KR102233805B1 - 미인지된 및 새로운 유저들에 대한 향상된 유저 경험 - Google Patents

미인지된 및 새로운 유저들에 대한 향상된 유저 경험 Download PDF

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KR102233805B1
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Abstract

시스템은 유저들 대 속성들을 매핑시키는 테이블을 저장하고, 유저들 대 소스 도메인과 관련된 제품들을 매핑시키는 제 2 테이블을 저장한다. 시스템은 각각의 속성들에 대하여 상위 스코어 제품들의 셋을 결정하고, 상위 스코어 제품들을 이용하여, 타겟 도메인내 활동을 예측하는 모델을 생성하는 단계로서, 타겟 도메인은 소스 도메인과는 별개이다. 시스템은 타겟 도메인을 액세스하는 특정 유저로부터의 행위를 감지하고, 감지 행위에 응답하여 모델에 기초되는 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성한다.

Description

미인지된 및 새로운 유저들에 대한 향상된 유저 경험{IMPROVED USER EXPERIENCE FOR UNRECOGNIZED AND NEW USERS}
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2013년 3월 13일에 출원된 "Tailoring User Experience for Unrecognized and New Users"라는 명칭의 미국 가특허 출원번호 61/780,141호에 대한 우선권을 주장하고, 그것의 계속 출원이며, 그 개시 내용의 전체가 참조로서 본 명세서에 포함된다.
본 명세서는 전반적으로 검색 쿼리들에 응답하여 검색 결과들을 제공하는 것과 유저들에 추천항목들을 제공하는 것에 관한 것이다. 검색 엔진은 예를 들어, 하나 이상의 유저들로부터 검색 쿼리들을 수신하고 검색 결과들 쿼리들에 응답하여 검색 결과들을 리턴(return)한다. 다른 예로서, 검색 엔진은 임의로 컴퓨팅 자원, 예컨대 다른 검색 엔진로부터 쿼리들을 수신할 수 있고 그리고 그것들에 검색 결과들을 리턴할 수 있다.
예를 들어, 검색 엔진은 자원들 검색 쿼리에 응답하여 자원들을 식별할 수 있고, 문서들에 대한 정보로 검색 결과들을 생성할 수 있고, 및 쿼리에 응답하여 검색 결과들을 제공할 수 있다. 자원들의 예들은 자원들, 예컨대 웹 페이지들, 비디오들, 책들, 및 사운드 파일들을 포함한다. 검색 결과들의 다른 유형들은, 예를 들어, 유저에 의해 제기된 질문들에 대한 직접적인 답들, 또는 유저의 쿼리에 응답한 정보의 요약이 또한 제공될 수 있다.
시스템은 시스템이 온라인 행위 및 관심사들의 상세한 이력이 없는 동안 유사한 유저 유형들을 식별함으로써 유저들에 대한 최적화된 경험을 제공한다.
일 구현예에 따라, 방법은 유저들 대 속성들을 매핑시키는 테이블을 저장하는 단계; 상기 유저들 대 소스 도메인과 관련된 제품들을 매핑시키는 제 2 테이블을 저장하는 단계; 컴퓨터 시스템의 프로세서를 이용하여, 각각의 상기 속성들에 대하여 상위 스코어 제품들의 셋을 결정하는 단계; 상기 상위 스코어 제품들을 이용하여, 타겟 도메인내 활동을 예견하는 모델을 생성하는 단계로서, 상기 타겟 도메인은 상기 소스 도메인과는 별개인, 상기 모델을 생성하는 단계; 상기 타겟 도메인을 액세스하는 특정 유저로부터의 행위를 감지하는 단계; 및 상기 행위를 감지하는 단계에 응답하여 상기 모델에 기초하여 상기 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성하는 단계를 포함한다. 일부 구현예들에서, 상기 유저들은 상기 소스 도메인 및 상기 타겟 도메인 둘 모두에서 활동을 가진다.
구현예들은 독자적으로 또는 서로 결합하여 이하의 특징들중 하나이상을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 특정 유저가 상기 타겟 도메인내 기록된 행위가 없는 것을 결정하는 단계; 상기 특정 유저가 상기 소스 도메인내 기록된 행위를 갖는지를 결정하는 단계; 상기 소스 도메인내 상기 기록된 행위를 이용하여 상기 개인화된 예측을 생성하는 단계;및 상기 특정 유저에 대한 상기 개인화된 예측을 제공하는 단계를 포함한다. 상기 제품들은 비디오, 구매 제품들, 검색 쿼리, 또는 제안된 활동 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 상위 스코어 제품들의 셋은 미리 결정된 시간 기간내로 제한될 수 있다. 상기 속성들은 인구통계특성들, 클러스터들, 또는 엔티티들을 포함할 수 있다. 상기 모델을 생성하는 단계는 오프라인에서 수행될 수 있다. 상기 모델을 생성하는 단계는 상기 타겟 도메인내 활동을 감지하는 것에 응답하여 이루어질 수 있다.
이 측면의 다른 구현예들은 컴퓨터 저장 디바이스들상에 인코딩된 방법들의 액션들을 수행하도록 구성된 대응하는 시스템들, 장치, 및 컴퓨터 프로그램들을 포함한다.
또 다른 구현에서, 방법은 매칭 속성들의 셋을 갖는 유저들을 결정하는 단계; 소스 도메인과 관련되고 각각의 상기 유저들에 의해 액세스되는 제품들의 셋을 저장하는 단계; 상기 매칭 속성들의 셋(set) 중 각각의 속성에 대응하는 상기 제품들의 서브셋을 결정하는 단계; 상기 제품들의 상기 서브셋을 이용하여, 타겟 도메인내 활동을 예견하는 모델을 생성하는 단계로서, 상기 타겟 도메인은 상기 소스 도메인과는 별개인, 상기 모델을 생성하는 단계; 특정 유저가 상기 소스 도메인내 기록된 행위가 없는지를 결정하는 단계 ; 상기 특정 유저가 상기 소스 도메인내 기록된 행위가 없는 것으로 결정한 것에 응답하여, 상기 특정 유저가 프락시 도메인내 충분한 기록된 행위를 갖는지를 결정하는 단계로서, 상기 프락시 도메인은 상기 소스 도메인과 별개이고 상기 소스 도메인과 유사한 특성들을 갖는, 상기 프락시 도메인내 충분한 기록된 행위를 갖는지를 결정하는 단계; 및 상기 특정 유저가 상기 프락시 도메인내 충분한 기록된 행위를 갖는 것으로 결정한 것에 응답하여, 상기 모델을 이용하여 상기 프락시 도메인내 상기 충분히 기록된 행위에 기초하여 상기 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성하는 단계로서, 상기 특정 유저에 대한 상기 개인화된 예측은 상기 특정 유저가 상기 타겟 도메인을 액세스하면서 활동을 수행하는 것에 응답하여 생성되는, 상기 개인화된 예측을 생성하는 단계의 동작들을 하게 하는 상기 명령들을 실행시키도록 구성된 프로세서를 포함한다.
구현예들은 독자적으로 또는 서로 결합하여 이하의 특징들중 하나이상을 포함할 수 있다. 상기 방법은 유저들 대 속성들을 매핑시키는 제 1 암호화된 데이터 저장소를 액세스하는 단계, 상기 유저들 대 제품들을 매핑시키는 제 2 암호화된 데이터 저장소를 액세스하는 단계,를 포함할 수 있다. 상기 제품들은 비디오, 아이템, 검색 쿼리 또는 제안된 활동 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.상기 모델을 생성하는 단계는 오프라인에서 수행될 수 있다. 상기 방법은 상기 타겟 도메인내 활동을 감지하는 것에 응답하여 상기 모델을 생성하는 것을 더 포함할 수 있다. 상기 방법은 다수의 도메인들내 행위들로부터의 데이터를 포함하는 암호화된 테이블들에 기초하여 상기 매칭 속성들의 셋을 갖는 상기 유저들을 결정하는 단계를 또한 포함할 수 있다.
이 측면의 다른 구현예들은 컴퓨터 저장 디바이스들상에 인코딩된 방법들의 액션들을 수행하도록 구성된 대응하는 시스템들, 장치, 및 컴퓨터 프로그램들을 포함한다.
본 출원에서 설명된 내용의 하나 이상의 구현예들은 하나 이상의 이하의 장점들을 제공할 수 있다. 상기 개인화된 컨텐츠는 상기 유저의 관심사들을 반영한다. 상기 시스템은 상기 시스템이 온라인 행위 및 관심사들의 상세한 이력이 없는 동안 임의의 제품으로, 하지만 해당 유저들에 대한 상세한 정보(및 예를 들어, 유저들이 이런 정보의 사용을 동의한 경우에)가 존재하는 경우에 다른 제품으로 유저들에 최적화되고 유용한 경험을 제공한다.
하나 이상의 구현들의 세부사항들은 첨부한 도면들 및 이하의 설명에 제시된다. 다른 특징들은 설명 및 도면들로부터, 및 청구항들로부터 명백해질 것이다.
도 1은 예제 시스템을 예시한다.
도 2 는 개인화된 컨텐츠를 생성하기 위해서 사용될 수 있는 예제 시스템이다.
도 3 은 예제 유저 인터페이스이다.
도 4 는 개인화된 예측들을 생성하는 예제 방법을 예시하는 플로우 차트이다.
도 5는 개인화된 예측들을 생성하는 예제 방법을 예시하는 흐름도이다.
도 6 은 본 출원에 설명된 기술들과 사용될 수 있는 포괄적인 컴퓨터 디바이스의 예이다.
도 7 은 본 출원에 설명된 기술들과 사용될 수 있는 포괄적인 컴퓨터 디바이스의 예이다.
다양한 도면들에서의 같은 도면 부호들은 같은 요소들을 나타낸다.
도 1은 예제 검색 시스템(102)을 예시한다. 검색 시스템 (102)은 예를 들어, 네트워크를 통하여 통신하는 하나 이상의 컴퓨터들상에서 구현될 수 있다. 시스템은 클라이언트 디바이스 (106)로부터 쿼리들 (104)을 수신하고 조회된 컨텐츠로부터의 발췌물(extract)들을 포함하는 요약된 컨텐츠를 갖는 결과(108)들을 생성한다. 각각의 쿼리 (104)는 전자 통신 예컨대 이메일, 포스트, 문자 메시지, 등이다. 쿼리 (104)는 예를 들어, 텍스트 형태로 또는 다른 형태들로, 예를 들어, 오디오 형태로 또는 이미지 형태로 될 수 있다. 일부 구현예들에서, 쿼리 (104)는 암시적일 수 있고 유저의 동의로 유저에 대하여 수집된 정보에 기초될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 유저의 식별자, 유저 콘텍스트(context) 예컨대 지리적 위치 뿐만 아니라 다른 유저 데이터, 또는 유저에 의한 명백한 쿼리에 기초하여 추천항목들을 만들 수 있다.
검색 시스템 (102) 및 클라이언트 디바이스 (106)는 네트워크, 예를 들어, 인트라넷 또는 인터넷를 통하여 통신할 수 있다. 검색 시스템 (102) 및 클라이언트 디바이스 (106)가 두개의 별개의 디바이스들로 도시되지만, 일부 구현예들에서, 검색 시스템 (102) 및 클라이언트 디바이스 (106)는 동일 디바이스일 수 있다.
검색 시스템 (102)은 인덱싱 엔진(indexing engine) (110) 및 랭킹 엔진(ranking engine) (112)를 포함한다. 인덱싱 엔진 (110)은 검색 시스템 (102)에 의한 사용을 위해 인덱스 (114)를 유지한다. 인덱싱 엔진 (110)은 문서들(document)을 프로세스하고 예를 들어, 통상의 또는 다른 인덱싱 기술들을 이용하여 인덱스 (114)내 인덱스 엔트리들을 업데이트한다.
일부 구현예들에서, 검색 시스템 (102)은 유저 관심사 데이터 저장소 (120)를 유지할 수 있다. 이런 데이터의 사용에 대한 유저 동의가 있는 경우에, 유저 관심사 데이터 저장소 (120)는 하나 이상의 엔티티들 ("엔티티(entity)"는 사람, 장소, 물건, 또는 개념일 수 있다), 웹사이트들, 텍스트, 검색 쿼리들, 아이템 구매 레코드들, 시청된 비디오들, 재생된 음악, 인구통계특성 데이터, 또는 검색 시스템 (102)에 의해 사용될 수 있는 다른 유저 관심 정보를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 유저 관심사 데이터 저장소 (120)는 이런 데이터 사용에 대한 유저의 동의가 있는 경우에 유저에 의해, 빈도(frequency)에 의해, 위치에 의해, 및 날짜 또는 시간에 의해 검색 쿼리들을 분류할 수 있다. 일부 구현예들에서, 유저 관심사 데이터 저장소 (120)는 인덱스 (114)의 일부로 포함될 수 있다. 일부 구현예들에서, 유저 관심사 데이터 저장소 (120)는 원격 서버에 저장될 수 있다.
랭킹엔진 (112)은 예를 들어, 통상의 또는 다른 정보 검색 기술들을 이용하여 쿼리 (104)에 응답한 문서들을 식별하기 위해 인덱스 (114)를 사용할 수 있다. 랭킹엔진 (112)은 예를 들어, 하나 이상의 랭킹신호들를 이용하여 쿼리들에 응답한 문서들에 대한 스코어들을 계산한다. 각각의 신호는 문서 그 자체에 대한 정보 또는 문서와 메시지 사이의 관계를 제공한다. 하나의 예제 신호는 문서의 전체 품질의 측정값이다. 다른 예제 신호는 문서내에서 출현한 해당 쿼리의 용어(terms) 의 횟수의 측정값이다. 도면들 2-4에 대하여 이하에서 더 상세하게 설명되는 소스 도메인내 행위에 기초하여 개인화된 컨텐츠의 측정들과 같은 다른 신호들이 또한 사용될 수 있다. 랭킹엔진 (112)은 응답 문서들 또는 스코어들를 이용하여 문서들의 부분들을 랭크(rank)한다.
검색 시스템 (102)은 결과들 (108)을 생성하기 위해서 랭킹엔진 (112)에 의해 스코어되고 식별된 문서들을 사용한다. 결과들 (108)은 쿼리 (104)에 응답한 문서들에 대응하는 결과들을 포함한다. 예를 들어, 결과는 쿼리에 응답한 문서로부터 컨텐츠의 요약 및 문서에 대한 링크, 문서의 제목을 포함할 수 있다. 결과들 (108)의 다른 예들은 쿼리에 응답한 정보의 요약을 포함한다. 요약(summary)은 쿼리에 응답한 문서들로부터 또는 다른 소스들로부터 생성될 수 있다. 결과들 (108)의 또 다른 예제들은 이하에서 더 상세하게 설명될 개인화된 컨텐츠 예컨대 제안된 링크들, 비디오들, 음악, 또는 제품들을 포함한다.
본 출원에서 언급된 "제품(product)"은 비디오, 웹 애플리케이션, 독립형 애플리케이션, 웹사이트, 게임, 또는 임의의 온라인 활동을 포함할 수 있다. 본 출원에서 언급된 "속성(attribute)"은 예들로서, 클러스터(cluster)(즉, 유저들의 그룹), 엔티티, 또는 인구통계특성 정보를 포함할 수 있다.
본 출원에서 설명된 "도메인(domain)"은 유저가 특정한 시스템 예컨대 웹사이트내 또는 온라인 애플리케이션 예컨대 웹 애플리케이션내에서 상호 작용할 수 있는 일련의 액션들(actions), 활동들, 또는 데이터일 수 있다. 도메인내 활동 또는 행위는 유저들이 활동들 또는 행위들와 관련된 데이터의 사용을 동의한 경우들에 있어서 예를 들어, 검색 쿼리들, 요청들, 비디오 검색들 또는 재생들, 음악 검색들 또는 재생들, 온라인 제품 구매들 (예를 들어, 책들, 의류, 노래들, 비디오들, 또는 다른 아이템들의), 메일링 리스트 가입들(subscriptions), 등을 포함할 수 있다.
소스 도메인은 웹사이트일 수 있고 소스 도메인내 활동은 웹 검색 행위를 포함할 수 있다. 타겟 도메인은 다른 웹사이트일 수 있고, 시스템은 제안된 영화들 또는 음악을 타겟 도메인의 유저에게 제공할 수 있다. 간략화된 예로서, 유저는 타겟 도메인에 "해변 휴가들(beach vacations)"을 쿼리(104)에 입력할 수 있다. 검색 시스템 (102)은 쿼리 (104)를 입력한 유저가 타겟 도메인의 새로운 또는 미식별된 유저인지를 결정할 수 있다(예를 들어, 유저가 타겟 도메인에 로그-인 되지 않고 유저는 타겟 도메인내 이전에 기록된 행위들이 없다는, 등.). 시스템은 또한 유저가 소스 도메인내에서 일부 행위를 하였는지를, 예를 들어 도면들 2-5에 대하여 이하에서 보다 상세하게 설명될 다양한 데이터 저장소들을 검색함으로써 결정할 수 있다.
도 2에 대하여 이하에서 보다 상세하게 설명되는 모델을 이용하여, 검색 시스템 (102)은 예를 들어 "속성 x를 가지는 유저들은 인-프로덕트(in-product) 아이템 y를 좋아하는 경향이 있다" 는 형태로 추천항목들을 만들 수 있다.예를 들어, "클러스터 XYZ 내 유저들은 기술 가제트(gadget)들에 대한 비디오들을 좋아하는 경향이 있다" 또는 "엔티티 ABC에 관심이 있는 유저들은 채식주의자 요리책들을 좋아하는 경향이 있다". 상기의 두개의 예제 속성들 (즉, 관심사 클러스터들 및 엔티티들)은 유저 관심사 데이터 저장소 (120)에 (유저의 동의와 함께) 저장될 수 있고, 이는 다수의 도메인들에 걸쳐 유저 활동의 요약을 수용할 수 있다.
일부 구현예들에서, 시스템은 타겟 도메인에 새로운 유저가 소스 도메인에 기록된 행위가 없고, 프락시 도메인으로부터 (즉, 소스 도메인과 유사한 특성들을 갖는 도메인) 이용가능한 충분한 활동을 가지는 지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프락시 도메인은 유저가 유저 계정에 로그 인 되어 있지 않은 경우 타겟 도메인의 버전인 웹사이트일 수 있다. 시스템은 프락시 도메인내 유저의 이전 행위에 기초하여 개인화된 예측들을 만들 수 있다. 예를 들어, 사용가능한 웹 이력을 가지고 있는 유저들이 이런 데이터의 사용을 유저들이 동의하는 경우에, 시스템은 어떻게 웹 페이지 방문들이 비디오 검색들 또는 재생들, 음악 검색들 또는 재생들, 책 구매들, 구매된 제품들, 등을 예측하는지의 모델을 세울수 있다. 브라우징 이력이 알려진 로그 아웃된 유저에 대하여 (예를 들어, 쿠키를 이용하여, 유저가 이런 데이터의 사용을 동의한 경우에), 모델을 이용하여 방문된 페이지들에 기초하여 추천항목들을 만들어서 시스템은 프락시 도메인내 로그 아웃된 브라우징 이력을 마치 그것이 타겟 도메인내 웹 이력에 로그인된 것처럼 처리할 수 있다. 다양한 구현예들에서, 다수의 소스 도메인들 또는 프락시 도메인들이 하나 이상의 타겟 도메인들에 대하여 사용될 수 있다.
시스템은 쿼리 (104)에 기초하여 유저에게 관련된 및 개인화된 결과들 (108)을 제공하기 위해서도 2에 대하여 이하에서 보다 상세하게 설명되는 모델을 활용할 수 있다. 시스템은 따라서 다른 (예를 들어, 로그 인된, 식별된) 유저들에 대한 유사한 정보에 기초하여 유사한 유저 유형들을 식별함으로써 유저에게 최적화된 경험(customized experience)를 제공한다. 검색 시스템 (102)에 의해 생성된 결과들 (108)의 다른 예들이 도면들 2-5에 대하여 이하에서 보다 상세하게 설명된다.
도 2 는 개인화된 컨텐츠를 생성하기 위해서 사용될 수 있는 예제 시스템이다. 시스템 (200)은 소스 도메인 데이터 저장소 (210), 타겟 도메인 데이터 저장소 (220), 및 프락시 도메인 데이터 저장소 (240)를 포함한다. 도 2 에 도시된 바와 같이, 소스 도메인 데이터 저장소 (210)는 하나 이상의 테이블들 (암호화될 수 있는), 테이블 (212) 및 테이블 (214)을 포함할 수 있다. 시스템 (200)에 도시된 예제에서, 테이블 (212)은 유저들 대 속성들의 매핑을 포함한다. 예를 들어, 테이블 (212)에 도시된 바와 같이, 유저 U1는 속성들 A1 및 A2에 매핑되고, 유저 U2는 속성들 A1 및 A3에 매핑되고, 및 유저 U3는 속성들 A4 및 A5에 매핑된다.
테이블 (214)은 유저들 대 제품들(product)의 매핑을 포함한다. 예를 들어, 테이블 (214)에 도시된 바와 같이, 유저 U1는 제품들 P1 및 P2에 매핑되고, 유저 U2는 제품들 P1 및 P4에 매핑되고, 및 유저 U3는 제품들 P3 및 P4에 매핑된다. 제품들은 지난주에 시청된 비디오들 또는 지난달에 구매된 제품들과 같은 미리 결정된 시간 기간내 최근 활동으로부터 얻을 수 있다. 일부 구현예들에서, 다수의 제품들을 갖는 유저는 테이블 (214)내 다수의 로우(row)를 가질 수 있다. 다양한 구현예들에서, 제품들은 제안된 활동을, 예컨대 유저의 지리적 위치에 기초하여 방문하는 제안된 식당들 또는 가게들, 또는 예약한 제안된 비행, 호텔, 또는 예약처를 포함할 수 있다.
테이블 (212) 및 테이블 (214)은 데이터 저장소 예컨대 소스 도메인 데이터 저장소 (210)로부터 판독될 수 있다.
시스템 (200)은 예를 들어 검색 시스템 (102)를 이용하여, 적어도 소스 도메인 데이터 저장소 (210)로부터의 데이터를 이용하여 (예를 들어, 테이블들 (212) 및 (214)) 서브셋의 제품들 (216)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 각각의 속성에 대하여 상위 스코어 제품들의 셋을 포함하는 서브셋의 제품들 (216)을 생성하기 위해 테이블 (212) 및 테이블 (214) (예를 들어, 조인(join) 절차를 이용하여)을 조합할 수 있다. 조인은 그것이 스코어를 가질 수 있기 전에 속성을 갖는 많은 유저들에 대하여 및 속성과 관련된 많은 아이템들에 대하여 최소의 임계값들을 보장함으로써 프라이버시 누설들(privacy leaks)을 방지하도록 디자인될 수 있다. 예를 들어, 일 구현예에서, 시스템은 먼저 테이블들을 조인할 수 있다. 시스템은 얼마나 많은 유저들이 각각의 속성을 가지고 있는지, 얼마나 많은 유저들이 각각의 제품들을 가지고 있는지, 및 소정의 속성을 갖는 얼마나 많은 유저들이 소정의 제품을 가지고 있는지를 카운트할 수 있다. 시스템은 클러스터내 (즉, 유저들의 그룹) 유저들의 최소 수보다 더 적은 수에 적용가능한 속성들을 필터링 (예를 들어, 제거)할 수 있다. 남은 속성들에 대하여, 최소 수보다 더 적은 수임이 분명한 아이템들은 폐기된다. 시스템은 각각의 속성에 대하여 남은 아이템들을 스코어링할 수 있다. 시스템은 아이템들을 기록하고 (예를 들어, 속성당 하나의 아이템) 각각의 속성에 대한 미리 결정된 수 (예를 들어, 200) 의 상위 스코어 아이템들을 순위화할 수 있다.
시스템은 특정 유저가 어느 속성들을 갖는지의 베이시스(basis)에 근거하여 특정 유저에 대한 일련의 추천항목들을 생성하기 위해 서브셋의 제품들 (216)을 사용할 수 있다. 이런 추천항목은 예를 들어 유저가 타겟 도메인을 액세스할 때 동적으로 생성될 수 있다. 일부 구현예들에서, 추천항목들은 오프라인에서 생성될 수 있다.
추천항목들을 생성하기 위해서, 시스템은 제품의 서브셋(216) 들로부터의 데이터를 이용하여 그리고 타겟 도메인 데이터 저장소(220)로부터의 정보를 이용하여 모델 (222)을 생성할 수 있다. 시스템은 각각의 속성에 대한 상위 스코어 제품들의 셋을 생성하기 위해 테이블 (214) (유저들 대 제품들을 매핑시키는, 예를 들어 특정 클라이언트의 id 스페이스로, 예, 비디오들)과 테이블 (212) (유저들 대 속성들을 매핑시키는 테이블)을 결합할 수 있다.
일부 구현예들에서, 유저가 동일한 제품들을 갖는 다수의 속성들을 가지면, 스코어를 할당하는 방법들이 상이할 수 있다. 한가지 방법은 이하에서 보다 상세하게 설명될 것처럼 모든 속성들 중에서 최대값 스코어를 선택하는 것이다. 다른 옵션은 제품의 스코어들을 취하는 것이다. 시스템은 각각의 유저에 대하여 (예를 들어, 유저 식별자에 기초하여) 상위 스코어 아이템들 (유저의 속성들의 전부에 걸쳐서)을 선택할 수 있다. 생성된 테이블은 그런다음에 임의의 서비스중인 인프라스트럭처내에 로드(load)될 수 있다.
시스템은 유저에 대한 개인화된 예측 (230)을 생성하기 위해서 모델 (222)을 사용할 수 있다. 시스템은 일부 구현예들에서, 특정 유저에 대한 일련의 후보들을 사전-산출하기 위해서 (예를 들어, 타겟 도메인내 예컨대 비디오 웹사이트 홈페이지) 개인화된 예측 (230)을 오프라인에서 생성할 수 있다. 일부 구현예들에서, 시스템은 예를 들어, 타겟 도메인 예컨대 온라인 애플리케이션 저장소내 쿼리에 응답하여 동적으로 개인화된 예측 (230)을 생성할 수 있다.
일부 구현예들에서, 시스템은 특정 유저가 타겟 도메인내 새로운 유저 - 소스 도메인내 기록된 행위를 가지지 않는 - 인지를 결정할 수 있다 (즉, 소스 도메인 데이터 저장소(210)를 이용하여). 이런 경우에, 시스템은 특정 유저가 예를 들어 프락시 도메인 데이터 저장소 (240)를 이용하여 프락시 도메인 (소스 도메인에 대한 유사한 특성들을 갖는 도메인)내 임의의 (또는 충분한) 기록된 행위를 가지는 지를 결정할 수 있다. 시스템은 예를 들어, 프락시 도메인 데이터 저장소 (240)를 이용하여 프락시 도메인내 유저의 행위로부터의 데이터에 기초하여 개인화된 예측 (230)을 만들 수 있다. 일부 구현예들에서, 시스템은 개인화된 예측을 만들기 위해서 프락시 도메인 데이터 저장소 (240)로부터의 데이터와 함께 모델 (222)을 또한 활용할 수 있다.
일부 구현예들에서, 유저들이 이런 데이터의 사용을 동의하는 경우들에서, 시스템은 (예를 들어, 시스템 (200)) 유저들을 클러스터들에 할당하는 것을 포함하여 유저 관심사들의 요약 및 속성들을 저장한다. 유저 관심사들은 다양한 요인들, 예컨대 검색 활동, 비디오 시청 활동, 유저에 의해 제공된 엔티티들, 또는 유저의 동의로 획득된 다른 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 유저들은 단일 모델-인스턴스(instance)내에 하나 초과의 클러스터-id를 할당받을 수 있다. 일부 구현예들에서, 시스템 미리 결정된 시간의 양 (예를 들어, 일년) 후에 모델-인스턴스로부터 수용 클러스터들 할당들을 폐기한다. 시스템은 미리 결정된 전체 수의 클러스터들에 대한 유저들의 할당들을 주기적으로 산출할 수 있다.
유사한 유저들은 유사한 컨텐츠를 선호할 수 있기 때문에, 시스템은 비디오 재생 이력과 관련하여 Ben을 좋아하는 유저들은 일부 아티스트들에 의한 음악을 사는 경향이 있다고 결정할 수 있고, 그래서 시스템은 Ben의 온라인 웹 스토어 홈 스크린상에서 아티스트(artist)들을 추천할 수 있다.
이하는 유저 클러스터들로부터 도출된 추천항목들의 예시 구현예들을 포함한다. 이 예에서, "속성(attribute)"은 자동으로 추론되는(inferred) 클러스터이다. 소정의 도메인에 대하여, 시스템은 유저를 하나 이상의 클러스터들에 할당할 수 있다. 그렇게 하기 위해서, 시스템은 유저 이력들로부터 도출된 일부 특징 스페이스내에서 k-평균(means) 클러스터링 또는 임의의 다른 자율(unsupervised) 클러스터링 알고리즘을 사용할 수 있고, 클러스터는 인구통계특성들 등으로부터 추론될 수 있다. 비가중 경우(unweighted case)에 있어서, 각각의 소스 도메인 s 에 대하여 함수 fs 는 유저들 u 를 일련의 도메인-특정 클러스터 식별자들 Cs 로부터 도출된 클러스터 식별자들 c에 매핑시킨다
Figure 112019022611163-pct00001
만약 소스 도메인이 유저 u에 대하여 알지 못하면, 그러면 결과 셋(resulting set)은 비어 있을 수 있다:
Figure 112019022611163-pct00002
.
모델링을 위해 일련의 결과들 x∈ Xt을 갖는 일부 타겟 도메인 t 에 대하여, 함수 g는 유저들을 해당 유저와 관련된 결과들의 셋에 매핑시킨다. 이들 결과들 Xt은 (유저가 이런 데이터의 사용을 동의한 경우들에서) 웹사이트상에서의 비디오 시청들, 온라인 디지털 상품 스토어에서 구매된 노래들, 또는 심지어 유저에 의해 명백하게 제공된 관심사들일 수 있다.
Figure 112019022611163-pct00003
만약 유저가 타겟 도메인내 이력을 가지지 않으면, gt(u)는 비어 있을 수 있다.
시스템은 클러스터 c 내 일반 유저(generic user)가 아이템 x 를 가질 가능성(likelihood)을 추정할 수 있다. 형식적으로(formally), 이것은 파라미터들 {α(neg),α(pos)}로 사전에 비대칭 베타로부터 도출된 베르누이(Bernoulli) 랜덤 변수 Oc,x∈ {0,1}로 표현된다. 시스템은 MAP 추정을 통하여 Oc,x =1일 가능성을 경험적으로 추정할 수 있다:
Figure 112015060992781-pct00004
이 추정은 결과 x를 갖는 것으로 관찰된 클러스터 c내 유저들의 의사-카운트로 평활된(pseudocount-smoothed) 비율이다. 의사-카운트 평활화 파라미터들 α은 결과 x를 갖는 클러스터 c내 관측된 α(pos)(디폴트=1) 유저들 및 그 결과 x가 없는 α(neg)(디폴트=50)을 갖는 것과 동일하다. 평활화(smoothing)는 매우 작은 클러스터들의 영향을 약화시킨다(줄인다).
일부 환경들에서, 예컨대 온라인 디지털 상품 스토어상에서의 음악으로, 가장 유명한 아이템들은 너무 인기가 있어서 그것들은 모든 클러스터들에 걸쳐 지배적일 수 있다. 결과적으로, 시스템은 각각의 클러스터에 대한 상위 추천항목들(recommendations)중에서 다이버시티(diversity)를 권장하기 위해 매우 인기있는 추천항목들을 감소(downweight)시킬 수 있다.
시스템은 소정의 유저 u에 대하여 아이템들을 추천할 수 있다. 시스템은 유저가 클러스터들 셋내 fs(u) 있다고 가정하여 유저가 Xt내 각각의 주어진 아이템을 갖는 것에 대하여 얼마나 가능성이 있는지를 결정한다. 이런 예에서, 소스 도메인내 클러스터에 할당되기 위해 유저는 소스 도메인내에 충분한 데이터를 가질 수 있다. 다른 경우들에서, 시스템은 프락시 도메인내 데이터에 기초하여 클러스터들을 할당할 수 있다. 만약 유저들이 해당 아이템을 갖는 경향이 있는 임의의 클러스터내에 유저가 있다면 유저가 주어진 아이템을 가질 가능성가 높을 수 있다. 예를 들어, 만약 유저가 골프 플레이어들 및 기타(guitar) 플레이어들의 클러스터내에 있다면, 시스템은 해당 클러스터 (골프 플레이어들 또는 기타 플레이어들)내 어떤 유저들의 유형중에서 인기있는 비디오들을 추천할 수 있다. 베르누이 랜덤 변수 hu,x∈{0,1}는 유저가 아이템을 가지는지 여부를 나타낼 수 있다. 아이템들은 가능성에 의해 순위화될 수 있다:
Figure 112019022611163-pct00005
대안 또는 추가의 구현예들에서, 시스템은 타겟 도메인 t내 모든 유저들 Ut에 걸쳐 각각의 결과의 발생을 카운트함으로써 소스 채널 s내 모든 클러스터 식별자들 Cs에 대한 Xt내 결과들에 대한 경험적 분포(empirical distribution)을 계산할 수 있다.
Figure 112015060992781-pct00006
벡터 oc ,:는 타겟 채널 t내 결과 x와 관련된 소스 채널 s의 클러스터 c내 유저들의 부분들을 부호화(encode)한다. 시스템은 슈도-카운트 값 α∈R+ 을 이들 카운트들에 추가할 수 있고, 그리고 결과를 지수 γ로 올린다. 이것은 결과들의 경험적 조인트 분포(joint distribution), P(x,c;α,γ)를 정의하고, 거기로부터 시스템은 결과들 P(x;α,γ)에 대하여 그리고 클러스터들 P(c;α,γ)에 대하여 한계 분포(marginal distirbution)들을 계산할 수 있다.
Figure 112015060992781-pct00007
Figure 112015060992781-pct00008
Figure 112015060992781-pct00009
온도 파라미터 γ는 엄청 인기있는 아이템들의 영향을 약화시켜서 결과 분포가 얼마나 피크되는지를 제어한다. 시스템은 결과들에 대하여 한계 분포내 결과내 최고 카운트 결과 대 최저 카운트 결과의 확률(probability)의 최대 비율 r (=100) 로 제한하기 위해 γ을 선택할 수 있다.
Figure 112015060992781-pct00010
0<γc<=1 이기 때문에 멱법(exponentiation)은 분포를 더 급등시키지는 않을 것이다.
마지막으로, 시스템은 적어도 두개의 방법들 중 하나로 그것의 클러스터에 대하여 각각의 결과를 스코어할 수 있다. 제 1 방법은 상당히 규모화된 값들을 주기 위해서 k=10,000를 선택하여 최대 우도 추정(maximum likelihood estimate)을 사용할 수 있다:
Figure 112015060992781-pct00011
스코어는 유저가 클러스터 c내에 있다고 가정하여 유저가 결과 x와 관련될 가능성이 얼마나 있는지를 나타낸다. 이 스코어는 설사 그것들이 클러스터내 과-표출되지 않는다 할지라도 가장 높은 스코어들을 얻는 경향이 있는 헤드-편향 -인기 아이템(head-biased-popular item)들인 경향이 있다. 결과적으로, 상위 스코어 아이템들은 클러스터의 특별히 "대표(representative)"로 항상 보이지 않는다.
제 2 방법에서, 시스템은 포인트유형 상호 정보(pointwise mutual information)을 사용한다:
Figure 112015060992781-pct00012
스코어는 (비트들로) 전체 결과 x와 클러스터 c내 유저들로부터 결과 x가 얼마나 거의 유사한지를 나타낸다. 이들 스코어들은 소정의 클러스터내 비균형적으로 나타낸 아이템들을 선호하는 경향이 있다. 결과적으로, 상위 스코어 아이템들은 설사 그것들의 아이템들이 클러스터내 특별히 인기가 없을지라도 클러스터에 대하여 얼마나 고유한지를 매우 잘 묘사하도록 하는 경향이 있을 수 있다.
도 3 은 예제 유저 인터페이스이다. 도 3 에 도시된 바와 같이, 시스템 예컨대 검색 시스템 (102)은 유저 인터페이스 (300)를 제공할 수 있다. 이 예에서, 특정 유저는 타겟 도메인의 검색 툴바(toolbar)내에 쿼리 (310)를 타이핑할 수 있다. 시스템은 링크 (320), 링크 (330), 및 링크 (340) 형태의 결과들로 응답할 수 있다. 링크 (320), 링크 (330), 및 링크 (340)는 각각 도 2에 대하여 상기에서 설명된 유저에 개인화된 예측, 예컨대 개인화된 예측 (230)일 수 있다.
일부 구현예들에서, 유저가 이런 데이터의 사용에 동의한 경우에 있어서, 검색 시스템 (102)은 발신자가 쿼리 (310)를 타이핑할 때 자동으로 개인화된 예측들을 생성한다. 다른 구현예들에서, 시스템은 개인화된 예측들을 오프라인에서 생성할 수 있고 심지어 유저가 해당 웹 페이지내 쿼리를 입력하지 않고 유저가 웹 페이지를 방문할 때, 유저에게 개인화된 예측들을 제공한다.
도 4 는 개인화된 예측들을 생성하는 예제 방법을 예시하는 플로우 차트이다. 편의를 위하여, 플로우 차트의 단계들은 단계들을 수행하는 시스템과 관련하여 설명된다. 시스템은 예를 들어, 도 1를 참고로 하여 상기에서 설명된 검색 시스템 (102), 도 2에 대하여 상기에서 설명된 시스템 (200), 또는 다른 시스템들일 수 있다.
도 4의 예에서, 시스템은 유저들 대 속성들을 매핑시키는 테이블을 저장한다 (410). 예를 들어, 시스템은 암호화된 테이블 예컨대 도 2 에 도시된 테이블 (212)을 저장할 수 있다. 테이블내 데이터는 유저 동의들로 지속적으로 업데이트될 수 있다. 일부 구현예들에서, 유저들은 소스 도메인 및 타겟 도메인 둘 모두에서 활동을 갖는 유저들을 포함할 수 있다(412). 일부 구현예들에서, 속성들은 인구통계특성들, 제품들, 또는 엔티티들을 포함한다 (414).
시스템은 유저들 대 소스 도메인과 관련된 제품들을 매핑시키는 제 2 테이블을 저장한다(420). 예를 들어, 시스템은 암호화된 테이블 예컨대 도 2 에 도시된 테이블 (214)을 저장할 수 있다. 시스템은 예를 들어, 테이블들을 이용하여 각각의 속성들에 대한 상위 스코어 제품들의 셋을 결정한다 (430). 시스템은 타겟 도메인내 활동을 예견하는 모델을 생성한다(440). 예를 들어, 시스템은 도 2 에 도시된 모델 (222)을 생성한다. 일부 구현예들에서, 시스템은 예를 들어 특정 유저에 대하여 비디오 웹사이트의 일련의 후보들을 사전-산출하기 위해 모델을 오프라인에서 생성할 수 있다 (442). 일부 구현예들에서, 시스템은 타겟 도메인내 활동을 감지하는 것에 응답하여 모델을 생성할 수 있다(444). 시스템은 타겟 도메인내 새로운 유저에 의한 활동을 감지한다 (450). 예를 들어, 시스템은 새로운 유저에 의해 방문된 웹 페이지 또는 주제에 대한 검색 쿼리를 수신한다. 시스템은 행위를 감지하는 것에 응답하여 모델에 기초하여 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성한다(460).
도 5는 개인화된 예측들을 생성하는 예제 방법을 예시하는 플로우 차트이다. 편의를 위하여, 플로우 차트의 단계들은 단계들을 수행하는 시스템과 관련하여 설명된다. 시스템은 예를 들어, 도 1를 참고로 하여 상기에서 설명된 검색 시스템 (102), 도 2에 대하여 상기에서 설명된 시스템 (200), 또는 다른 시스템들일 수 있다.
도 5의 예에서, 시스템은 소스 도메인내 유저 행위에 대한 정보를 수집한다(510). 시스템은 타겟 도메인내 유저 행위에 대한 정보를 수집한다(520). 시스템은 소스 도메인 및 타겟 도메인 둘 모두에서 활동하는 유저들을 감지한다(530). 시스템은 타겟 도메인내 행위와 소스 도메인내 행위의 관계 모델을 생성한다 (540). 시스템은 타겟 도메인내 유저에 의한 활동을 감지한다 (550). 시스템은 유저가 소스 도메인내 행위를 가지는 지를 결정한다 (552). 만약 유저가 소스 도메인내 행위를 가지면 ((552), 예), 시스템은 모델에 기초하여 새로운 유저에 대한 개인화된 예측을 생성하고 (554), 그리고 타겟 도메인내 활동을 수행하는 유저에 응답하여 유저에 대한 개인화된 예측을 제공한다 (570). 예를 들어, 시스템은 유저의 관심을 끌 수 있는 개인화된 링크들, 제안된 비디오들 또는 의류, 또는 특정 광고들을 제공할 수 있다.
만약 유저가 소스 도메인내 행위가 없다면 ((552), 아니오), 시스템은 유저가 프락시 도메인내 행위를 가지는지를 결정한다 (560). 만약 유저가 프락시 도메인내 충분한 기록된 행위를 가지지 않는다면 ((560), 아니오), 프로세스는 종료될 수 있다. 만약 유저가 프락시 도메인내 행위를 가지면 ((560), 예), 시스템은 프락시 도메인내 행위에 기초하여 유저에 대한 개인화된 예측을 생성한다 (562). 일부 구현예들에서, 시스템은 모델을 이용하여 또는 다른 데이터를 이용하여 개인화된 예측을 또한 생성할 수 있다. 시스템은 타겟 도메인내 활동을 수행하는 유저에 응답하여 유저에 대한 개인화된 예측을 제공할 수 있다(570).
도 6은 본 출원에 설명된 기술들과 함께 사용될 수 있고, 도 1의 검색 시스템(102)일 수 있는 범용 컴퓨터 디바이스(600)의 일 예를 도시한다. 컴퓨팅 디바이스(600)는 랩탑들, 데스크탑들, 워크스테이션들, 개인용 디지털 보조기들, 셀룰러 전화기들, 스마트 폰들, 태블릿들, 서버들 및 착용 디바이스들을 포함하는 다른 컴퓨팅 디바이스들과 같은, 다양한 컴퓨팅 디바이스들의 예시 형태들을 나타내도록 의도된다. 본 출원에 도시된 구성요소들, 그것들의 연결들 및 관계들, 및 그것들의 기능들은 단지 예시적인 것으로 의도되며 본 문서에 설명되고 또는 주장된 구현예들을 제한하도록 의도되지 않뉘다.
컴퓨팅 디바이스 (600)는 프로세서 (602), 메모리 (604), 스토리지 디바이스 (606), 및 인터페이스 (608)를 통하여 연결된 확장 포트들 (610)을 포함한다. 일부 구현예들에서, 컴퓨팅 디바이스 (600)는 인터페이스 (608)를 통하여 연결된 다른 컴포넌트들 중에서도 트랜시버 (646), 통신 인터페이스 (644), 및 GPS (글로벌 측위 시스템) 수신기 모듈 (648)을 포함할 수 있다. 디바이스(600)는 필요한 경우 디지털 신호 프로세싱 회로를 포함할 수 있는, 통신 인터페이스(644)를 통해 무선으로 통신할 수 있다. 구성요소들(602, 604, 606, 608, 610, 640, 644, 646, 및 648)의 각각은 공통 마더보드 상에 또는 적절한 다른 방식들로 장착될 수 있다.
프로세서(602)는 디스플레이(616)와 같은, 외부 입력/출력 디바이스 상에서의 GUI를 위한 그래픽 정보를 디스플레이하기 위해 메모리(604)에 또는 저장 디바이스(606) 상에 저장된 지시들을 포함한, 컴퓨팅 디바이스(600) 내에서의 실행을 위한 지시들을 프로세싱할 수 있다. 디스플레이 (616)는 모니터 또는 플랫 터치스크린 디스플레이일 수 있다. 일부 구현들에서, 다수의 프로세서들 또는 다수의 버스들이 다수의 메모리들 및 유형들의 메모리와 함께, 적절하게 사용될 수 있다. 또한, 다수의 컴퓨팅 디바이스들(600)이 연결될 수 있으며, 각각의 디바이스는 필요한 동작들의 부분들을 제공한다(예로서, 서버 뱅크, 블레이드 서버들의 그룹, 또는 다중-프로세서 시스템으로서).
메모리(604)가 컴퓨팅 디바이스(600) 내에 정보를 저장한다. 일 구현에서, 메모리(604)는 휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들이다. 다른 구현에서, 메모리(604)는 비-휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들이다. 메모리(604)는 또한 자기 또는 광 디스크와 같은, 또 다른 형태의 컴퓨터-판독 가능한 매체일 수 있다. 일부 구현예들에서, 메모리 (604)는 확장 인터페이스를 통하여 제공된 확장 메모리를 포함할 수 있다.
저장 디바이스(606)는 컴퓨팅 디바이스(600)를 위한 대량 저장을 제공할 수 있다. 일 구현에서, 저장 디바이스(606)는 플로피 디스크 디바이스, 하드 디스크 디바이스, 광 디스크 디바이스, 또는 테이프 디바이스, 플래시 메모리 또는 다른 유사한 고체 상태 메모리 디바이스, 또는 저장 영역 네트워크 또는 다른 구성들에서의 디바이스들을 포함한, 디바이스들의 어레이와 같은, 컴퓨터-판독 가능한 매체일 수 있거나 또는 이를 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독가능한 매체로 유형으로 구체화될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 또한, 실행될 때, 상기 설명된 것들과 같은, 하나 이상의 방법들을 수행하는 지시들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 또는 기계 판독 가능한 매체는 메모리(604), 저장 디바이스(606), 프로세서(602) 상의 메모리와 같은 저장 디바이스이다.
인터페이스(608)는 컴퓨팅 디바이스(600)를 위한 대역폭-집중 동작들을 관리하는 고속 제어기 또는 저 대역폭-집중 동작들을 관리하는 저속 제어기 또는 이런 제어기들의 조합일 수 있다. 다른 디바이스들과 디바이스(600)의 근거리 통신을 가능하게 하기 위해 외부 인터페이스(640)가 제공할 수 있다. 일부 구현예들에서, 제어기 (608)는 저장 디바이스 (606) 및 확장 포트 (614)에 결합될 수 있다. 다양한 통신 포트들(예로서, USB, 블루투스, 이더넷, 무선 이더넷)을 포함할 수 있는 확장 포트가 키보드, 포인팅 디바이스, 스캐너, 또는 스위치 또는 라우터와 같은 네트워킹 디바이스와 같은, 하나 이상의 입력/출력 디바이스들에, 예로서 네트워크 어댑터를 통해 결합될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(600)는 본 도면에 도시된 바와 같은 다수의 상이한 형태들로 구현될 수 있다. 예를 들면, 그것은 표준 서버(630)로서, 또는 이러한 서버들의 그룹에서 다수 회 구현될 수 있다. 이것은 또한 랙 서버 시스템의 일부로서 구현될 수도 있다. 또한, 이것은 랩탑 컴퓨터(622) 또는 스마트 폰(636)와 같은 개인용 컴퓨터로 구현될 수도 있다. 전체 시스템은 서로와 통신하는 다수의 컴퓨팅 디바이스(600)로 이루어질 수 있다. 다른 구성들이 가능하다.
도 7은 본 출원에 설명된 기술들과 함께 사용될 수 있고, 도 1의 검색 시스템(102)일 수 있는 범용 컴퓨터 디바이스(700)의 일 예를 도시한다. 컴퓨팅 디바이스 (700)는 서버들, 블레이드 서버들, 데이터센터들, 메인프레임들, 및 다른 큰-규모의 컴퓨팅 디바이스들과 같은 다양한 예시 형태들의 큰-규모의 데이터 프로세싱 디바이스들을 나타내도록 의도된다. 컴퓨팅 디바이스 (700)는 다수의 프로세서들을 갖는, 어쩌면 하나 이상의 통신 네트워크들에 의해 상호연결된 네트워크 부착된 저장 노드들을 포함하는 분산 시스템일 수 있다. 본 출원에 도시된 구성요소들, 그것들의 연결들 및 관계들, 및 그것들의 기능들은 단지 예제들인 것으로 의도되며 본 문서에 설명되고 또는 주장된 구현예들을 제한하도록 의도되지 않는다.
분산 컴퓨팅 시스템 (700)은 임의 개수의 컴퓨팅 디바이스들 (780)을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들 (780)은 로컬 또는 와이드-영역 네트워크, 전용 광 링크들, 모뎀들, 브리지들, 라우터들, 스위치들, 유선 또는 무선 네트워크들, 등상에서 통신하는 서버 또는 랙 서버들, 메인프레임들, 등을 포함할 수 있다.
일부 구현예들에서, 각각의 컴퓨팅 디바이스는 다수의 랙들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스 (780a)는 다수의 랙들(758a) - (758n)를 포함한다. 각각의 랙은 하나 이상의 프로세서들, 예컨대 프로세서들 (752a)-(552n) 및 (762a)-(562n)를 포함할 수 있다. 프로세서들은 데이터 프로세서들, 네트워크 부착된 저장 디바이스들, 및 다른 컴퓨터 제어되는 디바이스들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 하나의 프로세서는 마스터 프로세서로서 동작할 수 있고 스케줄링 및 데이터 분배 태스크들을 제어할 수 있다. 프로세서들은 하나 이상의 랙 스위치들 (758)를 상호연결될 수 있고, 그리고 하나 이상의 랙들은 스위치 (778)를 통하여 연결될 수 있다. 스위치 (778)는 다수의 연결된 컴퓨팅 디바이스들 (700)간에 통신을 다룰 수 있다.
각각의 랙은 메모리, 예컨대 메모리 (754) 및 메모리 (764), 및 스토리지, 예컨대 (756) 및 (766)를 포함할 수 있다. 스토리지 (756) 및 (766)는 대량 스토리지(mass storage)를 제공할 수 있고 휘발성 또는 비-휘발성 스토리지, 예컨대 네트워크-부착 디스크들, 플로피 디스크들, 하드 디스크들, 광 디스크들, 테이프들, 플래시 메모리 또는 다른 유사한 고체 상태 메모리 디바이스들, 또는 스토리지 영역 네트워크 또는 다른 구성들내 디바이스들을 포함하는 디바이스들의 어레이를 포함할 수 있다. 스토리지 (756) 또는 (766)는 다수의 프로세서들, 다수의 랙들, 또는 다수의 컴퓨팅 디바이스들간에 공유될 수 있고 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능한 명령들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있다. 메모리 (754) 및 (764)는 예를 들어, 휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들, 비 휘발성 메모리 유닛 또는 유닛들, 또는 다른 형태들의 컴퓨터-판독가능한 매체들, 예컨대 자기 또는 광 디스크들, 플래시 메모리, 캐시, 랜덤 액세스 메모리 (RAM), 판독 전용 메모리 (ROM), 및 그것의 조합들을 포함할 수 있다. 메모리, 예컨대 메모리 (754)는 또한 프로세서들 (752a)-(552n)간에 공유될 수 있다. 인덱스(index)와 같은 데이터 구조들은 예를 들어, 스토리지 (756) 및 메모리 (754)에 걸쳐 저장될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스 (700)는 미도시된 다른 컴포넌트들 예컨대 제어기들, 버스들은, 입력/출력 디바이스들, 통신 모듈들 등을 포함할 수 있다.
전체 시스템, 예컨대 검색 시스템 (102)은 서로와 통신할 수 있는 다수의 컴퓨팅 디바이스들 (700)으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 디바이스 (780a)는 디바이스들 (780b, 780c, 및 780d)과 통신할 수 있고 이들은 총괄하여 검색 시스템 (102)로서 알려질 수 있다. 다른 예로서, 도 1 의 검색 시스템 (102)은 인덱싱 엔진 (110)로서의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들 (700), 검색 시스템 (102)로서의 개별 컴퓨팅 디바이스 (700), 및 인덱스 (114)로서의 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스들 (700)을 포함할 수 있다. 더욱이, 일부 컴퓨팅 디바이스들은 지리적으로 서로에 근접하여 위치될 수 있고, 및 다른것들은 지리적으로 멀리 위치될 수 있다. 시스템 (700)의 레이아웃은 단지 예시이고 시스템은 다른 레이아웃들 또는 구성들상에 취해질 수 있다.
다양한 구현들은 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스로부터 데이터 및 지시들을 수신하기 위해, 및 그것으로 데이터 및 지시들을 송신하기 위해 결합된, 특수 또는 일반 목적일 수 있는, 적어도 하나의 프로그램 가능한 프로세서를 포함한 프로그램 가능한 시스템상에서 실행 가능하거나 또는 해석 가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들에서의 구현을 포함할 수 있다.
이들 컴퓨터 프로그램들(또한 프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션들 또는 코드로서 알려진)은 프로그램 가능한 프로세서에 대한 기계 지시들을 포함하며, 고-레벨 절차 또는 객체-지향 프로그래밍 언어로, 또는 어셈블리/기계 언어로 구현될 수 있다. 본 출원에 사용된, 용어들 "기계-판독 가능한 매체" "컴퓨터-판독 가능한 매치"는 프로그램 가능한 프로세서에 기계 지시들 또는 데이터를 제공하기 위해 사용되는 임의의 비-휘발성 컴퓨터 프로그램 제품, 장치 또는 디바이스(예로서, 자기 디스크들, 광 디스크들, 메모리(판독 전용 메모리(RAM)를 포함하는), 프로그램 가능한 논리 디바이스들(PLD들))를 나타낸다.
여기에 설명된 시스템들 및 기술들은 백 엔드 구성요소 예를 들어, 데이터 서버를 포함하거나 또는 애플리케이션 서버와 같은 미들웨어 구성요소를 포함하거나, 또는 그래픽 사용자 인터페이스 또는 사용자가 본 출원에 설명된 시스템들 및 기술들의 구현예와 상호 작용할 수 있는 웹 브라우저를 가진 클라이언트 컴퓨터와 같은 프론트 엔드 구성요소를 포함하거나, 또는 이러한 백 엔드, 미들웨어, 또는 프론트 엔드 구성요소들의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템으로 구현될 수 있다. 시스템의 구성요소들은 통신 네트워크과 같은 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신에 의해 상호연결될 수 있다. 통신 네트워크들의 예들은 근거리 네트워크("LAN"), 광역 네트워크("WAN"), 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트들 및 서버들을 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로로부터 원격이며 통상적으로 통신 네트워크를 통해 상호 작용한다. 클라이언트 및 서버의 관계는 각각의 컴퓨터들 상에서 구동하며 서로에 대해 클라이언트-서버 관계를 가진 컴퓨터 프로그램들에 의해 발생한다.
다수의 구현예들이 설명되었다. 그럼에도 불구하고, 다양한 수정예들이 본 개시의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고 제공될 수 있다. 또한, 도면들에 묘사된 논리 흐름들은 바람직한 결과들을 달성하기 위해, 도시된 특정한 순서, 또는 순차적인 순서를 요구하지 않는다. 또한, 다른 단계들이 제공될 수 있거나, 또는 단계들이 설명된 흐름들로부터 제거될 수 있으며, 다른 구성요소들이 설명된 시스템들에 부가되거나 또는 그로부터 제거될 수 있다. 따라서, 다른 구현예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (28)

  1. 방법에 있어서,
    제1 유저들 각각의 소스 도메인에 대한 속성들 및 최고(top) 스코어 제품들을 찾기 위해 유저들을 소스 도메인과 관련된 제품들에 매핑하는 제2 테이블로 유저들을 속성들에 매핑하는 제1 테이블에 유저를 결합(joining)하는 단계와;
    소스 도메인에 대한 속성을 이용하여, 타겟 도메인에서의 활동들을 예측하는 모델을 생성하는 단계와, 상기 타겟 도메인은 소스 도메인과 별개이고, 상기 모델은 타겟 도메인에서의 활동을 갖는 것으로 또한 관찰된 상기 소스 도메인에 대한 속성을 갖는 제1 유저들의 비율의 추정을 사용하고;
    타겟 도메인에 액세스하는 특정 유저로부터의 행위를 감지하는 단계와;
    유저의 소스 도메인에 대한 속성을 결정하는 단계와; 그리고
    행위를 감지하는 것에 응답하여, 상기 모델 및 속성에 기초하여 상기 타겟 도메인에서 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모델은 상기 소스 도메인 및 상기 타겟 도메인 모두에서 기록된 활동을 갖는 유저들에 대한 정보로부터 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 특정 유저가 상기 타겟 도메인에서의 기록된 행위를 갖지 않는지 결정하는 단계와;
    상기 특정 유저가 상기 소스 도메인에서의 기록된 행위를 갖는지 결정하는 단계와;
    상기 소스 도메인에서의 상기 기록된 행위를 이용하여 개인화된 예측을 생성하는 단계와; 그리고
    상기 특정 유저에 대한 상기 개인화된 예측을 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제품들은 비디오, 구매 제품, 검색 쿼리, 또는 제안된 활동 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 유저들 각각의 소스 도메인에 대한 속성들 및 최고 스코어 제품들은 사전 결정된 시간내로 제한되는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 속성들은 인구통계특성(demographics), 클러스터 또는 관심 엔티티를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 모델을 생성하는 단계는 오프라인으로 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 도메인에서의 행위를 감지하는 것에 응답하여 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    특정 유저가 소스 도메인에서의 기록된 행위를 갖지 않는다고 결정하는 단계와;
    상기 특정 유저가 소스 도메인에서의 기록된 행위를 갖지 않는다는 결정에 응답하여, 상기 특정 유저가 소스 도메인과 관련된 속성에 유저를 할당하기 위해 프락시(proxy) 도메인에서의 기록된 행위를 갖는지 결정하는 단계와, 상기 프락시 도메인은 소스 드메인과 별개이고 상기 소스 도메인과 유사한 특성을 갖으며; 그리고
    상기 특정 유저가 상기 프락시 도메인에서의 기록된 행위를 갖는다는 결정에 응답하여, 상기 프락시 도메인에서의 기록된 행위에 기초하여 유저에 대한 제1 속성을 결정하고, 상기 제1 속성을 상기 모델에 제공하는 것에 기초하여 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 모델은 상기 개인화된 예측을 생성하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 특정 유저에 대한 개인화된 예측은 상기 타겟 도메인에 액세스하는 특정 유저에 응답하여 생성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 활동들은 비디오 시청, 아이템 보기(viewing) 또는 검색 쿼리 제출 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 삭제
  13. 제9항에 있어서,
    상기 타겟 도메인에 액세스하는 특정 유저를 감지하는 것에 응답하여 상기 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 속성들은 유저들의 클러스터들이고, 상기 추정은 작은 클러스터들의 영향을 약화시키기 위해 의사-카운트로 평활(pseudo-count smoothed)되는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 시스템으로서,
    명령들을 저장하는 메모리; 및
    메모리에 동작 가능하게 결합되어 시스템으로 하여금 동작들을 수행하게 하는 상기 명령들을 실행하도록 구성된 프호세서를 포함하고, 상기 동작들은,
    제1 유저들 각각의 소스 도메인에 대한 속성들 및 최고 스코어 제품들을 찾기 위해 유저들을 소스 도메인과 관련된 제품들에 매핑하는 제2 테이블로 유저들을 속성들에 매핑하는 제1 테이블에 유저를 결합하는 단계와;
    소스 도메인에 대한 속성을 이용하여, 타겟 도메인에서의 활동들을 예측하는 모델을 생성하는 단계와, 상기 타겟 도메인은 소스 도메인과 별개이고, 상기 모델은 타겟 도메인에서의 활동을 갖는 것으로 또한 관찰된 상기 소스 도메인에 대한 속성을 갖는 제1 유저들의 비율의 추정을 사용하고;
    타겟 도메인에 액세스하는 특정 유저로부터의 행위를 감지하는 단계와;
    유저의 소스 도메인에 대한 속성을 결정하는 단계와; 그리고
    행위를 감지하는 것에 응답하여, 상기 모델 및 속성에 기초하여 상기 타겟 도메인에서 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 모델은 상기 소스 도메인 및 상기 타겟 도메인 모두에서 기록된 활동을 갖는 유저들에 대한 정보로부터 생성되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  23. 제21항에 있어서,
    상기 특정 유저가 상기 타겟 도메인에서의 기록된 행위를 갖지 않는지 결정하는 단계와;
    상기 특정 유저가 상기 소스 도메인에서의 기록된 행위를 갖는지 결정하는 단계와;
    상기 소스 도메인에서의 상기 기록된 행위를 이용하여 개인화된 예측을 생성하는 단계와; 그리고
    상기 특정 유저에 대한 상기 개인화된 예측을 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  24. 제21항에 있어서,
    상기 제품들은 비디오, 구매 제품, 검색 쿼리, 또는 제안된 활동 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  25. 제21항에 있어서,
    상기 제1 유저들 각각의 소스 도메인에 대한 속성들 및 최고 스코어 제품들은 사전 결정된 시간내로 제한되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  26. 제21항에 있어서,
    상기 속성들은 인구통계, 클러스터를 포함하고, 상기 모델을 생성하는 단계는 오프라인으로 수행되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  27. 제21항에 있어서,
    상기 타겟 도메인에서의 행위를 감지하는 것에 응답하여 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  28. 제21항에 있어서,
    특정 유저가 소스 도메인에서의 기록된 행위를 갖지 않는다고 결정하는 단계와;
    상기 특정 유저가 소스 도메인에서의 기록된 행위를 갖지 않는다는 결정에 응답하여, 상기 특정 유저가 소스 도메인과 관련된 속성에 유저를 할당하기 위해 프락시 도메인에서의 기록된 행위를 갖는지 결정하는 단계와, 상기 프락시 도메인은 소스 드메인과 별개이고 상기 소스 도메인과 유사한 특성을 갖으며; 그리고
    상기 특정 유저가 상기 프락시 도메인에서의 기록된 행위를 갖는다는 결정에 응답하여, 상기 프락시 도메인에서의 기록된 행위에 기초하여 유저에 대한 제1 속성을 결정하고, 상기 제1 속성을 상기 모델에 제공하는 것에 기초하여 특정 유저에 대한 개인화된 예측을 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 모델은 상기 개인화된 예측을 생성하는 것을 특징으로 하는 시스템.
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