(57)【要約】  対応するファッション製品を個別に示す複数のファッション製品コンテンツアイテムとの間におけるユーザーのやり取りに基づいて、ユーザーのファッションの好みを判定する。このユーザーのファッションの好みに少なくとも部分的に基づいて、ファッション製品に関する推奨をユーザーに対して行う。
2012529122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファッション製品に対するユーザーの好みを判定するコンピュータ実装方法であって、
１つ以上のプロセッサを使用して、
対応するファッション製品を個別に示す複数のファッション製品コンテンツアイテムとの間におけるユーザーのやり取りに基づいてユーザーのファッションの好みをプログラムによって判定するステップと、
前記ユーザーの前記ファッションの好みに少なくとも部分的に基づいてファッション製品に関する推奨をユーザーに対して行うステップと、
を実行するステップを有することを特徴とするコンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記複数のファッション製品コンテンツアイテムを前記ユーザーに対して個別に表示するステップと、
前記複数のファッション製品コンテンツアイテムの好き嫌いを示す応答を前記ユーザーに対して要求するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記ファッションの好みをプログラムによって判定するステップは、
１つ以上のファッション品目を個別に示す一組の画像を識別するステップと、
複数のパネルを含むシーケンスを前記ユーザーに対して表示するステップであって、それぞれのパネルは、前記組からの少なくとも２つの画像を含む、ステップと、
それぞれのパネルごとに、そのパネル内の前記少なくとも２つの画像のうちの前記ユーザーが最も好む又は最も嫌うものを示す前記ユーザーからの応答を記録するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記シーケンスを表示するステップは、前記個々のパネルのそれぞれのファッション製品コンテンツアイテムが、前記パネルの前記他のファッション製品コンテンツアイテムの前記ファッション製品とは異なる対応するジャンルを有する対応するファッション製品を表示するように、それぞれのパネルを生成するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
それぞれのパネルの前記ファッション製品コンテンツアイテムは、手動入力により、前記対応するジャンルに属していると判定されることを特徴とする請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記ユーザーのファッションの好みに関する１つ以上の既知のパラメータを規定する入力を提供するように前記ユーザーに対して要求するステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記１つ以上の既知のパラメータは、前記ユーザーのサイズ又は価格の好みを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記ファッション製品をユーザーに対して推奨するステップは、前記ユーザーの前記判定されたファッションの好み及び既知のパラメータに基づいて、１つ以上のファッション製品を推奨するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
ファッション製品のプログラム記述子を使用するコンピュータ実装方法であって、
１つ以上のプロセッサを使用して、
ファッション製品コンテンツアイテムを分析し、前記ファッション製品コンテンツアイテム内に示されているファッション製品の一組の特徴を判定するステップと、
前記判定された一組の特徴の定量的な分析に基づいて、前記ファッション製品を、複数の記述分類のそれぞれに対する予め規定された記述カテゴリに対してプログラムによって関連付けるステップと、
前記製品コンテンツアイテムと、その前記複数の記述分類のそれぞれのものの予め規定された記述カテゴリと、を使用し、ユーザーの好みを判定又は予測するステップと、
を実行するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記複数の記述分類は、ジャンルクラス、パターンクラス、形状クラス、又はカラーファミリークラスのうちの１つ以上のものを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ファッション製品コンテンツアイテムを分析するステップは、前記ファッション製品コンテンツアイテムの画像部分に対して画像分析を実行するステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記ファッション製品を前記予め規定された記述カテゴリに対してプログラムによって関連付けるステップは、前記ファッション製品が前記記述分類のうちの１つ以上のそれぞれの予め規定されたカテゴリの視覚特性を具備する確率を判定するステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
前記ファッション製品コンテンツアイテムと、その前記複数の記述分類のそれぞれに対する予め規定された記述カテゴリと、を使用するステップは、前記ファッション製品コンテンツアイテムとの間におけるユーザーの選択又はやり取りを検出し、且つ、前記ユーザー好みを判定するべく、前記記述分類のそれぞれの前記予め規定された記述カテゴリを使用するステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記ファッション製品コンテンツアイテムとの間におけるユーザーの選択又はやり取りを検出するステップは、前記ユーザーが閲覧したそれぞれの製品の前記個々の記述分類の前記予め規定された記述カテゴリに基づいてそのユーザーのプロファイルを判定するべく、前記ユーザーが閲覧を選択したファッション製品コンテンツアイテムを監視するステップを含むことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ファッション製品コンテンツアイテムと、その前記複数の記述分類のそれぞれの予め規定された記述カテゴリと、を使用するステップは、ユーザーのファッションジャンル又はスタイルの好みを識別し、且つ、前記ファッション製品コンテンツアイテムと関連付けられた前記予め規定された記述カテゴリ及び前記ユーザーの前記ファッションジャンル又はスタイルの好みに基づいて、前記ファッション製品を推奨する又は推奨しないステップを含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
ファッション製品に関するユーザーのオンライン活動に関連した履歴情報を記録するステップと、
前記履歴情報に少なくとも部分的に基づいて、ファッション製品に対する前記ユーザーのジャンルの好みを判定するステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
ファッション製品に対するユーザーの好みを判定するコンピュータ実装方法であって、
１つ以上のプロセッサを使用して、
ファッション製品のカタログを表す個々のファッション製品コンテンツアイテムを分析し、それぞれのファッション製品コンテンツアイテムごとに、そのファッション製品コンテンツアイテムに示されているファッション製品の一組の特徴を判定するステップと、
前記判定された一組の特徴の定量的な分析に基づいて、前記ファッション製品コンテンツアイテムのうちの１つによって表されるそれぞれのファッション製品を複数の記述分類のそれぞれに対する予め規定された記述カテゴリに対してプログラムによって関連付けるステップと、
前記ユーザーにとって興味深いと考えられる１つ以上のファッション製品コンテンツアイテムを検出するステップと、
前記ユーザーにとって興味深いと考えられる前記１つ以上のファッション製品コンテンツアイテムの前記複数の記述分類のそれぞれに対する前記予め規定された記述カテゴリを使用し、前記ユーザーのファッションの好みを判定するステップと、
を実行するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１８】
前記ユーザーの前記好みを判定するステップは、前記ユーザーによって予め使用されたサーチ条件を含む履歴情報を使用するステップを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザーのジャンル及びスタイルを学習すると共に製品をユーザーの好みにマッチングさせるシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル写真撮影が非常に重要な民生用アプリケーションとなっている。この結果、我々は、デジタル画像のキャプチャ及び共有の利便を享受している。デジタル画像をキャプチャする装置の価格は低下しており、且つ、ある場所から別の場所に写真を送信する能力が、ネットワークの帯域幅拡大の趨勢の原動力の１つとなっている。
【０００３】
メモリの費用が相対的に廉価であり、且つ、デジタル画像を閲覧することができる装置及びプラットフォームを容易に入手可能であることから、平均的な消費者は、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、及びフラッシュメモリなどのコンピュータ可読媒体上にデジタル画像の大部分を保存している。整理のためには、主に、ファイルフォルダが使用されているが、デジタル画像の整理及び閲覧の際にユーザーを支援するアプリケーションも作成されている。
【０００４】
オンライン学習とは、１つのアルゴリズムが一度に１つのインスタンス又はサンプルから学習する機械学習パラダイムである。オフライン学習が、完全に解明された定評のある技法から構成されている一方で、過去１０年間にわたって、オンラインアルゴリズムが多大な注目を集めており、複雑な背景及び外形モデルの学習、オブジェクトの検出及び分類、ユーザーの振る舞いのモデル化及び予測などの多様ないくつかのアプリケーションが存在している。オンライン学習は、トレーニングデータが、バッチの形態では絶対に入手不能であるが、決定／分類プロセスと同時に収集され、従って、適応型の学習法を設計する必要があるアプリケーションにおいて唯一の可能な解決策となることができる。これに対して、オフライン又はバッチパラダイムの場合には、新しい／未知のデータが提示された場合に、再トレーニングする必要がある。
【０００５】
文献には、最も一般的なオフライン機械学習アルゴリズムのオンライン型の変形が、いくつか提案されている。いくつかの方法は、大量のデータを伴うサポートベクトルマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）のトレーニングの問題に対処するべく試みている。ＳＶＭのトレーニングには、トレーニングセットの濃度に等しいいくつかの係数において二次計画法を解く必要があるため、メモリ要件が障害となる可能性があり、従って、オンライン型の代替肢が必要である。１つの方法は、新しい未知のデータインスタンスを使用して更新及び再トレーニング可能な増分決定木クラシファイアの導入を試みている。一般的なＡｄａＢｏｏｓｔアルゴリズムをオンラインのシナリオに拡張する提案が、いくつかの文献において行われており、半教師付きブースティングからマルチインスタンス学習までの多様ないくつかの興味深い変形が存在している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ファッションにおいて、人々は、通常、衣料品のスタイル、色、及びジャンルに対する自身に固有の独自の好みを持っている。ジャンル及びスタイルに関する人々の好みは、それぞれの個人的な経験によって育まれる。例えば、実際の店舗においては、顧客は、自身の好み及びスタイルについて販売員に説明することが可能であり、その結果、販売員は、顧客の好みにマッチングした衣料品及びファッションアクセサリの適切な組を顧客に対して推奨可能である。しかしながら、実施形態は、これがオンラインショッピングには当て嵌まらないことを認識している。オンラインショッピングにおいては、顧客は、マッチングするスタイル及び好みを求めて、多数の製品をサーチ及びスキャンしなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
従って、本明細書に記述されている実施形態は、スタイル又はファッションに対するユーザーのジャンルの好みをプログラムによって判定可能なコンピュータ実装方法又はシステムを提供する。
【０００８】
更には、実施形態によれば、対応するファッション製品コンテンツアイテムと関連した画像、テキスト、及びメタデータを使用したファッション製品のプログラムによる分類及びカテゴリ分けが可能である。
【０００９】
更には、いくつかの実施形態によれば、サービス又はシステムは、ユーザーのジャンルの好みに関連して判定された情報及び／又はコンテンツアイテムによって表されているファッション製品のスタイルの判定されたジャンルに基づいて、最上位のファッション製品に関するプログラムによって判定された推奨を実行可能である。
【００１０】
更に詳しくは、本明細書に記述されている実施形態は、ファッション製品に対するユーザーの好みを判定するコンピュータ実装方法を含む。一実施形態においては、対応するファッション製品を個別に示す複数のファッション製品コンテンツアイテムとの間におけるユーザーのやり取りに基づいて、ユーザーのファッションの好みを判定する。このユーザーのファッションの好みに少なくとも部分的に基づいて、ファッション製品に関する推奨をユーザーに対して実行する。
【００１１】
別の実施形態によれば、ファッション製品コンテンツアイテムを分析し、そのファッション製品コンテンツアイテムに示されているファッション製品の一組の特徴を判定している。判定された特徴の組の定量的な分析に基づいて、ファッション製品を複数の記述分類のそれぞれに関する予め規定された記述カテゴリと関連付ける。複数の記述分類のそれぞれに関する製品コンテンツアイテム及びその予め規定された記述カテゴリを使用し、ユーザーの好みを判定又は予測する。
【００１２】
別の実施形態においては、（サーバー−クライアントなどの任意の演算環境において提供されるものなどの）１つ以上のプロセッサは、ファッション製品のカタログを表す個別のファッション製品コンテンツアイテムを分析し、それぞれのファッション製品コンテンツアイテムごとに、そのファッション製品コンテンツアイテムに示されているファッション製品の一組の特徴を判定するべく、構成されている。ファッション製品コンテンツアイテムのうちの１つによって表されるそれぞれのファッション製品を１つ以上の対応する記述分類の予め規定された記述カテゴリに割り当てる。この割当は、判定された一組の特徴の定量的な分析に基づいている。ユーザーにとって興味深いと考えられる１つ以上のファッション製品コンテンツアイテムを検出する。ユーザーにとって興味深いと考えられる１つ以上のファッション製品コンテンツアイテムの複数の記述分類のそれぞれに関する予め規定された記述カテゴリを使用し、ユーザーのファッションの好みを判定する。
【００１３】
本明細書に記述されている実施形態は、（ｉ）衣料品のスタイル、ファッション、ジャンルにおけるユーザーの又は顧客の好みを学習し、（ｉｉ）異なる衣料品製品及びファッションアクセサリのジャンルを予測すると共に／又は、（ｉｉｉ）（ａ）ユーザーの既知のショッピングパラメータ（例えば、ユーザーのサイズ情報、価格の好み、特定のスタイル、パターン、及び色に対する好き嫌い）及び／又は（ｂ）それぞれの個々のユーザーの予測されたジャンル及びスタイルを使用し、最もマッチングした製品及びアクセサリを顧客に提案するシステム及び方法を含む。
【００１４】
ファッション製品は、例えば、衣料品、アクセサリ、及びアパレルを含む。特定の例は、ブラウス、シャツ、ドレス、シューズ、ソックス、パンツ及びボトムス、ベルト、ジュエリー（例えば、腕時計、イアリング、ネックレス）、ネクタイ、帽子、ジャケット、及びコートを含む。
【００１５】
ファッション製品コンテンツアイテムは、特定の製品に関する視覚的な、テキスト的な、及び／又はメタデータの情報を含む文書又はファイルに対応している。ファッション製品コンテンツアイテムは、一般に、オンラインカタログ又はｅコマースサーチエンジンの一部として提供される。このようなコンテンツアイテムの代表的な態様は、（ｉ）製品の１つ以上の画像、（ｉｉ）製品の入手可能なサイズ及びバリエーションに関する情報を含む製品に関するテキスト情報、（ｉｉｉ）価格情報、及び／又は（ｉｖ）提示されたファッション製品をコンテンツアイテムの閲覧者が容易に購入できるようにするリンク又はデータ要素を含む。
【００１６】
これらのオンライン学習法のすべてにおいて、演算の複雑さ及びレイテンシーの問題が、未解決のままであり、且つ、リアルタイムオブジェクトトラッキング又は本明細書に記述されているオンラインショッピングのシナリオなどの時間的に制約のあるアプリケーションにおいては、非常に重要になりうることを、いくつかの実施形態は認識している。実際に、厳しい時間要件を充足するべく、許容される演算の数に対して厳格な要件が多数の高次特徴ベクトルによって課されている。
【００１７】
本明細書に記述されているいくつかの実施形態は、（例えば、ショッピングウェブサイトに提供されているものなどの）オンラインインターフェイスとの間におけるユーザーのやり取りからユーザーの好みを学習するためのコンピュータ実装法を含む。ユーザーが好むものを予測することにより、より良好なサーチランキングアルゴリズムを設計可能であり、この結果、ユーザーは、より良好な経験をすることになる。特徴の選択の観点において、実施形態は、視覚特徴及びテキスト特徴に由来する異種のキューを組み合わせ、且つ、具体的には、従来の特徴が実現することができないユーザーの好みのコンパクトではあるが特徴的な表現を提供する。更には、実施形態は、数ミリ秒未満において比較的大きな特徴ベクトルを処理してユーザーの経験全体を損なうことを回避可能な学習段階を実装している。
【００１８】
本明細書に使用されている「プログラムによる」及び「プログラムによって」という用語、又はこれらの変形は、コード、プログラミング、又はその他のロジックの履行によることを意味している。プログラムによる動作は、ソフトウェア、ファームウェア、又はハードウェアにより、且つ、一般的には、ユーザーの介入を伴うことなしに、実行してもよい。動作は手動でトリガしてもよいことから必須ではないが自動的に実行してもよい。
【００１９】
本明細書に記述されている１つ以上の実施形態は、プログラム要素を使用して実装してもよく、これらのプログラム要素は、しばしば、モジュール又はコンポーネントと呼称されるが、その他の名称を使用してもよい。このようなプログラム要素は、プログラム、サブルーチン、プログラムの一部、又は１つ以上の記述されたタスク又は機能を実行する能力を有するソフトウェアコンポーネント又はハードウェアコンポーネントを包含してもよい。本明細書に使用されているモジュール又はコンポーネントは、その他のモジュール／コンポーネントとは独立的にハードウェアコンポーネント上に存在することも可能であり、或いは、モジュール／コンポーネントは、その他のモジュール／コンポーネント、プログラム、又は装置との間において共有される要素又はプロセスであることが可能である。モジュール又はコンポーネントは、クライアント上又はサーバー上などの１つの装置上に存在してもよく、或いは、モジュール／コンポーネントは、複数のクライアント又はサーバーマシン上などの複数の装置にわたって分散させてもよい。記述されている任意のシステムは、サーバー上において全体又は部分的に、又はネットワークサービスの一部として、実装してもよい。代わりに、本明細書に記述されているものなどのシステムは、全体又は部分的に、ローカルコンピュータ又は端末上に実装してもよい。いずれの場合にも、このアプリケーションにおいて提供されるシステムの実装には、特記されていない限り、メモリ、プロセッサ、及びネットワークリソース（データポート及び（光学的又は電気的なものなどの）信号ラインを含む）の使用が必要となってもよい。
【００２０】
本明細書に記述されている実施形態は、一般に、処理及びメモリリソースを含むコンピュータの使用を必要としている。例えば、本明細書に記述されているシステムは、サーバー又はネットワークサービス上において実装してもよい。これらのサーバーは、インターネットなどのネットワーク上において、或いは、セルラーネットワーク及びインターネットなどのネットワークの組合せにより、接続してもよく、且つ、ユーザーによって使用されてもよい。代わりに、本明細書に記述されている１つ以上の実施形態は、全体又は部分的に、デスクトップ、携帯電話機、パーソナルデジタルアシスタンス、又はラップトップコンピュータなどの演算装置上において、局所的に実装してもよい。従って、メモリ、処理、及びネットワークリソースは、いずれも、（任意の方法の実行又は任意のシステムの実装を含む）本明細書に記述されている任意の実施形態の実現、使用、又は実行との関連において使用されてもよい。
【００２１】
更には、本明細書に記述されている１つ以上の実施形態は、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令を使用して実装してもよい。これらの命令は、コンピュータ可読媒体上で実行してもよい。以下の図面に示されている装置は、処理リソースと、その上部において本発明の実施形態を実装する命令を保存及び／又は実行可能なコンピュータ可読媒体と、の例を提供している。具体的には、本発明の実施形態において示されている多数の装置は、１つ以上のプロセッサと、データ及び命令を保持するための様々な形態のメモリと、を含む。コンピュータ可読媒体の例は、パーソナルコンピュータ又はサーバー上のハードドライブなどの永久的なメモリストレージ装置を含む。コンピュータストレージ媒体のその他の例は、ＣＤ又はＤＶＤユニット、（多数の携帯電話機又はパーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）上に具備されているものなどの）フラッシュメモリなどの携帯型ストレージユニット、及び磁気メモリを含む。コンピュータ、端末、ネットワーク対応型装置（例えば、携帯電話機などのモバイル装置）は、いずれも、プロセッサ、メモリ、及びコンピュータ可読媒体上に保存されている命令を利用する機械及び装置の例である。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】１つ以上の実施形態による視覚情報を使用してユーザーのジャンル及びファッションスタイルの好みを識別するシステムを示す。
【図２】１つ以上の実施形態による特定のジャンルに対するユーザーの好みを予測する方法を示す。
【図３Ａ】一実施形態における、応答を提供するようにユーザーに要求するために、一組の視覚資料をユーザーに対して提示するべく生成可能なパネルの一例を示す。
【図３Ｂ】イシュー（ｉｓｓｕｅｓ）、トップス、ボトムス、及びアドレス（ａｄｄｒｅｓｓｅｓ）などの様々なタイプのファッション製品についてサイズ情報をユーザーが選択可能にするパネルを示す。
【図３Ｃ】固有のパターン、色、及び形状に対するユーザーの好みをユーザーが規定又は通知可能にするパネルを示す。
【図４】一実施形態における製品のジャンル又はスタイルをプログラムによって予測する方法を示す。
【図５】１つ以上の実施形態による製品を顧客の好みに対してマッチングさせる方法を示す。
【図６】一実施形態によるプログラムによって判定されたユーザーのファッションジャンルの好みを通知する結果パネルを示す。
【図７】１つ以上の実施形態におけるファッション製品コンテンツアイテムによって提供されるファッション製品の記述分類及びカテゴリを判定する方法を示す。
【図８】一実施形態による製品クラス／カテゴリの判定及びユーザーの活動情報を使用してファッション製品をユーザーに対して推奨するシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
買い物客のジャンル及びスタイルの好みの学習
図１は、１つ以上の実施形態による視覚情報を使用してユーザーのジャンル及びファッションスタイルの好みを識別するシステムを示している。図１に示されているものなどのシステムは、ユーザーのスタイル又はジャンルの好みを確認するために、好き、嫌い、好み、及びその他のユーザーフィードバックを判定するべく、予め選択されたファッション製品の画像を人々に提示する。説明対象の実施形態とは対照的に、買い物客（例えば、ユーザー又は顧客）のスタイル又はジャンルの好みを推定する従来の技法は、通常、スタイル及びジャンルに対する自身の個人的な好みを最良に表すジャンル／スタイルについて人々に質問するステップを伴っている。しかしながら、従来の方法には、問題があり、その理由の１つは、言葉は、ファッションの好み及び表現法をとらえるのに、必ずしも適したものではないからである。更には、ユーザーは、自身の好みがどういうものであるのかを常に知っているわけでもない。
【００２４】
従って、本明細書に、且つ、図１を参照して、記述される実施形態は、視覚資料及び写真を使用してユーザーのファッションスタイル及びジャンルの好みをプログラムによって学習するシステムを含む。システム１００は、クライアント−サーバーアーキテクチャを含む様々な演算環境において提供してもよい。例えば、システム１００は、本明細書に詳述される１つ以上の実施形態によって示されているものなどのサービスを提供するべく、１つ以上のサーバー（又は、その他の演算装置）上に実装してもよい。この環境においては、システム１００は、ｅコマースサイト、サーチエンジン、又はショッピングポータルなどのウェブサイト上において実装してもよい。
【００２５】
システム１００は、専門家又は操作者によって規定されるジャンルの定義に依存したものであってよい。例えば、ファッションジャンルは、シック、ストリート、ボーホー（Ｂｏｈｏ）、アーバン／ヒップホップ、及びコンサーバティブというジャンルを有する「ルックス（ｌｏｏｋｓ）」を含む（但し、これらに限定されるものではない）。例えば、専門家は、様々なカテゴリを表す衣料品及び衣料品のアンサンブルを選択してもよい（その数は、設計又は選択肢によって設定される）。いくつかのケースにおいて、このような代表的な衣料品及び衣料品のアンサンブルは、（ｉ）ユーザーのジャンルの好みの判定及び（ｉｉ）別の衣料品又はアパレル品目のジャンルの予測において、グラウンドトルスデータ、即ち、比較のポイントを形成している。一実施形態において、システム１００は、着用された状態において衣料品及び衣料品アンサンブルの画像を示している。例えば、異なるジャンルの衣料品及びアクセサリを着用した人々の画像（著名人の画像を含む）をユーザーに対して提示可能である。個別の画像に応答することにより、その提示されている衣料品がユーザーの好みのスタイル又はタイプであるかどうかをユーザーが規定できるようにしている。従って、このシステムは、好みに関するテキストによる説明やユーザーの自己報告によるというよりもむしろ、画像上において実行されたユーザーの選択内容から学習することができる。
【００２６】
更に詳しくは、システム１００は、ユーザーインターフェイス１１０と、ユーザーデータベース１２０と、ジャンルスコアコンポーネント１３０と、ジャンルディターミネータ１３４と、視覚資料コンポーネント１４０と、製品データベース１５０と、含む。システム１００のユーザーは、ファッション製品の買い物客又は顧客に対応してもよい。いくつかの実施形態においては、システム１００は、オンライン媒体上に実装される。例えば、システム１００は、ｅコマースサイト、ショッピングポータル、又はファッション製品を閲覧（並びに、潜在的に購入）する機会を人々に付与するその他のウェブに基づいた又はネットワーク接続された環境の一部として実装可能である。インターフェイス１１０は、例えば、ウェブページ又はウェブページ上に提供された対話型の機能に対応してもよい。
【００２７】
システム１００のユーザーは、ユーザーデータベース１２０内のプロファイルと関連付けられている。例えば、ユーザーは、システム１００を提供するサービスの事業者と取引してもよい。代わりに、ユーザーは、クッキー／コンピュータ情報により、アカウント／ログインにより、又はシステム１００のプロバイダ（例えば、ｅコマースサイト）との間における別個のオンラインセッションにおいて、認知されてもよい。システム１００及びユーザーのスタイル又はジャンルの好みの判定とは無関係に、ユーザーは、インターフェイス１１０とやり取りしてもよく、且つ、ユーザーが着用可能なファッション製品に関係したパラメータ１１２を提供してもよい。ユーザーが規定してもよいパラメータは、例えば、ユーザーの衣料品サイズ、ファッション及び衣料品の品目の好ましい価格範囲、及び好ましいブランド名を含む。又、ユーザーは、ユーザーが好きな又は嫌いな衣料品及びアパレルの視覚特性に関する情報を申告してもよい。例えば、ユーザーは、特定のタイプの衣料品の好ましい色、織物又は材料に関する好みの情報、シューズ又はアパレルの好ましいスタイル、ジュエリーのタイプ、及び特定のタイプのパターンに対する嫌悪又は好みを規定してもよい。
【００２８】
製品データベース１５０は、ファッション製品コンテンツアイテムからの情報を保持している。いくつかの実施形態において説明するように、製品データベース１５０は、製品コンテンツアイテムに示されているファッション製品に関する情報を保存してもよい。このような情報は、小売業者、製造者、及びファッション製品のその他の供給者から提供されるファッション製品コンテンツアイテムの画像、テキスト、及びメタデータの分析からプログラムによって判定してもよい。この提示されるファッション製品に関するプログラムによって判定された情報は、データベース１５０内において、電子カタログページ及びセクションなどの対応する製品コンテンツアイテムと関連付けられる。
【００２９】
ユーザーのジャンル／スタイルの好みをプログラムによって判定するべく、視覚資料コンポーネント１４０は、ジャンル／スタイルの好みの判定を実行するべく導出された画像、即ち、視覚資料をユーザーに対して提示するように構成されている。視覚資料コンポーネント１４０は、インターフェイス１１０を介して、ファッション製品の視覚資料１５２をユーザーに対して伝達する。一実施形態において、視覚資料１５２は、着用された状態において（例えば、著名人又はモデルによって着用された状態において、マネキンに着用させた状態において、又は人物の画像上にコンピュータ生成された状態において）、ファッション製品又はファッション製品のアンサンブルを提示する。図２及び図３Ａは、ユーザーに提示するべく、どのように視覚資料１５２を構築可能かの例を示している。
【００３０】
ユーザーは、インターフェイス１１０を通じて、（ｉ）特定のファッション製品又はアンサンブルに対するユーザーの好き嫌い、（ｉｉ）１つのファッション製品の別のものとの比較におけるユーザーの好み、及び／又は（ｉｉｉ）ファッション製品に対するユーザーの好き嫌いのレベルを示す点数又はフィードバックを示す入力を提供可能である。視覚資料コンポーネント１４０は、その視覚資料によって示されているファッションジャンルに対するユーザーの視覚的な好みを通知する応答を入力するようにユーザーに対して要求する一組の視覚資料１５２を提示する。更には、図２又は図３Ａの一実施形態に示されているように、視覚資料は、クイズ又はゲームの形態においてユーザーに提示してもよい。クイズ又はゲームの形態において、異なるジャンルの競合するファッション製品を個別に示すパネルをユーザーに対して提示する。ユーザーは、ファッション製品ごとに、パネルの他端において、自身の好み又は好き嫌いを通知することにより、それぞれのパネルに対して応答可能である。
【００３１】
ジャンルスコアコンポーネント１３０は、ユーザーの入力からジャンルスコアを記録及び判定する。ジャンルスコアコンポーネント１３０は、個々のファッションジャンルの分類を採点するべく、視覚資料１５２において提示されたユーザーからの応答を記録してもよい。任意選択により、ジャンルスコアコンポーネント１３０は、視覚資料コンポーネント１４０との組合せにおいて、ファッションジャンルのサブカテゴリに対するユーザーの応答を記録及び採点することも可能である。
【００３２】
ユーザーのファッションジャンルの好みを特定するべく、多数の技法を利用してもよい。一実施形態においては、それぞれの識別されたジャンルごとにファッション製品のいくつかの画像を提示するべく、一組の視覚資料１５２を予め設計している。ユーザーは、１つのファッションジャンルの別のものとの比較における自身の好き嫌い又は好みを通知するべく、ファッション製品の画像を閲覧している際に、好み又は好き／嫌いの入力によって単純に応答する。ジャンルスコアコンポーネント１３０は、その一組の視覚資料１５２によって表されているジャンルについて、ユーザーのジャンルの好みを示すジャンルスコア１３３を保持する。ジャンルスコア１３３は、ユーザーからのプロファイルとの関連において、ユーザーデータベース１２０内に記録可能である。
【００３３】
これに加えて、又はこの代わりに、ジャンルディターミネータ１３４は、スコア１３３に少なくとも部分的に基づいて、ユーザーの１つ以上の好ましいジャンル／又はサブカテゴリ（例えば、第１、第２、及び第３ジャンル）を判定する。又、ジャンルディターミネータ１３４及びスコア１３３は、特定のジャンルの好みを持つユーザーは、別のジャンルの特定の好き嫌いをも持つ可能性が高いという確率論的な仮定によって情報を活用してもよいという点において、コンポーネント１４０によってユーザーのために出力される視覚資料１５２に対して影響を付与してもよい。例えば、ビジネスジャンルの好みを有するユーザーは、ストリートジャンルの衣料品を好む可能性が低いと見なすことができる。
【００３４】
更には、１つ以上の実施形態においては、製品データベース１５０内において識別されているファッション製品に、ジャンル記述子１５１がタグ付けされている。これらの記述子は、プログラムによって判定されたジャンル記述子を含み、これらは、製品ジャンルプレディクタコンポーネント（ＰＧＰＣ）１５４によって判定可能である。具体的には、ＰＧＰＣ１５４は、コンテンツアイテムに示されているファッション製品の１つ以上のジャンルを判定するために使用可能な情報を得るべく、製品コンテンツアイテムを分析する。従って、システム１００を使用し、ユーザーのジャンルの好みを判定すると共にファッション製品のジャンルの分類及びカテゴリを予測可能である。ＰＧＰＣからの判定されたジャンル記述子１５１は、第２及び第３ジャンルの判定を含むサブジャンル又はジャンルカテゴリを含んでもよい。例えば、多くのファッション製品は、２つ以上のジャンルを共有してもよい。図４は、いくつかの実施形態によるファッション製品コンテンツアイテムを使用してファッション製品の１つ以上のジャンルを予測する方法を示している。示されているように、その判定は、システム１００の操作者によって提供されるグラウンドトルス製品セット１５５を使用した学習動作に基づいたものであってよい。
【００３５】
一実施形態においては、システム１００は、製品推奨エンジン１７０をも含む。１つ以上の実施形態によれば、製品推奨エンジン１７０は、（ｉ）ユーザーが購入可能なファッション製品のジャンル／スタイルの好み及びパラメータを識別するユーザー情報と、（ｉｉ）ファッション製品情報と、に基づいて、ファッション製品をユーザーに対して推奨する。ユーザー情報１７２がユーザーデータベース１２０から提供される。具体的には、ユーザー情報１７２は、ジャンルスコアコンポーネント１３０によって出力されるジャンルの好み及び／又はジャンルの好み情報１３７によって提供される。ファッション製品情報１７４は、製品データベース１５０から取得される。ファッション製品情報１７４は、プログラムによって予測された個々の製品と関連付けられたジャンルの分類及び／又はサブカテゴリを含む。又、ファッション製品情報１７４は、ファッション製品コンテンツアイテムから取得された情報と、ファッション製品コンテンツアイテム又はその基礎をなすファッション製品の供給者から提供されたタグ（例えば、メタデータ）と、を含んでもよい。ユーザー情報及びファッション製品情報により、推奨エンジン１７０は、例えば、製品データベース１５０において識別されている製品のうち個々のファッション製品を推奨可能である。推奨製品１７６は、インターフェイス１１０を介してユーザーに通知してもよい。
【００３６】
更には、実施形態においては、システム１００は、ユーザーのジャンル及びスタイルの予測に関する自身の確信を示すことができる。後述するように、システム１００は、ユーザーの衣料品サイズ、価格の好み、及び／又は特定のスタイル、パターン、及び色に対する自身の好き／嫌いなどの既知のパラメータをユーザーが記録することも可能なインターフェイスを含む。この情報は、ユーザーの好みに対して製品をマッチングさせる際に使用される。本システムは、全体として、広範なジャンル又はスタイルのマッチングを予測する第１の又は最上位レベルのジャンル、複数の微細粒度のジャンル及びスタイルを予測する第２の又は２番目のレベルのジャンル、複数のドメイン固有のスタイルを予測する第３の又は３番目のレベルのジャンルなどの複数の階層のジャンル予測を可能にする。
【００３７】
図２は、１つ以上の実施形態による特定のジャンルに対するユーザーの好みを予測する方法を示している。更に詳しくは、説明されたような方法は、特定のユーザーについて、そのユーザーの好みの第１、第２、及び第３ジャンルを判定する。説明されたような方法は、図１に示されているものなどのシステムを使用して実装してもよい。従って、説明対象のステップ又はサブステップを実行するための適切な要素及びコンポーネントについては、図１の要素及び参照符号を参照されたい。
【００３８】
一組の画像をユーザーに対して提示する（２１０）。一実施形態においては、視覚資料生成器１４０は、組の中の個々の画像を選択し、且つ、ユーザーインターフェイス１１０を介してユーザーに対して表示する。画像の組は、多様なジャンルのものから構成されるように、予め選択可能である。一実施形態においては、ジャンルのいくつか又はすべてのものは、手動による定義及び選択を使用して判定されている。従って、手動による入力を使用して画像の組を異なるジャンルにソートし、それぞれの画像を特定のジャンルに分類してもよい。代わりに、組の中の画像のいくつか又はすべてのものは、１つのジャンルと関連付けられるように、プログラムによって判定される。例えば、プログラムによる方法を使用して衣料品の品目間における類似性を識別してもよく、且つ、類似性の比較を使用し、衣料品を特定のジャンルと関連付けてもよい。
【００３９】
ユーザーは、それぞれの画像の個々の提示に応答し、その画像をユーザーが好きか嫌いかを通知する入力を（インターフェイス１１０を介して）提供することにより、応答するように要求される。ユーザーの応答を記録する（２２０）。一実装においては、この入力は、ユーザーが組の中の個々の画像をホット−オア−ノットと見なしたかどうかを表す入力によってユーザーが参加可能なゲーム（「ホット−オア−ノットゲーム」）の一部として、ユーザーに対して要求される。
【００４０】
ユーザーの入力に基づいて、ユーザーのジャンルの好みを判定する（２３０）。図１の一実施形態を参照すれば、ジャンルディターミネータ１３４が、ジャンルに対するユーザーの好みを判定する。一実施形態においては、ジャンルディターミネータ１３４は、アルゴリズムを使用し、ユーザーのジャンルの好み（例えば、第１、第２、及び第３のもの）を判定している。一実施形態においては、アルゴリズムを以下のように使用している。
【００４１】
ジャンルの組全体をＳ＝｛Ｓｉ、ｉ＝１…ｎ｝と表記し、ここで、ｎは、ジャンルの数である。それぞれのユーザーが、Ｆ＝｛Ｆｊ、ｊ＝１…ｍ｝と表記される既定の好ましいジャンルの組を持つものと仮定する。又、それぞれのジャンルＳｉごとに、Ｔｉと表記される画像の組が提供されるものと仮定する。ここで、異なる画像の組Ｔｉ及びＴｊから画像のペア（Ｉ１、Ｉ２）がユーザーに対して提示された際に、（ｉ）これらのうちの１つのみがＦに属する場合には（一般性を失うことなしに、それがＩ１であると仮定する）、ユーザーは、ｐ＞０．５というより高い確率でＩ１を選択し、（ｂ）両方の画像がＦに属するか、又は画像のいずれもがＦに属しない場合には、ユーザーは、０．５の確率により、いずれかの画像をランダムに選択するものと仮定する。
【００４２】
このアルゴリズムは、それぞれのラウンドｒの後に、それぞれのジャンルに属するＱｒ＝［ｑｒ１、ｑｒ２、…ｑｍ］と表記されるユーザーの確率推定のベクトルを保持する。１つのラウンドにおけるそれぞれのスタイルの質問の後に、本アルゴリズムは、ユーザーのジャンル確率を更新することになる。この更新は、以下のように実行可能である。即ち、ユーザーに提示される２つのジャンルのうち、ユーザーによって選択されたものは、次式を使用して更新する。
【００４３】
ｑｒ＋１＝ｑｒ＊ｐ      （１）
ユーザーによって選択されなかったものは、次式を使用して更新する。
【００４４】
ｑｒ＋１＝ｑｒ＊（１−ｐ）      （２）
ジャンルの残りのすべてのものは、次式を使用して更新する。
【００４５】
ｑｒ＋１＝ｑｒ＊０．５      （３）
更新の後に、すべての確率の合計が１に等しくなるように、Ｑｒ＋１を正規化する。
【００４６】
現在のジャンル確率に基づいて、以下のうちの１つを実行する。
【００４７】
１．ジャンル確率のうちの１つが特定の閾値を上回っている場合には、本アルゴリズムは、試験を終了し、且つ、最良のジャンルをユーザーに返す。
【００４８】
２．ジャンル確率のいずれもが閾値を上回っていない場合には、本アルゴリズムは、次のラウンドにおいてユーザーに提示するべく、２つのジャンル画像を選択する。
【００４９】
（ｉ）２つのジャンルをランダムに選択すると共に／又は（ｉｉ）最高の確率を具備する上位２つのジャンルを選択する方式（この方式は、確率が正しい推測値に高速で収束するのに有用であり、且つ、ユーザーに対して提示される画像のペアの数を極小化する）などの異なる方式を使用し、試験の次のラウンドのために、２つの画像を選択可能である。
【００５０】
本アルゴリズムを一般化し、ｋ（ｋ＞２）個の画像をユーザーに対して提示可能である。この場合には、（２）及び（３）の更新式は、次のようなものとなろう。
【００５１】
ｑｒ＋１＝ｑｒ＊（１−ｐ）／（ｋ−１）      （４）
ｑｒ＋１＝ｑｒ＊１／ｋ      （５）
又、アルゴリズムを一般化し、ｔ（ｔ＞１）個のジャンルを判定することも可能である。この場合には、停止のための基準を変更し、上位ｔ個の確率をチェック可能である。次の画像の組を選択するための方式は、上位ｔ個のジャンルと、ジャンルの残りのものと、の両方から画像を選択する必要がある。
【００５２】
一実施形態によれば、好き嫌いの通知に対するユーザーの応答を使用し、ユーザーの好みの第１、第２、及び第３ジャンルを判定する（２４０）。好みの第１、第２、及び第３ジャンルは、同時に判定可能である。これを実行するための１つの方法は、第１、第２、及び第３ジャンルを順番に予測するというものである。但し、ユーザーに提示される画像の数を極小化（且つ、これにより、ユーザー応答の数を低減）するべく、近似アルゴリズムを使用することも可能である。第１ジャンルの予測に使用される画像のすべてが、第２及び第３ジャンルともタグ付けされている場合には、第１ジャンルの予測においてユーザーが選択した画像を使用し、第２ジャンル用の１つと、第３ジャンル用の複数のもの（ドメイン当たりに１つ）という、複数のヒストグラムを構築可能である。これらのヒストグラムにおける最上位のジャンルを使用し、第２及び第３ジャンルを予測可能である。
【００５３】
良好なユーザーの経験を提供するべく、いくつかの実施形態は、進捗フィードバックを提供し、ユーザーの好みのジャンルのコンピュータ学習に向かってユーザーが実現した進捗の量を通知している。一実施形態においては、進捗バーをユーザーに対して提示し、ジャンル予測の進捗を通知可能である。閾値と現在の最良のジャンル確率の間の距離ｍａｘ ｑｒｉを進捗のインジケータとして使用可能である。
【００５４】
図３Ａは、一実施形態において応答を提供するようにユーザーに対して要求するために、ユーザーに対して視覚資料１５２（図１）を提示するべく生成可能なパネルの一例を示している。図３Ａにおいて、パネル３１０は、インターフェイス１１０（図１を参照されたい）を通じて提示される。従って、例えば、パネル３１０は、ウェブページとしてフォーマット可能である。パネル３１０は、それぞれが（著名人又はモデルによって着用された）特定のジャンルの衣料品を示す画像のペア３１２、３１４を有する。ユーザーは、１つの画像をもう１つのものとの比較において選択し、（もう１つの画像によって提示されているジャンルとの比較における）その画像によって提示されている特定のジャンルに対する自身の好みを通知可能である。従って、別のものとの比較における１つの画像のユーザーの選択が、１つのジャンルの別のものとの比較におけるユーザーの好みを通知する入力である。ユーザーが選択を実行したら、視覚資料コンポーネント１４０は、ユーザーに対して同様の選択を求めるべく、（異なるジャンルの衣料品を示す）別の画像のペアを有する別のパネルをユーザーに対して提示する。一実施形態によれば、この画像ペア間における比較ゲームは、いくつかのラウンドにわたって継続可能であり、それぞれのラウンドにおけるユーザーの選択により、システム１００によって規定された様々なジャンルのユーザーの好き／嫌いに関する情報が得られる。
【００５５】
図３Ｂは、イシュー（ｉｓｓｕｅｓ）、トップス、ボトムス、及びアドレス（ａｄｄｒｅｓｓｅｓ）などの様々なタイプのファッション製品のサイズ情報をユーザーが選択可能なパネル３３０を示している。サイズなどのパラメータを使用し、ファッション製品を推奨することも可能であり、所与のサイズが入手不能であることに基づいてユーザーに対する推奨をフィルタリングすることも可能であり、或いは、ユーザーのジャンルの好みを修正してそのユーザーの特定のサイズ又は身体のタイプに対応することも可能である。
【００５６】
ジャンル選択（競合する衣料品の画像によるもの）のユーザーフィードバックの記録に加えて、いくつかの実施形態においては、ユーザーは、ユーザーのいくつかの好みを規定する入力によってジャンル判定を改善又は拡張することも可能である。図３Ｃは、固有のパターン、色、及び形状に対するユーザーの好みをユーザーが規定又は通知可能にするパネル３５０を示している。ユーザーが好みを規定可能な特性は、特定のタイプのファッション製品に固有のものであってよい。例えば、ユーザーが規定可能な形状の好みは、シューズ、又は更に詳しくは、女性用シューズ用のファッション製品のカテゴリに固有のものとして、提示可能である。
【００５７】
衣料品、アパレル、及びアクセサリの関連付けられた及びアンサンブルの推奨
実施形態によれば、（図１のシステムによって実装されるものなどの）オンラインコマース環境は、更なる衣料品、アパレル、又はアクセサリを推奨するための推奨エンジンを実装している。このような推奨は、例えば、ファッションのアンサンブル又はマッチングした衣料品／アパレルの組を提供するべく、行われてもよい。
【００５８】
衣料品／アパレル又はアクセサリの推奨を円滑に実行するべく、１つ以上の実施形態においては、個々の製品のジャンル及びスタイルを予測するべく、販売用の少なくともいくつかの製品をプログラムによって分析している。図４は、一実施形態において、製品のジャンル又はスタイルをプログラムによって予測する方法を示している。
【００５９】
製品ジャンルの予測においては、メタデータ特徴（テキスト記述に基づいたもの）及び視覚特徴（数千枚の画像から演算された視覚語彙（ｖｉｓｕａｌ  ｖｏｃａｂｕｌａｒｉｅｓ）に基づいたもの）などのいくつかの異なる特徴タイプが合成される。
【００６０】
プログラム特徴の抽出においては、カタログ内の個々の製品について、異なる形態の特徴を利用可能である（４１０）。特徴の抽出には、メタデータ抽出（４１４）と、視覚特徴抽出（４１８）と、が含まれる。メタデータ特徴の抽出においては、メタデータ特徴が、識別され、且つ、ベクトルとして表されるが、この場合に、メタデータフィールド（タイトル、説明、ブランド、価格など）のうちの１つに出現するそれぞれのワード又はワードペアは、そのベクトル内の１つの次元を表している。視覚特徴は、画像分析を使用して判定可能であり、且つ、ベクトルとして表現可能である。ここで、ベクトルは、画像の全体にわたって演算された１つのグローバルな特徴又は数千枚の画像にわたって演算された視覚語彙に基づいたものを表現可能である。これらの視覚特徴は、色、形状、及び／又はテクスチャを含む。最終的な特徴ベクトルは、例えば、メタデータ特徴と視覚特徴を直接連結して単一の大きな特徴ベクトルＶを形成するなど、メタデータ及び視覚ベクトルを組み合わせることによって演算可能である。
【００６１】
ファッション専門家が、第１、第２、及び第３ジャンルタグによって製品の組に対して手動でタグ付けし、グラウンドトルスセットを形成する（４２０）。
【００６２】
機械学習アルゴリズム（サポートベクトルマシン又はブースティング又はベイズ学習）を使用し、抽出された特徴ベクトルからこれらの製品の異なるジャンルに対するマッピングを学習する（４３０）。特徴ベクトルＶが付与されたら、それぞれのジャンルごとに、バイナリクラシファイアをトレーニングし、製品がそのジャンルに属するかどうかの確率を判定可能である。
【００６３】
次いで、グラウンドトルスセットに含まれていない個々の製品について、ジャンル予測を実行可能である（４４０）。それぞれの製品ごとに、すべてのジャンルの確率を推定し、且つ、最上位のジャンルをその製品のジャンル予測として選択する。
【００６４】
製品の第１（４４４）、第２（４４６）、及び第３ジャンル（４４８）のすべてを推定するべく、マルチレベルのレベル分類を実行可能であり、この場合には、第２又は第３ジャンルは、第１ジャンルに基づいて条件付けされている。第１ジャンルクラシファイアを前述のようにトレーニングする。次いで、製品の第１ジャンルｇ１が与えられると、それぞれの第１ジャンルｇ１について、新しい第２ジャンルｇ２及び第３ジャンルｇ３の組をトレーニングする。試験の際に、特徴ベクトルＰ（ｇ１  ｇ２  ｇ３｜Ｖ）が与えられると、第１及び第２／第３ジャンルのジョイント確率を次式によって演算可能である。
【００６５】
Ｐ（ｇ１  ｇ２  ｇ３｜Ｖ）＝Ｐ（ｇ１｜Ｖ）＊Ｐ（ｇ２｜ｇ１  Ｖ）＊Ｐ（ｇ３｜ｇ１Ｖ）      （６）
製品のマッチング
実施形態によれば、（ｉ）（図４に示されているように）製品の予測製品ジャンルを識別し、（ｉｉ）（図２の一実施形態に示されているように）所与の衣料品及びアパレルのユーザーのジャンル又はスタイルの好みを識別し、且つ、（ｉｉｉ）（ｉ）及び（ｉｉ）を使用して製品をユーザーに対してマッチングさせることにより、製品の推奨を実行する。
【００６６】
いくつかの実施形態においては、ユーザーの好みにマッチングした製品をより高いランクに上昇させ、且つ、ユーザーの好みにマッチングしていない製品をより低いランクに下降させることにより、製品を推奨のために集中的に宣伝することができる。
【００６７】
本明細書に記載のとおり、ユーザーの好みにマッチングしていない製品のランクの引き下げは、（ｉ）マッチングしていない製品をユーザーに対する提示からフィルタリングして完全に除去するか、又は（ｉｉ）マッチングしていない製品を結果の末尾に向かって下降させることによって実行可能である。ユーザーは、定期的な自動電子メール（例えば、毎日、週２回、週１回、又は月１回の頻度における電子メールの送付）により、又はウェブサイトにログオンすることにより、マッチングしている製品（又は、推奨品）を閲覧可能である。又、システムは、製品がユーザーに提示された頻度及びユーザーが製品をクリックした頻度に応じて、ユーザーの全体的なジャンルの好みとドメイン固有のジャンルの好みの学習を継続する。
【００６８】
更に詳しくは、図５は、１つ以上の実施形態による製品を顧客の好みに対してマッチングさせる方法を示している。説明対象のステップ又はサブステップを実行するための適切なコンポーネントについては、図１のコンポーネントを参照する。
【００６９】
最高のジョイント確率を有する第１及び第２／第３ジャンルの組合せを製品のジャンルとして選択可能である。
【００７０】
所与のユーザーについて、そのユーザーの第１、第２、及び第３ジャンルを識別する（５１０）。例えば、図２に示されているようなプロセスの結果を分析及び検索し、ユーザーの好みのジャンルを判定してもよい。視覚資料コンポーネント１４０が、視覚資料１５２を提示し、応答するようにユーザーに対して要求してもよい。ユーザーに様々な異なるジャンルの相対的な好みを規定させるように、一連の要求をユーザーに対して提示してもよい。この結果得られた（ユーザーの応答から判定された）スコアを使用し、ユーザーのファッションジャンルの好みを判定する。
【００７１】
ユーザーの好みの第１、第２、及び第３ジャンルが識別されたら、製品データベース１５０から、ユーザーの好みにマッチングしている製品のグループを識別する（５２０）。
【００７２】
一実施形態においては、ユーザーに推奨するファッション製品のサブセットを識別するべく、マッチングしている製品に対して、選択、フィルタリング、及び重み付けのプロセスを適用する（５３０）。例えば、選択及びフィルタリングを実行することにより、入手不能であると共にユーザーのサイズではないファッション製品、或いは、嫌いであるとユーザーが規定した色、パターン、又は形状を有するファッション製品を排除してもよい。別の例として、マッチングしている製品をフィルタリングすることにより、ユーザーの好みではない色、ブランド、又はキーワードを備えた品目を除去してもよい。又、マッチングしている製品を重み付けすることにより、例えば、色、パターン、形状、又はブランドについてユーザーの規定された好みを満たすファッション製品を選好／回避してもよい。この結果、マッチングしている製品を、例えば、サーチ又はブラウズリストとして、ユーザーに提示可能である（５４０）。一実施形態においては、次いで、残っている製品をマッチングスコアによってソートし、ユーザーに提示する順序を決定している。
【００７３】
一実施形態によれば、マッチングスコアは、異なる個々のマッチングスコアの線形の組合せとして演算可能である。
【００７４】
ｓ＝ｗ１＊ａ１＋ｗ２＊ａ２＋．．．      ここで、（ｗｉ＞０）である。
【００７５】
個々のマッチングスコアは、製品の第１、第２、及び第３ジャンルの確率、年齢マッチングスコア、価格の好み、及びその他の色、スタイル、又はパターンの好みを含む。
【００７６】
結果の提示
様々なプロセス、アルゴリズム、及びシステム出力の結果は、様々な形態においてユーザーに提供可能であるが、いくつかの実施形態は、ユーザーのファッションジャンルの好みを判定するためにユーザーが使用可能な対話型のツールを含む。図６は、一実施形態によるプログラムによって判定されたユーザーのファッションジャンルの好みを通知する結果パネルを示している。結果パネル６１０は、例えば、視覚資料コンポーネント１４０を通じて生成されたクイズ又は質問への個別の参加に応答して出力可能である。様々な実施形態に示されているようなプロセスを通じて、結果パネル６１０は、ユーザーの第１ジャンル（スポーティ）と、更なる第２ジャンル（コンサーバティブ）又は第３ジャンル（モダン、ボーホー）のうちの１つと、を識別してもよい。又、結果パネル６１０は、ユーザーのジャンル／スタイルの好みに合うファッション製品を表示してもよい。特定のジャンル又はジャンルの組合せを表していると考えられる画像に基づいて、ファッション製品の画像を予め選択してもよい。代わりに、示されているファッション製品のうちのいくつか又はすべてのものをユーザーのために選択してもよい。例えば、ユーザーによって規定された色の好みなどのパラメータを使用し、衣料品又はアパレルのいくつかの品目を提示してもよい。同様に、ユーザーが特定のスタイルのシューズ（例えば、図３Ｃに示されているものなどのインターフェイスを介してユーザーによって規定されたブーツ）を好む場合には、ブーツによって履物結果パネル６１０を生成してもよい。
【００７７】
改善された特徴表現
本明細書に記述されている実施形態は、ファッション製品の記述分類の改善された特徴表現を含んでもよい。具体的には、操作者（例えば、専門家）が、複数のカテゴリ（又は、サブ分類）を包含するように、記述分類を規定可能である。実施形態によれば、ファッション製品コンテンツアイテム（例えば、衣料品のカタログ又はウェブ画像）を分析し、画像、テキスト、及びメタデータから特徴を抽出する。次いで、抽出された特徴を分析し、ファッション製品を（ファッション製品の）１つ以上の記述分類と関連付け、且つ、１つ以上のカテゴリのそれぞれを記述分類と関連付ける。
【００７８】
図７は、１つ以上の実施形態におけるファッション製品コンテンツアイテムによって提供されたファッション製品の記述分類及びカテゴリを判定する方法を示している。
【００７９】
操作者が、ファッション製品の記述分類及びカテゴリ（又は、サブ分類）を規定する（７１０）。一実施形態においては、記述分類は、ジャンル、形状又はシルエット、パターン、及び色を含む（但し、これらに限定されない）。例えば、以下の分類を利用してもよい。
【００８０】
ジャンルタグ（ＧＴ）：クラシック、トレンディ、エッジー、ボーホーなど
シルエットタグ（ＳＴ）：ハイヒール、オープントゥー、スリーブレス、タートルネックなど
パターンタグ（ＰＴ）：フローラルプリント、ストライプ、ゼブラプリントなど
カラーファミリータグ（ＣＦＴ）：明るい赤色、暗いピンクなど
個々のファッション製品コンテンツアイテムについて、そのコンテンツアイテムから基本的な視覚及びテキスト特徴の組を抽出する（７２０）。これらの特徴は、例えば、カラーヒストグラム、形状記述子、テクスチャ特徴、及びテキスト記述特徴を含む。このような特徴を判定するべく、個々のコンテンツアイテムに対して画像認識及び（テキストメタデータ分析を含む）テキスト分析を実行可能である。
【００８１】
コンテンツアイテムに示されている製品の分類及びカテゴリ分け（又は、サブ分類）を判定するべく、プリミティブな特徴に対して分析を実行する（７３０）。この分析は、定量的なものであり得る。更に詳しくは、一実施形態においては、分析は、統計的なものであり得る。更には、ファッション製品を分類と関連付けるべく、複数の方法を実行可能である。色分類について、手動でラベルが付与されたグラウンドトルスに基づいた一組のクラスタセンタを生成する。ヒストグラム空間内におけるその距離に基づいて、それぞれの製品（又は、その画像）を最も近いクラスタに対して割り当てる。
【数１】
2012529122.tif 000003
【００８２】
ｆは、視覚及びテキスト情報を含むプリミティブな特徴ベクトルであり、
ｃｉ（ここで、ｉ＝１、…ＮＣＦＴ）は、カラーファミリー／分類のクラスタセントロイドであり、
ＸｉＣＦＴは、カラーファミリーの超次元ＸＣＦＴの構成要素であり、
ｇは、距離から尤度へのマッピングである。
【００８３】
サポートベクトルマシンクラシファイア（ＳＶＭ）を使用し、製品を分類に対して関連付け又は割り当ててもよい。それぞれの分類ごとに、操作者（例えば、ファッション専門家）が、タグに対応する特性を有する一組の肯定的な例と、タグに対応する特性を具備していない一組の否定的な例と、を選択する。新しい（未知の）品目の出現に伴って、トレーニング済みのＳＶＭを使用し、その品目の視覚及びテキスト特徴から決定値を生成する。この決定値は、分離ハイパープレーンまでのその品目の距離を表している。ハイパープレーンの正の側の値のみが保持される。
【数２】
2012529122.tif 000004
【００８４】
ここで、αｉＴ、ｃｉＴ、ｂｉＴは、それぞれの超次元Ｔ∈｛ＧＴ、ＳＴ、ＰＴ｝のそれぞれのタグｉに対応する学習されたＳＶＭパラメータである。以前と同様に、ｆは、その品目の基本的な特徴ベクトルであり、ｇｊは、トレーニングセット内のすべてのその他の品目である。Ｋは、カーネル関数であり、且つ、Ｔ（ｘ）＝ｘＨ（ｘ）であって、ここで、Ｈ（ｘ）は、ヘビサイド関数である。
【００８５】
図８は、一実施形態による、製品クラス／カテゴリの判定及びユーザーの活動情報を使用し、ファッション製品をユーザーに対して推奨するシステムを示している。図８の実施形態に示されているようなシステムは、図１並びに本出願の別の場所に示されている実施形態に対する変更又は変形を表すものであってよい。従って、図８の機能及びコンポーネントは、任意選択により、図１に示されているものなどのシステムの補完又は拡張と見なしてもよい。
【００８６】
システム８００は、ユーザーデータベース１２０と、製品データベース１５０と、を有してもよい。その他の実施形態に記述されているように、ユーザーデータベース１２０は、（プログラムによって判定してもよい）ユーザーのファッションジャンルの好み及びユーザーによって規定されたパラメータなどの特定の情報を個々のユーザーと関連付けてもよく（例えば、図３Ｂ及び図３Ｃを参照されたい）、更には、ユーザーデータベース１２０は、ファッション製品コンテンツアイテムに関する任意のユーザーの動作及び関係する活動を監視又は検出するモニターコンポーネント８１０に結合してもよい。監視コンポーネント８１０は、（ｉ）サーチ結果における特定の品目のユーザーによる選択又はその他の方法によるそれに対する興味の通知を含むサーチ結果との間におけるユーザーのやり取りと、（ｉｉ）オンラインブラウジング又はショッピング環境との間におけるユーザーのやり取りと、のうちの１つ以上のものなどの活動を検出してもよい。興味のある品目（例えば、製品）を識別する情報８１２をデータベース１２０内に保存可能である。一実施形態においては、この情報８１２は、ユーザーに対して表示されると共にユーザーがクリックした品目と、ユーザーに対して表示されたがクリックされなかった品目と、を含む。
【００８７】
ユーザーモニタ８１０は、セッション固有の活動を、又はユーザーの過去のセッションにおける活動の履歴８１４を、検出してもよい。活動の履歴は、ユーザーが、例えば、サーチエンジン又はｅコマースサイトにおいて入力したサーチ条件まで及び得る。インターフェイス８１０を通じて、又はブラウザ又はブラウザデータ（例えば、ブラウザの履歴及びクッキー情報）を通じて、ユーザーのやり取りを検出してもよい。いくつかの実施形態において、活動の履歴８１４は、ユーザーが入力したクエリ、印象（即ち、サーチエンジンによって検索されると共にユーザーに対して提示された品目）、及び購入クリック（即ち、ユーザーによってクリックされた品目）を含む。クエリの組を前述のファッション指向特徴空間上に投影し、これにより、いくつかの肯定的なトレーニングサンプルを得る。
【００８８】
一実施形態においては、製品データベース１５０は、製品カテゴリ／クラスディターミネータ８２０に結合されている。カテゴリ／クラスディターミネータ８２０は、それぞれの製品の１つ以上の分類／カテゴリ８２２を判定するべく、ファッション製品コンテンツアイテムを分析してもよい。一実施形態においては、カテゴリ／クラスディターミネータ８２０は、図７に示されているものなどのプロセスを実行する。一実施形態においては、結果的に得られる記述分類／カテゴリ分けを製品データベース１５０に保存している。
【００８９】
１つ以上の実施形態によれば、ユーザーの好みプロファイラ８３０は、活動情報８１２及び／又は履歴情報８１４に基づいてユーザープロファイル８３２を生成する。プロファイラ８３０は、個々のユーザーについて、ユーザープロファイル８３２を更新する。ユーザープロファイル８３２の生成及び更新において、プロファイラ８３０は、（ｉ）ユーザーの活動情報８１２からファッション製品（例えば、ブラウジング又はサーチングの際にユーザーが閲覧を選択した製品、ユーザーが閲覧を選択しなかった製品）を識別し、（ｉｉ）製品データベース１５０を使用してそれらの製品の分類及びカテゴリ分けを（図７に示されているように）判定し、且つ、（ｉｉｉ）活動情報８１２から識別された製品の記述分類及びカテゴリ分けを使用してユーザーのプロファイル８３２を生成する。ユーザープロファイル８３２は、ユーザーのファッションジャンルの好みを拡張、補完、又はその他の方法で識別してもよい。従って、ユーザープロファイル８３２は、その他の実施形態に示されているプログラムによるファッションジャンルの判定と組み合わせてもよく、或いは、これに対する代替肢として使用することも可能である。例えば、ユーザープロファイル８３２は、さもなければユーザーの好みのジャンルに含まれないであろうイベント固有の服装（例えば、イブニングガウン）をユーザーが探していることを判定するべく、セッション固有のものであると共に安定したものであってよい。又、プロファイラ８３０は、履歴情報８１４を使用してプロファイル８３２を生成してもよい。
【００９０】
一実施形態においては、推奨エンジン１７０は、ユーザープロファイル８３２によって識別されたジャンルの好み及び／又は視覚資料／スコアコンポーネントを介して識別されたジャンルの好みに少なくとも部分的に基づいてユーザーのために選択された製品１７６のデータを推奨するべく構成されている。又、推奨エンジン１７０は、その推奨製品１７６を判定するための構成要素として、履歴データ８１４を含んでもよい。又、推奨エンジン１７０を使用し、ファッション製品の特定のタイプの製品に対するユーザーのクエリ／サーチ又は要求に応答して、製品を推奨及び／又は検索及び／又は再ランク付けしてもよい。
【００９１】
短期的な使用法
実施形態は、オンラインシナリオにおいては、ユーザーの短期間な好みが重要となりうることを認識している。更には、実施形態は、ユーザーの活動から迅速に学習すると共にユーザーの買い物及びサーチの経験を即座に改善するオンラインアルゴリズムに対するニーズについても認識している。例えば、ユーザーがフォーマルなホリデイパーティやリゾートバケーションのために買い物をしている際には、色、パターン、ブランドなどのユーザーの長期的な好みは、全体的な買い物の経験を改善するためにあまり有用ではないであろう。従って、ユーザーがサイトとやり取りしている際にリアルタイムでユーザーについて学習するシステムが、更に適切な結果を実現可能である。
【００９２】
一実施形態においては、オンラインシステム上において、ユーザーがクエリを実行し、且つ、クリックを実行する際には、これらの内容がデイリーユーザープロファイル内に保存される。好みの概要が、カーネル密度推定によって生成され、且つ、ランク付けに使用するべく保持される。ユーザーがクリエを入力し、且つ、品目ｉをクリックするのに伴って、品目ｉの特性を示す特徴ベクトルが、（予め演算されている表から）フェッチされ、且つ、カーネル密度エスティメータのオンライン更新により、デイリーユーザープロファイルの生成モデル内において効率的に集計される。
【数３】
2012529122.tif 000005
【００９３】
ここで、ｎは、ユーザーのセッションのクリックの数であり、ｈは、カーネル帯域幅である。関数ｐを使用し、品目の特徴ベクトルｘＴの現在のセッションに対する関連性を採点可能である。二次カーネルを使用してもよい。ユーザーがクエリを入力した後に、そのクエリに関係するすべての品目（視覚及びテキストに基づいた関連性）を、対応する絶対的ランキングと共に、品目データベースからフェッチする。次いで、前述のオフライン及びオンラインモデルに応じて、それぞれの検索された品目のスコアを演算する。
【００９４】
結論
以上、ファッション製品の観点から、多数の実施形態について説明したが、代替実施形態は、様々なタイプの製品に及んでもよい。具体的には、実施形態は、家具、カーペット（並びに、カーテン）、及び設計エクステリア（ｄｅｓｉｇｎ  ｅｘｔｅｒｉｏｒｓ）などの個人的な趣味及び外観によって一般に分類されるその他の製品に及んでもよい。
【００９５】
結論
本明細書において、添付図面を参照し、例示用の実施形態について詳細に説明したが、記載の実施形態は、前述の特定の実施例に限定されるものではないことを理解されたい。従って、１つの実施形態に記述されている特徴を、その特徴を参照していない別の実施形態に対してマッチングさせることを含む多数の変更及び変形が可能である。更には、個別に又は一実施形態の一部として記述されている特定の特徴を、その他の特徴及び実施形態がその特定の特徴について言及していない場合にも、それらのその他の個別に記述されている特徴又はその他の実施形態の一部と組み合わせることも可能である。
【図１】
2012529122.tif 000006
【図２】
2012529122.tif 000007
【図３Ａ】
2012529122.tif 000008
【図３Ｂ】
2012529122.tif 000009
【図３Ｃ】
2012529122.tif 000010
【図４】
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【図５】
2012529122.tif 000012
【図６】
2012529122.tif 000013
【図７】
2012529122.tif 000014
【図８】
2012529122.tif 000015
【国際調査報告】
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