JP5477735B2 - 寄稿者の評判に基づく伝言板およびフォーラム - Google Patents
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本特許文書の開示の一部は、著作権保護主張の対象となる素材を含む。著作権所有者は、特許商標庁の特許ファイルまたは記録に見られる特許開示のファクシミリ複製に関しては、何人によるものであっても、それに異論はないが、それ以外では、他のあらゆる権利全てを留保するものとする。
Claims (29)
- コンピュータを利用して、評判に基づく通信またはコンテンツサービスを運営する方法であって、コンピュータが、第1ユーザ寄稿者の客観的基準に基づく評判に関する少なくとも1つの測定データを外部ソースから入手する工程と、前記第1ユーザ寄稿者に関する通信またはコンテンツを識別する工程と、入手された前記第1ユーザ寄稿者の客観的基準に基づく評判に基づいて処理された通信またはコンテンツを生成するために、前記通信またはコンテンツを処理する工程と、を備え
前記通信またはコンテンツを、更に前記第1ユーザ寄稿者以外の寄稿者からの通信またはコンテンツと客観的基準に基づく評判に、少なくとも部分的に基づいて修正処理する工程を更に備え、
前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを前記外部ソースから入手する前記工程が、前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを収集する工程を更に備え、
前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを収集する前記工程は、前記第1ユーザ寄稿者が意識的に入力を別途しない方法によって自動的に実行され、ある要素の予測に関する最近の過去の精度を含む、前記自動的に収集された少なくとも1つの測定データにより、前記少なくとも部分的に基づいて処理された通信又はコンテンツを、再度、修正処理する工程を含む、ことを特徴とする方法。 - 前記サービスが、オンライン掲示板、オンライン伝言板、チャットルーム、フォーラム、情報提供サービス、コンテンツ配信サービス、eメールサービス、検索エンジンサービス、通信またはコンテンツスクリーニングサービス、およびこれらのあらゆる組み合せからなるサービスの組から選ばれることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを入手する前記工程が、前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを前記外部ソースから入手する工程を備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記通信またはコンテンツを識別する前記工程が、少なくとも(i)前記第1ユーザ寄稿者から第1通信またはコンテンツを受信する工程と、(ii)少なくとも部分的には前記第1ユーザ寄稿者に起因する寄稿またはコンテンツを識別する工程と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記生成され、処理された通信またはコンテンツまたはその一部を含む第2通信をユーザに送る工程をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 複数の異なるユーザ寄稿者の評判に関する少なくとも1つの測定データを入手する工程と、前記複数のユーザ寄稿者のおのおのに関する通信またはコンテンツを識別する工程と、前記複数の異なるユーザ寄稿者に対する前記入手された寄稿者の客観的基準に基づく評判に基づいて処理された通信またはコンテンツを生成するために、前記複数の通信またはコンテンツを処理する工程と、をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1ユーザ寄稿者以外の寄稿者の客観的基準に基づく評判に基づく前記処理工程が、1人または複数の寄稿者の客観的基準に基づく評判に基づいて、フィルタリング処理、ソーティング処理、オーダリング処理、スクリーニング処理、コンパイリング処理、グルーピング処理、デリーティング処理、フラッギング処理、ハイディング処理、ハイライティング処理、プロモーティング処理、およびこれらのあらゆる組み合せからなる組から選ばれる処理を備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記処理は異なる寄稿者または異なる寄稿者の集団に対して異なってもよいことを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記第1ユーザ寄稿者以外の寄稿者の客観的基準に基づく評判に基づく前記処理工程が、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、ある項目を含んでその他の項目を含まないようにフィルタリングする処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、フィルタリングする処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、ある項目を除外しその他の項目を除外しないようにフィルタリングする処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、関連性のあるコンテンツの組をコンパイルする処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、オーダリングする処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、低高の順にオーダリングする処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、高低の順にオーダリングする処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、選択または選択しない処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づく処理と、前記寄稿者または寄稿者の集団の客観的基準に基づく評判に基づいて、派生的で客観的基準に基づく評判を生成する処理と、これらのあらゆる組み合せと、からなる組から選ばれる処理を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記サービスが、ネットワークサイト、イントラネットサイト、インターネットサイト、ワールドワイドウェブサイト、電子メールまたはeメール、インタラクティブ電子掲示板、インタラクティブ電子伝言板、オンライン情報交換、一連のeメールまたはコメントスレッド、オンラインインタラクティブ株予測フォーラム、オンラインフォーラム、およびこれらのあらゆる組み合せからなるフォーラムの組から選ばれる通信フォーラムであることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記評判測定データが、通信中の寄稿と同じ努力傾注分野に確立された、事実に基づく寄稿者の客観的基準に基づく評判を備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第1ユーザ寄稿者以外の寄稿者の客観的基準に基づく寄稿者の評判が、ある要素の予測に関する最近の過去の精度に基づく評判を備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記精度に基づく評判が、評判が確立された分野と同じ分野の寄稿のためであることを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 客観的基準に基づく測定データを収集する前記工程が、客観的基準に基づく測定データが引き出される情報を提供するために、ユーザに別途行動を強要するようなことをせずに、客観的基準に基づく測定データを自動的に収集する工程を含む、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記方法が、これらの評判測定データを特定の通信フォーラムのトピックに厳密に一致させることを、さらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法
- 所定の客観的な精度で、かつフィルタリングされる測定データに対して、人による意識的な入力寄稿が行われずに、寄稿者の投稿をフィルタリングする工程をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記方法が、ある要素のオンライン予測または予想を提供する寄稿者の精度を自動的に追跡し、予測日時に前記要素の予測と前記要素の実値とを比較することによって予測精度の結果を生成する工程と、その比較に基づいて寄稿者に対する予測精度を自動的に生成する工程と、をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記要素がオンライン株価予測であることを特徴とする請求項17に記載の方法。
- 評判に関する前記測定データは、最近の客観的な業績にはより大きな客観的な重みが付与され、またはより古い業績は無視または一切考慮されないように、経年劣化やその他の微調整の対象になることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 収集もしくは直接的または間接的に入手される評判に関する前記測定データは、有効利用されるように処理されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 評判に関する前記測定データを有効利用されるようにする前記処理が、少なくとも1つの客観的基準に基づく評判に関する前記測定データに統計的処理を加える処理を備えることを特徴とする請求項20に記載の方法。
- 前記統計的処理を加える処理が、いくつかの所定の比較基準に従って1人の寄稿者の評判が他の寄稿者の評判と比較されるように、時経的な加重平均の計算をする処理と、評判または複数の評判を正規化する処理と、からなる統計的処理の組から選択されることを特徴とする請求項21に記載の方法。
- 前記所定の比較基準が客観的な比較基準を備えることを特徴とする請求項22に記載の方法。
- 前記客観的基準に基づく評判が、未処理の評判、処理済の評判、または未処理の評判および処理済の評判のあらゆる組み合せを備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 客観的基準に基づく測定データまたは複数の測定データの組み合せに基づいて、ユーザに対して表示または提示される寄稿をフィルタリングする処理または自動的に選ぶ処理を前記方法がさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 請求項1に記載の方法に従って処理される通信情報またはコンテンツ。
- コンピュータシステムまたはコンピュータネットワークの動作を変更するための、電気的にアクセス可能な媒体に記憶され、評判に基づいて処理された通信またはコンテンツをコンピュータに生成させる実行可能なコンピュータプログラム命令を含むコンピュータ用ソフトウェアであって、第1ユーザ寄稿者の客観的基準に基づく評判に関する少なくとも1つの測定データを外部ソースから入手し、前記第1ユーザ寄稿者に関連する通信またはコンテンツを特定し、入手された寄稿者の客観的基準に基づく評判に基づいて処理された通信またはコンテンツを生成するために、前記通信またはコンテンツを処理する、命令を備え、
前記通信またはコンテンツを、更に前記第1ユーザ寄稿者以外の寄稿者からの通信またはコンテンツと客観的基準に基づく評判に、少なくとも部分的に基づいて修正処理する命令を更に備え、
前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを前記外部ソースから入手する前記命令が、前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、少なくとも1つの測定データを収集する命令を更に備え
前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを収集する前記命令は、前記第1ユーザ寄稿者が意識的に入力を別途しない方法によって自動的に実行され、ある要素の予測に関する最近の過去の精度を含む、前記自動的に収集された少なくとも1つの測定データにより、前記少なくとも部分的に基づいて処理された通信又はコンテンツを、再度、修正処理する命令を含む、ことを特徴とするコンピュータ用ソフトウェア。 - コンピュータを利用して、評判に基づく通信またはコンテンツを提供するサービスを運営する方法であって、コンピュータが、第1ユーザ寄稿者の客観的基準に基づく評判に関する少なくとも1つの測定データを外部ソースから入手する工程と、前記第1ユーザ寄稿者に関する通信またはコンテンツを識別する工程と、入手された前記第1寄稿者の客観的基準に基づく評判に基づいて処理された通信またはコンテンツを生成するために、前記通信またはコンテンツを処理する工程と、加入者に処理された通信またはコンテンツを提供する工程と、提供された前記処理された通信またはコンテンツと交換に前記加入者から報酬を受ける工程と、を備え、
前記通信またはコンテンツを、更に前記第1ユーザ寄稿者以外の寄稿者からの通信またはコンテンツと客観的基準に基づく評判に、少なくとも部分的に基づいて修正処理する工程を更に備え、
前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを前記外部ソースから入手する前記工程が、前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、少なくとも1つの測定データを収集する工程を更に備え
前記第1ユーザ寄稿者の評判に関する、前記少なくとも1つの測定データを収集する前記工程は、前記第1ユーザ寄稿者が意識的に入力を別途しない方法によって自動的に実行され、ある要素の予測に関する最近の過去の精度を含む、前記自動的に収集された少なくとも1つの測定データにより、前記少なくとも部分的に基づいて処理された通信又はコンテンツを、再度、修正処理する工程を含む、ことを特徴とする方法。 - 前記報酬が財務報酬、サービス報酬、手数料報酬、紹介報酬、またはこれらのあらゆる組み合せであることを特徴とする請求項28に記載の方法。
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