JP5897019B2 - 候補製品のリンクリストを判定する方法および装置 - Google Patents

Description

本開示は、コンピュータネットワーク技術の分野に関し、より具体的には、候補製品のリンクリストを判定する方法、２つの製品の名義属性値の間の類似度スコアを判定する方法、候補製品のリンクリストを判定する装置、および候補製品のリンクリストを提供するシステムに関する。

オンラインショッピングは、新たなショッピング方法である。従来のショッピング方法と比較して、多様性、利便性、迅速性、時間節約、労力節約、および低価格の利点を有するオンラインショッピングは、人気のショッピング方法となった。

オンラインストア経営者は、販売用の各製品の情報を電子商取引ウェブサイトにアップロードする。製品の情報は、製品識別子、画像、および製品と関連付けられる属性の値を含む。属性の値の特徴に基づき、属性は、２つのカテゴリ、名義属性および非名義属性に分類されてもよい。非名義属性は、数値属性、順序属性、および集合属性を含む。

名義属性の特徴は、それらの属性値が、順序付けられていない文字列であるということである。例えば、属性値が順序付けられていない文字列である製品ブランドは、名義属性に属する。例えば、化粧品は、値がＡｖｏｎ、Ｏｌａｙ、Ｅｓｔｅｅ Ｌａｕｄｅｒ、Ｂｉｏｔｈｅｒｍ、またはＬａｎ Ｋｏｕ等を含む、製品ブランド属性を有する。その一方で、非名義属性の属性値は、自然数または自然数に対応する順序付けられた文字列である。例えば、製品と関連付けられる価格属性は、属性値がゼロより大きい任意の実数に対応する、数値属性に属する。例えば、仮に製品が特定の種類の靴であるとする。靴の価格は、＄５９．９９である。別の例では、製品の販売量と関連付けられる属性は、属性値が任意の自然数または順序付けられた文字列、「高」、「中」、および「低」等の自然数の任意の他のマップ化形態に対応する、順序属性に属する。説明のために、再び特定の種類の靴の例を使用するとしよう。靴の販売量は、１００足である。製品色は、属性値が所定の可算集合内の１つ以上の要素から形成される集合に対応する、集合属性に属する。靴の色の値は、例えば、｛紫色、赤色、黄色｝を含む。

ユーザがオンラインショッピングを行う際、一般的に見られるプロセスは、クライアントブラウザを通して電子商取引ウェブサイトにログインすることと、電子商取引ウェブサイトによって提供される検索機能等の手段、製品の推奨リスト、またはユーザによって以前にブックマークされたオンラインストア経営者の販売製品リストを通して様々な製品情報を取得することと、取得される情報に基づき、製品を選択することと、購入することを確定して製品注文を提出することとを含む。

上記のプロセスでは、ユーザが、様々な製品の情報に基づき、製品を選択すること、および購入することを確定することが、重要な手順である。比較のために、より多くの関連製品の情報をユーザに提供するために、電子商取引ウェブサイトは、一般的に、ユーザがこの製品を選択すると、ユーザによって選択される製品に近い、または類似する他の候補製品の情報を提供する。

図１は、ユーザによって選択される製品に近い、または類似する候補製品のリストを提供するために、既存の技術で使用される、基本原理を示す。製品ｔが、ユーザによって選択された製品であるとしよう。手順詳細は、以下の通りである。

１０１で、製品属性情報データベースから、製品ｔおよび他の製品と関連付けられる属性の属性値を含む、各製品と関連付けられる属性の属性値が取得される。

１０２で、取得される各製品の属性値に基づき、製品ｔと他の製品のそれぞれとの間の類似度スコアが計算される。

例として、製品ｃを使用する。製品ｃと関連付けられる、取得される属性の値、および製品ｔと関連付けられる、対応する属性の値に基づき、製品ｃと製品ｔとの間の類似度スコア、Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ｔ，ｃ）は、以下のように計算される。

文字ｉは、属性の識別子である。各製品がｎの属性を有する場合、ｉの値の範囲は、１〜ｎであり、ｔ_ｉは、製品ｔと関連付けられる属性ｉの値である。ｃ_ｉは、製品ｃと関連付けられる属性ｉの値である。ｗ_ｉは、属性ｉの重みである。Ｓｉｍ_ｉは、属性ｉに関する製品ｔと製品ｃとの間の類似度スコアである。

１０３で、１０２で計算される、ユーザが選択した製品ｔと各製品との間の類似度スコアに基づき、類似製品Ｃ_Ａの集合を形成するために、所定の閾値ｄ_ｓより大きい類似度スコアを有する製品が選択される。

１０４で、類似製品Ｃ_Ａの集合の製品が、製品の製品ｔとの類似度スコアの降順で並べられ、最初のＮの所定数の上位ランクの製品を含むリンクリストが、製品ｔの類似製品のリンクリストとして選択される。

１０５で、１０４で判定される類似製品のリンクリストの各製品の関連情報（例えば、製品の識別子、画像、説明、およびコメント等）が、ユーザに提供される。

さらに、ユーザが製品を選択する前に、各製品の識別子およびそれぞれの製品の類似製品の対応するリンクリストが、予め記憶されていてもよい。ユーザが製品を選択した後、製品の識別子に基づき、その製品の類似製品のリンクリストが、ユーザに提供されてもよい。

前述のブロック１０２で、既存の技術は、異なる種類の製品の属性の属性Ｓｉｍ_ｉの類似度スコアを計算するために、以下のスキームを使用する：
１．属性ｉが数値属性である場合、属性ｉに関する製品ｔと製品ｃとの間の類似度スコアは、

であり、式中、Ｄ（．）は、距離測定値である。

ｍｉｎＤは、属性ｉに関する製品のあらゆる２つの間のすべての距離の中の最小値に対応する。

２．属性ｉが順序属性である場合、属性ｉに関する製品ｔと製品ｃとの間の類似度スコアは、

であり、式中、ｎは、関連序数の上界である。

３．属性ｉが集合属性である場合、属性ｉに関する製品ｔと製品ｃとの間の類似度スコアは、

である。

４．属性ｉが名義属性である場合、属性ｉに関する製品ｔと製品ｃとの間の類似度スコアは、

であり、式中、Ｎは、製品の総数である。

であり、式中、ｆ（ｔ_ｉ）およびｆ（ｃ_ｉ）は、それぞれ、同一の製品種類集合の製品と関連付けられる、その属性の属性値としてのｔ_ｉおよびｃ_ｉの発生回数を表す。

ｓ（．）は、すべての製品の中でのその名義属性の値としての属性値ｔ_ｉおよびｃ_ｉの発生回数に関する。これらの２つの属性値の発生回数が相互に近い場合、例えば、両方の発生回数が比較的高い、または低い場合、これらの２つの属性値の間の類似度スコアは、比較的高い。そうでなければ、これらの２つの属性値の間の類似度スコアは、比較的低い。

ｌｏｇ（Ｎ／ｆ（．））関数は、属性値の特有または独特の特長を測定するために使用される。属性値ｔ_ｉが、製品の対応する名義属性の属性値としてまれに発生する場合、この関数の値は、比較的大きい。そうでなければ、発生頻度が高い場合、この関数の値は、比較的小さい。

ｔ_ｉとｃ_ｉとの間の類似度スコアSｉｍ_ｉ（ｔ_ｉ，ｃ_ｉ）は、ｓ（．）と同様の意味を持つ。しかしながら、２つの製品の間の類似度スコアの計算を容易にするために、ｓ（．）の値の範囲は正規化される、すなわち、値範囲は、［０，１］に調整される。

現在、製品の名義属性（例えば、製品ブランド属性および製品名属性等）は、製品と関連付けられる属性の大部分を占める。さらに、多数の名義属性（例えば、製品ブランド）は、ユーザにとって、製品の選択における重要な考慮因子である。したがって、２つの製品の間の類似度スコアＳｉｍｉｌａｒｉｔｙ（ｔ，ｃ）が計算される際、名義属性の重み（すなわち、名義属性の重要度）は、一般的に非常に高い。既存の技術は、文字列合致を通して、２つの製品の名義属性値の間の類似度スコアを計算する。具体的には、２つの製品の名義属性の属性値と関連付けられる文字列が同一である際、類似度スコアは１である。そうでなければ、類似度スコアは、文字列の統計的分布に基づいて計算される。既存の技術のこの処理方法は、属性値の意味論的意味を見い出し、これらの重要な属性（すなわち、名義属性）の類似度スコアを正しく計算することができず、したがって、ユーザによって選択される製品の候補製品を正確に提供することができない。

本開示の例示的な実施形態は、２つの製品の間の類似度スコアを正確に判定することができず、したがって候補製品のリンクリストを正確に提供することができない、既存の技術の問題を解決する、候補製品のリンクリストを判定する方法を提供する。

それに応じて、例示的な実施形態は、候補製品のリンクリストを提供するシステム、および名義属性に関する製品の間の類似度スコアを判定する装置をさらに提供する。

一実施形態では、本開示は、候補製品のリンクリストを判定する方法を提供する。本方法は、第１の製品と、複数の第２の製品とを含む、同一の製品種類集合を提供してもよい。本方法は、同一の製品種類集合の各第２の製品について、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアを計算してもよい。

加えて、本方法は、各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアをさらに計算してもよい。第１の製品の名義属性の値が第２の製品の名義属性の値とは異なる場合、本方法は、購入記録集合から、第１の製品の名義属性の値に対応する製品を購入するユーザが、第２の製品の名義属性の値に対応する製品を購入する傾向に基づき、第１の製品の名義属性の値と第２の製品の名義属性の値との間の類似度スコアを判定してもよい。

いくつかの実施形態では、本方法は、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコア、および各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアに基づき、第１の製品と第２の製品との間の類似度スコアをさらに計算してもよい。本方法は、第１の製品との類似度スコアが上位類似度スコアに入る少なくとも１つの第２の製品を、第１の製品の候補製品のリンクリストとして表現してもよい。

一実施形態では、本開示は、名義属性に関する２つの製品の値の間の類似度スコアを判定する方法をさらに提供してもよい。名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアの計算中、第１の製品の名義属性の値が第２の製品の名義属性の値とは異なる場合、本方法は、購入記録集合から、第１の製品の名義属性の値に対応する製品を購入するユーザが、第２の製品の名義属性の値に対応する製品を購入する傾向に基づき、第１の製品の名義属性の値と第２の製品の名義属性の値との間の類似度スコアを計算してもよい。

一実施形態では、本開示は、候補製品のリンクリストを判定する装置をさらに提供してもよい。装置は、第１の製品と、複数の第２の製品とを含む、同一の製品種類集合を提供するように構成される、供給ユニットを含んでもよい。加えて、装置は、同一の製品種類集合の各第２の製品について、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアを計算するように構成される、第１の類似度判定ユニットをさらに含んでもよい。

一実施形態では、装置は、同一の製品種類集合の各第２の製品について、各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアを計算するように構成される、第２の類似度判定ユニットをさらに含んでもよい。第１の製品の名義属性の値が第２の製品の名義属性の値とは異なる場合、第２の類似度判定ユニットは、購入記録集合から、第１の製品の名義属性の値に対応する製品を購入するユーザが、第２の製品の名義属性の値に対応する製品を購入する傾向に基づき、第１の製品の名義属性の値と第２の製品の名義属性の値との間の類似度スコアを判定してもよい。

いくつかの実施形態では、装置は、製品類似度判定ユニットを含んでもよい。製品判定ユニットは、第１の類似度判定ユニットによって判定される、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコア、および、第２の類似度判定ユニットによって判定される、各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアに基づき、第１の製品と第２の製品との間の類似度スコアを計算するように構成される。加えて、装置は、製品類似度判定ユニットによって判定される、第１の製品と各第２の製品との間の類似度スコアに基づき、第１の製品との類似度スコアが上位類似度スコアに入る少なくとも１つの第２の製品を、第１の製品の候補製品のリンクリストとして表現するように構成される、リンクリスト判定ユニットをさらに含んでもよい。

いくつかの実施形態では、本開示は、候補製品のリンクリストを提供するシステムをさらに提供してもよい。システムは、ウェブサーバと、取引記録データベースと、製品属性データベースと、候補製品のリンクリストを判定する装置とを含んでもよい。一実施形態では、ウェブサーバは、候補製品の検索リクエストを、候補製品のリンクリストを判定する装置に送信するように構成されてもよい。リクエストは、例えば、指定製品の識別子を含んでもよい。取引記録データベースは、ユーザ購入記録集合を記憶するように構成されてもよい。さらに、製品属性データベースは、各製品と関連付けられる属性値を記憶するように構成されてもよい。

一実施形態では、候補製品のリンクリストを判定する装置は、取引記録データベースに記憶されるユーザ購入記録集合、および製品属性データベースに記憶される各製品と関連付けられる属性の値に基づき、各製品の候補製品のリンクリストを判定してもよい。さらに、装置は、各製品の識別子とそれぞれの製品の候補製品のリンクリストとの間の対応関係を記憶してもよい。装置は、ウェブサーバから候補製品の検索リクエストを受信するのに応えて、検索リクエスト内に含まれる指定製品の識別子に対応する候補製品のリンクリストを選択してもよい。一実施形態では、装置は、記憶される製品の識別子と候補製品のリンクリストとの間の対応関係に基づき、候補製品のリンクリストを選択し、選択される候補製品のリンクリストをウェブサーバに提供してもよい。

例示的な実施形態は、２つの製品の間の類似度スコアを判定するプロセス中の、名義属性に関する２つの製品の値の間の類似度スコアを判定する行為を向上させる。例示的な実施形態は、各製品の名義属性の値、および全体としてのユーザによって購入された製品の記録に基づき、ユーザグループ全体の、第１の製品の属性値と合致する名義属性の値を有する製品を購入する傾向が、第２の製品の属性値と合致する名義属性の値を有する製品を購入する傾向と類似するか否かを判定する。類似する場合、例示的な実施形態は、第１の製品の名義属性の属性値と第２の製品の名義属性の属性値との間の類似度スコアが、比較的高いと判定する。そうでなければ、類似度スコアは、比較的低い。結果として、例示的な実施形態は、属性値に黙示的に含まれる意味論的意味に基づき、類似度スコアを判定し、それによって、名義属性の値の間の類似度スコアを計算する精度を向上させることができる。

既存の技術による、候補製品のリンクリストの提供を図示する、フローチャートを示す。 本開示の例示的な実施形態による、主要部実現原理を図示する、フローチャートを示す。 候補製品のリンクリストを提供する例示的なシステムを図示する、構造図を示す。 本開示の第１の例示的な実施形態による、候補製品のリンクリストを提供するプロセスを図示する、フローチャートを示す。 本開示の第１の例示的な実施形態による、候補製品のリンクリストを判定する装置を図示する、構造図を示す。 本開示の第１の例示的な実施形態による、名義属性Ｉに関する製品Ａの属性値と製品Ｂの属性値との間の類似度スコアを計算するフローチャートを示す。 本開示の第１の例示的な実施形態による、ユーザ属性値のマトリックスを図示する、概略図を示す。 本開示の第１の例示的な実施形態による、ユーザ属性値のマトリックス内の製品Ａおよび製品Ｂの名義属性の属性値に対応する、それぞれの列ベクトルを図示する、概略図を示す。 本開示の第１の例示的な実施形態による、条件付き確率手法を使用して、名義属性値の間の類似度スコアを判定するフローチャートを示す。 本開示の第２の例示的な実施形態による、候補製品のリンクリストを判定する装置を図示する、構造図を示す。 図４および図８に記載される例示的な装置をより詳細に示す。

本発明者は、なぜ既存の技術はユーザが選択した製品に比較的関連する候補製品をユーザに提供することができないのかという理由が、同一の名義属性に関する２つの製品の値の間の類似度スコアが、ハードコンピューティングパラダイムに基づいて計算されるためであるということを発見した。具体的には、類似度スコアは、製品のその名義属性のすべての値内の、２つの製品のその名義属性の値のそれぞれの頻度に基づいて判定され、したがって、属性値内に黙示的に含まれる意味論的意味を見い出すことができない。化粧品では、例えば、各製品は、名義属性であると見なされる製品ブランド属性を保有する。この属性の値は、順序付けられていない文字列である。ブランド１、ブランド２、ブランド３、ブランド４、ブランド５、およびブランド６等の製品ブランドが存在するとしよう。ブランド１、ブランド２、およびブランド３は、高級ブランドであり、一方、ブランド４、ブランド５、およびブランド６は、低級ブランドである。「ブランド２」および「ブランド５」は、すべての製品の属性値の中で、この名義属性（すなわち、製品ブランド）のそれぞれの発生頻度が相互に近いとしても、相互との類似度が高いと表現することはできない。製品ブランド属性の類似度の計算中、高級ブランドの製品は、高級ブランドの製品との間でより高い類似度スコアを有し、一方、高級ブランドの製品と低級ブランドの製品との間の類似度スコアは、より低い。

本開示の基本概念は、２つの製品Ａ（すなわち、第１の製品）と製品Ｂ（すなわち、第２の製品）との間の類似度スコアが計算される際の、名義属性値の類似度スコアの計算を向上させることである。概念の詳細は、以下のように記載される。

各名義属性の名義属性に関する製品Ａの値および製品Ｂの値のそれぞれと合致する値を有する製品のユーザ購入記録に基づき、ユーザグループ全体としての製品Ａの名義属性値に関する製品を購入する傾向（すなわち、どのユーザが、製品Ａの名義属性の値と合致する名義属性の値を有する製品を購入する傾向があるか、例えば、どのユーザが、ブランド「ブランド２」の製品を購入する傾向があるか）、および製品Ｂの名義属性値に関する製品を購入する傾向（すなわち、どのユーザが、製品Ｂの名義属性の値と合致する名義属性の値を有する製品を購入する傾向があるか、例えば、どのユーザが、ブランド「ブランド５」の製品を購入する傾向があるか）が判定される。ユーザグループ全体の、製品Ａおよび製品Ｂのそれぞれの名義属性値に関する製品を購入する傾向が似ている、すなわち、ブランド「ブランド２」の製品を購入するユーザは、また、ブランド「ブランド５」の製品も購入する場合、この名義属性に関する「ブランド２」と「ブランド５」との間の製品ブランドの類似度は高い。そうでなければ、「ブランド２」と「ブランド５」との間の類似度は低い。

前述の概念、および他の種類の属性の属性値の類似度スコアを計算する方法に基づき、ユーザによって現在選択されている製品と他の製品との間の類似度スコアが判定される。次いで、判定された類似度スコアに基づき、ユーザに提供される候補製品のリンクリストが判定される。

図２は、本開示の例示的な実施形態による、主要部実現原理を図示するフローチャートを示す。

１０で、本方法は、第１の製品と、複数の第２の製品とを含む、同一の製品種類集合を提供する。同一の製品種類集合内の各第２の製品について、ブロック２０〜ブロック５０が実施される。

２０で、本方法は、各非名義属性に関する第１の製品の値とそれぞれの第２の製品の値との間の類似度スコアを計算する。

３０で、本方法は、各名義属性に関する第１の製品の値とそれぞれの第２の製品の値との間の類似度スコアを計算する。名義属性に関する第１の製品の値およびそれぞれの第２の製品の値が異なる場合、本方法は、購入記録集合から、第１の製品の名義属性の値に対応する製品を購入するユーザが、また、第２の製品の名義属性の値に対応する製品も購入する傾向に基づき、第１の製品の名義属性の値と第２の製品の名義属性の値との間の類似度スコアを判定する。

４０で、本方法は、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコア、および各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアに基づき、第１の製品とそれぞれの第２の製品との間の製品類似度スコアを計算する。

５０で、本方法は、第１の製品との類似度スコアが上位類似度スコアに入る少なくとも１つの第２の製品を、第１の製品の候補製品のリンクリストとして表現する。

ブロック３０で、２つの製品の名義属性の値の間の類似度スコアを計算するプロセス中、各名義属性に関する２つの製品の間の類似度スコアが判定される際、名義属性に関する第１の製品の値および第２の製品の値が同一である場合、名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアは、最大規定値（例えば、１）として設定される。

本開示に開示される方法の主要部実現原理を図示し、説明するために、本開示の前述の原理に基づき、２つの例示的な実施形態を以下に記載する。

第１の実施形態
図３ａは、候補製品のリンクリストを提供する、例示的なシステム３００を図示する構造図を示す。システムは、ブラウザクライアント３２２と、ウェブサーバ３２４と、取引記録データベース３２６と、製品属性データベース３２８と、候補製品のリンクリストを判定する装置を実装するサーバコンピュータ３３０とを含む。

ユーザは、様々な製品情報を閲覧し、関心製品を選択し、購入する製品を確定する等のために、ブラウザクライアント３２２を通して、ウェブサーバ３２４にログインしてもよい。ウェブサーバ３２４は、候補製品の検索リクエストを装置３３０に送信してもよい。リクエストは、例えば、指定製品の識別子を含んでもよい。一実施形態では、取引記録データベース３２６は、ユーザによって購入された製品の注文記録のデータを記憶してもよい。各注文記録は、注文が生成された時間、ユーザの識別子、ユーザによって購入された製品（単数または複数）の識別子（単数または複数）、購入された製品（単数または複数）の数（単数または複数）を含む。製品属性データベース３２８は、各製品と関連付けられる属性の属性値を記憶してもよい。

いくつかの実施形態では、装置３３０は、同一の製品種類集合内の各製品について、製品と同一の製品種類集合内の他の製品との間の類似度スコアを判定してもよい。さらに、装置３３０は、製品の属性値と同一の製品種類集合内の他の製品のそれぞれの属性値との間の類似度スコア、および属性と関連付けられるそれぞれの所定の重みに基づき、製品と他の製品のそれぞれとの間のこれらの類似度スコアを判定してもよい。

一実施形態では、装置３３０は、取引記録データベースに記憶されるユーザ購入記録集合、および製品属性データベースに記憶される各製品と関連付けられる属性の値に基づき、各製品の候補製品のリンクリストを判定してもよい。加えて、装置は、各製品の識別子と候補製品のリンクリストとの間の対応関係をさらに記憶してもよい。装置３３０は、ウェブサーバから候補製品の検索リクエストを受信するのに応えて、検索リクエスト内に含まれる指定製品の識別子に対応する候補製品のリンクリストを選択してもよい。装置は、製品の識別子とそれぞれの候補製品のリンクリストとの間の記憶される対応関係から、この候補製品のリンクリストを選択し、選択された候補製品のリンクリストをウェブサーバに提供してもよい。

同一の製品種類集合内の第１の製品と第２の製品との間の類似度スコアが判定される際、装置は、同一の製品種類集合内の各第２の製品について、以下を実施してもよい。一実施形態では、装置は、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアを計算する。各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアが計算される際、第１の製品の名義属性の値が第２の製品の名義属性の値とは異なる場合、装置は、購入記録集合から、第１の製品の名義属性の値に対応する製品を購入するユーザが、第２の製品の名義属性の値に対応する製品を購入する傾向に基づき、第１の製品の名義属性の値と第２の製品の名義属性の値との間の類似度スコアを判定してもよい。

いくつかの実施形態では、装置３３０は、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコア、および各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアに基づき、第１の製品と第２の製品との間の類似度スコアをさらに計算してもよい。装置は、第１の製品と第２の製品のそれぞれとの間の類似度スコアを計算するのに応えて、第１の製品との類似度スコアが上位類似度スコアに入る少なくとも１つの第２の製品を、第１の製品の候補製品のリンクリストとして表現してもよい。

候補製品のリンクリストをユーザに提供する例示的なプロセスが、図３ｂに示される。

３０１で、ユーザは、ブラウザクライアントを通してウェブサーバと通信し、製品閲覧リクエストを送信する。製品閲覧リクエストは、異なる情報を含んでもよい。制限としてではなく、一例として、製品閲覧リクエストには、推奨製品のリストの閲覧リクエスト、キーワードに基づく製品情報の検索リクエスト、ならびに／またはユーザ名およびパスワード等を使用してログインすると送信される、オンラインストアによって販売される製品のブックマークされたリストの閲覧リクエストが挙げられる場合がある。

３０２で、製品閲覧リクエストを受信すると、ウェブサーバは、製品リストをユーザに送信する。一実施形態では、製品リストは、製品の識別子を含んでもよい。加えて、または代替として、製品リストは、製品のサムネイル画像、簡単な説明等をさらに含んでもよい。

３０３で、ユーザは、例えば、製品のサムネイル画像の上にマウスを乗せる、または製品の識別子をクリックすること等を通して、ウェブサーバによって提供される製品リストから製品Ａを選択する。

３０４で、ウェブサーバは、候補製品の閲覧リクエストを、候補製品のリンクリストを判定する装置に送信する。リクエストは、ユーザによって選択される製品Ａの識別子を含む。

３０５で、装置は、候補製品の閲覧リクエストを受信するのに応えて、予め記憶されている製品の識別子と候補製品のリンクリストとの間の対応関係（表１に示される）から、候補製品の閲覧リクエスト内に含まれる製品Ａの識別子に対応する候補製品のリンクリスト（リストＡ：Ｈ−Ｉ−Ｊ）を見つける。表１のＨ、Ｉ、Ｊ、Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｒ、Ｓ、Ｔ、およびＵは、他の製品のそれぞれの識別子である。表１は、製品の識別子とそれぞれの候補製品のリンクリストとの間の記憶される対応関係の一実施例を示す。

表１の候補製品のリンクリストは、装置によって事前に生成される、候補製品のリンクリストである。装置は、取引記録データベースおよび製品属性データベースに記憶されるデータに基づき、製品Ａと他の製品との間の類似度スコアを計算し、製品Ａとの類似度スコアが所定の閾値より大きい製品を候補製品集合Ｃ_Ａに追加する。一実施形態では、装置はさらに、Ｃ_Ａ内の製品を類似度スコアの降順に並べ、候補製品のリンクリストを生成するために、所定数の上位ランクの製品を選択してもよい。本実施例では、製品Ａの候補製品のリンクリストは、リストＡ：Ｈ−Ｉ−Ｊである。

一実施形態では、２つの製品の間の類似度スコアの計算効率を高めるために、製品は、事前に分類されてもよい。製品Ａと、製品Ａが属する製品種類集合と同一の製品種類集合内の他の製品との間の類似度スコアのみが計算される。例えば、ユーザによって選択される製品Ａが、ブランド５のボディーローションである場合、製品Ａ（すなわち、ブランド５のボディーローション）と化粧品集合内の他の製品との間の類似度スコアのみ、計算される必要がある。

３０６で、装置は、見つけた候補製品のリンクリスト、リストＡ：Ｈ−Ｉ−Ｊをウェブサーバに送信する。

３０７で、ウェブサーバは、ブラウザクライアントを通して、装置から送信される候補製品のリンクリストをユーザに表示する。

３０８で、ユーザは、表示される候補製品のリンクリストに基づき、購入する製品を確定する。購入することを確定すると、ユーザは、購入確定のメッセージをウェブサーバに送信する。この購入確定のメッセージは、例えば、購入が確定される製品の識別子を含んでもよい。

３０９で、ウェブサーバは、購入確定のメッセージを受信すると、注文を生成し、ユーザの購入記録を取引記録データベースに記憶する。

前述のブロック３０６で、装置は、ユーザに表示するための候補製品のリンクリストを、ブラウザクライアントに直接、すなわち、ブロック３０７を省略するように、ウェブサーバを通して中継することなく、送信してもよい。

図４は、前述のブロック３０５で候補製品のリンクリストを判定する装置を図示する、構造図を示す。候補製品のリンクリストが判定される際、装置は、最初に、各属性に関する同一の製品種類集合内の各製品（例えば、製品Ａ）の属性値と同一の製品種類集合内の他の製品（例えば、製品Ｂ）の属性値との間の類似度スコアを計算する。装置は、例えば、製品Ａの属性値と製品Ｂの属性値との間の類似度スコアに基づき、製品Ａと製品Ｂとの間の類似度スコアを計算する。本開示の図５の様々なブロックは、２つの製品の名義属性値の間の類似度スコアの計算の向上を例証するために使用される。非名義属性（数値属性、順序属性、および集合属性等）の属性値の間の類似度スコアを計算する本方法は、既存の技術と同様であり、したがって、ここでは重複して記載しない。

識別子としてＡｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉを有する名義属性に関する製品Ａの値と製品Ｂの値との間の類似度スコアの計算を例証するために、ここに実施例を記載する。

５０１で、本方法は、製品属性データベースに記憶される様々な製品の名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉのそれぞれの値に基づき、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの値集合ＩＴＥＭを判定する。

製品属性データベースのデータテーブルＴａｂｌｅ＿Ｐは、各製品の属性値を記憶する。データテーブルＴａｂｌｅ＿Ｐの記憶構造を表２に示す。各行は、同一の製品の様々な属性のそれぞれの値を含む。各列は、同一の属性の様々な製品のそれぞれの値を含む。代替として、製品の異なる属性の値は、同一の行の異なるフィールドに別個に記憶されると理解されてもよい。

データベース検索にＳＱＬ文「Ｓｅｌｅｃｔ ｄｉｓｔｉｎｃｔ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ ｆｒｏｍ Ｔａｂｌｅ＿Ｐ」を使用することによって、テーブルＴａｂｌｅ＿Ｐから、属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉに対応するフィールドの異なる属性値が取得されてもよい。したがって、Ｎ個の要素を含む、属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値集合（すなわち、ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ＝｛ＩＴＥＭ_ｉ｝、式中、ｉ＝０、…、Ｎ）が取得される。この具体的な実施例では、属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉは、３つの異なる値、ＩＴＥＭ_１、ＩＴＥＭ_２、ＩＴＥＭ_３を含む。

５０２で、本方法は、取引記録データベースから、製品を購入したユーザの集合Ｓｅｔ＿Ｕを取得する。

表３は、取引記録データベース内の注文データテーブルＴａｂｌｅ＿Ｔの記憶構造の実施例を示す。各行内の異なるフィールドは、注文が生成された時間、ユーザの識別子、ユーザによって購入された製品（単数または複数）の識別子（単数または複数）、購入された製品の数（単数または複数）等を含む、注文記録の様々な関連データを別個に記憶する。例えば、注文記録がシリアル番号５５を有する表３の第３の行は、２００７年１月４日の１８：００に、ｕ_１００の識別子を有するユーザが、Ａの製品識別子を有する単一の製品を購入したことを示す。

上述のＴａｂｌｅ＿Ｔでは、ユーザは、ユーザ識別子を記憶するフィールドである。データベース検索にＳＱＬ文「Ｓｅｌｅｃｔ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｕｓｅｒ ｆｒｏｍ Ｔａｂｌｅ＿Ｔ」を使用することによって、テーブルＴａｂｌｅ＿Ｔから、ユーザフィールド内の異なるユーザ識別子（例えば、ｕ_１００、ｕ_１０１）が取得されてもよい。したがって、ユーザ識別子集合Ｓｅｔ＿Ｕ＝｛ｕ_１００，ｕ_１０１｝が取得されてもよい。

好ましくは、ユーザの購入挙動が考慮される。具体的には、オンラインショッピングの習慣を有するユーザは、通常、オンラインショッピングを毎日または毎月行う。この種類のユーザの挙動は、特定の習慣または性向の特徴を保有する。何人かのユーザは、２、３年に１回、オンラインで製品を時折購入する場合がある。この種類のユーザの挙動は、偶発性が高く、いかなる性向も観測することが困難である。したがって、前の種類のユーザの注文記録は、比較的より有用である。データの量を削減し、処理効率を向上させることを考慮すると仮定して、ユーザ識別子集合Ｓｅｔ＿Ｕから、所定の期間内にオンラインショッピングを行うユーザ、例えば、１か月、ワンシーズン、半年、または１年以内等にオンラインショッピングを行うユーザを選択するために、フィルタリングがさらに適用されてもよい。

５０３で、本方法は、ユーザ識別子および属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値の各組み合わせについて、ブロック５０１で取得される属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ、およびブロック５０２で取得されるユーザ識別子集合Ｓｅｔ＿Ｕに基づき、三重項＜ｕ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｊ，１／０＞を判定する。ｕ_ｉのユーザ識別子を有するユーザが、属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品を購入した場合、第３のベクトル要素の値は、１（または第１の所定の値）、すなわち、＜ｕ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｊ，１＞である。そうでなければ、特性三重項内の第３のベクトル要素の値は、ゼロ（または第２の所定の閾値）、すなわち、＜ｕ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｊ，０＞である。

各ユーザ識別子は、ユーザ識別子および属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉのそれぞれの属性値の三重項を構築するために、ユーザ識別子集合Ｓｅｔ＿Ｕから連続して取得される。以下は、２つの種類の三重項構築方法で実施されるプロセスを例証する。

スキーム１：注文データテーブルＴａｂｌｅ＿Ｔから、ユーザ識別子としてｕ_ｉを有するすべての記録が取得される。取得される記録内の製品識別子フィールドから、ユーザ識別子がｕ_ｉのユーザによって購入された製品の識別子の集合（すなわち、）が取得されてもよい。製品属性データベースから、集合内の各製品の属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉのそれぞれの値が取得されてもよい。製品属性データベースから、集合内の製品の属性値が取得される。第１のベクトル要素がｕ_ｉに対応し、第２のベクトル要素が内の製品の属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの値に対応する、三重項の第３のベクトル要素の値は、１に設定される。第１のベクトル要素がｕ_ｉに対応し、第２のベクトル要素が、ユーザ識別子がｕ_ｉのユーザによって購入された製品の属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの値とは異なる、属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ（属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ内である）の値に対応する、三重項の第３のベクトル要素の値は、ゼロに設定される。このように、ユーザ識別子ｕ_ｉおよび属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ内に含まれる属性値の各組み合わせに対応するＮの三重項が取得される。

スキーム２：属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉから、各属性値ｉｔｅｍ_ｋが連続して取得され、ｋは、０〜Ｎ（属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ内に含まれる要素の数）の範囲である。以下のＳＱＬ文が実行される。

上記の文の戻り値がヌルではない場合、これは、ユーザｕ_ｉが、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉのそれぞれの値（単数または複数）としてｉｔｅｍ_ｋを有する製品（単数または複数）を購入したことを示す。第１のベクトル要素がであり、第２のベクトル要素がｉｔｅｍ_ｋである、三重項の第３のベクトル要素は、１に設定される、すなわち、＜ｕ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｋ，１＞となる。そうでなければ、第１のベクトル要素がｕ_ｉであり、第２のベクトル要素がｉｔｅｍ_ｋである三重項の第３のベクトル要素は、ゼロに設定される、すなわち、＜ｕ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｋ，０＞となる。

５０４で、本方法は、ブロック５０３で判定されるユーザの名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの対応するＮの三重項に基づき、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉのユーザ属性値マトリックスを判定する。ユーザ属性値マトリックスの各行は、同一のユーザによって購入された製品が、属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ内の様々な属性値を保有するか否かに関する情報を含む。マトリックスの各列は、様々なユーザによって購入された製品が、属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ内の同一の属性値を保有するか否かに関する情報を含む。

図６ａに示されるように、属性値集合ＶａｌｕｅＳｅｔ＿Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉ内で設定される属性の順序に従って、同一のユーザに対応するＮの三重項の第３のベクトル要素が、ユーザ属性値マトリックスの同一の行の異なる場所に入力される。

５０５で、本方法は、ブロック５０４で取得される属性値マトリックスに基づき、図６ｂの太線ボックスによって示される、列ベクトル

（製品Ａの名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値ｉｔｅｍ_ｉに対応する）と、列ベクトル

（製品Ｂの名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値ｉｔｅｍ_ｊに対応する）とを取得する。本実施例では、

であり、

である。

列ベクトル

は、ユーザグループ全体の、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｉを有する製品を購入する傾向、すなわち、どのユーザが、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｉを有する製品を購入する傾向があるかを表す。列ベクトル

は、ユーザグループ全体の、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品を購入する傾向、すなわち、どのユーザが、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品を購入する傾向があるかを表す。

５０６で、本方法は、ブロック５０５で取得される

と

との間の相互関連スコアを計算し、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉに関する製品Ａの値と製品Ｂの値との類似度スコアｓｉｍ_ｉ（ｉｔｅｍ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｊ）として、計算された相互関連スコアを表現する。

ブロック５０６で、相互関連度を計算する本方法を使用する代わりに、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉに関する製品Ａの値と製品Ｂの値との間の類似度スコアｓｉｍ_ｉ（ｉｔｅｍ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｊ）を判定するために、条件付き確率を使用する方法が、代替として使用されてもよいことに留意されたい。このプロセスの詳細が、図７で与えられる。

７０１で、本方法は、名義属性の値が第１の製品および第２の製品の名義属性のそれぞれの値と合致する製品のユーザ購入記録に基づき、名義属性の値が第１の製品の名義属性の値と合致する製品を購入したユーザの第１の集合、名義属性の値が第２の製品の名義属性の値と合致する製品を購入したユーザの第２の集合、ならびに第１および第２の製品の名義属性のそれぞれの値と合致する名義属性のそれぞれの値を有する製品を購入したユーザの第３の集合を判定する。

本実施形態は、図６ｂのｉ番目の列およびｊ番目の列に基づき、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｉを有する製品を購入したユーザの集合Ｕ_Ａ（すなわち、要素値が１である

内の要素に対応するユーザによって形成される集合）、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品を購入したユーザの集合Ｕ_Ｂ（すなわち、要素値が１である

内の要素に対応するユーザによって形成される集合）、ならびに名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｉを有する製品、および名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品を購入したユーザの集合Ｕ_ＡＢを取得することができる。

７０２で、本方法は、第１、第２、および第３のユーザ集合に基づき、第１の条件付き確率および第２の条件付き確率を判定する。第１の条件付き確率は、第１の製品の名義属性の属性値と合致する属性値を有する製品を購入したユーザが、また、第２の製品の名義属性の属性値と合致する属性値を有する製品も購入するという状況の条件付き確率である。第２の条件付き確率は、第２の製品の名義属性の属性値と合致する属性値を有する製品を購入したユーザが、また、第１の製品の名義属性の属性値と合致する属性値を有する製品も購入するという状況の条件付き確率である。

ユーザ集合Ｕ_Ａおよびユーザ集合Ｕ_ＡＢに基づき、属性値としてｉｔｅｍ_ｉを有する製品を購入したユーザが、また、属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品も購入するという状況の条件付き確率は、Ｐ（Ｂ｜Ａ）＝｜Ｕ_ＡＢ｜／｜Ｕ_Ａ｜であると判定され、式中、｜Ｕ｜は、集合Ｕ内に含まれる要素の数である。

同様に、属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品を購入したユーザが、また、属性値としてｉｔｅｍ_ｉを有する製品も購入するという状況の条件付き確率は、Ｐ（Ａ｜Ｂ）＝｜Ｕ_ＡＢ｜／｜Ｕ_Ｂ｜であると判定される。

７０３で、本方法は、第１の条件付き確率および第２の条件付き確率の算術平均を、第１の製品の名義属性値と第２の製品の名義属性値との間の類似度スコアとして表現する。

製品Ａの名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値ｉｔｅｍ_ｉと製品Ｂの名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値ｉｔｅｍ_ｊとの間の類似度スコアｓｉｍ_ｉ（ｉｔｅｍ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｊ）は、ｓｉｍ_ｉ（ｉｔｅｍ_ｉ，ｉｔｅｍ_ｊ）＝（Ｐ（Ｂ｜Ａ）＋Ｐ（Ａ｜Ｂ））／２であると判定される。

換言すれば、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｉを有する製品を購入したユーザグループのユーザが、名義属性Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿Ｉの属性値としてｉｔｅｍ_ｊを有する製品を購入する傾向が高い場合、属性値ｉｔｅｍ_ｉおよび属性値ｉｔｅｍ_ｊは、相互と非常に類似する。

理解することができるように、図７は、名義属性に関する２つの製品の間の類似度スコアを正確に計算するスキームのみを記載する。また、第１の条件付き確率および第２の条件付き確率を、類似度スコアとして直接表現することも、属性値に黙示的に含まれる意味論的意味を見い出すことができないという問題を解決することができる。

図４に示されるように、候補製品のリンクリストを判定する装置は、供給ユニット４０１と、第１の類似度判定ユニット４０２と、第２の類似度判定ユニット４０３と、製品類似度判定ユニット４０４と、リンクリスト判定ユニット４０５とを含む。好ましくは、装置は、記憶ユニット４０６と、受信ユニット４０７と、選択ユニット４０８と、送信ユニット４０９とをさらに含んでもよい。

供給ユニット４０１は、第１の製品と、複数の第２の製品とを含む、同一の製品種類集合を提供するように構成される。

第１の類似度判定ユニット４０２は、同一の製品種類集合の各第２の製品について、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアを計算するように構成される。

第２の類似度判定ユニット４０３は、同一の製品種類集合の各第２の製品について、各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアを計算するように構成される。第１の製品の名義属性の値が第２の製品の名義属性の値とは異なる場合、第２の類似度判定ユニット４０２は、購入記録集合から、第１の製品の名義属性の値に対応する製品を購入するユーザが、第２の製品の名義属性の値に対応する製品を購入する傾向に基づき、第１の製品の名義属性の値と第２の製品の名義属性の値との間の類似度スコアを判定してもよい。

製品類似度判定ユニット４０４は、第１の類似度判定ユニット４０２によって判定される、各非名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコア、および第２の類似度判定ユニット４０３によって判定される、各名義属性に関する第１の製品の値と第２の製品の値との間の類似度スコアに基づき、第１の製品と第２の製品との間の類似度スコアを計算するように構成される。

リンクリスト判定ユニット４０５は、製品類似度判定ユニット４０４によって判定される、第１の製品と各第２の製品との間の類似度スコアに基づき、第１の製品との類似度スコアが上位類似度スコアに入る少なくとも１つの第２の製品を、第１の製品の候補製品のリンクリストとして表現するように構成される。

記憶ユニット４０６は、第１の製品の識別子とリンクリスト判定ユニット４０５によって判定される候補製品のリンクリストとの間の対応関係を記憶するように構成される。

受信ユニット４０７は、候補製品の検索リクエストを受信するように構成される。

選択ユニット４０８は、受信ユニット４０７が候補製品の検索リクエストを受信するのに応えて、記憶ユニット４０６内に記憶される製品の識別子と候補製品のリンクリストとの間の対応関係から、検索リクエスト内に含まれる製品の識別子に対応する候補製品のリンクリストを選択するように構成される。

送信ユニット４０９は、選択ユニット４０８によって取得される、候補製品のリンクリストをウェブサーバに送信するように構成される。

第２の類似度判定ユニット４０３によって、製品Ａの名義属性値と他の製品Ｂの名義属性値との間の類似度スコアを計算するプロセスの詳細は、図５〜図７を参照することができ、したがって、ここでは重複して記載しない。

特定の名義属性について、製品Ａの属性値と製品Ｂの属性値との間の類似度スコアを判定する際、本実施形態は、その名義属性に関する各製品の属性値および各ユーザの製品購入記録に基づき、ユーザグループ全体によって購入された製品のその名義属性の値のそれぞれの傾向が、製品Ａおよび製品Ｂの属性値に関して類似するか否かを判定する。類似する場合、これは、その名義属性についての製品Ａの属性値と製品Ｂの属性値との間の類似度が高いことを示す。そうでなければ、その名義属性についての製品Ａの属性値と製品Ｂの属性値との間の類似度は低い。したがって、その名義属性についての製品Ａの属性値と製品Ｂの属性値との間の類似度スコアに黙示的に含まれる意味論的意味を見い出すことができる。これは、既存の技術の問題を克服し、名義属性値の類似度スコアの計算の精度を向上させ、したがって、候補製品のリンクリストの計算の精度を向上させる。

第２の実施形態
第１の実施形態は、選択される製品Ａの候補製品のリンクリストを提供するオフライン方法を提供する。第１の実施形態は、製品Ａと他の製品との間の類似度スコアを計算し、選択された製品Ａと他の製品との間の計算された類似度スコアに基づき、候補製品のリンクリストを提供し、各製品の識別子とそれぞれの候補製品のリンクリストとの間の対応関係を記憶し、候補製品の検索リクエストを受信するのに応えて、その製品識別子と対応する候補製品のリンクリストとの間の対応関係から、検索リクエスト内に含まれる製品識別子に対応する候補製品のリンクリストを選択し、選択された候補製品のリンクリストをウェブサーバに提供する。本方法は、これらの製品の識別子とそれぞれの候補製品のリンクリストとの間の対応関係を事前に記憶し、したがって、特定のシステム資源を占有する。しかしながら、これらの対応関係の部分は、検索される確率が低い場合がある。結果として、本開示は、候補製品のリンクリストを判定するオンライン方法をさらに提供する。具体的には、ブロック３０５で、装置は、各製品の識別子と候補製品のリンクリストとの間の記憶される対応関係から、候補製品の検索リクエスト内に含まれる製品識別子に対応する候補製品のリンクリストを選択しない。むしろ、装置は、取引記録データベースおよび製品属性データベース内のデータに基づき、候補製品の検索リクエスト内に含まれる製品識別子に対応する候補製品のリンクリストをリアルタイムに計算する。

この候補製品のリンクリストのリアルタイム計算方法は、類似度スコアが計算される際、同一の製品種類集合内の他の製品の数が比較的大きい場合に、比較的大きい量の時間を消費する場合がある。ブロック３０５で、装置が、比較的短い期間内に、ウェブサーバから比較的大きい数の候補製品の検索リクエストを受信する場合、処理作業負荷が増加する。したがって、上記を考慮して、好ましくは、名義属性以外の属性について、フィルタリングが事前に実施されてもよい。名義属性以外の属性（例えば、数値属性等）に関する指定製品Ａ（候補製品の検索リクエスト内に含まれる製品識別子に対応する）の属性値と別の製品Ｂの属性値との間の類似度スコアが、それぞれの所定の閾値未満である場合、もはや名義属性についての製品Ａの属性値と製品Ｂの属性値との間の類似度スコアを計算する必要はない。製品Ｂは、候補製品集合Ｃ_Ａから即座に除外される。

図８は、候補製品のリンクリストを判定する例示的な装置を図示する、構造図を示す。装置は、受信ユニット８０１と、製品類似度判定ユニット８０２と、リンクリスト判定ユニット８０３と、送信ユニット８０４とを含む。

受信ユニット８０１は、ウェブサーバから候補製品の検索リクエストを受信するように構成される。

製品類似度判定ユニット８０２は、検索リクエスト内に含まれる製品識別子に対応する指定製品について、指定製品の属性値とそれぞれの製品の属性値との間の類似度スコア、および属性の所定の重みに基づき、指定製品と指定製品が属する製品種類集合と同一の製品種類集合内の他の製品のそれぞれとの間の類似度スコアを判定するように構成される。各名義属性に関する指定製品の属性値と他の製品のそれぞれの属性値との間の類似度スコアを判定する際、指定製品と他の製品のそれぞれ１つとの間の名義属性に関する属性値が異なる場合、製品類似度判定ユニット８０２は、購入記録の集合から、第１の製品の名義属性の値に対応する製品を購入するユーザが、他の製品のそれぞれ１つの名義属性の値に対応する製品を購入する傾向に基づき、第１の製品の名義属性の値と他の製品のそれぞれ１つの名義属性の値との間の類似度スコアを判定してもよい。

リンクリスト判定ユニット８０３は、指定製品との類似度スコアが上位類似度スコアに入る少なくとも１つの他の製品を、指定製品の候補製品のリンクリストとして表現するように構成される。

送信ユニット８０４は、リンクリスト判定ユニット８０３によって取得される、候補製品のリンクリストをウェブサーバに送信するように構成される。

当業者は、上記の例示的な方法におけるプロセスのすべてまたは一部が、関連ハードウェアに命令するコンピュータプログラムを使用することによって達成されてもよいことを理解することができる。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体、例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光学ディスク等に記憶されてもよい。

開示される方法、装置、およびシステムは、汎用もしくは専用コンピュータシステム（単数または複数）の環境または構成で使用されてもよい。例には、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、携帯デバイスまたは可搬型デバイス、タブレットデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、マイクロコンピュータ、マクロコンピュータ、および上記の任意のシステムまたはデバイスを含む分散コンピューティング環境が挙げられる。

開示される方法、装置、およびシステムは、コンピュータ実行可能命令の一般的文脈、例えば、プログラムモジュールで記載することができる。一般的に、プログラムモジュールは、特定の機能を実施する、または特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含むことができる。また、開示される方法、装置、およびシステムは、通信ネットワークを通してリンクされる遠隔処理デバイスによって機能が実施される、分散コンピューティング環境で実践することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、メモリ記憶デバイスを含む、ローカルおよび／または遠隔コンピュータ記憶媒体内に位置してもよい。

例えば、図９は、上述される装置等の例示的な装置９００をより詳細に図示する。一実施形態では、装置９００は、１つ以上のプロセッサ９０１と、ネットワークインターフェース９０２と、メモリ９０３と、入力／出力インターフェース９０４とを含むことができるが、これらに限定されない。

メモリ９０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等の揮発性メモリ、および／もしくは読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）等の不揮発性メモリ、またはフラッシュＲＡＭの形態のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。メモリ９０３は、コンピュータ可読媒体の一例である。

コンピュータ可読媒体には、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、もしくは他のデータ等の情報の記憶のための、任意の方法または技術で実現される、揮発性および不揮発性の、取り外し可能ならびに取り外し不可能な媒体を含む。コンピュータ記憶媒体の例としては、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他の種類のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、もしくは他のメモリ技術、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、もしくは他の光学記憶装置、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デバイス、またはコンピューティングデバイスがアクセスするための情報を記憶するために使用することができる任意の他の非伝送媒体が挙げられるが、これらに限定されない。本明細書で定義されるように、コンピュータ可読媒体には、変調データ信号および搬送波等の一過性媒体を含まない。

メモリ９０３は、プログラムユニット９０５と、プログラムデータ９０６とを含んでもよい。一実施形態では、プログラムユニット９０５は、供給ユニット９０７と、第１の類似度判定ユニット９０８と、第２の類似度判定ユニット９０９と、製品類似度判定ユニット９１０と、リンクリスト判定ユニット９１１とを含んでもよい。加えて、または代替として、いくつかの実施形態では、プログラムユニット９０５は、記憶ユニット９１２と、受信ユニット９１３と、選択ユニット９１４と、送信ユニット９１５とをさらに含んでもよい。これらのプログラムユニットについての詳細は、上述される前述の実施形態において見られる場合がある。

理解することができるように、当業者は、開示される方法、システム、および装置を、本開示の趣旨ならびに範囲から逸脱することなく、多くの異なる方法で変更または修正してもよい。したがって、本開示は、本開示の特許請求の範囲の範囲に包含されるすべての修正物および変形物、ならびにそれらの均等物を網羅することが意図される。

Claims (18)

1. １または複数のコンピューティングデバイスによって実行される方法であって、前記方法は、
   前記コンピューティングデバイスが、第１の製品と、複数の第２の製品とを含む、製品種類集合を提供することと、
   前記コンピューティングデバイスが、１または複数の非名義属性に関する前記第１の製品の１または複数の値と、前記複数の第２の製品のうちの第２の製品の１または複数の値との間の１または複数の第１の類似度スコアを計算することと、
   少なくとも１つの名義属性に関する前記第１の製品の少なくとも１つの値と前記第２の製品の少なくとも１つの値との間の少なくとも１つの第２の類似度スコアを計算することであって、
   前記第１の製品の名義属性の値が前記第２の製品の前記名義属性の値とは異なる場合、前記コンピューティングデバイスが、購入記録集合から、前記第１の製品の前記名義属性の前記値に対応する製品を購入するユーザが、前記第２の製品の前記名義属性の前記値に対応する製品を購入する傾向に基づき、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と前記第２の製品の前記名義属性の前記値との間の対応する第２の類似度スコアを判定することと、
   前記第１の製品の前記名義属性の前記値が、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と同一である場合に、前記コンピューティングデバイスが、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と前記第２の製品の前記名義属性の前記値との間の前記対応する第２の類似度スコアを最大規定値に設定することと、
   前記コンピューティングデバイスが、前記１または複数の第１の類似度スコア、および前記少なくとも１つの第２の類似度スコアに基づき、前記第１の製品と前記第２の製品との間の類似度スコアを計算することと、
   前記第１の製品と前記第２の製品との間の前記類似度スコアが予め定めされた閾値より大きい場合、および／または、前記第１の製品と前記第２の製品との間の前記類似度スコアが、前記第１の製品との前記製品種類集合における前記複数の第２の製品の最初のいくつかの上位類似度スコアの予め定められた数の間にある場合に、前記コンピューティングデバイスが、前記第２の製品を前記第１の製品の候補製品として表現することと
   を含む、方法。
2. 前記対応する第２の類似度スコアを判定することは、
   前記購入記録集合に基づき、第１のユーザ集合、第２のユーザ集合、および第３のユーザ集合を判定することを含み、
   前記第１のユーザ集合は、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品を購入した、前記購入記録集合内のユーザの第１の集合に対応し、
   前記第２のユーザ集合は、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品を購入した、前記購入記録集合内のユーザの第２の集合に対応し、
   前記第３のユーザ集合は、前記第１の製品の前記名義属性の前記値および前記第２の製品の前記名義属性の前記値とそれぞれ合致する前記名義属性のそれぞれの値を有する製品を購入した、前記購入記録集合内のユーザの第３の集合に対応することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記コンピューティングデバイスが、前記第１のユーザ集合、前記第２のユーザ集合、および前記第３のユーザ集合に基づき、
   前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する名義属性の前記値を有する前記製品を購入した前記ユーザが、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品をさらに購入したという状況の第１の条件付き確率を判定することと、
   前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する名義属性の前記値を有する前記製品を購入した前記ユーザが、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品を購入したという状況の第２の条件付き確率を判定することと、
   をさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記コンピューティングデバイスが、前記第１の条件付き確率および前記第２の条件付き確率の算術平均を、前記名義属性に関する前記第１の製品と前記第２の製品との間の前記対応する第２の類似度スコアとして表現することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記対応する第２の類似度スコアを判定することは、前記購入記録集合に基づき、前記名義属性のユーザ属性値関係マトリックスを判定することであって、前記ユーザ属性値関係マトリックスの各列は、１または複数のユーザによって前記名義属性の同一の値を有する製品が購入されたか否かを表す、ことを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記類似度スコアを判定することは、
   前記ユーザ属性値関係マトリックスから、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する名義属性の値を有する前記製品のユーザ購入記録として、前記第１の製品の前記名義属性の前記値に対応する列
   
   と、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する名義属性の値を有する前記製品のユーザ購入記録として、前記第２の製品の前記名義属性の前記値に対応する列
   
   とを選択することであって、前記第１の製品と前記第２の製品との間の前記類似度スコアｓｉｍ（ｉ，ｊ）は、
   
   であることをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記購入記録集合に基づき、前記名義属性の前記ユーザ属性値関係マトリックスを判定することは、
   前記購入記録集合内のユーザの各購入記録について、
   前記ユーザの前記購入記録に基づき、前記ユーザによって購入された製品の前記名義属性の値を判定することと、
   前記ユーザによって購入された前記製品の前記名義属性の前記判定された値に基づき、前記ユーザと関連付けられる前記名義属性のベクトル
   
   を判定することであって、式中、ｍは、前記ユーザの識別子であり、
   
   の各要素Ｒ_m,iについては、式中、ｉは、値集合内の値の識別子であり、前記ユーザが、前記識別子の前記値としてｉを有する製品を購入した場合、前記要素Ｒ_m,iの値は、第１の値として設定され、そうでなければ、前記要素Ｒ_m,iの前記値は、第２の値として設定されることと、
   前記名義属性の前記ユーザ属性値関係マトリックスを判定するために、前記マトリックス内の行として、前記ユーザと関連付けられる前記名義属性の前記ベクトルを表現することと
   を含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記第２の製品を前記第１の製品の前記候補製品として表現することに応答して、前記コンピューティングデバイスが、前記第１の製品の識別子と前記第２の製品との間の対応関係を記憶することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. １または複数のコンピューティングデバイスによって実行される方法であって、前記方法は、
   前記コンピューティングデバイスが、１または複数の名義属性に関する第１の製品の１または複数の値と第２の製品の１または複数の値との間の１または複数の類似度スコアを計算することを含み、前記１または複数の類似度スコアを計算することは、
   前記第１の製品の名義属性の値が前記第２の製品の名義属性の値とは異なる場合、購入記録集合から、前記第１の製品の前記名義属性の前記値に対応する製品を購入するユーザが、前記第２の製品の前記名義属性の前記値に対応する製品を購入する傾向に基づき、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と前記第２の製品の前記名義属性の前記値との間の対応する類似度スコアを判定することと、
   前記第１の製品の前記名義属性の前記値が、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と同一である場合に、前記コンピューティングデバイスが、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と前記第２の製品の前記名義属性の前記値との間の前記対応する類似度スコアを最大規定値に設定することと
   を含む、方法。
10. 前記判定することは、
    前記購入記録集合に基づき、前記名義属性のユーザ属性値関係マトリックスを判定することであって、前記ユーザ属性値関係マトリックスの各列は、前記名義属性に対して同一の値を有する製品が１または複数のユーザによって購入されたかどうかを表すことを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記判定することは、
    前記ユーザ属性値関係マトリックスから、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の前記値を有する製品のユーザ購入記録として、前記第１の製品の前記名義属性の前記値に対応する列
    
    と、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の前記値を有する製品のユーザ購入記録として、前記第２の製品の前記名義属性の前記値に対応する列
    
    とを選択することであって、前記第１の製品と前記第２の製品との間の前記類似度スコアｓｉｍ（ｉ，ｊ）は、
    
    であることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記判定することは、
    前記購入記録集合に基づき、第１のユーザ集合、第２のユーザ集合、および第３のユーザ集合を判定することとであって、
    前記第１のユーザ集合は、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品を購入した、前記購入記録集合内のユーザの第１の集合に対応し、
    前記第２のユーザ集合は、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品を購入した、前記購入記録集合内のユーザの第２の集合に対応し、
    前記第３のユーザ集合は、前記第１の製品の前記名義属性の前記値および前記第２の製品の前記名義属性の前記値のそれぞれと合致する前記名義属性のそれぞれの値を有する製品を購入した、前記購入記録集合内のユーザの第３の集合に対応することと、
    前記第１のユーザ集合、前記第２のユーザ集合、および前記第３のユーザ集合に基づき、
    前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する名義属性の前記値を有する前記製品を購入した前記ユーザが、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品をさらに購入したという状況の第１の条件付き確率を判定することと、
    前記第２の製品の前記名義属性の前記値と合致する名義属性の前記値を有する前記製品を購入した前記ユーザが、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と合致する前記名義属性の値を有する製品を購入したという状況の第２の条件付き確率を判定することと、
    前記名義属性に関する前記第１の製品と前記第２の製品との間の前記対応する類似度スコアとして、前記第１の条件付き確率および前記第２の条件付き確率の算術平均を表現することと
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
13. 第１の製品と、複数の第２の製品とを含む、製品種類集合を提供するように構成される、供給ユニットと、
    １または複数の非名義属性に関する前記第１の製品の値と前記複数の第２の製品の各第２の製品の値との間の１または複数の第１の類似度スコアをそれぞれ計算するように構成される、第１の類似度判定ユニットと、
    １または複数の名義属性に関する前記第１の製品の値と前記複数の第２の製品の各第２の製品の値との間の１または複数の第２の類似度スコアをそれぞれ計算し、
    前記第１の製品の名義属性の値が第２の製品の前記名義属性の値とは異なる際、購入記録集合から、前記第１の製品の前記名義属性の前記値に対応する製品を購入するユーザが、前記第２の製品の前記名義属性の前記値に対応する製品を購入する傾向に基づき、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と前記第２の製品の前記名義属性の前記値との間の対応する類似度スコアを判定し、
    前記第１の製品の前記名義属性の前記値が、前記第２の製品の前記名義属性の前記値と同一である場合に、前記第１の製品の前記名義属性の前記値と前記第２の製品の前記名義属性の前記値との間の前記対応する類似度スコアを最大規定値に設定するように構成される、第２の類似度判定ユニットと、
    前記第１の類似度判定ユニットによって判定されるそれぞれの前記１または複数の第１の類似度スコア、および前記第２の類似度判定ユニットによって判定されるそれぞれの前記１または複数の第２の類似度スコアに基づき、前記第１の製品と各第２の製品との間の類似度スコアを計算するように構成される、製品類似度判定ユニットと、
    前記製品類似度判定ユニットによって判定される、前記第１の製品と各第２の製品との間の前記類似度スコアに基づき、類似度スコアが予め定めされた閾値より大きい、および／または、類似度スコアが前記第１の製品との最初のいくつかの上位類似度スコアの予め定められた数の間にある少なくとも１つの第２の製品を、前記第１の製品の候補製品のリストとして表現するように構成される、リンクリスト判定ユニットと
    を備える、装置。
14. 前記第１の製品の識別子と前記リンクリスト判定ユニットによって判定される候補製品の前記リストとの間の対応関係を記憶するように構成される、記憶ユニットと、
    １または複数の候補製品の検索リクエストを受信するように構成される、受信ユニットと、
    前記受信ユニットが１または複数の候補製品の前記検索リクエストを受信するのに応答して、前記記憶ユニット内に記憶される製品の識別子と候補製品のリストとの間の対応関係から、前記検索リクエストに含まれる製品の識別子に対応する候補製品のリストを選択するように構成される、選択ユニットと
    をさらに備える、請求項１３に記載の装置。
15. 請求項１−８のうちのいずれか１つの前記方法を実行する装置。
16. 請求項９−１２のうちのいずれか１つの前記方法を実行する装置。
17. １または複数の記憶装置であって、１または複数のプロセッサによって実行されると、前記１または複数のプロセッサに、請求項１−８のうちのいずれか１つの前記方法を実行させる実行可能命令を記憶する１または複数の記憶装置。
18. １または複数の記憶装置であって、１または複数のプロセッサによって実行されると、前記１または複数のプロセッサに、請求項９−１２のうちのいずれか１つの前記方法を実行させる実行可能命令を記憶する１または複数の記憶装置。