JP2022505837A - 知識検索システム - Google Patents

Abstract

システムおよび方法は、マーチャントシステムに対応する第１データを含む１つまたは複数のフィールドを含むカスタムエンティティタイプを生成する。カスタムエンティティタイプの第１データの更新を受信し、更新カスタムエンティティタイプを生成できる。更新カスタムエンティティタイプは、エンドユーザシステムからの検索クエリに応答してマーチャントシステムに関連する検索結果を提供するように構成された複数のビジネスリスティングプロバイダシステムに配信される。システムおよび方法はまた、複数の入力フィールドを含む検索体験インタフェースを生成することができる。検索体験インタフェースは、単一の検索動作に応答して、第１入力および第２入力フィールドを介して検索用語を受信するためにエンドユーザに表示される。
【選択図】図１

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、２０１８年１０月２３日に出願された米国仮特許出願第６２／７４９，４５７号「Knowledge Search System」の利益を主張する。この米国仮特許出願は、引用することによってその全内容が本明細書の一部をなす。

本開示は、一般に知識検索プラットフォームに関し、より詳細には、エンティティによってカスタマイズ可能な検索可能な要素を有する検索プラットフォームに関する。

電子環境で消費者（例えばエンドユーザ等）に製品やサービスに関する情報（例えば広告等）を公開するために、マーチャント（例えば企業や個人等）は古くから莫大な時間、お金、労力を費やしてきた。このようなビジネスを実現するために、様々なメディアが何世代にもわたって利用されてきた。インターネットのようなオープンネットワークの普及は、新しい顧客を引きつけ、古い顧客を維持するための世界的な手段を提供してきた。

エンドユーザは、検索エンジンを使用して、ネットワーク（例えばインターネット等）を介して公開されアクセス可能なマーチャント関連情報を取得してもよい。検索エンジンは、データベースを検索し、エンドユーザによって指定された検索用語に関する情報を収集して表示するソフトウェアプログラムである。マーチャントと検索エンジンとのインタラクションは、マーチャントがエンドユーザに到達し、エンドユーザの検索クエリに応答するマーチャントに関する質の高い情報をエンドユーザに提供する能力において重要な要素である。
本開示は、以下に与えられる詳細な説明および本開示の様々な実施の添付図面からより完全に理解されるであろう。

本開示の実施形態に係る知識検索システムを含む例示的な環境を示す。 本開示の実施形態に係る開発者システムからの検索クエリに応答して検索結果を生成する例示的な方法のフロー図である。 本開示の実施形態に係る検索アルゴリズムを実行し、開発者ユーザシステムおよびマーケタユーザシステムに動作可能に結合するように構成された知識検索システムを含む図を示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによって生成される例示的なインタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる検索経験タイプの生成例を示す図である。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる検索経験の管理に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる検索経験の管理に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる検索経験の管理に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる検索経験の管理に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる検索経験の管理に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる分析の管理に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによる分析の管理に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによって管理される検索経験構成および分析に関連する例示的インタフェースを示す。 本開示の実施形態に係るマーチャントシステムに関連する知識グラフにおける更新を管理するために、複数のエンティティタイプを関連付ける関連タイプを生成するための例示的な方法のフロー図を示す。 本開示の実施形態に係るエンティティタイプおよび関係タイプの生成に関する例示的なインタフェースを示す。 本開示の実施形態に係るエンティティタイプおよび関係タイプの生成に関する例示的なインタフェースを示す。 本開示の実施形態に係る知識検索システムによって生成されるカスタムエンティティタイプに関連するフィールドの生成に対する例示的インタフェースを示す。 本開示の実装が動作可能な例示的なコンピュータシステムのブロック図である。

エンドユーザ（例えばウェブインタフェースを介して検索を開始するユーザ等）から受け取ったクエリに関する関連データを見つけるために、多くの検索エンジンは、エンドユーザによって提供されたテキストデータに基づくキーワード検索を使用する。検索を実行する際、エンドユーザは、検索クエリ入力内のキーワードに基づいて、検索エンジンによってコピーされ、インデックス付けされるクエリに応答するウェブ要素（例えばウェブページ等）を識別しようとする。キーワードのいずれかが正しくない場合(例えば、不完全、誤字を含む、スペルミス等)または検索エンジンによってインデックス付けされていない場合、エンドユーザが検索する情報は、クエリに応答して識別または検出されない可能性がある。検索クエリのキーワードの組み合わせが多数のウェブページに一致する場合、それらのウェブページに関する情報（例えばリンク等）が複数の検索結果ウェブページに表示されることがある。このため、エンドユーザは複数のリンクを手動でクリックし、所望の情報を見つける前に、数百または数千の類似のウェブページをソートする必要がある場合がある。他の状況では、エンドユーザクエリのキーワードとエンティティ（例えばマーチャント）に関連するオンラインデータとの間のギャップ（例えば内容の欠如等）のために、ユーザクエリに応答する要求される情報が見つからない場合がある。このように、エンドユーザが特定の製品またはサービスを見つけるために処理しなければならない情報および誤情報の量は、エンドユーザが所望の情報を得る前に検索努力を放棄する結果となる過度に時間のかかるプロセスを生成する可能性があり、これは、検索クエリに関連するマーチャントのビジネス機会を失う結果となり得る。

本開示の実施形態は、エンドユーザ（例えばマーチャント、製品またはサービスに関する知識または情報を得るために検索エンジンを使用する個人）が１つまたは複数の知識検索特徴を使用して改善された検索体験を生成することを可能にする知識検索システムを提供することによって、従来の検索エンジン技術における上記の問題および他の欠陥に対処する。一実施形態では、知識はデータストア（例えばデータベース等）に記憶され、応答性のある検索結果を生成するために照会されることができる主題に関する「事実」、情報またはデータとして定義することができる。いくつかの実施形態では、知識検索エンジンプラットフォームは、検索クエリヒントおよび自動補完技術を処理してエンドユーザを有益な応答に向けて直感的に誘導することができる自然言語プロセッサを含む。知識検索処理は、ビジネス製品データに関連する特定のデータに関する情報に基づいて、知識検索エンジンプラットフォームによって実行される。

一実施形態では、マーチャントユーザ（すなわちビジネスエンティティのために活動するユーザであり、「エンティティユーザ」とも呼ばれる）は、本開示の知識検索システムを使用して、エンティティ（例えば会社等）に関する構造化データを管理および集中化し、電子プラットフォーム（例えばエンティティに関連するファーストパーティのウェブサイトまたはサードパーティのウェブサイト）にエンティティデータを表面化することができる。一実施形態では、エンティティデータは、知識検索システムを介して複数の異なるパブリッシャシステム（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｂｉｎｇ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）等のウェブサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、検索エンジンプラットフォーム等）に提供することができる。

一実施形態では、本開示の知識検索システムは、複数の異なるエンティティタイプ（例えば情報のカテゴリーまたは分類子等）を利用して検索可能な情報を編成し、クエリに応答して所望の情報を含む検索結果を生成することができる。異なるエンティティタイプは、システムベースエンティティタイプ（例えば知識検索システムによって生成され、複数の異なるエンティティによって使用されるデフォルトのエンティティタイプであり、「システムエンティティタイプ」とも呼ばれる）およびカスタマイズエンティティタイプ（例えば特定のエンティティからの命令に従って知識検索システムによって生成されるエンティティタイプ等）であり得る 。一実施形態では、カスタマイズエンティティタイプ（「カスタムエンティティタイプ」とも呼ばれる）は、エンドユーザ検索に応答して検索結果を生成する際に、検索可能な情報要素を提供するために、エンティティによって生成、選択および管理され得る。

一実施形態では、カスタムエンティティタイプは、関係タイプを介して別のエンティティタイプにマッピング、リンク、関連付けまたは論理的に接続することができる。一実施形態では、関係タイプは多数のエンティティタイプ間の定義された関連を含むことができる。例えば、多数のカスタムエンティティタイプを１つまたは複数の関連タイプに関連付けることができる。別の例では、カスタムエンティティタイプとシステムエンティティタイプを１つまたは複数の関係タイプでリンクできる。有利には、カスタマイズされたエンティティタイプおよび関係タイプにより、エンティティユーザは、知識検索システム（例えば単一の「場所」で、またはシステムを介して）を介してエンティティデータを更新し、複数の異なるパブリッシャシステム（例えば多数の異なる検索エンジン等）でエンティティデータを更新することができる。この点に関して、単一のインタラクションを介して、エンティティユーザ（例えば会社等）は、第１エンティティタイプに関連するデータを更新、追加、修正、変更等することによってエンティティデータを更新することができ、１つまたは複数の確立された関係タイプによって第１エンティティタイプに関連する他のエンティティタイプに関して、対応するデータ更新を実行させることができる。これにより、エンティティデータを多数の異なるパブリッシャシステムにわたって更新することが可能になり、クエリに応答して異なるパブリッシャシステムによってエンドユーザに返されるエンティティデータのタイプ、品質および精度の統一性および一貫性が確立される。

図１は、１つまたは複数のマーチャントシステム１０１に動作可能に結合された知識検索システム１００を含む例示的な環境１０を示す。一実施形態では、知識検索システム１００は、マーチャントシステム１０１の代わりに通信可能に接続されたマーチャントデバイス１０２を操作するユーザ（本明細書においては「マーチャントユーザ」と呼ばれる）が、本開示の１つまたは複数の態様に従ってマーチャントに関連する１つまたは複数のビジネスリストを強化することを可能にする。

実施形態によれば、知識検索システム１００は、本明細書に詳細に記載されるように、様々な機能、動作、作用および活動を実行するように構成されたモジュールを含む。一実施形態では、知識検索システム１００は、エンティティタイプマネージャ１１０と、検索経験管理構成要素１２０と、１つまたは複数の処理デバイス１４０およびメモリ１５０に動作可能に結合された知識検索エンジン１３０とを含む。一実施形態では、メモリは、知識検索システム１００に関するデータを記憶するように構成された知識検索システムデータベースを含むことができる。一実施形態では、ソフトウェアモジュールはインターネットを含み得る１つまたは複数のネットワークによって相互接続された知識検索システムの１つまたは複数のコンピュータプラットフォームで実行することができる。ソフトウェアモジュールは、例えば、ハードウェア構成要素、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等であってよく、これらは、知識検索システム１００のメモリ１５０によって記憶された命令を実行する処理デバイス１４０によって実装され得る。

いくつかの実施形態では、知識検索システム１００は、知識検索システム１００の知識検索エンジン１３０に動作可能に結合されたインタフェースを介して、１つまたは複数のエンドユーザシステム１７０によって開始される１つまたは複数の検索クエリ１７２に応答して、エンドユーザシステム１７０にプロビジョニングするための拡張ビジネスリストを生成することができる。一実施形態では、検索クエリ１７２は、知識検索システム１００、マーチャントシステム１０１および１つまたは複数のビジネスリスティングプロバイダシステム１８０（Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）、Ｙｅｌｐ（登録商標）、Ｂｉｎｇ（登録商標）等のサードパーティの検索エンジン、ウェブサイト、アプリケーション等）のインタフェースを介して、１つまたは複数のエンドユーザシステム１７０によって送信され得る。本明細書で使用される「エンドユーザ」という用語は、電子デバイス（例えばエンドユーザシステム１７０等）を操作して検索クエリ１７２をシステム（例えばマーチャントシステム１０１、知識検索システム１００、ビジネスリスティングプロバイダシステム１８０）に送信し、マーチャントに関連する検索結果を得る一人以上のユーザを指す。例えば、エンドユーザシステム１７０は、マーチャントシステム１０１のウェブページのインタフェースを介して検索クエリを入力することによって検索を開始することができる。一実施形態では、検索結果は知識検索システム１００が管理するマーチャント情報に基づいて生成される。

一例として、エンドユーザシステムは、１つまたは複数のマーチャントに関する情報を検索する顧客または見込み顧客であり得る。一実施形態では知識検索システム１００は、エンドユーザシステム１７０に通信可能に接続され、検索クエリ１７２に応答するように動作する。

一実施形態では、知識検索システム１００は、例えばインターネット、イントラネット、エクストラネット、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、有線ネットワーク、無線ネットワーク若しくは他の適切なネットワーク等を含む適切なネットワーク（不図示）または複数のそのようなネットワークの任意の組み合わせを介して、１つまたは複数のマーチャントシステム１０１、１つまたは複数のエンドユーザシステム１７０およびビジネスリスティングプロバイダシステム１８０に動作可能に結合される。一実施形態では、知識検索システム１００は、図１～図１１に関連して以下でより詳細に説明するように知識検索システム１００の様々な構成要素、サービスおよびモジュールの機能性に関連する命令を実行および記憶するように構成された処理デバイス１４０およびメモリ１５０を含む。

一実施形態では、マーチャントシステム１０１は知識検索システム１００の１つまたは複数の構成要素を含むことができる。この実施形態では、マーチャントシステム１０１および知識検索システム１００は、マーチャントシステム１０１が知識検索システム１００およびその関連機能を使用して、通信可能に接続されたエンドユーザシステム１７０から受信された１つまたは複数の検索クエリ１７２に応答するように統合されてもよい。本開示の実施形態によれば、図１に示すように、ユーザデバイス１３０は、検索クエリ１７２をマーチャントシステム１０１に送信し（マーチャントシステム１２０は、知識検索システム１００と結合される）および／またはマーチャントシステム１２０に関連する検索クエリ１７２を知識検索システム１０１に送信することができる。

マーチャントは、マーチャントシステム１０１を介して、知識検索システム１００を使用して、知識検索に関するそのデータ（「マーチャントデータ」とも呼ばれる）を管理することができ、知識検索システム１００を使用して、マーチャントデータを検索クエリ１７２に応答してエンドユーザ（例えば顧客等）に「プッシュ」またはその他の方法でプロビジョニングし、および／または「プッシュ」またはその他の方法で、マーチャントデータを１つまたは複数のビジネスリスティングプロバイダシステム１８０にプロビジョニングする。この点に関して、マーチャントシステム１０１は、知識検索システム１００からエンドユーザに返されるデータを制御する。他の実施形態では、マーチャントデータの少なくとも一部は、マーチャントに関連するウェブサイトまたは他のタイプの検索ウェブサイトのような他のシステムから「プル」され得るかまたは他の方法で受信され得る。一実施形態では、マーチャントユーザはマーチャントシステム１０１を使用して知識検索システム１００と通信し、マーチャントデータ（例えば関連入力クエリ１４０に応答してエンドユーザに提供され得るデータ）の変更を要求する。

いくつかの実施形態では、マーチャントシステム１０１およびビジネスリスティングプロバイダシステム１８０は、知識検索システム１００が動作を実行し、関連マーチャントデータをエンドユーザシステム１７０に提供するためにインタラクトする１つまたは複数のモジュール（例えばＡＰＩ等）を含む。例えば、マーチャントシステム１０１およびビジネスリスティングプロバイダシステム１８０は、特定のマーチャントの製品、サービス、従業員、イベント等に関する情報（例えばマーチャントデータ）を記憶するために専用の１つまたは複数の所定のデータベースにアクセスするためのＡＰＩを含むことができる。他の実施形態では、知識検索システム１００は、マーチャントデータの全部または一部を記憶するデータベースを含むことができる。例えば、知識検索システム１００は、マーチャントデータに関連する情報を記憶するために専用の１つまたは複数の所定のデータベースを含むことができる。

図１に示すように、知識検索システム１００は、インターネットのような任意の適切なネットワークを含み得る、１つまたは複数のネットワークによって相互接続された１つまたは複数のコンピュータプラットフォームで実行される多数のモジュールを含み得る。いくつかの実施形態では、モジュールは、１つまたは複数のハードウェア構成要素、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード等および知識検索システム１００の１つまたは複数の処理デバイスによって実行可能な１つまたは複数の命令セットを含むことができる。モジュールは、例えば（１）エンティティタイプマネージャ１１０がマーチャントデータに関連するように、カスタマイズエンティティタイプと多数のエンティティタイプに関連する関係タイプとを確立するのを可能にするように構成し、（２）検索経験管理構成要素１２０は、マーチャントシステム１０１が、入力フィールドのセットまたはコレクションを構成またはカスタマイズして、エンドユーザシステム１７０に提示され、それによって使用されてマーチャントに関する検索を行うことができる検索経験を定義できるようにし（例えば、検索体験は、マーチャントシステムのウェブサイトのインタフェースを介してエンドユーザに提供される）、（３）知識検索エンジン１３０は、特定のマーチャントに関する質問に関連する自然言語照会（例えば製品、サービス、従業員、イベント、場所等に関するマーチャントデータ等）を識別するためにエンドユーザシステム１７０によって開始される検索クエリを分析することによって、強化されたウェブサイト検索を提供する。

一実施形態では、知識検索システム１００は、距離、著名性、トラフィック、文化的関連性、業界関連性、イベントタイプ関連性、ディレクトリ対編集サイト、有料対無料、長期対直前計画等の要因に基づいて様々な専門技術にわたってマーチャントシステム１０１、エンドユーザシステム１７０およびビジネスリスティングプロバイダシステム１８０と通信するように構成される。

エンティティタイプマネージャ１１０は、マーチャントシステム１０１（例えば、マーチャントユーザ）が知識検索システム１０１とインタラクトして、例えばマーチャントデータに関連するカスタマイズエンティティタイプを生成し、マーチャントデータに関連する複数の異なるエンティティタイプ間の関係（すなわち関係タイプ）を確立する等の様々な操作を実行することを可能にする。

一実施形態では、エンドユーザは、ユーザデバイス１３０を使用して、提案または要求された変更または編集を、検索クエリ１７２に応答してエンドユーザにプロビジョニングされたマーチャント情報の一部に送信することができる（例えばエンドユーザは、公表された営業時間が不正確であると判断した場合、マーチャントの営業時間の変更を提案することができる。）。これに応答して、知識検索システム１００は、提示または提案された変更をレビューし、変更要求をマーチャントシステムに提供する。一実施形態では、知識検索システム１００は、マーチャントに関連する情報を更新し、マーチャントシステム１０１に対する更新または変更の通知を提供する。一実施形態では、知識検索システム１００は、マーチャントに関連する更新された情報を収集し、更新または変更を採用する前に、レビューおよび承認のためにマーチャントシステム１０１に更新された情報を提供する。

いくつかの実施形態において、知識検索システム１００は、マーチャントユーザが会話型ユーザインタフェース（ＵＩ）を介してエンドユーザとインタラクトすることを可能にする。マーチャントユーザは、エンティティおよび／またはインタラクションタイプによって知識検索システム１００のこの特徴にオプトインすることができる。いくつかの実施形態では、マーチャントユーザは、（ユーザに関連することなく）エンティティの各インタラクションタイプについて電話番号および／またはアカウント情報を追加する。いくつかの実施形態では、知識検索システム１００は、特定のアカウントタイプまたはビジネスのためにマーチャントシステムを自動有効化し、顧客マッチングＡＰＩを使用して、マーチャントユーザに関するソーシャルメディア関連情報（例えば、エンドユーザのＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）識別子）を収集することができる。一実施形態によると、知識検索システム１００は、マーチャントに位置を登録し、マーチャントユーザが有効な電話またはソーシャルメディアアカウントにリンクされていることを確認することに応答して（インタラクションタイプに応じて）、知識検索システム１０１は、関連ソーシャルネットワークプラットフォームのマーチャントユーザとやり取りすることができる。

本開示の実施形態によれば、知識検索エンジン１３０は、エンドユーザからの入力に基づいて検索（例えばエンドユーザシステム１７０によって、知識検索システム１００に動作可能に結合されたインタフェースを介して送信された検索クエリ１７２）を実行する。一実施形態では、検索はエンドユーザによって入力された情報（例えばエンドユーザの位置および／または関心のある位置の決定につながる可能性のある郵便番号、位置情報またはその他の情報）に基づいて行われてもよい。別の実施形態では、検索はエンドユーザ（例えばユーザデバイス１３０）がどこから検索しているか（例えばユーザデバイスのＩＰアドレスが照会され、検索に使用される。）に基づくことができる。知識検索エンジン１３０は、検索結果を評価して、マーチャントユーザに推薦を提供することができる。一実施形態では、推薦は知識検索システム１００によって提供される通知としてマーチャントシステム１０１に提示される。

別の実施形態では、知識検索システム１００は、本明細書で詳細に説明するように、マーチャントに関する検索結果の内容を改良するために、マーチャントシステム１０１に１つまたは複数の推薦を提供する。例えば、インデックス付けされた検索エンジンデータベースで公開された競合情報の検索は、知識検索エンジン１３０によって実行することができる。例えば、知識検索システム１００は、マーチャントに関連する競争者が、適用可能な場所にある競争者の店舗に関連する複数の画像を公開したことを決定することができる。一実施形態では、知識検索システム１００は、マーチャントシステム１０１に関連する１つまたは複数のマーチャントデバイス１０２にメッセージ（例えばテキスト、電子メール等）を送信して、マーチャントが競合者の事業所に対応する適用可能な事業所に写真を追加することを推薦することができる。マーチャントシステム１０１からの入力により、知識検索システム１００は、写真を１つまたは複数のビジネスリスティングプロバイダシステム１８０にアップロードすることができる。

実施形態によれば、知識検索システム１００は、エンドユーザシステム１７０が情報の検索を実行することを可能にするために、１つまたは複数のインタフェースを生成することができる。一実施形態では、知識検索システム１００によってエンドユーザシステム１７０に提示される（例えばエンドユーザによって使用されるユーザデバイスのグラフィカルユーザインタフェースを介して）１つまたは複数のインタフェースは、以下の特徴の１つまたは複数を提供してもよい。１）１００ｍｓ未満、５０ｍｓ未満等の範囲例で、エンドユーザによる入力エントリに応答して（例えばエンドユーザがタイプしたりあるいは他の方法で検索クエリを入力（例えば音声ディクテーション）すると）リアルタイム自動補完を実行する。２）応答結果カード（例えば地図を含む位置情報、マーチャントに関連するイベント等を含むエンドユーザ検索クエリに対する１つまたは複数の応答）を生成する。３）エンドユーザが単一の検索クエリ（例えば単一の検索動作によって開始される検索等）を使用して複数の異なるタイプの情報を検索および識別できるようにする単一検索インタフェース（例えば単一のボックス）を提供する。４）誤ったまたはあいまいな検索クエリに基づく検索結果を生成する（例えば、スペルミスや同義語を管理するように構成された検索を許可する）。５）エンドユーザによる消費のために最適化された方法で検索結果データを提示するように構成された１つまたは複数のランキングパラメータに基づいて検索結果のランク付けされたリストを生成する。６）検索結果を区別するための１つまたは複数のセクションを含む検索結果を生成する。７）１つまたは複数の「一致」検索語の強調を含む検索結果を生成する。８）関連エンティティに加えて、検索に関連するプロパティの検索を行う。９）エンドユーザが矢印キーを使用して入力し、ユーザフレンドリーな検索経験をナビゲートできるようにするキーボードナビゲーションの有効化をする。

図１に示すように、知識検索システム１００は、１つまたは複数の開発者システム１０５に動作可能に結合されて、開発者に強化され改良された機能性を提供することができる。一実施形態によると、知識検索システム１００は、関連アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をラップして、関連ユーザインターフェース（ＵＩ）の表示を容易にするように構成されたＪａｖａＳｃｒｉｐｔライブラリを１つまたは複数の開発者システム１０５に提供する。一実施形態によると、知識検索システムは改良されたＡＰＩを提供し、開発者システム１０５が１つのＡＰＩ呼び出しを行って、利用可能なすべてのデータベースを検索し、構造化されたフォーマットで結果を返すことを可能にする。有利には、上述の特徴により、知識検索システム１００は、ＡＰＩ呼び出しおよび関連処理時間およびリソース消費を低減することによって、モバイルデバイスを使用する開発者ユーザが経験する待ち時間およびコストを低減することができる。

図２は本開示の実施形態に係る開発者ユーザと通信可能に接続された知識検索システム（例えば図１の知識検索システム１００）によって実行されるステップを含む例示的なプロセス２００を示すフロー図である。

ブロック２１０において、知識検索システムは、開発者ユーザ（例えば開発者システム１０５のユーザによって操作されるデバイスまたはシステム）に検索フィールドを提示する。ブロック２２０において、知識検索システムは、開発者ユーザからの第１入力を受信する。一例では、第１入力は開発者ユーザによって、提供された検索フィールドに入力された１つまたは複数の文字を含むことができる。

ブロック２３０において、知識検索システムは、開発者ユーザから受信された第１入力に応答して、第１検索結果セットを生成する。一実施形態では、第１検索結果セットは、優先順位またはランク付けされた順序で提示された多数の結果エントリを含むことができる。一実施形態では、第１検索結果セットは、１つまたは複数のデータベースに記憶された情報のレビューおよび分析に基づいて導出することができる。一実施形態では、ＡＰＩに依存して、第１検索結果セットを返すことは、多数のフィールドおよびエンティティを検索するために多数の複雑なＡＰＩクエリを必要とすることがある。

ブロック２４０において、知識検索システムは、第１検索結果セットを表示する。一実施形態では、検索結果は、結果タイプごとにレンダリングされたカードを含むことができる。一実施形態では、第１検索結果セットを多数のセクションにグループ化することができる。一実施形態では、第１入力に関連するテキストの一部と一致する検索結果の一部を強調することができる。

ブロック２５０において、知識検索システムは、第１検索結果セットから第１検索結果の開発者ユーザからの選択を受信することができる。一実施形態では、開発者ユーザは、マウス、キーボード、音声コマンド、タッチスクリーンまたは他の入力デバイスまたは機構を使用して、自分の選択を入力することができる。選択の受信に応答して、知識検索システムは、選択を記憶してもよく（ブロック２６０）、別の検索を実行してもよく（例えばアドバイザーを郵便番号の近くに表示等、ブロック２７０）または開発者ユーザをエンティティウェブページにリダイレクトしてもよい（例えばイベント詳細の表示等、ブロック２８０）。

一実施形態では、ブロック２４０で第１検索結果セットを表示することに応答して、知識検索システムは、ブロック２５５で、開発者ユーザから第２入力（例えば１つまたは複数の新しい文字）を受信することができる。第２入力の受信に応答して、プロセスはブロック２３０に戻り、図示のように継続することができる。

本開示の実施形態によれば、マーケタは、知識検索システムによって強化され改良された機能性を提供される。一実施形態では、知識検索システムは、１つまたは複数のマーケタに、マーケタユーザがその検索経験を調整し、対応する検索結果を改良することを可能にする特徴および機能を提供する。一実施形態では、知識検索システムは、マーケタユーザがその品質を改良するために検索結果を調整することを可能にする分析に基づいてうまく調整された検索結果をマーケタユーザに提供する。一実施形態では、これは、検索性能の理解を生成することに基づくことができる。

一実施形態では、知識検索システムは、検索結果が返されるまたは表示される方法を変更する能力をマーケタユーザに提供する。従来、検索結果の表示方法を変更するには、開発者がＵＩまたはＡＰＩ呼び出しを変更する必要があった。しかし、頻繁に変更を行うと、非常に面倒な作業になる。

一実施形態では、知識検索システムは、ＡＰＩ呼び出しを「ダム（ｄｕｍｂ）」にする。一実施形態では、どのフィールドを検索すべきか、どのエンティティを検索すべきか、どのランキングを使用すべきか等に関するすべてのロジックを実行する代わりに、知識検索システムは、そのロジックをＡＰＩ呼び出しの背後に移動させる。一実施形態では、次に、知識検索システム内で、マーケタユーザは知識検索システムインタフェースを使用して検索結果の詳細を制御することができる。一実施形態では、知識検索システムによって実行される検索アルゴリズムは、図３のロジック図に示すように、クライアント側からＡＰＩの背後（例えば、フロントエンド開発者ユーザには見えない）に移動する。

一実施形態によると、知識検索システムは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔライブラリと、「より簡単な」クエリを容易にするための検索ＡＰＩと、検索ＡＰＩの構成および分析を可能にするための改良インタフェース（例えば、ダッシュボードを介して表示するように構成された知識検索インタフェース）とを含む。

一実施形態では、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔライブラリは、検索経験を構築することを容易にする。一実施形態では、ユーザ（例えば開発者ユーザ、マーケタユーザ等）は、入力、セクションヘッダおよび結果カードを提供することができ、知識検索システムのＪａｖａＳｃｒｉｐｔライブラリは、検索結果を示し、ユーザインタラクションを管理する。一実施形態では、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔライブラリは、さらなるレビューおよび分析のために、分析を知識検索システムに自動的に送り返すことができる。

一実施形態では、知識検索システムは、エンドユーザが情報の集合（「知識グラフ」とも呼ばれる）の多数のフィールドおよび多数のエンティティを単一のＡＰＩ呼び出し（例えばエンドユーザシステムによる単一の指示に応答する単一の検索動作）で検索することを可能にする検索ＡＰＩを含むことができる。一実施形態では、知識検索システム１００の検索経験管理構成要素１２０はマーチャントシステム１０１によって使用されて、単一ＡＰＩ呼び出しで検索される複数の入力フィールドおよびエンティティタイプによって定義される検索経験インタフェースを構成することができる。一実施形態では、知識検索システムは、１つまたは複数のＡＰＩフィルタを使用して、エンドユーザが検索経験インタフェースに関与して、単一ＡＰＩ呼び出しで多数のフィールドおよび多数のエンティティにわたって検索を実行できるようにしてもよい。一例では、ＡＰＩ呼び出し自体は「ダム（ｄｕｍｂ）」であり、以下の構造例に従って構造化することができる。

いくつかの実施形態では、知識検索システム１００は、マーチャントシステム１０１が、検索クエリ１７２に応答してエンドユーザシステム１７０に表示されるキュレートされた検索結果を含む１つまたは複数の検索経験インタフェースを生成することを可能にする。一実施形態では、検索経験インタフェース（「思考経験」または「思考経験インタフェース」とも呼ばれる）は、検索クエリの一部としてエンドユーザシステムから検索用語を受信するように構成された入力フィールド（例えばマーチャントシステム１０１からの入力に基づいて識別される）の集合を含むことができる。いくつかの実施形態では、異なる検索経験インタフェースを、マーチャントウェブサイトの異なるウェブページに対して作成することができる。例えば、マーチャントユーザは、マーチャントストアロケータウェブページのための第１検索経験インタフェース、マーチャントメニューアイテムファインダウェブページのための第２検索経験インタフェースおよびマーチャントイベントカレンダーウェブページのための第３検索経験インタフェースを作成することができる。実施形態によれば、マーチャントシステム１０１は、検索経験管理構成要素１２０を使用して多数の異なる検索経験インタフェースを作成し、マーチャントシステム１０１の複数のウェブページを介して配備され、エンドユーザシステム１７０によって使用される。

一実施形態では、１つまたは複数の異なるデータタイプを使用して、多数の異なる入力フィールドを含む検索経験インタフェースを生成することができる。いくつかの実施形態では、検索経験インタフェースを定義するために使用することができる例示的なデータタイプは１つまたは複数の入力フィールドである。一実施形態では、入力フィールドは、検索可能な属性のグループである。一実施形態では、検索経験インタフェースの１つまたは複数の入力フィールドを使用して、ウェブページを介して入力される検索クエリに関連するテキストの入力を制御および管理することができる。例えば入力フィールドは、ロケーションセレクタまたは知識グラフ全体の検索（すなわち情報の収集）であり得る。いくつかの実施形態では、各検索経験インタフェースは、複数の入力フィールドを含み得る。

いくつかの実施形態では、検索経験インタフェースの入力フィールドは１つまたは複数のパラメータを含むことができる。一実施形態では、パラメータは、対応する入力フィールド内で横断的に検索することができるデータのタイプを表す。一実施形態では、各入力フィールドは、少なくとも１つのパラメータを含む。パラメータの例には、名前、エンティティタイプ（例えば特殊性、条件等）、アドレス等がある。

図４は本開示の実施形態に係る知識検索システムによって生成される検索経験インタフェース４００の例を示す。図示のように、検索経験インタフェース４００は、入力フィールドカテゴリ（例えば場所、提供者、専門等）に関連する１つまたは複数の検索用語を受信するように構成された多数の入力フィールド（例えば「位置」入力フィールド４１０および「プロバイダ」入力フィールド４２０）を含む。一実施形態では、各入力フィールド４１０、４２０について、エンドユーザは、多数の異なるパラメータ４１２、４２２に関連する１つまたは複数の検索用語を選択または入力することができる。例えば、位置入力フィールド４１０は、第１パラメータセット４１２（例えば、パラメータ１、パラメータ２、パラメータ３）に対する検索基準の入力を可能にするように構成され、プロバイダ入力フィールド４２０は、第２パラメータセット４２２（例えばパラメータＸ、パラメータＹ、パラメータＺ）に対する検索基準の入力を可能にするように構成される。例えば検索動作ボタン４３０とのインタラクションのような単一の検索動作を介して単一の検索の実行が開始され得る。単一の検索は、図示された検索経験インタフェース４００に対してまたは複数の入力フィールドのパラメータに対して提供された検索用語（例えば検索基準等）に対して実行することができる。与えられた入力フィールドは任意の数のパラメータに関連付けることができ、任意の数の入力フィールドを使用して検索経験インタフェースを生成することができることに留意されたい。

図５は、本開示の知識検索システムによる検索経験インタフェースの生成例を示す。図５に示すように、マーチャントシステム（例えばマーチャントシステムＡＢＣ５０１）は、知識検索システム５００とインタラクトして、マーチャントシステムＡＢＣ５０１に関連する１つまたは複数のウェブページまたは他のインタフェースと共に使用するための検索経験インタフェースを生成する。この例では知識検索システム５００は、「プロバイダの検索」検索経験タイプを生成する。一実施形態によると、マーチャントシステムＡＢＣ５０１は、「プロバイダの検索」検索経験インタフェースに含まれる入力フィールドとして「位置」入力フィールド(すなわち図５の入力フィールド１)と「プロバイダ」入力フィールド(すなわち図５の入力フィールド２)入力フィールドとを選択する。一実施形態によると、マーチャントシステムＡＢＣ５０１は、入力フィールドの各々（入力フィールド１および入力フィールド２）に関連付けるために１つまたは複数のパラメータを選択する。この例では、「都市、郵便、場所」パラメータフィールドが位置入力フィールドに関連付けられている。さらに、入力フィールド２は、プロバイダタイプ、条件、専門、プロバイダ名および慣用名のパラメータに関連付けられている。有利なことに、一実施形態では、パラメータを使用して、対応する入力フィールドとの関連付けによって検索経験を改良することができる。一実施形態では、入力フィールドおよび対応するパラメータは、検索経験インタフェースを介してエンドユーザシステムに表示される。エンドユーザは、各入力フィールドに対して１つまたは複数の検索用語を入力または選択して、知識検索システムによる処理のために検索クエリを送信することができる。

一実施形態によると、「プロバイダの検索」検索経験に関連する検索経験インタフェースは、マーチャントシステムＡＢＣ５０１に関連する１つまたは複数のウェブページまたはアプリケーションページを介してエンドユーザシステムに提示することができる。エンドユーザでは検索経験インタフェースを介して多数の入力フィールドに情報を入力することで、検索クエリを生成できる。一実施形態によると、知識検索システム５００は、検索クエリに対応する１つまたは複数の検索結果（例えば検索結果セット）を返すことができる。

上述のように、一実施形態では、検索経験は１つまたは複数の入力フィールドを有することができる。別の実施形態では、検索経験インタフェースは入力フィールドなしで定義され確立され得る。一実施形態では、入力フィールドを１つのパラメータに関連付けることができる。例えばマーケタユーザは、開発者ユーザと作業することなく、入力フィールドの動作を調整できる。例えばマーケタユーザは、第２検索可能入力フィールドを検索経験インタフェースに追加することができる。一実施形態では、知識検索システムは、各入力フィールドに関連するクエリ分析を生成および処理して、入力フィールドを使用して実行される検索クエリに関連する分析データを生成することができる。

上述のように、マーチャントシステムは、入力フィールドを設定する際に、入力フィールドに含めるパラメータのセットを選択することができる。一実施形態では、分析を見るとき、マーチャントシステムは、ＡＰＩを介して含まれるパラメータのセットおよび１つまたは複数の追加の「フィルタ」を使用することができる。例えば、ユーザが分析データを収集するために知識検索システムを使用する場合、入力フィールドは使用されず、１つまたは複数のパラメータ（例えばフィルタ等）は、インタフェースを介して提示され得る。

一実施形態では、１つまたは複数のパラメータは、ユーザインタフェースのカラーによって識別されてもよい。マーチャントシステムは、１つまたは複数の入力フィールドに関連して表示されるパラメータ（フィルタ）を、均一なカラースキームで構成することができ、パラメータはマーチャントシステムの複数の異なるウェブページにわたって同じカラーを有する。

いくつかの実施形態では、知識検索システムは、プログラムライブラリ（例えば、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔライブラリ）、構成および分析のためのユーザインタフェースおよび複数のＡＰＩエンドポイントを含むことができる。いくつかの実施形態では、プログラムライブラリを使用して、検索経験および対応する検索経験インタフェースを構築することができる。いくつかの実施形態では、マーチャントシステムは、入力、セクションヘッダおよび結果カードを与えられ、ライブラリは結果とユーザインタラクションを示すことを扱う。さらに、このプログラムライブラリは、分析を知識マネージャ１６８に送り返すことができる。

いくつかの実施形態では、知識検索システムに関連するデータベースに記憶されたデータは、作成された検索経験に基づいて、エンドユーザシステムがユーザデバイスを介して検索クエリを送信したことに応答して、マーチャントシステムに関連付けられたウェブサイトに自動的に同期され得る。

図６Ａは、マーチャントユーザが１つまたは複数の検索経験タイプおよび検索経験インタフェースを管理、変更、作成および更新できるように構成された知識検索システムの例示的なインタフェースを示す。図示されるように、マーチャントシステムを表すマーチャントユーザ（例えばマーチャントＡＢＣ）は、知識検索システムにログインして、マーチャントシステムのアカウントに関連する１つまたは複数の検索経験の表示を見ることができる。この例に示すように、マーチャントＡＢＣには４つのアクティブな検索経験がある。「医師の検索」検索経験、「病院の検索」検索経験、「在宅ケアとホスピスの検索」検索経験、「保険プランの検索」検索経験だ。検索経験ごとに、検索経験名またはラベルと、１つまたは複数の対応する入力フィールドが表示される。一実施形態では、各入力フィールドは、マーチャントシステムによって選択されるか、または知識検索システムによって設定されるデフォルトパラメータのいずれかである１つまたは複数のパラメータを有することができる。

図６Ｂは、マーチャントシステムが新しい検索経験を生成または作成することを可能にするために知識検索システムによって生成された例示的インタフェースを示す。一実施形態では、マーチャントユーザは、予め構築されたテンプレートのリストまたは例示的な検索経験（例えば「全エンティティファインダ」テンプレート、「医師ファインダ」テンプレート、「イベントカレンダー」テンプレート、「金融アドバイザファインダ」テンプレート、「メニュー項目ファインダ」テンプレート、「近距離サービスファインダ」テンプレートおよび「ストアロケータ」テンプレート等）から新しい検索経験を選択するか、またはカスタム検索経験（例えば「カスタム検索経験」テンプレート等）を作成するためのオプションを選択することができる。一実施形態では、検索経験テンプレートの選択に応答して、知識検索システムは対応するテンプレートを提供する。

一実施形態では、マーチャントユーザが「カスタム検索経験」テンプレートを選択する場合、知識検索システムは、マーチャントユーザに対して、検索経験名、検索経験またはＡＰＩキー、検索経験の説明およびカスタム検索経験を使用して送信されたエンドユーザクエリに応答して検索される１つまたは複数のエンティティタイプのリストを含む、カスタム検索経験に関連する情報を選択するように求める催促を提供する。構築済みの検索経験またはカスタム検索経験の選択に続いて（図６Ｃに示すように）、知識検索システムは、検索経験インタフェースまたはページを生成する。

図６Ｄは、マーチャントユーザが検索経験をレビューおよび管理することを可能にするように構成された知識検索システムによって生成された例示的なインタフェースを示す。図示のように、知識検索システムは、検索経験に関連する設定（例えば照会する情報エンティティの名前、説明、リスト等）および検索経験インタフェースの対応する入力フィールドを提示する。この例では、入力フィールド１は、「位置」パラメータを有する「位置」入力フィールドである。入力フィールド２は、「医師名」、「状態」、「専門」、「言語」、「診療名」および「症状」パラメータを含む一連のパラメータを有する「プロバイダ」入力フィールドである。図６Ｄに示すように、知識検索システムは、検索経験の「ライブプレビュー」を表示し、ここで、マーチャントユーザは、入力フィールドとインタラクトしてクエリを実行して検索結果を得ることによって、検索経験を試験することができる。図示されるようにマーチャントシステムは、知識検索システムのインタフェースを介して、新しい入力フィールドを追加したり、検索経験に関連する既存の入力フィールドを削除したりすることができる。一実施形態では、マーチャントシステムは、各入力フィールドに関連するパラメータを追加または削除することができる。

図６Ｅは、マーチャントシステムが検索経験を編集または修正することを可能にするために知識検索システムによって生成された例示的なインタフェースを示す。この例では、マーチャントシステムは、インタフェースとインタラクトして、「プロバイダ」入力フィールドに関連するパラメータの設定を構成する。図示されるように、各パラメータに関連する戻り値及び誤植（または「誤字」）許容差を設定することができる。一実施形態には、特定の入力フィールドなしで検索経験をカスタマイズできる。この「空の」検索経験には、エンドユーザが検索クエリを送信できるようにするための汎用または非特異的な検索フィールドが含まれる。

いくつかの実施形態では、知識検索システム１００は、エンドユーザの検索クエリを記憶し（１つまたは複数のデータベースを介して）、それらを分析としてマーチャントシステムに提示することができる。一実施形態によると、知識検索システム１００は、マーチャントシステム１０１が検索経験に関する分析を構成し、表示することを可能にすることができる。一実施形態では、知識検索は、「検索」タブの下のタブを介して提供されてもよい。一実施形態では、マーチャントユーザは、図７Ａに示すように、新しい検索例をセットアップし、どのエンティティタイプおよびフィールドが検索されるかを決定し、照合ロジックを識別し、検索結果がランク付けされるべき方法を構成することができる（例えば検索例の分析等）。図７Ｂは、例示的な検索バーの構成に関する例示的なインタフェースを示す。

一実施形態では、知識検索システムによる検索バー例は、分析情報および構成情報を含み得る。分析情報の例には、次の１つまたは複数が含まれる。１）ヒーローナンバ（例えば検索総数、結果の平均数、平均応答時間、結果までの時間等）、２）一定期間のハイレベルメトリック（例えばプラットフォーム（例えば電話、タブレット、デスクトップ等）別の一定期間の検索数、平均応答時間等）、３）頻繁に選択されるオプションまたは一般的に選択されるオプションのリスト、４）頻繁にまたは一般的に選択されるクエリのリスト（タイプされたすべての文字が提示されるわけではない圧縮されたクエリであって、結果なしで最も多く、選択された結果なしで最も多いものを提示する）。

一実施形態では、例示的な構成情報は、以下の１つまたは複数を含み得る。１）検索可能な属性、２）ＡＰＩキー、アンサーボックスキー、セクション内のグループ結果等の他の構成可能な設定等。一実施形態では、知識検索システムは、以下の特徴のうちの１つまたは複数をマーチャントマーケタユーザに提供することができる。１）機能性をタイプしたときに検索、２）多数のエンティティおよび属性にわたる単一の検索、３）高速および効率的な検索、４）所定の使用ケースに応じてカスタマイズされたまたはカスタマイズ可能な経験。一実施形態では、知識検索システムは、消費者またはエンドユーザからの直接的なフィードバックの少なくとも一部に基づいて以下の分析のうちの１つまたは複数をマーケタユーザに提供することができる１）エンドユーザがどのように検索するかの説明、２）エンドユーザが関心を持っていることの説明、３）検索を改良する機会の特定、４）ビジネス慣行を改善する機会の特定。

実施形態によれば、ユーザは、情報技術担当者に依存する従来のシステムと比較して、より大きな程度の制御を有する。例えば、ユーザは開発者や追加のＩＴリソースを必要とせずに、表示内容を構成し結果を変更できる。図８は本開示の実施形態に係る知識検索システムによって生成される例示的なインタフェースを示す。図８は複数の検索例（例えば使用可能なすべての検索例）の図に関する例示的なインタフェースを示す。

一実施形態では、知識検索システム（例えば図１に示す知識検索システム１００のエンティティタイプマネージャ１１０等）は、マーチャントシステムが１つまたは複数の関係タイプによって関連付けられた複数のエンティティタイプ（例えばカスタムまたはシステム定義等）を含む知識グラフを確立することを可能にする。知識グラフは、マーチャントシステムに関連するエンティティタイプの１つまたは複数のデータフィールドに維持され、更新され、記憶されるマーチャントシステムに関連するデータに情報を表す。一実施形態では、知識グラフの第１エンティティタイプへの更新は、多数のエンティティタイプ間で定義された関係タイプに基づいて知識グラフ内の１つまたは複数の他のエンティティタイプに分配することができる。

図９Ａは、本開示の実施形態に係るマーチャントシステムに関連する知識グラフの更新を管理するために、多数のエンティティタイプを関連付ける関係タイプを生成する方法９００のフロー図を示す。方法９００はハードウェア（例えば処理デバイス、回路、専用ロジック、プログラマブルロジック、マイクロコード、デバイスのハードウェア、集積回路等）、ソフトウェア（処理デバイスにおいて動作または実行可能な命令等）またはそれらの組み合わせである。いくつかの実施形態では、方法９００は、図１の知識検索システム１００のエンティティタイプマネージャ１１０によって実行される。特定の順序で示されるが、特に指定がない限り、プロセスの順序は変更できる。したがって、例示された実施形態は例としてのみ理解されるべきであり、例示されたプロセスは異なる順序で実行することができ、いくつかのプロセスは並行して実行することができる。さらに様々な実施形態では、１つまたは複数のプロセスを省略することができる。したがって、すべての実施形態においてすべてのプロセスが必要とされるわけではない。その他のプロセスフローも可能である。

図示のように動作９１０において、プロセスロジックは、マーチャントシステムに関連する第１エンティティタイプを生成し、第１エンティティタイプは、マーチャントシステムに対応する第１データを含む１つまたは複数の第１データフィールドを含む。一実施形態では、第１エンティティタイプは、カスタムエンティティタイプ（例えばマーチャントシステムによって確立され、構成される）または組み込みもしくはシステム定義のエンティティタイプであり得る。第１エンティティタイプは、マーチャントシステムに関連するデータ（例えばデータ値等）を含む１つまたは複数のデータフィールドを含むことができる。

動作９２０において、プロセスロジックは、マーチャントシステムに関連付けられた第２エンティティタイプを生成し、第２エンティティタイプは、マーチャントシステムに対応する第２データを含む１つまたは複数の第２データフィールドを含む。上述のように第２エンティティタイプは、カスタムエンティティタイプまたはシステム定義のエンティティタイプである。第１エンティティタイプと同様に、第２エンティティタイプは、マーチャントシステムに関連するデータを記憶するための１つまたは複数のデータフィールドを含むように構成される。第１エンティティタイプ（例えば「レストラン」エンティティタイプ等）および第２エンティティタイプ（例えば「メニュー」エンティティタイプ等）の例を図９Ｂに示す。

動作９３０において、プロセスロジックは、第１エンティティタイプと第２エンティティタイプとの間の関係を確立し、ここで、第１データの少なくとも第１部分は、第２データの少なくとも第２部分と一致する。一実施形態では、関係は複数のエンティティタイプをリンクまたは関連付ける関係タイプによって定義される。例えば、図９Ｂに示すように、「Ｏｆｆｅｒｅｄ ａｔ」関係タイプは、第１エンティティタイプ（「レストラン」）と第２エンティティタイプ（「メニュー」）のと間の定義された関係を確立する。一実施形態では、関係タイプは、多数のエンティティタイプ間の関連の性質を定義し、エンティティタイプの更新に応答して更新される追加のエンティティタイプを識別するために使用することができる。一実施形態では、関係タイプは、複数のエンティティタイプがデータを共有すること（例えば多数のエンティティタイプのデータフィールドの少なくとも一部が互いに一致する）を表すことができる。

動作９４０において、プロセスロジックは、マーチャントシステムから、第１エンティティタイプの第１データの第１部分に対する更新を受信する。一実施形態では、第１データの第１部分に対する更新は、エンティティタイプの１つまたは複数のデータフィールドの１つまたは複数のデータ値の削除、修正、追加、再フォーマット、変更等を含むことができる。一実施形態では、第１エンティティタイプへの更新は、マーチャントシステムと知識検索システムとの間の通信またはインタラクションを介して実行することができる。

動作９５０において、プロセスロジックは、第１データへの更新を含む第１更新エンティティタイプを生成する。一実施形態では、第１更新エンティティタイプは、マーチャントシステムに関連して生成され、記憶される。

動作９６０において、第１エンティティタイプと第２エンティティタイプとの間の関係を考慮して、プロセスロジックは、第２エンティティタイプの第２データの第２部分を更新して、第２更新エンティティタイプを生成する。一実施形態では、プロセスロジックは、第１エンティティタイプへの更新に応答して、第１エンティティタイプと第２エンティティタイプを含む１つまたは複数の他のエンティティタイプとの間の関係タイプを識別することができる。プロセスロジックは、関係タイプを使用して、第１エンティティタイプのデータの少なくとも一部と第２エンティティタイプのデータとの間の一致を識別することができる。一実施形態では、この点に関して、関係タイプを使用して、第１エンティティタイプへの更新を考慮して第２エンティティタイプを更新するかどうかを決定することができる。エンティティタイプ（例えば第１エンティティタイプ等）は、図９Ｃの例に示すように、１つまたは複数の異なる関係タイプによって複数の他のエンティティタイプに関連付けることができることに留意されたい。有利には、マーチャントシステムによる単一のインタラクション（例えば第１エンティティタイプの第１データの更新等）を介して、マーチャントシステムに関連する知識グラフ内のエンティティタイプをリンクする関係タイプの観点から、１つまたは複数の他のエンティティタイプ（例えば第２エンティティタイプ等）を更新して、更新データを含めることができる。一実施形態では、これは有利には、マーチャントシステムが更新を開始して、単一の記憶された場所（例えば第１エンティティタイプ等）で行い、更新を知識グラフ内の他のエンティティタイプに分配して「プッシュ（ｐｕｓｈ）」させることを可能にする。

動作９７０において、プロセスロジックは、第１更新エンティティタイプおよび第２更新エンティティタイプをデータストアに記憶する。一実施形態では、プロセスロジックは、第１更新エンティティタイプおよび第２更新エンティティタイプを１つまたは複数のサードパーティシステム（例えば図１のビジネスリスティングプロバイダシステム１８０）に分配することができる。有利には、第１エンティティタイプへの更新は、確立された関係に基づいて別のエンティティタイプにリンクされ、共有され得る。さらに、更新エンティティタイプは、１回の更新（例えば第１エンティティタイプへの更新）で別のエンティティタイプに更新され、複数の異なる位置のマーチャントに関連する情報が更新されるように、多数の異なるサードパーティシステム（例えば検索エンジン、ウェブサイト等）に分配できる。

図９Ｂ～図９Ｃは、マーチャントシステムとのインタラクションを可能にし、カスタムエンティティタイプを生成および管理するために、知識検索システムによって生成されたインタフェースの例を示す。図９Ｂ～図９Ｃに示す様々なインタフェース例は、以下により詳細に説明するように、知識検索システムに関連する様々な特徴および機能を示す。

一実施形態では、知識検索システムは、多数の異なる基本タイプ（例えば人、場所、サービス等）に関連する多数の組み込み（例えばシステム定義等）エンティティタイプを含むことができる。一実施形態では、システム定義エンティティタイプは、バーティカルに特化することができる（例えば人と医師、場所と医療専門家、サービスと医療処置等）。一実施形態では、システム定義は、パブリッシャネットワークに結合する知識検索システムに応答して確立される。

一実施形態では、知識検索システムは、システム定義エンティティタイプおよびカスタムエンティティタイプを提供する。一実施形態では、知識検索システムは、エンティティタイプ（システム定義またはカスタムのいずれか）が他のエンティティタイプに構築できるようにする継承機能を提供する。一例では知識検索システムは、エンティティタイプを分類して、組織がスタッフ、エグゼクティブ、エンジニア等でセットアップされている、組織のためのすべての人のエンティティを取得する検索クエリ例に対する「回答」（すなわち検索結果）を可能にすることができる。

一実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムがエンティティタイプに関するデータを記憶し、多数のエンティティタイプ間の関連する関係タイプを確立することによって、エンティティタイプがどのように関連するかを定義することを可能にする。例えば第１エンティティタイプ（「医師」）は、第１関係タイプ（「ｗｏｒｋｅｄ ａｔ」）によって第２エンティティタイプ（「位置」）に関連付けられて、複数のエンティティタイプをリンクまたは関連付けることができる。さらに、この例では、第１エンティティタイプ（「医師」）は、第１エンティティタイプと第３エンティティタイプとをリンクするために、第２関係タイプ（「専門」）によって、第３エンティティタイプ（「医療処置」）と関連付けることができる。この例では、知識検索システムは、以下の関係を確立するために識別された関係タイプを考慮して多数のエンティティタイプ間のマッピングまたは関連を生成する医師はある場所で「勤務し」、医療処置を「専門とする」。一実施形態では、知識検索システムは、カスタムエンティティタイプを（マーチャントシステムに向けて） 追加することができ、マーチャントシステムが知識検索システムとどのようにインタラクトするかを監視および観察して、マーチャントシステムがカスタムエンティティタイプおよびエンティティタイプ間の関係をどのように管理するかを追跡することができる。

いくつかの実施形態では、マーチャントシステムは、カスタムエンティティタイプおよび多数のエンティティタイプ（例えばカスタムまたは組み込みエンティティタイプ等）間の関係を作成することができる。例えば、図９Ａにおいてマーチャントシステムは、エンティティタイプおよび対応する関係タイプを管理するために知識検索システムとインタラクトすることができる。一例では、マーチャントシステムは第１エンティティタイプ（「レストラン」）と第２エンティティタイプ（「メニュー」）との間に関係（「Ｏｆｆｅｒｅｄ ａｔ」）を確立することができる。一実施形態では、第１エンティティタイプおよび第２エンティティタイプは、システム定義エンティティタイプ、カスタムエンティティタイプまたはそれらの組み合わせであり得る。

図９Ｂは、本開示の実施形態に従って生成された関係によって互いにリンクされたエンティティタイプのセットの例を示す。一実施形態では、知識検索システムは複数のエンティティタイプ（例えば「オファー」、「レストラン」、「イベント」、「ジョブ」、「メニュー」、「メニュー項目」）を確立し、エンティティタイプの異なる対の間に複数の関係（例えば「Ｏｆｆｅｒｅｄ ａｔ」、「Ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｔ」、「Ｐｒｏｍｏｔｅｄ ａｔ」、「Ａｖａｉｌａｂｌｅ ｏｎ」、「Ａｖａｉｌａｂｌｅ ａｔ」）を確立する。例えば「ジョブ」というエンティティタイプはシステム定義エンティティタイプで、「オファー」というエンティティタイプはカスタムエンティティタイプである。一実施形態では、マーチャントシステムは、特定のレストランに対する限られた時間のオファーのためのカスタムエンティティタイプを作成することができる。これらの期間限定のオファーは、特定のレストランで提供される特定のメニュー項目の割引であり得る（例えばハンバーガーを購入するとフライドポテトが無料になる等）。マーチャントシステムは、どのレストラン（例えばレストランエンティティタイプとオファーエンティティタイプとの間の関係）がそのオファーを（例えばすべて、サブセット等）提供し、どのメニュー項目がそのオファーに含まれるか（例えばメニュー項目とオファーとの間の関係）を定義することができる。

いくつかの実施形態において、オファーが変更された場合（例えばハンバーガーを購入するとソーダが無料になる等）、マーチャントシステムは、対応するエンティティタイプ（例えばオファーエンティティタイプ）を更新することができる。例えばマーチャントシステムが「オファー」エンティティタイプのオファーを変更した場合、エンティティタイプ間に確立された関係により、そのオファーが提供されるレストランおよびメニュー項目に関連して、そのオファーが自動的に変更される。

一実施形態では、マーチャントがメニュー、期間限定オファーおよびレストラン位置について異なるファーストパーティウェブページを有する場合、その情報は全てのウェブページにわたって自動的に更新され得る。一実施形態では、マーチャント情報は、マーチャントシステムに関連する１つまたは複数のエンティティタイプにわたって、知識検索システムの１つまたは複数のデータベースで更新することができる。例えば、メニューを更新して新しい期間限定オファーを表示し、オファーが提供される特定のレストランの場所を更新して（例えば対応するＡＰＩを介して）新しいオファーを表示し、期間限定オファーのウェブページを更新して表示できる。他の実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムによる情報タイプの更新に応答して、例えば対応するＡＰＩを介して、サードパーティウェブサイト（例えばオンラインリスティングパブリッシャ、検索エンジン等）にわたって情報を更新することができる。図１０は本開示の実施形態に係るマーチャントシステムがカスタム情報タイプを作成、更新および管理することを可能にする、知識検索システムによって生成された例示的インタフェースを示す。一実施形態では、知識検索システムは、単一方向リンクされたカスタムフィールドタイプをスタンドアロンとしてまたは他のプロパティを含むカスタムフィールドタイプの一部として使用して、エンティティタイプを関連付ける関係タイプを生成することができる。一実施形態では、知識検索システムは、顧客のフィードバックおよび観察に基づくシステム定義のエンティティタイプおよび関係を含む。例えば、知識検索システムは、限定されるものではないが、以下のものを含む例示的な分析に関する情報を提供するように構成される。顧客が知識検索システムにエンティティを追加することを動機づけるものはなにか、ある情報が別のエンティティタイプのプロパティではなくエンティティタイプである必要があるのはいつであるか、様々なマーチャントシステムが知識検索システムで生成、使用、保存するエンティティタイプはなにか、関係タイプが知識検索システムでどのように使用されるか、関係タイプをエンティティタイプに変換して追加データを含めることができるかどうかまたは関係タイプがエンティティタイプのプロパティであるかどうか、顧客が自身のエンティティに関して保存したいことに関連してマーチャントシステムが保存するデータ、マーチャントシステムが下流のエンドユーザ向けサービスでエンティティタイプをどのように使用するか。

一実施形態では、カスタムエンティティタイプを使用して、知識検索システムにおけるデータの記憶を可能にし、マーチャントシステムが、知識ページ、コンサルティングページ、知識検索、リスト、レビューおよび分析等の１つまたは複数の他の例示的なシステムおよび機能とともにカスタムエンティティタイプを使用できるようにすることができる。

一実施形態では、知識検索システムはカスタムエンティティタイプと組込みエンティティタイプとの間の互換性を提供することができる。例えばマーチャントシステムユーザが「車両」という名前のカスタムエンティティタイプを追加し、続いて知識検索システムが「車両」の組み込みタイプを追加する場合、知識検索システムは、マーチャントシステムが組み込みタイプの機能を移行または利用できるようにすることができる。一実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムがそのアカウントにおいてどのエンティティタイプが有効にされているかを管理することを可能にする。一実施形態では、知識検索システムは、他のマーチャントシステムがカスタムエンティティタイプを作成する方法に関する履歴データに基づいて、推薦カスタムエンティティタイプを顧客に提供することができる。いくつかの実施形態では、マーチャントシステムは、そのブランドを特有にするすべてを反映するために、例えば、期間限定のオファー、ディーラーグループまたは製品発売に関する記録等のカスタム記録を作成することができる。一実施形態では、新規従業員の追加または新規特別オファーの作成に応答して、知識検索システムは、対応するすべての関係を更新することができる。一実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムによって提供される情報の変化に応答して１つまたは複数の接続された検索経験を更新することができる。

いくつかの実施形態では、マーチャントシステムは、１つまたは複数のサードパーティウェブサイトまたはアプリケーションによってサポートされないカスタムエンティティタイプを作成することができる。いくつかの実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムによって要求されたカスタムエンティティタイプをレビューし、１つまたは複数のサードパーティのウェブサイトまたはアプリケーションによってサポートされる代替の組込みエンティティタイプを推薦することができる。このような場合、マーチャントシステムは、カスタムエンティティタイプのすべてのデータを組み込みエンティティタイプに移行し、そのデータとエンティティタイプをサードパーティのウェブサイトおよびアプリケーションと同期することを選択できる。他の実施形態では、知識検索システムは、カスタムエンティティタイプからサポートされる組み込みエンティティタイプにすべてのデータを移行し、関連データをサードパーティのウェブサイトまたはアプリケーションに同期させることができる。

他の実施形態では、知識検索システムは、サードパーティウェブサイトまたはアプリケーションのデータ構造を変更して、カスタムエンティティタイプのサポートを可能にすることができる。そのような実施形態では、サードパーティのウェブサイトが構造を変更できないように、カスタムエンティティタイプを 「ロック（ｌｏｃｋ）」 することができる。他の実施形態では、知識検索システムは、特定のマーチャントシステムのエンティティタイプを評価し、それらのエンティティタイプを類似のマーチャントシステムに推薦する。いくつかの実施形態では、推薦は、マーチャントシステムに代わってそのようなデータを管理する適用可能なマーチャントユーザへの通知の送信を可能にするために作成される推薦ルールに基づいて行われてもよい。

一実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムが１つまたは複数のカスタムエンティティタイプを作成、更新または削除することを可能にするカスタムエンティティタイプに関する機能を提供する。一実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムがマーチャントシステムアカウント内のエンティティタイプを表示、有効化または無効化することを可能にする。

本開示の実施形態によれば、知識検索システムは、マーチャントアカウントまたはサブカウントに固有のカスタムエンティティタイプを提供することができる。一実施形態では、マーチャントシステムは、カスタムエンティティタイプに関連する１つまたは複数のフィールドを定義することができる。一実施形態では、カスタムエンティティタイプは、１つまたは複数のサービス（例えば情報の編集、承認、スケジュールされた更新、テンプレート、アップロード、エクスポート、知識検索システムＡＰＩ、ライブＡＰＩ、ＭＬプロファイル、カスタム目標、高度なフィルタ等）を介して利用可能であり得る。

一実施形態では、知識検索システムは、エンティティタイプが特定のカテゴリ（例えば業務別等）によって定義されることを可能にするように構成されたフィールドレジストリを提供してもよい。一例として、フィールドは、パブリッシャフィールドのようなサブスクリプション機能に基づいて処理され得る。一実施形態では、知識検索システムは、ユーザがカスタムフィールドタイプおよびカスタムフィールドをサブアカウントで使用できるようにする機能をサポートする柔軟性を提供する。

一実施形態では、知識検索システムは、情報スキーマの管理およびエンティティタイプの管理を提供する。一実施形態では、情報スキーマは、各エンティティタイプ（例えば組み込みエンティティタイプおよびカスタムエンティティタイプ等）が対応するプロパティのセットを有するようにエンティティタイププロパティを確立することによって管理される。一実施形態では、カスタムエンティティタイプについて、マーチャントシステムは、例えば、以下の例示的なプロパティ、名前、ＡＰＩ名、説明、エンティティタイプグループ、サブアカウントへの可用性、エンティティータイプアイコン、マーチャントシステムデータ、表形式でのエンティティタイプの表現、フィールド等の１つまたは複数のプロパティを制御することができる。

一実施形態では、カスタムエンティティタイプに関連する１つまたは複数の「フィールド」は、知識検索システムを使用するマーチャントシステムによって定義され得る。一実施形態では、エンティティタイプを作成した後、マーチャントシステムは利用可能なフィールドのリストを表示し、エンティティタイプに追加する１つまたは複数のフィールドを選択することができる。例えば、デフォルトでは、エンティティタイプにエンティティタイプ識別子（ＩＤ）フィールドと名前フィールドとを含めることができる。

一実施形態では、カスタムエンティティタイプの追加フィールドについて、マーチャントシステムは、以下のアクションの１つまたは複数を実行することができる。１）フィールドがそのタイプに必要かどうかを指定する（例えばすべてのインタフェースにわたって必要なフィールドの集中化された概念が採用され得る）、２）「追加」画面にフィールドを表示するかどうかを指定する。

一実施形態では、マーチャントシステムは、アカウント内の利用可能なエンティティタイプを表示し、有効または無効にすることができる。一実施形態では、以下の態様を考慮することができる。１）エンティティタイプがマーチャントシステムによって設定可能であるかどうかを決定する（例えば、マーチャントユーザが「エンティティタイプの管理」テーブルでそれを表示して、有効または無効にできるかどうかを決定する）、２）設定可能な場合は、アカウントでエンティティタイプが使用可能か使用禁止かを決定する（例えばマーチャントシステムがエンティティタイプのインスタンスを追加するかどうかを決定する）、３）有効になっている場合は、アカウントのプライマリタイプがどのエンティティタイプかを決定する（例えばデフォルトのタイプを決定する）。

一実施形態では、エンティティタイプが「設定可能」である場合、マーチャントシステムは、知識検索システムにおいてそのタイプを有効または無効にすることができる。一実施形態では、「設定可能」に対するグローバル設定があり（テスト中のエンティティタイプに対して「ノー」の表示が使用される）、これは、特定のビジネスに対して管理することができ（適用可能である場合はサブアカウントのための継承を使用して）、知識検索システムが、テスト用の特定のアカウントのエンティティタイプを「オン」にし、特定のインスタンスのマーチャントシステムのエンティティタイプを非表示にできるようにする。

一実施形態では、マーチャントシステムは、「顧客設定」フィールドが「ノー」に更新されるようにカスタムエンティティタイプを削除することができる（例えばそのタイプのアーカイブされていないインスタンスがなく、そのタイプが無効になっている場合）。

一実施形態では、顧客が設定可能なエンティティタイプについて、マーチャントシステムは、知識検索システムのタイプを有効または無効にすることができる。一実施形態では、エンティティタイプが有効である場合、各アカウンントは主タイプを有することができる。一実施形態では、主タイプをサブアカウントに設定することができる。

一実施形態では、知識検索システムは、例えばエンティティタイプに基づくフィルタリング、エンティティタイプのテンプレートの生成、エンティティタイプのエクスポート、カスタムエンティティタイプのアップロード、エンティティタイプの選択、エンティティタイプのウェブページの作成、エンティティタイプに関連するデータの検索、エンティティタイプに関連するユーザロールの追加、エンティティタイプに関する分析の生成、エンティティタイプに関するアクティビティレポートの生成、グループ別に編成されたエンティティタイプツリーの生成などを含む、様々な操作および機能を実行するために生成および使用可能にされるエンティティタイプを利用することができる。

本開示の実施形態によれば、自然言語処理は、エンティティタイプマネージャ１１０によって生成され得る知識グラフを使用して実行され得る。一実施形態では、知識検索システムは、マーチャントシステムに関連する知識グラフに記憶された情報に基づいてドロップダウンリストの結果を提案することができる。例えば、エンドユーザは、特定の言語を話す保険代理店の検索クエリを実行できる。エンドユーザが「話すエージェント」を検索すると、マーチャントシステムによって知識グラフに追加された言語を含むドロップダウンリストが表示される。一実施形態では、知識検索システムは、マーチャントに関連する知識グラフに記憶された情報に基づいてドロップダウンリスト内の「回答」（例えば検索クエリに応答する検索結果等）を返す。

一例として、マーチャントシステムは、その知識グラフ内の休日の営業時間を更新することができる（例えば元日の営業時間を１２時から１５時にする）。エンドユーザ顧客が１２月３０日に検索を開始する場合、「休日の営業時間」の検索が開始される。エンドユーザが完全な検索を実行する必要がないように、結果「元旦の営業時間は１２時から１５時である」がドロップダウンリストに返され得る（例えば「検索」ボタンまたはリンクとインタラクトするか、クリックする等）。

別の実施形態では、検索結果をドロップダウンリストの形式で返すことができる。一例として、チャットまたは構造化されたマップを返すことができ、検索リンクの「クリック」を必要としない場合がある。

一実施形態では、知識検索システムは、通知または「知識の微調整」を強化するために、検索データからの分析を使用することができる。一実施形態では分析が表示され、知識検索システムにおいて推薦を提供するために使用され、これによりマーチャントシステムは、知識検索システムによって提供される推薦に基づいて推薦ルールを設定することができる。一実施形態では、エンドユーザは、マーチャントウェブサイトで検索を行うことができ、例えば、マーチャントの特定のオフィスのための医師専門分野を探すことができる。一例では、要求された情報は、マーチャントシステムに関連するデータグラフに存在しない場合がある。この例では、知識検索システムは、分析を使用して、その情報の更新を推薦し、および／または、他のユーザ（例えばマーチャントシステムに関連する他のオフィス）に「医師専門分野」情報の更新を促す通知ルールを作成することができる。一実施形態では、知識検索システムは、分析に基づいて通知ルールを作成し、それをその情報を担当するユーザ（例えばマーチャントユーザ等）に送信することができる。

別の例では、エンドユーザは、栄養学を専門とする特定の場所で医師を検索することができる。この例では、情報が識別されない場合、通知ルールを作成して、特定の場所のプラットフォームユーザ（例えばマーチャントユーザ等）に、アカウント内の情報を更新するように通知できる。

図１１は、本開示のいくつかの実施形態に従って動作する例示的なコンピュータシステム１１００を示す。図１１では、マシンに任意の１つまたは複数の本明細書に説明される方法論を実行させるための命令のセットが含まれるコンピュータシステム１１００の例示的な形式で、マシンの図の表現が示されている。代替的な実施形態では、マシン１１００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、エクストラネットまたはインターネット内の他のマシンに接続する（例えばネットワーク化）ことができる。マシン１１００は、クライアントサーバネットワーク環境におけるサーバまたはクライアントマシンの能力を動作してもよく、またはピアツーピア（または分散）ネットワーク環境におけるピアマシンとして動作してもよい。マシンは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、サーバ、ネットワークルータ、スイッチまたはブリッジまたはそのマシン１１００によって取られる行動を指定する命令セット（シーケンシャルまたはその他）を実行することができる任意のマシンであってよい。さらに、単一のマシンのみが図示されているが、「マシン」という用語は、本明細書に記載された方法のうちの任意の１つまたは複数を実行するための命令のセット（または複数のセット）を個々にまたは共同で実行するマシンの任意の集合も含むものと解釈される。

例示的なコンピュータシステム１１００は、処理デバイス１１０２（プロセッサまたはＣＰＵとも呼ばれる）、メインメモリ１１０４（例えばリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）等のダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）等）、スタティックメモリ１１０６（例えばフラッシュメモリ、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等）および二次メモリ（例えばデータ記憶デバイス１１１６等）を含むことができ、これらはバス１１３０を介して互いに通信することができる。

処理デバイス１１０２は、マイクロプロセッサ、中央処理デバイス等の１つまたは複数の汎用処理デバイスを表す。より詳細には、処理デバイスは、複合命令セット計算（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令ワード（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサまたは他の命令セットを実装するプロセッサまたは命令セットの組み合わせを実装するプロセッサであってもよい。処理デバイス１１０２は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ等のような１つまたは複数の特定用途向け処理デバイスであってもよい。処理デバイス１１０２は、本明細書において説明される操作およびステップを実行する知識検索システム１００を実行するように構成される。例えば、処理デバイス１１０２は、本開示の１つまたは複数の態様に従って、知識検索システム１００をサポートするために、本明細書に記載の処理および方法を実施する命令を実行するように構成されてもよい。

例示的なコンピュータシステム１１００は、ネットワーク１１２５に通信可能に結合され得るネットワークインタフェースデバイス１１２２をさらに含み得る。例示的なコンピュータシステム１１００は、さらにビデオディスプレイ１１１０（例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、タッチスクリーンまたは陰極線管（ＣＲＴ））、英数字入力デバイス１１１２（例えばキーボード等）、カーソル制御デバイス１１１４（例えばマウス等）および音響信号生成デバイス１１２０（例えばスピーカ等）を含むことができる。

データ記憶デバイス１１１６は、コンピュータ可読記憶媒体（より具体的には非一時的コンピュータ可読記憶媒体）１１２４を含むことができ、そこに１つまたは複数のセットの実行可能命令１１２６が記憶される。本開示の１つまたは複数の態様に従って、実行可能命令１１２６は、本開示の１つまたは複数の態様に係る知識検索システム１００の様々な機能を符号化する実行可能命令を含むことができる。

実行可能命令１１２６はまた、コンピュータ可読記憶媒体を構成する例示的なコンピュータシステム１１００、メインメモリ１１０４および処理デバイス１１０２による実行中に、メインメモリ１１００内および／または処理デバイス１１０２内に、完全にまたは少なくとも部分的に存在してもよい。実行可能命令１１２６は、さらに、ネットワークインタフェースデバイス１１２２を介してネットワークを介して送信または受信され得る。

コンピュータ可読記憶媒体１１２４は単一の媒体として示されているが、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は単一の媒体または多数の媒体を含むと解釈されるべきである。「コンピュータ可読記憶媒体」という用語は、本明細書に記載された方法のいずれか１つまたは複数をマシンに実行させる、マシンによる実行のための命令セットを記憶または符号化することができる任意の媒体も含むものと解釈される。したがって、「コンピュータ可読記憶媒体」という用語には、ソリッドステートメモリ、光媒体および磁気媒体が含まれるが、これらに限定されない。

上記の詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリのデータビットの演算のアルゴリズムおよび記号表現に関して提示される。これらのアルゴリズム的な記述および表現は、データ処理技術の当業者が、その内容を当業者に最も効果的に伝えるために使用する手段であり、ここでは、アルゴリズムは、所望の結果を導く筋の通った一連のステップであると考えられる。ステップは物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必ずしもそうではないが、これらの量は、記憶され、転送され、結合され、比較されまたは他の方法で操作され得る電気信号または磁気信号の形態をとる。これらの信号をビット、値、要素、記号、文字、用語、数等と呼ぶことは、主に一般的な使用の理由から、時として便利であることがわかっている。

しかしながら、これらの用語および類似の用語のすべては、適切な物理量と関連付けられるべきであり、これらの量に適用される単なる便利なラベルであることに留意されたい。特に明記しない限り、以下の説明から明らかなように、説明全体を通して、「識別する」、「決定する」、「分析する」、「選択する」、「受信する」、「提示する」、「生成する」、「導出する」、「提供する」等の用語を利用する議論は、コンピュータシステムまたはコンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理（電子）量として表されるデータをコンピュータシステムのメモリまたはレジスタ内の物理量として表される他のデータまたは他の情報記憶デバイス、伝送デバイスまたは表示デバイス内の物理量として表される他のデータに操作および変換する同様の電子計算デバイスの動作およびプロセスを指すことが理解される。

開示の例はまた、本明細書に記載の方法を実行するための装置に関する。この装置は、必要とされる目的のために特別に構成されていてもよいし、コンピュータシステム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プログラムされた一般用途向けのコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータプログラムは、光ディスク、ＣＤ―ＲＯＭおよび磁気光学ディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、他のタイプのマシンアクセス可能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を含むがこれらに限定されない任意のタイプのディスクのようなコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、それぞれがコンピュータシステムバスに結合される。

本明細書に提示される方法およびディスプレイは、いかなる特定のコンピュータまたは他の装置にも本質的に関連していない。様々な汎用システムが、本明細書の教示に従ったプログラムと共に使用されてもよく、または、必要な方法ステップを実行するためにより特化された装置を構築することが便利であることが証明されてもよい。これらの種々のシステムに必要な構造は、以下の説明に記載されるように現れる。さらに、本開示の範囲は、いかなる特定のプログラミング言語にも限定されない。様々なプログラミング言語を使用して、本開示の教示を実施することができることが理解されよう。

上記の説明は例示を意図したものであり、限定的なものではないことを理解されたい。多くの他の実施例は、上記の説明を読んで理解することにより、当業者には明らかであろう。本開示は特定の実施例を記載しているが、本開示のシステムおよび方法は、本明細書に記載された実施例に限定されず、添付の特許請求の範囲の範囲内で修正を加えて実施することができることを理解されたい。したがって、明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で考慮されるべきである。したがって、開示の範囲は、添付の請求項を参照して、当該請求項が権利を有する均等物の全範囲と共に決定されるべきである。

Claims (20)

1. 処理デバイスによって、マーチャントシステムに関連する第１エンティティタイプを生成するステップであって、前記第１エンティティタイプは、前記マーチャントシステムに対応する第１データを含む１つまたは複数の第１データフィールドを含むステップと、
   前記マーチャントシステムに関連する第２エンティティタイプを生成するステップであって、前記第２エンティティタイプは、前記マーチャントシステムに対応する第２データを含む１つまたは複数の第２データフィールドを含むステップと、
   前記第１エンティティタイプと前記第２エンティティタイプとの間の関係を確立するステップであって、前記第１データの少なくとも第１部分は前記第２データの少なくとも第２部分と一致するステップと、
   前記マーチャントシステムから、前記第１エンティティタイプの前記第１データの前記第１部分に対する更新を受信するステップと、
   前記第１データに対する前記更新を含む第１更新エンティティタイプを生成するステップと、
   前記第１エンティティタイプと前記第２エンティティタイプとの間の関係を考慮して、前記第２エンティティタイプの前記第２データの前記第２部分を更新し、第２更新エンティティタイプを生成するステップと、
   データストアに、前記第１更新エンティティタイプと前記第２更新エンティティタイプとを記憶するステップとを含む方法。
2. 前記第１更新エンティティタイプおよび前記第２更新エンティティタイプを複数のビジネスリスティングプロバイダシステムに配信するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のビジネスリスティングプロバイダシステムは、前記第１データに対する前記更新および前記第２データに対する前記更新をエンドユーザシステムに提供することを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記第１データに対する前記更新および前記第２データに対する前記更新は、前記エンドユーザシステムからの検索クエリに応答して前記エンドユーザシステムに提供されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記第１エンティティタイプと複数の追加のエンティティタイプとの間の複数の関係を確立するステップと、
   前記複数の関係を考慮して、前記第１エンティティタイプの前記第１データの前記第１部分に対する前記更新に応答して前記複数の追加のエンティティタイプを更新するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記複数の追加エンティティタイプの第１追加エンティティタイプのデータに対する更新を受信するステップと、
   前記データと前記第１データの少なくとも部分との間の一致を識別するステップと、
   前記第１追加エンティティタイプと前記第１エンティティタイプとの間の関係を考慮して、前記第１エンティティタイプを更新するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 命令を記憶するメモリと、
   前記メモリに動作可能に結合された処理デバイスとを含むシステムであって、前記処理デバイスは、
   第１入力フィールドのマーチャントシステムから第１選択を受信するステップと、
   第２入力フィールドの前記マーチャントシステムから第２選択を受信するステップと、
   前記第１入力フィールドと前記第２入力フィールドとを含む検索経験インタフェースを生成するステップと、
   前記検索経験インタフェースをエンドユーザシステムに表示するステップと、
   前記エンドユーザシステムから、前記検索経験インタフェースの前記第１入力フィールドを介して提供される第１検索用語を受信するステップと、
   前記エンドユーザシステムから、前記検索経験インタフェースの前記第２入力フィールドを介して提供される第２検索用語を受信するステップと、
   前記第１検索用語および前記第２検索用語を考慮して前記マーチャントシステムに関連するデータのセットの検索を実行するステップとを含む命令を実行することを特徴とするシステム。
8. 前記処理デバイスは、
   前記第１入力フィールドを第１パラメータセットに関連付けさせるステップと、
   前記検索経験インタフェースの第１入力フィールドに関連して表示された前記第１パラメータセットを表示するステップとを含む命令を実行することを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 前記第１検索用語は、前記第１パラメータセットの第１パラメータに対応することを特徴とする請求項８に記載のシステム。
10. 前記処理デバイスは、
    前記マーチャントシステムに関連する第１エンティティタイプを生成するステップであって、前記第１エンティティタイプは、前記マーチャントシステムに関連する前記データセットの第１データを含む１つまたは複数のフィールドを含むステップと、
    前記マーチャントシステムに関連する第２エンティティタイプを生成するステップであって、前記第１エンティティタイプは、前記マーチャントシステムに関連する前記データセットの第２データを含む１つまたは複数のフィールドを含むステップとを含む命令を実行することを特徴とする請求項７に記載のシステム。
11. 前記検索の実行は、前記第１エンティティタイプの前記第１データと前記第２エンティティタイプの前記第２データとにアクセスするステップを含むことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
12. 前記第１エンティティタイプは、前記マーチャントシステムから受信された１つまたは複数の入力に応答して生成されるカスタムエンティティタイプであることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
13. 前記処理デバイスは、
    前記第１エンティティタイプの前記第１データに対する更新を受信するステップと、
    前記第１データに対する前記更新を受信するステップに応答して、第１更新エンティティタイプを生成するステップと、
    エンドユーザシステムからの検索クエリに応答して前記マーチャントシステムに関連する検索結果を提供する複数のビジネスリスティングプロバイダシステムに前記第１更新カスタムエンティティを配信するステップであって、前記検索結果は前記第１データに対する前記更新を含むステップとを含む命令を実行することを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
14. 前記処理デバイスは、
    前記第１エンティティタイプと前記第２エンティティタイプとの間の関係タイプを生成するステップであって、前記関係タイプは、前記第１エンティティタイプと前記第２エンティティタイプとの間の関係を表すステップをするための命令を実行することを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
15. 前記検索は、前記マーチャントシステムからの検索アクションの単一の指示の受信に応答して実行されることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
16. 命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、処理デバイスによって実行されると、
    第１入力フィールドのマーチャントシステムから第１選択を受信するステップと、
    第２入力フィールドの前記マーチャントシステムから第２選択を受信するステップと、
    前記第１入力フィールドと前記第２入力フィールドとを含む検索経験インタフェースを生成するステップと、
    前記検索経験インタフェースをエンドユーザシステムに表示するステップと、
    前記エンドユーザシステムから、前記検索経験インタフェースの前記第１入力フィールドを介して提供される第１検索用語を受信するステップと、
    前記エンドユーザシステムから、前記検索経験インタフェースの前記第２入力フィールドを介して提供される第２検索用語を受信するステップと、
    前記第１検索用語および前記第２検索用語を考慮して前記マーチャントシステムに関連するデータのセットの検索を実行するステップとを前記処理デバイスに実行させることを特徴とする非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
17. 前記処理デバイスは、
    前記第１入力フィールドを第１パラメータセットに関連付けさせるステップと、
    前記検索経験インタフェースの第１入力フィールドに関連して表示された前記第１パラメータセットを表示するステップであって、前記第１検索用語は前記第１パラメータセットに対応し、前記第２検索用語は前記第２パラメータセットに対応するステップとをすることを特徴とを実行する請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
18. 前記処理デバイスは、
    前記第１検索用語を考慮して、前記データセットに関する推薦を含む通知を生成するステップと、
    前記マーチャントシステムに前記通知を提供するステップと、
    前記通知に応答して、前記マーチャントシステムから追加データを受信し、前記データセットに含めるステップと、
    前記追加データに基づいて、前記マーチャントシステムに関連するエンティティタイプを生成するステップとを実行することを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
19. 前記処理デバイスは、
    前記マーチャントシステムに関連する第１エンティティタイプを生成するステップであって、前記第１エンティティタイプは、前記マーチャントシステムに関連する前記データセットの第１データを含む１つまたは複数のフィールドを含むステップと、
    前記マーチャントシステムに関連する第２エンティティタイプを生成するステップであって、前記第１エンティティタイプは、前記マーチャントシステムに関連する前記データセットの第２データを含む１つまたは複数のフィールドを含むステップとを実行することを特徴とする請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
20. 前記処理デバイスは、
    前記第１検索用語および前記第２検索用語に基づく前記検索に応答して検索結果セットを生成するステップと、
    前記検索結果セットを前記エンドユーザシステムに表示するステップとを実行することを特徴とする請求項１６に記載の非一時的記憶媒体。

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