(57)【要約】本明細書に記載の実施形態は、検索クエリの結果の間の多様性に基づいて、検索結果のセットを表す画像を提供する。視覚的に多様なアイテムのセットに関連付けられた画像を提供して、複数の種類のカテゴリにわたる検索クエリに一致するアイテムのサンプルを提供することができる。例えば、検索結果をカテゴリのタイプに分類することができ、各カテゴリのタイプの画像を視覚的に関連する画像の部分セットに（１つまたは複数の種々の視覚属性にわたって）分類することができる。多様な代表画像のセットは、視覚的に関連する画像の各グループから少なくとも１つの画像を取得することによって選択され得る。代表的で多様な画像のセットを表示して、興味を起こさせる視覚的に多様な見た目の良い画像のセットをユーザに提供することができる。【選択図】図１Ａ，図１Ｂ，図１Ｃ
2020504378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索クエリを受信することであって、前記検索クエリが、電子マーケットを通じて提供されるアイテムカタログのアイテムのセットに関連付けられている、前記検索クエリを受信すること、
前記アイテムのセットに関連付けられた複数のカテゴリを判定すること、
前記複数のカテゴリのうちの少なくとも１つに関連付けられた少なくとも１組のアイテムの部分セットを選択すること、
それぞれの前記選択されたアイテムのカテゴリに関連付けられた前記少なくとも１組のアイテムの部分セットに対応する少なくとも１組の画像のセットを取得すること、
前記少なくとも１組の画像のセットの各画像を分析して、それぞれの視覚属性を判定することであって、それぞれの前記視覚属性が、それぞれの画像の１つまたは複数の視覚的態様に対応する、前記視覚属性を判定すること、
それぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１組の画像のセットのうちの各画像についての視覚的類似性スコアのセットを判定することであって、視覚的類似性スコアが、それぞれの前記画像のセットからの１つの画像の、それぞれの前記画像のセットの別の画像に対する視覚的類似性を示す、前記視覚的類似性スコアのセットを判定すること、
各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、それぞれの前記画像のセットに対して視覚的に関連するアイテムの複数のグループを生成すること、
各それぞれのカテゴリ内の各画像のセットに対して視覚的に多様なアイテムのセットを選択することであって、前記視覚的に多様なアイテムのセットが、視覚的に関連するアイテムの前記複数のグループのそれぞれからの１つの画像を含む、前記視覚的に多様なアイテムのセットを選択すること、ならびに
前記視覚的に多様なアイテムのセットをコンピューティング装置の表示要素に表示させることを含む方法。
【請求項２】
前記複数のカテゴリのそれぞれの中のアイテムの数、前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記アイテムの関連性スコア、及び前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記アイテムに伴うユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のカテゴリのそれぞれを順位付けすること、ならびに
前記複数のカテゴリのそれぞれの前記順位付けに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のカテゴリのうちの前記少なくとも１つを選択することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
品質閾値よりも低い、それぞれの前記画像の視覚的品質スコアに基づいて、前記複数の画像のうちの１つまたは複数を除去することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、視覚的に関連するアイテムの複数のグループを生成することが、
所定の数の視覚的に多様なアイテムを識別して、各それぞれのカテゴリについて選択すること、及び
それぞれの前記画像のセットを、所定数の視覚的に関連するアイテムのグループに細分化することであって、前記所定数の視覚的に関連するアイテムのグループが、前記所定数の視覚的に多様なアイテムに対応して、各それぞれのカテゴリごとに選択されるとともに、前記画像のセットが、各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて細分化される、前記画像のセットを前記グループに細分化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
各カテゴリの前記順位付けに少なくとも部分的に基づいて、前記カテゴリのうちの少なくとも１つを選択することが、
所定数の最高順位のカテゴリを選択することであって、前記所定数が、前記コンピューティング装置の前記表示要素の種類またはサイズのうちの少なくとも１つに基づく、前記所定数の最高順位のカテゴリを選択することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
サーバコンピューティング装置であって、
サーバコンピューティング装置プロセッサと、
前記サーバコンピューティング装置プロセッサによって実行されるとき、前記サーバコンピューティング装置に、
検索クエリを受信することであって、前記検索クエリが、コンテンツアイテムのセットに関連付けられている、前記検索クエリを受信すること、
前記コンテンツアイテムのセットの部分セットを識別すること、
前記コンテンツアイテムの部分セットに対応する画像の部分セットを取得することであって、前記画像の部分セットの各画像が、前記コンテンツアイテムの部分セットに由来するコンテンツアイテムの表現を含む、前記画像の部分セットを取得すること、
前記画像の部分セットの各画像を分析して、それぞれの視覚属性を判定することであって、それぞれの前記視覚属性が、それぞれの画像の１つまたは複数の視覚的態様に対応する、前記視覚属性を判定すること、
前記画像の部分セットごとに、視覚的に多様なアイテムの代表的セットを選択することであって、前記視覚的に多様なアイテムの代表的セットが、各それぞれの画像のそれぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて選択される、前記代表的セットを選択すること、及び
前記視覚的に多様なアイテムの代表的セットをコンピューティング装置の表示要素に表示させることを行わせる命令を含むメモリ装置とを備えた前記サーバコンピューティング装置。
【請求項７】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
それぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて、前記画像のセットのうちの各画像についての視覚的類似性スコアのセットを判定することであって、視覚的類似性スコアが、前記画像のセットからの１つの画像の、前記画像のセットの別の画像に対する視覚的類似性を示し、前記視覚的に多様なアイテムの代表的なセットが、前記画像のセットの各画像に対する前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて選択される、前記視覚的類似性スコアのセットを判定することができるようにする、請求項６に記載のコンピューティング装置。
【請求項８】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、複数の視覚的に関連するアイテムのグループを生成することであって、前記代表的な視覚的に多様なアイテムのセットが、前記複数の視覚的に関連するアイテムのグルーブのそれぞれから１つの画像を含めることによって選択される、前記複数の視覚的に関連するアイテムのグループを生成することができるようにする、請求項７に記載のコンピューティング装置。
【請求項９】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
ユーザに関連付けられたセッションデータ、それぞれの前記画像に関連付けられた前記コンテンツアイテムの関連性スコア、及びそれぞれの前記画像に関連付けられた前記コンテンツアイテムを有するユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づき、前記画像の部分セットの各画像を順位付けすることであって、視覚的に関連するアイテムの前記複数のグループのそれぞれからの前記１つの画像の前記選択が、各それぞれの画像の前記順位付けに少なくとも部分的に基づいている、前記画像の部分セットの各画像を順位付けすることができるようにする、請求項８に記載のコンピューティング装置。
【請求項１０】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
品質閾値よりも低い、それぞれの前記画像の視覚的品質スコアに基づいて、前記画像の部分セットのうちの１つまたは複数を除去することができるようにする、請求項６に記載のコンピューティング装置。
【請求項１１】
前記コンテンツアイテムのセットの部分セットを識別することがさらに、
前記コンテンツアイテムのセットに関連付けられた複数のカテゴリを判定すること、
前記複数のカテゴリのそれぞれの中のコンテンツアイテムの数、前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記コンテンツアイテムの関連性スコア、及び前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記コンテンツアイテムに伴うユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のカテゴリのそれぞれを順位付けすること、ならびに
前記複数のカテゴリのそれぞれの前記順位付けに基づいて、前記複数のカテゴリのうちの少なくとも１つを選択することを含む、請求項６に記載のコンピューティング装置。
【請求項１２】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
視覚的に関連するアイテムの前記複数のグループのそれぞれからの異なる画像を含むように、視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセットを更新することができるようにする、請求項８に記載のコンピューティング装置。
【請求項１３】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセットに関連付けられた画像を、前記コンテンツアイテムのセットの第２の部分セットに関連付けられた視覚的に多様なアイテムの第２の代表的なセットに関連付けられた画像と比較して、前記代表的なセットの視覚的に多様なアイテムと前記第２の代表的なセットの視覚的に多様なアイテムとの間に、重複画像が存在しないことを保証することができるようにする、請求項６に記載のコンピューティング装置。
【請求項１４】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
前記表示画面の可視領域の寸法を判定すること、及び
前記可視領域の前記寸法に少なくとも部分的に基づいて、表示すべき視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセット内のコンテンツアイテムの数を判定することができるようにする、請求項６に記載のコンピューティング装置。
【請求項１５】
前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、
前記表示画面の前記可視領域の前記寸法に対する変更を判定すること、及び
前記寸法の前記変更に少なくとも部分的に基づいて、視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセット内の前記コンテンツアイテムの数を更新することができるようにする、請求項１４に記載のコンピューティング装置。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
ユーザは、各種のコンテンツにアクセスするために、コンピューティング装置をますます利用するようになっている。例えば、ユーザは、様々なアイテムに関する情報を探し出すために検索エンジンを利用することができる。アイテムを探し出すための従来の手法には、クエリのうちの１つまたは複数の用語に一致する結果を取得するためにクエリを利用して、ページ単位またはカテゴリ別に見進めることや、あるいはアイテムを記述するのに使用される単語またはカテゴリを主に頼りにする他の同様の手法が含まれる。しかしながら、クエリによっては、複数のカテゴリのアイテムを捕捉することがあり、したがってユーザが、検索結果の大部分に興味を持たない可能性が高く、ユーザにとって興味のあるアイテムを見つけるためには、多数の検索結果を通してページ付けし、及び／または閲覧しなければならなくなる。
【０００２】
本開示による様々な実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
【図１Ａ】様々な実施形態による、ユーザが検索クエリを発行する環境の例を示す図である。
【図１Ｂ】様々な実施形態による、検索クエリに関連したアイテムの例示的なカテゴリ階層を示す図である。
【図１Ｃ】様々な実施形態による、検索クエリに関連付けられた結果セットの表示の例を示す図である。
【図２Ａ】様々な実施形態による、検索クエリに関連した視覚的に多様な画像を判定して表示する手法の例を示す図である。
【図２Ｂ】様々な実施形態による、検索クエリに関連した視覚的に多様な画像を判定して表示する手法の例を示す図である。
【図２Ｃ】様々な実施形態による、検索クエリに関連した視覚的に多様な画像を判定して表示する手法の例を示す図である。
【図３】様々な実施形態による、検索クエリに関連したアイテムの視覚的に多様なカテゴリ表現を含む例示的なインタフェースを示す図である。
【図４】様々な実施形態に従って利用できる、検索クエリに関連した視覚的に多様なアイテムを判定するための環境の例を示す図である。
【図５】様々な実施形態に従って利用できる、検索クエリに関連したカテゴリにわたって視覚的に多様なアイテムを判定して提示するためのプロセスの例を示す図である。
【図６】様々な実施形態に従って利用できる、視覚的に関連するアイテムのグループ分けを判定するとともに、視覚的に関連するアイテムのグループ分けを使用して、結果のセットに関連したカテゴリにわたって視覚的に多様なアイテムを選択する例示的なプロセスを示す図である。
【図７】様々な実施形態の態様を実施するのに使用することができるコンピューティング装置の例を示す図である。
【図８】図７に示すようなコンピューティング装置の構成要素の例を示す図である。
【図９】様々な実施形態を様々な実施形態に従って実施することができる環境を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
本開示の様々な実施形態によるシステム及び方法は、電子環境においてユーザに提供すべきコンテンツを判定するための従来の手法における上記の欠点及び他の欠点のうちの１つまたは複数を解決する。具体的には、様々な実施形態では、検索結果セット（例えば、製品、シーン、サービス、メディアなどを含み得るアイテムカタログ）内の画像を分析して、検索結果のカテゴリにわたり視覚的に多様なアイテムを識別する。これにより、ユーザは、大量で多様な結果セットから代表的な画像セットを取得できるようになり、ユーザは、少量の情報を使って、結果セットの範囲を識別できるようになる。例えば、検索クエリに関連した、その多数の結果とユーザの限られた注意力持続期間とのために、手動閲覧を通じてユーザに示すことができない、１つまたは複数のカテゴリの範囲を明らかにして、視覚的に多様なアイテムを表示することができる。さらに、視覚的に多様な画像を提示することで、視覚的に同一または類似のアイテムがユーザに提示されないことを確実にして、検索結果をより効率的に提示し、ユーザが多数の検索結果を把握し易くする。
【０００５】
様々な実施形態によれば、ユーザは、検索クエリに関連した視覚的に多様な画像を、検索クエリの結果に関連付けられた視覚属性に基づき、アイテム（例えば、製品、メディア、サービスなど）のカタログにわたって取得できる。これらの視覚的に多様な画像は、検索結果に含まれるアイテムを捕捉した少数の視覚的に多様な画像を通して、複数のカテゴリにわたり、検索クエリに一致するアイテムのサンプルをユーザに提供する。例えば、検索結果を、１つまたは複数の視覚属性に基づいて、類似の画像グループに分類することができ、検索結果セットの視覚的多様性をユーザに提供するために、各画像グループの１つの画像を表示用に選択することができる。したがって、検索結果をカテゴリに分類することができ、各カテゴリの画像を視覚的に関連する画像の部分セットに（１つまたは複数の種々の視覚属性にわたって）分類することができる。視覚的に関連するアイテムのグループのそれぞれから、代表的な、多様性のある画像のセットが選択され、表示されて、興味を起こさせる視覚的に多様な見た目の良い画像のセットが、ユーザに確実に提供され得る。したがって、結果セットにわたって１つまたは複数のカテゴリに一致した代表的で多様なアイテムの小規模な結果セットを、表示用に提供して、ユーザに結果のうちの多様な抽出サンプルを提供することができる。それに伴ってユーザは、広範なカテゴリ検索及び／またはあいまいな検索語に対する、カタログの範囲を迅速かつ容易に把握することができる。
【０００６】
例えば、複数の異なるタイプのカテゴリを含む、あいまいな、または広範な検索語により、ユーザが検索結果の範囲を把握するために迅速かつ容易に検討できるように、代表的なアイテムのセットが提示されるようにできる。例として、映画シリーズに対する検索クエリにより、これと関連した、映画、テレビ番組、衣料品、ノベルティグッズなどを含む多くのカテゴリにわたる製品が取得される可能性がある。映画シリーズのような広範なカテゴリを検索するときには、ユーザが、どの種類の製品に興味を持っているかが明確ではないことがある。したがって、実施形態では、結果セット内のカテゴリを識別し、ユーザが照合結果セット内の様々な製品について知るためにカタログ全体に目を通すことを必要とせずに、結果の範囲を捕捉する、代表的で、多様性のある、見た目が良い、より少数の画像のセットを提供することができる。例えば、実施形態では、アイテム間の多様性に基づき、カテゴリと、同様にそれぞれのカテゴリ内のアイテムとを格付けして、そこに含まれる異なる種類のアイテムの代表例または抽出サンプルを提供し得る。例として、実施形態では、アイテムの結果セットに関連付けられた画像間の視覚的多様性を使用して、結果セット内の１つまたは複数のカテゴリにわたって多様性をもたらし得る。実施形態では、視覚的類似性スコア、視覚的に関連するアイテムの順位付け及び／または視覚的に類似したアイテムの順位付け、視覚属性／視覚カテゴリなどと、他の視覚関連の測定結果とを使用して、検索結果内のアイテムの、興味を起こさせる、多様で適切な代表例を提供する、部分セット内の異なるアイテムを識別し得る。
【０００７】
この手法により、ユーザが、結果ページのそれぞれに目を通す必要なしに、結果セット内の異なるアイテムの代表例を迅速かつ容易に取得できるようになる。その上、このような手法は、ユーザエクスペリエンスを改善し、ユーザが関心のあるアイテムをより迅速に見つけるのに役立つように、ユーザが閲覧及び／または購入する可能性が高いアイテムを表示することを可能にする。ユーザエクスペリエンスを向上させることに加えて、閲覧及び／または取引をもたらす可能性がより高いアイテムを示すことで、アイテムの提供者、または他のそのような団体もしくは事業体の収益を向上させることができる。
【０００８】
他の様々な用途、プロセス、及び使用法を、様々な実施形態に関して以下に説明する。各実施形態は、例えば、視覚的に高度に多様な画像を、組織的、経済的な方法で表示すること、ならびに画像の類似性及び画像の多様性についての技術を改善することによって、実施形態が実施されるコンピューティング装置の動作及び性能を改善する。
【０００９】
図１Ａは、コンピューティング装置１０２の表示画面１０４上のインタフェースを使用して、電子マーケットまたは他のそのようなサービスを通じて提供されるアイテムを検索することができる状況１００の例を示す。ポータブルコンピューティング装置（例えば、スマートフォン、電子ブックリーダ、またはタブレット型コンピュータ）を示しているが、入力を受信して処理できるいかなる装置も、本明細書で論じられる様々な実施形態に従って使用できることが理解されるべきである。この装置としては、数ある中でも例えば、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、電子ブックリーダ、携帯情報端末、携帯電話、ビデオゲーム機またはビデオゲームコントローラ、ウェアラブルコンピュータ（例えば、スマートウォッチまたはスマートグラス）、テレビセットトップボックス、及びポータブルメディアプレーヤを挙げることができる。この例では、ユーザ１０８は、図１Ｃに示される検索結果のセットを表示画面１０４に表示させる検索クエリ１０６を入力している。
【００１０】
また一方、この例では、ユーザは、多数のカテゴリ、下位カテゴリ、及び／または他の分類にわたってアイテムに関連付けられている検索クエリを発行する。例えば、ユーザは、多種多様のブランド、サブブランド、カテゴリ、及び／または下位カテゴリにわたって何千ものアイテムがある映画シリーズの名前（例えば、「シリーズＡ」）を対象にした検索クエリを入力する場合がある。例として、図１Ｂに示すように、検索クエリ「シリーズＡ」は、数千のアイテムを網羅し得る階層型製品ツリー１００Ｂ内の様々なブランド１２４（ａ）、サブブランド１２４（ｂ）、共同ブランド１２４（ｃ）、及び様々なカテゴリ１４０Ｃ、ならびに下位カテゴリ１４０Ｄに関連付けられたアイテムと一致する。したがって、検索要求によって、ユーザが購入する意思がほとんどないか、全くない、多種多様のアイテムが返される場合がある。
【００１１】
図１Ｂは、検索クエリ１４０Ａに関連した結果セットの階層構成に属する様々な異なったレベルのカテゴリ１４０Ｂ及び下位カテゴリ１４０Ｃ〜１４０Ｄを提示する画像照合階層型データマップを示す。図１Ｂに示す例では、結果セットの細分化を規定する第１のカテゴリ１４０Ｂのセットは、ブランド１２４（ａ）、サブブランド１２４（ｂ）、及び共同ブランド１２４（ｃ）を含む。さらに、階層データマップは、カテゴリ１４０Ｃと、下位カテゴリ１４０Ｄと、検索クエリ１４０Ａ（例えば、「シリーズＡ」）に一致するか、または関連し得るアイテム１４０Ｅとを含む。上記のように、クエリ１４０Ａの中には、検索クエリに関連付けられた多数の製品を取得するものもあり得る。例えば、映画シリーズ（例えば、「シリーズＡ」）に関連した検索クエリは、ブランド１２４（ａ）〜１２４（ｃ）（例えば、ブランドＡ、サブブランドＢ、共同ブランドＣなど）に関連付けられている場合があり、これらのブランド１２４（ａ）〜１２４（ｃ）はそれぞれ、映画シリーズまたはこの映画シリーズに関連付けられたキャラクタ、アイテム、場所など（例えば、キャラクタ、ロゴ、テーマ、タイトルなど）を参照し得る。このような参照のそれぞれが、多くの異なる種類の製品に含まれることがあり、これらの製品は検索クエリに捕捉され得る。例として、図１Ｂに示すように、検索クエリ「シリーズＡ」は、ブランド製品を返すのと同様に、サブブランド、共同ブランドなどの製品を含むこともある。したがって、検索クエリは、ユーザが興味を示さない可能性がある、多くの異なる種類やブランド、サブブランドなどに関連付けられた、多くの異なる種類の製品をもたらす可能性がある。
【００１２】
さらに、ブランド１２４（ａ）〜１２４（ｃ）のそれぞれは、複数の異なるタイプの製品カテゴリ１２６（ａ）〜１２６（ｃ）及び下位カテゴリ１２８（ａ）〜１２８（ｅ）にわたって、様々な異なった製品４１０（ａ）〜４１０（ｄ）を含むことがある。例として、サブブランド１２４（ｂ）は、これに関連付けられているアイテムの少なくとも一部に検索クエリに関する参照を少なくとも含み、サブブランド１２４（ｂ）は、いくつかの例を挙げると、フィギュリン１２６（ａ）、衣類１２６（ｂ）、及びエンターテインメント１２６（ｃ）といった製品カテゴリ１２６の製品を網羅し得る（他にも多くがあり得る）。さらに、製品４１０は、各カテゴリ１２６ごとに複数の異なる下位カテゴリ１２８を含むことがある。例として、フィギュリン１２６（ａ）のカテゴリについては、照合製品には、キャラクタ１２８（ａ）、乗り物１２８（ｂ）、及び置き場／セット１２８（ｃ）といった製品下位カテゴリが含まれ得る。図示していないが、下位カテゴリ１２８のそれぞれは、さらなる下位カテゴリと、少なくとも検索クエリ１２２に関する参照を含む多数の製品４１０とを有し得る。例えば、衣類１２６（ｂ）のカテゴリは、シャツ１２８（ｄ）、靴１２８（ｅ）、及びズボン１２８（ｆ）（ならびに他のもの）といった下位カテゴリを有するアイテム１４０Ｅを含む。下位カテゴリのそれぞれは、１つまたは複数のアイテム１４０Ｅを有することができる。例として、「アイテムＡ」１３０（ａ）、「アイテムＢ」１３０（ｂ）、「アイテムＣ」１３０（ｃ）、〜「アイテムＮ」１３０（ｎ）によって示されるように、映画シリーズ「シリーズＡ」のブランドが付されるか、または映画シリーズ「シリーズＡ」に関連した、数十または数百の様々な靴があり得る。
【００１３】
また一方、結果セットを、多くの異なる階層型アイテムツリーまたは階層型データマップに細分化及び分割するように選択することができ得る、多くの異なるタイプのカテゴリがあり得る。したがって、例えば、製品タイプ（例えば、フィギュリン）、製品カテゴリ（例えば、エンターテインメントメディア、玩具など）を含めて、多くの異なるタイプの第１のレベルのカテゴリ１４０Ｂを選択することができる。識別し、選択した第１のカテゴリに応じて、結果セットを編成する階層データマップは、視覚的に大きく異なる場合があり、対応する下位カテゴリに含まれた、興味を引く、及び／または多様なアイテムの様々なセットをもたらす場合がある。
【００１４】
図１Ｃは、様々な実施形態による、検索クエリ１０６に関連付けられた結果セット１５２〜１５６の表示１０４の例を示す。図１Ｃに示すように、検索クエリ１０６と、様々なコンテンツアイテム（例えば、製品１５２〜１５６）を含む表示された結果リスト１５２〜１５６を収めた検索結果とは、検索クエリに関係のある結果を伴う。ただし、結果リスト１５２〜１５６は、検索クエリ１０６によって捕捉された多数のコンテンツアイテムのうちの小さな部分セットのみを含み得る。したがって、ユーザにとって適切であり得る多種多様の製品が、検索クエリと一致するものとして識別され得る。例えば、検索結果識別子１１２によって示されるように、検索クエリは、上記のように、多数の異なる種類の製品、ブランド、サブブランド、共同ブランドなどを網羅し得る１３５２個のアイテムに一致するか、または関連付けられ得る。検索結果は非常に多くの異なる製品、ブランドなどを網羅していることから、多数の結果を閲覧することが、ユーザにとって煩わしく、分かりにくくなるおそれがある。例として、図１Ｃに示される検索では、１３５２個の検索結果が、検索結果の複数の異なるページ１１０（例えば、１０アイテムの結果ずつの異なる１３６ページ）にわたる結果リストに含まれる。広範な検索クエリ（「シリーズＡ」）には様々な製品が関連し得るが、ユーザは各製品に興味がない場合がある。したがって、ユーザは、多数の製品に目を通して、ユーザが検索している適切な製品を見つけるために、多数の異なる製品ページを選択しなければならない場合がある。これには時間がかかり、苛立たしく、ユーザにとって負担になり得る。
【００１５】
ユーザは、ユーザの望むアイテムを見つけようとして、検索結果をさらに絞り込もうと試みることができる。例えばユーザは、別のクエリを発行するか、検索結果を見進めるか、絞り込みを適用して表示されるアイテムを減らすか、またはアイテムを記述するのに使用される単語またはカテゴリを主に頼りにする他の同様の手法を実行することができる。しかしながら、このような手法は、描写された様式やオブジェクトなどの外観または美的基準に基づいてアイテムを見つけることを困難にする可能性がある。さらに、このような手法は、ユーザからの継続的なフィードバックを必要とし、ユーザが探している具体的な特徴及び／またはカテゴリを表現するユーザの能力を頼りにする。例えば、宝石類、芸術品、衣料品などのアイテムの具体的な特徴には、要望されるが文字で表現しにくい場合がある模様、色、形状などが含まれ得る。様々な手法により、同様の結果セット、または同様のアイテム表示を、例えばユーザがそのタイプのコンテンツに対応したページへと見進めるときに得ることができる。また一方、このような手法は多くの場合において、ユーザにとって非常に有用かつ有益であり得るが、ユーザが、関心のあるアイテムと接触を持つことを改善できる方法がある。ユーザにとって一層の関心を引くアイテムが提供される場合、プロバイダに対する利益及び／または収益が増加することになるので、ユーザが望むアイテムを表示する能力は、アイテムの提供者に役立つ場合がある。
【００１６】
したがって、実施形態では、ユーザが特定のフィードバックを提供すること、及び／または各検索結果を閲覧することを必要とせずに、複数のカテゴリにわたる検索結果に含まれた種々のアイテム及び画像の広範で多様な異なった抽出サンプルを提供するアイテムを結果セットから判定することを試みる。検索結果に関連付けられた画像データは、視覚的類似性スコア、視覚的に関連するアイテム及び／または類似アイテムの順位付け、視覚属性／カテゴリ、ユーザデータ、他のデータなどに関して本明細書で説明されているように、少なくとも視覚的に関連するアイテムを編成するために分析することができる。例えば、アイテムの結果セットは、１つまたは複数の属性を共有するアイテムセットまたはアイテムグループに編成され得る。したがって、視覚的に関連するアイテムをグループにまとめて、システムが、多様な画像のセットを検索結果からユーザに表示することが保証されることを可能にし得る。これにより、ユーザは、視覚的に効率的な表示で多種多様のアイテムを見ることができるようになる。このような手法は、ユーザが結果セットをより広く知るようにすることで、クリック、購入、及びそれらのアイテムの提供者への収益の見込みを改善し、見た目が良くて魅力的な、一致するアイテムの概要をユーザに提供することができる。
【００１７】
アイテムには、製品、メディアコンテンツ、サービス、及び／または、電子マーケットを介して提供される他の任意のコンテンツが含まれ得る。電子マーケットでは、様々なアイテムカテゴリに編成されたアイテムカタログを提供でき、そこでは各アイテムカテゴリは下位カテゴリを有し得る。様々な実施形態によれば、ユーザは、検索結果のセットの視覚的に多様で横断的なカテゴリの抽出サンプルを得ることができ、この抽出サンプルは、検索クエリに関連付けられた結果の範囲及び多様性についてのユーザの理解をより深めることができる。したがって、検索結果の抽出サンプルは、アイテムセットの視覚特徴間の多様性に基づき、効率的で閲覧しやすいインタフェースで提供されてもよい。本開示全体を通して、映画、キャラクタ、フィギュリンなどの映画シリーズ関連の例が利用されることになるが、当業者が理解するように、本技法は、視覚的類似性を判定し、視覚的に多様なアイテムのセットを多数の種類の文脈（例えば、デジタル画像、アート、物質的製品、メディアコンテンツなど）で提示するために利用され得るので、そのように限定されるものではないことを理解すべきである。
【００１８】
図２Ａは、様々な実施形態に従って使用することができる階層構造２００を表現した例を示す。説明したように、電子カタログ内のアイテムカタログ用の複数の画像を分析して、視覚的に関連するアイテムを識別することができる。画像を分析して、視覚的に関連するアイテムを識別することは、各画像について特徴ベクトルを判定すること、及び類似の特徴ベクトルを階層構造で編成することを含み得る。階層構造の例は、代替最隣接ツリー（ＡＮＮＴ）を含む。様々な実施形態では、特徴ベクトルは、１つまたは複数の特徴記述子（または視覚属性）を含む。各特徴ベクトルは、画像と関連付けられ、特徴ベクトルを編成することは、少なくとも階層構造に関しては、複数の画像を編成することと同義であることに留意すべきである。階層構造で編成された視覚的に関連するアイテムは、検索結果のセットにわたって視覚的に多様なアイテムを選択することを可能にし得る。
【００１９】
複数の画像をクラスタ／グループに再帰的に分割する前に、画像を分析して、各画像の特徴ベクトルを判定する。次いで特徴ベクトルは、特徴ベクトル間の類似性に基づいてクラスタ化される。クラスタリングは、いくつかの次元のうちの１つを考慮したうえで行うことができる。例えば、画像を形状次元にクラスタ化することができ、この場合にアイテムは、形状に関連する、それらの視覚的類似性に基づいてクラスタ化される。他の次元としては、他にもこのような次元があるが、例えば、色次元、サイズ次元、模様次元が挙げられる。クラスタ化された特徴ベクトルは、階層構造２００のノードを構成する。いくつかの実施形態では、特徴ベクトルは、Ｎｉｓｔｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，“Ｓｃａｌａｂｌｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ａ  Ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ  Ｔｒｅｅ，”  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ  （ＩＥＥＥ）  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＶＰＲ），２００６に記載されているものなどの従来の階層型ｋ平均法技法を利用することによって、クラスタ化することができる。
【００２０】
図２Ａに示すように、クラスタは複数のレベルで存在することができる。例えば、階層構造２００は、第１のレベル２０２、第２のレベル２０４、最大でＮ番目のレベル２０６までを含む。階層構造２００のルートにはクラスタ２０８がある。クラスタ２０８はアイテム２１０のカタログを含む。第２のレベル２０４にはＮ個のクラスタがあり、各クラスタは、アイテムカタログのうちのアイテムのおよそ１／ｎであることを表す。第３のレベル２０６には、およそｎ＾２個のクラスタがあり、それぞれがアイテムカタログのうちのアイテムの約１／（ｎ＾２）であることを表す。図２Ａは、階層的に配置されたクラスタを示しているが、非階層型クラスタを使用することもできる。加えて、分析される画像の種類及び多様性に応じて、より多くのまたはより少ないクラスタが生成されてもよい。
【００２１】
様々な実施形態によれば、特徴ベクトルを判定するいくつかの方法がある。このような１つの手法では、本発明の実施形態は、特徴ベクトルとして、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の最後から２番目の層を使用することができる。例えば、分類器が、複数の画像のうちのそれぞれの画像の視覚的態様に対応する特徴記述子（本明細書では視覚属性とも呼ばれる）を識別するように訓練されてもよい。特徴記述子を組み合わせて、特徴記述子の特徴ベクトルにすることができる。画像内に表されるアイテムの視覚的態様は、例えば、アイテムの形状、アイテムの色（複数可）、アイテム上の模様などを含み得る。視覚属性は、アイテムの視覚的態様を構成する特徴である。分類器は、ＣＮＮを使用して訓練することができる。
【００２２】
様々な実施形態によれば、ＣＮＮは、多数の入力によって決まる関数を推定し、また近似するために、機械学習アプリケーションで使用される統計学習モデルの１系統である。様々な入力は、経時的に調整され得る数値重みを有した接続で相互接続されて、ネットワークが追加情報に基づいて「学習する」ことができるようにする。適応的な数値重みは、ネットワークの様々な入力間の接続強度であると考えることができるが、ネットワークは、適応構成要素と非適応構成要素との両方を含むことができる。ＣＮＮは、ネットワークの隣接する層のノード間で局所連結性パターンを強化することによる空間的局所性相関を利用する。ネットワークの異なる層を、畳み込みや二段サンプル抽出などの様々な目的のために構成することができる。１組の隣接する層と共にネットワークの畳み込み部分を形成する入力層がある。下層及び出力層と共に畳み込み層の最下層は、ネットワークの完全接続部分を構成する。入力層からは、出力層からのいくつかの出力値を判定することができ、これには他のそのような選択肢の中でも特に、入力アイテムに関係するものと判定されるいくつかのアイテムが含まれ得る。ＣＮＮは、類似のデータセット（シリーズ関連製品、宝飾品、衣料品、自動車、本、食品、人々、メディアコンテンツなどを含む）に基づいて訓練されているので、このタイプの画像に対して表現された目的のオブジェクトの最良の特徴表現を学習する。訓練されたＣＮＮは、特徴抽出器として使用される。つまり、入力画像がネットワークを通過し、層の中間出力が、入力画像の特徴記述子として使用され得る。類似性スコアは、１つまたは複数の特徴記述子と１つまたは複数の候補コンテンツ特徴記述子との間の距離に基づいて計算され、関係グラフを構築するために使用され得る。
【００２３】
したがって、コンテンツプロバイダは、画像のセットを分析し、人気タイトルからのキャラクタ、類似の様式を有する製品、または他の視覚的特徴による製品を含むなど、何らかの方法で関連付けることができる可能性があるアイテムを判定することができる。画像が、経時的に重み付けを減らすために適用される減衰係数または他のメカニズムを有した状態で、新しい画像が経時的に受け取られて分析され得、その結果、分類器において新たな傾向が関係によって表される。次いで、これらの関係を使用して分類器を生成することができ、これにより、関心のあるアイテムについて分類器を調べて、そのアイテムに視覚的に関連するアイテムを判定することができる。
【００２４】
様々な実施形態では、視覚的に関係があるが明確に異なるアイテムをクラスタ化するために、少なくとも一部の実施形態では、アイテムカタログ内のアイテムのロバスト表現を生成することが望ましい場合がある。少なくとも一部の実施形態では、画像内に表された１つまたは複数の視覚的態様に従ってアイテムをクラスタ化するためには、ロバスト表現が望ましい。ＣＮＮを使用して、例えば、アイテムなどのサイズ、形状、模様などに対応する記述子を学習することができ、次いでこれを使用して、関連コンテンツをクラスタ化することができる。
【００２５】
各クラスタにクラスタ記述子を提供することに加えて、視覚的な単語が各クラスタに与えられる。いくつかの実施形態によれば、視覚的単語はクラスタを表すラベルである。したがって、視覚的単語から位置情報を除外することによって、視覚的単語を、分類し、検索し、または別の方法で比較的迅速に操作することができる。
【００２６】
図２Ｂは、視覚的類似性スコア及びグループ分けを使用して、アイテムのセットから視覚的に多様なアイテムを選択する例２２０を示す。説明したように、アイテムのセットにわたる視覚的多様性は、１つまたは複数の視覚属性にわたる類似性に基づいてアイテムをグループ分けし、類似アイテムのグループから単一の画像を選択することによって、判定することができる。１つまたは複数の視覚属性にわたって類似アイテムをグループ分けし、各グループから限られた数の結果（例えば、１つのアイテム）のみを選択することによって、実施形態では、視覚的多様性を保証することができ、多様なアイテムの広範なセットが結果セット内で選択される。したがって、実施形態は、１つまたは複数のカテゴリまたは下位カテゴリにわたるアイテムのグループに存在する視覚的多様性の範囲の概要を提供することができる。視覚属性には、１つまたは複数の様々な次元（色、サイズ、形状、テクスチャ、模様、特徴記述子など）が含まれてもよい。
【００２７】
類似グループから選択される特定のアイテムは、いずれかの好適な方法によって判定することができる。例えば、順位付けアルゴリズムを各アイテムに適用し、類似グループ内の最高位のアイテムを選択して、グループを代表させてもよい。順位付けアルゴリズムでは、検索クエリ及びユーザにコンテキストをもたらす様々な要因の重み付けを使用して、カテゴリ及び画像の最も多様で適切な抽出サンプルを提供することができる。例えば、順位付けアルゴリズムは、購入履歴、類似のユーザ及び検索クエリに基づいて以前に提示された画像の成功、他の検索クエリ、購入または閲覧された製品、ユーザに由来するサードパーティウェブサイトを含むセッションデータなどを含む様々な要因と、提示される特定のユーザにとって、最も見た目が良くて魅力的な製品を判定するための他の任意の関連情報とに基づく重み付けを含み得る。さらに、選択された画像が表示される順序は、ユーザ向けの順位付けを織り込んだ順位付け及び／または関連性スコアに基づいてもよい。
【００２８】
さらに、いくつかの実施形態では、画像処理アルゴリズムを適用して、類似グループから代表アイテムを選択してもよい。例えば、代表アイテムを選択するための一手法例は、アイテムのクラスタ／グループのクラスタ記述子を判定することである。説明したように、クラスタは、視覚的に関連する複数のアイテムを含む。クラスタ内の複数の視覚関連アイテムは、下位グループにグループ化することができ、この場合には、各下位グループは、特定の視覚的態様によって関連付けることができる。図２Ｂに示すように、クラスタ２０８は複数のアイテムを含む。アイテムは、下位グループ２２４〜２２７にグループ化されている。特徴ベクトルと同じように、クラスタ記述子は、ベクトル空間内のベクトルと見なすことができる。さらに、クラスタ記述子は、それらが特徴付けるクラスタ及び／またはクラスタ内の下位グループの特徴ベクトルに、少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、クラスタ記述子を、クラスタ及び／または下位グループについて計算することができる。ここでクラスタ記述子は、クラスタ及び／または下位グループ内の特徴ベクトルの平均及び／または中心（例えば、幾何学的中心）である記述子空間内の点に対応する。よって、特徴ベクトルの平均及び／または中心に最も近いアイテムを、アイテムの類似グループに対する代表アイテムとして選択することができる。
【００２９】
さらに、いくつかの実施形態では、類似グループの数、及び各類似グループ内のアイテムの数は、アイテムの部分セット内のアイテムの数、システムの表示設定、及び／または表示画面のサイズや寸法によって判定されてもよい。例えば、システムは、視覚的に多様な４つの画像に対応する、視覚的に多様な４つのアイテムを結果セットから識別するように、構成されてもよい。それに伴って、結果セットを、４つの別個の類似グループに分割することができ、類似グループのそれぞれから単一のアイテムを選択することができる。代替として、及び／または追加として、いくつかの実施形態では、８つの視覚的に多様な画像を識別し、対応する数の類似グループを８つに倍増してもよく、または各類似グループから２つの異なるアイテムを選択してもよい。いずれにしても、アイテムセット内の画像は、各画像について得られる１つまたは複数の類似性スコアを使用して、マッピングすることができ、結果セットの画像の、結果として生じる類似性のマッピングを、別個のグループに細分化することができる。したがって、いくつかの実施形態では、画像セットの間の固有の多様性が、画像セット内の画像間のグループのサイズを規定し得る。
【００３０】
例えば、結果セットに１００個のアイテムがある場合、上述の技法を使用して、画像のそれぞれについて類似性スコアを判定し、類似性マッピングにマッピングすることができる。次に、結果として生じるアイテムのセットが、判定された類似グループの数に基づいてグループに細分化され得る。したがって、非常に類似している画像の結果セットは、あまり類似していない画像の結果セットに比べて、遥かに厳格に類似グループ分けがなされ得る。適宜に、結果セット内の画像間の客観的類似性に関係なく、相違を判定することができる。
【００３１】
様々な実施形態によれば、表示画面の可視領域に基づいて、選択された代表的な、多様なアイテム及び／または画像の数を更新する場合がある。例えば、ポータブルコンピューティング装置の表示画面は、サイズが違う場合があり、したがってデスクトップコンピューティング装置の表示画面とは異なる数の代表画像を含み得る。表示画面サイズが（例えば、表示画面の向きの変化に起因して）変化する状況では、表示される代表アイテムの数も同じようにして更新することができる。
【００３２】
様々な実施形態によれば、当業者であれば理解するように、本技法は類似性を判定し、非常に多くの種類の文脈（例えば、ビデオコンテンツ、オーディオコンテンツ、シーン、俳優、メディアで描写されるアクションシーン、メディアで描写されるドラマシーン、及び特徴ベクトルに要約することができる他の任意のメディア）で、多様なアイテムのセットを提示するために利用することができるので、本技法は、特定の種類の検索クエリ及び／または製品の種類に限定されないことを理解すべきである。
【００３３】
図２Ｃは、様々な実施形態に従って使用することができる検索クエリに関連付けられたアイテムの結果セット２０８を表す、表示されている、多様なアイテムのセット２１２Ａ〜２１２Ｃの表現例２４０を示す。様々な実施形態によれば、類似性クラスタリングの手法を使用すると、カテゴリと結果セット内のアイテムに関連付けられた視覚的に多様な特性とに基づいて、アイテム（例えば、製品、メディア、サービスなど）の結果セットの代表例をユーザが得ることを可能にし得る。このようにして係る結果の代表例を閲覧することは、少数の視覚的に多様なアイテムの部分セットを表示し、各セットが１つの代表アイテム（見本とも称される）によって例示されることによって、結果セットの利用可能なアイテムの概要をユーザに提供する。
【００３４】
説明したように、類似性クラスタリング技法を使用して、アイテム間の類似性を識別し、アイテムを類似性クラスタ／グループに編成することができる。また一方、カテゴリ間の多様性を示し、結果を結果セット内の特定の重要なカテゴリに集中させるために、アイテムのセットをカテゴリ及び下位カテゴリに基づいて部分セットに細分化すること（２５０）が有益であり得る。したがって、ステップ２５０に示すように、検索クエリに関連付けられた結果セット２０８は、１つまたは複数のカテゴリまたは下位カテゴリに細分化され得る。任意の数のカテゴリまたは下位カテゴリを識別し、使用して、検索結果の興味を起こさせる異なった抽出サンプルを提供するように、検索結果のセットを細分化することができる。その上、一部のアイテムを下位カテゴリに分離し得る一方で、別の一部のアイテムをカテゴリに従って分類し得るように（例えば、玩具やゲーム（カテゴリ）に対してフィギュリン（下位カテゴリ））、カテゴリを製品検索結果階層の異なるレベルで提供してもよい。カテゴリは、例えば、結果セット内の２つ以上のアイテムによって共有される、潜在的な、いかなる属性または特性をも含み得る。したがって、カテゴリ、またはカテゴリタイプは、結果セット内のアイテムの間を区別することができる結果セットの任意の次元を含み得る。例えば、カテゴリは、様々な製品特徴（例えば、サイズ、寸法、長さなど）、視覚的態様（例えば、色、模様、ブランドなど）、メタデータ（製品区分、製品のターゲット層など）、及び／または、結果セットにわたって区別するために使用することができる、結果セット内のアイテムに関連付けられた他の任意の情報を含むことができる。様々な結果セットは、結果セットの主題に基づいて様々なカテゴリ及びカテゴリタイプが含まれる場合があり、対象となるカテゴリが、結果セット内のアイテムに応じて変わることもある。
【００３５】
さらに、いくつかの実施形態では、結果セットの様々な階層データマップを生成することができ、カテゴリ全体を通して最も多様なアイテムのセットを取得するために、カテゴリまたはカテゴリタイプを１つまたは複数の異なる階層データマップから選択することができる。図１Ｂを参照して上に述べたように、結果セットを階層に編成するために使用される様々な次元は、アイテムの編成を異なるカテゴリ及びカテゴリタイプに大幅に変える可能性がある。したがって、結果セットの異なる階層データマッピングから異なるカテゴリを選択することを可能にすることによって、結果セットは、多様な興味を引くアイテムの代表例に分割することができる。いくつかの実施形態では、アイテムが１つのカテゴリ選択に限定され、それらがカテゴリ選択として階層データマッピングのうちの１つから選択される場合には、他の階層グループから削除されてもよい。他の実施形態では、重複するアイテムが残っている場合があり、選択のために２つの異なる視覚的類似性グループに含まれる可能性がある。このような実施形態では、選択された画像間の全体的な多様性を用いて、表示のために提示される最終的な選択された画像にわたり多様性を確保することができる。したがって、いくつかの実施形態では、結果セットを、識別し、順位付けし、選択したカテゴリに細分化して、検索結果内の関係のある、興味を引く、多様な複数の検索結果のグループを得ることができる。カテゴリは、各カテゴリ内の結果の数、これらのカテゴリ内の多様性、ユーザデータ、及び／または各カテゴリの傾向／成功に関連した行動ユーザデータの集積に基づいて順位付けされ、選択されてもよい。したがって、検索結果内のアイテムのセットを、識別し、順位付けしたカテゴリに基づいて、異なった、アイテムの部分セット２０８Ａ〜２０８Ｃに細分化することができる。アイテムの部分セット２０８Ａ〜２０８Ｃのそれぞれは、異なるカテゴリに関連付けられている。これらのカテゴリは、結果セットの多様性と興味を引く表現とを確保するために、検索結果の異なる階層データマッピングから、または同じ階層データマッピング内の異なるカテゴリから選択され得る。
【００３６】
図２Ｃに示すように、各カテゴリ内のアイテムの部分セット２０８Ａ〜２０８Ｃのそれぞれは、多種多様の視覚属性にわたる類似性に基づいて、下位グループ２１０Ａ〜２１０Ｌに分類することができる。各クラスタについては、アイテムを分析して、視覚的に類似したアイテムのグループを代表するように、選択すべきアイテムを識別することができる。例えば、第１の細分化されたアイテムの部分セット２０８Ａについては、アイテムの４つの下位グループ２１０Ａ〜２１０Ｄを、各下位グループ２１０Ａ〜２１０Ｄからのそれぞれ１つのアイテムによって表すことができる。上記のように、それぞれの下位グループ内の各アイテムは、ユーザデータ、アイテムの人気、各種のアイテムの間の多様性に従って、及び／または他の何らかの好適な属性によって順位付けされてもよい。したがって、各下位グループ内の類似アイテムの各グループについては、ユーザにとってのアイテムの順位付け及び／またはアイテムの関連性に基づいて、アイテムが選択され得る。それに伴って、視覚的に類似したアイテムの各下位グループは、視覚的に多様なアイテムの部分セット２１２Ａに選択されて含まれるアイテムを有し得る。このプロセスを、細分化されたカテゴリのそれぞれについて繰り返して、表示用の様々な細分化されたカテゴリに対応する多様なアイテムのセットを作成することができる。したがって、視覚的に多様な選択されたアイテムのセットは、検索クエリに関連付けられた結果セット内のアイテムの視覚的に多様な抽出サンプルとして提供及び表示され得る。
【００３７】
図３は、様々な実施形態による、検索クエリ１０６に関連する様々なカテゴリ２５０Ａ〜２５０Ｃにわたるアイテムの視覚的に多様なカテゴリ表現２１２Ａ〜２１２Ｃを含む、表示１０４の例示的なインタフェースを示す。図３に示すように、インタフェースは、検索クエリ１０６、検索クエリに関連した製品情報（例えば、映画シリーズの要約、またはそこに含まれるコンテンツの種類の概要）３１０、及び視覚的に多様なアイテムの多様で横断的なカテゴリの一覧２１２Ａ〜２１２Ｃによる検索結果の概要を表示する。カテゴリの数及びカテゴリ内のアイテムの数は、異なる数のアイテム及び／またはカテゴリが様々な異なる実施形態において表示され得るように、コンピューティング装置１０２の表示１０４のサイズ及び形状によって判定され得る。さらに、視覚的に多様なアイテムのそれぞれは、各アイテムに関連付けられた画像を介して提示され、カテゴリ標識２５０Ａ〜２５０Ｂ以外の対応するアイテムの説明は、提供されてもよいし、または提供されなくてもよい。表示画面上のカテゴリとそれらの配置は、上記のように結果セット内の結果のセットに基づいて選択されてもよい。カテゴリの配置とそれらの順序とは、カテゴリの順位付けに基づいて、及び／またはそこに含まれるアイテムの多様性または順位付けを通して、判定されてもよい。さらに、提示されるアイテム（アイテム１〜１２）の左から右へ（またはいくつかの実施形態では、上から下へ、下から上へ、右から左へなど）と編成される順序を、選択されたアイテムのそれぞれの順位に基づいて判定してもよい。したがって、アイテムが、アイテムの様々なカテゴリの間の異なる類似グループから得られるにもかかわらず、提示される順序は、カテゴリ間のアイテムの順位付け、カテゴリ間の画像の類似性（または多様性）、及び／または他の何らかの好適な方法に基づいてもよい。
【００３８】
図２Ｃを参照して上に述べたように、アイテムの視覚的に多様なカテゴリ表現は、表示されるアイテムが１つまたは複数の属性にわたって視覚的に多様なことを保証するように、アイテムの類似グループのそれぞれからの１つの画像を含む。したがって、実施形態は、様々なカテゴリの視覚的要約を提供し、これらのカテゴリ内の視覚的に多様なアイテムの例を提供する。さらに、上記のように、カテゴリ及びそこに含まれるアイテムは、アイテムに関連付けられたクリックスルー率を含む行動ユーザデータ、ならびに視覚属性の多様性及びユーザとの関連性を取り入れた順位付け及び関連性判定に基づいて選択される。したがって、実施形態は、検索結果のセット内のアイテムの範囲及び多様性を表示する効率的かつ直感的なインタフェースを提供する。さらに、アイテムがカテゴリにわたって選択され、選択されたアイテムの多様性が１つまたは複数の視覚属性にわたる様々なアイテムの類似性に基づくので、実施形態により、異なるアイテムが様々なカテゴリ及び画像にわたって確実に表示されるようになり得る。したがって、提示すべき選択された画像間に多様性が維持されない場合にあり得るような、複製画像及び／または類似画像が選択されたり、表示されることがない。
【００３９】
ここで留意すべきは、本明細書に記載される技法は、特定の種類の検索クエリに関連した製品情報ページには限定されず、本明細書に開示した技法を使用して、任意の結果セット内の多様で横断的なカテゴリのアイテムのサンプルまたは代表例を表示できることである。例えば、実施形態は、ユーザがデータセットを閲覧する前に結果セットをプレビューするために使用されてもよく、及び／またはユーザが大規模なコンテンツセットのそれぞれを閲覧及び／またはクリックすることなく、結果セットの多様性の見本を取りたいときにいつでも使用されてよい。
【００４０】
図４は、様々な実施形態に従って利用できる、検索クエリに関連した視覚的に多様なアイテムを判定するための環境４００の例を示す。視覚的に多様なアイテムを判定するために、少なくとも一部の実施形態では、検索クエリに関連した結果セット内のアイテムの何らかの分析を実行して、アイテムを視覚的類似性によって分類するために、アイテムの視覚特徴に関する情報を判定する。図４の例に示すように、ユーザは、クライアント装置４０２を使用して、少なくとも１つのネットワーク４０４にわたって、環境内の１つまたは複数のデータストアに格納されているアイテムに関連した検索クエリを含む要求を発行することができる。この要求は、ユーザがサードパーティプロバイダ４０６またはコンテンツプロバイダ環境４０８から検索クエリを発行したときに受信され得る。検索クエリは、いずれかの好適な方法（例えば、テキストクエリ、音声要求など）によって発行することができる。クライアント装置としてポータブルコンピューティング装置（例えば、電子ブックリーダ、スマートフォン、タブレット型コンピュータ）を示しているが、入力の受信、判定、及び／または処理をする能力を持ついかなる電子装置も、本明細書で論じられる様々な実施形態に従って使用できることを理解すべきである。この装置としては、数ある中でも例えば、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、携帯情報端末、ビデオゲーム機、テレビセットトップボックス、ウェアラブルコンピュータ（すなわち、スマートウォッチ及びスマートグラス）、及びポータブルメディアプレーヤを挙げることができる。
【００４１】
少なくとも１つのネットワーク４０４は、いずれかの適切なネットワークを含むことができ、例えば、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、セルラネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉネットワークなどを含み得る。要求は、そのような要求を処理するための１つまたは複数のサービス、システム、またはアプリケーションを提供し得る適切なコンテンツプロバイダ環境４０８に送信され得る。コンテンツプロバイダは、ウェブサイトプロバイダ、オンライン小売業者、ビデオコンテンツ配信業者またはオーディオコンテンツ配信業者、電子書籍発行者などを含み得る、デジタルコンテンツまたは電子コンテンツの任意の供給源であってよい。
【００４２】
この例では、要求は、コンテンツプロバイダ環境４０８のネットワークインタフェース層４１０に受信される。ネットワークインタフェース層は、ネットワークを介して要求を受信する既知のまたは使用されている任意の適切な構成要素を含むことができ、例えば、１つまたは複数のアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）、またはそのような要求を受け取るための他のそのようなインタフェースを含み得る。ネットワークインタフェース層４１０は、プロバイダによって所有され、運営されてもよく、または共有リソースもしくは「クラウド」提供の一部としてプロバイダによって活用されてもよい。ネットワークインタフェース層は、クライアント装置４０２からの要求を受信して分析し、要求内の情報の少なくとも一部を、そのような選択肢の中でも特に、コンテンツサーバ４１２（例えば、ウェブサーバまたはアプリケーションサーバ）などの適切なシステムまたはサービスに転送させることができる。例えば、ウェブページの場合、少なくとも１つのサーバ４１２を使用してコードを生成し、要求されたウェブページをレンダリングするためのコンテンツを送信することができる。検索結果の生成、ユーザ入力に対する操作の実行、要求に関する情報の検証などの処理が実行される場合、情報は、処理のために少なくとも１つの他のサーバ、例えば検索エンジン４１８に転送させることもできる。環境のサーバまたは他の構成要素は、様々なユーザに関する情報を含むユーザデータストア４１６、及びそれらのユーザに提供できるコンテンツを格納する１つまたは複数のコンテンツリポジトリ４１４などの１つまたは複数のデータストアにアクセスし得る。
【００４３】
検索エンジン４１８は、コンテンツサーバから要求を受信することがあり、複数のカテゴリのアイテムを含むコンテンツアイテムの検索結果セットを判定することがある。検索エンジン４１８は、コンテンツサービスからコンテンツの検索結果セットを受信することがあり、またはコンテンツアイテムと受信した検索クエリとを照合するために、コンテンツデータストア４１４またはデータストア４２０を検索することがある。検索結果セットは複数の異なるカテゴリの情報に関連付けられているので、検索エンジン４１８は、視覚的に多様な代表的な画像のセットが検索結果のセットに対してユーザに提示されることを保証するために、本明細書に記載の技法を適用すべきであることを判定する。それに伴って、検索エンジン４１８は、結果セットを細分化する複数のカテゴリの識別及び選択のために、結果セットをカテゴリ選択構成要素４２２に提供してもよい。検索エンジンは、本明細書に記載の機能を実行するために、いずれかの好適な仕方でカテゴリ選択構成要素４２２とインタフェースをとってもよい。
【００４４】
カテゴリ選択構成要素４２２を使用して、図２Ｃを参照して本明細書で説明されるように、結果に関連付けられたカテゴリのタイプを識別し、カテゴリのタイプの順位を判定し、結果セットの細分化のためにカテゴリを選択することができる。例えば、カテゴリ選択構成要素４２２は、検索結果セットのために選択して表示するカテゴリを識別するために、検索クエリに関連したアイテムの結果セットを分析し、アイテム結果セットの有効な階層の代表例を判定し、及び／または結果セットの有効なカテゴリ及び下位カテゴリを選択してもよい。カテゴリ選択構成要素４２２は、他ユーザからの集合ユーザデータ、ユーザのセッションデータ、ユーザプロファイルデータ、ユーザと同様の関心または挙動を伴うユーザの代表例、及び／または、結果セットを選択して細分化するカテゴリのタイプを判定する際にプロバイダが利用可能な他の何らかの好適な製品、閲覧、及び／または情報を取り入れてもよい。さらに、カテゴリ選択構成要素４２２は、カテゴリが表示される順序、ならびに各カテゴリに関しては画像及び／またはアイテムが表示される順序も判定することがある。例えば、画像及びカテゴリは、カテゴリ選択構成要素によって判定された順位付けスコアに従って、上から下へ（カテゴリの場合）、及び左から右へ（それらのカテゴリ内のアイテムの場合）と提示されてもよい。適宜に、カテゴリ選択構成要素４２２は、（例えば、画像に応答した過去のユーザ行動の集約に基づく）視覚的美意識、識別された各カテゴリ内のアイテム数、検索クエリとの関連性、及びユーザと類似の行動パターンを持つ１人または複数人のユーザに関する情報を使用して、各類似グループ内で選択されたアイテムのセットに基づき、識別されたカテゴリのそれぞれを順位付けしてもよい。さらに、いくつかの実施形態では、普通ならカタログ内ではそれほど目立たないが、成功しているアイテムを、ユーザが慣例上経験するよりも広範な結果セットのサンプルが提供されるように、特別に後押ししてもよい。
【００４５】
したがって、カテゴリ選択構成要素４２２は、カテゴリ選択構成要素４２２によって識別された各選択カテゴリ内の画像間の視覚的類似性を識別するために、視覚的類似性構成要素４２４に提供する目的で、カテゴリのセットまたはカテゴリのタイプ、各カテゴリのセットに関連付けられた検索結果セットからのアイテムのセット、各カテゴリの順位、及び／または他の何らかの好適な情報を検索エンジン４１８に返すことがある。追加として、及び／または代替として、いくつかの実施形態では、選択された各カテゴリに関連付けられたカテゴリ及び／または結果のセットは、選択されたカテゴリのそれぞれの範囲内のアイテム間の視覚的類似性を識別するように構成された視覚的類似性構成要素４２４に直接提供され得る。
【００４６】
視覚的類似性構成要素４２４は、１つまたは複数の選択されたカテゴリ内のアイテムのセットの間の視覚的類似性を判定するために使用することができる。視覚的類似性構成要素４２４は、１つまたは複数の選択されたカテゴリ内の結果のセットの間の視覚的類似性を識別するために、いずれかの好適な画像比較技法を使用することがある。例えば、視覚的類似性構成要素は、画像の特徴（色、コンテンツ、キャラクタ、模様、様式など）を記述するための１つまたは複数の特徴記述子を含むように構築されたデータストア４２０を使用してもよい。一例では、特徴記述子は、メタデータを含むアイテムの画像を使用して訓練することができる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）によって生成され得る。例えば、ＣＮＮは、アイテム、メディアコンテンツ、人々、キャラクタ、顔、自動車、ボート、飛行機、建物、果物、花瓶、鳥、動物、家具、衣料品などの画像を使用して、オブジェクト認識を実行するように訓練されてもよい。ある特定の実施形態においては、ＣＮＮを訓練することには、計算資源及び時間をかなり使用する必要があり、したがって、これは、検索要求を処理するための、及び／または検索要求サービスに対して比較的まれに実行され、及び／またはスケジュールに従って実行される準備ステップに対応し得る。画像集合内の画像の視覚的特徴を記述する記述子を生成する目的でＣＮＮを訓練するプロセスの例は、訓練画像のセットを構築することから始まる。様々な実施形態によれば、訓練画像のセット内の各画像は、画像内に描かれているオブジェクトまたは画像内に表されている被写体を記述するオブジェクトラベルに関連付けることができる。いくつかの実施形態によれば、訓練画像及びそれぞれの訓練オブジェクトラベルは、多数の様々なオブジェクトの画像を収めているデータストア４２０に配置することができ、各画像がメタデータを含み得る。メタデータは、例えば、オブジェクトに関連付けられたタイトル及び説明を含み得る。メタデータを使用して、画像内に表されている１つまたは複数のオブジェクトまたは被写体にラベルを付けるために使用され得るオブジェクトラベルを生成することができる。
【００４７】
視覚的類似性構成要素４２４は、ＣＮＮを訓練するために訓練データセット（すなわち、画像及び関連ラベル）を利用し得る訓練構成要素を含むことがある。様々な実施形態によれば、ＣＮＮは、画像内のアイテム（例えば、製品、シーン、キャラクタなど）を判定するのに使用され得る。さらに説明するように、ＣＮＮは、それらのアーキテクチャに、いくつかの学習層を含む。訓練データセットからのクエリ画像は、ＣＮＮを使用して分析されて、分類層の前のネットワークから特徴ベクトルを抽出する。この特徴ベクトルは、画像に現れているアイテムを記述する。このプロセスはデータセット内の各画像に対して実行することができ、結果として得られる特徴ベクトルは、データストア４２０に格納され、視覚的類似性構成要素４２４によって使用されて、結果セット内の視覚的に類似した画像を識別することができる。
【００４８】
データストア４２０に関連する追加のアイテムが追加されると、それらのアイテムに関連付けられた画像を分析し、この画像に関連付けられたオブジェクト記述子及び／または特徴記述子を判定することができる。例えば、画像を受信すると、その画像についてオブジェクト記述子のセットを取得し、または判定することができる。例えば、画像が電子カタログの一部ではなく、まだ特徴記述子が関連付けられていない場合には、システムは、説明したように、特徴記述子が画像の集合に対して生成されるのと同じ方法、及び／または類似の方法で、その画像に対する特徴記述子を生成することができる。また、例えば、画像がすでに集合の一部である場合、その画像の特徴記述子は適切なデータストアから取得してもよい。訓練画像に対して判定されたクラスタ化された特徴ベクトルと対応する視覚的単語とを使用して、画像の特徴ベクトルを判定し、これを、将来の使用のために画像に関連付けられたものとして格納することができる。画像は、ＣＮＮを使用して分析して、特徴ベクトルが画像内に描かれているアイテムを記述するネットワークから、特徴ベクトルを抽出することもできる。
【００４９】
したがって、視覚的類似性構成要素４２４は、各画像に関連付けられたデータストア４２０に格納された特徴ベクトルを使用して、結果セット内の画像間の視覚的類似性を判定する場合がある。例として、特徴ベクトルが判定されているので、画像を比較することは、結果セットの画像の特徴ベクトルを比較することによって達成され得る。いくつかの実施形態によれば、ドット積比較が、結果セットの画像の特徴ベクトル間で行われる。次いで、ドット積比較は、類似性スコアに正規化される。説明したように、特徴ベクトルは、１つまたは複数の特徴記述子を含む。画像の異なる種類の特徴ベクトル間で類似性スコアが計算された後は、類似性スコアを組み合わせることができる。例えば、類似性スコアは、線形結合によって、またはその組み合わせを学習するツリーベースの比較によって、組み合わされてもよい。ドット積比較の代わりに、特徴記述子間のユークリッド距離を判定するなど、異なる種類の特徴記述子間の距離を判定するために、任意の距離メトリックが使用できることを理解すべきである。
【００５０】
いくつかの実施形態では、視覚的類似性構成要素４２４は、異なる種類の類似性スコアについて重みを計算するように構成された重み付け構成要素を含む場合がある。例えば、各次元（色、サイズ、形状、テクスチャ、模様、特徴記述子など）の重みは、０から１の間の範囲であり得る。重みが０の場合は、その次元は、視覚的に関連するコンテンツアイテムの識別に使用されなくなり、重みが１の場合は、その次元の影響が最大になる。しかしながら、上記のように、どちらの次元も単独では、視覚的に関連するアイテムを適切に識別しない。そのため、最小の重みが各次元に対して定義されることがある。いくつかの実施形態では、推奨される視覚的に関連するアイテム、ユーザフィードバック、または他のフィードバック源を分析することによって、最小の重みをヒューリスティックに判定してもよい。組み合わされた類似性スコアが判定された後に、最近傍特徴ベクトルのセットを選択して、アイテムの各部分セットに対して類似グループのそれぞれを得ることができる。
【００５１】
したがって、視覚的類似性構成要素４２４は、各類似グループから選択すべき画像を識別するために、画像選択構成要素４２６に提供する目的で、選択されたカテゴリの各セット内の視覚的類似アイテムのグループを検索エンジン４１８に返すことがある。追加として、及び／または代替として、いくつかの実施形態では、選択された各カテゴリに関連付けられた各部分セット内のアイテムの類似グループは、表示のために、視覚的に多様な画像を順位付けし、選択し、編成するように構成された画像選択構成要素４２６に直接提供され得る。
【００５２】
画像選択構成要素４２６は、各グループから１つまたは複数のアイテムを選択するために、視覚的に類似のアイテムの類似グループを使用することがある。画像選択構成要素は、各グループから画像を識別して選択するためのいずれかの好適なプロセスを使用することがある。例えば、画像選択構成要素４２６は、各類似グループ内の各画像を順位付けし、各グループから最高順位の画像を選択してもよい。順位付けは、検索クエリとの関連性、ユーザに関連付けられた行動データに基づくユーザとの関連性、経時的なプロバイダにわたって集約されたユーザアクティビティに関連付けられた行動データ、及び／または他の任意の関連情報が考慮され得る。加えて、画像は、視覚的類似性構成要素４２４によって提供された類似グループ内の配置に基づいて選択されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、画像選択構成要素は、各グループについて、画像類似グループの中央に最も近いアイテムを選択することがある。さらに、画像選択構成要素は、各グループから選択されることになる画像の数に基づいて様々な選択技法を実行してもよい。例えば、いくつかの実施形態では、視覚的に多様なアイテムを依然として提供するが、データの代表例からより多くの例を提供するために、各グループから複数のアイテムを選択することができる。したがって、いくつかの実施形態では、各グループから２つ以上のアイテムを選択することがあり、これらのアイテムは、最も類似していない（つまり、グループ内で互いに最も離れている）画像に関連付けられた２つのアイテムを取ることによって選択してもよく、または類似グループ内のアイテム間の類似性を考慮せずに順位に基づいて選択してもよい。
【００５３】
さらに、いくつかの実施形態では、画像選択構成要素４２６は、選択された画像を表示のために提供する前に、カテゴリ類似下位グループのそれぞれから選択されたそれらの画像にわたって画像間の多様性及び／または類似性を比較してもよい。例えば、いくつかの実施形態では、各カテゴリに関連付けられた各類似下位グループから選択された多様なアイテムのセットは、画像が提示される前に、同じカテゴリ内または複数のカテゴリ内で互いに比較され得る。したがって、画像選択構成要素は、視覚的に多様なアイテムの代表的なセット間で、選択された画像を比較して、結果セットに関連付けられた視覚的に多様なアイテムの２つ以上の代表的なセットの間に重複画像が存在しないようにしてもよい。例として、表示のために選択された視覚的に多様な画像の最終結果セットにわたって画像が十分に多様であることを確実にするために、様々な次元及び／または特徴が強調表示されて、類似性スコアが比較され得るか、または新たな類似性比較が達成され得る。さらに、いくつかの実施形態では、製品識別子（例えば、製品番号、名前など）を比較して、同じ製品が表示されていないこと、及び／または同じ製品に関連付けられた２つの画像が表示されていないことを保証してもよい。対象が同じである場合には、または画像が、選択された画像にわたってあまりにも類似している場合には、画像選択構成要素４２６は、類似グループを表現するために、類似グループから、置換アイテムを取得してもよい。視覚的に多様なアイテムが選択されると、そのアイテム及び／またはそのアイテムに関連付けられた画像は、コンピューティング装置に提供するために検索エンジン４１８に返されてもよい。
【００５４】
したがって、検索エンジン４１８は、コンピューティング装置４０２への応答を通じて、視覚的に多様なアイテム及び／またはそれらのアイテムに関連付けられた画像のセットをユーザに返すことができる。したがって、検索クエリに応答して、ユーザは、検索クエリに関連付けられ、検討のための検索結果の代表的で多様かつ興味を引く代表例であるアイテムカタログ（例えば、製品、メディア、サービスなど）から結果のセットを受け取ることができる。
【００５５】
図５は、様々な実施形態に従って利用できる検索クエリの結果セットに関連付けられた代表画像の多様なセットを選択するためのプロセス５００の例を示す。図５に示すように、検索クエリを受信することができる（５０２）。先に述べたように、検索クエリは、例えばテキスト検索文字列を発行することなどによって、ユーザ装置から受信されてもよい。検索クエリは、電子マーケットを通じて提供されるアイテムカタログのアイテムのセットに関連付けられる。例えば、検索クエリは、映画シリーズに対象にしたものとすることができ、アイテムのセットを映画シリーズと関連付けることができる。検索クエリの受信に応答して、アイテムのセットを判定することができる（５０４）。アイテムのセットは、複数のカテゴリ（例えば、映画、テレビ番組、衣料品、ノベルティギフト、玩具など）に関連付けられ得る。結果セットが閾値数のカテゴリ（例えば、複数のカテゴリ）を含むかどうかを判定することができる（５０６）。結果セットが複数のカテゴリまたは閾値数のカテゴリを含まない場合、結果セットを表示することができる（５０８）。しかしながら、結果セットが、複数のカテゴリまたは閾値数のカテゴリに関連付けられている場合、結果セットのカテゴリを識別することができる（５１０）。結果セットの少なくとも１つのカテゴリまたは下位カテゴリを、結果セットに関連付けられたカテゴリの順位付けに基づいて、選択することができる（５１２）。選択されるカテゴリの数は、ユーザ装置のサイズ及び／または寸法に基づいていてもよい。選択された各カテゴリについて、視覚的に関連する画像の部分セットを識別することができる（５１４）。視覚的に関連する画像の各部分セット内の画像を、順位付けすることができる（５１６）。視覚的に関連する部分セットが順位付けされると、選択された各カテゴリについて、画像の視覚的に関連する各部分セットから、１つの画像を、画像順位に基づいて選択することができる（５１８）。視覚的に関連する画像の各部分セットから選択される画像の数は、ユーザ装置のサイズ及び寸法に基づいて判定することができる。視覚的に多様な画像の部分セットが選択されると、選択された各カテゴリについて視覚的に多様な画像の部分セットが表示され得る（５２０）。
【００５６】
図６は、様々な実施形態に従って利用できる、視覚的に関連するアイテムのグループ分けを判定するとともに、視覚的に関連するアイテムのグループ分けを使用して、結果のセットに関連したカテゴリにわたって視覚的に多様なアイテムを選択する例示的なプロセス６００を示す。図６に示すように、検索クエリに関連付けられた結果のセットを取得することができる（６０２）。結果のセットを分析して、結果セットに関連付けられた結果のカテゴリを判定することができる（６０４）。結果のカテゴリが判定されると、カテゴリを順位付けすることができる（６０６）。例えば、複数のカテゴリのそれぞれの順位付けは、複数のカテゴリのそれぞれの中のアイテムの数、複数のカテゴリのそれぞれの中のアイテムの関連性スコア、及び複数のカテゴリのそれぞれの中のアイテムに伴うユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づく。カテゴリが順位付けされると、表示すべき所定数の最高順位カテゴリを選択することができる（６０８）。いくつかの実施形態では、所定数の最高順位のカテゴリは、コンピューティング装置の表示要素の種類またはサイズのうちの少なくとも１つに基づくことができる。選択された各カテゴリに関連付けられた画像を取得することができる（６１０）。例えば、いくつかの実施形態では、複数のカテゴリのうちの少なくとも１つに関連付けられた少なくとも１組のアイテムの部分セットを選択することができ、それぞれの選択されたアイテムのカテゴリに関連付けられた少なくとも１組のアイテムの部分セットに対応する少なくとも１組の画像セットを取得することができる。いくつかの実施形態では、少なくとも１セットの画像の各画像を分析して、それぞれの視覚属性がそれぞれの画像の１つまたは複数の視覚的態様に対応するそれぞれの視覚属性を判定することができる。例えば、品質閾値よりも低い、それぞれの画像の視覚的品質スコアに基づいて、複数の画像のうちの１つまたは複数を除去することができる（６１２）。視覚的品質スコアは、画像内のピクセル数、画像の寸法及び／またはサイズ、画像に関連付けられたファイルに使用されるファイル形式及び／または圧縮形式に基づいて、及び／または他の何らかの好適な方法によって、判定できる。例えば、視覚的類似性構成要素は、画像自体の特性（例えば、鮮鋭度、画像内のノイズ（デジタル画像におけるピクセルレベルの変動）など）に基づいて各画像の視覚的品質スコアを判定するために、画像の結果セット内の各画像を処理するように構成されてもよい。追加として、及び／または代替として、視覚的類似性構成要素は、格納されている画像ファイルの特性（例えば、画像の寸法、画像内の情報量、ファイルの圧縮技術など）に基づいて各画像の視覚的品質スコアを判定してもよい。
【００５７】
さらに、いくつかの実施形態では、画像を分析して、選択された各カテゴリの各画像についてそれぞれの視覚的類似性スコアを判定することができる（６１４）。いくつかの実施形態では、各画像に対する視覚的類似性スコアのセットは、それぞれの視覚属性に少なくとも部分的に基づいて判定することができる。ここで、視覚的類似性スコアは、それぞれの画像セットからの１つの画像の、それぞれの画像セットの別の画像に対する視覚的類似性を示し得る。いくつかの実施形態では、各画像セットの視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、それぞれの画像セットの視覚的に関連するアイテムの複数のグループを生成し、または識別することができる（６１６）。いくつかの実施形態では、視覚的に関連するアイテムの複数のグループは、所定の数の視覚的に多様な画像を識別して各それぞれのカテゴリごとに選択すること、及びそれぞれの画像のセットを、所定数の視覚的に関連するアイテムのグループに細分化することによって生成されてもよい。ここで、所定数の視覚的に関連するアイテムのグループは、各それぞれのカテゴリごとに選択される所定の数の視覚的に多様な画像に対応する。視覚的に関連するアイテムの複数のグループのそれぞれからの画像を、画像順位付けアルゴリズムに基づいて選択してもよい（６１８）。いくつかの実施形態では、画像順位付けアルゴリズムは、ユーザに関連付けられたセッションデータ、それぞれの画像に関連付けられたコンテンツアイテムの関連性スコア、及びそれぞれの画像に関連付けられたコンテンツアイテムを有するユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づき、画像の部分セットの各画像を順位付けすることができる。選択された視覚的に多様な画像が選択されると、視覚的に多様な画像を各カテゴリについて表示することができる（６２０）。例えば、いくつかの実施形態では、視覚的に多様なアイテムのセットは、コンピューティング装置の表示要素に表示されてもよい。
【００５８】
図７は、様々な実施形態に従って使用することができるコンピューティング装置７００の例を示す。ポータブルコンピューティング装置（例えば、スマートフォン、電子ブックリーダ、またはタブレット型コンピュータ）を示しているが、入力を受信して処理できるいかなる装置も、本明細書で論じられる様々な実施形態に従って使用してもよいことが理解されるべきである。この装置としては、数ある中でも例えば、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、電子ブックリーダ、携帯情報端末、携帯電話、ビデオゲーム機またはビデオゲームコントローラ、ウェアラブルコンピュータ（例えば、スマートウォッチまたはスマートグラス）、テレビセットトップボックス、及びポータブルメディアプレーヤを挙げることができる。
【００５９】
この例では、コンピューティング装置７００は、表示画面７０４とアウターケーシング７０２とを有する。通常動作中の表示画面は、表示画面に面しているユーザ（または視聴者）に（例えば、表示画面と同じコンピューティング装置の側に）情報を表示する。本明細書で論じるように、デバイスは、セルラ通信サブシステム、Ｗｉ−Ｆｉ通信サブシステム、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）通信サブシステムなどを含み得るなど、１つまたは複数の通信構成要素７０６を含むことができる。図８は、図７に関して説明した装置７００などのコンピューティング装置８００の基本構成要素のセットを示す。この例では、本装置は、メモリ装置またはメモリ要素８０４に格納することができる命令を実行する少なくとも１つのプロセッサ８０２を含む。当業者には明らかなように、本装置は、少なくとも１つのプロセッサ８０２によって実行されるプログラム命令のための第１のデータ記憶装置など、多くのタイプのメモリ、データ記憶装置、またはコンピュータ可読媒体を含むことができ、画像またはデータに対して同一または別個の記憶装置を使用してもよく、他の装置と情報を共有するために着脱可能のメモリを利用することができ、他の装置と共有するために任意数の通信手法を利用することができる。本装置は通常、タッチスクリーン、電子インク（ｅ−ｉｎｋ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）、または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などの少なくとも１つのタイプの表示要素８０６を含むが、ポータブルメディアプレーヤなどの装置は、他の手段を介して、例えば、オーディオスピーカなどを介して情報を伝達し得る。本装置は、例えばインターネット、セルラネットワーク、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）などのネットワークを介した音声信号及び／またはデータ信号の有線通信及び／または無線通信を可能にすることができるような、少なくとも１つの通信構成要素８０８を含み得る。本装置は、ユーザから従来の入力を受け取ることができる少なくとも１つの追加の入力装置８１０を含むことができる。この従来の入力としては、例えば、プッシュボタン、タッチパッド、タッチスクリーン、ホイール、ジョイスティック、キーボード、マウス、トラックボール、カメラ、マイク、キーパッド、またはユーザがコマンドを本装置に入力することができる他の任意の装置もしくは要素があり得る。いくつかの実施形態では、これらのＩ／Ｏ装置は、ワイヤレス赤外線もしくはブルートゥース（登録商標）、または他のリンクによっても同じようにして接続され得る。また一方、いくつかの実施形態では、このような装置はボタンをまったく含まず、ユーザが装置と接触する必要なしに装置を制御できるように、視覚コマンド及び音声コマンドの組み合わせによってのみで制御されてもよい。
【００６０】
既に述べたように、説明した実施形態に従って様々な環境で異なる手法を実施することができる。例えば、図９は、様々な実施形態による態様を実施するための環境９００の一例を示す。理解されるように、ウェブベースの環境が説明の目的で使用されているが、様々な実施形態を実施するために、必要に応じて異なる環境が使用されてもよい。システムは電子クライアント装置９０２を含み、これは適切なネットワーク９０４を介して、要求、メッセージまたは情報を送受信し、情報を装置のユーザに送り返すように動作可能な、任意の適切な装置を含むことができる。このようなクライアント装置の例には、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ハンドヘルドメッセージング装置、ラップトップコンピュータ、セットトップボックス、携帯情報端末、電子ブックリーダなどが含まれる。ネットワークには、イントラネット、インターネット、セルラネットワーク、ローカルエリアネットワーク、もしくは任意の他のこのようなネットワーク、またはこれらの組み合わせを含む、任意の適切なネットワークが含まれ得る。このようなシステムに使用される構成要素は、選択されたネットワークの種類及び／または環境に少なくとも部分的に依存し得る。そのようなネットワークを介して通信するためのプロトコル及び構成要素は周知であり、本明細書では詳細に説明を行わない。ネットワークを介した通信は、有線または無線接続、及びそれらの組み合わせを介して可能となり得る。この例では、環境は、要求を受信してそれに応答してコンテンツを提供するウェブサーバ９０６を含むので、ネットワークはインターネットを含むが、他のネットワークについては、当業者に明らかであるように、同様の目的を果たす代替デバイスを使用することができる。
【００６１】
例示的な環境は、少なくとも１つのアプリケーションサーバ９０８とデータストア９１０とを含む。複数のアプリケーションサーバ、層または他の要素、プロセスまたはコンポーネントが存在することができ、これらは連鎖されるか、または別の方法で構成されることがあり、適切なデータストアからデータを取得するなどのタスクを実行するためにこれらは対話を行うことができることを理解すべきである。本明細書では使用するとき、「データストア」という用語は、データの格納、アクセス、及び取得ができる任意の装置または装置の組み合わせを指し、これには任意の標準的な分散型またはクラスタ化環境における、任意の組み合わせ及び数のデータサーバ、データベース、データ記憶装置、及びデータ記憶媒体が含まれ得る。アプリケーションサーバ９０８は、必要に応じてデータストア９１０と統合し、クライアント装置用の１つまたは複数のアプリケーションの態様を実行し、アプリケーションのデータアクセス及びビジネスロジックの大部分を処理するための任意の適切なハードウェア及びソフトウェアを含み得る。アプリケーションサーバは、データストアと連携してアクセス制御サービスを提供し、ユーザに転送されるべきテキスト、グラフィック、オーディオ及び／またはビデオなどのコンテンツを生成することができる。このコンテンツは、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ、またはこの例では他の適切な構造化言語の形式で、ウェブサーバ９０６によってユーザに提供され得る。すべての要求及び応答の処理、ならびにクライアント装置９０２とアプリケーションサーバ９０８との間のコンテンツの配信は、ウェブサーバ９０６によって処理することができる。本明細書で論じる構造化コードは、本明細書の他の箇所で論じるように、任意の適切な装置またはホストマシン上で実行することができるので、ウェブサーバ及びアプリケーションサーバは必須ではなく、単なる例示的な構成要素であることを理解すべきである。
【００６２】
データストア９１０は、いくつかの別々のデータテーブル、データベース、または他のデータ記憶機構、及び特定の態様に関するデータを記憶するための媒体を含み得る。例えば、図示されているデータストアは、コンテンツ（例えば、制作データ）９１２及びユーザ情報９１６を保存するためのメカニズムを含み、これらは、制作側にコンテンツを提供するために使用されてもよい。データストアはまた、ログまたはセッションデータ９１４を格納するためのメカニズムを含むように示されている。ページ画像情報及びアクセス権情報など、データストアに格納する必要がある可能性のある他の多くの態様があり得、これらは必要に応じて、上記のメカニズムのいずれかか、またはデータストア９１０の追加のメカニズムに格納され得ることを理解すべきである。データストア９１０は、これに関連付けられた論理を介して、アプリケーションサーバ９０８から命令を受信し、これに応答してデータを取得、更新、または他の方法で処理するように動作可能である。一例では、ユーザは、ある特定のタイプのアイテムについての検索要求を発行することができる。この場合、データストアは、ユーザ情報にアクセスしてユーザの身元を確認し、カタログ詳細情報にアクセスし得、そのタイプのアイテムに関する情報を取得できる。次いで、ユーザ装置９０２上のブラウザを介してユーザが閲覧することができるウェブページ上の結果リストなどで、ユーザに情報を返すことができる。関心のある特定のアイテムに関する情報は、ブラウザの専用ページまたはウィンドウで表示できる。
【００６３】
各サーバは通常、そのサーバの一般的な管理及び操作のための実行可能プログラム命令を提供するオペレーティングシステムを含み、典型的には、サーバのプロセッサによって実行されるときに、サーバがその意図された機能を実行することを可能にする命令を格納したコンピュータ可読媒体を含むことになる。オペレーティングシステム及びサーバの一般的な機能のための適切な実装形態は知られているかまたは市販されており、特に本明細書の開示に照らして、当業者によって容易に実装される。
【００６４】
一実施形態における環境は、１つまたは複数のコンピュータネットワークまたは直接接続を使用して、通信リンクを介して相互接続された、いくつかのコンピュータシステム及びコンポーネントを利用する分散コンピューティング環境である。ただし、このようなシステムは、図９に示されているよりも少ないか、または多い数の構成要素を有するシステムでも同様にうまく動作することができることを当業者は理解するであろう。したがって、図９のシステム９００の描写は、本質的に例示的であり、本開示の範囲を限定するものではないと解釈されるべきである。
【００６５】
様々な実施形態は、さらに様々な動作環境で実施することができ、場合によっては、数々のアプリケーションを動作させるために使用することができる１つまたは複数のユーザコンピュータまたはコンピューティング装置を含むことができる。ユーザまたはクライアント装置は、標準的なオペレーティングシステムを実行しているデスクトップもしくはラップトップコンピュータなどの数々の汎用コンピュータ、ならびにモバイルソフトウェアを実行し、いくつかのネットワーキングプロトコル及びメッセージプロトコルをサポートすることができるセルラ、ワイヤレス、及びハンドヘルド装置などを含むことができる。このようなシステムは、開発及びデータベース管理などの目的のために、様々な市販のオペレーティングシステム及び他の既知のアプリケーションのいずれかを実行しているいくつかのワークステーションを含むこともできる。これらの装置は、ダミー端末、シンクライアント、ゲームシステム、及びネットワークを介して通信することができる他の装置などの他の電子装置も含むことができる。
【００６６】
ほとんどの実施形態は、ＴＣＰ／ＩＰ、ＦＴＰ、ＵＰｎＰ、ＮＦＳ、及びＣＩＦＳなどの様々な市販のプロトコルのいずれかを使用した通信をサポートするために、当業者によく知られている少なくとも１つのネットワークを利用する。ネットワークは、例えば、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、仮想プライベートネットワーク、インターネット、イントラネット、エクストラネット、公衆交換電話網、赤外線ネットワーク、無線ネットワーク、及びこれらの任意の組み合わせとすることができる。
【００６７】
ウェブサーバを利用する実施形態では、ウェブサーバは、ＨＴＴＰサーバ、ＦＴＰサーバ、ＣＧＩサーバ、データサーバ、Ｊａｖａ（登録商標）サーバ、及びビジネスアプリケーションサーバを含む、様々なサーバまたは中間層アプリケーションのうちのいずれかを実行することができる。サーバ（複数可）はまた、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ、Ｃ＃、もしくはＣ＋＋などの任意のプログラミング言語、またはＰｅｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、もしくはＴＣＬなどの任意のスクリプト言語、及びそれらの組み合わせで書かれた１つまたは複数のスクリプトまたはプログラムとして実施することができる１つまたは複数のウェブアプリケーションを実行することによってなど、ユーザ装置からの要求に応答して、プログラムまたはスクリプトを実行することができる。サーバ（複数可）は、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）、Ｓｙｂａｓｅ（登録商標）、及びＩＢＭ（登録商標）から市販されているものを含むがこれらに限定されないデータベースサーバを含むこともできる。
【００６８】
環境は、上述の通り、様々なデータストアならびに他のメモリ及び記憶媒体を含むことができる。これらは、１つまたは複数のコンピュータに対してローカルな（及び／またはその内部に存在する）記憶媒体上、あるいはネットワークを介して、任意のまたはすべてのコンピュータから離れた記憶媒体上など、様々な場所に存在することができる。実施形態の特定のセットでは、情報は当業者によく知られているストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）に存在してもよい。同様に、コンピュータ、サーバ、または他のネットワーク装置に帰する機能を実行するために必要なファイルは、必要に応じてローカル及び／またはリモートに格納することができる。システムがコンピュータ化された装置を含む場合、各々のそのような装置は、ハードウェア要素を含むことができ、ハードウェア要素は、バスを介して電気的に結合されてもよく、要素は、例えば、少なくとも１つの中央処理装置（ＣＰＵ）、少なくとも１つの入力装置（例えば、マウス、キーボード、コントローラ、タッチ感知表示要素、またはキーパッド）、及び少なくとも１つの出力装置（例えば、ディスプレイ装置、プリンタ、またはスピーカ）を含む。このようなシステムはまた、ディスクドライブ、光学記憶装置、ならびに、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ならびに取り外し可能記憶装置、メモリカード、フラッシュカード等のソリッドステート記憶装置等、１つ以上の記憶装置を含み得る。
【００６９】
このような装置はまた、上記の通り、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体リーダ、通信装置（例えば、モデム、ネットワークカード（無線または有線）、赤外線通信装置）、及び作業メモリを含むことができる。コンピュータ可読記憶メディアリーダは、リモート、ローカル、固定、及び／または着脱可能記憶装置を表すコンピュータ可読記憶メディア、ならびにコンピュータ可読情報を一時的及び／またはさらに永続的に包含し、記憶し、伝送し、及び取り出すための記憶メディアと接続されてもよく、またはそれらを受信するように構成されてもよい。システム及び様々な装置はまた、典型的には、オペレーティングシステム及びクライアントアプリケーションまたはウェブブラウザなどのアプリケーションプログラムを含む、少なくとも１つのワーキングメモリ装置内に配置されたいくつかのソフトウェアアプリケーション、モジュール、サービス、または他の要素を含む。代替の実施形態は、上に述べたものからの多数の変形を有し得ることを理解すべきである。例えば、カスタマイズされたハードウェアもまた使用されてもよく、及び／または特定の要素がハードウェア、ソフトウェア（アプレットなどの携帯用ソフトウェアを含む）またはその両方に実装されてもよい。さらに、ネットワーク入出力装置などの他のコンピューティング装置への接続を使用することができる。
【００７０】
コードまたはコードの一部を格納する記憶媒体及び他の非一時的コンピュータ可読媒体は、限定されないが、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報の記憶のためのいずれかの方法または技術において実装された揮発性媒体及び不揮発性媒体、着脱可能媒体及び着脱不能媒体など、本分野において既知であり、または使用されるいずれかの適切な媒体を含むことができ、それらは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）もしくは他の光学式記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または所望の情報を記憶するために使用することができ、システム装置によってアクセスすることができるいずれかの他の媒体を含む。本明細書で提供される開示及び教示に基づいて、当業者は様々な実施形態を実施するための他の方式及び／または方法を理解するであろう。
【００７１】
したがって、明細書及び図面は、限定的な意味ではなく例示的なものと見なされるべきである。しかしながら、特許請求の範囲に述べられる本発明のより広い趣旨及び範囲から逸脱することなく、それに対して様々な修正及び変更がなされ得ることは明らかである。
【００７２】
本開示の実施形態の例は、以下の条項を鑑みて説明され得る。
１．検索クエリを受信することであって、前記検索クエリが、電子マーケットを通じて提供されるアイテムカタログのアイテムのセットに関連付けられている、前記検索クエリを受信すること、前記アイテムのセットに関連付けられた複数のカテゴリを判定すること、前記複数のカテゴリのうちの少なくとも１つに関連付けられた少なくとも１組のアイテムの部分セットを選択すること、それぞれの前記選択されたアイテムのカテゴリに関連付けられた前記少なくとも１組のアイテムの部分セットに対応する少なくとも１組の画像のセットを取得すること、前記少なくとも１組の画像のセットの各画像を分析して、それぞれの視覚属性を判定することであって、それぞれの前記視覚属性が、それぞれの画像の１つまたは複数の視覚的態様に対応する、前記視覚属性を判定すること、それぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも１組の画像のセットのうちの各画像についての視覚的類似性スコアのセットを判定することであって、視覚的類似性スコアが、それぞれの前記画像のセットからの１つの画像の、それぞれの前記画像のセットの別の画像に対する視覚的類似性を示す、前記視覚的類似性スコアのセットを判定すること、各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、それぞれの前記画像のセットに対して視覚的に関連するアイテムの複数のグループを生成すること、各それぞれのカテゴリ内の各画像のセットに対して視覚的に多様なアイテムのセットを選択することであって、前記視覚的に多様なアイテムのセットが、視覚的に関連するアイテムの前記複数のグループのそれぞれからの１つの画像を含む、前記視覚的に多様なアイテムのセットを選択すること、ならびに前記視覚的に多様なアイテムのセットをコンピューティング装置の表示要素に表示させることを含む方法。
【００７３】
２．前記複数のカテゴリのそれぞれの中のアイテムの数、前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記アイテムの関連性スコア、及び前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記アイテムに伴うユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のカテゴリのそれぞれを順位付けすること、ならびに前記複数のカテゴリのそれぞれの前記順位付けに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のカテゴリのうちの前記少なくとも１つを選択することをさらに含む、条項１に記載の方法。
【００７４】
３．品質閾値よりも低い、それぞれの前記画像の視覚的品質スコアに基づいて、前記複数の画像のうちの１つまたは複数を除去することをさらに含む、条項１に記載の方法。
【００７５】
４．各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、視覚的に関連するアイテムの複数のグループを生成することが、所定の数の視覚的に多様なアイテムを識別して、各それぞれのカテゴリについて選択すること、及びそれぞれの前記画像のセットを、所定数の視覚的に関連するアイテムのグループに細分化することであって、前記所定数の視覚的に関連するアイテムのグループが、前記所定数の視覚的に多様なアイテムに対応して、各それぞれのカテゴリごとに選択されるとともに、前記画像のセットが、各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて細分化される、前記画像のセットを前記グループに細分化することをさらに含む、条項１に記載の方法。
【００７６】
５．各カテゴリの前記順位付けに少なくとも部分的に基づいて、前記カテゴリのうちの少なくとも１つを選択することが、所定数の最高順位のカテゴリを選択することであって、前記所定数が、前記コンピューティング装置の前記表示要素の種類またはサイズのうちの少なくとも１つに基づく、前記所定数の最高順位のカテゴリを選択することをさらに含む、条項２に記載の方法。
【００７７】
６．サーバコンピューティング装置であって、サーバコンピューティング装置プロセッサと、前記サーバコンピューティング装置プロセッサによって実行されるとき、前記サーバコンピューティング装置に、検索クエリを受信することであって、前記検索クエリが、コンテンツアイテムのセットに関連付けられている、前記検索クエリを受信すること、前記コンテンツアイテムのセットの部分セットを識別すること、前記コンテンツアイテムの部分セットに対応する画像の部分セットを取得することであって、前記画像の部分セットの各画像が、前記コンテンツアイテムの部分セットに由来するコンテンツアイテムの表現を含む、前記画像の部分セットを取得すること、前記画像の部分セットの各画像を分析して、それぞれの視覚属性を判定することであって、それぞれの前記視覚属性が、それぞれの画像の１つまたは複数の視覚的態様に対応する、前記視覚属性を判定すること、前記画像の部分セットごとに、視覚的に多様なアイテムの代表的セットを選択することであって、前記視覚的に多様なアイテムの代表的セットが、各それぞれの画像のそれぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて選択される、前記代表的セットを選択すること、及び前記視覚的に多様なアイテムの代表的セットをコンピューティング装置の表示要素に表示させることを行わせる命令を含むメモリ装置とを備えた前記サーバコンピューティング装置。
【００７８】
７．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、それぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて、前記画像のセットのうちの各画像についての視覚的類似性スコアのセットを判定することであって、視覚的類似性スコアが、前記画像のセットからの１つの画像の、前記画像のセットの別の画像に対する視覚的類似性を示し、前記視覚的に多様なアイテムの代表的なセットが、前記画像のセットの各画像に対する前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて選択される、前記視覚的類似性スコアのセットを判定することができるようにする、条項６に記載のコンピューティング装置。
【００７９】
８．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、複数の視覚的に関連するアイテムのグループを生成することであって、前記代表的な視覚的に多様なアイテムのセットが、前記複数の視覚的に関連するアイテムのグルーブのそれぞれから１つの画像を含めることによって選択される、前記複数の視覚的に関連するアイテムのグループを生成することができるようにする、条項７に記載のコンピューティング装置。
【００８０】
９．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、ユーザに関連付けられたセッションデータ、それぞれの前記画像に関連付けられた前記コンテンツアイテムの関連性スコア、及びそれぞれの前記画像に関連付けられた前記コンテンツアイテムを有するユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づき、前記画像の部分セットの各画像を順位付けすることであって、視覚的に関連するアイテムの前記複数のグループのそれぞれからの前記１つの画像の前記選択が、各それぞれの画像の前記順位付けに少なくとも部分的に基づいている、前記画像の部分セットの各画像を順位付けすることができるようにする、条項８に記載のコンピューティング装置。
【００８１】
１０．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、品質閾値よりも低い、それぞれの前記画像の視覚的品質スコアに基づいて、前記画像の部分セットのうちの１つまたは複数を除去することができるようにする、条項６に記載のコンピューティング装置。
【００８２】
１１．前記コンテンツアイテムのセットの部分セットを識別することがさらに、前記コンテンツアイテムのセットに関連付けられた複数のカテゴリを判定すること、前記複数のカテゴリのそれぞれの中のコンテンツアイテムの数、前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記コンテンツアイテムの関連性スコア、及び前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記コンテンツアイテムに伴うユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のカテゴリのそれぞれを順位付けすること、ならびに前記複数のカテゴリのそれぞれの前記順位付けに基づいて、前記複数のカテゴリのうちの少なくとも１つを選択することを含む、条項６に記載のコンピューティング装置。
【００８３】
１２．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、視覚的に関連するアイテムの前記複数のグループのそれぞれからの異なる画像を含むように、視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセットを更新することができるようにする、条項８に記載のコンピューティング装置。
【００８４】
１３．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセットに関連付けられた画像を、前記コンテンツアイテムのセットの第２の部分セットに関連付けられた視覚的に多様なアイテムの第２の代表的なセットに関連付けられた画像と比較して、前記代表的なセットの視覚的に多様なアイテムと前記第２の代表的なセットの視覚的に多様なアイテムとの間に、重複画像が存在しないことを保証することができるようにする、条項６に記載のコンピューティング装置。
【００８５】
１４．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、前記表示画面の可視領域の寸法を判定すること、及び前記可視領域の前記寸法に少なくとも部分的に基づいて、表示すべき視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセット内のコンテンツアイテムの数を判定することができるようにする、条項６に記載のコンピューティング装置。
【００８６】
１５．前記命令が、実行されるときに、前記コンピューティング装置がさらに、前記表示画面の前記可視領域の前記寸法に対する変更を判定すること、及び前記寸法の前記変更に少なくとも部分的に基づいて、視覚的に多様なアイテムの前記代表的なセット内の前記コンテンツアイテムの数を更新することができるようにする、条項１４に記載のコンピューティング装置。
【００８７】
１６．検索クエリを受信することであって、前記検索クエリが、コンテンツアイテムのセットに関連付けられている、前記検索クエリを受信すること、前記コンテンツアイテムのセットの部分セットを識別すること、前記コンテンツアイテムの部分セットに対応する画像の部分セットを取得することであって、前記画像の部分セットの各画像が、前記コンテンツアイテムの部分セットに由来するコンテンツアイテムの表現を含む、前記画像の部分セットを取得すること、前記画像の部分セットの各画像を分析して、それぞれの視覚属性を判定することであって、それぞれの前記視覚属性が、それぞれの画像の１つまたは複数の視覚的態様に対応する、前記視覚属性を判定すること、前記画像の部分セットごとに、視覚的に多様なアイテムの代表的セットを選択することであって、前記視覚的に多様なアイテムの代表的セットが、各それぞれの画像のそれぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて選択される、前記代表的セットを選択すること、及び前記視覚的に多様なアイテムの代表的セットをコンピューティング装置の表示要素に表示させることを含む方法。
【００８８】
１７．それぞれの前記視覚属性に少なくとも部分的に基づいて、前記画像のセットのうちの各画像についての視覚的類似性スコアのセットを判定することであって、視覚的類似性スコアが、前記画像のセットからの１つの画像の、前記画像のセットの別の画像に対する視覚的類似性を示し、前記視覚的に多様なアイテムの代表的なセットが、前記画像のセットの各画像に対する前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて選択される、前記視覚的類似性スコアのセットを判定することをさらに含む、条項１６に記載の方法。
【００８９】
１８．各画像の前記視覚的類似性スコアのセットに少なくとも部分的に基づいて、複数の視覚的に関連するアイテムのグループを生成することであって、前記代表的な視覚的に多様なアイテムのセットが、前記複数の視覚的に関連するアイテムのグルーブのそれぞれから１つの画像を含めることによって選択される、前記複数の視覚的に関連するアイテムのグループを生成することをさらに含む、条項１７に記載の方法。
【００９０】
１９．ユーザに関連付けられたセッションデータ、それぞれの前記画像に関連付けられた前記コンテンツアイテムの関連性スコア、及びそれぞれの前記画像に関連付けられた前記コンテンツアイテムを有するユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づき、前記画像の部分セットの各画像を順位付けすることであって、視覚的に関連するアイテムの前記複数のグループのそれぞれからの前記１つの画像の前記選択が、各それぞれの画像の前記順位付けに少なくとも部分的に基づいている、前記画像の部分セットの各画像を順位付けすることをさらに含む、条項１８に記載の方法。
【００９１】
２０．前記コンテンツアイテムのセットに関連付けられた複数のカテゴリを判定すること、前記複数のカテゴリのそれぞれの中のコンテンツアイテムの数、前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記コンテンツアイテムの関連性スコア、及び前記複数のカテゴリのそれぞれの中の前記コンテンツアイテムに伴うユーザの行動パターンのうちの少なくとも１つに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のカテゴリのそれぞれを順位付けすること、ならびに前記複数のカテゴリのそれぞれの前記順位付けに基づいて、前記複数のカテゴリのうちの少なくとも１つを選択することをさらに含む、条項１６に記載の方法。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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