(57)【要約】  推奨方法およびデバイスが開示される。方法は、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、およびユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得する段階であって、ユーザのインターネットサービスシーケンス、ユーザ嗜好ベクトル、および属性ベクトルは、ネットワークシステム内のインターネットサービスにユーザがアクセスするときに生成されるユーザのネットワーク行動データに基づく、獲得する段階と、１または複数の候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出する段階であって、ユーザ嗜好スコアは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、および候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに基づいて算出される、算出する段階と、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を候補インターネットサービス提供者に送信する段階を備える。本開示は、より質の高い潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨でき、これにより、ユーザの加入を増加させることができる。
2018537753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザをインターネットサービス提供者に推奨する方法であって、前記方法は、
プロセッサにより、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、および前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得する段階であって、前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記ユーザ嗜好ベクトル、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトルは、ネットワークシステム内で生成されるユーザのネットワーク行動データに基づく、獲得する段階と、
前記プロセッサにより、１または複数の候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出する段階であって、前記ユーザ嗜好スコアは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトル、前記インターネットサービスの前記属性ベクトル、および前記１または複数の候補インターネットサービス提供者より提供されるインターネットサービスリストに基づいて算出される、算出する段階と、
前記１または複数の候補インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアに基づいて、前記プロセッサにより、潜在的ユーザの推奨を前記１または複数の候補インターネットサービス提供者に送信する段階と
を備える方法。
【請求項２】
前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、および前記インターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを獲得する段階は、
前記プロセッサにより、予め定められた時間範囲内の前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスに前記ユーザがアクセスするときに生成される前記ユーザのネットワーク行動データの統計を収集する段階であって、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスは、ネットワーク行動発生の時間シーケンスとして体系化される、収集する段階と、
前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの属性ベクトルを取得すべく、前記プロセッサにより、前記インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを実行する段階と、
前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトルに従って前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを取得すべく、前記プロセッサにより、前記インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを実行する段階と
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを取得すべく、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの前記属性情報にベクトル化コーディングを実行する段階は、
式
【数１１】
2018537753.tif 000013
の値を最大化することによって前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを取得すべく、前記プロセッサにより、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの前記属性情報にベクトル化コーディングを実行する段階を含み、
ｗは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおける前記インターネットサービスを表し、
ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ）は、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおける前記インターネットサービスのコンテキストを表し、
ｐ（ｗ｜ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ））は、前記インターネットサービスの条件付き確率を表し、
Ｃは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおける前記インターネットサービスを含むインターネットサービスシーケンスのセットを表す、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトルに従って前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを取得すべく、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好にベクトル化コーディングを実行する段階は、
式
【数１２】
2018537753.tif 000014
の値を最大化することによって前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを取得すべく、前記プロセッサにより、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好にベクトル化コーディングを実行する段階を含み、
【数１３】
2018537753.tif 000015
であり、
ｕは、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを表し、
ｉｔｅｍｕｊは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるｊ個のインターネットサービスの前記属性ベクトルを表し、
ｔは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスに含まれるインターネットサービスの総数を表し、
ｐ（ｕ，ｉｔｅｍｕｊ）は、前記ｊ個のインターネットサービスのユーザ嗜好を表す、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
１または複数のインターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出する段階であって、前記ユーザ嗜好スコアは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトル、前記インターネットサービスの前記属性ベクトル、および前記１または複数の候補インターネットサービス提供者により提供される前記インターネットサービスリストに基づいて算出される、算出する段階は、
式
【数１４】
2018537753.tif 000016
に基づいて、候補インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアを算出する段階を含み、
ｕは、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを表し、
ｓは、前記インターネットサービス提供者を表し、
Ｓｃｏｒｅ（ｓ，ｕ）は、前記インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアを表し、
ｉｔｅｍｕｉは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるｉ個の前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを表し、
ｉｔｅｍｓｆは、前記インターネットサービス提供者により提供される前記インターネットサービスにおいてｉｔｅｍｕｉに最も類似する前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを表し、
ｔは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスに含まれる前記インターネットサービスの総数を表し、
Ｉｓは、前記インターネットサービス提供者により提供される前記インターネットサービスリストを表す、請求項１から４の何れか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を候補インターネットサービス提供者に送信する段階は、
前記候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアを獲得すべく、全インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて、前記インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアを正規化する段階と、
前記候補インターネットサービス提供者のための前記標準化されたユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を前記候補インターネットサービス提供者に送信する段階と
を含む、請求項１から５の何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記標準化されたユーザ嗜好スコアに従って潜在的ユーザの推奨を候補インターネットサービス提供者に送信する段階は、
予め定められた時間範囲内のユーザアクティブ度を決定する段階と、
前記予め定められた時間範囲内の前記ユーザアクティブ度、および前記候補インターネットサービス提供者のための前記標準化されたユーザ嗜好スコアに基づいて、前記潜在的ユーザの推奨を前記候補インターネットサービス提供者に送信する段階と
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
予め定められた時間範囲内のユーザアクティブ度を獲得する段階は、前記予め定められた時間範囲内に前記ユーザが訪れた１または複数のインターネットサービスの詳細ページに基づいて、前記予め定められた時間範囲内の前記ユーザアクティブ度を決定する段階を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザは、前記インターネットサービス提供者とこれまで関係を有していないユーザ、または前記インターネットサービス提供者と関係がある任意の直接的なネットワーク行動を起こしたことがないユーザを含む複数のユーザのうちの１つである、請求項１から８の何れか一項に記載の方法。
【請求項１０】
プロセッサと、
前記プロセッサにより実行されるプログラムロジックを実体的に格納する記憶媒体
を備える推奨デバイスであって、前記プログラムロジックは、
ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、および前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得するための、前記プロセッサにより実行されるベクトル獲得ロジックであって、前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記ユーザ嗜好ベクトル、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトルは、ネットワークシステム内の前記インターネットサービスに関するユーザのネットワーク行動データに基づく、ベクトル獲得ロジックと、
１または複数の候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出するための、前記プロセッサにより実行されるスコア算出ロジックであって、前記ユーザ嗜好スコアは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトル、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトル、および前記１または複数の候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに基づいて算出される、スコア算出ロジックと、
前記１または複数の候補インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を前記１または複数の候補インターネットサービス提供者に送信するための、前記プロセッサにより実行される推奨ロジックと
を含む、推奨デバイス。
【請求項１１】
前記ベクトル獲得ロジックは、
予め定められた時間範囲内の前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスに前記ユーザがアクセスするときに生成される前記ユーザのネットワーク行動データの統計を収集するための、前記プロセッサにより実行される収集ロジックであって、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスは、ネットワーク行動発生の時間シーケンスとして体系化される、収集ロジックと、
前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの属性ベクトルを取得すべく、前記インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを実行するための、前記プロセッサにより実行される属性情報のベクトル化コーディングロジックと、
前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトルに基づいて、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを取得すべく、前記インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを実行するための、前記プロセッサにより実行されるユーザ嗜好のベクトル化コーディングロジックと
をさらに含む、請求項１０に記載の推奨デバイス。
【請求項１２】
前記属性情報のベクトル化コーディングロジックは、
式
【数１５】
2018537753.tif 000017
の値を最大化することによって前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを取得すべく、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの前記属性情報にベクトル化コーディングを実行するロジックをさらに含み、
ｗは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスを表し、
ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ）は、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおける前記インターネットサービスのコンテキストを表し、
ｐ（ｗ｜ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ））は、前記インターネットサービスの条件付き確率を表し、
Ｃは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおける前記インターネットサービスを含むインターネットサービスシーケンスのセットを表す、請求項１１に記載の推奨デバイス。
【請求項１３】
前記ユーザ嗜好のベクトル化コーディングロジックは、
式
【数１６】
2018537753.tif 000018
の値を最大化することによって前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを取得すべく、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好にベクトル化コーディングを実行するロジックをさらに含み、
【数１７】
2018537753.tif 000019
であり、
ｕは、インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを表し、
ｉｔｅｍｕｊは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるｊ個のインターネットサービスの前記属性ベクトルを表し、
ｔは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスに含まれる前記インターネットサービスの総数を表し、
ｐ（ｕ，ｉｔｅｍｕｊ）は、前記ｊ個のインターネットサービスのユーザ嗜好を表す、請求項１１または１２に記載の推奨デバイス。
【請求項１４】
前記スコア算出ロジックは、
式
【数１８】
2018537753.tif 000020
に基づいて、候補インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアを算出するための、前記プロセッサにより実行されるユーザ嗜好スコアの算出ロジックをさらに含み、
【数１９】
2018537753.tif 000021
であり、
ｕは、インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを表し、
ｓは、前記インターネットサービス提供者を表し、
Ｓｃｏｒｅ（ｓ，ｕ）は、前記インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアを表し、
ｉｔｅｍｕｉは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるｉ個の前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを表し、
ｉｔｅｍｓｆは、前記インターネットサービス提供者により提供される前記インターネットサービスにおいてｉｔｅｍｕｉに最も類似する前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを表し、
ｔは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスに含まれるインターネットサービスの総数を表し、
Ｉｓは、前記インターネットサービス提供者により提供される前記インターネットサービスリストを表す、請求項１０から１３の何れか一項に記載の推奨デバイス。
【請求項１５】
前記推奨ロジックは、
前記１または複数の候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアを獲得すべく、全インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアに基づいて、インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアを正規化するための、前記プロセッサにより実行される正規化ロジックと、
前記１または複数の候補インターネットサービス提供者のための前記標準化されたユーザ嗜好スコアに基づいて、前記１または複数の候補インターネットサービス提供者に潜在的ユーザの推奨を送信するための、前記プロセッサにより実行される潜在的ユーザの推奨ロジックと
をさらに含む、請求項１０から１４の何れか一項に記載の推奨デバイス。
【請求項１６】
前記推奨ロジックは、
予め定められた時間範囲内のユーザアクティブ度を決定するための、前記プロセッサにより実行されるユーザアクティブ度の獲得ロジックをさらに含み、
前記潜在的ユーザの推奨ロジックは、前記予め定められた時間範囲内の前記ユーザアクティブ度、および前記１または複数の候補インターネットサービス提供者のための前記標準化されたユーザ嗜好スコアに基づいて、前記潜在的ユーザの推奨を前記１または複数の候補インターネットサービス提供者に送信するロジックをさらに含む、請求項１５に記載の推奨デバイス。
【請求項１７】
前記ユーザアクティブ度の獲得ロジックは、
前記予め定められた時間範囲内に前記ユーザが訪れたインターネットサービスの詳細ページの数に基づいて、前記予め定められた時間範囲内の前記ユーザアクティブ度を決定するための、前記プロセッサにより実行される詳細ページの決定ロジックをさらに含む、請求項１６に記載の推奨デバイス。
【請求項１８】
前記ユーザは、インターネットサービス提供者とこれまで関係を有していないユーザ、またはインターネットサービス提供者と任意の直接的なネットワーク行動取引を起こしたことがあるユーザを含む複数のユーザのうちの１つである、請求項１０から１７の何れか一項に記載の推奨デバイス。
【請求項１９】
プロセッサに、
ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得する手順であって、前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記ユーザ嗜好ベクトル、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトルは、ネットワークシステム内で生成されるユーザのネットワーク行動データに基づく、獲得する手順と、
１または複数の候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出する手順であって、前記ユーザ嗜好スコアは、前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトル、前記インターネットサービスの前記属性ベクトル、および前記１または複数の候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに基づいて算出される、算出する手順と、
前記１または複数の候補インターネットサービス提供者のための前記ユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を候補インターネットサービス提供者に送信する手順と
を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、前記インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、および前記インターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの前記属性ベクトルを獲得する手順は、
予め定められた時間範囲内の前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスに前記ユーザがアクセスするときに生成される前記ユーザのネットワーク行動データの統計を収集する手順であって、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスは、ネットワーク行動発生の時間シーケンスとして体系化される、収集する手順と、
前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの属性ベクトルを取得すべく、前記ユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別される前記インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを前記プロセッサにより実行する手順と、
前記ユーザのインターネットサービスシーケンス、および前記インターネットサービスの前記属性ベクトルに基づいて、前記インターネットサービスの前記ユーザ嗜好ベクトルを取得すべく、前記インターネットサービスのためのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを前記プロセッサにより実行する手順と
を備える、請求項１９に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本願は、２０１５年１１月１７日に出願された、「推奨を行うための方法および装置（Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｍａｋｉｎｇ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ）」と題する中国出願第２０１５１０７８８７３８．３号、および２０１６年１１月１５日に出願された、「推奨方法およびデバイス（Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）」と題する米国出願第１５／３５２，３１０号の優先権の利益を主張し、その両者は、その全体が参照として本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
［本開示の分野］
本開示は、インターネット技術の分野に関し、より詳細には、推奨方法およびデバイスに関する。
【０００３】
［関連技術の説明］
インターネット技術の発展と共に、ユーザが、ウェブサイトからますます多くのインターネットサービスを取得できる。ユーザがインターネットサービスを選択するためにウェブサイトをブラウジングするプロセスにおいて、ウェブサイト推奨システムが重要な役割を果たす。明確な需要を有しないユーザは、ウェブサイト推奨システムによって推奨されるインターネットサービスを直接選択し得るので、ウェブサイト推奨システムは、特に、明確な需要を有しないユーザをターゲットとする。現在、ウェブサイトは、ユーザにインターネットサービスを推奨する独自の推奨システムを有する。
【０００４】
潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨する典型的な手法は、インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスと（クリック、ブラウジング、または購入のような）直接的な行動取引を起こしたことがあるユーザを選択し、潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨することである。しかしながら、この典型的な方法によって推奨されるユーザの数は、多くの場合限定的で、ユーザのカバー率は比較的低い。
【発明の概要】
【０００５】
本開示は、より質の高い潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨するために用いられる推奨方法およびデバイスを提供し、これにより、ユーザの加入を増加させる。
【０００６】
本開示の１つの態様は、ユーザをインターネットサービス提供者に推奨する方法を提供し、方法は、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、およびユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得する段階であって、ユーザのインターネットサービスシーケンス、ユーザ嗜好ベクトル、および属性ベクトルは、ネットワークシステム内のインターネットサービスにユーザがアクセスするときに生成されるユーザのネットワーク行動データに基づく、獲得する段階と、１または複数の候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出する段階であって、ユーザ嗜好スコアは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、およびインターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに基づいて算出される、算出する段階と、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を候補インターネットサービス提供者に送信する段階を備える。
【０００７】
本開示の別の態様は、推奨デバイスを提供し、推奨デバイスは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、およびユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得するために用いられる、ベクトル獲得モジュールまたはロジックであって、ユーザのインターネットサービスシーケンス、ユーザ嗜好ベクトル、および属性ベクトルは、ネットワークシステム内のインターネットサービスに関するユーザのネットワーク行動データに基づく、ベクトル獲得モジュールまたはロジックと、１または複数の候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出するために用いられる、スコア獲得モジュールまたはロジックであって、ユーザ嗜好スコアは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、およびインターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに基づいて算出される、スコア獲得モジュールまたはロジックと、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を候補インターネットサービス提供者に送信するために用いられる、推奨モジュールまたはロジックを備える。
【０００８】
本開示において、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、およびインターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスの属性ベクトルは、特定の時間範囲内にユーザがネットワークシステム内のインターネットサービスにアクセスするときに生成されるユーザのネットワーク行動データに従って獲得される。次に、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、および候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに従って獲得され、候補インターネットサービス提供者のための任意のユーザ嗜好スコアが算出され得る。１つの実施形態において、これは、候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがあるユーザに限定されない。次に、潜在的ユーザが、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って候補インターネットサービス提供者に推奨され、これにより、推奨ユーザの質を保証する。したがって、本開示がより質の高い潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨できることが明らかであり、これにより、ユーザの加入が増加する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本明細書において説明される図面は、本開示のさらなる理解を提供するために用いられ、本出願の一部を構成する。本開示の例示的な実施形態およびその説明は、本開示を不適切に限定するのではなく、本開示を説明することを意図する。
【００１０】
【図１】本開示の１つの実施形態に係るユーザをインターネットサービス提供者に推奨する方法のフロー図を示す。
【００１１】
【図２】本開示の１つの実施形態に係るユーザをインターネットサービス提供者に推奨する方法のフロー図を示す。
【００１２】
【図３】本開示の１つの実施形態に係るユーザをインターネットサービス提供者に推奨する方法のフロー図を示す。
【００１３】
【図４】本開示の１つの実施形態に係る推奨デバイスの構造図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
ここで、主題が添付図面を参照して以下でより十分に説明され、添付図面は、本明細書の一部を形成し、例示として、具体的な例示的な実施形態を示す。しかしながら、主題は、様々な異なる形態で具現化されてよく、そのため、カバーされるまたは特許請求の範囲に記載される主題は、本明細書に記載されるいかなる例示的な実施形態にも限定されないものとして解釈されることが意図される。例示的な実施形態は、例示として提供されるに過ぎない。同様に、特許請求の範囲に記載される、またはカバーされる主題について合理的に広い範囲が意図される。とりわけ、例えば、主題は、方法、デバイス、コンポーネント、またはシステムとして具現化されてよい。したがって、実施形態は、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または（ソフトウェアそれ自体以外の）それらの任意の組み合わせの形態をとってよい。以下の詳細な説明は、そのため、限定的な意味で解釈されることが意図されない。
【００１５】
本明細書および特許請求の範囲にわたって、用語は、明示的に述べられた意味を超えて、文脈において示唆または暗示されたニュアンス付けされた意味を有してよい。同様に、本明細書において用いられる「１つの実施形態において」という語句は、必ずしも同一の実施形態を指すわけではなく、本明細書において用いられる「別の実施形態において」という語句は、必ずしも異なる実施形態を指すわけではない。例えば、特許請求の範囲に記載される主題は、全体的にまたは部分的に、例示的な実施形態の組み合わせを含むことが意図される。
【００１６】
概して、用語は、文脈における用法から、少なくとも部分的に理解され得る。例えば、本明細書において用いられる「および」、「または」、または「および／または」などの用語は、そのような用語が用いられる文脈に少なくとも部分的に依存し得る様々な意味を含んでよい。典型的に、Ａ、ＢまたはＣなどの列挙を関連付けるために用いられる場合の「または」は、ここで包括的な意味で用いられるＡ、Ｂ、およびＣ、ならびにここで排他的な意味で用いられるＡ、ＢまたはＣを意味することを意図している。加えて、本明細書において用いられる「１または複数」という用語は、文脈に少なくとも部分的に依存し、任意の特徴、構造、または特性を単数の意味で説明するために用いられてよく、または、特徴、構造、または特性の組み合わせを複数の意味で説明するために用いられてよい。同様に、「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、または「その（ｔｈｅ）」などの用語は、ここでも文脈に少なくとも部分的に依存して、単数の用法を伝えるもの、または複数の用法を伝えるものと理解されてよい。加えて、「に基づき」という用語は、必ずしも排他的な要素のセットを伝えることを意図するものではないと理解されてよく、代わりに、ここでも文脈に少なくとも部分的に依存して、必ずしも明示的に説明されない追加的な要素の存在を許容してよい。
【００１７】
本明細書において提供されている詳細な説明は、既知の概念の広範なまたは詳細な議論として意図されておらず、そのため、当業者に一般的に知られている詳細は、省略されていてもよく、または要約的な方式で扱われてもよい。ここで、本開示の特定の実施形態が、前述の図面を参照して議論され、同様の参照番号が、同様のコンポーネントを指す。
【００１８】
図１は、本開示の実施形態において提供される推奨方法のフロー図を示す。
【００１９】
段階１０１において、方法は、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、およびユーザのインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得し、ユーザのインターネットサービスシーケンス、ユーザ嗜好ベクトル、および属性ベクトルは、ネットワークシステム内のインターネットサービスにユーザがアクセスするときに生成されるユーザの行動データに基づく。
【００２０】
段階１０２において、方法は、１または複数の候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出し、ユーザ嗜好スコアは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、およびインターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに基づいて算出される。１つの実施形態において、候補インターネットサービス提供者は、インターネットサービス提供者により提供される１または複数のインターネットサービスリストから選択されるインターネットサービスを提供するインターネットサービス提供者のリストから選択されてよい。
【００２１】
段階１０３において、方法は、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザの推奨を候補インターネットサービス提供者に送信する。
【００２２】
図１において示される方法は、より質の高い潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨すべく、推奨デバイスにより実施され、これにより、インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスの普及および適用を促進する。この実施形態により提供される方法は、ユーザの推奨を必要とする任意のインターネットベースのアプリケーションに用いられ得る。
【００２３】
例えば、オンラインストアが、ｅコマースウェブサイト上で商品を公開するとき、ｅコマースウェブサイトは、オンラインストアに対する潜在的ユーザ（例えば、購入者）の推奨を受信すべく、図１に示される方法を採用できる。別の例として、ビデオリソース供給業者が、リソースダウンロードウェブサイト上にビデオリソースをアップロードするとき、リソースダウンロードウェブサイトは、潜在的ダウンロードユーザの推奨を受信できる。別の例として、テイクアウト供給業者（例えば、レストラン）が、テイクアウトのクライアント（例えば、モバイルアプリケーション）を介してテイクアウトサービスを提供するとき、テイクアウトのクライアントは、潜在的顧客の推奨を受信できる。
【００２４】
異なる実施形態によれば、ネットワークシステム、ネットワークシステムにおけるユーザ、ユーザのネットワーク行動、およびインターネットサービスは、異なってよい。図示される実施形態は、ネットワークシステムの実装、ネットワークシステムにおけるユーザ、ユーザのネットワーク行動、およびインターネットサービスを指定しない。例えば、ネットワークシステムは、ｅコマースウェブサイトに基づくネットワークシステムであってよい。この例において、ネットワークシステム内のインターネットサービスは、例えば、ユーザが購入するために、商品がネットワークシステムを介して提供されるショッピングサービスであってよい。ネットワークシステムにおけるユーザのネットワーク行動は、ブラウジング、ブックマーク、ショッピングカートへの追加、購入、支払、およびコメントの行為のうち１または複数を含んでよい。
【００２５】
別の例として、ネットワークシステムは、リソースダウンロードウェブサイトに基づくネットワークシステムであってよい。これに応じて、ネットワークシステム内のインターネットサービスは、例えば、オーディオ、ビデオ、またはテキストリソースがダウンロードできる、リソースダウンロードサービスであってよい。ネットワークシステムにおけるユーザのネットワーク行動は、プレビュー、ダウンロード、再生などの行為のうち１または複数を含んでよい。加えて、インターネットサービスは、また、洗車サービス、オンライン予約サービス、メンテナンスサービス、マッサージサービス、クリーニングサービス、インハウスシェフサービス、ハウスキーピングサービス、家庭教師サービス、エンターテイメントサービス、飲食サービス、トラベルサービス、ホテルサービス、レンタカーサービス、および他の同様のサービスであってよい。
【００２６】
上記の例から、この実施形態において提供されるインターネットサービスは、ネットワークを介してユーザに提供されるサービスを指し、ｅコマース、ｅガバメント、および企業の電子的なビジネスプロセスのような特定用途向け分野におけるサービスであってよい。したがって、インターネットサービスの供給業者は、インターネットサービス提供者と呼ばれる。ショッピングサービスのインターネットサービスを例としてあげると、インターネットサービス提供者は、商品を提供する、オンラインストアまたは小売店であってよい。
【００２７】
図１において示される方法を実施するために用いられる推奨されるデバイスは、ウェブサイトもしくはクライアント両者の機能モジュールとして実装され得、またはウェブサイトもしくはクライアントから独立するものであってよいが、ウェブサイトもしくはクライアント両者と通信でき、これにより、ウェブサイトもしくはクライアントと協働して推奨を完了することは留意に値する。
【００２８】
提供されるインターネットサービスをより良好に促進するまたは販売するために、インターネットサービス提供者は、概して、独自のユーザ群に対して、サービスプロモーションを行う、またはマーケティング戦略を利用する。インターネットサービス提供者のユーザ群は、既存ユーザを含むだけでなく、一部の潜在的ユーザも含む。インターネットサービス提供者に関して言えば、彼らは、通常、より質の高い潜在的ユーザを識別する必要がある。本開示において示される方法は、より質の高い潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨できる。
【００２９】
１つの実施形態において、潜在的ユーザが、ネットワークシステムにおける任意のインターネットサービス提供者に推奨され得る。説明および区別を容易にすべく、インターネットサービス提供者のうちの１つに潜在的ユーザを推奨する以下の例が提供され、インターネットサービス提供者は、「候補」インターネットサービス提供者と呼ばれる。候補インターネットサービス提供者は、ネットワークシステムにおける任意のインターネットサービス提供者であってよい。
【００３０】
より質の高い潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨すべく、従来技術とは異なり、推奨ユーザの範囲は、候補インターネットサービス提供者により提供されるネットワークサービスと、以前に行動的取引を起こしたことがあるユーザに限定されない。むしろ、ユーザは、ネットワークシステムにおける任意のユーザ群から推奨され、これにより、推奨される潜在的ユーザの数を増加させる。換言すると、ユーザは、候補インターネットサービス提供者と関係を有していないユーザ、または候補インターネットサービス提供者と関係がある任意の直接的なネットワーク行動を起こしたことがないユーザを含む。別の実施形態において、本開示におけるユーザは、また、候補インターネットサービス提供者と関係を有しているユーザ、または候補インターネットサービス提供者と関係がある直接的なネットワーク行動を起こしたことがあるユーザを含んでよい。ネットワークシステムにおける任意のユーザ群から潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨することに関して、図示される実施形態は、候補インターネットサービス提供者のための、任意のユーザの嗜好スコアを算出し、次に、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて推奨を行う。さらに、図示される実施形態は、ネットワークシステムにおける、ユーザのネットワーク行動およびインターネットサービスをベクトル化することによって、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出する条件を定義する。これにより、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアの算出は、もはや制限されない。次に、任意のインターネットサービス提供者のための任意のユーザ嗜好スコアが、ベクトル化された結果に基づいて算出され得、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザをインターネットサービス提供者にさらに推奨する。
【００３１】
１つの実施形態において、推奨デバイスは、インターネットサービス提供者の要求に従って潜在的ユーザを推奨でき、および潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に周期的に推奨でき、またはこれら２つの方法を組み合わせることにより推奨する。
【００３２】
１つの実施形態において、潜在的ユーザが候補インターネットサービス提供者に推奨されるとき、例えば、事前設定された推奨サイクルに達しているとき、または候補インターネットサービス提供者からの推奨要求が受信されているとき、推奨デバイスは、指定された時間範囲におけるネットワークシステムのログデータを取得することができ、そこから、特定の時間範囲内のネットワークシステムにおけるインターネットサービスのユーザによって生成されるネットワーク行動データが取得され得る。例えば、特定の時間範囲内のインターネットサービスにアクセスするとき、ユーザによって生成されるネットワーク行動データは、ユーザＩＤ、ネットワーク行動タイプ、ネットワーク行動発生時間、インターネットサービスの識別、インターネットサービス属性、ユーザの端末タイプ、およびユーザの端末識別のような特定の時間範囲内のインターネットサービスの、ユーザのクリック、ブラウジング、購入、ブックマーク、および他のネットワーク行動によって生成されるデータを含む。
【００３３】
ネットワーク行動データが、１つの実施形態において、ネットワークシステム内で継続的に生成されることと、過去のネットワーク行動データの影響が、時間が経過するにつれて弱まる可能性が高いこととを考慮して、この実施形態は、ある時間範囲内のネットワーク行動データを選択する。ある時間範囲は、インターネットサービス提供者およびインターネットサービスシナリオの要件に従って柔軟に設定されることができる。例えば、時間範囲は、直近の月、直近の週、または直近の日もしくは数日（例えば、３日）であってよい。
【００３４】
１つの実施形態において、推奨デバイスは、特定の時間範囲内のネットワークシステムにおけるインターネットサービスについて生成される任意のユーザのネットワーク行動データを取得できる。この実施形態において提供される推奨方法は、ユーザの数を指定しない。好ましくは、特定の時間範囲内のネットワークシステムにおける各ユーザのネットワーク行動データが選択される。
【００３５】
１つの実施形態において、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、およびインターネットサービスシーケンスにおいて識別されるインターネットサービスの属性ベクトルを獲得する段階は、図２において示される方法により実行されてよい。
【００３６】
図２において示されるように、特定の時間範囲内のインターネットサービスに関するユーザのネットワーク行動データを取得する段階の後、段階２０１において、方法は、特定の時間範囲内のインターネットサービスについて生成されるユーザのネットワーク行動データの統計を収集し、これにより、ネットワーク行動発生の時間シーケンスに従ってユーザのインターネットサービスシーケンスを取得する。例えば、特定の時間範囲内にユーザｕ１がｎ１個のインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがある場合、ユーザｕ１のインターネットサービスシーケンスは、ｕ１＝｛ｗ１，ｗ２，...，ｗｎ１｝として表され得る。特定の時間範囲内にユーザｕ２がｎ２個のインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがある場合、ユーザｕ２のインターネットサービスシーケンスは、ｕ２＝｛ｗ１，ｗ２，...，ｗｎ２｝として表され得る。特定の時間範囲内にユーザｕｍがｎｍ個のインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがある場合、ユーザｕｍのインターネットサービスシーケンスは、ｕｍ＝｛ｗ１，ｗ２，...，ｗｎｍ｝として表され得る。ここで、ｗは、特定の時間範囲内にユーザがネットワーク行動取引を起こしたことがあるインターネットサービスを表し、ｗの下付き文字は、インターネットサービスの数を表す。
【００３７】
段階２０２において、方法は、インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを実行して、ユーザのインターネットサービスシーケンスに従ってインターネットサービスの属性ベクトルを取得する。ユーザが、いくつかのインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがあってよく、多くのユーザが、同一のインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがあってよいことは留意に値する。したがって、所与のインターネットサービスが、様々なインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがある多くのユーザのインターネットサービスシーケンスに含められてよい。したがって、ベクトル化コーディングが、インターネットサービスの属性情報に行われ得て、インターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがある全ユーザのインターネットサービスシーケンスに従ってインターネットサービスの属性ベクトルを取得する。
【００３８】
１つの実施形態において、次式（１）が、最適化目的として用いられ得る。ベクトル化コーディングは、インターネットサービスの属性情報に行われて、式（１）の値を最大化することを目標にインターネットサービスの属性ベクトルを取得する。
【数１】
2018537753.tif 000003
【００３９】
上記の式（１）において、ｗは、ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスを表し、ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ）は、ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスｗのコンテキストを表す。ここで、第１指定距離（ｄｅｓｉｇｎａｔｅｄ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）と指定される、左辺とインターネットサービスｗとの間の距離、および第２指定距離と指定される、右辺とインターネットサービスｗとの間の距離が、インターネットサービスｗのコンテキストを構成する。第１および第２指定距離は、同一または異なるものであってよい。例えば、第１指定距離は、０、１、２、であってよく、第２指定距離は、０、１、２、または３、であってよいなどである。好ましくは、第１および第２距離は、同時に０ではない。ｐ（ｗ｜ｃｏｎｔｅｘｔ（ｗ））は、インターネットサービスｗの条件付き確率を表し、Ｃは、ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスｗを含むインターネットサービスシーケンスのセットを表す。例えば、Ｇｏｏｇｌｅのオープンソースであるｗｏｒｄ２ｖｅｃが、インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを行うために適用され得る。代替的に、埋め込みコーディングが、ニューラルネットワークの言語モデルに基づいて、インターネットサービスの属性情報に行われ得る。埋め込みの目的関数は、上記の式（１）である。
【００４０】
段階２０３において、方法は、インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを実行して、ユーザのインターネットサービスシーケンスおよびインターネットサービスの属性ベクトルに従ってインターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルを取得する。
【００４１】
具体的には、ユーザがインターネットサービスをクリックすることのようなインターネットサービスとのネットワーク行動取引を起こしたことがあるとき、ユーザは嗜好を示す。これは、インターネットサービスに関するユーザのネットワーク嗜好度を表す。インターネットサービスに関するユーザの興味モデルは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、すなわち、インターネットサービスに関するユーザの嗜好ベクトルを介して取得され得る。
【００４２】
式
【数２】
2018537753.tif 000004
は、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルと、インターネットサービスの属性ベクトルとの内積の線形変換（シグモイド）を通じて取得され得る。この式は、インターネットサービスに関するユーザの嗜好度を表すことができる。ここで、ｐ（ｕ，ｉｔｅｍｕｊ）は、インターネットサービスシーケンスにおけるｊ個のインターネットサービスに関するユーザの嗜好度を表し、ｕは、インターネットサービスに関するユーザの嗜好ベクトルを表し、ｉｔｅｍｕｊは、ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるｊ個のインターネットサービスに関する属性ベクトルを表す。
【００４３】
ユーザが、上記のインターネットサービスのうちの１つとネットワーク行動取引を起こしたことがある場合、インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを行うプロセスは、１つの実施形態において、最大化するプロセスｐ（ｕ，ｉｔｅｍｕｊ）である。ユーザがインターネットサービスシーケンス全体において、インターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがある場合、１つの実施形態において、インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを行うプロセスは、以下の式（２）を最大化するプロセスである。つまり、次式（２）が最適化目的として用いられ得る。ベクトル化コーディングは、インターネットサービスのユーザ嗜好に行われ得て、式（２）
【数３】
2018537753.tif 000005
の値を最大化することを目標にインターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルを取得する。
【００４４】
上記の式（２）において、ｕは、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルを表し、ｉｔｅｍｕｊは、ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるｊ個のインターネットサービスの属性ベクトルを表し、ｔは、ユーザのインターネットサービスシーケンスに含まれるインターネットサービスの総数を表す。
【００４５】
上記の式（２）を解くプロセスにおいて、ｆ＝σ（ｕ・・・ｉｔｅｍｕｊ）が設定されるとき、
【数４】
2018537753.tif 000006
が取得され得る。これに基づいて、インターネットサービスに関するユーザの嗜好ベクトルｕを更新するプロセスは、式（３）
【数５】
2018537753.tif 000007
を適用することにより実現され得る。
【００４６】
ユーザのインターネットサービスシーケンスが上記プロセスに従って処理された後、インターネットサービスに関する各ユーザの嗜好ベクトルが取得され得る。
【００４７】
インターネットサービスシーケンス、インターネットサービスの嗜好ベクトル、およびインターネットサービスの属性ベクトルを取得する段階の後、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアが、ユーザのネットワーク行動取引を含むインターネットサービス、候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、およびインターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアと組み合わせて算出され得、インターネットサービスに関するユーザの嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨すべく用いられ得る。
【００４８】
１つの実施形態において、候補インターネットサービス提供者の各ユーザ嗜好スコアは、以下の式（４）
【数６】
2018537753.tif 000008
に従って算出され得る。
【００４９】
上記の式（４）において、ｕは、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルを表し、ｓは、候補インターネットサービス提供者を表し、Ｓｃｏｒｅ（ｓ，ｕ）は、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを表す。
【００５０】
式
【数７】
2018537753.tif 000009
ｉｔｅｍｕｉは、ユーザのインターネットサービスシーケンスにおけるｉ個のインターネットサービスの属性ベクトルを表し、ユーザのインターネットサービスシーケンスにおける全インターネットサービスの属性ベクトルが、ベクトルシーケンス、例えば、Ｉｕ＝｛ｉｔｅｍｕ１，ｉｔｅｍｕ２，...，ｉｔｅｍｕｔ｝を形成する。ｉｔｅｍｓｆは、候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスにおいてｉｔｅｍｕｉと類似度が最も高いインターネットサービスの属性ベクトルを表し、ｔは、ユーザのインターネットサービスシーケンスに含まれるインターネットサービスの総数を表し、Ｉｓは、候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストを表す。
【００５１】
候補インターネットサービス提供者の各ユーザ嗜好スコアは、上記の式（４）に従って算出され得る。その後、潜在的ユーザが候補インターネットサービス提供者の各ユーザ嗜好スコアに従って候補インターネットサービス提供者のために決定され得る。１つの実施形態において、嗜好スコアがより高いほど、ユーザが候補インターネットサービス提供者のための潜在的ユーザである可能性がより高くなる。
【００５２】
１つの実施形態において、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて候補インターネットサービス提供者に潜在的ユーザの推奨を送信する段階は、図３に示される方法をさらに含んでよい。
【００５３】
異なるユーザが、異なるネットワーク行動の度合いを有することを考慮して、同一のインターネットサービス提供者のための異なるユーザの嗜好スコアは、通常、異なるユーザ間での相互比較性をほとんどまたは全く有しない。
【００５４】
より良好な比較のため、段階３０１において、方法は、全インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに基づいて、インターネットサービス提供者のためのユーザスコアを正規化し、それにより、それをインターネットサービス提供者の（標準化された嗜好スコアと呼ばれる）ユーザ嗜好確率に変換する。これにより、同一のインターネットサービス提供者のための異なる標準化されたユーザ嗜好スコアが比較され得る。
【００５５】
これに基づいて、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨する方法は、１つの実施形態において、候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアを獲得すべく、全インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを正規化する段階と、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨する段階を備える。
【００５６】
正規化方法の１つの実施形態が、次式（５）において示される。
【数８】
2018537753.tif 000010
【００５７】
ｐ（ｓｄ｜ｕ）は、候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアを表し、Ｓｃｏｒｅ（ｓｉ，ｕ）は、ｉ個のインターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを表し、Ｎは、インターネットサービス提供者の総数を表し、ｓｄは、候補インターネットサービス提供者を表し、Ｓｃｏｒｅ（ｓｄ，ｕ）は、候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを表す。
【００５８】
例えば、最高ランクの標準化された嗜好スコアの一部のユーザが、候補インターネットサービス提供者の潜在的ユーザとして候補インターネットサービス提供者に推奨されるために選択され得、これにより、候補インターネットサービス提供者のための各標準化されたユーザ嗜好スコアが獲得された後、候補インターネットサービス提供者に推奨する。代替的に、事前設定されたスコア閾値よりも大きい標準化された嗜好スコアの一部のユーザが、また、候補インターネットサービス提供者のための各標準化されたユーザ嗜好スコアが獲得された後、候補インターネットサービス提供者の潜在的ユーザとして候補インターネットサービス提供者に推奨されるために選択され得る。
【００５９】
さらに、より高い質の潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨すべく、候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアを用いることに加えて、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度（例えば、ユーザアクティビティの程度）が任意で組み合わされてよい。
【００６０】
利用される場合、段階３０２において、方法は、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度を決定し、段階３０３において、予め定められた時間範囲内のユーザアクティブ度、および候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアに基づいて、潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨する。
【００６１】
任意で、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度は、特定の時間範囲内にユーザが訪れたインターネットサービスの詳細ページの数に従って決定され得る。１つの実施形態において、ユーザが訪れたインターネットサービスの詳細ページの数がより大きいほど、ユーザアクティブ度がより高く、逆にユーザが訪れたインターネットサービスの詳細ページの数がより少ないほど、ユーザアクティブ度がより低い。特定の時間範囲内のユーザアクティブ度は、具体的に次式によって取得され得る。
【数９】
2018537753.tif 000011
【００６２】
上記の式（６）において、ａｃｔｉｖｅ（ｕ）は、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度を表し、ｐｖは、特定の時間範囲内にユーザが訪れたインターネットサービスの詳細ページの数を表す。
【００６３】
１つの実施形態において、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度および候補インターネットサービス提供者のための標準のユーザ嗜好スコアに従って、潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨することは、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度および候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアのための数値処理を行う段階と、候補インターネットサービス提供者のための総合ユーザスコアを獲得する段階を備え、次に、候補インターネットサービス提供者のための総合ユーザスコアに従って、潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨する段階を備える。例えば、最高ランクの総合スコアの一部のユーザが、候補インターネットサービス提供者の潜在的ユーザとして候補インターネットサービス提供者に推奨されるために選択され得、これにより、候補インターネットサービス提供者に推奨される。代替的に、事前設定されたスコア閾値よりも大きい総合スコアの一部のユーザが、候補インターネットサービス提供者の潜在的ユーザとして候補インターネットサービス提供者に推奨されるために選択され得る。
【００６４】
１つの実施形態において、総合スコアを算出する方法は、次式で示される。
【数１０】
2018537753.tif 000012
【００６５】
上記の式（７）において、Ｓ（ｓｄ，ｕ）は、候補インターネットサービス提供者のための総合ユーザスコアを表し、上記の複数の式における対応する説明が、他の記号の意味に関しては参照され得る。
【００６６】
例えば、インターネットサービス提供者ＳのユーザＡの標準化された嗜好スコアが０．８であると仮定し、インターネットサービス提供者ＳのユーザＢの標準化された嗜好スコアが０．７であると仮定すると、ユーザＢと比較した場合、ユーザＡが、インターネットサービス提供者Ｓに推奨される優先権を有する。しかしながら、１つの実施形態において、ユーザＡのアクティブ度がユーザＢのアクティブ度より低く、例えば、ユーザＡのアクティブ度は２であり、ユーザＢのアクティブ度は１０である。したがって、ユーザＢがインターネットサービス提供者Ｓの潜在的ユーザになる確率がより高い。インターネットサービス提供者ＳのためのユーザＡの総合スコアは１．６であり、一方で、インターネットサービス提供者ＳのためのユーザＢの総合スコアは７であり、ユーザＢの総合スコアは、ユーザＡの総合スコアよりも大きくなる。したがって、ユーザＢが最初にインターネットサービス提供者Ｓに推奨される必要があり、それが、インターネットサービス提供者Ｓに推奨される潜在的ユーザの質を向上するために有益である。
【００６７】
１つの実施形態において、推奨デバイスは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスの属性ベクトル、および特定の時間範囲内のネットワークシステムにおけるインターネットサービスに関するユーザのネットワーク行動データに従ってインターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストを獲得し、次に、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、および候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに従って候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを獲得して、候補インターネットサービス提供者のための任意のユーザ嗜好スコアを算出する。ユーザが、候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがあるユーザでなければならないとは指定されていない。それにより、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って、潜在的ユーザが、候補インターネットサービス提供者に推奨され得、これにより、推奨ユーザの質を保証する。したがって、本開示が、より質の高い潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨できることが明らかであり、これにより、ユーザの加入を増加させる。
【００６８】
前述の実施形態は、一連の行為の組み合わせとして説明されているが、当業者であれば、本開示が、説明されている行為のシーケンスに限定されておらず、いくつかの段階が、本出願に従って他のシーケンスで、または同時に行われ得ることを理解すべきであることに留意すべきである。
第２に、当業者は、また、本明細書において説明されている実施形態は、単に好ましい実施形態であり、関係する行為およびモジュールは、本開示に絶対的に必要ではないことを理解すべきである。
【００６９】
上記の実施形態において、様々な実施形態の説明は異なる重点を有し、詳細に説明されていない特定の実施形態については、他の実施形態の関連する説明を参照されたい。
【００７０】
図４は、本開示の実施形態において提供される推奨デバイスの構造図を示する。図４において示されるように、デバイスは、ベクトル獲得ロジック４１、スコア算出ロジック４２、および推奨ロジック４３を含む。
【００７１】
ベクトル獲得ロジック４１は、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスの属性ベクトル、および特定の時間範囲内のネットワークシステムにおけるインターネットサービスに関するユーザのネットワーク行動データに従ってインターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストを獲得するために用いられる。
【００７２】
スコア算出ロジック４２は、ベクトル獲得ロジック４１により獲得されるユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、および候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに従って候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを獲得するために用いられる。
【００７３】
推奨ロジック４３は、インターネットサービス提供者のためのスコア算出ロジック４２により獲得されるユーザ嗜好スコアに従って潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨するために用いられる。
【００７４】
１つの実施形態において、ベクトル獲得ロジック４１は、特定の時間範囲内にユーザがインターネットサービスにアクセスするときに生成されるユーザのネットワーク行動データの統計を収集し、これにより、ネットワーク行動発生の時間シーケンスに従ってユーザのインターネットサービスシーケンスを取得する、収集するためと、インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを行って、ユーザのインターネットサービスシーケンスに従ってインターネットサービスの属性ベクトルを取得するためと、インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを行って、ユーザのインターネットサービスシーケンスおよびインターネットサービスの属性ベクトルに従ってインターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルを取得するために特に用いられ得る。
【００７５】
さらに、インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを行って、ユーザのインターネットサービスシーケンスに従ってインターネットサービスの属性ベクトルを取得するとき、ベクトル獲得ロジック４１は、インターネットサービスの属性情報にベクトル化コーディングを行って、式（１）の値を最大化することを目標にインターネットサービスの属性ベクトルを取得するために特に用いられ得る。式（１）に関連する説明は前述の実施形態に含まれており、そのため、ここで繰り返されない。
【００７６】
さらに、インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを行って、ユーザのインターネットサービスシーケンス、およびインターネットサービスの属性ベクトルに従ってインターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルを取得するとき、ベクトル獲得ロジック４１は、インターネットサービスのユーザ嗜好にベクトル化コーディングを行って、式（２）の値を最大化することを目標にインターネットサービスのユーザ嗜好ベクトルを取得するために特に用いられ得る。式（２）に関連する説明は前述の実施形態に含まれており、そのため、ここで繰り返されない。
【００７７】
１つの実施形態において、スコア算出ロジック４２は、式（４）に従って、各候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを算出するために特に用いられ得る。式（４）に関する説明は、前述の実施形態に含まれており、そのため、明確化のためにここで繰り返されない。
【００７８】
１つの実施形態において、推奨ロジック４３は、候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアを獲得すべく、全インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを正規化するためと、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨するために特に用いられ得る。
【００７９】
さらに、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨するとき、推奨ロジック４３は、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度を獲得するためと、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度、および候補インターネットサービス提供者のための標準化されたユーザ嗜好スコアに従って潜在的ユーザを候補インターネットサービス提供者に推奨するために特に用いられ得る。
【００８０】
さらに、特定の時間範囲内のユーザアクティブ度を獲得するとき、推奨ロジック４３は、特定の時間範囲内にユーザが訪れたインターネットサービスの詳細ページの数に従って特定の時間範囲内のユーザアクティブ度を決定するために特に用いられ得る。
【００８１】
１つの実施形態において、インターネットサービスは、商品が、ユーザがネットワークシステムを介して購入するために提供される、例えば、ショッピングサービスであってよく、したがって、インターネットサービス提供者は、オンラインストアまたは小売店であってよい。
【００８２】
本実施形態のネットワークシステムにおけるユーザが、候補インターネットサービス提供者と関係を有していないユーザ、または候補インターネットサービス提供者と関係がある任意の直接的なネットワーク行動を起こしたことがないユーザを含み、当然ながら、ユーザが、また、候補インターネットサービス提供者と関係を有しているユーザ、または候補インターネットサービス提供者と関係がある直接的なネットワーク行動を起こしたことがあるユーザを含むことは留意に値する。つまり、本出願におけるユーザは、ネットワークシステムにおける任意のユーザ群からのユーザであってよい。
【００８３】
本実施形態により提供される推奨デバイスは、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスシーケンスにおけるインターネットサービスの属性ベクトル、および特定の時間範囲内のネットワークシステムにおけるインターネットサービスに関するユーザのネットワーク行動データに従って、インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストを獲得でき、次に、ユーザのインターネットサービスシーケンス、インターネットサービスのユーザ嗜好ベクトル、インターネットサービスの属性ベクトル、および候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスリストに従って候補インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアを獲得して、候補インターネットサービス提供者のための任意のユーザ嗜好スコアを算出する。ユーザが、候補インターネットサービス提供者により提供されるインターネットサービスとネットワーク行動取引を起こしたことがあるユーザでなければならないとは指定されていない。したがって、インターネットサービス提供者のためのユーザ嗜好スコアに従って、潜在的ユーザが、候補インターネットサービス提供者に推奨され得、これにより、推奨ユーザの質を保証する。そのため、本実施形態により提供される推奨デバイスが、より質の高い潜在的ユーザをインターネットサービス提供者に推奨でき、これにより、ユーザの加入を増加させる。
【００８４】
当業者であれば、簡便で簡潔な説明のために、上述の対応する方法の実施形態が、前述のシステム、デバイス、およびユニットの具体的な作業プロセスについて参照され得、そのため、ここで繰り返されないことを明確に理解できる。
【００８５】
本開示の目的のために、モジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、またはファームウェア（またはそれらの組み合わせ）システム、プロセスまたは機能性、またはそれらのコンポーネントであり、本明細書において説明されている、プロセス、特徴、および／または機能を（ヒューマンインタラクションまたはヒューマンオーグメンテーションの有無にかかわらず）実行または容易にする。モジュールは、サブモジュールを含んでよい。モジュールのソフトウェアコンポーネントは、プロセッサによる実行のためにコンピュータ可読媒体に格納さてよい。モジュールは、１または複数のサーバと一体的であってよく、または１または複数のサーバによってロードされ、実行されてよい。１または複数のモジュールは、エンジンまたはアプリケーションにグループ化されてよい。
【００８６】
本開示により提供されるいくつかの実施形態において、開示されるシステム、デバイス、および方法が、他の手段によって実現され得ることが理解されるべきである。例えば、上述されるデバイスの実施形態は、単に概略的なものであり、例えば、ユニットの割り当ては、単に論理的および機能的割り当てであって、実際の適用においては、ユニットは、異なる方式で割り当てられる得、例えば、複数のユニットまたはモジュールが、別のシステムと組み合わされる、もしくは一体化され得、またはいくつかの特徴が、省略され得る、もしくは実行されなくてよい。別のポイントとしては、示されまたは議論された相互結合、直接結合、または通信接続が、いくつかのインタフェース、デバイスまたはユニットを通じる間接結合または通信接続を通じて実現され得、電気的、機械的、または他の形のものであり得る。
【００８７】
分離コンポーネントとして説明されているユニットは、物理的に分離されていても、そうでなくてもよい。コンポーネントは、物理的ユニットであっても、そうでなくてもよく、例えば、それらは１つの位置に位置付けられて、またはそれらは複数のネットワークユニット上に分散されてもよい。その中のいくつかのユニットまたは全てのユニットが、実際の要件に従って本実施形態の目的を実現すべく、選択されてよい。
【００８８】
さらに、本開示の各実施形態における機能ユニットまたはモジュールは、１つの処理ユニットに一体化されてよく、またはそれらは独立して物理的に存在してよく、または２つまたはより多くのユニットが、１つのユニットに一体化されてよい。ユニットは、ハードウェアの形で一体化されてよく、ソフトウェア機能ユニットを含むハードウェアの形で一体化されてもよい。
【００８９】
ソフトウェア機能ユニットの形で一体化されるユニットは、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。前述のソフトウェア機能ユニットは、多数のコマンドを含む記憶媒体に格納され、これにより、（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワークデバイスなどであってよい）コンピュータデバイスまたはプロセッサが、本出願の各実施形態において説明されている方法の段階を実行できる。記憶媒体は、ＵＳＢディスク、モバイルハードディスク、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ディスケット、または光ディスクのような、プログラムコードを格納するために用いられ得る様々な媒体を含む。
【００９０】
１つの実施形態において、上記の実施形態は、本開示の技術方式を説明するために提供されるに過ぎず、本開示を限定するためではないことに留意すべきである。上述の実施形態を参照して本開示が詳細に説明されているが、当業者であれば、上述の実施形態の技術方式に修正がなされ得、またはいくつかの技術的特徴への同等の置換えが、その中で提供され得ることが理解されるべきである。しかしながら、これらの修正または置換えの本質は、本開示の各実施形態の技術方式の主旨および範囲から逸脱するとして解釈することはできない。
【００９１】
当業者であれば、本開示の方法およびシステムは、多くの態様で実施されてよく、そのため、前述の例示的な実施形態および例によって限定されないことを認識するであろう。換言すると、ハードウェアおよびソフトウェアまたはファームウェア、および個々の機能の様々な組み合わせの、単一または複数のコンポーネントによって実行されている機能要素は、クライアントレベルまたはサーバレベルのいずれかまたは両方で、ソフトウェアアプリケーションの間で分散されてよい。この点について、本明細書において説明されている異なる実施形態の任意の数の特徴が単一または複数の実施形態へと組み合わされてよく、本明細書において説明されている特徴の全てより少ない、またはより多い特徴を有する代替的な実施形態が可能である。
【００９２】
機能性は、また、現在知られている、または知られるようになる態様で、複数のコンポーネント間で全体的にまたは部分的に分散されてよい。したがって、本明細書において説明されている機能、特徴、インタフェース、および嗜好を実現する際に、無数のソフトウェア／ハードウェア／ファームウェアの組み合わせが可能である。さらに、本開示の範囲は、説明されている特徴および機能およびインタフェースを行うための従来知られている態様、ならびに現在および将来当業者により理解されるであろうように、本明細書において説明されているハードウェアまたはソフトウェアまたはファームウェアコンポーネントになされてよい、それらの変形例および修正例を包含する。
【００９３】
さらに、本開示においてフローチャートとして提示され、説明されている方法の実施形態は、技術のより完全な理解を提供すべく例として提供されている。開示されている方法は、本明細書に提示されている動作および論理フローに限定されない。様々な動作の順序が変更される代替的な実施形態、およびより大きな動作の一部として説明されるサブ動作が独立して実行される代替的な実施形態が考えられる。
【００９４】
本開示の目的のために様々な実施形態が説明されてきたが、このような実施形態は、この開示の教示をそれらの実施形態に限定するとみなさるべきではない。本開示において説明されているシステムおよびプロセスの範囲内に留まるような結果を取得すべく、様々な変更例および修正例が上記で説明されている要素および動作になされてよい。
【図１】
2018537753.tif 000022
【図２】
2018537753.tif 000023
【図３】
2018537753.tif 000024
【図４】
2018537753.tif 000025
【国際調査報告】
2018537753.tif 000026