【手続補正書】
【提出日】平成20年7月10日(2008.7.10)
【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】
検索クエリに関連するプレーストコンテンツをパーソナライズする方法であって、
ユーザから検索クエリを受信するステップと、
前記ユーザに関連付けられたユーザプロファイルにアクセスするステップであって、前記ユーザプロファイルは、以前に発行された複数の検索クエリ内のクエリタームに、少なくとも部分的に基づいているステップと、
前記検索クエリに適合する一組のプレーストコンテンツを識別するステップと、
前記ユーザプロファイルと、前記プレーストコンテンツについてのそれぞれの入札値と、前記プレーストコンテンツについてのそれぞれのクリックスルーレートとに従って、前記一組のプレーストコンテンツの各プレーストコンテンツに得点を割り当てるステップであって、
前記ユーザプロファイルと、各プレーストコンテンツに関連付けられたプレーストコンテンツプロファイルとの間の類似性得点を判定するステップと、
前記類似性得点と前記それぞれのクリックスルーレートおよび前記それぞれの入札値を組み合わせて、各プレーストコンテンツに割り当てられる前記得点を判定するステップとを含む、得点を割り当てるステップと、
前記一組のプレーストコンテンツを、それらの得点に従ってランク付けするステップとを含む方法。
【請求項２】
前記ユーザプロファイルは、一組の文書から導き出される情報を含む、前記ユーザに関する情報に少なくとも部分的に基づき、前記一組の文書は、検索エンジンからの検索結果によって識別される文書と、前記検索エンジンからの検索結果によって識別される前記文書にリンクされた文書と、前記ユーザによってアクセスされた文書にリンクされた文書と、前記ユーザによって閲覧された文書とからなる組から選択された複数の文書を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記類似性得点を判定する前記ステップは、
前記ユーザプロファイルのユーザプロファイルベクトルであって、カテゴリとそれぞれの重みとの第１のペアを含むユーザプロファイルベクトルと、前記プレーストコンテンツのプレーストコンテンツプロファイルベクトルであって、カテゴリとそれぞれの重みとの第２のペアを含むプレーストコンテンツプロファイルベクトルとの間の数学的距離を判定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記類似性得点をスケーリングファクタに関連付けるステップをさらに含み、前記スケーリングファクタは複数のサブファクタのうちの１つから選択され、前記サブファクタのそれぞれは前記類似性得点の値の各範囲に関連付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記類似性得点をスケーリングファクタに関連付けるステップをさらに含み、前記一組のプレーストコンテンツの各プレーストコンテンツに前記得点を割り当てる前記ステップは、前記スケーリングファクタと、前記それぞれのクリックスルーレートと、前記それぞれの入札値とを乗算するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
最大の類似性得点に関連付けられる前記スケーリングファクタは、中位の類似性得点に関連付けられる前記スケーリングファクタよりも小さい、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記プレーストコンテンツを広告として提供するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
検索クエリに関連するプレーストコンテンツをパーソナライズするためのシステムであって、
以前に発行された複数の検索クエリ内のクエリタームに、少なくとも部分的に基づいているユーザプロファイルと、
複数のプレーストコンテンツを含むプレーストコンテンツサーバとを備え、前記プレーストコンテンツサーバは、検索クエリに適合する、前記複数のプレーストコンテンツのサブセットを識別し、前記ユーザプロファイルと、前記プレーストコンテンツについてのそれぞれの入札値と、前記プレーストコンテンツについてのそれぞれのクリックスルーレートとに従って、前記サブセット内の各プレーストコンテンツに得点を割り当て、前記プレーストコンテンツの前記それぞれの得点に基づいて前記サブセットをランク付けし、
前記得点は、前記ユーザプロファイルと、各プレーストコンテンツに関連付けられたプレーストコンテンツプロファイルとの間の類似性得点に基づいており、
前記類似性得点は、各プレーストコンテンツに割り当てられる前記得点を判定するために、前記それぞれのクリックスルーレート及び前記それぞれの入札値と組み合わされる、システム。
【請求項９】
前記ユーザプロファイルは、一組の文書から導き出される情報を含む、ユーザに関する情報に少なくとも部分的に基づき、前記一組の文書は、検索エンジンからの検索結果によって識別される文書と、前記検索エンジンからの検索結果によって識別される前記文書にリンクされた文書と、前記ユーザによってアクセスされた文書にリンクされた文書と、前記ユーザによって閲覧された文書とからなる組から選択された複数の文書を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記類似性得点は、前記ユーザプロファイルのユーザプロファイルベクトルであって、カテゴリとそれぞれの重みとの第１のペアを含むユーザプロファイルベクトルと、前記プレーストコンテンツのプレーストコンテンツプロファイルベクトルであって、カテゴリとそれぞれの重みとの第２のペアを含むプレーストコンテンツプロファイルベクトルとの間の数学的距離に基づいている、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記類似性得点に関連付けられたスケーリングファクタをさらに含み、前記スケーリングファクタは複数のサブファクタのうちの１つであり、前記サブファクタのそれぞれは前記類似性得点の値の各範囲に関連付けられる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プレーストコンテンツの組の中の各プレーストコンテンツの前記得点は、前記プレーストコンテンツについての、前記それぞれのスケーリングファクタと、前記それぞれのクリックスルーレートと、前記それぞれの入札値とを乗算した積に対応する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
最大の類似性得点に関連付けられる前記スケーリングファクタは、中位の類似性得点に関連付けられる前記スケーリングファクタよりも小さい、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プレーストコンテンツは広告である、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
プロセスを行うためにコンピュータが実行可能な１つまたは複数のプログラムを記憶するコンピュータ読取り可能媒体であって、前記コンピュータプログラム製品の前記１つまたは複数のプログラムは、
ユーザから検索クエリを受信するための命令と、
前記ユーザに関連付けられたユーザプロファイルにアクセスするための命令であって、前記ユーザプロファイルは、以前に発行された複数の検索クエリ内のクエリタームに、少なくとも部分的に基づいている、命令と、
前記検索クエリに適合する一組のプレーストコンテンツを識別するための命令と、
前記ユーザプロファイルと、前記プレーストコンテンツについてのそれぞれの入札値と、前記プレーストコンテンツについてのそれぞれのクリックスルーレートとに従って、前記一組のプレーストコンテンツの各プレーストコンテンツに得点を割り当てるための命令であって、
前記ユーザプロファイルと、各プレーストコンテンツに関連付けられたプレーストコンテンツプロファイルとの間の類似性得点を判定するための命令と、
前記類似性得点と前記それぞれのクリックスルーレートおよび前記それぞれの入札値を組み合わせて、各プレーストコンテンツに割り当てられる前記得点を判定するための命令とを含む、得点を割り当てるための命令と、
前記一組のプレーストコンテンツを、それらの得点に従ってランク付けするための命令とを含むコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１６】
検索クエリに関連するプレーストコンテンツをパーソナライズするためのシステムであって、少なくとも１つのコンピュータを備え、前記コンピュータが、
ユーザから検索クエリを受信するための手段と、
前記ユーザについてのユーザプロファイルにアクセスするための手段であって、前記ユーザプロファイルは、以前に発行された複数の検索クエリ内のクエリタームに、少なくとも部分的に基づいている、手段と、
前記検索クエリに適合する一組のプレーストコンテンツを識別するための手段と、
前記ユーザプロファイルと、前記プレーストコンテンツについてのそれぞれの入札とに従って、前記一組のプレーストコンテンツの各プレーストコンテンツに得点を割り当てるための手段であって、
前記ユーザプロファイルと、各プレーストコンテンツに関連付けられたプレーストコンテンツプロファイルとの間の類似性得点を判定するための手段と、
前記類似性得点と前記それぞれのクリックスルーレートおよび前記それぞれの入札値を組み合わせて、各プレーストコンテンツに割り当てられる前記得点を判定するための手段とを含む、得点を割り当てるための手段と、
前記一組のプレーストコンテンツを、それらの得点に従ってランク付けするための手段とを含む、システム。