと示されたワード（したがって、最も影響力があると想定されるキーワード）が、紳士用及び長袖を含むと想定する。
【００６８】
４．最も頻繁に出現したと上で決定されたキーワードと、最も影響力があると上で決定されたキーワードとが合体され、製品カテゴリについてのキーワード集合にされる。キーワード集合は、レジャー、チェック柄、シャツ、冬のファッション、紳士用、及び長袖を含む。
【００６９】
５．「シャツ」製品カテゴリ下において、上記のキーワード集合の少なくとも一部が製品名称に含まれる全ての製品情報が、１つの製品情報クラスタに分類される。一部の実施形態では、製品情報クラスタとキーワード集合との間の関係が記録される。
【００７０】
上記されたように、各製品情報クラスタは、或る製品カテゴリからの製品情報部分集合であってその製品カテゴリの代表的部分を含むだろう部分集合を含む。一部の実施形態では、要求集中ユーザグループに関連付けられているユーザに製品情報を推薦する機会を受けて、製品情報クラスタが、製品カテゴリの中で探される個々の製品情報に代わって製品推薦としてユーザに送信される。例えば、製品情報クラスタは、製品カテゴリに含まれる全製品情報よりも少ない製品情報を含むので、ユーザへの推薦のために製品情報クラスタを検索することは、より速やかであって、したがって、製品カテゴリの中で個々の製品情報を検索するよりも効率的だろう。（例えば、ユーザが要求分散ユーザグループに関連付けられている場合、クラスタ化製品情報を使用する代わりに個々の製品情報が検索されるだろう。）
【００７１】
ステップ３０８では、クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分が、ユーザに送信される。一部の実施形態では、クラスタ化製品情報の集合の一部分が、推薦としてユーザに送信される。一部の実施形態では、クラスタ化製品情報の集合の一部分は、クラスタ化製品情報の集合のうち要求集中ユーザグループに関連付けられユーザによって好まれると決定された部分集合を含む。一部の実施形態では、ユーザの操作記録情報は、ユーザが好む製品情報クラスタを決定するために使用される。
【００７２】
以下は、ユーザが好むクラスタ化製品情報の部分集合を決定するための技術の一例である。
【００７３】
第１に、ユーザの操作記録情報のうち各製品情報クラスタに関連しているユーザ活動が決定される。例えば、製品情報クラスタに関連付けられている（例えば製品に関連付けられている）製品情報についてのユーザ活動（例えば、ユーザによる検索、ユーザによるフィードバック提供、ユーザによるクリック）が、その製品情報クラスタに関連付けられていると決定される。
【００７４】
第２に、各製品情報クラスタに関してユーザの操作記録情報が数えられる。例えば、特定の製品情報クラスタに関して操作記録情報を数えることは、操作記録情報に含まれる全てのユーザ活動のうちその製品情報クラスタに含まれる製品情報に関連付けられるユーザ活動を集約させることを含む。例えば、Ｌ個の製品情報クラスタからなる集合があると想定する。Ｌ個の製品情報クラスタのそれぞれについて、訪問量Ｐ（製品情報クラスタに含まれる全製品情報に関連付けられるユーザ訪問の総数）と、所定の期間にわたる訪問頻度Ｆ（製品情報クラスタに含まれる全製品情報に関連付けられるユーザ訪問の総数を所定の期間で割ったもの）とを決定するために、その製品情報クラスタに関して操作記録情報が数えられる。例えば、各製品情報が、ウェブページに提示されるだろう。例えば、訪問量が、クラスタ製品情報Ａの中の全製品情報に対する３０日期間内における合計訪問回数であると想定する。
【００７５】
Ｐ＝Ｐ１＋Ｐ２＋．．．Ｐ３０
【００７６】
ここで、Ｐ１は、３０日期間の第１日目における、クラスタ製品情報Ａの中の任意の製品情報に対する訪問量を表しており、Ｐ２は、３０日期間の第２日目における、クラスタ製品情報Ａの中の任意の製品情報に対する訪問回数を表しており、以下同様に続く。
【００７７】
また、例えば、訪問頻度が、クラスタ製品情報Ａの中の任意の製品情報が訪問された日数の、３０日の期間に対する比であると想定する。
【００７８】
Ｆ＝ｎ／３０
【００７９】
ここで、ｎは、クラスタ製品情報Ａの中の任意の製品情報が訪問された、３０日の期間内の日数である。
【００８０】
第３に、対応する訪問量Ｐが訪問量閾値未満である及び／又は訪問頻度Ｆが頻度閾値未満である製品情報クラスタが、フィルタ除去される（すなわち、無視される及び／又は破棄される）。フィルタ除去は、ユーザによって訪問されることが少ない及び／又は頻繁に訪問されていないと見なされる製品情報クラスタを除外するために実施される。フィルタ除去されなかった残りの製品情報クラスタは、推薦としてユーザに送信される資格があるユーザ好みのクラスタ情報部分集合であると見なされる。Ｌ個の製品情報クラスタのうち、Ｒ個の製品情報クラスタが、それぞれ訪問量閾値及び／又は頻度閾値未満であるそれぞれの訪問量及び／又は頻度に関連付けられていると想定すると、残る（Ｌ−Ｒ）個の製品情報クラスタのみが、推薦としてユーザに送信される資格があることになる。
【００８１】
一部の実施形態では、資格があるユーザ好みのクラスタ化製品情報部分集合は、そのそれぞれの訪問量又は対応するそのそれぞれの訪問頻度に基づいてランク付けされる。上位Ｎ個の製品情報クラスタが、次いで、推薦としてユーザに送信される。
【００８２】
図４は、ユーザをユーザグループに分類するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例では、システム４００は、取得ユニット４０２と、統計分析ユニット４０４と、計算ユニットＩ４０６と、ユーザグループ決定ユニット４０８とを含む。
【００８３】
ユニットは、１つ以上の汎用プロセッサ上で実行されるソフトウェアコンポーネントとして、又はプログラム可能論理装置及び／若しくは特定の機能を実施するように設計された特殊用途向け集積回路などのハードウェアとして、又はそれらの組み合わせとして実装することができる。一部の実施形態では、ユニットは、本発明の実施形態で説明される方法を（パソコン、サーバ、ネットワーク機器などの）計算装置に実行させるための幾つかの命令を含み尚且つ（光ディスク、フラッシュストレージデバイス、モバイルハードディスクなどの）不揮発性のストレージ媒体に記憶させることができるソフトウェア製品の形で具現化することができる。ユニットは、１つのデバイスに実装されてよい、又は複数のデバイスに分散されてよい。
【００８４】
取得ユニット４０２は、複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を得るように構成される。
【００８５】
統計分析ユニット４０４は、操作記録情報内のユーザ活動のインスタンスを数えるように及び各情報カテゴリについての嗜好値を得るように構成される。一部の実施形態では、特定の情報カテゴリについての嗜好値は、操作記録情報のうちその情報カテゴリに関するものであるユーザ活動のインスタンスの数の、操作記録情報のうち全ての情報カテゴリに関するものであるユーザ活動のインスタンスの総数に対する比である。
【００８６】
計算ユニットＩ４０６は、複数の情報カテゴリに対応する決定された嗜好値に基づいて、ユーザについての要求嗜好分散値を決定するように構成される。
【００８７】
ユーザグループ決定ユニット４０８は、要求嗜好分散値を要求嗜好分散値閾値と比較して、要求嗜好分散値が要求嗜好分散値閾値以下である場合にユーザを要求集中ユーザグループに加えるように構成される。
【００８８】
一部の実施形態では、システム４００は、更に、以下のユニットを含む。
【００８９】
嗜好値閾値未満である嗜好値に対応する情報カテゴリをフィルタ除去するように、及び嗜好値閾値以上である嗜好値に対応する残りの情報カテゴリを得るように構成されるフィルタリングユニット。
【００９０】
そのそれぞれの嗜好値に基づいてフィルタリングユニットによってフィルタ除去されなかった情報カテゴリに対応する嗜好値からユーザについての要求嗜好分散値を決定するように構成される計算ユニットＩＩ。
【００９１】
図５は、ユーザに関連付けられているユーザグループに基づいてユーザに製品情報を推薦するためのシステムの一実施形態を示す図である。この例では、システム５００は、ユーザグループ決定ユニット５０２と、クエリ分析ユニット５０４と、推薦ユニット５０６とを含む。
【００９２】
ユーザグループ決定ユニット５０２は、ユーザについて決定された要求嗜好分散値に基づいて、ユーザが要求集中ユーザグループに属することを決定するように構成される。
【００９３】
クエリ分析ユニット５０４は、要求集中ユーザグループに関連付けられているユーザに関連付けられている操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定するように構成される。
【００９４】
推薦ユニット５０６は、クラスタ化製品情報の少なくとも一部分をユーザに推薦するように構成される。
【００９５】
図６は、ユーザグループ決定ユニットの一例を示す図である。一部の実施形態では、上記の例を使用して、図５のシステム５００のユーザグループ決定ユニット５０２が提供される。
【００９６】
取得ユニットＩ５０２１は、複数の情報カテゴリに関し、ユーザの操作記録情報を得るように構成される。
【００９７】
統計分析ユニットＩ５０２２は、複数の情報カテゴリに対応する嗜好値を決定するように構成される。
【００９８】
要求嗜好分散ユニット５０２３は、複数の情報カテゴリに対応する決定される嗜好値に基づいて、ユーザに関連付けられる要求嗜好分散値を決定するように構成される。
【００９９】
決定ユニット５０２４は、要求嗜好分散値を要求嗜好分散値閾値と比較して、要求嗜好分散値が要求嗜好分散値閾値以下である場合にユーザを要求集中ユーザグループに加えるように構成される。
【０１００】
一部の実施形態では、ユーザグループ決定ユニットは、更に、以下のユニットを含む。
【０１０１】
ユーザに関連付けられている操作記録情報に基づいて、複数の情報カテゴリからクラスタ化製品情報の集合を決定するように構成されるクラスタ化ユニット。
【０１０２】
一部の実施形態では、クラスタ化ユニットは、具体的に以下のユニットを含む。
【０１０３】
各製品カテゴリに含まれる製品名称及び情報記述に対してワードの区分化を実施するように構成されるワード区分化ユニット。
【０１０４】
各製品カテゴリに含まれる製品情報のキーワードを抽出するように構成されるキーワード抽出ユニット。
【０１０５】
各製品カテゴリの中でキーワードの少なくとも一部を含む製品情報を製品情報クラスタに含めるように構成される製品情報クラスタ化ユニット。
【０１０６】
図７は、クエリ分析ユニットの一例を示す図である。一部の実施形態では、上記の例を使用して、クエリ分析ユニット５０４が提供される。
【０１０７】
取得ユニットＩＩ５０４１は、複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を得るように構成される。
【０１０８】
統計分析ユニットＩＩ５０４２は、操作記録情報を分析し、各製品情報クラスタに関連付けられる訪問量Ｐと、所定の期間内で各製品情報クラスタに関連付けられる訪問頻度Ｆとを得るように構成される。
【０１０９】
フィルタリング＆識別ユニット５０４３は、訪問頻度閾値未満である訪問頻度値及び／又は訪問頻度閾値未満である訪問量に対応する製品情報クラスタをフィルタ除去するように構成される。フィルタ除去されない製品情報クラスタは、ユーザによって好まれていてユーザに推薦される資格があると見なされる。
【０１１０】
本出願は、１つ以上の実施形態によって提供される技術的解決策のおかげで、以下の有益な技術結果又は技術的利点の少なくとも１つを有する。
【０１１１】
本出願は、ユーザ要求嗜好の分散を特定するために「情報エントロピ」の概念を駆使し、それによって、ユーザが要求集中グループに又は要求分散グループに属するかどうかを正確に決定する。
【０１１２】
本出願の実施形態が既に説明されているが、当業者ならば、ひとたび基本的な発明概念を捉えさえすれば、これらの実施形態に対してその他の変更又は修正を加えることができる。したがって、添付された特許請求の範囲は、説明された実施形態はもちろん、あらゆる変更及び修正をも本出願の範囲内に入るものとして含むとして解釈される。
【０１１３】
明らかに、当業者ならば、本出願の趣旨及び範囲から逸脱することなく本出願に対して様々な変更及び修正を加えることができる。したがって、本出願に対するこれらの修正及び変更が、本出願の特許請求の範囲及びその均等技術の範囲内に入る場合、本出願は、これらの変更及び修正も含むことを意図している。
【０１１４】
以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供される詳細に限定されない。本発明を実現するには、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的なものであり、非限定的である。
【図１】
2015509222.tif 000006
【図２】
2015509222.tif 000007
【図３】
2015509222.tif 000008
【図４】
2015509222.tif 000009
【図５】
2015509222.tif 000010
【図６】
2015509222.tif 000011
【図７】
2015509222.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成26年6月17日(2014.6.17)
【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】請求項１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１７】
ユーザをユーザグループに分類するためのコンピュータプログラムであって、
複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を得るための機能と、
前記複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、前記ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定するための機能と、前記決定は、前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいてなされ、
前記嗜好値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザについての要求嗜好分散値を決定する機能と、前記要求嗜好分散値は、前記ユーザが前記複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表し、
前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定するための機能と、
をコンピュータによって実現させるコンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータプログラム製品であって、更に、
前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信するための機能と、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定するための機能と、
前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられているとの決定を受けて、前記ユーザに関連付けられている前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定するための機能と、
前記クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を前記ユーザに送信するための機能と、
をコンピュータによって実現させるコンピュータプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４３】
３つの情報カテゴリについてのユーザＣの嗜好値が、それぞれ０．０５、０．１、及び０．８５である場合、ユーザＣの要求嗜好分散値は、Ｈ＝−０．０５×ｌｏｇ２（０．０５）−０．１×ｌｏｇ２（０．１）−０．８５×ｌｏｇ２（０．８５）＝０．７５である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
ユーザＡ、ユーザＢ、及びユーザＣについてのそれぞれの要求嗜好分散値が１．５７、１．２２、及び０．７５である先の例に戻り、要求嗜好分散値閾値が１に設定される場合、ユーザＣは、要求集中ユーザグループに関連付けられ、ユーザＡ及びユーザＢは、要求分散ユーザグループに加えられる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０９】
フィルタリング＆識別ユニット５０４３は、訪問頻度閾値未満である訪問頻度値及び／又は訪問量閾値未満である訪問量に対応する製品情報クラスタをフィルタ除去するように構成される。フィルタ除去されない製品情報クラスタは、ユーザによって好まれていてユーザに推薦される資格があると見なされる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１４】
以上の実施形態は、理解を明瞭にする目的で幾らか詳細に説明されてきたが、本発明は、提供される詳細に限定されない。本発明を実現するには、多くの代替的手法がある。開示された実施形態は、例示的なものであり、非限定的である。
適用例１：ユーザをユーザグループに分類するためのシステムであって、１つ以上のプロセッサであって、複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を取得し、前記複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、前記ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定し、前記決定は前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいてなされ、前記嗜好値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザについての要求嗜好分散値を決定し、前記要求嗜好分散値は、前記ユーザが前記複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表し、前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定するように構成されている１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサに接続され、前記１つ以上のプロセッサに命令を提供するように構成されている１つ以上のメモリと、を備える、システム。
適用例２：適用例１に記載のシステムであって、前記嗜好値は、前記操作記録情報に含まれるユーザ活動のうち前記情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの数の、前記操作記録情報に含まれる前記複数の情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの総数に対する比に基づいて決定される、システム。
適用例３：適用例１に記載のシステムであって、前記要求嗜好分散値は、
【数２】
2015509222.tif 000013
として決定され、ここで、Ｈは、前記要求嗜好分散値を表し、Ｎは、前記複数の情報カテゴリの数を表し、Ｐｉは、情報カテゴリｉについての嗜好値を表している、システム。
適用例４：適用例１に記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサは、更に、前記複数の情報カテゴリのうち、嗜好値閾値未満である嗜好値に関連付けられている情報カテゴリをフィルタ除去するように構成されている、システム。
適用例５：適用例１に記載のシステムであって、前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定することは、前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値以下である場合に、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定し、前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値よりも大きい場合に、前記ユーザが前記要求分散ユーザグループに関連付けられていると決定すること、を含む、システム。
適用例６：適用例１に記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサは、更に、前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていることを決定し、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられているとの決定を受けて、前記ユーザに関連付けられている前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定し、前記クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を、推薦される製品情報として前記ユーザに送信するように構成されている、システム。
適用例７：適用例６に記載のシステムであって、前記複数の情報カテゴリは、複数の製品カテゴリを含み、前記クラスタ化製品情報の集合は、前記複数の製品カテゴリのうちのある製品カテゴリについてキーワードの集合を抽出すること、及び前記製品カテゴリに含まれる製品情報のうち前記キーワードの集合の少なくとも一部を含む製品情報のクラスタを決定することに、少なくとも一部には基づいて決定される、システム。
適用例８：適用例６に記載のシステムであって、前記クラスタ化製品情報の集合の前記少なくとも一部分は、前記クラスタ化製品情報の集合に対応する訪問量及び訪問頻度を決定すること、前記クラスタ化製品情報の集合のうち訪問量閾値以上の訪問量に関連付けられ尚且つ訪問頻度閾値以上の訪問頻度に関連付けられている部分を決定すること、に少なくとも一部には基づいて決定される、システム。
適用例９：ユーザをユーザグループに分類するための方法であって、複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を取得し、前記複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、前記ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定し、前記決定は、前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいてなされ、前記嗜好値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザについての要求嗜好分散値を決定し、前記要求嗜好分散値は、前記ユーザが前記複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表し、１つ以上のプロセッサを使用して、前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定すること、を備える方法。
適用例１０：適用例９に記載の方法であって、前記嗜好値は、前記操作記録情報に含まれるユーザ活動のうち前記情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの数の、前記操作記録情報に含まれる前記複数の情報カテゴリに関連付けられているユーザ活動のインスタンスの総数に対する比に基づいて決定される、方法。
適用例１１：適用例９に記載の方法であって、前記要求嗜好分散値は、
【数３】
2015509222.tif 000014
として決定され、ここで、Ｈは、前記要求嗜好分散値を表し、Ｎは、前記複数の情報カテゴリの数を表し、Ｐｉは、情報カテゴリｉについての嗜好値を表している、方法。
適用例１２：適用例９に記載の方法であって、更に、前記複数の情報カテゴリのうち、嗜好値閾値未満である嗜好値に関連付けられている情報カテゴリをフィルタ除去することを備える方法。
適用例１３：適用例９に記載の方法であって、前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられるかどうかを決定することは、前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値以下である場合に、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定すること、前記要求嗜好分散値が前記要求嗜好分散閾値よりも大きい場合に、前記ユーザが前記要求分散ユーザグループに関連付けられていると決定すること、を含む、方法。
適用例１４：適用例９に記載の方法であって、更に、前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定し、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられているとの決定を受けて、前記ユーザに関連付けられている前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定し、前記クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を、推薦される製品情報として前記ユーザに送信すること、を備える方法。
適用例１５：適用例１４に記載の方法であって、前記複数の情報カテゴリは、複数の製品カテゴリを含み、前記クラスタ化製品情報の集合は、前記複数の製品カテゴリのうちのある製品カテゴリについてキーワードの集合を抽出すること、及び前記製品カテゴリに含まれる製品情報のうち前記キーワードの集合の少なくとも一部を含む製品情報のクラスタを決定することに、少なくとも一部には基づいて決定される、方法。
適用例１６：適用例１４に記載の方法であって、前記クラスタ化製品情報の集合の前記少なくとも一部分は、前記クラスタ化製品情報の集合に対応する訪問量及び訪問頻度を決定すること、前記クラスタ化製品情報の集合のうち訪問量閾値以上の訪問量に関連付けられ尚且つ訪問頻度閾値以上の訪問頻度に関連付けられる部分を決定すること、に少なくとも一部には基づいて決定される、方法。
適用例１７：コンピュータ読み取り可能ストレージ媒体に実装された、ユーザをユーザグループに分類するためのコンピュータプログラム製品であって、複数の情報カテゴリに関し、ユーザに関連付けられている操作記録情報を得るためのコンピュータ命令と、前記複数の情報カテゴリの少なくとも１つについて、前記ユーザの嗜好を示す嗜好値を決定するためのコンピュータ命令と、前記決定は、前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいてなされ、前記嗜好値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザについての要求嗜好分散値を決定するコンピュータ命令と、前記要求嗜好分散値は、前記ユーザが前記複数の情報カテゴリにわたって関心を分散させている程度を表し、前記要求嗜好分散値に少なくとも一部には基づいて、前記ユーザが要求集中ユーザグループに関連付けられているか否かを決定するためのコンピュータ命令と、を備えるコンピュータプログラム製品。
適用例１８：適用例１８に記載のコンピュータプログラム製品であって、更に、前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられていると決定し、前記ユーザが前記要求集中ユーザグループに関連付けられているとの決定を受けて、前記ユーザに関連付けられている前記操作記録情報に少なくとも一部には基づいて、クラスタ化製品情報の集合を決定し、前記クラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を前記ユーザに送信すること、を備えるコンピュータプログラム製品。
適用例１９：ユーザに情報を推薦するためのシステムであって、１つ以上のプロセッサであって、前記ユーザに製品情報を推薦する指示を受信し、製品情報のうち製品カテゴリに関連付けられている部分を含むクラスタ化製品情報の集合の少なくとも一部分を、推薦される製品情報として前記ユーザに送信するように構成されている１つ以上のプロセッサと、前記１つ以上のプロセッサに接続され、前記１つ以上のプロセッサに命令を提供するように構成されている１つ以上のメモリと、を備える、システム。
適用例２０：適用例１９に記載のシステムであって、前記１つ以上のプロセッサは、更に、前記製品カテゴリに関連付けられている前記製品情報から１つ以上のキーワードを抽出し、前記製品カテゴリに関連付けられている前記製品情報のうち前記１つ以上のキーワードの少なくとも一部を含む製品情報を、前記クラスタ化製品情報の集合に含められる製品情報のクラスタに含めるように構成されている、システム。