KR20210059000A - 구매를 위한 대안적인 제품들의 플러그-인 인에이블형 식별 및 디스플레이 - Google Patents

구매를 위한 대안적인 제품들의 플러그-인 인에이블형 식별 및 디스플레이 Download PDF

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KR20210059000A
KR20210059000A KR1020217014153A KR20217014153A KR20210059000A KR 20210059000 A KR20210059000 A KR 20210059000A KR 1020217014153 A KR1020217014153 A KR 1020217014153A KR 20217014153 A KR20217014153 A KR 20217014153A KR 20210059000 A KR20210059000 A KR 20210059000A
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다니 아르나우트
지하드 카와스
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머캐리, 인크.
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Abstract

제1 전자 상거래 사이트에 의해 사용자에게 현재 디스플레이되고 있는 제1 제품과 적어도 유사한 제2 제품들을 제2 전자 상거래 사이트의 인벤토리에서 식별하고, 제1 전자 상거래 사이트에서 사용자에 의해 조회되고 구매되도록 제2 제품들을 디스플레이하기 위한 시스템, 장치, 디바이스, 방법 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품 실시예들 및/또는 이들의 조합들 및 하위 조합들이 본 명세서에 제공된다.

Description

구매를 위한 대안적인 제품들의 플러그-인 인에이블형 식별 및 디스플레이
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 2018년 10월 11일자로 출원된 "Plug-In Enabled Identification and Display of Alternative Products for Purchase"라는 명칭의 미국 출원 제62/744,497호, 및 2019년 3월 19일자로 출원된 "Plug-In Enabled Identification and Display of Alternative Products for Purchase"라는 명칭의 미국 출원 제16/357,754호의 우선권을 주장하며, 본 명세서에서는 그 전체가 참조로 포함된다.
기술분야
본 개시내용은 소비자들이 더 효과적인 방식으로 온라인으로 검색, 브라우징 및 구매할 수 있도록 하는 것과 관련하여 생성된다.
전자 상거래 사이트에서 쇼핑할 때, 일반적으로, 소비자는 제품을 검색하고, 제품을 찾은 후, 제품의 구매 여부를 결정한다. 통상적으로, 이러한 결정들은 다른 온라인 판매자들로부터 입수 가능한 인벤토리(inventory)에 대한 인식없이 소비자들에 의해 이루어진다. 따라서, 소비자들은 다른 온라인 판매자들에 의해 더 낮은 가격들로 제공되고 있는 동일한(또는 유사한) 제품들을 알지 못하기 때문에, 온라인 구매시 과다 지출하는 경우가 종종 있다. 또한, 자신들의 요구들에 더 잘 맞을 수 있는 다른 이용 가능한 제품들도 알지 못할 수 있다.
제1 전자 상거래 사이트에 의해 사용자에게 현재 디스플레이되고 있는 제1 제품과 적어도 유사한 제2 제품들을 제2 전자 상거래 사이트의 인벤토리에서 식별하고, 제1 전자 상거래 사이트에서 사용자에 의해 조회되고 구매되도록 제2 제품들을 디스플레이하기 위한 시스템, 장치, 디바이스, 방법 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품 실시예들 및/또는 이들의 조합들 및 하위 조합들이 본 명세서에 제공된다.
일부 실시예들에서, 방법은 제1 제품에 관한 제품 정보를 수신하는 단계; 검색 파라미터들을 생성하기 위해 제품 정보를 클리닝(cleaning) 및 가중(weighing)하는 단계; 제2 제품들을 식별하기 위해 검색 파라미터들을 사용하여 인벤토리(inventory)를 검색하는 단계; 제2 제품들의 리스트를, 리스트에서 첫 번째로 나타나는 제2 제품들이 (1) 제1 제품과 가장 유사하고, (2) 사용자가 가장 관심을 가질 가능성이 더 높도록 정렬하는 단계; 및 리스트를 플러그-인 애플리케이션으로 송신하는 단계 - 플러그-인 애플리케이션은 사용자에게 리스트를 디스플레이하기 위해 제1 전자 상거래 사이트를 디스플레이하는 데 사용되고 있는 브라우저와 함께 동작됨 - 에 의해 동작한다.
제품 정보는, 제품 정보에서, 카테고리와 연관된 키워드들을 식별하는 것에 기초하여 제1 제품의 카테고리를 식별하는 단계; 제품 정보에서, 카테고리와 연관된 특성들을 식별하는 단계; 및 특성들에 가중치들을 적용하는 단계 - 가중된 특성들은 검색 파라미터들을 구성함 - 에 의해 검색 파라미터들을 생성하도록 클리닝 및 가중될 수 있다.
리스트는 가중된 특성들에 기초하여 정렬될 수 있다.
일부 실시예들에서, 카테고리, 특성들 및 가중치들은 제2 전자 상거래 사이트와 상호 작용하는 동안 사용자들의 활동을 모니터링하고 분석하는 것에 기초하여 결정될 수 있다.
첨부된 도면들은 본 명세서에 통합되고, 본 명세서의 일부를 형성한다.
도 1a 및 도 1b는 제1 및 제2 전자 상거래 사이트들을 갖는 시스템을 총괄적으로 예시하며, 여기서 예시적인 브라우저 창은 제1 전자 상거래 사이트에 의해 디스플레이되고, 브라우저 창은 그 안에 판매를 위한 제품, 및 제품과 유사한 객체들의 개수를 나타내는 버튼을 디스플레이하며, 일부 실시예들에 따라, 유사한 제품들은 제2 전자 상거래 사이트에 의해 판매를 위해 제공되고 있다.
도 2는 도 1a의 브라우저 창으로서, 일부 실시예들에 따라, 제2 전자 상거래 사이트에서 판매를 위해 제공되고 있는 유사한 제품들을 나열하는 창도 예시한다.
도 3 내지 도 7은 일부 실시예들에 따라 도 1a, 도 1b 및 도 2와 관련된 예시적인 프로세스들을 예시하는 흐름도들이다.
도 8은 다양한 실시예들을 구현하는 데 유용한 예시적인 컴퓨터 시스템이다.
도면들에서, 유사한 참조 번호들은 일반적으로 동일하거나 유사한 엘리먼트들을 나타낸다. 또한, 일반적으로, 참조 번호의 맨 왼쪽 숫자(들)는 참조 번호가 처음 나타나는 도면을 식별한다.
제1 전자 상거래 사이트에서 제공되고 있는 제품과 동일하거나 유사한 객체들을 제2 전자 상거래 사이트로부터의 인벤토리에서 식별하고, 제1 전자 상거래 사이트에서 사용자들에 의해 조회되고 구매되도록 이들을 디스플레이하기 위한 시스템, 장치, 디바이스, 방법 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품 실시예들 및/또는 이들의 조합들 및 하위 조합들이 본 명세서에 제공된다.
도 1a 및 도 1b는 네트워크(114)에 연결된 제1 컴퓨팅 디바이스(101)를 포함하는 시스템(100)을 총괄적으로 예시한다. 네트워크(114)는, 예를 들어, 인터넷일 수 있고, 유선 및/또는 무선 컴포넌트들로 구성될 수 있다.
제1 컴퓨팅 디바이스(101)는 플러그-인 애플리케이션(112)과 함께 동작하는 브라우저(102)를 포함한다. 브라우저 및 플러그-인 애플리케이션(112)은 모두 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에서 실행된다. 컴퓨팅 디바이스(101)는, 일부만 예를 들자면, 랩탑 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿, 웨어러블(예를 들어, 시계 또는 안경 등), 사물 인터넷(Internet of Things)(IoT) 디바이스, 기기, 퍼스널 디지털 어시스턴트, 음성 응답 컴퓨팅 디바이스 및/또는 임의의 다른 전자 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다.
브라우저(102)는 사용자(128A)에 의해 액세스되고 있는 제1 전자 상거래 사이트(103)로부터의 페이지를 디스플레이할 수 있다. 도 1a의 예에서, 제1 전자 상거래 사이트(103)는 AMAZON.COM이지만, 본 개시내용은 AMAZON.COM으로 제한되지 않는다. 대신에, 본 개시내용은 네트워크(114)를 통해 액세스될 수 있는 임의의 전자 상거래 사이트에 적용 가능하다.
브라우저(102)는 피처들, 기능들, 정보, 앱들 등에 대한 빠른 액세스를 제공하는 임의의 수의 버튼들, 아이콘들 및/또는 배지들을 갖는 툴바(104)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 툴바(104)는 SP(similar products) 버튼(120)을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, SP 버튼(120)은 문자들 SP 및 괄호 안의 숫자를 포함한다(도 1a의 예에서, 숫자는 83이다). 그러나, SP 버튼(120)은 임의의 다른 미리 선택된 문자들, 숫자들, 심볼들, 그래픽들, 아이콘들, 이모티콘 등을 사용하여 툴바(104)에 디스플레이될 수 있다.
브라우저(102)는 제1 전자 상거래 사이트(103)에서 판매를 위해 제공되고 있는 제품(106)에 관한 제품 리스트(110)를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 제품(106)은 도 1a의 예에 도시된 바와 같이 APPLE MACBOOK 컴퓨터일 수 있다. 제품 리스트(110)는 제품(106)을 설명하는 제품 정보(108)를 포함할 수 있다. 제품 정보(108)는 제품(106)의 명칭(108A), 및 제품(106)을 설명하는 다른 더 상세한 정보(108B)를 포함할 수 있다.
시스템(100)은 하나 이상의 제2 컴퓨팅 디바이스(124)를 포함할 수 있다. 도 1b의 예에서, 사용자(들)(128B)는 제2 컴퓨터 디바이스(들)(124)에서 실행되는 브라우저(들)를 통해 제2 전자 상거래 사이트(116)에 액세스하고 있을 수 있다. 실시예에서, 제2 전자 상거래 사이트(116)는 MERCARI이지만, 본 개시내용은 해당 예에 제한되지 않는다. 대신에, 제2 전자 상거래 사이트(116)는 네트워크(114)를 통해 액세스 가능하고 본 명세서에 설명된 구조 및 기능을 갖는 임의의 전자 상거래 사이트일 수 있다.
일부 실시예들에서, 서버(121)는 제2 전자 상거래 사이트(116)의 백엔드로서 지원하고 동작한다. 서버(121)는 때때로 제2 전자 상거래 사이트(116)의 백엔드 서버(121)라고 불린다. 백엔드 서버(121)는 네트워크(114)를 통해 액세스 가능한 임의의 수의 서버들(121)을 포함할 수 있다.
백엔드 서버(121)는 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 판매를 위해 제공되고 있는 제품들, 물품들, 아이템들, 객체들, 서비스들 등(본 명세서에서는, 총괄적으로 "제품들"이라고 지칭됨)의 인벤토리(117)의 데이터베이스를 포함한다. 인벤토리(117)의 각각의 제품은 적어도 하나의 카테고리와 연관되고, 카테고리들과 관련된 정보는 카테고리 데이터베이스(DB)(120)에 저장된다. 프로세싱 유닛들(122)(예를 들어, 소프트웨어 모듈들 등)은 서버(121)에서 실행되고, 본 명세서에 설명된 기능들을 수행하도록 구성된다.
일반적으로, 실제로, 예를 들어, 사용자(128A)는 제품들을 구매하기 위해 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에서 제1 전자 상거래 사이트(103)를 브라우징한다. 예를 들어, 아마도 사용자(128A)는 도 1a의 예에 도시된 바와 같이 APPLE MACBOOK을 구매하는 데 관심이 있을 것이다. 사용자(128A)는 APPLE MACBOOK의 제품 리스트(110)에 랜딩하면, 제품 리스트(110)에서 APPLE MACBOOK을 구매할지를 결정하기 위해 제품 정보(108)를 조사할 수 있다.
그러나, 이 예시적인 시나리오에서, 사용자(128A)는 오로지 제1 전자 상거래 사이트(103)에서 제공되고 있는 APPLE MACBOOK에만 자신의 구매 결정을 기초한다. 동일하거나 유사한 제품들이 다른 전자 상거래 사이트들에서는 더 낮은 가격들로 및/또는 다른 이점들(예를 들어, 더 많은 또는 향상된 피처들 등)을 갖고 제공되고 있을 수 있다. 따라서, 사용자(128A)는 제1 전자 상거래 사이트(103)에서의 판매를 위한 제품들에만 자신의 구매 결정을 기초함으로써, 다른 전자 상거래 사이트들에서 판매를 위해 제공되고 있는 제품들에 비해 더 많이 지불하고/하거나 더 열등한 제품을 구매할 수 있다.
본 개시내용은 사용자(128A)가 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에서 실행되는 브라우저(102)에서 현재 디스플레이되고 있는 제품 리스트(110)의 대상인 제품(106)(즉, 도 1a의 예에서는, APPLE MACBOOK)과 동일하거나 유사한 제품들을 제2 전자 상거래 사이트(116)의 인벤토리(117)로부터 조회할 수 있게 함으로써 이 문제를 해결한다. 이러한 동일하거나 유사한 제품들은 본 명세서에서 때때로 관련 제품들(118)로 지칭된다.
일부 실시예들에서, 인벤토리(117)로부터의 관련 제품들(118)의 개수는 SP 버튼(120)에 의해 나타난다. 도 1a의 예에는, 83개의 관련 제품(118)이 있다.
일부 실시예들에서, 사용자(128A)는 관련 제품들(118)을 조회하고 브라우징하기 위해 SP 버튼(120)을 클릭하거나 또는 다른 방식으로 선택할 수 있다. 이것은 도 2에 도시되어 있으며, 여기서 SP 버튼(120)을 선택하면, 브라우저(102)는 관련 제품들(118)의 스크롤 가능한 리스트(204)의 창(202)을 디스플레이한다. 위에서 언급된 바와 같이, 관련 제품들(118)은 제2 전자 상거래 사이트(116)의 인벤토리(117)로부터의 제품들로서, 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에서 실행되는 브라우저(102)에 현재 디스플레이되고 있는 제품 리스트(110)의 제품(106)과 동일하거나 유사하다. 이 제품(106)은 본 명세서에서 때때로 "현재 디스플레이되는 제품(106)" 또는 "현재 제품(106)"으로 불린다.
따라서, 일부 실시예들에서, 사용자(128A)(제1 컴퓨팅 디바이스(101)를 사용함)는 현재 제품(106)과 같은 관심 제품들에 대해 제1 전자 상거래 사이트(103)를 브라우징할 수 있다. 플러그-인 애플리케이션(112)은 사용자(128A)에 의해 조회되고 있는 페이지들을 지속적으로 분석한다. 예를 들어, 플러그-인 애플리케이션(112)은 브라우저(102)에 현재 디스플레이되고 있는 제품(106)을 식별한 후, 현재 제품(106)과 동일하거나 유사한 관련 제품들(118)을 식별하기 위해 제2 전자 상거래 사이트(116)의 백엔드 서버(121)에 액세스한다. 그 후, 플러그-인 애플리케이션(112)은, 사용자(128A)가 SP 아이콘(120)을 선택할 때, 이들 관련 제품들(118)의 리스트(204)가 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에서 실행되는 브라우저(102)에 디스플레이되게 한다. 이러한 방식으로, 사용자(128A)는 인터넷을 통해 판매를 위해 제공되고 있는 제품들에 대해 더 잘 알게 되고, 제1 전자 상거래 사이트(103)에 의해 제공되고 있는 현재 제품(106), 또는 제2 전자 상거래 사이트(116)에 의해 제공되고 있는 관련 제품들(118) 중 하나 중 어느 것을 구매할 수 있다.
본 개시내용은 사용자(128A)가 브라우저(102) 또는 다른 브라우저들의 다수의 창들 또는 탭들(즉, 제1 전자 상거래 사이트(103)에 대한 탭 및 제2 전자 상거래 사이트(116)에 대한 탭)을 열도록 요구하지 않고 이러한 기능 및 이점들을 달성한다. 이것은 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에서 브라우저(102)를 실행하는 데 필요한 컴퓨터 메모리 및 프로세싱의 양을 감소시키기 때문에 기술적으로 유리하다. 또한, 네트워크(114)에 대한 레이턴시 및 요구들이 감소되는데, 왜냐하면 사용자(128A)가 SP 아이콘(120)을 선택할 때의 사용자(128A)의 요구에 따라서가 아니라, 사용자(128A)가 리스트(110)를 조회하고 있는 동안 플러그-인 애플리케이션(112)이 (관련 제품들(118)에 관한 정보를 위해) 백그라운드에서 백엔드 서버(121)에 액세스할 수 있기 때문이다.
도 3은 실시예에 따라 위에서 설명된 기능을 수행하기 위한 방법(302)에 대한 흐름도이다. 방법(300)은 하드웨어(예를 들어, 회로망, 전용 로직, 프로그램 가능 로직, 마이크로코드 등), 소프트웨어(예를 들어, 프로세싱 디바이스에서 실행되는 명령어들) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 본 명세서에 제공된 개시내용을 수행하기 위해 모든 단계들이 필요한 것은 아니라는 것을 이해해야 한다. 또한, 본 기술분야의 통상의 기술자에 의해 이해되는 바와 같이, 단계들 중 일부는 동시에 또는 도 3에 도시된 것과 상이한 순서로 수행될 수 있다.
방법(302)은 도 1a, 도 1b 및 도 2를 참조하여 설명될 것이다. 그러나, 방법(302)은 해당 예시적인 실시예로 제한되지 않는다.
단계(304)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 잘 알려진 방식으로 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에 다운로드되고 인스톨된다.
단계(306)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은, 일부만 예를 들자면, 사용자(128A)가 AMAZON.COM, EBAY.COM, WAYFARE.COM, MACYS.COM, TARGET.COM 등과 같은 전자 상거래 사이트에 브라우징할 때 결정한다. 일부 실시예들에 따르면, 일부 전자 상거래 사이트들은 지원되는 사이트들이다. 이러한 지원되는 사이트들의 경우, 플러그-인 애플리케이션(112)은 제품 정보(108)가 제품 리스트들(110)에 위치하는 곳과 같이 정보가 사이트들의 페이지들에 위치하는 곳을 알고 있다. 이것은, 예를 들어, 레이아웃 정보를 레이아웃 데이터베이스(DB)(113)에 저장함으로써 달성될 수 있다. 레이아웃 정보는 지원되는 사이트들의 (리스트들(110)에 대한) 페이지들의 레이아웃들을 지정한다.
단계(308)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 제1 컴퓨팅 디바이스(101)의 브라우저(102)에 현재 디스플레이된 리스트(110)로부터 제품(106)에 대한 제품 정보(108)를 추출한다. 제품 정보(108)는 제조업체, 모델, 연도, 색상, 사이즈, 가격, 카테고리, 리스트(110)의 메타데이터 등과 같이 현재 제품(106)에 대한 정보에 특정적이며, 이를 표현한다. 일부 실시예들에 따른 단계(308)의 동작은 도 4와 관련하여 추가로 설명될 것이다.
단계(402)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 브라우저(102)에 현재 디스플레이된 페이지(본 명세서에서는, "현재 페이지"라고 함)가 지원되는 사이트의 제품 리스트인지를 결정한다. 예를 들어, 플러그-인 애플리케이션(112)은 현재 페이지의 소스 또는 사이트를 식별하기 위해 현재 페이지의 URL을 분석함으로써 단계(402)를 수행할 수 있다. 플러그-인 애플리케이션(112)은 이 식별된 사이트를 지원되는 사이트들의 리스트(예를 들어, 레이아웃 DB(113)에 저장될 수 있음)와 비교할 수 있다. 이러한 방식으로, 플러그-인 애플리케이션(112)은 현재 페이지가 지원되는 사이트에 대한 것인지를 결정할 수 있다. 마찬가지로, 플러그-인 애플리케이션(112)은 본 명세서에 제공된 교시들에 기초하여 관련 기술분야의 통상의 기술자(들)에 의해 이해되는 방식으로 URL의 정보(및/또는 현재 페이지 자체의 정보)를 분석함으로써 현재 페이지가 제품 리스트(즉, 판매를 위한 제품을 나열하고 있는 페이지)인지를 결정할 수 있다.
현재 페이지가 지원되는 사이트에 대한 것인 경우, 단계(404)가 수행된다. 단계(404)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 레이아웃 DB(113)로부터 식별된 지원되는 사이트와 연관된 레이아웃 정보에 액세스하고, 레이아웃 정보를 사용하여 리스트(110)로부터 제품 정보(108)를 추출한다.
현재 페이지가 비-지원되는 사이트에 대한 경우, 단계(406)가 수행된다. 단계(406)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 제품 정보(108)를 추출하기 위해 리스트(110)를 파싱(parse)한다. 예를 들어, 플러그-인 애플리케이션(112)은 리스트(110)를 파싱하여, 카테고리들의 키워드들 및 특성들을 식별하고, 이에 의해 이러한 키워드들 및 특성들을 리스트(110)로부터 추출할 수 있다. 카테고리들의 키워드들 및 특성들은 아래에서 추가로 설명된다.
일부 실시예들에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 단계(404) 및 단계(406)의 조합을 사용하여 리스트(110)로부터 제품 정보(108)를 추출할 수 있다. 이것은, 예를 들어, 주어진 지원되는 사이트의 레이아웃이 부분적으로만 알려진 경우에 행해질 수 있다. 이러한 인스턴스들에서, (주어진 지원되는 사이트에 대해 알려진 제한된 레이아웃 정보가 주어지면) 플러그-인 애플리케이션(112)은 레이아웃 DB(113)로부터의 레이아웃 정보를 사용하여 단계(404)당 가능한 한 많은 제품 정보(108)를 추출할 수 있으며, 단계(406)당 추가적인 제품 정보(108)에 대한 리스트(110)를 파싱할 수 있다.
리스트(110)로부터 제품 정보(108)를 추출하기 위한 예시적인 실시예들은 2019년 2월 28일자로 출원된 "Inventory Ingestion, Image Processing, and Market Descriptor Pricing System"이라는 명칭의 미국 특허 출원 제16/288,199호, 및 2019년 2월 28일자로 출원된 "Probabilistic Item Matching and Searching"이라는 명칭의 미국 특허 출원 제16/288,379호에 제공되어 있으며(각각 미국 출원 제16/288,199호 및 제16/288,379호), 이들 모두는 그 전체가 본 명세서에 참조로 포함되고, 이들 통합된 실시예들 중 임의의 것은 단계(404) 및/또는 단계(406) 중 일부 또는 이들 전부를 구현하는 데 사용될 수 있다.
단계(406)에서 리스트(110)를 파싱한 결과, 플러그-인 애플리케이션(112)은 리스트(110)의 포맷 및 레이아웃을 지정하는 적어도 일부 정보를 획득할 수 있다. 따라서, 단계(408)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 이 정보를 레이아웃 DB(113)에 저장하고, 현재 페이지와 연관된 사이트를 지원되는 사이트로 지정한다. 주기적으로, 플러그-인 애플리케이션(112)은 새로운 지원되는 사이트들에 관한 레이아웃 정보를 백엔드 서버(121)로 송신할 수 있다. 백엔드 서버(121)는 이러한 정보를 자신의 레이아웃 DB(124)에 저장할 수 있으며, 주기적으로 자신의 레이아웃 DB(124)를 다른 컴퓨터 디바이스들의 플러그-인 애플리케이션들(112)에 배포하여, 해당 플러그-인 애플리케이션들(112)이 새롭게 지정된 지원되는 사이트들을 인식할 수 있게 한다.
다시 도 3을 참조하면, 단계(310)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 추출된 제품 정보(108)를 네트워크(114)를 통해 백엔드 서버(121)로 송신한다.
단계(312)에서, 백엔드 서버(121)의 프로세싱 유닛들(122)은 관련 제품들(118)을 식별하기 위해 제품 정보(108)를 사용하여 인벤토리(117)의 검색을 수행한다. 관련 제품들(118)은 제1 컴퓨팅 디바이스(101)의 브라우저(102)에 현재 디스플레이되고 있는 리스트(110)의 제품(106)과 동일하거나 유사한 인벤토리(117)의 제품들이다. 일부 실시예들에 따른 단계(312)의 동작은 이제 도 5와 관련하여 추가로 설명될 것이다.
단계(502)에서, 백엔드 서버(121)의 프로세싱 유닛들(122)은 현재 제품(110)의 카테고리를 식별하기 위해 제품 정보(108)를 분석한다. 일부 실시예들에 따르면, 인벤토리(117)의 각각의 제품은 카테고리에 할당된다. 카테고리들의 리스트 및 각각의 카테고리에 관한 정보는 카테고리 데이터베이스(DB)(120)에 저장된다. 예를 들어, 단계(502)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 제품(110)의 카테고리를 지정하도록 동작하는 키워드들을 식별하기 위해 제품 정보(108)를 파싱할 수 있다. 각각의 카테고리는 이러한 키워드들 중 하나 이상을 가질 수 있고, 이러한 키워드들은 카테고리 DB(120)에 저장되어, 그들의 각각의 카테고리들과 연관될 수 있다. 따라서, 프로세싱 유닛들(122)은 제품 정보(108A)로부터 키워드들 "Apple MacBook Pro"를 식별하고 추출할 수 있다. 이러한 키워드들은 "노트북 컴퓨터" 카테고리 또는 "Apple MacBook Pro" 카테고리와 연관되고 이를 지정할 수 있다(이러한 카테고리들은 예시적인 목적들로만 제공된다는 것에 유의하도록 한다).
카테고리들에 대한 키워드들은 수동으로 결정 및 설정될 수 있다. 다른 실시예들에서, 카테고리들에 대한 키워드들은, 이하 도 6을 참조하여 추가로 설명되는 바와 같이, (예를 들어) 인벤토리(117)의 제품들에 대한 정보를 분석하여 동일하거나 유사한 객체들을 설명하는 데 일반적으로 사용되는 단어들을 식별하고 스코어를 매기고, 또한 이들이 제2 전자 상거래 사이트(116)와 함께 동작함에 따라, 사용자들(128B)의 활동을 모니터링하고 분석함으로써 인공 지능 및 머신 학습을 사용하여 자동으로 결정될 수 있다. 사용될 수 있는 인공 지능 및 머신 학습 기술들은, 일부만 예를 들자면, 로지스틱 회귀(logistic regression), 랜덤 포레스트 회귀 모델(random forest regression model)들 및/또는 결정 트리 기반 알고리즘(decision tree based algorithm)들을 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 결정 트리 기반 알고리즘들은 부스트 트리 모델(boosted tree model)들, 그래디언트 부스팅 트리 모델(gradient boosting tree model)들 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 일부 실시예들에 따르면, 심층 신경망 모델들과 같은 심층 학습 모델들이 또한 또는 대안적으로 사용될 수 있다.
단계(504)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 현재 제품(106) 및 현재 제품(106)의 카테고리와 관련된 특성들을 식별하고 추출하기 위해 제품 정보(108)를 분석한다. 각각의 카테고리는 카테고리에서 제품들을 설명하는 하나 이상의 특성과 연관될 수 있다. 예를 들어, "노트북 컴퓨터" 카테고리의 경우, 특성들은 스크린 사이즈, 스크린 해상도, RAM, 보조 메모리, WIFI, 카메라 해상도, 지문 스캔, 숫자 키패드, 가격, 연식, 제조업체, 모델 등을 포함할 수 있다. 특성들은 카테고리 DB(120)에 저장되어, 그들의 각각의 카테고리들과 연관될 수 있다. 따라서, 단계(504)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 단계(502)에서 식별된 카테고리에 대한 특성들과 관련된 정보를 식별하고 추출하기 위해 제품 정보(108)를 파싱 및 분석할 수 있다. 예를 들어, "노트북 컴퓨터" 카테고리의 경우, 주어진 리스트(110)의 제품 정보(108)는 스크린 사이즈, RAM, 제조업체, 모델 및 가격을 지정하는 정보를 포함할 수 있지만, 스크린 해상도 또는 보조 메모리의 사이즈는 포함하지 않을 수 있다. 단계(504)의 프로세싱 유닛들(122)은 리스트(110)의 제품 정보(108)에 포함된 모든 특성들을 추출할 것이다. 이러한 추출된 특성들은 관련 프로젝트들(118)에 대한 인벤토리(117)의 검색을 수행하기 위해 프로세싱 유닛들(122)에 의해 검색 파라미터들로서 사용될 것이다. 이 검색(때때로 "클린 검색(clean search)"이라고 함)은 추출된 특성들만을 검색 파라미터들로서 사용하기 때문에(그리고, 리스트(110)에서 더 이상 필요치 않고 현재 제품(106)의 카테고리와 관련이 없을 수 있는 다른 제품 정보(108)를 사용하지 않기 때문에), 검색에 의해 식별된 관련 제품들(118)이 현재 제품(106)과 동일하거나 유사할 뿐만 아니라, 사용자(128A)와 관련이 있고 사용자(128A)가 관심을 가질 가능성이 더 높을 것이다.
단계(506)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 단계(504)에서 추출된 특성들에 가중치들을 적용하여, 이에 의해 클리닝 및 가중된 검색 파라미터들을 생성한다. 가중치들은 서로에 대한 특성들의 중요도의 척도이다. 단계(504)에서 클린 검색을 사용하는 것과 유사하게, 단계(506)에서 특성들에 가중치들을 적용함으로써, 단계(508)의 검색에 의해 식별된 관련 제품들(118)이 현재 제품(106)과 동일하거나 유사할 뿐만 아니라, 사용자(128A)와 관련이 있고 사용자(128A)가 관심을 가질 가능성이 더 높을 것이다. 카테고리들의 특성들에 대한 가중치들은 카테고리 DB(120)에 저장될 수 있다.
일부 실시예들에서, 특성들에 대한 가중치들은 도 6의 방법(602)에 따라 생성된다. 방법(602)은 하드웨어(예를 들어, 회로망, 전용 로직, 프로그램 가능 로직, 마이크로코드 등), 소프트웨어(예를 들어, 프로세싱 디바이스에서 실행되는 명령어들) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 본 명세서에 제공된 개시내용을 수행하기 위해 모든 단계들이 필요한 것은 아닐 수 있다는 것을 이해해야 한다. 또한, 본 기술분야의 통상의 기술자에 의해 이해되는 바와 같이, 단계들 중 일부는 동시에 또는 도 6에 도시된 것과 상이한 순서로 수행될 수 있다. 방법(602)은 도 1a, 도 1b 및 도 2를 참조하여 설명될 것이다. 그러나, 방법(602)은 예시적인 실시예로 제한되지 않는다.
단계(604)에서, 백엔드 서버(121)의 프로세싱 유닛들(122)은 그들의 각각의 제2 컴퓨팅 디바이스들(124)을 통해 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 상호 작용하는 동안 사용자들(128B)의 활동을 모니터링한다. 예를 들어, 프로세싱 유닛들(122)은 제2 전자 상거래 사이트(128B)에서 사용자들(128B)에 의해 실행되는 검색들, 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 사용자들(128B)에 의해 조회되는 제품 리스트들, 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 구매되는 제품들, 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 구매되지 않는 제품들 등을 모니터링할 수 있다. 이러한 활동을 모니터링한 결과 정보는 백엔드 서버(121)에서 활동 DB(126)에 저장된다.
단계(606)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 단계(604)의 정보를 분석하여, 인벤토리(117)의 제품 리스트들(110)에서 제품 정보(108)를 파싱함으로써 카테고리들을 정의하고 설명하는 키워드들 및 특성들을 식별한다. 예를 들어, 단계(606)의 프로세싱 유닛들(122)은 인벤토리(117)(활성 리스트들 및/또는 판매 리스트들 중 어느 것)에서 동일하거나 유사한 제품들의 제품 정보(108)를 분석하여, 이러한 리스트들에서 공통 용어들을 식별할 수 있다. 예를 들어, "노트북 컴퓨터" 카테고리의 경우, 특성들은 스크린 사이즈, 스크린 해상도, RAM, 보조 메모리, WIFI, 카메라 해상도, 지문 스캔, 숫자 키패드, 가격, 연식, 제조업체, 모델 등을 포함할 수 있다. 가장 공통적으로 사용되는 용어들이 (예를 들어, 단계(502)에서의 사용을 위한) 카테고리를 특성화하는 키워드들로 지정될 수 있다. 다른 공통적으로 사용되는 용어들은 (예를 들어, 단계들(504-508)에서의 사용을 위한) 카테고리의 특성들로 지정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 카테고리에 대한 키워드들인 용어들은 카테고리에 대한 특성들이기도 하다.
단계(608)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 단계(604)로부터 모니터링된 사용자 활동에 기초하여 각각의 카테고리의 특성들의 가중치들(즉, 상대적 중요도)을 결정한다. 예를 들어, "노트북 컴퓨터" 카테고리의 경우, 프로세싱 유닛들(122)은 제2 전자 상거래 사이트(128B)에서 사용자들(128B)에 의해 실행되는 검색들, 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 사용자들(128B)에 의해 조회되는 제품 리스트들, 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 구매되는 제품들, 제2 전자 상거래 사이트(116)에서 구매되지 않는 제품들을 분석하여, 다음을 결정할 수 있다.
Figure pct00001
$1000 이하 가격의 컴퓨터들이 약 $3000 가격의 컴퓨터들보다 더 빨리 판매된다.
Figure pct00002
디스플레이들이 더 큰 컴퓨터들이 디스플레이들이 더 작은 컴퓨터들보다 더 빨리 판매된다.
Figure pct00003
RAM이 적어도 4GByte인 한, RAM의 사이즈는 컴퓨터 판매 속도들에 영향을 주는 것으로 보이지 않는다.
Figure pct00004
솔리드 스테이트 드라이브들이 있는 컴퓨터들이 비-솔리드 스테이트 하드 드라이브들이 있는 컴퓨터들보다 더 빨리 판매된다.
위의 예들에 기초하여, 프로세싱 유닛들(122)은 다음과 같이 "노트북 컴퓨터" 카테고리의 특성들을 가중할 수 있다.
가격 = 디스플레이 사이즈 > RAM > 솔리드 스테이트 드라이브 > 비-솔리드 스테이트 하드 드라이브(가중 시나리오 1)
즉, 가중 시나리오 1의 이 예에서, 가격과 디스플레이 사이즈에는 동일한 가중치가 할당되고, 그들의 가중은 RAM의 사이즈보다 더 크고, RAM의 사이즈는 솔리드 스테이트 드라이브를 갖는 컴퓨터보다 더 크고, 솔리드 스테이트 드라이브를 갖는 컴퓨터는 비-솔리드 스테이트 드라이브를 갖는 컴퓨터보다 더 크다.
단계(610)에서, 단계(608)로부터의 가중치들은 카테고리 DB(120)에 저장되고, 그들의 각각의 카테고리들과 연관된다.
다시 도 5를 참조하면, 단계(508)에서, 백엔드 서버(121)의 프로세싱 유닛들(122)은 클리닝 및 가중된 검색 파라미터들을 사용하여 관련 제품들(118)을 식별하기 위해 인벤토리(117)의 검색을 수행한다. 이 검색은 단계(506)에서 가중된 단계(504)의 카테고리 특성들을 검색 파라미터들로서 사용한다. 예를 들어, 위의 가중 시나리오 1을 사용하여, 단계(508)의 프로세싱 유닛들(122)은 $1000 이하의 가격을 갖고, 큰 디스플레이를 가지며, 적어도 4GByte의 RAM을 갖는 컴퓨터들을 식별하는 데 가장 중점을 두는 검색을 수행할 수 있다. 검색 결과들의 수가 미리 결정된 한계를 초과하지 않는 한, 컴퓨터들이 솔리드 스테이트 드라이브를 갖는지 또는 다른 타입의 하드 드라이브를 갖는지 여부는 검색에서 고려되지 않을 수 있다.
현재 제품(106)과 동일하거나 유사한 객체들을 식별하기 위한 다른 실시예들은 본 명세서에 그 전체가 참조로 포함되는 2019년 2월 28일자로 출원된 "Probabilistic Item Matching and Searching"이라는 명칭의 미국 특허 출원 일련 번호 제16/288,379호에 설명되어 있으며, 프로세싱 유닛들(122)은 또한 또는 대안적으로 현재 제품(106)과 동일하거나 유사한 관련 제품들(118)을 식별하기 위해 본 포함된 참조 문헌의 임의의 실시예를 사용할 수 있다.
또한 또는 대안적으로, 관련 제품들(118)을 식별하도록 인벤토리(117)를 검색하기 위해 다른 실시예들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 단계(508)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 인벤토리(117)의 제품들의 판매 가능성 스코어 및/또는 취소 가능성 스코어를 고려하여, 관련 제품들(118)을 검색할 때, 더 높은 판매 가능성 스코어 및/또는 더 낮은 취소 가능성 스코어를 갖는 제품들이 강조될 수 있도록 한다. 제품의 판매 가능성 스코어는 제품이 판매될 가능성에 대한 척도이다. 제품의 취소 가능성 스코어는 제품의 판매자 또는 잠재적인 구매자 중 누군가에 의해 제품의 리스트가 취소될 가능성에 대한 척도이다. 일부 실시예들에서, 판매 가능성 스코어들 및/또는 더 낮은 취소 가능성 스코어들은 본 명세서에서 사용되는 카테고리들의 특성들을 구성할 수 있다. 판매 가능성 및 취소 가능성 스코어들을 결정하기 위한 예시적인 실시예들은 본 명세서에 그 전체가 참조로 포함되는 2019년 2월 28일자로 출원된 "Determining Sellability Score and Cancellability Score"라는 명칭의 미국 특허 출원 일련 번호 제16/288,158호에 설명되고 있으며, 프로세싱 유닛들(122)은 단계(508)에서 판매 가능성 및/또는 취소 가능성 스코어들을 결정하고 사용하기 위해 본 포함된 참조 문헌의 임의의 실시예(들)를 사용할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 단계(314)에서, 백엔드 서버(121)는 네트워크(114)를 통해 제1 컴퓨팅 디바이스(101)에서 플러그-인 애플리케이션(112)으로 관련 제품들(118)의 리스트를 전송한다. 일부 실시예들에 따른 단계(314)의 동작은 도 7을 참조하여 더 상세하게 설명된다. 일반적으로, 도 7에 도시된 바와 같이, 백엔드 서버(121)의 프로세싱 유닛들(122)은 (1) 현재 제품(106)과 동일하거나 가장 유사하고/하거나, (2) 사용자(128A)가 가장 관심을 갖는 제품들이 리스트(204)의 상단에 디스플레이될 가능성이 더 높도록 관련 제품들(118)의 리스트를 정렬한다.
따라서, 단계(702)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 현재 제품(106)의 카테고리의 중요한 피처들(즉, 특성들)을 결정한다. 현재 제품(106)의 카테고리는 단계(502)에서 결정되었다. 카테고리의 특성들은 제2 전자 상거래 사이트(116)와 상호 작용하는 동안 사용자들(128B)의 활동을 모니터링하고 분석하는 것에 기초하여 단계(504)에서 결정되었다. 이러한 특성들은 단계(506)에서 가중되었다.
단계(704)에서, 프로세싱 유닛들(122)은 현재 제품(106)의 카테고리의 가중된 특성들에 기초하여 관련 제품들(118)의 리스트를 정렬한다. 예를 들어, "노트북 컴퓨터" 카테고리의 경우, 가격 및 스크린 사이즈 특성들이 가장 큰 가중치들을 갖는 경우, 가격이 가장 낮고 스크린 사이즈가 가장 큰 제품들이 관련 제품들(118)의 리스트(204)의 상단에 정렬될 것이다.
다시 도 3을 참조하면, 단계(316)에서, 플러그-인 애플리케이션(112)은 SP 버튼(120)에 관련 제품들(118)의 개수를 디스플레이한다. 도 1a의 예에서, 이 숫자는 83이며, 이는 83개의 관련 제품(118)이 단계(312)에서 수행된 검색에서 발견되었음을 나타낸다.
단계(318)에서, 사용자(128A)가 SP 버튼(120)을 클릭하거나 또는 다른 방식으로 선택하면, 브라우저(102)는 창(202)을 열고, 관련 제품들(118)의 정렬된 리스트(204)를 그 안에 디스플레이한다.
단계(320)에서, 제1 컴퓨팅 디바이스(101)는 제1 전자 상거래 사이트(103)에 의해 제공되고 있는 현재 제품(106) 또는 제2 전자 상거래 사이트(116)에 의해 제공되고 있는 관련 객체들(118) 중 하나 이상 중 어느 것을 선택하고 구매하기 위한 사용자 입력에 응답한다. 사용자(128A)가 제2 전자 상거래 사이트(116)로부터 제품을 구매하기를 원하는 경우, 플러그-인(112)은 브라우저(102)를 제2 전자 상거래 사이트(116)로 내비게이팅할 수 있다.
예를 들어, 도 8에 도시된 컴퓨터 시스템(800)과 같은 하나 이상의 잘 알려진 컴퓨터 시스템들을 사용하여 다양한 실시예들이 구현될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨터 시스템(800)은, 예를 들어, 본 명세서에서 논의된 실시예들 중 임의의 것뿐만 아니라, 이들의 조합들 및 하위 조합들을 구현하기 위해 사용될 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 프로세서(804)와 같은 하나 이상의 프로세서(중앙 프로세싱 유닛들 또는 CPU들이라고도 함)를 포함할 수 있다. 프로세서(804)는 통신 인프라스트럭처 또는 버스(806)에 연결될 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 또한 사용자 입력/출력 인터페이스(들)(802)를 통해 통신 인프라스트럭처(806)와 통신할 수 있는 모니터들, 키보드들, 포인팅 디바이스들 등과 같은 사용자 입력/출력 디바이스(들)(803)를 포함할 수 있다.
프로세서들(804) 중 하나 이상은 그래픽 프로세싱 유닛(graphics processing unit)(GPU)일 수 있다. 실시예에서, GPU는 수학 집약적인 애플리케이션들을 프로세싱하도록 설계된 특수 전자 회로인 프로세서일 수 있다. GPU는 컴퓨터 그래픽 애플리케이션들, 이미지들, 비디오들 등에 공통된 수학 집약적인 데이터와 같은 대용량 데이터 블록들의 병렬 프로세싱에 효율적인 병렬 구조를 가질 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 또한 랜덤 액세스 메모리(random access memory)(RAM)와 같은 메인 또는 주 메모리(808)를 포함할 수 있다. 메인 메모리(808)는 하나 이상의 레벨의 캐시를 포함할 수 있다. 메인 메모리(808)에는 제어 로직(즉, 컴퓨터 소프트웨어) 및/또는 데이터가 저장되었을 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 또한 하나 이상의 보조 저장 디바이스 또는 메모리(810)를 포함할 수 있다. 보조 메모리(810)는, 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(812) 및/또는 이동식 저장 디바이스 또는 드라이브(814)를 포함할 수 있다. 이동식 저장 드라이브(814)는 플로피 디스크 드라이브, 자기 테이프 드라이브, 컴팩트 디스크 드라이브, 광학 저장 디바이스, 테이프 백업 디바이스 및/또는 임의의 다른 저장 디바이스/드라이브일 수 있다.
이동식 저장 드라이브(814)는 이동식 저장 유닛(818)과 상호 작용할 수 있다. 이동식 저장 유닛(818)은 컴퓨터 소프트웨어(제어 로직) 및/또는 데이터가 저장된 컴퓨터 사용 가능 또는 판독 가능 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 이동식 저장 유닛(818)은 플로피 디스크, 자기 테이프, 컴택트 디스크, DVD, 광학 저장 디스크 및/또는 임의의 다른 컴퓨터 데이터 저장 디바이스일 수 있다. 이동식 저장 드라이브(814)는 이동식 저장 유닛(818)으로부터 판독하고/하거나 이에 기입할 수 있다.
보조 메모리(810)는 컴퓨터 프로그램들 및/또는 다른 명령어들 및/또는 데이터가 컴퓨터 시스템(800)에 의해 액세스될 수 있도록 하기 위한 다른 수단들, 디바이스들, 컴포넌트들, 도구들(instrumentalities) 또는 다른 접근법들을 포함할 수 있다. 이러한 수단들, 디바이스들, 컴포넌트들, 도구들 또는 다른 접근법들은, 예를 들어, 이동식 저장 유닛(822) 및 인터페이스(820)를 포함할 수 있다. 이동식 저장 유닛(822) 및 인터페이스(820)의 예들은 프로그램 카트리지 및 카트리지 인터페이스(예를 들어, 비디오 게임 디바이스들에서 발견되는 것 등), 이동식 메모리 칩(예를 들어, EPROM 또는 PROM 등) 및 연관된 소켓, 메모리 스틱 및 USB 포트, 메모리 카드 및 연관된 메모리 카드 슬롯 및/또는 임의의 다른 이동식 저장 유닛 및 연관된 인터페이스를 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 통신 또는 네트워크 인터페이스(824)를 추가로 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(824)는 컴퓨터 시스템(800)이 외부 디바이스들, 외부 네트워크들, 외부 엔티티들 등(참조 번호(828)에 의해 개별적으로 및 총괄적으로 참조됨)의 임의의 조합과 통신하고 상호 작용할 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(824)는 컴퓨터 시스템(800)이 통신 경로(826)를 통해 외부 또는 원격 디바이스들(828)과 통신하게 할 수 있으며, 통신 경로(826)는 유선 및/또는 무선(또는 이들의 조합)일 수 있고, LAN들, WAN들, 인터넷 등의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 제어 로직 및/또는 데이터는 통신 경로(826)를 통해 컴퓨터 시스템(800)으로/로부터 송신될 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 또한, 몇 가지 비-제한적인 예들을 들자면, 퍼스널 디지털 어시스턴트(personal digital assistant)(PDA), 데스크탑 워크스테이션, 랩탑 또는 노트북 컴퓨터, 넷북, 태블릿, 스마트폰, 스마트 시계 또는 기타 웨어러블 기기, 사물 인터넷의 일부, 및/또는 임베디드 시스템 중 임의의 것, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 원격 또는 분산 클라우드 컴퓨팅 솔루션들; 로컬 또는 온-프레미스(on-premises) 소프트웨어("온-프레미스" 클라우드-기반 솔루션들); "서비스로서의(as a service)" 모델들(예를 들어, CaaS(content as a service), DCaaS(digital content as a service), SaaS(software as a service), MSaaS(managed software as a service), PaaS(platform as a service), DaaS(desktop as a service), FaaS(framework as a service), BaaS(backend as a service), MBaaS(mobile backend as a service), IaaS(infrastructure as a service) 등); 및/또는 상기 예들 또는 다른 서비스들 또는 딜리버리 패러다임들의 임의의 조합을 포함하는 하이브리드 모델을 포함하되, 이에 제한되지 않는 임의의 딜리버리 패러다임을 통해 임의의 애플리케이션들 및/또는 데이터에 액세스하거나 또는 이를 호스팅하는 클라이언트 또는 서버일 수 있다.
컴퓨터 시스템(800)의 임의의 적용 가능한 데이터 구조들, 파일 포맷들 및 스키마들은 JSON(JavaScript Object Notation), XML(Extensible Markup Language), YAML(Yet Another Markup Language), XHTML(Extensible Hypertext Markup Language), WML(Wireless Markup Language), MessagePack, XUL(XML User Interface Language) 또는 임의의 다른 기능적으로 유사한 표현들을 단독으로 또는 이를 조합하여 포함하되, 이에 제한되지 않는 표준들로부터 파생될 수 있다. 대안적으로, 독점적(proprietary) 데이터 구조들, 포맷들 또는 스키마들이 배타적으로 사용될 수도 있고, 또는 알려진 표준들 또는 공개 표준들과 조합하여 사용될 수도 있다.
일부 실시예들에서, 제어 로직(소프트웨어)이 저장된 유형의(tangible) 비-일시적 컴퓨터 사용 가능 또는 판독 가능 매체를 포함하는 유형의 비-일시적 장치 또는 제조물은 또한 본 명세서에서 컴퓨터 프로그램 제품 또는 프로그램 저장 디바이스라고도 지칭될 수 있다. 이것은 컴퓨터 시스템(800), 메인 메모리(808), 보조 메모리(810) 및 이동식 저장 유닛들(818 및 822)뿐만 아니라, 전술한 것들의 임의의 조합을 구체화하는 유형의 제조물들을 포함하되, 이에 제한되지 않는다. 이러한 제어 로직은, 하나 이상의 데이터 프로세싱 디바이스(예를 들어, 컴퓨터 시스템(800) 등)에 의해 실행될 때, 이러한 데이터 프로세싱 디바이스들이 본 명세서에 설명된 대로 동작하게 할 수 있다.
본 개시내용에 포함된 교시들에 기초하여, 도 8에 도시된 것 이외의 데이터 프로세싱 디바이스들, 컴퓨터 시스템들 및/또는 컴퓨터 아키텍처들을 사용하여 본 개시내용의 실시예들을 만들고 사용하는 방법이 관련 기술분야(들)의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 특히, 실시예들은 본 명세서에 설명된 것들 이외의 소프트웨어, 하드웨어 및/또는 운영 체제 구현들에 의해 동작할 수 있다.
임의의 다른 섹션이 아닌 상세한 설명 섹션은 청구범위를 해석하는 데 사용되도록 의도된 것임을 이해해야 한다. 다른 섹션들은 발명자(들)에 의해 고려되는 하나 이상의, 그러나 전부가 아닌 예시적인 실시예들을 제시할 수 있으며, 따라서 본 개시내용 또는 첨부된 청구범위를 어떤 식으로든 제한하려는 것으로 의도되지 않는다.
본 개시내용은 예시적인 분야들 및 애플리케이션들에 대한 예시적인 실시예들을 설명하지만, 본 개시내용은 이에 제한되지 않음을 이해해야 한다. 다른 실시예들 및 그에 대한 수정들이 가능하며, 본 개시내용의 범위 및 사상 내에 있다. 예를 들어, 실시예들은 이 단락의 일반성을 제한하지 않고는, 도면들에 예시되고/되거나 본 명세서에 설명된 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 및/또는 엔티티들로 제한되지 않는다. 또한, (본 명세서에 명시적으로 설명되든 아니든 간에) 실시예들은 본 명세서에 설명된 예들을 넘어선 분야들 및 애플리케이션들에 대해 상당한 유용성을 갖는다.
실시예들은 본 명세서에서 특정 기능들 및 그 관계들의 구현을 예시하는 기능적 빌딩 블록들의 도움으로 설명되었다. 이러한 기능적 빌딩 블록들의 경계들은 설명의 편의를 위해 본 명세서에서 임의로 정의되었다. 지정된 기능들 및 관계들(또는 그와 동등한 것들)이 적절하게 수행되는 한, 대안적인 경계들이 정의될 수 있다. 또한, 대안적인 실시예들은 본 명세서에 설명된 것들과 상이한 순서들을 사용하여 기능 블록들, 단계들, 동작들, 방법들 등을 수행할 수 있다.
본 명세서에서 "일 실시예", "실시예", "예시적인 실시예" 또는 유사한 문구들에 대한 언급들은 설명된 실시예가 특정 피처, 구조 또는 특성을 포함할 수 있지만, 모든 실시예가 반드시 특정 피처, 구조 또는 특성을 포함하지는 않을 수 있음을 나타낸다. 더욱이, 이러한 문구들은 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니다. 또한, 특정 피처, 구조 또는 특성이 실시예와 관련하여 설명될 때, 이러한 피처, 구조 또는 특성을 다른 실시예들에 통합하는 것은, 본 명세서에 명시적으로 언급되었든 설명되었든 아니든 간에, 관련 기술 분야(들)의 통상의 기술자의 지식 내에 있을 것이다. 추가적으로, 일부 실시예들은 그들의 파생물들과 함께 "커플링된" 및 "연결된"이라는 표현을 사용하여 설명될 수 있다. 이러한 용어들은 반드시 서로 동의어들로 의도되는 것은 아니다. 예를 들어, 일부 실시예들은 2개 이상의 엘리먼트가 서로 직접 물리적 또는 전기적 접촉을 하고 있음을 나타내기 위해 "연결된" 및/또는 "커플링된"이라는 용어들을 사용하여 설명될 수 있다. 그러나, "커플링된"이라는 용어는 또한 2개 이상의 엘리먼트가 서로 직접 접촉하지 않지만, 여전히 서로 협력하거나 상호 작용한다는 것을 의미할 수 있다.
본 개시내용의 폭 및 범위는 전술한 예시적인 실시예들 중 임의의 것에 의해 제한되어서는 안되며, 다음의 청구범위 및 그 균등들에 따라서만 정의되어야 한다.

Claims (15)

  1. 제1 전자 상거래 사이트에 의해 사용자에게 현재 디스플레이되고 있는 제1 제품과 적어도 유사한 제2 제품들을 제2 전자 상거래 사이트의 인벤토리(inventory)에서 식별하고, 상기 제1 전자 상거래 사이트에서 상기 사용자에 의해 조회되고 구매되도록 상기 제2 제품들을 디스플레이하기 위한 방법으로서,
    상기 방법은 상기 제2 전자 상거래 사이트에서 동작하고,
    상기 제1 제품에 관한 제품 정보를 수신하는 단계;
    검색 파라미터들을 생성하기 위해 상기 제품 정보를 클리닝(cleaning) 및 가중(weighing)하는 단계;
    상기 제2 제품들을 식별하기 위해 상기 검색 파라미터들을 사용하여 상기 인벤토리를 검색하는 단계;
    상기 제2 제품들의 리스트(listing)를, 상기 리스트에서 첫 번째로 나타나는 제2 제품들이 (1) 상기 제1 제품과 가장 유사하고, (2) 상기 사용자가 가장 관심을 가질 가능성이 더 높도록 정렬하는 단계; 및
    상기 리스트를 플러그-인 애플리케이션으로 송신하는 단계 - 상기 플러그-인 애플리케이션은 상기 사용자에게 상기 리스트를 디스플레이하기 위해 상기 제1 전자 상거래 사이트를 디스플레이하는 데 사용되고 있는 브라우저와 함께 동작됨 -
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 클리닝 및 가중하는 단계는,
    상기 제품 정보에서, 상기 제1 제품의 카테고리를 상기 카테고리와 연관된 키워드들을 식별하는 것에 기초하여 식별하는 단계;
    상기 제품 정보에서, 상기 카테고리와 연관된 특성들을 식별하는 단계; 및
    상기 특성들에 가중치들을 적용하는 단계 - 상기 가중된 특성들은 상기 검색 파라미터들을 구성함 -
    를 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 카테고리, 상기 특성들 및 상기 가중치들은 상기 제2 전자 상거래 사이트와 상호 작용하는 동안 사용자들의 활동을 모니터링하고 분석하는 것에 기초하여 결정된, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 정렬하는 단계는 상기 가중된 특성들에 기초하여 상기 리스트를 정렬하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제2항에 있어서, 상기 카테고리의 특성들은 상기 카테고리의 키워드들을 포함하는, 방법.
  6. 하나 이상의 제2 컴퓨팅 디바이스에서 실행되는 제2 전자 상거래 사이트를 지원하는 백엔드 서버로서,
    인벤토리 데이터베이스;
    카테고리 데이터베이스; 및
    하나 이상의 프로세서
    를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는,
    제1 전자 상거래 사이트에 의해 제공되고 있는 제1 제품에 관한 제품 정보를 수신하고 - 사용자는 제1 컴퓨팅 디바이스에서 상기 제1 전자 상거래 사이트를 브라우징하고 있고, 상기 제1 전자 상거래 사이트에서는 플러그-인 애플리케이션이 실행됨 -,
    검색 파라미터들을 생성하기 위해 상기 제품 정보를 클리닝 및 가중하고,
    상기 제1 제품과 적어도 유사한 제2 제품들을 식별하기 위해 상기 검색 파라미터들을 사용하여 상기 인벤토리 데이터베이스를 검색하고,
    상기 제2 제품들의 리스트를, 상기 리스트에서 첫 번째로 나타나는 제2 제품들이 (1) 상기 제1 제품과 가장 유사하고, (2) 상기 사용자가 가장 관심을 가질 가능성이 더 높도록 정렬하고,
    상기 리스트를 상기 플러그-인 애플리케이션으로 송신하도록 - 상기 플러그-인 애플리케이션은 상기 사용자에게 상기 리스트를 디스플레이하도록 동작함 -
    구성되는, 백엔드 서버.
  7. 제6항에 있어서, 클리닝 및 가중하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 제품 정보에서, 상기 제1 제품의 카테고리를 상기 카테고리와 연관된 키워드들을 식별하는 것에 기초하여 식별하고,
    상기 제품 정보에서, 상기 카테고리와 연관된 특성들을 식별하고,
    상기 특성들에 가중치들을 적용하도록 - 상기 가중된 특성들은 상기 검색 파라미터들을 구성함 -
    추가로 구성되는, 백엔드 서버.
  8. 제7항에 있어서, 상기 카테고리, 상기 특성들 및 상기 가중치들은 상기 제2 전자 상거래 사이트와 상호 작용하는 동안 사용자들의 활동을 모니터링하고 분석하는 것에 기초하여 결정된, 백엔드 서버.
  9. 제8항에 있어서, 정렬하기 위해, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 가중된 특성들에 기초하여 상기 리스트를 정렬하도록 추가로 구성되는, 백엔드 서버.
  10. 제7항에 있어서, 상기 카테고리의 특성들은 상기 카테고리의 키워드들을 포함하는, 백엔드 서버.
  11. 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스로 하여금, 제1 전자 상거래 사이트에 의해 사용자에게 현재 디스플레이되고 있는 제1 제품과 적어도 유사한 제2 제품들을 제2 전자 상거래 사이트의 인벤토리에서 식별하고, 상기 제1 전자 상거래 사이트에서 상기 사용자에 의해 조회되고 구매되도록 상기 제2 제품들을 디스플레이하기 위한 동작들을 수행하게 하는 명령어들이 저장되어 있는 유형의(tangible) 컴퓨터 판독 가능 디바이스로서,
    상기 동작들은,
    상기 제1 제품에 관한 제품 정보를 수신하는 동작;
    검색 파라미터들을 생성하기 위해 상기 제품 정보를 클리닝 및 가중하는 동작;
    상기 제2 제품들을 식별하기 위해 상기 검색 파라미터들을 사용하여 상기 인벤토리를 검색하는 동작;
    상기 제2 제품들의 리스트를, 상기 리스트에서 첫 번째로 나타나는 제2 제품들이 (1) 상기 제1 제품과 가장 유사하고, (2) 상기 사용자가 가장 관심을 가질 가능성이 더 높도록 정렬하는 동작; 및
    상기 리스트를 플러그-인 애플리케이션으로 송신하는 동작 - 상기 플러그-인 애플리케이션은 상기 사용자에게 상기 리스트를 디스플레이하기 위해 상기 제1 전자 상거래 사이트를 디스플레이하는 데 사용되고 있는 브라우저와 함께 동작됨 -
    을 포함하는, 유형의 컴퓨터 판독 가능 디바이스.
  12. 제11항에 있어서, 상기 클리닝 및 가중하는 동작은,
    상기 제품 정보에서, 상기 제1 제품의 카테고리를 상기 카테고리와 연관된 키워드들을 식별하는 것에 기초하여 식별하는 동작;
    상기 제품 정보에서, 상기 카테고리와 연관된 특성들을 식별하는 동작; 및
    상기 특성들에 가중치들을 적용하는 동작 - 상기 가중된 특성들은 상기 검색 파라미터들을 구성함 -
    을 포함하는, 유형의 컴퓨터 판독 가능 디바이스.
  13. 제12항에 있어서, 상기 카테고리, 상기 특성들 및 상기 가중치들은 상기 제2 전자 상거래 사이트와 상호 작용하는 동안 사용자들의 활동을 모니터링하고 분석하는 것에 기초하여 결정된, 유형의 컴퓨터 판독 가능 디바이스.
  14. 제13항에 있어서, 상기 정렬하는 동작은 상기 가중된 특성들에 기초하여 상기 리스트를 정렬하는 동작을 포함하는, 유형의 컴퓨터 판독 가능 디바이스.
  15. 제12항에 있어서, 상기 카테고리의 특성들은 상기 카테고리의 키워드들을 포함하는, 유형의 컴퓨터 판독 가능 디바이스.
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