(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザを記述するソーシャル情報をオンラインシステムが受け取ることであって、前記ソーシャル情報は、前記ユーザのユーザプロフィールと、前記オンラインシステムを介して前記ユーザとつながっている１人または複数の他のユーザを記述する情報とを含む、ことと、
カスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述する情報を受け取ることであって、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴を備え、それぞれのカスタマイズ可能な特徴は複数の値に関連付けられている、ことと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトの１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、機械学習モデルを使用して前記カスタマイズ可能な特徴の値を予測することであって、前記機械学習モデルは、特定のユーザと特定のカスタマイズ可能な特徴とについてスコアを判定するように構成され、前記スコアは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトに対して前記特定のユーザが前記特定のカスタマイズ可能な特徴の前記値に関心を持つ見込みを示唆する、ことと、
前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれが、前記カスタマイズ可能な特徴についての前記予測される値を有するように、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示するコンテンツアイテムを生成することと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示する前記コンテンツアイテムをクライアントデバイスに送付することであって、前記コンテンツアイテムは、前記ユーザが前記コンテンツアイテムと対話すると、前記ユーザが前記物理オブジェクトをさらにカスタマイズできるようにするための対話型ユーザインターフェースを前記クライアントデバイスに提供するように構成される、ことと、
前記物理オブジェクトの前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記ユーザが前記特徴をカスタマイズすることに関心を持つ見込みを示唆する特徴スコアを判定することと、
カスタマイズ可能な特徴の前記特徴スコアに基づいて前記カスタマイズ可能な特徴に対応するウィジェットを表示するように、前記対話型ユーザインターフェースを構成することと、
を含む、コンピュータ実施方法であって、
前記対話型ユーザインターフェースを構成することは、第１のカスタマイズ可能な特徴および第２のカスタマイズ可能な特徴の各前記特徴スコアが、前記ユーザが前記第２のカスタマイズ可能な特徴と比べて前記第１のカスタマイズ可能な特徴の方に関心を持つ可能性が高いことを示唆する場合、前記第１のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第１のウィジェットを、前記第２のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第２のウィジェットと比べて目立つように表示するように、前記対話型ユーザインターフェースを構成すること、を含む、方法。
【請求項２】
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための対話型ユーザインターフェースを構成することであって、前記対話型ユーザインターフェースは、生成された前記コンテンツアイテムと、１つまたは複数のウィジェットとを備え、それぞれのウィジェットは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴をカスタマイズするためのものである、ことと、
構成された前記対話型ユーザインターフェースを、クライアントデバイスを介して表示するために送付することと、
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための１つまたは複数のオプションを表示するためのデータを前記クライアントデバイスに送付することであって、前記１つまたは複数のオプションは、前記ユーザを記述する前記ソーシャル情報に基づいて選択される、こと、
をさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記第１のウィジェットを前記第２のウィジェットと比べて目立つように表示するように構成することは、
前記第１のウィジェットを前記第２のウィジェットよりも上に表示すること、
前記対話型ユーザインターフェースのワークフローの中で前記第２のウィジェットを示す第２の画面よりも前にユーザに提示される第１の画面に前記第１のウィジェットを表示すること、または
前記第２のウィジェットのフォントと比べて大きいフォントを使用して前記第１のウィジェットを表示すること、
のうち１つまたは複数を行うように、前記対話型ユーザインターフェースを構成することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
カスタマイズ可能な特徴が、複数の値に関連付けられ、前記方法が、
前記複数の値を、当該値を有する前記カスタマイズ可能な特徴を備えた前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトにユーザが関心を持つ見込みに基づいて、ランク付けすることと、
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することと、
を含む、請求項２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することが、
前記複数の値の部分セットを選択し、前記ウィジェットと共にそれらの値を表示するように前記ウィジェットを構成すること、
を含む、請求項５に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することが、
前記複数の値の少なくとも部分セットを、前記ランク付けに基づいて決定された順序で表示する
ように前記ウィジェットを構成することを含む、請求項５に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記機械学習モデルが、プロフィールデータからユーザ情報に基づく特徴を抽出し、前記特徴が、前記ユーザのライフステージ、職業、民族性、のうち１つまたは複数を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
ユーザを記述するソーシャル情報をオンラインシステムが受け取ることであって、前記ソーシャル情報は、前記ユーザのユーザプロフィールと、前記オンラインシステムを介して前記ユーザにつながっている１人または複数の他のユーザを記述する情報とを含む、ことと、
カスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述する情報を受け取ることであって、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴を備え、それぞれのカスタマイズ可能な特徴は複数の値に関連付けられている、ことと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトの１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトに対して特定のユーザが特定のカスタマイズ可能な特徴の前記値に関心を持つ見込みに基づいて、前記カスタマイズ可能な特徴の値を決定することと、
前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれが、該カスタマイズ可能な特徴についての決定された前記値を有するように、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示するコンテンツアイテムを生成することと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示する前記コンテンツアイテムをクライアントデバイスに送付することと、
前記物理オブジェクトの前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記ユーザが前記特徴をカスタマイズすることに関心を持つ見込みを示唆する特徴スコアを判定することと、
カスタマイズ可能な特徴の前記特徴スコアに基づいて前記カスタマイズ可能な特徴に対応するウィジェットを表示するように、対話型ユーザインターフェースを構成することと、
を含む、コンピュータ実施方法であって、
前記対話型ユーザインターフェースを構成することは、第１のカスタマイズ可能な特徴および第２のカスタマイズ可能な特徴の各前記特徴スコアが、前記ユーザが前記第２のカスタマイズ可能な特徴と比べて前記第１のカスタマイズ可能な特徴の方に関心を持つ可能性が高いことを示唆する場合、前記第１のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第１のウィジェットを、前記第２のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第２のウィジェットと比べて目立つように表示すること、を含む、方法。
【請求項１０】
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための対話型ユーザインターフェースを構成することであって、前記対話型ユーザインターフェースは、生成された前記コンテンツアイテムと、１つまたは複数のウィジェットとを備え、それぞれのウィジェットは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴をカスタマイズするためのものである、ことと、
構成された前記対話型ユーザインターフェースを、クライアントデバイスを介して表示するために送付することと、
をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
前記物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための１つまたは複数のオプションを表示するためのデータを前記クライアントデバイスに送付することであって、前記１つまたは複数のオプションは、前記ユーザを記述する前記ソーシャル情報に基づいて選択される、こと、
をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１２】
カスタマイズ可能な特徴が、複数の値に関連付けられ、前記方法が、
前記複数の値を、当該値を有する前記カスタマイズ可能な特徴を備えた前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトにユーザが関心を持つ見込みに基づいて、ランク付けすることと、
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するようにウィジェットを構成することと、
をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１３】
ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するようにウィジェットを構成することが、
前記複数の値の部分セットを選択し、それらの値を前記ウィジェットと共に表示すること、
を含む、請求項９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１４】
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することが、
前記複数の値の少なくとも部分セットを、前記ランク付けに基づいて決定された順序で表示すること、
を含む、請求項１３に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１５】
ユーザを記述するソーシャル情報をオンラインシステムが受け取ることであって、前記ソーシャル情報は、前記ユーザのユーザプロフィールと、前記オンラインシステムを介して前記ユーザとつながっている１人または複数の他のユーザを記述する情報とを含む、ことと、
カスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述する情報を受け取ることであって、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴を備え、それぞれのカスタマイズ可能な特徴は複数の値に関連付けられている、ことと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトの１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトに対して特定のユーザが特定のカスタマイズ可能な特徴の前記値に関心を持つ見込みに基づいて、前記カスタマイズ可能な特徴の値を決定することと、
前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれが、該カスタマイズ可能な特徴についての決定された前記値を有するように、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示するコンテンツアイテムを生成することと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示する前記コンテンツアイテムをクライアントデバイスに送付することと、
前記物理オブジェクトの前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記ユーザが前記特徴をカスタマイズすることに関心を持つ見込みを示唆する特徴スコアを判定することと、
カスタマイズ可能な特徴の前記特徴スコアに基づいて前記カスタマイズ可能な特徴に対応するウィジェットを表示するように、対話型ユーザインターフェースを構成することと、
のための記憶された命令を備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記対話型ユーザインターフェースを構成することは、第１のカスタマイズ可能な特徴および第２のカスタマイズ可能な特徴の各前記特徴スコアが、前記ユーザが前記第２のカスタマイズ可能な特徴と比べて前記第１のカスタマイズ可能な特徴の方に関心を持つ可能性が高いことを示唆する場合、前記第１のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第１のウィジェットを、前記第２のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第２のウィジェットと比べて目立つように表示すること、を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記記憶された命令がさらに、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための対話型ユーザインターフェースを構成することであって、前記対話型ユーザインターフェースは、生成された前記コンテンツアイテムと、１つまたは複数のウィジェットとを備え、それぞれのウィジェットは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴をカスタマイズするためのものである、ことと、
構成された前記対話型ユーザインターフェースを、クライアントデバイスを介して表示するために送付することと、
のためのものである、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概してコンテンツのカスタマイズに関し、より具体的には、カスタマイズ可能なオブジェクトを記述するコンテンツと、そのオブジェクトをユーザのソーシャル情報に基づいてさらにカスタマイズするためのユーザインターフェースとを提供することに関する。
【背景技術】
【０００２】
オンラインシステムは、コンテンツ発行者からコンテンツを受け取り、そのコンテンツをオンラインシステムのユーザに送付する。コンテンツ発行者から提供されるコンテンツは、コンテンツ発行者に関連する話題、オブジェクト、またはエンティティを記述することがある。例えば、あるオブジェクトの製造者に関連するコンテンツ発行者が、そのオブジェクトを記述するコンテンツをオンラインシステムに提供することがある。コンテンツ発行者は、あるコンテンツアイテムを提供すべきユーザの属性を記述した基準を指定することがある。
【０００３】
オンラインシステムは、コンテンツアイテムと対話する可能性が高いユーザにそのコンテンツアイテムを送付することを試みる。従来型のコンテンツアイテムは、行うことができるユーザに合わせたカスタマイズの程度に関して制限がある。オンラインシステムのユーザが、オンラインシステムから受け取ったコンテンツアイテムに関心を感じない、または自身の関心に固有でないと思う場合、ユーザがそのコンテンツアイテムと対話する可能性は低い。よって、オンラインシステムがユーザに関心のないコンテンツをユーザに提供すると、オンラインシステムは良好でないユーザ体験を提供することになる。オンラインシステムが良好でないユーザ体験を提供すると、オンラインシステムは自身のユーザベースを失う可能性が高い。さらに、自身のコンテンツをユーザに提供するためにそのオンラインシステムを使用する可能性のあるコンテンツ発行者が減る。
【発明の概要】
【０００４】
ソーシャルネットワーキングシステムなどのオンラインシステムが、ユーザを記述するソーシャル情報に基づいてカスタマイズされた物理オブジェクトを記述するコンテンツを、ユーザに提供する。ユーザを記述するソーシャル情報は、例えば、ユーザのプロフィール情報、オンラインシステムとの対話、ならびに他のユーザおよびエンティティとのつながりを含む。カスタマイズ可能な物理オブジェクトの例には、車やコンピュータが含まれる。カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、カスタマイズ可能な特徴を備える。例えば、車は、車の色、車のトランスミッションのタイプ（自動またはマニュアル）、車輪スタイル等を含む、カスタマイズ可能な特徴を有する。オンラインシステムは、ユーザが関心を持つ可能性の高い様々なカスタマイズ可能な特徴に関する値を、ユーザのソーシャル情報に基づいて判定する。
【０００５】
一実施形態では、オンラインシステムはさらに、物理オブジェクトをカスタマイズするための対話型ユーザインターフェースを提供する。対話型ユーザインターフェースは、ユーザを記述するソーシャル情報に基づいて構成される。対話型ユーザインターフェースは、物理オブジェクトの所定の特徴をカスタマイズするためのウィジェットを含む。例えば、車をカスタマイズするためのユーザインターフェースは、車の色を選択するためのドロップダウンリスト、車に自動トランスミッションを付けるか、マニュアルトランスミッションを付けるかを選択するためのボタン等を含んでよい。オンラインシステムは、予測されるユーザ嗜好に基づいて、特徴をカスタマイズするためのウィジェットを構成する。例えば、オンラインシステムは、ユーザに訴求する可能性が最も高いと機械学習モデルが予測する、物理オブジェクトのカスタマイズオプションをユーザに提示する。
【０００６】
一実施形態によれば、オンラインシステムは、物理オブジェクトの特徴について、どのカスタマイズ可能なオプションを特定のユーザまたは同様のユーザのグループが好む可能性が高いかを予測するように機械学習モデルを訓練する。オンラインシステムは、ユーザのライフステージ、年齢、職業、収入、およびライフスタイルを含む、ユーザのユーザプロフィール情報に基づいて特徴を抽出する。それらの特徴は機械学習モデルに提供され、機械学習モデルはそれらの特徴を使用して、そのユーザが好む可能性が最も高い、物理オブジェクトのタイプと、それら物理オブジェクトのためのカスタマイズ可能または設定可能なオプションとを指示するメタデータを生成する。
【０００７】
一実施形態では、オンラインシステムは、メタデータ中の予測されるユーザ嗜好に従って物理オブジェクトの初期ビューが提供されるようにユーザに物理オブジェクトを表示するためのコンテンツを構成する。また、オンラインシステムは次いで、物理オブジェクトをさらにカスタマイズするためのオプションと一緒に対話型ユーザインターフェースを提示する。対話型ユーザインターフェースは、それぞれの特徴をカスタマイズするためのオプションを提示する。カスタマイズのためにユーザに最も目立つように表示されるオプションは、ユーザにとって最も関心の高いものとメタデータが予測するオプションである。オンラインシステムは、カスタマイズされた対話型ユーザインターフェースをどのように表示するかを記述する情報と一緒に、データおよびメタデータをクライアントデバイスに送付する。クライアントデバイスは、カスタマイズされた物理オブジェクトを示すコンテンツアイテムと、カスタマイズされた対話型ユーザインターフェースとをユーザに提示する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】一実施形態による、オンラインシステムが動作するシステム環境のブロック図である。
【図２Ａ】一実施形態による、モバイルニュースフィードにコンテンツを表示したユーザインターフェースの図である。
【図２Ｂ】一実施形態による、物理オブジェクトをユーザがカスタマイズできるようにする対話型ユーザインターフェースの図である。
【図３】一実施形態による、オンラインシステムのブロック図である。
【図４】一実施形態による、ユーザ嗜好に従ってカスタマイズ可能な物理オブジェクトに関係するコンテンツを作成するプロセスを例示するフローチャートである。
【図５】一実施形態による、物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特性との関係でユーザ嗜好を識別するようにモデルを訓練するための、オンラインシステムに記憶された様々なタイプのデータ間の対話を例示するデータ流れ図である。
【図６】一実施形態による、ユーザの嗜好に従って物理オブジェクトに関するコンテンツを開発するための、オンラインシステムに記憶された様々なタイプのデータ間の対話を例示するデータ流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図は、単に例示のために本開示の様々な実施形態を図示する。当業者は、以下の解説から、本明細書に例示される構造および方法の代替の実施形態が、本明細書に記載される本開示の原理から逸脱することなく用いられ得ることを直ちに認識されよう。
【００１０】
全体的なシステム環境
図１は、オンラインシステム１００のためのシステム環境のブロック図である。図１によって示されるシステム環境は、１つまたは複数のクライアントデバイス１０５と、ネットワーク１０７と、オンラインシステム１００とを含む。代替の実施形態では、異なるおよび／または追加的な構成要素がシステム環境に含まれてよい。本明細書に記載される実施形態は、ソーシャルネットワーキングシステムに適合させることが可能である。
【００１１】
クライアントデバイス１０５は、ユーザ入力を受け取り、ネットワーク１０７を介してデータを送信および／または受信することが可能なコンピューティングデバイスである。１つの実施形態では、クライアントデバイス１０５は、デスクトップやラップトップコンピュータなどの従来のコンピュータシステムである。それに代えて、クライアントデバイス１０５は、携帯情報端末（ＰＤＡ）、移動電話、スマートフォン、または別の適切なデバイスなどの、コンピュータ機能性を有するデバイスであってよい。クライアントデバイス１０５は、ネットワーク１０７を介して通信するように構成される。１つの実施形態では、クライアントデバイス１０５は、クライアントデバイス１０５のユーザがオンラインシステム１００と対話できるようにするアプリケーションを実行する。例えば、クライアントデバイス１０５は、ブラウザアプリケーションを実行して、ネットワーク１０７を介したクライアントデバイス１０５とオンラインシステム１００との間の対話を可能にする。別の実施形態では、クライアントデバイス１０５は、ＩＯＳ（登録商標）やＡＮＤＲＯＩＤ（商標）などのクライアントデバイス１０５のネイティブオペレーティングシステムで走るアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を通じて、オンラインシステム１００と対話する。
【００１２】
クライアントデバイス１０５は、ネットワーク１０７を介して通信するように構成され、ネットワーク１０７は、有線および／または無線通信システムの両方を使用した、ローカルエリアおよび／またはワイドエリアネットワークの任意の組み合わせを備える。１つの実施形態では、ネットワーク１０７は、標準的な通信技術および／またはプロトコルを使用する。例えば、ネットワーク１０７は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、８０２．１１、マイクロ波接続のための世界規模の相互運用性（ＷｉＭＡＸ）、３Ｇ、４Ｇ、符号分割多重接続（ＣＤＭＡ）、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）等の技術を使用した通信リンクを含む。ネットワーク１０７を介して通信するために使用されるネットワーキングプロトコルの例には、マルチプロトコルラベルスイッチング（ＭＰＬＳ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、シンプルメール転送プロトコル（ＳＭＴＰ）、およびファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）が含まれる。ネットワーク１０７を通じて交換されるデータは、ハイパーテキストマークアップ言語（ＨＴＭＬ）や拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）などの任意の適切な形式を使用して表されてよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０７の通信リンクのすべてまたは一部は、任意の１つまたは複数の適切な技法を使用して暗号化されてよい。
【００１３】
図２と共に下記でさらに説明するように、１つまたは複数のサードパーティシステム１１５が、オンラインシステム１００と通信するためにネットワーク１０７に結合されてよい。サードパーティシステム１１５は、クライアントデバイス１０５が実行するためのアプリケーションを記述する情報を通信するアプリケーション提供者であってよい。サードパーティシステム１１５は、クライアントデバイス１０５で実行されるアプリケーションが使用するためのデータをクライアントデバイス１０５に通信してよい。いくつかの実施形態では、サードパーティシステム１１５は、クライアントデバイス１０５を介して提示するためのコンテンツまたは他の情報を提供する。サードパーティシステム１１５は、コンテンツや、サードパーティシステムによって提供されるアプリケーションに関する情報などの情報を、オンラインシステム１００に通信してもよい。
【００１４】
オンラインシステム１００はさらに、ユーザ対話マネジャ１１０、物理オブジェクトデータストア１２０、ユーザプロフィールストア１３０、機械学習モデル１４０、メタデータ１５０、コンテンツ生成モジュール１６０、およびコンテンツ１７０ａを備える。コンテンツ１７０は、例えば広告など、スポンサー付きのコンテンツである。
【００１５】
図１およびその他の図では、同様の参照番号を使用して同様の要素を識別する。「１７０ａ」のような参照番号に続く文字は、文が、その特定の参照番号を持つ要素を特定的に参照することを指示する。「１７０」など、後に続く文字がない文中の参照番号は、その参照番号が付いた図中の要素のいずれかまたはすべてを参照する。例えば、文中の「１７０」は、図中の「１７０ａ」および／または「１７０ｂ」を参照する。
【００１６】
一実施形態によれば、コンテンツ１７０はさらに、ユーザに対してカスタマイズされた構成で物理オブジェクト１７３を表示するためのデータを備える。一実施形態では、コンテンツ１７０は、ユーザが物理オブジェクトをさらにカスタマイズできるように構成されたユーザインターフェース１７８を介して提示される。一実施形態では、機械学習モデルに基づいて生成されるメタデータ１５０は、物理オブジェクトをカスタマイズするためのオプション１７５を備える。一実施形態では、オンラインシステム１００は、クライアントデバイス１０５に表示するユーザインターフェース１８２を構成するためのマークアップ言語文書１７８を生成する。ユーザインターフェース１８２は、物理オブジェクトをカスタマイズするための値の選択を受け取る１つまたは複数のウィジェットを表示する。例えば、物理オブジェクトをカスタマイズするためのオプション１７５は、物理オブジェクトの色を含んでよい。ユーザインターフェース１８２は、ウィジェット、例えば、ユーザが色の選択を提供することができる様々な色のドロップダウンリストを提示してよい。オンラインシステム１００は、ユーザのユーザプロフィール情報またはソーシャル情報に基づいて、ユーザインターフェース１８２のドロップダウンリストに提示される色を選択する。
【００１７】
ユーザ対話マネジャ１１０は、オンラインシステム１００のユーザに提示するためにユーザインターフェース１８２を構成する。ユーザインターフェース１８２は、例えば、ユーザインターフェース要素を記述するメタデータを記憶するシリアル化オブジェクトを使用するなど、マークアップ言語文書１７８以外の機構によって構成されてよい。ユーザインターフェース１８２は、クライアントデバイス１０５で実行されるアプリケーションを介して提示されてよい。ユーザ対話マネジャ１１０は、ユーザインターフェース１８２を介してユーザからのユーザ対話も受け取る。１つの実施形態によれば、ユーザ対話マネジャ１１０は、ユーザがオンラインシステム１００と行った以前の対話をログに記憶する。
【００１８】
物理オブジェクトデータストア１２０は、物理オブジェクト、特に物理オブジェクトの様々な構成要素または構成に対応する変数または値を変えることによってカスタマイズすることが可能であるオブジェクトまたはオブジェクトの集まり、に関する情報を記憶する。カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴を有する。例えば、車が、カスタマイズ可能な物理オブジェクトであり、この物理オブジェクトは、色、トランスミッションのタイプ（自動またはマニュアル）、車にサンルーフを付けるかどうか、車にクルーズコントロールを付けるかどうか、車輪スタイル、塗装色、デカール（ｄｅｃａｌ）、サイドモールディング、エンジンモデル、床マット、およびセキュリティシステムを含む、カスタマイズ可能な特徴を有する。カスタマイズ可能な特徴は、例えば車の色など、カスタマイズ可能な物理オブジェクトの性質であってよい。カスタマイズ可能な特徴は、例えば車のトランスミッションなど、カスタマイズ可能な物理オブジェクトの構成要素の性質であってよい。カスタマイズ可能な特徴は、例えば車にＤＶＤプレーヤが付いているかどうかなど、ある構成要素がカスタマイズ可能な物理オブジェクトに存在するかどうかを表してよい。カスタマイズ可能な特徴は、カスタマイズ可能な物理オブジェクトの様々な構成要素の編成を表してよい。それぞれのカスタマイズ可能な特徴は、複数の値のうち１つを取ることが可能である。例えば、車の色は、白、黒、緑等を含むいくつかの色のうち１つを取ることが可能である。同様に、トランスミッションのタイプは、マニュアルまたは自動のいずれかとすることが可能である。カスタマイズ可能な物理オブジェクトのインスタンスは、それぞれのカスタマイズ可能な特徴の所定の値を有する。一実施形態によれば、物理オブジェクトデータストア１２０は、物理オブジェクト全体に関する情報を備えると共に、物理オブジェクトのバリエーションに関する情報も備える。カスタマイズ可能な物理オブジェクトの他の例には、コンピュータタワー、ラップトップコンピュータ、靴、携帯電話、アパートのレイアウト、台所の改装、およびステレオシステムが含まれる。例えば、ラップトップコンピュータは、メモリのサイズ、ディスクのサイズ、画面解像度、画面のサイズなど、様々なカスタマイズ可能な特徴を有する。
【００１９】
ユーザプロフィールストア１３０は、オンラインシステム１００のユーザに関する情報を記憶する。ユーザプロフィールストア１３０は、ユーザの名前、誕生日、および年齢など、ユーザから提供されたデータを備える。ユーザプロフィールストア１３０は、趣味、好きな本、好きな映画、好きなアーティスト、および好きな色のような、ユーザ嗜好も含んでよい。一実施形態によれば、ユーザプロフィールストア１３０はさらに、オンラインシステム１００がユーザに関して以前に推測した情報を備える。
【００２０】
一実施形態によれば、ユーザ対話マネジャ１１０からのユーザ対話データ、物理オブジェクトデータストア１２０からのデータ、およびユーザプロフィールストア１３０からのデータは、入力として１つまたは複数の機械学習モデル１４０に提供される。オンラインシステム１００は、機械学習モデル１４０を使用して、物理オブジェクトのカスタマイズと、ユーザインターフェース１８２のカスタマイズとに使用されるメタデータ１５０を生成する。一実施形態では、機械学習モデル１４０は、物理オブジェクトの特徴がユーザにとって関心のあるものである見込みを示唆するスコアを判定する。オンラインシステム１００は、機械学習モデル１４０を使用して、ユーザの嗜好、ユーザプロフィール情報、およびソーシャル情報に基づいて、ユーザに訴求する可能性の高い物理オブジェクトの特性および構成を識別する。一実施形態では、機械学習モデル１４０を使用して、物理オブジェクトのカスタマイズ可能な態様に関するユーザ嗜好を予測する。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１４０の代わりに、または機械学習モデル１４０と共に、特徴値の重み付けした集約を使用して、物理オブジェクトのある構成に関するユーザ嗜好を予測してよい。いくつかの実施形態では、オンラインシステム１００は、個々のユーザではなく、例えば人口統計学的属性を共有するユーザのグループなど、同様のユーザのグループに対して嗜好を判定する。
【００２１】
オンラインシステム１００は、機械学習モデル１４０に基づいてメタデータ１５０を生成する。メタデータは、特定のユーザ（または特定の人口統計学的属性を共有するユーザのグループ）が関心を持つ可能性の高い物理オブジェクトの様々な特徴を記述する。メタデータは、使用するウィジェットのタイプ、ユーザのニュースフィード中で最初にユーザに提示される物理オブジェクトの理想的なタイプおよび構成、ならびに／またはユーザにカスタマイズオプションが提示される順序、に関する情報を含むことが可能である。
【００２２】
一例として、物理オブジェクトは車を表す。オンラインシステム１００は、ユーザがさらにカスタマイズすることに関心を持つ可能性の高い車の属性または特徴を、ユーザのユーザプロフィール情報およびソーシャル情報に基づいて識別する。例えば、オンラインシステム１００は、ユーザに車の色をカスタマイズするオプションを提示すべきか、または車の車輪をカスタマイズするオプションを提示すべきかを判定する。オンラインシステム１００は、コンテンツアイテム１７０の一部として初めにユーザに提示される車の属性または特徴を判定する。例えば、オンラインシステム１００は、ユーザのユーザプロフィール情報およびソーシャル情報に基づいて車の所定の色を提示する。例えば、オンラインシステム１００は、ユーザプロフィールおよびソーシャル情報に基づいて、ユーザが野外活動に関心があると判定する。一致する関心を持つユーザの過去のデータに基づいて、オンラインシステムは、車の色をカスタマイズするための初期ビューは、汚れを隠す色であることから褐色や銀色のような中間色のオプションを表示し得ると判定する。オンラインシステム１００はさらに、ユーザによってさらにカスタマイズするために利用できるようにする、例えば赤や青など、車の色についての他のオプションを判定する。オンラインシステム１００は、一致するユーザの過去のデータに基づいて、同様のユーザが関心を示した車の様々な色を判定し、それらの色を、機械学習モデル１４０によって予測されたスコアに基づいてランク付けし、スコアは、ユーザがある色に関心を持つ見込みを指示する。オンラインシステム１００は、ウィジェット、例えば、機械学習モデル１４０によって判定されたスコアに基づいてランク付けされたそれらの色を一覧表示するドロップダウンリストを提示する。
【００２３】
コンテンツ生成モジュール１６０は、メタデータ１５０を使用して、ユーザに表示するコンテンツを開発する。１つの実施形態では、コンピュータシステムが、メタデータ１５０によって推奨されるユーザ嗜好に従って、物理オブジェクトの画像と一連のカスタマイズ対話インターフェースとを自動的にカスタマイズする。別の実施形態では、専門家が、メタデータ１５０中に提供されるユーザ嗜好に関する情報を使用して、物理オブジェクトの構成と、物理オブジェクトのカスタマイズオプションとを表すコンテンツを、手動で、またはコンピュータシステムの支援を受けて構築する。
【００２４】
コンテンツ生成モジュール１６０は、ユーザ対話マネジャ１１０がユーザに対して表示するために、コンテンツ１７０のデータを出力する。一実施形態によれば、コンテンツ１７０は、機械学習モデル１４０によって判定されたユーザ嗜好に従って最適化された構成１７３で物理オブジェクトを表示するためのデータを備える。最適化された構成１７３で物理オブジェクトを表示するためのデータは、物理オブジェクトに関係する何の情報およびどの画像を初めにユーザに表示すべきかについての、ユーザ対話マネジャ１１０に対する命令を備える。例えば、オンラインシステム１００がソーシャル対話に基づいてユーザが最近母親になったことを判定した場合、オンラインシステム１００は、機械学習モデル１４０に基づいて、そのユーザが、銀色のミニバンに関心を持つ可能性が高いと判定し、そのような車両を示すコンテンツをそのユーザのニュースフィードに送付してよい。対照的に、オンラインシステム１００は、記憶されたユーザのユーザプロフィール情報およびソーシャル情報に基づいてユーザが高速車を好むと判定し、よって、赤いスポーツカーをコンテンツ１７０としてユーザに送付してよい。
【００２５】
コンテンツ１７０はさらに、物理オブジェクト１７５をカスタマイズするオプションを表示するためのデータを備える。ユーザインターフェース生成モジュール３７５（図３に示される）が、どのようにユーザに対話型インターフェースを表示するかを指定する対話マネジャ１１０に対する命令を含むマークアップ言語文書１７８を生成し、その対話型インターフェースを通じて、ユーザは、ニュースフィードを介して配信され得るコンテンツ１７０を介して最適化された構成で示された物理オブジェクトのバージョンをさらにカスタマイズすることが可能である。一実施形態によれば、マークアップ言語文書１７８は、ユーザインターフェースのレイアウト、インターフェースを通じて顧客がカスタマイズできるようにすべき変数および属性に関する情報、物理オブジェクトの様々な属性に利用可能なカスタマイズオプションに関する情報、および物理オブジェクトまたは購入オプションに関する追加的な情報へのリンクを指定する。
【００２６】
いくつかの実施形態では、図１でオンラインシステム１００の一部として示される様々なモジュールは、それぞれ異なるシステムに記憶され、実行されてよい。例えば、コンテンツ生成モジュール１６０は、オンラインシステム１００とは異なるサードパーティシステム１１５によって実行されてよい。よって、サードパーティシステム１１５は、ユーザを記述するソーシャル情報をネットワーク１０７を介してオンラインシステム１００から受け取り、クライアントデバイス１０５を介してユーザに提示するためのコンテンツアイテム１７０およびマークアップ言語文書１７８を生成する。
【００２７】
ユーザインターフェース
図２Ａは、一実施形態による、モバイルニュースフィード２００にコンテンツを表示したユーザインターフェースである。図２Ａに与えられる例は、コンテンツ１７０ｂが、カスタマイズされた物理オブジェクト２２５を示す画像または映像からなる１つの実施形態を示す。図２Ａに示される例のカスタマイズされた物理オブジェクト２２５は車である。オンラインシステム１００は、ユーザのユーザプロフィールデータおよびソーシャル対話に基づいて、ユーザが関心を持つ可能性が高い車のカスタマイズ可能および設定可能な特徴を識別する。例えば、オンラインシステム１００が、ユーザに子どものいる家族があると判定した場合、オンラインシステム１００は、カスタマイズされた物理オブジェクト画像２２５に提示される車に家族向けの特徴を含める。ニュースフィード２００は、１つの実施形態によれば、ユーザが対話型ユーザインターフェースに移動できるウィジェットと共にコンテンツ１７０ｂを提示し、対話型ユーザインターフェースで、ユーザは物理オブジェクトをさらにカスタマイズすることが可能である。例えば、コンテンツ１７０ｂは、対話型ユーザインターフェースを提供するウェブサイトにユーザを導くユニフォームリソースロケーション（ＵＲＬ）へのリンクに関連付けられてよい。図２Ａの例はモバイルニュースフィードを示すが、コンテンツ１７０ｂは、広告スロット内のページの右側または左側に沿って、バナー広告として、フルページの広告オーバーレイとして、デスクトップニュースフィード内の他のニュース項目間に、他の場所の間に等、各種の状況でユーザに提示することが可能である。
【００２８】
図２Ｂは、一実施形態による、物理オブジェクトをユーザがカスタマイズできる対話型ユーザインターフェースである。この例は、例えば、コンテンツ１７０ｂ、すなわちニュースフィード２００中のカスタマイズされた物理オブジェクト２２５の画像上でクリックすることにより、システムによってユーザに提供されるカスタマイズ体験の可能な１つのビューを示している。この対話型ユーザインターフェースは、コンテンツ１７０ｂ上でクリックすることによってユーザが移動する別個のページに提示する、コンテンツ１７０ｂを含む現在のページに重なるオーバーレイとして提示する、現在のページのコンテンツ１７０ｂの横に並べて、または上もしくは下に、分割した画面として提示する等が可能である。図２Ｂは、車をカスタマイズするためにオンラインシステム１００によってユーザに提示される例示的ユーザインターフェースを示す。カスタマイズ可能な物理オブジェクト２７０の画像がビュー内に出現する。この例では、対話型ユーザインターフェース２１０により、ユーザは、カスタマイズウィジェット２５０ａを用いて画像中の車の色を選び、変えることができる。一実施形態によれば、このカスタマイズウィジェット２５０ａ、または同様のウィジェットは、機械学習モデル１４０に基づいてユーザが関心を持つ可能性が最も高いオプションとしてオンラインシステム１００によって判定されたオプションとしてメタデータ１５０が提供したカスタマイズオプションを表示する。例えば、ユーザインターフェース２１０は、機械学習モデル１４０によって予測された、ユーザが好きな車の色に基づいて選択された初期の色オプションで車を表示する。対話型ユーザインターフェース２１０はさらに、例えばカスタマイズウィジェット２５０ａを使用してユーザがさらに移動すると、機械学習モデル１４０による予測によりユーザの上位数個の好きな色のオプションと判定された他の色オプションを提供する。一実施形態では、対話型ユーザインターフェース２１０は、機械学習モデル１４０によるそれぞれの値のスコアに基づく順序で、車のカスタマイズ可能な特徴の上位数個のオプションの値を提示する。例えば、対話型ユーザインターフェース２１０は、機械学習モデル１４０によって高くランク付けされた値を、例えばランクが低い値の上に提示するなど、より目立つように提示してよい。同様に、対話型ユーザインターフェース２１０は、機械学習モデル１４０によって判定されたそれぞれの特徴のスコアによって決定される順序で、カスタマイズ可能ウィジェットを提示し、スコアは、カスタマイズ可能な特徴に対するユーザの関心のレベルを指示する。例えば、機械学習モデル１４０は、子どものいる家族を持つユーザは、車内のＤＶＤプレーヤなど、家族に関係する特徴に関心を持つ可能性がより高いと予想する。よって、そのような特徴をカスタマイズするためのカスタマイズウィジェットが、例えば対話型ユーザインターフェース２１０の一番上や対話型ユーザインターフェース２１０の第１の画面になど、より目立つように表示される。一実施形態によれば、対話型ユーザインターフェース２１０はさらに、車に関連する外部のウェブサイトに移動するためのナビゲーションウィジェット２６０など、追加的なウィジェットを備える。
【００２９】
図２Ｂのカスタマイズウィジェット２５０ｂで、ユーザは、対話型カスタマイズビューに切り替え、そのビュー内でユーザは物理オブジェクトの他の設定可能な態様をカスタマイズすることが可能である。例えば、外側の車体の色を選択するのに加えて、ユーザは、別のビューで車の内装のカスタマイズオプションと対話することが可能である。１つの実施形態によれば、ナビゲーションウィジェット２６０により、ユーザは、対話型カスタマイズインターフェースを超える追加的なコンテンツに移動することができる。例えば、ナビゲーションウィジェット２６０は、ユーザが当該物理オブジェクトのカスタマイズされたバージョンまたは同様のアイテムを購入することが可能なウェブページへのリンクを提供する「今すぐ買う」ボタンであってよい。別の例として、ナビゲーションウィジェット２６０は、ユーザがコンテンツ１７０に示されたカスタマイズ可能な物理オブジェクト２２５に関連するウェブサイトに登録することが可能なウェブページへのリンクを提供する「登録する」ボタンであってよい。
【００３０】
システムアーキテクチャ
図３は、オンラインシステム１００のアーキテクチャのブロック図である。図３に示すオンラインシステム１００は、ユーザ対話マネジャ１１０、アクションロガー３１０、およびアクションログ３１５、つながりストア３２０、ユーザプロフィールストア１３０、物理オブジェクトデータストア１２０、特徴ストア３３０、訓練データストア３４０、特徴抽出モジュール３２５、機械学習モジュール１４０、特徴集約モジュール３５０、ウェブサーバ３５５、訓練モジュール３６５、ユーザインターフェース生成モジュール３７５、およびコンテンツ生成モジュール１６０を含む。他の実施形態では、オンラインシステム１００は、様々なアプリケーションに対して、追加的な、より少ない、または異なる構成要素を含んでよい。ネットワークインターフェース、セキュリティ機能、負荷分散機構、フェイルオーバーサーバ、管理およびネットワーク動作コンソール等の従来の構成要素は、システムアーキテクチャの詳細を曖昧にしないように図示していない。
【００３１】
オンラインシステム１００のユーザは通例、ユーザプロフィールに関連付けられ、ユーザプロフィールはユーザプロフィールストア１３０に記憶される。ユーザプロフィールは、ユーザによって明示的にオンラインシステム１００に提供されたユーザに関する宣言情報を含み、また、オンラインシステム１００によって推測されたユーザプロフィール情報も含んでよい。１つの実施形態では、ユーザプロフィールは複数個のデータフィールドを含み、各フィールドは、対応するオンラインシステムユーザの１つまたは複数の属性を記述する。ユーザプロフィールに記憶される情報の例には、実務経験、学歴、性別、趣味または嗜好、所在地等の、経歴に関する情報、人口統計学的情報、および他のタイプの記述情報が含まれる。ユーザプロフィールは、例えば画像や映像など、ユーザによって提供された他の情報も記憶してよい。ある実施形態では、ユーザの画像が、画像中に表示されたオンラインシステム１００のユーザを識別する情報とタグ付けされるか、ユーザがタグ付けされている画像を識別する情報とタグ付けされるか、またはユーザのユーザプロフィールに記憶されてよい。ユーザプロフィールストア１３０内のユーザプロフィールは、対応するユーザによってコンテンツストアのコンテンツアイテムに対して行われた、アクションログ３１５に記憶されているアクションへの参照も維持してよい。
【００３２】
ユーザプロフィールストア内のユーザプロフィール１３０は多くの場合、個人に関連付けられて、個人同士がオンラインシステム１００を介して対話できるようにするが、ユーザプロフィールは、企業や組織（例えばブランドページ）などのエンティティに対して記憶されてもよい。これにより、エンティティは、他のオンラインシステムユーザにつながってコンテンツを交換するために、オンラインシステム１００上での存在を確立することができる。エンティティは、そのエンティティのユーザプロフィールに関連付けられたブランドページを使用して、自身に関する情報や自身の製品に関する情報を投稿する、または他の情報をオンラインシステム１００のユーザに提供してよい。オンラインシステム１００の他のユーザがそのブランドページに接続して、ブランドページに投稿された情報を受け取る、またはブランドページから情報を受け取ることができる。ブランドページに関連付けられたユーザプロフィールはエンティティ自身に関する情報を含んでよく、エンティティに関する背景情報または情報提供データをユーザに提供する。
【００３３】
コンテンツストア３６０は、様々なタイプのコンテンツを表すオブジェクトを記憶する。コンテンツストア３６０は、カスタマイズ可能な物理オブジェクト２２５を示すコンテンツアイテム１７０を記憶する。コンテンツストア３６０に記憶されるコンテンツの他の例には、ページ投稿、ステータスの更新、写真、映像、リンク、共有されたコンテンツアイテム、ゲームアプリケーションの成績、ローカル企業へのチェックインイベント、ブランドページ、または任意の他のタイプのコンテンツが含まれる。オンラインシステムユーザは、ステータスの更新、オンラインシステム１００内の他のオブジェクトに関連付けられるようにユーザによってタグ付けされた写真、イベント、グループ、またはアプリケーションなど、コンテンツストア３６０によって記憶されるオブジェクトを作成してよい。いくつかの実施形態では、オブジェクトは、サードパーティアプリケーションまたはオンラインシステム１００とは別個のサードパーティアプリケーションから受け取られる。１つの実施形態では、コンテンツストア内のオブジェクト２１０は、１つ１つのコンテンツまたはコンテンツ「アイテム」を表す。
【００３４】
アクションロガー３１０は、オンラインシステム１００の内部および／または外部でのユーザアクションに関する通信を受け取り、アクションログ３１５にユーザアクションに関する情報を投入する。アクションの例には、別のユーザとのつながりの追加、別のユーザへのメッセージの送付、画像のアップロード、別のユーザからのメッセージの閲読、別のユーザに関連付けられたコンテンツの閲覧、および別のユーザによって投稿されたイベントへの出席が含まれる。加えて、多数個のアクションが一つのオブジェクトおよび１人または複数の特定のユーザに関与してよく、よってこれらのアクションは、当該特定のユーザにも関連付けられ、アクションログ３１５に記憶される。
【００３５】
アクションログ３１５は、オンラインシステム１００上でのユーザアクション、ならびにオンラインシステム１００に情報を通信するサードパーティシステムでのアクションを追跡するために、オンラインシステム１００によって使用されてよい。ユーザは、オンラインシステム１００上で様々なオブジェクトと対話することがあり、それらの対話を記述する情報がアクションログ３１５に記憶される。オブジェクトとの対話の例には、投稿にコメントすること、リンクを共有すること、クライアントデバイス１０５を介して物理的な場所にチェックインすること、コンテンツアイテムにアクセスすること、および任意の他の適切な対話が含まれる。アクションログ３１５に含められるオンラインシステム１００上でのオブジェクトとの対話の追加的な例には、写真アルバムにコメントすること、ユーザと通信すること、オブジェクトとのつながりを確立すること、イベントに参加すること、グループに参加すること、イベントを作成すること、アプリケーションを認可すること、アプリケーションを使用すること、オブジェクトに対する嗜好を表明すること（そのオブジェクトに「いいね」すること）、および取引に関わりを持つことが含まれる。加えて、アクションログ３１５は、オンラインシステム１００上での広告との、ならびにオンラインシステム１００上で動作する他のアプリケーションとのユーザの対話を記録してよい。いくつかの実施形態では、アクションログ３１５からのデータを使用して、ユーザの関心事または嗜好を推測して、ユーザのユーザプロフィールに含まれる関心事を強化し、ユーザ嗜好をより完全に理解できるようにする。例えば、ハイキング、サイクリング、およびロッククライミングに関して多くの投稿またはコメントを寄稿しているユーザは、野外で過ごすのが好きな者としてオンラインシステム１００に理解され得る。
【００３６】
アクションログ３１５は、外部のウェブサイトなどのサードパーティシステム上で行われ、オンラインシステム１００に通信されたユーザアクションも記憶してよい。例えば、電子商取引ウェブサイトが、オンラインシステム１００のユーザを当該電子商取引ウェブサイトが識別することを可能にするソーシャルプラグインを通じて、オンラインシステム１００のユーザを認識してよい。オンラインシステム１００の各ユーザは一意に識別できるため、前の例のような電子商取引ウェブサイトが、オンラインシステム１００の外側でのユーザのアクションに関する情報を、当該ユーザに関連付けるためにオンラインシステム１００に通信することができる。したがって、アクションログ３１５は、ウェブページの閲覧履歴、関わりを持った広告、行われた購入、ならびに買い物および購買から得た他のパターンを含む、ユーザがサードパーティシステム上で行うアクションに関する情報を記録してよい。加えて、サードパーティシステムに関連付けられた、クライアントデバイス１０５で実行されるアプリケーションを介してユーザが行うアクションは、アクションログ３１５への記録とその中でのユーザとの関連付けのために、当該アプリケーションからアクションロガー３１０に通信されてよい。
【００３７】
１つの実施形態では、つながりストア３２０は、オンラインシステム１００上でのユーザと他のオブジェクトとの間のつながりを記述する情報を記憶する。一部のつながりはユーザによって定義されてよく、ユーザは他のユーザとの自身の関係を指定することができる。例えば、ユーザは、友人、同僚、伴侶等、ユーザの現実の関係に相当する他のユーザとのつながりを生成してよい。他のつながりは、オンラインシステム１００上のページに対する関心を表明する、オンラインシステム１００の他のユーザとリンクを共有する、オンラインシステム１００の他のユーザによってなされた投稿にコメントするなど、ユーザがオンラインシステム１００内でオブジェクトと対話した時に生成される。
【００３８】
１つの実施形態では、つながりは様々な特徴を含んでよく、それぞれの特徴は、ユーザ間の対話、ユーザとオブジェクトとの間の対話、またはオブジェクト間の対話の特性を表す。例えば、つながりに含まれる特徴は、２人のユーザ間の対話の頻度、２人のユーザがどれほど最近互いと対話したか、オブジェクトに関して１人のユーザによって取得される情報の頻度もしくは量、またはオブジェクトに関してユーザによって投稿されたコメントの数およびタイプ、を記述する。これらの特徴は、特定のオブジェクトまたはユーザを記述する情報も表してよい。例えば、特徴は、ユーザが特定の話題に持つ関心のレベル、ユーザがオンラインシステム１００にログインする頻度、またはユーザに関する人口統計学的情報を記述するデータを表してよい。それぞれの特徴は、ソースオブジェクトまたはユーザ、ターゲットオブジェクトまたはユーザ、および特徴値に関連付けられてよい。特徴は、ソースオブジェクトもしくはユーザ、ターゲットオブジェクトもしくはユーザ、またはソースオブジェクトもしくはユーザとターゲットオブジェクトもしくはユーザとの間の対話、を記述する値に基づく表現式として指定されてよく、したがって、つながりは１つまたは複数の特徴表現式として表されてよい。
【００３９】
つながりストア３２０は、オブジェクト、関心事、および他のユーザに対する親近度スコアなど、つながりに関する情報も記憶する。親近度スコアまたは「親近度」は、ユーザによって行われたアクションに基づいて、オンラインシステム１００内でのオブジェクトまたは別のユーザに対するユーザの関心を近似するように、オンラインシステム１００によって算出されてよい。ユーザの親近度は、ユーザによって行われたアクションに基づいて、オンラインシステム１００内でのオブジェクト、話題、または別のユーザへのユーザの関心を近似するようにオンラインシステム１００によって算出されてよい。１つの実施形態では、ユーザと所定のオブジェクトとの間の複数回の対話が、単一のつながりとしてつながりストア３２０に記憶されてよい。それに代えて、ユーザと所定のオブジェクトとの間のそれぞれの対話が、別個のつながりとして記憶される。いくつかの実施形態では、ユーザ間のつながりはユーザプロフィールストア１３０に記憶されてよく、または、ユーザプロフィールストア１３０がつながりストア３２０にアクセスしてユーザ間のつながりを判定してよい。１つの実施形態では、ユーザおよびオブジェクトは、ソーシャルグラフのノードとして表され、ユーザ間またはオブジェクト間、またはユーザとオブジェクトとの間のつながりは、それらノードを接続するエッジとして表される。同様に、ユーザ間またはユーザとオブジェクトとの間の対話は、ソーシャルグラフのエッジとして表すことが可能である。
【００４０】
ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、（例えばクライアントデバイス１０５上のユーザアプリケーションを介して）オンラインシステム１００のユーザに提示されるユーザインターフェースを構成する。例えば、一実施形態では、ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、マークアップ言語文書１７８（例えばＨＴＭＬ文書）をユーザインターフェースとして構成してよい。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、生成したユーザインターフェースをユーザ対話マネジャ１１０に提供し、ユーザ対話マネジャ１１０は、クライアントデバイス１０５を介してユーザインターフェースをユーザに提供する。ユーザ対話マネジャ１１０は、ユーザインターフェースを介してユーザからユーザ対話を受け取る。例えば、ユーザ対話マネジャ１１０は、カスタマイズ可能な物理オブジェクトの特徴の様々な値を提供するユーザインターフェースを提示し、その特徴に対して特定の値を選択するユーザ対話を受け取ってよい。一実施形態によれば、ユーザ対話マネジャ１１０は、加えて、ユーザがオンラインシステム１００と行う対話のログを保存する。
【００４１】
物理オブジェクトデータストア１２０は、一実施形態によれば、物理オブジェクト、特に当該物理オブジェクトの種々の部分に関係する変数または値を変えることによりカスタマイズすることが可能なオブジェクトまたはオブジェクトの集まりに関する情報を記憶する。物理オブジェクトデータストア１２０は、その中に記述される物理オブジェクトの一般的なタイプに変形がある場合には、その変形に関する情報を保持する。物理オブジェクトデータストア１２０はまた、一実施形態によれば、物理オブジェクトのどの部分がカスタマイズ可能であるか、および物理オブジェクトの設定可能またはカスタマイズ可能な一部もしくはすべての構成要素の可能なバリエーションに関する情報も含む。例えば、物理オブジェクトデータストア１２０は、どの車種にカスタマイズが利用可能であるかに関する情報を保持してよい。その場合、物理オブジェクトデータストアはさらに、種々の車種のカスタマイズ可能な特徴すべてに関する詳細を記憶することになる。この例を詳しく述べると、物理データストア１２０にあるそれぞれの車は、様々なカスタマイズ可能または設定可能な構成要素を有する。物理オブジェクトデータストア１２０にある車ごとに、車輪スタイル、燃料源、塗装の色、デカール、サイドモールディング、エンジンモデル、内装装飾品、およびセキュリティシステムなど、カスタマイズ可能または設定可能な構成要素のうち一部またはすべてに利用可能なバリエーションも記憶される。
【００４２】
訓練データストア３４０は、ユーザプロフィールと、ユーザ対話データと、ユーザのつながりとを備える訓練データを記憶する。訓練データストア３４０はまた、入力されたデータを、特定のプロフィール、対話、またはつながりに関連付けられたユーザが、ある特徴に対してあるカスタマイズオプションを好む見込みを示す、何らかの指示に関連付ける。予想される嗜好に従って訓練データをラベル付けするためのデータは、専門家によって提供されてよく、または過去のデータに基づいてよい。
【００４３】
訓練モジュール３６５は、訓練データストア３４０のための訓練データを生成し、機械学習モデル１４０を訓練する。一実施形態では、訓練モジュール３６５は、入力されたユーザと、特定のカスタマイズ可能な特徴を有する、対応するカスタマイズ可能な物理オブジェクトとを記述するユーザプロフィールおよびソーシャル情報を備えるサンプルデータを専門家に提示し、そのサンプルデータが肯定的な訓練データを表すかまたは否定的な訓練データを表すかを記述する入力を受け取る。肯定的な訓練データは、入力されたユーザプロフィールと一致するユーザによって好まれる可能性の高い、当該カスタマイズ可能な特徴を備えたカスタマイズ可能な物理オブジェクトを表す。肯定的な訓練データは、入力されたユーザプロフィールと一致するユーザによって好まれる可能性が低い、当該カスタマイズ可能な特徴を備えたカスタマイズ可能な物理オブジェクトを表す。
【００４４】
別の実施形態では、訓練モジュール３６５は、アクションログ３１５に記憶された以前のユーザ対話を処理して、肯定的な訓練データと否定的な訓練データを識別する。例えば、以前のユーザ対話が、特定のプロフィールを有するユーザが特定の特徴を備えたカスタマイズ可能な物理オブジェクトを好んだことを指示する場合、訓練モジュール３６５は、当該ユーザのユーザプロフィールと、特定の特徴を備えた当該カスタマイズ可能な物理オブジェクトとを備えるサンプルデータを、肯定的な訓練データとして使用する。同様に、以前のユーザ対話が、特定のプロフィールを有するユーザが特定の特徴を備えたカスタマイズ可能な物理オブジェクトを好まなかったことを指示する場合、訓練モジュール３６５は、当該ユーザのユーザプロフィールと、特定の特徴を備えた当該カスタマイズ可能な物理オブジェクトとを備えるサンプルデータを、否定的な訓練データとして使用する。ユーザがあるカスタマイズ可能な物理オブジェクトを好んだことを指示するユーザ対話は、当該カスタマイズ可能な物理オブジェクトを示すコンテンツアイテムを提示されるのに応答して、以下のアクション：追加的な情報を要求すること、当該カスタマイズ可能な物理オブジェクトに関連する取引（例えば購入）を実行すること、当該カスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述する情報を共有すること、または当該カスタマイズ可能な物理オブジェクトに関連するウェブサイトに登録すること、の１つまたは複数を行ったことを備える。ユーザがあるカスタマイズ可能な物理オブジェクトを好まなかったことを指示するユーザ対話は、当該カスタマイズ可能な物理オブジェクトを示すコンテンツアイテムを提示されるのに応答して、ユーザがユーザ対話を全く行わないことによりコンテンツアイテムを無視すること、コンテンツアイテムを閉じること、よくないね（ｄｉｓｌｉｋｅ）ボタンをクリックすることによりコンテンツアイテムを好きではないアイテムとして明示的にマークすること等を備える。
【００４５】
特徴抽出モジュール３２５は、一実施形態によれば、ユーザプロフィール、ユーザ対話データ、およびユーザのつながりを含む様々なソースから、機械学習モデル１４０に必要とされる特徴を抽出する。機械学習モデル１４０が訓練されている間、特徴抽出モジュール３２５は、訓練データストア３４０の訓練データから特徴を抽出する。機械学習モデル１４０がユーザ嗜好を予測するために使用されている間、一実施形態によれば、特徴抽出モジュール３２５は、つながりストア３２０、ユーザプロフィールストア１３０、および物理オブジェクトデータストア１２０から特徴を抽出する。
【００４６】
特徴ストア３３０は、特徴抽出モジュール３２５によって抽出された特徴を記憶する。特徴は、ユーザがどのようにオンラインシステム１００と対話するかに関係する情報、オンラインシステム１００上でのつながり、およびユーザプロフィール情報を備える。例えば、特徴ストア３３０は、ユーザのライフステージ、関心事、収入、職業、ライフスタイル、所在地、年齢、平均通勤時間、都市エリア、郊外エリア、または地方エリアで生活する傾向、高級品への嗜好等に関する情報を記憶し得る。
【００４７】
機械学習モデル１４０は、特定の特徴バリエーションに対するユーザの予測される嗜好を指示する、スコアまたは値（例えばＢｏｏｌｅａｎまたはスコア分類器）を提供するように訓練される。機械学習モデル１４０は、ユーザのプロフィール、つながり、オンラインシステム１００との対話に関連付けられた、特徴ストア３３０内の特徴を使用して訓練される。１つの実施形態によれば、物理オブジェクトの設定可能またはカスタマイズ可能な構成要素ごとに、異なるモデルが訓練される。例えば、車の変更可能な構成要素についてのユーザ嗜好を判定するように作成された機械学習モデルのセットは、ユーザがどのような種類の車を好むかを予測するモデル、ユーザの色の嗜好を予測するように訓練されたモデル、ユーザがバイクラックの付いた車に関心があるかどうかを予測するモデルを含み得る。
【００４８】
１つの実施形態では、機械学習モデル１４０は、ユーザと、カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴とを識別する情報を受け取り、ユーザがユーザインターフェース２１０を提示された時にその所定の特徴をカスタマイズする見込みを示唆するスコアを生成する。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、これらの機械学習モデル１４０を使用してユーザインターフェース２１０を構成する。例えば、機械学習モデル１４０が、ユーザが特徴Ｆ２と比べて特徴Ｆ１の方をカスタマイズする可能性が高いと予測したとする。よって、ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、ユーザインターフェース２１０内で、特徴Ｆ１をカスタマイズするためのウィジェットＷ１を、特徴Ｆ２をカスタマイズするためのウィジェットＷ２と比べて目立つように提示する。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、ウィジェットＷ１をウィジェットＷ２よりも上に置くことにより、またはウィジェットＷ２の形状と比べてより大きい形状を使用してウィジェットＷ２を表示することにより、またはワークフローの中でウィジェットＷ２を示す画面より前に出現する画面にウィジェットＷ１を表示することにより、ウィジェットＷ２と比べて目立つようにウィジェットＷ１を提示してよい。
【００４９】
１つの実施形態では、機械学習モデル１４０は、ユーザと、カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴についての値とを識別する情報を受け取り、入力されたそのカスタマイズ可能な特徴についてユーザが入力値に関心を持つ見込みを示唆するスコアを生成する。よって、ユーザは、ユーザインターフェース２１０を介して当該カスタマイズ可能な特徴に対する複数の値を提示された時に、機械学習モデルの予測に従ってスコアが最も高い、カスタマイズ可能な特徴の入力値を選択する可能性が最も高くなる。一実施形態では、ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、機械学習モデル１４０の予測に基づいて、ユーザが関心を持つ可能性が最も高い、様々なカスタマイズ可能な特徴についての値を選択する。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、カスタマイズ可能な特徴の選択された値を有するカスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示するコンテンツアイテムを生成し、そのコンテンツアイテムを、ユーザインターフェース２１０を介して提示する。
【００５０】
１つの実施形態では、ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、機械学習モデル１４０の結果に基づいてユーザインターフェース２１０のウィジェットを構成する。例えば、ウィジェットが、カスタマイズ可能な特徴の複数の値を、ユーザインターフェース２１０を介してユーザに提示して、ユーザが値を選択できるようにしてよい。例えば、ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、以下のようにしてユーザに提示するための車の色を選択するウィジェットを構成する。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、機械学習モデル１４０を使用して、ユーザについてそれぞれの色のスコアを判定する。スコアは、ユーザが車にその色を選択する見込みを指示する。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、様々な値、すなわち色を、スコアに基づいてランク付けする。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、ランク付けに基づいて上位数個の値を選択する。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、例えばランクが高い値をランクが低い値よりも上に提示するために、選択した値を各スコアに基づいて順序付けする。ユーザインターフェース生成モジュール３７５は、選択した値のリストをランク付けされた順序で示すためのウィジェット、例えばドロップダウンリストを構成し、ユーザインターフェース２１０を介してそのウィジェットを提示する。
【００５１】
一実施形態によれば、機械学習モデル１４０の代わりに、または機械学習モデル１４０と共に、特徴集約モジュール３５０を使用して、物理オブジェクトのカスタマイズ可能または設定可能な構成要素のバリエーションについての予測されるユーザ嗜好を指示する、スコア、２値、または分類器を提供する。特徴集約モジュール３５０は、ユーザ特徴に関係する値の重み付けされた集約、または同様の規則を使用して、ユーザ嗜好を判定する。特徴ストア３３０から得る種々の特徴値に適用される重みまたは規則は、専門家によって割り当てられるか、または過去のデータに基づいてよい。
【００５２】
コンテンツ生成モジュール１６０は、予測されたユーザ嗜好に従って、最適な構成の物理オブジェクトの画像または映像を含むコンテンツと、対話型カスタマイズインターフェースとを制作する。一実施形態では、コンテンツ生成モジュール１６０は、機械学習モデル１４０によって制作されたメタデータ１５０に基づいて自動的にコンテンツを生成する。１つの実施形態では、コンテンツ生成モジュールは、メタデータ１５０で誘導されてユーザ用の個別インターフェースを設計する専門家によって使用されるツール（例えばコンピュータプログラム）を備える。
【００５３】
ウェブサーバ３５５は、オンラインシステム１００を、ネットワーク１０７を介して１つまたは複数のクライアントデバイス１０５にリンクすると共に、１つまたは複数のサードパーティシステム１１５にもリンクする。ウェブサーバ３５５は、ウェブページならびにＪＡＶＡ（登録商標）、ＦＬＡＳＨ（登録商標）、ＸＭＬ等の他のコンテンツを供給する。ウェブサーバ３５５は、オンラインシステム１００とクライアントデバイス１０５との間でメッセージを受け取ってルーティングしてよく、メッセージは、例えば、インスタントメッセージ、待ち行列型メッセージ（例えば電子メール）、テキストメッセージ、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）メッセージ、または任意の他の適切なメッセージング技法を使用して送付されるメッセージである。ユーザが、コンテンツストア３６０に記憶されている情報（例えば画像や映像）をアップロードする要求をウェブサーバ３５５に送付してよい。加えて、ウェブサーバ３５５は、ＩＯＳ（登録商標）、ＡＮＤＲＯＩＤ（商標）、ＷＥＢＯＳ（登録商標）、またはＢｌａｃｋｂｅｒｒｙＯＳなどのネイティブのクライアントデバイスオペレーティングシステムに直接データを送付するためのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）の機能性を提供してよい。
【００５４】
全体プロセス
図４は、一実施形態による、ユーザ嗜好に従ってカスタマイズ可能な物理オブジェクトに関係するコンテンツを作成するプロセスを例示するフローチャートである。図４に例示されるステップは、図４に指示されるものとは異なる順序で実行されてよい。さらに、これらのステップは、本明細書で指示されるモジュールとは異なるモジュールによって実行されてよい。
【００５５】
オンラインシステム１００は、オンラインシステム１００とのユーザ対話およびユーザに関するプロフィール情報を備える、ユーザに関する情報を受け取る４００。一実施形態によれば、オンラインシステム１００によって受け取られる情報はさらに、オンラインシステム１００上での他のユーザまたは他のエンティティとのユーザのつながりに関する情報を備える。
【００５６】
オンラインシステム１００は、加えて、１つまたは複数の物理オブジェクトに関するデータを受け取る４１０。物理オブジェクトに関するデータは、物理オブジェクトの利用可能なバリエーション、カスタマイズ、および構成を含む。
【００５７】
オンラインシステム１００は、ユーザ情報を要約する特徴を抽出する４２０。特徴は、特徴抽出モジュール３２５により、つながりストア３２０、ユーザプロフィールストア１３０、およびユーザ対話マネジャ１１０を含むソースから抽出される。一実施形態によれば、そのような特徴は、ライフステージ、関心事、収入、職業、平均通勤時間、ライフスタイル、所在地、および高級品に対する傾向を含んでよい。
【００５８】
オンラインシステム１００は、物理オブジェクトの画像と対話型ユーザインターフェースとを予測されるユーザ嗜好に従ってカスタマイズするためのメタデータ１５０を生成する４３０。メタデータ１５０は、物理オブジェクトの設定可能またはカスタマイズ可能な構成要素の特定の構成またはバリエーションに対するユーザ嗜好を指示する、スコア、値、または２値を備える。ユーザ嗜好は、一実施形態によれば、特徴抽出モジュール３２５によって抽出されその後特徴ストア３３０に記憶されているユーザデータに基づいて、機械学習モデル１４０によって予測される。いくつかの実施形態では、機械学習モデル１４０の代わりに、または機械学習モデル１４０と共に、特徴集約モジュール３５０を使用して、物理オブジェクトの構成およびカスタマイズに関して予測されるユーザ嗜好を記述するメタデータ１５０を作成する。
【００５９】
オンラインシステム１００は、物理オブジェクトを表示するための、およびユーザが物理オブジェクトをさらにカスタマイズすることが可能な対話型ユーザインターフェースを表示するためのコンテンツを構成する４４０。一実施形態によれば、これらのインターフェースは両方とも、物理オブジェクトのある構成およびカスタマイズについて予測されるユーザ嗜好に訴求するように設計され、それらの嗜好はメタデータ１５０中で報告されている。コンテンツは、メタデータ１５０中の値に従って、コンピュータシステムなどによって自動的に構成されてよい。一実施形態では、オンラインシステム１００は、いくつかのコンテンツアイテムを記憶し、それぞれのコンテンツアイテムは、カスタマイズ可能な構成要素または特徴の所定の組み合わせと一緒に、カスタマイズ可能な物理オブジェクトを提示する。オンラインシステム１００は、機械学習モデル１４０の予測に基づいて決定されたようにユーザに合わせてカスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述するメタデータを受け取る。オンラインシステム１００は、受け取ったメタデータとの最良の一致を表す記憶されたコンテンツアイテムを識別し、識別したコンテンツアイテムを、対話型ユーザインターフェースを介して提示するコンテンツアイテムとして返す。１つの実施形態によれば、コンテンツは代わりに、メタデータ１５０にアクセスできる専門家によって、または、メタデータ１５０からの情報をコンテンツに組み込むのを支援することが可能なコンピュータプログラムなどのツールを使用する専門家によって構成される。
【００６０】
オンラインシステム１００は、ユーザインターフェースを構成し、送付して４５０、クライアントデバイス１０５を介して表示させ、ユーザインターフェースのうち一部は、カスタマイズ可能な物理オブジェクトをユーザがさらにカスタマイズできるようにする。予測されるユーザ嗜好に従って構成されたコンテンツと併せて、ユーザ対話マネジャ１１０は、そのコンテンツを表示するユーザインターフェースを構成するために、カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴および構成要素の値を記述するメタデータを受け取る。ユーザ対話マネジャは、クライアントデバイス１０５上でユーザにコンテンツを表示することに関係するロジスティクスを扱う。
【００６１】
ユーザ嗜好モデルの生成および使用
図５は、一実施形態による、物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特性との関係でユーザ嗜好を識別するようにモデルを訓練するための、オンラインシステム１００に記憶された様々なタイプのデータ間の対話を例示するデータ流れ図を示す。機械学習モデル１４０は、それぞれのモデルが対応する物理オブジェクトのいずれかのカスタマイズ可能な構成要素についての予測されるユーザ嗜好を指示する、値、２値、または他の分類器を選ぶように訓練される。
【００６２】
機械学習モデル１４０は、訓練データストア３４０に記憶されたデータを使用して訓練される。モデル１４０を訓練するために使用される情報は、ユーザプロフィールデータ１３０、ユーザ対話データ１１０、およびユーザつながりデータ３２０を備える。訓練データストア３４０内の情報は、特別に選ばれた、またはモデルに情報を与えることが可能となるように予めラベル付けされたデータを備える。
【００６３】
特徴抽出モジュール３２５は、ユーザプロフィールストア１３０のユーザプロフィールデータ、つながりストア３２０、およびユーザ対話マネジャ１１０と同様である訓練データから、関連性のある特徴５００を抽出する。例えば、特徴抽出器３２５は、ユーザのライフステージ５００ａ、関心事５００ｂ、収入５００ｃ、職業５００ｄ、ライフスタイル５００ｅ、所在地５００ｆ、および年齢５００ｇ、に関する情報を抽出し得る。
【００６４】
抽出された特徴５００は、機械学習モデル１４０を訓練するために機械学習モデルに提供される。機械学習モデル１４０は特徴５００を使用して、新しく取り込まれたユーザの嗜好スコアをどのように分類、評価、またはその他の方法で提供するかを判定する。一実施形態によれば、物理オブジェクトのカスタマイズ可能または設定可能な特徴それぞれに関して、別々のモデルが、ユーザの嗜好を識別するように訓練される。
【００６５】
図６は、一実施形態による、物理オブジェクトの設定可能およびカスタマイズ可能な構成要素のある構成またはカスタマイズオプションに関して予測されるユーザの嗜好に基づいて、ユーザを分類、評価、またはその他の方法でスコア付けするための、オンラインシステム１００に記憶された様々なタイプのデータ間の対話を例示するデータ流れ図を示す。図６は、機械学習モデル１４０を使用してスポンサー付きのコンテンツ１７０を生成できる１つの方式を例証する。
【００６６】
一実施形態によれば、ユーザプロフィール１３０、ユーザのつながり３２０、およびユーザ対話１１０を使用して、関連性のある特徴５００のセットを外挿する。同様の特徴セットを使用して訓練されている、コンテンツに含めるべきそれぞれのカスタマイズ可能または設定可能な構成要素のための機械学習モデル１４０が、特徴５００に適用される。いくつかの実施形態によれば、特徴５００に基づく分類、２値、または他のスコアが、機械学習モデル１４０によって判定される。１つの実施形態では、機械学習モデル１４０が、物理オブジェクトのあらゆる設定可能またはカスタマイズ可能な属性について予測されるユーザ嗜好を指示する、分類、２値、またはスコアを判定する。メタデータ１５０は、その結果得られる、スコア、分類、および２値のセットを備える。
【００６７】
コンテンツ生成モジュール１６０は、メタデータ１５０を使用してスポンサー付きのコンテンツ１７０を設計する。スポンサー付きのコンテンツ１７０は、ユーザ嗜好に訴求すると予測されるカスタマイズオプションがユーザインターフェース上で初めに、または最適な位置に出現するように、どのように対話型カスタマイズインターフェースを表示するかに関する情報を備える。スポンサー付きのコンテンツ１７０はさらに、どのようにして、予測されるユーザ嗜好に最も訴求する構成で物理オブジェクトを表示するかに関する情報を備える。
【００６８】
無形アイテムのカスタマイズ
いくつかの実施形態では、本明細書に開示される技法は、物理オブジェクトではなく無形のアイテムのカスタマイズに使用される。例えば、カスタマイズ可能なアイテムは、企業によって提案されるサービス、休暇プラン、金融パッケージ、スパ滞在（ｓｐａ  ｄａｙｓ）等を表してよい。機械学習モデル１４０は、カスタマイズ対象のアイテムのタイプに固有の訓練データセットを使用して訓練される。詳細には、訓練モジュール３６５は、同じタイプのアイテムを提示するコンテンツアイテムとの以前の対話を使用して、所定のタイプのアイテムをカスタマイズするためのモデルを訓練する。一実施形態では、異なるアイテムタイプをカテゴリに分類して、あるカテゴリに属するすべてのタイプのアイテムを記述するコンテンツアイテムとの以前の対話が、モデルの訓練に使用されるようにする。一実施形態では、カスタマイズ可能な特徴を判定するため、および、例えば同じカテゴリのアイテムタイプなどの同様のアイテムタイプについて対話型ユーザインターフェースをカスタマイズするために、同様の特徴が使用される。
【００６９】
その他の事項
上記の本発明の実施形態の説明は、例示のために提示されたものであり、すべてを網羅するものでも、本開示を開示される通りの形態に制限するものでもない。当業者は、上記の開示に照らして多くの変更形態および変形形態が可能であることを理解することができよう。
【００７０】
この説明の一部の部分は、本発明の実施形態を、情報に対する操作のアルゴリズムおよび記号的表現で記載する。そのようなアルゴリズム的な記載および表現は、自身の仕事の内容を他の当業者に効果的に伝えるために、データ処理分野の当業者によって広く使用される。それらの動作は、機能的、演算的、または論理的に記載されるが、コンピュータプログラムまたは同等の電気回路、マイクロコード等によって実現されるものと理解される。さらに、時に、一般性を失うことなく、動作のそのような編成をモジュールと呼ぶことが利便であることも判明している。記載される動作およびそれらに関連するモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組み合わせで具現化されてよい。
【００７１】
本明細書に記載されるステップ、動作、またはプロセスはいずれも、１つまたは複数のハードウェアモジュールまたはソフトウェアモジュールを用いて、単独で、または他のデバイスと組み合わせて、行われるまたは実現されてよい。１つの実施形態では、ソフトウェアモジュールは、コンピュータプログラムコードを収容したコンピュータ可読媒体を備えたコンピュータプログラム製品を用いて実現され、コンピュータプログラムコードは、コンピュータプロセッサによって実行されて、記載されるステップ、動作、またはプロセスのいずれかまたはすべてを行うことができる。
【００７２】
本発明の実施形態は、本明細書の動作を行う装置にも関し得る。この装置は、必要とされる目的のために特化して構築されてよく、および／または、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に起動または再構成される汎用コンピューティングデバイスを備えてよい。そのようなコンピュータプログラムは、非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体、または電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体に記憶されてよく、媒体は、コンピュータシステムバスに結合されてよい。さらに、本明細書中で参照されるコンピューティングシステムはいずれも単一のプロセッサを含んでよく、またはコンピューティング能力を高めるために複数プロセッサ設計を採用したアーキテクチャであってよい。
【００７３】
本発明の実施形態は、本明細書に記載されるコンピューティングプロセスによって制作される製品にも関し得る。そのような製品は、コンピューティングプロセスの結果得られる情報を備えてよく、その情報は、非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、本明細書に記載されるコンピュータプログラム製品の他のデータの組み合わせの任意の実施形態を含んでよい。
【００７４】
最後に、本明細書で使用される文言は、主として読みやすさおよび教示のために選択されたものであり、本発明の主題を記述または限定するために選択されたとは限らない。したがって、本発明の範囲は、この詳細な説明によって制限されるのではなく、本明細書に基づく出願時に発行される任意の請求項によって制限されることが意図される。よって、本発明の実施形態の本開示は本発明の範囲を例示するものであって制限するものではなく、本発明の範囲は以下の特許請求の範囲に述べられる。
・条項１
ユーザを記述するソーシャル情報をオンラインシステムが受け取ることであって、前記ソーシャル情報は、前記ユーザのユーザプロフィールと、前記オンラインシステムを介して前記ユーザとつながっている１人または複数の他のユーザを記述する情報とを含む、ことと、
カスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述する情報を受け取ることであって、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴を備え、それぞれのカスタマイズ可能な特徴は複数の値に関連付けられている、ことと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトの１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、機械学習モデルを使用して前記カスタマイズ可能な特徴の値を予測することであって、前記機械学習モデルは、特定のユーザと特定のカスタマイズ可能な特徴とについてスコアを判定するように構成され、前記スコアは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトに対して前記特定のユーザが前記特定のカスタマイズ可能な特徴の前記値に関心を持つ見込みを示唆する、ことと、
前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれが、前記カスタマイズ可能な特徴についての前記予測される値を有するように、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示するコンテンツアイテムを生成することと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示する前記コンテンツアイテムをクライアントデバイスに送付することであって、前記コンテンツアイテムは、前記ユーザが前記コンテンツアイテムと対話すると、前記ユーザが前記物理オブジェクトをさらにカスタマイズできるようにするための対話型ユーザインターフェースを前記クライアントデバイスに提供するように構成される、ことと、
を含む、コンピュータ実施方法。
・条項２
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための対話型ユーザインターフェースを構成することであって、前記対話型ユーザインターフェースは、生成された前記コンテンツアイテムと、１つまたは複数のウィジェットとを備え、それぞれのウィジェットは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴をカスタマイズするためのものである、ことと、
構成された前記対話型ユーザインターフェースを、クライアントデバイスを介して表示するために送付することと、
をさらに含む、条項１に記載のコンピュータ実施方法。
・条項３
前記物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための１つまたは複数のオプションを表示するためのデータを前記クライアントデバイスに送付することであって、前記１つまたは複数のオプションは、前記ユーザを記述する前記ソーシャル情報に基づいて選択される、こと、
をさらに含む、条項２に記載のコンピュータ実施方法。
・条項４
前記物理オブジェクトの前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記ユーザが前記特徴をカスタマイズすることに関心を持つ見込みを示唆する特徴スコアを判定することと、
カスタマイズ可能な特徴の前記特徴スコアに基づいて前記カスタマイズ可能な特徴に対応するウィジェットを表示するように、前記対話型ユーザインターフェースを構成することと、
をさらに含む、条項２に記載のコンピュータ実施方法。
・条項５
前記対話型ユーザインターフェースを構成することは、第１のカスタマイズ可能な特徴および第２のカスタマイズ可能な特徴の各前記特徴スコアが、前記ユーザが前記第２のカスタマイズ可能な特徴と比べて前記第１のカスタマイズ可能な特徴の方に関心を持つ可能性が高いことを示唆する場合、前記第１のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第１のウィジェットを、前記第２のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第２のウィジェットと比べて目立つように表示するように、前記対話型ユーザインターフェースを構成することを含む、条項４に記載のコンピュータ実施方法。
・条項６
前記第１のウィジェットを前記第２のウィジェットと比べて目立つように表示するように構成することは、
前記第１のウィジェットを前記第２のウィジェットよりも上に表示すること、
前記対話型ユーザインターフェースのワークフローの中で前記第２のウィジェットを示す第２の画面よりも前にユーザに提示される第１の画面に前記第１のウィジェットを表示すること、または
前記第２のウィジェットのフォントと比べて大きいフォントを使用して前記第１のウィジェットを表示すること、
のうち１つまたは複数を行うように、前記対話型ユーザインターフェースを構成することを含む、条項５に記載のコンピュータ実施方法。
・条項７
カスタマイズ可能な特徴が、複数の値に関連付けられ、前記方法が、
前記複数の値を、当該値を有する前記カスタマイズ可能な特徴を備えた前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトにユーザが関心を持つ見込みに基づいて、ランク付けすることと、
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することと、
を含む、条項２に記載のコンピュータ実施方法。
・条項８
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することが、
前記複数の値の部分セットを選択し、前記ウィジェットと共にそれらの値を表示するように前記ウィジェットを構成すること、
を含む、条項７に記載のコンピュータ実施方法。
・条項９
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することが、
前記複数の値の少なくとも部分セットを、前記ランク付けに基づいて決定された順序で表示する
ように前記ウィジェットを構成することを含む、条項７に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１０
前記機械学習モデルが、プロフィールデータからユーザ情報に基づく特徴を抽出し、前記特徴が、前記ユーザのライフステージ、職業、民族性、のうち１つまたは複数を含む、条項１に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１１
ユーザを記述するソーシャル情報をオンラインシステムが受け取ることであって、前記ソーシャル情報は、前記ユーザのユーザプロフィールと、前記オンラインシステムを介して前記ユーザにつながっている１人または複数の他のユーザを記述する情報とを含む、ことと、
カスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述する情報を受け取ることであって、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴を備え、それぞれのカスタマイズ可能な特徴は複数の値に関連付けられている、ことと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトの１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトに対して特定のユーザが特定のカスタマイズ可能な特徴の前記値に関心を持つ見込みに基づいて、前記カスタマイズ可能な特徴の値を決定することと、
前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれが、該カスタマイズ可能な特徴についての決定された前記値を有するように、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示するコンテンツアイテムを生成することと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示する前記コンテンツアイテムをクライアントデバイスに送付することと、
を含む、コンピュータ実施方法。
・条項１２
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための対話型ユーザインターフェースを構成することであって、前記対話型ユーザインターフェースは、生成された前記コンテンツアイテムと、１つまたは複数のウィジェットとを備え、それぞれのウィジェットは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴をカスタマイズするためのものである、ことと、
構成された前記対話型ユーザインターフェースを、クライアントデバイスを介して表示するために送付することと、
をさらに含む、条項１０に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１３
前記物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための１つまたは複数のオプションを表示するためのデータを前記クライアントデバイスに送付することであって、前記１つまたは複数のオプションは、前記ユーザを記述する前記ソーシャル情報に基づいて選択される、こと、
をさらに含む、条項１１に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１４
前記物理オブジェクトの前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記ユーザが前記特徴をカスタマイズすることに関心を持つ見込みを示唆する特徴スコアを判定することと、
カスタマイズ可能な特徴の前記特徴スコアに基づいて前記カスタマイズ可能な特徴に対応するウィジェットを表示するように、対話型ユーザインターフェースを構成することと、
をさらに含む、条項１１に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１５
前記対話型ユーザインターフェースを構成することは、第１のカスタマイズ可能な特徴および第２のカスタマイズ可能な特徴の各前記特徴スコアが、前記ユーザが前記第２のカスタマイズ可能な特徴と比べて前記第１のカスタマイズ可能な特徴の方に関心を持つ可能性が高いことを示唆する場合、前記第１のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第１のウィジェットを、前記第２のカスタマイズ可能な特徴を構成するための第２のウィジェットと比べて目立つように表示すること、
を含む、条項１４に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１６
カスタマイズ可能な特徴が、複数の値に関連付けられ、前記方法が、
前記複数の値を、当該値を有する前記カスタマイズ可能な特徴を備えた前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトにユーザが関心を持つ見込みに基づいて、ランク付けすることと、
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するようにウィジェットを構成することと、
をさらに含む、条項１１に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１７
ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するようにウィジェットを構成することが、
前記複数の値の部分セットを選択し、それらの値を前記ウィジェットと共に表示すること、
を含む、条項１１に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１８
前記ランク付けに基づいて前記１つまたは複数の値を表示するように前記ウィジェットを構成することが、
前記複数の値の少なくとも部分セットを、前記ランク付けに基づいて決定された順序で表示すること、
を含む、条項１７に記載のコンピュータ実施方法。
・条項１９
ユーザを記述するソーシャル情報をオンラインシステムが受け取ることであって、前記ソーシャル情報は、前記ユーザのユーザプロフィールと、前記オンラインシステムを介して前記ユーザとつながっている１人または複数の他のユーザを記述する情報とを含む、ことと、
カスタマイズ可能な物理オブジェクトを記述する情報を受け取ることであって、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトは、１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴を備え、それぞれのカスタマイズ可能な特徴は複数の値に関連付けられている、ことと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトの１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれについて、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトに対して特定のユーザが特定のカスタマイズ可能な特徴の前記値に関心を持つ見込みに基づいて、前記カスタマイズ可能な特徴の値を決定することと、
前記１つまたは複数のカスタマイズ可能な特徴のそれぞれが、該カスタマイズ可能な特徴についての決定された前記値を有するように、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示するコンテンツアイテムを生成することと、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトを表示する前記コンテンツアイテムをクライアントデバイスに送付することと、
のための記憶された命令を備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
・条項２０
前記記憶された命令がさらに、
前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトをさらにカスタマイズするための対話型ユーザインターフェースを構成することであって、前記対話型ユーザインターフェースは、生成された前記コンテンツアイテムと、１つまたは複数のウィジェットとを備え、それぞれのウィジェットは、前記カスタマイズ可能な物理オブジェクトのカスタマイズ可能な特徴をカスタマイズするためのものである、ことと、
構成された前記対話型ユーザインターフェースを、クライアントデバイスを介して表示するために送付することと、
のためのものである、条項１９に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【図１】
0006955564.tif 000002
【図２Ａ】
0006955564.tif 000003
【図２Ｂ】
0006955564.tif 000004
【図３】
0006955564.tif 000005
【図４】
0006955564.tif 000006
【図５】
0006955564.tif 000007
【図６】
0006955564.tif 000008