JP6753578B2 - 電子配信プラットフォーム上で提示対象を選択および推奨するための方法および装置 - Google Patents

Description

［関連出願の相互参照］
本開示は、２０１５年８月２０日に出願された「表示用対象の選択および推奨のための装置」と題する中国特許出願番号第２０１５１０５１５８６０．３号、および２０１６年８月１１日に出願された「表示対象を選択および推奨するための方法およびデバイス」と題するＰＣＴ出願番号第ＰＣＴ／ＣＮ１６／９４６６１号に基づく優先権を主張し、両方の出願は、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれている。本開示は、データ処理技術の分野に関し、特に、電子配信プラットフォーム上で提示対象を選択および推奨するための方法及び装置に関する。

消費者を引き付け、かつ様々な方法で提示対象を販売促進（例えば、商品またはサービスのデジタル展示）し、提示対象の販売量を向上させるために、電子取引プラットフォーム、特にＣ２Ｃ（Ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｔｏ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ）電子取引プラットフォームでは通常、（ビジネスプラットフォームを運営するための）メインサーバ下に、（サブビジネスプラットフォームを運営するための）異なるサブサーバを関連付ける。ここで、各サブサーバは、異なるサービスをホスティングする。

例えば、サブサーバＡ１とサブサーバＡ２とが、メインサーバＡ下に関連付けられる。メインサーバＡは、提示対象の従来の販売サービスを提供するために用いられ、サブサーバＡ１は、提示対象の共同購買促進サービスを提供するために用いられ、サブサーバＡ２は、提示対象の払い戻し促進サービスを提供するために用いられる。

この場合、メインサーバＡ上の提示対象は、サブサーバＡ１の共同購買促進サービスに含まれることに適格であり、提示対象が共同購買促進サービスに実際に含まれ得るかを決定する必要がある。提示対象Ｏ１が共同購買促進サービスに含まれるよう選択される場合、提示対象Ｏ１の第１のユーザ（例えば、提示対象Ｏ１を提供する販売ユーザ）が、サブサーバＡ１上で提示対象Ｏ１のための共同購買促進オーファを生成してよい。同様に、メインサーバＡ上の提示対象は、サブサーバＡ２の払い戻し促進サービスに含まれることに適格であり、提示対象が払い戻し促進サービスに実際に含まれ得るかを決定する必要がある。提示対象Ｏ２が払い戻し促進サービスに参加するよう選択される場合、提示対象Ｏ２の第１のユーザが、サブサーバＡ２上で提示対象Ｏ２のための払い戻し促進オーファを生成してよい。

ユーザ（例えば、提示対象を視聴または購買するユーザ）のユーザエクスペリエンスに負の影響を与え得る、またはユーザに被害さえも与え得るサブサーバ上で疑わしい（例えば、偽造および偽物）提示対象の提示を回避するために、サブサーバの管理者は通常、価格および過去の取引情報などの、サービスに参加する提示対象に関連付けられた様々な情報に従って、サービスに含まれ得る提示対象を選択する必要がある。この選択は、あらゆる不審な提示対象を消費者に提示することを回避する。

現在、先に説明されているような、サービスに含まれるべき提示対象を選択することはほとんど、経験に基づいて人手により実行されている。この決定方法には、主観性、多い仕事量、低効率、および増加した人件費という問題がある。更に、サービスに参加する提示対象の、人手ベースの選択および決定は、より高い誤り率を有し、かつより高い清廉性のリスクを有する傾向にある。

本開示の実施形態は、提示対象を選択および推奨するための方法及び装置を提供し、これにより、主観性、低効率という問題を有し、かつ高い誤り率を有するという、サービスに参加する提示対象が人手により決定される現在のシステムにおける問題を解決する。

提示対象を選択するための方法が開示され、該方法は、サブサーバが、各第１のユーザ端末により送信されたサービス参加要求メッセージを受信する段階であって、サービス参加要求メッセージは、提示対象の識別子を含む、段階と、提示対象の識別子とメインサーバから取得された第１のユーザの識別子との間の対応関係に従って、受信されたサービス参加要求メッセージに含まれる提示対象の識別子に対応する第１のユーザの識別子を決定する段階と、メインサーバから、第１のユーザの決定された識別子により示された第１のユーザの過去の行為情報を取得する段階と、第１のユーザの取得された過去の行為情報に従って、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザを決定する段階と、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象から提示対象を選択する段階とを備える。

上述の方法を用いて選択された提示対象を推奨するための方法が開示され、各提示対象は、１または複数の消費レベルと１または複数の興味タグとに対応し、該推奨方法は、第２のユーザの過去の行為情報に従って、第２のユーザの購買力レベルおよび第２のユーザが興味を持つ興味タグを決定する段階と、選択された提示対象から、第２のユーザが興味を持つ対応する興味タグと、第２のユーザの購買力レベルに一致する対応する消費レベルとを有する提示対象を更に選択する段階と、第２のユーザがサブサーバにアクセスするとき、更に選択された提示対象を含むウェブページを第２のユーザに推奨する段階とを備える。

提示対象を選択するための装置が開示され、該装置は、各第１のユーザ端末により送信されたサービス参加要求メッセージを受信するよう構成される受信モジュールであって、サービス参加要求メッセージは、提示対象の識別子を含む、受信モジュールと、提示対象の識別子とメインサーバから取得された第１のユーザの識別子との間の対応関係に従って、受信されたサービス参加要求メッセージに含まれる提示対象の識別子に対応する第１のユーザの識別子を決定するよう構成される第１の決定モジュールと、メインサーバから、第１のユーザの決定された識別子により示された第１のユーザの過去の行為情報を取得するよう構成される第２の決定モジュールと、第１のユーザの取得された過去の行為情報に従って、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザを決定するよう構成される第３の決定モジュールと、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象から提示対象を選択するよう構成される第１の選択モジュールとを備える。

上述の装置を用いて選択された提示対象を推奨するための装置が開示され、各提示対象は、１または複数の消費レベルと１または複数の興味タグとに対応し、該推奨装置は、第２のユーザの過去の行為情報に従って、第２のユーザの購買力レベルおよび第２のユーザが興味を持つ興味タグを決定するよう構成される第５の決定モジュールと、選択された提示対象から、第２のユーザが興味を持つ対応する興味タグと、第２のユーザの購買力レベルに一致する対応する消費レベルとを有する提示対象を更に選択するよう構成される第２の選択モジュールと、第２のユーザがサブサーバにアクセスするとき、更に選択された提示対象を含むウェブページを第２のユーザに推奨するよう構成される推奨モジュールとを備える。

本願の実施形態に提供されている解決手段において、提示参加条件が第１のユーザに対して予め設定される。第１のユーザの過去の行為情報に従って、第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザであるかが決定される。第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たす場合、第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象から、提示対象のうちいくつかまたは全てが選択される。このことは、メインサーバにおいてサブサーバの提示サービスに含まれ得る提示対象を決定する必要が生じるとき、メインサーバが、メインサーバからサブサーバの提示サービスに含まれ得る提示対象を自動的に、比較的客観的に、かつ正確に選択することを可能にする。更に、第１のユーザの情報を用いて、ソースである第１のユーザにおいてサービスに参加する提示対象がまずフィルタリングされるので、本出願は、疑わしい提示対象が消費者に提示されることを有効に回避し、後の決定されるべき提示対象の数を低減させ、それにより、第２のユーザのショッピングエクスペリエンスを向上させ、提示対象選択の効率を高める。

本開示のいくつかの実施形態に係る提示対象を選択するための方法のフロー図である。 本開示のいくつかの実施形態に係る提示対象を推奨するための方法のフロー図である。 本開示のいくつかの実施形態に係る提示対象を選択するための装置のブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態に係る提示対象を推奨するための装置のブロック図である。

サブサーバのサービスに含まれ得るメインサーバの提示対象をサブサーバが決定するときの主観性、低効率、および高い誤り率という問題を回避するために、本開示の実施形態は、提示対象を選択するための方法を提供する。該方法において、まず、サブサーバが、提示対象の識別子を保持する第１のユーザ端末により送信されたサービス参加要求メッセージを受信し、提示対象の識別子とメインサーバに記憶されている第１のユーザの識別子との間の対応関係を用いることによって、サービス参加要求が出された提示対象に対応する第１のユーザを決定する。次に、方法は、メインサーバから第１のユーザの過去の行為情報を取得し、取得した過去の行為情報に従って、決定された第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たすかを決定する。最終的に、方法は、第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たすと決定されたとき、第１のユーザによりサービス参加要求が出された提示対象から、提示対象のうちいくつかまたは全てを決定された提示対象として選択する。このことは、メインサーバにおいて、サブサーバの提示サービスに含まれ得る提示対象を決定する必要が生じるとき、メインサーバが、メインサーバからサブサーバの提示サービスに含まれ得る提示対象を自動的に、比較的客観的に、かつ正確に選択することを可能にする。更に、開示されている実施形態では、第１のユーザの情報を用いてソースにおいてサービスに参加する提示対象がまずフィルタリングされるので、疑わしい提示対象を消費者に提示することが有効に回避され、後の決定されるべき提示対象の数が低減され、それにより、第２のユーザのショッピングエクスペリエンスが向上し、提示対象選択の効率が高まる。

本願の実施形態において提供されている解決手段を説明するために、以下では、まず、メインサーバに記憶または記録された情報を説明する。

（１）各提示対象の特徴および過去の取引行為特徴が含まれる。提示対象の特徴は、価格、在庫、カテゴリ、および性別の好みのうち１または複数と、１または複数の対応するリーフカテゴリと、１または複数の対応する消費レベルとを含んでよい。提示対象の過去の取引行為特徴は、販売量、払い戻し率、低評価率、お気に入りの追加量、検索量、閲覧量、および過去のテキスト評価情報のうち１または複数を含む。店舗運営特徴は、星の等級、配送速度、サービスの品質、および店舗運営時間のうち１または複数を含む。

（２）各第１のユーザの識別子と、第１のユーザによりメインサーバ上で提示される提示対象の識別子との間の対応関係である。

（３）各第１のユーザによりメインサーバ上で提示された提示対象を販売するプロセスにおいて生じた行為情報、および提示対象を販売するための準備において生じた行為情報である。これらの行為情報は、現在の行為情報と対照的に、すでに発生しており、過去の行為情報と称される。第１のユーザの過去の行為情報は、第１のユーザの過去の行為を記録する。

例えば、過去の行為情報は、店舗登録記録（登録時間、登録されたメインカテゴリ、登録された現在の居所、登録された携帯電話番号、登録された電子メールアドレスなど）と、店舗ログイン記録（店舗でのログイン期間、店舗にログインするために用いられるデバイスの識別子、および店舗にログインするために用いられるインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスなど）とを含んでよく、情報は、過去のペナルティスコア、模倣品を販売した記録、第２のユーザから詐取した記録、提示が禁止されている対象を販売した記録、偽造認証の記録、および賄賂記録のうち１または複数を含んでもよい。含まれてもよい上述の情報は、第２のユーザの苦情の記録およびネットワーク管理者審査の記録を通じて取得され得る。

ここで、模倣品を販売した記録、ユーザから詐取した記録、提示が禁止されている対象を販売した記録、偽造認証を用いる記録、および賄賂記録は、「非倫理的記録」と称されてよい。過去のペナルティスコアは、これらの非倫理的記録の総体的な重大度および発生数を反映する。非倫理的記録が観察されるたびに、過去のペナルティスコアは、その非倫理的記録に対応するスコアにより増加され得る。一般に、模倣品の販売、詐取、提示禁止対象の販売、偽造認証の使用、および賄賂の記録の数がより多ければ多いほど、より高い過去のペナルティスコアの上昇をもたらす。

（４）各第２のユーザがメインサーバにアクセスする際に生じた行為情報は、第２のユーザの過去の行為情報である。この種の情報の例としては、（購買／閲覧／お気に入りへの追加／ショッピングカートへの追加などの）行為、行為によりターゲットとされる提示対象の識別子、行為の発生時間についての情報、提示対象のテキスト評価情報、提示対象が属する店舗の配送速度と、サービスの品質と、説明の一致度とに対する評価情報、および同様のものが挙げられる。

以下では、添付図面を参照して、開示されている実施形態のいくつかを説明する。ここで説明されている実施形態は、本開示を示して説明するためのものだけであって、実施形態を限定するためのものではないことが理解されるべきである。更に、矛盾が生じなければ、開示されている実施形態および実施形態の特徴は、互いに組み合わされてよい。

本開示により提供されている方法および装置は、添付図面を参照して具体的な実施形態を用いることによって、以下において詳細に説明される。

図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る提示対象を選択するための方法のフロー図である。方法は、以下の段階を備える。

段階１０１：サブサーバが各第１のユーザ端末により送信されたサービス参加要求メッセージを受信する段階であり、ここで、サービス参加要求メッセージは、提示対象の識別子を含む。

メインサーバに含まれる第１のユーザの識別子により示された第１のユーザが、メインサーバの第１のユーザの提示対象をサブサーバのサービスに含むことを要求する必要があるとき、第１のユーザは、サービスに参加する要求が出された提示対象の識別子を含むために第１のユーザ端末を用いてよい。第１のユーザ端末は次に、サービス参加要求をサブサーバへ送信してよい。

ここで、サービス参加要求メッセージに含まれる提示対象の識別子により示される提示対象は、サービスに参加する要求が出された提示対象である。サブサーバは、この段階１０１を通じて、サービスに参加する要求が出された提示対象を識別してよく、その後、サービスに参加する要求が出されたこれらの提示対象が提示に含まれ得るかを決定してよい。

段階１０２：サブサーバが、提示対象の識別子とメインサーバから取得された第１のユーザの識別子との間の対応関係に従って、受信されたサービス参加要求メッセージに含まれる提示対象の識別子に対応する第１のユーザの識別子を決定する段階である。

メインサーバは、各第１のユーザの識別子と第１のユーザによりメインサーバ上で提示される提示対象の識別子との間の対応関係を記憶する。第１のユーザが提示対象を追加するたびに、メインサーバは、新たに追加され提示対象と第１のユーザの識別子との間の対応関係を確立してよい。第１のユーザが提示対象を削除するたびに、削除された提示対象と第１のユーザの識別子との間の対応関係がそれに応じて削除され得る。

第１のユーザ端末により送信されたサービス参加要求メッセージを受信した後に、サブサーバは、メインサーバから対応関係を取得するように、対応関係要求メッセージをメインサーバへ送信してよい。このように取得された対応関係は最新のものであるので、受信されたサービス参加要求メッセージに含まれる提示対象の識別子に対応する第１のユーザの識別子は、このように取得された対応関係を用いることによって、より正確に決定され得る。

第１のユーザ端末により送信されたサービス参加要求メッセージを受信する前に、サブサーバは、メインサーバから対応関係を取得するように、対応関係要求メッセージもメインサーバへ送信してよい。

段階１０３：サブサーバが、メインサーバから、第１のユーザの決定された識別子により示された第１のユーザの過去の行為情報を取得する段階である。第１のユーザの過去の行為情報はすでに上で説明されており、詳細はここでは再び説明しない。

段階１０３において、方法は、第１のユーザの過去の行為情報を取得し、その後の、サービスに参加する要求が出された提示対象に対応する第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たすかを決定するためのベースを提供する。

段階１０４：サブサーバが、第１のユーザの取得された過去の行為情報に従って、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザを決定する段階である。

ここで、設定されたサービス参加条件は、第１のユーザをフィルタリングするための条件である。主な目的は、疑わしい提示対象を販売する第１のユーザをフィルタリングするためである。

ある疑わしい提示対象を販売している第１のユーザが、現在または将来に、相当高い可能性で更に他の疑わしい提示対象を販売することを考慮すると、疑わしい第１のユーザは、段階１０４でフィルタリングされて除外される。それにより、疑わしい提示対象がソースである第１のユーザにおいて消費者に提供されることを防止する効果が達成される。

疑わしい提示対象は、第１のユーザから来る。この疑わしい提示対象が表示され販売された後に、第２のユーザおよび他のユーザは、提示対象および店舗に対してフィードバックを提供するであろう。例えば、否定的な評価が与えられる場合があり、苦情が模倣品を販売して詐取する第１のユーザに対してファイルされる場合があり、提示が禁止されている対象を販売する第１のユーザと、偽造認証を使用する第１のユーザと、賄賂に関わる第１のユーザとに対して報告がファイルされる場合がある。これらのフィードバックおよび報告は、最終的に、第１のユーザの過去の行為を反映し、第１のユーザの過去の行為情報に記録される。

上述の分析に基づき、疑わしい提示対象がサブサーバにアクセスする第２のユーザに提示されることは、防止され、設定されたサービス参加条件は、疑わしい提示対象を提供する第１のユーザの過去の行為情報に従って決定され得る。当然ながら、設定されたサービス参加条件は、他の要因との組み合わせにおいても決定され得て、ここでは限定されない。以下では、サービス参加条件の２つの実装方式を説明する。

第１の実装方式において、方法は、第１の設定値未満の過去のペナルティスコアを、設定されたサービス参加条件として用いる。

すなわち、第１のユーザの各決定された識別子により示された第１のユーザに関して、第１のユーザの過去のペナルティスコアが第１の設定値未満であるかが決定される。未満である場合、第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザであることが決定される。そうでない場合、第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たしていない第１のユーザであることが決定される。

過去のペナルティスコアは、第１のユーザの非倫理的記録の数および重大度を反映する。したがって、より高いスコアは、第１のユーザの非倫理的記録のより大きい数および重大度を示す。方法は、第１の設定値より高い過去のペナルティスコアを有する第１のユーザをフィルタリングして除外するであろう。

第２の実装方式において、過去のペナルティスコアが、第１の設定値未満であり、かつ、第１のユーザが、決定された非倫理的第１のユーザと同じ第１のユーザではないことは、設定されたサービス参加条件として用いられる。第２の実装方式の段階は、以下の段階を含んでよい。

段階１：第１のユーザの決定された識別子により示された第１のユーザではなく、メインサーバに記憶されている第１のユーザの識別子により示された第１のユーザから第１のユーザの過去の行為情報に従って、非倫理的第１のユーザを決定する段階である。

非倫理的第１のユーザは、模倣品を販売する第１のユーザと、第２のユーザから詐取する第１のユーザと、提示が禁止されている対象を販売する第１のユーザと、偽造認証を使用する第１のユーザと、賄賂問題を有する第１のユーザとを含む。

メインサーバは、全ての第１のユーザの過去の行為情報を記録する。したがって、非倫理的第１のユーザは、メインサーバに記憶されている第１のユーザの識別子により示された第１のユーザであるが第１のユーザの決定された識別子により示された第１のユーザではない第１のユーザの第１のユーザの過去の行為情報に従って、決定されてよい。

段階２：第１のユーザの各決定された識別子により示された第１のユーザを識別し、第１のユーザの過去のペナルティスコアが第１の設定値未満であるかを決定する段階であり、第１の設定値未満である場合、段階３を実行し、そうでない場合、段階５を実行する。

ここで、段階２における決定するプロセスは、上述の第１の実装方式のものと同じであり、その詳細は再び説明しない。

段階３：第１のユーザの店舗登録記録および店舗ログイン記録に従って、決定された非倫理的第１のユーザにおいて、第１のユーザと同じ第１のユーザである任意の非倫理的第１のユーザが存在するかを決定する段階であり、存在する場合、段階４を実行し、存在しない場合、段階５を実行する。

先の開示では、店舗登録記録および店舗ログイン記録を説明しており、対応する詳細はしたがって、再び説明しない。

ネットワークにおいて、１つの第１のユーザは、複数のアカウント（すなわち、第１のユーザの識別子）に登録し、同じ時間において複数の店舗を運営し得る。第１のユーザの識別子は異なるが、識別子は実際に同じ第１のユーザに対応し得る。第１のユーザは、設定値未満である過去のペナルティスコアを有する第１のユーザの１つの店舗Ａ１において問題のない提示対象を提示して販売し得る。しかし、同じ第１のユーザは、店舗Ａ２において疑わしい提示対象を提示して販売し得る。この場合、店舗Ａ１の第１のユーザにより用いられる識別子により示された第１のユーザは、設定されたサービス参加条件を満たすことができる。いったん設定されたサービス参加条件が満たされると、第１のユーザは、疑わしい提示対象でサブサーバのサービスに参加し得る。したがって、ここで、段階３において、決定された非倫理的第１のユーザにおいて、第１のユーザと同じ非倫理的第１のユーザが存在するかを決定する必要がある。すなわち、第１のユーザが非倫理的第１のユーザにおける同じ非倫理的第１のユーザであるかを決定し、これにより、疑わしい提示対象が第２のユーザに提供されることを、万難を排して回避する。

複数の店舗を運営する同じ第１のユーザに対して、異なる店舗が登録される際に記入される登録情報、すなわち、店舗登録記録は、非常に高い可能性で広い範囲まで類似する。店舗がログインする際に用いられるデバイス、店舗にログインする期間、および店舗にログインするために用いられるＩＰアドレスも、非常に高い可能性で広い範囲まで類似する。したがって、第１のユーザの店舗登録記録および店舗ログイン記録を、非倫理的第１のユーザにおける非倫理的第１のユーザの店舗登録記録および店舗ログイン記録と比較することによって、決定された非倫理的第１のユーザのうち、第１のユーザと同じ非倫理的第１のユーザが存在するかが決定され得る。

店舗ログイン記録が、店舗でのログイン期間と、店舗にログインするために用いられるデバイスの識別子と、店舗にログインするために用いられるネットワークインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスとを含む場合、段階３の実装方式は以下の通りであり得る。決定された非倫理的第１のユーザにおいて、以下の３タイプの非倫理的第１のユーザのうち任意の１または複数が存在するかを決定し、存在する場合、第１のユーザと同じ第１のユーザである非倫理的第１のユーザが存在することを決定し、存在しない場合、第１のユーザと同じ第１のユーザである非倫理的第１のユーザが存在しないことを決定する。第１のタイプの非倫理的第１のユーザは、第１のユーザにより店舗にログインするために用いられるデバイスの識別子と同じ識別子を有するデバイスを用いることによって店舗にログインし、かつ、第２の設定値より長い期間においてデバイスを用いることによって店舗にログインする非倫理的第１のユーザを含んでよい。第２のタイプの非倫理的第１のユーザは、第１のユーザにより店舗にログインするために用いられるＩＰアドレスと同じＩＰアドレスを用いることによって店舗にログインし、かつ、第２の設定値より長い期間においてＩＰアドレスを用いることによって店舗にログインする非倫理的第１のユーザを含んでよい。第３のタイプの非倫理的第１のユーザは、第３の設定値より高い、第１のユーザの店舗登録記録との類似度を有する店舗登録記録を有する非倫理的第１のユーザを含んでよい。

段階４：第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザであることを、決定する段階である。

段階５：第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たしていない第１のユーザであることを、決定する段階である。

段階１０５：サブサーバが、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象から、提示対象を選択する段階である。

段階１０５において、サブサーバは、複数の方法を用いて、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象のうちいくつかから提示対象を選択してよい。例えば、第１の方法はランダムな選択である。第２の方法は提示対象の価格に従う選択である。第３の方法は、サービスに参加する要求が出された提示対象のカテゴリが、サブサーバによりホスティングされる、提供されるサービスの現在のカテゴリと一致するかに従う選択であり、ここで、カテゴリが一致する場合、サービスに参加する要求が出された提示対象は選択され、カテゴリが一致しない場合、サービスに参加する要求が出された提示対象は選択されない。

段階１０５において選択された提示対象は、提示対象のうち全てであってよく、または提示対象のうちいくつかであってよい。

この段階１０５の実装方式は、以下において与えられる。提示対象は、下記の方式において、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象から、選択されてよい。

設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象ごとに、以下の段階ａ１〜ｆ１が実行される。段階ａ１：提示対象の低品質インデックス値を決定する段階である。

いくつかの提示対象は、偽物の提示対象ではないが、それらの品質においていくつかの問題が存在する場合がある。そのような提示対象を第２のユーザに提供することを回避するために、提示対象が低品質を有する提示対象であることを反映する情報を定量化する必要があり、これにより、提示対象の低品質インデックス値を決定する。

低品質インデックス値を決定するレベルは、提示対象の低品質の重大度を反映する。より高い低品質インデックス値は、提示対象の低品質のより高い重大度を示す。

具体的には、提示対象の低品質インデックス値は、詳細な第１のユーザ評価ＤＳＲ（詳細な第１のユーザ評価スコア）、価格情報、過去のテキスト評価情報、および払い戻し率情報という、提示対象が属する店舗の情報のうち１または複数に従って、提示対象の低品質インデックス値を決定することによって決定され得る。

ＤＳＲは、商品と説明の一致性、第１のユーザのサービス品質、およびパッケージ配送速度という３つのディメンションを含む。ＤＳＲスコアは、提示対象の品質および詳細を直接示している。したがって、ＤＳＲは、提示対象の低品質インデックス値を決定するために用いられ得る。

提示対象の価格が、同じスタイルおよび同じ材料を有する提示対象の平均価格からはるかに逸脱する場合、提示対象が低品質を有する提示対象であり得ることを示す。逸脱度は、提示対象の低品質インデックス値を決定するために用いられ得る。

過去のテキスト評価情報は通常、提示対象の品質を反映する、「良好」、「好き」、および「悪い」などの単語を含む。したがって、ＤＳＲに類似し、過去のテキスト評価情報は、提示対象の低品質インデックス値を決定するためにも用いられ得る。

提示対象の払い戻し率が高い場合、ほとんどの第２のユーザが、提示対象を購買し後に提示対象に対して満足していない場合があることを示す。この場合、提示対象は、低品質を有する提示対象であってよく、払い戻し率は、提示対象の低品質インデックス値を決定するために用いられてよい。

より具体的には、段階ａ１における低品質インデックス値は、既存の段階的な回帰モデルを用いて、ＤＳＲスコア、価格情報、過去のテキスト評価情報、および提示対象が属する店舗の払い戻し率を含むことによって、決定されてよい。段階ｂ１：提示対象の販売量インデックス値を予測する段階である。

提示対象は、以前にメインサーバ上で定常的に販売された。提示対象の販売量インデックス値は、定常の販売での過去の販売量を用いることによって、および（販売促進努力値および季節性要因などの）他の要因との組み合わせによって、予測されてよい。

具体的には、提示対象の販売量インデックス値は、提示対象の特徴、過去の取引行為特徴、提示対象が属する店舗運営特徴、および提示対象が提示されるべきオンラインショッピングプラットフォームサービス特徴のうち１または複数に従って提示対象の販売量インデックス値を予測する技術を用いることによって、予測されてよい。段階ｂ１において用いられる提示対象の特徴は、価格、在庫、カテゴリ、性別の好み、および消費レベルのうち１または複数を含む。

段階ｂ１において用いられる過去の取引行為特徴は、販売量、払い戻し率、良好評価率、販売量、払い戻し率、低評価率、お気に入りの追加量、検索量、および閲覧量のうち１または複数を含む。

段階ｂ１において用いられる店舗運営特徴は、星の等級、配送速度、サービスの品質、および店舗運営時間のうち１または複数を含む。

段階ｂ１において用いられるオンラインショッピングプラットフォームサービス特徴は、メインカテゴリおよび販売促進努力値のうち１または複数を含む。

具体的には、提示対象の特徴、過去の取引行為特徴、提示対象が属する店舗運営特徴、および提示対象が提示されるべきオンラインショッピングプラットフォームサービス特徴のうち１または複数に関するデータは、最初に処理されてよく、次に、提示対象の販売量は、既存の反復決定木である勾配ブースティング回帰木（「ＧＢＲＴ」）予測アルゴリズムを用いることによって予測されてよい。

段階ｃ１：決定された低品質インデックス値と予測された販売量インデックス値とに従って、提示対象の総合スコアを決定する段階である。

決定されたインデックス値は、提示対象の低品質を反映することができるので、予測された販売量は、第２のユーザの提示対象に対する需要を反映する。開示されている実施形態において、サブサーバにより提示対象を選択する目的は、比較的高品質を有し、かつ、第２のユーザにより強く需要されるそれらの提示対象を選択するためである。したがって、決定された低品質インデックス値と予測された販売量インデックス値とに従って、提示対象の総合スコアを決定する必要があり、総合スコアは、提示対象の品質のレベルおよび提示対象に対する需要を反映することができる。

正規化された低品質インデックス値がｐであり、正規化された販売量インデックス値がｑであることを仮定すると、段階ｃ１において、提示対象の総合スコアＳは、以下の数式（１）を用いることによって取得され得る。

当然ながら、提示対象の総合スコアを決定するために他の数式を用いることが限定されない。例えば、提示対象の総合スコアＳは、数式（２）を用いることによって取得される。

Ｍは、低品質インデックス値を示し、Ｐ１およびＰ２は、重みづけ要因を示し、ここで、Ｐ１＋Ｐ２＝１である。Ｎは、販売量インデックス値を示し、ＸおよびＹは、固定値である。

段階ｄ１：提示対象の総合スコアが設定された区間範囲内にあるかを決定する段階であり、範囲内にある場合、段階ｅ１を実行し、範囲内にない場合、段階ｆ１を実行する。設定された区間範囲は、経験値に従って決定され得る。段階ｅ１：提示対象を選択された提示対象として用いる段階である。

この場合、段階ｅ１において選択された提示対象は通常、より低い低品質インデックス値とより高い予測された販売量とを有する提示対象であり、これらの提示対象は、選択され、その後、サブサーバのサービスに含まれることができる。段階ｆ１：提示対象をフィルタリングして除外する段階である。

この場合、段階ｆ１において選択される提示対象は通常、より低い予測された販売量およびより高い低品質インデックス値の両方を有する提示対象であり、これらの提示対象は、フィルタリングされ除外され、その後、サブサーバのサービスに含まれることができない。

上述の段階ａ１〜段階ｆ１の選択プロセスの後に、より高い低品質インデックス値を有する提示対象と、より低い予測された販売量を有する提示対象とがフィルタリングされ除外され、その後の第２のユーザに提供される提示対象は、より低い低品質インデックス値とより高い予測された販売量とを有する提示対象であり、高品質の提示対象とみなされてよい。第２のユーザについて、購買する提示対象を選択する第２のユーザにより使われた時間が低減し、したがって、購買エクスペリエンスが向上する。サブサーバについて、より低い予測された販売量を有する提示対象と低品質の提示対象とを記憶するスペースが確保され、第２のユーザがより高い低品質インデックス値とより低い予測された販売量を有する提示対象を閲覧すること（そのような閲覧は、大いに販売量をもたらさない）に起因する第２のユーザにもたらすプレッシャが低減する。更に、サブサーバは、その後、より低い低品質インデックス値とより高い予測された販売量とを有する提示対象を第２のユーザに提供するので、これらの提示対象は、第２のユーザにより購買される可能性がより高く、それにより、提示対象の購買変換率が増加する。

サブサーバが提示対象を選択した後、選択された提示対象は、サブサーバにアクセスする第２のユーザに推奨されてよい。以下では、図２において説明されている実施形態における解決手段を用いて提示対象を推奨するための方法を説明する。

図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る提示対象を推奨するための方法のフロー図である。図２に示されている実施形態は、提示対象を推奨するための方法を提供する。ここで、提示対象は、図１において説明されている実施形態における提示対象を選択するための方法を用いることによって選択された提示対象であってよい。図２に示されている方法は、以下の段階を備える。

段階２０１：第２のユーザの過去の行為情報に従って、第２のユーザの購買力レベルおよび第２のユーザが興味を持つ興味タグを決定する段階である。

ここで、各提示対象は、１または複数の消費レベルおよび１または複数の興味タグに対応する。

各提示対象は、具体的な価格情報に対応する。価格は、提示対象の価格情報と、同じカテゴリにおける提示対象（すなわち、同じカテゴリに該当する提示対象）の価格情報とに従って、少なくとも２つの価格範囲に分類される。価格範囲と消費レベルとの間の対応関係が確立され、次に、提示対象の価格が含まれる価格範囲が決定され、最終的に提示対象に対応する消費レベルが、価格範囲と消費レベルとの間の対応関係から取得され得る。

興味タグは、提示対象の存在が理想の状況、または、提示対象が用いられた後の購買者の報告された好みを指してよい。例えば、旅行およびアウトドアスポーツに適したアウトドアジャケットの提示対象について、対応する興味タグは、旅行およびアウトドアスポーツであってよい。使用後の購買者の報告された好みが、ショッピング好き、優雅、シャネル風、またはしとやかである格子縞のバッグの提示対象について、対応する興味タグは、優雅、シャネル風、しとやか、およびショッピング好きであってよい。

具体的には、第２のユーザの購買力レベルは、第２のユーザにより購買された各提示対象の価格が属する価格範囲に対応する消費レベルに従って、第１のユーザの購買力レベルを決定する手段を通じて決定されてよく、ここで、価格範囲は、提示対象が属するカテゴリの価格範囲であり、各カテゴリは、複数の価格範囲に対応する。

例えば、第１のユーザ１により購買された、各第２のユーザのブランドＡの婦人用ショルダーバッグの価格が３００元である場合、３００は、２５０以上、かつ４００以下の格子縞のバッグのカテゴリ内の価格範囲内に含まれる。２８０以上、かつ５００以下の価格範囲が、消費レベル２に対応し、そして、第１のユーザの購買力レベルがレベル２である。

ここで、簡潔性のために、第２のユーザにより購買された１つの提示対象のみの価格が、例において説明のために用いられる。当然ながら、第２のユーザの購買力レベルは、第２のユーザにより購買された複数の提示対象の価格に従って、決定されてよい。この場合、第２のユーザの取得された購買力レベルはより正確となるであろう。

第２のユーザの過去の行為情報は、行為と、行為の発生時間と、行為によりターゲットとされるサービス対象の識別子とを含んでよく、行為は、購買と、閲覧と、ショッピングカートへの追加と、お気に入りへの追加とを含む。

具体的には、第２のユーザが興味を持つ興味タグは、以下の段階ａ２〜段階ｄ２を通じて決定されてよい。

段階ａ２：第２のユーザの過去の行為情報に含まれる各提示対象の識別子により示された提示対象に対応するリーフカテゴリを決定する段階である。リーフカテゴリは、その下にサブカテゴリがもう存在しないカテゴリである。

例えば、第２のユーザ１の過去の行為情報は、以下の表（１）に示されている。識別子０１１２８９０により示された提示対象がブランドＡの婦人用格子縞のショルダーバッグであり、識別子０１１２８９９により示された提示対象がブランドＢの婦人用格子縞のハンドヘルドバッグである。ブランドＡの婦人用ショルダーバッグとブランドＢの婦人用格子縞のハンドヘルドバッグとに対応するリーフカテゴリは、格子縞のバッグであることが決定される。

表（１）において、第２列を例として用いると、第２のユーザ１が２０１５年７月５日１２時００分に０１１２８９０と識別された提示対象を閲覧したことが示される。決定されたリーフカテゴリごとに、以下の動作が実行される。

段階ｂ２：リーフカテゴリに該当する第２のユーザの行為を少なくとも１つの行為クラスタに分類する段階であり、ここで、同じ行為クラスタに属する任意の２つの行為の発生時間の間の差が設定された時間範囲内にある。

興味のある提示対象を検索するとき、第２のユーザは通常、ただずっと単一の提示対象のみを見て、検索して、お気に入りに追加して、間断なくショッピングカートに追加することはしないということを考慮すると、これは、単一の提示対象を用いて行為クラスタを計算する場合、行為が過度に散乱されることをもたらす。第２のユーザが、大きいクラスタを形成するために十分な単一の商品に対する継続的で一致している行為を有することの可能性が低い。したがって、リーフカテゴリに該当する行為クラスタは、単一の提示対象の行為クラスタを用いることの代わりに、この実施形態において行為クラスタとして用いられる。

また段階ａ２の例を用いると、設定された時間範囲が２時間であると仮定した場合、格子縞のバッグのカテゴリに該当する第２のユーザ１の行為は、行為クラスタ１および行為クラスタ２という２つの行為クラスタに分類されてよい。行為クラスタ１は、閲覧およびお気に入りへの追加という２つの行為を含み、行為クラスタ２は、閲覧、購買、ショッピングカートへの追加、およびお気に入りへの追加という合計４つの行為を含む。

段階ｃ２：分類された行為クラスタに従って、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持つかを決定する段階である。

具体的には、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持つかは、以下の２つの方式で、分類された行為クラスタに従って、決定されてよい。

方式１：行為ごとに対応してスコアを事前に設定し、次に、各行為クラスタに含まれる行為に対応する設定されたスコアをまとめて、行為クラスタごとにスコアを取得し、次に、カテゴリに該当する行為クラスタにおける第２のユーザの最大スコア値を設定された第１の興味閾値と比較し、最大値が第１の興味閾値より大きい場合、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持っていることを決定し、そうでなければ、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持っていないことを決定する。

また段階ｂ２の例を用いると、お気に入りへの追加に対応する設定されたスコアが３点であり、閲覧に対応する設定されたスコアが２点であり、購買に対応する設定されたスコアが６点であると仮定する。方式１において、行為クラスタ１の取得されたスコアが５点であり、行為クラスタ２に対応するスコアが１３点である。格子縞のバッグのリーフカテゴリに該当する第２のユーザ１の行為クラスタの最高スコアが、１３点である。設定された第１の興味閾値が６であることを仮定すると、最高スコア１３点が６点より高いので、第２のユーザ１が格子縞のバッグのリーフカテゴリに興味を持っていると決定される。

方式２：行為クラスタに含まれる行為の数をカウントし、含まれる行為の数の最大値を決定し、最大値が設定された第２の興味閾値より大きい場合、最大値が第２の興味閾値より大きいことを決定し、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持っていると決定する。そうでなければ、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持っていないと決定する。

また段階ｂ２の例を用いると、格子縞のバッグのリーフカテゴリに該当する行為クラスタ１に含まれる第２のユーザ１の行為の数が２であり、格子縞のバッグのリーフカテゴリに該当する行為クラスタ２に含まれる行為の数が４である。第２の興味閾値が３である場合、第２のユーザ１が格子縞のバッグのリーフカテゴリに興味を持つことが決定される。

段階ｄ２：第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持つことが決定されたとき、リーフカテゴリに対応する興味タグを第２のユーザが興味を持つ興味タグとして用いる段階である。

また段階ｃ２の例を用いると、段階ｄ２において、第２のユーザ１が格子縞のバッグのリーフカテゴリに興味を持っていると決定され、格子縞のバッグに対応する興味タグ、すなわち、優雅、シャネル風、しとやか、およびショッピング好きが、第２のユーザ１が興味を持つ興味タグであると決定される。

段階２０２：選択された提示対象から、第２のユーザが興味を持つ対応する興味タグと、第２のユーザの購買力レベルに一致する対応する消費レベルとを有する提示対象を更に選択する段階である。

第２のユーザの購買力レベルが第２のユーザが興味を持つ提示対象の消費レベルに一致するとき、第２のユーザが興味のある提示対象を購買する可能性がより高い。ここで、一致することは、第２のユーザの購買力レベルと、第２のユーザが興味を持つ提示対象の消費レベルと同じであることであってよく、または、設定された数のレベル内に含まれる、両者の間の差の絶対値であってよい。

段階２０２において、更に選択する間に、第２のユーザの消費レベルおよび第２のユーザが興味を持つ興味タグを考慮することに加えて、提示対象が性別傾向を有するとき、第２のユーザの性別も考慮されてよい。すなわち、対応する興味タグが第２のユーザの興味を持つ興味タグを含む提示対象と、第２のユーザの購買力レベルに一致する対応する消費レベルと、第２のユーザの性別に一致する対応する性別とが、更に選択される。

段階２０３：第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、更に選択された提示対象を含むウェブページを第２のユーザに推奨する段階である。

推奨する間に、パーソナライズされた提示ウェブページが、第２のユーザに対して設定されてよく、更に決定された提示対象または提示対象が属するカテゴリは、第２のユーザがウェブページにアクセスしたとき、訪問したホームページに提示されてよい。あるいは、更に決定された提示対象は、各ウェブページの提示対象推奨エリアにおいて表示されてよい。

更に選択された提示対象の数が、設定された推奨数より多い場合があること、または設定された推奨数未満である場合があることを考慮すると、第２のユーザに設定された推奨数の提示対象を推奨するべく、好ましくは、第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、更に選択された提示対象を含むウェブページを第２のユーザに推奨する前に、方法は、更に選択された提示対象の数が設定された推奨数未満であるかを決定する段階であって、決定結果が設定された推奨数未満であることを示す場合、第２のユーザの特徴と、選択された提示対象の特徴と、選択された提示対象が属する店舗運営特徴と、提示対象が配置されるオンラインショッピングプラットフォームサービス特徴とに従って、更に選択された提示対象ではなく、選択された表示対象から第２のユーザが提示対象を購買する確率を決定する、段階と、第２のユーザが提示対象を購買する確率の降順で、更に選択された提示対象ではなく、選択された表示対象における提示対象をソーティングする段階であって、第２のユーザの特徴は、購買力レベル、性別、閲覧特徴、および購買特徴のうち１または複数を含む、段階とを更に備える。

具体的には、更に選択された提示対象ではなく、選択された表示対象から第２のユーザが提示対象を購買する確率は、ＧＢＲＴアルゴリズムを用いることによって、第２のユーザの特徴と、選択された提示対象の特徴と、選択された提示対象が属する店舗運営特徴と、提示対象が配置されるオンラインショッピングプラットフォームサービス特徴とに従って、決定されてよい。

この場合、段階２０３は具体的に、第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、更に選択された提示対象を含むウェブページと、最初のＭ個のソーティングされた提示対象を第１のユーザに推奨する段階を含み、Ｍは、設定された推奨数と更に選択された提示対象の数との間の差である。

決定結果がそうでない場合、更に選択された提示対象ごとに、提示対象に対応する興味タグのスコアが決定され、スコアの最大値は、第２のユーザの提示対象に対する興味値として用いられ、更に選択された提示対象が、決定された興味値ごとに降順でソーティングされる。ここで、段階ｄ２の例はまた説明のために用いられる。

段階ｄ２から、第２のユーザ１が興味を持つ興味タグは、優雅、シャネル風、しとやか、およびショッピング好きであることが分かる。この場合、格子縞のバッグのリーフカテゴリに該当する第２のユーザ１の行為クラスタの１３点の最高スコアは、優雅、シャネル風、しとやか、およびショッピング好きというこれらの興味タグの興味値として用いられてよく、更に選択された提示対象に対応する興味タグのうち、第２のユーザ１が興味を持つ興味タグに一致する興味タグの興味値も１３に設定されてよい。例えば、更に選択された対象がブランドＡの普段着およびブランドＢのブレスレットを含むことと、ブランドＡの普段着に対応する興味タグは、ショッピング好きを含み、かつブランドＢのブレスレットに対応する興味タグも、しとやかを含むことと、そして、ブランドＡの普段着に対応するショッピング好きの興味タグの興味値も１３に設定され、ブランドＢのブレスレットに対応するしとやかの興味タグの興味値も１３に設定されることとを仮定する。

この場合、段階２０３は具体的に、第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、ソーティングされた提示対象の第１の設定された推奨数を含むウェブページを、第２のユーザに推奨する段階を含む。

図２に示されている実施形態の解決手段において、図１において説明されている実施形態において選択された提示対象がユーザに推奨されるとき、第２のユーザの過去の行為情報と組み合わせて、対応する興味タグが、第２のユーザが興味を持つ興味タグを含み、かつ、対応する消費レベルが第２のユーザの購買力レベルに一致する提示対象が更に選択される。推奨された提示対象が第２のユーザに一致する提示対象であるので、第２のユーザは推奨された提示対象から所望の提示対象を迅速に選択し得て、それにより、ユーザエクスペリエンスが向上し、提示対象の購買変換率が増加する。

図１に記載されている実施形態に応じて、図３に示される実施形態は、提示対象を選択するための装置を提供し、装置のブロック図が図３に示されており、該装置は、各第１のユーザ端末により送信されたサービス参加要求メッセージを受信するよう構成される受信モジュール３１であって、サービス参加要求メッセージは、提示対象の識別子を含む、受信モジュール３１と、提示対象の識別子とメインサーバから取得された第１のユーザの識別子との間の対応関係に従って、受信されたサービス参加要求メッセージに含まれる提示対象の識別子に対応する第１のユーザの識別子を決定するよう構成される第１の決定モジュール３２と、メインサーバから、第１のユーザの決定された識別子により示された第１のユーザの過去の行為情報を取得するよう構成される第２の決定モジュール３３と、第１のユーザの取得された過去の行為情報に従って、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザを決定するよう構成される第３の決定モジュール３４と、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象から提示対象を選択するよう構成される第１の選択モジュール３５とを備える。

好ましくは、第１のユーザの過去の行為情報は、１または複数の過去のペナルティスコアと、模倣品を販売した記録と、第２のユーザから詐取した記録と、提示が禁止された対象を販売した記録と、偽造認証の記録と、賄賂記録とを含み、模倣品を販売した記録、詐取の記録、提示が禁止されている対象を販売した記録、偽造認証を使用した記録、および賄賂の記録の数がより多ければ多いほど、より高い過去のペナルティスコアの上昇をもたらす。

好ましくは、第３の決定モジュール３４は具体的に、第１のユーザの各決定された識別子により示された第１のユーザに関して、第１のユーザの過去のペナルティスコアが第１の設定値未満であるかを決定し、第１の設定値未満である場合、第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザであることを決定し、そうでない場合、第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たしていない第１のユーザであることを決定するよう構成される。

好ましくは、第１のユーザの過去の行為情報は更に、店舗登録記録および店舗ログイン記録を含み、装置は更に、第１のユーザの決定された識別子により示された第１のユーザではなく、メインサーバに記憶されている第１のユーザの識別子により示された第１のユーザから第１のユーザの過去の行為情報に従って、非倫理的第１のユーザを決定するよう構成される第４の決定モジュール３６を備え、ここで、非倫理的第１のユーザは、模倣品を販売する第１のユーザと、第２のユーザから詐取する第１のユーザと、提示が禁止された対象を販売する第１のユーザと、偽造認証を使用する第１のユーザと、賄賂問題を有する第１のユーザとを含む。装置は更に、第１のユーザの過去のペナルティスコアが第１の設定値未満であることを第３の決定モジュールが決定した後、かつ、第３の決定モジュールが第１のユーザを設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザとして決定する前に、第１のユーザの店舗登録記録および店舗ログイン記録に従って、決定された非倫理的第１のユーザにおいて第１のユーザと同じ第１のユーザである任意の非倫理的第１のユーザが存在するかを判断するよう構成される第１の判断モジュール３７を備え、第３の決定モジュール３４は具体的に、第１の判断モジュールの判断結果が判断された非倫理的第１のユーザにおいて第１のユーザと同じ第１のユーザである非倫理的第１のユーザが存在しないことを示す場合、第１のユーザが設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザであることを決定するよう構成される。

好ましくは、店舗ログイン記録は、店舗でのログイン期間と、店舗にログインするために用いられるデバイスの識別子と、店舗にログインするために用いられるネットワークインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスとを含む。第４の決定モジュール３６は具体的に、決定された非倫理的第１のユーザにおいて任意の１または複数の以下の３タイプの非倫理的第１のユーザが存在するかを決定し、存在する場合、第１のユーザと同じ第１のユーザである非倫理的第１のユーザが存在することを決定し、存在しない場合、第１のユーザと同じ第１のユーザである非倫理的第１のユーザが存在しないことを決定する構成される。第１のタイプの非倫理的第１のユーザは、第１のユーザにより店舗にログインするために用いられるデバイスの識別子と同じ識別子を有するデバイスを用いることによって店舗にログインし、かつ、第２の設定値より長い期間においてデバイスを用いることによって店舗にログインする非倫理的第１のユーザである。第２のタイプの非倫理的第１のユーザは、第１のユーザにより店舗にログインインするために用いられるＩＰアドレスと同じＩＰアドレスを用いることによって店舗にログインし、かつ第２の設定値より長い期間においてＩＰアドレスを用いることによって店舗にログインする非倫理的第１のユーザである。第３のタイプの非倫理的第１のユーザは、第３の設定値より高い、第１のユーザの店舗登録記録との類似度を有する店舗登録記録を有する非倫理的第１のユーザである。

好ましくは、第１の選択モジュール３５は具体的に、設定されたサービス参加条件を満たす第１のユーザによりサービスに参加する要求が出された提示対象ごとに、提示対象の低品質インデックス値を決定する動作と、提示対象の販売量インデックス値を予測する動作と、決定された低品質インデックス値と予測された販売量インデックス値とに従って、提示対象の総合スコアを決定する動作と、提示対象の総合スコアが設定された区間範囲内にある場合、提示対象を選択された提示対象として用いる動作とを実行するよう構成される。

好ましくは、第１の選択モジュール３５は具体的に、詳細な第１のユーザの評価ＤＳＲスコア、価格情報、過去のテキスト評価情報、および払い戻し率情報という、提示対象が属する店舗の情報のうち１または複数に従って、提示対象の低品質インデックス値を決定するよう構成される。

好ましくは、第１の選択モジュール３５は具体的に、提示対象の特徴、過去の取引行為特徴、提示対象が属する店舗の運営特徴、および提示対象が提示されるべきオンラインショッピングプラットフォームのサービス特徴のうち１または複数に従って、提示対象の販売量インデックス値を予測するよう構成され、ここで、提示対象の特徴は、価格、在庫、およびカテゴリのうち１または複数を含み、過去の取引行為特徴は、販売量、払い戻し率、および良好評価率のうち１または複数を含み、店舗運営特徴は、星の等級、配送速度、およびサービスの品質という店舗の情報のうち１または複数を含み、オンラインショッピングプラットフォームサービス特徴は、メインカテゴリおよび販売促進値のうち１または複数を含む。

図２において説明されている実施形態に応じて、図４に示される実施形態は、提示対象を選択するための装置を提供し、装置のブロック図が図４に示されており、ここで、各提示対象は、１または複数の消費レベルと、１または複数の興味タグとに対応する。該推奨装置は、第２のユーザの過去の行為情報に従って、第２のユーザの購買力レベルおよび第２のユーザが興味を持つ興味タグを決定するよう構成される第５の決定モジュール４１と、選択された提示対象から、第２のユーザが興味を持つ対応する興味タグと、第２のユーザの購買力レベルに一致する対応する消費レベルとを有する提示対象を更に選択するよう構成される第２の選択モジュール４２と、第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、更に選択された提示対象を含むウェブページを第２のユーザに推奨するよう構成される推奨モジュール４３とを備える。

好ましくは、各リーフカテゴリは、１または複数の興味タグに対応し、第２のユーザの過去の行為情報は、行為と、行為の発生時間と、行為によりターゲットとされる提示対象の識別子とを含み、行為は、購買と、閲覧と、ショッピングカートへの追加と、お気に入りへの追加とを含み、第２の選択モジュール４２は具体的に、第２のユーザの過去の行為情報に含まれる各提示対象の識別子により示された提示対象に対応するリーフカテゴリを決定する方式を通じて、第２のユーザが興味を持つ興味タグを決定し、かつ、決定されたリーフカテゴリごとに、リーフカテゴリに該当する第２のユーザの行為を少なくとも１つの行為クラスタに分類する動作であって、同じ行為クラスタに属する任意の２つの行為の発生時間の間の差が設定された時間範囲内にある、動作と、分類された行為クラスタに従って、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持つかを決定する動作と、第２のユーザがリーフカテゴリに興味を持つことが決定されたとき、リーフカテゴリに対応する興味タグを、第２のユーザが興味を持つ興味タグとして用いる動作とを実行するよう構成される。

好ましくは、推奨装置は更に、第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、更に選択された提示対象を含むウェブページが第２のユーザに推奨される前に、更に選択された提示対象の数が設定された推奨数未満であるかを判断するよう構成される第２の判断モジュール４４と、更に選択された提示対象の数が設定された推奨数未満である場合、第２のユーザの特徴と、選択された提示対象の特徴と、選択された提示対象が属する店舗運営特徴と、提示対象が配置されるべきオンラインショッピングプラットフォームサービス特徴とに従って、第２のユーザが、更に選択された提示対象ではなく、選択された表示対象から提示対象を購買する確率を決定するよう構成される第６の決定モジュール４５であって、第２のユーザの特徴は、購買力レベル、性別、閲覧特徴、および購買特徴のうち１または複数を含む、第６の決定モジュール４５と、第２のユーザが提示対象を購買する確率の降順で、更に選択された提示対象ではなく、選択された表示対象における提示対象をソーティングするよう構成されるソーティングモジュール４６とを備える。推奨モジュール４３は具体的に、第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、更に選択された提示対象を含むウェブページと、最初のＭ個のソーティングされた提示対象とを第１のユーザに推奨するよう構成され、Ｍは、設定された推奨数と、更に選択された提示対象の数との間の差である。

実施形態の上述の説明を通じて、当業者は、本開示の実施形態は、ハードウェアにより、または、必要とされるユニバーサルハードウェアプラットフォームのためのソフトウェアにより、実装されてよいことを明白に理解し得る。この理解に基づき、本開示の実施形態における技術的解決手段は、（パーソナルコンピュータ、サーバ、またはネットワークデバイスであり得る）コンピュータデバイスが本開示の実施形態において説明されている方法を実行することを可能にするいくつかの命令を含む（ＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢフラッシュディスク、除去可能なハードディスクなどであり得る）非揮発性記憶媒体に記憶され得るソフトウェア製品の形態で具現化され得る。

当業者は、添付図面は、実施形態の概略図に過ぎないことと、添付図面におけるモジュールまたはプロセスは、必ずしも本開示を実装するために必要とされるわけではないこととを理解し得る。

当業者は、実施形態における端末のモジュールが、実施形態において説明されているように実施形態における端末へ割り振られてよく、または、対応する変更が行われてよく、モジュールは、実施形態と異なる１または複数の端末に配置されてよいことを理解し得る。先述の実施形態におけるモジュールは、１つのモジュールに組み合わされてよく、または、複数のサブモジュールに更に分類されてよい。

本開示の上述の実施形態のシーケンス番号は単に説明の目的のためのものであり、実施形態の優劣を表すものではない。

明らかに、当業者は、本開示の趣旨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修正及び変更を行い得る。そのような場合、本開示のこれらの修正及び変更が本開示の特許請求の範囲およびこれらの均等な技術内に含まれる場合、本開示は、これらの修正及び変更を含むことも意図する。

Claims (18)

1. サブサーバにおいて、第１のユーザ端末からのサービス参加要求メッセージを受信する段階であって、前記サービス参加要求メッセージは、複数の提示対象を表す複数の識別子を含む、段階と、
   前記サブサーバが、第１のユーザの識別子と提示対象の識別子との間の対応関係に従って、前記複数の提示対象を表す前記複数の識別子に関連付けられた複数の第１のユーザの複数の識別子を決定する段階と、
   前記サブサーバが、メインサーバから、前記複数の第１のユーザの複数の識別子に関連付けられたそれぞれの過去の行為情報を取得する段階と、
   前記サブサーバが、それぞれの前記過去の行為情報に基づいて、前記複数の第１のユーザの複数の識別子のそれぞれが、サービス参加条件を満たすかどうかを決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記複数の提示対象から前記サービス参加条件を満たす第１のユーザの識別子に関連付けられた提示対象を選択する段階と
   を備える
   方法。
2. それぞれの過去の行為情報を取得する前記段階は、店舗登録記録と、店舗ログイン記録と、過去のペナルティスコアと、模倣品を販売した記録と、第２のユーザから詐取した記録と、提示が禁止されている対象を販売した記録と、偽造認証の記録と、賄賂記録とを取得する段階を含む、請求項１に記載の方法。
3. 第２のユーザの苦情の記録と、ネットワーク管理者審査の記録とに基づき、前記過去の行為情報を生成する段階をさらに備える請求項２に記載の方法。
4. それぞれの前記第１のユーザの識別子が、サービス参加条件を満たすか否かを決定する前記段階は、第１のユーザの識別子に関連付けられた過去のペナルティスコアが設定値より高い場合、前記第１のユーザの識別子が前記サービス参加条件を満たさないと決定する段階であって、前記過去のペナルティスコアは、ユーザの非倫理的記録の数および重大度に基づいて生成される、段階を含む、請求項１から３のいずれか１つに記載の方法。
5. 第１のユーザの識別子に関連付けられた過去のペナルティスコアが設定値より高い場合、前記第１のユーザの識別子が前記サービス参加条件を満たさないと決定する前記段階は、
   前記サブサーバが、第１のユーザの過去の行為情報に従って、非倫理的第１のユーザを決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記第１のユーザの店舗登録記録および店舗ログイン記録に従って、前記非倫理的第１のユーザにおいて前記第１のユーザと同じである任意の非倫理的第１のユーザが存在するかを決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記第１のユーザが非倫理的第１のユーザと同じである場合、前記第１のユーザの識別子が前記サービス参加条件を満たさないと決定する段階とを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記複数の提示対象から前記サービス参加条件を満たす第１のユーザの識別子に関連付けられた提示対象を選択する前記段階は、
   前記サブサーバが、前記提示対象の低品質インデックス値を決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記提示対象の販売量インデックス値を予測する段階と、
   前記サブサーバが、前記低品質インデックス値と、前記予測された販売量インデックス値とに従って、前記提示対象の総合スコアを決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記提示対象の前記総合スコアが設定された区間範囲内にあるかを決定する段階と、
   前記提示対象が設定された区間範囲内にある場合、前記サブサーバが、前記提示対象を選択された提示対象として使用する段階と、
   前記提示対象が設定された区間範囲内にない場合、前記サブサーバが、前記提示対象をフィルタリングして除外する段階とを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記複数の提示対象から前記サービス参加条件を満たす第１のユーザの識別子に関連付けられた提示対象を選択する前記段階はさらに、
   前記サブサーバが、第２のユーザの過去の行為情報に従って、前記第２のユーザの購買力レベルおよび前記第２のユーザが興味を持つ興味タグを決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記選択された提示対象から、前記第２のユーザが興味を持つ対応する興味タグと、前記第２のユーザの前記購買力レベルに一致する対応する消費レベルとを有する提示対象をさらに選択する段階と、
   前記第２のユーザが前記サブサーバにアクセスしたとき、前記サブサーバが、前記さらに選択された提示対象を含むウェブページを前記第２のユーザに推奨する段階とを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記サブサーバが、第２のユーザの前記過去の行為情報に含まれる各提示対象の識別子により示された提示対象に対応するリーフカテゴリを決定することと、
   前記サブサーバが、前記リーフカテゴリに該当する前記第２のユーザの行為を少なくとも１つの行為クラスタに分類することであって、同じ行為クラスタに属する任意の２つの行為の発生時間の間の差が設定された時間範囲内にある、分類することと、
   前記サブサーバが、前記分類された行為クラスタに従って、前記第２のユーザが前記リーフカテゴリに興味を持つかを決定することと、
   前記第２のユーザが前記リーフカテゴリに興味を持つことが決定されたとき、前記サブサーバが、前記リーフカテゴリに対応する興味タグを前記第２のユーザが興味を持つ興味タグとして使用することとにより、
   前記第２のユーザが興味を持つ前記興味タグを決定する段階をさらに備える請求項７に記載の方法。
9. 前記サブサーバが、前記選択された提示対象の数が設定された推奨数未満であるかを決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記第２のユーザの特徴と、前記選択された提示対象の特徴と、前記選択された提示対象が属する店舗の運営特徴と、前記提示対象が配置されるべきオンラインショッピングプラットフォームのサービス特徴とに従って、前記さらに選択された提示対象ではなく、前記第２のユーザが前記選択された提示対象から提示対象を購買する確率を決定する段階と、
   前記サブサーバが、前記第２のユーザが前記提示対象を購買する前記確率の降順で、前記さらに選択された提示対象ではなく、前記選択された提示対象における前記提示対象をソーティングする段階であって、前記第２のユーザの前記特徴は、購買力レベル、性別、閲覧特徴、および購買特徴のうち１または複数を含む、段階とをさらに備える請求項７または８に記載の方法。
10. プロセッサと、
    前記プロセッサによる実行のためのプログラムロジックを有形的に記憶するための記憶媒体とを備える装置であって、
    前記記憶されたプログラムロジックは、
    第１のユーザ端末からのサービス参加要求メッセージを受信するための、前記プロセッサにより実行されるロジックであって、前記サービス参加要求メッセージは、複数の提示対象を表す複数の識別子を含む、ロジックと、
    第１のユーザの識別子と提示対象の識別子との間の対応関係に基づいて、前記複数の提示対象を表す前記複数の識別子に関連付けられた複数の第１のユーザの複数の識別子を決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    メインサーバから前記複数の第１のユーザの前記複数の識別子に関連付けられたそれぞれの過去の行為情報を取得するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    それぞれの前記過去の行為情報に基づいて、前記複数の第１のユーザの複数の識別子のそれぞれが、サービス参加条件を満たすか否かを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記複数の提示対象から前記サービス参加条件を満たす第１のユーザの識別子に関連付けられた提示対象を選択するための、前記プロセッサにより実行されるロジックとを含む、
    装置。
11. 過去の行為情報を取得するための前記ロジックは、店舗登録記録と、店舗ログイン記録と、過去のペナルティスコアと、模倣品を販売した記録と、第２のユーザから詐取した記録と、提示が禁止されている対象を販売した記録と、偽造認証の記録と、賄賂記録とを取得するための、前記プロセッサにより実行されるロジックを含む、請求項１０に記載の装置。
12. 第２のユーザの苦情の記録と、ネットワーク管理者審査の記録とに基づき、前記過去の行為情報を生成するための、前記プロセッサにより実行されるロジックをさらに備える請求項１１に記載の装置。
13. 前記複数の第１のユーザの複数の識別子のそれぞれが、サービス参加条件を満たすか否かを決定するための前記ロジックは、ユーザに関連付けられた過去のペナルティスコアが設定値より高い場合、前記第１のユーザの識別子が前記サービス参加条件を満たさないと決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックであって、前記過去のペナルティスコアは、前記ユーザの非倫理的記録の数および重大度に基づいて生成される、ロジックを含む、請求項１０から１２のいずれか１項に記載の装置。
14. ユーザに関連付けられた過去のペナルティスコアが設定値より高い場合、前記第１のユーザの識別子が前記サービス参加条件を満たさないと決定するための前記ロジックは、
    第１のユーザの過去の行為情報に従って、非倫理的第１のユーザを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記第１のユーザの店舗登録記録および店舗ログイン記録に従って、前記非倫理的第１のユーザにおいて前記ユーザと同じである任意の非倫理的第１のユーザが存在するかを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記第１のユーザが非倫理的第１のユーザと同じである場合、前記第１のユーザの識別子が前記サービス参加条件を満たさないと決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックとを含む、請求項１３に記載の装置。
15. 前記複数の提示対象から前記サービス参加条件を満たす第１のユーザの識別子に関連付けられた提示対象を選択するための前記ロジックは、
    前記提示対象の低品質インデックス値を決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記提示対象の販売量インデックス値を予測するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記低品質インデックス値と前記予測された販売量インデックス値とに従って、前記提示対象の総合スコアを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記提示対象の前記総合スコアが設定された区間範囲内にあるかを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記提示対象が設定された区間範囲内である場合、前記提示対象を選択された提示対象として使用するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記提示対象が設定された区間範囲内にない場合、前記提示対象をフィルタリングして除外するための、前記プロセッサにより実行されるロジックとを含む、請求項１０から１４のいずれか一項に記載の装置。
16. 前記複数の提示対象から前記サービス参加条件を満たす第１のユーザの識別子に関連付けられた提示対象を選択するための前記ロジックはさらに、
    第２のユーザの過去の行為情報に従って、前記第２のユーザの購買力レベルおよび前記第２のユーザが興味を持つ興味タグを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記選択された提示対象から、前記第２のユーザが興味を持つ対応する興味タグと、前記第２のユーザの前記購買力レベルに一致する対応する消費レベルとを有する提示対象をさらに選択するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記第２のユーザがサブサーバにアクセスしたとき、前記さらに選択された提示対象を含むウェブページを前記第２のユーザに推奨するための、前記プロセッサにより実行されるロジックとを含む、請求項１０から１５のいずれか一項に記載の装置。
17. 第２のユーザの前記過去の行為情報に含まれる各提示対象の識別子により示された提示対象に対応するリーフカテゴリを決定することと、
    前記リーフカテゴリに該当する前記第２のユーザの行為を少なくとも１つの行為クラスタに分類することであって、同じ行為クラスタに属する任意の２つの行為の発生時間の間の差が設定された時間範囲内にある、分類することと、
    前記分類された行為クラスタに従って、前記第２のユーザが前記リーフカテゴリに興味を持つかを決定することと、
    前記第２のユーザが前記リーフカテゴリに興味を持つことが決定されたとき、前記リーフカテゴリに対応する興味タグを前記第２のユーザが興味を持つ興味タグとして使用することとにより、
    前記第２のユーザが興味を持つ前記興味タグを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックをさらに備える請求項１６に記載の装置。
18. 前記選択された提示対象の数が設定された推奨数未満であるかを決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記第２のユーザの特徴と、前記選択された提示対象の特徴と、前記選択された提示対象が属する店舗の運営特徴と、前記提示対象が配置されるべきオンラインショッピングプラットフォームのサービス特徴とに従って、前記さらに選択された提示対象ではなく、前記第２のユーザが前記選択された提示対象から提示対象を購買する確率を決定するための、前記プロセッサにより実行されるロジックと、
    前記第２のユーザが前記提示対象を購買する前記確率の降順で、前記さらに選択された提示対象ではなく、前記選択された提示対象における前記提示対象をソーティングするための、前記プロセッサにより実行されるロジックであって、前記第２のユーザの前記特徴は、購買力レベル、性別、閲覧特徴、および購買特徴のうち１または複数を含む、ロジックとをさらに備える請求項１７に記載の装置。

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