JP6199958B2 - ユーザー推奨方法および装置 - Google Patents

Description

〔関連特許出願の相互参照〕
本出願は、２０１２年５月１４日に出願された、「Ａ Ｕｓｅｒ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｄｅｖｉｃｅ」という名称の中国特許出願第２０１２１０１４９０４６．０号に対する優先権を主張し、それは、参照により全体として本明細書に組み込まれる。

本開示は、通信技術に関する。より詳細には、本開示は、ユーザー推奨方法および装置に関する。

ショッピングウェブサイトの台頭により、販売業者は、実際の店舗を設立する高コストなしで、直接オンラインショップを開いて、彼らの製品を販売することができ、購入者はショッピングウェブサイト上で直接商品を購入できる。これは、製品取引の効率を大幅に向上させた。

ユーザー推奨は、ショッピングウェブサイト上での販売業者の取引高を増加させる効果的な方法である。購入者が販売業者のウェブページ上でクリックするときに、購入者にその販売業者の商品に関する情報を提供することに加えて、サーバーは、もとの販売業者の商品に関連した製品の他の販売業者に関する情報も購入者に提供できる。

例えば、販売業者Ａは、ブランド名Ａの携帯電話を販売し、販売業者Ｂはこのブランド名Ａの携帯電話用の保護ケースおよび革袋（ｓｋｉｎ）を販売し、販売業者Ｃは、ブランド名Ａの携帯電話用のバッテリー、充電器、およびヘッドセットを販売する。購入者が販売業者Ａのウェブページ上をクリックすると、サーバーは、販売業者Ａによって販売されているブランド名Ａの携帯電話用の製品情報を購入者に提供し、サーバーは、販売業者Ｂおよび販売業者Ｃに関する情報を購入者に提供する。加えて、サーバーは、購入者がブランド名Ａの携帯電話を注文した後、アクセサリを選択するために、購入者が、販売業者Ｂおよび販売業者Ｃのサイトを直接訪れることをさらに容易にするために、販売業者Ｂおよび販売業者Ｃを購入者に推奨する。

しかし、既存の技術では、販売業者間の関係は、販売商品のタイプに関して販売業者によって投入された情報に基づき見つけられる。加えて、販売商品のタイプに関する販売業者投入情報は、販売業者によって提供される。従って、販売している商品のタイプに関して、販売業者により記入された情報は、実際に販売されている商品に適合しない可能性がある。これは、サーバーによって見つけられた販売業者間の関連付けおよびユーザー推奨の低精度、ならびにコンピューティング資源の浪費という結果に成り得る。

本開示の実施形態は、ユーザー推奨における既存の技術の低精度および浪費される処理資源に関連する問題を解決するために使用されるユーザー推奨方法および装置を提示する。

本開示の実施形態によって提示されるユーザー推奨方法は、取引レコード内のレコードが生成された時系列順に基づき、サーバーによって、購入者の取引レコードを抽出することを含む。サーバーは、次いで、すべてのレコードから抽出された販売業者をソートし、購入者に対してソートされた販売業者を含む取引トラック（ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ ｔｒａｃｋ）を決定し得る。

サーバーは、次いで、異なる購入者の取引トラックを比較して、同一の取引トラックを判断し、同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けを確立し得る。その関連付けに基づき、サーバーは、販売業者間の関連付けに基づき販売業者を推奨する。

本開示の実施形態によって提示されるユーザー推奨装置は、購入者の取引レコードを抽出するように構成されているトラック判断モジュールを含む。トラック判断モジュールは、取引レコード内のレコードが生成された時系列順に基づき、すべてのレコードからの販売業者をソートし、購入者に対してソートされた販売業者を含む取引トラックを決定し得る。

いくつかの実施形態では、装置は、異なる購入者の取引トラックを比較して、同一の取引トラックを見つけ、同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けを確立するように構成されている関連付けモジュールを含み得る。装置は、販売業者間の関連付けに基づきユーザー推奨を行うように構成されているユーザー推奨モジュールをさらに含み得る。

本開示の実施形態は、ユーザー推奨方法および装置を提示する。本方法は、取引レコード内のすべてのレコードが生成された時系列順に従って、すべてのレコードからの販売業者をソートし、購入者に対する取引トラックを作成して、異なる購入者の取引トラックを比較し、同一の取引トラックを判断し、同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けを確立して、販売業者間の関連付けに基づきユーザー推奨を行う。異なる購入者に対する同一の取引トラックは、実際の取引プロセスにおける異なる販売業者間の関連付け可能性を示し得るので、本開示の実施形態におけるサーバーは、異なる購入者の同一のトラックに基づき、販売業者に対する関連付けを確立する。これらの実施形態は、サーバーによって確立される販売業者間の関連付けの精度を向上でき、ユーザー推奨精度を向上させて、関連する処理資源を節約できる。

この発明の概要は、請求された主題のすべての重要な特徴または本質的特徴を識別することを意図しておらず、また、請求された主題の範囲の決定における補助として単独で使用されることも意図していない。

発明を実施するための形態は、添付の図を参照して説明される。異なる図中での同じ参照番号の使用は、類似または同一の項目を示す。

ユーザー推奨のプロセスを実装する流れ図である。 本開示の実施形態によって示されるような購入者の取引トラックの略図である。 本開示の実施形態によって示されるユーザー推奨装置の略図である。

販売業者Ａによる販売製品がブランド名Ａの携帯電話であり、販売業者Ｂによる販売製品がブランド名Ａの携帯電話用アクセサリであり、販売業者Ｃによる販売製品がブランド名Ｂの携帯電話用アクセサリであると仮定する。販売業者Ｂが、彼らが販売する製品のタイプに関する情報を記入する際に間違えると、ブランド名Ａの携帯電話用アクセサリの代わりに、ブランド名Ｂの携帯電話用アクセサリが入力される。加えて、販売業者Ｃが、彼らが販売する製品のタイプに関する情報を記入する際に間違えると、ブランド名Ｂの携帯電話用アクセサリの代わりに、ブランド名Ａの携帯電話用アクセサリが入力される。

その結果、既存の技術下で、サーバーは、販売業者によって投入された製品情報に基づき、販売業者Ａと販売業者Ｃとの間で関連付けを確立し、従って、販売業者Ａと販売業者Ｂとの間で関連付けを確立しないであろう。明らかに、販売業者Ａと販売業者Ｂとの間に関連付けがあるはずであり、他方、販売業者Ａと販売業者Ｃとの間には関連付けがないはずである。結果として、購入者が販売業者Ａのウェブページ上でクリックすると、サーバーは、販売業者Ａに関連付けられている、販売業者Ｃに関する情報をウェブページ上で推奨し、販売業者Ｂに関する情報は提示しない。これは、ユーザー推奨精度を低下させて、コンピューティング資源も無駄にするであろう。

いくつかの実施形態では、販売業者が複数の製品を購入する場合に、しばしば、従ったある論理がある。例えば、購入者がブランド名Ａの携帯電話を販売業者Ａから購入した後、彼女は、保護ケース、保護スリープ、および充電器などの、ブランド名Ａの携帯電話用アクセサリを購入するために販売業者Ｂに向かい得る。たとえ、販売業者Ｂが、販売製品のタイプに関する情報を記入する際に間違えても、製品を購入するときに購入者の論理は変わらない。従って、本開示の実施形態は、取引トラックの概念を導入して、この購入者の取引行為の時系列に従って購入者の以前の取引行為の販売業者をソートすること、およびこの購入者に対する取引トラックを作成することを含む。取引トラックが、異なる購入者の取引トラックと同一である場合、これらの購入者は、製品を購入する際に、同じか、または類似の論理を使用する。同一の取引トラックは、同一の取引トラックに含まれる販売業者間の関連付け可能性も示す。このようにして、サーバーは、同一の取引トラックに含まれる販売業者間に関連付けを確立し、これに基づきユーザー推奨を行う。

本明細書に添付の図と併せて、以下で、本開示の実施形態の詳細な説明を提供する。

図１は、ユーザー推奨のプロセスを実装する流れ図である。１０２で、サーバーは、購入者の取引レコードを抽出し、次いで、時系列順に基づき、すべてのレコードからの販売業者をソートする。取引レコードは、時系列順に基づき生成される。サーバーはまた、購入者に対する取引トラック内のソートされた販売業者を判断し得る。

いくつかの実施形態では、サーバーは、すべての購入者に対応する取引レコードを格納し得る。これらの取引レコード内のすべてのレコードは、対応する購入者の取引行為、取引行為の時間、および取引行為に対応する販売業者などの、情報を含む。それ故、購入者の取引レコードに基づき、サーバーは、取引レコード内のすべてのレコードの時系列順に従って、すべてのレコードからの販売業者をソートし、その購入者に対する取引トラックを作成する。過去３か月間の取引レコードなどの、指定された期間にわたる所与の購入者に対する取引レコードを抽出することが可能である。

一例として、購入者１に対して４つの取引レコードがあり、これら４つのレコード内の購入者１に対する取引トラックは販売業者１〜４であり、購入者１は、４つの販売業者１〜４の各々と１つの取引、総計４つの取引を行ったことを示す。これら４つのレコードの時系列順に基づき、販売業者１〜４は：販売業者１、販売業者２、販売業者３、および販売業者４としてソートされる。これら４つのソートされた販売業者は、購入者１に対する取引トラック内にあり、購入者１が、製品を、販売業者１、販売業者２、販売業者３、および販売業者４から、かかる順番で購入したことを示す。

１０４で、異なる購入者の取引トラックの比較が行われて、同一の取引トラックが判断され、同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けが確立される。

いくつかの実施形態では、サーバーが、１０２で説明した方法を使用して、異なる購入者に対応する取引トラックを決定した後、サーバーは、異なる購入者の取引トラックを比較して、同一の取引トラックを見つける。

前述の例に関して、サーバーによって決定された、購入者２に対する取引トラックは：販売業者１、販売業者２、販売業者３、および販売業者４であり；そのため、購入者１および購入者２の取引トラックは同一である。これは、購入者１および購入者２が商品を購入していたとき、彼らは同じか、または類似の論理に従ったこと、ならびに、販売業者１〜４の間に関連付け可能性があることを意味する。従って、サーバーは、販売業者１〜４の間に関連付けを確立し得る。

いくつかの実施形態では、サーバーが、同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けを確立する前に、サーバーは、同一の取引トラックの数を評価し得る。同一の取引トラックの数が既定値よりも大きい場合、サーバーは、その同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けを確立する。

前述の例にさらに関して、購入者１および購入者２の両方の取引トラックは、販売業者１、販売業者２、販売業者３、および販売業者４である。同一の取引トラックが２つだけあるという事実を踏まえると、これら４つの販売業者間の関連付け可能性を提案することは十分でないかも知れない。それ故、サーバーは、同一の取引トラックの数が既定数よりも多いか否かを評価できる。言い換えれば、サーバーは、この取引トラックを有する購入者の数が規定値よりも大きいかどうかを判断し得る。サーバーが１００人の購入者に対する取引トラックを決定し、既定数が１０であると仮定する。サーバーは、これら１００人の購入者に対する１００の取引トラックのうち、この同一の取引トラック（販売業者１、販売業者２、販売業者３、販売業者４）を共有するのが１０を超えるか否かを評価する。言い換えれば、サーバーは、この同一の取引トラックを有する少なくとも１１人の購入者がいるか否かを評価する。そうである場合、販売業者１〜４間の関連付け可能性の十分な証拠があり、サーバーは、従って、販売業者１〜４間に関連付けを確立し得る。そうでない場合、サーバーは販売業者１〜４間に関連付けを確立しない。

１０６で、サーバーは、販売業者間の関連付けに基づいてユーザー推奨を行い得る。サーバーは、販売業者間の関連付けを確立している。従って、ユーザー推奨を行う際に、それは、それらを販売業者間の関連付けに基づくことができる。より詳細には、販売業者のウェブページを提示する際に、サーバーは、その販売業者に対する関連付けを有する他の販売業者をウェブページ上に提示できる。

前述の例にさらに関して、販売業者１〜４間の関連付けが既に確立されているので、販売業者２、販売業者３、および販売業者４は、関連した販売業者として販売業者１のウェブページ上に提示される。

前述の方法を使用すると、同一の購入者の取引トラックが、実際の取引プロセスにおける販売業者間の関連付け可能性を示し得るので、サーバーは、購入者の同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けを確立する。それ故、本開示の実施形態によって提示されるユーザー推奨方法は、販売業者間で確立された関連付けの精度を向上でき、このようにして、ユーザー推奨精度を向上させて、関連する処理資源を節約する。

いくつかの実施形態では、異なる購入者が異なる要求を持つと仮定すると、製品の購入における彼らの論理は、完全には同一でないであろう。従って、操作１０２で判断されたように、異なる購入者に対する同一の取引トラックの確率は高くない可能性があり、それは、図２で詳細に説明される。

図２は、本開示の実施形態によって示されるような購入者の取引トラックの略図である。図２に示すように、操作１０２に従って判断された購入者の取引トラックは次の通りである：購入者１の取引トラック：販売業者１、販売業者２、販売業者３、販売業者４；購入者２の取引トラック：販売業者１、販売業者２、販売業者３；購入者３の取引トラック：販売業者２、販売業者１、販売業者３、販売業者４；購入者４の取引トラック：販売業者１、販売業者２、販売業者４。

ここで、これら４人の購入者の取引トラックは似ているが、どれも同一でない。これら４つの取引トラックは、販売業者１〜４間にある程度の関連付け可能性が明らかにあることを示しているが；これら４つの取引トラックは同一ではないので、サーバーは、これら４つの取引トラック間で同一の取引トラックを見つけることができず、販売業者１〜４間に関連付けを確立できない。これは、販売業者間で確立された関連付けの精度の低下およびユーザー推奨の精度の低下につながるであろう。

従って、販売業者間で確立される関連付けの精度をさらに向上させて、ユーザー推奨の精度をさらに向上させるために、本開示の実施形態では、購入者の取引トラックを判断する特定の方法が以下の通り説明される。所与の購入者に対する各レコード内に記録された販売業者が、購入者の取引レコード内のレコードが生成された時系列順に従ってソートされる。ソートされた販売業者に基づき、トラックを判断するために設定方法が使用され、この設定方法を使用して判断できる異なるトラックのすべてが、この購入者に対する取引トラックと見なされる。ここで、トラックを判断するために使用される特定の設定方法は、順序付けされた販売業者から２つの販売業者を無作為に抽出することを含む。これら２つの販売業者は、順序付けされた販売業者間でのそれらの発注順に従ってソートされ、次いで、その２つのソートされた販売業者が取引トラックとして決定される。

従って、順序付けされた販売業者から無作為に抽出された２つの販売業者に対する任意の潜在的な状況が考えられ得る。個々の状況では、２つの無作為に抽出された販売業者が、ソートされた販売業者間でのそれらの発注順に従ってソートされ、その２つのソートされた販売業者が購入者に対する取引トラックとして決定される。

図２に示す実施形態では、購入者１に関して、ソートされた販売業者は：販売業者１、販売業者２、販売業者３、販売業者４である。２つの販売業者が、これら４つの販売業者から無作為に抽出される。それらが、販売業者１および販売業者２であると仮定する。これら２つの販売業者に対する最初の注文は、まず、販売業者１、次いで販売業者２である。従って、これら２つの販売業者は、この発注順に基づいて、以下のようにソートされる：販売業者１、販売業者２。従って、購入者１に対する取引トラックは：販売業者１、販売業者２であり、Ｌ１２として記録される。

さらに、購入者１に関して、販売業者１および販売業者３が無作為に抽出されると仮定する。これら２つの販売業者に対する最初の注文は、まず、販売業者１、次いで販売業者３である。従って、これら２つの販売業者は、この発注順に基づいて、以下のようにソートされる：販売業者１、販売業者３。従って、購入者１に対する別の取引トラックは：販売業者１、販売業者３であり、Ｌ１３として記録される。

同様に、購入者１に対して総計６つの取引トラックが決定できる：Ｌ１２、Ｌ１３、Ｌ１４、Ｌ２３、Ｌ２４、Ｌ３４。それに応じて、購入者２に関して、総計３つの取引トラックが決定できる：Ｌ１２、Ｌ１３、Ｌ２３。購入者３に関しては、総計６つの取引トラックが決定できる：Ｌ２１、Ｌ２３、Ｌ２４、Ｌ１３、Ｌ１４、Ｌ３４。購入者４に関しては、総計３つの取引トラックが決定できる：Ｌ１２、Ｌ１４、Ｌ２４。

ここで、購入者１〜４に関して、総計１８の取引トラックが決定でき、すべての取引トラックが２つの販売業者を含む。従って、操作１０４では、同一の取引トラックを見つけるための方法は、次の通りである。２つの取引トラックに関して、一方の取引トラック内に含まれる購入者が別の取引トラック内の販売業者と同一である場合。加えて、両方の取引レコード内の販売業者のソート順序が同一である場合、これら２つの取引トラックは同一であると判断される。

前述の例にさらに関して、購入者１〜４に対して見つかった１８の取引トラックのうちの、Ｌ１２およびＬ２１は２つの同一でない取引トラックである。これは、両方の取引トラックが販売業者１および販売業者２を含んでいても、その２つの取引トラック内の販売業者１および販売業者２の発注順が同一でないからである。

同一の取引トラックを見つけるためにこの方法を使用すると、これら１８の取引トラック間で見つかった同一の取引トラックは：Ｌ１２（３つのトラック）、Ｌ１３（３つのトラック）、Ｌ１４（３つのトラック）、Ｌ２３（３つのトラック）、Ｌ２４（３つのトラック）、およびＬ３４（２つのトラック）である。既定数が２であると仮定する。この場合、取引トラックＬ３４を共有する購入者（購入者１および購入者３）の数は、既定数より大きくなく；そのため、販売業者３と販売業者４との間の関連付けは確立されない。取引トラックＬ１２、Ｌ１３、Ｌ１４、Ｌ２３、およびＬ２４に対して、各々はこれらのトラックを共有する３人の購入者を有し、それは、既定数２よりも大きい。従って、販売業者１と販売業者２（取引トラックＬ１２内に含まれる）、販売業者１と販売業者３（取引トラックＬ１３内に含まれる）、販売業者１と販売業者４（取引トラックＬ１４内に含まれる）、販売業者２と販売業者３（取引トラックＬ２３内に含まれる）、および販売業者２と販売業者４（取引トラックＬ２４内に含まれる）との間に関連付けが確立される。

いくつかの実施形態では、サーバーは、確立された関連付けに基づきユーザー推奨を行い得る。例えば、販売業者１のウェブページが提示される場合、販売業者１に関連付けられている販売業者２、販売業者３、および販売業者４がそのページ上に提示される。販売業者３のウェブページが提示される場合、販売業者３に関連付けられている、販売業者１および販売業者２がそのページ上に提示されるが、販売業者４は提示されない。販売業者４のウェブページが提示される場合、販売業者１および販売業者２もそのページ上に提示されるが、販売業者３と販売業者４との間に関連付けがないので、販売業者３は提示されない。

いくつかの実施形態では、同一の取引トラックが見つかった後に、この同一の取引トラック内に含まれる販売業者間に関連付けを確立する場合、取引トラックの方向性が考慮に入れられ得る。あるシナリオにおいて、製品の購入がある程度の方向性を有する場合、この方向は、双方向ではなく、一方向である。取引トラックの方向性が考慮に入れられない場合、販売業者間に関連付けを確立する際に矛盾が生じ得る。

例えば、購入者が、ブランド名Ａの携帯電話を販売業者１から購入し、次いで、ブランド名Ａの携帯電話用の保護ケースを販売業者２から購入する。従って、この購入者に対する取引トラックは：販売業者１、および販売業者２である。この購入者の購入論理は、購入者はブランド名Ａの携帯電話を購入し、次いで、ブランド名Ａの携帯電話用の保護ケースを購入することを欲したことを示す。この取引トラックを共有する購入者の数が既定数よりも大きい場合、販売業者１と販売業者２との間に関連付けが確立できる。いくつかの実施形態では、購入者の大多数は、製品を購入する際にこの論理を使用する。この論理が逆転される場合、逆転された論理は、購入者はブランド名Ａの携帯電話用の保護ケースを購入し、次いで、ブランド名Ａの携帯電話を購入することを欲したことを示す。明らかに、少数の購入者のみがこの逆転された論理を使用し、この少数の購入者に対する取引トラックは：販売業者２、販売業者１であろう。この逆転された論理を使用する購入者の数が既定数より大きくない場合、この「販売業者２、販売業者１」取引トラックを共有する購入者の数は既定数より大きくないであろう。従って、販売業者２と販売業者１との間の関連付けは確立されるべきでない。これは、矛盾を生じ得る。

従って、販売業者間の関連付けの精度をさらに向上させるために、いくつかの実施形態では、同一の取引トラックに含まれる２つの販売業者間に関連付けを確立する方法は、次の通りである。一方向の関連付けが、同一の取引トラックに含まれる販売業者間に確立され、この一方向の関連付けは、注文における最初の販売業者から、その後に来る販売業者に向かっての関連付けである。

前述の例に関して、２つの取引トラックが同一であるか否かを判断するための前述した方法は、前述した２つの取引トラックが同一ではないことを示す。加えて、「販売業者１、販売業者２」取引トラックを共有する購入者の数が既定数よりも大きいので、販売業者１と販売業者との間に確立された関連付けは一方向の関連付けである。言い換えれば、関連付けは、最初にリストされた、販売業者１から始まり、２番目にリストされた、販売業者２で終わる。しかし、取引トラック「販売業者２、販売業者１」を共有する購入者の数は既定数より大きくないので、販売業者２から販売業者１への一方向の関連付けは確立されない。

その上、販売業者間に一方向の関連付けを確立するためにこの方法を使用する場合、販売業者間の関連付けに基づいてユーザー推奨を行うための方法も説明される。販売業者のウェブページを提示する場合、そのページと提携している販売業者との指定された一方向の関連付けを保有する他の販売業者が識別される。この指定された一方向の関連付けは、そのページと提携している販売業者によって指し示された方向での一方向の関連付けである。その他の販売業者がページ上に提示される。

前述の例に関して、販売業者１のウェブページを提示する場合、指定された一方向の関連付けは、販売業者１によって指し示された方向での一方向の関連付けである。従って、販売業者１とのこの指定された一方向の関連付けを有する他の販売業者は、販売業者２であると判断されて、販売業者２が販売業者１のウェブページ上に提示される。他方、販売業者２のウェブページを提示する場合、指定された一方向の関連付けは、販売業者２によって指し示された方向での一方向の関連付けであり、販売業者１は販売業者２によって指し示されていない。従って、販売業者１は販売業者２のウェブページ上に提示されない。

ユーザー推奨を行うためにこの方法を使用する場合、購入者が、現在の販売業者のページ上で製品を購入した後にブラウズし得る他の販売業者のページを正確に予測することが可能である。それ故、本方法は、ユーザー推奨の精度をさらに向上させる。

購入者の購入論理が一方向であるシナリオでの使用に適していることに加えて、販売業者間に一方向の関連付けを確立するこの方法は、購入者の購入論理が双方向であるシナリオでの使用にも適している。例えば、購入者１は、３次元（３Ｄ）テレビを販売業者１から購入し、次いで、３Ｄ ＤＶＤプレイヤーを販売業者２から購入した。従って、購入者１に対する取引トラックは：販売業者１、販売業者２である。購入者１の購入論理は：彼らは３Ｄテレビを購入し、それによって初めて３Ｄ ＤＶＤプレイヤーを購入することを欲した。逆に、購入者２は３Ｄ ＤＶＤプレイヤーを販売業者２から購入し、次いで、３Ｄテレビを販売業者１から購入した。従って、購入者２に対する取引トラックは：販売業者２、販売業者１である。購入者２の購入論理は：彼らは３Ｄ ＤＶＤプレイヤーを購入し、それによって初めて３Ｄテレビを購入することを欲した。いくつかの実施形態では、製品を購入する際に、購入者１の論理および購入者２の論理を有する購入者の数に大きな違いがない可能性があり、これらのタイプの取引トラックの両方に対する数が既定数よりも大きい場合、サーバーは販売業者１から販売業者２への一方向の関連付け、および販売業者２から販売業者１への一方向の関連付けを確立できる。従って、ユーザー推奨を行う場合、販売業者２が販売業者１のページ上に提示され、販売業者１が販売業者２のページ上に提示される。

その上、ユーザー推奨の精度をさらに向上させるために、関連付けの指向性に加えて、関連付けにおける関連付け可能性の強度または程度を考慮することが可能である。より詳細には、操作１０４で確立された関連付けは、強い関連付けとして定義され得る。すなわち、同じ取引トラック内の販売業者間に確立された関連付けは、強い関連付けとして定義され得る。加えて、強い関連付けを有していない２つの販売業者に対して、少なくとも１つの他の販売業者がこれら２つの販売業者の両方と強い関連付けを有する場合、弱い関連付けが、強く関連付けられていないこれら２つの販売業者間に確立できる。

例えば、取引トラック「販売業者１、販売業者３」および「販売業者１、販売業者４」に対して、販売業者１と販売業者３との間に関連付けが確立され、販売業者１と販売業者４との間に関連付けが確立される。販売業者１と販売業者３との間の関連付けおよび販売業者１と販売業者４との間の関連付けは、強い関連付けとして定義される。販売業者１は、販売業者３および販売業者４の両方と強い関連付けを有しているので、強い関連付けを有していない、販売業者３と販売業者４との間に弱い関連付けが確立される。

これらの強い関連付けおよび弱い関連付けを確立した後、ユーザー推奨方法が実装され得る。販売業者のウェブページを提示する場合、この販売業者と、どの販売業者が強い関連付けを有し、どの販売業者が弱い関連付けを有するかが別々に判断され得る。加えて、販売業者は、関連付けの強い／弱い順に従ってソートされ得、ウェブページ上に提示される。前述の例に関して、販売業者３は、販売業者１と強い関連付けを有し、販売業者４と弱い関連付けを有する。それ故、販売業者３のウェブページが提示される場合、販売業者１および販売業者４は：販売業者１、販売業者４とソートできる。すなわち、販売業者３と強い関連付けを有する販売業者が最初に順序付けされ、販売業者３と弱い関連付けを有する販売業者が２番目に来て、販売業者１および販売業者４が、販売業者３のウェブページ上に順番に提示される。

図３は、本開示の実施形態によって示されるユーザー推奨装置の略図例である。図３は、コンピューティング装置３００の例を示す。コンピューティング装置３００は、サーバー内に含まれ得る。１つの例示的な構成では、コンピューティング装置３００は、１つまたは複数のプロセッサ３０２、入力／出力インタフェース３０４、ネットワークインタフェース３０６、およびメモリ３０８を含む。

メモリ３０８は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの、揮発性メモリおよび／または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）もしくはフラッシュＲＡＭなどの、不揮発性メモリの形で、コンピュータ可読媒体を含み得る。メモリ３０８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、または他のデータなどの、情報の格納のための任意の方法または技術で実装された、揮発性および不揮発性、取り外し可能および固定型の媒体を含む。コンピュータ記憶媒体の例は、相変化メモリ（ＰＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（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）もしくは他の光学式記憶、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、またはコンピューティング装置によるアクセスのために情報を格納するために使用できる任意の他の非伝達媒体を含むが、それらに限定されない。本明細書では、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号および搬送波などの一時的媒体を含まない。

メモリ３０８に戻り、さらに詳細に説明すると、メモリ３０８は、トラック判断モジュール３１０、関連付けモジュール３１２、およびユーザー推奨モジュール３１４を含み得る。

トラック判断モジュール３１０は、購入者の取引レコードを抽出するように構成され得る。取引レコード内のレコードが生成された時系列順に基づき、トラック判断モジュール３１０は、すべてのレコードからの販売業者をソートし、順序付けされた販売業者を購入者に対する取引トラックとして設定し得る。

関連付けモジュール３１２は、異なる購入者の取引トラックを比較し、同一の取引トラックを見つけて、同一の取引トラックに含まれる販売業者間に関連付けを確立するように構成され得る。ユーザー推奨モジュール３１４は、販売業者間の関連付けに基づき、ユーザー推奨を行うように構成され得る。

トラック判断モジュール３１０は、順序付けされた販売業者に基づき、トラックを判断するための設定方法を実装し得、その設定方法を使用して判断できる異なるトラックのすべてが、購入者の取引トラックのすべてと見なされる。いくつかの実施形態では、２つの販売業者が、順序付けされた販売業者から無作為に抽出され、順序付けされた販売業者のセット内のその２つの無作為に抽出された販売業者の発注順に基づき；２つの販売業者がソートされ、次いでトラックとして設定される。

関連付けモジュール３１２は、１つの取引トラック内の販売業者が他の取引トラック内の販売業者と同じである場合、２つの取引トラックが同一の取引トラックであると判断するように構成され得る。これら２つの取引トラック内の販売業者の発注順が同じである場合、同一の取引トラック内の販売業者に対して関連付けが確立される。いくつかの実施形態では、関連付けモジュール３１２は、同一の取引トラック内の販売業者に対して一方向の関連付けを確立する。これらの場合、一方向の関連付けは、注文における最初の販売業者から、その後に来る販売業者に向かっての関連付けである。

ユーザー推奨モジュール３１４は、販売業者のウェブページが提示される場合に、そのウェブページと提携している販売業者との指定された一方向の関連付けを保有する他の販売業者を判断して、その他の販売業者をウェブページ上に提示するように構成され得る。ここで、指定された一方向の関連付けは、そのウェブページと提携している販売業者によって指し示された方向での一方向の関連付けである。

関連付けモジュール３１２は、同一の取引トラック内に含まれる販売業者間に関連付けを確立する前に、同一の取引トラックを有する購入者の数が既定数より多いか否かも判断するように構成され得る。

本開示の実施形態は、ユーザー推奨方法および装置を提示する。本方法は、取引レコード内のすべてのレコードが生成された時系列順に従って、すべてのレコードからの販売業者をソートし、購入者に対する取引トラックを作成して、異なる購入者の取引トラックを比較し、同一の取引トラックを判断し、同一の取引トラック内に含まれる販売業者間の関連付けを確立して、販売業者間の関連付けに基づきユーザー推奨を行う。異なる購入者に対する同一の取引トラックは、実際の取引プロセスにおける異なる販売業者間の関連付け可能性を示し得るので、本開示の実施形態におけるサーバーは、販売製品のタイプに関して販売業者によって記入された情報に基づき関連付けを確立するのではなく、異なる購入者の同一のトラックに基づき、販売業者に対する関連付けを確立する。このアプローチは、サーバーによって確立される販売業者間の関連付けの精度を向上でき、ユーザー推奨精度を向上させて、関連する処理資源を節約できる。

当業者は、本開示の精神および範囲から逸脱することなく、本開示に対して様々な変更および修正を行い得る。それ故、本開示に対して行われる変更および修正が本開示の請求項および均等技術の範囲に含まれるという条件で、これらの変更および修正を包含することは本開示の意図である。

Claims (20)

1. ユーザー推奨のためのコンピュータ実装方法であって、
   サーバーによって、複数の販売業者に関連した複数の購入者の取引レコードを抽出することと、
   前記取引レコードからの各購入者の複数の販売業者を時系列順に基づきソートすることと、
   各購入者の前記ソートされた販売業者に含まれている取引トラックを判断することと、
   異なる購入者の前記取引トラックを比較することにより、前記取引トラックの同一の取引トラックを判断することと、
   前記同一の取引トラック内に含まれている少なくとも２つの販売業者間に関連付けを確立することと、
   前記関連付けに基づき販売業者を推奨することと
   を含む、コンピュータ実装方法。
2. 前記各購入者の前記ソートされた販売業者に含まれている取引トラックを判断することが、
   各購入者の前記ソートされた販売業者から２つ以上の販売業者を選択することと、
   前記ソートされた販売業者内の前記２つ以上の販売業者の注文が存在する場合、前記２つ以上の販売業者を前記購入者の取引トラックとして指定することと
   を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. ２つの取引トラックの販売業者が同一であり、かつ前記２つの取引トラック内の前記販売業者の注文が同一である場合、前記２つの取引トラックが前記同一の取引トラックである、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
4. 前記少なくとも２つの販売業者間に関連付けを前記確立することが、
   前記少なくとも２つの販売業者に対して一方向の関連付けを確立することであって、前記一方向の関連付けが、前記注文における最初の販売業者から、その後に来る販売業者に向かっての関連付けである、一方向の関連付けを確立すること
   を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
5. 前記関連付けに基づき前記販売業者を前記推奨することが、
   前記販売業者に関連した前記一方向の関連付けに基づき関連付けられた販売業者を判断することと、
   前記関連付けられた販売業者を推奨することと
   を含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記少なくとも２つの販売業者間に前記関連付けを前記確立することが、前記関連付けの数が所定の値より大きい場合に、前記少なくとも２つの販売業者間の前記関連付けとして確立することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
7. １つまたは複数のプロセッサと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な複数の構成要素を保持するためのメモリであって、前記複数の構成要素が
   トラック判断モジュールであって、
   サーバーによって、複数の販売業者に関連した複数の購入者の取引レコードを抽出することと、
   前記取引レコードからの各購入者の複数の販売業者を時系列順に基づきソートすることと、
   各購入者の前記ソートされた販売業者に含まれている取引トラックを判断することと、
   異なる購入者の前記取引トラックを比較することにより、前記取引トラックの同一の取引トラックを判断することと
   を行うように構成されたトラック判断モジュールと、
   前記同一の取引トラック内に含まれている少なくとも２つの販売業者間に関連付けを確立するように構成された関連付けモジュールと、
   前記関連付けに基づき販売業者を推奨するように構成されたユーザー推奨モジュールと
   を含む、メモリと
   を備える、コンピューティング装置。
8. 各購入者の前記ソートされた販売業者に含まれている取引トラックを判断することが、
   各購入者の前記ソートされた販売業者から２つ以上の販売業者を選択することと、
   前記ソートされた販売業者内の前記２つ以上の販売業者の注文が存在する場合、前記２つ以上の販売業者を前記購入者の取引トラックとして指定することと
   を含む、請求項７に記載のコンピューティング装置。
9. ２つの取引トラックの販売業者が同一であり、かつ前記２つの取引トラック内の前記販売業者の注文が同一である場合、前記２つの取引トラックが前記同一の取引トラックである、請求項７に記載のコンピューティング装置。
10. 前記少なくとも２つの販売業者間に関連付けを前記確立することが、
    前記少なくとも２つの販売業者に対して一方向の関連付けを確立することであって、前記一方向の関連付けが、前記注文における最初の販売業者から、その後に来る販売業者に向かっての関連付けである、一方向の関連付けを確立すること
    を含む、請求項７に記載のコンピューティング装置。
11. 前記関連付けに基づき前記販売業者を前記推奨することが、
    前記販売業者に関連した前記一方向の関連付けに基づき関連付けられた販売業者を判断することと、
    前記関連付けられた販売業者を推奨することと
    を含む、請求項１０に記載のコンピューティング装置。
12. 前記少なくとも２つの販売業者間に前記関連付けを前記確立することが、前記関連付けの数が所定の値より大きい場合に、前記少なくとも２つの販売業者間の前記関連付けとして確立することを含む、請求項７に記載のコンピューティング装置。
13. コンピュータ実行可能命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合に、前記１つまたは複数のプロセッサに、
    複数のユーザーが所定の期間内に実行する複数の取引を含む取引レコードを抽出することと、
    前記取引が実行される時間に基づき、各ユーザーの前記複数の取引に関連付けられた複数の販売業者をソートすることと、
    前記ソートされた複数の販売業者に基づき複数の取引トラックを判断することと、
    前記複数の販売業者のうちの少なくとも２つの販売業者の関連付けを確立するために前記複数の取引トラックを分析することと
    を含む動作を実行するように指示する、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。
14. 前記取引レコードが前記ユーザーのユーザー行動、取引時間、および前記複数の取引と関連している販売業者情報を含む、請求項１３に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。
15. 前記取引レコードが、前記複数の取引の連続した注文を使用して生成される、請求項１３に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。
16. 前記複数の販売業者のうちの前記少なくとも２つの販売業者の前記関連付けを確立するために前記複数の取引トラックを前記分析することが、
    前記複数の取引トラックの同一の取引トラックを判断することと、
    前記同一の取引トラックの数を計算することと、
    前記同一の取引トラックの前記数が所定の値より大きい場合、前記複数の販売業者のうちの前記少なくとも２つの販売業者の前記関連付けを確立することと
    を含む、請求項１３に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。
17. 前記取引トラックが同一の販売業者および前記同一の販売業者間の同一の注文を含む場合、２つの取引トラックが前記同一の取引トラックである、請求項１６に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。
18. 前記動作が、
    １人のユーザーによって実行された取引に関連した販売業者を識別することと、
    前記確立された関連付けに基づき前記販売業者に関連付けられた１つまたは複数の販売業者を判断することと、
    前記１つまたは複数の販売業者を前記１人のユーザーに推奨することと
    をさらに含む、請求項１３に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。
19. 前記確立された関連付けに基づき前記販売業者に関連付けられた前記１つまたは複数の販売業者を前記判断することが、前記確立された関連付けおよび前記確立された関連付けの程度に基づき、前記販売業者に関連付けられた前記１つまたは複数の販売業者を判断することを含む、請求項１３に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。
20. 前記複数の取引トラックの個々の取引トラックが、
    前記ユーザーが前記所定の期間内に実行した少なくとも２つの取引と、
    前記複数の販売業者のうちの少なくとも２つの異なる販売業者に関連した前記少なくとも２つの取引の順序と
    を示す、請求項１３に記載の１つまたは複数のコンピュータ可読媒体。

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