(57)【要約】  属性冗長性の除去に関連するシステム、方法、および他の実施形態を記載する。一実施形態においては、方法は、２つのアイテムを記述する属性の群にある冗長な属性値を識別するステップを含む。例示的な方法はまた、冗長な属性値が除去されているプルーニングされた属性の群を生成するステップを含む。２つのアイテムの類似度は、プルーニングされた属性値の群に少なくとも部分的に基づいて計算される。
2016536674.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法を実行するために少なくともプロセッサを含むデータ処理システムにおいて、前記方法は、
２つのアイテムについての属性値を有する属性にアクセスするステップ（３１０）を含み、前記属性はツリーデータ構造において階層的に配置され、前記方法はさらに、
冗長な属性値を識別するステップ（３２０）と、
前記冗長な属性値を除去するために前記ツリーデータ構造をプルーニングするステップ（３３０）と、
前記プルーニングされたツリーデータ構造に少なくとも部分的に基づいて前記２つのアイテムについての類似度スコアを計算するステップ（３４０）とを含む、方法。
【請求項２】
冗長な属性値を識別するステップ（３２０）は、兄弟属性値を有さない子属性値を識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
冗長な属性値を識別するステップは、少なくとも２つの子属性値を有する親属性値を識別するステップを含み、１つの子属性値は残りの子属性値よりもインスタンスが少ない、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
冗長な属性を識別するステップは、冗長性しきい値未満のインクリメンタル識別の能力を有する属性値を識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記類似度スコアは、
前記２つのアイテムについての合致係数を決定し、
前記合致係数を類似度しきい値と比較し、
前記類似度スコアが前記類似度しきい値を上回ったときに前記アイテムが類似していると判断することによって、計算される。請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記合致係数は、前記２つのアイテムが同じ属性を有するかどうかを判断する合致ファクタに少なくとも部分的に基づいている、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
合致ファクタに重み係数を乗じる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記２つのアイテムについて前記類似度スコアを計算するステップは、複数のアイテムのために反復的に実行される、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記類似度スコアに少なくとも部分的に基づいて在庫目録から１つのアイテムを除去するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
少なくともプロセッサ（８０２）を含むデータ処理システム（１００，８００）であって、
少なくとも２つのアイテムについての属性値を有する分類済み属性を受信し、前記属性を階層的に配置するツリーデータ構造を生成するように構成されたツリーロジック（１１０）と、
前記ツリーデータ構造における冗長な属性値を識別し、前記ツリーから前記冗長な属性値をプルーニングするように構成されたプルーニングロジック（１２０，８３０）と、
前記プルーニングされたツリーデータ構造に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも２つのアイテムについて類似度スコアを計算するように構成されたスコアロジック（１３０，８３５）とを含む、データ処理システム。
【請求項１１】
前記プルーニングロジックは、ｉ）単一の子属性値を有する親属性値を識別し、ｉｉ）前記単一の子属性値をプルーニングすることによって、冗長な属性値を前記ツリーデータ構造からプルーニングするように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プルーニングロジックは、ｉ）少なくとも２つの子属性値を有する親属性値を識別し（ここで、１つの子属性値は前記少なくとも２つの子属性値に残っている子属性値よりもインスタンスが少ない）、ｉｉ）より小さい値を有する前記子属性値をプルーニングすることによって、冗長な属性値をプルーニングするように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プルーニングロジックは、前記少なくとも２つのアイテムを区別しない子属性値を識別することによって、冗長な属性値をプルーニングするように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記類似度スコアに少なくとも部分的に基づいて、在庫目録から前記少なくとも２つのアイテムのうち１つのアイテムを除去するように構成された在庫目録ロジックをさらに含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プルーニングロジックは、冗長な属性値を識別するように構成され、
個々の属性値と、分類済み属性の群のうち残りの属性値との間の関係を識別し、
関係しきい値よりも少数の関係を有する前記個々の属性値を識別する、請求項１０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
背景
コンピュータは、属性（たとえばサイズ、色、特色、ブランド、パッケージング）を用いて、特徴を記述しアイテムを分類する。対応する属性値は属性についての記述文として示される。たとえば、属性「サイズ」は、小、中または大などの対応する属性値を有する。属性は、小売業の分析用途で用いられる。一例においては、属性を用いて類似度スコアを計算するが、これは、２つのアイテムがそれらの属性に基づいてどれほど類似しているかを評価するための定量化可能なアプローチである。類似するアイテムは、典型的には、非類似のアイテムよりも類似性の高い売上プロファイル（たとえば販売率）を有する。互いに類似し過ぎているアイテムを識別することは困難であるかもしれない。互いに類似し過ぎたアイテムを識別するためのアプローチがいくつか挙げられる。１つのアプローチは、２つのアイテム間の同一属性値の数が大きければ大きいほど、２つのアイテムの類似度が大きくなるように、属性をそれらの値に合致させることに基づいている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
開示の概要
一実施形態において開示されるデータ処理システムは、方法を実行するために少なくともプロセッサを含む。当該方法は、２つのアイテムについての属性値を有する属性にアクセスするステップを含む。これら属性はツリーにおいて階層的に配置されている。当該方法はさらに、冗長な属性値を識別するステップと、冗長な属性値を除去するためにツリーをプルーニング（prune）するステップと、プルーニングされたツリーに少なくとも部分的に基づいて２つのアイテムについての類似度スコアを計算するステップとを含む。
【０００３】
開示の別の局面においては、冗長な属性値を識別するステップは、兄弟属性値を有さない子属性値を識別するステップを含む。開示の別の局面においては、冗長な属性値を識別するステップは、少なくとも２つの子属性値を有する親属性値を識別するステップを含む。この場合、１つの子属性値は残りの子属性値よりもインスタンスが少ない。開示の別の局面においては、冗長な属性を識別するステップは、冗長性しきい値未満のインクリメンタル識別の能力（incremental discriminatory power）を有する属性値を識別するステップを含む。
【０００４】
開示の別の局面においては、当該方法は、２つのアイテムについての合致係数（matching coefficient）を決定し、合致係数を類似度しきい値と比較し、類似度スコアが類似度しきい値を上回ったときにアイテムが類似していると判断することによって、類似度スコアを計算する。開示の別の局面においては、合致係数は、２つのアイテムが同じ属性を有するかどうかを判断する合致ファクタ（matching factor）に少なくとも部分的に基づいている。開示の別の局面においては、合致ファクタに重み係数を乗じる。
【０００５】
開示の別の局面においては、２つのアイテムについて類似度スコアを計算するステップは、複数のアイテムのために反復的に実行される。
【０００６】
開示の別の局面においては、当該方法はさらに、類似度スコアに少なくとも部分的に基づいて在庫目録から１つのアイテムを除去するステップを含む。
【０００７】
開示の別の局面においては、少なくともプロセッサを含むデータ処理システムが開示される。データ処理システムは、少なくとも２つのアイテムについての属性値を有する分類済み属性を受信し、属性を階層的に配置するツリーを生成するように構成されたツリーロジックと、ツリーにおける冗長な属性値を識別し、ツリーから冗長な属性値をプルーニングするように構成されたプルーニングロジックと、プルーニングされたツリーに少なくとも部分的に基づいて少なくとも２つのアイテムについて類似度スコアを計算するように構成されたスコアロジックとを含む。
【０００８】
別の局面においては、プルーニングロジックは、ｉ）単一の子属性値を有する親属性値を識別し、ｉｉ）単一の子属性値をプルーニングすることによって、冗長な属性値をプルーニングするように構成される。
【０００９】
別の局面においては、プルーニングロジックは、ｉ）少なくとも２つの子属性値を有する親属性値を識別し（この場合、１つの子属性値は少なくとも２つの子属性値に残っている子属性値よりもインスタンスが少ない）、ｉｉ）より小さい値を有する子属性値をプルーニングすることによって、冗長な属性値をプルーニングするように構成される。
【００１０】
別の局面においては、プルーニングロジックは、少なくとも２つのアイテムを区別しない子属性値を識別することによって、冗長な属性値をプルーニングするように構成される。
【００１１】
別の局面においては、データ処理システムはさらに、類似度スコアに少なくとも部分的に基づいて、在庫目録から少なくとも２つのアイテムのうち１つのアイテムを除去するように構成された在庫目録ロジックを含む。
【００１２】
別の局面においては、システムのプルーニングロジックは、冗長な属性値を識別するように構成され、個々の属性値と、分類済み属性の群のうち残りの属性値との間の関係を識別し、関係しきい値よりも少数の関係を有する個々の属性値を識別する。
【００１３】
開示の別の局面においては、方法を実行するコンピュータにより実現されるシステムが開示されるか、または、コンピュータによって実行されると、当該コンピュータに方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を格納する非一時的なコンピュータ読取可能媒体が開示される。当該方法は、２つのアイテムを記述する分類済み属性の群内における冗長な属性値を識別するステップを含む。この場合、冗長な属性値は、識別能力が不十分な属性値である。当該方法はさらに、プルーニングされた分類済み属性の群を、冗長な属性値が除去された状態で生成するステップと、プルーニングされた分類済み属性の群に少なくとも部分的に基づいて２つのアイテムの類似度を計算するステップとを含む。
【００１４】
別の局面においては、冗長な属性値を識別するステップは、個々の属性値と分類済み属性の群のうち残りの属性値との間の関係を識別するステップと、関係しきい値よりも少数の関係を有する個々の属性値を識別するステップとを含む。
【００１５】
別の局面においては、冗長な属性を識別するステップは、属性値についてインクリメンタル識別の能力を計算するステップと、インクリメンタル識別の能力を冗長性しきい値と比較するステップとを含む。
【００１６】
別の局面においては、当該方法は、分類済み属性のツリーデータ構造を生成するステップをさらに含む。
【００１７】
別の局面においては、冗長な属性値を識別するステップは、ツリーにおいて少なくとも２つの子属性値を有する親属性値を識別するステップを含む。この場合、１つの子属性値が有するインスタンスは、少なくとも２つの子属性値に残っている子属性値よりも少ない。
【００１８】
別の局面においては、属性が重み付けされる。この場合、ツリーは、属性の重みに少なくとも部分的に基づいて生成される。
【００１９】
図面の簡単な説明
明細書において引用され、その一部を構成する添付の図面は、開示のさまざまなシステム、方法および他の実施形態を示す。図における例示された要素の境界（たとえば、箱、箱の群または他の形状）が、これら境界の一実施形態を表わすことが認識されるだろう。いくつかの実施形態においては、１つの要素が複数の要素として設計されてもよく、または、複数の要素が１つの要素として設計されてもよい。いくつかの実施形態においては、別の要素の内部コンポーネントとして示される要素が外付部品として実現されてもよく、この逆であってもよい。さらに、要素は縮尺通りには図示されないこともある。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】属性冗長性の除去に関連する演算装置の一実施形態を示す図である。
【図２】コーヒー製品のさまざまな属性および属性値を階層的に配置するツリーの例を示す図である。
【図３】属性冗長性の除去に関連する、コンピュータにより実現される方法の一実施形態を示す図である。
【図４】冗長な属性が識別されている図２のツリーを示す図である。
【図５】冗長な属性がプルーニングで除去されている図２のツリーを示す図である。
【図６】ツリーベースの属性冗長性の除去に関連する、コンピュータにより実現される方法の実施形態を示す図である。
【図７】ツリーベースの属性冗長性の除去に関連する、コンピュータにより実現される反復的方法の実施形態を示す図である。
【図８】開示される例示的なシステムおよび／または方法で構成される演算システム／データ処理システムの実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
詳細な説明
従来の類似度スコアリングアプローチは、属性冗長性を考慮に入れることがないため、アイテムの類似度を過大評価する傾向がある。属性冗長性は、二重属性値だけではなく、ユーザがアイテム同士を区別するのを助ける付加的情報をもたらさない属性値も含む。一実施形態においては、２つのアイテムのどちらかを選ぶ場合、いくつかの属性が消費者にとっての真の選択肢を表わす一方で、消費者にとって利用可能な真のオプションを表わさない属性もある。たとえば、車両を探している消費者は最終的に赤色のセダンを選択する可能性がある。赤色のセダンしか入荷されていない場合、色「赤」は、消費者にとって入手可能であった自動車の属性という点で、実質上の選択肢とはなっていなかった。しかしながら、赤色のトラックが入荷される場合、２つのアイテムの類似度を判断するための典型的なアプローチでは、セダンとトラックとの類似度が過大評価されてしまう可能性がある。なぜなら、入荷されるセダンおよびトラックがともに赤色であるからである。これは、典型的なアプローチでは、セダンの色が、消費者にとって可能な選択を行った結果選択されたものではなく、このため、消費者によってなされる選択肢ではないことが明確にされないからである。
【００２２】
冗長な属性を除去するための典型的な１つのアプローチは、エンドユーザに手動で製品属性を「クリーニング」させて、類似度計算などの分析用途で用いられるべき属性および属性値をより論理的に簡潔なセットとして作成することである。このような手動によるアプローチは、問題を軽減させるかもしれないが、現代のシステムは大型かつ複雑すぎて手動で対処することはできない。このような手動による介入を必要とするため、関連するソフトウェアアプリケーションがエラーを起こしやすくなり、使用しにくくなり、さほどロバストでなくなってしまう。
【００２３】
さらに、既存の技術は、カイ二乗検定または対応解析などのように、単に複数の属性間の冗長性を評価するだけであり、１対の属性が識別された後に如何に処理を続けるかについてのガイダンスを提供していない。たとえば、コーヒー製品の形態およびパッケージなどの１対の冗長な属性が識別される場合、これらの方法では、これらの２つの属性値内のどこに冗長性が存在するかが示されない。反復性を得るために、既存の技術は、複数の属性間や、属性値間の冗長性に対処していない。また、属性が単に部分的に冗長であるだけかもしれないので、冗長性を緩和するために属性全体を大規模に除去することは強引すぎるかもしれない。
【００２４】
この明細書中に記載されるコンピュータ装置およびコンピュータにより実現される方法は、製品の類似度を意図的に誇張させる可能性のある属性間および／または属性値間の冗長性を識別するように構成されたデータ処理システムを含む。この明細書中に記載される装置および方法は、製品が冗長であるかどうかを判断するための方法を小売業者または小売商に提供する。上術の例に戻ると、従来の類似度分析では、売り手は、セダンとトラックとの間の計算された類似度に基づいて、これら２台の車両が類似し過ぎており、同じ要求を満たしていると判断する可能性がある。さらに、売り手は、誇張された類似度に基づいて、それら車両のうちの１台の販売をやめると決定するかもしれない。現在の方法では、属性「色」を冗長なものとして識別する可能性があり、このため、類似度計算で、セダンとトラックとを比較する際に色が考慮されなくなるだろう。
【００２５】
図１を参照すると、ツリーベースの属性冗長性の除去に関連する装置１００の一実施形態が示される。装置１００は、演算装置であってもよく、当該演算装置は、少なくともプロセッサと、演算装置上で実行されるソフトウェアプロダクト／アプリケーションとを備える。装置１００はさらに、少なくともプロセッサおよびメモリを含むデータ処理システム、少なくともアプリケーションを実行するためのプロセッサを備えたモバイルデバイスであってもよく、または、ウェブページからのアプレットとして開始されてコンピュータによって実行されてもよい。装置１００は、ツリーロジック１１０、スコアロジック１３０およびアソートメント（assortment）ロジック１４０を含む。ツリーロジック１１０はさらにプルーニングロジック１２０を含む。一実施形態においては、各々のロジック１１０〜１４０は、実行可能プログラム製品におけるプログラムモジュール、ルーチンまたはファンクションであってもよく、または、開示された機能を実行するために演算装置によって実行される実行可能なアプリケーションであってもよい。
【００２６】
属性およびそれらの属性値は、製品の特徴を記述するものであって、装置１００によってデータ値として収集および格納される。一実施形態においては、ツリーロジック１１０は、ツリーに位置決めされた複数の属性を受信する。ツリーはデータ構造として規定することができ、このデータ構造は、ルート属性から始まって、リンクされた属性値のセットとして表わされる子の分岐内に延在する属性の集合で構成される。各々の属性は、ツリーデータ構造におけるノードまたはデータ記録であってもよい。親属性値は、ともに子属性値にリンクされる属性値であって、下層にあるアイテムを記述するのに妥当である点から見ても子属性値よりも優れている。同じ親属性値を共有する子属性値は兄弟属性値である。ツリーは、階層的に配置された属性値のファンクションとして複数の属性を表わす。別の実施形態においては、ツリーロジック１１０は、分類されているがツリー形式ではない属性を受信する。ツリーロジック１１０は、分類済み属性と所与の属性重要度順とに基づいてツリーデータ構造を生成する。属性重要度順は数値的な重みで表わすことができる。
【００２７】
プルーニングロジック１２０は、値を分析し、冗長な属性値のツリーデータ構造をプルーニングする（たとえば、データ構造から値を削除する）。属性値が、親属性を識別することによって製品を区別するためのインクリメンタル識別の能力をほとんどまたは全く有しない場合、この属性値は冗長である。ツリーにおける親属性値が単一の子属性値を有しているというシナリオについて検討する。単一の子属性をツリーからプルーニングすることができる。なぜなら、子属性値が、親属性値の範囲内で製品を区別するための付加的機能を提供しないからである。そのため、演算装置１００は、ツリーデータ構造を簡略化し、より多くの関連データをユーザに提供するために不必要なデータを削除し、および／または、ツリーデータ構造のために必要な記憶空間を縮小する。
【００２８】
図２を参照すると、コーヒー製品についてのツリーデータ構造の例が図示される。ツリー２００はデータ構造であって、この例においては、コーヒーカテゴリの製品属性を階層的に表わしている。ツリー２００のルート２１０は、カテゴリのタイプを、具体的には「コーヒー」と示す。したがって、ツリー２００はコーヒー属性を階層的に表わしたものである。たとえば、ツリー２００の属性２２０は、マックスウェルハウス（Maxwell House）（登録商標）２２１およびネスカフェ（Nescafe）（登録商標）２２５といったブランドを含む。属性２３０は、パッケージング属性値（たとえば、バッグ、ポッド、スタンダード）を含み、属性２４０は、形態属性値（たとえば豆、挽き、インスタント）を含む。属性値は、属性の値と、各々の属性値に関連付けられる製品の数とを含む。たとえば、属性２３２のポッド（３１）は、マックスウェルハウス（登録商標）のコーヒーの１形態がポッドであり、マックスウェルハウス（登録商標）のコーヒーに関して３１個のポッドパッケージング製品があることを示している。
【００２９】
図１のプルーニングロジック１２０が値を分析し、ツリーデータ構造をプルーニングする（たとえば、ツリーからノードまたはデータ記録を削除／除去する）ことについて再び参照する。ツリーがプルーニングされると、直上のレベルにある親属性から製品を識別するためのインクリメンタル識別の能力をわずかしか持たない属性がいずれも、データ構造から除去される。そのため、アイテム間で決定を下すユーザに対して付加的な選択肢を与えない属性は除去される。たとえば、ツリー２００においては、属性値２４１「インスタント」（２）はツリーからプルーニングされるだろう、なぜなら、コーヒーがインスタントの形態であるため、袋詰めのコーヒーを選ぶという追加の選択肢がユーザに与えられないからである。消費者がマックスウェルハウス（登録商標）のコーヒーのバッグを購入したいのであれば、消費者の唯一の選択肢はインスタントコーヒーを購入することだけであるだろう。したがって、袋詰めのマックスウェルハウス（登録商標）のコーヒーがインスタントであることで、消費者には追加の選択肢が全く与えられないだろう。したがって、属性値２４１はインクリメンタル識別の能力を提供しない。結果として、属性値２４１をツリーからプルーニングすることができる。
【００３０】
同様に、インクリメンタル識別の能力が低く、アイテム間での有意な選択肢をもたらさない属性値もプルーニングされ得る。たとえば、属性値２４２は、マックスウェルハウス（登録商標）のポッドに対して２９個の豆挽きコーヒー製品があることを示している。属性値２４３は、マックスウェルハウス（登録商標）の１ポッドに対して２つのインスタントコーヒー製品しかないことを示す。したがって、ポッドに入ったマックスウェルハウス（登録商標）のコーヒーを購入すると決めた消費者は、挽きコーヒー付きのポッドを購入する可能性がはるかに高くなるだろう。なぜなら、２個のインスタントコーヒー製品とは対照的に、挽きコーヒーの製品は２９個あるからである。これは、属性値２４３がインクリメンタル識別の能力をわずかしか持たないことを意味する。したがって、属性値２４３は、属性値２４２（すなわち「挽き」）と２４３（たとえば「インスタント」）との間に見られるように、製品の不一致によりツリーからプルーニングされる可能性がある。ユーザは、属性値間におけるどのレベルの不一致が最終的にプルーニングをもたらすのかを判断し得る。
【００３１】
ここで図１に戻ると、プルーニングロジック１２０は、冗長性しきい値（たとえば、属性値をしきい値と比較して、プルーニングするかどうかを決定すること）に基づいて属性値をプルーニングしてもよい。冗長性しきい値は、総インスタンスの百分率として表わされた場合に、少なくとも１つの属性値に含まれる製品（products）が兄弟属性値に含まれる製品よりも著しく少ない場合における、予め定められた不一致の割合（incongruence percentage）である。たとえば、プルーニングロジック１２０は、親属性についての属性の合計インスタンスの５％未満に相当するインスタンスしか有さない子属性値をプルーニングするように構成されてもよい。代替的には、ユーザは、プルーニングロジック１２０によって用いられる冗長性しきい値を設定してもよい。
【００３２】
一実施形態においては、プルーニングロジック１２０は、エントロピーまたはジーニ指数（Gini Index）などの分類メトリクスを用いて、属性値のインクリメンタル識別の能力を計算するように構成される。エントロピー分類メトリックは、子属性値の識別能力についての親属性値を得るために計算される。計算されたインクリメンタル識別の能力は、親属性値における製品同士を子属性値によって互いから区別する度合いを数量化する。インクリメンタル識別の能力の冗長性しきい値はユーザによって設定される。親属性値のインクリメンタル識別の能力が冗長性しきい値よりも低い場合、これは、親属性値から子属性値までの分岐によって十分な識別能力が追加されておらず、このため、子属性値の分岐が冗長であって、ツリーからプルーニングされるべきであることを示している。
【００３３】
スコアリングロジック１３０は、ツリーによって表わされる２つのアイテムについての類似度スコアを計算する。スコアリングロジック１３０は、プルーニングされたツリーに基づいて類似度スコアを決定する。プルーニングされたツリーは、冗長な属性値を含まず、このため、類似度スコアが意図的に誇張されないようにする。一実施形態においては、類似度スコアは、２つのアイテムが如何に類似しているかを示す分数である。たとえば、７５％の類似度スコアを有するアイテムは２５％の類似度スコアを有するアイテムよりも類似性が高い。
【００３４】
アソートメントロジック１４０は、在庫目録（たとえばアイテム／製品の実在庫）のアソートメントからアイテムが除去されるべきかどうかを判断する。一実施形態においては、類似度スコアが類似度しきい値と比較される。類似度スコアが類似度しきい値を上回っている場合、２つのアイテムは類似していると判断される。アソートメントロジック１４０は、２つのアイテムのうち、店舗の在庫目録アソートメントから除去されるべき１つのアイテムを（たとえば、表示画面上に画像表示することによって）電子的にマーク付けしてもよく、これにより、対応する物理的アイテムを実在庫から除去することによってユーザがアソートメントサイズを縮小することを可能にするための信号をユーザに与えてもよい。
【００３５】
図３は、冗長な属性値をツリーベースで除去することに関連付けられた、コンピュータにより実現される方法３００を示す。この場合、当該方法は、アプリケーションを実行する演算装置または他のデータ処理システムによって実行される。３１０において、ツリーデータ構造において階層的に配置された少なくとも２つのアイテムについての属性がアクセスされる。いくつかの実施形態においては、２つのアイテムについての分類済み属性が受信されるが、当該属性は依然としてツリー形式ではなく、ツリーが最初に決定されなければならない。たとえば、分類済み属性は、表またはグラフ表示された状態で受信されてもよい。受信された分類済み属性は重み付けされてもよい。属性を重み付けすることで、分類済み属性の互いに対する重要度が示される。この態様では、ユーザは、いくつかの属性についての好みを示すことができる。分類済み属性は、属性の重みに従ってツリーに配置されてもよい。たとえば、アイテムのブランドは、アイテムのパッケージングよりも重要であるとみなされるかもしれない。したがって、ブランドは、パッケージングよりも重く重み付けされるだろう。結果として、分類済み属性をツリーに配置すると、ブランドを表わす分類済み属性は、パッケージングを表わす属性のレベルよりも高いレベルに配置される。一実施形態においては、プルーニングロジックは、個々の属性値と分類済み属性の群のうち残りの属性値との間の関係を識別するように構成され、関係しきい値よりも少数の関係を有する個々の属性値が識別される。
【００３６】
３２０において、（たとえばツリーデータ構造から属性値を読出して比較することによって）ツリーにおける属性冗長性が識別される。アイテムを区別するために他の属性値よりもインクリメンタル識別の能力が低い冗長な属性および／または属性値が、ツリーにおいて表わされる。たとえば、属性値がその親属性値の唯一の子である場合、その属性値は冗長であると識別される。これは、兄弟を持たない子属性が、区別するための能力をわずかしか持たないからである。所与の属性は、その兄弟属性が所与の属性が有するよりもはるかに多くのインスタンスを有する場合に、冗長であると識別されるかもしれない。なぜなら、より多くのインスタンスを持つ属性が選択される可能性が統計的に高いからである。したがって、インスタンスが著しく少ない属性はインクリメンタル識別の能力をほとんど持たない。したがって、インクリメンタル識別の能力を計算することによって、属性が冗長であるかどうかが判断される。
【００３７】
エントロピー分類メトリックを用いてインクリメンタル識別の能力（ＩＶ）を計算するために、以下の変数が用いられる：ｎは親属性の下にある子属性の数であり、ｃは子属性レベルにおける属性の属性値であり、Ｐ（ｃ）は、親属性におけるアイテムの総数に対する属性値ｃを有する子属性の範囲内にあるアイテムの数を示す小数である：
【００３８】
【数１】
2016536674.tif 000003
【００３９】
インクリメンタル識別の能力（ＩＶ）はまた、ジーニ式を用いて計算することができる。この場合、以下のとおりである。
【００４０】
【数２】
2016536674.tif 000004
【００４１】
各々の親属性値におけるインクリメンタル識別の能力が計算されると、不一致の割合のしきい値未満のインクリメンタル識別の能力を有するものは、その子属性値がプルーニングされることとなる。子属性値がプルーニングされる。なぜなら、親属性値のインクリメンタル識別の能力が低いということは、親属性値から子属性値までの分岐が、親属性値におけるアイテムをさらに区別するための十分な情報をもたらさないことを示すからである。これにより、子属性値は冗長であると見なされる。
【００４２】
３３０において、冗長な属性値を除去することによって、プルーニングされたツリーが生成される。３４０において、類似度スコアが、プルーニングされたツリーに基づいて２つのアイテムについて計算される。一実施形態においては、類似度スコアは、以下のとおり、重み付けされた合致係数のための式を用いて計算される：
【００４３】
【数３】
2016536674.tif 000005
【００４４】
この場合、ｗｉは属性ｉの重みを示し、ｆｉは合致ファクタである。属性の重みｗｉは、属性とともに受信され、ここで適用することができる。代替的には、属性の重みは予め決定されてもよく、または、別個に計算されてもよい。合致ファクタｆｉは２つのアイテムの属性値を比較することによって決定される。２つのアイテムが属性について同じ値を共有する場合、１が値ｆｉに適用される。２つのアイテムが同じ値を共有しない場合、０がｆｉの値に適用される。
【００４５】
図４は、まだプルーニングされていないが陰影付きの冗長な属性値を有しているツリー２００の例示的なデータ構造を示す。属性値２４１、２４３および２４９は陰影の付けられたノードであって、これらの属性値が適切なインクリメンタル識別の能力を有していないことを示している。たとえば、属性値２４１、２４３および２４９は、複数のアイテム同士を区別することによってもたらされる真の消費者選択肢を表わしていない。
【００４６】
具体的には、属性値２４１は、親属性値２３１の唯一の子属性値であるので、プルーニングされることとなる。したがって、バッグに入っているのがインスタントコーヒーであるという事実はインクリメンタル識別の能力を増大させるものではない。なぜなら、バッグに入ったマックスウェルハウス（登録商標）コーヒーを購入する消費者はインスタントコーヒーを購入するという選択肢しか持たないからである。また、属性２４３は、その兄弟属性値２４２と比べて、ほんのわずかな数のインスタンスしか持たないので、プルーニングされることとなる。最終的に、属性値２４９は、親属性値２３９の唯一の子属性値であるので、プルーニングされることとなる。
【００４７】
図５は、図４に示されるツリー２００のプルーニングされたバージョン２００′を示す。図４に示される陰影付きの属性は、プルーニングされたツリーを形成するためにツリーから除去されている。プルーニングされたツリーは、属性の数を最小限にすることによって属性階層を簡潔に表わす属性値だけを含む。これにより改善したデータ構造が生成される。この場合、データのより効率的な使用も含まれる。
【００４８】
アイテム間の類似度スコアを計算する場合、プルーニングされたツリーが用いられるが、この場合、類似度スコアにアイテムの類似度を過大評価させる可能性のある冗長な属性を当該類似度スコアが含まないようにする。たとえば、プルーニングされていないツリーを用いて、類似度スコアが、属性値２４１（マックスウェルハウス（登録商標）、袋詰め、インスタント）と属性２４５（マックスウェルハウス（登録商標）、スタンダード、インスタント）との間で計算される。この例のために、コーヒーのブランド属性が５０％重み付けされ、パッケージング属性が３０％重み付けされ、形態属性が２０％重み付けされるものと想定する。類似度スコアは以下のとおり計算される：
【００４９】
【数４】
2016536674.tif 000006
【００５０】
図４のプルーニングされていないツリーに基づいて類似度スコアが計算されると、結果として、アイテムが７０％類似することとなる。ブランドが同じであり、パッケージングが異なり、アイテムの形態が同じである。このため、
ｆ１＝１、ｆ２＝０、ｆ３＝１、および、ｗ１＝０．５、ｗ２＝０．３、ｗ３＝０．２であり、さらに以下のとおりである。
【００５１】
【数５】
2016536674.tif 000007
【００５２】
しかしながら、図５におけるプルーニングされたツリー２００′に基づいて類似度スコアが計算されると、結果として、アイテムが５０％類似していることとなる。したがって、プルーニングされたツリーに基づくと、アイテム間で計算された類似度は２０％以下となる。これは、プルーニングされたツリーに従うと、ブランドが同じであり、パッケージングが異なり、形態が異なるからである。形態は、プルーニングされたツリー２００′に基づいて異なる。なぜなら、属性値２４１および属性値２４５がともにインスタントコーヒーを表わす一方で、属性値２４１がプルーニングされたツリー２００′から除去されていたからである。したがって、プルーニングされたツリーを用いて類似度スコアを計算すると、結果として、アイテムが５０％類似することとなる。なぜなら、５０％重み付けされているブランドは同じであるが、パッケージングおよび形態が異なっていると見なされるからである。
【００５３】
【数６】
2016536674.tif 000008
【００５４】
冗長な属性値を除去することによって、類似度スコアは、ユーザが２つのアイテム同士を区別する際に役立たないであろう属性値を考慮に入れない。したがって、プルーニングされたツリー２００′は、２つのアイテム間でより正確な類似度スコアをもたらし、より有用な情報を提供する。
【００５５】
図６は、属性冗長性の除去に関連する、コンピュータにより実現される方法６００の具体的な実施形態を示す。一実施形態においては、方法６００はデータ処理システムによって実行される。当該データ処理システムは、少なくとも、データ構造を読出し、分析しかつ処理するように構成されたプロセッサおよびメモリを含む。図２、図４および図５に関連付けて記載されるようないくつかの例においては、冗長な属性値はツリーデータ構造をプルーニングすることによって除去される。しかしながら、属性値はツリーを生成しなくてもプルーニングすることができる。ツリーは、属性を格納して属性間の関係を規定する１タイプのデータ構造であるが、他のタイプのデータ構造を用いて、必要に応じてデータ属性およびそれらの関係（たとえばデータベース、データテーブル、アレイ、リンクされたリストなど）を格納および編成してもよい。
【００５６】
６１０において、冗長な属性値が、データ構造から読出された属性の群から識別される。属性の群は、多くのフォーマット（たとえばグラフ表示、表、指数、カタログ、リストまたは在庫目録）のうちのいずれかで受信され得る属性を含む。冗長な属性値は、互いとの属性の関係に基づいて識別される。６２０において、冗長な属性値がデータ構造から除去される。たとえば、他の属性値との関係の数が最も少ない所定数の属性値が、データを分析することによって識別され、そして、これらの属性は重要ではないものとして除去されて、データ構造から削除されてもよい。
【００５７】
６３０において、類似度スコアが、データ構造における残りの属性に基づいて属性によって表わされるアイテムについて計算される。除去された冗長な属性は、結果にバイアスをかけないようにするために、アイテムについて計算された類似度スコアにおいては考慮されない。したがって、アイテム同士が、残りの属性との関係の数がより少ない属性によって表わされる余分な情報に基づくことなく、どれだけ類似しているかが決定される。結果として、アイテム間の類似度が過大評価されず、生成結果が改善される。
【００５８】
図７は、ツリーベースの属性冗長性除去に関連する方法の別の実施形態を示す。一実施形態においては、当該方法は、少なくともプロセッサを備えた演算装置／データ処理システムによって実行される。当該プロセッサは、この明細書中に記載されたデータ構造を読出して処理する命令／アプリケーションを実行する。７１０において、たとえばデータ構造からデータ属性を読出す処理によって、属性がツリーデータ構造において受信される。７２０において、属性値が図１〜図６に関して記載された態様でツリーからプルーニングされる。７３０において、プルーニングされたツリーにおける１組のアイテムから２つのアイテムが識別される。これらのアイテムは、受信されたツリー、プルーニングされたツリーまたは代替的なリソース（たとえば表、指数、カタログ、在庫商品識別番号）を用いて識別されてもよい。
【００５９】
７４０において、第１のアイテムおよび第２のアイテムについて類似度スコアが計算されたかどうかが判断される。２つのアイテムについて類似度スコアが計算されていた場合、方法７００が７３０まで戻って、アイテムのセットから２つの異なるアイテムを識別する。類似度スコアが２つのアイテムについて計算されていなかった場合、方法７００が７５０まで進んで、２つのアイテムについて類似度スコアが計算される。
【００６０】
７６０において、プルーニングされたツリーのうち２つのアイテム同士の組合せがすべて、対応する類似度スコアを有しているかどうかが判断された。類似度スコアがアイテム同士の組合せのすべてについて計算されていなかった場合、方法７００が７３０まで戻って、２つのアイテムが識別される。類似度スコアがアイテム同士のすべての組合せについて計算されていた場合、方法７００が終了する。この明細書中において記載された装置および方法では、冗長な属性値が計算に用いられないので、アイテム間の類似度がより正確に決定される。
【００６１】
図８は、この明細書中に記載される例示的なシステムおよび方法ならびに／または同等例のうち１つ以上を用いて構成および／またはプログラムされた例示的な演算装置／データ処理システムを示す。例示的な演算装置は、バス８０８によって動作可能に接続された少なくともプロセッサ８０２、メモリ８０４、および入出力ポート８１０を含むコンピュータ８００であり得る。一例においては、コンピュータ８００は、図１に示されるプルーニングロジック１２０と同様に、冗長な属性値を除去するように構成されたプルーニングロジック８３０を含み得る。スコアリングロジック８３５は、図１のスコアリングロジック１３０に関連付けて記載されたような類似度スコアを計算するように構成される。さまざまな例においては、プルーニングロジック８３０およびスコアリングロジック８３５は、ハードウェア、命令もしくは実行可能なプログラムプロダクト／アプリケーションが格納された非一時的なコンピュータ読取可能媒体、ファームウェア、および／または、これらの組合せで実現されてもよい。プルーニングロジック８３０およびスコアリングロジック８３５はバス８０８に取付けられたハードウェアコンポーネントとして図示されているが、一例においては、プルーニングロジック８３０および／またはスコアリングロジック８３５がプロセッサ８０２において実現され得ることが認識されるはずである。
【００６２】
一実施形態においては、プルーニングロジック８３０またはコンピュータは、複数のアイテムの階層的表示（たとえばツリー）から冗長な属性値を識別およびプルーニングするための手段（たとえばハードウェア、非一時的なコンピュータ読取可能媒体、ファームウェア）である。冗長な属性値は、他の属性値で表わされるそれらの関係に基づいて冗長なものとして識別される。スコアリングロジック８３５またはコンピュータは、プルーニングされた表現に基づいて類似度スコアを決定する手段（たとえばハードウェア、非一時的なコンピュータ読取可能媒体、ファームウェア）である。プルーニングされた表現は、類似度スコアが勝手に誇張されないように保護している冗長な情報を除去する。スコアリングロジックは、２つのアイテム間の類似度の程度を示す類似度スコアを計算するように構成される。
【００６３】
上記手段は、たとえば、プルーニングロジックおよび／またはスコアリングロジック８３５の機能を実行するようにプログラムされたＡＳＩＣとして実現されてもよい。上記手段はまた、メモリ８０４に一時的に格納されてプロセッサ８０２によって実行されるデータ８１６としてコンピュータ８００に提示される、格納されたコンピュータ実行可能命令として実現されてもよい。
【００６４】
プルーニングロジック８３０および／またはスコアリングロジック８３５はまた、受信された属性からツリーデータ構造を生成するための手段、ツリーによって表わされるアイテム同士の組合わせがいくつ、計算された類似度スコアを有していたかを判断するための手段、または、さまざまな属性についての重みを決定するための手段（たとえば、ハードウェア、実行可能命令を格納する非一時的なコンピュータ読取可能媒体、ファームウェア）を提供し得る。
【００６５】
コンピュータ８００の例示的構成を概して説明すると、プロセッサ８０２は、デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャを含む、さまざまなプロセッサであってもよい。メモリ８０４は、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含んでいてもよい。不揮発性メモリは、たとえば、ＲＯＭ、ＰＲＯＭなどを含んでいてもよい。揮発性メモリは、たとえば、ＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭなどを含んでいてもよい。
【００６６】
ストレージディスク８０６は、たとえば入力／出力インターフェイス（たとえばカード、装置）８１８および入力／出力ポート８１０を介して、コンピュータ８００に動作可能に接続されてもよい。ディスク８０６は、たとえば、磁気ディスクドライブ、固体ディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、テープドライブ、ジップドライブ、フラッシュメモリカード、メモリスティックなどであってもよい。さらに、ディスク８０６は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−Ｒドライブ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＤＶＤ  ＲＯＭなどであってもよい。メモリ８０４は、たとえばプロセス８１４および／またはデータ８１６を格納できる。ディスク８０６および／またはメモリ８０４は、コンピュータ８００のリソースを制御し割り当てるオペレーティングシステムを格納できる。
【００６７】
コンピュータ８００は、ｉ／ｏインターフェイス８１８および入力／出力ポート８１０を介して入力／出力装置とやりとりしてもよい。入力／出力装置は、たとえば、キーボード、マイクロホン、ポインティングおよび選択装置、カメラ、ビデオカード、ディスプレイ、ディスク８０６、ネットワーク装置８２０などであってもよい。入力／出力ポート８１０は、たとえば、シリアルポート、パラレルポート、およびＵＳＢポートを含んでいてもよい。
【００６８】
コンピュータ８００はネットワーク環境で動作可能であり、このため、ｉ／ｏインターフェイス８１８および／またはｉ／ｏポート８１０を介してネットワーク装置８２０に接続されてもよい。ネットワーク装置８２０を通して、コンピュータ８００はネットワークとやりとりしてもよい。ネットワークを通して、コンピュータ８００はリモートコンピュータに論理的に接続されてもよい。コンピュータ８００がやりとりし得るネットワークは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、および他のネットワークを含むものの、それらに限定されない。
【００６９】
別の実施形態では、説明された方法および／またはそれらの同等例は、コンピュータ実行可能命令を用いて実現されてもよい。このため、一実施形態では、マシンによって実行されると、マシン（および／または関連する構成要素）に図１〜図７に関連付けて記載された方法のいずれかを行なわせる、アルゴリズム／実行可能アプリケーションの格納されたコンピュータ実行可能命令を用いて、非一時的なコンピュータ読取可能／記憶媒体が構成されている。例示的なマシンとして、ネットワーク接続されたシステム、スマートフォンなどにおいて動作するプロセッサ、コンピュータ、サーバが含まれるが、これらに限定されない。一実施形態においては、演算装置は、開示された方法のうちのいずれかを実行するように構成された１つ以上の実行可能アルゴリズムで実現される。
【００７０】
説明を簡潔にするために、図面における図示された方法論は一連のブロックとして図示および説明されているが、方法論はブロックの順序によって限定されない、ということが理解されるはずである。なぜなら、いくつかのブロックは、図示および説明されたものとは異なる順序で、および／または他のブロックと同時に起こり得るためである。また、例示的な方法論を実現するために、すべての図示されたブロックよりも少ないブロックが使用されてもよい。ブロックは組合わされてもよく、または複数の構成要素へと分離されてもよい。さらに、追加のおよび／または代替的な方法論が、図示されていない追加のブロックを採用してもよい。
【００７１】
以下は、ここに採用された選択された用語の定義を含む。定義は、ある用語の範囲に入り、実現のために使用され得る構成要素のさまざまな例および／または形を含む。例は、限定的であるよう意図されてはいない。用語の単数形および複数形は双方とも、定義の範囲に入り得る。
【００７２】
「一実施形態」、「実施形態」、「一例」、「例」などへの言及は、そのように説明された実施形態または例が特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または限定を含み得るものの、すべての実施形態または例が必ずしもその特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または限定を含むとは限らない、ということを示す。さらに、「一実施形態では」という句を繰り返し使用することは、必ずしも同じ実施形態を指すとは限らないものの、同じ実施形態を指す場合もある。
【００７３】
ここに使用されるような「コンピュータ読取可能媒体」は、命令および／またはデータを格納する非一時的な媒体を指す。コンピュータ読取可能媒体は、不揮発性媒体および揮発性媒体を含むもののこれらに限定されない形を取ってもよい。不揮発性媒体は、たとえば、光ディスク、磁気ディスクなどを含んでいてもよい。揮発性媒体は、たとえば、半導体メモリ、ダイナミックメモリなどを含んでいてもよい。コンピュータ読取可能媒体の一般的な形は、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、ＡＳＩＣ、ＣＤ、他の光学媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、メモリチップまたはカード、メモリスティック、および、コンピュータ、プロセッサまたは他の電子装置が読取可能な他の媒体を含み得るものの、これらに限定されない。
【００７４】
ここに使用されるような「ロジック」は、この明細書中に開示されるように機能または行為のいずれかを行なうように、および／または、この明細書中に開示されるように別のロジック、方法および／またはシステムから機能または行為を引き起こすように、コンピュータ、または、実行可能なアプリケーションもしくはプログラムモジュールの命令が格納された電気的ハードウェア、ファームウェア、非一時的な媒体、ならびに／またはこれらの組合せで実現される構成要素を表わす。ロジックは、アルゴリズムでプログラムされたマイクロプロセッサ、個別ロジック（たとえばＡＳＩＣ）、少なくとも１つの回路、アナログ回路、デジタル回路、プログラムドロジック装置、アルゴリズムの命令を含むメモリ装置などを含んでいてもよい。これらはいずれも、開示された機能のうち１つ以上を実行するように構成される。一実施形態においては、ロジックは、１つ以上のゲート、ゲートの組合せ、または開示される機能のうち１つ以上を実行するように構成された他の回路部品を含んでいてもよい。複数のロジックが説明される場合、その複数のロジックを１つのロジックに組込むことが可能であり得る。同様に、単一のロジックが説明される場合、その単一のロジックを複数の物理的ロジック間に分散させることが可能であり得る。一実施形態においては、これらのロジックのうち１つ以上は、開示および／またはクレームされた機能を実行することに係る対応する構造を有する。実現すべきロジックのタイプの選択は、所望のシステム条件または規格に基づき得る。
【００７５】
ここに使用されるような「ユーザ」は、１人以上の人間、１つ以上のコンピュータまたは他の装置、またはこれらの組合せを含むものの、これらに限定されない。
【００７６】
例を説明することによって例示的なシステム、方法などが示され、例はかなり詳細に説明されてきたが、添付された請求の範囲をそのような詳細に制限したり何らかの形で限定することは、出願人の意図ではない。ここに説明されたシステム、方法などを説明する目的のために、構成要素または方法論のすべての考えられ得る組合せを説明することは、もちろん不可能である。したがって、この開示は、図示および説明された特定の詳細、代表的な装置、および実例に限定されない。このため、本開示は、添付された請求の範囲内に収まる変更、修正および変形を包含するよう意図されている。
【００７７】
「含む」または「含んで」という用語が詳細な説明または請求項において採用されている範囲では、それは、「備える」という用語と同様の態様で包括的であるよう意図されている。なぜなら、その用語は、採用された場合、請求項において過渡的な言葉として解釈されるためである。
【００７８】
「または」という用語が詳細な説明または請求項において採用されている（たとえば、ＡまたはＢ）範囲では、それは、「ＡまたはＢまたはそれら双方」を意味するよう意図されている。出願人が「ＡまたはＢのどちらか一方だけ」を示すよう意図する場合には、「ＡまたはＢのどちらか一方だけ」という句が使用されるであろう。このため、ここでの「または」という用語の使用は包括的使用であり、排他的使用ではない。
【図１】
2016536674.tif 000009
【図２】
2016536674.tif 000010
【図３】
2016536674.tif 000011
【図５】
2016536674.tif 000012
【図６】
2016536674.tif 000013
【図７】
2016536674.tif 000014
【図８】
2016536674.tif 000015
【図４】
2016536674.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成28年4月22日(2016.4.22)
【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】
方法を実行するために少なくともプロセッサを含むデータ処理システムにおいて、前記方法は、
２つのアイテムについての属性値を有する属性にアクセスするステップを含み、前記属性はツリーデータ構造において階層的に配置され、前記方法はさらに、
冗長な属性値を識別するステップと、
前記冗長な属性値を除去するために前記ツリーデータ構造をプルーニングするステップと、
前記プルーニングされたツリーデータ構造に少なくとも部分的に基づいて前記２つのアイテムについての類似度スコアを計算するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記冗長な属性値を識別するステップは、兄弟属性値を有さない子属性値を識別するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記冗長な属性値を識別するステップは、少なくとも２つの子属性値を有する親属性値を識別するステップを含み、１つの子属性値は残りの子属性値よりもインスタンスが少ない、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記冗長な属性を識別するステップは、冗長性しきい値未満のインクリメンタル識別の能力を有する属性値を識別するステップを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記類似度スコアは、
前記２つのアイテムについての合致係数を決定し、
前記合致係数を類似度しきい値と比較し、
前記類似度スコアが前記類似度しきい値を上回ったときに前記アイテムが類似していると判断することによって、計算される。請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記合致係数は、前記２つのアイテムが同じ属性を有するかどうかを判断する合致ファクタに少なくとも部分的に基づいている、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記合致ファクタには重み係数が乗じられる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記２つのアイテムについて前記類似度スコアを計算するステップは、複数のアイテムのために反復的に実行される、請求項５〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記類似度スコアに少なくとも部分的に基づいて在庫目録から１つのアイテムを除去するステップをさらに含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
少なくともプロセッサを含むデータ処理システムであって、
少なくとも２つのアイテムについての属性値を有する分類済み属性を受信し、前記属性を階層的に配置するツリーデータ構造を生成するように構成されたツリーロジックと、
前記ツリーデータ構造における冗長な属性値を識別し、前記ツリーから前記冗長な属性値をプルーニングするように構成されたプルーニングロジックと、
前記プルーニングされたツリーデータ構造に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも２つのアイテムについて類似度スコアを計算するように構成されたスコアロジックとを含む、データ処理システム。
【請求項１１】
前記プルーニングロジックは、ｉ）単一の子属性値を有する親属性値を識別し、ｉｉ）前記単一の子属性値をプルーニングすることによって、冗長な属性値を前記ツリーデータ構造からプルーニングするように構成される、請求項１０に記載のデータ処理システム。
【請求項１２】
前記プルーニングロジックは、ｉ）少なくとも２つの子属性値を有する親属性値を識別し（ここで、１つの子属性値は前記少なくとも２つの子属性値に残っている子属性値よりもインスタンスが少ない）、ｉｉ）より小さい値を有する前記子属性値をプルーニングすることによって、冗長な属性値をプルーニングするように構成される、請求項１０に記載のデータ処理システム。
【請求項１３】
前記プルーニングロジックは、前記少なくとも２つのアイテムを区別しない子属性値を識別することによって、冗長な属性値をプルーニングするように構成される、請求項１０に記載のデータ処理システム。
【請求項１４】
前記類似度スコアに少なくとも部分的に基づいて、在庫目録から前記少なくとも２つのアイテムのうち１つのアイテムを除去するように構成された在庫目録ロジックをさらに含む、請求項１０〜１３のいずれか１項に記載のデータ処理システム。
【請求項１５】
前記プルーニングロジックは、冗長な属性値を識別するように構成されるとともに、
個々の属性値と、分類済み属性の群のうち残りの属性値との間の関係を識別し、
関係しきい値よりも少数の関係を有する前記個々の属性値を識別することを含む、請求項１０〜１４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１６】
少なくともプロセッサを含むデータ処理システムにおいて実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記データ処理システムに、
２つのアイテムについての属性値を有する属性にアクセスするステップを実行させ、前記属性はツリーデータ構造において階層的に配置され、
冗長な属性値を識別するステップと、
前記冗長な属性値を除去するために前記ツリーデータ構造をプルーニングするステップと、
前記プルーニングされたツリーデータ構造に少なくとも部分的に基づいて前記２つのアイテムについての類似度スコアを計算するステップとを実行させる、プログラム。
【国際調査報告】
2016536674.tif 000017