【誤訳訂正書】
【提出日】平成30年6月6日(2018.6.6)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
属性に対して第１のユーザをマッピングする第１の表を、コンピューティングデバイスによって記憶することと、
ソースドメインと関連付けられた製品に対して第２のユーザをマッピングする第２の表を、前記コンピューティングデバイスによって記憶することと、
ユーザに関して前記第１の表と前記第２の表とを結合して、第３のユーザの各々に対して前記ソースドメインについての属性および上位スコアの製品を、前記コンピューティングデバイスによって決定することであって、前記製品に対するスコアは前記属性が与えられる製品に対する可能性を表し、前記第３のユーザは前記第１のユーザおよび前記第２のユーザに共通するユーザである、ことと、
ターゲットドメインにおける活動を前記ソースドメインについての属性を使用して予測するモデルを、前記コンピューティングデバイスによって作成することであって、前記ターゲットドメインは前記ソースドメインとは区別され、前記モデルは、前記ソースドメインについての前記属性を有する第３のユーザのうち、前記ターゲットドメインにおける前記活動をすることも観察されたユーザの割合の推定を使用する、ことと、
前記ターゲットドメインにアクセスする特定のユーザからの行動を、前記コンピューティングデバイスによって検出することと、
前記特定のユーザについて前記ソースドメインについての属性を、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記行動を前記検出することに応答して、前記モデルおよび該属性に基づいて前記特定のユーザについての前記ターゲットドメインにおける個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって生成することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記モデルが、前記ソースドメインと前記ターゲットドメインの両方において記録された活動をもつユーザについての情報から作成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特定のユーザが、前記ターゲットドメインにおける記録された行動をもたないことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記特定のユーザが、前記ソースドメインにおける記録された行動をもつことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記ソースドメインにおける前記記録された行動を使用して前記個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって生成することと、
前記特定のユーザについての前記個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって提供することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記製品が、ビデオ、購入した製品、検索クエリ、または提案された活動のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第３のユーザの各々に対して前記ソースドメインの前記上位スコアの製品が、予め決定された期間内に見た製品または購入した製品に由来する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記属性が、実態的人口統計、クラスタ、または実体を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記モデルを作成することが、オフラインで行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ターゲットドメインにおける前記行動を検出することに応答して、前記モデルを、前記コンピューティングデバイスによって作成することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
方法であって、
ターゲットドメインにおける活動をソースドメインについての属性を使用して予測するモデルをコンピューティングデバイスによって作成することであって、前記ターゲットドメインは前記ソースドメインとは区別され、前記モデルは、前記ソースドメインについての前記属性を有するユーザのセットうち、前記ターゲットドメインにおける活動をすることも観察されたユーザのセットの割合の推定を使用する、ことと、
特定のユーザが、前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することと、
前記特定のユーザが、前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないという決定に応答して、前記特定のユーザが、前記特定のユーザを前記ソースドメインと関連付けられた属性に割り当てるために、プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつことを、前記コンピューティングデバイスによって決定することであって、前記プロキシドメインは、前記ソースドメインとは区別され、前記ソースドメインと類似のプロパティを有する、ことと、
前記特定のユーザが、前記プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつという決定に応答して、前記プロキシドメインにおける前記記録された行動に基づいて前記特定のユーザについての第１の属性を、前記コンピューティングデバイスによって決定し、前記モデルに前記第１の属性を提供することに基づいて前記特定のユーザについての個別予測を、前記コンピューティングデバイスによって生成することであって、前記モデルは前記特定のユーザについての前記個別予測を生成する、ことと、を含む、方法。
【請求項１０】
前記特定のユーザについての前記個別予測は、前記特定のユーザが前記ターゲットドメインにアクセスしたことに応答して生成される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記活動が、ビデオを鑑賞すること、項目を閲覧すること、または検索クエリを入力することのうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記モデルを作成することが、オフラインで行われる、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記ターゲットドメインにアクセスする前記特定のユーザを検出することに応答して、前記モデルを、前記コンピューティングデバイスによって作成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記属性が、ユーザのクラスタであり、
前記ユーザのセットの割合の推定は、疑似カウントで平滑化される、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
システムであって、
命令を記憶するメモリと、
前記メモリに操作可能に結合されるとともに前記システムに動作を行わせる前記命令を実行するように構成されたプロセッサであって、前記動作が、
ソースドメインについての属性のセットを決定することと、
ターゲットドメインにおける活動を前記ソースドメインについての前記属性のセットのうちの属性を使用して予測するモデルを作成することであって、前記ターゲットドメインは前記ソースドメインとは区別され、前記モデルは、前記属性を有するユーザのセットうち、前記ターゲットドメインにおける活動をすることも観察されたユーザのセットの割合の推定を使用する、ことと、
前記ターゲットドメインにアクセスする特定のユーザを検出することと、
前記特定のユーザが、前記ターゲットドメインおよび前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないことを決定することと、
前記特定のユーザが、前記ターゲットドメインおよび前記ソースドメインにおける記録された行動をもたないという決定に応答して、前記特定のユーザが、前記特定のユーザを前記ソースドメインについての前記属性のセットのうちの属性に割り当てるために、プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつことを決定することであって、前記プロキシドメインは、前記ソースドメインとは区別され、前記ソースドメインと類似のプロパティを有する、ことと、
前記特定のユーザが、前記プロキシドメインにおける十分に記録された行動をもつという決定に応答して、前記プロキシドメインにおいて記録された前記行動に基づいて前記特定のユーザについての前記属性のセットのうちの第1の属性を決定し、前記モデルに前記第１の属性を提供することに基づいて前記ターゲットドメインにおける前記特定のユーザについての個別予測を生成することと、を含む、プロセッサと、を備える、システム。
【請求項１６】
前記属性のセットが、監督されていないクラスタリングアルゴリズムを使用して生成されたクラスタによって表される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ソースドメインについての属性のセットを決定することが、前記属性を有するユーザと関連付けられた製品項目のセットに対して前記ソースドメインについての属性のセットのうちの属性をマッピングすることを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記モデルが、前記プロキシドメインにおける前記属性のセットのうちのすべての属性に共通して人気のある活動の重みを減らす、請求項１５から１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記製品が、ビデオ、購入した製品、検索クエリ、または提案された活動のうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項２０】
前記第１の属性が、クラスタであり、
前記特定のユーザが、前記プロキシドメインにおける前記記録された行動に基づいて前記クラスタに割り当てられる、請求項１５から１９のいずれか１項に記載のシステム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５２】
この推定は、結果ｘを有すると観察されたクラスタｃにおけるユーザの（疑似カウントで平滑化された）割合である。疑似カウント平滑化パラメータαは、結果ｘを有するクラスタｃにおいて観察されたα（ｐｏｓ）（デフォルト＝１）ユーザとその結果ｘを有さないα（ｎｅｇ）（デフォルト＝５０）ユーザがいることに等しい。平滑化は、非常に小さいクラスタの影響を抑制する。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５８】
ベクトルｏｃは、ターゲットチャネルｔにおいて結果ｘと関連付けられたソースチャネルｓのクラスタｃにおけるユーザの割合を符号化する。システムは、これらのカウントに対して疑似カウント値α∈Ｒ＋を追加し得、その結果をγ乗し得る。これは、結果の経験的結合分布Ｐ（ｘ，ｃ；α，γ）を定義し、それから、システムは、結果上の周辺分布Ｐ（ｘ；α，γ）およびクラスタ上の周辺分布Ｐ（ｃ；α，γ）を計算することができる。