JP7245904B2

JP7245904B2 - 電子処理プラットフォームで行う品物対象の演算

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Publication number: JP7245904B2
Application number: JP2021525380A
Authority: JP
Inventors: ヘイノネン、ベイヨ; サイッコ、ミッコ
Original assignee: ストレベルセオサケユキチュア
Priority date: 2018-07-18
Filing date: 2019-07-16
Publication date: 2023-03-24
Anticipated expiration: 2039-07-16
Also published as: CN112424814A; EP3824429A4; JP7154411B2; US20210256548A1; WO2020016481A1; EP3824429A1; CN112424812A; US20210256547A1; EP3598373A1; JP2021531602A; CN112437943A; EP3824425A4; WO2020016482A3; US20210272178A1; EP3824425A2; JP7430724B2; WO2020016204A1; EP3824427A1; WO2020016482A2; JP2022507126A

Description

本開示は、電子装置および演算機器に関し、より具体的には、品物対象を計算するためのクライアント装置および演算機器に関する。さらに、本開示は、対応する方法およびコンピュータプログラムに関する。

電子取引プラットフォームは、多くの業界および製品グループにおいてより一般的となっている。ユーザは、より多くの製品およびサービスを、インターネットを通して検索および購入している。多くのユーザが、携帯電話やタブレット型コンピュータのようなモバイル機器を使用して、これらの電子取引プラットフォームにアクセスする。迅速な購入決定が一般的であり、これは、他の要因、たとえば品物のブランドと比較して、品物の価格の購入決定に対する影響力を強め得る。

現在、電子取引プラットフォームは、数千または数十万の品物を含み得る。単一の品物のカテゴリでも、数千の品物を含むことがあり、これによって、ユーザが正しい品物を見つけることが、困難かつ時間のかかるものになる可能性がある。関連のある品物を可能な限り容易に見つけることも、ユーザ用電子取引プラットフォームの関心事となり得る。

特許文献１は、消費者対象プラットフォームシステムを操作する方法を開示している。広告キャンペーンのための、複数の広告対象オプションが、受信されてもよい。電子装置上で実行される検出アプリケーションを有するアプリケーションリストが決定され得る。消費者プロファイルが、少なくとも部分的にアプリケーションリストから決定され得る。広告キャンペーンは、広告対象オプションに基づいて、消費者プロファイルに合致し得る。

米国特許出願公開第２０１４／０７４６０２号明細書

この要約は、本明細書中、以下においてさらに説明される、単純化された一揃えの概念を導入するために提供される。この要約は、請求項の主題のすべての重要な特徴またはすべての本質的特徴を特定することを意図せず、請求項の主題の範囲を限定するために使用されることも意図しない。

品物のユーザへの関連性を決定するための演算機器を提供することが目的である。その目的は、独立請求項の特徴によって達成される。従属請求項、本明細書および図面にさらなる実施形態が提供される。

第１の態様によると、演算機器は、少なくとも１つのプロセッサ、およびコンピュータプログラムコードを含む、少なくとも１つの記憶装置を備え、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、複数の品物から品物を取得し、少なくとも１人のユーザのユーザ属性プロファイルベクトルと、品物の品物属性ベクトルとの間の少なくとも１つの類似度スコアを、ユーザ属性プロファイルベクトルおよび品物属性ベクトルにおける、対応する属性値を比較することによって計算し、品物に対する対象制限を取得し、対象制限および少なくとも１つの類似度スコアに応じて、複数のユーザから少なくとも１人の対象ユーザを選択するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、品物の対象を、関連するユーザに特定してもよい。

第１の態様の一実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、価格弾力度を取得し、少なくとも１人の対象ユーザのキャンペーン感受度を計算し、価格弾力度、少なくとも１つの類似度スコア、および少なくとも１人の対象ユーザのキャンペーン感受度に基づいて品物の少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコアを計算し、品物に対する最適マージンの価格を取得し、少なくとも、少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコアおよび最適マージンの価格に基づいて、品物に対する少なくとも１つのユーザ個別キャンペーン価格を計算するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、品物の対象をユーザに特定し、各ユーザに対して、ユーザ個別キャンペーン価格を計算してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、対象制限は、類似度スコア閾値を含み、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、対象制限および少なくとも１つの類似度スコアに応じて、少なくとも１つの類似度スコアと類似度スコア閾値とを比較することによって、複数のユーザから少なくとも１人の対象ユーザを選択するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、品物の対象を、類似の品物を以前に購入したユーザに特定してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１人の対象ユーザの行動履歴であって、行動履歴は、少なくとも１人の対象ユーザに示されたキャンペーンの数の示度、および少なくとも１人の対象ユーザによって要求されたキャンペーンの数の示度を含む、行動履歴を取得し、ユーザに示されたキャンペーンの数、および少なくとも１人の対象ユーザによって要求されたキャンペーンの数に基づいて、ユーザのユーザキャンペーン感受度を計算するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、ユーザのキャンペーン感受度に応じて、品物の対象を特定してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコアを、少なくとも１つの類似度スコア、価格弾力度、およびユーザキャンペーン感受度を含む製品を用いて計算するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、類似度スコア、価格弾力度、およびユーザキャンペーン感受度を、品物対象に効率的に活用してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１人の対象ユーザの行動履歴に基づいて、価格弾力度を計算するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、価格弾力度を各ユーザに対して効率的に計算してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１つの制御パラメータを取得し、少なくとも、少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコア、最適マージンの価格、および少なくとも１つの制御パラメータに基づいて、品物に対するユーザ個別キャンペーン価格を計算するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、制御パラメータを、ユーザ個別キャンペーン価格の計算に活用してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの制御パラメータは、ユーザ個別キャンペーン価格の上限を示す第１偏差パラメータ、およびユーザ個別キャンペーン価格の下限を示す第２偏差パラメータを含む。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、ユーザ個別キャンペーン価格を、偏差パラメータに応じて制限してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも、キャンペーン訴求力スコア、最適マージンの価格、第１偏差パラメータ、および第２偏差パラメータに基づいて、品物に対するユーザ個別キャンペーン価格を計算するように構成される。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの制御パラメータは、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数の示度を含む。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、各ユーザを対象とする品物の数を制限してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の数を、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数と比較し、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数よりも大きい、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の数に応じて、品物のユーザ個別キャンペーン価格をリスト価格と等しくなるように設定するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、各ユーザを対象とする品物の数を効率的に限定してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの制御パラメータは、品物に対する対象ユーザの最大数の示度を含む。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、品物に対する対象ユーザの数を制限してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、品物に対する対象ユーザの数を、品物に対する対象ユーザの最大数と比較し、品物に対する対象ユーザの最大数よりも大きい、品物に対する対象ユーザの数に応じて、品物のユーザ個別キャンペーン価格をリスト価格と等しくなるように設定するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、品物に対する対象ユーザの数を制限してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、品物の示度を少なくとも１人の対象ユーザのクライアント装置に送信するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、品物の示度をクライアント装置に送信してもよく、それによって、クライアント装置は、それをユーザに表示してもよい。

第１の態様のさらなる実施形態では、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、ユーザインターフェースを用いて、品物の示度を少なくとも１人の対象ユーザに表示するように構成される。そのような構成によって、演算機器は、たとえば、品物をユーザに表示してもよい。

第２の態様によると、方法は、複数の品物から品物を取得し、少なくとも１人のユーザのユーザ属性プロファイルベクトルと品物の品物属性ベクトルとの少なくとも１つの類似度スコアを、ユーザ属性プロファイルベクトルおよび品物属性ベクトルの対応する属性値を比較することによって計算し、品物に対する対象制限を取得し、対象制限および少なくとも１つの類似度スコアに応じて、複数のユーザから少なくとも１人の対象ユーザを選択することを含む。

第３の態様によると、コンピュータ上で実行されると、第２の態様の方法を行うように構成されるプログラムコードを含むコンピュータプログラムが提供される。

付随する特徴の多くは、添付の図面に関連して考慮される以下の詳細な説明を参照することによってより、よく理解されるようになるので、より容易に理解されるであろう。

一実施形態の品物のユーザへの関連性を決定するように構成されるクライアント装置および演算機器の概略図を示す。一実施形態の演算機器の概略図を示す。一実施形態の品物関連性決定システムの概略図を示す。一実施形態の品物関連性計算システムの概略図を示す。一実施形態のユーザプロファイルの概略図を示す。一実施形態の品物属性ベクトルの概略図を示す。一実施形態の食品属性ベクトルの概略図を示す。一実施形態の衛生用品属性ベクトルの概略図を示す。別の実施形態の衛生用品属性ベクトルの概略図を示す。一実施形態のユーザ行動履歴の概略図を示す。一実施形態のユーザ属性プロファイルの概略図を示す。別の実施形態のユーザ属性プロファイルの概略図を示す。一実施形態の品物属性ベクトルとユーザ属性プロファイルベクトルとの比較の概略図を示す。別の実施形態の品物属性ベクトルとユーザ属性プロファイルベクトルとの比較の概略図を示す。一実施形態のユーザ－品物個別価格計算の概略図を示す。一実施形態のユーザツリーの概略図を示す。一実施形態のユーザ－品物個別価格計算の概略図を示す。一実施形態の品物表示インターフェースの概略図を示す。一実施形態の品物対象の概略図を示す。一実施形態の品物対象の概略図を示す。一実施形態の品物対象の概略図を示す。別の実施形態の品物表示インターフェースの概略図を示す。別の実施形態の品物表示インターフェースの概略図を示す。別の実施形態の品物表示インターフェースの概略図を示す。一実施形態の品物ビューの概略図を示す。別の実施形態の品物ビューの概略図を示す。別の実施形態の品物ビューの概略図を示す。

類似の参照符号は、添付の図面において、類似の部分を示すために使用される。

添付の図面に関連して以下に提供される詳細な説明は、実施形態の説明として意図されており、実施形態が構築または利用され得る唯一の形態を表すことを意図されていない。しかし、同じまたは同等の機能および構造は、異なる実施形態によって達成されてもよい。

図１は、クライアント装置１００および演算機器２００の概略図を示す。クライアント装置１００は、通信チャネル１０３を使用して演算機器２００と通信することが可能であり、演算機器２００は、通信チャネル１０３を使用してクライアント装置１００と通信することが可能である。クライエント１００は、演算機器２００に要求を送信してもよく、演算機器は、クライアント装置１００に応答を送信することによって、これらの要求に応答してもよい。いくつかの実施形態では、クライアント装置１００および演算機器２００は、同じ装置に実装されてもよい。そのような実施形態では、各々の装置の任意の機能は、この単一の装置に実装されてもよい。

一実施形態によると、演算機器２００は、ユーザのユーザ行動履歴に基づいて、ユーザ属性プロファイルベクトルを計算するように構成され、ユーザ属性プロファイルベクトルは、第１の複数の属性値を含み、第１の複数の属性値は、ユーザ行動履歴の特性を記述する。演算機器は、第２の複数の属性値、およびその品物に適用可能である属性の示度を含む品物の品物属性ベクトルを取得するように構成されてもよく、第２の複数の属性値は、品物の特性を記述する。演算機器２００は、第１の複数の属性値および第２の複数の属性値の、その品物に適用可能である、対応する属性値を比較するように構成されてもよい。演算機器２００は、比較に基づいて類似度スコアを計算するように構成されてもよい。演算機器２００は、各品物の少なくとも類似度スコアを使用して、複数の品物を処理し、処理された複数の品物を示すデータをクライアント装置１００に送信するように構成されてもよい。

したがって、演算機器２００は、ユーザのユーザ行動履歴に基づいて、ユーザ属性プロファイルベクトルを計算し、ユーザ属性プロファイルベクトルと品物の品物属性ベクトルとの間の類似度スコアを計算するように構成されてもよく、その品物に適用可能である属性のみが、ユーザ属性プロファイルベクトルからの計算に使用される。類似度スコアは、品物が、ユーザの以前の行動にいかに類似しているかを反映してもよい。低類似度スコアは、高類似度を示してもよく、またその反対であってもよい。高類似度の品物は、ユーザに関連する品物を指してもよい。

一実施形態によると、クライアント装置１００は、処理された複数の品物を示すデータを演算機器２００から受信し、演算機器から受信したデータに応じて、少なくとも１つの品物ビューをユーザに表示するように構成され、少なくとも１つの品物ビューの各品物ビューは、品物の名称を含み、処理された複数の品物は、複数の品物の各品物の計算された類似度スコアに基づいて、複数の品物から選択され、計算された類似度スコアは、ユーザ属性プロファイルベクトルに含まれる第１の複数の属性値における、品物に適用可能である、対応する属性値と、品物属性ベクトルに含まれる第２の複数の属性値における、品物に適用可能である、対応する属性値とを比較することによって取得される。

演算機器２００は、各品物の少なくとも類似度スコアを用いて、複数の品物の順序を処理するように、さらに構成されてもよい。演算機器は、たとえば、類似度スコアに応じて、品物を降順または昇順に順序決め／格付けし得る。たとえば、ユーザに最も関連のある品物は、処理された順序の最初であってもよい。

演算機器２００は、各品物の少なくとも類似度スコアを用いて、複数の品物を処理するように、および処理された複数の品物を示すデータをクライアント装置１００に送信するように構成されてもよい。

演算機器２００は、複数の品物の処理された順序を示すデータをクライアント装置１００に送信するように、さらに構成されてもよい。データは、たとえば、順序または類似度スコアを示すリストであってもよい。代替的または付加的に、演算機器２００は、品物の順序をクライアント装置２００に送信することを省いてもよい。代わりに、演算機器は、たとえば、品物のサブセットを示すデータをクライアント装置１００に送信してもよい。演算機器２００は、品物の類似度スコアに基づいて、サブセットを選択してもよい。たとえば、演算機器２００は、予め設定された閾値よりも高い類似度スコアを有する品物を示してもよい。

クライアント装置１００は、たとえば最も関連のある品物がユーザに最初に表示されるように、順序に応じて複数の品物を表示してもよい。したがって、クライアント装置１００の、限定される可能性の高い表示領域が、効率的に活用され得る。

クライアント装置１００および演算機器２００は、図１に図示されていないプロセッサ、トランシーバ、記憶装置、表示装置および／または他の構成要素をさらに備えてもよい。クライアント装置１００は、トランシーバを使用して、たとえば演算機器２００と通信してもよい。演算機器２００は、トランシーバを使用して、たとえば単一または複数のクライアント装置１００と通信してもよい。通信チャネル１０３は、たとえば、無線接続、有線接続、ネットワークノード、ネットワーク機器、またはそれらのいくつかの組み合わせを含んでもよい。通信チャネル１０３は、たとえば、インターネット、イーサネット、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＬＴＥ、ＷｉＦｉ（登録商標）、もしくは他の有線または無線接続、もしくはこれらのいくつかの組み合わせを含んでもよい。たとえば、クライアント装置１００がモバイル機器である場合、通信チャネル１０３は、ＷｉＦｉ（登録商標）、インターネット接続、および複数のイーサネット接続などの無線接続を含んでもよい。クライアント装置１００および演算機器２００はまた、複数の通信チャネル１０３を同時および／または順次に利用してもよい。

クライアント装置１００は、セルラー無線システムとも呼ばれ得る、無線通信システムにおいて、または有線接続を使用する有線通信システムにおいて、通信することが可能な無線端末または移動端末のいずれかであってもよい。有線接続は、光リンクのような固定接続も含んでもよい。クライアント装置１００はさらに、無線または有線の性能を有する移動電話、携帯電話、コンピュータ、デスクトップコンピュータ、コンピュータタブレットまたはラップトップコンピュータを指してもよい。

ユーザは、ユーザインターフェース、ＵＩを通してクライアント装置１００を操作してもよい。クライアント装置１００上の表示領域は限られ得るため、たとえば携帯電話の場合、またはデスクトップコンピュータであっても、ＵＩもまた、限られてもよい。たとえば、電子取引プラットフォーム上では、一度に限られた数の品物のみがユーザに対し表示することが可能である。したがって、ユーザに対して、一度に表示することが可能である、限られた数の品物が、ユーザに関連するか、または関係がある場合、ユーザ体験（user experience）は向上し得る。

図２は、一実施形態の演算機器２００の概略図を示す。演算機器２００は、１つまたは複数のプロセッサ２０１、およびコンピュータプログラムコードを含む１つまたは複数の記憶装置２０２を含み得る。

一実施形態によると、演算機器２００は、少なくとも１つのプロセッサ２０１、およびコンピュータプログラムコードを含む、少なくとも１つの記憶装置２０２を備え、少なくとも１つの記憶装置２０２およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサ２０１を用いて、演算機器２００が、複数の品物から１つの品物を取得し、少なくとも１人のユーザのユーザ属性プロファイルベクトル２１２と品物の品物属性ベクトル２２３との少なくとも１つの類似度スコアを、ユーザ属性プロファイルベクトルおよび品物属性ベクトルの対応する属性値を比較することによって計算し、品物に対する対象制限を取得し、対象制限および少なくとも１つの類似度スコアに応じて、複数のユーザから少なくとも１人の対象ユーザを選択するように構成される。

演算機器２００は、図２の実施形態では、１つのプロセッサ２０１のみを備えるように示されているが、演算機器２００は、より多くのプロセッサを備えてもよい。一実施形態では、記憶装置２０２は、オペレーティングシステムおよび／または様々なアプリケーションなど、命令を保存することが可能である。

さらに、プロセッサ２０１は、保存された命令を実行することが可能である。例示的な実施形態では、プロセッサ２０１は、マルチコアプロセッサ、シングルコアプロセッサ、または、１つもしくは複数のマルチコアプロセッサおよび１つまたは複数のシングルコアプロセッサの組み合わせとして具現化されてもよい。たとえば、プロセッサ２０１は、様々な処理装置、たとえばコプロセッサ、マイクロプロセッサ、制御装置、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、付随のＤＳＰを備える、もしくは備えない処理回路、または集積回路を備える他の様々な処理装置、たとえば、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）、マイクロコントローラーユニット（ＭＣＵ）、ハードウェアアクセラレータ、特殊用途向けコンピュータチップなどのうちの、１つまたは複数として具現化されてもよい。例示的な実施形態では、プロセッサ２０１は、ハードコーディングされた機能を実行するように構成されてもよい。一実施形態では、プロセッサ２０１は、ソフトウェア命令の実行者として具現化され、命令は、具体的には、プロセッサ２０１が、命令が実行されると、本明細書において説明するアルゴリズムおよび／または操作を行うように設定してもよい。

記憶装置２０２は、１つもしくは複数の揮発性記憶装置、１つもしくは複数の不揮発性記憶装置、および／または１つまたは複数の揮発性記憶装置と不揮発性記憶装置との組み合わせとして具現化されてもよい。たとえば、記憶装置２０２は、半導体メモリ（たとえばマスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（プログラマブルＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（消去型ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）など）として具現化されてもよい。

演算機器２００は、たとえばプロセッサを使用して情報を処理し得る任意の装置であってもよく、たとえば通信チャネル１０３を使用してクライアント装置１００または複数のクライアント装置１００と通信してもよい。演算機器２００は、サーバを指してもよい。演算機器２００は、たとえば、１つのコンピュータまたはデータセンタのような複数のコンピュータを使用して、実現されてもよい。代替的に、１つのコンピュータまたは複数のコンピュータは、たとえば仮想化を使用して、複数の演算機器２００を実現してもよく、演算機器２００は、ソフトウェアで実現されてもよい。

品物は、たとえば、ユーザが、たとえば購入するか、または閲覧することができる任意の製品であってもよい。ユーザは、たとえば、電子取引プラットフォーム上で品物を購入する、および／または閲覧してもよい。品物は、複数のカテゴリに分類されてもよく、これらのカテゴリは、たとえば、食品、動物用食品、衛生用品、清掃用品、消耗品などを含んでもよい。これらのカテゴリは、さらなるサブカテゴリに分類されてもよい。たとえば、食品は、野菜、果物、肉、乳製品、パン、飲料などに分類されてもよい。

いくつかの実施形態では、演算機器２００は、スクリーンまたはモニターのような表示装置に接続されてもよい。たとえば、演算機器は、モバイル機器を備えてもよく、モバイル機器は、スクリーンを含んでもよい。演算機器２００は、表示装置を用いて情報をユーザに表示するように構成されてもよい。たとえば、演算機器２００は、ユーザインターフェース、ＵＩをユーザに表示するように構成されてもよく、ＵＩは、ユーザに表示される情報を含んでもよい。情報は、たとえば、１つまたは複数の品物、品物の価格、品物のユーザ個別価格、および／またはキャンペーンを含んでもよい。

図３は、一実施形態のユーザに関連する品物を決定するためのシステムの概略図を示す。ユーザ１０１が様々な行動１０２を、たとえば、クライアント装置１００を使用して電子取引プラットフォームにて実行すると、これらの行動１０２を含む行動履歴が、ユーザプロファイル２１０に保存され得る。行動１０２は、たとえば、品物の購入、品物の閲覧、品物のショッピングカートへの配置、または品物のレビューであってもよい。ユーザプロファイル２１０は、たとえば、演算機器２００の記憶装置に保存され得る。品物情報データベース２２０は、また、たとえば、演算機器２００の記憶装置に保存され得る。ここで、演算機器２００の記憶装置に保存され得る任意の情報／データは、また、他の何らかの方法、たとえば、外部データベースに保存されてもよい。品物情報データベース２２０は、たとえば、外部データ２２１から、または入力データ２２２によって取得および／または更新され得る。外部データ２２１は、たとえば、品物の製造元によって提供されてもよい。品物情報データベース２２０は、複数の品物に関する情報を含み得る、および各品物は、様々な属性と関連し得る。

属性は、食品または消耗品などの品物の任意の特性または特徴を記述してもよい。複数の属性は、単一の品物に適用可能であってもよい。属性は、複数の品物に共通であってもよい。属性およびその属性の値は、予め決定され得る。属性のいくつかの実施形態を以下において説明する。

演算機器２００は、ユーザプロファイル２１０および品物情報データベース２２０に基づいて、様々なコンピュータ計算手順２３０を実行し得る。これらのコンピュータ計算手順２３０の出力は、品物情報データベース２２０内の品物がユーザ１０１の嗜好にどれほど適合しているか、品物がユーザ１０１の前の行動１０２にいかに類似しているか、および／または品物がユーザ１０１にいかに関連するかを示してもよい。コンピュータ計算手順２３０は、ユーザ１０１のユーザプロファイル２１０および品物情報データベース２２０に基づき得る。コンピュータ計算手順２３０に基づいて、演算機器２００は、関連のある品物２４０を決定することができ、関連のある品物２４０は、クライアント装置１００によってユーザ１０１に表示され得る。たとえば、クライアント装置１００は、ユーザインターフェース、ＵＩを使用して、関連のある品物２４０をユーザ１０１に表示し得る。一実施形態によると、コンピュータ計算手順２３０は、品物情報データベース２２０内の各品物の類似度スコア２３２を計算してもよく、類似度スコア２３２は、品物がユーザプロファイル２１０にどれだけ適合しているかを示し得る。類似度スコア２３２に基づいて、演算機器２００は、たとえば品物情報データベース２２０内の品物を、それらの類似度スコア２３２に応じて格付け／順序決めすることによって、ユーザ１０１に対し関連する品物を決定し得る。

図４は、一実施形態による関連度コンピュータ計算手順２３０の概略図を示す。ユーザプロファイル２１０内に保存される行動履歴２２１に基づいて、ユーザ属性プロファイル２１２は、計算され得る。たとえば、演算機器２００は、ユーザ属性プロファイル２１２を計算するために、行動履歴２１１によって示される品物の品物属性ベクトル２２３を使用してもよい。ここで、属性とは、品物の特性を指してもよく、数値が割り当てられ得る。たとえば、食品は、グルテンフリーであり得る。これは、その品物の「グルテンフリー」という属性に二進値１を割り当てることによって示され得る。ここで、値１は、論理値の真を示してもよい。他方、品物がグルテンフリーでない場合、このフィールドには、値０が割り当てられ得る。ここで、値０は、論理値の偽を示してもよい。代替的に、類似の属性は、「グルテン含有」という属性によって示されてもよい。品物には、「グルテンフリー」および「グルテン含有」という属性のうちの１つのみが必要である。これらの属性は、同じ情報を示し得るためである。品物がグルテンフリーであることを示すために、「グルテンフリー」という用語自体を保存する必要がないことは、理解されるべきである。代わりに、品物情報データベース２２０内の各品物の特定のフィールドが、属性「グルテンフリー」という属性を表示するために割り当てられてもよく、たとえば、フィールドの番号のみが、使用されてもよい。フィールドの番号はまた、属性識別、ＩＤを指してもよい。ユーザ属性プロファイル２１２は、ユーザ１０１の行動履歴２１１に基づいて、ユーザ１０１に対してどの品物属性が重要であるかを示してもよい。たとえば、もしユーザ１０１が大量のグルテンフリーの品物を購入すると、ユーザ属性プロファイル２１２はこれを反映してもよい。さらに、ユーザ属性プロファイル２１２は、ユーザ１０１が、何らかの品物カテゴリにおいてのみ大量のグルテンフリーの品物を購入することを示してもよい。これもまた、考慮されてもよい。ユーザ属性プロファイル２１２はまた、ユーザ属性プロファイルベクトルを指してもよい。ユーザ属性プロファイルベクトル２１２のフィールドは、様々な属性の値を含んでもよい。ユーザ１０１が何も品物を購入していない場合、ユーザ１０１に関する他の情報、たとえばユーザ１０１がショッピングカートに入れた品物が、行動履歴２１１の代わりに使用されてもよい。一実施形態によると、行動履歴２１１は、ユーザ１０１の購入履歴を含む。

一実施形態によると、品物情報データベース２２０は、複数の品物属性ベクトル２２３を含んでもよく、各品物属性ベクトル２２３は、品物の品物属性値を含む。品物属性ベクトル２２３は、比較操作２３１によって、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２と比較され得る。比較操作２３１は、たとえば、品物属性ベクトル２２３が、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２に対してどれだけ類似しているか、または類似していないかを示す量を計算してもよい。この数量はまた、類似度スコア２３２または計算された類似度スコアを指してもよい。類似度スコア２３２は、品物情報データベース２２０内の各品物に対して計算されてもよい。各品物のこの数量の値に基づいて、ユーザ１０１に関連する品物が決定され得る。

別の実施形態によると、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２は、計算される必要がない。代わりに、比較操作２３１は、類似度スコア２３２を計算するために、ユーザ１０１の行動履歴２１１および属性プロファイルベクトル２１２を直接使用してもよい。各品物の類似度スコア２３２は、たとえば、ユーザプロファイル２１０内に保存されてもよい。類似度スコア２３２は、たとえば、ユーザ１０１が、購入などの行動１０２を行う度に更新されてもよい。

図５は、別の実施形態のユーザプロファイル２１０の概略図を示す。この実施形態では、ユーザプロファイル２１０は、行動履歴２１１に加えて、ユーザ属性プロファイル２１２も含む。演算機器２００は、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２をユーザ１０１のユーザプロファイル２１０に保存するように構成され得る。ユーザ属性プロファイル２１２は、ユーザプロファイル２１０に記憶されるため、ユーザ１０１に対して関連する品物が決定されるたびに、ユーザ属性プロファイル２１２が計算される必要はない。代わりに、ユーザ属性プロファイル２１２は、たとえば、ユーザ１０１が行動を行い、行動履歴２１１が更新されるたびに更新されてもよい。これによって、たとえば、ユーザ１０１に対して関連のある品物が決定されるよりも、ユーザ１０１が行動を行う頻度が少ない場合、必要とされる計算の総量が減少してもよい。代替的に、ユーザ１０１の他の行動、たとえば品物の閲覧がユーザ属性プロファイル２１２に影響を及ぼす場合、ユーザ属性プロファイル２１２は、ユーザ１０１がそのような行動を行う度に更新されてもよい。代替的または付加的に、ユーザ属性プロファイル２１２は、定期的に更新されてもよい。

一実施形態によると、品物に適用可能である属性は、品物の品物属性ベクトルによって示され得る。図６～図９は、いくつかの説明した実施形態において、さまざまな品物に対する属性の関連性および利用を示す、品物属性ベクトルの概略図を示す。

図６は、一実施形態の品物属性ベクトル２２３の概略図を示す。この実施形態では、品物属性ベクトル２２３は、５つの属性２２４を含み、各属性の値２２５は、０または１のいずれかとなり得る。０および１の値は、それぞれ論理値の偽および真を示してもよい。この実施形態および以下の実施形態において示される属性の数、属性の名称、および属性値は、例示的なものに過ぎない。

一実施形態によると、品物属性ベクトル２２３は、対応する属性が品物に対して真である論理値の真と、対応する属性が品物に対して偽である論理値の偽とを含む。

図７は、実施形態の食品の品物属性ベクトル２２３の概略図を示す。この実施形態では、品物属性ベクトル２２３は、７つの属性２２４を含み、これらの属性の値２２５は、属性が品物に対して真であるかどうかを示す。さらに、識別子、ＩＤ、２２６が各属性２２４に割り当てられる。

図６に表示される食品の場合、属性２２４および対応する属性値２２５は、品物は、オーガニックであり、低ラクトースであり、ベジタリアンであること、および品物は、ラクトースフリー、ビーガン、グルテンフリーでない、または多量のたんぱく質を含まないことを示す。いくつかの実施形態では、属性２２４の名称は、各品物に対して保存される必要はない。代わりに、属性のＩＤ２２６が、意図される属性を示すために使用されてもよい。たとえば、別の表から、属性ＩＤ１は「オーガニック」の属性に対応し、属性ＩＤ２は「ラクトースフリー」の属性に対応する、などが推測されてもよい。

いくつかの実施形態では、ＩＤ２２６は、品物属性ベクトル２２３にも保存される必要はない。代わりに、属性値２２５のみが品物属性ベクトル２２３に保存され、値の順序決めが、意図される属性を示し得る。属性は、たとえば、別の表に保存することができ、この単一の表は、すべての品物の品物属性ベクトルに対して、またはすべての品物のいくつかのサブセットに対して使用され得る。たとえば、図６に表示される属性ベクトルは、［１，０，１，０，１，０，０］として保存されてもよく、別の表は、たとえば、［オーガニック、ラクトースフリー、低ラクトース、ビーガン、ベジタリアン、グルテンフリー、高タンパク質］の要素を含んでもよい。したがって、別の表に基づいて、品物属性ベクトル２２３の第１の要素が、「オーガニック」の属性に対応する、などが推測され得る。

属性値が、図６の実施形態の場合と同様に二進法である場合、ビットを品物属性ベクトル２２３内にグループ化することによって、ビット値が、たとえば、十進数、１６進数、ＡＳＣＩＩ、またはユニコードの記号に対応付けされてもよく、その記号は、記憶装置に保存されてもよいことも理解されるべきである。

図８は、実施形態の衛生用品の品物属性ベクトル２２３の概略図を示す。衛生用品は、食品とは様々な点で異なり得るため、衛生用品の品物属性ベクトル２２３は、食品と比較して異なる属性２２４を含み得る。たとえば、図７に示すように、衛生用品の品物属性ベクトル２２３は、たとえば、品物が、乾燥肌もしくは敏感肌、または特定のアレルギーに適していることを示す属性を含んでもよい。食品の属性もアレルギーに関連してもよいが、衛生用品のアレルギーは、食品とは異なってもよい。同様に、異なる属性が異なる食品に対して適用可能であってもよい。ここで、食品と衛生用品との属性の比較は、異なる品物の様々な属性および異なる属性を示すように意図される。異なる食品などの属性ごとに、著しい差異もあり得ることは理解されるべきである。

衛生用品は、また、食品と共通の属性を有してもよい。そのような属性は、図７に示すように、オーガニックまたはビーガンである品物であってもよい。図６および図７の実施形態では、当該品物に適用可能である属性のみが図示されている。すべての属性が、すべての品物に対して保存されてもよいこと、または適用可能である属性のみが、各品物に対して保存されてもよいことは、理解されるべきである。品物に対して適用可能である属性は、たとえば、品物ツリーを使用して決定されてもよい。各品物が、品物ツリーのノードの一部であってもよく、適用可能である属性は、そのノードに基づいて決定され得る。品物ツリーは、たとえば、品物をグループ化および／または分類する任意の構造であってもよい。たとえば、品物ツリーのノードは、品物のカテゴリおよびサブカテゴリに対応してもよい。品物ツリーは、また、たとえば品物の様々な用法を示してもよい。適用可能である属性は、品物ツリーのノードに基づいて決定されてもよい。たとえば、適用可能である属性のリストが、品物のカテゴリに対し、それらの属性がそのカテゴリ内のすべての品物に対して適用可能であるように決定されてもよい。ある属性が品物のカテゴリに共通である、ある成分に関連する場合、その属性は、品物のカテゴリ全体に適用可能であってもよい。いくつかの属性は、すべての品物に適用可能であってもよい。品物の用法も、また適用可能である属性を決定してもよい。たとえば、「乳含有」は、豆乳など植物由来の飲料に適用可能である属性であってもよい。それらは牛乳の代替品として使用され得るためである。

図９は、一実施形態による、衛生用品の品物属性ベクトル２２３の概略図を示す。この実施形態では、衛生用品に適用可能でない属性も、品物属性ベクトル２２３内に表示されている。図８の衛生用品に適用可能でない属性は、利用不可、ｎ／ａ、２２５’という特殊値で示される。有効な値と明確に区別され得る任意の特殊値が、属性は、ある特定の品物には適用可能でないことを示すために使用されてもよい。図８の実施形態では、０および１が有効な値として使用されるため、たとえば、－１または非数、ＮａＮが、属性は品物に適用可能でないことを示すために使用されてもよい。これは、属性２２４または属性ＩＤ２２６は、品物属性ベクトル２２３に／品物属性ベクトル２２３とともに保存される必要がなくてもよいため、品物属性ベクトル２２３の保存に有用であってもよい。代わりに、属性値２２５、２２５’の順序決めは、どの属性が問題となるかを示すために使用されてもよく、その同じ順序決めが、適用可能である異なる属性を有し得る異なる品物と品物のカテゴリとの間で使用され得る。

たとえば、品物属性ベクトル２２３が、適用可能である属性のみを含む場合、図６の食品は、ベクトル［１，０，１，０，１，０，０］で、図７の衛生用品は、ベクトル［１，０，１，０，１］で表され得る。これらのベクトルは、少なくとも部分的には異なる属性を指すため、これらのベクトルは、容易には比較可能でなくてもよい。したがって、両方のカテゴリが対応する属性を示すために、別の表が必要であってもよい。他方、品物属性ベクトル２２３が、適用不可能である属性も含む場合、図６の食品は、ベクトル［１，０，１，０，１，０，０，ｎ／ａ，ｎ／ａ，ｎ／ａ］で、図８の衛生用品は、ベクトル［１，ｎ／ａ，ｎ／ａ，０，ｎ／ａ，ｎ／ａ，ｎ／ａ，１，０，１］で表され得る。これらの表示は、同一のインデックスを使用するため、品物を比較することが可能であり、その索引と属性との対応関係は、たとえば、すべての品物および品物のカテゴリに対する単一の表に保存され得る。いくつかの実施形態では、異なる品物グループに対する異なる索引が、使用されてもよく、各品物のグループにおけるインデックスと属性との対応表が存在してもよい。

本明細書の実施形態で説明するように、品物属性ベクトル２２３は、品物に適用可能である属性を様々な方法で示してもよい。たとえば、ある品物の品物属性ベクトルは、その品物に適用可能である属性の属性値のみを含んでもよい。図７の実施形態がこの一例であってもよい。代替的または付加的に、品物属性ベクトル２２３は、その品物に適用可能でない属性の特殊な属性値を含んでもよい。したがって、そのような特殊値を与えられていない属性は、その品物に適用可能であってもよい。図８の実施形態がこの一例であってもよい。これらは一例にすぎず、品物属性ベクトル２２３は、また、適用可能である属性値を様々な方法で示してもよい。たとえば、品物属性ベクトル２２３は、ある属性がその品物に適用可能であるかどうかを示し得る他のフィールドを含んでもよい。

図１０は、一実施形態のユーザ行動履歴２１１の概略図を示す。この実施形態では、行動履歴２１１は、購入を含む。他の種類の行動は、類似の方法で行動履歴２１１に表示されてもよい。そのような実施形態では、購入、閲覧、または再閲覧などの種類の行動も、ユーザ行動履歴２１１に保存されてもよい。代替的に、異なる種類の行動は、ユーザ行動履歴２１１内の異なる表に保存されてもよい。ユーザ１０１が購入した各品物に対しては、品物ＩＤ９０１および購入した品物の数９０２が、ユーザ行動履歴２１１に保存され得る。他の実施形態では、購入した品物のＩＤ９０１のみがユーザ行動履歴２１１に保存されてもよく、同じ品物が複数回購入されている場合、そのＩＤ９０１は、その品物が購入された回数だけ保存される。そのような実施形態では、購入回数９０２は保存される必要がなく、ユーザ行動履歴２１１は、品物ＩＤ９０１のベクトルのみを含んでもよい。また、品物に関する他の情報がユーザ行動履歴２１１に保存されてもよい。ユーザ行動履歴２１１に保存されるデータの量は、たとえば、ユーザ１０１、およびユーザ１０１が購入した品物によって変更されてもよい。

図１１は、一実施形態のユーザ属性プロファイルベクトル２１２の概略図を示す。この実施形態では、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２は、５つの属性２２４、対応するＩＤ２２６、および属性値２１３を含む。これは一例にすぎず、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２に保存される属性の数は、変更され得る。各属性ＩＤ２２６は、１つの属性２２４に対応する。対応するＩＤ２２６がユーザ属性プロファイルベクトル２１２に保存される場合、属性２２４自体は、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２に保存される必要はない。以下においては、属性２２４は図中にて説明用に表示される。各属性ＩＤ２２６に対して、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２は、対応する属性値２１３を含む。属性値２１３は、対応する属性がユーザ１０１の行動履歴２１１にいかに適合しているかを記述してもよい。たとえば、ある属性に対して１に近い属性値２１３は、ユーザがその品物属性ベクトル２２３がその属性に対する値１を含む品物を大量に購入したことを示してもよい。代替的に、またはこれに追加して、ユーザ１０１は、そのような品物に関連した他の行動を行ってもよい。したがって、属性は、ユーザ１０１にとって重要であることがあり、１に設定されたその属性値を含む品物を表示することは、これらの品物がユーザ１０１により関連があり得るため、有益であり得る。他方、０に近い属性値２１３は、その反対を示してもよい。当該反対は、真であってもよく、０に近い値２１３は、ユーザ１０１が１に設定されたその値を含む大量の品物を購入したこと、およびその反対のことを示してもよい。図１０の実施形態では、属性値２１３は、０～１の任意の値を含んでもよい。他の実施形態では、値２１３は、０～１００のような異なる間隔で表されてもよい。

一実施形態によると、ユーザ属性プロファイルベクトル２１１中の各属性値は、０～１の範囲内である。

図１２は、別の実施形態の、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２の概略図を示す。この実施形態は、例示的な属性２２４、属性ＩＤ２２６、および属性値２１３を含むことを除けば、図１１に表示されるものに類似である。この実施形態では、高タンパク質含有量の品物であることを示す属性ＩＤ７に対応する属性の値は、０．７２である。これは、ユーザ１０１が、高タンパク質含有量の品物に関連した、多数の行動を以前に行っていることを示してもよい。たとえば、ユーザ１０１は、大量のそのような品物を購入したことがあってもよい。したがって、高タンパク質含有量の品物は、ユーザ１０１に関連してもよく、高タンパク質含有量の品物をユーザに表示することは、有益であり得る。この範囲の反対側では、この属性値は、図１２に表示するユーザ属性プロファイル２１２中で０．０１しかないため、ユーザ１０１は、ラクトースフリーの品物に関連した行動を行ったのは、わずかな回数だけであり得る。したがって、これらの品物は、ユーザ１０１に関連しないかもしれないため、ラクトースフリーの品物を今後ユーザ１０１に表示しないことは有益であり得る。

図１２の実施形態に関して提示される結論は、単一の属性の値にのみ基づいていることが理解されるべきである。ユーザ１０１に関連する品物を決定するために、１つよりも多くの属性を考慮することが有益であり得る。各品物に適用可能であるすべての属性を考慮することが有益であり得る。たとえば、図１１の実施形態では、ある品物が高タンパク質かつラクトースフリーの両方である場合、その品物をユーザ１０１に表示することはやはり有益であり得る。

一実施形態によると、品物ＩＤｉを有する品物の品物属性ベクトルは、次のように表示することができ、

ここで、ベクトルＰ_iにおける要素は、品物ｉの様々な属性を指し、ｉは、整数であり得る。ここで、｛０，１｝は、ベクトルＰ_iの各要素は、０または１のいずれかであり得ることを示す。たとえば、ある品物の品物ベクトルは、Ｐ_i＝［０，０，１，０］であることがあり、ベクトルＰ_iの各要素は、対応するインデックスの属性を指す。第１の要素には、たとえば、オーガニックの品物を指してもよく、第２の要素は、ラクトースフリーの品物を指してもよく、第３の要素は、低ラクトースの品物を指してもよく、第４の要素は、ビーガンの品物を指してもよく。したがって、上記の例では、品物は、少量のラクトースを含むが、ラクトースフリー、オーガニック、またはビーガンではない。

一実施形態によると、ユーザＩＤｋを有するユーザのユーザ属性プロファイルベクトル２１２は、次のように計算され得る。

Ｐ_i［ｊ］は、品物属性ベクトルＰ_iのｊ番目の要素を指す。ｉ｜ｊ｜ｋの合計は、ユーザｋが購入した、属性ｊが適用可能であるすべての品物ｉを合計することを表し、ｎ_k|jは、ユーザｋが購入した、属性ｊが適用可能である品物の総数である。Ｎは、ユーザ属性プロファイルベクトルＵ_kの長さである。Ｎは、たとえば、属性の総数であってもよい。代替的に、ユーザ属性プロファイルベクトルＵ_k中のインデックスｊに対応する各要素は、次のように表され得る。

他の実施形態では、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２を計算する際に、他の行動１０２が、同様に考慮されてもよい。そのような実施形態では、異なる種類の行動に対し、異なる重み係数が使用されてもよい。たとえば、品物の購入は、品物の閲覧よりも重要であると考えられてもよく、したがって、購入は閲覧よりも重み付けされてもよい。

図１３は、品物属性ベクトル２２３とユーザ属性プロファイルベクトル２１２との比較の概略図を示す。図１３の実施形態からわかるように、演算機器２００は、品物属性ベクトル２２３の対応する属性値と、ユーザ属性プロファイルベクトル２１２とを比較してもよい。

一実施形態によると、演算機器２００は、属性プロファイルベクトル２１２中の対応する属性値と品物属性ベクトル２２３とを比較することによって、類似度スコア２３２を計算するように構成される。比較は、たとえば、対応する属性値を減じて、その絶対値｜Ｐ_i［ｊ］－Ｕ_k［ｊ］｜を得ることによって、行われ得る。

一実施形態によると、品物属性ベクトルＰ_iとユーザ属性プロファイルベクトルＵ_kとの類似度スコア２３２Ｄ_i,kは、次のように計算することができ、

ここで、ｊ｜ｉの合計は、品物ｉに適用可能であるすべての属性ｊの合計であり、ｎ_j|iは、品物ｉに適用可能である属性の総数である。｜｜は、絶対値であり、母数を指してもよい。したがって、類似度スコア２３２Ｄ_i,kは、品物ｉが、ユーザｋの以前の行動１０２といかに類似しているかを定量化してもよい。上記の等式を用いて類似度スコア２３２Ｄ_i,kを計算する場合、Ｄ_i,kの値は、０～１であってもよく、より低い値は、より高い類似度を示す。たとえば、品物属性ベクトルＰ_iおよびユーザ属性プロファイルベクトルＵ_kにおいて、対応する属性値が等しい場合、上記の等式内のすべてのＰ_i［ｊ］－Ｕ_k［ｊ］の項はゼロである。したがって、その場合、Ｄ_i,kの値はゼロである。他の実施形態では、異なる手順を用いて、品物属性ベクトル２２３とユーザ属性プロファイルベクトル２１２との類似度を計算してもよい。

別の実施形態によると、属性の値は、非二値となり得る。たとえば、属性の値は、品物の特性を連続した測定尺度上で反映してもよい。そのような属性の値Ｘは、たとえば、次のように０～１で正規化され、

ここで、Ｘⁿは属性値Ｘの正規化された値である。ここで、ｍｉｎ（Ｘ）は、Ｘの可能な最小値を指し、ｍａｘ（Ｘ）は、Ｘの可能な最大値を指す。たとえば、Ｘが品物１００グラムごとのたんぱく質の量を指す場合、ｍｉｎ（Ｘ）＝０ｇであり、ｍａｘ（Ｘ）＝１００ｇである。そして品物が、１００ｇごとに１０ｇのタンパク質を含む場合、Ｘ＝１０であり、Ｘⁿ＝０．１である。ｍｉｎ（Ｘ）およびｍａｘ（Ｘ）という限界は、他の方法で選択されてもよい。たとえば、ｍａｘ（Ｘ）は、現実的な最大値を反映するように選択されてもよい。上に表示される例では、ｍａｘ（Ｘ）は、１００ｇよりも低くなり得る。それほどの高タンパク質含有量の品物を探すのは困難であるためである。ｍａｘ（Ｘ）の値は、たとえば、すべての品物を考慮し、最も大きなＸの値を有する品物を見つけることによって決定されてもよい。

別の実施形態によると、非二値の属性値は、カテゴリ値であってもよい。そのような属性値は、品物属性ベクトル２２３、およびユーザ属性プロファイル２１２にてそれぞれ、ｍ個の二値の属性値に分解されてもよい。たとえば、品物は、３つの異なるグループＸ₁、Ｘ₂、Ｘ₃の１つに属してもよく、非二値の属性が、その品物がどのグループに属するかを示してもよい。これは、３つの二値の属性に分解されてもよく、各属性は、「グループＸ_nの一部である」という形態であってもよい。たとえば、品物がグループＸ₂に属する場合、「Ｘ₁の一部である」および「Ｘ₃の一部である」という属性の値は、０となり得るが、一方で、「Ｘ₂の一部である」という属性の値は、１となり得る。単一の非二値のカテゴリ属性は複数の二値の属性に分解されてもよいため、この非二値の属性は、類似度スコアＤ_i,kを計算する際に、過度に強調される可能性がある。これを軽減するために、類似度スコアは、非二値のカテゴリ属性の重みが、たとえば、二値の属性に等しいように、次のように計算されてもよい。

品物とユーザ１０１との類似度スコアＤ_i,kを考慮することに加えて、どの品物がユーザ１０１に関連するかの評価において、ユーザ１０１の行動履歴２１１も考慮されてもよい。一実施形態によると、演算機器２００は、複数の品物の中の各品物の順序スコアを、品物ツリーにおけるその品物の位置、およびユーザが以前に購入した品物の位置に基づいて計算するようにさらに構成される。演算機器２００は、各品物の順序スコアおよび各品物の類似度スコア２３２を用いて、複数の品物を順序決めするようにさらに構成されてもよい。

品物ｉとユーザｋとの順序スコアＭ_i,kは、たとえば次のように計算されてもよく、

ここで、Ｄ_i,kは、上記の計算された類似度スコア２３２となり得る。ｗは、類似度スコアＤ_i,kまたは次の項、Ｒ_i,k＝Ｎ_i／Ｎを強調するように構成され得る重み係数であり、ここで、Ｎは、ユーザｋによる購入の総数であり、Ｎ_iは、品物ｉを含む品物ツリーのノードにおいてのユーザｋによる購入数である。他の実施形態では、他の行動１０２も考慮されてもよい。ｍａｘ（Ｒ_i,k）は、ユーザｋのこの数量の最大値であり、

は、ユーザｋのこの数量の非ゼロの最小値である。代替的に、Ｎ_iおよびＮは、前述の品物の価値、量、マージン、または収益を指してもよい。さらに、上で示した計算は、ある時間間隔で行われてもよく、それによって、その時間間隔中の購入のみが考慮される。

たとえば、図７の食品の属性ベクトル２２３と図１２のユーザ属性プロファイル２１２との類似度スコア２３２は、上記の等式を用いて計算され得る。この比較を可視化したものが、図１３の実施形態にて示される。図７の食品のすべての適用可能である属性が図７の品物属性ベクトル２２３に表示されていると想定すると、その食品に適用可能である属性の総数は７である。したがって、この例として、類似度スコア２３２は、以下の通り計算され得る。

図７において、食品が高タンパク質を含むことを示す属性ＩＤ７に対応する属性が、品物属性ベクトル２２３にて１に切り替えられ、他の属性は図６に表示されるままである場合、類似度スコア２３２Ｄ_i,kの値は、約０．４４２に変更される。これは、高タンパク質含有量の品物は、０．４４２＜０．５０５であるため、他の点では類似の低タンパク質含有量の品物よりも、図１２に表示されるユーザプロファイル２１２の以前の行動に類似していることを示す。したがって、品物をユーザ１０１に表示する際に、低タンパク質含有量を含む、他の点では類似の品物よりも、高タンパク質含有量を含む品物を優先することが有益であり得る。しかし、他の属性の値も、どの品物をユーザ１０１に表示するか、に影響を及ぼしてもよいことが理解されるべきである。

類似度スコア２３２に基づいて、演算機器２００は、どの品物ユーザ１０１に表示するか、たとえば、どの順番で表示するかを決定してもよい。一実施形態によると、演算機器２００は、すべての品物のサブセット中の各品物の類似度スコア２３２を計算し、最も類似度の高い品物を表示してもよい。代替的に、演算機器２００は、たとえば、予め設定されたある統計分布を用いて、表示される品物を、類似度スコアの分布からランダムに選択してもよい。別の実施形態によると、演算機器２００は、品物の類似度スコア２３２を計算し、その類似度スコアがいくつかの予め設定された範囲内である場合、その品物をユーザ１０１に表示してもよい。これは、たとえば表示された品物が、予め設定された数だけ選択されるまで繰り返されてもよい。別の実施形態によると、演算機器２００は、複数の品物のなかの各品物の類似度スコア２３２を計算し、その類似度スコア２３２に応じて、その複数の品物の中で品物を順位付けしてもよい。これは、たとえば、検索結果に適用されてもよい。

図１４は、別の実施形態の、品物属性ベクトル２２３とユーザ属性プロファイルベクトル２１２との比較の概略図を示す。図１４の実施形態では、品物属性ベクトル２２３は、衛生用品に適用可能である属性を含んでもよい。品物属性ベクトル２２３およびユーザ属性プロファイルベクトル２１２は、図１４の実施形態よりも少ない数の対応する属性値を含んでもよい。

一実施形態によると、演算機器２００は、各類似度スコア２３２をユーザプロファイル２１０に保存するように構成される。ユーザプロファイル２１０と品物属性ベクトル２２３との類似度スコア２３２は、すべてのユーザ１０１に対して、またはすべてのユーザ１０１における、あるサブセットに対して予め計算されてもよい。類似度スコア２３２がユーザ１０１に対して予め計算される場合、これらの類似度スコア２３２は、たとえばユーザ１０１が行動１０２を行うたびに更新されてもよい。予め計算された類似度スコア２３２は、ユーザプロファイル２１０に、または、たとえば、別個のデータベースに保存されてもよい。代替的に、またはこれに追加して、類似度スコア２３２は、要求に応じて計算されてもよい。たとえば、ユーザ１０１の類似度スコア２３２が必要とされるたびに、類似度スコア２３２が再度計算され得る。類似度スコア２３２は、あるユーザたちに対しては予め計算されてもよく、一方で類似度スコア２３２は、その他のユーザたちに対しては、要求に応じて計算されてもよい。

一実施形態によると、「高類似度」は、品物属性ベクトル２２３とユーザ属性プロファイル２１２とが類似する場合を指し得る。「低類似度」は、品物属性ベクトル２２３とユーザ属性プロファイル２１２とが類似しない場合を指し得る。この類似度は、類似度スコア２３２に基づいてもよい。しかし、これらの用語は、類似度スコアがいかに計算されるかという詳細とは無関係に使用され、必ずしも類似度スコア２３２の値を記述するとは限らない。たとえば、類似度スコア２３２が、上で示した等式を用いて計算されると、低類似度スコア２３２、たとえばゼロに近づくほど高類似度を示してもよく、その逆であってもよい。高類似度および低類似度の正確な限界は、変更されてもよい。

図１５は、一実施形態のユーザ－品物個別価格計算のフローチャート１４００による表示を示す。手順１４００は、たとえば、演算機器２００によって行われ得る。代替的または付加的に、異なる操作の手順１４００が、異なる装置によって行われてもよい。

ユーザ－品物個別価格は、ある特定のユーザ－品物の組に限定の価格を指し得る。代替的または付加的に、ユーザ－品物個別価格は、ある品物のユーザ個別価格を指してもよい。

一実施形態によると、演算機器２００は、少なくとも１つのプロセッサ、およびコンピュータプログラムコードを含む、少なくとも１つの記憶装置を含み、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、ユーザのユーザ属性プロファイルベクトルと品物の品物属性ベクトルとの類似度スコア２３２を、属性プロファイルベクトルおよび品物属性ベクトルの対応する属性値を比較することによって計算し、価格弾力度１４１０を取得し、類似度スコアおよび価格弾力度に基づいて訴求力スコア１４１７を計算し、少なくとも訴求力スコアおよび価格弾力度に基づいて、品物のユーザ個別価格１４１８を計算するように構成される。

演算機器２００が品物のユーザ個別価格を計算する場合、演算機器２００は、訴求力スコアおよび／または価格弾力度に基づいて、本明細書において説明したものなど、他の操作を行ってもよい。これらの操作は、本明細書において説明したもののような、他の数量を生成してもよく、演算機器２００は、これらの数量および／または訴求力スコアおよび／または価格弾力度に基づいて、品物のユーザ個別価格１４１８を計算してもよい。したがって、演算機器２００が、品物のユーザ個別価格を計算する場合、これは、任意の数の演算／計算を伴ってもよい。これらの計算を伴うもののいくつかの例が、本明細書の実施形態に開示されている。

操作１４０２では、価格弾力度β１４１０が取得され得る。価格弾力度β１４１０は、需要価格弾力度を指してもよい。価格弾力度β１４１０は、たとえば、ユーザ１０１の行動履歴２１１に基づいて、計算されてもよい。価格弾力度β１４１０は、たとえば、本明細書にて説明する任意の手順を用いて、計算されてもよい。価格弾力度β１４１０は、たとえば、演算機器２００によって計算されてもよい。代替的に、他の装置が、価格弾力度β１４１０を計算し、たとえば、価格弾力度β１４１０を演算機器２００に提供してもよい。たとえば、その装置は、価格弾力度β１４１０を計算し、それを記憶装置に保存してもよく、演算機器２００は、記憶装置から価格弾力度β１４１０を取得してもよい。演算機器２００は、価格弾力度β１４１０に基づいて、他の操作、たとえば計算を行ってもよい。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置２０２およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサ２０１を用いて、演算機器２００が、ユーザの行動履歴２１１に基づいて、価格弾力度１４１０を計算するように構成される。演算機器２００は、たとえば、記憶装置２０２または他の記憶媒体から行動履歴２１１を取得してもよい。

価格弾力度１４１０は、以下のレベルにおいて、反復するように計算され得る。
１．ユーザ－品物に個別の価格弾力度
２．品物の個別の価格弾力度
３．ユーザ－品物の、階層－属性に個別の価格弾力度
４．品物の、階層－属性に個別の価格弾力度
５．品物の階層レベルの価格弾力度
ある特定のレベルで、確実に価格弾力度を推定するための十分なデータが利用不可である場合、価格弾力度は、より下位のレベルで推定され得る。たとえば、ユーザ－品物に個別の価格弾力度を計算するために、十分なデータが利用不可である場合、品物に個別の価格弾力度などが、計算されてもよい。

価格弾力度β１４１０は、

として定義され得る。ここで、Ｑは、価格Ｐでの需要である。したがって、

であり、および積分により、

であり、ここで、Ｑ⁰は、元の価格Ｐ⁰での元の需要である。これは、

の形でも表すことができ、ここで、

である。

品物の組ｔの交差価格弾力度γは、

から決定することができ、ここで、

および

である。

図１６は、一実施形態のユーザツリー１５００の概略図を示す。価格弾力度β１４１０は、ユーザツリー１５００に基づいて、計算されてもよい。

ユーザツリー１５００のユーザレベル１５０１は、ユーザノード１５１０を含んでもよい。ユーザツリー１５００の第１の品物レベル１５０２は、グループノード１５１１を含んでもよい。グループノード１５１１は、より高いレベルの品物のグループに対応してもよい。ユーザツリー１５００の第２の品物レベル１５０３は、さらなるグループノード１５１２を含んでもよい。グループノード１５１２は、品物のグループに対応してもよい。品物のグループは、品物ツリーおよび／または適用可能である品物属性に基づいてもよい。ユーザツリー１５００は、任意の数のグループレベルを含んでもよく、２つのグループレベル１５０２、１５０３は、例に過ぎない。

ユーザツリー１５００は、品物レベル１５０４をさらに含んでもよい。品物レベル１５０４は、品物ノード１５１３、１５１４を含んでもよい。品物ノード１５１３、１５１４は、品物に対応してもよい。いくつかの品物ノードは、品物ノード１５１４と組になってもよい。組になった品物ノード１５１４は、たとえば、競合する品物に対応してもよい。交差価格弾力度は、組になった品物１５１４に対して、計算されてもよい。価格弾力度は、各品物に対して計算されてもよい。これは、品物・レベル価格弾力度を指してもよい。価格弾力度はまた、品物のグループのレベル１５０２、１５０３において計算されてもよい。ユーザ－品物の組が、ユーザ－品物の組の価格弾力度を推定するために十分なデータ有していない場合、ユーザツリー１５００の任意のレベルの、より下位のレベルの価格弾力度が、計算されてもよい。

操作１４０３では、類似度スコアＤ２３２は、ユーザと品物との間で取得され得る。類似度スコア２３２は、たとえば、本明細書にて説明する任意の手順を用いて計算されてもよい。類似度スコア２３２は、たとえば、演算機器２００によって計算されてもよい。代替的に、他の装置が、類似度スコア２３２を計算し、たとえば、類似度スコア２３２を演算機器２００に提供してもよい。演算機器２００は、類似度スコア２３２に基づいて、計算など他の操作を行ってもよい。

操作１４０５では、訴求力スコア１４１７が、ユーザ－品物の組に対して、計算され得る。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置２０２およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサ２０１を用いて、演算機器が、類似度スコア２３２および価格弾力度１４１０を含む製品を用いて、訴求力スコア１４１７を計算するように構成される。いくつかの実施形態では、製品は、他の数量および／またはこれらの数量に対する操作も含んでもよい。たとえば、製品は、類似度スコア２３２、価格弾力度１４１０、および／または他の数量の絶対値を含んでもよい。

訴求力スコア１４１７は、複数の品物に対して、計算され得る。訴求力スコア１４１７は、ユーザ－品物訴求力スコアを指してもよい。ユーザｉと品物ｊとの訴求力スコアＫ_ij１４１７は、たとえば、価格弾力度β_ij１４１０および類似度スコアＤ_ij２３２を含む製品を用いて、計算され得る。

品物ｊは、訴求力スコアＫ_ij１４１７に基づいて、ユーザｉに対して順序決めされ得る。順序は、たとえば昇順の順序であってもよい。順序は、たとえば品物のユーザ個別価格の計算に用いられ得る。

操作１４０７では、予想需要Ｑ１４１４が計算され得る。予想需要Ｑ１４１４は、ユーザ－品物の組に対して、計算されてもよい。予想需要Ｑ１４１４は、たとえば、所与の時間窓における以前の売上を用いて、計算され得る。代替的または付加的に、予想需要Ｑ１４１４は、品物の階層の様々なレベルの、所与の時間窓における以前の売上を用い、品物の階層の一レベルの総売上をそのレベルの品物に割り当てることによって、計算されてもよい。代替的または付加的に、予想需要Ｑ１４１４は、各製品に対するユーザ－品物個別の時系列ベースの需要を計算することによって、または複数のユーザ－品物個別の時系列ベースの需要を計算することによって、計算されてもよい。

操作１４０８では、最適マージンの価格１４１６が、計算され得る。最適マージンの価格１４１６を計算するために、受容可能価格域が、最初に、各品物に対して定義され得る。受容可能価格域は、たとえば、価格がリスト価格からどれだけ離れ得るかに基づいて決定され得る。最適マージンの価格１４１６の検索は、つまり、受容可能価格域に限定され得る。

マージンＫは、

から計算することができ、ここで、Ｐ_Pは、品物の購入価格であり、Ｐは、品物の価格である。最適マージンＫ_optは、受容可能価格域内の最大マージンとなるように定義され得る。最適マージンＫ_optを求めることによって、最適マージンの価格Ｐ_optが求められ得る。最適マージンＫ_optは、たとえば、受容可能価格域内のすべての可能な価格Ｐを試すことによって、または他の最適化手順を用いることによって、求められ得る。

代替的または付加的に、最適マージンの価格Ｐ_opt１４１６は、

を用いて、計算することができる。これは、たとえば、受容可能価格域が定義されないときに使用されてもよい。さらに、Ｐ_optは、Ｐ_P以上となるように限定され得る。

上述した手順を用いて取得した最適マージンの価格１４１６は、マージンの最大値に対応する必要はない。代わりに、最適マージンの価格は、たとえば、受容可能価格域内で、および／または十分な正確さでマージンを最大化し得ることが理解されるべきである。

操作１４０９では、ユーザ－品物個別価格１４１８が、計算され得る。訴求力スコアＫ１４１７に基づいて、品物は、そのユーザへの訴求力に応じて、順序決めされ得る。順序決めに基づいて、ユーザ－品物個別価格１４１８は、最も訴求力のある品物に対して計算されてもよい。ユーザ－品物個別価格１４１８が計算される品物の数は、予め設定されてもよい。たとえば、ユーザ－品物個別価格１４１８は、訴求力スコアＫ１４１７に応じて、最も訴求力のある１０個の品物に対して計算されてもよい。代替的に、ユーザ－品物個別価格１４１８が計算される品物の数は、他の方法で決定されてもよい。ユーザ－品物個別価格Ｐ１４１８が計算される品物に対して、ユーザ－品物個別価格Ｐ１４１８は、最適マージンの価格Ｐ_opt１４１６と等しくなるように設定されてもよい。代替的に、ユーザ－品物個別価格１４１８は、本明細書にて開示する手順を用いるなど、他の方法で計算されてもよい。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置２０２およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサ２０１を用いて、演算機器２００が、価格弾力度に基づいて予想需要１４１４を計算し、予想需要および価格弾力度に基づいて、最適マージンの価格１４１６を計算し、少なくとも、訴求力スコアおよび最適マージンの価格に基づいて、品物のユーザ－品物個別価格を計算するように構成される。

図１９は、一実施形態の、品物対象のフローチャート１９００による表示を示す。対象となる品物は、たとえば、キャンペーン品物を含んでもよい。

ここで、品物の「対象（targeting）」という用語は、品物に関連する、または、興味を持つ可能性のあるユーザを決定することを指してもよい。対象に基づいて、品物は、たとえば、それらのユーザに提示されてもよい。たとえば、品物がキャンペーン品物である場合、品物が対象とされるべきユーザの数は、限定されてもよい。したがって、品物が関連するユーザを対象とすることは、関連があってもよい。

操作１９０１では、演算機器２００は、複数の品物から１つの品物を取得してもよい。その複数の品物は、たとえば、キャンペーンプールに対応してもよい。少なくとも１つの品物は、たとえば、少なくとも１つのキャンペーン品物に対応してもよい。本明細書における本開示は、単一の品物を指してよいが、演算機器２００は、複数の品物の各品物に対して、類似の手順を行ってもよい。

操作１４０３では、演算機器２００は、少なくとも１人のユーザのユーザ属性プロファイルベクトルと品物の品物属性ベクトルとの少なくとも１つの類似度スコア２３２を、ユーザ属性プロファイルベクトルおよび品物属性ベクトルの対応する属性値を比較することによって計算し得る。したがって、演算機器２００は、操作１９０１で取得された品物と各ユーザとの類似度スコア２３２を計算してもよい。演算機器２００は、たとえば、本明細書にて開示する任意の手順を用いて類似度スコア２３２を計算してもよい。

操作１９０２では、演算機器２００は、品物に対する対象制限１９０７を取得し得る。対象制限１９０７は、たとえば、キャンペーン対象制限を含んでもよい。演算機器２００は、たとえば、記憶装置２０２からキャンペーン対象制限１９０７を取得してもよい。対象制限１９０７は、たとえば、管理者によって、予め設定されてもよい。キャンペーン対象制限１９０７は、たとえば、様々なユーザに対して、キャンペーンプール１９０５内の品物の対象をいかに特定するべきかを示すデータを含んでもよい。対象制限１９０７は、たとえば、対象ユーザの行動履歴２１１および／またはユーザ属性プロファイルベクトル２１２が、品物の品物属性ベクトル２２３とどれだけ密接に適合する必要があるかを定義するパラメータを含んでもよい。対象制限は、たとえば、類似度スコア閾値を含んでもよい。キャンペーン対象制限１９０７は、品物に対する対象ユーザの最大数をさらに含んでもよい。

操作１９０４では、演算機器２００は、対象制限１９０７および少なくとも１つの類似度スコア２３２に応じて、複数のユーザから少なくとも１人の対象ユーザを選択し得る。

図２０は、一実施形態のキャンペーン対象計算のフローチャート２０００による表示を示す。図１９の実施形態に関連する、上記のいずれの開示も、図２０の実施形態の、対応する操作に適用されてもよい。

操作１９０１では、品物が、キャンペーンプールから取得され得る。キャンペーンプールは、１つまたは複数のキャンペーンを含んでもよい。各キャンペーンは、たとえば、キャンペーン品物を含んでもよい。各キャンペーンでは、キャンペーン品物の価格は、品物のリスト価格から下がってもよい。キャンペーンプールは、たとえば、現在有効なキャンペーンの示度を含むデータ構造を指してもよい。記憶装置２０２は、たとえば、キャンペーンプールを含んでもよい。

操作１９０３では、キャンペーン訴求力スコアＫ_ij１９０８が、類似度スコア２３２およびキャンペーン品物１９０５に基づいて、計算され得る。キャンペーン訴求力スコア１９０８は、たとえば、

から計算することができ、ここで、

であり、ここで、Ｎ_i,cは、ユーザｉによって要求されたキャンペーン品物の数であり、Ｎ_i,sは、ユーザｉに表示されたキャンペーン品物の数である。Ｔ_iは、ユーザｉのキャンペーン感受度と呼ばれてもよい。行動履歴２１１は、たとえば、Ｎ_i,cおよび／またはＮ_i,sを含んでもよい。代替的または付加的に、Ｔ_iは、予め計算され、行動履歴２１１またはユーザに関連する他のデータ構造に含まれてもよい。

キャンペーン訴求力スコア１９０８に基づいて、キャンペーンは、各ユーザに対して順序決めされ得る。順序は、たとえば、降順の順序となり得る。

操作１９０４では、ユーザに表示されるキャンペーンが、計算され得る。操作１９０４では、ユーザ個別キャンペーン価格も計算され得る。

あるユーザを対象とするキャンペーンおよび／またはユーザ個別キャンペーン価格は、最適マージンの価格１４１６、キャンペーン対象１９０７、キャンペーン訴求力スコア１９０８、および／または類似度スコア２３２に基づいて、計算され得る。いくつかの実施形態では、キャンペーン価格は、予め設定されてもよく、ユーザ個別キャンペーン価格は、操作１９０４で計算されなくてもよい。

たとえば、演算機器２００は、対象制限および類似度スコアに応じて、キャンペーン品物のサブセットを選択してもよい。たとえば、演算機器２００は、ユーザとキャンペーンプール１９０５の各キャンペーン品物との間の類似度スコアを計算してもよい。演算機器２００は、次に、ユーザのユーザ属性プロファイルベクトルに十分に類似するキャンペーン品物のサブセットを選択してもよい。キャンペーン対象制限は、たとえば、類似度スコア閾値を含んでもよく、演算機器２００は、各キャンペーン品物の類似度スコアおよび類似度スコア閾値に応じてサブセットを選択してもよい。たとえば、演算機器２００は、より大きな類似度スコアがキャンペーン品物とユーザ属性プロファイルベクトルとのより高い類似度を示す場合、類似度スコア閾値よりも大きな類似度スコアを有する各キャンペーン品物のサブセットを選択してもよい。代替的に、演算機器２００は、より小さな類似度スコアがキャンペーン品物とユーザ属性プロファイルベクトルとの間のより低い類似度を示す場合、類似度スコア閾値よりも小さな類似度スコアを有する各キャンペーン品物のサブセットを選択してもよい。

選択されるサブセット中のキャンペーン品物は、キャンペーン訴求力スコア１９０８に基づいて、順序決めされてもよく、キャンペーンは、各ユーザに対して順序決めされてもよい。順序は、たとえば降順の順序とであってもよい。演算機器２００は、順序に応じて、選択されたサブセット中のキャンペーン品物の、ユーザ個別キャンペーン価格を計算してもよい。

ユーザ個別キャンペーン価格Ｐ_c,ijは、たとえば、

から決定することができる。Ｄ_c,minは、リスト価格Ｐ_list,ijよりも低い最大偏差を定義するパラメータであってもよく、Ｄ_c,maxは、リスト価格Ｐ_list,ijよりも大きい最大偏差を定義するパラメータであってもよい。

ユーザ個別キャンペーン価格の計算は、Ｒ_i≦Ｒ_i,maxである限り続いてもよく、ここで、Ｒ_iは、ユーザｉを対象とすべきキャンペーンの数であり、Ｒ_i,maxは、ユーザｉを対象とするキャンペーンの最大数である。代替的または付加的に、ユーザ個別キャンペーン価格の計算は、Ｓ_i≦Ｓ_i,maxである限り続いてもよく、ここで、Ｓ_iは、キャンペーンｉが対象とするユーザの数であり、Ｓ_i,maxは、キャンペーンが対象とし得るユーザの最大数である。いくつかの実施形態では、前述の条件の両方が、使用されてもよい。たとえば、ユーザ個別キャンペーン価格の計算は、検討中のユーザｉおよびキャンペーンｊに対して、Ｒ_i≦Ｒ_i,maxかつＳ_j≦Ｓ_j,maxである限り、続いてもよい。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、価格弾力度を取得し、少なくとも１人の対象ユーザのキャンペーン感受度を計算し、価格弾力度、少なくとも１つの類似度スコア、および少なくとも１人の対象ユーザのキャンペーン感受度に基づいて、品物の少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコア１９０８を計算し、品物に対する最適マージンの価格を取得し、少なくとも、少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコアおよび最適マージンの価格に基づいて、品物に対する少なくとも１つのユーザ個別キャンペーン価格を計算するように構成される。

一実施形態によると、対象制限は、類似度スコア閾値を含み、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、対象制限および少なくとも１つの類似度スコアに応じて、少なくとも１つの類似度スコアと類似度スコア閾値とを比較することによって、複数のユーザから少なくとも１人の対象ユーザを選択するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１人の対象ユーザの、少なくとも１人の対象ユーザに表示されたキャンペーンの数の示度、および少なくとも１人の対象ユーザによって要求されたキャンペーンの数の示度を含む行動履歴を取得し、ユーザに表示されたキャンペーンの数、および少なくとも１人の対象ユーザによって要求されるキャンペーンの数に基づいて、ユーザのユーザキャンペーン感受度を計算するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコアを、少なくとも１つの類似度スコア、価格弾力度、およびユーザキャンペーン感受度を含む製品を用いて、計算するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１人の対象ユーザの行動履歴に基づいて、価格弾力度を計算するように構成される。

図２１は、一実施形態のキャンペーン対象演算のフローチャート２１００による表示を示す。図１９または図２０の実施形態に関連する上記のいずれの開示も、図２１の実施形態の対応する操作に適用されてもよい。

操作１４０１では、制御パラメータ２５０が、取得され得る。既に開示された制御パラメータ２５０に加えて、制御パラメータ２５０は、たとえば、対象とし得るキャンペーンｉが対象とし得るユーザの最大数Ｒ_iを含んでもよい。代替的または付加的に、制御パラメータ２５０は、ユーザを対象とし得るキャンペーンの最大数を含んでもよい。代替的または付加的に、制御パラメータ２５０は、キャンペーン品物の最大価格Ｄ_c,max偏差パラメータ、および／またはキャンペーン品物の最小価格Ｄ_c,minを示す偏差パラメータを含んでもよい。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１つの制御パラメータを取得し、少なくとも、少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコア、最適マージンの価格、および少なくとも１つの制御パラメータに基づいて、品物に対するユーザ個別キャンペーン価格を計算するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの制御パラメータは、ユーザ個別キャンペーン価格の上限を示す第１偏差パラメータ、およびユーザ個別キャンペーン価格の下限を示す第２偏差パラメータを含む。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも、キャンペーン訴求力スコア、最適マージンの価格、第１偏差パラメータ、および第２偏差パラメータに基づいて、品物に対するユーザ個別キャンペーン価格を計算するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの制御パラメータは、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数の示度を含む。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の数を、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数と比較し、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数よりも大きい、少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の数に応じて、品物のユーザ個別キャンペーン価格をリスト価格と等しくなるように設定するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの制御パラメータは、品物に対する対象ユーザの最大数の示度を含む。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、品物に対する対象ユーザの数を、品物に対する対象ユーザの最大数と比較し、品物に対する対象ユーザの最大数よりも大きい、品物に対する対象ユーザの数に応じて、品物のユーザ個別キャンペーン価格をリスト価格と等しくなるように設定するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、品物の示度を少なくとも１人の対象ユーザのクライアント装置に送信するように構成される。

一実施形態によると、少なくとも１つの記憶装置およびコンピュータプログラムコードは、少なくとも１つのプロセッサを用いて、演算機器が、ユーザインターフェースを用いて、品物の示度を少なくとも１人の対象ユーザに表示するように構成される。

図２２は、一実施形態の品物表示インターフェース１３００の概略図を示す。品物表示インターフェース１３００は、クライアント装置１００によってユーザ１０１に表示されてもよく、表示インターフェース１３００の内容は、クライアント装置１００が演算機器２００から受信したデータに基づき得る。品物表示インターフェース１３００は、たとえば、ユーザ１０１がウェブサイトにログインした後のウェブサイトの開始ページであってもよいか、またはその一部であってもよい。代替的に、品物表示インターフェース１３００は、たとえば、ユーザ１０１が品物のカテゴリを閲覧しているときに、ウェブサイト上の別個のページとなり得る。ユーザ１０１は、ウェブサイトへのログインを要求されなくてもよい。品物表示インターフェース１３００は、少なくとも１つの品物ビュー１３０１を含む。品物ビュー１３０１は、品物に関する情報を表示してもよい。たとえば、単一の品物ビュー１３０１は、品物の画像およびその品物の名称を表示してもよい。

図２２からわかるように、ユーザ１０１に一度に表示できる品物ビュー１３０１の数は、限定されてもよい。品物ビュー１３０１は、ユーザ１０１に明瞭に見えるべきであるため、品物ビュー１３０１のサイズは、制限なしに縮小することはできない。品物ビュー１３０１は、ユーザ１０１に明瞭に見えるべき複数の構成要素も含んでもよい。これは、クライアント装置１００が、たとえば、比較的小さいディスプレーを備える携帯電話である場合、特に限定的となってもよい。そのようなクライアント装置１００上では、わずかな品物ビュー１３０１のみが品物表示インターフェース１３００に収まってもよい。品物ビュー１３０１のサイズおよびレイアウトは、クライアント装置１００に応じて寸法決めされる。この寸法決めは、クライアント装置１００によっておよび／または演算機器２００によって実行されてもよい。たとえば、クライアント装置１００が、携帯電話である場合、品物ビュー１３０１は、品物ビュー１３０１を十分明瞭に表示しながらも、ユーザ１０１が品物表示インターフェース１３００を単一方向に沿ってスクロールするだけでよいように、単一の欄（縦列：column）に配置されてもよい。デスクトップコンピュータなど、大型のディスプレーを備えるクライアント装置１００上では、複数の品物ビュー１３０１は、横並びで品物表示インターフェース１３００に収まってもよい。

ユーザ属性プロファイル２１２、および各品物の品物属性ベクトル２２３を用いて、演算機器２００は、品物ビュー１３０１を、表示された品物がユーザ１０１に関連のある、および／またはユーザ１０１に興味を持たせる可能性があるように、品物表示インターフェース１３００に表示する方法を選択してもよい。一実施形態によると、演算機器２００各品物の類似度スコア２３２を計算し、品物ビュー１３０１は、品物の類似度スコア２３２に応じて品物表示インターフェース１３００中に配置される。別の実施形態によると、演算機器２００は、各品物の順序スコアＭ_i,kを計算し、品物ビュー１３０１は、品物の順序スコアＭ_i,kに応じて品物表示インターフェース１３００中に配置される。演算機器２００は、たとえば、各品物の順序スコアＭ_i,kに応じて順序決めされた複数の品物を含み得る品物順序決めリストを生成してもよい。その順序は、たとえば、昇順または降順であってもよい。

実施形態によると、他の基準も、品物ビュー１３０１の順序決めに適用されてもよい。たとえば、最も購入された上位ｎ個の品物および／または品物のグループは、品物ビュー１３０１の上位に順序決めされなくてもよい。ｎは、任意の数となり得る。さらなる実施形態によると、同じ品物ツリーノードの一部である品物は、品物順序決めリスト内のｍ個の直線の品物のいずれかである。ｍは、任意の数となり得る。別の実施形態によると、複数の品物および／または品物のグループが、同じ類似度スコア２３２および／または順序スコアＭ_i,kを有する場合、優先度の高い品物が、最初に置かれてもよい。優先度は、マージン、販売量などの、様々な数量に基づいて計算されてもよい。

演算機器２００は、限られた表示スペースの利用を改善することによって、ユーザ体験を改善してもよい。付加的に、ユーザ１０１は、関連のある品物をより容易かつより迅速に見つけて得るため、電力消費およびクライアント装置１００の送受信データ量は、減少し得る。たとえば、関連のある品物が、品物表示インターフェース１３００中の第１の品物ビュー１３０１内にくるように順序決めされる場合、関連性の低い品物の品物ビュー１３０１は、クライアント装置１００によって表示またはロードされる必要が無くてもよい。したがって、関連性の低い品物に関するデータ、たとえば画像は、クライアント装置１００に送信される必要がないため、送信されるデータの量は、減少し得る。これらの利点は、本明細書において説明するすべての実施形態に適用されてもよい。

図２３は、別の実施形態の、品物表示インターフェース１３００の概略図を示す。この実施形態では、品物表示インターフェース１３００は、検索結果を表示してもよく、その検索結果は、品物ビュー１３０１を用いて表示され得て、検索結果は、品物の類似度スコア２３２および／または順序スコアＭ_i,kに基づいて順序決めされ得る。

たとえば、ユーザ１０１がパンを検索する場合、これらの品物の品物属性ベクトル２２３が、ユーザ１０１のユーザ属性プロファイル２１２にどれほど良く適合するかに応じて、様々なパンの品物が、検索結果内で順序決めされてもよい。たとえば、ユーザ１０１がパンを検索し、ユーザ１０１がオーガニックの食品を好む可能性があることを、ユーザ属性プロファイル２１２が示す場合、演算機器２００は、様々なオーガニックのパンを検索結果の上位に順序決めしてもよい。演算機器２００は、それぞれのパンの品物の品物属性ベクトル２２３およびユーザ１０１のユーザ属性プロファイル２１２に基づいて利用可能である、それぞれのパンの品物の類似度スコア２３２および／または順序スコアＭ_i,kを計算してもよい。ユーザ１０１がオーガニックの食品を好む場合、ユーザ属性プロファイル２１２は、これを選択する。その場合、ユーザ属性プロファイル２１２とのオーガニックのパンの類似度は、他の種類のパンの類似度よりも高くてもよい。そして、演算機器２００および／またはクライアント装置１００は、品物の類似度スコア２３２および／または順序スコアに応じて検索結果を順序決めしてもよく、オーガニックのパンは、検索結果内で他の種類のパンよりも上位であってもよい。なお、これは、単純化された例に過ぎず、他の属性が同時に、類似度スコアおよび検索結果の順序決めに影響を及ぼしてもよい。代替的に、この種類の順序決めは、ユーザ１０１がパンを検索する代わりに、品物のカテゴリ、たとえば「パン」を閲覧する際にも適用されてもよい。

図２４は、別の実施形態の、品物表示インターフェース１３００の概略図を示す。この実施形態では、品物ビュー１３０１は、品物のページ１３０７を有する品物表示インターフェース１３００内に表示され得る。ユーザ１０１は、何かの品物をウェブサイト上で閲覧することにしてもよく、その品物に関する情報は、品物のページ１３０７内でユーザ１０１に表示されてもよい。品物のページ１３０７は、たとえば、品物の画像を含んでもよい。品物ビュー１３０１は、たとえば、表示インターフェース１３００の下部に位置決めされてもよい。品物ビュー１３０１内に表示される品物は、品物のページ１３０７上に表示される品物関連する／類似であってもよい。その場合、ユーザ属性プロファイル２１２は、行動履歴２１１および／またはユーザ１０１のユーザ属性プロファイル２１２に適し、品物のページ１３０７上に表示される品物に関連する／類似する品物を表示するために使用されてもよい。代替的に、品物ビュー１３０１内に表示される品物は、品物のページ１３０７上に表示される品物に関連しなくてもよいが、たとえば、ユーザ１０１のユーザ属性プロファイル２１２に適した品物であってもよい。たとえば、演算機器２００は、品物のサブセットの類似度スコア２３２を計算してもよく、これらの類似度スコア２３２に基づいて、高類似度の品物が、品物ビュー１３０１内に表示されてもよい。

上記実施形態では、品物表示インターフェース１３００の要素は、特定の幾何学的形状を用いて図示されているが、その要素は、任意の形状およびサイズであってもよく、品物表示インターフェース１３００内で任意の方法で位置決めされてもよい。品物表示インターフェース１３００の要素は、たとえば、品物、または品物に関する情報を表してもよい。たとえば、品物ビュー１３０１は、リスト、配列（array）として、または他の任意の順序で表示されてもよい。

いくつかの実施形態では、演算機器２００は、品物表示インターフェース１３００をユーザに表示するように構成されてもよい。たとえば、演算機器２００は、表示装置に電気的に接続されてもよく、演算機器２００は、表示装置を用いて品物表示インターフェース１３００をユーザに表示してもよい。

図２５は、一実施形態の品物ビュー１３０１の概略図を示す。この実施形態では、品物ビュー１３０１は、品物の画像１３０２および名称１３０３を含む。品物ビュー１３０１は、たとえば、品物表示インターフェース１３００内で品物をユーザ１０１に表示するために使用されてもよい。

図２６は、別の実施形態の、品物ビュー１３０１の概略図を示す。この実施形態では、品物ビュー１３０１は、品物の画像１３０２および名称１３０３を含む。さらに、クライアント装置は、少なくとも１つの品物ビュー１３０６内に属性１３０５を表示するように構成されることが可能であり、その属性は、品物ビュー１３０１内に表示される品物の品物属性ベクトルと関連している。図１９の実施形態では、品物ビュー１３０１は、品物の２つの属性１３０５を含む。しかし、これは一例にすぎず、表示される属性１３０５の数は、変更されてもよい。表示される属性１３０５は、たとえば、ユーザ１０１のユーザ属性プロファイル２１２に最も類似している、および／またはユーザプロファイル２１０に基づいてユーザ１０１に重要な品物の属性であってもよい。たとえば、図１１に表示するユーザ属性プロファイルベクトル２１２の場合、これらの属性の値が、品物の品物属性ベクトル２２３において１である場合、表示される属性は、「高タンパク質」かつ「ベジタリアン」であってもよい。

品物ビュー１３０１は、品物の価格ビュー１３０４をさらに含んでもよい。価格ビュー１３０４は、たとえば、ユーザ－品物個別価格１４１８を含んでもよい。代替的または付加的に、価格ビュー１３０４は、２つ以上の価格を含んでもよい。価格ビュー１３０４は、たとえば、ユーザ－品物個別価格１４１８および品物のリスト価格を含んでもよい。品物ビュー１３０１は、品物の割引の示度１３０６をさらに含んでもよい。示度１３０６は、たとえば、品物の割引率を含んでもよい。割引率は、たとえば、ユーザ－品物個別価格１４１８および品物のリスト価格に基づいて、計算されてもよい。

図２７は、別の実施形態の、品物ビュー１３０１の概略図を示す。この実施形態では、品物ビュー１３０１は、表示される類似度スコア１３０６をさらに含む。一実施形態によると、演算機器２００は、類似度スコア２３２をクライアント装置１００に送信するように構成される。一実施形態によると、クライアント装置１００は、演算機器から計算される類似度スコア２３２を受信し、少なくとも１つの品物ビュー１３０１内で表示される類似度スコア１３０６を表示するように構成され、表示される類似度スコアは、計算される類似度スコアに関連付けられている。クライアント装置１００は、たとえば計算されたスコア２３２から、表示される類似度スコア１３０６を計算し得る。代替的に、演算機器２００は、表示される類似度スコア１３０６をクライアント装置１００に送信してもよい。表示される類似度スコア１３０６は、ユーザ属性プロファイル２１２および品物属性ベクトル２２３に基づいて、品物が、ユーザ１０１にどれくらい関連しているかを示してもよい。代替的に、表示される類似度スコア１３０６は、計算された類似度スコア２３２と異なってもよい。たとえば、表示される類似度スコア１３０６は、パーセントで表示されてもよい。すでに説明したように、０に近い計算された類似度スコア２３２は、品物属性ベクトル２２３とユーザ属性プロファイル２１２との類似度が高いことを示してもよい。表示される類似度スコア１３０６は、たとえば、１００％に近い表示される類似度スコア１３０６は、高い類似度を示し、０％に近い表示される類似度スコア１３０６は、低い類似度を示すように、計算された類似度スコア２３２から計算されてもよい。

本明細書において示される、いずれの範囲またはデバイス値も、求められる効果を失うことなく、拡大または変更することが可能である。また、いずれの実施形態も、明白に禁止されない限り、別の実施形態と組み合されてもよい。

構造的特徴および／または行動に特化した術語で主題を説明したが、添付の請求項に定義される主題は、上記の特定の特徴または行動に必ずしも限定されるわけではないことが理解される。むしろ、上記の特定の特徴または行動は、請求項を実施する実施形態として開示され、他の同等の特徴および行動は、請求項の範囲内となるように意図される。

本明細書において説明する機能は、少なくとも部分的に、ソフトウェア部品など１つまたは複数のコンピュータプログラム品物部品によって行われ得る。代替的に、またはそれに加えて、本明細書において説明する機能は、少なくとも部分的に、１つまたは複数のハードウェアロジック部品によって行われ得る。たとえば、限定されないが、使用され得るハードウェアロジック部品の例示的な種類は、ＦＰＧＡ（Field-programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application-specific Integrated Circuit）、ＡＳＳＰ（Application-specific Standard Product）、ＳＯＣ（System-on-a-chip system）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit)を含む。

上記の利益および利点は、１つの実施形態に関連し得る、または複数の実施形態に関連し得ることが理解される。実施形態は、上記の問題のいずれかまたはすべてを解決するもの、または上記の利益および利点のいずれかまたはすべてを有するものに限定されない。「ある」品物とは、それらの品物のうちの１つまたは複数を指し得ることがさらに理解される。「および／または」という用語は、それが接続する状態のうちの１つまたは複数が起こり得ることを示すために使用され得る。接続される状態の両方またはそれ以上が起こってもよく、または接続される状態のいずれかのみが起こってもよい。

本明細書において説明される方法の操作は、任意の適切な順序で、または（適切な場合には）同時に実行されてもよい。さらに、個々のブロックは、本明細書に記載する主題目的および範囲から逸脱することなく、方法のいずれかから削除されてもよい。上記の実施形態のいずれかの態様は、求める効果を失うことなくさらなる実施形態を形成するために、実施形態のいずれかの態様と組み合されてもよい。

「含む」という用語は、特定された方法、ブロックまたは要素を含むが、そのようなブロックまたは要素は、排他的リストを含まず、方法または装置は、追加のブロックまたは要素を含み得ることを意味するように用いられる。

上記の説明は、例としてのみ示され、様々な修正例が当業者によってなされてもよいことが理解される。上記の説明、実施形態およびデータは、例示的実施形態の構造および使用法の完全な説明を提供する。上記の説明は、例としてのみ示され、様々な変更例が当業者によってなされてもよいことが理解される。上記の説明、実施形態およびデータは、例示的な実施形態の構造および使用法の完全な説明を提供する。ある程度の特殊性を有して、または１つまたは複数の個々の実施形態に関連して様々な実施形態を説明したが、当業者は、本明細書の趣旨または範囲から逸脱することなく、開示した実施形態の多数の変更例をなし得る。

Claims

少なくとも１つのプロセッサ、およびコンピュータプログラムコードを含む、少なくとも１つの記憶装置を備える演算機器（２００）であって、前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
複数の品物から品物を取得し、
少なくとも１人のユーザ（１０１）のユーザ属性プロファイルベクトル（２１２）と、前記品物の品物属性ベクトル（２２３）との間の少なくとも１つの類似度スコア（２３２）を、前記ユーザ属性プロファイルベクトルおよび前記品物属性ベクトルにおける、前記品物に適用可能である、対応する属性値を比較することによって計算し、
前記品物に対する対象制限（１９０７）を取得し、
前記対象制限および前記少なくとも１つの類似度スコアに応じて、複数のユーザから少なくとも１人の対象ユーザを選択し、
前記品物の示度を提供する
ように構成される、演算機器（２００）。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
価格弾力度を取得し、
前記少なくとも１人の対象ユーザのキャンペーン感受度を計算し、
前記価格弾力度、前記少なくとも１つの類似度スコア、および前記少なくとも１人の対象ユーザの前記キャンペーン感受度に基づいて、前記品物の少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコア（１９０８）を計算し、
前記品物に対する最適マージンの価格を取得し、
少なくとも、前記少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコアおよび前記最適マージンの価格に基づいて、少なくとも、前記品物に対する少なくとも１つのユーザ個別キャンペーン価格を計算する
ように構成される、請求項１記載の演算機器（２００）。
前記対象制限は、類似度スコア閾値を含み、
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
前記対象制限および前記少なくとも１つの類似度スコアに応じて、前記少なくとも１つの類似度スコアと前記類似度スコア閾値とを比較することによって、前記複数のユーザから前記少なくとも１人の対象ユーザを選択する
ように構成される、請求項１または２記載の演算機器。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
前記少なくとも１人の対象ユーザの行動履歴であって、前記行動履歴は、前記少なくとも１人の対象ユーザに示されたキャンペーンの数の示度、および前記少なくとも１人の対象ユーザによって要求されたキャンペーンの数の示度を含む、行動履歴を取得し、
前記ユーザに示された前記キャンペーンの数、および前記少なくとも１人の対象ユーザによって要求された前記キャンペーンの数に基づいて、前記少なくとも１人のユーザのキャンペーン感受度を計算する
ように構成される、請求項２記載の演算機器（２００）。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
前記少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコアを、前記少なくとも１つの類似度スコア、価格弾力度、および前記キャンペーン感受度を含む製品を用いて計算する
ように構成される、請求項４記載の演算機器（２００）。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
前記少なくとも１人の対象ユーザの行動履歴に基づいて、価格弾力度を計算する
ように構成される、請求項１～５のいずれか１項に記載の演算機器。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
少なくとも１つの制御パラメータを取得し、
少なくとも、前記少なくとも１つのキャンペーン訴求力スコア、前記品物に対する最適マージンの価格、および前記少なくとも１つの制御パラメータに基づいて、前記品物に対する少なくとも１つのユーザ個別キャンペーン価格を計算する
ように構成される、請求項１～６のいずれか１項に記載の演算機器。
前記少なくとも１つの制御パラメータは、前記ユーザ個別キャンペーン価格の上限を示す第１偏差パラメータ、および前記ユーザ個別キャンペーン価格の下限を示す第２偏差パラメータを含む、
請求項７記載の演算機器（２００）。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
少なくとも、前記キャンペーン訴求力スコア、前記最適マージンの価格、前記第１偏差パラメータ、および前記第２偏差パラメータに基づいて、前記品物に対する前記ユーザ個別キャンペーン価格を計算する
ように構成される、請求項８記載の演算機器。
前記少なくとも１つの制御パラメータは、前記少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数の示度を含む、
請求項７～９のいずれか１項に記載の演算機器。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
前記少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の数を、前記少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数と比較し、
前記少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の最大数よりも大きい、前記少なくとも１人の対象ユーザを対象とするキャンペーン品物の数に応じて、品物の前記ユーザ個別キャンペーン価格をリスト価格と等しくなるように設定する
ように構成される、請求項１０記載の演算機器。
前記少なくとも１つの制御パラメータは、前記品物に対する対象ユーザの最大数の示度を含む、
請求項７～１１のいずれか１項の演算機器。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
前記品物に対する対象ユーザの数を、前記品物に対する対象ユーザの最大数と比較し、
前記品物に対する対象ユーザの前記最大数よりも大きい、品物に対する対象ユーザの数に応じて、品物の前記ユーザ個別キャンペーン価格をリスト価格と等しくなるように設定する
ように構成される、請求項１２記載の演算機器。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
前記品物の示度を前記少なくとも１人の対象ユーザのクライアント装置に送信する
ように構成される、請求項１～１３のいずれか１項に記載の演算機器（２００）。
前記少なくとも１つの記憶装置および前記コンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサを用いて、前記演算機器が、
ユーザインターフェースを用いて、前記品物の示度を前記少なくとも１人の対象ユーザに表示する
ように構成される、請求項１～１４のいずれか１項に記載の演算機器（２００）。