JP2002506256A - カレントクエリーに最も関連性のあるアイテムを、類似のクエリーに関して選択されたアイテムに基づいて特定するソフトウェア機能 - Google Patents
カレントクエリーに最も関連性のあるアイテムを、類似のクエリーに関して選択されたアイテムに基づいて特定するソフトウェア機能Info
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Abstract
(57)【要約】
カレントクエリーに最も関連性をもつアイテムを、類似のクエリーに関して選択されたアイテムに基づいて特定するソフトウェア機能が開示されている。本発明の好適実施例では、本発明の機能は、１または複数のクエリー用語を指定しているクエリーを受け取る。その応答として、本発明の機能は、クエリーを満足する複数のアイテムを特定しているクエリー結果を生成する。その後、本発明の機能は、クエリーから生成されたクエリー結果からユーザが、クエリーで指定された用語の各々を指定してそのアイテムを選択したときの相対的頻度を結合することによって、クエリー結果の中で特定されたアイテムの少なくとも一部のランク付け値を発生する。本発明の機能は、最高のランク付けの値をもつ、最も関連性のあるアイテムを特定する。
Description
【０００１】 （技術分野） 本発明は、クエリー（query：照会、問い合わせ）処理の分野に関する。
【０００２】 （発明の背景） 多くのワールドワイドウェブ（World Wide Web）サイトでは、ユーザが、はる
かに大きなアイテムの領域の中から、関心のある少数のアイテムを特定するため
にサーチを行うことを可能にしている。1つの例として、いくつかのウェブイン デックスサイトでは、ユーザが既知の多数のウェブサイトの中から、特定のウェ
ブサイトを探し出すことを可能にしている。同様に、書籍販売業者などの、多く
のオンライン販売業者では、販売業者から購入することができる全製品の中から
特定の製品を、ユーザが探し出すことを可能にしている。多くの場合、ユーザは
、最終的にはアイテムの領域全体の中から１つのアイテムを見つけるためにサー
チを行っている。
かに大きなアイテムの領域の中から、関心のある少数のアイテムを特定するため
にサーチを行うことを可能にしている。1つの例として、いくつかのウェブイン デックスサイトでは、ユーザが既知の多数のウェブサイトの中から、特定のウェ
ブサイトを探し出すことを可能にしている。同様に、書籍販売業者などの、多く
のオンライン販売業者では、販売業者から購入することができる全製品の中から
特定の製品を、ユーザが探し出すことを可能にしている。多くの場合、ユーザは
、最終的にはアイテムの領域全体の中から１つのアイテムを見つけるためにサー
チを行っている。
【０００３】 サーチを行うために、ユーザは１つまたは２つ以上のクエリー用語（query te
rms）を含むクエリーを提出している。また、このクエリーは、どのアイテムの 領域をサーチするのかを明示的または黙示的に指定している。例えば、ユーザは
、書籍の題名中の単語であると確信している用語を含むクエリーを、オンライン
書籍販売業者に提出することがある。クエリーサーバプログラム (query server
program) は、クエリーを処理し、そのクエリーの用語に一致するアイテムをド
メインの中から特定する。クエリーサーバプログラムによって特定されたアイテ
ムは、クエリー結果 (query result) と総称されている。この例では、クエリー
結果は、その題名にクエリー用語の一部または全部が含まれている書籍のリスト
になっている。クエリー結果は、典型的には、アイテムリストとしてユーザに表
示される。このリストは、さまざまな方法で配列することが可能になっている。
例えば、各書籍の題名、著者、または発行日などの、各アイテムのプロパティ（
property）に基づいて、アルファベット順または数字順に配列することが可能に
なっている。別の例として、このリストは、特定された各々のアイテムがクエリ
ーの用語にどの程度まで一致しているかに基づいて配列されることもある。
rms）を含むクエリーを提出している。また、このクエリーは、どのアイテムの 領域をサーチするのかを明示的または黙示的に指定している。例えば、ユーザは
、書籍の題名中の単語であると確信している用語を含むクエリーを、オンライン
書籍販売業者に提出することがある。クエリーサーバプログラム (query server
program) は、クエリーを処理し、そのクエリーの用語に一致するアイテムをド
メインの中から特定する。クエリーサーバプログラムによって特定されたアイテ
ムは、クエリー結果 (query result) と総称されている。この例では、クエリー
結果は、その題名にクエリー用語の一部または全部が含まれている書籍のリスト
になっている。クエリー結果は、典型的には、アイテムリストとしてユーザに表
示される。このリストは、さまざまな方法で配列することが可能になっている。
例えば、各書籍の題名、著者、または発行日などの、各アイテムのプロパティ（
property）に基づいて、アルファベット順または数字順に配列することが可能に
なっている。別の例として、このリストは、特定された各々のアイテムがクエリ
ーの用語にどの程度まで一致しているかに基づいて配列されることもある。
【０００４】 クエリーの対象となる領域が多数のアイテムを含んでいるときは、クエリー結
果は、数十または数百のアイテムを含んでいるのが普通である。ユーザが1つの アイテムを見つけるためにサーチを行っている場合には、従来の方法を応用して
クエリー結果を配列しようとすると、しばしば探している１または複数アのイテ
ムが、クエリー結果の先頭に置かれないために、ユーザは、探しているアイテム
にたどり着く前に、クエリー結果に含まれる他の多数のアイテムを順々に読んで
いかなければならない。従来の方法でクエリー結果を配列すると、上述した問題
があるために、共通のおよび個別の、ユーザの行動に従ってクエリー結果を自動
的に配列するようにした新規で、もっと効果的な方法があると、非常に便利であ
る。
果は、数十または数百のアイテムを含んでいるのが普通である。ユーザが1つの アイテムを見つけるためにサーチを行っている場合には、従来の方法を応用して
クエリー結果を配列しようとすると、しばしば探している１または複数アのイテ
ムが、クエリー結果の先頭に置かれないために、ユーザは、探しているアイテム
にたどり着く前に、クエリー結果に含まれる他の多数のアイテムを順々に読んで
いかなければならない。従来の方法でクエリー結果を配列すると、上述した問題
があるために、共通のおよび個別の、ユーザの行動に従ってクエリー結果を自動
的に配列するようにした新規で、もっと効果的な方法があると、非常に便利であ
る。
【０００５】 さらに、どのアイテムによっても満たされないクエリーを、ユーザが指定する
こともよく行われている。このようなことが起こるのは、例えば、ユーザが範囲
を非常に狭く詳細に記述したクエリーを提出した場合や、ユーザがクエリーの中
で、用語をタイプミスしまたは記憶違いをした場合である。このような場合、従
来の方法では、クエリーを満足するアイテムだけがユーザに提示されるので、ど
のアイテムもユーザに提示されないことになる。クエリーの提出に応答してどの
アイテムもユーザに提示されないときは、ユーザは、サーチエンジンに失望し、
その継続的使用を断念する場合さえある。従って、クエリーに完全に一致するア
イテムがないときでも、クエリー中の用語の少なくとも一部に関係するアイテム
を表示する方法があると、非常に便利である。
こともよく行われている。このようなことが起こるのは、例えば、ユーザが範囲
を非常に狭く詳細に記述したクエリーを提出した場合や、ユーザがクエリーの中
で、用語をタイプミスしまたは記憶違いをした場合である。このような場合、従
来の方法では、クエリーを満足するアイテムだけがユーザに提示されるので、ど
のアイテムもユーザに提示されないことになる。クエリーの提出に応答してどの
アイテムもユーザに提示されないときは、ユーザは、サーチエンジンに失望し、
その継続的使用を断念する場合さえある。従って、クエリーに完全に一致するア
イテムがないときでも、クエリー中の用語の少なくとも一部に関係するアイテム
を表示する方法があると、非常に便利である。
【０００６】 上記要求を満たすために、いくつかのサーチエンジンは、空でない結果セット
が得られるまで、クエリーを効果的に自動的に修正する方法を採用している。例
えば、あるサーチエンジンは、接続語、つまり、ANDで接続された用語を、最終 的に、そのクエリーに対するアイテムを含んでいる結果セットが得られるまで、
複数用語のクエリーから段階的に削除している。この方法によると、クエリー用
語が恣意的に削除されたとき、正しい用語を選択するための重要な情報が失われ
るという問題がある。その結果、最初の空でない結果セットは、非常に大きくな
り、最初のクエリーとは無関係のアイテムが占める割合が、全体的に大きくなっ
ている。そのため、クエリーに完全に一致するアイテムがないときでも、クエリ
ーに含まれる用語の少なくとも一部に関係する用語を表示するようにする、もっ
と効果的な方法があると、非常に便利である。
が得られるまで、クエリーを効果的に自動的に修正する方法を採用している。例
えば、あるサーチエンジンは、接続語、つまり、ANDで接続された用語を、最終 的に、そのクエリーに対するアイテムを含んでいる結果セットが得られるまで、
複数用語のクエリーから段階的に削除している。この方法によると、クエリー用
語が恣意的に削除されたとき、正しい用語を選択するための重要な情報が失われ
るという問題がある。その結果、最初の空でない結果セットは、非常に大きくな
り、最初のクエリーとは無関係のアイテムが占める割合が、全体的に大きくなっ
ている。そのため、クエリーに完全に一致するアイテムがないときでも、クエリ
ーに含まれる用語の少なくとも一部に関係する用語を表示するようにする、もっ
と効果的な方法があると、非常に便利である。
【０００７】 （発明の概要） 本発明は、カレントクエリーに最も関連性のあるアイテムを、類似のクエリー
に関して選択されたアイテムに基づいて特定するソフトウェア機能（software f
acility）（「本発明の機能（the facility）」）を提供している。本発明の機 能は、好ましくは、アイテムが１または複数のクエリー用語を指定しているカレ
ントクエリーとの関連性のレベルを示すアイテムのランク付けの値を生成する。
本発明の機能は、レーティング関数（rating function）から得られたレーティ ングスコア（rating scores）を結合することによって、アイテムのランク付け の値を生成し、レーティングスコアの各々は、そのアイテムと、ランク付け値の
１つを含むクエリーとの関連性レベルに対応している。レーティング関数は、好
ましくは、アイテムと用語を結合したもののレーティングスコアを、本発明の機
能によって生成されたレーティングテーブル（rating table）から取り出す。レ
ーティングテーブルに入っているスコアは、好ましくは、個々のアイテムと用語
ごとに、その特定の用語を含んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果に
おいて、アイテムが特定されているとき、ユーザがそのアイテムをどのような頻
度で選択したかを示している。
に関して選択されたアイテムに基づいて特定するソフトウェア機能（software f
acility）（「本発明の機能（the facility）」）を提供している。本発明の機 能は、好ましくは、アイテムが１または複数のクエリー用語を指定しているカレ
ントクエリーとの関連性のレベルを示すアイテムのランク付けの値を生成する。
本発明の機能は、レーティング関数（rating function）から得られたレーティ ングスコア（rating scores）を結合することによって、アイテムのランク付け の値を生成し、レーティングスコアの各々は、そのアイテムと、ランク付け値の
１つを含むクエリーとの関連性レベルに対応している。レーティング関数は、好
ましくは、アイテムと用語を結合したもののレーティングスコアを、本発明の機
能によって生成されたレーティングテーブル（rating table）から取り出す。レ
ーティングテーブルに入っているスコアは、好ましくは、個々のアイテムと用語
ごとに、その特定の用語を含んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果に
おいて、アイテムが特定されているとき、ユーザがそのアイテムをどのような頻
度で選択したかを示している。
【０００８】 いくつかの異なる実施形態によっては、本発明の機能は、レーティングスコア
を使用して、クエリー結果に含まれる各々のアイテムごとにランク付けの値を生
成するようにしたもの、あるいは比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成
するために、最高ランク付けの値を有する少数のアイテムを選択するようにした
ものがある。クエリー結果に含まれる特定のアイテムのランク付けの値を生成す
るために、本発明の機能は、そのアイテムとクエリーの用語に対応するレーティ
ングスコアを結合する。クエリー結果に含まれる各アイテムのランク付けの値を
生成することを目標としている実施形態では、本発明の機能は、好ましくは、ク
エリー結果内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムごとに、そのアイ
テムとクエリー中の用語のいずれかに対応するレーティングスコアのすべてを結
合するようにしている。他方、クエリー結果の中で最大のランク付けの値を有す
る少数のアイテムを選択することを目標としている実施形態では、本発明の機能
は、好ましくは、クエリー内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムご
とに、その用語と任意のアイテムの、少数の最高レーティングスコアを特定する
ようにしている。そして、本発明の機能は、各々のアイテムごとに特定されたス
コアを結合し、比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成する。なお、この
アイテムの中には、クエリー結果の中で特定されなかったアイテムを含めること
も可能である。実際には、本発明の上記実施形態によれば、クエリー結果が空で
ある場合でも、すなわち、クエリーを完全に満足するアイテムがないときでも、
アイテムのランク付け値を生成し、アイテムを表示することが可能である。
を使用して、クエリー結果に含まれる各々のアイテムごとにランク付けの値を生
成するようにしたもの、あるいは比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成
するために、最高ランク付けの値を有する少数のアイテムを選択するようにした
ものがある。クエリー結果に含まれる特定のアイテムのランク付けの値を生成す
るために、本発明の機能は、そのアイテムとクエリーの用語に対応するレーティ
ングスコアを結合する。クエリー結果に含まれる各アイテムのランク付けの値を
生成することを目標としている実施形態では、本発明の機能は、好ましくは、ク
エリー結果内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムごとに、そのアイ
テムとクエリー中の用語のいずれかに対応するレーティングスコアのすべてを結
合するようにしている。他方、クエリー結果の中で最大のランク付けの値を有す
る少数のアイテムを選択することを目標としている実施形態では、本発明の機能
は、好ましくは、クエリー内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムご
とに、その用語と任意のアイテムの、少数の最高レーティングスコアを特定する
ようにしている。そして、本発明の機能は、各々のアイテムごとに特定されたス
コアを結合し、比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成する。なお、この
アイテムの中には、クエリー結果の中で特定されなかったアイテムを含めること
も可能である。実際には、本発明の上記実施形態によれば、クエリー結果が空で
ある場合でも、すなわち、クエリーを完全に満足するアイテムがないときでも、
アイテムのランク付け値を生成し、アイテムを表示することが可能である。
【０００９】 本発明の機能は、少なくとも一部のアイテムのランク付けの値を生成した後、
好ましくは、クエリー結果のアイテムをランク付けの値の降順に配列する。本発
明の機能は、ランク付け値を使用して、クエリー結果に含まれるアイテムを少数
のアイテムにサブセット化することも可能である。本発明の機能は、上述のよう
にクエリー結果内のアイテムを配列および／またはサブセット化することを、ア
イテムの属性に従ってではなく、共通のおよび個別のユーザの行動に従って行う
ので、ユーザは、自分が探している特定の１または複数のアイテムをクエリー結
果の中から素早く見つける可能性が大幅に増加する。例えば、"human"および "d
ynamic"のクエリー用語を含んでいるクエリーに対するクエリー結果が、人間行 動学（human dynamics）についての書籍、および粒子力学（particle dynamics ）が人間（human beings）に及ぼす影響についての書籍を含んでいるとき、先に
、"human"の用語を含んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果からユー ザが行った選択は、これらのユーザが人間行動学の書籍を選択する頻度が、粒子
力学の書籍を選択する頻度よりもはるかに高いことを示していたとする。この場
合、本発明の機能は、人間行動学の書籍を、粒子力学の書籍よりも高いランクに
置くので、人間行動学の方に関心のあるユーザは、より簡単にその書籍を選択す
ることができる。本発明の機能がもつ利点は、典型的にユーザによってよく出さ
れる単一用語のクエリーに対して生成される、多くの雑多なクエリー結果と併用
すると特に便利である。
好ましくは、クエリー結果のアイテムをランク付けの値の降順に配列する。本発
明の機能は、ランク付け値を使用して、クエリー結果に含まれるアイテムを少数
のアイテムにサブセット化することも可能である。本発明の機能は、上述のよう
にクエリー結果内のアイテムを配列および／またはサブセット化することを、ア
イテムの属性に従ってではなく、共通のおよび個別のユーザの行動に従って行う
ので、ユーザは、自分が探している特定の１または複数のアイテムをクエリー結
果の中から素早く見つける可能性が大幅に増加する。例えば、"human"および "d
ynamic"のクエリー用語を含んでいるクエリーに対するクエリー結果が、人間行 動学（human dynamics）についての書籍、および粒子力学（particle dynamics ）が人間（human beings）に及ぼす影響についての書籍を含んでいるとき、先に
、"human"の用語を含んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果からユー ザが行った選択は、これらのユーザが人間行動学の書籍を選択する頻度が、粒子
力学の書籍を選択する頻度よりもはるかに高いことを示していたとする。この場
合、本発明の機能は、人間行動学の書籍を、粒子力学の書籍よりも高いランクに
置くので、人間行動学の方に関心のあるユーザは、より簡単にその書籍を選択す
ることができる。本発明の機能がもつ利点は、典型的にユーザによってよく出さ
れる単一用語のクエリーに対して生成される、多くの雑多なクエリー結果と併用
すると特に便利である。
【００１０】 本発明の種々実施形態は、クエリー結果の中で特定されたアイテムについて、
ユーザが行う種々の選択アクションにおけるレーティングスコアに基づいている
。この中には、ユーザがアイテムに関する追加情報を表示したかどうか、そのア
イテムの追加情報を見るのにユーザがどれだけの時間を消費したか、そのアイテ
ムの追加情報内でユーザがいくつのハイパーリンクをたどっていったか、ユーザ
はショッピングバスケットにそのアイテムを加えたかどうか、およびユーザはそ
のアイテムを最終的に購入したかどうか、といったことが含まれている。本発明
の実施形態によれば、クエリー結果とは無関係の選択アクションも考慮されてい
る。例えば、クエリー結果からアイテムを選択したかではなく、そのアイテムの
アイテム識別子をタイプしたかどうかが考慮される。また、本発明の別の実施形
態によれば、クエリーを出したユーザについて、同じ性別、年齢、所得、または
地理別のカテゴリなどの種々の人口統計学的グループに属するユーザ別にレーテ
ィングスコアをとり、それを適用することによって、ランク付けプロセス情報に
組み込んでいる。ある種の実施形態では、特定ユーザに関する行動情報も組み込
まれている。さらに、レーティングスコアは、共通のおよび個別のユーザの好み
を反映している、種々のタイプの情報を結合するレーティング関数から得ること
も可能である。本発明のいくつかの実施形態では、異なる時間フレームで出され
たクエリーについて、特殊な方法でレーティングスコア情報に組み入れるように
している。
ユーザが行う種々の選択アクションにおけるレーティングスコアに基づいている
。この中には、ユーザがアイテムに関する追加情報を表示したかどうか、そのア
イテムの追加情報を見るのにユーザがどれだけの時間を消費したか、そのアイテ
ムの追加情報内でユーザがいくつのハイパーリンクをたどっていったか、ユーザ
はショッピングバスケットにそのアイテムを加えたかどうか、およびユーザはそ
のアイテムを最終的に購入したかどうか、といったことが含まれている。本発明
の実施形態によれば、クエリー結果とは無関係の選択アクションも考慮されてい
る。例えば、クエリー結果からアイテムを選択したかではなく、そのアイテムの
アイテム識別子をタイプしたかどうかが考慮される。また、本発明の別の実施形
態によれば、クエリーを出したユーザについて、同じ性別、年齢、所得、または
地理別のカテゴリなどの種々の人口統計学的グループに属するユーザ別にレーテ
ィングスコアをとり、それを適用することによって、ランク付けプロセス情報に
組み込んでいる。ある種の実施形態では、特定ユーザに関する行動情報も組み込
まれている。さらに、レーティングスコアは、共通のおよび個別のユーザの好み
を反映している、種々のタイプの情報を結合するレーティング関数から得ること
も可能である。本発明のいくつかの実施形態では、異なる時間フレームで出され
たクエリーについて、特殊な方法でレーティングスコア情報に組み入れるように
している。
【００１１】 （発明の実施の形態） 本発明は、カレントクエリーに最も関連性のあるアイテムを、類似のクエリー
に関して選択されたアイテムに基づいて特定するソフトウェア機能（「本発明の
機能」）を提供している。本発明の機能は、好ましくは、アイテムが１または複
数のクエリー用語を指定しているカレントクエリーとの関連性のレベルを示すア
イテムのランク付けの値を生成する。本発明の機能は、レーティング関数から得
られたレーティングスコアを結合することによって、アイテムのランク付けの値
を生成し、レーティングスコアの各々は、そのアイテムと、ランク付け値の１つ
を含むクエリーとの関連性レベルに対応している。レーティング関数は、好まし
くは、アイテムと用語を結合したもののレーティングスコアを、本発明の機能に
よって生成されたレーティングテーブルから取り出す。レーティングテーブルに
入っているスコアは、好ましくは、個々のアイテムと用語ごとに、その用語を含
んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果において、アイテムが特定され
ているとき、ユーザがそのアイテムをどのような頻度で選択したかを示している
。
に関して選択されたアイテムに基づいて特定するソフトウェア機能（「本発明の
機能」）を提供している。本発明の機能は、好ましくは、アイテムが１または複
数のクエリー用語を指定しているカレントクエリーとの関連性のレベルを示すア
イテムのランク付けの値を生成する。本発明の機能は、レーティング関数から得
られたレーティングスコアを結合することによって、アイテムのランク付けの値
を生成し、レーティングスコアの各々は、そのアイテムと、ランク付け値の１つ
を含むクエリーとの関連性レベルに対応している。レーティング関数は、好まし
くは、アイテムと用語を結合したもののレーティングスコアを、本発明の機能に
よって生成されたレーティングテーブルから取り出す。レーティングテーブルに
入っているスコアは、好ましくは、個々のアイテムと用語ごとに、その用語を含
んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果において、アイテムが特定され
ているとき、ユーザがそのアイテムをどのような頻度で選択したかを示している
。
【００１２】 いくつかの異なる実施形態によっては、本発明の機能は、レーティングスコア
を使用して、クエリー結果に含まれる各々のアイテムごとにランク付けの値を生
成するようにしたもの、あるいは比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成
するために、最高ランク付けの値を有する少数のアイテムを選択するようにした
ものがある。クエリー結果に含まれる特定のアイテムのランク付けの値を生成す
るために、本発明の機能は、そのアイテムとクエリーの用語に対応するレーティ
ングスコアを結合する。クエリー結果に含まれる各アイテムのランク付けの値を
生成することを目標としている実施形態では、本発明の機能は、好ましくは、ク
エリー結果内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムごとに、そのアイ
テムとクエリー中の用語のいずれかに対応するレーティングスコアのすべてを結
合するようにしている。他方、クエリー結果の中で最大のランク付けの値を有す
る少数のアイテムを選択することを目標としている実施形態では、本発明の機能
は、好ましくは、クエリー内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムご
とに、その用語と任意のアイテムの、少数の最高レーティングスコアを特定する
ようにしている。そして、本発明の機能は、各々のアイテムごとに特定されたス
コアを結合し、比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成する。なお、この
アイテムの中には、クエリー結果の中で特定されなかったアイテムを含めること
も可能である。実際には、本発明の上記実施形態によれば、クエリー結果が空で
ある場合でも、すなわち、クエリーを完全に満足するアイテムがないときでも、
アイテムのランク付け値を生成し、アイテムを表示することが可能である。
を使用して、クエリー結果に含まれる各々のアイテムごとにランク付けの値を生
成するようにしたもの、あるいは比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成
するために、最高ランク付けの値を有する少数のアイテムを選択するようにした
ものがある。クエリー結果に含まれる特定のアイテムのランク付けの値を生成す
るために、本発明の機能は、そのアイテムとクエリーの用語に対応するレーティ
ングスコアを結合する。クエリー結果に含まれる各アイテムのランク付けの値を
生成することを目標としている実施形態では、本発明の機能は、好ましくは、ク
エリー結果内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムごとに、そのアイ
テムとクエリー中の用語のいずれかに対応するレーティングスコアのすべてを結
合するようにしている。他方、クエリー結果の中で最大のランク付けの値を有す
る少数のアイテムを選択することを目標としている実施形態では、本発明の機能
は、好ましくは、クエリー内のアイテムを通るループに入り、各々のアイテムご
とに、その用語と任意のアイテムの、少数の最高レーティングスコアを特定する
ようにしている。そして、本発明の機能は、各々のアイテムごとに特定されたス
コアを結合し、比較的少数のアイテムのランク付けの値を生成する。なお、この
アイテムの中には、クエリー結果の中で特定されなかったアイテムを含めること
も可能である。実際には、本発明の上記実施形態によれば、クエリー結果が空で
ある場合でも、すなわち、クエリーを完全に満足するアイテムがないときでも、
アイテムのランク付け値を生成し、アイテムを表示することが可能である。
【００１３】 本発明の機能は、少なくとも一部のアイテムのランク付けの値を生成した後、
好ましくは、クエリー結果のアイテムをランク付けの値の降順に配列する。本発
明の機能は、ランク付け値を使用して、クエリー結果に含まれるアイテムを少数
のアイテムにサブセット化することも可能である。本発明の機能は、上述のよう
にクエリー結果内のアイテムを配列および／またはサブセット化することを、ア
イテムの属性に従ってではなく、共通のおよび個別のユーザの行動に従って行う
ので、ユーザは、自分が探している特定の１または複数のアイテムをクエリー結
果の中から素早く見つける可能性が大幅に増加する。例えば、"human"および "d
ynamic"のクエリー用語を含んでいるクエリーに対するクエリー結果が、人間行 動学（human dynamics）についての書籍、および粒子力学（particle dynamics ）が人間（human beings）に及ぼす影響についての書籍を含んでいるとき、先に
、"human"の用語を含んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果からユー ザが行った選択は、これらのユーザが人間行動学の書籍を選択する頻度が、粒子
力学の書籍を選択する頻度よりもはるかに高いことを示していたとする。この場
合、本発明の機能は、人間行動学の書籍を、粒子力学の書籍よりも高いランクに
置くので、人間行動学の方に関心のあるユーザは、より簡単にその書籍を選択す
ることができる。本発明の機能がもつ利点は、典型的にユーザによってよく出さ
れる単一用語のクエリーに対して生成される、多くの雑多なクエリー結果と併用
すると特に便利である。
好ましくは、クエリー結果のアイテムをランク付けの値の降順に配列する。本発
明の機能は、ランク付け値を使用して、クエリー結果に含まれるアイテムを少数
のアイテムにサブセット化することも可能である。本発明の機能は、上述のよう
にクエリー結果内のアイテムを配列および／またはサブセット化することを、ア
イテムの属性に従ってではなく、共通のおよび個別のユーザの行動に従って行う
ので、ユーザは、自分が探している特定の１または複数のアイテムをクエリー結
果の中から素早く見つける可能性が大幅に増加する。例えば、"human"および "d
ynamic"のクエリー用語を含んでいるクエリーに対するクエリー結果が、人間行 動学（human dynamics）についての書籍、および粒子力学（particle dynamics ）が人間（human beings）に及ぼす影響についての書籍を含んでいるとき、先に
、"human"の用語を含んでいるクエリーに対して得られたクエリー結果からユー ザが行った選択は、これらのユーザが人間行動学の書籍を選択する頻度が、粒子
力学の書籍を選択する頻度よりもはるかに高いことを示していたとする。この場
合、本発明の機能は、人間行動学の書籍を、粒子力学の書籍よりも高いランクに
置くので、人間行動学の方に関心のあるユーザは、より簡単にその書籍を選択す
ることができる。本発明の機能がもつ利点は、典型的にユーザによってよく出さ
れる単一用語のクエリーに対して生成される、多くの雑多なクエリー結果と併用
すると特に便利である。
【００１４】 本発明の種々実施形態は、クエリー結果の中で特定されたアイテムについて、
ユーザが行う種々の選択アクションにおけるレーティングスコアに基づいている
。この中には、ユーザがアイテムに関する追加情報を表示したかどうか、そのア
イテムの追加情報を見るのにユーザがどれだけの時間を消費したか、そのアイテ
ムの追加情報内でユーザがいくつのハイパーリンクをたどっていったか、ユーザ
はショッピングバスケットにそのアイテムを加えたかどうか、およびユーザはそ
のアイテムを最終的に購入したかどうか、といったことが含まれている。本発明
の実施形態によれば、クエリー結果とは無関係の選択アクションも考慮されてい
る。例えば、クエリー結果からアイテムを選択したかではなく、そのアイテムの
アイテム識別子をタイプしたかどうかが考慮される。また、本発明の別の実施形
態によれば、クエリーを出したユーザについて、同じ性別、年齢、所得、または
地理別のカテゴリなどの種々の人口統計学的グループに属するユーザ別にレーテ
ィングスコアをとり、それを適用することによって、ランク付けプロセス情報に
組み込んでいる。ある種の実施形態では、特定ユーザに関する行動情報も組み込
まれている。さらに、レーティングスコアは、共通のおよび個別のユーザの好み
を反映している、種々のタイプの情報を結合するレーティング関数から得ること
も可能である。本発明のいくつかの実施形態では、異なる時間フレームで出され
たクエリーについて、特殊な方法でレーティングスコア情報に組み入れるように
している。
ユーザが行う種々の選択アクションにおけるレーティングスコアに基づいている
。この中には、ユーザがアイテムに関する追加情報を表示したかどうか、そのア
イテムの追加情報を見るのにユーザがどれだけの時間を消費したか、そのアイテ
ムの追加情報内でユーザがいくつのハイパーリンクをたどっていったか、ユーザ
はショッピングバスケットにそのアイテムを加えたかどうか、およびユーザはそ
のアイテムを最終的に購入したかどうか、といったことが含まれている。本発明
の実施形態によれば、クエリー結果とは無関係の選択アクションも考慮されてい
る。例えば、クエリー結果からアイテムを選択したかではなく、そのアイテムの
アイテム識別子をタイプしたかどうかが考慮される。また、本発明の別の実施形
態によれば、クエリーを出したユーザについて、同じ性別、年齢、所得、または
地理別のカテゴリなどの種々の人口統計学的グループに属するユーザ別にレーテ
ィングスコアをとり、それを適用することによって、ランク付けプロセス情報に
組み込んでいる。ある種の実施形態では、特定ユーザに関する行動情報も組み込
まれている。さらに、レーティングスコアは、共通のおよび個別のユーザの好み
を反映している、種々のタイプの情報を結合するレーティング関数から得ること
も可能である。本発明のいくつかの実施形態では、異なる時間フレームで出され
たクエリーについて、特殊な方法でレーティングスコア情報に組み入れるように
している。
【００１５】 図1は、本発明の機能が、好ましくはそこで実行されるコンピュータシステム を示す詳細ブロック図である。図1に示すように、コンピュータシステム１００ は、中央処理ユニット（CPU）１１０、入出力デバイス１２０、およびコンピュ ータメモリ（以下、「メモリ」という。）１３０を備えている。入出力デバイス
としては、ハードディスクドライブなどのストレージデバイス１２１、CD-ROMな
どのコンピュータ可読媒体で提供される、本発明の機能も含む、ソフトウェアプ
ロダクトをインストールするために使用できるコンピュータ可読メディアドライ
ブ１２２、およびコンピュータシステム１００を他のコンピュータシステム（図
示せず）に接続するためのネットワークコネクション１２３がある。メモリ１３
０は、好ましくは、クエリーからクエリー結果を生成するクエリーサーバ１３１
、クエリー結果に含まれるアイテムを、共通のユーザの好みに応じて自動的にラ
ンク付けするクエリー結果ランク付け機能（query result ranking facility） １３２、および本発明の機能によって使用されるアイテムレーティングテーブル
１３３を格納している。本発明の機能は、好ましくは、上述したように構成され
ているコンピュータシステム上に実装されているが、当業者ならば理解されるよ
うに、本発明の機能は、異なる構成をもつコンピュータシステム上に実装させる
ことも可能である。
としては、ハードディスクドライブなどのストレージデバイス１２１、CD-ROMな
どのコンピュータ可読媒体で提供される、本発明の機能も含む、ソフトウェアプ
ロダクトをインストールするために使用できるコンピュータ可読メディアドライ
ブ１２２、およびコンピュータシステム１００を他のコンピュータシステム（図
示せず）に接続するためのネットワークコネクション１２３がある。メモリ１３
０は、好ましくは、クエリーからクエリー結果を生成するクエリーサーバ１３１
、クエリー結果に含まれるアイテムを、共通のユーザの好みに応じて自動的にラ
ンク付けするクエリー結果ランク付け機能（query result ranking facility） １３２、および本発明の機能によって使用されるアイテムレーティングテーブル
１３３を格納している。本発明の機能は、好ましくは、上述したように構成され
ているコンピュータシステム上に実装されているが、当業者ならば理解されるよ
うに、本発明の機能は、異なる構成をもつコンピュータシステム上に実装させる
ことも可能である。
【００１６】 本発明の機能は、好ましくは、新しいレーティングテーブルを周期的に生成し
、クエリー結果が送られてきたとき、最後に生成されたレーティングテーブルを
使用して、そのクエリー結果内のアイテムをランク付けする。図2は、新しいレ ーティングテーブルを生成するために、本発明の機能によって実行される好まし
いステップを示すフロー図である。ステップ２０１で、本発明の機能は、好まし
くは、クエリー用語とアイテム識別子の特定の結合に対するレーティングスコア
を、各々が示しているエントリを収めておくレーティングテーブルを初期化する
。このレーティングテーブルは、その初期化時にはエントリをもっていない。ス
テップ２０２で、本発明の機能は、レーティングテーブルが生成される間の期間
中に、ユーザがクエリー結果から行ったアイテム選択のすべてを特定する。レー
ティングテーブルは、日、週、月などの時間間隔の間に行われるクエリーに対し
て生成することができる。このクエリーグループは、クエリーの「レーティング
セット」と呼ばれる。本発明の機能は、ステップ２０２でこれらクエリー結果を
生み出したクエリーの用語も特定する。ステップ２０２の実行については、図7 を参照して後に詳しく説明する。ステップ２０４乃至２０８で、本発明の機能は
、時間間隔の間にユーザがクエリー結果からアイテムを選択するたびにループに
入る。ステップ２０４で、本発明の機能は、クエリー結果を生み出し、そこでア
イテム選択が行われたクエリーで使用された用語を特定する。ステップ２０５乃
至２０７で、本発明の機能は、クエリー内の用語ごとにループに入る。ステップ
２０６で、本発明の機能は、カレントの用語とアイテムに対応するレーティング
テーブル内のレーティングスコアを大きくする。エントリが、まだ用語とアイテ
ムに対応するレーティングテーブルに存在しない場合は、本発明の機能は、用語
とアイテムのための新しいエントリをレーティングテーブルに追加する。レーテ
ィングスコアを大きくすることは、好ましくは、１などの増分値を、用語とアイ
テムの既存のレーティングスコアに加えることによって行われる。ステップ２０
７で、処理すべき追加アイテムが残っていれば、本発明の機能はループしてステ
ップ２０５に戻り、クエリー内の次のアイテムを処理し、残っていなければ、本
発明の機能は、ステップ２０８から続行する。ステップ２０８で、処理すべき追
加のアイテム選択が残っていれば、本発明の機能は、ループしてステップ２０３
に戻り、次のアイテム選択を処理し、残っていなければ、これらのステップは終
了する。
、クエリー結果が送られてきたとき、最後に生成されたレーティングテーブルを
使用して、そのクエリー結果内のアイテムをランク付けする。図2は、新しいレ ーティングテーブルを生成するために、本発明の機能によって実行される好まし
いステップを示すフロー図である。ステップ２０１で、本発明の機能は、好まし
くは、クエリー用語とアイテム識別子の特定の結合に対するレーティングスコア
を、各々が示しているエントリを収めておくレーティングテーブルを初期化する
。このレーティングテーブルは、その初期化時にはエントリをもっていない。ス
テップ２０２で、本発明の機能は、レーティングテーブルが生成される間の期間
中に、ユーザがクエリー結果から行ったアイテム選択のすべてを特定する。レー
ティングテーブルは、日、週、月などの時間間隔の間に行われるクエリーに対し
て生成することができる。このクエリーグループは、クエリーの「レーティング
セット」と呼ばれる。本発明の機能は、ステップ２０２でこれらクエリー結果を
生み出したクエリーの用語も特定する。ステップ２０２の実行については、図7 を参照して後に詳しく説明する。ステップ２０４乃至２０８で、本発明の機能は
、時間間隔の間にユーザがクエリー結果からアイテムを選択するたびにループに
入る。ステップ２０４で、本発明の機能は、クエリー結果を生み出し、そこでア
イテム選択が行われたクエリーで使用された用語を特定する。ステップ２０５乃
至２０７で、本発明の機能は、クエリー内の用語ごとにループに入る。ステップ
２０６で、本発明の機能は、カレントの用語とアイテムに対応するレーティング
テーブル内のレーティングスコアを大きくする。エントリが、まだ用語とアイテ
ムに対応するレーティングテーブルに存在しない場合は、本発明の機能は、用語
とアイテムのための新しいエントリをレーティングテーブルに追加する。レーテ
ィングスコアを大きくすることは、好ましくは、１などの増分値を、用語とアイ
テムの既存のレーティングスコアに加えることによって行われる。ステップ２０
７で、処理すべき追加アイテムが残っていれば、本発明の機能はループしてステ
ップ２０５に戻り、クエリー内の次のアイテムを処理し、残っていなければ、本
発明の機能は、ステップ２０８から続行する。ステップ２０８で、処理すべき追
加のアイテム選択が残っていれば、本発明の機能は、ループしてステップ２０３
に戻り、次のアイテム選択を処理し、残っていなければ、これらのステップは終
了する。
【００１７】 図３と図４は、ステップ２０６（図２）に関してアイテムレーティングテーブ
ルの増補を示すテーブル図である。図３は、増補前のアイテムレーティングテー
ブルの状態を示している。同図に示すように、テーブル３００は、エントリ３０
１乃至３０６を含む複数のエントリを収めている。各エントリは、クエリー用語
とアイテム識別子の特定の結合に対するレーティングスコアを収めている。例え
ば、エントリ３０２は、用語"dynamics"アイテム識別子"1883823064"に対するス
コアが"22"であることを示している。用語"dynamics"を含んでいるクエリーから
得られたクエリー結果において、アイテム識別子"1883823064"をもつアイテムが
、アイテム識別子"9676530409"よりも頻繁に、アイテム識別子"0801062272"より
もはるかに頻繁に、ユーザによって選択されたことは、エントリ３０１乃至３０
３を調べることにより知ることができる。別の実施形態では、本発明の機能は、
スパースアレイ（sparse array）のような、他の種々データ構造を使用してレー
ティングスコアを格納している。
ルの増補を示すテーブル図である。図３は、増補前のアイテムレーティングテー
ブルの状態を示している。同図に示すように、テーブル３００は、エントリ３０
１乃至３０６を含む複数のエントリを収めている。各エントリは、クエリー用語
とアイテム識別子の特定の結合に対するレーティングスコアを収めている。例え
ば、エントリ３０２は、用語"dynamics"アイテム識別子"1883823064"に対するス
コアが"22"であることを示している。用語"dynamics"を含んでいるクエリーから
得られたクエリー結果において、アイテム識別子"1883823064"をもつアイテムが
、アイテム識別子"9676530409"よりも頻繁に、アイテム識別子"0801062272"より
もはるかに頻繁に、ユーザによって選択されたことは、エントリ３０１乃至３０
３を調べることにより知ることができる。別の実施形態では、本発明の機能は、
スパースアレイ（sparse array）のような、他の種々データ構造を使用してレー
ティングスコアを格納している。
【００１８】 アイテムレーティングテーブル３００を増補するとき、本発明の機能は、アイ
テム識別子"18838230604"をもつアイテムのクエリー結果からの選択が、クエリ ー用語"human"と"dynamics"を指定しているクエリーから得られたものであるこ とを特定する。図4は、アイテムレーティングテーブルが、その選択を反映する ように本発明の機能によって増補された後の、アイテムレーティングテーブルの
状態を示している。アイテムレーティングテーブル４００内のエントリ４０５を
アイテムレーティングテーブル３００内のエントリ３０５と比較することによっ
て、本発明の機能がこのエントリのスコアを"45"から"46"にインクリメントした
ことを確かめることができる。同様に、本発明の機能が、このアイテム識別子と
用語"dynamics"に対するレーティングスコアを"22"から"23"にインクリメントし
ている。本発明の機能は、この時間間隔の間に特定したクエリー結果から、他の
選択に対しても、レーティングテーブルを同じように増補する。
テム識別子"18838230604"をもつアイテムのクエリー結果からの選択が、クエリ ー用語"human"と"dynamics"を指定しているクエリーから得られたものであるこ とを特定する。図4は、アイテムレーティングテーブルが、その選択を反映する ように本発明の機能によって増補された後の、アイテムレーティングテーブルの
状態を示している。アイテムレーティングテーブル４００内のエントリ４０５を
アイテムレーティングテーブル３００内のエントリ３０５と比較することによっ
て、本発明の機能がこのエントリのスコアを"45"から"46"にインクリメントした
ことを確かめることができる。同様に、本発明の機能が、このアイテム識別子と
用語"dynamics"に対するレーティングスコアを"22"から"23"にインクリメントし
ている。本発明の機能は、この時間間隔の間に特定したクエリー結果から、他の
選択に対しても、レーティングテーブルを同じように増補する。
【００１９】 図２に示すステップを使用して、新しいレーティングテーブルを初めから生成
するのではなく、新しい選択情報が利用可能になるたびに、本発明の機能は、例
えば、一日といったように、比較的短期間の異なる時間間隔の単位ごとに、好ま
しくは、別々のレーティングテーブルを生成し、維持する。新しい時間間隔の単
位に対してレーティングテーブルが生成されるたびに、本発明の機能は、好まし
くは、この新レーティングテーブルを、以前の時間間隔の単位に対する既存レー
ティングテーブルと結合して、もっと長い複合の時間間隔のレーティングテーブ
ルを作成する。図５は、複合時間間隔のレーティングテーブルを時間間隔の単位
に対するレーティングテーブルから生成することを示すテーブル図である。図５
に示すように、レーティングテーブル５０１乃至５０６の各々は、8-Feb-98から
13-Feb-98までの一日に対応している。新しい単位時間間隔が完了するたびに、 本発明の機能は、そのの間にユーザが行った選択を反映している新しいレーティ
ングテーブルを生成する。例えば、12-Feb-98の終了時に、本発明の機能はレー ティングテーブル５０５を生成し、そこには、12-Feb-98の間にユーザが行った すべての選択が反映されている。本発明の機能は、完了した単位時間間隔の新し
いレーティングテーブルを生成した後、その単位時間間隔と共に終了する複合時
間間隔の新しいレーティングテーブルも生成する。例えば、本発明の機能は、単
位時間間隔12-Feb-98のレーティングテーブル５０５を生成した後、8-Feb-98か ら12-Feb-98までの複合時間管区可のレーティングテーブル５１５を生成する。 本発明の機能は、好ましくは、複合時間間隔に対する上記レーティングテーブル
を、複合時間間隔を構成する単位時間間隔のレーティングテーブルのエントリを
結合し、対応するエントリのスコアを結合することによって、例えば、スコアを
加算することによって生成する。本発明の一好適実施形態では、単位時間間隔が
最近であるほど、そのレーティングテーブルとスコアは、そうでない単位時間間
隔のレーティングテーブル内のスコアよりも、重く重み付けされる。クエリー結
果をランク付けするとき、好ましくは、最も最近の複合時間間隔のレーティング
テーブルが使用される。つまり、レーティングテーブル５１６の生成が可能にな
るまでは、本発明の機能は、好ましくは、レーティングテーブル５１５を使用し
てクエリー結果をランク付けする。レーティングテーブル５１６が生成されると
、本発明の機能は、好ましくは、そのレーティングテーブル５１６を使用してク
エリー結果をランク付けする。単位時間間隔と複合時間間隔のどちらも、その長
さは、好ましくは、構成可能である。
するのではなく、新しい選択情報が利用可能になるたびに、本発明の機能は、例
えば、一日といったように、比較的短期間の異なる時間間隔の単位ごとに、好ま
しくは、別々のレーティングテーブルを生成し、維持する。新しい時間間隔の単
位に対してレーティングテーブルが生成されるたびに、本発明の機能は、好まし
くは、この新レーティングテーブルを、以前の時間間隔の単位に対する既存レー
ティングテーブルと結合して、もっと長い複合の時間間隔のレーティングテーブ
ルを作成する。図５は、複合時間間隔のレーティングテーブルを時間間隔の単位
に対するレーティングテーブルから生成することを示すテーブル図である。図５
に示すように、レーティングテーブル５０１乃至５０６の各々は、8-Feb-98から
13-Feb-98までの一日に対応している。新しい単位時間間隔が完了するたびに、 本発明の機能は、そのの間にユーザが行った選択を反映している新しいレーティ
ングテーブルを生成する。例えば、12-Feb-98の終了時に、本発明の機能はレー ティングテーブル５０５を生成し、そこには、12-Feb-98の間にユーザが行った すべての選択が反映されている。本発明の機能は、完了した単位時間間隔の新し
いレーティングテーブルを生成した後、その単位時間間隔と共に終了する複合時
間間隔の新しいレーティングテーブルも生成する。例えば、本発明の機能は、単
位時間間隔12-Feb-98のレーティングテーブル５０５を生成した後、8-Feb-98か ら12-Feb-98までの複合時間管区可のレーティングテーブル５１５を生成する。 本発明の機能は、好ましくは、複合時間間隔に対する上記レーティングテーブル
を、複合時間間隔を構成する単位時間間隔のレーティングテーブルのエントリを
結合し、対応するエントリのスコアを結合することによって、例えば、スコアを
加算することによって生成する。本発明の一好適実施形態では、単位時間間隔が
最近であるほど、そのレーティングテーブルとスコアは、そうでない単位時間間
隔のレーティングテーブル内のスコアよりも、重く重み付けされる。クエリー結
果をランク付けするとき、好ましくは、最も最近の複合時間間隔のレーティング
テーブルが使用される。つまり、レーティングテーブル５１６の生成が可能にな
るまでは、本発明の機能は、好ましくは、レーティングテーブル５１５を使用し
てクエリー結果をランク付けする。レーティングテーブル５１６が生成されると
、本発明の機能は、好ましくは、そのレーティングテーブル５１６を使用してク
エリー結果をランク付けする。単位時間間隔と複合時間間隔のどちらも、その長
さは、好ましくは、構成可能である。
【００２０】 図６は、複合時間間隔のレーティングテーブルを示すテーブル図である。図６
に示すアイテムテーティングテーブル６００を図４に示すアイテムレーティング
テーブル４００と比較すると理解できるように、レーティングテーブル６００の
内容は、レーティングテーブル４００の内容を、単位時間間隔の他のいくつかの
レーティングテーブルと結合したものを構成している。例えば、エントリ６０２
のスコアは、"116"になっている。つまり、対応するエントリ４０２のスコアの 約５倍になっている。さらに、レーティングテーブル４００には、用語"dynamic
s"とアイテム識別子"1887650024"のエントリがないが、複合時間間隔内の他の単
位時間間隔の１つに対するレーティングテーブル内に対応するエントリが現れた
とき、この用語とアイテム識別子の結合に対するエントリ６０７がテーブル６０
０に追加されている。
に示すアイテムテーティングテーブル６００を図４に示すアイテムレーティング
テーブル４００と比較すると理解できるように、レーティングテーブル６００の
内容は、レーティングテーブル４００の内容を、単位時間間隔の他のいくつかの
レーティングテーブルと結合したものを構成している。例えば、エントリ６０２
のスコアは、"116"になっている。つまり、対応するエントリ４０２のスコアの 約５倍になっている。さらに、レーティングテーブル４００には、用語"dynamic
s"とアイテム識別子"1887650024"のエントリがないが、複合時間間隔内の他の単
位時間間隔の１つに対するレーティングテーブル内に対応するエントリが現れた
とき、この用語とアイテム識別子の結合に対するエントリ６０７がテーブル６０
０に追加されている。
【００２１】 ユーザによる選択を特定するために本発明の機能によって使用されるプロセス
は、本発明の機能によって使用された選択アクションの種類と、その選択アクシ
ョンに関係するデータがどのように格納されたかによって決まる。１つの好適実
施形態では、クエリー結果の中で特定されたアイテムに関する詳細情報を表示す
る要求が、選択アクションとして使用されている。この実施形態では、本発明の
機能は、ウェブクライアントを使用するユーザのためにクエリー結果を生成する
ウェブサーバによって生成されたログからこの情報を抜き出し、ユーザがウェブ
クライアントを使用してアイテムを選択し、そのアイテムに関する詳細情報を表
示できるようにしている。ウェブサーバは、ウェブクライアントから受け取り、
それに応答したHTTPリクエストのすべての詳細をログに保存しているのが一般で
ある。このようなログは、エントリから構成されているのが一般で、エントリご
とに異なるHTTP要求に関する情報を記録している。このログは発生順に編成され
ているのが一般である。下に示すログエントリ１は、サンプルログエントリであ
り、クエリーを出したユーザに代わってウェブクライアントから送られてきたHT
TPリクエストを示している。
は、本発明の機能によって使用された選択アクションの種類と、その選択アクシ
ョンに関係するデータがどのように格納されたかによって決まる。１つの好適実
施形態では、クエリー結果の中で特定されたアイテムに関する詳細情報を表示す
る要求が、選択アクションとして使用されている。この実施形態では、本発明の
機能は、ウェブクライアントを使用するユーザのためにクエリー結果を生成する
ウェブサーバによって生成されたログからこの情報を抜き出し、ユーザがウェブ
クライアントを使用してアイテムを選択し、そのアイテムに関する詳細情報を表
示できるようにしている。ウェブサーバは、ウェブクライアントから受け取り、
それに応答したHTTPリクエストのすべての詳細をログに保存しているのが一般で
ある。このようなログは、エントリから構成されているのが一般で、エントリご
とに異なるHTTP要求に関する情報を記録している。このログは発生順に編成され
ているのが一般である。下に示すログエントリ１は、サンプルログエントリであ
り、クエリーを出したユーザに代わってウェブクライアントから送られてきたHT
TPリクエストを示している。
【００２２】 1. Friday, 13-Feb-98 16:59:27 2. ユーザ識別子 = 82707238671 3. HTTP_REFERER = http://www.amazon.com/book_query_page 4. PATH_INFO = /book_query 5. 著者 = "Seagal" 6. 題名 = "Human Dynamics"
【００２３】 ログエントリ１ ログエントリ１の"PATH_INFO"行４に現れているキーワード"book_query"によ って、このログエントリは、ユーザがクエリーを出したことに対応していること
から明らかである。さらに、用語行５と６において、このクエリーは、用語"Sea
gal"、"Human"、および"dynamics"を含んでいることが明らかである。行２にお いて、このエントリには、さらに、ユーザの識別子に対応するユーザ識別子を含
み、この識別子は、実施形態によっては、ウェブサーバとのやりとりにも対応し
ている場合がある。
から明らかである。さらに、用語行５と６において、このクエリーは、用語"Sea
gal"、"Human"、および"dynamics"を含んでいることが明らかである。行２にお いて、このエントリには、さらに、ユーザの識別子に対応するユーザ識別子を含
み、この識別子は、実施形態によっては、ウェブサーバとのやりとりにも対応し
ている場合がある。
【００２４】 ログエントリ１に記録されているHTTPリクエストを受け取ると、その応答とし
て、クエリーサーバはクエリーに対するクエリー結果を生成し、そのクエリーを
送ってきたウェブクライアントにクエリー結果を返送する。その後、ユーザは、
クエリー結果の中で特定されたアイテムを選択し、選択したアイテムに関する詳
細情報を表示する別のHTTPリクエストがウェブクライアントから出される。ログ
エントリ２は、ログ内のログエントリ１のあとに置かれているもので、そこには
、上記２番目のHTTPリクエストが記載されている。
て、クエリーサーバはクエリーに対するクエリー結果を生成し、そのクエリーを
送ってきたウェブクライアントにクエリー結果を返送する。その後、ユーザは、
クエリー結果の中で特定されたアイテムを選択し、選択したアイテムに関する詳
細情報を表示する別のHTTPリクエストがウェブクライアントから出される。ログ
エントリ２は、ログ内のログエントリ１のあとに置かれているもので、そこには
、上記２番目のHTTPリクエストが記載されている。
【００２５】 1. Friday, 13-Feb-98 17:02:39 2. ユーザ識別子 = 82707238671 3. HTTP_REFERER = http://www.amazon.com/book_query 4. PATH_INFO = /ISBN=1883823064
【００２６】 ログエントリ２ ログエントリ２の行２のユーザ識別子を、ログエントリ１の行２のユーザ識別
子と比較すると明らかであるように、これらのログエントリは同じユーザと時間
フレームに対応している。ログエントリ２の行４の"PATH_INFO"に示すように、 ユーザは、アイテム識別子("ISBN") "1883823064" をもつアイテムを選択してい
る。また、行３の"HTTP_REFERER"にキーワード"book_query"が現れていることか
ら、このアイテムの選択は、クエリー結果から行われたものであることが明らか
である。
子と比較すると明らかであるように、これらのログエントリは同じユーザと時間
フレームに対応している。ログエントリ２の行４の"PATH_INFO"に示すように、 ユーザは、アイテム識別子("ISBN") "1883823064" をもつアイテムを選択してい
る。また、行３の"HTTP_REFERER"にキーワード"book_query"が現れていることか
ら、このアイテムの選択は、クエリー結果から行われたものであることが明らか
である。
【００２７】 ユーザによる選択に関する情報が、上述したようなウェブサーバログに格納さ
れる場合には、本発明の機能は、好ましくは、これらのログを走査することによ
ってユーザによる選択を特定する。このような走査は、特定の時間間隔にわたる
ログが完全に生成された後にバッチ処理モードで行うことも、ログエントリがそ
の生成と同時に処理されるようにリアルタイム処理モードで行うこともできる。
れる場合には、本発明の機能は、好ましくは、これらのログを走査することによ
ってユーザによる選択を特定する。このような走査は、特定の時間間隔にわたる
ログが完全に生成された後にバッチ処理モードで行うことも、ログエントリがそ
の生成と同時に処理されるようにリアルタイム処理モードで行うこともできる。
【００２８】 図７は、ウェブサーバログ内のユーザによる選択を特定するために、本発明の
機能によって実行される好ましいステップを示すフロー図である。ステップ７０
１で、本発明の機能は、第１ポインタをログの先頭、またはログの始まりに置く
。その後、本発明の機能は、第１ポインタがログの終わりに到達するまでステッ
プ７０２乃至７０８を繰り返す。ステップ７０３で、本発明の機能は、第１ポイ
ンタに対して前方向に、次のアイテム選択イベントまで走査する。上述したログ
エントリの用語において、ステップ７０３では、"book_query"などのサーチエン
トリを示すキーワードをその"HTTP_REFERER"行に含まれているエントリが見つか
るまで、ログエントリを前方向に走査して行く。ステップ７０４で、本発明の機
能は、選択されたアイテムのIDと、そのアイテムを選択したユーザを特定してい
るセッション識別子とを、そのアイテム選択イベントから抜き出す。上述したロ
グエントリの用語において、このステップでは、ログエントリの"PATH_INFO"行 にあるストリング"ISBN="の後に置かれた10桁の番号が読み取られ、ログエント リの「ユーザ識別子」行からユーザ識別子が読み取られる。従って、ログエント
リ２では、本発明の機能は、アイテム識別子"1883823064"とセッション識別子"8
2707238761"を抜き出す。ステップ７０５で、本発明の機能は、第２ポインタの 位置を第１ポインタの位置と同期させる。つまり、本発明の機能は、第２ポイン
タが第１ポインタと同じログエントリを指すようにする。ステップ７０６で、本
発明の機能は、第２ポインタに対し逆方向に、一致するユーザ識別子をもつクエ
リーイベントまで走査する。上述したログエントリの用語には、本発明の機能は
、その"PATH_INFO"行にキーワード"book_query" を有し、およびその「ユーザ識
別子」行に一致するユーザ識別子を有するログエントリまで逆方向に走査する。
ステップ７０７で、本発明の機能は、第２ポインタが指しているクエリーイベン
トからクエリーの用語を抜き出す。上述のクエリーログエントリの場合には、本
発明の機能は、第２ポインタが指しているクエリーログエントリから、"PATH_IN
FO"行の次の行に置かれている引用符付きの単語を抜き出す。従って、ログエン トリ１では、本発明の機能は、用語 "Seagal"、"Human"、および"Dynamics" を 抜き出す。ステップ７０８で、第１ポインタがログの終わりまでまだ到達してい
なければ、本発明の機能はループしてステップ７０２に戻ってログの処理を続け
、到達していれば、これらのステップは完了する。
機能によって実行される好ましいステップを示すフロー図である。ステップ７０
１で、本発明の機能は、第１ポインタをログの先頭、またはログの始まりに置く
。その後、本発明の機能は、第１ポインタがログの終わりに到達するまでステッ
プ７０２乃至７０８を繰り返す。ステップ７０３で、本発明の機能は、第１ポイ
ンタに対して前方向に、次のアイテム選択イベントまで走査する。上述したログ
エントリの用語において、ステップ７０３では、"book_query"などのサーチエン
トリを示すキーワードをその"HTTP_REFERER"行に含まれているエントリが見つか
るまで、ログエントリを前方向に走査して行く。ステップ７０４で、本発明の機
能は、選択されたアイテムのIDと、そのアイテムを選択したユーザを特定してい
るセッション識別子とを、そのアイテム選択イベントから抜き出す。上述したロ
グエントリの用語において、このステップでは、ログエントリの"PATH_INFO"行 にあるストリング"ISBN="の後に置かれた10桁の番号が読み取られ、ログエント リの「ユーザ識別子」行からユーザ識別子が読み取られる。従って、ログエント
リ２では、本発明の機能は、アイテム識別子"1883823064"とセッション識別子"8
2707238761"を抜き出す。ステップ７０５で、本発明の機能は、第２ポインタの 位置を第１ポインタの位置と同期させる。つまり、本発明の機能は、第２ポイン
タが第１ポインタと同じログエントリを指すようにする。ステップ７０６で、本
発明の機能は、第２ポインタに対し逆方向に、一致するユーザ識別子をもつクエ
リーイベントまで走査する。上述したログエントリの用語には、本発明の機能は
、その"PATH_INFO"行にキーワード"book_query" を有し、およびその「ユーザ識
別子」行に一致するユーザ識別子を有するログエントリまで逆方向に走査する。
ステップ７０７で、本発明の機能は、第２ポインタが指しているクエリーイベン
トからクエリーの用語を抜き出す。上述のクエリーログエントリの場合には、本
発明の機能は、第２ポインタが指しているクエリーログエントリから、"PATH_IN
FO"行の次の行に置かれている引用符付きの単語を抜き出す。従って、ログエン トリ１では、本発明の機能は、用語 "Seagal"、"Human"、および"Dynamics" を 抜き出す。ステップ７０８で、第１ポインタがログの終わりまでまだ到達してい
なければ、本発明の機能はループしてステップ７０２に戻ってログの処理を続け
、到達していれば、これらのステップは完了する。
【００２９】 他の選択アクションが本発明の機能によって使用されるときは、選択に関する
情報をウェブサーバログから抜き出す作業が若干多くなることがある。例えば、
本発明の機能が、アイテムの購入を選択アクションとして使用する場合には、ロ
グエントリ１のように、ユーザによるアイテムに関する詳細情報の要求を記述し
ているログエントリを特定するのではなく、本発明の機能は、「ショッピングバ
スケット」内のアイテムを購入する要求を記述しているログエントリを特定する
。その後、本発明の機能は、ログ内を逆方向に走査し、ショッピングバスケット
にアイテムを追加する要求とショッピングバスケットからアイテムを取り除く要
求を記述しているエントリを使用して、購入要求時にどのアイテムがショッピン
グバスケットに残っていたかを判断する。その後、本発明の機能は、ログ内の逆
方向の走査を続け、ログエントリ２のように、クエリーを記述しているログエン
トリを特定し、サーチ用語を抜き出す。
情報をウェブサーバログから抜き出す作業が若干多くなることがある。例えば、
本発明の機能が、アイテムの購入を選択アクションとして使用する場合には、ロ
グエントリ１のように、ユーザによるアイテムに関する詳細情報の要求を記述し
ているログエントリを特定するのではなく、本発明の機能は、「ショッピングバ
スケット」内のアイテムを購入する要求を記述しているログエントリを特定する
。その後、本発明の機能は、ログ内を逆方向に走査し、ショッピングバスケット
にアイテムを追加する要求とショッピングバスケットからアイテムを取り除く要
求を記述しているエントリを使用して、購入要求時にどのアイテムがショッピン
グバスケットに残っていたかを判断する。その後、本発明の機能は、ログ内の逆
方向の走査を続け、ログエントリ２のように、クエリーを記述しているログエン
トリを特定し、サーチ用語を抜き出す。
【００３０】 アイテム購入が本発明の機能によって使用される選択アクションである場合に
は、ウェブサーバログだけに頼るのではなく、本発明の機能は、別の方法として
ウェブサーバログとは別のデータベースを使用して、各購入トランザクションで
どのアイテムが購入されたかを判断する。データベースからのこの情報は、次に
、アイテムがそこから購入のために選択されるクエリーに対するクエリー用語を
収めているログエントリと突き合わされる。このハイブリッド方法は、ウェブサ
ーバログと別データベースを使用するので、さまざまな種類の選択アクションの
どれに対しても使用することができる。さらに、ウェブサーバログとは別のデー
タベースが、レーティングテーブルを増補するために必要な情報をすべて含む場
合には、本発明の機能は、データベースだけを使用できるので、ウェブサーバロ
グを走査しないで済むことになる。
は、ウェブサーバログだけに頼るのではなく、本発明の機能は、別の方法として
ウェブサーバログとは別のデータベースを使用して、各購入トランザクションで
どのアイテムが購入されたかを判断する。データベースからのこの情報は、次に
、アイテムがそこから購入のために選択されるクエリーに対するクエリー用語を
収めているログエントリと突き合わされる。このハイブリッド方法は、ウェブサ
ーバログと別データベースを使用するので、さまざまな種類の選択アクションの
どれに対しても使用することができる。さらに、ウェブサーバログとは別のデー
タベースが、レーティングテーブルを増補するために必要な情報をすべて含む場
合には、本発明の機能は、データベースだけを使用できるので、ウェブサーバロ
グを走査しないで済むことになる。
【００３１】 本発明の機能は、この機能が生成したレーティングテーブルを使用して、新ク
エリー結果におけるアイテムのランク付けの値を生成する。図８は、クエリー結
果内における各アイテムのランク付けの値を生成することによって、レーティン
グテーブルを使用してクエリー結果を配列するために、本発明の機能によって実
行される好ましいステップを示すフロー図である。ステップ８０１乃至８０７で
、本発明の機能は、クエリー結果の中で特定された各々のアイテムごとにループ
に入る。ステップ８０２で、本発明の機能は、カレントアイテムのランク付けの
値を初期化する。ステップ８０３乃至８０５で、本発明の機能は、クエリーに現
れた各々のアイテムごとにループに入る。ステップ８０４で、本発明の機能は、
カレント用語とアイテムの、最も最近に生成されたレーティングテーブルに含ま
れるレーティングスコアを判断する。ステップ８０５で、未処理のまま残ってい
るクエリーの用語があれば、本発明の機能はループしてステップ８０３まで戻り
、残っていなければ、本発明の機能はステップ８０６から続行する。ステップ８
０６で、本発明の機能はカレントアイテムのスコアを結合し、そのアイテムのラ
ンク付けの値を生成する。１つの例として、図６に示すように、アイテム識別子
"1883823064"をもつデータを処理するとき、本発明の機能は、そのアイテムと用
語"dynamics"のエントリ６０２から抜き出したストア"116"と、そのアイテムと 用語"human"のエントリ６０５から抜き出したスコア"211"とを結合する。ステッ
プ８０６で、好ましくは、これらのスコアは加算される。なお、これらのスコア
は他の方法で結合することも可能である。具体的には、スコアは、アイテムに一
致するクエリー用語の数をもっと直接的に反映するように調整し、他のアイテム
よりも一致するクエリー用語の多いアイテムがランク付けで有利になるようにす
ることできる。ステップ８０７で、未処理のまま残っているアイテムがあれば、
本発明の機能は、ループしてステップ８０１に戻って次のアイテムを処理し、そ
うでなければ、本発明の機能はステップ８０８から続行する。ステップ８０８で
、本発明の機能は、クエリー結果の中で特定されたアイテムを、ステップ８０６
で生成されたアイテムのランク付けの値に従って表示する。ステップ８０８では
、好ましくは、クエリー結果内のアイテムは、そのラン付け値の降順にソートさ
れ、および/またはクエリー結果内のアイテムは、上限のランク付けの値を越え るアイテムだけを含むように、あるいは最高のランク付けの値をもつ所定数のア
イテムだけを含むようにサブセット化される。ステップ８０８の後、これらのス
テップは完了する。
エリー結果におけるアイテムのランク付けの値を生成する。図８は、クエリー結
果内における各アイテムのランク付けの値を生成することによって、レーティン
グテーブルを使用してクエリー結果を配列するために、本発明の機能によって実
行される好ましいステップを示すフロー図である。ステップ８０１乃至８０７で
、本発明の機能は、クエリー結果の中で特定された各々のアイテムごとにループ
に入る。ステップ８０２で、本発明の機能は、カレントアイテムのランク付けの
値を初期化する。ステップ８０３乃至８０５で、本発明の機能は、クエリーに現
れた各々のアイテムごとにループに入る。ステップ８０４で、本発明の機能は、
カレント用語とアイテムの、最も最近に生成されたレーティングテーブルに含ま
れるレーティングスコアを判断する。ステップ８０５で、未処理のまま残ってい
るクエリーの用語があれば、本発明の機能はループしてステップ８０３まで戻り
、残っていなければ、本発明の機能はステップ８０６から続行する。ステップ８
０６で、本発明の機能はカレントアイテムのスコアを結合し、そのアイテムのラ
ンク付けの値を生成する。１つの例として、図６に示すように、アイテム識別子
"1883823064"をもつデータを処理するとき、本発明の機能は、そのアイテムと用
語"dynamics"のエントリ６０２から抜き出したストア"116"と、そのアイテムと 用語"human"のエントリ６０５から抜き出したスコア"211"とを結合する。ステッ
プ８０６で、好ましくは、これらのスコアは加算される。なお、これらのスコア
は他の方法で結合することも可能である。具体的には、スコアは、アイテムに一
致するクエリー用語の数をもっと直接的に反映するように調整し、他のアイテム
よりも一致するクエリー用語の多いアイテムがランク付けで有利になるようにす
ることできる。ステップ８０７で、未処理のまま残っているアイテムがあれば、
本発明の機能は、ループしてステップ８０１に戻って次のアイテムを処理し、そ
うでなければ、本発明の機能はステップ８０８から続行する。ステップ８０８で
、本発明の機能は、クエリー結果の中で特定されたアイテムを、ステップ８０６
で生成されたアイテムのランク付けの値に従って表示する。ステップ８０８では
、好ましくは、クエリー結果内のアイテムは、そのラン付け値の降順にソートさ
れ、および/またはクエリー結果内のアイテムは、上限のランク付けの値を越え るアイテムだけを含むように、あるいは最高のランク付けの値をもつ所定数のア
イテムだけを含むようにサブセット化される。ステップ８０８の後、これらのス
テップは完了する。
【００３２】 図９は、クエリー結果の中で最高ランク付けの値をもつ少数のアイテムをレー
ティングテーブルを使用して選択するために、本発明の機能によって実行される
好ましいステップを示すフロー図である。ステップ９０１乃至９０３で、本発明
の機能は、クエリーの中の各々の用語ごとにループに入る。ステップ９０２で、
本発明の機能は、カレント用語のテーブルエントリの中から、３つの最高レーテ
ィングスコアをもつエントリを特定する。例えば、図６に示すように、用語"dyn
amics"に対応するアイテムレーティングテーブル６００内のエントリが、エント
リ６０１、６０２、６０３、および６０７だけであれば、本発明の機能は、エン
トリ６０１、６０２および６０３を特定することになるが、これは、これらのエ
ントリが３つの最高レーティングスコアをもつ用語"dynamics"のエントリである
からである。別の好ましい実施形態では、３以外の少数のテーブルエントリが使
用されている。ステップ９０３で、未処理のままクエリーに残っている別の用語
があれば、本発明の機能はループしてステップ９０１に戻り、クエリー内の次の
用語を処理し、そうでなけば、本発明の機能はステップ９０４から続行する。ス
テップ９０４乃至９０６で、本発明の機能は、特定されたエントリの中でユニー
クなアイテムごとにループに入る。ステップ９０５で、本発明の機能は、特定さ
れたエントリの中の、そのアイテムのスコアのすべてを結合する。ステップ９０
６で、特定されたエントリの中で未処理のまま残っている別のユニークなアイテ
ムがあれば、本発明の機能はループしてステップ９０４に戻り、次のユニークな
アイテムを処理し、そうでなければ、本発明の機能はステップ９０７から続行す
る。１つの例として、アイテムレーティングテーブル６００の中で、本発明の機
能が、用語"dynamics"に対応するエントリ６０１、６０２および６０３を選択し
、用語"human"に対応するエントリ６０４、６０５および６０６を選択していれ ば、本発明の機能は、アイテム識別子"1883823064"をもつアイテムのスコア"116
"と"211"を結合し、残りのアイテム識別子については、次のようにシングルスコ
アを使用することになる。すなわち、アイテム識別子"0814403484"をもつアイテ
ムには"77"、アイテム識別子"9676530409"をもつアイテムには"45"、アイテム識
別子"6303702473"をもつアイテムには"12"、アイテム識別子"0801062272"をもつ
アイテムには"4"を使用する。ステップ９０７で、本発明の機能は、３つの最高 結合スコアをもつアイテムを選択し、目立つように表示する。別の実施形態では
、本発明の機能は、３以外の最高結合スコアをもつ少数のアイテムを選択する。
上述した例では、本発明の機能は、アイテム識別子"1883823064"、"0814403484"
、および"9676530409"をもつアイテムを選択し、目立つように表示することにな
る。本発明の機能は、アイテムがクエリー結果に存在するか否かに関係なく、ス
テップ９０７でアイテムを選択するので、本発明の機能は、クエリー結果に存在
しないアイテムを選択することができる。この実施形態のこの側面は、本発明の
機能の起動時に完全なクエリー結果が利用できないような場合に特に利点がある
。そのようなケースとして、例えば、クエリーを満足するアイテムの一部だけが
、一度にクエリーサーバによって提供される場合がある。本発明のこの側面は、
アイテムがクエリー結果に存在するか否かに関係なくアイテムを選択すると、本
発明の機能は、クエリー結果が空である場合でも、つまり、クエリーを完全に満
足するアイテムがないときでも、クエリーに関係するアイテムを選択し、ユーザ
に表示できるという別の利点がある。ステップ９０７の後、これらのステップは
完了する。
ティングテーブルを使用して選択するために、本発明の機能によって実行される
好ましいステップを示すフロー図である。ステップ９０１乃至９０３で、本発明
の機能は、クエリーの中の各々の用語ごとにループに入る。ステップ９０２で、
本発明の機能は、カレント用語のテーブルエントリの中から、３つの最高レーテ
ィングスコアをもつエントリを特定する。例えば、図６に示すように、用語"dyn
amics"に対応するアイテムレーティングテーブル６００内のエントリが、エント
リ６０１、６０２、６０３、および６０７だけであれば、本発明の機能は、エン
トリ６０１、６０２および６０３を特定することになるが、これは、これらのエ
ントリが３つの最高レーティングスコアをもつ用語"dynamics"のエントリである
からである。別の好ましい実施形態では、３以外の少数のテーブルエントリが使
用されている。ステップ９０３で、未処理のままクエリーに残っている別の用語
があれば、本発明の機能はループしてステップ９０１に戻り、クエリー内の次の
用語を処理し、そうでなけば、本発明の機能はステップ９０４から続行する。ス
テップ９０４乃至９０６で、本発明の機能は、特定されたエントリの中でユニー
クなアイテムごとにループに入る。ステップ９０５で、本発明の機能は、特定さ
れたエントリの中の、そのアイテムのスコアのすべてを結合する。ステップ９０
６で、特定されたエントリの中で未処理のまま残っている別のユニークなアイテ
ムがあれば、本発明の機能はループしてステップ９０４に戻り、次のユニークな
アイテムを処理し、そうでなければ、本発明の機能はステップ９０７から続行す
る。１つの例として、アイテムレーティングテーブル６００の中で、本発明の機
能が、用語"dynamics"に対応するエントリ６０１、６０２および６０３を選択し
、用語"human"に対応するエントリ６０４、６０５および６０６を選択していれ ば、本発明の機能は、アイテム識別子"1883823064"をもつアイテムのスコア"116
"と"211"を結合し、残りのアイテム識別子については、次のようにシングルスコ
アを使用することになる。すなわち、アイテム識別子"0814403484"をもつアイテ
ムには"77"、アイテム識別子"9676530409"をもつアイテムには"45"、アイテム識
別子"6303702473"をもつアイテムには"12"、アイテム識別子"0801062272"をもつ
アイテムには"4"を使用する。ステップ９０７で、本発明の機能は、３つの最高 結合スコアをもつアイテムを選択し、目立つように表示する。別の実施形態では
、本発明の機能は、３以外の最高結合スコアをもつ少数のアイテムを選択する。
上述した例では、本発明の機能は、アイテム識別子"1883823064"、"0814403484"
、および"9676530409"をもつアイテムを選択し、目立つように表示することにな
る。本発明の機能は、アイテムがクエリー結果に存在するか否かに関係なく、ス
テップ９０７でアイテムを選択するので、本発明の機能は、クエリー結果に存在
しないアイテムを選択することができる。この実施形態のこの側面は、本発明の
機能の起動時に完全なクエリー結果が利用できないような場合に特に利点がある
。そのようなケースとして、例えば、クエリーを満足するアイテムの一部だけが
、一度にクエリーサーバによって提供される場合がある。本発明のこの側面は、
アイテムがクエリー結果に存在するか否かに関係なくアイテムを選択すると、本
発明の機能は、クエリー結果が空である場合でも、つまり、クエリーを完全に満
足するアイテムがないときでも、クエリーに関係するアイテムを選択し、ユーザ
に表示できるという別の利点がある。ステップ９０７の後、これらのステップは
完了する。
【００３３】 以上、種々の好適実施形態を参照して本発明を図示し、説明してきたが、この
分野の精通者ならば理解されるように、これらの実施形態は本発明の範囲を逸脱
しない限り、形態と細部において種々態様に変更または改良することが可能であ
る。例えば、本発明の機能は、あらゆるタイプのクエリー結果をランク付けるた
めに使用することが可能である。本発明の機能は、各アイテムが選択される場合
に、その選択に対してレーティングスコアをどれだけの量増加させるかを、種々
の公式を使用して判断することが可能である。さらに、本発明の機能は、レーテ
ィングスコアを結合し、それをアイテムのランク付け値にするために種々の公式
を採用することも可能である。また、本発明の機能は、種々の異なる種類の選択
アクションを使用してレーティングテーブルを増補し、一度に２種類以上の選択
アクションに対してレーティングテーブルを増補することも可能である。さらに
、本発明の機能は、ソフトウェアエージェントや他のタイプの人工的ユーザのよ
うに、人間のユーザ以外のユーザによる選択を反映するようにレーティングテー
ブルを増補することも可能である。
分野の精通者ならば理解されるように、これらの実施形態は本発明の範囲を逸脱
しない限り、形態と細部において種々態様に変更または改良することが可能であ
る。例えば、本発明の機能は、あらゆるタイプのクエリー結果をランク付けるた
めに使用することが可能である。本発明の機能は、各アイテムが選択される場合
に、その選択に対してレーティングスコアをどれだけの量増加させるかを、種々
の公式を使用して判断することが可能である。さらに、本発明の機能は、レーテ
ィングスコアを結合し、それをアイテムのランク付け値にするために種々の公式
を採用することも可能である。また、本発明の機能は、種々の異なる種類の選択
アクションを使用してレーティングテーブルを増補し、一度に２種類以上の選択
アクションに対してレーティングテーブルを増補することも可能である。さらに
、本発明の機能は、ソフトウェアエージェントや他のタイプの人工的ユーザのよ
うに、人間のユーザ以外のユーザによる選択を反映するようにレーティングテー
ブルを増補することも可能である。
【図１】 好ましくは、本発明の機能がそこで実行されるコンピュータシステムを示す詳
細ブロック図である。
細ブロック図である。
【図２】 新しいレーティングテーブルを生成するために本発明の機能によって実行され
る好ましいステップを示すフロー図である。
る好ましいステップを示すフロー図である。
【図３】 アイテムレーティングテーブルをステップ２０６（図２）に従って増補するこ
とを示すテーブル図である。
とを示すテーブル図である。
【図４】 アイテムレーティングテーブルをステップ２０６（図２）に従って増補するこ
とを示すテーブル図である。
とを示すテーブル図である。
【図５】 複合時間間隔のレーティングテーブルを単位時間間隔のレーティングテーブル
から生成することを示すテーブル図である。
から生成することを示すテーブル図である。
【図６】 複合時間間隔のレーティングテーブルを示すテーブル図である。
【図７】 ウェブサーバログ内のユーザによる選択を特定するために本発明の機能によっ
て実行される好ましいステップを示すフロー図である。
て実行される好ましいステップを示すフロー図である。
【図８】 クエリー結果に含まれる各アイテムのランク付けの値を生成することによって
、レーティングテーブルを使用してクエリー結果を配列するために本発明の機能
によって実行される好ましいステップを示すフロー図である。
、レーティングテーブルを使用してクエリー結果を配列するために本発明の機能
によって実行される好ましいステップを示すフロー図である。
【図９】 クエリー結果内にあって、最高のランク付けの値をもつ少数のアイテムを、レ
ーティングテーブルを使用して選択するために本発明の機能によって実行される
好ましいステップを示すフロー図である。
ーティングテーブルを使用して選択するために本発明の機能によって実行される
好ましいステップを示すフロー図である。
【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書
【提出日】平成１２年７月１０日（２０００．７．１０）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ) ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ， ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，Ｄ Ｋ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ， ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，Ｌ Ｕ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ， ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，Ｕ Ｇ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ (72)発明者 オルテガ ルーベン イー． アメリカ合衆国 98105 ワシントン州 シアトル 33 アベニュー ノースイース ト 4712 (72)発明者 リンデン グレッグ アメリカ合衆国 98115 ワシントン州 シアトル 36 アベニュー ノースイース ト 8045 (72)発明者 スピーゲル ジョエル アール． アメリカ合衆国 98072 ワシントン州 ウッディンビル 227 アベニュー ノー スイースト 14026 Ｆターム(参考） 5B075 NK04 NK06 NS10 PQ38 PQ75 PR08 UU40
Claims (15)
- 【請求項１】 多数のサーチ用語の各々について、サーチ用語を含むクエリ
ーから得られたサーチ結果において多数のアイテムが戻されたとき、ユーザが多
数のアイテムの各々をどの程度まで選択したかを示すデータをコンパイルするス
テップと、 クエリーとサーチ結果を受け取るステップであって、受け取られたクエリーは
、多数の用語中のある用語を含んでおり、受け取られたサーチ結果は、多数のア
イテムの中で、受け取られたクエリーを満足する複数のアイテムを特定している
ステップと、 受け取られたクエリーに含まれているサーチ用語を含むクエリーから得られた
サーチ結果において、前記受け取られたサーチ結果の中で特定された複数のアイ
テムが戻されたとき、複数のアイテムをユーザがどの程度まで選択したかに従っ
て、前記受け取られたサーチ結果の中で特定されたアイテムの少なくとも一部を
、前記コンパイルされたデータを使用してランク付けするステップと を備えたことを特徴とするコンピュータシステムにおけるサーチ結果の中のア
イテムをランク付ける方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、ユーザの少なくとも一部は
、複数の人口統計学的グループの１つで特定され、前記コンパイルするステップ
は、前記複数の人口統計学的グループの各々の人口統計学的グループに対して、
サーチ用語を含んでいるクエリーから得られたサーチ結果において多数のアイテ
ムが戻されたとき、前記人口統計学的グループで特定されたユーザが、多数のア
イテムの各々をどの程度まで選択したかを示しているデータをコンパイルし、受
け取られたクエリーは、カテゴリ別人口統計学的グループで特定されたカテゴリ
別ユーザに代わって提出され、前記ランク付けするステップは、前記受け取られ
たクエリーに含まれているサーチ用語を収めているクエリーから得られたサーチ
結果において、前記受け取られたサーチ結果の中で特定された複数のアイテムが
戻されたとき、カテゴリ別人口統計学的グループで特定されたユーザが、複数の
アイテムの各々をどの程度まで選択したかに従って、前記受け取られたサーチ結
果の中で特定されたアイテムを、前記コンパイルされたデータを使用してランク
付けすることを特徴とする方法。 - 【請求項３】 請求項１に記載の方法において、カテゴリ別サーチ結果の中
で特定されたアイテムに、そのアイテムのランク付けの値が単調的に減少して行
く順位を付けるステップをさらに含むことを特徴とする方法。 - 【請求項４】 請求項１に記載の方法において、カテゴリ別サーチ結果の中
で特定されたアイテムのランク付けの値を使用して、前記アイテムの正しいサブ
セットを作成するステップをさらに含むことを特徴とする方法。 - 【請求項５】 請求項４に記載の方法において、前記作成するステップは、
カテゴリ別サーチ結果の中で特定されたアイテムのうち、そのランク付けの値が
あらかじめ定めた最小のランク付けの値を超えているアイテムのすべてを含むサ
ブセットを作成することを特徴とする方法。 - 【請求項６】 請求項４に記載の方法において、前記作成するステップは、
カテゴリ別サーチ結果の中で特定されたアイテムのうち、ランク付けの値があら
かじめ定めた最小のランク付けの値を超えているアイテムのすべてを含むサブセ
ットを作成することを特徴とする方法。 - 【請求項７】 請求項１に記載の方法において、前記増加するステップは、
アイテムに関する追加情報を表示するための選択に対してレーティング値を増加
することを特徴とする方法。 - 【請求項８】 請求項１に記載の方法において、前記増加するステップは、
アイテムを購入するための選択に対してレーティング値を増加することを特徴と
する方法。 - 【請求項９】 請求項１に記載の方法において、前記増加するステップは、
暫定購入リストにアイテムを追加するための選択に対してレーティング値を増加
することを特徴とする方法。 - 【請求項１０】 請求項１に記載の方法において、前記増加するステップは
、アイテムに関して表示された詳細情報の一部を選択したときレーティング値を
増加することを特徴とする方法。 - 【請求項１１】 請求項１に記載の方法において、前記増加するステップは
、ユーザがアイテムに関する詳細情報を表示しているときの時間単位のレーティ
ング値を増加することを特徴とする方法。 - 【請求項１２】 １または複数の用語を指定しているクエリーを受け取るス
テップと、 前記クエリーを満足している複数のアイテムを特定しているクエリー結果を生
成するステップと、 前記クエリー結果の中で特定された各々のアイテムごとに、クエリーの用語の
各々を指定している以前のクエリーにおいてユーザがアイテムを選択したときの
相対的頻度を結合し、そのアイテムのランク付けの値を出力するステップと を実行することによってサーチ結果の中のアイテムをコンピュータシステムに
ランク付けさせる内容を有することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な媒
体。 - 【請求項１３】 請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体にお
いて、コンピュータ読み取り可能な媒体の内容は、さらに、クエリー結果の中で
特定された各アイテムについて出力されたランク付けの値を、そのアイテムに一
致するクエリーによって指定された用語の数を反映するように調整するステップ
をコンピュータシステムに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可
能な媒体。 - 【請求項１４】 以前に提出されたクエリーに関する情報と、以前に提出さ
れたクエリーのクエリー結果から選択されたアイテムとを格納しているクエリー
メモリと、 各々１または複数の用語を指定しているクエリーを受け取るクエリーレシーバ
と、 各クエリーが前記クエリーレシーバによって受け取られたとき、そのクエリー
を満足する複数のアイテムを特定しているクエリー結果を生成するクエリーサー
バと、 各クエリー結果がクエリーサーバによって生成されたとき、前記クエリー結果
の中で特定されたアイテムの少なくとも一部について、クエリーの用語の各々を
指定している以前のクエリーにおいてユーザがアイテムを選択したときの相対的
頻度をクエリーメモリの内容から結合し、そのアイテムのランク付け値を出力す
るアイテムランク付けサブシステムと を備えたことを特徴とするサーチ結果の中のアイテムをランク付けするコンピ
ュータシステム。 - 【請求項１５】 クエリー結果におけるアイテムの関連性をランク付けする
ために使用できるユーザ行動データ構造を含み、前記データ構造は、複数のレー
ティングスコアを含み、各レーティングスコアは、クエリーアイテムとアイテム
の両方に対応すると共に、クエリー用語を指定しているクエリーから生成された
クエリー結果からユーザがそのアイテムをどの程度まで選択したかを数量的に反
映しており、前記データ構造は、カテゴリ別クエリー結果における各々のアイテ
ムごとに、カテゴリ別クエリーに対して得られたカテゴリ別クエリー結果におけ
るアイテムをランク付けするために使用できるようにし、前記アイテムとカテゴ
リ別クエリーで指定された任意の用語に対応するレーティングスコアを前記デー
タ構造から取り出し、前記取り出したレーティングスコアを結合し、前記アイテ
ムのランク付けの値を生成することを特徴とするコンピュータメモリ。
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|---|---|
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008505407A (ja) * | 2004-07-01 | 2008-02-21 | エーオーエル エルエルシー | カテゴリ固有電子コンテンツの管理に使用するためのクエリログの解析 |
| JP2009146428A (ja) * | 2002-09-24 | 2009-07-02 | Google Inc | 関連性のある広告を供給するための方法及び装置 |
| JP2009531792A (ja) * | 2006-03-28 | 2009-09-03 | エーナイン・ドット・コム インコーポレイテッド | 類似のクエリの結果に対するユーザアクティビティに基づいて現在のクエリに最も関連のある項目を識別すること |
| JP2009535732A (ja) * | 2006-05-01 | 2009-10-01 | マイクロソフト コーポレーション | ローカルなワードホイーリング／Ｗｅｂサーチのための人口統計に基づく分類 |
| JP2013084306A (ja) * | 2003-09-30 | 2013-05-09 | Google Inc | ターゲットページとは異なる文字セットおよび／または言語で書かれたクエリを使用する検索のためのシステムおよび方法 |
| US8712989B2 (en) | 2010-12-03 | 2014-04-29 | Microsoft Corporation | Wild card auto completion |
| US8972444B2 (en) | 2004-06-25 | 2015-03-03 | Google Inc. | Nonstandard locality-based text entry |
| US9921665B2 (en) | 2012-06-25 | 2018-03-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Input method editor application platform |
Families Citing this family (338)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ATE243869T1 (de) | 1998-03-03 | 2003-07-15 | Amazon Com Inc | Identifizierung der relevantesten antworten auf eine aktuelle suchanfrage basierend auf bereits bei ähnlichen anfragen ausgewählten antworten |
| US7124129B2 (en) * | 1998-03-03 | 2006-10-17 | A9.Com, Inc. | Identifying the items most relevant to a current query based on items selected in connection with similar queries |
| US7386485B1 (en) | 2004-06-25 | 2008-06-10 | West Corporation | Method and system for providing offers in real time to prospective customers |
| US7729945B1 (en) | 1998-03-11 | 2010-06-01 | West Corporation | Systems and methods that use geographic data to intelligently select goods and services to offer in telephonic and electronic commerce |
| US8315909B1 (en) | 1998-03-11 | 2012-11-20 | West Corporation | Methods and apparatus for intelligent selection of goods and services in point-of-sale commerce |
| US7437313B1 (en) | 1998-03-11 | 2008-10-14 | West Direct, Llc | Methods, computer-readable media, and apparatus for offering users a plurality of scenarios under which to conduct at least one primary transaction |
| US6055513A (en) * | 1998-03-11 | 2000-04-25 | Telebuyer, Llc | Methods and apparatus for intelligent selection of goods and services in telephonic and electronic commerce |
| US7364068B1 (en) | 1998-03-11 | 2008-04-29 | West Corporation | Methods and apparatus for intelligent selection of goods and services offered to conferees |
| US6321226B1 (en) * | 1998-06-30 | 2001-11-20 | Microsoft Corporation | Flexible keyboard searching |
| IL126373A (en) * | 1998-09-27 | 2003-06-24 | Haim Zvi Melman | Apparatus and method for search and retrieval of documents |
| US6058417A (en) * | 1998-10-23 | 2000-05-02 | Ebay Inc. | Information presentation and management in an online trading environment |
| US6370527B1 (en) * | 1998-12-29 | 2002-04-09 | At&T Corp. | Method and apparatus for searching distributed networks using a plurality of search devices |
| US8321411B2 (en) | 1999-03-23 | 2012-11-27 | Microstrategy, Incorporated | System and method for management of an automatic OLAP report broadcast system |
| US6907566B1 (en) | 1999-04-02 | 2005-06-14 | Overture Services, Inc. | Method and system for optimum placement of advertisements on a webpage |
| US8607138B2 (en) | 1999-05-28 | 2013-12-10 | Microstrategy, Incorporated | System and method for OLAP report generation with spreadsheet report within the network user interface |
| US9208213B2 (en) | 1999-05-28 | 2015-12-08 | Microstrategy, Incorporated | System and method for network user interface OLAP report formatting |
| US6430558B1 (en) * | 1999-08-02 | 2002-08-06 | Zen Tech, Inc. | Apparatus and methods for collaboratively searching knowledge databases |
| US6571237B1 (en) * | 1999-08-17 | 2003-05-27 | Oy Vsp Virtualsalesperson Ltd. | Method, system and a computer program product for producing an offer document |
| US6836537B1 (en) | 1999-09-13 | 2004-12-28 | Microstrategy Incorporated | System and method for real-time, personalized, dynamic, interactive voice services for information related to existing travel schedule |
| US6964012B1 (en) * | 1999-09-13 | 2005-11-08 | Microstrategy, Incorporated | System and method for the creation and automatic deployment of personalized, dynamic and interactive voice services, including deployment through personalized broadcasts |
| US6829334B1 (en) | 1999-09-13 | 2004-12-07 | Microstrategy, Incorporated | System and method for the creation and automatic deployment of personalized, dynamic and interactive voice services, with telephone-based service utilization and control |
| US6658093B1 (en) * | 1999-09-13 | 2003-12-02 | Microstrategy, Incorporated | System and method for real-time, personalized, dynamic, interactive voice services for travel availability information |
| US20050223408A1 (en) * | 1999-09-13 | 2005-10-06 | Microstrategy, Incorporated | System and method for real-time, personalized, dynamic, interactive voice services for entertainment-related information |
| US8130918B1 (en) | 1999-09-13 | 2012-03-06 | Microstrategy, Incorporated | System and method for the creation and automatic deployment of personalized, dynamic and interactive voice services, with closed loop transaction processing |
| US7831512B2 (en) | 1999-09-21 | 2010-11-09 | Quantumstream Systems, Inc. | Content distribution system and method |
| US9451310B2 (en) | 1999-09-21 | 2016-09-20 | Quantum Stream Inc. | Content distribution system and method |
| US6381597B1 (en) * | 1999-10-07 | 2002-04-30 | U-Know Software Corporation | Electronic shopping agent which is capable of operating with vendor sites which have disparate formats |
| US7007275B1 (en) * | 1999-10-21 | 2006-02-28 | Unisys Corporation | Method and apparatus for automatic execution of concatenated methods across multiple heterogeneous data sources |
| US6665657B1 (en) * | 1999-11-19 | 2003-12-16 | Niku Corporation | Method and system for cross browsing of various multimedia data sources in a searchable repository |
| US7433832B1 (en) | 1999-11-19 | 2008-10-07 | Amazon.Com, Inc. | Methods and systems for distributing information within a dynamically defined community |
| US6751612B1 (en) * | 1999-11-29 | 2004-06-15 | Xerox Corporation | User query generate search results that rank set of servers where ranking is based on comparing content on each server with user query, frequency at which content on each server is altered using web crawler in a search engine |
| GB9928226D0 (en) * | 1999-11-30 | 2000-01-26 | Ibm | Data processing with message processing nodes wrapped into a business activity |
| US6963867B2 (en) * | 1999-12-08 | 2005-11-08 | A9.Com, Inc. | Search query processing to provide category-ranked presentation of search results |
| US8271316B2 (en) * | 1999-12-17 | 2012-09-18 | Buzzmetrics Ltd | Consumer to business data capturing system |
| US6892196B1 (en) | 1999-12-22 | 2005-05-10 | Accenture Llp | System, method and article of manufacture for a user programmable diary interface link |
| US7080064B2 (en) * | 2000-01-20 | 2006-07-18 | International Business Machines Corporation | System and method for integrating on-line user ratings of businesses with search engines |
| US7099859B2 (en) * | 2000-01-20 | 2006-08-29 | International Business Machines Corporation | System and method for integrating off-line ratings of businesses with search engines |
| US6883135B1 (en) | 2000-01-28 | 2005-04-19 | Microsoft Corporation | Proxy server using a statistical model |
| US6564213B1 (en) * | 2000-04-18 | 2003-05-13 | Amazon.Com, Inc. | Search query autocompletion |
| US8086697B2 (en) * | 2005-06-28 | 2011-12-27 | Claria Innovations, Llc | Techniques for displaying impressions in documents delivered over a computer network |
| US7475404B2 (en) | 2000-05-18 | 2009-01-06 | Maquis Techtrix Llc | System and method for implementing click-through for browser executed software including ad proxy and proxy cookie caching |
| US7673229B1 (en) | 2000-06-07 | 2010-03-02 | Ebay Inc. | Apparatus and method for generating sub-codes to a turbo-encoder |
| US7007008B2 (en) * | 2000-08-08 | 2006-02-28 | America Online, Inc. | Category searching |
| US7047229B2 (en) * | 2000-08-08 | 2006-05-16 | America Online, Inc. | Searching content on web pages |
| US7185065B1 (en) * | 2000-10-11 | 2007-02-27 | Buzzmetrics Ltd | System and method for scoring electronic messages |
| US7197470B1 (en) * | 2000-10-11 | 2007-03-27 | Buzzmetrics, Ltd. | System and method for collection analysis of electronic discussion methods |
| US7016892B1 (en) * | 2000-11-17 | 2006-03-21 | Cnet Networks, Inc. | Apparatus and method for delivering information over a network |
| US20080071775A1 (en) * | 2001-01-18 | 2008-03-20 | Overture Services, Inc. | System And Method For Ranking Items |
| US7027987B1 (en) * | 2001-02-07 | 2006-04-11 | Google Inc. | Voice interface for a search engine |
| IL141599A0 (en) * | 2001-02-22 | 2002-03-10 | Infocyclone Inc | Information retrieval system |
| WO2002084590A1 (en) * | 2001-04-11 | 2002-10-24 | Applied Minds, Inc. | Knowledge web |
| WO2002086671A2 (en) | 2001-04-20 | 2002-10-31 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | System and method for travel carrier contract management and optimization |
| US7428496B1 (en) * | 2001-04-24 | 2008-09-23 | Amazon.Com, Inc. | Creating an incentive to author useful item reviews |
| US7739162B1 (en) | 2001-05-04 | 2010-06-15 | West Corporation | System, method, and business method for setting micropayment transaction to a pre-paid instrument |
| GB2376314A (en) * | 2001-06-04 | 2002-12-11 | Hewlett Packard Co | Peer-to-peer network search popularity statistical information collection |
| US7856359B2 (en) * | 2001-07-02 | 2010-12-21 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | System and method for airline purchasing program management |
| US7499864B2 (en) | 2002-01-25 | 2009-03-03 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | Integrated travel industry system |
| US20040260581A1 (en) * | 2001-08-23 | 2004-12-23 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | Travel market broker system |
| US7539620B2 (en) * | 2002-07-02 | 2009-05-26 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | System and method for facilitating transactions among consumers and providers of travel services |
| US8521827B2 (en) * | 2001-10-18 | 2013-08-27 | Carhamm Ltd., Llc | Presentation of information to end-users |
| US7966334B1 (en) | 2001-10-24 | 2011-06-21 | Amazon Technologies, Inc. | Information retrieval systems and methods that use user-defined lists to identify related offerings |
| US7831548B1 (en) | 2001-10-24 | 2010-11-09 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods that use search queries to identify related lists |
| US7295995B1 (en) * | 2001-10-30 | 2007-11-13 | A9.Com, Inc. | Computer processes and systems for adaptively controlling the display of items |
| US8117072B2 (en) * | 2001-11-13 | 2012-02-14 | International Business Machines Corporation | Promoting strategic documents by bias ranking of search results on a web browser |
| US6763362B2 (en) * | 2001-11-30 | 2004-07-13 | Micron Technology, Inc. | Method and system for updating a search engine |
| US6947924B2 (en) * | 2002-01-07 | 2005-09-20 | International Business Machines Corporation | Group based search engine generating search results ranking based on at least one nomination previously made by member of the user group where nomination system is independent from visitation system |
| GB0200980D0 (en) * | 2002-01-15 | 2002-03-06 | Ibm | Method and apparatus for classification |
| US7805323B2 (en) | 2002-01-25 | 2010-09-28 | American Express Travel Related Services Company, Inc. | System and method for processing trip requests |
| US20030158842A1 (en) * | 2002-02-21 | 2003-08-21 | Eliezer Levy | Adaptive acceleration of retrieval queries |
| US8521619B2 (en) * | 2002-03-27 | 2013-08-27 | Autotrader.Com, Inc. | Computer-based system and method for determining a quantitative scarcity index value based on online computer search activities |
| CN1656483A (zh) * | 2002-04-01 | 2005-08-17 | 奥弗图尔服务公司 | 与广告者支出成比例地显示付费搜索编目 |
| US20030195860A1 (en) * | 2002-04-05 | 2003-10-16 | Ball Jackson L. | System and method for remotely measuring, monitoring and billing thermal energy usage |
| US8069175B2 (en) * | 2002-04-10 | 2011-11-29 | Google Inc. | Delegating authority to evaluate content |
| US7844610B2 (en) * | 2003-12-12 | 2010-11-30 | Google Inc. | Delegated authority evaluation system |
| US20030195834A1 (en) * | 2002-04-10 | 2003-10-16 | Hillis W. Daniel | Automated online purchasing system |
| US7054857B2 (en) * | 2002-05-08 | 2006-05-30 | Overture Services, Inc. | Use of extensible markup language in a system and method for influencing a position on a search result list generated by a computer network search engine |
| US8495211B2 (en) * | 2002-09-26 | 2013-07-23 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Network service system and mechanism for searching service registries |
| US7603341B2 (en) | 2002-11-05 | 2009-10-13 | Claria Corporation | Updating the content of a presentation vehicle in a computer network |
| US8012025B2 (en) * | 2002-12-13 | 2011-09-06 | Applied Minds, Llc | Video game controller hub with control input reduction and combination schemes |
| AU2003297193A1 (en) | 2002-12-13 | 2004-07-09 | Applied Minds, Inc. | Meta-web |
| US20040122805A1 (en) * | 2002-12-23 | 2004-06-24 | Sang Henry W. | Apparatus and method for market-based graphical grouping |
| US20040122856A1 (en) * | 2002-12-23 | 2004-06-24 | Clearwater Scott H. | Apparatus and method for market-based document content and layout selection |
| US20040122858A1 (en) * | 2002-12-23 | 2004-06-24 | Clearwater Scott H. | Apparatus and method for content risk management |
| US20040122760A1 (en) * | 2002-12-23 | 2004-06-24 | Clearwater Scott H. | Apparatus and method for document content trading |
| US7240047B2 (en) * | 2002-12-23 | 2007-07-03 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Apparatus and method for market-based document layout selection |
| US7165066B2 (en) * | 2002-12-23 | 2007-01-16 | Sap Ag | Systems and methods for associating system entities with descriptions |
| US8306908B1 (en) | 2002-12-31 | 2012-11-06 | West Corporation | Methods and apparatus for intelligent selection of goods and services in telephonic and electronic commerce |
| US7729913B1 (en) * | 2003-03-18 | 2010-06-01 | A9.Com, Inc. | Generation and selection of voice recognition grammars for conducting database searches |
| US8712857B1 (en) | 2003-03-31 | 2014-04-29 | Tuxis Technologies Llc | Methods and apparatus for intelligent selection of goods and services in mobile commerce |
| US6873996B2 (en) | 2003-04-16 | 2005-03-29 | Yahoo! Inc. | Affinity analysis method and article of manufacture |
| US7783617B2 (en) * | 2003-04-16 | 2010-08-24 | Yahoo! Inc. | Personals advertisement affinities in a networked computer system |
| JP2004348241A (ja) * | 2003-05-20 | 2004-12-09 | Hitachi Ltd | 情報提供方法、サーバ及びプログラム |
| US7617202B2 (en) * | 2003-06-16 | 2009-11-10 | Microsoft Corporation | Systems and methods that employ a distributional analysis on a query log to improve search results |
| US7739295B1 (en) | 2003-06-20 | 2010-06-15 | Amazon Technologies, Inc. | Method and system for identifying information relevant to content |
| US8090678B1 (en) | 2003-07-23 | 2012-01-03 | Shopping.Com | Systems and methods for extracting information from structured documents |
| WO2005008526A1 (en) * | 2003-07-23 | 2005-01-27 | University College Dublin, National University Of Ireland, Dublin | Information retrieval |
| US20050027670A1 (en) * | 2003-07-30 | 2005-02-03 | Petropoulos Jack G. | Ranking search results using conversion data |
| US7346839B2 (en) | 2003-09-30 | 2008-03-18 | Google Inc. | Information retrieval based on historical data |
| US7647242B2 (en) * | 2003-09-30 | 2010-01-12 | Google, Inc. | Increasing a number of relevant advertisements using a relaxed match |
| US20050076003A1 (en) * | 2003-10-06 | 2005-04-07 | Dubose Paul A. | Method and apparatus for delivering personalized search results |
| US7346615B2 (en) * | 2003-10-09 | 2008-03-18 | Google, Inc. | Using match confidence to adjust a performance threshold |
| US20050102282A1 (en) * | 2003-11-07 | 2005-05-12 | Greg Linden | Method for personalized search |
| US8521725B1 (en) * | 2003-12-03 | 2013-08-27 | Google Inc. | Systems and methods for improved searching |
| US7451131B2 (en) * | 2003-12-08 | 2008-11-11 | Iac Search & Media, Inc. | Methods and systems for providing a response to a query |
| US7181447B2 (en) * | 2003-12-08 | 2007-02-20 | Iac Search And Media, Inc. | Methods and systems for conceptually organizing and presenting information |
| US8965771B2 (en) * | 2003-12-08 | 2015-02-24 | Kurzweil Ainetworks, Inc. | Use of avatar with event processing |
| US20060230040A1 (en) * | 2003-12-08 | 2006-10-12 | Andy Curtis | Methods and systems for providing a response to a query |
| US20050131918A1 (en) * | 2003-12-12 | 2005-06-16 | W. Daniel Hillis | Personalized profile for evaluating content |
| US20050131837A1 (en) | 2003-12-15 | 2005-06-16 | Sanctis Jeanne D. | Method, system and program product for communicating e-commerce content over-the-air to mobile devices |
| US8676830B2 (en) * | 2004-03-04 | 2014-03-18 | Yahoo! Inc. | Keyword recommendation for internet search engines |
| US7725414B2 (en) | 2004-03-16 | 2010-05-25 | Buzzmetrics, Ltd An Israel Corporation | Method for developing a classifier for classifying communications |
| US7925657B1 (en) * | 2004-03-17 | 2011-04-12 | Google Inc. | Methods and systems for adjusting a scoring measure based on query breadth |
| US7584221B2 (en) * | 2004-03-18 | 2009-09-01 | Microsoft Corporation | Field weighting in text searching |
| US7996419B2 (en) * | 2004-03-31 | 2011-08-09 | Google Inc. | Query rewriting with entity detection |
| US7536382B2 (en) | 2004-03-31 | 2009-05-19 | Google Inc. | Query rewriting with entity detection |
| US20050222987A1 (en) * | 2004-04-02 | 2005-10-06 | Vadon Eric R | Automated detection of associations between search criteria and item categories based on collective analysis of user activity data |
| US8914383B1 (en) | 2004-04-06 | 2014-12-16 | Monster Worldwide, Inc. | System and method for providing job recommendations |
| US7055086B2 (en) * | 2004-04-06 | 2006-05-30 | Cisco Technology, Inc. | Method and apparatus for protecting parts of a packet in a wireless network |
| US7739142B2 (en) | 2004-05-17 | 2010-06-15 | Yahoo! Inc. | System and method for providing automobile marketing research information |
| US8370269B2 (en) | 2004-06-02 | 2013-02-05 | Overstock.Com, Inc. | System and methods for electronic commerce using personal and business networks |
| US7788260B2 (en) | 2004-06-14 | 2010-08-31 | Facebook, Inc. | Ranking search results based on the frequency of clicks on the search results by members of a social network who are within a predetermined degree of separation |
| US7746376B2 (en) * | 2004-06-16 | 2010-06-29 | Felipe Mendoza | Method and apparatus for accessing multi-dimensional mapping and information |
| US7383262B2 (en) * | 2004-06-29 | 2008-06-03 | Microsoft Corporation | Ranking database query results using probabilistic models from information retrieval |
| US7562068B2 (en) * | 2004-06-30 | 2009-07-14 | Microsoft Corporation | System and method for ranking search results based on tracked user preferences |
| US7711679B2 (en) * | 2004-07-26 | 2010-05-04 | Google Inc. | Phrase-based detection of duplicate documents in an information retrieval system |
| US7536408B2 (en) | 2004-07-26 | 2009-05-19 | Google Inc. | Phrase-based indexing in an information retrieval system |
| US7426507B1 (en) | 2004-07-26 | 2008-09-16 | Google, Inc. | Automatic taxonomy generation in search results using phrases |
| US7599914B2 (en) | 2004-07-26 | 2009-10-06 | Google Inc. | Phrase-based searching in an information retrieval system |
| US7580921B2 (en) * | 2004-07-26 | 2009-08-25 | Google Inc. | Phrase identification in an information retrieval system |
| US7580929B2 (en) | 2004-07-26 | 2009-08-25 | Google Inc. | Phrase-based personalization of searches in an information retrieval system |
| US7584175B2 (en) * | 2004-07-26 | 2009-09-01 | Google Inc. | Phrase-based generation of document descriptions |
| US7702618B1 (en) * | 2004-07-26 | 2010-04-20 | Google Inc. | Information retrieval system for archiving multiple document versions |
| US7567959B2 (en) | 2004-07-26 | 2009-07-28 | Google Inc. | Multiple index based information retrieval system |
| EP1622041A1 (fr) * | 2004-07-30 | 2006-02-01 | France Telecom | Procédé et système distribués de filtrage personnalisé de réponses de moteurs de recherche |
| US8255413B2 (en) | 2004-08-19 | 2012-08-28 | Carhamm Ltd., Llc | Method and apparatus for responding to request for information-personalization |
| US8078602B2 (en) | 2004-12-17 | 2011-12-13 | Claria Innovations, Llc | Search engine for a computer network |
| US20060074864A1 (en) * | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Microsoft Corporation | System and method for controlling ranking of pages returned by a search engine |
| US7606793B2 (en) * | 2004-09-27 | 2009-10-20 | Microsoft Corporation | System and method for scoping searches using index keys |
| US7178720B1 (en) | 2004-09-30 | 2007-02-20 | West Corporation | Methods, computer-readable media, and computer program product for intelligent selection of items encoded onto portable machine-playable entertainment media |
| US7739277B2 (en) * | 2004-09-30 | 2010-06-15 | Microsoft Corporation | System and method for incorporating anchor text into ranking search results |
| US7761448B2 (en) | 2004-09-30 | 2010-07-20 | Microsoft Corporation | System and method for ranking search results using click distance |
| WO2006039566A2 (en) | 2004-09-30 | 2006-04-13 | Intelliseek, Inc. | Topical sentiments in electronically stored communications |
| US7827181B2 (en) * | 2004-09-30 | 2010-11-02 | Microsoft Corporation | Click distance determination |
| US7412442B1 (en) | 2004-10-15 | 2008-08-12 | Amazon Technologies, Inc. | Augmenting search query results with behaviorally related items |
| US7739270B2 (en) * | 2004-12-07 | 2010-06-15 | Microsoft Corporation | Entity-specific tuned searching |
| US7693863B2 (en) | 2004-12-20 | 2010-04-06 | Claria Corporation | Method and device for publishing cross-network user behavioral data |
| US7716198B2 (en) * | 2004-12-21 | 2010-05-11 | Microsoft Corporation | Ranking search results using feature extraction |
| US7877382B1 (en) * | 2004-12-31 | 2011-01-25 | Google, Inc. | System and methods for detecting images distracting to a user |
| US20060161520A1 (en) * | 2005-01-14 | 2006-07-20 | Microsoft Corporation | System and method for generating alternative search terms |
| US7689556B2 (en) * | 2005-01-31 | 2010-03-30 | France Telecom | Content navigation service |
| US7792833B2 (en) * | 2005-03-03 | 2010-09-07 | Microsoft Corporation | Ranking search results using language types |
| US20060200460A1 (en) * | 2005-03-03 | 2006-09-07 | Microsoft Corporation | System and method for ranking search results using file types |
| GB2424091A (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-13 | Alamy Ltd | Ranking of images in the results of a search |
| US20060206517A1 (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-14 | Yahoo! Inc. | System and method for listing administration |
| WO2006099299A2 (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-21 | Yahoo! Inc. | System and method for managing listings |
| US8073866B2 (en) | 2005-03-17 | 2011-12-06 | Claria Innovations, Llc | Method for providing content to an internet user based on the user's demonstrated content preferences |
| US9134884B2 (en) | 2005-03-30 | 2015-09-15 | Ebay Inc. | Methods and systems to process a selection of a browser back button |
| US7574426B1 (en) * | 2005-03-31 | 2009-08-11 | A9.Com, Inc. | Efficiently identifying the items most relevant to a current query based on items selected in connection with similar queries |
| US20070038607A1 (en) * | 2005-04-05 | 2007-02-15 | Herman Mark Ii | Method for rating of web sites and retrieval of rated web sites |
| US7594189B1 (en) | 2005-04-21 | 2009-09-22 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for statistically selecting content items to be used in a dynamically-generated display |
| US8468048B2 (en) | 2005-04-22 | 2013-06-18 | Google Inc. | Suggesting targeting information for ads, such as websites and/or categories of websites for example |
| US7630976B2 (en) * | 2005-05-10 | 2009-12-08 | Microsoft Corporation | Method and system for adapting search results to personal information needs |
| US8527510B2 (en) | 2005-05-23 | 2013-09-03 | Monster Worldwide, Inc. | Intelligent job matching system and method |
| US8433713B2 (en) | 2005-05-23 | 2013-04-30 | Monster Worldwide, Inc. | Intelligent job matching system and method |
| US8375067B2 (en) * | 2005-05-23 | 2013-02-12 | Monster Worldwide, Inc. | Intelligent job matching system and method including negative filtration |
| US20060271389A1 (en) * | 2005-05-31 | 2006-11-30 | Microsoft Corporation | Pay per percentage of impressions |
| US8103659B1 (en) | 2005-06-06 | 2012-01-24 | A9.Com, Inc. | Perspective-based item navigation |
| US9158855B2 (en) | 2005-06-16 | 2015-10-13 | Buzzmetrics, Ltd | Extracting structured data from weblogs |
| US20070005791A1 (en) * | 2005-06-28 | 2007-01-04 | Claria Corporation | Method and system for controlling and adapting media stream |
| US20070011020A1 (en) * | 2005-07-05 | 2007-01-11 | Martin Anthony G | Categorization of locations and documents in a computer network |
| US8260771B1 (en) | 2005-07-22 | 2012-09-04 | A9.Com, Inc. | Predictive selection of item attributes likely to be useful in refining a search |
| US20070100779A1 (en) * | 2005-08-05 | 2007-05-03 | Ori Levy | Method and system for extracting web data |
| US7599917B2 (en) * | 2005-08-15 | 2009-10-06 | Microsoft Corporation | Ranking search results using biased click distance |
| US7831582B1 (en) | 2005-08-23 | 2010-11-09 | Amazon Technologies, Inc. | Method and system for associating keywords with online content sources |
| US7966395B1 (en) | 2005-08-23 | 2011-06-21 | Amazon Technologies, Inc. | System and method for indicating interest of online content |
| US20070050332A1 (en) * | 2005-08-26 | 2007-03-01 | Grenzberg Christopher G | Method and apparatus for providing a comparative product information of related products |
| US10038756B2 (en) | 2005-09-14 | 2018-07-31 | Millenial Media LLC | Managing sponsored content based on device characteristics |
| US20070061211A1 (en) * | 2005-09-14 | 2007-03-15 | Jorey Ramer | Preventing mobile communication facility click fraud |
| US7676394B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-03-09 | Jumptap, Inc. | Dynamic bidding and expected value |
| US7660581B2 (en) * | 2005-09-14 | 2010-02-09 | Jumptap, Inc. | Managing sponsored content based on usage history |
| US8660891B2 (en) | 2005-11-01 | 2014-02-25 | Millennial Media | Interactive mobile advertisement banners |
| US8229914B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-07-24 | Jumptap, Inc. | Mobile content spidering and compatibility determination |
| US10592930B2 (en) | 2005-09-14 | 2020-03-17 | Millenial Media, LLC | Syndication of a behavioral profile using a monetization platform |
| US9703892B2 (en) | 2005-09-14 | 2017-07-11 | Millennial Media Llc | Predictive text completion for a mobile communication facility |
| US8463249B2 (en) | 2005-09-14 | 2013-06-11 | Jumptap, Inc. | System for targeting advertising content to a plurality of mobile communication facilities |
| US20110313853A1 (en) | 2005-09-14 | 2011-12-22 | Jorey Ramer | System for targeting advertising content to a plurality of mobile communication facilities |
| US8688671B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-04-01 | Millennial Media | Managing sponsored content based on geographic region |
| US8805339B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-08-12 | Millennial Media, Inc. | Categorization of a mobile user profile based on browse and viewing behavior |
| US7752209B2 (en) | 2005-09-14 | 2010-07-06 | Jumptap, Inc. | Presenting sponsored content on a mobile communication facility |
| US20080214155A1 (en) * | 2005-11-01 | 2008-09-04 | Jorey Ramer | Integrating subscription content into mobile search results |
| US10911894B2 (en) | 2005-09-14 | 2021-02-02 | Verizon Media Inc. | Use of dynamic content generation parameters based on previous performance of those parameters |
| US8615719B2 (en) | 2005-09-14 | 2013-12-24 | Jumptap, Inc. | Managing sponsored content for delivery to mobile communication facilities |
| US8103545B2 (en) | 2005-09-14 | 2012-01-24 | Jumptap, Inc. | Managing payment for sponsored content presented to mobile communication facilities |
| US8819659B2 (en) | 2005-09-14 | 2014-08-26 | Millennial Media, Inc. | Mobile search service instant activation |
| US7979340B2 (en) | 2005-09-21 | 2011-07-12 | Overstock.Com, Inc. | System, program product, and methods for online image handling |
| US20070073641A1 (en) * | 2005-09-23 | 2007-03-29 | Redcarpet, Inc. | Method and system for improving search results |
| US20070073580A1 (en) * | 2005-09-23 | 2007-03-29 | Redcarpet, Inc. | Method and system for delivering online sales promotions |
| US20070073591A1 (en) * | 2005-09-23 | 2007-03-29 | Redcarpet, Inc. | Method and system for online product data comparison |
| US20070073599A1 (en) * | 2005-09-23 | 2007-03-29 | Redcarpet, Inc. | Method and system for updating a database |
| US7912755B2 (en) * | 2005-09-23 | 2011-03-22 | Pronto, Inc. | Method and system for identifying product-related information on a web page |
| US20070073592A1 (en) * | 2005-09-28 | 2007-03-29 | Redcarpet, Inc. | Method and system for network-based comparision shopping |
| US20070073593A1 (en) * | 2005-09-28 | 2007-03-29 | Redcarpet, Inc. | Method and system for consumer price alerts |
| US20070094245A1 (en) * | 2005-10-21 | 2007-04-26 | Vigil Frank J | Computer-implemented system and method for obtaining customized information related to media content |
| US8571930B1 (en) | 2005-10-31 | 2013-10-29 | A9.Com, Inc. | Strategies for determining the value of advertisements using randomized performance estimates |
| US7542951B1 (en) | 2005-10-31 | 2009-06-02 | Amazon Technologies, Inc. | Strategies for providing diverse recommendations |
| US7584159B1 (en) | 2005-10-31 | 2009-09-01 | Amazon Technologies, Inc. | Strategies for providing novel recommendations |
| US8095565B2 (en) * | 2005-12-05 | 2012-01-10 | Microsoft Corporation | Metadata driven user interface |
| US8799302B2 (en) * | 2005-12-29 | 2014-08-05 | Google Inc. | Recommended alerts |
| US9141713B1 (en) | 2005-12-30 | 2015-09-22 | Amazon Technologies, Inc. | System and method for associating keywords with a web page |
| US8195657B1 (en) | 2006-01-09 | 2012-06-05 | Monster Worldwide, Inc. | Apparatuses, systems and methods for data entry correlation |
| US7849047B2 (en) | 2006-02-09 | 2010-12-07 | Ebay Inc. | Method and system to analyze domain rules based on domain coverage of the domain rules |
| US7739225B2 (en) * | 2006-02-09 | 2010-06-15 | Ebay Inc. | Method and system to analyze aspect rules based on domain coverage of an aspect-value pair |
| US7640234B2 (en) * | 2006-02-09 | 2009-12-29 | Ebay Inc. | Methods and systems to communicate information |
| US7725417B2 (en) * | 2006-02-09 | 2010-05-25 | Ebay Inc. | Method and system to analyze rules based on popular query coverage |
| US9443333B2 (en) | 2006-02-09 | 2016-09-13 | Ebay Inc. | Methods and systems to communicate information |
| US7953740B1 (en) * | 2006-02-13 | 2011-05-31 | Amazon Technologies, Inc. | Detection of behavior-based associations between search strings and items |
| US8131548B2 (en) * | 2006-03-06 | 2012-03-06 | Nuance Communications, Inc. | Dynamically adjusting speech grammar weights based on usage |
| US8600931B1 (en) | 2006-03-31 | 2013-12-03 | Monster Worldwide, Inc. | Apparatuses, methods and systems for automated online data submission |
| US20070244770A1 (en) * | 2006-04-14 | 2007-10-18 | Swaptree, Inc. | Automated trading system and method database |
| US20070244769A1 (en) * | 2006-04-14 | 2007-10-18 | Swaptree, Inc. | User interaction for trading system and method |
| US20070255624A1 (en) * | 2006-04-14 | 2007-11-01 | Swaptree, Inc. | Automated Trading System and Method |
| US20070244793A1 (en) * | 2006-04-14 | 2007-10-18 | Swaptree, Inc. | Automated Transaction System and Method with Electronic Notification |
| US20070244772A1 (en) * | 2006-04-14 | 2007-10-18 | Swaptree, Inc. | Marketing system and methods in automated trading context |
| US7742978B2 (en) * | 2006-04-14 | 2010-06-22 | Swaptree, Inc. | Multi-transaction system and method |
| US20070271255A1 (en) * | 2006-05-17 | 2007-11-22 | Nicky Pappo | Reverse search-engine |
| US20070288308A1 (en) * | 2006-05-25 | 2007-12-13 | Yahoo Inc. | Method and system for providing job listing affinity |
| EP1862916A1 (en) * | 2006-06-01 | 2007-12-05 | Microsoft Corporation | Indexing Documents for Information Retrieval based on additional feedback fields |
| US8032425B2 (en) * | 2006-06-16 | 2011-10-04 | Amazon Technologies, Inc. | Extrapolation of behavior-based associations to behavior-deficient items |
| US8024235B2 (en) | 2006-06-21 | 2011-09-20 | Microsoft Corporation | Automatic search functionality within business applications |
| US20080005069A1 (en) * | 2006-06-28 | 2008-01-03 | Microsoft Corporation | Entity-specific search model |
| US7822762B2 (en) * | 2006-06-28 | 2010-10-26 | Microsoft Corporation | Entity-specific search model |
| US7685192B1 (en) | 2006-06-30 | 2010-03-23 | Amazon Technologies, Inc. | Method and system for displaying interest space user communities |
| US7660815B1 (en) | 2006-06-30 | 2010-02-09 | Amazon Technologies, Inc. | Method and system for occurrence frequency-based scaling of navigation path weights among online content sources |
| US8386509B1 (en) | 2006-06-30 | 2013-02-26 | Amazon Technologies, Inc. | Method and system for associating search keywords with interest spaces |
| US7824453B2 (en) * | 2006-09-08 | 2010-11-02 | Marathon Oil Canada Corporation | Biodiesel production and use in oil sands processing |
| US7660783B2 (en) * | 2006-09-27 | 2010-02-09 | Buzzmetrics, Inc. | System and method of ad-hoc analysis of data |
| US20080147626A1 (en) * | 2006-12-15 | 2008-06-19 | International Business Machines Corporation | Method, computer program product, and system for mining data |
| US7797421B1 (en) | 2006-12-15 | 2010-09-14 | Amazon Technologies, Inc. | Method and system for determining and notifying users of undesirable network content |
| US8700490B1 (en) | 2006-12-29 | 2014-04-15 | Amazon Technologies, Inc. | Method, medium, and system for selecting item images for attributes from aggregated sources |
| US7856380B1 (en) | 2006-12-29 | 2010-12-21 | Amazon Technologies, Inc. | Method, medium, and system for creating a filtered image set of a product |
| US9177054B2 (en) * | 2007-01-31 | 2015-11-03 | Paypal, Inc. | Selective presentation of data items |
| US8086594B1 (en) | 2007-03-30 | 2011-12-27 | Google Inc. | Bifurcated document relevance scoring |
| US7925655B1 (en) | 2007-03-30 | 2011-04-12 | Google Inc. | Query scheduling using hierarchical tiers of index servers |
| US7702614B1 (en) | 2007-03-30 | 2010-04-20 | Google Inc. | Index updating using segment swapping |
| US7693813B1 (en) * | 2007-03-30 | 2010-04-06 | Google Inc. | Index server architecture using tiered and sharded phrase posting lists |
| US8166045B1 (en) | 2007-03-30 | 2012-04-24 | Google Inc. | Phrase extraction using subphrase scoring |
| US8166021B1 (en) | 2007-03-30 | 2012-04-24 | Google Inc. | Query phrasification |
| WO2008122092A1 (en) * | 2007-04-10 | 2008-10-16 | Web Evaluation Pty Ltd | System and/or method for evaluating network content |
| US8768932B1 (en) * | 2007-05-14 | 2014-07-01 | Google Inc. | Method and apparatus for ranking search results |
| US8359309B1 (en) | 2007-05-23 | 2013-01-22 | Google Inc. | Modifying search result ranking based on corpus search statistics |
| US7941428B2 (en) * | 2007-06-15 | 2011-05-10 | Huston Jan W | Method for enhancing search results |
| WO2009009428A1 (en) * | 2007-07-06 | 2009-01-15 | Oclc Online Computer Library Center, Inc. | System and method for trans-factor ranking of search results |
| US8140525B2 (en) * | 2007-07-12 | 2012-03-20 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing apparatus, information processing method and computer readable information recording medium |
| US20090024489A1 (en) * | 2007-07-16 | 2009-01-22 | Yahoo! Inc. | Reputation based display |
| US8117223B2 (en) | 2007-09-07 | 2012-02-14 | Google Inc. | Integrating external related phrase information into a phrase-based indexing information retrieval system |
| US9348912B2 (en) * | 2007-10-18 | 2016-05-24 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Document length as a static relevance feature for ranking search results |
| US7840569B2 (en) * | 2007-10-18 | 2010-11-23 | Microsoft Corporation | Enterprise relevancy ranking using a neural network |
| US8347326B2 (en) | 2007-12-18 | 2013-01-01 | The Nielsen Company (US) | Identifying key media events and modeling causal relationships between key events and reported feelings |
| US8583480B2 (en) | 2007-12-21 | 2013-11-12 | Overstock.Com, Inc. | System, program product, and methods for social network advertising and incentives for same |
| US7983963B2 (en) * | 2007-12-28 | 2011-07-19 | Overstock.Com, Inc. | System, program product, and method of electronic communication network guided navigation |
| US8214804B2 (en) | 2007-12-31 | 2012-07-03 | Overstock.Com, Inc. | System and method for assigning computer users to test groups |
| US8812493B2 (en) * | 2008-04-11 | 2014-08-19 | Microsoft Corporation | Search results ranking using editing distance and document information |
| US10387837B1 (en) | 2008-04-21 | 2019-08-20 | Monster Worldwide, Inc. | Apparatuses, methods and systems for career path advancement structuring |
| US8326662B1 (en) | 2008-06-18 | 2012-12-04 | Overstock.Com, Inc. | Positioning E-commerce product related to graphical imputed consumer demand |
| US10068251B1 (en) * | 2008-06-26 | 2018-09-04 | Amazon Technologies, Inc. | System and method for generating predictions based on wireless commerce transactions |
| US8180771B2 (en) * | 2008-07-18 | 2012-05-15 | Iac Search & Media, Inc. | Search activity eraser |
| JP5327784B2 (ja) * | 2008-07-30 | 2013-10-30 | 株式会社日立製作所 | 計算機システム、情報収集支援装置及び情報収集支援方法 |
| US8645369B2 (en) * | 2008-07-31 | 2014-02-04 | Yahoo! Inc. | Classifying documents using implicit feedback and query patterns |
| US20100082356A1 (en) * | 2008-09-30 | 2010-04-01 | Yahoo! Inc. | System and method for recommending personalized career paths |
| US8380583B1 (en) | 2008-12-23 | 2013-02-19 | Amazon Technologies, Inc. | System for extrapolating item characteristics |
| US8078617B1 (en) * | 2009-01-20 | 2011-12-13 | Google Inc. | Model based ad targeting |
| US9747622B1 (en) | 2009-03-24 | 2017-08-29 | Overstock.Com, Inc. | Point-and-shoot product lister |
| US8676632B1 (en) | 2009-07-16 | 2014-03-18 | Overstock.Com, Inc. | Pricing and forecasting |
| US8219552B2 (en) * | 2009-10-07 | 2012-07-10 | International Business Machines Corporation | Information theory based result merging for searching hierarchical entities across heterogeneous data sources |
| US20110099164A1 (en) * | 2009-10-23 | 2011-04-28 | Haim Zvi Melman | Apparatus and method for search and retrieval of documents and advertising targeting |
| US8874727B2 (en) | 2010-05-31 | 2014-10-28 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods, apparatus, and articles of manufacture to rank users in an online social network |
| US8738635B2 (en) | 2010-06-01 | 2014-05-27 | Microsoft Corporation | Detection of junk in search result ranking |
| US8645221B1 (en) | 2010-06-16 | 2014-02-04 | Amazon Technologies, Inc. | Ranking of items as a function of virtual shopping cart activity |
| US8429539B1 (en) | 2010-06-29 | 2013-04-23 | Amazon Technologies, Inc. | Managing items in a networked environment |
| US8793706B2 (en) | 2010-12-16 | 2014-07-29 | Microsoft Corporation | Metadata-based eventing supporting operations on data |
| US10055766B1 (en) * | 2011-02-14 | 2018-08-21 | PayAsOne Intellectual Property Utilization LLC | Viral marketing object oriented system and method |
| US9047642B2 (en) | 2011-03-24 | 2015-06-02 | Overstock.Com, Inc. | Social choice engine |
| US8620902B2 (en) * | 2011-06-01 | 2013-12-31 | Lexisnexis, A Division Of Reed Elsevier Inc. | Computer program products and methods for query collection optimization |
| US8688514B1 (en) | 2011-06-24 | 2014-04-01 | Google Inc. | Ad selection using image data |
| US11087424B1 (en) | 2011-06-24 | 2021-08-10 | Google Llc | Image recognition-based content item selection |
| US9779385B2 (en) * | 2011-06-24 | 2017-10-03 | Facebook, Inc. | Inferring topics from social networking system communications |
| US10972530B2 (en) | 2016-12-30 | 2021-04-06 | Google Llc | Audio-based data structure generation |
| US11093692B2 (en) | 2011-11-14 | 2021-08-17 | Google Llc | Extracting audiovisual features from digital components |
| US10586127B1 (en) | 2011-11-14 | 2020-03-10 | Google Llc | Extracting audiovisual features from content elements on online documents |
| US9495462B2 (en) | 2012-01-27 | 2016-11-15 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Re-ranking search results |
| US8484099B1 (en) | 2012-02-06 | 2013-07-09 | Amazon Technologies, Inc. | Method, medium, and system for behavior-based recommendations of product upgrades |
| US9477711B2 (en) * | 2012-05-16 | 2016-10-25 | Google Inc. | Knowledge panel |
| US20140040278A1 (en) * | 2012-07-31 | 2014-02-06 | Scott Clearwater | Rating items based on performance over time |
| US9405821B1 (en) * | 2012-08-03 | 2016-08-02 | tinyclues SAS | Systems and methods for data mining automation |
| US10380606B2 (en) | 2012-08-03 | 2019-08-13 | Facebook, Inc. | Negative signals for advertisement targeting |
| US10261938B1 (en) | 2012-08-31 | 2019-04-16 | Amazon Technologies, Inc. | Content preloading using predictive models |
| US10546262B2 (en) | 2012-10-19 | 2020-01-28 | Overstock.Com, Inc. | Supply chain management system |
| US10949876B2 (en) | 2012-10-29 | 2021-03-16 | Overstock.Com, Inc. | System and method for management of email marketing campaigns |
| US9501506B1 (en) | 2013-03-15 | 2016-11-22 | Google Inc. | Indexing system |
| US9477759B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-10-25 | Google Inc. | Question answering using entity references in unstructured data |
| US11676192B1 (en) * | 2013-03-15 | 2023-06-13 | Overstock.Com, Inc. | Localized sort of ranked product recommendations based on predicted user intent |
| US11023947B1 (en) | 2013-03-15 | 2021-06-01 | Overstock.Com, Inc. | Generating product recommendations using a blend of collaborative and content-based data |
| US10810654B1 (en) | 2013-05-06 | 2020-10-20 | Overstock.Com, Inc. | System and method of mapping product attributes between different schemas |
| US11030239B2 (en) | 2013-05-31 | 2021-06-08 | Google Llc | Audio based entity-action pair based selection |
| US9953085B1 (en) | 2013-05-31 | 2018-04-24 | Google Llc | Feed upload for search entity based content selection |
| US9483568B1 (en) | 2013-06-05 | 2016-11-01 | Google Inc. | Indexing system |
| US9483788B2 (en) | 2013-06-25 | 2016-11-01 | Overstock.Com, Inc. | System and method for graphically building weighted search queries |
| US10929890B2 (en) | 2013-08-15 | 2021-02-23 | Overstock.Com, Inc. | System and method of personalizing online marketing campaigns |
| US20150111188A1 (en) * | 2013-10-23 | 2015-04-23 | Saji Maruthurkkara | Query Response System for Medical Device Recipients |
| US10872350B1 (en) | 2013-12-06 | 2020-12-22 | Overstock.Com, Inc. | System and method for optimizing online marketing based upon relative advertisement placement |
| US11151486B1 (en) | 2013-12-30 | 2021-10-19 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | System and method for managing routing of leads |
| US11509771B1 (en) | 2013-12-30 | 2022-11-22 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | System and method for managing routing of customer calls |
| US11743389B1 (en) | 2013-12-30 | 2023-08-29 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | System and method for managing routing of customer calls |
| US10394834B1 (en) | 2013-12-31 | 2019-08-27 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Methods and systems for ranking leads based on given characteristics |
| US9911131B1 (en) | 2013-12-31 | 2018-03-06 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Method and system for obtaining leads based on data derived from a variety of sources |
| US10242068B1 (en) | 2013-12-31 | 2019-03-26 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Methods and systems for ranking leads based on given characteristics |
| US20150278353A1 (en) * | 2014-03-31 | 2015-10-01 | Linkedln Corporation | Methods and systems for surfacing content items based on impression discounting |
| US20170330153A1 (en) | 2014-05-13 | 2017-11-16 | Monster Worldwide, Inc. | Search Extraction Matching, Draw Attention-Fit Modality, Application Morphing, and Informed Apply Apparatuses, Methods and Systems |
| US20170039283A1 (en) * | 2015-08-03 | 2017-02-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Searching Based on the Persona of Another |
| US9953185B2 (en) * | 2015-11-24 | 2018-04-24 | Google Llc | Identifying query patterns and associated aggregate statistics among search queries |
| US10699318B2 (en) | 2016-01-29 | 2020-06-30 | Walmart Apollo, Llc | Systems and methods for item discoverability |
| US10534845B2 (en) | 2016-05-11 | 2020-01-14 | Overstock.Com, Inc. | System and method for optimizing electronic document layouts |
| US20180121292A1 (en) * | 2016-11-02 | 2018-05-03 | Mastercard International Incorporated | Systems and methods for database management |
| US10540345B2 (en) | 2016-12-09 | 2020-01-21 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Reducing churn in knowledge graphs |
| US10970769B2 (en) | 2017-03-02 | 2021-04-06 | Overstock.Com, Inc. | Method and system for optimizing website searching with user pathing |
| US11176461B1 (en) | 2017-08-29 | 2021-11-16 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | System and method for managing routing of customer calls to agents |
| US10257355B1 (en) | 2017-08-29 | 2019-04-09 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | System and method for managing customer call-backs |
| US10796303B2 (en) * | 2017-09-06 | 2020-10-06 | Visa International Service Association | System, method, and computer program product for predicting payment transactions using a machine learning technique based on merchant categories and transaction time data |
| RU2731658C2 (ru) | 2018-06-21 | 2020-09-07 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ и система выбора для ранжирования поисковых результатов с помощью алгоритма машинного обучения |
| RU2720905C2 (ru) | 2018-09-17 | 2020-05-14 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ и система для расширения поисковых запросов с целью ранжирования результатов поиска |
| US11435873B1 (en) | 2018-12-12 | 2022-09-06 | Amazon Technologies, Inc. | User interface for identifying substitute items |
| RU2733481C2 (ru) | 2018-12-13 | 2020-10-01 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Способ и система генерирования признака для ранжирования документа |
| RU2744029C1 (ru) | 2018-12-29 | 2021-03-02 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" | Система и способ формирования обучающего набора для алгоритма машинного обучения |
| US11514493B1 (en) | 2019-03-25 | 2022-11-29 | Overstock.Com, Inc. | System and method for conversational commerce online |
| US11205179B1 (en) | 2019-04-26 | 2021-12-21 | Overstock.Com, Inc. | System, method, and program product for recognizing and rejecting fraudulent purchase attempts in e-commerce |
| US11948153B1 (en) | 2019-07-29 | 2024-04-02 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | System and method for managing customer call-backs |
| US11734368B1 (en) | 2019-09-26 | 2023-08-22 | Overstock.Com, Inc. | System and method for creating a consistent personalized web experience across multiple platforms and channels |
| CN112380352B (zh) * | 2020-10-28 | 2024-06-18 | 中国商用飞机有限责任公司北京民用飞机技术研究中心 | 一种交互式检索方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04221489A (ja) * | 1990-12-21 | 1992-08-11 | Yamaha Corp | 自己学習型選択補助装置 |
| JPH06332900A (ja) * | 1993-05-21 | 1994-12-02 | Nec Corp | 駅名検索方法 |
| JPH07234881A (ja) * | 1993-09-09 | 1995-09-05 | Mni Interactive | マルチユーザシステムにおけるユーザの選好項目に基づいて選択項目を推薦するための方法と装置 |
| WO1995029451A1 (en) * | 1994-04-25 | 1995-11-02 | Apple Computer, Inc. | System for ranking the relevance of information objects accessed by computer users |
| JPH09265478A (ja) * | 1996-03-29 | 1997-10-07 | Nec Corp | 情報フィルタリング方式 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4996642A (en) | 1987-10-01 | 1991-02-26 | Neonics, Inc. | System and method for recommending items |
| US5446891A (en) | 1992-02-26 | 1995-08-29 | International Business Machines Corporation | System for adjusting hypertext links with weighed user goals and activities |
| IL118580A0 (en) | 1995-06-30 | 1996-10-16 | Massachusetts Inst Technology | Method and apparatus for item recommendation using automated collaborative filtering |
| US5640553A (en) * | 1995-09-15 | 1997-06-17 | Infonautics Corporation | Relevance normalization for documents retrieved from an information retrieval system in response to a query |
| US5875443A (en) * | 1996-01-30 | 1999-02-23 | Sun Microsystems, Inc. | Internet-based spelling checker dictionary system with automatic updating |
| US5826261A (en) * | 1996-05-10 | 1998-10-20 | Spencer; Graham | System and method for querying multiple, distributed databases by selective sharing of local relative significance information for terms related to the query |
| US5920859A (en) * | 1997-02-05 | 1999-07-06 | Idd Enterprises, L.P. | Hypertext document retrieval system and method |
| US6006225A (en) * | 1998-06-15 | 1999-12-21 | Amazon.Com | Refining search queries by the suggestion of correlated terms from prior searches |
-
1998
- 1998-03-10 US US09/041,081 patent/US6185558B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1998-12-18 JP JP2000534960A patent/JP4792551B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04221489A (ja) * | 1990-12-21 | 1992-08-11 | Yamaha Corp | 自己学習型選択補助装置 |
| JPH06332900A (ja) * | 1993-05-21 | 1994-12-02 | Nec Corp | 駅名検索方法 |
| JPH07234881A (ja) * | 1993-09-09 | 1995-09-05 | Mni Interactive | マルチユーザシステムにおけるユーザの選好項目に基づいて選択項目を推薦するための方法と装置 |
| WO1995029451A1 (en) * | 1994-04-25 | 1995-11-02 | Apple Computer, Inc. | System for ranking the relevance of information objects accessed by computer users |
| JPH09265478A (ja) * | 1996-03-29 | 1997-10-07 | Nec Corp | 情報フィルタリング方式 |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9734197B2 (en) | 2000-07-06 | 2017-08-15 | Google Inc. | Determining corresponding terms written in different formats |
| US10198746B2 (en) | 2002-09-24 | 2019-02-05 | Google Llc | Methods and apparatus for serving relevant advertisements |
| JP2009146428A (ja) * | 2002-09-24 | 2009-07-02 | Google Inc | 関連性のある広告を供給するための方法及び装置 |
| US8171034B2 (en) | 2002-09-24 | 2012-05-01 | Google, Inc. | Methods and apparatus for serving relevant advertisements |
| US10991005B2 (en) | 2002-09-24 | 2021-04-27 | Google Llc | Methods and apparatus for serving relevant advertisements |
| US9799052B2 (en) | 2002-09-24 | 2017-10-24 | Google Inc. | Methods and apparatus for serving relevant advertisements |
| JP2013084306A (ja) * | 2003-09-30 | 2013-05-09 | Google Inc | ターゲットページとは異なる文字セットおよび／または言語で書かれたクエリを使用する検索のためのシステムおよび方法 |
| US8972444B2 (en) | 2004-06-25 | 2015-03-03 | Google Inc. | Nonstandard locality-based text entry |
| US10534802B2 (en) | 2004-06-25 | 2020-01-14 | Google Llc | Nonstandard locality-based text entry |
| JP2008505407A (ja) * | 2004-07-01 | 2008-02-21 | エーオーエル エルエルシー | カテゴリ固有電子コンテンツの管理に使用するためのクエリログの解析 |
| JP2009531792A (ja) * | 2006-03-28 | 2009-09-03 | エーナイン・ドット・コム インコーポレイテッド | 類似のクエリの結果に対するユーザアクティビティに基づいて現在のクエリに最も関連のある項目を識別すること |
| JP2009535732A (ja) * | 2006-05-01 | 2009-10-01 | マイクロソフト コーポレーション | ローカルなワードホイーリング／Ｗｅｂサーチのための人口統計に基づく分類 |
| US8712989B2 (en) | 2010-12-03 | 2014-04-29 | Microsoft Corporation | Wild card auto completion |
| US9921665B2 (en) | 2012-06-25 | 2018-03-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Input method editor application platform |
| US10867131B2 (en) | 2012-06-25 | 2020-12-15 | Microsoft Technology Licensing Llc | Input method editor application platform |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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